Loading AI tools
จากวิกิพีเดีย สารานุกรมเสรี
ความไม่แน่นอน หมายถึงสถานะของความรู้ เมื่อไม่รู้สารสนเทศหรือมีสารสนเทศไม่ครบถ้วน ใช้ได้กับการคาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคต การวัดปริมาณทางกายภาพต่าง ๆ หรือกับสิ่งที่ไม่รู้ ความไม่แน่นอนสามารถเกิดขึ้นได้ในสภาพแวดล้อมซึ่งสังเกตได้เพียงบางส่วน (Partially observable system) หรือเป็นแบบเฟ้นสุ่ม (Stochastic) และยังเกิดได้จากความไม่รู้ หรือความขี้เกียจ (laziness)[1] นอกจากนี้ยังเกิดขึ้นได้ในหลากสาขาวิชาไม่ว่าจะเป็นการประกันภัย ปรัชญา ฟิสิกส์ สถิติศาสตร์ เศรษฐศาสตร์ การเงิน แพทยศาสตร์ จิตวิทยา สังคมวิทยา วิศวกรรมศาสตร์ มาตรวิทยา อุตุนิยมวิทยา นิเวศวิทยา และวิทยาการสารสนเทศ
แม้ว่าสาธารณชนจะใช้คำว่าความไม่แน่นอนในหลายความหมาย ผู้เชี่ยวชาญในทฤษฎีการตัดสินใจ (decision theory) สถิติศาสตร์ และแขนงอื่น ๆ ที่เป็นเชิงปริมาณได้ให้นิยามของความไม่แน่นอน ความเสี่ยง และการวัดทั้งสองไว้
ความไม่แน่นอนคือการขาดแคลนความแน่นอน เป็นสถานะของความรู้ที่จำกัด โดยที่ไม่สามารถอธิบายสถานะที่ดำรงอยู่ ผลลัพธ์ในอนาคต หรือผลลัพธ์มากกว่าหนึ่งผลลัพธ์ได้อย่างแม่นยำ[2]
การใช้คำว่าความไม่แน่นอนและความเสี่ยงในเชิงปริมาณนั้นมีความสอดคล้องกันพอสมควรระหว่างสาขาวิชา ดังเช่นในทฤษฎีความน่าจะเป็น คณิตศาสตร์ประกันภัย และทฤษฎีสารสนเทศ บ้างก็สร้างคำขึ้นใหม่โดยไม่ได้เปลี่ยนนิยามของความไม่แน่นอนหรือความเสี่ยงไปมากเท่าไหร่ เช่นเนื้อหาสารสนเทศ (Information content) ซึ่งถูกใช้ในทฤษฎีสารสนเทศเป็นบางครั้ง ซึ่งเป็นความไม่แน่นอนรูปแบบหนึ่ง นอกเหนือจากการใช้งานแบบคณิตศาสตร์คำนี้อาจถูกใช้ต่างออกไป ในจิตวิทยาปริชาน ความไม่แน่นอนอาจเป็นเรื่องจริง หรือเป็นเพียงเรื่องของการรับรู้ อาทิความคาดหมาย (expectation (epistemic) การข่มเข็ญ (threat) ฯลฯ
ความคลุมเครือ (Vagueness) เป็นความไม่แน่นอนรูปแบบหนึ่งซึ่งคือการไม่สามารถแยกแยะระหว่างสองหมวดหมู่ได้อย่างชัดเจน ความกำกวม (Ambiguity) เป็นความไม่แน่นอนรูปแบบหนึ่งซึ่งคือการที่ผลลัพธ์ที่เป็นไปได้นั้นมีความหมายหรือการตีความที่ไม่ชัดเจน ความไม่แน่นอนอาจเป็นผลจากการขาดความรู้เกี่ยวกับข้อเท็จจริงที่สามารถหามาได้ เช่นอาจไม่แน่นอนว่าการออกแบบจรวดแบบใหม่จะใช้การได้หรือไม่ แต่สามารถลบความไม่แน่นอนนี้ออกได้ด้วยการวิเคราะห์และการทดลองเพิ่มเติม ในกลศาสตร์ควอนตัม หลักความไม่แน่นอนของไฮเซนแบร์กจำกัดความรู้เกี่ยวกับตำแหน่งและความเร็วของอนุภาคที่ผู้สังเกตสามารถรู้ได้
อนุกรมวิธานของความไม่แน่นอนและการตัดสินใจอื่น ๆ รวมความหมายที่กว้างขึ้นของความไม่แน่นอนไว้ และวิธีการจัดการกับมันจากมุมมองของจริยธรรม[3]
เดนนิส ลินด์ลีย์, Understanding Uncertainty (2006)[4]
สถานะหรือผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ชุดหนึ่งซึ่งแต่ละส่วนนั้นจะมีความน่าจะเป็นของตัวเอง และยังรวมถึงการใช้ฟังก์ชันความหนาแน่นความน่าจะเป็น (Probability density function) กับตัวแปรต่อเนื่อง[5]
ในสถิติศาสตร์และเศรษฐศาสตร์ ความไม่แน่นอนอันดับสองถูกแทนด้วยฟังก์ชันความหนาแน่นของของความน่าจะเป็น ของความน่าจะเป็น (อันดับหนึ่ง)[6][7]
ความเห็นในตรรกศาสตร์อัตวิสัยมีความไม่แน่นอนรูปแบบนี้[8]
ความเสี่ยงคือสถานะของความไม่แน่นอน เมื่อผลลัพธ์ที่เป็นไปได้บางส่วนจะส่งผลที่ไม่ต้องการหรือทำให้เกิดความสูญเสียอย่างมีนัยสำคัญ
ความไม่แน่นอนที่ถูกวัดชุดหนึ่งซึ่งมีผลลัพธ์แบบสูญเสียที่เป็นไปได้จำนวนหนึ่ง และขนาดของความสูญเสียเหล่านั้น และยังรวมถึงฟังก์ชันการสูญเสีย (loss function) ของตัวแปรต่อเนื่อง[2][9][10][11]
ความไม่แน่นอนและความผันแปรมีความแตกต่างกันอยู่ ความไม่แน่นอนถูกวัดปริมาณด้วยการแจกแจงความน่าจะเป็นซึ่งขึ้นอยู่กับสถานะของความรู้ของเราเกี่ยวกับความควรจะเป็นว่ามูลค่าที่แท้จริงของปริมาณที่ไม่แน่นอนอันหนึ่งนั้นเป็นเท่าใด ความผันแปรถูกวัดปริมาณด้วยการแจกแจงความถี่ของการปรากฏตัวแต่ละครั้งของปริมาณนั้นซึ่งได้มาจากข้อมูลที่สังเกตเห็นมา[12]
ในวิชาเศรษฐศาสตร์ เมื่อ ค.ศ. 1921 แฟรงก์ ไนต์ (Frank Knight) ได้ชี้ความแตกต่างระหว่างความไม่แน่นอนกับความเสี่ยงไว้ว่าคือการขาดแคลนความรู้ ซึ่งวัดไม่ได้และคำนวณไม่ได้ เนื่องจากการที่ไม่มีสถิติซึ่งถูกให้นิยามอย่างชัดเจนในการตัดสินใจทางเศรษฐกิจส่วนใหญ่ที่ผู้คนต้องประสบกับความไม่แน่นอน เขาจึงเชื่อว่าเราไม่สามารถวัดความน่าจะเป็นในกรณีเช่นนั้นได้ นี่ถูกเรียกว่าความไม่แน่นอนแบบไนต์ (Knightian uncertainty)
เราต้องถือว่าความไม่แน่นอนนั้นในแง่หนึ่งมีความแตกต่างจากแนวคิดที่เป็นที่รู้จักกันนั่นคือความเสี่ยงโดยสิ้นเชิง ซึ่งยังไม่ถูกแยกจากกันอย่างเหมาะสม [...] ข้อเท็จจริงพื้นฐานคือ 'ความเสี่ยง' ในบางกรณีหมายถึงปริมาณที่วัดได้ ในขณะที่เวลาอื่นมันเป็นสิ่งที่ขาดคุณลักษณะนี้ไปอย่างชัดเจน และขึ้นอยู่กับว่าจริง ๆ แล้วเป็นหรือดำเนินไปตามอย่างใดในสองอย่างนี้ จะทำให้เป็นปรากฏการณ์ที่เกิดไปในทิศทางที่ต่างกันโดยสำคัญและส่งผลกระทบโดยกว้าง [...] จะปรากฏว่าความไม่แน่นอนที่วัดได้ หรือให้ถูกคือ 'ความเสี่ยง' ตามที่เราควรใช้คำนี้ นั้นต่างไปจากอย่างที่วัดไม่ได้ไปมากเสียจนในทางปฏิบัติแล้วก็ไม่ได้เป็นความไม่แน่นอนเลยแม้แต่น้อย
มีความแตกต่างโดยพื้นฐานระหว่างรางวัลที่ได้จากการเสี่ยงในสิ่งที่รู้ และที่ได้จากการรับความเสี่ยงซึ่งค่าของมันยังไม่เป็นที่รู้กัน มันเป็นขั้นพื้นฐานเลย อย่างแน่นอน ว่า [...] ความเสี่ยงที่รู้แล้วจะไม่นำไปสู่รางวัลหรือค่าตอบแทนพิเศษเลยแม้แต่น้อย
ไนต์ชี้ให้เห็นว่าผลลัพธ์ที่ไม่เป็นใจของความเสี่ยงที่รู้สามารถถูกรับประกันได้ระหว่างกระบวนการตัดสินใจ เพราะมีการแจกแจงความน่าจะเป็นที่คาดหมายซึ่งถูกให้นิยามไว้อย่างชัดเจน ความเสี่ยงที่ไม่รู้ไม่มีการแจกแจงความน่าจะเป็นที่คาดหมายซึ่งเป็นที่รู้กัน ซึ่งสามารถนำไปสู่การตัดสินใจที่มีความเสี่ยงสูง
ในปรัชญาตะวันตก นักปรัชญาคนแรกที่รับเอาแนวคิดเกี่ยวกับความไม่แน่นอนคือปิร์โรน (Pyrrho)[15] ซึ่งได้ให้กำเนิดต่อปรัชญาเฮลเลนิสต์ (Hellenistic philosophy) อย่างลัทธิปิร์โรน (Pyrrhonism) และแนวคิดวิมตินิยมทางวิชาการ (Academic Skepticism) ซึ่งเป็นสำนักคิดแรก ๆ ของวิมตินิยมเชิงปรัชญา อะโปริอา (Aporia) และอกาตาเลปซิอา (acatalepsy) เป็นแนวคิดสำคัญเกี่ยวกับความไม่แน่นอนในปรัชญากรีกโบราณ
ขั้นตอนที่ถูกใช้บ่อยที่สุดในการคำนวณความไม่แน่นอนของการวัดถูกระบุไว้ใน "คู่มือการแสดงความไม่แน่นอนในการวัด" (Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement; GUM) ซึ่งจัดพิมพ์โดยองค์การระหว่างประเทศว่าด้วยการมาตรฐาน งานอนุพัทธ์ของมันเช่น บันทึกทางเทคนิคหมายเลข 1297 ของสถาบันมาตรฐานและเทคโนโลยีแห่งชาติ (National Institute of Standards and Technology; NIST), "Guidelines for Evaluating and Expressing the Uncertainty of NIST Measurement Results" และสิ่งพิมพ์ของ Eurachem/Citac "Quantifying Uncertainty in Analytical Measurement" ความไม่แน่นอนของผลลัพธ์จากการวัดโดยทั่วไปมีองค์ประกอบหลายส่วน องค์ประกอบเหล่านี้ถือว่าเป็นตัวแปรสุ่ม และสามารถจัดหมวดหมู่ออกเป็นสองหมวดหมู่ได้ โดยอิงตามวิธีการที่ใช้ในการประมาณค่าเป็นตัวเลขของมัน:
ด้วยการแพร่กระจายของความแปรปรวนของแต่ละองค์ประกอบผ่านฟังก์ชันที่เชื่อมโยงองค์ประกอบเข้ากับผลการวัด ความไม่แน่นอนในการวัดโดยรวมคือรากที่สองของความแปรปรวนที่ได้มา รูปแบบที่เรียบง่ายที่สุดคือค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการสังเกตการณ์ซ้ำหลายรอบ
ในสาขาวิชามาตรวิทยา ฟิสิกส์ และวิศวกรรม ความไม่แน่นอนหรือขอบเขตความคลาดเคลื่อน (margin of error) ของการวัด เมื่อต้องแสดงออกอย่างแน่ชัด จะเป็นพิสัยของค่าที่เป็นไปได้ที่ล้อมรอบค่าที่แท้จริง นี่อาจถูกแสดงออกด้วยสัญกรณ์ดังต่อไปนี้:
สัญกรณ์รูปแบบสุดท้ายหรือแบบวงเล็บเป็นรูปแบบกระชับสำหรับสัญกรณ์ ± ตัวอย่างเช่น เมื่อนำไปใช้กับค่า 10 12 เมตรในการประยุกต์ทางวิทยาศาสตร์หรือวิศวกรรม มันอาจถูกเขียนเป็น 10.5 m หรือ 10.50 m โดยมีความหมายตามธรรมเนียมว่าหมายถึงค่าที่อยู่ ภายใน เศษสิบหรือเศษร้อยเมตร ความแม่นยำนี้มีความสมมาตรอยู่รอบ ๆ เลขตัวสุดท้าย ในกรณีนี้หมายถึงระหว่างบวกหรือลบครึ่งหนึ่งของเศษสิบเมตร ดังนั้น 10.5 หมายถึงระหว่าง 10.45 กับ 10.55 จึงเป็นที่ เข้าใจกัน ว่า 10.5 หมายถึง 10.5±0.05 และ 10.50 หมายถึง 10.50±0.005 หรือยังเขียนได้เป็น 10.50(5) กับ 10.500(5) ตามลำดับ หรือหากว่าแม่นยำภายในสองในสิบเมตร ความไม่แน่นอนคือ ± หนึ่งในสิบ หรือเขียนเป็น 10.5±0.1 กับ 10.50±0.01 หรือ 10.5(1) กับ 10.50(1) เลขข้างหลังในวงเล็บเป็นเลขที่บวกเข้ากับเลขข้างหน้า และไม่ได้เป็นส่วนหนึ่งของเลขนั้น แต่เป็นส่วนหนึ่งของสัญกรณ์สำหรับความไม่แน่นอน และบวกเข้ากับเลขนัยสำคัญ เช่น 1.00794(7) หมายถึง 1.00794±0.00007 และ 1.00794(72) หมายถึง 1.00794±0.00072[16] สัญกรณ์แบบกระชับนี้ถูกใช้งานโดย IUPAC เป็นต้น ในการกล่าวถึงมวลอะตอมของธาตุ.
สัญกรณ์แบบที่สองถูกใช้เมื่อความคลาดเคลื่อนนั้นไม่สมมาตรกัน อาทิ 3.4+0.3
−0.2 นี่อาจเกิดได้เมื่อใช้มาตราส่วนแบบลอการิทึมเป็นต้น
ในบริบทนี้ ความไม่แน่นอนขึ้นอยู่กับความแม่นและความเที่ยง (accuracy and precision) ของเครื่องมือวัด ยิ่งความแม่นและเที่ยงของเครื่องมือน้อยเท่าไหร่ ความไม่แน่นอนในการวัดจะยิ่งมากขึ้น ความเที่ยงมักถูกกำหนดว่าเป็นความเบี่ยงเบนมาตรฐานของการวัดค่าหนึ่งซ้ำหลายครั้ง กล่าวคือโดยการใช้วิธีการดังที่บรรยายไว้ด้านบนเพื่อวัดความไม่แน่นอน ทว่าวิธีนี้จะถูกต้องก็ต่อเมื่อเครื่องมือนั้นมีความแม่นด้วย เมื่อไม่แม่น ความไม่แน่นอนนั้นก็จะมากกว่าค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการวัดซ้ำหลายครั้ง และปรากฏชัดเจนว่าความไม่แน่นอนไม่ได้ขึ้นอยู่กับความเที่ยงของเครื่องมือเท่านั้น
ความไม่แน่นอนในวิทยาศาสตร์ หรือวิทยาศาสตร์เองก็ตาม มักถูกตีความต่างกันไปในบริเวณสาธารณะจากที่เป็นภายในประชาคมวิทยาศาสตร์เอง[17] ส่วนหนึ่งเป็นเพราะความหลากหลายของสาธารณชนที่เป็นผู้ฟัง และแนวโน้มที่นักวิทยาศาสตร์มักเข้าใจฐานผู้ชมทั่วไปผิดไป และจึงไม่สามารถสื่อสารความคิดออกไปได้อย่างชัดเจนและมีประสิทธิภาพ[17] ตัวอย่างหนึ่งสามารถถูกอธิบายได้ด้วยตัวแบบความพร่องสารสนเทศ (information deficit model) นอกจากนั้น ในบริเวณสาธารณะ ในเรื่องเดียวกันอาจมีกระบอกเสียงวิทยาศาสตร์ที่หลากหลาย[17] ตัวอย่างเช่น ขึ้นอยู่กับว่าประเด็นหนึ่งถูกรายงานให้กับสาธารณะอย่างไร ความแตกต่างของผลลัพธ์ระหว่างงานศึกษาทางวิทยาศาสตร์ที่หลากหลายอาจเกิดจากมรรควิธีที่ต่างกัน และอาจถูกตีความจากสาธารณะได้ว่าเป็นการขาดฉันทมติ แม้จะเป็นในกรณีที่มีฉันทมติอยู่แล้วก็ตาม[17] การตีความแบบนี้อาจถูกส่งเสริมโดยเจตนา เพราะความไม่แน่นอนทางวิทยาศาสตร์สามารถถูกใช้เพื่อให้บรรลุจุดประสงค์หนึ่งได้ อาทิ ผู้ที่ปฏิเสธการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ (climate change deniers) ได้นำเอาคำแนะนำของแฟรงก์ ลันทซ์ (Frank Luntz) ที่ให้ตีกรอบภาวะโลกร้อน (global warming) เป็นปัญหาของความไม่แน่นอนทางวิทยาศาสตร์มาใช้ ซึ่งเป็นสารตั้งต้นไปสู่กรอบของความขัดแย้งซึ่งนักข่าวนำไปใช้เมื่อประกาศถึงปัญหาดังกล่าว[18]
"ความไม่แน่ชัดสามารถกล่าวได้ว่าใช้ได้หลวม ๆ สำหรับสถานการณ์เมื่อไม่รู้ถึงตัวแปรทั้งหมดของระบบและปฏิสัมพันธ์ของพวกมัน ในขณะที่ความไม่รู้หมายถึงสถานการณ์เมื่อไม่รู้ว่าไม่รู้อะไร"[19] สิ่งที่ไม่รู้เหล่านี้ ความไม่แน่ชัดกับความไม่รู้ ที่มีอยู่ในวิทยาศาสตร์มักถูกแปรสภาพกลายเป็นความไม่แน่นอนเมื่อถูกนำมารายงานให้สาธารณชน เพื่อให้ประเด็นจัดการได้ง่ายขึ้น เพราะความไม่แน่ชัดและความไม่รู้ทางวิทยาศาสตร์นั้นเป็นแนวคิดที่ยากที่นักวิทยาศาสตร์ใช้ถ่ายทอดโดยไม่ทำให้เสียความนาเชื่อถือ[17] ในทางกลับกัน สาธารณชนมักตีความว่าความไม่แน่นอนคือความไม่รู้[20] การแปรสภาพของความไม่แน่ชัดและความไม่รู้กลายเป็นความไม่แน่นอนนั้นอาจเกี่ยวข้องกับการตีความแบบผิดของสาธารณชนว่าความไม่แน่นอนคือความไม่รู้
นักข่าวอาจขยายตัวความไม่แน่นอน (ทำให้วิทยาศาสตร์ดูไม่แน่นอนกว่าที่เป็นจริง ๆ) หรือกลบเกลื่อนความไม่แน่นอน (ทำให้วิทยาศาสตร์ดูแน่นอนเกินกว่าที่เป็นจริง ๆ)[21] วิธีหนึ่งซึ่งนักข่าวทำให้ความไม่แน่นอนพองตัวขึ้นคือการบรรยายถึงงานวิจัยชิ้นใหม่ซึ่งขัดแย้งกับงานวิจัยก่อน ๆ โดยไม่กล่าวถึงบริบทของการเปลี่ยนแปลงนั้น[21] นักข่าวอาจให้น้ำหนักกับนักวิทยาศาสตร์ที่มีมุมมองส่วนน้อยเท่า ๆ กับนักวิทยาศาสตร์ที่ถือมุมมองส่วนใหญ่ โดยไม่กล่าวถึงหรืออธิบายถึงสถานะของความเห็นพ้องทางวิทยาศาสตร์ในประเด็นนั้นอย่างเพียงพอ[21] ในแนวเดียวกัน นักข่าวอาจให้ความสนใจและความสำคัญกับคนที่ไม่ใช่นักวิทยาศาสตร์ในปริมาณเท่ากันกับนักวิทยาศษสตร์[21]
นักข่าวอาจกลบเกลื่อนความไม่แน่นอนผ่านการขจัด "คำพูดเบื้องต้นที่นักวิทยาศาสตร์คัดมาอย่างระมัดระวัง และเมื่อคำเตือนเหล่านี้หายไป ข้อมูลก็จะถูกเบนและถูกนำเสนอเหมือนว่าแน่นอนและเป็นที่ยุติมากเกินกว่าที่เป็นจริง ๆ"[21] นอกจากนั้น เรื่องราวต่าง ๆ ซึ่งมีที่มาจากแหล่งเดียว หรือซึ่งไม่มีบริบทของงานวิจัยก่อน ๆ หมายความว่าประเด็นที่อยู่ในมือนั้นถูกนำเสนอไปว่าเป็นขั้นสุดท้ายและแน่นอนเกินว่าที่เป็นในความเป็นจริง[21] วารสารศาสตร์วิทยาศาสตร์ (science journalism) มักใช้แนวทางผลผลิตเหนือกระบวนการ (product over process) ซึ่งช่วยในการกลบเกลื่อนความไม่แน่นอนด้วย[21] สุดท้ายและที่โดดเด่นที่สุด เมื่อนักข่าววางกรอบวิทยาศาสตร์เหมือนเป็นภารกิจที่มีชัย ความไม่แน่นอนก็ถูกตีกรอบไว้อย่างผิด ๆ ว่าเป็นสิ่งที่ลดทอนและแก้ไขได้[21]
กิจวัตรของสื่อและปัจจัยทางองค์กรบางประการก็ส่งผลถึงการกล่าวถึงความแน่นอนที่เกินจริง กิจวัตรของสื่อและปัจจัยทางองค์กรอื่น ๆ ข่วยให้ความแน่นอนในประเด็นหนึ่งพองตัวขึ้น เพราะในสหรัฐสาธารณชนมักเชื่อถือนักวิทยาศาสตร์ เมื่อมีรายงานข่าวถึงวิทยาศาสตร์โดยไม่ได้มีการส่งสัญญาณเตือนจากองค์กรกลุ่มผลประโยชน์พิเศษต่าง ๆ (เช่นกลุ่มศาสนา องค์กรสิ่งแวดล้อม ปีกการเมือง ฯลฯ) ก็มักจะเป็นการรายงานในแง่ที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจ ในกรอบของการพัฒนาทางเศรษฐกิจหรือกรอบของความก้าวหน้าทางสังคม[22] ธรรมชาติของกรอบเหล่านี้มีไว้เพื่อกลบเกลื่อนหรือขจัดความไม่แน่นอน เพื่อให้เมื่อสัญญาทางเศรษฐกิจและวิทยาศาสตร์ได้รับความสนใจในช่วงต้นของวัฏจักรของข่าว อย่างที่เคยเกิดขึ้นกับการรายงานของเทคโนโลยีชีวภาพของพืชและนาโนเทคโนโลยีในสหรัฐ ประเด็นดังกล่าวก็จะดูเป็นชั้นสุดท้ายและแน่นอนกว่า[22]
บางครั้งผู้ถือหุ้น เจ้าของ หรือโฆษณาจะกดดันองค์กรสื่อให้ส่งเสริมแง่มุมธุรกิจของประเด็นทางวิทยาศาสตร์ และการกล่าวถึงความไม่แน่นอนใด ๆ ซึ่งจะทำให้ผลประโยชน์ของธุรกิจถูกละเมิดจึงถูกกลบเกลื่อนหรือขจัดทิ้ง[21]
Seamless Wikipedia browsing. On steroids.
Every time you click a link to Wikipedia, Wiktionary or Wikiquote in your browser's search results, it will show the modern Wikiwand interface.
Wikiwand extension is a five stars, simple, with minimum permission required to keep your browsing private, safe and transparent.