Вчера, впервые лет за 10, беседовал о жизни со своей (будем считать для простоты, хотя это не так) одноклассницей [id201930165|Сашей].
Саша, как мне показалось (я могу ошибаться) высказала мысль, что она не очень понимает почему у людей не получается достигать поставленных (достаточно крупных) целей, потому что в любой момент можно сделать действие, которое приблизить эту цель к тебе.
Я подумал, и попытался объяснить почему так происходит на примере дерева решений. Каждое сделанное решение, приводит к созданию огромного количества вариантов новых решений (в созданной предыдущим решением ситуации). Через пару мысленных шагов человек теряет возможность предсказывать, как именно его решение повлияет на глобальную цель, потому что вариантов становится слишком много.
Поэтому, с ее (возможной) точки зрения, люди делают слишком много телодвижений, которые их не ведут к цели и которые можно было не делать. Для меня очевидно, что они просто не могут иначе, а для нее не очень.
Некоторые из нас знают знают сложность поиска на дереве(ну а тут, понятно, что это еще и не обязательно дерево, а может быть просто ор-граф, хотя можно свести к дереву, где нам можно найти любой удовлетворяющий нас путь) не меньше O(N). O(log(N)) получается только на специфических деревьях и жизненные ситуации к ним не сводятся. (по крайней мере я не умею)
Эвристика Саши же позволяет ей всегда держать сложность задачи в состоянии, когда горизонт прогноза не замыливается от количества вариантов. Как именно мне не ясно, но определенно интересно было знать, хотя чтобы чисто математически представлять, как можно сложность урезать с учетом того, что градиента, однозначно ведущего в глобальный минимум вроде как нет.
Ну и опрос.
Саша, как мне показалось (я могу ошибаться) высказала мысль, что она не очень понимает почему у людей не получается достигать поставленных (достаточно крупных) целей, потому что в любой момент можно сделать действие, которое приблизить эту цель к тебе.
Я подумал, и попытался объяснить почему так происходит на примере дерева решений. Каждое сделанное решение, приводит к созданию огромного количества вариантов новых решений (в созданной предыдущим решением ситуации). Через пару мысленных шагов человек теряет возможность предсказывать, как именно его решение повлияет на глобальную цель, потому что вариантов становится слишком много.
Поэтому, с ее (возможной) точки зрения, люди делают слишком много телодвижений, которые их не ведут к цели и которые можно было не делать. Для меня очевидно, что они просто не могут иначе, а для нее не очень.
Некоторые из нас знают знают сложность поиска на дереве(ну а тут, понятно, что это еще и не обязательно дерево, а может быть просто ор-граф, хотя можно свести к дереву, где нам можно найти любой удовлетворяющий нас путь) не меньше O(N). O(log(N)) получается только на специфических деревьях и жизненные ситуации к ним не сводятся. (по крайней мере я не умею)
Эвристика Саши же позволяет ей всегда держать сложность задачи в состоянии, когда горизонт прогноза не замыливается от количества вариантов. Как именно мне не ясно, но определенно интересно было знать, хотя чтобы чисто математически представлять, как можно сложность урезать с учетом того, что градиента, однозначно ведущего в глобальный минимум вроде как нет.
Ну и опрос.
Yesterday, for the first time in 10 years, I talked about life with my own (we will assume for simplicity, although this is not so) a classmate [id201930165 | Sasha].
Sasha, it seemed to me (I could be wrong) suggested that she doesn’t really understand why people don’t succeed in achieving (quite large) goals, because at any moment you can take an action that brings this goal closer to you.
I thought, and tried to explain why this happens on the example of a decision tree. Each decision made leads to the creation of a huge number of options for new solutions (in the situation created by the previous solution). After a couple of mental steps a person loses the ability to predict exactly how his decision will affect the global goal, because there are too many options.
Therefore, from her (possible) point of view, people are doing too many movements that do not lead them to the goal and which could not be done. It is obvious to me that they simply cannot do otherwise, but for her not so much.
Some of us know the complexity of the search on the tree (well, here it is clear that this is not necessarily a tree, but maybe just an or-graph, although it can be reduced to a tree where we can find any way that satisfies us) not less than O (N) O (log (N)) is obtained only on specific trees and life situations are not reduced to them. (at least I don't know how)
Sasha's heuristics, on the other hand, allows her to always keep the complexity of the task in a state where the forecast horizon does not depend on the number of options. How exactly it is not clear to me, but it was definitely interesting to know, although in order to purely mathematically represent how the complexity can be reduced, given that the gradient, which unambiguously leads to the global minimum, seems to be absent.
Well, the survey.
Sasha, it seemed to me (I could be wrong) suggested that she doesn’t really understand why people don’t succeed in achieving (quite large) goals, because at any moment you can take an action that brings this goal closer to you.
I thought, and tried to explain why this happens on the example of a decision tree. Each decision made leads to the creation of a huge number of options for new solutions (in the situation created by the previous solution). After a couple of mental steps a person loses the ability to predict exactly how his decision will affect the global goal, because there are too many options.
Therefore, from her (possible) point of view, people are doing too many movements that do not lead them to the goal and which could not be done. It is obvious to me that they simply cannot do otherwise, but for her not so much.
Some of us know the complexity of the search on the tree (well, here it is clear that this is not necessarily a tree, but maybe just an or-graph, although it can be reduced to a tree where we can find any way that satisfies us) not less than O (N) O (log (N)) is obtained only on specific trees and life situations are not reduced to them. (at least I don't know how)
Sasha's heuristics, on the other hand, allows her to always keep the complexity of the task in a state where the forecast horizon does not depend on the number of options. How exactly it is not clear to me, but it was definitely interesting to know, although in order to purely mathematically represent how the complexity can be reduced, given that the gradient, which unambiguously leads to the global minimum, seems to be absent.
Well, the survey.
У записи 5 лайков,
0 репостов.
0 репостов.
Эту запись оставил(а) на своей стене Александр Беспалов
