Thủy thủ Say Rượu

Hamming đã sử dụng một lập luận xác suất để lập trường cho việc có một tầm nhìn:

> Một thủy thủ say rượu lấp ló sang trái hoặc phải với n bước độc lập ngẫu nhiên sẽ, trung bình, kết thúc khoảng √n bước từ điểm gốc. Nhưng nếu có một cô gái xinh đẹp theo một hướng, các bước của ông sẽ có xu hướng đi theo hướng đó và ông sẽ đi một khoảng cách tỷ lệ với n.

Trong một đời sống có nhiều lựa chọn nhỏ, một sự nghiệp với một tầm nhìn tạo ra khoảng cách tỷ lệ với n. Không có tầm nhìn: chỉ √n. Đối với n lớn, sự khác biệt là hầu như tất cả.

Ông rất cẩn thận về độ chính xác:

> Độ chính xác của tầm nhìn quan trọng ít hơn bạn có thể nghĩ — đi đến bất cứ đâu tốt hơn là trôi dạt. Có khả năng nhiều đường dẫn đến sự vĩ đại cho bạn, và bạn đi đường dẫn nào, miễn là nó đưa bạn đến sự vĩ đại, không phải việc của tôi.

Ông cũng phân biệt ba câu hỏi mà mọi người trong khoa học & kỹ thuật phải học cách hỏi riêng biệt:

1. Cái gì có thể? — Khoa học

2. Cái gì có khả năng xảy ra? — Kỹ thuật

3. Cái gì là mong muốn? — Đạo đức

Hầu hết mọi người chỉ hỏi câu thứ nhất, thỉnh thoảng hỏi câu thứ hai, hiếm khi hỏi câu thứ ba.

Có Hướng vs Trôi dạt

Áp dụng lập luận bước đi ngẫu nhiên vào một sự nghiệp thực tế.

Sáng tạo Hoạt động Như Thế Nào

Hamming mở chương sáng tạo của ông bằng cách tách ba điều mà hầu hết mọi người nhầm lẫn:

- Sáng tạo: tạo ra cái gì đó có giá trị thực sự không tồn tại trước đây

- Nguyên bản: tạo ra cái gì đó chưa từng được thực hiện trước đây

- Mới lạ: tạo ra cái gì đó khác với những gì tồn tại

Bạn có thể đạt được tất cả ba thuộc tính của tính mới lạ với zero sáng tạo: nhân hai số ngẫu nhiên 10 chữ số. Sản phẩm có thể chưa bao giờ xuất hiện trước đây trong lịch sử loài người. Nhưng không ai quan tâm.

Sự tương tự là công cụ chính

Hamming gọi sự tương tự là 'có thể công cụ quan trọng nhất trong sáng tạo.' Khi cái gì đó giống với cái gì đó khác mà chúng ta đã hiểu, chúng ta có thể chuyển khung giải pháp.

Ví dụ trung tâm của ông: Kekulé mơ về một con rắn cắn đuôi của chính nó. Ông thức dậy và thấy vòng benzene. Sự tương tự chỉ cần gợi ý, không cần chính xác.

Ông mô tả quy trình sáng tạo trong năm giai đoạn:

1. Nhận thức về vấn đề — thường mờ lúc đầu

2. Giai đoạn phát triển tư tưởng sâu sắc, theo sau là tạm thời từ bỏ

3. Sự tham gia cảm xúc: cam kết tìm kiếm giải pháp

4. Thời điểm sáng suốt — thường từ tiềm thức

5. Dọn dẹp logic và trình bày cho người khác

Phương pháp của ông: làm no tiềm thức với vấn đề, sau đó trao cơ hội cho nó. 'Nhân vật may mắn với tâm trí được chuẩn bị.' — Pasteur

Sự Tương Tự Đã Hoạt Động

Hamming cũng mô tả một phương pháp để xây dựng bộ nhớ tương tự phong phú hơn: khi bạn học cái gì đó mới, hãy ngay lập tức hỏi nó áp dụng cho cái gì khác. Lưu trữ kiến thức với nhiều móc, không chỉ cái đã đưa bạn đến đó.

Khi Nào Bỏ Một Vấn Đề

Hamming đưa ra một cảnh báo cắt ngang hầu hết lời khuyên tự trợ giúp:

> Nếu bạn không thể bỏ một vấn đề sai thì lần đầu tiên bạn gặp một vấn đề bạn sẽ bị nó treo cả đời sự nghiệp của bạn.

Ví dụ của ông: Einstein. Cực kỳ sáng tạo trong những năm đầu tiên. Một khi ông bắt đầu tìm kiếm một lý thuyết trường thống nhất ở giữa sự nghiệp, ông dành phần còn lại của cuộc đời mình cho nó — và hầu như không có gì để chỉ ra cho nỗ lực.

Hamming nghĩ rằng quản lý sự nghiệp sáng tạo yêu cầu chủ động quyết định vấn đề nào để từ bỏ, không chỉ những vấn đề nào để theo đuổi. Những thành công trước đó có thể khiến bạn tin rằng bạn có thể giải quyết bất kỳ vấn đề nào. Nhưng một số vấn đề không sẵn sàng: tiếp tục làm việc trên chúng khiến bạn mất thời gian mà bạn có thể dành cho những vấn đề có khả năng giải quyết.

Vấn Đề Chuyên Gia

Hamming rút nhiều từ Cấu trúc của Các Cuộc Cách mạng Khoa học của Kuhn. Dưới lĩnh vực khoa học thông thường, một lĩnh vực hoạt động trong một mô hình tiếp cận chung: những giả định được chấp nhận, các vấn đề được chấp nhận, các phương pháp được chấp nhận. Những nhân viên mở rộng mô hình; họ hiếm khi đặt câu hỏi về nó.

Khi mô hình tiếp cận thay đổi, những chuyên gia bị bỏ lại phía sau.

> Những gì bạn đã làm để trở nên thành công có khả năng phản tác dụng khi được áp dụng vào ngày sau đó.

Ông minh họa điều này với máy tính. Những ông chủ của ông tại Bell Labs đã xây dựng sự nghiệp trên các phương pháp phân tích. Họ coi máy tính là kém hơn toán học thích hợp. Khi các phương pháp kỹ thuật số trở nên chiếm ưu thế, những ông chủ đó không thể theo kịp. Hầu hết biến mất khỏi lĩnh vực.

Tóm tắt của ông:

> Một chuyên gia biết tất cả về không; một nhà sáng tạo nói chung biết không về tất cả.

Về sự bất đối xứng của các yêu cầu chuyên gia:

> Nếu một chuyên gia nói rằng cái gì đó có thể được thực hiện, họ có thể là chính xác. Nếu họ nói rằng nó là không thể, hãy lấy ý kiến khác.

Tại Sao Đổi Mới Đến Từ Bên Ngoài

Trôi lạc lục địa: được đề xuất bởi Wegener (một nhà khí tượng, không phải một nhà địa chất), được các nhà sóng hành chấp nhận, trước khi các nhà địa chất chuyển sang. Niên đại bằng carbon đến từ vật lý, không phải khảo cổ học. Điện thoại tự động đầu tiên đến từ một ông chủ hộp gỗ đã nghĩ rằng các nhân viên kỹ thuật lừa ông ấy.

Các chuyên gia không phải là ác; họ tư tế. Sẽ có ý nghĩa để thử các cách tiếp cận cũ và thành công trước khi tìm cách mới. Nhưng điều này có nghĩa là những mô hình tiếp cận hoàn toàn mới hiếm khi phát sinh từ những người bên trong.

Tại Sao Yêu Sách Bất Khả Năng Của Chuyên Gia Đáng Ngờ

Phát biểu sắc nhất của Hamming về quyền lực chuyên gia:

> Tất cả các bằng chứng bất khả năng phải dựa trên một số giả định có thể hoặc không áp dụng trong tình huống cụ thể.

Khi Bạn Trở Thành Chuyên Gia

Hamming dành nửa chương cảnh báo về thất bại chuyên gia, sau đó quay vòng:

> Điều thứ hai tôi muốn làm là nhiều bạn, lần lượt, sẽ trở thành chuyên gia, và tôi hy vọng sửa đổi trong bạn những khía cạnh tồi tệ nhất của chuyên gia biết tất cả.

Ông thề, khi ông dâng lên gần đỉnh tại Bell Labs, không tham gia vào các quyết định về lựa chọn máy tính — ông không muốn trở thành kéo trên thế hệ tiếp theo mà những ông chủ của ông đã ở trên anh ấy.

Dữ Liệu Nói Dối Hơn Bạn Nghĩ

Hamming mở chương dữ liệu không tin cậy của ông bằng một yêu sách tồi tệ: dữ liệu nói chung chạy ít chính xác hơn được quảng cáo.

Ông đưa ra quy tắc của ông:

> 90% thời gian, phép đo độc lập tiếp theo sẽ rơi bên ngoài các giới hạn tin cậy 90% trước đó.

Ông gọi đây là một sự phóng đại để ghi nhớ. Sự thật bên dưới: hầu hết các độ chính xác đo lường được công bố rơi ở bất cứ đâu gần cũng tốt như được yêu cầu.

Tại Sao Các Thử Nghiệm Tạo Ra Yêu Sách Độ Chính Xác Có Thiên Vị

Khi bạn lắp ráp thiết bị cho một thử nghiệm, nó không hoạt động hoàn hảo. Bạn dành thời gian tinh chỉnh cho đến khi bạn nhận được các lần chạy nhất quán, có thể tái tạo. Sau đó bạn trao dữ liệu phẩm chất thấp, phương sai thấp này cho một nhà thống kê để tính toán một khoảng tin cậy.

Vấn đề: bạn tinh chỉnh cụ thể để giảm phương sai. Nhà thống kê thấy dữ liệu phương sai thấp và kết luận rằng độ chính xác chạy cao. Nhưng bạn không giảm lỗi; bạn điều chỉnh cụ thể vì phương sai thấp. Thiên vị hệ thống từ tinh chỉnh không xuất hiện trong phương sai. Bạn cung cấp dữ liệu phương sai thấp; bạn nhận lại yêu sách độ chính xác cao.

Ông trích dẫn so sánh BIRGE 1929 so với CODATA 1973 về các hằng số vật lý cơ bản. Lỗi thực tế trung bình chạy lớn 5.267 lần so với lỗi ước tính. Những chuyên gia hàng đầu thế giới đã tắt một hệ số năm trên các ước tính độ không chắc chắn của chính họ.

Hai Nguồn Độ Chính Xác Được Yêu Sách

Hamming đặt tên hai nguyên nhân chính của các phép đo thử nghiệm tạo ra yêu sách độ chính xác quá lạc quan.

Bạn Nhận Được Những Gì Bạn Đo Lường

Hamming đóng Chương 29 bằng một câu duy nhất:

> Bạn nhận được những gì bạn đo lường.

Ông minh họa bằng hai trường hợp:

- Dòng mã: đo lường năng suất phần mềm bằng dòng mã tạo ra động lực để viết nhiều mã hơn, không phải tốt hơn mã. Mã sạch, nhỏ gọn, đáng tin cậy điểm thấp hơn trên số liệu thống kê hơn mã phồng phủi.

- Sẵn sàng hải quân: tàu được kiểm tra theo lịch trình thường xuyên nhận được chuẩn bị đặc biệt cho các cuộc kiểm tra. Khả năng sẵn sàng hàng ngày không phải là những gì được đo lường, vì vậy nó không được tối ưu hóa.

Mẫu: một khi bạn thiết lập một số liệu thống kê, mọi người tối ưu hóa cho số liệu thống kê chứ không phải cho mục tiêu cơ bản. Số liệu thống kê trở thành mục tiêu, thay thế những gì nó được dự định để đo lường.

Bàn Vật Lý

Chương 30 tóm tắt toàn bộ cuốn sách. Hamming gọi nó là 'Bạn và Nghiên Cứu của Bạn,' mặc dù ông lưu ý rằng ông cũng có thể gọi nó là 'Bạn và Sự Nghiệp của Bạn.'

Làm việc trên những vấn đề quan trọng

> Nếu bạn không làm việc trên những vấn đề quan trọng, làm sao bạn có thể kỳ vọng phải làm việc quan trọng?

Ông mô tả ăn trong nhiều năm ở bàn Vật Lý tại Bell Labs. Cuộc trò chuyện quay xung quanh danh tiếng, thăng chức, & bị thuê chỗ khác. Ông chuyển sang bàn Hóa học, bắt đầu hỏi: 'Những vấn đề quan trọng nhất trong lĩnh vực của bạn là gì?' Hầu hết không thể trả lời. Những người có thể trả lời không làm việc trên chúng.

Ông sau đó thấy một trong những nhà hóa học đó trong một hành lang: 'Những gì bạn nói khiến tôi suy nghĩ suốt mùa hè về những vấn đề quan trọng nhất trong lĩnh vực của tôi.' Nhà hóa học đó trở thành trưởng nhóm của ông. Hamming không bao giờ nghe từ bàn Vật Lý nữa.

Động lực làm lợi nhuận kép

> Đầu tư trí tuệ giống như lợi nhuận kép. Bạn làm càng nhiều, bạn càng học cách làm điều đó, vì vậy bạn càng có thể làm. Một giờ thêm mỗi ngày trong suốt một cuộc đời sẽ hơn gấp đôi sản lượng tổng cộng.

Cánh cửa mở

Ông nhận thấy rằng những người có cánh cửa văn phòng đóng đã hoàn thành công việc nhiều hơn mỗi năm. Nhưng những người có cánh cửa mở đã làm việc trên các vấn đề đúng. Cánh cửa mở dẫn đến tâm trí mở. Ông không thể chứng minh nhân quả — ông chỉ có thể nhìn thấy mối tương quan.

Khả năng chịu đựng sự mơ hồ

> Những người vĩ đại có thể chịu được sự mơ hồ: họ có thể tin & không tin cùng một lúc. Bạn phải có thể tin rằng lĩnh vực của bạn là tốt nhất, nhưng cũng phải có rất nhiều chỗ để cải thiện.

Chiều thứ Sáu buổi chiều

Trong nhiều năm, ông dành 10% thời gian của ông: chiều thứ Sáu: để hỏi máy tính đang đi đâu. Không trả lời các câu hỏi — yêu cầu chúng. Ông ghi công thói quen này là giữ ông có hướng đi trước công nghệ thay đổi nhanh chóng.

Câu Hỏi Vấn Đề Quan Trọng

Câu hỏi của Hamming ở bàn Hóa học: 'Những vấn đề quan trọng nhất trong lĩnh vực của bạn là gì, & tại sao bạn không làm việc trên chúng?'

Chiều Thứ Sáu của Bạn

Hamming đóng lại cuốn sách:

> Cuộc sống không được kiểm tra là không đáng sống. — Socrates

Khuyến cáo thực tế của ông: dành riêng thời gian trên cơ sở thường xuyên để hỏi những câu hỏi lớn. Không để trả lời chúng — để hỏi chúng. Hỏi: Vấn đề quan trọng nhất trong lĩnh vực của tôi là gì? Lĩnh vực của tôi đi đâu trong 20 năm? Tôi sẽ làm gì nếu tôi không có ràng buộc trong ba tháng?

Thói quen chiều thứ Sáu không phải là nghiên cứu — nó là dẫn đường. Nó giữ ông không trôi dạt.