Pola Keberatan
Bab 8 dibuka di tengah-tengah argumen. Hamming telah menyajikan contoh kemampuan mesin. Siswa & rekan kerja terus mengajukan keberatan yang sama. Dia mengatalognya & menawarkan sanggahan.
Keberatan 1: 'Saya tidak ingin mesin mengendalikan hidup saya.'
Sanggahan Hamming: Anda sudah menerimanya. Lampu lalu lintas mengendalikan gerakan Anda. Alat pacu jantung mengatur detak jantung Anda. Keberatan membuktikan terlalu banyak: jika itu valid, Anda akan menolak setiap kontrol mesin yang sudah ada. Anda tidak. Jadi pertanyaannya bukan apakah mesin mengendalikan hidup Anda — mereka sudah melakukannya — tetapi kontrol mesin mana yang baik & mana yang tidak.
Keberatan 2: 'Mesin tidak pernah bisa melakukan apa yang bisa dilakukan manusia.'
Sanggahan Hamming: mesin sudah melakukan hal-hal yang tidak bisa dilakukan manusia. Kontrol stabilitas pesawat milidetik demi milidetik, penyimpanan data skala petabait bebas kesalahan, terjemahan bahasa simultan. Keberatan ini terbukti salah dalam bentuk yang kuat. Dalam bentuk lemah ('mesin tidak bisa melakukan segalanya yang bisa dilakukan manusia'), itu secara trivial benar tetapi tidak membantu.
Keberatan 3: Para ahli mengklaim mesin tidak pernah bisa bersaing di domain mereka.
Pengamatan Hamming: para ahli secara konsisten membela keunggulan manusia di domain mereka sambil mengabaikan inventori lengkap keuntungan mesin. Dia mendaftar: ekonomi, kecepatan, akurasi, keandalan, kontrol cepat, kebebasan dari kebosanan, bandwidth, kemudahan pelatihan ulang, lingkungan bermusuhan, tanpa masalah personel. Para ahli menolak daftar tanpa melibatkan dirinya.
Menganalisis Pola Keberatan
Hamming memperhatikan pola struktural dalam cara orang menolak argumen kemampuan mesin. Mereka memilih satu keunggulan manusia yang seharusnya & mempertahankannya, sambil menolak untuk melibatkan diri dalam daftar perbandingan keuntungan mesin.
Resepnya: alih-alih mempertahankan keunggulan manusia, cari tempat di mana mesin dapat meningkatkan hal-hal. Kombinasi manusia & mesin melampaui keduanya.
Apa yang Benar-Benar Dimaksud oleh Debat untuk Pekerjaan Anda
Hamming menutup urutan tiga bab penalaran mesin dengan pivot yang tajam: 'Bagaimanapun, betapa relevan perbedaan-perbedaan yang seharusnya ini dengan karir Anda?'
Ini adalah pertanyaan yang paling banyak dihindari orang. Debat filosofis tentang apakah mesin 'benar-benar berpikir' itu menghibur tetapi tidak relevan dengan karir bagi kebanyakan praktisi. Pertanyaan yang praktis penting lebih sempit & lebih tajam: di bidang spesifik Anda, dalam pekerjaan yang sebenarnya Anda lakukan, di mana batas manusia-mesin saat ini berada, & seberapa cepat itu bergerak?
Pengamatan Hamming: orang menolak berpikir jernih tentang ini, dalam kedua arah. Mereka yang percaya mesin tidak dapat melakukan pekerjaan mereka gagal untuk mengadopsi alat yang akan melipatgandakan efektivitas mereka. Mereka yang menganggap mesin akan mengambil alih pekerjaan mereka mengabaikan untuk mengembangkan penilaian non-rutin yang membuat pekerjaan mereka tidak tergantikan.
Resepnya langsung: 'Pikirkan lebih hati-hati tentang topik yang canggung tentang mesin yang berpikir & visi mereka tentang masa depan pribadi mereka.' Artikulasikan posisi Anda, kemudian periksa dengan kontra-argumen, bolak-balik, sampai Anda tahu apa yang Anda percayai & mengapa.
Mengapa Ruang n-Dimensi Datang Selanjutnya
Hamming mengakhiri bab penalaran mesin & beralih ke geometri n-dimensi. Koneksi tidak sembarangan.
Masalah desain — & masalah penalaran mesin — terjadi di ruang berdimensi tinggi. Setiap parameter independen menambah dimensi. Desain jembatan mungkin memiliki lusinan parameter: sifat material, dimensi penampang, asumsi beban, faktor keselamatan. Ruang desain adalah 50-dimensi. Ruang semua kemungkinan model pembelajaran mesin memiliki jauh lebih banyak dimensi.
Refleksi Hamming: ketika dia melihat kembali proyek teknik besar setelah 30 tahun, dia memperhatikan mereka semua memiliki struktur umum. 'Masalah desain semua terjadi di ruang n-dimensi, di mana n adalah jumlah parameter independen.' Memahami geometri berdimensi tinggi bukan opsional; itu adalah prasyarat untuk berpikir jernih tentang desain apa pun yang kompleks.
Kejutan Dimensi Tinggi
Intuisi berdimensi rendah pecah di dimensi tinggi. Pengamatan pejalan acak Hamming: dalam tiga dimensi, pejalan acak hampir tidak pernah kembali ke asal. Dalam dua dimensi, pejalan acak akan kembali dengan probabilitas 1. Perbedaan ini memiliki implikasi langsung untuk cara Anda menemui & menemui kembali orang, ide, & masalah — tergantung pada dimensionalitas ruang tempat Anda beroperasi.