더 나은 문제에 대한 느리고 다른 트릭을 생각하십시오

어렸을 때 나는 퀴즈 그릇에 대해 진지한 얼간이였습니다. 고등학교 졸업반에 저는 주 플레이 오프로 진출한 팀에있었습니다. 대학에서, Big Ten 대학에서 나는 중서부 지역을 여행하는 다른 팀을 속임수 부저 매쉬로 연주했습니다.

일부 플레이어는 러시아 소설이나 주기율표를 깊이 기억했지만, 나는 대중 문화, 스포츠, 가끔씩 미국 역사상 행운을 찌르는 찌르기 같은 느슨한 퀴즈를 피하는 경향이있었습니다. 내가 술을 마실만큼 나이가 들었을 때, 나는 단단한 술집 선수였습니다. 매주 펍 게임에서, 나는 마지막 질문에 우간다 (캄팔라)의 수도를 올바르게 지명함으로써 승리를 거두었습니다. 다른 밤, 새로운 팀원과 나는 동시에 달의 궤도에 관한 질문에 대한“아포지”를 흐리게했다. Smitten, 나는 그녀에게 물었고, 우리는 여름 내내 데이트했다.

내가 말한 것처럼 : nerd.

하지만 몇 년 전만해도 구글이 존재하기 훨씬 전에 모든 사람들이 청바지에 맞는 무선 인터넷 슈퍼 컴퓨터를 사용하기 훨씬 전에. 요즘 바 부족의 밤은 적어도 세계적으로 엉뚱한 지식의 거대한 무리가 반올림되고 가장 복잡한 기계 네트워크에 의해 분류되어 있기 때문에 적어도 부분적으로 구글 증거가 되려고 노력합니다. 사실, 즉 엘리트 지능의 마커 또는 적어도 이미지의 사실에 대한 즉각적인 기억은 영향을 미쳤습니다. 우간다의 수도를 알고 싶습니까? 검색 창에 두 개의 키워드 만 있으면 질문을 할 수있는 것보다 빨리 답변을 얻을 수 있습니다. 빠른 리콜은 이제 공중에서 실시간 비행을 잡거나 접힌 달러 지폐로 맥주병을 꺼내는 것과 같은 팔러 트릭입니다. 비축 사실을 전제로 한 정보는 오래되었다. 지난 20 년 동안 카탈로그, 도로지도 책 및 Rolodexes를 어떻게 처리했는지 살펴보십시오. 객관식 테스트를 통해 얻은 데이터 뱅킹은 더 이상 관련성을 보장하지 않습니다. 전화 번호부 만 물어보세요.

그러나 신경 과학과 인공 지능의 출현 (나중에 더 자세히 설명)은 우리에게 두 가지가 서로 맞물려있는 마음과 뇌의 상호 작용에 대한 새로운 통찰력을주었습니다. 때때로 경쟁하는 부분). 그러나 실제 똑똑한 기억으로 오랫동안 기억을 밝힌 사람들에게는 우리 자신의 사고 습관을 분석하는 것이 탄수화물 계산이나 신용 카드 청구서 감사와 같은 유혹입니다. 어떤 일과는 너무나 튼튼해서 뚫고 자아와 대립해야합니다. 특히 당신이 좋은 사상가라고 생각하는 사람이라면. 대부분의 사람들은 아마도 그 문제에 대해 거의 생각하지 않기 때문일 것입니다. 만약 당신이 생각에 능숙하지 않다면, 그게 당신을 따라 잡지 않겠습니까? 물론, 물론, 그 문제에 대해서는 더 이상 생각할 필요가 없습니다. 그렇게한다면, 그렇게 훌륭한 사상가가 되더라도, 당신의 생각을 더 발전시킬 방법을 찾지 않겠습니까?

더 나은 사상가, 혁신가 및 문제 해결자가되는 방법

Matthew E. May는 그의 새로운 저서 인 '뇌 게임 승리 : 사고의 7 가지 치명적 결함 수정'에서 자신이 생각하는 방식을 부분적으로 좋아하지 않는 확실한 사례를 제시합니다. 우리가 거의 많은 실질적인 사고를하는 것을 거의 귀찮게하지 않는 빠른 답변에 대한 보상. May는 자신이 크고 작은 회사에서 직원과 경영진을 두뇌 티저로 쿵쾅 거리게하기 위해 고용 한 사람이라고 설명합니다. 이것은 당신이 그것을 얻을 수 있다면 큰 일처럼 들리며, 그가이 세션에 대해 글을 쓰는 방식은-미친 듯이 가졌던 청중을 기억하는 거리 마술사처럼 거의-근본적으로 무언가에 해킹 한 사람처럼 들릴 것입니다. 21 세기의 사람 : 우리는 많은 외부 지식에 접근 할 수 있으며, 우리에게 적절한 질문을하는 방법을 잊어 버렸습니다. 학교는 빠른 답변으로 보상합니다. 작업은 일반적으로 가장 저항이 적은 경로를 찾는 데 전제되는 생산성을 보상합니다.

May의 지속적인 논문과 논쟁하기 어려운 것은 우리가 생각에 대한 사실의 역류를 착각하는 평범한 사소한 경쟁으로 인해 생겨났다는 것입니다. 오히려 그는 정보의 불충분 한 리콜 또는 최고 속도의 가능한 솔루션에 대한 의무적 인 역류가 분석적 사고 바깥 어딘가에서 일어나서 지적이 적고 더 선의적인 반응을 구성한다고 주장한다. "우리의 두뇌는 놀라운 패턴 기계입니다. 우리의 경험에서 개발되고 시간이 지남에 따라 그루브 된 패턴을 만들고 인식하고 행동합니다."라고 그는 말합니다. “그루브를 따라 가면 하루 하루가 너무 효율적입니다. 문제는 이것입니다. 자체 장치에 남겨두면 뇌가 패턴에 고정되며 완전히 새로운 빛으로 사물을보기 위해 내장 메모리의 중력 풀을 피하기가 어렵습니다.”

이것은 사실 일 것입니다. 미국 학교를 다니던 사람들은 수십 년 동안 이러한 패턴 화 된 반응, 빠른 반응에 의존하도록 조정되었습니다. 뒤돌아 보면, 최고의 퀴즈 보울 플레이어는 감독관이 질문을 읽기 전에 항상 윙윙 거 렸습니다.

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5 월의 일에서, 그는 어떤 프로젝트에서든 그룹을 자극하여 그가 "우아한"솔루션이라고 부르는 것에 도달합니다. 그것들은 대체로 가장 간단하고, 저렴하고, 가장 적고, 가장 효과적이며 시스템에서 변경할 수 있습니다. 그는 적은 솔루션은 속도를 위해 품질을 교환하는 경향이 있다고 밝혔다. 그는 우리가 우아한 솔루션을 찾지 못하는 많은 이유는 자해라고 주장합니다. 우리는 문제를 과도하게 생각하거나 결론에 도달하거나 몇 분의 사소한 논쟁 끝에 확실한 B- 마이너스 답을 찾았으며 다음 비상 사태에 나설 준비가되었습니다. 덜 자비로운 저자는 그 함정을 게으른 것으로 묘사 할 수 있지만, 현실적으로는 사람들이 우리의 관심을 빼앗아가는 치열한 모기 같은 일을 탐색하는 데 사용하는 지름길입니다. 당신의 두뇌는 전적으로 결정적인 진실보다 기능적인 근사한 사실을 소중히 여기기 위해 진화했기 때문에 이러한 실수와 타협을합니다. 종종“충분히 좋은 것”은 소위 이유가 있습니다. 덕트 테이프와 타코 벨은 이유 때문에 존경받습니다.

그는 고객과의 세션에서 브레인 티저 버전을 제공합니다. 그가이 책에서 스케치 한 팀은 로스 앤젤레스 경찰국 폭탄 기술자로 일어났다. 그가 포즈를 취하는 시나리오는 다음과 같습니다. 당신은 샤워 실에서 멋진 샴푸를 제공하는 멋진 헬스 클럽을 운영하고 있습니다. 놀랍게도, 이 큰 병은 종종 호텔 목욕 가운의 길을 가고 있습니다. 회원들은 고통스러운 속도로 집으로 가져 가서 비용을 지불합니다. 폭탄 테크닉은 방해가되지 않고 값이 싸고 무료이며 재고를 보호하기 위해 어떤 솔루션을 고안 할 수 있습니까?

그렇습니다. 여행용 병으로 바꾸거나 손님이 샴푸를 체크 아웃하도록 강요 할 수 있지만, 그렇지 않으면 건강에 좋지 않은 헬스 클럽에서의 운영이 복잡해 지므로 더 열심히 생각하십시오. 그는이 문제에 직면 한 실제 클럽의 직원들은 비용이 들지 않는 방해가되지 않는 간단한 해결책을 찾아 냈다고 말합니다. 그것은 밝은 어린이가 고안 할 수있는 것 중 하나입니다. 그럼에도 불구하고 폭탄 테크닉은 몇 분 안에 폭탄에 도달하지 못했습니다 (책을 읽을 때도 마찬가지였습니다). 사람들이 체육관 가방에 큰 샴푸 병을 버리고 나가는 헬스 클럽에서는 병을 뚜껑을 뜯는 것만으로도 막을 수 있습니다.

그는 그룹이이 문제를 해결할 때, 그가 책에서 제시 한 전형적인 사고 실수의 7 가지 범주 모두를 본다고 그는 썼다. 더 똑똑하게 생각하는 방법에 대한 전체적인 조언으로 요약하면 다음과 같습니다. 답변을 결정하기 전에 많은 질문을하십시오. 조잡한 해결책은 쉽지 않기 때문에 받아들이지 마십시오. 훌륭한 아이디어로 자신을 말하지 마십시오. 다른 사람이 해결책을 제시했기 때문에 해결책을 거부하지 마십시오.

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이러한 용어로 설명 할 때이 모든 것이 합당하게 들립니다. 아무도 자신을 엉뚱한 사상가라고 생각하지는 않지만, 그런 것은 팽팽한 생각입니다. 신중한 사상가는 이미 자신의 과정에서 발생하는 함정을 알고있을 것입니다. 그럼에도 불구하고, 역사는 아주 오랫동안 지속 된 끔찍한 아이디어들로 가득 차 있습니다. 칼 세이건은 자신의 저서 「고대 그리스의 천문학자인 프톨레마이오스의 코스모스 의 코스모스 (Cosmos of Ptolemy)」에서“그의 지구 중심 우주는 1, 500 년 동안 흔들려 왔으며, 지적 능력이 죽은 잘못에 대한 보장이 아님을 상기시켜줍니다.”

자신이 천천히 생각하도록 강요할수록 뇌가 그 장비를 사용하게 될 가능성이 높아집니다.

당신이 믿고있는 것에 대해 당신이 아마도 심오하게 깊게 잘못 알고 있다는 것을 깨닫게됩니다. 해방은 그것이 정확히 무엇인지에 대해 열심히 생각할 수있는 권한을 부여하기 때문입니다. 우리 모두는 우리의 결점의 희생자이며, 당신은 5 월에 신경 과학과 행동 심리학에 대한 연구를 인용하여 우리의 결함과 그 극복 능력을 지적합니다. "뇌는 수동적 인 하드웨어이고 경험을 흡수하며, 정신은 우리의주의를 이끌어내는 능동적 인 소프트웨어입니다." “그러나 소프트웨어 만있는 것이 아니라 하드웨어를 재배 선 할 수있는 지능형 소프트웨어입니다. 수십 년 전 자신있게 자신감을 가지고 말할 수는 없었지만 현대 과학은 놀라운 것입니다.”이것은 간단히 말해서 귀찮게하는 것의 가치입니다. 자신이 천천히 생각하도록 강요할수록 뇌가 그 장비를 사용하게 될 가능성이 높아집니다.

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느리게 생각하기 위해 May는 자신의 뇌가 얼마나 유연 해 졌는지 알 수있는 불길한 멘사 스타일 수수께끼 주위에 세미나를 만들면서 자신의 책을 크게 만들었습니다. 대부분 매우 믿을 수 없을 정도로 단순합니다. 여기에서 가장 좋아하는 것은 클래식 몬티 홀 문제 (Mont Hall Problem)입니다. 쇼의 핵심 부분은 증류 합시다 . 두뇌 게임 승리 라는 책에서, 그것은 필요한 정지 인 것 같습니다.

옛날 게임 쇼는 우연한 게임으로 접힌 논리 퍼즐로 절정에 달했습니다. 참가자는 세 개의 문 중에서 선택할 수 있습니다. 한 문 뒤에는 자동차라는 멋진 상이있었습니다. 두 문 뒤에는 고전적인 배열에서 염소가 부비 상을 받았습니다. 어떤 문을 선택하든, 호스트 Monty Hall은 공개하기 전에 일시 중지합니다. 그런 다음 나머지 두 문 중 하나를 열어 염소를 보여줍니다. 그는 물을 것이다 : 당신은 당신의 원래 문을 고집하겠습니까, 아니면 스위치를 원하십니까?

이상하게도, 1991 년 퍼레이드 매거진 칼럼에서 수년에 걸쳐 제기 된이 무해한 질문은 진정한 혼란을 야기합니다. 칼럼니스트 인 Marilyn vos Savant가 제공 한 솔루션의 낙진에 대해 이야기 할 수 있습니다. 항상 문을 바꿔야합니다. 당시 전문 수학자들은 그녀가 50/50 건의라고 주장하면서 그녀에게 수치 적 문맹을 맹세했습니다. Savant가 입증되고 이전에 박사 학위가 mea culpas와 함께 쓴 후에도 스패 트는 몇 년 동안 울려 퍼졌습니다. 예를 들어 뉴욕 타임즈 (New York Times) 가 2008 년에 논리 문제를 재검토했을 때, 이 신문은 독자들이 염소와 자동차를 가지고 놀 수 있도록 온라인 비디오 게임을 만들어 많은 시도를 통해 점수를 유지했습니다. 그리고 충분한 문을 클릭하면 전환하는 법을 배웁니다.

그 이유는 거의 간단하지 않을 수 있습니다. 하나의 문을 선택하면 Monty에 두 개의 문이 남습니다. 그 문들 중 적어도 하나는 정의에 따라 염소를 가져야하며, 차례에는 항상 염소를 보여 주지만, 항상 염소를 보여야한다는 것을 알아야했습니다. 당신이 문을 선택할 때 차를 선택하지 않았을 가능성이 2에서 3입니다. 그가 당신의 닫힌 문을 위해 닫힌 문을 거래하겠다고 제안 할 때, 그는 당신이 원래 선택한 것과 함께 통과 한 두 문을 효과적으로 제공합니다.

하나 둘. 3 분의 2의 승리 확률. 문을 전환하면 차 를 100 % 이길 가능성이 높아집니다. 그럼에도 불구하고 이것은 많은 사람들에게 반 직관적이라고 생각합니다. 첫 번째 문을 잡으면 차를 잡을 가능성이 더 높습니다. 5 월에 따르면, 머무는 결정은 쉬우 며 실제 확률을 면밀히 조사하지 않고도 휴식을 취할 수 있습니다.

하버드 대학교 통계 교수 페르시아 디아 코니스 (Persi Diaconis) 교수는 1991 년 타임스 기자 존 티어니 (John Tierney)에게이 Fracas에 관한 이야기를 들려 주었다.“우리의 두뇌는 확률 문제를 잘 해결하기 위해 결선되지 않았기 때문에 실수가 있다는 사실에 놀라지 않습니다.” trap은 Monty Hall Problem이지만, 그 이름은 American Statistician 저널에 1976 년 논문을 위해 쓰여진 논문에서 만들어졌습니다. 이 작은 퍼즐은 매우 심각합니다. 당신의 지적 능력은 잘못으로부터 보호되지 않습니다.

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가까운 시일 내에 로봇은 주어진 날에 우리를 p 거리는 많은 집안일 (심각한 지적 노력)을 처리 할 것입니다. 그러나 지금도 인공 지능 (AI) 연구자들은 특정 작업을 수행하기 위해 구축 된 컴퓨터 인텔리전스가 프로그래밍을 통해 가장 큰 보상을 도출하기 위해 우선 순위를 재정렬함으로써 거의 인간적인 방식으로 해당 작업을 해킹 할 수있는 방법을 고민하고 있습니다. Google의 3 명을 포함한 AI 연구원 팀이 6 월에 발표 한 "AI 안전의 구체적인 문제"라는 제목의 논문에서 AI 봇 (가설은 가정 청소 로봇)이 충족시킬 수있는 많은 함정과 해결책을 예측했습니다. 할당. 이상하게도, 그들 중 일부는 화농성이거나 긴장된 십대와 일할 때 어떤 교사 나 상사가 고려해야 할 것처럼 들립니다. 로봇이 일을 끝내기 위해 서두를 때 물건을 부수거나 사람들의 방해를받지 않도록하려면 어떻게해야합니까? 너무 많은 질문을하지 않으려면 어떻게해야합니까?

나에게 가장 인간적인 관심사는 어떻게 보상 시스템을 게임하지 못하게 하는가? "예를 들어, 청소 로봇이 엉망을 보지 못한 것에 대한 보상을 받도록 설정되어 있다면 아무것도 청소하지 않고 단순히 눈을 감을 수도 있습니다"라고 연구원들은 말합니다. "또는 로봇이 엉망 청소에 대한 보상을 받으면 의도적으로 작업을 만들어 더 많은 보상을 얻을 수 있습니다."이것은 기본적인 사회 계약으로 당연한 것으로 여겨지는 많은 것들을 조사하는 복잡한 질문입니다. 그러나 말 그대로, 그것은 고정주의 문제, 일차적 목표 설정의 문제를 지적한다. 예를 들어 표백제를 사용하는 것이 얼마나 많은 작업을했는지에 대한 좋은 척도라고 믿는 청소 로봇은 마주 치는 모든 것을 표백 할 수 있습니다. AI 연구자들은“경제학 문헌에서 굿 하트의 법칙으로 알려져있다.“메트릭이 목표로 사용될 때 좋은 메트릭이되는 것을 그만 둔다”고 언급했다. 실제 목표.

그러나 우리 모두 목표를 설정했으며 May의 사업은 목표 달성 방법을 찾는 데 도움을주는 것입니다. 때때로 그의 프레임 워크는 직원과 중간 관리자에게 위대함에 대한 모든 한계를 무시하라는 말을 들었을 때 가장 잘 응답하는 대기업 고객을 위해 일하는 것이 얼마나 익숙한지를 배신합니다. 그는이 운동에 1983 년 시드니에서 멜버른까지 542 마일을 달리는 호주에서 울트라 마라톤에 참가한 Cliff Young이라는 60 여종의 감자 농가에 등록합니다. 그럼에도 불구하고 그는 겉옷을 입고 후원을받지 못하고 훈련을받지 못한 채 5 일 동안 10 시간 정도 프로 선수들을 beat습니다. 왜? 글쎄, 그는 수년에 걸쳐 가축을 쫓는 농장 주변에서 야영을하면서 우스꽝스러워졌습니다. 그러나 5 월의 시점까지, 그는 달리기 도중 주자가 밤에 6 시간을 자야한다는 스포츠 대회에 대해 전혀 몰랐습니다. May는 다음과 같이 썼다.“실제로 그의 나이테는 그가 할 수 없었던 방법을 알지 못했기 때문에 자신이했던 방식으로 승리 할 수있었습니다.”

그것은 불가능한 것으로 여겨지는 많은, 많은, 많은 것들을 실제로는 간과하지만 실제로는 확실히 불가능하기 때문에 간과하는 놀라운 예입니다. 나에게 더 많은 영감을주고, 아마도 모든 곳에서 쉴 수있는 것은 우리의 자연적 한계를 포용하는 것입니다. 이 비유에서 클리프 영이 아니기 때문에 자신의 추격을 멈 추면 많은 정신적, 정서적 대역폭을 확보하여 훌륭한 일을 할 수 있습니다. 그렇습니다. 일주일 동안 더 나은 시간을 보내기 위해 7 분의 마일을 달리고 농장에서 바로 영웅이 될 수 있습니다. 그러나 더 자주, 당신은 당신이 근무 시간의 10 시간에있을 때 고객에게 이메일로 산술 오류 또는 명백한 오타를하지 않는 방법을 알아 내려고 저녁 식사를 요리 해야하는지 아니면 그냥 요리 해야하는지 궁금해하려고합니다 지옥으로 가서 집으로가는 길에 타코 벨에서 멈춰라. 우리는 모두 다른 방식으로 한계에 부딪 쳤으며, 실제로 많은 한계가 있습니다.

불가피하게도, 직면 한 문제가 단순할수록 문제를 올바르게 해결할 가능성이 높으며, 작고 정확한 생각은 크고 잘못된 생각, 심지어 잘못된 생각보다 몇 도나 더 큰 가치가 있습니다. 5 월 분석에서 얻은 교훈 : 문제를 명확하게 생각할 수있는 크기로 문제를 줄입니다. 먼저 매우 좋은 질문을함으로써이를 수행하십시오. 그런 다음, 당신이 답을 쌓을 때, 당신의 두뇌가 인간의 불안에 대한 서투른 도구로 끊임없이 넘어 질 함정을 알고 있어야합니다. 진공 상태에서는 생각이 없다. 대부분은 오래된 생각의 남은 부스러기에서 파생됩니다.

나는 최근에 시카고 교외에서 결혼식 샤워를 할 때 이것을 방문한 적이 없었습니다. 나는 내가 운전하고있는 집의 거리로 향했고, 차도와 인접한 거리에 약 10 대의 차가 주차되어있는 것을 보았습니다 . 집 번호를 보지 않고 그 결론에 뛰어 드는 것은 나를 미치게 만들었습니다. 여행의 긴 하루 동안, 낯선 환경에서, 나는 편안하게 간단한 대답에 도달했습니다. 그러나 부분적으로 5 월을 생각했기 때문에 나는 왜 엉망이되었는지를 알아 차리고 자신을 부를 준비가되어있었습니다.

"뇌는 수동적 인 하드웨어이고 경험을 흡수하며, 정신은 우리의 관심을 이끌어내는 능동적 인 소프트웨어입니다."

우리의 두뇌가 언제 그리고 왜 지름길을 가졌는지 (그리고 왜 우리가 그것들을 허락하게했는지) 알면 행동에 우리 자신 (우리의 두뇌)을 붙잡을 수 있습니다. 또한 5 월에 말하듯이“다운 그레이드”또는“만족”(본질적으로 조기에 착수하도록 설득하거나 평소의 틀에 박힌 상태를 유지) 할 때 직관을 연마합니다.

우리가 세상에 가져 오는 인공 지능과 같은 인간 지능이 해킹 될 수 있다는 것을 아는 것이 위안입니다. 5 월에 제안 된 대부분은 경작해야 할 습관이라는 제목 아래 있습니다. 그러나 한 번의 트릭은 스트레스가 많은 상황에 대비해 있습니다. 그것은 자신을 공평하게 보는 것으로 시작합니다. 경향은 아담 스미스가“불공평하고 정보가 풍부한 관중”이라는 개념을 추적합니다. 최선의 순간에, 우리 대부분은 우리 자신을위한 관중이되기를 희망합니다. 자신을 관중으로 취급하십시오. 5 월 미시건 대학교 (University of Michigan)의 연구를 인용하여 두 번째 사람이나 자신의 이름으로 자신을 언급 한 사람들 ( 당신은 이것을 얻었습니다. Sam은 이것을 가지고 있습니다. ) 첫 번째 사람 ( 나는 이것을 얻었다 ). 어떤 의미에서 우리는 순간적으로 떠나 자신을 돌아보고 모든 사람이 당신이 할 수있는 모든 것을 다했다면 시간이 걸리는 한 괜찮을 것임을 확신 할 때 우리 자신의 최고의 자아입니다.

이 기사는 원래 SUCCESS 잡지의 2016 년 11 월호에 실 렸습니다.