Toda la información visual que recibe la mente humana es procesada por una parte del cerebro conocida como corteza visual. La corteza visual es parte de la capa más externa del cerebro, la corteza, y se encuentra en el polo dorsal del lóbulo occipital; En pocas palabras, en la parte inferior inferior del cerebro. La corteza visual obtiene su información a través de proyecciones que se extienden a través del cerebro desde los globos oculares. Las proyecciones primero pasan a través de un punto de parada en el medio del cerebro, un bulto parecido a una almendra conocido como el Núcleo Geniculado Lateral, o LGN. Desde allí se proyectan a la corteza visual para su procesamiento.
La corteza visual se divide en cinco áreas, denominadas V1, V2, V3, V4 y MT, que en ocasiones se denomina V5. V1, a veces llamado corteza estriada debido a su aspecto rayado cuando se tiñe y se coloca bajo un microscopio, es, con mucho, el más grande y el más importante. A veces se le llama corteza visual primaria o área 17. Las otras áreas visuales se denominan corteza extraestriada. V1 es una de las áreas más ampliamente estudiadas y entendidas del cerebro humano.
V1 es una capa de cerebro de aproximadamente 0.07 pulgadas (2 mm) de grosor con aproximadamente el área de una tarjeta de índice. Debido a que está arrugado, su volumen es de solo unos pocos centímetros cúbicos. Las neuronas en V1 están organizadas tanto a nivel local como global, con esquemas de organización horizontal y vertical. Las variables relevantes que se extraerán de los datos sensoriales brutos incluyen color, forma, tamaño, movimiento, orientación y otras que son más sutiles. La naturaleza paralela de la computación en el cerebro humano significa que hay ciertas células que se activan por la presencia del color A, otras activadas por el color B, y así sucesivamente.
El protocolo organizacional más obvio en V1 es el de las capas horizontales. Hay seis capas principales, etiquetadas con números romanos como I a VI. I es la capa más externa, más alejada de los globos oculares y LGN, por lo tanto, recibo la menor cantidad de proyecciones directas que contienen datos visuales. Los haces de nervios más gruesos del LGN se proyectan en las capas V y VI, que contienen nervios que se proyectan nuevamente en el LGN, formando un circuito de retroalimentación. La retroalimentación entre el remitente de datos visuales (LGN) y su procesador (V1) es útil para aclarar la naturaleza de los datos de detección ambiguos.
Los datos sensoriales brutos provienen de los ojos como un conjunto de disparos nerviosos llamado mapa retinotópico. La primera serie de neuronas está diseñada para realizar análisis relativamente elementales de datos sensoriales: una colección de neuronas diseñadas para detectar líneas verticales podría activarse cuando un umbral crítico de “píxeles” visuales demuestre estar configurado en un patrón vertical. Los procesadores de nivel superior toman sus “decisiones” basadas en datos preprocesados de otras neuronas; por ejemplo, una colección de neuronas diseñadas para detectar la velocidad de un objeto podría depender de la información de las neuronas diseñadas para detectar objetos como entidades separadas de sus antecedentes.
Otro esquema organizacional es la arquitectura neural vertical o columnar. Una columna se extiende a través de todas las capas horizontales y generalmente consiste en neuronas que poseen similitudes funcionales (“neuronas que se disparan juntas, se unen”) y elementos comunes en sus sesgos. Por ejemplo, una columna puede aceptar información exclusivamente del globo ocular derecho, la otra la izquierda. Las columnas generalmente tienen subcolumnas, que se llaman macrocolumnas y microcolumnas, respectivamente. Las microcolumnas pueden ser tan pequeñas como para contener solo un centenar de neuronas individuales.
Estudiar los detalles del procesamiento de la información en el cerebro humano es difícil debido a la forma compleja, ad hoc y aparentemente desordenada en la que evolucionaron los cerebros de los primates, así como a la naturaleza compleja que cualquier cerebro seguramente mostrará en virtud de su enorme tarea. La lesión selectiva de la corteza visual en animales es históricamente una de las formas más productivas (y controvertidas) de investigar el funcionamiento neural, pero en los últimos tiempos los científicos han desarrollado herramientas para desactivar o activar selectivamente áreas cerebrales específicas sin dañarlas. La resolución de los dispositivos de escaneo cerebral está aumentando exponencialmente, y los algoritmos están aumentando en sofisticación para manejar la avalancha de datos característicos de las ciencias cognitivas. No es inverosímil sugerir que algún día podremos entender la corteza visual en su totalidad.