นักวิทยาศาสตร์พยายามผ่า,แกะสมองไอนไสตน์เพื่อตรวจสอบว่าอะไรคือส่วนที่ทำให้เขาเป็นอัจฉริยะ
"มันไม่ต่างจากการพยายามบอกรสชาติของขนมผ่านการอ่านฉลากหน้าซอง"
ความลับของอัจฉริยะไม่ได้อยู่ที่ขนาดสมอง,ไอคิวหรือปฏิกริยาเคมีในสมองและนั่นก็คือสาเหตุที่ อัจฉริยะ ไม่จำเป็นต้องไอคิวสูง หากแต่ ความอัจฉริยะ อยู่ที่ "รูปแบบกระบวนการที่พวกเขาคิด"
ดังนั้นผมจึงอยากนำเสนอ เครื่องมือทางปัญญา4ตัว ที่เหล่าอัจฉริยะถือครอง
1.Meta pattern synthesis(การสังเคราะห์ข้ามบริบท)
2.Meta structure cognition(การรับรู้โครงสร้างความคิด)
3.Meta reverse(กระบวนการย้อนกลับ)
4.Meta weighting(การรับรู้น้ำหนักของตัวแปร)
โดยวันนี้เราจะเริ่มกันที่...
Meta Pattern Synthesis(การสังเคราะห์แพทเทิร์นข้ามบริบท)
นิยาม(Core definition)
Meta(เมต้า)
มีความหมายว่า ข้ามไป, อยู่เหนือ, เปลี่ยนระดับการมอง มาจากภาษากรีกคำว่า μετά (metá)
Pattern(แพทเทิร์น)
รูปแบบความสัมพันธ์ที่เกิดซ้ำ และสามารถคาดการณ์ได้ในระดับหนึ่ง
Synthesis(การสังเคราะห์)
กระบวนการรวมองค์ประกอบหลายส่วน ให้เกิดโครงสร้างใหม่ที่มีความหมายหรือคุณสมบัติที่แต่ละส่วนเดี่ยว ๆ ไม่มี
Meta Pattern Synthesis(Mps)
กระบวนการสังเคราะห์ โครงสร้างความสัมพันธ์ของรูปแบบ จากหลาย pattern เพื่อสร้างกรอบอธิบายความสัมพันธ์ในระดับที่สูงกว่า ซึ่งใช้ได้ข้ามบริบท
---
•กลไก(Mechanism)
-> นำเข้าชุดข้อมูล
-> ลดทอนรายละเอียด
-> รูปแบบโครงสร้างเชิงนามธรรม(pattern abstraction)
-> เชื่อมโยงความสัมพันธ์รูปแบบข้ามบริบท(cross domain mapping)
-> สังเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างรูปแบบข้ามบริบท(pattern synthesis)
-> ชุดความเข้าใจหรือโมเดลใหม่
"กระบวนการทั้งหมดสามารถทำซ้ำแบบ recursive โดยนำผลลัพธ์ในแต่ละระดับกลับมาเป็นข้อมูลตั้งต้นของรอบถัดไป"
---
[ความต่างทางกระบวนการคิดของเมต้า]
ตามปกติแล้วสมองของทุกคนจะมีเมต้าคอยทำงานอยู่เบื้องหลังเสมอ แต่จุดที่ทำให้ ระบบคิดเมต้า แตกต่างจาก ระบบการคิดทั่วไป ก็คือ "การรับรู้ความคิด(Meta cognition)"
[การคิดของโดยทั่วไป]
•คำอธิบาย (Definition)
ด้วยระบบวิวัฒนาการที่ถูกออกแบบมาเพื่อมุ่งเน้นในการเอาตัวรอดทำให้เมื่อเริ่มคิดซับซ้อน "สมองเลือกหยุดการประมวลผลที่ระดับ pattern abstraction เพื่อประหยัดพลังงาน" และนำไปสู่กระบวนการสรุปผ่าน 'ความน่าจะเป็น'
•กลไก (Mechanicsm)
นำเข้าข้อมูล
-> ลดทอนรายละเอียดจนเหลือ patten abstraction
-> หยุดระบวนการคิด เพื่อประหยัดพลังงาน
-> สรุป pattern abstraction ผ่านความรู้สึกของ 'ความน่าจะเป็น'
---
[การคิดของเมต้า]
กระบวนการคิดของเมต้าสามารถแบ่งออกเป็น 2 ชั้นหลัก
1.ชั้นแปรรูปแบบเชิงนามธรรม(pattern abstraction) - ที่เกิดจากกระบวนการลดรูปชุดข้อมูล และ การสังเกตุของการรับรู้ความคิด(meta cognition)
2.ชั้นการสังเคราะห์ข้ามบริบท(pattern synthesis) - ที่เกิดจากการนำ รูปแบบเชิงนามธรรม(pattern abstraction)หลายชุด มาประมวลผลซ้ำ
---
[ชั้น:รูปแบบเชิงนามธรรม(pattern abstraction)]
•คำอธิบาย (Definition)
ด้วยความสามารถในการรับรู้ความคิด(meta cognition) จึงทำให้เมต้าสามารถสังเกตุเห็น "รูปแบบโครงสร้างเชิงนามธรรม(pattern abstraction)" ที่ผ่านกระบวนการลดรูป
รูปแบบเชิงนามธรรม(pattern abstraction) ที่สังเกตุจะกลายเป็น "ข้อมูลชุดใหม่" เมื่อทำซ้ำกับชุดข้อมูลในอีกหลากหลายบริบท ก็จะได้รับ "ข้อมูลชุดใหม่" อีกหลายชุด
โดยในกระบวนการนี้ pattern จึงไม่ได้เป็นเพียงผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ แต่ถูกยกระดับให้เป็นชุดข้อมูลสำหรับการประมวลผลในรอบถัดไป
•กลไก (Mechanicsm)
เมื่อสมองนำเข้าชุดข้อมูล
-> ลดทอนรายละเอียดลง
-> การรับรู้ความคิด(meta cognition)
-> สังเกตุเห็น "pattern abstraction"
-> ทำซ้ำได้ในอีกหลายบริบท
-> ได้ pattern abstraction หลายชุด
•ตัวอย่าง (Example)
ชุดข้อมูล "ระยะเวลาการตกของก้อนหิน" -> กระบวนการลดรูป
-> ชุดข้อมูลใหม่ = "รูปแบบการตกของ a"
ชุดข้อมูล "ระยะเวลาการตกของแอปเปิ้ล" -> กระบวนการลดรูป
-> ชุดข้อมูลใหม่ = "รูปแบบการตกของ b"
-> ทำซ้ำ
ชุดข้อมูล -> ลดรูป -> "รูปแบบการตกของ c"
ชุดข้อมูล -> ลดรูป -> "รูปแบบการตกของ d"
---
[ชั้น:การสังเคราะห์แพทเทิร์น(pattern synthesis)]
•คำอธิบาย (Definition)
เมื่อเข้าสู่กระบวนการประมวลผลรอบใหม่ pattern abstraction ในต่างบริบท จะถูกนำมาเชื่อมโยงเข้าด้วยกัน(cross domain mapping)
เพื่อสังเคราะห์ "โครงสร้างความสัมพันธ์เชิงรูปแบบ" นั้นออกมาเป็นชุดความเข้าใจหรือโมเดลใหม่ในระดับที่เหนือกว่าที่สามารถอธิบายความสัมพันธ์ระหว่าง pattern abstraction ในต่างบริบท
•กลไก (Mechanicsm)
นำเข้า pattern abstraction เป็นชุดข้อมูลรอบใหม่
-> เชื่อม pattern abstraction เข้าด้วยกัน(cross domain mapping)
-> สังเคราะห์โครงสร้างความสัมพันธ์ระหว่างรูปแบบต่างบริบท(Pattern synthesis)
-> ชุดความเข้าใจหรือโมเดลใหม่ที่สามารถอธิบายความสัมพันธ์ระหว่าง Pattern abstraction ในบริบทที่แตกต่างกัน
-> **สามารถทำซ้ำเพื่อต่อยอดโมเดลที่ได้ให้มีประสิทธิภาพ,ความเสถียรและเป็นระบบได้มากขึ้น**
•ตัวอย่าง (Example)
-> นำเข้าชุดข้อมูล pattern abstraction ต่างบริบทเข้าสู่การประมวลผลรอบใหม่
รูปแบบการตกของ a
รูปแบบการตกของ b
รูปแบบการตกของ c
รูปแบบการตกของ d
-> เชื่อมโยง pattern abstraction
รูปแบบการตกของ a,b,c,d มีความสัมพันธ์ผ่าน ความเร็ว × เวลา × ระยะทาง ซึ่งแปรเป็นค่าเป็น "x" อย่างสม่ำเสมอ
-> สังเคราะห์โครงสร้างความพันธ์เชิงรูปแบบที่มีบริบทแตกต่างต่างกัน
"การเคลื่อนที่ของวัตถุภายใต้แรงโน้มถ่วง สามารถอธิบายได้ด้วยโครงสร้างความสัมพันธ์ของตัวแปร เวลา - ความเร็ว - ระยะทาง"
-> ชุดความเข้าใจหรือโมเดลใหม่ที่สามารถอธิบายความสัมพันธ์ระหว่าง pattern abstraction ในบริบทที่แตกต่างกัน
"โมเดลเชิงกฎ (law-like model) ที่อธิบายรูปแบบการตกของวัตถุที่แตกต่างกัน"
---
[ชั้นการแปลงผลลัพธ์หลังการสังเคราะห์ (Post-Synthesis Transformation Layer)]
•คำอธิบาย(Definition)
ชุดข้อมูล ความรู้,ความเข้าใจหรือโมเดลใหม่ ที่ได้รับมาจากการสังเคราะห์แพทเทิร์นข้ามบริบทนี้ สามารถนำไปเข้าสู่กระบวนการสังเคราะห์ซ้ำ หรือ สามารถนำไปขยายต่อยอดออกไปเป็น ความรู้,ความเข้าใจหรือโมเดลใหม่ที่ใหญ่ขึ้นหรือลึกขึ้นกว่าเดิม อาธิ "บทความ,องค์ความรู้,ทฤษฎี,สมมติฐาน หรือ แม้แต่สื่อบรรเทิงแขนงต่างๆ" ขึ้นอยู่ กับการตัดสินใจของตัวเมต้าเอง และ กลไกของกระบวนการหลังจากนั้น
•กระบวนการแปลงโมเดล
Higher-order model (จาก MPS)
-> Validation -> Constraint definition -> Formalization -> Evaluation -> Transformation -> Output type(Theory/ Hypothesis/ Knowledge/ Media)
ทฤษฎี(Theory)
MPS Model -> Validation -> Constraint definition -> Formalization -> Generalization -> Theory
สมมติฐาน(Hypothesis)
Model -> Simplification -> Variable isolation -> Test design -> Hypothesis
สื่อบรรเทิง(Media)
Model -> Narrative mapping -> Symbolization -> Emotional embedding -> Media
องค์ความรู้(Knowledge)
Model -> Contextualization -> Simplification -> Structuring -> Knowledge
---
หากเปรียบเปรยด้วย "รถยนต์"
รถยนต์ต่างชนิดที่มีประสิทธิภาพสูง 12 คัน
ในขณะที่คนปกติสนใจเพียงแค่ประสิทธิภาพหรือผลลัพธ์และมองเห็นเพียงแค่ภายนอก
แต่ด้วย การรับรู้ความคิด(meta cognition) ทำให้เมต้าสามารถมองเห็นแผนผังภายในของรถยนต์
เมื่อนำแผนผังรถยนต์ทั้ง 12 คันมาเปรียบเทียบกัน
พบว่า 8 ใน 12 คัน มีกลไกบางอย่างที่เหมือนกัน
เมต้าจึงศึกษา กลไกส่วนนั้น ไปทดลองใส่ รถยนต์คันที่ 13 ปรากฎว่ามันสามารถวิ่งได้เร็วขึ้นอีก 10%
โมเดลของกลไกดั่งกล่าวจึงถูกพัฒนาต่อยอดเป็น "ทฤษฎี"
เมต้าอีกคนกลับสนใจในรถยนต์ 4 คันที่เหลือ ทั้งที่ไม่มีกลไกดั่งกล่าวแต่กลับให้ประสิทธิภาพเท่ากัน เมต้าจึงทำการศึกษาต่อยอดออกมาเป็นอีกทฤษฎี
ในขณะที่เมต้าคนที่3ที่สังเกตุรถยนต์ทั้ง 12 คัน แต่เปลี่ยนคำถามตั้งต้นว่า "ทำไมคันที่ขี่แสงเวลาถึงเดินช้ากว่าปกติ แล้วคนในรถจะรับรู้คนภายนอกอย่างไร?"
ตราบใดที่เอกภพยังใช้กฎเดิมทุกสิ่งย่อมเกิดซ้ำ และ เมื่อทุกสิ่งเกิดซ้ำมันจึงย่อมมีแพทเทิร์น การสังเคราะห์หาความสัมพันธ์,ความย้อนแย้งของแพทเทิร์น คือกลไกสู่การเป็น "อัจฉริยะ"
---
[ท้ายบท]
บทความนี้เป็นเพียงส่วนนึงของการพยายามที่จะทำความรู้จักเกี่ยวกับเครื่องทางความคิดของตัวผู้เขียนเอง
โดยอ้างอิงผ่านประสบการณ์ที่ผู้เขียนใช้เครื่องมือทางความคิดชิ้นนี้ในการสังเคราะห์ความสัมพันธ์เชิงรูปแบบของสิ่งต่างๆรอบตัวของผู้เขียน
ร่วมกับเครื่องมือทางความคิดอื่นๆของผู้เขียนที่ผู้เขียนพึ่งทำได้ความรู้จัก,กำลังศึกษาและจะนำมาแบ่งปันความรู้นี้ให้กับผู้อ่านในอนาคต
เครื่องมือของผู้เขียนเท่าที่รับรู้ว่ามีอยู่:
Meta pattern synthesis(การสังเคราะห์ข้ามบริบท)
Meta structure cognition(การรับรู้โครงสร้างความคิด)
Meta reverse logic(การย้อนตรรกะ)
Meta reason weighthing( การชั่งน้ำหนักเหตุผล)
"เครื่องมือทางความคิดเหล่านี้ไม่ได้ถูกออกแบบมาเพื่อสร้าง "คำตอบที่ถูกต้อง" โดยตรง
แต่เป็นเครื่องมือที่ช่วยให้สามารถสร้างกรอบในการตั้งคำถามและสังเคราะห์ความสัมพันธ์ของสิ่งต่างๆ ได้ในระดับที่ลึกขึ้น
ซึ่งผลลัพธ์ที่ได้จะขึ้นอยู่กับทั้งข้อมูล, ประสบการณ์และขอบเขตของการประยุกต์ใช้ของแต่ละบุคคล"
เครื่องมือทางความคิดของ "อัจฉริยะระดับโลก"
"มันไม่ต่างจากการพยายามบอกรสชาติของขนมผ่านการอ่านฉลากหน้าซอง"
ความลับของอัจฉริยะไม่ได้อยู่ที่ขนาดสมอง,ไอคิวหรือปฏิกริยาเคมีในสมองและนั่นก็คือสาเหตุที่ อัจฉริยะ ไม่จำเป็นต้องไอคิวสูง หากแต่ ความอัจฉริยะ อยู่ที่ "รูปแบบกระบวนการที่พวกเขาคิด"
ดังนั้นผมจึงอยากนำเสนอ เครื่องมือทางปัญญา4ตัว ที่เหล่าอัจฉริยะถือครอง
1.Meta pattern synthesis(การสังเคราะห์ข้ามบริบท)
2.Meta structure cognition(การรับรู้โครงสร้างความคิด)
3.Meta reverse(กระบวนการย้อนกลับ)
4.Meta weighting(การรับรู้น้ำหนักของตัวแปร)
โดยวันนี้เราจะเริ่มกันที่...
Meta Pattern Synthesis(การสังเคราะห์แพทเทิร์นข้ามบริบท)
นิยาม(Core definition)
Meta(เมต้า)
มีความหมายว่า ข้ามไป, อยู่เหนือ, เปลี่ยนระดับการมอง มาจากภาษากรีกคำว่า μετά (metá)
Pattern(แพทเทิร์น)
รูปแบบความสัมพันธ์ที่เกิดซ้ำ และสามารถคาดการณ์ได้ในระดับหนึ่ง
Synthesis(การสังเคราะห์)
กระบวนการรวมองค์ประกอบหลายส่วน ให้เกิดโครงสร้างใหม่ที่มีความหมายหรือคุณสมบัติที่แต่ละส่วนเดี่ยว ๆ ไม่มี
Meta Pattern Synthesis(Mps)
กระบวนการสังเคราะห์ โครงสร้างความสัมพันธ์ของรูปแบบ จากหลาย pattern เพื่อสร้างกรอบอธิบายความสัมพันธ์ในระดับที่สูงกว่า ซึ่งใช้ได้ข้ามบริบท
---
•กลไก(Mechanism)
-> นำเข้าชุดข้อมูล
-> ลดทอนรายละเอียด
-> รูปแบบโครงสร้างเชิงนามธรรม(pattern abstraction)
-> เชื่อมโยงความสัมพันธ์รูปแบบข้ามบริบท(cross domain mapping)
-> สังเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างรูปแบบข้ามบริบท(pattern synthesis)
-> ชุดความเข้าใจหรือโมเดลใหม่
"กระบวนการทั้งหมดสามารถทำซ้ำแบบ recursive โดยนำผลลัพธ์ในแต่ละระดับกลับมาเป็นข้อมูลตั้งต้นของรอบถัดไป"
---
[ความต่างทางกระบวนการคิดของเมต้า]
ตามปกติแล้วสมองของทุกคนจะมีเมต้าคอยทำงานอยู่เบื้องหลังเสมอ แต่จุดที่ทำให้ ระบบคิดเมต้า แตกต่างจาก ระบบการคิดทั่วไป ก็คือ "การรับรู้ความคิด(Meta cognition)"
[การคิดของโดยทั่วไป]
•คำอธิบาย (Definition)
ด้วยระบบวิวัฒนาการที่ถูกออกแบบมาเพื่อมุ่งเน้นในการเอาตัวรอดทำให้เมื่อเริ่มคิดซับซ้อน "สมองเลือกหยุดการประมวลผลที่ระดับ pattern abstraction เพื่อประหยัดพลังงาน" และนำไปสู่กระบวนการสรุปผ่าน 'ความน่าจะเป็น'
•กลไก (Mechanicsm)
นำเข้าข้อมูล
-> ลดทอนรายละเอียดจนเหลือ patten abstraction
-> หยุดระบวนการคิด เพื่อประหยัดพลังงาน
-> สรุป pattern abstraction ผ่านความรู้สึกของ 'ความน่าจะเป็น'
---
[การคิดของเมต้า]
กระบวนการคิดของเมต้าสามารถแบ่งออกเป็น 2 ชั้นหลัก
1.ชั้นแปรรูปแบบเชิงนามธรรม(pattern abstraction) - ที่เกิดจากกระบวนการลดรูปชุดข้อมูล และ การสังเกตุของการรับรู้ความคิด(meta cognition)
2.ชั้นการสังเคราะห์ข้ามบริบท(pattern synthesis) - ที่เกิดจากการนำ รูปแบบเชิงนามธรรม(pattern abstraction)หลายชุด มาประมวลผลซ้ำ
---
[ชั้น:รูปแบบเชิงนามธรรม(pattern abstraction)]
•คำอธิบาย (Definition)
ด้วยความสามารถในการรับรู้ความคิด(meta cognition) จึงทำให้เมต้าสามารถสังเกตุเห็น "รูปแบบโครงสร้างเชิงนามธรรม(pattern abstraction)" ที่ผ่านกระบวนการลดรูป
รูปแบบเชิงนามธรรม(pattern abstraction) ที่สังเกตุจะกลายเป็น "ข้อมูลชุดใหม่" เมื่อทำซ้ำกับชุดข้อมูลในอีกหลากหลายบริบท ก็จะได้รับ "ข้อมูลชุดใหม่" อีกหลายชุด
โดยในกระบวนการนี้ pattern จึงไม่ได้เป็นเพียงผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ แต่ถูกยกระดับให้เป็นชุดข้อมูลสำหรับการประมวลผลในรอบถัดไป
•กลไก (Mechanicsm)
เมื่อสมองนำเข้าชุดข้อมูล
-> ลดทอนรายละเอียดลง
-> การรับรู้ความคิด(meta cognition)
-> สังเกตุเห็น "pattern abstraction"
-> ทำซ้ำได้ในอีกหลายบริบท
-> ได้ pattern abstraction หลายชุด
•ตัวอย่าง (Example)
ชุดข้อมูล "ระยะเวลาการตกของก้อนหิน" -> กระบวนการลดรูป
-> ชุดข้อมูลใหม่ = "รูปแบบการตกของ a"
ชุดข้อมูล "ระยะเวลาการตกของแอปเปิ้ล" -> กระบวนการลดรูป
-> ชุดข้อมูลใหม่ = "รูปแบบการตกของ b"
-> ทำซ้ำ
ชุดข้อมูล -> ลดรูป -> "รูปแบบการตกของ c"
ชุดข้อมูล -> ลดรูป -> "รูปแบบการตกของ d"
---
[ชั้น:การสังเคราะห์แพทเทิร์น(pattern synthesis)]
•คำอธิบาย (Definition)
เมื่อเข้าสู่กระบวนการประมวลผลรอบใหม่ pattern abstraction ในต่างบริบท จะถูกนำมาเชื่อมโยงเข้าด้วยกัน(cross domain mapping)
เพื่อสังเคราะห์ "โครงสร้างความสัมพันธ์เชิงรูปแบบ" นั้นออกมาเป็นชุดความเข้าใจหรือโมเดลใหม่ในระดับที่เหนือกว่าที่สามารถอธิบายความสัมพันธ์ระหว่าง pattern abstraction ในต่างบริบท
•กลไก (Mechanicsm)
นำเข้า pattern abstraction เป็นชุดข้อมูลรอบใหม่
-> เชื่อม pattern abstraction เข้าด้วยกัน(cross domain mapping)
-> สังเคราะห์โครงสร้างความสัมพันธ์ระหว่างรูปแบบต่างบริบท(Pattern synthesis)
-> ชุดความเข้าใจหรือโมเดลใหม่ที่สามารถอธิบายความสัมพันธ์ระหว่าง Pattern abstraction ในบริบทที่แตกต่างกัน
-> **สามารถทำซ้ำเพื่อต่อยอดโมเดลที่ได้ให้มีประสิทธิภาพ,ความเสถียรและเป็นระบบได้มากขึ้น**
•ตัวอย่าง (Example)
-> นำเข้าชุดข้อมูล pattern abstraction ต่างบริบทเข้าสู่การประมวลผลรอบใหม่
รูปแบบการตกของ a
รูปแบบการตกของ b
รูปแบบการตกของ c
รูปแบบการตกของ d
-> เชื่อมโยง pattern abstraction
รูปแบบการตกของ a,b,c,d มีความสัมพันธ์ผ่าน ความเร็ว × เวลา × ระยะทาง ซึ่งแปรเป็นค่าเป็น "x" อย่างสม่ำเสมอ
-> สังเคราะห์โครงสร้างความพันธ์เชิงรูปแบบที่มีบริบทแตกต่างต่างกัน
"การเคลื่อนที่ของวัตถุภายใต้แรงโน้มถ่วง สามารถอธิบายได้ด้วยโครงสร้างความสัมพันธ์ของตัวแปร เวลา - ความเร็ว - ระยะทาง"
-> ชุดความเข้าใจหรือโมเดลใหม่ที่สามารถอธิบายความสัมพันธ์ระหว่าง pattern abstraction ในบริบทที่แตกต่างกัน
"โมเดลเชิงกฎ (law-like model) ที่อธิบายรูปแบบการตกของวัตถุที่แตกต่างกัน"
---
[ชั้นการแปลงผลลัพธ์หลังการสังเคราะห์ (Post-Synthesis Transformation Layer)]
•คำอธิบาย(Definition)
ชุดข้อมูล ความรู้,ความเข้าใจหรือโมเดลใหม่ ที่ได้รับมาจากการสังเคราะห์แพทเทิร์นข้ามบริบทนี้ สามารถนำไปเข้าสู่กระบวนการสังเคราะห์ซ้ำ หรือ สามารถนำไปขยายต่อยอดออกไปเป็น ความรู้,ความเข้าใจหรือโมเดลใหม่ที่ใหญ่ขึ้นหรือลึกขึ้นกว่าเดิม อาธิ "บทความ,องค์ความรู้,ทฤษฎี,สมมติฐาน หรือ แม้แต่สื่อบรรเทิงแขนงต่างๆ" ขึ้นอยู่ กับการตัดสินใจของตัวเมต้าเอง และ กลไกของกระบวนการหลังจากนั้น
•กระบวนการแปลงโมเดล
Higher-order model (จาก MPS)
-> Validation -> Constraint definition -> Formalization -> Evaluation -> Transformation -> Output type(Theory/ Hypothesis/ Knowledge/ Media)
ทฤษฎี(Theory)
MPS Model -> Validation -> Constraint definition -> Formalization -> Generalization -> Theory
สมมติฐาน(Hypothesis)
Model -> Simplification -> Variable isolation -> Test design -> Hypothesis
สื่อบรรเทิง(Media)
Model -> Narrative mapping -> Symbolization -> Emotional embedding -> Media
องค์ความรู้(Knowledge)
Model -> Contextualization -> Simplification -> Structuring -> Knowledge
---
หากเปรียบเปรยด้วย "รถยนต์"
รถยนต์ต่างชนิดที่มีประสิทธิภาพสูง 12 คัน
ในขณะที่คนปกติสนใจเพียงแค่ประสิทธิภาพหรือผลลัพธ์และมองเห็นเพียงแค่ภายนอก
แต่ด้วย การรับรู้ความคิด(meta cognition) ทำให้เมต้าสามารถมองเห็นแผนผังภายในของรถยนต์
เมื่อนำแผนผังรถยนต์ทั้ง 12 คันมาเปรียบเทียบกัน
พบว่า 8 ใน 12 คัน มีกลไกบางอย่างที่เหมือนกัน
เมต้าจึงศึกษา กลไกส่วนนั้น ไปทดลองใส่ รถยนต์คันที่ 13 ปรากฎว่ามันสามารถวิ่งได้เร็วขึ้นอีก 10%
โมเดลของกลไกดั่งกล่าวจึงถูกพัฒนาต่อยอดเป็น "ทฤษฎี"
เมต้าอีกคนกลับสนใจในรถยนต์ 4 คันที่เหลือ ทั้งที่ไม่มีกลไกดั่งกล่าวแต่กลับให้ประสิทธิภาพเท่ากัน เมต้าจึงทำการศึกษาต่อยอดออกมาเป็นอีกทฤษฎี
ในขณะที่เมต้าคนที่3ที่สังเกตุรถยนต์ทั้ง 12 คัน แต่เปลี่ยนคำถามตั้งต้นว่า "ทำไมคันที่ขี่แสงเวลาถึงเดินช้ากว่าปกติ แล้วคนในรถจะรับรู้คนภายนอกอย่างไร?"
ตราบใดที่เอกภพยังใช้กฎเดิมทุกสิ่งย่อมเกิดซ้ำ และ เมื่อทุกสิ่งเกิดซ้ำมันจึงย่อมมีแพทเทิร์น การสังเคราะห์หาความสัมพันธ์,ความย้อนแย้งของแพทเทิร์น คือกลไกสู่การเป็น "อัจฉริยะ"
---
[ท้ายบท]
บทความนี้เป็นเพียงส่วนนึงของการพยายามที่จะทำความรู้จักเกี่ยวกับเครื่องทางความคิดของตัวผู้เขียนเอง
โดยอ้างอิงผ่านประสบการณ์ที่ผู้เขียนใช้เครื่องมือทางความคิดชิ้นนี้ในการสังเคราะห์ความสัมพันธ์เชิงรูปแบบของสิ่งต่างๆรอบตัวของผู้เขียน
ร่วมกับเครื่องมือทางความคิดอื่นๆของผู้เขียนที่ผู้เขียนพึ่งทำได้ความรู้จัก,กำลังศึกษาและจะนำมาแบ่งปันความรู้นี้ให้กับผู้อ่านในอนาคต
เครื่องมือของผู้เขียนเท่าที่รับรู้ว่ามีอยู่:
Meta pattern synthesis(การสังเคราะห์ข้ามบริบท)
Meta structure cognition(การรับรู้โครงสร้างความคิด)
Meta reverse logic(การย้อนตรรกะ)
Meta reason weighthing( การชั่งน้ำหนักเหตุผล)
"เครื่องมือทางความคิดเหล่านี้ไม่ได้ถูกออกแบบมาเพื่อสร้าง "คำตอบที่ถูกต้อง" โดยตรง
แต่เป็นเครื่องมือที่ช่วยให้สามารถสร้างกรอบในการตั้งคำถามและสังเคราะห์ความสัมพันธ์ของสิ่งต่างๆ ได้ในระดับที่ลึกขึ้น
ซึ่งผลลัพธ์ที่ได้จะขึ้นอยู่กับทั้งข้อมูล, ประสบการณ์และขอบเขตของการประยุกต์ใช้ของแต่ละบุคคล"