Tutte le informazioni visive che la mente umana riceve vengono elaborate da una parte del cervello nota come corteccia visiva. La corteccia visiva fa parte dello strato più esterno del cervello, la corteccia, e si trova sul polo dorsale del lobo occipitale; più semplicemente, nella parte inferiore posteriore del cervello. La corteccia visiva ottiene le sue informazioni tramite proiezioni che si estendono fino al cervello dai bulbi oculari. Le proiezioni passano prima attraverso un punto di sosta nel mezzo del cervello, un grumo simile a una mandorla noto come il Geniculate Nucleus laterale, o LGN. Da lì vengono proiettati sulla corteccia visiva per l’elaborazione.
La corteccia visiva è suddivisa in cinque aree, etichettate V1, V2, V3, V4 e MT, che a volte viene definita V5. V1, a volte chiamato corteccia striata a causa del suo aspetto a strisce quando tinto e messo al microscopio, è di gran lunga il più grande e più importante. Talvolta viene chiamata corteccia visiva primaria o area 17. Le altre aree visive vengono chiamate corteccia extrastriata. V1 è una delle aree più ampiamente studiate e comprese del cervello umano.
V1 è uno strato di cervello spesso circa 0,07 pollici (2 mm) con circa l’area di una scheda. Poiché è accartocciato, il suo volume è solo di pochi centimetri cubi. I neuroni in V1 sono organizzati sia a livello locale che globale, con schemi di organizzazione orizzontale e verticale. Le variabili rilevanti da estrarre dai dati sensoriali grezzi includono colore, forma, dimensione, movimento, orientamento e altri che sono più sottili. La natura parallela del calcolo nel cervello umano significa che ci sono alcune cellule che sono attivate dalla presenza del colore A, altre attivate dal colore B e così via.
Il protocollo organizzativo più ovvio in V1 è quello dei livelli orizzontali. Ci sono sei strati principali, etichettati con numeri romani da I a VI. Sono lo strato più esterno, il più lontano dai bulbi oculari e dalla LGN, e conseguentemente ricevo il minor numero di proiezioni dirette contenenti dati visivi. I fasci nervosi più spessi della LGN sono proiettati negli strati V e VI, che a loro volta contengono nervi che si proiettano nuovamente nella LGN, formando un circuito di retroazione. Il feedback tra il mittente di dati visivi (LGN) e il suo processore (V1) è utile per chiarire la natura dei dati di rilevamento ambigui.
I dati sensoriali grezzi provengono dagli occhi come un insieme di attivazioni nervose chiamato mappa retinotopica. Le prime serie di neuroni sono progettate per eseguire analisi relativamente elementari di dati sensoriali – una raccolta di neuroni progettata per rilevare linee verticali potrebbe attivarsi quando una soglia critica di “pixel” visivi si rivelerà configurata in uno schema verticale. Processori di livello superiore prendono le loro “decisioni” sulla base di dati preelaborati da altri neuroni; per esempio, una raccolta di neuroni progettata per rilevare la velocità di un oggetto potrebbe dipendere da informazioni provenienti da neuroni progettati per rilevare oggetti come entità separate dai loro sfondi.
Un altro schema organizzativo è l’architettura neurale verticale o colonnare. Una colonna si estende attraverso tutti gli strati orizzontali e di solito è costituita da neuroni che possiedono somiglianze funzionali (“neuroni che si accendono insieme, si uniscono”) e elementi comuni nei loro pregiudizi. Ad esempio, una colonna potrebbe accettare informazioni esclusivamente dal bulbo oculare destro, l’altra a sinistra. Le colonne di solito hanno sottocolonne, che sono chiamate rispettivamente macrocolonne e microcolonne. Le microcolonne possono essere così piccole da contenere solo un centinaio di singoli neuroni.
Studiare i dettagli dell’elaborazione delle informazioni nel cervello umano è difficile a causa del modo complesso, ad hoc e apparentemente disordinato in cui si sono evoluti i cervelli dei primati, nonché della natura complessa che ogni cervello è sicuro di mostrare in virtù del suo enorme compito. La lesione selettiva della corteccia visiva nei soggetti animali è storicamente uno dei modi più produttivi (e controversi) di studiare il funzionamento neurale, ma negli ultimi tempi gli scienziati hanno sviluppato strumenti per disattivare o attivare selettivamente specifiche aree cerebrali senza danneggiarle. La risoluzione dei dispositivi di scansione del cervello sta aumentando in modo esponenziale e gli algoritmi stanno aumentando in raffinatezza per gestire il flusso di dati caratteristici delle scienze cognitive. Non è plausibile suggerire che un giorno saremo in grado di comprendere la corteccia visiva nella sua interezza.