आपत्ति का पैटर्न
अध्याय 8 बीच में बहस खोलता है। हैमिंग मशीन क्षमता के उदाहरण प्रस्तुत कर रहे हैं। छात्र & सहयोगी बार-बार एक ही आपत्तियां उठाते रहते हैं। वह उन्हें सूचीबद्ध करते हैं & प्रतिक्रियाएं प्रदान करते हैं।
आपत्ति 1: 'मैं मशीनों को अपने जीवन को नियंत्रित करने से नहीं चाहता।'
हैमिंग की प्रतिक्रिया: आप पहले से ही इसे स्वीकार करते हैं। ट्रैफिक लाइटें आपकी गति को नियंत्रित करती हैं। पेसमेकर आपकी दिल की धड़कन को नियंत्रित करते हैं। आपत्ति बहुत अधिक साबित करती है: यदि यह मान्य होती, तो आप हर मौजूदा मशीन नियंत्रण से इनकार कर देते। आप नहीं करते। तो सवाल यह नहीं है कि क्या मशीनें आपके जीवन को नियंत्रित करती हैं — वे पहले से ही करती हैं — बल्कि कौन से मशीन नियंत्रण अच्छे हैं & कौन से नहीं।
आपत्ति 2: 'मशीनें कभी भी वह नहीं कर सकती जो मनुष्य कर सकते हैं।'
हैमिंग की प्रतिक्रिया: मशीनें पहले से ही ऐसी चीजें करती हैं जो कोई मनुष्य नहीं कर सकता। मिलीसेकंड-दर-मिलीसेकंड विमान स्थिरता नियंत्रण, त्रुटि-मुक्त पेटाबाइट-स्केल डेटा भंडारण, एक साथ भाषा अनुवाद। आपत्ति स्पष्ट रूप से मजबूत रूप में गलत है। कमजोर रूप में ('मशीनें सब कुछ नहीं कर सकती जो मनुष्य कर सकते हैं'), यह तुच्छ रूप से सत्य है लेकिन अनुपयोगी है।
आपत्ति 3: विशेषज्ञों का दावा है कि मशीनें उनके क्षेत्र में कभी भी प्रतिस्पर्धा नहीं कर सकती।
हैमिंग की टिप्पणी: विशेषज्ञ लगातार अपने क्षेत्रों में मानव श्रेष्ठता का बचाव करते हैं जबकि मशीन लाभों की पूरी सूची को नज़रअंदाज़ करते हैं। वह सूची देते हैं: अर्थशास्त्र, गति, सटीकता, विश्वसनीयता, तेज़ नियंत्रण, ऊब से स्वतंत्रता, बैंडविड्थ, पुनर्प्रशिक्षण में आसानी, शत्रुतापूर्ण पर्यावरण, कोई कार्मिक समस्याएं नहीं। विशेषज्ञ सूची को इस पर ध्यान दिए बिना खारिज कर देते हैं।
आपत्ति पैटर्न का विश्लेषण
हैमिंग यह नोटिस करते हैं कि मशीन क्षमता के तर्कों के प्रति लोग कैसे प्रतिरोध करते हैं इसमें एक संरचनात्मक पैटर्न है। वे मानव श्रेष्ठता का एक कथित लाभ चुनते हैं & इसका बचाव करते हैं, जबकि मशीन लाभों की तुलनात्मक सूची को स्वीकार करने से इनकार करते हैं।
उनकी सलाह: मानव श्रेष्ठता का बचाव करने के बजाय, उन जगहों को देखें जहां मशीनें मामलों में सुधार कर सकती हैं। मानव & मशीन का संयोजन दोनों से अधिक है।
आपके काम के लिए बहस का मतलब क्या है
हैमिंग तीन-अध्याय मशीन तर्क क्रम को बंद करते हैं & एक तीव्र मोड़ के साथ: 'किसी भी मामले में ये कथित मतभेद आपके कैरियर के लिए कितने प्रासंगिक हैं?'
यह वह सवाल है जिससे अधिकांश लोग बचते हैं। मशीनें 'वास्तव में' सोचती हैं या नहीं इस बारे में दार्शनिक बहस दिलचस्प है लेकिन अधिकांश चिकित्सकों के लिए कैरियर-अप्रासंगिक है। व्यावहारिक रूप से महत्वपूर्ण सवाल संकीर्ण & तीव्र है: आपके विशिष्ट क्षेत्र में, जिस काम को आप वास्तव में करते हैं उसमें, मानव-मशीन सीमा वर्तमान में कहां है, & यह कितनी तेजी से आगे बढ़ रही है?
हैमिंग की टिप्पणी: लोग दोनों दिशाओं में इस बारे में स्पष्ट रूप से सोचने का प्रतिरोध करते हैं। जो लोग विश्वास करते हैं कि मशीनें उनकी नौकरी नहीं कर सकती वे ऐसे उपकरण अपनाने में विफल रहते हैं जो उनकी प्रभावशीलता को बढ़ा देंगे। जो लोग यह मान लेते हैं कि मशीनें उनकी नौकरी ले लेंगी वे गैर-दिनचर्या निर्णय को विकसित करने की उपेक्षा करते हैं जो उनके काम को अपरिहार्य बनाता है।
उनकी सलाह सीधी है: 'मशीनों की सोच & उनके व्यक्तिगत भविष्य की उनकी दृष्टि के बारे में सावधानीपूर्वक अधिक सोचें।' अपनी स्थिति को व्यक्त करें, फिर इसकी आलोचनात्मक जांच करें, आगे-पीछे तब तक करें जब तक आप नहीं जानते कि आप क्या मानते हैं & क्यों।
n-आयामी स्थान आगे क्यों आता है
हैमिंग मशीन-तर्क अध्यायों को बंद करते हैं & n-आयामी ज्यामिति में मुड़ते हैं। संयोजन मनमाना नहीं है।
डिज़ाइन समस्याएं — & मशीन तर्क समस्याएं — उच्च-आयामी स्थानों में होती हैं। हर स्वतंत्र पैरामीटर एक आयाम जोड़ता है। एक पुल डिज़ाइन में दर्जनों पैरामीटर हो सकते हैं: सामग्री गुण, अनुप्रस्थ-काट आयाम, लोड धारणाएं, सुरक्षा कारक। डिज़ाइन स्थान 50-आयामी है। सभी संभावित मशीन लर्निंग मॉडल की स्थान में बहुत अधिक आयाम हैं।
हैमिंग की प्रतिबिंबन: जब उन्होंने 30 साल बाद बड़ी इंजीनियरिंग परियोजनाओं को देखा, तो उन्हें पता चला कि वे सभी समान संरचना थीं। 'डिज़ाइन समस्याएं सभी n-आयामों की स्थान में हुईं, जहां n स्वतंत्र पैरामीटर की संख्या है।' उच्च-आयामी ज्यामिति को समझना वैकल्पिक नहीं है; यह किसी भी जटिल डिज़ाइन के बारे में स्पष्ट सोच के लिए आवश्यक शर्त है।
उच्च आयामों का आश्चर्य
निम्न-आयामी अंतर्दृष्टि उच्च आयामों में टूट जाती है। हैमिंग की यादृच्छिक चलना अवलोकन: तीन आयामों में, एक यादृच्छिक चलने वाला लगभग कभी भी मूल में वापस नहीं आता। दो आयामों में, एक यादृच्छिक चलने वाला संभावना 1 के साथ वापस आता है। इस अंतर के आपके द्वारा लोगों, विचारों, & समस्याओं को मिलने व फिर से मिलने के तरीके के लिए सीधी निहितार्थ हैं — आप जिस स्थान की आयामता में संचालित होते हैं उसके आधार पर।