20/06/2023

Ilusões de óptica estão nos olhos, não na mente, dizem cientistas

Redação do Diário da Saúde
Ilusões de óptica estão nos olhos ou no cérebro?
A barra no meio desta figura tem um único nível de cinza, mas parece mais clara à esquerda e mais escura à direita devido ao gradiente no fundo. Isso é chamado de contraste simultâneo, em que ambientes escuros fazem os alvos parecerem mais claros e vice-versa.
[Imagem: Jolyon Troscianko]

Ilusão de óptica

É comum ouvir falar sobre as ilusões de óptica como modos de "enganar o cérebro", que seria "onde a visão realmente ocorre".

Mas talvez esta não seja toda a "verdade científica". Por exemplo, as pesquisas mais recentes já demonstraram que as ilusões de óptica produzem respostas reais no olho.

Agora, Jolyon Troscianko e Daniel Osorio, da Universidade Exeter (Reino Unido), concluíram que as ilusões visuais são causadas por limites na forma como nossos olhos e neurônios visuais funcionam - em vez de dependerem de processos psicológicos mais complexos rodando no cérebro.

"Nossos olhos enviam mensagens para o cérebro, fazendo os neurônios dispararem mais rápido ou mais devagar," explicou o professor Troscianko. "No entanto, há um limite para a rapidez com que eles podem disparar, e pesquisas anteriores não consideraram como o limite pode afetar a maneira como vemos as cores."

Ilusões de óptica estão nos olhos ou no cérebro?
Os dois cubos têm o que parecem ser ladrilhos amarelos e azuis em suas superfícies superiores. No entanto, são todos da cor cinza. O modelo explica como os objetos parecem ter a mesma cor mesmo quando a luz muda e por que, em ilusões, esse cinza parece colorido.
[Imagem: Jolyon Troscianko]

Banda estreita

A dupla de neurocientistas partiu de um modelo que explica como enxergamos cores, e então adicionaram essa informação de que os neurônios que conectam nossos olhos aos nossos cérebros possuem um "gargalo" na transmissão de dados.

O resultado é um modelo que explica as ilusões de óptica combinando essa "largura de banda limitada" com informações sobre como os humanos percebemos padrões em diferentes escalas, juntamente com a suposição de que nossa visão funciona melhor quando olhamos para cenas naturais.

Mais especificamente, esses neurônios conseguem lidar com contrastes entre as áreas mais brilhantes e as áreas mais escuras de uma imagem em uma proporção de cerca de apenas 10:1. Como não há largura de banda suficiente para transmitir todas as informações, nosso sistema visual acaba elegendo as informações que ele considera mais importantes, fazendo uma "compactação com perdas". E são essas perdas que geram as ilusões de óptica.

"Nosso modelo mostra como os neurônios com largura de banda de contraste tão limitada podem combinar seus sinais para nos permitir ver esses enormes contrastes, mas a informação é 'comprimida' - resultando em ilusões visuais," explicou o pesquisador.

Ilusões de óptica estão nos olhos ou no cérebro?
As duas barras no meio são do mesmo cinza, mas a da esquerda (cercada por mais barras pretas) parece mais escura. Isso é o oposto do exemplo de contraste simultâneo acima, porque os contornos mais escuros agora fazem o alvo parecer mais escuro.
[Imagem: Jolyon Troscianko]

Visão de contrastes

"Por exemplo, alguns neurônios são sensíveis a diferenças muito pequenas nos níveis de cinza em escalas de tamanho médio, mas são facilmente sobrecarregados por altos contrastes. Enquanto isso, os neurônios que codificam contrastes em escalas maiores ou menores são muito menos sensíveis, mas podem trabalhar em uma gama muito mais ampla de contrastes, dando profundas diferenças entre preto e branco.

"Em última análise, isso mostra como um sistema com largura de banda neural e sensibilidade severamente limitadas pode perceber contrastes maiores que 10.000:1. Isso joga por terra muitas suposições antigas sobre como as ilusões visuais funcionam," concluiu Troscianko.

Checagem com artigo científico:

Artigo: A model of colour appearance based on efficient coding of natural images
Autores: Jolyon Troscianko, Daniel Osorio
Publicação: PLOS Computational Biology
DOI: 10.1371/journal.pcbi.1011117
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