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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？本書訪問近五十年來最知名演算法的設計者，了解他們如何教電腦發揮最大效用，自己又從中學得什麼生活智慧，內容顛覆你對於「合理」的看法，眾多讀者大推：「真是過癮！」
●特別說明 本書第一、二版與本版（第三版）中文書名相同，內容沒有增加，本版主要再行修潤與校對。
遠比賽局理論更強大、更全面的決策思維！
亞馬遜書店一上市，直取「電腦科學類」暢銷榜第1名，
並擠下《快思慢想》榮登「認知科學類」暢銷榜第1名，
出版多年，長踞「商務決策與問題解決類」榜單Top 50。
2017年「台灣人工智慧年會」暨「台灣資料科學年會」紀念贈書
《麻省理工學院技術評論》年度最佳書籍，亞馬遜書店年度最佳科學書籍
【亞馬遜書店數千則讀者肯定，給予平均４．５顆星超高好評！】
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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」，它長期為各領域帶來洞見與重大變革，還能幫助個人跳脫盲點與錯誤直覺。
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，源頭跟電腦科學家的困擾一樣，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。
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？本書訪問近五十年來最知名演算法的設計者，了解他們如何教電腦發揮最大效用，自己又從中學得什麼生活智慧，內容顛覆你對於「合理」的看法，眾多讀者大推：「真是過癮！」
書中各章以日常問題開場，釐清它們的演算結構後，探討研究者找出什麼解決方案，以及這些方法對學術、產業及個人生活帶來什麼幫助，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學獎，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。（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學獎的馬可維茲，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。（過度擬合）
►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）
►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？（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，從而增進雙方互動的效率。
（更詳盡的內容介紹可參閱目錄引文）
作者簡介
布萊恩‧克里斯汀（Brian Christian）
布萊恩‧克里斯擁有布朗大學和華盛頓大學的哲學、電腦科學和詩歌學位，現在是加州大學柏克萊分校的訪問學者。他個人還著有Most Human Human，亦由行路出版翻譯引介，初版中文書名為《人性較量：我們憑什麼勝過人工智慧？》，這本書為《華爾街日報》暢銷書、《紐約時報》與《紐約客雜誌》年度推薦圖書。他還有眾多作品散見於Wired、《紐約客》雜誌、《大西洋》雜誌、《華爾街日報》、《衛報》和《巴黎評論》等，以及《認知科學》等科學期刊，曾被翻譯為十一種語言。他現在住在舊金山。
湯姆‧葛瑞菲斯（Tom Griffiths）
湯姆‧葛瑞菲斯曾擔任加州大學柏克萊分校心理學和認知科學教授，現在是普林斯頓大學心理學與電腦科學教授，亦是該校的運算認知科學實驗室主任。他對於收集與分析資料的新方法（尤其是大數據）如何改變心理學研究，很感興趣，曾經發表數百篇科學論文，領域包含認知心理學和文化演變等。此外，葛瑞菲斯曾榮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。他現在住在紐澤西州的普林斯頓。
譯者簡介
甘錫安
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》與《BBC知識》等雜誌翻譯。書籍譯作包括《成分迷思：解讀健康新聞的10堂通識課》、《暗池：人工智慧如何顛覆股市生態》與《因果革命：人工智慧的大未來》等書。目前住在有山有海有美食的台灣頭基隆，熱愛吸收各類知識，正努力朝「全方位譯人」的目標邁進。
目錄列表:Contents 封面
書名頁
前言 Introduction：為什麼我們能跟電腦學決策？
1 最佳停止點 Optimal Stopping——什麼時候該見好就收？
2 開發與善用 Explore/Exploit——嘗試新歡？還是固守舊愛？
3 排序 Sorting——依照順序排列
4 快取 Caching——忘掉就算啦！
5 排程 Scheduling——優先的事情優先處理
6 貝氏法則 Bayes’s Rule——預測未來
7 過度擬合 Overfitting——少，但是更好
8 鬆弛 Relaxation——放鬆點，不求完美才有解
9 隨機性 Randomness——什麼時候該讓機率決定
10 網路 Networking——我們如何互通聲息
11 賽局理論 Game Theory——別人是怎麼想的？
結語：運算的善意 Computational Kindness
致謝 Acknowledgements
版權頁
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