TEDxSydney
Tom Griffiths: 3 ways to make better decisions -- by thinking like a computer
Том Гриффитс: Три способа принять лучшее решение, думая как компьютер
Filmed:
Readability: 4.2
3,652,976 views
Если вы когда-нибудь сталкивались с проблемой принятия решения, данное выступление будет для вас полезным. Учёный-когнитивист Том Гриффитс показывает, как мы можем применить логику компьютеров, чтобы распутать сложные человеческие проблемы, используя три практические стратегии для принятия правильных решений — от поиска квартиры до выбора ресторана на вечер.
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
Double-click the English transcript below to play the video.
00:13
If there's one city in the world
0
1407
1581
Если есть в мире город,
00:15
where it's hard to find
a place to buy or rent,
a place to buy or rent,
1
3012
2333
где сложно найти квартиру
для покупки или аренды,
для покупки или аренды,
00:17
it's Sydney.
2
5369
1150
то это Сидней.
00:19
And if you've tried
to find a home here recently,
to find a home here recently,
3
7043
2367
Если вы пытались найти здесь жильё,
00:21
you're familiar with the problem.
4
9434
1840
то вы уже столкнулись с проблемой.
00:23
Every time you walk into an open house,
5
11298
2014
Каждый раз, заходя в дом для продажи,
вы получаете информацию о выборе
00:25
you get some information
about what's out there
about what's out there
6
13336
2191
00:27
and what's on the market,
7
15551
1393
на рынке недвижимости,
00:28
but every time you walk out,
8
16968
1430
но каждый раз, уходя оттуда,
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
вы рискуете упустить
ваш самый лучший вариант.
ваш самый лучший вариант.
00:33
So how do you know when
to switch from looking
to switch from looking
10
21660
2820
И как узнать, когда переходить с поиска
00:36
to being ready to make an offer?
11
24504
1562
к принятию решения?
00:39
This is such a cruel and familiar problem
12
27663
2401
Это такая неприятная и известная проблема,
00:42
that it might come as a surprise
that it has a simple solution.
that it has a simple solution.
13
30088
3074
что наличие простого решения
может оказаться для вас сюрпризом.
может оказаться для вас сюрпризом.
00:45
37 percent.
14
33588
1203
Это 37%.
00:46
(Laughter)
15
34815
1828
(Смех)
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
Если вы хотите увеличить
возможность найти идеальное жильё,
возможность найти идеальное жильё,
00:52
you should look at 37 percent
of what's on the market,
of what's on the market,
17
40627
2825
вам следует посетить 37% из того,
что предлагает рынок,
что предлагает рынок,
00:55
and then make an offer
on the next place you see,
on the next place you see,
18
43476
2310
затем купить следующий увиденный дом,
00:57
which is better than anything
that you've seen so far.
that you've seen so far.
19
45810
2524
который будет лучшим
из того, что вы видели.
из того, что вы видели.
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
А если вы искали месяц,
возьмите 37% того времени —
возьмите 37% того времени —
01:04
11 days, to set a standard --
21
52187
2915
11 дней для определения нормы, —
01:07
and then you're ready to act.
22
55126
1575
и вы готовы действовать.
01:09
We know this because
trying to find a place to live
trying to find a place to live
23
57829
2709
Нам это известно,
так как попытка найти жильё —
так как попытка найти жильё —
01:12
is an example of an optimal
stopping problem.
stopping problem.
24
60562
2325
пример решения проблемы
оптимальной остановки.
оптимальной остановки.
01:14
A class of problems that has been
studied extensively
studied extensively
25
62911
2483
Этот тип проблем широко изучен
01:17
by mathematicians and computer scientists.
26
65418
2105
математиками и учёными.
01:21
I'm a computational cognitive scientist.
27
69502
2519
Я когнитивист.
01:24
I spend my time trying to understand
28
72045
1960
Я пытаюсь понять,
01:26
how it is that human minds work,
29
74029
1798
как работает человеческий разум,
01:27
from our amazing successes
to our dismal failures.
to our dismal failures.
30
75851
3671
начиная с удивительных успехов
и до полных неудач.
и до полных неудач.
01:32
To do that, I think about
the computational structure
the computational structure
31
80552
2493
Для этого я применяю вычислительный подход
01:35
of the problems
that arise in everyday life,
that arise in everyday life,
32
83069
2659
к проблемам, с которыми мы
сталкиваемся каждый день,
сталкиваемся каждый день,
01:37
and compare the ideal
solutions to those problems
solutions to those problems
33
85752
2375
и сравниваю идеальные решения тех проблем
01:40
to the way that we actually behave.
34
88151
1747
с тем, как принимаем решения мы с вами.
01:42
As a side effect,
35
90725
1185
Занимаясь этим,
01:43
I get to see how applying
a little bit of computer science
a little bit of computer science
36
91934
2715
я заметил, что использование информатики
01:46
can make human decision-making easier.
37
94673
1860
может облегчить нам принятие решений.
01:49
I have a personal motivation for this.
38
97828
1847
У меня личный интерес к этому.
01:52
Growing up in Perth
as an overly cerebral kid ...
as an overly cerebral kid ...
39
100153
3166
Я рос в Перте головастым мальчиком...
01:55
(Laughter)
40
103343
4731
(Смех)
02:00
I would always try and act in the way
that I thought was rational,
that I thought was rational,
41
108098
3147
Я всегда пытался поступать так,
как считал рациональным,
как считал рациональным,
02:03
reasoning through every decision,
42
111269
1597
обдумывая каждое решение,
02:04
trying to figure out
the very best action to take.
the very best action to take.
43
112890
2403
пытаясь действовать наилучшим образом.
02:07
But this is an approach
that doesn't scale up
that doesn't scale up
44
115972
2190
Но данный подход не срабатывает,
02:10
when you start to run into
the sorts of problems
the sorts of problems
45
118186
2242
когда вы начинаете
сталкиваться с проблемами
сталкиваться с проблемами
02:12
that arise in adult life.
46
120452
1500
во взрослой жизни.
02:13
At one point, I even tried
to break up with my girlfriend
to break up with my girlfriend
47
121976
2728
В один момент я даже
пытался расстаться с девушкой,
пытался расстаться с девушкой,
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
так как постоянные попытки
сравнения её предпочтений с моими
сравнения её предпочтений с моими
02:20
and then find perfect solutions --
49
128102
1683
и нахождения идеальных вариантов
02:21
(Laughter)
50
129809
2259
(Смех)
02:24
was just leaving me exhausted.
51
132092
1752
меня жутко изнуряли.
02:25
(Laughter)
52
133868
2533
(Смех)
02:28
She pointed out that I was taking
the wrong approach
the wrong approach
53
136425
2429
Она сказала, что я применял
неправильный подход
неправильный подход
02:30
to solving this problem --
54
138878
1609
к решению проблемы,
02:32
and she later became my wife.
55
140511
1382
и позже стала моей женой.
02:33
(Laughter)
56
141917
2062
(Смех)
02:36
(Applause)
57
144003
4971
(Аплодисменты)
02:40
Whether it's as basic as trying to decide
what restaurant to go to
what restaurant to go to
58
148998
3461
Будь это простой вопрос,
в какой ресторан сходить,
в какой ресторан сходить,
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
или наиболее важный,
с кем провести остаток жизни,
с кем провести остаток жизни,
02:48
human lives are filled
with computational problems
with computational problems
60
156562
2375
жизнь людей полна проблем,
связанных с расчётами,
связанных с расчётами,
02:50
that are just too hard to solve
by applying sheer effort.
by applying sheer effort.
61
158961
4196
которые очень сложно решить,
прилагая только усилия.
прилагая только усилия.
02:55
For those problems,
62
163650
1166
Для решения тех проблем
02:56
it's worth consulting the experts:
63
164840
1961
стоит проконсультироваться с экспертами:
02:58
computer scientists.
64
166825
1151
специалистами по информатике.
03:00
(Laughter)
65
168000
1784
(Смех)
03:01
When you're looking for life advice,
66
169808
1819
Когда нам нужен жизненный совет,
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
нам не приходит в голову обратиться
за помощью именно к таким специалистам.
за помощью именно к таким специалистам.
03:07
Living life like a computer --
68
175315
1875
Жить как компьютер —
03:09
stereotypically deterministic,
exhaustive and exact --
exhaustive and exact --
69
177214
2578
стереотипно-детерминированный,
дотошный и точный —
дотошный и точный —
03:11
doesn't sound like a lot of fun.
70
179816
1552
звучит не очень весело.
03:14
But thinking about the computer science
of human decisions
of human decisions
71
182153
2927
Но при использовании информатики
для человеческих решений
для человеческих решений
03:17
reveals that in fact,
we've got this backwards.
we've got this backwards.
72
185104
2408
на самом деле получается наоборот.
03:19
When applied to the sorts
of difficult problems
of difficult problems
73
187536
2198
Применённые к различным
сложным жизненным ситуациям,
сложным жизненным ситуациям,
03:21
that arise in human lives,
74
189758
1239
способы, которыми
компьютеры разрешают проблемы,
компьютеры разрешают проблемы,
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
оказались похожими на действия
людей в реальной жизни.
людей в реальной жизни.
03:29
Take the example of trying to decide
what restaurant to go to.
what restaurant to go to.
77
197267
2922
Возьмём, к примеру, выбор ресторана.
03:33
This is a problem that has
a particular computational structure.
a particular computational structure.
78
201090
3088
Данный вопрос имеет определённую
вычислительную структуру.
вычислительную структуру.
03:36
You've got a set of options,
79
204202
1524
У вас есть несколько вариантов,
03:37
you're going to choose
one of those options,
one of those options,
80
205750
2049
их которых вы выберете один,
03:39
and you're going to face
exactly the same decision tomorrow.
exactly the same decision tomorrow.
81
207823
2811
и завтра повторится то же самое.
03:42
In that situation,
82
210658
1151
В такой ситуации
03:43
you run up against
what computer scientists call
what computer scientists call
83
211833
2295
вы сталкиваетесь с тем,
что учёные называют
что учёные называют
03:46
the "explore-exploit trade-off."
84
214152
2372
«компромиссом между новым и привычным».
03:49
You have to make a decision
85
217115
1334
Вам нужно решить,
03:50
about whether you're going
to try something new --
to try something new --
86
218473
2334
будете ли вы пробовать что-то новое:
03:52
exploring, gathering some information
87
220831
2183
изучать, собирать информацию,
03:55
that you might be able
to use in the future --
to use in the future --
88
223038
2285
которую сможете использовать в будущем;
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
или же пойдёте в то место,
которое, как уже знаете, хорошее,
которое, как уже знаете, хорошее,
04:01
exploiting the information
that you've already gathered so far.
that you've already gathered so far.
90
229164
3003
чтобы использовать информацию,
которую накопили с опытом.
которую накопили с опытом.
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
«Компромисс между новым и привычным»
появляется каждый раз,
появляется каждый раз,
04:08
between trying something new
92
236608
1350
когда встаёт выбор между
04:09
and going with something
that you already know is pretty good,
that you already know is pretty good,
93
237982
2980
новым и старым проверенным,
04:12
whether it's listening to music
94
240986
1550
будь это прослушивание музыки
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
или попытка решить, с кем провести время.
04:17
It's also the problem
that technology companies face
that technology companies face
96
245218
2494
Для техно-компаний
похожая проблема возникает,
похожая проблема возникает,
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
когда они пытаются решить,
какую рекламу показать на веб-сайте.
какую рекламу показать на веб-сайте.
Стоит ли им показать новую
рекламу и изучить её результаты
рекламу и изучить её результаты
04:23
Should they show a new ad
and learn something about it,
and learn something about it,
98
251417
2572
или показать ту,
04:26
or should they show you an ad
99
254003
1383
у которой все шансы на то,
что люди не неё отреагируют?
что люди не неё отреагируют?
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
За последние 60 лет,
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
учёные сделали большой прорыв,
поняв как работает
поняв как работает
04:34
the explore/exploit trade-off,
103
262841
1452
принцип новое-привычное,
04:36
and their results offer
some surprising insights.
some surprising insights.
104
264317
2398
и результаты выявили
интересные закономерности.
интересные закономерности.
04:39
When you're trying to decide
what restaurant to go to,
what restaurant to go to,
105
267291
2598
При выборе ресторана
04:41
the first question you should ask yourself
106
269913
2000
в первую очередь вы должны выяснить,
04:43
is how much longer
you're going to be in town.
you're going to be in town.
107
271937
2179
как долго собираетесь оставаться в городе.
04:46
If you're just going to be there
for a short time,
for a short time,
108
274505
2342
Если вы собираетесь
остаться там ненадолго,
остаться там ненадолго,
04:48
then you should exploit.
109
276871
1515
тогда идите в привычное место.
04:50
There's no point gathering information.
110
278410
1905
Нет смысла собирать информацию.
04:52
Just go to a place
you already know is good.
you already know is good.
111
280339
2048
Будет неплохо сходить в знакомое место.
04:54
But if you're going to be there
for a longer time, explore.
for a longer time, explore.
112
282411
2929
Если собираетесь остаться
там подольше — исследуйте.
там подольше — исследуйте.
04:57
Try something new,
because the information you get
because the information you get
113
285364
2387
Пробуйте что-то новое,
полученная информация
полученная информация
04:59
is something that can improve
your choices in the future.
your choices in the future.
114
287775
2974
сможет улучшить ваш выбор в будущем.
05:02
The value of information increases
115
290773
1979
Ценность информации растёт,
05:04
the more opportunities
you're going to have to use it.
you're going to have to use it.
116
292776
2600
и вероятность её использования
увеличивается.
увеличивается.
05:08
This principle can give us insight
117
296193
1754
Этот принцип может дать понимание
05:09
into the structure
of a human life as well.
of a human life as well.
118
297971
2070
структуры человеческой жизни.
05:13
Babies don't have a reputation
for being particularly rational.
for being particularly rational.
119
301104
3053
Младенцы не отличаются
рациональным мышлением.
рациональным мышлением.
05:17
They're always trying new things,
120
305098
1825
Они всегда пробуют что-то новое,
05:18
and you know, trying to stick them
in their mouths.
in their mouths.
121
306947
2836
и, как вы знаете, пытаются
всё взять в рот.
всё взять в рот.
05:22
But in fact, this is exactly
what they should be doing.
what they should be doing.
122
310621
2952
На самом деле это естественно.
05:25
They're in the explore
phase of their lives,
phase of their lives,
123
313597
2430
У них познавательный этап в жизни,
05:28
and some of those things
could turn out to be delicious.
could turn out to be delicious.
124
316051
2621
и что-то из тех предметов
может оказаться вкусным.
может оказаться вкусным.
С другого края
возрастного диапазона —
возрастного диапазона —
05:32
At the other end of the spectrum,
125
320040
1572
05:33
the old guy who always goes
to the same restaurant
to the same restaurant
126
321636
2506
старик, который всегда
идёт в один и тот же ресторан
идёт в один и тот же ресторан
05:36
and always eats the same thing
127
324166
1635
и всегда ест одно и то же —
05:37
isn't boring --
128
325825
1328
ему не скучно,
05:39
he's optimal.
129
327177
1509
ему оптимально.
05:40
(Laughter)
130
328710
3830
(Смех)
05:44
He's exploiting the knowledge
that he's earned
that he's earned
131
332564
2228
Он пользуется знанием, которое накопил
05:46
through a lifetime's experience.
132
334816
1767
через жизненный опыт.
05:50
More generally,
133
338406
1151
В целом,
05:51
knowing about
the explore/exploit trade-off
the explore/exploit trade-off
134
339581
2031
знание компромисса между новым-привычным
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
может облегчить вашу жизнь,
позволяя расслабиться
позволяя расслабиться
05:57
when you're trying to make a decision.
136
345327
1810
при принятии решений.
05:59
You don't have to go
to the best restaurant every night.
to the best restaurant every night.
137
347161
2728
Вам не нужно каждый вечер
ходить в лучший ресторан.
ходить в лучший ресторан.
06:01
Take a chance, try something new, explore.
138
349913
2979
Идите на удачу, пробуйте
что-то новое, исследуйте.
что-то новое, исследуйте.
06:04
You might learn something.
139
352916
1627
Вы сможете узнать что-то новое.
06:06
And the information that you gain
140
354567
1589
И приобретённая информация
06:08
is going to be worth more
than one pretty good dinner.
than one pretty good dinner.
141
356180
2543
будет ценнее одного хорошего ужина.
06:12
Computer science can also help
to make it easier on us
to make it easier on us
142
360178
2699
Компьютерная наука может
также помочь облегчить жизнь
также помочь облегчить жизнь
06:14
in other places at home and in the office.
143
362901
2152
в других местах: дома и на работе.
06:17
If you've ever had
to tidy up your wardrobe,
to tidy up your wardrobe,
144
365860
2453
Если вам когда-либо приходилось
разбирать гардероб,
разбирать гардероб,
06:20
you've run into a particularly
agonizing decision:
agonizing decision:
145
368337
2671
то вы сталкивались с тяжёлым выбором:
06:23
you have to decide what things
you're going to keep
you're going to keep
146
371032
2382
решить, какие вещи оставить,
06:25
and what things you're going to give away.
147
373438
2009
а какие выбросить.
06:27
Martha Stewart turns out
to have thought very hard about this --
to have thought very hard about this --
148
375974
3000
Оказывается, Марта Стюарт
очень серьёзно думала об этом.
очень серьёзно думала об этом.
06:30
(Laughter)
149
378998
1205
(Смех)
06:32
and she has some good advice.
150
380227
1678
В такой ситуации она советует:
06:33
She says, "Ask yourself four questions:
151
381929
2295
«Задайте себе четыре вопроса:
06:36
How long have I had it?
152
384248
1526
Как давно я это приобрёл/а?
06:37
Does it still function?
153
385798
1450
В рабочем ли оно состоянии?
06:39
Is it a duplicate
of something that I already own?
of something that I already own?
154
387272
3199
Есть ли у меня похожая вещь?
06:42
And when was the last time
I wore it or used it?"
I wore it or used it?"
155
390495
2411
Когда в последний раз я это
носил/а или использовал/а?»
носил/а или использовал/а?»
06:46
But there's another group of experts
156
394648
1715
А другая группа экспертов,
06:48
who perhaps thought
even harder about this problem,
even harder about this problem,
157
396387
3130
которые, возможно, думали
ещё больше о данной проблеме,
ещё больше о данной проблеме,
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
говорят, что один вопрос важнее остальных.
06:55
Those experts?
159
403819
1150
Кто эти эксперты?
06:57
The people who design
the memory systems of computers.
the memory systems of computers.
160
405281
2848
Люди, которые проектируют
системы памяти компьютеров.
системы памяти компьютеров.
07:00
Most computers have
two kinds of memory systems:
two kinds of memory systems:
161
408153
2254
У большинство компьютеров
два вида памяти:
два вида памяти:
07:02
a fast memory system,
162
410431
1387
быстродействующая память —
07:03
like a set of memory chips
that has limited capacity,
that has limited capacity,
163
411842
3169
чипы памяти с ограниченной ёмкостью,
07:07
because those chips are expensive,
164
415035
2052
потому что те чипы дорогие —
07:09
and a slow memory system,
which is much larger.
which is much larger.
165
417111
3260
и медленнодействующая память,
которая намного больше.
которая намного больше.
07:13
In order for the computer to operate
as efficiently as possible,
as efficiently as possible,
166
421239
3000
Чтобы компьютер работал
максимально эффективно
максимально эффективно
07:16
you want to make sure
167
424263
1151
нужно сделать так,
07:17
that the pieces of information
you want to access
you want to access
168
425438
2352
чтобы информация, к которой нужен доступ,
07:19
are in the fast memory system,
169
427814
1477
находится в быстродействующей памяти,
07:21
so that you can get to them quickly.
170
429315
1754
чтобы быстро её найти.
07:23
Each time you access
a piece of information,
a piece of information,
171
431093
2061
Каждый раз запрашиваемая информация
загружается в сверхоперативную память,
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
и компьютер должен решить,
какой элемент оттуда удалить
какой элемент оттуда удалить
07:30
because it has limited capacity.
174
438628
1741
из-за ограниченной ёмкости.
07:33
Over the years,
175
441794
1151
Многие годы
07:34
computer scientists have tried
a few different strategies
a few different strategies
176
442969
2739
учёные пробовали
несколько разных стратегий,
несколько разных стратегий,
как решить, что удалять
из сверхоперативной памяти.
из сверхоперативной памяти.
07:37
for deciding what to remove
from the fast memory.
from the fast memory.
177
445732
2292
07:40
They've tried things like choosing
something at random
something at random
178
448048
3176
Они пробовали такие методы,
как случайный выбор,
как случайный выбор,
07:43
or applying what's called
the "first-in, first-out principle,"
the "first-in, first-out principle,"
179
451248
2906
применяли принцип
обработки в порядке поступления,
обработки в порядке поступления,
07:46
which means removing the item
180
454178
1399
то есть удалять документ,
07:47
which has been in the memory
for the longest.
for the longest.
181
455601
2176
который хранился дольше остальных.
07:50
But the strategy that's most effective
182
458091
2713
Но самая эффективная стратегия
07:52
focuses on the items
which have been least recently used.
which have been least recently used.
183
460828
3229
направлена на наиболее недавно
использованные элементы.
использованные элементы.
07:56
This says if you're going to decide
to remove something from memory,
to remove something from memory,
184
464972
3191
Это значит, что при решении
удалить что-то из памяти
удалить что-то из памяти
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
следует выбрать то,
что дольше всего не использовалось.
что дольше всего не использовалось.
08:05
And there's a certain
kind of logic to this.
kind of logic to this.
186
473179
2159
И в этом есть определённая логика.
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
Если прошло много времени
с последнего использования информации,
с последнего использования информации,
08:10
it's probably going to be a long time
188
478984
1762
скорее всего, пройдёт много времени,
08:12
before you're going to need
to access it again.
to access it again.
189
480770
2192
прежде чем она вам снова понадобится.
08:15
Your wardrobe is just like
the computer's memory.
the computer's memory.
190
483787
2774
Ваш гардероб — как компьютерная память.
08:18
You have limited capacity,
191
486585
2030
У него ограниченная вместимость,
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
и вам нужно попытаться
вместить необходимые вещи
вместить необходимые вещи
08:25
so that you can get to them
as quickly as possible.
as quickly as possible.
193
493990
2419
так, чтобы достать их
насколько возможно быстро.
насколько возможно быстро.
08:29
Recognizing that,
194
497016
1151
Учитывая это,
08:30
maybe it's worth applying
the least recently used principle
the least recently used principle
195
498191
2813
может, стоит использовать
только что озвученный принцип
только что озвученный принцип
08:33
to organizing your wardrobe as well.
196
501028
1949
для организации вашего гардероба?
08:35
So if we go back
to Martha's four questions,
to Martha's four questions,
197
503001
2082
Если вернуться к четырём вопросам Марты,
08:37
the computer scientists
would say that of these,
would say that of these,
198
505107
2861
учёные сказали бы,
08:39
the last one is the most important.
199
507992
1941
что последний вопрос самый важный.
08:43
This idea of organizing things
200
511473
2055
Идея организации вещей так,
08:45
so that the things you are most
likely to need are most accessible
likely to need are most accessible
201
513552
3129
чтобы самые необходимые
вещи было легче достать,
вещи было легче достать,
08:48
can also be applied in your office.
202
516705
1676
может также применяться в офисе.
08:51
The Japanese economist Yukio Noguchi
203
519091
1930
Японский экономист Юкио Ногучи
08:53
actually invented a filing system
that has exactly this property.
that has exactly this property.
204
521045
3055
придумал систему учёта
с таким же свойством.
с таким же свойством.
08:57
He started with a cardboard box,
205
525161
1609
Он начал с картонной коробки,
08:58
and he put his documents into the box
from the left-hand side.
from the left-hand side.
206
526794
2940
сложив туда документы с левой стороны.
09:02
Each time he'd add a document,
207
530067
1434
Каждый раз, добавляя документ,
09:03
he'd move what was in there along
208
531525
1621
он передвигал содержимое вперёд,
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
затем добавлял документ
с левой стороны коробки.
с левой стороны коробки.
09:08
And each time he accessed
a document, he'd take it out,
a document, he'd take it out,
210
536004
2667
И каждый раз, когда ему был
нужен документ, он брал его,
нужен документ, он брал его,
09:10
consult it and put it back in
on the left-hand side.
on the left-hand side.
211
538695
2608
искал информацию и клал
обратно в левую сторону.
обратно в левую сторону.
09:13
As a result, the documents would be
ordered from left to right
ordered from left to right
212
541327
3281
В итоге документы оказались
расставлеными слева направо
расставлеными слева направо
09:16
by how recently they had been used.
213
544632
1761
согласно дате использования.
09:18
And he found he could quickly find
what he was looking for
what he was looking for
214
546417
2774
И он понял, что может
быстро найти то, что искал,
быстро найти то, что искал,
09:21
by starting at the left-hand
side of the box
side of the box
215
549215
2054
начиная с левого конца коробки
09:23
and working his way to the right.
216
551293
1572
и двигаясь направо.
Прежде чем вы помчитесь домой
и начнёте всё переставлять,
и начнёте всё переставлять,
09:25
Before you dash home
and implement this filing system --
and implement this filing system --
217
553215
2621
09:27
(Laughter)
218
555860
1731
(Смех)
09:29
it's worth recognizing
that you probably already have.
that you probably already have.
219
557615
2638
стоит выяснить, что у вас уже есть.
09:32
(Laughter)
220
560891
3310
(Смех)
09:36
That pile of papers on your desk ...
221
564225
2866
Куча бумаг на столе...
09:39
typically maligned
as messy and disorganized,
as messy and disorganized,
222
567115
2474
Обычно считающаяся
беспорядком и неорганизованностью,
беспорядком и неорганизованностью,
09:41
a pile of papers is, in fact,
perfectly organized --
perfectly organized --
223
569613
2565
куча бумаг на самом деле —
идеальное расположение
идеальное расположение
09:44
(Laughter)
224
572202
1000
(Смех)
09:45
as long as you, when you take a paper out,
225
573226
2014
при условии, что вы берёте бумагу,
09:47
put it back on the top of the pile,
226
575264
2432
кладёте сверху кучи,
09:49
then those papers are going
to be ordered from top to bottom
to be ordered from top to bottom
227
577720
2826
и все бумаги расположены сверху вниз
09:52
by how recently they were used,
228
580570
1552
по дате использования,
09:54
and you can probably quickly find
what you're looking for
what you're looking for
229
582146
2701
и, возможно, вы быстро
найдёте то, что искали,
найдёте то, что искали,
09:56
by starting at the top of the pile.
230
584871
1700
начиная сверху стопки.
09:59
Organizing your wardrobe or your desk
231
587988
1848
Организация гардероба или стола,
10:01
are probably not the most pressing
problems in your life.
problems in your life.
232
589860
2681
возможно, не самая острая
проблема в вашей жизни.
проблема в вашей жизни.
10:05
Sometimes the problems we have to solve
are simply very, very hard.
are simply very, very hard.
233
593588
3602
Иногда задачи, которые нужно решить,
просто на самом деле очень сложны.
просто на самом деле очень сложны.
10:09
But even in those cases,
234
597716
1150
Но даже в этих случаях
10:10
computer science can offer some strategies
235
598890
2021
компьютерная наука
может предложить стратегии,
может предложить стратегии,
10:12
and perhaps some solace.
236
600935
1669
и возможно, даже утешение.
10:16
The best algorithms are about doing
what makes the most sense
what makes the most sense
237
604048
3075
Лучшие алгоритмы — те,
что выдают самое здравое решение
что выдают самое здравое решение
10:19
in the least amount of time.
238
607147
1502
за наименьшее время.
Когда перед компьютером
встают сложные задачи,
встают сложные задачи,
10:22
When computers face hard problems,
239
610627
1958
10:24
they deal with them by making them
into simpler problems --
into simpler problems --
240
612609
2762
он решает их, разбивая
на более простые проблемы,
на более простые проблемы,
10:27
by making use of randomness,
241
615395
1346
используя произвольность,
10:28
by removing constraints
or by allowing approximations.
or by allowing approximations.
242
616765
3817
снимая ограничение или
допуская аппроксимацию.
допуская аппроксимацию.
10:32
Solving those simpler problems
243
620606
1494
Решение проблемы попроще
10:34
can give you insight
into the harder problems,
into the harder problems,
244
622124
2920
может дать представление
о более трудной проблеме
о более трудной проблеме
10:37
and sometimes produces
pretty good solutions in their own right.
pretty good solutions in their own right.
245
625068
3031
и иногда приносит довольно
хорошие решения сами по себе.
хорошие решения сами по себе.
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
Знание всего этого помогло мне уменьшить
напряжение при принятии решений.
напряжение при принятии решений.
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
Можете использовать правило
37 процентов для поиска дома.
37 процентов для поиска дома.
10:49
There's no way that you can
consider all of the options,
consider all of the options,
248
637015
2702
Вы не сможете рассмотреть все варианты,
10:51
so you have to take a chance.
249
639741
1580
поэтому приходится рисковать.
10:53
And even if you follow
the optimal strategy,
the optimal strategy,
250
641888
2860
Даже если вы последуете
оптимальной стратегии,
оптимальной стратегии,
10:56
you're not guaranteed a perfect outcome.
251
644772
1931
нет гарантии на идеальный результат.
10:59
If you follow the 37 percent rule,
252
647198
2154
Если вы используете правило 37 процентов,
11:01
the probability that you find
the very best place is --
the very best place is --
253
649376
3279
вероятность нахождения идеального дома,
11:04
funnily enough ...
254
652679
1508
как ни странно, —
11:06
(Laughter)
255
654211
1014
(Смех)
11:07
37 percent.
256
655249
1420
37 процентов.
11:09
You fail most of the time.
257
657966
1689
Бóльшую часть времени вам не везёт.
11:12
But that's the best that you can do.
258
660522
1744
Но это лучшее, что вы можете сделать.
11:14
Ultimately, computer science
can help to make us more forgiving
can help to make us more forgiving
259
662846
3052
В итоге компьютерная наука
помогает нам простить
помогает нам простить
11:17
of our own limitations.
260
665922
1909
наши собственные ограничения.
11:20
You can't control outcomes,
just processes.
just processes.
261
668333
2539
Мы можем контролировать процесс,
но не результаты.
но не результаты.
11:22
And as long as you've used
the best process,
the best process,
262
670896
2119
Если вы максимально улучшили процесс,
11:25
you've done the best that you can.
263
673039
1763
вы сделали лучшее из того, что могли.
11:26
Sometimes those best processes
involve taking a chance --
involve taking a chance --
264
674826
3688
Иногда лучший способ — это рисковать,
11:30
not considering all of your options,
265
678538
2115
не рассматривая все варианты
11:32
or being willing to settle
for a pretty good solution.
for a pretty good solution.
266
680677
2729
или желая согласиться
на приемлемое решение.
на приемлемое решение.
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
Это не оговорки, которые мы делаем,
когда не можем быть рациональным,
когда не можем быть рациональным,
11:38
they're what being rational means.
268
686804
1629
это и есть сама рациональность.
11:40
Thank you.
269
688833
1151
Спасибо.
11:42
(Applause)
270
690008
4547
(Аплодисменты)
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