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

Translator: Linh Nhi Nguyen Reviewer: Anh Nguyen

If there's one city in the world

Nếu có một thành phố trên thế giới

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

mà rất khó để tìm một chỗ để mua hay thuê

it's Sydney.

thì đó chính là Sydney.

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

Và nếu bạn đã từng thử tìm nhà ở đây

you're familiar with the problem.

thì bạn sẽ quen với vấn đề này.

Every time you walk into an open house,

Mỗi lần bạn tham quan căn nhà mình định thuê,

you get some information about what's out there

bạn sẽ có một vài thông tin về những gì bên ngoài

and what's on the market,

và những gì diễn ra thị trường,

but every time you walk out,

nhưng mỗi lần bạn bước ra,

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

bạn có nguy cơ bỏ lỡ nơi tốt nhất bạn vừa đi qua.

So how do you know when to switch from looking

Vậy khi nào thì bạn nên chuyển từ việc tìm kiếm

to being ready to make an offer?

sang việc sẵn sàng đưa ra đề nghị?

This is such a cruel and familiar problem

Đây là vấn đề rất quen thuộc và đầy khó khăn

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

mà bất ngờ là, giải pháp có khi lại đơn giản một cách đáng ngạc nhiên

37 percent.

37 phần trăm

(Laughter)

(Cười)

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

Nếu bạn muốn tối đa hóa khả năng tìm được nơi tốt nhất,

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

bạn nên nhìn vào 37% những thứ có ở trên thị trường,

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

sau đó đưa ra đề nghị ở nơi tiếp theo bạn thấy,

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

nơi mà tốt hơn tất cả những nơi bạn đã nhìn thấy.

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

Hoặc nếu bạn có 1 tháng để tìm kiếm, dành 37% thời gian đó --

11 days, to set a standard --

11 ngày, để làm tiêu chuẩn --

and then you're ready to act.

và bạn đã sẵn sàng để hành động.

We know this because trying to find a place to live

Chúng tôi biết điều đó vì việc tìm kiếm nơi ở

is an example of an optimal stopping problem.

là một ví dụ của vấn đề dừng tối ưu.

A class of problems that has been studied extensively

Một loạt các vấn đề đã được nghiên cứu rộng rãi

by mathematicians and computer scientists.

bởi các nhà toán học và nhà khoa học máy tính

I'm a computational cognitive scientist.

Tôi là một nhà khoa học nhận thức sử dụng điện toán

I spend my time trying to understand

Tôi dành thời gian cố gắng tìm hiểu

how it is that human minds work,

cách bộ não con người hoạt động,

from our amazing successes to our dismal failures.

từ những thành công đáng kinh ngạc tới những thất bại thảm hại

To do that, I think about the computational structure

Để làm được điều đó, tôi nghĩ về cấu trúc tính toán

of the problems that arise in everyday life,

của các vấn đề phát sinh trong cuộc sống hằng ngày

and compare the ideal solutions to those problems

và so sánh giải pháp lý tưởng của những vấn đề đó

to the way that we actually behave.

với cách chúng ta thực sự hành xử.

As a side effect,

Như một tác dụng phụ,

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

Tôi nhận thấy rằng, áp dụng công nghệ máy tính

can make human decision-making easier.

có thể giúp con người đưa ra quyết định dễ dàng hơn

I have a personal motivation for this.

Tôi có động lực cá nhân cho việc này.

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

Lớn lên ở Perth như một đứa trẻ có não quá lớn ...

(Laughter)

(Cười)

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

Tôi luôn cố gắng hành xử theo cách mà tôi nghĩ là hợp lý,

reasoning through every decision,

lập luận mỗi khi đưa ra quyết định,

trying to figure out the very best action to take.

cố gắng tìm ra hành động tốt nhất để thực hiện.

But this is an approach that doesn't scale up

Nhưng đây là cách tiếp cận không khả thi

when you start to run into the sorts of problems

khi bạn bắt đầu giải quyết các vấn đề

phát sinh trong cuộc sống của người trưởng thành

that arise in adult life.

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

Từng có lúc, tôi thậm chí cố gắng chia tay với bạn gái

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

vì cố gắng chú ý đến ưu tiên của cô ấy cũng như của tôi

and then find perfect solutions --

và tìm ra giải pháp tốt nhất --

(Laughter)

(Cười)

was just leaving me exhausted.

Điều đó khiến tôi kiệt sức.

(Laughter)

(Cười)

She pointed out that I was taking the wrong approach

Cô ấy chỉ ra rằng tôi đã sử dụng sai phương pháp

to solving this problem --

để giải quyết vấn đề --

and she later became my wife.

sau đó cô ấy trở thành vợ tôi

(Laughter)

(Cười)

(Applause)

(Vỗ tay)

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

Cho dù nó có đơn giản như việc đưa ra quyết định đi ăn ở nhà hàng nào

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

hay quan trọng như quyết định người bạn sẽ dành cả phần còn lại của cuộc đời với,

human lives are filled with computational problems

cuộc sống con người chứa đầy các vấn đề phải tính toán

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

mà quá khó để giải quyết bằng cách chỉ cố gắng nỗ lực hết sức

For those problems,

Với những vấn đề đó,

it's worth consulting the experts:

nó đáng được tư vấn bởi các chuyên gia:

computer scientists.

những nhà khoa học máy tính.

(Laughter)

(Cười)

When you're looking for life advice,

Khi tìm kiếm lời khuyên về cuộc sống

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

nhà khoa học máy tính có lẽ không phải người đầu tiên bạn nghĩ tới để hỏi.

Living life like a computer --

Cuộc sống như một chiếc máy tính --

stereotypically deterministic, exhaustive and exact --

theo khuôn mẫu xác định, toàn diện và chính xác --

doesn't sound like a lot of fun.

nghe không có nhiều niềm vui.

But thinking about the computer science of human decisions

Nhưng suy nghĩ về khoa học máy tính với quyết định con người

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

cho thấy trên thực tế, chúng ta có trở ngại này.

When applied to the sorts of difficult problems

Khi áp dụng vào những vấn đề khó khăn

that arise in human lives,

phát sinh trong cuộc sống,

the way that computers actually solve those problems

cách mà máy tính giải quyết các vấn đề này

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

khá giống cách mà mọi người thực sự hành động

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

Lấy ví dụ đưa ra quyết định nên chọn nhà hàng nào đi ăn tối.

This is a problem that has a particular computational structure.

Đây là vấn đề có cấu trúc tính toán cụ thể.

You've got a set of options,

Bạn có một loạt các lựa chọn,

you're going to choose one of those options,

bạn sẽ chọn một trong những lựa chọn đó,

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

và sẽ đối mặt với việc y hệt như vậy vào ngày mai

In that situation,

Trong trường hợp đó,

you run up against what computer scientists call

bạn bất ngờ gặp thứ mà nhà khoa học máy tính gọi

the "explore-exploit trade-off."

là "sự cân nhắc giữa lựa chọn cũ và mới"

You have to make a decision

Bạn phải đưa ra quyết định

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

về việc bạn sẽ thử cái gì đó mới --

exploring, gathering some information

khám phá, thu thập những thông tin

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

mà bạn có thể sẽ dùng trong tương lai --

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

hay đi đến một nơi mà bạn đã biết rõ là nó khá tốt --

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

sử dụng những thông tin mà bạn đã biết từ trước

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

Sự cân nhắc giữa cái cũ và mới xuất hiện mỗi khi chúng ta lựa chọn

between trying something new

giữa trải nghiệm cái mới

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

và sử dụng cái gì đó mà bạn đã biết khá rõ

whether it's listening to music

Cho dù đó là nghe nhạc

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

hay cố gắng quyết định bạn sẽ dành thời gian cho ai.

It's also the problem that technology companies face

Nó cũng là vấn đề mà các công ty công nghệ gặp phải

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

khi họ cố gắng làm gì đó như quyết định quảng cáo nào sẽ xuất hiện trên trang web.

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

Có nên hiển thị quảng cáo mới và học hỏi điều gì từ nó

or should they show you an ad

hay hiển thị quảng cáo mà

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

họ biết sẽ có khả năng cao bạn sẽ nhấn vào?

Over the last 60 years,

Trong vòng 60 năm qua,

computer scientists have made a lot of progress understanding

Các nhà khoa học máy tính đã thực hiện nhiều quá trình

the explore/exploit trade-off,

tìm hiểu sự cân nhắc giữa mới và cũ

and their results offer some surprising insights.

và kết quả mang lại những điều bất ngờ.

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

Khi bạn cố đưa ra quyết định chọn nhà hàng nào để ăn

the first question you should ask yourself

câu hỏi đầu tiên bạn nên hỏi bản thân là

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

bạn sẽ ở nơi đó bao lâu.

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

Nếu bạn chỉ ở đó một thời gian ngắn,

then you should exploit.

bạn nên chọn nhà hàng đã từng ăn

There's no point gathering information.

Không có lý nào phải thu thập thông tin.

Just go to a place you already know is good.

Cứ tới nhà hàng bạn đã biết nó tốt.

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

Nhưng nếu bạn ở đó lâu hơn, hãy khám phá

Try something new, because the information you get

Thử cái gì đó mới, vì những thông tin bạn nhận được

is something that can improve your choices in the future.

sẽ là thứ giúp bạn nâng cao lựa chọn của mình trong tương lai.

The value of information increases

Càng nhiều thông tin bạn có

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

càng nhiều cơ hội bạn sử dụng nó.

This principle can give us insight

Quy luật này cho chúng ta cái nhìn

into the structure of a human life as well.

về cấu trúc của cuộc sống con người.

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

Trẻ em có tiếng là không được lô-gic cho lắm

They're always trying new things,

Trẻ con luôn khám phá điều mới,

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

và bạn biết đấy, luôn cố gắng đưa thứ mới vào miệng mình.

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

Nhưng sự thật, đây chính là những gì trẻ con nên làm.

They're in the explore phase of their lives,

Chúng đang trong giai đoạn khám phá cuộc sống,

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

và một trong số thứ đó có thể hoá ra là ngon miệng.

At the other end of the spectrum,

Ngược lại,

the old guy who always goes to the same restaurant

Gã mà luôn đến cùng một nhà hàng

and always eats the same thing

và luôn ăn cùng một thứ

isn't boring --

không hề nhàm chán --

he's optimal.

anh ấy chọn giải pháp tối ưu.

(Laughter)

(Cười)

He's exploiting the knowledge that he's earned

Anh ấy sử dụng những kiến thức đã kiếm được

through a lifetime's experience.

qua trải nghiệm cuộc sống.

More generally,

Tổng quát hơn, biết về

knowing about the explore/exploit trade-off

sự cân nhắc giữa lựa chọn cũ và mới

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

giúp bạn lựa chọn dễ dàng hơn để thư giãn và đối tốt với bản thân

when you're trying to make a decision.

khi bạn phải đưa ra quyết định.

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

Bạn không cần phải đến nhà hàng tốt nhất mỗi tối.

Take a chance, try something new, explore.

Tận dụng cơ hội, thử cái gì đó mới, khám phá

You might learn something.

Bạn có thể học được gì đó.

And the information that you gain

Và thông tin mà bạn có được

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

sẽ đáng giá hơn một bữa ăn tối ngon.

Computer science can also help to make it easier on us

Khoa học máy tính có thể giúp chúng ta sống dễ dàng hơn

in other places at home and in the office.

ở những nơi như nhà hay văn phòng.

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

Nếu bạn đã từng dọn dẹp tủ quần áo,

you've run into a particularly agonizing decision:

bạn gặp phải một quyết định rất khó khăn:

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

quyết định xem nên giữ thứ nào

and what things you're going to give away.

và cho đi thứ nào.

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

Martha Stewart hóa ra đã suy nghĩ rất kĩ về điều này --

(Laughter)

(Cười)

and she has some good advice.

và cô ấy có một số lời khuyên tốt.

She says, "Ask yourself four questions:

Cô ấy nói, "Hỏi bản thân bạn 4 câu hỏi:

How long have I had it?

Bạn có nó bao lâu rồi?

Does it still function?

Nó có sử dụng được nữa không?

Is it a duplicate of something that I already own?

Nó có phải là bản sao của một cái gì đó mà bạn đã có?

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

Và lần cuối cùng bạn mặc hay sử dụng nó là khi nào?

But there's another group of experts

Nhưng có một nhóm chuyên gia khác

who perhaps thought even harder about this problem,

có lẽ nghĩ sâu sắc hơn về vấn đề này,

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

và họ nói rằng một trong các câu hỏi trên quan trọng hơn các câu hỏi còn lại.

Those experts?

Các chuyên gia này ư?

The people who design the memory systems of computers.

Họ là những người thiết kế hệ thống bộ nhớ trong máy tính.

Most computers have two kinds of memory systems:

Hầu hết máy tính có 2 loại hệ thống bộ nhớ:

a fast memory system,

hệ thống bộ nhớ nhanh

like a set of memory chips that has limited capacity,

giống như bộ chip nhớ mà sức chứa có hạn

because those chips are expensive,

vì đống chip đó rất đắt,

and a slow memory system, which is much larger.

và bộ nhớ chậm - to hơn rất nhiều

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

Để cho máy tính hoạt động hiệu quả nhất có thể,

you want to make sure

bạn phải đảm bảo rằng

that the pieces of information you want to access

những thông tin mà bạn muốn truy cập

are in the fast memory system,

phải ở trong bộ nhớ nhanh

so that you can get to them quickly.

để bạn có thể có chúng nhanh.

Each time you access a piece of information,

Mỗi lần bạn truy cập một mẩu thông tin,

it's loaded into the fast memory

nó được tải vào bộ nhớ nhanh

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

và máy tính phải quyết định mục nào phải xóa khỏi bộ nhớ

because it has limited capacity.

vì sức chứa có hạn.

Over the years,

Qua năm tháng,

computer scientists have tried a few different strategies

nhà khoa học máy tính đã thử một vài chiến lược khác nhau

for deciding what to remove from the fast memory.

để quyết định mục gì nên xóa khỏi bộ nhớ nhanh

They've tried things like choosing something at random

Họ đã thử như chọn ngẫu nhiên một vài cái

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

hay áp dụng cái gọi là "nguyên tắc vào trước-ra trước"

which means removing the item

có nghĩa là xóa mục

which has been in the memory for the longest.

đã ở trong bộ nhớ lâu nhất.

But the strategy that's most effective

Nhưng chiến lược hiệu quả nhất

focuses on the items which have been least recently used.

tập trung vào những mục sử dụng ít nhất trong thời gian gần đây.

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

Nó nói rằng nếu bạn đang quyết định nên xóa thứ gì khỏi bộ nhớ,

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

bạn nên bỏ đi thứ truy cập lần cuối từ khoảng thời gian cách xa lâu nhất.

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

Và đó là tư duy logic cho cái này.

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

Nếu đã lâu rồi bạn không truy cập vào mẩu thông tin này,

it's probably going to be a long time

thì chắc hẳn sẽ lâu sau đó

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

bạn mới cần dùng lại thông tin này.

Your wardrobe is just like the computer's memory.

Tủ quần áo của bạn cũng giống như bộ nhớ của máy tính

You have limited capacity,

Nó có sức chứa có hạn,

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

và bạn cố cho vào đó thứ gì mà bạn cần nhẩt

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

để bạn có thể lấy nó nhanh nhất có thể.

Recognizing that,

Nhận ra được điều đó,

maybe it's worth applying the least recently used principle

có thể nó đáng áp dụng nguyên tắc thứ dùng ít nhất

to organizing your wardrobe as well.

để sắp xếp lại tủ đồ của bạn.

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

Vậy quay trở lại 4 câu hỏi của Martha,

the computer scientists would say that of these,

nhà khoa học máy tính nói rằng,

the last one is the most important.

câu hỏi cuối cùng là quan trọng nhất.

This idea of organizing things

Ý tưởng sắp xếp đồ đạc

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

để những thứ bạn cần nhất thì dễ lấy nhất

can also be applied in your office.

có thể áp dụng cả ở văn phòng.

The Japanese economist Yukio Noguchi

Nhà kinh tế học Nhật Bản Yukio Noguchi

actually invented a filing system that has exactly this property.

thực tế đã phát minh ra một hệ thống chứa đồ có đặc tính này.

He started with a cardboard box,

Ông bắt đầu với hộp các tông,

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

và ông để tài liệu trong hộp từ phía bên tay trái.

Each time he'd add a document,

Mỗi lần thêm tài liệu vào,

he'd move what was in there along

ông chuyển tài liệu ở trong đó

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

và ông để tài liệu mới vào phía bên trái của hộp.

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

và mỗi lần ông cần tài liệu, ông lấy nó ra,

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

tham khảo, rồi cất lại vào phía bên trái của hộp.

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

Và kết quả là, tài liệu được sắp xếp từ trái qua phải

by how recently they had been used.

dựa vào thời gian sử dụng gần đây.

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

Và ông ấy thấy mình có thể nhanh chóng tìm ra thứ mình cần

by starting at the left-hand side of the box

bằng việc bắt đầu với phía bên trái của hộp

and working his way to the right.

và làm việc mình ở phía bên phải.

Trước khi lao về nhà, và áp dụng với hệ thống lưu trữ của bạn

Before you dash home and implement this filing system --

(Laughter)

(Cười)

it's worth recognizing that you probably already have.

Nó đáng để nhận ra rằng bạn có thể đã có nó

(Laughter)

(Cười)

That pile of papers on your desk ...

Đống giấy tờ trên bàn bạn ...

typically maligned as messy and disorganized,

thường là lộn xộn và không có tổ chức,

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

Tập giấy, ngược lại, sắp xếp hoàn hảo --

(Laughter)

(Cười)

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

miễn là khi bạn lấy giấy ra,

put it back on the top of the pile,

để nó lại trên cùng của tập giấy,

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

và tập giấy được sắp xếp từ trên xuống dưới

by how recently they were used,

bởi thời điểm sử dụng nó,

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

và bạn dễ dàng tìm thấy thứ mình muốn

by starting at the top of the pile.

bằng cách bắt đầu ở đầu tập file

Organizing your wardrobe or your desk

Sắp xếp tủ quần áo hay bàn làm việc

are probably not the most pressing problems in your life.

không phải là vấn đề áp lực nhất trong cuộc sống.

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

Đôi khi, vấn đề bạn phải giải quyết cực kỳ nan giải.

But even in those cases,

Kể cả những vấn đề này,

computer science can offer some strategies

khoa học máy tính đưa ra một số giải pháp

and perhaps some solace.

và có thể cả niềm khuây khỏa

The best algorithms are about doing what makes the most sense

Thuật toán tốt nhất là làm cái gì có nghĩa nhất

in the least amount of time.

trong thời gian ngắn nhất.

When computers face hard problems,

Khi máy tính gặp vấn đề khó,

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

nó giải quyết bằng cách đơn giản hóa vấn đề --

by making use of randomness,

bằng cách chọn ngẫu nhiên,

by removing constraints or by allowing approximations.

bằng cách loại bỏ các ràng buộc hay cho phép làm xấp xỉ.

Solving those simpler problems

Giải quyết vấn đề đơn giản hơn

can give you insight into the harder problems,

giúp bạn hiểu được vấn đề khó hơn

and sometimes produces pretty good solutions in their own right.

và đôi khi tạo ra các giải pháp khá tốt theo cách riêng của chúng.

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

Hiểu được về điều này đã giúp tôi thoải mái hơn khi đưa ra quyết định.

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

Ví dụ, bạn có thể lấy quy tắc 37% để tìm nhà

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

Không có cách nào để bạn xem xét được tất cả lựa chọn,

so you have to take a chance.

vậy bạn phải nắm lấy cơ hội.

And even if you follow the optimal strategy,

Kể cả khi bạn chọn giải pháp tối ưu,

you're not guaranteed a perfect outcome.

bạn không chắc chắn là kết quả hoàn hảo

If you follow the 37 percent rule,

Nếu bạn theo quy tắc 37%,

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

xác suất bạn tìm thấy nơi tốt nhất là --

funnily enough ...

khá hài hước...

(Laughter)

(Cười)

37 percent.

37%

You fail most of the time.

Bạn thất bại trong hầu hết thời gian

But that's the best that you can do.

Nhưng bạn đã cố làm tốt nhất có thể

Ultimately, computer science can help to make us more forgiving

Cuối cùng, khoa học máy tính có thể giúp chúng ta tha thứ

of our own limitations.

cho giới hạn bản thân.

You can't control outcomes, just processes.

Bạn không thể kiểm soát kết quả, chỉ quá trình.

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

Và miễn là bạn dùng quá trình tốt nhất,

you've done the best that you can.

bạn đã làm tốt nhất có thể.

Sometimes those best processes involve taking a chance --

Đôi khi những quá trình tốt nhất liên quan đến việc nắm được cơ hội --

not considering all of your options,

không phải xem xét hết các lựa chọn,

or being willing to settle for a pretty good solution.

hoặc sẵn sàng giải quyết vấn đề cách tốt nhất.

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

Đây không phải là nhượng bộ khi chúng ta không hợp lí --

they're what being rational means.

Chúng chính là hợp lí.

Thank you.

Cảm ơn.

(Applause)

(Vỗ tay)