Tras una ardua investigación sobre la combinación del aprendizaje automático y los datos de neuroimagen, los especialistas determinaron una base neural para la apreciación estética.
Durante mucho tiempo los mecanismos capaces de emitir juicios estéticos de los seres humanos han sido un campo de investigación para la psicóloga y, recientemente, se acercó a la neurociencia con la rama emergente de la neuroestetica. No obstante, a pesar que una larga acumulación de estudiar los juicios de valor, consideramos que contamos con una compresión bastante limitada respecto a cómo las personas logran formar valor estético y, mucho menos, en relación a los mecanismos neuronales que ponen en juego este proceso.
Hasta el momento, los estudios neurocientificos sobre los juicios estéticos se habían limitado a identificar distintas regiones cerebrales mostrando mayor actividad ante estímulos con valores estéticos más altos, contra otros con el más bajo, lo que deja abierta la incógnita de cómo es que el cerebro logra tomar esos cálculos sobre el valor estético en primer lugar.
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En el intento de responder esta pregunta, la revista científica Nature Communicatios compartió un artículo abordando el problema desde una perspectiva de neurociencia computacional, haciéndose de los últimos métodos tecnológicos disponibles para extraer información sobre los cálculos neuronales que concretan la construcción del valor estético
En tanto, en esta nueva investigación en equipo de científicos del Instituto de Tecnología de California (Caltech) pertenecientes a la División de Humanidades y Ciencias Sociales, revelaron una base neuronal sobre las preferencias estéticas en humanos relacionando el aprendizaje automático y el equipo de escaneo cerebral.
El trabajo, que tuvo como sede el laboratorio de John O’Doherty, profesor de Neurociencia de Caltech, obtuvo como punto de partida una investigación realizada por el mismo centro de investigaciones en 2021. En este estudio previo, los científicos utilizaron una computadora para poder predecir el gusto de los voluntarios, en relación al arte, alimentando datos sobre las pinturas que prefirieron y cuales les disgustaron. De esta manera, la computadora se volvió experta en adivinar si a un individuo le gustaría Monet o Rothko.
“Cuando ves una imagen, decides de inmediato si te gusta o no, pero si lo piensas, esto es realmente complicado porque la entrada es muy compleja.Esta es en realidad una pregunta muy abierta, y realmente no sabemos cómo se las arregla el cerebro para hacerlo. Entonces, nos preguntábamos si podríamos entenderlo usando un método de modelado computacional”, explican el autor de Kiyohito Iliaya.
En base a un procedimiento que implicó calificaciones de pinturas, cerebros escaneados y una base de algoritmos de aprendizaje automático, junto con la salida de una red neuronal entrenada para examinar las pinturas, el equipo llegó a encontrar que las áreas dentro de la corteza visual son las responsables de analizar cualidades.
En este sentido, un área en la parte frontal del cerebro, esta conocida como corteza prefrontal media, sería la responsable de asignar valores subjetivos. En síntesis, el cerebro se encarga de descomponer una obra de arte en sus cualidades esenciales y decide si son agradables o no.
