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決斷的演算(二版)

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 看似深奧的電腦科學能給我們日常...
轉載自博客來  尚可  2019/10/05
看似深奧的電腦科學能給我們日常生活提出什麼好建議呢?本書試著回答這樣的問題。電腦科學的核心 ─ 「演算法」,作者認為除了供作程式做各種運算以外,也能試著對各種生活課題提出解答。作者在本書中一一介紹了各種電腦科學的次領域:最佳停止、開發與善用、排序、快取、排程等等,試著用淺顯的方式...
決斷的演算:預測、分析與好決定的11堂邏輯課(暢銷紀念精裝版) 決斷的演算:預測、分析與好決定的11堂邏輯課(暢銷紀念精裝版)

作者:布萊恩.克里斯汀湯姆.葛瑞菲斯 / 譯者:甘錫安 
出版社:行路出版
出版日期:2019-03-27
語言:繁體書   
圖書介紹 - 資料來源:Readmoo
圖書名稱:決斷的演算(二版)

為什麼電腦科學家說,賽局理論「奈許均衡」的地位言過其實,
現代投資組合理論也不是資產配置的好建議?

亞馬遜書店「商務決策與問題解決類」、「電腦科學類」與「認知科學類」Top 1,
《麻省理工科技評論》選為年度最佳書籍,
各界讀者讚不絕口:「真是過癮!」

訪問近五十年來最知名演算法的設計者,
了解工程師如何教電腦發揮最大效用,並將所學用於生活。
讀者大推:「真是過癮!」

 

 ▎說到演算法,你想到的是政府和大企業如何利用數學模型算計你?
其實,演算法的本質是「解決問題的一連串步驟」,它的發展遠遠早於電腦,不只長期為各研究領域與產業實務帶來重大變革,更能幫助個人跳脫盲點與錯誤直覺,明快地解決問題。

▎說到機器學習,你以為考慮因素越多越好、比較複雜的模型較佳?
其實,當今電腦運算時並非套用死板的演繹邏輯,點滴不漏地羅列所有選擇,琢磨出正確答案。它們會捨棄不必要的資料,偏向選擇較簡單的解答,權衡誤差或延遲的代價,接著冒險一試。

▎說到電腦,你認為它冰冷且毫無彈性,思考方式跟人腦南轅北轍?
事實上,我們面臨的許多挑戰,跟電腦科學家一樣都源於:要運用有限的空間、時間和注意力,因應未知事物和不完整的資訊,因此電腦解決問題的方式,能在極大程度上與人們的作法融合。

《決斷的演算》各章以常見的日常問題開場,從釐清它們的演算結構著手,以問題所屬類型為骨架(副章名),紮實的電腦科學發展史為血肉(章名),探討一代代的研究者為這類問題找出什麼解決方案,這些收穫顛覆了我們對於「合理」的看法,不僅幫助其他領域獲得新進展,也為個人生活帶來實用啟示,像是:

❖證明「所有雙人賽局至少有一個均衡狀態」的奈許均衡,讓約翰.奈許拿下了諾貝爾經濟獎,但它的地位可能言過其實。為什麼?(賽局理論)

❖自動駕駛汽車能改善交通阻塞,打造交通天堂?你可能要失望了。現在自私駕駛人各行其是的情形其實已接近最佳狀態。(演算法賽局理論,自主行為代價)

❖棉花糖實驗證明了意志力對日後的成就有深遠影響?事情沒這麼簡單。抵擋得住誘惑的另一個關鍵可能是「期望」……(貝氏法則)

❖以現代投資組合理論榮獲諾貝爾經濟獎的馬可維茲,居然把自己的退休金平均投資在債券和股票上!這未免太不聰明了?未必。(過度配適)

❖歐巴馬競選總統時,他的新媒體分析團隊靠什麼方法設計與經營網站,幫他多募得五千七百萬美元?(開發與善用)

❖安排球季賽程真麻煩!怎麼樣既符合聯盟基本結構產生的規定,又顧及聯盟和轉播電視台的特殊考量和限制?(鬆弛)

❖2010年5月6日,美國股市發生閃電崩盤,短短幾分鐘內有幾家公司股價飆漲、另幾家則直線崩跌,這是怎麼回事?(賽局理論,資訊瀑布)

❖一般認為年老健忘是認知衰退,但電腦科學家判斷,那是整理、取捨越來越多記憶的必然結果——人的腦袋可靈光了!(快取)

❖你打算在十八歲到四十歲期間覓得人生伴侶,那麼幾歲時選定的對象可能最好?答案是二十六歲。(最佳停止點,37%法則)

❖紙本資料用完隨手往旁邊疊,既沒條理又沒效率?不,根據演算法原理,這是目前已知最精良、效率最佳的資料結構。(快取)

❖什麼情況下,隨便挑一封電子郵件回覆,會好過先回覆最重要的郵件?(排程,往復移動)

❖為什麼玩吃角子老虎時,贏錢繼續玩同一台是好策略,但是輸錢就換一台則太過輕率?(開發與善用)……………

電腦科學還能協助我們清楚劃分哪些問題有明確解答、哪些則無,從而選擇自己要面對什麼,以及要讓其他人面對什麼——這種「運算的善意」可以改變人們的認知問題類型,減輕認知負擔,增進互動的效率。

▎本書用法:
這本書既適合一般讀者,也適合教學使用,版面設計兼顧兩者需求,使用方法詳見書中建議。各章內容提示詳見〈目錄〉的引文。

 

作者簡介   

布萊恩‧克里斯汀Brian Christian

電腦科學家,合著的《決斷的演算》獲得《麻省理工科技評論》選為年度最佳書籍,另一著作《人性較量:我們憑什麼勝過人工智慧?》(The Most Human Human)則為《紐約時報》推薦書籍及《紐約客雜誌》年度推薦圖書。其他作品見於《紐約客》雜誌、《大西洋》雜誌、《連線》、《華爾街日報》、《衛報》和《巴黎評論》等,以及《認知科學》等科學期刊,曾被翻譯為十餘種語言。

湯姆‧葛瑞菲斯Tom Griffiths

加州大學柏克萊分校心理學和認知科學教授,並主持運算認知科學實驗室,曾經發表一百五十多篇科學論文,領域包含認知心理學和文化演變等,此外曾獲美國國家科學基金會、斯隆基金會、美國心理學會以及實驗心理學會等機構獎項。

譯者簡介

甘錫安

學業結束後由科學界踏入「譯界」,現為專職譯者。曾擔任Discovery頻道與資訊雜誌編譯,現仍定期為《科學人》及《BBC知識》等雜誌翻譯。書籍譯作包括《勝算:賭的科學與決策智慧》、《品嚐的科學》(合譯)、《愛因斯坦1905》、《氣候創造歷史》、《現代主義烹調》、《獵光聖經》等,熱愛吸收各類知識,正努力朝「全方位譯人」的目標邁進。
 

圖書評論 -   評分:
 看似深奧的電腦科學能給我們日常...
轉載自博客來  尚可  2019/10/05
看似深奧的電腦科學能給我們日常生活提出什麼好建議呢?本書試著回答這樣的問題。電腦科學的核心 ─ 「演算法」,作者認為除了供作程式做各種運算以外,也能試著對各種生活課題提出解答。作者在本書中一一介紹了各種電腦科學的次領域:最佳停止、開發與善用、排序、快取、排程等等,試著用淺顯的方式說明電腦科學家如何解決這些問題,而這些解法與原則,實際上也可以應用到日常生活中。這種題材頗為新穎,看似與日常生活無關的學科,其實沒有離我們那麼遠。

不過可惜的是,要說電腦科學能對人生各種決策幫上大忙,言過其實了。本書中所提出的各種洞見,實際上都有更簡單的解法:通俗智慧。比如說快取,電腦的快取記憶體,就是把常用的資料儲存在能夠快速讀取的地方,在需要時就能快速取用。依循此原理提出的生活建議,就是「將常用的東西放在容易取得的地方」,實際上民間不乏各種整理心得,實在不需要電腦科學家來給我們建議。實際上有些章節談的演算技術不算好懂,有時甚至必須刪去深奧的部分,反而讓沒有背景的讀者一知半解。用特別費力的方式來提出通俗智慧也有的東西,感覺不是很划算。無法被通俗智慧取代的部分,大概就是第一、二章,但是應用性也非常有限,最佳停止問題的37%,有許多條件限制,在日常生活中很少見。放寬這些限制就牽涉到很複雜的數學,且需要更多的資訊,而這些資訊在現實上都不可得。與其說電腦科學能給我們一般人獨特的建議,還不如說電腦科學的許多原理與民俗智慧很有共通點。

作者有點誇大電腦科學在其他領域的貢獻,實際上,其他領域的專家本來就能提出更符合直觀的答案。可以理解作者在電腦科學的薰陶之下,培養出許多有用的日常生活洞見,但這些不一定需要電腦科學繞一大圈來提供。當然,也不說本書很糟,實際上作者介紹電腦演算的各種設計思路是很有趣,與一般人直覺相反,電腦不是萬能,有些看似簡單的問題其實超難解,此時,演算法目的是找「夠好」的答案就好。但本書最大的主旨:由電腦科學提升人生決策建議,似乎就不是那麼給力。
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