Resumen: Usando una combinación de aprendizaje automático y datos de neuroimagen, los investigadores revelaron una base neuronal para la apreciación estética.
Fuente: CalTech
Se ha dicho que no hay contabilidad para el gusto. Pero, ¿qué pasa si el gusto realmente puede tenerse en cuenta, y qué pasa si las cosas que hacen la cuenta son las redes neuronales dentro de su cerebro?
En un nuevo artículo publicado en Comunicaciones de la naturalezaun equipo de investigadores de Caltech muestra cómo han revelado la base neural de las preferencias estéticas en humanos mediante una combinación de aprendizaje automático y equipo de escaneo cerebral.
El trabajo se llevó a cabo en el laboratorio de John O’Doherty, profesor de Neurociencia de la Decisión Fletcher Jones de Caltech, y se basa en una investigación publicada por ese laboratorio en 2021. En esa investigación anterior, los científicos entrenaron una computadora para predecir el gusto de los voluntarios por el arte alimentando datos sobre qué pinturas les gustaron a los voluntarios y cuáles les disgustaron. Con suficiente entrenamiento, la computadora se volvió experta en adivinar correctamente si a una persona le gustaría un Monet o un Rothko, por ejemplo.
Ese acto de gustar o disgustar de una obra de arte parece tan innato y ocurre tan instantáneamente y sin problemas en nuestro cerebro que probablemente pocos de nosotros nos hayamos tomado el tiempo de preguntarnos por qué o cómo sucede, pero las preferencias estéticas han sido objeto de debates filosóficos durante cientos de años.
«Cuando ves una imagen, decides de inmediato si te gusta o no, pero si lo piensas, esto es realmente complicado porque la entrada es muy compleja», dice el autor principal Kiyohito Iigaya, anteriormente de Caltech y ahora con la Universidad de Columbia. .
“Esta es en realidad una pregunta muy abierta, y realmente no sabemos cómo se las arregla el cerebro para hacerlo. Entonces, nos preguntábamos si podríamos entenderlo usando un método de modelado computacional”.
Ese método implicó que los voluntarios calificaran pinturas (hasta mil) en el transcurso de cuatro días mientras sus cerebros eran escaneados con una máquina de resonancia magnética funcional (fMRI).
Esos escáneres cerebrales y las calificaciones de las pinturas de los voluntarios se incorporaron a un algoritmo de aprendizaje automático, junto con la salida de una red neuronal entrenada para examinar las pinturas en busca de cualidades como el contraste, el tono, la dinámica y la concreción (si la pintura es abstracta o realista).
Los datos que recopiló el equipo mostraron que las áreas dentro de la corteza visual, la parte del cerebro que procesa la información visual, son responsables de analizar esas cualidades. Un área en la parte frontal del cerebro conocida como corteza prefrontal medial (mPFC) es responsable de asignarles un valor subjetivo.
Básicamente, el cerebro descompone una obra de arte en sus cualidades esenciales y luego decide si esas cualidades son agradables o no. Esta es más o menos la misma forma en que el cerebro decide si le gusta la comida o no, según otro estudio realizado por el laboratorio O’Doherty. Ese estudio encontró que el cerebro analiza un alimento según su contenido de proteínas, grasas, carbohidratos y vitaminas, y luego determina si esas cualidades son agradables.
“Lo que encontraron es que el cerebro integra esas diferentes características nutricionales para producir el gusto general por la comida”, dice Iigaya. “Eso es en realidad una inspiración para nuestro trabajo”.
En su artículo, los investigadores dicen que sus hallazgos sugieren que este sistema de «construcción de valores» puede estar muy extendido en todo el cerebro y puede explicar muchos tipos de preferencias.
“Creo que es sorprendente que este modelo computacional tan simple pueda explicarnos grandes variaciones en las preferencias”, dice Iigaya.
Sobre esta noticia de investigación en arte y neurociencia
Autor: Oficina de prensa
Fuente: CalTech
Contacto: Oficina de Prensa – CalTech
Imagen: La imagen es de dominio público.
Ver también
Investigacion original: Acceso abierto.
“Mecanismos neurales que subyacen a la construcción jerárquica del valor estético percibido” por Kiyohito Iigaya et al. Comunicaciones de la naturaleza
Abstracto
Mecanismos neurales que subyacen a la construcción jerárquica del valor estético percibido
Poco se sabe acerca de cómo el cerebro calcula el valor estético percibido de estímulos complejos como el arte visual.
Aquí, usamos métodos computacionales en combinación con neuroimágenes funcionales para proporcionar evidencia de que el valor estético de un estímulo visual se calcula de manera jerárquica a través de una integración ponderada sobre las características de estímulo de bajo y alto nivel contenidas en la corteza visual temprana y tardía, que se extiende a cortezas prefrontal lateral y parietal.
Las representaciones de características en la corteza prefrontal parietal y lateral pueden, a su vez, utilizarse para producir un valor estético general en la corteza prefrontal medial.
Dichos cálculos en todo el cerebro no solo son consistentes con un mecanismo basado en características para la construcción de valor, sino que también se asemejan a los cálculos realizados por una red neuronal convolucional profunda.
Por lo tanto, nuestros hallazgos arrojan luz sobre la existencia de un mecanismo neurocomputacional general para producir juicios de valor de manera rápida y flexible a través de una serie de estímulos y situaciones novedosas y complejas.
