אם הייתם צריכים לתאר מה אתם רואים בחלק השמאלי של איור 1, ככל הנראה הייתם אומרים שאתם רואים משולש לבן על-גבי שלושה דיסקים שחורים. אולם למען הדיוק, מוצגים רק שלושה חלקים של עיגולים שחורים (שנראים כמו הדמות ממשחק המחשב פק-מן). התפיסה של מה שנקרא “משולש קניצה” (Kanizsa triangle) [1] היא תופעה מעניינת מאוד של פעולת מערכת הראייה שלנו (כמו גם של מינים ביולוגיים נוספים, מציפורים ועד לקופים). במקרה של משולש קניצה, המוח בונה את התפיסה של המשולש ומשלים ביעילות את הקווים שבין פיותיהם של ה“פק-מנים”, מה שגורם לתפיסה של משולש לבן שנראה יותר לבן מנייר לבן (לפחות במקרה של הדוגמה המוצגת באיור 1).

במקרים רבים, אנו רואים ברקע פריטים (כמו למשל חתול) שמוסתרים על-ידי פריטים אחרים בקדמת התמונה (למשל, גדר – ראו איור 2). אף על פי כן, אנו בדרך כלל תופסים חתול שלם, ולא חלקים של חתול אשר מופרדים על-ידי חלקי הגדר. מיון של אלה חלקים שייכים לאותו פריט הוא משימה מאתגרת עבור מוח האדם, מאחר שתאי עצב בעיניים מקבלים מידע רק על חלקים מסוימים וקטנים של החתול; באופן די דומה לפיקסלים בודדים במצלמה דיגיטלית. המוח צריך לִבְנות את מה שאנו רואים באמצעות חיבור של כל הפיקסלים בדרך הנכונה; תהליך שנתמך לעיתים קרובות על-ידי ניסיון העבר שלנו של מה אנו מצפים לראות.

חֵקֶר המוח משתמש בתמונות של אשליות כדי לחקור את התהליך של בניית תפיסה ראייתית [2]. בנייה של תפיסה ראייתית על-ידי המוח האנושי מנצלת לפחות שלושה מאפיינים שעובדים כולם יחד באופן מתואם.

ראשית, ישנם החיבורים האנטומיים, כלומר החיוּוט. הקשרים האלה לא רק מתארים את הדרך שבּה מידע מגיע אל המוח מהעיניים, אלא גם מתארים כיצד מידע זורם ברחבי המוח בין אזורי ראייה “נמוכים” ו“גבוהים” (איור 3), כך שדברים כמו הזיכרונות וחוויות העבר שלכם (במקרה הזה של משולשים ואפילו של השם “משולש”), יכולים לעזור לכם לתפוס ולהבין בצורה מדויקת. את הַקְּשרים האלה אפשר לחלֵּק לכאלה שהולכים מהעולם החיצוני אל תוך המוח בדומה למסוֹעַ (שרשרת הובלה), וידועים בשם “נתיבי הזנה-קדימה” מאחר שמידע מתקדם מתחנה אחת ומוזן לאורך ה“מסוע” לתחנה הבאה (ראו את החיצים האפורים בתרשים בתחתית איור 3), ולקְשרים שיכולים לעבור מנקודה אחת לנקודה אחרת בתוך המוח, וידועים בשם “נתיבי משוב צידיים” (ראו את החיצים הכתומים בתחתית איור 3).

שנית, יש מה שקרוי “שדות הקלט” של תאי עצב, אשר יכולים להיות מוּבָנים בקלות רבה יותר כדומים לגודל של פיקסלים במצלמה דיגיטלית (איור 2). לתאי העצב ברשתית ובקליפת המוח הראייתית הראשונית (V1) יש שדות קלט קטנים מאוד; הפיקסלים שלהם קטנים וכל תא עצב בודד “רואה” רק חלק קטן מאוד מהעולם הראייתי. כשמתקדמים לאורך השרשרת האנטומית של הזנה-קדימה מאזורי ראייה נמוכים כמו V1 אל אזורי ראייה גבוהים, שדות הקלט האלה נעשים גם הם גדולים יותר (ראו את גודל המעגלים בתחתית איור 3). לדוגמה, לחֵלֶק מאזורי הראייה הגבוהים יותר יש שדות קלט שהם גדולים כמו היד שלכם כשאתם פושטים אותה קדימה לפניכם. לאזורי ראייה גבוהים אחרים יש שדות קלט שהם גדולים כמו הגודל של בית שלם. כפי שניתן לצפות, ככל ששדה הקלט של תא עצב הוא גדול יותר, כך “ראייתו” את העולם היא מטושטשת יותר (עם פחות פרטים). אולם זה נכון רק במידה חלקית, מאחר שתאי עצב שונים חולקים מידע ו“מְדַברים” אחד עם השני כך שהתמונה שהם “רואים” יחד יכולה להתחדד.

זה מביא אותנו למאפיין השלישי – התזמון של האופן שבו מידע מתוקשר ומשותף דרך הארכיטקטורות של החוטים ושל שדות הקלט שתוארו לעיל. מצד אחד מידע מעובד בצורה סדרתית (סריאלית) של הזנה-קדימה, בדומה למסוע שעליו מורכבת מכונית חתיכה אחר חתיכה בכל תחנה, אחת אחרי השנייה. בהתאם לכך, מידע זורם מהעולם החיצוני אל העיניים אל מרכזי ראייה נמוכים (שנקראים גם קליפת המוח הראייתית הראשונית או (V1 וממוקמים בחלק האחורי של המוח, ולאחר מכן אל אזורים גבוהים עוקבים במוח, עם שמות כמו V2, V3, ,וV4- (שמציינים את אזורי הראייה השני, השלישי והרביעי, בהתאמה) אשר מְבַצעים תפקודים ראייתיים מגוונים ולפעמים גם מסוימים מאוד (איור 3). לדוגמה, תאי עצב בV1- מקוֹדדים מאפיינים פשוטים כמו קווים ישרים. תאי עצב בV2- מקוֹדדים מאפיינים כמו עומק התפיסה, אשר מבוססים על שילוב מידע משתי העיניים. תאי עצב בV4- מקוֹדדים מאפיינים שכוללים את הצורות הבסיסיות כמו גם צבעים. באזורים בשלבים גבוהים עוד יותר, שחלק מהם ממוקמים לאורך תחתית האונה הרקתית (ראו את האזור האדום בחלק העליון באיור 3), מקוֹדדים צורות מורכבות, כמו למשל פרצופים או בניינים.

מצד אחר מידע מעובד גם בצורה מקבילית ובצורת משוב, בדומה לרשת חברתית או מערכת של רכבות תחתיות. מסילות רשת הרכבת התחתית יכולות להיות מובנות כדומות לקשרים שבין חלקים שונים של המוח; יֶשְׁנה תערובת מורכבת בין נתיבים ישירים ובלתי ישירים בין כל שני מיקומים, גם ברשת הרכבות וגם במוח. צמתים יכולים להיות מובנים בתור רכזות שבהן מידע יכול להיות משולב וממוזג. חשוב לציין, שממש כמו במערכת של רכבות תחתיות, המידע יכול לזרום בכיוונים קדימה ואחורה, ו“מסילות” שונות יכולות להסיע מידע במקביל בקצבים שונים, מה שמייצר שילובים של נתיבי מידע מקומיים ומרוחקים. באופן הזה, מידע יכול “להתפשט” במהירות לאזורים שונים של הרשת.

עיבוד קווי המִּתְאר של האשליות הראייתיות מדגים בצורה יפה כיצד מערכת הראייה שלנו בונה את מה שאנו רואים. שלבים נמוכים יותר של עיבוד נעשים פעילים ראשונים בזיהוי של מאפיינים פשוטים של התמונה. אולם כיוון ששדה הקלט של תאים אלה מצומצם מאוד (פיקסלים קטנים) תאי העצב האלה לא “יודעים” לאלה פריטים שייכים הקווים שאותרו, כמו למשל פיותיהם של הפק-מנים באיור 1. רק השלבים הגבוהים יותר במערכת הראייה מסוגלים למלא את משימת ההבחנה הזו, והם הראשונים שמאתרים פריטים מורכבים. בהקשר זה, השלבים הגבוהים האלה מתנהגים כמו מנהלי העבודה שמובילים את בניית התפיסה ומשתמשים במשוב חוזר מֵחֲלָקִים גבוהים לחלקים הנמוכים יותר כדי, כנראה, לדייק ולעדֵּן את חוויית התפיסה שאנו חווים. כדי לראות אשליות נוספות ומה הן מספרות לנו על המוח, בקרו באתר האינטרנט של באך [3]. קסמן של אשליות אינו טמון ממש בְּמָה שאנו תופסים (למרות שזה בפני עצמו די מגניב), אלא יותר בדרך שבּה הן מראות לנו את היכולת של המוחות שלנו לעצֵּב את אשר אנו תופסים וחווים.

תודות

עבודה זו נתמכה על-ידי מענקים שניתנו ל-Micah M. Murray מהקרן הלאומית השוויצרית למדע (מענקים 310030B_133136 ו- 120579_320000, כמו גם מהמרכז הלאומי לכשירות במחקר, פרויקט "סינפסה – הבסיס הסינפטי של מחלת נפש", פרויקט מס’ ,(51AU40_125759 ול-Christoph S. Herrmann מקרן המחקר הגרמנית (מענק SFB/TRR 31 ו- Hearing4all). אנו מודים Toralf Neuling עבור עיצוב איורים 1 ו-3 (למעלה).

הצהרת ניגוד אינטרסים

המחברים מצהירים כי המחקר נערך בהעדר כל קשר מסחרי או פיננסי שיכול להתפרש כניגוד אינטרסים פוטנציאלי.