Deconstructing the "Elusive Smile": A Multiscale Spatial Frequency and Vision Transformer Analysis of Affective Ambiguity in Leonardo da Vinci's Mona Lisa
Questo studio convalida l'ipotesi della neurobiologa Margaret Livingstone riguardo al "sorriso elusivo" della Monna Lisa dimostrando, attraverso il filtraggio delle frequenze spaziali multiscala e l'analisi dei Vision Transformer, che la felicità percepita del ritratto è significativamente più alta nelle viste periferiche o distanti (frequenze spaziali grossolane) rispetto alla visione foveale diretta (frequenze spaziali fini), dove l'espressione vira verso la neutralità o la tristezza.
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Per secoli, il dipinto più famoso al mondo ha custodito un segreto che cambia a seconda di dove ci si posiziona. Il ritratto di Lisa Gherardini, noto come la Gioconda, sembra sorridere quando viene osservato da lontano o con la visione periferica, eppure lo stesso sorriso sembra svanire o farsi cupo quando si guarda direttamente la sua bocca. Questo trucco visivo ha affascinato psicologi e amanti dell'arte, portando a una specifica teoria su come il cervello umano elabori le immagini. La teoria suggerisce che i nostri occhi lavorino in due modi diversi simultaneamente. Una parte della nostra visione, che è nitida e focalizzata, vede i dettagli fini come la forma esatta di un labbro. Un'altra parte, che è più morbida e gestisce i bordi del nostro campo visivo, vede forme ampie e luci generali. L'idea è che il sorriso del dipinto esista nelle forme ampie e sfocate che la nostra visione periferica coglie, ma scompaia quando la nostra visione centrale, nitida, tenta di esaminare le linee sottili della bocca.
Fino ad ora, questa idea è rimasta in gran parte una teoria basata sull'osservazione umana. Tuttavia, un nuovo studio ha messo alla prova questa teoria utilizzando la tecnologia informatica moderna. I ricercatori hanno preso un'immagine digitale ad alta risoluzione del dipinto e l'hanno fatta passare attraverso un sistema informatico sofisticato progettato per riconoscere le emozioni umane. Invece di guardare semplicemente l'immagine nel suo insieme, il team l'ha scomposta in livelli di dettaglio, che vanno da forme grandi e molto sfocate a texture estremamente nitide e fini. Hanno poi simulato cosa accade quando una persona si avvicina o si allontana dal dipinto. In questo modo, potevano vedere esattamente quali parti dell'immagine facevano pensare al computer che la donna fosse felice, e quali parti lo facevano pensare che fosse neutrale o triste. L'obiettivo era vedere se una macchina, addestrata a riconoscere i volti, avrebbe sperimentato la stessa espressione mutevole che gli esseri umani hanno riportato per centinaia di anni.
I risultati di questo esperimento hanno confermato la teoria di lunga data con sorprendente precisione. Quando i ricercatori hanno analizzato l'immagine utilizzando solo i livelli ampi e a basso dettaglio — simulando la vista da lontano o dalla visione laterale — il computer era due volte più propenso a rilevare un'espressione felice. In queste condizioni, la probabilità che la macchina identificasse un sorriso era di circa il 14 percento. Tuttavia, man mano che l'analisi includeva i dettagli più fini e nitidi — simulando una visione ravvicinata in cui l'occhio è fisso direttamente sulla bocca — il rilevamento della felicità diminuiva drasticamente. In questo regime ad alta risoluzione, la probabilità che il computer vedesse un sorriso scendeva di oltre la metà, arrivando a circa il 6 percento. Allo stesso tempo, la certezza del computer che il volto fosse neutrale aumentava drasticamente, passando da zero a quasi il 58 percento. Questo spostamento rispecchia esattamente ciò che i neuroscienziati hanno proposto: il sorriso è un prodotto della visione grossolana del cervello, e svanisce quando il cervello passa alla sua visione fine e dettagliata.
Lo studio ha anche rivelato qualcosa di inaspettato sulla costruzione del dipinto. Sebbene la tendenza generale mostrasse la felicità svanire man mano che l'immagine diventava più nitida, c'era un intervallo specifico di dettaglio intermedio in cui il sorriso riappariva improvvisamente, raggiungendo un picco del 20 percento di probabilità. I ricercatori ritengono che ciò accada a causa dell'unico modo in cui Leonardo da Vinci ha dipinto il volto. Utilizzò una tecnica chiamata sfumato, che consiste nel sovrapporre decine di velature sottili e traslucide di colore per creare transizioni morbide e fumose tra i colori. Quando il computer ha isolato questo specifico intervallo di dettaglio intermedio, ha colto le ombre sottili e curve agli angoli della bocca create da questi strati. Queste ombre apparivano come un sorriso al sistema di attenzione del computer, nonostante le linee effettive delle labbra non fossero rivolte verso l'alto. Ciò suggerisce che il mistero del dipinto non è solo un semplice trucco di visione sfocata rispetto a quella nitida, ma un'armonia complessa di diverse frequenze visive che lavorano insieme per creare un'espressione ambigua.
Prima di queste scoperte, molti studi informatici avevano semplicemente guardato al dipinto come a un'immagine singola e statica, dichiarandolo essere per lo più neutrale o triste. Questi tenti precedenti non tenevano conto di come l'occhio umano veda effettivamente il mondo, il che comporta un continuo spostamento di messa a fuoco e distanza. Utilizzando un tipo moderno di visione artificiale che imita il modo in cui il cervello integra le informazioni da diverse scale, questa nuova ricerca fornisce un collegamento affidabile tra storia dell'arte, biologia umana e intelligenza artificiale. Dimostra che la qualità enigmatica della Gioconda non è solo una questione di interpretazione artistica, ma una realtà fisica codificata nelle frequenze spaziali della vernice stessa. Lo studio conclude che il sorriso è reale, ma è un sorriso che esiste solo quando non lo si guarda direttamente, un fenomeno su cui sia l'occhio umano che i computer avanzati possono ora concordare.
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