Como nuestro cerebro una masa de tres libras de tejido encerrada dentro de un cráneo óseo, crea percepciones a partir de sensaciones es un misterio de larga data. Abundantes evidencias y décadas de investigación sostenida sugieren que el cerebro no puede simplemente estar reuniendo información sensorial, como si estuviera armando un rompecabezas, para percibir su entorno. Esto se ve confirmado por el hecho de que el cerebro puede construir una escena basada en la luz que ingresa a nuestros ojos, incluso cuando la información que ingresa es ruidosa y ambigua.
En consecuencia, muchos neurocientíficos están adoptando una visión del cerebro como una "máquina de predicción". A través del procesamiento predictivo, el cerebro utiliza su conocimiento previo del mundo para hacer inferencias o generar hipótesis sobre las causas de la información sensorial entrante. Esas hipótesis, y no las entradas sensoriales en sí mismas, dan lugar a percepciones en el ojo de nuestra mente. Cuanto más ambigua sea la entrada, mayor será la dependencia del conocimiento previo.
“La belleza del marco de procesamiento predictivo [is] que tiene una capacidad realmente grande —a veces los críticos podrían decir demasiado— para explicar muchos fenómenos diferentes en muchos sistemas diferentes ”, dijo Floris de Lange, neurocientífico del Predictive Brain Lab de la Universidad de Radboud en los Países Bajos.
Sin embargo, la creciente evidencia neurocientífica de esta idea ha sido principalmente circunstancial y está abierta a explicaciones alternativas. "Si analizas la neurociencia cognitiva y la neuroimagen en humanos, [there’s] mucha evidencia, pero evidencia súper implícita e indirecta ”, dijo Tim Kietzmann de la Universidad de Radboud, cuya investigación se encuentra en el área interdisciplinaria del aprendizaje automático y la neurociencia.
Entonces, los investigadores están recurriendo a modelos computacionales para comprender y probar la idea del cerebro predictivo. Los neurocientíficos computacionales han construido redes neuronales artificiales, con diseños inspirados en el comportamiento de neuronas biológicas, que aprenden a hacer predicciones sobre la información entrante. Estos modelos muestran algunas habilidades asombrosas que parecen imitar las de los cerebros reales. Algunos experimentos con estos modelos incluso insinúan que los cerebros tuvieron que evolucionar como máquinas de predicción para satisfacer las limitaciones de energía.
Y a medida que proliferan los modelos computacionales, los neurocientíficos que estudian animales vivos también se están convenciendo más de que los cerebros aprenden a inferir las causas de las entradas sensoriales. Si bien los detalles exactos de cómo el cerebro hace esto siguen siendo confusos, las pinceladas amplias se están volviendo más claras.
El procesamiento predictivo puede parecer al principio como un mecanismo de percepción contradictoriamente complejo, pero hay una larga historia de científicos que recurren a él porque parece que faltan otras explicaciones. Incluso hace mil años, el astrónomo y matemático árabe musulmán Hasan Ibn Al-Haytham destacó una forma de ello en su Libro de Óptica para explicar varios aspectos de la visión. La idea cobró fuerza en la década de 1860, cuando el físico y médico alemán Hermann von Helmholtz argumentó que el cerebro infiere las causas externas de sus entradas sensoriales entrantes en lugar de construir sus percepciones "de abajo hacia arriba" a partir de esas entradas.
Helmholtz expuso este concepto de “inferencia inconsciente” para explicar la percepción biestable o multiestable, en la que una imagen puede percibirse de más de una forma. Esto ocurre, por ejemplo, con la conocida imagen ambigua que podemos percibir como un pato o un conejo: nuestra percepción sigue cambiando entre las dos imágenes de animales. En tales casos, Helmholtz afirmó que la percepción debe ser el resultado de un proceso inconsciente de inferencias de arriba hacia abajo sobre las causas de los datos sensoriales, ya que la imagen que se forma en la retina no cambia.
Durante el siglo XX, los psicólogos cognitivos continuaron argumentando que la percepción era un proceso de construcción activa que se basaba tanto en información sensorial ascendente como en información conceptual descendente. El esfuerzo culminó en un influyente artículo de 1980, "Las percepciones como hipótesis", del difunto Richard Langton Gregory, que argumentó que las ilusiones perceptivas son esencialmente conjeturas erróneas del cerebro sobre las causas de las impresiones sensoriales. Mientras tanto, los científicos de la visión por computadora tropezaron en sus esfuerzos por utilizar la reconstrucción de abajo hacia arriba para permitir que las computadoras vean sin un modelo "generativo" interno como referencia.
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