אם יש עיר אחת בעולם
שבה קשה למצוא מקום שאפשר לקנות או לשכור,
זאת סידני.
ואם ניסיתם לאחרונה למצוא כאן בית,
אתם מכירים את הבעיה.
בכל פעם שאתם נכנסים לדירה לדוגמה
אתם מקבלים מידע מסוים על המצב
ועל מה שיש בשוק.
אבל בכל פעם שאתם יוצאים החוצה,
אתם מסתכנים בכך שתחמיצו את הבית הכי טוב.
אז איך אתם יודעים מתי להפסיק לבחון דירות
ולהיות מוכנים להציע מחיר?
זאת בעיה אכזרית ומוכרת כל-כך
שאולי תופתעו לשמוע שיש לה פתרון פשוט.
37 אחוזים.
(צחוק)
אם ברצונכם למרב את הסבירות לכך שתמצאו את המקום הכי טוב,
עליכם לבדוק 37% ממה שיש בשוק,
ולהציע מחיר למקום הבא שתבדקו,
שמוצא חן בעיניכם יותר מכל מה שראיתם לפניו.
ואם אתם מחפשים כבר חודש, קחו עוד 37% מהזמן הזה -
11 יום, בתור תקן -
ואז אתם מוכנים לפעול.
אנו יודעים זאת כי הנסיון למצוא מקום מגורים
הוא דוגמה ל"בעיית עצירה מיטבית",
סוג בעיות שנחקרו היטב
בידי מתמטיקאים ומדעני מחשבים.
אני איש מחשבים במדעי הקוגניציה.
אני מקדיש את זמני לנסיון להבין
איך פועל מוח האדם,
מתוך הצלחותינו המדהימות וגם מכשלונותינו המבישים.
לצורך כך אני חושב על המבנה החישובי
של בעיות היומיום,
ומשווה את הפתרונות האידאליים לבעיות אלה
עם התנהגותנו בפועל.
אגב כך,
אני מגלה איך יישום קצת מדע מחשבים
יכול להקל על קבלת ההחלטות האנושית.
יש לי מניע אישי לכך.
גדלתי בפרת' כילד עם ראש גדול מדי...
(צחוק)
השתדלתי תמיד לפעול באופן שנראה לי הגיוני,
שקלתי כל החלטה,
ניסיתי למצוא מהי הפעולה שבה הכי כדאי לנקוט.
אבל זאת גישה שלא עומדת במבחן הבעיות שצצות בחיים הבוגרים.
פעם אפילו ניסיתי להיפרד מחברה שלי
בעקבות הנסיון להתחשב בהעדפותיה ובהעדפותי
ולמצוא פתרונות מושלמים -
(צחוק)
זה רק התיש אותי.
(צחוק)
היא ציינה בפני שאני נוקט בגישה מוטעית
לפתרון הבעיה הזאת -
ולימים הפכה להיות אשתי.
(צחוק)
(מחיאות כפיים)
בין אם זה משהו בסיסי כמו להחליט לאיזו מסעדה ללכת,
או משהו חשוב כמו להחליט עם מי לבלות את שארית חייך,
החיים האנושיים מלאים בבעיות חישוביות
שפשוט קשה מדי לפתרן בכוח בלבד.
בבעיות כאלה כדאי להתייעץ עם מומחים:
מדעני המחשבים.
(צחוק)
כשאתם מחפשים עצה לחיים,
אולי אינכם חושבים לפנות אל מדעני המחשבים.
לחיות את החיים כמו מחשב -
סטריאוטיפ דטרמיניסטי, מקיף ומדויק -
לא נשמע כיף גדול.
אבל החשיבה על מדעי המחשב של ההחלטות האנושיות
חושפת שאנו מבינים את זה הפוך.
כשמיישמים זאת לבעיות הקשות שמתעוררות בחיים האנושיים,
הדרך בה המחשבים פותרים בעיות אלה
נראית הרבה יותר כמו הדרך בה מתנהגים בפועל בני-אדם.
לדוגמה, ההחלטה לאיזו מסעדה ללכת.
זאת בעיה עם מבנה חישובי ייחודי.
יש לכם מערך של אפשרויות,
אתם בוחרים אחת מאפשרויות אלה,
ומחר תיאלצו לקבל אותה החלטה בדיוק.
במצב זה,
אתם במצב שמדעני המחשב מכנים
"ניסוי או מיצוי".
עליכם לקבל החלטה אם לנסות משהו חדש -
ניסוי, איסוף מידע נוסף שאולי תוכלו לנצל בעתיד -
או שמא ללכת למקום שידוע לכם שהוא טוב למדי -
מיצוי המידע שעד כה אספתם.
בעיית "ניסוי או מיצוי" עולה תמיד כשעליכם לבחור
בין בדיקה של משהו חדש
לבין היצמדות למשהו שידוע לכם שהוא טוב למדי,
בין אם מדובר בהאזנה למוסיקה
או בהחלטה עם מי לבלות.
זוהי גם הבעיה של חברות הטכנולוגיה
כשהן מנסות למשל להחליט איזו פרסומת להציג באינטרנט.
האם כדאי שינסו פרסומת חדשה וילמדו מזה משהו,
או להציג לכם פרסומת שכבר ידוע להם
שיש סיכוי טוב שתקליקו עליה?
ב-60 השנה האחרונות
מדעני המחשבים התקדמו מאד בתחום בעיית ה"ניסוי או מיצוי",
והמחקר שלהם הניב כמה תובנות מפתיעות.
כשאתם מנסים להחליט לאיזו מסעדה ללכת,
השאלה הראשונה שעליכם לשאול את עצמכם היא,
כמה זמן עוד תהיו בעיר.
אם תהיו בעיר זמן קצר בלבד,
כדאי לכם למצות.
אין טעם לאסוף מידע.
לכו פשוט למקום שכבר ידוע לכם שהוא טוב.
אבל אם תישארו בעיר זמן רב יותר, נסו.
נסו משהו חדש, כי המידע שתשיגו
עשוי לשפר את בחירותיכם העתידיות.
ערך המידע עולה
ככל שמתרבות האפשרויות שלכם לנצל אותו.
עקרון זה יכול לתת לנו הבנה גם לגבי מבנה החיים האנושיים.
לתינוקות אין מוניטין של יצורים רציונליים במיוחד.
הם תמיד מנסים דברים חדשים,
מנסים להכניס דברים לפה.
אך למעשה, זה בדיוק מה שהם אמורים לעשות.
הם מצויים בשלב ה"ניסוי" של חייהם,
וכמה מהדברים האלה אולי יתגלו כטעימים.
בקצה האחר של הקשת,
הזקן שהולך תמיד לאותה מסעדה
ואוכל תמיד אותו אוכל
איננו משעמם:
הוא מיטבי.
(צחוק)
הוא ממצה את הידע שרכש
במהלך כל נסיון חייו.
באופן כללי יותר, ככל שתבינו בבעיית "ניסוי או מיצוי",
יהיה לכם קצת יותר קל להירגע ולסלוח לעצמכם
כשאתם מנסים לקבל החלטה.
אינכם מוכרחים ללכת בכל ערב למסעדה הכי טובה.
קחו סיכון, נסו משהו חדש, התנסו.
אולי תלמדו משהו חדש.
ולמידע שתרכשו
יהיה יותר ערך מאשר סעודה טובה למדי.
מדעי המחשב יכולים גם להקל עלינו
במקומות אחרים בבית ובמשרד.
אם נאלצתם אי-פעם לסדר את המלתחה,
נקלעתם לדילמה מייסרת במיוחד:
להחליט אילו דברים תשאירו
ואילו דברים תמסרו.
מסתבר שמרתה סטיוארט השקיעה בכך מחשבה מרובה -
(צחוק)
ויש לה כמה עצות טובות.
היא אומרת, "שאלו את עצמכם ארבע שאלות:
1. ממתי הפריט הזה אצלי?
2. האם הוא עדיין תקין?
3. יש לי שניים כאלה או יותר?
4. מתי לאחרונה לבשתי או השתמשתי בזה?
אבל יש קבוצה נוספת של מומחים
שחשבו אולי עוד יותר לעומק על הבעיה הזאת,
והם אומרים שאחת השאלות האלה יותר חשובה מהאחרות.
מיהם המומחים האלה?
האנשים שמתכננים את מערכות הזכרון של מחשבים.
לרוב המחשבים יש שני סוגי מערכות זכרון:
מערכת זכרון מהיר,
מערך שבבי מחשב בעל קיבולת מוגבלת
משום שהם יקרים,
ומערכת זכרון איטי, גדולה בהרבה.
כדי שהמחשב יתפקד בשיא היעילות,
יש לוודא שהמידע שאליו רוצים לגשת
יימצא במערכת הזכרון המהיר,
כדי שאפשר יהיה להגיע אליו במהירות.
בכל פעם שניגשים לפיסת מידע היא נטענת לזכרון המהיר
והמחשב צריך להחליט מה למחוק מאותו זכרון
בגלל קיבולתו המוגבלת.
במשך השנים מדעני המחשב ניסו שיטות שונות
כדי להחליט מה למחוק מהזכרון המהיר.
הם ניסו דברים כמו בחירה אקראית,
או עקרון "נכנס ראשון - יוצא ראשון",
כלומר, מחיקת הפריט שהיה הכי הרבה זמן בזכרון.
אבל השיטה הכי יעילה
מתמקדת בפריטים שהיו הכי מעט בשימוש לאחרונה.
כלומר, אם רוצים להחליט מה למחוק מהזכרון,
יש למחוק את הפריט שניגשו אליו הכי מזמן.
ויש בכך הגיון מסוים.
אם הגישה לפריט מסוים נעשתה לפני הכי הרבה זמן,
יש להניח שיעבור הרבה זמן עד שייגשו אליו שוב.
המלתחה שלכם דומה לזכרון המחשב.
הקיבולת היא מוגבלת,
ועליכם להכניס לשם את הדברים הכי נחוצים לכם
כדי שתגיעו אליהם מהר ככל האפשר.
אם מקבלים זאת,
אולי כדאי ליישם את עקרון הניצול המועט ביותר גם לארגון המלתחה.
אז אם נחזור לארבע השאלות של מרתה,
מדעני המחשב יאמרו שמתוכן,
השאלה האחרונה היא הכי חשובה.
הרעיון של ארגון דברים
כך שמה שסביר שתצטרכו יותר יהיה הכי נגיש
יפה גם למשרד.
הכלכלן היפני יוקיו נוגוצ'י
המציא אפילו שיטת תיוק שזהו בדיוק המאפיין שלה.
הוא התחיל עם תיבת קרטון,
והכניס את מסמכיו לתיבה בצד שמאל.
בכל פעם שהוסיף מסמך,
הזיז הלאה את התכולה
ע"י הוספת המסמך החדש בצד שמאל.
ובכל פעם שניגש למסמך, הוציא אותו,
עיין בו והחזירו בצד שמאל.
כתוצאה מכך, המסמכים היו מסודרים משמאל לימין
לפי המועד האחרון בהם היו בשימוש.
והוא גילה שהוא מוצא מהר את מה שהוא מחפש
כשהוא מתחיל לחפש בצד שמאל של התיבה
ומתקדם ימינה.
לפני שאתם אצים הביתה ומיישמים את עקרון התיוק הזה --
(צחוק)
כדאי שתכירו בכך שאתם כבר מיישמים אותו.
(צחוק)
ערימת הניירות שעל שולחנכם...
שבד"כ מושמצת כבלגן,
ערימת הניירות הזאת בעצם מאורגנת להפליא -
(צחוק)
אם תמיד, שאתם שולפים נייר כלשהו,
תקפידו להחזירו לראש הערימה,
המסמכים יהיו מסודרים מלמעלה למטה לפי מועד השימוש האחרון,
וסביר שתמצאו מהר את מה שאתם מחפשים
אם תתחילו מלמעלה.
ארגון המלתחה או השולחן
אולי אינן הבעיות הכי דוחקות בחייכם.
לפעמים הבעיות שעלינו לפתור הן פשוט קשות עד מאד.
אבל אפילו במקרים אלה, מדעי המחשב יכולים להציע שיטות
ואולי נחמה כלשהי.
טובי האלגוריתמים מנסים למצוא מה הכי הגיוני לעשות
בזמן הקצר ביותר.
כשמחשבים נתקלים בבעיות קשות,
הם מתמודדים עימן בהפיכתן לבעיות פשוטות יותר -
באמצעות אקראיות,
בסילוק מגבלות או באיפשור קליעה מקורבת.
פתרון בעיות פשוטות יותר אלה
יכול לתת תובנה לגבי הבעיות הקשות יותר,
ולעתים, לספק פתרונות טובים למדי בזכות עצמם.
כל הידע הזה איפשר לי להירגע כשעלי לקבל החלטות.
קחו לדוגמה את כלל 37 האחוזים למציאת בית.
אין סיכוי שתוכלו לשקול את כל האפשרויות,
ולכן עליכם להסתכן.
ואפילו אם תנהגו על פי השיטה המיטבית,
לא מובטחת לכם תוצאה מושלמת.
אם תאמצו את כלל 37 האחוזים,
הסבירות לכך שתמצאו את הבית הכי טוב היא -
כמה מוזר -
(צחוק)
37 אחוזים.
רוב הזמן לא תצליחו,
אבל זה הכי טוב שתוכלו לעשות.
בשורה התחתונה, מדעי המחשב יכולים להפוך אותנו לסלחניים יותר
ביחס למגבלותינו.
אינכם יכולים לשלוט בתוצאות אלא רק בתהליכים.
וכל עוד השתמשתם בתהליך הכי טוב,
הרי שעשיתם כמיטב יכולתכם.
לפעמים התהליכים הכי טובים האלה כרוכים בנטילת סיכון -
לא לשקול את כל האפשרווית,
או להיות מוכנים להסתפק בפתרון די טוב,
אלה אינם וויתורים שאנו עושים כשאיננו יכולים לנהוג בהגיון;
זוהי בדיוק התנהגות הגיונית.
תודה לכם.
(מחיאות כפיים)