Como as mentes diferem

Ambiguidade: quando não se sabe quanto confiar

Em resumoQuando é difícil saber quanto confiar num sinal, coisas do dia a dia, como uma instrução vaga ou uma piada, ficam difíceis.

A ideia

Cada sinal vem com uma ideia de quão fiável é: o cérebro dá mais peso a uma voz ouvida de perto do que a uma voz ouvida através de uma parede. Quando é difícil avaliar essa fiabilidade, situações que a maioria acha banais (uma instrução vaga, uma piada, uma cara que pode querer dizer duas coisas) ficam em aberto durante mais tempo. Há quem resolva isto perguntando, verificando ou agarrando-se a regras; há quem evite a situação. São duas formas de reduzir a ambiguidade.

O que experimentar

  • Diga primeiro o que quer dizer à letra, e só depois a piada ou a indireta.
  • Diga quão certo está: ‘provavelmente’, ‘de certeza’, ‘ainda não sei’.
  • Veja as perguntas repetidas como uma forma de verificar a fiabilidade, e responda sempre da mesma maneira.

O erro comum

Chamar às perguntas repetidas uma forma de chamar a atenção, e responder de maneira diferente de cada vez.

Reconhece isto em alguém? O Companion ajuda a pensar nisso.Abrir o Companion ›Recorta o que importa e guarda as tuas notas, prontas a partilhar com a escola.Abrir no Bounded Learn ›

Quer saber mais?

Para começar

Textos curtos e simples dos investigadores e de bons divulgadores.

Livros

The Experience MachineAndy Clark · 2023

Como o cérebro preditivo molda o que vemos, sentimos e fazemos, com muitos exemplos do dia a dia.

Ver na Amazon ›

As ligações da Amazon são de afiliado: se comprar, a Bounded Uncertainty recebe uma pequena comissão, sem custo para si.

A ciência por trásA força da evidência, o modelo, vídeos e referências.

A força da evidência

Promissor Bons estudos, mas ainda pouco testado com crianças em casa ou na escola, ou a passagem para o dia a dia é interpretação nossa.

No processamento preditivo, os erros de previsão são ponderados pela precisão esperada (Feldman e Friston, 2010), e a atenção é a otimização dessa precisão. Yu e Dayan (2005) distinguem incerteza esperada e inesperada, associadas à acetilcolina e à noradrenalina. Na inferência ativa, a ambiguidade é a incerteza esperada sobre os resultados dados os estados, e as políticas que a resolvem têm valor epistémico (Parr e Friston, 2017). Estimativas atípicas de precisão podem ir em dois sentidos, descritos nos dois temas seguintes: priors com mais peso do que a evidência sensorial, ou evidência sensorial com mais peso do que os priors. Na avaliação, ajuda registar que tipos de ambiguidade (social, verbal, sensorial, temporal) levam a verificar ou a evitar, e se reduzir a ambiguidade muda o comportamento.

Livros mais técnicos

Active Inference: The Free Energy Principle in Mind, Brain, and BehaviorThomas Parr, Giovanni Pezzulo, Karl J. Friston · 2022

O manual técnico da inferência ativa, para quem quer o modelo formal.

Ver na Amazon ›

As ligações da Amazon são de afiliado: se comprar, a Bounded Uncertainty recebe uma pequena comissão, sem custo para si.

Referências

  • Yu, A. J., & Dayan, P. (2005). Uncertainty, neuromodulation, and attention. Neuron, 46(4), 681–692.
  • Feldman, H., & Friston, K. J. (2010). Attention, uncertainty, and free-energy. Frontiers in Human Neuroscience, 4, 215.
  • Parr, T., & Friston, K. J. (2017). Uncertainty, epistemics and active inference. Journal of the Royal Society Interface, 14(136), 20170376.

Para profissionais que querem aprofundar: Lumipedia ›

Estamos aqui para ajudar

Vamos falar

Conte ao Companion um momento que o intriga, ou escreva diretamente ao Ricardo.

Falar com o Companion