ปัญญาประดิษฐ์กับปัญญาธรรมชาติ เหตุใด “ฟิสิกส์ใหม่” จึงจำเป็นต่อความเข้าใจจิตสำนึก วิเคราะห์เชิงลึกจาก Roger Penrose ⸻ บทนำ: ประเด็นไม่ได้อยู่ที่ “ความฉลาด” แต่คือ “ความเข้าใจ” การสนทนาระหว่าง Roger Penrose และ Emanuele Severino ว่าด้วย Artificial Intelligence versus Natural Intelligence มิได้เป็นเพียงการถกเถียงว่า “คอมพิวเตอร์ฉลาดแค่ไหน” แต่เป็นการตั้งคำถามเชิงรากฐานว่า อะไรคือ “ความเข้าใจ” (understanding) และเหตุใดมันจึงไม่ลดรูปเป็นอัลกอริทึมได้ Penrose จงใจ ไม่ เริ่มจากนิยาม consciousness, intelligence หรือ understanding แบบตรงตัว เขาเลือกใช้วิธีแบบนักคณิตศาสตร์: ไม่ต้องรู้ความหมาย แต่ดูโครงสร้างความสัมพันธ์ ลำดับที่เขาเสนอคือ Intelligence ⇒ Understanding ⇒ Awareness (Consciousness) กล่าวคือ หากเราจะเรียกสิ่งใดว่า “ฉลาด” ตามการใช้ภาษาปกติ สิ่งนั้นต้อง เข้าใจ และการเข้าใจต้องมี ความตระหนักรู้ ⸻ 1. กรณีหมากรุก: ความเก่ง ≠ ความเข้าใจ Penrose เลือกกรณีที่จงใจ “ทำให้ AI พลาด” เขาสร้างตำแหน่งหมากรุกที่ ไม่ผิดกติกา แต่ ไม่เคยเกิดจริง ในเกมมนุษย์ โปรแกรมหมากรุกอย่าง Fritz ประเมินตำแหน่งนี้ว่า ฝ่ายดำชนะ เพราะมันใช้ฟังก์ชันประเมินเชิงปริมาณ: • จำนวนหมาก • ความได้เปรียบเชิงตำแหน่ง • การมองล่วงหน้าแบบ depth-limited แต่ มนุษย์ที่เข้าใจหมากรุกจริง จะเห็นทันทีว่า ตำแหน่งนี้คือ เสมอโดยโครงสร้าง (structural draw) สิ่งที่เกิดขึ้นคือ • AI ไม่ “เห็น” ว่าหมากถูกขัง • ไม่ “เข้าใจ” ข้อจำกัดเชิง global • ไม่รับรู้ความหมายของกติกา สามสิบตาไม่กินหมาก 👉 นี่ไม่ใช่บั๊กเล็ก ๆ แต่คือ การขาดความเข้าใจเชิงความหมาย (semantic understanding) ⸻ 2. ปัญหาไม่ได้อยู่ที่เกมจำกัด แต่คือ “อนันต์” หมากรุกเป็นเกมจำกัด (finite) Penrose ยอมรับว่า อาจ เขียนโปรแกรมแก้กรณีแบบนี้ได้หมด ดังนั้นเขาขยับไปยังสิ่งที่สำคัญกว่า: การเข้าใจสิ่งที่เป็นอนันต์ (infinite structures) มนุษย์เข้าใจข้อความประเภท: “ผลบวกของจำนวนคู่สองจำนวนเป็นจำนวนคู่เสมอ” ซึ่งเป็นข้อความเกี่ยวกับ จำนวนไม่สิ้นสุด และเราเข้าใจมันผ่าน เหตุผล ไม่ใช่การไล่ตรวจทีละกรณี เครื่องจักรทำแบบนี้ไม่ได้โดยหลักการ ⸻ 3. Gödel–Turing: ขอบเขตของกฎ และสิ่งที่อยู่นอกกฎ Penrose ใช้ผลของ Kurt Gödel ในรูปแบบที่ Alan Turing ทำให้ชัดเจน โครงสร้างเหตุผล สมมติว่ามีระบบกฎ R • เป็นกฎเชิงกล • ตรวจสอบได้โดยคอมพิวเตอร์ • ให้ผลลัพธ์ที่ “จริงเท่านั้น” Gödel แสดงว่า: สามารถสร้างประพจน์ G(R) ที่ – เป็นจริง – แต่ พิสูจน์ไม่ได้ในระบบ R และที่สำคัญคือ เรา รู้ ว่ามันจริง เพราะเรา เข้าใจว่ากฎทำงานอย่างไร 📌 นี่คือจุดแตกหัก: ความเข้าใจเกี่ยวกับระบบ ให้ความจริงที่ระบบให้ไม่ได้ ดังนั้น ความเข้าใจ ≠ การทำตามกฎ ⸻ 4. Polyominoes: สิ่งที่ไม่มีอัลกอริทึม แต่เข้าใจได้ ปัญหาการปูกระเบื้องระนาบด้วย polyominoes: ไม่มีอัลกอริทึมใดตัดสินได้ทั่วไป ว่าชุดรูปร่างจำกัดจะปูระนาบได้หรือไม่ (Berger, 1966) แต่มนุษย์บางครั้ง “เห็น” โครงสร้างการปูได้ด้วย insight นี่ไม่ใช่การคำนวณ แต่คือ การเข้าใจ pattern เชิงโครงสร้าง ⸻ 5. Goodstein’s Theorem: ความจริงที่คอมพิวเตอร์ไปไม่ถึง ลำดับ Goodstein: 1. เขียนจำนวนในฐาน n 2. แทน n \to n+1 3. ลบ 1 4. ทำซ้ำ ตัวเลขจะ พุ่งสูงอย่างมโหฬาร แต่สุดท้าย ลดลงเป็นศูนย์เสมอ ข้อเท็จจริงสำคัญ: • จริง • แต่ พิสูจน์ไม่ได้ด้วย induction ธรรมดา • ต้องใช้ transfinite induction 📌 คอมพิวเตอร์ไม่มีวัน “เห็น” จุดจบ แต่ มนุษย์เข้าใจเหตุผลของการล่มสลาย ⸻ 6. วิวัฒนาการไม่ต้องการนักคณิตศาสตร์ Penrose โจมตีแนวคิดว่า: สมองคืออัลกอริทึมซับซ้อนมาก ๆ ด้วยเหตุผลเชิงชีววิทยา: • การเข้าใจตรรกะระดับ Gödel ไม่มีประโยชน์เชิงการอยู่รอด • ธรรมชาติไม่คัดเลือก “ความเข้าใจนามธรรมลึก” ดังนั้น ต้องมีคุณสมบัติทางกายภาพบางอย่าง ที่ เอื้อ ต่อความเข้าใจ แต่ ไม่ถูกคัดเลือกตรง ๆ ⸻ 7. ปัญหาการยุบสถานะควอนตัม (Collapse Problem) Penrose หันไปที่ฟิสิกส์ สมการ Schrödinger เป็นเชิงคำนวณ 100% แต่ ไม่อธิบายว่าเหตุใดการซ้อนทับจึงยุบ เขาเสนอว่า: การยุบสถานะเป็นกระบวนการจริงทางฟิสิกส์ ไม่ใช่ผลจากการสังเกตของจิต ⸻ 8. Objective Reduction (OR): กลไกที่ไม่คำนวณได้ สูตรของ Penrose–Diósi: τ ≈ ħ / E_g โดยที่ • E_g = gravitational self-energy ของความต่างมวล • τ = เวลาในการยุบสถานะ คุณสมบัติสำคัญ: • ไม่สุ่มแบบคลาสสิก • ไม่คำนวณได้ • ไม่ขึ้นกับผู้สังเกต 👉 เป็น non-computable physical process ⸻ 9. Orch-OR: จิตสำนึกในฐานะการยุบควอนตัมที่จัดจังหวะ ร่วมกับ Stuart Hameroff แนวคิด Orch-OR เสนอว่า: • microtubules ในเซลล์ประสาท • เกิด coherent quantum states • collapse แบบ OR • การ collapse = moment ของ conscious choice จิตสำนึกจึงไม่ใช่การประมวลผลข้อมูล แต่คือ เหตุการณ์เชิงฟิสิกส์ที่ไม่คำนวณได้ ⸻ บทสรุป: เหตุใด AI จะไม่มี “ความเข้าใจ” แบบมนุษย์ 1. AI = ระบบกฎ + การคำนวณ 2. ความเข้าใจ = การเห็นความจริงนอกกฎ 3. การเห็นนี้ต้องอาศัยกระบวนการ non-computable 4. ฟิสิกส์ปัจจุบัน ยังไม่ครบ จิตสำนึกไม่ใช่ซอฟต์แวร์ แต่คือปรากฏการณ์ฟิสิกส์ระดับลึก ⸻ 10. ทำไม “ยาสลบ” จึงสำคัญต่อทฤษฎีจิตสำนึก จุดหักเหสำคัญในชีวิตทางความคิดของ Roger Penrose คือจดหมายจาก Stuart Hameroff Hameroff ไม่ใช่นักประสาทวิทยาทั่วไป เขาคือวิสัญญีแพทย์ — คนที่ ปิด–เปิดจิตสำนึกมนุษย์ได้อย่าง reversible คำถามพื้นฐานคือ: หากจิตสำนึก = การคำนวณ เหตุใดโมเลกุลยาสลบเล็กนิดเดียว จึง “ปิด” การคำนวณระดับสมองทั้งหมดได้? ยาสลบ: • ไม่ทำลายเซลล์ • ไม่ทำลาย synapse • ไม่หยุดสัญญาณไฟฟ้าทั้งหมด แต่ ประสบการณ์เชิงอัตวิสัยหายไป นี่คือปัญหาเชิงโครงสร้าง ไม่ใช่เชิงปริมาณ และเป็นปัญหาที่ functionalism อธิบายไม่ได้ ⸻ 11. Microtubules: โครงสร้างที่ถูกมองข้าม Hameroff เสนอว่า: • microtubules ไม่ใช่โครงสร้างพยุงเซลล์ธรรมดา • แต่เป็น quantum information scaffold คุณสมบัติสำคัญ: • มีโครงสร้างเรขาคณิตซ้ำ (lattice) • มี dipole oscillations • มีสภาวะที่ กัน decoherence ได้ระดับหนึ่ง ใน Orch-OR: • synapse ≠ ที่ตั้งของ consciousness • microtubules = ที่เกิด quantum coherence ยาสลบหลายชนิด: • จับกับ tubulin • เปลี่ยน phase coherence • ตัดวงจร quantum → OR นี่คือเหตุผลที่ Penrose มองว่า: “Anaesthesia is not shutting down computation, but preventing quantum state reduction from being orchestrated.” ⸻ 12. การยุบสถานะ (OR) กับกาลอวกาศ หัวใจของ OR คือ แรงโน้มถ่วง Penrose เสนอว่า: • superposition ของมวล = superposition ของกาลอวกาศ • กาลอวกาศ ไม่อนุญาต superposition ได้นาน ดังนั้นระบบจะ “เลือก” หนึ่งเรขาคณิต สมการหลัก: τ ≈ ħ / E_g โดย • E_g = gravitational self-energy ระหว่างสอง configuration • τ = เวลาเฉลี่ยก่อน collapse คุณสมบัติสำคัญมาก: 1. ไม่ใช่ noise 2. ไม่ใช่ decoherence 3. ไม่ใช่ measurement 4. ไม่ computable 👉 นี่คือจุดที่ Penrose ยืนยันว่า ฟิสิกส์มีช่องว่างสำหรับเสรีเจตจำนง ⸻ 13. Free Will: ไม่ใช่สุ่ม ไม่ใช่กำหนด Penrose ปฏิเสธสองขั้ว: • ❌ Determinism (คลาสสิก) • ❌ Randomness (ควอนตัมแบบ Born rule ธรรมดา) OR เป็น: • neither deterministic • nor probabilistic แบบอัลกอริทึม เขาใช้คำว่า “choice without computation” นี่เชื่อมโดยตรงกับเหตุผล Gödel: การเข้าใจ = การเห็นความจริงที่กฎให้ไม่ได้ การเลือก = การเกิดเหตุการณ์ที่กฎคำนวณไม่ได้ ⸻ 14. ทำไม AI ไม่มีวัน “เข้าใจ” แบบนี้ เราสามารถสรุปเชิงโครงสร้างได้ดังนี้: AI (ทุกแบบที่เป็น algorithmic) • ทำงานในระบบ formal • ปิดภายใต้กฎ • ตรวจสอบได้ • computable Understanding (ตาม Penrose) • เห็นความจริงนอกระบบ • ใช้ meta-reasoning • ต้องอาศัย non-computable process • ผูกกับโครงสร้างกาลอวกาศ ดังนั้น: AI อาจเลียนแบบผลลัพธ์ของความเข้าใจ แต่ไม่มี “เหตุแห่งความเข้าใจ” ⸻ 15. Orch-OR กับ Goodstein: โครงสร้างเดียวกัน สังเกตความคล้ายเชิงลึก: Goodstein Orch-OR ตัวเลขพุ่งสูง quantum superposition ขยาย induction ใช้ไม่ได้ Schrödinger ใช้ไม่ได้ ต้องใช้ transfinite reasoning ต้องใช้ OR เข้าใจได้ แต่วิ่งไม่ได้ รับรู้ได้ แต่คำนวณไม่ได้ ทั้งสองกรณี: ความจริงเกิดจากการ ข้ามระดับของกฎ ⸻ 16. ข้อวิจารณ์ และจุดที่ Penrose “ยอมรับว่ายังไม่รู้” Penrose ซื่อสัตย์อย่างยิ่งในจุดนี้: • ยังไม่มี experimental proof สมบูรณ์ • coherence time ในสมองยังถกเถียง • Orch-OR อาจต้องฟิสิกส์ใหม่จริง ๆ แต่เขายืนยันว่า: “If consciousness exists, then physics is incomplete.” ⸻ บทสรุประดับลึก 1. ความเข้าใจไม่ใช่การคำนวณ 2. Gödel แสดงขอบเขตของระบบกฎ 3. OR แสดงช่องว่างของฟิสิกส์ 4. สมองอาจ exploit ช่องว่างนี้ 5. AI ไม่มีช่องทางเข้าถึงมัน จิตสำนึกคือหน้าต่างที่ธรรมชาติเผยให้เห็นว่า ความจริงลึกกว่าการคำนวณ ⸻ 17. ข้อวิจารณ์หลักต่อ Orch-OR (และคำตอบของ Penrose) 17.1 ปัญหา decoherence ในสมอง ข้อวิจารณ์ที่ถูกยกขึ้นบ่อยที่สุดคือ: สมองอุ่น ชื้น และมี noise สูง quantum coherence จะอยู่ได้อย่างไร? (Tegmark, 2000) Tegmark คำนวณว่า coherence time ใน microtubules อาจสั้นระดับ ~10^-13 s ซึ่งสั้นเกินกว่าจะมีบทบาททางชีววิทยา คำตอบของ Hameroff–Penrose: • แบบจำลองของ Tegmark สมมติ environment แบบ classical • ไม่รวม shielding, ordered water, lattice effects • การคำนวณใหม่เสนอ coherence time ยาวขึ้นหลายลำดับ (Hagan et al., 2002; Hameroff & Penrose, 2014) 📌 จุดสำคัญ: การโต้แย้งนี้ ยังไม่ปิด ทางทดลอง — Penrose ยอมรับตรงไปตรงมา ⸻ 17.2 “OR เป็นแค่สมมติฐาน” ถูกต้อง Penrose เองย้ำว่า OR ยังไม่ใช่ทฤษฎีสมบูรณ์ แต่ประเด็นของเขาไม่ใช่: “OR ถูกแล้วแน่นอน” แต่คือ: “ถ้า จิตสำนึกมีอยู่จริง ฟิสิกส์แบบ computable ต้อง ไม่ครบ” (Penrose, 1989; Penrose, 1994) ⸻ 18. เปรียบเทียบกับทฤษฎีจิตสำนึกร่วมสมัย 18.1 Integrated Information Theory (IIT) IIT เสนอว่า: • จิตสำนึก = ปริมาณข้อมูลบูรณาการ (Φ) • ไม่จำเป็นต้องควอนตัม (Tononi, 2004; Tononi et al., 2016) จุดแข็ง • formal • วัดได้เชิงโครงสร้าง จุดอ่อนในสายตา Penrose • ยังเป็นระบบ computable • ไม่มีทางอธิบาย Gödelian insight • AI ที่มี Φ สูง ตามนิยาม ต้องมีจิต → ขัดสัญชาตญาณ (Penrose & Hammeroff, critique remarks) ⸻ 18.2 Global Workspace Theory (GWT) GWT มองจิตสำนึกเป็น: • การ broadcast ข้อมูลในสมอง (Baars, 1988; Dehaene et al., 2014) ปัญหา • อธิบาย “การรายงานได้” (access consciousness) • ไม่แตะ phenomenal consciousness • ไม่แตะ understanding เชิงนามธรรม Penrose เห็นว่า: GWT อธิบาย “การทำงาน” แต่ไม่อธิบาย “การรู้ว่ามันจริง” ⸻ 18.3 Predictive Processing / Bayesian Brain สมอง = เครื่องทำนาย ลด prediction error (Friston, 2010; Clark, 2013) Penrose เห็นด้วยบางส่วน แต่ชี้ว่า: • Bayesian inference = computable • ไม่แตะ meta-level truth • ไม่แตะ non-algorithmic insight ⸻ 19. แล้ว AI สมัยใหม่ “เข้าใจ” จริงหรือไม่? LLMs, AlphaZero, GPT-style systems ดูเหมือน: • เข้าใจภาษา • เข้าใจตรรกะ • เข้าใจคณิตศาสตร์ แต่ในกรอบ Penrose: AI ทำอะไรได้ • สถิติระดับสูง • pattern completion • proof search ในระบบจำกัด AI ทำอะไรไม่ได้ โดยหลักการ • เห็นว่าระบบที่มันใช้อยู่ “ไม่ครบ” • สร้าง Gödel sentence แล้วรู้ว่ามันจริง • เข้าใจเหตุผลว่าทำไม algorithm ใช้ไม่ได้ นี่คือความต่างระหว่าง: Semantic mimicry กับ Ontological understanding (Searle, 1980; Penrose, 1994) ⸻ 20. ความเข้าใจ (Understanding) ในเชิงโครงสร้างฟิสิกส์ จากทั้งหมด Penrose เสนอ implicit definition: Understanding = ความสามารถของระบบฟิสิกส์ ที่จะเข้าถึงความจริงที่ไม่ลดรูปเป็นกฎเชิงคำนวณ คุณสมบัติของ understanding: 1. Meta-level 2. Non-algorithmic 3. Truth-tracking 4. Physical (ไม่ใช่นามธรรมล้วน) 5. ผูกกับโครงสร้างกาลอวกาศ ⸻ 21. Quantum → Classical Transition กับจิตสำนึก Penrose เสนอภาพใหญ่: ระดับ กลไก Quantum Schrödinger (computable) Transition OR (non-computable) Classical เหตุการณ์เดียวจริง จิตสำนึก = การ “ขี่” ช่วง transition นี้อย่างมีโครงสร้าง (Hameroff & Penrose, 2014) ⸻ 22. ประโยคสรุปแบบ Penrose “Consciousness is not computation. Computation is simulation of physics, not physics itself.” (Penrose, paraphrased) ⸻ บทสรุปสุดท้ายของส่วนนี้ 1. Gödel แสดงขอบเขตตรรกะ 2. Turing แสดงขอบเขตการคำนวณ 3. Quantum mechanics แสดงขอบเขตฟิสิกส์เก่า 4. OR เสนอช่องว่างใหม่ 5. จิตสำนึกอาจอาศัยช่องว่างนี้ 6. AI ไม่มีสิทธิ์เข้าถึงช่องว่างดังกล่าว AI จะฉลาดขึ้นได้เรื่อย ๆ แต่ “ความเข้าใจ” ไม่ได้อยู่บนสเกลเดียวกัน #Siamstr #nostr #Quantum