Algorithms to Live By Brian Christian ve Tom Griffiths Özet ve Analiz

İnsan Kararlarının Bilgisayar Bilimi

Brian Christian ve Tom Griffiths, bilgisayar algoritmalarının ardındaki mantığın, programlamadan karar vermeye kadar her şeyi optimize etmeye nasıl yardımcı olabileceğini göstererek, hayatı yönlendirmenin en akıllı yolunun bir bilgisayar gibi düşünmek olabileceğini kanıtlıyor.

Hayat çok yoğun. Var Yaşamak için Algoritmalar kitaplığınızda toz mu topluyordu? Bunun yerine, temel fikirleri şimdi alın. Biz burada yüzeyi çiziyoruz. Eğer kitaba henüz sahip değilseniz Kitap ya da ücretsiz sesli kitap öğrenmek için Amazon'a tıklayın.

Brian Christian'ın Bakış Açısı

Brian Christian şair, programcı ve araştırmacıdır. Daha önce Loebner Prize yarışmasını kazanmıştır. Bu yarışmada 'konfederasyon' olarak yarışırken teste giren insanlardan 'daha insan' görünmeyi başarmıştır. İlk kitabı The Most Human Human, Wall Street Journal'ın en çok satanlar listesinde yer aldı ve New Yorker'da yılın kitabı seçildi. 

Tom Griffiths'in Bakış Açısı

Tom Griffiths UC Berkeley'de psikoloji ve bilişsel bilim profesörüdür. Aynı zamanda UC Berkeley'deki Hesaplamalı Bilişsel Bilim Laboratuvarı'nı yönetmektedir. Bilişsel psikoloji alanında önde gelen bir akademisyendir ve Amerikan Psikoloji Derneği'nden birçok ödül kazanmıştır. 

Giriş

Yaşamak için Algoritmalar hayatınızı kolaylaştırmaya yardımcı olacak kısayollar ve hack'ler sunar. Algoritmalar, sorunları çözmek için bilgisayarlara ve diğer teknoloji biçimlerine yerleştirilir. Ancak algoritmaları günlük yaşamımızda kullanmamamız için hiçbir neden yok. Brian Christian ve Tom Griffiths algoritmaların yüzyıllardır nasıl kullanıldığını anlatıyor. Ayrıca, her gün belirli algoritmaları nasıl kullandığımızı da. Bununla birlikte, bazı algoritmalar diğerlerinden daha verimlidir. Bu kitap, hayatınızı daha kolay ve eğlenceli hale getirmenize yardımcı olabilecek algoritmaların ana hatlarını sunmaktadır. 

Yaşamak için Algoritmalar 2016'da piyasaya sürüldüğünden beri büyük başarı elde etti. Yayınlandıktan sonra Audible'ın en çok satan #1 kurgusal olmayan kitabı oldu. Ardından Amazon.com'da yılın en iyi bilim kitabı seçildi. Son olarak da MIT Technology Review tarafından yılın kitabı seçildi. 

Her aksaklıkla karşılaştığımızda mükemmelliğe ulaşmak için yıllarca uğraşmak istemiyorsak, zor problemler tekerlerimizi döndürmek yerine daha kolay versiyonları hayal etmemizi ve önce bunları ele almamızı gerektirir. Doğru uygulandığında, bu sadece hüsnükuruntu, fantezi ya da boş hayal değildir. İlerleme kaydetmek için en iyi yollarımızdan biridir."

- Brian Christian

Algoritmalar Sadece Bilgisayarlar İçin Geçerli Değildir

Hem bilgisayarların hem de insan zihninin karşılaştığı en büyük zorluklardan bazıları: sınırlı alan, sınırlı zaman, sınırlı dikkat, bilinmeyen bilinmeyenler, eksik bilgi ve öngörülemeyen bir geleceğin nasıl yönetileceği; bunun zarafet ve güvenle nasıl yapılacağı ve bunu aynı anda aynı şeyi yapmaya çalışan diğerleriyle bir topluluk içinde nasıl yapılacağı."

- Brian Christian

Çoğu insan algoritmaları bilgisayarlar ve diğer teknoloji biçimleriyle ilişkilendirir. Ancak bu kelime aslında dokuzuncu yüzyıla kadar uzanmaktadır. İranlı matematikçi Muhammed El Harezmi, 'algoritma' kelimesini kullanan ilk kişidir. Ancak algoritma gibi kavramların kullanımı Sümerlere kadar uzanmaktadır. Sümerler dört bin yıl önce var olan bir uygarlıktı. Bu uygarlık problemleri çözmek için sonlu sayıda adım kullanıyordu. Biz de her gün birden fazla görevi tamamlamak için sonlu sayıda adım kullanıyoruz. Daha da önemlisi, algoritmaların temelinde de bu teknik yatar. 

Bir dizi sonlu adım izlendiği sürece, her şey bir algoritma olabilir. Örneğin, bir yemek tarifi bir algoritma türüdür. İstenen sonucu elde etmek için bir dizi talimat içerir. Bir şey yapmak için artı ve eksilerin bir listesini yazmak bir Sezgisel Algoritmadır. 

Bu algoritmaların bilgisayar algoritmalarından daha öznel olduğunu düşünebiliriz. Yine de bu algoritmalar aynı süreci kullanır ve aynı çözüme ulaşır. Her iki durumda da belirli koşullar sağlandığında süreçte bir sonraki adıma geçilir.

Algoritmalar Bize Ne Zaman Duracağımızı Söyleyebilir

Algoritmalar bize bir işi adım adım nasıl yapacağımızı söylemenin yanı sıra, bir işi yapmayı ne zaman bırakmamız gerektiğini de söyleyebilir. İnsanlar olarak, bir şeyi aramayı ne zaman bırakacağımızı bilmekte zorlanırız. Ayrıca, arama yaparken seçimlerimizi etkileyen bilişsel önyargılarımız var. 

Bu kitabın yazarları, Optimal Durdurma Algoritmasının buna bir çözüm olduğunu öne sürmektedir. Eğer 100 seçenek varsa, bu algoritma bunlardan hiçbirini almadan ilk 37'sine bakmanız gerektiğini belirtecektir. Bu ilk 37'yi standart olarak kullanın. Daha sonra, bu standartları karşılayan öğe hangisi ise o alınmalıdır. Bu algoritma en iyi sonucu garanti etmeyecektir. Ancak, sadece tahmin etmekten çok daha iyi bir ürün elde etme şansınızın çok daha yüksek olduğu anlamına gelecektir. Ne aradığınız önemli değil: Toplamın 37%'si standardınızı çizdiğiniz yerdir. 

Algoritmalar Bize Ne Zaman Başlayacağımızı Söyleyebilir

Algoritmalar bize aramayı ne zaman bırakmamız gerektiği konusunda tavsiyede bulunmanın yanı sıra, yeni bir şeyi ne zaman keşfetmemiz gerektiğini de söyleyebilir. Kitapta yazarlar bir kumar makinesi örneği veriyor. Bazı insanlar kazanana kadar makinenin başında oturur. Ancak, insanların aklında her zaman çok para kaybetmelerine rağmen çekip gitmeleri gerekip gerekmediğine dair bir düşünce vardır. Slot makinelerinin alternatif isminden yola çıkarak bu ikileme Çok Kollu Haydut Problemi denmektedir. 

Kumarbazlar tarafından sıklıkla kullanılan bir strateji, kazanıyorlarsa kalmak ve kaybediyorlarsa yer değiştirmektir. Ancak bu, yeni bir şeyi ne zaman keşfedeceğinizi seçmenin mantıklı bir yolu değildir. Alternatif olarak, Üst Güven Sınırı Algoritmasını kullanmak daha iyi bir yöntemdir. İşte yazarlar tarafından sağlanan bu algoritmanın adımları. Yine kumar makinelerine uygulanmıştır:

1. En iyi beklenen değeri sunan bir makine bulun. Bu durumda, olasılıkların farkında olmadığınız için en büyük ikramiyeye sahip makinedir.
2. Oynarken, gerçek sonucu (ne kadar para kazandığınızı) takip ettiğinizden emin olun. Gerçek sonuç, bu noktaya kadar ne kadar kazanmayı beklediğinizle karşılaştırılmalıdır.
3. Gerçek sonuç beklediğiniz sonuçtan sürekli olarak daha düşükse, başka bir makineye geçmelisiniz. Bu makine ikinci en büyük ikramiyeye sahip olan makine olmalıdır.
4. İşlemi tekrarlayın.

Algoritmalar Çalışmalarımızı Düzenlememize Yardımcı Olabilir

Bu kitabın yazarları organize kaosun iyi olabileceğini açıklıyor. Her şeyin nerede olduğunu bildiğiniz sürece üretken olursunuz. Bununla birlikte, dosyalama sisteminiz verimli bir şekilde organize edilmemişse, organizasyonunuzu iyileştirmek için algoritmalar vardır. Yazarlar özellikle üç algoritma tanımlıyorlar:

Kabarcık Sıralama

Bu algoritma en az verimli olanıdır. Bu yöntemle her seferinde bir çift düzenlersiniz. Ardından, her şey sıralanana kadar bu işlemi tekrar tekrar yaparsınız. Yazarlar, kitapların alfabetik sıralanması için kabarcık sıralama algoritmasına bir örnek veriyor. Dağınık bir rafta, A harfiyle başlarsınız. İlk iki kitabı karşılaştırır ve bu ikisini alfabetik olarak sıralarsınız. Ardından, şu anda ikinci kitap olan öğeyi üçüncü kitapla karşılaştırırsınız. Bu işlem koleksiyonun sonuna ulaşana kadar tekrarlanır.

Ekleme Sıralaması

Önemli miktarda öğeyi sıralamanız gerekiyorsa ekleme sıralama yöntemi çok daha verimlidir. Kitap benzetmesini tekrar ele alırsak, yerleştirme sıralama yöntemi tüm kitapları raftan indirmeyi içerir. Ardından, kitapları teker teker geri yerleştirerek, her bir kitabı yerleştirdiğinizde kitapların doğru sırada yerleştirildiğinden emin olun.

Sıralamayı Birleştir

Son olarak, birleştirme sıralaması yöntemi her şeyi birden fazla yığına bölmeyi içerir. Her bir yığın A'dan Z'ye sıralanmalıdır. Daha sonra bu yığınlar birleştirilmelidir. 

Algoritmalar Hayatımızı Planlamamıza Yardımcı Olabilir

Çırpınmak çok tanınabilir bir insan halidir. Yapmanız gereken her şeyi yazma şansına sahip olmak için her şeyi yapmayı bırakmak istediğiniz, ancak zaman ayıramadığınız bir anınız olduysa, çırpınmışsınız demektir."

- Brian Christian

Dosyaları düzenlemenin yanı sıra hayatlarımızı da düzenlememiz gerekir. Hayatımızı planlamak son derece karmaşık olabilir ve genellikle günlük bir mücadeledir. İşle ilgili taleplerin yanı sıra, yaşamla ilgili diğer birçok talep de her şeyi sığdırmayı zorlaştırır. Ancak bazı algoritmalar hayatınızı programlama şeklinizi geliştirmenize yardımcı olabilir. 

• En Erken Bitiş Tarihi Algoritması - Basit bir algoritma. Tamamladığınız ilk görev, en yakın teslim tarihine sahip olandır.
• Moore Algoritması - Bu algoritma, en çok zaman gerektiren görevi atlamanızı önerir. Bunun yerine, genel olarak daha fazla görevi bitirmek için çalışmalısınız. Bu algoritma, her görevi tamamlamak için yeterli zamanınız olmadığında daha etkilidir.

Yazarlar, ne pahasına olursa olsun önceliklerin tersine çevrilmesinden kaçınmanızı tavsiye ediyor. Önceliğin tersine çevrilmesi, çok sayıda küçük göreve odaklandığınızda bunların hiçbirinin yapılmamasıdır. Çoklu görevler yerine tek seferde yalnızca bir göreve odaklanmayı hedeflemelisiniz. 

Algoritmalar Geleceği Tahmin Etmenize Yardımcı Olabilir

İyi bir sezgisel Bayesçi olmak istiyorsanız - ne tür bir tahmin kuralının uygun olduğunu düşünmek zorunda kalmadan doğal olarak iyi tahminler yapmak istiyorsanız - önsellerinizi korumanız gerekir. Mantığa aykırı olarak bu, haberleri kapatmak anlamına gelebilir."

- Brian Christian

Gelecekte ne olacağından asla emin olamasak da, muhtemelen ne olacağını tahmin etmek mümkündür. Doğru algoritmalar kullanıldığında olası sonuçları tahmin etmek mümkündür. 

Algoritmalara dayanarak olası sonuçları tahmin etmenin geçmişi on sekizinci yüzyıl İngiltere'sine kadar uzanmaktadır. Rahip Thomas Bayes, gelecekteki sonuçları tahmin etmenin basit bir yolunu geliştirdi. Bu kitabın yazarları Bayes'in teoremini piyango kazı kazan biletlerine uygulamaktadır. Bayes, kazı kazan bileti satın alan kişilerin tedavüldeki kazanan biletlerin yaygınlığını göz önünde bulundurmalarını önermektedir. Bu varsayımla, biletlerinizin belirli sonuçlarının olasılığını hesaplamak mümkündür. 

Birçok şeyde olduğu gibi, ne kadar çok bilgiye sahip olursanız o kadar kesin sonuçlara ulaşırsınız. Gelecekteki sonuçları tahmin etmek için büyük miktarda bilgi kullanan bir yöntem, fenomenin dağılım modelidir. Bu dağılımın diğer adları normal dağılım veya çan eğrisidir. Bir şey normal dağılıma sahipse, onunla karşılaştığınızda uç noktalar yerine ortadaki özelliklerle karakterize edileceğini varsayabilirsiniz.

Normal dağılıma alternatif dağılım güç kanunu dağılımıdır. Bu dağılım, olgunun ortalamasından çok daha düşük bir medyana sahiptir. Bunun bir örneği zenginliktir. Dünyadaki çoğu insan fakirken, birkaç kişi dünyadaki servetin büyük çoğunluğunu elinde tutmaktadır. 

Algoritmalar Aşırı Veri Yükünü Önler

Aşırı veri yükü genellikle klasik bir düşünce deneyiyle bağlantılı olarak ele alınır. Bu düşünce deneyinde iki general bir şehre ortak bir saldırı düzenlemeye hazırlanmaktadır. Bu şehir müstahkem bir vadide yer almaktadır. Bu generaller vadinin her iki yanındaki iki tepede bulunmaktadır. Dolayısıyla, aynı anda saldırıya geçebilmelerinin tek yolu kesin bir zaman üzerinde anlaşmaktır. Bunun da ötesinde, sadece düşmanlarının bulunduğu vadiden bireyler göndererek iletişim kurabilirler. Bu düşünce deneyi, bilgisayar bilimcileri tarafından güvenli mesaj iletimi için algoritmalar belirlemenin bir yolu olarak kullanılmıştır.

Yöntem I - Yeniden İletilen Till Dağılımı

Bu yaratılan ilk yöntemdi. Bu çözüm, birinin fark edilmeden geçip gitmesi umuduyla birden fazla haberci göndermeyi içeriyordu. Ancak çok fazla haberci göndermek aşırı yüklenmeye yol açabilir. Bilgisayarlar söz konusu olduğunda, bu bir sunucu aşırı yüklenmesi olacaktır. 

Yöntem II - Üstel Geri Çekilme

Sunucuda aşırı yüklenme oluşursa, üstel geri çekme işe yaraması gereken bir yöntemdir. Çılgınca yenilemeye basmak yerine, trafiğin rahatlaması için birkaç dakika bekleyebilirsiniz. Üstel kısım, yenilemeler arasında ne kadar beklediğinizle ilgilidir. Yazarlar, yenileme sırasında her hata mesajı verildiğinde iki kat daha uzun süre beklemenizi önermektedir.

Yöntem III - Toplamsal Artış, Çarpımsal Azalış

Bu yöntem, aşırı yüklenmenin ilk etapta gerçekleşmesini önlemeyi ummaktadır. Bu algoritma bir ağın kaldırabileceği maksimum veri miktarını belirler. Algoritma sadece bir paket veri göndererek başlar. Daha sonra, eğer bu iyi ise, miktarın iki katını gönderir. Bu işlem aşırı yüklenme noktasına ulaşana kadar devam eder. Bu süreç algoritmanın sınırı tam olarak belirlemesini sağlar.

Bu yöntemler günlük yaşamınıza uygulanabilir. Çok fazla bilgi beyninizin aşırı yüklenmesine yol açabilir. Bu nedenle, küçük miktarlarda bilgi sunarak başlamalı ve beyniniz aşırı yüklenmeden önce ne kadar ileri gidebileceğinizi test etmelisiniz. Bu sınırı öğrendiğinizde, bir görev üzerinde çalışmayı ne zaman bırakmanız gerektiğini daha iyi anlayacaksınız. 

Algoritmaların Sınırları Var

En iyi strateji bile bazen kötü sonuçlar doğurabilir; bu nedenle bilgisayar bilimcileri "süreç" ve "sonuç" arasında ayrım yapmaya özen gösterirler. Eğer mümkün olan en iyi süreci izlediyseniz, elinizden geleni yapmışsınız demektir ve işler istediğiniz gibi gitmediğinde kendinizi suçlamamalısınız."

- Brian Christian

Karmaşık senaryolar, neler olup bittiğini tam olarak anlamak için genellikle karmaşık algoritmalar gerektirir. Ancak algoritmalar, uygulanabilecekleri karmaşıklık açısından sınırlıdır. Sorun şu ki, karmaşık bir şeyi tahmin ederken, algoritma verilerinizi tam olarak açıklayana kadar değişkenler ekleme eğiliminde olacaksınız. Buna verilerdeki hataların açıklanması da dahildir. Ancak, bunu yapmak aşırı uyum denilen bir şeye yol açtığı için sorunludur. Modeli son derece karmaşık ve kullandığınız verilere özgü hale getirmiş olursunuz. Bu nedenle, diğer verilere esnek bir şekilde uygulanamaz. 

Belirsizlik ne kadar büyükse, ölçebildiğiniz şey ile önemli olan şey arasındaki boşluk ne kadar büyükse, aşırı uyuma o kadar dikkat etmelisiniz - yani basitliği o kadar çok tercih etmelisiniz"

- Tom Griffiths

Sonuç Noktaları

Algoritmalar, her zaman mükemmellik için çabalamak yerine 'yeterince iyi'ye gitmemize izin verir. Algoritmaları hayatımızda sürekli olarak kullanırsak, büyük fayda sağlarız ve daha fazla rahatlamaya başlayabiliriz. Beyinlerimiz bilgisayarlar gibi inşa edilmiştir. Bu nedenle, tıpkı bilgisayarlar gibi, onları algoritmalarla tamamlamaya başlamalıyız. 

Değerlendirme

Değerlendiriyoruz Yaşamak için Algoritmalar 4/5. Bu özete dayanarak Brian Christian ve Tom Griffiths'in kitabını nasıl değerlendirirsiniz?

Yaşamak İçin Algoritmalar PDF, Ücretsiz Sesli Kitap ve Animasyonlu Kitap Özeti

Bu buzdağının görünen kısmıydı. Ayrıntılara dalmak ve yazarı desteklemek için Kitap ya da sesli kitabını edinin ücretsiz Amazon'da.

StoryShots'ta yeni misiniz? Bu özetin ve diğer yüzlerce çok satan kurgusal olmayan kitabın PDF, ücretsiz sesli kitap ve animasyonlu versiyonlarını ücretsiz üst düzey uygulama. Apple, The Guardian, The UN ve Google tarafından dünyanın en iyi okuma ve öğrenme uygulamalarından biri olarak gösterildi.

Bu özet hakkında geri bildiriminiz varsa veya öğrendiklerinizi paylaşmak istiyorsanız, aşağıya yorum yapın.

İlgili Kitap Özetleri

Linchpin tarafından Seth Godin

Tam Katılımın Gücü James Loehr ve Tony Schwartz

Mutluluk Sanatı Dalai Lama tarafından

Gerçekçilik Hans Rosling, Ola Rosling ve Anna Rosling Rönnlund tarafından

Tutum Her Şeydir Jeff Keller tarafından

Zihniyet tarafından Carol Dweck

Nasıl Hatalı Olunmaz? Jordan Ellenberg tarafından

Atomik Alışkanlıklar tarafından James Clear

Süper Hayat Darin Olien tarafından

Tahmin Edilebileceği Gibi Mantıksız Dan Ariely tarafından