Kiralamak veya satın almak için
bir yer bulmanın zor olduğu tek bir şehir varsa
orası Sydney'dir.
Eğer yakın bir zamanda burada bir ev aradıysanız
bu probleme aşinasınız demektir.
Ne zaman bir açık ev etkinliğine uğrasanız
oralarda neler bulunduğu
ve pazarda neler olduğu hakkında birkaç bilgi alırsınız,
fakat bu etkinliklerden her ayrıldığınızda
o en güzel evin elinizden kaçması riskiyle karşı karşıya kalırsınız.
Peki arama faslından teklif vermeye hazır olma faslına
geçmemiz gereken zamanı nasıl anlarız?
Bu öyle acımasız ve tanıdık bir sorun ki
cevabının basitliği size sürpriz gibi gelebilir.
yüzde 37.
(Gülüşmeler)
En iyi evi bulma olasılığınızı maksimize etmek istiyorsanız
pazarda olan evlerin yüzde 37'sine bakmalı
ve baktığınız evlerin hepsinden daha iyi olan
gördüğünüz ilk yeni evde teklif yapmalısınız.
Eğer bir aylık ev bakıyorsanız, bu zamanın %37'sini,
11 günü, standart olarak belirleyin
ve artık başlamaya hazırsınız.
Bunu biliyoruz çünkü kalacak bir yer bulmak
OSP dediğimiz optimal durma problemine bir örnek.
Matematikçiler ve bilgisayar bilimcileri tarafından
kapsamlıca araştırılan bir problemler sınıfı.
Ben bir hesaplamalı bilişsel bilimi uzmanıyım.
Zamanımı, şaşırtıcı başarılarımız
ve üzücü başarısızlıklarımız ile
insan aklının nasıl çalıştığını anlamaya harcarım.
Bunu yapmak için günlük hayattaki problemlerimizin
hesaplamalı yapısına kafa yorup
bu problemlerin ideal çözümlerini
gerçekte nasıl davrandığımızla karşılaştırırım.
Bir yan etkisi olarak
biraz bilgisayar bilimi uygulamanın
insanların karar vermesini nasıl kolaylaştırabildiğini görebiliyorum.
Bunun için kişisel bir motivasyonum var.
Perth'te büyüyen, gereğinden fazla beyniyle hareket eden bir çocuk olarak...
(Gülüşmeler)
Her zaman rasyonel olduğunu düşündüğüm şekilde davranmaya çalışırdım,
her kararımı etraflıca düşünerek
yapılacak en doğru eylemi hesaplamaya çalışırdım.
Fakat yetişkin hayatındaki problemlerle
karşılaşmaya başlandığı zaman
bu yakaşım pek ilerlemiyor.
Bir noktada, hem kendi hem de benim tercihlerimi
dikkate alıp mükemmel çözümler sunduğu için
kız arkadaşımdan ayrılmaya bile çalıştım,
(Gülüşmeler)
beni bitkin bırakıyordu.
(Gülüşmeler)
Bu problemi çözmek için
yanlış bir yaklaşımı ele aldığımı ifade etti
ve daha sonrasında eşim oldu.
(Gülüşmeler)
(Alkış)
Gidilecek restorana karar vermek gibi basit
veya kiminle yaşlanacağına karar vermek gibi önemli
ve sırf çaba ile çözülmesi zor olan
hesaplamalı sorularla doludur insan hayatı.
Böylesi sorunlar için
uzmanlara danışmaya değer,
yani bilgisayar bilimcilere.
(Gülüşmeler)
Yaşam tavsiyeleri aradığınız zaman,
bilgisayar bilimcileri muhtemelen aklınıza gelen ilk kişiler olmaz.
Hayatı bir bilgisayar gibi yaşamak --
deterministik, teferruatlı ve hatasız --
pek eğlenceli duyulmuyor.
Fakat insan kararlarının bilgisayar bilimini düşünmek
gösteriyor ki aslında biz bunu ters anlamışız.
İnsan hayatında ortaya çıkan
zor problemlere uygulandığında
bilgisayarların bu problemleri asıl çözme biçimi
insanların davranışlarına aslında çok daha fazla benziyor.
Gidilecek restorana karar verme örneğini ele alalım.
Bu problemin belirli bir hesaplamalı yapısı vardır.
Elinizde bir seçenekler havuzu var,
bu seçeneklerden birini seçeceksiniz
ve aynı kararla yarın da karşı karşıya kalacaksınız.
Bu durumda,
bilgisayar bilimcilerinin "keşif-sömürü ödünleşimi" adını verdiği
bir durumla karşılaşacaksınız.
Bir seçim yapmanız gerekecek.
Yeni bir şey denemek --
keşfetmek
ve ileride de kullanabileceğiniz bilgiler toplamak--
veya yeterince iyi olduğunu önceden bildiğiniz bir yere gideceksiniz --
daha önce edindiğiniz bilgileri sömürerek.
Keşif/sömürü ödünleşimi, yeni bir şey denemek
ve önceden iyi olduğunu bildiğiniz şeyle devam etmek arasında
seçim yaptığınız her anda ortaya çıkar,
müzik dinlerken de olabilir,
kimle vakit geçireceğine karar verirken de.
Bu teknoloji şirketlerinin de yeni şeyler denediklerinde karşılaştığı bir sorun,
web sitelerinde hangi reklamı göstereceklerine karar vermek gibi.
Yeni bir reklam gösterip onunla ilgili bir şeyler mi öğrenmeliler,
yoksa büyük ihtimalle üstüne tıklayacağınızı bildikleri
bir reklamı mı göstermeliler?
Son 60 yıl boyunca,
bilgisayar bilimcileri keşif/sömürü ödünleşimini
anlamak konusunda çok yol katettiler
ve sonuçları şaşırtıcı iç görüler sunuyor.
Gidilecek restorana karar vermeye çalıştığınızda
kendinize sormanız gereken ilk soru,
şehirde ne kadar daha bulunacağınızdır.
Orada sadece kısa bir süreliğine bulunacaksanız
o hâlde sömürmeniz gerekir.
Bilgi edinmenizin bir manası olmayacaktır.
Sadece iyi olduğunu bildiğiniz yere gidin.
Fakat eğer orada uzun bir süre kalacaksanız, keşfe çıkın.
Farklı bir şey deneyin, çünkü edineceğiniz bilgi
gelecekteki seçimlerinizi iyileştirebilir.
Bilginin değeri, onu kullanacağınız fırsatların
sayısıyla orantılı olarak artar.
Bu prensip bize
insan yaşamının yapısı üzerine de iç görü verebilir.
Bebeklerin özellikle rasyonel olmak gibi bir ünü yok.
Sürekli yeni şeyler denerler
ve onları ağızlarına sokmaya çalışırlar.
Fakat aslında, yapmaları gereken de budur.
Hayatlarının keşfetme evresindeler
ve o şeylerden bazıları çok lezzetli çıkabilir.
Diğer tarafta ise,
her zaman aynı restorana gidip
aynı şeyi yiyen bir yaşlı adam
sıkıcı değildir --
optimaldir.
(Gülüşmeler)
Tüm hayatı boyunca
edindiği bilgiyi sömürüyordur.
Genellemek gerekirse,
keşif/sömürü ödünleşimini biliyor olmak
siz bir karar vermeye çalştığınızda rahatlamanıza
ve kendinize fazla yüklenmemenize yardımcı olur.
Her gece en iyi restorana gitmenize gerek yok.
Şansınızı deneyin, farklı bir şey deneyin, keşfedin.
Yeni bir şey öğrenebilirsiniz.
Ve edindiğiniz bilgi
iyi bir akşam yemeğinden daha değerli olacaktır.
Bilgisayar bilimi de ev ve ofis gibi yerlerde
bize kolaylıklar sağlayabilir.
Eğer gardrobunuzu düzenlemeniz gerektiyse,
özellikle cefalı bir seçimle karşı karşıya kalmışsınızdır:
hangi eşyaları tutacağınıza
ve hangilerini bağışlayacağınıza karar vermeniz gerekir.
Martha Stewart bu konuda fazlasıyla düşünmüş olmalı -
(Gülüşmeler)
ve birkaç iyi tavsiyesi var.
Der ki, "Kendinize dört soru sorun:
Ne zamandan beri bendeydi?
Hala çalışıyor mu?
Sahip olduğum başka bir şeyle aynı işe mi yarıyor?
Ve en son ne zaman giyindim veya kullandım?"
Fakat başka bir grup uzman,
ki muhtemelen bu sorun hakkında daha fazla düşünmüştür,
bu sorulardan birinin diğerlerinden daha önemli olduğunu söylerler.
Hangi uzmanlar mı?
Bilgisayarların hafıza sistemlerini tasarlayan insanlar.
Bilgisayarların çoğunda iki tip hafıza sistemi vardır:
hızlı hafıza sistemi,
sınırlı kapasiteye sahip olan hafıza çipleri gibidir
çünkü o çipler pahalıdır
ve daha geniş olan yavaş hafıza sistemi.
Bilgisayarın olabildiğince verimli çalışabilmesi için
erişmek istediğiniz bilgi parçalarının
hızlı hafıza sisteminde olduğundan
emin olmak istersiniz,
böylece onlara hızlıca ulaşabilirsiniz.
Bir bilgi parçasına her eriştiğinizde
hızlı hafıza içerisine yüklenir
ve bilgisayar, sınırlı kapasiteye sahip olduğu için
o hafızadan hangi kalemi kaldırması gerektiğine karar vermelidir.
Yıllar boyunca,
hızlı hafızadan neyi çıkarmak gerektiğine karar vermek için
bilgisayar bilimciler farklı stratejiler denediler.
Rastgele nesneler seçmeyi
veya "ilk giren ilk çıkar prensibi"
yani hafızada en uzun zamandır bulunan kalemi kaldırmak gibi
birkaç farklı strateji denediler.
Fakat en etkili strateji,
yakın zamanda kullanılmayan kalemlere odaklanır.
Eğer hafızadan bir şey kaldırılacaksa bunun son erişilme zamanı
geçmişte en uzak olan parça olması gerektiğini söyler.
Ve bunda belli bir mantık vardır.
O bilgi parçasına son erişilmesinin üzerinden uzun zaman geçti
ve bir dahaki ihtiyaç olacak zamana kadar
muhtemelen yine uzun bir zaman geçecektir.
Gardırobunuz da bilgisayarın hafızası gibidir.
Sınırlı bir kapasiteniz var ve oraya ihtiyacınız olma ihtimali
en yüksek olan şeyleri koymaya çalışmalısınız,
böylece onlara mümkün olan en hızlı şekilde erişebilirsiniz.
Bunu dikkate alarak
yakın zamanda kullanılmayanları kaldırma prensibini
gardırobunuzu düzenlerken kullanmanız uygulamaya değer.
Martha'nın dört sorusuna dönersek,
bilgisayar bilimcileri, son sorunun,
en önemli soru olduğunu söyleyeceklerdir.
Nesneleri düzenlerken
en çok ihtiyacınız olan şeylerin en erişilebilir olması
ofisinizde de uygulanabilir.
Japon ekonomist Yukio Noguchi
bu özelliğe sahip bir dosyalama sistemi icat etti.
Bir karton kutuyla başladı
ve tüm belgelerini kutuya sol taraftan başlayarak koydu.
Ne zaman yeni bir belge eklese
içindeki belgeleri kaydırırdı
ve yeni belgeyi kutunun soluna eklerdi.
Bir belgeye eriştiği zaman onu çıkarır,
inceler ve sol tarafa geri koyardı.
Böylece, kutu içindeki tüm belgeler, kullanım sıklığına göre
soldan sağa doğru sıralanırdı.
Ve soldan başlayıp
sağa doğru ilerleryerek
aradığını hızlıca bulabildiğini fark etti.
Siz eve koşup bu dosyalama sistemini uygulamadan önce
(Gülüşmeler)
zaten uyguluyor olabileceğinizi fark etmeniz önemlidir.
(Gülüşmeler)
Masanızın üzerindeki kağıt desteleri...
dağınık ve düzensiz diye iftira atılan
kağıt desteleri aslında mükemmelce düzenlidir
(Gülüşmeler)
siz bir kağıdı alıp
destenin en üstüne geri koyduğunuz sürece
o kağıtlar yukarıdan aşağıya
kullanım sıklığına göre sıralanmış olacaktır
ve destenin üst kısmından başlayarak
aradığınız şeyi muhtemelen kolayca bulacaksınız.
Gardırobunuzu veya masanızı düzenlemek
muhtemelen hayatınızdaki en stresli sorunlar değildir.
Bazen çözmemiz gereken sorunlar basitçe çok, çok zordur.
Böyle durumlarda dahi
bilgisayar bilimi bazen stratejiler
ve belki bazı teselliler sunabilir.
En iyi algoritmalar en mantıklı şeyleri
en kısa sürede yapmakla ilgilidir.
Bilgisayarlar zor sorunlarla karşılaştığında
onları daha basit sorunlara çevirerek hallederler,
rastlantısallık kullanarak,
kısıtları kaldırarak veya hata payını arttırarak.
Kolaylaştırılmış sorunları çözmek
zor sorunlarla ilgili iç görüler verebilir
ve bazen kendi durumlarında yeterince iyi çözümler üretebilirler.
Bütün bunları bilmek karar verirken rahatlamamı sağladı.
Ev bulmak için yüzde 37 kuralını örnek olarak alabilirsiniz.
Tüm seçenekleri ele almanıza imkân yok,
o yüzden şansınızı deneyin.
En optimal stratejiyi deneseniz bile,
mükemmel neticeyi garantileyemeyebilirsiniz.
Eğer yüzde 37 kuralını takip ederseniz
en iyi mekânı bulma olasılığınız
şaşırtıcı şekilde ...
(Gülüşmeler)
Yüzde 37.
Çoğu zaman başaramayacaksınız.
Fakat yapabileceğiniz en iyi şey bu.
Son olarak, bilgisayar bilimi bize kendi kısıtlamalarımıza karşı
daha affedici olmamız konusunda yardımcı olur.
Sonuçları değil, sadece işlemleri kontrol edebilirsiniz.
Ve en iyi işlemi kullandığınız sürece,
yapabileceğinizin en iyisini yaptınız.
Bazen en iyi işlemler şansınızı denemeyi içerir,
tüm seçeneklerinizi dikkate almayı
veya gayet iyi bir sonucu kabullenmeye razı olmayı değil.
Bunlar rasyonel olamayacağımız zaman vereceğimiz imtiyazlar değil,
rasyonel olmanın kendisi demektir.
Teşekkürler.
(Alkış)