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Los cerebros recuerdan las características visuales en orden inverso
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Los cerebros recuerdan las características visuales en orden inverso

El cerebro humano recuerda características visuales en orden inverso de lo que detecta.
El estudio desafía la jerarquía tradicional de la decodificación del cerebro; ofrece una visión de cómo el cerebro hace juicios perceptivos.

Representación visual de las tareas de una y dos líneas que los participantes se les pidió que completaran y que fue clave para los hallazgos del documento.
Crédito: Ning Qian / Instituto Zuckerman de Columbia.
Científicos del Instituto Zuckerman de Columbia han contribuido a resolver una paradoja de la percepción, literalmente alzando modelos de cómo el cerebro construye interpretaciones del mundo exterior. Al observar una escena, el cerebro primero procesa los detalles - manchas, líneas y formas simples - y utiliza esa información para construir representaciones internas de objetos más complejos, como coches y personas. Pero al recordar esa información, el cerebro recuerda esos conceptos más amplios primero para luego reconstruir los detalles, representando un orden inverso de procesamiento. La investigación, que involucró a la gente y el modelado matemático empleado, podría arrojar luz sobre fenómenos que van desde testimonios de testigos oculares hasta estereotipos de autismo.

Este estudio fue publicado en Actas de la Academia Nacional de Ciencias.

"El orden por el cual el cerebro reacciona, o codifica, la información sobre el mundo exterior es muy bien entendido", dijo Ning Qian, PhD, un neurocientífico y un investigador principal en Mortimer B. Zuckerman de Columbia. "La codificación va siempre de cosas simples a las más complejas, pero recordar o decodificar esa información es más difícil de entender, en gran parte porque no había ningún método aparte del modelado matemático para relacionar la actividad de las células del cerebro con una el juicio perceptivo de la persona ".

Sin ninguna evidencia directa, los investigadores han asumido desde hace mucho tiempo que la decodificación sigue la misma jerarquía que la codificación: empiezas desde el principio, construyendo desde los detalles. La principal contribución de este trabajo con Misha Tsodyks, PhD, co-autor principal del documento que realizó este trabajo mientras estaba en Columbia y está en el Instituto Weizmann de Ciencias en Israel, "es demostrar que esta noción estándar es incorrecta", dijo el Dr. Dijo Qian. "La decodificación realmente va hacia atrás, de niveles altos a bajos."

Como una analogía de esta decodificación invertida, el Dr. Qian cita las elecciones presidenciales del año pasado como un ejemplo.

"A medida que observó las cosas que un candidato dijo y hizo con el tiempo, puede haber formado una impresión categórica negativa o positiva de esa persona.A partir de ese momento hacia adelante, la forma en que se recuerda las palabras del candidato y las acciones están coloreados por esa impresión general , "dijo el Dr. Qian. "Nuestros resultados revelaron que las decisiones categóricas de alto nivel -este candidato es confiable- tienden a ser estables, pero las memorias de nivel inferior -este candidato dijo esto o aquello- no son tan confiables. decodificación de nivel limita la descodificación de bajo nivel. "

Para explorar esta jerarquía de decodificación, los Dres. Qian y Tsodyks y su equipo llevaron a cabo un experimento que era simple en diseño para tener una interpretación clara de los resultados. Le pidieron a 12 personas que realizaran una serie de tareas similares. En la primera, vieron una línea inclinada a 50 grados en una pantalla de computadora durante medio segundo. Una vez que desapareció, los participantes reposicionaron dos puntos en la pantalla para coincidir con lo que recordaban que era el ángulo de la línea. Luego repitieron esta tarea 50 veces más. En una segunda tarea, los investigadores cambiaron el ángulo de la línea a 53 grados. Y en una tercera tarea, los participantes se mostraron las dos líneas al mismo tiempo, y luego tuvo que orientar los pares de puntos para que coincida con cada ángulo.

Los modelos de decodificación previamente sostenidos predijeron que en la tarea de dos líneas, la gente decodificaría primero el ángulo individual de cada línea (una característica de nivel inferior) y el uso de esa información para decodificar la relación de las dos líneas (una característica de nivel superior) .

"Los recuerdos de ángulos exactos suelen ser imprecisos, lo que se confirmó durante el primer conjunto de tareas de una línea.Por lo tanto, en la tarea de dos líneas, los modelos tradicionales predijeron que el ángulo de la línea de 50 grados con frecuencia se informó como mayor el ángulo de la línea de 53 grados ", dijo el Dr. Qian.

Pero eso no fue lo que paso. Los modelos tradicionales también fallaron en explicar varios otros aspectos de los datos, que revelaron interacciones bidireccionales entre la forma en que los participantes recordaron el ángulo de las dos líneas. El cerebro parecía codificar una línea, luego la otra, y finalmente codificar su orientación relativa. Pero durante la decodificación, cuando se les pidió a los participantes que informaran el ángulo individual de cada línea, sus cerebros utilizaron que la relación de las líneas - que ángulo es mayor - para estimar los dos ángulos individuales.

"Esta fue una evidencia llamativa de los participantes que emplean este método de decodificación inversa", dijo el Dr. Qian.

Los autores argumentan que la decodificación inversa tiene sentido, porque el contexto es más importante que los detalles. Al mirar una cara, usted quiere evaluar rápidamente si alguien está frunciendo el ceño, y sólo más tarde, si es necesario, estimar los ángulos exactos de las cejas. "Incluso su experiencia diaria muestra que la percepción parece ir de niveles altos a bajos", agregó el Dr. Qian.

Para prestar más apoyo, los autores construyeron un modelo matemático de lo que piensan que ocurre en el cerebro. Usaron algo llamado inferencia bayesiana, un método estadístico de estimar la probabilidad basado en suposiciones anteriores. Sin embargo, a diferencia de los modelos bayesianos típicos, este nuevo modelo utilizó las características de nivel superior como información previa para descodificar características de nivel inferior. Volviendo a la tarea de línea visual, desarrollaron una ecuación para estimar ángulos de líneas individuales basados ​​en la relación de las líneas. Las predicciones del modelo se ajustan bien a los datos de comportamiento.

En el futuro, los investigadores planean extender su trabajo más allá de estas simples tareas de percepción y en estudios de memoria a largo plazo, lo que podría tener amplias implicaciones - desde cómo evaluamos a un candidato presidencial, hasta si un testigo ofrece testimonios confiables.

"El trabajo ayudará a explicar los procesos cognitivos subyacentes del cerebro que empleamos todos los días", dijo el Dr. Qian. "También podría ayudar a explicar los trastornos complejos de la cognición, como el autismo, donde la gente tiende a centrarse demasiado en los detalles, mientras que falta un contexto importante".


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