专题《算法》1: 算法的世界

专题目录

  1. 算法的世界
  2. 最优停止理论,什么时候停止观望
  3. 一个关于时间管理的数学解决方案
  4. 想得太多?你可能过度拟合了
  5. 博弈论,别人的想法

为什么我们需要算法

在我看来,我们需要算法有以下几个原因:

  1. 人是不理性的,做决定大多数时候都是有着一种随机性,有时候会出现前后不一的结果。出现这个结果的原因往往是因为我们没有一个设定好的系统思考方式和决策方案,我们更容易会受到外部世界的影响,而外部世界本身就是随机的。
  2. 现代世界面对的问题相当复杂,要做的决定的难度和占用的认知资源远超于从前,我们需要一套行之有效的面对世界的工具和方法论。
  3. 要解决来自现实的复杂问题,就必须正确处理好可能性问题,使用一些标准去估算并在时间和精确定作出协调。

大脑正处于自动驾驶中

坦白说,我认为中国社会在“算法”这个思想上重视远远不够,老百姓对于“算法”的思想远远谈不上。

这个我认为跟中西方的传统是相关的,东方有比较厚重的传统文化,因此在转变的过程中相对于没有其他传统文化包袱的西方来说必定是有些更难做思想上的转变,老百姓更加会倾向于通过口口相传的经验和文化背景形成自己的价值观做出自己的风格,做出自己的判断。看似是一个人做出的决定,其实后面折射出的是一个大的群体的行为模式和价值观。

而这个折射出来的事实其实是,大脑正处于自动驾驶当中。

这个结论是我在阅读一本书叫《为什么佛学是真的》,这本书讲的是大脑是个多元政体,很多时候我们在不同的情境下所处的状态和做的决定在那个当下我们都只是被某种情绪所掌控,事后做解释很多人都说不上当时候为什么会那么做,于是这个时候大脑有个发言模块出来给出一个合理的理由来解释当时为什么要那么做,哪怕再牵强,人也是需要一个理由来合理化自己的行为。


专题《算法》1: 算法的世界_第1张图片

如此说来,我们或许需要回过头来看看自己的价值观是什么,将其可视化,跃然纸上,这样我们才能逐渐认识自己,避免前后不一的尴尬局面。

面对的世界更复杂

纽约时报之前报道了过多的选择已经造成了认知上和生活上的一种无力感,就连选冰淇淋也有十几种口味,往往人们在这些口味面前表现得无能为力,光是选冰淇凌就已经耗散了大量精力。文中的Schwartz教授给的建议就是,把自己的选择限制在3个的范围内,他认为:

并不是更多的选择我们就越自由,相反,如果我们花费太多时间在尝试做选择上面,那么我们的自由反而减少了。


这其实是外部环境的改变,是我们无法掌控的部分。但是我们需要避免无意识地去接受外界给我们的一切,转而在接受以前就先有自己的选择和过滤方式,把外部环境的资源转为自己所用,而不是被它所支配和影响。

我们似乎认为现在的社会仍停留在高中做数学题或者是改革开放那个时代,高中做数学题哪怕是再难的问题都是简单问题,也就是问题的答案就是放在那里的,是确定的;改革开放的时代,百废待兴,只要流汗努力,拼搏奋斗,自然可以闯出自己的一片天地。但是我认为,没有那么多单纯的问题。很多时候我们要面临的是棘手问题,这种问题没有唯一正确的答案,只有有限的资源,必须做一定的权衡利弊,安排好各种可能出现的状况,并且使得利益最大化。
而这些,不会有先例可循,哪怕有别人的经验,却也不一定适合你,在这种情况下,你只能通过有限的算法帮助你尽可能做一个至少不坏的决策。

平衡精确性和时间

比如,我经常观察我的父母还有我的外婆,会发现上一辈在做很多问题的决策时候都是犹豫不决,左思后想,反复想来想去最终作出的决定却跟扔硬币得出的结果差不多。

要问他们为什么做这个决定,他们会给出一系列不重要的理由出来,但就是没有一个合理科学的说明方案。

在整个过程当中,可能出现的问题一共有几个:首先是有可能你决策时间过长,错过了最好的时机;要么思考时间过少的决定,最后导致了长期带来的不好后果,而这个问题是可以使用37%最优停止理论得到解决。
在安排日常生活还有工作的时候到底应该到底是应该要重要的事情优先,还是一些小事优先?这其实根据你的需求来,是考虑任务的截止时间还是任务的重要性,算法都有相应的比较靠谱解决方案。

与一般的建议不同,算法提供的建议有理有据的。

结语

目前存在的问题恰恰不是我们的算法过于僵化,问题在于我们做任何决策都没有固定的算法。这使得我们每次做决定的时候都没法有理依循,因此我们这个时候这样决策,换个情境又是另外一番决策。
但同时也要考虑到,算法本身不是万能药,它有自身的局限性。尽管如此,我还是坚持认为有算法要比没有算法好得多,有原则要比没有思考过的原则要来得坦然。因为人的一生很多时候要做的事情其实是将潜意识的部分带到有意识上面去,帮助我们理解为什么要做这样一个决策然后再做决定,并且能够使最后的结果与我们的预期不会偏差得太远了,而不像多元政体那样对事后进行解释,那叫认知失调。

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