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Di cosa tratta questo corso

Richard Hamming ha trascorso 30 anni presso i Bell Telephone Laboratories, poi ha insegnato presso la U.S. Naval Postgraduate School di Monterey. Il suo corso di laurea ha attinto interamente dalla sua esperienza personale. Lo ha chiamato 'Hamming su Hamming.'

Ha aperto ogni lezione con: 'Non c'è davvero alcun contenuto tecnico in questo corso.' La teoria della codifica, i filtri digitali, & gli esempi di simulazione servivano solo come decorazione. Quello che voleva insegnare non poteva passare attraverso le parole direttamente: uno stile di pensiero.

Nella sua prefazione, ha paragonato l'insegnamento dello stile all'insegnamento della pittura:

> Un grande pittore non può essere insegnato con le parole; si impara provando molti approcci diversi che sembrano circondare il soggetto. Gli insegnanti d'arte lasciano dipingere lo studente avanzato, poi fanno suggerimenti su come avrebbero fatto, o cosa si potrebbe anche provare.

Ha descritto il suo lavoro come 'meta-educazione': non insegnare contenuto, ma insegnare come guardare e pensare alla conoscenza.

Educazione vs Addestramento

> L'educazione è cosa, quando e perché fare le cose. L'addestramento è come farle.

La maggior parte dei corsi fornisce addestramento. Questo tenta l'educazione. Hai già l'addestramento. Ciò di cui hai bisogno ora: stile.

Educazione vs Addestramento

Hamming ha osservato che la maggior parte dei corsi tecnici forniscono addestramento, lasciando le domande 'cosa' e 'perché' in gran parte non affrontate.

Una persona ben addestrata esegue le procedure note in modo affidabile. Una persona istruita capisce quali problemi meritano attenzione in primo luogo. Entrambi contano. Nessuno dei due da solo è sufficiente.

Dai un esempio concreto dal tuo campo o lavoro dove la risposta addestrata e la risposta istruita divergono. Cosa fa la persona addestrata? Cosa fa invece la persona istruita?

L'esplosione della conoscenza

Hamming ha fatto un'osservazione semplice e brutale: la conoscenza raddoppia approssimativamente ogni 17 anni. L'emivita della conoscenza tecnica è di circa 15 anni: metà di quello che sai adesso diventerà obsoleto in 15 anni.

Ha eseguito un calcolo veloce per verificare che le due affermazioni fossero coerenti, poi ha chiesto: cosa significa questo per come studi?

La sua risposta: concentrati sui fondamenti, & sviluppa la capacità di imparare rapidamente nuovi campi. Un bambino nato oggi affronterà, al culmine della sua carriera, circa quattro volte la conoscenza tecnica che esiste ora.

Il suo test per vedere se qualcosa si qualifica come fondamentale:

> Un test è che hanno durato a lungo. Un altro test è che dai fondamenti, tutto il resto del campo può essere derivato usando i metodi standard del campo.

Applica il test di Hamming a un campo che conosci. Nomina due cose che classificheresti come fondamentali e due che classificheresti come periferiche. Spiega la distinzione usando entrambi i suoi criteri.

Il marinaio ubriaco

Random walk vs directed walk

Hamming ha usato un argomento probabilistico per fare il caso per avere una visione:

> Un marinaio ubriaco che vacilla a sinistra o a destra con n passi casuali indipendenti finirà, in media, a circa √n passi dall'origine. Ma se c'è una bella ragazza in una direzione, i suoi passi tenderanno ad andare in quella direzione e avanzerà una distanza proporzionale a n.

In una vita di molte piccole scelte, una carriera con una visione produce una distanza proporzionale a n. Senza visione: solo √n. Per n grande, la differenza è quasi tutto.

Era attento alla precisione:

> L'accuratezza della visione importa meno di quanto potresti supporre — arrivare da qualche parte è meglio che andare alla deriva. Ci sono potenzialmente molti percorsi verso la grandezza per te, e quale percorso scegli, purché ti porti verso la grandezza, non sono affari miei.

Ha anche distinto tre domande che tutti in scienza & ingegneria devono imparare a farsi separatamente:

1. Cosa è possibile? — Scienza

2. Cosa probabilmente accadrà? — Ingegneria

3. Cosa è desiderabile? — Etica

La maggior parte delle persone pone solo la prima, occasionalmente la seconda, raramente la terza.

Passi diretti vs Andare alla deriva

Applica l'argomento della passeggiata casuale a una vera carriera.

Hamming dice che la visione non deve essere esattamente giusta, deve solo dare ai tuoi passi una direzione. Descrivi una persona (te stesso, qualcuno che conosci, o una figura pubblica) la cui carriera mostra la differenza tra passi diretti e andare alla deriva. Qual era la sua visione, anche se imprecisa? Come sarebbe sembrato l'andare alla deriva alternativo?

Come funziona la creatività

Hamming ha aperto il suo capitolo sulla creatività separando tre cose che la maggior parte delle persone confonde:

- Creatività: fare qualcosa di genuino valore che non esisteva prima

- Originalità: fare qualcosa che non è stato fatto prima

- Novità: fare qualcosa di diverso da quello che esiste

Puoi raggiungere tutte e tre le proprietà della novità con zero creatività: moltiplicare due numeri casuali di 10 cifre. Il prodotto probabilmente non è mai apparso prima nella storia umana. Ma a nessuno importa.

L'analogia come strumento principale

Hamming ha chiamato l'analogia 'probabilmente lo strumento più importante della creatività.' Quando qualcosa assomiglia a qualcos'altro che già capivamo, possiamo trasferire il quadro della soluzione.

Il suo esempio centrale: Kekulé ha sognato un serpente che si mordeva la coda. Si è svegliato e ha visto l'anello del benzene. L'analogia aveva solo bisogno di suggerire, non di essere esatta.

Ha descritto il processo creativo in cinque fasi:

1. Riconoscimento del problema — spesso fioco all'inizio

2. Un periodo di gestazione di intenso pensiero, seguito da abbandono temporaneo

3. Coinvolgimento emotivo: impegno nel trovare una soluzione

4. Momento di intuizione — solitamente dall'inconscio

5. Pulizia logica e presentazione agli altri

Il suo metodo: saturare l'inconscio con il problema, poi dargli spazio. 'La fortuna favorisce la mente preparata.' — Pasteur

L'analogia che ha funzionato

Hamming ha anche descritto un metodo per costruire una memoria analogica più ricca: quando impari qualcosa di nuovo, chiedi immediatamente a cosa altro si applica. Archivia la conoscenza con molti ganci, non solo quello che ti ha portato lì.

Descrivi una svolta creativa (tua, di qualcuno che conosci, o un caso storico) dove la soluzione proveniva dal riconoscere che il problema era strutturalmente simile a qualcosa già compreso. Qual era l'analogia? Perché è stata utile? Qual era il rischio di spingerla troppo oltre?

Quando abbandonare un problema

Hamming ha dato un avvertimento che andava contro la maggior parte dei consigli auto-aiutanti:

> Se non puoi abbandonare un problema sbagliato allora la prima volta che ne incontri uno rimarrai bloccato per il resto della tua carriera.

Il suo esempio: Einstein. Tremendamente creativo nei suoi primi anni. Una volta che ha iniziato la ricerca di una teoria unificata dei campi a metà carriera, ha trascorso il resto della sua vita — e aveva quasi nulla da mostrare per lo sforzo.

Hamming pensava che gestire una carriera creativa richiedesse di decidere attivamente quali problemi abbandonare, non solo quali perseguire. I successi precedenti possono convincerti che puoi risolvere qualsiasi problema. Ma alcuni problemi non sono pronti: continuare su di essi ti costa il tempo che potresti trascorrere su quelli trattabili.

Hamming dice che c'è una differenza significativa tra 'persistere su un problema difficile' e 'bloccarsi su un problema sbagliato.' Come distingueresti i due nella pratica? Quali segnali osservabili ti direbbero che hai attraversato la linea dalla perseveranza all'essere bloccato?

Il problema dell'esperto

Hamming ha attinto pesantemente a La struttura delle rivoluzioni scientifiche di Kuhn. Secondo la scienza normale, un campo opera all'interno di un paradigma condiviso: assunzioni accettate, problemi accettati, metodi accettati. I lavoratori estendono il paradigma; raramente lo mettono in discussione.

Quando il paradigma cambia, gli esperti rimangono indietro.

> Quello che hai fatto per diventare di successo probabilmente sarà controproducente quando applicato in un momento successivo.

Ha illustrato questo con l'informatica. I suoi capi ai Bell Labs avevano costruito carriere su metodi analitici. Vedevano i computer come inferiori alla matematica corretta. Quando i metodi digitali divennero dominanti, quei capi non riuscirono a stare al passo. La maggior parte scomparve dal campo.

Il suo riassunto:

> Un esperto sa tutto di niente; un generalista sa niente di tutto.

Sulla asimmetria delle affermazioni di esperti:

> Se un esperto dice che qualcosa può essere fatto, probabilmente hanno ragione. Se dicono che è impossibile, chiedi un altro parere.

Perché le innovazioni vengono da fuori

La deriva continentale: proposta da Wegener (un meteorologo, non un geologo), accettata dagli oceanografi, prima che i geologi si schierassero. La datazione al carbonio proveniva dalla fisica, non dall'archeologia. Il primo telefono automatico proveniva da un impresario di pompe funebri che pensava che gli operatori lo tradissero.

Gli esperti non sono cattivi; sono economici. Ha senso provare gli approcci vecchi e di successo prima di cercarne di nuovi. Ma questo significa che i paradigmi genuinamente nuovi raramente emergono dagli insider.

Perché le affermazioni di impossibilità degli esperti sono sospette

L'affermazione più tagliente di Hamming sull'autorità dell'esperto:

> Tutte le prove di impossibilità devono poggiare su un numero di assunzioni che possono o meno applicarsi alla situazione particolare.

Spiega l'asimmetria che Hamming evidenzia: perché dovresti fidare più di un'affermazione di un esperto 'può essere fatto' che 'è impossibile'? Nomina un esempio storico dove un'affermazione di impossibilità di un esperto si è rivelata sbagliata, e identifica quale assunzione su cui poggiava la prova di impossibilità.

Quando diventi l'esperto

Hamming ha trascorso metà del Capitolo 26 avvertendo del fallimento dell'esperto, poi ha fatto una piega:

> Il secondo punto che voglio fare è che molti di voi, a vostro turno, diventerete esperti, e spero di modificare in voi i peggiori aspetti dell'esperto che sa tutto.

Ha promesso, quando è salito vicino al vertice ai Bell Labs, di non partecipare alle decisioni sulla scelta dei computer, non voleva diventare il freno sulla prossima generazione che i suoi capi erano stati su di lui.

Sulla base della descrizione di Hamming nel Capitolo 26, nomina tre comportamenti specifici che rendono un esperto un freno al progresso. Per ciascuno, descrivi il comportamento e spiega perché blocca piuttosto che avanza il campo.

I dati mentono più di quanto pensi

Hamming ha aperto il suo capitolo sui dati inaffidabili con un'affermazione brutale: i dati generalmente funzionano molto meno accurati di quanto pubblicizzato.

Ha offerto la sua regola:

> Il 90% delle volte la prossima misurazione indipendente cadrà al di fuori dei precedenti limiti di confidenza del 90%.

Ha chiamato questo un'esagerazione per memorabilità. La verità sottostante: la maggior parte delle accuratezze di misurazione pubblicate non è nemmeno lontanamente così buona come affermata.

Perché gli esperimenti producono affermazioni di accuratezza distorte

Quando assembli l'attrezzatura per un esperimento, non funziona perfettamente. Trascorri tempo perfezionandola fino a ottenere esecuzioni coerenti e riproducibili. Poi dai questo dato perfezionato, a bassa varianza, a uno statistico che calcola un intervallo di confidenza.

Il problema: hai perfezionato specificamente per ridurre la varianza. Lo statistico vede dati a bassa varianza e conclude che l'accuratezza funziona alta. Ma non hai ridotto l'errore; hai regolato specificamente per bassa varianza. L'errore sistematico dall'affinamento non appare nella varianza. Fornisci dati a bassa varianza; ricevi indietro un'accuratezza affermata alta.

Ha citato il confronto BIRGE 1929 vs CODATA 1973 delle costanti fisiche fondamentali. L'errore attuale medio è stato 5,267 volte più grande dell'errore stimato. I principali esperti del mondo erano fuori di un fattore di cinque sulle loro stesse stime di incertezza.

Due fonti di accuratezza affermata

Hamming nomina due cause principali delle misurazioni sperimentali che producono affermazioni di accuratezza troppo ottimiste.

Nomina le due cause principali di Hamming dell'accuratezza di misurazione gonfiata nella scienza sperimentale. Per ogni causa, spiega il meccanismo: perché causa la stima dell'errore pubblicata di apparire più piccola dell'errore reale?

Ottieni quello che misuri

Hamming ha chiuso il Capitolo 29 con una singola frase:

> Ottieni quello che misuri.

Ha illustrato con due casi:

- Linee di codice: misurare la produttività del software per linee di codice crea l'incentivo a scrivere più codice, non codice migliore. Il codice pulito, compatto, affidabile punteggia inferiore sulla metrica rispetto al codice gonfio.

- Preparazione della Marina: le navi ispezionate su un programma regolare ricevono una preparazione speciale per le ispezioni. La preparazione da giorno a giorno non è quello che viene misurato, quindi non viene ottimizzato.

Il modello: una volta stabilita una metrica, le persone ottimizzano per la metrica piuttosto che per l'obiettivo sottostante. La metrica diventa l'obiettivo, spostando la cosa che era destinata a misurare.

Nomina una metrica attualmente utilizzata in un campo che conosci — lavoro, educazione, ricerca, sanità, governo, atletica — che, quando ottimizzata, produce comportamento che mina l'obiettivo effettivo che era destinata a tracciare. Descrivi la metrica, l'obiettivo previsto, il comportamento che incentiva, e perché quel comportamento diverge dall'obiettivo.

Il tavolo della fisica

Il Capitolo 30 riassume l'intero libro. Hamming lo ha chiamato 'Tu e la tua ricerca', sebbene abbia notato che avrebbe potuto chiamarlo altrettanto bene 'Tu e la tua carriera.'

Lavorare su problemi importanti

> Se non lavori su problemi importanti come puoi aspettarti di fare un lavoro importante?

Ha descritto di mangiare per anni al tavolo della Fisica ai Bell Labs. La conversazione ha ruotato intorno a fama, promozione, & essere assunti altrove. Si è trasferito al tavolo della Chimica, ha iniziato a chiedere: 'Quali sono i problemi più importanti nel tuo campo?' La maggior parte non poteva rispondere. Coloro che potevano rispondere non stavano lavorando su di essi.

Ha visto in seguito uno di quei chimici in un corridoio: 'Quello che hai detto mi ha fatto pensare tutta l'estate a quali siano i problemi più importanti nel mio campo.' Quel chimico è diventato capo del suo gruppo. Non ha mai più sentito dal tavolo della Fisica.

Unità come interesse composto

> L'investimento intellettuale è come l'interesse composto. Più fai più impari come fare, quindi più puoi fare. Un'ora extra al giorno in una vita raddoppierà più che il risultato totale.

La porta aperta

Ha osservato che le persone con porte d'ufficio chiuse hanno ottenuto più lavoro per anno. Ma le persone con porte aperte hanno lavorato sui problemi giusti. La porta aperta ha portato alla mente aperta. Non poteva provare causa ed effetto, poteva solo vedere la correlazione.

Tolleranza dell'ambiguità

> Le persone straordinarie possono tollerare l'ambiguità: possono sia credere che non credere allo stesso tempo. Devi essere in grado di credere che il tuo campo sia il migliore che esista, ma anche che c'è molto spazio per il miglioramento.

Pomeriggi di venerdì

Per anni ha dedicato il 10% del suo tempo: pomeriggi di venerdì: a chiedere dove stava andando l'informatica. Non rispondendo a domande, ponendole. Ha attribuito questa abitudine al mantenimento della sua direzione di fronte alla tecnologia che cambia rapidamente.

La domanda sui problemi importanti

La domanda di Hamming al tavolo della Chimica: 'Quali sono i problemi più importanti nel tuo campo, e perché non stai lavorando su di essi?'

Hamming ha scoperto che la maggior parte degli scienziati non poteva nominare i problemi più importanti nel loro campo, e coloro che potevano non stavano lavorando su di essi. Perché Hamming pensa che questo sia così importante? Cosa rivela su come la maggior parte delle persone alloca il suo tempo e attenzione?

I tuoi pomeriggi di venerdì

Hamming ha chiuso il libro:

> La vita non esaminata non vale la pena vivere. — Socrate

La sua raccomandazione pratica: metti da parte il tempo su base regolare per porre le grandi domande. Non per rispondere, per porre le domande. Chiedi: Qual è il problema più importante nel mio campo? Dove va il mio campo in 20 anni? Su cosa lavorerei se non avessi vincoli per tre mesi?

L'abitudine del pomeriggio di venerdì non era ricerca, era navigazione. Lo ha mantenuto dalla deriva.

Progetta la tua versione della pratica del pomeriggio di venerdì di Hamming. Dichiara due o tre dei problemi più importanti nel tuo campo o dominio. Poi descrivi concretamente come costruiresti l'abitudine di tornare su di essi regolarmente, non per rispondere in una seduta, ma per mantenerli vivi nel tuo pensiero.