un

guest
1 / ?
back to lessons

Bu Kurs Nedir

Richard Hamming, 30 yıl Bell Telephone Laboratories'da çalıştı ve daha sonra Amerika Birleşik Devletleri Denizcilik Posta Yüksek Öğretim Okulu'nda Monterey'de ders verdi. Yüksek lisans dersi kendi deneyiminden tamamen oluşuyordu. 'Hamming on Hamming' adını verdi.

Her dersi şu sözlerle açıyordu: 'Bu kursun gerçek teknik içeriği yok.' Kod teorisi, dijital filtreler ve simülasyon örnekleri sadece süsleme olarak kullanıldı. Çünkü ne istediğini kelimelerle doğrudan aktarmak mümkün değildi: bir düşünme tarzı.

Önsözünde, ders stilini öğretmeyi resim öğretmeye benzetti:

> Harika bir ressam kelimelerle öğretilemez; birçok farklı yaklaşım denilerek konu etrafında öğrenilir. Sanat öğretmenleri ileri düzey öğrencilere resim yapmalarını sağlar ve sonra nasıl yapmış olabileceklerini veya ne denenebileceğini önerir.

Çalışmasını 'meta-öğrenme' olarak tanımladı: içerik öğretmek değil, bilgiyi nasıl ve ne şekilde düşünmeyi öğretmek.

Eğitim vs Eğitime

> Eğitim ne, neden ve ne zaman işleri yapmak demektir. Eğitim nasıl yapmak demektir.

Çoğu kurs eğitim sağlar. Bu kurs eğitim denemeye çalışıyor. Zaten eğitim alıyorsunuz. Şimdi ihtiyacınız olan şey: stil.

Eğitim vs Eğitime

Hamming, çoğu teknik kursun eğitimi sağladığını ve 'ne' ve 'neden' sorularını büyük ölçüde ele almadığını gözlemledi.

Etkin bir eğitimli kişi, bilinen prosedürleri güvenilir bir şekilde uygular. Eğitilmiş bir kişi ise öncelikle dikkatini çekecek sorunları belirler. Her ikisi önemli. Hiçbiri tek başına yeter.

Kendi alanınız veya işinizden bir somut örnek verin ve eğitimli yanıt ve eğitimsiz yanıt ayrılırken ne yapıyorlar? Ne yapıyor eğitimli kişi?

Bilgi Patlaması

Hamming basit, acı bir gözlemde bulundu: bilgi yaklaşık her 17 yılda iki katlanır. Teknik bilgide yarı ömür yaklaşık 15 yıl: şu anda bildiğiniz yarısı 15 yıl içinde eski olacaktır.

O, geri sayım hesaplamalı bir doğrulama yaptı ve iddiaların tutarlı olduğu ortaya çıktı - o şekilde - ve ardından: bu, biliminizi nasıl incelemeniz için ne anlama geliyor? sorusunu sordu

Cevap: Temel konulara odaklanın ve yeni alanları hızla öğrenme yeteneği geliştirin. Bugünkü zirve zamanında, bugün var olan teknik bilgiye yaklaşık dört katlık bilgiyle karşı karşıya kalacaklar.

Temel olup olmadığının belirlenmesi için Hamming'in testi:

> Bir test, uzun süre dayanmış olmalarıdır. Diğer test, temellerden alanın geri kalanının, alandaki standart yöntemlerle çıkarılabilir olup olmadığıdır.

Hamming testini bir bildiğiniz alandaki bir yere uygulayın. İki şey belirtin ki onları temel olarak sınıflandırırsınız ve iki şeyi de kenara itici (periferik) olarak sınıflandırırsınız. Her iki kriterini de kullanarak ayrımını açıklayın.

Sarhoş Gemi Çavuşu

Rastgele yürüyüş ve yönlendirilmiş yürüyüş

Hamming, görüş için bir olasılık argümanı kullandı:

> Bir sarhoş gemi çavuşu, n tane bağımsız rastgele adım atar ve sola veya sağa sallantı yapar, o zaman ortalama olarak, başlangıç noktasından yaklaşık √n adım uzaklaşacak. Ama eğer bir yönde güzel bir kız varsa, adımları o yöne yönelir ve n uzaklığına gidebilir.

Hayatının küçük birçok seçimi sırasında, bir görüşle: n'e orantılı mesafe. Görüş absence: sadece √n. Büyük n için, fark neredeyse her şeydir.

Dikkatliydi:

> Görüşün doğruluğunun azaldığı önemli ölçüde - nerede olduğunu bulmak daha iyidır. Büyüklenme için potansiyel olarak birçok yol vardır ve sadece nerede büyüklenme olduğunu, büyüklenme olduğu sürece nereye gittiği önemli değildir.

O ayrıca bilim ve mühendislikte herkesin ayrı ayrı sorması gerektiğini üç soru ayırarak dikkat çekti:

1. Ne mümkün? — Bilim

2. Ne olasılıkla gerçekleşir? — Mühendislik

3. Ne istenebilir? — Etik

Çoğu insan sadece ilk soruyu sorar, bazen ikinci soruyu, nadiren de üçüncü soruyu.

Yönlendirilmiş vs. Döner

Gerçek bir kariyer için rastgele yürüyüş argümanını uygulayın.

Hamming, vizyonun tam olarak doğru olmaya zorlanmadığını — sadece adımlarınıza bir yön vermenizi sağladığını belirtiyor. Bir kişinin (kendinizin, tanıdığınız biri veya kamusal bir figür) kariyerinde, yönlendirilmiş adımlar ve rastgele dalgalanma arasındaki farkı gösterin. Vizyonları neydi, hatta belirsizse bile? Rastgele dalgalanma alternatifinin ne görünecekti?

Yaratıcılığın Nasıl Çalıştığını

Hamming, yaratıcılık bölümünü üç şeyin karıştıldığını açarak başladı:

- Yaratıcılık: gerçek değerde olmayan bir şey yaratabilmek

- Yeni: önce hiç yapılmamış bir şey yapabilmek

- Yeni: mevcut şeylerden farklı bir şey yapabilmek

Tüm üç yenilik ögesi sıfır yaratıcılıkla da elde edilebilir: iki rastgele 10 haneli sayı çarpın. İlgili tarihindeki insanlık tarihi için hiç görülmemiş bir ürün muhtemelen ortaya çıkabilir. Ama kimse buna ilgi göstermez.

Benzerliğin ana araç olarak kullanımı

Hamming, benzerliğin 'yaratıcılıkta en önemli araç' olduğunu söyledi. İnsanlar zaten anladığımız şeylere benzeyen bir şey görürsek, çözüm çerçevesini aktarmaya yardımcı olabiliriz.

Ana örneği: Kekule, bir yılanın kendi kuyruğuna ısırığını görmüştür. Uyanınca benzol halkası görmüştür. Benzerlik sadece önermek zorunda, tam olarak doğru olmaya gerek yoktur.

Yaratıcı sürecin beş aşamasını açıkladı:

1. Sorunun tanınması — genellikle başlangıçta zayıf

2. Yoğun düşünmenin ardından, geçici bir süreliğine terk etme

3. Duygusal katılım: bir çözüm bulmaya adanmışlık

4. Keşif anı - genellikle bilinçaltından

5. Mantıksal temizleme ve başkalarına sunma

Onun yöntemi: Problemi bilinçaltına yerleştirmek, sonra ona alan tanımak. 'Şans hazırlıklı olanı tercih eder.' - Pasteur

İşlevli Analoji

Hamming, daha zengin analojik hafızalar oluşturma yöntemini de anlattı: Yeni bir şey öğrendiğinizde, hemen ona ne uygulandığını sormalısınız. Bilgiyi sadece oraya götüren tek alete değil, birçok alete bağlamalısınız.

Yaratıcı bir açıklama (sahip olduğun, tanıdığın biri veya tarihi bir örnek) tanımla, çözümün, problemin zaten anlaşılan bir şeye yapısal olarak benzer olduğu fark edilmesiyle geldi. Hangi analoji? Neden işe yaradı? Çok ileri götürülerek ne tür bir risk vardı?

Bir Sorunu Bırakma Zamanı

Hamming, çoğunun self-help danışmanlık hizmetine karşı olan bir uyarı verdi:

> Eğer bir hatalı sorunu bırakamazsanız, birini ilk kez karşıladığınız zaman geri kalanınızla onu tıkayacaksınız.

Onun örneği: Einstein. Erken kariyerinde çok yaratıcı. Orta kariyerinde birleşik alanlar teorisi aramaya başlayan bir noktada, geri kalan yaşamını ona harcayarak, çabalarının neredeyse hiçbirini gösteremeyen birine dönüştü.

Hamming, yaratıcı bir kariyer yönetmenin, sadece peşine düşülmesi gereken sorunları seçmek değil, aynı zamanda terk edilmesi gereken sorunları da aktif olarak belirlemesi gerektiğini düşündü. Önceki başarılar, herhangi bir soruyu çözebileceğinizi size ikna edebilir. Ama bazı sorunlar hazırlıksız yakalanmışlardır: Bu sorunlara devam etmek, çözüm yollarını bulabilen diğer sorunlardan alıkoyar.

Hamming, 'Soruna kararlı bir şekilde devam etmek' ve 'Yanlış soruna kilitlenmek' arasındaki anlamlı farkı söylediğini söylüyor. Uygulamada bu iki durumu nasıl ayırt edersiniz? Kilitlenmenin persistansın ötesine geçildiğini size söyleyen gözlemlenebilir işaretler nelerdir?

Uzman Sorunu

Hamming, Kuhn'un Bilimsel Devrimlerin Yapısı adlı kitabından büyük ölçüde yararlandı. Normal bilim koşullarında, bir alan ortak bir paradigma üzerinde çalışır: kabul edilen varsayımlar, kabul edilen problemler, kabul edilen yöntemler. Çalışanlar, bu paradigmayı sıklıkla sorgulamazlar.

Paradigma değiştiğinde, uzmanlar geride kalır.

> Başarılı olmak için ne yaptığınız, daha sonra uygulanacak olursa, olumsuz yönde kullanılabilir.

Bunu bilgisayarlarla ilgilendirdi. Bell Labs'daki şefleri, analitik yöntemlerle kariyerler kurmuştu. Bilgisayarları, doğru matematiğe tercih edenler olarak gördüler. Digitaleli yöntemler hakim olduğinde, o şefler bu alanı takip edemedi. Çoğu alanın dışına çıktı.

Özetle:

> Uzman, her şeyden hiçbir şey bilir; genelist, hiçbir şeyden her şey bilir.

Uzmanların iddialarının asimetrisi hakkında:

> Eğer bir uzman, bir şeyi yapabileceğini söylerse, muhtemelen doğru. Eğer imkansız olduğunu söylerse, başka bir görüş alınız.

Neden yenilikler dışardan gelir

Kıtalar hareketi: Wegener (bir meteorolog, değil bir jeolog) tarafından önerildi, okyanus bilimciler tarafından kabul edildi, jeologlar daha sonra dahil oldu. Karbon tarihlemesi, arkeoloji yerine fizikten geldi. İlk otomatik telefon, operatörlerin kendisini aldatmakla düşündüğü için bir cenaze saati işletmecisi tarafından geldi.

Uzmanlar kötü değil; ekonomiklerdir. Eski ve başarılı yöntemleri denemek, yeni yöntemler aramak için anlamaktır. Bu nedenle, gerçekten yeni paradigmalarda içinden çıkmak nadirdir.

Neden Uzman İmkansızlık İddiaları Şüphecidir

Hamming'in en net ifadesi uzmanlık otoritesi üzerine:

> Görünmezlik kanıtları, o durumu uygulayan durumda geçerli olabilecekleri kadar varsayıma dayanmalıdır.

Hamming'in işaret ettiği asimetriyi açıklayın: 'yapılabilir' ve 'imkansız' iddialarında, neden bir uzman iddiasına daha fazla güvenmelisiniz? İmkansızlık kanıtı yanlış çıktığında bir örnek verin ve bu imkansızlık kanıtı hangi varsayıma dayanıyordu.

Uzman Olduğunuzda

Hamming, 26. bölümün yarısını uzman başarısızlığı konusunda uyarmakla geçirdi ve sonra yön değiştirdi:

> İkincil olarak, umarım siz de uzman olacağınıza karar vereceksiniz ve bende, bilen-bilen uzmanı en kötü yönlerini değiştirmeye çalışıyorum.

O, Bell Labs'ta en üst düzeyde olduğu zaman bilgisayarlar konusunda kararlar vermeye katılmayacağını söz verdi - o, kendisinden sonraki nesle bir engeli olmasını istemiyordu.

Hamming'in 26. bölümde açıklamasına dayanarak, bir uzmanın ilerlemeyi engelleyen üç özel davranışını adlandırın. Her birini, davranışını ve neden alanlarındaki alanları ilerletmekten ziyade engellediğini açıklayın.

Veriler Daha Fazla Yalan Söylüyor

Hamming, güvenilir olmayan veri bölümünü, verilerin genellikle reklama göre daha az doğru olduğunu söyleyerek açtı.

O, kuralını sundu:

> %90 zaman bağımsız bir ölçüm sonraki %90 güven intervalinden dışarda olacaktır.

Bu durumu anı için hatırlanabilirlik için abartı olarak nitelendirdi. Gerçeklik alt yapısı: yayımlanan ölçüm doğruluklarının hiçbiri gerçek iddia edilen kadar iyiye ulaşmıyor.

Neden deneyler doğruluk iddialarını yönlendiren önyargılı sonuçlar üretir

Bir deney için ekipmanı birleştirirseniz, mükemmel çalışmayacaktır. Sabit bir süre boyunca optimize edene kadar tutarlı, tekrar üretilebilir sonuçlar elde edersiniz. Ardından, bu optimize edilmiş, düşük varyanslı verilere bir istatistikçi güven aralığını hesaplamak için verirsiniz.

Sorun: düşük varyanslı verilere özel olarak optimize ettiniz. İstatistikçi düşük varyanslı verilere düşük doğruluk derecesi olduğunu düşünür. Ama siz düşük hata yapmamıştınız; düşük varyansı özel olarak ayarlamıştınız. Denetleme sistemi hatalarını varyansa dahil etmez. Düşük varyanslı verilere sunarsınız; geri yüksek doğruluk iddiaları alır.

BIRGE 1929 ve CODATA 1973'nin temel fiziksel sabitleri karşılaştırmasını örnekledi. Gerçek hata ortalaması tahmini hata katsayısı 5.267'de daha büyük oldu. Dünyanın önde gelen uzmanları kendi belirsizlik tahminlerini beş kat yanlışladı.

İki Doğru Doğrultulu Doğruluk İddiaları

Hamming, deneysel ölçümün doğruluk iddialarını çok iyimser olarak ortaya çıkaran iki büyük neden belirtti.

Hamming'in deneysel bilimdeki ölçüm doğruluğundaki abartılı iddiaların iki ana nedenini adlandırın. Her neden için, neden yayımlanan hata tahmininin gerçek hata tahmininden daha küçük göründüğünü açıklayın.

Ne Ölçüyorsan O Behçet

Hamming kapalı Bölüm 29 ile tek bir cümleyle:

> Öngörüleni alıyorsun.

O, iki örnek ile açıkladı:

- Satır kodları: yazılım üretkenliğini satır kodları ile ölçmek, daha iyi kod yazmaya değil, daha fazla kod yazmaya teşvik eder. Temiz, kompakt, güvenilir kod, şişirilmiş koddan daha düşük puan alır.

- Donanım hazırlığı: düzenli aralıklarla denetlenen gemilerin, denetlemeler için özel hazırlanması. Günlük hazırlık ölçülmediğinden, optimize edilmez.

Desen: bir ölçüm sistemi kurduktan sonra, insanlar ölçüm yerine hedef için optimize etmeye başlar. Ölçüm, ölçmeyi amaçladığı şey yerine hedef haline gelir.

Bilinen bir alandan bir metriği adlandırın - iş, eğitim, araştırma, sağlık, hükümet, spor - optimize edildiğinde, gerçek olarak izlemesi amaçlanan hedefi olumsuz yönde etkileyen davranış üretir. Bu metriği, hedeflenen amacı, teşvik ettiği davranışları ve neden bu davranış hedefin dışında olduğunu açıklayın.

Fizik Masası

Bölüm 30 kitabı boyunca tümü özetler. Hamming'i 'Sorumluluk ve Araştırma' olarak adlandırabileceğini, 'Sorumluluk ve Kariyer' olarak adlandırabileceğini belirtti.

Önemli problemlere çalışma

> Eğer önemli problemlere çalışmazsan, önemli bir çalışma bekleyemezsin.

Yıllarca Bell Labs'da Fizik masasında yemek yedi. Konuşmalar ünlü olma, terfi etme ve işe alınma etrafında dönmüştü. Kimya masasına geçtikten sonra, 'Dalan alan en önemli problemler neler?' diye sordu. Çoğu cevaplayamadı. Cevaplayabilenlerin hepsinin cevapladığı soruları çalışmıyorlardı.

Sonra bir kimyagerle koridorda birini gördü: 'Sana söylediğim şeyin seni kışı önemli problemler hakkında düşünmeye itti.' Bu kimyager, grubunun başkanı oldu. Hamming, Fizik masasından daha fazla haber almadı.

Sürüş, karışık faiz gibi

> Akıllıca yatırım, karışık faiz gibi çalışır. Yapabileceğin her şeyin ne kadarını öğrenebiliyorsan, o kadar daha fazla yapabilirsin. Bir gün ekstra bir saat yaşam boyu toplam üretimi daha fazla katlayarak daha fazla katlayacaksın.

Açık kapı

Oda kapalı olan insanlarla daha fazla iş gerçekleştirdiklerini gözlemledi. Ama açık kapı olan insanlar doğru problemlere çalıştı. Açık kapı, açık bir zihne yol açtı. O, neden ve sonuç arasındaki ilişkiyi kanıtlamaya yetkin değildi - sadece korelasyonu görebiliyordu.

Belirsizlik toleransı

> Büyük insanlar belirsizliği tolere edebilir: aynı anda inanıp inanmamayı başarlabilirler. Alanınızın en iyisi olduğunu inlemeniz gerektirir, ancak büyük bir gelişim alanı olduğunu da kabul etmelisiniz.

Cuma öğleden akşamları

Yıllarca, gelecekte bilgisayarların nereye gittiğini belirlemeye adadığı %10'unda zamanı Cuma öğleden akşamları bu soruları sormak için harcadı. Soruları yanıtlamaya değil, onları sormaya adadı. Bu alışkanlığı, hızla değişen teknoloji karşısında yönünü koruyabilmesiyle övdü.

Önemli Sorunlar Sorusu

Hamming'in Kimya masasında sorusu: 'Alanınızda en önemli sorunlar neler ve neden onları çalışmıyorsunuz?'

Hamming, bilim insanlarının alanındaki en önemli sorunları adlandıramadığını ve bu sorunları çalıştıranların da onları çalıştırmadığını keşfetti. Hamming, bu durumun neden bu kadar önemli olduğunu düşünüyor? Bu, insanların zamanlarını ve dikkatlerini nasıl ayırdığını nasıl ortaya koyar?

Cuma Öğleden Akşamlarınız

Hamming kitabı kapadı:

> Düşünmeden geçirilen hayat değersizdir. — Sokrates

Eylem önerisi: Sıklıkla büyük sorulara zaman ayırlayın. Cevaplarını verme - sorular sorarak. Sor: Alanımdaki en önemli sorunun ne? 20 yıl içinde alanım nereye gidiyor? Üç ayı kısıt olmadan çalışacak şekilde ne üzerinde çalışırdım?

Cuma öğleden sonrası alışkanlık araştırma değildi - yönlendirme idi. Ondan sapmaması için ona yardımcı oldu.

Alanınız veya alanınızda en önemli iki veya üç soruyu tasarlayın. Sonra onları sormak için düzenli olarak nasıl bir alışkanlık oluşturacağını açıklayın - bir oturumda yanıtlamaya değil, onları canlı tutmaya.