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Agréable pour les yeux, il est également agréable pour le cerveau

Agréable pour les yeux, il est également agréable pour le cerveau

On peut passer des heures à regarder un coucher de soleil calme ou un ciel nocturne dégagé. Ces scènes ne sont pas seulement faciles à regarder, elles peuvent également être douces pour le cerveau. Les gens ont tendance à aimer les stimuli visuels qui nécessitent peu d'effort cognitif pour être traités, rapportent des chercheurs dans le rapport de décembre. Nexus PNAS.

Le cerveau est l’organe le plus énergivore du corps, et le traitement visuel représente à lui seul près de la moitié de sa consommation d’énergie. Les chercheurs étudient depuis longtemps comment le système visuel conserve l’énergie. Mais la nouvelle étude aborde la question sous un angle différent. « Non seulement le système visuel est optimisé pour l'efficacité, mais nous pourrions aussi avoir des préférences esthétiques pour des stimuli efficaces à traiter », explique Mick Bonner, neuroscientifique à l'Université Johns Hopkins qui n'a pas participé à l'étude.

Le neuroscientifique Dirk Bernhardt-Walther de l'Université de Toronto et ses collègues soupçonnaient que de telles préférences auraient pu évoluer sous forme de raccourcis cognitifs, aidant les organismes à éviter des efforts excessifs lorsqu'ils naviguent dans leur environnement.

Pour sonder l'énergie consommée dans le traitement visuel, les chercheurs se sont tournés vers un ensemble de données d'IRM fonctionnelle existant, dans lequel quatre individus ont visualisé 5 000 images pendant que leur activité cérébrale était surveillée. Les mesures de la consommation d'oxygène dans différentes parties du cerveau ont fourni un indicateur de l'activité métabolique. L’équipe a également transmis ces images à travers un réseau neuronal artificiel formé à la reconnaissance d’objets et de scènes, en utilisant la proportion de « neurones » activés comme indicateur des dépenses métaboliques.

Les chercheurs ont ensuite comparé ces estimations de coûts métaboliques – à la fois humains et artificiels – aux évaluations esthétiques des images, recueillies auprès de plus de 1 000 répondants à une enquête en ligne qui ont noté chaque image sur une échelle de cinq points. Dans les deux cas, l’effort métabolique requis pour traiter les images était inversement proportionnel à leurs notes esthétiques.

Cette corrélation négative était plus forte dans les régions visuelles de haut niveau du cerveau, comme la zone fusiforme du visage responsable de la reconnaissance des visages, et les couches correspondantes du réseau neuronal artificiel. Cela suggère, dit Bernhardt-Walther, que la plupart des économies d'énergie se produisent lors des étapes avancées du traitement visuel telles que la reconnaissance d'objets plutôt que lors de fonctions de bas niveau telles que la détection de contours ou de contraste.

Des études antérieures ont montré que les gens ont tendance à aimer les visages, et même les voitures, qui semblent plus proches de la moyenne que ceux qui semblent différents. Nous préférons la version platonique, dit Bernhardt-Walther, probablement parce que les valeurs aberrantes obligent le cerveau à dépenser de l'énergie pour mettre à jour ses modèles internes de ce à quoi ressemble un visage ou une voiture.

Le coût métabolique peut également expliquer les expériences agréables au-delà de la vue. Pensez à la joie de résoudre un casse-tête après avoir jonglé et pesé plusieurs solutions. « Le « aha ! L'expérience est profondément agréable car les besoins métaboliques diminuent soudainement », explique Bernhardt-Walther.

Bonner dit que les travaux futurs devraient examiner si les coûts métaboliques provoquent directement des préférences esthétiques, ou si les deux proviennent d'une caractéristique commune telle que la familiarité. De plus, on ne comprend pas quelles propriétés rendent certains stimuli plus agréables et plus efficaces à traiter par le cerveau que d’autres. « Qu'est-ce qui rend précisément une image plus facile à traiter par le système visuel reste une énorme question ouverte », dit-il.

Exhumer des données sur les matériaux expérimentaux enfouies dans des articles scientifiques à l'aide de LLM

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