酔った水兵

Hammingは、ビジョンを持つ重要性を主張するために確率の議論を使用した:

> 左右に独立したランダムステップでよろめく酔った水兵は、平均して、原点からおよそ√nステップ離れて終わる。しかし一方の方向に美しい女性がいるなら、彼のステップはその方向に進む傾向があり、彼はnに比例する距離を行くだろう。

人生の間に多くの小さな選択肢がある中で、ビジョンを持つキャリアはnに比例する距離を生み出す。ビジョンなし:√nのみ。大きなnについて、違いはほぼすべてである。

彼は精密さについて注意深かった:

> ビジョンの精度は、あなたが思うかもしれませんほど重要ではありません — どこかに着くことはドリフトより良いです。あなたにとって偉大さへの多くの潜在的なパスがあり、ちょうどどのパスに行くか、それがあなたを偉大さに連れて行く限り、私の問題ではありません。

彼はまた、科学&工学のすべての人が別々に聞かなければならない3つの質問を区別した:

1. 何が可能ですか? — 科学

2. 何が起こる可能性があります? — 工学

3. 何が望まれていますか? — 倫理

ほとんどの人は最初のものだけを聞き、時々2番目を聞き、まれに3番目を聞く。

方向性 vs ドリフト

実際のキャリアにランダムウォークの議論を適用してください。

創造性はどのように機能するか

Hammingは創造性の章を開くことで、ほとんどの人が混同する3つのことを分離した:

- 創造性:以前存在しなかった本当の価値を持つものを作成すること

- 独創性:以前に行われていないものを作成すること

- 新奇性:存在するものと異なるものを作成すること

ゼロの創造性でこれら3つのプロパティをすべて達成することができます:2つのランダムな10桁の数を乗算します。製品は人類の歴史の中で以前に現れなかった可能性があります。しかし誰も気にしません。

類推を主要なツールとして

Hammingは類推を『おそらく創造性で最も重要なツール』と呼んだ。何かが我々がすでに理解した他の何かに似ているとき、我々は解決策のフレームワークを転送することができます。

彼の中心的な例:Kekuléは自分の尾を噛むヘビを夢に見た。彼は目覚め、ベンゼン環を見た。類推は正確である必要があっただけで、示唆する必要があった。

彼は5つの段階で創造的なプロセスを説明した:

1. 問題の認識 — 最初はしばしば暗い

2. 激しい思考の地熱期間、その後の一時的な放棄

3. 感情的な関与:解決策を見つけることへのコミットメント

4. 洞察の瞬間 — 通常は潜在意識から

5. 論理的なクリーンアップと他者への提示

彼の方法:問題で潜在意識を飽和させ、その後それに空間を与える。『運は準備ができた心を好む。』— パスツール

機能した類推

Hammingはまた、類推的記憶をより豊かにするための方法を説明した:新しいものを学ぶときは、すぐに他に何に適用されるか聞いてください。ただ1つの知識をファイルするのではなく、多くのフックで知識をファイルしてください。

問題をドロップするとき

Hammingは、ほとんどの自助アドバイスに対抗する警告を与えた:

> 間違った問題をドロップすることができない場合、最初に出会ったとき、あなたはキャリアの残りのためにそれに固執されます。

彼の例:アインシュタイン。初期の年に途方もなく創造的。彼がキャリアの途中で統一フィールド理論の探索を始めたら、彼は人生の残りを過ごした — & 努力を示すほぼ何もありませんでした。

Hammingは、創造的なキャリアを管理するには、追求する問題だけでなく、どの問題を放棄するかを積極的に決定する必要があると考えていた。以前の成功は、あなたが任意の問題を解決できることを確信させることができます。しかし、いくつかの問題は準備ができていない:それらを続けることは、取り組める可能性のある時間をかかります。

専門家の問題

Hammingはクーンの『科学革命の構造』を大きく引き出した。通常の科学の下では、分野は共有されたパラダイムの中で機能する:受け入れられた仮定、受け入れられた問題、受け入れられた方法。労働者はパラダイムを拡張する。彼らはそれをめったに問いかけない。

パラダイムが変わると、専門家は後ろに置き去りにされる。

> 成功を得るためにあなたがしたものは、後の日付で反生産的である可能性があります。

彼はコンピューティングで説明した。ベル研究所の彼の上司は分析的方法で彼らのキャリアを構築していた。彼らはコンピュータを適切な数学より劣っていると見た。デジタル方法が支配的になると、それらの上司は追いつくことができませんでした。ほとんどが分野から消えました。

彼の要約:

> 専門家は無について何でも知っている。汎用性は無について何でも知らない。

専門家の主張の非対称性について:

> 専門家が何かが行われることができると言うなら、彼らはおそらく正しい。彼らがそれが不可能だと言うなら、別の意見を得てください。

なぜ革新は外から来ますか

大陸ドリフト:ウェゲナー(地質学者ではなく気象学者)によって提案された、海洋学者によって受け入れられた、地質学者が来る前に。炭素年代測定は考古学ではなく物理学から来た。最初の自動電話は、彼がオペレーターが彼を騙したと思ったと考えた葬儀屋から来た。

専門家は邪悪ではない。彼らは経済的である。新しいものを探す前に、古い、成功したアプローチを試す方が理にかなっている。しかし、これは本当に新しいパラダイムがまれにしてはインサイダーから出現することを意味する。

なぜ専門家の不可能性主張は疑わしいのか

Hammingの専門家の権威に関する最も鋭い声明:

> すべての不可能性の証明は、その特定の状況で適用されるかもしれない、また適用されないかもしれない仮定の数に基づいている必要があります。

専門家になるとき

Hammingは、26章の専門家の失敗についての警告の半分を過ごし、その後、ピボット:

> 2番目のポイント:あなたの多くは、今度は専門家になり、私はあなたの中で知識のある専門家のすべての側面を変更することを望んでいます。

彼はベル研究所の近くに上昇したとき、コンピュータの選択についての決定に参加しないことを誓った — 彼は彼の上司が彼に踏みつけた次世代のドラッグになりたくありませんでした。

データはあなたが思うより多くを嘘をつく

Hammingは、彼の信頼できないデータの章を支配的な主張で開いた:データは一般的に広告されたものより大幅に正確性が低い。

彼は彼のルールを提供した:

> 90%の時間、次の独立した測定は前の90%の信頼限界の外に落ちます。

彼は記憶可能性のためのこれを誇張と呼んだ。根本的な真実:ほとんどの発表された測定の精度は、主張されたものほど良くはない。

実験が偏った精度主張を生成する理由

実験用の機器を組み立てるとき、それは完璧に機能しません。低い分散を得る一貫した、再現可能な実行まで時間を微調整します。その後、統計学者にこの微調整された、低分散データを渡し、信頼区間を計算します。

問題:分散を減らすために特に微調整されました。統計学者は低分散データを見て、精度が高いと結論づけます。しかし、あなたはエラーを減らしませんでした。あなたは特に低い分散のために調整しました。微調整からの体系的なバイアスは分散には表示されません。低分散データを供給します。高い主張精度を得ます。

彼はBIRGE 1929 vs CODATA 1973の基本的な物理定数の比較を引用した。平均実際のエラーは推定エラーの5.267倍大きかった。世界最高の専門家は彼ら自身の不確実性の推定で5倍を超えていた。

主張精度の2つのソース

Hammingは、実験的な測定が過度に楽観的な精度主張を生成する主な2つの原因に名前を付けます。

あなたが測定するものを取得します

Hammingは29章を1つの文で終了した:

> あなたが測定するものを取得します。

彼は2つのケースで説明しました:

- コード行:コード行によるソフトウェアの生産性の測定は、より良いコードではなく、より多くのコードを書く動機を作成します。クリーン、コンパクト、信頼できるコードは、膨らんだコードよりもメトリックで低くスコアリングします。

- 海軍の準備:定期的なスケジュールで検査されたシップスは検査のための特別な準備を受け取ります。日々の準備は測定されるものではないため、最適化されません。

パターン:一度メトリックを確立すると、人々は基礎となる目標ではなくメトリックを最適化します。メトリックが目標になり、測定することをその目的で置き去りにしました。

物理学テーブル

26章は本全体を要約します。Hammingは『You and Your Research』と呼ばれていますが、彼はそれを『You and Your Career』と同等に呼ぶことができたことに注意しました。

重要な問題に取り組む

> 重要な問題に取り組まない場合、どのように重要な仕事をすることを期待できますか?

彼はベル研究所で物理学の机で何年も食べることについて説明しました。会話は名声、昇進、& ほかの場所に雇われることを中心に回った。彼は化学テーブルに移動し、尋ねようとしました:『あなたの分野での最も重要な問題は何ですか?』ほとんどは答えることができませんでした。答えることができた人は彼らに取り組んでいませんでした。

彼は後で廊下に化学者の1人を見た:『あなたが言ったことは、夏の間ずっと私の分野で最も重要な問題が何であるかを考えることを引き起こしました。』その化学者は彼の群れの頭になりました。Hammingは物理学テーブルからは二度と聞いていませんでした。

ドライブを複利として

> 知的投資は複利のようです。あなたが行う、あなたが行う方法を学ぶことができることが多いほど、あなたはできることができます。一生の1日1時間の余分は総出力を2倍以上にします。

オープンドア

彼は、閉じたオフィスのドアを持つ人々は年あたりより多くの仕事を得たことを観察しました。しかし、開いたドアを持つ人々は正しい問題に取り組みました。開いたドアは開いた心につながった。彼は原因と効果を証明することができませんでした — 彼は相関のみを見ることができます。

あいまいさの許容

> 素晴らしい人々はあいまいさを容認することができます:彼らは同時に信じることができ、信じることができません。あなたの分野が最高であると信じることができるはずですが、改善の余地があります。

金曜日の午後

彼は何年も10%の彼の時間を献身しました:金曜日の午後:コンピューティングがどこに向かっているかを尋ねるために。質問に答える — 尋ねてください。彼はこの習慣を急速に変化する技術の顔で方向性を保つことで称賛しました。

重要な問題の質問

Hammingの化学テーブルでの質問:『あなたの分野での最も重要な問題は何で、あなたがそれに取り組まない理由は何ですか?』

あなたの金曜日の午後

Hammingは本を閉じた:

> 調査されていない人生は生きる価値がない。— ソクラテス

彼の実用的な推奨:大きな質問を尋ねるために定期的に時間を取っておいてください。彼らに答えるのではなく — 彼らを尋ねてください。尋ねる:私の分野で最も重要な問題は何ですか?私の分野は20年でどこに行きますか?制約がないなら3ヶ月間何に取り組みますか?

金曜日の午後の習慣は研究ではなかった — ナビゲーションでした。それは彼をドリフトから保ちました。