Friday, May 19, 2017

Artificial Intelligence: A Modern Approach - Lesson II

1.1.1 Acting humanly: The Turing Test approach

"computer system တစ်ခု၊software တစ်ခု၊ intelligent agent တစ်ခုဟာ၊
လူသားစစ်ဆေးမေးမြန်းသူတစ်ဦးကို
လှည့်ဖြားနိုင်ရင်၊အရူးလုပ်နိုင်ရင်၊သူ(အဲဒီ agent)ဟာ လူ မဟုတ်ကြောင်းစစ်ဆေးမေးမြန်းသူမသိအောင်လုပ်နိုင်ရင်၊
အဲဒီcomputer system, agent ဟာ အသိညာဏ်စမ်းသပ်ချက်ကိုအောင်မြင်တယ်။"

လို့ဗြိတိသျှသင်္ချာပညာရှင်၊ကွန်ပြူတာသိပ္ပံပညာရပ်ရဲ့ဖခင်ကြီးAlan Turing က 1950 ခုနှစ်မှာတင်ပြခဲ့ပါတယ်။

အဲဒီလိုလူလုပ်သလိုလုပ်နိုင်တဲ့AI စနစ်မျိုးကိုတည်ဆောင်နိုင်ဖို့အတွက်အောက်ပါပညာရပ်တွေလိုအပ်ပါတယ်။
•              Natural language processing 
                စက်နဲ့လူနဲ့အဆင်ပြေပြေအောင်အောင်မြင်မြင်ဆက်သွယ်နိုင်မယ့်ဘာသာစကားတည်ဆောက်အသုံးပြုခြင်းပညာရပ်။
•              Knowledge representation
                မစစ်ဆေးမီနဲ့စစ်ဆေးမေးမြန်းနေစဉ်မှာသတင်းအချက်အလက်နဲ့အသိပညာတွေကိုစက်ထဲမှာသိုမှီးသိမ်းဆည်းထားနိုင်ဖို့အတွက်၊(အဲဒီသတင်းအချက်အလက်နဲ့အသိပညာတွေကို) ဘယ်လိုကိုယ်စားပြုဖေါ်ပြမလဲဆိုတဲ့ပညာရပ်။
•              Automated reasoning
                စက်ထဲမှာသိုမှီးသိမ်းဆည်းထားတဲ့သတင်းအချက်အလက်နဲ့အသိပညာတွေကိုအသုံးပြုပြီး၊ကောက်ချက်အသစ်တွေကိုအလိုအလျောက်ဆွဲနိုင်တဲ့၊လူသားရဲ့မေးခွန်းတွေကိုအလိုအလျောက်ဖြေကြားနိုင်တဲ့ပညာရပ်။
•              Machine learning
                သိပြီးသားရှိပြီးသားအချက်အလက်တွေထဲကပုံစံနဲ့ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံကိုလေ့လာဖေါ်ထုတ်ပြီး၊အခြေအနေအသစ်အချက်အလက်အသစ်တွေရဲ့ပုံစံ၊အမျိုးအစား၊ဖွဲ့စည်းပုံ၊စတာတွေကိုထောက်လှမ်းခန့်မှန်းတွက်ချက်တဲ့ပညာရပ်။

                အခုအထက်မှာတင်ပြခဲ့တဲ့  Turing Test မှာ၊စစ်ဆေးမေးမြန်းသူနဲ့ဖြေကြားသူဟာတိုက်ရိုက်မြင်တွေ့မှုမရှိပါဘူး။တကယ်လို့သာမျက်နှာခြင်းဆိုင်တွေ့ဆုံမေးမြန်းစစ်ဆေးတာမျိုးဆိုရင်တော့"Total Turing Test" လို့ခေါ်ပါတယ်။
အဲဒီလိုTotal Turing Test ကိုအောင်မြင်ဖို့၊တွေ့ဆုံမေးမြန်းသူဟာသူနဲ့အမေးအဖြေလုပ်နေတဲ့အရာ/လူဟာ၊  လူလား စက်လား(AI System or Intellignet Agnet) မသိအောင်လုပ်နိုင်ဖို့ဆိုရင်အထက်မှာတင်ပြခဲ့တဲ့ပညာရပ်လေးမျိုးအပြင်
·                 computer vision ကွန်ပြူတာတွေအတွက်အမြင်အာရုံပညာရပ်နဲ့
·                 robotics စက်ရုပ်နည်းပညာရပ်တွေပါလိုအပ်ပါတယ်။

မှတ်ချက်။ Hollywood ရုပ်ရှင်များဖြစ်သော Terminator 2, iRobot စသော ဇာတ်ကားများမှ ဇာတ်ကောင်များသည် လူသားတစ်ဦးကဲ့သို့ ပြုမူပြောဆိုလုပ်ကိုင်နိုင်သည့် Total Turing Test ကိုအောင်မြင်သော Intelligent Agent များဖြစ်ပါသည်။

1.1.2 Thinking humanly: The cognitive modeling approach

                ပရိုဂရမ်တစ်ခုဟာ လူသားတွေတွေးသလိုတွေးတယ်လို့ပြောနိုင်ဖို့အတွက် လူတွေဘယ်လိုတွေးခေါ်စဉ်းစားတယ်ဆိုတာ ဆုံးဖြတ်ပြောဆိုနိုင်မယ့် နည်းလမ်း တစ်ချို့တော့ရှိရမှာဖြစ်ပါတယ်။  လူရဲ့စိတ်အတွင်းပိုင်း အမှန်တကယ်အလုပ်လုပ်ပုံကို သိနိုင်ဖို့ ကျွန်တော်တို့မှာ နည်းလမ်းသုံးခုရှိပါတယ်။
·         ပထမနည်းလမ်းက introspection[1]လို့ခေါ်တဲ့ ကိုယ့်ရဲ့ အတွေး၊ ခံစားချက် နဲ့ အပြုအမူတွေအကြောင်း လေးလေးနက်နက် စဉ်းစားဆင်ခြင်တဲ့နည်း။
·         ဒုတိယနည်းလမ်းက စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာလက်တွေ့စမ်းသပ်ချက်ကိုသုံးပြီး လူတစ်ရောက်ရဲ့ပြုမူဆောင်ရွက်ပုံကို စောင့်ကြည့်လေ့လာတဲ့နည်း နဲ့
·         တတိယနည်းလမ်းက ဦးနှေက်ဓါတ်ပုံတွေရိုက်ကူးကြည့်ပြီး ဦးနှေက်ရဲ့ ရှုပ်ရှားဆောင်ရွက်ပုံ ပြောင်းလဲပုံတွေကို လေ့လာကြည့်တဲ့ နည်းလမ်းတွေဖြစ်တယ်။
တကယ်လို့ စိတ်နဲ့ပတ်သက်ပြီး လုံလုံလောက်လောက်တိကျတဲ့ သီအိုရီတစ်ခု ရပြီဆိုရင် အဲဒီသီအိုရီကို ကွန်ပြူတာပရိုဂရမ်တစ်ခုအဖြစ် ဖေါ်ပြဖို့ ဖြစ်နိုင်လာပြီလေ။
               
                အခုလို လူသားတွေရဲ့ တွေးတောခြင်း သိမြင်နားလည်ခြင်းနဲ့ဆိုင်တဲ့စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာဖြစ်စဉ်တွေကိုလေ့လာတဲ့ပညာရပ်ကို cognitive science လို့ခေါ်တယ်။ ဒီပညာရပ်ဟာ စိတ်ပိုင်းရာလက်တွေ့စမ်းသပ်ချက်တွေနဲ့ AIရဲ့ computer model ပုံစံကို ပေါင်းစည်းပေးပြီး၊ တိတိကျကျ လက်တွေ့စမ်းသပ်လို့ရတဲ့ လူ့စိတ်နဲ့ပတ်သက်တဲ့ သီအိုရီသဘောတရားတွေကို တည်ဆောက်ပေးနိုင်တဲ့ပညာရပ်တစ်ခုဖြစ်တယ်။ တကယ်တော့ cognitive science နဲ့ AI ပညာရပ်တွေမှာတူညီတာတွေရောကွဲပြားတာတွေပါရှိပါတယ်။အခုအခါမှာAI နဲ့Cognitive Science ဟာ သီးခြားစီတိုးတက်ဖွံ့ဖြိုးလာတဲ့ပညာရပ်တွေဖြစ်နေကြပါပြီ။ဒါပေမယ့်ဒီပညာရပ်နှစ်ခုဟာတစ်ခုနဲ့တစ်ခုအပြန်အလှန်တိုးတက်စေဆဲဖြစ်ပါတယ်။



[1]introspection (N: the process of thinking deeply about your own thoughts, feelings, or behaviour(Longman: Dictionary of Contemporary English) မိမိ၏ကိုယ်ပိုင် အတွေး၊ခံစားချက် နှင့် အပြုအမူများအကြောင်း လေးနက်စွာစဉ်းစားဆင်ခြင်ခြင်းဖြစ်စဉ်။

Saturday, May 6, 2017

Artificial Intelligence: A Modern Approach - Lesson I

Chapter I Artificial Intelligence

Why AI

“Just as the Industrial Revolution freed up a lot of humanity from physical drudgery, I think AI has the potential to free up humanity from a lot of the mental drudgery.” (Andrew Ng)
လူတွေအတွက် ပင်ပန်းခက်ခဲပြီး ငြီးငွေ့စရာကောင်းတဲ့ ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာအလုပ်တွေကို စက်မှုတော်လှန်ရေးက  ရှင်းလင်းဖယ်ရှားပေးခဲ့သလိုပါပဲ။ AI ဟာ လူသားတွေအတွက် စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာအရ ပင်ပန်းခက်ခဲပြီး ငြီးငွေ့ စရာကောင်းတဲ့ အလုပ်တွေကို ဖယ်ရှားပေးနိုင်လောက်တဲ့ ပညာရပ် နယ်ပယ်တစ်ခုဖြစ်ပါတယ်။ (Andrew Ng, Professor, Stanford University)

အဓိပ္ပါယ်သတ်မှတ်ချက်များ

AI
“Intelligence: The ability to learn and solve problems” (Webster’s Dictionary) အသိညာဏ်ဆိုတာ သင်ယူနိုင်စွမ်းနဲ့ ပြဿနာတွေကို ဖြေရှင်းနိုင်စွမ်းဖြစ်တယ်။

“Artificial intelligence (AI) is the intelligence exhibited by machines or software’ (Wikipedia)
စက်ပစ္စည်းကရိယာတွေ ဒါမှမဟုတ် ဆော့ဖ်ဝဲတွေက ဖေါ်ထုတ်ပြသတဲ့  အသိညာဏ်မျိုးဟာ 'တုပအသိညာဏ်' (အသိညာဏ်တု) ဖြစ်တယ်။

“The science and engineering of making intelligent machines” (McCarthy)
AI ပညာရပ်ဆိုတာ အသိညာဏ်ရှိတဲ့ (အသိညာဏ်ရှိတယ်လို့ပြောလို့ရတဲ့) စက်ပစ္စည်းကရိယာတွေကို ပြုလုပ်ဖန်တီးတဲ့ သိပ္ပံနဲ့အင်ဂျင်နီယာပညာရပ်ဖြစ်တယ်။

“The study and design of intelligent agents, where an intelligent agent is a system that perceives its environment and takes actions that maximize its chances of success.” (Russel and Norvig)
AI ပညာရပ်ဟာ အသိညာဏ်ရှိတဲ့အရာ(intelligent agent) တွေကို လေ့လာတာ ဒီဇိုင်းပြုတည်ဆောက်တာဖြစ်တယ်။ အသိညာဏ်ရှိတဲ့အရာဆိုတာ ပတ်၀န်းကျင်က အခြေအနေ အချက်အလက်တွေကို လေ့လာခံယူပြီး၊ အောင်မြင်မှုအခွင့်အလမ်းကို အမြင့်မားဆုံးဖြစ်အောင် တုန့်ပြန်ဆောင်ရွက်လုပ်ကိုင်တဲ့ စနစ် (system) တစ်ခုဖြစ်တယ်။

What is AI
AI ဘာလဲဆိုတာနဲ့ပတ်သက်ပြီး ကျောင်းတော်ကြီးလေးကျောင်း ပညာရှင်အုပ်စုလေးစုဟာ ရှုထောင့်လေးမျိုး ချဉ်းကပ်ပုံလေးခုနဲ့တင်ပြကြပါတယ်။ အဲဒါတွေကတော့ AI ဆိုတာ
၁။ လူ လုပ်သလို လုပ်တာ (Acting Humanly)
၂။ လူ တွေးသလို တွေးတာ (Thinking Humanly)
၃။ ကြောင်းကျိုးနဲ့အညီ မှန်မှန်ကန်ကန် တွေးတာ (Thinking Rationally) နဲ့
၄။ ကြောင်းကျိုးနဲ့အညီ မှန်မှန်ကန်ကန် လုပ်တာ (Acting Rationally) ဆိုပြီးဖြစ်ပါတယ်။

မှတ်ချက်။ လူတွေဟာ တစ်ခါတစ်ရံမှာ ကြောင်းကျိုးနဲ့အညီ တွေးခေါ်လုပ်ကိုင်လေ့မရှိဘူး။

Thinking Humanly

“The exciting new effort to make computers
think . . . machines with minds, in the
full and literal sense.” (Haugeland, 1985)
စိတ်ရှိတဲ့စက်တွေ၊ တနည်းပြောရရင် ကွန်ပြူတာတွေကို စဉ်းစားနိုင်စွမ်းရှိအောင်လုပ်တာ။
**********************
“[The automation of] activities that we
associate with human thinking, activities
such as decision-making, problem solving,
learning . . .” (Bellman, 1978)
လူတွေရဲ့ စဉ်းစားတွေးခေါ်ပုံနဲ့လုပ်ကိုင်ဆောင်ရွက်ပုံတွေဖြစ်တဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်ချပုံ၊ ပြဿနာဖြေရှင်းပုံ၊ သင်ယူလေ့လာပုံ... တွေနဲ့စပ်ဆိုင်တဲ့ အလုပ်တွေကို အလိုအလျောက်လုပ်စေတာ။        


Acting Humanly

“The art of creating machines that perform
functions that require intelligence
when performed by people.” (Kurzweil,
1990)
အသိညာဏ်လိုအပ်တဲ့ အလုပ်မျိုးတွေကို လူတွေလုပ်သလိုမျိုး လုပ်နိုင်တဲ့ စက်တွေကို တည်ထွင်ဖန်တီးတဲ့ အနုသုခုမအတတ်ပညာ။
******************
 “The study of how to make computers do
things at which, at the moment, people are
better.” (Rich and Knight, 1991)
အခုလက်ရှိမှာ လူတွေက (ကွန်ပြူတာတွေထက်) ပိုကောင်းအောင် လုပ်နိုင်တဲ့အရာတွေကို၊ ကွန်ပြူတာတွေလုပ်နိုင်ဖို ့ (အဲဒီကွန်ပြူတာတွေကို) ဘယ်လို တည်ဆောက်ရမလဲဆိုတာ လေ့လာတဲ့ပညာရပ်။ 


Thinking Rationally

“The study of mental faculties through the
use of computational models.” (Charniak and McDermott, 1985)
တွက်ချက်မှုပုံစံ(computational model) တွေကို အသုံးပြုပြီး (လူတွေရဲ့) စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာစွမ်းရည်နဲ့ပတ်သက်တဲ့ ကိစ္စတွေကို လေ့လာတာ။
*******************
 “The study of the computations that make
it possible to perceive, reason, and act.”
(Winston, 1992)
သင်ယူလေ့လာပြီး ကြောင်းကျိုးနဲ အညီ ပြုမူဆောင်ရွက်နိုင်တဲ့ တွက်ချက်မူပညာရပ် (computation, NOT calculation!) တွေကို လေ့လာတာ။

Acting Rationally

“Computational Intelligence is the study
of the design of intelligent agents.” (Poole
et al., 1998)
တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ အသိညာဏ်ဆိုတာ အသိညာဏ်ရှိတဲ့အရာတွေရဲ့ ဒီဇိုင်းပြုတည်ဆောက်ပုံကို လေ့လာတဲ့ပညာရပ်။
******************
“AI . . . is concerned with intelligent behavior
in artifacts.” (Nilsson, 1998)
AI ဆိုတာ အသုံးအဆောင် ပစ္စည်းကရိယာတွေရဲ့၊ အသိညာဏ်ရှိတဲ့ ပြုမူ လုပ်ကိုင် ဆောင်ရွက် ပုံတွေအကြောင်းကို အဓိကထား လေ့လာတဲ့ပညာရပ်။

Figure 1.1 Some definitions of artificial intelligence, organized into four categories.
REF: Stuart Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach 3rd Edition (2010), Ch-1, P-2

သမိုင်းကြောင်းအရတော့ အဲဒီ လေးမျိုးလုံးကို မတူညီတဲ့ပညာရှင်တွေက မတူညီတဲ့ နည်းစနစ်တွေကိုအသုံးပြုပြီး ချဉ်းကပ်ခဲ့ကြတယ်။ လူသားဗဟိုပြု (human-centered) ချဉ်းကပ်ပုံ (AI ဆိုတာ လူ တွေးသလိုတွေးတာနဲ့လူ လုပ်သလိုလုပ်တာ ဆိုတဲ့ အုပ်စု) ဟာ လက်တွေ့သိပ္ပံရဲ့အစိပ်အပိုင်းတစ်ရပ်ဖြစ်တယ်။ အဲဒီမှာ လူသားရဲ့ ပြုမူလုပ်ဆောင်ပုံတွေနဲ့ပတ်သက်တဲ့ လက်တွေ့လေ့လာတွေ့ရှိချက်တွေနဲ့အယူအဆသဘောတရားတွေပါ၀င်တယ်။

ကြောင်းကျိုး လုပ်ရပ် မှန်ကန်မှုကို အဓိကထားတဲ့ ချဉ်းကပ်ပုံ (rationalist approach, Thinking Rationally & Action Rationally) မှာတော့၊ သင်္ချာနဲ့အင်ဂျင်နီယာပညာရပ်တွေ ပေါင်းစပ်ပါ၀င်နေတယ်။ AI နဲ့ပတ်သက်တဲ့ မတူညီတဲ့ အုပ်စုတွေအမျိုးမျိုးက တစ်ဖွဲ့ကိုတစ်ဖွဲ့ ဝေဖန်တိုက်ခိုက်ကြရင်းနဲ့ပဲ၊ တစ်ဖွဲ့နဲ့တစ်ဖွဲ့လည်း အပြန်အလှန် ကူညီပြီး တိုးတက်စေခဲ့ကြတယ်။

Saturday, January 2, 2016

သင်္ချာ သို့မဟုတ် အရာတိုင်းအတွက်ပညာ

မိတ်ဆက်နိဒါန်း
            သင်္ချာလို့ဆိုလိုက်တာနဲ့ ကျွန်တော်တို့အားလုံးဟာ သင်္ချာဘာလဲဆိုတာကို ကိုယ့်ပုံစံနဲ့ကိုယ် ခံစားနားလည်ကြပါတယ်။ ကျွန်တော်တို့ဟာ စာမတတ်သူ ဖြစ်ကောင်းဖြစ်နေနိုင်ပေမယ့် အနည်းဆုံး အခြေခံ အပေါင်းအနှုတ် စိတ်တွက်သင်္ချာလောက်ကိုတော့ တတ်မြောက်ကြသူတွေချည်းပါပဲ။ ဘာလို့လဲဆိုတော့ ကျွန်တော်တို့ရဲ့ ကမ္ဘာကြီးဟာ ကိန်းဂဏန်းတွေနဲ့ပြည်နှက်နေတဲ့အတွက်၊ သင်္ချာကို တစ်နည်းမဟုတ်တစ်နည်း အသုံးမပြုပဲ တစ်နေ့တာကို ဖြတ်သန်းဖို့ဆိုတာ မဖြစ်နိုင်လို့ပါ။ ဒါကြောင့်လည်း လူတွေဟာ ပေါင်းနှုတ်မြှောက်စား သင်္ချာသဘောတရားတွေကို ထောင်စုနှစ်တွေနဲ့ချီပြီး တိုင်းနိုင်ငံ နေရာအနှံ့ဟိုးကမ္ဘာဦးအစကတည်းက သုံးစွဲခဲ့ကြတာပါ။ ဈေးဝယ်ပဲထွက်ထွက်၊ စားသောက်ဆိုင်ပဲသွားသွား၊ အိမ်တစ်လုံးပဲပြင်ပြင် မိတ်ဆွေဟာ သင်္ချာစည်းမျဉ်းတွေကိုသုံးနေတာပါ။ ကားတစ်စီးပဲမောင်းမောင်း၊ ဘတ်စ်ကားပဲစီးစီး၊ အားလပ်ရက်ခရီးပဲထွက်ထွက် အားလုံးမှာ တူညီတဲ့အချက်ရှိနေပါတယ်။ အဲဒါကတော့ သင်္ချာပါပဲ။ မိတ်ဆွေဟာ ပင်လယ်သမုဒ္ဒရာကိုပဲဖြတ်သန်းရွက်လွှင့်လွှင့်၊ ကျေးလက်မှာပဲ တဲတစ်လုံးဆောက်ဆောက် အလုပ်ပြီးမြောက်ဖို့အတွက် သင်္ချာကို သုံးရတာပါပဲ။ ကျွန်တော်တို့ အာမခံထားတဲ့နေရာမှာ၊ ဘဏ်တွေမှာ ငွေစုတဲ့အခါ၊ နောက်ဆုံး မြင်းပွဲမှာ မြင်းလောင်းတာအဆုံး သင်္ချာကို အသုံးချကြရတာမဟုတ်ပါလား။ ဒါကြောင့် သင်္ချာနဲ့သာ ရင်းနှီးယဉ်ပါးပြီဆိုရင် ကျွန်တော်တို့ရဲ့ နေ့စဉ်လုပ်ငန်းဆောင်တာတွေနဲ့ အရေးကြီးတဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်တွေကို အဆင်ပြေပြေ ချမှတ် လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီဖြစ်ပါတယ်။
            သင်္ချာဟာ ကမ္ဘာဦးအစကတည်းကဖြစ်တည်ခဲ့တဲ့ အခြေခံအကျဆုံး အလုပ်တစ်ခုဖြစ်တဲ့ ရေတွက်ခြင်းက စခဲ့တာပါ။ မတူညီတဲ့ ဒါမှမဟုတ် တူညီတဲ့ အထွေထွေအမျိုးမျိုးသော အရာဝတ္ထုတွေ အမျိုးအမည်တွေကို ရေတွက်မှတ်သားနိုင်ခြင်းဟာ လူသားရဲ့ ပထမဦး သင်္ချာအရည်အသွေးတစ်ခုပဲဖြစ်ပါတယ်။ အဲဒီအရည်အသွေးကို ဒီကနေ့ခေတ်ကာလတိုင်အောင် ဆက်လက်အသုံးချနေရဆဲပါ။ မိတ်ဆွေရဲ့ သွေးခုန်နှုန်းက ဘယ်လောက်ရှိတယ် နှလုံးခုန်နှုန်းကဘယ်လောက်၊ အသက်က ဘယ်နှစ်နှစ် ဘယ်နှစ်နှစ်မြောက်မွေးနေ့၊ မိသားစုဝင်ဘယ်နှစ်ရောက်၊ လုပ်ငန်းခွင်ဝင်တာ ဘယ်လောက်ကြာပြီ၊ လစာဘယ်လောက်ရတယ်၊ နိုင်ငံရပ်ခြားကို ဘယ်နှစ်ခေါက်ခရီးသွားပြီးပြီ စသည်ဖြင့်၊ ကျွန်တော်တို့ဟာ မွေးဖွားကတည်းကနေ သေဆုံးချိန်အထိ သင်္ချာရဲ့အခြေခံအကျဆုံးအလုပ်ဖြစ်တဲ့ ရေတွက်ခြင်းနဲ့မကင်းနိုင်ကြပါဘူး။ သင်္ချာကိုလေ့လာခြင်းဟာ ဘဝကို လွယ်လွယ်ကူကူ ဖြတ်သန်းဖို့အထောက်အပံ့ဖြစ်စေပါတယ်။ သင်္ချာပညာကရရှိတဲ့ ယုတ္တိအခြေခံတွေးခေါ်မှု နဲ့ ကိန်းဂဏန်းအချက်အလက်အခြေခံတွေးခေါ်မှုတွေဟာ ကျွန်တော်တို့ရဲ့ နေ့တဓူဝလုပ်ငန်းဆောင်တာကိစ္စတွေနဲ့ အခြားခြားသော ကဏ္ဍတော်တော်များများမှာ ထဲထဲဝင်ဝင် လွှမ်းမိုး ပါဝင် ပတ်သက်နေတာပဲမဟုတ်ပါလား။ ဒါကြောင့် သင်္ချာကို ကောင်းစွာနားလည်ခြင်းဟာ ရှောင်လွှဲဖို့မဖြစ်နိုင်တဲ့ အဲဒီလို နိစ္စဓူဝကိစ္စရပ်တွေကို အကောင်းဆုံး ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်ခြင်းရဲ့ အကြောင်းရင်းဖြစ်ပါတယ်။
            သင်္ချာကို ပညာရပ်ပိုင်းဆိုင်ရာရှုထောင့်က ဖွင့်ဆိုမယ်ဆိုရင်တော့ သင်္ချာဆိုတာ ဘာလဲဆိုတဲ့မေးခွန်းရဲ့ အလွန်ထင်ရှားတဲ့အဖြေတစ်ခုက "ပုံစံနှင့် အစီအစဉ်များကို လေ့လာသော သိပ္ပံပညာ"[1] ဆိုပြီးဖြစ်ပါတယ်။ တကယ်တော့ သင်္ချာပညာရပ်ရဲ့ တကယ့်အနှစ်သာရဟာ အတွေးအခေါ်အယူအဆ သဘောတရား နဲ့ လက်တွေ့စမ်းသပ်ဆောင်ရွက်မှုတွေကို၊ ယုတ္တိနည်းကျ ကြောင်းကျိုးဆက်စပ် ဆင်ခြင်စဉ်းစားတဲ့နည်းနဲ့ ပေါင်းစည်းပေးတဲ့ ပညာရပ်ဖြစ်ပါတယ်။ တစ်ချိန်တုန်းက ရန်ကုန်တက္ကသိုလ်အပါအဝင် ကမ္ဘာ့ထိပ်တန်းတက္ကသိုလ်ကြီးတွေမှာ သင်္ချာပညာရပ်အတွက်ဘွဲ့ဒီဂရီပေးအပ်တဲ့အခါ ဝိဇ္ဇာဘွဲ့ အနေနဲ့ ပေးအပ်ခဲ့တာပါ။ ဒါကြောင့် သင်္ချာဆိုတာ ဝိဇ္ဇာပညာရပ်နဲ့သိပ္ပံပညာရပ်ရဲ့ ဗဟိုချက်ဆုံမှတ်တစ်ခုဖြစ်ပါတယ်။ လက်ရှိသုံးစွဲနေကြတဲ့ နည်းပညာတွေအားလုံး၊ သဘာဝလောကကြီးတစ်ခုလုံး၊ လူ့ဘဝရဲ့ မျက်နှာစာအားလုံးနီးပါးမှာ သုံးစွဲနေကြတဲ့ သင်္ချာပညာရပ်ဟာ သူ့အဓိပ္ပါယ်ကို သူကိုယ်တိုင် ဖေါ်ပြနိုင်စွမ်းရှိတဲ့အပြင်  ကျွန်တော်တို့လေ့လာတွေ့ရှိထားတဲ့ သိပ္ပံနဲ့နည်းပညာတွေအားလုံးကိုပါ အကောင်းဆုံးဖေါ်ပြပေးနိုင်တဲ့ ဘာသာစကားတစ်ခုပဲဖြစ်ပါတယ်။
                       
သင်္ချာနှင့်သဘာဝ
            မိတ်ဆွေရဲ့ ပတ်ဝန်းကျင်လောကကြီးတစ်ခုလုံးကိုကြည့်ပြီး မြင်မြင်သမျှ ရှိရှိသမျှ အရာဝတ္ထုတွေရဲ့ အခြေခံပုံသဏ္ဍန် ကိုဖေါ်ပြပြောဆိုတော့မယ်ဆိုပါစို့။ စက်ဝိုင်းပုံ စက်လုံးပုံ ဘဲဥပုံ စတုဂံပုံ စတုရန်းပုံ တြိဂံပုံ ကြယ်ပုံ ကတော့ပုံ ဆနွင်းမကင်းပုံ[2] စသည်ဖြင့် ဖေါ်ပြပြောဆိုရတော့မှာမဟုတ်ပါလား။ မျက်နှာသွင်ပြင်အနေအထားတွေကို ဖေါ်ပြတဲ့အခါမှာလည်း ကျွန်တော်တို့အားလုံးနားလည်တဲ့ အဖြောင့် အကွေး ပြင်ညီ အခုံး အခွက် မြင်းကုန်းနှီးပုံ ဆိုတဲ့ သင်္ချာဘာသာစကား အသုံးအနှုန်းတွေနဲ့ပဲ ပြောကြရတာပါ။ အဲဒါတွေအားလုံးဟာ ကျွန်တော်တို့ ငယ်စဉ်ကတည်းကလေ့လာသင်ကြားခဲ့ရတဲ့ အခြေခံ ဂဲသြမေထြီ[3] သင်္ချာရဲ့ အသိပညာတွေပဲမဟုတ်ပါလား။
            ဒါ့အပြင် သဘာဝတရားကြီးကိုကြည့်လိုက်ပါဦး။ နေကြာပန်းမှာ၊ နာနတ်သီးမှာ မှာ စတဲ့ မြောက်များလှစွာသော သစ်ပင် ပန်းပွင့် သစ်သီးတွေမှာ တိကျသေချာတဲ့အရေအတွက်နဲ့အချိုးကျလှပတဲ့ ဖွဲ့စည်းပုံတစ်ခုကိုမြင်တွေ့ရမှာဖြစ်ပါတယ်။ အဲဒီအရေအတွက်တွေ ဖွဲ့စည်းပုံတန်ဘိုးတွေဟာ သင်္ချာပညာရပ်မျာ အလွန်ထင်ရှားတဲ့ ဖီဘိုနာချီကိန်းစဉ်တန်း[4]က တန်ဘိုးတွေဆိုတာ မိတ်ဆွေတွေ့နိုင်မှာဖြစ်ပါတယ်။ ကမ္ဘာကျော် ဗိသုကာလက်ရာကြီးတွေ အဆောက်အဦးတွေမှာ ထင်ထင်ရှားရှားသတိပြုမိနိုင်လောက်တဲ့ ရွှေအချိုး[5]ဆိုတာ အဲဒီကိန်းစဉ်တန်းထဲက တန်ဘိုးတွေပဲမဟုတ်ပါလား။ အင်ဂျင်နီယာတွေ အနုပညာရှင်တွေ တည်ထွင်ဖန်တီးတဲ့ ရှုပ်ထွေးဆန်းပြားတဲ့ ကြီးကျယ်ခန်းနားတဲ့ ပုံသဏ္ဍန်တွေကိုလည်း အဆင့်မြင့် ဂဲသြမေထြီမျဉ်းကွေးတွေနဲ့ ဖေါ်ပြနိုင်ပါတယ်။ ဥပမာ ဆွီဒင်သင်္ချာပညာရှင် ကော့ချ် [6]  ရဲ့ အလွန်ထင်ရှားကျော်ကြားတဲ့ ကော့ချ်ဆီးနှင်းပွင့်[7] လို အရာမျိုးပေါ့။ ပန်းချီ ပန်းပု ဂီတ အနုပညာလက်ရာတွေလည်း သင်္ချာနဲ့မကင်းပါဘူး။ ဥပမာဆိုရင် ကမ္ဘာကျော် ပန်းချီ ပန်းပု အင်ဂျင်နီယာ ပညာရှင်ကြီး လီယိုနာဒိုနာဗင်ချီ[8]ရဲ့ ဗစ်ထရူးဗီးယန်းလူ[9] ဆိုတာ ခေါက်ချိုးညီပုံသဏ္ဍန် အပေါ်မှာ အခြေခံဖန်တီးထားတာဖြစ်သလို ဂီတသံစဉ်တွေဆိုတာလည်း တိကျသေချာတဲ့ ကြားပိုင်းအကွာအဝေး[10] နဲ့ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားတဲ့ အသံတွေပါ။
သင်္ချာနှင့် စီးပွားရေး
လူသားတွေရဲ့ လက်တွေ့လူမှုဘဝစီးပွားရေးဆိုတာ လူတစ်ဦးခြင်းရဲ့ တစ်နိုင်တစ်ပိုင်လုပ်ငန်းလေးကနေ၊ နိုင်ငံတစ်နိုင်ငံရဲ့စီးပွားရေး၊ နိုင်ငံစုံကော်ပိုရေးရှင်းကြီးတွေရဲ့စီးပွားရေးနဲ့ ကမ္ဘာ့စီးပွားရေးအထိ ပါဝင်နေတဲ့ကိစ္စရပ်ပဲဖြစ်ပါတယ်။ အဲဒီလောက်ထိ ကျယ်ပြန့်နက်ရှိုင်းလှတဲ့ ကိစ္စရပ်မှာလည်း သင်္ချာပညာဟာ ထဲထဲဝင်ဝင် ပတ်သက်နေပါတယ်။ အရင်းအနှီး ကုန်ကျစရိတ် လက်လီဈေး ငွေကြေးဖေါင်းပွမှု အတိုးနှုန်း အရှုံး အမြတ် စတာတွေကို တိကျသေချာတဲ့ စာရင်းဇယားတွေ ကိုအခြေတဲ့ သင်္ချာဆိုင်ရာတွက်ချက်မှုတွေ ပြုလုပ်မှသာ သိနိုင်မှာမဟုတ်ပါလား။ အဲဒီတွက်ချက်မှုက ရလာတဲ့ကိန်းဂဏန်းတွေက ကျွန်တော်တို့ရဲ့ စီးပွားရေးအနိမ့်အမြင့် အတက်အကျ အရှုံးအမြတ် ကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်း မီးမောင်းထိုး ဖေါ်ပြနိုင်မှာပဲဖြစ်ပါတယ်။
စီးပွားရေးကို ပညာရပ်ပိုင်းဆိုင်ရာက ချဉ်းကပ်လေ့လာတဲ့အခါမှာလည်း သင်္ချာဟာ မရှိမဖြစ်အခန်းကဏ္ဍက ပါဝင်နေပြန်ပါတယ်။ ဥပမာဆိုရင် စီးပွားရေးပညာဆိုင်ရာ အဆင့်မြင့် သဘောတရားတွေကို လေ့လာရာမှာ အသုံးပြုတဲ့ သင်္ချာစီးပွားပညာ[11] ဆိုတာ စီးပွားရေးပညာမှာရှိနေတဲ့ သီအိုရီသဘောတရားရေးရာတွေကို ကိုယ်စားပြုဖေါ်ပြဖို့နဲ့ သရုပ်ခွဲဆန်းစစ်လေ့လာဖို့အတွက် သင်္ချာဆိုင်ရာနည်းနာနိဿယတွေကို အသုံးချခြင်းပညာရပ်ပဲဖြစ်ပါတယ်။ အဲဒီပညာရပ်ဟာ အဆင့်မြင့် အလိုက်ပြောင်း နဲ့ သမူဟ ကဲကုလ[12] ၊  မက်ထရစ်အက္ခရာသင်္ချာ[13] ၊ သင်္ချာဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်အစီအစဉ်များ ရေးသားခြင်းပညာ[14] နဲ့ တခြားမြောက်များလှစွာသော သင်္ချာပညာရပ်ဆိုင်ရာ နည်းစနစ်တွေကို ပေါင်းစည်းမွှေနှောက်အသုံးပြုထားတာဖြစ်ပါတယ်။ အကျိုးကျေးဇူးကတော့ ဝယ်လိုအား ရောင်းလိုအားမျဉ်းကွေး[15] ကနေ နက်ရှ်မျှခြေ[16] အထိ  ရှုပ်ထွေးတဲ့ စီးပွားရေးဆိုင်ရာ သီအိုရီသဘောတရားတွေကို လွယ်ကူတဲ့ ရှင်းလင်းတဲ့ ယေဘုယျကျတဲ့ ပုံပြမျဉ်းတွေ သင်္ချာညီမျှခြင်းတွေအဖြစ် ဖေါ်ပြနိုင်ခြင်းပဲဖြစ်ပါတယ်။
စီးပွားရေးပညာရဲ့ ကျယ်ပြန့်ရှုပ်ထွေးတဲ့ သဘောတရားတွေကို အလွယ်တကူသိမြင်နားလည်နိုင်စေဖို့နဲ့၊ သဘောတရားအယူအဆအသစ်တွေ အတွေးအခေါ်အသစ်တွေ အဆိုပြုတင်ပြချက်အသစ်တွေကို မှန်မမှန်စစ်ဆေးနိုင်ဖို့အတွက် သင်္ချာဟာ မရှိမဖြစ်အရေးပါတဲ့အရာဖြစ်ပါတယ်။
သင်္ချာနှင့် ဆေးပညာ
လူသားတွေဟာ "မွေးဖွား ကြီးပြင်း အို နာ သေ" ဆိုတဲ့ ကိစ္စရပ်ကြီးတွေကို မလွဲမသွေ ရင်ဆိုင်ဖြတ်သန်း ကျော်ဖြတ်ကြရပါတယ်။ အဲဒီ ခရီးစဉ်ကြီးအစ မွေးဖွားစဉ်ကတည်းက ဆေးပညာဟာ ကျွန်တော်တို့ ဘဝတစ်လျှောက်ဆုံး အသက်သေဆုံးချိန်အထိ တောက်လျှောက်ပါဝင် ပတ်သက်နေတာပါ။ အဲဒီလို ကျွန်တော်တို့ရဲ့ ဘဝအစကတည်းက ပါဝင်ပတ်သက်နေတဲ့ ဆေးပညာဟာလည်း သင်္ချာနဲ့ မကင်းနိုင်ပြန်ပါဘူး။ လူနာရဲ့ ကိုယ်အလေးချိန် အရပ်အနိမ့်အမြင့် ပေါ်မူတည်ပြီး ဆေးဝါးရဲ့အတိုင်းအဆ ပမာဏကို ခန့်မှန်းဖို့ တွက်ချက်ဖို့အတွက် တကယ့်အခြေခံအကျဆုံး သင်္ချာလုပ်ထုံးလုပ်နည်းတွေဟာ ဆေးပညာရှင်တစ်ရောက်အတွက် မရှိမဖြစ်သင်္ချာပါပဲ။ ရောဂါတော်တော်များများရဲ့ တကယ့်အခြေခံအကျဆုံးအကြောင်းတရားတစ်ခုဖြစ်တဲ့ လူ့ခန္ဓာကိုယ်မှာရှိတဲ့ အချဉ်ဓါတ် အက်ဆစ်နဲ့ အခါးဓါတ် ဘေ့စ် ရဲ့ ဆက်သွယ်ချက်သဘောတရားတွေကို ကောင်းကောင်းနားလည်တွက်ချက်နိုင်ဖို့အတွက် အက္ခရာသင်္ချာပညာဟာလည်း ဆေးပညာသမားတွေရဲ့ မသုံးမဖြစ်သင်္ချာပေါ့။ ဒါ့အပြင် လူနာရဲ့ ဆေးမှတ်တမ်းရာဇဝင်တွေပေါ်မူတည်ပြီး အကောင်းဆုံး ဆန်းစစ်အဖြေထုတ်နိုင်ဖို့အတွက် သင်္ချာပညာရပ်ရဲ့ ကိုင်းကွဲတွေဖြစ်တဲ့ စာရင်းအင်းပညာရပ်[17] ဆိုင်ရာ သဘောတရားအနှစ်သာရတွေနဲ့ အချက်အလက်အခြေခံ သရုပ်ခွဲဆန်းစစ်လေ့လာချက်[18] တွေဟာ သမားတော်ကြီးတွေ ဆေးဝါးသုတေသီတွေ ဆေးသိပ္ပံပညာရှင်တွေအတွက် အသက်သွေးကြောတမျှအရေးကြီးလှတဲ့ ပညာရပ်တွေပဲဖြစ်ပါတယ်။
            ဒါ့အပြင် လူနာနဲ့ ကိုယ်အပူချိန် သွေးခုန်နှုန်း သွေးဖိအား နှလုံးခုန်နှုန်း အဆုတ်ထဲကအောက်စီချင်ပမာဏ အစာအိမ်ထဲကအချဉ်ဓါတ် သွေးထဲကအချိုဓါတ် စတာတွေကို တိုင်းတာမှတ်သားမှုတွေကနေ ကြုံတွေ့ရရှိလာတဲ့ အချက်အလက်တွေဟာ သင်္ချာနည်းအရ တစ်ခုနဲ့တစ်ခု ဆက်စပ်မှုရှိမရှိ တန်ဘိုးတွေဟာယုတ္တိတန်မှုရှိမရှိကို ဝေဖန်ပိုင်းခြားဆုံးဖြတ်ရတဲ့အခါတွေရှိပါတယ်။ အဲဒီလိုအချိန်မျိုးမှာ သင်္ချာပညာရပ်ရဲ့ ဗဟိုချက်အတွေးအခေါ်ဖြစ်တဲ့ ယုတ္တိနည်းကျ ကြောင်းကျိုးဆင်ခြင်မှု[19] ကို ဆေးပညာမှာရှိတဲ့ ကျိုးကြောင်းဆက်စပ်ဆင်ခြင်ကုသခြင်း[20] မှာ အသုံးချရပါတော့တယ်။ ဘယ်လိုပဲဖြစ်ဖြစ် သိသာထင်ရှားတဲ့အချက်ကတော့ အခြေခံဆေးကုသရေးလုပ်ငန်းစဉ်တွေမှာ အဆင့်မြင့်သင်္ချာတွေ မလိုအပ်ဘူးလို့ ငြင်းချက်ထုတ်မယ်ဆိုရင်တောင်၊ ဆေးပညာရှင်တိုင်းဟာ အပိုင်းကိန်းတွေ ဒဿမကိန်းတွေ အချိုးတွေ တစ်ဆယ်အပေါ်အခြေခံတဲ့ ထပ်ကိန်းတွေလော့ဂရစ်သမ် အခြေခံတွက်ချက်မှုတွေ ကိန်းဂဏန်းတွေကို ပိုင်ပိုင်နိုင်နိုင် ကိုင်တွယ်နိုင်ရမှာဖြစ်ပါတယ်။ ဒါ့အပြင် ဖြစ်နိုင်ခြေ နဲ့ အခြေအနေအရဖြစ်နိုင်ခြေ [21] သဘောတရားရားတွေ၊ ပုံပြမျဉ်းဆိုင်ရာ သဘောတရားတွေကို ကျွဲကူးရေပါအသုံးပြုရင်း တစ်ပြိုင်တည်းမှာ ညီမျှခြင်းတွေကို အထားအသိုအစဉ်ပြောင်းနိုင်ဖို့ ပြန်နေရာချနိုင်ဖို့၊ တိုင်းတာရေးတန်ဖိုးတွေကို ယူနစ်တွေ တစ်ခုကနေ တစ်ခုကို တိတိကျကျ ပြောင်းနိုင်ဖို့အက္ခရာသင်္ချာသဘောတရားတွေကို မဖြစ်မနေ အသုံးချရမှာဖြစ်ပါတယ်။

သင်္ချာနှင့် သိပ္ပံပညာရပ်များ
ကျွန်တော်တို့မှာ အချင်းချင်း အဆင်ပြေပြေ ဆက်သွယ်နိုင်ဖို့အတွက် အင်္ဂလိပ် ဂျာမန် ပြင်သစ် မြန်မာ စတဲ့ဘာသာစကားတွေရှိသလိုပဲ သိပ္ပံပညာရပ်တွေအချင်းချင်း အဆင်ပြေအောင်ဆက်သွယ်ပေးတဲ့ ဘာသာစကားကတော့ သင်္ချာပါပဲ။ အဲဒီသင်္ချာမှာအသုံးပြုတဲ့ အခြေခံသင်္ကေတတွေဟာ ကိန်းဂဏန်းတွေလို့အကြမ်းဖျဉ်းပြောနိုင်ပါတယ်။ ကျွန်တော်တို့ဟာ ဓါတုဗေဒညာကိုပဲသင်သင်၊ ဇီဝဗေဒကို လေ့လာလေ့လာ၊ ရူပဗေဒပညာရပ်ကို လိုက်စားလိုက်စား၊ အလွန့်အလွန်ကြီးမားတဲ့ဒြပ်ဝတ္ထုတွေအကြောင်းလေ့လာတဲ့ စင်္ကြာဝဠာဗေဒ[22] ပဲဖြစ်ဖြစ်၊ အလွန့်အလွန်သေးငယ်တဲ့အရာတွေကို လေ့လာတဲ့ အမှုန်ရူပဗေဒ[23] ပဲဆိုဆို၊ လက်တွေ့တိုင်းတာ ကိုင်တွယ်စမ်းသပ်လို့မရနိုင်လောက်အောင်သေးငယ်တဲ့အရာတွေကိုလေ့လာတဲ့ ကွမ်တမ်ရူပဗေဒ [24] ပဲဖြစ်ဖြစ် သင်္ချာရဲ့ အကူအညီအထောက်အပံ့သာမရှိခဲ့ရင် အဲဒီပညာရပ်တွေကို ဘယ်လို မှနားလည်သဘောပေါက်ဖို့ မဖြစ်နိုင်ပါဘူး။ ဒါ့အပြင် အလွန်ရှုပ်ထွေးအဆင့်မြင့်တဲ့ ကြီးကျယ်ခန်းနားတဲ့ သိပ္ပံပညာရပ်ဆိုင်ရာ အတွေးအခေါ်သဘောတရား တွေကို သင်္ချာက ကျစ်လျစ်လှပတဲ့ ညီမျှခြင်းတစ်ကြောင်းနဲ့ကိုယ်စားပြုဖေါ်ပြပေးနိုင်ပါတယ်။ အထင်ရှားဆုံး ဥပမာတစ်ခုပေးရရင် ရာစုနှစ်ရဲ့အကျော်ကြားဆုံး ရူပဗေဒပညာရှင်ကြီး အဲလဘတ် အိုင်းစတိုင်းရဲ့ နှိုင်းရသီအိုရီ အနှစ်သာရဖြစ်တဲ့ "မည်သည့် ဒြပ်ဝတ္ထုမှ အလင်းအလျှင်ထက်မြန်အောင်မသွားနိုင်ဘူး၊ တကယ်လို့သွားခဲ့မယ်ဆိုရင် အချန်တန်ဘိုးဟာ အနုတ်ကိန်းဖြစ်သွားတဲ့အတွက် အတိတ်ကိုပြန်သွားသလိုဖြစ်နေမယ်၊ ဒြပ်ထုဟာလည်း အနန္တကိန်းဖြစ်သွားမယ်၊ အချိန်ဟာ ကွေးဆန့် ကျုံ့ဖြန့်နိုင်တဲ့ သဘောရှိတယ်" ဆိုတဲ့ ရှုပ်ထွေးခက်ခဲနက်နဲတဲ့ အချက်အလက်တွေကို E = mc2 ဆိုတဲ့ ညီမျှခြင်းတစ်ကြောင်းနဲ့ဖေါ်ပြ ကိုယ်စားပြုနိုင်ခဲ့တာပဲမဟုတ်ပါလား။ အဲဒီလို ညီမျှခြင်းမျိုးကို အထက်တန်း ကျောင်းသားအဆင့်ကနေ ထင်ရှားကျော်ကြားတဲ့ ပညာရှင်ပါမောက္ခကြီးတွေအထိ ကိုယ်တိုင် သိမြင်တွေးခေါ်နားလည်နိုင်သလောက် အတိုင်းအတာအထိ ချဲ့ထွင်တွေးခေါ်လို့ရစေတာဟာ သင်္ချာပညာရဲ့ ခန်းနားမှုပဲမဟုတ်ပါလား။ "နှုတ်တစ်ရာ စာ တစ်လုံး" လို့ဆိုမယ်ဆိုရင် "စာတစ်ရာ သင်္ချာညီမျှခြင်းတစ်ကြောင်း" လို့တောင် ဆိုလိုက်ချင်ပါတော့တယ်။
            ပညာရပ်တွေကို တစ်နေရာတည်းမှာ တစ်စုတစ်စည်းတည်း ပေါင်းစပ်လေ့လာနိုင်စေတဲ့ ကျွန်တော်တို့ ဒီကနေ့ခေတ်ရဲ့ အတိုးတက် အဖွံ့ဖြိုးဆုံးပညာကတော့ ကွန်ပြူတာသိပ္ပံပညာရပ်ပဲဖြစ်ပါတယ်။ ကွန်ပြူတာသိပ္ပံဟာပြဿနာဖြေရှင်းပုံ နည်းလမ်းအဆင့်ဆင့်[25] နဲ့ဆိုင်တဲ့ ပညာရပ်တွေကို အသေးစိပ် သရုပ်ခွဲ ဆန်းစစ်လေ့လာတဲ့ ပညာရပ်ဖြစ်ပြီး၊ အဲဒီပညာရပ်ဟာ သင်္ချာပညာပေါ်မှာ အကြီးအကျယ်မှီခိုနေတာဖြစ်ပါတယ်။ သင်္ချာမှာသုံးတဲ့ "သိပြီးသားအချက်အလက်တွေအပေါ် အခြေခံပြီး  ကြောင်းကျိုး ဆက်စပ် ဆင်ခြင် စဉ်းစားတဲ့နည်း"[26] ဟာသီအိုရီကွန်ပြူတာသိပ္ပံမှာ အမြဲမြင်တွေ့နေကျ အချက်ဖြစ်ပါတယ်။ ပြီးတော့လည်း ကွန်ပြူတာသိပ္ပံပညာရပ်ရဲ့ ဖခင်ကြီး ထားရင်း[27] ၊ သီအိုရီကွန်ပြူတာသိပ္ပံပညာရပ်ရဲ့ ဖခင်ကြီး ဂေါဒ်ဒဲလ် [28] ၊ ဒီကနေ့ခေတ်ကွန်ပြူတာတွေရဲ့ ရှေ့ဆောင် ဗွန်နွိုင်းမဲင်းန်[29] တို့ဟာ ဒိပ်ဒိပ်ကြဲသင်္ချာပညာရှင်တွေဖြစ်ပါတယ်။
            ဒါကြောင့် အဲဒီလို ခေတ်သစ်အဆင့်မြင့် အသုံးချသိပ္ပံပညာရပ်တွေကို ထဲထဲဝင်ဝင် တတ်ကျွမ်းနားလည်ဖို့ဆိုတာ သင်္ချာစစ်[30] သီအိုရီသင်္ချာ[31] အသုံးချသင်္ချာ[32] တို့ရဲ့ အဆင့်မြင့်သင်္ချာပညာကိုင်းကွဲတွေ လိုအပ်ပါတယ်။ အထူးသဖြင့် သဘောတရားရေးရာ ကွန်ပြူတာသိပ္ပံ[33] ပညာရပ်မှာဆိုရင်၊ အပိုင်းလိုက်အကန့်လိုက် သီးခြား ရှိနေတဲ့ ပြတ်တောင်းဖြစ်စဉ်တွေ တန်ဘိုးတွေ ရလာဒ်တွေ ကို လေ့လာတဲ့ သင်္ချာပညာရပ်[34] ရဲ့ကိုင်းကွဲတွေဖြစ်တဲ့ ဂရပ်သီအိုရီ၊ အစုသီအိုရီ၊ ဖြစ်နိုင်ခြေသီအိုရီ၊ ကိန်းသီအိုရီ၊ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာဂဲသြမေတြီ[35] ၊ ကွမ်တမ်တွက်ချက်မှု[36] ၊ အက္ခရာသင်္ချာနဲ့ တခြား အဆင့်မြင့် သင်္ချာဘာသာရပ်တွေ အများအပြားပါဝင်နေပါတယ်။ သင်္ချာဟာ ခေတ်သစ် အသုံးချသိပ္ပံပညာရပ်အားလုံးရဲ့ အခြေခံအုတ်မြစ်တွေထဲကတခု၊ အလွန်အရေးကြီးတဲ့အစိပ်အပိုင်းတွေထဲက တစ်ခုဖြစ်ပါတယ်။ တကယ်တော့ ထူးချွန်အောင်မြင်တဲ့ သိပ္ပံပညာရှင်တရောက် ဖြစ်နိုင်ဖို့အတွက် အထက်မှာ ဖေါ်ပြခဲ့တဲ့ သင်္ချာပညာရပ်တွေအပြင် အသုံးချသင်္ချာပညာတွေဖြစ်တဲ့ အစုသီအိုရီ[37] ဖြစ်နိုင်ခြေသီအိုရီ[38] ကိန်းသီအိုရီ[39] နဲ့ ဘူးလ် ရဲ့ အက္ခရာသင်္ချာ[40] ပညာရပ်တွေဟာလည်း မရှိမဖြစ်တွေပါ။ သိပ္ပံပညာရှင်တရောက်ဟာ သူ့အတွက် သင့်လျော်မယ့် လိုအပ်မယ့် သင်္ချာပညာရပ်တွေကို ထဲထဲဝင်ဝင် ကျွမ်းကျင်မှုမရှိဘူးဆိုရင် သူ့ကို သိပ္ပံပညာရှင်လို့တောင်ခေါ်နိုင်မှာမဟုတ်ပါဘူး။ ဘာလို့လဲဆိုတော့ သဘာဝသိပ္ပံပညာ နဲ့ ခေတ်သစ်အသုံးချသိပ္ပံပညာတွေရဲ့ ကိုင်းကွဲဘာသာရပ်တိုင်းမှာ သင်္ချာပညာကိုင်းကွဲတွေဟာ တစ်ခုမဟုတ် တစ်ခု၊ ဒါမှမဟုတ် တစ်ခုထက်ပိုပြီး အမြဲပါဝင်နေလို့ဖြစ်ပါတယ်။


သင်္ချာနှင့် အင်ဂျင်နီယာပညာရပ်များ
            အင်ဂျင်နီယာပညာရပ်အားလုံးရဲ့ ရေသောက်မြစ်ဖြစ်တဲ့ အလင်း အသံ အပူ လျှပ်စစ် သံလိုက် မက္ကင်းနစ်  အီလက်ထရွန်နစ် စတဲ့ ပညာရပ်တွေဟာ အားလုံးသိတဲ့အတိုင်း ရူပဗေဒပညာရပ်ရဲ့ ကိုင်းကွဲတွေဖြစ်ပြီး သင်္ချာမပါပဲရူပဗေဒကို ကုန်စင်ပြည့်စုံစွာ နားလည်အောင် လေ့လာဖို့ဆိုတာ ဘယ်လိုမှ မဖြစ်နိုင်ပါဘူး။ အင်ဂျင်နီယာပညာရပ်အားလုံးရဲ့ ဖခင်ဟာ ရူပဗေဒပညာဆိုရင် မိခင်က သင်္ချာပညာသာဖြစ်ပါတယ်။ ဘယ်လို အင်ဂျင်နီယာပညာရပ်မှ သင်္ချာမရှိပဲ မရပ်တည်နိုင်ပါဘူး။ စက်မှုအင်ဂျင်နီယာ လျှပ်စစ်အင်ဂျင်နီယာ အီလက်ထရွန်းနစ်အင်ဂျင်နီယာ မြို့ပြအင်ဂျင်နီယာ စတဲ့ ဂန္ထဝင်အင်ဂျင်နီယာပညာရပ်[41] တွေအပြင် ခေတ်သစ်အင်ဂျင်နီယာပညာရပ်[42] တွေဖြစ်တဲ့ ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာ[43] ကွန်ယက်ချိတ်ဆက်မှုအင်ဂျင်နီယာ[44]၊အထွေထွေ အမျိုးမျိုးသော ခေတ်သစ်အင်ဂျင်နီယာပညာရပ်တွေကို ပေါင်းစပ်ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားတဲ့ စနစ်အင်ဂျင်နီယာ[45]၊မျိုးဗီဇအင်ဂျင်နီယာ[46] စတဲ့ အဆင့်မြင့်အသုံးချ အင်ဂျင်နီယာပညာရပ်တွေမှာ သင်္ချာကို အကြီးအကျယ် မှီခိုအားထား အသုံးချနေကြရတာပဲဖြစ်ပါတယ်။
            ဒီနေ့အခါမှာ ကျွန်တော်တို့ရဲ့ နေ့စဉ်ဘဝနဲ့ ခွဲခြားလို့မရတော့တဲ့အရာတွေဟာ ကွန်ပြူတာတွေဖြစ်ပါတယ်။ အဲဒီကွန်ပြူတာတွေ ဖန်တီးတည်ဆောက်တဲ့ ကွန်ပြူတာအင်ဂျင်နီယာပညာရပ်ကိုကြည့်ပါ။ ကွန်ပြူတာတွေကို အလုပ်လုပ်စေတဲ့ တစ်နှင့် သုည ပါဝင်သော နှစ်ခုစနစ်[47] ဆိုတာတကယ်တော့ သင်္ချာပဲမဟုတ်ပါလား။ ဒါ့အပြင် ကွန်ပြူတာတွေအပေါ်မှာ အသုံးချကြတဲ့ အဆင့်မြင့် သိပ္ပံတွက်စက်[48] တွေ၊ ပုံရိပ်ခွဲခြားမှုစနစ်တွေ[49]ဖြစ်တဲ့မျက်နှာသွင်ပြင်ခွဲခြားတဲ့စနစ်[50] တို့ လက်ဗွေရာတွေကို တိုက်ဆိုင်စစ်ဆေးတဲ့စနစ်[51] တို့လို ဆော့ဖ်ဝဲတွေ၊ လေကြောင်းနဲ့ အာကာဆိုင်ရာကိစ္စရပ်တွေမှာ မရှိမဖြစ်အရေးပါလှတဲ့ ရေဒါစနစ်[52] အချက်ပြစနစ်[53] စတဲ့ အဆင့်မြင့် ကွန်ပြူတာပရိုဂရမ်တွေ ဆော့ဖ်ဝဲတွေ တည်ထွင် ရေးသား ထုတ်လုပ် ဖန်တီးတဲ့ ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာပညာရပ်မှာဆိုရင်  ရှုပ်ထွေး အဆင့်မြင့်တဲ့ သင်္ချာပညာတွေမသုံးပဲ မသိပဲ ရေးလို့မရပါဘူး။ ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာပညာရပ်ရဲ့ ဒေါက်တိုင်ဖြစ်တဲ့ ကွန်ပြူတာပရိုဂရမ်ဘာသာစကားတွေကိုပဲကြည့်လိုက်ပါဦး။ အဲဒီဘာသာစကားအားလုံးမှာရှိတဲ့ လုပ်ဆောင်ချက်[54] တွေနဲ့ လုပ်ဆောင်ချက်ဆိုင်ရာသင်္ကေတ[55] တွေအကြောင်း ကောင်းကောင်းနားလည်နိုင်ဖို့အတွက် သင်္ချာအခြေခံ အသိပညာတွေဟာ မဖြစ်မနေလိုအပ်ပါတယ်။ ဥပမာအနေနဲ့ပြရရင် ပရိုဂရမ်ဘာသာစကားတိုင်းမှာ ပါဝင်သုံးစွဲထားတဲ့ ပေါင်းနှုတ် မြှောက် စား အကြွင်း သင်္ကေတတွေဖြစ်တဲ့ တွက်ချက်ခြင်းသင်္ကေတ[56] တွေ၊ ကြီးသလား ငယ်သလား ညီသလား ဆိုတဲ့ နှိုင်းယှဉ်ခြင်းသင်္ကေတတွေ[57] ၊ နှင့်  သို့မဟုတ်  မဟုတ်[58] စတာတွေ ပါဝင်တဲ့ ယုတ္တိပြသင်္ကေတ[59] ၊ တန်ဘိုးထည့်သွင်းရာမှာသုံးတဲ့ သင်္ကေတ[60] ၊ တကယ်လို့ ဒါဖြစ်ရင် ဒါလုပ် မဖြစ်ရင် ဒါလုပ် ဆိုတဲ့ အခြေအနေပြသင်္ကေတ[61]  စတာတွေ အားလုံးဟာ သင်္ချာပညာကနေ ဆင်းသက်လာတဲ့ တကယ့်အခြေခံ မရှိမဖြစ် သင်္ကေတတွေပဲ မဟုတ်ပါလား။ အဲဒီ သင်္ကေတတွေကို ကျွမ်းကျွမ်းကျင်ကျင် အသုံးချနိုင်ဖို့အတွက်ဆိုရင် သူတို့နဲ့သက်ဆိုင်တဲ့ သင်္ချာအသိပညာကို ပိုင်နိုင်ထားရမှာဖြစ်ပါတယ်။ ကွန်ပြူတာပရိုဂရမ်(ဆော့ဖ်ဝဲ) ရေးတဲ့နေရာမှာ ယုတ္တိဗေဒဟာ ဗဟိုချက်မ လိုအပ်ချက်ဖြစ်ပါတယ်။ အဲဒီ ယုတ္တိဗေဒပညာရပ်ဟာ သင်္ချာနဲ့ သင်္ချာပညာရပ်ဆိုင်ရာ စည်းမျဉ်းစည်းကမ်း နည်းလမ်း တွေမှာ အခြေခံထားတာပါ။ ဒါဆိုရင်ရှင်းပါပြီ။ ဘယ်လိုရှုဒေါင့်ကပဲကြည့်ကြည့် သင်္ချာဟာ တွက်ချက်မှုပညာရပ်[62] ကို အောင်မြင် မှန်ကန်တဲ့ လမ်းကြောင်းပေါ်ရောက်ဖို့ မရှိမဖြစ်ပဲ ဆိုတာတွေ့ရမှာဖြစ်ပါတယ်။
အမြန်စီနည်းစနစ် [63] ဟိုး၏ယုတ္တိ[64] နဲ့ စဉ်ဆက် ဆက်သွယ်ခြင်းဖြစ်စဉ်[65] စတာတွေကို တည်ထွင် ဖန်တီးခဲ့တဲ့၊ ကွန်ပြူတာသိပ္ပံပညာလောကအတွက်တော့ နိုဘယ်လ် ဆုလိုပဲ ဂုဏ်သိက္ခာမြင့်မားလှတဲ့ "တားရင်းဆု"[66] ရှင် အလွန်ထင်ရှားတဲ့ ဗြိတိသျှ ကွန်ပြူတာသိပ္ပံပညာရှင် ဆာ ချားလ်စ် အန်တိုနီ ရစ်ချတ် ဟိုး[67] က
·         ကွန်ပြူတာဆိုတာ သင်္ချာစက်[68] တွေဖြစ်တယ်။ (သူ့ရဲ့ အပြုအမူ လုပ်ဆောင်ချက်တွေကို သင်္ချာနည်းနဲ့ သတ်မှတ်ထားတာဖြစ်တယ်။)
·         ကွန်ပြူတာပရိုဂရမ်ဆိုတာ သင်္ချာဆိုင်ရာ ဖေါ်ပြချက်တွေဖြစ်တယ်။ (ဘယ်ဟာက ဘာလဲဆိုတာကို  တိတိကျကျ သတ်မှတ်ဖေါ်ပြထားရတယ်။)
·         ပရိုဂရမ်ဘာသာစကားဆိုတာ သင်္ချာဆိုင်ရာ အတွေးအခေါ်အယူအဆ ဖြစ်တယ်။
·         ပရိုဂရမ်ရေးတယ်ဆိုတာ သင်္ချာတွက်တာပဲ။
လို့ဆိုခဲ့ပါတယ်။

သင်္ချာနှင့် အချက်အလက်ဘဏ်[69]
ဒီကနေ့အခါမှာ ကွန်ပြူတာတွေ အင်တာနက်ကွန်ယက်ချိတ်ဆက်မှုတွေနဲ့အတူ တစ်ပြိုင်တည်း ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာတဲ့ ပညာရပ်ကတော့ အချက်အလက်ဘဏ်နဲ့သက်ဆိုင်တဲ့နည်းပညာ[70] ပဲဖြစ်ပါတယ်။ တစ်ဦးချင်းအဆင့် သုတေသနလုပ်ငန်းမျိုးတွေကနေ၊ နိုင်ငံတော်အဆင့် သန်းခေါင်စာရင်းကောက်တဲ့အလုပ်မျိုးပဲဖြစ်ဖြစ် ရွေးကောက်ပွဲလိုကိစ္စမျိုးပဲဖြစ်ဖြစ်၊  နိုင်ငံစုံကော်ပိုရေးရှင်းကြီးတွေအဆင့် ကြီးမားကျယ်ပြန့်တဲ့ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းမျိုးပဲဖြစ်ဖြစ် လူမှုရေးလုပ်ငန်းမျိုးပဲဖြစ်ဖြစ်၊ အင်တာနက်က အွန်လိုင်းက ဈေးရောင်းတာ ဈေးဝယ်တာ လိုလုပ်ငန်းပဲဖြစ်ဖြစ်၊ ဘယ်လိုကြီးကျယ်တဲ့အလုပ်မျိုးမဆို သတင်းအချက်အလက်ဘဏ်နဲ့ မကင်းလွတ်နိုင်ပါဘူး။ အဲဒီလို  အရေးပါလှတဲ့ သတင်းအချက်အလက်ဘဏ်နဲ့ဆိုင်တဲ့ နည်းပညာတွေဟာ ဘယ်အပေါ်မှာ အခြေပြုပြီး တည်ထွင်ဖန်တီးတည်ဆောက်ထားတာလဲဆိုရင် အဖြေက အလွန်ပဲရှင်းပါတယ်။ သင်္ချာပါ။ ကျွန်တော်တို့ရဲ့ မရှိမဖြစ် အချက်အလက်ဘဏ်မှာ မသုံးမဖြစ်သုံးနေရတဲ့ စကားလုံးတွေဖြစ်တဲ့ "တစ်ခုမှတစ်ခု၊ တစ်ခုမှအများ၊ အများမှအများ ဆက်သွယ်မှု"[71] စတဲ့စကားလုံးတွေဟာ ကျွန်တော်တို့ အထက်တန်းကျောင်းသားဘဝကတည်းက ရင်းနှီးကျွမ်းဝင်ခဲ့တဲ့ အစုသီအိုရီက  စကားလုံးတွေပဲမဟုတ်ပါလား။ ဒါ့အပြင် "အစုရော၊ အစုဖြတ်၊ အစုနှုတ်၊ အစုမြှောက်"[72] စတဲ့စကားလုံးတွေကလည်း အဲဒီအချက်အလက်ဘဏ်ကို စီမံခန့်ခွဲ ကိုင်တွယ်အသုံးချနေသူတွေ မဖြစ်မနေ နေ့တဓူဝသုံးစွဲနေရတဲ့ စကားလုံးတွေပါ။ ဒါ့အပြင် ကွန်ပြူတာပရိုဂရမ်ရေးဆွဲသူတွေ၊ ကွန်ပြူတာဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာတွေ၊ အချက်အလက်ဘဏ်စီမံခန့်ခွဲသူ[73] တွေ မတတ်မဖြစ် မသိမဖြစ်လေ့လာသင်ယူအသုံးချကြနေကြရတဲ့ ပုံစံတကျစုံစမ်းမှုဘာသာစကား[74] ဆိုတာလည်း မူရင်းသင်္ချာပညာရပ်တွေအခေါ်မှာအခြေခံပြီး ဆင့်ပွားတည်ဆောက်ထားတဲ့ ဆက်သွယ်ချက်အက္ခရာသင်္ချာ[75]နဲ့ ဆက်သွယ်ချက်ကဲကုလသင်္ချာ[76] ဆိုင်ရာ အတွေးအခေါ် အယူအဆ သဘောတရားတွေအသုံးချထားတာပါ။ အထူးသဖြင့် ဆက်သွယ်ချက်ကဲကုလ ပညာဟာသင်္ချာယုတ္တိ[77] ပညာရပ်တခုဖြစ်တဲ့ ပထမဆင့်ယုတ္တိ[78] နဲ့ အခြေပြုကဲကုလ[79] ကို ကျောရိုးယူအမှိပြုတည်ဆောက်ထားတဲ့ ပညာရပ်တစ်ခုပဲဖြစ်ပါတယ်။

သင်္ချာနှင့်လုံခြုံရေး

            ကျွန်တော်တို့ရဲ့ ဒီကနေ့ကမ္ဘာကြီးမှာ လုံခြုံရေးကိစ္စဟာ ထိပ်တန်းကိုရောက်လာပြီဆိုတာ မိတ်ဆွေတို့အားလုံးအသိပဲဖြစ်ပါတယ်။ ကွန်ပြူတာကွန်ယက်ဆက်သွယ်ရေးတွေ အဆမတန် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာတာနဲ့အမျှ စစ်ရေးလုံခြုံရေး၊ စီးပွားရေးလုံခြုံရေး၊ လူမှုရေးလုံခြုံရေး၊ နည်းပညာလုံခြုံရေး၊ သတင်းအချက်အလက်လုံခြုံရေး စတဲ့ အထွေထွေ အမျိုးမျိုးသော လုံခြုံရေးဆိုင်ရာ ကိစ္စရပ်တွေဟာ နေရာတိုင်းမှာ ဦးစားပေးဖြေရှင်းနေရတဲ့ပြဿနာတွေ ဖြစ်လာနေပါတယ်။ အဲဒီပြဿနာတွေကို အထိရောက်ဆုံး အကောင်းဆုံး ဖြေရှင်းပေးနိုင်တဲ့ ပညာကတော့ သင်္ချာပဲဖြစ်ပါတယ်။ အကြောင်းကတော့ဒီလိုပါ။
            သင်္ချာပညာရပ်ရဲ့ ကိုင်းကွဲတစ်ခုဖြစ်တဲ့ ကိန်းသီအိုရီ ဆိုတာ ကိန်းပြည့်[80] တွေကို လေ့လာတဲ့ ပညာပါ။ ကိန်းပြည့်ဆိုတာ သုညအပါအဝင်အပေါင်းကိန်းပြည့်များအားလုံး နှင့် အနှုတ်ကိန်းပြည့်များအားလုံးပါပဲ။ အဲဒီကိန်းပြည့်တွေထဲကမှ သုဒ္ဓကိန်း[81]  လို့ခေါ်တဲ့ ထပ်မံခွဲစိပ်၍ မရသောကိန်း သို့မဟုတ် တစ်နှင့် သူကိုယ်တိုင်မှလွဲ၍ တခြားအပေါင်းကိန်းဖြင့်စား၍ မပြတ်သော တစ်ထက်ကြီးသည့်ကိန်း ဟာ အလွန်ပဲအရေးပါပါတယ်။ အဲဒီကိန်းသီအိုရီမှာ ပါတဲ့ ၁, ၂, ၃, ၄ တို့၊ ၅, ၇, ၁၁, ၁၃ တို့၊ ၁၀ ကို ၃ နဲ့စား တစ်ကြွင်း တို့ ဆိုတာလောက်ကို ကျွန်တော်တို့ဟာ ဘာဖြစ်လို့ရေးကြီးခွင်ကျယ်လုပ်ပြီး လေ့လာနေဖို့လိုတာတုန်း။ အဲဒါတွေ လေ့လာတော့ လက်တွေ့ဘာအကျိုးရှိတုန်း၊ အဲဒါတွေ ဘယ်နေရာမှာ အသုံးချလို့ရတုန်း” လို့မေးမယ်ဆိုရင် အဖြေက ဒီလိုပါ။
            ၁၉၇၇ ခုနှစ်မှာ အမေရိကန်နိုင်ငံ မက်ဆာချူးဆက်နည်းပညာသိပ္ပံ [82]ကကျောင်းသားတွေဖြစ်တဲ့ ရစ်ဗက်စ်၊ ရှမား နဲ့ အဒယ်လ်မင်း[83] တို့က အကြွင်းသင်္ချာနဲ့ အခြေခံ ကိန်းသီအိုရီကို အသုံးချပြီး အလွန်လုံခြုံမှုမြင့်မားတဲ့ ဝှက်စာစနစ်တရပ်ကို  "ဒစ်ဂျစ်တယ်သက်သေခံချက်လက်မှတ်နှင့် အများသုံးဝှက်စာစနစ် ရယူခြင်းနည်းလမ်း"[84] ဆိုတဲ့စာတမ်းမှာ ဖေါ်ထုတ်တင်ပြခဲ့ကြပါတယ်။ တည်ထွင်ဖန်တီးခဲ့တဲ့ သူတို့သုံးရောက်ကို ဂုဏ်ပြုတဲ့အနေနဲ့ အဲဒီနည်းလမ်းကို အတိုကောက်အားဖြင့် "အာအက်စ်အေ"[85] နည်းလို့ခေါ်ပါတယ်။ တကယ်တော့ အဲဒီနည်းဟာ အလွန်ကြီးမားတဲ့ သုဒ္ဓကိန်းနှစ်ခု တွက်ချက်ခြင်းကို အခြေခံပြီး တည်ထွင်ဖန်တီးထားတာပါ။  ဒီနေ့ထက်ထိ "အာအက်စ်အေ" နည်းရဲ့ သိသာထင်ရှားတဲ့ ဘယ်လိုအားနည်းချက်ကို ဘယ်သူကမှ ရှာမတွေ့ကြသေးပါဘူး။ ဒါကြောင့် ခုအခါမှာတော့ အဲဒီ"အာအက်စ်အေ"နည်းနဲ့ သူ့ရဲ့မျိုးကွဲ နည်းစနစ်တွေဟာ ကမ္ဘာ့ကွန်ပြူတာကွန်ယက်ကြီးပေါ်မှာ၊ ခေတ်သစ် အီလက်ထရောနစ်စီးပွားရေး[86]  လောကကြီးတစ်ခုလုံးမှာ အကျယ်ပြန့်ဆုံးအသုံးပြုတဲ့ ဝှက်စာစနစ်တွေဖြစ်နေပါပြီ။
            သင်္ချာပညာရပ်ရဲ့ ကိန်းသီအိုရီကိုအခြေခံထားတဲ့ ခေတ်သစ်ဝှက်စာပညာရပ်[87] ဟာ ဒီကနေ့ သတင်းအချက်အလက်ခေတ်ကြီး[88] ရဲ့ အဓိကနေရာကပါဝင်နေတဲ့အပြင် ဒီနေ့ခေတ် အွန်လိုင်းဆက်သွယ်ရေး[89]  နဲ့ အသင်းအချက်အလက်လုံခြုံရေး[90] အတွက် အသက်သွေးကြောတမျှ အရေးကြီးပါတယ်။ နိုင်ငံတနိုင်ငံရဲ့ စစ်ရေး စီးပွားရေး နဲ့ သတင်းထောက်လှမ်းရေး ဆိုင်ရာအချက်အလက်တွေ၊ နောက်ဆုံးပေါ် စမ်းသပ်တည်ထွင်ဆဲ သိပ္ပံနဲ့ နည်းပညာပိုင်း ဆိုင်ရာအချက်အလက်တွေ စတဲ့အရေးကြီးအချက်အလက်တွေကို  ပြိုင်ဖက်နိုင်ငံတွေ ရန်လိုတဲ့နိုင်ငံတွေ အန္တရာယ်ပေးနိုင်တဲ့ အဖွဲ့အစည်းတွေရဲ့လက်ကို အလွယ်တကူမရောက်နိုင်အောင်၊ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ကုမ္ပဏီတွေကော်ပိုရေးရှင်းကြီးတွေရဲ့ အရေးကြီး အချက်အလက်တွေ အီးမေးလ်တွေ ကိုတတ်နိုင်သမျှ လုံခြုံအောင်ဆောင်ရွက်ထားဖို့ စတဲ့ကိစ္စတွေ၊ လူတွေရဲ့ နေ့တဓူ၀ အင်တာနက်ကနေ ငွေပေးငွေယူကိစ္စတွေဆောင်ရွက်တဲ့အခါ အကြွေးဝယ်ကဒ်[91] ကြိုတင်ငွေဖြည့်သွင်းပြီးကဒ်[92] ဘဏ်စာရင်းနံပါတ်[93] စတာတွေကို လျှို့ဝှက်လုံခြုံ အောင်လုပ်ဆောင်နိုင်ဖို့စတဲ့ကိစ္စတွေမှာ ဝှက်စာပညာဟာမရှိမဖြစ်ပဲမဟုတ်ပါလား။ ကတယ်တော့ ကွန်ပြူတာကွန်ယက် အင်တာနက်ကြီးပေါ်ကသာ ဝှက်စာပညာရပ်တွေကိုဖယ်ထုတ်လိုက်မယ်ဆိုရင် လူတိုင်းလူတိုင်းရဲ့ဘဝဟာ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးလွတ်လပ်ခွင့်တွေ အားလုံးဆုံးရှုံးသွားနိုင်ပြီး၊ နိုင်ငံတိုင်း နိုင်ငံတိုင်းရဲ့ အခြေအနေဟာ ဘေးကင်းလုံခြုံမှုမရှိတော့တဲ့ အကာအကွယ်မဲ့ အနေအထားကို ရောက်သွားမှာပဲဖြစ်ပါတယ်။ ကုန်ကုန်ပြောရရင်  ဒီ ကိန်းသီအိုရီကို အသုံးချထားတဲ့ဝှက်စာရေးနည်း  ဝှက်စာပြန်ဖေါ်နည်းတွေဟာ လူသန်းပေါင်းများစွာရဲ့ အသက်ကို အဆုံးအဖြတ်ပေးခဲ့တဲ့ စစ်ပွဲတွေ အောင်နိုင်ရေးအတွက်မှာတောင် အချက်အချာနေရာက ပါဝင်နေခဲ့ ပါဝင်နေဆဲ နောက်နောင်လည်း ပါဝင်နေဦးမှာ ဖြစ်တယ်ဆိုတာပါပဲ။ ထင်ရှားတဲ့ သက်သေသာဓကအနေနဲ့ ဒုတိယကမ္ဘာစစ်ကာလတုန်းက နာဇီဂျာမဏီရဲ့ ရေတပ်က စစ်သင်္ဘောတွေ ရေငုပ်သင်္ဘောတွေ အချင်းချင်းပို့တဲ့ ဝှက်စာတွေ စကားဝှက်တွေကို၊ ကွန်ပြူတာသိပ္ပံပညာရပ်ရဲ့ ဖခင်ကြီး ထားရင်း[94] ဦးဆောင်တဲ့ ဗြိတိသျှ "လျှို့ဝှက်ကုဒ် သင်္ကေတ ဖေါ်ထုတ်သူများ"[95] အဖွဲ့က ဖြည်နိုင် ဖြေနိုင် ဖေါ်နိုင်ခဲ့လို့သာ အနောက်ဥရောပစစ်မျက်နှာမှာ အင်္ဂလန်က ဂျာမဏီကို ကြံ့ကြံ့ခံ တားဆီးနိုင်ခဲ့တာပါ။ အကျိုးဆက်အနေနဲ့လည်း ဂျာမဏီ စစ်ရှုံးပြီး မဟာမိတ်တို့ စစ်အောင်နိုင်ခဲ့ပါတယ်။ အဲဒီစစ်ပွဲရဲ့ အနိုင်အရှုံးရလာဒ်ဟာ ကမ္ဘာ့လူသားတွေအပေါ် ဘယ်လောက်ထိအကျိုးသက်ရောက်မှုရှိခဲ့တယ်ဆိုတာကတော့ အားလုံးသိကြတဲ့အတိုင်းပါပဲ။ ဒါကြောင့်သင်္ချာဟာ လူသားတွေရဲ့ သမိုင်းကြောင်းအပေါ်မှာတောင် သြဇာသက်ရောက်မှုရှိတယ်လို့ကောက်ချက်ဆွဲမယ်ဆိုရင် လွန်မယ်မထင်ပါဘူး။

သင်္ချာနှင့် အနတ္တ[96]
            ကျွန်တော်တို့ရဲ့ ဘဝဟာ ဘာမှအစိုးမရတဲ့ မသေချာ မရေရာ မှုတွေနဲ့အမြဲပြည့်နှက်နေတာပါ။ မနက်ဖန်မှာဘာဖြစ်မလဲ၊ ကျန်းမာရေးအတွက်ဆေးစစ်ချက်တွေက မှန်ရဲ့လား၊ ကံစမ်းမဲဆိုတာတွေ ပေါက်နိုင်သလား၊ စတဲ့ တိကျတဲ့အဖြေမရှိတဲ့ မေးခွန်းတွေနဲ့ မကြာခဏ ရင်ဆိုင်ရလေ့ရှိပါတယ်။ အဲဒီလို အစိုးမရတဲ့ဘဝရဲ့ မသေချာ မရေရာမှုတွေကို အကောင်းဆုံးကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းပေးနိုင်တာကတော့ သင်္ချာပါပဲ။ ၁၇ရာစုမှာ သင်္ချာပညာရပ်ရဲ့ ကိုင်းခွဲတစ်ခုအဖြစ် စတင်ပေါ်ပေါက်ခဲ့ပြီး ၂၀ ရာစုမှာ သူ့ ရဲ့အရေးပါမှု တဟုန်ထိုး တိုးတက်လာခဲ့တဲ့ ဖြစ်နိုင်ခြေသီအိုရီ[97]  ပညာရပ်ပဲဖြစ်ပါတယ်။ ကျွန်တော်တို့ရဲ့ ရင်ဆိုင်ဖြတ်သန်းနေကြရတဲ့ဘဝနဲ့ ကျွန်တော်တို့အသုံးချနေကြတဲ့ပညာရပ်ဆိုင်ရာ နယ်ပယ်အသီးသီးမှာ မသေချာမရေရာမှုပြဿနာ[98] တွေနဲ့ ပြည့်နှက်နေတဲ့အပြင် အဲဒီပြဿနာတွေရဲ့ ဖြေရှင်းပုံ နည်းလမ်းအဆင့်ဆင့်[99]တွေမှာလည်း ကျပမ်းဖြစ်စဉ်[100] တွေ ပါဝင်နေပြန်ပါတယ်။ ဒါကြောင့် အဲဒီလိုပြဿနာတွေ ဖြစ်စဉ်တွေက ရရှိလာမယ့် ကိန်းဂဏန်းတွေ ရလာဒ်တွေရဲ့ “တိကျသေချာမှု” သို့မဟုတ် “မတိကျ မသေချာမှု” ကို စုံစမ်းစစ်ဆေးဖို့၊တိုင်းတာ အကဲဖြတ်ဖို့အတွက် သင်္ချာပညာမှာရှိတဲ့ ဖြစ်နိုင်ခြေသီအိုရီကို အသုံးချကြရပါတယ်။
            ဖြစ်နိုင်ခြေဆိုတာ တကယ်တော့ လက်တွေ့စမ်းသပ်မှုတွေ နဲ့ ပြင်ပလောကရဲ့ ပကတိအခြေအနေတွေကို အခြေခံပြီး၊ အဲဒါမျိုး အလားတူ တခြားဆက်စပ်ကိစ္စ ရပ်တွေအတွက် အနာဂတ် ဟောကိန်းထုတ်တဲ့ သဘောမျိုးဖြစ်ပါတယ်။ မနက်ဖန် မိုး ရွာ မရွာ ခန့်မှန်းတာတို့၊ စတော့ခ်ဈေးကွက် အခြေအနေ ခန့်မှန်းတာတို့၊ စမ်းသပ်မှုတွေက ဘယ်လောက်မှန်နိုင်တယ်ဆိုတာလိုမျိုးပေါ့။ ဒါတင်မကသေးပါဘူး။ အဲဒီ ဖြစ်နိုင်ခြေသီအိုရီဟာ အဆင့်မြင့်ကွန်ပြူတာသိပ္ပံပညာရပ်တွေမှာပါ အသုံးချနိုင်ပါတယ်။  ကွန်ပြူတာစနစ်ကြီးရဲ့ ဒီဇိုင်း ပိုင်းဆိုင်ရာကိစ္စရပ်တွေဖြစ်တဲ့ မှတ်ဉာဏ်စီမံခန့်ခွဲမှု[101]လိုကိစ္စမျိုးတွေ၊ ကွန်ပြူတာကွန်ယက်တလျောက် အချက်အလက်တွေ ဘယ်လိုလမ်းကြောင်းကသွားတယ်[102]  ဆိုတာတဲ့ကိစ္စမျိုးတွေ၊ ဝန်ဆောင်မှုပေးတဲ့ စွမ်းအားမြင့်ကွန်ပြူတာ[103] တွေ အချင်းချင်း အလုပ်တွေကို ဘယ်လိုခွဲဝေလုပ်ကြတယ်[104] စတဲ့ ရှုပ်ထွေးခက်ခဲပြီး အတိအကျခန့်မှန်းဖို့ခက်ခဲတဲ့ ကိစ္စရပ်တွေကို အကောင်းဆုံးနဲ့အထိရောက်ဆုံး ဖြေရှင်းဆောင်ရွက်ပေးနိုင်ဖို့ ဖြစ်နိုင်ခြေယူဆချက်နဲ့ သရုပ်ခွဲလေ့လာဆန်းစစ်မှု[105]  တွေကို အခြေခံပြီး အဲဒီဖြစ်နိုင်ခြေသီအိုရီကို အထိရောက်ဆုံးအသုံးချနိုင်ပါတယ်။ ဒါ့အပြင်သီအိုရီကွန်ပြူတာသိပ္ပံ၊ သတင်းအချက်အလက်သီအိုရီ၊ ဂိမ်းသီအိုရီ၊  တုပအသိဉာဏ်[106] နဲ့ ကုဒ်စကားဝှက်ပညာရပ်[107] တွေမှာပါ ဒီ ဖြစ်နိုင်ခြေသီအိုရီကိုအခြေခံထားတဲ့ သင်္ချာပညာရပ်ကိုင်းကွဲတွေဟာ အချက်အခြာနေရာက ပါဝင်နေပါတယ်။


( To Do: စိစစ် ဖြည့်စွက် တည်းဖြတ် ရန် ... )





REFERENCES:
1. “Benefits and Advantages of an Integrated Mathematics and Computer Science Degree” By T.C. Hurley, Department of Mathematics, National University of Ireland, Galway, http://www.uiginn.com/maths/pstudents/benefits.shtml

2. "The Mathematics of Programming" By C.A.R Hoare, Inaugural Lecture, University of Oxford, Clarendon Press 1986 (The mathematics of programming: an inaugural lecture delivered before the University of Oxford on Oct. 17, 1985)

3. Chapter 14 Number Theory, “Mathematics for Computer Science” by Prof. Albert R. Meyer, Massachusetts Institute of Technology) revised May 9, 2010

4. Chapter 15 Derandomization / cryptography double feature, Chapter 16 Private-key cryptography, Chapter 17 Public-key cryptography, "Great Ideas in Theoretical Computer Science" By Prof. Scott Aaronson (Massachusetts Institute of Technology)



[1] science of pattern and order ("Elementary and Middle School Mathematics", Van de Walle, Folk, Karp, & Bay-Williams, 2009, p. 10)
[2] rhombus
[3] Geometry
[4] Fibonacci Squence (0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, ...)
[5] golden ratio (1:2, 2:3, 3:5, 5:8, ...)
[6] Swedish mathematician Helge von Koch(25 January 1870 – 11 March 1924)
[7] Koch Snowflake
[8] Leonado Da Vinci
[9] vitruvian man
[10] intervals
[11] Mathematical economics
[12] Differential and Integral Calculus
[13] Matrix Algebra
[14] Mathematical Programming
[15] Demand and Supply Curve
[16] Nash Equibrallium
[17] Statistics
[18] data analysis
[19] logical reasoning
[20] clinical reasoniong
[21] conditional probability
[22] Cosmology
[23] Particle Physics
[24] Quantum Physics
[25] Algorithm
[26]  deductive reasoning
[27] Alan M. Turing
[28] Kurt Gödel
[29] John von Neumann
[30] pure maths
[31] theoretical mathematics
[32] applied mathematics
[33] Theoretical Computer Science
[34] Discrete Mathematics
[35] Computational Geometry
[36] Quantum Computation
[37] Set Theory
[38] Probability Theory
[39] Number Theory
[40] Boolean Algebra
[41] classical engineering
[42] modern engineering
[43] Software Engineering
[44] Network Engineering
[45] System Engineering
[46] Genetic Engineering
[47] binary system
[48] scientific calculators
[49] Image Processing
[50] Face Recognition System
[51] Finger-Printing Matching System
[52] Radar System
[53] signaling system
[54] Function
[55] Functional Operator
[56] Arithmetic Operator (+, -, * , /, %)
[57] comparison operator (>, <, ==, etc)
[58] And, Or, Not
[59] logical operator (and, or, not, &&, ||, !)
[60] assignment operator (=, :=)
[61] conditional operator(if..else, ? .. :)
[62] Computing
[63] Quicksort
[64] Haore Logic
[65] Communicating Sequential Process (CSP)
[66] Turing Award
[67] Sir Charles Antony Richard Hoare (born 11 January 1934)
[68] mathematical machine
[69] Database
[70] Database Technology
[71] one to one, one to many, many to many relation
[72] union, intersection, difference, cartesian product or cross product of sets
[73] Database Administrator
[74] Structured Query Language (SQL)
[75] relational algebra
[76] relational calculus
[77] mathematical logic
[78] first-order logic
[79] predicate calculus
[80] Integer (... , -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, ...)
[81] Prime Number ( 2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, ...)
[82] Massachusett Institute of Technology (MIT)
[83] Ronald Rivest, Adi Shamir, Leonard Adleman
[84] A Method for Obtaining Digital Signatures and Public-Key Cryptosystems
[85] RSA
[86] e-commerce
[87] modern cryptography
[88] information age
[89] online communication
[90] information security
[91] credit card
[92] debit card
[93] account number
[94]  Alan M. Turing
[95] Code Breakers
[96] uncertainty
[97] Probability Theory
[98] uncertainty problem
[99] algorithm
[100] randomization
[101] memory management
[102] packet routing
[103] server
[104] load balancing
[105] probabilistic assumptions and analyses
[106] artificial intelligence
[107] cryptography

Note:    ၂၀၁၇ "ဆွေခိုင်ဆု" သင်္ချာစာပေပြိုင်ပွဲ ဂုဏ်ပြုဆုရဆောင်းပါး

copyright©ဆွေခိုင်ဆု

Friday, June 26, 2015

အလန်ကျူးရင်း (သို့မဟုတ်) ကွန်ပျူတာသိပ္ပံပညာရပ်၏ဖခင်ကြီး


Alan Mathison Turing (23rd June 1912 – 7th June 1954)

၁။နောက်ခံသမိုင်း
ဒုတိယ ကမ္ဘာစစ်ကာလအတွင်းက၊ ပင်သစ်ဟာ ဟစ်တလာရဲ့ နာဇီဂျာမဏီလက်အောက် ၁၉၄၀ မှာ ကြရောက်ခဲ့တယ်။ ဒါကြောင့် အနောက်ဥရောပဒေသတစ်ခုလုံးမှာ ဟစ်တလာကို ခုခံတိုက်ဖို့ အင်္ဂလန် တစ်နိုင်ငံပဲ ကျန်တဲ့အချိန်။ အဲဒီ အင်္ဂလန်ရဲ့ ဂျာမဏီကို ပန်တိုက်နိုင်စွမ်း၊ ပန်လည်ခုခံနိုင်စွမ်းအားဟာ ၊ မာက်အတ္တလန်တိတ်သမုဒ္ဒရာကိုဖြတ်ပြီး အင်္ဂလန်နိုင်ငံအတွက် ပို့ဆောင်ပေးနေတဲ့ အမေရိကန်နိုင်ငံရဲ့ ထာက်ပံ့ရေးသငေ်္ဘာတွေပေါ် လုံးဝ မှီခိုအားထားနေရတဲ့အချိန်။
ဒါကိုသိတဲ့ ဂျာမန်တွေကလည်း အင်္ဂလိပ်တွေ ရိက္ခာ လက်နက် ပတ်ပြီးဒုက္ခရောက် စစ်ရှုံးအောင်၊ အမေရိကန်ထောက်ပံ့ရေး သငေ်္ဘာတွေတွေ့ရင် တိုက်ခိုက် နှစ်မြှုပ်ဖျက်ဆီးဖို့ ယူဘုတ်(U-Boat) လို့ခေါ်တဲ့  ရငုပ်သငေ်္ဘာတွေနဲ့ မာက်အတ္တလန်တိတ်သမုဒ္ဒရာကို ကင်းလှည့်စောင့်ကြပ်နေတယ်။ ဒါကြောင့် မဟာမိတ် အမေရိကန် ထာက်ပံရေးသငေ်္ဘာတွေအနေနဲ့၊ ဂျာမန်ယူဘုတ်တွေရဲ့ရန်ကိုရှောင်ပြီး အင်္ဂလန်ကို ထာက်ပံ့ရေးပစ္စည်းတွေ အရောက်ပို့နိုင်ဖို့ဟာ၊ အနောက်ဥရောပစစ်မျက်နှာအတွက် အသက်သွေးကြောတမျှအရေးကြီးလှတဲ့ အခြေအနေဖြစ်တယ်။
ဒီလို ကြာင်နဲ့ကြွက် ကစားသလိုဖြစ်နေတဲ့ပွဲမှာ အဆုံးအဖြတ်ဖြစ်တဲ့ အရေးကြီးဆုံး မးခွန်းက “ဂျာမန်ရေငုပ်သငေ်္ဘာတွေကပဲ မဟာမိတ် သငေ်္ဘာတွေ တည်ရှိရာနေရာကိုရှာနိုင်မလား” ဒါမှမဟုတ် အပြန်အလှန်အနေနဲ့ “မဟာမိတ်သငေ်္ဘာတွေကပဲ ဂျာမန်ရေငုပ်သငေ်္ဘာတွေ ဘယ်နေရာမှာရှိတယ်ဆိုတာကို ရှာနိုင်မလား” ဆိုတာပဲ။
အာလုံးသိတဲ့အတိုင်း ဒုတိယကမ္ဘာစစ်မှာ ဂျာမန်တွေ စစ်ရှုံးခဲ့ကြတယ်။ ဘာလို့ရှုံးခဲ့သလဲဆိုတဲ့ အချက်တွေထဲက၊ အဓိကအကြောင်းတစ်ခုကတော့ ဂျာမန်ရေတပ်ကသုံးတဲ့ လျို့ဝှက်ဆက်သွယ်ရေးစကားဝှက် သငေ်္ကတ စနစ် “အနစ်ဂမာ”(Enigma) ကို ပိုလန်နိုင်ငံရဲ့ စကားဝှက်သငေ်္ကတ ဆိုင်ရာ အဖွဲ့အစည်း (Polish Cipher Bureau) က ဖာ်ထုတ်နိုင်ခဲ့ပြီး၊ ၁၉၃၉ ခုနှစ် ဂျာမန်က ပိုလန်ကို ကျူးကျော်သိမ်းပိုက်မှုမပြုခင် သီတင်းပတ်အနည်းငယ်အလိုမှာ၊ ဗိတိသျှတို့လက်ထဲ ထည့်နိုင်ခဲ့လို့ပဲဖြစ်တယ်။
စစ်ပွဲကာလတလျောက်လုံးမှာ မဟာမိတ်တပ်ဖွဲ့တွေဟာ ဂျာမန်ရေငုပ်သငေ်္ဘာတွေအချင်းချင်း ဆက်သွယ်ကြတဲ့ စကားဝှက်သငေ်္ကတတွေကို ကြားဖြတ်ရယူနားထောင်နိုင်ခဲ့ပြီး ယူဘုတ်တွေရဲ့ တည်နေရာကို သိရှိခဲ့ကြတယ်။ ဗိတိသျှအစိုးရက အဲဒီ ဂျာမန်တွေရဲ့ အနစ်ဂမာကုဒ်တွေကို ဘယ်လို ဖါ်ထုတ် နိုင် ခဲ့နိုင်ခဲ့တယ်ဆိုတာ နဲ့ပတ်သက်ပြီး၊ ၁၉၉၆ ခုနှစ်တိုင်အောင် ဘာမှထုတ်ဖေါ်မပြောခဲ့ဘူး။ အမေရိကန်က နာက်ဆုံးဖေါ်ထုတ်လိုက်တော့မှသာ အဲဒီလို မဟာမိတ်တပ်တွေ စစ်အောင်နိုင်ရေးအတွက်၊ တန်ဘိုးမဖြတ်နိုင်တဲ့ သတင်းအချက်အလက်တွေရယူရာမှာ အဓိကပါဝင်ပတ်သက်ခဲ့သူ၊ ဂျာမန်တွေရဲ့ စကားဝှက် သငေ်္ကတ သတင်းစကားတွေကို ဖာ်ထုတ် ဘာသာပြန် ပးခဲ့သူတစ်ရောက်ကြောင့်ဆိုတာ ကမ္ဘာက သိလာခဲ့ရတယ်။ သူ့နာမည်ကတော့ အလန် မက်သီဆန် တားရင်း (Alan Mathison Turing ) ပါ။ ၁၉၃၉ ခုနှစ်မှာ ၊ သူဟာ ဘလက်ချ်လီ ပါခ် (Bletchley Park) မှာရှိတဲ့ ဗိတိသျှ လျို့ဝှက် ကုဒ်သငေ်္ကတ ဖါ်ထုတ်ရေးဌာနမှာ အဓိက ဦးဆောင်ပါဝင်ခဲ့သူတစ်ဦးဖြစ်ပြီး၊ ဂျာမန်တို့ရဲ့ အနစ်ဂမာကုဒ် တွကို အမြန်ဆုံးနဲ့ အထိရောက်ဆုံး ဖည် (Decode / Decript / Decipher) နိုင်မယ့် နည်းစနစ်တွေကို တွက်ချက် ရှာဖွေ ဖာ်ထုတ်ပေးခဲ့သူတစ်ဦးဖြစ်ပါတယ်။ မဟာမိတ်တွေ ဟစ်တလာကို စစ် အာင်နိုင်ခဲ့တာဟာ သူ့ရဲ့ကျေးဇူးပေါ့။
၂။ အစောပိုင်းကာလများ
ဗြိတိသျှလူမျိုး သင်္ချာပညာရှင်၊ ယုတ္တိဗေဒပညာရှင်၊ လျှို့ဝှက်ကုဒ်သငေ်္ကတ ပညာရှင် နဲ့ ကွန်ပြူတာသိပ္ပံပညာရပ် အသိဉာဏ်တုပညာရပ်တို့ ရဲ့ ရှ့ဆောင်လမ်းပြ၊ စွန့်ဦးတည်ထွင်သူတစ်ရောက်ဖြစ်တဲ့ တားရင်းကို ၁၉၁၂ ခုနှစ် ဂျွန်လ ၂၃ ရက်နေ့မှာ အင်္ဂလန်နိုင်ငံ လန်ဒန်မြို့ Mida Vale အရပ်မှာ မွးဖွားခဲ့ပါတယ်။ အသက် ၆နှစ်အရွယ်မှာ စိန့်မိုက်ကယ်ကျောင်း(St. Michael’s)၊ အသက် ၁၃နှစ်အရွယ် ၁၉၂၆ မှာ ရှားဘွန်းကျောင်း(Sherborne School) တို့မှာ ပညာသင်ကြားခဲ့ပြီး သင်္ချာနဲ့ သိပ္ပံ ပညာရပ်တွေမှာ အလွန်ထူးချွန်သူတစ်ဦးပေါ့။ ၁၉၂၈ခု သူ အသက် ၁၆ နှစ်အရွယ်မှာတင်ပဲ အိုင်းစတိုင်းရဲ့ နှိုင်းရသီအိုရီ ဆိုင်ရာတွေ့ရှိချက်တွေကို ကာင်းကောင်းနားလည်သဘောပေါက်နိုင်ခဲ့တဲ့အပြင်၊ ပဌါန်းစာအုပ်တွေထဲက နူတန်ရဲ့ ရွ့လျားမှုဆိုင်ရာသဘောတရားတွေကိုပါ မးခွန်းထုတ်ခဲ့သူတစ်ဦးပေါ့။
ဘွဲ့ကြိုတန်းကို ကင်းကောလိပ်(King’s College) ၊ နာက်တော့ ၁၉၃၁ ကနေ ၁၉၃၄ ထိ Cambridge တက္ကသိုလ်မှာ ပညာသင်ကြားခဲ့ပြီး၊ အဲဒီကနေ သင်္ချာဂုဏ်ထူးတန်း ပထမဆင့် နဲ့ ဘွဲ့ရခဲ့တယ်။ သူ့ရဲ့ဘွဲ့စာတမ်းမှာ ဗဟိုကန့်သတ်အမှန်သီအိုရီ Central Limit Theorem ကို သက်သေပြခဲ့တဲ့အတွက် ၁၉၃၅ ခုနှစ် သူ့အသက် ၂၂နှစ်အရွယ်မှာပဲ သူဟာ “ကင်း ကာလိပ်” ရဲ့ ပညာရှင်အဖွဲ့ဝင် Fellow အဖြစ် ရွးချယ်ခြင်းခံရတယ်။
သူဟာ ဆုံးဖြတ်ချက်ဆိုင်ရာပြဿနာ Decision Problem တွနဲ့ပတ်သက်ပြီး တခြားပညာရှင်တွေ ချဉ်းကပ်ပုံနဲ့မတူတဲ့၊ ပို ပီးပုံစံတကျရှိတဲ့ စိတ်ကူးစက် Turing Machines ကို ဖါ်ထုတ်တင်ပြ ခဲ့တယ်။ အဲဒီ တာရင်းစက် ဟာ ဒီနေ့ခေတ်အခါရဲ့ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာသီအိုရီ Theory of Computation ပညာရပ်ကို လ့လာရေးရဲ့ ဗဟိုချက်ပဲပေါ့။
သူဟာ ၁၉၃၆ စက်တင်ဘာကနေ ၁၉၃၈ ဂျူလိုင်အထိ၊ အမေရိကန်နိုင်ငံ နယူးဂျာဆီပြည်နယ် မှာရှိတဲ့ Princeton တက္ကသိုလ်ရဲ့ အဆင့်မြင့်လေ့လာရေးသိပ္ပံ Institute For Advanced Study မှာ၊ ပရောဖက်ဆာ Alonzo Church (Lambda calculus ကိုတည်ထွင်ခဲ့သူ အမေရိကန် သင်္ချာနှင့်ယုတ္တိဗေဒပညာရှင်) လက်အောက်မှာ လ့လာခဲ့ပါတယ်။ တားရင်းဟာ သူ့ရဲ့ သင်္ချာစစ် pure mathematics နဲ့ လျှို့ဝှက်ကုဒ် သငေ်္ကတပညာရပ် Cryptology  လ့လာမှုတွေအပြင်၊ Electrol-mechanicl binary multiplier တည်ဆောက်မှု အဆင့်လေးဆင့်ထဲက သုံးဆင့်ကို တည်ဆောက်ခဲ့တယ်။ ၁၉၃၈ ဂျွန်လမှာ “Systems of Logic Based on Ordinals” ဆိုတဲ့စာတမ်းနဲ့ ပရင့်စ်တန် Princeton တက္ကသိုလ်က ဒါက်တာဘွဲ့ Phd ရခဲ့ပါတယ်။ ပီးနောက် သူဟာ ၁၉၃၈ စက်တင်ဘာမှာ အင်္ဂလန်နိုင်ငံကိုပြန်ရောက်ပြီး၊ အစိုးရရဲ့ လျှို့ဝှက်ကုဒ် နှင့် စကားဝှက် သင်္ကတ ပညာကျောင်း Government Code and Cypher School (GCCS) မှာ အချိန်ပိုင်းစတင်လုပ်ကိုင်ခဲ့ပါတယ်။
၃။ ဒုတိတကမ္ဘာစစ်အတွင်း ကြိုးပမ်းအားထုတ်များ
တားရင်းဟာ ဖက်ဆစ်ဝင်ရိုးတန်းနိုင်ငံတွေသုံးစွဲတဲ့ အနစ်ဂမာစက်တွေရဲ့ လျှို့ဝှက်ကုဒ်သငေ်္ကတထုတ်ပေးပုံနည်းစနစ် (Cryptanalysis of the Enigma )တွေကို GCCS ရဲ့အကြီးတန်းပညာရှင် ဒီလီနောက်က်စ် Dilly Knox နဲ့ တွဲဖက်ပြီး အထူးပြုလေ့လာခဲ့တယ်။ ၁၉၃၉ ဂျွန်လ ဝါဆောတွေ့ဆုံမှု မှာ ပိုလန်တွေက အင်္ဂလန်နဲ့ ပင်သစ်ကို အနစ်ဂမာ ကုဒ်တည်ဆောက်ပုံ၊ အဲဒီလျှို့ဝှက်ကုဒ်တွေကို ပန်ဖြည်ပုံ စတဲ့ အချက်အလက်တွေကို ပးအပ်ခဲ့တယ်။ ဒါပေမယ့် အဲဒီ ပိုလန်တွေ တွ့ရှိထားတဲ့ နည်းစနစ်ဟာ ပီးပြည့်စုံမှု စိတ်ချရမှုမရှိပဲ ဂျာမန်တွေဟာ စကားဝှက်Key ကို အချိန်မရွေး ပာင်းလဲပစ်နိုင်ပြီး အဲဒီလိုသာ ပာင်းခဲ့ရင် အနစ်ဂမာကုဒ်တွေကို ပိုလန်တွေရဲ့နည်းနဲ့ ဖည်လို့ရတော့မှာ မဟုတ်ဘူး။ တကယ်လည်း ၁၉၄၀ မလမှာ ဂျာမန်တွေဟာ စကားဝှက်သငေ်္ကတတည်ဆောက်တဲ့ Key ကို ပာင်းလဲသုံးစွဲခဲ့တယ်။ ဒါကြောင့် တားရင်းဟာ ပိုပြီး ကျယ်ပြန့်ယေဘုယျကျတဲ့နည်း ဖစ်တဲ့ စကားဝှက်သငေ်္ကတတွေထဲက၊ သိပြီးသားစကားလုံး ဒါမှမဟုတ် သံသယဖြစ်ဖွယ် စကားလုံးကို ဗဟိုပြုချဉ်းကပ်ပြီး ဖည်တဲ့နည်း ကို  ဖါ်ထုတ်ခဲ့တယ်။ အဲဒီနည်းအတွက် bombe လို့ခေါ်တဲ့ စက်ကို တည်ဆောက်ခဲ့တယ်။ ဒီ စက်ဟာ စစ်အတွင်း တားရင်း စိတ်ကူးတည်ဆောက်ခဲ့တဲ့ လျှို့ဝှက်ကုဒ်သရုပ်ခွဲလေ့လာရေးစက် ငါးမျိုးထဲက တစ်ခုပေါ့။
တကယ်တော့ အခုဖေါ်ပြခဲ့တဲ့ တားရင်းရဲ့ စွမ်းဆောင်ချက်တွေဟာ အလွန့်အလွန်အကျဉ်းချုံးပြီး တင်ပြခြင်းသာ ဖစ်ပါတယ်။ သူ့ရဲ့ အဆင့်မြင့် သင်္ချာ ပညာရပ်တွေ၊ စာရင်းအင်းပညာ ယုတ္တိဗေဒ အထွေထွေအမျိုးမျိုးသော ဖစ်နိုင်ချေသီအိုရီ စတာတွေကို ပါင်းစပ်ပြီး လျှို့ဝှက်ကုဒ်သငေ်္ကတဖေါ်ထုတ်ရေးမှာ တာရင်းဟာ ဘယ်လို လက်တွေ့ အသုံးချခဲ့တယ်ဆိုတာ ကို နည်းပညာပိုင်းဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးခက်ခဲမှုတွေ များလွန်းတဲ့အတွက် ချန်လှပ်ခဲ့ပါတယ်။ ဒီလို စစ်အတွင်းစွမ်းဆောင်ရည်တွေကြောင့် ၁၉၄၅ မှာ တားရင်းကို Officer of the Most Excellent Order of the British Empire (OBE) ဘွဲ့ကို ပးအပ်ခဲ့တယ်။
၁၉၄၅-၁၉၄၇ ကာလအတွင်းမှာ တားရင်းဟာ အမျိုးသားရူပဗေဒဓါတ်ခွဲခန်းမှာ အလိုအလျောက်တွက်ချက်စက် ACE (Automatic Computing Engine) ဆိုတာကို ဒီဇိုင်းပြုခဲ့တယ်။ ဒါ့အပြင် stored-program computer ရဲ့ အသေးစိပ်ဒီဇိုင်း တည်ဆောက်ပုံနဲ့ပတ်သက်တဲ့၊ ပထမဆုံး စာတမ်းတစ်စောင်ကို ၁၉၄၆ ဖဖဝါရီ ၁၉ မှာ တင်ပြခဲ့တယ်။ ၁၉၄၈ မှာ မန်ချက်စတာတက္ကသိုလ်ရဲ့ သင်္ချာဌာနမှာ တားရင်းကို လက်ထောက်ပါမောက္ခအဖြစ်ခန့်အပ်ခဲ့ပြီး၊ ၁၉၄၉ မှာပဲ အဲဒီတက္ကသိုလ်ရဲ့ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာဓါတ်ခွဲခန်း လက်ထောက်ညွှန်ကြားရေးမှူးရာထူးကို တိုးမြှင့်ခန့်အပ်ခဲ့ပါတယ်။ အဲဒီမှာ အစောဆုံး stored-program computer တွထဲက တစ်ခုဖြစ်တဲ့ Manchester Mark 1 အတွက် ဆာ့ဖ်ဝဲရေးသား ပးခဲ့ပါတယ်။
အဲဒီကာလတွေမှာပဲ တားရင်းဟာ အသိဉာဏ်တုဆိုင်ရာပြဿနာတွေကို ဖါ်ထုတ်ခဲ့ပြီး၊ tering test လို့ခေါ်တဲ့ အသိဉာဏ်တုဆိုင်ရာလက်တွေ့စမ်းသပ်ချက်တစ်ရပ်ကို တင်ပြခဲ့တယ်။ အဲဒီ tering test ဆိုတာ တကယ်တော့ “စက်ပစ္စည်းတစ်ခုကို အသိဉာဏ်ရှိတယ်လို့ ပာနိုင်ဖို့အတွက် လိုအပ်တဲ့ အခြေခံ စံ” တွကို သတ်မှတ်နိုင်ဖို့ ကြိုးစားချက်တရပ်ပါပဲ။ သူ့ရဲ့ turing test ဟာ ဝိသေသလက္ခဏာ အလွန်ထူးခြားထင်ရှားပြီး၊ စတင်တင်ပြခဲ့တဲ့အချိန်ကနေပြီး နာက်ထပ် ရာစုနှစ်ဝက်နီးပါး ကြာပြီးနောက်ပိုင်းကာလတွေအထိ၊ ပညာရှင်တွေ အခြေအတင်ဆွေးနွေးကြရလောက်အောင်ကိုပဲ Artificial Intelligence လ့လာရေးနယ်ပယ်ပေါ် လေ့လာရေးနယ်ပယ်ပေါ် ဩဇာသက်ရောက်ခဲ့ပါတယ်။ 

ဒါ့အပြင် တားရင်းဟာ သူ့ရဲ့ ကောလိပ်ကျောင်းနေဖက် D.G Champernowe နဲ့တွဲဖက်ပြီး၊ အဲဒီတုန်းက ပေါ်တောင်မပေါ်သေးတဲ့ ကွန်ပြူတာအတွက် စစ်တုရင် ကစားတဲ့ ကွန်ပြူတာပရိုဂရမ်ကို ၁၉၄၈ မှာ ရေးသားခဲ့တယ်။ ပြီးတော့လည်း ဒီနေ့ခေတ် မက်ထရစ်ညီမျှခြင်း Matrix Equation တွေ ဖြေရှင်းရာမှာသုံးတဲ့ L U Decomposition Method ကိုပါတီထွင်ခဲ့တယ်။ ၁၉၅၂ ကနေ ၁၉၅၄ ထိ သင်္ချာဇီဝဗေဒ mathematical biology ပညာရပ်နဲ့ သူ့ရဲ့ကိုင်းခွဲဖြစ်တဲ့ ပုံသဏ္ဌာန်၏အစ ပညာရပ် morphogenesis ပိုင်းဆိုင်ရာတွေကို ပါအထူးပြုလေ့လာခဲ့တယ်။
၄။ ​ရှေးရိုးစွဲလူ့အသိုင်းကြားက ဘဝနိဂုံး

၁၉၅၂ ဇန်နဝါရီမှာ တားရင်းဟာ အာနိုးမူရေး Arnold Murray ဆိုတဲ့ ၁၉နှစ်အရွယ် ကောင်လေးတစ်ရောက်နဲ့စတင်ပတ်သက်ခဲ့တယ်။ တစ်နေ့တော့ မူရေးဟာ ကြံရာပါတစ်ရောက်ကို လက်ထောက်ချပြီး တားရင်းအိမ်ကို ဖောက်ထွင်းခိုးယူတဲ့အခါ တားရင်းက ရဲကိုတိုင်လိုက်တယ်။  ရဲကစုံစမ်းစစ်ဆေးမှုတွေလုပ်တော့ မူရေးနဲ့ တားရင်းဟာ လိင်ပိုင်းဆိုင်ရာ ပတ်သက်ခဲ့တယ်ဆိုတဲ့အချက် ပေါ်ပေါက်လာတယ်။ အဲဒီအချိန်က လိင်တူပေါင်းဖက်မှုဟာ အင်္ဂလန်မှာ ရာဇဝတ်မှုလို့ သတ်မှတ်ထားတဲ့အချိန်ဖြစ်လေတော့၊ ၁၈၈၅ခုနှစ် ရာဇဝတ်မှုပြင်ဆင်ချက်ဥပဒေ အခန်း ၁၁ အရ တားရင်းကို အပြစ်ရှိကြောင်းဆုံးဖြတ်ခဲ့တယ်။ စီရင်ချက်ချတဲ့အခါ ထောင်ဒဏ် သို့မဟုတ် ဟိုမုန်းကုထုံး နဲ့ ကုသခံဖို့ ရွေးချယ်ခွင့်ပေးရာမှာ တားရင်းဟာ ထောင်ဒဏ်ကို ရှောင်ရှားချင်တဲ့အတွက်၊ ခန္ဓာကိုယ်ထဲဆေးထိုးသွင်းပြီး  ဓါတုဗေဒနည်းနဲ့ သင်းကွပ်ခံဖို့ကိုပဲရွေးချယ်ခဲ့ရတယ်။ အဲဒီဆေးထိုးခံရတဲ့ ကုထုံးဟာ တစ်နှစ်ကြာခဲ့ပြီး၊ လူမဆန်တဲ့ အဲဒီကုထုံးရဲ့ ဘေးထွက်ဆိုးကျိုးတွေကို တားရင်းဟာ အရှက်တကွဲ နဲ့ အလူးအလဲခံစားခဲ့ရတယ်။ အဲဒီအမှုကြောင့်ပဲတားရင်းဟာ အစိုးရရဲ့ လျှို့ဝှက်ကုဒ်လေ့လာရေးဌာနကနေ အထုတ်ပယ်ခံခဲ့ရတယ်။ အဲဒီကာလကလည်း လူတွေဟာ ဆိုဗီယက် နှစ်ဖက်ချွန်သူလျှိုတွေရဲ့လိင်တူပေါင်းဖက်မှု သတင်းတွေနဲ့ပတ်သက်ပြီး သံသယကြီးမားနေတဲ့ အချိန်ဖြစ်လေတော့ ၊ တားရင်း အပါအဝင် သူနဲ့လုပ်ဖေါ်ကိုင်ဖက်တွေအားလုံးကို  သူ့ရဲ့ စစ်အတွင်းကြိုးပမ်း ဆောင်ရွက်ချက်တွေနဲ့ပတ်သက်ပြီး၊ ထုတ်ဖေါ်ပြောဆို ဆွေးနွေးခွင့်အားလုံးကို လျှို့ဝှက်ချက်အက်ဥပဒေအရ ပိတ်ပင်ခြင်းခံခဲ့ရတယ်။

ဒီလိုနဲ့ ၁၉၅၄ ခုနှစ် ဂျွန်လ ၈- ရက်၊ သူ့အသက် ၄၂ နှစ် မပြည့်ခင် သီတင်း ၂ ပတ်ကျော်အလိုမှာ တားရင်းသေဆုံးနေတာကို သူ့ရဲ့ သန့်ရှင်းရေးအလုပ်သမားက တွေ့ရှိခဲ့တယ်။ သူ့ရဲ့ဘေး အိပ်ရာပေါ်မှာ တစ်ဝက်တစ်ပျက်စားလက်စ ပန်းသီးတစ်လုံး။ စုံစမ်းစစ်ဆေးမှုတွေအရ တော့ တားရင်းဟာ ဆိုင်ယန်နိုက်အဆိပ်သင့်လို့ ကွယ်လွန်ခဲ့တာဖြစ်ပြီး၊ ဒါဟာ သူ့ကိုသူ သေကြောင်းကြံမှုလို့ ဆိုပါတယ်။ သူရဲ့မိခင်ကတော့ ဒါဟာ သေကြောင်းကြံမှုမဟုတ်ဘူး၊ သူ့အခန်းကို  သူက စမ်းသပ်ခန်းအဖြစ်လုပ်ထားတဲ့အတွက်၊ အခန်းထဲမှာ အန္တရာယ်ရှိတဲ့ ဓာတုပစ္စည်းတွေ အမြောက်အများရှိနေပြီး၊ ဆိုင်ရာနိုက်အဆိပ်  မတော်တဆ သင့်ပြီး ကွယ်လွန်ခဲ့တာလို့ဆိုပါတယ်။တကယ့်အဖြစ်မှန်ကိုတော့ သူကိုယ်တိုင်ကလွဲပြီး  ဘယ်သူသိနိုင်မှာလဲ။ တားရင်းကို ဂျွန်- ၁၂ ရက်မှာ၊ သူ့ဖခင်လိုပဲ အင်္ဂလန်နိုင်ငံ၊ အနောက် ဆာရီးSurrey အရပ်မှာရှိတဲ့ Woking မြို့မှာ မီးသင်္ဂြိုဟ်ပြီး အရိုးပြာတွေကို ကြဲခဲ့ပါတယ်။

 ၅။ ဂုဏ်ပြုမှုများ

အမေရိကန်နိုင်ငံ နြူးရော့ခ် (New York) မြို့ကြီးမှာ မှာရှိတဲ့ ၊ ကမ္ဘာ့ထိပ်တန်း ပါမောက္ခတွေ  ကွန်ပြူတာသိပ္ပံ ပညာရှင်တွေနဲ့ ၁၉၄၇ မှာစတင် ဖွဲ့စည်း ခဲ့တဲ့ ACM (Association for Computing Machinery)  ဆိုတဲ့ အဖွဲ့ကြီးက ၁၉၆၆ ကစပြီး တားရင်းကိုဂုဏ်ပြုတဲ့အနေနဲ့ ၊ တားရင်းဆု (Turing Award) ဆိုတာကို ၊ ကွန်ပြူတာလောကအတွက် နည်းပညာပိုင်း သီအိုရီပိုင်းတွေမှာ ထူးထူးခြားခြား ပြောင်ပြောင်မြောက်မြောက် စွမ်းဆောင်ပါဝင်သူတွေကို  စတင်ပေးအပ်ချီးမြှင့်ခဲ့ပါတယ်။ ဒီဆုဟာ ကွန်ပြူတာသိပ္ပံလောကမှာတော့ တကယ့်အမြင့်မားဆုံးဆုဖြစ်ပြီး နိုဘယ်ဆု(Nebel Prize) နဲ့ တတန်းတည်းထားနိုင်လောက်အောင် အရေးပါတဲ့ဆုဖြစ်ပါတယ်။

၁၉၉၉ ခုနှစ်မှာTime Magzine ကြီးက တားရင်းကို ၂၀ရာစုရဲ့ အလွှမ်းမိုးနိုင်ဆုံး ပုဂ္ဂိုလ် ၁၀၀ စာရင်းမှာ ထည့်သွင်းခဲ့တယ်။

၂၀၀၀ခုနှစ် မတ်လ ၁၃ ရက်နေ့မှာ၊  စိန့်ဗင်းဆင့် နှင့် ဂွမ်နဒီးစ် (Saint Vincent and Grenadines) ဆိုတဲ့ ကျွန်းငံနိုင်ငံလေးက ၂၀ ရာစုမှာ လူသားတို့ရဲ့ အကြီးမားဆုံးစွမ်း ဆောင်နိုင်မှုတွေ နဲ့ပတ်သက်ပြီး ဂုဏ်ပြုတံဆိပ်ခေါင်းတွေထုတ်ဝေခဲ့ပါတယ်။ အဲဒီထဲက တစ်ခုကတော့ သုည နဲ့ တစ် နောက်ခံတွေနဲ့ တာရင်းရဲ့ပုံ ပဲပေါ့။ အဲဒီ တံဆိပ်ခေါင်းမှာ “1937: Alan Turing’s Theory of Digital Computing” ဆိုတဲ့စာ ရိုက်နှိပ်ထားတယ်။

တားရင်း ဟာ ၊ ဘီဘီစီ အသံလွှင့်ဌာနကြီးရဲ့ ၂၀၀၈ ခုနှစ်၊ အချက်အလက် ရှာဖွေဖေါ်ထုတ် စိစစ်တင်ဆက်မှု   ဆိုင်ရာအစီအစဉ် တစ်ခုဖြစ်တဲ့ “Dangerous Knowledge”ဆိုတဲ့ အစီအစဉ် မှာ ထည့်သွင်း လေ့လာခြင်းခံရတဲ့  အတော်ဆုံး သင်္ချာပညာရှင်လေးရောက်ထဲက တစ်ရောက်။ ဒါ့အပြင် သူဟာ ပရင့်စ်တန်တက္ကသိုလ်ရဲ့ အထင်ရှားဆုံးပညာရှင်များစာရင်းမှာ ၊ Princeton University ကို စတင် တည်ထောင်သူတစ်ဦးဖြစ်တဲ့ စတုတ္ထမြောက် အမေရိကန်သမ္မတကြီး James Madison ပြီးရင် ဒုတိယ နေရာလိုက်တဲ့ ပုဂ္ဂိုလ်တစ်ဦးပေါ့။ 
၂၀၀၉ ခုနှစ် စက်တင်ဘာ ၁၀ နေ့မှာ အဲဒီတုန်းက အင်္ဂလန်ဝန်ကြီးချုပ် ဂေါ်ဒွင်ဘရောင်း Gordon Brown က ၊ တားရင်းအပေါ်မှာ တုန်လှုပ်စရာကောင်းလောက်အောင် ဆိုးဆိုးဝါးဝါး  မလျော်မကန်ပြုမူခဲ့တာတွေ  နဲ့ပတ်သက်ပြီး အစိုးရရဲ့ကိုယ်စား အများပြည်သူကို တရားဝင်တောင်းပန် ခဲ့ပါတယ်။
အခုအခါမှာ ကမ္ဘာ့ထင်ရှားတဲ့တက္ကသိုလ်ကြီးတွေ နဲ့ ပန်းခြံတွေ တော်တော်များများမှာ တားရင်းရဲ့ ရုပ်ထုတွေကို အမှတ်တရ ဂုဏ်ပြုထုလုပ်ထားကြတယ်။ အဲဒီထဲက တစ်ခုဖြစ်တဲ့ အင်္ဂလန်နိုင်ငံ မန်ချက်စတာအရပ်၊ ဆက်ခ်ဗီးလ်ပန်းခြံ Sackville Park   တာရင်းအမှတ်တရ ကြေး ရုပ်ထု ရဲ့အောက်ခြေမှာ ဟောဒီလိုမော်ကွန်းကမ္ဗည်း ရေးထိုးထားတယ်။

အလန် မက်သီဆန် တားရင်း
၁၉၁၂ -  ၁၉၅၄
ကွန်ပြူတာသိပ္ပံပညာရပ်၏ဖခင်ကြီး
သင်္ချာပညာရှင်၊ ယုတ္တိဗေဒပညာရှင်
စစ်အတွင်း ကုဒ်စကားဝှက် ဖေါ်ထုတ်သူ
တစ်ဖက်သတ် မတရား ကြိုတင်သတ်မှတ်ဆုံးဖြတ်ခြင်း ခံရသော သားကောင်

(infotherapy-2012)