8收藏
22二手徵求有驚喜
定價：NT$ 600
本商品已絕版
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！」
「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。
▎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。
推薦記錄
▎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》 ）
▎《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！
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。
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《麻省理工科技評論》選為年度最佳書籍，
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————————————
訪問近五十年來最知名演算法的設計者，
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讀者大推：「真是過癮！」
「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。
▎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：
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❖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）
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