más rápido que la velocidad visual

La entrada para el concurso Mejor ilusión del año comenzó como una representación del monstruo del lago Ness, pero desde entonces se ha convertido en una de las visiones más divertidas y posiblemente más importantes. El efecto proviene de los anillos que saltan: los segmentos dispuestos al azar en el anillo giran suavemente y se reorganizan periódicamente en nuevos patrones de segmentos dispuestos al azar. Extrañamente, a pesar del hecho de que no hay movimiento real (o dirección de movimiento) durante la recodificación, la recodificación aparece para el espectador como un rápido salto hacia atrás de un giro. muy genial.

Mark Wexler de la Universidad de París V en Francia descubrió el efecto Loch Ness y ganó el tercer premio en la competencia. Llamó a las secuelas de Loch Ness después de una visión clásica conocida por los antiguos griegos y luego redescubierta por Robert Adams en 1834 en Foyers Falls, la cascada que alimenta a Loch Ness en Escocia. Si miras fijamente la cascada por un rato, las rocas estacionarias cerca de la cascada parecerán flotar hacia arriba. Pero a diferencia del efecto cascada, los efectos secundarios del movimiento fantasma de Wexler son 100 veces más rápidos que el movimiento inducido. Así que no es el efecto cascada de tus padres: algo nuevo está sucediendo.

Esta ilusión se llama efecto posterior porque no percibes la ilusión, en este caso la ilusión de movimiento, hasta que el movimiento real ha cesado. Otro ejemplo de un efecto posterior es lo que sucede cuando ves puntos después del flash de una cámara, este es el efecto posterior del brillo. Wexler no sabía mucho sobre este efecto cuando tocaba: era nuevo. Pero en los años posteriores, él y sus colegas han tenido la oportunidad de investigarlo más a fondo: publicaron un artículo sobre sus hallazgos en Proceedings of the National Academy of Sciences.

Una consecuencia es que la velocidad aparente de la rotación fantasma del toro varía en función del espacio entre los segmentos de línea. Cuanto más finos sean los gránulos de azúcar en polvo en la rosquilla, más rápido girará la ilusión. Llegó a la conclusión de que los cambios de imagen a gran escala (lo que los científicos de la visión llaman frecuencias espaciales bajas) estaban asociados con velocidades de alucinación más altas. Esta es la razón por la cual una rosquilla con coberturas mixtas parece girar más rápido cerca de su centro (frecuencia espacial baja) que en sus bordes exteriores (frecuencia espacial alta). Cuando lo midas, verás que, de hecho, es más rápido que rápido. El movimiento fantasma es más rápido que el movimiento más rápido que puede ver su sistema visual. Por lo tanto, los autores del artículo rebautizaron el efecto del lago Ness como efecto «highphi», un juego de palabras científico, ya que el «efecto phi» es la capacidad de ver el movimiento de dos o más luces intermitentes consecutivas pero inmóviles Habilidad (como el Marqués del Teatro ). El efecto highphi muestra el límite de velocidad real de tu pequeña y frágil mente. ¡Prosperidad! Ahora que lo pienso, trata de no llorar hasta quedarte dormido esta noche.

Uno de los aspectos más interesantes de esta investigación es su efecto sobre la función cerebral. En el ECVP de este año en Barcelona, ​​tuve una larga discusión sobre estas implicaciones con Andrew Glennerster, profesor de la Universidad de Reading y uno de los autores del estudio. En su opinión, esta ilusión prueba que la función del cerebro es realizar un tipo de cálculo llamado «análisis bayesiano» (descrito más adelante). Tiene que ver con cómo el cerebro entiende lo que está pasando en el mundo. El problema puede parecer trivial a primera vista: vemos algo, sucede, «no importa». Pero el problema es realmente muy profundo, y puedes intuirlo si piensas en el hecho de que eres un recolector de datos imperfecto. Tu ser interior, este ser creado por tu cerebro, desde tu cerebro viendo la película de tu vida, experimentando todas las alegrías y dolores, obtiene información sobre el mundo a través de tus sentidos, y sabes que esa información es recibida por los límites de los sentidos. Resolución, intensidad de la señal y sus propias capacidades cognitivas (es decir, cuánta atención presta a una cosa frente a otra). Entonces, en general, tus sentidos apestan. No proporcionan datos precisos: ¡sabes que debe ser cierto porque existe la ilusión! — para que su cerebro lo llene con mucha información sobre el mundo para que parezca real, coherente y fluido. Pero, ¿cómo se llena? ¿Se infiere de la evidencia de tus sentidos o de tu modelo interno del mundo?

La certeza sobre la evidencia del mundo es obviamente un problema real para tu cerebro. Los filósofos, científicos y estadísticos han pensado mucho sobre esto, y el pensamiento actual se reduce a enfoques bayesianos (inferir modelos del mundo) versus enfoques clásicos (inferir a partir de evidencia) para la recopilación de evidencia. Es mejor dejar una discusión en profundidad de los métodos bayesianos frente a los clásicos para los estadísticos que actualmente están debatiendo estos paradigmas. Pero permítanme resumir sucintamente simplificando demasiado aquí: si el cerebro es un dispositivo bayesiano, entonces tiene una teoría sobre lo que sucede a su alrededor, y se recopila evidencia para respaldar esa teoría. Esto significa que los datos entrantes del mundo (de sus sentidos o memoria u otra información cognitiva como la inferencia causal) se usan básicamente para confirmar la probabilidad de que su teoría sea correcta. La visión clásica es que el cerebro esencialmente no tiene teorías: simplemente recopila datos sobre lo que está sucediendo y forma una teoría del mundo a partir de estos datos. De todos modos, tu conciencia del mundo es solo una teoría (¿cómo podría ser otra cosa, dado que tu cerebro es una colección de bolsas microscópicas de agua salada?). Pero si su cerebro es un dispositivo bayesiano, entonces tiene creencias preconcebidas sobre el mundo, mientras que si su cerebro es un dispositivo clásico, entonces está buscando comprender un país desconocido. Esta es una gran división filosófica, y es muy importante porque puede relacionarse con la función principal del cerebro, que es cómo el cerebro recopila datos sobre el mundo.

Tradicionalmente, los científicos han adoptado una visión clásica: de ahí el nombre. Los estadísticos llaman a esto el enfoque frecuentista. Tú decides qué hacer a continuación calculando eventos en el mundo que te rodea y prediciendo lo que sucederá a continuación en función de los datos de tu vida. Entonces, las alucinaciones son causadas por errores de recopilación de datos o atajos que el cerebro toma para resolver un problema particular basado en datos del mundo cuando la realidad física no coincide con la percepción. Pero el empático bayesiano Glennast argumenta que un phi alto prueba que el cerebro tiene un modelo de lo que está sucediendo en un momento dado, y que la ilusión de un phi alto ocurre porque el modelo es incorrecto.

Podrías objetar que el cerebro puede hacer tanto el análisis clásico como el bayesiano (si podemos imaginar ambos en esta discusión, entonces debemos ser capaces de hacer ambos). Eso es cierto, pero Glennast tiene razón al sugerir que algo tan fundamental como la forma en que percibimos el movimiento en patrones aleatorios podría no ser una mezcla de enfoques bayesianos y clásicos. Esta es una computación elemental de bajo nivel en el cerebro, y el paradigma en el que el cerebro la resuelve ciertamente no implica una cognición de alto nivel: si podemos demostrar que los circuitos en el cerebro que resuelven esta ilusión usan métodos bayesianos o clásicos, entonces puede resolver el problema. proporcionará la primera evidencia de si el cerebro realmente favorece un paradigma sobre otro.

Eso es enorme. Es de importancia similar si Darwin tenía razón sobre la selección natural, o Lamarck tenía razón, que los rasgos son heredados por la descendencia de acuerdo con las necesidades específicas de sus padres durante sus vidas. De hecho, estas dicotomías (Darwin/Lamarck y clásica/Bayesiana) pueden ser fundamentalmente las mismas. Creo que la selección natural, a través de un proceso que es fundamentalmente aleatorio y arbitrario, produce un organismo que parece estar diseñado para un propósito (como tú y yo). Es como la teoría clásica: sucede y lo enfrentamos. De ello se deduce que la herencia lamarckiana conduce a un organismo basado en un modelo mundial formado por creencias previas sobre cómo funciona el mundo (experiencias de los padres). Entonces, los descendientes de Lamarck en realidad fueron diseñados para resolver los problemas de sus antepasados. El enfoque bayesiano es similar: sabemos que algo sucederá eventualmente, así que lo observamos cuando sucede.

Estos enfoques son dos caras de la misma moneda. Pueden tener el mismo valor en uso, pero no pueden estar boca arriba al mismo tiempo. Si el cerebro se basa fundamentalmente en un enfoque, no se basa en otro. Es decir: que el cerebro sea un dispositivo bayesiano o un dispositivo clásico es crucial para comprender quiénes y qué somos. Vale la pena señalar que aunque nuestros cerebros son el resultado de la selección natural darwiniana, nuestros cerebros son bayesianos (que creo que es básicamente lamarckiano).

La ilusión de phi alto puede ser exactamente lo que debemos abordar en futuras investigaciones.