Making use of inclinations

I’m reading a book on happiness and meditation which contains the following story.

In Chinese history, during the reign of Emperor Shun (who lived sometime around 2200 BCE), what was then known as China was plagued by frequent destructive floods along the Yellow River. The emperor ordered a nobleman called Gun to solve the problem. Gun’s strategy was to build a series of dikes and dams to block the flow of water. Given the technology available at the time and the massive scale of the problem, that strategy was probably bound to fail, and it did, spectacularly. After nine years of building dikes and dams, the strategy proved itself to be a dam-ed failure.

After Gun passed away, his son, Yu, took over the job. Yu had had nine years to observe his father’s work and figure out how it failed. As a result, Yu’s strategy was the reverse. Instead of trying to stop the water, he would work with it. He dredged the river and cleared its bottlenecks to allow it to flow more freely toward the ocean. Even more skillfully, Yu also built a system of irrigation canals to turn some of the formerly destructive floodwater into water for growing crops. Yu is remembered in Chinese history as Yu the Great.

The author used this story to illustrate how in meditation, forcing your mind to behave in a certain way doesn’t work: you can’t force yourself to be calm (this seems almost an oxymoron). If you instead create conditions for the right mental state to arise, thoughts and emotions come effortlessly.

This was an important insight for me in meditation, but I also see the same principle elsewhere. The management book I’ve seen most recommended — based on research over hundreds of thousands of people — suggested that a core principle of the best managers is to make use of the natural inclinations of employees. This is summarised as “Don’t waste time trying to put in what was left out. Try to draw out what was left in.”

Trigger-action plans1 also rely a lot on the same idea: it is much easier to train desired actions to occur on certain triggers than to exert forceful control (willpower).

There are definitely places where you *do* want to go against the natural inclination of a system (e.g. tragedy of the commons), but I think it’s a good guideline to follow in thinking about yourself: make good use of your inclinations.

Taimetoitluse keskkonnaargument

Riikides, kus taimetoitlaste arvu on uuritud, on neid tüüpiliselt 2-6% (taimetoitluse täpne definitsioon sõltub neis uuringutes riigist). Euroopa riikidest on Austria, Saksamaa, Itaalia ja Rootsi esirinnas — seal küündib taimetoitlaste suhtarv 10%-ni. Teine uuring USA kohta leiab1, et lihavältimise põhjus on (näidatud protsendil vastanutest):

  • 69% tervis
  • 68% loomade kaitse
  • 63% vastikus loomsete toodete vastu
  • 59% keskkonnakaitse
  • 52% maitse-eelistused

Olen üllatunud, et tervis esimesel kohal on — oleksin arvanud, et peamine põhjus on eetiline2 või keskkonnahoid. Aga tegelikult on vahed väikesed ning olen päris kindel, et “vastikus loomsete toodete vastu” tekib paljudel taimetoitlastel alles pärast lihatarbimise lõpetamist — see on väga lihtne viis panna vastu evolutsiooni kujundatud lihaahvatlusele. Seega jääb neli põhjust, mis on kõik ligikaudu sama olulised: tervis, eetika, keskkond ja maitse.

Olen taimetoitlane peaaegu 100% eetilistel põhjustel, aga tean rohkem inimesi, kelle jaoks on suurim tegur keskkond. Mis on siis keskkonnaargument taimetoitluse poolt?

Continue reading →

ÕSroboti ootamatu edu

Alates esmaspäevast on Õigekeelsussõnaroboti laikijate arv tõusnud pea 50% (1100 -> 1600), sest… mul pole aimugi, miks.

Okei, mul on kolm hüpoteesi:
1. keegi avastas roboti uuesti (Messenger soovitab vahepeal roboteid), jagas seda ja asi läks uuesti viraalseks;
2. minu postitus eelmisel neljapäeval ÕSroboti alt — esimene pärast roboti avaldamist — võis viia jagamiseni;
3. paljud TransferWise’i robotit vaadanud eestlased jõudsid kuidagi ka ÕSrobotini, näiteks Messengeri soovituse kaudu.

EDIT: ÕSrobot oli Terevisioonis — see on seletus (aitäh, Karl!).

Esimene hüpotees tundub kõige tõenäolisem. Põhimõtteliselt võinuks asi olla ka meediakajastuses, aga ma ei leidnud ühtki uut artiklit roboti kohta.

Muide, tegu polnud ainult ühekordse särava-aga-mõttetu tootega. Iganädalaselt kirjutab robotile 60-100 inimest (sel nädalal juba üle 400, aga enamik neist lihtsalt katsetavad), seega robot päriselt rahuldab inimeste keelevajadusi.

Ma ei ole kindel, miks robot nii edukas on — eriti arvestades, et kulutasin arendamisele umbes nelja päeva õhtud –, aga mul on paar hüpoteesi:

1. robot kasutab platvormi, kus inimesed juba niikuinii on (Messengeri kasutajakogemuse eest arvutis ja mobiilseadmetes hoolitseb hunnik Facebooki töötajaid);
2. robot teeb täpselt üht asja nii lihtsasti ja kiiresti kui võimalik;
3. ÕSrobot on just nimelt *robot*, s.t. nii profiilipildil kui räägitava jutu põhjal tundub ta nagu inimlik agent, kellega saab rääkida, mitte lihtsalt programmijupp, millele käsklusi anda.

Võib-olla aitab kaasa, et roboti kasutamine on tasuta, kuigi ma ei kujuta ka ette, kuidas selliseid juturoboteid saaks monetiseerida. Mul pole ka plaani seda teha, eriti kuna mu kulu ÕSroboti ülalpidamisele on täpselt 0€ kuus (kasutan Heroku tasuta plaani).

Ahjaa, kõige eelnevaga tahtsin lihtsalt jagada ägedat kogemust, mis võib-olla inspireerib teisi sarnaseid pisikesi tooteid looma — ÕSrobot on umbes 100 rida NodeJSi koodi, kui alustada näidisprojektist. (Aga ma ei arva, et chatbotid on automaatselt hea kasutajaliides kõigile rakendustele — vt seda artiklit.)

Koolielu vs päris elu

See postitus on kohandatud ja laiendatud mu samanimelisest ettekandest 26. jaanuaril toimunud Hugo Treffneri Gümnaasiumi tarkusepäeval, kuhu Jaan Aru mu lahkesti esinema kutsus.

Kooliskäimine on üsna lihtne: edukas olemiseks lihtsalt lähed õigel ajal kohale, paned tunnis tähele ja mõnikord teed kodutöid. Aga pärast lõpetamist on lahtisi otsi palju rohkem: kas minna edasi õppima või tööle? Kuidas teada, mis on edu? Mis eriala poole pürgida? Kus elada? Mida üldse elust tahta?

See postitus on kolmest olulisest erinevusest kooli ja koolijärgse maailma vahel: kool a) struktureerib elu, b) defineerib eesmärgi ja c) annab tagasisidet.

(Tõmban kooli ja päris elu vahelise piiri gümnaasiumilõpetamise juurde, kuigi ülikool on pigem veel hall ala.)

Continue reading →

Õppeainete mahust, ETH kursustest ja doktorantuurist

Täna oli mu viimane eksam ETH Zürichi arvutiteaduse magistriõppes: homsest alustan magistritöö plaanimist ja kirjanduse uurimist ja eeldatavasti valmib töö septembriks. Teema üldsuund on paigas — safe reinforcement learning ehk ohutu stiimulõpe — aga kirjutan sellest lähemalt, kui plaan selge.

Eksamite lõpu tähistamiseks tegin uuesti graafiku õppeainetele kulunud ajast — avaldasin sama interaktiivse graafiku Tartu ülikooli lõpetades, aga nüüd lisasin ka kõik läbitud ETH kursused.

Continue reading →

23. jaanuari nädalal ma ei postita — selle asemel tuleb järgmisel nädalal pikk ja põhjalik postitus masinõppest, millele tahan keskenduda pikemalt kui 7 päeva.

Aga ajaviiteks: uuendasin paar nädalat tagasi parimaid postitusi ja lisasin kõigile postitustele märksõnu.

Eesti kooli suurim läbikukkumine: loengud

Eesti haridussüsteem on PISA testi põhjal maailma tipus, aga õpilaste õnnelikkuse poolest OECD riikide hulgas jubedalt madalal. Hüpotees, et head tulemused nõuavadki õnnelikkuse ohverdamist, ei kehti: nagu hiljuti kirjutasin, on näiteks Singapuris, Jaapanis, Hiinas, Šveitsis, Norras ja Iisraelis PISA skoorid sama kõrged, aga õpilased oluliselt õnnelikumad.

Kui oma kooliajale tagasi mõtlen, meenuvad peamiselt väsimus, igavus ja sund. Loomulikult oli positiivseid emotsioone ka, aga peaaegu alati olid need seotud sõpradega suhtlemise, mitte õppimisega. See negatiivne emotsioon vihjab, et koolikogemuses on midagi valesti. Mis?

Continue reading →