Главные идеи книги

Алгоритмы для жизни. Простые способы принимать верные решения

Брайан Кристиан, Том Гриффитс, 2016

Квартиру надо брать сегодня, а лучше ли она остальных, неизвестно. Компьютеры каждый день решают такие задачи, и у многих из них есть точный ответ. Брайан Кристиан и Том Гриффитс переносят решения из информатики в обычную жизнь: когда прекратить поиск, что держать под рукой, с чего начинать день и как перестать винить себя за неудачный исход.

Кому подойдёт

Для тех, кто выбирает квартиру, работу или кафе на вечер и каждый раз сомневается, не рано ли прекращать поиск. И для тех, кому интересно, чему компьютеры могут научить людей.

Даже лучшая стратегия иногда приносит плохой результат. Поэтому специалисты по информатике различают процесс и исход.

Квартира, которую надо брать сегодня

Сан-Франциско, поиски квартиры. Хорошее жильё здесь уходит за несколько часов: на показ приходит толпа, и хозяин сдаёт первому, кто готов подписать договор. Подумать до завтра нельзя. Если уйти и посмотреть ещё пару вариантов, эту квартиру снимет кто-то другой. Но как понять, что она лучшая, если с остальными её пока не сравнить?

Писатель Брайан Кристиан и когнитивный психолог Том Гриффитс заметили, что у этой задачи есть точный ответ. Нашли его не психологи, а математики и специалисты по информатике. Компьютер действует по алгоритмам, то есть по точным последовательностям шагов. И задачи у него те же, что у людей: когда прекратить поиск, что держать под рукой, что делать первым и как действовать, когда будущее неизвестно.

Главная мысль книги не в том, чтобы жить как машина. Многие наши задачи просто трудные, и идеального ответа для них не существует даже у компьютера. Информатика показывает, как действовать разумно, когда идеала нет, и как перестать винить себя за то, что он не нашёлся.

Впереди девять таких задач. Ты узнаешь, когда пора остановить поиск и когда стоит пробовать новое. Поймёшь, почему куча бумаг на столе бывает умнее аккуратного шкафа и почему долгие расчёты иногда проигрывают простому правилу. А в конце увидишь, как одна вежливая фраза может незаметно нагрузить другого человека.

Сначала смотреть, потом выбирать

У математиков есть задача о секретаре: кандидаты приходят по одному, отказ окончателен, вернуться к прежнему нельзя. Остановишься рано — упустишь лучшего, который ещё не пришёл. Будешь тянуть — лучший уже уйдёт. Решение называют правилом 37 процентов: первую треть с небольшим только смотреть, никого не выбирая. А потом брать первого, кто лучше всех, кого удалось увидеть до этого. Если на поиск квартиры есть месяц, первые одиннадцать дней уходят на знакомство с рынком.

Майкл Трик, тогда аспирант, а позже профессор, который изучает математику решений, применил правило к любви. Он решил, что ищет партнёра с 18 до 40 лет, и вычислил момент остановки: 26 лет с небольшим. Ему как раз было 26, он встретил девушку, которая была лучше всех прежних, и сделал предложение. Она отказала.

Иоганн Кеплер после смерти первой жены ухаживал по очереди за одиннадцатью женщинами. А потом вернулся к пятой, Сюзанне Ройттингер, и она согласилась. Обе истории показывают, в чём правило проще настоящей жизни. В классической задаче тебе никогда не отказывают и вернуться нельзя. Если отказ случается в половине случаев, то, по расчётам авторов, делать предложение стоит раньше, уже после первой четверти поиска.

И одно честное число. Даже лучшая стратегия находит самого лучшего кандидата только в 37 процентах случаев, а в остальных промахивается. Неудачный исход не доказывает, что поиск был устроен плохо.

Читать в Livria

Об авторе

Брайан Кристиан изучал информатику и философию и пишет о том, как люди и машины принимают решения. Том Гриффитс, когнитивный психолог, на момент выхода книги был профессором Калифорнийского университета в Беркли и изучал, как люди решают трудные задачи.

Все книги автора: Брайан Кристиан, Том Гриффитс

Тест по книге «Алгоритмы для жизни. Простые способы принимать верные решения»

Понятия из книги

Стэнфорд
дилемма заключённого
Дарвин
Байес
Монте-Карло
Коперник
Нэш
переобучение
Алгоритм
Кеплер
Информатика: Наука о том, как хранить, передавать и обрабатывать информацию, в том числе с помощью компьютеров.
Задача о секретаре: Математическая задача о выборе лучшего из кандидатов, которые приходят по одному, без права вернуться к прежним. Её ответ известен как правило 37 процентов.
Трик: Майкл Трик, американский специалист по исследованию операций. Применил правило 37 процентов к поиску партнёра.
Ройттингер: Сюзанна Ройттингер, вторая жена Кеплера.
Многорукий бандит: Задача из информатики о выборе между автоматами с неизвестным выигрышем. Образ для выбора между новым и проверенным.
Карстенсен: Лора Карстенсен, американский психолог из Стэнфордского университета. Изучает, как меняются цели и отношения людей с возрастом.
Кэш: Небольшая быстрая память компьютера, где хранится то, что может понадобиться в ближайшее время.
Ногути: Юкио Ногути, японский экономист. Придумал систему хранения документов, где папку после работы возвращают на левый край.
Рамскар: Майкл Рамскар, исследователь языка и памяти. Предположил, что замедление памяти с возрастом связано и с ростом объёма знаний.
Mars Pathfinder: Американский аппарат, который в 1997 году сел на Марс и доставил туда небольшой марсоход.
Инверсия приоритетов: Сбой, при котором важная задача ждёт, пока выполнится менее важная. Случился на аппарате Mars Pathfinder.
Трэшинг: Состояние компьютера, когда он почти всё время тратит на переключение между задачами, а не на работу.
Кнут: Дональд Кнут, американский учёный-информатик, автор многотомного труда «Искусство программирования».
Готт: Джон Ричард Готт, американский астрофизик из Принстона, известный прогнозами длительности по принципу Коперника.
Тененбаум: Джошуа Тененбаум, американский когнитивный психолог из Массачусетского технологического института, соавтор исследований Гриффитса.
Кидд: Селеста Кидд, американский психолог. Показала, что ожидание в зефирном тесте зависит от того, держат ли взрослые обещания.
Зефирный тест: Известный опыт: ребёнок может съесть угощение сразу или подождать и получить два.
Гроссман: Дэйв Гроссман, бывший американский военный и преподаватель психологии в военной академии Вест-Пойнт, автор книг о поведении людей в бою.
Улам: Станислав Улам (1909–1984), американский математик польского происхождения, один из создателей метода Монте-Карло.
Лос-Аламос: Лаборатория в штате Нью-Мексико, где во время Второй мировой войны создавали атомную бомбу.
ALOHAnet: Одна из первых компьютерных сетей с радиосвязью, созданная в начале 1970-х на Гавайях.
Экспоненциальная задержка: Правило, по которому после каждой неудачной попытки ожидание перед следующей растёт, обычно вдвое.
Бавелас: Джанет Бавелас, канадский психолог, изучает, как слушатель влияет на рассказчика.
Цена анархии: Мера того, насколько итог, когда каждый действует сам за себя, хуже лучшего общего итога.
Travis CI: Немецкая компания, сервис для проверки программного кода. Заменила неограниченный отпуск на обязательный минимальный.
Вычислительная доброта: Образ авторов: привычка брать на себя часть умственной работы другого человека, например сразу предлагать конкретное время встречи.

Все понятия