अगर दुनिया में एक शहर है
खरीदने या किराए पर लेने का स्थान खोजना कठिन हैं ,
यह सिडनी है।
और अगर आपने कोशिश की है हाल ही में एक घर खोजने की,
आप समस्या से परिचित हैं।
हर बार जब आप एक खुले घर में चलते हैं,
आपको कुछ जानकारी मिलती है वहाँ क्या है
और बाजार में क्या चल रहा है,
लेकिन उसे छोड़कर आगे बढ़ते हैं
तब आप जोखिम उठा रहे हैं आप के पास से सबसे बेहतरीन जगह छूटने की।
तो कैसे पता चलेगा कब देखने के बदले अब हमें
ख़रीदने के लिए प्रस्ताव रखना है?
यह कितनी क्रूर और परिचित समस्या है
इसका एक सरल उपाय है, यह जानकार शायद आपको आश्चर्य होगा।
37 प्रतिशत।
(हँसी)
बहुत अच्छी जगह पाने के लिए यदि आप अपनी संभावना को अधिकतम करना चाहते हैं,
आपको 37 प्रतिशत देखना चाहिए बाजार में क्या है,
और फिर एक प्रस्ताव रखिए जब अगली जगह पर देखे,
यह उन सब में से बेहतर होगा जो अब तक आपने देखा हैं।
या यदि आप एक महीने के लिए देख रहे हैं, उस समय का 37 प्रतिशत हिस्सा लें -
11 दिन, एक मानक निर्धारित करने के लिए - जिसके बाद आप तैयार है
कार्य करने के लिए हैं।
हमें यह पता है क्यूँकि रहने के लिए जगह खोजने की कोशिश करना
एक इष्टतम समस्या को रोकने का उदाहरण है।
समस्याओं के एक वर्ग पर बड़े पैमाने पर अध्ययन किया गया
हैं गणितज्ञों और कंप्यूटर वैज्ञानिकों द्वारा।
मैं एक कम्प्यूटेशनल संज्ञानात्मक वैज्ञानिक हूं।
मैं अपना समय समझने की कोशिश में लगाता हूं
कि कैसे मानव का मन काम करता है,
हमारी अद्भुत सफलताओं से लेकर हमारी निराशाजनक असफलताओं के लिए।
ऐसा करने के लिए, मैं कम्प्यूटेशनल संरचना से सोचता हूँ
हर समस्याओं को जो रोजमर्रा की जिंदगी में पैदा होती है,
और उन समस्याओं के आदर्श समाधान की तुलना करता हूँ
जैसे हम वास्तव में व्यवहार करते हैं।
इसका अन्य पहलू जो
मुझे देखने को मिला कि कंप्यूटर विज्ञान के थोड़ा से प्रयोग
से मानव निर्णय लेने को आसान बना सकता है।
इसके लिए व्यक्तिगत प्रेरणा है।
मैं पर्थ में बढ़ा हुआ एक अत्यंत दिमाग़ी बच्चे के रूप में ...
(हंसी)
मैं हमेशा कोशिश और कर्म वैसे करता जिसे मैं युक्तिपूर्ण समझता हूँ,
हर निर्णय पर तर्क किए,
सर्वश्रेष्ठ कार्य का पता लगाने के प्रयास में।
लेकिन यह दृष्टिकोण बड़े स्तर पर नहीं चलता
जब विविध प्रकार की समस्या आती हैं
हमारे वयस्क जीवन में।
एक समय पर, मैं अपनी प्रेमिका के साथ संबंध तोड़ना चाहता था
क्योंकि मैं कोशिश कर रहा था की उसकी और मेरी प्राथमिकताएँ को समझे
और फिर सही समाधान खोज निकाले --
(हँसी)
यह बस मुझे थकावट देता था।
(हँसी)
उसने बताया कि मैं गलत दृष्टिकोण ले रहा था
इन समस्या को हल करने के लिए -
वह बाद में मेरी पत्नी बन गई।
(हँसी)
(तालियां)
सामान्य निर्णय जैसे किस रेस्तरां में आज जाना है
या अपने जीवन को किसके साथ बिताना है जैसे महत्वपूर्ण निर्णय लेना दर्शाता हैं
मानव जीवन, कम्प्यूटेशनल समस्याओं के साथ भरा है
जिसे सिर्फ़ महेनत करके हल करना बहुत कठिन है।
इन समस्याओं के लिए,
यह विशेषज्ञों के परामर्श के लायक है:
कंप्यूटर वैज्ञानिकों।
(हँसी)
जब आप जीवन सलाह की तलाश कर रहे हों,
शायद कंप्यूटर वैज्ञानिक पहले लोग़ नहीं हैं जिनसे आप बात करना चाहते हैं।
जीवन को कंप्यूटर की तरह जीना -
स्टीरियोटाइपिक रूप से नियतात्मक, संपूर्ण और सटीक -
बहुत मजे की तरह नहीं लग रहा है।
लेकिन कंप्यूटर विज्ञान, मानवीय निर्णयों के बारे में सोच रहा था
तो इससे ज्ञात होता है कि वास्तव में यह पहेले से था।
जिस प्रकार विविध प्रकार के कठिन समस्याओं पर
जो मानव जीवन में आते हैं,
जिस तरह से कंप्यूटर वास्तव में उन समस्याओं का समाधान है
अधिकतर लगता है कि लोग भी ऐसे ही कर्म करते होते।
उदाहरण लेते हैं कि यह निर्णय लेना की किस रेस्तरां में जाना है
यह एक समस्या है जिसका एक विशेष कम्प्यूटेशनल संरचना हैं।
आपको विकल्पों का एक सेट मिला है,
आप चुनने जा रहे हैं उन विकल्पों में से एक,
और ठीक वैसे ही फैसले का सामना आपको कल करना होगा
उस स्थिति में,
आप वो करते हैं जो कंप्यूटर वैज्ञानिक कहते हैं
"अन्वेषण-शोषण की अदला-बदली"
आपको एक निर्णय लेना होगा कि
वास्तव में आप कुछ नया करने की कोशिश करने वाले हैं
खोज, कुछ जानकारी इकट्ठा करना
जो आप भविष्य में उपयोग़ करने में सक्षम होंगे --
या किसी स्थान पर जाने वाले हैं या नहीं जो आपको पहले से पता है वह बहुत अच्छा है
जानकारी का लाभ उठाना जिसको आपने पहले से ही अब तक इकट्ठा किया हैं
अन्वेषण / शोषण की अदला बदली किसी भी समय आपको चुननी होगी
कुछ नया करने की कोशिश के बीच
और वही करना जो आप पहले से ही जानते हैं कि बहुत अच्छा है,
चाहे वह संगीत सुनना हो
या निर्णय लेने कि आप किसके साथ समय बिताना चाहते हैं
प्रौद्योगिकी कंपनियों को ऐसी समस्या भी हैं कि वे
कुछ करने की कोशिश में कैसे तय करें कि वेबपेज पर कौन सा विज्ञापन दिखाना है।
क्या एक नया विज्ञापन दिखाए और इसके बारे मे सीखें,
या आपको विज्ञापन ऐसा दिखाए
जहाँ अच्छी सम्भावना हैं कि आप उस पर क्लिक करेंगे?
पिछले 60 वर्षों में,
कंप्यूटर वैज्ञानिकों ने बहुत सारी प्रगति की हैं समझने में
अन्वेषण/ शोषण की अदला बदली,
और उनके परिणाम कुछ आश्चर्यजनक अंतर्दृष्टि हैं।
जब निर्णय लेने की कोशिश करते हैं किस रेस्तरां में जाना
हैं तो पहला सवाल आपको खुद से पूछना चाहिए
कितने लंबे समय तक है आप इस शहर में।
यदि आप बस यहाँ पर कुछ समय के लिए ही हैं,
तो आपको पूरा लाभ उठाना चाहिए
जानकारी जुटाने की कोई ज़रूरत नहीं है।
बस एक जगह जाओ जो जानते हो कि अच्छी है।
लेकिन अगर आप वहाँ जा रहे हैं अधिक समय तक, अन्वेषण करें।
कुछ नया करिए, क्योंकि आपको जो जानकारी मिलती है
वह ऐसी है जो भविष्य में आपकी पसंद में सुधार कर सकता है।
सूचना का मूल्य बढ़ता है
जब अधिक अवसर होते हैं इनका उपयोग करने में।
यह सिद्धांत हमें अंतर्दृष्टि देता है
मानव जीवन की संरचना में।
शिशुओं में विशेष रूप से तर्कसंगत करने का व्यक्तित्व नहीं होता।
वे हमेशा नई चीजों को आज़माते हैं,
और आपको पता है, वे उन्हें मुँह में डालने की कोशिश करते है।
लेकिन वास्तव में, उन्हें ठीक ऐसा ही करना चाहिए।
वे जीवन के उस चरण में हैं जहाँ तलाश हैं उन्हें,
और उन चीजों में से कुछ स्वादिष्ट हो सकता है।
स्पेक्ट्रम के दूसरे छोर पर,
बूढ़ा आदमी जो हमेशा जाता है एक ही रेस्तरां में
और हमेशा एक ही चीज खाता है
क्या यह उबाऊ नही हैं --
वह इष्टतम हैं
(हँसी)
वह ज्ञान का उपयोग कर रहे हैं जो जीवन भर के
अनुभव के माध्यम से अर्जित किया हैं।
आम तौर पर
अन्वेषण/शोषण की अदला-बदली को जानने से
आपको थोड़ी आसानी होती हैं और आप आराम से रहेते हैं
जब आप निर्णय लेने की कोशिश कर रहे हों।
आपको हर रात सबसे अच्छे रेस्तरां जाने की जरूरत नहीं है
मौका लें, कुछ नया करने की कोशिश करें, अन्वेषण करें।
आप कुछ सीख सकते हैं
और जो जानकारी आपको हासिल होती है
वह एक अच्छे डिनर से कई अधिक मूल्यवान होती हैं
कंप्यूटर विज्ञान भी इसे आसान बनाने के लिए मदद कर सकता है
घर और कार्यालय में अन्य स्थानों पर।
अगर आपने अपनी अलमारी को कभी साफ किया है,
तो आपको विशेष रूप से एक उग्र निर्णय: लेना होता हैं
आपको तय करना होगा कि क्या चीजें आप रखने जा रहे हैं
और आप किन चीजों को देने जा रहे हैं।
मार्था स्टीवर्ट ने इस बारे में बहुत कठिन सोचा है -
(हँसी)
और उनकी कुछ अच्छी सलाह है।
वह कहती है, "अपने आप से चार प्रश्न पूछें:
मेरे पास यह कब से है?
क्या यह अभी भी कार्य करता है?
क्या यह किसे ऐसी चीज़ की नकल है जो मेरे पास पहले से ही हैं?
और आखिरी बार मैंने इसको कब पहना या इस्तेमाल किया?
लेकिन विशेषज्ञों का एक अन्य समूह है
जिन्होंने इस समस्या के बारे में शायद और भी कठिन सोचा है,
और वे इनमें से एक प्रश्न की तुलना में दूसरे प्रश्न को अधिक महत्वपूर्ण कहेंगे।
उन विशेषज्ञों?
जो लोग कंप्यूटर की मेमोरी सिस्टम को डिजाइन करते हैं।
अधिकांश कंप्यूटर में दो प्रकार की मेमोरी सिस्टम:
एक तेज़ मेमोरी सिस्टम,
मेमोरी चिप्स के एक सेट की तरह जिसकी सीमित क्षमता है,
क्योंकि वे चिप्स महंगे हैं,
और एक धीमी मेमोरी सिस्टम, जो बहुत बड़ा है।
कंप्यूटर को कुशलता से संचालित करने के लिए,
आप सुनिश्चित करना चाहते
की जानकारी के टुकड़े जो आप एक्सेस करना चाहते हैं
फास्ट मेमोरी सिस्टम में हैं,
ताकि आप जल्दी से प्राप्त कर सकें।
हर बार जब आप जानकारी प्राप्त करते हैं,
यह तेज मेमोरी में लोड होता है
और कंप्यूटर को तय करना है कि कौन सी जानकारी उसे मेमोरी से हटाना है,
क्योंकि इसमें सीमित क्षमता है।
पिछले कुछ वर्षों में
कंप्यूटर वैज्ञानिकों ने कोशिश की है कुछ अलग रणनीति
जिससे यह निर्णय ले की तेज मेमोरी से क्या हटाना है
उन्होंने कुछ चीजों को यादृच्छिक चुनने की कोशिश की हैं
या जिसे कहा जाता है "प्रथम प्रवेश,प्रथम निर्वश सिद्धांत,"
जिसका अर्थ है वस्तु को हटाना
जो स्मृति में सबसे लंबे समय तक हैं।
लेकिन जो रणनीति सबसे प्रभावशाली है वह
वस्तुओं पर केंद्रित करती है जिनका उपयोग हाल ही में ना किया गया है।
यह कहता है यदि आप तय करने जा रहे हैं स्मृति से कुछ निकालने के लिए,
आपको वह चीज निकालनी चाहिए जिसका उपयोग अतीत में सबसे आख़िरी में हुआ हो।
और इसके लिए एक निश्चित तरह का तर्क हैं।
यदि आपको एक लंबा समय हो गया है जानकारी के उस टुकड़े को उपयोग किए, तो आप
शायद बहुत समय तक
इसकी जरूरत में हो
आपकी अलमारी कंप्यूटर की मेमोरी जैसी हैं
आपके पास सीमित जगह है,
और आपको ज्यादा जरूरत की चीज़ों को रखना हैं
ताकि आप उनके पास जितना जल्दी हो सके पहुँच सकें।
मान्यता है कि,
शायद 'कम से कम उपयोग़ में आया' का सिद्धांत लागू करना चाहिए
अपनी अलमारी को भी व्यवस्थित करने के लिए।
अब हम वापस जाते हैं मार्था के चार सवाल,
कंप्यूटर वैज्ञानिको का कहना होगा कि,
सबसे आख़री वाला महत्वपूर्ण है।
चीजों को व्यवस्थित करने का यह विचार
ताकि सबसे अधिक उपयोगी वस्तु सबसे आसानी से प्राप्य हो, आपके
कार्यालय में भी लागू हो सकती है।
जापानी अर्थशास्त्री युकिओ नोगुची
ने एक फाइलिंग सिस्टम का आविष्कार किया जिसका यह सिद्धांत है।
उन्होंने गत्ते के डब्बे को लिया,
और अपने दस्तावेज को डब्बे में डाल दिए बायीं ओर से।
हर बार वह एक दस्तावेज लेते,
दूसरे दस्तावेज़ को थोड़ा हटा देते
और वह उस दस्तावेज़ को बॉक्स के बाईं ओर से रख देते।
और हर बार जब उन्हें एक दस्तावेज चाहिए, वह उसे निकालते,
परामर्श करते और इसे वापस अंदर डालते बाएं हाथ की ओर से।
नतीजतन, दस्तावेज बाएं से दाएं के क्रम में होंगे
जैसे जैसे वे इस्तेमाल किए जाएँगे।
और पाया कि उन्हें जल्दी से मिल सकता है जो वह ढूंढ रहे थे
बॉक्स के बाएं हाथ से शुरू करके
और दाएं की तरफ बढ़ते हुए।
इससे पहले की इस फाइलिंग प्रणाली को
(हँसी)
लागू करे यह पहचान ले कि आपके पास शायद पहले से ही है।
(हँसी)
आपके तबले पर कागजों का ढेर ...
आम तौर पर अव्यवस्थित और अस्त-व्यस्त,
कागजों का ढेर, वास्तव में, पूरी तरह से संगठित -
(हँसी)
जब आप पेपर निकालते हैं, तब आप
इसे वापस ढेर के ऊपर रख दें,
फिर वे कागजात अपने आप ऊपर से नीचे की तरफ़ जाते हैं
जिस तरह से उनका उपयोग किया जाए,
और आपको शायद जल्दी से वह काग़ज़ मिल मिल जाता
जब ढेर के ऊपर से शुरू करते है।
अपनी अलमारी या अपनी टेबल का आयोजन
शायद आपके जीवन की बड़ी समस्यां नही हैं।
कभी-कभी हमें जिन समस्याओं को हल करना होता है वो बहुत, बहुत कठिन होती हैं।
लेकिन उन मामलों में भी,
कंप्यूटर विज्ञान कुछ रणनीतियों की पेशकश
कर सकता है और शायद कुछ सांत्वना।
सबसे अच्छा एल्गोरिदम वह होता हैं जिसमें ज़्यादा काम
कम से कम समय में हो।
जब कंप्यूटर कठिन समस्याओं का सामना करते,
वे उन्हें सरल समस्या बनाकर उनसे निपटते हैं -
यादृच्छिकता का उपयोग करके,
बाधाओं को दूर करके या सन्निकटन की अनुमति देकर।
उन सरल समस्याओं का समाधान
आपको कठिन समस्याओं में अंतर्दृष्टि दे सकते हैं,
और कभी-कभी अपने आप में बहुत अच्छा समाधान होता है।
यह सब जानने से मुझे भरोसा हो गया हैं कि आराम से मुझे निर्णय लेना चाहिए।
उदाहरण- एक घर खोजने के लिए आप 37 प्रतिशत का नियम ले सकते हैं।
कोई रास्ता नहीं है कि आप सभी विकल्पों पर विचार करें,
इसलिए आपको एक मौका लेना होगा।
और भले ही आप अनुसरण करें इष्टतम रणनीति का,
आपको एक सही परिणाम की गारंटी नहीं है।
यदि आप 37 प्रतिशत नियम का पालन करते हैं,
संभावना है कि आप सबसे अच्छी जगह पाते हैं -
काफी मजेदार ...
(हँसी)
37 प्रतिशत।
आप ज्यादातर समय असफल रहते हैं।
लेकिन यह ही सबसे अच्छा है।
अंततः, कंप्यूटर विज्ञान हमें सहयोग देता है स्वयं को क्षमा
करने में हमारी अपनी छोटी सीमाओं के लिए।
आप परिणामों को नियंत्रित नहीं कर सकते, बस प्रक्रियाओं।
और जब तक सर्वोत्तम प्रक्रिया उपयोग की है,
आपने सबसे अच्छा काम किया है।
कभी-कभी वे सर्वोत्तम प्रक्रियाएं में शामिल होता हैं एक मौका-
आपके सभी विकल्पों पर विचार नहीं कर रहे है,
या किसी एक बहुत अच्छे समाधान को ही अपनाने के लिए तैयार।
हम ये रियायतें नहीं बना सकते जब हम विवेकशील नहीं हो सकते--
इसका मतलब ही विवेकशील होना हैं। धन्यवाद