Hay muchas ilusiones visuales: una anciana que se convierte en una niña, un dibujo que es un pato o un conejo según se mire y, ¿hace falta mencionar el vestido azul y negro, o blanco y dorado?
Las ilusiones visuales son divertidas, pero ¿por qué caemos en ellas? Los científicos aún no lo saben. Pero una nueva investigación sobre Inteligencia Artificial podría ofrecer algunas pistas.
Eiji Watanabe, neurofisiólogo del Instituto Nacional de Biología Básica de la ciudad de Okazaki, Japón, descubrió recientemente que la IA puede caer en algunas de las mismas ilusiones que engañan a los humanos. Y eso puede ayudar a los científicos a comprender por qué nos enamoramos de ellos.
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Percibir ilusiones visuales
Existe una famosa ilusión visual llamada serpientes giratorias. Cuando miras la imagen de círculos concéntricos superpuestos, los patrones (las serpientes) parecen girar lentamente, es decir, hasta que te concentras en un solo punto (cualquier punto), momento en el que las serpientes se congelan, como si acabaran de darse cuenta de que las estás mirando. La ilusión es genial, aunque provoca un poco de dolor de cabeza.
Pero, ¿qué haría la IA con eso? Watanabe y sus colegas también se lo preguntaron, por lo que presentaron las serpientes giratorias a PredNet, una red neuronal profunda entrenada para procesar datos visuales, pero no entrenada para ilusiones. Y efectivamente, la IA fue engañada.
PredNet interpretó que las serpientes se movían (aunque no pudo detenerlas enfocándose en un lugar en particular). Cuando se le mostró una versión de la imagen que no engaña a los humanos, PredNet tampoco se dejó engañar.
Cómo los humanos procesan las ilusiones
Según Watanabe, estos resultados respaldan la teoría de la percepción de la codificación predictiva (también conocida como procesamiento predictivo). Esa es la idea de que cuando procesamos información sensorial (información visual, por ejemplo), nuestro cerebro predice lo que espera ver y luego se ajusta a las cosas que no coinciden con la predicción.
Debido a que el cerebro no desperdicia recursos valiosos creando una imagen desde cero, esta es una forma muy eficiente de procesar información. Sin embargo, esto conduce a errores ocasionales, como dejarse engañar por ilusiones visuales muy convincentes.
PredNet está capacitado para procesar información visual de manera similar. De manera muy similar a la forma en que Chat GPT calcula cuál será probablemente la siguiente palabra en una oración, PredNet predice lo que vendrá en el siguiente cuadro de un video en función de lo que sucedió en el cuadro anterior. Y puede que por eso caiga en las ilusiones visuales, tal como lo hacemos nosotros. Esta similitud en el procesamiento puede ser útil no sólo para comprender las ilusiones visuales, sino también para comprender mejor el cerebro en general.
En su artículo publicado en Frontiers in Psychology, Watanabe y sus colegas discutieron cómo el uso de estas ilusiones sensoriales como indicador de la percepción humana, las redes neuronales profundas podrían contribuir al desarrollo de futuras investigaciones sobre el cerebro.
Más ilusiones, más preguntas
La investigación de Watanabe plantea muchas preguntas interesantes, dijo a Discover Susana Martínez-Conde, neurocientífica del SUNY Downstate Medical Center que estudia la percepción. Ella y su laboratorio han publicado investigaciones sobre muchas ilusiones visuales, incluida la ilusión de las serpientes giratorias.
En un estudio de 2012 publicado en el Journal of Neuroscience, los investigadores demostraron que para que la ilusión de las serpientes giratorias funcione, se necesita un evento desencadenante: movimientos oculares involuntarios llamados sacadas o microsacadas. “Si no mueves los ojos, la ilusión no funciona”, dijo.
Es más, no todo el mundo percibe que las serpientes se mueven. Los jóvenes tienen muchas más probabilidades que las personas mayores de ver la moción. Un estudio de 2026 en Eye and Brain encontró que cuando se mostró la ilusión a dos grupos de personas, un grupo cuya edad promedio era de aproximadamente 23 años y otro grupo cuya edad promedio era de 74 años, el 100 por ciento de los del grupo más joven percibieron el movimiento, mientras que sólo el 16 por ciento del grupo de mayor vio movimiento.
Nadie sabe por qué la ilusión funciona mejor para los jóvenes, pero eso plantea algunas preguntas interesantes sobre cómo funciona esta ilusión. A Martínez-Conde le encantaría ver a Watanabe y sus colegas usar sus modelos para explorar estos escenarios.
Pero hay algo aún más emocionante cuando se trata de IA e ilusiones, dijo Martínez-Conde a Discover. La IA se utiliza para crear ilusiones visuales. Hasta ahora, la mayoría de las ilusiones han sido creadas por artistas, pero un equipo ha utilizado IA para construir una nueva base de datos de ilusiones que es mucho más grande que cualquier cosa que existiera antes.
“Creo [the value of AI] No se trata sólo de entender cómo funcionan las ilusiones, sino de generar nuevas ilusiones que aún no hemos podido generar”, concluyó a Discover.
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