LibKing » Книги » foreign_business » Том Гриффитс - Алгоритмы для жизни: Простые способы принимать верные решения

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

Тут можно читать онлайн Том Гриффитс - Алгоритмы для жизни: Простые способы принимать верные решения - бесплатно ознакомительный отрывок. Жанр: Business, издательство Литагент Альпина, год 2017. Здесь Вы можете читать ознакомительный отрывок из книги ознакомительный отрывок из книги онлайн без регистрации и SMS на сайте LibKing.Ru (ЛибКинг) или прочесть краткое содержание, предисловие (аннотацию), описание и ознакомиться с отзывами (комментариями) о произведении.
Том Гриффитс - Алгоритмы для жизни: Простые способы принимать верные решения
  • Название:
    Алгоритмы для жизни: Простые способы принимать верные решения
  • Автор:
  • Жанр:
  • Издательство:
    Литагент Альпина
  • Год:
    2017
  • ISBN:
    978-5-9614-4852-8
  • Рейтинг:
    4/5. Голосов: 11
  • Избранное:
    Добавить в избранное
  • Ваша оценка:

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

Алгоритмы для жизни: Простые способы принимать верные решения - описание и краткое содержание, автор Том Гриффитс, читайте бесплатно онлайн на сайте электронной библиотеки LibKing.Ru
Знаете, что общего между выбором новой квартиры, поиском спутника жизни и продажей жилья? Важно не продешевить и жить долго и счастливо. Как это сделать с максимально возможной гарантией успеха? Ответ – «правило 37 %», которое позволяет найти оптимальный баланс между временем, потраченным на поиски, и конечной выгодой. А как разобраться с грудой вещей в шкафу или быстро расставить по алфавиту семейную библиотеку после переезда? Алгоритм кеширования данных вам в помощь! Ну а если вы мучаетесь с рассадкой гостей на свадебном банкете, метод релаксации – ваше спасение. Даже если ни один из упомянутых выше терминов вам не знаком, не расстраивайтесь и обязательно прочтите книгу журналиста Брайана Кристиана и ученого-когнитивиста Тома Гриффитса. По их мнению, программисты и математики уже давно разработали алгоритмы, которые позволяют компьютерам найти оптимальное решение в заданное время и с минимальными затратами сил и средств. Авторы книги «Алгоритмы для жизни» считают, что нам просто необходимо воспользоваться этими наработками, и популярно объясняют, как именно применять сложные математические алгоритмы для решения повседневных задач, успешно избегая в своих объяснениях наукообразности и излишнего упрощения.

Алгоритмы для жизни: Простые способы принимать верные решения - читать онлайн бесплатно ознакомительный отрывок

Алгоритмы для жизни: Простые способы принимать верные решения - читать книгу онлайн бесплатно (ознакомительный отрывок), автор Том Гриффитс
Тёмная тема

Шрифт:

Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Хорошо, теперь мы знаем, что принимать на работу первого «лучшего на данный момент» кандидата (иначе говоря, самого первого кандидата) – опрометчивое решение. Если у вас есть сто претендентов, поспешным будет предложить работу и второму «лучшему на данный момент» только потому, что он лучше первого. Так как же действовать?

Существует несколько потенциальных стратегий. Например, нанять кандидата, который в третий раз превосходит всех, кого вы уже видели. Или даже четвертый. Или, возможно, стоит принять следующего «лучшего на данный момент» кандидата после долгой «засухи» – вереницы слабых игроков. Но на поверку ни одна из этих относительно разумных стратегий не оказывается на высоте. Наоборот, оптимальное решение приобретает формы того, что мы называем правилом «семь раз отмерь, один раз отрежь». Вы изначально определяете количество таких «замеров», в нашем случае это рассмотрение вариантов и сбор информации, в течение которого вы не останавливаете свой выбор ни на ком, как бы он или она вас ни впечатлили. После этого вы переходите на этап «отрежь», когда вы готовы принять на работу любого, кто затмит лучшего кандидата, увиденного вами на первом этапе.

Мы можем наблюдать, как вырисовывается правило «отмерь и отрежь» даже при совсем маленьком количестве кандидатов на позицию секретаря в нашей задаче. У вас есть всего один кандидат? Решение простое – наймите его! Если у вас два претендента, ваши шансы на успех 50 на 50, что бы вы ни предприняли. Вы можете нанять первого претендента (который проявил себя лучше всех из первой половины прошедших собеседование) или же можете отказаться от первого и по умолчанию выбрать второго (который впечатлил вас больше всего из второй половины претендентов). Добавим третьего кандидата, и здесь уже становится интересней. Наш шанс на успех в этом случае равняется 33 %. При наличии двух кандидатов мы могли полагаться только на удачу. Но если их трое, возможно, мы можем сами принять правильное решение?

Получается, что можем. И все зависит от того, как мы поступим со вторым проинтервьюированным претендентом.

Когда мы встречаем первого кандидата, у нас нет никакой информации, и, разумеется, он или она окажутся по умолчанию лучшим вариантом. Когда мы беседуем с третьим кандидатом, у нас нет свободы выбора, поскольку мы, в конце концов, должны кого-то нанять, а остальные кандидатуры мы уже отклонили. Но, когда мы встречаемся со вторым претендентом, мы оказываемся посередине: мы можем оценить, лучше или хуже второй кандидат, чем первый, и одновременно у нас есть выбор – принять этого кандидата или отказать.

Что же произойдет в том или ином случае?

Мы рассмотрим лучшую из возможных стратегий на примере с тремя кандидатами. Этот подход работает на удивление удачно как с тремя претендентами, так и с двумя (в этом случае вам необходимо выбирать лучшего половину всего времени, предусмотренного на поиски [3] 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). ).

Если развивать этот сценарий до четырех претендентов то отбор необходимо - фото 5

Если развивать этот сценарий до четырех претендентов, то отбор необходимо начинать со второго кандидата. При пяти претендентах – с третьего. По мере того как количество претендентов растет, провести эту черту необходимо на отметке 37 % от общего числа кандидатов, прежде чем начать отбор. Тщательно рассмотрите кандидатуры первых 37 % претендентов [4] 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. , не отдавая предпочтение ни одному из них. Затем будьте готовы выбрать первого, проявившего себя лучше всех рассмотренных до него.

Как оказывается, следование оптимальной стратегии в конечном итоге дает нам 37 %-ный шанс принять на работу лучшего кандидата. Одновременно в этой цифре заключается и уникальная математическая симметрия этой задачи: число, определяющее стратегию, и процент вероятности успеха совпадают. В таблице выше рассмотрены оптимальные стратегии для решения задачи о секретаре при различном количестве претендентов, при этом очевидно, что показатель вероятности успеха и точка отсчета для начала отбора кандидатов приближаются к отметке 37 % при возрастании общего количества кандидатов.

63 %-ная вероятность неудачи при использовании лучшей имеющейся стратегии – отрезвляющий факт. Даже если, решая задачу, мы будем действовать оптимально, все равно в большинстве случаев мы потерпим неудачу и, значит, нам не суждено принять на работу того самого лучшего кандидата.

Это плохая новость для тех, кто живет только поисками «того единственного (той единственной)». Но есть и положительный момент. Интуиция могла бы нам подсказать, что наши шансы на выбор лучшего кандидата будут неизменно уменьшаться при возрастании общего количества претендентов. Если бы мы искали наугад, выбирая, к примеру, из ста претендентов, у нас был бы лишь один шанс на успех. Из тысячи – 0,0001 % шанса. Тем не менее удивительно, что математическая составляющая задачи неизменна. При оптимальной остановке ваш шанс выбрать лучшего кандидата из ста – 37 %. И если выбирать из тысячи, то вероятность успеха по-прежнему 37 %. Таким образом, чем больше становится число претендентов, тем бóльшую ценность для нас может представлять знание алгоритма.

Действительно, в большинстве случаев вы вряд ли найдете потерянную иголку. Но оптимальная остановка, по крайней мере, защитит вас от ее поисков в стоге сена.

Любовный алгоритм

Притяжение между мужским и женским полом присутствовало на протяжении всего существования человечества, поэтому, говоря языком алгебры, этот факт можно назвать заданной величиной.

Томас Альтус

Я вышла замуж за первого мужчину, которого поцеловала. Когда я рассказываю эту историю своим детям, они просто не находят слов.

Читать дальше
Тёмная тема

Шрифт:

Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать


Том Гриффитс читать все книги автора по порядку

Том Гриффитс - все книги автора в одном месте читать по порядку полные версии на сайте онлайн библиотеки LibKing.




Алгоритмы для жизни: Простые способы принимать верные решения отзывы


Отзывы читателей о книге Алгоритмы для жизни: Простые способы принимать верные решения, автор: Том Гриффитс. Читайте комментарии и мнения людей о произведении.


Понравилась книга? Поделитесь впечатлениями - оставьте Ваш отзыв или расскажите друзьям

Напишите свой комментарий
Большинство книг на сайте опубликовано легально на правах партнёрской программы ЛитРес. Если Ваша книга была опубликована с нарушениями авторских прав, пожалуйста, направьте Вашу жалобу на PGEgaHJlZj0ibWFpbHRvOmFidXNlQGxpYmtpbmcucnUiIHJlbD0ibm9mb2xsb3ciPmFidXNlQGxpYmtpbmcucnU8L2E+ или заполните форму обратной связи.
img img img img img