Алгоритмы для жизни: Простые способы принимать верные решения Брайан Кристиан, Том Гриффитс. Конспект книги: Часть 1.

Алгоритмы для жизни: Простые способы принимать верные решения Брайан Кристиан, Том Гриффитс  http://proxy.flibusta.is/b/498745 http://flibustahezeous3.onion/b/498745/read через Tor

Чем больше информации вы соберете, тем быстрее вы поймете, что перед вами та самая квартира, которую вы искали, – хотя, скорее всего, вы уже ее упустили.

Так что же делать? Каким образом вы примете взвешенное решение, если сам факт обдумывания ставит под угрозу результат? Есть ответ.

Тридцать семь процентов.

Если вы хотите максимально увеличить свои шансы на получение лучшей квартиры, потратьте 37 % вашего времени и усилий (11 дней, если вы задались целью найти квартиру за месяц) на изучение вариантов без каких бы то ни было обязательств. Вы просто примеряетесь.

Это обоснованно оптимальное решение.

Мы знаем это, потому что поиск квартиры принадлежит к разряду математических задач – « задач об оптимальной остановке».  На языке программистов она называется алгоритмом.

С помощью простых алгоритмов можно решить не только задачу по аренде жилья, алгоритмы можно применить ко всем жизненным ситуациям, в которых мы сталкиваемся с вопросом оптимальной остановки.

Понятие «алгоритм» все чаще воспринимается как часть инфраструктуры современного мира и едва ли – в качестве источника практической мудрости в повседневной жизни.

Само слово «алгоритм» произошло от имени математика персидского происхождения аль-Хорезми. слово «алгебра» произошло как раз от части названия его книги – «аль-джебр».

Но алгоритмы были неотъемлемой частью жизни человека со времен каменного века.

В этой книге мы рассмотрим идею разработки алгоритмов для нашей жизни и найдем лучшие решения для задач, с которыми все мы сталкиваемся ежедневно.

Взгляд на нашу повседневную жизнь через призму компьютерной науки может повлиять на вашу жизнь на различных уровнях. В первую очередь, это дает нам четкие практические рекомендации для решения определенных задач. Правило оптимальной остановки подсказывает нам, сколько раз стоит отмерить, прежде чем наконец отрезать.

Принцип соотношения между поиском новой информации и применением имеющейся помогает нам обрести баланс между стремлением к новым впечатлениям и умением наслаждаться привычными вещами. Теория сортировки подскажет, как организовать рабочее место. Основные принципы технологии кеширования помогут, если необходимо правильно разложить вещи в шкафу или ящиках. Планирование поможет нам правильно распределить время.

Карл Саган, «наука – это скорее определенный образ мышления, нежели просто совокупность знаний».

Взгляд через призму компьютерной науки может раскрыть нам природу человеческого разума, значение понятия рациональности и ответить на извечный вопрос – «как жить?».

Для разрешения реальных жизненных ситуаций необходимо смириться с тем, что в жизни есть место случаю или вероятности, что нам приходится максимально аккуратно использовать время и зачастую работать только с приближенными значениями величин.

Алгоритмическое осмысление мира, изучение фундаментальных структур задач, с которыми мы сталкиваемся, и способов их решения поможет нам заново оценить свои сильные стороны и понять допускаемые ошибки.

Приходится принимать решения в условиях неопределенности, временных ограничений, неполной информации и быстро меняющейся реальности. И все же жить по заветам компьютерной науки не так уж и плохо. Ведь, в отличие от большинства советов, ее мудрость имеет обоснования.

В поисках алгоритмов для жизни мы беседовали с людьми, которые придумали самые известные алгоритмы за последние 50 лет. И мы спрашивали, как их исследование повлияло на их же подход к решению жизненных задач – от поиска второй половины до сортировки носков после стирки.

Новый способ увидеть утонченные схемы за самыми сложными дилеммами человечества и не только признание глубинной взаимосвязи компьютеров с тяжелым человеческим трудом. Это кое-что более основательное, а именно новый словарь для изучения мира вокруг нас и шанс узнать что-то поистине новое о нас самих.

1. Задача об оптимальной остановке
   Когда пора остановить поиски

Каждый год влюбленные парочки студентов-первокурсников возвращаются после совместных каникул по случаю Дня благодарения, разругавшись в пух и прах. Это так часто происходит, что у психологов колледжей есть даже специальное словечко: turkey drop Психолог предложила удивительное: «Собирай данные». (Встречайся с другими девушками J

Правило 37 %^[2] произошло от самой известной головоломки об оптимальной остановке, которая со временем стала известна как «задача о секретаре»:

Представьте, что вы проводите собеседование на позицию секретаря и ваша цель – принять на работу  лучшего из всех. Вы интервьюируете претендентов в произвольном порядке, по одному за раз. Вы можете принять решение нанять кандидата в любой момент собеседования, а он, в свою очередь, примет ваше предложение и завершит свои поиски работы. Но при этом, если вы упустите кандидата, решив не нанимать его, вы потеряете его навсегда.

Задача о секретаре оказалась едва ли не идеальной математической загадкой: ее легко объяснить, очень сложно решить, решение ее чрезвычайно лаконично, а выводы крайне занимательны.

Почему 37 %?

Подбирая секретаря, вы можете совершить две ошибки: остановиться либо слишком рано, либо слишком поздно.  Оптимальная стратегия требует от вас баланса между чрезмерным и недостаточным поиском.

принимать на работу первого «лучшего на данный момент» кандидата (иначе говоря, самого первого кандидата) – опрометчивое решение.

Мы рассмотрим лучшую из возможных стратегий на примере с тремя кандидатами.

Тщательно рассмотрите кандидатуры первых 37 % претендентов^[4], не отдавая предпочтение ни одному из них. Затем будьте готовы выбрать первого, проявившего себя лучше всех рассмотренных до него.

Следование оптимальной стратегии в конечном итоге дает нам 37 %-ный шанс принять на работу лучшего кандидата. Одновременно в этой цифре заключается и уникальная математическая симметрия этой задачи: число, определяющее стратегию, и процент вероятности успеха совпадают.

63 %-ная вероятность неудачи при использовании лучшей имеющейся стратегии – отрезвляющий факт. Это плохая новость для тех, кто живет только поисками «того единственного (той единственной)».

При оптимальной остановке ваш шанс выбрать лучшего кандидата из ста – 37 %. И если выбирать из тысячи, то вероятность успеха по-прежнему 37 %. Таким образом, чем больше становится число претендентов, тем бóльшую ценность для нас может представлять знание алгоритма.

Действительно, в большинстве случаев вы вряд ли найдете потерянную иголку. Но оптимальная остановка, по крайней мере, защитит вас от ее поисков в стоге сена.

P.S. У меня есть идея делать видеообзоры деловой и non-fiction литературы. Если интересно подписывайтесь на мой канал https://www.youtube.com/channel/UCrTyPO-n1ccPnf2mjMsUaJA