Como especialistas identificam padrões em quebra-cabeças

Em 1973, William Chase e Herbert Simon, partindo de estudos anteriores do psicólogo holandês Adriaan de Groot, mostraram posições de xadrez por cinco segundos a um mestre, um jogador de clube experiente e um iniciante. Depois, pediram que reconstruíssem a posição em um tabuleiro vazio. Em posições de partidas reais, o mestre lembrava várias vezes mais peças do que o iniciante na primeira tentativa. Com peças espalhadas aleatoriamente, a vantagem quase desaparecia.

Chase e Simon também observaram a ordem em que as peças voltavam ao tabuleiro. Os jogadores as colocavam em blocos, com pausas curtas dentro de um grupo e pausas maiores entre grupos. Esses grupos tinham significado: peças que se defendiam, uma estrutura de peões familiar ou uma formação comum em torno do rei. Os grupos do mestre eram maiores. Ele não mantinha mais itens na cabeça; cada item simplesmente reunia mais informação.

Essa é a ideia central dos chunks: a memória de trabalho comporta poucos itens de cada vez, mas a experiência torna cada item mais rico. O estudo era pequeno, com apenas três jogadores, mas o padrão foi confirmado muitas vezes desde então.

Fontes1Fonte 1Chase, W. G., & Simon, H. A. (1973). Perception in chess. Cognitive Psychology, 4(1), 55–81.

Pesquisas posteriores refinaram o resultado dos tabuleiros aleatórios. Em 1996, Fernand Gobet e Herbert Simon revisaram experimentos de xadrez e concluíram que jogadores mais fortes costumam manter uma pequena vantagem mesmo em posições aleatórias, embora muito menor do que nas posições de partidas reais. Até um tabuleiro aleatório contém, por acaso, algum fragmento familiar, que especialistas reconhecem.

O rastreamento ocular mostra a mesma vantagem por outro ângulo. Eyal Reingold, Neil Charness e colegas descobriram que especialistas captavam muito mais de uma posição estruturada a cada olhar, mas não quando a posição era aleatória. Ao verificar se o rei estava em xeque, especialistas faziam menos fixações e olhavam mais entre as peças do que para elas, como se estivessem lendo relações, não objetos. Os autores atribuíram a vantagem à experiência, não a uma visão ou memória geral superiores.

Para quem monta quebra-cabeças, a lição é que reconhecer padrões não é um talento geral que se tem ou não se tem. Ele vem da exposição a posições recorrentes em um jogo específico e ajuda na medida em que um novo tabuleiro se parece com os anteriores.

Fontes2Fonte 2Gobet, F., & Simon, H. A. (1996). Recall of rapidly presented random chess positions is a function of skill. Psychonomic Bulletin & Review, 3(2), 159–163.3Fonte 3Reingold, E. M., Charness, N., Pomplun, M., & Stampe, D. M. (2001). Visual span in expert chess players: Evidence from eye movements. Psychological Science, 12(1), 48–55.

Em uma revisão de 2001, Fernand Gobet e colegas distinguiram duas formas de criar chunks. Uma é deliberada e orientada por objetivos: você decide tratar três movimentos como uma manobra só, dá um nome a ela e a usa de propósito. A outra é automática e perceptiva: depois de ver muitas posições, certos arranjos passam a parecer uma coisa só. Modelos computacionais dessa segunda forma aprendem com a experiência e reproduzem vários aspectos da memória especializada, no xadrez e em áreas como a aprendizagem de idiomas.

Quem joga quebra-cabeças usa as duas formas. A deliberada soa como “abrir a passagem da esquerda” ou “tirar os amarelos”: uma intenção nomeada que representa vários deslizes. A perceptiva é mais discreta. Um dia, um bloco parado diante de duas saídas simplesmente parece errado, antes mesmo de você saber explicar por quê.

Os chunks ajudam a contornar um limite. Planejar uma sequência longa movimento por movimento sobrecarrega rapidamente a memória de trabalho, assunto do nosso texto sobre por que alguns tabuleiros parecem impossíveis. Planejar em blocos permite guardar uma sequência maior no mesmo espaço mental.

Fontes4Fonte 4Gobet, F., Lane, P. C. R., Croker, S., Cheng, P. C.-H., Jones, G., Oliver, I., & Pine, J. M. (2001). Chunking mechanisms in human learning. Trends in Cognitive Sciences, 5(6), 236–243.

Não dá para baixar chunks prontos, mas alguns hábitos ajudam a formá-los.

• Dê nome a situações recorrentes. “Congestionamento”, “canto trancado” e “gargalo de um bloco” transformam uma impressão vaga em algo fácil de lembrar.
• Depois de concluir, olhe o tabuleiro final e pergunte que parte você reconheceria da próxima vez.
• Jogue tabuleiros parecidos em sequência para notar os padrões pela repetição.
• Quando um padrão ficar familiar, varie o tipo de tabuleiro para praticar quando ele se aplica.

Padrões também podem atrapalhar. Um padrão muito aprendido pode fazer você interpretar mal um tabuleiro apenas parecido; desfazê-lo é uma forma de sair do bloqueio, como explicamos em o momento eureca. Bons jogadores confiam nos padrões, mas os abandonam quando o tabuleiro pede.

É tentador achar que a leitura de padrões de um mestre de xadrez ou especialista em quebra-cabeças o torna melhor pensador em geral. As evidências não apontam nessa direção. Em 2017, Giovanni Sala e Fernand Gobet revisaram estudos de xadrez e música para crianças, além de treinamentos de memória de trabalho. Quanto melhor controlado o estudo, menores os efeitos em habilidades cognitivas e acadêmicas mais amplas. Os autores concluíram que a transferência distante do aprendizado é rara.

Isso não diminui o prazer de gostar de quebra-cabeças. Melhorar em um jogo de que você gosta é gratificante, e os padrões aprendidos são conhecimento de verdade — sobre aquele jogo. Analisamos a questão mais ampla em jogos de quebra-cabeça fazem bem ao cérebro?.

Os tabuleiros do OutBrick permitem observar esses padrões surgindo: a mecânica permanece enquanto os arranjos mudam. Um bloco deslizado para um espaço vazio para onde você soltar, um bloco empurrado contra o vizinho troca de lugar com ele, e cada bloco só volta para casa pelo portão da própria cor. Jogue alguns desafios diários em dias seguidos e repare em quais arranjos começam a parecer uma coisa só. É assim que um padrão se forma.

Fontes5Fonte 5Sala, G., & Gobet, F. (2017). Does far transfer exist? Negative evidence from chess, music, and working memory training. Current Directions in Psychological Science, 26(6), 515–520.