Алгоритмы для жизни: Компьютерные науки о человеческих решениях Брайана Кристиана и Тома Гриффитса

Синопсис

Может ли компьютерная наука научить нас секретам жизни? Возможно, нет, но она может пролить свет на то, как работают определенные повседневные процессы и как их использовать. Алгоритмы повсюду, от следования рецепту до порядка, в котором вы сортируете свою электронную почту.

В Алгоритмы для жизни: Компьютерные науки о человеческих решениях Брайана Кристиана и Тома Гриффитса, программист и исследователь Брайан Кристиан и профессор психологии и когнитивной науки в UC Berkeley Том Гриффитс делятся множеством способов, которыми алгоритмы формируют все, от того, как мы помним вещи, до того, как мы принимаем большие и малые решения.

Топ-20 важных моментов

1. Правило "37%" относится к серии шагов или алгоритмов, которые человек должен следовать, чтобы принять наилучшее решение за определенное время. Кто-то выделяет 37% своего времени на исследования, прежде чем принять решение, а затем обязуется сделать следующий "лучший выбор", который они найдут.
2. Компромисс "исследовать/эксплуатировать" относится к необходимости сбалансировать проверенное и проверенное с новым и рискованным. Эффективность этого алгоритма полностью зависит от того, сколько времени у вас есть для принятия решений. Люди скорее посетят свой любимый ресторан в последнюю ночь в городе, чем рискнут чем-то новым.
3. Разработанный в 1952 году математиком Гербертом Робинсом, алгоритм "Win-Stay, Lose-Shift" использует игровые автоматы в качестве метафоры. Выберите автомат случайным образом и играйте в него, пока не проиграете. Затем переключитесь на другой автомат; этот метод оказался более надежным, чем случайность.
4. Психологическое исследование показало, что, имея выбор, люди часто "слишком много исследуют", а не используют выигрыш. Из 15 возможностей выбрать, какой игровой автомат выиграет, 47% использовали стратегии Win-Stay, Lose-Shift, а 22% выбирали автоматы случайным образом, вместо того чтобы остаться с автоматом, который выплатил выигрыш.
5. Голливуд является ярким примером тактики использования. Количество сиквелов фильмов стабильно увеличивается в течение последнего десятилетия. В 2013 и 2014 годах семь из десяти лучших фильмов были либо сиквелами, либо приквелами. Эта тенденция, вероятно, изменится, если новые идеи для фильмов привлекут больше денег от кассовых сборов.
6. Тест A/B похож на сценарий с двумя игровыми автоматами в том, что вы придерживаетесь варианта, который работает лучше всего. Более 90% из 50 миллионов долларов годового дохода Google приходится на платную рекламу, что означает, что алгоритмы исследования/использования обеспечивают большую часть интернета.
7. Индекс Гиттинса предоставляет рамки вероятностей, предполагающие, что у вас есть неограниченное количество времени, чтобы добиться наилучшего выигрыша, но шансы снижаются, чем дольше вы ждете. Например: выберите игровой автомат с историей выигрышей/проигрышей один к одному (50%) вместо автомата, который выиграл девять из 18 раз.
8. Алгоритмы "Верхней Границы Уверенности" предлагают больше возможностей для открытий, чем метод "Win-Stay, Lose-Shift". Этот алгоритм присваивает значение на основе того, что "может быть", исходя из имеющейся информации.Новый ресторан имеет 50/50 шансов предоставить хороший опыт, потому что вы никогда там не были.
9. Алгоритм "Shortest Processing Time" требует, чтобы вы сначала выполнили самые быстрые задачи. Разделите важность задачи на то, сколько времени она займет. Приоритизируйте задачу, которая занимает в два раза больше времени, только если она в два раза важнее.
10. Закон Лапласа рассчитывает вероятность того, что что-то произойдет, имея только небольшие объемы данных. Подсчитайте, сколько раз это произошло, добавьте один, затем поделите на количество возможностей плюс два. Например: Ваша софтбольная команда играет восемь игр в сезон. Она уже выиграла две игры. 2+1/ 6+2=3/8, или 37,5% шанс, что вы выиграете следующую игру.
11. Принцип Коперника позволяет предсказать, сколько времени что-то продержится, не зная о нем почти ничего. Решение состоит в том, что это продолжится столько же, сколько уже продолжалось. Исходя из этого принципа, Google, вероятно, продержится до 2044 года (23 года с 1998 + 23 с 2021).
12. "Power-law distribution" учитывает, что в жизни большинство вещей оказываются ниже среднего, а некоторые - выше. Две трети населения США зарабатывают меньше среднего дохода, но верхний 1% зарабатывает почти в десять раз больше среднего. Немногие фильмы зарабатывают деньги уровня "Titanic" в кассе, но некоторые это делают.
13. "Равновесие Нэша" исследует явление игр с двумя игроками и способ, которым игроки формируют стратегии, которые ни один из них не хочет менять, исходя из действий другого. Это создает стабильность. В игре "Камень-ножницы-бумага" с тремя вариантами, игроки принимают стратегию 1/3-1/3-1/3, если другой игрок не меняет тактику, и процесс начинается снова.
14. У человеческого мозга почти бесконечная вместимость для воспоминаний, но у нас ограниченное количество времени для доступа к ним. Это приводит к "кривой забывания." Исследование Германа Эббингауза показало, что он мог вспомнить бессмысленные слоги на 60% после того, как прочитал их, но это снизилось до 20% после 800 часов.
15. "Кривая забывания" Эббингауза была показана как тесно соответствующая частоте использования слов в обществе. Частота встречаемости слов в заголовках The New York Times снижалась на 15% за 100 дней и подразумевала, что человеческий мозг естественно настраивает свои процессы на окружающий мир.
16. "Мгновенный крах" на фондовом рынке 6 мая 2010 года был вызван "информационной каскадом." Когда один человек делает что-то иное, то другие люди следуют за ним, предполагая, что первый человек знает что-то, чего они не знают. Это поведение вызывает панические покупки или массовое поведение.
17. Социолог Барри Гласснер отметил, что число убийств в Соединенных Штатах снизилось на 20% в течение 1990-х годов, тогда как упоминание о насилии с применением огнестрельного оружия в американских новостях увеличилось на 600%.Информационная каскада может быть вызвана больше общедоступной информацией, чем частной.
18. Когда авторы Брайан Кристиан и Том Гриффитс назначали интервью для книги, они обнаружили, что эксперты скорее согласятся на узкое, предопределенное окно, чем на широко открытое. Гораздо менее сложно приспособиться к ограничениям, чем найти другое решение.
19. Верите или нет, случайность тоже является частью алгоритма жизни. Лауреат Нобелевской премии Сальвадор Лурия понял, что случайные мутации могут вызвать вирусную устойчивость, наблюдая за тем, как его друг выиграл джекпот на игровом автомате.
20. Лучшие планы часто самые простые. Джейсон Фрид и Дэвид Хейнемайер Ханссон, основатели программного компании 37signals, используют толстый маркер, когда начинают мозговой штурм, потому что это ограничивает пространство и заставляет их сосредоточиться на общей картине.

Резюме

Оптимальная остановка

Смотреть против прыжка

Жизнь полна ситуаций, требующих от нас принятия наилучшего возможного решения за кратчайший промежуток времени. Водители ищут идеальное место для парковки. Менеджеры ищут лучшего кандидата на работу, а собственники недвижимости должны решить, принимать ли предложение о продаже, прежде чем рынок недвижимости снова изменится. Эта дилемма называется "оптимальной остановкой."

Questions and answers

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

View answer

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?

View answer

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.

View all questions

Ask follow up

"Оптимальная остановка" относится к дилеммам, требующим принятия наилучшего решения за минимальное время. Как сбалансировать необходимость получения всех фактов с необходимостью действовать, пока не станет слишком поздно? Обычные примеры включают поиск идеального места для парковки, когда арендовать квартиру, пока они все не заняты, и когда нанять лучшего кандидата на работу. Последнее тщательно изучалось и обсуждалось математиками с 1950-х годов.

Questions and answers

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

View answer

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?

View answer

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.

View all questions

Ask follow up

Эта проблема известна как "Секретарская проблема."

• Если работодатель проводит собеседование с 100 кандидатами на должность секретаря, он должен выделить первые 37% интервью для ознакомления с пулом талантов и наилучшими качествами.
• Если они нанимают следующего кандидата, который кажется "лучшим на данный момент," у компании есть 37% шансов, что этот человек будет лучшим кандидатом.
• Шансы становятся больше при меньшем количестве претендентов.

Арендатор, ищущий квартиру в Сан-Франциско, может быть склонен взять первую доступную единицу из-за большого спроса. Если этому арендатору нужно найти новое место для жизни в течение 30 дней, алгоритм "Оптимальной остановки" предлагает арендатору уделить 37% своего времени, или 11 дней, на изучение вариантов без каких-либо обязательств. На 12-й день арендатор должен быть готов обязаться на первое место, которое они считают "лучшим на данный момент.

Questions and answers

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

View answer

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?

View answer

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.

View all questions

Ask follow up

Исследовать против использовать

Лора Карстенсен, профессор психологии в Стэнфорде, предположила, что люди стратегически сокращают свои социальные круги по мере старения. В одном исследовании людей спрашивали, предпочли бы они провести 30 минут с ближайшим членом семьи, автором книги, которую они недавно прочитали, или с кем-то, кого они встретили и кто, по-видимому, разделяет их интересы. Старшие респонденты выбрали члена семьи, в то время как молодые люди предпочли завести новых друзей.

Ask follow up

Однако, когда время добавлялось или убиралось, происходило что-то интересное. Если пожилым людям позволили жить на 20 лет дольше, их выбор совпадал с выбором молодых респондентов. Если молодые респонденты представляли, что они собираются переехать через всю страну, они выбирали членов семьи.

Жизнь полна неопределенности, что делает процесс принятия решений иногда еще более сложным. Чтобы снять некоторое давление жизни и смерти из уравнения, давайте вместо этого обратимся к чему-то менее угрожающему - игровому автомату в казино.

Прозванный "одноруким бандитом," игровые автоматы обладают различными коэффициентами выплат, которые веками сбивали с толку игроков и привлекали статистиков. В 1952 году математик Герберт Роббинс предложил решение вековой дилеммы: стоит ли ждать следующего большого выигрыша или остановиться, пока вы впереди. Он назвал это алгоритмом "Остаться-победить, Переключиться-проиграть".

Ask follow up

Роббинс предложил, что человек должен выбрать "руку" наугад (исследовать), затем тянуть ее, пока это приносит выгоду (эксплуатировать). Как только машина перестает платить, человек должен перейти к другой, и так далее.

Минимальное сожаление

Иногда вам приходится взвешивать риск с потенциальным сожалением, чтобы найти решение вашей конкретной проблемы. Генеральный директор Amazon Джефф Безос имел стабильную, хорошо оплачиваемую работу на Уолл-стрит, прежде чем основать Amazon. Риск первой интернет-книжной магазины, он обнаружил, был перевешен возможностью, что он может сожалеть о том, что не попробовал, "рамка минимизации сожаления."

Questions and answers

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

View answer

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?

View answer

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.

View all questions

Ask follow up

"Я знал, что когда мне будет 80, я не буду сожалеть о том, что попробовал это," - сказал Безос. "Я не буду сожалеть о том, что попытался участвовать в этой вещи, которую я считал большим делом, называемой интернет. Я знал, что если бы я потерпел неудачу, я бы об этом не сожалел, но я знал, что единственное, о чем я мог бы сожалеть, это то, что никогда не попробовал."

Ask follow up

Алгоритмы "Верхняя граница уверенности" предлагают больше возможностей для открытий, чем метод "Оставаться-победителем, Переключиться-при-проигрыше". Этот алгоритм присваивает значение на основе того, что "может быть" на основе доступной информации. Новый ресторан имеет 50/50 шансов предоставить хороший опыт, потому что вы никогда там не были.

Questions and answers

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?

View answer

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?

View answer

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.

View all questions

Ask follow up

Алгоритмы не могут гарантировать жизнь без сожалений, но они показывают, как наша готовность рисковать снижается в зависимости от того, сколько времени мы думаем (или знаем), что у нас есть, чтобы их принять.Когда мы дети, мы исследуем наш мир и открываем для себя новые вещи с большим энтузиазмом. По мере взросления, мы склонны полагаться на "проверенные и верные" решения, основанные на том, что мы узнали, то есть эксплуатируем их.

Ask follow up

Планируйте с целью

Часто задачи с конечным сроком можно решать, начиная с ближайшего крайнего срока. Если у вас одновременно несколько задач, лучше всего отсортировать их по времени, которое потребуется на каждую.

Чтобы подойти к этому типу расписания, особенно если у вас несколько клиентов, вы можете сократить время ожидания каждого, используя алгоритм кратчайшего времени обработки. Проще говоря, всегда сначала беритесь за самую быструю задачу и так далее. Представьте себе понедельник утром, когда у вас есть один большой проект, который занимает четыре дня, и меньший проект, который занимает один день. Если вы сначала сдадите большой проект в четверг (4 дня), а маленький проект в пятницу (5 дней), ваши клиенты будут ждать в общей сложности девять дней. Если вы сначала сдадите маленький проект в понедельник (1 день), а большой в пятницу (5 дней), ваши клиенты будут ждать в общей сложности шесть дней. Это известно как "сумма времени выполнения."

Ask follow up

Другой подход - присвоить каждой задаче вес, например, сколько денег она принесет. Разделите вес каждой задачи на время, которое потребуется для ее выполнения, затем работайте в порядке от наибольшего к наименьшему.Для фрилансера или независимого подрядчика это позволяет определить почасовую ставку каждого задания. Разделите каждую проектную плату на ее размер и работайте от самой высокой почасовой ставки к самой низкой.

Questions and answers

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?

View answer

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?

View answer

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.

View all questions

Ask follow up

Предсказать будущее

Астрофизик Дж. Ричард Готт III разработал Коперниканский принцип в 1969 году - метод предсказания продолжительности существования чего-либо. Когда он посетил Берлинскую стену, он задумался, сколько простоит стена. Поскольку он не знал, какой будет продолжительность жизни стены, Готт мог предположить, что в среднем его прибытие будет примерно на полпути. Следовательно, он предположил, что стена простоит еще восемь лет. В этом случае Берлинская стена простояла 20 лет, а не восемь.

Ask follow up

Коперниканский принцип не идеален - 90-летний мужчина вряд ли доживет до 180 лет - но есть случаи, когда он хорошо работает. Задолго до того, как Готт дал этому алгоритму имя, статистики пытались оценить, сколько танков производили немцы каждый месяц во время Второй мировой войны. Решение состояло в том, чтобы удвоить серийный номер, видимый на танках, и оценить, что существует по крайней мере в два раза больше. В этом случае они оценили, что каждый месяц производится 246 танков, в сравнении с 1400, предложенными аэроразведкой. После войны немецкие записи подтвердили, что реальное число составляет 245.

Ask follow up

Забудьте об этом

Ваш мозг был создан для забывания

Человеческая память кажется непостоянной вещью, но в этом есть своя логика. Герман Эббингауз, психолог в Берлинском университете в 1879 году, изучал себя, чтобы лучше понять память.

Каждый день Эббингауз запоминал список бессмысленных слогов и проверял себя. Затем он создал график, чтобы показать, как быстро его память угасает. Вероятность вспомнить что-то предсказуемо снижалась со временем, от близких к 60% сразу после чтения до всего 20% через 800 часов.

Джон Андерсон, психолог и компьютерный ученый, пересмотрел работу Эббингауза в 1987 году, чтобы увидеть, можно ли создать компьютерные системы вокруг человеческого мозга. Он обнаружил, что наши мозги забывают информацию, когда она больше не актуальна для окружающего нас мира. Андерсон анализировал заголовки из The New York Times и обнаружил, что слово, скорее всего, появится снова сразу после первого использования. Вероятность увидеть его снова с течением времени снижалась еще больше. Рядом, график выглядел почти идентичным данным Эббингауза.

Questions and answers

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?

View answer

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'?

View answer

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.

View all questions

Ask follow up

Ищите баланс... или нет

Во всем есть естественный баланс, особенно в играх для двух игроков или сценариях, включающих по крайней мере двух соперников. Математики называют это явление "равновесием", потому что оно стабильно.Равновесие особенно заметно в покере, где игроки придерживаются своих стратегий, пока не произойдет значительное изменение.

Questions and answers

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

View answer

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?

View answer

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.

View all questions

Ask follow up

Пример: В игре "Камень-Ножницы-Бумага" у игроков всего три варианта выбора. Игроки естественно выбирают случайный вариант или стратегию 1/3. Если один из игроков начинает чаще использовать камень, другой игрок адаптируется и использует бумагу. Затем другой игрок снова уравновешивает ситуацию, меняя стратегию, то есть ножницы, и т.д., и процесс начинается снова.

Ask follow up

Математик Джон Нэш, увековеченный в книге и фильме ""Прекрасный ум"," доказал в 1951 году, что в каждой игре для двух игроков есть по крайней мере одно такое равновесие. За это открытие он получил Нобелевскую премию по экономике в 1994 году. Часто называемый ""равновесием Нэша"," этот принцип предлагает прогноз стабильного долгосрочного исхода любого набора правил или стимулов.

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?

View answer

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?

View answer

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.

View all questions

Ask follow up

Этот алгоритм используется для планирования и формирования экономической и социальной политики, но иногда "стабильное" не обязательно означает "хорошее."

Если в городе есть два продавца, привлекающих одних и тех же клиентов, первый потеряет бизнес, если будет работать шесть дней в неделю, а другой - семь. Равновесие Нэша предполагает, что если оба бизнеса выходят на день отдыха, оба получат отдых, но оба потеряют бизнес. Поэтому оба владельца работают семь дней в неделю.

Questions and answers

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

View answer

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?

View answer

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.

View all questions

Ask follow up

Измените игру

Если бы ваш друг прыгнул с моста, вы бы последовали его примеру? Человеческий инстинкт копировать друг друга может быть признаком выживания, например, когда вы оборачиваетесь, увидев, что другие это делают, на случай, если рядом таится опасность. Моды и тренды приходят и уходят. Лучше ли играть по-безопасному или идти своим путем, несмотря на все?

Ask follow up

"Всякий раз, когда вы оказываетесь на стороне большинства, пора остановиться и задуматься," - сказал Марк Твен.

Люди склонны принимать решения, основываясь на предположениях, которые они делают из действий других людей. Если все покупают Beanie Babies, они должны быть ценными, верно?

Когда этот процесс начинает лавинообразно выходить из-под контроля, это называется "Информационной Каскадом." Кризис недвижимости 2007-2009 годов был примером того, как цены на жилье росли из-за спроса, только чтобы рухнуть. Люди предполагают, что если многие другие что-то делают, то существует срочность. (Туалетная бумага в 2020 году, например.) Результаты могут быть катастрофическими.

Questions and answers

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

View answer

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?

View answer

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.

View all questions

Ask follow up

Будьте осторожны в случаях, когда общедоступная информация, кажется, превышает частную информацию. Представление событий в СМИ не соответствует их частоте в мире. Социолог Барри Гласснер отметил, что убийства в Соединенных Штатах снизились на 20% в течение 1990-х годов, а упоминание о насилии с применением огнестрельного оружия в американских новостях увеличилось на 600%.

Ask follow up

Иногда, в лице Информационного Каскада, вам приходится менять игру.Если вы христианский торговец или у вас убеждения о балансе между работой и личной жизнью, то вопрос о закрытии в воскресенье не стоит. Если вы видите, как люди вокруг вас попадают в тренд срочности, начинают панически покупать или беспокоятся из-за сенсационных заголовков газет, вы можете снизить стресс, вводя больше данных.

Ask follow up