Lições de vida do computador

Algorithms to Live By: The Computer Science of Human Decisions
Autores: Brian Christian e Tom Griffiths
Editora: Henry Holt & Company. 368 páginas.

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David Cohen

Já perguntaram a um computador qual a resposta para a vida, o universo e tudo o mais. Ele pediu um tempo para pensar e, 7,5 milhões de anos depois, informou o resultado: 42. É claro que Douglas Adams, autor de O Guia do Mochileiro das Galáxias, só podia estar brincando. Qualquer um que leia o livro Algorithms to Live By (“Algoritmos para guiar a vida”, numa tradução livre), do jornalista científico Brian Christian e do professor de psicologia e ciência cognitiva Tom Griffiths, saberá que a resposta correta é 37%. Sério.

Para que esperar o tal momento da singularidade — quando as máquinas serão capazes de fabricar máquinas melhores dos que elas próprias e, portanto, iniciarão um processo que as fará ultrapassar a raça humana? Não há motivo. Podemos aprender agora mesmo com os computadores. Essa é a base do livro de Griffiths e Christian. Não se trata tanto de perguntar aos computadores, e sim de entender como eles resolvem problemas. E aproveitar, na vida real, os insights da ciência da computação. Tome os 37%, por exemplo. Não é a resposta para sua vida inteira. Mas é o caminho para lidar com um tipo de problema que a maioria das pessoas enfrenta a cada decisão realmente importante.

Digamos que você vai comprar um apartamento. Você não fará uma oferta para o primeiro apartamento que visitar. O normal é conhecer alguns imóveis para avaliar as perspectivas. Agora imagine um mercado razoavelmente aquecido: se você não fizer uma oferta logo, correrá o risco de não conseguir comprar o apartamento. Pois bem: para fechar o melhor negócio possível, quantas visitas você deve fazer antes de se decidir por um imóvel? Esse é um problema conhecido como “tempo de parada ótimo”. Segundo os autores, “o dilema crucial não é qual opção escolher, mas quantas considerar”. E a regra dos 37%, descoberta pelo matemático Merrill Flood em 1958, dá a fórmula. Você deve reservar 37% de seu tempo, ou do número total de alternativas, para a fase de estudos. É a fase de recolher informações, educar-se sobre o assunto, ter base de comparação.

Em seguida, você passa para a fase da ação. Tendo estabelecido os critérios e uma ordenação, agora você faz a proposta para comprar. Isso garante que você ficará com o melhor apartamento? Não. Na verdade, a probabilidade de escolher o melhor imóvel disponível usando esse método gira em torno dos mesmos 37%. É pouco, mas acredite, é a melhor probabilidade possível para um caso assim. “O terapeuta diz para encontrar o equilíbrio perfeito entre impulsividade e indecisão”, afirmam os autores. “O algoritmo diz que esse equilíbrio é 37%.”

Se, porém, a chance de sua oferta ser rejeitada for de 50%, a conta muda. Nesse caso, você deve começar a fazer propostas depois de estudar apenas 25% da amostra — e sua chance de acabar com a melhor opção também cai para 25%. Vários problemas na vida cotidiana têm a ver com o “tempo de parada ótimo”: decidir o melhor momento para parar de procurar uma vaga de estacionamento perto do teatro, o melhor momento para abrir a garrafa de vinho especial que você trouxe de uma viagem ou a hora de vender ou comprar ações.

Intuição e matemática

O campo da tomada de decisões se divide hoje em duas grandes vertentes: os defensores da intuição e das regras práticas, de um lado, afirmam que nosso viés de raciocínio está em geral correto e nos economiza muito tempo e recursos. O psicólogo alemão Gerd Gigerenzer, por exemplo, no livro O Poder da Intuição, comparou investimentos feitos com base na opinião de especialistas a uma carteira formada de acordo com a opinião de transeuntes. Durante dois anos seguidos, os transeuntes venceram os especialistas — segundo ele, porque sua heurística, investir apenas nas empresas de que tinham ouvido falar, era uma aproximação muito boa para prever seu sucesso financeiro.

A vertente oposta a essa é a do big data, da análise que usa a força bruta dos computadores para dissecar tendências escondidas. É a metodologia de livros do economista Ian Ayres. Para isso, é preciso ter computadores potentes e dados, muito dados, que a vida digital fornece a toda hora. A sacada de Griffiths e Christian foi usar a própria ciência da computação para derivar conselhos heurísticos — regras razoavelmente simples para os humanos seguirem. É uma espécie de caminho do meio, a intuição iluminada pela análise matemática.

Estudos de psicologia demonstraram que as pessoas demoram mais do que o necessário para confiar na intuição. Se você aceitar — como é comum em problemas de computação — que as respostas terão uma margem de erro, poderá decidir mais rápido. Dificilmente você vai tirar da leitura de Algorithms to Live By uma receita para a vida. Mas poderá entender melhor vários fenômenos, como por que, às vezes, informação demais atrapalha, em vez de ajudar. Ou talvez a mais útil de todas as lições de um computador: que, às vezes, testar hipóteses ao acaso pode produzir respostas bem aproximadas para questões difíceis, mais rapidamente do que qualquer outro algoritmo.