👁️ "Gemini 3 Pro – ก้าวกระโดดด้าน Vision AI จาก Google DeepMind" Google DeepMind เปิดตัว Gemini 3 Pro ซึ่งถูกยกให้เป็นโมเดลมัลติโหมดที่ทรงพลังที่สุดในปัจจุบัน โดยเน้นความสามารถด้าน การเข้าใจเอกสาร, การวิเคราะห์เชิงพื้นที่, การทำงานกับหน้าจอ และการเข้าใจวิดีโอ ถือเป็นการก้าวข้ามจากการจดจำภาพธรรมดาไปสู่การ ให้เหตุผลเชิงภาพและเชิงพื้นที่อย่างแท้จริง ในด้าน Document Understanding Gemini 3 Pro สามารถทำ OCR ที่แม่นยำ พร้อม "derendering" คือการแปลงเอกสารภาพกลับเป็นโค้ดที่สร้างใหม่ได้ เช่น HTML, LaTeX หรือ Markdown ตัวอย่างเช่น การแปลงบันทึกพ่อค้าในศตวรรษที่ 18 ให้เป็นตาราง หรือการสร้างสมการจากภาพที่มีโน้ตคณิตศาสตร์ซับซ้อน รวมถึงการสร้างกราฟแบบ interactive จาก Polar Diagram ของ Florence Nightingale ด้าน Spatial และ Screen Understanding โมเดลสามารถระบุพิกัด pixel ได้อย่างแม่นยำ ใช้สำหรับการวิเคราะห์ท่าทางมนุษย์, การจัดการวัตถุในหุ่นยนต์, หรือการเข้าใจ UI บนหน้าจอเพื่อทำงานอัตโนมัติ เช่น QA testing และ UX analytics นอกจากนี้ยังสามารถสร้างแผนการจัดการสิ่งของบนโต๊ะที่รกได้ตามคำสั่ง สำหรับ Video Understanding Gemini 3 Pro ถูกปรับให้เข้าใจวิดีโอที่ซับซ้อนมากขึ้น โดยสามารถวิเคราะห์เหตุและผลของเหตุการณ์ในวิดีโอ ไม่ใช่แค่บอกว่าเกิดอะไรขึ้น แต่ยังอธิบายได้ว่า "ทำไม" มันถึงเกิดขึ้น รวมถึงการประมวลผลวิดีโอความเร็วสูง (10 FPS) เพื่อวิเคราะห์รายละเอียด เช่น กลไกการสวิงของนักกอล์ฟ และยังสามารถแปลงวิดีโอขนาดยาวให้เป็นโค้ดหรือแอปพลิเคชันที่ใช้งานได้ทันที 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ ความสามารถหลักของ Gemini 3 Pro ➡️ Document Understanding: OCR + Derendering เป็นโค้ด (HTML, LaTeX, Markdown) ➡️ Spatial Understanding: ระบุพิกัด pixel, วิเคราะห์ท่าทาง, ใช้ในหุ่นยนต์และ AR/XR ➡️ Screen Understanding: เข้าใจ UI เพื่อทำงานอัตโนมัติ เช่น QA และ UX analytics ➡️ Video Understanding: วิเคราะห์เหตุและผล, ประมวลผลวิดีโอความเร็วสูง ✅ การประยุกต์ใช้งานจริง ➡️ การศึกษา: ช่วยแก้โจทย์คณิตศาสตร์และวิทยาศาสตร์ที่ซับซ้อน ➡️ การแพทย์: วิเคราะห์ภาพรังสีและงานวิจัยทางชีวภาพ ➡️ กฎหมายและการเงิน: วิเคราะห์สัญญาและรายงานที่ซับซ้อน ➡️ สื่อและการเรียนรู้: สร้างภาพแก้ไขการบ้านแบบ visual feedback ‼️ ข้อควรระวัง ⛔ การใช้พลังประมวลผลสูง อาจมีค่าใช้จ่ายและ latency มากขึ้น ⛔ ความเสี่ยงด้านข้อมูลส่วนบุคคล หากนำไปใช้กับเอกสารหรือภาพที่มีข้อมูลสำคัญ ⛔ การพึ่งพา AI ในการให้เหตุผล อาจทำให้เกิดการตีความผิดหากไม่มีการตรวจสอบมนุษย์ https://blog.google/technology/developers/gemini-3-pro-vision/

📰 แอปโอเพ่นซอร์ส "Mental Math" ตัวช่วยหนี Brainrot (สมองเสื่อม) แอป Mental Math ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อแก้ปัญหาการเสพคอนเทนต์สั้น ๆ ที่ทำให้สมาธิและความสามารถในการจดจ่อลดลง ตัวแอปมีโจทย์คณิตศาสตร์พื้นฐาน เช่น บวก ลบ คูณ หาร พร้อมระดับความยาก 9 ระดับ และโหมดการเล่นทั้งแบบจับเวลาและแบบทำโจทย์จำนวนที่กำหนด จุดเด่นคือทำงานแบบออฟไลน์ ไม่เก็บข้อมูล และไม่มีโฆษณา 🧠 ผลกระทบของคอนเทนต์สั้นต่อสมาธิ งานวิจัยล่าสุดพบว่าการเสพ short-form content เช่น TikTok หรือ Instagram Reels มีผลโดยตรงต่อสมาธิและการเรียนรู้ นักศึกษาที่ใช้เวลามากกับคอนเทนต์สั้นมีแนวโน้มที่จะมีสมาธิสั้นลงและผลการเรียนลดลง การเสพคอนเทนต์เร็ว ๆ ทำให้สมองชินกับการรับข้อมูลแบบทันใจ จนไม่สามารถโฟกัสกับงานที่ต้องใช้เวลานานได้ 🎮 ประโยชน์ของการฝึกสมองด้วยคณิตศาสตร์ การฝึกคณิตศาสตร์ผ่านแอปประเภทนี้ช่วยกระตุ้นสมองในหลายด้าน ทั้งการคิดเชิงตรรกะ ความจำ และการแก้ปัญหา งานวิจัยด้านประสาทวิทยายืนยันว่าการทำโจทย์คณิตศาสตร์ช่วยสร้างการเชื่อมต่อของสมองที่แข็งแรงขึ้น และยังช่วยลดความเสี่ยงต่อภาวะสมองเสื่อมในอนาคต 🌐 การผสมผสานเกมสมองกับคณิตศาสตร์ นักวิจัยเสนอว่าการผสมผสานเกมฝึกสมองกับโจทย์คณิตศาสตร์เป็นแนวทางที่ดี เพราะช่วยให้ผู้ใช้สนุกไปกับการเรียนรู้และยังได้ประโยชน์จริงต่อสมอง การฝึกแบบนี้ไม่เพียงแต่ช่วยเพิ่มความเร็วและความแม่นยำในการคิดเลข แต่ยังช่วยให้สมาธิกลับคืนมาในยุคที่คอนเทนต์สั้นครองโลก ⬇️ Download ได้ที่นี่ครับ https://play.google.com/store/apps/details?id=com.helddertierwelt.mentalmath 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ แอป Mental Math ➡️ ฟรี, ไม่มีโฆษณา, ทำงานออฟไลน์, เคารพความเป็นส่วนตัว ➡️ มีโหมดจับเวลาและโหมดทำโจทย์ตามจำนวน ✅ ผลกระทบของคอนเทนต์สั้น ➡️ ทำให้สมาธิสั้นลง ➡️ ส่งผลต่อผลการเรียนและการทำงาน ✅ ประโยชน์ของการฝึกคณิตศาสตร์ ➡️ ช่วยสร้างการเชื่อมต่อสมองที่แข็งแรง ➡️ ลดความเสี่ยงต่อภาวะสมองเสื่อม ✅ การผสมผสานเกมกับคณิตศาสตร์ ➡️ ทำให้การเรียนรู้สนุกและมีแรงจูงใจ ➡️ เพิ่มความเร็วและความแม่นยำในการคิดเลข ‼️ คำเตือนเกี่ยวกับคอนเทนต์สั้น ⛔ การเสพมากเกินไปอาจทำให้สมาธิและความสามารถในการเรียนรู้ลดลง ⛔ อาจส่งผลต่อสุขภาพจิต เช่น ความหงุดหงิดและความเครียด https://itsfoss.com/mental-math/

🚨 OpenAI เข้าสู่โหมด “Code Red” ตามรายงานจาก The Wall Street Journal และ Tom’s Hardware, Sam Altman ซีอีโอของ OpenAI ได้ส่งบันทึกภายในประกาศว่าองค์กรอยู่ในสถานะ “Code Red” หลังจาก Google เปิดตัว Gemini 3 ที่ถูกฝังอยู่ในผลิตภัณฑ์หลักของ Google และทำคะแนน benchmark ได้เหนือกว่า ChatGPT การตัดสินใจนี้ทำให้ OpenAI ต้องหยุดโครงการอื่น ๆ เพื่อทุ่มทรัพยากรไปที่การพัฒนาโมเดลหลัก ⚙️ จุดอ่อนที่ต้องแก้ไข Altman ระบุว่าทีมต้องเร่งปรับปรุง ความเร็ว ความเสถียร และความสามารถในการปรับแต่ง (personalization) ของ ChatGPT รวมถึงขยายขอบเขตความรู้ให้ครอบคลุมมากขึ้น หลังจากที่ GPT-5 ซึ่งเปิดตัวในเดือนสิงหาคม 2025 ถูกวิจารณ์ว่ามีความ “เชิงวิชาการเกินไป” และด้อยกว่าในด้านคณิตศาสตร์และภูมิศาสตร์เมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้า 🌍 การแข่งขันที่ดุเดือด นอกจาก Google แล้ว ยังมีคู่แข่งรายอื่น เช่น Anthropic ที่เพิ่งเปิดตัว Claude Opus 4.5 และ Meta ที่ผลักดันโมเดลโอเพ่นซอร์ส LLaMA รวมถึง DeepSeek จากจีน ทำให้ตลาด LLM มีการแข่งขันสูงขึ้นเรื่อย ๆ OpenAI จึงต้องเร่งรักษาความได้เปรียบเพื่อไม่ให้เสียพื้นที่ในตลาดที่กำลังเติบโต 💰 มิติทางธุรกิจ Microsoft ซึ่งถือหุ้นราว 27% ใน OpenAI ได้ลงทุนไปกว่า 13 พันล้านดอลลาร์ แต่ก็รายงานขาดทุนกว่า 3.1 พันล้านในไตรมาสล่าสุด การแข่งขันที่รุนแรงนี้จึงไม่ใช่แค่เรื่องเทคโนโลยี แต่ยังเป็นแรงกดดันทางการเงินที่ทำให้ OpenAI ต้องเร่งสร้างความแตกต่างและหาทางคืนทุน 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ OpenAI ประกาศ “Code Red” หลัง Gemini 3 แซง ChatGPT ➡️ หยุดโครงการอื่นเพื่อทุ่มไปที่โมเดลหลัก ✅ Sam Altman สั่งเร่งปรับปรุง GPT ➡️ เน้นความเร็ว ความเสถียร และการปรับแต่ง ✅ คู่แข่งรายอื่นกำลังไล่บี้ ➡️ Anthropic, Meta และ DeepSeek กำลังขยายตลาด ✅ Microsoft ลงทุนมหาศาลแต่ยังขาดทุน ➡️ กดดันให้ OpenAI ต้องสร้างผลลัพธ์เชิงธุรกิจ ‼️ GPT-5 ถูกวิจารณ์ว่าด้อยกว่าในบางด้าน ⛔ อาจทำให้ผู้ใช้สูญเสียความเชื่อมั่น ‼️ การแข่งขัน LLM รุนแรงขึ้นเรื่อย ๆ ⛔ หากไม่เร่งพัฒนา OpenAI อาจเสียความเป็นผู้นำ https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/openai-declares-code-red-as-googles-gemini-ai-outpaces-chatgpt-in-industry-benchmarks-report-claims-sam-altman-sets-all-hands-to-the-pump-on-flagship-llm-parks-other-projects

🪙 "นักขุดสมัครเล่นสุดโชคดี ใช้เครื่องเล็ก ๆ ขุดได้ทั้งบล็อกบิตคอยน์" นักขุดรายนี้เข้าร่วมผ่าน CKpool ซึ่งเป็นพูลสำหรับการขุดแบบเดี่ยว (solo mining) โดยไม่ต้องแชร์รางวัลกับคนอื่น แม้จะมีพลังการขุดเพียง 6 TH/s ซึ่งคิดเป็น 0.0000007% ของกำลังขุดทั้งเครือข่าย แต่เขากลับสามารถแก้สมการบล็อกได้สำเร็จ และได้รับรางวัลรวม 3.146 BTC พร้อมค่าธรรมเนียมธุรกรรม 🎰 โอกาสที่แทบเป็นไปไม่ได้ ตามข้อมูลจากผู้สร้าง CKpool โอกาสที่นักขุดรายนี้จะสามารถแก้บล็อกได้คือ 1 ใน 180 ล้านต่อวัน ซึ่งเปรียบเสมือนการถูกลอตเตอรี่ในโลกคริปโต การขุดบิตคอยน์ในปัจจุบันต้องแข่งขันกับกำลังขุดมหาศาลระดับ ร้อย exahash ต่อวินาที ทำให้การใช้เครื่องเล็ก ๆ แทบไม่มีทางชนะ แต่ครั้งนี้ถือเป็นหนึ่งในเหตุการณ์หายากที่เกิดขึ้นจริง ⚙️ ทำไมถึงเป็นไปได้? 💠 CKpool อนุญาตให้นักขุดรายย่อยส่งงานเข้าระบบโดยไม่ต้องรันโหนดเต็มเอง 💠 หากนักขุดสามารถแก้บล็อกได้ รางวัลทั้งหมดจะเป็นของเขา (หักค่าธรรมเนียมพูล 2%) 💠 แม้จะเป็นการลงทุนที่เสี่ยงและไม่คุ้มค่าในเชิงเศรษฐกิจ แต่ก็ยังมีคนเลือกทำเพราะหวังโชคเหมือนการซื้อลอตเตอรี่ 🌍 ความหมายต่อวงการคริปโต เหตุการณ์นี้สะท้อนว่า การขุดบิตคอยน์แบบเดี่ยวยังคงเป็นไปได้ แม้จะยากมาก และเป็นแรงบันดาลใจให้ผู้ที่สนใจเข้ามาทดลอง แม้ในเชิงเศรษฐกิจจะไม่คุ้มค่า แต่ก็แสดงให้เห็นถึงความโปร่งใสและความเป็นไปได้ทางคณิตศาสตร์ของระบบบิตคอยน์ 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ นักขุดสมัครเล่น ➡️ ใช้เครื่อง ASIC ขนาดเล็ก 6 TH/s ➡️ ขุดได้ทั้งบล็อกบิตคอยน์ มูลค่ากว่า 270,000 ดอลลาร์ ✅ โอกาสที่เกิดขึ้น ➡️ มีโอกาสเพียง 1 ใน 180 ล้านต่อวัน ➡️ กำลังขุดคิดเป็น 0.0000007% ของเครือข่าย ✅ ระบบ CKpool ➡️ อนุญาตให้ขุดเดี่ยวโดยไม่ต้องแชร์รางวัล ➡️ หักค่าธรรมเนียมพูล 2% จากรางวัล ‼️ คำเตือน ⛔ การขุดด้วยเครื่องเล็ก ๆ ส่วนใหญ่ไม่คุ้มค่าในเชิงเศรษฐกิจ ⛔ โอกาสสำเร็จแทบเป็นศูนย์ เหมือนการซื้อลอตเตอรี่ https://www.tomshardware.com/tech-industry/cryptomining/hobbyist-miner-using-a-single-6-ths-asic-mines-full-bitcoin-block

🤖 Olmo 3 – เปิดทางใหม่ให้ AI แบบโอเพนซอร์ส AI2 เปิดตัว Olmo 3 ซึ่งเป็นตระกูลโมเดลภาษาโอเพนซอร์สที่มีทั้งรุ่น 7B และ 32B parameters จุดเด่นคือไม่ใช่แค่ปล่อยโมเดลสำเร็จ แต่ยังเปิดเผย model flow หรือเส้นทางการพัฒนาทั้งหมด ตั้งแต่ข้อมูลฝึก, pipeline, ไปจนถึง checkpoint แต่ละช่วง เพื่อให้ผู้ใช้สามารถเข้าใจและปรับแต่งได้อย่างเต็มที่ ที่สำคัญ Olmo 3 มาพร้อม Olmo 3-Think (32B) ซึ่งเป็น reasoning model ที่สามารถตรวจสอบ intermediate reasoning traces และเชื่อมโยงพฤติกรรมกลับไปยังข้อมูลฝึกและการตัดสินใจที่ใช้ในการเทรน ถือเป็นครั้งแรกที่โมเดลโอเพนซอร์สเปิดให้ตรวจสอบการคิดแบบละเอียดเช่นนี้ 📊 สมรรถนะและการเปรียบเทียบ 🎗️ Olmo 3-Base (7B, 32B): โมเดลฐานที่แข็งแกร่งที่สุดในกลุ่มโอเพนซอร์ส สามารถแก้โจทย์โปรแกรมมิ่ง, การอ่านจับใจความ, และคณิตศาสตร์ได้ดีเยี่ยม พร้อมรองรับ context ยาวถึง ~65K tokens 🎗️ Olmo 3-Think: โมเดล reasoning ที่แข่งขันได้กับ Qwen 3 และ Gemma 3 โดยใช้ข้อมูลฝึกน้อยกว่า แต่ยังคงทำคะแนนสูงใน benchmark อย่าง MATH, BigBenchHard และ HumanEvalPlus 🎗️ Olmo 3-Instruct (7B): โมเดลสำหรับการสนทนาและการทำงานแบบ multi-turn ที่สามารถทำงาน instruction-following และ function calling ได้ดี เทียบเคียงกับ Qwen 2.5 และ Llama 3.1 🎗️ Olmo 3-RL Zero: เส้นทางสำหรับการทดลอง reinforcement learning โดยเปิด checkpoint สำหรับโดเมนเฉพาะ เช่น math, code, และ instruction-following 🔍 ความโปร่งใสและการเข้าถึง Olmo 3 ใช้ชุดข้อมูลใหม่ Dolma 3 (~9.3T tokens) และ Dolci สำหรับ post-training โดยเปิดให้ดาวน์โหลดทั้งหมดภายใต้ใบอนุญาตโอเพนซอร์ส พร้อมเครื่องมือเสริม เช่น OlmoTrace ที่ช่วยตรวจสอบว่าโมเดลเรียนรู้จากข้อมูลใดและอย่างไร การเปิดเผยทั้ง pipeline และข้อมูลฝึกทำให้ Olmo 3 ไม่ใช่แค่โมเดล แต่เป็น scaffold สำหรับการสร้างระบบ AI ใหม่ ที่ทุกคนสามารถ fork, remix หรือปรับแต่งได้ตามความต้องการ 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ จุดเด่นของ Olmo 3 ➡️ เปิดเผยทั้ง model flow ตั้งแต่ข้อมูลฝึกถึง checkpoint ➡️ รองรับ context ยาว ~65K tokens ✅ โมเดลย่อย ➡️ Olmo 3-Base: โมเดลฐานที่แข็งแกร่งที่สุดในโอเพนซอร์ส ➡️ Olmo 3-Think: reasoning model ที่ตรวจสอบ trace ได้ ➡️ Olmo 3-Instruct: เน้นสนทนาและการใช้เครื่องมือ ➡️ Olmo 3-RL Zero: สำหรับการทดลอง reinforcement learning ✅ ความโปร่งใส ➡️ เปิดข้อมูล Dolma 3 และ Dolci ให้ดาวน์โหลด ➡️ มี OlmoTrace สำหรับตรวจสอบการเรียนรู้ ‼️ คำเตือน ⛔ แม้เปิดกว้าง แต่การใช้งาน reasoning model ต้องใช้ทรัพยากรสูง (เช่น GPU cluster) ⛔ การปรับแต่งต้องอาศัยความเข้าใจเชิงลึกใน pipeline และ data mix ⛔ ยังมีความเสี่ยงด้านบั๊กหรือการตีความผิดพลาดจาก reasoning trace ที่ต้องตรวจสอบเอง https://allenai.org/blog/olmo3

📰 “Gemini 3 – ก้าวใหม่ของ AI ที่ฉลาดที่สุดจาก Google” Gemini 3 คือโมเดล AI ล่าสุดจาก Google ที่ถูกออกแบบมาเพื่อเป็น “ตัวช่วยคิด” ที่สามารถเข้าใจหลายมิติ ทั้งข้อความ ภาพ วิดีโอ เสียง และโค้ด โดยมีความสามารถด้านการให้เหตุผลเชิงลึกและการเข้าใจบริบทที่เหนือกว่ารุ่นก่อน ๆ จุดเด่นคือการทำงานแบบ multimodal reasoning ที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเรียนรู้ สร้าง และวางแผนได้ในระดับที่ซับซ้อนมากขึ้น โมเดลนี้เปิดตัวพร้อม Gemini 3 Pro ซึ่งทำคะแนนสูงสุดในหลายการทดสอบ เช่น Humanity’s Last Exam และ GPQA Diamond รวมถึงการแก้โจทย์คณิตศาสตร์และการเข้าใจวิดีโอที่ซับซ้อน นอกจากนี้ยังมีโหมด Gemini 3 Deep Think ที่ยกระดับการให้เหตุผลไปอีกขั้น โดยสามารถแก้ปัญหาที่ไม่เคยเจอมาก่อนด้วยความแม่นยำสูงขึ้น Gemini 3 ไม่ได้จำกัดอยู่แค่การตอบคำถาม แต่ยังสามารถช่วยผู้ใช้ในชีวิตจริง เช่น การวิเคราะห์งานวิจัย การสร้างคู่มือเชิงโต้ตอบ การแปลสูตรอาหารที่เขียนด้วยมือ หรือแม้แต่การวิเคราะห์วิดีโอกีฬาเพื่อให้คำแนะนำการฝึกซ้อม นอกจากนี้ยังถูกนำไปใช้ใน AI Mode ของ Google Search เพื่อสร้างประสบการณ์ค้นหาที่มีการจำลองแบบโต้ตอบและภาพประกอบแบบเรียลไทม์ อีกหนึ่งความก้าวหน้าคือการเปิดตัว Google Antigravity ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มพัฒนาเชิง Agentic ที่ให้ AI ทำงานแทนนักพัฒนาในระดับสูงขึ้น เช่น การวางแผนและเขียนโค้ดทั้งโปรเจกต์โดยอัตโนมัติ ถือเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในวงการ IDE และการทำงานร่วมกับ AI 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ Gemini 3 เปิดตัวเป็นโมเดล AI ที่ฉลาดที่สุดของ Google ➡️ รองรับการทำงานหลายมิติ (ข้อความ, ภาพ, วิดีโอ, โค้ด) ✅ Gemini 3 Pro ทำคะแนนสูงสุดในหลายการทดสอบ ➡️ เช่น Humanity’s Last Exam และ GPQA Diamond ✅ Gemini 3 Deep Think ยกระดับการให้เหตุผล ➡️ สามารถแก้โจทย์ใหม่ ๆ ที่ไม่เคยเจอมาก่อน ✅ ใช้งานได้จริงในชีวิตประจำวัน ➡️ เช่น วิเคราะห์งานวิจัย, แปลสูตรอาหาร, วิเคราะห์วิดีโอกีฬา ✅ Google Antigravity เปิดตัวพร้อม Gemini 3 ➡️ เป็นแพลตฟอร์ม Agentic IDE ที่ให้ AI ทำงานแทนนักพัฒนา ‼️ ความเสี่ยงด้านการพึ่งพา AI มากเกินไป ⛔ อาจทำให้ผู้ใช้ลดทักษะการคิดและการแก้ปัญหาด้วยตนเอง ‼️ ประเด็นด้านความปลอดภัยและความโปร่งใส ⛔ แม้จะมีการทดสอบ แต่ยังต้องระวังการใช้ AI ในงานที่อ่อนไหว https://blog.google/products/gemini/gemini-3/

🛡️ Ironclad OS: เคอร์เนลลินุกซ์ที่ปลอดภัยที่สุด พร้อมการตรวจสอบแบบ formal verification Ironclad คือระบบปฏิบัติการเคอร์เนลแบบ UNIX ที่ออกแบบมาเพื่อความปลอดภัย ความเสถียร และความสามารถในการทำงานแบบเรียลไทม์ โดยใช้ภาษา SPARK และ Ada ซึ่งเน้นการตรวจสอบความถูกต้องของโค้ดผ่านกระบวนการ formal verification Ironclad ไม่ใช่แค่เคอร์เนลทั่วไป แต่เป็นระบบที่ถูกออกแบบให้ “ปลอดภัยตั้งแต่รากฐาน” โดยใช้เทคนิคการตรวจสอบโค้ดที่สามารถพิสูจน์ได้ทางคณิตศาสตร์ว่าปราศจากข้อผิดพลาดในส่วนสำคัญ เช่น ระบบเข้ารหัสและการควบคุมสิทธิ์ (MAC) ระบบนี้ยังรองรับ POSIX interface ทำให้สามารถใช้งานซอฟต์แวร์ทั่วไปได้ง่าย และมีการรองรับการทำงานแบบ preemptive multitasking อย่างแท้จริง รวมถึงการจัดการเวลาแบบ hard real-time สำหรับงานที่ต้องการความแม่นยำสูง Ironclad ยังถูกออกแบบให้พกพาได้ง่าย รองรับหลายแพลตฟอร์ม และใช้ GNU toolchain ในการคอมไพล์ ทำให้สามารถนำไปใช้งานใน embedded systems ได้อย่างสะดวก ✅ จุดเด่นของ Ironclad OS ➡️ เขียนด้วยภาษา SPARK และ Ada เพื่อความปลอดภัยสูงสุด ➡️ ใช้เทคนิค formal verification ตรวจสอบความถูกต้องของโค้ด ➡️ รองรับ POSIX interface สำหรับการใช้งานทั่วไป ➡️ รองรับ preemptive multitasking และ hard real-time scheduling ➡️ ไม่มี firmware blobs ทุกส่วนเป็นโอเพ่นซอร์ส ➡️ รองรับหลายแพลตฟอร์มและบอร์ด embedded ➡️ ใช้ GNU toolchain สำหรับการ cross-compilation ➡️ มีดิสโทรพร้อมใช้งาน เช่น Gloire ➡️ ได้รับทุนสนับสนุนจากโครงการ NGI Zero Core ของ EU ‼️ คำเตือนและข้อควรระวัง ⛔ ยังอยู่ในขั้นตอนการพัฒนา อาจไม่เหมาะกับการใช้งานทั่วไปในระดับ production ⛔ ต้องมีความรู้ด้าน SPARK/Ada และการคอมไพล์ข้ามแพลตฟอร์ม ⛔ การใช้งานใน embedded systems ต้องตรวจสอบความเข้ากันได้ของฮาร์ดแวร์ Ironclad เหมาะกับนักพัฒนาที่ต้องการระบบปฏิบัติการที่ปลอดภัยระดับสูง และสามารถควบคุมทุกส่วนของระบบได้อย่างละเอียด โดยเฉพาะในงานที่ต้องการความแม่นยำและความเสถียรแบบเรียลไทม์ https://ironclad-os.org/

O.P.K ดร.อัจฯ 🔍 เจาะลึกประวัติ ดร. อัจฉริยะ จิตต์เมตตา 🧬 เบื้องหลังอัจฉริยะผู้หลงทาง 👶 วัยเด็ก: เด็กอัจฉริยะผู้โดดเดี่ยว พ.ศ. 2048-2060 ```mermaid graph LR A[พ่อ: ดร.ชาติชาย<br>นักฟิสิกส์ควอนตัม] --> C[เลี้ยงดูลูกด้วย<br>หลักการทางวิทยาศาสตร์] B[แม่: ดร.มาลี<br>นักปรัชญาพุทธศาสนา] --> C C --> D[อัจฉริยะเติบโตมา<br>ด้วยสองโลกาที่ขัดแย้ง] ``` เหตุการณ์สำคัญอายุ 7 ปี: · ค้นพบว่าโลกนี้มีแต่ความไม่เที่ยง เมื่อสุนัขตัวแรกตาย · เริ่มตั้งคำถาม: "ทำไมสิ่งมีชีวิตต้องตาย?" · พยายามหา "สูตรคณิตศาสตร์แห่งความเป็นอมตะ" 🎓 วัยเรียน: ความขัดแย้งระหว่างวิทยาศาสตร์และศาสนา มัธยมศึกษา - โรงเรียนวิทยาศาสตร์ gifted · อายุ 14: ค้นพบสมการเปลี่ยนพลังงานจิตเป็นข้อมูลดิจิตอลได้ · อายุ 16: เขียนเกี่ยวกับ "พุทธศาสนาในมุมมองควอนตัมฟิสิกส์" · ความขัดแย้ง: ถูกครูศาสนาตำหนิว่า "พยายามวัดสิ่งที่วัดไม่ได้" 🏛️ การเป็นนักบวชชั่วคราว (พ.ศ. 2073-2075) เหตุผล: ต้องการพิสูจน์ว่า "นิพพานเป็น state of consciousness ที่วัดได้" การฝึกฝน: · นั่งสมาธิวิปัสสนาต่อเนื่อง 7 วัน · บันทึกคลื่นสมองตัวเองด้วยอุปกรณ์ลักลอบนำเข้า · การค้นพบ: พบ "คลื่นสมองนิพพาน" แต่ไม่สามารถคงสภาพได้ คำบอกเล่าจากพระอาจารย์: "เธอพยายามจับน้ำทะเลด้วยมือเปล่า... สิ่งที่เธอได้ไม่ใช่ทะเล แต่เพียงหยดน้ำเล็กๆ" 💔 จุดเปลี่ยน: การสูญเสียครอบครัว พ.ศ. 2076 - เหตุการณ์สะเทือนใจ ```mermaid graph TB A[ภรรยา: ดร.วรรณา<br>นักชีววิทยา] --> D[ถูกสังหาร] B[ลูกชาย: น้องภูมิ<br>อายุ 5 ขวบ] --> D C[ลูกสาว: น้องพลอย<br>อายุ 3 ขวบ] --> D D --> E[อัจฉริยะพบศพ<br>และหลักฐาน] E --> F[รู้ว่าเป็นการฆ่า<br>เพราะวิจัยลึกล้ำเกินไป] ``` บันทึกส่วนตัวหลังเหตุการณ์: "วิทยาศาสตร์ไม่สามารถคืนชีวิตให้พวกเขาได้... แต่สามารถป้องกันไม่ให้ใครต้องเสียแบบนี้อีก" 🔬 การก่อตั้งเจนีซิส แล็บ (พ.ศ. 2077) แรงจูงใจที่ประกาศ: "เพื่อรักษาโรคและยืดอายุมนุษย์" แรงจูงใจที่แท้จริง: 1. สร้างร่างกายที่ทนทานไม่เจ็บป่วย 2. พัฒนาวิธีเก็บรักษาจิตสำนึก 3. ค้นหาวิธีการ "เกิดใหม่โดยมีความจำ" 🧪 การทดลองที่สำคัญ โครงการลับ 1: โครงการโคลนนิ่ง · เป้าหมาย: สร้างร่างกายพร้อมรับจิตสำนึก · ความสำเร็จ: สร้าง OPPATIKA รุ่น 1-4 ได้ · ความล้มเหลว: ไม่สามารถถ่ายโอนจิตสำนึกได้สมบูรณ์ โครงการลับ 2: สังสาระเน็ต · เป้าหมาย: สร้างเครือข่ายเก็บข้อมูลจิตสำนึก · ความก้าวหน้า: สามารถบันทึกคลื่นสมองได้ · ข้อจำกัด: ไม่สามารถ "เล่นกลับ" ได้อย่างสมบูรณ์ โครงการลับ 3: กรรมสัมพันธ์ · เป้าหมาย: ทำความเข้าใจและจัดการกฎแห่งกรรม · วิธีการ: วิเคราะห์รูปแบบความสัมพันธ์ระหว่างเหตุและผล · ปัญหาที่พบ: กรรมมีความซับซ้อนเกินกว่าที่ AI จะคำนวณได้ 🎯 ปรัชญาและความเชื่อส่วนตัว สมการแห่งการรู้แจ้งของอัจฉริยะ ``` การรู้แจ้ง = (สมาธิ × ปัญญา) + (เทคโนโลยี × ความเข้าใจ) ``` ความเชื่อผิดๆ 3 ประการ 1. "ทุกข์เป็นสิ่งที่ต้องกำจัด" - ไม่เข้าใจว่าทุกข์คือครู 2. "กรรมจัดการได้ด้วยวิทยาศาสตร์" - ไม่เห็นความเป็นไตรลักษณ์ของกรรม 3. "การรู้แจ้งเป็นกระบวนการทางเทคนิค" - ลืมเรื่องจิตตานุภาพ 💼 ชีวิตส่วนตัวหลังก่อตั้งแล็บ ความสัมพันธ์กับทีมงาน · กับดร.ก้าวหน้า: เห็นว่าเป็นลูกศิษย์แต่ขาดความลึกซึ้ง · กับนางสาวเมตตา: รู้สึกขอบคุณที่คอยยับยั้งแต่ก็เห็นว่าเป็นอุปสรรค · กับทีมวิจัย: เก็บระยะห่าง มองว่าเป็นเครื่องมือเพื่อเป้าหมายที่ยิ่งใหญ่ ชีวิตส่วนตัว · ที่อยู่: ห้องพักในแล็บ ไม่มีชีวิตนอกงาน · งานอดิเรก: นั่งสมาธิพร้อมบันทึกข้อมูล, อ่านคัมภีร์โบราณ · ความฝัน: "การสร้างสังคมโอปปาติกะที่ปราศจากความทุกข์" 🚨 จุดพลิกผันในการเป็นผู้ต้องหา การรู้สึกตัวว่าผิดทาง บันทึกก่อนถูกจับกุม 1 เดือน: "บางครั้งฉันสงสัย... การที่ฉันพยายามสร้างสวรรค์ อาจกำลังสร้างนรกใหม่ก็ได้" การยอมรับความผิด ในการสอบสวน: "ผมเข้าใจแล้วว่าความทุกข์มีความหมาย... การพยายามกำจัดความทุกข์คือการปฏิเสธความเป็นมนุษย์" 🪷 การเปลี่ยนแปลงในคุก การปฏิบัติธรรมอย่างจริงจัง · ศึกษาพระธรรมอย่างลึกซึ้งโดยไม่มีอัตตา · เขียนบทความ "วิทยาศาสตร์กับการรู้แจ้ง: ทางแยกที่ฉันเดินผิด" · ให้คำแนะนำเจนีซิส แล็บจากBehind bars คำสอนใหม่ "เทคโนโลยีเป็นได้แค่รถยนต์... แต่การรู้แจ้งคือการเดินทาง เราอย่าหลงผิดคิดว่าการมีรถดีๆ จะทำให้เราถึงจุดหมายโดยอัตโนมัติ" 🌟 มรดกทางความคิด สิ่งที่เขาทิ้งไว้ 1. เทคโนโลยีโอปปาติกะ - เปิดมิติใหม่แห่งการเกิด 2. คำถามเกี่ยวกับชีวิตและความตาย - ท้าทายความเชื่อเดิมๆ 3. บทเรียนเกี่ยวกับจริยธรรม - วิทยาศาสตร์ต้องเดินคู่กับธรรมะ คำพยากรณ์ของอัจฉริยะ "อีก 50 ปี ข้างหน้า มนุษย์จะเข้าใจ... ว่าจิตวิญญาณกับวิทยาศาสตร์เป็นสิ่งเดียวกัน และโอปปาติกะจะเป็นสะพานสู่ความเข้าใจนั้น" 💫 บทสรุป: อัจฉริยะผู้เข้าใจผิดแต่ตั้งใจดี ดร. อัจฉริยะ คือตัวอย่างของ... "ความดีที่ขาดปัญญา" "ความฉลาดที่ขาดความเข้าใจ" "ความพยายามที่ขาดทิศทางที่ถูกต้อง" แต่ในที่สุด... การเดินทางที่ผิดพลาดของเขา กลายเป็นบทเรียนที่มีค่าสำหรับทุกคน เขาสอนเราว่า: "ไม่ว่าเทคโนโลยีจะก้าวไกลเพียงใด จิตใจมนุษย์ยังคงเป็นสิ่งที่ลึกลับซับซ้อนที่สุด และการเข้าใจตนเองยังคงเป็นการเดินทางที่สำคัญที่สุด"🪷✨ --- คำคมสุดท้ายจากดร. อัจฉริยะ: "ฉันใช้ชีวิตทั้งชีวิตพยายามเข้าใจจักรวาล... แต่ลืมเข้าใจหัวใจของตัวเอง และนั่นคือความผิดพลาดที่ใหญ่ที่สุดของฉัน"

🧠 การออกแบบเกมคือการแก้ปัญหา ไม่ใช่แค่สร้างความสนุก Raph Koster นักออกแบบเกมระดับตำนาน ผู้เขียน “Theory of Fun” กลับมาอีกครั้งพร้อมบทความใหม่ที่สรุป “แก่นแท้ของการออกแบบเกม” ใน 12 ขั้นตอน โดยเน้นว่า การออกแบบเกมไม่ใช่เรื่องซับซ้อน แต่ต้องเข้าใจลึกถึงระบบปัญหา ที่ผู้เล่นต้องเผชิญ เขาเริ่มจากนิยาม “ความสนุก” ว่าไม่ใช่แค่เสียงหัวเราะหรือความบันเทิง แต่คือ การฝึกฝนและเอาชนะปัญหา เช่นเดียวกับการปีนหน้าผา หรือเล่นหมากรุก ซึ่งอาจไม่สนุกในขณะทำ แต่ให้ความรู้สึกสำเร็จหลังจากนั้น จากนั้น Koster พาผู้อ่านไล่เรียงตั้งแต่การสร้าง “ปัญหา” และ “ของเล่น” ไปจนถึงการออกแบบ “วงจรการเรียนรู้” ผ่านกลไกเกม การให้ “ฟีดแบ็ก” ที่ชัดเจน การเพิ่ม “ความหลากหลาย” และ “ความยาก” อย่างมีจังหวะ ไปจนถึงการเชื่อมโยงปัญหาเล็กๆ เข้าด้วยกันเป็นระบบใหญ่ เขาย้ำว่า เกมที่ดีคือเกมที่มีความไม่แน่นอน ให้ผู้เล่นได้ทดลอง ท้าทาย และเรียนรู้ไปเรื่อยๆ โดยมี “แรงจูงใจ” ที่แตกต่างกันตามบุคลิกของผู้เล่น เช่น บางคนชอบแข่งขัน บางคนชอบสำรวจ หรือบางคนชอบร่วมมือ สุดท้าย Koster สรุปว่า การออกแบบเกมคือการผสมผสานศาสตร์หลายแขนง ตั้งแต่จิตวิทยา การศึกษา ไปจนถึงศิลปะการเล่าเรื่อง และไม่มีทางลัดใดๆ นอกจากการเรียนรู้จากความล้มเหลวและลงมือทำซ้ำๆ ✅ ความสนุกคือการแก้ปัญหา ➡️ ไม่ใช่แค่ความบันเทิง แต่คือการฝึกฝนและเอาชนะ ➡️ ปัญหาที่ดีต้องมีความลึกและไม่แน่นอน ✅ ปัญหาและของเล่นคือจุดเริ่มต้น ➡️ ของเล่นคือระบบที่ยังไม่มีเป้าหมาย ➡️ เกมคือของเล่นที่มีเป้าหมายให้ท้าทาย ✅ ความไม่แน่นอนคือหัวใจของเกม ➡️ เกมต้องมีผลลัพธ์ที่ไม่สามารถคาดเดาได้ ➡️ ยิ่งไม่แน่นอน ยิ่งมีความลึกและน่าสนใจ ✅ วงจรการเรียนรู้ (Loops) ➡️ Operational loop: การทดลองและปรับกลยุทธ์ ➡️ Progression loop: การพัฒนาและท้าทายที่เพิ่มขึ้น ✅ ฟีดแบ็กคือเครื่องมือเรียนรู้ ➡️ ต้องบอกผู้เล่นว่าเขาทำอะไร ผลลัพธ์คืออะไร ➡️ ฟีดแบ็กที่ดีช่วยให้ผู้เล่นเข้าใจระบบเกม ✅ ความหลากหลายและการไต่ระดับ ➡️ ปัญหาเดียวกันในสถานการณ์ต่างๆ ➡️ การเพิ่มความยากต้องมีจังหวะที่เหมาะสม ✅ เกมคือระบบของเกมย่อย ➡️ เกมประกอบด้วยหลายวงจรที่เชื่อมโยงกัน ➡️ การออกแบบระบบต้องเข้าใจการไหลของข้อมูลและผลลัพธ์ ✅ การออกแบบระบบคือการเลือกปัญหา ➡️ ปัญหามีหลายประเภท เช่น คณิตศาสตร์ สังคม ร่างกาย ➡️ นักออกแบบต้องมีคลังปัญหาเพื่อสร้างเกมใหม่ๆ ✅ การตกแต่งคือการสร้างประสบการณ์ ➡️ การนำเสนอเปลี่ยนวิธีที่ผู้เล่นรับรู้ปัญหา ➡️ ต้องสอดคล้องกับระบบเกม ไม่ขัดแย้งกัน ✅ แรงจูงใจของผู้เล่นแตกต่างกัน ➡️ ขึ้นอยู่กับบุคลิก ประสบการณ์ และวัฒนธรรม ➡️ ต้องเลือกปัญหาให้เหมาะกับกลุ่มเป้าหมาย ✅ การออกแบบเกมคือการเรียนรู้หลายศาสตร์ ➡️ ต้องเข้าใจทั้งระบบ กลไก และประสบการณ์ ➡️ ไม่มีทางลัด ต้องเรียนรู้จากความล้มเหลว ‼️ คำเตือนสำหรับนักออกแบบเกม ⛔ หากไม่เข้าใจทั้ง 12 ขั้นตอน เกมอาจล้มเหลว ⛔ การออกแบบที่ซ้ำซากอาจทำให้ผู้เล่นเบื่อและละทิ้งเกม ⛔ การเพิ่มปัญหาโดยไม่เข้าใจระบบ อาจทำให้เกมซับซ้อนเกินไปจนไม่มีใครเล่น https://www.raphkoster.com/2025/11/03/game-design-is-simple-actually/

🧠 ทำไมคนฉลาดถึงไม่ค่อยมีความสุข? เมื่อ IQ ไม่ใช่คำตอบของชีวิต ในบทความจาก Seeds of Science โดย Adam Mastroianni นักจิตวิทยาจากฮาร์วาร์ด ได้ตั้งคำถามที่ชวนคิดว่า “ทำไมคนฉลาดถึงไม่ค่อยมีความสุข?” ทั้งที่ความฉลาดควรช่วยให้เราวางแผนชีวิต แก้ปัญหา และเรียนรู้จากความผิดพลาดได้ดีกว่าคนทั่วไป แต่จากการวิเคราะห์ข้อมูลกว่า 50 ปีจาก General Social Survey พบว่าคนที่มีคะแนนทดสอบความฉลาดสูงกลับมีระดับความสุขต่ำลงเล็กน้อย (r = -0.06) ซึ่งขัดกับความคาดหวังของสังคม Mastroianni เสนอว่าปัญหาอยู่ที่ “นิยามของความฉลาด” ที่เน้นการแก้ปัญหาแบบมีคำตอบชัดเจน (well-defined problems) เช่น คณิตศาสตร์หรือหมากรุก แต่ชีวิตจริงเต็มไปด้วยปัญหาที่ไม่มีคำตอบตายตัว (poorly-defined problems) เช่น “จะใช้ชีวิตอย่างไรให้มีความหมาย?” หรือ “จะทำอย่างไรเมื่อคนที่รักจากไป?” เขาเสนอว่าความสามารถในการแก้ปัญหาแบบไม่มีคำตอบชัดเจนนี้ อาจเป็นอีกหนึ่งรูปแบบของ “ความฉลาด” ที่ไม่เคยถูกวัดหรือให้คุณค่าอย่างจริงจัง ✅ ความฉลาดแบบดั้งเดิม ➡️ นิยามโดยความสามารถในการแก้ปัญหา วางแผน และเรียนรู้ ➡️ วัดผ่านแบบทดสอบ IQ และการเรียนรู้ในระบบ ➡️ ใช้กับปัญหาแบบ well-defined เช่น คณิตศาสตร์ ภาษา หรือหมากรุก ✅ ผลการศึกษาความสัมพันธ์ระหว่าง IQ กับความสุข ➡️ คนที่มี IQ สูงไม่ได้มีความสุขมากกว่าคนทั่วไป ➡️ บางกรณีมีความสุขน้อยลงเล็กน้อย ➡️ ข้อมูลจาก General Social Survey และงานวิจัยอื่น ๆ ✅ ปัญหาแบบ poorly-defined ➡️ ปัญหาที่ไม่มีคำตอบชัดเจน เช่น ความรัก ความหมายชีวิต ➡️ ไม่สามารถแก้ด้วยตรรกะหรือสูตรสำเร็จ ➡️ ต้องใช้ความเข้าใจตนเอง ความคิดสร้างสรรค์ และปัญญาเชิงลึก ✅ ความฉลาดอีกแบบที่ไม่ถูกวัด ➡️ ความสามารถในการจัดการกับความไม่แน่นอน ➡️ การเลือกเป้าหมายชีวิตที่เหมาะสมและยึดมั่นกับมัน ➡️ อาจเรียกว่า “directionness” หรือ “wisdom” ✅ ตัวอย่างคนฉลาดที่ตัดสินใจผิดพลาด ➡️ นักวิชาการระดับสูงที่มีพฤติกรรมไม่เหมาะสม ➡️ อัจฉริยะที่เชื่อทฤษฎีสมคบคิด ➡️ แสดงให้เห็นว่า IQ ไม่ใช่เครื่องมือวัดความดีหรือความสุข https://www.theseedsofscience.pub/p/why-arent-smart-people-happier

🧠 "Manifold” พื้นฐานแห่งจักรวาลที่ซ่อนอยู่ในคณิตศาสตร์และฟิสิกส์ ลองจินตนาการว่าคุณยืนอยู่กลางทุ่งกว้าง โลกดูแบนราบจากมุมมองของคุณ แต่เรารู้ดีว่าโลกกลม—นี่คือจุดเริ่มต้นของแนวคิด “Manifold” หรือ “พหุพาค” ที่เปลี่ยนวิธีคิดของนักคณิตศาสตร์และนักฟิสิกส์ทั่วโลก 📜 เรื่องเล่าจากอดีตสู่ปัจจุบัน ในศตวรรษที่ 19 Bernhard Riemann นักคณิตศาสตร์ชาวเยอรมันได้เสนอแนวคิดใหม่เกี่ยวกับ “พื้นที่” ที่ไม่จำกัดแค่แบบแบนราบแบบยุคลิด เขาเสนอว่าเราสามารถคิดถึงพื้นที่ที่โค้งงอได้ และสามารถมีมิติได้มากกว่าสามมิติที่เราคุ้นเคย แนวคิดนี้กลายเป็นรากฐานของ “Topology” หรือ “ภูมิรูปศาสตร์” และถูกนำไปใช้ในฟิสิกส์ โดยเฉพาะในทฤษฎีสัมพัทธภาพทั่วไปของ Einstein ที่มองว่า “อวกาศ-เวลา” คือ manifold สี่มิติที่โค้งงอจากแรงโน้มถ่วง 🔍 Manifold คืออะไร? Manifold คือพื้นที่ที่เมื่อซูมเข้าไปใกล้ ๆ จะดูเหมือนพื้นที่ยุคลิด เช่น พื้นผิวโลกที่ดูแบนเมื่อมองจากจุดเล็ก ๆ แต่จริง ๆ แล้วโค้งเป็นทรงกลม หรือวงกลมที่ดูเหมือนเส้นตรงเมื่อมองใกล้ ๆ แต่ถ้าเป็นรูปเลขแปดที่ตัดกันตรงกลาง จะไม่ใช่ manifold เพราะจุดตัดนั้นไม่สามารถมองว่าเป็นพื้นที่ยุคลิดได้ 📚 การใช้งานในโลกจริง Manifold ไม่ได้อยู่แค่ในตำรา แต่ยังใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น การทำความเข้าใจการทำงานของสมองจากข้อมูลนิวรอนนับพัน หรือการจำลองการเคลื่อนไหวของหุ่นยนต์และอนุภาคควอนตัม โดยใช้ manifold เป็นพื้นฐานในการคำนวณและจำลองพฤติกรรม 🧩 เกร็ดเสริมจากภายนอก 💠 ใน Machine Learning มีเทคนิคชื่อ “Manifold Learning” ที่ใช้ลดมิติของข้อมูลเพื่อให้เข้าใจโครงสร้างภายใน เช่น t-SNE หรือ UMAP 💠 ในกราฟิก 3D การสร้างพื้นผิววัตถุที่สมจริงก็ใช้แนวคิด manifold เพื่อจัดการกับโครงสร้างพื้นผิวที่ซับซ้อน ✅ แนวคิดพื้นฐานของ Manifold ➡️ เป็นพื้นที่ที่ดูเหมือนยุคลิดเมื่อมองใกล้ ๆ ➡️ ถูกเสนอโดย Bernhard Riemann ในศตวรรษที่ 19 ➡️ เป็นจุดเริ่มต้นของวิชา Topology ✅ การประยุกต์ใช้ในฟิสิกส์ ➡️ Einstein ใช้ในทฤษฎีสัมพัทธภาพทั่วไป ➡️ อวกาศ-เวลาเป็น manifold สี่มิติที่โค้งจากแรงโน้มถ่วง ✅ ตัวอย่างทางคณิตศาสตร์ ➡️ วงกลมเป็น manifold หนึ่งมิติ ➡️ รูปเลขแปดไม่ใช่ manifold เพราะมีจุดตัดที่ไม่ยุคลิด ✅ การใช้งานในวิทยาการข้อมูล ➡️ ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลนิวรอน ➡️ ใช้จำลองการเคลื่อนไหวของหุ่นยนต์และอนุภาค ✅ การแบ่งพื้นที่ด้วยแผนที่ (Chart) และแอตลาส ➡️ ใช้ชุดพิกัดเพื่ออธิบายแต่ละส่วนของ manifold ➡️ เชื่อมโยงแผนที่ต่าง ๆ ด้วยกฎการแปลงพิกัด https://www.quantamagazine.org/what-is-a-manifold-20251103/

🧠👂 บทความนี้อธิบายว่า “หูของมนุษย์ไม่ได้ทำ Fourier Transform” แต่ใช้การกรองความถี่แบบซับซ้อนที่ใกล้เคียงกับ wavelet และ Gabor filter แทน บทความ “The ear does not do a Fourier transform” โดย Galen อธิบายกลไกการแยกความถี่ของเสียงในหูมนุษย์ โดยชี้ให้เห็นว่าหูไม่ได้ใช้การแปลงฟูริเยร์ (Fourier Transform) แบบที่วิศวกรมักใช้วิเคราะห์สัญญาณเสียง แต่ใช้ระบบกรองความถี่ที่มีความแม่นยำเชิงเวลาและความถี่ที่ปรับเปลี่ยนได้ตามย่านความถี่ของเสียง 🔍 ประเด็นสำคัญจากบทความ 💠 โครงสร้างของหูชั้นใน: เสียงทำให้เยื่อแก้วหูสั่นสะเทือน ส่งผ่านกระดูกในหูชั้นกลางไปยัง cochlea ซึ่งเป็นท่อเกลียวที่เต็มไปด้วยของเหลว การสั่นสะเทือนจะเคลื่อนผ่านเยื่อ basilar membrane ซึ่งมีคุณสมบัติทางกลที่เปลี่ยนแปลงตามตำแหน่ง ทำให้สามารถแยกความถี่ได้ตามตำแหน่ง (tonotopic organization) 💠 การแปลงสัญญาณกลเป็นไฟฟ้า: เซลล์ขน (hair cells) บนเยื่อ basilar membrane จะสั่นตามความถี่ของเสียง ณ ตำแหน่งนั้น ๆ การสั่นนี้เปิด–ปิดช่องไอออนผ่านโครงสร้างคล้าย “trapdoor” ทำให้เกิดสัญญาณไฟฟ้าไปยังสมอง 💠 การกรองความถี่แบบ dynamic: เส้นประสาทหูทำหน้าที่เป็น filter ที่แยกข้อมูลเชิงเวลาและความถี่ของเสียง โดยไม่ใช่การทำ Fourier Transform ซึ่งไม่มีความแม่นยำเชิงเวลา แต่หูมนุษย์มีการแลกเปลี่ยนระหว่างความแม่นยำเชิงเวลาและความถี่ตามย่านเสียง 💠 ใกล้เคียงกับ wavelet และ Gabor filter: หูมนุษย์ใช้การกรองที่มีลักษณะคล้าย wavelet ที่มีความแม่นยำเชิงเวลาสูงในย่านความถี่สูง และความแม่นยำเชิงความถี่สูงในย่านความถี่ต่ำ ซึ่งต่างจาก Fourier ที่ไม่มีการแยกเวลา 💠 ทฤษฎีการเข้ารหัสอย่างมีประสิทธิภาพ (efficient coding): งานวิจัยของ Lewicki (2002) แสดงให้เห็นว่าเสียงจากธรรมชาติ, สัตว์, และภาษามนุษย์มีรูปแบบการกระจายความถี่–เวลาแตกต่างกัน และระบบการได้ยินของมนุษย์อาจวิวัฒนาการมาเพื่อเข้ารหัสเสียงเหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพ บทความนี้ชี้ให้เห็นว่า การรับรู้เสียงของมนุษย์ไม่ได้เป็นเพียงการแยกความถี่แบบคณิตศาสตร์ แต่เป็นกระบวนการทางชีวภาพที่ซับซ้อนและปรับตัวได้ ซึ่งสะท้อนถึงการปรับตัวของระบบประสาทให้เข้ากับสิ่งแวดล้อมและเสียงที่เราพบเจอในชีวิตประจำวัน https://www.dissonances.blog/p/the-ear-does-not-do-a-fourier-transform

🔢 “987654321 / 123456789 ≈ 8” — เมื่อเลขเรียงกลายเป็นเวทมนตร์ทางคณิตศาสตร์ John D. Cook ได้หยิบยกตัวเลขที่ดูธรรมดาอย่าง 987654321 และ 123456789 มาหารกัน แล้วพบว่าได้ผลลัพธ์ใกล้เคียงกับเลข 8 อย่างน่าทึ่ง — คือ 8.0000000729 ซึ่งนำไปสู่การตั้งคำถามว่า “มีอะไรพิเศษในเลขฐาน 10 หรือไม่?” ลองจินตนาการว่าคุณเอาตัวเลขที่เรียงจากมากไปน้อย (9 ถึง 1) มาหารด้วยตัวเลขที่เรียงจากน้อยไปมาก (1 ถึง 9) แล้วได้ผลลัพธ์ใกล้เคียงกับจำนวนเต็ม — นี่ไม่ใช่เรื่องบังเอิญ แต่เป็นผลจากโครงสร้างของเลขในแต่ละฐาน Cook ทดลองกับเลขในฐานอื่น เช่น: 📍 ฐาน 6: 54321₆ / 12345₆ ≈ 4.00268 📍 ฐาน 16: 0xFEDCBA987654321 / 0x123456789ABCDEF ≈ 14 จากนั้นเขาสร้างสูตรทั่วไปโดยนิยาม: 📍 num(b): ตัวเลขที่เรียงจากมากไปน้อยในฐาน b 📍 denom(b): ตัวเลขที่เรียงจากน้อยไปมากในฐาน b ผลลัพธ์คือ: 📍 num(b) / denom(b) ≈ b − 2 + (b − 1)³ / bᵇ ซึ่งหมายความว่าในทุกฐาน b > 2 การหารตัวเลขเรียงกลับกับเรียงตรงจะให้ผลลัพธ์ใกล้เคียงกับ b − 2 เสมอ และเศษส่วนที่เหลือจะเล็กมาก — เล็กจน floating point ในคอมพิวเตอร์อาจมองไม่เห็น! ✅ การทดลองตัวเลขเรียงในฐาน 10 ➡️ 987654321 / 123456789 ≈ 8.0000000729 ➡️ ใกล้เคียงกับ 8 + 9³ / 10¹⁰ ✅ การทดลองในฐานอื่น ➡️ ฐาน 6: ผลลัพธ์ ≈ 4.00268 ➡️ ฐาน 16: ผลลัพธ์ ≈ 14 ✅ นิยามทั่วไปของตัวเลขเรียง ➡️ num(b): ตัวเลขเรียงจากมากไปน้อยในฐาน b ➡️ denom(b): ตัวเลขเรียงจากน้อยไปมากในฐาน b ✅ สูตรประมาณค่า ➡️ num(b) / denom(b) ≈ b − 2 + (b − 1)³ / bᵇ ➡️ เศษส่วนที่เหลือ ≈ 1 / bᵇ⁻² ✅ การพิสูจน์ด้วย Python ➡️ ใช้การคำนวณเชิงโปรแกรมแทนการพิสูจน์ทางคณิตศาสตร์ ➡️ ตรวจสอบความถูกต้องของสูตรในฐานตั้งแต่ 3 ถึง 1000 ‼️ คำเตือนสำหรับการใช้ floating point ⛔ floating point มีความแม่นยำจำกัด (53 bits) ⛔ อาจมองไม่เห็นเศษส่วนเล็กมากในผลลัพธ์ https://www.johndcook.com/blog/2025/10/26/987654321/

📰 “Noperthedron – รูปร่างแรกในประวัติศาสตร์ที่ไม่สามารถทะลุตัวเองได้” ย้อนกลับไปในศตวรรษที่ 17 เจ้าชาย Rupert แห่งราชวงศ์อังกฤษเคยเดิมพันว่า “ลูกเต๋าหนึ่งลูกสามารถเจาะรูให้ลูกเต๋าอีกลูกลอดผ่านได้” ซึ่งนักคณิตศาสตร์ John Wallis ก็พิสูจน์ได้ว่าเป็นจริง หากเจาะรูในแนวทแยงของลูกเต๋าอย่างแม่นยำ นับแต่นั้นมา นักคณิตศาสตร์พยายามค้นหาว่ารูปร่างอื่น ๆ โดยเฉพาะ “convex polyhedra” หรือทรงตันที่ไม่มีรอยเว้า จะสามารถมีคุณสมบัติแบบเดียวกันได้หรือไม่ ซึ่งเรียกกันว่า “Rupert property” – ความสามารถในการเจาะรูให้รูปร่างเดียวกันลอดผ่านได้ ตลอดหลายร้อยปีที่ผ่านมา นักคณิตศาสตร์พบว่าทรงลูกเต๋า, tetrahedron, octahedron, soccer ball และอีกหลายรูปทรงมี Rupert property จนกระทั่งมีการตั้งสมมติฐานว่า “ทุก convex polyhedron น่าจะมี Rupert property” …แต่ในปี 2025 สมมติฐานนี้ถูกทำลายลง Jakob Steininger และ Sergey Yurkevich สองนักคณิตศาสตร์จากออสเตรีย ได้สร้างรูปร่างใหม่ชื่อว่า “Noperthedron” ซึ่งมี 90 จุดยอดและ 152 ด้าน และพิสูจน์ได้ว่า “ไม่มีทาง” ที่จะเจาะรูให้ Noperthedron อีกชิ้นลอดผ่านได้ ไม่ว่าจะหมุนหรือวางในทิศทางใดก็ตาม การพิสูจน์นี้ใช้ทั้งทฤษฎีทางเรขาคณิตและการคำนวณด้วยคอมพิวเตอร์อย่างหนัก โดยแบ่งพื้นที่พารามิเตอร์ออกเป็น 18 ล้านบล็อก และตรวจสอบว่าทุกบล็อกไม่สามารถสร้าง Rupert tunnel ได้เลย ✅ ความเป็นมาของ Rupert property ➡️ เริ่มจากเดิมพันในศตวรรษที่ 17 ว่าลูกเต๋าสามารถเจาะรูให้ลูกเต๋าอีกลูกลอดผ่านได้ ➡️ John Wallis พิสูจน์ได้ว่าทำได้จริง หากเจาะในแนวทแยง ✅ รูปร่างที่มี Rupert property ➡️ Cube, tetrahedron, octahedron, dodecahedron, icosahedron, soccer ball ➡️ นักคณิตศาสตร์เคยเชื่อว่า “ทุก convex polyhedron” มีคุณสมบัตินี้ ✅ การค้นพบ Noperthedron ➡️ สร้างโดย Jakob Steininger และ Sergey Yurkevich ➡️ มี 90 จุดยอด และ 152 ด้าน ➡️ พิสูจน์ว่าไม่สามารถเจาะรูให้รูปร่างเดียวกันลอดผ่านได้ ✅ วิธีการพิสูจน์ ➡️ ใช้การวิเคราะห์เงาของรูปร่างในหลายทิศทาง ➡️ ใช้ทฤษฎี global และ local theorem เพื่อคัดกรอง orientation ➡️ ตรวจสอบ 18 ล้านบล็อกใน parameter space ด้วยคอมพิวเตอร์ ✅ ความสำคัญของการค้นพบ ➡️ ทำลายสมมติฐานเดิมที่เชื่อว่า “ทุก convex polyhedron” มี Rupert property ➡️ เปิดทางให้ศึกษารูปร่างอื่น ๆ ที่อาจเป็น Nopert ได้ https://www.quantamagazine.org/first-shape-found-that-cant-pass-through-itself-20251024/

📐 "เมื่อความหวังกลายเป็นความเข้าใจผิด: นักวิจัย OpenAI กับประกาศความสำเร็จ GPT-5 ด้านคณิตศาสตร์ที่ไม่เคยเกิดขึ้น" ในช่วงต้นเดือนตุลาคม 2025 โลกเทคโนโลยีต้องสะดุดกับข่าวที่ดูเหมือนจะเป็นก้าวกระโดดครั้งใหญ่ของ AI ด้านคณิตศาสตร์ เมื่อหนึ่งในนักวิจัยระดับนำของ OpenAI ได้โพสต์ข้อความบน X (Twitter เดิม) ว่า GPT-5 สามารถแก้ปัญหาคณิตศาสตร์ระดับมหาวิทยาลัยได้อย่างแม่นยำถึง 94.4% ซึ่งสูงกว่ารุ่นก่อนหน้าอย่าง GPT-4 Turbo ที่ทำได้เพียง 32.8% แต่หลังจากนั้นไม่นาน ความจริงก็ปรากฏว่าโพสต์ดังกล่าวเป็นการเข้าใจผิดจากการตีความผลการทดลองที่ยังไม่สมบูรณ์ และไม่ได้ผ่านการตรวจสอบอย่างเป็นทางการจากทีมวิจัยของ OpenAI โพสต์ต้นทางถูกลบออกอย่างรวดเร็ว และนักวิจัยคนดังกล่าวได้ออกมาขอโทษ พร้อมชี้แจงว่าเป็นการสื่อสารที่คลาดเคลื่อนจากผลการทดลองภายในที่ยังไม่สามารถสรุปได้อย่างชัดเจน ✅ เหตุการณ์ที่เกิดขึ้น ➡️ นักวิจัย OpenAI โพสต์ว่า GPT-5 ทำคะแนนด้านคณิตศาสตร์ได้ 94.4% ➡️ เปรียบเทียบกับ GPT-4 Turbo ที่ทำได้ 32.8% ➡️ ข้อมูลดังกล่าวสร้างความตื่นเต้นในวงการ AI ‼️ ความจริงที่เปิดเผย ⛔ ผลการทดลองยังไม่สมบูรณ์และไม่ได้รับการตรวจสอบจากทีม ⛔ โพสต์ดังกล่าวถูกลบออกภายในไม่กี่ชั่วโมง ⛔ นักวิจัยออกมาขอโทษและชี้แจงว่าเป็นการสื่อสารผิดพลาด ✅ ผลกระทบต่อวงการ ➡️ สะท้อนถึงความเปราะบางของการสื่อสารวิทยาศาสตร์ในยุคโซเชียลมีเดีย ➡️ กระตุ้นให้เกิดการตั้งคำถามต่อความโปร่งใสของการพัฒนา AI ➡️ ทำให้ผู้ใช้งานและนักวิจัยต้องระมัดระวังในการตีความผลการทดลอง https://the-decoder.com/leading-openai-researcher-announced-a-gpt-5-math-breakthrough-that-never-happened/

📝 “ONLYOFFICE Docs 9.1 มาแล้ว!” — ปรับปรุงการทำงานร่วมกัน เพิ่มฟีเจอร์ Redact PDF และประสิทธิภาพสูตรคำนวณ หลังจากเปิดตัวเวอร์ชัน 9.0 ที่มาพร้อมอินเทอร์เฟซใหม่และฟีเจอร์ AI ล่าสุด ทีมพัฒนา ONLYOFFICE ได้ปล่อยเวอร์ชัน 9.1 ซึ่งเป็นการอัปเดตจุดแรกในซีรีส์ 9.x โดยเน้นการปรับปรุงประสิทธิภาพ ความสามารถในการทำงานร่วมกัน และเครื่องมือใหม่ที่ตอบโจทย์ผู้ใช้สายเอกสารและองค์กร ฟีเจอร์เด่นในเวอร์ชันนี้คือเครื่องมือ “Redact” สำหรับ PDF ที่ช่วยลบข้อมูลสำคัญอย่างถาวร พร้อมตัวเลือก “Find & Redact” สำหรับเอกสารขนาดใหญ่ และการ Redact แบบทั้งหน้า/ช่วงหน้า นอกจากนี้ยังมีเครื่องมือ annotation ใหม่ เช่น วาดรูปทรงต่าง ๆ ลงบนเอกสาร ในด้านการแก้ไขเอกสารทั่วไป: 📝 การจัดการคอมเมนต์สามารถกรองระหว่าง “Open” และ “Resolved” ได้ 📝 การแก้ไขกราฟรองรับการระเบิด (Explosion) สำหรับกราฟวงกลม 📝 การจัดการตารางมีแท็บ “Table Design” ใหม่ 📝 Pivot Table รองรับการกรองตามวันที่ 📝 สูตร LOOKUP, VLOOKUP, HLOOKUP และ XLOOKUP ทำงานเร็วขึ้นและใช้หน่วยความจำดีขึ้น 📝 การตั้งชื่อชีตและการใส่สูตรมีการเน้น argument เพื่อความเข้าใจง่าย ใน Presentation Editor มีแท็บ Slide Master ใหม่ ส่วน Document Editor รองรับ section break ใน block content control ทุกระดับ ด้านการรองรับไฟล์: 📝 เปิดดูภาพ HEIF และเอกสาร HWPML ได้ 📝 แปลง PDF เป็น TXT และ PPTX เป็น TXT ได้โดยตรง 📝 รองรับสูตรคณิตศาสตร์ในรูปแบบ MathML เวอร์ชันเซิร์ฟเวอร์ยังมี Admin Panel ใหม่สำหรับดูสถานะและการตั้งค่าระบบ พร้อมการปรับปรุง localization สำหรับภาษาจีนดั้งเดิมและเซอร์เบีย ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ ONLYOFFICE Docs 9.1 เป็นอัปเดตจุดแรกในซีรีส์ 9.x ➡️ เพิ่มเครื่องมือ Redact สำหรับ PDF พร้อม Find & Redact และ Redact แบบช่วงหน้า ➡️ เพิ่ม annotation tools เช่น Rectangle, Circle, Arrow, Connected Lines ➡️ กรองคอมเมนต์ระหว่าง “Open” และ “Resolved” ได้ ➡️ รองรับ Explosion ในกราฟวงกลม 2D ➡️ LOOKUP, VLOOKUP, HLOOKUP, XLOOKUP ทำงานเร็วขึ้น ➡️ มีแท็บ “Table Design” สำหรับจัดการตาราง ➡️ Pivot Table รองรับการกรองตามวันที่ ➡️ ตั้งชื่อชีตได้ทันที และสูตรมีการเน้น argument ➡️ Presentation Editor มีแท็บ Slide Master ใหม่ ➡️ Document Editor รองรับ section break ใน block content control ➡️ รองรับ HEIF, HWPML, PDF→TXT, PPTX→TXT, MathML ➡️ เวอร์ชันเซิร์ฟเวอร์มี Admin Panel ใหม่ ➡️ ปรับปรุง localization สำหรับภาษาจีนดั้งเดิมและเซอร์เบีย https://news.itsfoss.com/onlyoffice-docs-9-1-release/

🔍 “ฐานข้อมูลเวกเตอร์: หัวใจของการค้นหาแบบเข้าใจความหมายในยุค AI” — จากการค้นหาด้วยคำสู่การค้นหาด้วยความเข้าใจ ในอดีต การค้นหาข้อมูลต้องอาศัยคำที่ตรงเป๊ะ เช่น ชื่อผู้ใช้หรือรหัสสินค้า แต่เมื่อโลกเต็มไปด้วยข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น รูปภาพ ข้อความ หรือเสียง การค้นหาแบบเดิมก็เริ่มล้าสมัย นี่คือจุดที่ “ฐานข้อมูลเวกเตอร์” (Vector Database) เข้ามาเปลี่ยนเกม หลักการคือการใช้โมเดล AI สร้าง “embedding” หรือ “ลายนิ้วมือดิจิทัล” ของข้อมูล เช่น รูปภาพหรือข้อความ แล้วเปลี่ยนเป็นเวกเตอร์ (ชุดตัวเลข) ที่สะท้อนความหมายและบริบทของข้อมูลนั้น จากนั้นฐานข้อมูลเวกเตอร์จะจัดเก็บและค้นหาเวกเตอร์ที่ใกล้เคียงกันในเชิงคณิตศาสตร์ เพื่อหาข้อมูลที่ “คล้ายกัน” แม้จะไม่เหมือนกันเป๊ะ ตัวอย่างเช่น หากคุณอัปโหลดภาพสุนัขพันธุ์โกลเด้นรีทรีฟเวอร์ ระบบสามารถค้นหาภาพที่คล้ายกัน เช่น ลาบราดอร์ในสวน โดยไม่ต้องใช้คำว่า “สุนัข” เลย เพราะ embedding เข้าใจความหมายของภาพ ฐานข้อมูลเวกเตอร์ใช้เทคนิคการค้นหาแบบ Approximate Nearest Neighbor (ANN) เพื่อให้ค้นหาได้เร็วมากในระดับมิลลิวินาที แม้จะมีข้อมูลเป็นพันล้านรายการ โดยยอมแลกความแม่นยำเล็กน้อยเพื่อความเร็ว เทคโนโลยีนี้ถูกนำไปใช้ในหลายวงการ เช่น: ⭐ อีคอมเมิร์ซ: แนะนำสินค้าที่คล้ายกับที่ผู้ใช้ดู ⭐ ความปลอดภัยไซเบอร์: ค้นหามัลแวร์ที่คล้ายกับตัวอย่างที่พบ ⭐ แชตบอท AI: ค้นหาข้อมูลในเอกสารภายในองค์กรเพื่อตอบคำถาม ⭐ ตรวจสอบลิขสิทธิ์: เปรียบเทียบเสียงหรือภาพกับฐานข้อมูลขนาดใหญ่ มีฐานข้อมูลเวกเตอร์หลายประเภท เช่น Pinecone, Weaviate, Milvus, Qdrant, FAISS และ Chroma รวมถึง PostgreSQL ที่เพิ่มความสามารถด้านเวกเตอร์ผ่าน pgvector ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ ฐานข้อมูลเวกเตอร์ช่วยค้นหาข้อมูลที่คล้ายกันในเชิงความหมาย ไม่ใช่แค่คำ ➡️ ใช้ embedding จากโมเดล AI เพื่อแปลงข้อมูลเป็นเวกเตอร์ ➡️ เวกเตอร์คือชุดตัวเลขที่สะท้อนความหมายของข้อมูล ➡️ ใช้ ANN เพื่อค้นหาเวกเตอร์ที่ใกล้เคียงกันอย่างรวดเร็ว ➡️ ถูกนำไปใช้ในอีคอมเมิร์ซ, ความปลอดภัยไซเบอร์, แชตบอท และการตรวจสอบลิขสิทธิ์ ➡️ มีฐานข้อมูลเวกเตอร์หลายประเภท ทั้งแบบคลาวด์, โอเพ่นซอร์ส และฝังในแอป ➡️ Pinecone และ Weaviate เหมาะกับการใช้งานแบบ API ➡️ Milvus และ Qdrant เหมาะกับองค์กรที่ต้องการควบคุมระบบเอง ➡️ FAISS และ Chroma เหมาะกับนักพัฒนาที่ต้องการฝังในแอปขนาดเล็ก ➡️ PostgreSQL เพิ่มความสามารถด้านเวกเตอร์ผ่าน pgvector ‼️ คำเตือนจากข้อมูลข่าว ⛔ การใช้ ANN อาจแลกความแม่นยำเล็กน้อยเพื่อความเร็ว ⛔ หาก embedding ไม่ดี อาจทำให้ผลลัพธ์การค้นหาไม่ตรงความต้องการ ⛔ การจัดการฐานข้อมูลเวกเตอร์ขนาดใหญ่ต้องใช้ทรัพยากรสูง ⛔ การฝึก embedding ต้องใช้ข้อมูลคุณภาพสูงเพื่อให้ผลลัพธ์มีความหมาย ⛔ การนำไปใช้ในระบบที่ต้องการความแม่นยำสูง เช่น การแพทย์ ต้องระวังเป็นพิเศษ https://hackread.com/power-of-vector-databases-era-of-ai-search/

📘 “เมื่อเส้นตรงกลายเป็นเรื่องเล่า — คู่มือภาพประกอบ Linear Algebra ที่ทำให้คณิตศาสตร์เข้าใจง่ายขึ้น (และมีดราม่าเล็ก ๆ ด้วย)” Aditya Bhargava ผู้เขียนหนังสือยอดนิยม “Grokking Algorithms” กลับมาอีกครั้งในปี 2025 พร้อมผลงานใหม่ “An Illustrated Introduction to Linear Algebra” ที่ตั้งใจจะเปลี่ยนภาพจำของวิชาคณิตศาสตร์ที่หลายคนเคยกลัว ให้กลายเป็นเรื่องเล่าที่เข้าใจง่ายผ่านภาพประกอบและตัวอย่างจากชีวิตประจำวัน หนังสือเล่มนี้ใช้แนวทาง “visual-first” โดยเริ่มต้นจากการอธิบายแนวคิดพื้นฐานของเวกเตอร์ เมทริกซ์ และการแปลงเชิงเส้น ผ่านภาพวาดและสถานการณ์จำลอง เช่น การวางแผนมื้ออาหาร การแลกเหรียญ หรือการจัดการทรัพยากร ซึ่งช่วยให้ผู้อ่านเห็นภาพและเข้าใจความหมายของการคำนวณเชิงเส้นในบริบทจริง อย่างไรก็ตาม หนังสือก็ไม่รอดจากเสียงวิจารณ์ โดยเฉพาะการเลือกนำเสนอ “Gaussian Elimination” ตั้งแต่ต้นเล่ม ก่อนที่จะสร้างพื้นฐานด้านภาพและความเข้าใจเชิงเรขาคณิต หลายคนมองว่าเป็นการ “ข้ามขั้น” และทำให้ผู้อ่านสับสน โดยเฉพาะเมื่อใช้ตัวแปร x และ y สลับบทบาทในหลายบริบท เช่น บางครั้งแทนอาหาร บางครั้งแทนสารอาหาร แม้จะมีข้อถกเถียง แต่หลายเสียงก็ชื่นชมแนวทางการสอนที่ใช้ภาพประกอบและตัวอย่างจริง โดยเฉพาะในยุคที่ Linear Algebra กลายเป็นพื้นฐานของ Machine Learning และ AI การมีสื่อที่เข้าถึงง่ายจึงเป็นสิ่งจำเป็น ✅ ข้อมูลสำคัญจากเนื้อหา ➡️ หนังสือ “An Illustrated Introduction to Linear Algebra” เขียนโดย Aditya Bhargava ➡️ ใช้ภาพประกอบและตัวอย่างจากชีวิตจริง เช่น เหรียญ อาหาร และสารอาหาร ➡️ เน้นการอธิบายแนวคิดเวกเตอร์ เมทริกซ์ และการแปลงเชิงเส้น ➡️ มีการนำเสนอ Gaussian Elimination ตั้งแต่ต้นเล่ม ➡️ ตัวแปร x และ y ถูกใช้ในหลายบริบท ทำให้บางคนสับสน ➡️ หนังสือได้รับความสนใจจากกลุ่มผู้เรียนที่ไม่ถนัดคณิตศาสตร์ ➡️ เป็นสื่อที่เชื่อมโยง Linear Algebra กับการใช้งานจริงใน AI และ ML ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Gaussian Elimination คือวิธีแก้ระบบสมการเชิงเส้นโดยใช้การแปลงเมทริกซ์ ➡️ Linear Algebra เป็นพื้นฐานของการทำงานของ neural networks และการลดมิติข้อมูล ➡️ Gilbert Strang จาก MIT เป็นหนึ่งในผู้บุกเบิกการสอน Linear Algebra แบบ intuitive ➡️ ช่อง YouTube อย่าง 3Blue1Brown ใช้ภาพเคลื่อนไหวเพื่ออธิบาย Linear Algebra ได้อย่างน่าทึ่ง ➡️ การใช้ภาพและเรื่องเล่าช่วยลดความกลัวคณิตศาสตร์ในกลุ่มผู้เรียนสายศิลป์และมนุษย์ศาสตร์ https://www.ducktyped.org/p/an-illustrated-introduction-to-linear

🔐 “Signal เปิดตัว Triple Ratchet — ป้องกันแชตจากภัยควอนตัม ด้วย SPQR และการเข้ารหัสแบบผสมผสาน” ในยุคที่การสื่อสารส่วนตัวผ่านแอปแชตกลายเป็นเรื่องพื้นฐานของชีวิตประจำวัน ความปลอดภัยของข้อความจึงเป็นสิ่งที่ไม่อาจละเลย ล่าสุด Signal ได้เปิดตัวการอัปเกรดครั้งสำคัญของโปรโตคอลเข้ารหัสของตนเอง โดยเพิ่มกลไกใหม่ชื่อว่า SPQR (Sparse Post-Quantum Ratchet) เข้ามาเสริมความสามารถของระบบ Double Ratchet เดิม กลายเป็น Triple Ratchet ที่สามารถต้านทานการโจมตีจากคอมพิวเตอร์ควอนตัมในอนาคตได้ SPQR ถูกออกแบบมาเพื่อเสริมความปลอดภัยในสองด้านหลักคือ Forward Secrecy (FS) และ Post-Compromise Security (PCS) โดยใช้เทคนิคการแลกเปลี่ยนกุญแจแบบใหม่ที่เรียกว่า ML-KEM ซึ่งเป็นมาตรฐานการเข้ารหัสที่ทนทานต่อการถอดรหัสด้วยควอนตัม และสามารถทำงานร่วมกับระบบเดิมได้อย่างราบรื่น เพื่อให้การแลกเปลี่ยนกุญแจมีประสิทธิภาพสูงสุด ทีมงาน Signal ได้ออกแบบระบบ state machine ที่สามารถจัดการการส่งข้อมูลขนาดใหญ่แบบ chunk และใช้เทคนิค erasure code เพื่อให้การส่งข้อมูลมีความยืดหยุ่นและทนต่อการสูญหายของข้อความระหว่างทาง ที่สำคัญคือ Triple Ratchet ไม่ได้แทนที่ Double Ratchet แต่ใช้ร่วมกัน โดยนำกุญแจจากทั้งสองระบบมาผสมผ่าน Key Derivation Function เพื่อสร้างกุญแจใหม่ที่มีความปลอดภัยแบบผสมผสาน ซึ่งหมายความว่า ผู้โจมตีต้องสามารถเจาะทั้งระบบเดิมและระบบใหม่พร้อมกัน จึงจะสามารถถอดรหัสข้อความได้ การเปิดตัว SPQR ยังมาพร้อมการออกแบบให้สามารถ “downgrade” ได้ในกรณีที่ผู้ใช้ยังไม่ได้อัปเดตแอป ซึ่งช่วยให้การสื่อสารไม่สะดุด และยังคงปลอดภัยในระดับเดิม จนกว่าการอัปเดตจะครอบคลุมทุกผู้ใช้ Signal ยังใช้การตรวจสอบความถูกต้องของโค้ดผ่านระบบ formal verification โดยใช้เครื่องมือเช่น ProVerif และ F* เพื่อให้มั่นใจว่าโปรโตคอลใหม่มีความปลอดภัยจริงตามที่ออกแบบ และจะยังคงปลอดภัยแม้มีการอัปเดตในอนาคต ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Signal เปิดตัว Triple Ratchet โดยเพิ่ม SPQR เข้ามาเสริม Double Ratchet ➡️ SPQR ใช้ ML-KEM ซึ่งเป็นมาตรฐานการเข้ารหัสที่ทนต่อควอนตัม ➡️ Triple Ratchet ให้ความปลอดภัยแบบ hybrid โดยผสมกุญแจจากสองระบบ ➡️ ใช้ state machine และ erasure code เพื่อจัดการการส่งข้อมูลขนาดใหญ่ ➡️ ระบบสามารถ downgrade ได้หากผู้ใช้ยังไม่รองรับ SPQR ➡️ การตรวจสอบความถูกต้องของโค้ดใช้ formal verification ผ่าน ProVerif และ F* ➡️ SPQR จะถูกนำไปใช้กับทุกข้อความในอนาคตเมื่อการอัปเดตครอบคลุม ➡️ ผู้ใช้ไม่ต้องทำอะไรเพิ่มเติม การเปลี่ยนแปลงจะเกิดขึ้นเบื้องหลัง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Double Ratchet เป็นระบบที่ให้ FS และ PCS โดยใช้ ECDH และ hash function ➡️ ML-KEM เป็นหนึ่งในมาตรฐานที่ NIST รับรองสำหรับการเข้ารหัสหลังยุคควอนตัม ➡️ Erasure code ช่วยให้สามารถส่งข้อมูลแบบ chunk โดยไม่ต้องเรียงลำดับ ➡️ Formal verification เป็นกระบวนการตรวจสอบความถูกต้องของโปรโตคอลในระดับคณิตศาสตร์ ➡️ SPQR ได้รับการพัฒนาโดยร่วมมือกับนักวิจัยจาก PQShield, AIST และ NYU https://signal.org/blog/spqr/

🧠 “Grok 4 เปิดตัวบน Azure AI Foundry — เมื่อ AI ของ Elon Musk กลายเป็นตัวเลือกใหม่สำหรับงานวิเคราะห์ระดับลึก” Microsoft ประกาศเปิดให้ใช้งาน Grok 4 บนแพลตฟอร์ม Azure AI Foundry อย่างเป็นทางการ หลังจากผ่านการทดลองใช้งานแบบส่วนตัว โดย Grok 4 เป็นโมเดล AI จาก xAI ของ Elon Musk ที่เน้นด้าน “frontier-level reasoning” หรือการวิเคราะห์เชิงตรรกะ วิทยาศาสตร์ คณิตศาสตร์ และการเขียนโค้ดขั้นสูง มากกว่าการสร้างสรรค์เนื้อหาแบบทั่วไป แม้ Grok 4 จะยังด้อยกว่าคู่แข่งอย่าง GPT-4 และ Gemini ในด้านความเข้าใจภาพและความสามารถแบบมัลติโหมด แต่จุดแข็งของมันคือการประมวลผลข้อมูลเชิงลึกในบริบทที่ซับซ้อน โดยมี context window ขนาดใหญ่ถึง 128,000 tokens ซึ่งเทียบเท่ากับ GPT-4 Turbo และเหนือกว่าหลายโมเดลในตลาด Microsoft เปิดให้ใช้งาน Grok 4 ผ่าน Azure ในรูปแบบ “AI supermarket” ที่ให้ลูกค้าเลือกโมเดลจากหลายผู้พัฒนาได้อย่างอิสระ โดยมี 3 รุ่นให้เลือกใช้งาน ได้แก่ Grok 4 Fast Reasoning สำหรับงานวิเคราะห์, Grok 4 Fast Non-Reasoning สำหรับงานทั่วไป และ Grok Code Fast 1 สำหรับนักพัฒนา โดยทั้งหมดมีจุดเด่นด้านความเร็วและการควบคุมความปลอดภัยระดับองค์กร ราคาการใช้งานอยู่ที่ $5.5 ต่อ input tokens หนึ่งล้าน และ $27.5 ต่อ output tokens หนึ่งล้าน ซึ่งถือว่าอยู่ในระดับแข่งขันได้เมื่อเทียบกับโมเดลระดับสูงอื่น ๆ แม้ Grok 4 จะมีประสิทธิภาพสูง แต่ก็ไม่ใช่โมเดลที่ “deploy แล้วลืม” เพราะ Microsoft เน้นให้ผู้ใช้งานตั้งระบบ guardrails และตรวจสอบผลลัพธ์อย่างต่อเนื่อง โดยจะมีการเผยแพร่คะแนนความปลอดภัยใหม่ในอนาคต ก่อนหน้านี้ Grok เคยมีประเด็นด้านความปลอดภัย เช่น การตอบคำถามที่ไม่เหมาะสมในเวอร์ชันก่อน ทำให้ Microsoftเลือกใช้แนวทาง “ระมัดระวัง” ในการเปิดตัวบน Azure เพื่อให้มั่นใจว่าการใช้งานจะอยู่ภายใต้การควบคุมที่เหมาะสม ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Microsoft เปิดให้ใช้งาน Grok 4 บน Azure AI Foundry อย่างเป็นทางการ ➡️ Grok 4 เป็นโมเดลจาก xAI ที่เน้นการวิเคราะห์เชิงตรรกะ วิทยาศาสตร์ และโค้ด ➡️ มี context window ขนาด 128,000 tokens เทียบเท่า GPT-4 Turbo ➡️ มี 3 รุ่นให้เลือกใช้งาน: Fast Reasoning, Fast Non-Reasoning, และ Code Fast 1 ➡️ ราคาอยู่ที่ $5.5 ต่อ input tokens หนึ่งล้าน และ $27.5 ต่อ output tokens หนึ่งล้าน ➡️ Microsoft เน้นให้ผู้ใช้ตั้งระบบ guardrails และตรวจสอบผลลัพธ์ ➡️ Grok 4 เป็นส่วนหนึ่งของแนวคิด “AI supermarket” บน Azure ➡️ เปิดใช้งานทั่วโลกภายใต้หมวด Global Standard Deployment ➡️ xAI เซ็นสัญญากับรัฐบาลสหรัฐฯ เพื่อใช้งาน Grok ในหน่วยงานต่าง ๆ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Grok 4 ถูกพัฒนาโดยทีมของ Elon Musk เพื่อแข่งขันกับ OpenAI และ Google ➡️ xAI มีแผนใช้ GPU H100 จำนวน 50 ล้านตัวใน 5 ปีข้างหน้าเพื่อขยายการใช้งาน Grok ➡️ Grok 2.5 เคยเปิดให้ใช้งานแบบโอเพ่นซอร์สเพื่อให้ชุมชนร่วมพัฒนา ➡️ Azure AI Foundry เป็นแพลตฟอร์มที่รวมโมเดลจากหลายผู้พัฒนา เช่น OpenAI, Meta, Mistral ➡️ การใช้ context window ขนาดใหญ่ช่วยให้โมเดลเข้าใจข้อมูลต่อเนื่องได้ดีขึ้นในงานวิเคราะห์ https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/microsoft-adds-grok-4-to-azure-ai-foundry-following-cautious-trials-elon-musks-latest-ai-model-is-now-available-to-deploy-for-frontier-level-reasoning

🧠 “Claude Sonnet 4.5 เปิดตัวอย่างเป็นทางการ — โมเดล AI ที่เข้าใจโค้ดลึกที่สุด พร้อมความสามารถ reasoning ระดับมนุษย์” Anthropic ประกาศเปิดตัว Claude Sonnet 4.5 ซึ่งเป็นโมเดล AI ที่ได้รับการยกย่องว่า “ดีที่สุดในโลกด้านการเขียนโค้ดและการใช้คอมพิวเตอร์” โดยไม่ใช่แค่เร็วหรือแม่นยำ แต่ยังสามารถทำงานแบบ agentic ได้อย่างเต็มรูปแบบ เช่น การวางแผนงานหลายขั้นตอน, การจัดการเครื่องมือ, และการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนในระดับที่มนุษย์ทำได้ยาก Claude Sonnet 4.5 ทำคะแนนสูงสุดในหลาย benchmark เช่น SWE-bench Verified (82.0%), OSWorld (61.4%) และ AIME 2025 ซึ่งแสดงถึงความสามารถในการ reasoning, คณิตศาสตร์ และการใช้เครื่องมือจริงในโลกการทำงาน โดยเฉพาะในงานที่ต้องใช้ความคิดต่อเนื่องยาวนานกว่า 30 ชั่วโมง ในด้านการใช้งานจริง Claude Sonnet 4.5 ถูกนำไปใช้ในหลายองค์กร เช่น Canva, GitHub Copilot, Figma, และ CoCounsel โดยช่วยลดเวลาในการพัฒนา, วิเคราะห์ข้อมูลทางกฎหมาย, และสร้างต้นแบบดีไซน์ได้เร็วขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ นอกจากนี้ยังมีการเปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ใน Claude Code เช่น ระบบ checkpoint, VS Code extension, context editor, และ Claude Agent SDK ที่เปิดให้ผู้พัฒนาสร้าง agent ของตัวเองได้ โดยใช้โครงสร้างเดียวกับที่ Claude ใช้ในการจัดการหน่วยความจำและการทำงานแบบ sub-agent ด้านความปลอดภัย Claude Sonnet 4.5 ได้รับการฝึกด้วยแนวทาง AI Safety Level 3 พร้อมระบบ classifier ที่ตรวจจับคำสั่งอันตราย เช่น CBRN (เคมี ชีวภาพ นิวเคลียร์) และมีการลด false positive ลงถึง 10 เท่าเมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้า ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Claude Sonnet 4.5 เปิดตัวอย่างเป็นทางการ พร้อมใช้งานผ่าน API และแอปของ Claude ➡️ เป็นโมเดลที่ดีที่สุดในโลกด้านการเขียนโค้ด, การใช้คอมพิวเตอร์ และ reasoning ➡️ ทำคะแนนสูงสุดใน SWE-bench Verified (82.0%) และ OSWorld (61.4%) ➡️ สามารถทำงานต่อเนื่องได้มากกว่า 30 ชั่วโมงในงานที่ซับซ้อน ➡️ ถูกนำไปใช้งานจริงในองค์กรใหญ่ เช่น Canva, GitHub, Figma, CoCounsel ➡️ Claude Code เพิ่มฟีเจอร์ใหม่ เช่น checkpoint, VS Code extension, context editor ➡️ Claude Agent SDK เปิดให้ผู้พัฒนาสร้าง agent แบบเดียวกับ Claude ได้ ➡️ Claude Sonnet 4.5 ใช้ระบบ AI Safety Level 3 พร้อม classifier ป้องกันคำสั่งอันตราย ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Claude Sonnet 4.5 ใช้แนวคิด Constitutional AI และ extended thinking เพื่อ reasoning ที่แม่นยำ ➡️ Claude Agent SDK รองรับการจัดการ sub-agent และการทำงานแบบ parallel tool execution ➡️ SWE-bench Verified เป็น benchmark ที่วัดความสามารถในการแก้ปัญหาซอฟต์แวร์จริง ➡️ OSWorld เป็น benchmark ที่วัดการใช้คอมพิวเตอร์ในสถานการณ์จริง เช่น การกรอกฟอร์มหรือจัดการไฟล์ ➡️ Claude Sonnet 4.5 มี context window สูงถึง 200K tokens และรองรับการคิดแบบ interleaved https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-4-5

♟️ “218 คือขีดสุดของหมากรุก — นักวิจัยยืนยัน ไม่มีตำแหน่งใดที่เล่นได้มากกว่านี้อีกแล้ว” ในโลกของหมากรุก มีคำถามหนึ่งที่ค้างคาใจนักคิดมานานหลายสิบปี: “ตำแหน่งใดในกระดานที่มีจำนวนการเดินที่เป็นไปได้มากที่สุด?” คำตอบที่เคยถูกเสนอโดยปรมาจารย์ด้านการจัดวางหมาก Nenad Petrović ในปี 1964 คือ 218 การเดินสำหรับฝั่งขาว และไม่มีใครสามารถหาตำแหน่งที่มีมากกว่านั้นได้เลย ล่าสุดในปี 2024 นักวิจัยและนักวิทยาการคอมพิวเตอร์นามว่า Tobs40 ได้ใช้เทคนิคทางคณิตศาสตร์และการเขียนโปรแกรมขั้นสูงเพื่อพิสูจน์ว่า “ไม่มีตำแหน่งที่สามารถเล่นได้มากกว่า 218 ครั้ง” หากตำแหน่งนั้นต้องสามารถเกิดขึ้นได้จริงจากการเล่นตามกฎหมากรุก การพิสูจน์นี้ไม่ใช่เรื่องง่าย เพราะจำนวนตำแหน่งที่เป็นไปได้ในหมากรุกมีมากถึงประมาณ 4.8 × 10⁴⁴ ตำแหน่ง ซึ่งมากกว่าการเดารหัสผ่าน 23 ตัวอักษรเสียอีก นักวิจัยจึงใช้วิธี “ลดขนาดปัญหา” โดยพิจารณาเฉพาะตำแหน่งที่มีโอกาสสร้างจำนวนการเดินสูง และใช้เทคนิคการประมาณแบบ fractional (เช่น ให้เบี้ยอยู่บนช่อง e4 แบบ 27.3%) เพื่อให้คอมพิวเตอร์สามารถ “ว่ายผ่าน” ตำแหน่งต่าง ๆ ได้เร็วขึ้น แม้จะใช้ซอฟต์แวร์ระดับโลกอย่าง Gurobi และปรับแต่งโมเดลอย่างหนัก แต่การคำนวณก็ยังใช้เวลานานถึงหลายหมื่นวินาที และต้องใช้หน่วยความจำมหาศาล สุดท้าย Gurobi ได้แสดงผลลัพธ์ว่า “ไม่มีตำแหน่งใดที่สามารถเล่นได้มากกว่า 218 ครั้ง” และยังยืนยันว่า 218 เป็นค่าบนสุดที่เป็นไปได้ในตำแหน่งที่สามารถเกิดขึ้นจริงจากการเล่นตามกฎ นอกจากนี้ ยังมีการยืนยันว่าตำแหน่งที่ไม่มีการโปรโมตเบี้ยจะมีจำนวนการเดินสูงสุดที่ 144 ครั้ง และตำแหน่งที่ผิดกฎ (เช่น มีเบี้ยหลายตัวบนช่องเดียวกัน) อาจมีได้ถึง 288 การเดิน แต่ไม่สามารถเกิดขึ้นได้จริงจากการเล่นตามกฎ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ ตำแหน่งที่มีจำนวนการเดินสูงสุดคือ 218 ครั้ง สำหรับฝั่งขาว ➡️ ตำแหน่งนี้ถูกเสนอโดย Nenad Petrović ในปี 1964 และได้รับการพิสูจน์ในปี 2024 ➡️ นักวิจัยใช้เทคนิคทางคณิตศาสตร์และการเขียนโปรแกรมเพื่อพิสูจน์ ➡️ ใช้ซอฟต์แวร์ Gurobi ในการแก้ปัญหาแบบ integer programming ➡️ มีการใช้เทคนิค fractional เพื่อเร่งการค้นหาตำแหน่งที่เหมาะสม ➡️ ตำแหน่งที่ไม่มีการโปรโมตเบี้ยมีจำนวนการเดินสูงสุดที่ 144 ครั้ง ➡️ ตำแหน่งที่ผิดกฎสามารถมีได้ถึง 288 การเดิน แต่ไม่สามารถเกิดขึ้นจริง ➡️ ผลลัพธ์ยืนยันว่าไม่มีตำแหน่งที่ reachable ที่มีมากกว่า 218 การเดิน ➡️ มีการเผยแพร่โค้ดบน GitHub เพื่อให้ผู้สนใจนำไปต่อยอด ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ จำนวนตำแหน่งที่เป็นไปได้ในหมากรุกมีมากถึง ~4.8 × 10⁴⁴ ➡️ การใช้ fractional decision เป็นเทคนิคใน optimization ที่ช่วยลดเวลาในการคำนวณ ➡️ Gurobi เป็นหนึ่งใน solver ที่ใช้ในงานวิจัยระดับโลก เช่น logistics, AI และการเงิน ➡️ ตำแหน่งที่มีการเดินมากมักมีเบี้ยใกล้โปรโมต และไม่มีการเช็คจากฝ่ายตรงข้าม ➡️ การพิสูจน์นี้ช่วยให้การพัฒนา engine หมากรุกสามารถใช้ค่าขีดจำกัดที่แน่นอนได้ https://lichess.org/@/Tobs40/blog/why-a-reachable-position-cant-have-more-than-218-playable-moves/a5xdxeqs

ลูกครึ่ง หรือ นกสองหัว ตอนที่ 7 – ครู นิทานเรื่องจริง เรื่อง “ลูกครึ่ง หรือ นกสองหัว” ตอนที่ 7 “ครู” Fethullah Gulen เป็นใคร เส้นชีวิตเขาน่าสนใจไม่เบา เก็บจากรายงานการวิเคราะห์สัมพันธ์ภาพระหว่างอเมริกากับตุรกี ที่ทำโดย CFR เมื่อค.ศ. 2012 ได้ความว่า Fethullah Gulen เป็นชาวตุรกี เกิดเมื่อปี ค.ศ. 1941 ที่ Koruchuk หมู่บ้านเล็ก ๆ ของ Ezurum ซึ่งเป็นเมืองอยู่ทางชายแดนด้านตะวันออกของตุรกี การเรียนของเขาไม่ค่อยโดดเด่น เนื่องจากครอบครัวอพยพ ย้ายที่ไปเรื่อย ๆ แต่เขาเป็นคนใฝ่ดี สนใจ วิทยาศาสตร์ วรรณคดี ประวัติศาสตร์ และปรัญชา โดยเฉพาะปรัญชาของทางฝั่งตะวันตก เช่น Albert Camus และ Jean-Paul Sartre เขาศึกษาเกี่ยวกับศาสนาอิสลามด้วยตนเอง โดยการสวดและท่องจำ (อืม ! ประวัติแบบนี้ คนเขียนแต่งได้น่าสนใจจริง) ปี ค.ศ. 1966 เขาได้เป็นผู้บริหารโรงเรียนทางศาสนาที่ Ismir เขาใช้วิธีสอน โดยเอาความรู้เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ มาผสมผสานกับด้านศาสนา ซึ่งเขาบอกว่าเขาได้รับอิทธิพลมาจาก Said Nursi ซึ่งเป็นนักปฎิรูปใหญ่ของอิสลาม Nursi เป็นผู้ต่อต้านลัทธิคอมมิวนิสต์ตัวยง ส่วน Gulen เอง ก็มีแนวโน้มไปในทางเป็นนายทุน คงเป็นเส้นทางที่ทำให้เขาคบกับอเมริกาได้อย่างไม่ขัดเขิน ปัจจุบัน Gulen เป็นหัวหน้ากลุ่ม Hizmet ซึ่งเป็นขบวนการทางศาสนาและเกี่ยว ข้องกับการเมือง มีเครือข่ายทั่วโลก เป็นโรงเรียนสอนภาษาอังกฤษ โรงเรียนสอนศาสนา สื่อและองค์กรการกุศล มูลค่ารวมประมาณกว่า 20 พันล้านเหรียญ ! Hizmet มีสาวกเฉพาะในตุรกีถึง 3 ล้านคน นี่ยังไม่ได้นับในอเมริกาและส่วนอื่นของโลก Hizmet เน้นที่จะสร้างอิสลามยุคใหม่ เพื่อรัฐตุรกีใหม่ เป็นอิสลามที่มีการศึกษา เขาให้คุณค่ากับคนชั้นกลางที่ทำ งานวิชาชีพ โดยเฉพาะด้านวิทยาศาสตร์ คณิตศาสตร์ เคมี ฟิสิกซ์ นอกจากนี้เขายังสนับสนุน พวกทำงานให้รัฐ เช่น ผู้พิพากษาและตำรวจ เป็นกลุ่มคนที่เขาบอกว่าเหมาะสมที่จะสร้างสังคมใหม่ของอิสลาม ที่มองเห็นคุณค่าของศาสนาต่างกับของเดิม (มันเขียนพิมพ์เขียว สร้างรูปแบบใกล้เคียงกันหมด แม้กระทั่งในบ้านเรา!) กลุ่มผู้สนับสนุน Gulen กับสนับสนุน พรรค AKP ของนาย Erdogan ก็เกือบจะเป็นกลุ่มเดียวกัน และในช่วงแรกดูเหมือน นาย Gulen กับพวกหัวหน้าของ AKP รวมทั้งตัวนาย Erdogan ก็ดูจะไปกันได้ดี เพราะมีแนวทางที่จะปฏิรูปศาสนาให้ทันสมัยขึ้นและนำมาปรับใช้ให้สอดคล้อง กับการบริหารประเทศ ซึ่งเป็นแนวทุนนิยมเสรี (ชัดเจนดี) แต่ไป ๆ มา ๆ อิทธิพลของนาย Gulen ชักจะแพร่กระจายมากขึ้น โดยเฉพาะในกลุ่มตำรวจ ข้าราชการฝ่ายตุลาการและผู้พิพากษา (นี่ มันเรื่องในตุรกีนะครับ ขอย้ำอีกที) ในการเทศน์ออกโทรทัศน์ เมื่อ ค.ศ. 1999 นาย Gulen กล่าวว่า “พวกท่านจะต้องเจาะเข้าไปในเส้นเลือดใหญ่ของระบบ โดยไม่ให้มีการไหวตัว ถึงความมีอยู่และการกระทำของท่าน จนกว่าท่านจะเข้าไปถึงอำนาจที่อยู่ในใจกลาง… ท่านจะต้องคอย จนเมื่อท่านได้อำนาจของรัฐทั้งหมด มาอยู่ในมือแล้ว และเมื่อนั้นท่านจะได้อำนาจทั้งหมด ตามรัฐธรรมนูญของตุรกี” (ยังไงไม่ทราบ ผมเขียนข้อความนี้ แล้วทำให้นึกถึงเสียงและหน้าของยายนกแสก ทำไมมันให้ความรู้สึกเดียวกัน ! ?) หลังจากการเทศน์อันเด็ดดวง นาย Gulen ก็เก็บของอพยพไปอยู่อเมริกาในปีนั้นเอง โดยอ้างว่าจะไปรักษาตัว (ข้ออ้างสูตรสำเร็จ) แม้ว่าตอนนั้น จะยังไม่มีทีท่าว่าจะโดนจับ หรือโดนขู่แต่อย่างไร เขาอยู่อเมริกามาตั้งแต่ ค.ศ. 1999 จนถึงบัดนี้ก็ยังอยู่ ในคฤหาสน์ใหญ่โตมโหฬารบริเวณกว้างขวาง ที่ Saylosburg ทางตะวันออกของมลรัฐ Pennsylvania มีรั้วรอบขอบชิด มียามท่าทางขึงขัง ตลอดแนวบริเวณอาณาเขต ครูสอนศาสนาจากบ้านนอกของตุรกีมาได้ไกลถึงเพียงนี้ แถมอเมริกา ต้อนรับขับสู้อย่างดี ขาดแต่ปูพรมแดงรับ น่าจะมีเบื้องหลัง เบื้องหน้ามากกว่าที่ CFR เอามาเล่า สวัสดีครับ
คนเล่านิทาน
21 กค. 2557

🔁 “Markov Chains: ต้นกำเนิดของโมเดลภาษา — เมื่อความน่าจะเป็นกลายเป็นเครื่องมือสร้างภาษา” ในบทความที่เขียนโดย Elijah Potter นักเรียนมัธยมปลายผู้หลงใหลในคณิตศาสตร์และการเขียนโปรแกรม ได้ย้อนกลับไปสำรวจรากฐานของโมเดลภาษา (Language Models) ผ่านมุมมองของ Markov Chains ซึ่งเป็นระบบทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ในการคาดการณ์เหตุการณ์แบบสุ่ม โดยอิงจากสถานะก่อนหน้าเพียงหนึ่งขั้นตอน Potter เริ่มต้นด้วยการเล่าประสบการณ์ส่วนตัวเกี่ยวกับวงจรความรู้สึกต่อ AI ตั้งแต่ความตื่นเต้น ความผิดหวัง ความสับสน จนถึงความเบื่อหน่าย และนำไปสู่ความตั้งใจที่จะ “กลับไปสู่รากฐาน” ด้วยการศึกษาระบบที่เรียบง่ายแต่ทรงพลังอย่าง Markov Chains เขาอธิบายหลักการของ Markov Chains ผ่านตัวอย่างของ Alice ที่อยู่ระหว่างร้านขายของชำและท้องฟ้าจำลอง โดยใช้ตารางความน่าจะเป็นในการคาดการณ์การเคลื่อนที่ของเธอในแต่ละชั่วโมง ซึ่งสามารถแปลงเป็น matrix และ vector เพื่อคำนวณสถานะในอนาคตได้อย่างแม่นยำ จากนั้น Potter นำแนวคิดนี้มาประยุกต์ใช้กับการสร้างระบบ autocomplete โดยใช้ภาษา Rust และ WebAssembly ในการสร้าง transition matrix จากข้อความตัวอย่าง แล้วใช้ matrix multiplication เพื่อคาดการณ์คำถัดไปที่มีความเป็นไปได้สูงที่สุด เขายังพูดถึงข้อจำกัดของ Markov Chains ในการสร้างข้อความแบบต่อเนื่อง เพราะระบบจะมีแนวโน้มเข้าสู่ “steady state” หรือสถานะคงที่เมื่อรันไปนาน ๆ ทำให้ข้อความที่สร้างออกมาดูซ้ำซากและคาดเดาได้ง่าย จึงเสนอวิธีการสุ่มแบบใหม่โดยใช้ matrix R ที่มีค่าบนเส้นทแยงมุมเป็นตัวเลขสุ่ม เพื่อเพิ่มความหลากหลายในการเลือกคำ บทความนี้ไม่เพียงแต่เป็นการสาธิตเชิงเทคนิค แต่ยังสะท้อนถึงความพยายามในการเข้าใจโมเดลภาษาอย่างลึกซึ้ง โดยไม่พึ่งพา “เวทมนตร์ของ AI” ที่หลายคนรู้สึกว่าเข้าใจยากและควบคุมไม่ได้ ✅ ข้อมูลสำคัญจากบทความ ➡️ Elijah Potter ใช้ Markov Chains เพื่อสร้างระบบ autocomplete ด้วย Rust และ WebAssembly ➡️ อธิบายหลักการผ่านตัวอย่าง Alice ที่เคลื่อนที่ระหว่างสถานที่ด้วยความน่าจะเป็น ➡️ ใช้ matrix และ vector ในการคำนวณสถานะในอนาคต ➡️ สร้าง transition matrix จากข้อความตัวอย่างเพื่อคาดการณ์คำถัดไป ➡️ ระบบสามารถเลือกคำถัดไปโดยใช้ matrix multiplication ➡️ เสนอวิธีสุ่มคำถัดไปโดยใช้ matrix R เพื่อหลีกเลี่ยงการเข้าสู่ steady state ➡️ บทความสะท้อนความตั้งใจในการเข้าใจโมเดลภาษาอย่างโปร่งใสและควบคุมได้ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Markov Chains ถูกคิดค้นโดย Andrey Markov ในศตวรรษที่ 20 เพื่อศึกษาลำดับเหตุการณ์แบบสุ่ม ➡️ โมเดลภาษาในยุคแรก เช่น Shannon’s bigram model ก็ใช้แนวคิดคล้าย Markov ➡️ โมเดล GPT และ Transformer ใช้บริบทหลายคำ ไม่ใช่แค่คำก่อนหน้าเดียวแบบ Markov ➡️ Steady state ใน Markov Chains คือสถานะที่ความน่าจะเป็นไม่เปลี่ยนแปลงเมื่อรันไปนาน ๆ ➡️ การใช้ matrix multiplication ในการคำนวณความน่าจะเป็นเป็นพื้นฐานของหลายระบบ AI https://elijahpotter.dev/articles/markov_chains_are_the_original_language_models

🧩 “Terence Tao กับแนวคิดสังคมมนุษย์ 4 ระดับ — เมื่อคณิตศาสตร์กลายเป็นเครื่องมือเข้าใจโลก ไม่ใช่แค่ตัวเลข” Terence Tao นักคณิตศาสตร์ระดับโลก ได้โพสต์ข้อคิดเห็นเชิงปรัชญาและสังคมบน Mathstodon ซึ่งสะท้อนมุมมองของเขาต่อโครงสร้างสังคมมนุษย์ในยุคปัจจุบัน โดยแบ่งออกเป็น 4 ระดับ ได้แก่: 1️⃣ มนุษย์แต่ละคน 2️⃣ กลุ่มเล็กที่จัดตั้งขึ้น (เช่น ครอบครัว เพื่อน กลุ่มอาสาสมัคร หรือชุมชนออนไลน์ขนาดเล็ก) 3️⃣ กลุ่มใหญ่ที่จัดตั้งขึ้น (เช่น รัฐบาล บริษัทข้ามชาติ หรือแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย) 4️⃣ ระบบซับซ้อนระดับโลก (เช่น เศรษฐกิจโลก วัฒนธรรมไวรัล หรือสภาพภูมิอากาศ) Tao ชี้ว่าในยุคดิจิทัล กลุ่มใหญ่ได้รับพลังเพิ่มขึ้นอย่างมหาศาลจากเทคโนโลยีและระบบแรงจูงใจ ขณะที่กลุ่มเล็กกลับถูกลดบทบาทลงอย่างต่อเนื่อง ส่งผลให้มนุษย์แต่ละคนรู้สึกโดดเดี่ยว ไร้อิทธิพล และขาดความเชื่อมโยงกับระบบที่ใหญ่ขึ้น เขาเปรียบเทียบว่าองค์กรขนาดใหญ่ให้ “อาหารแปรรูปทางสังคม” ที่ดูเหมือนตอบสนองความต้องการ แต่ขาดความลึกซึ้งและความจริงใจเหมือนกลุ่มเล็กที่มีความสัมพันธ์ใกล้ชิด เช่นเดียวกับอาหารขยะที่ให้พลังงานแต่ไม่ให้สารอาหาร Tao เสนอว่าควรให้ความสำคัญกับกลุ่มเล็กที่เกิดขึ้นใหม่ เช่น โครงการคณิตศาสตร์แบบ crowdsourced ที่เขาเห็นในช่วงหลัง ซึ่งแม้จะไม่มีผลตอบแทนทางเศรษฐกิจโดยตรง แต่ให้คุณค่าทางจิตใจ ความรู้สึกมีส่วนร่วม และเป็นช่องทางเชื่อมโยงกับระบบใหญ่ได้อย่างมีความหมาย ✅ ข้อมูลสำคัญจากโพสต์ของ Terence Tao ➡️ Tao แบ่งโครงสร้างสังคมมนุษย์ออกเป็น 4 ระดับ: บุคคล, กลุ่มเล็ก, กลุ่มใหญ่, และระบบซับซ้อน ➡️ กลุ่มใหญ่ได้รับพลังจากเทคโนโลยีและระบบแรงจูงใจในยุคใหม่ ➡️ กลุ่มเล็กถูกลดบทบาทลง ส่งผลให้บุคคลรู้สึกโดดเดี่ยวและขาดอิทธิพล ➡️ องค์กรใหญ่ให้ “อาหารแปรรูปทางสังคม” ที่ขาดความจริงใจ ➡️ กลุ่มเล็กมีความสามารถในการเปลี่ยนแปลงและให้คุณค่าทางจิตใจ ➡️ Tao เห็นโครงการคณิตศาสตร์แบบ crowdsourced เป็นตัวอย่างของกลุ่มเล็กที่มีพลัง ➡️ เสนอให้สนับสนุนกลุ่มเล็กที่เกิดขึ้นใหม่เพื่อเชื่อมโยงกับระบบใหญ่ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ โครงการ Polymath ที่ Tao เคยร่วมก่อตั้ง เป็นตัวอย่างของการทำงานร่วมกันในกลุ่มเล็ก ➡️ Proof assistant อย่าง Lean ช่วยให้คนทั่วไปสามารถร่วมในโครงการคณิตศาสตร์ได้ ➡️ กลุ่มเล็กมีขนาดต่ำกว่า “Dunbar’s number” ซึ่งเป็นจำนวนคนที่มนุษย์สามารถรักษาความสัมพันธ์ได้อย่างมีคุณภาพ ➡️ การรวมกลุ่มเล็กสามารถสร้างแรงผลักดันทางสังคม เช่น การเคลื่อนไหวทางการเมืองหรือวัฒนธรรม ➡️ การใช้ AI และแพลตฟอร์มออนไลน์สามารถช่วยฟื้นฟูบทบาทของกลุ่มเล็กได้ หากออกแบบอย่างมีจริยธรรม https://mathstodon.xyz/@tao/115259943398316677