from https://www.facebook.com/theaestheticsofloneliness/posts/pfbid031LxgksivU4SLpQiK5YBLatCFTzKNVseEqSa6uBWf9tHBezgdJCB2Lm54tffXA6nVl
Saturday, August 24, 2024
ข้อเท็จจริงทางสังคม ของ Homo duplex
Thursday, August 01, 2024
Game theory บอกว่า ควร cooperate ยังไง ถึงจะได้ผลดีที่่สุด
https://en.wikipedia.org/wiki/Robert_Axelrod_(political_scientist)
https://en.wikipedia.org/wiki/The_Evolution_of_Cooperation
https://www.youtube.com/watch?v=mScpHTIi-kM
ศ. Robert Axelrod อดีตนักวิจัยทาง political science แห่ง Yale University ได้ทำการวิจัยจาก ทฤษฎีเกม ว่า จะต้องมีนิสัยแบบไหน ถึงจะประสบความสำเร็จในเกม prisoner's dilemma ที่ผู้เล่นแต่ละคนจะสามารถเลือกได้ว่า จะร่วมมือ หรือ หักหลัง ถ้าร่วมมือทั้งสองฝ่ายจะได้ 3 คะแนน ถ้าฝ่ายใดฝ่ายนึงหักหลัง ฝ่ายที่หักหลังจะได้ 5 คะแนน อีกฝ่ายจะไม่ได้อะไรเลย ถ้าหักหลังทั้งคู่ก็จะได้ 1 คะแนน
โดยเขาได้พัฒนาเกมนี้ขึ้นไป โดยออกแบบ คาแรคเตอร์ หรือ นิสัย ของผู้เล่นต่างๆกันไป เช่น tit for tat ที่จะทำเหมือนกับสิ่งที่ได้รับ หรือ joss ที่จะชอบหักหลังมากขึ้นหน่อย และเขาได้รันเกมนี้ 5-200 รอบ แล้วสุดท้ายนำคะแนนมาเทียบกัน สิ่งที่น่าสนใจคือ ผู้ชนะเกมนี้คือ คาแรคเตอร์ tit for tat หลังจากนั้น เขาก็ได้ปรับกติกาเกมไป เพื่อหาสถานการณ์ที่ซับซ้อนขึ้นเรื่อยๆ ก็ปรากฎว่า tit for tat ยังชนะอยู่ แต่ เขาก็พบว่า ถ้าปรับนิสัยของ tit for tat อีกเล็กน้อย ก็จะทำให้ชนะขาด และในภาพรวม ลักษณะนิสัยต่างๆที่ไปในทางดีจะชนะนิสัยไม่ดี โดยสรุป เขาพบ คุณสมบัติ 4 ข้อ ที่จะทำให้ชนะเกม cooperation นี้ ในระยะยาวคือ (ดูจาก คลิปของ veristasium)
1. be nice ให้เริ่มด้วยความใจดีก่อน คอยร่วมมือ อย่าหักหลังแต่เริ่ม
2. retailiatory/provocable ถ้าโดนหักหลังให้แก้แค้นโดนทันที
3. forgiving ถ้าโดนหักหลัง เมื่อเอาคืนแล้ว ก็ควรให้อภัย ให้กลับมาดีด้วยก่อน ถ้ายังมีซ้ำ ก็ให้หักหลังคืนต่อไป
4. be clear ชัดเจนกับแผนที่ทำ อย่าทำตัวให้คนสงสัย ด้วย โชว์ฉลาด หรือ พยายามหักหลังคนอื่นก่อน
ถ้ามองนิสัย 4 ประการน๊้ ไม่ใช่ ศีลธรรมทางคริสต์ที่จะยื่นแก้มให้คนอื่นตบเมื่อโดนตบไปก่อน แต่ออกเป็นศีลธรรมแบบ ตาต่อตา ฟันต่อฟัน แต่สามารถร่วมมือกับคนอื่นได้ อาจบอกได้ว่า เราไม่ต้องไปใจดีทำเพื่อคนอื่นมาก เราสามารถเห็นแก่ตัวได้บ้าง แต่คอยร่วมมือกับคนอื่นก็จะทำให้ชนะเกมได้
แต่ก็มีเกร็ดอื่นๆ เช่น ถ้า อยู่ในสถานการณ์ที่เจอกับ คนดีๆ นิสัย แบบ tit for tat จะไม่ชนะ หรือ ถ้า อยู่ในสถานการณ์ที่ แย่ๆ มี noise รบกวนให้เครียดมากๆ นิสัยแบบ tit for tat ก็จะทำคะแนนต่ำลงมาก ทางนักวิจัย ได้ แนะนำให้ forgive มากขึ้น 10 เปอร์เซ็นต์ เช่น โดนหักหลัง 10 ครั้ง ก็จะให้อภัยเพิ่ม 1 ครั้ง เพื่อให้กลับมาร่วมมือกันได้ใหม่ ตัวเลข 10 เปอร์เซ็นต์นี้ก็จะพอดีที่จะไม่ทำให้โดนเอาเปรียบมากเกินไป และทำให้ยังร่วมมือกันได้
อย่างไรก็ตาม ถ้าเป็นเกม zero sum game ที่ผู้ชนะได้หมด ผู้แพ้ไม่ได้อะไรเลย ลักษณะนิสัยแบบที่บอกมาจะไม่สามารถชนะได้ง่าย ซึ่งก็ต้องการคนที่มีนิสัยต่างออกไป แต่ในชีวิตจริง ส่วนใหญ่ไม่ใช่ zero sum game ดังนั้น tit for tat +10% จึงอาจเหมาะที่สุด หลังจากงานวิจัยเขาได้ตีพิมพ์ ก็มีงานอื่นๆ ทดลองต่างๆ ซึ่งพบว่าแม้ tit for tat ไม่ใช่ผู้ชนะ แต่ ลักษณะ 4 แบบ นี้ ก็เป็นกลุ่มหลักของผู้ชนะ
รายละเอียดเพิ่มเติม ดูได้ในคลิป, เว็บวิกิ และหนังสือ https://www.amazon.com/Evolution-Cooperation-Revised-Robert-Axelrod/dp/0465005640
Thursday, June 13, 2024
กรรม บันทึกที่ ฮิปโปแคมปัส
https://www.youtube.com/watch?v=VWwdfUNh9ok จาก ช่อง หมอเฉพาะทางบาทเดียว
https://bigthink.com/neuropsych/good-bad-memories-stored-different-places-brain/
Steve Ramirez, a neuroscientist at Boston University discovered where the brain stores positive and negative memories.
from works published in https://www.cell.com/current-biology/fulltext/S0960-9822(19)30494-4
and
https://www.nature.com/articles/s42003-022-03906-8
The top part of the hippocampus activated when mice underwent enjoyable experiences, but the bottom region activated when they had negative experiences.
ส่วนบของฮิปโปแคมปัสใช้เก็บความทรงจำสิ่งดีๆ ส่วนล่างของฮิปโปแคมปัสเก็บความทรงจำจากประสบการณ์แย่ๆ เช่น อดอาหาร หรือ โดนทำร้าย โดยใช้สมองส่วน prefrontal cortex ในการประมวลผลของประสบการณ์ที่ดีและแย่
สำหรับอารมณ์ที่เกิดขึ้น จะใช้สมองส่วน amygdala ในการรับรู้ แต่ประสบการณ์ดี กับ ไม่ดี จะอยู่คนละส่วนของ amygdala
ทางนักวิจัยต้องการ นำไปใช้ในการควบคุมความทรงจำ "It opens the door to exploring memory manipulation."
ทางเพจหมอเฉพาะทางบาทเดียวตีความว่า ประสบการณ์ด้านดี เก็บไว้ด้านบนของ ฮิปโปแคมปัส เหมือนเป็นทางสวรรค์ด้านบน ส่วนประสบการณ์ด้านไม่ดี อยู่ด้านล่างเหมือนนรก เป็นเหมือนการบันทึกกรรมไว้ และทางคุณหมอ ก็ได้นำเคสกรรมต่างๆที่คุณหมอเคยประสบมาเล่าไว้ในคลิป
Wednesday, June 12, 2024
3 งาน พัฒนาจิต
https://www.youtube.com/channel/UCNt-j4bap72PYG-8u28uNNg/community?lb=UgkxGa9569yV1eky6uy9sKHJdwPOYlKf3-D-
พัฒนาจิตมี 3 งาน
“งานที่หนึ่ง ปลุกความรู้สึกตัวขึ้นมา
งานที่สอง แยกขันธ์ออกไป อย่างน้อยมี 2 ขันธ์
แต่หนึ่งในนั้นต้องเป็นจิต ไม่มีจิตปฏิบัติต่อไม่ได้
พอแยกได้แล้วก็ถึงงานที่สาม
งานสุดท้าย คือการเจริญปัญญา
ตรงที่เราแยกกายกับจิตออกจากกัน
อาศัยสมาธิ ความตั้งมั่นของจิตเกิดขึ้น
สติระลึกรู้อะไร ปัญญาก็เกิดว่านี่ถูกรู้ ไม่ใช่จิต
แต่ตรงที่ปัญญาแท้จริง วิปัสสนาปัญญาจะเกิด
นี้เป็นอีกสเต็ปหนึ่ง ก็คือการที่มีปัญญาหยั่งลงไป
เห็นทั้งรูปธรรมทั้งนามธรรมทั้งหลายทั้งปวง
ตกอยู่ใต้ไตรลักษณ์
ตรงนั้นเราจะได้ของดีของวิเศษก็ตรงนี้
แต่ก่อนจะมาถึงของดีของวิเศษนี้
เราต้องแยกขันธ์ได้
เราจะต้องมีความรู้สึกตัวได้
การที่ขันธ์มันมารวมกันอยู่ ขันธ์ 5 มารวมกันอยู่
อย่างนี้ มันจะเกิดความรู้สึกว่านี้คือตัวเรา
นี่คือของเรา นี่คือตัวเรา
แต่พอขันธ์มันกระจายตัวออกไป
มันก็จะเริ่มเห็นความจริงได้
รูปไม่ใช่ตัวเรา ไม่ใช่ของเรา
รูปนอกจากเป็นของถูกรู้ถูกดู ไม่ใช่ตัวเราของเรา
รูปยังเป็นของไม่เที่ยง เป็นทุกข์ เป็นอนัตตา
ไม่อยู่ในอำนาจบังคับ
ตรงที่เราแยกกายกับจิตออกจากกัน
เราเหลืองานนิดเดียว
เราก็จะเห็นเหลือรูปอันเดียวที่จะต้องเรียนรู้
ไม่ใช่เหลือตัวนี้ทั้งตัวที่จะเรียนรู้”
หลวงปู่ปราโมทย์ ปาโมชฺโช
วัดสวนสันติธรรม
8 ตุลาคม 2565
ฟังเพิ่มเติมได้ที่
youtube.com/watch?v=TYqklx8mxZk
Tuesday, May 21, 2024
Spatial inteligence ของ AI ให้เอไอเห็น เพื่อ ทำงาน ได้
from https://www.facebook.com/photo/?fbid=10160626168918649&set=a.10150195418768649
สรุปอนาคตของ AI จบในโพสต์เดียว พลังแห่ง Spatial Intelligence จากทอล์คของ อ. Fei-Fei Li ผู้บุกเบิกศาสตร์ Computer Vision
.
อ. แกสอนวิชา Computer Science ที่ Stanford เป็นผู้ก่อตั้ง ImageNet หน่วยงาน HAI และอีกหลายโปรเจ็คพลิกโฉมโลก หลายคนตั้งฉายาให้ อ. ว่า "Godmother of AI"
.
นั่งฟังทอล์คนี้ของ อ. Fei-Fei ยังกะดูหนัง Sci-Fi โลกเราไปไกลขนาดนี้แล้วหรอ ตามไม่ทันแล้ว 555+
.
เขียนสรุปเป็น 15 ไอเดียสำคัญ อ่านจบ เข้าใจ AI ง่ายจนงง (ที่เหลือยากหมด) ยั๊งงงง 555+
.
1. 540 ล้านปีก่อน โลกได้รับแสงจากพระอาทิตย์ แต่ทุกอย่างกลับมืดมิด เพราะไม่มีสิ่งมีชีวิตใดรับรู้ถึง "แสงสว่าง" นั้นได้เลย
.
2. Trilobites เป็น Organism สายพันธ์ุแรกในโลกที่เริ่มสัมผัสถึงแสงสว่างได้ เป็นครั้งแรกที่สิ่งมีชีวิตเริ่มรู้ว่าโลกนี้ไม่ได้มีแค่ตัวมันเอง
.
3. เมื่อสิ่งมีชีวิตเปิดรับแสงเข้ามา ระบบประสาทและการรับรู้ทั้งหมดของมันเริ่มวิวัฒนาการ
.
"Sight turning to insight, Seeing becomes understanding"
.
และทั้งหมดนี้คือจุดเริ่มต้นของ "Intelligence" ของสิ่งมีชีวิตบนโลก ขนลู๊กกก
.
4. ความอยากรู้อยากเห็นของมนุษย์ ทำให้เราพยายามสร้างเครื่องจักรที่สามารถมองเห็นได้เหมือนเรา
.
Intelligence ที่เกิดจากการมองเห็น ในศาสตร์ AI เรียกว่า "Computer Vision"
.
// 9 ปีที่แล้วคุณ Fei-Fei เคยมาขึ้น TED เพื่อเล่าเรื่อง Vision มาแล้ว ทอล์คล่าสุดเหมือนแกมาอัปเดตก้าวต่อไปของงานวิจัยสายนี้
.
5. Convergence ของสามพลังที่ทำให้ AI สมัยใหม่เติบโตมาได้ไกลถึงทุกวันนี้คือ
.
- Algorithms เช่น Neural Networks
- Computing Power เช่น GPUs
- และ Big Data เช่น ImageNet ที่มีรูปภาพมากกว่า 15 ล้านรูปไว้สอน AI
.
6. ความสามารถของ AI เก่งขึ้นแบบก้าวกระโดด State-of-The-Art Model ในสาย Vision ทำนายรูปภาพได้แม่นยำขึ้นทุกปี
.
Model Accuracy ของ ImageNet โตขึ้นจาก 50% เป็น 90%+ ภายในเวลาแค่สิบปี
.
7. Vision AI ตอนนี้เริ่มทำอะไรหลายๆอย่างได้เหมือนมนุษย์ตั้งแต่การทำ Segmentation, เขียนอธิบายรูปภาพ และการสร้างรูปจาก Text Prompt
.
เรื่องที่พวกเราคิดว่าเป็นไปไม่ได้เมื่อสิบปีก่อน ทุกวันนี้ AI ทำได้หมดเลย อ้าว 555+
.
Generative AI อย่าง Midjourney, DALL-E, Imagen และล่าสุด Sora ยกระดับ Vision ไปอีกระดับหนึ่งเลย
.
// อ. Fei-Fei บอกว่านักเรียนเค้าสร้าง Gen AI สำหรับสร้างวีดีโอได้ก่อนหน้า Sora หลายเดือนชื่อ "WALT" โดยไม่ต้องใช้ GPU แรงๆก็ได้
.
8. ทุกวันนี้แค่มองเห็น "Seeing" ไม่เพียงพอแล้ว ก้าวต่อไป AI ต้องมองเห็น เข้าใจ และลงมือทำได้ "Doing & Learning"
.
มนุษย์เรียนรู้สิ่งต่างๆผ่านการมองเห็นในโลกจริงแบบสามมิติ Space & Time และเข้าใจทุกอย่างที่เกิดขึ้นได้
.
ผ่านสิ่งที่เรียกว่า "Spatial Intelligence" ผสมผสานการรับรู้และการลงมือทำ (Perception + Action) เรียนรู้สิ่งแวดล้อม เพื่อทำงานที่ซับซ้อน
.
"The urge to act is innate to all beings with spatial intelligence, which links perception with action."
.
9. Spatial Intelligence คือความสามารถในการโมเดลความสัมพันธ์ของวัตถุต่างๆในโลก รวมถึงสถานที่ และเหตุการณ์ ณ ขณะนั้นๆที่ดวงตาเรามองเห็นอยู่
.
อ. Fei-Fei โชว์รูปแมวบนสไลด์ เดินเตะแก้วน้ำกำลังจะตกจากโต๊ะ และถามผู้ฟังว่า "ทุกคนเห็นรูปแล้วนี้แล้วอยากจะทำอะไรใช่ไหม?" (อยากจะจับแก้วที่กำลังจะตกแตก)
.
กว่าที่มนุษย์จะมีความสามารถด้าน Spatial ที่เราทำได้ง่ายๆแบบนี้ ผ่านวิวัฒนาการมาเป็นล้านๆปี อ. บอกว่าจะสอนสิ่งนี้ให้คอมพิวเตอร์เข้าใจ ไม่ใช่เรื่องง่าย
.
แต่ก็ไม่ได้แปลว่า "จะทำไม่ได้" ขนลู๊กกกอีกแล้ว 555+
.
10. เหตุผลที่เราต้องใส่ "เวลา" ในโมเดล Spatial ด้วย เพราะมนุษย์มีความสามารถในการ "ทำนาย" สิ่งที่จะเกิดขึ้นต่อไปได้ แค่วิเคราะห์สิ่งที่เห็นตรงหน้าภายในเสี้ยววินาที
.
// นอกเรื่อง ถ้าเป็นในโลกฟิสิกส์ Einstein บอกว่า Time คือ 4th Dimension เดินทางเป็นเส้นโค้ง จะ Geek ไปแล้ว ยั๊งงง 555+
.
11. ทีมวิจัยของ อ. Fei-Fei ศึกษาและพัฒนาต่อยอดงานวิจัยจาก ImageNet ทุกวันนี้เราสามารถเขียน Prompt เพื่อสร้าง 3D Objects ได้แล้ว
.
12. ไม่ใช่แค่ 3D Objects แต่สร้างได้ทั้งโลก เอาเรื่อง Vision AI เริ่มเรียนรู้ที่จะสร้าง "โลกทั้งใบ" ได้จากรูปถ่ายแค่ใบเดียว (อ. Fei-Fei เปิด Demo ให้ดูในทอล์ค อย่างโหด 555+)
.
// นั่งดูแล้วก็นึกถึง Metaverse ต่อไปอาจจะกลับมาบูมก็ได้ เพราะ AI ตอนนี้เก่งกว่าตอนนั้นเยอะมาก ผ่านมาแค่สองปีเอง ยั๊งงง 555+
.
// ลองนึกภาพเกมที่อยากจะจำลองเมือง New York ทั้งเมือง อาจทำได้ง่ายๆแค่เขียน Prompt "สร้างเมืองนิวยอร์กแบบสามมิติ"
.
13. โปรเจ็ค "Behavior" ของ อ. Fei-Fei พยายามสอน AI ให้เข้าใจโลกนี้ผ่าน Simulation ในโลก 3D ที่ให้หุ่นยนต์ทำงานต่างๆที่มนุษย์ทำในชีวิตประจำวัน
.
อย่างที่ อ. บอกไว้ว่า แค่มองเห็นไม่พอแล้ว ต้องเห็น เข้าใจ และลงมือทำงานนั้นๆได้เหมือนมนุษย์ กราบบบ
.
14. งานวิจัยล่าสุดของ อ. ใช้แค่เสียงควบคุมแขนหุ่นยนต์ได้เลย
.
แต่ที่พีคสุดคือการใช้คลื่นสมอง "Brain Waves" ในการสั่งงานหุ่นยนต์ได้แล้ว ไม่ต้องพูด ไม่ต้องเอ่ยคำสั่งใดๆ ใช้พลังสมองล้วนๆ โหดมาก (มี Demo ในคลิป)
.
ใส่หมวก EEG ส่งคลื่นสมองไปที่หุ่นยนต์ หน้า Magneto ใน X-Men ลอยมา นี่มันยิ่งกว่า Comic 555+
.
15. อ. Fei-Fei ปิดท้ายว่าวิธีการเดียวที่จะปลดล็อคพลังขั้นสูงสุดของ AI ต้องทำให้มันเห็น เข้าใจ และทำได้เหมือนพวกเรา
.
ใส่พลัง Spatial Intelligence เข้าไปที่คอมพิวเตอร์และหุ่นยนต์ เหมือนที่ธรรมชาติสร้างสรรค์มนุษย์ขึ้นมา ผ่านวิวัฒนาการล้านปี
.
กำเนิดเป็นศาสตร์ใหม่ "Embodied AI" หรือ EAI ที่สร้างเครื่องจักรให้มีความเป็นมนุษย์มากขึ้น จากแค่มองเห็น เป็นลงมือทำ ขนลู๊กรอบที่สาม 555+
.
ดูทอล์คนี้ของ อ. Fei-Fei Li แบบเต็มๆ 15:11 นาทีได้ที่
https://www.youtube.com/watch?v=y8NtMZ7VGmU
.
ทอล์คนี้เปิดโลกเลย อัปเดตอนาคตของ AI จบในโพสต์เดียว ขอบคุณ อ. Fei-Fei Li มากๆคร้าบ ดูจบ รอยหยักในสมองเพิ่มขึ้นหลายเส้นเลย กราบ 555+
.
EAI: From Seeing to Doing, with Spatial Intelligence.
Wednesday, September 06, 2023
ภูมิศาสตร์ มีผลต่อ สังคม วัฒนธรรม ของคนในแต่ละพื้นที่อย่างไร
from https://markpeak.net/origins-lewis-dartnell/
origins: how the earth shaped human history
ในฐานะผู้สนใจเรื่องภูมิศาสตร์ (geography) และภูมิรัฐศาสตร์ (geopolitics) ก็มีคำถามในใจตลอดมา ในประเด็นว่าภูมิศาสตร์ (เช่น ภูเขา ทะเลทราย แม่น้ำ ทะเล) มีผลต่อสภาพการเมือง สังคม วัฒนธรรม ของคนในแต่ละพื้นที่อย่างไร
คำถามข้อหนึ่งที่ผมสงสัยมานานมาก คือทำไมขอบเขตแผนที่ของยุโรปถึงหยุดอยู่แถวๆ โมร็อกโก ตั้งแต่ยุคกรีก-โรมันแล้วไม่ไปต่อ ทำไมคนยุโรปถึงไม่สามารถล่องเรือ เดินทางเลาะตามชายฝั่งแอฟริกาเพื่อมาหา “โลกใหม่” ตั้งแต่สองพันปีก่อน ทำไมต้องรอถึงยุคโคลัมบัสถึงกล้าเดินเรือออกมาได้
ผมไม่สามารถหาข้อมูลที่ครบถ้วนสมบูรณ์มาตอบคำถามนี้ได้อย่างกระจ่างแจ้ง (หรือเราหาไม่เจอเองก็ไม่ทราบได้) จนกระทั่งมีอยู่วันหนึ่ง ในทวิตเตอร์สายภูมิศาสตร์-แผนที่ ที่ติดตามอยู่ มีคนพูดถึงหนังสือเล่มนี้ Origins: How the Earth Shaped Human History ของ Lewis Dartnell เลยตามไปหาข้อมูลเพิ่มดู และพบว่านี่แหละคือสิ่งที่เราตามหามานาน
Lewis Dartnell เป็นอาจารย์ด้านการสื่อสารวิทยาศาสตร์ที่ University of Westminster เขาจบการศึกษาด้านชีววิทยาดาราศาสตร์ (Astrobiology) และมีผลงานหนังสือเล่าเรื่องด้านวิทยาศาสตร์หลายเล่มหลายแขนง
ผลงานเล่มก่อนหน้าของเขาคือ The Knowledge: How to Rebuild Our World from Scratch (2014) พูดเรื่องการสร้างสิ่งต่างๆ วิทยาการในปัจจุบันขึ้นมาใหม่ หากโลกเจอกับหายนะขึ้นมา ซึ่งเพิ่งมาทราบเหมือนกันว่าหนังสือเล่มนี้กลายเป็นแรงบันดาลใจให้มังงะเรื่อง Dr.Stone ด้วย ส่วนหนังสือเล่มใหม่ของเขาเพิ่งออกในปี 2023 คือ Being Human: How our Biology shaped World History ที่ตั้งชื่อล้อกับเล่ม Origins แต่เป็นเรื่องชีววิทยาแทนที่จะเป็นเรื่องภูมิศาสตร์
ถ้าใครขี้เกียจอ่านก็สามารถชมคลิปบรรยายของ Dartnell ได้ มีหลายอัน
ผมใช้เวลาอ่านๆ หยุดๆ อ่านๆ Origins อยู่นาน สุดท้ายอ่านจบก็พบว่าสมความมุ่งหมาย ได้คำตอบที่ต้องการ และได้เวลามาเขียนแนะนำให้คนอื่นบ้าง (เผื่อมีคนสนใจแปลเป็นภาษาไทย)
เนื้อหาใน Origins พูดถึงปัจจัยทางภูมิศาสตร์และธรณีวิทยา (geology) ที่กลายเป็นตัวกำหนดทิศทางของสิ่งมีชีวิตและสังคมมนุษย์ (อย่างไม่ตั้งใจ) และอธิบายสิ่งที่เกิดขึ้นในโลกของเรา ว่าจริงๆ แล้วปัจจัยเกิดจากอะไร
หนังสือแบ่งออกเป็นทั้งหมด 9 บท ขอสรุปเนื้อหาคร่าวๆ ของแต่ละบทดังนี้
บทที่ 1: The Making of Us
บทแรกเปิดมาว้าวพอสมควร เพราะกล่าวถึงว่าลิงวิวัฒนาการมาเป็นมนุษย์ได้อย่างไร โดยกล่าวถึงพื้นที่จุดกำเนิดมนุษย์คือ The East African Rift ช่องเขาแคบๆ ที่อยู่แถบประเทศเอธิโอเปียในปัจจุบัน มีภูมิประเทศพิเศษเป็นรูปตัว Y มีภูเขาสูงกันความชื้นที่ลอยมาจากมหาสมุทรอินเดีย มีร่องรอยของภูเขาไฟ เมื่อเจอกับสภาพอากาศโลกที่เปลี่ยนไปเปลี่ยนมา จากร้อนเป็นเย็น จากเย็นเป็นร้อน จากฝนตกเป็นแห้งแล้ง ช่วยเร่งให้วิวัฒนาการของลิงเร็วขึ้นจนกลายเป็นเผ่า Homo Sapiens และภายหลังเดินทางออกนอกแอฟริกาไปทั่วโลก (อ่านแล้วอยากไปเห็นของจริงเลยว่าหน้าตาเป็นอย่างไร)
บทนี้ยังพูดถึงอารยธรรมโบราณต่างๆ ในยูเรเชีย ว่าสอดคล้องกับรอยต่อของเปลือกโลก เพราะมีขี้เถ้าจากภูเขาไฟทำให้เพาะปลูกได้ดี มีอาหารมากพอสำหรับชุมชนมนุษย์ที่อยู่กันเป็นหลักแหล่ง
บทที่ 2: Continental Drifters
ต่อจากบทแรก พูดเรื่องประวัติศาสตร์ภูมิอากาศของโลกที่มีช่วงยุคน้ำแข็ง (glacial) กับช่วงอากาศอุ่นระหว่างยุคน้ำแข็ง (interglacial) ที่เกิดจากวัฏจักรการหมุนของโลกรอบดวงอาทิตย์ (Milankovitch cycle) และมีผลต่อระดับน้ำทะเล ช่วงอากาศอุ่น น้ำแข็งละลาย น้ำทะเลขึ้นสูง ท่วมแผ่นดินบางจุด มีผลต่อสิ่งมีชีวิต และทำให้มนุษย์ในอดีตต้องเดินทางหนีน้ำ ไปหาแหล่งอาหารใหม่ๆ จนกระจายตัวไปทั่วโลก
บทที่ 3: Our Biological Bounty
บทนี้พูดถึงวิวัฒนาการของมนุษย์ยุคโบราณ ที่โชคดีมาเจอยุคอากาศอุ่น (interglacial) ที่เรียก Holocene ช่วงประมาณ 11,000 ปีก่อน จึงเริ่มก่อสร้างอารยธรรมตามจุดต่างๆ เช่น Fertile Crescent (เมโสโปเตเมียไล่มาจนถึงอียิปต์) และจีน เริ่มการเพาะปลูกพืชหลายชนิด เช่น wheat (ข้าวสาลีในเมโสโปเตเมีย), rice (ข้าวในจีน), maize (ข้าวโพดในอเมริกา) และจับสัตว์หลายชนิดมาเลี้ยงเพื่อบริโภค-ใช้งาน พอมีอาหารเลี้ยงประชากรจำนวนมากขึ้นได้ ก็ขยายชุมชนไปเรื่อยๆ กลับไปใช้ชีวิตเร่ร่อนไม่ได้อีกแล้ว
นอกจากนี้ยังพูดถึงข้อได้เปรียบของยูเรเชียในเรื่องภูมิศาสตร์-ชีววิทยา ทำให้สังคมมนุษย์วิวัฒนาการเร็วกว่าฝั่งอเมริกามาก และปัจจัยเรื่องทรัพยากรแม่น้ำในอียิตป์-จีน ที่กลายเป็นแหล่งอารยธรรม
บทที่ 4: The Geography of the Seas
บทนี้กล่าวถึงการจัดการทรัพยากรน้ำ จนทำให้ฮอลแลนด์ที่ถูกบีบคั้นจากการเป็นพื้นที่ต่ำกว่าระดับน้ำทะเล พัฒนาตัวเองเรื่องเทคโนโลยีกังหันน้ำ และเทคโนโลยีการเงิน การระดมทุน สร้างระบบทุนนิยมยุคแรกได้
จากนั้นพูดถึงบทบาทของทะเล โดยเฉพาะทะเลเมดิเตอร์เรเนียนที่เป็นจุดศูนย์กลางของยุโรปยุคโบราณ คาแรกเตอร์ของดินแดนสองฝั่งทะเลที่ต่างกัน (ยุโรปเป็นภูเขา ชายฝั่งเว้ามีเกาะแก่ง แอฟริกาเป็นที่ราบ ชายฝั่งเรียบตรง) ทำให้อารยธรรมสองฝั่งทะเลต่างกันมาก
ข้ามมายังมหาสมุทรอินเดีย เส้นทางเดินทะเลโบราณ ความสำคัญของช่องแคบ Aden, Hormuz, Malacca ในเชิงยุทธศาสตร์การยึดครองเป็นเจ้าทะเลในอดีต
บทที่ 5: What We Build With
บทนี้เกี่ยวกับ “วัสดุ” ที่มนุษยชาติใช้งานสร้างสิ่งก่อสร้างต่างๆ มาตั้งแต่โบราณ เช่น หิน limestone & หินอ่อน, ไม้ & โคลน ที่นำมาสร้างเป็นอิฐ, ดินสอพอง (chalk) & หินเหล็กไฟ (flint), หินแกรนิต โดยกล่าวถึงวัสดุแต่ละประเภทว่าเกิดขึ้นมาได้อย่างไร (ในเชิงธรณีวิทยา) เกิดขึ้นในยุคสมัยไหน ซ้อนกันเป็นชั้นๆ อย่างไร และมนุษย์ค่อยๆ ขุดดินและหินเหล่านี้มาใช้งานได้อย่างไร
บทที่ 6: Our Metallic World
แนวเดียวกับบทที่ 5 แต่เป็นเรื่องโลหะต่างๆ ที่มนุษยชาตินำมาใช้ทำเครื่องมือในแต่ละยุคสมัย เช่น บรอนซ์/สำริด (bronze) ดีบุก (tin) ทองแดง (copper) เหล็ก (iron) และวิธีเปลี่ยนเป็นเหล็กกล้า (steel) โดยพูดถึงจุดกำเนิดของโลหะเหล่านี้บนโลก วิธีการที่มนุษย์นำมาใช้งาน ความหายาก แยกสกัดโลหะต่างชนิดกันได้ด้วยวิทยาการที่ก้าวหน้าขึ้น
บทนี้มีความเป็นวิชาเคมีสูง (ในหัวข้อย่อยหนึ่งยังตั้งชื่อว่า The Periodic Table in Your Pocket) ค่อนข้างน่าเบื่ออยู่บ้าง มาติดที่บทนี้อยู่นานกว่าจะมีกำลังใจอ่านต่อ
บทที่ 7: Silk Roads and Steppe People
บทนี้พูดเรื่องการบุกเบิกเส้นทางสายไหม ที่เชื่อมอาณาจักรจีนทางตะวันออก กับเอเชียกลาง-ยุโรปเข้าด้วยกัน โดยเป็นเส้นทางที่หลบเลี่ยงทิเบต ซึ่งเป็นทางตันในเชิงภูมิศาสตร์โลก (เทือกเขาสูง ที่ราบสูง) คนโบราณใช้วิธีลัดเลาะตามช่องเขาและทะเลทรายทางเหนือของทิเบตเพื่อให้เดินทางนำสินค้ามีค่าสูง (ผ้าไหมในยุคแรก และสินค้าอื่นในยุคต่อมา) ไปขายในต่างแดนได้ แต่จริงๆ แล้วเส้นทางเหล่านี้คืออยู่บนรอยของเปลือกโลกที่พุ่งชนกัน และเกิดเป็นจุดโอเอซิสหลายๆ จุดต่อกัน คนและสัตว์จึงมีน้ำและอาหารช่วยให้มีชีวิตอยู่รอดได้ในพื้นที่ทุรกันดารขนาดนั้น
ครึ่งหลังของบทพูดถึงชาวเผ่าเร่ร่อนในทุ่งหญ้าสเต็ปป์ ที่อยู่ตอนเหนือของเส้นทางสายไหมอีกที ว่าเป็นภัยคุกคามต่ออารยธรรมเมืองเกษตรกรรมใกล้เคียง ทั้งฝั่งจีนและยุโรปมาตลอดประวัติศาสตร์ เคยเขียนเรื่องนี้ไว้ในตอน Steppe: Eurasia Highway
บทที่ 8: The Global Wind Machine and the Age of Discovery
บทนี้คือสิ่งที่ตามหาจากหนังสือเล่มนี้ เล่าเรื่องการทำงานของ “ลม” ในโลกว่าเป็นอย่างไร เคยเขียนสรุปเรื่องลมไว้แล้วในโพสต์ ว่าด้วยการพัดของลมในโลก และ ทะเลไร้ลม Calm Belt มีอยู่จริงในโลก
หลังจากเข้าใจระบบการทำงานของลมบนโลกแล้ว เนื้อหาครึ่งหลังของบทนี้เป็นการสรุปว่า กะลาสีเรือชาวโปรตุเกสค่อยๆ เรียนรู้การทำงานของลมในมหาสมุทรแอตแลนติกอย่างไร และกะลาสีแต่ละรุ่นค่อยๆ เรียนรู้ แก้ปัญหาไปทีละส่วน จนสุดท้าย Bartolomeu Dias เดินทางไปอ้อมแหลมกู๊ดโฮปได้สำเร็จในปี 1487 และ Vasco da Gama เดินทางไปถึงอินเดียได้ในปี 1498 (เดี๋ยวจะเขียนถึงเรื่องนี้ต่อไป)
บทที่ 9: Energy
บทสุดท้ายพูดเรื่องพลังงานได้น่าสนใจมาก เล่าถึงวิวัฒนาการเรื่องการใช้พลังงานของมนุษยชาติ เริ่มจากการเปลี่ยนพลังงานแสง (solar) ในพืช กลายมาเป็นอาหารของสัตว์ เปลี่ยนมาเป็นกำลัง (muscle) ทั้งคนและสัตว์ในการลากจูงสิ่งต่างๆ มาสู่ยุคกังหันน้ำ-กังหันลม มาสู่ยุคเครื่องจักรไอน้ำที่ใช้พลังจากการเผาไม้ จนไม้หมดประเทศอังกฤษ ก่อนมาขุดพบพลังงานชนิดใหม่คือ ถ่านหิน (coal) และน้ำมัน (oil) ที่เกิดจากการสะสมโดยบังเอิญของชั้นหินในโลกเพียงยุคเดียว ซึ่งมนุษย์เรากำลังสูบของสะสมเก่ามาใช้ ที่โลกไม่สามารถผลิตขึ้นมาใหม่โดยง่ายด้วย
สรุป
ผู้เขียนได้รวมประเด็นด้านวิทยาศาสตร์หลายสาขา ทั้งฟิสิกส์ เคมี ชีววิทยา ประวัติศาสตร์ธรรมชาติ ฯลฯ มาเรียงร้อยเข้ากันเป็นเรื่องเดียวได้อย่างยอดเยี่ยม ช่วยให้เราเข้าใจเหตุผลและข้อจำกัดของสิ่งต่างๆ ในธรรมชาติได้ชัดเจนมาก ดีถึงระดับเกิดความรู้สึกว่า ทำไมเราไม่สอนเรื่องเหล่านี้ในระดับโรงเรียน
ผมได้คำตอบของสิ่งที่อยากรู้มานาน และได้ความรู้พื้นฐานในศาสตร์ต่างๆ ที่เชื่อมโยงกันว่าโลกเราเป็นอย่างนี้เพราะอะไร และเป็นพื้นฐานสำหรับการไปต่อยอดหาความรู้เพิ่มเติม เจาะลึกในด้านต่างๆ ได้อีกมาก