Myth: Basic & Easy ..​เรื่องง่าย ที่มักเข้าใจผิด

เรื่องหนึ่งที่ผมพูดบ่อยมาก ก็คือ “พื้นฐาน (Basic) ไม่ง่าย” ซึ่งสวนกับความเข้าใจหรือความคิดโดยทั่วไปของคนส่วนมาก (เท่าที่รู้จัก) ว่า “Basic = ง่าย” และ “Advance = ยาก”

ทำไมเป็นงั้นล่ะ? พื้นฐานน่าจะเป็นเรื่องง่ายๆ ใครๆ ก็ต้องทำได้ ส่วนเรื่องระดับสูง น่าจะยากกว่า เพราะอย่างน้อยมันต้องต่อยอดจากพื้นฐานไม่ใช่เหรอ?

อันที่จริงแล้ว “พื้นฐาน” ที่ดี จะเป็น “การรู้” เกี่ยวกับ “อะไร ที่ไหน เมื่อไหร่ ทำไม” หรือ What, Where, When, Why มากกว่า “อย่างไร” หรือ How ซึ่ง “การรู้” นี้จะได้มาจาก “การลงมือทำ โดยรู้ว่าตัวเองทำอะไรอยู่” ไม่ใช่เพียงแค่ “ลงมือทำ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์” นั่นคือ

“การลงมือทำ ในระดับพื้นฐานนั้น ผลลัพธ์ที่ได้และควรใส่ใจ คือ การรู้ว่าอะไร ที่ไหน เมื่อไหร่ และทำไม ไม่ต้องสนใจผลลัพธ์อย่างอื่นของมัน”

ยกตัวอย่างเช่น เรื่อง “Differential Calculus” ที่เป็นไม้เบื่อไม้เมากับนักเรียนนักศึกษาส่วนมาก หลายคนมองว่า d(x^2)/dx = 2x เป็นท่าพื้นฐานที่ใครๆ ก็ต้องทำได้ และแบบฝึกหัด d(2x^3)/dx จะสนใจว่าได้คำตอบเท่าไหร่ … ซึ่งเป็นการศึกษาพื้นฐานที่ผิดวิธีมากๆ

เพราะเรื่องพื้นฐานจริงๆ นั้น จะต้องสนใจ “นิยาม” ของ Differential Calculus ว่าเครื่องมือที่ใช้ในการมองอะไรอย่างไร เช่นเราจะมองผลของการเปลี่ยนแปลงของอะไรเมื่ออะไรเปลี่ยนแปลงไปบ้าง แม้ว่าการเปลี่ยนแปลงนั้นจะเล็กน้อยที่สุดเท่าที่เป็นไปได้ ก็จะมีผลอย่างไรบ้าง เป็นฟังก์ชั่นที่กระทำกับฟังก์ชั่นได้ผลลัพธ์เป็นฟังก์ชั่น ไม่ใช่กระทำกับค่า (Value) และอื่นๆ อีกมากมายไม่ใช่แค่นี้ และแบบฝึกหัด d(2x^3)/dx ก็ไม่ต้องสนใจว่ามันจะตอบว่า 6x^2 เท่ากับที่จะต้องสนใจว่า “เห็นหรือเปล่า ว่า 2x^3 เป็นฟังก์ชั่นของ x และ 6x^2 ก็เป็นฟังก์ชั่นของ x เมื่อดูการเปลี่ยนของฟังก์ชั่นของ x ตัวหนึ่ง (ฟังก์ชั่นเหตุ) ว่าเมื่อ x เปลี่ยนไปเล็กน้อยที่สุดเท่าที่มันเป็นไปได้ แล้วผลของมันจะเปลี่ยนแปลงไปยังไง (ฟังก์ชั่นผล)”

เห็นอะไรหรือเปล่าครับ นี่ผมยังพูดถึงพื้นฐานของ Differential Calculus ในเชิง What, Where, When, Why ไม่หมดเลยนะครับ ยังเหลืออีกเยอะ นี่คือ “เปลือก” ของพื้นฐานเท่านั้นเอง

ลองดูปริมาณบรรทัดที่ใช้ในคำอธิบาย ลองดูสิ่งที่อธิบายออกมาเป็นพื้นฐาน เทียบกับสิ่งที่หลายคนคิดว่าเป็นพื้นฐาน d(2x^3)/dx = 6x^2 ว่ามันต่างกันเยอะแค่ไหน

ประเด็นสำคัญก็คือ พื้นฐาน เป็นเรื่องของความเข้าใจ ที่จะต้องลึกขึ้นเรื่อยๆ ตามการกระทำจริง ที่ทำแล้วได้ความเข้าใจพื้นฐานเพิ่มเติม ซึ่งก็คือผลลัพธ์ในเชิงความเข้าใจ (อะไรคือ Calculus มันคือเครื่องมือที่ใช้อะไรเป็น Input และให้อะไรเป็น Output และเราจะใช้มันกับโลกรอบๆ ตัวได้ยังไง) ไม่ใช่ผลลัพธ์จากเทคนิค (6x^2)

ดังนั้น ในการศึกษาพื้นฐานหลายต่อหลายครั้ง จำเป็นที่จะต้องมี “ตัวอย่างเชิงเทคนิคที่ง่าย” หรือตัวอย่างที่ไม่เน้นการใช้ How เพราะตัวอย่างที่ง่ายและไม่ซับซ้อนนั้น จะทำให้เราชี้ถึงประเด็นของ What, Where, When, Why ได้ง่ายกว่าตัวอย่างที่ซับซ้อน ที่จะทำให้หลงไปในเทคนิคของวิธีการได้ง่าย

แต่อนิจจา …. สำหรับบ้านเรา ที่เน้นผลลัพธ์ที่จับต้องได้ (6x^2) มากยิ่งกว่าอะไรทั้งปวง รวมถึงผลลัพธ์เชิงความเข้าใจ (อะไรคือ Calculus ฯลฯ) นั้น การสนใจแต่ “ทำอย่างไร” กลายเป็นเพียงจุดเดียวที่สนใจ และหลายต่อหลายคนก็พยายามหาสูตรลัดหรือทางลัดไปยังคำตอบของวิธีการ สนใจแต่เรื่อง How และเทคนิคการได้มาซึ่งผลลัพธ์ที่จับต้องได้ … ดังนั้นจึงกลายเป็นว่า “พื้นฐานเป็นของง่าย” ไม่ใช่เพราะมันง่ายนะ แต่เป็นเพราะว่า “มันใช้ How ง่ายๆ”

คำพูดติดปากผมในช่วงหลังๆ ก็คือ

มันไม่มีอะไรยากหรอก ถ้าคุณคิดว่ามันยาก “ก็เพราะว่าคุณไม่มีพื้นฐานมากพอที่จะทำให้มันง่าย”

และ

สิ่งที่ยากที่สุด คือ “พื้นฐาน”

ยิ่งศึกษาอะไรที่มันระดับสูงขึ้นไปเท่าไหร่ โดยไม่ใช่แค่สักแต่จะทำให้มันได้ผลลัพธ์ที่จับต้องได้ แต่เพื่อให้ได้ผลที่ใหญ่กว่านั้น คือความเข้าใจถึงสิ่งนั้นๆ ที่ลึกยิ่งขึ้น มองเห็นมันมากขึ้น จับต้องมันได้ในมโนภาพและจินตนาการมากขึ้น มันจะยิ่งส่งผลกลับไปยังพื้นฐานมากยิ่งขึ้นเรื่อยๆ

ที่สำคัญมาก …

พื้นฐานที่ดี จะต้องชัดเจน ไม่คลุมเครือ และมักจะเรียบง่ายกว่าความซับซ้อนเชิงเทคนิคต่างๆ ที่เรามองเห็น

ทั้งนี้ผมจะต้องขอสร้างความชัดเจน 1 จุดตรงนี้ คือ

“เรียบง่าย = Simple” นะ ไม่ใช่ “ง่าย = Easy”

คำว่า “เรียบง่าย” เป็นคำๆ เดียว แยกไม่ได้ ไม่ใช่ Easy นะ คนละเรื่อง คนละเรื่อง และคนละเรื่อง … การจะมองหาและทำความเข้าใจอะไรให้เรียบง่าย เป็นเรื่องที่ยากมาก และต้องมีพื้นฐานที่ดีมาก ถึงจะฉีกหน้ากากของความซับซ้อนเชิงเทคนิค มองทะลุฉากหน้าทั้งหลายทั้งแหล่ลงไปได้

ถึงผมจะยก Calculus มาเป็นตัวอย่าง แต่ทุกอย่างมันก็เข้าข่ายแบบนี้ทั้งนั้น ไม่ว่าจะเป็นการศึกษาดนตรี การเขียนโปรแกรม การเล่นกีฬา การศึกษาวิทยาศาสตร์หรือปรัชญา การศึกษาสังคม ฯลฯ

ป.ล. ฝากไว้ตรงนี้นิดหน่อย: “หนังสือ iOS Application Development ฉบับ Remake Edition สำหรับ iOS 6 SDK ที่ผมกำลังเขียนอยู่นั้น เป็นหนังสือ ‘พื้นฐาน’ มากๆ และแน่นอนว่า ‘มันไม่ใช่หนังสือที่ง่าย’ (Know-How อาจจะง่าย แต่ Know What, Where, When, Why หนักมากแน่นอน)”

Pencast วิชา​ Visual Simulation ครั้งที่ 4

ก่อนอื่นต้องขอชมน้องๆ หลายคนก่อนว่า ทำการบ้านครั้งที่แล้วได้ดีมากเลยครับ

เนื้อหาคราวนี้หลักๆ เป็นการเชื่อมโยงเนื้อหาคราวที่แล้ว (1D Dynamical System; Logistic Equation) กับเรื่องที่นักศึกษาสาขา animation คุ้นเคย นั่นก็คือ การกำหนดค่าการเคลื่อนไหวต่างๆ ให้กับ animation ก็หวังว่าจะทำให้หลายๆ คนเข้าใจบทบาทของ Dynamical system simulation กับการประยุกต์ใช้งานในเรื่อง animation มากขึ้นบ้าง

  1. ตอนที่ 1: Simple Dynamical System & Animation Control ขนาด 7.8 MB

  2. ตอนที่ 2: Simple Dynamical System & Animation Control (ต่อ) ขนาด 5.3 MB

  3. ตอนที่ 3: 2D Rule-based Dynamical System ขนาด 2.3 MB

  4. ตอนที่ 4: การบ้าน (นิดๆ หน่อยๆ) ขนาด 639 KB
    7.01 VS: Homework
    brought to you by Livescribe

ไฟล์เอกสาร (PDF) : VS_4_1.pdf, VS_4_2.pdf

หลังจากนั้น เนื่องจากน้องๆ หลายคนยังไม่เข้าใจการบ้านเท่าไหร่ ว่าจะต้องส่งอย่างไร ทำอะไร ต้องใส่อะไรบ้าง ฯลฯ (ถึงแม้ว่าผมจะให้ keyword “Cellular Automata” ในการ search google, wikipedia ซึ่งผมบอกว่า จะเอารูปจากเค้ามาเลยก็ได้ ไม่ผิด ก็ตาม) ซึ่งก็พอจะเข้าใจนักศึกษานะครับ ก็เลยต้องเปิด “เฉลย” การบ้านให้ดูก่อน ว่าให้น้องๆ ทำตามนี้แหละ เขียนส่งมาแค่นี้แหละ ซึ่งตรงนี้ไม่ได้บันทึกไว้ เพราะว่าเป็นการเปิดจากไฟล์ presentation ในเครื่อง (ผมไม่สามารถเขียนภาพผลการรัน Cellular Automata กฏ 110 ด้วยมือได้ครับ เกินความสามารถ) ก็เลยเอาภาพและ animation บางส่วน ที่สร้างจากการประยุกต์ใช้ Cellular Automata ดังๆ อย่าง Conway’s Game of Life ให้น้องๆ ดูไปด้วย

ก็ต้องขออภัยนะครับ ที่ในส่วนนั้นไม่ได้มีการบันทึกเอาไว้

Pencast วิชา Visual Simulation ครั้งที่ 3

เริ่มใช้ pencast กับวิชาอื่นที่สอน นอกจาก User Interface บ้าง วิชานี้เป็นวิชา Visual Simulation สอนให้กับคณะ ICT ซึ่งเนื้อหาหลักเป็น “การสร้างแบบจำลอง” ที่เหมือนจริง ซึ่งผมอยากจะโฟกัสแค่การสร้าง Texture ของลวดลายต่างๆ ทั้งที่เป็นลวดลายธรรมชาติและไม่ธรรมชาติ และการจำลองสถานการณ์ต่างๆ ที่บางทีอาจจะไม่ใช่ Direct simulation แต่แค่ให้ได้ความรู้สึกเหมือนจริง ซึ่งก่อนอื่นจะต้องศึกษาเรื่อง Procedural Texture Generation และ “ธรรมชาติของ Patterns” เสียก่อน ทำให้วิชานี้อาจจะมี nature แปลกๆ หน่อยสำหรับสาขา animation เนื่องจากจะมีคณิตศาสตร์ปนๆ อยู่บ้่าง (แต่ไม่ใช่เรื่องแปลก เพราะว่าการสร้าง texture หรือการศึกษา CGI; computer generated imaginary นี่ แทบจะเป็น math กันล้วนๆ ในเบื้องหลัง) ก่อนที่จะไปถึงเรื่อง Fractals ซึ่งเป็น “พระเอก” ของวิชา ต่อไป

สำหรับ Pencast ครั้งนี้จะ ตะกุกตะกักเล็กน้อย (เนื่องจากตัวเองก็ไม่ได้พูดเรื่องทำนองนี้มานานพอควร แล้วปกติจะพูดเรื่องทำนองนี้แต่กับพวกที่มี background เป็น math) และมีบางส่วนที่ไม่ได้ลงตรงนี้ เนื่องจากเปิดหน้าหนังสือลงใน visualizer และตัว pencast ไม่ได้บันทึกตรงนั้นไว้ให้ และการสนทนาต่างๆ ที่เกิดขึ้นระหว่างพักจะถูกตัดหมด และ 2 ครั้งก่อนหน้านี้ ไม่มีการบันทึกไว้ ดังนั้นหลายท่านที่มาฟัง อาจจะรู้สึกไม่ต่อเนื่อง หรือช่วงการ “Intro” มันหายไป ขออภัยด้วยครับ

ป.ล. สำหรับน้องคณะ ICT ที่ใช้งานครั้งแรกนะครับ ช่วย รอหน่อย นะครับ เพราะว่ามันต้องทำการ download ไฟล์เสียงทั้งหมดก่อน ไม่งั้นเสียงไม่มา ก็ขนาดไฟล์ตามที่ผมระบุนะครับ

  1. ตอนที่ 1: Procedural Generation Introduction ขนาด 7.5 MB

  2. ตอนที่ 2: Patterns & Textures ขนาด 8.9 MB

  3. ตอนที่ 3: 1D Texture generation with simple Dynamical Equation (& Glimpse of Fractals) ขนาด 4.3 MB

ไฟล์เอกสาร (PDF) ครับ: VS3_1.pdf, VS3_2.pdf, VS3_3.pdf

Pencast: Digital Camera Image Sensor 101

ตั้งแต่งาน WWDC มีเสียงเรียกร้องให้ผมอธิบายเรื่อง Backside Illuminated Sensor หลายเสียง และเนื่องจากตัวเองก็เคยเขียนเรื่องพวกนี้อยู่แล้ว เลยจัดเต็มเลยดีกว่า ไม่เฉพาะกับ Backside Illuminated ล่ะ ก็พบกับ Pencast ความยาวประมาณ 9 นาทีครึ่งตอนนี้ได้ครับ

ป.ล. ขนาดไฟล์เสียงตอนนี้คือ 1.9 MB นะครับ น่าจะโหลดได้เร็วกว่าของตอนที่ผมบันทึกจากการสอนในห้องเรียนเยอะ แต่ก็เหมือนเดิมนะครับ รอโหลดนิดนึง

ส่วนนี่ก็เช่นเดิมครับ PDF ที่ export มา:
6.16.Digital_Image_Sensor_101.pdf

Computer Everywhere

อ่านบทความเรื่อง 10 weirdest computers หรือคอมพิวเตอร์ที่แปลกประหลาด (อาจจะ) เหนือจินตนาการ 10 แบบ (อ่านจาก slashdot อีกที)

เท่าที่อ่านๆ ดูก็ไม่เห็นมีอะไรแปลกประหลาดตรงไหน ใครที่แม่นๆ computation theory และเข้าใจเรื่อง computational equivalence ก็คงจะมองทุกอย่างเป็นคอมพิวเตอร์ได้ไม่ยากอยู่แล้ว เพียงแต่เราจะหาวิธีเขียน instruction ให้มัน compute อะไรเฉพาะเจาะจงได้ยังไงนี่อีกเรื่องนึง (คนละเรื่องเลย ยากง่ายต่างกันคนละเร่ือง)

บางแบบก็เป็นที่รู้จักกันโคตรจะดี เช่น optical computer, quantum computer, DNA computer หรือว่าบางแบบก็อาจจะแปลกหน่อย แต่ว่าไม่ใช่เรื่องใหม่ เช่น billiard ball computer, slime mould computer, water wave computer เป็นต้น

เอาเป็นว่า ลองอ่านกันดูเล่นๆ ละกันครับ สนุกไปอีกแบบ

CountryData, CityData ใน Mathematica 6

ใช้ Mathematica มาตั้งหลายปี (ห้าปีได้แล้วมั้ง? ถ้าเป็นแฟนก็คงกำลังอยู่ในช่วงคบใกล้เลิกพอดี จากระยะเวลา ….) เพิ่งจะรู้ว่าเวอร์ชันนี้มันมีของเล่นใหม่เยอะตอนตามอ่าน Wolfram Blog น่ะแหละ ของเล่นอื้อซ่าเลย

วันนี้ลองเข้าไปอ่านๆ ดู เจอของดีน่ะ ว่ามันมี CountryData กับ CityData ให้ใช้ด้วยแฮะ พอเรียกใช้แล้วมันจะติดต่อกับ server ของทาง Wolfram แล้ว update ข้อมูลใหม่ให้เราเองตามที่เราต้องการ

เจ๋งดีอ่ะ

แต่ว่าช้านิดแฮะ อย่างว่า สงสัยไม่ Net เรามันไม่ค่อยจะเร็วเท่าไหร่ ก็ข้อมูลมันเยอะ นี่ลองทำตามตัวอย่างดูหน่อย

CountryData["France", "Shape"]

แล้วก็รอชาตินึง (ก็พวกเล่นลงข้อมูลทีเดียวทั้งโลกนี่หว่า) ก็ได้ผลเป็นรูปร่างของประเทศฝรั่งเศส นอกจากนั้นก็ยังมี attribute ให้เล่นอีกหลายตัว เช่น Population หรือว่าข้อมูล GDP แต่ละปี

เสร็จแล้วเราก็ลองของไทยดูบ้าง… อืมม สิบปากว่าไม่เท่าตาเห็น ลองดูเองดีกว่า

mathematica1.png

เจ๋งแฮะ ทำให้ชักอยากจะกลับมาลองเล่น Mathematica 6 จริงๆ จังๆ ซะแล้ว (ตอนที่ 5 ออกนะ ไม่ค่อยมีความรู้สึกว่ามันต่างจาก 4 เท่าไหร่ พวก WOW factor แบบนี้ต่ำพอควร หรือว่าผมคิดไปเองก็ไม่รู้)

Alternate Path of Life

ลองฝันสิ ถึงทุกอย่าง ที่เคยฝัน
ลองฝันสิ ถึงทุกอย่าง ที่เคยหวัง
ลองคิดถึง ทุกอย่าง ที่ไม่พัง
ถ้าความฝัน ความหวัง คือความจริง….


Had you ever imagined a world where you had re-made some choice you chose? Had you ever asked yourself “what if”? Had you ever think you’re walking a wrong path? Had you ever thought “if I didn’t do what I’ve done”?

It’s a dream.

Or no, it’s not.

All the things that could happened, had happened.

Somewhere, elsewhere, in the alternate universe. One of the infinite number in the Multiverse. Everything you wish it happens, happens. When you make a choice, you choose which universe you’ll be in. Another part of you will be walking the different path. All the paths will be walked.

It’s not a dream. It’s as real as you and me, and everything we see.

Choices are irreversible. I know I can’t take anything back. I know I made lots and lots of wrong turns in my life. I know I chose many bad choices. Especially between us.

Nonetheless, all the better choices will be walked, by you and me. It’s just somewhere, elsewhere.

However, one question remains: will myself in any other alternate universe will be writing the same blog, asking the same question, wishing himself the same thing I do?

So, as I’m writing this, so might he. All of us, all of me, can rest assure, all the paths we think we should have taken, had really been taken by us.

And now, we might be wishing the same thing: life in the alternate universe.

Joke: Schrödinger’s Cat (+ ข่าวเรื่อง Quantum Computer)

ขำมากๆ…..!

พอดีอ่านเรื่อง Light-based Quantum Circuit Does Basic Maths จาก Slashdot

เป็นเรื่องเกี่ยวกับความก้าวหน้าของงานวิจัยในการสร้าง quantum computer ของออสเตรเลีย (Queensland) ที่พัฒนา light-based 4-qubit quantum computer (ZDNet) โดยใช้เลเซอร์ในการ entangle photons ผ่าน linear optical circuit (ที่เหลืออ่านตาม link และ /. เอาเองนะครับ)

เจอ joke ที่สุดยอดมากๆ (IMO)

— Wanted —

Schrödinger’s Cat

Dead or Alive

จาก username Intron และมี reply ต่อมาจาก username geekoid

— Wanted —
Schrödinger’s Cat
Dead and Alive

โอ๊ย…. ขำมาก! (ถ้าไม่ get ลองหาเรื่องเกี่ยวกับ Schrödinger’s Cat อ่านดูนะครับ :-) และถ้าอยากอ่านเต็มๆ ผมแนะนำให้เข้าอ่านที่ตัวข่าวและบทความใน /. ดูครับ

จริงๆ ที่ /. มี comment ขำๆ เยอะครับ และมีความรู้ดีๆ เยอะครับ เรียกว่าเป็นอีก web นึงที่ผมต้องอ่านทุกวันมาตั้งแต่เรียน ป. ตรี :-)

Smallest Turing Machine Found & Proved!

Alex Smith นักศึกษาปริญญาตรีจากมหาวิทยาลัย Birmingham ได้พิสูจน์ว่า Turing Machine ที่มี 2 states และ 3 colors (symbols) เป็น Universal Turing Machine (UTM) ซึ่งเป็น UTM ที่เล็กที่สุดที่จะเป็นไปได้

การพิสูจน์นี้ทำให้ Alex ได้เงินรางวัล $25,000 จาก Wolfram Research Prize และเป็นการสิ้นสุดการหา UTM ที่เล็กที่สุดที่จะเป็นไปได้ (มีการค้นหากันมาครึ่งศตวรรษแล้ว) และมันเป็น fact ที่รู้กันว่า ไม่มี Turing Machine ที่มี 2 states, 2 symbols จะเป็น Universal ได้

ซึ่งการพิสูจน์นี้เป็น insight ที่อาจจะส่งผลให้มีการเปลี่ยนแปลงบางอย่างในโลกของ computing เช่นอาจจะนำไปสู่การสร้าง computing machine ที่ระดับโมเลกุล เป็นต้น ซึ่ง comment นี้สามารถอ่านได้จาก blog ของ Stephen Wolfram เอง

นอกเรื่องนะ…..

ผมรู้สึกเฉยๆ และค่อนไปทางไม่ค่อยจะชอบ Stephen Wolfram เท่าไหร่ เพราะว่าอะไรหลายๆ อย่าง ตอนแรกก็ admire นะ แต่ว่าพอหนังสือ A New Kind of Science (หนังสือ online full version จากเจ้าของเอง) ออกมานี่ค่อนข้างจะ negative เพราะว่า claim ผลงานชาวบ้านเป็นของตัวเองเยอะเหลือเกิน โดยเฉพาะการพิสูจน์ว่า Cellular Automata กฏ 110 ซึ่งเทียบเท่ากับ Turing Machine มี 2 states, 5 symbols ว่าเป็น UTM ที่ Wolfram claim ว่าเป็นของตัวเอง ทั้งที่จริงๆ คนที่พิสูจน์ได้จริงๆ คือ Matthew Cook ซึ่งทำงานเป็นผู้ช่วยวิจัยให้กับ Wolfram

เรื่อง Cook กับ Wolfram และการพิสูจน์กฏ 110 นี่ควรหาอ่านได้ยาวๆ จากหลายๆ ที่บน internet แต่ว่าเพราะ Wolfram ไล่ฟ้องชาวบ้านเค้าทั่วไปหมดที่พูดเรื่องนี้ทำให้อาจจะหาไม่ค่อยจะได้

อ่อ ลืมไป ใครคิดจะอ่าน A New Kind of Science นี่ พยายามลองหา review ของนักวิทยาศาสตร์ที่เป็น critiques มาลองอ่านดูก่อนก็ดีนะครับ เพราะว่ามันมีอะไรหลายๆ อย่างที่ อืมมมมม ไม่ค่อยจะดีเท่าไหร่ แต่ว่าคนที่ไม่รู้ deep technical หรือว่า deep theoretical understanding มาก่อนเลย อาจจะได้รับความรู้อะไรหลายอย่างผิดๆ ไปเยอะพอควร เช่น

  • review ของ Lawrence Gray อันนี้เจ๋งมาก
  • หรือของ Cosma Shalizi
  • หรือว่า ใน slashdot แต่ว่าเลือกเชื่อ comment/review ใน slashdot เอาเองนะ …

จริงๆ มีเยอะกว่านี้เยอะ แต่ว่าไม่ได้เก็บ link ไว้เลย ตอนนี้ขี้เกียจหา แต่คิดว่าหาไม่ยาก

อีกอย่าง หนังสือเล่มนั้น dismissed prior knowledge แทบจะทั้งหมดเลย ทั้งๆ ที่อะไรหลายๆ อย่างมีคนค้นพบมาก่อนแล้ว และเป็น known facts เสียด้วยซ้ำ โดยเฉพาะเรื่องที่ระบบที่มีกฏพื้นฐานที่เรียบง่าย สามารถมีพฤติกรรมที่ซับซ้อนยากยิ่งต่อความเข้าใจ และเรื่องอื่นๆ ฯลฯ อ่อ ใช่ หนังสือเล่มนั้น (edition ที่ผมมี) ไม่มี reference เลยนะครับ และ Wolfram พูดถึงทุกอย่างใน passive tone มาก

A New Kind of Science (NKS) ก็เป็น interesting read ครับ แต่ว่าอย่าไปเชื่อมันมากนัก เพราะว่าหลายๆ อย่างในนั้นก็ไม่ได้ significant ขนาดที่คนเขียนหนังสือพยายามจะให้มันเป็น

แต่ว่าการที่พิสูจน์ได้ว่า TM ขนาด 2 states, 3 symbols เป็น UTM นี่ significant ครับ โดยไม่เกี่ยวกับ Stephen Wolfram :-P และครั้งนี้ผมเห็นด้วยและยินดีที่ Wolfram ให้ credit ที่ถูกต้องกับคนที่ค้นพบความจริงข้อนี้ครับ

อ่าน PDF ของการพิสูจน์ ของ Alex Smith ครับ

[update 1]: เพิ่ม list ของ review หนังสือ A New Kind of Science

หนังสือที่อยากได้ (Complex Systems) และ amazon.com

เมื่อวานนี้ Amazon ส่ง e-mail มาโฆษณาหนังสือ … เห็นเล่มนี้แล้วอยากได้มาก



Complex and Adaptive Dynamical Systems: A Primer โดย Claudius Gros มีกำหนดออกวันที่ 1 พย. ปีนี้ น่าจะเป็นของขวัญวันเกิดให้ตัวเองได้ดีเลยนะเนี่ย

มี description (เอามาจาก Amazon):

We are living in an ever more complex world, an epoch where human actions can accordingly acquire far-reaching potentialities. Complex and adaptive dynamical systems are ubiquitous in the world surrounding us and require us to adapt to new realities and the way of dealing with them.

This primer has been developed with the aim of conveying a wide range of “commons-sense” knowledge in the field of quantitative complex system science at an introductory level, providing an entry point to this both fascinating and vitally important subject.

The approach is modular and phenomenology driven. Examples of emerging phenomena of generic importance treated in this book are: – The small world phenomenon in social and scale-free networks; – Phase transitions and self-organized criticality in adaptive systems; – Life at the edge of chaos and coevolutionary avalanches resulting from the unfolding of all living; – The concept of living dynamical systems and emotional diffusive control within cognitive system theory.

Technical course prerequisites are a basic knowledge of ordinary and partial differential equations and of statistics. Each chapter comes with exercises and suggestions for further reading – solutions to the exercises are also provided.

อยากได้ชะมัด .. นี่ถ้ายังอยู่ญี่ปุ่นนี่คงจะสั่งไปแล้วนะเนี่ย..

นี่แหละ power ของการเก็บข้อมูล และการวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้ ผมเคยซื้อหนังสือเกี่ยวกับ Chaos Theory, Fractals, Complex Systems theory จาก Amazon ไว้หลายสิบเล่ม (นอกจากหนังสืออื่นๆ นะ ไว้วันหลังจะทำ reading list ให้) ไม่พอนะ ผมอาจจะมีพฤติกรรมการซื้อหนังสือจากสำนักพิมพ์ Springer เยอะด้วย พอเอาข้อมูลนี้มาวิเคราะห์นะ ระบบ computer ที่ Amazon ก็เลยไม่ลังเล (computer มันลังเลเป็นที่ไหน) ในการที่จะส่ง e-mail มาบอกผมว่า มีหนังสือใหม่เล่มนี้นะ สนมั้ย

  • ถ้า Amazon ส่งโฆษณามามั่ว มีหนังสือใหม่อะไรก็ส่งมาหมด ผมก็คงสั่งโปรแกรม e-mail client ของผมให้ filter มันไปเป็น junk แบบถาวร
  • ถ้าส่งมาแบบ 50 mail มีดีซักอัน ผมก็คงจะ filter มันเข้าไปอยู่ใน mailbox ที่ไม่สำคัญ อยากอ่านก็อ่านอยากลบก็ลบ (แต่ไม่ใช่ junk) แล้วปกติก็จะลบมากกว่าอ่าน
  • ถ้ามันส่งมาแบบ 10 mail ผมคิดว่าเข้าท่าซัก 1 เนี่ยสิ ค่อยน่าสนหน่อย

อีกอย่าง ยิ่งผมซื้อเยอะเท่าไหร่ Amazon ก็ยิ่งวิเคราะห์พฤติกรรมการซื้อของผมได้ดีขึ้นเท่านั้น ยิ่งมีคนซื้อของจาก Amazon เยอะขึ้นเท่าไหร่ Amazon ก็ยิ่งวิเคราะห์พฤติกรรมของทุกคนโดยรวมได้ดีขึ้นเท่านั้น เพราะว่านอกจากจะวิเคราะห์แค่จากตัวผมเองแล้ว ก็ยังวิเคราะห์จากคนที่ซื้อของใกล้เคียงกับที่ผมซื้ออีกด้วย ว่าคนพวกนั้นซื้ออะไร ผมน่าจะสนใจตาม อะไรทำนองนี้

ซึ่งมันก็เป็น hit-and-miss

แต่ว่าทุกครั้งที่ผมซื้อ Amazon ก็ยิ่งมีโอกาสได้เงินจากผมมากขึ้นในอนาคต

การใช้ computer และทฤษฎีต่างๆ อย่างฉลาดในเชิงธุรกิจ บางทีมันเพิ่มโอกาสในการทำธุรกิจ ในการขายของ ในการเชื่อมโยง ในการบริหารจัดการมากขึ้นอย่างมากมาย

แต่น่าเสียดาย (อีกล่ะ พักนี้มีแต่เรื่องน่าเสียดาย) ที่หลายๆ คนในบ้านเราที่ศึกษาทฤษฎี ไม่สามารถนำตรงนี้ไปใช้งานจริงได้เท่าไหร่ และไม่สามารถประยุกต์ใช้ในเชิงธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพเท่าที่ควร หรือไม่ได้เอาเสียเลย

ปล. ใครมีประสบการณ์สั่งหนังสือจาก Amazon พักหลังๆ ช่วยบอกหน่อยนะครับ ว่าดีมั้ย (การขนส่งและ delivery นะ) เพราะว่าเคยสั่งครั้งนึงเมื่อนานมาแล้วตอนกลับมาเยี่ยมบ้าน ตอนนั้น delivery ในบ้านเราห่วยสุดๆ…. เลยเข็ด