Return to Video

Problem Solving and Innovation

  • 0:00 - 0:04
    Привет в этом блоке лекций мы будем говорить о решении проблем.
  • 0:04 - 0:08
    Мы собираемся говорить о том как отдельные лица и группы решают проблемы.
  • 0:08 - 0:09
    и мы собираемся сосредоточиться на двух моментах —
  • 0:09 - 0:12
    Мы собираемся говорить о роли, которую разнообразие играет в решении проблем,
  • 0:12 - 0:16
    и мы также будем говорить о том, как можно рекомбинировать идеи,
  • 0:16 - 0:18
    и как много инноваций фактически возникает из того
  • 0:18 - 0:21
    что кто-нибудь переносит идею из одной области в другую область.
  • 0:21 - 0:27
    Таким образом, мы собираемся обсуждать две основные темы: роль разнообразия, и важность рекомбинации.
  • 0:27 - 0:31
    Итак , думая о модели решения проблем: мы начнем с того что, сделаем ее более формальный,
  • 0:31 - 0:33
    построим более формальную модель.
  • 0:33 - 0:37
    Так вот как мы собираемся это сделать: мы собираемся предположить, что вы принять своего рода действий
  • 0:37 - 0:40
    где у вас есть своего рода решения, мы будем представлять, ()
  • 0:40 - 0:44
    и есть функция выплат (F), что дает вам значение этого конкретного действия.
  • 0:44 - 0:48
    Так что действия может быть конкретной строки кода, если вы пишете компьютерного кода,
  • 0:48 - 0:51
    и (F) может быть как быстро этот код запускается.
  • 0:51 - 0:57
    Альтернативно а может быть политики здравоохранения и (F) было бы насколько эффективна эта политики здравоохранения.
  • 0:57 - 1:03
    Таким образом, является решение, которое вы предлагаете и F(a) (F) является как хорошее решение.
  • 1:03 - 1:06
    То, что мы хотим сделать это иметь своего рода понимание]
  • 1:06 - 1:10
    как люди приходят с лучшие решения — где инновации приходит от.
  • 1:10 - 1:12
    Так что делать это мы будем ссылаться метафора.
  • 1:12 - 1:18
    И мы собираемся использовать этот «метафору пейзаж» как объектив через который интерпретировать наши модели.
  • 1:18 - 1:21
    Ладно так что, думаю об этом следующим образом:
  • 1:21 - 1:24
    Вы пытаетесь придумать какое-то решение проблемы, и каждое решение имеет значение.
  • 1:24 - 1:28
    Высота здесь это значение его.
  • 1:28 - 1:31
    Таким образом B является наилучшим возможным решением.
  • 1:31 - 1:35
    Теперь вдоль здесь на оси x, это все различные решения.
  • 1:35 - 1:38
    Так что я мог бы начать, имея некоторую идею, (I)
  • 1:38 - 1:40
    (Давайте просто положить его прямо здесь, и вот моя идея).
  • 1:40 - 1:43
    И это нормально идея; но мы хотели бы думать о «Как мы находим лучшие идеи?»
  • 1:43 - 1:47
    Так один думаю, что мы могли бы сделать это [Мы] может «попробовать вещи влево и вправо»
  • 1:47 - 1:51
    и понимаю что «восхождение в гору», здесь, и мы получаем в некоторой точке (C);
  • 1:51 - 1:56
    и (C) может быть, где я застрял, потому что если я иду в левом я ниже, и если я иду к праву я ниже,
  • 1:56 - 1:59
    так что я мог бы сказать, "Подождите, (C) является самое лучшее, котор я могу come up с".
  • 1:59 - 2:02
    То, что мы хотим видеть, как люди приходят с этими идеями,
  • 2:02 - 2:04
    как группы людей придумать лучше идеи,
  • 2:04 - 2:07
    и как мы можем избежать застрять на (C),
  • 2:07 - 2:09
    и возможно получать ourselve [s] до (B).
  • 2:10 - 2:13
    Как мы собираемся это сделать? Ну, вот то, что модель будет выглядеть как:
  • 2:13 - 2:17
    Мы собираемся начать путем говорить о чем-то, я буду называть 'перспективы'.
  • 2:17 - 2:21
    Что такое перспектива? Перспектива состоит в том, как вы представляете проблему.
  • 2:21 - 2:23
    Так что если кто-то создает некоторые проблемы для вас —
  • 2:23 - 2:26
    Опять же является ли это код, политики здравоохранения,
  • 2:26 - 2:30
    Проектирование велосипеде или разработки в дополнение к вам дом —
  • 2:30 - 2:32
    у вас есть некоторые способ представления этой проблемы в вашей голове.
  • 2:32 - 2:37
    Это собирается быть перспектива — это буквально, как кодировать проблема.
  • 2:37 - 2:43
    Как только вы кодирования проблемы, что вы делаете это вы создаете — опять же, это метафорически — «пейзаж».
  • 2:43 - 2:47
    как если вы можете думать о вашей кодирование является как горизонтальной оси,
  • 2:47 - 2:50
    и что есть значение для каждого возможного решения,
  • 2:50 - 2:51
    и это создает ландшафт.
  • 2:51 - 2:56
    Поэтому мы будем говорить о том, как различные перспективы дают разные пейзажи.
  • 2:56 - 2:58
    Это первая часть.
  • 2:58 - 3:00
    Вторая часть является то, что я буду называть 'эвристики'.
  • 3:00 - 3:02
    Эвристики являются, как вы двигаетесь в ландшафте.
  • 3:02 - 3:04
    Так помню, когда я обратил что пейзаж,
  • 3:04 - 3:06
    Я говорил о восхождение на гору.
  • 3:06 - 3:08
    Ну «Хилл восхождение» это один эвристика.
  • 3:08 - 3:12
    «Случайный поиск» будет другой эвристика — если вы просто случайно выбрать некоторые моменты
  • 3:12 - 3:15
    а затем найти, какая из них, где наибольшее значение является, что является еще одним эвристического.
  • 3:15 - 3:19
    Так что мы будем говорить о том, как различные точки зрения и различные heruistics
  • 3:19 - 3:22
    разрешить людям найти лучшего или улучшения решения проблем.
  • 3:22 - 3:25
    Так что это собирается быть в центре внимания нашей модели решения проблем:
  • 3:25 - 3:29
    Люди имеют перспективы, и люди имеют эвристики.
  • 3:29 - 3:32
    Как только мы закончим, говорить о людях, мы будем говорить о команд.
  • 3:32 - 3:36
    Одним из интересных вещей здесь является, если у вас есть группы людей или группы людей, решение проблемы.
  • 3:36 - 3:39
    На самом деле, можно показать, что они будут лучше, чем люди в нем.
  • 3:39 - 3:43
    И причина, почему потому что они имеют больше инструментов, и эти инструменты, как правило, быть разнообразными.
  • 3:43 - 3:47
    Поэтому они имеют различные точки зрения и различные эвристики, и все это разнообразие делает их лучше
  • 3:47 - 3:50
    придумать новые решения и лучшие решения для проблем.
  • 3:51 - 3:53
    Так команды будет иметь важное значение.
  • 3:53 - 3:55
    После того, как мы говорили о команд,
  • 3:55 - 4:00
    и после того, как мы говорили о роли как один человек может улучшить решения другого,
  • 4:00 - 4:04
    Мы собираемся расширить нашу модель немного и говорить о рекомбинации.
  • 4:04 - 4:06
    Так вот вроде большая идея. Большая идея заключается в следующем:
  • 4:06 - 4:10
    У меня есть некоторые решения одной проблемы, у вас есть решение от другой проблемы,
  • 4:10 - 4:13
    и иногда я могу взять ваше решение и объединить его с моим решением,
  • 4:13 - 4:15
    и придумать что-то даже лучше.
  • 4:15 - 4:17
    Таким образом, дело о сложных продуктов —
  • 4:17 - 4:21
    как дом, автомобиль или даже компьютер —
  • 4:21 - 4:24
    который состоит из всех видов решений для подзадачи.
  • 4:24 - 4:28
    И мы будем видеть как комбинирование решения подзадачи
  • 4:28 - 4:32
    Мы получаем все лучшие решения, и это действительно большой водитель инновации.
  • 4:32 - 4:34
    Поэтому давайте думать обратно на секунду — запомнить в нашей предыдущей лекции,
  • 4:34 - 4:38
    Мы говорили о как без устойчивого инноваций мы больше не получить роста,
  • 4:38 - 4:40
    Этот рост зависит от устойчивого инноваций.
  • 4:40 - 4:44
    То, что мы собираемся говорить о здесь является как разнообразие приводит к инновации,
  • 4:44 - 4:48
    и как рекомбинации инноваций может привести к еще более инноваций.
  • 4:48 - 4:51
    Так что это большая тема, так что это, где мы находимся во главе:
  • 4:51 - 4:55
    Мы собираемся начать, говоря о перспективах. Тогда мы будем говорить о эвристики.
  • 4:55 - 4:59
    Тогда мы будем говорить о как группы людей могут использовать их различные перспективы в эвристики.
  • 4:59 - 5:04
    И тогда мы будем говорить о перекомбинировать идеи действительно может управлять много роста.
  • 5:04 - 5:09
    Ладно Давайте начнем. Спасибо!
Title:
Problem Solving and Innovation
Video Language:
English
Konstantin Desyatkin added a translation

Russian subtitles

Revisions