La science informatique peut-elle nous enseigner les secrets de la vie ? Peut-être pas, mais elle peut éclairer la façon dont certains processus quotidiens fonctionnent et comment les exploiter. Les algorithmes sont partout, de la suivie d'une recette à l'ordre dans lequel vous triez vos emails.
Dans Algorithms to Live By: The Computer Science of Human Decisions by Brian Christian and Tom Griffiths, le programmeur et chercheur Brian Christian et le professeur de psychologie et de sciences cognitives à l'UC Berkeley Tom Griffiths partagent les nombreuses façons dont les algorithmes façonnent tout, de la façon dont nous nous souvenons des choses à la façon dont nous prenons de grandes et petites décisions.
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Regarder versus sauter
La vie est pleine de situations qui nous obligent à prendre la meilleure décision possible dans le plus court laps de temps. Les conducteurs cherchent la place de parking parfaite. Les managers cherchent le meilleur candidat pour un poste, et les propriétaires immobiliers doivent décider s'ils acceptent ou non une offre de vente avant que le marché immobilier ne change à nouveau. Ce dilemme est appelé "arrêt optimal"."
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Les problèmes d'"Arrêt Optimal" se réfèrent à des dilemmes qui nécessitent la meilleure décision dans le plus court laps de temps. Comment équilibrer le besoin d'obtenir tous les faits avec le besoin d'agir avant qu'il ne soit trop tard ? Des exemples courants incluent la recherche de la place de parking parfaite, quand louer un appartement avant qu'ils ne soient tous pris et quand embaucher le meilleur candidat pour un poste. Ce dernier a été minutieusement examiné et discuté par les mathématiciens depuis les années 1950.
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Ce problème est connu sous le nom de "Problème de la Secrétaire."
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Un locataire à la recherche d'un appartement à San Francisco pourrait être tenté de prendre la première unité disponible en raison de la forte demande. Si ce locataire a besoin de trouver un nouvel endroit où vivre dans les 30 jours, l'algorithme d'"Arrêt Optimal" suggère que le locataire consacre 37% de son temps, soit 11 jours, à explorer les options sans aucun engagement. Le 12ème jour, le locataire doit être prêt à s'engager pour le premier endroit qu'il considère être le "meilleur jusqu'à présent"."
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Laura Carstensen, professeure de psychologie à Stanford, a émis l'hypothèse que les gens réduisent stratégiquement leurs cercles sociaux à mesure qu'ils vieillissent. Dans une étude, on a demandé aux gens s'ils préféraient passer 30 minutes avec un membre de leur famille immédiate, un auteur qui a écrit un livre qu'ils ont lu récemment ou quelqu'un qu'ils ont rencontré et qui semblait partager leurs intérêts. Les répondants plus âgés ont choisi le membre de la famille, tandis que les plus jeunes ont choisi de se faire de nouveaux amis.
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Cependant, lorsque le temps était ajouté ou retiré, quelque chose d'intéressant se produisait. Si les personnes âgées pouvaient vivre 20 ans de plus, leurs choix correspondaient à ceux des répondants plus jeunes. Si les répondants plus jeunes imaginaient qu'ils allaient déménager à travers le pays, ils choisissaient des membres de la famille à la place.
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La vie est pleine d'incertitudes, ce qui rend le processus de décision d'autant plus difficile parfois. Pour enlever une partie de la pression de vie ou de mort de l'équation, tournons-nous plutôt vers quelque chose d'un peu moins grave - la machine à sous du casino.
Surnommées le "bandit manchot", les machines à sous offrent diverses cotes de paiement qui ont déconcerté les joueurs et fasciné les statisticiens pendant des siècles. En 1952, le mathématicien Herbert Robbins a proposé une solution au dilemme séculaire de savoir si vous devriez attendre le prochain gros gain ou arrêter pendant que vous êtes en avance. Il a appelé cela l'algorithme de Restez-Gagnez, Changez-Perdez.
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Robbins a proposé qu'une personne devrait choisir "un bras" au hasard (explorer), puis le tirer tant qu'il rapporte (exploiter). Une fois que la machine ne paie plus, la personne devrait passer à une autre, et ainsi de suite.
Parfois, vous devez peser le risque avec le regret potentiel pour trouver la solution à votre problème particulier. Le PDG d'Amazon, Jeff Bezos, avait un emploi stable et bien rémunéré à Wall Street avant de créer Amazon. Le risque de la première librairie en ligne, a-t-il découvert, était compensé par la possibilité qu'il puisse regretter de ne pas avoir essayé, un "cadre de minimisation du regret".
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"Je savais que quand j'aurais 80 ans, je ne regretterais pas d'avoir essayé cela", a déclaré Bezos. "Je ne regretterais pas d'avoir essayé de participer à cette chose appelée internet que je pensais allait être une très grande affaire. Je savais que si j'échouais, je ne le regretterais pas, mais je savais que la seule chose que je pourrais regretter est de ne jamais avoir essayé."
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Les algorithmes "Upper Confidence Bound" offrent plus de place à la découverte que la méthode "Win-Stay, Lose-Shift". Cet algorithme attribue une valeur basée sur ce qui "pourrait être" en fonction des informations disponibles. Un nouveau restaurant a une chance de 50/50 de fournir une bonne expérience parce que vous n'y êtes jamais allé.
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Les algorithmes ne peuvent pas garantir une vie sans regret, mais ils montrent comment notre volonté de prendre des risques est réduite par le temps que nous pensons (ou savons) que nous avons pour les prendre.Quand nous sommes enfants, nous explorons nos mondes et découvrons de nouvelles choses avec beaucoup d'enthousiasme. En vieillissant, nous avons tendance à nous fier aux décisions "éprouvées et vraies" basées sur ce que nous avons appris, c'est-à-dire les exploiter.
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Souvent, ces tâches avec une date d'échéance peuvent être abordées de la plus proche à la plus éloignée. Si vous avez plusieurs tâches à faire simultanément, il est préférable de les trier en fonction de la durée de chacune.
Pour aborder ce type de programme, surtout si vous avez plusieurs clients, vous pouvez réduire le temps d'attente de tout le monde en utilisant l'algorithme du Temps de Traitement le Plus Court. En d'autres termes, attaquez toujours la tâche la plus rapide en premier et ainsi de suite. Imaginez un lundi matin où vous avez un gros projet qui prend quatre jours à terminer et un projet plus petit qui prend un jour. Si vous livrez le gros projet en premier le jeudi (4 jours) et le petit projet le vendredi (5 jours), vos clients auront attendu un total de neuf jours. Si vous livrez le petit projet en premier le lundi (1 jour) et le gros le vendredi (5 jours), vos clients auront attendu un total de six jours entre eux. C'est ce qu'on appelle la "somme des temps d'achèvement."
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Une autre approche consiste à attribuer un poids à chaque tâche, comme combien d'argent elle rapportera. Divisez le poids de chaque tâche par le temps qu'il faudra pour la terminer, puis travaillez dans l'ordre du plus élevé au plus bas.Pour un travailleur indépendant ou un entrepreneur indépendant, cela vous permet de déterminer le taux horaire de chaque tâche. Divisez chaque frais de projet par sa taille et travaillez du taux horaire le plus élevé au plus bas.
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L'astrophysicien J. Richard Gott III a développé le Principe de Copernic en 1969 - une méthode pour prédire combien de temps quelque chose durera. Lorsqu'il a visité le mur de Berlin, il se demandait combien de temps le mur durerait. Comme il ne savait pas combien de temps serait la durée de vie du mur, Gott pouvait supposer qu'en moyenne, son arrivée serait à peu près à mi-chemin. Par conséquent, il a supposé que le mur resterait debout pendant huit autres années. Dans ce cas, le mur de Berlin a duré 20 ans, pas huit.
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Le Principe de Copernic n'est pas parfait - un homme de 90 ans ne vivra probablement pas jusqu'à 180 ans - mais il y a des cas où cela fonctionne bien. Bien avant que Gott donne un nom à cet algorithme, les statisticiens ont essayé d'estimer combien de chars les Allemands produisaient chaque mois pendant la Seconde Guerre mondiale. La solution était de doubler le numéro de série vu sur les chars et d'estimer qu'au moins deux fois plus existaient. Dans ce cas, ils ont estimé que 246 chars étaient fabriqués chaque mois, comparativement aux 1 400 suggérés par la reconnaissance aérienne. Après la guerre, les registres allemands ont confirmé que le nombre réel était de 245.
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Votre cerveau a été conçu pour oublier
La mémoire humaine semble être une chose capricieuse par moments, mais il y a une méthode dans la folie. Hermann Ebbinghaus, un psychologue de l'Université de Berlin en 1879, s'est étudié lui-même pour mieux comprendre la mémoire.
Chaque jour, Ebbinghaus mémorisait une liste de syllabes sans sens et se testait lui-même. Il a ensuite créé un graphique pour montrer combien de temps il fallait pour que sa mémoire s'estompe. La probabilité de se rappeler diminuait de manière prévisible avec le temps, passant de près de 60% juste après avoir lu quelque chose à seulement 20% après 800 heures.
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John Anderson, un psychologue et informaticien, a réexaminé le travail d'Ebbinghaus en 1987 pour voir s'il pouvait concevoir des systèmes informatiques autour du cerveau humain. Il a découvert que nos cerveaux oublient les informations lorsqu'elles ne sont plus pertinentes pour le monde qui nous entoure. Anderson a analysé les titres du New York Times et a constaté qu'un mot est le plus susceptible de réapparaître juste après avoir été utilisé pour la première fois. La probabilité de le revoir a diminué davantage avec le temps. Côte à côte, l'apparence du graphique ressemblait presque exactement aux données d'Ebbinghaus.
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Il y a un équilibre naturel en tout, surtout dans les jeux à deux joueurs ou les scénarios qui incluent au moins deux concurrents. Les mathématiciens appellent ce phénomène "équilibre" parce qu'il est stable.L'équilibre est particulièrement évident au poker, où les joueurs s'en tiennent à leurs stratégies à moins qu'un changement significatif ne se produise.
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Exemple : Dans le jeu Pierre-Papier-Ciseaux, il n'y a que trois options pour les joueurs à choisir. Les joueurs choisissent naturellement un choix aléatoire ou une stratégie de 1/3. Si l'un des joueurs commence à utiliser plus souvent la pierre, l'autre joueur s'adapte et utilise le papier. L'autre joueur rééquilibrera alors les choses en changeant de stratégie, c'est-à-dire les ciseaux, etc., et le processus recommence.
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Le mathématicien John Nash, immortalisé dans le livre et le film "Un esprit brillant", a prouvé en 1951 que chaque jeu à deux joueurs a au moins un tel équilibre. Cette découverte lui a valu le prix Nobel d'économie en 1994. Souvent appelé "Équilibre de Nash", ce principe offre une prédiction de l'issue stable à long terme de tout ensemble de règles ou d'incitations.
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Cet algorithme est utilisé pour planifier et façonner la politique économique et sociale - mais parfois, "stable" ne signifie pas nécessairement "bon".
Si une ville a deux commerçants qui attirent les mêmes clients, le premier perdra des affaires s'ils travaillent six jours par semaine tandis que l'autre travaille sept jours. L'Équilibre de Nash suggère que si les deux entreprises prennent un jour de congé, elles se reposeront toutes les deux, mais perdront toutes les deux des affaires. Ainsi, les deux propriétaires travaillent sept jours par semaine.
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Si votre ami sautait d'un pont, le feriez-vous aussi ? L'instinct humain de se copier les uns les autres peut être un trait de survie, comme se retourner pour regarder quand vous voyez les autres le faire au cas où un danger se cache à proximité. Les modes et les tendances vont et viennent. Est-il préférable de jouer la sécurité ou de faire son propre chemin, pour le meilleur ou pour le pire ?
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"Chaque fois que vous vous trouvez du côté de la majorité, il est temps de faire une pause et de réfléchir", a déclaré Mark Twain.
Les gens ont tendance à prendre des décisions basées sur des suppositions qu'ils tirent des actions de quelqu'un d'autre. Si tout le monde achetait des Beanie Babies, ils doivent être précieux, non ?
Lorsque ce processus commence à dévaler hors de contrôle, on parle de "Cascade d'Information". La crise immobilière de 2007-2009 a été un exemple de l'augmentation des prix des maisons due à la demande, pour finalement s'effondrer. Les gens supposent que parce que beaucoup d'autres font quelque chose, il y a urgence. (Le papier toilette en 2020, par exemple.) Les résultats peuvent être catastrophiques.
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Soyez méfiant dans les cas où l'information publique semble dépasser l'information privée. La représentation des événements dans les médias ne correspond pas à la fréquence dans le monde. Le sociologue Barry Glassner a noté que les meurtres aux États-Unis ont diminué de 20% tout au long des années 1990, et pourtant la mention de la violence armée dans les nouvelles américaines a augmenté de 600%.
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Parfois, face à une Cascade d'Information, vous devez changer le jeu.Si vous êtes un commerçant chrétien ou avez de fortes convictions concernant l'équilibre entre vie professionnelle et vie privée, fermer le dimanche n'est pas un problème. Si vous voyez des personnes autour de vous tomber dans une tendance urgente, commencer à acheter en panique ou être perturbées par des titres de journaux sensationnels, vous pouvez atténuer le stress en insérant plus de données.
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