La ilusión óptica conocida como de “Munker-White” hace que nuestro cerebro nos haga ver esferas del distinto color cuando, en realidad, todas son del mismo tono beige.
Esta ilusión óptica funciona porque estamos más capacitados para detectar formas que para detectar colores. De esta forma, mientras que los contornos de las esferas parecen idénticos, tal como son, «el color se filtra o se asimila a los espacios adyacentes», dice Novick. Específicamente, el color de las esferas se «acerca» al color de las rayas que las cruzan, en primer plano. En esta imagen en particular, llamada «Confetti Spheres 5», una serie de franjas verdes, rojas y azules atraviesan las esferas y deforman nuestra percepción de su tono real.
una ilusión óptica sin explicación
La ilusión se basa en el tono de las franjas de primer plano, no en los colores del fondo detrás de las esferas. Así, si se eliminan las rayas entrecruzadas, la ilusión desaparece, dejando solo bolas beige idénticas.
«La ilusión parece más perceptible, o vívida, con las esferas en lugar de los discos planos. Y no sabemos por qué», dijo Novick, que en la actualidad estudia variaciones sobre esta ilusión óptica para determinar su causa exacta. Una de ellas, compartida en 2018 en Twitter, se hizo viral.
A new Munker illusion, which I call confetti. All the dots in the background are the same color (RGB 250, 219, 172) but are perceived as four different colors. The differences are subtle, though, and depend on the size of the image when it’s viewed. cc @AkiyoshiKitaoka pic.twitter.com/vT6x64LLTy
— David Novick (@NovickProf) July 18, 2018
El psicólogo Michael White se hizo conocido por describir este efecto en la década de 1960. Y en 1970, Hans Munker, otro psicólogo, demostró un efecto similar con formas y rayas de colores, en las que las rayas del primer plano deforman el tono percibido de la forma del fondo.
La capacidad de entender y crear ilusiones ópticas de manera intencionada actualmente solo está alcance de un cerebro humano. Aunque las tecnologías de inteligencia artificial y machine learning no dejan de avanzar, son incapaces de aprender a generar ilusiones ópticas.