¿Lo que vemos es lo que pensamos? El cerebro cambia las percepciones visuales, según un estudio

El cerebro contiene neuronas preparadas para controlar y coordinar importantes tareas como el pensamiento, las emociones y las sensaciones. Día a día, la ciencia descubre nuevas implicancias de esta dinámica. Ahora, un estudio dirigido por la ingeniera biomédica y neurocientífica Nuttida Rungratsameetaweemana, profesora adjunta de Ingeniería en Columbia University, amplía los límites de lo que sabemos sobre la capacidad cerebral para procesar información visual.

El trabajo ofrece una visión innovadora sobre cómo los pensamientos pueden influir en lo que ven los ojos. Rungratsameetaweemana y su equipo plantearon que las regiones visuales del cerebro no solo procesan la información que llega a través de la vista, sino que también juegan un papel activo en la interpretación de esa información.

“El sistema visual del cerebro humano modifica activamente la forma en que representa el mismo objeto en función de lo que se intenta hacer”, afirmó la investigadora.

Este hallazgo implica que el cerebro tiene una flexibilidad considerable, al ajustar, en ciertos casos, la percepción visual en función de las tareas o metas que la persona tiene en mente. El trabajo fue publicado en Nature Communications.

En ese sentido, en un comunicado divulgado en el sitio de Columbia University, los expertos plantearon: “La mayoría de los científicos coinciden en que categorizar un objeto —como pensar en una zanahoria como un tubérculo o un bocadillo para una fiesta— es tarea de la corteza prefrontal, la región cerebral responsable del razonamiento y otras funciones de alto nivel que nos hacen inteligentes y sociables. En ese sentido, los ojos y las regiones visuales del cerebro son como una especie de cámara de seguridad que recopila datos y los procesa de forma estandarizada antes de enviarlos para su análisis”.

La investigación llevó a cabo experimentos utilizando imágenes por resonancia magnética funcional (IRMf) para estudiar la actividad cerebral de personas mientras clasificaban formas visuales según categorías que cambiaban constantemente. “La actividad del sistema visual, incluyendo las cortezas visuales primaria y secundaria, que procesan datos directamente de los ojos, cambió prácticamente con cada tarea”, explicó Rungratsameetaweemana.

Al tiempo que amplió: “Analizamos los datos utilizando herramientas de aprendizaje automático computacional, incluyendo clasificadores multivariables. Estas nos permiten examinar patrones de activación cerebral en respuesta a diferentes imágenes de formas y medir la claridad con la que el cerebro distingue las formas en diferentes categorías. Observamos que el cerebro responde de forma diferente según las categorías en las que nuestros participantes clasificaron las formas”.

En palabras de la experta, los participantes del estudio “reorganizaron su actividad según las reglas de decisión que utilizaban las personas, lo cual se demostró por el aumento de la distinción de los patrones de activación cerebral cuando una forma se encontraba cerca de la zona gris entre categorías. Estas eran las formas más difíciles de distinguir, por lo que es precisamente cuando el procesamiento adicional sería más útil”, dijo la experta.

Así, la investigación postuló que la corteza visual podría ayudar directamente a resolver tareas de categorización flexible. “La cognición flexible es un sello distintivo de la cognición humana, e incluso los sistemas de IA de vanguardia aún tienen dificultades para realizar tareas flexibles. Nuestros resultados podrían contribuir al diseño de sistemas de IA que se adapten mejor a nuevas situaciones. También podrían ayudar a comprender cómo la flexibilidad cognitiva podría verse afectada en afecciones como el TDAH u otros trastornos cognitivos. Además, nos recuerdan lo extraordinarios y eficientes que son nuestros cerebros, incluso en las primeras etapas de procesamiento”, repasó Rungratsameetaweemana.

“Los humanos somos muy buenos adaptándonos a nuevos objetivos, incluso cuando las reglas cambian, pero los sistemas de IA actuales suelen tener dificultades con ese tipo de flexibilidad. Esperamos que lo que estamos aprendiendo del cerebro humano nos ayude a diseñar modelos que se adapten con mayor fluidez, no solo a nuevas entradas, sino también a nuevos contextos”, concluyó la experta.