🎙️ เรื่องเล่าจาก NSHipster: เมื่อความไม่แน่นอนกลายเป็นชนิดข้อมูล ในโลกของการเขียนโปรแกรม เรามักชินกับการตัดสินใจแบบ “จริงหรือเท็จ” ผ่าน Boolean แต่ในชีวิตจริง เช่น GPS หรือเซนเซอร์ต่าง ๆ ข้อมูลที่เราได้มักจะมี “ความไม่แน่นอน” ปะปนอยู่เสมอ แล้วทำไมโค้ดเราถึงไม่สะท้อนสิ่งนั้น? บทความจาก NSHipster ได้หยิบแนวคิดจากงานวิจัยของ Microsoft Research และ University of Washington ที่เสนอชนิดข้อมูลใหม่ชื่อว่า Uncertain<T> ซึ่งเป็นการนำความน่าจะเป็นมาใส่ใน type system โดยตรง เช่น แทนที่จะบอกว่า “คุณถึงที่หมายแล้ว” ด้วย if statement ธรรมดา เราอาจพูดว่า “คุณถึงที่หมายแล้ว ด้วยความมั่นใจ 95%” ซึ่งสะท้อนความจริงได้มากกว่า แนวคิดนี้ถูกนำมาเขียนใหม่ใน Swift โดยใช้ distribution ต่าง ๆ เช่น Rayleigh, Normal, Bernoulli, Exponential และ Mixture เพื่อจำลองความไม่แน่นอนในข้อมูลจริง ตั้งแต่ GPS, ความเร็ว, ความหนาแน่นของอากาศ ไปจนถึงพฤติกรรมผู้ใช้และ latency ของ API นอกจากนี้ยังมีการใช้ Monte Carlo sampling เพื่อประเมินผลลัพธ์จากการสุ่มหลายพันครั้ง และใช้ Sequential Probability Ratio Testing (SPRT) เพื่อปรับจำนวน sample อัตโนมัติตามความซับซ้อนของเงื่อนไข ✅ แนวคิดของ Uncertain<T> ➡️ เป็นชนิดข้อมูลที่รวมความน่าจะเป็นเข้าไปใน type system ➡️ ใช้แทนค่าที่มีความไม่แน่นอน เช่น GPS, sensor, user behavior ➡️ เปลี่ยนจาก true/false เป็น Uncertain<Bool> ที่มีค่า probability ✅ การใช้งานใน Swift ➡️ มีการ port จาก C# มาเป็น Swift library พร้อมตัวอย่างการใช้งาน ➡️ รองรับ distribution หลายแบบ เช่น normal, exponential, kumaraswamy ➡️ ใช้ SPRT เพื่อปรับจำนวน sample ตามความซับซ้อนของเงื่อนไข ✅ ตัวอย่างการใช้งานจริง ➡️ GPS ที่มี horizontal accuracy ถูกแปลงเป็น Uncertain<CLLocation> ➡️ การคำนวณความเร็ว, ความต้านทานอากาศ, หรือ comfort index ใช้ค่าที่มี standard deviation ➡️ การประเมินว่า “สามารถวิ่ง 5K ได้” ถูกคำนวณจากหลายเงื่อนไขรวมกัน ✅ การใช้ Monte Carlo sampling ➡️ ใช้สุ่มหลายพันครั้งเพื่อประเมิน expected value หรือ confidence ➡️ ตัวอย่างเช่น slot machine ที่คำนวณ expected payout จากการ spin 10,000 ครั้ง ✅ การวิเคราะห์สถิติ ➡️ รองรับการคำนวณ mean, standard deviation, confidence interval ➡️ วิเคราะห์ shape ของ distribution เช่น skewness และ kurtosis ➡️ รองรับ entropy และ mode สำหรับข้อมูลแบบ discrete https://nshipster.com/uncertainty/