Checklist de Truques a Tentar
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A utopia de alterar o código do nosso hardware, a nossa "carne", para tudo e mais alguma coisa revelou-se um pouco totó (curioso até como continua a ser a coisa mais insubstituível e impressionante até para a máquina mais avançada). Mas podemos tentar melhorar o nosso software. Até porque é uma pena que esta carne humana tão peculiar e sublime seja por vezes tão pouco inteligente.
Compreender o avaliador. Quando um agente quer ser inteligente, é logo à partida algo inteligente compreender quem o avalia. Note-se que isto é até ir mais longe do que o que sistemas de inteligência artificial hoje usam regularmente, que é o objetivo dado pelo avaliador, que devem otimizar. Podemos ir mais longe e tentar perceber como em si esse próprio objetivo vai ser julgado depois e como agradar a isso. Imaginemos um ilustrativo caso em que o objetivo dado ao agente inteligente era mesmo só para testar se ela totó o suficiente para fazer uma coisa imbecil de que o avaliador não gosta. No caso de avaliadores humanos, isto inclui toda as partes relevantes da fisiologia, psicologia e sociologia. (Note-se por exemplo o quão o ChatGPT passou a parecer extraordinariamente mais inteligente depois de humanos lhe terem ensinado o tipo de coisa que realmente gostam, tal como já acontecia nos algoritmos de recomendação do Tiktok, Youtube, Instagram, etc.) Note-se também que isto se pode aplicar à própria pessoa, se for ela própria o seu avaliador. Uma posição mais distópica pode até ser o tentar mudar o avaliador - seja mudar a própria pessoa, ou literalmente trocá-la por outra. Há aqui todo um mundo de possibilidades (algumas assustadoras; a ver se os GPTs não leem isto). Como disse o filósofo português Bruno Nogueira "o mundo não é isto, meu [fazendo palas de burro com as mãos], o mundo é bué cenas."
Ser imprevisível. Se for um contexto onde, por exemplo, o sucesso da nossa inteligência dependa de o adversário não conseguir compreendê-la. Note-se que num contexto relativo, como num contexto social, até ser estúpido pode ser a coisa mais inteligente.
Experimentar operações de simetria. Por exemplo, a simples oposto da coisa. Até o contrário de uma boa ideia pode ser uma ótima ideia. Note-se ainda que existem opostos diferentes em relação a dimensões diferentes. E há outras operações de simetria para lá do mero contrário, como a translação, a rotação, etc. Considerando um outro exemplo, o Reductio ad Absurdum é um método comum de provar uma afirmação assumindo o seu oposto e derivando depois uma conclusão absurda ou impossível. Note-se como também pode ser usado para encontrar soluções ironicamente ...boas.
Ser contra-produtivo: Em vez de procurar soluções diretas para um problema, pense nas ações que poderiam piorar a situação. Pode ajudar a identificar as abordagens que devem ser evitadas.
Indução reversa: Começar por uma solução e andar passo a passo para trás até percebermos como chegamos do nosso problema até lá.
Auto-cutucar (self-nudges). Por exemplo, andar sempre com uns cartões de indução do subconsciente, com o que queremos que o nosso subconsciente vá processando para que depois, "do nada", surjam insights interessantes. Assim usamos o "viés da confirmação" a nosso favor, em que passamos a encontrar coisas que vão ao encontro do que queremos. E têm de ser "empurrões" que não possamos ignorar, senão depois nem os vemos na prática do dia a dia, ou habituamo-nos a ignorá-los.
Caching. Por exemplo, rever regularmente as informações mais importantes para as manter frescas na mente. Assim, é mais fácil recordá-las quando necessário. Ou ter certos algoritmos, como esta lista de truques, sempre à mão.
Procurar analogias. Pensamento lateral. Por vezes a solução já existe, só que noutro sítio e com outra aparência.
Fazer combinações. A maioria das novas "criações" são uma mescla de criações que já existiam.
Conviver com paradoxos. Dar um bocadinho de tempo a coisas que parecem não fazer sentido nenhum.
Sincronia. Por vezes é preciso esperar, trabalhar, ter a sorte, etc., para que "os astros se alinhem". Ter os elementos de uma solução desincronizados pode passar por não termos a solução, quando temos.
Pensar a gasóleo. Uma analogia pouco amiga do ambiente, sim, mas por vezes há processos mentais que demoram tempo e que não estão a dar muitos sinais conscientes mas na verdade estão a chegar lá arduamente. Ter muita pressa pode significar simplesmente ignorar todo esse potencial. Até um pobre dum computador quando está ali meio lento faz com que o utilizador humano se passe logo e queira parar aquilo.
Fazer simulações. Pode ser uma simulação em computador, nas nossas cabeças, nas cabeças dos outros, etc.
Preparar possibilidades. Considerar cenários possíveis de forma pró-ativa.
Fazer experiências "científicas".
Análises de sensibilidade. Mudando um pouco cada variável, qual a variável que parece estar a ter mais efeito? Por exemplo, podemos estar em situações em que a maioria das consequências se devem a uma minoria das causas (como descrito pelo Princípio de Pareto).
Mapear o espaço de dimensões a considerar. Por exemplo, considerando a quantidade de algo, o tempo e o custo, temos logo um espaço 3D a explorar com as várias possibilidades combinadas.
Seguir o gradiente. Como um cão que segue um algoritmo que aproveita as computações que já acontecem cá fora, em que ele só tem de seguir a direção em que o odor é mais intenso.
Usar ruído. Ótimo para saírmos de buracos subótimos. Por vezes, formas demasiado limpinhas de guardar ou pensar informação não levam à exploração de outras possibilidades mais interessantes.
Usar o aleatório. Também ótimo para saírmos de buracos subótimos e para chegar a soluções a que a lógica certinha não chegaria com facilidade.
Usar as próprias sementes. Em sistemas suficientemente complexos, pode ser extremamente importante o tipo de posição inicial de que se parte. Isto pode significar que até alguém muito estúpido pode ganhar a muitas pessoas inteligentes simplesmente usando a posição inicial que lhe calhou. No limite, uma solução pode ter calhado a alguém e nem sequer ser possível a qualquer outra pessoa, a partir de outra posição, chegar a ela. Note-se que para ser inteligente é preciso gastar tempo, recursos, computação, etc., tudo coisas limitadas para "chegar lá". Há pessoas que por uma pancada ou outra do universo podem "já lá estar".
Usar a seleção natural. Muitas e insistentes iterações de duas fases: diversidade e seleção.
Delegar. Delegar para amanhã, para outra pessoa, para o computador, etc.
Balizar. Levar aos extremos e depois o que nos interessa pelo menos deve estar dentro disso - já não é mau.
Encurralar. Depois de ter o território definido, estreitar mais e mais o local onde está de facto o problema ou a solução.
Momentos sem distrações.
Momentos com distrações.
Abstrair. Há sempre vários níveis de "profundidade computacional" em que podemos pensar um problema. Pode ser um nível alto, tipo ícons no ecrã do telemóvel, pode ser num nível baixo, tipo o código de computador que controla cada píxel de cada ícon desses. Por exemplo, muitas vezes criar um mapa, ou símbolos, ou cores, que representem de forma mais abstrata algo pode exponenciar a nossa capacidade de pensar sobre a coisa.
Pensar em redes. Organizar as ideias em elementos e relações entre elementos. Surgem daí estruturas que muitas vezes até parece que "pensam sozinhas". Pode ser feito em papel, em formato digital, etc. Note-se que muito do sucesso dos nossos cérebros e da famosa inteligência artificial é algo que na verdade é uma "memória integrada", ou seja, por as coisas num formato necessariamente interligado, que não pode simplesmente ser caixas separadas de tralha. Só fazer este processo pode fazer com que depois a solução flua naturalmente.
Feedback. Um organismo vivo sem feedback morre. E há vários tipos de feedback, bem como várias velocidades.
Feedforward. Por exemplo, antes de uma apresentação importante, uma pessoa pode solicitar feedforward de colegas ou mentores, procurando orientações e sugestões para melhorar sua performance antes do evento em si.
Compouding. Pensar em cima do que se pensou, e por aí a diante.
Colaborar. Por exemplo, da colaboração de células pode emergir todo um ser humano. Pode haver colaboração em termos de pessoas, de dados, de objetivos, etc.
Competir. Em certa medida, a competição é um tipo de colaboração. Muitas coisas quando estão separadas não contribuem tanto para a resolução do problema do que quando estão em confronto direto. Usamos este truque nos mercados, porque não usar para resolver outros problemas concretos?
Reset. Começar a pensar de novo. E tomar atenção a cada novo passo, para não caírmos de novo num beco.
Chunking. Segmentar o problema em mini-problemas. (E, se necessário, cada um desses em mini-mini-problemas, por aí fora.)
Descontruir. Muitas vezes o que é mais problemático é a forma como estamos a ver o problema. Chegar ao que realmente aquilo é, fundamentalmente e partir daí.
Jogar com a distância. Distância no tempo, no espaço, ou em qualquer outra variável. Não ficar preso à perspetiva que estamos a ter aqui e agora. E muitas vezes o próprio movimento de alternância entre uma perspetiva e outra traz em si a chave.
Estruturar. Organizer os conhecimentos de uma forma que os torne fáceis de recuperar e aplicar. Isto pode significar tomar notas estruturadas, criar mapas mentais ou utilizar dispositivos mnemónicos.
Processar em paralelo. O multi-tasking normalmente não compensa, pela troca entre tarefas. Mas fazer várias coisas de facto ao mesmo tempo pode ser possível e desejável. Por exemplo, quando conduzimos e ouvimos um podcast, ou quando escrevemos enquanto o computador processa dados.
Controlar as versões. Quando perante alguma possibilidade nova, anotar o estado anterior e o estado novo, que está à experiência. No limite, se não gostarmos, voltar para o estado anterior.
Pensar em voz alta. Escrever, falar, desenhar, o que for. É diferente pensar só na imaginação e realmente meter cá para fora num ciclo em que a nossa perceção de facto está a perceber algo que, apesar de ter sido feito por nós, veio agora de fora.
Repetir. Por vezes, fazer algo só uma vez pode não ser representativo. Até pode ter sido só fruto de algum azar. Em muitos casos, quantos mais fazemos, mais nos aproximamos do valor real a encontrar.
Explicar. Muitas vezes só o exercício de explicar exatamente o problema ao ChatGPT, a um colega, a uma criança, só por si faz com que cheguemos à solução.
Otimismo naife. Ajuda a tentar o que parecia impossível mas afinal era possível. (Ou então a perder tempo, mas enfim.)
Aproveitar os picos de inteligência. Nem sempre estamos no nosso melhor, claro.
Tirar os melhores insights para um suporte intermédio. Depois noutra fase analisar o que está nesse suporte intermédio.
Fazer testes cruzados com pares de variáveis, para avaliar correlações e taxas de falsos negativos e falsos positivos. Ou seja, use matrizes de 2 linhas (presença e ausência da variável 1) e 2 colunas (presença e ausência da variável 2).
Não fazer nada. Não esquecer a possibilidade de que o problema se pode resolver sozinho.
Expandir a nossa memória de trabalho. A quantidade de coisas que podemos "segurar" com a nossa mente é ridiculamente baixa. Usar outras estratégias, desde usar outras partes do nosso corpo (como uma criança que usa dedos para contar, o que pode ser visto como uma memória de trabalho "somática") ou a própria posição do nosso corpo no espaço, a usar papel, computadores, ou outras pessoas.
Dormir, comer, beber, exercitar. Não esquecer que o nosso sistema nervoso é um sistema vivo. É preciso fazer limpeza, descansar, ingerir os nutrientes necessários, hidratar, etc. Um telemóvel que caiu na sanita ou que está a ferver ou que está sem bateria, ai ai, é um grande problema. Nós, que somos ligeiramente mais complicados ...ah, não interessa!
Evitar os "Erros a Evitar" (ver a outra lista).