Создание МФТИ, неглупые космонавты и сложное детство. 5 людей, самостоятельно перешедших в IT, когда IT еще не было

Сейчас многому в IT можно обучиться по гайдам, курсам и индийскому ютубу. Но это стало возможно, благодаря усилиям людей в течение последних 70 лет. И люди, о которых мы сейчас расскажем — примеры для подражания в деле пытливости, мотивации и находчивости.

Сергей Лебедев — основоположник советской школы вычислительной техники
Сергей Лебедев — основоположник советской школы вычислительной техники

Привет! Это команда TEAMLY. Это платформа для совместной работы и управления знаниями. Обмен опытом внутри компании приводит к новым интересным разработками и идеям.

Мы работаем над тем, чтобы каждая компания могла создать практичную и эффективную базу знаний. А затем на основе такой базы создавать внутренние гайды и курсы, чтобы помогать талантливым джунам развиваться. Но были времена, когда талантливых джунов было не так легко вырастить. Делимся вдохновляющими примерами талантливых самоучек в ИТ.

Уолтер Питтс

Создание МФТИ, неглупые космонавты и сложное детство. 5 людей, самостоятельно перешедших в IT, когда IT еще не было

Питтс был ребенком из неблагополучной семьи. И пока его сверстники бегали за девчонками, Питтс предпочитал посидеть в библиотеке. Он уже неплохо выучил греческий язык и латынь, а также логику и математику, когда решил написать профессору математики Лондонского университета, в чем он (профессор) не прав. В ответ тот предложил ему поступить в аспирантуру, но Питтс отказался, поскольку ему было всего 12 лет. Очевидно, такой уникум не мог не наделать шума в мировой науке.

Итогом стала революционная идея человеческого мозга, как компьютера. Это стало базой для развития нейронаук, искусственного интеллекта и кибернетики. Он вместе с другими партнерами проводил исследования потоков сигналов по разветвленным мозговым путям. Питтс предполагал, что человек с рождения имеет несколько почти случайных математических параметров нейронов, которые активируются для определенного алгоритма выполнения разных задач. Сейчас эти параметры трансформировались в веса нейронных сетей, который определяются случайным образом.

Маргарет Гамильтон

Создание МФТИ, неглупые космонавты и сложное детство. 5 людей, самостоятельно перешедших в IT, когда IT еще не было

В 60-х годах программирования, как научной дисциплины еще не было, а космическая гонка — уже была.

В это время Маргарет Гамильтон получила степень бакалавра математики и философии. Именно так, на стыке двух дисциплин она заинтересовалась программированием: сначала работала в метеорологическом институте, затем над разработкой ПО для ВВС. В 1965 году она возглавила отдел разработки ПО миссии «Аполлон» — полета на Луну.

Тогда программирование выглядело совсем не так, как сейчас: двоичный код печатали на машинке. В итоге получилась стопка папок, ростом с саму Маргарет. Затем двоичный код наносили на перфокарты в виде тысяч отверстий, который затем отправлялись на текстильную фабрику, где через магнитные сердечники пропускали ферритовые кольца.

Если провода огибали такое кольцо — это означало ноль, если проходили через него — единицу. Такую прошивку делали на местной текстильной фабрике «маленькие старушки», по‑английски little old lady, что отображено в названии LOL‑память.

По словам самой Гамильтон, она предлагала руководству внедрить систему предупреждения ошибок, но это привело бы к увеличению программ и физических носителей для них. По мнению NASA космонавты не такие глупые, чтобы совершать ошибки. Но именно это и произошло за 3 минуты до посадки модуля на поверхность Луны. И за это время Маргарет и команде удалось решить проблему.

Главный урок, который вынесла Гамильтон — превентивная парадигма, которая предполагает, что нужно обеспечивать такую работу, при которой ошибки просто не допускаются. Позже она внесла этот принцип в основу универсального системного языка USL.

А если вы тоже не хотите по 10 раз повторять одни и те же ошибки на проектах, попробуйте TEAMLY. С помощью удобной базы знаний вы быстро найдете релевантный опыт по задачам, уменьшите bus factor и улучшите онбординг

Ричард Фейнман

Создание МФТИ, неглупые космонавты и сложное детство. 5 людей, самостоятельно перешедших в IT, когда IT еще не было

Знаковый физик‑теоретик тоже был самоучкой! Хоть он и не работал напрямую в IT, они приложил руку к созданию квантового компьютера и нанотехнологий.

Ученый путь развития Фейнмана предопределен его отцом. Он довольно много времени проводил с Ричардом в разговорах об образовании, поиске решений сложных задач и в философских беседах. К 15 годам будущий физик изучил высшую математику по самоучителям, вел скрупулезные записи, разработал оглавление своих заметок. В общем, подготовил структуру будущей базы знаний еще до поступления в колледж.

Фейнман активно прорабатывал квантовую теорию, в итоге предположил, что в последствии квантовый компьютер заменит цифровые суперкомпьютеры в вопросах обработки больших объёмов данных. Кстати, в начале марта Google объявил премию в 5 млн долларов тому, кто предложит практическое применение квантового компьютера, поскольку до сих пор на нем решились только теоретические математические задачи.

Фейнман также известен, как популяризатор науки, лектор и создать теории самообучения. Суть ее в том, чтобы, изучив новый материал, надо объяснить его ребенку. Если ребенка под рукой нет, то сойдет и резиновая уточка — этот персонаж давно присутствует на рабочих столах программистов.

Сергей Алексеевич Лебедев

Создание МФТИ, неглупые космонавты и сложное детство. 5 людей, самостоятельно перешедших в IT, когда IT еще не было

Основоположник советской школы вычислительной техники. Он был свидетелем создания первых ламповых компьютеров и успел застать быстродействующие супер‑ЭВМ на больших интегральных системах.

После окончания МВТУ им. Баумана, он остается в нем преподавать, и параллельно возглавляет лабораторию электрических путей, работа которой все больше смотрит в сторону систем автоматизированного регулирования. В конце сороковых формируется концепция вычислительной машины, которая проводит операции в двоичной системе, а к шестидесятым электронно‑вычислительные машины не только стали реальностью, но и вышли в серийное производство.

Сергей Лебедев был одним из инициаторов создания Московского физико‑технического института — одного из сильнейших технических вузов мира, и самого его называют основоположником советского компьютеростроения.

Роберт Эллиот Кан (Боб Кан)

По образованию Боб Кан — инженер‑электрик, а позже он стал развиваться в области философии. Его старший родственник — известный футуролог Герман Кан, много внимания уделял роли ВПК в развитии человечества. Роберт Кан учитывал это в своей работе. В начале 70-х, в условиях, когда код писали на бумаге и прошивали в прямом смысле слова, Кан работал в проекте ARPANET — военном прототипе Интернета.

Сам Кан работал над проблемами совместимости различных систем и каналов связи. Вместе с командой он принимал участие в разработке протокола удаленного сетевого обмена, ныне известного как TCP — теперь это один из основных протоколов передачи данных интернета.

В последующем Роберт Эллиот Кан, философ по образованию, перешел к руководству проектом Strategic Computing Program — американской программой создания суперкомпьютера и искусственного интеллекта.

С вами на связи была команда TEAMLY. Мы всего лишь хотели напомнить: все самые невероятные открытия человечества начинаются с обмена знаниями.

И мы сами всегда рады помочь и поделиться тем, что знаем сами.
На бесплатном вебинаре 13 июня мы поделимся, как создать как создать в TEAMLY удобную базу знаний для поддержки.

3030
11
11
26 комментариев

«Вы, конечно, шутите, мистер Фейнман!» ))

2

Даа, книга отличная, там как раз говорили про неё выше в комментарии)

1

В статье описываются достижения людей, которые самостоятельно перешли в IT еще до того, как это стало формальной областью. Как вы считаете, какие их подходы к самообучению и инновациям можно применить в условиях стремительно развивающихся технологий сегодня?

1

Ооо, спасибо за вопрос) Очень интересно отвечать, но мнение тут будет всё равно субъективным. И кстати у каждого можно что-то индивидуальное взять. Например, у Фейнмана очень большую роль в его становлении сыграл отец: он очень много времени проводил с сыном и не только рассказывал ему об устройстве Вселенной, но и сам давал ему задачи. Если переложить это на современный опыт: то нужен наставник, который будет интересоваться тобой, задавать правильные вопросы и будить интерес. А дальше ты всему научишься уже сам, если тебе нужно. То есть главное - разбудить мотивацию

1

Да супер вопрос, поддержу

Спасибо за интересный материал

1

Был отличный фильм про женщин-вычислителей как раз где--то рядом с Маргарет Гамильтон. Скрытые фигуры, 2016 года.

Там, правда, про расовый вопрос больше ;) Но фильм неплох

1