Алгоритмы для жизни: Простые способы принимать верные решения. Видеоконспект книги. Часть 1

Алгоритмы для жизни: Простые способы принимать верные решения Брайан Кристиан, Том Гриффитс  
Видеоконспект. Часть 1 https://youtu.be/XGQn9cQrMzc

Книга о том, как упорядочить свою жизнь и подчинить все события, происходящие в ней, простым математическим алгоритмам. 

Знаете, что общего между выбором новой квартиры, поиском спутника жизни и продажей жилья? Важно не продешевить и жить долго и счастливо. Как это сделать с максимально возможной гарантией успеха? Ответ — «правило 37%», которое позволяет найти оптимальный баланс между временем, потраченным на поиски, и конечной выгодой. А как разобраться с грудой вещей в шкафу или быстро расставить по алфавиту семейную библиотеку после переезда? Алгоритм кеширования данных вам в помощь! Ну а если вы мучаетесь с рассадкой гостей на свадебном банкете, метод релаксации — ваше спасение. 

Даже если ни один из упомянутых выше терминов вам не знаком, не расстраивайтесь  почитайте саммари в описание к видео или послушайте мой ВидеоКонспект книги  журналиста Брайана Кристиана и ученого-когнитивиста Тома Гриффитса. По их мнению, программисты и математики уже давно разработали алгоритмы, которые позволяют компьютерам найти оптимальное решение в заданное время и с минимальными затратами сил и средств. Авторы считают, что нам просто необходимо воспользоваться этими наработками, и популярно объясняют, как именно применять сложные математические алгоритмы для решения повседневных задач, успешно избегая в своих объяснениях наукообразности и излишнего упрощения.

Итак приступим.

Ищя квартиру, вы можете прийти к выводу, что Чем больше информации вы соберете, тем быстрее вы поймете, что перед вами та самая квартира, которую вы искали, – хотя, скорее всего, вы уже ее упустили.

Так что же делать? Каким образом вы примете взвешенное решение, если сам факт обдумывания ставит под угрозу результат? Есть ответ.

Тридцать семь процентов.

Если вы хотите максимально увеличить свои шансы на получение лучшей квартиры, потратьте 37 % вашего времени и усилий (11 дней, если вы задались целью найти квартиру за месяц) на изучение вариантов без каких бы то ни было обязательств. Вы просто примеряетесь.

Это обоснованно оптимальное решение.

Мы знаем это, потому что поиск квартиры принадлежит к разряду математических задач – « задач об оптимальной остановке».  На языке программистов она называется алгоритмом.

С помощью простых алгоритмов можно решить не только задачу по аренде жилья, алгоритмы можно применить ко всем жизненным ситуациям, в которых мы сталкиваемся с вопросом оптимальной остановки.

Понятие «алгоритм» все чаще воспринимается как часть инфраструктуры современного мира и едва ли – в качестве источника практической мудрости в повседневной жизни.

Само слово «алгоритм» произошло от имени математика персидского происхождения аль-Хорезми. А слово «алгебра» произошло как раз от части названия его книги – «аль-джебр».

Но алгоритмы были неотъемлемой частью жизни человека со времен каменного века.

В этой книге мы рассмотрим идею разработки алгоритмов для нашей жизни и найдем лучшие решения для задач, с которыми все мы сталкиваемся ежедневно.

Взгляд на нашу повседневную жизнь через призму компьютерной науки может повлиять на вашу жизнь на различных уровнях. В первую очередь, это дает нам четкие практические рекомендации для решения определенных задач. Правило оптимальной остановки подсказывает нам, сколько раз стоит отмерить, прежде чем наконец отрезать.

Принцип соотношения между поиском новой информации и применением имеющейся помогает нам обрести баланс между стремлением к новым впечатлениям и умением наслаждаться привычными вещами. Теория сортировки подскажет, как организовать рабочее место. Основные принципы технологии кеширования помогут, если необходимо правильно разложить вещи в шкафу или ящиках. Планирование поможет нам правильно распределить время.

Карл Саган, «наука – это скорее определенный образ мышления, нежели просто совокупность знаний».

Взгляд через призму компьютерной науки может раскрыть нам природу человеческого разума, значение понятия рациональности и ответить на извечный вопрос – «как жить?».

Для разрешения реальных жизненных ситуаций необходимо смириться с тем, что в жизни есть место случаю или вероятности, что нам приходится максимально аккуратно использовать время и зачастую работать только с приближенными значениями величин.

Алгоритмическое осмысление мира, изучение фундаментальных структур задач, с которыми мы сталкиваемся, и способов их решения поможет нам заново оценить свои сильные стороны и понять допускаемые ошибки.

Приходится принимать решения в условиях неопределенности, временных ограничений, неполной информации и быстро меняющейся реальности. И все же жить по заветам компьютерной науки не так уж и плохо. Ведь, в отличие от большинства советов, ее мудрость имеет обоснования.

В поисках алгоритмов для жизни мы беседовали с людьми, которые придумали самые известные алгоритмы за последние 50 лет. И мы спрашивали, как их исследование повлияло на их же подход к решению жизненных задач – от поиска второй половины до сортировки носков после стирки.

Новый способ увидеть утонченные схемы за самыми сложными дилеммами человечества и не только признание глубинной взаимосвязи компьютеров с тяжелым человеческим трудом. Это кое-что более основательное, а именно новый словарь для изучения мира вокруг нас и шанс узнать что-то поистине новое о нас самих.

1. Задача об оптимальной остановке
   Когда пора остановить поиски

Каждый год влюбленные парочки студентов-первокурсников возвращаются после совместных каникул по случаю Дня благодарения, разругавшись в пух и прах. Это так часто происходит, что у психологов колледжей есть даже специальное словечко: turkey drop Чтобы пережить такое расставание у Психологи предложили удивительное: «Собирай данные». (Встречайся с другими девушками J

Правило 37 %^[2] произошло от самой известной головоломки об оптимальной остановке, которая со временем стала известна как «задача о секретаре»:

Представьте, что вы проводите собеседование на позицию секретаря и ваша цель – принять на работу  лучшего из всех. Вы интервьюируете претендентов в произвольном порядке, по одному за раз. Вы можете принять решение нанять кандидата в любой момент собеседования, а он, в свою очередь, примет ваше предложение и завершит свои поиски работы. Но при этом, если вы упустите кандидата, решив не нанимать его, вы потеряете его навсегда.

Задача о секретаре оказалась едва ли не идеальной математической загадкой: ее легко объяснить, очень сложно решить, решение ее чрезвычайно лаконично, а выводы крайне занимательны.

Почему 37 %?

Подбирая секретаря, вы можете совершить две ошибки: остановиться либо слишком рано, либо слишком поздно.  Оптимальная стратегия требует от вас баланса между чрезмерным и недостаточным поиском.

принимать на работу первого «лучшего на данный момент» кандидата (иначе говоря, самого первого кандидата) – опрометчивое решение.

Мы рассмотрим лучшую из возможных стратегий на примере с тремя кандидатами.

Тщательно рассмотрите кандидатуры первых 37 % претендентов^[4], не отдавая предпочтение ни одному из них. Затем будьте готовы выбрать первого, проявившего себя лучше всех рассмотренных до него.

Следование оптимальной стратегии в конечном итоге дает нам 37 %-ный шанс принять на работу лучшего кандидата. Одновременно в этой цифре заключается и уникальная математическая симметрия этой задачи: число, определяющее стратегию, и процент вероятности успеха совпадают.

63 %-ная вероятность неудачи при использовании лучшей имеющейся стратегии – отрезвляющий факт. Это плохая новость для тех, кто живет только поисками «того единственного (той единственной)».

При оптимальной остановке ваш шанс выбрать лучшего кандидата из ста – 37 %. И если выбирать из тысячи, то вероятность успеха по-прежнему 37 %. Таким образом, чем больше становится число претендентов, тем бóльшую ценность для нас может представлять знание алгоритма.

Действительно, в большинстве случаев вы вряд ли найдете потерянную иголку. Но оптимальная остановка, по крайней мере, защитит вас от ее поисков в стоге сена.

Любовный алгоритм

Барбара Буш  утверждала: Я вышла замуж за первого мужчину, которого поцеловала. Когда я рассказываю эту историю своим детям, они просто не находят слов. 

Когда Майкл Трик искал любовь. Его осенило: эта проблема уже изучена; это же задача о секретаре!». Майкл произвел расчет. Он не знал, сколько женщин он встретит в своей жизни, но само по себе правило 37 % обладает определенной гибкостью: его можно применить как в отношении количества кандидатов, так и при определении периода поиска. Трик предположил, что будет искать суженую с 18 до 40 лет. Таким образом, согласно правилу 37 % он определил, что по достижении 26,1 года он должен перейти от «просмотра» кандидаток к непосредственному отбору. Так и получилось. Я сделал ей предложение, – пишет Трик, – и она ответила мне отказом». 
У Кеплера были и вполне земные переживания. После смерти первой жены в 1611 году он приступил к долгим и непростым поискам второй половины. В общей сложности Кеплер ухаживал за одиннадцатью женщинами. И выбрал, ту которую встретил пятой и прожил потом с ней всю жизнь.
И Кеплер, и Трик – хоть и с разными конечными результатами – первыми убедились на собственном опыте, что задача о секретаре излишне упрощает поиски второй половины. В классическом варианте задачи претенденты на должность всегда дают положительный ответ на предложение о работе, исключая отказ, с которым столкнулся Трик. А «вернуть» кандидата, как это получилось у Кеплера, не представляется возможным.

Выбери лучшее с первого взгляда: полная информация.
Проходя через эту неизбежную фазу поиска, мы рискуем упустить отличного кандидата, пока не определимся со своими требованиями и ожиданиями. Математики называют эту сложность с оптимальной остановкой игрой в отсутствие информации.

Если опять же наша цель – найти наилучшего кандидата на должность, то нам по-прежнему необходимо взвесить вероятность существования более сильного претендента. Однако наличие у нас полной информации дает возможность вычислить эти шансы напрямую.
Полная информация подразумевает, что нам не нужно так уж тщательно обдумывать свои действия. Вместо этого можно применить пороговое правило, руководствуясь которым мы можем немедленно принять на работу кандидата выше определенного уровня перцентиля.

В случае скудного выбора нам приходится снижать требования. Так же верно и обратное: если в море полно рыбы, то планку требований можно поставить выше. Но в обоих случаях, что особенно важно, именно математика говорит насколько.

На самом деле попытки сделать наилучший выбор в условиях, когда варианты предлагаются только по очереди, имеют место и в ситуации с продажей дома, парковкой автомобиля или принятием решения об уходе, будучи на пике успеха. И все эти проблемы в той или иной степени решаемы. 

Продажа дома похожа на игру с полной информацией. Мы знаем объективную долларовую стоимость всех предложений, которая позволяет нам не просто определить, какие из них выгоднее, но и понять, насколько они выгоднее. Более того, у нас есть довольно обширные сведения о состоянии рынка, что позволяет нам хотя бы приблизительно спрогнозировать диапазон цен в ожидаемых предложениях.

Допустим, ценовой диапазон ожидаемых нами предложений варьируется от $400 000 до $500 000. Если цена ожидания незначительна, мы можем быть почти бесконечно разборчивы.

Многих продавцов необходимость отклонить парочку выгодных предложений весьма нервирует, особенно если последующие предложения уступают им в выгоде.

То, что вы заплатили за возможность продолжить поиски, – это невозвратные издержки. Не идите на уступки, не жалейте ни о чем. И никогда не оглядывайтесь.

P.S. Канал goo.gl/5CTbRUо том, что нам ждать от будущего и как в нем преуспеть.
Список видеоконспектов книг goo.gl/D9wQF8
Список всех деловых событий Москвы goo.gl/h9MiUi вкладка ЭВЕНТЫ
twitter.com/koleso_andrey
Подпишись — будь в курсе t.me/SmartEventMos — Деловые события Москвы