Richard Hamming Quotes

कंप्यूटिंग का उद्देश्य महज़ आंकड़े जुटाना नहीं, बल्कि गहरी सूझबूझ हासिल करना है।

The purpose of computing is insight, not numbers.

किस्मत उसी का साथ देती है जिसका दिमाग इसके लिए तैयार होता है।

Luck favors the prepared mind.

न्यूटन ने कहा था, “अगर मैंने औरों से आगे देखा है, तो इसलिए क्योंकि मैं दिग्गजों के कंधों पर खड़ा था।” आज के दौर में तो हम एक-दूसरे के पैरों पर खड़े हैं!

Newton said, “If I have seen further than others, it is because I’ve stood on the shoulders of giants.” These days we stand on each other’s feet!

दो ऐसे लोगों के बीच, जिनकी काबिलियत बिल्कुल एक जैसी हो, जो इंसान दिन-रात मेहनत करके पढ़ाई या सोच-विचार के लिए हर रोज़ महज़ एक घंटा ज़्यादा निकाल लेता है, वह अपनी पूरी ज़िंदगी में दूसरों के मुकाबले कहीं ज़्यादा उत्पादक साबित होता है।

Given two people with exactly the same ability, the one person who manages day in and day out to get in one more hour of thinking will be tremendously more productive over a lifetime.

सच्ची महानता वह है जब आपका नाम एम्पीयर, वॉट और फूरियर जैसा बन जाए—जब उसे छोटे अक्षरों में लिखा जाने लगे।

True greatness is when your name is like ampere, watt, and fourier-when it’s spelled with a lower case letter.

गलत समस्या को सही तरीके से हल करने से बेहतर है कि सही समस्या को गलत तरीके से हल किया जाए।

It is better to do the right problem the wrong way than the wrong problem the right way.

एक रचनात्मक व्यक्ति के रूप में आपके मन में आने वाला सबसे खतरनाक विचार यह सोचना है कि आप जानते हैं कि आप क्या कर रहे हैं।

The most dangerous thought you can have as a creative person is to think you know what you’re doing.

यह कहा जा सकता है कि "शोध में, यदि आप जानते हैं कि आप क्या कर रहे हैं, तो आपको वह काम नहीं करना चाहिए।" एक तरह से, यदि परिणाम बिल्कुल वैसा ही निकलता है जैसा आपने अनुमान लगाया था, तो आपने कुछ भी नया नहीं सीखा है, भले ही आपका आत्मविश्‍वास थोड़ा बढ़ गया हो।

It may be said “In research, if you know what you are doing, then you shouldn’t be doing it.” In a sense, if the answer turns out to be exactly what you expected, then you have learned nothing new, although you may have had your confidence increased somewhat.

यदि आप महत्वपूर्ण समस्याओं पर काम नहीं करते हैं, तो इस बात की संभावना बहुत कम है कि आप कोई महत्वपूर्ण काम कर पाएंगे।

If you don’t work on important problems, it’s not likely that you’ll do important work.

असली समस्या यह है कि इंसान और मशीन मिलकर क्या कर सकते हैं, न कि आपस में मुकाबला।

The real problem is what can man and machine do together and not in competition.

अच्छे शिक्षकों को सेब मिलने चाहिए; महान शिक्षकों को चॉकलेट मिलनी चाहिए। उनके दफ्तर के दरवाजे पर सुलेख (कैलिग्राफी) में लिखा एक पसंदीदा उद्धरण।

Good teachers deserve apples; great teachers deserve chocolate. A favorite quotation, written in calligraphy on his office door.

गणित एक दिलचस्प बौद्धिक खेल है, लेकिन इसे भौतिक प्रक्रियाओं के बारे में सार्थक जानकारी प्राप्त करने के रास्ते में नहीं आना चाहिए।

Mathematics is an interesting intellectual sport but it should not be allowed to stand in the way of obtaining sensible information about physical processes.

जो व्यक्ति दरवाज़ा खुला रखकर काम करता है, उसे हर तरह की बाधाओं का सामना करना पड़ता है, लेकिन उसे कभी-कभी इस बात के संकेत भी मिल जाते हैं कि दुनिया क्या है और क्या महत्वपूर्ण हो सकता है।

He who works with the door open gets all kinds of interruptions, but he also occasionally gets clues as to what the world is and what might be important.

आपके क्षेत्र की महत्वपूर्ण समस्याएं क्या हैं?

What are the important problems of your field?

टाइप करना सोचने का विकल्प नहीं हो सकता।

Typing is no substitute for thinking.

ऐसी तरंगें हैं जिन्हें इंसान देख नहीं सकता, ऐसी आवाजें हैं जिन्हें इंसान सुन नहीं सकता, और शायद कंप्यूटर के पास ऐसे विचार हैं जिन्हें इंसान सोच नहीं सकता।

There are wavelengths that people cannot see, there are sounds that people cannot hear, and maybe computers have thoughts that people cannot think.

गणित केवल एक व्यर्थ कला का रूप नहीं है, यह हमारे समाज का एक अनिवार्य हिस्सा है।

Mathematics is not merely an idle art form, it is an essential part of our society.

विज्ञान का संबंध इस बात से है कि क्या संभव है, जबकि इंजीनियरिंग का संबंध कई संभावित तरीकों में से ऐसे तरीके को चुनने से है जो अक्सर अस्पष्ट रूप से बताए गए आर्थिक और व्यावहारिक उद्देश्यों को पूरा करता है।

Science is concerned with what is possible while engineering is concerned with choosing, from among the many possible ways, one that meets a number of often poorly stated economic and practical objectives.

सफल वैज्ञानिकों की एक विशेषता यह होती है कि उनमें साहस होता है। एक बार जब आप हिम्मत जुटा लेते हैं और यह मान लेते हैं कि आप महत्वपूर्ण समस्याओं को हल कर सकते हैं, तो आप वास्तव में ऐसा कर सकते हैं। अगर आपको लगता है कि आप नहीं कर सकते, तो यकीन मानिए आप कभी नहीं कर पाएंगे।

One of the characteristics of successful scientists is having courage. Once you get your courage up and believe that you can do important problems, then you can. If you think you can’t, almost surely you are not going to.

सफल वैज्ञानिकों की एक विशेषताओं में से एक है—साहस।

One of the characteristics of successful scientists is having courage.

एक शिक्षित व्यक्ति बनना आसान नहीं है।

It is not easy to become an educated person.

दूसरों के अनुभवों से परोक्ष रूप से सीखने से आप अपनी गलतियों से बच जाते हैं, लेकिन मेरा मानना है कि असफलताओं के अध्ययन की तुलना में सफलताओं का अध्ययन करना मूल रूप से अधिक महत्वपूर्ण है। गलत होने के इतने सारे रास्ते हैं और सही होने के इतने कम, कि सफलताओं का अध्ययन करना अधिक समझदारी है।

Vicarious learning from the experiences of others saves making errors yourself, but I regard the study of successes as being basically more important than the study of failures. There are so many ways of being wrong and so few of being right, studying successes is more efficient.

आप दूसरे लोगों को जितने चाहें उतने बहाने दे सकते हैं। मुझे कोई आपत्ति नहीं है। लेकिन अपने आप से ईमानદાર रहने की कोशिश करें।

You can tell other people all the alibis you want. I don’t mind. But to yourself try to be honest.

गणित में हम किसी अधिकार या सत्ता का सहारा नहीं लेते, बल्कि जो आप मानते हैं उसके लिए आप खुद जिम्मेदार होते हैं।

In mathematics we do not appeal to authority, but rather you are responsible for what you believe.

क्या कोई यह विश्वास कर सकता है कि लेबेग (Lebesgue) और रीमैन (Riemann) इंटीग्रल के बीच का अंतर कोई भौतिक महत्व रख सकता है, और यह कि क्या कोई हवाई जहाज उड़ेगा या नहीं, यह इस अंतर पर निर्भर कर सकता है? यदि ऐसा दावा किया जाए, तो मैं उस विमान में उड़ना पसंद नहीं करूंगा।

Does anyone believe that the difference between the Lebesgue and Riemann integrals can have physical significance, and that whether say, an airplane would or would not fly could depend on this difference? If such were claimed, I should not care to fly in that plane.

यदि पूर्व वितरण (प्रायर डिस्ट्रिब्यूशन), जिसका मैं खुलकर अनुमान लगा रहा हूँ, का परिणाम पर बहुत कम या कोई प्रभाव नहीं पड़ता है, तो फिर परेशान क्यों होना; और यदि इसका बहुत अधिक प्रभाव पड़ता है, तो चूँकि मैं नहीं जानता कि मैं क्या कर रहा हूँ, इसलिए मैं निष्कर्षों के आधार पर काम करने का साहस कैसे करूँगा?

If the prior distribution, at which I am frankly guessing, has little or no effect on the result, then why bother; and if it has a large effect, then since I do not know what I am doing how would I dare act on the conclusions drawn?

शायद कंप्यूटर विज्ञान में हमारे सामने सबसे बड़ी समस्या यह है कि हम दूसरों के काम को आगे बढ़ाने की स्थिति में कैसे आएं, न कि मामूली से अंतर के साथ उसी काम को बार-बार दोहराते रहें।

Perhaps the central problem we face in all of computer science is how we are to get to the situation where we build on top of the work of others rather than redoing so much of it in a trivially different way.

अंत में मैं आपको एक बार फिर पाश्चर की इस बात की याद दिलाना चाहता हूँ, “भाग्य उसी का साथ देता है जिसका मन तैयार होता है।” हाँ, यह इस बात पर ज़रूर निर्भर करता है कि आप क्या करते हैं; लेकिन यदि आप सफलता के लिए खुद को तैयार करते हैं, तो आपके द्वारा कुछ सार्थक किए जाने की संभावना किस्मत पर बहुत कम निर्भर करती है। "रचनात्मकता" उन महान सफलताओं का दूसरा नाम है जो इतिहास में बदलाव लाती हैं।

In closing I want to remind you yet again of Pasteur’s remark, “Luck favors the prepared mind.” Yes, it is a matter of luck just what you do; it is much less luck you will do something if you prepare yourself to succeed. “Creativity” is just another name for the great successes which make a difference in history.

कंप्यूटर वैज्ञानिक एक-दूसरे के पैरों पर खड़े होते हैं।

Computer scientists stand on each other’s feet.

ज्ञान के अनुप्रयोग, विशेषकर गणित के, ज्ञान की एकता को उजागर करते हैं। किसी नई स्थिति में आपके द्वारा सीखी गई लगभग कोई भी और हर चीज़ उपयोगी साबित हो सकती है, और ज्ञान की कृत्रिम दीवारें गायब सी प्रतीत होती हैं।

The applications of knowledge, especially mathematics, reveal the unity of all knowledge. In a new situation almost anything and everything you ever learned might be applicable, and the artificial divisions seem to vanish.

हालाँकि एआई (AI) की समस्या को इस रूप में देखा जा सकता है कि, “इंसान जो भी काम करते हैं उनमें से कौन से काम मशीनें भी कर सकती हैं?,” लेकिन मैं इस सवाल को दूसरे तरीके से पूछना पसंद करूंगा: “जीवन के जितने भी बोझ हैं, उनमें से कौन से ऐसे बोझ हैं जिन्हें मशीनें हमारे लिए हल्का कर सकती हैं, या काफी हद तक आसान बना सकती हैं?

While the problem of ai can be viewed as, “Which of all the things humans do can machines also do?,” I would prefer to ask the question in another form: “Of all of life’s burdens, which are those machines can relieve, or significantly ease, for us?

विज्ञान उन नियमों से मिलकर बना है जो मूल रूप से अवलोकनों के एक छोटे, सावधानीपूर्वक चुने गए सेट पर आधारित थे, जो अक्सर शुरुआत में बहुत सटीक रूप से नहीं मापे गए थे; लेकिन बाद में यह पाया गया कि वे नियम मूल डेटा के मुकाबले कहीं अधिक व्यापक अवलोकनों पर और कहीं अधिक सटीकता से लागू होते हैं।

Science is composed of laws which were originally based on a small, carefully selected set of observations, often not very accurately measured originally; but the laws have later been found to apply over much wider ranges of observations and much more accurately than the original data justified.

ज्यादातर लोग किसी बात को सच या झूठ मानना पसंद करते हैं। महान वैज्ञानिक अस्पष्टता (एम्बीगुइटी) को बहुत अच्छे से सहन करते हैं। वे आगे बढ़ने के लिए सिद्धांत पर इतना विश्वास करते हैं; और उस पर इतना संदेह भी करते हैं कि उन्हें उसकी गलतियां और कमियां नजर आ सकें ताकि वे आगे बढ़कर एक नया बेहतर सिद्धांत तैयार कर सकें। यदि आप जरूरत से ज्यादा विश्वास करेंगे तो आपको कभी खामियां नजर नहीं आएंगी; और यदि आप बहुत ज्यादा संदेह करेंगे तो आप कभी शुरुआत ही नहीं कर पाएंगे। इसके लिए एक बेहतरीन संतुलन की जरूरत होती है।

Most people like to believe something is or is not true. Great scientists tolerate ambiguity very well. They believe the theory enough to go ahead; they doubt it enough to notice the errors and faults so they can step forward and create the new replacement theory. If you believe too much you’ll never notice the flaws; if you doubt too much you won’t get started. It requires a lovely balance.

निष्कर्ष: जहाँ तक आप चुन सकें, उन समस्याओं पर काम करें जो आपको लगता है कि महत्वपूर्ण होंगी।

Moral: to the extent you can choose, work on problems you think will be important.

बुद्ध ने अपने शिष्यों से कहा था, “किसी भी बात पर विश्वास मत करो, चाहे तुमने उसे कहीं भी पढ़ा हो, या किसी ने भी कहा हो, भले ही मैंने ही क्यों न कहा हो, जब तक कि वह तुम्हारे अपने तर्क और तुम्हारी अपनी समझ के अनुकूल न हो।” मैं भी आपसे यही कहता हूँ—जो आप मानते हैं उसकी जिम्मेदारी आपको खुद लेनी होगी।

The Buddha told his disciples, “Believe nothing, no matter where you read it, or who said it, no matter if I have said it, unless it agrees with your own reason and your own common sense.” I say the same to you – you must assume the responsibility for what you believe.

सिस्टम इंजीनियर का डिज़ाइन कभी पूरा न होने की दूसरी वजह यह है कि मूल समस्या का जो समाधान निकलता है, उससे इंजीनियरों को न सिर्फ़ गहरी समझ मिलती है बल्कि वे खुद संतुष्ट भी नहीं होते। इसके अलावा, हालाँकि डिज़ाइन का चरण बार-बार प्रस्तावित समाधान से मूल्यांकन और फिर वापस उसी प्रक्रिया से गुज़रता रहता है, लेकिन एक ऐसा समय आता है जब इस तरह सुधारने की प्रक्रिया को रोकना पड़ता है और असली समस्या से निपटना पड़ता है—जिसकी वजह से उन्हें यह एहसास होता है कि लंबे समय में यह एक अधूरा या कमज़ोर समाधान साबित होगा।

A second reason the systems engineer’s design is never completed is the solution offered to the original problem usually produces both deeper insight and dissatisfactions in the engineers themselves. Furthermore, while the design phase continually goes from proposed solution to evaluation and back again and again, there comes a time when this process of redefinement must stop and the real problem be coped with – thus giving what they realize is, in the long run, a suboptimal solution.

शिक्षकों को छात्र को उसके भविष्य के लिए तैयार करना चाहिए, न कि शिक्षक के अतीत के लिए।

Teachers should prepare the student for the student’s future, not for the teacher’s past.

मान लीजिए कि आप तरक्की करते हुए शीर्ष पर पहुँच जाते हैं, तो कृपया याद रखें: जिस चीज़ ने आपको महान बनाया है, शायद वह अगली पीढ़ी के लिए सही न हो।

Assuming you rise to the top, please remember: what made you great may not be appropriate for the next generation.

अगर आप खुद से बस इतना पूछें, “क्या जो मुझे बताया जा रहा है वह वाकई सच है?,” तो यह देखकर हैरानी होगी कि आप कितना कुछ ऐसा पा लेंगे जो झूठ है या झूठ के करीब है, और यह हाल तब है जब वह क्षेत्र काफी विकसित हो चुका हो!

If you will only ask yourself, “Is what I am being told really true?,” it is amazing how much you can find is, or borders on, being false, even in a well-developed field!

नया क्षेत्र शुरू करने वाला लगभग हर व्यक्ति उसे उस तरह से नहीं समझ पाता जैसे उसके अनुयायी समझते हैं।” दुर्भाग्य से, इस बात के सबूत बहुत ज़्यादा हैं। भौतिकी में ऐसा कहा जाता है कि किसी भी महत्वपूर्ण चीज़ की खोज करने वाले ने कभी यह नहीं समझा कि उसने वास्तव में क्या किया है।

Almost everyone who opens up a new field does not really understand it the way the followers do.” The evidence for this is, unfortunately, all too good. It has been said in physics no creator of any significant thing ever understood what he had done.