《決斷的演算》用演算法教你思考感性問題!何時該選定人生伴侶?想少一點比較聰明?

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懶得動腦?思考太累傾向不做?人森好難太多問題太難解?
那用演算法的方式幫你思考,會不會更容易些?

人生鳥事十之八九,困惑時,如果是Chat GPT,會怎麼解這題?這本書的兩位作者,各具心理學和電腦科學背景,理性與感性的結合,用此書告訴我們,用Chat GPT的方式思考,真的不會太理性啦!反而可以多一點明智,甚至有一點善解人意?!(不過Chat GPT有感情真也是滿恐怖)
其實演算法就是:解決問題的一連串步驟。而你覺得這些既定公式來做決定也太過冷冰太冷漠太無情根本缺乏人性,但但但...或許被感性蒙蔽眼睛的你,有時就需要一些理性介入?

何時該選定人生伴侶?

找另一伴,總覺得下一任會更好?找房子物件不停看總覺不想錯過更好的?停車看到有空位還是開過去了因為離目的地更近的可能還有機會?
尋覓的過程中,到底何時是個終點,人生沒活完,或是車沒開到目的地,誰知道在下個路口等你的會是什麼?如果更好,錯過了豈不可惜?
演算法告訴你,37%就是你的最佳停止點
什麼意思?也就是如果你從18到40歲都會尋覓人生伴侶,那你最好在26歲開始下決定了。如果你這一生可能交10任女友,那最好在第3-4個往前檢視是不是有最佳解了。
你說為啥?這個精準的數字到底從何而來?給個依據啊。
決斷的演算裡面用了許多數學學家推導的過程以及許多數學原理(在此略)(太難了我都速讀跳過),告訴我們這是最高機率能選到「最好的」時間點。(第二名58%)
但靠北的事情來了,即便37%或58%是你最有可能做出最正確選擇的時機,但你還是很大可能會做出錯的選擇,也就是說,即便你在這兩個時間點做出選擇,其實成功率只是相對高,但也沒高到哪去,基本上還是有很大的失敗機會會選錯。(翻桌)
沒辦法,就已經說人森很難了,最佳決策因嚴格的序列性跟無法回頭的單向進展...好啦白話文就是:時間特質,使我們不得不在無法預測未來的情況下做出決定,不得不接受即便採取最佳行動(37%或58%),失敗率仍然居高不下。
當我們看似萬全百無一失的列出全部可能選項,小心翼翼地權衡想做出最好的選擇,但實際上,時間是不停往前流動的,你根本不可能真的在哪個絕對時間點做出最佳決定。
而這本書點出,決策思考過程中最重要的關鍵其實只有一個,不是我該做什麼選擇,而是「何時該拿定主意?」

新歡還是舊愛好?

演算法說,年輕人比起老年人,更喜歡嚐鮮。
年輕人剛入大學新環境時通常很快樂,因為充滿新事物(新歡)。老年人進入安養院卻不,因老年人覺得我就已經只差上半身沒躺進去了,老子只想待在自己所熟悉、所愛的地方(舊愛)好好珍惜剩餘的日子。
吉尼斯係數說,陌生選項的吸引力膨脹到超越出我們想像,因驚喜報酬往往高達好多倍,反之,大部分時候,嘗鮮會踩雷、會失望。若總是選擇喜愛的選項上,應可以提升生活品質。

不過雖上述結論這麼說,但因我個人太喜歡驚喜感了,所以我還是會繼續開發陌生選項,點菜單上看起來最特別奇怪那道(朽木是我)。

他們說的不見得是真的?

其實人們聊天時都傾向分享有趣的事,而非自身經驗或平凡小事,但注意了,有趣通常不常見,但因為人們愛分享,因此卻很常聽見。而讓你誤以為,全世界都在發生這種事。
舉例,朋友說那個誰現在跟你一樣才要奔三,就已經年薪兩百萬,還有另外一個B剛達到財富自由了。這時候你心裡會很賭爛想,天啊為何大家都同年紀別人卻都這麼有錢,只有我還在當社畜為五斗米折腰根本最悲慘的星星下出生。BUT!你是否想過,你朋友身邊有很多領著正常人薪水的日常/平凡/無聊事實,會成為聊天話題被分享出來嗎?聊這個太無聊,大家根本不會分享,但你卻忽略了這一大部分基數。
Steve Jobs 蘋果賈伯斯:
在某種意義上我很樂觀,我相信人類高尚又可敬,而且有些人非常聰明,但我對一群人就沒那麼樂觀了。
請注意,事件在媒體上的出現次數,與發生頻率絕對無關。不代表每天新聞都播搶劫,這件事就超高機率高頻率發生,弄得自己提心吊膽。新聞只會播會引起你驚訝的事,而他們通常不常見。如想做出正確的事前預測,則必須好好保護事前分佈(少看新聞啦~)。
馬克吐溫:
若你發現自己站在多數人這一邊,就應該仔細思考一下自己信念是否還真的是正確的。

想少一點,比較聰明?

達爾文時代,當美國國父 Benjamin Franklin 班傑明·富蘭克林感到困惑沒什麼把握時,會作優缺點清單法。怎麼做咧?當兩個缺點理由的輕重程度,等於三個優點理由,就全部畫掉。持續這樣做,值到想不出新理由歸類,看剩下沒被劃掉的理由哪個多,就是正解。
普世都認為,思考時間越長,考量因素越多越詳盡。但你知道嗎?機器學習一直有過度適配的問題。學習太多資料,反而會某種程度的降低準確性。咦!考慮得更複雜卻預測的更不准。就有點像是,算公司平均月薪時,你要扣除極端值比較準(因為老闆領的可能是員工的五倍,但老闆只有一個。)
而科學家遇到機器學習過度適配的問題怎麼解?首先交叉驗證,若答案真的出現極端值,便懲罰複雜(去除複雜情境&極端值)。
很酷!演算法說,刻意少想一點也是一種智慧。
當你發現你無法用簡單的話解釋你想表達的,那便表示你了解的不夠透徹
伏爾泰:完美是把事情做好的大敵。放鬆問題,提供解題的起點。
決斷的演算提供了11堂預測、分析、做好決定的邏輯課,基本上,個人覺得內容很硬,非常大的篇幅都在提供數學原理、算法邏輯、驗證推導,因此是個很容易出戲的書,如果你熱愛數理,那演算法和人生思考的有趣結合,你高機率會喜歡。但如果你跟我一樣,看到演算法就 fade out,那可以看我的讀書心得即可?(大誤)
不過不得不說整體而言這本書還是對我產生了滿大的影響,包含想讓我的腳步停止在37%不在流浪遊蕩以外,也讓我立志做出重要的改變:不要想太多!想做的事先做了再說!

決斷的演算:預測、分析與好決定的11堂邏輯課

本書適合的人類|
太感性者、心理學、想精進邏輯、數理好但需要更多生活智慧的
作者| Brian Christian, Tom Griffiths
出版社|行路
推薦指數|🌕🌕🌖
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Fianne,已讀 Podcast 的 Host。30分鐘有找,聊一本書。白天是fintech打工的行銷經理,假日是上山下海的野人,不滿一年的數位遊牧新手。
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