Volgens onderzoekers biedt kunstmatige intelligentie een nieuwe aanwijzing voor de vraag waarom mensen soms kleuren waarnemen in een draaiend zwart-witpatroon. Een neuraal netwerk dat met natuurlijke video’s had geleerd volgende beelden te voorspellen, genereerde zwakke kleuren toen het een zwart-witte Benham-schijf kreeg voorgelegd. De invoer bevatte zelf geen kleurinformatie. De studie van eerste auteur Kyohei Ueda, promovendus aan het Laboratory of Neurophysiology van het National Institute for Basic Biology en SOKENDAI, verscheen in 2026 in het wetenschappelijke tijdschrift Scientific Reports.
- Het AI-model voorspelde zwakke kleuren bij beelden die uitsluitend zwart en wit bevatten.
- De gegenereerde kleuren hingen samen met de kleuren van bewegende objecten in het trainingsmateriaal.
- De onderzoekers testten het verband met natuurlijke video’s, 3D-computerbeelden en eenvoudige animaties.
De onderzoekers denken dat subjectieve kleur mogelijk niet alleen in het netvlies ontstaat, maar ook samenhangt met de manier waarop het brein toekomstige visuele informatie voorspelt.
Trainingsbeelden bepaalden welke kleuren verschenen
Het onderzochte verschijnsel staat bekend als subjectieve kleur: een waarnemer ziet kleuren die fysiek niet in het beeld aanwezig zijn. De Benham-schijf is daarvan een bekend voorbeeld. Wanneer het zwart-witte patroon draait, kunnen toch kleurtinten zichtbaar lijken.
Om een mogelijke verklaring te onderzoeken, gebruikten de wetenschappers een kunstmatig neuraal netwerk dat via voorspellend leren was getraind. Zo’n model verwerkt eerdere beelden om te berekenen hoe een volgend beeld eruit zou kunnen zien. In dit experiment kreeg het netwerk dus geen opdracht om een menselijke kleurwaarneming na te bootsen; het voorspelde de visuele vervolgstap op basis van wat het tijdens de training had geleerd.
Opvallend was dat de kunstmatig opgewekte kleuren veranderden naargelang de kleuren van bewegende objecten in de gebruikte trainingsvideo’s. Analyses met natuurlijke opnamen, driedimensionale computerbeelden en eenvoudige tweedimensionale video’s van bewegende rode, groene en blauwe vierkanten wezen in dezelfde richting.
Dat betekent dat een aangeleerde koppeling tussen beweging en kleur voldoende kan zijn om in een voorspellend systeem kleur te laten ontstaan uit een zwart-witte prikkel.
AI-uitkomst is een aanwijzing, geen bewijs over het brein
Subjectieve kleur wordt al ongeveer tweehonderd jaar onderzocht. De nieuwe studie verschuift de aandacht van een uitsluitend in het netvlies gelegen verklaring naar de mogelijke rol van voorspelling op basis van eerdere visuele ervaringen.
De resultaten bewijzen echter niet dat het menselijke brein de illusie precies op dezelfde manier produceert. Het experiment laat zien wat er binnen een getraind computermodel kan gebeuren, niet rechtstreeks welke processen zich tijdens de illusie in menselijke hersenen afspelen. Voor het onderzoek naar waarneming is dat onderscheid belangrijk: het model levert een toetsbare mogelijke verklaring, maar geen definitief mechanisme.
De betekenis van de studie ligt daarom vooral in de verbinding tussen twee onderzoeksgebieden. Een klassieke vraag uit de visuele neurowetenschap wordt benaderd met een AI-systeem dat verwachtingen over toekomstige beelden vormt. Als vervolgonderzoek vergelijkbare patronen bij mensen vindt, zou dat het idee ondersteunen dat waarnemen niet alleen het registreren van binnenkomend licht is, maar ook het voorspellen en interpreteren ervan.
Denkt u dat voorspellende AI-modellen kunnen helpen om menselijke visuele illusies beter te begrijpen? Deel uw kijk op deze onderzoeksaanpak.
