Bell Labs के सफल होने की वजह

 (1517.substack.com)
1 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2025-05-12 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • Bell Labs ने दिखाया कि सिर्फ़ विशाल बजट नहीं, बल्कि मेकर-केंद्रित और शोधकर्ता-केंद्रित संस्कृति तथा दीर्घकालिक स्वायत्तता के मेल से बुनियादी शोध और व्यावहारिक आविष्कार साथ-साथ निकल सकते हैं
  • Mervin Kelly प्रतिभाशाली लोगों को चुनने के बाद उन्हें कई वर्षों के पैमाने पर समस्याएँ सौंपते थे, और लगातार निगरानी से अधिक कट्टर स्वतंत्रता और ज़िम्मेदार जिज्ञासा को महत्व देते थे
  • द्वितीय विश्वयुद्ध के दौरान Bell Labs ने British Magnetron में सुधार, Bazooka, विमानभेदी तोप नियंत्रण इलेक्ट्रॉनिक कंप्यूटर, acoustic homing torpedo, proximity fuze, SONAR, pulse code modulation, Nike missile, klystron आदि में योगदान दिया
  • इसके पतन को केवल Ma Bell के विघटन से समझाना पर्याप्त नहीं है; आधुनिक शोध वातावरण की MBA-शैली metric संस्कृति, research grant आवेदन, और संकीर्ण उत्पादकता दबाव ने रचनात्मक खोज के समय को कम कर दिया है
  • Bell Labs जैसी संस्था को फिर से बनाने के लिए बेहतरीन और महत्वाकांक्षी लोगों को साथ लाना, उन्हें परस्पर घुलने-मिलने देना, लंबा अन्वेषण समय सुनिश्चित करना, और परिणाम आने पर उसे मेकर्स को सौंपकर तेज़ी से विस्तार कर पाना ज़रूरी है

Bell Labs की शुरुआत: मेकर्स द्वारा बनाई गई शोध संस्था

  • Alexander Graham Bell hydrofoil, metal detector, optical data transmission, aviation, genetics, acoustics, और शुरुआती electrification सहित कई क्षेत्रों में रुचि रखने वाले बहु-उत्पादक मेकर और शोधकर्ता थे
  • Bell ने अपने पहले बड़े liquidity event के बाद Volta Laboratory and Bureau की स्थापना की, शोध की दिशा और संसाधन दिए, और परिणामों का श्रेय सहकर्मियों को लेने दिया
  • Mervin Kelly ने भी यही रवैया साझा किया, और 1920 के दशक के उत्तरार्ध से 1930 के दशक तक प्रोफेसरों की नज़र में आए प्रतिभाशाली लोगों को Bell Labs में खींच लाए
    • ये ऐसे लोग थे जिन्हें सितारों, टेलीफोन लाइनों, रेडियो, और खुद बनाए घरेलू वायरलेस उपकरणों के प्रति गहरी जिज्ञासा थी
    • लगभग सभी ने खुद वायरलेस उपकरण जोड़कर देखे थे और अनुभव किया था कि हवा से ध्वनि निकाली जा सकती है

“जीनियस को मैनेज नहीं किया जाता” वाला संचालन मॉडल

  • Bell Labs की पूर्ववर्ती संस्था मेकर्स और शोधकर्ताओं ने बनाई थी, और शुरुआत से ही मेकर्स और शोधकर्ताओं ने उसका नेतृत्व किया
  • Kelly ने संगठन को लगभग इस सिद्धांत पर चलाया: “जीनियस को कैसे मैनेज करते हैं? मैनेज नहीं करते”
  • द्वितीय world war के दौरान Bell Labs ने कई सैन्य और इलेक्ट्रॉनिक्स परियोजनाओं में योगदान दिया
    • British Magnetron को 2 महीनों के भीतर reverse engineer करके बेहतर बनाया
    • Bazooka के निर्माण में मदद की
    • विमानभेदी तोपों को अर्ध-स्वायत्त रूप से नियंत्रित करने वाला इलेक्ट्रॉनिक कंप्यूटर बनाया
    • acoustic homing torpedo, proximity fuze, echo-ranging SONAR, pulse code modulation, पहली anti-aircraft missile Nike, और klystron का आविष्कार या विकास किया
  • Kelly ने इन परियोजनाओं को micromanage नहीं किया; लोग काम इसलिए करते थे क्योंकि वे करना चाहते थे, और युद्ध के बाद भी यह शैली जारी रही

सिर्फ़ बड़ा बजट होने से यह दोहराया नहीं जा सकता

  • यह व्याख्या कि Bell Labs, Ma Bell के विघटन के साथ समाप्त हो गया, मोटे तौर पर सही है; लेकिन गहराई में देखें तो वह अपने ही बनाए सूचना युग का शिकार भी बना
  • Bell Labs के शुरुआती AT&T से अधिक संसाधनों वाले nonprofit और corporate संगठन मौजूद थे
    • जब AT&T ने Bell Labs की शुरुआत की, तब उसका revenue आज के मूल्य में 13 अरब डॉलर से कम था
    • जब Kelly महामंदी के दौर में लैब की नींव रख रहे थे, तब AT&T का revenue आज के मूल्य में 22 अरब डॉलर था
    • Google ने 2006 से, Microsoft ने 1996 से, और Apple ने 1992 से inflation-adjusted आधार पर उस समय के AT&T से अधिक revenue कमाया है
  • इन कंपनियों ने शोध में निवेश तो किया, लेकिन Bell Labs जैसी संस्था नहीं बना सकीं

अकादमिक जगत का समय शोध से प्रशासन की ओर खिसकना

  • अकादमिक जगत में यह समस्या बढ़ी है कि करियर के शिखर पर पहुँचे वैज्ञानिक शोध से अधिक समय research grant applications लिखने में बिताते हैं
  • 1975 से 2005 के बीच शीर्ष विश्वविद्यालयों के वैज्ञानिकों का शोध में बिताया गया समय 20% घटा, जबकि paperwork में लगने वाला समय 100% बढ़ गया
    • संबंधित अध्ययन के अनुसार शोध का समय लंबे दौर में प्रति सप्ताह लगभग 10 घंटे कम हुआ
    • संबंधित अध्ययन: Making time for science
  • एक अन्य अध्ययन के अनुसार astronomy में principal investigator एक ही grant application पर 110 घंटे से अधिक, यानी लगभग एक महीना खर्च करता है
    • grant success rate 20% होने के कारण सफल शोधकर्ताओं को भी साल में दो से अधिक आवेदन करने पड़ते हैं
  • युवा वैज्ञानिकों के लिए स्थिति और कठोर है, और 20 की उम्र में बड़े विश्वविद्यालयों में अपनी लैब चलाने वाले उदाहरण अब मुश्किल से दिखते हैं
  • Peter Higgs ने कहा कि आज के माहौल में उन्हें 1964 जैसा काम करने लायक शांति और सन्नाटा मिलना कठिन होता, और आज उन्हें पर्याप्त उत्पादक न मानकर शायद अकादमिक नौकरी भी न मिलती

MBA-शैली metric संस्कृति स्वतंत्रता को सीमित करती है

  • समस्या के केंद्र में संकीर्ण रूप से परिभाषित उत्पादकता और accountability को अत्यधिक महत्व देने वाली MBA संस्कृति है
  • Bell Labs जैसी संस्था बनाना इसलिए कठिन है क्योंकि लोग प्रतिभाशाली व्यक्तियों को कट्टर स्वतंत्रता और स्वायत्तता देने की शर्त स्वीकार नहीं कर पाते
    • समय बर्बाद करने की स्वतंत्रता
    • संसाधन बर्बाद करने की स्वतंत्रता
    • क्या और कैसे करना है, यह स्वयं तय करने की स्वायत्तता
  • Claude Shannon ने कहा था कि वे अंतिम मूल्य या दुनिया के लिए उपयोगिता की परवाह किए बिना अपनी रुचियों का पीछा करते थे, और उन्होंने पूरी तरह बेकार चीज़ों पर भी बहुत समय लगाया

Kelly की भूमिका मैनेजर से अधिक संरक्षक की थी

  • 23 दिसंबर 1947 को जब transistor का पहला प्रदर्शन हुआ, Mervin Kelly को आमंत्रित नहीं किया गया था, और उन्हें यह भी नहीं पता था कि Bardeen और Brattain क्या कर रहे थे
  • Kelly का मानना था कि शोधकर्ता तैयार होने पर खुद बताएँगे, और वे बॉस को प्रभावित करने की इच्छा को एक corrosive force मानते थे
  • नई खोजें और आविष्कार 1-2 हफ्तों के अंतराल में पदानुक्रम से ऊपर बढ़ते हुए धीरे-धीरे Kelly और नेतृत्व तक पहुँचते थे
  • Kelly के मॉडल में वे नियोक्ता से अधिक एक संरक्षक थे
    • वे समस्या सौंपकर कई साल बाद उसकी प्रगति देख सकते थे
    • मूल प्रश्न यह नहीं था, “अगर कोई खाली बैठे तो उसे कैसे रोका जाए,” बल्कि “जिसे babysitter चाहिए, उससे information theory की उम्मीद क्यों की जाए?”

लोगों और समस्याओं को चुनने की रुचि

  • Bell Labs के काम करने की बुनियाद Kelly की लोगों और समस्याओं को चुनने की समझ थी
  • Kelly को ऐसे लोगों की पहचान करने वाला व्यक्ति माना गया जिनके भीतर आंतरिक प्रेरणा और अधिक जानने की प्यास होती थी
  • Richard Hamming की “You and Your Research” वाली कथा में John Tukey के विशाल ज्ञान और ड्राइव पर ज़ोर दिया गया है
    • Hamming यह जानकर चकित रह गए कि Tukey उनसे केवल थोड़ा ही छोटे थे
    • Bode ने जवाब दिया कि Tukey इतना जानते हैं क्योंकि वे कई वर्षों तक उतनी ही मेहनत से काम करते रहे हैं
  • Bell Labs का आदर्श व्यक्ति उन लोगों के करीब था जो हर रात खुद से पूछते हैं, “मैं जीवन में क्या कर रहा हूँ, मैंने अब तक कुछ भी मूल्यवान हासिल नहीं किया”
    • उच्च conscientiousness
    • उच्च openness
    • एक खास दिशा में प्रबल neurotic tendency

Bell Labs-शैली का संगठनात्मक डिज़ाइन

  • Bell Labs जैसी संस्था के लिए केवल स्वतंत्रता और धैर्य काफ़ी नहीं; इसके लिए निम्न संगठनात्मक डिज़ाइन चाहिए
    • अच्छी समझ के साथ महान और महत्वाकांक्षी लोगों की तलाश
    • उन्हें अन्य महान और महत्वाकांक्षी लोगों के बीच रखना
    • उनके आसपास बुद्धिमान और तकनीकी मेकर्स को तैनात करना
    • ज़रूरत पड़ने पर दोनों समूहों का परस्पर cross-pollination कराना
    • लोगों को हर दिन आपस में बातचीत करने देना
    • एक ऐसा स्कूल बनाना जहाँ वे एक-दूसरे को सिखाएँ
    • सभी को लगातार सीखने और बेहतर बनने के लिए प्रोत्साहित करना
  • जब संगठन सक्रिय रूप से चलने लगे और अपनी पहचान बना ले, तब नेता को यह करना चाहिए
    • अपनी समझ से शोधकर्ताओं को देने के लिए समस्याएँ चुनना
    • ज़रूरत होने पर उन्हें कई वर्षों तक सोचने की स्वतंत्रता देना
    • काम को स्पष्ट रूप से मेकर्स को सौंपना
    • जब मेकर्स काम करने वाला परिणाम बना दें, तो तेज़ विस्तार और क्रियान्वयन पर ज़ोर देना
    • आवश्यकता अनुसार बाहर की ओर विस्तार करना

1517 Flux की पुनर्रचना की कोशिश

  • 1517 की general partner Danielle Strachman और Michael Gibson को ऐसे लोगों के रूप में पेश किया गया है जो समझते हैं कि Bell Labs क्यों काम करता था
  • VC fund खुले-ended freedom देने में सीमित होते हैं, लेकिन वे ऐसे स्पेस और कम्युनिटी की सार्थक नकल कर सकते हैं
  • 1517’s Flux एक ऐसा प्रोग्राम है जो लोगों में 100,000 डॉलर निवेश करता है और KPI या तत्काल प्रगति की माँग किए बिना उन्हें कई महीनों तक खोजबीन करने देता है
  • उम्मीद अब भी बनी हुई है कि अगर अधिक संगठन ऐसा दृष्टिकोण अपनाएँ, तो एक और Bell Labs देखने को मिल सकता है

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2025-05-12
Hacker News की राय

  • बात यह है कि AT&T को अपना monopoly दर्जा बनाए रखने की शर्त के तौर पर हर साल revenue या profit का एक तय प्रतिशत research में निवेश करना पड़ता था, और इसके परिणामस्वरूप consent decree के हिस्से के रूप में Bell Labs को व्यावहारिक रूप से अनिवार्य support मिला
    AT&T बेहद मुनाफ़े वाले telephone network को बदलना नहीं चाहता था, इसलिए monopoly की शर्तें पूरी करने के तरीके के तौर पर उसने basic research किया
    दशकों बाद जब AT&T को Baby Bells में तोड़ा गया और consent decree खत्म हो गया, तो Bell Labs के पास कानूनी रूप से सुनिश्चित न्यूनतम funding नहीं रही, और अनुमानित 6 महीने के dividend को ही देखने वाली MBA-शैली की management के तहत उसकी किस्मत तय हो गई, ऐसा लगता है
    इस कहानी में funding model एक मुख्य तत्व है

    • सुनने में ठीक लगता है, लेकिन The Idea Factory में इसे अलग तरह से समझाया गया है
      लेखकों के अनुसार, telephone network चलाने वाली AT&T और equipment बनाने वाली Western Electric के पास उससे पहले से ही अपने-अपने research departments थे, और जब उन्होंने पाया कि research में बहुत duplication है, तो communication systems के hardware और software दोनों के लिए एक ही research organization बनाया गया
    • इसके लिए सबूत चाहिए
      उपलब्ध सामग्री के हिसाब से consent decree में ऐसा कोई स्पष्ट प्रावधान नहीं था कि AT&T को Bell Labs में revenue का कोई खास प्रतिशत निवेश करना ही होगा, और research support ज़्यादा हद तक antitrust दबाव से बचने और regulators की goodwill बनाए रखने के लिए एक strategic और reputational choice था
    • Baby Bells ने भी Bell Labs का एक हिस्सा अपने साथ लिया और उसका नाम बदलकर Bellcore रखा, और वह संगठन लगभग 10 साल और जीवित रहा
      अपने master's program के दौरान मैंने वहाँ internship की थी, और कुछ समय तक वह गंभीर research होने वाली एक शानदार जगह थी
      Wikipedia के अनुसार, यह आज भी किसी हद तक दूसरे नाम से मौजूद है: https://en.wikipedia.org/wiki/Iconectiv
    • यह सब गलत है
      Bell Labs जनवरी 1925 में शुरू हुआ था और फिलहाल Nokia के स्वामित्व में है
      MFJ 1984 में था, इसलिए fact-checking की ज़रूरत है
    • मेरे माता-पिता उस समय AT&T में काम करते थे, इसलिए मैं बचपन से यह narrative बहुत सुनते हुए बड़ा हुआ
      मेरी detailed timeline गलत हो सकती है और अब मैं सीधे उनसे पूछ भी नहीं सकता, लेकिन यहाँ बताया गया flow उन workplace dramas और discussions से अच्छी तरह मेल खाता है जिन्हें वे रोज़ घर लेकर आते थे

  • जिस दौर में Bell Labs एक प्रभावशाली research organization के रूप में उभरा, उस समय हालात ऐसे थे कि मैनेज किए जा सकने लायक संख्या में बेहद सक्षम वैज्ञानिक funding opportunities से ज़्यादा थे
    आज वैज्ञानिक कहीं ज़्यादा हैं, लेकिन उनकी संख्या इतनी अधिक है कि संभावनाओं को ठीक से पहचानना मुश्किल है, और हर कोई बड़ा प्रभाव डाल सके ऐसा भी नहीं है
    “golden age को फिर से बनाएं” वाली कथा पर आम तौर पर यह आलोचना लागू होती है कि उस समय का ecosystem आज से बिल्कुल अलग था, और वह golden age जिन systemic कारणों से खत्म हुआ था वे आज भी मान्य हैं
    खासकर अगर सिर्फ़ MBA management को दोष दें, तो यह नहीं समझा पाते कि MBA आए ही क्यों, उन्हें दूसरे बड़े पैमाने के management तरीकों से ज़्यादा क्यों पसंद किया गया, और कुछ साल व personnel changes के बाद फिर उसी स्थिति में लौटने से बचने के लिए क्या करना होगा
    कुल मिलाकर लेख प्रभावशाली है, लेकिन 1517 में ठोस रूप से ऐसा क्या अलग है, यह समझाने में सफल नहीं हुआ

    • व्यवहार में, उस समय जैसा असर पैदा करना भी अब कहीं ज़्यादा कठिन है
      क्योंकि सिर्फ़ low-hanging fruit ही नहीं, बल्कि अधिकतर आसान उपलब्धियां पहले ही हासिल की जा चुकी हैं
    • MBA के आने की वजह जो भी रही हो, कम से कम यह तो बिल्कुल नहीं कि वे effective managers थे
      बल्कि यह सामाजिक वर्ग की घटना के ज़्यादा करीब लगता है, और शायद इसलिए भरोसा मिलता है क्योंकि वे owner class की भाषा बोलते हैं
    • समस्या वैज्ञानिकों की अधिकता नहीं है, बल्कि tenured professorship जैसी पसंदीदा नौकरियों का कम होना, industry के अक्षम boom-bust cycles और लोगों-और-काम के matching system की खराबी है
      physical sciences में हम local minima और dynamical traps के अस्तित्व को अच्छी तरह जानते हैं, लेकिन समाज को देखते समय यह अवधारणा खो देते हैं कि अगर MBA मौजूद हैं तो सिर्फ़ यह नहीं पूछना चाहिए कि वे क्यों मौजूद हैं, बल्कि यह भी कि अभी इस समय उन्हें दूसरे managers से ज़्यादा पसंद किए जाने लायक क्या बनाता है
      एक वैज्ञानिक के रूप में मुझे लगता है कि मेरे साथियों में अपेक्षा से कम बौद्धिक रूप से तेज लोग काफी हैं, लेकिन साथ ही मैं अपनी ही मूर्खता पर भी अक्सर चकित होता हूं
      बड़ा प्रभाव न डाल पाने वाले वैज्ञानिक भी विज्ञान का जरूरी हिस्सा हैं, और यहां Kuhn के विचार याद आते हैं
      परिभाषा के अनुसार हर कोई top-tier researcher नहीं हो सकता
      https://ncses.nsf.gov/surveys/earned-doctorates/2023 की तालिका 1-1 और https://nces.ed.gov/programs/digest/d16/tables/dt16_101.10.a... को सिर्फ़ 5 मिनट देखने पर दिखता है कि आबादी के हिसाब से normalize करने पर science PhD उत्पादन की दर कई दशकों से लगभग समान रही है
      उसके बाद सवाल यह है कि आधुनिक समाज को जिन science और engineering कामों की जरूरत है या जिन्हें वह करता है, उनका कुल काम में हिस्सा घट रहा है या नहीं, और क्या आबादी या सामाजिक विकास के साथ उसे बढ़ना चाहिए
      technology की बढ़ती complexity, productive क्षेत्रों की संख्या, मानवता के सामने मौजूद संकट और अधिक महत्वाकांक्षी लक्ष्य, तथा PhD programs में international students की हिस्सेदारी को देखते हुए, उलटे यह भी कहा जा सकता है कि हम कम वैज्ञानिक तैयार कर रहे हैं
      हर साल graduate होने वाले MBA, PhD से कहीं ज़्यादा हैं
    • “इतने ज़्यादा हैं कि आकलन करना मुश्किल है” वाली बात tectonic shift का अच्छा संकेत लगती है
      आम तौर पर इसका दोष Baumol effect को दिया जाता है, यानी science education और science educators को up-to-date बनाए रखने का मूल रूप से मानवीय काम धीरे-धीरे और कठिन होता जाना
      खासकर तब, जब ज़्यादा mechanical प्रक्रियाओं को optimize करने से मिलने वाला return—जैसे short term में bookkeeping सुधारना, या Bell Labs और IBM के बाद के दौर की तरह information processing को कागज से हटाना—ज़्यादा बड़ा reward दे रहा हो
      मुझे संदेह है कि AI या venture capital, universities में self-selling breakthroughs तक पहुंचने वाली friction को कम करने में बड़ी भूमिका निभाएंगे, लेकिन फिलहाल तो अधिकांश प्रयास ecosystem improvement पर लगाने चाहिए
      मूल लेख में “लोगों को हर दिन एक-दूसरे से बात करने दें” जैसे सही विचार भी हैं
      यह HN पर पहले से हो रहा है
      बस हर दिन लोगों का समूह अलग होता है, और ideas पुराने विचारों की पुनरावृत्ति भी हो सकते हैं
      अगर undergraduates को बेचने लायक मुख्य use case मौजूदा metrics को game करना है, तो VC मदद नहीं करेगा, और RFS में भी education technology दिखाई नहीं देती
    • wartime technology में ऐसे बहुत से low-hanging fruit थे जिन्हें आज की भाषा में productize नहीं किया गया था
      radar, computers, Enigma decoders, lasers, और materials science पर बड़ा असर डालने वाले कम दिखाई देने वाले inventions—जैसे gun barrels को अधिक मजबूत होना था और aircraft को हल्का व तेज होना था—ने अधिक sophisticated चीजें बनाना संभव किया
      पूरी nuclear industry और उसके आसपास का ecosystem भी ऐसा ही था
      एक और कारण Cold War था, जिसमें थोड़ी भी बढ़त मिलने की संभावना हो तो पैसा खर्च करने की प्रेरणा थी

  • “बस स्मार्ट लोगों को भर्ती करो और उन्हें research lab दे दो” वाली सोच के एक दिलचस्प counterexample के रूप में, 1970–1986 के दौरान IBM Research का नेतृत्व करने वाले Ralph Gomory ने यह कहा था:
    “एक गलत नजरिया था कि कहीं research lab बना दी जाए और बहुत से अच्छे लोग भर्ती कर लिए जाएँ, तो किसी तरह कंपनी के लिए जादुई नतीजे निकल आएँगे। मैं इस पर भरोसा नहीं करता था। यह काम नहीं करता था। अलग-थलग रहकर सिर्फ science करना आखिरकार काम नहीं करता। [...] सिर्फ radical चीजें करना भी अच्छा विचार नहीं था। आप केवल breakthroughs से जीत नहीं सकते, क्योंकि वे बहुत दुर्लभ होते हैं। इस सरल विचार तक पहुँचने में सालों लगे। हमें हमेशा मौजूदा इस्तेमाल हो रही तकनीक को बेहतर बनाने और breakthrough technology पर काम करने—दोनों साथ करने होते हैं।” https://youtu.be/VQ0PBve6Alk?t=1480

    • हर breakthrough को market में लाने तक बहुत से person-years की मेहनत चाहिए होती है
      research अच्छी है, लेकिन हर researcher के पीछे किसी उपयोगी चीज को बड़े पैमाने पर market में ले जाने के लिए कठिन काम करने वाले हजारों लोग चाहिए होते हैं
    • हाल ही में मैंने पढ़ा कि 1980s में Atari ने भी यही करने की कोशिश की थी
      उसे भी Alan Kay ने lead किया था, लेकिन market में बदलावों के कारण कुछ साल बाद funding की कमी से उसे बंद करना पड़ा
    • उनके इस दावे के पीछे कौन-सा ठोस data है, यह जानने की उत्सुकता है
      यह सही है कि ideas दुर्लभ होते हैं, लेकिन demand-supply के नियम से देखें तो ऐसे ideas की value बहुत अधिक होनी चाहिए
      बेशक यह तब है जब पैसा अहम हो, और Bell Labs में पैसा शायद सबसे ऊपर नहीं था, फिर भी बत्तियाँ तो जलती रहनी थीं
    • आखिरकार Bell Labs, Xerox PARC, और कुछ हद तक IBM Research से निकली अद्भुत research ने sponsor करने वाली कंपनियों से ज्यादा पूरी industry और दुनिया को फायदा पहुँचाया
      यह मेरे जीवनकाल में पश्चिम जिस capitalism model की ओर गया है, उसकी एक खास कमजोरी है
      state-led planning और research को धीरे-धीरे घटाया या कम आँका गया, जिससे corporate ownership की दीवारों के पार जाने वाले improvements के लिए जगह बहुत कम बची
      इसके बजाय ऐसा काम ज्यादातर open source क्षेत्र में स्वैच्छिक रूप से हो रहा है, और compensation शायद कम ही रहता है
      जब कंपनियाँ inter-company technology standards committees में सहयोग करती हैं, तो अक्सर यह बेहद पीड़ादायक होता है और नतीजे भी कई बार संदिग्ध रहते हैं
    • किसने कहा कि उन्हें अलग-थलग होना चाहिए?
      मुख्य फर्क उन्हें freedom और initiative देने का था, isolate करने का नहीं

  • यह जोखिम उठाना होगा कि “काम करेगा” इसकी guarantee नहीं है
    केवल best cases न देखें; यह भी जाँचकर discuss करना चाहिए कि Bell Labs जैसी कितनी versions थीं जो काम नहीं कर पाईं
    सिर्फ success stories देखें तो आज का venture capital model भी शानदार कहा जा सकता है
    Google labs के भीतर अपेक्षाकृत ठहरी हुई technology के आधार पर OpenAI ने large language models में जो किया, उसे देखकर ऐसा कहा जा सकता है; और अगर 50 साल बाद कोई Theranos को याद न रखे, तो और भी ज्यादा
    या moon landing और internet का हवाला देकर कहा जा सकता है कि बड़े government-led projects ही “स्पष्ट” रास्ता हैं
    कागज पर labs और VC game, दोनों कई ideas को fund करने की व्यवस्था हैं, ताकि सफल projects कहीं ज्यादा failures की भरपाई कर सकें
    लेकिन दोनों ही कुछ successes के बाद imitative management optimization culture में फँस गए, जिसका नतीजा तेजी से उल्टा असर डालने वाली risk aversion में निकला
    universities ने भी publish-or-perish culture के जरिए वही किया
    वे अपनी ही सफलता के शिकार हैं
    इसलिए या तो ऐसे नए frontier-type funding sources खोजने होंगे जो अभी उस cycle से नहीं गुजरे हैं, या control और guaranteed returns चाहने वाली इंसानी इच्छा को तोड़ने का तरीका ढूँढ़ना होगा

    • आज का VC model शानदार है कहना, असल में काफी भयावह बात है
      क्योंकि इससे पूरे समाज के लिए अहम “क्या और कहाँ develop किया जाए” के फैसले, बिना चुने गए अमीर लोगों के हाथ में चले जाते हैं, जो और पैसा कमाना चाहते हैं
      अगर उनमें से कई लोगों के पास future society को techno-fascist hellscape के रूप में देखने वाला खास worldview और projects हैं, तो यह और भी खराब है
      यह भी कहा जा सकता है कि VC model ने जो दिया, उसका भारी बहुमत fraud या ethically बहुत questionable services था; जिसने हर जगह लोगों की surveillance की, real problems ज्यादा हल नहीं किए, और लोगों से पैसा व value जितना हो सके निचोड़ने की कोशिश की
      यह model खुद भी problem-solving से टकराता है
      problem-solving में पैसा लगता है और return नहीं आता; यह मूलतः कम profitable होता है, इसलिए कोई भी solution धीरे-धीरे enshittification की ओर बढ़ने के लिए अभिशप्त है
    • Bell Labs के पास व्यावहारिक रूप से असीमित पैसा था
      उसके owners हर बार किसी के telephone उठाने पर पैसा कमाते थे, और हर business समाज में इस तरह गहराई से embedded नहीं होता
      जिन कंपनियों के boards अपनी lab बनाना चाहते हैं, उन्हें भी एक और ऊँची शक्ति, Wall Street, को जवाब देना पड़ता है; और वे कम से कम समय में maximum profit निकालने पर मजबूर करते हैं
      वहाँ सबसे तेज रास्ता cost cutting है, खासकर long-term research costs काटना, जिनका फल मिल भी सकता है और नहीं भी
      वैसे Theranos को भूलने के लिए 50 साल इंतजार क्यों करें? https://www.nytimes.com/2025/05/10/business/elizabeth-holmes...

  • अगर अभी नहीं देखा है, तो YouTube के AT&T Tech Channel पर मौजूद AT&T Archives की सिफारिश करता हूँ
    यह अमेरिकी technology history का सचमुच शानदार collection है
    https://www.youtube.com/playlist?list=PLDB8B8220DEE96FD9

  • मेरे एक करीबी family member ने Cold War के दौर में Bell Labs में काम किया था, और उनके मुताबिक वजह बहुत simple थी
    एक बड़े चित्र वाली motivation थी—यानी war और उसके बाद की Cold War
    जब वह बड़ी motivation खत्म हुई, तो ऐसी organizational structure—या structure की कमी—उसी तरह काम नहीं कर पाई
    आखिरकार, जैसा दूसरे comments में कहा गया है, “smart लोग अब organizations के भीतर ऐसी freedom नहीं चाहते, और अगर employees को ऐसी freedom दें तो बहुत से लोग उसका फायदा उठाकर कुछ भी नहीं करेंगे” वाली स्थिति बनती है
    आप कह सकते हैं कि grep युद्ध में इस्तेमाल नहीं हुआ था, लेकिन वह एक बहुत बड़े effort का byproduct था जो बड़े picture से जुड़ा था
    हाल के मानव इतिहास के अधिकांश हिस्से में यह सच रहा है
    Fourier भी Napoleon के ज्यादातर अभियानों में शामिल थे, और waveform decomposition का काम ballistics जैसे बड़े-picture काम से निकला था

    • तो मतलब आखिर हमें बर्तन धोने वाला robot पाने के लिए दो ultra-rich शत्रु देशों को autonomous robot war लड़नी होगी?
    • युद्ध मानवता द्वारा की जा सकने वाली सबसे अच्छी और सबसे बुरी चीज है
      एक-दूसरे को मारना अर्थहीन है, लेकिन मौत के निकट खतरे और दुश्मन को नष्ट करने का विचार, लोगों को साथ काम करने, innovate करने और असंभव लगने वाले काम कर दिखाने के लिए सबसे शक्तिशाली motivation है

  • मैं इस दावे से सहमत नहीं हूं कि “Bell Labs न होने की वजह यह है कि Bell Labs बनाने के लिए जो जरूरी है—यानी बुद्धिमान लोगों को कट्टर स्वतंत्रता और स्वायत्तता देना—वह करने से हम कतराते हैं”
    मेरी नजर में बुद्धिमान लोग, कम से कम किसी संगठन के भीतर, अब ऐसी चीजें चाहते ही नहीं
    अगर कर्मचारियों को ऐसी स्वतंत्रता दी जाए, तो बहुत से लोग बस उसका फायदा उठाएंगे और कुछ नहीं करेंगे
    उत्पादक लोग, वे सबसे बुद्धिमान लोग जो कट्टर स्वतंत्रता और स्वायत्तता में अच्छा प्रदर्शन करते हैं, वे तो स्वतंत्र रूप से काम करना ही पसंद करेंगे
    क्यों नहीं करेंगे? अगर वे innovation करने वाले पक्ष में हैं, तो equity value वेतन से कहीं बड़ी होती है
    दुर्भाग्य से इसी वजह से Bell Labs जैसी innovation अब पहले जितनी आम नहीं रही
    अच्छी बात यह है कि आज एक व्यक्ति 1960 के दशक के engineer से कहीं ज्यादा काम कर सकता है, और innovation की अग्रिम पंक्ति भी पहले से कहीं ज्यादा चौड़ी हो गई है
    पहले मैं लेख की बात से सहमत था, लेकिन ऐसी स्वतंत्रता और स्वायत्तता चाहने वाले लोगों को hiring करना लगभग असंभव जैसा था
    मेरा मानना है कि ऐसे लोग संगठन की जरूरत से आगे निकल चुके थे

    • लेख में यह हिस्सा पहले ही कवर किया गया था
      “ज्यादातर founders और executives इस विचार से झिझक जाते हैं। आखिर वे पूछते हैं कि किसी को बस मौज-मस्ती करने से रोकता क्या है। Kelly कहते कि यह गलत सवाल है। सही सवाल है, ‘जिसे babysitter चाहिए उससे आप information theory की उम्मीद क्यों कर रहे हैं?’”
      Richard Hamming की यह बात भी मजेदार है
      “Hamming, अगर [Tukey] ने जितने वर्षों तक काम किया, तुमने भी उतनी मेहनत की होती, तो तुम कितना ज्यादा जान गए होते, यह देखकर हैरान हो जाते।” मैं बस office से बाहर निकल आया
    • मेरा अनुभव बिल्कुल अलग था
      कई वर्षों तक मैंने एक ऐसी team में काम किया जिसके पास काफी autonomy और initiative था, और सभी नहीं तो अधिकतर लोग स्वाभाविक रूप से अपेक्षाओं पर खरे उतरे
      लोग अच्छा काम करना चाहते हैं, और यह महसूस करना चाहते हैं कि वे अच्छा काम कर रहे हैं
      अगर आप ऐसा माहौल बनाते हैं जहां वे भरोसा और सुरक्षा महसूस करें, तो वे अपेक्षाओं के स्तर तक ऊपर उठते हैं
      आलसी लोगों से ज्यादा कठिन वे लोग थे जो बहुत मेहनत करते थे लेकिन “अच्छा” क्या है इस पर उनके मानक गलत align होते थे और वे एक-दूसरे के रास्ते में आ जाते थे
      क्योंकि जो व्यक्ति बस inefficient है, उसे bypass करना आसान होता है
      जाहिर है, जिन चीजों को आजमाया उनमें से कई असफल रहीं
      लेकिन जो सफल रहीं, उन्होंने उससे ज्यादा की भरपाई कर दी
      programming और quantitative modeling स्वभाव से high-leverage activities हैं, और जब तक leadership predictability के नाम पर वह leverage पूरा हटा नहीं देती, सफल काम असफलताओं की भरपाई पर्याप्त रूप से कर देते हैं
    • “उस स्वतंत्रता और स्वायत्तता को चाहने वाले व्यक्ति को hiring करना लगभग असंभव था” यह बात दिलचस्प है, और मैं सचमुच ऐसा काम करना चाहता हूं
      मैं पहले से ही molecular simulation के लिए custom chip design करने की योजना बना रहा हूं, लेकिन business side संभालने में मेरी खास दिलचस्पी नहीं है
      अमीर बनकर company बेचने की बजाय paid research lab में काम करना मुझे कहीं बेहतर लगेगा, और अकेले की तुलना में team में मैं कहीं ज्यादा कर सकता हूं
      मेरी homeschooling हुई है, और unschooling व TJEd philosophy का भी प्रभाव रहा है, इसलिए मैंने हमेशा अपने projects खुद चुने हैं
      कभी-कभी सोचता हूं कि generalist researchers की कमी की वजह education तो नहीं, और यह भी ऐसा क्षेत्र है जिसे मैं सचमुच आजमाना चाहूंगा
    • “बुद्धिमान लोगों को अब संगठन की जरूरत नहीं” यह बात समझ में आती है
      अकेले काम करना पहले से कहीं ज्यादा आकर्षक समय है
      फिर भी मुझे लगता है कि कुछ चीजें सचमुच shared magnetic field जैसे माहौल में ही होती हैं
      इसलिए नहीं कि वे अकेले नहीं की जा सकतीं, बल्कि इसलिए कि दूसरे बुद्धिमान व्यक्ति के मुझे चमका देने वाले क्षण अकेले नहीं होते
    • “कर्मचारियों को ऐसी स्वतंत्रता दें तो बहुत से लोग उसका फायदा उठाकर कुछ नहीं करेंगे” यह सच नहीं है, और यही वह cynicism भरी मनुष्यों पर अविश्वास वाली सोच है जिसके कारण आज Bell Labs नहीं है
      हर कोई बड़ी रकम कमाना नहीं चाहता या इंद्रधनुष के अंत में सोने के घड़े के वादे से प्रेरित नहीं होता
      अगर उन्हें पर्याप्त compensation मिले और वे आराम से रह सकें या परिवार का ध्यान रख सकें, और साथ ही अपनी प्रतिभा का उपयोग करके अपने क्षेत्र में innovation कर सकें, तो वही काफी है
      “मेरी मेहनत से कमाए जाने वाले पैसे को बाकी हर चीज से ऊपर लगातार maximize करना चाहिए” यह VC द्वारा उकसाया गया विकृत मंत्र भी आज Bell Labs न होने की वजहों में से एक है
      मैं ऐसे लोगों में से एक हूं, लेकिन आपकी लिखी सोच देखकर यह हैरानी की बात नहीं कि आप ऐसे लोगों को hiring क्यों नहीं कर पाते

  • मुझे लगता है यह जटिल समस्या है
    अमेरिका की कई बड़ी technology companies में अभी भी काफी बड़े research organizations हैं
    Bell Labs निश्चित रूप से याद किया जाता है क्योंकि वह उस समय telephone monopoly का हिस्सा था, लेकिन AT&T ने वास्तव में Multics से जुड़े operating system development से पीछे हट गया था, और Unix तो Ritchie और Thompson का लगभग off-hours में किया गया project था
    यह सच है कि पहले जैसे dominant companies अब ज्यादा नहीं हैं
    लेकिन Microsoft जैसी companies के पास भी अब भी महत्वपूर्ण research organizations हैं
    मुझे नहीं पता कि ध्यान खींचने वाली research progress पहले से कठिन हो गई है या नहीं, लेकिन कुछ बड़ी technology companies अब भी long-term progress में बहुत पैसा लगा रही हैं

    • F# और TypeScript बहुत impressive हैं
      हम बस जबरदस्त innovation के आदी हो गए हैं
      Unix तो नहीं, लेकिन मेरे हिसाब से TypeScript उतना ही impressive है
      यह JavaScript के लिए Haskell के बराबर का exoskeleton जैसा है
      VSCode और WSL भी वैसे ही हैं
      अगर large language models से भी आप प्रभावित नहीं होते, तो आखिर किस चीज से प्रभावित होंगे
      शायद यह बस पुराने दिनों की nostalgia है
      quantum computing भी आ रही है, और open source revolution ने Tor, Bitcoin, Redis, Linux बनाए हैं
      मुझे लगता है कि अभी golden age है
      और यह किसी एक जगह से नहीं आ रही, इसलिए और भी बेहतर है
    • accumulated scientific progress जितनी बड़ी होती जाती है, fundamental advances का दुर्लभ होना स्वाभाविक है
      मौलिक रूप से कुछ नया योगदान देने के लिए, जो पहले हो चुका है उससे आगे देखने के लिए और दूर जाना और ऊंचा चढ़ना पड़ता है
      लेकिन अमेरिकी technology companies के लिए शायद उन विचारधाराओं को स्वतंत्र रूप से follow करना कठिन है जो financial gains से जुड़ी न हों
      academia भी काफी broken है
      लोग आम तौर पर स्वतंत्र नहीं हैं, और आर्थिक रूप से व्यावहारिक जरूरतों के ज्यादा करीब की चीजें सोचने के लिए बंधे हुए हैं
      सर्वशक्तिमान dollar की बेड़ियां
      इसलिए कई कारण मिलकर इसे और दुर्लभ बना रहे होंगे
    • अगर innovation को भरोसेमंद तरीके से reproduce किया जा सके, तो वह innovation नहीं है
      महान inventions की कहानियां सब मिलती-जुलती हैं
      सही जगह, सही समय, सही माहौल में होना
      दूसरे शब्दों में, “सही” माहौल कितना भी अच्छा बनाया जाए, काफी luck चाहिए
      सफलता का तथ्य repeatability का मतलब भी नहीं है
      हाल की महत्वपूर्ण technical advances भी monopoly से आई हैं
      हाल की AI में pioneer work का बड़ा हिस्सा आखिरकार Google के अंदर AI researchers ने ही किया था

  • अगर आप Bell Labs की research culture और environment को किसी प्रत्यक्ष अनुभव वाले व्यक्ति के नज़रिए से जानना चाहते हैं, तो Richard W. Hamming की The Art of Doing Science and Engineering को मैं ज़ोरदार recommend करता/करती हूँ
    https://press.stripe.com/the-art-of-doing-science-and-engine...

    • मेरे पिता 1986 में Paul Graham द्वारा अपने blog पर साझा किए गए इस lecture में现场 मौजूद थे
      https://paulgraham.com/hamming.html
      उनका कहना है कि यह सचमुच कमाल का था
    • यह लगभग 1 साल से out of stock है
      AT&T और Bell Labs पर बात करने वाले लेख में यह भी दिलचस्प है कि Stripe को niche printed books का stock बनाए रखने में मुश्किल हो रही है

  • 1517 के Flux जैसा कोई program, जो individuals में 100,000 डॉलर invest करे और बिना कोई सवाल पूछे, कई महीनों तक KPI या तुरंत progress की मांग किए बिना उन्हें explore करने दे, expected है—इस वाक्य में लिखा है कि “अमेरिका में migrate कर सकते हैं और visa में भी मदद मिलती है,” लेकिन अब यह उन लोगों के लिए realistic नहीं है जो अमेरिकी नागरिक नहीं हैं
    मुझे नहीं पता कि वह VC individual investments को लेकर कितना serious है, लेकिन 16–22 साल के युवाओं से बात करने पर, online कुछ गलत कह देने की वजह से ICE द्वारा students को deport करने की reality या perception के कारण अमेरिका जाना चाहने वाले लोग लगभग नहीं हैं
    अमेरिकी universities और companies brain drain झेल रही हैं, और अगर अगले 3 साल में इसे reverse नहीं किया गया, तो यह दशकों तक अमेरिकी economy पर बोझ बनेगा