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.