이의의 패턴
8장은 논쟁 도중에 시작된다. 해밍은 기계 능력의 예시들을 제시해왔다. 학생들과 동료들은 계속 같은 이의를 제기한다. 그는 이들을 목록으로 작성하고 반박을 제시한다.
이의 1: '나는 기계가 내 삶을 통제하는 것을 원하지 않는다.'
해밍의 반박: 당신은 이미 이것을 받아들이고 있다. 신호등은 당신의 이동을 통제한다. 맥박 조절기는 당신의 심박동을 조절한다. 이 이의는 너무 광범위하다: 만약 그것이 타당하다면, 당신은 모든 기존 기계 통제를 거부할 것이다. 당신은 그렇지 않는다. 따라서 질문은 기계가 당신의 삶을 통제하는가가 아니라 — 이미 통제한다 — 어떤 기계 통제가 좋은 것이고 어떤 것이 좋지 않은가이다.
이의 2: '기계는 인간이 할 수 있는 것을 절대 할 수 없다.'
해밍의 반박: 기계는 이미 인간이 할 수 없는 것들을 한다. 밀리초 단위의 항공기 안정성 제어, 오류 없는 페타바이트 규모의 데이터 저장, 동시 다중 언어 번역. 이의는 강한 형태로 명백히 거짓이다. 약한 형태('기계는 인간이 할 수 있는 모든 것을 할 수는 없다')에서는 자명하게 참이지만 도움이 되지 않는다.
이의 3: 전문가들은 기계가 자신의 영역에서 경쟁할 수 없다고 주장한다.
해밍의 관찰: 전문가들은 자신의 영역에서 인간의 우월성을 일관되게 옹호하면서 기계 장점의 전체 목록을 무시한다. 그는 목록을 작성한다: 경제성, 속도, 정확성, 신뢰성, 빠른 제어, 지루함으로부터의 자유, 대역폭, 재훈련의 용이성, 악의적인 환경, 인사 문제 없음. 전문가들은 목록을 무시하고 이에 대해 논의하지 않는다.
이의의 패턴 분석하기
해밍은 사람들이 기계 능력 주장에 저항하는 방식에서 구조적 패턴을 발견한다. 그들은 한 가지 가정된 인간 장점을 선택하고 옹호하면서 기계 장점의 비교 목록에 대해 논의하기를 거절한다.
그의 처방: 인간 우월성을 옹호하는 대신 기계가 상황을 개선할 수 있는 곳을 찾아라. 인간과 기계의 조합은 둘 다를 초과한다.
논쟁이 실제로 당신의 일에 의미하는 것
해밍은 3장의 기계 추론 시퀀스를 날카로운 전환으로 마감한다: '어쨌든 이 가정된 차이점이 당신의 경력과 얼마나 관련이 있는가?'
이것은 대부분의 사람들이 피하는 질문이다. 기계가 '정말로 생각하는가'에 대한 철학적 논쟁은 흥미롭지만 대부분의 실무자들에게 경력과 관련이 없다. 실질적으로 중요한 질문은 더 좁고 날카롭다: 당신의 구체적인 분야에서, 당신이 실제로 하는 일에서, 인간-기계 경계가 현재 어디에 있는가, & 그것이 얼마나 빠르게 움직이고 있는가?
해밍의 관찰: 사람들은 이에 대해 명확하게 생각하는 것을 두 방향 모두에서 저항한다. 기계가 자신의 일을 할 수 없다고 믿는 사람들은 자신의 효과를 배가할 수 있는 도구를 채택하지 못한다. 기계가 자신의 일을 빼앗을 것이라고 가정하는 사람들은 자신의 일을 대체 불가능하게 만드는 비일상적인 판단을 개발하지 못한다.
그의 처방은 직접적이다: '기계가 생각한다는 것과 자신의 개인적 미래에 대한 자신의 비전에 관한 어색한 주제들에 대해 더 신중하게 생각하라.' 자신의 입장을 명확히 하라, 그 다음 그것을 반대 주장으로 검토하라, 앞뒤로, 당신이 무엇을 믿고 왜 그렇게 믿는지 알 때까지.
n차원 공간이 다음 왜 나오는가
해밍은 기계 추론 장들을 마무리하고 n차원 기하학으로 전환한다. 연결은 자의적이지 않다.
설계 문제 — & 기계 추론 문제 — 는 고차원 공간에서 일어난다. 모든 독립적인 매개변수는 차원을 더한다. 다리 설계는 수십 개의 매개변수를 가질 수 있다: 재료 특성, 단면 치수, 하중 가정, 안전 계수. 설계 공간은 50차원이다. 모든 가능한 기계 학습 모델의 공간은 훨씬 더 많은 차원을 가진다.
해밍의 반성: 그가 30년 후 대규모 공학 프로젝트를 돌아보았을 때, 그들은 모두 공통 구조를 가지고 있음을 주목했다. '설계 문제들은 모두 n차원 공간에서 일어났고, n은 독립적인 매개변수의 수이다.' 고차원 기하학을 이해하는 것은 선택 사항이 아니다; 그것은 어떤 복잡한 설계에 대한 명확한 사고의 전제 조건이다.
고차원의 놀라움
저차원 직관은 고차원에서 깨진다. 해밍의 무작위 보행 관찰: 3차원에서 무작위 보행자는 거의 원점으로 돌아가지 않는다. 2차원에서 무작위 보행자는 확률 1로 돌아간다. 이 차이는 당신이 사람, 아이디어, & 문제를 우연히 만나고 다시 만날 때 직접적인 영향을 미친다 — 당신이 운영하는 공간의 차원성에 따라.