In the summer of 1997, NASA's Pathfinder spacecraft landed on the surface of Mars, and began transmitting incredible, iconic images back to Earth. But several days in, something went terribly wrong. The transmissions stopped. Pathfinder was, in effect, procrastinating: keeping itself fully occupied but failing to do its most important work.
1997年の夏 火星に着陸したNASAの探査機 マーズ・パスファインダーは 火星の地表の素晴らしい写真を 地球に送信し始めました しかし何日かすると 何かがおかしくなり 送信が途切れてしまいました パスファインダーは 実質「先延ばし」をしていて 忙しく働きながらも 最も大事な作業をし損ねていたのです
What was going on? There was a bug, it turned out, in its scheduler.
いったい何が 起きていたのでしょう? スケジューラーに バグがあることがわかりました
Every operating system has something called the scheduler that tells the CPU how long to work on each task before switching, and what to switch to. Done right, computers move so fluidly between their various responsibilities, they give the illusion of doing everything simultaneously. But we all know what happens when things go wrong.
オペレーティングシステムには スケジューラーと呼ばれるものがあって それぞれの作業に CPUをどれだけの時間割り当て 次にどの作業に切り替えるか 指示しています うまくいっている時には コンピューターは 作業の切替をとてもなめらかに行うため すべてが同時に行われている かのように見えますが 何かの歯車が狂うとどうなるかは みんなよく知っての通りです
This should give us, if nothing else, some measure of consolation. Even computers get overwhelmed sometimes.
このことは 少なくとも 幾ばくかの慰めにはなるでしょう コンピューターでさえ 仕事に圧倒されることがあるのですから
Maybe learning about the computer science of scheduling can give us some ideas about our own human struggles with time.
スケジューリングの科学を 学ぶことで 人間的な時間の悩みを解決する ヒントが得られるかもしれません
One of the first insights is that all the time you spend prioritizing your work is time you aren't spending doing it. For instance, let's say when you check your inbox, you scan all the messages, choosing which is the most important. Once you've dealt with that one, you repeat. Seems sensible, but there's a problem here.
第1の知恵は 作業の優先度付けに費やしている時間は 作業の実行をしていない時間 だということです たとえば 受信箱をチェックするとき すべてのメールをなめて どれが一番重要か選んでいるとしましょう そのメールを処理したら また同じことを繰り返します 理に適っているようですが 1つ問題があります
This is what's known as a quadratic-time algorithm. With an inbox that's twice as full, these passes will take twice as long and you'll need to do twice as many of them! This means four times the work.
これが二乗時間アルゴリズムとして 知られるものだということです 受信箱に2倍のメールがあると 辿る長さが2倍になり 辿る回数も2倍になって 作業量は4倍になる ということです
The programmers of the operating system Linux encountered a similar problem in 2003. Linux would rank every single one of its tasks in order of importance, and sometimes spent more time ranking tasks than doing them. The programmers’ counterintuitive solution was to replace this full ranking with a limited number of priority “buckets.” The system was less precise about what to do next but more than made up for it by spending more time making progress.
2003年のこと Linuxのプログラマーは これと似た問題に 直面しました Linuxはタスクの1つひとつを 重要度の順にランク付けしますが タスクの実行よりも タスクのランク付けに 多くの時間が費やされていることがあったのです プログラマーの考え出した 直感に反する解決法は タスクを完全にはランク付けせず 優先度付けした 少数のグループに振り分けるということでした 次に何をすべきかという点で 精密さは落ちましたが 実質的な作業に より多くの時間を 使える利点は それに勝ります
So with your emails, insisting on always doing the very most important thing first could lead to a meltdown. Waking up to an inbox three times fuller than normal could take nine times longer to clear. You’d be better off replying in chronological order, or even at random! Surprisingly, sometimes giving up on doing things in the perfect order may be the key to getting them done.
一番重要なメールを常に最初に 処理することにこだわりすぎると 破綻してしまうかもしれません 目覚めたら受信箱に 普段の3倍の量のメールがあって 片付けるのに 9倍かかってしまうかもしれません 時間順か それどころかランダム順で 返信したほうが まだうまくいくかもしれません 意外にも 完璧な順で やろうとするのを諦めることが やり遂げるための 鍵になることもあります
Another insight that emerges from computer scheduling has to do with one of the most prevalent features of modern life: interruptions.
コンピューターのスケジューリングが ヒントを与えてくれる別の問題は 現代生活に付きものの 割り込み作業です
When a computer goes from one task to another, it has to do what's called a context switch, bookmarking its place in one task, moving old data out of its memory and new data in. Each of these actions comes at a cost.
コンピューターが1つの作業から 別の作業に切り替えるときには 「コンテキストスイッチ」を行い 元のタスクの中断位置を 記録した上で メモリ上のデータを 新しいタスクのものに入れ替えます この切替にはコストが伴います
The insight here is that there’s a fundamental tradeoff between productivity and responsiveness. Getting serious work done means minimizing context switches. But being responsive means reacting anytime something comes up. These two principles are fundamentally in tension.
これが教えてくれるのは 生産性と応答性の間には 本質的なトレードオフがあるということです 本格的な作業をやり遂げるためには コンテキストスイッチを減らす必要がありますが 一方で応答性の良さというのは 何か起きたときにすぐ対応できるということです この2つの面は 根本的な対立関係にあります
Recognizing this tension allows us to decide where we want to strike that balance.
この対立関係を 認識することで どうバランスを取ればいいか うまく決められるようになります
The obvious solution is to minimize interruptions. The less obvious one is to group them. If no notification or email requires a response more urgently than once an hour, say, then that’s exactly how often you should check them. No more.
自明なやり方は 作業の割り込みを 最小化するというものですが それほど自明でないのは 割り込み作業のグループ化です 通知やメールに 1時間以内で応答する 緊急性がないなら 1時間に1度チェックすればよく それ以上すべきではありません
In computer science, this idea goes by the name of interrupt coalescing. Rather than dealing with things as they come up – Oh, the mouse was moved? A key was pressed? More of that file downloaded? – the system groups these interruptions together based on how long they can afford to wait.
コンピューターサイエンスでは この考え方を 「割り込み一体化」と呼んでいます 何か起きるごとに対応するのを やめるのです おや マウスが動いたとか キーボードが押されたとか ファイルがダウンロードされたとか そういった割り込みは どれくらい待てるかに応じて グループにまとめてしまいます
In 2013, interrupt coalescing triggered a massive improvement in laptop battery life. This is because deferring interruptions lets a system check everything at once, then quickly re-enter a low-power state.
2013年に 割り込み一体化のおかげで ノートPCのバッテリー持続時間が 大幅に改善されました 割り込みを遅らせることで 様々なチェックを1度に行い すぐ低出力状態に 戻れるためです
As with computers, so it is with us. Perhaps adopting a similar approach might allow us users to reclaim our own attention, and give us back one of the things that feels so rare in modern life: rest.
これはコンピューターと同様に 人間にも有効です 同様のやり方をすることで 注意力を取り戻すことができ 現代生活で不足がちなもの— 休息も得られるかもしれません