Закономірність заперечень
Розділ 8 розпочинається посередині аргументу. Геммінг представляв приклади можливостей машин. Студенти й колеги постійно висувають одні й ті ж самі заперечення. Він каталогізує їх та пропонує спростування.
Заперечення 1: «Я не хочу, щоб машини контролювали моє життя».
Спростування Геммінга: ви вже це приймаєте. Світлофори контролюють ваш рух. Кардіостимулятори керують вашим серцебиттям. Заперечення пояснює занадто багато: якби воно було справедливим, ви відмовилися б від кожного існуючого контролю машин. Але ви цього не робите. Отже, питання не в тому, чи контролюють машини ваше життя — вони вже це роблять — а в тому, які контролі машин хороші, а які ні.
Заперечення 2: «Машини ніколи не зможуть робити те, що можуть робити люди».
Спростування Геммінга: машини вже роблять те, що не може робити жодна людина. Контроль стійкості літаків з точністю до мілісекунди, без помилок зберігання даних у петабайтному масштабі, одночасний переклад мов. Заперечення явно помилкове у сильній формі. У слабій формі («машини не можуть робити все, що можуть робити люди») це тривіально правда, але непомічно.
Заперечення 3: Експерти стверджують, що машини ніколи не зможуть конкурувати в їхній сфері.
Спостереження Геммінга: експерти послідовно відстоюють людську перевагу у своїх сферах, ігноруючи при цьому весь перелік переваг машин. Він перелічує: економіка, швидкість, точність, надійність, швидкий контроль, свобода від нудьги, пропускна спроможність, простота перенавчання, ворожі умови, відсутність проблем з персоналом. Експерти відхиляють цей перелік, не вступаючи з ним у дискусію.
Аналіз закономірності заперечень
Геммінг помічає структурну закономірність у тому, як люди спротивляються аргументам про можливості машин. Вони вибирають одну передбачувану людську перевагу й відстоюють її, при цьому відмовляючись розглядати порівняльний перелік переваг машин.
Його рецепт: замість того щоб відстоювати людську перевагу, шукайте місця, де машини можуть поліпшити справи. Комбінація людини й машини перевищує обох.
Що цей дебат насправді означає для вашої роботи
Геммінг завершує трирозділову послідовність про машинне мислення гострим поворотом: «У будь-якому випадку, наскільки релевантні ці передбачувані відмінності для вашої кар'єри?»
Це питання, якого більшість людей уникають. Філософський дебат про те, чи «дійсно думають» машини, цікавий, але для більшості практиків не релевантний для кар'єри. Практично важливе питання вужче й гостріше: у вашій конкретній галузі, у роботі, яку ви насправді виконуєте, де зараз знаходиться межа людини й машини, & як швидко вона рухається?
Спостереження Геммінга: люди опираються ясному мисленню про це в обох напрямках. Ті, хто вірить, що машини не можуть виконати їхню роботу, не впроваджують інструменти, які б помножили їхню ефективність. Ті, хто припускає, що машини займуть їхню роботу, нехтують розвитком неординарного судження, яке робить їхню роботу незамінною.
Його рецепт прямолінійний: «Думайте більш ретельно про незручні теми машинного мислення та їх бачення свого особистого майбутнього». Виразіть своє становище, а потім досліджуйте його контраргументами, туди й сюди, доки не дізнаєтесь, що ви вірите й чому.
Чому простір n-вимірності йде далі
Геммінг закінчує розділи про машинне мислення й повертається до геометрії n-вимірності. Зв'язок не довільний.
Проблеми дизайну — й проблеми машинного мислення — відбуваються в просторах високої розмірності. Кожен незалежний параметр додає один вимір. Дизайн моста може мати дюжини параметрів: властивості матеріалу, розміри перерізу, припущення навантаження, коефіцієнти безпеки. Простір дизайну має 50 вимірів. Простір всіх можливих моделей машинного навчання має набагато більше вимірів.
Розмисли Геммінга: коли він оглянувся на великі інженерні проекти 30 років потому, він помітив, що всі вони мали спільну структуру. «Всі проблеми дизайну відбувалися в просторі n-вимірності, де n — це кількість незалежних параметрів». Розуміння геометрії просторів високої розмірності не є факультативним; це передумова ясного мислення про будь-який складний дизайн.
Сюрприз просторів високої розмірності
Інтуїція низької розмірності ламається в просторах високої розмірності. Спостереження Геммінга про випадкову прогулянку: у трьох вимірах випадковий пішохід майже ніколи не повертається до початку. У двох вимірах випадковий пішохід повертається з імовірністю 1. Ця відмінність має прямі наслідки для того, як ви зустрічаєтеся й знову зустрічаєтеся з людьми, ідеями й проблемами — залежно від розмірності простору, в якому ви працюєте.