“คะแนนอ่าน-คณิตนักเรียนมัธยมปลายสหรัฐฯ ต่ำสุดในรอบ 20 ปี — สะท้อนวิกฤตการศึกษาที่ลึกกว่าผลกระทบจากโควิด”

ผลการสอบระดับชาติของสหรัฐฯ หรือที่เรียกว่า “Nation’s Report Card” ล่าสุดเผยให้เห็นภาพที่น่ากังวลอย่างยิ่ง: คะแนนเฉลี่ยของนักเรียนชั้นมัธยมปลายปีสุดท้าย (Grade 12) ในวิชาการอ่านและคณิตศาสตร์ตกลงสู่ระดับต่ำสุดในรอบกว่า 20 ปี โดยเฉพาะในปี 2024 ซึ่งเป็นครั้งแรกที่มีการสอบหลังช่วงการระบาดของโควิด-19

แม้หลายฝ่ายจะชี้ว่าโควิดมีผลกระทบต่อการเรียนรู้ เช่น การเรียนออนไลน์ การขาดเรียน และความเครียดสะสม แต่ผู้เชี่ยวชาญกลับเตือนว่าแนวโน้มคะแนนตกต่ำนี้เริ่มต้นมานานก่อนโควิดแล้ว และสะท้อนปัญหาเชิงโครงสร้าง เช่น การลดลงของการอ่านหนังสือเล่มยาว การเปลี่ยนแนวการสอนภาษาอังกฤษไปเน้นบทสั้น และการใช้หน้าจอมากเกินไป

ในวิชาคณิตศาสตร์ พบว่า 45% ของนักเรียนมัธยมปลายสอบได้ต่ำกว่าระดับ “พื้นฐาน” (NAEP Basic) ซึ่งหมายถึงไม่สามารถแก้โจทย์พื้นฐาน เช่น การหาค่าความน่าจะเป็นจากตาราง หรือการคำนวณพื้นที่ได้ ส่วนในวิชาการอ่าน มีถึง 32% ที่ไม่สามารถดึงข้อมูลจากข้อความเพื่อเข้าใจความหมายได้

ช่องว่างระหว่างนักเรียนที่ทำคะแนนสูงสุดกับต่ำสุดก็เพิ่มขึ้นอย่างชัดเจน โดยเฉพาะในวิชาวิทยาศาสตร์ระดับมัธยมต้น (Grade 8) ซึ่งสะท้อนถึงความเหลื่อมล้ำทางการศึกษา และการขาดกิจกรรมเรียนรู้แบบลงมือทำที่ลดลงหลังโควิด

แม้จะมีนักเรียนจำนวนมากที่ได้รับการตอบรับเข้ามหาวิทยาลัย แต่ผลสอบกลับชี้ว่าเพียง 33% เท่านั้นที่มีความพร้อมด้านวิชาการสำหรับเรียนคณิตศาสตร์ระดับมหาวิทยาลัย — ลดลงจาก 37% ในปี 2019

https://apnews.com/article/naep-reading-math-scores-12th-grade-c18d6e3fbc125f12948cc70cb85a520a

“พาลูกไปพิพิธภัณฑ์ ไม่ใช่เพื่อดูจอ! เสียงสะท้อนจากพ่อคนหนึ่งถึง Franklin Institute — เมื่อจอสัมผัสกลายเป็นศูนย์กลางแทนของจริง”

Seth Purcell พาลูกชายวัย 6 ขวบไปเยี่ยมชม The Franklin Institute (TFI) ในฟิลาเดลเฟีย ซึ่งเป็นพิพิธภัณฑ์วิทยาศาสตร์ที่เขาเคยหลงรักในวัยเด็ก แต่สิ่งที่เขาพบกลับไม่ใช่ความมหัศจรรย์แบบเดิม — เพราะจอสัมผัสและเกมดิจิทัลได้เข้ามาแทนที่นิทรรศการแบบจับต้องได้ที่เคยเป็นหัวใจของพิพิธภัณฑ์

เขาเล่าว่าในอดีต TFI คือสถานที่ที่เด็กๆ ได้เล่นกับแรงโน้มถ่วง, ทราย, เสียง, และกลไกจริงๆ เช่น การนั่งบนเก้าอี้ที่แขวนจากรอกแล้วดึงตัวเองขึ้น หรือการดูทรายสร้างลวดลายจากการสั่นของลูกตุ้ม แต่ในการเยี่ยมชมครั้งล่าสุด เขากลับพบว่าหลายพื้นที่ถูกแทนที่ด้วยจอสัมผัสที่จำลองประสบการณ์แบบวิดีโอเกม — เช่น “ออกแบบจรวดของคุณเอง” ที่กลายเป็นการกดปุ่มบนหน้าจอแทนการทดลองจริง

แม้จะมีนิทรรศการที่ยังคงความเป็น “ของจริง” เช่น ลูกตุ้ม Foucault, ห้อง Air Show และ Sir Isaac’s Loft ที่ยังมีเด็กๆ เล่นกันอย่างสนุกสนาน แต่พื้นที่เหล่านี้กลับถูกซ่อนอยู่ในมุมห่างไกล และบางส่วนก็ชำรุดหรือใช้งานไม่ได้ เช่น เก้าอี้หมุนที่ใช้แสดงแรงโมเมนตัมซึ่งมีแรงเสียดทานมากเกินไปจนไม่ทำงาน

Purcell ตั้งคำถามว่า ทำไมพิพิธภัณฑ์ถึงเลือกลงทุนกับจอสัมผัสมากกว่าการบำรุงรักษานิทรรศการแบบจับต้องได้ เขาเสนอว่าพิพิธภัณฑ์ควรเป็นสถานที่ที่เด็กๆ ได้สัมผัสของจริง ไม่ใช่จำลองผ่านหน้าจอ — เพราะการเรียนรู้ที่แท้จริงเกิดจากการมีปฏิสัมพันธ์กับโลก ไม่ใช่กับซอฟต์แวร์

https://sethpurcell.com/writing/screens-in-museums/

แกะรอยเก่า ตอนที่ 13
นิทานเรื่องจริง เรื่อง “แกะรอยเก่า”
ตอนที่ 13
นาย Kenneth จัดหลักสูตรปรับพื้นสนามล่า ให้การอบรมแก่เหล่าสมุนนักล่าอยู่ 2 ปี หลังจากนั้นก็มีคนอื่นมารับหน้าที่ปรับพื้นสนามต่อ ตัวเขาย้ายกลับไปอยู่กระทรวงต่าง ประเทศ เดินแกว่งไปมาอีกรอบ จน ค.ศ. 1966 Pentagon มีงานพิเศษ Advanced Research Project Agency (ARPA) ต้องการได้ข้อมูลแบบละเอียดเหมือนทำสารานุกรม เกี่ยวกับพื้นที่แถวอีสานเหนือของไทย ที่อเมริกามาสร้างสนามบินไว้หลายแห่ง เพื่อให้เครื่องบินรบของอเมริกา บินไปถล่มเวียตมินท์ เวียตนาม หรือกัมพูชา ข้อมูลที่ Pentagon ต้องการอยู่แถวอีสาณตอนบน แถบ นครพนม มุกดาหาร และเส้นทางตามแม่น้ำโขง นั้นแหละ ซึ่งอเมริกาอ้างว่าต้องการข้อมูล เพิ่ม หัวหน้าทีม ชื่อ Wilfred Smith ถูกตามตัวมาจากอียิปต์ ( ! ? ) เพื่อมาคุมทีม ทางPentagon ขอให้นาย Kenneth มาด้วย พร้อมกับนักธรณีวิทยา นักวิทยาศาสตร์ ผู้ชำนาญด้านเกษตรกรรม และสภาพอากาศ นาย Smith ตามประวัติบอกว่าเกิดและโตที่เมือง จีน พ่อแม่เป็นมิชชั่น นารี (อีกแล้ว!) ต่อมาเป็นทหารอเมริกัน และล่าสุดสังกัดหน่วย OSS สมัยสงครามโลกครั้งที่ 2 เป็นผู้ชำนาญด้านระบอบคอมมิวนิสต์ ชนิดติดตามแบบวันต่อวัน ประธานาธิบดี Kennedy ประทับใจมาก ให้ไปจิกตัวกลับมาจากอียิปต์ เพื่อมาคุมงานนี้ แต่เพื่อไม่ให้สมันน้อยตกใจจับไต๋ได้ แทนที่จะมาในนาม ARPA เขาใช้ชื่อบริษัท Philco บังหน้า จึงเรียก Phico Project
บริษัท Philco นี้ เป็นคู่สัญญากับกองทัพอเมริกา รับงานสร้างและติดตั้งเครื่องมือสื่อสาร ตั้งแต่ชิ้นส่วนเล็กไปจนถึงสร้างสถานีส่งเรดาห์สัญญาณสื่อ สารและดาวเทียม เขามาทำอะไรมาสำรวจอะไร นาย Kenneth ไม่ได้โม้ให้ฟัง บอกว่ามาสำรวจอยู่กว่า 3 เดือน และเขาได้พบกับนายพจน์ สารสิน (อีกแล้ว ! ) ซึ่งตอนนั้นเป็นรัฐมนตรีด้านพัฒนาสังคมของเมืองไทย ซึ่งอำนวยความสะดวกให้คณะสำรวจอย่างดี
ก็น่าสนใจการสำรวจคร้ังนี้ หัวหน้าทีมชำนาญด้าน คอมมิวนิสต์ มาสำรวจพื้นที่บ้านเรา แถบที่พวกเขามาสร้างสนามบินไว้ แต่หอบเอานักธรณีวิทยา นักวิทยาศาสตร์มาด้วย จะว่ามาสำรวจเพื่อสร้างสนามบินเพิ่ม มันก็จะมากไปหน่อย จะต้ังสนามบินแฝดหรือไง หรือว่ามีอะไรพิเศษที่นักล่าสนใจรู้เค้ามา แต่ไม่รู้ว่าเจ้าของบ้านจะรู้เรื่องกับเขาหรือเปล่า
ท่านผู้อ่านนิทานจะพอจำกันได้ไหม เครื่องปั้นดินเผาบ้านเชียง อันลือชื่อของไทยเรา ถูกค้นพบโดยนาย Stephen Young ลูกชายของฑูต Kenneth Young ประจำประเทศไทย เมื่อปี ค.ศ. 1966 ตอนนั้นนาย Stephen เพิ่งอายุประมาณ 15 – 16 ปี ยังเรียนหนังสืออยู่มัธยม มันเหลือเชื่อน่าสงสัยขนาดไหน ลองไปหาอ่านกันดู นาย Stephen Young ล่าสุดดำรงตำแหน่ง Global Exclusive Director ของ Caux Round Table
และหวังว่ายังคงไม่ลืมค่ายรามสูร (ถ้าจำไม่ได้ ช่วยกลับไปอ่านจิกโก๋ปากซอยนะครับ) ที่นักล่าสร้างไว้ที่อุดร ใหญ่ชนิดมีสนามกอล์ฟและสระว่ายน้ำขนาดโอลิมปิก มีพนักงาน 2,000 คน เอาไว้ดักฟังสัญญาณต่างๆ ได้ถึงดาวอังคาร เมื่อสงครามเวียตนามเลิก อเมริกาบอกปิดค่ายรามสูรอพยพกลับบ้าน แต่ข่าววงในบอกว่าอพยพแต่เจ้าหน้าที่ แต่เครื่องมือย้ายมาอยู่แถวบางเขน บ้างก็ว่าอยู่ทุ่งมหาเมฆ แต่สรุปว่า เอาแค่ป้ายชื่อค่ายรามสูรออก ขนคนทำงานประเภทเสมียนกลับอเมริกา ส่วนคนไทยก็ปลดออก แล้วย้ายเรดาห์ทั้งหมดมาอยู่ในที่กรุงเทพแทน! แหม! ดักฟังได้ชัดเจนกว่า นายกรัฐมนตรีคนไหนของไทยจะกระแอม จะคุยกับอาเฮีย หรือ จะเรียก 20 เรียก 30 กับมันได้ยินกันหมด แล้วมันจะไม่อยู่ในมือเขาหรือ แล้วไอ้เรื่อง Philco Project นั้นมันจะเกี่ยวข้องกับบ้านเชียงหรือเปล่า มันน่าอัศจรรย์เกินบรรยาย กรมศิลปากรทั้งกรมค้นหามาไม่รู้กี่สิบปีไม่เจอซักกะหม้อ แหม พอหนุ่มน้อยอายุ 15-16 ปี เดินเล่นชมนกชมไม้ (ไปตามที่เครื่องมือของ Philco Project มันทำทางไว้ ! ?) ดันเจอหม้อไหอายุ 5000 ปี เต็มไปหมด เด็กอะไรมันเก่งขนาดนั้น แล้วมันจะเกี่ยวกับน้ำมัน ที่ภายหลังต่างชาติ โดยเฉพาะ Chevron เขาสำรวจเจอน้ำมัน ได้สัมปทานช่วงปี 1970 ต้นๆ เพียบเลยหรือเปล่า
นี่ยังไม่นับรวมแร่ธาตุและทองอีกเพียบ ที่สำรวจเจอ แต่ปิดปากกันเงียบรู้กันเฉพาะวงในสุดๆ เช่น โปแตส ซึ่งเป็นแร่สำคัญ เป็นสารต้ังต้นของอุตสาหกรรมเกือบทุกชนิด เป็นส่วนผสมของการทำระเบิดขนาดเล็กไปถึงขนาดปรมาณู มีมากอยู่แถวอีสาณเหนือนั้นแหละ ใครวิ่ง ใครได้สัมปทาน ก็ไปสืบกันดู และไอ้เจ้าโปแตสนี้ มีอยู่มากที่อาฟกานิสถาน นักล่าถึงยังเล่นรบอยู่แถวน้ัน ไม่เลิกเสียที ก็ลองคิดนอกกรอบกันดูบ้างแล้วกัน

คนเล่านิทาน

จากวัยเด็กถึงวันเกษียณ: การประกอบคอมพิวเตอร์ที่เปลี่ยนไปตามกาลเวลา

วันวานในโลกของสายไฟและชิ้นส่วนเล็กๆ
ในช่วงวัยรุ่นหรือวัยทำงานตอนต้น “การประกอบคอมพิวเตอร์เอง” เป็นทั้งงานอดิเรกและการผจญภัยทางเทคโนโลยี ใครที่เคยเดินหาซื้ออุปกรณ์ในย่านไอทีคงจำได้ดี ความรู้สึกตอนเลือกเมนบอร์ดที่ถูกใจหรือหาการ์ดจอที่กำลังมาแรงเหมือนการได้อาวุธชิ้นใหม่ การกลับมาบ้านพร้อมกล่องใหญ่ๆ แล้วนั่งแกะอุปกรณ์ทีละชิ้นคือความสุขที่บรรยายยาก

เมื่อเริ่มต่อสาย วางชิ้นส่วนลงในเคส หรือขันน็อตตัวเล็กๆ หัวใจเต้นแรงไม่ต่างจากนักวิทยาศาสตร์ในห้องทดลอง ทุกครั้งที่กดปุ่มเปิดเครื่องแล้วพัดลมหมุน แสงไฟติดขึ้น นั่นคือชัยชนะเล็กๆ ที่มาพร้อมกับเสียงเฮและรอยยิ้ม ความภูมิใจในผลงานที่ทำด้วยสองมือตัวเองทำให้ค่ำคืนนั้นสดใสเป็นพิเศษ

ความเปลี่ยนแปลงเมื่ออายุเพิ่มขึ้น
แต่เมื่อกาลเวลาผ่านไป อุปกรณ์คอมพิวเตอร์ก็พัฒนาไปอย่างรวดเร็ว เครื่องสำเร็จรูปที่มีให้เลือกมากมายทำให้ไม่จำเป็นต้องมานั่งต่อเองอีกต่อไป ความท้าทายที่เคยมีจึงค่อยๆ จางลง บวกกับสังขารที่ไม่เหมือนเดิม มือที่เคยคล่องแคล่วกลับสั่นเล็กน้อยเมื่อต้องหยิบน็อตจิ๋ว สายตาที่เคยชัดเจนต้องพึ่งแว่นขยาย หรือบางครั้งต้องใช้โคมไฟช่วยส่องให้เห็นรายละเอียด

แม้จะยังสนุกอยู่ แต่ความรู้สึกกลับต่างออกไป—จากที่เคย “ตื่นเต้น” กลายเป็น “ใจเย็น” มากขึ้น บางครั้งก็รู้สึกเหนื่อยง่าย นั่งทำไม่นานก็เมื่อยหลัง ต้องพักบ่อยๆ เพื่อยืดเส้นยืดสาย สิ่งที่เปลี่ยนไม่ใช่แค่ความสนุก แต่เป็นวิธีมองกิจกรรมนี้ในฐานะงานอดิเรกที่ผ่อนคลายและไม่เร่งรีบ

คุณค่าใหม่ที่มากับวัย
แม้ความสนุกอาจลดลง แต่สิ่งที่ได้รับกลับลึกซึ้งกว่าเดิม ทุกครั้งที่นั่งประกอบคอมพิวเตอร์ในวันนี้ มันไม่ใช่แค่การสร้างเครื่องทำงานใหม่ แต่เป็นการทบทวนตัวเองว่า “ยังทำได้” และเป็นการใช้สมองแก้ปัญหาทีละขั้นอย่างเป็นระบบ ซึ่งถือเป็นการออกกำลังสมองที่ดีไม่แพ้การเล่นเกมฝึกความจำ

ที่สำคัญ การประกอบคอมฯ ยังเป็นสะพานเชื่อมความสัมพันธ์ ลูกหลานหลายคนมักเข้ามาช่วย แนะนำวิธีใหม่ๆ หรือหาข้อมูลจากอินเทอร์เน็ต แล้วลงมือทำไปพร้อมกัน บรรยากาศเช่นนี้สร้างทั้งเสียงหัวเราะ ความอบอุ่น และความทรงจำใหม่ๆ ที่จะเก็บไว้เล่าต่อในอนาคต

บทเรียนจากสายไฟและน็อตตัวเล็กๆ
การประกอบคอมพิวเตอร์ในวัยหนุ่มสาวคือ “ความท้าทายและการพิสูจน์ตัวเอง” แต่เมื่ออายุมากขึ้น มันกลายเป็น “การฝึกสมาธิและการสร้างความผูกพัน” สิ่งที่ได้ไม่ใช่แค่เครื่องคอมพิวเตอร์ แต่คือความมั่นใจว่าอายุไม่ใช่อุปสรรคต่อการเรียนรู้ และทุกครั้งที่ลงมือ เราได้ต่อ “ชิ้นส่วนของชีวิต” เข้าไว้ด้วยกัน

วันนี้ความสนุกอาจไม่หวือหวาเหมือนวันเก่า แต่ความหมายกลับเติบโตขึ้นมากกว่าเดิม การได้เห็นเครื่องที่เราประกอบเองบูตขึ้นมา ยังคงเป็นสัญลักษณ์เล็กๆ ของชัยชนะ และเป็นเครื่องยืนยันว่าไม่ว่าเวลาเดินไปไกลแค่ไหน เราก็ยังมีไฟที่จะเรียนรู้สิ่งใหม่เสมอ

#ลุงเขียนหลานอ่าน

เรื่องเล่าจากฝุ่นถึงฟันเฟืองสมอง: เมื่ออากาศสกปรกกลายเป็นตัวเร่งโรคที่เราไม่เคยคาดคิด

งานวิจัยล่าสุดที่ตีพิมพ์ในวารสาร Science วิเคราะห์ข้อมูลจากผู้ป่วยกว่า 56.5 ล้านคนในสหรัฐฯ และพบว่าการสัมผัสฝุ่น PM2.5 ในระยะยาวมีความเชื่อมโยงกับความเสี่ยงที่เพิ่มขึ้นในการเกิดภาวะสมองเสื่อมแบบ Lewy body และพาร์กินสันที่มีภาวะสมองเสื่อมร่วมด้วย โดยเฉพาะในผู้ที่มีพันธุกรรมที่โน้มเอียงต่อโรคเหล่านี้

PM2.5 คือฝุ่นขนาดเล็กกว่า 2.5 ไมครอน ซึ่งสามารถแทรกซึมเข้าสู่ปอดและกระแสเลือดได้ง่าย และในงานวิจัยนี้ นักวิทยาศาสตร์พบว่าในหนูทดลองที่ได้รับ PM2.5 ผ่านทางจมูกเป็นเวลา 10 เดือน มีการสะสมของโปรตีน α-synuclein (αSyn) ในสมอง ซึ่งเป็นตัวการสำคัญของโรค Lewy body dementia

ที่น่าตกใจคือ หนูที่ได้รับ PM2.5 มีพฤติกรรมคล้ายภาวะสมองเสื่อม เช่น ความจำเสื่อมในการทดสอบเขาวงกต และการจำวัตถุใหม่ไม่ได้ นอกจากนี้ยังพบว่าเนื้อสมองบริเวณ medial temporal lobe ซึ่งเกี่ยวข้องกับการสร้างและเรียกคืนความทรงจำ มีการหดตัวอย่างชัดเจน

ทีมวิจัยยังพบว่า αSyn ไม่ได้สะสมแค่ในสมอง แต่ยังพบในลำไส้และปอดของหนูที่ได้รับ PM2.5 ซึ่งชี้ว่าอาจมีการแพร่กระจายของโปรตีนผ่าน “gut–brain axis” หรือเส้นทางลำไส้สู่สมอง ซึ่งเป็นกลไกที่เชื่อมโยงกับการเกิดโรคอัลไซเมอร์และ Lewy body dementia

เมื่อเปรียบเทียบกับหนูที่ถูกดัดแปลงพันธุกรรมให้ไม่มีโปรตีน αSyn พบว่าไม่มีการเปลี่ยนแปลงในสมองเลย ซึ่งยืนยันว่าโปรตีนนี้เป็นตัวกลางสำคัญในการเกิดโรคจากฝุ่น PM2.5

ความเชื่อมโยงระหว่าง PM2.5 กับภาวะสมองเสื่อม
การสัมผัส PM2.5 ระยะยาวเพิ่มความเสี่ยงต่อ Lewy body dementia และพาร์กินสันที่มีภาวะสมองเสื่อม
ความเสี่ยงเพิ่มขึ้น 12% สำหรับผู้ที่ต้องเข้ารับการรักษาในโรงพยาบาล
ผู้ที่มีพันธุกรรมโน้มเอียงจะได้รับผลกระทบชัดเจนมากกว่า

กลไกของโรคที่พบในหนูทดลอง
พบการสะสมของโปรตีน αSyn ในสมอง ลำไส้ และปอด
หนูมีพฤติกรรมคล้ายภาวะสมองเสื่อม เช่น ความจำเสื่อม
สมองบริเวณ medial temporal lobe หดตัวอย่างมีนัยสำคัญ

การเปรียบเทียบกับหนูที่ไม่มีโปรตีน αSyn
ไม่มีการเปลี่ยนแปลงในสมองหรือพฤติกรรม
ยืนยันว่า αSyn เป็นตัวกลางสำคัญในการเกิดโรคจาก PM2.5

การเปลี่ยนแปลงระดับยีนในสมอง
พบการเปลี่ยนแปลงของการแสดงออกของยีนใน anterior cingulate cortex
การเปลี่ยนแปลงนี้คล้ายกับที่พบในผู้ป่วย Lewy body dementia
ไม่พบความคล้ายกันในผู้ป่วยพาร์กินสันที่ไม่มีภาวะสมองเสื่อม

https://www.nature.com/articles/d41586-025-02844-9

ช่วงเวลาที่กองกำลังอิสราเอลทำลายวิทยาลัยวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยข่าน ยูนิส ทางตอนใต้ของกาซา เมื่อวานนี้ (5 กันยายน 2568)

นี่ไม่เรียกว่าการ "ป้องกันตนเอง" อย่างที่อิสราเอลกล่าวมาตลอด แต่มันคือการทำลายล้างให้สิ้นซาก!

เรื่องเล่าจากเสียงดนตรีถึงฟิสิกส์ควอนตัม: เมื่อ Fourier เปลี่ยนความวุ่นวายให้กลายเป็นคลื่นที่เข้าใจได้

Jean-Baptiste Joseph Fourier เกิดในปี 1768 ท่ามกลางความวุ่นวายของฝรั่งเศสก่อนการปฏิวัติ เขาเกือบจะกลายเป็นนักบวช แต่เลือกเส้นทางคณิตศาสตร์แทน และในช่วงที่เขาเกือบถูกประหารชีวิตจากการแสดงความเห็นทางการเมือง Fourier ก็ได้กลับมาสู่โลกวิชาการ และกลายเป็นที่ปรึกษาด้านวิทยาศาสตร์ของนโปเลียน

ในช่วงที่เขาอยู่ในอียิปต์ Fourier เริ่มสนใจการกระจายความร้อนในโลหะ และเสนอว่าอุณหภูมิในแท่งโลหะสามารถเขียนเป็นผลรวมของคลื่นง่าย ๆ ได้—แม้จะเป็นแท่งที่ครึ่งหนึ่งร้อน ครึ่งหนึ่งเย็นก็ตาม แนวคิดนี้ถูกมองว่า “เป็นไปไม่ได้” ในยุคนั้น แต่ Fourier ยืนยันว่าแม้จะต้องใช้คลื่นจำนวนอนันต์ ก็สามารถอธิบายการกระจายความร้อนได้

จากแนวคิดนี้เกิดเป็น Fourier Transform ซึ่งสามารถแยกฟังก์ชันใด ๆ ออกเป็นคลื่นไซน์และโคไซน์ที่มีความถี่ต่างกัน—เหมือนการฟังเสียงดนตรีแล้วแยกเสียงแต่ละเครื่องดนตรีออกมาได้

ในยุคปัจจุบัน Fourier Transform ถูกใช้ในทุกอย่างตั้งแต่การบีบอัดภาพ JPEG, การกรองเสียงรบกวน, การตรวจจับคลื่นความโน้มถ่วง, ไปจนถึงการอธิบายหลักความไม่แน่นอนในฟิสิกส์ควอนตัม ที่ตำแหน่งและโมเมนตัมของอนุภาคไม่สามารถรู้ได้พร้อมกัน เพราะ Fourier Transform ของตำแหน่งจะกระจายโมเมนตัมออกไป

นอกจากนี้ยังมี Fourier Series ซึ่งใช้ในการประมาณฟังก์ชันที่มีขอบคม เช่น square wave โดยใช้คลื่นไซน์จำนวนมากมารวมกันให้ใกล้เคียงที่สุด

ในปี 1960s มีการพัฒนา Fast Fourier Transform (FFT) โดย Cooley และ Tukey ซึ่งทำให้การคำนวณ Fourier Transform เร็วขึ้นมาก และกลายเป็นหัวใจของการประมวลผลสัญญาณในยุคดิจิทัล

จุดกำเนิดของ Fourier Transform
Jean-Baptiste Joseph Fourier เสนอแนวคิดในปี 1807 ว่าความร้อนสามารถอธิบายด้วยคลื่น
แม้จะถูกคัดค้านในตอนแรก แต่แนวคิดนี้กลายเป็นรากฐานของ harmonic analysis
Fourier Transform แยกฟังก์ชันออกเป็นคลื่นไซน์และโคไซน์ที่มีความถี่ต่างกัน

การใช้งานในยุคปัจจุบัน
ใช้ในการบีบอัดภาพ (JPEG), การกรองเสียง, การวิเคราะห์คลื่นความโน้มถ่วง
ใช้ในฟิสิกส์ควอนตัมเพื่ออธิบายหลักความไม่แน่นอน
ใช้ในการวิเคราะห์ภาพและเสียงแบบหลายมิติ

การพัฒนาเพิ่มเติม
Fourier Series ใช้ในการประมาณฟังก์ชันที่มีขอบคม
Fast Fourier Transform (FFT) ทำให้การคำนวณเร็วขึ้นมาก
ใช้ในเรดาร์, MRI, การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

ความเชื่อมโยงกับคณิตศาสตร์บริสุทธิ์
Harmonic analysis เชื่อมโยงกับ number theory และการแจกแจงจำนวนเฉพาะ
ใช้ในการแก้สมการเชิงอนุพันธ์และปัญหาในฟิสิกส์ทฤษฎี
เป็นเครื่องมือหลักในการแปลงปัญหายากให้กลายเป็นปัญหาที่เข้าใจง่าย

ความเสี่ยงจากการใช้กับฟังก์ชันที่ซับซ้อน
Fourier Transform ไม่สามารถใช้กับฟังก์ชันที่แกว่งไม่หยุดแม้จะซูมเข้าไป
ต้องใช้เงื่อนไขทางคณิตศาสตร์ที่เข้มงวด เช่น integrability และ continuity

ความเปราะบางของการตีความในฟิสิกส์
การแปลงตำแหน่งเป็นโมเมนตัมในควอนตัมอาจทำให้เกิดความไม่แน่นอนสูง
ต้องระวังการใช้ Fourier Transform ในบริบทที่ต้องการความแม่นยำสูง

ความไม่แน่นอนของการใช้งานในระบบจริง
การบีบอัดภาพด้วย Fourier อาจทำให้รายละเอียดเล็ก ๆ หายไป
การกรองเสียงอาจทำให้เสียงบางส่วนถูกตัดออกโดยไม่ตั้งใจ

https://www.quantamagazine.org/what-is-the-fourier-transform-20250903/

ดร.เจษฎา เด่นดวงบริพันธ์ อาจารย์ประจำคณะวิทยาศาสตร์ จุฬาฯ โพสต์ข้อความไขปริศนาการเดินทางไปดูไบของ "ทักษิณ ชินวัตร" หลังอ้างว่าไม่สามารถลงจอดที่สิงคโปร์ได้ทันเวลา ยืนยันจากผู้เชี่ยวชาญด้านการบินว่าสนามบินชางงีเปิดให้บริการเครื่องบินส่วนตัว 24 ชั่วโมง ขณะที่สนามบิน Seletar ก็สามารถขอลงจอดฉุกเฉินทางการแพทย์ได้เช่นกัน

อ่านต่อ..https://news1live.com/detail/9680000085038

#News1live #News1 #Sondhitalk #SondhiX #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire #เขมรลักลอบวางระเบิด

อาชญากรรมสงคราม! ทบ.-นิติวิทยาศาสตร์ ตรวจพบหลักฐาน ระเบิดลูกเหล็กที่ใช้สังหารพลเรือน ชี้กัมพูชาอาจเจตนายิง
https://www.thai-tai.tv/news/21309/
.
#ไทยไท #กองทัพบก #นิติวิทยาศาสตร์ #ชายแดนไทยกัมพูชา #อาชญากรรมสงคราม #ข่าววันนี้

เรื่องเล่าจาก Helios 18P AI: เมื่อแล็ปท็อปเกมมิ่งกลายเป็นเครื่องมือของนักวิจัยและนักสร้างสรรค์

ในงาน IFA 2025 ที่เบอร์ลิน Acer เปิดตัว Predator Helios 18P AI ซึ่งดูเผิน ๆ เหมือนเกมมิ่งแล็ปท็อปทั่วไป—มีโลโก้ Predator, ไฟ RGB, และดีไซน์ดุดัน แต่เมื่อดูสเปกแล้ว มันคือ “AI workstation แบบพกพา” ที่ออกแบบมาเพื่อคนทำงานจริงจัง ไม่ใช่แค่เล่นเกม

หัวใจของเครื่องคือ Intel Core Ultra 9 285HX พร้อม vPro ซึ่งให้ความสามารถด้านการจัดการระดับองค์กร และความเสถียรแบบ workstation ส่วน RAM ก็ไม่ธรรมดา เพราะรองรับ ECC (Error-Correcting Code) สูงสุดถึง 192GB—เทคโนโลยีที่ใช้ในเซิร์ฟเวอร์เพื่อป้องกันข้อมูลเสียหายระหว่างการประมวลผล

GPU ใช้ NVIDIA GeForce RTX 5090 Laptop ที่มีพลัง AI TOPS สูงถึง 1824 พร้อม DLSS 4 และ Tensor Core รุ่นที่ 5 ซึ่งเหมาะกับทั้งการเล่นเกมระดับสูงและการประมวลผล AI เช่นการเทรนโมเดล, การเรนเดอร์ภาพ 3D, หรือการจำลองทางวิทยาศาสตร์

หน้าจอ Mini LED ขนาด 18 นิ้ว ความละเอียด 3840 × 2400 รองรับ HDR 1000 nits และ DCI-P3 เต็มช่วงสี พร้อม refresh rate 120Hz ทำให้เหมาะกับงานที่ต้องการความแม่นยำด้านสี เช่นการตัดต่อวิดีโอหรือการทำงานด้านภาพยนตร์

ระบบระบายความร้อนใช้พัดลม AeroBlade รุ่นที่ 6 ที่บางเพียง 0.05 มม. พร้อม liquid metal และ heat pipe แบบ vector เพื่อให้เครื่องทำงานเต็มประสิทธิภาพโดยไม่ร้อนเกินไป

สเปกระดับ workstation ที่ใส่ในแล็ปท็อปเกมมิ่ง
ใช้ Intel Core Ultra 9 285HX พร้อม vPro สำหรับการจัดการระดับองค์กร
รองรับ ECC RAM สูงสุด 192GB เพื่อป้องกันข้อมูลเสียหาย
GPU เป็น RTX 5090 Laptop พร้อม DLSS 4 และ Tensor Core รุ่นที่ 5

ความสามารถด้าน AI และการประมวลผลหนัก
รองรับ AI workload ด้วย NPU และ GPU ที่มี AI TOPS สูง
เหมาะกับงานเทรนโมเดล, simulation, และการเรนเดอร์ระดับสูง
ใช้ PCIe Gen 5 SSD สูงสุด 6TB สำหรับการเข้าถึงข้อมูลเร็ว

หน้าจอและการเชื่อมต่อสำหรับ creator
Mini LED 18 นิ้ว ความละเอียด 3840 × 2400, HDR 1000 nits, DCI-P3 เต็มช่วงสี
มี Thunderbolt 5, HDMI 2.1, SD card reader, Wi-Fi 7 และ Killer Ethernet
เหมาะกับงานตัดต่อวิดีโอ, color grading, และการทำงานแบบมืออาชีพ

ระบบระบายความร้อนระดับสูง
ใช้พัดลม AeroBlade รุ่นที่ 6 บางเพียง 0.05 มม.
มี liquid metal thermal grease และ vector heat pipe
ช่วยให้เครื่องทำงานเต็มประสิทธิภาพโดยไม่เกิด thermal throttling

https://www.tomshardware.com/laptops/gaming-laptops/acer-hedges-its-hardware-bets-puts-vpro-and-ecc-memory-in-new-high-end-gaming-laptop

เรื่องเล่าจากนิวเม็กซิโก: จากจุดเริ่มต้นของระเบิดปรมาณู สู่ศูนย์กลางของควอนตัมแห่งอนาคต

ย้อนกลับไปในปี 1945 นิวเม็กซิโกคือสถานที่ที่โลกได้เห็นการทดสอบระเบิดปรมาณูครั้งแรก แต่ในปี 2025 รัฐนี้กำลังเขียนประวัติศาสตร์ใหม่ ด้วยการลงทุนกว่า 315 ล้านดอลลาร์เพื่อผลักดันเทคโนโลยีควอนตัมให้กลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานระดับชาติ

ผู้ว่าการรัฐ Michelle Lujan Grisham ประกาศแผนการลงทุนครั้งใหญ่ที่รวมถึงการสร้างเครือข่ายควอนตัม, สนับสนุนบริษัทเอกชน, และตั้ง venture studio เพื่อเร่งการพัฒนาและการค้าเทคโนโลยีควอนตัม โดยมี Roadrunner Venture Studios เป็นหัวหอกในการจับคู่ระหว่างนักวิทยาศาสตร์และผู้ประกอบการ

เงินทุนนี้มาจากหลายแหล่ง: 185 ล้านจากกองทุนความมั่งคั่งของรัฐ, 60 ล้านจาก DARPA และอีก 60 ล้านจากรัฐเพื่อสนับสนุนโครงการที่มีศักยภาพเชิงพาณิชย์ โดยมีเป้าหมายชัดเจน—ทำให้นิวเม็กซิโกกลายเป็น launchpad สำหรับบริษัทควอนตัมรุ่นใหม่

โครงการนี้จะสร้าง quantum campus ใน Albuquerque ที่มีทั้ง quantum testbed, dilution refrigerators, rapid prototyping center และ multi-node quantum network ซึ่งจะเชื่อมโยงห้องแล็บและธุรกิจเข้าด้วยกัน

การลงทุนของรัฐนิวเม็กซิโกในควอนตัม
รวมมูลค่า 315 ล้านดอลลาร์จากรัฐ, DARPA และกองทุนเอกชน
185 ล้านจาก sovereign wealth fund เพื่อสนับสนุน VC ที่ลงทุนในบริษัทควอนตัม
60 ล้านจาก DARPA และรัฐเพื่อคัดกรองโครงการที่มีศักยภาพเชิงพาณิชย์
25 ล้านสำหรับการจับคู่นักวิทยาศาสตร์กับผู้ประกอบการ

โครงสร้างพื้นฐานที่กำลังสร้าง
quantum campus ใน Albuquerque Innovation District
มี quantum testbed, dilution refrigerators, packaging facility และ rapid prototyping center
เชื่อมโยงผ่าน multi-node quantum network เพื่อรองรับการทดลองและการค้า

บทบาทของ Roadrunner Venture Studios
นำทีมสร้าง venture studio สำหรับควอนตัมโดยเฉพาะ
เปิดโปรแกรม “Founder-in-Residence” เพื่อดึงผู้ประกอบการระดับประเทศ
ร่วมมือกับ Sandia, Los Alamos, QuEra, Qunnect, Resonance และมหาวิทยาลัยนิวเม็กซิโก
ตั้งเป้าให้ Albuquerque เป็น launchpad สำหรับบริษัทควอนตัมระดับโลก

เป้าหมายเชิงยุทธศาสตร์
ทำให้นิวเม็กซิโกเป็นศูนย์กลางของการพัฒนาเทคโนโลยีควอนตัมในสหรัฐฯ
สนับสนุนการเปลี่ยนจาก “ผู้นำด้านวิทยาศาสตร์” สู่ “ผู้นำด้านการใช้งานจริง”
สร้างงานที่มีรายได้สูงและโอกาสทางเศรษฐกิจระยะยาว

https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/02/new-mexico-to-invest-315-million-in-quantum-computing-drive

ความไม่โปร่งใส, ความกังวลด้านความปลอดภัย และข้อเรียกร้องให้มีการตรวจสอบวัคซีน COVID-19

ในช่วงไม่กี่เดือนที่ผ่านมา สถานการณ์เกี่ยวกับวัคซีน COVID-19 ได้พัฒนาไปในทิศทางที่มีการตั้งคำถามและเรียกร้องความโปร่งใสมากขึ้นจากหลายฝ่าย **ประธานาธิบดีโดนัลด์ ทรัมป์ ได้ออกมาเรียกร้องให้บริษัทผลิตยาขนาดใหญ่ เช่น Pfizer และ Moderna เปิดเผยข้อมูลทั้งหมดเกี่ยวกับประสิทธิภาพของยา COVID-19 ทันที** โดยระบุว่าประชาชนสมควรได้รับเห็นหลักฐาน [1, 2] ทรัมป์ยังตั้งข้อสงสัยต่อโครงการ Operation Warp Speed ของตัวเอง โดยขอให้มีการตรวจสอบว่าโครงการเร่งพัฒนาวัคซีนนี้ "ยอดเยี่ยมจริงหรือไม่" หรือมีข้อผิดพลาดเกิดขึ้น [1, 4] ข้อเรียกร้องนี้เกิดขึ้นพร้อมกับข่าวที่ปรากฏในรายงานของคณะกรรมการตุลาการของสภาผู้แทนราษฎรเมื่อเดือนพฤษภาคม 2025 ที่ชี้ว่าอาจมีการชะลอการทดสอบวัคซีนโดยเจตนา ซึ่งอาจส่งผลต่อการประกาศความสำเร็จของวัคซีนหลังการเลือกตั้งปี 2020 [5, 6]

**การเปลี่ยนแปลงที่สำคัญอีกประการคือบทบาทของ Robert F. Kennedy Jr. (RFK Jr.) ซึ่งปัจจุบันดำรงตำแหน่งเลขาธิการกระทรวงสาธารณสุขและบริการมนุษย์ (HHS)** RFK Jr. ผู้ซึ่งเป็นที่รู้จักในฐานะผู้ตั้งคำถามเรื่องวัคซีน ได้เริ่มทบทวนและยกเลิกการลงทุนในการพัฒนาวัคซีน mRNA 22 รายการ Choawalit Chotwattanaphong เขากล่าวว่า **วัคซีน mRNA มีประสิทธิภาพต่ำในการต่อสู้กับไวรัสที่ติดเชื้อทางเดินหายใจส่วนบนเนื่องจากการกลายพันธุ์อย่างรวดเร็ว** ซึ่งทำให้วัคซีนไม่สามารถป้องกันได้เมื่อเกิดการกลายพันธุ์เพียงครั้งเดียว เช่นกรณีของเชื้อ Omicron Choawalit Chotwattanaphong เขายังชี้ให้เห็นถึงความเสี่ยงที่วัคซีนเหล่านี้อาจส่งเสริมการกลายพันธุ์และยืดเวลาการระบาดใหญ่ได้ Choawalit Chotwattanaphong

ความกังวลด้านความปลอดภัยของวัคซีนเป็นอีกหนึ่งประเด็นสำคัญที่ถูกหยิบยกขึ้นมา **RFK Jr. อ้างว่าวัคซีน COVID-19 อาจนำไปสู่การเสียชีวิตในบางกรณี** โดยอ้างอิงข้อมูลการชันสูตรพลิกศพที่ระบุว่าวัคซีนเป็นสาเหตุการเสียชีวิต 73.9% ในกลุ่มผู้เสียชีวิตหลังฉีดวัคซีน Choawalit Chotwattanaphong เขายังวิพากษ์วิจารณ์อย่างรุนแรงถึงการที่ไม่มี "คำเตือนกล่องดำ" (blackbox warning) เรื่องการเสียชีวิตในเอกสารกำกับวัคซีน แม้ว่ากฎหมายของ FDA จะกำหนดไว้ Choawalit Chotwattanaphong

มีการเน้นย้ำถึง **การขาด Informed Consent (การยินยอมเข้ารับการรักษาโดยได้รับข้อมูลครบถ้วน) อย่างรุนแรง** ผู้ป่วยหลายราย รวมถึง Dr. Walscott แพทย์ที่ได้รับบาดเจ็บจากวัคซีนยืนยันว่าไม่ได้รับข้อมูลที่แท้จริงและโปร่งใส Choawalit Chotwattanaphong ตัวอย่างที่สะเทือนใจคือเรื่องราวของ Crystal Cordingley ที่เชื่อว่าลูกชายของเธอ Corbin เสียชีวิตจากวัคซีนไข้หวัดใหญ่ โดยพบความเสียหายในสมองที่คล้ายกับกรณี SIDS [9, 10] เธอถูกปฏิเสธข้อมูลและ Informed Consent และพบว่ากุมารแพทย์ได้ยื่นรายงาน VAERS โดยที่เธอไม่ทราบ [10] นอกจากนี้ ยังมีข้อกล่าวหาว่าหน่วยงานเช่น American College of Obstetricians and Gynecologists (ACOG) ถูกควบคุมโดย HHS เพื่อผลักดันวัคซีนในหญิงตั้งครรภ์ Choawalit Chotwattanaphong

**ความเป็นพิษของ Spike Protein ก็เป็นประเด็นที่น่าจับตา** Dr. Robert Sullivan วิสัญญีแพทย์ผู้ได้รับผลกระทบ ได้เปิดเผยประสบการณ์ส่วนตัวเกี่ยวกับการเกิดความดันโลหิตสูงในปอด (Pulmonary Hypertension) หลังฉีดวัคซีน mRNA COVID-19 และการสูญเสียความจุปอดไปครึ่งหนึ่ง [7, 8] เขากล่าวถึงงานวิจัยที่คาดการณ์ว่า Spike Protein สามารถทำลายหลอดเลือดในปอดและรกได้ [8] และ Dr. Ryan Cole พยาธิแพทย์ได้สังเกตเห็นว่าปัญหาลิ่มเลือดในผู้ป่วย "แย่ลงมาก" หลังจากการฉีดวัคซีนทางพันธุกรรม โดยมีรายงานการเสียชีวิตฉับพลันและโรคหลอดเลือดสมองในผู้ป่วยอายุน้อย [11] การบรรยายยังเสนอว่า **"Long COVID" อาจเป็นการวินิจฉัยที่คลาดเคลื่อน และอาการต่างๆ เช่น สมองล้าและปัญหาทางระบบประสาท อาจเกิดจาก Spike Protein ที่ผลิตโดยวัคซีน mRNA** [12] วัคซีน mRNA ที่ได้รับการดัดแปลงยังพบว่าสามารถคงอยู่ในร่างกายได้นานหลายเดือนและพบได้ในเนื้องอก ซึ่งอาจนำไปสู่โรคแพ้ภูมิตัวเอง [13]

**ระบบการแพทย์และหน่วยงานสาธารณสุขเองก็ตกอยู่ภายใต้การวิพากษ์วิจารณ์อย่างหนัก** ระบบ VAERS (Vaccine Adverse Event Reporting System) ไม่เป็นที่รู้จักหรือเข้าใจอย่างกว้างขวางในหมู่แพทย์ และมักไม่มีการปฏิบัติตามข้อกำหนดการรายงาน [8] นอกจากนี้ ยังไม่มีการศึกษาอย่างเป็นระบบเกี่ยวกับผลข้างเคียงจากวัคซีน และ "ต้นทุนที่ซ่อนอยู่ของการบาดเจ็บ" ก็ไม่ได้รับการศึกษาหรือสอนในโรงเรียนแพทย์ [7, 12] มีการกล่าวหาว่าเจ้าหน้าที่ CDC ถึงกับทำลายหลักฐานที่เชื่อมโยงวัคซีน MMR กับออทิซึมในเด็กชายชาวแอฟริกัน-อเมริกัน [15, 16]

สถานการณ์ล่าสุดนี้สะท้อนให้เห็นถึง **ความจำเป็นเร่งด่วนในการฟื้นฟูความรับผิดชอบ ความโปร่งใส และความไว้วางใจของประชาชนในหน่วยงานรัฐบาลและระบบการแพทย์** โดยการตัดสินใจทางการแพทย์ทั้งหมดต้องตั้งอยู่บนพื้นฐานของ Informed Consent ที่แท้จริง [17] มีการคาดการณ์เชิงสมมติฐานว่าหากไม่มีการบังคับใช้คำสั่งให้ฉีดวัคซีน การระบาดใหญ่อาจถูกควบคุมได้เร็วกว่าโดยมุ่งเป้าไปที่กลุ่มเสี่ยงสูงและให้ไวรัสแพร่กระจายในกลุ่มเสี่ยงต่ำ เพื่อสร้างภูมิคุ้มกันหมู่ [6, 18]

โดยสรุป สถานการณ์ปัจจุบันสะท้อนให้เห็นถึงการเรียกร้องที่เพิ่มขึ้นสำหรับการตรวจสอบข้อมูลเชิงวิทยาศาสตร์อย่างโปร่งใส การให้ความสำคัญกับ Informed Consent และการประเมินผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากวัคซีน COVID-19 อย่างละเอียดถี่ถ้วน.

https://www.youtube.com/live/4-JxzRRgdy0
https://youtu.be/-Y2d_4BSGP4

https://www.facebook.com/share/16v8B1t4by/

ตอกย้ำความโหดร้าย! กองทัพบกประสานสถาบันนิติวิทยาศาสตร์ เร่งเก็บหลักฐานเหตุการณ์กระสุนปืนใหญ่ฝ่ายกัมพูชายิงใส่ รพ.พนมดงรัก
https://www.thai-tai.tv/news/21243/
.
#ไทยไท #พนมดงรัก #สุรินทร์ #กระสุนปืนใหญ่ #ชายแดนไทยกัมพูชา #โรงพยาบาล #ความขัดแย้ง #ข่าววันนี้

โฆษก ทบ.ย้ำไทยมีสิทธิยิงตอบโต้ทหารกัมพูชาลอบวางทุ่นระเบิด ยอมรับมีโอกาสบานปลาย หากยิงสวนกลับมา ยันแม้อยู่ในห้วงหยุดยิงแต่ป้องกันตัวได้ตามหลักการเมื่อเจอภัยคุกคาม เผยยึดมือถือทหารกัมพูชาได้ 20 เครื่องทั้งจากคนที่ตายและยังมีชีวิต ส่งสถาบันนิติวิทยาศาสตร์เก็บหลักฐานฟ้ององค์กรระหว่างประเทศ

อ่านต่อ..https://news1live.com/detail/9680000082640

#News1live #News1 #SondhiX #Sondhitalk #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire

เมื่อพลังงานลมถูกโจมตีด้วย “เงินน้ำมัน” และกลยุทธ์ทางกฎหมาย

ในขณะที่โลกกำลังเร่งเปลี่ยนผ่านสู่พลังงานสะอาด นักวิจัยจากมหาวิทยาลัย Brown กลับพบว่าเบื้องหลังการต่อต้านโครงการพลังงานลมนอกชายฝั่งในสหรัฐฯ มีเครือข่ายที่ซับซ้อนซึ่งได้รับทุนจากอุตสาหกรรมน้ำมันและกลุ่มการเมืองฝ่ายขวา

รายงาน “Legal Entanglements” จาก Climate & Development Lab (CDL) เปิดเผยว่า กลุ่มต่อต้านพลังงานลมใช้กลยุทธ์ทางกฎหมายและการบิดเบือนข้อมูลเพื่อชะลอหรือยกเลิกโครงการพลังงานลม โดยอ้างความกังวลด้านสิ่งแวดล้อม เช่น การคุกคามวาฬสายพันธุ์ North Atlantic Right Whale ทั้งที่ข้อมูลทางวิทยาศาสตร์ชี้ชัดว่าอุตสาหกรรมน้ำมันเป็นตัวการหลักที่ทำลายระบบนิเวศทางทะเล

หนึ่งในตัวอย่างที่โดดเด่นคือการฟ้องร้องโครงการ Cape Wind โดยกลุ่ม Alliance to Protect Nantucket Sound ซึ่งได้รับการสนับสนุนจากมหาเศรษฐีน้ำมัน William Koch จนทำให้โครงการต้องยุติ แม้จะใกล้เสร็จสมบูรณ์แล้วก็ตาม

เมื่อ CDL เปิดเผยความเชื่อมโยงระหว่างกลุ่มต่อต้านกับบริษัทน้ำมันและสำนักงานกฎหมาย เช่น Marzulla Law บริษัทเหล่านี้กลับตอบโต้ด้วยการข่มขู่ให้มหาวิทยาลัย Brown ถอนรายงาน และขู่ว่าจะยื่นเรื่องให้หน่วยงานรัฐตัดงบประมาณของมหาวิทยาลัย

สิ่งที่น่ากังวลคือ การโจมตีทางกฎหมายเช่นนี้ไม่เพียงแต่ทำให้โครงการพลังงานสะอาดล่าช้า แต่ยังเป็นการคุกคามเสรีภาพทางวิชาการ และทำให้ประชาชนเข้าใจผิดเกี่ยวกับผลกระทบของพลังงานลม

สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
CDL แห่งมหาวิทยาลัย Brown เผยรายงาน “Legal Entanglements” เปิดโปงเครือข่ายต่อต้านพลังงานลม
กลุ่มต่อต้านได้รับทุนจากอุตสาหกรรมน้ำมันและกลุ่มการเมืองฝ่ายขวา
ใช้กลยุทธ์ทางกฎหมายและการบิดเบือนข้อมูลเพื่อชะลอหรือยกเลิกโครงการพลังงานลมนอกชายฝั่ง
อ้างการคุกคามวาฬ North Atlantic Right Whale ทั้งที่สาเหตุหลักมาจากการขนส่งน้ำมันและภาวะโลกร้อน
Marzulla Law ส่งจดหมายข่มขู่ให้มหาวิทยาลัย Brown ถอนรายงาน และขู่ว่าจะยื่นเรื่องให้ DOE ตัดงบประมาณ
กลุ่ม Green Oceans ที่ Marzulla Law เป็นตัวแทน เคยฟ้องโครงการ Revolution Wind จนต้องหยุดชั่วคราว
CDL ยืนยันว่าไม่ได้รับทุนจาก DOE และจะไม่ยอมเซ็นเซอร์งานวิจัย
Brown University ยืนยันหลักการเสรีภาพทางวิชาการ แม้จะถูกกดดันจากภายนอก
รายงานชี้ว่าการฟ้องร้องแม้ไม่สำเร็จ ก็สามารถทำให้โครงการล่าช้าและเพิ่มต้นทุน
การบิดเบือนข้อมูลทำให้ประชาชนเข้าใจผิดเกี่ยวกับผลกระทบของพลังงานลม

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
Offshore wind มีศักยภาพสูงในแถบ North Atlantic และสามารถผลิตไฟฟ้าได้อย่างต่อเนื่อง
ประเทศอย่างเดนมาร์ก เยอรมนี และเวียดนามประสบความสำเร็จในการใช้พลังงานลมนอกชายฝั่ง
การใช้พลังงานลมช่วยลดการพึ่งพาน้ำมันและก๊าซธรรมชาติ และลดการปล่อยคาร์บอน
การฟ้องร้องโครงการพลังงานสะอาดเป็นกลยุทธ์ที่ใช้กันทั่วโลกเพื่อรักษาผลประโยชน์ของอุตสาหกรรมเก่า
การคุกคามนักวิจัยและมหาวิทยาลัยเป็นรูปแบบใหม่ของการโจมตีเสรีภาพทางวิชาการ

https://electrek.co/2025/08/25/scientist-exposes-anti-wind-groups-as-oil-funded-now-they-want-to-silence-him/

เมื่อ AMD จับมือ IBM สร้างสมองกลแห่งอนาคตที่คิดได้ลึกกว่าเดิม

ในโลกที่ข้อมูลมหาศาลหลั่งไหลเข้ามาทุกวินาที และ AI ต้องการพลังประมวลผลที่มากขึ้นเรื่อย ๆ การประมวลผลแบบเดิมเริ่มถึงขีดจำกัด IBM และ AMD จึงร่วมมือกันสร้าง “Quantum-Centric Supercomputing” ซึ่งเป็นการรวมพลังของคอมพิวเตอร์ควอนตัมกับระบบ HPC และ AI accelerator เพื่อให้สามารถแก้ปัญหาที่ซับซ้อนระดับโมเลกุลหรือการจำลองธรรมชาติได้อย่างแม่นยำและรวดเร็ว

IBM มี Quantum System Two ซึ่งเป็นคอมพิวเตอร์ควอนตัมแบบโมดูลาร์ที่สามารถทำงานร่วมกับซูเปอร์คอมพิวเตอร์คลาสสิกอย่าง Fugaku ได้แล้ว และ AMD จะนำ EPYC CPU, Instinct GPU และ FPGA เข้ามาเสริมพลังให้ระบบนี้สามารถประมวลผลแบบไฮบริดได้อย่างเต็มรูปแบบ

แนวคิดนี้ไม่ใช่แค่การรวมฮาร์ดแวร์ แต่เป็นการสร้างสถาปัตยกรรมใหม่ที่สามารถเลือกใช้เครื่องมือที่เหมาะสมกับแต่ละปัญหา เช่น ใช้ควอนตัมในการจำลองพฤติกรรมของอะตอม และใช้ HPC ในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งจะช่วยให้การค้นพบทางวิทยาศาสตร์ การออกแบบยา และการวางแผนโลจิสติกส์มีความแม่นยำและเร็วขึ้นอย่างที่ไม่เคยเป็นมาก่อน

https://wccftech.com/amd-to-collaborate-with-ibm-to-develop-quantum-centric-supercomputing/

FugakuNEXT – ก้าวกระโดดของญี่ปุ่นสู่ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ระดับ zetta-scale

ย้อนกลับไปเมื่อปี 2020 ญี่ปุ่นเปิดตัว “Fugaku” ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่เคยครองอันดับหนึ่งของโลก และมีบทบาทสำคัญในการรับมือกับโควิด-19 ผ่านการจำลองสถานการณ์ต่าง ๆ แต่วันนี้ ญี่ปุ่นกำลังเตรียมก้าวครั้งใหม่ที่ยิ่งใหญ่กว่าเดิมกับ “FugakuNEXT” ซึ่งตั้งเป้าเป็นซูเปอร์คอมพิวเตอร์ระดับ zetta-scale ตัวแรกของโลก

FugakuNEXT เป็นความร่วมมือระหว่าง RIKEN, Fujitsu และ Nvidia โดยจะใช้ CPU รุ่นใหม่ชื่อ MONAKA-X ที่พัฒนาโดย Fujitsu ร่วมกับ GPU จาก Nvidia ซึ่งจะออกแบบระบบเชื่อมต่อ NVLink Fusion เพื่อให้ CPU และ GPU ทำงานร่วมกันอย่างใกล้ชิด

ระบบนี้จะไม่ใช่แค่เครื่องจำลองทางฟิสิกส์แบบเดิม แต่จะเป็นแพลตฟอร์ม AI-HPC ที่สามารถใช้ AI ในการสร้างสมมติฐาน วิจัย และจำลองการทดลองได้โดยอัตโนมัติ เป้าหมายคือเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานจริงถึง 100 เท่าเมื่อเทียบกับ Fugaku เดิม โดยยังคงใช้พลังงานเท่าเดิมที่ 40 เมกะวัตต์

นอกจากจะเป็นเครื่องมือวิทยาศาสตร์ FugakuNEXT ยังเป็นการลงทุนเชิงยุทธศาสตร์ของญี่ปุ่นเพื่อเสริมความแข็งแกร่งด้านเทคโนโลยีเซมิคอนดักเตอร์ และสร้างมาตรฐานใหม่ของการประมวลผลระดับโลก

สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
FugakuNEXT เป็นซูเปอร์คอมพิวเตอร์รุ่นใหม่ของญี่ปุ่นที่ตั้งเป้าเข้าสู่ระดับ zetta-scale
เป็นความร่วมมือระหว่าง RIKEN, Fujitsu และ Nvidia
ใช้ CPU MONAKA-X จาก Fujitsu และ GPU จาก Nvidia พร้อม NVLink Fusion
เป็นครั้งแรกที่ญี่ปุ่นใช้ GPU เป็นแกนหลักในระบบซูเปอร์คอมพิวเตอร์ระดับชาติ
ตั้งเป้าเปิดใช้งานในปี 2030 ที่ศูนย์ RIKEN เมืองโกเบ
งบประมาณพัฒนาเกิน 110 พันล้านเยน หรือประมาณ $740 ล้าน
ประสิทธิภาพสูงสุดคาดว่าจะอยู่ที่ 600 exaFLOPS ใน FP8 sparse precision
เพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานจริงถึง 100 เท่าเมื่อเทียบกับ Fugaku เดิม
ใช้พลังงานเท่าเดิมที่ 40 เมกะวัตต์ แต่ได้ประสิทธิภาพสูงขึ้นมหาศาล
ระบบจะรองรับงาน AI เช่น climate modeling, drug discovery, disaster resilience

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
MONAKA-X เป็นรุ่นต่อยอดจาก MONAKA ที่เน้น SIMD และ matrix engine สำหรับ AI
Nvidia อาจใช้ GPU รุ่น Feynman Ultra ที่มี Tensor Core เป็นหลัก
NVLink Fusion อาจมีแบนด์วิดธ์สูงถึงหลาย TB/s ต่อพอร์ต
ซอฟต์แวร์จะใช้ CUDA-X, TensorRT และ NeMo สำหรับงาน AI
มีการใช้ Physics-Informed Neural Networks (PINNs) เพื่อแทนการคำนวณที่ซับซ้อน
FugakuNEXT เป็นส่วนหนึ่งของยุทธศาสตร์ญี่ปุ่นในการลดการพึ่งพาเทคโนโลยีต่างชาติ

https://www.tomshardware.com/tech-industry/supercomputers/nvidia-gpus-and-fujitsu-arm-cpus-will-power-japans-next-usd750m-zetta-scale-supercomputer-fugakunext-aims-to-revolutionize-ai-driven-science-and-global-research

Claude กับภารกิจหยุดยั้ง “สูตรระเบิดนิวเคลียร์”

ในยุคที่ AI สามารถตอบคำถามแทบทุกอย่างได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ ความกังวลก็เพิ่มขึ้นตามไปด้วย โดยเฉพาะคำถามที่อาจนำไปสู่การสร้างอาวุธทำลายล้างสูง เช่น ระเบิดนิวเคลียร์

Anthropic บริษัทผู้พัฒนา Claude ซึ่งเป็นคู่แข่งของ ChatGPT ได้ร่วมมือกับหน่วยงานด้านความมั่นคงของสหรัฐฯ อย่าง NNSA (National Nuclear Security Administration) เพื่อพัฒนา “classifier” หรือระบบตรวจจับคำถามที่เกี่ยวข้องกับการสร้างอาวุธนิวเคลียร์

ระบบนี้สามารถแยกแยะได้ว่า ผู้ใช้กำลังถามเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์นิวเคลียร์ทั่วไป เช่น “ฟิชชันคืออะไร” หรือกำลังพยายามขอ “แผนสร้างระเบิดยูเรเนียมในโรงรถ” ซึ่งถือเป็นการใช้งานที่อันตราย

ผลการทดสอบพบว่า classifier นี้สามารถตรวจจับคำถามที่เป็นภัยได้ถึง 96% โดยใช้ชุดข้อมูลจำลองกว่า 300 แบบ และยังสามารถจับการใช้งานจริงที่มีความเสี่ยงได้ในบางกรณี เช่น การทดลองของทีม red team ภายในบริษัทเอง

Anthropic ยังประกาศว่าจะนำแนวทางนี้ไปแบ่งปันกับกลุ่ม Frontier Model Forum ซึ่งรวมถึงบริษัทใหญ่อย่าง Google, Meta, Microsoft และ OpenAI เพื่อสร้างมาตรฐานความปลอดภัยร่วมกันในวงการ AI

แม้ Claude จะไม่เคยช่วยใครสร้างระเบิดจริง ๆ แต่การป้องกันไว้ก่อนก็ถือเป็นก้าวสำคัญของการพัฒนา AI อย่างมีความรับผิดชอบ

สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
Anthropic พัฒนา classifier เพื่อป้องกันการใช้ Claude ในการออกแบบอาวุธนิวเคลียร์
ร่วมมือกับ NNSA ซึ่งเป็นหน่วยงานด้านความมั่นคงของสหรัฐฯ
classifier สามารถแยกแยะคำถามทั่วไปกับคำถามที่มีเจตนาอันตราย
ตรวจจับคำถามเกี่ยวกับอาวุธนิวเคลียร์ได้แม่นยำถึง 96% จากชุดข้อมูลจำลอง
ระบบถูกนำไปใช้จริงกับการสนทนาใน Claude บางส่วนแล้ว
Claude สามารถจับคำถามของทีม red team ภายในบริษัทได้อย่างแม่นยำ
Anthropic จะนำแนวทางนี้ไปแบ่งปันกับ Frontier Model Forum เพื่อสร้างมาตรฐานร่วม
ผู้ใช้ยังสามารถถามเรื่องวิทยาศาสตร์นิวเคลียร์ทั่วไป เช่น พลังงานนิวเคลียร์หรือการแพทย์นิวเคลียร์ได้ตามปกติ
ระบบนี้ทำงานคล้าย spam filter โดยตรวจจับภัยคุกคามแบบเรียลไทม์

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
Anthropic ได้รับการสนับสนุนจาก Amazon และ Google
Claude ถูกเสนอให้หน่วยงานรัฐบาลสหรัฐฯ ใช้งานในราคาเพียง $1 เพื่อส่งเสริมความปลอดภัย
NNSA มีบทบาทในการดูแลคลังอาวุธนิวเคลียร์ของสหรัฐฯ และพัฒนาเทคโนโลยีด้านความมั่นคง
ระบบ classifier ใช้การสรุปแบบลำดับชั้น (hierarchical summarization) เพื่อหลีกเลี่ยงการตีความผิด
การพัฒนา classifier นี้เป็นส่วนหนึ่งของแนวทาง “red-teaming” ที่เน้นการทดสอบความปลอดภัยเชิงรุก

https://www.techradar.com/ai-platforms-assistants/claude/anthropic-will-nuke-your-attempt-to-use-ai-to-build-a-nuke

มายากลยุทธ ภาค 1 ตอน เมล็ดพันธ์พิฆาต (1)

นิทานเรื่องจริง เรื่อง ” มายากลยุทธ ”
ตอนที่ 8 : เมล็ดพันธ์พิฆาต (1)
พวกเศรษฐีนักมายากล เล่นกลกันเป็นระบบ เมื่อเขากว้านซื้อไร่ ซื้อนา ในแถบละตินอเมริกาแล้ว อีกด้านหนึ่ง ก็ทุ่มทุนผ่านมูลนิธิ Rockefeller ให้แก่นักวิทยาศาสตร์ ตามห้องทดลองเกือบ 50 แห่ง
ในช่วงปี ค.ศ.1950 – 1960 ตระกูล Rockefeller ได้ทดลองการผสมพันธ์พืชใหม่ (hybrid) เมื่อเริ่มเห็นผลพอใช้ได้ก็จับมือ Cargill บริษัทยักษ์ใหญ่ทางด้านธุรกิจเกษตร และพันธ์พืช ให้มาเป็นพันธมิตรแล้ว เริ่มทดลองเพาะข้าวโพดพันธ์ hybrid และนำมาทดลองปลูกในลาตินอเมริกา และต่อมาก็ทดลองกับพันธ์พืชต่างๆ ที่เรียกว่า GMO (genetic engineering food crops) โดยเฉพาะข้าว
ซึ่งเศรษฐีนักมายากล ได้ดำเนินการให้แพร่หลายอยู่ในลาตินอเมริกา เม็กซิโก รวมทั้งเอเซีย เช่น อินเดีย และฟิลิปปินส์
ทั้งหมดอยู่ภายใต้เป้าหมายที่แท้จริงของนักมายากล ที่จะควบคุมอาหาร สำหรับประชากรโลก (ที่สาม) ซึ่งเป็นหนึ่งในยุทธศาสตร์ความมั่นคงของอเมริกา โดยปฏิบัติการไปพร้อมกับ เรื่องน้ำมันและอำนาจของกองทัพอเมริกา
มันเป็นยุทธศาสตร์ของอเมริกาได้อย่างไร
ไม่ยากสำหรับ นาย Nelson Rockefeller ซึ่งเป็นนักเล่นกลฉากนี้ เพราะรมว.ต่างประเทศของอเมริกา ตั้งแต่ ค.ศ.1952 จนถึง ค.ศ.1979 ล้วนแต่เป็นคนที่ตระกูล Rockefeller สร้างมาทั้งนั้น เช่น นาย John Foster Dulles นาย Dean Rusk นาย Henry Kissinger และนาย Cyrus Vance
ในปี ค.ศ. 1970 ร้อยละ 95 ของจำนวนธัญญพืชอยู่ในมือของ 6 บรรษัทข้ามชาติ Cargill Grain Company, Continental Grain Company, Cook Industries Inc., Dreyfus, Bunge Company และ Archer Daniel Midland ทั้งหมดเป็นบริษัทที่มีฐานอยู่ที่อเมริกา
Cargill ใช้เวลาอยู่กว่า 2 ทศวรรษ ในการเปลี่ยนนโยบายการค้าของอเมริกา ซึ่งเป็นส่วนสำคัญที่ทำให้อเมริกาสามารถครองตลาดโลกได้ ในธุรกิจการขายเมล็ดพันธ์เกษตร GMO ยาฆ่าแมลงและปุ๋ย และทำให้ชาวไร่ ชาวนา ทั่วโลก เปลี่ยนจากการทำเกษตรในครัวเรือน เป็นเกษตรอุตสาหกรรม และเป็นการเปลี่ยนเมล็ดพันธ์พืชที่ใช่ต่อเนื่องหมุนเวียนไปทุกฤดูกาล เป็น GMO เมล็ดพันธ์ุพืชที่ใช้ได้เพียงฤดูกาลเดียว ทั้งหมดนี้ เริ่มต้นตั้งแต่สมัยรัฐบาล Nixon
บริษัทยักษ์ใหญ่อย่าง Cargill อัดตลาดเกษตรด้วยพืช GMO ขยายตัวเกษตรอุตสาหกรรมด้วยการส่งเมล็ดพันธ์พืชเช่นนี้ไปทั่วโลก โดยเฉพาะโลกที่สาม ขณะเดียวกันก็บอกกับชาวไร่ชาวนาในประเทศโลกที่สามว่า ถ้าขืนทำการปลูกข้าว ธัญญพืช อื่นๆ รวมทั้งเลี้ยงสัตว์ด้วยพืชจากการเกษตรในครอบครัว ยูจะล่มจม เพราะไอจะอัดยูด้วย GMO เข้าใจมั้ย เพราะฉะนั้น ถ้ายูไม่ใช้เมล็ดพันธ์ุGMO พวกยูก็ไปทำไร่ผักสวนครัว ปลูกพริก หอม กระเทียม หรือ ปลูกกล้วย ปลูกอ้อย แทนแล้วกัน
สำหรับโลกที่ 3 เมื่ออเมริกาส่งเมล็ดพันธ์พืช GMO เข้าไปให้ มีแต่คนปรบมือ พวกเขาเรียก วิวัฒนาการดังกล่าวว่า Green Revolution มันควรจะได้รับการปรบมือแน่จริงหรือ มาทำความรู้จัก Green Revolution กันหน่อย

คนเล่านิทาน

CN101 – ชิปที่ใช้พลังงานจากความไม่แน่นอน เพื่ออนาคตของ AI ที่ยั่งยืน

ในยุคที่ AI กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว ความต้องการพลังงานก็พุ่งสูงขึ้นตามไปด้วย จนหลายศูนย์ข้อมูลต้องชะลอการทำงานของ GPU เพื่อหลีกเลี่ยงไฟดับ แต่ในเดือนสิงหาคม 2025 บริษัทสตาร์ทอัพชื่อ Normal Computing ได้เปิดตัว “CN101” ซึ่งเป็นชิปตัวแรกของโลกที่ใช้หลักการ “thermodynamic computing” หรือการคำนวณด้วยพลวัตทางธรรมชาติ

ต่างจาก CPU และ GPU ที่ใช้ตรรกะแบบกำหนดแน่นอน CN101 ใช้ความไม่แน่นอน เช่น ความผันผวน การสลายพลังงาน และเสียงรบกวน เพื่อเร่งการคำนวณบางประเภท โดยเฉพาะการแก้สมการเชิงเส้นขนาดใหญ่ และการสุ่มแบบสถิติ ซึ่งเป็นหัวใจของการเรียนรู้เชิงลึกและการจำลองทางวิทยาศาสตร์

ชิปนี้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานได้ถึง 1,000 เท่าในงานเฉพาะทาง และยังสามารถทำงานในโครงสร้างศูนย์ข้อมูลเดิมได้โดยไม่ต้องเพิ่มกำลังไฟฟ้า

Normal Computing ก่อตั้งโดยอดีตวิศวกรจาก Google Brain, Google X และ Palantir โดยมีแผนจะเปิดตัว CN201 ในปี 2026 สำหรับโมเดล diffusion ความละเอียดสูง และ CN301 ในปี 2028 สำหรับงานวิดีโอ AI ขนาดใหญ่

สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
Normal Computing เปิดตัว CN101 ชิป thermodynamic ตัวแรกของโลก
ใช้พลวัตธรรมชาติ เช่น ความผันผวนและเสียงรบกวน แทนตรรกะแบบกำหนด
เร่งการคำนวณด้าน linear algebra และ stochastic sampling
เพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานได้สูงสุดถึง 1,000 เท่าในงานเฉพาะทาง
สามารถทำงานในศูนย์ข้อมูลเดิมโดยไม่ต้องเพิ่มกำลังไฟฟ้า
CN101 เป็นก้าวแรกของ roadmap ที่จะนำไปสู่ CN201 และ CN301
CN201 จะรองรับโมเดล diffusion ความละเอียดสูงในปี 2026
CN301 จะรองรับงานวิดีโอ AI ขนาดใหญ่ในปี 2028
ทีมผู้ก่อตั้งมาจาก Google Brain, Google X และ Palantir
การ tape-out ของ CN101 ถือเป็นหมุดหมายสำคัญของการคำนวณแบบ thermodynamic

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
Thermodynamic computing เป็นแนวคิดใหม่ที่ใช้หลักฟิสิกส์แทนตรรกะดิจิทัล
การใช้ stochasticity ช่วยให้ AI reasoning เร็วขึ้นโดยใช้พลังงานน้อยลง
งานที่ใช้การสุ่ม เช่น Bayesian inference และการจำลองโมเลกุล ได้ประโยชน์สูง
IEEE Spectrum ยกให้แนวคิดนี้เป็นหนึ่งในความก้าวหน้าที่น่าจับตามอง
หากสำเร็จ อาจเปลี่ยนกฎการ scaling ของ AI ในทศวรรษหน้า

https://www.techradar.com/pro/chip-designer-youve-never-heard-of-brings-out-first-thermodynamic-silicon-and-seeks-to-reduce-ais-unsustainable-energy-consumption

NVIDIA: จากการ์ด VGA ไปสู่ GPU และก้าวสู่ NPU หัวใจของ AI

ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเปลี่ยนแปลงโลก NVIDIA ได้กลายเป็นบริษัทชั้นนำที่ขับเคลื่อนการปฏิวัติครั้งนี้ บริษัทก่อตั้งขึ้นในปี 1993 โดย Jensen Huang, Chris Malachowsky และ Curtis Priem ด้วยวิสัยทัศน์ในการพัฒนาเทคโนโลยีกราฟิกสำหรับวิดีโอเกม แต่เส้นทางของ NVIDIA ไม่ได้หยุดอยู่แค่การแสดงผลภาพ มันวิวัฒนาการจาการ์ดแสดงผล VGA ธรรมดา ไปสู่หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) ที่ทรงพลัง และสุดท้ายกลายเป็นหัวใจสำคัญของ AI ผ่านเทคโนโลยีที่คล้ายหน่วยประมวลผลเส้นประสาท (NPU) ซึ่งช่วยเร่งการคำนวณสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและ neural networks.

จุดเริ่มต้นของ NVIDIA เกิดขึ้นในช่วงที่อุตสาหกรรมคอมพิวเตอร์ กำลังมุ่งเน้นไปที่การแสดงผลกราฟิก ผลิตภัณฑ์แรกอย่าง NV1 ซึ่งเป็น graphics accelerator สำหรับ VGA ไม่ประสบความสำเร็จมากนัก เนื่องจากใช้รูปแบบ quadrilateral primitives ที่ไม่เข้ากันกับมาตรฐาน DirectX ของ Microsoft ทำให้บริษัทเกือบล้มละลาย แต่ NVIDIA ฟื้นตัวได้ด้วย RIVA 128 ในปี 1997 ซึ่งเป็นชิปกราฟิกที่รองรับ triangle primitives และขายได้กว่า 1 ล้านหน่วยภายใน 4 เดือน สิ่งนี้ช่วยให้บริษัทมั่นคงและเข้าสู่ตลาดการ์ดจอ VGA อย่างเต็มตัว. ในขณะนั้น VGA (Video Graphics Array) เป็นมาตรฐานพื้นฐานสำหรับการแสดงผล แต่ NVIDIA มองเห็นศักยภาพในการพัฒนาให้ก้าวไกลกว่านั้น โดยเน้นที่การเร่งความเร็วกราฟิก 3 มิติสำหรับเกมและแอปพลิเคชัน

การก้าวกระโดดครั้งใหญ่เกิดขึ้นในปี 1999 เมื่อ NVIDIA เปิดตัว GeForce 256 ซึ่งถูกขนานนามว่าเป็น "GPU แรกของโลก" GPU (Graphics Processing Unit) แตกต่างจาก VGA ตรงที่มันไม่ใช่แค่การ์ดแสดงผล แต่เป็นหน่วยประมวลผลแบบขนานที่สามารถจัดการ transformation and lighting (T&L) บนฮาร์ดแวร์ได้เอง ทำให้ประสิทธิภาพกราฟิกเพิ่มขึ้นอย่างมหาศาลและปฏิวัติอุตสาหกรรมเกม. จากนั้น NVIDIA ลงทุนกว่า 1 พันล้านดอลลาร์ ในการพัฒนา CUDA ในช่วงต้นปี 2000 ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ที่ช่วยให้ GPU สามารถรันโปรแกรมแบบขนานสำหรับงานคำนวณที่หนักหน่วง เช่น การวิเคราะห์ข้อมูล และการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ สิ่งนี้ขยายขอบเขตของ GPU จากแค่กราฟิกไปสู่การประมวลผลทั่วไป โดยในปี 2016 NVIDIA ได้บริจาค DGX-1 ซึ่งเป็น supercomputer ที่ใช้ GPU 8 ตัว ให้กับ OpenAI เพื่อสนับสนุนการพัฒนา AI

เมื่อ AI เฟื่องฟู NVIDIA ได้ปรับ GPU ให้เหมาะสมกับงาน deep learning มากขึ้น ด้วยการแนะนำ Tensor Cores ในสถาปัตยกรรม Volta (2017) และ Turing (2018) ซึ่งเป็นหน่วยประมวลผลพิเศษสำหรับการคำนวณ tensor/matrix ที่ใช้ใน neural networks ทำให้ GPU เร่งความเร็วการฝึกและ inference ของโมเดล AI ได้หลายเท่า. Tensor Cores รองรับความแม่นยำแบบ FP16, INT8 และ INT4 ซึ่งเหมาะสำหรับงาน AI ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงแต่ใช้พลังงานต่ำ คล้ายกับฟังก์ชันของ NPU (Neural Processing Unit) ที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับการประมวลผล neural networks และ AI inference ในอุปกรณ์ edge. แม้ NVIDIA จะไม่เรียกผลิตภัณฑ์ของตนว่า NPU โดยตรง แต่เทคโนโลยีอย่าง Tensor Cores และ BlueField Data Processing Units (DPUs) ทำหน้าที่คล้ายกัน โดย DPU ช่วยจัดการงาน data center AI เช่น การเร่งข้อมูลและ security สำหรับ AI workloads. นอกจากนี้ ซีรีส์ Jetson สำหรับ embedded systems ยังรวม deep learning accelerators ที่คล้าย NPU สำหรับ robotics และ autonomous vehicles .

ในปัจจุบัน NVIDIA ครองตลาด GPU สำหรับ AI มากกว่า 80% และชิปอย่าง H100 และ Blackwell ถูกใช้ใน supercomputers กว่า 75% ของ TOP500 ทำให้บริษัทมีมูลค่าตลาดเกิน 4 ล้านล้านดอลลาร์ในปี 2025. การพัฒนาเหล่านี้ไม่เพียงแต่ทำให้ NVIDIA เป็นผู้นำใน AI แต่ยังขับเคลื่อนอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การแพทย์ การขับขี่อัตโนมัติ และ robotics ด้วยโมเดลอย่าง NVLM 1.0 และ Isaac GR00T.

สรุปแล้ว NVIDIA ได้วิวัฒนาการจากผู้ผลิตการ์ด VGA สู่ผู้ประดิษฐ์ GPU และกลายเป็นหัวใจของ AI ผ่านเทคโนโลยีที่คล้าย NPU ซึ่งช่วยให้โลกก้าวสู่ยุคปัญญาประดิษฐ์ที่แท้จริง การเดินทางนี้แสดงให้เห็นถึงวิสัยทัศน์ในการปรับตัวและนวัตกรรมที่ไม่หยุดยั้ง.

#ลุงเขียนหลานอ่าน

เมื่อฟ้าผ่าทะลุสู่จักรวาล: ภาพถ่าย “Gigantic Jet” สุดหายากจากสถานีอวกาศ
เมื่อวันที่ 3 กรกฎาคม 2025 NASA astronaut Nichole Ayers ได้ถ่ายภาพปรากฏการณ์ฟ้าผ่าที่ไม่ธรรมดาจากบนสถานีอวกาศนานาชาติ (ISS) ขณะบินผ่านบริเวณพายุฝนฟ้าคะนองเหนือเม็กซิโกและสหรัฐฯ ภาคตะวันตกเฉียงใต้

ตอนแรกเธอคิดว่าเป็น “sprite” ซึ่งเป็นแสงสีแดงที่เกิดเหนือพายุ แต่หลังจากตรวจสอบแล้วพบว่าเป็น “gigantic jet” ซึ่งหายากกว่ามาก และเป็นหนึ่งในปรากฏการณ์ Transient Luminous Events (TLEs) ที่นักวิทยาศาสตร์ยังคงศึกษาอยู่

ปรากฏการณ์นี้คือการปลดปล่อยพลังงานไฟฟ้าขนาดมหาศาลจากยอดเมฆพายุขึ้นสู่ชั้นบรรยากาศระดับไอโอโนสเฟียร์ สูงถึง 100 กิโลเมตร โดยมักเกิดขึ้นโดยบังเอิญ และแทบไม่มีใครได้เห็นจากพื้นโลก

ภาพนี้ไม่เพียงสวยงาม แต่ยังให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการเชื่อมโยงระหว่างพายุฝนฟ้าคะนองกับชั้นบรรยากาศระดับสูง ซึ่งอาจมีผลต่อการสื่อสาร, การบิน และแม้แต่การศึกษาสภาพอากาศของดาวเคราะห์อื่น

เหตุการณ์สำคัญจากสถานีอวกาศ
Nichole Ayers ถ่ายภาพ gigantic jet ได้จาก ISS เมื่อวันที่ 3 ก.ค. 2025
เดิมคิดว่าเป็น sprite แต่ยืนยันว่าเป็น gigantic jet ซึ่งหายากมาก
เกิดจากการปลดปล่อยไฟฟ้าจากยอดเมฆพายุขึ้นสู่ชั้นไอโอโนสเฟียร์ (~100 กม.)
ภาพถ่ายใช้กล้อง Nikon Z9 เลนส์ 50mm f/1.2, ISO 6400, ¼ sec
จุดที่เกิดปรากฏการณ์อยู่เหนือพายุบริเวณชายแดนเม็กซิโก–เท็กซัส
สามารถมองเห็นแสงเมืองต่าง ๆ เช่น Dallas, Austin, San Antonio และ Torreón
ภาพนี้ให้ข้อมูลใหม่แก่โครงการ Spritacular ของ NASA
เชิญชวนประชาชนส่งภาพ TLEs เพื่อช่วยวิจัยผ่าน Spritacular.org

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
Gigantic jets เป็น TLEs ที่หายากที่สุดในกลุ่ม เช่นเดียวกับ blue jets และ ELVEs
ISS มีเครื่องมือ Atmosphere-Space Interactions Monitor (ASIM) บันทึก TLEs ด้วยแสง, X-ray และ gamma-ray
TLEs อาจมีผลต่อการสื่อสารวิทยุและระบบนำทาง GPS
การศึกษา TLEs ช่วยให้เข้าใจการปลดปล่อยพลังงานในชั้นบรรยากาศโลก
ปรากฏการณ์คล้ายกันพบในดาวพฤหัสบดีและดาวศุกร์ ทำให้การศึกษานี้มีผลต่อวิทยาศาสตร์ดาวเคราะห์
นักบินบนเครื่องบินโดยสารเคยถ่ายภาพ gigantic jets ได้โดยบังเอิญ

https://science.nasa.gov/science-research/heliophysics/a-gigantic-jet-caught-on-camera-a-spritacular-moment-for-nasa-astronaut-nicole-ayers/

ข้อถกเถียงอันน่าปวดหัวของคำว่า ขอม เขมร สยาม ไท ไต กับมุมมองความแตกต่างทางพันธุกรรม
=================================================================
ผมมักอ่านพบการโต้เถียงในเรื่องว่า ขอม เป็นใคร อยู่บ่อยๆ บ้างว่าคือ สยาม.. บ้างว่า คือ เขมร.. ทั้งที่ต่างก็เป็นชื่อสมมุติ มีความยืดหยุ่นมาก ชื่อส่วนใหญ่มักเป็นชื่อที่ผู้อื่นเรียก โดยมากมีความหมายไม่ดีมาก่อนและมีการเปลี่ยนผันไปตามกาลเวลา จึงอยากขออนุญาติเสนอความเห็นสักสองสตางค์ในมุมมองที่แตกต่างออกไป อาจจะยาวไปหน่อย ปกติมันควรใช้เวลาอธิบายสักสองชั่วโมง แต่ผมจะพยายามย่อให้สั้น
.
ผมคิดแบบเอาวิทยาศาสตร์เป็นตัวตั้ง ใช้ชีววิทยาพันธุกรรมเป็นแผนที่หลักในการสำรวจสิ่งต่างๆ ก็ด้วยเหตุผลว่า ดีเอ็นเอมนุษย์สามารถเชื่อมโยงมนุษย์ทั้งหมดเข้าด้วยกันได้ว่าใครสืบสายเลือดมาทางสาแหรกไหนหรือใครมีอายุเก่าใหม่กว่ากัน เพราะในดีเอ็นเอมี time stamp อยู่ในสิ่งที่เรียกว่า “genetic marker” ในมนุษย์ผู้ชายมียีนพ่อ Y chromosome DNA และยีนแม่ Mitochondreal DNA ปรากฏอยู่ในโครงสร้างของโปรตีนในเลือดเนื้อ.. ส่วนผู้หญิงมีแต่ยีนแม่ Mitochondrea DNA. ยีนพ่อและยีนแม่เหล่านี้มันไม่เคยหายไป มันอยู่ในตัวเราและสาวลึกไปสู่บรรพบุรุษต้นทางได้ ข้อมูลของความหนาแน่นของดีเอ็นเอประชากรโลกและ time stamp ที่บอกอายุของดีเอ็นเอ ก่อให้เกิดการคำนวณเส้นทางการอพยพย้ายถิ่นของมนุษย์โบราณได้ ทีมวิจัยด้านพันธุกรรมศาสตร์ของสแตนฟอร์ดที่บุกเบิกโดยศาสตราจารย์ Luca Cavalli Sforza ทำการพลอตเส้นทางอพยพของมนุษย์จากฐานข้อมูลนี้. ดังนั้นสำหรับผม… ชื่อทุกชื่อเป็นเพียงสิ่งสมมุติ ภาษาพูดไม่ใช่สิ่งยืนยันทางพันธุกรรม.
.
แสนกว่าปีก่อนมนุษย์อพยพออกจากบริเวณที่เป็นซาฮารันโบราณในแอฟริกา ห้าหมื่นกว่าปีก่อน… มนุษย์กลุ่มแรกที่อพยพออกจากแอฟริกาใช้เส้นทางเลาะชายฝั่งทะเลและอพยพมาถึงเอเชียโบราณบริเวณที่เรียกว่าแผ่นดินซุนดา ซึ่งผืนดินเชื่อมถึงกันหมดทั้งอุษาคเนย์ ไม่มีทะเลบริเวณอ่าวไทย ยีนพ่อหรือมนุษย์ผู้ชายที่มาถึงก่อนเป็นพวก YDNA Haplogroup C และยีนแม่คือ Mitochondreal M และ B คนพวกนี้เคยถูกเรียกว่าอะไรหรือพูดภาษาอะไรมาก่อนไม่รู้ได้ นักวิชาการสมัยใหม่นิยามว่าภาษาซาฮารันโบราณหรือโปรโตซาฮารันอนุมานจากบริเวณถิ่นฐานในแอฟริกาโบราณที่พวกเขาจากมา ส่วนหนึ่งจากคลื่นอพยพของพวกเขากลายเป็นพวกที่เริ่มอารยะธรรมสินธุที่บริเวณฮารัปปา-โมฮันจดาโรเมื่ออพยพผ่านอินเดียโบราณ ซึ่งต่อมาพวกนี้กลายเป็นสาแหรกของกลุ่มดราวิเดียน ทมิฬ สิงหล… ส่วนหนึ่งพลัดข้ามไปสู่เกาะเซนทิเนียล นิโคบาร์ ในอันดามัน ถูกกักกั้นตัดขาดอยู่กลางทะเล รู้จักกันในชื่อพวกอันดามันนิส… ส่วนหนึ่งเข้าสู่เมนแลนด์ซุนดากลายเป็นพวกปาปวน แล้วข้ามไปแผ่นดินซาฮุลโบราณหรือออสเตรเลียปัจจุบันกลายเป็นพวกที่เรียกว่าอะบอริจินิสท์… ส่วนหนึ่งอพยพขึ้นเหนือ แล้วกลับเข้าสู่เอเชียตะวันออกทางตอนบนเคลื่อนย้อนมาทางตะวันตกกลายเป็นพวกมองโกล ส่วนหนึ่งข้ามไปบุกเบิกเกาะญี่ปุ่นกลายเป็นพวกไอนุ ส่วนหนึ่งขึ้นเหนือไปและข้ามทะเลแบริ่งไปทวีปอเมริกาโบราณกลายเป็นพวกอินุอิตที่พบในอะลาสก้า… ไม่ว่าพวกเขาทั้งหมดนี้จะมีหรือเคยมีชื่อชาติพันธุ์อะไร เคยพูดภาษาอะไรและในที่สุดพูดภาษาอะไร พวกเขาล้วนมีบรรพบุรุษร่วมกัน มาจากมดลูกของบรรพบุรุษสาแหรกเดียวกันทั้งสิ้น มนุษย์ผู้ชายทั้งหมดจากชาติพันธุ์ที่กล่าวไปนี้ทั้งหมด แครี่ Y Chromosome DNA Haplogroup C. และเมื่อลองพิจารณาดูปัจจุบันนี้ เฉพาะพวกไอนุอย่างเดียว วันนี้พูดภาษาญี่ปุ่นและสำมะโนประชากรระบุว่าเป็นคนญี่ปุ่น จะเห็นว่าชื่อทางชาติพันธุ์หรือภาษาพูดไม่ได้เป็นตัวชี้วัดว่าพวกเขาเป็นใคร (ไม่ต่างกับการพูดภาษาขอม ภาษาเขมร ภาษาไทย ก็ไม่ได้เป็นตัวชี้ว่าพวกเขาเป็นใครมาก่อนกันแน่)
.
สามหมื่นห้าพันกว่าปีก่อน คลื่นอพยพระลอกที่สองประกอบด้วยยีนพ่อคือ Y Chromosome Hg O ยีนแม่คือ Mt DNA Hg F และ D. อพยพมาตามเส้นทางโบราณสายอนาโตเลีย ยูเครน สู่เอเชียกลาง มาถึงบริเวณที่รู้จักกันในชื่อ Pamir Knot ซึ่งมีภูเขายักษ์สามลูกคือ ฮินดูกูช หิมาลัย และเทียนซานขวางหน้าพวกเขา อุปสรรคทางภูมิศาสตร์นี้บีบให้เส้นทางอพยพแตกออกเป็นสามทาง พวกหนึ่งขึ้นเหนือเลาะเทียนซานมุ่งสู่ไซบีเรียและอพยพข้ามแบริ่งไปทวีปอเมริกากลายเป็นพวกนาดิเนอินเดียนและอะมาไรด์อินเดียน… พวกหนึ่งผ่าที่ราบสูงทิเบตแล้วกระจายกันสู่บริเวณที่เป็นเสฉวน หยุนหนาน กวางสี ในปัจจุบัน กลายเป็นพวกชนเผ่าหิมาลายัน และชนเผ่ามากมายที่บันทึกจีนเรียกเยว่ร้อยเผ่า ในบรรดาพวกนี้ ผลการสำรวจดีเอ็นเอในประเทศจีนตอนใต้โดยศาสตราจารย์จินลีของประเทศจีน ปรากฏว่าไม่มีใครมียีนเก่าไปกว่าพวกข่าว้าและพวกผู้ยีซึ่งเป็นชนเผ่าหนึ่งในตระกูลจ้วงเหนือ… พวกสุดท้ายกลุ่มที่สาม อพยพเลาะเทือกตะนาวศรีเข้าสู่ซุนดาโบราณ ลงมาปะทะสังสรรค์และผสานกับพวกอพยพคลื่นลูกแรกที่มาถึงก่อน ในบรรดาพวกนี้ทั้งหมด จากฐานข้อมูลดีเอ็นเอปัจุบันไม่มีใครมียีนเก่าไปกว่าพวกโอรังอัสลิ (นักวิชาการรุ่นใหม่เรียกว่า aslian) โดยเฉพาะกลุ่มที่อาศัยในซาบาห์ บอร์เนียว ที่สำคัญไปกว่านั้น แม่พันธุ์ของพวกอพยพระลอกแรก คือ mt DNA B และ M เลือกพวกผู้ชายอัสเลียนเป็นพ่อพันธุ์ด้วนเหตุผลใดไม่ทราบ ทำให้ยีนพ่อเดิมของพวกคลื่นอพยพแรกคือพวก Y DNA Hg C ถูกเบียดผลักให้ออกจากเมนแลนด์ไปสู่เกาะแก่งโดยรอบ... ด้วยการที่ตระกูลนี้มีแม่พันธ์ุใหญ่ถึงสี่สาแหรก คือ mt DNA hg B / M / D / F ทำให้ยีนพ่อ Y DNA hg O กลายเป็นสาแหรกที่ใหญ่ที่สุดและมีลูกหลานยึดครองแผ่นดินเอเชียที่มีปริมาณประชากรมากกว่า 70 เปอร์เซ็นต์ของประชากรเอเชียทั้งหมดจนถึงปัจจุบัน
.
ปัจจัยสำคัญเกิดขึ้นเมื่อเกือบหมื่นปีที่แล้ว สิ้นสุดยุคน้ำแข็ง น้ำแข็งละลายและระดับน้ำสูงขึ้นจนท่วมแผ่นดินซุนดาโบราณสามครั้ง รวมแล้วประมาณ 120 เมตร ทำให้แผ่นดินซุนดาหายไปกว่าครึ่ง และทำให้เอเชียมีรูปร่างอย่างที่เห็นทุกวันนี้ ผลจากน้ำท่วมโลกนี้ ทำให้ประชากรอัสเลียนโบราณ Y DNA O ในตอนล่างของคาบสมุทร อพยพหนีขึ้นเหนือไปรวมกับพวก Y DNA O ที่อยู่ทางตอนเหนือ บางส่วนอพยพหนีไปสู่เกาะต่างๆ โดยรอบ เกิดปรากฏการณ์ของ cultural transmission ที่หลากหลายและน่าทึ่ง
.
ทั้งหมดนี้คือวิทยาศาสตร์ที่บอกว่าเราเป็นใคร คนอุษาคเนย์ที่อยู่บนคาบสมุทรตอนล่างไม่ว่าจะถูกเรียกด้วยชื่ออะไร พูดภาษาอะไร พวกเขาล้วนมาจากพวกอัสเลียนอย่างเช่น เซมังซาไก มานิ โอรังลาโว้ย ดยัค อิฟูเกา บอนทอค…ฯลฯ ไม่ว่าต่อมาลูกหลานของพวกเขาจะกลายเป็นเซนอย เป็นข่า เป็นมอญ เป็นขอม เป็นละโว้ เป็นสยาม เป็นอโยธยา เป็นทวารวดี เป็นศรีโพธิ์ เป็นเขมรพระนคร…ฯลฯ. ชื่ออะไรก็ตามแต่... ผู้ชายของชื่อสมมุติพวกนี้ทั้งหมดล้วนมาจาก 'aslian' และบางกลุ่มยังมียีนแม่เป็นอะบอริจินิสท์ พวกเขาล้วนมีโครงสร้างทางโปรตีนในดีเอ็นเหมือนกันกว่าเจ็ดสิบเปอร์เซ็นต์ ต่างกันเพียงมิวเทชั่นเล็กน้อย ดังนั้น fact ง่ายๆ สำหรับผมพวกเขาคือ Y Chromosome DNA Haplogroup O . สาแหรกวงศ์ตระกูลทีใหญ่ที่สุดในโลก
.
คนมอญ คนสยาม คนเขมร ไม่ว่าเก่าใหม่ มีชื่อเรียกว่าอะไร เคยมีชื่อเรียกว่าอะไร.. มนุษย์ผู้ชาย 'ส่วนใหญ่' แชร์ยีนพ่อ sub clan จาก Y DNA hg O2 คนพื้นถิ่นพวกนี้ที่เป็นประชากรทั่วไป โดยธรรมชาติจะแทบไม่เคลื่อนย้ายไปไหน ถ้าไม่มีภัยพิบัติคุกคาม โรคระบาด หรือถูกกวาดต้อนย้ายไปเพราะมีสงคราม… เราไม่มีทางรู้ได้เลยว่าคนเขมรพระนครยุคโบราณพากันย้ายไปไหนบ้าง เพราะเมืองนครวัดประสบปัญหาเรื่องชลประทาน สุขาภิบาลและสุขอนามัย ในที่สุดมันล่มสลายและถูกทิ้งให้ร้างอยู่ในป่า จนแม้แต่คนเขมรส่วนใหญ่ในยุคอาณานิคมก็ไม่รู้ว่ามีนครโบราณอยู่ตรงนั้นตอนที่พวกทีมสำรวจของฝรั่งเศสไปพบเข้า เป็นไปได้ว่ายังอาจมีเชื้อพันธุ์จากประชากรโบราณบางส่วนยังคงอยู่ในบริเวณนั้นบ้าง แต่ไม่ได้แปลว่าคนกัมพูชาปัจจุบันสืบสายมาจากประชากรเมืองพระนคร
.
ลองคิดดูว่า สมมุติว่าหลังพระนครล่มสลาย ถ้าพวกเขาส่วนหนึ่งย้ายถิ่นฐานมาอยู่แถบลุ่มน้ำเจ้าพระยาส่วนหนึ่ง ในขณะที่บางส่วนที่อาจยังคงอยู่ในบริเวณโตนเลสาปส่วนหนึ่ง หากวันนี้มีการนำลูกหลานของทั้งสองพวกนี้มาตรวจดีเอ็นเอ ก็จะไม่แปลกใจเลยเมื่อพบว่าพวกเขาส่วนใหญ่มียีน O2 เหมือนกัน แต่พวกหนึ่งพูดไทย พวกหนึ่งพูดกัมพูชา ทั้งที่เมื่อสาวย้อนไปไกลขึ้นอีกล้วนมีรากลึกที่สุดมาจากอัสเลียนและพูดภาษาอัสเลียนมาก่อนทั้งคู่ วิทยาศาสตร์จะบอกอย่างตรงไปตรงมาอย่างนี้โดยไม่สนความสมมุติทั้งหลาย.. หากเป็นเช่นนี้ คำพูดที่ว่า ขอมพระนครคือสยาม และขอมพระนครคือเขมร ก็จะถูกต้องทั้งสองแง่
.
ถ้าเราลองมองดูเฉพาะ อยุธยา ที่จีนเรียกว่า "เสียน-หลอ" เพราะเป็นการรวมกันของสุโขทัยและละโว้ในความคิดจีน พวกสุโขทัยหรือที่จีนเรียก 'เสียน' อาศัยอยู่ทางเหนือ พวกนี้ก็เป็น Y DNA hg O เช่นกัน จัดเป็นกลุ่มเยว่ พูดภาษาจ้วงไต... ขณะที่พวกละโว้อโยธยาที่จีนเรียกหลอหู่ อาศัยอยู่ตอนกลางคาบสมุทรแถบลุ่มน้ำเจ้าพระยา พวกนี้ก็เป็น Y DNA hg O เช่นกันอีก จัดเป็นสาแหรกอัสเลียนที่ไม่ต่างกับพวกอื่นที่อยู่ในคาบสมุทรมาเลย์ และพวกมอญ-เขมร. จะด้วยสาเหตุใดก็ตามที่พวกนี้ได้ปกครองเหนือชนพื้นเมืองหลายพงศ์เผ่า จะเป็นเพราะพวกเยว่รูปหล่อผิวขาวร่ำรวยกว่าหรืออย่างไรก็ไม่อาจทราบ คนพวกนี้ได้เป็นชนชั้นปกครองและเป็นผลให้ภาษาสกุลจ้วงไทกลายเป็นภาษากลางของหลอหู่ ทั้งที่คนพื้นเมืองหลายกลุ่มปะปนมีทั้งพูดอัสเลียนมาก่อน พูดขอมมาก่อน พูดข่ามาก่อน พูดมอญมาก่อน และประชากรชาวบ้านพวกนี้ส่วนใหญ่ไม่ได้ย้ายไปไหน ชื่อเมืองอาจเปลี่ยน ชื่อคนอาจเปลี่ยน ชื่ออาณาจักรอาจเปลี่ยน ภาษาอาจเปลี่ยน แต่สาแหรกพันธุกรรมและความเชื่อมโยงกลับไม่เปลี่ยน ที่อัศจรรย์กว่านั้นคือ พวกที่อยู่ไกลกันมากอย่างเช่นพวกนากาในอัสสัม พวกอดิในอรุณาจัลประเทศ พวกดยัคในบอร์เนียว พวกบอนทอคในฟิลิปปินส์ พวกอตายาลในฟอร์โมซา พวกข่าว้าในหยุนหนานมีความเชื่อมโยงทางดีเอ็นเอใกล้ชิดกันมากอย่างน่าแปลกใจ แน่นอนผู้ชายของพวกเขาล้วนมียีน Y DNA hg O
.
เคสที่น่าสนใจ เคสนึงที่จะทำให้เห็นภาพปัจจัยทางสังคมศาสตร์มากขึ้นคือกรณีของพระนางจามเทวี พระนางไม่ได้เป็นเจ้านางของชนเผ่าไฮโซที่ไหน แต่เป็นผู้หญิงระดับสูงของพวกลั๊วะ และแน่ๆ คือเป็นนักรบด้วยเพราะนางพุ่งหอกชนะนักรบลั๊วะผู้ชายคนนึงที่หมายปองนาง แต่นางไปเลือกแต่งกับเจ้าชายจากเมืองเหนือแทน นักรบผู้นั้นก็เลยไปท้านางแข่งพุ่งหอกเดิมพันแต่งงานกันแต่ไม่อาจเอาชนะนางได้ การดองกันนี้ของเจ้าหญิงเผ่าลั๊วะกับเจ้านายหริภุญไชยเป็นการเมืองที่ทำให้คนเมืองเหนือที่พูดไทปกครองชนเผ่าเชื้อสายอัสเลียนที่พูดออสโตรเอเชียติคได้ ผ่านกาลเวลายาวนาน อัสเลียนกับไทดองกันเป็นประชากรชาติเดียวกันและพูดภาษาเดียวกัน ยาวมาจนทุกวันนี้
.
สำหรับผม การเอาข้อมูลเหล่านี้เป็นแผนที่วิจัย จะเห็นความเชื่อมโยงในอีกแง่มุมที่เราไม่เคยคิดมาก่อน ผมทำอย่างนี้ในเกือบทุกเรื่องที่ผมค้นคว้า และเมื่อใช้มันประกบเข้ากับสาขาความรู้อื่น เช่น ประวัติศาสตร์ โบราณคดี ภาษาศาสตร์ นิรุกติศาสตร์ ธรณีวิทยา ศิลปะวัฒนธรรม หรือแม้แต่ปรัมปราคติ ถ้ามันเข้ากันได้ทั้งหมดโดยไม่มีข้อขัดแย้งซึ่งกันและกัน ในความเห็นผม มันน่าจะเป็นประวัติศาสตร์ที่มั่นคงที่สุด
.
เมื่อพิจารณาอย่างนี้ แนวคิดหนึ่งที่ถูกนำเสนอและดูจะมีน้ำหนักสุด คือแนวคิดที่เห็นว่า ขอม เป็นชื่อที่คนพื้นเมืองทางเหนือเรียกคนพื้นเมืองทางใต้ ประชากรพวกนี้บ้างอาจเคยเป็นส่วนหนึ่งของแคว้นโบราณสักแคว้นหนึ่งหรือหลายแคว้น อาจปะปน เคลื่อนย้ายถ่ายเทไปมา บางพวกอาจเคยเป็นส่วนหนึ่งของฟูนัน อาจเป็นส่วนหนึ่งของมอญทวารวดี อาจเป็นส่วนหนึ่งของเขมรพระนคร เป็นส่วนหนึ่งของละโว้ เป็นส่วนหนึ่งอโยธยา เป็นส่วนหนึ่งของจาม.... แต่ความสมมุตินี้ได้จบสิ้นไปแล้วหลายร้อยปี ไม่ควรเอามาเป็นตัวชี้วัดปัจจุบัน ความเป็นจริงแท้เดียวที่ไม่เปลี่ยนแปรไป แม้ความสมมุติเหล่านั้นจะสิ้นสลายไปแล้วก็คือ ทั้งอุษาคเนย์ล้วนมียีนพ่อเดียวกันกว่า 70 เปอร์เซ็นต์คือ Y Chromosome DNA Haplogroup O เป็นสายพันธ์ุตระกูลใหญ่ที่มีรากมาจากหิมาลายัน ไป่เยว่และอัสเลียน และยังมีแม่จากต่างสาแหรกร่วมกับพวกดราวิเดียน อะบอริจินิสท์ ไอนุ โพลินิเชียน มองโกล และอินุอิต ถ้ายอมรับความจริงข้อนี้ ความขัดแย้งน่าจะยุติลง
.
อยากรู้ว่าประชากรเขมร หรือประชากรสยามคนไหนเคยเป็นส่วนหนึ่งของประชากรที่อาศัยในพื้นที่ใด มีความเก่าแก่แค่ไหนในตัวเขา และเขามาจากสาแหรกไหน เก่าแก่มากน้อยเพียงใด... ไม่ยาก สามารถอ่านได้จากรหัสมิวเทชั่นในพันธุกรรมของพวกเขา ที่ซึ่งจากฐานข้อมูลที่มีการรวบรวมอยู่ตลอดเวลาที่ผ่านมากว่าสามสิบปี อย่างเช่นของ familytreedna.org เราจะสามารถระบุความหนาแน่นของดีเอ็นเอในกลุ่มประชากรแต่ละพื้นที่ได้ ถ้าดีเอ็นเอของใครที่มาจากมิวเทชั่นของสาแหรกเก่าแก่นับพันปี (อย่างที่บอก ดีเอ็นเอมี time stamp) และพบหนาแน่นอยู่ในบริเวณลุ่มน้ำเจ้าพระยาไปจนจรดแถบตะวันออกของกัมพูชาเวียตนามปัจจุบัน และพบว่าไม่เคยย้ายถิ่นฐานไปไกลจากพื้นที่แถบนั้นเลยมาหลายชั่วคนเกินกว่าสองสามร้อยปีมาแล้ว ก็เป็นไปได้ว่าบรรพบุรุษพวกเขาอาจอยู่ในเขมรพระนครมาก่อน
.
เอา fact นี้เป็นตัวตั้ง แล้วเอาประวัติศาสตร์วางทาบลงไป
=========================================================

AI ไม่เหมือนเดิมอีกต่อไป: เทคโนโลยีที่อาจเปลี่ยนโครงสร้างโลก

ลองนึกภาพว่าเมื่อไม่กี่ปีที่ผ่านมา การที่เครื่องจักรจะเข้าใจภาษาเรา เขียนโปรแกรม หรือหาข้อผิดพลาดในโค้ดที่มนุษย์มองข้าม ยังเป็นเรื่องในนิยายวิทยาศาสตร์ แต่วันนี้ AI ทำสิ่งเหล่านั้นได้จริง แม้จะยังไม่สมบูรณ์แบบ

ผู้เขียนชี้ว่า แม้ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ยังประเมินผิดพลาดซ้ำแล้วซ้ำเล่า ทั้งในแง่การมองข้ามความก้าวหน้า หรือคาดหวังเกินจริง แต่สิ่งหนึ่งที่ชัดเจนคือ AI กำลังพัฒนาอย่างต่อเนื่อง และอาจไม่หยุดอยู่แค่ “เครื่องมือช่วยงาน” แต่กลายเป็น “ผู้เล่นหลัก” ที่เปลี่ยนระบบเศรษฐกิจทั้งหมด

ตลาดหุ้นยังคงขึ้นอย่างไม่สนใจความไม่แน่นอนของ AI หรือสงครามในโลก แต่ผู้เขียนเตือนว่า หาก AI สามารถแทนที่แรงงานจำนวนมากได้จริง ระบบเศรษฐกิจแบบปัจจุบันอาจไม่สามารถรับมือได้ และอาจต้องเปลี่ยนไปสู่ระบบใหม่ที่ต่างออกไปโดยสิ้นเชิง

ข้อมูลจาก MIT Sloan เสริมว่า แม้ AI จะมีศักยภาพสูง แต่ในระยะ 10 ปีข้างหน้า อาจมีผลต่อ GDP เพียง 1–2% เท่านั้น เพราะมีเพียง 5% ของงานทั้งหมดที่สามารถใช้ AI ได้อย่างคุ้มค่า

IMF ก็เตือนว่า AI จะกระทบต่อ 40% ของงานทั่วโลก โดยเฉพาะในประเทศพัฒนาแล้ว ซึ่งอาจเกิดความเหลื่อมล้ำทางรายได้มากขึ้น หากไม่มีนโยบายรองรับที่ดี

ความก้าวหน้าของ AI
AI สามารถเข้าใจภาษา เขียนโปรแกรม และหาข้อผิดพลาดในโค้ด
ความสามารถเหล่านี้เคยเป็นเรื่องในนิยายวิทยาศาสตร์
การพัฒนาเกิดขึ้นแม้ผู้เชี่ยวชาญจะประเมินผิด

ความไม่แน่นอนของอนาคต AI
ไม่มีใครสามารถคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำว่า AI จะไปถึงไหน
หาก AI ไม่หยุดพัฒนา อาจกลายเป็นผู้เล่นหลักในระบบเศรษฐกิจ
การเปลี่ยนแปลงนี้จะไม่เหมือนการปฏิวัติเทคโนโลยีที่ผ่านมา

ผลกระทบต่อเศรษฐกิจ
ตลาดหุ้นยังคงขึ้น แม้มีความไม่แน่นอน
หาก AI แทนแรงงานจำนวนมาก ระบบเศรษฐกิจอาจต้องเปลี่ยน
บริษัทอาจไม่จ้างบริการภายนอก หาก AI ภายในทำงานได้เอง

ข้อมูลเสริมจาก MIT Sloan
AI อาจเพิ่ม GDP เพียง 1–2% ใน 10 ปีข้างหน้า
มีเพียง 5% ของงานที่สามารถใช้ AI ได้อย่างคุ้มค่า
ผลกระทบต่อผลิตภาพโดยรวมอาจต่ำกว่าที่คาด

ข้อมูลเสริมจาก IMF
AI กระทบต่อ 40% ของงานทั่วโลก
ประเทศพัฒนาแล้วมีความเสี่ยงสูงกว่า
อาจเกิดความเหลื่อมล้ำทางรายได้และโอกาส

คำเตือนและข้อจำกัด
การพัฒนา AI อาจทำให้แรงงานจำนวนมากตกงาน
ระบบเศรษฐกิจปัจจุบันอาจไม่สามารถรับมือกับการเปลี่ยนแปลง
หากไม่มีนโยบายรองรับ อาจเกิดความเหลื่อมล้ำอย่างรุนแรง
ตลาดหุ้นอาจไม่สะท้อนความจริงของเศรษฐกิจในระยะยาว
การพึ่งพา AI จากบริษัทใหญ่เพียงไม่กี่แห่ง อาจสร้างความเสี่ยงต่ออำนาจรวมศูนย์

https://www.antirez.com/news/155

เมื่อ AI แนะนำผิด ชีวิตเกือบพัง: กรณีพิษโบรไมด์จากคำแนะนำของ ChatGPT

ชายวัย 60 ปีในนิวยอร์กต้องเข้ารับการรักษาในโรงพยาบาลหลังจากใช้ ChatGPT เพื่อหาทางลดการบริโภคเกลือ โดยเขาต้องการแทนที่ “โซเดียมคลอไรด์” (เกลือทั่วไป) ด้วยสารอื่นที่ “ดูเหมือนจะปลอดภัย” ซึ่ง ChatGPT แนะนำว่า “โซเดียมโบรไมด์” สามารถใช้แทนได้

เขาจึงซื้อโซเดียมโบรไมด์ทางออนไลน์และบริโภคทุกวันเป็นเวลา 3 เดือน ผลที่ตามมาคือเขาเริ่มมีอาการหลอน นอนไม่หลับ เห็นภาพและเสียงที่ไม่มีอยู่จริง และเชื่อว่ามีเพื่อนบ้านพยายามวางยาพิษเขา จนต้องถูกกักตัวในโรงพยาบาลด้วยอาการทางจิต

แพทย์วินิจฉัยว่าเขาเป็นพิษจากโบรไมด์ (bromism) ซึ่งเคยพบได้บ่อยในช่วงต้นศตวรรษที่ 20 เมื่อโบรไมด์ถูกใช้ในยาระงับประสาทและยานอนหลับ แต่ถูกห้ามใช้ในผลิตภัณฑ์บริโภคตั้งแต่ปี 1975 เพราะมีผลข้างเคียงรุนแรงต่อระบบประสาท

แม้จะไม่มีบันทึกการสนทนากับ ChatGPT แต่ทีมแพทย์ทดลองถามคำถามคล้ายกันกับเวอร์ชัน 3.5 และพบว่า AI แนะนำโบรไมด์โดยไม่มีคำเตือนเรื่องพิษหรือถามเจตนาของผู้ใช้ ซึ่งเป็นจุดอ่อนสำคัญของระบบ AI ที่ขาดบริบทและวิจารณญาณทางการแพทย์

เหตุการณ์และอาการของผู้ป่วย
ผู้ป่วยอายุ 60 ปีต้องการลดการบริโภคเกลือ
ใช้ ChatGPT เพื่อหาสารแทนโซเดียมคลอไรด์
ได้รับคำแนะนำให้ใช้โซเดียมโบรไมด์แทน
บริโภคทุกวันเป็นเวลา 3 เดือนจนเกิดพิษ
มีอาการหลอน นอนไม่หลับ หวาดระแวง และพฤติกรรมทางจิต

การวินิจฉัยและการรักษา
แพทย์วินิจฉัยว่าเป็น bromism หรือพิษจากโบรไมด์
ระดับโบรไมด์ในเลือดสูงถึง 1,700 mg/L (ปกติคือ 0.9–7.3 mg/L)
รักษาด้วยการให้สารน้ำและยาต้านอาการทางจิต
อาการดีขึ้นภายใน 3 สัปดาห์และกลับบ้านได้

จุดอ่อนของ AI ในการให้คำแนะนำด้านสุขภาพ
ChatGPT แนะนำโบรไมด์โดยไม่มีคำเตือนเรื่องพิษ
ไม่ถามเจตนาของผู้ใช้หรือให้บริบททางการแพทย์
ข้อมูลที่ให้มาจากแหล่งวิทยาศาสตร์แต่ขาดการคัดกรอง
อาจนำไปสู่การตัดสินใจผิดพลาดโดยผู้ใช้ที่ไม่มีพื้นฐานทางการแพทย์

ข้อเสนอจากผู้เชี่ยวชาญ
ควรมีระบบตรวจสอบความเสี่ยงและฐานข้อมูลทางการแพทย์ใน AI
คำถามด้านสุขภาพควรมีการแจ้งเตือนหรือแนะนำให้ปรึกษาแพทย์
AI ควรเป็นเครื่องมือเสริม ไม่ใช่ตัวแทนของผู้เชี่ยวชาญ
ควรมีการกำกับดูแลระดับโลกเกี่ยวกับการใช้ AI ในด้านสุขภาพ

https://wccftech.com/a-60-year-old-man-who-turned-to-chatgpt-for-diet-advice-ended-up-poisoning-himself-and-landed-in-the-hospital/