เสือมังกรออนไลน์ GClub Login เล่นเสือมังกรออนไลน์ GClub Link ไพ่ใบเดียว GClub ผ่านเว็บ ไพ่เสือมังกร GClub V2 เกมไพ่ใบเดียว จีคลับ V2 เกมไพ่เสือมังกร ทางเข้าจีคลับ ไพ่เสือมังกร GClub เกมจีคลับออนไลน์ จีคลับเสือมังกร ทางเข้า GClub มือถือ ทดลองเล่นเสือมังกร เมื่อนายกรัฐมนตรีนเรนทรา โมดีของอินเดียประกาศถอนธนบัตรมูลค่า 500 เยน (7.40 ดอลลาร์สหรัฐ) และ 1,000 เยน (15 ดอลลาร์สหรัฐ) ออกจากการหมุนเวียนในเดือนพฤศจิกายน 2559 รัฐบาลกล่าวว่าแรงผลักดันในการเลิกใช้ธนบัตรจะขัดขวางเศรษฐกิจเงาของอินเดีย และปราบปรามการใช้เงินสดที่ผิดกฎหมายและปลอมแปลง ในทางเศรษฐกิจ
หากมีภาคส่วนใดภาคหนึ่งที่ทำรายได้ได้ดีเป็นพิเศษจากความเคลื่อนไหวของรัฐบาล นั่นก็คือภาคการธนาคาร
ธนาคารต่างๆ ได้รับเงินฝากมูลค่า 6 ล้านล้านเหรียญสหรัฐ (88 พันล้านเหรียญสหรัฐ) และเงินฝากของธนาคารโดยรวมกับธนาคารกลางอินเดียสูงถึง4.3 ล้านล้านเหรียญสหรัฐ (63.1 พันล้านเหรียญสหรัฐ)ภายในสองสัปดาห์หลังจากคำสั่งห้ามสกุลเงิน
ดังนั้นการทำลายล้างจึงเป็นการเคลื่อนไหวที่มีการวางแผนมาอย่างดีในแง่ของสุขภาพของระบบธนาคารของอินเดีย ห้าเดือนก่อนการผลักดัน จำนวนรวมของสินทรัพย์ที่ไม่ก่อให้เกิดรายได้ทั้งหมด (สินเชื่อจัดประเภทแบบนี้หลังจาก 90 วันของการไม่ชำระดอกเบี้ยหรือเงินต้น) สำหรับธนาคารภาครัฐและเอกชนอยู่ที่ประมาณ ₹6 แสนล้าน (88 พันล้านเหรียญสหรัฐ )
เพื่อทำความเข้าใจว่าปัญหานี้ใหญ่แค่ไหน เราต้องดูตัวเลขเทียบกับเงินให้กู้ยืมทั้งหมดที่ออกโดยระบบธนาคารของอินเดีย อัตราส่วนนั้นสอดคล้องกับ 11.8% ของสินเชื่อขั้นสูงทั้งหมดในเดือนกันยายน 2559 และคาดว่าจะถึง 12.5% ภายในเดือนมีนาคม 2560
สินทรัพย์ที่ไม่ก่อให้เกิดรายได้เหล่านี้ส่วนใหญ่มาจากธนาคารของภาครัฐ และส่วนใหญ่ถูกปล่อยกู้เพื่อเป็นเงินทุนแก่ภาคโลหะพื้นฐานและผลิตภัณฑ์โลหะ อุตสาหกรรมสิ่งทอ และภาคเครื่องดื่ม
ธนาคารของอินเดียได้รับผลประโยชน์มากที่สุดจากแรงขับดันของการทำลายล้าง อัดนาน อาบีดี/รอยเตอร์
ในรายงานเสถียรภาพทางการเงินประจำเดือนธันวาคม 2559ธนาคารกลางระบุว่าคุณภาพสินทรัพย์ของธนาคารภาครัฐแย่ลงไปอีกระหว่างเดือนมีนาคมถึงกันยายน 2559 สิ่งนี้สะท้อนถึงความล้มเหลวของระบบธนาคารอินเดีย ซึ่งเป็นผู้ให้สินเชื่อรายใหญ่แก่อุตสาหกรรมและ ธุรกิจ. หากตรวจไม่ทันอาจส่งผลกระทบร้ายแรงต่อเศรษฐกิจได้
นำสกุลเงินกลับมา
ดังที่ นักเศรษฐศาสตร์ และนักวิเคราะห์การเงินหลายคนเคยทำมาแล้ว นั่นคือการไม่เคารพกลยุทธ์ที่คิดมาอย่างดีนี้ในการกอบกู้ธนาคารของอินเดีย การสาธิตได้บรรลุวัตถุประสงค์ในการนำสกุลเงินกลับเข้าสู่ระบบธนาคาร
ภายในเดือนแรก ธนบัตรสกุลเงินที่ ถูกปิดตายทั้งหมดในประเทศกลับคืนสู่ห้องใต้ดินของธนาคาร กระแสเงินสดที่ไหลเข้าไปยังธนาคารของภาครัฐอย่างกะทันหันทำให้พวกเขามองเห็นเส้นชีวิตได้ทันทีทั่วทั้งระบบธนาคาร
อุดมด้วยเงินฝากที่สูงขึ้นเหล่านี้ ผู้ให้กู้รายใหญ่ที่สุดของประเทศอย่างธนาคารแห่งอินเดีย (State Bank of India) ได้ลดอัตราดอกเบี้ยเงินกู้มาตรฐานลง 0.9% กล่าวอีกนัยหนึ่ง หลังจากความยากลำบากในการจัดการกับสินเชื่อที่ไม่ดี ภายหลังจากการทำลายล้าง ธนาคารสามารถจัดหาเงินทุนในราคาถูกได้
ไม่เพียงแต่อัตราดอกเบี้ยเงินกู้เท่านั้นที่ลดลง ต้นทุนส่วนเพิ่มข้ามคืนของอัตราดอกเบี้ยเงินกู้ตามกองทุน (อัตราดอกเบี้ยขั้นต่ำต่ำกว่าที่ธนาคารไม่สามารถปล่อยกู้ได้) ลดลงเหลือ 7.75% จาก 8.65% ขณะที่อัตราดอกเบี้ยเงินกู้ 3 ปีลดลงเหลือ 8.15% จาก 9.05% แม้ว่าเปอร์เซ็นต์เหล่านี้อาจดูเล็กน้อย แต่ก็เป็นการพลิกกลับครั้งใหญ่ ซึ่งอยู่ภายใต้แรงกดดันของสินเชื่อที่ไม่ดี
พนักงานธนาคารนับและบรรจุธนบัตรเก่าที่มีราคาสูง มูเคช คุปตะ/รอยเตอร์
อีกภาคที่ชนะเลิศ
ท่ามกลางความคลั่งไคล้หลังการทำลายล้าง ภาคส่วนอื่นที่ได้รับแรงหนุนอย่างมากคือสตาร์ทอัพด้านเทคโนโลยีทางการเงิน ซึ่งรวมถึงกระเป๋าเงินดิจิทัลและบริษัทชำระเงินผ่านมือถืออื่นๆ เนื่องจากวิกฤตเงินสดผู้คนจำนวนมากจึงหันมาใช้กระเป๋าเงินดิจิทัลที่สามารถใช้ร่วมกับระบบชำระเงินผ่านมือถือ ทำให้พวกเขาสามารถชำระค่าสินค้าด้วยสมาร์ทโฟนได้
บริษัทกระเป๋าเงินดิจิทัลเห็นจำนวนผู้ที่สมัครใช้บริการเพิ่มขึ้นอย่างไม่เคยปรากฏมาก่อน และเพิ่มเงินในกระเป๋าเงินหลังจากถูกระงับการสร้างรายได้
ในบรรดาบริษัทกระเป๋าเงินมือถือPaytmเป็นผู้รับผลประโยชน์ที่ใหญ่ที่สุด เราสามารถวัดผลกระทบของการเลิกใช้การสร้างรายได้ต่อธุรกิจโดยพิจารณาจากฐานผู้ใช้ของบริษัทซึ่งมีถึง 160 ล้านคน – เพิ่มขึ้นสี่เท่าตั้งแต่เดือนพฤษภาคม 2559 ปริมาณการใช้งานของ Paytm เพิ่มขึ้น 435% การดาวน์โหลดแอปเพิ่มขึ้น 200% และบริษัท มูลค่าธุรกรรมโดยรวมเพิ่มขึ้น 250%
ในความเป็นจริง “ Paytm karo ” (ตามตัวอักษร “do Paytm”) กลายเป็นหนึ่งในวลีที่พบบ่อยที่สุดในช่วงแรก ๆ ของการขับเคลื่อนการทำลายล้าง และภาคส่วนที่ใช้เงินสดแบบดั้งเดิม เช่น เจ้าของร้านขนาดเล็กและระบบขนส่งสาธารณะ เช่น ขณะที่แท็กซี่และรถสามล้อเริ่มรับ Paytm
ดังกล่าวเป็นดาราเด่นของ Paytm ที่นำเสนอในกรณีศึกษาของ Harvard Business School เกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงของบริษัทจากแพลตฟอร์มการเติมเงินออนไลน์เป็นแพลตฟอร์มการชำระเงินผ่านมือถือที่ใหญ่ที่สุดของอินเดีย
ความล้มเหลวขั้นสุด
ดังนั้น แรงผลักดันจากการทำลายล้างจึงถูกมองว่าเป็นพรสำหรับการก้าวไปสู่เศรษฐกิจไร้เงินสดของอินเดีย และเพื่อส่งเสริมให้ผู้บริโภคใช้แพลตฟอร์มการชำระเงินแบบดิจิทัล นอกจากนี้ยังสนับสนุนโครงการ Digital India ของรัฐบาลซึ่งมีเป้าหมายเพื่อส่งเสริมโซลูชันการชำระเงินแบบไม่ใช้เงินสดทั่วประเทศด้วยการวางโครงสร้างพื้นฐานทางเทคโนโลยี
ไม่ใช่ข่าวดี ฮิมันชู ชาร์มา/รอยเตอร์
แต่เป็นการยากที่จะประเมินว่าอินเดียพร้อมสำหรับเศรษฐกิจไร้เงินสดหรือไม่ ผู้ค้ามักไม่เปิดเผยรายได้ที่แท้จริงเพื่อหลีกเลี่ยงภาษี และผู้คนมักคุ้นเคยกับการชำระค่าบริการด้วยเงินสด ซึ่งการจะเปลี่ยนไปใช้รูปแบบการชำระเงินใหม่นั้นจำเป็นต้องเปลี่ยนนิสัยครั้งใหญ่
ดังนั้น แรงผลักดันจากการทำลายล้างของรัฐบาลจึงถูกมองว่าเป็นความพยายามที่จะยับยั้งการคอร์รัปชั่นและการไหลของเงินสีดำตามที่ระบุไว้ แต่ยังเป็นการบังคับให้ประชาชนทั่วไปยอมรับตัวเลือกการชำระเงินแบบดิจิทัล
น่าเสียดายที่ดูเหมือนว่าจะล้มเหลวในแรงบันดาลใจทั้งสองอย่าง แม้ว่าเป้าหมายหลักของการทำลายล้างคือการจำกัดขอบเขตของเงินสีดำในระบบเศรษฐกิจ แต่ในช่วงสองเดือนแรกของการขับเคลื่อน เกือบ 90% ของธนบัตรที่ถูกทิ้งและถูกปีศาจกลับเข้าสู่ระบบธนาคาร สิ่งนี้ตรงกันข้ามกับความคาดหวังของรัฐบาลที่ว่าเงินประมาณ 3 แสนล้านรูปี (44 พันล้านเหรียญสหรัฐ) ของธนบัตรที่ถูกทิ้งจะไม่กลับมาอีกเพราะจะเป็นส่วนหนึ่งของการกักตุนเงินสีดำ
ผลที่ตามมาประการที่สองของการมุ่งสู่เศรษฐกิจไร้เงินสดก็อาจเป็นความล้มเหลวได้เช่นกัน เมื่อเงินสดคืนเข้าสู่ระบบชาวอินเดียจำนวนมากมักจะกลับไปทำธุรกรรมด้วยเงินสดเนื่องจากการพึ่งพาธุรกรรมด้วยเงินสดมากเกินไปในประเทศ เนื่องจากการเชื่อมต่อที่จำกัดและปัญหาความเป็นส่วนตัวที่เกี่ยวข้องกับการทำธุรกรรม
ท้ายที่สุดแล้ว แรงผลักดันจากการทำลายล้างประสบความสำเร็จในการทำให้ภาคการธนาคารมีสุขภาพที่ดีขึ้น แต่ไม่ใช่สิ่งที่คาดว่าจะทำในแง่ของการนำ “เงินดำ” เข้ามาและเปลี่ยนประเทศให้เป็น “อินเดียดิจิทัล” เอกอัครราชทูตรัสเซียประจำสหประชาชาติ Vitaly Churkin เสียชีวิตด้วยอาการหัวใจวาย Churkin มีชื่อเสียงจากการปะทะกับ Samantha Power คู่หูของสหรัฐฯ เกี่ยวกับการทิ้งระเบิด Aleppo ของรัสเซีย และเมื่อรัสเซียยับยั้งมติของคณะมนตรีความมั่นคงแห่งสหประชาชาติในการจัดตั้งศาลอาชญากรสงครามเพื่อสอบสวนกรณีเที่ยวบิน MH17 ตก Churkin คือคนที่ต้องปกป้อง ตำแหน่งนั้น
Churkin อ้างว่ารัสเซียได้ยับยั้งศาลเพราะมีความกังวลเกี่ยวกับวิธีการจัดตั้งศาล โดยเฉพาะอย่างยิ่งขนาดที่ใหญ่และกฎที่ผิดปกติที่อาจอนุญาตให้หลักฐานที่จัดทำโดยหน่วยข่าวกรองถูกระงับจากจำเลย แต่เขายืนยันว่ามอสโกยังคงมุ่งมั่นที่จะ “สอบสวนระหว่างประเทศอย่างแท้จริงและเป็นอิสระ”
ตอนนี้อาจเป็นช่วงเวลาที่ดีที่จะขอให้เครมลินปฏิบัติตามคำสัญญาของ Churkin เนื่องจากความพยายามอื่น ๆ ที่จะนำมาซึ่งการไต่สวนทางเลือกนั้นเต็มไปด้วยความขัดแย้ง
Vitaly Churkin (กลาง) ยืนสงบนิ่งไว้อาลัย 1 นาทีให้กับเหยื่อ MH17 ลูคัส แจ็คสัน/รอยเตอร์
เครื่องบินของสายการบินมาเลเซียแอร์ไลน์ถูกยิงตกในเดือนกรกฎาคม พ.ศ. 2557 บนพื้นที่ส่วนหนึ่งของยูเครนซึ่งถูกยึดครองโดยกลุ่มกบฏที่ได้รับการสนับสนุนจากรัสเซีย ใกล้กับพรมแดนระหว่างสองประเทศ มีผู้เสียชีวิตทั้งหมด 298 คนบนเรือ
ญาติเหยื่อฟ้องอดีตผู้นำกบฏ ; บริษัทที่ผลิตขีปนาวุธต่อต้านอากาศยาน Buk ซึ่งเป็นจุดศูนย์กลางของความขัดแย้งพยายามที่จะยกเลิกการลงโทษที่ศาลยุติธรรมยุโรปไม่ สำเร็จ และยูเครนได้ยื่นฟ้องรัสเซียต่อศาลยุติธรรมระหว่างประเทศ ส่วนหนึ่งอาศัยอนุสัญญาระงับข้อพิพาทของอนุสัญญาสนับสนุนทางการเงินแก่การก่อการร้าย
ในปี 2559 ทีมสืบสวนที่นำโดยชาวดัตช์นำเสนอรายงานเบื้องต้นโดยอ้างว่าเที่ยวบินดังกล่าวถูกยิงตกด้วยจรวดที่ยิงจากดินแดนที่กลุ่มกบฏยึดครอง แต่ เครมลินและรัฐรัสเซียกล่าวหาว่ามีอคติ หลอกลวง และไร้ความสามารถทั่วไปบริการสื่อที่ได้รับทุนRT .
สำนักข่าวรอยเตอร์
ไม่ว่าการสืบสวนจะเป็นมืออาชีพเพียงใด ก็สามารถแก้ไขเหตุการณ์ได้อย่างแท้จริงและระบุตัวผู้กระทำผิดได้หากมีองค์ประกอบทางกฎหมายอาญาและหากเกี่ยวข้องกับทั้งรัสเซียและยูเครน
เรื่องนี้อาจฟังดูเหมือนเป็นไปไม่ได้ในทางการเมือง แต่มีแบบอย่างของรัฐที่จัดตั้งการไต่สวนแม้ว่าจะไม่ไว้วางใจซึ่งกันและกัน: คณะกรรมการเหตุการณ์ทะเลเหนือ พ.ศ. 2448 วันนี้ถูกลืมเลือนไปมาก คณะกรรมาธิการนี้ได้รับเครดิตในการป้องกันสงครามระหว่างอังกฤษและรัสเซียในช่วงเวลานั้น
เหตุการณ์ด็อกเกอร์แบงค์
ในเดือนตุลาคม พ.ศ. 2447 รัสเซียส่งกองเรือบอลติกเดินทางรอบโลกเพื่อร่วมรบในสงครามรัสเซีย-ญี่ปุ่น
เมื่อฝูงบินแล่นผ่านทะเลเหนือใกล้ Dogger Bank ซึ่งอยู่กึ่งกลางระหว่างเดนมาร์กและโค้ตตะวันออกของอังกฤษ เรือประจัญบานบางลำได้เปิดฉากยิงใส่เรือจากกองเรือประมง Hull หลังจากการปะทะกัน เรือที่เหลือของกองเรือเดินกะโผลกกะเผลกกลับเข้าเทียบท่าโดยบรรทุกศพลูกเรือที่เสียชีวิต 3 นาย ประชาชนชาวอังกฤษตกตะลึง และหนังสือพิมพ์บางฉบับเรียกร้องให้ทำสงครามอย่างเปิดเผย
ไปรษณียบัตรร่วมสมัยแสดงความเสียหายของเรืออังกฤษหลังจากเหตุการณ์ Dogger Bank
ในช่วงเวลาอันตึงเครียดนี้ Henry Petty-Fitzmaurice รัฐมนตรีต่างประเทศของสหราชอาณาจักร หรือที่รู้จักในชื่อ Marquess of Lansdowne ได้คิดค้นรูปแบบการสอบสวนที่ไม่เคยมีมาก่อน เขาได้รวมรูปแบบการจัดตั้งคณะกรรมการสอบสวนระหว่างประเทศเข้ากับองค์ประกอบของศาลทหาร นายพลห้านายของกองทัพเรือชั้นนำของโลก (รวมถึงอังกฤษและรัสเซีย แต่ยังรวมถึงฝรั่งเศส สหรัฐอเมริกา และออสเตรีย-ฮังการีด้วย) นั่งเป็นผู้พิพากษาเพื่อตัดสินว่าใครคือต้นเหตุของการบาดเจ็บล้มตายของพลเรือน
หลังจากที่อังกฤษขู่ว่าจะใช้กองทัพเรือขัดขวางไม่ให้กองเรือรัสเซียออกจากจุดแวะพักในเมืองบีโก ทางตอนเหนือของสเปน รัสเซียก็ยอมรับการไต่สวนระหว่างประเทศครั้งแรกโดยมอบอำนาจให้ตรวจสอบความรับผิดชอบและความผิดของแต่ละคน ได้ส่งเจ้าหน้าที่ 4 นายไปปรากฏตัวต่อหน้าคณะกรรมาธิการ แต่ยังคงยืนยันว่าเหตุการณ์ทั้งหมดเกิดจากการลอบโจมตีของญี่ปุ่น ซึ่งคาดว่าดำเนินการโดยเรือตอร์ปิโดที่ได้มาจากประเทศที่เป็นกลางทางทะเลเหนือ เช่น สวีเดน
การไต่สวน Dogger Bank ในเซสชั่น 2448
เมื่อคณะกรรมาธิการพบกันที่ปารีสในเดือนมกราคม พ.ศ. 2448 หนังสือพิมพ์รายใหญ่ทุกฉบับของทั้งสองฝั่งมหาสมุทรแอตแลนติกก็ลงข่าว มันคล้ายกับการพิจารณาคดีอาญา: ตัวแทนของอังกฤษและรัสเซียทำหน้าที่เหมือนอัยการและผู้พิทักษ์ แต่ละคนตรวจสอบพยานและผู้เชี่ยวชาญทางเทคนิคของอีกฝ่ายอย่างแข็งขัน
ในท้ายที่สุด คณะกรรมาธิการปฏิเสธคำกล่าวอ้างของรัสเซียเกี่ยวกับการโจมตีของญี่ปุ่น และเข้าข้างข้อโต้แย้งของอังกฤษที่ว่าเรือประจัญบานของรัสเซียเข้าใจผิดว่าเรือลาดตระเวนสองลำในฝูงบินของตนเป็นผู้โจมตีญี่ปุ่น สับสนกับสภาวะที่ยากลำบากของทะเลเหนือและคืนที่มีเมฆมาก
คณะกรรมาธิการตัดสินว่ากองเรือรัสเซียประมาทเลินเล่อ แต่ไม่ได้จงใจกำหนดเป้าหมายไปที่ชาวประมงอังกฤษ ในท้ายที่สุด รัสเซียยอมรับคำตัดสินและจ่ายเงินชดเชย 65,000 ปอนด์ แม้จะมีการเปิดเผยความไร้ความสามารถของนายทหารเรือระดับแนวหน้าอย่างน่าอับอาย แต่นี่เป็นราคาเล็กน้อยที่จะต้องจ่ายสำหรับการยุติเรื่องที่เมื่อถึงจุดหนึ่งขู่ว่าจะบานปลายเป็นสงครามครั้งใหญ่
คณะกรรมาธิการเหตุการณ์ทะเลเหนือได้รับการยกย่องว่าประสบความสำเร็จอย่างมาก และชั่วครั้งชั่วคราว แบบจำลองนี้ดูเหมือนจะถูกจับตามอง ในการประชุมสันติภาพกรุงเฮกครั้งที่สองในปี พ.ศ. 2450 คณะผู้แทนรัสเซียพยายามที่จะยกเลิกข้อจำกัดอย่างเป็นทางการเกี่ยวกับคณะกรรมการสอบสวนในฐานะหน่วยงานค้นหาข้อเท็จจริงอย่างแท้จริง แต่ผู้แทนคนอื่นๆ ระงับความคิดนี้ เพราะเกรงว่าอาจเป็นการวางรากฐานสำหรับศาลอาญาระหว่างประเทศ ซึ่งเป็นองค์กรที่ไม่ได้จัดตั้งขึ้นจนถึงปี 2545
ชาวประมงอังกฤษเดินทางมาปารีสเพื่อเป็นพยานในการไต่สวน
มันอาจทำงานอย่างไรกับ MH17
ถึงกระนั้นโมเดลก็ยังไม่ตายไปทั้งหมด รู้จักกันในชื่อคณะกรรมการสอบสวนระหว่างประเทศที่เป็นปรปักษ์ ยังคงเป็นรูปแบบการสอบสวนที่เฉพาะเจาะจงสูงและหาได้ยาก และถูกนำมาใช้เพียงไม่กี่ครั้งตั้งแต่นั้นมา เพื่อพยายามแก้ไขเหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องกับการโจมตีเรือพลเรือน
คณะกรรมาธิการไต่สวนของฝ่ายตรงข้ามซึ่งจำลองมาจากเหตุการณ์ทะเลเหนืออาจเป็นจุดเริ่มต้นที่มีแนวโน้มสำหรับความพยายามครั้งที่สองในการจัดตั้งการสอบสวนระหว่างประเทศเกี่ยวกับ MH17 รัฐที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์นี้อาจใช้ UN หรือจัดตั้งคณะกรรมาธิการผ่านสนธิสัญญาพิเศษ
พวกเขาสามารถกำหนดระเบียบปฏิบัติและบัลลังก์ผู้พิพากษาที่ทุกฝ่ายยอมรับได้ คณะกรรมการอาจรวมผู้ตัดสินหนึ่งคนจากแต่ละประเทศที่เกี่ยวข้อง เช่น รัสเซียและมาเลเซีย แต่จะมีผู้พิพากษาที่เป็นกลางส่วนใหญ่จากประเทศที่ไม่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์นี้
ที่สำคัญคือ ไม่มีประเด็นใดที่รัสเซียยกขึ้นมาเมื่อคัดค้านร่างข้อมติของคณะมนตรีความมั่นคงในปี 2558 ที่ใช้กับโมเดลนี้
Vitaly Churkin เสียชีวิตก่อนที่การสืบสวนตามสัญญาของเขาจะเกิดขึ้น หากตะวันตกต้องการทำตามคำพูดของเขา แบบอย่างที่สร้างโดยรัสเซียเองอาจเป็นจุดเริ่มต้นที่ดี บางคนบอกว่าแก้วมีน้ำอยู่ครึ่งหนึ่ง บางคนบอกว่ามีน้ำอยู่ครึ่งแก้ว แต่สัตว์ต่างๆ จะมองโลกในแง่ดีหรือแง่ร้ายก็ได้
การศึกษาเมื่อเร็วๆ นี้แสดงให้เห็นว่าสัตว์บางชนิดใช้วิจารณญาณในเชิงบวกหรือเชิงลบมากกว่ากัน ขึ้นอยู่กับสถานการณ์และสภาวะทางอารมณ์ของพวกมัน เช่นเดียวกับมนุษย์ ปรากฏการณ์นี้เรียกว่าอคติทางปัญญา
อคติทางความคิดมีอยู่ในหลายแง่มุมของชีวิต เมื่อใดก็ตามที่เราตัดสินใจเกี่ยวกับเหตุการณ์ที่ไม่ทราบผลลัพธ์ แสดงให้เห็นว่าสภาวะทางอารมณ์ในปัจจุบันของเราสามารถมีอิทธิพลต่อการตัดสินใจในเชิงบวกหรือเชิงลบมากกว่า: เราคาดหวังสิ่งที่ดีที่สุดหรือเตรียมพร้อมสำหรับสิ่งที่เลวร้ายที่สุด
จากการวิจัยความรู้ความเข้าใจ เมื่อเร็วๆ นี้ เราสามารถทดสอบสิ่งนี้ในสัตว์ได้โดยการฝึกพวกมันในงานตัดสิน
การวัดการมองโลกในแง่ดีและการมองโลกในแง่ร้าย
งานการตัดสินทำงานในลักษณะนี้: ขั้นแรก สัตว์จะได้รับการสอนว่าจะเกิดอะไรขึ้นเมื่อสัญญาณบางอย่างปรากฏขึ้น
ตัวอย่างเช่น ถ้าเราวางชามไว้ที่มุมซ้ายของห้อง หมายความว่าพวกเขาจะได้รับรางวัลใหญ่ เมื่อชามอยู่ในตำแหน่งขวามือ หมายความว่าสัตว์จะไม่ได้รางวัล มิฉะนั้นจะมีสิ่งเลวร้ายเกิดขึ้น (เช่น มีการเล่นเสียงดัง) ตามหลักเหตุผล สัตว์จะวิ่งเร็วขึ้นไปยังคิวที่เป็นบวกและช้ากว่ามากเมื่อไปทางคิวที่เป็นลบ
ชามจะวางอยู่กลางห้อง หากสัตว์ยังคงวิ่งไปที่ชามอย่างรวดเร็ว ก็ถือว่าเป็นการ “มองโลกในแง่ดี” มากกว่า เพราะมันคาดหวังว่าจะมีสิ่งดีๆ เกิดขึ้นจากเหตุการณ์ที่ไม่รู้จัก
การศึกษาในอดีตที่ เกี่ยวข้องกับสัตว์หลายชนิด (เช่นหนู สุนัขและผึ้ง)ใช้วิธีนี้และแสดงให้เห็นว่าสัตว์ที่อยู่ในสถานภาพความเป็นอยู่ที่ย่ำแย่ เช่น สัตว์ที่อยู่ในกรงที่แห้งแล้ง หรือสัตว์ที่ต้องเข้ารับการตรวจจากสัตวแพทย์หรือถูกแยกออกจากสังคม จะตัดสินในแง่ร้ายมากขึ้น ผู้ที่อยู่ในสภาพแวดล้อมที่สมบูรณ์จะตัดสินในแง่ดีมากขึ้น
การทดลองเหล่านี้ทำให้นักวิทยาศาสตร์เชื่อว่าการทดสอบอคติทางความคิดเป็นวิธีที่ถูกต้องในการค้นพบสภาวะทางอารมณ์ของสัตว์ อย่างไรก็ตาม การทดสอบเหล่านี้ไม่เคยใช้กับโลมาที่กักขังมาก่อน
ปลาโลมาในแง่ดี
ที่พิพิธภัณฑ์ปลาโลมา Parc Astérix ในฝรั่งเศส ฉันได้นำการศึกษาวิจัยเพื่อค้นหาว่าโลมามีอคติทางความคิดด้วยหรือไม่ และอะไรอาจส่งผลต่อพวกมัน
เราสอนให้ โลมาแปดตัวของอุทยานสัมผัสเป้าหมายและกลับไปหาครูฝึก โลมาเรียนรู้ว่าหากเป้าหมายถูกนำเสนอที่ด้านหนึ่งของสระ พวกมันจะได้ปลาเฮอริ่งตัวใหญ่ (ปลาตัวโปรดของพวกมัน) หากเป้าหมายอยู่อีกฝั่งของสระ พวกเขาจะได้รับเพียงเสียงปรบมือและสายตาจากครูฝึก
งานอคติทางความคิดเกี่ยวข้องกับการที่โลมาสัมผัสเป้าหมายและกลับมาหาครูฝึกเพื่อรับรางวัล Parc Astérix
ในไม่ช้าโลมาก็ว่ายน้ำเร็วขึ้นเมื่อเป้าหมายอยู่ใน “ตำแหน่งปลาเฮอริ่ง” จากนั้นจึงวางปลาโลมาไว้ที่ตำแหน่งตรงกลางและเราวัดระดับการมองโลกในแง่ดีของโลมาแต่ละตัวด้วยความเร็วในการว่ายน้ำขณะที่พวกมันกลับมาหาครูฝึก ผู้ที่ว่ายน้ำได้เร็วกว่ากลับมาหาครูฝึกจะเป็นคนที่มองโลกในแง่ดีมากกว่า เนื่องจากอาจคาดหวังว่าจะได้ปลาเฮอริ่ง ในขณะที่ผู้ที่ว่ายน้ำช้ากว่านั้นไม่มีความหวังที่จะได้รับรางวัล
ผลการวิจัยพบว่าโลมามีระดับของการมองโลกในแง่ดีและการมองโลกในแง่ร้ายที่แตกต่างกัน ซึ่งยังคงเหมือนเดิมในการทดสอบซ้ำๆ หลายวัน
แต่การค้นพบที่น่าสนใจที่สุดเกิดขึ้นเมื่อเราเปรียบเทียบอคติทางความคิดกับการสังเกตพฤติกรรมของแต่ละคนใน “เวลาว่าง” ของโลมาในระหว่างเซสชันต่างๆ
ทั้งในสภาพแวดล้อมที่เป็นป่าและ ในที่กักขัง โลมามีส่วนร่วมในพฤติกรรมทางสังคม คิดว่าการว่ายน้ำพร้อมกันเป็นพฤติกรรมเครือญาติ ที่สำคัญ ซึ่งช่วยเสริมความผูกพันระหว่างบุคคล
ในสวนสาธารณะ เราสังเกตเห็นว่าโลมาเหล่านั้นที่ว่ายน้ำเป็นจังหวะเดียวกันบ่อยกว่านั้นมักจะเป็นตัวที่ตัดสินใจในแง่ดีมากที่สุดด้วย ตัวอย่างเช่น โลมาเพศเมียอายุ 16 ปีมักถูกพบเห็นว่ายร่วมกับคู่อื่นๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งแม่ของเธอ และในระหว่างการทดสอบการตัดสิน เธอก็ว่ายกลับเร็วที่สุดจากเป้าหมายตรงกลาง จึงเป็นการตัดสินในแง่ดี
ในป่า โลมาว่ายน้ำด้วยกันเมื่อล่าสัตว์แบบร่วมมือกัน วานิโน/pixabay
ในฐานะที่เป็น สัตว์ สังคมสูงสิ่งนี้ไม่น่าแปลกใจเลย แต่ความเชื่อมโยงระหว่างการมองโลกในแง่ดี อารมณ์เชิงบวก และพฤติกรรมทางสังคมนั้นพิสูจน์ได้ยากจนถึงตอนนี้ พฤติกรรมทางสังคมในเชิงบวกคือการปรับตัวที่คิดว่าจะช่วยให้โลมาอยู่รอดได้ในป่า ตัวอย่างเช่น ใน พฤติกรรม การล่าสัตว์แบบร่วมมือซึ่งพบในฟลอริดา
ความเป็นกันเองและอารมณ์
การค้นพบของการศึกษาอคติทางความคิดชี้ให้เห็นว่าการว่ายน้ำแบบซิงโครไนซ์เชื่อมโยงกับสภาวะทางอารมณ์เชิงบวก ซึ่งเป็นครั้งแรกที่ทำให้เราเข้าใจอารมณ์ที่เชื่อมโยงกับปฏิสัมพันธ์ทางสังคมของปลาโลมา
ด้วยความประทับใจในผลลัพธ์ ทีมของเราก้าวไปอีกขั้นและเปรียบเทียบระดับการมองโลกในแง่ดีกับพฤติกรรมทางสังคมที่เห็นในช่วงสี่เดือนก่อนการทดสอบ เราได้สังเกตพฤติกรรมทางสังคมของโลมาทุกวัน และวัดระยะเวลาที่พวกเขาใช้ว่ายน้ำพร้อมกันในช่วงหลายสัปดาห์ก่อนการทดสอบ
เราต้องการการศึกษาเพิ่มเติมเพื่อถอดรหัสความซับซ้อนของอารมณ์ของโลมา Parc Astérix
เราพบว่าโลมาที่มองโลกในแง่ดีที่สุดคือโลมาที่เคยว่ายน้ำแบบซิงโครไนซ์มากที่สุดในช่วงสองเดือนก่อนการทดสอบ แต่ก็ไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างการมองโลกในแง่ดีกับพฤติกรรมก่อนหน้านั้น สิ่งนี้ชี้ให้เห็นว่าระดับการมองโลกในแง่ดีนั้นเชื่อมโยงกับสภาวะทางอารมณ์ ซึ่งตรงข้ามกับลักษณะบุคลิกภาพที่ตายตัว สภาวะทางอารมณ์น่าจะขับเคลื่อนโดยพฤติกรรมทางสังคมเชิงบวกที่เกิดขึ้นภายในกลุ่มในขณะนั้น
สภาวะทางอารมณ์ของโลมาและสวัสดิภาพโดยรวมของพวกมันเมื่อถูกกักขัง เมื่อเร็ว ๆ นี้ได้สร้างความสนใจให้กับนักวิทยาศาสตร์และประชาชนเป็นอย่างมาก ผู้เขียนของการศึกษานี้เชื่อว่าระดับการว่ายน้ำแบบซิงโครไนซ์สามารถใช้เป็นตัวบ่งชี้สภาวะทางอารมณ์ได้ และด้วยเหตุนี้จึงสามารถช่วยตรวจสอบและปรับปรุงพลวัตทางสังคมของสัตว์ได้
การศึกษาของเรามีขนาดเล็ก และจำเป็นต้องมีการทำงานมากขึ้นเพื่อตรวจสอบความเชื่อมโยงระหว่างสวัสดิภาพและพฤติกรรมทางสังคมในเชิงบวก แต่ก็น่าสนับสนุนว่าการศึกษาประเภทนี้สามารถให้ผลลัพธ์ที่เป็นประโยชน์และปรับปรุงความรู้ของเราเกี่ยวกับชีวิตทางสังคมของโลมา ตั้งแต่ผู้ชนะอันตรายและปรมาจารย์ Goไปจนถึงการสร้างโปรไฟล์ทางเชื้อชาติที่เกี่ยวข้องกับโฆษณา ที่น่าอับอาย ดูเหมือนว่าเราได้เข้าสู่ยุคที่การพัฒนาปัญญาประดิษฐ์กำลังเร่งตัวขึ้นอย่างรวดเร็ว แต่สิ่งมีชีวิตที่มี “สมอง” อิเล็กทรอนิกส์สามารถทำงานด้านความรู้ความเข้าใจที่ซับซ้อนได้อย่างเต็มที่โดยใช้การตัดสินทางศีลธรรมที่ยุติธรรมยังคงเกินความสามารถของเราในตอนนี้
น่าเสียดายที่การพัฒนาในปัจจุบันกำลังสร้างความหวาดกลัวโดยทั่วไปว่าปัญญาประดิษฐ์จะกลายเป็นสิ่งใดในอนาคต การเป็นตัวแทนของมันในวัฒนธรรมป๊อปเมื่อเร็ว ๆ นี้แสดงให้เห็นว่าเราระมัดระวังและมองโลกในแง่ร้ายเพียงใดเกี่ยวกับเทคโนโลยี ปัญหาเกี่ยวกับความกลัวคือความกลัวอาจทำให้ง่อยเปลี้ย และบางครั้งก็ส่งเสริมความไม่รู้
การเรียนรู้การทำงานภายในของปัญญาประดิษฐ์เป็นยาแก้พิษสำหรับความกังวลเหล่านี้ และความรู้นี้สามารถอำนวยความสะดวกทั้งความรับผิดชอบและการมีส่วนร่วมอย่างไร้กังวล
รากฐานหลักของปัญญาประดิษฐ์มีรากฐานมาจากการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งเป็นเครื่องมือที่สวยงามและเข้าถึงได้อย่างกว้างขวาง แต่เพื่อให้เข้าใจความหมายของแมชชีนเลิร์นนิง ก่อนอื่นเราต้องตรวจสอบว่าข้อดีของศักยภาพของมันนั้นมีมากกว่าข้อเสียของมันอย่างไร
ข้อมูลเป็นกุญแจสำคัญ
พูดง่ายๆ ก็คือ การเรียนรู้ของเครื่องหมายถึงการสอนคอมพิวเตอร์ถึงวิธีวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อแก้ปัญหาเฉพาะทางผ่านอัลกอริทึม ตัวอย่างเช่น สำหรับการรู้จำลายมือ อัลกอริทึมการจัดหมวดหมู่จะใช้เพื่อแยกแยะตัวอักษรตามลายมือของใครบางคน ในทางกลับกัน ชุดข้อมูลที่อยู่อาศัย ใช้อัลกอริธึมการถดถอยเพื่อประเมินราคาขายของทรัพย์สินหนึ่ง ๆ ด้วยวิธีเชิงปริมาณ
เครื่องจักรจะพูดอย่างไรกับสิ่งนี้ โจนาธาน คู/Flickr , CC BY-NC-ND
จากนั้นแมชชีนเลิร์นนิงก็ลงมาที่ข้อมูล เกือบทุกองค์กรสร้างข้อมูลไม่ทางใดก็ทางหนึ่ง: คิดวิจัยตลาด โซเชียลมีเดีย แบบสำรวจโรงเรียน ระบบอัตโนมัติ แอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิงพยายามค้นหารูปแบบและความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ในความโกลาหลของชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อพัฒนาโมเดลที่สามารถทำนายพฤติกรรมได้
ข้อมูลมีองค์ประกอบหลัก 2 ประการ ได้แก่ ตัวอย่างและคุณสมบัติ อดีตแสดงถึงองค์ประกอบแต่ละรายการในกลุ่ม จำนวนหลังมีลักษณะร่วมกันโดยพวกเขา
ดูโซเชียลมีเดียเป็นตัวอย่าง: ผู้ใช้คือตัวอย่างและการใช้งานของพวกเขาสามารถแปลเป็นคุณลักษณะได้ ตัวอย่างเช่น Facebook ใช้แง่มุมต่างๆ ของกิจกรรม “ถูกใจ” ซึ่งเปลี่ยนจากผู้ใช้ไปยังผู้ใช้ เป็นคุณสมบัติที่สำคัญสำหรับการโฆษณาที่กำหนดเป้าหมายผู้ใช้
นอกจากนี้ยังสามารถใช้เพื่อนใน Facebook เป็นตัวอย่าง ในขณะที่การเชื่อมต่อกับคนอื่นๆ ทำหน้าที่เป็นคุณลักษณะสร้างเครือข่ายที่สามารถศึกษาการเผยแพร่ข้อมูลได้
เครือข่ายเพื่อน Facebook ของฉัน: แต่ละโหนดคือเพื่อนที่อาจหรือไม่เชื่อมต่อกับเพื่อนคนอื่นๆ ยิ่งโหนดมีขนาดใหญ่เท่าใด ก็ยิ่งมีการเชื่อมต่อมากขึ้นเท่านั้น สีที่คล้ายกันบ่งบอกถึงแวดวงสังคมที่คล้ายกัน https://lostcircles.com/
นอกเหนือจากสื่อสังคมออนไลน์แล้ว ระบบอัตโนมัติที่ใช้ในกระบวนการทางอุตสาหกรรมเป็นเครื่องมือตรวจสอบจะใช้สแน็ปช็อตเวลาของกระบวนการทั้งหมดเป็นตัวอย่าง และการวัดเซ็นเซอร์ ณ เวลาใดเวลาหนึ่งเป็นคุณสมบัติ สิ่งนี้ทำให้ระบบสามารถตรวจจับความผิดปกติในกระบวนการได้แบบเรียลไทม์
โซลูชันที่แตกต่างกันทั้งหมดเหล่านี้พึ่งพาการป้อนข้อมูลไปยังเครื่องจักรและสอนให้พวกเขาไปถึงการคาดการณ์ของตนเองเมื่อพวกเขาได้ประเมินข้อมูลที่ได้รับอย่างมีกลยุทธ์ และนี่คือการเรียนรู้ของเครื่อง
ความฉลาดของมนุษย์เป็นจุดเริ่มต้น
ข้อมูลใดๆ สามารถแปลเป็นแนวคิดง่ายๆ เหล่านี้ได้ และแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่อง รวมถึงปัญญาประดิษฐ์ จะใช้แนวคิดเหล่านี้เป็นองค์ประกอบหลัก
เมื่อเข้าใจข้อมูลแล้ว ก็ถึงเวลาตัดสินใจว่าจะทำอย่างไรกับข้อมูลนี้ แอปพลิเคชั่นการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้กันทั่วไปและใช้งานง่ายที่สุดอย่างหนึ่งคือการจำแนกประเภท ระบบจะเรียนรู้วิธีการใส่ข้อมูลลงในกลุ่มต่างๆ ตามชุดข้อมูลอ้างอิง
สิ่งนี้เกี่ยวข้องโดยตรงกับประเภทของการตัดสินใจที่เราทำทุกวัน ไม่ว่าจะเป็นการจัดกลุ่มผลิตภัณฑ์ที่คล้ายกัน (เช่น ของใช้ในครัวกับผลิตภัณฑ์เสริมความงาม เป็นต้น) หรือการเลือกภาพยนตร์ดีๆ เพื่อดูตามประสบการณ์ที่ผ่านมา แม้ว่าตัวอย่างทั้งสองนี้อาจดูเหมือนไม่เชื่อมโยงกันโดยสิ้นเชิง แต่พวกเขาอาศัยสมมติฐานที่สำคัญของการจำแนกประเภท: การคาดคะเนที่กำหนดให้เป็นหมวดหมู่ที่มีการจัดตั้งขึ้นอย่างดี
ตัวอย่างเช่น เมื่อหยิบขวดมอยส์เจอร์ไรเซอร์ขึ้นมา เราใช้รายการคุณลักษณะเฉพาะ (เช่น รูปร่างของภาชนะบรรจุ หรือกลิ่นของผลิตภัณฑ์) เพื่อทำนายได้อย่างถูกต้องแม่นยำว่าเป็นผลิตภัณฑ์เพื่อความงาม กลยุทธ์ที่คล้ายกันนี้ใช้สำหรับการเลือกภาพยนตร์โดยการประเมินรายการคุณสมบัติ (เช่น ผู้กำกับ หรือนักแสดง) เพื่อทำนายว่าภาพยนตร์จะจัดอยู่ในประเภทใดประเภทหนึ่งจากสองประเภท: ดีหรือไม่ดี
ด้วยการจับความสัมพันธ์ที่แตกต่างกันระหว่างคุณลักษณะต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับกลุ่มตัวอย่าง เราสามารถคาดเดาได้ว่าภาพยนตร์ควรค่าแก่การชมหรือไม่ หรือดีกว่านั้น เราสามารถสร้างโปรแกรมเพื่อดำเนินการดังกล่าวให้กับเราได้
แต่เพื่อให้สามารถจัดการกับข้อมูลนี้ได้ เราจำเป็นต้องเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล ผู้เชี่ยวชาญด้านคณิตศาสตร์และสถิติ โดยมีทักษะการเขียนโปรแกรมเพียงพอที่จะทำให้ Alan Turing และMargaret Hamiltonภูมิใจใช่ไหม ไม่เชิง
คุณไม่จำเป็นต้องเป็น Alan Turing เพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับเครื่อง CyberHades / Flickr , CC BY-NC
เราทุกคนรู้ภาษาแม่ของเราเพียงพอที่จะใช้ในชีวิตประจำวันของเรา แม้ว่าจะมีเพียงไม่กี่คนเท่านั้นที่สามารถเรียนรู้ภาษาศาสตร์และวรรณคดีได้ คณิตศาสตร์ก็คล้ายกัน อยู่รอบตัวเราตลอดเวลา ดังนั้นการคำนวณเงินทอนจากการซื้อบางอย่างหรือการวัดส่วนผสมเพื่อทำตามสูตรอาหารจึงไม่ใช่เรื่องหนักใจ ในทำนองเดียวกัน การเรียนรู้ของเครื่องไม่จำเป็นต้องใช้อย่างมีสติและมีประสิทธิภาพ
ใช่ มีนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีคุณสมบัติเหมาะสมและเชี่ยวชาญอย่างมาก แต่ด้วยความพยายามเพียงเล็กน้อย ทุกคนสามารถเรียนรู้พื้นฐานและปรับปรุงวิธีที่พวกเขาเห็นและใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้
อัลกอริทึมในแบบของคุณผ่านมัน
ย้อนกลับไปที่อัลกอริทึมการจัดหมวดหมู่ของเรา ลองนึกถึงอัลกอริทึมที่เลียนแบบวิธีการตัดสินใจของเรา เราเป็นสัตว์สังคม แล้วการมีปฏิสัมพันธ์ทางสังคมล่ะ? ความประทับใจแรกพบมีความสำคัญและเราทุกคนมีรูปแบบภายในที่จะประเมินในไม่กี่นาทีแรกที่พบใครบางคนว่าเราชอบเขาหรือไม่
เป็นไปได้สองผลลัพธ์: ความประทับใจที่ดีหรือไม่ดี สำหรับทุกคน ลักษณะเฉพาะ (คุณสมบัติ) ที่แตกต่างกันจะถูกนำมาพิจารณา (แม้ว่าจะไม่รู้ตัว) โดยพิจารณาจากประสบการณ์หลายครั้งในอดีต (ตัวอย่าง) สิ่งเหล่านี้อาจเป็นอะไรก็ได้ตั้งแต่น้ำเสียงไปจนถึงการเปิดเผยและทัศนคติโดยรวมไปจนถึงความสุภาพ
สำหรับบุคคลใหม่ทุก ๆ คนที่เราพบ แบบจำลองในหัวของเราจะบันทึกอินพุตเหล่านี้และสร้างการคาดคะเน เราสามารถแบ่งแบบจำลองนี้ออกเป็นชุดของอินพุต โดยถ่วงน้ำหนักตามความเกี่ยวข้องกับผลลัพธ์สุดท้าย
สำหรับบางคน ความน่าดึงดูดใจอาจมีความสำคัญมาก ในขณะที่คนอื่นๆ การมีอารมณ์ขันหรือการเป็นคนชอบสุนัขนั้นมีความหมายมากกว่านั้น แต่ละคนจะพัฒนาแบบจำลองของตนเอง ซึ่งขึ้นอยู่กับประสบการณ์หรือข้อมูลของเธอทั้งหมด
ข้อมูลที่แตกต่างกันส่งผลให้โมเดลต่างๆ ได้รับการฝึกอบรมโดยมีผลลัพธ์ที่แตกต่างกัน สมองของเราพัฒนากลไกที่แม้ว่าจะยังไม่ชัดเจนสำหรับเรา แต่ก็กำหนดว่าปัจจัยเหล่านี้จะมีน้ำหนักอย่างไร
สิ่งที่แมชชีนเลิร์นนิงทำคือการพัฒนาวิธีการทางคณิตศาสตร์ที่เข้มงวดสำหรับเครื่องจักรในการคำนวณผลลัพธ์เหล่านั้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีที่เราไม่สามารถจัดการปริมาณข้อมูลได้อย่างง่ายดาย ปัจจุบันข้อมูลมีมากมายมหาศาลและเป็นนิรันดร์ การเข้าถึงเครื่องมือที่ใช้ข้อมูลนี้อย่างแข็งขันเพื่อการแก้ปัญหาเชิงปฏิบัติ เช่น ปัญญาประดิษฐ์ หมายความว่าทุกคนควรและสามารถสำรวจและใช้ประโยชน์จากสิ่งนี้ได้ เราควรทำเช่นนี้ไม่เพียงเพื่อสร้างแอปพลิเคชันที่มีประโยชน์เท่านั้น แต่ยังทำให้แมชชีนเลิร์นนิงและปัญญาประดิษฐ์มีมุมมองที่สดใสและไม่น่าเป็นห่วงอีกด้วย
มีแหล่งข้อมูลมากมายสำหรับแมชชีนเลิร์นนิงแม้ว่าจะต้องใช้ความสามารถในการเขียนโปรแกรมบ้าง มี ภาษา ยอดนิยมมากมายที่ปรับให้เหมาะกับแมชชีนเลิร์นนิงตั้งแต่บทช่วยสอนพื้นฐานไปจนถึงหลักสูตรเต็มรูปแบบ ไม่มีอะไรมากไปกว่าช่วงบ่ายเพื่อที่จะสามารถเริ่มต้นการผจญภัยด้วยผลลัพธ์ที่จับต้องได้
ทั้งหมดนี้ไม่ได้หมายความว่าแนวคิดของเครื่องจักรที่มีจิตใจเหมือนมนุษย์ไม่ควรเกี่ยวข้องกับเรา แต่การรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการทำงานของจิตใจเหล่านี้จะทำให้เรามีพลังในการเป็นตัวแทนของการเปลี่ยนแปลงในเชิงบวก ในลักษณะที่ช่วยให้เราสามารถควบคุมปัญญาประดิษฐ์ได้ ไม่ใช่ในทางกลับกัน ในอาร์เจนตินา ไม่มีอุปสรรคอย่างเป็นทางการหรือทางกฎหมายในการเป็นผู้พิพากษาของผู้หญิง แต่ตามรายงานปี 2013ผู้พิพากษาชั้นผู้น้อย 56% ผู้พิพากษาอุทธรณ์ 67% และผู้พิพากษารัฐ 78% ในศาลอาร์เจนตินาเป็นผู้ชาย
ทำไมต้องเป็นกรณีนี้? คำตอบคือ แน่นอน ความไม่เท่าเทียม กันเชิงโครงสร้าง
นอกจากนี้ยังเป็นเหตุผลว่าทำไมทุกวันนี้ คนพิการทั่วโลกจึงล้าหลังกว่าเกณฑ์การจ้างงานและตัวชี้วัดด้านสุขภาพทั่วโลก ปัญหาทั่วโลกรุนแรงมากจนในปี 2014 องค์การสหประชาชาติได้ตั้งผู้รายงานพิเศษเพื่อตรวจสอบปัญหา ซึ่งส่งผลกระทบต่อผู้คนจำนวนมากจากหนึ่งพันล้านคน หรือประมาณ15% ของประชากรโลกซึ่งมีความพิการรูปแบบหนึ่ง
ในละตินอเมริกา แม้ว่าสถิติจะไม่น่าเชื่อถืออย่างสมบูรณ์ แต่เรารู้ว่าเด็กพิการจำนวนมากไม่ได้รับการศึกษา : มีเด็กพิการเพียง 20% ถึง 30% เท่านั้นที่ได้เข้าเรียน จากข้อมูลขององค์การแรงงานระหว่างประเทศ 70% ของคนพิการในภูมิภาคนี้ว่างงาน
ในสหรัฐอเมริกา คนพิการถูกแบ่งแยกและมีบทบาทมากเกินไปในสถาบันทางแพ่งและทางอาญา จากข้อมูลของสหภาพเสรีภาพพลเรือนอเมริกัน 70% ของนักเรียนโรงเรียนรัฐในสหรัฐฯ ที่ถูกจำกัดร่างกายหรือแยกตัวมีความพิการ 60% ของคนในเรือนจำท้องถิ่นมีความพิการทางจิตรูปแบบหนึ่ง และ 48% ของผู้ทุพพลภาพมีรายได้ 15,000 ดอลลาร์สหรัฐฯ หรือ น้อย.
ผู้รายงานพิเศษของคณะมนตรีสิทธิมนุษยชนแห่งสหประชาชาติได้ชี้ให้เห็นว่าคนพิการยังมีแนวโน้มที่จะประสบกับปัญหาความยากจนและการถูกกีดกันทางสังคมและมีโอกาสน้อยที่จะได้รับการจ้างงาน ได้รับการศึกษา หรือเข้าถึงบริการสาธารณะ พวกเขามีแนวโน้มที่จะตกเป็นเหยื่อของความรุนแรงและติดเชื้อเอชไอวี/เอดส์
หลักการไม่เลือกปฏิบัติ
ตามที่ฉันได้เขียนไว้ในหนังสือเล่มล่าสุดการทำความเข้าใจว่าทั้งผู้หญิงและคนพิการ – ไม่ต้องพูดถึงคนผิวสี ผู้อพยพ และกลุ่มชนกลุ่มน้อยอื่น ๆ – ถูกจำกัดอย่างมองไม่เห็นได้อย่างไร จำเป็นต้องเข้าใจความแตกต่างระหว่างความเสมอภาคทางกฎหมายและความเท่าเทียมที่แท้จริง
ในระบอบประชาธิปไตยแบบเสรีนิยม พลเมืองมีสิทธิที่จะได้รับการปฏิบัติอย่างเท่าเทียมกันภายใต้กฎหมาย ซึ่งหมายความว่ารัฐบาลไม่ควรแยกความแตกต่างระหว่างประชาชนโดยไม่มีเหตุผลที่ดีที่จะทำเช่นนั้น สิ่งนี้เรียกว่าหลักการของการไม่เลือกปฏิบัติ
แต่ถ้ารัฐบาลต้องการลดอุบัติเหตุทางรถยนต์ล่ะ? ในกรณีดังกล่าว จะอนุญาตให้ออกใบขับขี่ให้กับบางคนและไม่ให้ผู้อื่นได้
การผ่านการทดสอบการขับขี่ดูเหมือนจะเป็นเหตุผลที่สมเหตุสมผลในการพิจารณาว่าใครสามารถและไม่สามารถขับรถได้ ในทางกลับกัน การเป็นผู้ชายหรือคนผิวขาวย่อมไม่ถูกต้องตามกฎหมาย เนื่องจากเพศและเชื้อชาติไม่มีส่วนเกี่ยวข้องกับการขับรถที่ดี
กล่าวอีกนัยหนึ่ง หน่วยงานของรัฐอาจแยกความแตกต่างระหว่างกลุ่มบุคคล – แต่จะต้องคำนึงถึงเป้าหมายนโยบายเฉพาะเท่านั้น
ผู้สนับสนุนการดำเนินการยืนยันในการรับเข้ามหาวิทยาลัยของสหรัฐฯ ที่มหาวิทยาลัยเทกซัส เควิน ลามาร์ก/รอยเตอร์
เมื่อไม่เลือกปฏิบัติจะไม่ตัดมัน
แต่บางครั้งรัฐบาลอาจลงเอยด้วยการสร้างหรือขยายเวลาความไม่เท่าเทียมระหว่างกลุ่มต่าง ๆ ด้วยการปฏิบัติตามหลักการความเสมอภาคและการไม่เลือกปฏิบัติอย่างเคร่งครัด
ยกตัวอย่างเช่น คดีดั้งเดิมของช่องว่างระหว่างเพศของตุลาการในอาร์เจนตินา ไม่มีกฎหมายใดบอกว่าผู้หญิงไม่สามารถเป็นทนายความหรือได้รับการแต่งตั้งให้เป็นผู้พิพากษา แต่ข้อเท็จจริงก็ชี้ชัดว่ามีบางอย่างกำลังหยุดพวกเธอ
นั่นเป็นเพราะความเท่าเทียมที่แท้จริงต้องการให้รัฐบาลรื้อโครงสร้างที่ทำให้กลุ่มเสียเปรียบเสมอ ไม่ว่าจะด้วยการให้สิทธิพิเศษหรือการคุ้มครองเป็นพิเศษแก่ผู้ที่อยู่ผิดด้านของอุปสรรคที่มองไม่เห็น
การเคลื่อนไหวทางสังคมในช่วงครึ่งหลังของศตวรรษที่ 20 ผลักดันให้รัฐบาลทั่วโลกดำเนินนโยบายดังกล่าว ตั้งแต่การดำเนินการยืนยันการรับเข้ามหาวิทยาลัยสำหรับชนกลุ่มน้อยทางเชื้อชาติในสหรัฐอเมริกา และโควตาสำหรับผู้หญิงในรัฐสภาอาร์เจนตินา ไปจนถึงอุรุกวัยที่จัดสรรงานภาครัฐสำหรับชาวแอโฟร – อุรุกวัย
ไม่มีนโยบายปฏิบัติพิเศษเหล่านี้เป็นทางออกวิเศษสำหรับการยุติการเลือกปฏิบัติและการแบ่งแยกกลุ่ม แต่ถ้าไม่มีนโยบายเหล่านี้ จำนวนชาวแอฟริกันอเมริกันในมหาวิทยาลัยของสหรัฐฯ และบราซิล หรือผู้หญิงในรัฐสภาอาร์เจนตินาจะน้อยกว่าที่เป็นอยู่ในปัจจุบันมาก
อย่างไรก็ตาม คนพิการส่วนใหญ่ยังคงถูกกีดกันจากความพยายามดังกล่าว แม้ว่าจะมีอุปสรรคมากมายในชีวิตประจำวันของพวกเขาก็ตาม สิ่งกีดขวางเหล่านี้สามารถมองไม่เห็นได้ทั้งในรูปแบบของทัศนคติหรือการสันนิษฐานของผู้อื่น และเป็นสิ่งกีดขวางทางกายภาพ เช่น เมื่อบันไดหรือขั้นบันไดป้องกันไม่ให้คนพิการเข้าถึงพื้นที่สาธารณะ สำนักงาน และการขนส่ง
งานบัวโนสไอเรสเพื่อผู้พิการทางสายตา คนตาบอดในอาร์เจนตินาประสบปัญหาขาดงาน เอ็นริเก้ มาร์คาเรียน/รอยเตอร์
ความเท่าเทียมที่แท้จริง นั่นคือ ‘ปัญหาที่ยากที่สุด’
ความจำเป็นเร่งด่วนของนโยบายดังกล่าวสำหรับกลุ่มคนชายขอบในอดีตได้รับการกล่าวถึงอย่างชัดเจนที่สุดโดยผู้พิพากษาศาลฎีกาของสหรัฐ วิลเลียม เบรนแนน ในปี 1982 ในPlyler v Doeซึ่งออกกฎหมายที่อนุญาตให้โรงเรียนปฏิเสธการรับเข้าเรียนของเด็กผู้อพยพที่ไม่มีเอกสาร
ในการตัดสิน ผู้พิพากษา Brennan เขียนเกี่ยวกับความไม่เท่าเทียมกันทางโครงสร้างว่า:
การไร้ความสามารถหรือการบังคับใช้กฎหมายที่หละหลวมในการเข้าประเทศนี้ ประกอบกับความล้มเหลวในการจัดตั้งแถบที่มีประสิทธิภาพในการจ้างงานคนต่างด้าวที่ไม่มีเอกสาร ส่งผลให้มีการสร้าง ‘ประชากรเงา’ จำนวนมากของผู้อพยพผิดกฎหมาย ซึ่งมีจำนวนหลายล้านคน – ภายในเขตแดนของเรา … สถานการณ์นี้ทำให้เกิดความหวาดกลัวต่อวรรณะถาวรของคนต่างด้าวที่ไม่มีเอกสารซึ่งได้รับการสนับสนุนจากบางคนให้อยู่ที่นี่ในฐานะแหล่งแรงงานราคาถูก แต่ยังคงปฏิเสธผลประโยชน์ที่สังคมของเรามอบให้กับพลเมืองและผู้อยู่อาศัยที่ถูกต้องตามกฎหมาย
เบรนแนนกล่าวทิ้งท้ายด้วยการปกป้องหลักการ “ความเสมอภาคในฐานะไม่อยู่ใต้บังคับบัญชา” อย่างแข็งขัน ซึ่งในปัจจุบันสนับสนุนการกระทำที่ยืนยัน โควตาในสภาคองเกรส และมาตรการอื่นๆ เพื่อป้องกันการเลือกปฏิบัติที่มองไม่เห็นที่ผู้คนในกลุ่มชายขอบในอดีตต้องเผชิญ
มีตัวอย่าง บาง ส่วนของมาตรการเฉพาะที่จะช่วยยกระดับสนามเด็กเล่นสำหรับคนพิการ ออสเตรียกำหนดให้ 4% ของงานภาครัฐและเอกชนต้องกันไว้สำหรับผู้พิการระยะยาว เป็นต้น กลุ่มผู้สนับสนุนยังแนะนำให้เพิ่มการเข้าถึงข้อมูล สาธารณะและสื่อการศึกษา และกำหนดให้มีสถานที่ทำงานแบบรวม
แต่ความคิดริเริ่มดังกล่าวยังคงหายาก Justice Brennan จะว่าอย่างไร?
ห้องพักผ่อนที่ส่งสิ่งเร้าต่างๆ โดยใช้เอฟเฟกต์แสง สี และเสียง สามารถช่วยให้นักเรียนออทิสติกสงบสติอารมณ์ได้ พิลาร์ โอลิแวร์/รอยเตอร์
รัฐบาลมีหน้าที่ – ไม่ต้องกล่าวถึงข้อผูกมัดภายใต้กฎหมายสิทธิมนุษยชนระหว่างประเทศ – เคารพและปกป้องพลเมืองทุกคน รวมถึงผู้ทุพพลภาพ นั่นหมายถึงการดำเนินมาตรการที่เป็นไปได้ทั้งหมดเพื่อขจัดอุปสรรคต่อความเท่าเทียมกันภายในพรมแดน
มันไม่ง่ายเหมือนการเพิ่มทางลาดสำหรับรถเข็น คนพิการมีสิทธิในความเท่าเทียมกันอย่างแท้จริง ไม่ใช่แค่ความเสมอภาคตามกฎหมาย