สรุปประเด็นสำคัญจากงาน MIT Media Lab Southeast Asia Forum “Beyond The Elephant in The Room”
สรุปภาพรวม
(ดูเพิ่มจากสัมภาษณ์ของน้องพีพีผู้ร่วมจัดงาน https://www.youtube.com/watch?v=MAhz5pc0Oe8)
1. “MIT Media Lab” มอง “Media” เป็นตัวกลางที่มนุษย์ใช้แสดงออก (express), สื่อสาร (communitcate) และออกแบบ “Design” ตัวกลางในที่นี้ไม่จำกัดแค่ภาพ เสียง ตัวหนังสือ ฯลฯ แต่รวมทุกอย่างในทุกประสาทสัมผัสที่สร้างบนฐานเทคโนโลยีทั้ง software, hardware หรือแม้แต่ bioware (สิ่งมีชีวิต)
2. “Media” หรือตัวกลางควรจะเป็นสิ่งที่เพิ่มศักยภาพ (augment) มนุษย์ ไม่ใช่แทนที่ (replace) มนุษย์ ดังนั้นในทุกงานของที่นี่เราจะเห็นความพยายามใส่มิติของความเป็นมนุษย์เข้าไป
3. ตัวกลางต้องมีความสามารถรับข้อมูลจากเรา (sense) ประมวลผล (compute) และทำงาน (actuate) ดังนั้นเราเห็นสามส่วนประกอบนี้ซ้ำๆ ในแทบทุกโปรเจก แต่เทคโนโลยีที่ใช้อาจจะต่างกันออกไป และสิ่งที่ตัวกลางนี้เชื่อมต่ออาจจะเป็นมนุษย์ต่อมนุษย์ มนุษย์ต่อสิ่งแวดล้อม มนุษย์ต่อจักรวาล (-verse) ต่างๆ
4. “Elephant” หรือช้างในที่นี้เป็นสัญลักษณ์แทนคุณสมบัติสามอย่างของ “Media” ยุคใหม่ที่เราควรจะรู้จักและเตรียมตัวรับมือ 1) พละกำลังความแข็งแกร่ง (strength) จนมีผลกระทบมหาศาลต่อเราทั้งทางบวกและลบ (ช้างตามความเชื่อคนเอเชีย + elephant in the room ตามสำนวนฝรั่ง); , 2) ขนาดที่ใหญ่โต (size) จนเรามักจะสัมผัสเข้าใจมันได้แค่ทีละส่วนจนลืมมองภาพรวม (~ ตาบอดคลำช้างตามสำนวนไทย), 3) การอยู่แบบพึ่งพาอาศัย (symbiosis) กับมนุษย์ เราเลี้ยงช้างเพื่อเอามันไว้ใช้งาน แต่ถ้าไม่ระวังเราอาจจะได้แค่เดินตามช้างหรือแย่กว่านั้นคือโดนช้างเหยียบตาย
5. ความสัมพันธ์ของหัวข้อวันแรก “X-Verse” ว่าด้วยความเชื่อมโยงของหลายๆ จักรวาลโดยเฉพาะจักรวาล digital และจักรวาล physical ที่เราอยู่ “Creativity Across Scale” บอกว่าเราจะใช้ประโยชน์จากจักรวาลเหล่านี้ในการคิดสร้างสรรค์และสร้างสังคมที่สร้างสรรค์ยังไง “Cognitive Banking” ยกตัวอย่างจริงจากโลกธุรกิจธนาคารที่เอาคอนเซ็ปต์นี้ไปใช้ “Cyborg Health” และ “Defying Gravity” ว่าด้วยการประยุกต์ใช้คอนเซ็ปต์นี้กับเรื่องที่ “ใกล้”ตัวเราสุดๆ (สุขภาพร่างกายของเรา) และเรื่องการเดินทางไปยังที่แสน “ไกล” (อวกาศ)
6. ความสัมพันธ์ของหัวข้อวันที่สอง เริ่มด้วยเรื่องการสร้างเมืองที่น่าอยู่และยั่งยืนจากมุมของผู้ว่าชัชชาติ จากนั้นขยายความเป็นการจัดการเมืองสไตล์ Media Lab ในหัวข้อ “E-Topia”; เมืองเป็นเมืองได้เกิดจากผู้คนและความสัมพันธ์ของผู้คนดังนั้นหัวข้อต่อมา “Interest of Values” ว่าด้วยการเชื่อมต่อผู้คนผ่านทางอินเตอร์เน็ต สังคมออนไลน์ยุคใหม่ และระบบการเงินดิจิตอล; สิ่งที่เป็นตัวกำหนดความเชื่อมต่อเหล่านี้คือ ความสามารถของสมองมนุษย์และเครื่องมือที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของสมองมนุษย์ในการเข้าใจสิ่งที่ซับซ้อน ตรงนี้เป็นหัวข้อ “Extended Mind” จบตอนท้ายด้วยประเด็นว่า สิ่งที่เราคิดฝันมันจะเกิดขึ้นในโลกความเป็นจริงได้ เราต้องมีเครื่องมือ มีวัสดุดีพอจะรองรับมัน เลยกลายเป็นหัวข้อ “Material Alchemist”
X-verse: Being Digital & Digital Beings
1. หัวข้อนี้ว่าด้วยสื่อที่เชื่อมต่อระหว่างจักรวาลของข้อมูล (digital) และจักรวาลของเนื้อหนังสสารพลังงาน (physical) speaker ทั้งสามคนพูดเรื่องการเชื่อมต่อจักรวาลนี้ผ่านเทคโนโลยีการ sense/compute/actuate แต่ว่าแต่ละคนจะมีจุดที่เน้น และเครื่องมือที่ใช้ต่างกันไป
2. Joseph Paradiso มาใน theme เกี่ยวกับ “Scalable Presence” คำว่า “Presence” ในที่นี้หมายถึงการที่เราไปอยู่ที่ในซักที่ และดื่มด่ำประสบการณ์ของที่นั่นผ่านประสาทสัมผัสต่างๆ ดังนั้นถ้าเราเอา sensor เจ๋งๆ จำนวนเยอะๆไ ปวางไว้เราก็สามารถขยาย (Scale) ขอบเขตที่ๆ เราไปถึงได้ออกไป สถานที่นี้อาจจะเป็นอาคาร หนองน้ำธรรมชาติ หรือดาวดวงอื่น sensor รับได้ทั้งข้อมูลภาพ เสียงหรือสิ่งที่ปกติมนุษยสัมผัสไม่ได้อย่างคลื่นความร้อนหรือการเปลี่ยนแปลงทางเคมีต่างๆ ข้อมูลพวกนี้สามารถเอามาประกอบกันแล้วสร้างเป็นจักรวาลเสมือนอีกอันที่เราเข้าไปสัมผัส เรียนรู้และสร้างอะไรต่างๆ ในนั้นได้ยิ่งกว่าจักรวาลของจริง (https://www.media.mit.edu/people/joep/overview/)
5. ช่วงเสวนามีประเด็นน่าสนใจอย่างเช่น “Being digital” ควรเป็นส่ิงให้อิสระกับเราให้ไปในที่และเวลาที่ต้องการไม่ต้องผูกติดอยู่กับฟิสิกส์ทางของจักรวาล physical แต่ขณะเดียวกันเราต้องตั้งคำถามว่า “Being human” คืออะไรด้วย เพื่อรักษาความเป็นมนุษย์ไว้ให้ได้ อีกเรื่องคือมุมมองของ speaker ต่ออนาคตว่าจะไปในทางบวก (optimistic) หรือลบ (pessimist) ขนาดไหน ฝั่ง Ishii มีพูดเรื่อง pessimism + pragmatism แกเปรียบเทียบว่าสมมติพรุ่งนี้มียานอวกาศเอเลี่ยนมาลงจอดที่โลก เราคงไม่ปล่อยมันออกมาเพ่นพ่านให้สัมผัสมนุษย์ทันที แต่ต้องมีการ quarantine หลายชั้นเพื่อความปลอดภัย เทคโนโลยีใหม่ๆ ที่ทรงพลังมากๆ ก็เป็นเหมือนเอเลี่ยนนี้ เราไม่รู้ว่ามันจะมีอันตรายทั้งทางตรงและทางอ้อมอะไรบ้าง อย่าซื่อเกินที่จะไม่คุมมัน
Creativity Across Scales: Co-creating Community of Possibilities
1. หัวข้อนี้ว่าด้วยการคิดสร้างสรรค์ (creative) อย่างมีประสิทธิภาพ เทคโนโลยีอย่างเดียวไม่เพียงพอเราต้องรู้จักสร้างการเคลื่อนไหวทางสังคมการเรียนรู้ (learning movement) ของคนที่สามารถคิดสร้างสรรค์และพร้อมเอาเทคโนโลยีไปใช้ประโยชน์ด้วย
2. David Kong เล่าเรื่อง learning movement ด้านชีววิทยาสังเคราะห์ (synthetic biology) เช่น คลาส How to Grow Almost Anything ว่าด้วยการวิศวกรรมสิ่งมีชีวิต ทั้งออกแบบโปรตีน ประกอบดีเอ็นเอ เลี้ยงเซลล์ ทำฮาร์แวร์อย่าง microfluidic chip ฯลฯ คลาสนี้นักเรียนทั่วโลกสามารถลงทะเบียนเข้าฟังเลกเชอร์ออนไลน์และ “ทำแล็บ” ทางไกลผ่านการควบคุมโรบอทที่ตั้งอยู่ที่ MIT (https://www.nature.com/articles/s41587-022-01601-x); งานถอดรหัสพันธุกรรมจุลินทรีย์ (metagenomic sequencing) ที่ผู้เข้าร่วมเก็บมาจากสิ่งแวดล้อมที่ต่างๆ จากนั้นเอามาแปลงเป็นเสียงเพลง (https://www.youtube.com/watch?v=YEw2OR3WBqQ); งานประชุม Biosummit ที่ให้ประสบการเรียนรู้งานไบโอเทค/ชีวสังเคราะห์กับคนทั่วไปและสร้างเครือข่ายผู้นำด้านนี้ทั่วโลก (https://www.biosummit.org/); งานประยุกต์ใช้ชีวสังเคราะห์เพื่อการอนุรักษ์และฟื้นคืน (revive & restore, https://reviverestore.org/ ) ส่ิงมีชีวิตที่สูญพันธุ์หรือใกล้สูญพันธุ์ อย่างหมาป่าแทสมาเนีย ช้างแมมมอธ (ส่วนที่ Kong ทำเกี่ยวกับปะการัง) งานแบบนี้มีผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมเยอะจึงต้องมีมิติของการให้ความรู้และตัดสินใจร่วมของคนในชุมชน
3. Michel Resnick เล่าความสำคัญของการสร้างคนโดยเฉพาะเด็กๆ ให้เป็น creative learner ซึ่งเป็นหนทางอยู่รอดในโลกปัจจุบันเต็มไปด้วยสิ่งที่เรายังไม่รู้ (unknown) ไม่แน่ใจ (uncertain) คาดเดาไม่ได้ (unpredictable) กระบวนการเรียนรู้ที่ใช้ผ่านหลักการ 4P: Project (ทำโครงงาน), Passion (ที่เราหลงใหล), Peer (ร่วมแบ่งปันกับเพื่อน), Play (การเล่น) (https://mitpress.mit.edu/978026253…/lifelong-kindergarten/ ) Resnick มองว่าเทคโนโลยีเป็น mediaให้เราสามารถแสดงออกความคิดสร้างสรรค์ได้ดีกว่าเดิม ยกตัวอย่าง LEGO Mindstorm ใช้โปรแกรมฮาร์ดแวร์ทำงานต่างๆ ได้ (https://www.media.mit.edu/…/member-collaboration-lego…/), ภาษาโปรแกรมมิ่งสำหรับเด็กอย่าง Scratch ที่คนทั่วโลกใช้แล้วกว่าร้อยล้านคน (https://scratch.mit.edu/), Octoplay ซอฟแวร์ที่ทำให้เราสั่งการระบบ sensor/actuator ต่างๆที่อยู่บน smart phone ของเราได้ (https://www.octoplay.com/) Resnick อยากให้เด็กคุ้นเคย เข้าถึง ใช้งานและแบ่งปันผลงานกับเพื่อนนี้ได้ ไม่ต่างจากที่พวกเรายุคก่อนๆใช้ดินสอกับกระดาษจดไดอะรี่หรือขีดเขียนสิ่งที่เราฟุ้งอยู่ในหัว
4. Ziv Epstein เล่าเกี่ยวกับการใช้ Generative AI (AI ที่สร้างสรรค์งานใหม่ๆ ขึ้นมาได้ตามคำสั่งอย่าง DALL-E หรือ ChatGPT) เป็นเครื่องมือช่วยเพิ่มความคิดสร้างสรรค์ไม่ใช่ทำลายความคิดสร้างสรรค์ Epstein มองว่า AI พวกนี้จะมาช่วยเราในการ map possible idea space คือช่วยคิดไอเดียออกมาเยอะๆ เวลาที่เราตันหรือคิดไม่ถึง ขณะเดียวกันก็ช่วยในการ speculate/simulate สิ่งที่เกิดขึ้นตามมาจากไอเดียตั้งต้นนั้นๆ Epstein ยกตัวอย่างการกิจกรรมให้คนออกแบบสิ่งประดิษฐ์จากเศษขยะสามชิ้น ให้ AI ช่วยระดมสมองคิดไอเดียแปลกๆ ออกมาเป็นรูปภาพจากนั้นก็ให้คนลองไปปรับแก้และสร้างขึ้นมาจริงๆ Epstein เน้นว่าบางทีการที่ AI ฟุ้งอะไรที่มันหลุดโลกออกมาไม่ใช้ bug แต่เป็น feature สำหรับงานแนวนี้ เพราะถ้ามันออกแบบมา realistic เกินไปจะติดกรอบ Epstein ยกตัวอย่างคำสั่งให้ AI ออกแบบสวนสาธารณะริมมหาสมุทรแต่มันดันออกแบบมาเป็นรูปอะไรที่ไม่มีมหาสมุทรอยู่เลยแต่ดันมีม้านั่งที่รูปร่างเบี้ยวๆ แบบเกลียวคลื่น การได้อะไรผิดคาดแบบนี้อาจจะเป็นส่วนสำคัญของการคิดสร้างสรรค์ อีกประเด็นที่ Epstein พูดถึงว่าด้วยเรื่องการให้เครดิตของงานที่มาจาก Generative AI ตรงนี้ขึ้นกับว่าเรามองว่า AI เป็น tools หรือเป็น agent ตรงนี้มีต่อการตัดสินว่าคนใช้ Generative AI ควรได้เครดิตในฐานะศิลปินขนาดไหน (https://www.sciencedirect.com/…/pii/S2589004220307070)
5. ช่วงเสวนามีประเด็นน่าสนใจเกี่ยวกับการกับดักของการวัดผลเชิงปริมาณ Resnick เห็นว่าการที่เราพยายามจะวัดผลทุกอย่างออกมาเป็นตัวเลขทำให้เรามัวแต่ไปหาอะไรที่มันวัดเป็นเลขได้ง่ายๆ ทั้งๆ ที่มันอาจจะไม่ใช่สิ่งที่เราแคร์ที่สุดสำหรับงานนั้นๆ อย่างงานสอนเด็กให้คิดสร้างสรรค์ที่เขาทำก็ไม่พยายามจะวัดผลจากความเร็วหรือความอลังการซับซ้อนของชิ้นงาน แต่ดูที่ความหลากหลายของแนวคิดทั้งส่วนบุคคลและของทั้งคลาส อีกอย่างที่สำคัญคือเราไม่ควรใช้การประเมินผลวัดว่านักเรียนคนไหนคิดสร้างสรรค์ที่สุด (เพื่อจะได้ไปโฟกัสกับคนนี้เยอะให้มันผลิตงานออกมา) แต่ควรเป็นทำอย่างไร ให้แต่ละคนในคลาสปล่อยพลังความคิดสร้างสรรค์ในแบบของเขาเองออกมามากที่สุด
Cognitive Banking (KBTG Keynote)
2. พี่กระทิงเล่าประวัติศาสตร์เทคโนโลยีกับธนาคารคร่าวๆ ธนาคารยุคเรอเนซองของตระกูล Medici (ตระกลูเศรษฐีที่สปอนเซอร์นักประดิษฐ์/ศิลปินอย่างดาวินชี) ธนาคารศตวรรษที่ 19 ที่ใช้ระบบท่ออากาศขนส่งเงิน/เอกสาร; บัตรเครดิตปี 1950; ตู้ ATM ปี 1967 (ธนาคารที่ไม่มีวันปิดอีกต่อไป / “Yes” machine); ระบบโอนเงินออนไลน์อย่าง Paypal ปี 1998; Bitcoin ปี 2009 ฯลฯ
4. พี่กระทิงยกตัวอย่างงานที่เริ่มทำวิจัยแล้วกับทีมจาก MIT Media Lab อย่างงาน FutureYou การใช้ AI จำลองตัวเราในอนาคต หรือในอดีตขึ้นมาด้วยข้อมูลส่วนตัวที่เราป้อนให้ (ใช้ GPT3 ทำ synthetic memory อย่างที่ว่าไปตอนต้น) การพูดคุยโต้ตอบรับคำแนะนำจากตัวเราเองเวอร์ชั่นอดีตหรืออนาคตช่วยย้ำเตือนเราถึงเป้าหมายชีวิต (อย่างเก็บเงินพอเกษียณ) หรือความฝันวันเด็ก (อย่างเรียนต่อ ประกอบอาชีพที่ชอบ ซื้อบ้าน ฯลฯ) พวกนี้เกี่ยวข้องโดยตรงกับพฤติกรรมส่วนตัวรวมถึงพฤติกรรมการออม ลงทุน ใช้จ่าย การเปลี่ยนพฤติกรรมคนเป็นสิ่งที่ยากที่สุด AI ที่รู้จักเรายิ่งกว่าตัวเราเองอาจจะมีบทบาทตรงนี้มาก (https://www.media.mit.edu/…/make-yourself-three-heads…/
Cyborg Health: From Dream Engineering to Nano-Robotics
1. หัวข้อนี้ว่าด้วยเทคโนโลยีที่ใกล้ตัวมนุษย์สุดๆ อย่างเรื่องสุขภาพ cyborg ในที่นี้อ้างถึงคอนเซปต์ดั้งเดิมว่าคือจักรกลที่เมื่อรวมร่างกับมนุษย์แล้วเราจะมีสมรรถนะมากขึ้นและที่สำคัญคือมี “อิสระ” มากขึ้นที่จะทำสิ่งสร้างสรรต่างๆ ที่เราอยากจะทำไม่ถูกจำกัดด้วยความป่วยไข้หรืองานซ้ำซากจำเจ ทำให้เราเป็นมนุษย์ที่สมบูรณ์มากยิ่งขึ้น ตรงนี้ต่างจาก cyborg ในจินตนาการไซไฟของหลายคนว่ามันจะแย่งความเป็นมนุษย์ไป
2. Pattie Maes บอกว่าเทคโนโลยีเครื่องมือต่างๆ ควรช่วยให้สมองเราทำงานดีขึ้นในฟังก์ชั่นสำคัญๆ อย่างด้านความจำ (memory), สมาธิ (attention), ความคิดสร้างสรรค์ (creativity), อารมณ์ (emotion), การนอนหลับ (sleep) ฯลฯ แต่ว่าเทคโนโลยีปัจจุบันอย่างมือถือ คอมพิวเตอร์กลับทำให้สิ่งเหล่านี้แย่ลง theme งานวิจัยของ Maes เลยเน้นการสร้างเครื่องมือเพื่องานเหล่านี้ และมันควรเป็นเครื่องมือที่สะดวกต่อการใช้งานทั้งจากฝั่งนักวิจัยและจากผู้ใช้งานไม่ใช่เครื่องมือเทอะทะมีสายระโยงระยางอย่างที่ผ่านๆ มา ตัวอย่างงานที่นำเสนอมีอย่างเช่น “Fascia” หน้ากากช่วยให้นอนหลับ (มีระบบ sensor วัดเฟสต่างๆ ของการนอนและปล่ายเสียง คลื่นไฟฟ้า กลิ่นต่างๆ ออกมาในระดับและช่วงเวลาเหมาะสมให้นอนหลับได้ดีขึ้น), “Somnia” ปล่อยคลื่นไฟฟ้าให้รู้สึกเหมือนโดนไกวเปลทำให้หลับดีขึ้น, “PsychiVR” ช่วยฝึกสมาธิ (นั่งสมาธิแล้วสมารถบังคับวัตถุหรือลอยตัวได้ในโลก VR), “AttentivU” แว่นตาช่วยป้อนกันการวอกแวก (track การเคลื่อนไหวของตา และของเตือนเวลาง่วงหรือสมาธิหลุด… ใช้เวลาเรียนหรือขับรถ), “Dormio” ช่วยความคิดสร้างสรรค์ (หลักการเดียวกับที่ Thomas Edison / Salvador Dali ใช้คือทำให้เราไปเอาความคิดสร้างสรรค์ออกมาระหว่างหลับฝัน) นอกจากนี้ยังมี SleepStim (เครื่องช่วยจำอาศัยหลักการ conditioning เช่นเวลาจะอ่านจำอะไรบางอย่างจะมีเสียงหรือกลิ่นออกมา พอเราหลับถึงเฟสที่เหมาะสมเครื่องมันจะปล่อยเสียงหรือกลิ่นออกมาซ้ำ เพื่อให้ความจำฝังลงไปดีขึ้น) https://www.media.mit.edu/people/pattie/projects
3. Deblina Sarkar เล่าเกี่ยวกับ nanocybenetic biotek อุปกรณ์อิเลคทรอนิกระดับนาโนเล็กพอจะเข้าไปทำงานในเซลล์สิ่งมีชีวิตได้โดยเฉพาะเซลล์สมอง (อุปกรณ์ในปัจจุบันทั้งที่ใช้ในการตรวจวัดหรือรักษามีขนาดสเกล cm หรือ mm ขนาดที่ใหญ่ทำให้ resolution มันต่ำและมัน invasive เกินไป ส่วนพวก non-invasive ที่สวมใส่ทั้งหลายก็มาสามารถเก็บข้อมูลหรือเข้าไปจัดการอะไรลึกๆในร่างกายได้) Sarkar ยกตัวอย่างการประยุกต์ใช้เพื่อศึกษาการทำงานของสมองและรักษาโรคของระบบประสามอย่างอัลไซเมอร์หรือพาคินสัน (https://www.nature.com/articles/s41467-022-32862-4)
4. Pat Pataranutaporn เล่าสามเรื่องเกี่ยวกับการทำงานร่วมกันของเครื่องจักรกับชีววิทยา สามเรื่องนี้มีทั้งงานที่เป็นระดับ 1) prototype อย่างการทำไซบอร์กสวมชุดมนุษย์อวกาศ บนไซบอร์กมีแบคทีเรียที่วิศวกรรมให้มันผลิตสารต่างๆ ทั้งอาหารและสารออกฤทธิ์ทางกาารแพทย์ เป็นเหมือน “โรงงานจากเซลล์” ที่ไม่ได้อยู่ biorefinery ใหญ่ๆ แต่ย่อส่วนอยู่บนร่างกายมนุษย์ เราสามารถควบคุมให้มันผลิตอะไรเมื่อไหร่ด้วยการผสมผสานทั้งสวิตช์ระดับยีนและระดับอิเลครอนิก 2) งานระดับ experimental อันนี้เป็น AI สำหรับช่วยดูแลสุขภาพจิตของเรา สนทนาตอบโต้ให้คำแนะนำเหมือนเพื่อน/จิตแพทย์ (อันนี้มีประเด็นด้วยว่าพอ AI มันอธิบายเก่งๆ สำนวนดีๆ แล้วคนมีแนวโน้มเชื่อ AI มากกว่าหมอ กลายเป็นคำถามปลายเปิดว่าเราควรจัดการยังไงต่อ) 3) งานระดับที่ deploy เอาไปใช้จริงแล้ว อันนี้เป็นงานวางระบบศูนย์ฉีดวัคซีน (ชื่องานว่า HackVax) ผ่าน human centric design x tech ลองใช้ครั้งแรกทีโคราชช่วยปีโควิดระบาดที่ผ่านมากจากนั้นก็สามารถเอาโมเดลเดียวกันไปปรับใช้พื้นที่อื่นๆ
Material Alchemist: Bits, Atoms, Magic
1. หัวข้อนี้ว่าด้วยการสร้างวัสดุแห่งอนาคตที่สามารถเนรมิตปรากฏการณ์ต่างๆ ที่เราออกแบบไว้ในจักรวาล digital (จักรวาลของข้อมูลที่อยู่ใน bits) ให้ลงมาอยู่ในจักรวาล physical (จักรวาลของสสารใน atoms) Alchemist ในที่นี้หมายถึงนักเล่นแร่แปรธาตุสร้างวัสดุสิ่งของใหม่ๆ ขึ้นมา
2. Hiroshi Ishii เล่าถึงความหงุดหงิด (frustration) ที่วัสดุต่างๆ รอบตัวเขาไม่สามารถเอามาเนรมิตสร้างสิ่งที่เขาจินตนาการไว้ในหัวได้ นี่คือแรงบันดาลใจสำหรับการสารวัสดุและฮาร์ดแวร์ใหม่ๆ งานที่นำแนว AR กึ่งศิลปะเทคโนฯ ล้ำๆ หลายชิ้นมีประวัติย้อนหลังไปถึงกว่ายี่สิบปี มีโต๊ะปิงปอง AR, มี eyedropper tool เป็นพู่กันไปจิ้มสีจากวัตถอะไรก็ได้มา paint บนหน้าจอ มีตัวอย่างงานแนว bio x design ที่เอาแบคทีเรียมาเป็นส่วนประกอบในชุดสวมใส่และให้มันตอบสนองกับการเปลี่ยนแปลงสภาวะร่างกายอย่างอุณหภูมิ ความชื้น การเคลื่อนไหว ฯลฯ ใครสนใจพวกนี้ไปตามดูใน lab website ของแกได้: https://www.media.mit.edu/people/ishii/overview/
3. Irmandy Wicaksono เล่าเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่าง textile (สิ่งทอ) กับ electronics มีตัวอย่างงานผืนผ้าไม่ว่าจะเป็นพรมหรือถุงเท้าที่ฝังต้วยตัว sensor electronic วัดแรงกด การเคลื่อนไหว ฯลฯ งานพวกนี้เอาไปใช้ทั้งฝั่งศิลปะ (dancer เคลื่อนไหวบนพรม ใช้จังหวะและแรงกดความควบคุมเสียงดนตรีเหมือนตัวเองเป็น conductor แทนที่จะเต้นตามเพลงเฉยๆ) ฝั่งการแพทย์เช่นงานพวกกายภาพบำบัดหรือวิทยาศาสตร์การกีฬา และงานฝั่งอวกาศอย่างที่เล่าไปตอนต้นแล้ว สำหรับ Wicaksono ความน่าหลงใหลของสิ่งทอคือมันมีทั้งมิติของความสวยงาม (aesthetic), ความจำเพาะและหลากหลายทางวัฒนธรรม (culture), การใช้งานและประสบการณ์ผู้ใช้ (utility / user experience), ศิลปะ และเรายังสามารถเอาเทคโนโลยีเข้าไปฝังแทรกอยู่ในนั้นแบบแนบชิดสนิทตัวคนใส่ (~ smart skin) สิ่งทออยู่บนร่างกาย บนเฟอร์นิเจอร์ ยานพาหนะ สถาปัตย์กรรม ฯลฯ ด้วย smart device ต่างๆ สามารถเชื่อมโยงทั้งหมดนี้ด้วยกัน
4. David Kong เล่าเรื่อง biomaterial ในฐานะสื่อกลางที่ทำให้เราเข้าถึงธรรมชาติทั้งในระดับเทคโนโลยี สังคมและจิตวิญญาณ เล่าเรื่องความสัมพันธ์ระหว่างต้นไม้ในป่าผ่านระบบรากและสายใยของเชื้อรา เล่าตัวอย่างโปรเจกนักเรียนจากคลาสที่เขาสอน เรื่องการทำซีเมนต์จากแบคทีเรียในดิน แบคทีเรียสะสมแคลเซียมในสภาวะที่เหมาะสม และความเป็นไปได้ในการวิศวกรรมแบคทีเรียพวกนี้ให้มีฟังก์ชันอย่างการรายงานหรือกำจัดมลพิษ เล่าเรื่องคลาส Ancient Modern Technology (https://www.media.mit.edu/courses/ancient-modern-technology/) ว่าด้วยการสำรวจมิติทางวัฒนธรรมและจิตวิญญาณในกระบวนการทำงานทางวิทยาศาสตร์และการพัฒนาเทคโนโลยี Kong ฝากคำถามทิ้งท้ายว่าเราอยากเป็นบรรพบุรุษแบบไหนให้คนรุ่นหน้า (what kind of ancestors should we be?)
Extended Mind: From Artificial Intelligence to Intelligence Amplification
1. หัวข้อนี้ว่าด้วยปัญญาประดิษฐ์ (AI) เราจะอยู่แบบพึ่งพาอาศัยกับมันอย่างไร โดยเฉพาะอย่างยิ่งมันจะมาช่วยเพิ่มพลังอำนาจของสมองมนุษย์ให้ทำงานได้มากขึ้นดีขึ้นกว่าเดิมอย่างไร
2. Pattie Maes เล่าว่าที่ผ่านๆมา AI ถูกพัฒนาโดยวิศวกรแบบไม่คิดถึงผลที่ตามมาเท่าไหร่ เราเริ่มจากหางานใช้สมองที่เจาะจง (narrow task)ที่มนุษย์ทำได้ดีกว่าคอมพิวเตอร์ (เช่น งานจำแนกรูป แก้โจทย์คณิตศาสตร์ แต่งประโยค ฯลฯ) แล้วก็พยายามสร้าง AI ที่เก่งกว่า แล้วก็ปล่อย AI นั้นออกมาให้โลกได้ใช้ การทำแบบนี้ทำให้ AI เข้ามาแย่งงานคนไปเรื่อยๆโดยเราเองก็ยังไม่มีทางแก้ วิธีที่ดีกว่าคิดถึงผลกระทบแต่แรก มองว่าทำยังไงให้ AI เข้ามาเสริมศักยภาพคนไม่ใช่แทนที่คน หางานอะไรที่ถ้าคนกับ AI ทำงานร่วมกันจะดีกว่าคนหรือ AI ทำงานเดี่ยวๆ (อ่านเพิ่มเติมในบทความ Turing Trap ของ Erik Brynjolfsson: https://digitaleconomy.stanford.edu/…/the-turing-trap…/)
3. Maes ยกตัวอย่างงาน “Wearable reasoner” เป็นแว่นตาที่มี AI ช่วยอธิบายเหตุผล convince เราเกี่ยวกับส่ิงที่เราอ่านหรือเห็น งานวิจัยพบว่า AI นี้มีอิทธิพลโน้มน้าวจิตใจคนใส่ได้จริง ไม่ว่าจะในทางที่ถูกต้องหรือผิด วิธีแก้ปัญหาอย่างนึงคือให้ AI นี้ใช้ socratic method คือแทนที่จะแนะนำก็ตั้งคำถามกับเราไปเรื่อยๆ ช่วย guide ให้เราคิดรอบคอบมากขึ้นโดยไม่ได้ชี้นำไปทางใดทางหนึ่ง อีกอันเป็นตัวอย่าง AI ที่ช่วยให้เราเรียนรู้ฝึกฝน เช่น การได้เห็นตัวเราเองพูดนำเสนองานอย่างมั่นใจ (ผ่านการจำลองด้วย generative AI) ช่วยให้เรามีความมั่นใจในการฝึกฝนและการนำเสนอจริงๆมากขึ้น
4. Maes ทิ้งท้ายด้วยโจทย์ที่เรายังต้องแก้หลายอย่างเกี่ยวกับ AI เช่น สิ่งที่มันแนะนำอย่างมั่นใจน่าเชื่อถือบางทีก็ผิดเต็มๆ, เรายังไม่เข้าใจว่าทำไมมันถึงให้คำตอบหรือแนะนำแบบนั้นแบบนี้ (เราต้องการ explainable AI), การใช้ AI ในทางที่ผิดเช่นการใช้ deep fake สร้างวิดีโอหรือคลิปเสียงปลอมไปหลอกลวงคน, การแบ่งปันผลประโยชน์เราระหว่างศิลปิน เจ้าของ AI ผู้ใช้ AI ฯลฯ โลกยุคปัจจุบันแปลกอย่างหนึ่งตรงที่ big corporate เป็นผู้นำเทคโนโลยี AI ใหม่ๆ มาแทนที่จะเป็นสถาบันการศึกษาอย่างยุคแรกๆ อาจจะเป็นเพราะความได้เปรียบของ corporate ทั้งขนาด data ที่มีและเม็ดเงินที่อัดฉีดลงไปในงานวิจัย ดังนั้นสถาบันการศึกษาต้องมีหน้าที่ตั้งคำถาม มี “what if” experiment ในสเกลเล็กถึงความเป็นไปได้ของการใช้งานและผลกระทบของเทคโนโลยี AI ต่างๆ
Interest of Values: Digital Currency, Web3, and Trustworthy Network
1. หัวข้อนี้ว่าด้วยเทคโนโลยีที่จะทำให้คนในสังคมทำงานร่วมกันได้ดีขึ้น ผ่านระบบเศรษฐกิจและสังคมดิจิตอล หัวข้อนี้ผมไม่ได้ฟังยาวตลอดเลยจับประเด็นมาได้ของคนเดียวคือ เรื่อง decentralized online social network ของ Ziv Epstein
2. Epstein เปิดเรื่องมาด้วยพลังของ online social network ในฐานะเครื่องมือที่ช่วยให้มนุษย์เราเชื่อมต่อถึงกัน สามารถช่วยการคิดระดมสมองเกิด collective intelligence และลงมือทำงานอะไรใหญ่ๆ ด้วยกันได้ง่ายขึ้น แต่ปัญหาสำคัญคือ social network มันอยู่บน centralized platform ที่เป็นเจ้าของผูกขาดโดย corporate ใหญ่ๆ ไม่กี่เจ้าอย่าง Facebook, Twitter, ฯลฯ ซึ่งมีแรงจูงใจคือการสร้างผลกำไร ดังนั้นข้อมูลของเราที่อยู่บน social network ไม่ปลอดภัยจะถูกเอาไปขายเอาไปทำอะไรบ้างไม่รู้ นอกจากนี้มันยังถูกออกแบบมาเพื่อรีดข้อมูลและความสนใจเราไปให้มากที่สุด เราเสพย์ติดการดู การแชร์ ติดอะไรที่มัน flashy สมาธิสั้น fake news ระบาด ฯลฯ ปัญหาต่างๆ พวกนี้เกิดมาเพราะแรงจูงใจของคนใช้งานกับของเจ้าของ platform แทบตรงข้ามกัน
3. Epstein ยกตัวอย่างงานของเขาที่พยายามสู้กับ fake news ด้วยการตั้งระบบเตือนให้คนเล่น social network ลองประเมินก่อนว่าสิ่งที่ตัวเองกำลังอ่านหรือกำลังจะแชร์จริงหรือเท็จแค่ไหน จากการทดลองในหลายๆ กลุ่มสังคม/ประเทศพบว่าแค่มีตัวกระตุ้นให้เราหยุดคิดซักแป๊บแค่นี้ก็ช่วยลดการกระจาย fake news ไปได้เยอะ ที่น่าสนใจคือระบบนี้ decentralized ให้แต่ละคนหยุดคิดและติดสินใจเองไม่ได้ตั้งหน่วยงานกลางหรือแม้แต่ AI ตัวกลางมาคอยตัดสินว่าจะต้องเชื่อ/ไม่เชื่อ แชร์/ไม่แชร์อะไร (https://www.nature.com/articles/s41586-021-03344-2)
4. Epstein อธิบายว่าองค์ประกอบหลักๆ ของ online social network มีสามส่วนคือ database (รูป เสียง วิดีโอ บทความ ฯลฯ ของพวกเราทุกคนที่เก็บอยู่ในฐานข้อมูล), algorthim (ระบบประมวลที่ตัดสินว่าใครควรจะเห็นหรือฟังอะไรเมื่อไหร่นานแค่ไหน) และ interface (หน้าต่างที่ผู้ใช้มองเห็นผ่านคอมพิวเตอร์หรือมือถือเวลาเล่น social network) ปัจจุบันทั้งสามอย่างนี้ถูกผูกขาดอยู่โดย corporate ไม่กี่เจ้า สำหรับผู้ใช้งานทั้งสามอย่างนี้อยู่ใน blackbox ที่เราไม่รู้เลยว่าเกิดอะไรขึ้นบ้างข้อมูลเราไปไหน ถูกประมวลยังไง ทำไมเราถึงเห็นข่าวหรือโพสอันนี้มากกว่าอีกอัน ฯลฯ วิธีที่ดีกว่าคือการ modularize ทั้งสามส่วนนี้ แต่ละส่วนก็มีบริษัท องค์การอิสระ หรือมือสมัครเล่นหลายๆ เจ้าพัฒนาตัวเลือกของ database / algorithm / interface หลายๆ อย่างมาแข่งขันกันให้ผู้บริโภคได้เลือกใช้ หรือถ้าอยากลงไปแก้เองก็ควรจะทำได้ วันนี้เราอาจจะเน้นดู post มีสาระจริงจัง อีกวันอาจจะอยากดูมีมไร้สาระ อีกวันอาจจะแบ่งสาระ/ไร้สาระซัก 80%/20% ฯลฯ (https://arxiv.org/abs/2207.07478)
5. ช่วงเสวนามีประเด็นเรื่อง scalability vs privacy vs decentralization ของระบบ blockchain หรือแม้แต่ระบบ network แบบอื่นๆ ในทางหนึ่งเราอยากได้ระบบที่โปร่งใส ทุกคนตรวจสอบทุกคนได้ไม่ต้องมีคนกลางดูแล แต่แบบนั้น privacy จะเสียไป ในทางกลับกันถ้าเรามีระบบที่รักษา privacy ดีๆมันก็อาจจะ scale ยากเพราะระยะเวลาและ computational power ที่ใช้ผ่านด้านตรวจสอบแต่ละขั้นมันเยอะ
E-topia: Sustaining Cities with Smart Technologies
1. หัวข้อนี้ว่าด้วยการเอาเทคโนโลยีมาใช้พัฒนาเมืองโดยยังคงรักษาความเป็น human centric เทคโนโลยีช่วยให้เข้าใจปัญหา และวางแผนการแก้ไข ทำได้เร็วและตรงเป้ากว่าเดิมทั้งในระดับ local และ global
2. Luis Alonso เล่ากรณีศึกษาว่าด้วยการหาวิธีลด carboon footprint ของผู้คนที่ทำงานในเขต Kendall Square (เขตรอบๆ MIT) จาก 17.19 ตันต่อปี (ระดับในปัจจุบัน) ลงมาที่ 2.5 ตันต่อปี (ระดับต่ำพอจะต่อสู้กับวิกฤติ climate change) อันนี้รวมทั้ง operational footprint (จากการคมนาคม ทำงาน ใช้ไฟฟ้า ฯลฯ) และจาก embody footprint (จากกระบวนการผลิตของกินของใช้ต่างๆ)
3. ทีมของ Alonso ใช้ simulation จำลองกลยุทธ์ต่างๆ ที่จะช่วยลด carbon footprint ได้แต่ละสถานการณ์ก็ต้องลงรายละเอียดไปถึงว่าต้องใช้เทคโนโลยีอะไร การออกแบบยานพาหนะ ที่พักอาศัย หรือโครงสร้างเมืองยังไง simulation ช่วยคาดการณ์ว่าแต่ละกลยุทธ์จะลด footprint ได้เท่าไหร่บ้าง ตัวอย่างมีตั้งแต่ grid decarbonisation, electric vehicle, hybrid work (ทำงานที่บ้านบางวัน), retrofit building (ออกแบบอาคารประหยัดพลังงาน), walkable amentity (จัดผังเมืองใหม่ให้ของกินของใช้อยู่ระยะเดินถึง), hyper efficient living space (ห้องเดียวทำได้หลายอย่าง ตู้ โต๊ะ เตียงพับได้หมด) ไปจนถึงการมีเตาปฏิกรณ์ผลิตพลังงาน fusion สะอาดในเขตพื้นที่ ฯลฯ ประเด็นที่น่าสนใจคือกลยุทธ์ที่เป็น hyperlocal solution คือสามารถทำได้เลยในขอบเขตพื้นที่และอำนาจของเมืองรวมๆ แล้ว ลด footprint ลงไปได้เหลือแค่ 5 ตันกว่าๆ ต่อปี ที่เหลือเป็นงานที่ต้องทำในระดับ global มากกว่าเช่น การขนส่งระหว่างเมือง ห่วงโซ่อุปทานระดับโลก (https://www.media.mit.edu/people/alonsolp/overview/)
4. Daniella Wood เล่าเรื่องการผสมผสานระหว่างองค์ความรู้ภูมิปัญญาระดับท้องถิ่นกับเทคโนโลยีล้ำๆ อย่างอวกาศโดยเฉพาะภาพถ่ายดาวเทียมเพื่อลงมาแก้ปัญหาท้องถิ่นแต่ส่งผลกระทบไปถึงระดับโลก Wood เล่าเรื่อง EVDT model (https://www.media.mit.edu/…/decision-support-model-and…/) ที่ถูกนำไปใช้หลายพื้นที่ในโลกเพื่อประเมินสภาพสิ่งแวดล้อม ผลกระทบ การตัดสินใจและการสร้าง/ใช้เทคโนโลยี มีกรณีศึกษา environmental footprint ของการทำเหมือนทองในประเทศกานา การจัดการผักตบชวาในประเทศเบนิน (อันนี้มีร่วมมือกับเอกชน แปรรูปผักตบชวาเป็นวัสดุดูดซับน้ำมัน) การอนุรักษ์ป่าชายเลนในบราซิล การศึกษาผลกระทบของนโยบายโควิด ฯลฯ Wood ย้ำว่าข้อมูลจากดาวเทียมพวกนี้ที่ฟรีพร้อมใช้มีเยอะแต่คนส่วนมากไม่รู้จะใช้มันยังไงให้เหมาะกับปัญหาของพื้นที่ตัวเอง ดังนั้นการเข้าไป empathise โจทย์จากพื้นที่และการออกแบบเครื่องมือให้ใช้ง่ายสำคัญมาก
5. Dava Newman เล่าเรื่องการศึกษาใช้เทคโนโลยีอวกาศตรวจสัญญาณชีพ (vital sign) ของโลกเราอย่างการเปลี่ยนแปลงอุณหภูมิ ระดับคาร์บอนไดออกไซด์ การละลายของน้ำแข็งขั้วโลก จากนั้นนำมา visualise เห็นให้ชัดๆ ว่าเกิดวิกฤติปัญหาอะไรตรงไหนบ้าง มีตัวอย่างการใช้ generative AI ในการจำลองภาพการเกิดภัยพิบัติจากข้อมูลที่เรามีอยู่ ข้อมูลพวกนี้ไม่เพียงแต่ทำให้เรารู้ปัญหาแต่ยังทำให้เราสามารถเขียนคู่มือการจัดการ ถ่ายทอดและสร้างคนรุ่นใหม่ทั่วโลกที่จะมาเป็น earth embassdor ช่วยกันแก้ปัญหานี้ (https://davanewman.com/)
Ruben Lozano Aguilera จาก Google Maps เล่าเรื่องเวอร์ชั่นเสริมของ Google maps ที่ช่วยให้เรา เลือกเส้นทางการเดินรถที่ environmentally friendly ที่สุด ระบบประมวลข้อมูลจากเส้นทาง สภาพถนน ลักษณะของยานพาหะ ฯลฯ เพื่อคำนวนพลังงานที่ใช้ มลภาวะที่จะเกิดขึ้น ฯลฯ
6. ช่วงเสวนามีประเด็นร่วมที่น่าสนใจอันนึงคือเทคโนโลยีต่างๆ ที่ว่ามาทั้งหมดมันจะเวิร์กได้ถ้าคนเอามันไปใช้และใช้อย่างถูกต้อง สิ่งนี้จะเกิดขึ้นได้เราต้องออกแบบให้มัน user friendly ที่สุด โจทย์สำคัญสุดยังคงเป็นการเปลี่ยนพฤติกรรมคน ทำยังไงให้ user journey ที่ sustainble ที่สุดเป็นอันที่สะดวกที่สุดด้วย
Welcome Keynote
1. อ.ชัชชาติมาแชร์วิสัยทัศน์การพัฒนาเมือง เมืองไม่ได้มีแค่ infrastructure อย่างถนนหนทาง ตึกอาคาร เทคโนโลยีอำนวยความสะดวก ฯลฯ แต่ส่วนประกอบที่สำคัญกว่าคือผู้คน ดังนั้นเวลาพูดถึง smart city ต้องออกแบบโดยให้มนุษย์เป็นศูนย์กลาง (human centric) คนจะต้องเข้าใจข้อจำกัดและมีอำนาจควบคุมเทคโนโลยีอีกที (หนังสือชื่อ “Smart Enough City” โดย Ben Green)
2. solution ของปัญหาอาจจะไม่ได้ต้องการอะไร high tech มาก แต่ต้องเข้าใจธรรมชาติของคนและการเปลี่ยนพฤติกรรมคน อันนี้อ.ชัชชาติยกตัวอย่างงานใน New York City ของ Janette Sadik-khan ที่ใช้แค่การระบายสีถนนเพื่อแก้ปัญหาจราจรและอุบัติเหตุ (หนังสือชื่อ “Street Fight”) อีกตัวอย่างคืองานของผู้ว่า Mockus แห่งเมือง Bogota ประเทศโคลอมเบียที่ใช้ “ตัวตลก” ลงถนนไปช่วยงานจราจร (https://news.harvard.edu/…/academic-turns-city-into-a…/)
3. อ.ชัชชาติบอกว่าหัวใจสำคัญของการทำงานใหญ่ๆ อย่างการพัฒนาเมืองให้สำเร็จคือผู้คนในนั้นต้องมีความไว้เนื้อเชื่อใจต่อกัน (Trust) มากพอจะทำงานร่วมกันได้ (หนังสือ What We Owe Each Other โดย Minouche Shafik) คำถามสำคัญคือเราจะใช้เทคโนโลยีมาช่วยในการสร้าง trust ได้อย่างไร? อาจารย์ยกตัวอย่างที่ทีมกทม.เอา Traffy Fondue (ระบบร้องเรียนปัญหาต่างๆ ในเมือง พัฒนาโดยสวทช.) มาใช้ ระบบนี้นอกจากจะลดเอกสาร ขั้นตอนและระยะเวลาการทำงานแล้วยกช่วยสร้างความโปร่งใส่ในการทำงาน ทุกคนเห็นหมดว่าปัญหาอยู่ตรงไหน แก้ไปถึงไหน โดนดองไว้หรือไม่ ฯลฯ การที่มีคนร้องเรียนเข้ามาเป็นหมื่นๆ รายการในเวลาไม่กี่วันไม่ใช่สัญญาณถึง weakness ของระบบแต่เป็นการบอกว่าพวกเขาเริ่ม trust เรามากพอที่จะบ่นจะแจ้งปัญหาให้เราได้ลงไปช่วยแก้ไข
4. สรุปทิ้งท้าย เทคโนโลยีเป็นเครื่องมือ ไม่ใช่ศูนย์กลาง ศูนย์กลางควรอยู่ที่ความเป็นมนุษย์ ปรับโฟกัสจาก AI (Artificial Intelligence) มาเป็น IA (Intelligence Assistance)
Define Gravity: From Space Exploration to Democratization
1. หัวข้อนี้ว่าด้วยเทคโนโลยีอวกาศซึ่งดูเหมือนจะไกลตัวใครหลายๆ คนแต่จริงๆ แล้วมันมีผลกระทบต่อเรามาก เทคโนโลยีหลายๆ ตัวที่พัฒนาเพื่อการอวกาศสามารถเอามาแก้ปัญหาสำคัญๆ บนโลกได้ นอกจากนี้การมองโลกจากมุมอวกาศทำให้เข้าใจตัวเรา และความสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์มากกว่าเดิม
2. Dava Newman (อันนี้ช่วงแรกๆ เข้ามาฟังไม่ทันเนื้อหาอาจจะตกหล่นเยอะ) พูดเรื่องชุดอวกาศรุ่นใหม่ที่จะไม่เทอะทะใส่ยากทำงานลำบากเหมือนแต่ก่อน ชุดรุ่นใหม่ที่ถักทอขึ้นมาจากเส้นในพิเศษซึ่งสามารถทำงานทั้ง sensing (เก็บข้อมูลจากส่วนต่างๆบนร่างกายและสิ่งแวดล้อม) และ actuation (ปรับระดับความแน่น/หลวม แข็ง/ยืดหยุ่น ฯลฯ ตามความเหมาะสม)
3. Irmandy Wicaksono เล่าเกี่ยวกับ electronic textile การผสมผสานระหว่างเทคโนโลยีทอผ้ากับอิเล็กทรอนิกส์ เพื่อการดำรงชีพในอวกาศ ด้วยความที่อวกาศเป็น extreme environment (ร้อนจัด เย็นจัด ทรัพยากรจำกัด มีรังสีอันตรายต่างๆ มากมาย) สิ่งที่เราสวมใส่ควรจะช่วยขยายไม่ใช่ปิดกันความสามารถในการรับรู้และตอบสนองของเรา Wicaksono นำเสนอเรื่อง haptic sensor ที่ทำให้เราสามารถรู้สึกสัมผัสผ่านชุดอวกาศได้ราวกับเราสัมผัสด้วยมือ/ผิวหนังเปล่าๆ เทคโนโลยีนี้ทำให้เราใช้มือทำงานที่ละเอียดๆ ได้สะดวกเป็นธรรมชาติมากขึ้น (https://www.irmandyw.com/)
4. Daniella Wood เล่าเรื่องการเข้าถึงอย่างเท่าเทียม (accessibility) และการพัฒนาอย่างยั่งยืน (sustainablitiy) ในอวกาศ เล่าเรื่องโครงการที่ไปทำร่วมกับ space agency ต่างๆ ทั่วโลกรวมทั้งในเขตประเทศกำลังพัฒนา + เด็กรุ่นใหม่ๆ ให้นอกจากจะเอาเทคโนโลยีอวกาศ (อย่างเช่นข้อมูลดาวเทียม) ไปใช้ประโยชน์ตามความต้องการจำเพาะของพื้นที่นั้นๆ แล้ว ยังช่วยให้พวกเขามีส่วนร่วมในการพัฒนาเทคโนโลยีอวกาศอย่างยั่งยืน Wood ยกตัวอย่างแท่งเชื้อเพลิงอวกาศที่พัฒนามาจากไขผึ้ง (beewax) ตัวอย่างไขผึ้งได้มาจากเครือข่ายวิจัยอวกาศจากที่ต่างๆ ทั่วโลก จากนั้นนำมาหาทางขึ้นรูปเป็นแท่งเชื้อเพลิงที่ใช้ในการนำวัตถุอย่างดาวเทียมเก่าๆ ในอวกาศกลับลงมาไม่ให้เหลือเป็นขยะในอวกาศ (https://www.media.mit.edu/people/drwood/overview/)
5. ช่วงเสวนามีประเด็นเน้นย้ำว่า 1) อวกาศเป็นพื้นที่ที่ทุกคนทุกชาติควรสามารถเข้าถึง ใช้ประโยชน์ และมีส่วนร่วมรับผิดชอบในการพัฒนาอย่างยั่งยืน 2) solution ของปัญหาหลายอย่างในอวกาศซึ่งเป็น extreme environment สามารถเอาใช้แก้ปัญหาบนโลกนี้ที่มัน extreme เช่นกัน อย่างในทะเลทราย ใต้มหาสมุทรลึก พื้นที่ทุรกันดารทรัพยากรจำกัด หรืองานด้านการแพทย์การบริการสำหรับผู้พิการ ฯลฯ 3) การที่พวกเราทุกคนทุกชาติได้มองโลกจากบนอวกาศ (ไม่ว่าจะไปโดยตรงหรือผ่านทาง VR) จะทำให้เรามีจิตสำนึกในความเป็นหนึ่งเดียวและอยากรักษาโลกใบนี้มากขึ้น (“overview effect”) Newman เปรียบเทียบว่าโลกก็คือ spaceship ลำใหญ่กลางห้วงอวกาศเวิ้งว้าง พวกเราทุกคนอยู่บนนี้ด้วยกัน รับผิดชอบดูแลกันและดูแลยานที่มีลำเดียวนี้ของเรา ในช่วงชีวิตเราการไปท่องดาวต่างๆ อาจจะยังไกลไปสำหรับคนส่วนมากแต่การเข้าถึงและใช้ประโยชน์จาก lower earth orbit ที่ระดับไม่กี่ร้อยกิโลเมตรอย่างบน International Space Station จะไม่ใช่เรื่องยากอีกต่อไป; มีตอนนึงที่ Wood เล่าว่าถ้าวันนึงมนุษย์กลายเป็น inter plenetary species (สิ่งมีชีวิตที่อยู่อาศัยบนดาวเคราะห์หรือ spaceship หลายๆที่ในอวกาศ) สิ่งที่อยากรวมรวมเอาไปมากที่สุดคือเรื่องเล่าและตำนานต่างๆ ของบรรพบุรุษพวกเราเกี่ยวกับสรวงสวรรค์ เรื่องเล่า/ตำนานพวกนี้มี wisdom ร่วมกันบางอย่างที่เราแบ่งปันเรียนรู้ร่วมกันได้เสมอไม่ว่าเทคโนโลยีจะไปไกลถึงแค่ไหน
ที่มา www.facebook.com/biologybeyondnature/photos/pcb.2380777432084823/2380772085418691
