E42 Fusión multisensorial

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Esta fusión multisensorial combina, en consecuencia, a la información de múltiples canales sensoriales entre sí, ya sea esta visión, esta propiocepción o este sistema vestibular que ya establece otro modelo de este conjunto, para producir una estimación de este estado del mundo mucho más precisa que la que produciría cualquiera de esos canales por separado: el marco bayesiano óptimo establece, en consecuencia, que esta fusión óptima entre todos ellos, la misma fusión óptima de estimadores independientes que ya establece otro modelo de este conjunto, pondera a cada una de estas señales de manera inversamente proporcional a su propia varianza.

La ganancia de precisión que resulta de combinar a varios sensores idénticos entre sí crece, en consecuencia, con la raíz cuadrada del número de esos mismos sensores combinados: dos sensores idénticos, cada uno con su propia varianza individual, producen en consecuencia, al fusionarse entre sí, una varianza final igual a la mitad de esa varianza individual con la que se abrió este modelo. Esta misma ganancia de precisión es, en definitiva, la base de toda esta integración multisensorial: incluso si dos modalidades sensoriales distintas entre sí miden a un mismo aspecto de este entorno con una precisión distinta cada una, resulta siempre óptimo, en consecuencia, combinarlas entre sí en lugar de descartar a la modalidad menos precisa de las dos. El sistema nervioso humano implementa, en consecuencia, una fusión muy cercana a este mismo óptimo teórico en una tarea de estimación de posición que combina a esta visión con este tacto de una mano. Que este número de sensores idénticos combinados entre sí sea mayor hace que, según esta misma ganancia de precisión, esta varianza final de esta estimación combinada, en consecuencia, resulte todavía menor.

El problema de la causalidad resulta, en cambio, crucial para decidir si esta fusión entre dos modalidades sensoriales conviene o no: ¿provienen ambas señales de una misma fuente común dentro de este entorno, o provienen en cambio de dos fuentes distintas entre sí? Esta misma fusión solo resulta beneficiosa, en consecuencia, cuando ambas señales comparten a esta misma causa común, y un modelo bayesiano causal estima, en consecuencia, la probabilidad de que exista esta misma causa común entre ambas señales, ponderando en consecuencia entre esta fusión total, cuando esa causa común resulta muy probable, y un procesamiento completamente independiente entre ambas señales, cuando esa misma causa común resulta, en cambio, poco probable. Este mismo modelo bayesiano causal explica, en consecuencia, tanto la ilusión de la ventriloquía, en la que este organismo percibe erróneamente a una causa común espacialmente desplazada entre ambas señales, como su propia descomposición cuando la disparidad espacial entre ambas señales ya resulta demasiado grande para sostener a esa misma causa común, muy similar en el fondo a la misma actualización bayesiana del modelo corporal interno que ya establece otro modelo de este conjunto sobre la ilusión de la mano de goma. Que la disparidad espacial entre ambas señales sea todavía mayor hace que, en consecuencia, la probabilidad de esta causa común entre ellas, según este mismo modelo bayesiano causal, en consecuencia, resulte cada vez menor.

El efecto McGurk es, en definitiva, la demostración más conocida de esta fusión audiovisual obligatoria entre estas dos modalidades sensoriales: escuchar un sonido determinado mientras se observa a una articulación distinta de ese mismo sonido produce, en consecuencia, la percepción de un tercer sonido intermedio entre ambos. El modelo bayesiano muestra, en consecuencia, que este percepto final resulta precisamente el fonema que maximiza a la verosimilitud conjunta entre ambas señales, esta auditiva y esta visual, exactamente según esta misma regla de Bayes que ya establece otro modelo de este conjunto: ninguna de estas dos señales por sí sola basta, en consecuencia, para explicar a este resultado final, y esta misma fusión entre ambas resulta, en definitiva, mucho más consistente que cualquiera de esos dos canales por separado, precisamente porque este sistema nervioso ya asume, de antemano, a esta misma causa común entre ambas señales del habla con la que se abrió este párrafo anterior.

Por eso este modelo, con esta fusión óptima y esta causa común con las que se abrió, hace que la ganancia de Kalman, la misma ganancia de Kalman que ya establece otro modelo de este conjunto, determine en consecuencia cuánto debe este organismo confiar en la predicción de su propio modelo interno frente a esta nueva medición sensorial recién recibida: si esta nueva medición resulta precisa, este organismo confía, en consecuencia, sobre todo en ella; si esta predicción de este modelo interno resulta, en cambio, precisa, este mismo organismo confía en cambio, sobre todo, en esa misma predicción. Esta misma ponderación adaptativa constituye, en definitiva, el principio central de todo sistema de navegación inercial, y el cerebelo de este organismo implementa, en consecuencia, a esta misma ponderación adaptativa dentro de su propia coordinación sensoriomotora, complementando en consecuencia tanto al regulador LQR que ya establece otro modelo de este conjunto como a este mismo filtro de Kalman con el que se abrió este modelo, ambos ya implementados, en definitiva, dentro de ese mismo cerebelo de este organismo.

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