這門課是什麼
理查德·哈明在貝爾電話實驗室工作了 30 年，後來在位於蒙特雷的美國海軍研究生院教書。他的研究生課程完全源自他自己的經驗。他稱之為『哈明談哈明』。
他在每堂課的開始都說：『這門課實際上沒有技術內容。』編碼論、數字濾波器和模擬例子只是裝飾品。他想教的東西無法通過言語直接傳遞：一種思維方式。
在他的序言中，他將教授風格比作教授繪畫：
> 一位偉大的畫家無法通過言語教授；人們通過嘗試許多似乎圍繞主題的不同方法來學習。藝術教師讓高級學生繪畫，然後就他們會如何做，或可能嘗試什麼提出建議。
他將自己的工作描述為『元教育』：不是教內容，而是教如何看待和思考知識。
教育與培訓
> 教育是做什麼、何時做以及為什麼做。培訓是如何做。
大多數課程提供培訓。這門課試圖提供教育。你已經有培訓了。你現在需要的是：風格。
教育與培訓
哈明觀察到大多數技術課程都提供培訓，而很大程度上沒有解決『做什麼』和『為什麼做』的問題。
一個訓練有素的人可靠地執行已知的程序。一個受過教育的人會弄清楚哪些問題值得關注。兩者都很重要。各自都不夠。
知識爆炸
哈明做了一個簡單但殘酷的觀察：知識大約每 17 年翻倍。技術知識的半衰期約為 15 年：你現在知道的一半知識將在 15 年內變得過時。
他進行了一個粗略的計算來驗證兩項聲明是否一致—— 確實一致—— 然後問道：這對你學習的方式意味著什麼？
他的答案：專注於基礎，並培養快速學習新領域的能力。一個今天出生的孩子在其職業生涯的巔峰期將面臨現在存在的技術知識的大約四倍。
他對什麼符合基礎的測試：
> 一項測試是它們已經存在了很長時間。另一項測試是，從基礎知識出發，可以使用該領域的標準方法推導出該領域的其餘所有內容。
醉水手
哈明使用概率論證來說明擁有遠景的必要性：
> 一個搖搖晃晃的醉水手在 n 個獨立隨機步驟中向左或向右搖晃，平均而言，最終會距離原點約 √n 步遠。但如果一個漂亮的女孩在某個方向，他的步伐會傾向那個方向，他會走出與 n 成正比的距離。
在一生中做出許多小選擇的過程中，有遠景的職業生涯產出與 n 成正比的距離。沒有遠景：只有 √n。對於大的 n，差異幾乎決定了一切。
他對精度很謹慎：
> 遠景的準確性比你可能想像的要重要得少—— 到達任何地方都比漂流好。對於你來說，可能有許多通往偉大的道路，你走哪條路，只要它將你帶到偉大，對我來說無關緊要。
他還區分了科學與工程領域中每個人都必須學會單獨提出的三個問題：
1. 什麼是可能的？ — 科學
2. 可能會發生什麼？ — 工程
3. 什麼是值得的？ — 倫理
大多數人只提出第一個問題，偶爾提出第二個，很少提出第三個。
有向與漂流
將隨機遊走論證應用到真實的職業生涯中。
創新是如何工作的
哈明在他的創新章節開場時區分了三件大多數人混淆的東西：
- 創新：創造之前不存在的真實價值的東西
- 原創性：製作以前從未做過的東西
- 新奇性：製作與現有不同的東西
你可以用零創新實現新奇性的所有三個屬性：將兩個隨機的 10 位數字相乘。乘積可能在人類歷史上從未出現過。但沒有人在乎。
類比作為主要工具
哈明稱類比為『可能是創新中最重要的工具』。當某些東西類似於我們已經理解的東西時，我們可以轉移解決方案框架。
他的中心例子：凱庫勒夢見一條蛇咬自己的尾巴。他醒來後看到了苯環。類比只需要提示，不需要完全準確。
他將創新過程描述為五個階段：
1. 識別問題—— 一開始通常很模糊
2. 一段激烈思考的孕育期，然後暫時放棄
3. 情感投入：致力於找到解決方案
4. 洞察時刻—— 通常來自潛意識
5. 邏輯清理和向他人呈現
他的方法：用問題飽和潛意識，然後給它空間。『幸運只眷顧有準備的心智。』— 巴斯德
有效的類比
哈明還描述了建立更豐富類比記憶的方法：當你學到新東西時，立即問它還適用於什麼。用許多掛鉤而不只是讓你到達那裡的那個掛鉤來歸檔知識。
何時放棄一個問題
哈明給了一個反對大多數自助建議的警告：
> 如果你無法放棄一個錯誤的問題，那麼你第一次遇到一個時，你將在職業生涯的其餘時間被困其中。
他的例子：愛因斯坦。在他的早年非常有創意。一旦他在職業生涯中期開始尋求統一場論，他就在此上花費了他生命的其餘時間—— 幾乎沒有任何成果可言。
哈明認為管理創意職業需要積極決定放棄哪些問題，而不只是追求哪些。以前的成功可以說服你，你可以解決任何問題。但有些問題還沒有準備好：繼續研究它們會花費你在易於處理的問題上花費的時間。
專家問題
哈明大量借鑑了庫恩的《科學革命的結構》。在常規科學下，一個領域在共享的範式內運作：公認的假設、公認的問題、公認的方法。工作者擴展範式；他們很少質疑它。
當範式改變時，專家被遺留下來。
> 你為成功所做的事情在以後的日期可能會適得其反。
他用計算來說明這一點。他在貝爾實驗室的老闆用分析方法建立了職業生涯。他們將計算機視為不如適當數學的工具。當數字方法成為主導時，那些老闆跟不上。大多數從該領域消失了。
他的總結：
> 專家對沒有任何東西知道一切；博學者對一切知道一無所知。
在專家聲明的不對稱性上：
> 如果一個專家說某事可以做到，他們很可能是正確的。如果他們說這是不可能的，請尋求另一個意見。
為什麼創新來自外部
大陸漂移：由氣象學家（不是地質學家）韋格納提出，被海洋學家接受，然後才被地質學家接受。碳定年來自物理學，不是考古學。第一部自動電話來自一個認為接線員欺騙他的殯儀館老闆。
專家並不邪惡；他們是經濟的。在尋找新方法之前嘗試舊的、成功的方法是有道理的。但這意味著真正的新範式很少來自內部人士。
為什麼專家不可能性聲明值得懷疑
哈明在專家權威上最尖銳的聲明：
> 所有不可能性證明都必須基於在特定情況下可能適用或不適用的一些假設。
當你成為專家時
哈明花了一半的第 26 章警告專家失敗，然後轉向：
> 我要提出的第二點是，你們中的許多人反過來會成為專家，我希望修改你們中最壞的全知專家方面。
當他在貝爾實驗室登上頂峰時，他發誓不參與計算機選擇的決定—— 他不想成為他的老闆對他施加的下一代的拖累。
數據的謊言比你想像的多
哈明用一個冷酷的聲明開始他的不可靠數據章節：數據通常遠不如宣傳的那樣準確。
他提出了他的規則：
> 90% 的時間下一次獨立測量將超出之前 90% 的置信限。
他稱這是一個易於記憶的誇張。潛在的真理：大多數已發佈的測量準確度遠不如聲稱的那樣好。
為什麼實驗產生有偏見的準確性聲明
當你為實驗組裝設備時，它無法完美工作。你花時間微調，直到你獲得一致的、可重複的運行。然後你將這些微調、低方差的數據交給統計學家，他計算置信區間。
問題是：你專門微調以減少方差。統計學家看到低方差數據並得出高聲稱準確性。但你沒有減少誤差；你專門為低方差調整。微調的系統偏差不會出現在方差中。你提供低方差數據；你得到回報高聲稱準確性。
他引用了 BIRGE 1929 與 CODATA 1973 對基本物理常數的比較。平均實際誤差比估計誤差大 5.267 倍。世界頂級專家在他們自己的不確定性估計上遠達五倍。
聲稱準確性的兩個來源
哈明指出導致實驗測量的準確性聲明遠過於樂觀的兩個主要原因。
你得到你測量的
哈明在第 29 章結束時用一句話：
> 你得到你測量的。
他用兩個案例說明：
- 代碼行數：通過代碼行測量軟體生產力會產生寫更多代碼而不是更好代碼的激勵。清潔、緊湊、可靠的代碼在指標上的分數低於膨脹代碼。
- 海軍準備：在定期時間表上檢查的船隻為檢查做特殊準備。日常準備不是被測量的，所以它不被優化。
模式：一旦你建立一個指標，人們會為指標優化，而不是潛在目標。指標變成目標，取代它應該測量的東西。
物理桌
第 30 章總結了整本書。哈明稱之為『你和你的研究』，儘管他指出他本可以同樣稱之為『你和你的職業』。
從事重要問題的工作
> 如果你不從事重要問題的工作，你如何能期望做重要的工作？
他描述了在貝爾實驗室物理桌上用餐多年。談話圍繞著名氣、晉升和被其他公司聘用。他搬到了化學桌，開始問：『你的領域中最重要的問題是什麼？』大多數人無法回答。那些能回答的人沒有從事這些工作。
他後來在走廊裡看到了那些化學家中的一個：『你說的話讓我整個夏天都在思考我的領域中最重要的問題是什麼。』那個化學家成為他小組的負責人。哈明再也沒有聽說過物理桌。
推動作為複利
> 智力投資就像複利。你做得越多，你就越了解如何做，所以你可以做更多。每天額外一小時在一生中將使總產出增加一倍以上。
開放的門
他觀察到辦公室門關閉的人每年完成更多工作。但有開放門的人從事正確的問題。開放的門導致開放的心智。他無法證明因果關係—— 他只能看到相關性。
模糊容忍
> 偉人可以容忍模糊：他們可以同時相信和不相信。你必須能夠相信你的領域是最好的，但也認為還有很大的改進空間。
週五下午
多年來，他投入了 10% 的時間：週五下午：問計算機去向何方。不是回答問題—— 而是提出問題。他將這個習慣歸功於在快速變化的技術面前保持方向。
重要問題
哈明在化學桌上的問題：『你的領域中最重要的問題是什麼，為什麼你沒有從事它們？』
你的週五下午
哈明關閉了這本書：
> 未經檢視的生活不值得活。— 蘇格拉底
他的實踐建議：定期預留時間來提出大問題。不是為了回答它們—— 而是提出它們。問：我的領域中最重要的問題是什麼？我的領域在 20 年內去向何方？如果我在三個月內沒有限制，我會做什麼工作？
週五下午的習慣不是研究—— 它是導航。它讓他不漂流。