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Produção de alcatrão antiga revela habilidades de pensamento dos Neandertais

Pesquisas ligam os métodos de alcatrão dos neandertais às suas habilidades cognitivas.

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Este artigo fala sobre como tecnologias antigas, especialmente os Métodos de produção de alcatrão, podem nos dar pistas sobre as habilidades de pensamento dos neandertais. Pesquisadores usaram um método da ciência da computação, chamado Redes de Petri, para estudar a Complexidade desses métodos. O objetivo é determinar se fazer alcatrão exigia as mesmas habilidades de pensamento que as usadas pelos humanos de hoje.

O que é a Produção de Alcatrão?

Produzir alcatrão é um processo que foi importante para os humanos e nossos ancestrais por muito tempo. Alcatrão foi usado para impermeabilizar e outras finalidades. Os neandertais são conhecidos por fazer alcatrão a partir da casca do bétula, mas tem jeitos diferentes de fazer isso. Os métodos exatos que eles usaram ainda estão sendo debatidos, com algumas técnicas sendo mais simples que outras.

A Conexão Entre Tecnologia e Pensamento

Tem uma conexão entre quão complicada uma tecnologia é e quão avançado é o pensamento por trás dela. Quanto mais complexa a tarefa, mais habilidades cognitivas provavelmente são necessárias para realizá-la. Por exemplo, fazer alcatrão pode nos mostrar sobre as habilidades de pensamento que os neandertais poderiam ter.

Os pesquisadores acham que se uma tecnologia é complexa, então deve ter precisado de uma mente complexa para criá-la. Entretanto, tem sido difícil quantificar essas diferenças. Focando nos métodos específicos de fazer alcatrão, os pesquisadores pretendem quantificar o pensamento necessário para cada método.

Métodos de Produção de Alcatrão dos Neandertais

Existem vários métodos conhecidos para produzir alcatrão de bétula, e eles variam em complexidade. Os três principais métodos sendo estudados são:

  1. Método de Condensação: Considerado o mais simples dos três métodos. Precisa de poucos materiais e etapas.

  2. Método de Rolo em Buraco: Esse método é mais complexo que o de condensação e envolve várias etapas e materiais.

  3. Método de Estrutura Elevada: Este é visto como o mais complexo, exigindo múltiplas etapas e planejamento cuidadoso.

Esses métodos serão comparados usando redes de Petri para ver quanto pensamento cada um requer.

Redes de Petri: Uma Ferramenta de Análise

Redes de Petri são uma forma de visualizar e analisar os passos necessários para completar um processo. Elas usam lugares (condições ou recursos), transições (ações que mudam condições) e arcos (conexões entre eles) para mapear como o processo funciona. Ao modelar os métodos de produção de alcatrão, os pesquisadores podem descobrir quão complexa cada técnica é.

Medindo a Complexidade Tecnológica

Para medir quão complexos são os métodos, os pesquisadores olharam para três métricas principais:

  1. Métrica de Densidade: Mede quão conectadas estão as ações e condições em um processo. Uma densidade maior significa que mais coisas estão acontecendo ao mesmo tempo, o que pode indicar uma carga cognitiva maior.

  2. Métrica Ciclomática Extensa: Essa métrica avalia o número de diferentes maneiras de alcançar o produto final. Mais caminhos significa uma chance maior de cometer erros e um nível maior de complexidade.

  3. Métrica de Estruturabilidade: Avalia quão complicada é a estrutura do processo. Uma estrutura simplificada é mais fácil de entender e aprender.

Resultados da Análise

Método de Condensação

O método de condensação teve o maior valor na métrica de densidade. Isso significa que durante sua produção, mais ações acontecem ao mesmo tempo, exigindo mais informações para acompanhar. Os requisitos para memória de trabalho são altos aqui, já que a pessoa fazendo o alcatrão deve gerenciar várias coisas ao mesmo tempo.

Esse método também é mais simples em termos de quantos caminhos diferentes podem ser seguidos para produzir o produto final. O baixo valor ciclomático sugere que tem menos erros e é mais direto em comparação com os outros métodos.

Por fim, a métrica de estruturabilidade indicou que esse método é mais fácil de aprender e entender. Ter menos etapas e conexões menos intrincadas torna mais simples para alguém compreender como realizar esse método.

Método de Rolo em Buraco

O método de rolo em buraco teve uma pontuação menor na métrica de densidade em comparação com o método de condensação, mas foi mais complexo em termos da métrica ciclomática. Isso sugere que o método de rolo em buraco requer menos memória de trabalho em comparação com o método de condensação; no entanto, ainda tem muitos caminhos possíveis que levam ao produto final, significando que apresenta interações mais complexas.

A métrica de estruturabilidade foi maior para o método de rolo em buraco em comparação com o de condensação, indicando que esse método requer mais planejamento e compreensão. A necessidade de mais pensamento e memória é evidente, já que existem várias etapas a seguir.

Método de Estrutura Elevada

O método de estrutura elevada teve a menor pontuação na métrica de densidade, indicando que menos ações estão conectadas a qualquer momento em comparação com os outros dois métodos. No entanto, sua pontuação na métrica ciclomática extensa foi a mais alta, o que significa que existem muitos caminhos diferentes para completar o processo. Isso lhe confere a maior complexidade, com mais oportunidades para erros.

A estruturabilidade do método de estrutura elevada também foi alta, exigindo uma boa compreensão dos passos envolvidos. Este método demandaria uma quantidade significativa de planejamento e pensamento para ser realizado com sucesso.

Implicações Cognitivas

Com a pesquisa, parece que o método de condensação depende muito da memória de trabalho. Isso sugere que aqueles que produziram alcatrão usando esse método precisavam lembrar de várias condições e estados ao mesmo tempo, indicando uma habilidade cognitiva robusta semelhante à dos humanos modernos. Em comparação com os outros dois métodos, os métodos de rolo em buraco e estrutura elevada requerem menos memória de trabalho imediata, mas mais conhecimento geral sobre o processo.

Esse estudo fornece mais evidências de que os neandertais podem ter possuído habilidades cognitivas semelhantes às dos humanos modernos. Eles provavelmente precisavam gerenciar seus pensamentos e memória de forma eficaz ao fazer alcatrão, o que revela algo sobre sua inteligência e habilidades tecnológicas.

Conclusão

Entender os requisitos Cognitivos da tecnologia neandertal nos ajuda a apreciar suas capacidades. As descobertas sugerem que, mesmo que alguns métodos de produção de alcatrão fossem mais simples, ainda exigiam um esforço cognitivo significativo. A complexidade de cada método mostra que os neandertais provavelmente tinham habilidades em planejamento e tomada de decisão que são vistas em humanos contemporâneos.

Em resumo, a pesquisa destaca como tecnologias antigas como a produção de alcatrão podem fornecer insights sobre o que nossos ancestrais eram capazes cognitivamente. As técnicas que usaram não são apenas de importância histórica, mas também iluminam a evolução do pensamento e da tecnologia humana.

Fonte original

Título: Measuring ancient technological complexity and its cognitive implications using Petri nets

Resumo: We implement a method from computer sciences to address a challenge in Paleolithic archaeology: how to infer cognition differences from material culture. Archaeological material culture is linked to cognition: more complex ancient technologies are assumed to have required complex cognition. We present an application of Petri net analysis to compare Neanderthal tar production technologies and tie the results to cognitive requirements. We applied three complexity metrics, each relying on their own unique definitions of complexity, to the modelled production sequences. Based on the results, we suggest that Neanderthal working memory requirements may have been similar to human preferences regarding working memory use today. This method also enables us to distinguish the high-order cognitive functions combining traits like planning, inhibitory control, and learnings that were likely required by different ancient technological processes. The Petri net approach can contribute to our understanding of technology and cognitive evolution as it can be used on different materials and technologies, across time and species.

Autores: Sebastian Fajardo, Paul R. B. Kozowyk, Geeske H. J. Langejans

Última atualização: 2023-05-16 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2305.09751

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2305.09751

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

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