0:00:00.000,0:00:03.727
Oi. Nesta palestra, nós estamos falando sobre resolução de problemas.

0:00:03.727,0:00:08.958
E nós estamos falando sobre o papel que diversas perspectivas em busca de soluções para os problemas.

0:00:08.958,0:00:10.561
Assim, quando você pensa sobre um problema,

0:00:10.561,0:00:12.688
perspectiva é como você representá-la.

0:00:12.688,0:00:16.636
Então lembre-se da palestra anterior, falamos sobre paisagens.

0:00:16.636,0:00:19.011
Nós conversamos sobre a paisagem, sendo uma forma de representar

0:00:19.011,0:00:21.877
as soluções ao longo deste eixo

0:00:21.877,0:00:26.571
e o valor das soluções como a altura.

0:00:26.571,0:00:29.737
E assim, metaforicamente, trata-se de uma forma de representar

0:00:29.737,0:00:33.110
como alguém pode pensar sobre a resolução de um problema:

0:00:33.125,0:00:36.751
Encontrar pontos altos na sua paisagem.

0:00:36.751,0:00:39.800
O que queremos fazer é tomar esta metáfora e formalizar-se

0:00:39.800,0:00:43.066
e parte da razão para este curso é obter a melhor lógica,

0:00:43.066,0:00:45.248
[fim] acho que através de coisas de uma forma clara.

0:00:45.248,0:00:49.403
Então eu vou tomar essa metáfora de paisagem e transformá-lo em um modelo formal.

0:00:49.403,0:00:50.499
Então, como fazemos isso?

0:00:50.499,0:00:54.774
A primeira coisa que fazemos é formalmente definimos o que é uma perspectiva.

0:00:54.774,0:00:56.724
Assim podemos falar de matemática a metáfora.

0:00:56.724,0:00:59.022
Assim que uma perspectiva vai ser é

0:00:59.022,0:01:01.498
vai ser uma representação de todas as soluções possíveis.

0:01:01.498,0:01:05.389
Então ele é alguns codificação do conjunto de possíveis soluções para o problema.

0:01:05.389,0:01:08.870
Uma vez que temos a codificação do conjunto de soluções possíveis,

0:01:08.870,0:01:13.399
em seguida, podemos criar nossa paisagem, apenas atribuindo um valor para cada uma dessas soluções.

0:01:13.399,0:01:16.358
E que nos dará uma imagem de paisagem que você viu antes.

0:01:16.358,0:01:19.806
Agora, a maioria de nós é familiar com perspectivas,

0:01:19.806,0:01:21.409
mesmo que não o sabemos.

0:01:21.409,0:01:22.567
Deixe-me dar alguns exemplos.

0:01:22.567,0:01:24.534
Lembre-se de quando fizemos o sétima matemática grau?

0:01:24.534,0:01:27.675
Aprendemos sobre como representar um ponto, como Plotar pontos.

0:01:27.675,0:01:29.884
E normalmente aprendemos duas maneiras de fazê-lo.

0:01:29.884,0:01:32.547
A primeira forma foi coordenadas cartesianas.

0:01:32.547,0:01:34.774
Assim, dado um ponto, que representamos

0:01:34.774,0:01:38.755
por e um X e um valor de Y no espaço.

0:01:38.755,0:01:40.379
Assim, ele pode ser de cinco unidades,

0:01:40.379,0:01:42.371
Este seria o ponto, vamos dizer (5, 2).

0:01:42.371,0:01:45.894
É cinco unidades na direção X, duas unidades na direção Y.

0:01:45.894,0:01:48.715
Mas nós também aprendemos uma outra maneira de representar pontos,

0:01:48.715,0:01:50.709
e que foi coordenadas [polares].

0:01:50.709,0:01:52.432
Assim podemos tomar o mesmo ponto e dizer,

0:01:52.432,0:01:54.936
há um raio, que é sua distância da origem,

0:01:54.936,0:01:56.652
e depois há algum ângulo theta,

0:01:56.652,0:01:58.496
que diz o quanto temos de varrer

0:01:58.496,0:02:02.714
para varrer o raio para fora a fim de chegar ao ponto.

0:02:02.714,0:02:05.585
Assim duas formas totalmente razoáveis para representar um ponto:

0:02:05.585,0:02:07.652
X e Y, R e teta.

0:02:07.652,0:02:09.688
Cartesiana, polar.

0:02:09.688,0:02:11.360
Qual é melhor?

0:02:11.360,0:02:12.814
Bem, a resposta? Depende.

0:02:12.814,0:02:14.088
Deixe-me mostrar-lhe porquê.

0:02:14.088,0:02:16.007
Suponha que eu queria para descrever esta linha.

0:02:16.007,0:02:19.542
Para descrever essa linha que eu deveria usar coordenadas cartesianas,

0:02:19.542,0:02:23.632
porque eu só posso dizer Y = 3 e X se move de dois a cinco.

0:02:23.632,0:02:25.061
É realmente fácil.

0:02:25.061,0:02:28.632
Mas suponha que eu quero descrever este arco.

0:02:28.632,0:02:29.968
Se eu quero descrever este arco,

0:02:29.968,0:02:32.728
agora coordenadas cartesianas são vai ser bastante complicado,

0:02:32.728,0:02:34.864
e eu seria melhor usar coordenadas polares,

0:02:34.864,0:02:35.835
porque o raio é fixo

0:02:35.835,0:02:38.713
e acabei de falar sobre como o raio é — você sabe,

0:02:38.713,0:02:39.738
há essa distância R,

0:02:39.738,0:02:42.585
e teta move-se apenas de, você sabe, de A para B, vamos dizer.

0:02:42.585,0:02:44.656
Assim, dependendo o que quero fazer.

0:02:44.656,0:02:47.033
Se eu quiser olhar em linhas retas, deve usar cartesiano.

0:02:47.033,0:02:50.151
E se eu quiser olhar em arcos, provavelmente deve usar polar.

0:02:50.151,0:02:52.384
Assim, as perspectivas dependem o problema.

0:02:52.384,0:02:54.949
Agora vamos pensar sobre onde queremos ir.

0:02:54.949,0:02:58.683
Queremos falar sobre como perspectivas nos ajudam a encontrar soluções para problemas

0:02:58.683,0:03:01.732
e como perspectivas nos ajudam a ser inovador.

0:03:01.732,0:03:04.472
Bem, se você olhar para a história da ciência um monte de grandes descobertas —

0:03:04.472,0:03:06.288
você sabe, nós pensamos sobre Newton,

0:03:06.288,0:03:07.801
você sabe, sua teoria da gravidade —

0:03:07.801,0:03:11.485
você pode pensar sobre as pessoas tendo realmente novas perspectivas sobre velhos problemas.

0:03:11.485,0:03:13.296
Vamos dar um exemplo.

0:03:13.296,0:03:16.968
Assim, Mendeleiev surgiu com a tabela periódica,

0:03:16.968,0:03:20.409
e na tabela periódica, ele representa os elementos de peso atômico.

0:03:20.409,0:03:22.440
Ele tem-los nessas colunas diferentes.

0:03:22.440,0:03:26.114
Ao fazê-lo, organizando os elementos de peso atômico

0:03:26.114,0:03:27.784
ele encontrou todos os tipos de estrutura.

0:03:27.784,0:03:30.936
Então todos os metais linha de uma coluna, coisas assim.

0:03:30.936,0:03:33.002
Lembre-se — de classe de química do ensino médio.

0:03:33.002,0:03:36.936
É uma perspectiva que: é uma representação de um conjunto de elementos possíveis.

0:03:36.936,0:03:39.072
Ele poderia já organizou-as em ordem alfabética.

0:03:39.072,0:03:41.100
Mas que não fez muito sentido.

0:03:41.100,0:03:44.679
Assim a representação alfabética não nos daria qualquer estrutura.

0:03:44.679,0:03:47.425
Representação de peso atômico nos dá um monte de estrutura.

0:03:47.425,0:03:50.859
Na verdade, quando Mendeleev escreveu para baixo

0:03:50.859,0:03:53.862
todos os elementos que estavam em torno do tempo de acordo com o peso atômico,

0:03:53.862,0:03:56.644
havia lacunas em sua representação.

0:03:56.644,0:03:59.155
Havia buracos para os elementos que faltavam.

0:03:59.155,0:04:02.230
Esses elementos se tornaram escândio, gálio e germânio.

0:04:02.230,0:04:04.568
Eles finalmente foram encontrados dez a quinze anos mais tarde,

0:04:04.568,0:04:06.306
Depois que ele tinha escrito para baixo da tabela periódica:

0:04:06.306,0:04:08.944
As pessoas saíram e foram capazes de encontrar os elementos ausentes.

0:04:08.944,0:04:11.056
Nessa perspectiva, o peso atômico,

0:04:11.056,0:04:16.056
acabou por ser uma maneira muito útil para organizar o nosso pensamento sobre os elementos.

0:04:17.148,0:04:19.314
Fazemos todo o tempo agora.

0:04:19.314,0:04:20.912
Quando você tem qualquer tipo de tarefa,

0:04:20.912,0:04:23.671
você vai encontrar o que você realmente está usando algum tipo de perspectiva.

0:04:23.671,0:04:25.502
Suponha que você está empregando alguém.

0:04:25.502,0:04:28.348
E você tem um monte de recém-formados que aplicar para um emprego.

0:04:28.348,0:04:29.520
E você tem que pensar,

0:04:29.520,0:04:32.004
"OK, como para organizar todos esses candidatos?"

0:04:32.004,0:04:33.752
Digamos 500 candidatos.

0:04:33.752,0:04:36.847
Uma coisa que você poderia fazer é que você pode organizá-los por GPA:

0:04:36.847,0:04:39.604
Tome o GPA maior até o menor GPA.

0:04:39.604,0:04:40.781
Que é ser uma representação.

0:04:40.781,0:04:44.679
E você pode fazer isso se você com valor de competência ou realização.

0:04:44.679,0:04:47.520
Mas você também pode valor ética de trabalho.

0:04:47.520,0:04:49.296
E se fosse esse o caso você pode organizar em vez disso

0:04:49.296,0:04:53.248
esses mesmos CV ou arquivos de aplicativo por grosso como eles são.

0:04:53.248,0:04:56.361
[Quem vai fazer a] realmente grossas são as pessoas que trabalham muito, muito difícil.

0:04:56.361,0:04:57.560
Tenho feito muito.

0:04:57.560,0:05:00.607
Bem, a terceira coisa que você pode fazer é que você pode valorizar a criatividade.

0:05:00.607,0:05:01.601
E você pode dizer,

0:05:01.601,0:05:05.211
"Bem, vamos colocar aqueles que são uma espécie de mais colorido, mais interessantes por aqui.

0:05:05.211,0:05:08.120
E os que são menos coloridos e menos interessantes por aqui.

0:05:08.120,0:05:09.760
Que é a terceira maneira de fazê-lo.

0:05:09.760,0:05:11.609
Agora, dependendo o que você está contratando,

0:05:11.609,0:05:12.900
dependendo de quem são os candidatos,

0:05:12.900,0:05:14.720
qualquer um destes pode ser bom.

0:05:14.720,0:05:20.033
O único ponto que eu estou tentando fazer aqui é que há diferentes maneiras de organizar esses candidatos.

0:05:20.033,0:05:21.968
Em cada uma dessas formas você organizar —

0:05:21.968,0:05:22.993
se ele está em sua cabeça,

0:05:22.993,0:05:25.512
ou se ele é formalmente colocando-os fora de alguma forma —

0:05:25.512,0:05:27.176
é uma perspectiva.

0:05:27.176,0:05:31.944
E essas perspectivas irão determinar quão difícil será o problema para você.

0:05:31.944,0:05:33.420
Deixe-me explicar o porquê.

0:05:33.420,0:05:36.432
Agora eu quero voltar para a metáfora da paisagem.

0:05:36.432,0:05:38.424
E quando penso que paisagem como sendo áspero,

0:05:38.424,0:05:42.984
e pelo robusto eu quero dizer que ele não se parece com um único pico,

0:05:42.984,0:05:45.009
que há muitos picos sobre ele.

0:05:45.009,0:05:48.448
E quero formalizar esta noção de picos.

0:05:48.448,0:05:50.315
E faço-o como segue:

0:05:50.315,0:05:52.568
Vou definir o que eu chamo de uma optima locais.

0:05:52.568,0:05:55.808
Uma optima local é um ponto tal que

0:05:55.808,0:05:57.784
Se você olhar para os pontos de cada lado dele,

0:05:57.784,0:05:59.125
eles são de menores valor.

0:05:59.125,0:06:02.406
Portanto, é espécie de um ponto que localmente é o maior valor possível.

0:06:02.406,0:06:04.807
Então, se eu olhar para este particular paisagem acidentada novamente,

0:06:04.807,0:06:07.369
Há três local optima: 1, 2, 3.

0:06:07.369,0:06:10.351
Em qualquer um destes três pontos, eu iria ser preso:

0:06:10.351,0:06:12.683
Se eu olhei para a esquerda ou para a direita,

0:06:12.683,0:06:14.843
Eu não iria encontrar uma solução que é melhor.

0:06:14.843,0:06:18.934
Então nós pensamos sobre o que faz uma boa perspectiva:

0:06:18.934,0:06:23.702
Uma boa perspectiva vai ser uma perspectiva que não tem muitos local optima.

0:06:23.702,0:06:27.583
Uma perspectiva ruim vai ser aquele que tem um monte de optima local.

0:06:27.583,0:06:29.397
Deixe-me dar um exemplo, OK?

0:06:29.397,0:06:31.090
Então, suponho que estou chegando com uma barra de chocolate.

0:06:31.090,0:06:33.495
Suponha que eu sou encarregado de vir acima com uma nova barra de chocolate.

0:06:33.495,0:06:39.376
Então, eu tenho minha equipe de chefs fazem um monte de diferentes confecções para me tentar,

0:06:39.376,0:06:41.121
e eu quero encontrar muito melhor.

0:06:41.121,0:06:43.712
Mas há muitos deles, há tantas possibilidades,

0:06:43.712,0:06:45.322
que eu não sei mesmo como pensar sobre isso.

0:06:45.322,0:06:49.145
Mas uma forma de representar as barras de doces pode ser pelo número de calorias que eles tinham.

0:06:49.145,0:06:53.096
Assim pode organizar os todas as coisas diferentes que eles fazem pelo número de calorias.

0:06:53.096,0:06:55.890
E se eu fizesse isso, talvez eu teria três optima local.

0:06:55.890,0:06:59.607
Assim que é uma forma razoável para representar essas barras de doces possível.

0:07:00.645,0:07:02.991
Como alternativa, eu poderia representar as barras de doces

0:07:02.991,0:07:05.559
por masticity, que é o tempo de mastigação —

0:07:05.559,0:07:07.174
quanto tempo leva para mastigá-los.

0:07:07.174,0:07:10.760
Assim, estes seriam os que talvez só levar dois minutos para mastigar.

0:07:10.760,0:07:13.247
E estes podem levar vinte minutos para mastigar.

0:07:13.247,0:07:17.016
Bem, o tempo de mastigação provavelmente não é a melhor maneira de olhar para uma barra de chocolate.

0:07:17.016,0:07:20.824
E assim, como resultado, estou indo ter uma paisagem com muitos, muitos mais picos.

0:07:21.547,0:07:25.409
E assim, porque ele tem muitos picos mais, que é mais lugares poderia ficar preso.

0:07:25.409,0:07:28.976
Portanto, não é tão bom como uma forma de representar as soluções possíveis.

0:07:28.976,0:07:30.804
Não é tão bom uma perspectiva.

0:07:30.804,0:07:36.001
A melhor perspectiva seria o que chamamos de uma paisagem do Monte Fuji,

0:07:36.001,0:07:38.047
o cenário ideal que tem apenas um pico.

0:07:38.047,0:07:39.807
E estes são chamados de paisagens do Monte Fuji

0:07:39.807,0:07:41.152
porque se você nunca foi para o Japão,

0:07:41.152,0:07:42.629
e você olhar para o Monte Fuji, parece muito bonito como este.

0:07:42.629,0:07:44.944
Na verdade não é bem assim, há como neve no topo.

0:07:44.944,0:07:48.013
Mas a maior parte, olha só como um cone gigante.

0:07:48.013,0:07:49.616
Se você estiver em uma paisagem do Monte Fuji,

0:07:49.616,0:07:51.128
Se você está sentado em algum ponto,

0:07:51.128,0:07:54.100
você pode sempre apenas escalar o seu caminho até o topo.

0:07:54.100,0:07:55.936
Estas paisagens único pico são realmente boas

0:07:55.936,0:07:57.700
porque você basicamente tenho tido um problema

0:07:57.700,0:07:59.929
e fez muito, muito simples.

0:08:01.160,0:08:03.913
Qual seria um exemplo de uma paisagem do Monte Fuji?

0:08:03.913,0:08:06.007
Vou dar um exemplo famoso.

0:08:06.007,0:08:08.536
Assim, um exemplo famoso vem de gestão científica,

0:08:08.536,0:08:09.650
e devido a Frederick Taylor.

0:08:09.650,0:08:12.487
Taylor famosa resolveu para o tamanho ideal de uma pá.

0:08:12.487,0:08:15.450
Então vamos pensar sobre a paisagem de tamanho da pá.

0:08:15.450,0:08:18.252
Assim, neste eixo, eu tenho o tamanho da pá.

0:08:18.883,0:08:21.809
E sobre este eixo, eu tenho o valor.

0:08:21.809,0:08:23.384
E o que quero dizer com o valor?

0:08:23.384,0:08:24.984
Eu não quero dizer o quanto eu posso vender a pá

0:08:24.984,0:08:27.496
Eu quero dizer é como como útil a pá é a tarefa.

0:08:27.496,0:08:29.420
Então vamos supor que nós estamos pá de carvão

0:08:29.420,0:08:30.474
e eu quero pensar

0:08:30.474,0:08:33.396
Quantos quilos de carvão pode alguns [um] pá em um dia

0:08:33.396,0:08:35.441
em função do tamanho.

0:08:35.441,0:08:37.896
Então vamos começar aqui onde o tamanho é zero.

0:08:37.896,0:08:39.690
Então este é o tamanho da panela.

0:08:39.690,0:08:41.631
Se eu tiver uma pá tem uma panela de tamanho zero,

0:08:41.631,0:08:43.700
que é comumente conhecido como um pedaço de pau

0:08:43.700,0:08:45.876
e não podemos obter qualquer coisa.

0:08:46.384,0:08:47.895
Nós não vamos pá qualquer coisa com uma vara.

0:08:47.895,0:08:50.004
Bem, se eu fazê-lo maior,

0:08:50.004,0:08:52.241
você sabe, torná-lo o tamanho de talvez como uma colher pequena ou algo assim,

0:08:52.241,0:08:53.693
então nós pode pá um pouco.

0:08:53.693,0:08:55.984
E como fazer a pá maior e maior e maior,

0:08:55.984,0:08:58.672
nós, quem, meus trabalhadores, pode pá mais carvão.

0:08:58.672,0:09:02.616
Mas em algum momento, a pá vai para ficar um pouco grande demais.

0:09:02.616,0:09:04.953
E vai ser demasiado pesado para levantar.

0:09:04.953,0:09:06.056
E o trabalhador vai para ficar cansado,

0:09:06.056,0:09:07.216
e eu vou pá menor,

0:09:07.216,0:09:08.460
ele vai pá menos e menos.

0:09:08.460,0:09:11.898
E então finalmente chegar a algum ponto onde a pá do tão grande

0:09:11.898,0:09:14.015
que ele mesmo não pode levantá-lo,

0:09:14.015,0:09:14.905
e é tão inútil como o pendrive.

0:09:14.905,0:09:20.828
Então se eu olhar para o valor em termos de quanto carvão a pessoa pode pá em um dia é uma função do tamanho da pá.

0:09:20.828,0:09:23.441
Eu estou indo para obter uma paisagem single que alcançou.

0:09:23.441,0:09:24.604
Que vai ser um problema fácil de resolver.

0:09:24.604,0:09:29.542
E esta ideia, que nós poderia representar problemas científicos desta forma —

0:09:29.542,0:09:33.943
ou poderíamos colocar problemas de engenharia desta forma — e, em seguida, subir a nossa maneira de picos,

0:09:33.943,0:09:36.568
é que a base é que algo chamado de gestão científica

0:09:36.568,0:09:38.040
E a idéia era que você poderia, então

0:09:38.040,0:09:40.720
encontrando estes pontos altos sobre estas paisagens,

0:09:40.720,0:09:42.794
Encontre soluções ótimas.

0:09:42.794,0:09:45.733
Só vamos descobrir a solução ideal, com certeza

0:09:45.733,0:09:48.458
se seu monte subiu como este — se for single alcançou.

0:09:48.613,0:09:51.013
Se ele é robusto e parece esta bagunça,

0:09:51.013,0:09:52.411
parece que o Monte Fuji paisagem você está bem,

0:09:52.411,0:09:53.417
mas se parece com esta confusão, esta paisagem de masticity,

0:09:53.417,0:09:55.739
Se você tem uma perspectiva ruim,

0:09:55.739,0:09:57.775
bem, então se você escalou colinas

0:09:57.775,0:10:00.565
você poderia ficar preso apenas aproximadamente em qualquer lugar.

0:10:00.596,0:10:03.711
Então o que você gostaria é que você gostaria de uma paisagem do Monte Fuji,

0:10:03.711,0:10:07.674
E no caso de coisas simples como esta pá, isso é fácil de obter.

0:10:07.674,0:10:09.480
Deixe-me dar-lhe outro exemplo.

0:10:09.480,0:10:10.517
Este é um monte de diversão.

0:10:10.517,0:10:12.824
Este é um favorito jogo meu chamado soma a quinze

0:10:12.824,0:10:14.736
e foi desenvolvido por Simon de erva

0:10:14.736,0:10:17.561
Quem é um vencedor do Prêmio Nobel em economia.

0:10:17.561,0:10:19.827
E soma a quinze foi desenvolvida para mostrar às pessoas

0:10:19.827,0:10:22.501
por que diversas perspectivas são tão úteis,

0:10:22.501,0:10:25.157
por que diferentes formas de representar um problema podem torná-los fácil,

0:10:25.157,0:10:26.695
pode fazê-los como o Monte Fuji,

0:10:26.695,0:10:29.048
ou pode torná-los realmente difícil.

0:10:29.048,0:10:31.313
Então aqui está como soma quinze trabalhos.

0:10:31.313,0:10:34.863
Há cartas numeradas de um a nove cara acima em uma tabela.

0:10:34.863,0:10:36.769
Há nove cartões na frente de você.

0:10:36.769,0:10:37.946
Há dois jogadores.

0:10:37.946,0:10:41.823
Cada person.takes se transforma, tomando um cartão.

0:10:41.823,0:10:44.897
até que todas as cartas são idos, possivelmente — poderia terminar mais cedo.

0:10:45.072,0:10:50.409
Se alguém já possui três cartas que adicionar até exatamente 15, eles ganham.

0:10:50.670,0:10:51.923
Que é o jogo. Assim, muito simples.

0:10:51.923,0:10:54.448
Nove cartas. Cartões tendo alternativo.

0:10:54.448,0:10:58.275
Se você nunca ter exatamente três que soma a quinze que você ganha.

0:10:58.275,0:10:59.824
Então deixe-me mostrar-lhe um jogo.

0:10:59.824,0:11:01.528
Aqui está um jogo entre duas pessoas,

0:11:01.528,0:11:03.892
chamá-los [vamos] Paul e David.

0:11:03.907,0:11:05.251
Paul vai primeiro. Agora você acha que quando você jogar este jogo

0:11:05.251,0:11:07.913
a coisa a fazer seria escolher cinco.

0:11:07.913,0:11:11.604
Paul escolhe os quatro, que é tipo de uma escolha estranha.

0:11:11.604,0:11:14.402
David vai avançar assim ele toma os cinco.

0:11:14.402,0:11:16.844
Paul então leva a seis.

0:11:16.844,0:11:18.920
Agora os seis é uma escolha estranha

0:11:18.920,0:11:22.872
porque quatro mais seis mais cinco é igual a quinze.

0:11:22.872,0:11:25.832
Então parece que não há nenhuma maneira que ele pode ganhar.

0:11:25.832,0:11:28.234
Bem, isso será confuso para Doug.

0:11:28.234,0:11:30.255
Então Doug vai para levar oito.

0:11:30.255,0:11:34.505
Agora Observe os oito mais cinco é igual a treze anos.

0:11:34.520,0:11:37.712
O que significa Paul deve ter os dois.

0:11:37.712,0:11:39.363
Então, ele leva os dois.

0:11:39.363,0:11:41.530
Pense bem sobre o que acontece em seguida:

0:11:41.530,0:11:43.222
Quatro mais dois é seis.

0:11:43.222,0:11:45.068
Assim se Doug não leva a nove, ele vai perder.

0:11:45.791,0:11:47.563
Mas seis mais dois é oito.

0:11:47.563,0:11:49.606
Assim se Doug não toma o sete que ele vai perder.

0:11:49.606,0:11:52.148
Então o que você tem aqui é que Paul ganhou.

0:11:52.148,0:11:55.421
Não importa o que Doug, Paul vai ganhar o jogo.

0:11:55.544,0:11:57.002
Agora este é um jogo bastante complicado, certo?

0:11:57.002,0:11:58.568
Ele foi desenvolvido por um vencedor do Prêmio Nobel.

0:11:58.568,0:12:00.878
Você poderia imaginar há muita estratégia envolvida.

0:12:00.878,0:12:05.502
Eu quero te mostrar este jogo em uma perspectiva diferente.

0:12:05.502,0:12:08.134
Lembre-se o quadrado mágico da sétima matemática grau?

0:12:08.134,0:12:11.388
Cada linha adiciona até quinze anos —

0:12:11.388,0:12:15.507
8++ 3++ 4, 1++ 5++ 9, 6++ 7++ 2 —

0:12:15.507,0:12:16.885
Assim, faz cada coluna —

0:12:16.885,0:12:20.273
8++ 1++ 6 somas até quinze anos;

0:12:20.273,0:12:22.942
3++ 5++ 7 somas até quinze anos —

0:12:22.942,0:12:24.734
e até mesmo as diagonais —

0:12:24.734,0:12:26.657
oito, cinco, dois é quinze anos;

0:12:26.657,0:12:28.469
seis, cinco, quatro é quinze.

0:12:28.469,0:12:30.638
Cada linha, cada coluna, cada diagonal soma até quinze anos.

0:12:30.638,0:12:34.108
Deixe-me mostrar-lhe este jogo de novamente sobre o quadrado mágico.

0:12:34.108,0:12:37.397
Assim, é apenas uma perspectiva diferente sobre "Soma de quinze".

0:12:37.397,0:12:39.638
Paul vai primeiro e leva quatro.

0:12:40.099,0:12:42.278
Doug vai avançar e leva os cinco.

0:12:42.278,0:12:45.787
Paul leva seis, que é uma escolha estranha, porque agora ele não pode ganhar.

0:12:45.787,0:12:50.202
Doug, em seguida, leva oito, Paul bloqueia-lo com os dois.

0:12:50.202,0:12:55.121
Mas agora acontece, ou o nove ou sete vai deixar Paul ganhar.

0:12:55.413,0:12:57.744
Que jogo é este?

0:12:58.021,0:13:00.605
Bem, você está certo, é jogo do galo.

0:13:00.958,0:13:04.061
Soma a quinze é só jogo da velha,

0:13:04.061,0:13:07.316
mas em uma perspectiva diferente, usando uma perspectiva diferente.

0:13:07.446,0:13:09.308
Então, se você virar a soma de quinze —

0:13:09.308,0:13:12.237
Se você mudou as cartas de 1 a 9 e colocá-los em quadrado mágico —

0:13:12.237,0:13:16.166
o que você faz é que criar uma paisagem do Monte Fuji em um sentido:

0:13:16.166,0:13:18.549
Você faz com que o problema realmente simples.

0:13:18.549,0:13:20.499
Para um monte de grandes avanços,

0:13:20.499,0:13:21.831
como a tabela periódica,

0:13:21.831,0:13:23.254
A teoria de Newton da gravidade,

0:13:23.254,0:13:25.716
Essas são as perspectivas sobre os problemas

0:13:25.716,0:13:27.981
que virou algo que era realmente difícil descobrir

0:13:27.981,0:13:31.005
em algo que de repente faz muito sentido,

0:13:31.005,0:13:32.519
muito fácil de ver a solução.

0:13:32.519,0:13:34.836
Pelo menos é algo que eu chamo de meu livro, um dos meus livros, a diferença,

0:13:34.836,0:13:37.309
Eu chamo isso do teorema da existência de Savant.

0:13:37.309,0:13:39.504
Para qualquer problema que está lá fora,

0:13:39.504,0:13:41.725
Existe alguma maneira para representá-lo,

0:13:41.725,0:13:44.518
assim que você ligá-lo em um problema de Mt. Fuji.

0:13:44.518,0:13:45.750
Agora, por que é isso?

0:13:45.750,0:13:47.262
Bem, é realmente bastante simples.

0:13:47.262,0:13:49.609
Tudo que você tem a fazer é,

0:13:49.609,0:13:53.023
Se você tem todas as soluções aqui representados nesta coisa,

0:13:53.023,0:13:54.670
você coloca o melhor no meio.

0:13:54.670,0:13:57.354
E, em seguida, colocar os piores no final.

0:13:57.354,0:13:58.899
E, em seguida, apenas uma espécie de linha de soluções de forma

0:13:58.899,0:14:01.282
para que você transforme um monte Fuji.

0:14:01.282,0:14:02.650
Por isso é muito simples.

0:14:02.650,0:14:04.386
Agora a coisa é, a fim de fazer o Monte Fuji,

0:14:04.386,0:14:07.134
você teria que já sabe a solução.

0:14:07.134,0:14:09.069
Esta não é uma boa maneira de resolver problemas

0:14:09.069,0:14:11.881
mas o ponto é, ele existe.

0:14:11.881,0:14:13.480
Por isso é sempre a possibilidade

0:14:13.480,0:14:15.224
que alguém poderia olhar para determinado problema e disse:

0:14:15.224,0:14:17.399
"Ei, o que se pense desta maneira?"

0:14:17.399,0:14:20.095
E fazer assim virar algo que foi realmente robusto

0:14:20.095,0:14:22.653
em algo que se parece com o Monte Fuji.

0:14:24.145,0:14:26.002
Eis o outro lado.

0:14:26.002,0:14:28.398
Há uma tonelada de perspectivas ruins.

0:14:28.398,0:14:30.622
Assim como há estas perspectivas do Monte Fuji,

0:14:30.622,0:14:34.065
Há também muitas e muitas maneiras horríveis olhar para os problemas.

0:14:34.065,0:14:37.205
Pense nisto: suponha que eu tenha apenas dez alternativas

0:14:37.205,0:14:40.286
e quero pensar sobre quais são as diferentes maneiras que só pode colocá-los em uma linha.

0:14:40.286,0:14:42.424
Bem, há dez coisas que eu poderia colocar em primeiro lugar,

0:14:42.424,0:14:44.064
nove coisas que eu poderia colocar o segundo,

0:14:44.064,0:14:45.924
oito coisas que eu poderia colocar a terceira e assim por diante.

0:14:45.924,0:14:51.348
Portanto, há 10 × 9 × 8 × 7 × 6 × 5 × 4 × 3 × 2 × 1 perspectivas.

0:14:51.348,0:14:54.169
A maioria das pessoas está indo para não ser muito bom.

0:14:54.169,0:14:58.381
Eles não vão organizar esse conjunto de soluções de forma útil.

0:14:58.381,0:15:01.187
Particularmente, apenas alguns deles vão criar montagem Fujis.

0:15:01.187,0:15:03.794
Então nós pensamos sobre o valor das perspectivas, o que temos é esta:

0:15:03.794,0:15:06.583
Há realmente bons lá fora,

0:15:06.583,0:15:09.726
que pessoas inteligentes, perspicazes podem chegar a

0:15:09.726,0:15:11.825
com representações muito boas do problema [s]

0:15:11.825,0:15:14.415
para fazer as paisagens menos robusto.

0:15:14.415,0:15:16.978
Se nós apenas pensar sobre as coisas de forma aleatória,

0:15:16.978,0:15:18.915
Estamos propensos a obter uma paisagem que é tão robusta

0:15:18.915,0:15:21.284
que vamos ficar praticamente em toda parte.

0:15:21.284,0:15:23.408
Não vamos ser capazes de encontrar boas soluções para o problema.

0:15:23.408,0:15:26.561
E vamos acertar as coisas que se parecem com a paisagem de masticity,

0:15:26.561,0:15:29.210
e nós vamos fazer as coisas com lotes e lotes de picos.

0:15:29.210,0:15:32.511
Vamos passar agora e falar sobre como mover estas paisagens.

0:15:32.511,0:15:35.935
Então, quando que cheguei em nossa paisagem, como para encontrar melhores soluções?

0:15:35.935,0:15:38.616
Existem outras alternativas para apenas uma espécie de subir uma colina?

0:15:38.616,0:15:42.207
Porque que montanha escalada idéia realmente funciona apenas em uma dimensão.

0:15:42.207,0:15:43.966
O que acontece se eu tenho todos os tipos de dimensões?

0:15:43.966,0:15:45.036
Como pensa sobre...

0:15:46.374,0:15:47.012
(Apenas um segundo...)

0:15:53.601,0:15:55.238
Então o que aprendemos?

0:15:55.238,0:15:57.953
A primeira coisa que aprendemos é que quando vamos tentar resolver um problema,

0:15:57.953,0:15:59.709
Quando nós codificá-lo de alguma forma,

0:15:59.709,0:16:01.770
Essa é uma perspectiva.

0:16:01.770,0:16:06.755
E uma perspectiva cria picos; ele cria esses local optima.

0:16:06.755,0:16:09.748
Assim uma melhor perspectivas têm menos optima local.

0:16:09.748,0:16:13.258
Piores perspectivas têm lotes do optima local.

0:16:13.258,0:16:15.962
E se você pensar sobre perspectivas quantos estão lá fora,

0:16:15.962,0:16:18.078
Nós apenas vimos há bilhões deles.

0:16:18.078,0:16:19.390
Porque não há bilhões de perspectivas,

0:16:19.390,0:16:21.425
a maioria das pessoas provavelmente não é muito úteis.

0:16:21.425,0:16:25.256
Alguns deles, porém, transformam problemas em Mount Fujis.

0:16:25.256,0:16:27.118
E às vezes leva um gênio —

0:16:27.118,0:16:28.582
leva um Newton, leva um Mendeleev —

0:16:28.582,0:16:30.784
para vir acima com uma maneira de representar a realidade

0:16:30.784,0:16:32.958
assim que algo que foi incrivelmente robusto

0:16:32.958,0:16:34.561
torna-se o Monte Fuji–like.

0:16:34.561,0:16:36.914
Outras vezes, se você pensar sobre o tamanho de uma pá,

0:16:36.914,0:16:42.352
esse problema a maioria de nós poderia provavelmente descobrir uma maneira que o problema apenas pelo tamanho da pá,

0:16:42.352,0:16:44.416
para que se torne um monte Fuji.

0:16:44.416,0:16:45.366
O grande ponto é este:

0:16:45.366,0:16:48.969
Quando vamos sobre resolução de problemas, a primeira coisa que fazemos é que nós codificá-los.

0:16:48.969,0:16:51.262
Temos alguma representação do problema.

0:16:51.262,0:16:55.519
Essa representação determina quão difícil será o problema.

0:16:55.519,0:16:58.384
Se vamos representá-lo de tal forma, que é um monte Fuji, é fácil.

0:16:58.384,0:17:01.912
Se vamos representá-lo de tal forma que parece que masticity paisagem,

0:17:01.912,0:17:04.150
ele provavelmente vai ser bastante difícil.

0:17:04.150,0:17:05.794
Onde queremos ir,

0:17:05.794,0:17:09.791
Queremos falar sobre uma vez que temos esta representação das soluções possíveis,

0:17:09.791,0:17:11.831
uma vez que temos essa paisagem, por assim dizer,

0:17:11.831,0:17:13.412
como podemos pesquisar sobre essa paisagem?

0:17:13.412,0:17:14.509
Então uma coisa que nós conversamos sobre estava subindo colinas.

0:17:14.509,0:17:17.200
Mas há muitas maneiras diferentes que você pode escalar montanhas.

0:17:17.200,0:17:20.919
Isso é o que vamos falar sobre o seguinte: a heurística que usamos em uma paisagem.

0:17:20.919,9:59:59.000
Obrigado.