Um estudo sugere que nossos cérebros não são otimizados para calcular a rota mais curta possível ao navegar a pé. Em vez disso, os pedestres usam a navegação baseada em vetores, escolhendo os caminhos mais “pontiagudos” que apontam mais diretamente para o seu destino, mesmo que os trajetos sejam mais longos.
Por Instituto de Tecnologia de Massachusetts publicado por Science Daily.
Todo mundo sabe que a menor distância entre dois pontos é uma linha reta. No entanto, ao caminhar pelas ruas da cidade, uma linha reta pode não ser possível. Como você decide qual caminho seguir?
Um novo estudo do MIT sugere que nossos cérebros não estão otimizados para calcular o chamado “caminho mais curto” ao navegar a pé. Com base em um conjunto de dados de mais de 14.000 pessoas lidando com suas vidas diárias, a equipe do MIT descobriu que, em vez disso, os pedestres parecem escolher caminhos que parecem apontar mais diretamente para seu destino, mesmo que essas rotas sejam mais longas. Eles chamam isso de “caminho mais pontudo”.
Essa estratégia, conhecida como navegação baseada em vetores, também foi observada em estudos com animais, de insetos a primatas. A equipe do MIT sugere que a navegação baseada em vetores, que requer menos inteligência do que calcular a rota mais curta, pode ter evoluído para permitir que o cérebro dedique mais energia a outras tarefas.
“Parece haver uma troca que permite que o poder computacional em nosso cérebro seja usado para outras coisas – 30.000 anos atrás, para evitar um leão, ou agora, para evitar um veículo perigoso”, diz Carlo Ratti, professor de tecnologias urbanas no Departamento de Estudos Urbanos e Planejamento do MIT e diretor do Laboratório de Senseable City. “A navegação baseada em vetores não produz o caminho mais curto, mas está perto o suficiente do caminho mais curto e é muito simples de computá-lo.”
Ratti é o autor sênior do estudo, que aparece hoje na Nature Computational Science . Christian Bongiorno, professor associado da Université Paris-Saclay e membro do Laboratório Senseable City do MIT, é o principal autor do estudo. Joshua Tenenbaum, professor de ciência cognitiva computacional no MIT e membro do Centro de Cérebros, Mentes e Máquinas e do Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial (CSAIL), também é autor do artigo. Uma versão pré-impressa deste estudo foi postada em arXiv.org no início deste ano.
Navegação baseada em vetores
Vinte anos atrás, quando era estudante de graduação na Universidade de Cambridge, Ratti fazia o caminho entre sua faculdade residencial e seu escritório departamental quase todos os dias. Um dia, ele percebeu que estava realmente tomando dois caminhos diferentes – um para o caminho para o escritório e outro ligeiramente diferente no caminho de volta.
“Certamente uma rota era mais eficiente do que a outra, mas eu tinha adaptado duas, uma para cada direção”, diz Ratti. “Eu era consistentemente inconsistente, uma percepção pequena, mas frustrante, para um estudante que dedicava sua vida ao pensamento racional.”
No Senseable City Laboratory, um dos interesses de pesquisa de Ratti é usar grandes conjuntos de dados de dispositivos móveis para estudar como as pessoas se comportam em ambientes urbanos. Vários anos atrás, o laboratório adquiriu um conjunto de dados de sinais GPS anônimos de telefones celulares de pedestres enquanto eles caminhavam por Boston e Cambridge, Massachusetts, durante um período de um ano. Ratti acredita que esses dados, que incluem mais de 550.000 caminhos percorridos por mais de 14.000 pessoas, podem ajudar a responder à questão de como as pessoas escolhem suas rotas ao navegar por uma cidade a pé.
A análise dos dados pela equipe de pesquisa mostrou que, em vez de escolher as rotas mais curtas, os pedestres escolheram as que eram um pouco mais longas, mas minimizaram seu desvio angular do destino. Ou seja, eles escolhem caminhos que lhes permitem enfrentar mais diretamente seu ponto final ao iniciar a rota, mesmo que um caminho que começou indo mais para a esquerda ou para a direita possa realmente acabar sendo mais curto.
“Em vez de calcular distâncias mínimas, descobrimos que o modelo mais preditivo não era aquele que encontrava o caminho mais curto, mas sim aquele que tentava minimizar o deslocamento angular – apontando diretamente para o destino o máximo possível, mesmo se viajando em ângulos maiores seria realmente mais eficiente “, diz Paolo Santi, um dos principais cientistas do Senseable City Lab e do Conselho Nacional de Pesquisa da Itália, e autor correspondente do artigo. “Propusemos chamá-lo de o caminho mais pontudo.”
Isso era verdade para os pedestres em Boston e Cambridge, que têm uma rede complicada de ruas, e em São Francisco, que tem um traçado de ruas em forma de grade. Em ambas as cidades, os pesquisadores também observaram que as pessoas tendiam a escolher rotas diferentes ao fazer uma viagem de ida e volta entre dois destinos, assim como Ratti fazia na época da graduação.
“Quando tomamos decisões com base no ângulo até o destino, a rede viária o levará a um caminho assimétrico”, diz Ratti. “Com base em milhares de caminhantes, é muito claro que eu não sou o único: os seres humanos não são navegadores ideais.”
Movendo-se pelo mundo
Estudos do comportamento animal e da atividade cerebral, principalmente no hipocampo, também sugeriram que as estratégias de navegação do cérebro são baseadas em vetores de cálculo. Esse tipo de navegação é muito diferente dos algoritmos de computador usados por seu smartphone ou dispositivo GPS, que podem calcular a rota mais curta entre dois pontos quaisquer de forma quase perfeita, com base nos mapas armazenados em sua memória.
Sem acesso a esses tipos de mapas, o cérebro animal teve que criar estratégias alternativas para navegar entre os locais, diz Tenenbaum.
“Você não pode ter um mapa detalhado baseado na distância baixado para o cérebro, então de que outra forma você vai fazer isso? “Pensar em termos de pontos de referência, pontos de referência e ângulos é uma maneira muito natural de construir algoritmos para mapear e navegar pelo espaço com base no que você aprende com sua própria experiência ao se movimentar pelo mundo.”
“À medida que smartphones e eletrônicos portáteis combinam cada vez mais a inteligência humana com a artificial, é cada vez mais importante entender melhor os mecanismos computacionais usados pelo nosso cérebro e como eles se relacionam com aqueles usados pelas máquinas”, diz Ratti.
A pesquisa foi financiada pelo MIT Senseable City Lab Consortium; Centro de Cérebros, Mentes e Máquinas do MIT; a National Science Foundation; o fundo MISTI / MITOR; e a Compagnia di San Paolo.
Fonte da história:
Materiais fornecidos pelo Massachusetts Institute of Technology . Nota: o conteúdo pode ser editado quanto ao estilo e comprimento.
Referência do jornal :
Bongiorno, C., Zhou, Y., Kryven, M. et al. Navegação de pedestres baseada em vetores nas cidades. Nat Comput Sci, 2021 DOI: 10.1038 / s43588-021-00130-y
