Algoritmi per vivere: La scienza informatica delle decisioni umane di Brian Christian e Tom Griffiths

Sinossi

La scienza informatica può insegnarci i segreti della vita? Forse no, ma può illuminare su come funzionano certi processi quotidiani e come sfruttarli. Gli algoritmi sono ovunque, dal seguire una ricetta all'ordine in cui si ordina la propria posta elettronica.

In Algoritmi per vivere: La scienza informatica delle decisioni umane di Brian Christian e Tom Griffiths, il programmatore e ricercatore Brian Christian e il professore di psicologia e scienze cognitive presso l'UC Berkeley Tom Griffiths condividono i molti modi in cui gli algoritmi modellano tutto, dal modo in cui ricordiamo le cose a come prendiamo decisioni grandi e piccole.

Top 20 intuizioni

1. La "regola del 37%" si riferisce a una serie di passaggi, o algoritmi, che qualcuno deve seguire per prendere la migliore decisione in un determinato lasso di tempo. Qualcuno destina il 37% del proprio tempo alla ricerca prima di prendere una decisione, poi si impegna nella "migliore scelta" successiva che trova.
2. Il trade-off "esplora/sfrutta" si riferisce alla necessità di bilanciare il provato e testato con il nuovo e rischioso. Il payoff di questo algoritmo dipende interamente da quanto tempo hai per prendere decisioni. Le persone sono più propense a visitare il loro ristorante preferito nella loro ultima notte in città piuttosto che rischiare qualcosa di nuovo.
3. Sviluppato nel 1952 dal matematico Herbert Robins, l'algoritmo "Vinci-Rimani, Perdi-Sposta" usa le slot machine come metafora. Scegli una macchina a caso e gioca fino a quando non perdi. Poi passa a un'altra macchina; questo metodo si è dimostrato più affidabile del caso.
4. Uno studio di psicologia ha scoperto che, di fronte a delle scelte, le persone spesso "esplorano eccessivamente" piuttosto che sfruttare una vittoria. Date 15 opportunità per scegliere quale slot machine avrebbe vinto, il 47% ha utilizzato strategie di Vittoria-Rimani, Perdita-Cambia, e il 22% ha scelto le macchine a caso invece di rimanere con una macchina che pagava.
5. Hollywood è un esempio eccellente della tattica di sfruttamento. Il numero di sequel di film è aumentato costantemente nell'ultimo decennio. Sia nel 2013 che nel 2014, sette dei primi 10 film erano sequel o prequel. La tendenza è probabile che cambi se nuove idee di film attirano più incassi al botteghino.
6. Il test A/B è simile allo scenario delle due slot machine in cui si rimane con l'opzione che si comporta meglio. Più del 90% dei 50 milioni di dollari di ricavi annuali di Google proviene da pubblicità a pagamento, il che significa che gli algoritmi di esplorazione/sfruttamento alimentano una grande parte di internet.
7. L'Indice di Gittins fornisce un quadro di probabilità che presume che tu abbia un tempo indefinito per ottenere il miglior guadagno, ma le possibilità si riducono più aspetti. Ad esempio: scegli una slot machine con un record di vittorie/perdite uno a uno (50%) rispetto alla macchina che ha vinto nove volte su 18.
8. Gli algoritmi "Upper Confidence Bound" offrono più spazio per la scoperta rispetto al metodo "Win-Stay, Lose-Shift". Questo algoritmo assegna un valore basato su ciò che "potrebbe essere" in base alle informazioni disponibili.Un nuovo ristorante ha una probabilità del 50/50 di offrire una buona esperienza perché non ci sei mai stato.
9. L'algoritmo "Tempo di Elaborazione più Breve" richiede che tu completi prima i compiti più veloci. Dividi l'importanza del compito per quanto tempo ci vorrà. Dà priorità solo a un compito che richiede il doppio del tempo se è due volte più importante.
10. La Legge di Laplace calcola le probabilità che qualcosa accada con solo piccole quantità di dati. Conta quante volte quel risultato è accaduto, aggiungi uno, poi dividi per il numero di opportunità più due. Ad esempio: La tua squadra di softball gioca otto partite a stagione. Ha già vinto due partite. 2+1/ 6+2=3/8, ovvero una probabilità del 37,5% che tu vinca la prossima partita.
11. Il Principio Copernicano ti permette di prevedere quanto durerà qualcosa senza sapere molto di essa. La soluzione è che continuerà per quanto tempo è durata finora. Basandosi su questo principio, Google durerà ragionevolmente fino al 2044 (23 anni dal 1998 + 23 dal 2021).
12. La "distribuzione di legge di potenza" considera che, nella vita, la maggior parte delle cose cade sotto la media e poche salgono sopra. Due terzi della popolazione degli Stati Uniti guadagna meno del reddito medio, ma l'1% superiore guadagna quasi dieci volte la media. Pochi film guadagnano a livello di "Titanic" al botteghino, ma alcuni ci riescono.
13. L'"Equilibrio di Nash" esplora il fenomeno dei giochi a due giocatori e il modo in cui i giocatori formano strategie che nessuno vuole cambiare in base a ciò che fa l'altra persona. Questo crea stabilità. Nel gioco di Carta-Forbice-Sasso con tre opzioni, i giocatori adottano una strategia 1/3-1/3-1/3 a meno che l'altra persona non cambi tattica, e il processo ricomincia.
14. Il cervello umano ha una capacità quasi infinita per i ricordi, ma abbiamo un tempo finito per accedervi. Questo risulta nella "curva dell'oblio." Uno studio di Hermann Ebbinghaus ha scoperto che poteva ricordare sillabe senza senso il 60% delle volte dopo averle lette, ma è sceso al 20% dopo 800 ore.
15. La "curva dell'oblio" di Ebbinghaus è stata dimostrata per corrispondere strettamente a quanto spesso le parole vengono utilizzate nella società. La ricorrenza di parole trovate nei titoli del The New York Times è diminuita al ritmo del 15% ogni 100 giorni e ha implicato che i cervelli umani sintonizzano naturalmente i loro processi sul mondo che ci circonda.
16. Il "flash crash" del mercato azionario del 6 maggio 2010 è stato causato da una "cascata di informazioni." Quando una persona fa qualcosa di diverso, allora altre persone la seguono, supponendo che la prima persona sappia qualcosa che loro non sanno. Questo comportamento provoca l'acquisto di panico o il comportamento della folla.
17. Il sociologo Barry Glassner ha notato che gli omicidi negli Stati Uniti sono diminuiti del 20% durante gli anni '90, eppure la menzione della violenza armata nelle notizie americane è aumentata del 600%.Una cascata di informazioni può essere causata più da informazioni pubbliche che private.
18. Quando gli autori Brian Christian e Tom Griffiths hanno programmato le interviste per il libro, hanno scoperto che gli esperti erano più propensi ad accettare una finestra predefinita e ristretta piuttosto che una completamente aperta. È meno impegnativo adattarsi a delle restrizioni che trovare un'altra soluzione.
19. Che tu ci creda o no, la casualità è parte dell'algoritmo della vita. Il vincitore del premio Nobel Salvador Luria ha capito che le mutazioni casuali potevano produrre resistenza virale osservando il suo amico vincere il jackpot a una slot machine.
20. I piani migliori sono spesso i più semplici. Jason Fried e David Heinemeier Hannson, fondatori della società di software 37signals, usano un pennarello spesso quando iniziano a fare brainstorming perché limita lo spazio e li costringe a mantenere la semplicità e a concentrarsi sul quadro generale.

Riassunto

Fermata ottimale

Guarda versus salta

La vita è piena di situazioni che ci richiedono di prendere la decisione migliore nel minor tempo possibile. Gli autisti cercano il posto auto perfetto. I manager cercano il miglior candidato per un lavoro, e i proprietari di immobili devono decidere se accettare o meno un'offerta di vendita prima che il mercato immobiliare cambi di nuovo. Questo dilemma è chiamato "fermata ottimale."

Questions and answers

How does the concept of optimal stopping apply to academic research?

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The concept of optimal stopping can apply to academic research in several ways. For instance, researchers often need to decide when to stop collecting data or when to stop a study. This decision can be based on a variety of factors, such as the quality of the data collected, the time and resources available, and the objectives of the research. Optimal stopping can help researchers make these decisions in a more systematic and efficient way.

What are some other decision-making dilemmas that can be explained using algorithms?

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Some other decision-making dilemmas that can be explained using algorithms include choosing the best time to buy or sell stocks, determining the optimal route for a delivery truck, deciding when to replace aging equipment, and selecting the best strategy in a game of chess. Algorithms can also be used to solve problems in machine learning and artificial intelligence, such as classifying images or predicting future events.

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I problemi di "Fermata Ottimale" si riferiscono a dilemmi che richiedono la migliore decisione nel minor tempo possibile. Come bilanciare la necessità di ottenere tutti i fatti con la necessità di agire prima che sia troppo tardi? Esempi comuni includono la ricerca del parcheggio perfetto, quando affittare un appartamento prima che siano tutti presi e quando assumere il miglior candidato per un lavoro. Quest'ultimo è stato ampiamente esaminato e discusso dai matematici sin dagli anni '50.

Questions and answers

What are some practical tips for applying Optimal Stopping principles in everyday life?

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Optimal Stopping principles can be applied in various aspects of everyday life. For instance, when looking for a parking spot, you might decide to stop at the first available spot after a certain point to avoid wasting more time. When renting an apartment, you might decide to take the first one that meets your minimum criteria after viewing a certain number. When hiring, you might decide to hire the first candidate who exceeds a certain benchmark after interviewing a certain number of applicants. The key is to define your criteria and decide on a stopping rule in advance.

How does the concept of Optimal Stopping apply to financial decisions?

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The concept of Optimal Stopping can apply to financial decisions in various ways. For instance, it can be used to determine the best time to sell a stock or other investment. If you sell too early, you might miss out on potential gains. If you sell too late, you might lose money. Similarly, it can be used to decide when to stop investing in a losing venture. The goal is to make the best decision in the shortest amount of time, balancing the need for information with the need to act.

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Questo problema è noto come il "Problema Segretariale."

• Se un datore di lavoro intervista 100 candidati per un posto di segretaria, quella persona dovrebbe dedicare il primo 37% delle interviste per familiarizzare con il pool di talenti e le migliori qualità.
• Se assumono il prossimo candidato che sembra essere il "migliore fino ad ora," l'azienda ha il 37% di possibilità che quella persona sia il miglior candidato.
• Le probabilità aumentano con un minor numero di candidati.

Un inquilino alla ricerca di un appartamento a San Francisco potrebbe essere incline a prendere la prima unità disponibile a causa dell'alta domanda. Se quell'inquilino ha bisogno di trovare un nuovo posto dove vivere entro 30 giorni, l'algoritmo di "Fermata Ottimale" suggerisce che l'inquilino dedichi il 37% del suo tempo, ovvero 11 giorni, per esplorare le opzioni senza alcun impegno. Al 12° giorno, l'inquilino deve essere pronto a impegnarsi per il primo posto che considera essere il "migliore fino ad ora.

Questions and answers

Are there any successful examples of companies using the Optimal Stopping algorithm in their business models?

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Yes, there are several companies that use the Optimal Stopping algorithm in their business models. For instance, online dating services like Tinder and OkCupid use versions of this algorithm to help users find potential matches. Similarly, companies like Amazon and Netflix use it to recommend products or movies based on user's past behavior. In the real estate industry, companies use this algorithm to determine the best time to buy or sell properties. However, it's important to note that the use of this algorithm is not always explicitly stated by the companies.

How can small businesses apply the Optimal Stopping algorithm in their operations?

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Small businesses can apply the Optimal Stopping algorithm in various aspects of their operations. For instance, when hiring new employees, they can use this algorithm to decide when to stop interviewing candidates and make a hire. The algorithm suggests that after interviewing about 37% of candidates, they should hire the next candidate who is better than all previous ones. Similarly, when deciding on a new product or service to launch, businesses can use this algorithm to determine when to stop researching and start implementing. They can spend 37% of their time exploring options, and then choose the next option that seems better than all previous ones.

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Esplora versus sfrutta

Laura Carstensen, professoressa di psicologia a Stanford, ha ipotizzato che le persone riducano strategicamente i loro cerchi sociali man mano che invecchiano. In uno studio, alle persone è stato chiesto se preferissero passare 30 minuti con un membro della famiglia immediata, un autore che ha scritto un libro che hanno letto di recente o qualcuno che hanno incontrato e che sembrava condividere i loro interessi. I rispondenti più anziani hanno scelto il membro della famiglia, mentre le persone più giovani hanno scelto di fare nuove amicizie.

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Quando il tempo veniva aggiunto o tolto, tuttavia, qualcosa di interessante accadeva. Se alle persone anziane veniva permesso di vivere 20 anni in più, le loro scelte corrispondevano a quelle dei rispondenti più giovani. Se i rispondenti più giovani immaginavano di dover trasferirsi dall'altra parte del paese, sceglievano i membri della famiglia.

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La vita è piena di incertezze, rendendo il processo decisionale ancora più difficile a volte. Per alleviare un po' della pressione della vita o della morte, rivolgiamoci invece a qualcosa di un po' meno drammatico: la slot machine del casinò.

Soprannominata il "bandito con un braccio solo," le slot machine presentano varie probabilità di vincita che hanno sconcertato i giocatori e affascinato gli statistici per secoli. Nel 1952, il matematico Herbert Robbins propose una soluzione al dilemma secolare di se dovresti aspettare la prossima grande vittoria o smettere mentre sei avanti. Ha chiamato questo l'algoritmo Vincere-Rimani, Perdere-Sposta.

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Robbins ha proposto che una persona dovrebbe scegliere "un braccio" a caso (esplorare), poi tirarlo finché paga (sfruttare). Una volta che la macchina smette di pagare, la persona dovrebbe passare a un'altra, e così via.

Rimpianto minimo

A volte devi pesare il rischio con il potenziale rimpianto per trovare la soluzione al tuo problema particolare. Il CEO di Amazon, Jeff Bezos, aveva un lavoro stabile e ben pagato a Wall Street prima di fondare Amazon. Il rischio della prima libreria online, ha scoperto, era superato dalla possibilità che potesse rimpiangere di non aver provato, un "quadro di minimizzazione del rimpianto."

Questions and answers

What are the actionable takeaways from "Algorithms to Live By" for entrepreneurs or managers?

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The book "Algorithms to Live By" offers several actionable takeaways for entrepreneurs or managers. Firstly, it emphasizes the importance of making decisions based on calculated risks and probabilities, much like algorithms do. Secondly, it suggests that problems should be broken down into smaller, manageable parts for efficient problem-solving. Lastly, it encourages embracing randomness and uncertainty in decision-making, as these factors can often lead to innovative solutions and strategies.

What are some real-world scenarios where the ideas from "Algorithms to Live By" can be implemented?

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The ideas from "Algorithms to Live By" can be implemented in various real-world scenarios. For instance, the concept of 'Optimal Stopping' can be used in decision-making processes such as hiring an employee or choosing a life partner. The 'Explore/Exploit' algorithm can be applied in situations like deciding whether to try a new restaurant or stick to your favorite one. The 'Sorting' algorithm can be used to organize your emails or files efficiently. The 'Caching' concept can be applied in managing your time and resources effectively. The 'Scheduling' algorithm can help in prioritizing tasks in your daily life.

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"Sapevo che quando avrei avuto 80 anni, non avrei rimpianto di aver provato questo," ha detto Bezos. "Non avrei rimpianto di aver cercato di partecipare a questa cosa chiamata internet che pensavo sarebbe stata un affare davvero grande. Sapevo che se avessi fallito, non me ne sarei pentito, ma sapevo che l'unica cosa che avrei potuto rimpiangere è non aver mai provato."

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Gli algoritmi "Upper Confidence Bound" offrono più spazio per la scoperta rispetto al metodo "Win-Stay, Lose-Shift". Questo algoritmo assegna un valore basato su ciò che "potrebbe essere" in base alle informazioni disponibili. Un nuovo ristorante ha una possibilità 50/50 di fornire una buona esperienza perché non ci sei mai stato.

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Can you elaborate on the concept of exploiting decisions based on what we've learned, as explained in the book Algorithms to Live By: The Computer Science of Human Decisions?

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The concept of "exploiting" decisions in the context of the book "Algorithms to Live By: The Computer Science of Human Decisions" refers to the idea of using the knowledge and experiences we've gained over time to make decisions. This is contrasted with "exploration", where we seek out new experiences and information. As we age, we tend to rely more on exploitation, using our accumulated knowledge to guide our decisions. This is because as we gather more information and experiences, the potential benefit of exploration decreases. However, the balance between exploration and exploitation can vary depending on the context and the amount of time we believe we have available.

What potential obstacles might individuals or companies face when applying the concept of algorithms to their decision-making processes, and how could they overcome them?

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Potential obstacles when applying algorithms to decision-making processes could include lack of understanding of how algorithms work, difficulty in translating real-world problems into algorithmic terms, and resistance to change from traditional decision-making processes. To overcome these, individuals or companies could invest in education and training to understand algorithms better, hire experts in the field, and gradually implement algorithms in their processes while monitoring their effectiveness and making necessary adjustments.

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Gli algoritmi non possono garantire una vita senza rimpianti, ma mostrano come la nostra volontà di correre rischi sia ridotta dal tempo che pensiamo (o sappiamo) di avere per prenderli.Quando siamo bambini, esploriamo i nostri mondi e scopriamo nuove cose con grande entusiasmo. Man mano che cresciamo, tendiamo a fare affidamento sulle decisioni "provate e vere" basate su ciò che abbiamo imparato, cioè sfruttarle.

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Pianifica con un obiettivo

Spesso, quei compiti con una scadenza possono essere affrontati dal termine più vicino a quello più lontano. Se hai più compiti con la stessa scadenza, è meglio ordinarli in base a quanto tempo richiederà ciascuno.

Per affrontare questo tipo di programma, specialmente se hai più clienti, puoi ridurre l'attesa di tutti utilizzando l'algoritmo del Tempo di Elaborazione più Breve. In parole povere, affronta sempre prima il compito più veloce e così via. Immagina un lunedì mattina in cui hai un grande progetto che richiede quattro giorni per essere completato e un progetto più piccolo che richiede un giorno. Se consegni il grande progetto prima il giovedì (4 giorni) e il piccolo progetto il venerdì (5 giorni), i tuoi clienti avranno atteso un totale di nove giorni. Se consegni il piccolo progetto prima il lunedì (1 giorno) e il grande il venerdì (5 giorni), i tuoi clienti avranno atteso un totale di sei giorni tra loro. Questo è noto come la "somma dei tempi di completamento."

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Un altro approccio è assegnare un peso a ciascun compito, come ad esempio quanto denaro porterà. Dividi il peso di ciascun compito per quanto tempo ci vorrà per completarlo, poi lavora nell'ordine dal più alto al più basso.Per un libero professionista o un appaltatore indipendente, ciò ti permette di determinare il tasso orario di ogni compito. Dividi ogni tariffa del progetto per la sua dimensione e lavora dal tasso orario più alto al più basso.

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What are the key insights from the book "Algorithms to Live By: The Computer Science of Human Decisions" that can be used in everyday life?

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The book "Algorithms to Live By: The Computer Science of Human Decisions" provides several key insights that can be applied in everyday life. One of the main takeaways is the concept of the Copernican Principle, which can be used to predict the duration of an event or phenomenon. This principle suggests that, in the absence of other information, we should assume that we are observing at a random point in the timeline of an event. This can be applied in various situations, such as estimating the remaining lifespan of a technology or predicting the duration of a trend. Another key insight is the idea that algorithms, which are often associated with computer science, are actually ubiquitous in everyday life. They are involved in everything from cooking (following a recipe) to organizing emails, and understanding this can help us approach these tasks more efficiently.

How can the Copernican Principle developed by J. Richard Gott III be applied in business decision making?

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The Copernican Principle, developed by J. Richard Gott III, can be applied in business decision making as a predictive tool. It's based on the assumption that, in the absence of other information, we are observing a process at a random point in its duration. For instance, if a business has been running for 10 years, and there's no other information available, one could predict that it will continue for another 10 years. However, this principle should be used with caution as it's a probabilistic approach and doesn't take into account specific factors that could influence the lifespan of a business.

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Prevedere il futuro

L'astrofisico J. Richard Gott III ha sviluppato il Principio Copernicano nel 1969 - un metodo per prevedere quanto durerà qualcosa. Quando visitò il Muro di Berlino, si chiese quanto tempo sarebbe durato il muro. Poiché non sapeva quanto sarebbe stata la durata del muro, Gott poteva supporre che, in media, il suo arrivo sarebbe stato circa a metà strada. Pertanto, ipotizzò che il muro sarebbe rimasto in piedi per altri otto anni. In questo caso, il Muro di Berlino è rimasto in piedi per 20 anni, non otto.

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Il Principio Copernicano non è perfetto - un uomo di 90 anni difficilmente vivrà fino a 180 - ma ci sono casi in cui funziona bene. Molto prima che Gott desse a questo algoritmo un nome, gli statistici cercavano di stimare quanti carri armati i tedeschi producevano ogni mese durante la Seconda Guerra Mondiale. La soluzione era raddoppiare il numero di serie visto sui carri armati e stimare che ne esistessero almeno il doppio. In questo caso, hanno stimato che 246 carri armati venissero prodotti ogni mese, rispetto ai 1.400 suggeriti dal ricognizione aerea. Dopo la guerra, i registri tedeschi hanno confermato che il numero effettivo era 245.

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Dimenticalo

Il tuo cervello è stato progettato per dimenticare

La memoria umana sembra essere una cosa capricciosa a volte, ma c'è un metodo nella follia. Hermann Ebbinghaus, uno psicologo dell'Università di Berlino nel 1879, si studiò per capire meglio la memoria.

Ogni giorno, Ebbinghaus memorizzava una lista di sillabe senza senso e si interrogava. Poi creò un grafico per mostrare quanto tempo ci metteva la sua memoria a svanire. La probabilità di ricordo diminuiva prevedibilmente con il tempo, dal 60% subito dopo aver letto qualcosa al 20% dopo 800 ore.

John Anderson, uno psicologo e informatico, ha riesaminato il lavoro di Ebbinghaus nel 1987 per vedere se poteva progettare sistemi informatici intorno al cervello umano. Scoprì che i nostri cervelli dimenticano le informazioni quando non sono più rilevanti per il mondo che ci circonda. Anderson analizzò i titoli del The New York Times e scoprì che una parola è più probabile che riappare subito dopo essere stata usata per la prima volta. La probabilità di rivederla diminuiva sempre più nel tempo. Affiancate, l'apparizione del grafico sembrava quasi identica ai dati di Ebbinghaus.

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How can a startup use the concept of equilibrium, as discussed in Algorithms to Live By: The Computer Science of Human Decisions, to make strategic decisions?

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A startup can use the concept of equilibrium to make strategic decisions by understanding that in any competitive scenario, there is a natural balance or equilibrium that is stable. This concept can be applied to business strategies. For instance, a startup might stick to a certain business strategy unless a significant change in the market or competition occurs, prompting a shift in strategy. This approach allows the startup to maintain a stable position while being ready to adapt when necessary.

What are some surprising insights about the concept of equilibrium presented in the book 'Algorithms to Live By: The Computer Science of Human Decisions'?

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The book 'Algorithms to Live By: The Computer Science of Human Decisions' presents the concept of equilibrium in a unique light. It explains that equilibrium is a stable state, particularly evident in two-player games or scenarios involving at least two competitors. A surprising insight is the application of this concept to everyday situations like poker, where players maintain their strategies unless a significant change occurs. This illustrates how equilibrium is not just a mathematical or scientific concept, but a fundamental principle that governs our decisions and strategies in life.

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Cerca l'equilibrio... o no

C'è un equilibrio naturale in tutto, specialmente nei giochi a due giocatori o negli scenari che includono almeno due concorrenti. I matematici chiamano questo fenomeno "equilibrio" perché è stabile.L'equilibrio è particolarmente evidente nel poker, dove i giocatori si attengono alle loro strategie a meno che non si verifichi un cambiamento significativo.

Questions and answers

Can you provide an analysis of key case studies where the Nash Equilibrium was used and discuss their broader implications?

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The Nash Equilibrium, named after mathematician John Nash, has been used in various case studies across different fields. Here are a few examples:

1. Economics: The Nash Equilibrium is used to predict the outcome of non-cooperative games involving two or more players. For instance, in the case of oligopolies (markets dominated by a small number of firms), the Nash Equilibrium can predict how these firms can maximize their profits by assuming the other firms' strategies.

2. Traffic Flow: The Nash Equilibrium has been used to model traffic flow. It predicts that drivers will choose their routes in a way that no single driver can reduce their travel time by changing their route, assuming other drivers keep their routes constant.

3. Evolutionary Biology: The concept of the Nash Equilibrium has been applied to evolutionary biology in the form of the Evolutionarily Stable Strategy (ESS). This predicts the strategies that will be adopted by populations in the long run.

The broader implications of these case studies show that the Nash Equilibrium can be used to predict outcomes in a variety of real-world situations where individuals or entities interact.

How might a company in a traditional sector like manufacturing apply the Nash Equilibrium principle?

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A manufacturing company could apply the Nash Equilibrium principle in its strategic decision-making processes. For instance, in a competitive market, each company is trying to maximize its own profit. The Nash Equilibrium can predict the outcome of the decisions each company makes, assuming each company knows the strategies of its competitors and no company has anything to gain by changing its strategy unilaterally. This could help the company in making optimal decisions regarding production quantity, pricing, investment in new technologies, etc.

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Esempio: In Carta-Forbice-Sasso, ci sono solo tre opzioni tra cui i giocatori possono scegliere. I giocatori scelgono naturalmente una scelta casuale o una strategia 1/3. Se uno dei giocatori inizia ad usare più spesso la roccia, l'altro giocatore si adatta e usa la carta. L'altro giocatore poi bilancerà di nuovo le cose cambiando strategia, cioè le forbici, ecc., e il processo ricomincia.

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Il matematico John Nash, immortalato nel libro e nel film "A Beautiful Mind," ha dimostrato nel 1951 che ogni gioco a due giocatori ha almeno un tale equilibrio. Questa scoperta gli è valsa il Premio Nobel per l'Economia nel 1994. Spesso definito come "Equilibrio di Nash," questo principio offre una previsione dell'esito stabile a lungo termine di qualsiasi insieme di regole o incentivi.

Questions and answers

How relevant is the Nash Equilibrium concept from Algorithms to Live By: The Computer Science of Human Decisions to contemporary business debates and issues?

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The Nash Equilibrium concept is highly relevant to contemporary business debates and issues. It's a fundamental concept in game theory that provides a framework for predicting the outcome of a competitive situation where two or more participants are involved. In business, this can be applied to various scenarios such as pricing strategies, market competition, and negotiation tactics. For instance, in the context of market competition, businesses often have to decide on their strategies considering what their competitors might do. The Nash Equilibrium provides a theoretical solution to such strategic dilemmas.

What insights does "Algorithms to Live By: The Computer Science of Human Decisions" provide into how algorithms have influenced corporate strategies?

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Algorithms to Live By: The Computer Science of Human Decisions" provides insights into how algorithms can be used to optimize decision-making processes in corporate strategies. It explains how concepts like the Nash Equilibrium can be applied in business scenarios, such as determining optimal working days to maximize profits and minimize losses. The book also highlights how algorithms can help in sorting and prioritizing tasks, which is crucial in time and resource management in corporations.

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Questo algoritmo viene utilizzato per pianificare e modellare la politica economica e sociale - ma a volte, "stabile" non significa necessariamente "buono."

Se una città ha due negozianti che attirano gli stessi clienti, il primo perderà affari se lavora sei giorni a settimana mentre l'altro lavora sette. L'Equilibrio di Nash suggerisce che se entrambe le attività prendono un giorno di riposo, entrambi avranno riposo, ma entrambi perderanno affari. Quindi, entrambi i proprietari lavorano sette giorni a settimana.

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What are potential obstacles companies might face when applying the concept of fads and fashions, and how could they overcome them?

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Companies might face several obstacles when applying the concept of fads and fashions. Firstly, there's the risk of misjudging the market and investing in a fad that quickly fades away, leading to financial losses. Secondly, there's the challenge of timing - entering the market too late or exiting too early can also lead to missed opportunities. Lastly, there's the risk of losing brand identity by constantly chasing trends. To overcome these challenges, companies can conduct thorough market research to understand the longevity and potential of a trend. They can also maintain a balanced portfolio of trendy and classic products, and ensure that any trend they follow aligns with their brand identity.

How can the lessons from Algorithms to Live By: The Computer Science of Human Decisions be applied in today's business environment?

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The lessons from the book 'Algorithms to Live By: The Computer Science of Human Decisions' can be applied in today's business environment in several ways. Firstly, businesses can use algorithms to optimize their processes and make more efficient decisions. For example, they can use sorting algorithms to organize data and make it easier to find specific information. Secondly, the book talks about the concept of 'exploitation vs exploration', which can be applied in business strategy. Businesses need to balance the exploitation of known successful strategies with the exploration of new potential opportunities. Lastly, the book discusses the idea of 'overfitting' - the mistake of optimizing too much for the current scenario and not being adaptable for future changes. Businesses should avoid overfitting and ensure they remain adaptable to changing market conditions.

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Cambia il gioco

Se il tuo amico saltasse da un ponte, lo faresti anche tu? L'istinto umano di copiare gli altri può essere un tratto di sopravvivenza, come voltarsi a guardare quando vedi che gli altri lo fanno nel caso in cui si nasconda un pericolo nelle vicinanze. Le mode vanno e vengono. È meglio giocare sul sicuro o fare la propria strada, per il meglio o per il peggio?

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"Ogni volta che ti trovi dalla parte della maggioranza, è il momento di fermarsi e riflettere," disse Mark Twain.

Le persone tendono a prendere decisioni basate su presupposti che derivano dalle azioni di qualcun altro. Se tutti compravano i Beanie Babies, devono essere preziosi, giusto?

Quando questo processo inizia a diventare una valanga fuori controllo, viene chiamato "Cascata di Informazioni." La crisi immobiliare del 2007-2009 è stata un esempio di come i prezzi delle case siano aumentati a causa della domanda, per poi crollare. Le persone presumono che perché molti altri fanno qualcosa, esista un'urgenza. (La carta igienica nel 2020, per esempio.) I risultati possono essere catastrofici.

Questions and answers

How can a startup use the key topics or framework covered in Algorithms to Live By to improve decision-making processes?

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A startup can use the key topics or framework covered in "Algorithms to Live By" to improve decision-making processes by applying the principles of computer science to their decision-making processes. For instance, they can use algorithms to prioritize tasks, manage time, and make strategic decisions. They can also use the concept of 'Information Cascade' to understand how trends and behaviors spread and how to respond to them effectively. Furthermore, the book's insights on work-life balance can help in creating a healthy and productive work environment.

Are there examples of individuals or companies that have successfully implemented the practices outlined in Algorithms to Live By?

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Yes, there are many examples of individuals and companies that have successfully implemented the practices outlined in "Algorithms to Live By". For instance, tech companies like Google and Amazon use algorithms extensively in their operations, from search engine optimization to product recommendations. Similarly, individuals use algorithms in their daily lives, often without realizing it, such as following a recipe or sorting emails. However, the book does not provide specific examples of individuals or companies.

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Siate cauti nei casi in cui le informazioni pubbliche sembrano superare le informazioni private. La rappresentazione degli eventi nei media non corrisponde alla frequenza nel mondo. Il sociologo Barry Glassner ha notato che gli omicidi negli Stati Uniti sono diminuiti del 20% durante gli anni '90, eppure la menzione della violenza armata nelle notizie americane è aumentata del 600%.

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A volte, di fronte a una Cascata di Informazioni, devi cambiare il gioco.Se sei un commerciante cristiano o hai forti convinzioni riguardo l'equilibrio tra lavoro e vita privata, chiudere la domenica non è un problema. Se vedi le persone intorno a te cadere in una tendenza urgente, iniziare ad acquistare in preda al panico o essere turbate dai titoli sensazionalistici dei giornali, puoi alleviare lo stress inserendo più dati.

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