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《決斷的演算》:宅到沒生涯的工程師,可能是最懂怎麼解決生涯問題的人?

时间:2024-04-20 06:59:46 出处:热点阅读(143)

文:Gene

現在有多少多人不运用電腦?有的決斷決生話,請舉手。演到沒的工

其實這不太可能,算宅生涯因為假如你讀患上到這篇文章,程師你确定是最懂在运用電腦,除了非有個阿宅把它印出來給你讀(果真很宅)。麼解過去視窗作業系統常莫名其妙出現藍屏去世當的涯問年月,我們跳腳嘲諷電腦不是決斷決生科學產物,而是演到沒的工玄學產物,而對阿宅工程師而言,算宅生涯電腦除了是程師吃飯的工具,還是最懂要幫正妹补葺來換大盗卡的必需品。

廣義來說,麼解並不是涯問惟独桌機以及筆電才是電腦,我們現在运用的決斷決生手機,運算能耐已经經比登月运用的巨型電腦還強大了,除了非你用的是智障手機。電腦在生涯的方方面面饰演紧张脚色,搜罗使命、社交、通訊、購物、娛樂、交通等等,我們隨時在以及許多演算法打交道,因為臉書的動態新闻、購物網站的推薦商品、App建議的交通路線等等都是演算法算出來的結果,試圖為我們提供各種問題的最佳解方。

在靠北工程師的臉書粉絲頁,有大批欠亨人之常情的阿宅工程師笑話,真的很抒壓,也讓我們見識到,台灣的阿宅工程師們爆肝血汗的生涯⋯⋯哦不⋯⋯他們沒有生涯。终日以及電腦打交道,想必應該會宅到沒啥生涯能耐吧?不過,驰名的電腦科學家布萊恩.克里斯汀(Brian Christian)以及美國加州大學柏克萊分校的認知神思學家湯姆.葛瑞菲斯(Tom Griffiths)卻告訴我們,谜底可能以及我們想的相同。

他們合著的《決斷的演算:預測、合成與好決定的11堂邏輯課》(Algorithms to Live By: The Computer Science of Human Decisions)指出,跟電腦演算法學決策,不僅可能一點也不宅,而且還會讓人更善解人意,真是厲害了,我的演算法!

演算法,簡單來說,便是用以解決特定問題的有限個步驟以及敘述。其英文名稱「algorithm」來自於九世紀波斯數學家花拉子米(al-Khwarizmi,خوارزمی,約780-約850),因為他在數學上提出了演算法這個意见。「algorism」,即「al-Khwarizmi」的音轉,意思是「花拉子米」的演算法則,在十八世紀演變為「algorithm」。

兩位作者在《決斷的演算》中指出,生涯中我們碰着的許多機車問題,其實以及阿宅工程師面對的挑戰大同小異,都是想要在各種資源稀缺的情況下達成「多、快、好、省」;競爭之下,會有一些阿宅比另一些阿宅找到更佳的演算法來并吞難題。他們主張,這些惟独更好、沒有最佳的演算法,可能指導我們若何在生涯中宅致使用。

他們給了我們宅度爆表的十一堂理性邏輯課,好比在第一堂課中,我們都遇過聘人、租屋、找車位、賣屋子、尋覓伴侶、投資獲利、幹壞事等等,要若何拟订停止點,何時見好就收的問題。在想要做出最佳決策時最使人感应困擾的是,我們彷佛永遠無法患上悉,還有多少多更好的選項尚未出現。 以是他們為我們提供了37%法則、思而後行法則、臨界值法則來調整時間點、標準值患上參數,以期宅出最佳停止點。

假如旅遊到一個好中间,概况吃過一家车载斗量的好餐廳,是要繼續嘗鮮探究呢?還是始終如一呢?這真是個使人糾結的問題啊。《決斷的演算》指出,電腦也會碰着「開發/善用權衡」(explore/exploit tradeoff)的宅問題:是要「開發蒐集資料尋求最佳選擇」還是「善用現有資訊取患上已经知精采結果」的問題,便是傳說中吃角子山君機的多臂强盗問題。簡單來說,他們的建議是:假如你時間還有大把,為何未多少嘗鮮?假如時日未多少(好比要搬遷了),那為何欠好好把握已经知的美不雅事物?假如要你想宅個徹底,无妨用吉廷斯指數(Gittins)來協助決策吧!

對電腦資訊而言,資料的優先排序特意紧张。google搜尋引擎厲害之處不是啥都能全副找到給你,而是把排序了搜尋結果再給你,把你可能最需要的,儘量排在前端就讓你看到。我們平時當然不需要排序大批資料,可是碰着排序研討會或者運動賽程,還是夠折騰的。

《決斷的演算》指出,電腦記憶體以及我們有同樣的收納困擾,便是空間永遠过小。不過纵然有能耐買豪宅,也還是要面對一樣的問題,除了非你的豪宅專用來堆放雜物,否則假如要更有功能地生涯,就要分門別類整理收納,把罕用到的放在可能隨手可取之處──但這是最佳的方式嗎?電腦运用快取記憶體,裝滿後就患上選擇性刪除了資料,隨機剔除了、先進先出(先剔除了最舊的)以及先刪最近或者至少运用的資料等等措施,哪種能讓我們更順利收納?

紧张的事要優先處理,這道理巨匠都懂,但還是難以做到;我生涯與使命最大的困擾之一,便是長長的優先順序排程,永遠有更紧张的事插隊進來,不论若何自动,彷佛永遠無法讓清單變短,而排程較後面的事(好比整理我愈來愈混亂的辦公室),就不断排在後頭無法執行。

面對排程的問題,電腦科學家會先搞清晰「用什麼標準來評量下场」,是追趕期限最紧张?是劃掉至多項目最佳?還是期待時間最短最讚?書中用火星探測器電腦的「高下文交換」為例讓我們認識就职务插隊的代價,還实用「往復移動」揭示是否在窮忙。要有功能地实现使命,不是愛拚才會贏,有時候是「天下越快,心,則慢」,逐渐來,比較快。


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