决断的演算:预测、分析与好决定的11堂逻辑课

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译自:Algorithms to live by:the computer science of human decisions

其他题名:预测、分析与好决定的11堂逻辑课 预测分析与好决定的11堂逻辑课 预测、分析与好决定的十一堂逻辑课

作者:布莱恩.克里斯汀(Brian Christian), 汤姆.葛瑞菲斯(Tom Griffiths)著;甘锡安译

出版年:2019

出版社:行路出版 远足文化发行

出版地:新北市

集丛名:Focus:10

格式:EPUB 流式,PDF,JPG

ISBN:9789869634892

● 本書因出版社限制不提供朗讀功能

内容简介
为什么电脑科学家说,赛局理论「奈许均衡」的地位言过其实,
现代投资组合理论也不是资产配置的好建议?
 
亚马逊书店「商务决策与问题解决类」、「电脑科学类」与「认知科学类」Top 1,
《麻省理工科技评论》选为年度最佳书籍,
各界读者赞不绝口:「真是过瘾!」
 
访问近五十年来最知名演算法的设计者,
了解工程师如何教电脑发挥最大效用,并将所学用于生活。
读者大推:「真是过瘾!」
 
「主动向机器学习」是人工智慧时代最核心、最有效的学习方法之一,在《决断的演算》里,各具心理学、统计学与电脑科学背景的两位作者揭橥:为何跟电脑学决策你不仅不会变成理性魔人,反而会更加明智且善体人意。
 
▎说到演算法,你想到的是政府和大企业如何利用数学模型算计你?
其实,演算法的本质是「解决问题的一连串步骤」,它的发展远远早于电脑,不只长期为各研究领域与产业实务带来重大变革,更能帮助个人跳脱盲点与错误直觉,明快地解决问题。
 
▎说到机器学习,你以为考虑因素越多越好、比较复杂的模型较佳?
其实,当今电脑运算时并非套用死板的演绎逻辑,点滴不漏地罗列所有选择,琢磨出正确答案。它们会舍弃不必要的资料,偏向选择较简单的解答,权衡误差或延迟的代价,接着冒险一试。
 
▎说到电脑,你认为它冰冷且毫无弹性,思考方式跟人脑南辕北辙?
事实上,我们面临的许多挑战,跟电脑科学家一样都源于:要运用有限的空间、时间和注意力,因应未知事物和不完整的资讯,因此电脑解决问题的方式,能在极大程度上与人们的作法融合。
 
《决断的演算》各章以常见的日常问题开场,从厘清它们的演算结构着手,以问题所属类型为骨架(副章名),扎实的电脑科学发展史为血肉(章名),探讨一代代的研究者为这类问题找出什么解决方案,这些收获颠覆了我们对于「合理」的看法,不仅帮助其他领域获得新进展,也为个人生活带来实用启示,像是:
 
❖证明「所有双人赛局至少有一个均衡状态」的奈许均衡,让约翰.奈许拿下了诺贝尔经济奖,但它的地位可能言过其实。为什么?(赛局理论)
 
❖自动驾驶汽车能改善交通阻塞,打造交通天堂?你可能要失望了。现在自私驾驶人各行其是的情形其实已接近最佳状态。(演算法赛局理论,自主行为代价)
 
❖棉花糖实验证明了意志力对日后的成就有深远影响?事情没这么简单。抵挡得住诱惑的另一个关键可能是「期望」……(贝氏法则)
 
❖以现代投资组合理论荣获诺贝尔经济奖的马可维兹,居然把自己的退休金平均投资在债券和股票上!这未免太不聪明了?未必。(过度配适)
 
❖欧巴马竞选总统时,他的新媒体分析团队靠什么方法设计与经营网站,帮他多募得五千七百万美元?(开发与善用)
 
❖安排球季赛程真麻烦!怎么样既符合联盟基本结构产生的规定,又顾及联盟和转播电视台的特殊考量和限制?(松弛)
 
❖2010年5月6日,美国股市发生闪电崩盘,短短几分钟内有几家公司股价飙涨、另几家则直线崩跌,这是怎么回事?(赛局理论,资讯瀑布)
 
❖一般认为年老健忘是认知衰退,但电脑科学家判断,那是整理、取舍越来越多记忆的必然结果——人的脑袋可灵光了!(快取)
 
❖你打算在十八岁到四十岁期间觅得人生伴侣,那么几岁时选定的对象可能最好?答案是二十六岁。(最佳停止点,37%法则)
 
❖纸本资料用完随手往旁边叠,既没条理又没效率?不,根据演算法原理,这是目前已知最精良、效率最佳的资料结构。(快取)
 
❖什么情况下,随便挑一封电子邮件回复,会好过先回复最重要的邮件?(排程,往复移动)
 
❖为什么玩吃角子老虎时,赢钱继续玩同一台是好策略,但是输钱就换一台则太过轻率?(开发与善用)……………
 
电脑科学还能协助我们清楚划分哪些问题有明确解答、哪些则无,从而选择自己要面对什么,以及要让其他人面对什么——这种「运算的善意」可以改变人们的认知问题类型,减轻认知负担,增进互动的效率。
 
▎本书用法:
这本书既适合一般读者,也适合教学使用,版面设计兼顾两者需求,使用方法详见书中建议。各章内容提示详见〈目录〉的引文。
 
专业推荐
 
▎陈升玮/台湾人工智慧学校执行长
▎洪士灏/台湾大学资讯工程系教授
▎赖以威/数感实验室共同创办人
▎林锦宏/高医大心理系助理教授
▎郑国威/泛科知识公司知识长
▎黄贞祥/清华大学生命科学系助理教授
▎雷浩斯/专职投资人及投资讲师
▎冏星人/说书节目制作人暨作家
▎(「得到」App万维钢老师书评介绍《指导生活的算法》 )
 
好评推荐
 
▎《大脑解密手册》作者伊葛门:
我一直期待有书能把运算模型和人类心理学结合起来,这本书远超乎我的期望,写得精彩极了,而且浅显易懂,让所有读者都能轻松理解掌控世界运作的电脑科学,更重要的是,了解电脑科学对我们的生活有何影响。
 
▎林锦宏,高医大心理系「决策神经科学实验室」助理教授:
这是一本整合心理学、统计学、经济学、赛局理论、电脑科学重要概念与生活议题的跨领域参考书。
 
▎科技网站Boing Boing创办人,《资讯分享,锁得住?》作者柯利‧多克托罗:
非常出色。除了行文中解释的电脑科学对于个人和管理都很实用,本书也是演算法和电脑科学以及作者所称的「运算的斯多葛派」和「运算的善意」这种哲学论述的极佳入门书。
 
▎《为什么我们这样生活,那样工作》作者查尔斯‧杜希格:
精彩有趣而且提供许多实用建议,告诉我们如何更有效率地运用时间、空间和心力,写得趣味横生。
 
▎《摇篮里的科学家》共同作者艾莉森‧戈普尼克(Alison Gopnik):
深入浅出又有趣,让人读得欲罢不能。我们都听说过演算法威力强大,但《决断的演算》深入浅出地解说它们的运作方式,以及我们可以如何运用它们,在日常生活中做出更好的决定。
 
▎《富比世》杂志:
年度必读大脑类书籍。这是一本以学术研究为基础,又可应用在实际生活上的好书。作者探讨的演算法在生活上的实用程度,超乎我的预期,值得好好研读。
 
▎《大众科学》杂志英国版:
我超迷这本书!年轻学生学数学时常说:「数学有什么用?实际生活上又用不到!」这本书就是最好的答案。书中的概念,无论是37%法则的相对单纯性或赛局理论中让人费解的机率,都相当实用,而且写得十分有趣,大推!
 
▎亚马逊书店多位读者评价
醍醐灌顶!我学的是经济,读了这本书之后超想去读个电脑科学学位。可以的话,我想给这本书十颗星。/好惊人的书,它改变我对许多真实日常问题的看法。/了不起的书。不论是一般人或高科技迷都会读得津津有味。/很有意思。读完这本书过了几个月,我还不时想到它,它提供了很棒的观点看待世界。/有趣极了,我已经借给好几个同事读。/超赞。我重读这本书好几次,里头有很多很棒的资讯!/真是过瘾!

作者简介
 
布莱恩‧克里斯汀Brian Christian
 
电脑科学家,合著的《决断的演算》获得《麻省理工科技评论》选为年度最佳书籍,另一著作《人性较量:我们凭什么胜过人工智慧?》(The Most Human Human)则为《纽约时报》推荐书籍及《纽约客杂志》年度推荐图书。其他作品见于《纽约客》杂志、《大西洋》杂志、《连线》、《华尔街日报》、《卫报》和《巴黎评论》等,以及《认知科学》等科学期刊,曾被翻译为十余种语言。
 
汤姆‧葛瑞菲斯Tom Griffiths
 
加州大学柏克莱分校心理学和认知科学教授,并主持运算认知科学实验室,曾经发表一百五十多篇科学论文,领域包含认知心理学和文化演变等,此外曾获美国国家科学基金会、斯隆基金会、美国心理学会以及实验心理学会等机构奖项。
 
译者简介
 
甘锡安
 
学业结束后由科学界踏入「译界」,现为专职译者。曾担任Discovery频道与资讯杂志编译,现仍定期为《科学人》及《BBC知识》等杂志翻译。书籍译作包括《胜算:赌的科学与决策智慧》、《品尝的科学》(合译)、《爱因斯坦1905》、《气候创造历史》、《现代主义烹调》、《猎光圣经》等,热爱吸收各类知识,正努力朝「全方位译人」的目标迈进。

  • 前言 Introduction 为什么我们能跟电脑学决策?
  • [ 1 ] 最佳停止点 Optimal Stopping 什么时候该见好就收?
  • [ 2 ] 开发与善用 Explore / Exploit 尝试新欢?还是固守旧爱?
  • [ 3 ] 排序 Sorting 依照顺序排列
  • [ 4 ] 快取 Caching 忘掉就算啦!
  • [ 5 ] 排程 Scheduling 优先的事情优先处理
  • [ 6 ] 贝氏法则 Bayes’s Rule 预测未来
  • [ 7 ] 过度拟合 Overfitting 少,但是更好
  • [ 8 ] 松弛 Relaxation 放松点,不求完美才有解
  • [ 9 ] 随机性 Randomness 什么时候该让机率决定
  • [ 10 ] 网路 Networking 我们如何互通声息
  • [ 11 ] 赛局理论 Game Theory 别人是怎么想的?
  • 结语:运算的善意 Computational Kindness
  • 致谢
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