Processo de solução de problemas

No capítulo anterior vimos a mecanismos que usamos na tomada de decisão, algo intimamente ligado à forma como abordamos um problema. Na Psicologia Cognitiva, um problema é uma situação em que não há uma forma imediata e padronizada de atingir um objetivo, fato que se complica ainda mais pela ansiedade que desencadeia e por aspectos emocionais do nosso inconsciente.

estrutura de um problema

Diante de um problema, nossa mente inicia um processo de identificação, representa-o, muitas vezes com uma imagem, e então procura uma linha de ação que possibilite sua resolução (visualizo o problema e vejo como resolvê-lo).

Esta forma de agir racionalmente e que faz sentido lógico para todos, veremos como nem sempre é a seguida pelo ser humano, por vezes à procura de “atalhos”, heurísticas, menos fiáveis ​​mas com menor dispêndio de energia e recursos.

Um problema pode ser estruturado em três partes:

1. Estado objetivo ou objetivo.
2. Estado inicial ou inicial.
3. Operações que podem ser aplicadas para sua resolução.

Um exemplo de problema que segue essa estrutura clássica é encontrado em Torre de Hanói, onde existe um estado objetivo de resolução do problema, uma situação inicial e uma série de operações para ir do estado inicial ao estado final.

tipos de problemas

Problemas em que o estado inicial e os objetivos finais são claros são chamados de "problemas bem definidos”, a Torre de Hanói ou o xadrez são exemplos desse tipo. Quando isso não ocorre, eles são chamados deproblemas mal definidos” e nestes casos é importante encontrar as limitações, as restrições da solução ou os meios de que dispomos.

Alguns problemas mal definidos caracterizam-se por uma resolução espontânea, encontramos a solução como uma “luz que os revela”, vemos com clareza. Esse fenômeno é conhecido como “insight”, algo que também está relacionado ao sistema visual. Podemos apenas imaginar visualmente o que faz sentido, o que é possível, representações mentais relacionadas às informações que armazenamos na memória de longo prazo.

Estratégias de resolução de problemas

Embora existam diferenças nas estratégias utilizadas para resolver problemas, há uma série de etapas que são comuns a todas elas. O fluxograma a seguir mostra as etapas básicas.

Devemos primeiro formar uma representação do problema e depois planejar uma solução e verificá-la. Se a solução proposta falhar, você deve representar o problema novamente de outra perspectiva e procurar uma solução que o resolva. Se a solução for bem-sucedida, ela é executada e o problema é encerrado.

Se a solução não for encontrada, surge a questão de quantas vezes devemos repensar o problema, buscar novas representações e novas soluções. Não há uma resposta clara, mas o que a maioria dos pesquisadores concorda é mudar a estratégia de resolução, usando uma das formas que apresentamos a seguir. 

o espaço do problema

Atualmente, a "Teoria do Espaço do Problema" é utilizada como a estratégia mais valorizada para a resolução de problemas (Newell e Simon, 1972). Trata-se de buscar em cada passo da estrutura do problema o que chamamos de "espaço do problema", que é o conjunto de estados ou alternativas possíveis enfrentados pelo solucionador de problemas. Na pesquisa científica, onde os problemas são geralmente complexos, o trabalho é feito em vários espaços simultaneamente: o espaço de hipóteses para formular teorias, um espaço experimental e um espaço de dados para interpretar os resultados.

Algoritmos

Na maioria dos casos, Ao se deparar com determinado tipo de problema, busca-se uma forma segura de resolvê-lo., tentamos seguir uma série de passos padronizados, uma fórmula, o que conhecemos como algoritmo, que sempre, mais cedo ou mais tarde, levará à resposta correta. As regras para resolver uma raiz quadrada é um exemplo de algoritmo.

Os algoritmos são muito eficientes mas requerem muito tempo e muitos recursos, tanto na memória de trabalho como na memória de longo prazo, por esta razão tem-se visto que a maioria das pessoas não usa algoritmos mas prefere aproximações mais rápidas mas menos seguras, são as heurísticas, que poderíamos considerar como "atalhos" para resolver problemas, por isso as heurísticas geralmente focam na solução do problema "deslocando-se" em direção ao objetivo ou, por meio de uma busca aleatória por tentativa-erro.

heruístico

Dentro das estratégias baseadas em heurísticas, costuma-se usar o que chamamos de "análise meio-fim", na qual divida o problema em partes e tente resolver cada parte separadamente, entendendo que a resolução parcial é mais viável do que a tentativa de resolver o problema como um todo.

Na resolução de problemas, use o memória de trabalho, fato que é confirmado pela ativação das áreas pré-frontais dorsolaterais, bem como pelas experiências clínicas com pacientes com lesões nessa região, incapazes de resolver situações como a Torre de Hanói.

Uma informação que interessou os pesquisadores é se houve diferenças na estruturação e resolução de problemas ao comparar sujeitos experientes e sujeitos novatos. A principal diferença foi a ordenação do conhecimento, mais superficial nos iniciantes e mais profundo e com estruturas mais abstratas nos especialistas (Chi, 1981). Outra diferença interessante foi a direção seguida na busca pelo espaço do problema. Os especialistas tendem a procurar para a frente, do estado inicial para o estado objetivo de resolução, por exemplo, um médico especialista vai dos sintomas ao diagnóstico, enquanto os iniciantes pesquisam para trás, primeiro o diagnóstico e depois avançam em direção aos sintomas que o confirmam.

raciocínio analógico

É uma das estratégias mais utilizadas para resolver problemas. Não começamos do zero como no caso anterior, trata-se de pensar em um problema com características semelhantes que já foi resolvido anteriormente e a solução é utilizada ou adaptada ao problema atual. Um exemplo clássico de raciocínio analógico é aquele que usa o sistema solar para explicar a estrutura do átomo ou o caso do design do antivírus que usamos em computadores, onde são utilizadas as experiências com vacinas antivirais em animais e em humanos.

O raciocínio analógico permite que informações estruturais sejam identificadas e transferidas de um sistema conhecido, vírus biológicos, armazenados na memória de longo prazo, para um novo sistema, vírus de computador, alojados na memória de trabalho, onde a informação é processada, hipótese e avalia se a analogia é útil para resolver o problema. Mais uma vez as representações mentais do tipo visual são usadas nesse tipo de raciocínio, o que é importante quando se trabalha com esses modelos em tarefas de aprendizagem, tanto para crianças quanto para adultos, por exemplo, para superar uma fobia ou em atletas que devem corrigir certos erros nos movimentos .

Teorias de Raciocínio Analógico

Duas teorias foram propostas para explicar o raciocínio analógico:

• The Structure Mapping Theory, TCE, (Falkenhainer 1989).
• Teoria da aprendizagem e dedução com esquemas e analogias, ADEA, (Hummel 1997).

Teoria de mapeamento de estrutura

O modelo TCE consiste em duas etapas, na primeira etapa, as possíveis fontes que possuem as características superficiais que aparecem no objetivo são pesquisadas na memória de longo prazo e na segunda etapa, a avaliação de quão boa é a correspondência entre o que foi recuperado na primeira etapa e o gol.

Aprendizagem teoria e dedução com esquemas e analogias

O modelo ADEA usa um mecanismo de computação diferente que se assemelha a redes neurais. O objetivo é representado em termos de ativações de recursos de origem: o vírus de computador ativará, por exemplo, os recursos de mau funcionamento, danos e replicação. É essa ativação simultânea de vários recursos semelhantes na memória de longo prazo que leva à recuperação de uma fonte análoga, como o vírus da gripe.

Limites do raciocínio analógico

Uma das questões que restava a ser determinada era se o raciocínio analógico poderia ser meramente um produto da atenção e da memória de trabalho ou algo mais.

Usando neuroimagem, foi mostrado que em tarefas onde a carga de memória de trabalho aumentou, o córtex parietal e o córtex pré-frontal dorsolateral foram ativados, como esperado, mas a situação mudou quando a complexidade estrutural aumentou enquanto a carga foi mantida constante. , neste caso o córtex pré-frontal anterior esquerdo foi ativado exclusivamente.

Com esses dados, conclui-se que o raciocínio analógico representa uma habilidade cognitiva que recruta a atividade do tecido neural em maior grau do que a atenção e a memória de trabalho, portanto, na verdade, é algo mais.

raciocínio indutivo

Podemos defini-lo como um processo de pensamento que usa nosso conhecimento de circunstâncias específicas e conhecidas para fazer uma dedução sobre circunstâncias desconhecidas.

A principal peculiaridade desse tipo de raciocínio é que não é possível conhecer todos os casos que existem dessa forma, estamos acrescentando novos conhecimentos, que embora possíveis, podem estar incorretos. O raciocínio indutivo pode ser geral ou específico.

Raciocínio indutivo global ou geral

Indução global ou geral tenta generalizar de circunstâncias conhecidas para todas as circunstâncias possíveis. Burner em 1956, foi um dos que mais estudou a indução geral, preocupando-se muito com a forma como introduzimos as hipóteses no problema. Uma hipótese é uma ideia ou proposição que podemos testar ou testar coletando evidências para apoiá-la ou refutá-la. Isso que parece simples e óbvio, nem sempre é o caso.

É possível fazer perguntas do tipo, como pode um sujeito que deduziu uma regra por meio de indução geral, descobrir se essa regra está incorreta?

Um exemplo clássico é o proposto por Peter Watson: diante da tríade dos números: 2, 4, 6, a maioria dos pesquisados ​​indica como regra que relaciona os três números, o de serem números pares com incrementos de duas unidades e , quando lhes dizem que não está correto, passam a buscar novas regras como qualquer número com acréscimo de duas unidades e dão como exemplo, 1-3-5 e, diante da nova recusa de sucesso, chegarão a regras com cada vez menos sentido, afastam-se cada vez mais da resposta correta, a mais simples e a mais lógica, neste caso, “números de magnitude crescente”.

Neste exemplo da indução geral, da tríade, vemos que uma indução geral deve ser feita a partir de um conjunto de casos particulares, mas os assuntos geralmente se enquadram no que chamamos de “erro de viés de confirmação”, o que dá peso às informações anteriores que temos, às crenças pré-existentes. Eles encontram uma solução aparentemente válida e não confirmam se existem outras soluções melhores e quando lhes dizem que não está correta, fica muito mais difícil encontrar o erro na regra, descobrir que a regra que eles propuseram estava incorreto.

Raciocínio indutivo específico

Indução específica Podemos representá-lo pelo fato de que, supondo que um membro de uma categoria tenha uma característica particular, todos os outros membros dessa categoria também devem tê-la. Isso tem um triampObviamente, o recurso envolvido pode não ser comum a todos os membros da categoria. Embora isso seja verdade, a indução específica nos permite fazer inferências úteis sobre um membro novo ou desconhecido dessa categoria.

O raciocínio indutivo nos permite atualizar nosso conhecimento, não sendo necessário pesquisar caso a caso se aquela determinada característica é verdadeira para todos os membros da categoria. Na medida em que categorizamos um objeto em determinada categoria, atribuímos a ele as características dessa categoria.

Bases neurofisiológicas do raciocínio indutivo

Procurando a rede neural que poderia explicar o raciocínio indutivo, os lobos frontais foram encontrados para desempenhar um papel fundamental. Quando havia lesão no córtex pré-frontal dorsolateral esquerdo, os pacientes não conseguiam ordenar cartões ou outros objetos, mesmo que a regra a seguir fosse muito simples, como na teste de wisconsin (Monchi, 2001).

Com estudos de neuroimagem, observou-se que juntamente com a ativação das áreas frontais, houve também ativação do hemisfério esquerdo, especificamente das regiões temporal medial e parahipocampal, o que indica que a memória de longo prazo está envolvida nesse tipo de raciocínio. A indução requer que as informações pertinentes sejam ativamente recuperadas da memória de longo prazo e que as informações sejam mantidas na memória de trabalho. Esses processos demandam recursos mediados pelos lobos frontal e temporal.

Indução e aprendizado

Uma questão importante era a da experiência, o fato de que o processo cognitivo subjacente pode mudar com a experiência. Estudos de neuroimagem mostram que quando um sujeito é solicitado a realizar uma tarefa de classificação de objetos, basicamente as regiões frontal e parietal do hemisfério direito são estimuladas, mas, à medida que o processo de aprendizagem progride, a atividade começa a ser registrada no hemisfério direito. hemisfério esquerdo, especificamente no lobo parietal esquerdo e no córtex pré-frontal dorsolateral esquerdo. Isso sugere que na primeira fase da tarefa de classificação, estas são realizadas basicamente pelo processamento dos modelos visuais do estímulo, enquanto que à medida que a aprendizagem avança, começa a ser formulada uma regra abstrata que melhora o processo de classificação, a aprendizagem é acelerada.

Fungelsang e Dunbar (2005) examinaram com fMRI os mecanismos pelos quais integramos dados quando estamos testando hipóteses específicas. Eles descobriram que quando os indivíduos estavam examinando dados de interesse para uma hipótese plausível, as regiões do núcleo caudado e do giro parahipocampal eram preferencialmente ativadas. Em contraste, quando os sujeitos examinaram dados relacionados a uma hipótese implausível, regiões do córtex cingulado anterior, os precunens e o córtex pré-frontal esquerdo foram seletivamente ativados.

No caso de hipóteses plausíveis, as regiões neurais ativadas são aquelas envolvidas na aprendizagem, memória de longo prazo e o processo de integração de informações. Com esses dados podemos inferir que o processo de aprendizagem, de integração de novas informações, melhora se estiver de acordo com uma hipótese plausível. Da mesma forma, o córtex cingulado anterior, ativado em casos de hipóteses implausíveis, tem sido amplamente implicado na detecção de erros e situações de conflito.

Esses autores sugerem que, durante o raciocínio indutivo, o cérebro humano recruta regiões relacionadas à aprendizagem, quando avalia dados que são consistentes com hipóteses preexistentes, enquanto recruta outras regiões quando se trata de detecção de erros, quando avalia dados que não são consistentes. as hipóteses. Essa distinção é importante ao propor, por exemplo, planos de estudo na infância.

Raciocínio dedutivo

Neste tipo de raciocínio vamos de cima para baixo, partimos de algumas premissas que consideramos verdadeiras e, portanto, a conclusão não pode ser falsa (ao contrário do raciocínio indutivo). Este tipo de raciocínio é o que mais fielmente representa o pensamento racional. O processo mental está intimamente relacionado aos silogismos, um argumento que consiste em duas afirmações e uma conclusão. A conclusão pode ser verdadeira ou falsa, mas se seguir as leis da lógica dedutiva, sempre será uma conclusão válida.

silogismos

Os silogismos podem ser categóricos ou condicionais.

Categóricos têm a forma:

• Premissa 1: Todos os A's são B's.
• Premissa 2: C é um A
• Conclusão: C é B

A relação entre os termos de um silogismo categórico pode ser descrita por quatro tipos de declarações:

1. Afirmação Universal: Todos os A's são B's
2. Negação Universal: Nenhum A é B
3. Afirmação Particular: Algum A é B
4. Negação Particular: Algum A não é B

No exemplo da compra de um carro poderíamos escrever o silogismo assim:

1. Premissa 1: Todos os Porches são confiáveis
2. Premissa 2: O Boxster é um Porsche
3. Conclusão: O Boxster é confiável

silogismos condicionais

No caso dos silogismos condicionais, eles ecoam a situação: a ocorrência de um evento pode ser condicionada pela ocorrência de outro. Como no categórico, os silogismos condicionais consistem em duas premissas e a conclusão.

A primeira premissa é sempre do tipo "se P então Q", onde P é uma condição antecedente e Q uma condição consequente.

A segunda premissa pode ter uma das quatro formas: Asserção Antecedente: P é verdadeira, Negação Antecedente: P não é verdadeira, Asserção Conseqüente: Q é verdadeira e Negação Conseqüente: Q não é verdadeira.

Nesse caso, o exemplo de compra do carro seria:

1. Premissa 1: Se o carro for um Porsche, então ele é confiável.
2. Premissa 2: O Boxster é um Porsche
3. Conclusão: O Boxster é confiável

Em P1, "Alpendre" é o antecedente e "é confiável" o consequente. Em P2, no exemplo, o antecedente afirma, portanto, a conclusão “é confiável”, segue logicamente.

Erros no raciocínio dedutivo

Embora o raciocínio dedutivo seja muito confiável, podemos cometer erros, geralmente porque o colocamos errado, mas é difícil ver precisamente porque achamos que é o tipo de raciocínio mais verdadeiro. Existem basicamente dois tipos de erros: erros de forma (erros da forma estrutural ou formato da relação entre a premissa e a conclusão) e erros de conteúdo (quando o conteúdo do silogismo é muito influente).

erros de formulário

Nos erros de forma, um tipo de erro muito frequente é o que chamamos de "efeito do ambiente”, em que uma conclusão é aceita como válida se contiver o mesmo quantificador (alguns, todos ou não), que aparece nas premissas. Esta situação leva a um clima geral ou "ambiente", daí o seu nome, que leva-nos a aceitar erradamente uma conclusão.

Antes da conclusão "todos os A's são C's", seguem-se necessariamente as seguintes premissas, "todos os A's são B's" e "todos os B's são C's". Si cambiamos el cuantificador “todo” por el de “ninguno” tenemos: “ningún A es B”, ningún B es C y la conclusión: ningún A es C. Esta otra forma parece igualmente valida, como la primera, pero veremos que no é.

Se tomarmos exemplos reais, o silogismo com "nenhum" seria:

1. Premissa 1: Nenhum ser humano é um carro
2. Premissa 2: Nenhum carro é médico
3. Conclusão: Nenhum ser humano é médico

É óbvio que a conclusão é válida, mas é incorreta no mundo real.

viés de correspondência

Dentro dos erros de formulário, temos também o que é conhecido como “viés de correspondência”, muito comum no raciocínio condicional e no qual uma conclusão é aceita como válida, se contiver a estrutura sintática das premissas ou qualquer um dos termos destas. 
Tanto o efeito do ambiente quanto o viés de correspondência apontam para o forte impacto da estrutura sintática. Em ambos os casos, somos muito influenciados pelos quantificadores usados ​​nas premissas. Parece que isso ocorre porque certos objetos em declarações categóricas e condicionais, como quantificadores formais, chamariam fortemente nossa atenção. Sempre esperamos que a informação que recebemos seja adequada e, portanto, esperamos que o quantificador seja crítico, portanto, dada a preferência em prestar atenção nas palavras do quantificador nas premissas, e dar-lhes como válidas, uma vez que o mesmo quantificador aparece nas premissas e nas conclusões, elas também são aceitas como válidas.

erros de conteúdo

Ao lado dos erros de forma estão os erros de conteúdo, que muitas vezes cometemos quando nos concentramos na verdade ou falsidade de declarações individuais no silogismo, ignorando a conexão lógica entre as declarações. Vemos isso em estudos que apresentam falsos silogismos cujas conclusões às vezes contêm afirmações verdadeiras. (Markovits 1989). É provável que aceitemos uma conclusão como logicamente válida se tanto as premissas quanto a conclusão forem declarações verdadeiras. 
Junto com esses erros, também encontramos aqueles que são cometidos quando damos crédito às nossas crenças. A tendência de ser mais provável aceitar uma conclusão "acreditável" do que uma que seja "inacreditável" é uma ocorrência muito comum na vida cotidiana e está fortemente arraigada em nossas crenças culturais.

Finalmente, parece cada vez mais aceito que muitos dos erros cometidos no raciocínio dedutivo se devem a limitações na memória de trabalho.

Os estudos sobre as teorias do raciocínio dedutivo, levam a admitir que existe naturalmente, um processo de análise mental que avalia a validade das premissas e conclusões, que nascemos com esse substrato, com essa capacidade, porém, a limitação que marca a capacidade da memória de trabalho significa que nem sempre usamos as regras da lógica e recorremos a heurísticas, atalhos que economizam energia e recursos, mas que facilmente nos fazem cair em erros, como os que vimos ao descrever erros de ambiente , viés de correspondência e baseado em crenças. Acabamos por escolher o que nos parece mais credível.

Aspectos neurofisiológicos do raciocínio dedutivo

Estudos de neuroimagem durante o processo de raciocínio dedutivo mostraram inicialmente resultados contraditórios. Pensava-se que áreas mais relacionadas a uma base linguística seriam ativadas, mas observou-se que áreas relacionadas a modelos espaciais também foram ativadas. A conclusão a que se chega é que quando o raciocínio dedutivo ocorre com material familiar, são utilizados recursos neurais do hemisfério esquerdo, relacionados a modelos linguísticos, enquanto se o material é mais complexo, são necessários modelos de construção visuoespacial. e as regiões do hemisfério direito. são ativados.

A implicação das bases linguísticas no raciocínio dedutivo, na geração de erros, é algo bem conhecido e destacado por diversos autores, especialmente Chomsky em sua gramática transformacional, quando trata de sentenças ambíguas e sua capacidade de gerar erros de interpretação. Considero que o assunto é tão importante a ponto de fazer um artigo monográfico. Espero cumprir essa promessa mais tarde.

Tomada de decisão e o sistema visual

Já vimos como modelos de visão de cima para baixo, como os propostos pelos pesquisadores da Gestalt, teriam certa semelhança com os modelos dedutivos.

A informação que estamos armazenando na memória de longo prazo, o constructo que é gerado como resultado da experiência, a representação mental dos objetos que guardamos, atua como um “guia” sobre as novas informações que estão entrando a cada momento.

O modelo representacional interno ajuda a identificar os objetos que nos são apresentados. Filtragem de dados, bordas, colores e formas, supõe uma grande quantidade de informações que devem ser integradas para identificar os objetos e nesse processo de constituição, de categorização, as representações internas marcam as regras de agrupamento para “deduzir” quais são os objetos.

Esse mecanismo de visão de cima para baixo é essencial porque requer muito menos energia e permite que os objetos sejam identificados muito mais rapidamente, quase automaticamente. Vemos a importância em exemplos do quotidiano como é o caso de propor uma ultrapassagem de automóvel, identificamos os veículos que circulam nos dois sentidos, calculamos as trajectórias, as distâncias e o tempo que precisamos para ultrapassar, quase de imediato, o que significa ganhar em eficiência e segurança.

Uma vez que tenhamos visto os mecanismos mentais que usamos na tomada de decisões e na resolução de problemas, estamos prontos para abordar os processos mentais que levam à ação, especialmente com a ajuda do sistema visual, algo que desenvolveremos no próximo capítulo.