1
00:00:00,000 --> 00:00:03,727
Oi. Nesta palestra, nós estamos falando sobre resolução de problemas.

2
00:00:03,727 --> 00:00:08,958
E nós estamos falando sobre o papel que diversas perspectivas em busca de soluções para os problemas.

3
00:00:08,958 --> 00:00:10,561
Assim, quando você pensa sobre um problema,

4
00:00:10,561 --> 00:00:12,688
perspectiva é como você representá-la.

5
00:00:12,688 --> 00:00:16,636
Então lembre-se da palestra anterior, falamos sobre paisagens.

6
00:00:16,636 --> 00:00:19,011
Nós conversamos sobre a paisagem, sendo uma forma de representar

7
00:00:19,011 --> 00:00:21,877
as soluções ao longo deste eixo

8
00:00:21,877 --> 00:00:26,571
e o valor das soluções como a altura.

9
00:00:26,571 --> 00:00:29,737
E assim, metaforicamente, trata-se de uma forma de representar

10
00:00:29,737 --> 00:00:33,110
como alguém pode pensar sobre a resolução de um problema:

11
00:00:33,125 --> 00:00:36,751
Encontrar pontos altos na sua paisagem.

12
00:00:36,751 --> 00:00:39,800
O que queremos fazer é tomar esta metáfora e formalizar-se

13
00:00:39,800 --> 00:00:43,066
e parte da razão para este curso é obter a melhor lógica,

14
00:00:43,066 --> 00:00:45,248
[fim] acho que através de coisas de uma forma clara.

15
00:00:45,248 --> 00:00:49,403
Então eu vou tomar essa metáfora de paisagem e transformá-lo em um modelo formal.

16
00:00:49,403 --> 00:00:50,499
Então, como fazemos isso?

17
00:00:50,499 --> 00:00:54,774
A primeira coisa que fazemos é formalmente definimos o que é uma perspectiva.

18
00:00:54,774 --> 00:00:56,724
Assim podemos falar de matemática a metáfora.

19
00:00:56,724 --> 00:00:59,022
Assim que uma perspectiva vai ser é

20
00:00:59,022 --> 00:01:01,498
vai ser uma representação de todas as soluções possíveis.

21
00:01:01,498 --> 00:01:05,389
Então ele é alguns codificação do conjunto de possíveis soluções para o problema.

22
00:01:05,389 --> 00:01:08,870
Uma vez que temos a codificação do conjunto de soluções possíveis,

23
00:01:08,870 --> 00:01:13,399
em seguida, podemos criar nossa paisagem, apenas atribuindo um valor para cada uma dessas soluções.

24
00:01:13,399 --> 00:01:16,358
E que nos dará uma imagem de paisagem que você viu antes.

25
00:01:16,358 --> 00:01:19,806
Agora, a maioria de nós é familiar com perspectivas,

26
00:01:19,806 --> 00:01:21,409
mesmo que não o sabemos.

27
00:01:21,409 --> 00:01:22,567
Deixe-me dar alguns exemplos.

28
00:01:22,567 --> 00:01:24,534
Lembre-se de quando fizemos o sétima matemática grau?

29
00:01:24,534 --> 00:01:27,675
Aprendemos sobre como representar um ponto, como Plotar pontos.

30
00:01:27,675 --> 00:01:29,884
E normalmente aprendemos duas maneiras de fazê-lo.

31
00:01:29,884 --> 00:01:32,547
A primeira forma foi coordenadas cartesianas.

32
00:01:32,547 --> 00:01:34,774
Assim, dado um ponto, que representamos

33
00:01:34,774 --> 00:01:38,755
por e um X e um valor de Y no espaço.

34
00:01:38,755 --> 00:01:40,379
Assim, ele pode ser de cinco unidades,

35
00:01:40,379 --> 00:01:42,371
Este seria o ponto, vamos dizer (5, 2).

36
00:01:42,371 --> 00:01:45,894
É cinco unidades na direção X, duas unidades na direção Y.

37
00:01:45,894 --> 00:01:48,715
Mas nós também aprendemos uma outra maneira de representar pontos,

38
00:01:48,715 --> 00:01:50,709
e que foi coordenadas [polares].

39
00:01:50,709 --> 00:01:52,432
Assim podemos tomar o mesmo ponto e dizer,

40
00:01:52,432 --> 00:01:54,936
há um raio, que é sua distância da origem,

41
00:01:54,936 --> 00:01:56,652
e depois há algum ângulo theta,

42
00:01:56,652 --> 00:01:58,496
que diz o quanto temos de varrer

43
00:01:58,496 --> 00:02:02,714
para varrer o raio para fora a fim de chegar ao ponto.

44
00:02:02,714 --> 00:02:05,585
Assim duas formas totalmente razoáveis para representar um ponto:

45
00:02:05,585 --> 00:02:07,652
X e Y, R e teta.

46
00:02:07,652 --> 00:02:09,688
Cartesiana, polar.

47
00:02:09,688 --> 00:02:11,360
Qual é melhor?

48
00:02:11,360 --> 00:02:12,814
Bem, a resposta? Depende.

49
00:02:12,814 --> 00:02:14,088
Deixe-me mostrar-lhe porquê.

50
00:02:14,088 --> 00:02:16,007
Suponha que eu queria para descrever esta linha.

51
00:02:16,007 --> 00:02:19,542
Para descrever essa linha que eu deveria usar coordenadas cartesianas,

52
00:02:19,542 --> 00:02:23,632
porque eu só posso dizer Y = 3 e X se move de dois a cinco.

53
00:02:23,632 --> 00:02:25,061
É realmente fácil.

54
00:02:25,061 --> 00:02:28,632
Mas suponha que eu quero descrever este arco.

55
00:02:28,632 --> 00:02:29,968
Se eu quero descrever este arco,

56
00:02:29,968 --> 00:02:32,728
agora coordenadas cartesianas são vai ser bastante complicado,

57
00:02:32,728 --> 00:02:34,864
e eu seria melhor usar coordenadas polares,

58
00:02:34,864 --> 00:02:35,835
porque o raio é fixo

59
00:02:35,835 --> 00:02:38,713
e acabei de falar sobre como o raio é — você sabe,

60
00:02:38,713 --> 00:02:39,738
há essa distância R,

61
00:02:39,738 --> 00:02:42,585
e teta move-se apenas de, você sabe, de A para B, vamos dizer.

62
00:02:42,585 --> 00:02:44,656
Assim, dependendo o que quero fazer.

63
00:02:44,656 --> 00:02:47,033
Se eu quiser olhar em linhas retas, deve usar cartesiano.

64
00:02:47,033 --> 00:02:50,151
E se eu quiser olhar em arcos, provavelmente deve usar polar.

65
00:02:50,151 --> 00:02:52,384
Assim, as perspectivas dependem o problema.

66
00:02:52,384 --> 00:02:54,949
Agora vamos pensar sobre onde queremos ir.

67
00:02:54,949 --> 00:02:58,683
Queremos falar sobre como perspectivas nos ajudam a encontrar soluções para problemas

68
00:02:58,683 --> 00:03:01,732
e como perspectivas nos ajudam a ser inovador.

69
00:03:01,732 --> 00:03:04,472
Bem, se você olhar para a história da ciência um monte de grandes descobertas —

70
00:03:04,472 --> 00:03:06,288
você sabe, nós pensamos sobre Newton,

71
00:03:06,288 --> 00:03:07,801
você sabe, sua teoria da gravidade —

72
00:03:07,801 --> 00:03:11,485
você pode pensar sobre as pessoas tendo realmente novas perspectivas sobre velhos problemas.

73
00:03:11,485 --> 00:03:13,296
Vamos dar um exemplo.

74
00:03:13,296 --> 00:03:16,968
Assim, Mendeleiev surgiu com a tabela periódica,

75
00:03:16,968 --> 00:03:20,409
e na tabela periódica, ele representa os elementos de peso atômico.

76
00:03:20,409 --> 00:03:22,440
Ele tem-los nessas colunas diferentes.

77
00:03:22,440 --> 00:03:26,114
Ao fazê-lo, organizando os elementos de peso atômico

78
00:03:26,114 --> 00:03:27,784
ele encontrou todos os tipos de estrutura.

79
00:03:27,784 --> 00:03:30,936
Então todos os metais linha de uma coluna, coisas assim.

80
00:03:30,936 --> 00:03:33,002
Lembre-se — de classe de química do ensino médio.

81
00:03:33,002 --> 00:03:36,936
É uma perspectiva que: é uma representação de um conjunto de elementos possíveis.

82
00:03:36,936 --> 00:03:39,072
Ele poderia já organizou-as em ordem alfabética.

83
00:03:39,072 --> 00:03:41,100
Mas que não fez muito sentido.

84
00:03:41,100 --> 00:03:44,679
Assim a representação alfabética não nos daria qualquer estrutura.

85
00:03:44,679 --> 00:03:47,425
Representação de peso atômico nos dá um monte de estrutura.

86
00:03:47,425 --> 00:03:50,859
Na verdade, quando Mendeleev escreveu para baixo

87
00:03:50,859 --> 00:03:53,862
todos os elementos que estavam em torno do tempo de acordo com o peso atômico,

88
00:03:53,862 --> 00:03:56,644
havia lacunas em sua representação.

89
00:03:56,644 --> 00:03:59,155
Havia buracos para os elementos que faltavam.

90
00:03:59,155 --> 00:04:02,230
Esses elementos se tornaram escândio, gálio e germânio.

91
00:04:02,230 --> 00:04:04,568
Eles finalmente foram encontrados dez a quinze anos mais tarde,

92
00:04:04,568 --> 00:04:06,306
Depois que ele tinha escrito para baixo da tabela periódica:

93
00:04:06,306 --> 00:04:08,944
As pessoas saíram e foram capazes de encontrar os elementos ausentes.

94
00:04:08,944 --> 00:04:11,056
Nessa perspectiva, o peso atômico,

95
00:04:11,056 --> 00:04:16,056
acabou por ser uma maneira muito útil para organizar o nosso pensamento sobre os elementos.

96
00:04:17,148 --> 00:04:19,314
Fazemos todo o tempo agora.

97
00:04:19,314 --> 00:04:20,912
Quando você tem qualquer tipo de tarefa,

98
00:04:20,912 --> 00:04:23,671
você vai encontrar o que você realmente está usando algum tipo de perspectiva.

99
00:04:23,671 --> 00:04:25,502
Suponha que você está empregando alguém.

100
00:04:25,502 --> 00:04:28,348
E você tem um monte de recém-formados que aplicar para um emprego.

101
00:04:28,348 --> 00:04:29,520
E você tem que pensar,

102
00:04:29,520 --> 00:04:32,004
"OK, como para organizar todos esses candidatos?"

103
00:04:32,004 --> 00:04:33,752
Digamos 500 candidatos.

104
00:04:33,752 --> 00:04:36,847
Uma coisa que você poderia fazer é que você pode organizá-los por GPA:

105
00:04:36,847 --> 00:04:39,604
Tome o GPA maior até o menor GPA.

106
00:04:39,604 --> 00:04:40,781
Que é ser uma representação.

107
00:04:40,781 --> 00:04:44,679
E você pode fazer isso se você com valor de competência ou realização.

108
00:04:44,679 --> 00:04:47,520
Mas você também pode valor ética de trabalho.

109
00:04:47,520 --> 00:04:49,296
E se fosse esse o caso você pode organizar em vez disso

110
00:04:49,296 --> 00:04:53,248
esses mesmos CV ou arquivos de aplicativo por grosso como eles são.

111
00:04:53,248 --> 00:04:56,361
[Quem vai fazer a] realmente grossas são as pessoas que trabalham muito, muito difícil.

112
00:04:56,361 --> 00:04:57,560
Tenho feito muito.

113
00:04:57,560 --> 00:05:00,607
Bem, a terceira coisa que você pode fazer é que você pode valorizar a criatividade.

114
00:05:00,607 --> 00:05:01,601
E você pode dizer,

115
00:05:01,601 --> 00:05:05,211
"Bem, vamos colocar aqueles que são uma espécie de mais colorido, mais interessantes por aqui.

116
00:05:05,211 --> 00:05:08,120
E os que são menos coloridos e menos interessantes por aqui.

117
00:05:08,120 --> 00:05:09,760
Que é a terceira maneira de fazê-lo.

118
00:05:09,760 --> 00:05:11,609
Agora, dependendo o que você está contratando,

119
00:05:11,609 --> 00:05:12,900
dependendo de quem são os candidatos,

120
00:05:12,900 --> 00:05:14,720
qualquer um destes pode ser bom.

121
00:05:14,720 --> 00:05:20,033
O único ponto que eu estou tentando fazer aqui é que há diferentes maneiras de organizar esses candidatos.

122
00:05:20,033 --> 00:05:21,968
Em cada uma dessas formas você organizar —

123
00:05:21,968 --> 00:05:22,993
se ele está em sua cabeça,

124
00:05:22,993 --> 00:05:25,512
ou se ele é formalmente colocando-os fora de alguma forma —

125
00:05:25,512 --> 00:05:27,176
é uma perspectiva.

126
00:05:27,176 --> 00:05:31,944
E essas perspectivas irão determinar quão difícil será o problema para você.

127
00:05:31,944 --> 00:05:33,420
Deixe-me explicar o porquê.

128
00:05:33,420 --> 00:05:36,432
Agora eu quero voltar para a metáfora da paisagem.

129
00:05:36,432 --> 00:05:38,424
E quando penso que paisagem como sendo áspero,

130
00:05:38,424 --> 00:05:42,984
e pelo robusto eu quero dizer que ele não se parece com um único pico,

131
00:05:42,984 --> 00:05:45,009
que há muitos picos sobre ele.

132
00:05:45,009 --> 00:05:48,448
E quero formalizar esta noção de picos.

133
00:05:48,448 --> 00:05:50,315
E faço-o como segue:

134
00:05:50,315 --> 00:05:52,568
Vou definir o que eu chamo de uma optima locais.

135
00:05:52,568 --> 00:05:55,808
Uma optima local é um ponto tal que

136
00:05:55,808 --> 00:05:57,784
Se você olhar para os pontos de cada lado dele,

137
00:05:57,784 --> 00:05:59,125
eles são de menores valor.

138
00:05:59,125 --> 00:06:02,406
Portanto, é espécie de um ponto que localmente é o maior valor possível.

139
00:06:02,406 --> 00:06:04,807
Então, se eu olhar para este particular paisagem acidentada novamente,

140
00:06:04,807 --> 00:06:07,369
Há três local optima: 1, 2, 3.

141
00:06:07,369 --> 00:06:10,351
Em qualquer um destes três pontos, eu iria ser preso:

142
00:06:10,351 --> 00:06:12,683
Se eu olhei para a esquerda ou para a direita,

143
00:06:12,683 --> 00:06:14,843
Eu não iria encontrar uma solução que é melhor.

144
00:06:14,843 --> 00:06:18,934
Então nós pensamos sobre o que faz uma boa perspectiva:

145
00:06:18,934 --> 00:06:23,702
Uma boa perspectiva vai ser uma perspectiva que não tem muitos local optima.

146
00:06:23,702 --> 00:06:27,583
Uma perspectiva ruim vai ser aquele que tem um monte de optima local.

147
00:06:27,583 --> 00:06:29,397
Deixe-me dar um exemplo, OK?

148
00:06:29,397 --> 00:06:31,090
Então, suponho que estou chegando com uma barra de chocolate.

149
00:06:31,090 --> 00:06:33,495
Suponha que eu sou encarregado de vir acima com uma nova barra de chocolate.

150
00:06:33,495 --> 00:06:39,376
Então, eu tenho minha equipe de chefs fazem um monte de diferentes confecções para me tentar,

151
00:06:39,376 --> 00:06:41,121
e eu quero encontrar muito melhor.

152
00:06:41,121 --> 00:06:43,712
Mas há muitos deles, há tantas possibilidades,

153
00:06:43,712 --> 00:06:45,322
que eu não sei mesmo como pensar sobre isso.

154
00:06:45,322 --> 00:06:49,145
Mas uma forma de representar as barras de doces pode ser pelo número de calorias que eles tinham.

155
00:06:49,145 --> 00:06:53,096
Assim pode organizar os todas as coisas diferentes que eles fazem pelo número de calorias.

156
00:06:53,096 --> 00:06:55,890
E se eu fizesse isso, talvez eu teria três optima local.

157
00:06:55,890 --> 00:06:59,607
Assim que é uma forma razoável para representar essas barras de doces possível.

158
00:07:00,645 --> 00:07:02,991
Como alternativa, eu poderia representar as barras de doces

159
00:07:02,991 --> 00:07:05,559
por masticity, que é o tempo de mastigação —

160
00:07:05,559 --> 00:07:07,174
quanto tempo leva para mastigá-los.

161
00:07:07,174 --> 00:07:10,760
Assim, estes seriam os que talvez só levar dois minutos para mastigar.

162
00:07:10,760 --> 00:07:13,247
E estes podem levar vinte minutos para mastigar.

163
00:07:13,247 --> 00:07:17,016
Bem, o tempo de mastigação provavelmente não é a melhor maneira de olhar para uma barra de chocolate.

164
00:07:17,016 --> 00:07:20,824
E assim, como resultado, estou indo ter uma paisagem com muitos, muitos mais picos.

165
00:07:21,547 --> 00:07:25,409
E assim, porque ele tem muitos picos mais, que é mais lugares poderia ficar preso.

166
00:07:25,409 --> 00:07:28,976
Portanto, não é tão bom como uma forma de representar as soluções possíveis.

167
00:07:28,976 --> 00:07:30,804
Não é tão bom uma perspectiva.

168
00:07:30,804 --> 00:07:36,001
A melhor perspectiva seria o que chamamos de uma paisagem do Monte Fuji,

169
00:07:36,001 --> 00:07:38,047
o cenário ideal que tem apenas um pico.

170
00:07:38,047 --> 00:07:39,807
E estes são chamados de paisagens do Monte Fuji

171
00:07:39,807 --> 00:07:41,152
porque se você nunca foi para o Japão,

172
00:07:41,152 --> 00:07:42,629
e você olhar para o Monte Fuji, parece muito bonito como este.

173
00:07:42,629 --> 00:07:44,944
Na verdade não é bem assim, há como neve no topo.

174
00:07:44,944 --> 00:07:48,013
Mas a maior parte, olha só como um cone gigante.

175
00:07:48,013 --> 00:07:49,616
Se você estiver em uma paisagem do Monte Fuji,

176
00:07:49,616 --> 00:07:51,128
Se você está sentado em algum ponto,

177
00:07:51,128 --> 00:07:54,100
você pode sempre apenas escalar o seu caminho até o topo.

178
00:07:54,100 --> 00:07:55,936
Estas paisagens único pico são realmente boas

179
00:07:55,936 --> 00:07:57,700
porque você basicamente tenho tido um problema

180
00:07:57,700 --> 00:07:59,929
e fez muito, muito simples.

181
00:08:01,160 --> 00:08:03,913
Qual seria um exemplo de uma paisagem do Monte Fuji?

182
00:08:03,913 --> 00:08:06,007
Vou dar um exemplo famoso.

183
00:08:06,007 --> 00:08:08,536
Assim, um exemplo famoso vem de gestão científica,

184
00:08:08,536 --> 00:08:09,650
e devido a Frederick Taylor.

185
00:08:09,650 --> 00:08:12,487
Taylor famosa resolveu para o tamanho ideal de uma pá.

186
00:08:12,487 --> 00:08:15,450
Então vamos pensar sobre a paisagem de tamanho da pá.

187
00:08:15,450 --> 00:08:18,252
Assim, neste eixo, eu tenho o tamanho da pá.

188
00:08:18,883 --> 00:08:21,809
E sobre este eixo, eu tenho o valor.

189
00:08:21,809 --> 00:08:23,384
E o que quero dizer com o valor?

190
00:08:23,384 --> 00:08:24,984
Eu não quero dizer o quanto eu posso vender a pá

191
00:08:24,984 --> 00:08:27,496
Eu quero dizer é como como útil a pá é a tarefa.

192
00:08:27,496 --> 00:08:29,420
Então vamos supor que nós estamos pá de carvão

193
00:08:29,420 --> 00:08:30,474
e eu quero pensar

194
00:08:30,474 --> 00:08:33,396
Quantos quilos de carvão pode alguns [um] pá em um dia

195
00:08:33,396 --> 00:08:35,441
em função do tamanho.

196
00:08:35,441 --> 00:08:37,896
Então vamos começar aqui onde o tamanho é zero.

197
00:08:37,896 --> 00:08:39,690
Então este é o tamanho da panela.

198
00:08:39,690 --> 00:08:41,631
Se eu tiver uma pá tem uma panela de tamanho zero,

199
00:08:41,631 --> 00:08:43,700
que é comumente conhecido como um pedaço de pau

200
00:08:43,700 --> 00:08:45,876
e não podemos obter qualquer coisa.

201
00:08:46,384 --> 00:08:47,895
Nós não vamos pá qualquer coisa com uma vara.

202
00:08:47,895 --> 00:08:50,004
Bem, se eu fazê-lo maior,

203
00:08:50,004 --> 00:08:52,241
você sabe, torná-lo o tamanho de talvez como uma colher pequena ou algo assim,

204
00:08:52,241 --> 00:08:53,693
então nós pode pá um pouco.

205
00:08:53,693 --> 00:08:55,984
E como fazer a pá maior e maior e maior,

206
00:08:55,984 --> 00:08:58,672
nós, quem, meus trabalhadores, pode pá mais carvão.

207
00:08:58,672 --> 00:09:02,616
Mas em algum momento, a pá vai para ficar um pouco grande demais.

208
00:09:02,616 --> 00:09:04,953
E vai ser demasiado pesado para levantar.

209
00:09:04,953 --> 00:09:06,056
E o trabalhador vai para ficar cansado,

210
00:09:06,056 --> 00:09:07,216
e eu vou pá menor,

211
00:09:07,216 --> 00:09:08,460
ele vai pá menos e menos.

212
00:09:08,460 --> 00:09:11,898
E então finalmente chegar a algum ponto onde a pá do tão grande

213
00:09:11,898 --> 00:09:14,015
que ele mesmo não pode levantá-lo,

214
00:09:14,015 --> 00:09:14,905
e é tão inútil como o pendrive.

215
00:09:14,905 --> 00:09:20,828
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.

216
00:09:20,828 --> 00:09:23,441
Eu estou indo para obter uma paisagem single que alcançou.

217
00:09:23,441 --> 00:09:24,604
Que vai ser um problema fácil de resolver.

218
00:09:24,604 --> 00:09:29,542
E esta ideia, que nós poderia representar problemas científicos desta forma —

219
00:09:29,542 --> 00:09:33,943
ou poderíamos colocar problemas de engenharia desta forma — e, em seguida, subir a nossa maneira de picos,

220
00:09:33,943 --> 00:09:36,568
é que a base é que algo chamado de gestão científica

221
00:09:36,568 --> 00:09:38,040
E a idéia era que você poderia, então

222
00:09:38,040 --> 00:09:40,720
encontrando estes pontos altos sobre estas paisagens,

223
00:09:40,720 --> 00:09:42,794
Encontre soluções ótimas.

224
00:09:42,794 --> 00:09:45,733
Só vamos descobrir a solução ideal, com certeza

225
00:09:45,733 --> 00:09:48,458
se seu monte subiu como este — se for single alcançou.

226
00:09:48,613 --> 00:09:51,013
Se ele é robusto e parece esta bagunça,

227
00:09:51,013 --> 00:09:52,411
parece que o Monte Fuji paisagem você está bem,

228
00:09:52,411 --> 00:09:53,417
mas se parece com esta confusão, esta paisagem de masticity,

229
00:09:53,417 --> 00:09:55,739
Se você tem uma perspectiva ruim,

230
00:09:55,739 --> 00:09:57,775
bem, então se você escalou colinas

231
00:09:57,775 --> 00:10:00,565
você poderia ficar preso apenas aproximadamente em qualquer lugar.

232
00:10:00,596 --> 00:10:03,711
Então o que você gostaria é que você gostaria de uma paisagem do Monte Fuji,

233
00:10:03,711 --> 00:10:07,674
E no caso de coisas simples como esta pá, isso é fácil de obter.

234
00:10:07,674 --> 00:10:09,480
Deixe-me dar-lhe outro exemplo.

235
00:10:09,480 --> 00:10:10,517
Este é um monte de diversão.

236
00:10:10,517 --> 00:10:12,824
Este é um favorito jogo meu chamado soma a quinze

237
00:10:12,824 --> 00:10:14,736
e foi desenvolvido por Simon de erva

238
00:10:14,736 --> 00:10:17,561
Quem é um vencedor do Prêmio Nobel em economia.

239
00:10:17,561 --> 00:10:19,827
E soma a quinze foi desenvolvida para mostrar às pessoas

240
00:10:19,827 --> 00:10:22,501
por que diversas perspectivas são tão úteis,

241
00:10:22,501 --> 00:10:25,157
por que diferentes formas de representar um problema podem torná-los fácil,

242
00:10:25,157 --> 00:10:26,695
pode fazê-los como o Monte Fuji,

243
00:10:26,695 --> 00:10:29,048
ou pode torná-los realmente difícil.

244
00:10:29,048 --> 00:10:31,313
Então aqui está como soma quinze trabalhos.

245
00:10:31,313 --> 00:10:34,863
Há cartas numeradas de um a nove cara acima em uma tabela.

246
00:10:34,863 --> 00:10:36,769
Há nove cartões na frente de você.

247
00:10:36,769 --> 00:10:37,946
Há dois jogadores.

248
00:10:37,946 --> 00:10:41,823
Cada person.takes se transforma, tomando um cartão.

249
00:10:41,823 --> 00:10:44,897
até que todas as cartas são idos, possivelmente — poderia terminar mais cedo.

250
00:10:45,072 --> 00:10:50,409
Se alguém já possui três cartas que adicionar até exatamente 15, eles ganham.

251
00:10:50,670 --> 00:10:51,923
Que é o jogo. Assim, muito simples.

252
00:10:51,923 --> 00:10:54,448
Nove cartas. Cartões tendo alternativo.

253
00:10:54,448 --> 00:10:58,275
Se você nunca ter exatamente três que soma a quinze que você ganha.

254
00:10:58,275 --> 00:10:59,824
Então deixe-me mostrar-lhe um jogo.

255
00:10:59,824 --> 00:11:01,528
Aqui está um jogo entre duas pessoas,

256
00:11:01,528 --> 00:11:03,892
chamá-los [vamos] Paul e David.

257
00:11:03,907 --> 00:11:05,251
Paul vai primeiro. Agora você acha que quando você jogar este jogo

258
00:11:05,251 --> 00:11:07,913
a coisa a fazer seria escolher cinco.

259
00:11:07,913 --> 00:11:11,604
Paul escolhe os quatro, que é tipo de uma escolha estranha.

260
00:11:11,604 --> 00:11:14,402
David vai avançar assim ele toma os cinco.

261
00:11:14,402 --> 00:11:16,844
Paul então leva a seis.

262
00:11:16,844 --> 00:11:18,920
Agora os seis é uma escolha estranha

263
00:11:18,920 --> 00:11:22,872
porque quatro mais seis mais cinco é igual a quinze.

264
00:11:22,872 --> 00:11:25,832
Então parece que não há nenhuma maneira que ele pode ganhar.

265
00:11:25,832 --> 00:11:28,234
Bem, isso será confuso para Doug.

266
00:11:28,234 --> 00:11:30,255
Então Doug vai para levar oito.

267
00:11:30,255 --> 00:11:34,505
Agora Observe os oito mais cinco é igual a treze anos.

268
00:11:34,520 --> 00:11:37,712
O que significa Paul deve ter os dois.

269
00:11:37,712 --> 00:11:39,363
Então, ele leva os dois.

270
00:11:39,363 --> 00:11:41,530
Pense bem sobre o que acontece em seguida:

271
00:11:41,530 --> 00:11:43,222
Quatro mais dois é seis.

272
00:11:43,222 --> 00:11:45,068
Assim se Doug não leva a nove, ele vai perder.

273
00:11:45,791 --> 00:11:47,563
Mas seis mais dois é oito.

274
00:11:47,563 --> 00:11:49,606
Assim se Doug não toma o sete que ele vai perder.

275
00:11:49,606 --> 00:11:52,148
Então o que você tem aqui é que Paul ganhou.

276
00:11:52,148 --> 00:11:55,421
Não importa o que Doug, Paul vai ganhar o jogo.

277
00:11:55,544 --> 00:11:57,002
Agora este é um jogo bastante complicado, certo?

278
00:11:57,002 --> 00:11:58,568
Ele foi desenvolvido por um vencedor do Prêmio Nobel.

279
00:11:58,568 --> 00:12:00,878
Você poderia imaginar há muita estratégia envolvida.

280
00:12:00,878 --> 00:12:05,502
Eu quero te mostrar este jogo em uma perspectiva diferente.

281
00:12:05,502 --> 00:12:08,134
Lembre-se o quadrado mágico da sétima matemática grau?

282
00:12:08,134 --> 00:12:11,388
Cada linha adiciona até quinze anos —

283
00:12:11,388 --> 00:12:15,507
8++ 3++ 4, 1++ 5++ 9, 6++ 7++ 2 —

284
00:12:15,507 --> 00:12:16,885
Assim, faz cada coluna —

285
00:12:16,885 --> 00:12:20,273
8++ 1++ 6 somas até quinze anos;

286
00:12:20,273 --> 00:12:22,942
3++ 5++ 7 somas até quinze anos —

287
00:12:22,942 --> 00:12:24,734
e até mesmo as diagonais —

288
00:12:24,734 --> 00:12:26,657
oito, cinco, dois é quinze anos;

289
00:12:26,657 --> 00:12:28,469
seis, cinco, quatro é quinze.

290
00:12:28,469 --> 00:12:30,638
Cada linha, cada coluna, cada diagonal soma até quinze anos.

291
00:12:30,638 --> 00:12:34,108
Deixe-me mostrar-lhe este jogo de novamente sobre o quadrado mágico.

292
00:12:34,108 --> 00:12:37,397
Assim, é apenas uma perspectiva diferente sobre "Soma de quinze".

293
00:12:37,397 --> 00:12:39,638
Paul vai primeiro e leva quatro.

294
00:12:40,099 --> 00:12:42,278
Doug vai avançar e leva os cinco.

295
00:12:42,278 --> 00:12:45,787
Paul leva seis, que é uma escolha estranha, porque agora ele não pode ganhar.

296
00:12:45,787 --> 00:12:50,202
Doug, em seguida, leva oito, Paul bloqueia-lo com os dois.

297
00:12:50,202 --> 00:12:55,121
Mas agora acontece, ou o nove ou sete vai deixar Paul ganhar.

298
00:12:55,413 --> 00:12:57,744
Que jogo é este?

299
00:12:58,021 --> 00:13:00,605
Bem, você está certo, é jogo do galo.

300
00:13:00,958 --> 00:13:04,061
Soma a quinze é só jogo da velha,

301
00:13:04,061 --> 00:13:07,316
mas em uma perspectiva diferente, usando uma perspectiva diferente.

302
00:13:07,446 --> 00:13:09,308
Então, se você virar a soma de quinze —

303
00:13:09,308 --> 00:13:12,237
Se você mudou as cartas de 1 a 9 e colocá-los em quadrado mágico —

304
00:13:12,237 --> 00:13:16,166
o que você faz é que criar uma paisagem do Monte Fuji em um sentido:

305
00:13:16,166 --> 00:13:18,549
Você faz com que o problema realmente simples.

306
00:13:18,549 --> 00:13:20,499
Para um monte de grandes avanços,

307
00:13:20,499 --> 00:13:21,831
como a tabela periódica,

308
00:13:21,831 --> 00:13:23,254
A teoria de Newton da gravidade,

309
00:13:23,254 --> 00:13:25,716
Essas são as perspectivas sobre os problemas

310
00:13:25,716 --> 00:13:27,981
que virou algo que era realmente difícil descobrir

311
00:13:27,981 --> 00:13:31,005
em algo que de repente faz muito sentido,

312
00:13:31,005 --> 00:13:32,519
muito fácil de ver a solução.

313
00:13:32,519 --> 00:13:34,836
Pelo menos é algo que eu chamo de meu livro, um dos meus livros, a diferença,

314
00:13:34,836 --> 00:13:37,309
Eu chamo isso do teorema da existência de Savant.

315
00:13:37,309 --> 00:13:39,504
Para qualquer problema que está lá fora,

316
00:13:39,504 --> 00:13:41,725
Existe alguma maneira para representá-lo,

317
00:13:41,725 --> 00:13:44,518
assim que você ligá-lo em um problema de Mt. Fuji.

318
00:13:44,518 --> 00:13:45,750
Agora, por que é isso?

319
00:13:45,750 --> 00:13:47,262
Bem, é realmente bastante simples.

320
00:13:47,262 --> 00:13:49,609
Tudo que você tem a fazer é,

321
00:13:49,609 --> 00:13:53,023
Se você tem todas as soluções aqui representados nesta coisa,

322
00:13:53,023 --> 00:13:54,670
você coloca o melhor no meio.

323
00:13:54,670 --> 00:13:57,354
E, em seguida, colocar os piores no final.

324
00:13:57,354 --> 00:13:58,899
E, em seguida, apenas uma espécie de linha de soluções de forma

325
00:13:58,899 --> 00:14:01,282
para que você transforme um monte Fuji.

326
00:14:01,282 --> 00:14:02,650
Por isso é muito simples.

327
00:14:02,650 --> 00:14:04,386
Agora a coisa é, a fim de fazer o Monte Fuji,

328
00:14:04,386 --> 00:14:07,134
você teria que já sabe a solução.

329
00:14:07,134 --> 00:14:09,069
Esta não é uma boa maneira de resolver problemas

330
00:14:09,069 --> 00:14:11,881
mas o ponto é, ele existe.

331
00:14:11,881 --> 00:14:13,480
Por isso é sempre a possibilidade

332
00:14:13,480 --> 00:14:15,224
que alguém poderia olhar para determinado problema e disse:

333
00:14:15,224 --> 00:14:17,399
"Ei, o que se pense desta maneira?"

334
00:14:17,399 --> 00:14:20,095
E fazer assim virar algo que foi realmente robusto

335
00:14:20,095 --> 00:14:22,653
em algo que se parece com o Monte Fuji.

336
00:14:24,145 --> 00:14:26,002
Eis o outro lado.

337
00:14:26,002 --> 00:14:28,398
Há uma tonelada de perspectivas ruins.

338
00:14:28,398 --> 00:14:30,622
Assim como há estas perspectivas do Monte Fuji,

339
00:14:30,622 --> 00:14:34,065
Há também muitas e muitas maneiras horríveis olhar para os problemas.

340
00:14:34,065 --> 00:14:37,205
Pense nisto: suponha que eu tenha apenas dez alternativas

341
00:14:37,205 --> 00:14:40,286
e quero pensar sobre quais são as diferentes maneiras que só pode colocá-los em uma linha.

342
00:14:40,286 --> 00:14:42,424
Bem, há dez coisas que eu poderia colocar em primeiro lugar,

343
00:14:42,424 --> 00:14:44,064
nove coisas que eu poderia colocar o segundo,

344
00:14:44,064 --> 00:14:45,924
oito coisas que eu poderia colocar a terceira e assim por diante.

345
00:14:45,924 --> 00:14:51,348
Portanto, há 10 × 9 × 8 × 7 × 6 × 5 × 4 × 3 × 2 × 1 perspectivas.

346
00:14:51,348 --> 00:14:54,169
A maioria das pessoas está indo para não ser muito bom.

347
00:14:54,169 --> 00:14:58,381
Eles não vão organizar esse conjunto de soluções de forma útil.

348
00:14:58,381 --> 00:15:01,187
Particularmente, apenas alguns deles vão criar montagem Fujis.

349
00:15:01,187 --> 00:15:03,794
Então nós pensamos sobre o valor das perspectivas, o que temos é esta:

350
00:15:03,794 --> 00:15:06,583
Há realmente bons lá fora,

351
00:15:06,583 --> 00:15:09,726
que pessoas inteligentes, perspicazes podem chegar a

352
00:15:09,726 --> 00:15:11,825
com representações muito boas do problema [s]

353
00:15:11,825 --> 00:15:14,415
para fazer as paisagens menos robusto.

354
00:15:14,415 --> 00:15:16,978
Se nós apenas pensar sobre as coisas de forma aleatória,

355
00:15:16,978 --> 00:15:18,915
Estamos propensos a obter uma paisagem que é tão robusta

356
00:15:18,915 --> 00:15:21,284
que vamos ficar praticamente em toda parte.

357
00:15:21,284 --> 00:15:23,408
Não vamos ser capazes de encontrar boas soluções para o problema.

358
00:15:23,408 --> 00:15:26,561
E vamos acertar as coisas que se parecem com a paisagem de masticity,

359
00:15:26,561 --> 00:15:29,210
e nós vamos fazer as coisas com lotes e lotes de picos.

360
00:15:29,210 --> 00:15:32,511
Vamos passar agora e falar sobre como mover estas paisagens.

361
00:15:32,511 --> 00:15:35,935
Então, quando que cheguei em nossa paisagem, como para encontrar melhores soluções?

362
00:15:35,935 --> 00:15:38,616
Existem outras alternativas para apenas uma espécie de subir uma colina?

363
00:15:38,616 --> 00:15:42,207
Porque que montanha escalada idéia realmente funciona apenas em uma dimensão.

364
00:15:42,207 --> 00:15:43,966
O que acontece se eu tenho todos os tipos de dimensões?

365
00:15:43,966 --> 00:15:45,036
Como pensa sobre...

366
00:15:46,374 --> 00:15:47,012
(Apenas um segundo...)

367
00:15:53,601 --> 00:15:55,238
Então o que aprendemos?

368
00:15:55,238 --> 00:15:57,953
A primeira coisa que aprendemos é que quando vamos tentar resolver um problema,

369
00:15:57,953 --> 00:15:59,709
Quando nós codificá-lo de alguma forma,

370
00:15:59,709 --> 00:16:01,770
Essa é uma perspectiva.

371
00:16:01,770 --> 00:16:06,755
E uma perspectiva cria picos; ele cria esses local optima.

372
00:16:06,755 --> 00:16:09,748
Assim uma melhor perspectivas têm menos optima local.

373
00:16:09,748 --> 00:16:13,258
Piores perspectivas têm lotes do optima local.

374
00:16:13,258 --> 00:16:15,962
E se você pensar sobre perspectivas quantos estão lá fora,

375
00:16:15,962 --> 00:16:18,078
Nós apenas vimos há bilhões deles.

376
00:16:18,078 --> 00:16:19,390
Porque não há bilhões de perspectivas,

377
00:16:19,390 --> 00:16:21,425
a maioria das pessoas provavelmente não é muito úteis.

378
00:16:21,425 --> 00:16:25,256
Alguns deles, porém, transformam problemas em Mount Fujis.

379
00:16:25,256 --> 00:16:27,118
E às vezes leva um gênio —

380
00:16:27,118 --> 00:16:28,582
leva um Newton, leva um Mendeleev —

381
00:16:28,582 --> 00:16:30,784
para vir acima com uma maneira de representar a realidade

382
00:16:30,784 --> 00:16:32,958
assim que algo que foi incrivelmente robusto

383
00:16:32,958 --> 00:16:34,561
torna-se o Monte Fuji–like.

384
00:16:34,561 --> 00:16:36,914
Outras vezes, se você pensar sobre o tamanho de uma pá,

385
00:16:36,914 --> 00:16:42,352
esse problema a maioria de nós poderia provavelmente descobrir uma maneira que o problema apenas pelo tamanho da pá,

386
00:16:42,352 --> 00:16:44,416
para que se torne um monte Fuji.

387
00:16:44,416 --> 00:16:45,366
O grande ponto é este:

388
00:16:45,366 --> 00:16:48,969
Quando vamos sobre resolução de problemas, a primeira coisa que fazemos é que nós codificá-los.

389
00:16:48,969 --> 00:16:51,262
Temos alguma representação do problema.

390
00:16:51,262 --> 00:16:55,519
Essa representação determina quão difícil será o problema.

391
00:16:55,519 --> 00:16:58,384
Se vamos representá-lo de tal forma, que é um monte Fuji, é fácil.

392
00:16:58,384 --> 00:17:01,912
Se vamos representá-lo de tal forma que parece que masticity paisagem,

393
00:17:01,912 --> 00:17:04,150
ele provavelmente vai ser bastante difícil.

394
00:17:04,150 --> 00:17:05,794
Onde queremos ir,

395
00:17:05,794 --> 00:17:09,791
Queremos falar sobre uma vez que temos esta representação das soluções possíveis,

396
00:17:09,791 --> 00:17:11,831
uma vez que temos essa paisagem, por assim dizer,

397
00:17:11,831 --> 00:17:13,412
como podemos pesquisar sobre essa paisagem?

398
00:17:13,412 --> 00:17:14,509
Então uma coisa que nós conversamos sobre estava subindo colinas.

399
00:17:14,509 --> 00:17:17,200
Mas há muitas maneiras diferentes que você pode escalar montanhas.

400
00:17:17,200 --> 00:17:20,919
Isso é o que vamos falar sobre o seguinte: a heurística que usamos em uma paisagem.

401
00:17:20,919 --> 99:59:59,999
Obrigado.