ब्रायन क्रिश्चियन और टॉम ग्रिफिथ्स द्वारा: जीने के लिए एल्गोरिदम: मानव निर्णयों का कंप्यूटर विज्ञान

सारांश

क्या कंप्यूटर विज्ञान हमें जीवन के रहस्यों को सिखा सकता है? शायद नहीं, लेकिन यह बता सकता है कि कुछ रोजमर्रा की प्रक्रियाएं कैसे काम करती हैं और उनका उपयोग कैसे करें। एल्गोरिदम हर जगह होते हैं, एक रेसिपी का पालन करने से लेकर आपके ईमेल को किस क्रम में सॉर्ट करने तक।

ब्रायन क्रिश्चियन और टॉम ग्रिफिथ्स द्वारा: जीने के लिए एल्गोरिदम: मानव निर्णयों का कंप्यूटर विज्ञान में, प्रोग्रामर और अनुसंधानकर्ता ब्रायन क्रिश्चियन और मनोविज्ञान और संज्ञानात्मक विज्ञान के प्रोफेसर टॉम ग्रिफिथ्स UC बर्कले में एल्गोरिदम के बहुत सारे तरीके बताते हैं जो हमारी याददाश्त से लेकर हमारे बड़े और छोटे निर्णयों तक सब कुछ को आकार देते हैं।

शीर्ष 20 अंतर्दृष्टि

1. "37% नियम" किसी निर्धारित समय के भीतर सर्वश्रेष्ठ निर्णय लेने के लिए किसी को अनुसरण करना होगा कदमों, या एल्गोरिदम, की ओर संदर्भित करता है। किसी व्यक्ति ने अपने समय का 37% अनुसंधान करने में बिताया फिर वे अगले "सर्वश्रेष्ठ विकल्प" को चुनते हैं जो उन्हें मिलता है।
2. "खोज/शोषण" ट्रेड-ऑफ की आवश्यकता होती है ताकि प्रयास और परीक्षण के साथ नए और जोखिम भरे को संतुलित किया जा सके। इस एल्गोरिदम का लाभ पूरी तरह से आपके पास निर्णय लेने का कितना समय है, इस पर निर्भर करता है। लोग अपने शहर में अंतिम रात बिताने की अपेक्षा अपने पसंदीदा रेस्तरां में जाने की संभावना ज्यादा होती है।
3. 1952 में गणितज्ञ हर्बर्ट रॉबिंस द्वारा विकसित "जीत-रहो, हार-बदलो" एल्गोरिदम स्लॉट मशीनों को एक उपमा के रूप में उपयोग करता है। एक मशीन को बेतरतीब चुनें और उसे खेलें जब तक आप हार नहीं जाते। फिर दूसरी मशीन पर स्विच करें; इस तरीके को मौके से अधिक विश्वसनीय साबित किया गया है।
4. एक मनोविज्ञान की अध्ययन ने पाया कि दिए गए विकल्पों में, लोग अक्सर "अधिक अन्वेषण" करते हैं बजाय जीत का लाभ उठाने के। जब उन्हें 15 अवसर दिए गए कि वे कौन सी स्लॉट मशीन चुनेंगे जो जीतेगी, 47% ने Win-Stay, Lose-Shift रणनीतियों का उपयोग किया, और 22% ने ऐसी मशीन का चयन किया जो भुगतान कर रही थी की बजाय यादृच्छिक रूप से मशीनें चुनीं।
5. हॉलीवुड एक प्रमुख उदाहरण है लाभ उठाने की तकनीक का। फिल्मों के सीक्वल्स की संख्या पिछले दशक में निरंतर बढ़ी है। 2013 और 2014 दोनों में, टॉप 10 फिल्मों में से सात या तो सीक्वल्स थे या प्रीक्वल्स। यदि नई फिल्मों के विचारों ने अधिक बॉक्स ऑफिस डॉलर खींचे, तो यह रुझान बदलने की संभावना है।
6. A/B परीक्षण दो स्लॉट मशीन स्थिति के समान है जिसमें आप उस विकल्प के साथ चिपके रहते हैं जो सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन करता है। Google की $50 मिलियन की वार्षिक आय का 90% से अधिक पैड विज्ञापनों से है, जिसका अर्थ है कि अन्वेषण/लाभ एल्गोरिदम इंटरनेट के एक बड़े हिस्से को संचालित करते हैं।
7. Gittins Index एक आधारभूत ढांचा प्रदान करता है जो मानता है कि आपके पास सर्वश्रेष्ठ भुगतान प्राप्त करने के लिए अनिश्चित समय है, लेकिन जितना अधिक समय आप प्रतीक्षा करते हैं, उत्तरदायित्व कम होते जाते हैं। उदाहरण के लिए: एक स्लॉट मशीन का चयन करें जिसका ट्रैक रिकॉर्ड एक-तो-एक जीत/हानि (50%) है बजाय मशीन का जो 18 बार में नौ बार जीती है।
8. "Upper Confidence Bound" एल्गोरिदम "Win-Stay, Lose-Shift" विधि से अधिक खोज के लिए स्थान प्रदान करते हैं। यह एल्गोरिदम एक मूल्य निर्धारित करता है जो "हो सकता है" उपलब्ध जानकारी के आधार पर।एक नई रेस्टोरेंट में जाने पर अच्छा अनुभव होने की 50/50 संभावना होती है क्योंकि आपने कभी वहां नहीं खाया है।
9. "सबसे कम समय लेने वाले कार्य को पूरा करने की आवश्यकता होती है। कार्य के महत्व को उसके पूरा होने में लगने वाले समय से विभाजित करें। केवल उस कार्य को प्राथमिकता दें जो दो गुना समय लेता है, अगर वह दो गुना महत्वपूर्ण है।
10. लाप्लास का नियम केवल छोटी मात्रा में डेटा के साथ कुछ होने की संभावना की गणना करता है। गिनिए कि वह परिणाम कितनी बार हुआ है, एक जोड़ें, फिर संभावनाओं की संख्या प्लस दो से विभाजित करें। उदाहरण के लिए: आपकी सॉफ्टबॉल टीम प्रति सीजन आठ खेल खेलती है। इसने पहले ही दो खेल जीत लिए हैं। 2+1/ 6+2=3/8, या अगले खेल जीतने की 37.5% संभावना।
11. कोपरनिकन सिद्धांत आपको बिना बहुत कुछ जाने के किसी चीज की अवधि का अनुमान लगाने की अनुमति देता है। समाधान यह है कि यह उतनी ही देर तक चलेगा जितनी देर तक यह चल चुका है। इस सिद्धांत के आधार पर, Google को 2044 तक चलने की संभावना है (1998 से 23 वर्ष + 2021 से 23)।
12. "पावर-लॉ वितरण" यह मानता है कि, जीवन में, अधिकांश चीजें माध्य के नीचे गिरती हैं और कुछ ऊपर उठती हैं। अमेरिकी जनसंख्या के दो-तिहाई हिस्सा माध्य आय से कम कमाता है, लेकिन शीर्ष 1% लगभग दस गुना माध्य आय कमाते हैं। "टाइटैनिक" स्तर की कमाई करने वाली फिल्में कम होती हैं, लेकिन कुछ होती हैं।
13. "नाश संतुलन" दो खिलाड़ी वाले खेलों की घटना का अन्वेषण करता है और खिलाड़ियों ने दूसरे व्यक्ति के कार्य के आधार पर बदलने की इच्छा नहीं होने वाली रणनीतियां बनाई हैं। यह स्थिरता पैदा करता है। रॉक-पेपर-सिजर्स में तीन विकल्पों के साथ, खिलाड़ियों ने 1/3-1/3-1/3 रणनीति अपनाई है, जब तक कि दूसरा व्यक्ति तकनीकों में परिवर्तन नहीं करता, और प्रक्रिया फिर से शुरू होती है।
14. मानव मस्तिष्क में स्मृतियों की लगभग असीम क्षमता होती है, लेकिन हमें उन्हें पहुंचने के लिए सीमित समय होता है। इसका परिणाम "भूलने की वक्र" में होता है। हरमन एबिंघाउस द्वारा किए गए एक अध्ययन में पाया गया कि वह बकवास शब्दों को पढ़ने के बाद 60% समय याद कर सकते थे, लेकिन यह 800 घंटों के बाद 20% तक घट गया।
15. एबिंघाउस की "भूलने की वक्र" को समाज में शब्दों के उपयोग की आवृत्ति के साथ करीब से मेल खाने के रूप में दिखाया गया। न्यूयॉर्क टाइम्स की सुर्खियों में पाए गए शब्दों की पुनरावृत्ति 100 दिनों में 15% की दर से घटी और इसका संकेत दिया कि मानव मस्तिष्क स्वाभाविक रूप से हमारी प्रक्रियाओं को हमारे चारों ओर की दुनिया के अनुसार तैयार करते हैं।
16. 6 मई 2010 की शेयर बाजार की "फ्लैश क्रैश" का कारण "सूचना कैस्केड" था। जब एक व्यक्ति कुछ अलग करता है, तो अन्य लोग उसके अनुसरण करते हैं, मानते हैं कि पहले व्यक्ति को कुछ ऐसी जानकारी है जो उन्हें नहीं पता। यह व्यवहार लोगों को घबराहट में खरीदने या भीड़ का व्यवहार दिखाने का कारण बनता है।
17. समाजशास्त्री बैरी ग्लासनर ने ध्यान दिलाया कि संयुक्त राज्य अमेरिका में हत्याएं 1990 के दशक में 20% घट गईं, और फिर भी अमेरिकी समाचार पर बंदूक के हिंसा का उल्लेख 600% बढ़ गया।सार्वजनिक जानकारी से अधिक निजी जानकारी द्वारा एक सूचना अभिप्रवाह का कारण बन सकता है।
18. जब लेखक ब्रायन क्रिश्चियन और टॉम ग्रिफिथ्स ने पुस्तक के लिए साक्षात्कार निर्धारित किए, तो उन्होंने पाया कि विशेषज्ञ एक संकीर्ण, पूर्वनिर्धारित खिड़की को एक विस्तृत खुली खिड़की की तुलना में अधिक स्वीकार करने के लिए प्रवृत्त होते हैं। यह सीमाओं को समायोजित करना दूसरे समाधान को ढूंढ़ने की तुलना में कम चुनौतीपूर्ण होता है।
19. मानो या न मानो, यादृच्छिकता भी जीवन के एल्गोरिदम का हिस्सा है। नोबेल पुरस्कार विजेता साल्वाडोर लुरिया ने अपने दोस्त को स्लॉट मशीन पर जैकपॉट जीतते हुए देखकर यह समझा कि यादृच्छिक रूपांतरण वायरस प्रतिरोध उत्पन्न कर सकते हैं।
20. सबसे अच्छी योजनाएं अक्सर सबसे सरल होती हैं। सॉफ्टवेयर कंपनी 37signals के संस्थापक जेसन फ्रीड और डेविड हाइनेमायर हैनसन, जब वे ब्रेनस्टॉर्मिंग शुरू करते हैं तो एक मोटे मार्कर का उपयोग करते हैं क्योंकि यह कमरे की सीमा और उन्हें बड़े चित्र पर ध्यान केंद्रित करने के लिए मजबूर करता है।

सारांश

अद्वितीय रोकना

देखो बनाम कूदो

जीवन ऐसी स्थितियों से भरा हुआ है जो हमें सबसे कम समय में सबसे अच्छा संभव निर्णय लेने की आवश्यकता होती है। ड्राइवर्स को सही पार्किंग स्थान की तलाश होती है। प्रबंधकों को नौकरी के लिए सबसे अच्छा उम्मीदवार खोजने की जरूरत होती है, और संपत्ति मालिकों को फिर से रियल एस्टेट बाजार में परिवर्तन होने से पहले बिक्री प्रस्ताव स्वीकार करने का फैसला करना होता है। इस संदिग्धता को "अद्वितीय रोकना कहा जाता है।"

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How does the concept of optimal stopping apply to academic research?

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The concept of optimal stopping can apply to academic research in several ways. For instance, researchers often need to decide when to stop collecting data or when to stop a study. This decision can be based on a variety of factors, such as the quality of the data collected, the time and resources available, and the objectives of the research. Optimal stopping can help researchers make these decisions in a more systematic and efficient way.

What are some other decision-making dilemmas that can be explained using algorithms?

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Some other decision-making dilemmas that can be explained using algorithms include choosing the best time to buy or sell stocks, determining the optimal route for a delivery truck, deciding when to replace aging equipment, and selecting the best strategy in a game of chess. Algorithms can also be used to solve problems in machine learning and artificial intelligence, such as classifying images or predicting future events.

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"अद्यतन रोकने" समस्याएं उन द्वन्द्वों को संदर्भित करती हैं जिन्हें सबसे कम समय में सर्वश्रेष्ठ निर्णय की आवश्यकता होती है। आप कैसे संतुलन बनाते हैं सभी तथ्यों को प्राप्त करने की आवश्यकता और इसके पहले कार्रवाई करने की आवश्यकता के बीच, जब यह बहुत देर हो चुकी हो? सामान्य उदाहरणों में सबसे अच्छी पार्किंग स्थल की खोज, किराए का एक अपार्टमेंट कब लेना चाहिए जब वे सभी ले लिए जाते हैं और एक नौकरी के लिए सबसे अच्छा उम्मीदवार कब नियुक्त करना है, शामिल हैं। इसका विस्तृत अध्ययन और चर्चा 1950 के दशक से गणितज्ञों द्वारा की गई है।

Questions and answers

What are some practical tips for applying Optimal Stopping principles in everyday life?

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Optimal Stopping principles can be applied in various aspects of everyday life. For instance, when looking for a parking spot, you might decide to stop at the first available spot after a certain point to avoid wasting more time. When renting an apartment, you might decide to take the first one that meets your minimum criteria after viewing a certain number. When hiring, you might decide to hire the first candidate who exceeds a certain benchmark after interviewing a certain number of applicants. The key is to define your criteria and decide on a stopping rule in advance.

How does the concept of Optimal Stopping apply to financial decisions?

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The concept of Optimal Stopping can apply to financial decisions in various ways. For instance, it can be used to determine the best time to sell a stock or other investment. If you sell too early, you might miss out on potential gains. If you sell too late, you might lose money. Similarly, it can be used to decide when to stop investing in a losing venture. The goal is to make the best decision in the shortest amount of time, balancing the need for information with the need to act.

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इस समस्या को "सचिवाय समस्या" के रूप में जाना जाता है।

• यदि एक नियोक्ता 100 सचिव आवेदकों का साक्षात्कार करता है, तो उस व्यक्ति को प्रतिभा पूल और सर्वश्रेष्ठ गुणों के साथ परिचित होने के लिए पहले 37% साक्षात्कारों को आवंटित करना चाहिए।
• यदि वे अगले आवेदक को नियुक्त करते हैं जो "अब तक का सर्वश्रेष्ठ" प्रतीत होता है, तो कंपनी के पास उस व्यक्ति का सर्वश्रेष्ठ उम्मीदवार होने की 37% संभावना होती है।
• आवेदकों की संख्या कम होने पर बाजी बढ़ जाती है।

सैन फ्रांसिस्को में एक अपार्टमेंट की खोज में एक किरायेदार उच्च मांग के कारण पहले उपलब्ध इकाई को लेने के लिए प्रवृत्त हो सकता है। यदि उस किरायेदार को 30 दिनों के भीतर एक नयी जगह खोजने की आवश्यकता होती है, तो "अद्यतन रोकने" एल्गोरिदम सुझाव देता है कि किरायेदार अपने समय का 37%, या 11 दिन, विकल्पों का अन्वेषण करने में बिना किसी प्रतिबद्धता के बिताए। 12वें दिन, किरायेदार को पहले स्थान के प्रति प्रतिबद्ध होने के लिए तैयार होना चाहिए जिसे वे "अब तक का सर्वश्रेष्ठ" मानते हैं।"

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Are there any successful examples of companies using the Optimal Stopping algorithm in their business models?

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Yes, there are several companies that use the Optimal Stopping algorithm in their business models. For instance, online dating services like Tinder and OkCupid use versions of this algorithm to help users find potential matches. Similarly, companies like Amazon and Netflix use it to recommend products or movies based on user's past behavior. In the real estate industry, companies use this algorithm to determine the best time to buy or sell properties. However, it's important to note that the use of this algorithm is not always explicitly stated by the companies.

How can small businesses apply the Optimal Stopping algorithm in their operations?

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Small businesses can apply the Optimal Stopping algorithm in various aspects of their operations. For instance, when hiring new employees, they can use this algorithm to decide when to stop interviewing candidates and make a hire. The algorithm suggests that after interviewing about 37% of candidates, they should hire the next candidate who is better than all previous ones. Similarly, when deciding on a new product or service to launch, businesses can use this algorithm to determine when to stop researching and start implementing. They can spend 37% of their time exploring options, and then choose the next option that seems better than all previous ones.

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खोज बनाम शोषण

स्टैनफोर्ड की मनोविज्ञान प्रोफेसर लौरा कार्स्टेंसन ने अनुमान लगाया कि लोग अपने जीवन के बाद के वर्षों में अपने सामाजिक वृत्तों को सावधानीपूर्वक कम करते हैं। एक अध्ययन में, लोगों से पूछा गया कि क्या वे 30 मिनट अपने निकटतम परिवार के सदस्य, हाल ही में पढ़ी गई किताब के लेखक या उनके हितों को साझा करने वाले किसी व्यक्ति के साथ बिताना पसंद करेंगे। वृद्ध प्रतिक्रियाकर्ताओं ने परिवार के सदस्य का चयन किया, जबकि युवा लोग नए मित्र बनाने का चयन किया।

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हालांकि, जब समय जोड़ा या हटाया गया, तो कुछ रोचक हुआ। यदि वृद्ध लोगों को 20 वर्ष अधिक जीने की अनुमति दी जाती, तो उनके विकल्प युवा प्रतिक्रियाकर्ताओं के समान होते। यदि युवा प्रतिक्रियाकर्ता कल्पना करते कि वे देश के अन्य हिस्से में स्थानांतरित होने वाले हैं, तो उन्होंने परिवार के सदस्यों का चयन किया।

जीवन अनिश्चितताओं से भरा हुआ है, जिससे निर्णय लेने की प्रक्रिया कभी-कभी और भी कठिन हो जाती है। जीवन या मृत्यु के दबाव को समीकरण से बाहर निकालने के लिए, चलिए हम कुछ कम घातक की ओर मुड़ते हैं - कैसीनो स्लॉट मशीन।

"एक हाथ वाले डाकू" के नाम से मशहूर, स्लॉट मशीनें विभिन्न भुगतान की संभावनाओं के साथ आती हैं जिन्होंने शताब्दियों से जुआड़ी और सांख्यिकीविदों को आश्चर्यचकित किया है। 1952 में, गणितज्ञ हर्बर्ट रॉबिंस ने यह समस्या सुलझाने का एक समाधान प्रस्तावित किया कि क्या आपको अगली बड़ी जीत के लिए इंतजार करना चाहिए या जब आप आगे हों तो छोड़ देना चाहिए। उन्होंने इसे विन-स्टे, लूज-शिफ्ट एल्गोरिदम कहा।

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Robbins ने प्रस्तावित किया कि व्यक्ति को एक "बाजू" को बेतरतीब चुनना चाहिए (खोजें), फिर इसे इतना खींचें जब तक यह लाभ देता है (शोषण करें). एक बार मशीन भुगतान करने में विफल हो जाती है, व्यक्ति को दूसरी की ओर बदलना चाहिए, और इसी तरह आगे बढ़ें।

न्यूनतम पछतावा

कभी-कभी आपको अपनी विशेष समस्या का समाधान पाने के लिए जोखिम के साथ संभावित पछतावे का मूल्यांकन करना पड़ता है। Amazon के CEO Jeff Bezos ने Amazon की शुरुआत से पहले Wall Street पर एक स्थिर, अच्छी तरह से भुगतान करने वाली नौकरी रखी थी। पहले ऑनलाइन बुकस्टोर का जोखिम, उन्होंने पाया, इस संभावना से अधिक था कि वह पछता सकते हैं कि उन्होंने प्रयास नहीं किया, एक "पछतावा कमीकरण ढांचा"।

Questions and answers

What are the actionable takeaways from "Algorithms to Live By" for entrepreneurs or managers?

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The book "Algorithms to Live By" offers several actionable takeaways for entrepreneurs or managers. Firstly, it emphasizes the importance of making decisions based on calculated risks and probabilities, much like algorithms do. Secondly, it suggests that problems should be broken down into smaller, manageable parts for efficient problem-solving. Lastly, it encourages embracing randomness and uncertainty in decision-making, as these factors can often lead to innovative solutions and strategies.

What are some real-world scenarios where the ideas from "Algorithms to Live By" can be implemented?

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The ideas from "Algorithms to Live By" can be implemented in various real-world scenarios. For instance, the concept of 'Optimal Stopping' can be used in decision-making processes such as hiring an employee or choosing a life partner. The 'Explore/Exploit' algorithm can be applied in situations like deciding whether to try a new restaurant or stick to your favorite one. The 'Sorting' algorithm can be used to organize your emails or files efficiently. The 'Caching' concept can be applied in managing your time and resources effectively. The 'Scheduling' algorithm can help in prioritizing tasks in your daily life.

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"मुझे पता था कि जब मैं 80 हो जाऊंगा, तो मैं इसे प्रयास करने का पछतावा नहीं करूंगा," Bezos ने कहा। "मुझे पता था कि मैं इस चीज़ को इंटरनेट कहने वाले में भाग लेने का प्रयास करने का पछतावा नहीं करूंगा, जिसे मैंने सोचा था कि यह एक बहुत बड़ी बात होगी। मुझे पता था कि अगर मैं विफल होता हूं, तो मैं उसका पछतावा नहीं करूंगा, लेकिन मुझे पता था कि एक चीज़ जिसका मैं पछतावा कर सकता हूं, वह यह है कि मैंने कभी प्रयास नहीं किया।"

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"अपर कन्फिडेंस बाउंड" एल्गोरिदम "विन-स्टे, लूज-शिफ्ट" विधि से अधिक खोज के लिए अधिक स्थान प्रदान करते हैं। यह एल्गोरिदम एक मूल्य निर्धारित करता है जो "हो सकता है" उपलब्ध जानकारी के आधार पर। एक नया रेस्तरां एक अच्छा अनुभव प्रदान करने के लिए 50/50 का मौका होता है क्योंकि आप कभी वहां नहीं गए हैं।

एल्गोरिदम पछतावे के बिना जीवन की गारंटी नहीं दे सकते, लेकिन वे यह दिखाते हैं कि हमारी जोखिम लेने की इच्छा कितना समय हम सोचते हैं (या जानते हैं) कि हमें उन्हें लेने के लिए कितना समय है, इससे कम होती है।जब हम बच्चे होते हैं, हम अपने दुनियाओं का अन्वेषण करते हैं और बड़े उत्साह के साथ नई चीजों की खोज करते हैं। जैसे-जैसे हम बड़े होते हैं, हम उन "आजमाए हुए और सच्चे" निर्णयों पर भरोसा करने लगते हैं जो हमने सीखा है, अर्थात् उनका शोषण करते हैं।

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उद्देश्य के साथ योजना बनाएं

अक्सर, उन कार्यों को जिनकी अंतिम तिथि होती है, उन्हें निकटतम अंतिम तिथि से दूरतम अंतिम तिथि तक संभाला जा सकता है। यदि आपके पास एक साथ कई कार्य हैं, तो उन्हें इसके आधार पर छांटना सबसे अच्छा है कि प्रत्येक कार्य को पूरा करने में कितना समय लगेगा।

इस प्रकार की अनुसूची का सामना करने के लिए, विशेष रूप से यदि आपके पास कई ग्राहक हैं, तो आप Shortest Processing Time एल्गोरिदम का उपयोग करके सभी को इंतजार करने की मात्रा को कम कर सकते हैं। सीधे शब्दों में कहें, हमेशा सबसे तेज कार्य को पहले निभाएं और इसी तरह आगे बढ़ें। सोचिए, एक सोमवार की सुबह जिसमें आपके पास एक बड़ी परियोजना है जिसे पूरा करने में चार दिन लगते हैं और एक छोटी परियोजना जिसे पूरा करने में एक दिन लगता है। यदि आप बड़ी परियोजना को पहले गुरुवार को (4 दिन) और छोटी परियोजना को शुक्रवार को (5 दिन) सौंपते हैं, तो आपके ग्राहकों ने कुल मिलाकर नौ दिन इंतजार किया होगा। यदि आप छोटी परियोजना को पहले सोमवार को (1 दिन) और बड़ी परियोजना को शुक्रवार को (5 दिन) सौंपते हैं, तो आपके ग्राहकों ने उनके बीच कुल छह दिन का इंतजार किया होगा। इसे "समापन समयों का योग" कहा जाता है।

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दूसरा दृष्टिकोण यह हो सकता है कि प्रत्येक कार्य को एक वजन दिया जाए, जैसे कि यह कितना पैसा ला सकता है। प्रत्येक कार्य के वजन को उसे पूरा करने में कितना समय लगेगा, इसके द्वारा विभाजित करें, फिर सबसे अधिक से कम क्रम में काम करें।स्वतंत्र ठेकेदार या फ्रीलांसर के लिए, यह आपको प्रत्येक कार्य की प्रति घंटा दर निर्धारित करने की अनुमति देता है। प्रत्येक परियोजना शुल्क को उसके आकार से विभाजित करें और सबसे अधिक प्रति घंटा दर से सबसे कम तक काम करें।

Questions and answers

What are the key insights from the book "Algorithms to Live By: The Computer Science of Human Decisions" that can be used in everyday life?

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The book "Algorithms to Live By: The Computer Science of Human Decisions" provides several key insights that can be applied in everyday life. One of the main takeaways is the concept of the Copernican Principle, which can be used to predict the duration of an event or phenomenon. This principle suggests that, in the absence of other information, we should assume that we are observing at a random point in the timeline of an event. This can be applied in various situations, such as estimating the remaining lifespan of a technology or predicting the duration of a trend. Another key insight is the idea that algorithms, which are often associated with computer science, are actually ubiquitous in everyday life. They are involved in everything from cooking (following a recipe) to organizing emails, and understanding this can help us approach these tasks more efficiently.

How can the Copernican Principle developed by J. Richard Gott III be applied in business decision making?

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The Copernican Principle, developed by J. Richard Gott III, can be applied in business decision making as a predictive tool. It's based on the assumption that, in the absence of other information, we are observing a process at a random point in its duration. For instance, if a business has been running for 10 years, and there's no other information available, one could predict that it will continue for another 10 years. However, this principle should be used with caution as it's a probabilistic approach and doesn't take into account specific factors that could influence the lifespan of a business.

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भविष्य का अनुमान लगाएं

खगोलशास्त्री जे। रिचर्ड गॉट III ने 1969 में कोपरनिकन सिद्धांत का विकास किया - किसी चीज की अवधि का अनुमान लगाने का एक तरीका। जब उन्होंने बर्लिन की दीवार का दौरा किया, तो उन्हें यह सोचने पर मजबूर किया कि दीवार कितने समय तक टिकेगी। चूंकि उन्हें दीवार की जीवनकाल की जानकारी नहीं थी, गॉट मान सकते थे कि, औसतन, उनकी आगमन का समय आधा होगा। इसलिए, उन्होंने अनुमान लगाया कि दीवार अगले आठ वर्षों के लिए खड़ी रहेगी। इस मामले में, बर्लिन की दीवार 20 वर्षों के लिए खड़ी रही, न कि आठ।

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कोपरनिकन सिद्धांत सही नहीं है - एक 90 वर्षीय व्यक्ति को 180 वर्ष की उम्र तक जीने की संभावना कम होती है - लेकिन कुछ मामलों में यह अच्छी तरह से काम करता है। गॉट ने इस एल्गोरिदम को नाम देने से बहुत पहले, सांख्यिकीविदों ने द्वितीय विश्व युद्ध के दौरान प्रति माह जर्मनों द्वारा कितने टैंक निर्मित किए जाते हैं, इसका अनुमान लगाने की कोशिश की। समाधान था कि टैंकों पर देखे गए सीरियल नंबर को दोगुना करें और अनुमान लगाएं कि कम से कम दो गुना अधिक मौजूद होंगे। इस मामले में, उन्होंने अनुमान लगाया कि प्रति माह 246 टैंक निर्मित किए जाते हैं, जबकि हवाई रेकी द्वारा सुझाव दिया गया था कि 1,400 टैंक होंगे। युद्ध के बाद, जर्मन रिकॉर्ड्स ने वास्तविक संख्या 245 होने की पुष्टि की।

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इसे भूल जाएं

आपका मस्तिष्क भूलने के लिए डिज़ाइन किया गया था

मानव स्मृति कभी-कभी चंचल लगती है, लेकिन इस उन्माद में एक विधि है। हरमन एबिंघौस, 1879 में बर्लिन विश्वविद्यालय के मनोविज्ञानी, ने स्मृति को बेहतर समझने के लिए खुद का अध्ययन किया।

हर दिन, एबिंघौस एक बकवास शब्दावली की सूची को याद करते और खुद को प्रश्न पूछते थे। उसने एक ग्राफ बनाया जो दिखाता था कि उसकी स्मृति कितनी देर तक फीकी पड़ती है। स्मरण की संभावना समय के साथ अनुमानित रूप से घटती गई, कुछ पढ़ने के तुरंत बाद लगभग 60% से लेकर 800 घंटे के बाद केवल 20% तक।

जॉन एंडरसन, एक मनोविज्ञानी और कंप्यूटर वैज्ञानिक, 1987 में एबिंघौस के काम को पुनः देखने के लिए देखा कि क्या वह मानव मस्तिष्क के आसपास कंप्यूटर सिस्टम डिज़ाइन कर सकता है। उसने पाया कि हमारे मस्तिष्क जानकारी को भूल जाते हैं जब यह हमारे चारों ओर की दुनिया के लिए अधिक महत्वपूर्ण नहीं होता। एंडरसन ने न्यूयॉर्क टाइम्स की सुर्खियों का विश्लेषण किया और पाया कि एक शब्द सबसे अधिक संभावना से पहली बार उपयोग करने के तुरंत बाद फिर से दिखाई देगा। इसे फिर से देखने की संभावना समय के साथ और अधिक घटती गई। बाजू में बाजू, चार्ट की उपस्थिति लगभग एबिंघौस के डेटा के समान दिखाई दी।

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How can a startup use the concept of equilibrium, as discussed in Algorithms to Live By: The Computer Science of Human Decisions, to make strategic decisions?

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A startup can use the concept of equilibrium to make strategic decisions by understanding that in any competitive scenario, there is a natural balance or equilibrium that is stable. This concept can be applied to business strategies. For instance, a startup might stick to a certain business strategy unless a significant change in the market or competition occurs, prompting a shift in strategy. This approach allows the startup to maintain a stable position while being ready to adapt when necessary.

What are some surprising insights about the concept of equilibrium presented in the book 'Algorithms to Live By: The Computer Science of Human Decisions'?

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The book 'Algorithms to Live By: The Computer Science of Human Decisions' presents the concept of equilibrium in a unique light. It explains that equilibrium is a stable state, particularly evident in two-player games or scenarios involving at least two competitors. A surprising insight is the application of this concept to everyday situations like poker, where players maintain their strategies unless a significant change occurs. This illustrates how equilibrium is not just a mathematical or scientific concept, but a fundamental principle that governs our decisions and strategies in life.

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संतुलन की तलाश... या नहीं

हर चीज में एक प्राकृतिक संतुलन होता है, खासकर दो खिलाड़ी वाले खेलों या कम से कम दो प्रतिस्पर्धियों वाले परिदृश्यों में। गणितज्ञ इस घटना को "समतोलन" कहते हैं क्योंकि यह स्थिर होता है।संतुलन विशेष रूप से पोकर में स्पष्ट होता है, जहां खिलाड़ी अपनी रणनीतियों का पालन करते हैं जब तक कि कोई महत्वपूर्ण परिवर्तन नहीं होता।

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Can you provide an analysis of key case studies where the Nash Equilibrium was used and discuss their broader implications?

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The Nash Equilibrium, named after mathematician John Nash, has been used in various case studies across different fields. Here are a few examples:

1. Economics: The Nash Equilibrium is used to predict the outcome of non-cooperative games involving two or more players. For instance, in the case of oligopolies (markets dominated by a small number of firms), the Nash Equilibrium can predict how these firms can maximize their profits by assuming the other firms' strategies.

2. Traffic Flow: The Nash Equilibrium has been used to model traffic flow. It predicts that drivers will choose their routes in a way that no single driver can reduce their travel time by changing their route, assuming other drivers keep their routes constant.

3. Evolutionary Biology: The concept of the Nash Equilibrium has been applied to evolutionary biology in the form of the Evolutionarily Stable Strategy (ESS). This predicts the strategies that will be adopted by populations in the long run.

The broader implications of these case studies show that the Nash Equilibrium can be used to predict outcomes in a variety of real-world situations where individuals or entities interact.

How might a company in a traditional sector like manufacturing apply the Nash Equilibrium principle?

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A manufacturing company could apply the Nash Equilibrium principle in its strategic decision-making processes. For instance, in a competitive market, each company is trying to maximize its own profit. The Nash Equilibrium can predict the outcome of the decisions each company makes, assuming each company knows the strategies of its competitors and no company has anything to gain by changing its strategy unilaterally. This could help the company in making optimal decisions regarding production quantity, pricing, investment in new technologies, etc.

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उदाहरण: रॉक-पेपर-सिजर्स में, खिलाड़ियों के चुनने के लिए केवल तीन विकल्प होते हैं। खिलाड़ी स्वाभाविक रूप से एक यादृच्छिक विकल्प या 1/3 रणनीति चुनते हैं। यदि खिलाड़ियों में से एक अधिक बार रॉक का उपयोग करने लगता है, तो अन्य खिलाड़ी अनुकूलित होता है और पेपर का उपयोग करता है। फिर अन्य खिलाड़ी चीजों को फिर से संतुलित करता है रणनीति बदलकर, अर्थात सिजर्स, आदि, और प्रक्रिया फिर से शुरू होती है।

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गणितज्ञ जॉन नैश, पुस्तक और फिल्म "A Beautiful Mind," में अमर किए गए, ने 1951 में साबित किया कि हर दो खिलाड़ी वाले खेल में कम से कम एक ऐसा संतुलन होता है। इस खोज ने उन्हें 1994 में अर्थशास्त्र में नोबेल पुरस्कार दिलाया। इसे अक्सर "Nash Equilibrium," के नाम से जाना जाता है, यह सिद्धांत किसी भी नियम या प्रोत्साहन के स्थिर दीर्घकालिक परिणाम की भविष्यवाणी प्रदान करता है।

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How relevant is the Nash Equilibrium concept from Algorithms to Live By: The Computer Science of Human Decisions to contemporary business debates and issues?

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The Nash Equilibrium concept is highly relevant to contemporary business debates and issues. It's a fundamental concept in game theory that provides a framework for predicting the outcome of a competitive situation where two or more participants are involved. In business, this can be applied to various scenarios such as pricing strategies, market competition, and negotiation tactics. For instance, in the context of market competition, businesses often have to decide on their strategies considering what their competitors might do. The Nash Equilibrium provides a theoretical solution to such strategic dilemmas.

What insights does "Algorithms to Live By: The Computer Science of Human Decisions" provide into how algorithms have influenced corporate strategies?

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Algorithms to Live By: The Computer Science of Human Decisions" provides insights into how algorithms can be used to optimize decision-making processes in corporate strategies. It explains how concepts like the Nash Equilibrium can be applied in business scenarios, such as determining optimal working days to maximize profits and minimize losses. The book also highlights how algorithms can help in sorting and prioritizing tasks, which is crucial in time and resource management in corporations.

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यह एल्गोरिदम आर्थिक नीति और सामाजिक नीति की योजना और आकार देने के लिए उपयोग किया जाता है - लेकिन कभी-कभी, "स्थिर" अवश्य ही "अच्छा" नहीं होता।

यदि एक शहर में दो दुकानदार होते हैं जो एक ही ग्राहकों को आकर्षित करते हैं, तो पहले का व्यापार घट जाएगा अगर वे सप्ताह के छह दिन काम करते हैं जबकि अन्य सात दिन काम करते हैं। नैश संतुलन सुझाव देता है कि यदि दोनों व्यापार एक दिन छोड़ देते हैं, तो वे दोनों आराम पाएंगे, लेकिन दोनों व्यापार खो देंगे। इसलिए, दोनों मालिक सप्ताह के सात दिन काम करते हैं।

Questions and answers

What are potential obstacles companies might face when applying the concept of fads and fashions, and how could they overcome them?

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Companies might face several obstacles when applying the concept of fads and fashions. Firstly, there's the risk of misjudging the market and investing in a fad that quickly fades away, leading to financial losses. Secondly, there's the challenge of timing - entering the market too late or exiting too early can also lead to missed opportunities. Lastly, there's the risk of losing brand identity by constantly chasing trends. To overcome these challenges, companies can conduct thorough market research to understand the longevity and potential of a trend. They can also maintain a balanced portfolio of trendy and classic products, and ensure that any trend they follow aligns with their brand identity.

How can the lessons from Algorithms to Live By: The Computer Science of Human Decisions be applied in today's business environment?

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The lessons from the book 'Algorithms to Live By: The Computer Science of Human Decisions' can be applied in today's business environment in several ways. Firstly, businesses can use algorithms to optimize their processes and make more efficient decisions. For example, they can use sorting algorithms to organize data and make it easier to find specific information. Secondly, the book talks about the concept of 'exploitation vs exploration', which can be applied in business strategy. Businesses need to balance the exploitation of known successful strategies with the exploration of new potential opportunities. Lastly, the book discusses the idea of 'overfitting' - the mistake of optimizing too much for the current scenario and not being adaptable for future changes. Businesses should avoid overfitting and ensure they remain adaptable to changing market conditions.

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खेल बदलें

अगर आपका दोस्त एक पुल से कूद पड़ा, क्या आप भी उसे अनुकरण करेंगे? एक दूसरे की नकल करने की मानव स्वभाविक प्रवृत्ति एक जीवन बचाने वाली विशेषता हो सकती है, जैसे कि जब आप देखते हैं कि अन्य लोग एक ही दिशा में देख रहे हैं, तो आप भी उसी दिशा में देखते हैं, यदि कहीं खतरा हो तो। फैशन और शौक आते और चले जाते हैं। क्या यह बेहतर है कि सुरक्षित खेलें या अपने तरीके से बेहतर या बुरे के लिए बनाएं?

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"जब भी आप अधिकांश की ओर खुद को पाते हैं, तो यह समय होता है कि विचार करें और विचार करें," मार्क ट्वेन ने कहा।

लोग सिद्धांतों पर निर्णय लेते हैं जो वे किसी और के कार्यों से उत्पन्न करते हैं। अगर सभी ने Beanie Babies खरीदे, तो वे मूल्यवान होने चाहिए, सही?

जब यह प्रक्रिया नियंत्रण से बाहर निकलने लगती है, तो इसे "सूचना कैस्केड" कहा जाता है। 2007-2009 की संपत्ति संकट का एक उदाहरण था जब घर की कीमतें मांग के कारण बढ़ी, सिर्फ गिरने के लिए। लोग मानते हैं कि क्योंकि कई अन्य लोग कुछ करते हैं, तो आवश्यकता होती है। (2020 में टॉयलेट पेपर के लिए, उदाहरण स्वरूप।) परिणाम विनाशकारी हो सकते हैं।

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How can a startup use the key topics or framework covered in Algorithms to Live By to improve decision-making processes?

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A startup can use the key topics or framework covered in "Algorithms to Live By" to improve decision-making processes by applying the principles of computer science to their decision-making processes. For instance, they can use algorithms to prioritize tasks, manage time, and make strategic decisions. They can also use the concept of 'Information Cascade' to understand how trends and behaviors spread and how to respond to them effectively. Furthermore, the book's insights on work-life balance can help in creating a healthy and productive work environment.

Are there examples of individuals or companies that have successfully implemented the practices outlined in Algorithms to Live By?

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Yes, there are many examples of individuals and companies that have successfully implemented the practices outlined in "Algorithms to Live By". For instance, tech companies like Google and Amazon use algorithms extensively in their operations, from search engine optimization to product recommendations. Similarly, individuals use algorithms in their daily lives, often without realizing it, such as following a recipe or sorting emails. However, the book does not provide specific examples of individuals or companies.

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सार्वजनिक सूचना के उन मामलों से सतर्क रहें जहां निजी सूचना से अधिक प्रतीत होती है। मीडिया में घटनाओं का प्रतिनिधित्व दुनिया में घटनाओं की आवृत्ति से मेल नहीं खाता। समाजशास्त्री बैरी ग्लासनर ने ध्यान दिलाया कि संयुक्त राज्य अमेरिका में हत्याएं 1990 के दशक में 20% घट गई थीं, और फिर भी अमेरिकी समाचारों पर बंदूक के हिंसा का उल्लेख 600% बढ़ गया।

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कभी-कभी, सूचना कैस्केड के सामने, आपको खेल बदलना होता है।यदि आप एक ईसाई दुकानदार हैं या आपकी काम-जीवन संतुलन के बारे में मजबूत आस्थाएं हैं, तो रविवार को बंद करना कोई मुद्दा नहीं है। यदि आप देखते हैं कि आपके चारों ओर के लोग एक आकस्मिक रुझान में पड़ गए हैं, आतंक में खरीदारी शुरू कर दी हैं या सनसनीखेज अखबारों की सिरलेखों से परेशान हो गए हैं, तो आप अधिक डेटा डालकर तनाव को कम कर सकते हैं।

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