Jestli je na světě město,
kde je těžké si koupit nebo pronajmout byt,
tak je to Sydney.
Jestli jste se zde nedávno pokoušeli nalézt domov,
tak víte, o čem mluvím.
Kdykoli vstoupíte do nového domu,
získáte informaci o tom,
co je k mání a co je na trhu.
Ale po každé takové prohlídce
riskujete ztrátu toho nejlepšího místa, které můžete získat.
Jak tedy poznat, kdy přepnout
z hledání na zamluvení domu?
Jde o krutý a častý problém,
že vás možná překvapí, jak jednoduché má řešení.
37 procent.
(Smích)
Jestli chcete zmaximalizovat šanci na získání toho nejlepšího místa,
měli byste se podívat na 37 procent domů na trhu
a potom zamluvit první další dům, který uvidíte,
který je lepší než cokoli, co jste viděli doposud.
Pokud hledáte dům jeden měsíc, použijte 37 z tohoto času...
11 dní, na určení standartu...
a potom jste připraveni jednat.
My tohle víme, protože hledání místa, kde budeme žit,
je příklad problému optimálního zastavení.
Druhu problémů dlouhodobě studovaného
matematiky a informatiky.
Já jsem výpočtový kognitivní vědec.
Usiluji o pochopení toho,
jak funguje lidská mysl,
od našich úžasných úspěchů po naše tristní zklamání.
Abych toho dosáhl, uvažuji o výpočetní struktuře problémů,
se kterými se setkáváme v každodenním životě,
a porovnávám ideálních řešení těchto problémů s tím,
jak se ve skutečnosti chováme.
Jako vedlejší dopad vidím,
jak nám rozhodování může usnadnit
použití trochy informatiky.
Mám pro to osobní motivaci.
Vyrůstal jsem v Perthu jako příliš intelektuální dítě.
(Smích)
Vždy jsem se snažil chovat co nejrozumněji,
přemýšlel jsem o každém rozhodnutí,
snažil se najít nejlepší řešení.
Ale tenhle způsob se dá špatně rozšířit,
když narazíte na různé problémy,
které vyvstanou v dospělosti.
Jednou jsem se dokonce pokusil rozejít s přítelkyní,
protože brát v potaz její i moje priority
a pak hledat perfektní řešení...
(Smích)
mne vyčerpávalo.
(Smích)
Upozornila mě na to,
že na to jdu špatně...
a později se stala mou ženou.
(Smích)
(Potlesk)
Ať jsou základní jako rozhodnutí, do které restaurace jít,
nebo důležitá jako rozhodnutí, s kým strávit zbytek života,
lidské životy jsou plné výpočetních problémů,
které se prostě prostou silou řeší těžko.
U těchto problémů
je vhodné poradit se s experty:
informatiky.
(Smích)
Když hledáte životní rady,
informatici vás asi jako první nenapadnou.
Žít život jako počítač...
stereotypně deterministický, vyčerpávající a přesný,
nezní úplně zábavně.
Ale úvahy o informatice lidských rozhodnutí ukazují,
že to máme přesně naopak.
Ukazuje se, že při aplikaci na různé druhy obtížných problémů,
které se v životě objeví,
způsob, jakým počítače problém řeší,
vypadá velmi podobně tomu, jak se lidé skutečně chovají.
Vezměte si například rozhodování, do které restaurace jít.
Tenhle problém má specifickou výpočetní strukturu.
Máte na výběr několik možností,
a vybíráte si jednu z nich.
Zítra budete čelit úplně stejnému rozhodnutí.
V takové situaci narazíte na to,
čemu informatici říkají
„kompromis objevování a využívání".
Musíte udělat rozhodnutí,
jestli chcete zkusit něco nového...
objevovat, získávat informace,
které můžete v budoucnosti využít...
a nebo jestli půjdete do podniku, o kterém už víte, že je dobrý,
a využijete dříve získané informace.
Kompromis mezi objevováním a využíváním se objevuje pokaždé,
když buď zkusíte něco nového
nebo uděláte to, co už dost dobře znáte.
Ať je to poslouchání hudby
nebo zvažování, s kým trávit čas.
Je to taky problém, který technologické firmy řeší,
když se například rozhodují, jakou reklamu vám ukážou na stránce.
Mají zobrazit nějakou novou a dozvědět se z toho něco
nebo ukázat nějakou osvědčenou,
o které už vědí, že má velkou šanci, abyste na ni klikli?
Během posledních 60 let
udělali informatici velké pokroky
v chápání kompromisu objevování versus využívání
a jejich výsledky přináší překvapivé poznatky.
Když se rozhodujete, do které restaurace jít,
otázka, kterou byste si měli položit první je,
jak dlouho ještě budete v tomhle městě.
Pokud tu budete už jen krátce,
je lepší využívat.
Nemá smysl sbírat další informace.
Prostě jděte tam, kde víte, že je dobře.
Pokud tam ale budete dlouho, objevujte.
Něco vyzkoušejte, protože informace, které získáte,
se vám můžou hodit při dalším rozhodování.
Hodnota informací se zvyšuje s tím,
kolikrát je ještě budete moct využít.
Tento postup nám může dát i vhled
do struktury lidského života jako celku.
Děti nejsou známé svými racionálními rozhodnutími.
Pořád zkouší nové věci,
a znáte to, zkouší si je strkat do pusy.
Ale to je přesně to, co by měly dělat.
Jsou v objevovací fázi jejich života.
Některé z těch věcí mohou být chutné.
Na opačném konci spektra je starý pán,
který pořád chodí do stejné restaurace
a dává si stejné jídlo.
To není nudné --
Je to optimální.
(Smích)
Využívá znalostí a zkušeností,
které během svého života získal.
Obecněji,
víme-li o vztahu objevování a využívání,
tak nám to může usnadnit
dosažení rozhodnutí.
Nemusíte jít pokaždé do té nejlepší restaurace.
Zkuste štěstí, objevte něco nového.
Můžete se něco dozvědět.
Získané informace
budou mít větší hodnotu než jedna skvělá večeře.
Informatika nám také může usnadnit život
doma nebo v práci.
Jestli jste někdy museli uklízet skříň,
určitě jste narazili na to trýznivé rozhodování:
které věci si ponechat
a kterých se zbavit.
Martha Stuartová o tom podle všechno přemýšlela docela hodně --
(Smích)
a má pro nás nějaké dobré rady.
Říká: „Zeptejte se sami sebe tyto čtyři otázky:
Jak dlouho to mám?
Funguje to ještě?
Nemám tu samou věc ještě jednou?
Kdy jsem to naposledy použil(a)?"
Ale existuje jiná skupina expertů,
kteří o tom přemýšleli možná ještě více.
Ti by řekli, že jedna z těchto otázek je důležitější než ty ostatní.
Ti experti?
Lidé, kteří navrhují paměťové čipy v počítačích.
Většina počítačů má dva druhy pamětí:
rychlou,
jako třeba sadu paměťových čipů s omezenou kapacitou,
protože čipy jsou drahé,
a pomalou, která je mnohem větší.
Aby počítač pracoval tak efektivně, jak je jen možné,
chcete zajistit, aby v rychlé paměti byly informace,
ke kterým potřebujete přístup,
a bylo tak možné je získat rychle.
Pokaždé, když přistoupíte k nějakým datům,
jsou nahrány do rychlé paměti,
a počítač musí rozhodnout, která data z této paměti odstraní,
protože kapacita je omezená.
Během let informatici vyzkoušeli
různé postupy na určování,
co z paměti odstranit.
Zkusili třeba vybírat náhodně,
nebo aplikovat přístup „FIFO" („první dovnitř, první ven"),
což znamená odebrat věc,
která je v paměti nejdéle.
Nejúčinnější strategie se zaměřuje na položky,
které nebyly použity nejdéle.
Tedy pokud odebíráte něco z paměti,
měli byste odebrat tu věc, která byla použita nejdávněji.
Celkem to dává smysl.
Pokud jste informaci dlouho nepotřebovali,
tak asi bude opět dlouho trvat,
než se k ní budete potřebovat dostat.
Vaše šatní skříň je jako paměť počítače.
Má omezenou kapacitu
a vy v ní chcete mít ty věci, které budete nejspíš potřebovat,
aby byly co nejrychleji k dispozici,
Když si to uvědomíme,
možná se vyplatí použít princip nejdávněji použitého
i na organizaci vaší skříně.
Vrátíme-li se ke Marthě a jejím 4 otázkám,
informatici by řekli,
že ta poslední z nich je nejdůležitější.
Myšlenka o organizování věcí tak,
že ty nejčastěji používané jsou nejlépe dostupné,
se dá aplikovat i v kanceláři.
Japonský ekonom Yukio Noguchi
vynalezl dokumentační systém, který má přesně tuto vlastnost.
Začal s papírovou krabicí,
do které dává svoje dokumenty z levé strany.
Pokaždé, když přidal dokument,
posunul vše v krabici napravo
a ten nový dal úplně vlevo.
Vždy, když něco potřeboval,
vyndal to a následně vrátil na levou stranu krabice.
Dokumenty tak byly seřazené zleva doprava podle toho,
před jakou dobou byly naposledy použity.
Zjistil, že dokáže rychle najít to, co potřebuje,
když začne z levé strany krabice
a postupně prochází dokumenty doprava.
Než ale poběžíte domů vytvořit si dokumentační systém --
(Smích)
je dobré si uvědomit, že už ho pravděpodobně používáte.
(Smích)
Ta hromada papírů na vašem stole...
většinou nesrovnaná a chaotická,
ta hromada je ve skutečnosti perfektně organizovaná --
(Smích)
pokud tedy dodržujete to,
že když papír vytáhnete, položíte ho zpátky navrch.
Pak budou papíry srovnané odshora dolů podle toho,
jak nedávno byly použity.
Vy tak asi najdete rychle to, co hledáte,
když začnete z vršku hromady.
Rovnání věcí ve skříni nebo na stole
asi není tím nejnaléhavějším problémem ve vašem životě.
Občas ale musíme řešit opravdu náročné problémy.
I v tady nám může informatika
nabídnout pár postupů
a možná i útěchu.
Nejlepší algoritmy jsou o tom, co dává největší smysl
v nejkratším čase.
Když počítače řeší těžké problémy,
často je rozdělí na jednoduší --
použím náhody,
odebráním překážek nebo pomocí odhadů.
Řešení těchto jednodušších otázek
nám může dát vhled i do těch těžších,
a někdy dokonce samo stačí jako docela dobré řešení.
Tato znalost mi pomohla uklidnit se, když dělám rozhodnutí.
Vemte si například pravidlo 37 % pro hledání domu.
Nemůžete fyzicky vyzkoušet úplně všechny možnosti,
takže to musíte risknout.
A i kdybyste postupovali podle optimální strategie,
ne vždy dosáhnete perfektního výsledku.
Pokud budete využívat pravidlo 37 %,
pravděpodobnost, že najdete ten úplně nejlepší dům je --
kupodivu...
(Smích)
37 procent.
Většinou neuspějete.
Ale je to to nejlepší, co lze dělat.
Nakonec informatika nám může pomoci
odpustit si své vlastní omezení.
Nemůžete ovlivnit výsledek, jen postupy.
Pokud jste využili ten nejlepší postup,
udělali jste, co jste mohli.
Někdy ty nejlepší postupy zahrnují risk,
vynechání některých možností
nebo spokojení se s dobrým řešením.
Ale toto nejsou ústupky, které děláme, když nemůžeme být racionální--
jsou tím, co ukazuje, že jsme rozumní.
Děkuji.
(Potlesk)