Иногда логика важнее, чем быть правым

В 2018 году меня нанял доктор Дэвид Ферруччи, изобретатель Watson, знаменитого компьютера с ответами на вопросы IBM, который победил чемпиона Кена Дженнингса в« Jeopardy! » В 2011 году.

После ухода из IBM д-р Ферруччи основал свою собственную исследовательскую компанию в области ИИ Elemental Cognition с целью разработки ИИ, который может понимать значение языка и аргументировать свои ответы, как это делают люди.

Если EC будет успешным, компьютер из «Звездного пути», наконец, может стать реальностью. Помимо того, что он является прорывом в области искусственного интеллекта и подорвет миллиардную отрасль, такой компьютер может помочь врачам лечить болезни или помочь инженерам разрабатывать решения для борьбы с глобальным потеплением.

В итоге я пробыл в ЕС около года, и вау, это было проблемой - не только интеллектуально, но и эмоционально. Хотя это оказалось недолговечным, я проделал действительно интересную работу и вырос на этом опыте. Вот несколько вещей, которые я узнал, работая с одним из самых известных компьютерных ученых в мире.

Логика важнее правоты

Как ведущий специалист по искусственному интеллекту, доктор Ферруччи одержим логикой. Я не видел этого, но у него, вероятно, есть фотография Спока где-то на стене. То, что я видел, висит на видном месте на стене в офисе EC в Уилтоне, штат Коннектикут, - это плакат с заголовком «Не допускай логических заблуждений».

Логическая ошибка - это ошибка в рассуждении. Например, утверждение, что определенная политическая партия или политика хороша или плоха, когда правда обычно более сложна и содержит нюансы. Это был бы пример черного или белого. Это также известно как ложная дилемма.

Все мы иногда совершаем такие ошибки, и некоторые из них довольно легко сделать, особенно когда мешают наши эмоции. Хотя многие делают это невинно, другие используют их намеренно в гнусных целях, чтобы манипулировать другими. Некоторые политики или авторитарные деятели делают это очень эффективно.

Я начал программировать, когда был маленьким, поэтому для меня важна и логика. У меня на стене нет изображения Спока, но мне следует * карабкаться к Amazon и отвлекаться *. Однако, несмотря на мою страсть к логике и карьеру практики, я узнал, что у меня тоже была дурная привычка совершать логические ошибки, когда на меня оказывали давление. Фактически, это доставило мне неприятности с доктором Ферруччи.

Меня часто просили объяснить причины, по которым я принимал решения, даже те, которые были широко признаны в качестве передовой практики промышленного стандарта. Например, чтобы объяснить, почему я выбрал React, а не их самодельный фреймворк jQuery, мне пришлось не только указать плюсы и минусы, но и то, как инструменты и методы стали причиной этих плюсов и минусов. Мне приходилось рассуждать, используя основные принципы или несводимые истины.

Я был способен привести этот аргумент, но не смог. По крайней мере, не сразу. Во-первых, я много лет не приводил этого конкретного аргумента и забыл, как это сделать. jQuery - это Бритни Спирс из фреймворков Javascript - он видел лучшие времена. Во-вторых, я был немного взволнован, что они будут сомневаться в том, что казалось мне таким очевидным. У нас были сжатые сроки, и я чувствовал нехватку времени, чтобы закончить работу. Я тоже хотел произвести на них впечатление. Я просто взмахнул руками и сказал: «Это лучшая практика в отрасли уже много лет. Вот как это делают Facebook и Netflix ».

Моими логическими заблуждениями были Обращение к власти и Подножка. Несомненно, тот факт, что что-то широко признано стандартом, заслуживает внимания. То же самое и с тем, что Facebook его использует. Но это не значит, что он обязательно подходит для наших целей. EC - это не Facebook. Кроме того, популярно много вещей, которые не являются хорошими идеями, например, переутомление, фальшивый Agile или левый блокнот.

Хотя я мог быть прав, мои рассуждения были ленивыми и ошибочными. Возможно, я был расстроен или чувствовал давление, но это часть работы. Ничто не может извинить меня за мои логические преступления.

К сожалению, объяснение вещей, основанное на первых принципах, может оказаться трудной и трудоемкой задачей. Нужно организовать их мысли, возможно, нарисовать несколько диаграмм и найти нейтральные источники для ссылок, которые сами должны быть написаны на основе первых принципов и не быть логически ошибочными. Это одна из причин, по которой я считаю, что для руководства так важно не увлекаться слишком большим количеством деталей: сотрудники либо будут вынуждены совершать логические заблуждения, либо тратить много времени, которого у вас нет.

Спустя годы я все еще придерживаюсь своих рекомендаций. В конце концов, все получилось. Мы пошли с моим подходом, и проект был успешным и в срок. Пока я был там, он оставался масштабируемым, эффективным и производительным решением. Значит, все получилось, правда?

К сожалению нет. Понимаете, быть правым не так важно, как доверять. Совершение логической ошибки демонстрирует отсутствие у человека способности к рассуждению, что может подорвать ваше доверие.

Знание логических ошибок не только поможет вам принимать более правильные решения на работе, но и в жизни. Это также помогает уберечь вас от прицела тех, кто пытается вами манипулировать.

Не пугайтесь причудливых дипломов или сложных проблем

Я был одним из немногих сотрудников в комнате, у которых не было докторской степени. Фактически, я был единственным, кто вообще не имел даже степени (я принял предложение о работе до окончания учебы, и мне были нужны деньги). Я немного нервничал, но был очень рад возможности поработать над передовой наукой, которая немного отличается от приложений, над которыми я обычно работаю.

Что меня действительно беспокоило, так это то, собираются ли они воспринимать меня всерьез или нет. Поскольку я бросил колледж, иногда я чувствую себя неадекватным среди людей с выдающимися степенями из модных колледжей. Я уверен, что это то, что я проецирую на других больше, чем то, как они на самом деле меня видят.

Этот опыт научил меня тому, что я действительно проектирую. Меня восприняли серьезно, и я смог глубоко поговорить с учеными. Доктора философии не обязательно умнее (хотя я уверен, что эти люди были), они просто посвятили свою жизнь изучению определенной области - и они являются экспертами в этой области. Но мне тоже нравится считать себя экспертом в том, что я делаю.

В конце дня я смог узнать достаточно, чтобы работать вместе с ними и решать интересные, сложные задачи. И это все, что действительно важно.

Всегда смотрите на проблему с разных сторон

Каждый раз, когда я подхожу к новому программному проекту, один из самых важных вопросов, на который я пытаюсь ответить, - это «о чем мы говорим?» Как они определены и, что более важно, каковы отношения? Это называется моделью данных. Мы пытаемся описать абстракцию мира. Простой пример: A class has a curriculum, teacher, students, and schedule.

По моему опыту, успех вашего программного обеспечения зависит от того, насколько хорошо вы заранее определите свою модель данных. Как оказалось, моделирование данных также является одной из самых сложных проблем в области искусственного интеллекта. Они называют это представлением знаний, или сокращенно KR.

Представьте себе следующий художественный рассказ:

Алиса ударила по мячу. «О нет!» - сказала она. «Все пошло не так!» Джон, стоя позади нее, получил мяч и отдал его Джейн, стоявшей прямо перед воротами. Она пинала и забивала! Команда Алисы победила.

Что здесь происходит? Очевидно, это игра в футбол, но происходит гораздо больше. Алиса и ее товарищи по команде - люди с мотивами, чувствами и действиями. Есть хронология событий, которые происходят с различными участниками, результатами и многим другим. Но как компьютер структурировал всю эту информацию? Будет ли такая же структура верной и для других историй? Оказывается, это действительно сложная проблема.

Эта проблема присутствует во многих проектах за пределами ИИ. Один из самых важных уроков - не пытаться объединить все в одну точку зрения. Дублирование вокруг различных шарниров или линз часто является выгодным компромиссом для уменьшения сложности на порядок. Вы можете использовать это мышление для решения других проблем - все могут быть верными несколько точек зрения, и каждая рассказывает свою часть истории.

Сбой как можно быстрее

Если у вас есть опыт работы в стартапе, то, вероятно, вам не привыкать создавать что-то с неполными или постоянно меняющимися требованиями. Это неприятно, но часто неизбежно, поскольку бизнес учится.

Работая в ЕС, это было на порядок хуже. Сама модель данных (как описано ранее) и сама наука постоянно менялись по мере ее развития. В конце концов, это исследовательский проект. Вдобавок ко всему, у меня не было опыта работы с ИИ. Вначале мне было очень трудно заставить все это аккуратно вписаться в мою голову.

Меня наняли для разработки и создания нового интуитивно понятного пользовательского интерфейса, который мог бы представить обычным людям то, о чем думала система, и помочь ей изучить. Исследователи также могут использовать его в качестве инструмента для понимания.

Было трудно понять, правильно ли я поступаю, и я нервничал. В конце концов, я представляю изобретателя IBM Watson. Что, если он (и ученые) подумают, что я полон этим?

Сейчас я могу больше писать об опасностях синдрома самозванца, но не буду, так как на эту тему есть достаточно хороших статей. Вместо этого я дам вам легкий выход для побега: перестаньте бороться с ним и уже проиграйте.

Я обнаружил, что было намного быстрее просто представить что-то, что не имело смысла для более информированного человека, чем потратить свое время, пытаясь заранее обрести это понимание для себя. Конечно, я хочу узнать как можно больше; это делает меня лучшим дизайнером и архитектором. Но мне не нужно изучать все из первых принципов самостоятельно или за один проход. Пока они дают вам возможность исправить свои ошибки, забудьте о мнениях людей. Если бы я не начал этим заниматься, я не знаю, запустился бы мой проект вовремя. И мальчик был менее напряженным.

Доктор Ферруччи и ученые были очень восприимчивы к моей работе, и мы прошли через множество быстрых итераций, в конечном итоге придя к тому, чем, я думаю, мы все гордились. Не думаю, что кто-нибудь когда-либо сомневался в моих способностях. Просто потерпите неудачу, чтобы добиться успеха.

Знание против понимания

Между «знанием» и «пониманием» большая разница. Знание обычно означает способность вспомнить отдельные факты. Это статично. Понимание означает способность рассуждать об этих фактах логически, исходя из первых принципов, упомянутых ранее. В этом разница между повторением прочитанной информации и возможностью ее кого-то научить. Понимание - это производное знания.

Я не знаю, что с людьми: они не учатся на понимании; они учатся другим способом - наизусть или что-то в этом роде. Их знания такие хрупкие! - Ричард Фейнман

Наша система искусственного интеллекта должна была быть не просто познавательной, но и понимающей. Я не собираюсь говорить, что знаю, как это было достигнуто в ИИ символического мышления; это остается над моей головой (и под NDA). Однако это укрепило мою веру в то, что мое собственное понимание напрямую влияет на ценность программного обеспечения, которое я пишу, или интерфейсов, которые я разрабатываю.

Я придаю большое значение тому, чтобы дизайнеры и инженеры понимали основную проблему или технологию, а не просто выполняли то, что им велит делать их начальство, или следовали популярным шаблонам. Понимание инструмента необходимо для понимания того, подходит ли он для решения проблемы и как его правильно использовать.

Часть работы дизайнера или программиста - учить. Дизайнеры учат человека взаимодействовать с программным обеспечением через свои проекты. Программисты учат других программистов, как все работает, написав читаемый и разумный код, но вы не можете научить, не понимая.

Я видел много команд с паршивым кодом и интерфейсами, разрабатываемыми комитетами, и обычно это свидетельствует об отсутствии понимания и лидерства.

Плохая культура - не ваша вина

Ближе к концу моего выступления в EC я знал, что у меня проблемы. Но дело было не в качестве моей работы, о которой я продолжал получать хорошие отзывы. Это был способ общения с другими членами команды и то, как оправдывались ожидания. Были разочарования.

Все были сердечны и профессиональны, как и следовало ожидать. Они также были замечательными, и с ними было интересно поговорить. Но я действительно не подходил. Я происходил из совершенно другой культуры, и у меня не очень хорошо получалось адаптироваться к их культуре. Я изо всех сил пытался попасть на ту же страницу. У нас был другой набор ценностей, ожиданий и способов работы и сотрудничества.

Я основал свою первую компанию в старшей школе, а после колледжа провел большую часть своей карьеры, работая и руководя быстро развивающимися стартапами. Я одержим эффективностью, выпуском продуктов и созданием масштабируемого и надежного программного обеспечения. У моих проектов есть заинтересованные стороны и заказчики. Я сформировался в стартап-культуре.

Доктор Ферруччи однажды назвал меня «создателем всякой всячины». Я думал, что он мне подходит.

Большая часть команды была из академических кругов, многие из которых - из первоначальной команды IBM Watson. У EC не было клиентов и конкретных сфер применения. Это было намеренно; они хотели быть чистой исследовательской компанией, свободной от оков прибыли и сроков выполнения заказов. Они не хотели, чтобы их ИИ был приспособлен к какой-либо конкретной проблеме. Они не хотели повторения того, что произошло в IBM, где некоторые чувствовали, что непонимание их технологий и потребность в рыночном продукте сегодня задушили их исследования после успеха Jeopardy!.

Я был очень строг к себе и принял это на свой счет. Возможно, я интеллектуально понимал, что это не моя вина, но мне казалось, что это так. «Я не ленивец», - сказал я себе.

Культурная совместимость важна для любой команды. Если ваши ценности не совпадают, это не сработает в долгосрочной перспективе. То, что делает EC, хорошо работает для них, но не для меня. И в этом нет ничего плохого.

Я выполнил сложную работу и начал работать в совершенно новой и быстрорастущей сфере. Я работал бок о бок с некоторыми ведущими учеными-компьютерщиками. Я изобрел новый способ визуализации KR, и кто знает, может быть, я каким-то образом способствовал развитию ИИ.

Всем в EC, читающим это, спасибо за прекрасную возможность. Надеюсь, я помог. Я многому научился.