Manhattan Project physicist Richard Feynman (photographed in 1954, inset) couldn't get through lunch with his friend without trying to optimize their orders with math. Now, researchers have finally deciphered his long-illegible "restaurant problem".
📌 ملخص الخبر: عاجل | تم فك رموز الملاحظات المنسية لعالم الفيزياء في مشروع مانهاتن ريتشارد فاينمان حول "مشكلة المطعم" بعد 50 عامًا
لقد بدأت بطبق من دجاج الزنجبيل. في أواخر سبعينيات القرن العشرين، اكتشف الفيزيائي ريتشارد فاينمان - الذي اشتهر بعمله السابق في مجال الفيزياء - مشروع مانهاتن - جلس لتناول طعام الغداء مع صديقه رالف لايتون في مطعم في جلينديل، كاليفورنيا. كان لايتون يتألم عند طلب مفضلته المعتادة، أو المخاطرة بشيء جديد.
حول فاينمان الاختيار إلى مسألة رياضية وحلها على قطعة من ورق دفتر الملاحظات. أظهرت معادلته بالضبط متى يجب على لايتون - أو أي شخص آخر غير حاسم - أن يتوقف عن المخاطرة ويلتزم بما يعرف أنه جيد.
لعقود من الزمن، ظلت ملاحظات فاينمان حول "مشكلة المطاعم" غير قابلة للقراءة. لكن الآن، أعاد الباحثون بناء مشكلة اتخاذ القرار من ملاحظات ريتشارد فاينمان التي لم يتم فك شفرتها سابقًا وأثبتوا أنه على حق. ونشرت النتائج في 1 يونيو في المجلة وقائع الأكاديمية الوطنية للعلوم.
أحدث مقاطع الفيديو من
مشكلة اختيار الغداء
تخيل أنك تزور مدينة جديدة لمدة أسبوع. كل ليلة، يمكنك إما تجربة مطعم غير معروف أو العودة إلى أفضل مطعم وجدته بالفعل. تريد تعظيم تجربة تناول الطعام الإجمالية طوال الرحلة.
هذا النوع من المسائل له اسم في الرياضيات: "مسألة التوقف الأمثل". ويظهر المنطق نفسه في البحث عن شقة والبحث عن عمل. لكن فاينمان جادل بأنه يمكنك دائمًا العودة إلى مطعم سابق. الهدف هو زيادة استمتاعك التراكمي إلى الحد الأقصى، وليس مجرد العثور على أفضل مكان منفرد.
صفحة من ملاحظات فاينمان المكتوبة بخط اليد حول مشكلة المطعم.
(رصيد الصورة: معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا / محاضرات فاينمان في الفيزياء)
أظهرت ملاحظات فاينمان أن الإستراتيجية المثالية تتضمن حدًا أدنى للجودة — وهو الحد الأدنى من الدرجات التي تحتاجها قبل الالتزام — والتي تبدأ مرتفعة وتنخفض مع انتهاء رحلتك.
بريان كريستيانبدأ عالم الكمبيوتر والعالم المعرفي في جامعة أكسفورد، العمل على المشكلة منذ حوالي 13 عامًا جنبًا إلى جنب مع مساعده توم غريفيث. لقد تعقبوا ملاحظات فاينمان الأصلية من خلال ملف موقع محاضرات فاينمان.
احصل على الاكتشافات الأكثر روعة في العالم والتي يتم تسليمها مباشرة إلى صندوق الوارد الخاص بك.
أثبت الفريق أن حل فاينمان كان بالفعل الحل الأمثل، ثم وسعه ليشمل إصدارات أخرى من المشكلة: هل يحل الناس المشكلة بهذه الطريقة بالفعل؟
وقاموا بتجنيد 2520 مشاركًا عبر الإنترنت وقدموا لهم نسخة رقمية من السيناريو: شبكة من المطاعم في مدينة افتراضية، لكل منها نقاط جودة مخفية يتم الكشف عنها فقط في الزيارة الأولى. يهدف المشاركون إلى تحقيق أقصى قدر من مجموع درجاتهم على مدى عدد محدد من الليالي. كل شخص لعب مرة واحدة فقط.
أوضح كريستيان لموقع Live Science: "أردنا أن نلتقط حدس الناس حقًا". "عندما تجد نفسك في هذا الموقف، ماذا تفعل؟"
الجواب: لا يتبع الناس منحنى فاينمان الأمثل في الواقع. وبدلاً من العتبة الرياضية الدقيقة، استخدم المشاركون قاعدة أبسط بكثير. بدأ شريط الجودة الخاص بهم مرتفعًا وانخفض بنفس المقدار الثابت كل ليلة بغض النظر عن مدة الرحلة أو شكل المطعم.
استحوذت الإستراتيجية البسيطة على حوالي 90% من القيمة التي يمكن أن يحققها النهج الأمثل.
أوضح كريستيان: "الناس لا يفعلون الشيء الأمثل. إنهم يفعلون شيئًا أبسط بشكل جذري". "ولا يزال يتم تصميم الإستراتيجية البسيطة بطريقة تبدو مناسبة جدًا للظروف."
كان ميل عتبة انخفاض الأشخاص متطابقًا في كل الظروف - رحلة مدتها أسبوع أو رحلة مدتها شهر، حيث تم توزيع المطاعم بالتساوي من حيث الجودة أو انحرفت نحو التطرف. ما حدث هو أن الأشخاص قاموا بتعيين شريط البداية الخاص بهم، وتعديله بشكل مناسب بناءً على المشهد الذي رأوه.
وبعبارة أخرى، استخدم الناس قاعدة عالمية بشأن مدى سرعة خفض معاييرهم، ولكنهم قاموا بمعايرة مدى ارتفاعها لتحديدها في المقام الأول.
أمر الفداء
تتناسب النتائج مع إطار ناشئ في العلوم المعرفية يسمى "عقلانية الموارد". فكرة أن البشر ليسوا عقلانيين تمامًا، لكنهم يستغلون الوقت المحدود والقدرات العقلية المحدودة التي لديهم.
أوضح كريستيان: "الناس لا يفعلون الشيء المثالي، لكنهم يستغلون مواردهم المحدودة بشكل مثالي تقريبًا". "أعتقد أن هذه قصة تعويضية عن العقل البشري أكثر قليلاً مما اعتدنا عليه منذ القرن العشرين."
وهذا تحول من التقليد الطويل في الاقتصاد السلوكي الذي يؤكد على اللاعقلانية البشرية والتحيز المعرفي.
يقول كريستيان إن النتائج لها أيضًا آثار على الذكاء الاصطناعي. تفترض معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي أن الناس يتصرفون كعناصر عقلانية تمامًا. تشير هذه الدراسة إلى أن الذكاء الاصطناعي المصمم حول كيفية تفكير البشر فعليًا - بشكل غير مثالي - قد يعمل بشكل أفضل.
توفي فاينمان في عام 1988، ولم ينشر تحليله الخاص بالمطعم مطلقًا. ولكن بعد مرور أكثر من أربعة عقود على تدوين تلك الملاحظات على الغداء، تم حل اللغز الذي تركه وراءه أخيرًا - واتضح أن هذا اللغز يعبر عن العقل البشري بقدر ما يقوله عن ما يجب تناوله.
كريستيان، ب.، روسيك، إي إم، وغريفيث، تي إل (2026). يكشف حل مشكلة مطعم فاينمان عن الحلول المثلى والاستراتيجيات البشرية. وقائع الأكاديمية الوطنية للعلوم, 123(٢٣)، ت٢٥٠٩٦١٢١٢٣. https://doi.org/10.1073/pnas.2509612123
تم جلب هذا المحتوى بشكل آلي من المصدر:
www.livescience.com
بتاريخ: 2026-06-09 13:00:00.
الآراء والمعلومات الواردة في هذا المأوضح لا تعبر بالضرورة عن رأي موقع "wakalanews"، والمسؤولية الكاملة تقع على عاتق المصدر الأصلي.
ملاحظة: قد يتم استخدام الترجمة الآلية في بعض الأحيان لتوفير هذا المحتوى.
