Том Гриффитс - Алгоритмы для жизни: Простые способы принимать верные решения

На первый взгляд, ответ – нет. Около дюжины исследований привели к такому результату: большинство людей, как правило, останавливаются слишком рано, оставляя лучшие варианты нерассмотренными. Чтобы глубже разобраться в данной ситуации, мы побеседовали с Амноном Рапопортом, профессором Калифорнийского университета в Риверсайде, который более 40 лет проводил эксперименты по оптимальной остановке.

Исследование, наиболее близкое к классической проблеме секретаря, было проведено Рапопортом и его соратником Дэррилом Сиэлом в 1990-х. В рамках этого исследования люди прошли через многократно повторяющиеся варианты проблемы секретаря, имея каждый раз от 40 до 80 претендентов на должность. Средний процент отсмотренных кандидатов, на котором поиски лучшего прекращались, составил 31 % – что довольно близко к оптимальным 37 %. Большинство руководствовались правилом «семь раз отмерь, один раз отрежь», но «отрезали» раньше, чем следовало, в четырех случаях из пяти.

Рапопорт признался, что он всегда помнит об этом, когда сталкивается с проблемами оптимальной остановки в повседневной жизни. В поисках квартиры, к примеру, он всегда борется с желанием поскорее заключить сделку. «Хотя по природе своей я очень нетерпелив и готов снять первую же квартиру, я стараюсь держать себя в руках!»

Но это нетерпение подводит нас к еще одному нюансу, который мы ранее не принимали во внимание в проблеме секретаря: роль времени. В конце концов, весь период, что вы ищете секретаря, у вас по факту нет секретаря! Более того, вы тратите дни на проведение собеседований вместо того, чтобы заниматься своей работой.

Этот вид расходов вполне объясняет, почему в процессе решения проблемы секретаря люди останавливаются в поисках раньше положенного срока. Сиэл и Рапопорт продемонстрировали, что если стоимость собеседования с каждым из кандидатов составит, предположим, 1 % от стоимости поиска лучшего секретаря, то оптимальная стратегия как раз совпадет с той, где люди перешли от слов к делу во время эксперимента.

Загадка в том, что в исследовании Сиэла и Рапопорта стоимость поисков не учитывалась! Так почему же все люди в лаборатории действовали как один?

Текст предоставлен ООО «ЛитРес».

Прочитайте эту книгу целиком, на ЛитРес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

В переводе М. Канна. – Прим. ред .

Жирным шрифтом выделены названия алгоритмов, которые будут описаны в книге.

В рамках этой стратегии существует 33 %-ная вероятность того, что мы откажем лучшему кандидату, и 16 %-ная вероятность – что мы никогда не встретим лучшего кандидата. Конкретно, есть шесть точных возможных последовательностей для трех кандидатов: 1–2–3, 1–3–2, 2–1–3, 2–3–1, 3–1–2, и 3–2–1. Если мы начнем отбор со второго претендента, то успех вероятен только в трех комбинациях из шести (2–1–3, 2–3–1, 3–1–2), соответственно в трех остальных случаях нас постигнет неудача – дважды из-за нашей излишней взыскательности (1–2–3, 1–3–2) и один раз по причине неразборчивости (3–2–1).

Необязательно строго 37 %. Точнее, математически оптимальная доля кандидатов, которых необходимо отсмотреть, рассчитывается по формуле 1/ е ( е – та же математическая константа, 2,71828…, которая появляется при расчете сложных процентов). Однако вам нет необходимости знать наизусть все 12 десятичных знаков числа е . На самом деле любое значение от 35 до 40 % максимально приближает вас к успеху.

Более подробно вычислительные риски теории игр рассматриваются в главе 11.