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？

　　亞馬遜書店「商務決策與問題解決類」、「電腦科學類」與「認知科學類」Top 1，
　　《麻省理工科技評論》選為年度最佳書籍，
　　各界讀者讚不絕口：「真是過癮！」

　　訪問近五十年來最知名演算法的設計者，
　　了解工程師如何教電腦發揮最大效用，並將所學用於生活。
　　讀者大推：「真是過癮！」

　　「主動向機器學習」是人工智慧時代最核心、最有效的學習方法之一，在《決斷的演算》裡，各具心理學、統計學與電腦科學背景的兩位作者揭櫫：為何跟電腦學決策你不僅不會變成理性魔人，反而會更加明智且善體人意。

　　▎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」，它的發展遠遠早於電腦，不只長期為各研究領域與產業實務帶來重大變革，更能幫助個人跳脫盲點與錯誤直覺，明快地解決問題。

　　▎說到機器學習，你以為考慮因素越多越好、比較複雜的模型較佳？
　　其實，當今電腦運算時並非套用死板的演繹邏輯，點滴不漏地羅列所有選擇，琢磨出正確答案。它們會捨棄不必要的資料，偏向選擇較簡單的解答，權衡誤差或延遲的代價，接著冒險一試。

　　▎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，跟電腦科學家一樣都源於：要運用有限的空間、時間和注意力，因應未知事物和不完整的資訊，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。

　　《決斷的演算》各章以常見的日常問題開場，從釐清它們的演算結構著手，以問題所屬類型為骨架（副章名），紮實的電腦科學發展史為血肉（章名），探討一代代的研究者為這類問題找出什麼解決方案，這些收穫顛覆了我們對於「合理」的看法，不僅幫助其他領域獲得新進展，也為個人生活帶來實用啟示，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。（演算法賽局理論，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。（過度配適）

　　❖歐巴馬競選總統時，他的新媒體分析團隊靠什麼方法設計與經營網站，幫他多募得五千七百萬美元？（開發與善用）

　　❖安排球季賽程真麻煩！怎麼樣既符合聯盟基本結構產生的規定，又顧及聯盟和轉播電視台的特殊考量和限制？（鬆弛）

　　❖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）

　　❖一般認為年老健忘是認知衰退，但電腦科學家判斷，那是整理、取捨越來越多記憶的必然結果——人的腦袋可靈光了！（快取）

　　❖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？答案是二十六歲。（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——這種「運算的善意」可以改變人們的認知問題類型，減輕認知負擔，增進互動的效率。
　　
　　▎本書用法：
　　這本書既適合一般讀者，也適合教學使用，版面設計兼顧兩者需求，使用方法詳見書中建議。各章內容提示詳見〈目錄〉的引文。

專業推薦

　　▎陳昇瑋／台灣人工智慧學校執行長
　　▎洪士灝／台灣大學資訊工程系教授
　　▎賴以威／數感實驗室共同創辦人
　　▎林錦宏／高醫大心理系助理教授
　　▎鄭國威／泛科知識公司知識長
　　▎黃貞祥／清華大學生命科學系助理教授
　　▎雷浩斯／專職投資人及投資講師
　　▎冏星人／說書節目製作人暨作家
　　▎（「得到」App萬維鋼老師書評介紹《指導生活的算法》 ）

好評推薦

　　▎《大腦解密手冊》作者伊葛門：
　　我一直期待有書能把運算模型和人類心理學結合起來，這本書遠超乎我的期望，寫得精彩極了，而且淺顯易懂，讓所有讀者都能輕鬆理解掌控世界運作的電腦科學，更重要的是，了解電腦科學對我們的生活有何影響。

　　▎林錦宏，高醫大心理系「決策神經科學實驗室」助理教授：
　　這是一本整合心理學、統計學、經濟學、賽局理論、電腦科學重要概念與生活議題的跨領域參考書。

　　▎科技網站Boing Boing創辦人，《資訊分享，鎖得住？》作者柯利‧多克托羅：
　　非常出色。除了行文中解釋的電腦科學對於個人和管理都很實用，本書也是演算法和電腦科學以及作者所稱的「運算的斯多葛派」和「運算的善意」這種哲學論述的極佳入門書。

　　▎《為什麼我們這樣生活，那樣工作》作者查爾斯‧杜希格：
　　精彩有趣而且提供許多實用建議，告訴我們如何更有效率地運用時間、空間和心力，寫得趣味橫生。

　　▎《搖籃裡的科學家》共同作者艾莉森‧戈普尼克（Alison Gopnik）：
　　深入淺出又有趣，讓人讀得欲罷不能。我們都聽說過演算法威力強大，但《決斷的演算》深入淺出地解說它們的運作方式，以及我們可以如何運用它們，在日常生活中做出更好的決定。

　　▎《富比世》雜誌：
　　年度必讀大腦類書籍。這是一本以學術研究為基礎，又可應用在實際生活上的好書。作者探討的演算法在生活上的實用程度，超乎我的預期，值得好好研讀。

　　▎《大眾科學》雜誌英國版：
　　我超迷這本書！年輕學生學數學時常說：「數學有什麼用？實際生活上又用不到！」這本書就是最好的答案。書中的概念，無論是37％法則的相對單純性或賽局理論中讓人費解的機率，都相當實用，而且寫得十分有趣，大推！

　　▎亞馬遜書店多位讀者評價
　　醍醐灌頂！我學的是經濟，讀了這本書之後超想去讀個電腦科學學位。可以的話，我想給這本書十顆星。／好驚人的書，它改變我對許多真實日常問題的看法。／了不起的書。不論是一般人或高科技迷都會讀得津津有味。／很有意思。讀完這本書過了幾個月，我還不時想到它，它提供了很棒的觀點看待世界。／有趣極了，我已經借給好幾個同事讀。／超讚。我重讀這本書好幾次，裡頭有很多很棒的資訊！／真是過癮！

作者簡介    

布萊恩‧克里斯汀Brian Christian

　　電腦科學家，合著的《決斷的演算》獲得《麻省理工科技評論》選為年度最佳書籍，另一著作《人性較量：我們憑什麼勝過人工智慧？》（The Most Human Human）則為《紐約時報》推薦書籍及《紐約客雜誌》年度推薦圖書。其他作品見於《紐約客》雜誌、《大西洋》雜誌、《連線》、《華爾街日報》、《衛報》和《巴黎評論》等，以及《認知科學》等科學期刊，曾被翻譯為十餘種語言。

湯姆‧葛瑞菲斯Tom Griffiths

　　加州大學柏克萊分校心理學和認知科學教授，並主持運算認知科學實驗室，曾經發表一百五十多篇科學論文，領域包含認知心理學和文化演變等，此外曾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。

譯者簡介

甘錫安

　　學業結束後由科學界踏入「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》及《BBC知識》等雜誌翻譯。書籍譯作包括《勝算：賭的科學與決策智慧》、《品嚐的科學》（合譯）、《愛因斯坦1905》、《氣候創造歷史》、《現代主義烹調》、《獵光聖經》等，熱愛吸收各類知識，正努力朝「全方位譯人」的目標邁進。
 

前言：為什麼我們能跟電腦學決策？
演算法的本質是「解決問題的一連串步驟」，我們面臨的許多挑戰跟電腦科學家一樣都是：如何運用有限的空間、時間和注意力，因應未知事物和不完整的資訊。本書釐清這些難題的數學架構，闡述工程師如何教電腦發揮最大效用，並了解人腦如何克服相同限制。作者訪問了近五十年來最知名演算法的設計者，談談他們怎麼將所學用於生活。人類和電腦的解決方式融合程度極高，電腦科學不只能協助我們簡化問題以取得進展，甚至能提供具體的解決方法。
 
第一章　最佳停止點——什麼時候該見好就收？
盡量羅列選項，小心權衡後選出最好的一個，才是理性決策？實際上由於時間有限，決策過程最重要的面向是：何時應該停止。聘人、租屋、找車位、賣房子，以及尋覓伴侶和投資獲利時見好就收等，都是要在選項逐一出現時做出最佳選擇，它們真正困擾人的是可以考慮的選項有多少。依各狀況條件不同（比如能否吃回頭草、是否有明確標準），這章解釋了37％法則、思而後行法則、臨界值法則等，教你如何避免太早決定或找太久，何時該降低或提高標準以及標準該調整多少……
 
第二章　開發與善用——嘗試新歡？還是固守舊愛？
開發是蒐集資料，它能提高發現最佳選擇的機會；善用則是運用現有資訊，取得已知的良好結果，兩者各有利弊。人們大多把決策視為彼此孤立，每次分別尋找期望值最高的結果。其實決策極少是孤立的，如果你思考的是日後面對相同選項時要怎麼做，那麼權衡是要開發還是善用，就非常重要。本章以電腦科學中最能體現這兩者之矛盾，名稱取自吃角子老虎機的多臂土匪問題，闡述應該如何隨時間而改變目標，並且說明為何合理的行動過程多半未必會選擇最好的目標。
 
第三章　排序——依照順序排列
排序對於處理各種資訊都十分重要。電腦科學家經常要權衡排序和搜尋兩者，這項權衡的基本原則是：花心力排序資料，為的是省下日後花費心力找資料。於是這個問題變成：如何事先評估資料未來的用途？電腦科學指出，混亂和秩序造成的危險都可以量化，它們的成本都能以「時間」這個基準來呈現。Google搜尋引擎之所以強大，其實是拜預先排序之賜；但對於另外一些狀況，保持混亂往往更有效率。另外討論演算法的最差情況表現（以排序而言是最差完排時間），可以讓我們確定某個程序能在期限內完成，運動賽程的排定便是一例。
 
第四章　快取——忘掉就算啦！
你的收納問題其實與電腦管理記憶體時面臨的挑戰類似：空間有限，要如何既省荷包又省時間？快取的概念是把常用資料放在手邊備用，快取裝滿時為了騰出空間放新資料，得剔除一些舊資料——但剔除哪些好呢？電腦科學家探究了隨機剔除、先進先出（先剔除最舊的）以及最近最少使用法等，甚至發展出能預測未來並執行已知最佳策略的演算法。這方面的研究啟發了亞馬遜書店的「預測包裹寄送」專利，還扭轉了心理學家對於人類記憶的看法。
 
第五章　排程——優先的事情優先處理
重要且緊急、重要但不緊急、不重要但緊急、不重要但不緊急……，時間管理大師總教人照這順序處理事情。但電腦科學家會要你先搞清楚「用什麼標準來評量成果」。是在期限內完成最重要？還是盡量縮短讓客戶等待的時間？抑或劃掉待辦清單上越多項目越好？不同的評量標準得採用不同的作業策略。本章還用電腦的「上下文交換」探討讓其他工作插隊的代價，用「往復移動」提醒忙到變成在空轉的徵兆；並告訴你如何在反應能力和處理能力間取捨，為何有時完成工作的最佳策略反而是慢下來。
 
第六章　貝氏法則——預測未來
十八世紀的英國，賭博這個領域不僅深深吸引傑出數學家，也吸引了牧師湯瑪斯．貝斯，他由於研究彩券的中獎率，而對於「在不確定下進行推測」的歷史帶來重大影響。他認為由過去的假設狀況進行正向推理可提供基礎，讓我們逆向推出最可能的答案。其他科學家繼續研究預測事情的各種方法，像是：如何把各種可能假設狀況濃縮成單一期望值、根據事件類型提供適當的事前機率。其實我們腦中已儲存許多精確的事前分布，因此常可由少量觀察結果做出不錯的預測，換句話說小數據其實是偽裝的大數據。
 
第七章　過度擬合——少，但是更好
談到思考，我們往往覺得想得越多越好：列出的優缺點越多，做出的決定越好；列出的相關因素越多，越能精準預測股價。實際上統計模型倘若太過複雜，使用過多參數，會太容易受我們取得的資料影響，而可能隨參與者不同而出現大幅差異，這就是過度配適。機器學習的一大重要事實是：考慮因素較多、比較複雜的模型，未必比較好。這章演示了過度配適如何扭曲我們對資料的解讀，點出日常生活中俯拾皆是的過度配適事例，並且教你如何藉由交叉驗證等方法揪出過度配適（像是怎麼分辨真正的人才和僅是懂得揣摩上意的員工？）並且對抗它。
 
第八章　鬆弛——放鬆點，不求完美才有解
過去幾十年來電腦科學家發現，無論使用多快的電腦，或程式設計得多厲害，有一類問題就是不可能找出完美解方。面對無法解決的挑戰時，你毋須放棄，但也別再埋頭苦幹，而該嘗試第三種作法。電腦科學會界定問題是「可解」還是「難解」，遇到難解問題時會先「放鬆問題」：也就是先去除問題的某些限制，再著手解決它。最重要的放鬆方法比如限制鬆弛法、連續鬆弛法，以及付出點代價、改變規則的拉氏鬆弛法……
 
第九章　隨機性——什麼時候該讓機率決定
隨機看似和理性相反，代表我們放棄這個問題，採取最後手段。你若是知道隨機性在電腦科學中扮演多吃重的角色，可能會非常驚訝。面對極為困難的問題時，運用機率可能是審慎又有效的解決方法。隨機性演算法未必能提出最佳解，但它不用像確定性演算法那麼辛苦，只要有計畫地丟幾個硬幣，就能在短短時間內提出相當接近最佳解的答案，它解決特定問題的效果，甚至超越最好的確定性演算法。這章將要告訴你依靠機率的時機、方式，以及仰賴的程度。
 
第十章　網路——我們如何互通聲息
人類互通聲息的基礎是協定，也就是程序和預期的共通慣例，例如握手、打招呼和禮貌，以及各種社會規範。機器間的聯繫也不例外。這類協定是微妙但長久存在的焦慮來源。我前幾天傳了個訊息，從何時開始我會懷疑對方根本沒收到呢？你的回答怪怪的，我們之間是不是有什麼誤會？網際網路問世後，電腦不僅是溝通管道，也是負責交談的聯絡端點，因此它們必須解決本身的溝通問題。機器與機器間的這類問題以及解決方案，很快便成了我們借鏡的對象。
 
第十一章　賽局理論——別人是怎麼想的？
賽局理論廣泛影響經濟學和社會科學領域，然而除非賽局參與者找得到奈許均衡，它的預測能力才會造成影響，但是電腦科學家已經證明，純粹尋找奈許均衡是難解問題……
另外傳統賽局理論有個見解：對一群依自身利益採取理性行動的參與者而言，「均衡」或許不是最好的結果。演算法賽局理論依採用了此見解並加以量化，創造出「自主行為代價」這個度量，結果發現某些賽局中自主行為的代價其實沒有很高，這意謂著該系統不論細心管理或放任不管都差不多。
 
結語：運算的善意
對於人類某些問題，如今已經找到解決的演算方法；即使尚未得到所需結果，使用最佳演算法也會讓人寬心。此外電腦科學還能協助我們，清楚劃分哪些問題有明確解答、哪些問題則無，從而選擇要面對什麼——包括自己要面對什麼，以及要讓其他人面對什麼，其原則便是運算的善意。現今的電腦做的，並非「盡量羅列選項，找出最好的一個」。有效的演算法會做出假設，偏向選擇較簡單的解答、權衡誤差代價和延遲代價，接著冒險一試。這些作法不是讓步，它們本身就是理性的方法。
 

前言

為什麼我們能跟電腦學決策？

　　想像你正在舊金山找房子。這城市可說是全美最難找到房子的地方，有繁榮的高科技業，加上嚴格的分區使用法規，因此房價跟紐約一樣昂貴，很多人認為甚至不輸給紐約。新物件出現沒多久就下架，房地產公開說明會人山人海，往往必須私下先塞訂金支票給屋主才買得到。

　　由於市場如此熱絡，很難容許理性消費者先蒐集資料，深思熟慮後才下決定。四處閒逛或透過網路買屋的人，可以比較許多選擇後再下決定，但想在舊金山買房子的人，要不就買下眼前這棟房子，拋下其他選擇，要不就馬上走人，不再回頭。

　　假設有一段時間，為了簡化狀況，你只想盡可能提高買到最好房子的機率。你的目標是把在「錯過好機會」和「說不定還有好機會」之間徘徊的機率降到最低。你立刻發現自己陷入兩難：如果沒有判斷基準，要怎麼知道某棟房子是不是最佳選擇？但如果看過的房子不夠多，又怎麼知道判斷基準在哪？你取得的資訊越多，越能掌握真正的好機會，但在此之前錯過好機會的機率也越高。

　　那麼你該怎麼做？倘若蒐集資訊反而可能不利，那麼該如何做出明智決定？這種狀況十分殘酷，簡直可以說是矛盾。

　　大多數人面臨這類問題時，直覺上通常認為必須在取捨間取得某種平衡，得看過夠多的房子才能建立標準，再依據標準找出想要的房子。這種權衡概念非常正確，但大多數人沒辦法明確說出平衡點在哪。所幸這確實有明確答案：

　　是37％。

　　如果你希望達成買到最佳房子的最佳機率，請把總時間的37％拿來看房子（如果打算花一個月找房子，那就是十一天）。把清單留在家裡，單純用來設定標準。但是花了37％的時間之後，就要準備出手，只要一發現比已經看過的房子更好的選擇就買下來。這不只是尋找和放棄之間的平衡點，也是經過驗證的最佳解決方案。

　　我們之所以知道答案，是因為找房子屬於數學中的「最佳停止問題」。37％法則定義出一連串解答這類問題的簡單步驟，電腦科學家稱之為演算法。其實最佳停止問題可以用來解決生活中的許多狀況，找房子只是其中一例。生活中我們經常遇到選擇或放棄一連串選項的情形，比方說：要在停車場繞幾圈才找得到車位？投資高風險事業要多久才會開始回收？賣房賣車時要忍耐多久才能等到更好的價錢？

　　還有一種更難抉擇的狀況亦屬此類問題，那就是約會。最佳停止是連續單偶制的科學原理。
　　簡單的演算法不僅可協助你找到好房子，還適用於遭遇最佳停止問題的各種狀況。

　　我們每天都在跟這類問題纏鬥不休（只不過比起停車，詩人花比較多墨水描述愛情的磨難），有些狀況也真的很折騰。但其實沒必要這麼糾結，有些問題數學已經解決了。心急如焚的房客、駕駛人和忐忑不安的求婚者，其實都沒必要煩惱；他們不需要心理治療師，只需要演算法。心理治療師可以教他們，如何避免過於衝動和過度思考；演算法則能明確告訴他們，這個平衡點就是37％。

　　＊＊＊＊＊＊

　　由於我們生活的空間和時間都有限，每個人都遭遇到一類問題。在一天或十年中，我們應該做什麼、或應該不做什麼？應該容忍什麼程度的混亂？什麼樣的秩序算是過度？新事物和心頭好各佔多少比例，才能使生活最讓人感到滿足？

　　似乎只有人會面臨這類問題？其實不然。半個多世紀以來，電腦科學家一直在探究這類日常困境，有時還試圖解決，像是：處理器該如何分配它的「注意力」，以最少時間執行使用者要它做的工作，同時盡量少做白工？它什麼時候應該轉而處理不同工作，一開始又應該接受幾項任務？怎麼運用有限的記憶體資源最好？它應該蒐集更多資料，或是依據已有的資料採取行動？

　　人類要把握每一天已經很不容易，電腦卻能輕鬆寫意地把握每一毫秒。電腦的工作方式可以帶給我們許多啟發。

　　討論演算法對人類生活的助益，似乎有點奇怪。說到「演算法」，許多人想到的是大數據、大政府和大企業神祕難解的算計。這類算計在現代世界基礎建設中的比重越來越大，但稱不上實用智慧或人生指南。不過演算法其實是解決問題的一連串步驟，而且範圍比電腦更廣，歷史也更悠久。早在機器使用演算法之前，人類就已經開始使用它們了。

　　（中略）

　　本書將探討人類演算法的設計概念，也就是：針對每天面臨的挑戰尋找更好的解決方案。把電腦科學解決問題的方法套用到日常生活上，會影響許多層面。首先，演算法能提供實用且具體的建議，協助解決特定問題。最佳停止問題告訴我們，何時該大膽跳過、何時又該留意機會。開發與利用取捨告訴我們，如何在嘗試新事物和享受喜愛的事物間找到平衡點。排序理論教我們如何（以及是否應該）整理辦公室。快取理論教我們如何把物品收進櫥櫃。排程理論則教我們如何安排工作。

　　到了下一個階段，電腦科學告訴我們一套字彙，用來了解這些領域中更深入的原理。卡爾．薩根（Carl Sagan）曾說：「科學不只是知識，更是一種思考方式。」即使是混亂得難以進行嚴謹數值分析或有現成答案的狀況，運用直覺和化簡問題後加以思考所得到的概念，也能讓我們了解關鍵問題和獲得進展。

　　更廣泛地說，以電腦科學的眼光看問題，有助於我們了解人類心智的特質、合理性的意義，並且探究最古老的問題：人類如何求生。把認知當成「解決環境造成的基本運算問題的方法」仔細探討，可能徹底改變我們對人類理性的看法。

　　就算電腦科學真能告訴我們如何思考以及該怎麼做好了，但我們想照著做嗎？看看科幻片裡的人工智慧和機器人，你該不會想要像它們那樣過活吧？說到研究電腦內部運作可能教我們如何思考、下決定、該相信什麼以及怎麼做好，許多人不只會把它想得太簡單，實際上是會想錯方向。

　　部分原因是，說到電腦，我們想到的是冰冷的機械化確定性系統——機器套用死板的演繹邏輯，點滴不漏地羅列所有選擇，琢磨出正確答案，無論必須思考得多久、多辛苦。的確，最早構思出電腦的人就希望電腦是這樣：艾倫．圖靈（Alan Turing）定義中的運算就像數學家一樣，仔細執行一連串冗長運算，得出萬無一失的正確解答。

　　因此說來你或許會驚訝──現代電腦面臨難題時，其實不是這麼做的。當然，直截了當的計算對現代電腦而言輕而易舉。跟人類交談、修復損壞的檔案或下贏一盤圍棋等，這類沒有明確規則、缺少必要資料，或是必須考慮多如繁星的可能才能找出正確解答的問題，才是電腦科學最大的挑戰。研究人員為了解決極端困難的問題而開發的演算法，已經使電腦不再需要依賴繁重的計算。相反地，執行實際工作必須接受機率，以時間換取精確性，還要懂得運用近似法。

　　電腦解決真實世界問題的能力越來越強，不僅提供演算法給人運用到生活上，還定下更好的標準讓我們得以比較人類認知本身。近十幾二十年，行為經濟學主張：人類既不理性又容易犯錯，主因是人類大腦結構缺陷重重且各不相同。這個妄自菲薄的說法日益流行，但仍有些問題有待探討。舉例來說，為什麼即使是四歲小孩，執行視覺、語言和因果推論等認知任務時，依然能超越超級電腦？

　　電腦科學衍生的日常問題解決方案，則對人類心智提出完全不同的看法。它們認為生活本就是困難重重，人們犯下的錯誤透露的，是問題本身的困難之處，而非人類大腦不可靠。以演算法的方式思考世界，了解問題的基本結構，以及解決方案的特質，能讓我們了解人類其實已經很了不起，同時更了解我們犯的錯。

　　事實上，人類經常面對電腦科學家傷透腦筋的許多難題。我們經常得克服不確定性、時間限制、資訊不足和變動快速的世界，做出決定。在某些狀況下，即使最尖端的電腦科學，也設想不出效率極高又永遠正確的演算法。對於某些狀況，或許根本沒有這樣的演算法。

　　然而即使在尚未找到完美演算法的領域，一代代電腦科學家和棘手真實世界問題纏鬥多年後，也得出了許多心得。這些得來不易的規則違反我們心目中的合理性，聽起來也不像數學家描述世界的那些條理分明的嚴密規則。這些規則說：不一定要考慮所有選擇，不一定非得追求看來最好的結果，偶爾可以製造混亂。看到紅綠燈就等一下。相信直覺，別思考太久。放鬆，拋個硬幣。寬恕，記住這個教訓就行。誠實對待自己。

　　（中略）

　　今天，演算法設計不僅必須藉助電腦科學、數學和工程，還要藉助統計學和作業研究等。我們思考為機器設計的演算法與人類心智的關聯時，也需要參考認知科學、心理學、經濟學和其他學科。（中略）我們將探討電腦和人類面臨的最大挑戰：如何運用有限的空間、有限的時間、有限的注意力、未知的事物、不完整的資訊，以及無法預知的未來；如何輕鬆而自信地達成這個目標；以及如何在此同時與其他目標相同的人溝通。

　　最後，我們不僅將深入了解各類日常問題、以全新方式觀察人們遭遇的各種困境背後的美麗結構、認識人類和電腦的解決方式融合程度極高，還將獲得更深刻的東西：我們會有描述周遭世界的新語彙，並且有了機會重新認識自己。

▎說服醫界使用葉克膜的演算法（摘錄） 1932年到1972年間，美國阿拉巴馬州麥肯郡數百名非裔梅毒患者，參與了美國公共衛生服務長達四十年的「塔司基吉梅毒研究」（Tuskegee Syphilis Study），在醫療專業人員安排下刻意不接受治療。1966年，公共衛生服務人員彼得．巴克斯頓（Peter Buxtun）提出抗議，1968年再次提出，但直到他向媒體揭露這次事件，並於1972年7月25日刊登在《華盛頓明星報》（Washington Star）上，次日又成為《紐約時報》頭版消息之後，美國政府才中止這項研究。在大眾強烈譴責和美國國會舉行聽證會之後，美國政府開始著手將醫學倫理的原則和標準形式化。在馬利蘭州鄉間貝爾蒙特（Belmont）會議中心舉行的委員會，於1979年提出貝爾蒙特報告。這份報告制訂醫學實驗的道德實施方式，因此像塔司基吉實驗這樣，明顯違反醫療專業人員對患者之責任的惡劣實驗，未來不可能再度出現。不過這份報告也表示，還有許多例子很難畫出明確界線。報告中指出：「希波克拉底的格言『不傷害』一直是醫學倫理的基礎原則。（生理學家）克勞德．伯納（Claude Bernard）將它推展到研究領域，並指出即使其他人可能受益，也不應該傷害任何人。然而即使要避免傷害，也必須學習有害的事物，而在獲得這項資訊的過程中，或許就會有人受到傷害。」因此貝爾蒙特報告承認，依據所知來採取行動和取得更多知識之間確實有矛盾，但並未提出解決方法。此外報告也明確指出，獲取知識往往價值極高，因此可以暫時忽視一般醫學倫理的某些部分。報告指出，新藥品和療法的臨床試驗即使已經盡可能減少風險，但通常仍然必須承擔傷害某些患者的風險。行善原則並非永遠明確而毫不含糊。舉例來說，可能對研究對象造成風險，但短期內看不出直接助益的兒童疾病研究，仍是難以取捨的道德問題。有人認為不應准許進行這類研究，有人則指出，這樣的限制將阻礙未來可能為兒童帶來極大助益的研究。同樣地，正如各類難題一樣，行善原則涵括的各種主張可能互相衝突，使選擇變得更加困難。