TEDxSydney
Tom Griffiths: 3 ways to make better decisions -- by thinking like a computer
| توم غريفيثس |: 3 أساليب لاتخاذ قرارات أفضل عبر التفكير مثل الحاسوب
Filmed:
Readability: 4.2
3,652,976 views
إن كنت من الأشخاص الذين يجدون صعوبة في اتخاذ قرار ما فهذه المحادثة موجهة إليك أنت بالذّات. يعرض علينا العالم المختص في العلوم المعرفية والإدراكية توم غريفثس كيفية تطبيق منطق الحاسوب لحل ألغاز مشكلات الإنسان المحيّرة، عبر اقتراح ثلاثة استراتيجيات عمليّة لاتخاذ خيارات أفضل بخصوص كلّ شيء، سواء كان البحث عن منزل أو اختيار المطعم الذي نخطط لزيارته الليلة.
Tom Griffiths - Psychologist, cognitive scientist
Tom Griffiths uses ideas from computer science to understand how human minds work. Full bio
Tom Griffiths uses ideas from computer science to understand how human minds work. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
إذا كانت هنالك مدينة في العالم
00:13
If there's one city in the world
0
1407
1581
00:15
where it's hard to find
a place to buy or rent,
a place to buy or rent,
1
3012
2333
يصعب فيها العثور على سكن للبيع أو للإيجار،
00:17
it's Sydney.
2
5369
1150
فهي حتماً مدينة سيدني.
00:19
And if you've tried
to find a home here recently,
to find a home here recently,
3
7043
2367
وإذا كنتم قد حاولتم مؤخراً العثور
هنا عن منزل،
هنا عن منزل،
00:21
you're familiar with the problem.
4
9434
1840
فأنتم إذن مطلعون على هذه المشكلة.
00:23
Every time you walk into an open house,
5
11298
2014
في كل مرة تدخلون منزلاً معروضاً،
00:25
you get some information
about what's out there
about what's out there
6
13336
2191
تحصلون على معلومات عمّا هو متوفر
00:27
and what's on the market,
7
15551
1393
وعمّا هو متاح في السوق.
00:28
but every time you walk out,
8
16968
1430
لكن عندما تخرجون،
00:30
you're running the risk
of the very best place passing you by.
of the very best place passing you by.
9
18422
3214
فأنتم تخاطرون بأن يفوتكم أحد أفضل الأماكن.
00:33
So how do you know when
to switch from looking
to switch from looking
10
21660
2820
فكيف تعلمون أنه حان وقت
التخلي عن مجرد المشاهدة
التخلي عن مجرد المشاهدة
00:36
to being ready to make an offer?
11
24504
1562
والانتقال إلى تقديم عرض؟
00:39
This is such a cruel and familiar problem
12
27663
2401
إنها مشكلة عويصة ومعتادة
00:42
that it might come as a surprise
that it has a simple solution.
that it has a simple solution.
13
30088
3074
وما قد يكون مفاجئاً هو أن لها حلاً بسيطاً.
00:45
37 percent.
14
33588
1203
37 بالمائة.
00:46
(Laughter)
15
34815
1828
(ضحك)
00:48
If you want to maximize the probability
that you find the very best place,
that you find the very best place,
16
36667
3936
إذا أردتم مضاعفة احتمالات العثور
على السكن الأنسب لكم،
على السكن الأنسب لكم،
00:52
you should look at 37 percent
of what's on the market,
of what's on the market,
17
40627
2825
فلا بد من النظر إلى 37 بالمائة
ممّا معروض في السوق،
ممّا معروض في السوق،
00:55
and then make an offer
on the next place you see,
on the next place you see,
18
43476
2310
ثم قدموا عرضاً على المنزل التالي
الذي تشاهدونه،
الذي تشاهدونه،
00:57
which is better than anything
that you've seen so far.
that you've seen so far.
19
45810
2524
حين يكون أنسب من كل المنازل
التي زرتموها من قبل.
التي زرتموها من قبل.
01:00
Or if you're looking for a month,
take 37 percent of that time --
take 37 percent of that time --
20
48358
3805
أو إذا كنتم ستبحثون لمدة شهر فخصصوا
37 بالمائة من تلك المدة،
37 بالمائة من تلك المدة،
01:04
11 days, to set a standard --
21
52187
2915
أي 11 يوما من أجل تحديد معيار،
01:07
and then you're ready to act.
22
55126
1575
حينها ستصبحون جاهزين للتصرف.
01:09
We know this because
trying to find a place to live
trying to find a place to live
23
57829
2709
نحن على دراية بالأمر لأن البحث عن سكن
01:12
is an example of an optimal
stopping problem.
stopping problem.
24
60562
2325
يعد مثالاً على مشكلة الظرف الأنسب للتوقف.
01:14
A class of problems that has been
studied extensively
studied extensively
25
62911
2483
وقد أُجريت دراسات مكثفة على هذا الصنف
من المشكلات
من المشكلات
01:17
by mathematicians and computer scientists.
26
65418
2105
من قِبل علماء رياضيات وعلماء حاسوب.
01:21
I'm a computational cognitive scientist.
27
69502
2519
أنا عالم مختص في الحوسبة الإدراكية.
01:24
I spend my time trying to understand
28
72045
1960
أمضي وقتي في محاولة فهم
01:26
how it is that human minds work,
29
74029
1798
كيفية عمل العقل البشري،
01:27
from our amazing successes
to our dismal failures.
to our dismal failures.
30
75851
3671
فيما بين إنجازاتنا العظيمة
إلى حالات فشلنا المخزي.
إلى حالات فشلنا المخزي.
01:32
To do that, I think about
the computational structure
the computational structure
31
80552
2493
من أجل القيام بذلك أفكر
في البنية الحسابية
في البنية الحسابية
01:35
of the problems
that arise in everyday life,
that arise in everyday life,
32
83069
2659
للمشكلات التي تصادفنا في الحياة اليومية،
01:37
and compare the ideal
solutions to those problems
solutions to those problems
33
85752
2375
وأقارن ما بين الحلول المثالية
لهذه المشكلات
لهذه المشكلات
01:40
to the way that we actually behave.
34
88151
1747
وبين سلوكنا الفعلي.
01:42
As a side effect,
35
90725
1185
وضمن التأثيرات الجانبية،
01:43
I get to see how applying
a little bit of computer science
a little bit of computer science
36
91934
2715
أدركت كيف أن تطبيق القليل من علوم الحاسوب
01:46
can make human decision-making easier.
37
94673
1860
يجعل اتخاذ الإنسان لقراراته
أكثر سهولة.
أكثر سهولة.
01:49
I have a personal motivation for this.
38
97828
1847
لديَّ حافز شخصي يقودني إلى هذا.
01:52
Growing up in Perth
as an overly cerebral kid ...
as an overly cerebral kid ...
39
100153
3166
نشأت في بيرث طفلاً عقلانياً
بشكل مبالغ فيه...
بشكل مبالغ فيه...
01:55
(Laughter)
40
103343
4731
(ضحك)
02:00
I would always try and act in the way
that I thought was rational,
that I thought was rational,
41
108098
3147
كنت دائماً أحاول التصرف بالطريقة
التي أظنها عقلانية،
التي أظنها عقلانية،
02:03
reasoning through every decision,
42
111269
1597
أقلّب أمري لدى اتخاذ كل قراراتي،
02:04
trying to figure out
the very best action to take.
the very best action to take.
43
112890
2403
وأحاول معرفة الخطوة الأنسب للقيام بها.
02:07
But this is an approach
that doesn't scale up
that doesn't scale up
44
115972
2190
لكن هذه المقاربة لا تفي بالمطلوب
02:10
when you start to run into
the sorts of problems
the sorts of problems
45
118186
2242
عندما تبدأ التعامل مع مشكلات من النوع
02:12
that arise in adult life.
46
120452
1500
الذي يواجهه البالغون.
02:13
At one point, I even tried
to break up with my girlfriend
to break up with my girlfriend
47
121976
2728
في مرحلة ما وصل الأمر بي إلى أن جربت
الانفصال عن صديقتي
الانفصال عن صديقتي
02:16
because trying to take into account
her preferences as well as my own
her preferences as well as my own
48
124728
3350
لأني كنت أحاول أن آخذ في الحسبان
خياراتها إلى جانب خياراتي
خياراتها إلى جانب خياراتي
02:20
and then find perfect solutions --
49
128102
1683
ومن ثمّ أبحث عن الحلول المثالية...
02:21
(Laughter)
50
129809
2259
(ضحك)
02:24
was just leaving me exhausted.
51
132092
1752
كان ذلك يُنهكني تماماً.
02:25
(Laughter)
52
133868
2533
(ضحك)
02:28
She pointed out that I was taking
the wrong approach
the wrong approach
53
136425
2429
أشارت إلى أنني أتّبع المقاربة الخاطئة
02:30
to solving this problem --
54
138878
1609
لحل هذه المشكلة...
02:32
and she later became my wife.
55
140511
1382
وفيما بعد أصبحت زوجتي.
02:33
(Laughter)
56
141917
2062
(ضحك)
02:36
(Applause)
57
144003
4971
(تصفيق)
02:40
Whether it's as basic as trying to decide
what restaurant to go to
what restaurant to go to
58
148998
3461
سواء في اتخاذ قرارات الحياة الأشد بساطة
كاختيار المطعم الذي سوف نقصده
كاختيار المطعم الذي سوف نقصده
02:44
or as important as trying to decide
who to spend the rest of your life with,
who to spend the rest of your life with,
59
152483
4055
أو في القرارات المصيرية كاختيار
الشخص الذي ستمضي معه بقية حياتك،
الشخص الذي ستمضي معه بقية حياتك،
02:48
human lives are filled
with computational problems
with computational problems
60
156562
2375
فإن حياة الإنسان مليئة
بمشكلات ذات طابع حاسوبي
بمشكلات ذات طابع حاسوبي
02:50
that are just too hard to solve
by applying sheer effort.
by applying sheer effort.
61
158961
4196
يستعصي حلها من خلال بذل جهد كبير.
02:55
For those problems,
62
163650
1166
من أجل تلك المشكلات،
02:56
it's worth consulting the experts:
63
164840
1961
يستحق الأمر استشارة الخبراء:
02:58
computer scientists.
64
166825
1151
علماء الحاسوب.
03:00
(Laughter)
65
168000
1784
(ضحك)
03:01
When you're looking for life advice,
66
169808
1819
أثناء بحثكم عن نصيحة حول الحياة،
03:03
computer scientists probably aren't
the first people you think to talk to.
the first people you think to talk to.
67
171651
3640
ربما لا يكون علماء الحاسوب هم أول
من يخطر على بالكم أن تتحدثوا إليهم.
من يخطر على بالكم أن تتحدثوا إليهم.
03:07
Living life like a computer --
68
175315
1875
إن ممارسة الحياة شبيهة بالحاسوب...
03:09
stereotypically deterministic,
exhaustive and exact --
exhaustive and exact --
69
177214
2578
فهي حتمية بشكل نمطي، وشاملة ودقيقة
03:11
doesn't sound like a lot of fun.
70
179816
1552
لا يبدو ذلك شيئا ممتعاً للغاية.
03:14
But thinking about the computer science
of human decisions
of human decisions
71
182153
2927
لكن التفكير من خلال علوم الحاسوب
في قرارات الإنسان
في قرارات الإنسان
03:17
reveals that in fact,
we've got this backwards.
we've got this backwards.
72
185104
2408
يكشف أننا في الواقع
قد فهمنا عكس المقصود.
قد فهمنا عكس المقصود.
03:19
When applied to the sorts
of difficult problems
of difficult problems
73
187536
2198
عند تطبيق هذه العلوم على أنواع
المشكلات الصعبة
المشكلات الصعبة
03:21
that arise in human lives,
74
189758
1239
التي تظهر في حياة البشر،
03:23
the way that computers
actually solve those problems
actually solve those problems
75
191021
2727
فإن الطريقة التي تحل بها الحواسيب
تلك المشكلات
تلك المشكلات
03:25
looks a lot more like the way
that people really act.
that people really act.
76
193772
2896
تشبه بدرجة كبيرة الأسلوب
الذي يتَّبعه الناس فعلاً.
الذي يتَّبعه الناس فعلاً.
03:29
Take the example of trying to decide
what restaurant to go to.
what restaurant to go to.
77
197267
2922
خذوا مثال محاولة اختيار المطعم
الذي سنرتاده.
الذي سنرتاده.
03:33
This is a problem that has
a particular computational structure.
a particular computational structure.
78
201090
3088
هذه مشكلة لديها بنية حاسوبية خاصة.
03:36
You've got a set of options,
79
204202
1524
في حوزتكم مجموعة من الخيارات،
03:37
you're going to choose
one of those options,
one of those options,
80
205750
2049
ستختارون أحدها،
03:39
and you're going to face
exactly the same decision tomorrow.
exactly the same decision tomorrow.
81
207823
2811
من ثم ستتعاملون بالضبط مع نفس الخيار
في اليوم الموالي.
في اليوم الموالي.
03:42
In that situation,
82
210658
1151
في هذه الحالة،
03:43
you run up against
what computer scientists call
what computer scientists call
83
211833
2295
ستواجهون ما يطلق عليه علماء الحاسوب
03:46
the "explore-exploit trade-off."
84
214152
2372
مبدأ "المفاضلة عبر الاستكشاف والاستثمار".
لا بد من أن تتخذوا قراراً
03:49
You have to make a decision
85
217115
1334
03:50
about whether you're going
to try something new --
to try something new --
86
218473
2334
حول ما إذا كنتم ستجربون شيئاً جديداً
03:52
exploring, gathering some information
87
220831
2183
عبر الاستكتشاف وجمع بعض المعلومات
03:55
that you might be able
to use in the future --
to use in the future --
88
223038
2285
التي يُحتمل أن يكون بوسعكم
استخدامها مستقبلاً،
استخدامها مستقبلاً،
03:57
or whether you're going to go to a place
that you already know is pretty good --
that you already know is pretty good --
89
225347
3793
أو أنكم ستذهبون إلى مكان
تعلمون مسبقاً أنه جيد جداً،
تعلمون مسبقاً أنه جيد جداً،
04:01
exploiting the information
that you've already gathered so far.
that you've already gathered so far.
90
229164
3003
عبر استثمار المعلومات التي لديكم فعلاً.
04:05
The explore/exploit trade-off
shows up any time you have to choose
shows up any time you have to choose
91
233488
3096
يظهر مبدأ "المفاضلة" هذا
كلما توجب عليكم الاختيار
كلما توجب عليكم الاختيار
04:08
between trying something new
92
236608
1350
بين تجربة أمر جديد
04:09
and going with something
that you already know is pretty good,
that you already know is pretty good,
93
237982
2980
أو الاكتفاء بشيء تعلمون مسبقاً
أنه جيد جداً،
أنه جيد جداً،
سواء كان الاستماع إلى الموسيقى،
04:12
whether it's listening to music
94
240986
1550
04:14
or trying to decide
who you're going to spend time with.
who you're going to spend time with.
95
242560
2634
أو محاولة تقرير من ستقضون الوقت معه.
04:17
It's also the problem
that technology companies face
that technology companies face
96
245218
2494
كما تواجه شركات التكنولوجيا نفس المشكلة
عند محاولة القيام بشيء
مثل اختيار محتوى صفحاتها الإلكترونية.
مثل اختيار محتوى صفحاتها الإلكترونية.
04:19
when they're trying to do something
like decide what ad to show on a web page.
like decide what ad to show on a web page.
97
247736
3667
هل عليهم عرض إعلان جديد
لغاية اكتساب معارف جديدة حوله،
لغاية اكتساب معارف جديدة حوله،
04:23
Should they show a new ad
and learn something about it,
and learn something about it,
98
251417
2572
أو عرض إعلان
04:26
or should they show you an ad
99
254003
1383
هم على دراية تامّة بأنّك ستنقر
في النهاية على زرّ المشاهدة؟
في النهاية على زرّ المشاهدة؟
04:27
that they already know there's a good
chance you're going to click on?
chance you're going to click on?
100
255420
3306
على مرّ ال60 سنة الماضية
04:30
Over the last 60 years,
101
258750
1151
04:31
computer scientists have made
a lot of progress understanding
a lot of progress understanding
102
259925
2892
أحرز علماء الكمبيوتر تقدّما مبهرا في دراسة
كيفية البحث عن حل وسط
بين الاستكتشاف والاستتثمار
بين الاستكتشاف والاستتثمار
04:34
the explore/exploit trade-off,
103
262841
1452
04:36
and their results offer
some surprising insights.
some surprising insights.
104
264317
2398
و تقدم لنا نتائج هذه الدراسات
وجهات نظر مفاجئة
وجهات نظر مفاجئة
04:39
When you're trying to decide
what restaurant to go to,
what restaurant to go to,
105
267291
2598
عند البحث عن مطعم للذهاب إليه
04:41
the first question you should ask yourself
106
269913
2000
فإنّ أوّل ما يجب أخذه بعين الإعتبار
04:43
is how much longer
you're going to be in town.
you're going to be in town.
107
271937
2179
هو مدّة بقائكم في البلدة.
04:46
If you're just going to be there
for a short time,
for a short time,
108
274505
2342
وإذا قررتم البقاء لفترة قصيرة
04:48
then you should exploit.
109
276871
1515
حينها يجب الاستثمار.
04:50
There's no point gathering information.
110
278410
1905
فلا فائدة من جمع المعلومات بعد الآن.
04:52
Just go to a place
you already know is good.
you already know is good.
111
280339
2048
اذهبوا الى مطعم تعرفونه.
04:54
But if you're going to be there
for a longer time, explore.
for a longer time, explore.
112
282411
2929
لكن أن كنتم تخططون للبقاء
مدة أطول قوموا بالاستكشاف.
مدة أطول قوموا بالاستكشاف.
جربوا شيئا جديدا فالمعلومات
التي ستحصلون عليها
التي ستحصلون عليها
04:57
Try something new,
because the information you get
because the information you get
113
285364
2387
04:59
is something that can improve
your choices in the future.
your choices in the future.
114
287775
2974
قادرة على تحسين خياراتكم في المستقبل.
05:02
The value of information increases
115
290773
1979
كلما ارتفعت قيمة المعلومة
05:04
the more opportunities
you're going to have to use it.
you're going to have to use it.
116
292776
2600
كلما أصبحت فرصة استخدامها متاحة أكثر.
05:08
This principle can give us insight
117
296193
1754
قد ينير هذا المبدأ بصائرنا
بشأن تركيبة الحياة البشرية.
05:09
into the structure
of a human life as well.
of a human life as well.
118
297971
2070
05:13
Babies don't have a reputation
for being particularly rational.
for being particularly rational.
119
301104
3053
لا يشتهر الأطفال بتصرّفاتهم العقلانيّة.
05:17
They're always trying new things,
120
305098
1825
يجرّبون أشياء جديدة على الدّوام،
05:18
and you know, trying to stick them
in their mouths.
in their mouths.
121
306947
2836
و يحاولون حشر الأشياء
في أفواههم كما تعلمون.
في أفواههم كما تعلمون.
05:22
But in fact, this is exactly
what they should be doing.
what they should be doing.
122
310621
2952
في الواقع هذا هو بالضبط ما عليهم فعله.
05:25
They're in the explore
phase of their lives,
phase of their lives,
123
313597
2430
إنّهم في المرحلة الاستكشافية من أعمارهم،
05:28
and some of those things
could turn out to be delicious.
could turn out to be delicious.
124
316051
2621
وبعض تلك الأشياء قد تبدو لذيذة لهم.
05:32
At the other end of the spectrum,
125
320040
1572
من ناحية أخرى،
05:33
the old guy who always goes
to the same restaurant
to the same restaurant
126
321636
2506
العجوز الذي يقصد نفس المطعم يوميًّا
05:36
and always eats the same thing
127
324166
1635
ويتناول نفس الطعام في كل مرّة
05:37
isn't boring --
128
325825
1328
ليس مضجرًا...
05:39
he's optimal.
129
327177
1509
إنّه المثال المناسب.
05:40
(Laughter)
130
328710
3830
(ضحك)
05:44
He's exploiting the knowledge
that he's earned
that he's earned
131
332564
2228
إنّه يستثمر العلم الذي اكتسبه
05:46
through a lifetime's experience.
132
334816
1767
خلال رحلة العمر.
05:50
More generally,
133
338406
1151
بالعموم،
فهم معنى مبدأ التسوية
بين الاستكشاف والاستثمار
بين الاستكشاف والاستثمار
05:51
knowing about
the explore/exploit trade-off
the explore/exploit trade-off
134
339581
2031
يجعل من السهل لنا أن نهدأ
ونهوّن على أنفسنا
ونهوّن على أنفسنا
05:53
can make it a little easier for you
to sort of relax and go easier on yourself
to sort of relax and go easier on yourself
135
341636
3667
عند اتّخاذ القرارات.
05:57
when you're trying to make a decision.
136
345327
1810
ليس عليكم الذهاب
لأفضل المطاعم كل ليلة.
لأفضل المطاعم كل ليلة.
05:59
You don't have to go
to the best restaurant every night.
to the best restaurant every night.
137
347161
2728
اغتنموا الفرصة، جرّبوا شيئا جديدًا
قوموا بالاستكشاف.
قوموا بالاستكشاف.
06:01
Take a chance, try something new, explore.
138
349913
2979
06:04
You might learn something.
139
352916
1627
بإمكانكم تعلّم أشياء جديدة.
06:06
And the information that you gain
140
354567
1589
ففي النهاية المعلومات المكتسبة
06:08
is going to be worth more
than one pretty good dinner.
than one pretty good dinner.
141
356180
2543
قيمتها ستضاهي عشاء جميلًا.
06:12
Computer science can also help
to make it easier on us
to make it easier on us
142
360178
2699
علوم الحاسوب بإمكانها أيضًا
تسهيل الأمورعلينا
تسهيل الأمورعلينا
06:14
in other places at home and in the office.
143
362901
2152
في مواضع أخرى في المنزل
مثلا وفي المكتب.
مثلا وفي المكتب.
إذا توجّب عليكم يوماً ترتيب خزائن ثيابكم،
06:17
If you've ever had
to tidy up your wardrobe,
to tidy up your wardrobe,
144
365860
2453
06:20
you've run into a particularly
agonizing decision:
agonizing decision:
145
368337
2671
و تحتّم عليكم اتخاذ قرار مؤلم:
06:23
you have to decide what things
you're going to keep
you're going to keep
146
371032
2382
مثلاً بشأن الأغراض التي سوف تحتفظون بها
06:25
and what things you're going to give away.
147
373438
2009
وتلك التي ستتخلّصون منها.
من الواضح أن مارثا ستيوارت
قد فكرت مليًّا في هذا الأمر...
قد فكرت مليًّا في هذا الأمر...
06:27
Martha Stewart turns out
to have thought very hard about this --
to have thought very hard about this --
148
375974
3000
(ضحك)
06:30
(Laughter)
149
378998
1205
06:32
and she has some good advice.
150
380227
1678
ولديها نصيحة مفيدة.
06:33
She says, "Ask yourself four questions:
151
381929
2295
وهي تقول: اطرح على نفسك أربعة أسئلة:
منذ متى وهذا الشيء في حوزتي؟
06:36
How long have I had it?
152
384248
1526
06:37
Does it still function?
153
385798
1450
هل ما زال صالحاً للاستخدام؟
06:39
Is it a duplicate
of something that I already own?
of something that I already own?
154
387272
3199
هل هو مشابه لشيء لدي فعلاً؟
06:42
And when was the last time
I wore it or used it?"
I wore it or used it?"
155
390495
2411
وما هي آخر مرّة قمت فيها
بارتدائه أو استخدامه؟
بارتدائه أو استخدامه؟
06:46
But there's another group of experts
156
394648
1715
لكن توجد مجموعة أخرى من الخبراء
06:48
who perhaps thought
even harder about this problem,
even harder about this problem,
157
396387
3130
الذين فكّروا بجديّة أكثر في هذه المشكلة،
06:51
and they would say one of these questions
is more important than the others.
is more important than the others.
158
399541
3660
واستنتجوا أنّ واحدا من هذه التساؤلات
هو حتما أهمّ من البقيّة.
هو حتما أهمّ من البقيّة.
من هم أولئك الخبراء؟
06:55
Those experts?
159
403819
1150
06:57
The people who design
the memory systems of computers.
the memory systems of computers.
160
405281
2848
إنهم مصمّمو أنظمة الذاكرة في الحواسيب.
معظم الحواسيب لديها نوعان
من أنظمة الذاكرة:
من أنظمة الذاكرة:
07:00
Most computers have
two kinds of memory systems:
two kinds of memory systems:
161
408153
2254
نظام ذاكرة سريع،
07:02
a fast memory system,
162
410431
1387
مجموعة شرائح ذاكرة محدودة الإمكانيات
07:03
like a set of memory chips
that has limited capacity,
that has limited capacity,
163
411842
3169
07:07
because those chips are expensive,
164
415035
2052
لأن تلك الشرائح مكلفة،
07:09
and a slow memory system,
which is much larger.
which is much larger.
165
417111
3260
وهناك نظام ذاكرة بطيء وذو حجم أكبر.
لكي يعمل الحاسوب
بأكبر قدر ممكن من الكفاءة،
بأكبر قدر ممكن من الكفاءة،
07:13
In order for the computer to operate
as efficiently as possible,
as efficiently as possible,
166
421239
3000
يجب أن تتأكدوا
07:16
you want to make sure
167
424263
1151
07:17
that the pieces of information
you want to access
you want to access
168
425438
2352
من أن وحدات المعلومات التي تريدون
النفاذ إليها
النفاذ إليها
07:19
are in the fast memory system,
169
427814
1477
مسجّلة في الذاكرة السريعة،
07:21
so that you can get to them quickly.
170
429315
1754
حتّى تكون متاحة لكم بسرعة.
في كلّ مرة تدخلون إلى معلومات في الحاسوب
07:23
Each time you access
a piece of information,
a piece of information,
171
431093
2061
يتم تنزيلها إلى الذاكرة السريعة
07:25
it's loaded into the fast memory
172
433178
1525
وعلى الحاسوب أن يختار الوحدات
التي سيزيلها من هذه الذاكرة،
التي سيزيلها من هذه الذاكرة،
07:26
and the computer has to decide which item
it has to remove from that memory,
it has to remove from that memory,
173
434727
3877
07:30
because it has limited capacity.
174
438628
1741
بسبب طاقة الاستيعاب المحدودة.
على مرّ السنين،
07:33
Over the years,
175
441794
1151
جرب علماء الحاسوب
بعض الاستراتيجيات المختلفة
بعض الاستراتيجيات المختلفة
07:34
computer scientists have tried
a few different strategies
a few different strategies
176
442969
2739
لاختيار ما سيتم حذفه من الذاكرة السريعة.
07:37
for deciding what to remove
from the fast memory.
from the fast memory.
177
445732
2292
جرّبوا الاختيار بصفة عشوائية
07:40
They've tried things like choosing
something at random
something at random
178
448048
3176
07:43
or applying what's called
the "first-in, first-out principle,"
the "first-in, first-out principle,"
179
451248
2906
أو تطبيق ما يسمّى
"مبدأ المُدرج أولا يُحذف أولا"
"مبدأ المُدرج أولا يُحذف أولا"
07:46
which means removing the item
180
454178
1399
أي حذف الوحدة
التي خزنت في الذاكرة لوقت أطول.
07:47
which has been in the memory
for the longest.
for the longest.
181
455601
2176
لكنّ الاستراتيجية الأكثر فعالية
07:50
But the strategy that's most effective
182
458091
2713
07:52
focuses on the items
which have been least recently used.
which have been least recently used.
183
460828
3229
تركّز على الوحدات
التي كان استخدامها أقل، مؤخراً.
التي كان استخدامها أقل، مؤخراً.
أي أنكم إذا كنتم تريدون حذف شيء
من ذاكرة الحاسوب،
من ذاكرة الحاسوب،
07:56
This says if you're going to decide
to remove something from memory,
to remove something from memory,
184
464972
3191
08:00
you should take out the thing which was
last accessed the furthest in the past.
last accessed the furthest in the past.
185
468187
4968
فما يجب حذفه هو أقدم شيء
قمتم بالنفاذ إليه في الماضي.
قمتم بالنفاذ إليه في الماضي.
ويوجد مقدار من المنطق خلف هذا.
08:05
And there's a certain
kind of logic to this.
kind of logic to this.
186
473179
2159
إذا كان قد مضى وقت طويل
منذ نفاذكم إلى تلك المعلومات،
منذ نفاذكم إلى تلك المعلومات،
08:07
If it's been a long time since you last
accessed that piece of information,
accessed that piece of information,
187
475362
3598
فعلى الأغلب سيمرّ وقت طويل
08:10
it's probably going to be a long time
188
478984
1762
قبل العودة إليها من جديد.
08:12
before you're going to need
to access it again.
to access it again.
189
480770
2192
هناك تشابه بين الخزائن
وذاكرة الحاسوب.
وذاكرة الحاسوب.
08:15
Your wardrobe is just like
the computer's memory.
the computer's memory.
190
483787
2774
08:18
You have limited capacity,
191
486585
2030
لديكم طاقة استيعاب محدودة،
وعليكم أن تحاولوا حفظ الأغراض
التي ترون أنكم ستحتاجونها أكثر
التي ترون أنكم ستحتاجونها أكثر
08:20
and you need to try and get in there
the things that you're most likely to need
the things that you're most likely to need
192
488639
5327
08:25
so that you can get to them
as quickly as possible.
as quickly as possible.
193
493990
2419
للنفاذ إليها بأسرع وقت ممكن.
بالتفطّن لهذا الأمر
08:29
Recognizing that,
194
497016
1151
لعله من الجدير أن تطبقوا
المبدأ المستخدم مؤخرا
المبدأ المستخدم مؤخرا
08:30
maybe it's worth applying
the least recently used principle
the least recently used principle
195
498191
2813
08:33
to organizing your wardrobe as well.
196
501028
1949
لتنظيم خزائنكم أيضا.
إذا أعدنا النظر في الأسئلة
الأربعة لمارثا ستيوارت
الأربعة لمارثا ستيوارت
08:35
So if we go back
to Martha's four questions,
to Martha's four questions,
197
503001
2082
08:37
the computer scientists
would say that of these,
would say that of these,
198
505107
2861
بالنسبة لعلماء الحاسوب من بين كل المعلومات
المعلومة الأخيرة هي دائما الأهم.
08:39
the last one is the most important.
199
507992
1941
08:43
This idea of organizing things
200
511473
2055
فكرة تنظيم الأشياء
بأسلوب يسمح للمعلومات
بأن تكون متاحة
بأن تكون متاحة
08:45
so that the things you are most
likely to need are most accessible
likely to need are most accessible
201
513552
3129
08:48
can also be applied in your office.
202
516705
1676
من الممكن تطبيقها في المكتب.
خبير الاقتصاد الياباني يوكيو نوقوشي
08:51
The Japanese economist Yukio Noguchi
203
519091
1930
08:53
actually invented a filing system
that has exactly this property.
that has exactly this property.
204
521045
3055
اخترع نظام حفظ الملفات
بنفس الخاصيات
بنفس الخاصيات
استشرف عمله بصناعة صندوق
من الورق المقوّى
من الورق المقوّى
08:57
He started with a cardboard box,
205
525161
1609
08:58
and he put his documents into the box
from the left-hand side.
from the left-hand side.
206
526794
2940
وقام بترصيف ملفاته في الصندوق من اليسار.
09:02
Each time he'd add a document,
207
530067
1434
وكلّما أضاف ملفّا جديدا
09:03
he'd move what was in there along
208
531525
1621
يضع الملفات الموجودة جانبا
ويضيف الملف الجديد الى اليسار.
09:05
and he'd add that document
to the left-hand side of the box.
to the left-hand side of the box.
209
533170
2810
وحين الدخول لملف ما يقوم بسحبه،
09:08
And each time he accessed
a document, he'd take it out,
a document, he'd take it out,
210
536004
2667
09:10
consult it and put it back in
on the left-hand side.
on the left-hand side.
211
538695
2608
مراجعته ثم إعادته لليسار من الصندوق.
09:13
As a result, the documents would be
ordered from left to right
ordered from left to right
212
541327
3281
الملفات حينها تكون مرتبة
من اليسار إلى اليمين
من اليسار إلى اليمين
حسب الملف المستخدم مؤخّرا.
09:16
by how recently they had been used.
213
544632
1761
09:18
And he found he could quickly find
what he was looking for
what he was looking for
214
546417
2774
وأيقن بأنه قادر على ايجاد
ما يبحث عنه بسرعة
ما يبحث عنه بسرعة
ببدء البحث من الجهة اليسرى من الصندوق
09:21
by starting at the left-hand
side of the box
side of the box
215
549215
2054
إلى غاية اليمين.
09:23
and working his way to the right.
216
551293
1572
09:25
Before you dash home
and implement this filing system --
and implement this filing system --
217
553215
2621
قبل التوجه إلى المنزل لتطبيق هذا النظام...
(ضحك)
09:27
(Laughter)
218
555860
1731
09:29
it's worth recognizing
that you probably already have.
that you probably already have.
219
557615
2638
من الجدير الاعتراف بأنكم تطبقونه بالفعل.
(ضحك)
09:32
(Laughter)
220
560891
3310
09:36
That pile of papers on your desk ...
221
564225
2866
تلك الرزمة من الأوراق فوق الطاولة....
09:39
typically maligned
as messy and disorganized,
as messy and disorganized,
222
567115
2474
بالإجمال مبعثرة وغير مرتبة،
في الواقع رزمة من الأوراق
هي مرتبة بشكل مثالي...
هي مرتبة بشكل مثالي...
09:41
a pile of papers is, in fact,
perfectly organized --
perfectly organized --
223
569613
2565
(ضحك)
09:44
(Laughter)
224
572202
1000
09:45
as long as you, when you take a paper out,
225
573226
2014
طالما حين تأخذون ورقة ما،
تعيدونها فوق الأوراق،
09:47
put it back on the top of the pile,
226
575264
2432
09:49
then those papers are going
to be ordered from top to bottom
to be ordered from top to bottom
227
577720
2826
حينها ستعود مرتبة
من الأعلى إلى الأسفل
من الأعلى إلى الأسفل
حسب الورقة التي تم استُعملت مؤخرا
09:52
by how recently they were used,
228
580570
1552
09:54
and you can probably quickly find
what you're looking for
what you're looking for
229
582146
2701
ومن المرجح أن تجدوا ما تبحثون عنه بسرعة
عبر البدء من أعلى رزمة الأوراق.
09:56
by starting at the top of the pile.
230
584871
1700
09:59
Organizing your wardrobe or your desk
231
587988
1848
تنظيم خزانة الملابس أو المكتب
10:01
are probably not the most pressing
problems in your life.
problems in your life.
232
589860
2681
ليست بالضرورة من المهام الضاغطة في الحياة.
10:05
Sometimes the problems we have to solve
are simply very, very hard.
are simply very, very hard.
233
593588
3602
المشاكل التي علينا حلها
هي في غاية الصعوبة
هي في غاية الصعوبة
10:09
But even in those cases,
234
597716
1150
لكن في تلك الحالات،
10:10
computer science can offer some strategies
235
598890
2021
بإمكان علوم الحاسوب تقديم
بعض الاستراتيجيات
بعض الاستراتيجيات
10:12
and perhaps some solace.
236
600935
1669
وربّما بعض المواساة.
أفضل القواعد الرياضية
تعمل من أجل الحصول على نتائج منطقية
تعمل من أجل الحصول على نتائج منطقية
10:16
The best algorithms are about doing
what makes the most sense
what makes the most sense
237
604048
3075
في أقل وقت ممكن.
10:19
in the least amount of time.
238
607147
1502
10:22
When computers face hard problems,
239
610627
1958
عندما تواجه الحواسيب مشكلة صعبة،
10:24
they deal with them by making them
into simpler problems --
into simpler problems --
240
612609
2762
تقوم بتقسيمها إلى مشاكل بسيطة...
10:27
by making use of randomness,
241
615395
1346
بصفة عشوائية،
10:28
by removing constraints
or by allowing approximations.
or by allowing approximations.
242
616765
3817
بالتخلص من العقبات
أو تمهيد الطريق للتقديرات التقريبية.
أو تمهيد الطريق للتقديرات التقريبية.
10:32
Solving those simpler problems
243
620606
1494
فإيجاد حل لتلك المشاكل البسيطة
يفتح البصيرة على المشاكل الصعبة،
10:34
can give you insight
into the harder problems,
into the harder problems,
244
622124
2920
وأحيانا يصنع حلولا توافق منظورها.
10:37
and sometimes produces
pretty good solutions in their own right.
pretty good solutions in their own right.
245
625068
3031
10:41
Knowing all of this has helped me
to relax when I have to make decisions.
to relax when I have to make decisions.
246
629658
3569
درايتي بكل هذا الأمر ساعدني
على الاسترخاء عند اتخاذ القرارات.
على الاسترخاء عند اتخاذ القرارات.
بالإمكان استخدام قاعدة 37%
مثلا لدى البحث عن منزل
مثلا لدى البحث عن منزل
10:45
You could take the 37 percent rule
for finding a home as an example.
for finding a home as an example.
247
633251
3255
10:49
There's no way that you can
consider all of the options,
consider all of the options,
248
637015
2702
ليس بالإمكان دراسة كل الخيارات
لهذا السبب يجب أن نجازف.
10:51
so you have to take a chance.
249
639741
1580
وحتى لو قمتم باتباع الخطة الأمثل،
10:53
And even if you follow
the optimal strategy,
the optimal strategy,
250
641888
2860
فالنتيجة المثالية ليست مضمونة.
10:56
you're not guaranteed a perfect outcome.
251
644772
1931
10:59
If you follow the 37 percent rule,
252
647198
2154
أما في حالة تطبيق "قاعدة ال37 بالمئة"
11:01
the probability that you find
the very best place is --
the very best place is --
253
649376
3279
فإن احتمالية إيجاد المنزل المثالي...
11:04
funnily enough ...
254
652679
1508
بشكل مضحك...
11:06
(Laughter)
255
654211
1014
(ضحك)
هي 37 بالمئة.
11:07
37 percent.
256
655249
1420
11:09
You fail most of the time.
257
657966
1689
غالبا ما تفشلون.
لكنكم على الأقل بذلتم كل ما في وسعكم.
11:12
But that's the best that you can do.
258
660522
1744
11:14
Ultimately, computer science
can help to make us more forgiving
can help to make us more forgiving
259
662846
3052
في النهاية، يمكن لعلوم الحاسوب
أن تساعدنا على التصالح
أن تساعدنا على التصالح
مع إمكانياتنا المحدودة.
11:17
of our own limitations.
260
665922
1909
لا نستطيع التحكم في النتائج
بل في الطرق التي نتّبعها.
بل في الطرق التي نتّبعها.
11:20
You can't control outcomes,
just processes.
just processes.
261
668333
2539
11:22
And as long as you've used
the best process,
the best process,
262
670896
2119
وطالما قمتم بانتهاج الطريقة المثلى،
حينها يمكن القول أنكم
قدمتم أفضل ماعندكم
قدمتم أفضل ماعندكم
11:25
you've done the best that you can.
263
673039
1763
11:26
Sometimes those best processes
involve taking a chance --
involve taking a chance --
264
674826
3688
أحيانا اتباع تلك الطرق المثلى
يفرض علينا خوض المجازفات...
يفرض علينا خوض المجازفات...
عدم التمكن من دراسة
كل الخيارات على سبيل المثال،
كل الخيارات على سبيل المثال،
11:30
not considering all of your options,
265
678538
2115
11:32
or being willing to settle
for a pretty good solution.
for a pretty good solution.
266
680677
2729
أو تقبّل فكرة الاكتفاء بحلّ لا بأس به.
هذه المجازفات ليست هي التنازلات
التي نقوم بها عند عجزنا على أن نكون عقلانيين
التي نقوم بها عند عجزنا على أن نكون عقلانيين
11:35
These aren't the concessions
that we make when we can't be rational --
that we make when we can't be rational --
267
683430
3350
11:38
they're what being rational means.
268
686804
1629
فخوض المجازفات هو ببساطة جوهر العقلانية.
شكرًا لكم.
11:40
Thank you.
269
688833
1151
11:42
(Applause)
270
690008
4547
(تصفيق)
ABOUT THE SPEAKER
Tom Griffiths - Psychologist, cognitive scientistTom Griffiths uses ideas from computer science to understand how human minds work.
Why you should listen
Tom Griffiths's research explores connections between natural and artificial intelligence to discover how people solve the challenging computational problems they encounter in everyday life. Currently the Henry R. Luce Professor of Information Technology, Consciousness, and Culture at Princeton University, his work has received awards from organizations ranging from the American Psychological Association to the Sloan Foundation.
In 2016, Griffiths and his friend and collaborator Brian Christian published Algorithms to Live By, a book that illustrates how understanding the algorithms used by computers can inform human decision-making (and vice versa). The book was named one of the Amazon.com "Best Science Books of 2016" and appeared on Forbes's "Must-read brain books of 2016" list as well as the MIT Technology Review's "Best books of 2016" list.
Tom Griffiths | Speaker | TED.com