Archive for the ‘Мысли вслух’ Category

Вероятности, факты и вера.

Пятница, Февраль 27th, 2009

Увы так и не собрался написать статью о том, каким я вижу обучение в школе и институте. Одну из вещей, которую я хотел сказать в той статье, что в школе должны обязательно преподаваться теория вероятности и логика (и то и другое в упрощенном, прикладном виде).

Знаете, этот бородатый анекдот?

Блондинку спросили: «Какова вероятность встретить на улице динозавра?»

Ответ: «Пятьдесят на пятьдесят. Либо встречу, либо нет».

Так вот, приблизительно на таком уровне находится владение теорией вероятности и логики у достаточно большой части населения.

Частенько я вижу две стандартные логические ошибки в спорах

а) Вероятность события привязывают к количеству возможных исходов.

Это как раз случай с встречей динозавров. Число исходов — 2 (встречу или не встречу), вывод вероятности по 50% на каждое событие.

Надеюсь, все осознают, что вероятности исходов могут быть НЕ равные.

Поэтому когда мы бросаем камень, хоть исходов может быть несколько — упал, взлетел, повис в воздухе, но мы оценивает исход падения камня с гораздо больше вероятностью, чем взлет и зависание.

б) Вторая ошибка, когда берут вероятность случившегося события и показывают, что они нереальна мала и из этого выводят то, что это чудо.

Представим себе, что мы кидаем кубик с миллионом граней и у нас выпадает 495345. И мы говорим… о боже… ведь вероятность того, что выпадет точно 495345 всего 1 из 1000000. Это же чудо.

Если бы выпадо 495346, то можно повторить те же слова. Так, что получается, что чтобы не выпало — это будет чудо?

Вважно оценивать не просто вероятность события, а вероятность заранее определенного события.То есть, если бы мы заранее сказали, что выпадет 495345 — то действительно, вероятность правильности нашего предсказания равна 1 из миллиона.

Теперь немножко о вероятности, фактах и вере.

Скажите пожалуйста,  является ли солнце — звездой?

Можно, конечно поприкалываться и начать обсуждать с точки зрения того, что весь мир игра моего сознания или сказать, что оно не существует или есть только небесная твердь по которой бегает солнце-лампа и т.п. Тем не менее большинство людей скажут, что таки да — существует.

Собственно говоря, почему мы утверждаем, что оно существует? Опять же возвращаясь к первому пункту, существует масса исходов и у них разные вероятности. Как мы оцениваем вероятности? Оцениваем мы исходя из всех остальных наших знаний — жизненного опыта (что мы видим солнце), уроков физики (когда нам рассказали, что это звезда). Замечу, ни в одной из этих вещей мы не уверены в 100%, так как она в свою очередь базируется на других вещах, в которых мы не уверен на 100% и т.п.

Что мы имеем — это нереально сложную сеть знаний с оценками их вероятностей.

Что является важной особеность, что есть очень «рыхлые» связи, там где вероятность правильности одного знания мало влияет на другие знания. А есть очень связанные знания.

Примером связанных знания является наука. Причем чем выше интеллект (для проверки выводов), тем более тесным является связанность таких знаний.

Ключевыми же пунктами этой сети знаний является факты. Это то, что связывает всю научную сеть знаний к действительности. Например, камень падает на землю подтверждая тяготение, а футболист забивает мяч «сухим листом», подтверждая (если я не ошибаюсь с названием) силу Кареолиса, которая в свою очередь подтверждает что-нибудь типа сильного и слабого ядерного взаимодействия.

К чему это я веду… А веду я к тому, что наука дает достаточно цельную связанную картину знаний с высокими вероятностями.

Однако, даже высокая вероятность,  не является 100% вероятностью. Обычно — это основной удар любителей альтернативных теорий.

Да, крайне редко (фактически никогда) вероятность даже простейшего события в реальном мире и уж тем более целой системы событий, знаний не может быть равна 100%. Она может как угодно близко приближаться к этому значению, но равным 100% станет только тогда, когда мы будем знать абсолютно всю про наблюдаемый нами мир.

Ошибка людей создающих теории альтернативные к научным (например, что солнце — лампа бегающая по хрустальному небосводу), в том, что они пытаются показать, что у альтернативных теорий вероятность 50% (либо теория работает, либо нет). Это такой же подход, как в том анекдоте с диназаврами. На самом вероятность альтернативных теорий крайне низка, просто из-за того что научная теория базируется на фактах, хорошо связана и «отъела» большую часть от 100%.

А все остальные альтернативные теорию должны ютиться в оставшихся им процентах.

Собственно именно исходя из этого я верю и знаю, что

а) Земля НЕ была сотворена за 6 дней где-то 40000 лет назад.

б) ДНК появилась в ходе эволюции.

Я употребил два слова- верю и знаю. Знаю я именно благодаря фактам, которые лично могу «пощупать» и сети научных знаний, который наращивают вероятность событий до высоких значений.

А верю я потому, что если вероятность перещелкивает через скажем 90% в моей голове, то я принимаю теорию за факт. Естественно, как я уже написал 100% вероятности дожидаться придется долго. Поэтому вера для меня как раз и есть тот пороговый процент, выше которого я готов верить пренебрегая альтернативными теориями с малой вероятностью.

И как я уже говорил, меня удивляют люди, которые понижают этот «проходной» процент до уж не знаю.. 5% и после этого спокойно находят место в своей голове и для веры в науку и для веры в хрустальный небосвод. Более того, судя по всему после перехода этого барьера, люди оценивают все теории как равновероятностные, хотя на самом деле они разновероятностны.

Развенчивание мифов о том как стать успешным.

Вторник, Февраль 24th, 2009

Есть три очень распространенных мифа о том как стать успешным (навеяно вот этой статьей).

Миф N1:

У оптимистов все происходит хорошее, а у пессимистов — все происходит плохое. Поэтому нужно быть оптимистом и все у вас получиться.

Миф тут в двух пунктах

— На самом деле у оптимистов тоже происходят плохие события, а у пессимистов хорошие. Кстати, их вероятность происхождения достаточно близка и у тех и у тех.

— Впрямую оптимизм на исход события не влияет.

То есть, будь ты сто раз оптимистом, английская королева к тебе на обед не придет, только потому поводу, что ты ей послал письмо.

Безусловное есть важное замечание, без которого многие вцепятся в этот миф. Что является правдой, то, что оптимизм таки слегка влияет на результат (в некоторых случаях). Когда решение от которого вы зависите принимает человек, то вполне может сложиться ситуация, когда бодрый и веселый вид оптимиста решит ситуацию в его пользу.
И чаще всего оптимист делает больше, что ведет к большему общему количеству (не процентному) положительных ситуаций.

Тем не менее, в целом — это достаточно косвенный параметр влияющий на успешность.

Миф N2:

Успешные люди всегда уверены в себе. Это вообще полная херня.

Поглядите фильм Пираты Силиконовой Долины о старте Microsoft и Apple. Там очень хорошо показано, что Bill Gates и Steve Jobs может быть в целом и были достаточно самоуверенными людьми, но они не знали и не были уверены, что станут настолько богаты и они не были уверены, что все пойдет удачно.

Миф N3:

Главное ставить высокие цели.

Ню-ню… Поставьте себе цель перепрыгнуть 10 метровую планку в высоту без разбега. Как результаты? Думаю прыгать никто лучше не стал от этого.

Цель и путь к ее достижению — абсолютно две разные вещи. Да, чаще всего путь не может закончиться выполнение цели, если цели не было. Но наличие цели абсолютно не упрощает путь, который надо пройти.

Вот такие вот мысли. Кстати, частично о том откуда растут ноги у этих мифов я уже писал.

Кстати, для интересующихся альтернативной (обратной) точкой зрения — читать тут.

О MBA’ях и маркетологах.

Суббота, Февраль 7th, 2009

Просто потрясающая статья (первая глава книги) от Дмитрия Давыдова. Он проезжается танком по MBA и маркетологам.

«…Современные программы обучения рекламе, маркетингу и менеджменту, как мне кажется, это медресе для людей с галстуками, которое выпускает определенный род религиозных фанатиков…»

«…большинство книг о маркетинге не только не научны, а анти-научны, то есть противоречат самым базовым принципам логики и научного метода…»

«…Теперь давайте задумаемся вместе, а что мотивирует молодых людей, которые хотят стать маркетологами, пиар-менеджерами и топ-менеджерами….Первое, что приходит на ум – деньги. Но мне кажется, что правильно было бы сказать ЛЕГКИЕ ДЕНЬГИ. …Bторой важный элемент – гламур профессии….наконец, последний элемент – нарциссизм.»

В общем, не пожалейте 20-30 минут.

Кстати, во многом его статья пересекается с парой моих статей:
Сломанная логика
Почему у всех рвет крышу от $$$
Молочные реки и кисельные берега

О тупых программистах.

Пятница, Январь 30th, 2009

Осторожно, очень много букв 🙂

Есть у меня один очень умный друг, которого абсолютно не возможно переспорить 🙂 Причем не из-за того, что он применяет какие-то нечестные метода спора, а просто потому, что количество знаний в его голове помноженные на его умение ими оперировать оставляют меня далеко позади 🙂

Кстати,  именно он подкинул мне идею (был ее автором) самой моей любимой серии статей про программистский синхрофазатрон.

И вот, собственно, смирившись с невозможность победить в online споре, я решил перейти в offline режим, где смогу детализировано рассмотреть проблему.

Ну, и о проблеме… Этот самый друг, очень хороший программист — высшего пилотажа. И с его высоты большое количество программистов кажутся откровенно плохими. Но суть спора даже не о том, плохие они или нет, а выгодно ли фирме иметь этих программистов или не выгодно. И вот тут у нас как раз и разошлись мнения.

Он высказал идею, что такие программисты приносят только убыль. Я же высказал мнение, что программиста нельзя  так просто отнести к категории приносящих прибыль или убыль (даже если ответ кажется абсолютно интуитивно точным) и что не так уж плохи с точки зрения компаний, даже слабые программисты.

Естественно, в такой формулировке, самая большая проблема определиться, кого мы называем хорошим или плохим программистом, а уж потом взяв плохо пытаться выяснить его ценность для фирмы.

Так, вот, попытаюсь перенести спор чуть в другую плоскость, в которой можно будет не определять границ между плохими и хорошими программистами. Что я попытаюсь показать, что есть определенная категория программистов, которая с точки зрения хорошего программиста приносят только убыль, а с точки зрения предпринимателя приносят прибыль. И второе, что хочу показать, что при определенных условиях эта категория программистов будет достаточно большой. Собственно, в случае такого различия естественно программистская точка зрения о качестве других программистов будет гораздо менее ценной, так как будет является вторичной. Я имею в виду, что если оценка программистов не совпадает с тем, что приносит деньги фирме, то ее можно использовать разве что для самовыражения нелюбви к плохим программистам, но не для принятия бизнес решений (например увольнения).

Итак начнемс…

Приведу три точки зрения. Первая — точка зрения программиста, вторая точка зрения менеджера, третья — точка зрения предпринимателя.

С точки зрения хорошего программиста Пети. Работа выглядит так
— Васе дали задачу, которую Петя мог сделать за 5 часа
— Вася поморочил Пети голову 2.5 часа, чтобы понять как ее сделать
— Вася проработал над задачей 20 часов пока не сделал
— Пете еще 2.5 потом пытается привести в порядок, то что натворил Вася

— Качество результата вышло хуже, чем если бы Петя делал сам.

Из этого следует, что если мы Васю уволим, то Петя потратит на эту задачу 5 часов и сделает (вместо объяснения, как ее делать), а фирма в результате потратит меньше денег. Вывод, Вася плохой программист и имеет отрицательную эффективность (только вытягивает на себя деньги).

Знаю, что есть задачи, которые плохие программисты может вообще не смогут сделать. Но чаще всего процент таких задач небольшой и их таки отдают хорошим программистам.  На остальных задачах чаще всего можно таки найти соотношения сколько часов плохой программист потратит своих и чужих, чтобы решить задачу.

Теперь с точки зрения менеджера, который должен контролировать результаты, бюджет, сроки. Я бы даже сказал, менеджера близкого по духу к предпринимателю.

Менеджер мыслит примерно так (естественно не с такими детальными выкладками)

Итак у нас есть две системы (два программиста), на входе задачи (требования) и деньги и на выходе код выполняющий требую функциональность. Зафиксируем требования (включая функциональность и качество) и будем измерять сколько понадобиться денег пустить в систему, чтобы получить одинаковый результат. Ну и соотношение того, сколько нужно одному программисту денег на выполнение и другому и есть соотношение их эффективности.

Ну, пожалуй, если хотеть в эту формулу еще можно добавить время. Например за дополнительную длительность выполнения задачи засчитывать какие-то дополнительные штрафные суммы.

Кстати, входные деньги — это не только деньги на зарплату программисту, но и на например покупку книг, или оплату другому программисту время консультаций и т.п.

Как результат, если мы возьмем очень эффективного программиста и начнем относительно него измерять других программистов, мы обнаружим, что другие программисты могут быть скажем от 2 до 50 раз менее эффективны.

Кстати, заметьте я сказал — самого эффективного, а не самого лучшего. Вполне возможно, что лучший программист получает большую зарплату (из-за обширных знаний в разных областях и хорошее знание проекта), но на конкретной задаче не может быть гораздо быстрее чем просто хороший программист. Тогда, соответственно, его эффективность будет чуть ниже (но это не столь важно, чаще всего таки самый лучший программист является и самым эффективным).

Ну и просто, для того, чтобы показать, что значит в 50 раз менее эффективны. Это значит, что хороший программист задачу сделает за 1 неделю, плохой программист за 1 год.

Небольшое замечание по измерению оценки. Программист оценивает других программистах в терминах «на» — Вася сделает туже задачу _на_ X долларов дороже чем я, поэтому Вася не нужен. Менеджер измеряет в терминах «в». Вася сделает туже задачу _в_ Y раза дороже.

Теперь следующий шаг в оценках менеджера. Пусть мы знаем, что задача которая подается программистам на вход должна принести скажем $10k. Самый эффективный программист на ее решение тратит $1k. Из этого следует, что все кто эффективны менее чем в 10 раз, будут тратить больше $10k и значит, что они приносят фирме уже только убыль. И чем больше они работают, тем большую убыль приносят. Так, что их таки можно увольнять.

Возвращаясь к Васе. Пусть Вася по этой формуле оказался в 4 раза менее эффективным. Тем не менее, с решенной задачи мы все еще имеем $10k — $4k = $6k прибыли.
Хотя безусловно, если Васю уволить, то получится $9k прибыли.

То есть Вася таки малоэффективен, но если он будет поменьше потреблять времени Пети, то почему бы нам и не оставить Васю работать, так как с него идет прибыль.Плюс, Вася подстаховывает нас на случай болезни или ухода Пети.

То есть, если у него эффективность жуткая (в 7 раз хуже, чем у Пети), но работает он автономно и Петю не трогает вообще, то тогда, получается, что они вдвоем могут приносить $10k-$1k (Петя) + $10k-$7k (Вася) = $12k. А если Васю уволить, то прибыль падает до $9k.

Ну и теперь с точки зрения предпринимателя.

Базируем ее на точки зрения точке зрения менеджера. Только введем некоторые дополнительные параметры.

— Во первых требуемое качество — это не константа, а некий диапазон. В целом программа должна находится внутри диапазона, но каждая ее задаче не обязательно должна находиться в нем.

Итого, когда у нас диапазон качества, в абсолютно условных цифрах от 3 до 5. То вполне возможно, Вася сделал бы задачу с качеством 3 с той же эффективность, которое Петя делает задачу с качеством 8 (с одной стороны такое качество просто и не нужно, с другой стороны Петю ругать за дополнительное качество тоже было бы странно, да и плюс именно из-за Пети в целом программа не выпадает из диапазона).

Заметьте, как мыслит программист

а) Берется факт о случившейся ситуации где эффективность другого программиста была низкая

б) Из факта делается индукция, что у программиста всегда эффективность низкая (индукция тут не совсем правильна, но в целом, конечно вывод получается правильный, что у программиста низкая эффективность)

в) Но самое важное, что вся ситуация рассматривается с точки зрения, что плохой программист всегда потребит время хорошего и что еще более важно, ситуация рассматривается в статике. То есть — это выглядит, как будто одновременно происходит расход денег на плохого и хорошего программиста и доход от исполнения задачи.

На самом же деле расход и доход динамичен. Он происходит в разные моменты времени.

Вернемся к примеру, который привел программист. Если плохой программист тратит в одной точки времени 5 часов хорошего, 20 часов своих и после этого в какой-то момент получается прибыль $10k, то действительно второй программист паразитирует в прямом смысле слова.

Но, представим себе, что происходит чуть по другом, плохой программист делает кое-как задачу, дальше получается прибыль от новой функциональности, дальше он доводит ее до ума, но она все равно плохо работает, дальше он тратит время хорошего, чтобы понять, как сделать правильно и доделывает сам. По факту, он потратил столько же денег, так что по формулам программиста и менеджера он все еще низкоэффективен. С точки зрения предпринимателя, он уже принес прибыль и только после потратил некоторое дополнительное количество денег на «поддержку» кода.

Для того, чтобы все стало на свои места, возьмем фирму из 30 плохих и 3 хороших программистов. Если мы слушаем 3 хороших, то мы увольняем всех плохих и ждем пока хорошие сделают всю работу которые делали бы плохие. Проблема заключается в том, что плохие хоть и были менее эффективны, но делали ее параллельно. Хорошие более эффективны, но делают ее последовательно. Итого, вместо выпуска через месяц и получения дохода, выпуск происходит через два месяца.

Получается, что фирма, которая увольняет всех плохих программистов в результате выпускает продукт позже и за это получает некий штраф (недополученная прибыль, потеря части рынка).

Естественно, наиболее хороший и логичный ответ, что в фирму из 3 хороших программистов нужно нанять еще 3 и они по быстродействию (даже последовательному)  станут быстрее, чем 30 плохих программистов.

Тут кроется одна проблема, это хорошо масштабируется от 1 до 5 хороших программистов, плохо от 5 до 50 и не масштабируется фактически вообще от 50 до 500 программистов. Поэтому для увеличения прибыли и сокращения сроков, компании проще нанимать 50 хороших программистов и 500 плохих, чем 100 хороших.

И последняя особенность.  В формуле прибыль = доход — расход, и доход и расход на самом деле являются не константами, а функциями.

Во первых, если фирма имеет большие продажи, то тогда доход от одной и той же функциональности может быть разный. И вот возникает интересный эффект. Если доход $10k, при расходах $1k и $7k — то отличие хороших и плохих программистов очень чувствительно (так как это изменяет прибыли от 90% дохода до 30% дохода). А вот если доход составит $100k, то разница между хороших и плохим программистов фактически не чувствуется (99% или 93%).

Важное замечание, которые мне написали: Это естественно более актуально для продуктов, где прибыль зависит от объема продаж. Для попроектной работы, прибыль заранее фиксирован. Более того, чаще всего они сильно прижат конкуренцией за исполнение проекта.

И вторая функция — это расход. Как я уже писал, если плохой программист Вася не сильно теребит Петю, то для фирмы он становится гораздо более выгодный. Так вот, в маленьких фирмах Вася мучает Петю достаточно много, так как нету никаких процессов. В большой же фирме (в правильно построенной большой фирме) есть достаточно большое количество процессов по сбору, обработке требования, тестированию, разработке архитектуры. Все это процессы с одной стороны затратны, с другой стороны, позволяют Васе работать над гораздо более определенной задачей (с готовыми требованиями, архитектурой и т.п.), что уменьшает его необходимость в Пете.

Фух… Подводя к итогам всю эту фигню, которую я написал.

а) Идеальная ситуация — много хороших программистов, нету плохих. Ситуация идеальная, но недостижима из-за плохого масштабирования найма хороших программистов.

б) Из-за пункта а) и больших штрафов при более позднем выпуске продуктов, компаниям выгодно распараллеливать работу нанимая средних и плохих программистов.

в) Да, плохие программисты менее эффективны, но благодаря увеличению продаж и улучшению процессов, они могут приносить прибыль, причем при определенных условия прибыль не многим меньше, чем хорошие программисты.

г) Выгода использование плохих программистов растет с ростом соотношения прибыль/размер задачи и с улучшением процессов. Мне кажется, что это актуально для больших фирм и менее актуально для маленьких

в) Плохие программисты могут применять, когда диапазон требований к качеству достаточно большой и нижний порог достато низкий. При необходимости выпуска супер качественного продукта это не будет работать.