TEDxSydney
Tom Griffiths: 3 ways to make better decisions -- by thinking like a computer
トム・グリフィス: コンピューターのように考えることで良い決断をする３つの方法
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何か決断に困ったときは、この講演が役立つでしょう。認知科学者であるトム・グリフィスは、人間の抱えるこんがらがった問題に対してコンピューターのロジックがどう適用できるか示し、家を見付けることから今晩行くレストランを選ぶことまで、あらゆることについてより良い決断をするための３つの実践的戦略を紹介します。
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
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家を買ったり
借りたりするのが
借りたりするのが
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
大変な街といえば
ここシドニーです
00:17
it's Sydney.
2
5369
1150
00:19
And if you've tried
to find a home here recently,
to find a home here recently,
3
7043
2367
最近 この街で家探しを
したことのある人なら
したことのある人なら
この問題は
お馴染みでしょう
お馴染みでしょう
00:21
you're familiar with the problem.
4
9434
1840
00:23
Every time you walk into an open house,
5
11298
2014
売り出し中の家に
足を踏み入れれば
足を踏み入れれば
00:25
you get some information
about what's out there
about what's out there
6
13336
2191
どんな物件があるのか
情報が得られますが
00:27
and what's on the market,
7
15551
1393
00:28
but every time you walk out,
8
16968
1430
立ち去るときには
最高の掘り出し物を
逃してしまうリスクがあります
逃してしまうリスクがあります
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
探すのを止めて契約へと
進めるべきタイミングは
進めるべきタイミングは
00:33
So how do you know when
to switch from looking
to switch from looking
10
21660
2820
00:36
to being ready to make an offer?
11
24504
1562
どうすれば分かるのでしょう？
これはとても無情かつ
よくある問題なので
よくある問題なので
00:39
This is such a cruel and familiar problem
12
27663
2401
00:42
that it might come as a surprise
that it has a simple solution.
that it has a simple solution.
13
30088
3074
簡単な答えがあると言ったら
驚くかもしれません
驚くかもしれません
00:45
37 percent.
14
33588
1203
37%です
00:46
(Laughter)
15
34815
1828
(笑)
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
最高のものを見付けられる
可能性を最大化したければ
可能性を最大化したければ
00:52
you should look at 37 percent
of what's on the market,
of what's on the market,
17
40627
2825
出ている物件の
37%を見て
37%を見て
00:55
and then make an offer
on the next place you see,
on the next place you see,
18
43476
2310
次に出会った
これまでで一番良いやつに
これまでで一番良いやつに
00:57
which is better than anything
that you've seen so far.
that you've seen so far.
19
45810
2524
決めればいいんです
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
１ヶ月で探すなら
37%の時間—
11日間で基準を決め
11日間で基準を決め
01:04
11 days, to set a standard --
21
52187
2915
行動に移る準備をします
01:07
and then you're ready to act.
22
55126
1575
なぜそう言えるかというと
01:09
We know this because
trying to find a place to live
trying to find a place to live
23
57829
2709
家を探すというのは
「最適停止問題」の一例だからで
「最適停止問題」の一例だからで
01:12
is an example of an optimal
stopping problem.
stopping problem.
24
60562
2325
01:14
A class of problems that has been
studied extensively
studied extensively
25
62911
2483
これは数学者や
コンピューター科学者によって
コンピューター科学者によって
01:17
by mathematicians and computer scientists.
26
65418
2105
よく研究されている
問題なんです
問題なんです
01:21
I'm a computational cognitive scientist.
27
69502
2519
私は計算論的認知科学者です
驚くほどの偉業もすれば
ひどい機能不全にもなる
ひどい機能不全にもなる
01:24
I spend my time trying to understand
28
72045
1960
01:26
how it is that human minds work,
29
74029
1798
人間の心の働きを
理解しようと
理解しようと
01:27
from our amazing successes
to our dismal failures.
to our dismal failures.
30
75851
3671
時間を費やしています
01:32
To do that, I think about
the computational structure
the computational structure
31
80552
2493
そのために
日常で現れる問題の
計算論的な構造を考え
計算論的な構造を考え
01:35
of the problems
that arise in everyday life,
that arise in everyday life,
32
83069
2659
その問題への
理想的な解決法と
理想的な解決法と
01:37
and compare the ideal
solutions to those problems
solutions to those problems
33
85752
2375
私達が実際にしている行動とを
比較します
比較します
01:40
to the way that we actually behave.
34
88151
1747
01:42
As a side effect,
35
90725
1185
その副産物として
01:43
I get to see how applying
a little bit of computer science
a little bit of computer science
36
91934
2715
コンピューター科学を
少しばかり適用することで
少しばかり適用することで
人間の意思決定は
楽にできることが分かりました
楽にできることが分かりました
01:46
can make human decision-making easier.
37
94673
1860
01:49
I have a personal motivation for this.
38
97828
1847
これには個人的な
動機があります
動機があります
頭でっかちな子供として
パースで育った私は—
パースで育った私は—
01:52
Growing up in Perth
as an overly cerebral kid ...
as an overly cerebral kid ...
39
100153
3166
01:55
(Laughter)
40
103343
4731
(笑)
02:00
I would always try and act in the way
that I thought was rational,
that I thought was rational,
41
108098
3147
常に合理的と思える
方法を求め
方法を求め
02:03
reasoning through every decision,
42
111269
1597
あらゆる決定を論理的にし
02:04
trying to figure out
the very best action to take.
the very best action to take.
43
112890
2403
取るべき最善の行動を
見出そうとしていました
見出そうとしていました
しかしこのアプローチでは
02:07
But this is an approach
that doesn't scale up
that doesn't scale up
44
115972
2190
大人の生活に持ち上がってくる
諸々の問題に
諸々の問題に
02:10
when you start to run into
the sorts of problems
the sorts of problems
45
118186
2242
うまく対応し切れません
02:12
that arise in adult life.
46
120452
1500
私はそのために恋人と別れようと
思ったことさえありました
思ったことさえありました
02:13
At one point, I even tried
to break up with my girlfriend
to break up with my girlfriend
47
121976
2728
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
２人の好みを考慮して
完璧な答えを
見出そうとすることに—
見出そうとすることに—
02:20
and then find perfect solutions --
49
128102
1683
02:21
(Laughter)
50
129809
2259
(笑)
02:24
was just leaving me exhausted.
51
132092
1752
疲れてしまったからです
02:25
(Laughter)
52
133868
2533
(笑)
02:28
She pointed out that I was taking
the wrong approach
the wrong approach
53
136425
2429
私はこの問題に
間違ったアプローチをしていると
間違ったアプローチをしていると
彼女は指摘したものです
02:30
to solving this problem --
54
138878
1609
その子は後に
私の妻になりました
私の妻になりました
02:32
and she later became my wife.
55
140511
1382
02:33
(Laughter)
56
141917
2062
(笑)
02:36
(Applause)
57
144003
4971
(拍手)
02:40
Whether it's as basic as trying to decide
what restaurant to go to
what restaurant to go to
58
148998
3461
どのレストランに行くか決めるという
簡単な問題から
簡単な問題から
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
残りの人生を共に歩む相手を決めるという
重大な問題まで
重大な問題まで
02:48
human lives are filled
with computational problems
with computational problems
60
156562
2375
人生は 計算論的な問題に
満ちていて
満ちていて
02:50
that are just too hard to solve
by applying sheer effort.
by applying sheer effort.
61
158961
4196
単に根性で解決しようとするには
難しすぎます
難しすぎます
そういった問題については
02:55
For those problems,
62
163650
1166
02:56
it's worth consulting the experts:
63
164840
1961
専門家の意見を
聞くのがいいでしょう
聞くのがいいでしょう
02:58
computer scientists.
64
166825
1151
コンピューター科学者です
03:00
(Laughter)
65
168000
1784
(笑)
03:01
When you're looking for life advice,
66
169808
1819
人生のアドバイスがほしいとき
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
コンピューター科学者というのは
最初に思い付く相手ではないでしょう
最初に思い付く相手ではないでしょう
コンピューターみたいに
暮らしていて
暮らしていて
03:07
Living life like a computer --
68
175315
1875
ステレオタイプとしては
正確 網羅的で 時計仕掛けのようで
正確 網羅的で 時計仕掛けのようで
03:09
stereotypically deterministic,
exhaustive and exact --
exhaustive and exact --
69
177214
2578
03:11
doesn't sound like a lot of fun.
70
179816
1552
楽しそうでありません
03:14
But thinking about the computer science
of human decisions
of human decisions
71
182153
2927
しかし人間の意思決定を
コンピューター科学で考えると
コンピューター科学で考えると
03:17
reveals that in fact,
we've got this backwards.
we've got this backwards.
72
185104
2408
逆であることが分かります
03:19
When applied to the sorts
of difficult problems
of difficult problems
73
187536
2198
人間の生活に
現れるような
現れるような
難しい問題に
適用するときには
適用するときには
03:21
that arise in human lives,
74
189758
1239
コンピューターは
人間の行動とよく似た方法で
人間の行動とよく似た方法で
03:23
the way that computers
actually solve those problems
actually solve those problems
75
191021
2727
03:25
looks a lot more like the way
that people really act.
that people really act.
76
193772
2896
問題を解くんです
03:29
Take the example of trying to decide
what restaurant to go to.
what restaurant to go to.
77
197267
2922
たとえば どのレストランに行くか
決めようとしているとしましょう
決めようとしているとしましょう
03:33
This is a problem that has
a particular computational structure.
a particular computational structure.
78
201090
3088
これは ある計算論的な
構造を持った問題です
構造を持った問題です
一連の選択肢があり
03:36
You've got a set of options,
79
204202
1524
03:37
you're going to choose
one of those options,
one of those options,
80
205750
2049
その中から１つを選び
03:39
and you're going to face
exactly the same decision tomorrow.
exactly the same decision tomorrow.
81
207823
2811
同じ問題に 明日も
直面することになります
直面することになります
03:42
In that situation,
82
210658
1151
この状況では
「探索と活用のトレードオフ」と
コンピューター科学者が呼ぶものが生じ
コンピューター科学者が呼ぶものが生じ
03:43
you run up against
what computer scientists call
what computer scientists call
83
211833
2295
03:46
the "explore-exploit trade-off."
84
214152
2372
「探索と活用のトレードオフ」と
コンピューター科学者が呼ぶものが生じ
コンピューター科学者が呼ぶものが生じ
ある決断を
しなければなりません
しなければなりません
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
何か新しいものを試し
将来使える情報を
集めるために
集めるために
03:52
exploring, gathering some information
87
220831
2183
03:55
that you might be able
to use in the future --
to use in the future --
88
223038
2285
「探索」をするか
あるいは 結構良いと
既に分かっているところに行き
既に分かっているところに行き
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
これまでに集めた情報を
「活用」するか
「活用」するか
04:01
exploiting the information
that you've already gathered so far.
that you've already gathered so far.
90
229164
3003
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
探索と活用のトレードオフは
新しいものに挑戦するか
04:08
between trying something new
92
236608
1350
結構良いことが分かっているもので
手を打つかを選ぶ時に生じるもので
手を打つかを選ぶ時に生じるもので
04:09
and going with something
that you already know is pretty good,
that you already know is pretty good,
93
237982
2980
これは音楽を聞く時でも
04:12
whether it's listening to music
94
240986
1550
誰と一緒に過ごすか
決める時でもそうです
決める時でもそうです
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
これはまた ウェブサイトに出す
広告を決めるような時に
広告を決めるような時に
04:17
It's also the problem
that technology companies face
that technology companies face
96
245218
2494
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
テクノロジー企業が
直面する問題でもあります
直面する問題でもあります
新しい広告を出して
そこから学ぶべきか
そこから学ぶべきか
04:23
Should they show a new ad
and learn something about it,
and learn something about it,
98
251417
2572
それとも 多くの人がクリックするのが
分かっている広告を出すべきか
分かっている広告を出すべきか
04:26
or should they show you an ad
99
254003
1383
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
それとも 多くの人がクリックするのが
分かっている広告を出すべきか
分かっている広告を出すべきか
これまでの60年で
コンピューター科学者は
コンピューター科学者は
04:30
Over the last 60 years,
101
258750
1151
これまでの60年で
コンピューター科学者は
コンピューター科学者は
04:31
computer scientists have made
a lot of progress understanding
a lot of progress understanding
102
259925
2892
探索と活用のトレードオフについての
理解を深め
理解を深め
04:34
the explore/exploit trade-off,
103
262841
1452
驚くような洞察も
得られています
得られています
04:36
and their results offer
some surprising insights.
some surprising insights.
104
264317
2398
04:39
When you're trying to decide
what restaurant to go to,
what restaurant to go to,
105
267291
2598
どのレストランに行くか
決めようとするとき
決めようとするとき
04:41
the first question you should ask yourself
106
269913
2000
最初に問うべきことは
その街に あとどれくらい
いるのかということです
いるのかということです
04:43
is how much longer
you're going to be in town.
you're going to be in town.
107
271937
2179
そこに短期間しかいないなら
04:46
If you're just going to be there
for a short time,
for a short time,
108
274505
2342
活用を選ぶべきです
04:48
then you should exploit.
109
276871
1515
04:50
There's no point gathering information.
110
278410
1905
情報を集めても
しょうがないので
しょうがないので
04:52
Just go to a place
you already know is good.
you already know is good.
111
280339
2048
良いと分かっているところに
行けばいい
行けばいい
04:54
But if you're going to be there
for a longer time, explore.
for a longer time, explore.
112
282411
2929
でも長くいることになるのであれば
探索しましょう
探索しましょう
04:57
Try something new,
because the information you get
because the information you get
113
285364
2387
新しいことを試し
得られた情報で
得られた情報で
04:59
is something that can improve
your choices in the future.
your choices in the future.
114
287775
2974
将来より良い選択が
できるでしょう
できるでしょう
情報の価値は
05:02
The value of information increases
115
290773
1979
その情報を使う機会が
多いほど大きくなります
多いほど大きくなります
05:04
the more opportunities
you're going to have to use it.
you're going to have to use it.
116
292776
2600
05:08
This principle can give us insight
117
296193
1754
この原理は人間の
一生の流れについても
一生の流れについても
05:09
into the structure
of a human life as well.
of a human life as well.
118
297971
2070
洞察を与えてくれます
赤ちゃんは分別という点では
あまり評判が良くありません
あまり評判が良くありません
05:13
Babies don't have a reputation
for being particularly rational.
for being particularly rational.
119
301104
3053
05:17
They're always trying new things,
120
305098
1825
いつも新しいことを試み
05:18
and you know, trying to stick them
in their mouths.
in their mouths.
121
306947
2836
何でも口に突っ込みます
05:22
But in fact, this is exactly
what they should be doing.
what they should be doing.
122
310621
2952
でも これはまさに赤ちゃんが
すべきことなんです
すべきことなんです
05:25
They're in the explore
phase of their lives,
phase of their lives,
123
313597
2430
人生の探索期にいるのであり
試したものの中には
おいしいものもあるでしょう
おいしいものもあるでしょう
05:28
and some of those things
could turn out to be delicious.
could turn out to be delicious.
124
316051
2621
05:32
At the other end of the spectrum,
125
320040
1572
反対に お年寄りだと
05:33
the old guy who always goes
to the same restaurant
to the same restaurant
126
321636
2506
いつも同じ
レストランに行って
レストランに行って
いつも同じものを
食べる人がいますが
食べる人がいますが
05:36
and always eats the same thing
127
324166
1635
これは退屈な
あり方ではなく
あり方ではなく
05:37
isn't boring --
128
325825
1328
05:39
he's optimal.
129
327177
1509
最適化されているのです
05:40
(Laughter)
130
328710
3830
(笑)
05:44
He's exploiting the knowledge
that he's earned
that he's earned
131
332564
2228
人生の経験を
通して得た知識を
通して得た知識を
05:46
through a lifetime's experience.
132
334816
1767
活用しているわけです
05:50
More generally,
133
338406
1151
一般に
探索と活用のトレードオフを
理解していると
理解していると
05:51
knowing about
the explore/exploit trade-off
the explore/exploit trade-off
134
339581
2031
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
何か決断するときに
自分に寛容になれて
気が楽になります
気が楽になります
05:57
when you're trying to make a decision.
136
345327
1810
毎晩最高のレストランに
行く必要はありません
行く必要はありません
05:59
You don't have to go
to the best restaurant every night.
to the best restaurant every night.
137
347161
2728
06:01
Take a chance, try something new, explore.
138
349913
2979
思い切って何か新しいものを試し
探索すればいい
探索すればいい
何か学べるかもしれません
06:04
You might learn something.
139
352916
1627
06:06
And the information that you gain
140
354567
1589
そうやって得られた情報は
06:08
is going to be worth more
than one pretty good dinner.
than one pretty good dinner.
141
356180
2543
１度のおいしい晩ご飯よりも
価値があるでしょう
価値があるでしょう
06:12
Computer science can also help
to make it easier on us
to make it easier on us
142
360178
2699
コンピューター科学はまた
家庭や仕事場ですることも
楽にしてくれます
楽にしてくれます
06:14
in other places at home and in the office.
143
362901
2152
06:17
If you've ever had
to tidy up your wardrobe,
to tidy up your wardrobe,
144
365860
2453
衣類を整理しなければ
ならなくて
ならなくて
06:20
you've run into a particularly
agonizing decision:
agonizing decision:
145
368337
2671
難しい決断を迫られたことが
あるかもしれません
あるかもしれません
06:23
you have to decide what things
you're going to keep
you're going to keep
146
371032
2382
どれを取っておき
どれを手放すか
どれを手放すか
06:25
and what things you're going to give away.
147
373438
2009
決めなければなりません
マーサ・スチュワートはこの問題について
一生懸命考えたようです
一生懸命考えたようです
06:27
Martha Stewart turns out
to have thought very hard about this --
to have thought very hard about this --
148
375974
3000
06:30
(Laughter)
149
378998
1205
(笑)
06:32
and she has some good advice.
150
380227
1678
良いアドバイスをしています
06:33
She says, "Ask yourself four questions:
151
381929
2295
彼女曰く
「４つのことを自問しましょう
「４つのことを自問しましょう
06:36
How long have I had it?
152
384248
1526
どれほど長く
所持しているか？
所持しているか？
06:37
Does it still function?
153
385798
1450
まだちゃんと使えるか？
06:39
Is it a duplicate
of something that I already own?
of something that I already own?
154
387272
3199
持っている他のものと
かぶっていないか？
かぶっていないか？
06:42
And when was the last time
I wore it or used it?"
I wore it or used it?"
155
390495
2411
それを最後に
使ったのはいつか？」
使ったのはいつか？」
06:46
But there's another group of experts
156
394648
1715
この問題について
さらに熱心に考察している
専門家がいて
専門家がいて
06:48
who perhaps thought
even harder about this problem,
even harder about this problem,
157
396387
3130
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
この質問の中の１つは
他の３つよりも重要だと指摘するでしょう
他の３つよりも重要だと指摘するでしょう
06:55
Those experts?
159
403819
1150
その専門家とは？
06:57
The people who design
the memory systems of computers.
the memory systems of computers.
160
405281
2848
コンピューターの記憶システムの
設計者です
設計者です
07:00
Most computers have
two kinds of memory systems:
two kinds of memory systems:
161
408153
2254
コンピューターの多くは
２種類の記憶システムを持っています
２種類の記憶システムを持っています
07:02
a fast memory system,
162
410431
1387
高速な記憶システム—
07:03
like a set of memory chips
that has limited capacity,
that has limited capacity,
163
411842
3169
メモリーチップのような
高価で容量が
限られているものと
限られているものと
07:07
because those chips are expensive,
164
415035
2052
ずっと大容量で低速な
記憶システムです
記憶システムです
07:09
and a slow memory system,
which is much larger.
which is much larger.
165
417111
3260
コンピューターをできるだけ
効率的に作動させるためには
効率的に作動させるためには
07:13
In order for the computer to operate
as efficiently as possible,
as efficiently as possible,
166
421239
3000
使うデータは
素早く取り出せるよう
素早く取り出せるよう
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
使うデータは
素早く取り出せるよう
素早く取り出せるよう
高速な記憶システムに
入っているようにすべきです
入っているようにすべきです
07:19
are in the fast memory system,
169
427814
1477
高速な記憶システムに
入っているようにすべきです
入っているようにすべきです
07:21
so that you can get to them quickly.
170
429315
1754
アクセスするたびにデータは
07:23
Each time you access
a piece of information,
a piece of information,
171
431093
2061
高速な記憶システムに
取り込まれますが
取り込まれますが
07:25
it's loaded into the fast memory
172
433178
1525
容量が限られているので
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
代わりにどのデータを取り除くか
決めなければなりません
決めなければなりません
07:30
because it has limited capacity.
174
438628
1741
コンピューター科学者たちは
長年にわたり
長年にわたり
07:33
Over the years,
175
441794
1151
07:34
computer scientists have tried
a few different strategies
a few different strategies
176
442969
2739
高速記憶から取り除くデータを
決める方法を
決める方法を
07:37
for deciding what to remove
from the fast memory.
from the fast memory.
177
445732
2292
いろいろ試してきました
07:40
They've tried things like choosing
something at random
something at random
178
448048
3176
ランダムに選ぶとか
07:43
or applying what's called
the "first-in, first-out principle,"
the "first-in, first-out principle,"
179
451248
2906
「先入れ先出し方式」と呼ばれる
一番長くメモリーに
入っているものを
入っているものを
07:46
which means removing the item
180
454178
1399
07:47
which has been in the memory
for the longest.
for the longest.
181
455601
2176
取り除く方法もあります
07:50
But the strategy that's most effective
182
458091
2713
でも一番効果的なのは
最も長く使われていないものを
選ぶという方法です
選ぶという方法です
07:52
focuses on the items
which have been least recently used.
which have been least recently used.
183
460828
3229
07:56
This says if you're going to decide
to remove something from memory,
to remove something from memory,
184
464972
3191
メモリーから何か
取り除こうというときには
取り除こうというときには
最後に使われた時点が
最も古いものを選ぶということです
最も古いものを選ぶということです
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
これには理由があります
08:05
And there's a certain
kind of logic to this.
kind of logic to this.
186
473179
2159
そのデータを最後に使ってから
長い時間が過ぎているのなら
長い時間が過ぎているのなら
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
再び必要になるまでの時間も
08:10
it's probably going to be a long time
188
478984
1762
08:12
before you're going to need
to access it again.
to access it again.
189
480770
2192
長いだろうと期待できます
08:15
Your wardrobe is just like
the computer's memory.
the computer's memory.
190
483787
2774
衣装ダンスもコンピューターの
メモリーと似たようなものです
メモリーと似たようなものです
08:18
You have limited capacity,
191
486585
2030
容量が限られていて
素早く取り出せるように
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
最も必要になりそうなものを
そこに入れておきたい
そこに入れておきたい
08:25
so that you can get to them
as quickly as possible.
as quickly as possible.
193
493990
2419
08:29
Recognizing that,
194
497016
1151
そうであれば
衣装ダンスの整理にも
衣装ダンスの整理にも
08:30
maybe it's worth applying
the least recently used principle
the least recently used principle
195
498191
2813
そうであれば
衣装ダンスの整理にも
衣装ダンスの整理にも
この「最長未使用原則」を
適用すると良いかもしれません
適用すると良いかもしれません
08:33
to organizing your wardrobe as well.
196
501028
1949
08:35
So if we go back
to Martha's four questions,
to Martha's four questions,
197
503001
2082
マーサの４つの質問に戻ると
08:37
the computer scientists
would say that of these,
would say that of these,
198
505107
2861
コンピューター科学者は
この中で
この中で
最後の質問が
一番重要だと言うでしょう
一番重要だと言うでしょう
08:39
the last one is the most important.
199
507992
1941
08:43
This idea of organizing things
200
511473
2055
最も必要になりそうなものが
08:45
so that the things you are most
likely to need are most accessible
likely to need are most accessible
201
513552
3129
最も取り出しやすいところに来るよう
整理するというアイデアは
整理するというアイデアは
08:48
can also be applied in your office.
202
516705
1676
仕事場にも適用できます
08:51
The Japanese economist Yukio Noguchi
203
519091
1930
日本の経済学者の
野口悠紀雄は
野口悠紀雄は
まさにこの性質を持つ
書類整理法を考案しました
書類整理法を考案しました
08:53
actually invented a filing system
that has exactly this property.
that has exactly this property.
204
521045
3055
08:57
He started with a cardboard box,
205
525161
1609
段ボール箱を使い
08:58
and he put his documents into the box
from the left-hand side.
from the left-hand side.
206
526794
2940
書類を箱の左端に入れます
09:02
Each time he'd add a document,
207
530067
1434
書類を追加するときには
09:03
he'd move what was in there along
208
531525
1621
元からあるものを
右にずらして
右にずらして
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
左端に入れます
書類を使うときは
箱から取り出し
箱から取り出し
09:08
And each time he accessed
a document, he'd take it out,
a document, he'd take it out,
210
536004
2667
使った後は
箱の左端に戻します
箱の左端に戻します
09:10
consult it and put it back in
on the left-hand side.
on the left-hand side.
211
538695
2608
09:13
As a result, the documents would be
ordered from left to right
ordered from left to right
212
541327
3281
そうすることで
書類は左から右に
書類は左から右に
最近使われた順で
並ぶことになります
並ぶことになります
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
書類を探すときは
左から右へと
見ていくことで
見ていくことで
09:21
by starting at the left-hand
side of the box
side of the box
215
549215
2054
素早く見付けられると
彼は気付きました
彼は気付きました
09:23
and working his way to the right.
216
551293
1572
家へと急ぎ戻って
この書類システムを作ろうとする前に—
この書類システムを作ろうとする前に—
09:25
Before you dash home
and implement this filing system --
and implement this filing system --
217
553215
2621
09:27
(Laughter)
218
555860
1731
(笑)
たぶん皆さんはこれを既に
お持ちであることを指摘しておきます
お持ちであることを指摘しておきます
09:29
it's worth recognizing
that you probably already have.
that you probably already have.
219
557615
2638
09:32
(Laughter)
220
560891
3310
(笑)
09:36
That pile of papers on your desk ...
221
564225
2866
机の上の書類の山です
乱雑で整理されていないと
言われがちですが
言われがちですが
09:39
typically maligned
as messy and disorganized,
as messy and disorganized,
222
567115
2474
09:41
a pile of papers is, in fact,
perfectly organized --
perfectly organized --
223
569613
2565
書類の山というのは
実は完璧に整理されているのです
実は完璧に整理されているのです
09:44
(Laughter)
224
572202
1000
(笑)
09:45
as long as you, when you take a paper out,
225
573226
2014
取り出した書類をいつも
09:47
put it back on the top of the pile,
226
575264
2432
山の上に戻していれば
書類は常に 上から下へ
09:49
then those papers are going
to be ordered from top to bottom
to be ordered from top to bottom
227
577720
2826
最近使われた順に
並んでいます
並んでいます
09:52
by how recently they were used,
228
580570
1552
上の方から見ていけば
09:54
and you can probably quickly find
what you're looking for
what you're looking for
229
582146
2701
探している書類を速やかに
見付けられるでしょう
見付けられるでしょう
09:56
by starting at the top of the pile.
230
584871
1700
09:59
Organizing your wardrobe or your desk
231
587988
1848
衣装ダンスや机を
整理するというのは
整理するというのは
10:01
are probably not the most pressing
problems in your life.
problems in your life.
232
589860
2681
皆さんにとって人生で最も
切迫した問題ではないでしょう
切迫した問題ではないでしょう
10:05
Sometimes the problems we have to solve
are simply very, very hard.
are simply very, very hard.
233
593588
3602
私達が解決しなければならない問題が
単にすごく難しいということもあります
単にすごく難しいということもあります
10:09
But even in those cases,
234
597716
1150
そういう場合でも
コンピューター科学は
コンピューター科学は
そういう場合でも
コンピューター科学は
コンピューター科学は
10:10
computer science can offer some strategies
235
598890
2021
何らかの戦略や慰めを
提供できます
提供できます
10:12
and perhaps some solace.
236
600935
1669
10:16
The best algorithms are about doing
what makes the most sense
what makes the most sense
237
604048
3075
最高のアルゴリズムというのは
最も意味あることを
最小限の時間で行うものです
最小限の時間で行うものです
10:19
in the least amount of time.
238
607147
1502
10:22
When computers face hard problems,
239
610627
1958
コンピューターは
困難な問題に直面したとき
困難な問題に直面したとき
10:24
they deal with them by making them
into simpler problems --
into simpler problems --
240
612609
2762
問題を簡単化することで対処します
ランダム性を取り入れるとか
10:27
by making use of randomness,
241
615395
1346
10:28
by removing constraints
or by allowing approximations.
or by allowing approximations.
242
616765
3817
制約を取り除くとか
近似値で済ますとか
近似値で済ますとか
簡単化した問題は
10:32
Solving those simpler problems
243
620606
1494
困難な問題に対する
ヒントを与え
ヒントを与え
10:34
can give you insight
into the harder problems,
into the harder problems,
244
622124
2920
それ自体が結構良い
解決法になっていることもあります
解決法になっていることもあります
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
こういったことを知っていることで
決断の際に気が楽になります
決断の際に気が楽になります
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
たとえば家を探すときには
37%の法則を使うことができます
37%の法則を使うことができます
10:49
There's no way that you can
consider all of the options,
consider all of the options,
248
637015
2702
すべての選択肢を
考慮することはできないので
考慮することはできないので
賭に出ることも必要です
10:51
so you have to take a chance.
249
639741
1580
10:53
And even if you follow
the optimal strategy,
the optimal strategy,
250
641888
2860
最適な戦略を取ったとしても
完璧な結果が得られる
保証はありません
保証はありません
10:56
you're not guaranteed a perfect outcome.
251
644772
1931
10:59
If you follow the 37 percent rule,
252
647198
2154
37%の法則に従うとき
11:01
the probability that you find
the very best place is --
the very best place is --
253
649376
3279
一番良いものを
引き当てられる確率は
引き当てられる確率は
11:04
funnily enough ...
254
652679
1508
奇遇にも—
11:06
(Laughter)
255
654211
1014
(笑)
11:07
37 percent.
256
655249
1420
37%です
11:09
You fail most of the time.
257
657966
1689
多くの場合に
失敗しますが
失敗しますが
11:12
But that's the best that you can do.
258
660522
1744
それが皆さんにできる
最善のことなんです
最善のことなんです
11:14
Ultimately, computer science
can help to make us more forgiving
can help to make us more forgiving
259
662846
3052
コンピューター科学は
自分の限界に寛容になれるよう
助けてくれるんです
助けてくれるんです
11:17
of our own limitations.
260
665922
1909
11:20
You can't control outcomes,
just processes.
just processes.
261
668333
2539
結果を制御はできず
制御できるのはプロセスだけです
制御できるのはプロセスだけです
11:22
And as long as you've used
the best process,
the best process,
262
670896
2119
最高のプロセスを使っているなら
最善を尽くしたと言えるのです
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
最高のプロセスが
賭けを含むこともあります
賭けを含むこともあります
11:30
not considering all of your options,
265
678538
2115
すべての選択肢を考慮しないで
11:32
or being willing to settle
for a pretty good solution.
for a pretty good solution.
266
680677
2729
かなり良い答えで
手を打つということです
手を打つということです
これは合理的にやれないときにする
妥協というわけではなく
妥協というわけではなく
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
これこそが合理的ということの
意味なのです
意味なのです
11:38
they're what being rational means.
268
686804
1629
11:40
Thank you.
269
688833
1151
ありがとうございました
11:42
(Applause)
270
690008
4547
(拍手)
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