«Цель этого курса — подготовить вас к вашему техническому будущему».Теги: #Ричард Хэмминг #Форсайт #Учимся учиться #будущее #цифровая экономика #Системная инженерия #математика #Профессиональная литература #Исследования и прогнозы в ИТ #Читальный зал
Привет, Хабр.Помните замечательную статью «Ты и твоя работа» (+219, 2265 закладок, 353 тыс.
прочтений)? Так что Хэмминг (да-да, самоконтроль и самокоррекция Коды Хэмминга ) есть целое книга , написанная по мотивам его лекций.
Давайте переведем, потому что человек высказывает свое мнение.
Это книга не просто об ИТ, это книга о стиле мышления невероятно крутых людей.
«Это не просто стимул позитивного мышления; оно описывает условия, которые увеличивают шансы на выполнение великой работы».
Мы уже перевели 10 (из 30) глав.
Глава 1. Ориентация
(За перевод спасибо Савве Сумину, откликнувшемуся на мой призыв в «предыдущей главе».) Кто хочет помочь с переводом, пишите в личное сообщение или на почту [email protected] Цель этого курса – подготовить вас к вашему техническому будущему.
Технического содержания практически нет, хотя я буду часто к нему обращаться в надежде, что данная структура курса предоставит вам полезный обзор основ ваших дисциплин.
Только не думайте, что техническое содержание и есть сам курс – это всего лишь иллюстративный материал.
Тема курса – стиль мышления.
Моя цель – обучить, а не тренировать вас.
Я буду изучать, критиковать и демонстрировать различные стили мышления.
Я буду использовать технические знания, знакомые большинству из вас, чтобы проиллюстрировать особенности стиля, что, опять же, я надеюсь, станет полезным обзором основ.
Вам следует рассматривать этот курс как дополнение к техническим курсам, которые вы уже прошли.
Многим вещам, о которых я буду говорить, нет места в стандартных курсах, но я твердо уверен, что вам нужно о них знать.
Этот курс существует потому, что Высшая школа электротехники и вычислительной техники Университета морской пехоты признает необходимость общего, широкого образования, а также специализированной технологической подготовки, которая требуется вашему будущему.
Предметом данного курса является стиль, и его по определению нельзя преподавать в обычной форме, с помощью слов.
Я могу подойти к предмету только путем описания частных случаев, примеров, которые вы, вероятно, сможете понять, хотя они взяты в основном из моего личного 30-летнего опыта работы в математическом отделе исследовательского отдела лаборатории Белла (до его расформирования).
, а некоторые - из произведений других людей.
Ранние греческие философы (Сократ, Платон, Аристотель) безусловно придерживались мнения, что словами можно «высказать» всё.
Эта точка зрения, безусловно, игнорировала взгляды «тайных культов» того времени, которые считали, что человеку необходимо «чувствовать» нечто такое, что невозможно передать словами.
Примеры включают богов, понятия истины и справедливости, искусства, красоты и любви.
В основе вашей научной подготовки лежит вера в описательную силу слов, а также твердая вера в редукционизм; поэтому, чтобы продемонстрировать возможные ограничения языка, я буду периодически возвращаться к этой теме на протяжении всей книги.
Как я уже сказал, стиль – похожая тема.
Мой подход в этом курсе (использование личного опыта, личных знаний и наблюдений) требует от меня нарушить стандартное табу и говорить о себе от первого лица вместо традиционного безличного научного подхода.
Здесь вам придется меня извинить, поскольку столь же эффективного безличного подхода, видимо, не существует. Если я не использую личный опыт, материал может показаться вам просто набором «праведных» слов и не произвести должного эффекта на ваше сознание, а изменение вашего мнения как раз и есть главный критерий эффективности моей работы.
За счет обсуждения личного опыта материал будет попахивать хвастовством, хотя, чтобы уравновесить этот эффект, приведу ряд собственных серьезных ошибок.
Обучение, наблюдая за ошибками других людей, может уберечь вас от совершения собственных ошибок, но я все же считаю, что учиться на успехах важнее, чем учиться на неудачах.
Я часто говорю (и вернусь к этой теме позже), что существует огромное количество неправильных путей, но очень мало правильных, поэтому учиться на успехах эффективнее и, когда придет ваше время, вы будете знать, как поступить правильно.
решения, а не как совершать ошибки.
! Я всего лишь «тренер».
Я не могу пробежать за тебя милю; в лучшем случае я могу обсуждать разные стили и критиковать ваш.
Вы знаете, что именно вам придется пробежать милю, если вы хотите, чтобы курс легкой атлетики принес вам пользу, а это значит, что вам придется тщательно обдумать то, что вы прочтете в этой книге, чтобы они могли эффективно изменить себя – что, очевидно, должно быть целью любого курса.
Я еще раз скажу — вы получите от этого курса ровно столько пользы, сколько усилий вы вложите в него, и если ваши усилия ограничиваются посещением занятий и чтением книги, это будет для вас лишь пустой тратой времени.
Вам придется полностью переварить и усвоить контент, сравнить его со своим личным опытом, обсудить между собой, а некоторые моменты интегрировать в собственные методы взаимодействия с реальным миром.
Поскольку тема курса «стиль», я проведу сравнение с преподаванием изобразительного искусства.
Освоив основы изобразительного искусства, вы учитесь под руководством мастера, в котором сами признаете прекрасного художника; но ты понимаешь, что тебе придется создать свой собственный стиль из элементов творчества прошлых художников и своих природных способностей.
Вам также придется адаптировать свой стиль к будущему, поскольку простого копирования прошлого будет недостаточно, если вы стремитесь к большим достижениям – мы еще не раз вернемся к этой теме.
Я постараюсь максимально понятно объяснить особенности своего стиля, но опять же, вам решать позаимствовать из него то, что подходит именно вам, и в конечном итоге создать свой собственный стиль.
Вы станете либо лидерами, либо последователями, но моя цель — сделать вас лидерами.
Так или иначе, вы не сможете перенять всех тех качеств, которые я заметил в себе и других и описал для вас; вам придется выбирать, адаптироваться и делать соответствующие качества частью себя.
Но здесь есть проблема, более сложная, чем выбор: удачный стиль одного времени вполне может не подойти для другого! У моих предшественников в Bell Labs был свой стиль; и я и трое моих коллег устроились туда примерно в одно время, были практически ровесниками, нашли свой стиль и в результате полностью изменили общий стиль математического факультета, а также некоторых других частей лаборатория.
Между собой мы называли себя «Четыре младотурка», и много лет спустя я узнал, что высшее руководство называло нас так же! Вернемся к теме образования.
Вы все понимаете, что между образованием и обучением есть большая разница.
Образование учит, что, когда и почему делать, а обучение учит, как это делать.Одно без другого не имеет особого смысла.
Вам нужно знать и что делать, и как это делать.
Я уже сравнивал умственную и физическую подготовку, говоря, что в обеих областях величина полученной пользы прямо пропорциональна количеству приложенных усилий – все, что может сделать тренер, — это предлагать стили и время от времени критиковать.
Из-за большого размера этих классов (или из-за того, что вы читаете книгу), я не могу напрямую критиковать ваше мышление, поэтому вам придется делать это самостоятельно или друг для друга, в беседе, и применять вещи, о которых я говорю, с учетом вашего собственного опыта.
Вы можете подумать, что образование должно предшествовать обучению, но тип образования, которое я предоставляю, должен основываться на вашем опыте и технических знаниях.
Отсюда эта своеобразная «инверсия» того, что может показаться разумным.
На самом деле я занимаюсь «метаобразованием», предметом курса является образование как таковое, и поэтому наша дискуссия должна быть выше его – «метаобразования», так же как метафизика должна была быть выше физики в время Аристотеля (собственно, «следовать за» и «превышать» — значения приставки «мета»).
Эта книга нацелена на ваше будущее, поэтому нам следует понять, какой будет технологическая область (Наука и техника) в то время, когда вам придется ее развивать.
Общеизвестно, что после Исаака Ньютона (1642-1727) объем знаний интересующего нас типа увеличивался примерно в 2 раза каждые 17 лет. Прежде всего, это можно измерить количеством изданных книг (классическое наблюдение заключается в том, что библиотекам приходится удваивать объем книг каждые 17 лет, чтобы сохранить свое относительное положение).
Во-вторых, когда я пришел в Bell Labs в 1946 году, они пытались сократить штат сотрудников по сравнению с тем, который был у них во время Второй мировой войны, примерно до 5500 человек.
Однако за те 30 лет, что я провел там, я наблюдал довольно последовательное удвоение штата каждые 17 лет, несмотря на то, что администрация время от времени ввела приостановку приема на работу.
В-третьих, рост числа ученых также был экспоненциальным и существует мнение, что почти 90% когда-либо живших ученых живы и сейчас! Трудно поверить, что этот ожидаемый темп роста в будущем замедлится, и поэтому вы, даже больше, чем я, сталкиваетесь с необходимостью узнавать все больше и больше нового.
Здесь я позволю себе небольшое отступление, чтобы продемонстрировать то, что часто называют «[расчеты на обратной стороне конверта – рассчитывайте на салфетку]».
Я заметил, что инженеры и учёные делают это чаще, чем «обычные люди», отсюда и необходимость иллюстрации.
Я возьму два приведенных выше утверждения («знания удваиваются каждые 17 лет» и «90% когда-либо живших ученых живы сегодня») и посмотрю, насколько они совместимы.
Текущая модель роста является экспоненциальной, как по количеству ученых, так и по объему знаний, который пропорционален числу ныне живущих ученых.
Для начала предположим, что количество живых учёных в момент времени t равно:
при этом объем знаний, производимых ежегодно, имеет постоянный коэффициент пропорциональности k по отношению к числу ныне живущих ученых.Если начать с минус бесконечности во времени (погрешность небольшая, и при желании вы можете исправить ньютоновское время), мы получим следующую формулу:
отсюда мы знаем б.Перейдем ко второму утверждению.
Приняв стандартную продолжительность жизни ученого в 55 лет (кажется, в утверждение включен период жизни, когда ученый не занимается практикой, но исключается детство), получаем:
что очень близко к 90%.Обычно, когда мы первый раз «считаем на салфетке», мы используем определенные цифры (с ними легче работать), а затем повторяем расчеты с параметрами, чтобы лучше подогнать их к данным и понять общую ситуацию.
Примем период удвоения за D, а продолжительность жизни учёного за L. Теперь первое уравнение будет выглядеть так:
А второй такой:
Принимая D за 17 лет, мы получаем 17*3,3219=56,47. лет продолжительности жизни ученого, что близко к 55 (наше исходное предположение).Мы можем корректировать соотношение L/D до тех пор, пока не найдем лучшее соответствие данным (это было приблизительное значение, хотя я бы предпочел верить в 17 лет на удвоение, чем в 90%).
«Расчеты на салфетках» показали, что гипотезы достаточно совместимы.
Обратите внимание, что это отношение применимо ко всему времени, пока сохраняется целостность простых отношений.
Теперь становится понятно, почему великие учёные активно используют «расчеты на салфетках» — они дают хорошее представление о справедливости предположения и понимание того, о каких факторах вы не были готовы говорить — например, что именно имеется в виду по продолжительности жизни ученого.
Делая расчеты, вы увеличиваете вероятность того, что результат запомнится вам в голове.
Кроме того, такие расчеты сохраняют вашу способность моделировать ситуации в полной мере работоспособной до того момента, пока она не понадобится вам для решения серьезных проблем.
Поэтому я рекомендую, когда вы слышите подобные количественные наблюдения, проведите быстрое моделирование, чтобы увидеть, насколько вы им верите, особенно если их источником является пресса или телевидение.
Очень часто эти утверждения оказываются бредом: либо аргументация расплывчата и нет возможности моделирования; или моделирование возможно, но его результат не соответствует исходному утверждению.
Этот метод оказался весьма ценным за столом физиков, с которыми я обедал; Иногда мне удавалось развеять заблуждения прямо в момент их формирования, что помогало нам всем двигаться вперед. Помимо проблемы увеличения объема новых знаний, существует и проблема их устаревания.
Многие считают, что «период полураспада» полученных в школе технических знаний составит примерно 15 лет — через 15 лет половина из них будет неактуальна (мы либо выберем другие направления развития, либо заменим их новыми).
материал).
Например, узнав больше о электронных лампах и радиолампах (в конце концов, они явно были важным предметом в Bell Labs в то время), я начал участвовать в разработке транзисторов - что сделало знания, которые я только что узнал, ненужными! Чтобы понять связь этого удвоения с вашей собственной жизнью, представьте, что в возрасте x лет у вас родился ребенок.
Поступив в колледж, ваш ребенок столкнется с объемом знаний, в разы превышающим тот, с которым вы когда-то сталкивались.
Это удвоение происходит не только в математических теоремах и технических результатах, но и в музыкальных произведениях (таких как Девятая симфония Бетховена), в выборе курортов или в телевизионных программах, достойных или недостойных внимания.Если вы когда-нибудь были ошеломлены объемом знаний, с которыми вам пришлось столкнуться в колледже или даже сейчас, представьте, с чем придется столкнуться вашим детям! Общий объем технических знаний, с которыми вы сейчас знакомы, увеличится в четыре раза через 34 года, и к этому времени многие из вас достигнут вершины своей карьеры.
Оцените количество лет, оставшихся до выхода на пенсию, а затем посмотрите в левой колонке вероятный фактор повышения ваших знаний за этот период! Каков мой ответ на эту дилемму? Первое решение — сконцентрироваться на базовых знаниях, на «основах» или, по крайней мере, на том, что кажется основами в определенное время, а также развивать в себе способность осваивать новые области знаний, чтобы, как только они появятся, вы не отставать (что в конечном итоге случается со многими талантливыми инженерами).
Мое положение в лаборатории (где я, казалось, был единственным, кто правильно разбирался в расчетах) обязывало меня изучать количественный анализ, компьютеры и практически все разделы физики в степени, достаточной, чтобы хотя бы успешно решать новые вычислительные задачи.
, решение которой могло бы принести пользу как Лаборатории, так и нескольким социальным и биологическим научным направлениям.
Таким образом, я стал успешным примером того, как человек может не только приобрести достаточно новых знаний, чтобы не «утонуть» в потоке прогресса, но и не тратить на это лишнее время и силы, продолжая при этом вносить свой вклад в дело организация.
Активно учиться мне пришлось начать во время развития и управления вычислительным центром.
В своей карьере вы столкнетесь с подобными проблемами, причем будут проблемы, которые кажутся непреодолимыми.
Как распознать эти «основы»? Успешно пройти испытание временем – хороший знак.
Хорошо также, если из этих «основ» можно получить все остальные знания по дисциплине, используя ее стандартные методы.
Мне нужно показать разницу между наукой и инженерией.
Вот как это будет выглядеть в несколько «бойкой» форме:
В науке, если ты знаешь, что делаешь, значит, ты делаешь неправильно.Конечно, вы вряд ли сможете наблюдать эти явления в чистом виде.В инженерном деле, если вы не знаете, что делаете, вам не следует этого делать.
Инженерное дело требует, если хотите, изобретательности, чтобы компенсировать неизвестные; в науке практическое применение техники необходимо для превращения абстрактных моделей в реальность.
Большая часть современной науки опирается на использование инженерного «инструментария», а инженерам требуется все больше и больше научных знаний.
Многие крупные научные проекты требуют решения серьезных инженерных задач – эти направления развиваются параллельно! Другие причины такой ситуации включают возрастающие темпы технического прогресса; теперь мы просто не можем позволить себе того спокойствия, которое приходит от разделения этих дисциплин.
Кроме того, после окончания учебы появится все больше научных и инженерных знаний, которые вам понадобятся в будущем.
Извините, но вам придется изучать новые области самостоятельно по мере их появления, без возможности пассивно ждать, пока кто-то вас научит. Обратите внимание, что не следует отождествлять инженерное дело с прикладной наукой — оно представляет собой отдельную, третью область (которую, правда, не все признают таковой), лежащую между наукой и инженерией.
Я где-то читал, что существует 76 методов предсказания будущего — даже это число говорит о том, что не существует метода, достаточно надежного, чтобы получить всеобщее признание.
Самый тривиальный метод — предположить, что завтра будет так же, как сегодня, что часто оказывается правдой.
Следующий уровень «просветления» — использовать текущую скорость изменения, предполагая, что сама скорость не изменится; линейное предсказание на основе выбранной переменной.
Конечно, выбор переменной может сильно повлиять на результат прогноза! Однако ни один из этих методов не подходит для долгосрочного прогнозирования.
Историю часто используют как основу для долгосрочных предсказаний, но одни считают, что история повторяется, у других мнения диаметрально противоположные! И вот что становится очевидным:
Прошлое когда-то было будущим, а будущему суждено стать прошлым.Однако для экстраполяции я часто буду использовать исторические данные.
Я считаю, что лучшие прогнозы основаны на понимании задействованных фундаментальных сил, и именно на это я буду полагаться.
Часто случается, что эволюция науки и движение человечества вперед управляются не естественными ограничениями, а человеческими законами, привычками, организационными процессами и правилами, личным эго и инерцией.
Мне кажется, тонкостям этой специфики вас научили меньше, чем следовало бы, поэтому я буду вникать в них по мере необходимости.
Есть поговорка: «Краткосрочные прогнозы всегда оптимистичны, долгосрочные прогнозы всегда пессимистичны».
Причина, по которой последнее верно для большинства людей, заключается в том, что трудно понять последствия экспоненциального роста знаний.
Например, в случае с деньгами ежегодный темп роста в 6% удваивает количество денег всего за 12 лет! А через 46 лет рост будет 16-кратным.
Хорошим примером правильности утверждения о пессимизме долгосрочных прогнозов может служить рост компьютерной сферы по быстродействию, плотности комплектующих, снижению цен и т. д., а также распространение компьютеров во все уголки.
современной жизни.
Однако область искусственного интеллекта предоставляет нам замечательный контраргумент. Практически все лидеры в этой области сделали долгосрочные прогнозы, которые почти никогда не сбывались, не сбудутся при жизни, но, вероятно, сбудутся в будущем.
Я часто привожу историю в качестве примера, несмотря на слова Генри Форда: «История — это чушь».
[ок.
переводчик: оригинал: «История – это, по большому счету, ерунда.
Это традиции.
И традиции нам не нужны.
Мы хотим жить сегодня, и единственная история, которая чего-то стоит, — это та, которую мы создаем сегодня».
Возможно, его аргументы были похожи на эти:
Читая некоторых историков, создается ощущение, что прошлое во многом определялось большими тенденциями, но в то же время чувствуешь, что будущее содержит огромное количество возможностей.
- История редко пишется с какой-либо точностью; Я не смог найти даже двух отчетов, которые бы сходились во мнении о том, что произошло в Лос-Аламосе во время Второй мировой войны.
- Из-за темпов прогресса будущее всегда несколько «оторвано» от прошлого, современные компьютеры — прекрасный пример этого различия.
Это противоречие можно разрешить как минимум четырьмя способами:
Вполне вероятно, что будущее будет более ограничено медленной эволюцией людей и связанных с ней законов, социальных институтов и организаций, чем быстрой эволюцией технологической сферы.
- Вы можете просто игнорировать это.
- Это можно узнать.
- Можно заключить, что прошлое было гораздо менее предопределено, чем предполагают некоторые историки, и что действия отдельных людей порой могут иметь огромный эффект. Александр Македонский, Наполеон и Гитлер оказали огромное влияние на материальную сторону жизни, а Пифагор, Платон, Аристотель, Ньютон, Максвелл и Эйнштейн – на нематериальную.
- Вы можете решить, что вариантов не так много, как хотелось бы, и выбора меньше, чем кажется.
Несмотря на сложность прогнозирования и тот факт, что:
Непредвиденные технологические инновации могут нарушить даже самые точные прогнозы.Вам следует попытаться предвидеть будущее, с которым вы столкнетесь.
Я часто использую эту историю, чтобы проиллюстрировать важность попыток предсказать будущее.
Хорошо известно, что пьяный матрос, раскачиваясь влево и вправо и делая n шагов в случайном направлении, рано или поздно окажется на расстоянии от исходной точки, примерно равном квадратному корню из n. Однако если он увидит привлекательную девушку в одном из этих направлений, его шаги будут стремиться в этом направлении, и в конечном итоге он пройдет расстояние, пропорциональное n. В жизни, которая постоянно заставляет вас делать выбор, большой или маленький, карьера с видением будущего приведет вас на расстояние, пропорциональное n, но без видения вы пройдете только расстояние, примерно равное квадратному корню из n. .
В каком-то смысле разница между теми, кто идет далеко, и теми, кто этого не делает, заключается в том, что у первых есть видение, а у вторых – нет. В результате все, что могут делать последние, — это реагировать на события по мере их возникновения.
Одна из основных целей этого курса – помочь вам начать формировать более или менее точное видение своего будущего.
Если у меня не получится, считайте, что я провалил весь курс.
Вы можете оспорить эту позицию, заявив, что видение, сформированное сейчас, имеет высокую вероятность оказаться ошибочным.
Мой ответ будет таков: из практического опыта я усвоил, что точность видения на самом деле имеет меньшее значение, чем может показаться; приехать куда-то лучше, чем вечно дрейфовать; У вас есть много потенциальных путей к величию, и не имеет большого значения, какой из них вы выберете, лишь бы он привел вас туда.
Как и в случае с вашим личным стилем, вы должны найти видение своей будущей карьеры и следовать ему как можно лучше.
Нет видения – нет будущего.В какой степени история повторяется или не повторяется – это горячо обсуждаемый вопрос.
Но она может обеспечить руководящие принципы, поэтому история будет играть большую роль в наших дискуссиях - я пытаюсь дать вам некоторую точку зрения, которая может помочь вам разработать свое видение своего будущего.
Еще один важный инструмент, который я использовал, пытаясь понять, что произойдет в будущем, — это активное воображение.
В течение многих лет я посвящал около 10% своего времени (вечера пятницы) попыткам понять, что ждет в будущем область вычислений, как инструмент науки, так и фактор, формирующий социальный мир.
Создавая план своего будущего, следует различать три вопроса:
В каком-то смысле первое — это наука, которая в принципе может случиться.
- Что может случиться?
- Что, скорее всего, произойдет?
- Что бы мы хотели, чтобы произошло?
Второй - инженерный - каковы были человеческие решения, в результате которых возникло конкретное, случившееся будущее (а не другое из множества всех возможных вариантов будущего).
Третье — этика, мораль или любое другое слово, обозначающее оценочные суждения.
Важно рассмотреть все три вопроса и, если второй отличается от третьего, вы яснее поймете, что нужно сделать, чтобы воплотить желаемое будущее в жизнь, а не позволять неизбежному случиться и бороться с последствиями.
Здесь становится ясно, что чаще всего лидеров от последователей [/последователей] отличает наличие видения.
Стандартный процесс распределения знаний между факультетами, кафедрами, а также дальнейшее дробление на разные курсы предполагает сокрытие однородности знаний и пропуск того, что не соответствует содержанию конкретных курсов.
А оптимизация этих курсов, в свою очередь, означает, что многие важные элементы инженерной практики упускаются из-за неадекватности.
Одна из целей этой книги — вспомнить и продемонстрировать многие из этих упущенных из виду тем, важных для науки и техники.
Другая цель – показать целостность всех знаний в целом, а не фрагменты, которые «всплывают» по мере изучения отдельных предметов.
В будущем все ваши знания могут вам пригодиться; однако, если вы убеждены, что проблема в определенной области, вы, как правило, не будете использовать соответствующую информацию, полученную из другого курса.
Основное внимание в курсе будет уделяться информатике.
Причина этого направления не в том, что я провел большую часть своей карьеры в области компьютерных наук и проектирования виртуальных машин.
Мне просто кажется, что в ближайшем будущем компьютеры будут доминировать в вашей технологической жизни.
На протяжении всей книги я буду несколько раз повторять следующие факты о превосходстве компьютеров над людьми в некоторых областях:
Я считаю, что нет смысла перечислять преимущества людей перед компьютерами — почти каждый из вас внутренне не согласился со списком и начал подбирать их самостоятельно.
- «Экономика» — значительно дешевле и продолжает дешеветь.
- Скорость намного, намного выше.
- Точность намного точнее.
- Надёжность — значительное превосходство (во многих компьютерах есть встроенные алгоритмы поиска и исправления ошибок).
- Более быстрое управление.
Многие современные самолеты нестабильны и требуют более быстрого управления со стороны бортового компьютера для большей практичности.
- Свобода от скуки – это крайнее превосходство.
- Скорость передачи информации (в обоих направлениях) снова чрезвычайно высока.
- Простота переобучения – вам нужно только изменить программу, а не изучать новую информацию ценой человеческого времени и усилий.
- Неблагоприятные условия - в космосе, под водой, в научных полях с высоким радиационным фоном [возможный вариант (маловероятный): в полях сильного излучения], на поле боя, в заводских условиях с агрессивной средой и т.п.
- Кадровые проблемы – они доминируют в управлении людьми, но почти отсутствуют в управлении машинами; У машин нет пенсий, межличностных конфликтов, союзов, личных отпусков, эго, умирающих родственников, потребности в отдыхе и т. д.
И, наконец, в каком-то смысле этот курс религиозен – я проповедую, что в своей жизни (а она у вас только одна) вы должны внести серьезный вклад в развитие человечества, а не комфортно «плыть по течению»; что стремление к мастерству в любой области само по себе является достойной целью жизни.
Мы часто слышим, что смысл не в победе, а в борьбе – жизнь без борьбы за совершенство вряд ли стоит того, чтобы ее прожить.
Стоит отметить, что это, конечно, мнение, а не факт, но оно основано на наблюдениях за жизнью многих людей и рассуждениях об их «совокупном» счастье, а не на импульсивных удовольствиях.
Опять же, это мнение об их счастье, конечно, всего лишь моя интерпретация, поскольку никто не способен до конца понять жизнь другого человека.
С этим мнением согласны многие люди, писавшие о «достойной жизни».
Обратите внимание, что выбор конкретных целей на пути к совершенству я оставляю за вами, но заявляю, что жизнь без этих целей бессмысленна – это, по сути, просто существование (на мой взгляд).
В Древней Греции Сократ (469 – 399) говорил:
Неправильно понятая жизнь не стоит того, чтобы ее прожить.Продолжение следует. Кто хочет помочь с переводом - пишите в личку или на почту [email protected] Содержание книги и переведенные главы
- Введение в искусство заниматься наукой и инженерией: научиться учиться (28 марта 1995 г.
) (в ходе выполнения)
- «Основы цифровой (дискретной) революции» (30 марта 1995 г.
- «История компьютеров — аппаратное обеспечение» (31 марта 1995 г.
) (в ходе выполнения)
- «История компьютеров - Программное обеспечение» (4 апреля 1995 г.
) готовый
- «История компьютеров – приложения» (6 апреля 1995 г.
) (в ходе выполнения)
- «Искусственный интеллект. Часть I» (7 апреля 1995 г.
) (в ходе выполнения)
- «Искусственный интеллект. Часть II» (11 апреля 1995 г.
) (в ходе выполнения)
- «Искусственный интеллект III» (13 апреля 1995 г.
) (в ходе выполнения)
- «Н-мерное пространство» (14 апреля 1995 г.
)
-
Как Облако Изменило Архитектуру Дата-Центров
19 Oct, 24 -
Сибирь – Следующая Силиконовая Долина
19 Oct, 24
