Por que não somos tão estúpidos como fomos levados a acreditar

Por que não somos tão estúpidos como fomos levados a acreditar
Cara ou Corôa? Dean Drobot / Shutterstock

Suponha que você jogue uma moeda e consiga quatro caras seguidas - o que você acha que vai acontecer no quinto lance? Muitos de nós têm um pressentimento de que uma coroa é devida. Esse sentimento, chamado de Falácia do Jogador, pode ser visto em ação na roleta. Um longo período de negros leva a uma enxurrada de apostas no vermelho. De fato, não importa o que aconteceu antes, vermelho e preto são sempre igualmente prováveis.

O exemplo é um dos muitos pensados ​​para demonstrar a falibilidade da mente humana. Décadas de pesquisa psicológica enfatizaram os vieses e erros na tomada de decisão humana. Mas uma nova abordagem está desafiando essa visão - mostrando que as pessoas são muito mais inteligentes do que elas foram levadas a acreditar. De acordo com esta pesquisa, a Falácia do Jogador pode não ser tão irracional quanto parece.

A racionalidade tem sido um conceito importante no estudo de julgamento e tomada de decisão. O altamente trabalho influente dos psicólogos Daniel Kahneman e Amos Tversky de forma abrangente, mostrou que muitas vezes deixamos de tomar decisões racionais - como nos preocuparmos com um ataque terrorista, mas não em atravessar a estrada.

Mas essa falha é baseada em uma interpretação estrita do que é ser racional - obedecendo às leis da lógica e da probabilidade. Não está interessado na máquina que deve pesar as evidências e chegar a uma decisão. No nosso caso, essa máquina é o cérebro humano - e, como qualquer sistema físico, tem seus limites.

Racionalidade computacional

Embora a nossa tomada de decisão fique aquém dos padrões exigidos pela lógica e pela matemática, ainda existe um papel para a racionalidade na compreensão da cognição humana. o psicólogo Gerd Gigerenzer tem mostrado que, embora muitas das heurísticas que usamos possam não ser perfeitas, elas são úteis e eficientes.

Mas uma abordagem recente chamada racionalidade computacional vai um passo além, pegando emprestada uma idéia da inteligência artificial. Isso sugere que um sistema com habilidades limitadas ainda pode ideal curso de ação. A questão torna-se “Qual é o melhor resultado que posso alcançar com as ferramentas que tenho?”, Em oposição a “Qual é o melhor resultado que poderia ser alcançado sem quaisquer restrições?” Para os humanos, isso significa pegar coisas como memória, capacidade, atenção e sistemas sensoriais ruidosos em conta.

A racionalidade computacional está levando a algumas explicações elegantes e surpreendentes de nossos vieses e erros. Um dos primeiros sucessos consistentes com essa abordagem foi examinar a matemática de seqüências aleatórias como lançamentos de moeda, mas sob a suposição de que o observador tem uma capacidade de memória limitada e só poderia ver sequências de comprimento finito. Um altamente contra-intuitivo resultado matemático revela que, sob essas condições, o observador terá que esperar mais tempo para algumas sequências surgirem do que outras - mesmo com uma moeda perfeitamente justa.

O resultado é que, para um conjunto finito de lançamentos em moeda, as sequências que intuitivamente sentimos serem menos aleatórias são precisamente as que têm menor probabilidade de ocorrer. Imagine uma janela deslizante que só pode “ver” quatro lançamentos de moedas de cada vez (aproximadamente o tamanho da nossa capacidade de memória) enquanto passa por uma série de resultados - digamos, de lançamentos de moeda 20. As matemáticas mostram que o conteúdo daquela janela conterá “HHHT” com mais frequência do que “HHHH” (“H” e “T” significa “cara e coroa”). É por isso que achamos que as caudas virão depois de três caras seguidas ao jogar uma moeda - demonstrando que os humanos fazem uso sensato das informações que observamos. Se tivéssemos memória ilimitada, no entanto, pensaríamos diferente.

Existem muitos outros exemplos desse tipo, em que a solução ótima, uma vez que as limitações cognitivas são levadas em conta, é surpreendente. Nosso trabalho recente mostra que as preferências inconsistentes - uma pedra angular da suposta irracionalidade humana - são realmente úteis quando você não tem certeza sobre o valor das opções disponíveis para você. A racionalidade econômica tradicional sugere que uma opção ruim que você nunca escolheria (a partir de um menu, digamos) não deveria afetar as boas opções que você escolher. Mas nossa análise mostra que opções ruins, e supostamente irrelevantes, permitem que você obtenha uma estimativa mais precisa de quão boas são as alternativas restantes.

Outros mostraram que o viés de disponibilidade, onde superestimamos a probabilidade de eventos raros, como acidentes de avião, resulta de uma maneira altamente eficiente de processar os possíveis resultados de uma decisão. Em suma, dado que só temos uma quantidade finita de tempo para tomar uma decisão, é ótimo garantir que os resultados mais críticos sejam considerados.

Um entendimento mais profundo

A percepção de que somos irracionais é um efeito colateral infeliz do crescente catálogo de vieses de tomada de decisão humana. Mas quando aplicamos a racionalidade computacional, esses vieses não são vistos como evidência de falhas, mas como janelas para como o cérebro está resolvendo problemas complexos, geralmente com muita eficiência.

Ilusão de sombra de verificador. (por que não somos tão estúpidos como fomos levados a acreditar)Ilusão de sombra de verificador. Edward H. Adelson / wikipedia, CC BY-SA

Esse modo de pensar sobre a tomada de decisão é mais parecido com o que os cientistas da visão pensam sobre as ilusões visuais. Dê uma olhada na foto à direita. O fato de os quadrados A e B parecerem ser de tonalidades diferentes (não são - veja o vídeo abaixo) não significa que seu sistema visual esteja defeituoso, e sim que esteja fazendo uma inferência sensata, dado o contexto.

A racionalidade computacional leva a uma compreensão mais profunda, porque vai além das descrições de como falhamos. Em vez disso, nos mostra como o cérebro reúne seus recursos para resolver problemas. Um benefício dessa abordagem é a capacidade de testar teorias sobre quais são nossas habilidades e restrições.

Por exemplo, mostramos recentemente que as pessoas com autismo são menos propensos para alguns vieses de tomada de decisão. Então, estamos agora explorando se os níveis alterados de ruído neural (flutuações elétricas em redes de células cerebrais), um autismo característico, poderia causar isso.

Com mais informações sobre as estratégias que o cérebro usa, podemos adaptar as informações de uma forma que ajude as pessoas. Nós testamos o que as pessoas aprendem observando uma longa sequência aleatória. Aqueles que viam uma sequência dividida em partes curtas (como normalmente fazíamos na vida cotidiana) não se beneficiavam de forma alguma, mas aqueles que viam a mesma sequência dividiam-se em partes muito mais longas rapidamente melhorou em sua capacidade de reconhecer a aleatoriedade.

Então, da próxima vez que você ouvir pessoas caracterizadas como irracionais, você pode ressaltar que isso é apenas em comparação com um sistema que possui recursos e habilidades ilimitados. Com isso em mente, não somos tão idiotas assim.A Conversação

Sobre os Autores

George Farmer, pesquisador, Universidade de Manchester e Paul Warren, Professor Sênior (Professor Associado), Divisão de Neurociência e Psicologia Experimental, Universidade de Manchester

Este artigo foi republicado a partir de A Conversação sob uma licença Creative Commons. Leia o artigo original.

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