Cosa osservano i nostri occhi in montagna?

Sunset behind the mountain (Anastasiia Grygorieva)

Usando precise misurazioni del cervello, i ricercatori di Yale hanno predetto come si muovono gli occhi delle persone quando osservano scene naturali, un progresso nella comprensione del sistema visivo umano che può migliorare una serie di sforzi di intelligenza artificiale, come lo sviluppo di automobili senza conducente. Siamo esseri legati alla vista e sapere come il cervello calcola rapidamente dove guardare è di fondamentale importanza. I movimenti oculari sono stati ampiamente studiati e i ricercatori possono dire con certezza dove uno sguardo sarà diretto a diversi elementi dell’ambiente. Ciò che non è stato compreso è come il cervello orchestra questa capacità, che è così fondamentale per la sopravvivenza. In un precedente esempio di “lettura della mente”, il gruppo di ricerca ha ricostruito con successo le immagini del volto viste mentre le persone venivano scansionate in una macchina per la risonanza magnetica, basandosi esclusivamente sui loro dati di imaging cerebrale. Nel nuovo articolo, invece hanno adottato un approccio simile e hanno dimostrato che analizzando le risposte del cervello a scene complesse e naturali, potevano prevedere dove le persone avrebbero diretto la loro attenzione e il loro sguardo. Ciò è stato reso possibile analizzando i dati del cervello con reti nervose convoluzionali profonde – modelli ampiamente utilizzati nell’intelligenza artificiale (AI). Il lavoro rappresenta un perfetto connubio tra neuroscienza e scienza dei dati. I risultati hanno una miriade di potenziali applicazioni – come testare sistemi di intelligenza artificiale in sistemi che classificano le immagini e guidano le auto senza conducente. Le persone possono vedere meglio di quanto i sistemi di intelligenza artificiale possono. Comprendere come il cervello esegue i suoi calcoli complessi è un obiettivo finale della neuroscienza e avvantaggia gli sforzi di IA.

Daniele Corbo

Bibliografia:“Predicting eye movement patterns from fMRI responses to natural scenes” by Thomas P. O’Connell & Marvin M. Chun in Nature Communications. Published December 4 2018.

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