Recordando el futuro: Corteza visual, predicción y estímulos visuales.
Leo en la sección de noticias de la Universidad de Glasgow en Escocia, que según una investigación del Departamento de Psicología de la misma Universidad, coordinada por el Dr. Lars Muckli y en conjunto con el Max-Planck Institute for Brain Research, deducen que la corteza visual del cerebro es capaz de predecir el futuro con el fin de ahorrar la ernergía utilizada para la construcción de imágenes según los estímulos visuales. De manera tal que, en ambientes muy conocidos como nuestra casa u oficina, cuando circulamos repetidas veces, mucho de lo que “creemos que vemos” no viene de los estímulos visuales, sino de la predicción de la corteza visual del cerebro, que se adelanta y anticipa a lo que creemos ver.
Me llama la atención la noticia por dos razones, la primera, es que quizá esto esté relacionado con ese curioso fenómeno de que a veces buscamos algo que se ha perdido momentáneamente, un bolígrafo, las llaves del carro o la cartera, en algún ambiente familiar, y a pesar de que pasamos la mirada varias veces por varios rincones, no damos con él, y luego, como en un acto de magia, el objeto extraviado aparece en uno de los lugares en los que aparentemente ya habíamos buscado. Segundo, me llamó la atención el hallazgo, debido a que me recordó que ya desde hace tiempo, algunas tecnologías de fotografía y video utilizan un modelo parecido. Cuando se está grabando un video, la escena regularmente permanece intacta en un alto porcentaje; es improbable que cada FPS (Frame por Segundo) o cada píxel de la grabación, cambie. Si, por ejemplo, se está realizando una grabación con un grupo de personas que seguramente están en movimiento, este grupo de personas probablemente ocupe el 40% de la extensión panorámica del video, el otro 60% está formado por el background de la imagen, y para esta parte, los cambios son mínimos. En este caso, el sistema de video sólo registra los cambios que se van produciendo en algunas secciones de la imagen, y mantiene áreas de la toma anterior que permanecieron sin cambios, de esta manera no debe procesar toda la escena sino sólo lo que cambió. En cierto sentido, es una especie de predicción, ya que el programa está alerta de los cambios que ocurren pero al mismo tiempo, un gran porcentaje de la imagen permanece inalterada.
Así como ocurre con este descubrimiento científico y la analogía con los modelos matemáticos de procesamiento de video, gran parte de las tecnologías de búsqueda, sistemas de inteligencia artificial y el desarrollo de sistemas inmunológicos, buscan optimizar sus modelos a través de la emulación de sistemas naturales, que después de tantos años de evolución, desarrollan niveles de complejidad y eficiencia, mucho mejores que la de los desarrollados artificialmente por el ser humano.
