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Os grandes mestres do xadrez são frequentemente considerados o epítome do pensamento à frente. Mas outros podem, com uma quantidade modesta de prática, aprender pensar mais à frente?
Ao abordar essa questão, uma equipe de cientistas cognitivos criou um modelo computacional que revela nossa capacidade de planejar eventos futuros. O trabalho aumenta nossa compreensão dos fatores que afetam a tomada de decisões e mostra como podemos aumentar nossas habilidades de planejamento por meio da prática.
A pesquisa, conduzida por cientistas do Centro de Ciência Neural da Universidade de Nova York e relatada na revista Naturezaconcentra-se no papel da “profundidade do planejamento” – o número de etapas que um indivíduo pensa à frente – na tomada de decisões.
“Embora a inteligência artificial tenha feito progressos impressionantes na solução de problemas complexos de planejamento, muito menos se entende sobre a natureza e a profundidade do planejamento nas pessoas”, explica Wei Ji Ma, professor de neurociência e psicologia na NYU e autor sênior do artigo. “Nosso trabalho contribui para esse corpo de conhecimento, mostrando que mesmo uma quantidade relativamente modesta de prática pode melhorar a profundidade do planejamento.”
Está estabelecido há muito tempo que uma marca registrada da inteligência humana é a capacidade de planejar várias etapas para o futuro. No entanto, é menos claro se os tomadores de decisão habilidosos planejam mais etapas à frente do que os novatos. Isso ocorre porque os métodos para medir essa aptidão (por exemplo, experimentos envolvendo jogos de tabuleiro) têm deficiências notáveis - em parte, porque não estimam com segurança a profundidade do planejamento.
O Natureza os autores do artigo fizeram as pessoas jogarem um jogo relativamente simples – uma versão mais sofisticada do jogo da velha – que ainda exigia que os jogadores planejassem profundamente (ou seja, várias etapas à frente). Então, para entender precisamente o que se passa na mente das pessoas enquanto elas pensam em seu próximo movimento neste jogo, os autores projetaram um modelo de computador baseado nos princípios da IA. O modelo permite descrever e posteriormente prever os movimentos que as pessoas fazem quando se deparam com novas situações no jogo.
“Neste modelo computacional, os jogadores constroem uma ‘árvore de decisão’ em suas cabeças da mesma forma que você planeja vários cenários possíveis para um itinerário de viagem complexo”, explica Ma.
Aqui, seus cálculos mostraram que o comportamento humano pode ser capturado usando um modelo cognitivo computacional baseado em um algoritmo de busca heurística – que mapeia uma sequência de movimentos promissores para ambos os jogadores.
Para validar o modelo, os pesquisadores conduziram uma série de experimentos comportamentais com participantes humanos. Especificamente, eles rastrearam como os jogadores planejaram seus movimentos em diferentes cenários, ao mesmo tempo em que testaram sua memória e sua capacidade de aprender e reconstruir suas experiências de jogo. Além disso, a equipe realizou um experimento de teste de Turing no qual os observadores, que já haviam jogado o jogo antes, foram solicitados a determinar se as sequências de movimentos que testemunharam foram geradas pelo modelo ou por jogadores humanos. Esses observadores foram capazes de fazer a distinção correta apenas na metade do tempo, sugerindo que o modelo toma decisões semelhantes às tomadas por um ser humano. Vários desses experimentos podem ser reproduzidos online, acessando o site do laboratório de Ma.
No geral, seus resultados mostraram que um melhor planejamento é impulsionado pela capacidade de reconhecer padrões com mais precisão e em menos tempo – resultados que apontam para os benefícios da prática e da experiência.
“Sabe-se que as habilidades cognitivas podem melhorar na idade adulta por meio da prática”, observa Ma. “Essas descobertas mostram que mesmo uma quantidade relativamente modesta de prática pode melhorar a profundidade do planejamento. Isso abre novos caminhos de pesquisa. Por exemplo, podemos usar esses métodos para estudar o desenvolvimento das habilidades de planejamento em crianças ou testar se as habilidades de planejamento podem ser retidos na velhice. Claro, também é crucial que conectemos o planejamento no laboratório ao planejamento na vida real.”
Os outros autores do artigo são: Bas van Opheusden, um estudante de doutorado da NYU na época do estudo e agora um cientista pesquisador da General Intelligent; Ionatan Kuperwajs, um estudante de doutorado da NYU; Gianni Galbiati, pesquisador da NYU na época do estudo e hoje diretor de pesquisa e desenvolvimento da Vidrovr; Zahy Bnaya, pesquisador de pós-doutorado no Centro de Ciência Neural da NYU; e Yunqi Li, pesquisador da NYU na época do estudo e agora aluno de doutorado na Universidade de Stanford.
A pesquisa foi apoiada por bolsas da National Science Foundation (IIS-1344256, DGE1839302).
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