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La información utilizada por el cerebro para procesar los objetos que se acercan rápidamente en línea recta y estimar su trayectoria, -utilizada, por ejemplo, para decidir si apartarse o no, o cómo lanzar un tiro o atrapar una pelota de tenis-, está sesgada por el mundo que nos rodea, que, en general, se mueve lentamente a nuestro alrededor. Estos nuevos datos han sido revelados por investigadores del Biotechnology and Biological Sciences Research Council (BBSRC) de la Universidad de Birminghamn (Reino Unido), y publicados en Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).
Las implicaciones de esta investigación pueden ayudar a comprender cómo los deportistas de élite toman decisiones a la hora de hacer un tiro, pero también podría ser importante para mejorar la seguridad en la carretera y para el desarrollo de los sistemas de visión robótica.
Los científicos han analizado porqué el cerebro humano tiene dificultad en percibir los objetos que se acercan rápidamente en línea recta, algo que debería ser una habilidad clave para la supervivencia. El doctor Andrew Welchman, con una beca David Phillips del Consejo de Investigaciones en Biotecnología y Ciencias Biológicas (BBSRC), ha descubierto que este sesgo afecta a la forma en la que percibimos e interpretamos los objetos que se aproximan justo desde enfrente de nosotros mucho más que a los objetos que se mueven de lado a lado en nuestro campo de visión.
Welchman explica: "Creemos que vivimos en un mundo en rápido movimiento, estresante, pero estadísticamente el entorno se mueve a nuestro alrededor lentamente. Aparte de un coche que se mueva rápidamente, los edificios, el paisaje y las paredes pasan todos ellos delante de nosotros a velocidades lentas y predecibles. Nuestros cerebros están constantemente construyendo una imagen estadística del mundo que nos rodea, y basándose en la experiencia, es un mundo estadísticamente lento.
"Cuando un objeto se mueve rápidamente, sea una pelota de fútbol o una pelota de cricket, para nuestros antecesores una lanza, nuestros cerebros tienen que interpretar el movimiento rápidamente y, debido a que nuestros cerebros recurren a la experiencia, frecuentemente la información está sesgada por lo que ya conoce. Cuanto menos seguros estamos de lo que vemos, más estamos influidos por las asunciones estadísticas del cerebro, lo cual hace que en algunas circunstancias nos equivoquemos".
El sistema visual humano puede interpretar el movimiento lateral mejor que el movimiento de los objetos que se dirigen hacia nosotros en línea recta, y esto afecta a los cálculos que hacemos sobre los objetos que se acercan a nuestro camino. Junto con colegas del Instituto Max Plank de Tübingen, en Alemania, Welchman ha desarrollado un modelo matemático para mostrar cómo el cerebro predice el movimiento de un objeto que se acerca y lo ha demostrado con experimentos. Este modelo muestra que nuestra experiencia anterior del mundo que nos rodea es la que guía nuestra percepción para los objetos que se dirigen hacia nosotros en línea recta más que para los objetos que se mueven lateralmente. El resultado de esto es que los objetos que se aproximan pueden parecer más lentos de lo que son y podemos pensar que esquivaremos al objeto cuando, en realidad, nos golpea.
Welchman señala: "Aunque no es sorprendente que los deportistas que practican mucho puedan elaborar una mejor imagen estadística en sus mentes sobre dónde debería ir una pelota, es sorprendente que lo que debería ser una habilidad vital para la supervivencia esté basado en una experiencia de aprendizaje de tipo ensayo y error".
La investigación tiene aplicaciones más allá del mundo del deporte. Los motoristas que conducen en malas condiciones visuales, como en presencia de niebla, frecuentemente conducen demasiado deprisa para estas condiciones porque juzgan incorrectamente la velocidad. La mala información visual producida por la niebla implica que el cerebro se basa más en su asunción de que el mundo se mueve lentamente, de modo que el movimiento del coche se juzga como más lento de lo que en realidad es.
El doctor Welchman indica: "La investigación tiene también una aplicación importante a largo plazo para la robótica y las tecnologías de apoyo. Capitalizar el diseño de la naturaleza es una buena manera de construir sistemas visuales artificiales para robots, ya que los seres humanos emiten juicios visuales correctos con mucha mayor frecuencia que los mejores sistemas robóticos actuales. Además, conocer las situaciones en las que los seres humanos se confunden es un punto de partida útil para el diseño de dispositivos de apoyo para ayudar a corregir estos errores antes de que tengan consecuencias graves".
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