Wielu uczonych uważało, że mózg wykorzystuje niezbyt wyrafinowaną metodę prób i błędów. Na tej zasadzie działa autofokus w aparatach fotograficznych. Urządzenie ustawia ostrość, bada kontrast, przestawia ostrość, ponownie bada kontrast i powtarza te operacje tak długo, aż osiągnie najlepszy rezultat.
- To długa, mało skuteczna metoda, w dodatku bazująca na nie zawsze słusznym przekonaniu, że im większy kontrast, tym lepiej - mówi Johannes Burge, psycholog z Uniwersytetu Teksańskiego w Austin. Badania jego i jego kolegi Wilsona Geislera rzuciły nowe światło na tę sprawę.
Przez niewyraźne do wyraźnego
Geisler i Burge stworzyli komputerową symulację tego, jak widzi człowiek. Wprowadzili do komputera serię obrazów bliskich temu, co może odbierać ludzkie oko - twarzy, kwiatów, krajobrazów. Zauważyli, że chociaż zawartość zdjęć była bardzo różna, to we wszystkich można było zaobserwować cechy wspólne - sekwencje ostrości i rozmyć, czy różnice w liczbę widocznych szczegółów.
Naukowcy wprowadzili do swojej symulacji filtry, które miały wychwytywać te wspólne cechy - przypuszczali, że tak właśnie robi ludzki mózg z widzianym obrazem. Okazało się, że kiedy dodawali do obrazów rozmycie, filtry reagowały z pewną regularnością. Reakcja filtrów pozwalała dokładnie obliczyć, jaki stopień rozmycia zastosowano.
Możliwe, że właśnie dzięki podobnemu mechanizmowi, ludzki mózg nie musi stosować wobec rozmytego obrazu metody prób i błędów - wystarczy zbadać stopień rozmycia. Ludzie i zwierzęta instynktownie wyławiają z rozmytego obrazu znajome, kluczowe elementy i używają tych informacji do oceny odległości od obiektu, po czym dostrajają do niej oko.
