El experimento muestra cómo nuestro sistema visual evita la sobrecarga
Crédito: Escuela Superior de Economía de la Universidad Nacional de Investigación
Investigadores rusos de la Universidad HSE han estudiado una hipótesis sobre la capacidad del sistema visual para categorizar objetos automáticamente (es decir, sin requerir lapso de atención ). Los resultados de un experimento simple y hermoso confirmaron esta suposición. El artículo fue publicado en la revista Scientific Reports.
Los humanos reciben mucha información del entorno a través de su visión. Todos los días nos enfrentamos a un flujo de estímulos visuales variados. Al mismo tiempo, el procesamiento de la información requiere recursos cognitivos. Al igual que un procesador de computadora, el cerebro humano tiene una capacidad limitada en términos de los datos que puede procesar y guardar en su memoria. Una hipótesis establece que el sistema visual de alguna manera ‘disminuye la resolución de los archivos’ para evitar la sobrecarga. Como resultado de tal ‘compresión’, en lugar de un análisis detallado de los objetos observados, el sistema visual los clasifica por atributos generales simples, como el tamaño. Posteriormente, estos ‘datos primarios’ se pueden utilizar para un análisis más completo.
Los investigadores intentaron responder a la siguiente pregunta: ¿es el sistema visual capaz de categorizar objetos automáticamente (es decir, sin atención)? En su estudio, los investigadores trataron de determinar las condiciones en las que funcionaría dicha categorización automática. Utilizaron el componente de negatividad de desajuste visual (vMMN) medido por electroencefalografía (EEG) como marcador de discriminación sensorial automática. vMMN muestra la diferencia entre las reacciones del cerebro a un estímulo estándar (frecuente) o desviado (raro). vMMN demuestra que el sistema visual notó una diferencia entre los estímulos y, lo que es más importante, que lo hizo sin requerir atención.
«Estamos muy interesados y sorprendidos por la capacidad del sistema visual humano para categorizar una gran cantidad de objetos. «Por ejemplo, cuando los humanos miran un manzano, inmediatamente diferencian las manzanas de las hojas. Este estudio muestra que el proceso de categorización rápida se puede realizar automáticamente en función de la información sobre las diferencias entre los objetos», dice Vladislav Khvostov, investigador junior en el HSE Laboratory for Cognitive Research, School of Psychology, uno de los autores del artículo.
Para estudiar la distribución automática de objetos en grupos usando vMMN, los investigadores realizaron un experimento simple con una tarea de relleno. Se pidió a los participantes del estudio que miraran una pequeña cruz asimétrica en el centro del campo y presionaran el botón cada vez que la cruz cambiaba de orientación. De esta forma, la atención de los participantes se centró en la posición de la cruz en el centro del campo. La cruz estaba rodeada por hileras de líneas de variada longitud y orientación. En cada bloque de experimentos, la combinación de estos parámetros fue diferente. Mientras que la atención de los participantes se centró en la figura central, los investigadores utilizaron EEG para registrar la actividad cerebral en respuesta a la estimulación visual de fondo. En cada bloque del experimento, a los participantes se les mostraron 700 estímulos visuales, cada uno de los cuales se presentó en la pantalla durante 200 ms seguidos de 400 ms de pantalla vacía. La mayoría de los estímulos incluían una combinación fija de longitud y orientación de las líneas (por ejemplo, las líneas largas eran empinadas y las cortas planas), pero en el 10 % de los casos, la combinación de parámetros era la opuesta.
Según Vladislav Khvostov, la única tarea de los participantes era presionar un botón cuando giraba la cruz central (tercera imagen desde la izquierda). En la imagen de arriba, el tamaño de la cruz central se amplía con fines ilustrativos. Junto a la cruz, los participantes observaron un estímulo visual de fondo consistente en líneas con diferentes longitudes y orientaciones. En la mayoría de los casos (estímulos estándar) la combinación de longitud y orientación era la misma: las líneas largas eran planas y las cortas eran empinadas, pero en casos muy raros (estímulos desviados, séptima imagen) esta combinación cambió al contrario: las líneas largas se volvieron empinadas, mientras que las cortas se volvieron planas. Los participantes no prestaron atención al cambio de estímulos, pero el análisis de los indicadores de EEG mostró que el sistema visual también rastreaba estos cambios.
Los investigadores estaban interesados en la reacción del cerebro al reemplazo de un estímulo estándar. con un desviado. Si la característica tenía solo dos valores máximos (corto/largo en el caso de la longitud; vertical/horizontal en el caso de la orientación), se denominaba ‘segmentable’. Si el atributo tenía valores intermedios, se definía como ‘no segmentable’.
Los investigadores encontraron una considerable negatividad de desajuste visual en respuesta a un estímulo desviado en los casos en que ambas características eran segmentables, o solo la longitud era. Dado que en todos los estímulos dentro de cada bloque, la distribución de longitudes y orientaciones se mantuvo constante, los investigadores concluyeron que la categorización no se hizo por una sola característica. Esto significa que el sistema visual categorizó las líneas por sus combinaciones. En su experimento, los investigadores contradijeron la suposición de que el sistema visual clasifica los objetos solo por una característica simple. Puede resolver una versión menos trivial de la tarea y usar combinaciones de funciones.
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Los humanos usan la parte visual de su cerebro cuando escuchan sonidos en la oscuridad, incluso si nacieron sin ver Más información: Vladislav A. Khvostov et al, Spatially intermixed los objetos de diferentes categorías se analizan automáticamente, Scientific Reports (2021). DOI: 10.1038/s41598-020-79828-4 Información de la revista: Scientific Reports
Proporcionado por la Escuela Superior de Economía de la Universidad Nacional de Investigación Cita: El experimento muestra cómo nuestra el sistema evita la sobrecarga (2021, 9 de febrero) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021-02-visual-overloading.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.