ผมบันทึกเสียงสั้นๆวิทยาศาสตร์ทั่วไปในรายการ Sci & Tech ที่วิทยุไทยพีบีเอสเรื่องช่วยนักวิทยาศาสตร์ด้วยโปรแกรม Folding at Home เลยเอาสรุปและลิงก์ที่ผู้สนใจเข้าไปดูเพิ่มเติมมารวมไว้ที่นี่ครับ

สรุปคือ:

1. Folding at Home เป็นโครงการให้ประชาชนใช้คอมพิวเตอร์ของตนที่มักจะอยู่ว่างๆมาช่วยคำนวณแก้ปัญหาเกี่ยวกับรูปทรงของโปรตีน ซึ่งจะมีประโยชน์ในการต่อสู้กับโรคต่างๆเช่นอัลไซเมอร์, มะเร็ง, เบาหวาน, ไข้หวัดใหญ่, รวมถึงโควิด-19 และโรคติดเชื้ออื่นๆด้วย
2. ก่อนอื่นเราควรรู้จักโปรตีนคร่าวๆก่อน โปรตีนเป็นเครื่องจักรเล็กๆระดับโมเลกุลในร่างกายเรา มีหลายพันชนิด ทำหน้าที่ต่างๆกันตั้งแต่เป็นเอนไซม์ทำให้ปฏิกิริยาเคมีต่างๆเป็นไปได้, เป็นเซนเซอร์ตรวจหาสารเคมีต่างๆ, เป็นโครงสร้างต่างๆ, เป็นส่วนประกอบกล้ามเนื้อ, เป็นระบบภูมิคุ้มกัน, ขนส่งสิ่งต่างๆในร่างกายเช่นฮีโมโกลบินในเลือดขนส่งออกซิเจน, และอื่นๆอีกมากมาย
3. โปรตีนประกอบด้วยกรดอมิโนหลายๆอันมาต่อกันเป็นลำดับ สารพันธุกรรม (DNA) เป็นตัวกำหนดลำดับว่ากรดอมิโนอะไรต่อกับอะไร โดยเฉลี่ยโปรตีนหนึ่งตัวจะมีกรดอมิโนนับร้อยชิ้นมาเรียงต่อกัน
4. แรงทางไฟฟ้าระหว่างอะตอมในกรดอมิโน และระหว่างอะตอมในกรดอมิโนกับอะตอมของสิ่งแวดล้อม (เช่นน้ำที่อยู่รอบๆ) ทำให้กรดอมิโนที่มาเรียงต่อกันเคลื่อนไหวและพับเป็นรูปทรงต่างๆ รูปทรงเหล่านี้มีความเฉพาะเจาะจงมาก คือลำดับกรดอมิโนแบบหนึ่งก็จะพับมาเป็นรูปทรงแบบหนึ่ง กรดอมิโนที่พับเป็นรูปทรงเฉพาะของมันก็กลายเป็นโปรตีนที่ทำหน้าที่ต่างๆกันขึ้นกับว่าหน้าตาของมันเป็นอย่างไร
5. การคำนวณว่าลำดับกรดอมิโนต่างๆจะพับอย่างไร แล้วเป็นโปรตีนหน้าตาอย่างไรเป็นการคำนวณที่ใช้เวลามากเพราะมีขั้นตอนมากมาย ถ้าใช้คอมพิวเตอร์หนึ่งเครื่องอาจใช้เวลาคำนวณเป็นร้อยปี ถ้าใช้ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ก็อาจจะใช้เวลาไม่กี่ชั่วโมงถึงไม่กี่เดือน
6. Folding at Home อาศัยคอมพิวเตอร์ของอาสาสมัครมาช่วยกันคำนวณแทนซูเปอร์คอมพิวเตอร์ พลังการคำนวณรวมๆกันของอาสาสมัครทั่วโลกมีพอๆกับซูเปอร์คอมพิวเตอร์ระดับแรกๆของโลก
7. ใครๆก็เป็นอาสาสมัครช่วยกันคำนวณได้ เพียงไปที่เว็บไซต์ https://foldingathome.org และโหลดโปรแกรมมาติดตั้งได้ที่ https://foldingathome.org/start-folding/
8. นอกจาก Folding at Home แล้วยังมีอีกหลายโครงการที่เราสามารถเป็นอาสาสมัครใช้คอมพิวเตอร์ช่วยคำนวณเพื่อความรู้มนุษยชาติครับ เข้าไปดูได้ที่ https://boinc.berkeley.edu/projects.php ยกตัวอย่างเช่นอีกโครงการที่ศึกษาโปรตีนก็คือ http://boinc.bakerlab.org/rosetta/

ลิงก์น่าสนใจ:

ตอนที่แล้วอยู่ที่ “สิ่งควรรู้สำหรับผู้สนใจวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี (1)“

ผมบันทึกเสียงสั้นๆวิทยาศาสตร์ทั่วไปในรายการ Sci & Tech ที่วิทยุไทยพีบีเอสเรื่องสิ่งควรรู้สำหรับผู้สนใจวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีตอนที่ 2 เลยเอาสรุปและลิงก์ที่ผู้สนใจเข้าไปดูเพิ่มเติมมารวมไว้ที่นี่ครับ

สรุปคือ:

1. เราต้องตระหนักว่าเราตัดสินใจด้วยความรู้สึกและอารมณ์มากกว่าเหตุผลเสมอๆ นอกจากนี้เรายังไม่ค่อยรู้ตัวและคิดว่าตนเองมีเหตุผลซะด้วย ดังนั้นการตัดสินใจเรื่องสำคัญเราควรค่อยๆคิด ค่อยๆใช้เหตุผลและข้อมูลตัดสินใจ ระวังการใช้อคติทางจิตวิทยา (cognitive bias) ตัดสินใจในเรื่องเหล่านั้น
   
2. วันนี้เรามีตัวอย่าง cognitive biases อีกหลายอันมาคุยกันดังในข้อ 3-7
   
3. Survivorship Bias หรือเราอาจตัดสินใจผิดเพราะเราสังเกตเห็นแต่สิ่งที่ “รอด” มาได้เท่านั้น ไม่เห็นส่ิงที่ “ไม่รอด” เช่นการกินสมุนไพรรักษามะเร็ง เราจะได้ยินเฉพาะจากคนที่กินแล้วไม่ตายเท่านั้น เรามักจะไม่ได้ยินเรื่องราวจากคนตายไปแล้ว เราต้องคิดถึงข้อมูลต่างๆที่เราอาจยังไม่เห็นด้วย
   อีกตัวอย่างก็คือปัญหาสมัยสงครามโลกครั้งที่สองที่ว่าจะเสริมเกราะให้เครื่องบินตรงไหนดีถ้าเรามีข้อมูลว่าเครื่องบินที่ออกไปรบและบินกลับมามีรอยกระสุนตรงไหนบ้าง คนส่วนใหญ่จะบอกว่าควรติดเกราะเพิ่มแถวๆที่ถูกยิงเยอะๆสิ แต่จริงๆแล้วลืมไปว่าเราเห็นข้อมูลเฉพาะเครื่องบินที่รอดกลับมาเท่านั้น แสดงว่าความเสียหายจากรอยกระสุนเหล่านั้นยังไม่วิกฤติ เราควรเลือกเสริมเกราะที่ตำแหน่งที่ไม่เคยพบบนเครื่องที่บินกลับมาดีกว่า เพราะเครื่องที่ถูกยิงตำแหน่งเหล่านั้นไม่เคยบินกลับมาได้
   
4. Story bias คือการที่คนเราชอบทำความเข้าใจสิ่งต่างๆโดยการผูกให้เป็นเรื่องราว ทั้งนี้เรื่องจริงๆมักจะซับซ้อนกว่าเรื่องที่เราแต่งขึ้นมาอธิบายอย่างมาก เรามักจะพยายามหาความหมายและเหตุผลในส่ิงต่างๆที่เกิดขึ้นแม้ว่าในบางครั้งสิ่งเหล่านั้นอาจจะไม่มีความสัมพันธ์อย่างที่เราคิด  ข้อเสียคือเรามักคิดว่าเราเข้าใจสิ่งต่างๆดีแล้วเพราะเรื่องที่เราแต่งเพื่ออธิบายฟังดูดีสำหรับเรา แม้ว่าความเข้าใจของเราจะห่างไกลกับความเป็นจริงก็ตาม
   นี่เป็นเหตุผลที่คนเราชอบทฤษฎีสมคบคิดด้วย
   
5. Hindsight bias คือการที่เราสามารถอธิบายเรื่องที่เกิดขึ้นแล้วอย่างมั่นใจ สามารถเห็นสาเหตุและผลลัพธ์ต่างๆได้ ตัวอย่างก็เช่นนักวิเคราะห์หุ้นบอกว่าหุ้นตัวนี้ขึ้นเพราะสาเหตุนี้ หุ้นตัวนี้ตกเพราะสาเหตุนี้หลังจากหุ้นขึ้นหรือตกไปแล้ว หรือหมอดู หรือนักประวัติศาสตร์ หรือนักเศรษฐศาสตร์ หรือใครก็ตามสามารถอธิบายเหตุการณ์ต่างๆที่ผ่านไปแล้วได้เป็นฉากๆอย่างมั่นใจ แต่จะไม่สามารถทำนายอนาคตอะไรได้ถูกต้องนัก
   
6. Halo effect คือการที่เราเห็นข้อดีเด่นๆของใครหรืออะไร แล้วเราก็ตัดสินเรื่องอื่นๆของคนนั้นหรือสิ่งนั้นไปในทางที่ดีๆ ในทางกลับกันถ้าเราเห็นข้อเสียเด่นๆเราก็ตัดสินเรื่องอื่นๆไปในทางร้ายๆด้วย ตัวอย่างก็เช่นทำไมคนหน้าตาดีจึงมักได้รับความยอมรับง่ายกว่าคนหน้าตาไม่ดี หรือทำไมตัวร้ายในหนังจึงมักจะมีหน้าตาน่าเกลียดน่ากลัวไปด้วย ทำไมถึงมีหนังสือประวัติคนรวยเต็มไปหมด
   
7. Regression to the mean หรือการถอยเข้าหาค่าเฉลี่ยคือปรากฏการณ์ที่เมื่อเราทำอะไรได้ผลดีมากๆหรือผลร้ายมากๆแล้ว เมื่อเราทำสิ่งเดียวกันอีกผลที่ได้มักจะไม่ดีเท่าหรือร้ายเท่า แต่จะใกล้ค่าเฉลี่ยปกติของเรามากขึ้น ทั้งนี้เป็นผลจากสถิติและความน่าจะเป็นของผลลัพธ์สิ่งต่างๆที่มีส่วนขึ้นกับโชคและความผันผวนที่อยู่นอกเหนือการควบคุมของเรา เช่นถ้าวันนี้เราตีกอล์ฟได้ดีมากๆ วันต่อไปที่เราตีกอล์ฟมักจะไม่ได้ผลดีเท่าวันนี้ หรือความเข้าใจผิดที่ว่าการดุด่าได้ผลดีมากกว่าคำชมเพราะคนที่ถูกด่ามักจะทำได้ดีขึ้นในครั้งต่อมา แต่คนที่ถูกชมมักจะทำได้ไม่ดีเท่าเดิม

ผมบันทึกเสียงสั้นๆวิทยาศาสตร์ทั่วไปในรายการ Sci & Tech ที่วิทยุไทยพีบีเอสเรื่องสิ่งควรรู้สำหรับผู้สนใจวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีตอนที่ 1 เลยเอาสรุปและลิงก์ที่ผู้สนใจเข้าไปดูเพิ่มเติมมารวมไว้ที่นี่ครับ

สรุปคือ:

1. วิทยาศาสตร์เป็นวิธีการคิด การทำความเข้าใจ ว่าธรรมชาติและสิ่งต่างๆรอบๆตัวทำงานอย่างไร เราสร้างตุ๊กตาหรือแบบจำลองว่าสิ่งที่เราสนใจควรจะทำงานอย่างไรด้วยกฎเกณฑ์อะไร แล้วทำการทดลองหรือสังเกตการณ์ว่าแบบจำลองของเราทำงานตรงกับความเป็นจริงไหม ไอเดียอะไรของเราที่ไม่ตรงกับความเป็นจริงก็ควรจะถูกหักล้างไปเรื่อยๆและหวังว่าไอเดียที่ผ่านการทดสอบและผ่านการพยายามหักล้างมาได้ก็จะตรงกับความเป็นจริง
2. เราต้องมีความนอบน้อมถ่อมตัวในการแสวงหาความจริง เพราะสมองเราไม่ได้ทำงานเป็นเหตุเป็นผลอย่างที่เราเข้าใจ การตัดสินใจและความเชื่อต่างๆมักจะเกิดจากการคิดลัด (heuristics) และอารมณ์
3. การคิดลัดและอารมณ์มีประโยชน์ช่วยในการตัดสินใจเร็วๆในสถานการณ์หลากหลาย พวกเราสืบเผ่าพันธุ์มาจากบรรพบุรุษที่ตัดสินใจเร็วๆด้วยการคิดลัดและอารมณ์ พวกที่คิดอย่างมีเหตุผลแต่คิดช้าอาจจะตายไปเพราะตัดสินใจเรื่องต่างๆไม่ทัน ไม่ทิ้งลูกหลานไว้เยอะเท่าพวกคิดเร็วๆใช้อารมณ์
4. แต่การคิดลัดและอารมณ์ทำให้เราคิดผิดพลาดในหลายๆสถานการณ์ที่ต้องใช้เหตุผลและตรรกะ เราจึงต้องรู้ตัวว่าเรามีจุดอ่อนด้านนี้
5. มีนักวิจัยศึกษาการคิดลัดและอารมณ์เหล่านี้ รวบรวมเป็นอคติทางจิตวิทยา (cognitive biases) นับร้อยแบบ
6. ตัวอย่าง cognitive biases ใหญ่ๆสามแบบที่คุยกันวันนี้คือ confirmation bias, availability heuristics, และ Dunning-Kruger effect
7. Confirmation bias คือธรรมชาติของเราที่เลือกดูข้อมูลต่างๆเพื่อสนับสนุนความคิดความเชื่อที่มีอยู่แล้ว ไม่พยายามหาข้อมูลมาแย้ง แม้กระทั่งปฏิเสธข้อมูลแย้งหรือสร้างเหตุผลต่างๆนานาเพื่อให้เราเลือกเฉพาะข้อมูลที่เราชอบ ทำให้เราหลอกตัวเองอยู่เสมอๆ
8. Availability heuristics คือการที่เราได้เห็นได้ยินเรื่องอะไรบ่อยๆหรือจำเรื่องอะไรได้ง่ายๆจะทำให้เราให้ความสำคัญกับสิ่งนั้นมากกว่าความเป็นจริง เช่นมีคนเสนอข้อเสนอสองสามอย่างมาให้ ทำให้เราเลือกหนึ่งในข้อเสนอนั้นๆทั้งๆที่จริงๆเราอยากได้อย่างอื่นที่ไม่ได้ถูกเสนอมาด้วย หรือเช่นเราได้ยินข่าวคนถูกล็อตเตอรี่รางวัลที่หนึ่งบ่อยๆ เราอาจคิดหวังว่าเราจะรวยแบบนั้นก็ได้ แต่โอกาสที่จะถูกล็อตเตอรี่รางวัลที่ 1 มีเพียง 1 ในล้าน หรือเทียบได้กับการปูสนามฟุตบอลด้วยแบงค์ร้อย โดยที่มีแบงค์เพียง 1 ใบในนั้นที่มีรางวัลที่ 1 อยู่
9. Dunning-Kruger effect คือเราคิดว่าตนเองรู้เรื่องนอกสาขาที่เราเชี่ยวชาญมากกว่าที่เรารู้จริงๆ จนทำให้คิดว่าควรให้น้ำหนักกับความเข้าใจผิวเผินของเรามากกว่าความเข้าใจของผู้เชี่ยวชาญ
10. นอกจาก cognitive biases สามแบบนี้แล้วผมยังคุยเรื่องการระวังการเชื่อ การแชร์ข่าวต่างๆในอินเทอร์เน็ต ยิ่งถ้าพาดหัวสร้างอารมณ์ในใจเรามากเท่าไรยิ่งต้องระวัง ก่อนจะเชื่อจะแชร์ควรตรวจสอบความเชื่อถือได้ต่างๆก่อน

ลิงก์ที่น่าสนใจ:

ใครๆ ก็คิดว่าตัวเองมีเหตุผลกันทั้งนั้น : 175 อคติในใจคุณ

Cognitive Biases : จิตวิทยาอคติในการตัดสินใจ ฉบับนักพัฒนาโปรดักส์

Cognitive bias cheat sheet