취한 선원

해밍은 확률 논증을 사용해 비전을 가져야 할 이유를 제시했습니다:

> n번의 독립적인 무작위 단계로 좌우로 비틀거리는 취한 선원은 평균적으로 원점으로부터 약 √n 단계 떨어진 곳에서 끝날 것입니다. 하지만 한 방향에 예쁜 여자가 있다면, 그의 단계는 그 방향으로 향할 경향이 있을 것이고 그는 n에 비례하는 거리를 갈 것입니다.

평생의 많은 작은 선택에서, 비전이 있는 경력은 n에 비례하는 거리를 생산합니다. 비전이 없으면: √n만 있습니다. 큰 n의 경우 차이는 거의 모든 것입니다.

그는 정확성에 대해 조심했습니다:

> 비전의 정확성은 당신이 생각하는 것보다 덜 중요합니다 — 어디든 가는 것이 표류하는 것보다 낫습니다. 당신의 위대함으로 가는 잠재적으로 많은 경로가 있으며, 당신이 어느 경로로 가든, 그것이 당신을 위대함으로 데려가는 한, 그것은 내 책임이 아닙니다.

그는 과학과 공학에 종사하는 모든 사람이 별도로 묻는 것을 배워야 하는 세 가지 질문을 구분했습니다:

1. 무엇이 가능한가? — 과학

2. 무엇이 일어날 가능성이 높은가? — 공학

3. 무엇이 바람직한가? — 윤리

대부분의 사람들은 첫 번째 질문만 하고, 가끔 두 번째, 드물게 세 번째를 합니다.

지향적 vs 표류

실제 경력에 무작위 보행 논증을 적용하세요.

창의성은 어떻게 작동하는가

해밍은 그의 창의성 장을 대부분의 사람들이 혼동하는 세 가지를 구분하면서 시작했습니다:

- 창의성: 전에 존재하지 않던 진정한 가치 있는 것을 만드는 것

- 독창성: 전에 행해지지 않은 것을 만드는 것

- 참신성: 존재하는 것과 다른 것을 만드는 것

당신은 영의 참신성의 모든 세 가지 속성을 달성할 수 있습니다: 두 개의 무작위 10자리 숫자를 곱하세요. 그 곱은 아마도 인류 역사에서 전에 나타나지 않았을 것입니다. 하지만 아무도 신경 쓰지 않습니다.

비유를 주요 도구로

해밍은 비유를 '아마도 창의성에서 가장 중요한 도구'라고 불렀습니다. 뭔가가 우리가 이미 이해한 다른 것과 닮았을 때, 우리는 해결책 틀을 전달할 수 있습니다.

그의 중심 예제: 케쿨레는 자신의 꼬리를 물고 있는 뱀을 꿈꾸었습니다. 그는 깨어났고 벤젠 고리를 보았습니다. 비유는 정확할 필요가 없었고 단지 제안하기만 하면 되었습니다.

그는 창의적 과정을 다섯 단계로 설명했습니다:

1. 문제의 인식 — 처음에는 종종 희미함

2. 치열한 생각 기간, 그 다음 임시 포기

3. 감정적 관여: 해결책을 찾을 수 있다는 약속

4. 통찰의 순간 — 보통 잠재의식에서

5. 논리적 정리와 다른 사람들에게 제시

그의 방법: 문제로 잠재의식을 포화시키고, 그 다음 그것에 공간을 주세요. '운은 준비된 마음을 선호합니다.' — 파스퇴르

효과가 있던 비유

해밍은 또한 더 풍부한 비유의 기억을 만드는 방법을 설명했습니다: 무언가 새로운 것을 배울 때, 즉시 그것이 무엇에 또 적용되는지 물어보세요. 그것을 받아온 하나로만 아니라 많은 고리로 지식을 저장하세요.

문제를 버릴 때

해밍은 대부분의 자조 조언에 반대되는 경고를 주었습니다:

> 당신이 잘못된 문제를 버릴 수 없다면 당신이 처음으로 하나를 만날 때 당신은 평생 그것에 갇혀 있을 것입니다.

그의 예제: 아인슈타인. 초기 시절에 엄청나게 창의적이었습니다. 그가 중기 경력에 통일장 이론 검색을 시작하자, 그는 나머지 인생을 그것에 보냈습니다 — 그리고 그 노력에 대해 거의 아무것도 보여줄 것이 없었습니다.

해밍은 창의적 경력을 관리하는 것이 추적할 문제를 결정하는 것뿐 아니라 활동적으로 어떤 문제를 포기할지 결정해야 한다고 생각했습니다. 이전의 성공들은 당신에게 당신이 어떤 문제든지 해결할 수 있다고 확신시킬 수 있습니다. 하지만 어떤 문제들은 준비가 되지 않았습니다: 그들에게 계속 진행하는 것은 당신이 다룰 수 있는 것에 보낼 수 있는 시간이 듭니다.

전문가 문제

해밍은 쿤의 과학 혁명의 구조를 많이 그려왔습니다. 정상 과학 아래에서, 분야는 공유된 패러다임 내에서 운영됩니다: 받아들여진 가정, 받아들여진 문제, 받아들여진 방법. 일꾼들은 패러다임을 확장합니다; 그들은 거의 그것을 의문합니다.

패러다임이 변할 때, 전문가들은 뒤에 남겨집니다.

> 당신이 성공하기 위해 한 것은 아마도 나중 날짜에 역생산적일 것입니다.

그는 컴퓨팅으로 이것을 설명했습니다. 그의 벨 연구소 상사들은 분석 방법으로 경력을 만들었습니다. 그들은 컴퓨터를 적절한 수학보다 열등하다고 보았습니다. 디지털 방법이 지배적이 되었을 때, 그 상사들은 따라가지 못했습니다. 대부분은 분야에서 사라졌습니다.

그의 요약:

> 전문가는 무언가에 대해 모든 것을 알고; 일반인은 모든 것에 대해 아무것도 모릅니다.

전문가 주장의 비대칭성:

> 전문가가 무언가를 할 수 있다고 말하면, 그들은 아마도 정확할 것입니다. 그들이 그것이 불가능하다고 말하면, 다른 의견을 구하세요.

왜 혁신은 외부에서 나오는가

대륙 이동: 베게너(지질학자가 아니라 기상학자)에 의해 제안되었고, 해양 학자들에 의해 수용되었고, 지질학자들이 올 전에. 탄소 측정은 고고학이 아니라 물리학에서 나왔습니다. 첫 자동 전화는 연산자들이 자신을 속였다고 생각하는 관광객으로부터 나왔습니다.

전문가들은 악하지 않습니다; 그들은 경제적입니다. 새로운 것들을 보기 전에 이전 것들을 시도하는 것이 이치에 맞습니다. 하지만 이것은 진정으로 새로운 패러다임이 거의 내부자들로부터 나온다는 것을 의미합니다.

왜 전문가 불가능 주장은 의심받는가

해밍이 전문가 권위에 가장 날카로운 진술:

> 모든 불가능 증명은 특정 상황에 적용될 수도 있고 안 될 수도 있는 많은 가정에 근거해야 합니다.

당신이 전문가가 될 때

해밍은 26장의 절반을 전문가 실패에 대한 경고에 보냈고, 그 다음 회전했습니다:

> 내가 만드는 두 번째 점은 당신 중 많은 분들이 이제 전문가가 될 것이며, 나는 당신 안에서 최악의 전문가 측면을 수정하기를 바랍니다는 것입니다.

그는, 벨 연구소의 정상 근처에 올라올 때, 컴퓨터 선택에 대한 결정에 참여하지 않겠다고 서약했습니다 — 그는 그의 상사들이 그에게 했던 다음 세대에 끌려가고 싶지 않았습니다.

데이터는 당신이 생각하는 것보다 더 거짓이다

해밍은 그의 신뢰할 수 없는 데이터 장을 둔한 주장으로 열었습니다: 데이터는 일반적으로 광고되는 것보다 정확성이 훨씬 떨어집니다.

그는 그의 규칙을 제시했습니다:

> 90%의 시간에 다음의 독립적인 측정은 이전 90% 신뢰 한계 밖에 떨어질 것입니다.

그는 이것을 기억성을 위한 과장이라고 불렀습니다. 기본 진리: 대부분의 발표된 측정 정확성은 주장된 것만큼 좋지 않습니다.

실험이 왜 편향된 정확성 주장을 생산하는가

실험을 위해 장비를 조립할 때, 그것은 완벽하게 작동하지 않습니다. 당신은 일관되고 재현할 수 있는 실행을 얻을 때까지 미세 조정하는 데 시간을 보냅니다. 그 다음 당신은 이 미세 조정된, 저분산 데이터를 통계 전문가에게 건넵니다. 그 사람은 신뢰 구간을 계산합니다.

문제: 당신은 분산을 줄이기 위해 미세 조정했습니다. 통계 전문가는 저분산 데이터를 보고 정확성이 높다고 결론을 내립니다. 하지만 당신은 오류를 줄이지 않았습니다; 당신은 저분산을 위해 구체적으로 조정했습니다. 미세 조정의 체계적인 편향은 분산에 나타나지 않습니다. 당신은 저분산 데이터를 공급합니다; 당신은 다시 높은 주장된 정확성을 얻습니다.

그는 BIRGE 1929 대 CODATA 1973 기본 물리 상수 비교를 인용했습니다. 평균 실제 오류는 추정 오류보다 5.267배 더 크게 실행했습니다. 세계의 주요 전문가들은 그들 자신의 불확실성 추정에서 5배로 떨어졌습니다.

주장된 정확성의 두 원인

해밍은 실험 측정이 정확성 주장을 생산하는 주요 원인 두 가지를 지정합니다.

당신이 측정하는 것을 얻으세요

해밍은 29장을 한 문장으로 닫았습니다:

> 당신이 측정하는 것을 얻으세요.

그는 두 가지 경우로 설명했습니다:

- 코드 라인: 소프트웨어 생산성을 코드 라인으로 측정하는 것은 더 좋은 코드가 아니라 더 많은 코드를 쓸 동기를 만듭니다. 깨끗하고, 콤팩트하고, 신뢰할 수 있는 코드는 부풀려진 코드보다 메트릭에서 더 낮게 점수를 받습니다.

- 해군 준비 상태: 정기 일정에 검사받은 배들은 검사를 위한 특별한 준비를 받습니다. 일상적인 준비 상태는 측정되지 않는 것이 아니므로, 그것을 위해 최적화되지 않습니다.

패턴: 일단 메트릭을 설정하면, 사람들은 근본적인 목표가 아니라 메트릭을 위해 최적화합니다. 메트릭은 목표가 되어, 그것이 측정하려고 한 것을 대체합니다.

물리학 테이블

30장은 전체 책을 요약합니다. 해밍은 그것을 '당신과 당신의 연구'라고 불렀습니다. 비록 그가 그것을 '당신과 당신의 경력'이라고 똑같이 불렀을 수 있다고 지적했습니다.

중요한 문제에서 일하기

> 당신이 중요한 문제에 대해 일하지 않으면 어떻게 당신이 중요한 일을 하기를 기대할 수 있습니까?

그는 벨 연구소의 물리학 테이블에서 수년 동안 먹는 것을 설명했습니다. 대화는 명성, 승진, & 고용이 되는 것 주위에 회전했습니다. 그는 화학 테이블로 이동했으며, '당신의 분야에서 가장 중요한 문제는 무엇입니까?'라고 묻기 시작했습니다. 대부분은 답할 수 없었습니다. 답할 수 있는 그 사람들은 그들을 거꾸로 거꾸로 일하지 않았습니다.

그는 나중에 복도에서 그 화학자 중 한 명을 보았습니다: '당신이 말한 것은 나로 하여금 당신의 분야에서 가장 중요한 문제가 무엇인지에 대해 모든 여름을 생각하게 했습니다.' 그 화학자는 그 그룹의 머리가 되었습니다. 해밍은 물리학 테이블에서 다시 들으지 못했습니다.

동력으로 복리

> 지적 투자는 복리처럼 입니다. 당신이 많이 할수록 더 많이 하는 방법을 배우므로 당신이 할 수 있습니다. 평생에 하루에 한 시간 추가는 총 산출을 두 배 이상으로 할 것입니다.

열린 문

그는 닫힌 사무실 문을 가진 사람들이 연간 더 많은 일을 했다고 관찰했습니다. 하지만 열린 문이 있는 사람들은 올바른 문제에서 일했습니다. 열린 문은 열린 마음으로 이어졌습니다. 그는 인과 관계를 증명할 수 없었습니다 — 그는 상관 관계를 볼 수만 있었습니다.

모호함 허용

> 위대한 사람들은 모호함을 견딜 수 있습니다: 그들은 동시에 믿을 수 있고 불신할 수 있습니다. 당신의 분야는 존재하는 최고라고 믿을 수 있어야 하지만, 또한 개선의 여지가 많습니다.

금요일 오후

수년 동안 그는 10%의 시간을 헌신했습니다: 금요일 오후: 컴퓨팅이 어디로 향하는지를 물어보기 위해. 질문 답변이 아닙니다 — 그들을 묻습니다. 그는 이 습관이 급속히 변하는 기술 면에서 그를 지향적으로 유지했다고 학점했습니다.

중요한 문제 질문

해밍의 화학 테이블 질문: '당신의 분야에서 가장 중요한 문제는 무엇이며, 왜 당신은 그들에게 일하지 않습니까?'

당신의 금요일 오후

해밍은 책을 닫았습니다:

> 검사받지 않은 인생은 살 가치가 없습니다. — 소크라테스

그의 실제 권장: 정기적으로 큰 질문을 묻기 위해 시간을 구성하세요. 그들을 답변하기 — 그들을 묻습니다. 묻습니다: 내 분야에서 가장 중요한 문제는 무엇입니까? 내 분야는 20년에서 어디로 가나요? 나는 3개월 동안 제약이 없었다면 무엇을 합니까?

금요일 오후 습관은 연구가 아니었습니다 — 그것은 항법이었습니다. 그것이 그를 표류하지 못하게 유지했습니다.