Открытие, связанное с логикой

Иногда вы договариваетесь с кем-то, и кажется, что всё нормально, но через какое-то время оказывается, что это не так. Вы друг друга не поняли, и теперь многое нужно переделывать. Иногда это несложно, а иногда требует огромных ресурсов. А всё из-за сбоя в коммуникации. Сегодня предлагаю подумать, как этого избежать. Поговорим про общие понятия коммуникации и конкретные советы, в том числе и для удаленки, ведь на расстоянии понять друг друга сложнее.

Мы уже писали об учителе, который повлиял на развитие языка Си, а сегодня рассказываем о когда-то учительнице математики Мелани Митчелл, десятилетиями она работала над цифровым мышлением и считает, что ИИ никогда по-настоящему не будет похож на наш интеллект, пока не научится проводить аналогии. К запуску флагманского курса по Data Science, где мы учим понимать данные, делимся интервью и краткой биографией профессора. Интересно, что к моменту начала стажировки Мелани Митчелл прошла всего несколько курсов Computer Science.

Профессор в Институте Санта-Фе и автор работы «Искусственный интеллект: руководство для мыслящих людей» Мелани Митчелл делится соображениями о способности искусственного интеллекта к пониманию. За подробностями приглашаем под кат, пока начинается наш курс по ML и DL.

«Мои письма никто не читает.»

«Я уже всё всем написал, а коллеги продолжают спрашивать одно и то же. Бесит.»

И особенно популярное: «Мы ещё неделю назад написали, что удалим эту таблицу из базы, и сказали адаптировать код! Так что мы не виноваты, что сайт (пайплайн, приложение, <подставь своё>) упали.»

Начну с весьма непопулярного заявления: ответственность за доставку и восприятие сообщения процентов на семьдесят лежит на отправителе (то есть на тебе). Конечно, если твой коллега — заядлый социопат и в принципе не читает никакие письма, наука здесь бессильна (но и тут есть варианты, которые обсудим ниже). Однако чаще бывает, что коллеги в принципе готовы потреблять наши сообщения, но безудержные приступы зевоты и недоумения делают своё чёрное дело.

Я много экспериментировал с формой и содержанием, чтобы с уверенностью сказать — письма от нашей команды (довольно технические по содержанию!) читают с удовольствием. И этого не так сложно добиться, как может показаться на первый взгляд.

(Ещё одним приятным следствием из умения писать качественные письма стало повышение доверия к нашей команде, которое мы измеряем, регулярно опрашивая наших бизнес-партнёров. Простая и понятная коммуникация — признак заботы о собеседнике.)

Вот программа из семи шагов, чтобы улучшить читаемость твоих писем, приобрести друзей и начать оказывать влияние на людей.

Задумка данного поста заключается в том, чтобы коротко и ясно объяснить как работают на графах обход в ширину и обход в глубину. То есть целью поста в первую очередь является понимание, а не детали реализации в коде, хотя псевдокод будет также приложен. Надеюсь данный пост поможет получить хотя бы примерное понимание происходящего.