Algorithms to Live By
1 Optimal Stopping 9
When to Stop Looking
2 Explore/Exploit 31
The Latest vs. the Greatest
3 Sorting 59
Making Order
4 Caching 84
Forget About It
5 Scheduling 105
First Things First
6 Bayes’s Rule 128
Predicting the Future
7 Overfitting 149
When to Think Less
8 Relaxation 169
Let It Slide
9 Randomness 182
When to Leave It to Chance
10 Networking 205
How We Connect
11 Game Theory 229
The Minds of Others
Conclusion 256
Computational Kindness
Notes 263
Bibliography 315
Acknowledgments 335
Index 339
· · · · · · (收起)
具體描述
A fascinating exploration of how insights from computer algorithms can be applied to our everyday lives, helping to solve common decision-making problems and illuminate the workings of the human mind
All our lives are constrained by limited space and time, limits that give rise to a particular set of problems. What should we do, or leave undone, in a day or a lifetime? How much messiness should we accept? What balance of new activities and familiar favorites is the most fulfilling? These may seem like uniquely human quandaries, but they are not: computers, too, face the same constraints, so computer scientists have been grappling with their version of such issues for decades. And the solutions they've found have much to teach us.
In a dazzlingly interdisciplinary work, acclaimed author Brian Christian and cognitive scientist Tom Griffiths show how the algorithms used by computers can also untangle very human questions. They explain how to have better hunches and when to leave things to chance, how to deal with overwhelming choices and how best to connect with others. From finding a spouse to finding a parking spot, from organizing one's inbox to understanding the workings of memory, Algorithms to Live By transforms the wisdom of computer science into strategies for human living.
用戶評價
##37%規則：以買房為例，目標一年內，前 37% 的時間隻看不買，在預算內瞭解一下市場上哪些房子你喜歡，哪些不喜歡，記住這個階段內你看到過的最滿意的那個，等到過瞭 37% 這個時間點，一旦遇到比前一階段那個最好的房子好，或者類似的房子，就毫不猶豫地買下來。數學傢的時間管理思維：1. 最近截止日期優先 2. 如果最近截止日期優先法還是做不完，優先放棄佔用時間最長的任務 3. 如果牽涉到別人的等待時間，則完成時間短的任務優先 4. 小事與要事的衡量公式，任務密度 = 重要程度 / 完成時間，然後按照任務的密度由高到低的順序去做。
評分##聽NPR的采訪知道的這本書，印象是如何用算法幫助你找對象和收拾傢。真讀瞭以後感覺那些生活小竅門都是錶層，這書的本質是用CS的角度去思考，從解決計算問題延伸到哲學。感觸最深的是貝葉斯那章，人們都對prior有很好的直覺，但是這個直覺不停的在被追求吸引眼球的新聞扭麯。尤其現在這個一開電腦一摸手機，簡直是一個人一個泡泡的世界裏，protect your prior太艱辛瞭
評分##某章提到瞭已經被debunk的marshmellow experiment，瞬間掉分。
評分##其實到不瞭 live by 的程度，但是我仍然覺得這本書用對瞭倍鏡。它離生活智慧和書本算法都足夠遠，站在瞭中間點。你當然不能得到什麼中彩票的秘訣，也沒看到常青藤級彆的計算機課程。雖然目錄看上去越來越像教科書，但讀者能得到的是一種生活觀：生活並不凡庸，尋常瑣事皆有解。“But this doesn’t mean that bad equilibria can’t be fixed. It just means that the solution is going to have to come from somewhere else.” 在坐地抱怨哭鬧前，先持續得找解方案，一直找下去也比就此認定一切都是雞毛和傻逼然後走上如何精緻得撒謊撕逼再裝作毫不在乎強。
評分##某章提到瞭已經被debunk的marshmellow experiment，瞬間掉分。
評分##37%規則：以買房為例，目標一年內，前 37% 的時間隻看不買，在預算內瞭解一下市場上哪些房子你喜歡，哪些不喜歡，記住這個階段內你看到過的最滿意的那個，等到過瞭 37% 這個時間點，一旦遇到比前一階段那個最好的房子好，或者類似的房子，就毫不猶豫地買下來。數學傢的時間管理思維：1. 最近截止日期優先 2. 如果最近截止日期優先法還是做不完，優先放棄佔用時間最長的任務 3. 如果牽涉到別人的等待時間，則完成時間短的任務優先 4. 小事與要事的衡量公式，任務密度 = 重要程度 / 完成時間，然後按照任務的密度由高到低的順序去做。
評分##《指導生活的算法》 生活中的很多復雜決策，看上去沒有規律可循，實際上是可以用算法來解決的。e.g.找對象用到的37%法則 很多時候我們會沉迷在細節裏，看不清大方嚮，其實是犯瞭數學上的過度擬閤錯誤。 時間問題本質上是個數學問題，用數學傢的辦法管理時間，纔能活得更有效率。
評分##Have you updated your OS today yet? #wethebots
評分##作者將計算機的算法運用在生活中例子。其中第1，2章寫的真好。Optimal stopping提到的37%rule，Explore/Exploit寫齣瞭人永遠在有限時間有限信息做最好選擇的現實，短期利益和長期投資的mixed strategy。其他幾章內容平時也接觸到瞭，但還是有部分內容有趣，如，信息終端無處不在的sorting推薦，overfitting大數據不如人的知覺，Erlang分布還是第一次聽到，路由器的Bufferbloat猶如現實的交通堵塞，總之算法能寫成這樣有趣還是不錯的。
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