Sarhoş Denizci

Hamming bir vizyon sahibi olmak gerektiğini tartışmak için olasılık argümanı kullandı:

> Sağa veya sola n bağımsız rastgele adım atarak sendeleyerek bir sarhoş denizci, ortalama olarak, kökünden yaklaşık √n adım uzakta sonlanacak. Ancak bir güzel kız bir yönde varsa, adımları o yöne doğru eğilecek ve n ile orantılı bir mesafe gidecek.

Yaşam boyu birçok küçük seçimde, bir vizyon ile bir kariyer n ile orantılı mesafe üretir. Vizyon olmadan: sadece √n. Büyük n için fark neredeyse her şeydir.

Kesinlik konusunda dikkatli oldu:

> Vizyonun doğruluğu düşündüğünüzden çok daha az önemlidir — herhangi bir yere gitmek sürüklenmeye yaşanan sürüklenmeye tercih edilir. Sizin için büyüklüğe giden birçok olası yol vardır ve hangi yola gittiğiniz, size büyüklüğe attığı sürece, benim işim değildir.

Ayrıca bilim & mühendislikte herkesin ayrı olarak soruması gereken üç soru ayırdı:

1. Ne mümkün? — Bilim

2. Ne olması muhtemel? — Mühendislik

3. Ne istenir? — Etik

Çoğu kişi sadece birincisini sorar, ara sıra ikincisini, nadiren üçüncüsünü.

Yönlü vs Sürüklenen

Rastgele yürüyüş argümanını gerçek bir kariyere uygulayın.

Yaratıcılık Nasıl Çalışır

Hamming yaratıcılık bölümünü açarken çoğu kişinin karıştırdığı üç şeyi ayırdı:

- Yaratıcılık: daha önce var olmayan gerçek değerli bir şey yapmak

- Orijinallik: daha önce yapılmamış bir şey yapmak

- Yenilik: var olantan farklı bir şey yapmak

Sıfır yaratıcılıkla üç yenilik özelliğini de başarabilisiniz: iki rastgele 10 basamaklı sayıyı çarpın. Ürün muhtemelen hiç insanlık tarihi boyunca görünmedi. Ama kimseyi önemsemiyor.

Analoji Birincil Araç

Hamming analoji 'muhtemelen yaratıcılıkta en önemli araç' olarak adlandırdı. Bir şey zaten anladığımız başka bir şeye benziyorsa, çözüm çerçevesini aktarabiliriz.

Merkezi örneği: Kekulé kendi kuyruğunu ısırma yılanını rüya gördü. Uyandı ve benzen halkasını gördü. Analoji sadece öneri vermesi gerekiyordu, tam değil.

Yaratıcı süreci beş aşamada tanımladı:

1. Sorunun tanınması — genellikle ilk başta düşünceli

2. Yoğun düşünme dönemi, ardından geçici terk

3. Duygusal katılım: bir çözüm bulma taahhüdü

4. İçgörü anı — genellikle bilinçdışından

5. Mantıksal temizlik & diğerlerine sunma

Yöntemi: bilinçdışını problemle doymuş hale getirin, sonra boşluk verin. 'Şans hazırlanmış zihni tercih eder.' — Pasteur

İşe Yarayan Analoji

Hamming ayrıca daha zengin analojik bellek inşa etme yöntemini tanımladı: yeni bir şey öğrendiğinizde, hemen başka ne üzerine uygulandığını sorun. Bilgiyi birden fazla kancayla dosyalandırın, sizi oraya götüren sadece olanla değil.

Bir Problemi Bırakmak

Hamming çoğu kendi yardım tavsiyesine karşı çıkacak bir uyarı verdi:

> Eğer yanlış bir problemle ayrılamıyorsanız, ilk kez birine rastlarsanız, kariyerinizbaki kalanını onunla takılı kalırsınız.

Örneği: Einstein. Erken yıllarında olağanüstü yaratıcı. Orta kariyerinde birleşik alan teorisine arama başlaması sonra, hayatının kalanını ona geçirdi — & çabalarını gösteren neredeyse hiçbir şey yoktu.

Hamming yaratıcı bir kariyer yönetiminin, hangisine çalışılacağını değil, hangisinin terk edileceğini aktif olarak karar vermesi gerektiğini düşünüyordu. Önceki başarılar herhangi bir sorunu çözebileceğine sizi ikna edebilir. Ama bazı sorunlar hazır değil: onlara devam etmek, bilşeyinde harcadığınız zamanı çalışabilir.

Uzman Problemi

Hamming, Bilimsel Devrimlerin Yapısı'ndan yoğun bir şekilde çizdi. Normal bilim altında, bir alan ortak bir paradigma içinde çalışır: kabul edilen varsayımlar, kabul edilen sorunlar, kabul edilen yöntemler. İşçiler paradigmayı genişletir; nadiren onu sorgulamaz.

Paradigma değiştiğinde, uzmanlar geride kaldılar.

> Başarılı olmak için yaptığınız şey daha sonraki bir tarihte yapıldığında bir tarihte yapabileceği ihtimali.

Bunu bilgisayarla kullandı. Bell Labs'da patronları analitik yöntemler konusunda kariyer yapmıştı. Bilgisayarları uygun matematiğinkinden düşük olarak gördüler. Dijital yöntemler baskın olduğunda, bu patronlar adım atamadı. Çoğu alandan kayboldu.

Onun özeti:

> Bir uzman hiçbir şey hakkında her şeyi bilir; bir generalist her şey hakkında hiçbir şeyi bilir.

Uzman iddiasının asimetrisi konusunda:

> Bir uzman bir şeyin yapılabileceğini söylerse, muhtemelen haklıdırlar. İmkansız olduğunu söylerlerse, başka bir görüş alın.

Neden Yenilikler Dışarıdan Gelir

Kıta kayması: Wegener (jeolog değil, meteoroloji) tarafından önerildi, oşinograf tarafından kabul edildi, jeologlar gelmeden önce. Karbon tarihlendirmesi arkeolojiden değil, fiziğinden geldi. İlk otomatik telefon operatörlerin ona hile yaptığını düşünen bir cenaze nakliye görevlisinden geldi.

Uzmanlar kötü değil; ekonomikal. Yeni olanlar aranmasından önce eski, başarılı yaklaşımlar denemeye mantıklıdır. Ancak bu gerçekten yeni paradigmların nadiren içerden ortaya çıkması anlamına gelir.

Neden Uzman İmkansızlık İddiaları Şüphesidir

Hamming'in uzman otoritesi en keskin ifadesi:

> Tüm imkansızlık ispatları, özel durumda uygulanabilir veya olmayan birkaç varsayıma dayanmalıdır.

Uzman Olduğunuzda

Hamming Bölüm 26'nın yarısını uzman başarısızlığı hakkında uyararak geçirdi, sonra döndü:

> Yapmak istediğim ikinci nokta birçoğunuz, kendi sırası açısında, uzman olacaksınız & ben sizde bilir-it-all uzmanın en kötü yönleriyle değiştirmeyi umuyorum.

Bell Labs'da yakında tepe attığında, bilgisayar seçimleri hakkında kararlar almaya katılmama söz verdi — kendisinin patronlarının üzerinde oldukça ne sürüklemek istemiyor.

Veri Düşündüğünüzden Daha Çok Yalan Söyler

Hamming, güvenilmeyen veri bölümünü ısırgan talebesi açtı: veri genel olarak reklamdan çok daha az doğru çalışır.

Onun kuralını sundu:

> Zamanın %90'ı sonraki bağımsız ölçüm önceki %90 güven sınırlarının dışına düşecektir.

Ezberlenebilirlik için bir abartı olduğunu çağırdı. Altta yatan gerçek: çoğu yayınlanan ölçüm doğruluğu, hakkında iddia edilen çok daha iyi olmaz.

Neden Deneyler Taraflı Doğruluk İddiaları Üretir

Bir deney için donanım birleştirdiğinizde, mükemmel çalışmaz. Konsistan, yeniden üretebilir çalıştırmalar alana kadar ince ayar yapmak için zaman harcarsınız. Sonra bu ince ayarlı, düşük varyans verilerini bir istatistikçiye teslim edersiniz, bir güven aralığı hesaplar.

Sorun: özel olarak varyans azaltmak için ince ayar. İstatistikçi düşük varyans veri görür & doğruluk yüksek çalıştığını sonuçlandırır. Ancak hata azaltmadınız; özel olarak için ayarladınız. Ince ayarlamadan sistematik önyargı varyansda görünmez. Düşük varyans veri arz edersiniz; yüksek iddia edilen doğruluk geri alırsınız.

1929 BIRGE vs 1973 CODATA temel fiziksel sabitler karşılaştırmasını yapıştırdı. Ortalama gerçek hata tahmini edilen hatanın 5.267 katı daha büyük koştu. Dünyanın öncü uzmanlar kendi belirsizlik tahminleri bir faktör tarafından beş oldu.

İddia Edilen Doğruluğun İki Kaynağı

Hamming, deney ölçümlerinin doğruluk iddialarını aşırı iyimser yapan iki ana nedeni adlandırır.

Ölçtüğünüz Şeyi Alıyorsunuz

Hamming Bölüm 29'u kapatıyla kapattı:

> Ölçtüğünüz şeyi alırsınız.

İki durum ile çizgilendirdi:

- Kod satırları: yazılım üretkenliğini kod satırlarıyla ölçmek daha iyi kod değil, daha fazla kod yazmak için teşvik oluşturur. Temiz, kompakt, güvenilir kod belirsiz koddan daha düşük puanlar.

- Donanma hazırlığı: düzenli zamanda incelenen gemiler inceleme için özel hazırlık alır. Gün-gün hazırlığı ölçülen değil, bu yüzden optimize edilen değildir.

Desen: metriği kurduğunuzda, insanlar temelin hedefi yerine metriği optimize eder. Metrik hedef olur, takip etmesi gereken şeyi yer alır.

Fizik Masası

Bölüm 30 kitabın tamamını özetler. Hamming bunu 'Siz ve Araştırmanız' diye çağırdı, halbuki 'Siz ve Kariyeriniz' eşit olarak adlandırabileceğini belirtti.

Önemli Sorunlar Üzerinde Çalışmak

> Eğer önemli sorunlar üzerinde çalışmıyorsanız nasıl önemli iş yapabileceğini bekliyorsunuz?

Bell Labs'ta Fizik masasında yıllarca yediğini tanımladı. Konuşma ün, terfi & başka bir yerde işe alınmaya devri. Kimya masasına taşındı, başladı: 'Alanınızın en önemli sorunları nelerdir?' Çoğu cevap veremedi. Cevaplayabilen insanlar onlar üzerinde çalışmıyorlardı.

O daha sonra o kimyagerlerden birini bir koridortta gördü: 'Söylediğin bütün yazı hakkında düşünüyorum.' O kimyager gruplarının başını oldu. Hamming asla Fizik masasından tekrar duymadı.

Sürüş Bileşik Faiz

> Entelektüel yatırım bileşik faiz gibi. Ne kadar çok yaparsanız, nasıl yapacağınızı o kadar çok öğrenirsiniz, ne kadar çok yapabilirsiniz. Bir ömür boyunca günde bir ekstra saat toplam çıktıyı ikiye katlanacaktır.

Açık kapı

Kapalı ofis kapıları olan insanlar yılda daha çok iş çıkardıklarını gözlemleydi. Ancak açık kapılar olan insanlar doğru sorunlar üzerinde çalıştı. Açık kapı açık zihne yol açtı. Neden veya ilişkiye etkili koşulu kanıtlamıştır — korelasyonu görebilir.

Belirsizlik Toleransı

> Büyük insanlar belirsizliği tolere edebilir: aynı anda inanabilir & inanmazlar. Alanınızın en iyi olduğuna inanmalı, aynı zamanda iyileştirme için çok oda olduğuna inanmalısınız.

Cuma Öğleden Sonrası

Yıllarca yüzde 10 zamanını ayırdı: Cuma öğleden sonrası: bilişim nereye gittiğini sormak için. Cevap sorular — soruyor. Hızla değişen teknoloji yüzünde yönlü kalış alışkanlığını kredi verdi.

Önemli Sorunlar Sorusu

Hamming'in Kimya masasında sorusu: 'Alanınızın en önemli sorunları nelerdir ve neden onlar üzerinde çalışmıyorsunuz?'

Sizin Cuma Öğlenleriniz

Hamming kitabı kapattı:

> İncelenmemiş hayat yaşamaya değmez. — Sokrates

Pratik önerisi: büyük soruları sorunması düzenli olarak ayırmak. Onları cevaplamak değil — sorular. Sor: Alanımın en önemli problemi nedir? Alanım 20 yılında nereye gider? Üç ayında kısıtlama olmadan ne üzerinde çalışacağım?

Cuma öğleden sonrası alışkanlığı araştırma değil — bu yönlendirme idi. Sürüklenişten kendisini tuttu.