Immagina di passeggiare nella savana africana. All'improvviso noterai un cespuglio in movimento che oscura parzialmente un grande oggetto giallo. Da questa informazione limitata, è necessario capire se sei in pericolo e decidere come reagire. È un mucchio di erba secca? O un leone affamato?

In situazioni come questa, il nostro cervello deve usare informazioni visive complesse e incerte per prendere decisioni di pochi secondi. Le inferenze e le successive decisioni che prendiamo in base a ciò che vediamo possono essere la differenza tra rispondere in modo appropriato a una minaccia e diventare il prossimo pasto di un leone.

Tradizionalmente, i neuroscienziati hanno pensato all'elaborazione delle informazioni visive come una catena di eventi che si succedono uno dopo l'altro, filtrando il segnale di input (dagli occhi) che cambia nello spazio e nel tempo. Ma più recentemente, abbiamo iniziato a pensare al processo come molto più dinamico e interattivo. Mentre il sistema visivo cerca di risolvere l'incertezza nelle informazioni sensoriali che riceve, usa sia le conoscenze pregresse sia le prove attuali per fare ipotesi informate su ciò che sta accadendo.

Sistema visivo: molto più degli occhi

Gli occhi sono ovviamente cruciali per come vediamo cosa succede intorno a noi. Ma la maggior parte del sistema visivo umano intensamente studiato si trova all'interno del cervello.

Le retine dietro gli occhi contengono fotoricettori che percepiscono e rispondono alla luce nell'ambiente. Questi fotorecettori, a loro volta, attivano i neuroni che trasmettono informazioni alla corteccia visiva del cervello, situata nella parte posteriore della testa. La corteccia visiva quindi elabora i dati grezzi in modo che possiamo prendere decisioni su come rispondere e comportarsi in modo appropriato basandosi sull'input originale per gli occhi.

La corteccia visiva è organizzata in una gerarchia anatomica e funzionale. Ogni stadio è distinto da tutti gli altri, sia in termini di anatomia microscopica e il suo ruolo funzionale e fisiologia - cioè, come i neuroni rispondono a diversi stimoli.

Tradizionalmente, i ricercatori hanno pensato che questa gerarchia filtrasse le informazioni in sequenza, fase dopo fase, dal basso verso l'alto. Credevano che ogni livello di elaborazione del cervello visivo trasmettesse verso l'alto una forma più raffinata del segnale visivo ricevuto dai livelli inferiori. Ad esempio, in una fase della gerarchia, i bordi ad alto contrasto vengono estratti dalla scena per formare i contorni di forme e oggetti in seguito.

Il pensiero originale sosteneva che, alla fine, i livelli più alti della corteccia visiva avrebbero contenuto nel suo schema di attività neuronale una rappresentazione significativa del mondo su cui poi potremmo agire. Ma molti altri sviluppi recenti nelle neuroscienze hanno trasformato questo punto di vista.

Il mondo - e quindi l'ambiente visivo - è altamente incerto da un momento all'altro. Inoltre, lo sappiamo da molti studi che la capacità del cervello visivo è sorprendentemente limitata. Il cervello si basa su processi come attenzione visiva e memoria visiva per aiutarlo efficientemente a utilizzare queste risorse limitate.

Quindi, in che modo esattamente il cervello naviga efficacemente in un ambiente altamente incerto con una quantità limitata di informazioni? La risposta è, gioca le probabilità e le scommesse.

Sfruttare al meglio le ipotesi

Il cervello ha bisogno di utilizzare input limitati di informazioni ambigue e variabili per fare un'ipotesi informata su ciò che sta accadendo nei suoi dintorni. Se queste ipotesi sono accurate, possono costituire la base di buone decisioni.

Per fare ciò, il cervello gioca essenzialmente sul sottoinsieme di informazioni che possiede. Basato su una piccola scheggia di informazioni sensoriali, punta su ciò che il mondo sta dicendo per ottenere il miglior profitto in termini comportamentali.

Considera l'esempio del cespuglio in movimento nella savana. Vedete un oggetto giallo sfocato e grande, oscurato dal cespuglio. Questo oggetto ha causato il movimento del cespuglio? Qual è il blob giallo? È una minaccia?

Queste domande sono rilevanti per ciò che scegliamo di fare in seguito in termini di comportamento. Usare le informazioni visive limitate (spostare la bussola, un grande oggetto giallo) in modo efficace è comportamentalmente importante. Se deduciamo che l'oggetto giallo è effettivamente un leone o qualche altro predatore, possiamo decidere di muoverci rapidamente nella direzione opposta.

L'inferenza può essere definita come una conclusione basata sia sull'evidenza che sul ragionamento. In questo caso, l'inferenza (che è un leone) si basa sia sull'evidenza (grande oggetto giallo, cespuglio mobile) che sul ragionamento (i leoni sono grandi e presenti nella savana). I neuroscienziati pensano inferenza probabilistica come computazione che comporta la combinazione di informazioni preliminari e prove correnti.

Connessioni cerebrali a due vie

L'evidenza neuroanatomica e neurofisiologica negli ultimi due decenni ha dimostrato che la gerarchia nella corteccia visiva contiene un gran numero di connessioni passando da inferiore a superiore e superiore a inferiore a ogni livello. Piuttosto che l'informazione che si fa strada attraverso un imbuto invertito, perfezionandosi man mano che sale sempre più in alto, sembra che il sistema visivo sia più una gerarchia interattiva. Apparentemente funziona per risolvere l'incertezza inerente al mondo attraverso un feedback costante e un ciclo feed-forward. Questo permette al combinazione di dal basso verso l'alto prove attuali e top-down informazione preventiva a tutti i livelli della gerarchia.

L'evidenza anatomica e fisiologica che indica un cervello visivo più interconnesso è ben integrata da esperimenti comportamentali. In una serie di compiti visivi - riconoscere gli oggetti, ricerca di un oggetto particolare tra oggetti irrilevanti ed ricordando le informazioni visive presentate brevemente - gli esseri umani si comportano in linea con le aspettative generate dalle regole dell'inferenza probabilistica. Le nostre previsioni comportamentali basate sull'assunzione che l'inferenza probabilistica sia alla base di queste capacità corrispondono ai dati sperimentali effettivi.

Ipotesi informate, riducendo al minimo l'errore

I neuroscienziati hanno suggerito che il cervello si è evoluto, attraverso la selezione naturale, per minimizzare attivamente la disparità momento per momento tra ciò che è percepito e ciò che è previsto. Ridurre al minimo questa discrepanza implica necessariamente l'uso dell'inferenza probabalistica per prevedere aspetti delle informazioni in arrivo basate sulla conoscenza precedente del mondo. I neuroscienziati hanno chiamato questo processo codifica predittiva.

Gran parte dei dati che hanno supportato l'approccio di codifica predittiva è venuto attraverso lo studio del sistema visivo. Tuttavia, ora i ricercatori lo sono iniziando a generalizzare l'idea e applicarlo ad altri aspetti dell'elaborazione delle informazioni nel cervello. Questo approccio ha prodotto molte potenziali direzioni future per le neuroscienze moderne, compresa la comprensione della relazione tra risposte a basso livello dei singoli neuroni e dinamiche neuronali di livello superiore (come l'attività di gruppo registrata in un elettroencefalogramma o EEG).

Mentre l'idea che la percezione è un processo di inferenza è non è nuovola neuroscienza moderna l'ha rivitalizzata negli ultimi anni - e ha cambiato radicalmente il campo. Inoltre, l'approccio promette di accrescere la nostra comprensione dell'elaborazione delle informazioni non solo per l'informazione visiva, ma anche per tutte le forme di informazione sensoriale e per processi di livello più elevato come il processo decisionale, la memoria e il pensiero cosciente.

Circa l'autore

Alex Burmester, ricercatore associato in Percezione e Memoria, New York University

Questo articolo è stato pubblicato in origine The Conversation. Leggi il articolo originale.

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