ABOUT THE SPEAKER
Tom Griffiths - Psychologist, cognitive scientist
Tom 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.

More profile about the speaker
Tom Griffiths | Speaker | TED.com
TEDxSydney

Tom Griffiths: 3 ways to make better decisions -- by thinking like a computer

トム・グリフィス: コンピューターのように考えることで良い決断をする３つの方法

Filmed:
3,652,976 views

何か決断に困ったときは、この講演が役立つでしょう。認知科学者であるトム・グリフィスは、人間の抱えるこんがらがった問題に対してコンピューターのロジックがどう適用できるか示し、家を見付けることから今晩行くレストランを選ぶことまで、あらゆることについてより良い決断をするための３つの実践的戦略を紹介します。
- Psychologist, cognitive scientist
Tom Griffiths uses ideas from computer science to understand how human minds work. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

家を買ったり
借りたりするのが
00:13
If there's one cityシティ in the world世界
0
1407
1581
00:15
where it's hardハード to find
a place場所 to buy購入 or rent家賃,
1
3012
2333
大変な街といえば
ここシドニーです
00:17
it's Sydneyシドニー.
2
5369
1150
00:19
And if you've tried試した
to find a home here recently最近,
3
7043
2367
最近 この街で家探しを
したことのある人なら
この問題は
お馴染みでしょう
00:21
you're familiar身近な with the problem問題.
4
9434
1840
00:23
Everyすべて time you walk歩く into an open開いた house家,
5
11298
2014
売り出し中の家に
足を踏み入れれば
00:25
you get some information情報
about what's out there
6
13336
2191
どんな物件があるのか
情報が得られますが
00:27
and what's on the market市場,
7
15551
1393
00:28
but everyすべて time you walk歩く out,
8
16968
1430
立ち去るときには
最高の掘り出し物を
逃してしまうリスクがあります
00:30
you're runningランニング the riskリスク
of the very bestベスト place場所 passing通過 you by.
9
18422
3214
探すのを止めて契約へと
進めるべきタイミングは
00:33
So how do you know when
to switchスイッチ from looking
10
21660
2820
00:36
to beingであること ready準備完了 to make an offer提供?
11
24504
1562
どうすれば分かるのでしょう？
これはとても無情かつ
よくある問題なので
00:39
This is suchそのような a cruel残酷な and familiar身近な problem問題
12
27663
2401
00:42
that it mightかもしれない come as a surprise驚き
that it has a simple単純 solution溶液.
13
30088
3074
簡単な答えがあると言ったら
驚くかもしれません
00:45
37 percentパーセント.
14
33588
1203
37%です
00:46
(Laughter笑い)
15
34815
1828
(笑)
00:48
If you want to maximize最大化する the probability確率
that you find the very bestベスト place場所,
16
36667
3936
最高のものを見付けられる
可能性を最大化したければ
00:52
you should look at 37 percentパーセント
of what's on the market市場,
17
40627
2825
出ている物件の
37%を見て
00:55
and then make an offer提供
on the next次 place場所 you see,
18
43476
2310
次に出会った
これまでで一番良いやつに
00:57
whichどの is better than anything
that you've seen見た so far遠い.
19
45810
2524
決めればいいんです
01:00
Or if you're looking for a month月,
take 37 percentパーセント of that time --
20
48358
3805
１ヶ月で探すなら
37%の時間—
11日間で基準を決め
01:04
11 days日々, to setセット a standard標準 --
21
52187
2915
行動に移る準備をします
01:07
and then you're ready準備完了 to act行為.
22
55126
1575
なぜそう言えるかというと
01:09
We know this because
trying試す to find a place場所 to liveライブ
23
57829
2709
家を探すというのは
「最適停止問題」の一例だからで
01:12
is an example例 of an optimal最適な
stopping停止する problem問題.
24
60562
2325
01:14
A classクラス of problems問題 that has been
studied研究した extensively広く
25
62911
2483
これは数学者や
コンピューター科学者によって
01:17
by mathematicians数学者 and computerコンピューター scientists科学者.
26
65418
2105
よく研究されている
問題なんです
01:21
I'm a computational計算上の cognitive認知 scientist科学者.
27
69502
2519
私は計算論的認知科学者です
驚くほどの偉業もすれば
ひどい機能不全にもなる
01:24
I spend費やす my time trying試す to understandわかる
28
72045
1960
01:26
how it is that human人間 minds心 work,
29
74029
1798
人間の心の働きを
理解しようと
01:27
from our amazing素晴らしい successes成功
to our dismal陰鬱な failures失敗.
30
75851
3671
時間を費やしています
01:32
To do that, I think about
the computational計算上の structure構造
31
80552
2493
そのために
日常で現れる問題の
計算論的な構造を考え
01:35
of the problems問題
that arise発生する in everyday毎日 life,
32
83069
2659
その問題への
理想的な解決法と
01:37
and compare比較する the ideal理想的な
solutionsソリューション to those problems問題
33
85752
2375
私達が実際にしている行動とを
比較します
01:40
to the way that we actually実際に behave行動する.
34
88151
1747
01:42
As a side側 effect効果,
35
90725
1185
その副産物として
01:43
I get to see how applying申請中
a little bitビット of computerコンピューター science科学
36
91934
2715
コンピューター科学を
少しばかり適用することで
人間の意思決定は
楽にできることが分かりました
01:46
can make human人間 decision-making意思決定 easierより簡単に.
37
94673
1860
01:49
I have a personal個人的 motivation動機 for this.
38
97828
1847
これには個人的な
動機があります
頭でっかちな子供として
パースで育った私は—
01:52
Growing成長 up in Perthパース
as an overly過度に cerebral大脳 kidキッド ...
39
100153
3166
01:55
(Laughter笑い)
40
103343
4731
(笑)
02:00
I would always try and act行為 in the way
that I thought was rationalラショナル,
41
108098
3147
常に合理的と思える
方法を求め
02:03
reasoning推論 throughを通して everyすべて decision決定,
42
111269
1597
あらゆる決定を論理的にし
02:04
trying試す to figure数字 out
the very bestベスト actionアクション to take.
43
112890
2403
取るべき最善の行動を
見出そうとしていました
しかしこのアプローチでは
02:07
But this is an approachアプローチ
that doesn't scale規模 up
44
115972
2190
大人の生活に持ち上がってくる
諸々の問題に
02:10
when you start開始 to run走る into
the sortsソート of problems問題
45
118186
2242
うまく対応し切れません
02:12
that arise発生する in adult大人 life.
46
120452
1500
私はそのために恋人と別れようと
思ったことさえありました
02:13
At one pointポイント, I even tried試した
to breakブレーク up with my girlfriendガールフレンド
47
121976
2728
02:16
because trying試す to take into accountアカウント
her preferencesプリファレンス as well as my own自分の
48
124728
3350
２人の好みを考慮して
完璧な答えを
見出そうとすることに—
02:20
and then find perfect完璧な solutionsソリューション --
49
128102
1683
02:21
(Laughter笑い)
50
129809
2259
(笑)
02:24
was just leaving去る me exhausted疲れた.
51
132092
1752
疲れてしまったからです
02:25
(Laughter笑い)
52
133868
2533
(笑)
02:28
She pointed尖った out that I was taking取る
the wrong違う approachアプローチ
53
136425
2429
私はこの問題に
間違ったアプローチをしていると
彼女は指摘したものです
02:30
to solving解決する this problem問題 --
54
138878
1609
その子は後に
私の妻になりました
02:32
and she later後で becameなりました my wife妻.
55
140511
1382
02:33
(Laughter笑い)
56
141917
2062
(笑)
02:36
(Applause拍手)
57
144003
4971
(拍手)
02:40
Whetherどうか it's as basic基本的な as trying試す to decide決めます
what restaurantレストラン to go to
58
148998
3461
どのレストランに行くか決めるという
簡単な問題から
02:44
or as important重要 as trying試す to decide決めます
who to spend費やす the rest残り of your life with,
59
152483
4055
残りの人生を共に歩む相手を決めるという
重大な問題まで
02:48
human人間 lives人生 are filled満たされた
with computational計算上の problems問題
60
156562
2375
人生は 計算論的な問題に
満ちていて
02:50
that are just too hardハード to solve解決する
by applying申請中 sheer薄い effort努力.
61
158961
4196
単に根性で解決しようとするには
難しすぎます
そういった問題については
02:55
For those problems問題,
62
163650
1166
02:56
it's worth価値 consultingコンサルティング the experts専門家:
63
164840
1961
専門家の意見を
聞くのがいいでしょう
02:58
computerコンピューター scientists科学者.
64
166825
1151
コンピューター科学者です
03:00
(Laughter笑い)
65
168000
1784
(笑)
03:01
When you're looking for life advice助言,
66
169808
1819
人生のアドバイスがほしいとき
03:03
computerコンピューター scientists科学者 probably多分 aren'tない
the first people you think to talk to.
67
171651
3640
コンピューター科学者というのは
最初に思い付く相手ではないでしょう
コンピューターみたいに
暮らしていて
03:07
Living生活 life like a computerコンピューター --
68
175315
1875
ステレオタイプとしては
正確 網羅的で 時計仕掛けのようで
03:09
stereotypicallyステレオタイプで deterministic決定的な,
exhaustive網羅的 and exact正確 --
69
177214
2578
03:11
doesn't sound音 like a lot of fun楽しい.
70
179816
1552
楽しそうでありません
03:14
But thinking考え about the computerコンピューター science科学
of human人間 decisions決定
71
182153
2927
しかし人間の意思決定を
コンピューター科学で考えると
03:17
reveals明らかにする that in fact事実,
we've私たちは got this backwards後方に.
72
185104
2408
逆であることが分かります
03:19
When applied適用された to the sortsソート
of difficult難しい problems問題
73
187536
2198
人間の生活に
現れるような
難しい問題に
適用するときには
03:21
that arise発生する in human人間 lives人生,
74
189758
1239
コンピューターは
人間の行動とよく似た方法で
03:23
the way that computersコンピュータ
actually実際に solve解決する those problems問題
75
191021
2727
03:25
looks外見 a lot more like the way
that people really act行為.
76
193772
2896
問題を解くんです
03:29
Take the example例 of trying試す to decide決めます
what restaurantレストラン to go to.
77
197267
2922
たとえば どのレストランに行くか
決めようとしているとしましょう
03:33
This is a problem問題 that has
a particular特に computational計算上の structure構造.
78
201090
3088
これは ある計算論的な
構造を持った問題です
一連の選択肢があり
03:36
You've got a setセット of optionsオプション,
79
204202
1524
03:37
you're going to choose選択する
one of those optionsオプション,
80
205750
2049
その中から１つを選び
03:39
and you're going to face面
exactly正確に the same同じ decision決定 tomorrow明日.
81
207823
2811
同じ問題に 明日も
直面することになります
03:42
In that situation状況,
82
210658
1151
この状況では
「探索と活用のトレードオフ」と
コンピューター科学者が呼ぶものが生じ
03:43
you run走る up againstに対して
what computerコンピューター scientists科学者 call
83
211833
2295
03:46
the "explore-exploit探検-エクスプロイト trade-offトレード・オフ."
84
214152
2372
「探索と活用のトレードオフ」と
コンピューター科学者が呼ぶものが生じ
ある決断を
しなければなりません
03:49
You have to make a decision決定
85
217115
1334
03:50
about whetherかどうか you're going
to try something new新しい --
86
218473
2334
何か新しいものを試し
将来使える情報を
集めるために
03:52
exploring探検する, gathering集まる some information情報
87
220831
2183
03:55
that you mightかもしれない be ableできる
to use in the future未来 --
88
223038
2285
「探索」をするか
あるいは 結構良いと
既に分かっているところに行き
03:57
or whetherかどうか you're going to go to a place場所
that you already既に know is prettyかなり good --
89
225347
3793
これまでに集めた情報を
「活用」するか
04:01
exploiting悪用 the information情報
that you've already既に gathered集まった so far遠い.
90
229164
3003
04:05
The explore探検する/exploit悪用する trade-offトレード・オフ
showsショー up any time you have to choose選択する
91
233488
3096
探索と活用のトレードオフは
新しいものに挑戦するか
04:08
betweenの間に trying試す something new新しい
92
236608
1350
結構良いことが分かっているもので
手を打つかを選ぶ時に生じるもので
04:09
and going with something
that you already既に know is prettyかなり good,
93
237982
2980
これは音楽を聞く時でも
04:12
whetherかどうか it's listening聞いている to music音楽
94
240986
1550
誰と一緒に過ごすか
決める時でもそうです
04:14
or trying試す to decide決めます
who you're going to spend費やす time with.
95
242560
2634
これはまた ウェブサイトに出す
広告を決めるような時に
04:17
It's alsoまた、 the problem問題
that technology技術 companies企業 face面
96
245218
2494
04:19
when they're trying試す to do something
like decide決めます what ad広告 to showショー on a webウェブ pageページ.
97
247736
3667
テクノロジー企業が
直面する問題でもあります
新しい広告を出して
そこから学ぶべきか
04:23
Should they showショー a new新しい ad広告
and learn学ぶ something about it,
98
251417
2572
それとも 多くの人がクリックするのが
分かっている広告を出すべきか
04:26
or should they showショー you an ad広告
99
254003
1383
04:27
that they already既に know there's a good
chanceチャンス you're going to clickクリック on?
100
255420
3306
それとも 多くの人がクリックするのが
分かっている広告を出すべきか
これまでの60年で
コンピューター科学者は
04:30
Over the last 60 years年,
101
258750
1151
これまでの60年で
コンピューター科学者は
04:31
computerコンピューター scientists科学者 have made製
a lot of progress進捗 understanding理解
102
259925
2892
探索と活用のトレードオフについての
理解を深め
04:34
the explore探検する/exploit悪用する trade-offトレード・オフ,
103
262841
1452
驚くような洞察も
得られています
04:36
and their彼らの results結果 offer提供
some surprising驚くべき insights洞察.
104
264317
2398
04:39
When you're trying試す to decide決めます
what restaurantレストラン to go to,
105
267291
2598
どのレストランに行くか
決めようとするとき
04:41
the first question質問 you should ask尋ねる yourselfあなた自身
106
269913
2000
最初に問うべきことは
その街に あとどれくらい
いるのかということです
04:43
is how much longerより長いです
you're going to be in townタウン.
107
271937
2179
そこに短期間しかいないなら
04:46
If you're just going to be there
for a shortショート time,
108
274505
2342
活用を選ぶべきです
04:48
then you should exploit悪用する.
109
276871
1515
04:50
There's no pointポイント gathering集まる information情報.
110
278410
1905
情報を集めても
しょうがないので
04:52
Just go to a place場所
you already既に know is good.
111
280339
2048
良いと分かっているところに
行けばいい
04:54
But if you're going to be there
for a longerより長いです time, explore探検する.
112
282411
2929
でも長くいることになるのであれば
探索しましょう
04:57
Try something new新しい,
because the information情報 you get
113
285364
2387
新しいことを試し
得られた情報で
04:59
is something that can improve改善する
your choices選択肢 in the future未来.
114
287775
2974
将来より良い選択が
できるでしょう
情報の価値は
05:02
The value値 of information情報 increases増加する
115
290773
1979
その情報を使う機会が
多いほど大きくなります
05:04
the more opportunities機会
you're going to have to use it.
116
292776
2600
05:08
This principle原理 can give us insight洞察力
117
296193
1754
この原理は人間の
一生の流れについても
05:09
into the structure構造
of a human人間 life as well.
118
297971
2070
洞察を与えてくれます
赤ちゃんは分別という点では
あまり評判が良くありません
05:13
Babies赤ちゃん don't have a reputation評判
for beingであること particularly特に rationalラショナル.
119
301104
3053
05:17
They're always trying試す new新しい things,
120
305098
1825
いつも新しいことを試み
05:18
and you know, trying試す to stickスティック them
in their彼らの mouths口.
121
306947
2836
何でも口に突っ込みます
05:22
But in fact事実, this is exactly正確に
what they should be doing.
122
310621
2952
でも これはまさに赤ちゃんが
すべきことなんです
05:25
They're in the explore探検する
phase段階 of their彼らの lives人生,
123
313597
2430
人生の探索期にいるのであり
試したものの中には
おいしいものもあるでしょう
05:28
and some of those things
could turn順番 out to be deliciousおいしい.
124
316051
2621
05:32
At the other end終わり of the spectrumスペクトラム,
125
320040
1572
反対に お年寄りだと
05:33
the old古い guy who always goes行く
to the same同じ restaurantレストラン
126
321636
2506
いつも同じ
レストランに行って
いつも同じものを
食べる人がいますが
05:36
and always eats食べる the same同じ thing
127
324166
1635
これは退屈な
あり方ではなく
05:37
isn't boring退屈な --
128
325825
1328
05:39
he's optimal最適な.
129
327177
1509
最適化されているのです
05:40
(Laughter笑い)
130
328710
3830
(笑)
05:44
He's exploiting悪用 the knowledge知識
that he's earned獲得した
131
332564
2228
人生の経験を
通して得た知識を
05:46
throughを通して a lifetime's生涯 experience経験.
132
334816
1767
活用しているわけです
05:50
More generally一般的に,
133
338406
1151
一般に
探索と活用のトレードオフを
理解していると
05:51
knowing知っている about
the explore探検する/exploit悪用する trade-offトレード・オフ
134
339581
2031
05:53
can make it a little easierより簡単に for you
to sortソート of relaxリラックス and go easierより簡単に on yourselfあなた自身
135
341636
3667
何か決断するときに
自分に寛容になれて
気が楽になります
05:57
when you're trying試す to make a decision決定.
136
345327
1810
毎晩最高のレストランに
行く必要はありません
05:59
You don't have to go
to the bestベスト restaurantレストラン everyすべて night.
137
347161
2728
06:01
Take a chanceチャンス, try something new新しい, explore探検する.
138
349913
2979
思い切って何か新しいものを試し
探索すればいい
何か学べるかもしれません
06:04
You mightかもしれない learn学ぶ something.
139
352916
1627
06:06
And the information情報 that you gain利得
140
354567
1589
そうやって得られた情報は
06:08
is going to be worth価値 more
than one prettyかなり good dinnerディナー.
141
356180
2543
１度のおいしい晩ご飯よりも
価値があるでしょう
06:12
Computerコンピューター science科学 can alsoまた、 help
to make it easierより簡単に on us
142
360178
2699
コンピューター科学はまた
家庭や仕事場ですることも
楽にしてくれます
06:14
in other places場所 at home and in the office事務所.
143
362901
2152
06:17
If you've ever had
to tidyきちんとした up your wardrobeワードローブ,
144
365860
2453
衣類を整理しなければ
ならなくて
06:20
you've run走る into a particularly特に
agonizing苦しむ decision決定:
145
368337
2671
難しい決断を迫られたことが
あるかもしれません
06:23
you have to decide決めます what things
you're going to keep
146
371032
2382
どれを取っておき
どれを手放すか
06:25
and what things you're going to give away.
147
373438
2009
決めなければなりません
マーサ・スチュワートはこの問題について
一生懸命考えたようです
06:27
Marthaマーサ Stewartスチュワート turnsターン out
to have thought very hardハード about this --
148
375974
3000
06:30
(Laughter笑い)
149
378998
1205
(笑)
06:32
and she has some good advice助言.
150
380227
1678
良いアドバイスをしています
06:33
She says言う, "Ask尋ねる yourselfあなた自身 four4つの questions質問:
151
381929
2295
彼女曰く
「４つのことを自問しましょう
06:36
How long have I had it?
152
384248
1526
どれほど長く
所持しているか？
06:37
Does it still function関数?
153
385798
1450
まだちゃんと使えるか？
06:39
Is it a duplicate重複する
of something that I already既に own自分の?
154
387272
3199
持っている他のものと
かぶっていないか？
06:42
And when was the last time
I wore着て it or used it?"
155
390495
2411
それを最後に
使ったのはいつか？」
06:46
But there's another別の groupグループ of experts専門家
156
394648
1715
この問題について
さらに熱心に考察している
専門家がいて
06:48
who perhapsおそらく thought
even harderもっと強く about this problem問題,
157
396387
3130
06:51
and they would say one of these questions質問
is more important重要 than the othersその他.
158
399541
3660
この質問の中の１つは
他の３つよりも重要だと指摘するでしょう
06:55
Those experts専門家?
159
403819
1150
その専門家とは？
06:57
The people who design設計
the memory記憶 systemsシステム of computersコンピュータ.
160
405281
2848
コンピューターの記憶システムの
設計者です
07:00
Most最も computersコンピュータ have
two kinds種類 of memory記憶 systemsシステム:
161
408153
2254
コンピューターの多くは
２種類の記憶システムを持っています
07:02
a fast速い memory記憶 systemシステム,
162
410431
1387
高速な記憶システム—
07:03
like a setセット of memory記憶 chipsチップ
that has limited限られた capacity容量,
163
411842
3169
メモリーチップのような
高価で容量が
限られているものと
07:07
because those chipsチップ are expensive高価な,
164
415035
2052
ずっと大容量で低速な
記憶システムです
07:09
and a slowスロー memory記憶 systemシステム,
whichどの is much larger大きい.
165
417111
3260
コンピューターをできるだけ
効率的に作動させるためには
07:13
In order注文 for the computerコンピューター to operate操作する
as efficiently効率的に as possible可能,
166
421239
3000
使うデータは
素早く取り出せるよう
07:16
you want to make sure
167
424263
1151
07:17
that the pieces作品 of information情報
you want to accessアクセス
168
425438
2352
使うデータは
素早く取り出せるよう
高速な記憶システムに
入っているようにすべきです
07:19
are in the fast速い memory記憶 systemシステム,
169
427814
1477
高速な記憶システムに
入っているようにすべきです
07:21
so that you can get to them quickly早く.
170
429315
1754
アクセスするたびにデータは
07:23
Each各 time you accessアクセス
a pieceピース of information情報,
171
431093
2061
高速な記憶システムに
取り込まれますが
07:25
it's loadedロードされた into the fast速い memory記憶
172
433178
1525
容量が限られているので
07:26
and the computerコンピューター has to decide決めます whichどの item項目
it has to remove除去する from that memory記憶,
173
434727
3877
代わりにどのデータを取り除くか
決めなければなりません
07:30
because it has limited限られた capacity容量.
174
438628
1741
コンピューター科学者たちは
長年にわたり
07:33
Over the years年,
175
441794
1151
07:34
computerコンピューター scientists科学者 have tried試した
a few少数 different異なる strategies戦略
176
442969
2739
高速記憶から取り除くデータを
決める方法を
07:37
for deciding決定する what to remove除去する
from the fast速い memory記憶.
177
445732
2292
いろいろ試してきました
07:40
They've彼らは tried試した things like choosing選択
something at randomランダム
178
448048
3176
ランダムに選ぶとか
07:43
or applying申請中 what's calledと呼ばれる
the "first-in最初の, first-outファーストアウト principle原理,"
179
451248
2906
「先入れ先出し方式」と呼ばれる
一番長くメモリーに
入っているものを
07:46
whichどの means手段 removing除去する the item項目
180
454178
1399
07:47
whichどの has been in the memory記憶
for the longest最長.
181
455601
2176
取り除く方法もあります
07:50
But the strategy戦略 that's most最も effective効果的な
182
458091
2713
でも一番効果的なのは
最も長く使われていないものを
選ぶという方法です
07:52
focuses焦点を当てる on the itemsアイテム
whichどの have been least少なくとも recently最近 used.
183
460828
3229
07:56
This says言う if you're going to decide決めます
to remove除去する something from memory記憶,
184
464972
3191
メモリーから何か
取り除こうというときには
最後に使われた時点が
最も古いものを選ぶということです
08:00
you should take out the thing whichどの was
last accessedアクセスされた the furthest最も遠い in the past過去.
185
468187
4968
これには理由があります
08:05
And there's a certainある
kind種類 of logic論理 to this.
186
473179
2159
そのデータを最後に使ってから
長い時間が過ぎているのなら
08:07
If it's been a long time since以来 you last
accessedアクセスされた that pieceピース of information情報,
187
475362
3598
再び必要になるまでの時間も
08:10
it's probably多分 going to be a long time
188
478984
1762
08:12
before you're going to need
to accessアクセス it again.
189
480770
2192
長いだろうと期待できます
08:15
Your wardrobeワードローブ is just like
the computer'sコンピュータの memory記憶.
190
483787
2774
衣装ダンスもコンピューターの
メモリーと似たようなものです
08:18
You have limited限られた capacity容量,
191
486585
2030
容量が限られていて
素早く取り出せるように
08:20
and you need to try and get in there
the things that you're most最も likelyおそらく to need
192
488639
5327
最も必要になりそうなものを
そこに入れておきたい
08:25
so that you can get to them
as quickly早く as possible可能.
193
493990
2419
08:29
Recognizing認識 that,
194
497016
1151
そうであれば
衣装ダンスの整理にも
08:30
maybe it's worth価値 applying申請中
the least少なくとも recently最近 used principle原理
195
498191
2813
そうであれば
衣装ダンスの整理にも
この「最長未使用原則」を
適用すると良いかもしれません
08:33
to organizing整理する your wardrobeワードローブ as well.
196
501028
1949
08:35
So if we go back
to Martha'sマーサズ four4つの questions質問,
197
503001
2082
マーサの４つの質問に戻ると
08:37
the computerコンピューター scientists科学者
would say that of these,
198
505107
2861
コンピューター科学者は
この中で
最後の質問が
一番重要だと言うでしょう
08:39
the last one is the most最も important重要.
199
507992
1941
08:43
This ideaアイディア of organizing整理する things
200
511473
2055
最も必要になりそうなものが
08:45
so that the things you are most最も
likelyおそらく to need are most最も accessibleアクセス可能な
201
513552
3129
最も取り出しやすいところに来るよう
整理するというアイデアは
08:48
can alsoまた、 be applied適用された in your office事務所.
202
516705
1676
仕事場にも適用できます
08:51
The Japanese日本語 economistエコノミスト Yukio由紀夫 Noguchi野口
203
519091
1930
日本の経済学者の
野口悠紀雄は
まさにこの性質を持つ
書類整理法を考案しました
08:53
actually実際に invented発明された a filing提出 systemシステム
that has exactly正確に this propertyプロパティ.
204
521045
3055
08:57
He started開始した with a cardboard段ボール boxボックス,
205
525161
1609
段ボール箱を使い
08:58
and he put his documents書類 into the boxボックス
from the left-hand左手 side側.
206
526794
2940
書類を箱の左端に入れます
09:02
Each各 time he'd彼は add追加する a document資料,
207
530067
1434
書類を追加するときには
09:03
he'd彼は move動く what was in there along一緒に
208
531525
1621
元からあるものを
右にずらして
09:05
and he'd彼は add追加する that document資料
to the left-hand左手 side側 of the boxボックス.
209
533170
2810
左端に入れます
書類を使うときは
箱から取り出し
09:08
And each各 time he accessedアクセスされた
a document資料, he'd彼は take it out,
210
536004
2667
使った後は
箱の左端に戻します
09:10
consult相談する it and put it back in
on the left-hand左手 side側.
211
538695
2608
09:13
As a result結果, the documents書類 would be
ordered順序付けられました from left to right
212
541327
3281
そうすることで
書類は左から右に
最近使われた順で
並ぶことになります
09:16
by how recently最近 they had been used.
213
544632
1761
09:18
And he found見つけた he could quickly早く find
what he was looking for
214
546417
2774
書類を探すときは
左から右へと
見ていくことで
09:21
by starting起動 at the left-hand左手
side側 of the boxボックス
215
549215
2054
素早く見付けられると
彼は気付きました
09:23
and workingワーキング his way to the right.
216
551293
1572
家へと急ぎ戻って
この書類システムを作ろうとする前に—
09:25
Before you dashダッシュ home
and implement実装する this filing提出 systemシステム --
217
553215
2621
09:27
(Laughter笑い)
218
555860
1731
(笑)
たぶん皆さんはこれを既に
お持ちであることを指摘しておきます
09:29
it's worth価値 recognizing認識
that you probably多分 already既に have.
219
557615
2638
09:32
(Laughter笑い)
220
560891
3310
(笑)
09:36
That pileパイル of papers論文 on your desk机 ...
221
564225
2866
机の上の書類の山です
乱雑で整理されていないと
言われがちですが
09:39
typically典型的には maligned邪悪な
as messy厄介な and disorganized混乱した,
222
567115
2474
09:41
a pileパイル of papers論文 is, in fact事実,
perfectly完全に organized組織された --
223
569613
2565
書類の山というのは
実は完璧に整理されているのです
09:44
(Laughter笑い)
224
572202
1000
(笑)
09:45
as long as you, when you take a paper紙 out,
225
573226
2014
取り出した書類をいつも
09:47
put it back on the top上 of the pileパイル,
226
575264
2432
山の上に戻していれば
書類は常に 上から下へ
09:49
then those papers論文 are going
to be ordered順序付けられました from top上 to bottom下
227
577720
2826
最近使われた順に
並んでいます
09:52
by how recently最近 they were used,
228
580570
1552
上の方から見ていけば
09:54
and you can probably多分 quickly早く find
what you're looking for
229
582146
2701
探している書類を速やかに
見付けられるでしょう
09:56
by starting起動 at the top上 of the pileパイル.
230
584871
1700
09:59
Organizing整理する your wardrobeワードローブ or your desk机
231
587988
1848
衣装ダンスや机を
整理するというのは
10:01
are probably多分 not the most最も pressing押す
problems問題 in your life.
232
589860
2681
皆さんにとって人生で最も
切迫した問題ではないでしょう
10:05
Sometimes時々 the problems問題 we have to solve解決する
are simply単に very, very hardハード.
233
593588
3602
私達が解決しなければならない問題が
単にすごく難しいということもあります
10:09
But even in those cases症例,
234
597716
1150
そういう場合でも
コンピューター科学は
そういう場合でも
コンピューター科学は
10:10
computerコンピューター science科学 can offer提供 some strategies戦略
235
598890
2021
何らかの戦略や慰めを
提供できます
10:12
and perhapsおそらく some solace慰め.
236
600935
1669
10:16
The bestベスト algorithmsアルゴリズム are about doing
what makes作る the most最も senseセンス
237
604048
3075
最高のアルゴリズムというのは
最も意味あることを
最小限の時間で行うものです
10:19
in the least少なくとも amount量 of time.
238
607147
1502
10:22
When computersコンピュータ face面 hardハード problems問題,
239
610627
1958
コンピューターは
困難な問題に直面したとき
10:24
they deal対処 with them by making作る them
into simplerより単純な problems問題 --
240
612609
2762
問題を簡単化することで対処します
ランダム性を取り入れるとか
10:27
by making作る use of randomnessランダム性,
241
615395
1346
10:28
by removing除去する constraints制約
or by allowing許す approximations近似.
242
616765
3817
制約を取り除くとか
近似値で済ますとか
簡単化した問題は
10:32
Solving解決する those simplerより単純な problems問題
243
620606
1494
困難な問題に対する
ヒントを与え
10:34
can give you insight洞察力
into the harderもっと強く problems問題,
244
622124
2920
それ自体が結構良い
解決法になっていることもあります
10:37
and sometimes時々 produces生産する
prettyかなり good solutionsソリューション in their彼らの own自分の right.
245
625068
3031
10:41
Knowing知っている all of this has helped助けた me
to relaxリラックス when I have to make decisions決定.
246
629658
3569
こういったことを知っていることで
決断の際に気が楽になります
10:45
You could take the 37 percentパーセント ruleルール
for finding所見 a home as an example例.
247
633251
3255
たとえば家を探すときには
37%の法則を使うことができます
10:49
There's no way that you can
consider検討する all of the optionsオプション,
248
637015
2702
すべての選択肢を
考慮することはできないので
賭に出ることも必要です
10:51
so you have to take a chanceチャンス.
249
639741
1580
10:53
And even if you followフォローする
the optimal最適な strategy戦略,
250
641888
2860
最適な戦略を取ったとしても
完璧な結果が得られる
保証はありません
10:56
you're not guaranteed保証付き a perfect完璧な outcome結果.
251
644772
1931
10:59
If you followフォローする the 37 percentパーセント ruleルール,
252
647198
2154
37%の法則に従うとき
11:01
the probability確率 that you find
the very bestベスト place場所 is --
253
649376
3279
一番良いものを
引き当てられる確率は
11:04
funnily面白い enough十分な ...
254
652679
1508
奇遇にも—
11:06
(Laughter笑い)
255
654211
1014
(笑)
11:07
37 percentパーセント.
256
655249
1420
37%です
11:09
You fail失敗します most最も of the time.
257
657966
1689
多くの場合に
失敗しますが
11:12
But that's the bestベスト that you can do.
258
660522
1744
それが皆さんにできる
最善のことなんです
11:14
Ultimately最終的に, computerコンピューター science科学
can help to make us more forgiving許す
259
662846
3052
コンピューター科学は
自分の限界に寛容になれるよう
助けてくれるんです
11:17
of our own自分の limitations限界.
260
665922
1909
11:20
You can't controlコントロール outcomes結果,
just processesプロセス.
261
668333
2539
結果を制御はできず
制御できるのはプロセスだけです
11:22
And as long as you've used
the bestベスト processプロセス,
262
670896
2119
最高のプロセスを使っているなら
最善を尽くしたと言えるのです
11:25
you've done完了 the bestベスト that you can.
263
673039
1763
11:26
Sometimes時々 those bestベスト processesプロセス
involve関与する taking取る a chanceチャンス --
264
674826
3688
最高のプロセスが
賭けを含むこともあります
11:30
not considering考える all of your optionsオプション,
265
678538
2115
すべての選択肢を考慮しないで
11:32
or beingであること willing喜んで to settle解決する
for a prettyかなり good solution溶液.
266
680677
2729
かなり良い答えで
手を打つということです
これは合理的にやれないときにする
妥協というわけではなく
11:35
These aren'tない the concessions譲歩
that we make when we can't be rationalラショナル --
267
683430
3350
これこそが合理的ということの
意味なのです
11:38
they're what beingであること rationalラショナル means手段.
268
686804
1629
11:40
Thank you.
269
688833
1151
ありがとうございました
11:42
(Applause拍手)
270
690008
4547
(拍手)
Translated by Yasushi Aoki
Reviewed by Yuko Yoshida

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ABOUT THE SPEAKER
Tom Griffiths - Psychologist, cognitive scientist
Tom 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.

More profile about the speaker
Tom Griffiths | Speaker | TED.com
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