Den berusade sjömannen

Hamming använde ett sannolikhetsargument för att göra fallet för att ha en vision:

> En berusad sjöman som gungar åt vänster eller höger med n oberoende slumpmässiga steg kommer, i genomsnitt, att hamna omkring √n steg från utgångspunkten. Men om det finns en vacker tjej i en riktning, kommer hans steg att tendera att gå i den riktningen och han kommer att gå ett avstånd proportionellt mot n.

I en livstid av många små val producerar en karriär med en vision ett avstånd proportionellt mot n. Utan vision: bara √n. För stora n är skillnaden nästan allt.

Han var noggrann med precision:

> Vilken exakthet visionen har spelar mindre roll än du kanske tror — att hamna någonstans är bättre än att driva. Det finns potentiellt många vägar till storhet för dig, & bara vilken väg du går på, så länge den tar dig till storhet, är ingen av min sak.

Han urskilde också tre frågor som alla inom vetenskap & teknik måste lära sig ställa separat:

1. Vad är möjligt? — Vetenskap

2. Vad är sannolikt att hända? — Teknik

3. Vad är önskvärt? — Etik

De flesta människor ställer bara den första frågan, ibland den andra, sällan den tredje.

Riktad kontra driftande

Tillämpa argumentet om slumpmässig promenad på en verklig karriär.

Hur kreativitet fungerar

Hamming öppnade sitt kreativitetskapitel genom att separera tre saker de flesta människor blandar ihop:

- Kreativitet: att göra något av verkligt värde som inte fanns innan

- Originalitet: att göra något som inte har gjorts innan

- Nyhet: att göra något som skiljer sig från det som finns

Du kan uppnå alla tre egenskaper hos nyhet med noll kreativitet: multiplicera två slumpmässiga 10-siffriga tal. Produkten förekom sannolikt aldrig tidigare i människans historia. Men ingen bryr sig.

Analogi som det primära verktyget

Hamming kallade analogi 'troligen det viktigaste verktyget inom kreativitet.' När något liknar något annat som vi redan förstod kan vi överföra lösningsramverket.

Hans centralexempel: Kekulé drömde om en orm som bet sin egen svans. Han vaknade upp och såg bensenringen. Analogin behövde bara att förespegla, inte att vara exakt.

Han beskrev den kreativa processen i fem stadier:

1. Erkännande av problemet — ofta dimmigt i början

2. En gestationsperiod av intensiv tanke, följd av tillfällig övergivning

3. Känslomässig inblandning: engagemang för att hitta en lösning

4. Ögonblick av insikt — vanligtvis från det omedvetna

5. Logisk rensning och presentation för andra

Hans metod: mätta det omedvetna med problemet, ge det sedan utrymme. 'Lyckan gynnar det förberedda sinnet.' — Pasteur

Analogin som fungerade

Hamming beskrev också en metod för att bygga rikare analogt minne: när du lär dig något nytt, fråga omedelbar vad annat det gäller för. Arkivera kunskapen med många kroki, inte bara den som tog dig dit.

När man ska släppa ett problem

Hamming gav en varning som gick emot det mesta praktiska råd:

> Om du inte kan släppa ett dåligt problem kommer du vid första gången du möter ett att sitta fast med det för resten av din karriär.

Hans exempel: Einstein. Enormt kreativ i sina tidiga år. När han började söka efter en enhetlig fältteori i mitten av sin karriär tillbringade han resten av sitt liv på det — & hade nästan inget att visa för ansträngningen.

Hamming trodde att hantering av en kreativ karriär krävde att aktivt besluta vilka problem man skulle överge, inte bara vilka man skulle förfölja. Tidigare framgångar kan övertyga dig om att du kan lösa vilket problem som helst. Men vissa problem är inte redo: att fortsätta på dem kostar dig den tid du kunde tillbringa på lösbara.

Expertproblemet

Hamming drog mycket från Kuhns The Structure of Scientific Revolutions. Under normal vetenskap fungerar ett fält inom ett delat paradigm: accepterade antaganden, accepterade problem, accepterade metoder. Arbetare utökar paradigmet; de ifrågasätter sällan det.

När paradigmet förändras lämnas experterna bakom.

> Det du gjorde för att bli framgångsrik är sannolikt att vara motproduktivt när det tillämpas vid ett senare tillfälle.

Han illustrerade detta med datorberäkningar. Hans chefer på Bell Labs hade byggt karriärer på analytiska metoder. De såg datorer som underlägsna ordentlig matematik. När digitala metoder blev dominerande kunde dessa chefer inte hålla jämna steg. De flesta försvann från området.

Hans sammanfattning:

> En expert vet allt om ingenting; en generalstat vet ingenting om allt.

Om asymmetrin hos expertkrav:

> Om en expert säger att något kan göras, har de sannolikt rätt. Om de säger att det är omöjligt, få en annan åsikt.

Varför innovationer kommer från utsidan

Kontinentalförskjutning: föreslagen av Wegener (en meteorolog, inte en geolog), accepterad av oceanografer, innan geologer kom runt. Kolndatering kom från fysik, inte arkeologi. Den första automatiska telefonen kom från en begravningsungar som trodde att operatörerna fuskat honom.

Experter är inte onda; de är ekonomiska. Det är vettigt att prova gamla, framgångsrika tillvagagångssätt innan du letar efter nya. Men detta betyder att genuina nya paradigmer sällan kommer från insiders.

Varför expert omöjlighetskrav är misstänkta

Hammings skarpaste uttalande om expertmyndighet:

> Alla omöjlighetsbevis måste vila på ett antal antaganden som kanske eller kanske inte gäller i den särskilda situationen.

När du blir experten

Hamming tillbringade halva kapitel 26 med att varna för expertmisslyckande, sedan vände han:

> Den andra poängen jag vill göra är att många av er, i sin tur, kommer att bli experter, & jag hoppas kunna ändra i er de värsta aspekterna av den allvetande experten.

Han lovade, när han steg nära toppen på Bell Labs, att inte delta i beslut om datorval — han ville inte bli det som släpade på nästa generation som hans chefer hade dragit på honom.

Data ljuger mer än du tror

Hamming öppnade sitt opålitliga datakapitel med ett blunt påstående: data körs i allmänhet långt mindre exakt än annonserat.

Han erbjöd sin regel:

> 90% av tiden kommer nästa oberoende mätning att falla utanför de tidigare 90% konfidensintervallen.

Han kallade detta en överdrift för memorerbar. Den underliggande sanningen: de flesta publicerade mätningsnoggrannheter faller långt från så bra som påstått.

Varför experiment producerar skeva noggrannhetskrav

När du samlar utrustning för ett experiment fungerar det inte perfekt. Du tillbringar tid med att finjustera tills du får konsekventa, reproducerbara körningar. Du överger sedan denna finjusterad, låg-variandata till en statistiker som beräknar ett konfidensintervall.

Problemet: du finjusterade specifikt för att minska varians. Statistikern ser låg-variansdata & drar slutsatsen att noggrannheten körs högt. Men du minskade inte felet; du justerade specifikt för låg varians. Det systematiska förspeglingen från finjustering visas inte i variansen. Du förser låg-variansdata; du får tillbaka påstått högt noggrannhet.

Han citerade BIRGE 1929 kontra CODATA 1973 jämförelsen av grundläggande fysikaliska konstanter. Det genomsnittliga faktiska felet löpte 5.267 gånger större än det uppskattade felet. Världens ledande experter var av med en faktor på fem på sina egna osäkerhetsuppskattningar.

Två källor till påstått noggrannhet

Hamming namnger två huvudsakliga orsaker till att experimentell mätning producerar noggrannhetskrav långt för optimistisk i experimentell vetenskap.

Du får vad du mäter

Hamming stängde kapitel 29 med en enda mening:

> Du får vad du mäter.

Han illustrerade med två fall:

- Kodlinjer: att mäta mjukvaru produktivitet efter kodlinjer skapar incitament att skriva mer kod, inte bättre kod. Ren, kompakt, pålitlig kod poängsättas lägre på måttet än uppsvälld kod.

- Marinkällrad: fartyg inspekterade enligt ett vanligt schema får särskild förberedelse för inspektioner. Dag-till-dagberedning är inte vad som mäts, så det blir inte optimerat.

Mönstret: när du väl etablerar ett mått, optimerar människor för måttet snarare än det underliggande målet. Måttet blir målet, förflyttande det sak det var menat att mäta.

Fysiktabellen

Kapitel 30 sammanfattar hela boken. Hamming kallade det 'You and Your Research,' även om han noterade att han lika väl kunde ha kallat det 'You and Your Career.'

Arbete med viktiga problem

> Om du inte arbetar med viktiga problem hur kan du förvänta dig att göra viktigt arbete?

Han beskrev att äta i flera år vid fysiktabellen på Bell Labs. Konversationen kretsade omkring berömmelse, befordring, & att bli hyrd bort. Han flyttade till kemitabellen, började fråga: 'Vilka är de viktigaste problemen inom ditt område?' De flesta kunde inte svara. De som kunde svara arbetade inte på dem.

Han såg senare en av dessa kemister i en korridor: 'Vad du sa fick mig att tänka hela sommaren på vilka som är de viktigaste problemen inom mitt område.' Den kemisten blev chef för sin grupp. Hamming hörde aldrig från fysiktabellen igen.

Enhet som sammansatt ränta

> Intellektuell investering är som sammansatt ränta. Ju mer du gör desto mer lär du dig hur du gör, så ju mer kan du göra. En extra timme per dag under en livstid kommer att mer än fördubbla den totala produktionen.

Den öppna dörren

Han observerade att människor med stängda kontorsddörrrar gjorde mer arbete per år. Men människor med öppna dörrar arbetade på rätt problem. Den öppna dörren ledde till det öppna sinnet. Han kunde inte bevisa orsakssamband — han kunde bara se korrelationen.

Tålighet för tvetydighet

> Stora människor kan tolerera tvetydighet: de kan både tro & inte tro samtidigt. Du måste kunna tro att ditt område är det bästa som finns, men också att det finns mycket rum för förbättring.

Fredagseftermiddagar

I flera år dedikerade han 10% av sin tid: fredagseftermiddagar: till att fråga vart datorberäkning var på väg. Inte att svara på frågor — att ställa dem. Han krediterade denna vana med att hålla honom riktningsbestämd inför snabbt förändrad teknik.

Frågorna om viktiga problem

Hammings fråga vid kemitabellen: 'Vilka är de viktigaste problemen inom ditt område, & varför arbetar du inte på dem?'

Dina fredagseftermiddagar

Hamming stängde boken:

> Det ogranskade livet är inte värt att leva. — Sokrates

Hans praktiska rekommendation: avsätt tid på regelbundna grunder för att ställa de stora frågorna. Inte för att svara på dem — för att ställa dem. Fråga: Vad är det viktigaste problemet inom mitt område? Vart går mitt område om 20 år? Vad skulle jag arbeta på om jag hade inga begränsningar i tre månader?

Fredagseftermiddagarnavana var inte forskning — det var navigering. Det höll honom från att driva.