оценка машинная и частично зависит от длины ролика — спорите, открывайте оригинал
Хэмминг о том, как эксперты сопротивляются новым идеям: они застывают в своих парадигмах и отвергают всё, что не вписыв…
26 Hamming, Learning to Learn: Experts, 25 May 1995
Хэмминг о том, как эксперты сопротивляются новым идеям: они застывают в своих парадигмах и отвергают всё, что не вписывается. Большие прорывы приходят извне, а не изнутри поля. Чтобы не отстать, нужно быть открытым новому, но с вероятностной оценкой, и не цепляться за методы, которые сделали вас успешными.
Хэмминг о том, как эксперты сопротивляются новым идеям: они застывают в своих парадигмах и отвергают всё, что не вписывается. Большие прорывы приходят извне, а не изнутри поля. Чтобы не отстать, нужно быть открытым новому, но с вероятностной оценкой, и не цепляться за методы, которые сделали вас успешными.
что из этого моё
Прямой пользы для оркестрации моделей нет, но есть мета-урок: при выборе моделей и подходов не доверяйте слепо 'экспертам' (документации, бенчмаркам) — проверяйте на своих задачах, ищите нестандартные решения, будьте открыты новым инструментам, но оценивайте их вероятностно.
Тезисы ролика
применимого к своей работе линза здесь не нашла
▸Не доверяйте эксперту, который говорит 'невозможно' — он может не видеть альтернативный путь (пример с подъёмом воды на 100 футов).
▸Следите за противоречиями в своей области — именно они указывают на возможность большого прорыва.
▸Будьте готовы, что новые идеи встретят сопротивление — это нормально, но не сдавайтесь, если уверены в своей правоте.
▸Не застывайте в своих знаниях: пересматривайте их, когда меняется мир (пример с быстрым преобразованием Фурье).
о чём говорят, по времени
главы доводят до 10:45 · дальше по ролику меток нет