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    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。

    決斷的演算:預測、分析與好決定的11堂邏輯課

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    品牌: 行路出版

    商品管理編號 (SKU): 2011760297331
    EAN: 9789869406963
    • 作者:布萊恩.克里斯汀
    • 出版社:行路出版
    • 出版日:1060823
    • ISBN:9789869406963
    • 語言:中文繁體
    • 裝訂方式:平裝

    內容簡介

    亞馬遜書店認知科學類第1名、電腦科學類第1
    長踞「商務決策與問題解決類Top 3」,與《快思慢想》並列
    《大腦解密手冊》作者伊葛門稱許:「寫得遠超乎我的期望!」


    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!」

    在《人工智慧來了》這本書中,作者提出「主動向機器學習」是這時代最核心、最有效的學習方法之一,在《決斷的演算》裡,各具心理學與電腦科學背景的兩位作者則揭櫫:為何跟電腦學決策你不僅不會變成理性魔人,反而會更加明智且善體人意。

    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:

    ❖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)
    ❖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)
    ❖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

    譯者介紹

     

    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《品嚐的科學》(合譯)、《探月》、《愛因斯坦1905》、《氣候創造歷史》、《現代主義烹調》、《獵光聖經》等。目前住在有山有海有美食的台灣頭基隆,熱愛吸收各類知識,正努力朝「全方位譯人」的目標邁進。

    目錄

     

    前言:為什麼我們能跟電腦學決策?
    演算法的本質是「解決問題的一連串步驟」,我們面臨的許多挑戰跟電腦科學家一樣都是:如何運用有限的空間、時間和注意力,因應未知事物和不完整的資訊。本書釐清這些難題的數學架構,闡述工程師如何教電腦發揮最大效用,並了解人腦如何克服相同限制。作者訪問了近五十年來最知名演算法的設計者,談談他們怎麼將所學用於生活。人類和電腦的解決方式融合程度極高,電腦科學不只能協助我們簡化問題以取得進展,甚至能提供具體的解決方法。
     
    第一章 最佳停止點——什麼時候該見好就收?
    盡量羅列選項,小心權衡後選出最好的一個,才是理性決策?實際上由於時間有限,決策過程最重要的面向是:何時應該停止。聘人、租屋、找車位、賣房子,以及尋覓伴侶和投資獲利時見好就收等,都是要在選項逐一出現時做出最佳選擇,它們真正困擾人的是可以考慮的選項有多少。依各狀況條件不同(比如能否吃回頭草、是否有明確標準),這章解釋了37%法則、思而後行法則、臨界值法則等,教你如何避免太早決定或找太久,何時該降低或提高標準以及標準該調整多少……
     
    第二章 開發與善用——嘗試新歡?還是固守舊愛?
    開發是蒐集資料,它能提高發現最佳選擇的機會;善用則是運用現有資訊,取得已知的良好結果,兩者各有利弊。人們大多把決策視為彼此孤立,每次分別尋找期望值最高的結果。其實決策極少是孤立的,如果你思考的是日後面對相同選項時要怎麼做,那麼權衡是要開發還是善用,就非常重要。本章以電腦科學中最能體現這兩者之矛盾,名稱取自吃角子老虎機的多臂土匪問題,闡述應該如何隨時間而改變目標,並且說明為何合理的行動過程多半未必會選擇最好的目標。
     
    第三章 排序——依照順序排列
    排序對於處理各種資訊都十分重要。電腦科學家經常要權衡排序和搜尋兩者,這項權衡的基本原則是:花心力排序資料,為的是省下日後花費心力找資料。於是這個問題變成:如何事先評估資料未來的用途?電腦科學指出,混亂和秩序造成的危險都可以量化,它們的成本都能以「時間」這個基準來呈現。Google搜尋引擎之所以強大,其實是拜預先排序之賜;但對於另外一些狀況,保持混亂往往更有效率。另外討論演算法的最差情況表現(以排序而言是最差完排時間),可以讓我們確定某個程序能在期限內完成,運動賽程的排定便是一例。
     
    第四章 快取——忘掉就算啦!
    你的收納問題其實與電腦管理記憶體時面臨的挑戰類似:空間有限,要如何既省荷包又省時間?快取的概念是把常用資料放在手邊備用,快取裝滿時為了騰出空間放新資料,得剔除一些舊資料——但剔除哪些好呢?電腦科學家探究了...

    各界推薦/推薦序

    名人推薦

    《大腦解密手冊》作者伊葛門:
    我一直期待有書能把運算模型和人類心理學結合起來,這本書遠超乎我的期望,寫得精彩極了,而且淺顯易懂,讓所有讀者都能輕鬆理解掌控世界運作的電腦科學,更重要的是,了解電腦科學對我們的生活有何影響。

    科技網站Boing Boing創辦人,《資訊分享,鎖得住?》作者柯利多克托羅:
    非常出色。除了行文中解釋的電腦科學對於個人和管理都很實用,本書也是演算法和電腦科學以及作者所稱的「運算的斯多葛派」和「運算的善意」這種哲學論述的極佳入門書。

    《為什麼我們這樣生活,那樣工作》作者查爾斯杜希格:
    精彩有趣而且提供許多實用建議,告訴我們如何更有效率地運用時間、空間和心力,寫得趣味橫生。

    《搖籃裡的科學家》共同作者艾莉森戈普尼克(Alison Gopnik):
    深入淺出又有趣,讓人讀得欲罷不能。我們都聽說過演算法威力強大,但《決斷的演算》深入淺出地解說它們的運作方式,以及我們可以如何運用它們,在日常生活中做出更好的決定。

    《富比世》雜誌:
    年度必讀大腦類書籍。這是一本以學術研究為基礎,又可應用在實際生活上的好書。作者探討的演算法在生活上的實用程度,超乎我的預期,值得好好研讀。

    《大眾科學》雜誌英國版:
    我超迷這本書!年輕學生學數學時常說:「數學有什麼用?實際生活上又用不到!」這本書就是最好的答案。書中的概念,無論是37%法則的相對單純性或賽局理論中讓人費解的機率,都相當實用,而且寫得十分有趣,大推!

    亞馬遜書店多位讀者評價
    醍醐灌頂!我學的是經濟,讀了這本書之後超想去讀個電腦科學學位。可以的話,我想給這本書十顆星。/好驚人的書,它改變我對許多真實日常問題的看法。/了不起的書。不論是一般人或高科技迷都會讀得津津有味。/很有意思。讀完這本書過了幾個月,我還不時想到它,它提供了很棒的觀點看待世界。/有趣極了,我已經借給好幾個同事讀。/超讚。我重讀這本書好幾次,裡頭有很多很棒的資訊!/真是過癮!

    內容試閱

    ▎前言:為什麼我們能跟電腦學決策?

    想像你正在舊金山找房子。這城市可說是全美最難找到房子的地方,有繁榮的高科技業,加上嚴格的分區使用法規,因此房價跟紐約一樣昂貴,很多人認為甚至不輸給紐約。新物件出現沒多久就下架,房地產公開說明會人山人海,往往必須私下先塞訂金支票給屋主才買得到。

    由於市場如此熱絡,很難容許理性消費者先蒐集資料,深思熟慮後才下決定。四處閒逛或透過網路買屋的人,可以比較許多選擇後再下決定,但想在舊金山買房子的人,要不就買下眼前這棟房子,拋下其他選擇,要不就馬上走人,不再回頭。

    假設有一段時間,為了簡化狀況,你只想盡可能提高買到最好房子的機率。你的目標是把在「錯過好機會」和「說不定還有好機會」之間徘徊的機率降到最低。你立刻發現自己陷入兩難:如果沒有判斷基準,要怎麼知道某棟房子是不是最佳選擇?但如果看過的房子不夠多,又怎麼知道判斷基準在哪?你取得的資訊越多,越能掌握真正的好機會,但在此之前錯過好機會的機率也越高。

    那麼你該怎麼做?倘若蒐集資訊反而可能不利,那麼該如何做出明智決定?這種狀況十分殘酷,簡直可以說是矛盾。

    大多數人面臨這類問題時,直覺上通常認為必須在取捨間取得某種平衡,得看過夠多的房子才能建立標準,再依據標準找出想要的房子。這種權衡概念非常正確,但大多數人沒辦法明確說出平衡點在哪。所幸這確實有明確答案:

    是37%。

    如果你希望達成買到最佳房子的最佳機率,請把總時間的37%拿來看房子(如果打算花一個月找房子,那就是十一天)。把清單留在家裡,單純用來設定標準。但是花了37%的時間之後,就要準備出手,只要一發現比已經看過的房子更好的選擇就買下來。這不只是尋找和放棄之間的平衡點,也是經過驗證的最佳解決方案。

    我們之所以知道答案,是因為找房子屬於數學中的「最佳停止問題」。37%法則定義出一連串解答這類問題的簡單步驟,電腦科學家稱之為演算法。其實最佳停止問題可以用來解決生活中的許多狀況,找房子只是其中一例。生活中我們經常遇到選擇或放棄一連串選項的情形,比方說:要在停車場繞幾圈才找得到車位?投資高風險事業要多久才會開始回收?賣房賣車時要忍耐多久才能等到更好的價錢?

    還有一種更難抉擇的狀況亦屬此類問題,那就是約會。最佳停止是連續單偶制的科學原理。

    簡單的演算法不僅可協助你找到好房子,還適用於遭遇最佳停止問題的各種狀況。

    我們每天都在跟這類問題纏鬥不休(只不過比起停車,詩人花比較多墨水描述愛情的磨難),有些狀況也真的很折騰。但其實沒必要這麼糾結,有些問題數學已經解決了。心急如焚的房客、駕駛人和忐忑不安的求婚者,其實都沒必要煩惱;他們不需要心理治療師,只需要演算法。心理治療師可以教他們,如何避免過於衝動和過度思考;演算法則能明確告訴他們,這個平衡點就是37%。
    ******

    由於我們生活的空間和時間都有限,每個人都遭遇到一類問題。在一天或十年中,我們應該做什麼、或應該不做什麼?應該容忍什麼程度的混亂?什麼樣的秩序算是過度?新事物和心頭好各佔多少比例,才能使生活最讓人感到滿足?

    似乎只有人會面臨這類問題?其實不然。半個多世紀以來,電腦科學家一直在探究這類日常困境,有時還試圖解決,像是:處理器該如何分配它的「注意力」,以最少時間執行使用者要它做的工作,同時盡量少...

    最新商品評價 查看全部評價 (共 2 筆評價)

    發表者 Fi*******, 2017/12/07 12:57:18
    書況良好,包裝也很仔細。
    發表者 Ep********, 2017/11/11 08:20:44

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