มีดโกนออกคัม

มีดโกนออกคัม (Ockham's Razor, Ockam’s razor หรือ Occam's Razor) ถูกเสนอโดยวิลเลียมแห่งออกคัม เป็นมีดโกนหนึ่งในปรัชญาวิทยาศาสตร์ในการเลือกทฤษฎีที่เหมาะสมและตรงกับข้อมูลที่ได้จากการสังเกตหรือการทดลอง
มีดโกนของออกคัมนี้ถูกนำไปตีความในหลายรูปแบบ โดยนักปรัชญาและนักวิทยาศาสตร์หลายท่าน อย่างไรก็ตาม อาจกล่าวถึงมีดโกนของออกคัมในรูปแบบที่ง่ายที่สุดได้ว่า "เราไม่ควรสร้างข้อสมมุติฐานเพิ่มเติมโดยไม่จำเป็น" หรือ "ทฤษฎีไม่ควรซับซ้อนเกินความจำเป็น" นั่นคือในกรณีที่ทฤษฎี หรือคำอธิบายปรากฏการณ์ต่าง ๆ มากกว่าหนึ่งรูปแบบ สามารถอธิบาย และทำนาย สิ่งที่ได้จากการสังเกตทดลอง ได้เท่าเทียมกัน หรือไม่ต่างกันมาก เราควรจะเลือกทฤษฎีที่ง่ายที่สุด หรือซับซ้อนน้อยที่สุดนั่นเอง   
นักวิทยาศาสตร์ชื่อดังหลายท่านเห็นด้วยกับมีดโกนของออกคัมเช่นอัลเบิร์ต ไอน์สไตน์ หรือกาลิเลโอ กาลิเลอี ที่มองธรรมชาติเป็นสิ่งที่สวยงามดั่งศิลปะ  

**ตัวอย่างการนำไปใช้**
ตัวอย่างที่ดีที่สุด ในการใช้มีดโกนของออกคัมคือ การที่นักวิทยาศาสตร์ชั้นนำในสมัยฟื้นฟูศิลปวิทยาเชื่อว่าทฤษฎีของโคเปอร์นิคัสนั้นน่าเชื่อถือมากกว่าทฤษฎีโลกเป็นศูนย์กลางของอริสโตเติลและทอเลมี
ในงานวิจัยด้านการเรียนรู้ของเครื่องในปัจจุบัน ได้นำใบมีดของออกคัมมาใช้อย่างกว้างขวาง แต่มักจะเข้าใจผิดว่าทฤษฎีที่มีคำอธิบายสั้น คือทฤษฎีที่เรียบง่ายกว่า
อนึ่ง มีดโกนของออกคัมนี้ สามารถคำนวณออกมาในเชิงตัวเลข (หรือในเชิงปริมาณ ซึ่งสามารถสื่อสารกันได้อย่างเที่ยงตรงมากกว่าเชิงคุณภาพ) ได้ด้วยการใช้ทฤษฎีความน่าจะเป็นแบบเบย์ ในการอนุมาน โดยมีหลักการว่าแบบจำลองที่ซับซ้อนมาก จะมีตัวแปรจำนวนมาก เพื่อให้ปรับค่าได้ยืดหยุ่นมาก ดังนั้นความน่าจะเป็นที่ตัวแปรจำนวนมากนั้น จะปรากฏเป็นค่าที่เข้ากับข้อมูลของเราได้อย่างลงตัวนั้นจึงน้อยกว่าแบบจำลองที่มีตัวแปรน้อย

**ความเข้าใจผิดที่พบบ่อย**
# "แบบจำลองที่ง่าย จะให้ความถูกต้องเหมาะสมกับข้อมูล มากกว่าแบบจำลองที่ซับซ้อน" ประโยคนี้ไม่เป็นจริง โดยทั่วไปแบบจำลองที่ซับซ้อน (มีพารามีเตอร์มากกว่า) จะให้ความถูกต้องกับข้อมูลไม่ด้อยกว่าแบบจำลองที่เรียบง่าย มีดโกนของออกคัม แนะนำให้เลือกแบบจำลองที่ง่าย ในกรณีที่แบบจำลองที่ซับซ้อน ให้ความถูกต้องได้ไม่ดีกว่าอย่างเห็นได้ชัดเท่านั้น
# "แบบจำลองที่มีคำอธิบายสั้นกว่า คือแบบจำลองที่ซับซ้อนน้อยกว่า" ประโยคนี้ไม่เป็นจริงเสมอไป เนื่องจากความสั้นยาวของคำอธิบายของแบบจำลอง ขึ้นอยู่กับการเข้ารหัส หรือภาษาที่ใช้อธิบายโดยตรง ดังเช่นในทางคณิตศาสตร์ ถ้าเราจำกัดให้ภาษาของสมการของเรา มีเพียงสมการพหุนามแล้ว เราจำเป็นต้องใช้พจน์ของพหุนามเป็นจำนวนอนันต์ เพื่ออธิบายฟังก์ชันเอ็กซ์โพเนนเชียล ในขณะที่ถ้าภาษาของเรามีค่าคงที่  เราก็จะสามารถอธิบายฟังก์ชันเอ็กซ์โพเนนเชียลได้ ด้วยตัวอักษรไม่กี่ตัว อย่างไรก็ตาม แม้ความยาวของทั้งสองสมการจะไม่เท่ากัน แต่สมการทั้งสองก็อธิบายแบบจำลองเดียวกัน ความยาวของคำอธิบาย จึงไม่สามารถบอกค่าความซับซ้อนของแบบจำลองได้โดยตรง   
อนึ่งในการวัดความเรียบง่ายของ "แบบจำลอง" จาก "คำอธิบายแบบจำลอง" โดยตรง เราจำเป็นต้องใช้การเข้ารหัสแบบครอบจักรวาล (universal encoding) เพื่ออธิบายแบบจำลองนั้น งานวิจัยในด้านการวัดความซับซ้อนของแบบจำลองแบบสัมบูรณ์นี้ คืองานวิจัยเรื่องความซับซ้อนแบบโคโมลโกรอฟ ซึ่งถูกเสนอโดยนักคณิตศาสตร์ชื่อดังชาวรัสเซีย แอนเดร โคลโมโกรอฟ ในราว ค.ศ. 1960

**อ้างอิง**

**ดูเพิ่มเติม**
 ปรัชญาวิทยาศาสตร์- การเรียนรู้ของเครื่อง- ทฤษฎีสารสนเทศ- ความซับซ้อนแบบโคโมลโกรอฟ

**แหล่งข้อมูลอื่น**
  มีดโกนของออคคัม date=2006-10-25  โดย สมเกียรติ ตั้งกิจวานิชย์-  โปรแกรมจำลองการเคลื่อนไหวของโลกเทียบกับดาวเคราะห์ดวงอื่นๆ ในแบบจำลองแบบดวงอาทิตย์เป็นศูนย์กลางและโลกเป็นศูนย์กลาง date=2005-04-12 - http://www.hyle.org/journal/issues/3/hoffman.htm-  What is Occam's Razor? date=2008-12-03 - Skeptic's Dictionary:  Occam's Razor-  Ockham's Razor date=2010-04-19 , an essay at The Galilean Library on the historical and philosophical implications by Paul Newall.-  NIPS 2001 Workshop "Foundations of Occam's Razor and parsimony in learning" date=2011-07-15 -  "We Must Choose The Simplest Physical Theory: Levin-Li-Vitányi Theorem And Its Potential Physical Applications" date=2003-12-10 -  "Sharpening Ockham's razor on a Bayesian strop" (pdf), by William H. Jefferys and James O. Berger; gives an objective quantification of Occam's razor within Bayesian statistics (with scientific applications)-  Information Theory, Inference, and Learning Algorithms, by David J.C. MacKay, includes an introductory chapter on the automatic Occam's razor that is embodied by Bayesian model comparison.-  "Message Length as an Effective Ockham's Razor in Decision Tree Induction" date=2005-01-18 , by S. Needham and  D. Dowe, Proc.  8th International Workshop on AI and Statistics (2001),  pp253-260.  (Shows how  Ockham's razor works fine when interpreted as MML.)-  Lloyd's MML pages describe how Minimum Message Length induction extends  Ockham's razor for differing hypotheses. ( MML is a scale-invariant Bayesian model selection method.)- ( An extensive bibliography date=2005-12-14  of publications related to Occam's Razor)-  Occam's sword date=2005-11-20  at wikinfo-  Simplicity at Stanford Encyclopedia of Philosophy
หมวดหมู่:ปรัชญาวิทยาศาสตร์
หมวดหมู่:มีดโกน (ปรัชญา)