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水星逆行又來了,膩不膩啊?

TingWei
・2016/09/01 ・2037字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 569 ・九年級

水星逆行,諸事不宜

地鐵過站,電腦當機

「水逆」是個最近太常出現的占星/天文術語,用於解釋生活中的種種不順遂異常好用,小至公車過站忘了帶錢,大至戀人吵架電腦當機老闆抓狂大小症頭都適用,有病治病沒病強身(?)。在嚷嚷著「都是水逆的錯」之前,讓我們先來了解一下什麼是水星逆行。

「逆行」之前,先有「順行」

不管是星星月亮還是太陽,或者是等等要另外介紹的八大行星們,天體在空中移動的軌跡,主要是地球的自轉與公轉造成。地球以日為周期的自轉,造成了我們在地表看到天體(如月亮)固定東升西落的運行;而地球繞著太陽公轉的周期為一年,公轉加自轉的變化讓星星會比前一晚提早約四分鐘出現,四季出現的星座也因此而有變化。

但有一小群星體偏偏和其他的星座移動有所不同,這些星體不像其他星星(在整個天球中的相對)位置固定,古代的希臘人已經觀察到它們的位置會有些當時無法解釋的變化,他們將這些星體稱為「漫遊者」(asteres planetai)。「漫遊者」包括了當時的人們可以用肉眼認出的水星、金星、火星、木星、土星這五個較為明亮的天體,也就是我們後來所說的行星(planet)。現代行星的定義其實是相當近期才確立下來的[註],但為了行文順暢,接下來不管年代還是使用行星稱之。

如何知道一個行星的位置變化?就跟我們看動畫片一樣,其實是依據主角旁邊的背景往哪個方向移動。每天記錄行星的軌跡,就會發現這些行星與天空其他星星的相對位置,多數時候會由西向東移動,也就是所謂的「順行」;但在某些時候,這些行星與其他星星的相對位置會改變,讓我們看起來它換成由東向西移動,也就是我們所說的「逆行」。

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在地球上觀察火星逆行的軌跡。圖/NASA
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從地球上觀察火星在2003年的逆行運動。圖/由Eugene Alvin Villar (seav) , CC 3.0, wikimedia commons.

「逆行」是怎麼發生的呢?

行星的逆行在以地心說為唯一解釋的年代,非常難以解釋。

當時托勒密的天文學模型之所以加上很複雜的「周轉圓」系統來解釋行星的移動,主要就是由於恆星逆行的現象。雖然對於我們來說,周轉圓系統真的很不直覺,但在當時卻已某種程度上為這樣的現象做了描述。

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周轉圓系統雖然在我們現代看來很不直覺,卻有一定的解釋能力了。圖/wikimedia commons

中學階段我們學過哥白尼的日心說以及克普勒的行星三大定律,不記得也沒關係,總之講到太陽系的行星軌道,大家應該可以很自然地想到以下圖片:

640px-Solar_sys8

想像行星在軌道上移動,加上克普勒的行星定律告訴我們的,內圈會走得比外圈快。畫面有沒有很像一群人在操場上跑步?只是圈子很大、人很少、移動速度很快;當內圈的人超過外圈的人時,由於視角的變化緣故,不管是哪方在超車的前後時刻都會有個「錯覺」,認為對方正在與自己並肩跑步、甚至向後跑;即使實際上從客觀的角度來判斷時所有人都向同個方向移動。

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320px-Retrograde_Motion.bjb.svg
藍色為地球,紅色為火星,兩者以逆時針方向繞著軌道運行,當在較內圈的地球超越了火星的過程,在地球的我們會短暫看到類似火星「倒退跑」的錯覺。圖/By Brian Brondel – Own work, CC BY-SA 3.0, wikimedia commons.

所謂的「逆行」就是內圈的星球超車外圈的星球:水星、金星超過地球,或是地球超過火星、木星,在這段「超車」的時間裡出現短暫的視差角改變。從地球的視角,原本向東移動的星球會先停下來,逆行一小段時間,之後當超車的星球完全超過,移動視角又恢復為順行。

不只發生在水星的逆行

有沒有注意到,我們在談「逆行」時,這件事情不只會發生在水星?水星平均每隔 94 天逆行 22 天(每年基本上會有 3 ~ 4 次水逆);火星每隔 25.6 個月逆行 72 天,木星每隔 13.1 個月逆行 121 天,土星每隔 12.4 個月逆行 138 天。行星逆行的頻率其實蠻高的,而且實際上逆行也不只發生會在行星,太陽系內的其他天體包括彗星、小行星等都有機會發生逆行的情況,所以想請假以茲避難的同胞們恐怕要失望了。

古代的中國人有個占星用語稱為「熒惑守心」,就是火星(熒惑)逆行停留在天蠍座主星心宿二附近,由於這兩顆星體都是紅色的,接近在一起常被古人視為極端不祥徵兆,會引起戰爭、皇帝死掉,是個奪朝竄位的良好時機。熒惑守心是個實在太好用的不祥之兆,因此中國史上有記載的往往都是假的。

星星不會逆著走,但人的生活總是有起起伏伏有賺有賠,有時候這些起伏無關努力與否、聰明與否,甚至難以解釋。這大概就是「水星逆行」可以帶來的撫慰吧!因為不管現在是如何的不順遂,我們總是可以預期接下來總有一天,水星會恢復為順行。

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  • 註:現行的行星科學定義是由國際天文聯合會直到 2006 年才提出,過程中也充滿爭議。
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TingWei
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據說一生科科的生科中人,不務正業嗜好以書櫃堆滿房間,努力養活雙貓為近期的主要人生目標。

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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又水逆!你悲慘的人生,都是水星逆行惹的禍?
科學新聞解剖室_96
・2017/03/04 ・5143字 ・閱讀時間約 10 分鐘 ・SR值 524 ・七年級

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科學新聞解剖室-案件編號 22

案情

前陣子解剖員的手機不知發生什麼事,突然像是中風一樣跑得很慢,果不其然,過了不久之後就一命嗚呼,壽終正寢了。此時,赫然看見〈「水逆期間用3C易故障?」 唐立淇公開破解方法〉這一篇報導,透過唐老師的開釋,似乎暗示解剖員就是沒有聽老師的話,所以才會讓自己的荷包失血,因為文中就明確地指出:

…每到水星逆行期間,總是會讓星座迷相當惶恐,影響範圍包括溝通、交通、旅遊、3C產品,都會出現不順或故障情況…

老師原本就已經警告要多注意水逆期間3C產品的「躁動」,偏偏不信邪,所以吃虧果然橫在眼前。除此之外,〈水逆進入第三周 工作有重大改變或決定〉這篇報導裡面,老師也已一一指出了在水逆期間各種不同星座的人所應該注意事項,例如「白羊座:內在失衡影響情緒,要好好調理」,所以如果各種星座的人都乖乖把話聽進去,似乎就可以預先避掉許多厄運。

由於這些水逆訊息所刊載得地方也都是某些名媒正報的平台,時不時地就會跑出即時訊息來提醒讀者,所以讓解剖員很難等閒視之。但是面對星座老師的好意,解剖員還是有許多不解的地方,例如:如果水逆期間3C容易躁動,那麼是不是從電信業者的相關統計資料就可以印證這件事?因為這個時候如果推出舊機換新機的促銷活動,應該會業績長紅才對;又如果水逆期間白羊座會內在失衡影響情緒,那麼那陣子內政部的統計資料應該要能看出白羊座的工作者最容易被公司炒魷魚?而且似乎不管你是有修養的白羊、沒修養的白羊、科技業的白羊、餐飲業的白羊,都會有類似的下場?實際上真的是這樣嗎?

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手機失血雖然傷心,但是解剖員對於這類報導的疑惑實在很難止歇,因為如果水星會逆行,那麼其他星星不會嗎?水星如果會逆行,那它會順行嗎?由於一些媒體對於這類星座運勢的刊載是如此的稀鬆平常,星座老師的口吻上又好像是全世界都知道這些公認的真理,不禁讓解剖員懷疑「水逆」究竟是怎麼回事呢?

歡迎收看:星座專家 說話之道

一、「水星逆行」是什麼?那有順行的時候嗎?

透過「科學新聞解剖室」裡一位天文學專長解剖員的解析,他幫我們解答了幾個主要的疑問。原來我們常常聽到水星的逆行(簡稱水逆),其實是天文學上經常發生的自然現象,千百年來,天上的恆星總會出現在每個晴朗無雲的夜晚,除了每天東升西落的恆星,還有一些明亮星體,也吸引著人們的注意力。然而,這些星體的運動,卻不像恆星、太陽、月亮有固定的運動方向。這些星體的運動,時而前進,時而後退,有的時候還會固定不動,就好像在恆星之間漫遊一樣,無論是中文的「行星」或是英文的「planet」,都有類似的意義。相對於天球上位置固定不動的恆星來說,行星就像是個「漫遊者」。

早在希臘時代,黃金聖鬥士還在燃燒小宇宙的時候,天文學家就已經觀察到行星的順行和逆行現象了,說穿了其實有沒有什麼太特別的地方。大家一定都有在操場跑步的經驗,內圈的人跑得比較快,外圈的人跑得比較慢,而你跑在中間,但是大家都向著同一個方向跑。當你從後面追過外圈的跑者,你們的距離逐漸縮短,超越之後,距離逐漸增加,領先超過半圈之後,你們之間的距離再次縮短。同樣的,內圈的跑者追上你的時候,兩人之間的距離逐漸減少,超越你之後,你們的距離越來越大,等到內圈的跑者領先超過半圈之後,距離再次縮短。這個距離的變化,其實就是順行與逆行。

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換句話說,行星的逆行和順行,不過就是圓周運動投影之後的視覺效應。底下這張圖就是說明行星逆行的示意圖,很顯然,行星在繞著太陽運動得時候,並沒有「倒退嚕」,仍然向著同一個方向運動,只不過投影到天上之後,從地球上看起來,行星好像倒退了!

藍色為地球,紅色為火星,兩者以逆時針方向繞著軌道運行,當在較內圈的地球超越了火星的過程,在地球會短暫看到類似火星「倒退跑」的錯覺。圖/By Brian Brondel – Own work, CC BY-SA 3.0, wikimedia commons.

太陽系有八大行星,在地球的軌道裡面有水星和金星,在外面有火星、木星、土星、天王星和海王星。根據前面的解釋,其實很容易就可以知道,不管是哪一個行星,一定都有順行和逆行的現象,並且和軌道週期有很大的關係。我們經常聽到水星的逆行其實是天文學上經常發生的現象,主要是因為水星的公轉週期約88天,跟地球的會合週期是116天,也就是每116天水星就會「追過」地球,順便發生一次逆行。這樣算起來,一年大約會發生三次水星逆行,大約每四個月就會有一次,實在是稀鬆平常的現象。

說穿了,水星逆行的「現象」不過就是星球間相對位置改變下所自然發生的錯位情形,甚至搆不上是什麼天文奇景的等級,媒體把這樣幾乎是司空見慣的情景炒作得像是百年難得一見的命中注定,會不會有點大驚小怪?

二、為什麼專挑水星?水星有比較時尚嗎?

「水星逆行,諸事不宜。」股災,水逆的錯;衛星失聯,水逆的錯!電腦故障,水逆的錯!甚至政黨支持度下降,也是水逆的錯!大事小事、千錯萬錯都是水星的錯!為什麼在眾多的星星裡面,水星會特別地受到這種不符合比例原則的青睞呢?

我們先來看看在占星學上,水星代表的意涵。搜尋「星座命盤」,只要輸入出生年月日、時間、出生地點,幾秒的時間,網頁就會告訴你專屬的星座命盤,除了大家熟知的十二星座外,還有各行星落在哪個星座,例如金星在水瓶座、火星在牡羊座、上升星座在巨蟹座,每個行星都掌管了部份的人事,透過這些命盤,就能大致暸解自己的外在、內在、喜好、擅長、工作、愛情觀等各方面屬性。在這些命盤的分工中,水星掌管人的思維、溝通、知識等能力,因此,當水星有不正常運動時(逆行),就會被認為是失去行星原本該有的力量,如果對應到人事上,就會發生諸多不順、諸事不宜的現象。

不過,如果順著這樣的邏輯,在占星領域中,除了水星之外,星座命盤裡還有金星、木星、火星、土星、天王星、冥王星,也都會有逆行的時候,也都會對人事造成一些影響,例如火星主宰行動力,當火星逆行時,就會減緩行動力,出現衝動、焦慮等現象。此外,每個行星逆行的週期都不同[1],從下面的表格可以發現,水星是最常發生逆行的行星且逆行的天數最短,也是最利於操作話題的主角。

試想,如果現在是「火星逆行」(火逆)的時期,我們可能持續兩個月都在同一個事件上出現問題嗎?例如手機一直壞、政黨支持度一直下降、股災一直發生,如果星座專家每天都重複說這樣的話,說了兩個月,你不會覺得疲乏嗎?所以如果把水星換成火星,似乎媒體效果就沒有那麼好,如果換成冥王星(逆行天數五個半月),那大家應該早早就洗洗睡了。所以如果從引導議題、製造新鮮感的角度來看,那麼「水星」真的不愧是占星界裡面最耀眼的一顆星。因此,我們經常聽到水逆,不是因為其他行星都沒有逆行現象,而是週期太長、配合度太低的緣故。

此外,我們的媒體似乎也在這件事情上表現出崇洋媚外,多以西方占星學影響的「水逆」來比擬人事的吉凶禍福,如果從東方的占星史來看,中國古代的「火逆」可是佔有更高的地位,更經常是政治操作上的推手。例如史書中記載得「熒惑守心」,就被認為是可能危及天子的兇惡天象[2],其中熒惑指的就是古代火星的名稱,和疾病、飢餓、災難都有關,但是顯然現代的媒體對於火逆就興趣缺缺。

水逆的現象不是只有台灣瘋迷,國外媒體也熱衷報導水逆來臨時的各種生存法則,只是從前述這些橫跨古今、東西的案例來看,可以發現「水逆」之所以成為現在媒體運勢報導的寵兒,有它的理由,只是這個理由似乎不在於它確實擁有過人的關鍵預測力,而是它最符合這個時代媒體報導的調性,所以說水星無疑也是現代媒體裡面最時尚的一顆星。只是你要多麼嚴肅地看這件事呢?引用一位大氣科學家在《華盛頓郵報》裡討論水逆文章的最後一句話:這裡面確實有許多美妙的物理學,但我可以保證,任何行星的逆行並不會搞砸你的人生。

三、真的是「星星知我心」嗎?

不知從什麼時候開始,解剖員的電腦就時常會自動跳出一些星座運勢的提醒,後來才發現這些提醒來自於某大新聞平台上的「星座運勢」專欄。這些專欄很厲害,經常幫大家整理許多好用的生活指南,例如:〈「什麼時候要結婚?」過年時,最能應付長輩逼問的3個星座是…快跟他們學!〉〈星座育兒篇!牡羊爸媽要溫柔 雙子父母比小孩淘氣〉,甚至有為星座迷量身打造的12星座送禮指南。但是,為什麼天上這麼遙遠的星星卻可以用它們來預測地表上我們這些芸芸眾生的日常呢?尤其是這顆萬眾矚目的水星,它到底是如何聯繫起這套邏輯關連性呢?

推算最早有關占星的說法,多數會追溯自古老的巴比倫人對於星象的觀察,整體的占卜體系其實有個隱而不宣的假設,就是:自己出生那一刻的各種星座位置,決定了自己一輩子的運勢。這也可以解釋得很科學,因為出生那一瞬間太陽、月亮及各種星球之間的磁場、電場、氣場…各種場都不同,所以每個人都在那一剎那被決定,即便是雙胞胎也不是同一剎那,所以不會有相同的運勢。那為何全世界就只有一個賈伯斯?這是因為不會有同一個人在同一個地方、同一剎那被生出來,因為就算差一點點,那些「場」還是會差很多。

這樣的說法看似合理,但是如果你去問問著名的奧地利科學哲學家卡爾波普,他可能就不這麼認為。波普主張能遵循「否證論」的才是科學,簡單說就是:能被否定的就是科學,無法被否定的就不是科學。例如,當你去算命的時候,算命仙掐指一算,斷定你今天需要向北發展才會順遂,於是你就一路靠北而行,但卻遇上劫難。於是你跑去找算命仙翻桌理論,這時算命仙就會說:「你怎麼沒告訴我你今天穿的是紅色內褲?因為紅色會與OOXX相剋,這樣就需要向南發展才行」,所以算命仙永遠不會錯,錯的永遠是你沒有把條件跟前提說清楚。

所以科學哲學家就說「天文學」(astronomy)與「占星學」(astrology)不是只有字尾差一點點,而是如果預測100次,但是錯了其中一次,人們會記得「錯的那一次」,這個過程就是天文學;反過來,如果預測100次,但是對了其中一次,人們也就記得「對的那一次」,這個過程就是占星學。所以占星學從一個看似合理的假設出發,但是後續整體的預測體系卻是欠缺事實及邏輯依據的。

所以唐老師在針對「水逆期間用3C易故障」的開釋文中就說:

水星逆行的奧義其實是製造破壞、強迫人們離開舒適圈,但也創造了新的體驗與改變,和對錯好壞無關,反而是更加了解無常的意義,水星逆行是水星相關現象影響最明顯的時候,她點出,人如果想要群居順利,就無法跳脫水星議題,建議大家應該是學著如何不被負面事物制約,試著去『大量開發』的自我。…

真的是感恩老師,讚嘆老師,透過水逆帶給我們這些永遠無法反駁的大道理。如果水逆期間3C沒有故障,那一定是你平時修好德於是扭轉了運勢;如果你的3C故障了,也不要難過,那是水逆要創造給你一個人生的新體驗,妙哉妙哉!所以星星真的知我心嗎?或許是唐老師與媒體知我心,他們知道在這一個混沌與繁忙的時代中,每個人都有一顆空虛、癱軟、想趨吉避凶、不想多求甚解…以及時時需要被簡單撫慰的心。

解剖總結

從上述我們可以確認一件事,水星逆行是常態,一年都會發生個幾次,沒什麼大不了的,至於這些現象跟你悲慘的人生有關嗎?橫豎八竿子打不著。當這些似是而非的訊息變成是媒體的喜好時,一方面提供了源源不絕的閒嗑牙題材,另一方面確實也影響許多人的想法。我們瞭解每個人的人生都是一個整體,並不是光靠科學就可以擁有全然幸福的人生,所以包括藝術、信仰、文化等感性因素也都在每個人的生活上扮演重要角色,但是這並不意味著部分綜藝咖用沒有邏輯、缺乏理智的方式所代言的占星學,我們就可以姑且接受。

每次解剖員看見占星達人煞有介事地向大家開運鑑定時,總是擔心有不少人認真地在看待這些訊息,甚至把這些緣由當作是自己逃避不順時的藉口,長期下來無法對於自己的人生及世界進行理智的思考,危害頗大。對於這系列報導中,媒體這種只求追逐短暫利益及效果,卻不審慎篩選及評估的作法,本解剖室給予以下評價(12顆骷髏頭):

參考資料

(策劃/寫作:黃俊儒、顏吉鴻、賴雁蓉)

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科學新聞解剖室_96
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「科學新聞解剖室」是由中正大學科學傳播教育研究室所成立的科學新聞監督平台,這個平台結合許多不同領域的科學解剖專家及義工,以台灣科學新聞最容易犯下的10種錯誤類型作為基礎,要讓「科學偽新聞」無所遁形。已出版《新時代判讀力:教你一眼看穿科學新聞的真偽》《新生活判讀力:別讓科學偽新聞誤導你的人生》(有關10種錯誤的內涵,請參見《別輕易相信!你必須知道的科學偽新聞》一書)。