3 ways to make better decisions -- by thinking like a computer | Tom Griffiths

940,921 views ・ 2018-10-05

TED


वीडियो चलाने के लिए कृपया नीचे दिए गए अंग्रेजी उपशीर्षक पर डबल-क्लिक करें।

Translator: Yash Mehta Reviewer: Arvind Patil
अगर दुनिया में एक शहर है
00:13
If there's one city in the world
0
13407
1581
00:15
where it's hard to find a place to buy or rent,
1
15012
2333
खरीदने या किराए पर लेने का स्थान खोजना कठिन हैं ,
00:17
it's Sydney.
2
17369
1150
यह सिडनी है।
00:19
And if you've tried to find a home here recently,
3
19043
2367
और अगर आपने कोशिश की है हाल ही में एक घर खोजने की,
00:21
you're familiar with the problem.
4
21434
1840
आप समस्या से परिचित हैं।
00:23
Every time you walk into an open house,
5
23298
2014
हर बार जब आप एक खुले घर में चलते हैं,
00:25
you get some information about what's out there
6
25336
2191
आपको कुछ जानकारी मिलती है वहाँ क्या है
00:27
and what's on the market,
7
27551
1393
और बाजार में क्या चल रहा है,
00:28
but every time you walk out,
8
28968
1430
लेकिन उसे छोड़कर आगे बढ़ते हैं
00:30
you're running the risk of the very best place passing you by.
9
30422
3214
तब आप जोखिम उठा रहे हैं आप के पास से सबसे बेहतरीन जगह छूटने की।
00:33
So how do you know when to switch from looking
10
33660
2820
तो कैसे पता चलेगा कब देखने के बदले अब हमें
00:36
to being ready to make an offer?
11
36504
1562
ख़रीदने के लिए प्रस्ताव रखना है?
00:39
This is such a cruel and familiar problem
12
39663
2401
यह कितनी क्रूर और परिचित समस्या है
00:42
that it might come as a surprise that it has a simple solution.
13
42088
3074
इसका एक सरल उपाय है, यह जानकार शायद आपको आश्चर्य होगा।
00:45
37 percent.
14
45588
1203
37 प्रतिशत।
00:46
(Laughter)
15
46815
1828
(हँसी)
00:48
If you want to maximize the probability that you find the very best place,
16
48667
3936
बहुत अच्छी जगह पाने के लिए यदि आप अपनी संभावना को अधिकतम करना चाहते हैं,
00:52
you should look at 37 percent of what's on the market,
17
52627
2825
आपको 37 प्रतिशत देखना चाहिए बाजार में क्या है,
00:55
and then make an offer on the next place you see,
18
55476
2310
और फिर एक प्रस्ताव रखिए जब अगली जगह पर देखे,
00:57
which is better than anything that you've seen so far.
19
57810
2524
यह उन सब में से बेहतर होगा जो अब तक आपने देखा हैं।
01:00
Or if you're looking for a month, take 37 percent of that time --
20
60358
3805
या यदि आप एक महीने के लिए देख रहे हैं, उस समय का 37 प्रतिशत हिस्सा लें -
01:04
11 days, to set a standard --
21
64187
2915
11 दिन, एक मानक निर्धारित करने के लिए - जिसके बाद आप तैयार है
01:07
and then you're ready to act.
22
67126
1575
कार्य करने के लिए हैं।
01:09
We know this because trying to find a place to live
23
69829
2709
हमें यह पता है क्यूँकि रहने के लिए जगह खोजने की कोशिश करना
01:12
is an example of an optimal stopping problem.
24
72562
2325
एक इष्टतम समस्या को रोकने का उदाहरण है।
01:14
A class of problems that has been studied extensively
25
74911
2483
समस्याओं के एक वर्ग पर बड़े पैमाने पर अध्ययन किया गया
01:17
by mathematicians and computer scientists.
26
77418
2105
हैं गणितज्ञों और कंप्यूटर वैज्ञानिकों द्वारा।
01:21
I'm a computational cognitive scientist.
27
81502
2519
मैं एक कम्प्यूटेशनल संज्ञानात्मक वैज्ञानिक हूं।
01:24
I spend my time trying to understand
28
84045
1960
मैं अपना समय समझने की कोशिश में लगाता हूं
01:26
how it is that human minds work,
29
86029
1798
कि कैसे मानव का मन काम करता है,
01:27
from our amazing successes to our dismal failures.
30
87851
3671
हमारी अद्भुत सफलताओं से लेकर हमारी निराशाजनक असफलताओं के लिए।
01:32
To do that, I think about the computational structure
31
92552
2493
ऐसा करने के लिए, मैं कम्प्यूटेशनल संरचना से सोचता हूँ
01:35
of the problems that arise in everyday life,
32
95069
2659
हर समस्याओं को जो रोजमर्रा की जिंदगी में पैदा होती है,
01:37
and compare the ideal solutions to those problems
33
97752
2375
और उन समस्याओं के आदर्श समाधान की तुलना करता हूँ
01:40
to the way that we actually behave.
34
100151
1747
जैसे हम वास्तव में व्यवहार करते हैं।
01:42
As a side effect,
35
102725
1185
इसका अन्य पहलू जो
01:43
I get to see how applying a little bit of computer science
36
103934
2715
मुझे देखने को मिला कि कंप्यूटर विज्ञान के थोड़ा से प्रयोग
01:46
can make human decision-making easier.
37
106673
1860
से मानव निर्णय लेने को आसान बना सकता है।
01:49
I have a personal motivation for this.
38
109828
1847
इसके लिए व्यक्तिगत प्रेरणा है।
01:52
Growing up in Perth as an overly cerebral kid ...
39
112153
3166
मैं पर्थ में बढ़ा हुआ एक अत्यंत दिमाग़ी बच्चे के रूप में ...
01:55
(Laughter)
40
115343
4731
(हंसी)
02:00
I would always try and act in the way that I thought was rational,
41
120098
3147
मैं हमेशा कोशिश और कर्म वैसे करता जिसे मैं युक्तिपूर्ण समझता हूँ,
02:03
reasoning through every decision,
42
123269
1597
हर निर्णय पर तर्क किए,
02:04
trying to figure out the very best action to take.
43
124890
2403
सर्वश्रेष्ठ कार्य का पता लगाने के प्रयास में।
02:07
But this is an approach that doesn't scale up
44
127972
2190
लेकिन यह दृष्टिकोण बड़े स्तर पर नहीं चलता
02:10
when you start to run into the sorts of problems
45
130186
2242
जब विविध प्रकार की समस्या आती हैं
02:12
that arise in adult life.
46
132452
1500
हमारे वयस्क जीवन में।
02:13
At one point, I even tried to break up with my girlfriend
47
133976
2728
एक समय पर, मैं अपनी प्रेमिका के साथ संबंध तोड़ना चाहता था
02:16
because trying to take into account her preferences as well as my own
48
136728
3350
क्योंकि मैं कोशिश कर रहा था की उसकी और मेरी प्राथमिकताएँ को समझे
02:20
and then find perfect solutions --
49
140102
1683
और फिर सही समाधान खोज निकाले --
02:21
(Laughter)
50
141809
2259
(हँसी)
02:24
was just leaving me exhausted.
51
144092
1752
यह बस मुझे थकावट देता था।
02:25
(Laughter)
52
145868
2533
(हँसी)
02:28
She pointed out that I was taking the wrong approach
53
148425
2429
उसने बताया कि मैं गलत दृष्टिकोण ले रहा था
02:30
to solving this problem --
54
150878
1609
इन समस्या को हल करने के लिए -
02:32
and she later became my wife.
55
152511
1382
वह बाद में मेरी पत्नी बन गई।
02:33
(Laughter)
56
153917
2062
(हँसी)
02:36
(Applause)
57
156003
4971
(तालियां)
02:40
Whether it's as basic as trying to decide what restaurant to go to
58
160998
3461
सामान्य निर्णय जैसे किस रेस्तरां में आज जाना है
02:44
or as important as trying to decide who to spend the rest of your life with,
59
164483
4055
या अपने जीवन को किसके साथ बिताना है जैसे महत्वपूर्ण निर्णय लेना दर्शाता हैं
02:48
human lives are filled with computational problems
60
168562
2375
मानव जीवन, कम्प्यूटेशनल समस्याओं के साथ भरा है
02:50
that are just too hard to solve by applying sheer effort.
61
170961
4196
जिसे सिर्फ़ महेनत करके हल करना बहुत कठिन है।
02:55
For those problems,
62
175650
1166
इन समस्याओं के लिए,
02:56
it's worth consulting the experts:
63
176840
1961
यह विशेषज्ञों के परामर्श के लायक है:
02:58
computer scientists.
64
178825
1151
कंप्यूटर वैज्ञानिकों।
03:00
(Laughter)
65
180000
1784
(हँसी)
03:01
When you're looking for life advice,
66
181808
1819
जब आप जीवन सलाह की तलाश कर रहे हों,
03:03
computer scientists probably aren't the first people you think to talk to.
67
183651
3640
शायद कंप्यूटर वैज्ञानिक पहले लोग़ नहीं हैं जिनसे आप बात करना चाहते हैं।
03:07
Living life like a computer --
68
187315
1875
जीवन को कंप्यूटर की तरह जीना -
03:09
stereotypically deterministic, exhaustive and exact --
69
189214
2578
स्टीरियोटाइपिक रूप से नियतात्मक, संपूर्ण और सटीक -
03:11
doesn't sound like a lot of fun.
70
191816
1552
बहुत मजे की तरह नहीं लग रहा है।
03:14
But thinking about the computer science of human decisions
71
194153
2927
लेकिन कंप्यूटर विज्ञान, मानवीय निर्णयों के बारे में सोच रहा था
03:17
reveals that in fact, we've got this backwards.
72
197104
2408
तो इससे ज्ञात होता है कि वास्तव में यह पहेले से था।
03:19
When applied to the sorts of difficult problems
73
199536
2198
जिस प्रकार विविध प्रकार के कठिन समस्याओं पर
03:21
that arise in human lives,
74
201758
1239
जो मानव जीवन में आते हैं,
03:23
the way that computers actually solve those problems
75
203021
2727
जिस तरह से कंप्यूटर वास्तव में उन समस्याओं का समाधान है
03:25
looks a lot more like the way that people really act.
76
205772
2896
अधिकतर लगता है कि लोग भी ऐसे ही कर्म करते होते।
03:29
Take the example of trying to decide what restaurant to go to.
77
209267
2922
उदाहरण लेते हैं कि यह निर्णय लेना की किस रेस्तरां में जाना है
03:33
This is a problem that has a particular computational structure.
78
213090
3088
यह एक समस्या है जिसका एक विशेष कम्प्यूटेशनल संरचना हैं।
03:36
You've got a set of options,
79
216202
1524
आपको विकल्पों का एक सेट मिला है,
03:37
you're going to choose one of those options,
80
217750
2049
आप चुनने जा रहे हैं उन विकल्पों में से एक,
03:39
and you're going to face exactly the same decision tomorrow.
81
219823
2811
और ठीक वैसे ही फैसले का सामना आपको कल करना होगा
03:42
In that situation,
82
222658
1151
उस स्थिति में,
03:43
you run up against what computer scientists call
83
223833
2295
आप वो करते हैं जो कंप्यूटर वैज्ञानिक कहते हैं
03:46
the "explore-exploit trade-off."
84
226152
2372
"अन्वेषण-शोषण की अदला-बदली"
03:49
You have to make a decision
85
229115
1334
आपको एक निर्णय लेना होगा कि
03:50
about whether you're going to try something new --
86
230473
2334
वास्तव में आप कुछ नया करने की कोशिश करने वाले हैं
03:52
exploring, gathering some information
87
232831
2183
खोज, कुछ जानकारी इकट्ठा करना
03:55
that you might be able to use in the future --
88
235038
2285
जो आप भविष्य में उपयोग़ करने में सक्षम होंगे --
03:57
or whether you're going to go to a place that you already know is pretty good --
89
237347
3793
या किसी स्थान पर जाने वाले हैं या नहीं जो आपको पहले से पता है वह बहुत अच्छा है
04:01
exploiting the information that you've already gathered so far.
90
241164
3003
जानकारी का लाभ उठाना जिसको आपने पहले से ही अब तक इकट्ठा किया हैं
04:05
The explore/exploit trade-off shows up any time you have to choose
91
245488
3096
अन्वेषण / शोषण की अदला बदली किसी भी समय आपको चुननी होगी
04:08
between trying something new
92
248608
1350
कुछ नया करने की कोशिश के बीच
04:09
and going with something that you already know is pretty good,
93
249982
2980
और वही करना जो आप पहले से ही जानते हैं कि बहुत अच्छा है,
04:12
whether it's listening to music
94
252986
1550
चाहे वह संगीत सुनना हो
04:14
or trying to decide who you're going to spend time with.
95
254560
2634
या निर्णय लेने कि आप किसके साथ समय बिताना चाहते हैं
04:17
It's also the problem that technology companies face
96
257218
2494
प्रौद्योगिकी कंपनियों को ऐसी समस्या भी हैं कि वे
04:19
when they're trying to do something like decide what ad to show on a web page.
97
259736
3667
कुछ करने की कोशिश में कैसे तय करें कि वेबपेज पर कौन सा विज्ञापन दिखाना है।
04:23
Should they show a new ad and learn something about it,
98
263417
2572
क्या एक नया विज्ञापन दिखाए और इसके बारे मे सीखें,
04:26
or should they show you an ad
99
266003
1383
या आपको विज्ञापन ऐसा दिखाए
04:27
that they already know there's a good chance you're going to click on?
100
267420
3306
जहाँ अच्छी सम्भावना हैं कि आप उस पर क्लिक करेंगे?
04:30
Over the last 60 years,
101
270750
1151
पिछले 60 वर्षों में,
04:31
computer scientists have made a lot of progress understanding
102
271925
2892
कंप्यूटर वैज्ञानिकों ने बहुत सारी प्रगति की हैं समझने में
04:34
the explore/exploit trade-off,
103
274841
1452
अन्वेषण/ शोषण की अदला बदली,
04:36
and their results offer some surprising insights.
104
276317
2398
और उनके परिणाम कुछ आश्चर्यजनक अंतर्दृष्टि हैं।
04:39
When you're trying to decide what restaurant to go to,
105
279291
2598
जब निर्णय लेने की कोशिश करते हैं किस रेस्तरां में जाना
04:41
the first question you should ask yourself
106
281913
2000
हैं तो पहला सवाल आपको खुद से पूछना चाहिए
04:43
is how much longer you're going to be in town.
107
283937
2179
कितने लंबे समय तक है आप इस शहर में।
04:46
If you're just going to be there for a short time,
108
286505
2342
यदि आप बस यहाँ पर कुछ समय के लिए ही हैं,
04:48
then you should exploit.
109
288871
1515
तो आपको पूरा लाभ उठाना चाहिए
04:50
There's no point gathering information.
110
290410
1905
जानकारी जुटाने की कोई ज़रूरत नहीं है।
04:52
Just go to a place you already know is good.
111
292339
2048
बस एक जगह जाओ जो जानते हो कि अच्छी है।
04:54
But if you're going to be there for a longer time, explore.
112
294411
2929
लेकिन अगर आप वहाँ जा रहे हैं अधिक समय तक, अन्वेषण करें।
04:57
Try something new, because the information you get
113
297364
2387
कुछ नया करिए, क्योंकि आपको जो जानकारी मिलती है
04:59
is something that can improve your choices in the future.
114
299775
2974
वह ऐसी है जो भविष्य में आपकी पसंद में सुधार कर सकता है।
05:02
The value of information increases
115
302773
1979
सूचना का मूल्य बढ़ता है
05:04
the more opportunities you're going to have to use it.
116
304776
2600
जब अधिक अवसर होते हैं इनका उपयोग करने में।
05:08
This principle can give us insight
117
308193
1754
यह सिद्धांत हमें अंतर्दृष्टि देता है
05:09
into the structure of a human life as well.
118
309971
2070
मानव जीवन की संरचना में।
05:13
Babies don't have a reputation for being particularly rational.
119
313104
3053
शिशुओं में विशेष रूप से तर्कसंगत करने का व्यक्तित्व नहीं होता।
05:17
They're always trying new things,
120
317098
1825
वे हमेशा नई चीजों को आज़माते हैं,
05:18
and you know, trying to stick them in their mouths.
121
318947
2836
और आपको पता है, वे उन्हें मुँह में डालने की कोशिश करते है।
05:22
But in fact, this is exactly what they should be doing.
122
322621
2952
लेकिन वास्तव में, उन्हें ठीक ऐसा ही करना चाहिए।
05:25
They're in the explore phase of their lives,
123
325597
2430
वे जीवन के उस चरण में हैं जहाँ तलाश हैं उन्हें,
05:28
and some of those things could turn out to be delicious.
124
328051
2621
और उन चीजों में से कुछ स्वादिष्ट हो सकता है।
05:32
At the other end of the spectrum,
125
332040
1572
स्पेक्ट्रम के दूसरे छोर पर,
05:33
the old guy who always goes to the same restaurant
126
333636
2506
बूढ़ा आदमी जो हमेशा जाता है एक ही रेस्तरां में
05:36
and always eats the same thing
127
336166
1635
और हमेशा एक ही चीज खाता है
05:37
isn't boring --
128
337825
1328
क्या यह उबाऊ नही हैं --
05:39
he's optimal.
129
339177
1509
वह इष्टतम हैं
05:40
(Laughter)
130
340710
3830
(हँसी)
05:44
He's exploiting the knowledge that he's earned
131
344564
2228
वह ज्ञान का उपयोग कर रहे हैं जो जीवन भर के
05:46
through a lifetime's experience.
132
346816
1767
अनुभव के माध्यम से अर्जित किया हैं।
05:50
More generally,
133
350406
1151
आम तौर पर
05:51
knowing about the explore/exploit trade-off
134
351581
2031
अन्वेषण/शोषण की अदला-बदली को जानने से
05:53
can make it a little easier for you to sort of relax and go easier on yourself
135
353636
3667
आपको थोड़ी आसानी होती हैं और आप आराम से रहेते हैं
05:57
when you're trying to make a decision.
136
357327
1810
जब आप निर्णय लेने की कोशिश कर रहे हों।
05:59
You don't have to go to the best restaurant every night.
137
359161
2728
आपको हर रात सबसे अच्छे रेस्तरां जाने की जरूरत नहीं है
06:01
Take a chance, try something new, explore.
138
361913
2979
मौका लें, कुछ नया करने की कोशिश करें, अन्वेषण करें।
06:04
You might learn something.
139
364916
1627
आप कुछ सीख सकते हैं
06:06
And the information that you gain
140
366567
1589
और जो जानकारी आपको हासिल होती है
06:08
is going to be worth more than one pretty good dinner.
141
368180
2543
वह एक अच्छे डिनर से कई अधिक मूल्यवान होती हैं
06:12
Computer science can also help to make it easier on us
142
372178
2699
कंप्यूटर विज्ञान भी इसे आसान बनाने के लिए मदद कर सकता है
06:14
in other places at home and in the office.
143
374901
2152
घर और कार्यालय में अन्य स्थानों पर।
06:17
If you've ever had to tidy up your wardrobe,
144
377860
2453
अगर आपने अपनी अलमारी को कभी साफ किया है,
06:20
you've run into a particularly agonizing decision:
145
380337
2671
तो आपको विशेष रूप से एक उग्र निर्णय: लेना होता हैं
06:23
you have to decide what things you're going to keep
146
383032
2382
आपको तय करना होगा कि क्या चीजें आप रखने जा रहे हैं
06:25
and what things you're going to give away.
147
385438
2009
और आप किन चीजों को देने जा रहे हैं।
06:27
Martha Stewart turns out to have thought very hard about this --
148
387974
3000
मार्था स्टीवर्ट ने इस बारे में बहुत कठिन सोचा है -
06:30
(Laughter)
149
390998
1205
(हँसी)
06:32
and she has some good advice.
150
392227
1678
और उनकी कुछ अच्छी सलाह है।
06:33
She says, "Ask yourself four questions:
151
393929
2295
वह कहती है, "अपने आप से चार प्रश्न पूछें:
06:36
How long have I had it?
152
396248
1526
मेरे पास यह कब से है?
06:37
Does it still function?
153
397798
1450
क्या यह अभी भी कार्य करता है?
06:39
Is it a duplicate of something that I already own?
154
399272
3199
क्या यह किसे ऐसी चीज़ की नकल है जो मेरे पास पहले से ही हैं?
06:42
And when was the last time I wore it or used it?"
155
402495
2411
और आखिरी बार मैंने इसको कब पहना या इस्तेमाल किया?
06:46
But there's another group of experts
156
406648
1715
लेकिन विशेषज्ञों का एक अन्य समूह है
06:48
who perhaps thought even harder about this problem,
157
408387
3130
जिन्होंने इस समस्या के बारे में शायद और भी कठिन सोचा है,
06:51
and they would say one of these questions is more important than the others.
158
411541
3660
और वे इनमें से एक प्रश्न की तुलना में दूसरे प्रश्न को अधिक महत्वपूर्ण कहेंगे।
06:55
Those experts?
159
415819
1150
उन विशेषज्ञों?
06:57
The people who design the memory systems of computers.
160
417281
2848
जो लोग कंप्यूटर की मेमोरी सिस्टम को डिजाइन करते हैं।
07:00
Most computers have two kinds of memory systems:
161
420153
2254
अधिकांश कंप्यूटर में दो प्रकार की मेमोरी सिस्टम:
07:02
a fast memory system,
162
422431
1387
एक तेज़ मेमोरी सिस्टम,
07:03
like a set of memory chips that has limited capacity,
163
423842
3169
मेमोरी चिप्स के एक सेट की तरह जिसकी सीमित क्षमता है,
07:07
because those chips are expensive,
164
427035
2052
क्योंकि वे चिप्स महंगे हैं,
07:09
and a slow memory system, which is much larger.
165
429111
3260
और एक धीमी मेमोरी सिस्टम, जो बहुत बड़ा है।
07:13
In order for the computer to operate as efficiently as possible,
166
433239
3000
कंप्यूटर को कुशलता से संचालित करने के लिए,
07:16
you want to make sure
167
436263
1151
आप सुनिश्चित करना चाहते
07:17
that the pieces of information you want to access
168
437438
2352
की जानकारी के टुकड़े जो आप एक्सेस करना चाहते हैं
07:19
are in the fast memory system,
169
439814
1477
फास्ट मेमोरी सिस्टम में हैं,
07:21
so that you can get to them quickly.
170
441315
1754
ताकि आप जल्दी से प्राप्त कर सकें।
07:23
Each time you access a piece of information,
171
443093
2061
हर बार जब आप जानकारी प्राप्त करते हैं,
07:25
it's loaded into the fast memory
172
445178
1525
यह तेज मेमोरी में लोड होता है
07:26
and the computer has to decide which item it has to remove from that memory,
173
446727
3877
और कंप्यूटर को तय करना है कि कौन सी जानकारी उसे मेमोरी से हटाना है,
07:30
because it has limited capacity.
174
450628
1741
क्योंकि इसमें सीमित क्षमता है।
07:33
Over the years,
175
453794
1151
पिछले कुछ वर्षों में
07:34
computer scientists have tried a few different strategies
176
454969
2739
कंप्यूटर वैज्ञानिकों ने कोशिश की है कुछ अलग रणनीति
07:37
for deciding what to remove from the fast memory.
177
457732
2292
जिससे यह निर्णय ले की तेज मेमोरी से क्या हटाना है
07:40
They've tried things like choosing something at random
178
460048
3176
उन्होंने कुछ चीजों को यादृच्छिक चुनने की कोशिश की हैं
07:43
or applying what's called the "first-in, first-out principle,"
179
463248
2906
या जिसे कहा जाता है "प्रथम प्रवेश,प्रथम निर्वश सिद्धांत,"
07:46
which means removing the item
180
466178
1399
जिसका अर्थ है वस्तु को हटाना
07:47
which has been in the memory for the longest.
181
467601
2176
जो स्मृति में सबसे लंबे समय तक हैं।
07:50
But the strategy that's most effective
182
470091
2713
लेकिन जो रणनीति सबसे प्रभावशाली है वह
07:52
focuses on the items which have been least recently used.
183
472828
3229
वस्तुओं पर केंद्रित करती है जिनका उपयोग हाल ही में ना किया गया है।
07:56
This says if you're going to decide to remove something from memory,
184
476972
3191
यह कहता है यदि आप तय करने जा रहे हैं स्मृति से कुछ निकालने के लिए,
08:00
you should take out the thing which was last accessed the furthest in the past.
185
480187
4968
आपको वह चीज निकालनी चाहिए जिसका उपयोग अतीत में सबसे आख़िरी में हुआ हो।
08:05
And there's a certain kind of logic to this.
186
485179
2159
और इसके लिए एक निश्चित तरह का तर्क हैं।
08:07
If it's been a long time since you last accessed that piece of information,
187
487362
3598
यदि आपको एक लंबा समय हो गया है जानकारी के उस टुकड़े को उपयोग किए, तो आप
08:10
it's probably going to be a long time
188
490984
1762
शायद बहुत समय तक
इसकी जरूरत में हो
08:12
before you're going to need to access it again.
189
492770
2192
आपकी अलमारी कंप्यूटर की मेमोरी जैसी हैं
08:15
Your wardrobe is just like the computer's memory.
190
495787
2774
आपके पास सीमित जगह है,
08:18
You have limited capacity,
191
498585
2030
और आपको ज्यादा जरूरत की चीज़ों को रखना हैं
08:20
and you need to try and get in there the things that you're most likely to need
192
500639
5327
ताकि आप उनके पास जितना जल्दी हो सके पहुँच सकें।
08:25
so that you can get to them as quickly as possible.
193
505990
2419
मान्यता है कि,
08:29
Recognizing that,
194
509016
1151
08:30
maybe it's worth applying the least recently used principle
195
510191
2813
शायद 'कम से कम उपयोग़ में आया' का सिद्धांत लागू करना चाहिए
08:33
to organizing your wardrobe as well.
196
513028
1949
अपनी अलमारी को भी व्यवस्थित करने के लिए।
08:35
So if we go back to Martha's four questions,
197
515001
2082
अब हम वापस जाते हैं मार्था के चार सवाल,
08:37
the computer scientists would say that of these,
198
517107
2861
कंप्यूटर वैज्ञानिको का कहना होगा कि,
08:39
the last one is the most important.
199
519992
1941
सबसे आख़री वाला महत्वपूर्ण है।
08:43
This idea of organizing things
200
523473
2055
चीजों को व्यवस्थित करने का यह विचार
08:45
so that the things you are most likely to need are most accessible
201
525552
3129
ताकि सबसे अधिक उपयोगी वस्तु सबसे आसानी से प्राप्य हो, आपके
08:48
can also be applied in your office.
202
528705
1676
कार्यालय में भी लागू हो सकती है।
08:51
The Japanese economist Yukio Noguchi
203
531091
1930
जापानी अर्थशास्त्री युकिओ नोगुची
08:53
actually invented a filing system that has exactly this property.
204
533045
3055
ने एक फाइलिंग सिस्टम का आविष्कार किया जिसका यह सिद्धांत है।
08:57
He started with a cardboard box,
205
537161
1609
उन्होंने गत्ते के डब्बे को लिया,
08:58
and he put his documents into the box from the left-hand side.
206
538794
2940
और अपने दस्तावेज को डब्बे में डाल दिए बायीं ओर से।
09:02
Each time he'd add a document,
207
542067
1434
हर बार वह एक दस्तावेज लेते,
09:03
he'd move what was in there along
208
543525
1621
दूसरे दस्तावेज़ को थोड़ा हटा देते
09:05
and he'd add that document to the left-hand side of the box.
209
545170
2810
और वह उस दस्तावेज़ को बॉक्स के बाईं ओर से रख देते।
09:08
And each time he accessed a document, he'd take it out,
210
548004
2667
और हर बार जब उन्हें एक दस्तावेज चाहिए, वह उसे निकालते,
09:10
consult it and put it back in on the left-hand side.
211
550695
2608
परामर्श करते और इसे वापस अंदर डालते बाएं हाथ की ओर से।
09:13
As a result, the documents would be ordered from left to right
212
553327
3281
नतीजतन, दस्तावेज बाएं से दाएं के क्रम में होंगे
09:16
by how recently they had been used.
213
556632
1761
जैसे जैसे वे इस्तेमाल किए जाएँगे।
09:18
And he found he could quickly find what he was looking for
214
558417
2774
और पाया कि उन्हें जल्दी से मिल सकता है जो वह ढूंढ रहे थे
09:21
by starting at the left-hand side of the box
215
561215
2054
बॉक्स के बाएं हाथ से शुरू करके
09:23
and working his way to the right.
216
563293
1572
और दाएं की तरफ बढ़ते हुए।
09:25
Before you dash home and implement this filing system --
217
565215
2621
इससे पहले की इस फाइलिंग प्रणाली को
09:27
(Laughter)
218
567860
1731
(हँसी)
09:29
it's worth recognizing that you probably already have.
219
569615
2638
लागू करे यह पहचान ले कि आपके पास शायद पहले से ही है।
09:32
(Laughter)
220
572891
3310
(हँसी)
09:36
That pile of papers on your desk ...
221
576225
2866
आपके तबले पर कागजों का ढेर ...
09:39
typically maligned as messy and disorganized,
222
579115
2474
आम तौर पर अव्यवस्थित और अस्त-व्यस्त,
09:41
a pile of papers is, in fact, perfectly organized --
223
581613
2565
कागजों का ढेर, वास्तव में, पूरी तरह से संगठित -
09:44
(Laughter)
224
584202
1000
(हँसी)
09:45
as long as you, when you take a paper out,
225
585226
2014
जब आप पेपर निकालते हैं, तब आप
09:47
put it back on the top of the pile,
226
587264
2432
इसे वापस ढेर के ऊपर रख दें,
09:49
then those papers are going to be ordered from top to bottom
227
589720
2826
फिर वे कागजात अपने आप ऊपर से नीचे की तरफ़ जाते हैं
09:52
by how recently they were used,
228
592570
1552
जिस तरह से उनका उपयोग किया जाए,
09:54
and you can probably quickly find what you're looking for
229
594146
2701
और आपको शायद जल्दी से वह काग़ज़ मिल मिल जाता
09:56
by starting at the top of the pile.
230
596871
1700
जब ढेर के ऊपर से शुरू करते है।
09:59
Organizing your wardrobe or your desk
231
599988
1848
अपनी अलमारी या अपनी टेबल का आयोजन
10:01
are probably not the most pressing problems in your life.
232
601860
2681
शायद आपके जीवन की बड़ी समस्यां नही हैं।
10:05
Sometimes the problems we have to solve are simply very, very hard.
233
605588
3602
कभी-कभी हमें जिन समस्याओं को हल करना होता है वो बहुत, बहुत कठिन होती हैं।
10:09
But even in those cases,
234
609716
1150
लेकिन उन मामलों में भी,
10:10
computer science can offer some strategies
235
610890
2021
कंप्यूटर विज्ञान कुछ रणनीतियों की पेशकश
10:12
and perhaps some solace.
236
612935
1669
कर सकता है और शायद कुछ सांत्वना।
10:16
The best algorithms are about doing what makes the most sense
237
616048
3075
सबसे अच्छा एल्गोरिदम वह होता हैं जिसमें ज़्यादा काम
10:19
in the least amount of time.
238
619147
1502
कम से कम समय में हो।
10:22
When computers face hard problems,
239
622627
1958
जब कंप्यूटर कठिन समस्याओं का सामना करते,
10:24
they deal with them by making them into simpler problems --
240
624609
2762
वे उन्हें सरल समस्या बनाकर उनसे निपटते हैं -
10:27
by making use of randomness,
241
627395
1346
यादृच्छिकता का उपयोग करके,
10:28
by removing constraints or by allowing approximations.
242
628765
3817
बाधाओं को दूर करके या सन्निकटन की अनुमति देकर।
10:32
Solving those simpler problems
243
632606
1494
उन सरल समस्याओं का समाधान
10:34
can give you insight into the harder problems,
244
634124
2920
आपको कठिन समस्याओं में अंतर्दृष्टि दे सकते हैं,
10:37
and sometimes produces pretty good solutions in their own right.
245
637068
3031
और कभी-कभी अपने आप में बहुत अच्छा समाधान होता है।
10:41
Knowing all of this has helped me to relax when I have to make decisions.
246
641658
3569
यह सब जानने से मुझे भरोसा हो गया हैं कि आराम से मुझे निर्णय लेना चाहिए।
10:45
You could take the 37 percent rule for finding a home as an example.
247
645251
3255
उदाहरण- एक घर खोजने के लिए आप 37 प्रतिशत का नियम ले सकते हैं।
10:49
There's no way that you can consider all of the options,
248
649015
2702
कोई रास्ता नहीं है कि आप सभी विकल्पों पर विचार करें,
10:51
so you have to take a chance.
249
651741
1580
इसलिए आपको एक मौका लेना होगा।
10:53
And even if you follow the optimal strategy,
250
653888
2860
और भले ही आप अनुसरण करें इष्टतम रणनीति का,
10:56
you're not guaranteed a perfect outcome.
251
656772
1931
आपको एक सही परिणाम की गारंटी नहीं है।
10:59
If you follow the 37 percent rule,
252
659198
2154
यदि आप 37 प्रतिशत नियम का पालन करते हैं,
11:01
the probability that you find the very best place is --
253
661376
3279
संभावना है कि आप सबसे अच्छी जगह पाते हैं -
11:04
funnily enough ...
254
664679
1508
काफी मजेदार ...
11:06
(Laughter)
255
666211
1014
(हँसी)
11:07
37 percent.
256
667249
1420
37 प्रतिशत।
11:09
You fail most of the time.
257
669966
1689
आप ज्यादातर समय असफल रहते हैं।
11:12
But that's the best that you can do.
258
672522
1744
लेकिन यह ही सबसे अच्छा है।
11:14
Ultimately, computer science can help to make us more forgiving
259
674846
3052
अंततः, कंप्यूटर विज्ञान हमें सहयोग देता है स्वयं को क्षमा
11:17
of our own limitations.
260
677922
1909
करने में हमारी अपनी छोटी सीमाओं के लिए।
11:20
You can't control outcomes, just processes.
261
680333
2539
आप परिणामों को नियंत्रित नहीं कर सकते, बस प्रक्रियाओं।
11:22
And as long as you've used the best process,
262
682896
2119
और जब तक सर्वोत्तम प्रक्रिया उपयोग की है,
11:25
you've done the best that you can.
263
685039
1763
आपने सबसे अच्छा काम किया है।
11:26
Sometimes those best processes involve taking a chance --
264
686826
3688
कभी-कभी वे सर्वोत्तम प्रक्रियाएं में शामिल होता हैं एक मौका-
11:30
not considering all of your options,
265
690538
2115
आपके सभी विकल्पों पर विचार नहीं कर रहे है,
11:32
or being willing to settle for a pretty good solution.
266
692677
2729
या किसी एक बहुत अच्छे समाधान को ही अपनाने के लिए तैयार।
11:35
These aren't the concessions that we make when we can't be rational --
267
695430
3350
हम ये रियायतें नहीं बना सकते जब हम विवेकशील नहीं हो सकते--
11:38
they're what being rational means.
268
698804
1629
इसका मतलब ही विवेकशील होना हैं। धन्यवाद
11:40
Thank you.
269
700833
1151
11:42
(Applause)
270
702008
4547
इस वेबसाइट के बारे में

यह साइट आपको YouTube वीडियो से परिचित कराएगी जो अंग्रेजी सीखने के लिए उपयोगी हैं। आप दुनिया भर के शीर्षस्थ शिक्षकों द्वारा पढ़ाए जाने वाले अंग्रेजी पाठ देखेंगे। वहां से वीडियो चलाने के लिए प्रत्येक वीडियो पृष्ठ पर प्रदर्शित अंग्रेजी उपशीर्षक पर डबल-क्लिक करें। उपशीर्षक वीडियो प्लेबैक के साथ सिंक में स्क्रॉल करते हैं। यदि आपकी कोई टिप्पणी या अनुरोध है, तो कृपया इस संपर्क फ़ॉर्म का उपयोग करके हमसे संपर्क करें।

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7