CarCast Бруно Азиза беседует с Кеннетом Кукиером, заместителем исполнительного редактора журнала The Economist.
CarCast Бруно Азиза беседует с Кеннетом Кукиером, заместителем исполнительного редактора журнала The Economist.
По словам Азизы, Кукиер - "один из тех людей, которые делают вас умнее каждый раз, когда вы с ним разговариваете". Он написал множество книг о данных и принятии решений, в том числе "Большие данные: Революция, которая изменит то, как мы работаем, живем и думаем".
Они обсуждают возможности человеческого мозга, в том числе:
Преимущество человека перед искусственным интеллектом.
Что такое "контрфактическое мышление".
Как люди могут использовать возможности фреймов.
Почему люди иногда не умеют решать проблемы.При преодолении трудностей люди часто используют различные подходы, чтобы изменить свое видение ситуации. Есть три приема, которые каждый может использовать, чтобы задействовать человеческое воображение: репертуар, перепрофилирование и переизобретение. Репертуар: этот метод позволяет использовать существующие знания и исторические события для решения текущих проблем. Как, например, Бен Бернанке использовал опыт Великой депрессии для преодоления финансового кризиса 2008 года, репертуар предполагает использование знакомых основ для эффективного решения проблем.
Перепрофилирование: Когда существующие рамки оказываются недостаточными, перепрофилирование предлагает решение, заимствуя концепции из разных областей. Возьмем, к примеру, Ингвара Кампрада, который, основав IKEA, изменил мебельную индустрию, переработав тенденцию одноразовых товаров. Этот подход позволяет эффективно адаптировать успешные модели из несвязанных областей.
Изобретение: Самый сложный и в то же время преобразующий метод, который предполагает создание совершенно новых рамок. Примером тому служат такие фигуры, как Чарльз Дарвин, который произвел революцию в взглядах на эволюцию. Изобретение становится необходимым, когда существующие рамки оказываются неадекватными для новых или беспрецедентных ситуаций.
Вам понравится этот CarCast, если вы работаете в сфере данных и/или хотите понять искусство и науку, лежащие в основе принятия решений.
0 комментариев