कंप्यूटर अनुप्रयोग के तीन चरण
हैमिंग का अध्याय 5 एक पूर्वदृष्टि से खुलता है: IBM ग्राहक प्रशिक्षण आयोजनों में उनकी 30-वर्षीय वार्ताओं की श्रृंखला ने उन्हें केवल तथ्यों के बजाय प्रवृत्तियों को समझने के लिए मजबूर किया। एक ही बात को बार-बार तैयार करने से उन्हें क्षेत्र से आगे रहने की आवश्यकता थी, केवल वर्तमान में होने के बजाय।
उन्होंने कंप्यूटर लागू किए जाने के तरीके में तीन क्रमिक चरणों की पहचान की:
चरण 1: हार्डवेयर सीमाएं (अध्याय 3)। प्रारंभिक कंप्यूटिंग मशीन क्या कर सकती थी इस पर विवश थी — मेमोरी दुर्लभ थी, चक्र महंगे थे, विश्वसनीयता अनिश्चित थी। अनुप्रयोगों को हार्डवेयर के साथ फिट करने के लिए चुना गया था।
चरण 2: सॉफ्टवेयर सीमाएं (अध्याय 4)। जैसे-जैसे हार्डवेयर में सुधार हुआ, प्रोग्रामिंग बाधा बन गई। अनुप्रयोग उस पर विवश थे जो कुशलतापूर्वक कोडित किया जा सकता था।
चरण 3: अर्थशास्त्र और अनुप्रयोग (अध्याय 5)। 1980 के दशक के अंत तक, हार्डवेयर काफी सस्ता था और सॉफ्टवेयर काफी शक्तिशाली था कि सवाल बन गया: कंप्यूटर को क्या करना चाहिए? अर्थशास्त्र और संगठनात्मक क्षमता ने निर्धारित किया कि कौन से अनुप्रयोग बनाए गए।
यह चरण संक्रमण महत्वपूर्ण है: प्रत्येक चरण को चिकित्सकों से पूरी तरह विभिन्न कौशल की आवश्यकता थी। चरण 1 का एक शानदार हार्डवेयर इंजीनियर जिसने अपने मानसिक मॉडल को कभी अपडेट नहीं किया, चरण 3 में बेकार हो गया।
सबसे पुराने अनुप्रयोग
कंप्यूटिंग खगोलीय गणना के साथ शुरू हुई, फिर भौतिकी और इंजीनियरिंग में 'संख्या-संचालन'। रेमंड लुल (1235–1315), एक स्पेनिश धर्मशास्त्री, ने एक तार्किक मशीन बनाई — गैर-संख्यात्मक तर्क के लिए कंप्यूटिंग का पहला अनुप्रयोग। जोनाथन स्विफ्ट ने गुलिवर की यात्रा (लापुटा द्वीप) में इसका मजाक उड़ाया। हैमिंग ने लुल से प्रतीकात्मक हेरफेर के माध्यम से इस पंक्ति को ट्रेस किया कि क्या होगा: मशीन लर्निंग।
प्रौद्योगिकी अपनाने की S-वक्र
हर प्रमुख प्रौद्योगिकी एक विशेषता प्रक्षेपवक्र का अनुसरण करती है: धीमी प्रारंभिक गोद लेना, तेजी से त्वरण, संतृप्ति। हैमिंग ने इसे S-वक्र पैटर्न नाम दिया।
किसी भी प्रौद्योगिकी का चरण 1: वीरतापूर्ण प्रदर्शन। उत्साही लोगों की एक छोटी संख्या प्रदर्शित करती है कि प्रौद्योगिकी काम करती है। प्रगति व्यक्तिगत प्रतिभा और अविश्वसनीयता के लिए सहनशीलता पर निर्भर करती है।
चरण 2: तेजी से अपनाना। प्रौद्योगिकी सामान्य उपयोग के लिए काफी विश्वसनीय हो जाती है। इसके चारों ओर बुनियादी ढांचा बनता है। मानक उभरते हैं। सीमित कारक तकनीकी से संगठनात्मक में स्थानांतरित होता है।
चरण 3: संतृप्ति। प्रौद्योगिकी अपने संबोधनीय बाजार में पूर्ण प्रवेश तक पहुंचती है। आगे सुधार से घटते रिटर्न मिलते हैं। उत्तराधिकारी प्रौद्योगिकियों के लिए नई S-वक्र शुरू होती हैं।
कंप्यूटिंग के लिए: चरण 1 = ENIAC युग (1940 के दशक-1950 के दशक), चरण 2 = मेनफ्रेम व्यावसायीकरण (1960 के दशक-1970 के दशक), चरण 3 = व्यक्तिगत कंप्यूटिंग संतृप्ति के पास (1980 के दशक-1990 के दशक)। हैमिंग मेनफ्रेम के लिए चरण 2 से चरण 3 में संक्रमण के दौरान लिख रहे थे, जबकि व्यक्तिगत कंप्यूटिंग अभी भी अपने चरण 2 में थी।
समतुल्य उत्पाद अंतर्दृष्टि (पहली बार अध्याय 2 में बताई गई) यहाँ सीधे लागू होती है: चरण 2 में, सफल कंप्यूटरीकरण एक समतुल्य नौकरी उत्पन्न करता है, समान नौकरी नहीं। ऐसे संगठन जिन्होंने उन्हें पुनः डिजाइन किए बिना मौजूदा कार्यप्रवाह को कंप्यूटरीकृत करने का प्रयास किया, अक्सर विफल हुए या कम प्रदर्शन किया।
S-वक्र पर अपने आप को स्थापित करना
हैमिंग की S-वक्र अंतर्दृष्टि का एक व्यावहारिक निहितार्थ है: कौशल और रणनीतियाँ जो चरण 1 में सफल होती हैं (वीर, प्रायोगिक, उच्च-विफलता सहनशीलता) चरण 2 (विश्वसनीय डिलीवरी, मानक अनुपालन, संगठनात्मक एकीकरण) और चरण 3 (अनुकूलन, लागत में कमी, प्लेटफॉर्म समेकन) में आवश्यक कौशल से भिन्न होती हैं।
जब साझा डेटा काम नहीं करता है
हैमिंग ने बोइंग के कंप्यूटर केंद्र का उच्च-स्तरीय ऑडिट करते समय की एक कहानी बताई। बोइंग की प्रबंधन को विश्वास था कि उन्होंने सहयोगी डिज़ाइन को हल कर दिया है: सभी इंजीनियर अपनी वर्तमान डिज़ाइन स्थिति को एक साझा टेप पर लिखेंगे। सभी इस एकल सत्य स्रोत से पढ़ेंगे। समन्वय समस्याएँ गायब हो जाएँगी।
यह काम नहीं किया।
कारण: जब कोई टीम एक अनुकूलन अध्ययन करती है (कहते हैं, ड्रैग को कम करने के लिए पंख क्षेत्र और प्रोफाइल को भिन्न करते हुए), उन्हें एक निश्चित आधार रेखा की आवश्यकता होती है परिवर्तनों को मापने के लिए। यदि साझा टेप अन्य टीमों के परिवर्तनों से लगातार अपडेट होता है, तो एक टीम द्वारा मापा गया सुधार वास्तव में उनके पुनरावृत्तियों के बीच डाले गए किसी और के परिवर्तन को प्रतिबिंबित कर सकता है — उनके अपने डिज़ाइन निर्णय को नहीं।
टीमों द्वारा अभ्यास में अपनाया जाने वाला समाधान: एक अनुकूलन अध्ययन शुरू करते समय, वर्तमान टेप की एक स्नैपशॉट प्रति बनाई। वे अपने अध्ययन के दौरान उस जमे हुए प्रति का उपयोग करते थे, अपडेट को अनदेखा करते थे। केवल जब अपने नए डिज़ाइन से संतुष्ट होते थे तो वे वापस लिखते थे — फिर सभी के परिवर्तनों के साथ समन्वय करते थे।
हैमिंग का निष्कर्ष: आप एक अनुकूलन अध्ययन के लिए लगातार बदलते डेटाबेस का उपयोग नहीं कर सकते। अनुकूलन को एक स्थिर राज्य स्थान की आवश्यकता होती है; एक परिवर्तनशील साझा राज्य भूतिया सहसंबंध का परिचय देता है।
डेटा बेस
कंप्यूटर को संगठनात्मक डेटा समस्याओं का समाधान के रूप में प्रचारित किया गया था। हैमिंग संशय थे। उन्होंने एयरलाइन आरक्षण प्रणालियों को वास्तविकता से सफल बताया (समन्वय समस्या वास्तविक है, डेटा मॉडल सरल है, और सामंजस्य कड़ाई से आवश्यक है)। लेकिन प्रबंधन सूचना प्रणालियाँ जिन्होंने प्रबंधकों को 'कंपनी की वर्तमान स्थिति वास्तविक समय में' बताने का वादा किया, लगातार कम डिलीवरी दी: डेटा मॉडल बहुत जटिल थे, डेटा गुणवत्ता बहुत खराब थी, और व्याख्या बहुत अस्पष्ट थी।
स्थिर आधार रेखा बनाम लाइव डेटा
बोइंग की विफलता एक सामान्य सिद्धांत को दर्शाती है जिसे हैमिंग ने निहित किया: अनुकूलन को एक निश्चित राज्य स्थान पर मूल्यांकन किया गया स्थिर लागत कार्य की आवश्यकता होती है। एक साझा परिवर्तनशील राज्य निश्चित-राज्य-स्थान आवश्यकता का उल्लंघन करता है।
यह सिद्धांत सॉफ्टवेयर से परे विस्तृत होता है। किसी भी अनुकूलन प्रक्रिया में — व्यावसायिक रणनीति, प्रायोगिक डिज़ाइन, मॉडल प्रशिक्षण — अध्ययन के तहत चर को अलग करने के लिए सभी अन्य को नियंत्रित करने की आवश्यकता होती है।
पैटर्न पहचान अगली सीमांत के रूप में
1993 तक, हैमिंग ने कंप्यूटिंग के लिए पैटर्न पहचान को प्रमुख अगली चुनौती के रूप में पहचाना। उन्होंने दो प्रकारों को अलग किया:
शास्त्रीय पैटर्न पहचान: एक इनपुट को संग्रहीत टेम्पलेट से तुलना करना। चेहरे की पहचान, OCR (ऑप्टिकल वर्ण पहचान), हस्ताक्षर सत्यापन। ये एल्गोरिदमिक समाधान स्वीकार करते हैं एक बार टेम्पलेट सेट परिभाषित हो।
वास्तविक पहचान: एक बच्चा हजारों विभिन्न आकारों, सामग्रियों, आकारों, और अभिविन्यास में 'कुर्सी' को पहचानता है, अधिकांश को कभी देखे बिना। कोई स्पष्ट टेम्पलेट सामान्यीकरण को कवर करता है। हैमिंग ने इसे एक खुली समस्या के रूप में माना — शास्त्रीय पैटर्न मिलान और वास्तविक पहचान के बीच का अंतराल कोई अधिक डेटा या तेजी से हार्डवेयर का मामला नहीं था। इसे विभिन्न आधारों की आवश्यकता थी।
उन्होंने इसे विशेषज्ञ प्रणाली विफलता के संदर्भ में तैयार किया: शोधकर्ताओं को विश्वास था कि वे विशेषज्ञों से निर्णय नियम निकाल सकते हैं और उन्हें प्रोग्राम में कोड कर सकते हैं। विशेषज्ञ प्रणालियाँ संकीर्ण डोमेन में काम करती हैं लेकिन जटिल लोगों में विफल होती हैं, आंशिक रूप से क्योंकि मानव विशेषज्ञ ऐसे पैटर्न का उपयोग करते हैं जिन्हें वे व्यक्त नहीं कर सकते। वर्षों के अभ्यास में निर्मित अचेतन पैटर्न पुस्तकालय साक्षात्कार के माध्यम से निकाला नहीं जा सकता।
हैमिंग की भविष्यवाणी (1993): वास्तविक पैटर्न पहचान को मौलिक रूप से विभिन्न कम्प्यूटेशनल दृष्टिकोणों की आवश्यकता होगी। वह तंत्रिका नेटवर्क की ओर इशारा करता था लेकिन सतर्क था — आश्वस्त नहीं कि तब के वर्तमान तंत्रिका नेटवर्क अंतराल को बंद करेंगे।
30 साल तक एक ही बात देना
हैमिंग ने एक अभ्यास का वर्णन किया जो उसे लगभग किसी अन्य चीज की तुलना में अधिक रिटर्न दी: बार-बार एक ही बात देना।
उन्हें लगभग 1960 में IBM ग्राहक प्रशिक्षण आयोजनों में बोलने के लिए आमंत्रित किया गया था। उन्होंने वर्ष 2000 तक कंप्यूटिंग का इतिहास विषय पर एक बात देने का चयन किया — एक विषय जिसके बारे में वह वास्तव में अनिश्चित थे, जिसने उन्हें वास्तविक विचार विकसित करने के लिए मजबूर किया। उन्होंने उस बात के रूपों को सप्ताह में दो या तीन बार 30 साल तक दिया।
उन्होंने पहचाने गए लाभ:
वर्तमान रहना: एक ही बात को बार-बार देने से उन्हें इसे नियमित रूप से अपडेट करने के लिए मजबूर किया। वह उन दर्शकों के सामने एक बासी बात नहीं दे सकते जो क्षेत्र का पालन करते थे।
प्रवृत्ति पहचान: अपडेट प्रक्रिया ने उन्हें प्रवृत्तियों को देखने के लिए मजबूर किया, केवल घटनाएँ नहीं। गत वर्ष में क्या बदल गया, और किस दिशा में? बार-बार अपडेट के लिए एक क्षेत्र के मॉडल की आवश्यकता थी, केवल तथ्यों की सूची नहीं।
सार्वजनिक बोलने का कौशल: अभ्यास ने डर को कम किया और डिलीवरी में सुधार किया। वह बात देने से डरना बंद कर गए; वह प्रतिभा के बजाय पुनरावृत्ति के माध्यम से एक पॉलिश वक्ता बन गए।
नेटवर्क: एक सुसंगत विषय ने एक प्रतिष्ठा बनाई। लोग कंप्यूटिंग प्रवृत्तियों के साथ उन्हें जोड़ते थे। निमंत्रण गुणा हुए।
उनकी टिप्पणी: वह इस अभ्यास को भाग्य के माध्यम से अर्जित कर सकते थे — लेकिन उन्होंने बोलने के अवसरों को सक्रिय रूप से मांगते हुए भाग्य बनाया, फिर उन्हें व्यवस्थित रूप से उपयोग करने का अनुशासन विकसित किया।
जानबूझकर अभ्यास और करियर पूंजी
हैमिंग की 30-वर्षीय बात बौद्धिक काम के लिए लागू जानबूझकर अभ्यास का एक उदाहरण थी: एक व्यवस्थित, दोहराव व्यायाम जिसमें प्रतिक्रिया चक्र थे जो समय के साथ योग्य कौशल को निर्मित करते थे।
संरचना: (1) अपने ज्ञान के किनारे पर एक विषय के लिए प्रतिबद्ध रहें; (2) एक बात दें, जो आपको इसे जानने के लिए मजबूर करती है; (3) प्रतिक्रिया प्राप्त करें (दर्शकों की प्रतिक्रिया, प्रश्न जिनका आप उत्तर नहीं दे सकते); (4) बात को अपडेट करें; (5) दोहराएँ।
प्रत्येक चक्र एक मॉडल में जोड़ता है। प्रत्येक अपडेट नए डेटा के साथ संपर्क को मजबूर करता है। प्रत्येक दर्शक प्रश्न एक अंतराल प्रकट करता है। 30 साल में, मॉडल गहरा हो जाता है।
हार्डवेयर, सॉफ्टवेयर और अनुप्रयोगों को जोड़ना
अध्याय 3, 4, और 5 एक प्रगति बनाते हैं। हैमिंग ने तीन व्याख्यानों में तर्क बनाया:
अध्याय 3 (हार्डवेयर): भौतिक सीमाएं मशीनें क्या कर सकती हैं इस पर विवश करती हैं। तीन कानून — आणविक आकार, प्रकाश की गति, ताप — छत निर्धारित करते हैं जिन्हें कोई इंजीनियरिंग हटा नहीं सकता।
अध्याय 4 (सॉफ्टवेयर): मानव सीमाएं प्रोग्राम क्या कर सकते हैं इस पर विवश करती हैं। तार्किक elegance के लिए डिज़ाइन की गई भाषाएँ विफल होती हैं; मानव मनोविज्ञान के लिए डिज़ाइन की गई भाषाएँ जीवित रहती हैं। अमूर्तन परतें जमा होती हैं, प्रत्येक पूर्ववर्ती परत के दर्द को हल करती हैं।
अध्याय 5 (अनुप्रयोग): आर्थिक और संगठनात्मक सीमाएं निर्धारित करती हैं कि क्या बनाया जाता है। प्रौद्योगिकी S-वक्र का पालन करती है। साझा परिवर्तनशील राज्य अनुकूलन को तोड़ता है। पैटर्न पहचान एक खुली चुनौती बनी हुई है।
एकीकृत थीम: सीमाएँ स्थानांतरित होती हैं। जो चिकित्सक यह अपडेट करता है कि वर्तमान बाध्यकारी बाधा क्या है — और इसके अनुसार अपने कौशल को स्थापित करता है — लगातार उससे बेहतर प्रदर्शन करता है जो कल की बाधाओं के लिए अनुकूलित करता है।
हैमिंग का 30-वर्षीय बात से करियर पाठ: बार-बार एक ही बात देना उसे प्रवृत्तियों को समझने के लिए मजबूर करता था। तंत्र बात नहीं थी बल्कि तैयारी चक्र: क्या बदल गया, किस दिशा में, और क्यों? बार-बार तैयारी ने एक मॉडल बनाया कि सरल पठन नहीं कर सकता था।
वर्तमान बाध्यकारी बाधा क्या है?
हैमिंग के ढांचे में, प्रत्येक युग की एक बाध्यकारी बाधा है: वह सीमा कि अगर हटा दी जाती है, तो प्रगति सबसे तेजी से त्वरित होगी। 1940 के दशक में: हार्डवेयर गति। 1970 के दशक में: सॉफ्टवेयर क्षमता। 1990 के दशक में: अर्थशास्त्र और संगठनात्मक क्षमता।