Projektbeschreibung
Einfluss interner Modelle auf Idiosynkrasien in der visuellen Erfahrung erforschen
Das Gehirn wird im Allgemeinen als ein prädiktives System betrachtet, das sensorische Reize mit intern erstellten Modellen über das Aussehen der Welt verbindet. Es ist jedoch wenig über die Merkmale dieser internen Modelle bekannt und darüber, wie sie sich je nach Person unterscheiden. Das vom Europäischen Forschungsrat finanzierte Projekt PEP zielt darauf ab, den Inhalt interner Modelle systematisch zu erforschen, indem Zeichnungen von Personen, die Szenen aus dem wirklichen Leben darstellen, methodisch analysiert werden. Die gewonnenen Erkenntnisse bilden die Grundlage für umfangreiche kognitive, neuronale und computergestützte Forschungsarbeiten, mit denen ermittelt werden soll, wie interne Modelle mit der individuellen visuellen und sprachlichen Erfahrung, der funktionellen Gehirnarchitektur und der Szenenwahrnehmung zusammenhängen.
Ziel
In the cognitive and neural sciences, the brain is widely viewed as a predictive system. On this view, the brain conceives the world by comparing sensory inputs to internally generated models of what the world should look like. Despite this emphasis on internal models, their key properties are not well understood. We currently do not know what exactly is contained in our internal models and how these contents vary systematically across individuals. In the absence of suitable methods for assessing the contents of internal models, the predictive brain has essentially remained a black box.
Here, we develop a novel approach for opening this black box. Focusing on natural vision, we will use creative drawing methods to characterize internal models. Through the careful analysis of drawings of real-world scenes, we will distill out the contents of individual people’s internal models. These insights will form the basis for a comprehensive cognitive, neural, and computational investigation of natural vision on the individual level: First, we will establish how individual differences in the contents of internal models explain the efficiency of scene vision, on the behavioral and neural levels. Second, we will harness variations in people’s drawings to determine the critical features of internal models that guide scene vision. Third, we will enrich the currently best deep learning models of vision with information about internal models to obtain computational predictions for individual scene perception. Finally, we will systematically investigate how individual differences in internal models mimic idiosyncrasies in visual and linguistic experience, functional brain architecture, and scene exploration.
Our project will illuminate natural vision from a new angle – starting from a characterization of individual people’s internal models of the world. Through this change of perspective, we can make true progress in understanding what exactly is predicted in the predictive brain.
Wissenschaftliches Gebiet
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Thema/Themen
Finanzierungsplan
ERC - Support for frontier research (ERC)Gastgebende Einrichtung
35390 Giessen
Deutschland