Autor/autores:
Guido Marco Cicchini, Kyriaki Mikellidou y David Charles Burr
Mucha evidencia ha demostrado que la percepción está sesgada hacia estímulos similares presentados previamente, un efecto denominado recientemente dependencia en serie. Esta dependencia en serie afecta a casi todos los aspectos de la percepción, provocando a menudo grandes distorsiones perceptivas, especialmente en el caso de estímulos débiles y ambiguos....
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Mucha evidencia ha demostrado que la percepción está sesgada hacia estímulos similares presentados previamente, un efecto denominado recientemente dependencia en serie.
Esta dependencia en serie afecta a casi todos los aspectos de la percepción, provocando a menudo grandes distorsiones perceptivas, especialmente en el caso de estímulos débiles y ambiguos. A pesar de los efectos secundarios no deseados, la evidencia empírica y los modelos bayesianos muestran que la dependencia en serie actúa para mejorar la eficiencia y, en general, es beneficiosa para el sistema perceptivo.
De acuerdo con los modelos de codificación predictiva, los antecedentes bayesianos de la dependencia en serie se generan en niveles altos de análisis cortical, incorporando mucha experiencia perceptiva, pero se retroalimentan a áreas sensoriales inferiores.
Estos bucles de retroalimentación pueden generar oscilaciones en el rango alfa, que están fuertemente vinculadas con la dependencia en serie. El descubrimiento de los procesos perceptivos predictivos de arriba hacia abajo no es nuevo, pero el nuevo enfoque más cuantitativo que caracteriza la dependencia en serie promete conducir a una comprensión más profunda de los procesos perceptivos predictivos y sus mecanismos neuronales subyacentes.
La dependencia en serie es un fenómeno en el cual las percepciones actuales están influenciadas por las experiencias perceptivas recientes, creando una continuidad en la percepción a lo largo del tiempo.
Esto puede llevar a distorsiones cuando se perciben estímulos nuevos, especialmente si estos son débiles o ambiguos. Sin embargo, este mismo mecanismo permite al sistema perceptivo funcionar de manera más eficiente, ya que se basa en la información previa para interpretar estímulos nuevos de manera más rápida y precisa.
Los modelos bayesianos sugieren que la dependencia en serie es un mecanismo adaptativo que utiliza la información pasada para mejorar la precisión de las percepciones presentes.
Este enfoque utiliza probabilidades basadas en experiencias anteriores para hacer predicciones sobre estímulos futuros, lo que en general resulta en una percepción más coherente y eficiente.Los modelos de codificación predictiva explican cómo el cerebro utiliza la información sensorial previa para predecir y procesar la información nueva.
En este contexto, los niveles superiores del cerebro generan predicciones basadas en la experiencia y luego estas predicciones se envían de vuelta a los niveles sensoriales inferiores para guiar la percepción.
Este flujo de información de arriba hacia abajo puede producir oscilaciones en el rango alfa, que están relacionadas con la dependencia en serie y son fundamentales para sincronizar la actividad cerebral durante la percepción.El enfoque cuantitativo de la dependencia en serie ha permitido a los investigadores identificar y medir con mayor precisión estos efectos predictivos, proporcionando nuevas perspectivas sobre cómo el cerebro maneja la información sensorial y cómo estas predicciones afectan la percepción en tiempo real.
A medida que se profundiza en la comprensión de estos mecanismos, se espera que se desarrolle un conocimiento más completo de los procesos perceptivos predictivos y sus bases neuronales, lo que podría tener importantes implicaciones para una variedad de campos, desde la neurociencia cognitiva hasta la inteligencia artificial.
En resumen, la dependencia en serie es un proceso perceptivo que, a pesar de sus posibles distorsiones, optimiza la eficiencia del sistema perceptivo al utilizar información previa para mejorar la interpretación de nuevos estímulos. Este fenómeno, respaldado por modelos bayesianos y de codificación predictiva, representa un mecanismo adaptativo fundamental en el procesamiento de la percepción humana.
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