Bilgisayar Uygulamalarının Üç Aşama
Hamming'in 5. bölümü, bir geri bildirimle başlıyor: IBM müşteri eğitim etkinliklerinde 30 yıl boyunca aynı konuşmayı sunduğu için trendleri değil sadece gerçekleri anlamak zorunda kaldı. Aynı konuşmayı tekrar tekrar hazırlamak için sürekli olarak sahneyi geride bırakmak zorunda kaldı.
O, bilgisayarların nasıl uygulandığını belirledi:
Aşama 1: Donanım sınırları (3. bölüm). İlk bilgisayar kullanımı, makinenin ne yapabileceğiyle sınırlıydı - bellek azdı, işlemler pahalıydı, güvenilirlik belirsizdi. Uygulamalar, donanıma uyacak şekilde seçildi.
Aşama 2: Yazılım sınırları (4. bölüm). Donanım geliştiğinde, programlama kısıtlama haline geldi. Uygulamalar, verimli kodlanabilecek şekilde sınırlıydı.
Aşama 3: Ekonomi ve uygulamalar (5. bölüm). 1980'lerin sonunda, donanım yeterince ucuzlamış ve yazılım yeterince güçlü hale gelmişti ki soru şu oldu: Bilgisayarların ne yapması gerektiği? Ekonomi ve organizasyonel kapasite, hangi uygulamaların inşa edileceğine karar verdi.
Bu aşama geçişi önemli: her aşama, uygulayıcılardan tamamen farklı beceriler gerektiriyordu. Birinci aşama olan Phase 1'den asla güncellemeleri olmayan bir mucit, üçüncü aşamada işe yaramaz hale gelir.
En Eski Uygulamalar
Bilgisayar kullanımı, astronomik hesaplamalarla başladı, ardından fizik ve mühendislikte 'sayısal işleme' geldi. Raymond Lull (1235-1315), İspanyol bir teolog, mantıklı bir makine inşa etti - hesaplamanın sembolik düşünmeye uygulandığı ilk uygulama. Jonathan Swift, bu tür bir şeyleri hicvedi - Gulliver'in Yolculukları'nda (Laputa adası). Hamming, Lull'dan sembolik işleme aracılığıyla makine öğrenimiye kadar bu çizgiyi takip etti.
Teknoloji Kabulü Eğrisi
Her büyük teknoloji, karakteristik bir patika izler: yavaş başlangıç kabulu, hızlı hızlanma, doyuma ulaşma. Hamming bu deseni s-pattern olarak adlandırdı.
Her teknoloji aşaması: kahramanca gösterim. Birkaç tutkun, teknolojinin işe yaradığını gösterir. Başarı, bireysel zeka ve güvensizliğe tolerans üzerine bağlıdır.
Aşama 2: hızlı kabul. Teknoloji, genel kullanım için yeterince güvenilir hale gelir. Üzerine altyapı inşa edilir. Standartlar ortaya çıkar. Sınırlayıcı faktör, teknikten organizasyona kayar.
Faz 3: doğası üstlenilebilir piyasa. Teknoloji, hedefli pazarında tam bir penetrasyon sağlar. Daha fazla iyileşme, azalan geri dönmeleriyle gelir. Yeni S-kurblar, ardılı teknolojiler için başlar.
Bilgisayarlar için: Faz 1 = ENIAC dönemi (1940'lar-1950'ler), Faz 2 = anaç ticari hale (1960'lar-1970'ler), Faz 3 = kişisel bilgisayarların doygunluk yaklaşı (1980'ler-1990'lar). Hamming, anaçlar için Faz 2'den Faz 3'e geçişin ortasında yazarken, kişisel bilgisayarlar hala Faz 2'de idi.
Benzersiz ürün kavrayışı (2. bölümde ilk kez ifade edildi) burada doğrudan uygular: Faz 2'de, başarılı bir bilgisayar kullanımı, aynı işi değil, eşdeğer bir işi üretir. Bilgi işlem süreçlerini yeniden düzenlemek yerine mevcut süreçleri bilgisayarlaştıran organizasyonlar genellikle başarısız oldu veya düşük performans gösterdi.
S-Kurblar üzerinde Yerleşim
Hamming'in S-kurblarının uygulamaya yönelik bir sonucunu: Faz 1 (kahramanca, deneysel, yüksek-failure toleransı) becerileri, Faz 2 (güvenli teslimat, standart uyumluluk, organizasyonel entegrasyon) ve Faz 3 (optimalizasyon, maliyet azaltma, platform birleştirme) becerilerinden farklıdır.
Paylaşılan Verinin Çalışmadığı Zamanlar
Hamming, Boeing'in bilgisayar merkezini inceleyen bir yüksek düzeyde denetimi sırasında bir hikaye anlattı. Boeing'in yönetimi, mühendislerin ortak tasarımlarını paylaşacakları bir ortak bant oluşturarak işbirlikçi tasarım sorunlarını çözdüklerini düşündüler. Herkes bu tek kaynaktan okuma planladı. Koordinasyon sorunları ortadan kalkacaktı.
İşlemiyordu.
Neden: Bir takımın, örneğin, kanat alanı ve profili drag'ı minimize etmek için değiştiren bir optimize çalışması yaparken, bir durağan temel hattan ihtiyaç duyuyorlar. Eğer diğer takımların değişikliklerini sürekli olarak güncelleyen ortak bant güncellemeleriyle sürekli güncellenirse, bir takımın ölçtüğü bir iyileşme, aslında kendi tasarım kararlarının yansıtılmadığı başka bir değişikliğin yansıması olabilir.
Takımlar, uygulamada benimsenen çözüm: optimizeleme çalışması başladığında, her grup mevcut bantın bir saniye kopyası oluşturuyordu. Çalışma boyunca bu donmuş kopyayı kullanıyorlardı - güncellemeleri görmezden geliyorlardı. Tasarıyla memnuniyetsiz olduklarında geri yazdılar - ardından herkesin değişiklikleriyle uzlaşarak.
Hamming'in sonucu: bir optimize çalışması için sürekli değişen bir veritabanı kullanılamaz. Optimizeleme için kararlı bir hata alanı gereklidir; değişken ortak bir durum alanı, hayalet korelasyonlar ekler.
Veri Tabanları
Bilgisayarlar, kurumsal verilere yönelik sorunlara çözüm olarak tanıtıldı. Hamming şüpheliydi. Otel rezervasyon sistemleri gerçekten başarılıydı (koordinasyon sorunu gerçek, veri modeli basit ve tutarlılık kesin olarak gereklidir). Ama yönetim bilgi sistemleri, şirketin gerçek zamanlı olarak 'şirketin mevcut durumunu' anlatmayı vaat eden ve sürekli olarak başarısız olan, veri modelleri çok karmaşık, veri kalitesi düşük ve yorumlama çok belirsiz.
Stabil Başlangıç Noktası ve Canlı Veri
Boeing hatası, Hamming'in ima ettiği genel bir ilkeyi gösteriyor: optimize etmek için sabit bir maliyet fonksiyonu, değişmeyen bir alan üzerinde değerlendirilmelidir. Ortak paylaşılan değişken bir sabit alan gerekliliklerini karşılamıyor.
Bu ilke, yazılım dışındaki alanlara da uzanır. Her optimize işlemde - iş stratejisi, deneysel tasarım, model eğitimi - izlemekte olduğunuz değişkenin dışındaki tüm değişkenleri kontrol etmek gerekir.
Desen Tanımlama, Bir İleri Adım Olarak
1993 yılına kadar, Hamming, desen tanımlama bilgisayarların büyük bir sonraki zorluğunun olduğunu belirtti. O, iki türde ayırım yaptı:
Sınıfsal desen tanımlama: Girişi, depolanan bir şablonla karşılaştırın. Yüz tanıma, OCR (optik karakter tanıma), imza doğrulama. Bu türler, şablon kümesidefinlandığında algoritmik çözümler sağlar.
Gerçek tanınma: bir çocuk, binlerce farklı şekli, malzemeyi, boyutunu ve yönlendirilmesini tanır 'koltuk', bunların çoğını önce hiç görmedi. Açık bir şablon, genellemeyi kapsamaz. Hamming, bu sorunu açık bir sorun olarak ele aldı - klasik desen eşleşmesi ve gerçek tanınma arasındaki uçurum, daha fazla veri veya daha hızlı donanım gerektiriyordu. Bu, farklı temellere ihtiyaç duyuyordu.
Bu durumu uzman sistemlerin başarısızlığı çerçevesinde ifade etti: araştırmacılar, uzmanlardan karar kurallarını çıkarabileceklerini ve bunları programlarda kodlayabileceklerini düşündü. Uzman sistemler dar alanlarda çalıştı ama karmaşık alanlarda başarısız oldu, kısmen çünkü insan uzmanları, ifade edemedikleri desenleri kullandılar. Yıllarca uygulamada yapılan bilinçli olmayan desen kütüphanesi, röportajlar aracılığıyla çıkarılamadı.
Hamming'in tahminine göre (1993): Gerçek desen tanınması, tamamen farklı bilişsel yaklaşımlara ihtiyaç duyacaktı. O dönemde sinir ağlarına işaret etti ama dikkatliydi - mevcut sinir ağlarının uçurumu kapatacağını düşünmüyordu.
30 Yıl Boyunca Aynı Konuşmayı Verme
Hamming, profesyonel yaşamında neredeyse hiçbir şeyden daha fazla geri dönüş sağlayan bir uygulamadan bahsetti: aynı konuşmayı tekrar tekrar vermek.
1960'ların başlarında IBM müşteri eğitim etkinliklerinde konuşmacı olarak davet edildi. Bilgisayarların 2000 yılına kadar olan tarihine dair bir konuşma seçti - gerçekten belirsiz bir konu, bu da ona gerçek görüşler geliştirmesi için zorluk yarattı. 30 yıl boyunca iki veya üç kez her yıl bu konuşmaların varyantlarını verdi.
Kazandığı faydalar:
Güncel kalma: Aynı konuşmayı tekrar tekrar vermek, ona düzenli olarak güncellemesi gerektiğini zorladı. Esirgeyen bir konuşma veremiyordu - alanları takip eden dinleyiciler önünde kendini utandırmadan konuşabilecek bir konuyu sunamayacağını biliyordu.
Trend tanınma: Güncelleme süreci, sadece olayları değil, trendleri aramaya zorladı. Geçen yıl ne değişti ve ne yönde? Tekrarlanan güncelleme, bir alan hakkındaki bir modele değil, sadece gerçeklerin bir kataloğuna ihtiyaç duyması gerekti.
Konuşma becerisi: Uygulama, korkuyu azalttı ve sunumu iyileştirdi. Konuşmalar vermekten korkan Hamming, tekrar etme yoluyla yeteneksizlikten mükemmel bir konuşmacıya dönüştü.
Ağ: Birlikli bir konu, ünü oluşturdu. Bilgisayar trendleri ile ilişkilendirildi. Davetler katlanarak arttı.
Gözlemi: Bu uygulamayı şans aracılığıyla elde edinebilirdi - ama şansı yaratmaya aktif olarak konuşma fırsatları aradı ve ardından bunları sistematik olarak kullanma disiplini geliştirdi.
Sistemli Uygulama ve Kariyer Sermayesi
Hamming'in 30 yıllık konuşması, zeka işine uygulanan amacı yönlü uygulama örneğiydi: Sıklıkla tekrarlanan, geri bildirim döngüleri içeren sistemli bir egzersiz.
Şablon: (1) Alanınızın sınırında bir konu seçin; (2) Bir konuşma verin, böylece onu bilmek zorundasınız; (3) Geri bildirim alın (publikum tepkisi, soruları yanıtlamadığınız); (4) Konuşmayı güncelleyin; (5) Tekrarlayın.
Her döngü modele katkıda bulunur. Her güncelleme yeni verilerle teması sağlar. Her audience soru, bir boşluğu gösterir. 30 yıl içinde model derinleşir.
Connecting Hardware, Software & Applications
Chapters 3, 4, & 5 form a progression. Hamming built the argument across three lectures:
3. Bölüm (Donanım): Fiziksel sınırlar, makinelerin ne yapabileceğini kısıtlar. Üç kural - moleküler boyut, ışık hızı, ısı - kaldıramayacağınız tavanlar oluşturur ve mühendislik bunları kaldıramaz.
4. Bölüm (Yazılım): İnsan sınırları, programların ne yapabileceğini kısıtlar. Mantıksal güzellik için tasarlanan diller başarısız olur; insan psikolojisi için tasarlanan diller hayatta kalır. Her bir katmanın önceki katmanın acısını çözmek için abstraksiyon katmanları birikir.
5. Bölüm (Uygulamalar): Ekonomik ve organizasyonel sınırlar, neyin inşa edileceğini kısıtlar. Teknoloji S-kurveleri takip eder. Paylaşılan değiştirilebilir state, optimize etmeyi bozar. Pattern tanıyarak kalıcı bir sorun olmaya devam eder.
Birleştirici tema: Sınırlar değişir. Alanın şu anki bağlayıcı kısıtlamayı güncelleyen ve becerilerini buna göre konumlandıran uygulayıcı, dünün kısıtlamalarıyla optimize olanların önünde sürekli olarak performans gösterir.
Hamming'in 30 yıllık konuşmadan kariyer dersi: **Aynı konuşmayı tekrar tekrar vermek, ona eğilmesini sağladı. Mekanizma, konuşma değil, hazırlama döngüsü: ne değişti, ne yönde ve neden? Tekrarlanan hazırlama, basit okuma yapamayacak kadar bir model oluşturdu.
Şu Anki Bağlayıcı Kısıtlama Ne?
Hamming'in çerçevesinde, her dönem bağlayıcı bir kısıtlama vardır: eğer kaldırılırsa, ilerlemeyi en hızlı şekilde hızlandıracak sınırlama. 1940'larda: hızlandırma donanımı. 1970'lerde: yazılım yetenek. 1990'larda: ekonomi ve organizasyonel kapasite.