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Il Modello dell'Obiezione

Il capitolo 8 si apre nel mezzo dell'argomento. Hamming ha presentato esempi di capacità delle macchine. Studenti & colleghi continuano a sollevare le stesse obiezioni. Le cataloga & offre controreplliche.

Objections & Rebuttals

Obiezione 1: 'Non voglio che le macchine controllino la mia vita.'

La controreplica di Hamming: già accetti questo. I semafori controllano il tuo movimento. I pacemaker governano il tuo battito cardiaco. L'obiezione prova troppo: se fosse valida, rifiuteresti ogni controllo di macchine esistente. Non lo fai. Quindi la domanda non è se le macchine controllino la tua vita — già lo fanno — ma quali controlli di macchine sono buoni & quali no.

Obiezione 2: 'Le macchine non potranno mai fare ciò che gli umani possono fare.'

La controreplica di Hamming: le macchine già fanno cose che nessun umano può fare. Controllo della stabilità degli aerei millisecondo per millisecondo, archiviazione di dati senza errori a scala di petabyte, traduzione simultanea di lingue. L'obiezione è manifestamente falsa nella forma forte. Nella forma debole ('le macchine non possono fare tutto ciò che gli umani possono fare'), è banalmente vera ma inutile.

Obiezione 3: Gli esperti sostengono che le macchine non potranno mai competere nel loro dominio.

L'osservazione di Hamming: gli esperti difendono coerentemente la superiorità umana nei loro domini mentre ignorano l'inventario completo dei vantaggi delle macchine. Elenca: economia, velocità, precisione, affidabilità, controllo rapido, libertà dalla noia, larghezza di banda, facilità di riqualificazione, ambienti ostili, nessun problema di personale. Gli esperti scartano l'elenco senza affrontarlo.

Analizzare il Modello dell'Obiezione

Hamming nota un modello strutturale nel modo in cui le persone resistono agli argomenti sulla capacità delle macchine. Selezionano un presunto vantaggio umano & lo difendono, mentre rifiutano di affrontare l'elenco comparativo dei vantaggi delle macchine.

La sua prescrizione: invece di difendere la superiorità umana, cercare i posti dove le macchine possono migliorare le cose. La combinazione di umano & macchina supera entrambi.

Hamming dice che gli esperti 'sembrano sempre aggrapparsi alla loro presunta superiorità piuttosto che cercare i posti dove le macchine possono migliorare le cose.' Identifica un campo che conosci dove questo atteggiamento difensivo è più diffuso. Quale capacità specifica i professionisti in quel campo sostengono che le macchine non potranno mai replicare? Valuta l'affermazione: è una vera limitazione, o mostra il modello che Hamming descrive?

Cosa il Dibattito Significa Effettivamente per il Tuo Lavoro

Hamming conclude la sequenza di tre capitoli sul ragionamento automatico & fa una brusca virata: 'In ogni caso, quale rilevanza hanno queste supposte differenze per la tua carriera?'

Questa è la domanda che la maggior parte delle persone evita. Il dibattito filosofico su se le macchine 'pensino veramente' è divertente ma privo di pertinenza professionale per la maggior parte dei professionisti. La domanda praticamente importante è più ristretta & più acuta: nel tuo campo specifico, nel lavoro che effettivamente svolgi, dove si trova attualmente il confine umano-macchina, & quanto velocemente si sta muovendo?

L'osservazione di Hamming: le persone resistono a pensare chiaramente a questo, in entrambe le direzioni. Coloro che credono che le macchine non possano svolgere il loro lavoro non adottano strumenti che moltiplicerebbero la loro efficacia. Coloro che assumono che le macchine prenderanno il loro lavoro trascurano di sviluppare il giudizio non routinario che rende il loro lavoro insostituibile.

La sua prescrizione è diretta: 'Pensa più attentamente agli argomenti imbarazzanti del pensiero delle macchine & della loro visione del loro futuro personale.' Articola la tua posizione, poi esamina con controargomenti, avanti & indietro, finché non sai cosa credi & perché.

Seguendo la prescrizione di Hamming: articola la tua posizione attuale su dove si trova il confine umano-macchina nel tuo campo o nel campo per il quale ti stai preparando. Poi dai il controargomento più forte alla tua posizione. Poi dichiara se il controargomento cambia la tua opinione, & perché o perché no.

Perché lo Spazio n-Dimensionale Viene Dopo

Hamming termina i capitoli sul ragionamento automatico & fa una virata verso la geometria n-dimensionale. La connessione non è arbitraria.

I problemi di progettazione — & i problemi di ragionamento automatico — si svolgono in spazi ad alta dimensionalità. Ogni parametro indipendente aggiunge una dimensione. Un progetto di ponte potrebbe avere dozzine di parametri: proprietà dei materiali, dimensioni della sezione trasversale, ipotesi di carico, fattori di sicurezza. Lo spazio di progettazione è 50-dimensionale. Lo spazio di tutti i possibili modelli di machine learning ha molte più dimensioni.

La riflessione di Hamming: quando ha guardato indietro ai grandi progetti di ingegneria dopo 30 anni, ha notato che avevano tutti una struttura comune. 'I problemi di progettazione si svolsero tutti in uno spazio di n-dimensioni, dove n è il numero di parametri indipendenti.' Comprendere la geometria ad alta dimensionalità non è facoltativo; è il prerequisito per pensare chiaramente a qualsiasi progetto complesso.

La Sorpresa delle Alte Dimensioni

Le intuizioni a bassa dimensionalità si rompono nelle alte dimensioni. L'osservazione di Hamming sulla passeggiata casuale: in tre dimensioni, un camminatore casuale quasi mai ritorna all'origine. In due dimensioni, un camminatore casuale ritorna con probabilità 1. Questa differenza ha implicazioni dirette per il modo in cui incontri & reincontri persone, idee, & problemi — a seconda della dimensionalità dello spazio in cui operi.

Hamming dice che in tre dimensioni quasi mai reincontri qualcosa (una persona, un'idea) per caso, ma in due dimensioni lo farai. Nota che i pesci nel mare, pur vivendo in un oceano 3D, si limitano a superfici 2D (il fondo del mare, la superficie, i banchi) perché la ricerca 3D casuale è troppo sparsa. Identifica una pratica professionale o intellettuale che usi che riduce effettivamente uno spazio di ricerca ad alta dimensionalità a qualcosa di più basso dimensionale, rendendo gli incontri (con idee, problemi, o persone) più affidabili. Spiega la riduzione dimensionale.