无论计算机还是人类，如果被要求不断在多项任务间切换，都会“死机”而一事无成。除了压缩任务量，克服这种困境的另一条思路在于降低对外来信息的响应频率。
 

    计算机科学家，也就是那些苦心钻研计算机和编程原理的人，能否帮助解决我们人类面临的普遍性问题——例如，要做的事太多，可用的时间却不够？

    这是布赖恩·克里斯蒂安（Brian Christian）和汤姆·格里菲思（Tom Griffiths）在合著的新书《赖以生存的算法》中提出的主张。听上去，它是个对任何经济学家都有吸引力的主意，后者倾向于把日常决策视作应用数学的一个分支，计算机科学亦如此。

    准确些讲，利用计算机科学和玩电脑不是一回事。计算科学家倾注了数十年来解决各种问题，如整理信息、排定优先顺序和联网。他们开发的许多算法同样适用于你我的大脑。毕竟，算法不只是程序，也是一种结构化的步骤方法，跟“菜谱”有点相似。

    那么，什么是完成待办事项列表的最佳配方呢？答案也许比你想的简单：以任意顺序来做列表上的事，因为最后耗费的总时长一样。这是个富有哲学意义的建议，但另一方面，它似乎表明：当我们有太多事情要做而手忙脚乱时，计算机科学并不是拯救我们的福音。

    笔者以前一直是这么认为的。直到某日，我读到计算机科学家彼得·丹宁（Peter Denning）的一篇论文，其中描述了计算机在多线程运行时可能遇到的麻烦。事实上，大多数计算机无法真的多线程工作；而是像人类一样，迅速从一件事切换到另一件事。计算机会在以下任务间快速切换：更新《精灵宝可梦》游戏、从网络下载视频、检查你是否敲击了键盘或挪动了鼠标……即使是计算机，也不能同时做无限量的工作，一旦达到某一限度，就会发生异常。

    这个问题源于计算机使用“高速缓存”来储存数据。你可以这么理解“高速缓存”：一名钢琴家正在演奏面前的两三页乐谱，这些乐谱都储存在最高速的缓存中。乐谱背后还有其他乐谱，片刻后就能读取。此外，还有容量更大但速度更慢的缓存——放在琴凳里的乐谱。阁楼上还有更多乐谱，再有就是存放在音乐商店里的。总之，信息储存量和读取速度不可兼得。

    如果钢琴家每次只演奏一首完整的乐曲，这样的设置是没问题的。但是，如果要求她每隔1分钟左右换首曲子，她就要花一些时间从琴凳里取出乐谱。如果必须每隔几秒换一首曲子，那她基本就没法演奏了——所有时间都会被用于调换谱架上和琴凳里的乐谱。

    计算机的世界中存在等级制度：从微处理器自身的超高速内存，向下一直到硬盘（慢速）和异地备份（非常慢）。要想提高速度，计算机必须把当前任务所需的数据复制到快速缓存。如果任务切换太频繁，机器会把所有时间用来复制数据，然后切换任务、清除缓存并存入新的内容。在极限状态下，它什么都干不了。这种令人抓狂的状态就是所谓“系统崩溃”。

    回到人类身上，我们都有过除了崩溃以外一事无成的日子；我们不断从一项任务切换到另一项，折腾了半天却什么都做不了。我们能否从计算机那里借鉴解决方案？最直截了当的方法是换个更大的缓存；可惜，这对机器来说远比对人类容易。

    显而易见的替代策略是减少任务切换。在这方面，新型计算机采用“中断合并”技术，即把多个小任务合并到一起处理。联系到现实生活，一份购物清单有助于我们避免多次前往商店；你还可以把账单放在一块儿，每到月底一并处理。

    但我们很难摆脱不断切换任务的痛苦。学者认为，这种痛苦有一个原因：在迅速响应和划出大块时间以提高效率之间存在取舍。如果你想在5分钟之内回复老板的邮件，你必须至少每5分钟刷新一次信箱。如果你想戒网一周来写稿子，那你的响应周期必须放慢至一周。

    任何自我调适方案都应以承认这种取舍为前提。首先确定可接受的响应时间，然后据此拆分自己的工作。如果你认为在4小时内回复邮件完全没有问题（按多数标准都没问题），那你只需要每4个钟头看一眼信箱，而不是每4分钟查一次。正如克里斯蒂安和格里菲思所建议的那样，决定自己该如何响应；如果你想好好做点事情，就别超过那个响应标准。
 

责任编辑:王思露