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

Çeviri: Cem Turkel Gözden geçirme: Figen Ergürbüz

If there's one city in the world

Kiralamak veya satın almak için

where it's hard to find a place to buy or rent,

bir yer bulmanın zor olduğu tek bir şehir varsa

it's Sydney.

orası Sydney'dir.

And if you've tried to find a home here recently,

Eğer yakın bir zamanda burada bir ev aradıysanız

you're familiar with the problem.

bu probleme aşinasınız demektir.

Every time you walk into an open house,

Ne zaman bir açık ev etkinliğine uğrasanız

you get some information about what's out there

oralarda neler bulunduğu

ve pazarda neler olduğu hakkında birkaç bilgi alırsınız,

and what's on the market,

but every time you walk out,

fakat bu etkinliklerden her ayrıldığınızda

you're running the risk of the very best place passing you by.

o en güzel evin elinizden kaçması riskiyle karşı karşıya kalırsınız.

So how do you know when to switch from looking

Peki arama faslından teklif vermeye hazır olma faslına

to being ready to make an offer?

geçmemiz gereken zamanı nasıl anlarız?

This is such a cruel and familiar problem

Bu öyle acımasız ve tanıdık bir sorun ki

that it might come as a surprise that it has a simple solution.

cevabının basitliği size sürpriz gibi gelebilir.

37 percent.

yüzde 37.

(Laughter)

(Gülüşmeler)

If you want to maximize the probability that you find the very best place,

En iyi evi bulma olasılığınızı maksimize etmek istiyorsanız

you should look at 37 percent of what's on the market,

pazarda olan evlerin yüzde 37'sine bakmalı

and then make an offer on the next place you see,

ve baktığınız evlerin hepsinden daha iyi olan

which is better than anything that you've seen so far.

gördüğünüz ilk yeni evde teklif yapmalısınız.

Or if you're looking for a month, take 37 percent of that time --

Eğer bir aylık ev bakıyorsanız, bu zamanın %37'sini,

11 days, to set a standard --

11 günü, standart olarak belirleyin

and then you're ready to act.

ve artık başlamaya hazırsınız.

We know this because trying to find a place to live

Bunu biliyoruz çünkü kalacak bir yer bulmak

is an example of an optimal stopping problem.

OSP dediğimiz optimal durma problemine bir örnek.

A class of problems that has been studied extensively

Matematikçiler ve bilgisayar bilimcileri tarafından

by mathematicians and computer scientists.

kapsamlıca araştırılan bir problemler sınıfı.

I'm a computational cognitive scientist.

Ben bir hesaplamalı bilişsel bilimi uzmanıyım.

I spend my time trying to understand

Zamanımı, şaşırtıcı başarılarımız

how it is that human minds work,

ve üzücü başarısızlıklarımız ile

from our amazing successes to our dismal failures.

insan aklının nasıl çalıştığını anlamaya harcarım.

To do that, I think about the computational structure

Bunu yapmak için günlük hayattaki problemlerimizin

of the problems that arise in everyday life,

hesaplamalı yapısına kafa yorup

and compare the ideal solutions to those problems

bu problemlerin ideal çözümlerini

to the way that we actually behave.

gerçekte nasıl davrandığımızla karşılaştırırım.

As a side effect,

Bir yan etkisi olarak

I get to see how applying a little bit of computer science

biraz bilgisayar bilimi uygulamanın

can make human decision-making easier.

insanların karar vermesini nasıl kolaylaştırabildiğini görebiliyorum.

I have a personal motivation for this.

Bunun için kişisel bir motivasyonum var.

Growing up in Perth as an overly cerebral kid ...

Perth'te büyüyen, gereğinden fazla beyniyle hareket eden bir çocuk olarak...

(Laughter)

(Gülüşmeler)

Her zaman rasyonel olduğunu düşündüğüm şekilde davranmaya çalışırdım,

I would always try and act in the way that I thought was rational,

reasoning through every decision,

her kararımı etraflıca düşünerek

trying to figure out the very best action to take.

yapılacak en doğru eylemi hesaplamaya çalışırdım.

But this is an approach that doesn't scale up

Fakat yetişkin hayatındaki problemlerle

when you start to run into the sorts of problems

karşılaşmaya başlandığı zaman

that arise in adult life.

bu yakaşım pek ilerlemiyor.

At one point, I even tried to break up with my girlfriend

Bir noktada, hem kendi hem de benim tercihlerimi

because trying to take into account her preferences as well as my own

dikkate alıp mükemmel çözümler sunduğu için

and then find perfect solutions --

kız arkadaşımdan ayrılmaya bile çalıştım,

(Laughter)

(Gülüşmeler)

was just leaving me exhausted.

beni bitkin bırakıyordu.

(Laughter)

(Gülüşmeler)

She pointed out that I was taking the wrong approach

Bu problemi çözmek için

to solving this problem --

yanlış bir yaklaşımı ele aldığımı ifade etti

and she later became my wife.

ve daha sonrasında eşim oldu.

(Laughter)

(Gülüşmeler)

(Applause)

(Alkış)

Whether it's as basic as trying to decide what restaurant to go to

Gidilecek restorana karar vermek gibi basit

or as important as trying to decide who to spend the rest of your life with,

veya kiminle yaşlanacağına karar vermek gibi önemli

human lives are filled with computational problems

ve sırf çaba ile çözülmesi zor olan

that are just too hard to solve by applying sheer effort.

hesaplamalı sorularla doludur insan hayatı.

For those problems,

Böylesi sorunlar için

it's worth consulting the experts:

uzmanlara danışmaya değer,

computer scientists.

yani bilgisayar bilimcilere.

(Laughter)

(Gülüşmeler)

When you're looking for life advice,

Yaşam tavsiyeleri aradığınız zaman,

computer scientists probably aren't the first people you think to talk to.

bilgisayar bilimcileri muhtemelen aklınıza gelen ilk kişiler olmaz.

Living life like a computer --

Hayatı bir bilgisayar gibi yaşamak --

stereotypically deterministic, exhaustive and exact --

deterministik, teferruatlı ve hatasız --

doesn't sound like a lot of fun.

pek eğlenceli duyulmuyor.

But thinking about the computer science of human decisions

Fakat insan kararlarının bilgisayar bilimini düşünmek

reveals that in fact, we've got this backwards.

gösteriyor ki aslında biz bunu ters anlamışız.

When applied to the sorts of difficult problems

İnsan hayatında ortaya çıkan

that arise in human lives,

zor problemlere uygulandığında

the way that computers actually solve those problems

bilgisayarların bu problemleri asıl çözme biçimi

looks a lot more like the way that people really act.

insanların davranışlarına aslında çok daha fazla benziyor.

Take the example of trying to decide what restaurant to go to.

Gidilecek restorana karar verme örneğini ele alalım.

This is a problem that has a particular computational structure.

Bu problemin belirli bir hesaplamalı yapısı vardır.

Elinizde bir seçenekler havuzu var,

You've got a set of options,

you're going to choose one of those options,

bu seçeneklerden birini seçeceksiniz

and you're going to face exactly the same decision tomorrow.

ve aynı kararla yarın da karşı karşıya kalacaksınız.

In that situation,

Bu durumda,

you run up against what computer scientists call

bilgisayar bilimcilerinin "keşif-sömürü ödünleşimi" adını verdiği

the "explore-exploit trade-off."

bir durumla karşılaşacaksınız.

You have to make a decision

Bir seçim yapmanız gerekecek.

about whether you're going to try something new --

Yeni bir şey denemek --

exploring, gathering some information

keşfetmek

that you might be able to use in the future --

ve ileride de kullanabileceğiniz bilgiler toplamak--

or whether you're going to go to a place that you already know is pretty good --

veya yeterince iyi olduğunu önceden bildiğiniz bir yere gideceksiniz --

exploiting the information that you've already gathered so far.

daha önce edindiğiniz bilgileri sömürerek.

The explore/exploit trade-off shows up any time you have to choose

Keşif/sömürü ödünleşimi, yeni bir şey denemek

ve önceden iyi olduğunu bildiğiniz şeyle devam etmek arasında

between trying something new

and going with something that you already know is pretty good,

seçim yaptığınız her anda ortaya çıkar,

whether it's listening to music

müzik dinlerken de olabilir,

or trying to decide who you're going to spend time with.

kimle vakit geçireceğine karar verirken de.

Bu teknoloji şirketlerinin de yeni şeyler denediklerinde karşılaştığı bir sorun,

It's also the problem that technology companies face

when they're trying to do something like decide what ad to show on a web page.

web sitelerinde hangi reklamı göstereceklerine karar vermek gibi.

Should they show a new ad and learn something about it,

Yeni bir reklam gösterip onunla ilgili bir şeyler mi öğrenmeliler,

or should they show you an ad

yoksa büyük ihtimalle üstüne tıklayacağınızı bildikleri

that they already know there's a good chance you're going to click on?

bir reklamı mı göstermeliler?

Over the last 60 years,

Son 60 yıl boyunca,

computer scientists have made a lot of progress understanding

bilgisayar bilimcileri keşif/sömürü ödünleşimini

the explore/exploit trade-off,

anlamak konusunda çok yol katettiler

and their results offer some surprising insights.

ve sonuçları şaşırtıcı iç görüler sunuyor.

When you're trying to decide what restaurant to go to,

Gidilecek restorana karar vermeye çalıştığınızda

the first question you should ask yourself

kendinize sormanız gereken ilk soru,

is how much longer you're going to be in town.

şehirde ne kadar daha bulunacağınızdır.

If you're just going to be there for a short time,

Orada sadece kısa bir süreliğine bulunacaksanız

then you should exploit.

o hâlde sömürmeniz gerekir.

There's no point gathering information.

Bilgi edinmenizin bir manası olmayacaktır.

Just go to a place you already know is good.

Sadece iyi olduğunu bildiğiniz yere gidin.

But if you're going to be there for a longer time, explore.

Fakat eğer orada uzun bir süre kalacaksanız, keşfe çıkın.

Try something new, because the information you get

Farklı bir şey deneyin, çünkü edineceğiniz bilgi

is something that can improve your choices in the future.

gelecekteki seçimlerinizi iyileştirebilir.

The value of information increases

Bilginin değeri, onu kullanacağınız fırsatların

the more opportunities you're going to have to use it.

sayısıyla orantılı olarak artar.

This principle can give us insight

Bu prensip bize

into the structure of a human life as well.

insan yaşamının yapısı üzerine de iç görü verebilir.

Babies don't have a reputation for being particularly rational.

Bebeklerin özellikle rasyonel olmak gibi bir ünü yok.

They're always trying new things,

Sürekli yeni şeyler denerler

and you know, trying to stick them in their mouths.

ve onları ağızlarına sokmaya çalışırlar.

But in fact, this is exactly what they should be doing.

Fakat aslında, yapmaları gereken de budur.

They're in the explore phase of their lives,

Hayatlarının keşfetme evresindeler

and some of those things could turn out to be delicious.

ve o şeylerden bazıları çok lezzetli çıkabilir.

At the other end of the spectrum,

Diğer tarafta ise,

the old guy who always goes to the same restaurant

her zaman aynı restorana gidip

and always eats the same thing

aynı şeyi yiyen bir yaşlı adam

isn't boring --

sıkıcı değildir --

he's optimal.

optimaldir.

(Laughter)

(Gülüşmeler)

He's exploiting the knowledge that he's earned

Tüm hayatı boyunca

through a lifetime's experience.

edindiği bilgiyi sömürüyordur.

More generally,

Genellemek gerekirse,

knowing about the explore/exploit trade-off

keşif/sömürü ödünleşimini biliyor olmak

can make it a little easier for you to sort of relax and go easier on yourself

siz bir karar vermeye çalştığınızda rahatlamanıza

ve kendinize fazla yüklenmemenize yardımcı olur.

when you're trying to make a decision.

You don't have to go to the best restaurant every night.

Her gece en iyi restorana gitmenize gerek yok.

Take a chance, try something new, explore.

Şansınızı deneyin, farklı bir şey deneyin, keşfedin.

You might learn something.

Yeni bir şey öğrenebilirsiniz.

And the information that you gain

Ve edindiğiniz bilgi

is going to be worth more than one pretty good dinner.

iyi bir akşam yemeğinden daha değerli olacaktır.

Computer science can also help to make it easier on us

Bilgisayar bilimi de ev ve ofis gibi yerlerde

in other places at home and in the office.

bize kolaylıklar sağlayabilir.

If you've ever had to tidy up your wardrobe,

Eğer gardrobunuzu düzenlemeniz gerektiyse,

you've run into a particularly agonizing decision:

özellikle cefalı bir seçimle karşı karşıya kalmışsınızdır:

you have to decide what things you're going to keep

hangi eşyaları tutacağınıza

and what things you're going to give away.

ve hangilerini bağışlayacağınıza karar vermeniz gerekir.

Martha Stewart turns out to have thought very hard about this --

Martha Stewart bu konuda fazlasıyla düşünmüş olmalı -

(Laughter)

(Gülüşmeler)

and she has some good advice.

ve birkaç iyi tavsiyesi var.

She says, "Ask yourself four questions:

Der ki, "Kendinize dört soru sorun:

How long have I had it?

Ne zamandan beri bendeydi?

Does it still function?

Hala çalışıyor mu?

Is it a duplicate of something that I already own?

Sahip olduğum başka bir şeyle aynı işe mi yarıyor?

And when was the last time I wore it or used it?"

Ve en son ne zaman giyindim veya kullandım?"

But there's another group of experts

Fakat başka bir grup uzman,

who perhaps thought even harder about this problem,

ki muhtemelen bu sorun hakkında daha fazla düşünmüştür,

and they would say one of these questions is more important than the others.

bu sorulardan birinin diğerlerinden daha önemli olduğunu söylerler.

Those experts?

Hangi uzmanlar mı?

The people who design the memory systems of computers.

Bilgisayarların hafıza sistemlerini tasarlayan insanlar.

Bilgisayarların çoğunda iki tip hafıza sistemi vardır:

Most computers have two kinds of memory systems:

a fast memory system,

hızlı hafıza sistemi,

like a set of memory chips that has limited capacity,

sınırlı kapasiteye sahip olan hafıza çipleri gibidir

because those chips are expensive,

çünkü o çipler pahalıdır

and a slow memory system, which is much larger.

ve daha geniş olan yavaş hafıza sistemi.

In order for the computer to operate as efficiently as possible,

Bilgisayarın olabildiğince verimli çalışabilmesi için

erişmek istediğiniz bilgi parçalarının

you want to make sure

that the pieces of information you want to access

hızlı hafıza sisteminde olduğundan

are in the fast memory system,

emin olmak istersiniz,

so that you can get to them quickly.

böylece onlara hızlıca ulaşabilirsiniz.

Each time you access a piece of information,

Bir bilgi parçasına her eriştiğinizde

it's loaded into the fast memory

hızlı hafıza içerisine yüklenir

and the computer has to decide which item it has to remove from that memory,

ve bilgisayar, sınırlı kapasiteye sahip olduğu için

because it has limited capacity.

o hafızadan hangi kalemi kaldırması gerektiğine karar vermelidir.

Over the years,

Yıllar boyunca,

computer scientists have tried a few different strategies

hızlı hafızadan neyi çıkarmak gerektiğine karar vermek için

for deciding what to remove from the fast memory.

bilgisayar bilimciler farklı stratejiler denediler.

They've tried things like choosing something at random

Rastgele nesneler seçmeyi

or applying what's called the "first-in, first-out principle,"

veya "ilk giren ilk çıkar prensibi"

yani hafızada en uzun zamandır bulunan kalemi kaldırmak gibi

which means removing the item

which has been in the memory for the longest.

birkaç farklı strateji denediler.

But the strategy that's most effective

Fakat en etkili strateji,

focuses on the items which have been least recently used.

yakın zamanda kullanılmayan kalemlere odaklanır.

This says if you're going to decide to remove something from memory,

Eğer hafızadan bir şey kaldırılacaksa bunun son erişilme zamanı

you should take out the thing which was last accessed the furthest in the past.

geçmişte en uzak olan parça olması gerektiğini söyler.

And there's a certain kind of logic to this.

Ve bunda belli bir mantık vardır.

If it's been a long time since you last accessed that piece of information,

O bilgi parçasına son erişilmesinin üzerinden uzun zaman geçti

it's probably going to be a long time

ve bir dahaki ihtiyaç olacak zamana kadar

before you're going to need to access it again.

muhtemelen yine uzun bir zaman geçecektir.

Your wardrobe is just like the computer's memory.

Gardırobunuz da bilgisayarın hafızası gibidir.

You have limited capacity,

Sınırlı bir kapasiteniz var ve oraya ihtiyacınız olma ihtimali

and you need to try and get in there the things that you're most likely to need

en yüksek olan şeyleri koymaya çalışmalısınız,

so that you can get to them as quickly as possible.

böylece onlara mümkün olan en hızlı şekilde erişebilirsiniz.

Recognizing that,

Bunu dikkate alarak

maybe it's worth applying the least recently used principle

yakın zamanda kullanılmayanları kaldırma prensibini

gardırobunuzu düzenlerken kullanmanız uygulamaya değer.

to organizing your wardrobe as well.

So if we go back to Martha's four questions,

Martha'nın dört sorusuna dönersek,

the computer scientists would say that of these,

bilgisayar bilimcileri, son sorunun,

the last one is the most important.

en önemli soru olduğunu söyleyeceklerdir.

This idea of organizing things

Nesneleri düzenlerken

so that the things you are most likely to need are most accessible

en çok ihtiyacınız olan şeylerin en erişilebilir olması

can also be applied in your office.

ofisinizde de uygulanabilir.

The Japanese economist Yukio Noguchi

Japon ekonomist Yukio Noguchi

actually invented a filing system that has exactly this property.

bu özelliğe sahip bir dosyalama sistemi icat etti.

He started with a cardboard box,

Bir karton kutuyla başladı

and he put his documents into the box from the left-hand side.

ve tüm belgelerini kutuya sol taraftan başlayarak koydu.

Each time he'd add a document,

Ne zaman yeni bir belge eklese

he'd move what was in there along

içindeki belgeleri kaydırırdı

and he'd add that document to the left-hand side of the box.

ve yeni belgeyi kutunun soluna eklerdi.

And each time he accessed a document, he'd take it out,

Bir belgeye eriştiği zaman onu çıkarır,

consult it and put it back in on the left-hand side.

inceler ve sol tarafa geri koyardı.

As a result, the documents would be ordered from left to right

Böylece, kutu içindeki tüm belgeler, kullanım sıklığına göre

by how recently they had been used.

soldan sağa doğru sıralanırdı.

And he found he could quickly find what he was looking for

Ve soldan başlayıp

by starting at the left-hand side of the box

sağa doğru ilerleryerek

and working his way to the right.

aradığını hızlıca bulabildiğini fark etti.

Before you dash home and implement this filing system --

Siz eve koşup bu dosyalama sistemini uygulamadan önce

(Laughter)

(Gülüşmeler)

it's worth recognizing that you probably already have.

zaten uyguluyor olabileceğinizi fark etmeniz önemlidir.

(Laughter)

(Gülüşmeler)

That pile of papers on your desk ...

Masanızın üzerindeki kağıt desteleri...

typically maligned as messy and disorganized,

dağınık ve düzensiz diye iftira atılan

a pile of papers is, in fact, perfectly organized --

kağıt desteleri aslında mükemmelce düzenlidir

(Laughter)

(Gülüşmeler)

as long as you, when you take a paper out,

siz bir kağıdı alıp

put it back on the top of the pile,

destenin en üstüne geri koyduğunuz sürece

then those papers are going to be ordered from top to bottom

o kağıtlar yukarıdan aşağıya

by how recently they were used,

kullanım sıklığına göre sıralanmış olacaktır

and you can probably quickly find what you're looking for

ve destenin üst kısmından başlayarak

by starting at the top of the pile.

aradığınız şeyi muhtemelen kolayca bulacaksınız.

Organizing your wardrobe or your desk

Gardırobunuzu veya masanızı düzenlemek

are probably not the most pressing problems in your life.

muhtemelen hayatınızdaki en stresli sorunlar değildir.

Sometimes the problems we have to solve are simply very, very hard.

Bazen çözmemiz gereken sorunlar basitçe çok, çok zordur.

But even in those cases,

Böyle durumlarda dahi

computer science can offer some strategies

bilgisayar bilimi bazen stratejiler

and perhaps some solace.

ve belki bazı teselliler sunabilir.

The best algorithms are about doing what makes the most sense

En iyi algoritmalar en mantıklı şeyleri

in the least amount of time.

en kısa sürede yapmakla ilgilidir.

When computers face hard problems,

Bilgisayarlar zor sorunlarla karşılaştığında

they deal with them by making them into simpler problems --

onları daha basit sorunlara çevirerek hallederler,

by making use of randomness,

rastlantısallık kullanarak,

by removing constraints or by allowing approximations.

kısıtları kaldırarak veya hata payını arttırarak.

Solving those simpler problems

Kolaylaştırılmış sorunları çözmek

can give you insight into the harder problems,

zor sorunlarla ilgili iç görüler verebilir

and sometimes produces pretty good solutions in their own right.

ve bazen kendi durumlarında yeterince iyi çözümler üretebilirler.

Knowing all of this has helped me to relax when I have to make decisions.

Bütün bunları bilmek karar verirken rahatlamamı sağladı.

You could take the 37 percent rule for finding a home as an example.

Ev bulmak için yüzde 37 kuralını örnek olarak alabilirsiniz.

There's no way that you can consider all of the options,

Tüm seçenekleri ele almanıza imkân yok,

so you have to take a chance.

o yüzden şansınızı deneyin.

And even if you follow the optimal strategy,

En optimal stratejiyi deneseniz bile,

you're not guaranteed a perfect outcome.

mükemmel neticeyi garantileyemeyebilirsiniz.

If you follow the 37 percent rule,

Eğer yüzde 37 kuralını takip ederseniz

the probability that you find the very best place is --

en iyi mekânı bulma olasılığınız

funnily enough ...

şaşırtıcı şekilde ...

(Laughter)

(Gülüşmeler)

37 percent.

Yüzde 37.

You fail most of the time.

Çoğu zaman başaramayacaksınız.

But that's the best that you can do.

Fakat yapabileceğiniz en iyi şey bu.

Ultimately, computer science can help to make us more forgiving

Son olarak, bilgisayar bilimi bize kendi kısıtlamalarımıza karşı

of our own limitations.

daha affedici olmamız konusunda yardımcı olur.

You can't control outcomes, just processes.

Sonuçları değil, sadece işlemleri kontrol edebilirsiniz.

And as long as you've used the best process,

Ve en iyi işlemi kullandığınız sürece,

you've done the best that you can.

yapabileceğinizin en iyisini yaptınız.

Sometimes those best processes involve taking a chance --

Bazen en iyi işlemler şansınızı denemeyi içerir,

not considering all of your options,

tüm seçeneklerinizi dikkate almayı

or being willing to settle for a pretty good solution.

veya gayet iyi bir sonucu kabullenmeye razı olmayı değil.

These aren't the concessions that we make when we can't be rational --

Bunlar rasyonel olamayacağımız zaman vereceğimiz imtiyazlar değil,

they're what being rational means.

rasyonel olmanın kendisi demektir.

Thank you.

Teşekkürler.

(Applause)

(Alkış)