Bir dönemde asistanlık yaptığım için arkadaşlarımı gözlemleme fırsatım oldu. Sormaya cesaret edemiyorlar, "Acaba ne der?" diye düşünüyorlar. Halbuki kötü cevaplar da alsalar, muhattaplarından bir şeyi sormaya veya düşünmeye cesaret etmeleri gerekiyor. Cesaret etmedikleri yerde, yeni bir şey üretmeleri mümkün olmuyor. Bu durum, onları lokal bir alanda kalmaya ve ilerlememeye itiyor. Benim birinci tavsiyem bu olur.

İkincisi, merakın önemi. Merak etmek çok önemli. Örneğin, bir elektronik cihazın nasıl çalıştığını ya da bir kodun nasıl çalıştığını sorgulamak gerekiyor. Ayrıca, bir şey öğrenirken karşınızdaki kişi her zaman iyi bilmek zorunda değil. Çünkü o da benzer süreçlerden geçiyor. Birçok kanaldan sorgulayıp öğrenmek gerekir. Örneğin, bir hoca bir konuyu anlatıyor, ama aynı konuda farklı bir hoca open courseware gibi kaynaklarda farklı bir anlatım sunuyor. Farklı kaynaklardan beslenip karşılaştırma yapmak gerekiyor. Aksi takdirde, tek bir ana akımdan ilerliyor ve aslında tekrar ediyorsunuz.

Okulu dört senede bitirmek gibi bir düşünceye sahip insanlar var. Ne kadar erken bitirirsem o kadar iyi diye düşünüyorlar. Bu da çok önemli değil. Eğer siz okulu beş senede bitiriyorsanız ama o bir yıl boyunca bir şeyler yapıyorsanız, bu daha değerlidir. Bir diploma almak önemli çünkü onunla birlikte gireceğiniz bazı kapılar var; o olmadan bu kapılar açılmıyor. Ancak, onun dışında bir şeyler de öğrenmek gerekiyor. Örneğin, bağımsız bir şekilde bir programlama dili öğreniyorsanız, bu sizin için önemli. Ya da çeşitli optimizasyonları öğrendikten sonra, ek olarak size hiç anlatılmayan şeyleri keşfediyorsanız, bu sizin düşünce yapınıza katkı sağlıyor.

Ben bireysel olarak çok disiplinlerarası düşüncelere taraftarım. Bunu şu yüzden savunuyorum; mesleğimizde kullandığımız bazı algoritmalar var. Örneğin, genetik algoritmalar, bilgisayarcı arkadaşlarımızın uyguladığı yöntemlerdir ve genellikle biyolojik süreçlerden modifiye edilmiştir. Bu algoritmaları ilk ortaya çıkaran kişilerin, genetik süreçleri bildiği aşikar. Ancak, sadece bilmekle kalmayıp, bunu kendi alanına, örneğin bir bilgisayara veya bir optimizasyon sürecine adapte edebilmesi de önemlidir.

Eğer bir kişi bu yeteneklere sahipse, geniş bir perspektife sahip demektir. Farklı alanlardan beslenen biri olmak, derin bir bilgi sahibi olmayı gerektirir. Örneğin, bizim termodinamik süreçlerden adapte ettiğimiz "Simulating Annealing" adında bir algoritmamız var. Bu, o kişinin termodinamik süreçlere, temel bir seviyede olsa bile, hakim olduğunu gösterir. Bu tür bir düşünme biçimi, benim şahsi kanaatime göre, gelecekteki liderler için temel bir gereklilik olacak. Çünkü böyle bir durumda, bir orkestra şefi gibi oluyorsunuz; belki de temel bir enstrümanı çalmıyorsunuz ama hepsini bir arada yönetebiliyor ve nasıl olması gerektiğine karar verebiliyorsunuz.