做决定不要靠运气 用「折袜子」教你如何以记忆换取时间
你是否想过「记忆」这一生物特性对人类有多么不可或缺？试着想像如同痴呆症患者经历的每一天，缺乏记忆能力的生活会变得多么艰难。首先，你可能得反复做许多相同的事情，就像电影《记忆拼图》（Memento）里的主角那样，每天起床睁开眼都得重新读取所有必须完成的任务讯息。
▲如果没有记忆我们的生活会变得怎么样呢？（图／翻摄自bigthink）
一开始着墨于此的原因是想说明，解决问题的较快方法之所以会快，正巧就是运用了记忆力 ，有时也将此形容为「以记忆换取时间」。去年击败了围棋世界冠军的人工智慧程式AlphaGo，便是因为具有向职业棋手学习及自学的能力，因而在关键技巧上累积了庞大记忆 。
▲AlphaGo的大数据便是一种超大记忆库的概念。（图／翻摄自Unwire HK）
玛姬．沃纳夫人是从前家世显赫的一个维也纳家族后代，最近却因为，偷偷挟带健达出奇蛋到美国而遭起诉。目前她在伯恩这座城市里寄宿帮工，而这也是她有生以来首次亲手折叠衣服。
玛姬惊讶地发现，这个接待家庭里的成员频频为了找到一双成对的袜子而挥汗如雨，过程耗时简直超乎她的想像。幸好这一家人的脚的大小和偏好的颜色各不相同。
▲五颜六色的袜子究竟要怎么做才能最快折完呢？（图／翻摄自gusandollie）
接下来，让我们帮忙玛姬，从堆积如山的衣物中，找出一双双成对袜子。我们先关注在此所包含数项任务的其中一项，并想出着手该任务的两种可能方法。
方法一：拿起单只袜子后，在衣物堆里找寻成双的另外一只。将配对成功的袜子摆放一旁，再反复上述动作。
方法二：先将拿起的单只袜子摆放一旁，再从衣物堆里拿起另外一只袜子。若手上的袜子与先前放在一旁的成双，即完成配对；反之则将它摆入依照颜色或大小分类集结的落单袜子行列里。
小建议：不妨拿出纸笔、道具或其他便利的物品，来逐步理解这些场景情境。针对各个步骤和假设，动脑想想达成目标究竟需要哪些要素。
▲把想到的内容记下来，一起来看看哪个方法最快吧！（图／翻摄自popsugar）
假设衣物堆里只有四双袜子，那么玛姬不管使用哪种方法其实都差不多，而且想必可以迅速完成工作。
但想像玛姬此刻面对的是好几百双的袜子；如果她选用第一种方法，那么她有很高的机率会反复拿到同一只袜子，因为她始终没有把这只袜子从衣物堆里取出来。打从她第一次拿到那只袜子，她就没有从中撷取到任何讯息。
然而，若采用第二种方法，她把尚未配对成功的袜子排列在一旁，因而避免了在衣物堆里再次拿到同一只袜子的可能性。因此第二种方法由于依靠记忆，结果较为快速；更确切地说，是因为应用了所谓的查找表（lookup table）或快取记忆体（cache）。
虽然未必需要，但你不妨将查找表视为一批独特的识别码（「键」﹝keys﹞），每一识别码都指向资料的关联项目（「值」﹝values﹞），而你就在此当中「查找」键值，这种表现形式又称作键值对（key-value pair）。
反观我们的故事情境，「颜色」或许可以用来代表「键」。比方说，当玛姬拿到一只红色的袜子时，她会在那一排尚未配对成功的袜子里查找「红色」。当她找到了「红色」的区块，她又会进一步去查找额外的识别码，例如样式、色调等，再以此作为完成配对任务的基础。相反地，假如她没有找到这一区块，她就会用那只孤零零的红色袜子建立一个新的「红色」类别。
两种方法的对照，如下图所示 。你发现了吗？当衣物堆里的袜子数量增加时，方法一的速度显然比方法二缓慢许多。
▲衣物堆里的袜子数量增加时，方法一的速度显然比方法二缓慢许多。（图／商周版提供）
处理这些日常任务的方法还有很多种，当然不限于这两种途径，之所以特别讨论的目的，是为了突显这两种方法，在渐近增长率（asymptotic rates of growth）上存在显著差异，因而省略了执行结果，可能落在两者之间的其他方法。
举例来说，玛姬也可借由鸽笼原理（pigeonhole principle），也就是从衣物堆里一次拿取六只袜子的方式来完成配对任务。
当我们从衣物堆里拿到某只袜子时，我们或许可以很快辨认出是否曾见过成双的另外一只。大部分人的短期记忆都能不费吹灰之力记住大约六组事物，而这刚好就能在此情境中派上用场。
因此当你在衣物堆里看到和先前放在一旁的相同袜子时，你应该能产生出「哈！这我刚才有看到！」的立即反应。假如你有玩过记忆翻牌的游戏，你对这种记忆能力发挥的功效和限度应该不陌生。
▲找袜子其实就像番纸牌游戏一样。（图／翻摄自kartica.rs）
【书籍推荐】
★书名：做决定不要靠运气：从出门购物到分类邮件，用演算法找出人生最佳解
★作者：阿里．艾默沙维（Ali Almossawi）
★出版社：商周出版
★出版日期：2017年11月20日