コンピューターロジックにより、良い決断をするための3つの実践的戦略【TED】

  • 2019.03.19
  • TED
コンピューターロジックにより、良い決断をするための3つの実践的戦略【TED】

認知科学者が語る最適な問題解決方法とは!?



何か決断に困ったときには、きっとこの講演が役立つでしょう。


認知科学者であるトム・グリフィスさんは、人間の抱えるこんがらがった問題に対してコンピューターのように考えることを提案しています。


日常のあらゆる問題から、最適で合理的な解決方法を教えてくれます。

クスッと笑うところもありの非常に面白いスピーチですのでおすすめです。

この記事は、TED動画、トム・グリフィス『コンピューターのように考えることで良い決断をする3つの方法』の内容を感想・まとめたものです。

 

 

 

 

目次

 

  1. 「最適停止問題」

  2. 「探索と活用のトレードオフ」

  3. 「最長未使用原則」

 

 



 

 



「最適停止問題」


数学者やコンピューター科学者によって、よく研究されている問題の一つに「最適停止問題」というものがあります。


例えば、家を新しく見つけるときに、この「最適停止問題」の一例が当てはまります。

どういうことかというと、


最高のものを見付けられる可能性を最大化したければ、出ている物件の 37%を見て、次に出会ったこれまでで一番良いやつに決めればいいんです 。
1ヶ月で探すなら37%の時間― 11日間で基準を決め、行動に移る準備をします。



このようにコンピューターのような解決方法を使うと、最適に解決できるのです。37%ですよ。


このことから、コンピューター科学を少しばかり適用することで、人間の意思決定が楽にできることが分かりましたよね。





「探索と活用のトレードオフ」


常に合理的と思える方法を求め、あらゆる決定を論理的にして、取るべき最善の行動を見出すことが大事、と思ってしまいがちなのですが、トム・グリフィスさんはそうではないと言います。


単に根性で解決しようとしても難しいですよね。そこであなたの助けになるのが、「コンピューターサイエンス」だと言うのです。


何かを決断するときに有効なのが、「探索と活用にトレードオフ」と呼ばれる方法です。


何か新しいものを試し、将来使える情報を集めるために 、「探索」をするか あるいは 結構良いと既に分かっているところに行き、これまでに集めた情報を 「活用」するか、のどちらかなのです。

そう思えば、難しくないはずです。


人生の経験を通して得た知識を活用しているわけです。

一般に探索と活用のトレードオフを理解していると、何か決断するときに 自分に寛容になれて気が楽になります 。

毎晩最高のレストランに行く必要はありません
思い切って何か新しいものを試し、探索すればいい
何か学べるかもしれません
そうやって得られた情報は 1度のおいしい晩ご飯よりも 価値があるでしょう



人間が考える情報の価値など、限られてしまいます。完璧こだわらず、こういった原則を活用しましょう。

 




「最長未使用原則」


コンピューター科学者たちは、長年にわたり高速記憶から取り除くデータを決める方法をいろいろ試してきたみたいです。


その中には、ランダムに選ぶとか 「先入れ先出し方式」と呼ばれる一番長くメモリーに入っているものを 取り除く方法などがあります。


しかし、最も効果的な方法は、「最長未使用原則」(最も長く使われていないものを選ぶという方法)だと言います。


この解決方法を必要とする問題は、タンスやクローゼットの取り方、治し方にも応用できますね。

他にはメールや書類が山のように溜まっていませんか?そういった問題を解決してくれるはずです。






最後に


このようにコンピューターは困難な問題でも、ヒントを与えて簡単化してくれます。

このことを知っているのか、そうでないだけでも大きな機会損失になっているのではないでしょうか?


ただ、結果を保証するものではないので注意してくださいね。あくまで最適なプロセスを紹介してくれるものです。


これは合理的にやれないときにする 妥協というわけではなく これこそが合理的ということの 意味なのです

 

 

 

 

 

 

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