Een groot probleem binnen de psychologie en neurowetenschappen is het bindingprobleem. Dit probleem houdt zich bezig met de vraag: wat hoort bij elkaar? Algemeen geaccepteerd is dat verschillende visuele aspecten zich representeren in verschillende delen van het brein. Dit is een complex proces en ieder object kent vele eigenschappen. Een probleem is aanwezig als er meerdere objecten zijn in het visuele veld. In de neuronale kolommen die bijvoorbeeld kleuren en vormen representeren zijn dan meerdere activaties. Men denkt dat dit bindingprobleem kan worden opgelost in de visuele cortex door object gerelateerde aandacht. De aandacht wordt dan gericht op één object. Het model dat gemaakt is om dit uit te leggen maakt gebruik van feedbackconnecties. Deze connecties gaan van hogere visuele gebieden naar lagere visuele gebied, dus terug van de IT richting de V1. Wanneer informatie aan elkaar gekoppeld wordt spreek je van binding. Dit paper zoekt uit hoe dat werkt.

Een groot probleem binnen de psychologie en neurowetenschappen is het bindingprobleem. Dit probleem houdt zich bezig met de vraag: wat hoort bij elkaar? Algemeen geaccepteerd is dat verschillende visuele aspecten zich representeren in verschillende delen van het brein. Dit is een complex proces en ieder object kent vele eigenschappen. Een probleem is aanwezig als er meerdere objecten zijn in het visuele veld. In de neuronale kolommen die bijvoorbeeld kleuren en vormen representeren zijn dan meerdere activaties. Men denkt dat dit bindingprobleem kan worden opgelost in de visuele cortex door object gerelateerde aandacht. De aandacht wordt dan gericht op één object. Het model dat gemaakt is om dit uit te leggen maakt gebruik van feedbackconnecties. Deze connecties gaan van hogere visuele gebieden naar lagere visuele gebied, dus terug van de IT richting de V1. Wanneer informatie aan elkaar gekoppeld wordt spreek je van binding. Dit paper zoekt uit hoe dat werkt.

Visuele cortex en object gebaseerde aandacht

De visuele cortex is een hiërarchisch systeem dar gebruik maakt van twee grote stromingen:

• het ventrale pad (ook wel wat-pad genoemd), en;

• het dorsale pad( ook wel waar-pad genoemd).

De paden kunnen worden herkend via verschillende doeluitwerkingen en hun anatomie. Het ventrale pad volgt een weg via de V1àV2à V4-> PIT à AIT. Opvallend hierbij is dat de neuronen aan het begin van het pad kleine receptieve velden hebben en retinoop zijn geordend. Hoe verder je in het pad komt hoe groter de receptieve velden van de neuronen zijn. De cellen zijn dan ook complexer. Onder andere het proces van vorm informatie gaat via het ventrale pad. Het snelle proces om een object te herkennen wordt ook wel een feedforward netwerk genoemd. Er zijn echter ook feedbackconnecties gevonden van de AIT terug naar de lagere gebieden in de visuele cortex. De rol die zij spelen kan zijn voor het sneller herkennen van stimuli in een context met afleidende stimuli. Tevens bleek dat de afleidende stimuli zelfs licht onderdrukt werden en minder herkenningsactivatie hadden bij het feedbacknetwerk.

Hypothese voor object gebaseerde aandacht

Het is blijkbaar mogelijk een doelobject te vinden zonder het visuele veld compleet te scannen. Verschillende objecten vragen aandacht in de AIT. Het object dat de aandacht krijgt zorgt voor de rest van de activiteit in de cortex. De vraag blijft echter waarom de plaats van het object dan zo snel gevonden wordt. Objectlocatie wordt namelijk bepaald in het dorsale pad en niet het ventrale pad. Gesuggereerd wordt dat de feedbackneuronen vanuit de AIT hier een belangrijke rol in spelen. Van der Velde en De Kamps hebben hiervoor een model opgesteld met vijf lagen. Daarnaast hebben ze gebruik gemaakt van verschillende objecten die aan hun model gepresenteerd worden. Het model start met de V1 laag.

Na een training worden de objecten juist geïdentificeerd door het model. Toen werd een tweede netwerk gebruikt met dezelfde structuur alleen dan met reciprocale connecties (voor de feedback). Dit netwerk stuurde dus informatie terug. Ook dit netwerk kan (met behulp van de juiste algoritmes) getraind worden als feedforwardnetwerk, al is het dan een feedbacknetwerk. Als deze netwerken vergeleken worden bij het presenteren van dezelfde stimulus blijken ze op één punt overeen te komen. Op dit punt tonen ze als het ware de locatie van het object. De feedback activiteit communiceert indirect met de feedforward activiteit door middel van disinhibitie.

Gebruik van object gebaseerde aandacht voor het bindingprobleem

Gekeken wordt naar de kleur en vorm die allebei gepresenteerd worden in meerdere lagen van het visuele proces. De beide eigenschappen worden herkend in de AIT en dan met feedback weer teruggestuurd naar een local consistance, dit is een check om te controleren of iets bijvoorbeeld wel echt groen is. Het probleem hierbij is echter dat je vormen en kleuren ook gescheiden kunt aanleren. Als veel combinaties tegelijk worden aangeboden verliest het feedbacknetwerk zijn onderscheidingskracht.

Concluderend kan worden gezegd dat in de visuele cortex de informatierepresentatie via een gescheiden representatie gaat. Dit is niet zo omvangrijk als in het gepresenteerde model in dit paper. Voor een goede gedetailleerde omschrijving van het binding probleem is een nauwkeuriger model nodig. Echter kloppen de fundamentele principes wel.