Ilusiones Ópticas: El Cerebro al Descubierto

Las ilusiones ópticas son mucho más que simples trucos para los ojos; son ventanas fascinantes a los complejos procesos que ocurren dentro de nuestro cerebro para construir nuestra percepción de la realidad. Fenómenos como ver puntos grises donde no los hay (la cuadrícula de Hermann) o percibir movimiento a partir de imágenes estáticas nos demuestran que lo que 'vemos' es a menudo una interpretación activa y constructiva de la información visual, no solo una copia fiel del mundo exterior. Desde la antigüedad, los pensadores como Aristóteles ya observaban cómo nuestra mente podía ser engañada por la visión, notando, por ejemplo, que tras mirar una cascada, las rocas inmóviles parecían moverse en dirección contraria.

Aunque la anatomía del ojo puede contribuir a algunas ilusiones, el cerebro juega un papel predominante. A veces, es demasiado rápido para hacer suposiciones sobre cómo 'debería' ser el mundo, en lugar de cómo 'es' realmente, lo que lleva a percepciones incorrectas. Los científicos y artistas han estudiado estas desconexiones entre la realidad y la percepción desde el siglo XIX, utilizándolas como herramientas invaluables para comprender mejor la percepción visual y la función cerebral. Para entender qué sucede en el cerebro durante las ilusiones, exploraremos algunas teorías y mecanismos clave, como la intrigante ilusión del cuadrado de Kanizsa y el fenómeno del movimiento aparente.

La Ilusión de Kanizsa: Brillo y Profundidad Ilusorios

El cuadrado de Kanizsa es un ejemplo clásico de cómo el cerebro crea contornos y superficies ilusorias. Vemos un cuadrado blanco en primer plano, a pesar de que solo hay "pac-men" negros y líneas que lo sugieren. Curiosamente, la percepción de brillo de este cuadrado no es constante. Puede parecer más brillante si se añaden más "inductores" de brillo, como líneas adicionales entre los "pac-men". Lo notable es que, a medida que el cuadrado de Kanizsa parece más brillante, también parece estar más cerca del observador que sus inductores, que se perciben como discos circulares parcialmente ocluidos detrás del cuadrado.

¿Por qué un cuadrado de Kanizsa más brillante parece más cerca? La respuesta a esta pregunta radica en cómo el cerebro procesa el brillo y la profundidad, y cómo estos procesos interactúan. La teoría FACADE (Form-And-Color-And-DEpth, es decir, Forma-Color-y-Profundidad) propone un mecanismo. El brillo percibido del cuadrado es una propiedad emergente, determinada después de que los inductores de brillo y oscuridad "rellenan" el área del cuadrado. Solo entonces, este brillo emergente puede influir en la profundidad percibida.

La Teoría FACADE: Flujos Paralelos para Superficies y Contornos

La teoría FACADE postula que el sistema visual tiene flujos de procesamiento paralelos en la corteza visual. Dos de estos flujos son cruciales: uno para las representaciones de superficie (color y brillo) y otro para las representaciones de contorno (bordes y formas). El flujo de superficie va del núcleo geniculado lateral (LGN) a través de las "manchas" (blobs) de V1, luego a las "bandas delgadas" (thin stripes) de V2 y finalmente a V4. El flujo de contorno va del LGN a través de las "intermanchas" (interblobs) de V1, luego a las "interbandas" (interstripes) de V2 y también a V4. La evidencia experimental ha respaldado esta distinción, que es fundamental para entender cómo el cerebro construye perceptos visuales.

Estos flujos son computacionalmente complementarios. El rellenado de superficie necesita ser no orientado para cubrir una superficie completa, pero requiere un contorno orientado para ser contenido eficazmente. Los contornos, por otro lado, pueden formarse incluso en ausencia de entradas visuales directas (como en el punto ciego o detrás de oclusores) y no representan directamente el brillo o color local.

Procesamiento Complementario: Contornos y Rellenado

Las leyes que rigen la formación de contornos y el rellenado de superficies son complementarias. Los contornos se completan hacia adentro de manera orientada, a partir de dos o más inductores. Una propiedad clave de los contornos es que son insensibles a la polaridad del contraste; agrupan señales de contraste opuesto en cada posición. Esta "agrupación de polaridad" permite que se formen contornos alrededor de objetos sobre fondos texturizados donde los contrastes relativos cambian. Debido a esta agrupación, la teoría FACADE predice que "todos los contornos son invisibles", ya que al agrupar polaridades opuestas, pierden la capacidad de representar una diferencia de contraste visible.

En contraste, el rellenado de superficie se propaga hacia afuera desde sus inductores de manera no orientada. Ocurre dentro de "Dominios de Rellenado" (FIDOs), que existen en múltiples profundidades y para diferentes colores y brillos. El rellenado es sensible a la polaridad del contraste, lo que es consistente con la idea de que "todas las cualidades visuales visibles son perceptos de superficie". El rellenado se inicia a partir de "contornos de características" (feature contours), que se calculan donde los contrastes de luminancia o color cambian rápidamente. Estos contornos de características, una vez "descontada la iluminación" (libres de la influencia de la luz ambiental), se propagan hasta que chocan con los contornos de borde que encierran la superficie. Solo un contorno cerrado puede contener este rellenado y contribuir al percepto 3D visible final.

Las representaciones de contorno actúan como "generadores de rellenado" (inician el rellenado donde se alinean con contornos de características) y "barreras de rellenado" (impiden que el brillo o color cruce los límites del objeto). Si un contorno a una profundidad dada está cerrado, puede contener el rellenado. Si tiene un hueco grande, el rellenado puede escapar y ecualizar los contrastes a ambos lados, impidiendo la formación de señales de contorno de superficie en esa posición.

El Papel de la Retroalimentación Superficie-Contorno: Poda de Contornos y Profundidad

Además de las interacciones contorno-superficie, existen interacciones de retroalimentación superficie-contorno. Las superficies rellenas en las bandas delgadas de V2 envían señales de retroalimentación a los contornos en las interbandas de V2. Esta retroalimentación toma la forma de "señales de contorno de superficie", generadas por redes sensibles al contraste. Las conexiones inhibitorias de estas redes actúan dentro de la posición pero *a través de la profundidad*. Las señales "on-center" refuerzan los contornos que generaron las superficies rellenas exitosamente, mientras que las señales "off-surround" inhiben los contornos espurios (redundantes) en las mismas posiciones pero a profundidades más lejanas. Este proceso inhibitorio se llama poda de contornos (boundary pruning).

La poda de contornos es crucial. Elimina contornos en profundidades que no soportan superficies rellenas visibles. Es parte del proceso de "captura de superficie", donde los contornos de características se rellenan selectivamente en superficies visibles en profundidades donde la fusión binocular de los contornos de objetos puede ocurrir con éxito. Al podar contornos inconsistentes y fortalecer los consistentes, las señales de contorno de superficie logran una "consistencia complementaria".

Volviendo al cuadrado de Kanizsa brillante que parece más cercano: el brillo del cuadrado corresponde a una mayor actividad de rellenado. Esta mayor actividad genera señales de contorno de superficie más grandes. Estas señales, a través de la poda de contornos, ejercen una inhibición más fuerte *a través de la profundidad*. Debido a que la fuerza de la inhibición disminuye con la diferencia de profundidad, una señal inhibitoria más fuerte puede alcanzar y suprimir contornos a una mayor distancia de profundidad que una señal más débil. Esto significa que un cuadrado más brillante inhibe contornos en un rango más amplio de profundidades entre el cuadrado y sus inductores. Los contornos que sobreviven para representar el fondo están, por lo tanto, a una distancia de profundidad mayor del cuadrado. En resumen, los cuadrados de Kanizsa más brillantes parecen más cercanos, en relación con su fondo, que los más tenues.

La poda de contornos también inicia la separación figura-fondo al permitir que las superficies ocluyentes y parcialmente ocluidas se separen en diferentes planos de profundidad. Esto posibilita la "completación amodal" de contornos y superficies detrás de sus oclusores, incluso si estas partes completadas no son visibles.

Flujos Paralelos: Forma y Movimiento

Además de la distinción entre contorno y superficie, el cerebro visual procesa la información a través de otros flujos paralelos. Uno de los más estudiados es la separación entre el flujo de "forma" (o "qué") y el flujo de "movimiento" (o "dónde"). Aunque las células simples en V1 son sensibles tanto a la orientación como al movimiento, el cerebro dedica enormes recursos a procesar el movimiento en un flujo separado (V1 a MT, vía V2). ¿Por qué esta aparente redundancia?

La hipótesis es que estos flujos paralelos computan propiedades visuales complementarias. El flujo de forma es sensible a la orientación y es crucial para la percepción precisa de la profundidad (estereopsis) y la completación de contornos. Requiere estimaciones precisas de la orientación de las características. El flujo de movimiento, en cambio, estima la dirección del movimiento de un objeto. Para hacer esto de manera robusta, agrupa información direccional de características con múltiples orientaciones que se mueven en la misma dirección. Esta agrupación de orientación, si bien es excelente para la estimación del movimiento, es incompatible con la necesidad de estimaciones precisas de orientación para la profundidad. Por lo tanto, el flujo de movimiento por sí solo solo puede generar estimaciones gruesas de la profundidad, mientras que el flujo de forma puede generar estimaciones precisas de la profundidad pero solo estimaciones gruesas del movimiento.

Interacciones Forma-Movimiento: La Clave para la Percepción 3D en Movimiento

Si los flujos paralelos de forma y movimiento tienen deficiencias complementarias, ¿cómo las supera el cerebro para percibir objetos en movimiento en 3D? La respuesta, según la teoría, está en las interacciones entre los flujos, llamadas interacciones "formotion". Se predice que una fuente clave de estas interacciones proviene de V2 (flujo de forma) hacia MT (flujo de movimiento). Las agrupaciones de contorno selectivas para la profundidad calculadas en V2 envían señales a MT para seleccionar las señales de movimiento consistentes con ellas. Esto permite representar el movimiento de un objeto *en profundidad* y seguirlo a lo largo del tiempo.

Experimentos, como el enfriamiento de V2 en monos mientras se registraba la actividad en MT, han apoyado esta predicción. Con V2 enfriada, las células de MT mantenían su selectividad direccional pero solo podían codificar estimaciones gruesas de profundidad. Al revertir el enfriamiento, las células de MT recuperaban tanto la buena selectividad direccional como las buenas estimaciones de profundidad, lo que sugiere que la información de profundidad precisa en MT proviene de V2.

El Movimiento Aparente: Un Misterio Resuelto por la Interacción de Flujos

La percepción del movimiento aparente, donde una serie de imágenes estáticas presentadas secuencialmente crean la ilusión de movimiento continuo, es otro fenómeno que ilustra la interacción entre los flujos paralelos. Descubierto por Exner en 1875, este fenómeno incluye diferentes tipos de movimiento aparente:

• Movimiento Phi: Un sentido de movimiento "sin figura" o "sin objeto" a intervalos entre estímulos (ISI) intermedios.
• Movimiento Beta: Movimiento suave y continuo de una forma bien definida a ISIs más largos.
• Movimiento Delta: Percepción de movimiento hacia atrás (del segundo destello al primero) cuando el segundo destello es más intenso.
• Movimiento Gamma: Expansión o contracción aparente de un área al inicio o final de un destello.

Las propiedades del movimiento aparente son sorprendentes: la velocidad percibida se ajusta al ISI y la distancia entre los destellos. Si el ISI disminuye o la distancia aumenta, el movimiento percibido se acelera. Esto plantea el "Problema ESP del Movimiento": ¿cómo "sabe" el cerebro que ocurrirá un segundo destello y dónde y cuándo, para crear un movimiento continuo desde el primer destello?

En el mundo real, esta capacidad de interpolar entre vistas intermitentes de un objeto (como un depredador moviéndose detrás de arbustos) es crucial para el seguimiento y la predicción de su trayectoria. Los modelos como el 3D FORMOTION, una extensión de la teoría FACADE, explican estas propiedades.

Ilusiones en Movimiento: Contornos Ilusorios en MT

El fenómeno del movimiento aparente de contornos ilusorios (como un cuadrado de Kanizsa que parece moverse) es un "doble ilusión" que combina la formación de contornos ilusorios en el flujo de forma y el movimiento aparente de largo alcance en el flujo de movimiento. Cuando se alternan dos imágenes (una con "pac-men" que inducen un cuadrado de Kanizsa a la izquierda, otra con círculos rellenos que inducen un cuadrado a la derecha, sin características que se correspondan directamente entre sí), se percibe un cuadrado moviéndose de izquierda a derecha y viceversa.

Los mecanismos de completación de contornos y rellenado de superficie en el flujo de forma explican los perceptos de cuadrados ilusorios estáticos en cada cuadro. Los mecanismos de movimiento aparente de largo alcance en el flujo de movimiento, respondiendo a las señales de V2 a MT de las imágenes sucesivas de los contornos ilusorios formados en V2, explican el movimiento aparente. La interacción "formotion" de V2 a MT permite que los contornos ilusorios, que se forman en V2, activen señales de movimiento en MT, creando así la percepción de un objeto (el cuadrado ilusorio) que se mueve.

Preguntas Frecuentes

¿Qué es una ilusión óptica a nivel cerebral?
Es una discrepancia entre la percepción consciente y la realidad física, causada por la forma en que el cerebro interpreta y construye activamente la información visual, a menudo basándose en reglas y atajos para dar sentido al mundo.

¿Por qué vemos cosas que no están realmente ahí en algunas ilusiones, como el cuadrado de Kanizsa?
El cerebro tiene mecanismos para completar información faltante (completación de contornos) y rellenar áreas con brillo o color (rellenado de superficie) basándose en las señales visuales disponibles. En el caso de Kanizsa, los "inductores" activan procesos en el cerebro que crean la percepción de un contorno y una superficie que no existen físicamente.

¿Cómo el cerebro separa los objetos del fondo?
Un mecanismo clave es la poda de contornos, parte de la retroalimentación superficie-contorno. Las superficies rellenas inhiben contornos en profundidades más lejanas, lo que ayuda a asignar los objetos a diferentes planos de profundidad y a realizar la separación figura-fondo.

¿Por qué un objeto más brillante a veces parece más cercano?
Según la teoría FACADE, una superficie más brillante genera señales de retroalimentación de contorno de superficie más fuertes. Estas señales ejercen una mayor inhibición (poda de contornos) a través de la profundidad, suprimiendo contornos de fondo a distancias mayores. Esto hace que el objeto brillante parezca más separado en profundidad y, por lo tanto, más cercano en relación con el fondo percibido.

¿Qué nos enseñan las ilusiones sobre la visión normal?
Nos revelan que la visión no es pasiva. Es un proceso constructivo que implica la interacción de múltiples mecanismos y flujos paralelos (contorno/superficie, forma/movimiento) que trabajan juntos para interpretar información a menudo ambigua o incompleta, permitiéndonos percibir un mundo 3D coherente y dinámico.

Conclusión

Las ilusiones ópticas, lejos de ser meras curiosidades, son herramientas poderosas para desentrañar los misterios de la percepción visual. Fenómenos como el cuadrado de Kanizsa y el movimiento aparente ilustran cómo el cerebro utiliza mecanismos computacionalmente complementarios, como la completación de contornos y el rellenado de superficies, y cómo flujos paralelos de procesamiento (forma y movimiento) interactúan para construir nuestra rica experiencia visual del mundo tridimensional. Teorías como FACADE y sus extensiones proporcionan un marco mecanicista para comprender estos procesos, revelando la sofisticada arquitectura neuronal que subyace a nuestra capacidad de ver y comprender nuestro entorno.

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