ท่ามกลางการเร่งพัฒนาเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) อย่างก้าวกระโดด นักวิชาการด้านปรัชญาและวิทยาการคอมพิวเตอร์กำลังหันมาทบทวนรากฐานสำคัญของระบบตรรกะที่ใช้ขับเคลื่อนเครื่องจักรอัจฉริยะ โดยตั้งคำถามว่า “ตรรกะทวิภาคแบบจริง–เท็จ” เพียงพอหรือไม่สำหรับโลกแห่งความซับซ้อน

ข้อเสนอที่กำลังได้รับความสนใจ คือการนำ “ตรรกวิทยาจตุสโกฏิ” (Catuskoti หรือ Tetralemma) จากญาณวิทยาพุทธ มาประยุกต์ใช้กับการออกแบบระบบ AI เพื่อแก้ปัญหาความคลุมเครือ ความย้อนแย้ง และภาวะ “กล่องดำ” (Black Box) ที่ระบบไม่สามารถอธิบายเหตุผลของการตัดสินใจได้อย่างโปร่งใส

จากตรรกะ 2 ค่า สู่ 4 มิติแห่งความจริง

ระบบคอมพิวเตอร์ดั้งเดิมสร้างขึ้นบนตรรกะแบบบูลีน (Boolean Logic) ที่รับค่าเพียง 1 (จริง) หรือ 0 (เท็จ) ตามกฎของอริสโตเติล เช่น กฎแห่งความไม่ขัดแย้ง (Law of Non-Contradiction) และกฎข้อกลางที่ถูกกีดกัน (Law of Excluded Middle)

อย่างไรก็ตาม ข้อมูลในโลกจริงเต็มไปด้วยความกำกวม (Ambiguity) และความไม่สอดคล้อง (Inconsistency) เช่น ข้อมูลผู้ป่วยที่ผลตรวจขัดแย้ง หรือข้อมูลเชิงสังคมที่ตีความได้หลายมุม หากบังคับให้ AI เลือกเพียง “จริง” หรือ “เท็จ” ระบบมักล้มเหลว หรือซ่อนกระบวนการคิดไว้ในโครงข่ายประสาทที่มนุษย์ไม่เข้าใจ

ตรรกวิทยาจตุสโกฏิ ซึ่งได้รับการพัฒนาอย่างเป็นระบบโดย Nāgārjuna แห่งสำนักมัธยมกะ เสนอกรอบคิด 4 สถานะ ได้แก่

จริง (P)

เท็จ (¬P)

ทั้งจริงและเท็จ (P ∧ ¬P)

ไม่ทั้งจริงและไม่ทั้งเท็จ (¬(P ∨ ¬P))

โครงสร้างนี้เปิดพื้นที่ให้ “ความขัดแย้ง” ดำรงอยู่โดยไม่ทำให้ระบบพังทลาย

คณิตศาสตร์พาราคอนซิสเทนต์: ฐานรากใหม่ของ AI

นักตรรกวิทยาสมัยใหม่ เช่น Graham Priest ได้แสดงให้เห็นว่า จตุสโกฏิสามารถอธิบายอย่างเป็นระบบผ่านตรรกวิทยาพาราคอนซิสเทนต์ (Paraconsistent Logic) โดยเฉพาะในกรอบ First Degree Entailment (FDE)

จุดสำคัญคือ การตัด “กฎแห่งการระเบิด” (Principle of Explosion) ออกไป ทำให้เมื่อระบบพบข้อมูลขัดแย้ง เช่น “ผู้ป่วยติดเชื้อ” และ “ผู้ป่วยไม่ติดเชื้อ” พร้อมกัน AI จะไม่ล่ม แต่จัดเก็บไว้ในสถานะ “ทั้งจริงและเท็จ” และประมวลผลต่อได้

แนวคิดนี้กำลังถูกทดลองในระบบพิสูจน์ทฤษฎีบท เช่น Lean Theorem Prover และถูกมองว่าอาจเชื่อมโยงกับสถาปัตยกรรมคอมพิวเตอร์ควอนตัมในอนาคต

กรณีศึกษา: COVID-19 กับการจัดการข้อมูลย้อนแย้ง

ในช่วงการระบาดของ COVID-19 ศูนย์ปฏิบัติการฉุกเฉินทั่วโลกต้องรับมือกับข้อมูลที่ขัดแย้งและไม่สมบูรณ์ หากใช้ตรรกะแบบทวิภาค ระบบมักตัดข้อมูลที่ไม่สอดคล้องทิ้งในฐานะ “สัญญาณรบกวน”

แต่โมเดลพาราคอนซิสเทนต์ เช่น Paraconsistent Annotated Logic (PAL) สามารถรักษาข้อมูลย้อนแย้งไว้ และประเมิน “ระดับหลักฐาน” เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจเชิงนโยบาย เช่น การจัดสรรทรัพยากรทางการแพทย์ หรือการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างระดับวิตามินดีกับผลลัพธ์ทางคลินิก

งานวิจัยบางชิ้นรายงานว่าสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการสกัดข้อมูลข่าวกรองด้านสาธารณสุขได้เกือบ 50% ภายใต้ข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์

ปฏิวัติวิศวกรรมซอฟต์แวร์และ AI Coding

การประยุกต์ใช้จตุสโกฏิยังถูกเสนอให้ใช้กับ AI ช่วยเขียนโปรแกรม (AI-assisted coding) โดยยอมรับว่า “คำตอบที่ถูกต้อง” อาจมีได้หลายรูปแบบ แม้ไม่ตรงกับมาตรฐานสากลใดรูปแบบหนึ่ง

งานศึกษาจาก University of Colombo พบว่า วิธีแปลงฐานข้อมูลจาก ERD เป็น Class Diagram อาจมีหลายแนวทางที่ใช้งานได้จริง แต่ไม่ตรงกับเทมเพลตมาตรฐาน ตรรกะแบบจตุสโกฏิสามารถอธิบายความหลากหลายนี้โดยไม่บังคับให้ตัดทางเลือกทิ้ง

จริยธรรม AI: จากปฏิจจสมุปบาทสู่ Explainable AI

ในมิติทางจริยธรรม นักคิดบางส่วนเสนอให้ผสานจตุสโกฏิกับหลัก “ปฏิจจสมุปบาท” (Dependent Origination) เพื่อสร้าง Explainable AI (XAI) ที่อธิบายผลลัพธ์ตามบริบท ไม่ยึดถือ “ความจริงสัมบูรณ์”

แนวคิดนี้ยังถูกเชื่อมโยงกับ “พรหมวิหาร 4” ได้แก่ เมตตา กรุณา มุทิตา และอุเบกขา เพื่อออกแบบระบบเรียนรู้แบบเสริมแรง (Reinforcement Learning Alignment) ที่คำนึงถึงผลกระทบต่อมนุษย์และสังคม

นักปฏิบัติธรรมและนักคิดด้านเทคโนโลยีอย่าง Roshi Joan Halifax ตั้งคำถามว่า อนาคตจะเป็นไปได้หรือไม่ที่เราจะพัฒนา “ความกรุณาประดิษฐ์” (Artificial Compassion) และ “ความตื่นรู้ประดิษฐ์” (Artificial Wisdom)

ความท้าทาย: ฮาร์ดแวร์–ภาษา–กระบวนทัศน์

แม้แนวคิดนี้จะได้รับความสนใจ แต่ยังเผชิญอุปสรรคสำคัญ ได้แก่

สถาปัตยกรรมฮาร์ดแวร์ปัจจุบันที่ออกแบบมาสำหรับ 0 และ 1

ช่องว่างทางภาษาและวัฒนธรรมระหว่างนักพุทธปรัชญากับวิศวกร

ภาระด้านพลังงานประมวลผล (Computational overhead)

อย่างไรก็ตาม นักวิชาการมองว่า การเปลี่ยนผ่านครั้งนี้อาจเป็น “วิวัฒนาการทางญาณวิทยา” ของ AI

สู่ยุคใหม่ของปัญญาประดิษฐ์

การนำตรรกวิทยาจตุสโกฏิเข้าสู่โลกวิทยาการคอมพิวเตอร์ ไม่ได้เป็นเพียงการหยิบแนวคิดศาสนามาใช้เชิงสัญลักษณ์ หากแต่เป็นการสร้างสถาปัตยกรรมทางคณิตศาสตร์ที่สามารถรองรับความย้อนแย้งอย่างมีเสถียรภาพ

ในโลกที่ข้อมูลท่วมท้นและความจริงมีหลายชั้น การยอมรับว่า “ความขัดแย้ง” เป็นส่วนหนึ่งของสมการ อาจเป็นก้าวสำคัญสู่ AI ที่โปร่งใส อธิบายได้ และมีจริยธรรมมากขึ้น

จากตรรกะสองค่า สู่สี่มิติแห่งความจริง—นี่อาจเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญของอนาคตปัญญาประดิษฐ์โลก.