Elemen&diPsicologiadellapercezione(visiva)

Filosofiadellapercezione2015-16

Ilcostru9vismo

- È«l’approccioclassicodominanteallateoriadellavisione»(Palmer1999)- Lapercezionevisivaèunprocessoa"vo- L’esperienzavisivaèl’esitodiuncomplessoprocessodi“ri-costruzione”delmondoaparHredallosHmolovisivoedallaconoscenzadicuiisogge9giàdispongono.- Laconoscenzaèinparteinnatainparteappresa.

Ilcostru9vismo

AsecondadicomesicaraMerizzailprocessodiricostruzione,abbiamodiverseversionidicostru9vismo.- Helmholtz:iprocessiperce9visonoinferenzeinconsce.- Gregory/Rock:iprocessiperce9visonoragionamen0indu"vi(inferenzeallamigliorspiegazione)- teoriacomputazionale(Marr):iprocessiperce9visonoalgoritmi

L’argomentodellasoModeterminazionedellosHmolo

Ogge9(tridimensionali)diversipossonoavereproiezionibidimensionaliidenHche:un’immagine(2-D)ècompaHbileconpiùinterpretazioni3-D.àÈnecessarioimporredeivincolisulprocessoperce9voperselezionare,tralediverse“interpretazioni”possibilidell’immaginereHnica,quellagiusta:los%molodeveessereintegratodalsistemavisivo.IvincolisonoincorporaHnellaconoscenzagiàdisponibilealcervello(innataoappresacheessasia).

Esempidivincolialprocessovisivo

– Normalmentegliogge9nonsonovisHdalbasso–  Laluceprovienedall’alto–  5punHsullasuperficiediunostessooggeMosudueimmaginidifferenHsonosufficienHastabilirnel’orientamento

–  sesiconoscel’orientamentodialcunipunH(superficielisciaeopaca),sipuòstabilirelaforma

– …

CriHchealcostru9vismo

ÈsbagliatoidenHficarelosHmoloconlasolaimmaginereHnica,tantopiùseconsideratastaHcamente(Gibsonàvisioneecologica)LatesisecondocuiiprocessivisivisonoinferenzeallamigliorspiegazioneècontraddeMadatalunicasidicompletamentovisivo:ciòchesivedenoncorrispondeall’ipotesipiùprobabile/plausibile(Kanizsa1980)Leteoriecostru9visHcheincorrononellafallaciadell’homunculus(Gibson,Pylyshyn,cfr.Calabi2009)

Completamentoamodale

LeggidellaGestalt

- Vicinanza(oprossimità)- Somiglianza- BuonaconHnuazione(allineamento)- Chiusura- DesHnocomune- Buonaforma

Vicinanzaesomiglianza

Fallaciadell’homunculus?

Seiprocessiperce9visonoveriepropriragionamenH(inferenzeallamigliorspiegazione),taliragionamenHdevonobasarsisupremesseinterpretate(=acuièstatoassegnatounsignificato).Machièl’interprete?NonpossiamoesserenoiperchénonabbiamoconsapevolezzaalcunadieseguiretaliragionamenH;manonpuònemmenoessereilcervello.Replica:iprocessivisivisonodescrivibilicomeinferenzeallaspiegazionemigliore.Ècome-sefosseroinferenze,ma,“inrealtà”,sonorealizzaHdameccanismiciechialsignificato.

Lateoriacomputazionale(Marr1982)

Lavisioneèuninsiemediprocessicomputazionali.Ilprocessovisivoèri-costru9vo,malaricostruzioneè(inlargaparte)acaricodisistemispecializzaHautomaHci(i“moduli”)chehannoaccessoesclusivamenteainformazioni“proprietarie”innatedicuinonsiamoconsapevoli.Ilprocessovisivoè(inlargaparte)bo9om-up,cioèinnescatodallosHmoloenonguidatodascopioaspeMaHve.Gliunicieffe9top-downsonoquelliaMenHvi,anchequesHautomaHci(Pylyshyn2003)-c’èun’aMenzioneconsapevoleedunainconsapevole.

Lateoriacomputazionale(Marr1982)

Itrelivellidispiegazione:1)  Livellodellateoriacomputazionale:checosafail

sistemavisivoequalisonoisuoicomponenHfunzionali.

2)  Livellodeglialgoritmierappresentazioni:conqualiprogrammiilsistemavisivoeseguelasuafunzioneeinchemodocodifica–rappresenta–leinformazioniperHnenH.

3)  Livellodell’implementazione:inchemodoilcervellorealizzaprogrammierappresentazionispecificaHalivello2.

Lateoriacomputazionale(Marr1982)

LateoriadellavisioneèuncasoparadigmaHcodifunzionalismocomputazionale.IlcaraMereastraModellecomputazionilorendeunHpodifunzionalismo;mal’importanzaaccordataallivelloimplementaHvodimostrachenonsitraMadiunfunzionalismoanHbiologico.Illivellopiùimportanteèilprimo(teoriacomputazionale):secisbagliamosuchecosafailsistema(nellafa9specie)visivo,capiremobenpocodelfenomenooggeModistudio:«realizzareunmeccanismo(peres.unprogramma)capacediprestazionianalogheaquellediunagenteumanoimpegnatoinunprocessocogniHvononcosHtuiscediperséunaspiegazionediquelprocessosenonèpresenteunadescrizionedialtolivellodeivincolichequalsiasimeccanismodevesoddisfaresedeveessereconsideratounarealizzazionediquelprocessocogniHvo.»(Marraffa&Paternoster2011)

Lateoriacomputazionale(Marr1982)

Funzionedelsistemavisivo:Riconoscimentodegliogge9presenHnelcampovisivosullabasedellaloroforma:VedereunOcomeunacertaformageometrica.Argomento:daHneuropsicologici(Warrington&Taylor).DissociazionitralacapacitàdiidenHficarelaformadiunoggeMoelacapacitàdifareusodell’oggeMo(oggiquesHdaHsonostaHreinterpretaHeinpartecorre9).

Dissociazioniriconoscimento/uso(Warrington&Taylor)

IpazienHconlesioni(parietali)nell’emisferodestroeranoingradodiriconoscerel’oggeMosolosevistodaunaprospe9vastandard,convenzionale;peresempio,riconoscevanounsecchiosolosevistodifronte,nonsevistodall’alto.Nellaprospe9vaconvenzionaleilpazienteeraingradodifareun’elaborazione“semanHca”completadell’oggeMo:eraingradodidenominarlo,dispiegarnelafunzioneelemodalitàd’usoecc.;nellaprospe9vanonconvenzionale,l’elaborazionesemanHcanonpotevaneancheparHreperchéilpazientenonsapevaleMeralmentericondurrel’oggeMoaunaclassenota,enegavachel’oggeMofosseciòchedifaMoera.IpazienHconlesioniparietalisinistre,benchéesibisserogravidisturbilinguisHci,inclusel’incapacitàdidenominarel’oggeMoel’incapacitàdispiegarneusoescopo,eranoinveceingradodiriconoscerelageometriadell’oggeMoancheinunavarietàdiprospe9venonconvenzionali,inclusipunHdivistafortementeanomali,eciòancheincondizionidiilluminazioneprecarie.

Lateoriacomputazionale(Marr1982)Vedere=idenHficareogge9sullabasedellaloroforma

(individuareunaforma3-Dnell’ambienteericondurlaaunacategoriavisivo-spaziale).

Loscopodellavisioneè«costruireaparHredalle

immagini[reHniche]unadescrizionediformaeposizionedellecose»(Marr1982,p.36)

Inputdelsistemavisivo:sHmoloesternoInputdelmodulodellavisionepropriamentedeMo:

immaginereHnicaOutputdelmodulodellavisione:descrizionestruMurale

dellaporzionedimondocherientranelcampovisivo.

Inputdelprocessovisivo:l’occhio

•  Obie9vo:raccoglierelaluceriflessadagliogge9nellascenaecreareun’immagine2-D.

•  l’occhioumanoedelrobot–  unforo(ounalente)chefocalizzalalucedapiùpunHdellascenasuunsingolopuntodellareHna

–  unsistemadielemenHfotosensibilicheconvertelaconfigurazionediluceinimpulsieleMrici(codicesimbolico)

OutputdelprocessovisivoRappresentazionesimbolicadelmondotridimensionaleche

guidiilcomportamento.Codifica:-laposizionedell’agenterispeMoaglialtriogge9dellascenae

laposizionerelaHvadegliogge9-icolori,leforme,ladisposizionedellesuperfici-(nelcasodiunsistemachesimuove)larappresentazione

dinamicadellascenaàLavisionecostruisceunmodellodelmondoaparHredalle

configurazionidilucesullareHna.

LivellimulHplidielaborazioneerappresentazione

Rappresentazioneiniziale:immaginireHnichePrimolivellodielaborazioneàSchizzoprimarioSecondolivellodielaborazioneàSchizzo2½ -DTerzolivellodielaborazioneàModello3-DLivello1+livello2=visioneprimariaLivello3=visionedialtolivello

ImmaginireHniche

Matricidi“livellidigrigio”,cioètabelledipixelaciascunodeiqualièassociatounvalorenumericochenecodifical’intensitàluminosa.

LafunzioneL(x,y)cheassociaadognipixelilsuovalorediintensitàluminosasichiamafunzionediluminanza.

Rappresentazioniprimarie(costruitedallivello1)

•  InformazionisuicambisignificaHvidiintensitàluminosaesuicontorni(diogge9)–  localizzazione–  contrasto–  precisione

•  CorrispondonoacaraMerisHchefisiche–  estremitàdegliogge9econtornidelletessiture–  parHcolarisullesuperficielimiHdelleombre

•  Perscenechecambianodinamicamente…–  direzioneevelocitàdimovimentodeicambidiintensità

Rappresentazioniintermedie(costruitedallivello2)

•  Informazionisullaforma3-Ddegliogge9dalpuntodivistadell’osservatore– orientamentodipiccolesuperfici– distanzadaipunHdellesuperficidall’osservatore

•  Perscenedinamiche…– movimentodellesuperficiin3direzioni

Rappresentazionidialtolivello(costruitedallivello3opre-memorizzate)

•  Forme3-Deorientamentoinrelazioneaunsistemadicoordinateindipendentedall’osservatore(puntodivista)– sistemabasatosull’oggeMostesso– sistemabasatosuunalocazionefissatanelmondo

Livello1Input:immaginereHnicaOutput:schizzoprimario(=distribuzionespazialedi

primiHvedibassolivello)Metodo:zero-crossingPrimiHve:angoli,parHdicontorni,macchie,configurazioni

geometricheelementaripotenzialmentesignificaHveSchizzoprimariogrezzoàschizzoprimarioriccoApplicazionericorsivaditecnichedirisoluzione

dell’immagineGradodiconfermaempirica:(abbastanza)buono

Zero-crossingAlgoritmocheevidenzialezoneapiùaltadisconHnuità

dellafunzionediluminanza(=differenzemoltoelevatediluminanza).

DovecisonodisconHnuitàdiluminanzapiùforH,è

probabilechepassiuncontorno(maancheun’ombra…)ÈunoperatorematemaHcocheconsistenelcalcolare

laderivatasecondadellafunzionediluminanza(cheèunafunzionediduevariabili).

Livello1

Livello1

Livello2Input:schizzoprimarioOutput:schizzoaduedimensioniemezzo(2½-D)Metodi:profonditàdadisparitàbinoculare,shapefrom

shading,shapefrommo0on,…(àvediinvarianHdiGibson)

PrimiHve:veMori-profonditàeveMori-orientamentoLoschizzo2½Dèunarappresentazionedellesuperfici

dell’oggeMocentratasull’osservatore(view-dependent)Gradodiconfermaempirica:grossolano

Schizzo2½-D

Livello3Input:schizzo2½-DOutput:descrizionestruMurale(3-D)dell’oggeMoMetodo:ricercadisoMografiinungrafoUnadescrizionestruMuraleèungrafoincuiinodi

corrispondonoaparHsignificaHvedell’oggeMoegliarchiarelazionispazialitraleparH.

(es.tavolo=superficie,gamba1,gamba2,gamba3)Gradodiconfermaempirica:pressochénullo(“speculazione

computazionale”)

Modelli3-D

Modelli3-D:analisiricorsiva

CriHcheallateoriacomputazionale- Imodelli3-Dnonservono.Sipossono

riconoscereogge9esclusivamentesullabasedidiverseimmagini2-D(dadiverseprospe9ve)

-  Ilriconoscimentononèilcompitoprincipaledellavisione

-  InmolHcasinonènecessariocostruireunmodello“ricco”delmondoperagireconefficacia

-  Lapercezionenonèsolounafunzionecerebralemadell’interoorganismo

-  Lateoriacomputazionaleèunaversionediteoriadeldatosensoriale

Marr:conclusioni-  Grandepotenzateorica-  SoMolineaturaeccessivadellavisioneorientata

alriconoscimento-  SoMovalutazionedelmovimento(mavedi

Ullman1979)-  SoMovalutazionedelriconoscimentoin2D?-  Fondamentalecomeparadigma;superatonei

deMagli.

Gibson:lavisioneecologica

- IlsistemavisivoèstatoprogeMatodall’evoluzioneperrisolvereproblemisignificaHvibiologicamente

-  GliesperimenHinlaboratorio,quindi,sonofuorvianH:costringonol’osservatoreinunasituazioneinsolita(condizionistaHche,mancanzadiinformazioniadeguate,scenariinverosimili,devianHdallesituazioniecologiche)

-  Lapercezione(visiva)èunarelazionetrauninteroorganismoel’ambiente

-  Loscopoprimariodellavisioneèilcontrollodelmovimento(àazioneefficace)

Gibson:lavisioneecologica

-  LosHmolononèl’immaginereHnica,malavariazionedellastruMuradiluceriflessanelpuntodiosservazione(“asseMoo9coambiente”)

-  NellastruMuradellaluceriflessac’ètuMal’informazionenecessaria:levariazionidell’asseMoo9coambientedeterminatedaimovimenHveicolanol’informazione

-  Ilmovimentoèeseguitodagliocchi,dallatestaedall’interocorpo

-  Lapercezione(visiva)èunarelazionedire?adiunorganismo(presonellasuainterezza)colmondo

Gibson:lafunzionedelsistemavisivo

Estrarredall’asseMoo9coambienteillay-outambientale,cioèladisposizionedisuperficipresenHnellaporzionediambientevisibile.

Illay-outèspecificatodagliinvarian0,proprietà

visivediordinesuperiore.Ilsistemavisivoècapacediestrarredall’asseMo

o9coambientegliinvarianH,perchéè“sintonizzato”sudiessi.

GliinvarianHSonoproprietàvisivecherestanocostanHalvariare

delleimmaginireHniche.Esempi:

-Horizonra0o(rapportodiorizzonteàposizionerispeMoall’orizzonte)-gradienteditessitura-flussoo9coinespansione(àparallassedimovimento)

GliinvarianH

GliinvarianH

InvarianH:indiziprospe9ciTessitura=“irregolarità”dellesuperfici(nonsonoquasimai

perfeMamentelisce).Gradienteditessitura=ilprogressivoinfi9rsidellatessiturain

unaparHcolaredirezioneindicachelasuperficie“siallontana”danoiinquelladirezione.QuantopiùglielemenHsonopiccoliefi9,tantopiùlasuperficieèlontana.Senonc’ègradiente,lasuperficieèorientataverHcalmentedifronteanoi.Ilgradienteèmassimoselasuperficieèparallelaallalineadellosguardo.

Horizonra0o=rapportotral’altezzadiunoggeMoelasua

distanzadallalineadell’orizzonteàgliogge9piùviciniallalineadell’orizzontetendonoadapparirepiùlontanielelorodimensionivengonosHmatesullabasedelladistanzadallalineadell’orizzonte.

InvarianH:indizicineHciParallassedimovimento=quandocimuoviamoinuna

certadirezioneanoigliogge9vicinisembranomuoversirapidamente,quellilontanilentamente,quellimoltolontaniappaionopressochéfermi.

Flussoo9coinespansione=Ilnostrosistemavisivoè

ingradodicalcolareledistanzeacuisitrovanoivariogge9basandosisullarapiditàconcuisembranospostarsiquandocimuoviamo.

LeaffordancesSonole“opportunità”opotenzialitàoffertedagli

ogge9presenHnell’ambiente.(Bozziparladi“qualitàterziarie”)Es.unapietraèafferrabileescagliabile,econuna

pietrasipuòpercuoterequalcosaoscalfireunasuperficie.

SecondoGibsonleaffordancessipercepiscono

immediatamente,anzichéesserel’esitodiprocessidiragionamento/riflessione.

Obiezioniallavisioneecologica1)CriHcaallanaturadireMadellapercezione(Fodor&

Pylyshyn1981):unastessasHmolazioneluminosapuòessereoriginata

dadiversiasse9nelmondo(es.possoprodurrequellasHmolazionearHficialmente)e,perconverso,unostessoasseModell’ambientepuòdareorigineasHmolazioniluminosediverse(èsufficienteinterferiresullaluceriflessao,piùsemplicemente,èsufficiente…spegnerelaluce!)

àÈindispensabileintegrarelosHmolo(fareinferenzeoqualcosadisimile)

Replica-  L’argomentoèvacuoperchésipuòriapplicarea

qualsiasistadiodell’elaborazioneperce9vaàilcontenutodell’esperienzaperce9vanonrisultadeterminatodanulla

-  NemmenoGibsonnegachecisianooperazionisullasHmolazione;ilpuntoèchequesteoperazionisonoeseguitedaisistemidellacortecciavisiva:nonsonooperazionimentali,psicologiche(Schwartz1994).

àproblema:checosarendementaleunostatooprocessoneurofisiologicosubcosciente?

Obiezioniallavisioneecologica2)GliesperimenHsulleillusionisonodeltuMoprobanH,

perchéancheinquellecircostanzeilsistemavisivoèall’opera.

Replica:sì,maèall’operaincondizioni“degradate”.Il

sistema“sbaglia”perchélasHmolazionenonconHeneinformazioniadeguate.

Obiezioniallavisioneecologica3)Leaffordancesnonsipossonorecuperare

dall’asseMoo9coambiente.La“scagliabilità”diunapietra,adesempio,nonèunaproprietà(puramente)visiva.

Replica(approssimaHva):percezioneeazionenonsonoseparabili.Cisonorappresentazionivisuomotoriedegliogge9cheintegranoformaeuso.

4)LarisonanzaagliinvarianHèunamerametafora.Replica:larisonanzaagliinvarianHèrealizzatadacerH

sistemineurofisiologicilacuiindaginespeMaalleneuroscienze.

àproblema:checosaè“psicologico”?Importantefar“coevolvere”psicologiaeneuroscienza

Ilparadigmasensomotorio(ovisioneena9va)

- Lapercezionenonèseparabiledall’azione-  Competenza(oabilità)sensomotoria=conoscenzadi

comecisidevemuoverepermodificarelasHmolazionevisiva

-  Percepire=esercitarelacompetenzasensomotoria

-  Lacompetenzasensomotoriaèunaconoscenzatacitaecorporea(un“saperedelcorpo”)

-  IlsoggeModellapercezioneèl’interoorganismo,nonlasuamente/cervello.

Ilparadigmasensomotorio(ovisioneena9va)

L’argomentodell’esperienzavirtuale:IndiversicasifacciamoesperienzadielemenHnon

presenHnelcampovisivo(es.completamentoamodale).

L’esperienzavirtualeèpossibileperchéabbiamolacapacitàdiaccedereaglielemenHnonpresenH,facendolirientrarenelcampovisivo.

Ilparadigmasensomotorio(ovisioneena9va)

L’argomentodellasosHtuzionesensoriale(TVSS)Èpossibile“reclutare”areediversedelcervello(es.

nonvisive)persurrogareunacapacitàsensorialedanneggiata.à

-  l’esperienzaperce9vanondipende(direMamente)dalcervello,quantodalHpodicompetenzasensorimotoria.

ConclusioniSipuòintegrarelaprospe9vacomputazionalecon

quellaecologica,prendendoilmegliodaciascunadelledue?Èlatendenzadellaricercarecente(es.visione-per-l’azionevs.visione-per-la-categorizzazione).

LateoriaecologicaèunagiusHficazioneempiricadel

realismodireMo?