How to manage your time more effectively (according to machines) - Brian Christian

Translator: sann tint Reviewer: Myo Aung

In the summer of 1997,

၁၉၉၇ ရဲ့ နွေရာသီမှာ

NASA's Pathfinder spacecraft landed on the surface of Mars,

NASA ရဲ့ Pathfinder အာကာသယာဉ်ဟာ အဂါဂြိုဟ်ရဲ့ မျက်နှာပြင်ပေါ် ဆင်းသက်ကာ

and began transmitting incredible, iconic images back to Earth.

မယုံနိုင်စရာ အထင်ကရ ရုပ်ပုံတွေကို ကမ္ဘာမြေဆီ စတင် ထုတ်လွင့်ပေးခဲ့တယ်။

But several days in, something went terribly wrong.

ဒါပေမဲ့ ရက်အတော်ကြာမှာတော့ တစ်ခုခု ဆိုးဝါးစွာ မှားယွင်းသွားခဲ့တယ်။

The transmissions stopped.

ထုတ်လွှင့်မှုတွေ ရပ်တန့်သွားခဲ့တယ်။

Pathfinder was, in effect, procrastinating:

Pathfinder ဟာ စင်စစ်တော့ အချိန်ဆွဲနေခဲ့တာပါ၊

keeping itself fully occupied but failing to do its most important work.

အပြည့်အဝ ဆက်လက် အလုပ်များနေပေမဲ့ ၎င်းရဲ့ အရေးပါဆုံး အလုပ်ကိုတော့ ပျက်ကွက်ခဲ့တယ်။

What was going on?

ဘာတွေ ဖြစ်နေခဲ့တာလဲ။

There was a bug, it turned out, in its scheduler.

ဖြစ်သွားတာက ၎င်းရဲ့ အစီအစဉ်ချစက်ထဲက ချွတ်ယွင်းချက်ကြောင့်ပါ။

Every operating system has something called the scheduler

လုပ်ဆောင်မှု စနစ်တိုင်းမှာ အစီအစဉ်ချစက် လို့ခေါ်တာ တစ်ခုပါပါတယ်၊

that tells the CPU how long to work on each task before switching,

ဒါကလုပ်ငန်းတစ်ခုစီကို မပြောင်းခင်မှာ ဘယ်လောက်ကြာကြာ အလုပ်လုပ်ဖို့

and what to switch to.

ဘာကို ပြောင်းဖို့ CPU ကို ပြောတဲ့ဟာပါ။

Done right, computers move so fluidly between their various responsibilities,

ကွန်ပြူတာတွေဟာ ၎င်းတို့ရဲ့တာဝန်တွေ အမျိုးမျိုးကြားမှာ ညက်ညောစွာ ရွေ့ရှားတယ်၊

they give the illusion of doing everything simultaneously.

အရာတိုင်းကို တစ်ပြိုင်နက် လုပ်ဆောင်နေသလို အမြင်မှားကို ပေးတယ်။

But we all know what happens when things go wrong.

ဒါပေမဲ့ အရာတွေ မှားယွင်းတဲ့အခါ ဖြစ်ပျက်တာကို အားလုံးသိကြပါတယ်။

This should give us, if nothing else, some measure of consolation.

ဒါက ဒီပြင်ဘာမှ မဖြစ်ဘူးဆိုရင် နှစ်သိမ့်မှုတစ်ခုခုတော့ ပေးပါလိမ့်မယ်။

Even computers get overwhelmed sometimes.

ကွန်ပြူတာတွေတောင် တစ်ခါတစ်ရံ ဖိစီးမှုခံရပါတယ်။

Maybe learning about the computer science of scheduling

ဖြစ်နိုင်တာက ကွန်ပြူတာ သိပ္ပံ အစီအစဉ်ချ ခြင်းအကြောင်း သင်ယူတာဟာ

can give us some ideas about our own human struggles with time.

လူသားက အချိန်နဲ့ ရုန်းကန်တဲ့အကြောင်း စိတ်ကူးတစ်ချို့ပေးနိုင်ပါတယ်။

One of the first insights is that all the time you spend prioritizing your work

ပထမဦးဆုံး ထိုးထွင်းအမြင်က သင့်အလုပ်ကို ဦးစားပေးသတ်မှတ်ရာမှာ ကုန်ဆုံးတဲ့

is time you aren't spending doing it.

တစ်ချိန်လုံးဟာ ဒါကို လုပ်ဖို့ အချိန်ကုန်ခံနေတာမဟုတ်တာပါ။

For instance, let's say when you check your inbox, you scan all the messages,

ဥပမာ သင့်အဝင်စာကို သင်စစ်တယ်ဆိုပါစို့၊ သတင်းတိုတွေ အကုန်လုံးကို သင်စစ်တယ်၊

choosing which is the most important.

ဘယ်အရာ အရေးကြီးဆုံးဆိုတာကို ရွေးနေတာပါ။

Once you've dealt with that one, you repeat.

ဒီတစ်ခုကို ဖြေရှင်းပြီဆိုတာနဲ့ သင် ထပ်ကျော့ပါတယ်၊

Seems sensible, but there's a problem here.

သင့်တင့်တယ်ဆိုရပေမဲ့ ဒီမှာ ပြဿနာတစ်ခုရှိပါတယ်။

This is what's known as a quadratic-time algorithm.

ဒါကို အချိန် လေးဆ လုပ်နည်းစနစ်လို့ အသိများတဲ့ဟာပါ။

With an inbox that's twice as full, these passes will take twice as long

နှစ်ဆ ပြည့်နေတဲ့ အဝင်စာတစ်ခုနဲ့ ဒီပို့ပေးခြင်းတွေဟာ အချိန်နှစ်ဆယူပြီး

and you'll need to do twice as many of them!

ဒါတွေကို နှစ်ဆလောက် လုပ်ဖို့လိုပါလိမ့်မယ်။

This means four times the work.

ဒါက အချိန် လေးဆ အလုပ်လို့ဆိုလိုတာပါ။

The programmers of the operating system Linux

Linux လုပ်ဆောင်ရေးစနစ်ရဲ့ ပရိုဂရမ်မာတွေဟာ

encountered a similar problem in 2003.

အလားတူ ပြဿနာမျိုး ၂၀၀၃ မှာ ကြုံခဲ့ရတယ်။

Linux would rank every single one of its tasks in order of importance,

Linux ဟာ အရေးပါမှု အလိုက် ၎င်းရဲ့လုပ်ဆောင် မှုတွေထဲက တစ်ခုစီကို အဆင့် သတ်မှတ်ကာ

and sometimes spent more time ranking tasks than doing them.

တစ်ခါတစ်လေ အဆင့်သတ်မှတ်တာက လုပ်တာထက် အချိန် ပိုကုန်ပါလိမ့်တယ်။

The programmers’ counterintuitive solution was to replace this full ranking

ပရိုဂရမ်မာတွေရဲ့ လူပြိန်းအသိ ဖြေရှင်းချက်က ဒီ ပြည့်နေတဲ့အဆင့် ကို

with a limited number of priority “buckets.”

ဦးစားပေးမှုရဲ့အကန့်အသတ်ရှိတဲ့ ကိန်း ' buckets' နဲ့အစားထိုးတာပါ။

The system was less precise about what to do next

စနစ်က နောက်ဘာလုပ်မှာနဲ့ ပတ်သက်ပြီး တိကျမှု ပိုနည်းပေမဲ့

but more than made up for it by spending more time making progress.

တိုးတက်မှုလုပ်ရာမှာ အချိန်ပိုသုံးခြင်းနဲ့ အစားပြန်ပေးတာထက်ကို ပိုပါတယ်။

So with your emails, insisting on always doing the very most important thing first

ဒီတော့ သင့်အီးမေးလ်တွေနဲ့ အရေးအကြီးဆုံးကို အရင်ဆုံးလုပ်ဖို့ အမြဲ မရမကတောင်းဆိုခြင်းဟာ

could lead to a meltdown.

ပြိုလဲကျခြင်းဆီကို ဦးတည်နိုင်ပါတယ်။

Waking up to an inbox three times fuller than normal

ခါတိုင်းထက် သုံးဆ ပိုပြည့်နေတဲ့ အဝင်စာကို သတိပြုမိခြင်းဟာ

could take nine times longer to clear.

ရှင်းလင်းဖို့ ကိုးဆ ပိုကြာနိုင်တာပါ။

You’d be better off replying in chronological order, or even at random!

အစီအစဉ်အတိုင်း စာပြန်တာက ပိုကောင်းလိမ့်မယ် ဒါမှမဟုတ် ကျပန်းဆိုတာတောင်ပါ။

Surprisingly, sometimes giving up on doing things in the perfect order

အံဩစရာက တစ်ခါတစ်လေ ပြည့်စုံတဲ့ ဖွဲ့စည်း မှုထဲက အရာတွေ လုပ်ခြင်းကို လက်လျှော့တာဟာ

may be the key to getting them done.

ဒါတွေ ပြီးဖို့ သော့ချက်ဖြစ်လောက်တာပါ။

Another insight that emerges from computer scheduling

ကွန်ပြူတာ အစီအစဉ်ချခြင်းကနေ ပေါ်လာတဲ့ နောက် ထိုးထွင်းအမြင်က

has to do with one of the most prevalent features of modern life: interruptions.

ခေတ်မီ ဘဝရဲ့ ပျံ့နံ့နေတဲ့ အင်္ဂါရပ်တွေနဲ့ သက်ဆိုင်ပါတယ်၊ ကြားဖြတ်မှုတွေပါ။

When a computer goes from one task to another,

ကွန်ပြူတာတစ်လုံးဟာ လုပ်ဆောင်မှု တစ်ခုကနေ နောက်တစ်ခုသွားတဲ့အခါ

it has to do what's called a context switch,

အခြေအနေ အကူးအပြောင်းဆိုတာကို လုပ်ဆောင်ရပါတယ်၊

bookmarking its place in one task,

လုပ်ဆောင်မှုတစ်ခုထဲမှာ ၎င်းရဲ့နေရာကို မှတ်ထားခြင်း

moving old data out of its memory and new data in.

ဒေတာအဟောင်းကို ထုတ်ပြီး အသစ်သွင်းခြင်းပါ။

Each of these actions comes at a cost.

ဒီလုပ်ဆောင်မှု တစ်ခုချင်းစီဟာ တန်ဖိုးတစ်ခုရှိပါတယ်။

The insight here is that there’s a fundamental tradeoff

ဟောဒီက ထိုးထွင်းအမြင်က ထုပ်လုပ်မှုနဲ့ တုံ့ပြန်မှုကြားမှာ

between productivity and responsiveness.

အခြေခံကျတဲ့ အပေးအယူတစ်ခုရှိတယ်ဆိုတာပါ။

Getting serious work done means minimizing context switches.

အရေးကြီးတဲ့အလုပ် ပြီးခြင်းဟာ ဆက်စပ်တဲ့ အကူးအပြောင်းတွေကို နည်းအောင်လုပ်ခြင်းပါ။

But being responsive means reacting anytime something comes up.

ဒါပေမဲ့ တုံ့ပြန်မှုရှိခြင်းကတော့ ပေါ်လာတာ တစ်ခုခုကို အချိန်မရွေး တုံ့ပြန်ခြင်းပါ။

These two principles are fundamentally in tension.

ဒီအခြေခံမူ နှစ်ရပ်ဟာ အခြေခံအားဖြင့် တင်းမှာမှုထဲမှာပါ။

Recognizing this tension allows us

ဒီတင်းမာမှုကို အသိအမှတ်ပြုခြင်းဟာ

to decide where we want to strike that balance.

ဘယ်နေရာမှာ ညှိနှိုင်းယူချင်တာကို ဆုံးဖြတ်ဖို့ အခွင့်ပေးပါတယ်။

The obvious solution is to minimize interruptions.

သိသာတဲ့ ဖြေရှင်းချက်က ကြားဖြတ်မှုတွေကို နည်းအောင်လုပ်ဖို့ပါ။

The less obvious one is to group them.

သိပ်မသိသာတဲ့ တစ်ခုကတော့ ဒါတွေကို အစုဖွဲ့တာပါ။

If no notification or email requires a response

ပြောရရင် တစ်နာရီ တစ်ကြိမ်ထက်ပိုပြီး အသိပေးချက် (သို့) အီးမေးလ်ကို

more urgently than once an hour, say,

အရေးတကြီး တုံ့ပြန်မှုမလိုအပ်ရင်

then that’s exactly how often you should check them. No more.

ဆိုတာက ဘယ်နှစ်ကြိမ်လောက် ဒါတွေကို အတိအကျ စစ်ဆေးလဲ၊ မစစ်တော့ဘူးလေ။

In computer science, this idea goes by the name of interrupt coalescing.

ကွန်ပြူတာသိပ္ပံမှာ ဒီအယူအဆက ကြားဖြတ် ပေါင်းစည်းခြင်းရဲ့အမည်နဲ့ လိုက်နာပါတယ်။

Rather than dealing with things as they come up –

အကြောင်းအရာတွေကို ပေါ်လာတဲ့အတိုင်း ကိုင်တွယ်တာအစား

Oh, the mouse was moved?

အိုး၊ မောက်စ် ရွေ့သွားတာလား၊

A key was pressed?

ခလုတ်တစ်ခု နှိပ်မိလား၊

More of that file downloaded? –

ဒီဖိုင်ကို ပိုပြီး ဆွဲချမိလားပေါ့၊

the system groups these interruptions together

စနစ်ကနေပြီး ဘယ်လောက်ကြာကြာ စောင့်နိုင်လဲဆိုတာမူတည်ပြီး

based on how long they can afford to wait.

ဒီကြားဖြတ်မှုတွေကို အတူတူ စုပေးပါတယ်။

In 2013, interrupt coalescing

၂၀၁၃ ခုမှာ ကြားဖြတ် ပေါင်းစည်းခြင်းဟာ

triggered a massive improvement in laptop battery life.

လက်ပ်တော့ပ် ဘက်ထရီသက်တမ်းမှာ ကြီးမားတဲ့ တိုးတက်မှုတစ်ခုကို အစပျိုးပေးခဲ့တယ်။

This is because deferring interruptions lets a system check everything at once,

ကြားဖြတ်မှုတွေကို ရွေ့ဆိုင်းခြင်းက စနစ် တစ်ခုကို အကုန်လုံး ချက်ချင်း စစ်ဆေးစေပြီး

then quickly re-enter a low-power state.

စွမ်းအင် အသုံးနည်းတဲ့ အခြေအနေကို အမြန် ပြန်ဝင်လာစေတာကြောင့်ပါ။

As with computers, so it is with us.

ကွန်ပြူတာတွေအတိုင်းပဲ ကျွန်ုပ်တို့လည်း အတူတူပါ။

Perhaps adopting a similar approach

ဖြစ်နိုင်တာက အလားတူ နည်းလမ်းကို ကျင့်သုံးခြင်းဟာ

might allow us users to reclaim our own attention,

ကျွန်ုပ်တို့ သုံးစွဲသူတွေကို ကိုယ်တိုင် သတိပြုမှု ပြန်ဆည်မိစေပြီး

and give us back one of the things that feels so rare in modern life: rest.

ခေတ်သစ် ဘဝမှာ အရမ်းရှားတယ်လို့ ခံစားရတဲ့ အရာတစ်ခု ပြန်ပေးလောက်ပါတယ်။ အနားယူမှုပါ။