TEDxSydney
Tom Griffiths: 3 ways to make better decisions -- by thinking like a computer
Tom Griffiths: Tres estrategias para tomar mejores decisiones... pensando como una computadora
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Si te cuesta tomar decisiones, esta es una charla para ti. El científico cognitivo Tom Griffiths nos muestra cómo aplicar la lógica de las computadoras para desentrañar problemas humanos complicados, compartiendo tres estrategias prácticas para tomar mejores decisiones sobre lo que sea, desde encontrar un lugar para vivir, hasta elegir un restaurante para ir a cenar esta noche.
Tom Griffiths - Psychologist, cognitive scientist
Tom Griffiths uses ideas from computer science to understand how human minds work. Full bio
Tom Griffiths uses ideas from computer science to understand how human minds work. Full bio
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00:13
If there's one city in the world
0
1407
1581
Si existe una ciudad en el mundo
00:15
where it's hard to find
a place to buy or rent,
a place to buy or rent,
1
3012
2333
donde es difícil comprar
o alquilar una propiedad,
o alquilar una propiedad,
00:17
it's Sydney.
2
5369
1150
es Sídney.
00:19
And if you've tried
to find a home here recently,
to find a home here recently,
3
7043
2367
Si han buscado casa por aquí últimamente,
conocen bien el problema.
00:21
you're familiar with the problem.
4
9434
1840
00:23
Every time you walk into an open house,
5
11298
2014
Cada vez que vamos a ver una propiedad,
00:25
you get some information
about what's out there
about what's out there
6
13336
2191
obtenemos información
sobre lo que hay en el mercado,
sobre lo que hay en el mercado,
00:27
and what's on the market,
7
15551
1393
pero, cada vez que nos vamos sin ofertar,
corremos el riesgo de perdernos la mejor.
corremos el riesgo de perdernos la mejor.
00:28
but every time you walk out,
8
16968
1430
00:30
you're running the risk
of the very best place passing you by.
of the very best place passing you by.
9
18422
3214
00:33
So how do you know when
to switch from looking
to switch from looking
10
21660
2820
Entonces, ¿cuál es el momento
para dejar de mirar
para dejar de mirar
00:36
to being ready to make an offer?
11
24504
1562
y empezar a ofertar?
00:39
This is such a cruel and familiar problem
12
27663
2401
Es un problema tan cruel y tan familiar,
00:42
that it might come as a surprise
that it has a simple solution.
that it has a simple solution.
13
30088
3074
que tal vez les sorprenda saber
que la solución es simple:
que la solución es simple:
00:45
37 percent.
14
33588
1203
37 %
00:46
(Laughter)
15
34815
1828
(Risas)
00:48
If you want to maximize the probability
that you find the very best place,
that you find the very best place,
16
36667
3936
Si quieren maximizar la probabilidad
de encontrar el mejor lugar,
de encontrar el mejor lugar,
00:52
you should look at 37 percent
of what's on the market,
of what's on the market,
17
40627
2825
deberían ir a ver el 37 %
de las propiedades en el mercado,
de las propiedades en el mercado,
00:55
and then make an offer
on the next place you see,
on the next place you see,
18
43476
2310
y luego ofertar en el siguiente lugar
que les parezca el mejor
hasta ese momento.
hasta ese momento.
00:57
which is better than anything
that you've seen so far.
that you've seen so far.
19
45810
2524
01:00
Or if you're looking for a month,
take 37 percent of that time --
take 37 percent of that time --
20
48358
3805
O, si van a pasar un mes buscando,
tómense el 37 % de ese tiempo,
tómense el 37 % de ese tiempo,
01:04
11 days, to set a standard --
21
52187
2915
11 días, para establecer un parámetro,
01:07
and then you're ready to act.
22
55126
1575
y luego están listos para actuar.
01:09
We know this because
trying to find a place to live
trying to find a place to live
23
57829
2709
Sabemos esto porque,
buscar un lugar para vivir,
buscar un lugar para vivir,
01:12
is an example of an optimal
stopping problem.
stopping problem.
24
60562
2325
es un ejemplo del problema
de la parada óptima,
de la parada óptima,
01:14
A class of problems that has been
studied extensively
studied extensively
25
62911
2483
un tipo de problema ampliamente estudiado
01:17
by mathematicians and computer scientists.
26
65418
2105
por matemáticos e informáticos teóricos.
01:21
I'm a computational cognitive scientist.
27
69502
2519
Me especializo en ciencias
cognitivas computacionales.
cognitivas computacionales.
01:24
I spend my time trying to understand
28
72045
1960
Dedico mi tiempo a tratar de entender
01:26
how it is that human minds work,
29
74029
1798
cómo funciona la mente humana,
01:27
from our amazing successes
to our dismal failures.
to our dismal failures.
30
75851
3671
desde nuestros asombrosos éxitos
hasta nuestros peores fracasos.
hasta nuestros peores fracasos.
01:32
To do that, I think about
the computational structure
the computational structure
31
80552
2493
Para eso, analizo la estructura
computacional de los problemas
computacional de los problemas
01:35
of the problems
that arise in everyday life,
that arise in everyday life,
32
83069
2659
que aparecen en la vida cotidiana,
01:37
and compare the ideal
solutions to those problems
solutions to those problems
33
85752
2375
y comparo las soluciones ideales
con nuestro comportamiento real.
01:40
to the way that we actually behave.
34
88151
1747
01:42
As a side effect,
35
90725
1185
Como consecuencia, puedo ver
que un poco de ciencia computacional
que un poco de ciencia computacional
01:43
I get to see how applying
a little bit of computer science
a little bit of computer science
36
91934
2715
puede simplificar las decisiones humanas.
01:46
can make human decision-making easier.
37
94673
1860
01:49
I have a personal motivation for this.
38
97828
1847
Tengo una motivación personal para esto.
01:52
Growing up in Perth
as an overly cerebral kid ...
as an overly cerebral kid ...
39
100153
3166
Durante mi juventud, en Perth,
era extraordinariamente intelectual...
era extraordinariamente intelectual...
01:55
(Laughter)
40
103343
4731
(Risas)
02:00
I would always try and act in the way
that I thought was rational,
that I thought was rational,
41
108098
3147
y siempre trataba de comportarme
del modo que a mí me parecía racional,
del modo que a mí me parecía racional,
02:03
reasoning through every decision,
42
111269
1597
razonando cada decisión,
buscando la mejor forma de actuar.
buscando la mejor forma de actuar.
02:04
trying to figure out
the very best action to take.
the very best action to take.
43
112890
2403
02:07
But this is an approach
that doesn't scale up
that doesn't scale up
44
115972
2190
Pero este enfoque ya no funciona
cuando uno empieza a enfrentarse
02:10
when you start to run into
the sorts of problems
the sorts of problems
45
118186
2242
con los problemas de la vida adulta.
02:12
that arise in adult life.
46
120452
1500
02:13
At one point, I even tried
to break up with my girlfriend
to break up with my girlfriend
47
121976
2728
En un momento, incluso,
quise dejar a mi novia porque,
quise dejar a mi novia porque,
02:16
because trying to take into account
her preferences as well as my own
her preferences as well as my own
48
124728
3350
tratar de considerar
sus preferencias y las mías
sus preferencias y las mías
02:20
and then find perfect solutions --
49
128102
1683
para luego encontrar la solución ideal...
02:21
(Laughter)
50
129809
2259
(Risas)
02:24
was just leaving me exhausted.
51
132092
1752
me dejaba exhausto.
02:25
(Laughter)
52
133868
2533
(Risas)
02:28
She pointed out that I was taking
the wrong approach
the wrong approach
53
136425
2429
Ella dijo que mi razonamiento
le parecía equivocado,
le parecía equivocado,
02:30
to solving this problem --
54
138878
1609
(Risas)
02:32
and she later became my wife.
55
140511
1382
y más tarde se casó conmigo.
02:33
(Laughter)
56
141917
2062
(Risas)
02:36
(Applause)
57
144003
4971
(Aplausos)
02:40
Whether it's as basic as trying to decide
what restaurant to go to
what restaurant to go to
58
148998
3461
Desde algo tan básico
como elegir un restaurante,
como elegir un restaurante,
02:44
or as important as trying to decide
who to spend the rest of your life with,
who to spend the rest of your life with,
59
152483
4055
hasta algo tan importante como decidir
con quién pasar el resto de tu vida,
con quién pasar el resto de tu vida,
02:48
human lives are filled
with computational problems
with computational problems
60
156562
2375
la vida está llena de problemas
computacionales demasiado difíciles
computacionales demasiado difíciles
02:50
that are just too hard to solve
by applying sheer effort.
by applying sheer effort.
61
158961
4196
como para resolverlos
simplemente con esfuerzo.
simplemente con esfuerzo.
02:55
For those problems,
62
163650
1166
Para esos problemas, vale la pena
consultar con los expertos:
consultar con los expertos:
02:56
it's worth consulting the experts:
63
164840
1961
02:58
computer scientists.
64
166825
1151
los informáticos.
03:00
(Laughter)
65
168000
1784
(Risas)
03:01
When you're looking for life advice,
66
169808
1819
Cuando necesitamos un consejo en la vida,
03:03
computer scientists probably aren't
the first people you think to talk to.
the first people you think to talk to.
67
171651
3640
no pensamos inmediatamente
en preguntarle a un informático.
en preguntarle a un informático.
03:07
Living life like a computer --
68
175315
1875
Vivir como una computadora,
03:09
stereotypically deterministic,
exhaustive and exact --
exhaustive and exact --
69
177214
2578
estereotípicamente determinista,
exhaustiva y exacta,
exhaustiva y exacta,
03:11
doesn't sound like a lot of fun.
70
179816
1552
no suena muy divertido.
03:14
But thinking about the computer science
of human decisions
of human decisions
71
182153
2927
Pero si pensamos en los algoritmos
de las decisiones humanas,
de las decisiones humanas,
03:17
reveals that in fact,
we've got this backwards.
we've got this backwards.
72
185104
2408
nos damos cuenta de que,
en realidad, es al revés.
en realidad, es al revés.
03:19
When applied to the sorts
of difficult problems
of difficult problems
73
187536
2198
Cuando se trata de resolver
los problemas difíciles de la vida,
los problemas difíciles de la vida,
03:21
that arise in human lives,
74
189758
1239
la solución que adoptan las computadoras
03:23
the way that computers
actually solve those problems
actually solve those problems
75
191021
2727
03:25
looks a lot more like the way
that people really act.
that people really act.
76
193772
2896
se parece mucho más a la forma
en la que realmente actúan las personas.
en la que realmente actúan las personas.
03:29
Take the example of trying to decide
what restaurant to go to.
what restaurant to go to.
77
197267
2922
Tomemos, por ejemplo,
la elección de un restaurante.
la elección de un restaurante.
03:33
This is a problem that has
a particular computational structure.
a particular computational structure.
78
201090
3088
Este problema tiene una estructura
computacional particular.
computacional particular.
03:36
You've got a set of options,
79
204202
1524
Tenemos una serie de opciones,
03:37
you're going to choose
one of those options,
one of those options,
80
205750
2049
tenemos que elegir una de ellas,
y al día siguiente tenemos
que decidir exactamente lo mismo.
que decidir exactamente lo mismo.
03:39
and you're going to face
exactly the same decision tomorrow.
exactly the same decision tomorrow.
81
207823
2811
03:42
In that situation,
82
210658
1151
Esa situación
03:43
you run up against
what computer scientists call
what computer scientists call
83
211833
2295
es lo que los informáticos llaman
"dilema exploración-explotación".
03:46
the "explore-exploit trade-off."
84
214152
2372
03:49
You have to make a decision
85
217115
1334
Tenemos que decidir
si vamos a probar algo nuevo,
si vamos a probar algo nuevo,
03:50
about whether you're going
to try something new --
to try something new --
86
218473
2334
explorar, recopilar información
que podría servirnos en el futuro,
que podría servirnos en el futuro,
03:52
exploring, gathering some information
87
220831
2183
03:55
that you might be able
to use in the future --
to use in the future --
88
223038
2285
o si vamos a ir a un lugar conocido
que ya sabemos que es bueno,
que ya sabemos que es bueno,
03:57
or whether you're going to go to a place
that you already know is pretty good --
that you already know is pretty good --
89
225347
3793
explotando la información
recopilada previamente.
recopilada previamente.
04:01
exploiting the information
that you've already gathered so far.
that you've already gathered so far.
90
229164
3003
04:05
The explore/exploit trade-off
shows up any time you have to choose
shows up any time you have to choose
91
233488
3096
El dilema exploración-explotación
se da cuando elegimos
se da cuando elegimos
entre probar algo nuevo,
04:08
between trying something new
92
236608
1350
o quedarnos con algo
que ya sabemos que es bueno,
que ya sabemos que es bueno,
04:09
and going with something
that you already know is pretty good,
that you already know is pretty good,
93
237982
2980
ya sea que se trate de música
04:12
whether it's listening to music
94
240986
1550
o de la persona con quien queremos estar.
04:14
or trying to decide
who you're going to spend time with.
who you're going to spend time with.
95
242560
2634
Es el mismo problema que tienen
las empresas de tecnología
las empresas de tecnología
04:17
It's also the problem
that technology companies face
that technology companies face
96
245218
2494
04:19
when they're trying to do something
like decide what ad to show on a web page.
like decide what ad to show on a web page.
97
247736
3667
cuando tienen que elegir
un anuncio para poner en Internet.
un anuncio para poner en Internet.
¿Qué es mejor? ¿Publicar
un anuncio nuevo y ver qué pasa,
un anuncio nuevo y ver qué pasa,
04:23
Should they show a new ad
and learn something about it,
and learn something about it,
98
251417
2572
o publicar un anuncio ya conocido
que muy probablemente nos hará cliquear?
que muy probablemente nos hará cliquear?
04:26
or should they show you an ad
99
254003
1383
04:27
that they already know there's a good
chance you're going to click on?
chance you're going to click on?
100
255420
3306
Durante los últimos 60 años,
los informáticos han hecho grandes avances
los informáticos han hecho grandes avances
04:30
Over the last 60 years,
101
258750
1151
04:31
computer scientists have made
a lot of progress understanding
a lot of progress understanding
102
259925
2892
con el dilema exploración-explotación,
04:34
the explore/exploit trade-off,
103
262841
1452
y los resultados revelan
perspectivas sorprendentes.
perspectivas sorprendentes.
04:36
and their results offer
some surprising insights.
some surprising insights.
104
264317
2398
04:39
When you're trying to decide
what restaurant to go to,
what restaurant to go to,
105
267291
2598
Cuando estamos eligiendo un restaurante,
04:41
the first question you should ask yourself
106
269913
2000
lo primero que debemos preguntarnos
es cuánto tiempo más
vamos a estar en la ciudad.
vamos a estar en la ciudad.
04:43
is how much longer
you're going to be in town.
you're going to be in town.
107
271937
2179
04:46
If you're just going to be there
for a short time,
for a short time,
108
274505
2342
Si no vamos a quedarnos mucho tiempo,
04:48
then you should exploit.
109
276871
1515
entonces deberíamos explotar.
04:50
There's no point gathering information.
110
278410
1905
No vale la pena recolectar información:
vayamos a un lugar conocido y punto.
04:52
Just go to a place
you already know is good.
you already know is good.
111
280339
2048
04:54
But if you're going to be there
for a longer time, explore.
for a longer time, explore.
112
282411
2929
Ahora, si vamos a quedarnos
más tiempo, entonces exploremos.
más tiempo, entonces exploremos.
04:57
Try something new,
because the information you get
because the information you get
113
285364
2387
Probemos algo nuevo,
y recolectemos información
y recolectemos información
04:59
is something that can improve
your choices in the future.
your choices in the future.
114
287775
2974
que nos pueda ayudar
a elegir mejor en el futuro.
a elegir mejor en el futuro.
El valor de la información aumentará
05:02
The value of information increases
115
290773
1979
05:04
the more opportunities
you're going to have to use it.
you're going to have to use it.
116
292776
2600
cuantas más oportunidades haya de usarla.
05:08
This principle can give us insight
117
296193
1754
Este principio también aporta información
sobre la estructura de la vida humana.
sobre la estructura de la vida humana.
05:09
into the structure
of a human life as well.
of a human life as well.
118
297971
2070
05:13
Babies don't have a reputation
for being particularly rational.
for being particularly rational.
119
301104
3053
Los bebés no se destacan
por ser particularmente racionales.
por ser particularmente racionales.
05:17
They're always trying new things,
120
305098
1825
Siempre están probando cosas nuevas
05:18
and you know, trying to stick them
in their mouths.
in their mouths.
121
306947
2836
y, ya saben, llevándoselas a la boca.
05:22
But in fact, this is exactly
what they should be doing.
what they should be doing.
122
310621
2952
Pero eso es exactamente
lo que deberían hacer.
lo que deberían hacer.
05:25
They're in the explore
phase of their lives,
phase of their lives,
123
313597
2430
Están en la fase de "exploración",
05:28
and some of those things
could turn out to be delicious.
could turn out to be delicious.
124
316051
2621
y algunas de esas cosas
podrían resultar deliciosas.
podrían resultar deliciosas.
05:32
At the other end of the spectrum,
125
320040
1572
En el otro extremo,
05:33
the old guy who always goes
to the same restaurant
to the same restaurant
126
321636
2506
el viejo que siempre
va al mismo restaurante
va al mismo restaurante
05:36
and always eats the same thing
127
324166
1635
y siempre pide lo mismo,
05:37
isn't boring --
128
325825
1328
no es aburrido:
05:39
he's optimal.
129
327177
1509
es óptimo.
05:40
(Laughter)
130
328710
3830
(Risas)
05:44
He's exploiting the knowledge
that he's earned
that he's earned
131
332564
2228
Está explotando el conocimiento acumulado
05:46
through a lifetime's experience.
132
334816
1767
durante una vida de experiencia.
05:50
More generally,
133
338406
1151
En líneas más generales, entender
el dilema exploración-explotación
el dilema exploración-explotación
05:51
knowing about
the explore/exploit trade-off
the explore/exploit trade-off
134
339581
2031
05:53
can make it a little easier for you
to sort of relax and go easier on yourself
to sort of relax and go easier on yourself
135
341636
3667
puede ayudar a relajarnos un poco
a la hora de tomar decisiones.
05:57
when you're trying to make a decision.
136
345327
1810
No hace falta ir siempre
al mejor restaurante.
al mejor restaurante.
05:59
You don't have to go
to the best restaurant every night.
to the best restaurant every night.
137
347161
2728
06:01
Take a chance, try something new, explore.
138
349913
2979
Arriesguen, prueben algo nuevo, exploren.
06:04
You might learn something.
139
352916
1627
Tal vez aprendan algo,
06:06
And the information that you gain
140
354567
1589
y la información que recolecten
06:08
is going to be worth more
than one pretty good dinner.
than one pretty good dinner.
141
356180
2543
va a ser más valiosa que una buena cena.
06:12
Computer science can also help
to make it easier on us
to make it easier on us
142
360178
2699
La ciencia de la computación
también puede ayudarnos
también puede ayudarnos
06:14
in other places at home and in the office.
143
362901
2152
en casa y en el trabajo.
06:17
If you've ever had
to tidy up your wardrobe,
to tidy up your wardrobe,
144
365860
2453
Si alguna vez tuvieron
que organizar el ropero,
que organizar el ropero,
06:20
you've run into a particularly
agonizing decision:
agonizing decision:
145
368337
2671
habrán tenido que tomar
una decisión sumamente difícil:
una decisión sumamente difícil:
06:23
you have to decide what things
you're going to keep
you're going to keep
146
371032
2382
qué cosas guardar y qué cosas regalar.
06:25
and what things you're going to give away.
147
373438
2009
06:27
Martha Stewart turns out
to have thought very hard about this --
to have thought very hard about this --
148
375974
3000
Parece que Martha Stewart
estuvo pensando mucho en esto,
estuvo pensando mucho en esto,
06:30
(Laughter)
149
378998
1205
(Risas)
06:32
and she has some good advice.
150
380227
1678
y tiene algunos buenos consejos.
06:33
She says, "Ask yourself four questions:
151
381929
2295
"Háganse cuatro preguntas", dice.
06:36
How long have I had it?
152
384248
1526
"¿Cuánto hace que lo tengo?,
06:37
Does it still function?
153
385798
1450
¿funciona todavía?,
06:39
Is it a duplicate
of something that I already own?
of something that I already own?
154
387272
3199
¿es lo mismo que otra cosa que ya tengo?
06:42
And when was the last time
I wore it or used it?"
I wore it or used it?"
155
390495
2411
y ¿cuándo fue la última vez que lo usé?".
06:46
But there's another group of experts
156
394648
1715
Pero hay otro grupo de expertos
06:48
who perhaps thought
even harder about this problem,
even harder about this problem,
157
396387
3130
que tal vez ha pensado
aún más en este tema,
aún más en este tema,
06:51
and they would say one of these questions
is more important than the others.
is more important than the others.
158
399541
3660
y, según ellos, una de estas preguntas
es más importante que las otras.
es más importante que las otras.
06:55
Those experts?
159
403819
1150
¿Y esos expertos?
06:57
The people who design
the memory systems of computers.
the memory systems of computers.
160
405281
2848
Son los que diseñan la memoria
de las computadoras.
de las computadoras.
07:00
Most computers have
two kinds of memory systems:
two kinds of memory systems:
161
408153
2254
La mayoría tienen dos tipos de memoria:
07:02
a fast memory system,
162
410431
1387
la memoria rápida,
07:03
like a set of memory chips
that has limited capacity,
that has limited capacity,
163
411842
3169
como un set de chips
con capacidad limitada,
con capacidad limitada,
07:07
because those chips are expensive,
164
415035
2052
porque los chips son caros,
07:09
and a slow memory system,
which is much larger.
which is much larger.
165
417111
3260
y una memoria lenta
que es mucho más grande.
que es mucho más grande.
07:13
In order for the computer to operate
as efficiently as possible,
as efficiently as possible,
166
421239
3000
Para que la computadora sea
lo más eficiente posible,
lo más eficiente posible,
hay que asegurarse
07:16
you want to make sure
167
424263
1151
de que los datos que necesitamos
07:17
that the pieces of information
you want to access
you want to access
168
425438
2352
estén en la memoria rápida,
07:19
are in the fast memory system,
169
427814
1477
para poder encontrarlos rápidamente.
07:21
so that you can get to them quickly.
170
429315
1754
Cada vez que requerimos información,
07:23
Each time you access
a piece of information,
a piece of information,
171
431093
2061
la computadora carga los datos
en la memoria rápida,
en la memoria rápida,
07:25
it's loaded into the fast memory
172
433178
1525
07:26
and the computer has to decide which item
it has to remove from that memory,
it has to remove from that memory,
173
434727
3877
y para eso tiene que decidir
qué sacar de esa memoria,
qué sacar de esa memoria,
07:30
because it has limited capacity.
174
438628
1741
porque tiene una capacidad limitada.
07:33
Over the years,
175
441794
1151
A lo largo del tiempo, los informáticos
han probado distintas estrategias
han probado distintas estrategias
07:34
computer scientists have tried
a few different strategies
a few different strategies
176
442969
2739
para decidir qué sacar
de la memoria rápida.
de la memoria rápida.
07:37
for deciding what to remove
from the fast memory.
from the fast memory.
177
445732
2292
Han probado, por ejemplo,
eliminar algo aleatoriamente
eliminar algo aleatoriamente
07:40
They've tried things like choosing
something at random
something at random
178
448048
3176
07:43
or applying what's called
the "first-in, first-out principle,"
the "first-in, first-out principle,"
179
451248
2906
o aplicar el principio
"primero en entrar, primero en salir",
"primero en entrar, primero en salir",
07:46
which means removing the item
180
454178
1399
que consiste en eliminar de la memoria
lo que lleva más tiempo allí.
lo que lleva más tiempo allí.
07:47
which has been in the memory
for the longest.
for the longest.
181
455601
2176
07:50
But the strategy that's most effective
182
458091
2713
Pero la estrategia más efectiva
07:52
focuses on the items
which have been least recently used.
which have been least recently used.
183
460828
3229
se centra en los elementos
que hace más tiempo que no se usan.
que hace más tiempo que no se usan.
07:56
This says if you're going to decide
to remove something from memory,
to remove something from memory,
184
464972
3191
O sea que, si vamos a eliminar
algo de la memoria,
algo de la memoria,
deberíamos eliminar lo que se usó
por última vez hace más tiempo.
por última vez hace más tiempo.
08:00
you should take out the thing which was
last accessed the furthest in the past.
last accessed the furthest in the past.
185
468187
4968
08:05
And there's a certain
kind of logic to this.
kind of logic to this.
186
473179
2159
Esto tiene cierta lógica.
08:07
If it's been a long time since you last
accessed that piece of information,
accessed that piece of information,
187
475362
3598
Si pasó mucho tiempo desde la última vez
que accedimos a esa información,
que accedimos a esa información,
08:10
it's probably going to be a long time
188
478984
1762
es probable que pase mucho tiempo
08:12
before you're going to need
to access it again.
to access it again.
189
480770
2192
hasta que la necesitemos de nuevo.
08:15
Your wardrobe is just like
the computer's memory.
the computer's memory.
190
483787
2774
El ropero es lo mismo
que la memoria de la computadora.
que la memoria de la computadora.
08:18
You have limited capacity,
191
486585
2030
Tenemos una capacidad limitada,
08:20
and you need to try and get in there
the things that you're most likely to need
the things that you're most likely to need
192
488639
5327
y tenemos que tratar de poner ahí adentro
lo que más probablemente vayamos a usar
lo que más probablemente vayamos a usar
08:25
so that you can get to them
as quickly as possible.
as quickly as possible.
193
493990
2419
para poder encontrarlo
lo más rápido posible.
lo más rápido posible.
08:29
Recognizing that,
194
497016
1151
Habiendo entendido eso,
08:30
maybe it's worth applying
the least recently used principle
the least recently used principle
195
498191
2813
tal vez valga la pena
aplicar este principio
aplicar este principio
08:33
to organizing your wardrobe as well.
196
501028
1949
para organizar el ropero.
08:35
So if we go back
to Martha's four questions,
to Martha's four questions,
197
503001
2082
Volviendo a las preguntas de Martha,
08:37
the computer scientists
would say that of these,
would say that of these,
198
505107
2861
los informáticos dirían
que la última es la más importante.
08:39
the last one is the most important.
199
507992
1941
08:43
This idea of organizing things
200
511473
2055
Esta idea de organizar las cosas
08:45
so that the things you are most
likely to need are most accessible
likely to need are most accessible
201
513552
3129
para que lo más accesible sea
lo que usamos con más frecuencia,
lo que usamos con más frecuencia,
08:48
can also be applied in your office.
202
516705
1676
también funciona en el trabajo.
08:51
The Japanese economist Yukio Noguchi
203
519091
1930
El economista japonés Yukio Noguchi
08:53
actually invented a filing system
that has exactly this property.
that has exactly this property.
204
521045
3055
inventó un sistema de archivo
que tiene exactamente esta propiedad.
que tiene exactamente esta propiedad.
08:57
He started with a cardboard box,
205
525161
1609
Empezó con una caja de cartón,
08:58
and he put his documents into the box
from the left-hand side.
from the left-hand side.
206
526794
2940
y puso sus documentos adentro
empezando por la izquierda.
empezando por la izquierda.
09:02
Each time he'd add a document,
207
530067
1434
Cada vez que agregaba un documento,
09:03
he'd move what was in there along
208
531525
1621
movía todo hacia la derecha
y ponía el nuevo documento a la izquierda.
y ponía el nuevo documento a la izquierda.
09:05
and he'd add that document
to the left-hand side of the box.
to the left-hand side of the box.
209
533170
2810
Cada vez que usaba un documento lo sacaba,
09:08
And each time he accessed
a document, he'd take it out,
a document, he'd take it out,
210
536004
2667
lo consultaba, y lo volvía a meter
en la caja, a la izquierda.
en la caja, a la izquierda.
09:10
consult it and put it back in
on the left-hand side.
on the left-hand side.
211
538695
2608
09:13
As a result, the documents would be
ordered from left to right
ordered from left to right
212
541327
3281
Así, los documentos quedaban
ordenados de izquierda a derecha
ordenados de izquierda a derecha
según su uso más reciente.
09:16
by how recently they had been used.
213
544632
1761
09:18
And he found he could quickly find
what he was looking for
what he was looking for
214
546417
2774
Y vio que podía encontrar
rápidamente lo que buscaba,
rápidamente lo que buscaba,
si empezaba por la izquierda
y continuaba hacia la derecha.
y continuaba hacia la derecha.
09:21
by starting at the left-hand
side of the box
side of the box
215
549215
2054
09:23
and working his way to the right.
216
551293
1572
09:25
Before you dash home
and implement this filing system --
and implement this filing system --
217
553215
2621
Antes de que salgan corriendo
a implementar esto en sus casas,
a implementar esto en sus casas,
09:27
(Laughter)
218
555860
1731
(Risas)
09:29
it's worth recognizing
that you probably already have.
that you probably already have.
219
557615
2638
vale la pena reconocer
que probablemente ya lo han hecho.
que probablemente ya lo han hecho.
09:32
(Laughter)
220
560891
3310
(Risas)
09:36
That pile of papers on your desk ...
221
564225
2866
Esa pila de papeles
que tienen sobre el escritorio...
que tienen sobre el escritorio...
09:39
typically maligned
as messy and disorganized,
as messy and disorganized,
222
567115
2474
típicamente tildada
de desprolija y desorganizada,
de desprolija y desorganizada,
09:41
a pile of papers is, in fact,
perfectly organized --
perfectly organized --
223
569613
2565
la verdad es que la pila
está perfectamente ordenada.
está perfectamente ordenada.
09:44
(Laughter)
224
572202
1000
(Risas)
09:45
as long as you, when you take a paper out,
225
573226
2014
Si cada vez que sacan un papel
09:47
put it back on the top of the pile,
226
575264
2432
lo vuelven a poner arriba de todo,
09:49
then those papers are going
to be ordered from top to bottom
to be ordered from top to bottom
227
577720
2826
los papeles van a quedar
ordenados de arriba a abajo
ordenados de arriba a abajo
según su uso más reciente,
09:52
by how recently they were used,
228
580570
1552
y probablemente encuentren
enseguida lo que buscan
enseguida lo que buscan
09:54
and you can probably quickly find
what you're looking for
what you're looking for
229
582146
2701
si empiezan por arriba de todo.
09:56
by starting at the top of the pile.
230
584871
1700
09:59
Organizing your wardrobe or your desk
231
587988
1848
Organizar el ropero o el escritorio
10:01
are probably not the most pressing
problems in your life.
problems in your life.
232
589860
2681
probablemente no sean los problemas
más urgentes en sus vidas.
más urgentes en sus vidas.
10:05
Sometimes the problems we have to solve
are simply very, very hard.
are simply very, very hard.
233
593588
3602
A veces, los problemas que tenemos
que resolver son muy, pero muy difíciles.
que resolver son muy, pero muy difíciles.
10:09
But even in those cases,
234
597716
1150
Pero aun en esos casos,
la informática puede ofrecer estrategias.
la informática puede ofrecer estrategias.
10:10
computer science can offer some strategies
235
598890
2021
10:12
and perhaps some solace.
236
600935
1669
y tal vez un poco de alivio.
10:16
The best algorithms are about doing
what makes the most sense
what makes the most sense
237
604048
3075
Los mejores algoritmos
tratan de hacer lo más razonable,
tratan de hacer lo más razonable,
10:19
in the least amount of time.
238
607147
1502
en el menor tiempo posible.
10:22
When computers face hard problems,
239
610627
1958
Para encarar problemas difíciles,
10:24
they deal with them by making them
into simpler problems --
into simpler problems --
240
612609
2762
las computadoras los dividen
en problemas más simples
en problemas más simples
usando la aleatoriedad,
10:27
by making use of randomness,
241
615395
1346
eliminando restricciones
o permitiendo aproximaciones.
o permitiendo aproximaciones.
10:28
by removing constraints
or by allowing approximations.
or by allowing approximations.
242
616765
3817
10:32
Solving those simpler problems
243
620606
1494
Resolver esos problemas simples
10:34
can give you insight
into the harder problems,
into the harder problems,
244
622124
2920
puede ayudarnos a entender
los problemas más difíciles,
los problemas más difíciles,
10:37
and sometimes produces
pretty good solutions in their own right.
pretty good solutions in their own right.
245
625068
3031
y a veces genera soluciones
bastante buenas.
bastante buenas.
10:41
Knowing all of this has helped me
to relax when I have to make decisions.
to relax when I have to make decisions.
246
629658
3569
Saber todo esto me ha ayudado
a relajarme en la toma de decisiones.
a relajarme en la toma de decisiones.
10:45
You could take the 37 percent rule
for finding a home as an example.
for finding a home as an example.
247
633251
3255
Tomemos la regla del 37 %
para buscar una casa, por ejemplo.
para buscar una casa, por ejemplo.
10:49
There's no way that you can
consider all of the options,
consider all of the options,
248
637015
2702
Es imposible considerar
todas las opciones,
todas las opciones,
10:51
so you have to take a chance.
249
639741
1580
así que hay que arriesgarse.
10:53
And even if you follow
the optimal strategy,
the optimal strategy,
250
641888
2860
Y aun siguiendo la estrategia óptima,
10:56
you're not guaranteed a perfect outcome.
251
644772
1931
puede que no obtengamos
el resultado perfecto.
el resultado perfecto.
10:59
If you follow the 37 percent rule,
252
647198
2154
Si seguimos la regla del 37 %,
11:01
the probability that you find
the very best place is --
the very best place is --
253
649376
3279
la probabilidad de encontrar
el mejor lugar es,
el mejor lugar es,
11:04
funnily enough ...
254
652679
1508
sorprendentemente...
11:06
(Laughter)
255
654211
1014
(Risas)
11:07
37 percent.
256
655249
1420
37 %.
11:09
You fail most of the time.
257
657966
1689
Fallamos la mayoría de las veces,
11:12
But that's the best that you can do.
258
660522
1744
pero es lo mejor que podemos hacer.
11:14
Ultimately, computer science
can help to make us more forgiving
can help to make us more forgiving
259
662846
3052
En última instancia,
la informática puede ayudarnos
la informática puede ayudarnos
11:17
of our own limitations.
260
665922
1909
a tolerar mejor las propias limitaciones.
11:20
You can't control outcomes,
just processes.
just processes.
261
668333
2539
No se puede controlar
el resultado, solo el proceso.
el resultado, solo el proceso.
11:22
And as long as you've used
the best process,
the best process,
262
670896
2119
Y si hemos usado el mejor proceso,
11:25
you've done the best that you can.
263
673039
1763
hemos hecho lo mejor posible.
11:26
Sometimes those best processes
involve taking a chance --
involve taking a chance --
264
674826
3688
A veces el mejor proceso
implica correr un riesgo:
implica correr un riesgo:
11:30
not considering all of your options,
265
678538
2115
no considerar todas las opciones
11:32
or being willing to settle
for a pretty good solution.
for a pretty good solution.
266
680677
2729
o estar conformes
con una solución bastante buena.
con una solución bastante buena.
11:35
These aren't the concessions
that we make when we can't be rational --
that we make when we can't be rational --
267
683430
3350
No son concesiones que hacemos
cuando no podemos ser racionales;
cuando no podemos ser racionales;
11:38
they're what being rational means.
268
686804
1629
ser racional es justamente esto.
11:40
Thank you.
269
688833
1151
Gracias.
11:42
(Applause)
270
690008
4547
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Tom Griffiths - Psychologist, cognitive scientistTom Griffiths uses ideas from computer science to understand how human minds work.
Why you should listen
Tom Griffiths's research explores connections between natural and artificial intelligence to discover how people solve the challenging computational problems they encounter in everyday life. Currently the Henry R. Luce Professor of Information Technology, Consciousness, and Culture at Princeton University, his work has received awards from organizations ranging from the American Psychological Association to the Sloan Foundation.
In 2016, Griffiths and his friend and collaborator Brian Christian published Algorithms to Live By, a book that illustrates how understanding the algorithms used by computers can inform human decision-making (and vice versa). The book was named one of the Amazon.com "Best Science Books of 2016" and appeared on Forbes's "Must-read brain books of 2016" list as well as the MIT Technology Review's "Best books of 2016" list.
Tom Griffiths | Speaker | TED.com