TEDxSydney
Tom Griffiths: 3 ways to make better decisions -- by thinking like a computer
Tom Griffiths: Bilgisayar gibi düşünerek daha iyi karar vermenin 3 yolu
Filmed:
Readability: 4.2
3,652,976 views
Eğer karar vermekte zorlandığınız oluyorsa, bu konuşma sizin için. Bilişsel bilimci Tom Griffiths, karmaşık insan problemlerini çözmek için bilgisayarların mantığını nasıl uygulayabileceğimizi, doğru evi bulmaktan akşama hangi restorana gidileceğini seçmeye kadar tüm sorunlarda kullanılabilecek üç pratik karar verme stratejisiyle gösteriyor.
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
Kiralamak veya satın almak için
00:15
where it's hard to find
a place to buy or rent,
a place to buy or rent,
1
3012
2333
bir yer bulmanın zor olduğu
tek bir şehir varsa
tek bir şehir varsa
00:17
it's Sydney.
2
5369
1150
orası Sydney'dir.
00:19
And if you've tried
to find a home here recently,
to find a home here recently,
3
7043
2367
Eğer yakın bir zamanda
burada bir ev aradıysanız
burada bir ev aradıysanız
00:21
you're familiar with the problem.
4
9434
1840
bu probleme aşinasınız demektir.
00:23
Every time you walk into an open house,
5
11298
2014
Ne zaman bir açık ev etkinliğine uğrasanız
00:25
you get some information
about what's out there
about what's out there
6
13336
2191
oralarda neler bulunduğu
ve pazarda neler olduğu hakkında
birkaç bilgi alırsınız,
birkaç bilgi alırsınız,
00:27
and what's on the market,
7
15551
1393
00:28
but every time you walk out,
8
16968
1430
fakat bu etkinliklerden her ayrıldığınızda
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
o en güzel evin elinizden kaçması
riskiyle karşı karşıya kalırsınız.
riskiyle karşı karşıya kalırsınız.
00:33
So how do you know when
to switch from looking
to switch from looking
10
21660
2820
Peki arama faslından
teklif vermeye hazır olma faslına
teklif vermeye hazır olma faslına
00:36
to being ready to make an offer?
11
24504
1562
geçmemiz gereken zamanı nasıl anlarız?
00:39
This is such a cruel and familiar problem
12
27663
2401
Bu öyle acımasız ve tanıdık bir sorun ki
00:42
that it might come as a surprise
that it has a simple solution.
that it has a simple solution.
13
30088
3074
cevabının basitliği
size sürpriz gibi gelebilir.
size sürpriz gibi gelebilir.
00:45
37 percent.
14
33588
1203
yüzde 37.
00:46
(Laughter)
15
34815
1828
(Gülüşmeler)
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
En iyi evi bulma olasılığınızı
maksimize etmek istiyorsanız
maksimize etmek istiyorsanız
00:52
you should look at 37 percent
of what's on the market,
of what's on the market,
17
40627
2825
pazarda olan evlerin
yüzde 37'sine bakmalı
yüzde 37'sine bakmalı
00:55
and then make an offer
on the next place you see,
on the next place you see,
18
43476
2310
ve baktığınız evlerin
hepsinden daha iyi olan
hepsinden daha iyi olan
00:57
which is better than anything
that you've seen so far.
that you've seen so far.
19
45810
2524
gördüğünüz ilk yeni evde
teklif yapmalısınız.
teklif yapmalısınız.
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
Eğer bir aylık ev bakıyorsanız,
bu zamanın %37'sini,
bu zamanın %37'sini,
01:04
11 days, to set a standard --
21
52187
2915
11 günü, standart olarak belirleyin
01:07
and then you're ready to act.
22
55126
1575
ve artık başlamaya hazırsınız.
01:09
We know this because
trying to find a place to live
trying to find a place to live
23
57829
2709
Bunu biliyoruz
çünkü kalacak bir yer bulmak
çünkü kalacak bir yer bulmak
01:12
is an example of an optimal
stopping problem.
stopping problem.
24
60562
2325
OSP dediğimiz optimal
durma problemine bir örnek.
durma problemine bir örnek.
01:14
A class of problems that has been
studied extensively
studied extensively
25
62911
2483
Matematikçiler ve bilgisayar
bilimcileri tarafından
bilimcileri tarafından
01:17
by mathematicians and computer scientists.
26
65418
2105
kapsamlıca araştırılan
bir problemler sınıfı.
bir problemler sınıfı.
01:21
I'm a computational cognitive scientist.
27
69502
2519
Ben bir hesaplamalı
bilişsel bilimi uzmanıyım.
bilişsel bilimi uzmanıyım.
01:24
I spend my time trying to understand
28
72045
1960
Zamanımı, şaşırtıcı başarılarımız
01:26
how it is that human minds work,
29
74029
1798
ve üzücü başarısızlıklarımız ile
01:27
from our amazing successes
to our dismal failures.
to our dismal failures.
30
75851
3671
insan aklının nasıl çalıştığını
anlamaya harcarım.
anlamaya harcarım.
01:32
To do that, I think about
the computational structure
the computational structure
31
80552
2493
Bunu yapmak için
günlük hayattaki problemlerimizin
günlük hayattaki problemlerimizin
01:35
of the problems
that arise in everyday life,
that arise in everyday life,
32
83069
2659
hesaplamalı yapısına kafa yorup
01:37
and compare the ideal
solutions to those problems
solutions to those problems
33
85752
2375
bu problemlerin ideal çözümlerini
01:40
to the way that we actually behave.
34
88151
1747
gerçekte nasıl davrandığımızla
karşılaştırırım.
karşılaştırırım.
01:42
As a side effect,
35
90725
1185
Bir yan etkisi olarak
01:43
I get to see how applying
a little bit of computer science
a little bit of computer science
36
91934
2715
biraz bilgisayar bilimi uygulamanın
01:46
can make human decision-making easier.
37
94673
1860
insanların karar vermesini
nasıl kolaylaştırabildiğini görebiliyorum.
nasıl kolaylaştırabildiğini görebiliyorum.
01:49
I have a personal motivation for this.
38
97828
1847
Bunun için kişisel bir motivasyonum var.
01:52
Growing up in Perth
as an overly cerebral kid ...
as an overly cerebral kid ...
39
100153
3166
Perth'te büyüyen, gereğinden fazla
beyniyle hareket eden bir çocuk olarak...
beyniyle hareket eden bir çocuk olarak...
01:55
(Laughter)
40
103343
4731
(Gülüşmeler)
Her zaman rasyonel olduğunu düşündüğüm
şekilde davranmaya çalışırdım,
şekilde davranmaya çalışırdım,
02:00
I would always try and act in the way
that I thought was rational,
that I thought was rational,
41
108098
3147
02:03
reasoning through every decision,
42
111269
1597
her kararımı etraflıca düşünerek
02:04
trying to figure out
the very best action to take.
the very best action to take.
43
112890
2403
yapılacak en doğru eylemi
hesaplamaya çalışırdım.
hesaplamaya çalışırdım.
02:07
But this is an approach
that doesn't scale up
that doesn't scale up
44
115972
2190
Fakat yetişkin hayatındaki problemlerle
02:10
when you start to run into
the sorts of problems
the sorts of problems
45
118186
2242
karşılaşmaya başlandığı zaman
02:12
that arise in adult life.
46
120452
1500
bu yakaşım pek ilerlemiyor.
02:13
At one point, I even tried
to break up with my girlfriend
to break up with my girlfriend
47
121976
2728
Bir noktada, hem kendi
hem de benim tercihlerimi
hem de benim tercihlerimi
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
dikkate alıp mükemmel
çözümler sunduğu için
çözümler sunduğu için
02:20
and then find perfect solutions --
49
128102
1683
kız arkadaşımdan ayrılmaya bile çalıştım,
02:21
(Laughter)
50
129809
2259
(Gülüşmeler)
02:24
was just leaving me exhausted.
51
132092
1752
beni bitkin bırakıyordu.
02:25
(Laughter)
52
133868
2533
(Gülüşmeler)
02:28
She pointed out that I was taking
the wrong approach
the wrong approach
53
136425
2429
Bu problemi çözmek için
02:30
to solving this problem --
54
138878
1609
yanlış bir yaklaşımı
ele aldığımı ifade etti
ele aldığımı ifade etti
02:32
and she later became my wife.
55
140511
1382
ve daha sonrasında eşim oldu.
02:33
(Laughter)
56
141917
2062
(Gülüşmeler)
02:36
(Applause)
57
144003
4971
(Alkış)
02:40
Whether it's as basic as trying to decide
what restaurant to go to
what restaurant to go to
58
148998
3461
Gidilecek restorana
karar vermek gibi basit
karar vermek gibi basit
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
veya kiminle yaşlanacağına
karar vermek gibi önemli
karar vermek gibi önemli
02:48
human lives are filled
with computational problems
with computational problems
60
156562
2375
ve sırf çaba ile çözülmesi zor olan
02:50
that are just too hard to solve
by applying sheer effort.
by applying sheer effort.
61
158961
4196
hesaplamalı sorularla
doludur insan hayatı.
doludur insan hayatı.
02:55
For those problems,
62
163650
1166
Böylesi sorunlar için
02:56
it's worth consulting the experts:
63
164840
1961
uzmanlara danışmaya değer,
yani bilgisayar bilimcilere.
02:58
computer scientists.
64
166825
1151
03:00
(Laughter)
65
168000
1784
(Gülüşmeler)
03:01
When you're looking for life advice,
66
169808
1819
Yaşam tavsiyeleri aradığınız zaman,
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
bilgisayar bilimcileri muhtemelen
aklınıza gelen ilk kişiler olmaz.
aklınıza gelen ilk kişiler olmaz.
03:07
Living life like a computer --
68
175315
1875
Hayatı bir bilgisayar gibi yaşamak --
03:09
stereotypically deterministic,
exhaustive and exact --
exhaustive and exact --
69
177214
2578
deterministik, teferruatlı ve hatasız --
03:11
doesn't sound like a lot of fun.
70
179816
1552
pek eğlenceli duyulmuyor.
03:14
But thinking about the computer science
of human decisions
of human decisions
71
182153
2927
Fakat insan kararlarının
bilgisayar bilimini düşünmek
bilgisayar bilimini düşünmek
03:17
reveals that in fact,
we've got this backwards.
we've got this backwards.
72
185104
2408
gösteriyor ki aslında biz bunu
ters anlamışız.
ters anlamışız.
İnsan hayatında ortaya çıkan
03:19
When applied to the sorts
of difficult problems
of difficult problems
73
187536
2198
zor problemlere uygulandığında
03:21
that arise in human lives,
74
189758
1239
bilgisayarların bu problemleri
asıl çözme biçimi
asıl çözme biçimi
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
insanların davranışlarına
aslında çok daha fazla benziyor.
aslında çok daha fazla benziyor.
03:29
Take the example of trying to decide
what restaurant to go to.
what restaurant to go to.
77
197267
2922
Gidilecek restorana karar verme
örneğini ele alalım.
örneğini ele alalım.
03:33
This is a problem that has
a particular computational structure.
a particular computational structure.
78
201090
3088
Bu problemin belirli bir
hesaplamalı yapısı vardır.
hesaplamalı yapısı vardır.
Elinizde bir seçenekler havuzu var,
03:36
You've got a set of options,
79
204202
1524
03:37
you're going to choose
one of those options,
one of those options,
80
205750
2049
bu seçeneklerden birini seçeceksiniz
03:39
and you're going to face
exactly the same decision tomorrow.
exactly the same decision tomorrow.
81
207823
2811
ve aynı kararla yarın da
karşı karşıya kalacaksınız.
karşı karşıya kalacaksınız.
03:42
In that situation,
82
210658
1151
Bu durumda,
03:43
you run up against
what computer scientists call
what computer scientists call
83
211833
2295
bilgisayar bilimcilerinin
"keşif-sömürü ödünleşimi" adını verdiği
"keşif-sömürü ödünleşimi" adını verdiği
03:46
the "explore-exploit trade-off."
84
214152
2372
bir durumla karşılaşacaksınız.
03:49
You have to make a decision
85
217115
1334
Bir seçim yapmanız gerekecek.
03:50
about whether you're going
to try something new --
to try something new --
86
218473
2334
Yeni bir şey denemek --
03:52
exploring, gathering some information
87
220831
2183
keşfetmek
03:55
that you might be able
to use in the future --
to use in the future --
88
223038
2285
ve ileride de kullanabileceğiniz
bilgiler toplamak--
bilgiler toplamak--
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
veya yeterince iyi olduğunu önceden
bildiğiniz bir yere gideceksiniz --
bildiğiniz bir yere gideceksiniz --
04:01
exploiting the information
that you've already gathered so far.
that you've already gathered so far.
90
229164
3003
daha önce edindiğiniz
bilgileri sömürerek.
bilgileri sömürerek.
Keşif/sömürü ödünleşimi,
yeni bir şey denemek
yeni bir şey denemek
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
ve önceden iyi olduğunu
bildiğiniz şeyle devam etmek arasında
bildiğiniz şeyle devam etmek arasında
04:08
between trying something new
92
236608
1350
04:09
and going with something
that you already know is pretty good,
that you already know is pretty good,
93
237982
2980
seçim yaptığınız her anda ortaya çıkar,
müzik dinlerken de olabilir,
04:12
whether it's listening to music
94
240986
1550
kimle vakit geçireceğine
karar verirken de.
karar verirken de.
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
Bu teknoloji şirketlerinin de yeni şeyler
denediklerinde karşılaştığı bir sorun,
denediklerinde karşılaştığı bir sorun,
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
web sitelerinde hangi reklamı
göstereceklerine karar vermek gibi.
göstereceklerine karar vermek gibi.
04:23
Should they show a new ad
and learn something about it,
and learn something about it,
98
251417
2572
Yeni bir reklam gösterip
onunla ilgili bir şeyler mi öğrenmeliler,
onunla ilgili bir şeyler mi öğrenmeliler,
04:26
or should they show you an ad
99
254003
1383
yoksa büyük ihtimalle
üstüne tıklayacağınızı bildikleri
üstüne tıklayacağınızı bildikleri
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
bir reklamı mı göstermeliler?
04:30
Over the last 60 years,
101
258750
1151
Son 60 yıl boyunca,
04:31
computer scientists have made
a lot of progress understanding
a lot of progress understanding
102
259925
2892
bilgisayar bilimcileri
keşif/sömürü ödünleşimini
keşif/sömürü ödünleşimini
04:34
the explore/exploit trade-off,
103
262841
1452
anlamak konusunda çok yol katettiler
04:36
and their results offer
some surprising insights.
some surprising insights.
104
264317
2398
ve sonuçları şaşırtıcı iç görüler sunuyor.
04:39
When you're trying to decide
what restaurant to go to,
what restaurant to go to,
105
267291
2598
Gidilecek restorana
karar vermeye çalıştığınızda
karar vermeye çalıştığınızda
04:41
the first question you should ask yourself
106
269913
2000
kendinize sormanız gereken ilk soru,
04:43
is how much longer
you're going to be in town.
you're going to be in town.
107
271937
2179
şehirde ne kadar daha bulunacağınızdır.
04:46
If you're just going to be there
for a short time,
for a short time,
108
274505
2342
Orada sadece kısa bir süreliğine
bulunacaksanız
bulunacaksanız
04:48
then you should exploit.
109
276871
1515
o hâlde sömürmeniz gerekir.
04:50
There's no point gathering information.
110
278410
1905
Bilgi edinmenizin bir manası olmayacaktır.
04:52
Just go to a place
you already know is good.
you already know is good.
111
280339
2048
Sadece iyi olduğunu bildiğiniz yere gidin.
04:54
But if you're going to be there
for a longer time, explore.
for a longer time, explore.
112
282411
2929
Fakat eğer orada uzun bir süre
kalacaksanız, keşfe çıkın.
kalacaksanız, keşfe çıkın.
04:57
Try something new,
because the information you get
because the information you get
113
285364
2387
Farklı bir şey deneyin,
çünkü edineceğiniz bilgi
çünkü edineceğiniz bilgi
04:59
is something that can improve
your choices in the future.
your choices in the future.
114
287775
2974
gelecekteki seçimlerinizi iyileştirebilir.
05:02
The value of information increases
115
290773
1979
Bilginin değeri,
onu kullanacağınız fırsatların
onu kullanacağınız fırsatların
05:04
the more opportunities
you're going to have to use it.
you're going to have to use it.
116
292776
2600
sayısıyla orantılı olarak artar.
Bu prensip bize
05:08
This principle can give us insight
117
296193
1754
05:09
into the structure
of a human life as well.
of a human life as well.
118
297971
2070
insan yaşamının yapısı üzerine de
iç görü verebilir.
iç görü verebilir.
05:13
Babies don't have a reputation
for being particularly rational.
for being particularly rational.
119
301104
3053
Bebeklerin özellikle
rasyonel olmak gibi bir ünü yok.
rasyonel olmak gibi bir ünü yok.
05:17
They're always trying new things,
120
305098
1825
Sürekli yeni şeyler denerler
05:18
and you know, trying to stick them
in their mouths.
in their mouths.
121
306947
2836
ve onları ağızlarına sokmaya çalışırlar.
05:22
But in fact, this is exactly
what they should be doing.
what they should be doing.
122
310621
2952
Fakat aslında, yapmaları gereken de budur.
05:25
They're in the explore
phase of their lives,
phase of their lives,
123
313597
2430
Hayatlarının keşfetme evresindeler
05:28
and some of those things
could turn out to be delicious.
could turn out to be delicious.
124
316051
2621
ve o şeylerden bazıları
çok lezzetli çıkabilir.
çok lezzetli çıkabilir.
05:32
At the other end of the spectrum,
125
320040
1572
Diğer tarafta ise,
05:33
the old guy who always goes
to the same restaurant
to the same restaurant
126
321636
2506
her zaman aynı restorana gidip
05:36
and always eats the same thing
127
324166
1635
aynı şeyi yiyen bir yaşlı adam
05:37
isn't boring --
128
325825
1328
sıkıcı değildir --
05:39
he's optimal.
129
327177
1509
optimaldir.
05:40
(Laughter)
130
328710
3830
(Gülüşmeler)
05:44
He's exploiting the knowledge
that he's earned
that he's earned
131
332564
2228
Tüm hayatı boyunca
05:46
through a lifetime's experience.
132
334816
1767
edindiği bilgiyi sömürüyordur.
05:50
More generally,
133
338406
1151
Genellemek gerekirse,
05:51
knowing about
the explore/exploit trade-off
the explore/exploit trade-off
134
339581
2031
keşif/sömürü ödünleşimini biliyor olmak
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
siz bir karar vermeye
çalştığınızda rahatlamanıza
çalştığınızda rahatlamanıza
ve kendinize fazla
yüklenmemenize yardımcı olur.
yüklenmemenize yardımcı olur.
05:57
when you're trying to make a decision.
136
345327
1810
05:59
You don't have to go
to the best restaurant every night.
to the best restaurant every night.
137
347161
2728
Her gece en iyi restorana
gitmenize gerek yok.
gitmenize gerek yok.
06:01
Take a chance, try something new, explore.
138
349913
2979
Şansınızı deneyin,
farklı bir şey deneyin, keşfedin.
farklı bir şey deneyin, keşfedin.
06:04
You might learn something.
139
352916
1627
Yeni bir şey öğrenebilirsiniz.
06:06
And the information that you gain
140
354567
1589
Ve edindiğiniz bilgi
06:08
is going to be worth more
than one pretty good dinner.
than one pretty good dinner.
141
356180
2543
iyi bir akşam yemeğinden
daha değerli olacaktır.
daha değerli olacaktır.
06:12
Computer science can also help
to make it easier on us
to make it easier on us
142
360178
2699
Bilgisayar bilimi de
ev ve ofis gibi yerlerde
ev ve ofis gibi yerlerde
06:14
in other places at home and in the office.
143
362901
2152
bize kolaylıklar sağlayabilir.
06:17
If you've ever had
to tidy up your wardrobe,
to tidy up your wardrobe,
144
365860
2453
Eğer gardrobunuzu düzenlemeniz gerektiyse,
06:20
you've run into a particularly
agonizing decision:
agonizing decision:
145
368337
2671
özellikle cefalı bir seçimle
karşı karşıya kalmışsınızdır:
karşı karşıya kalmışsınızdır:
06:23
you have to decide what things
you're going to keep
you're going to keep
146
371032
2382
hangi eşyaları tutacağınıza
06:25
and what things you're going to give away.
147
373438
2009
ve hangilerini bağışlayacağınıza
karar vermeniz gerekir.
karar vermeniz gerekir.
06:27
Martha Stewart turns out
to have thought very hard about this --
to have thought very hard about this --
148
375974
3000
Martha Stewart bu konuda
fazlasıyla düşünmüş olmalı -
fazlasıyla düşünmüş olmalı -
06:30
(Laughter)
149
378998
1205
(Gülüşmeler)
06:32
and she has some good advice.
150
380227
1678
ve birkaç iyi tavsiyesi var.
06:33
She says, "Ask yourself four questions:
151
381929
2295
Der ki, "Kendinize dört soru sorun:
06:36
How long have I had it?
152
384248
1526
Ne zamandan beri bendeydi?
06:37
Does it still function?
153
385798
1450
Hala çalışıyor mu?
06:39
Is it a duplicate
of something that I already own?
of something that I already own?
154
387272
3199
Sahip olduğum başka bir şeyle
aynı işe mi yarıyor?
aynı işe mi yarıyor?
06:42
And when was the last time
I wore it or used it?"
I wore it or used it?"
155
390495
2411
Ve en son ne zaman giyindim
veya kullandım?"
veya kullandım?"
06:46
But there's another group of experts
156
394648
1715
Fakat başka bir grup uzman,
06:48
who perhaps thought
even harder about this problem,
even harder about this problem,
157
396387
3130
ki muhtemelen bu sorun hakkında
daha fazla düşünmüştür,
daha fazla düşünmüştür,
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
bu sorulardan birinin diğerlerinden
daha önemli olduğunu söylerler.
daha önemli olduğunu söylerler.
06:55
Those experts?
159
403819
1150
Hangi uzmanlar mı?
Bilgisayarların hafıza sistemlerini
tasarlayan insanlar.
tasarlayan insanlar.
06:57
The people who design
the memory systems of computers.
the memory systems of computers.
160
405281
2848
Bilgisayarların çoğunda
iki tip hafıza sistemi vardır:
iki tip hafıza sistemi vardır:
07:00
Most computers have
two kinds of memory systems:
two kinds of memory systems:
161
408153
2254
07:02
a fast memory system,
162
410431
1387
hızlı hafıza sistemi,
07:03
like a set of memory chips
that has limited capacity,
that has limited capacity,
163
411842
3169
sınırlı kapasiteye sahip olan
hafıza çipleri gibidir
hafıza çipleri gibidir
07:07
because those chips are expensive,
164
415035
2052
çünkü o çipler pahalıdır
07:09
and a slow memory system,
which is much larger.
which is much larger.
165
417111
3260
ve daha geniş olan yavaş hafıza sistemi.
Bilgisayarın olabildiğince
verimli çalışabilmesi için
verimli çalışabilmesi için
07:13
In order for the computer to operate
as efficiently as possible,
as efficiently as possible,
166
421239
3000
erişmek istediğiniz bilgi parçalarının
07:16
you want to make sure
167
424263
1151
07:17
that the pieces of information
you want to access
you want to access
168
425438
2352
hızlı hafıza sisteminde olduğundan
07:19
are in the fast memory system,
169
427814
1477
emin olmak istersiniz,
böylece onlara hızlıca ulaşabilirsiniz.
07:21
so that you can get to them quickly.
170
429315
1754
07:23
Each time you access
a piece of information,
a piece of information,
171
431093
2061
Bir bilgi parçasına her eriştiğinizde
07:25
it's loaded into the fast memory
172
433178
1525
hızlı hafıza içerisine yüklenir
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
ve bilgisayar, sınırlı kapasiteye
sahip olduğu için
sahip olduğu için
07:30
because it has limited capacity.
174
438628
1741
o hafızadan hangi kalemi
kaldırması gerektiğine karar vermelidir.
kaldırması gerektiğine karar vermelidir.
07:33
Over the years,
175
441794
1151
Yıllar boyunca,
07:34
computer scientists have tried
a few different strategies
a few different strategies
176
442969
2739
hızlı hafızadan neyi çıkarmak
gerektiğine karar vermek için
gerektiğine karar vermek için
07:37
for deciding what to remove
from the fast memory.
from the fast memory.
177
445732
2292
bilgisayar bilimciler
farklı stratejiler denediler.
farklı stratejiler denediler.
07:40
They've tried things like choosing
something at random
something at random
178
448048
3176
Rastgele nesneler seçmeyi
07:43
or applying what's called
the "first-in, first-out principle,"
the "first-in, first-out principle,"
179
451248
2906
veya "ilk giren ilk çıkar prensibi"
yani hafızada en uzun zamandır bulunan
kalemi kaldırmak gibi
kalemi kaldırmak gibi
07:46
which means removing the item
180
454178
1399
07:47
which has been in the memory
for the longest.
for the longest.
181
455601
2176
birkaç farklı strateji denediler.
07:50
But the strategy that's most effective
182
458091
2713
Fakat en etkili strateji,
07:52
focuses on the items
which have been least recently used.
which have been least recently used.
183
460828
3229
yakın zamanda kullanılmayan
kalemlere odaklanır.
kalemlere odaklanır.
07:56
This says if you're going to decide
to remove something from memory,
to remove something from memory,
184
464972
3191
Eğer hafızadan bir şey kaldırılacaksa
bunun son erişilme zamanı
bunun son erişilme zamanı
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
geçmişte en uzak olan parça
olması gerektiğini söyler.
olması gerektiğini söyler.
08:05
And there's a certain
kind of logic to this.
kind of logic to this.
186
473179
2159
Ve bunda belli bir mantık vardır.
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
O bilgi parçasına son erişilmesinin
üzerinden uzun zaman geçti
üzerinden uzun zaman geçti
ve bir dahaki ihtiyaç olacak zamana kadar
08:10
it's probably going to be a long time
188
478984
1762
08:12
before you're going to need
to access it again.
to access it again.
189
480770
2192
muhtemelen yine uzun bir zaman geçecektir.
Gardırobunuz da
bilgisayarın hafızası gibidir.
bilgisayarın hafızası gibidir.
08:15
Your wardrobe is just like
the computer's memory.
the computer's memory.
190
483787
2774
08:18
You have limited capacity,
191
486585
2030
Sınırlı bir kapasiteniz var
ve oraya ihtiyacınız olma ihtimali
ve oraya ihtiyacınız olma ihtimali
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
en yüksek olan şeyleri
koymaya çalışmalısınız,
koymaya çalışmalısınız,
08:25
so that you can get to them
as quickly as possible.
as quickly as possible.
193
493990
2419
böylece onlara mümkün olan
en hızlı şekilde erişebilirsiniz.
en hızlı şekilde erişebilirsiniz.
08:29
Recognizing that,
194
497016
1151
Bunu dikkate alarak
08:30
maybe it's worth applying
the least recently used principle
the least recently used principle
195
498191
2813
yakın zamanda kullanılmayanları
kaldırma prensibini
kaldırma prensibini
gardırobunuzu düzenlerken kullanmanız
uygulamaya değer.
uygulamaya değer.
08:33
to organizing your wardrobe as well.
196
501028
1949
08:35
So if we go back
to Martha's four questions,
to Martha's four questions,
197
503001
2082
Martha'nın dört sorusuna dönersek,
08:37
the computer scientists
would say that of these,
would say that of these,
198
505107
2861
bilgisayar bilimcileri, son sorunun,
08:39
the last one is the most important.
199
507992
1941
en önemli soru olduğunu söyleyeceklerdir.
08:43
This idea of organizing things
200
511473
2055
Nesneleri düzenlerken
08:45
so that the things you are most
likely to need are most accessible
likely to need are most accessible
201
513552
3129
en çok ihtiyacınız olan şeylerin
en erişilebilir olması
en erişilebilir olması
08:48
can also be applied in your office.
202
516705
1676
ofisinizde de uygulanabilir.
08:51
The Japanese economist Yukio Noguchi
203
519091
1930
Japon ekonomist Yukio Noguchi
08:53
actually invented a filing system
that has exactly this property.
that has exactly this property.
204
521045
3055
bu özelliğe sahip
bir dosyalama sistemi icat etti.
bir dosyalama sistemi icat etti.
08:57
He started with a cardboard box,
205
525161
1609
Bir karton kutuyla başladı
08:58
and he put his documents into the box
from the left-hand side.
from the left-hand side.
206
526794
2940
ve tüm belgelerini kutuya
sol taraftan başlayarak koydu.
sol taraftan başlayarak koydu.
09:02
Each time he'd add a document,
207
530067
1434
Ne zaman yeni bir belge eklese
09:03
he'd move what was in there along
208
531525
1621
içindeki belgeleri kaydırırdı
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
ve yeni belgeyi kutunun soluna eklerdi.
09:08
And each time he accessed
a document, he'd take it out,
a document, he'd take it out,
210
536004
2667
Bir belgeye eriştiği zaman onu çıkarır,
09:10
consult it and put it back in
on the left-hand side.
on the left-hand side.
211
538695
2608
inceler ve sol tarafa geri koyardı.
09:13
As a result, the documents would be
ordered from left to right
ordered from left to right
212
541327
3281
Böylece, kutu içindeki tüm belgeler,
kullanım sıklığına göre
kullanım sıklığına göre
09:16
by how recently they had been used.
213
544632
1761
soldan sağa doğru sıralanırdı.
09:18
And he found he could quickly find
what he was looking for
what he was looking for
214
546417
2774
Ve soldan başlayıp
09:21
by starting at the left-hand
side of the box
side of the box
215
549215
2054
sağa doğru ilerleryerek
09:23
and working his way to the right.
216
551293
1572
aradığını hızlıca bulabildiğini fark etti.
09:25
Before you dash home
and implement this filing system --
and implement this filing system --
217
553215
2621
Siz eve koşup bu dosyalama sistemini
uygulamadan önce
uygulamadan önce
09:27
(Laughter)
218
555860
1731
(Gülüşmeler)
09:29
it's worth recognizing
that you probably already have.
that you probably already have.
219
557615
2638
zaten uyguluyor olabileceğinizi
fark etmeniz önemlidir.
fark etmeniz önemlidir.
09:32
(Laughter)
220
560891
3310
(Gülüşmeler)
09:36
That pile of papers on your desk ...
221
564225
2866
Masanızın üzerindeki kağıt desteleri...
09:39
typically maligned
as messy and disorganized,
as messy and disorganized,
222
567115
2474
dağınık ve düzensiz diye iftira atılan
09:41
a pile of papers is, in fact,
perfectly organized --
perfectly organized --
223
569613
2565
kağıt desteleri aslında
mükemmelce düzenlidir
mükemmelce düzenlidir
09:44
(Laughter)
224
572202
1000
(Gülüşmeler)
09:45
as long as you, when you take a paper out,
225
573226
2014
siz bir kağıdı alıp
09:47
put it back on the top of the pile,
226
575264
2432
destenin en üstüne geri koyduğunuz sürece
09:49
then those papers are going
to be ordered from top to bottom
to be ordered from top to bottom
227
577720
2826
o kağıtlar yukarıdan aşağıya
09:52
by how recently they were used,
228
580570
1552
kullanım sıklığına göre
sıralanmış olacaktır
sıralanmış olacaktır
09:54
and you can probably quickly find
what you're looking for
what you're looking for
229
582146
2701
ve destenin üst kısmından başlayarak
09:56
by starting at the top of the pile.
230
584871
1700
aradığınız şeyi
muhtemelen kolayca bulacaksınız.
muhtemelen kolayca bulacaksınız.
09:59
Organizing your wardrobe or your desk
231
587988
1848
Gardırobunuzu veya masanızı düzenlemek
10:01
are probably not the most pressing
problems in your life.
problems in your life.
232
589860
2681
muhtemelen hayatınızdaki
en stresli sorunlar değildir.
en stresli sorunlar değildir.
10:05
Sometimes the problems we have to solve
are simply very, very hard.
are simply very, very hard.
233
593588
3602
Bazen çözmemiz gereken sorunlar
basitçe çok, çok zordur.
basitçe çok, çok zordur.
10:09
But even in those cases,
234
597716
1150
Böyle durumlarda dahi
10:10
computer science can offer some strategies
235
598890
2021
bilgisayar bilimi bazen stratejiler
10:12
and perhaps some solace.
236
600935
1669
ve belki bazı teselliler sunabilir.
10:16
The best algorithms are about doing
what makes the most sense
what makes the most sense
237
604048
3075
En iyi algoritmalar en mantıklı şeyleri
10:19
in the least amount of time.
238
607147
1502
en kısa sürede yapmakla ilgilidir.
Bilgisayarlar zor sorunlarla
karşılaştığında
karşılaştığında
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
onları daha basit sorunlara
çevirerek hallederler,
çevirerek hallederler,
10:27
by making use of randomness,
241
615395
1346
rastlantısallık kullanarak,
10:28
by removing constraints
or by allowing approximations.
or by allowing approximations.
242
616765
3817
kısıtları kaldırarak
veya hata payını arttırarak.
veya hata payını arttırarak.
10:32
Solving those simpler problems
243
620606
1494
Kolaylaştırılmış sorunları çözmek
10:34
can give you insight
into the harder problems,
into the harder problems,
244
622124
2920
zor sorunlarla ilgili iç görüler verebilir
10:37
and sometimes produces
pretty good solutions in their own right.
pretty good solutions in their own right.
245
625068
3031
ve bazen kendi durumlarında
yeterince iyi çözümler üretebilirler.
yeterince iyi çözümler üretebilirler.
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
Bütün bunları bilmek karar verirken
rahatlamamı sağladı.
rahatlamamı sağladı.
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
Ev bulmak için yüzde 37 kuralını
örnek olarak alabilirsiniz.
örnek olarak alabilirsiniz.
10:49
There's no way that you can
consider all of the options,
consider all of the options,
248
637015
2702
Tüm seçenekleri ele almanıza imkân yok,
10:51
so you have to take a chance.
249
639741
1580
o yüzden şansınızı deneyin.
10:53
And even if you follow
the optimal strategy,
the optimal strategy,
250
641888
2860
En optimal stratejiyi deneseniz bile,
10:56
you're not guaranteed a perfect outcome.
251
644772
1931
mükemmel neticeyi
garantileyemeyebilirsiniz.
garantileyemeyebilirsiniz.
10:59
If you follow the 37 percent rule,
252
647198
2154
Eğer yüzde 37 kuralını takip ederseniz
11:01
the probability that you find
the very best place is --
the very best place is --
253
649376
3279
en iyi mekânı bulma olasılığınız
11:04
funnily enough ...
254
652679
1508
şaşırtıcı şekilde ...
11:06
(Laughter)
255
654211
1014
(Gülüşmeler)
11:07
37 percent.
256
655249
1420
Yüzde 37.
11:09
You fail most of the time.
257
657966
1689
Çoğu zaman başaramayacaksınız.
11:12
But that's the best that you can do.
258
660522
1744
Fakat yapabileceğiniz en iyi şey bu.
11:14
Ultimately, computer science
can help to make us more forgiving
can help to make us more forgiving
259
662846
3052
Son olarak, bilgisayar bilimi
bize kendi kısıtlamalarımıza karşı
bize kendi kısıtlamalarımıza karşı
11:17
of our own limitations.
260
665922
1909
daha affedici olmamız
konusunda yardımcı olur.
konusunda yardımcı olur.
Sonuçları değil, sadece işlemleri
kontrol edebilirsiniz.
kontrol edebilirsiniz.
11:20
You can't control outcomes,
just processes.
just processes.
261
668333
2539
11:22
And as long as you've used
the best process,
the best process,
262
670896
2119
Ve en iyi işlemi kullandığınız sürece,
11:25
you've done the best that you can.
263
673039
1763
yapabileceğinizin en iyisini yaptınız.
11:26
Sometimes those best processes
involve taking a chance --
involve taking a chance --
264
674826
3688
Bazen en iyi işlemler
şansınızı denemeyi içerir,
şansınızı denemeyi içerir,
11:30
not considering all of your options,
265
678538
2115
tüm seçeneklerinizi dikkate almayı
11:32
or being willing to settle
for a pretty good solution.
for a pretty good solution.
266
680677
2729
veya gayet iyi bir sonucu
kabullenmeye razı olmayı değil.
kabullenmeye razı olmayı değil.
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
Bunlar rasyonel olamayacağımız zaman
vereceğimiz imtiyazlar değil,
vereceğimiz imtiyazlar değil,
11:38
they're what being rational means.
268
686804
1629
rasyonel olmanın kendisi demektir.
11:40
Thank you.
269
688833
1151
Teşekkürler.
11:42
(Applause)
270
690008
4547
(Alkış)
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