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计算善意不仅是行为的原则，它也是一个设计原则。2003年，滑铁卢大学的计算机科学家杰弗里·夏利特研究了一个问题：如果在美国投入流通，多大的硬币面额能最大限度地减少硬币流通所需要的硬币数量。令人高兴的是，答案竟然是18分的面额，但夏利特在某种程度上没有通过计算性的考虑来制定政策建议。
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目前，想要进行变化是非常简单的：对于任何给定的数量，只要尽可能多地使用25美分的硬币，然后尽可能多地使用10美分的硬币，以此类推，面额不断下降。例如，54美分是2个25美分，加4个1美分。有了18美分，这个简单的算法就不再是最佳的了：54美分最好是由3个18美分组成（没有25美分的硬币）。事实上，夏利特观察到，笨拙的面额会把改变的过程变成某种“至少和……旅行推销员问题同样困难的东西”。这个问题跟收银员关系密切。夏利特发现，如果将计算的易用性考虑在内，那么美国货币最好的供应量是只使用2美分或3美分的硬币。这不像18美分硬币这一结果那样令人兴奋，但长期看来几乎一样好，而且在计算上更具有善意。
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更深层次的一点是，设计上的微妙变化可以从根本上改变对人类用户造成的认知问题。例如，建筑师和城市规划者对他们如何构建我们的环境有一些选择，这意味着他们可以选择如何构建我们必须解决的计算问题。
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下面来考虑一个大型停车场，里面有各种不同的车道，这种车道经常出现在体育场馆和购物中心。你可以在一个车道上开车，看一个地点，然后决定让它去（希望是）前方一个更好的地方，但是，你没能找到这样的好运气，到达目的地之后沿着隔壁车道继续走。在开了一段路之后，你必须决定另一个停车位是否足够好，或者你将在第三条车道上搜索很远。
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这里的算法视角不仅对司机有用，对建筑师也有用。将这些毛躁、混乱的决策问题与从目的地出发的单一线性路径做对比。在这种情况下，一个人简单地采用第一个可用的空间——没有博弈理论，没有分析，没有看完就跳走的规则。一些停车场就是这样的结构，从地面螺旋上升。它们的计算负载为零：人们简单地向前推进，直到第一个车位出现，然后接受它。无论对这种建设有什么其他可能的因素，我们都可以肯定地说，它对司机来说是一种认知上的人性化。
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设计的主要目标之一应该是保护人们避免不必要的紧张、摩擦和精神劳动。（这不仅是一个抽象的问题，当商场的停车成为压力的来源时，购物者可能会花更少的钱，这样商场的回报就更少。）城市规划者和建筑师经常权衡不同的设计，考虑如何利用有限的空间、材料和金钱等资源。但是他们很少考虑他们的设计对使用者的计算资源增加负担的方式。认识到我们日常生活的算法基础（在这种情况下，是最优停止算法）不仅能让司机在特定的情况下做出最好的决定，而且还能鼓励规划者更仔细地考虑他们最开始迫使司机进入的问题。
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还有一些其他例子，是在计算上更仁慈的设计。例如，考虑下餐厅座位政策问题。一些餐厅有一个“开放式座位”的政策，等待的顾客在那里徘徊，直到一张桌子被空出来，而第一个坐下来的人就会在这张桌子上用餐。其他人会记下你的名字，让你在酒吧喝一杯，当桌子准备好时再通知你。这些对稀缺共享资源管理的方法反映了计算机科学在“旋转”和“阻塞”之间的区别。当处理线程请求资源而无法获取时，计算机可以允许线程“自旋”——继续对资源进行永久检查，“它准备好了吗？”循环，或者它可以“阻塞”：停止那个线程，转换其他对象，然后在资源空闲的时候再回来。对于计算机科学家来说，这是一个实际的权衡：权衡在自旋中丢失的时间和在上下文切换中失去的时间。但在餐馆中，并非所有被交易的资源都是他们自己的。“旋转”的方式更快地填补了空桌子，但同时被损坏的中央处理器就是他们顾客的思想，被困在乏味且耗时间的警觉中。
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作为一个类似示例，考虑一下公交站所带来的计算问题。如果有一个实时显示器提示说，下一辆车“10分钟后到达”，那么你就可以决定是否继续等待，而不是将公共汽车还没来的事实作为推论证据，一刻接一刻，然后不得不重新决定再决定。此外，你可以不再斜眼向下看路（旋转），在这10分钟你可以目视前方。（对于那些不能预测下一辆公交车到达时间的城市来说，我们看到了贝叶斯法则甚至能让人知道最后一辆公共汽车什么时候离开的，这也是有用的代替。）这种计算善意的微妙举动，如果没有办法提供更多的话，也可以像对票价的补贴一样，对乘车有很大的帮助：可以把它当作一种认知补贴。
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如果我们能善待他人，我们也可以善待自己。不只是计算善意，也包含更多的宽容，所有我们讨论过的算法和想法都将有助于解决这个问题。
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理性决策的直观标准是仔细考虑所有可用的选项，并选择最好的选项。乍一看，电脑就像是这种方法的典范，只要它能得到完美的答案，就会不断地进行复杂的计算。但正如我们所见，这是一幅过时的图片，表明计算机做了些什么：这是一个简单的问题所能提供的奢侈品。在困难的情况下，最好的算法都是关于在最少的时间内做最合理的事情，这绝不是要仔细考虑每一个因素，并把每一次计算都算到最后。生活实在是太复杂了。
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几乎在我们所考虑的每一个领域，我们越了解现实的因素（包括当面试求职者时，是否有不完整的信息，当试图解决探索或利用困境时，如何处理一个变化的世界，或者当我们试图把事情做好时，让某些任务依赖别人），就越有可能最终找到完美的解决方案，这需要不合理的长时间。事实上，人们几乎总是面临计算机科学面对的难题。在这些困难的情况下，有效的算法可以做出假设，倾向于更简单的解决方案体，将错误的成本与延迟成本进行权衡并开始冒险。
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这些不是我们在不理性时做出的让步，它们是保持理性的手段。
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算法之美：指导工作与生活的算法 算法之美
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[美]布莱恩·克里斯汀 汤姆·格里菲思 著
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万慧 胡小锐 译
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版 次：2018年5月第1版
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字 数：240千字
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