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決斷的演算(二版)

預測、分析與好決定的11堂邏輯課

Algorithms to Live By : The Computer Science of Human Decisions

2 人評分
  • 出版日期:2019/03/27
  • 語言:繁體中文
  • ISBN: 9789869634892
  • 字數: 189,553
紙本書定價:NT$ 600
電子書售價:NT$ 420

本書為流動版面EPUB,適合用 mooInk、手機、平板及電腦閱讀。

「主動向機器學習」是人工智慧時代最核心、最有效的學習方法之一,在《決斷的演算》裡,各具心理學、統計學與電腦科學背景的兩位作者揭櫫:為何跟電腦學決策你不僅不會變成理性魔人,反而會更加明智且善體人意。

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  • 詳細書訊

    為什麼電腦科學家說,賽局理論「奈許均衡」的地位言過其實,
    現代投資組合理論也不是資產配置的好建議?

    亞馬遜書店「商務決策與問題解決類」、「電腦科學類」與「認知科學類」Top 1,
    《麻省理工科技評論》選為年度最佳書籍,
    各界讀者讚不絕口:「真是過癮!」

    訪問近五十年來最知名演算法的設計者,
    了解工程師如何教電腦發揮最大效用,並將所學用於生活。
    讀者大推:「真是過癮!」

     ▎說到演算法,你想到的是政府和大企業如何利用數學模型算計你?
    其實,演算法的本質是「解決問題的一連串步驟」,它的發展遠遠早於電腦,不只長期為各研究領域與產業實務帶來重大變革,更能幫助個人跳脫盲點與錯誤直覺,明快地解決問題。

    ▎說到機器學習,你以為考慮因素越多越好、比較複雜的模型較佳?
    其實,當今電腦運算時並非套用死板的演繹邏輯,點滴不漏地羅列所有選擇,琢磨出正確答案。它們會捨棄不必要的資料,偏向選擇較簡單的解答,權衡誤差或延遲的代價,接著冒險一試。

    ▎說到電腦,你認為它冰冷且毫無彈性,思考方式跟人腦南轅北轍?
    事實上,我們面臨的許多挑戰,跟電腦科學家一樣都源於:要運用有限的空間、時間和注意力,因應未知事物和不完整的資訊,因此電腦解決問題的方式,能在極大程度上與人們的作法融合。

    《決斷的演算》各章以常見的日常問題開場,從釐清它們的演算結構著手,以問題所屬類型為骨架(副章名),紮實的電腦科學發展史為血肉(章名),探討一代代的研究者為這類問題找出什麼解決方案,這些收穫顛覆了我們對於「合理」的看法,不僅幫助其他領域獲得新進展,也為個人生活帶來實用啟示,像是:

    ❖證明「所有雙人賽局至少有一個均衡狀態」的奈許均衡,讓約翰.奈許拿下了諾貝爾經濟獎,但它的地位可能言過其實。為什麼?(賽局理論)

    ❖自動駕駛汽車能改善交通阻塞,打造交通天堂?你可能要失望了。現在自私駕駛人各行其是的情形其實已接近最佳狀態。(演算法賽局理論,自主行為代價)

    ❖棉花糖實驗證明了意志力對日後的成就有深遠影響?事情沒這麼簡單。抵擋得住誘惑的另一個關鍵可能是「期望」……(貝氏法則)

    ❖以現代投資組合理論榮獲諾貝爾經濟獎的馬可維茲,居然把自己的退休金平均投資在債券和股票上!這未免太不聰明了?未必。(過度配適)

    ❖歐巴馬競選總統時,他的新媒體分析團隊靠什麼方法設計與經營網站,幫他多募得五千七百萬美元?(開發與善用)

    ❖安排球季賽程真麻煩!怎麼樣既符合聯盟基本結構產生的規定,又顧及聯盟和轉播電視台的特殊考量和限制?(鬆弛)

    ❖2010年5月6日,美國股市發生閃電崩盤,短短幾分鐘內有幾家公司股價飆漲、另幾家則直線崩跌,這是怎麼回事?(賽局理論,資訊瀑布)

    ❖一般認為年老健忘是認知衰退,但電腦科學家判斷,那是整理、取捨越來越多記憶的必然結果——人的腦袋可靈光了!(快取)

    ❖你打算在十八歲到四十歲期間覓得人生伴侶,那麼幾歲時選定的對象可能最好?答案是二十六歲。(最佳停止點,37%法則)

    ❖紙本資料用完隨手往旁邊疊,既沒條理又沒效率?不,根據演算法原理,這是目前已知最精良、效率最佳的資料結構。(快取)

    ❖什麼情況下,隨便挑一封電子郵件回覆,會好過先回覆最重要的郵件?(排程,往復移動)

    ❖為什麼玩吃角子老虎時,贏錢繼續玩同一台是好策略,但是輸錢就換一台則太過輕率?(開發與善用)……………

    電腦科學還能協助我們清楚劃分哪些問題有明確解答、哪些則無,從而選擇自己要面對什麼,以及要讓其他人面對什麼——這種「運算的善意」可以改變人們的認知問題類型,減輕認知負擔,增進互動的效率。

    ▎本書用法:
    這本書既適合一般讀者,也適合教學使用,版面設計兼顧兩者需求,使用方法詳見書中建議。各章內容提示詳見〈目錄〉的引文。

    作者簡介   

    布萊恩‧克里斯汀Brian Christian

    電腦科學家,合著的《決斷的演算》獲得《麻省理工科技評論》選為年度最佳書籍,另一著作《人性較量:我們憑什麼勝過人工智慧?》(The Most Human Human)則為《紐約時報》推薦書籍及《紐約客雜誌》年度推薦圖書。其他作品見於《紐約客》雜誌、《大西洋》雜誌、《連線》、《華爾街日報》、《衛報》和《巴黎評論》等,以及《認知科學》等科學期刊,曾被翻譯為十餘種語言。

    湯姆‧葛瑞菲斯Tom Griffiths

    加州大學柏克萊分校心理學和認知科學教授,並主持運算認知科學實驗室,曾經發表一百五十多篇科學論文,領域包含認知心理學和文化演變等,此外曾獲美國國家科學基金會、斯隆基金會、美國心理學會以及實驗心理學會等機構獎項。

    譯者簡介

    甘錫安

    學業結束後由科學界踏入「譯界」,現為專職譯者。曾擔任Discovery頻道與資訊雜誌編譯,現仍定期為《科學人》及《BBC知識》等雜誌翻譯。書籍譯作包括《勝算:賭的科學與決策智慧》、《品嚐的科學》(合譯)、《愛因斯坦1905》、《氣候創造歷史》、《現代主義烹調》、《獵光聖經》等,熱愛吸收各類知識,正努力朝「全方位譯人」的目標邁進。

    媒體推薦

     ▎陳昇瑋/台灣人工智慧學校執行長
    ▎洪士灝/台灣大學資訊工程系教授
    ▎賴以威/數感實驗室共同創辦人
    ▎林錦宏/高醫大心理系助理教授
    ▎鄭國威/泛科知識公司知識長
    ▎黃貞祥/清華大學生命科學系助理教授
    ▎雷浩斯/專職投資人及投資講師
    ▎冏星人/說書節目製作人暨作家
    ▎(「得到」App萬維鋼老師書評介紹《指導生活的算法》 )

    好評推薦

    ▎《大腦解密手冊》作者伊葛門:
    我一直期待有書能把運算模型和人類心理學結合起來,這本書遠超乎我的期望,寫得精彩極了,而且淺顯易懂,讓所有讀者都能輕鬆理解掌控世界運作的電腦科學,更重要的是,了解電腦科學對我們的生活有何影響。

    ▎林錦宏,高醫大心理系「決策神經科學實驗室」助理教授:
    這是一本整合心理學、統計學、經濟學、賽局理論、電腦科學重要概念與生活議題的跨領域參考書。

    ▎科技網站Boing Boing創辦人,《資訊分享,鎖得住?》作者柯利‧多克托羅:
    非常出色。除了行文中解釋的電腦科學對於個人和管理都很實用,本書也是演算法和電腦科學以及作者所稱的「運算的斯多葛派」和「運算的善意」這種哲學論述的極佳入門書。

    ▎《為什麼我們這樣生活,那樣工作》作者查爾斯‧杜希格:
    精彩有趣而且提供許多實用建議,告訴我們如何更有效率地運用時間、空間和心力,寫得趣味橫生。

    ▎《搖籃裡的科學家》共同作者艾莉森‧戈普尼克(Alison Gopnik):
    深入淺出又有趣,讓人讀得欲罷不能。我們都聽說過演算法威力強大,但《決斷的演算》深入淺出地解說它們的運作方式,以及我們可以如何運用它們,在日常生活中做出更好的決定。

    ▎《富比世》雜誌:
    年度必讀大腦類書籍。這是一本以學術研究為基礎,又可應用在實際生活上的好書。作者探討的演算法在生活上的實用程度,超乎我的預期,值得好好研讀。

    ▎《大眾科學》雜誌英國版:
    我超迷這本書!年輕學生學數學時常說:「數學有什麼用?實際生活上又用不到!」這本書就是最好的答案。書中的概念,無論是37%法則的相對單純性或賽局理論中讓人費解的機率,都相當實用,而且寫得十分有趣,大推!

    ▎亞馬遜書店多位讀者評價
    醍醐灌頂!我學的是經濟,讀了這本書之後超想去讀個電腦科學學位。可以的話,我想給這本書十顆星。/好驚人的書,它改變我對許多真實日常問題的看法。/了不起的書。不論是一般人或高科技迷都會讀得津津有味。/很有意思。讀完這本書過了幾個月,我還不時想到它,它提供了很棒的觀點看待世界。/有趣極了,我已經借給好幾個同事讀。/超讚。我重讀這本書好幾次,裡頭有很多很棒的資訊!/真是過癮!

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    劃線註記

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    • 就數學而言,實力第二強的選手獲得第二名的機率只有16/31,而實力最強的前四名,各自獲得應得名次的機率微乎其微,只有1/12
    • 標準多臂土匪問題假設每部機器的贏錢機率固定不變,但這對航空公司、餐廳或我們必須重複選擇的其他狀況而言,不一定成立。如果每部機器的贏錢機率會隨時間而變(這種狀況稱為「不定土匪」[64]),問題將變得困難許多(事實上,現在還沒有演算法能完全解決這個問題,許多人認為未來也不會有)。這個問題的困難在於,它已...
    • 二次大戰結束之後,解決方案才露出曙光。哥倫比亞數學家赫伯特.羅賓斯(Herbert Robbins)提出,有一種簡單的策略雖然不算完美,但可大致解決這個問題。羅賓斯考慮只有兩部吃角子老虎的狀況,提出「贏錢繼續玩、輸錢換一台」演算法:隨意選擇一部機子下注,只要贏錢就繼續玩,如果某次下注後沒有贏錢,就換...
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