Todo mundo sabe que a distância mais curta entre dois pontos é uma linha reta. No entanto, quando você está andando 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 são 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 em 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 acabem sendo mais longas. Eles chamam isso de "caminho mais pontiagudo".

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 poder cerebral do que realmente calcular a rota mais curta, pode ter evoluído para permitir que o cérebro dedique mais poder 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 SUV perigoso”, diz Carlo Ratti, professor de tecnologias urbanas em Departamento de Estudos Urbanos e Planejamento do MIT e diretor do Senseable City Laboratory. "A navegação baseada em vetor não produz o caminho mais curto, mas está perto o suficiente do caminho mais curto, e é muito simples calculá-lo."

Ratti é o autor sênior do estudo, que aparece hoje em Nature Computational Science . Christian Bongiorno, professor associado da Université Paris-Saclay e membro do Senseable City Laboratory 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 de pré-impressão deste estudo foi postada no arXiv.org no início deste ano.

Navegação baseada em vetor

Vinte anos atrás, enquanto estudante de pós-graduação na Universidade de Cambridge, Ratti percorria a rota entre sua faculdade residencial e seu escritório departamental quase todos os dias. Um dia, ele percebeu que, na verdade, estava tomando dois caminhos diferentes:um no caminho para o escritório e outro um pouco diferente na volta.

"Certamente uma rota era mais eficiente do que a outra, mas eu havia adaptado duas, uma para cada direção", diz Ratti. "Eu era consistentemente inconsistente, uma percepção pequena, mas frustrante para um estudante que dedica sua vida ao pensamento racional."

No Laboratório Senseable City, 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 de GPS anônimos de telefones celulares de pedestres enquanto caminhavam por Boston e Cambridge, Massachusetts, durante um período de um ano. Ratti pensou que esses dados, que incluíam mais de 550.000 caminhos percorridos por mais de 14.000 pessoas, poderiam ajudar a responder à questão de como as pessoas escolhem suas rotas ao percorrer uma cidade a pé.

A análise dos dados da equipe de pesquisa mostrou que, em vez de escolher as rotas mais curtas, os pedestres escolheram rotas que eram um pouco mais longas, mas minimizavam seu desvio angular do destino. Ou seja, eles escolhem caminhos que lhes permitam 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 que viajar em ângulos maiores realmente ser mais eficiente", diz Paolo Santi, principal pesquisador do Senseable City Lab e do Conselho Nacional de Pesquisa da Itália, e autor correspondente do artigo. "Nós propusemos chamar isso de caminho mais pontiagudo."

Isso foi verdade para os pedestres em Boston e Cambridge, que têm uma rede de ruas complicada, e em São Francisco, que tem um layout de ruas em estilo de grade. Nas duas 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 em seus dias de pós-graduação.

“Quando tomamos decisões com base no ângulo de destino, a rede de ruas o levará a um caminho assimétrico”, diz Ratti. "Com base em milhares de caminhantes, fica muito claro que não sou o único:os seres humanos não são navegadores ideais."

Movimentando-se pelo mundo

Estudos de comportamento animal e atividade cerebral, particularmente no hipocampo, também sugeriram que as estratégias de navegação do cérebro são baseadas no cálculo de vetores. Esse tipo de navegação é muito diferente dos algoritmos de computador usados ​​pelo seu smartphone ou dispositivo GPS, que podem calcular a rota mais curta entre dois pontos quase sem falhas, 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 em distância baixado no cérebro, então de que outra forma você vai fazer isso? A coisa mais natural pode ser usar informações que estão mais disponíveis para nós a partir de nossa experiência", diz ele. “Pensar em termos de pontos de referência, pontos de referência e ângulos é uma maneira muito natural de construir algoritmos para mapear e navegar no espaço com base no que você aprende com sua própria experiência de se movimentar pelo mundo”.

“À medida que smartphones e eletrônicos portáteis unem cada vez mais a inteligência humana e artificial, torna-se cada vez mais importante entender melhor os mecanismos computacionais usados ​​pelo nosso cérebro e como eles se relacionam com os usados ​​pelas máquinas”, diz Ratti.