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面對改變時,理智與情感的拉扯就像是「象與騎象人」——《學會改變》上

PanSci_96
・2019/12/16 ・2563字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 506 ・六年級

  • 作者/奇普‧希思、丹‧希思;譯者/洪士美

想早起卻總是離不開床?

現在來看看麻省理工學院的學生葛莉‧南達(Gauri Nanda)發明的落跑鬧鐘(Clocky)。它可不是普通鬧鐘,它有輪子。你在每天晚上設好鬧鐘,當早上鬧鐘響起時,落跑鬧鐘會從床頭櫃上滾下來,在房間裡亂竄,逼得你非得起床追著它跑。想像一個畫面:穿著睡衣的你在地上爬行,邊追趕邊咒罵一個四處亂竄的鬧鐘。

為了起床,你試過多少方式了呢?圖/GIPHY

落跑鬧鐘確保你沒有機會按下賴床鈕,也讓你避免因為賴床釀成災難。顯然睡過頭是個普遍存在的恐懼,因為售價五十美元的落跑鬧鐘上市前兩年,就賣出了三萬五千個(儘管沒什麼宣傳)。

這項發明的成功讓人們見識到人類的心理。其中一個重點是,人人都有精神分裂的毛病。一部分的自我(理智面),想要在早上五點四十五分起床,讓自己在上班前還有時間先去慢跑;另一部分的自我(情感面),一大清早在黑暗中醒來,卻蜷縮在溫暖的被窩中賴床,覺得世界上沒有比再多睡個幾分鐘更棒的事。

如果你跟我們一樣,情感面總是在這類的內心交戰中獲勝,看來你也需要一個落跑鬧鐘。這個產品最棒的地方在於,它可以協助你的理智面戰勝情感面,當一個暴走的鬧鐘在房裡四處亂竄,誰還能安穩的躺在床上。

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若是我們能在鬧鐘一響就起床,那就不需要落跑鬧鐘了。圖/GIPHY

說得直白點:落跑鬧鐘不是為那些理性的人所設計。如果《星際爭霸戰》(Star Trek)中的半瓦肯人史巴克(Spock)(編按:瓦肯人在劇中的設定是能抑制情感的干擾,並以嚴謹的邏輯去思考)想在早上五點四十五分起床,根本不用那麼麻煩,時間一到他就會起床。

人們內在的精神分裂異常詭異,但因為習以為常,也就不以為意。當我們開始新的減肥計畫,會先清空櫃子裡的芝多司起士條和奧利奧餅乾,因為理智面知道,當情感面有了渴望時,往往毫無自制力可言。唯一的辦法是排除所有誘惑。(其實,如果麻省理工學院的學生可以開發出自動躲避減肥者的芝多司,肯定會發大財。)

結論就是:你的大腦無法齊力同心。

情感與理智的愛恨糾葛

其實心理學界普遍認為,人類大腦隨時都有兩個獨立的系統在運作。第一個是所謂的情感面,屬於直覺層面,感受痛苦與歡樂。第二個是理智面,也可稱為反思和意識系統。理智面讓你懂得深思熟慮、重分析,並展望未來。

情感與理智的拉扯。圖/GIPHY

過去數十年來,心理學家對這兩個系統的研究成果豐碩,但人類對自身的內在衝突早已有所自知。柏拉圖認為,人的大腦中有個理智的馬車伕,他得駕馭一匹桀驁不馴的馬,「唯有用馬鞭、馬刺伺候,才能勉強使其就範。」佛洛伊德則是闡述自私的本我與自律的超我(還有協調兩者的自我);近代則有行為經濟學家將這兩個系統稱為計畫者和行動者。

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但對我們而言,維吉尼亞大學的心理學家強納森‧海德特(Jonathan Haidt)在其精彩的著作《象與騎象人》中,對兩者緊張關係的比喻最為貼切。

海德特表示,人類的情感面是一頭大象,理智面則是騎象人。騎象人手握韁繩,坐在大象身上,看似是領導人。但相較於大象,騎象人的身形實在太過矮小,因此他對大象的控制力並不穩定。每當六噸重的大象和騎象人對前進的方向有不同的看法時,騎象人完全不是大象的對手,注定會敗下陣來。

如果將情感面比喻為一頭大象,理智面則像是騎象人。圖/pixabay

大多數人對於我們內心中的大象壓制騎象人的情況都非常熟悉。倘若你曾睡過頭、吃太多、半夜忍不住打電話給前任情人、做事拖拖拉拉、戒煙失敗、偷懶不去健身房、因為憤怒說出後悔的話、放棄西班牙文或鋼琴課、因為害怕不肯在會議上發言,就意味著你有過這樣的經驗。還好沒人在一旁打分數。

大象與騎象人同心協力,改變會更加容易

大象(人們的情感和直覺面)的弱點明確可見:懶惰又膽小,往往尋求當下滿足(甜筒),而非長期回報(身材苗條)。當針對改變付出的努力得不到成果時,通常是大象的錯,因為人們所追求的改變多半要藉由犧牲短期利益,來換取長期回報(為了明年的資產負債表能有更好的表現,我們現在努力削減開支。為了明年能有更好的體態,今天的我們忍痛不吃冰淇淋)。

改變之所以經常失敗,是因為騎象人無法讓大象乖乖朝著目的地前進。

騎象人的優點正好與大象及時行樂的行徑相反,他擅長跳脫當下,思考並規劃長遠的未來(這些都是你的寵物辦不到的事)。但令人意外的是,大象也有極大的優點,而騎象人也有致命的弱點。

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大象不見得總是壞蛋。諸如愛與憐憫、同情與忠誠,都是大象所掌管的情緒。保護自己的孩子免受傷害的強大本能,也來自大象。當你必須為自己挺身而出時內心的那股激動,也是出自大象。更重要的是,如果你正在考慮做出改變,大象才能負責完成任務。

象與騎象人若能同心協力,改變就變得容易多了。圖/GIPHY

無論你的目標是否崇高,都需要大象的能量和動力才能達成。這個優點正好對照出騎象人的弱點:原地踏步。騎象人往往過度分析、想太多。你很可能認識一些有騎象人毛病的人:你的朋友可以為了晚餐要吃些什麼,掙扎二十分鐘;你的同事花了好幾個小時腦力激盪,卻遲遲無法做出決定。

如果你想做出改變,就得兩頭並進。由騎象人提供計畫與方向,大象提供動能。

因此,如果你找到了團隊的騎象人,這些人只有理解力,沒有行動力。如果你搞定的是團隊的大象,他們空有熱情,卻缺乏方向。無論是哪種情況,各種缺失都足以阻礙改變。一頭不情不願的大象和一個原地踏步的騎象人,都讓改變無從發生。但當大象和騎象人同心協力,改變可以是件容易的事。

——本文摘自《學會改變》,2019 年 7 月,樂金文化

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ECU: 汽車大腦的演化與挑戰
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/07/02 ・3793字 ・閱讀時間約 7 分鐘

本文與 威力暘電子 合作,泛科學企劃執行。

想像一下,當你每天啟動汽車時,啟動的不再只是一台車,而是一百台電腦同步運作。但如果這些「電腦」突然集體當機,後果會有多嚴重?方向盤可能瞬間失靈,安全氣囊無法啟動,整台車就像失控的高科技廢鐵。這樣的「系統崩潰」風險並非誇張劇情,而是真實存在於你我日常的駕駛過程中。

今天,我們將深入探討汽車電子系統「逆天改運」的科學奧秘。究竟,汽車的「大腦」—電子控制單元(ECU),是如何從單一功能,暴增至上百個獨立系統?而全球頂尖的工程師們,又為何正傾盡全力,試圖將這些複雜的系統「砍掉重練」、整合優化?

第一顆「汽車大腦」的誕生

時間回到 1980 年代,當時的汽車工程師們面臨一項重要任務:如何把汽油引擎的每一滴燃油都壓榨出最大動力?「省油即省錢」是放諸四海皆準的道理。他們發現,關鍵其實潛藏在一個微小到幾乎難以察覺的瞬間:火星塞的點火時機,也就是「點火正時」。

如果能把點火的精準度控制在「兩毫秒」以內,這大約是你眨眼時間的百分之一到千分之一!引擎效率就能提升整整一成!這不僅意味著車子開起來更順暢,還能直接省下一成的油耗。那麼,要如何跨過這道門檻?答案就是:「電腦」的加入!

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工程師們引入了「微控制器」(Microcontroller),你可以把它想像成一顆專注於特定任務的迷你電腦晶片。它能即時讀取引擎轉速、進氣壓力、油門深度、甚至異常爆震等各種感測器的訊號。透過內建的演算法,在千分之一秒、甚至微秒等級的時間內,精準計算出最佳的點火角度,並立刻執行。

從此,引擎的性能表現大躍進,油耗也更漂亮。這正是汽車電子控制單元(ECU)的始祖—專門負責點火的「引擎控制單元」(Engine Control Unit)。

汽車電子控制單元的始祖—專門負責點火的「引擎控制單元」(Engine Control Unit)/ 圖片來源:shutterstock

ECU 的失控暴增與甜蜜的負荷

第一顆 ECU 的成功,在 1980 年代後期點燃了工程師們的想像:「這 ECU 這麼好用,其他地方是不是也能用?」於是,ECU 的應用範圍不再僅限於點火,燃油噴射量、怠速穩定性、變速箱換檔平順度、ABS 防鎖死煞車,甚至安全氣囊的引爆時機……各種功能都交給專屬的 ECU 負責 。

然而,問題來了:這麼多「小電腦」,它們之間該如何有效溝通?

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為了解決這個問題,1986 年,德國的博世(Bosch)公司推出了一項劃時代的發明:控制器區域網路(CAN Bus)。你可以將它想像成一條專為 ECU 打造的「神經網路」。各個 ECU 只需連接到這條共用的線路上,就能將訊息「廣播」給其他單元。

更重要的是,CAN Bus 還具備「優先通行」機制。例如,煞車指令或安全氣囊引爆訊號這類攸關人命的重要訊息,絕對能搶先通過,避免因資訊堵塞而延誤。儘管 CAN Bus 解決了 ECU 之間的溝通問題,但每顆 ECU 依然需要獨立的電源線、接地線,並連接各種感測器和致動器。結果就是,一輛汽車的電線總長度可能達到 2 到 4 公里,總重量更高達 50 到 60 公斤,等同於憑空多載了一位乘客的重量。

另一方面,大量的 ECU 與錯綜複雜的線路,也讓「電子故障」開始頻繁登上汽車召回原因的榜首。更別提這些密密麻麻的線束,簡直是設計師和維修技師的惡夢。要檢修這些電子故障,無疑讓人一個頭兩個大。

大量的 ECU 與錯綜複雜的線路,也讓「電子故障」開始頻繁登上汽車召回原因的榜首。/圖片來源:shutterstock

汽車電子革命:從「百腦亂舞」到集中治理

到了2010年代,汽車電子架構迎來一場大改革,「分區架構(Zonal Architecture)」搭配「中央高效能運算(HPC)」逐漸成為主流。簡單來說,這就像在車內建立「地方政府+中央政府」的管理系統。

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可以想像,整輛車被劃分為幾個大型區域,像是車頭、車尾、車身兩側與駕駛艙,就像數個「大都會」。每個區域控制單元(ZCU)就像「市政府」,負責收集該區所有的感測器訊號、初步處理與整合,並直接驅動該區的馬達、燈光等致動器。區域先自理,就不必大小事都等中央拍板。

而「中央政府」則由車用高效能運算平台(HPC)擔任,統籌負責更複雜的運算任務,例如先進駕駛輔助系統(ADAS)所需的環境感知、物體辨識,或是車載娛樂系統、導航功能,甚至是未來自動駕駛的決策,通通交由車輛正中央的這顆「超級大腦」執行。

乘著這波汽車電子架構的轉型浪潮中, 2008 年成立的台灣本土企業威力暘電子,便精準地切入了這個趨勢,致力於開發整合 ECU 與區域控制器(Domain Controller)功能的模組化平台。他們專精於開發電子排檔、多功能方向盤等各式汽車電子控制模組。為了確保各部件之間的溝通順暢,威力暘提供的解決方案,就像是將好幾個「分區管理員」的職責,甚至一部分「超級大腦」的功能,都整合到一個更強大的硬體平台上。

這些模組不僅擁有強大的晶片運算能力,可同時支援 ADAS 與車載娛樂,還能兼容多種通訊協定,大幅簡化車內網路架構。如此一來,車廠在追求輕量化和高效率的同時,也能顧及穩定性與安全性。

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2008 年威力暘電子致力於開發整合 ECU 與區域控制器(Domain Controller)功能的模組化平台 /圖片來源:shutterstock

萬無一失的「汽車大腦」:威力暘的四大策略

然而,「做出來」與「做好」之間,還是有差別。要如何確保這顆集結所有功能的「汽車大腦」不出錯?具體來說,威力暘電子憑藉以下四大策略,築起其產品的可靠性與安全性:

  1. AUTOSAR : 導入開放且標準化的汽車軟體架構 AUTOSAR。分為應用層、運行環境層(RTE)和基礎軟體層(BSW)。就像在玩「樂高積木」,ECU 開發者能靈活組合模組,專注在核心功能開發,從根本上提升軟體的穩定性和可靠性。
  2. V-Model 開發流程:這是一種強調嚴謹、能在早期發現錯誤的軟體開發流程。就像打勾 V 字形般,左側從上而下逐步執行,右側則由下而上層層檢驗,確保每個階段的安全要求都確實落實。
  3. 基於模型的設計 MBD(Model-Based Design) 威力暘的工程師們會利用 MatLab®/Simulink® 等工具,把整個 ECU 要控制的系統(如煞車),用數學模型搭建起來,然後在虛擬環境中進行大量的模擬和測試。這等於在實體 ECU 誕生前,就能在「數位雙生」世界中反覆演練、預先排除設計缺陷,,並驗證安全機制是否有效。
  4. Automotive SPICE (ASPICE) : ASPICE 是國際公認的汽車軟體「品質管理系統」,它不直接評估最終 ECU 產品本身的安全性,而是深入檢視團隊在軟體開發的「整個過程」,也就是「方法論」和「管理紀律」是否夠成熟、夠系統化,並只根據數據來評估品質。

既然 ECU 掌管了整輛車的運作,其能否正常運作,自然被視為最優先項目。為此,威力暘嚴格遵循汽車業中一本堪稱「安全聖經」的國際標準:ISO 26262。這套國際標準可視為一本針對汽車電子電氣系統(特別是 ECU)的「超嚴格品管手冊」和「開發流程指南」,從概念、設計、測試到生產和報廢,都詳細規範了每個安全要求和驗證方法,唯一目標就是把任何潛在風險降到最低

有了上述這四項策略,威力暘確保其產品從設計、生產到交付都符合嚴苛的安全標準,才能通過 ISO 26262 的嚴格檢驗。

然而,ECU 的演進並未就此停下腳步。當ECU 的數量開始精簡,「大腦」變得更集中、更強大後,汽車產業又迎來了新一波革命:「軟體定義汽車」(Software-Defined Vehicle, SDV)。

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軟體定義汽車 SDV:你的愛車也能「升級」!

未來的汽車,會越來越像你手中的智慧型手機。過去,車輛功能在出廠時幾乎就「定終身」,想升級?多半只能換車。但在軟體定義汽車(SDV)時代,汽車將搖身一變成為具備強大運算能力與高速網路連線的「行動伺服器」,能夠「二次覺醒」、不斷升級。透過 OTA(Over-the-Air)技術,車廠能像推送 App 更新一樣,遠端傳送新功能、性能優化或安全修補包到你的車上。

不過,這種美好願景也將帶來全新的挑戰:資安風險。當汽車連上網路,就等於向駭客敞開潛在的攻擊入口。如果車上的 ECU 或雲端伺服器被駭,輕則個資外洩,重則車輛被遠端鎖定或惡意操控。為了打造安全的 SDV,業界必須遵循像 ISO 21434 這樣的車用資安標準。

威力暘電子運用前面提到的四大核心策略,確保自家產品能符合從 ISO 26262 到 ISO 21434 的國際認證。從品質管理、軟體開發流程,到安全認證,這些努力,讓威力暘的模組擁有最高的網路與功能安全。他們的產品不僅展現「台灣智造」的彈性與創新,也擁有與國際大廠比肩的「車規級可靠度」。憑藉這些實力,威力暘已成功打進日本 YAMAHA、Toyota,以及歐美 ZF、Autoliv 等全球一線供應鏈,更成為 DENSO 在台灣少數核准的控制模組夥伴,以商用車熱系統專案成功打入日系核心供應鏈,並自 2025 年起與 DENSO 共同展開平台化量產,驗證其流程與品質。

毫無疑問,未來車輛將有更多運作交由電腦與 AI 判斷,交由電腦判斷,比交由人類駕駛還要安全的那一天,離我們不遠了。而人類的角色,將從操作者轉為監督者,負責在故障或斷網時擔任最後的保險。透過科技讓車子更聰明、更安全,人類甘願當一個「最弱兵器」,其實也不錯!

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AI 可以幫你聽懂老婆的情緒了?AI 情緒理解原理解密!
泛科學院_96
・2024/07/01 ・510字 ・閱讀時間約 1 分鐘

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讓電腦理解人類情感,一直是許多科學家關注的議題。那你知道現在 AI 已經學會人類情緒的辨識了嗎?

所以我們這集就來講講:

  1. AI 如何理解人類情緒
  2. AI 如何生成情緒語音
  3. 世界上第一款具有同理心的 AI 對話工具 Hume

那麼我們就開始吧!

最後,你覺得 AI 情緒辨識能拿來做什麼呢?

  1. 就陪我練英文而已吧
  2. 挖賽這樣我就有女友翻譯器啦
  3. 開始想跟 AI 談戀愛
  4. 其他也歡迎留言分享喔

如果有其他想看的 AI 工具測試或相關問題,也可以留言發問~

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更多、更完整的內容,歡迎上泛科學院的 youtube 頻道觀看完整影片,並開啟訂閱獲得更多有趣的資訊!

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泛科學院_96
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我是泛科學院的AJ,有15年的軟體測試與電腦教育經驗,善於協助偏鄉NPO提升資訊能力,以Maker角度用發明解決身邊大小問題。與你分享人工智慧相關應用,每週更新兩集,讓我們帶你進入科技與創新的奇妙世界,為未來開啟無限可能!

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當科技介入感官體驗,人類的情感還是「自然」的嗎?——《再.創世》專題
再・創世 Cybernetic_96
・2021/11/05 ・5624字 ・閱讀時間約 11 分鐘

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  • 作者/劉育成|東吳大學社會系副教授

後人類學者 Rosi Braidotti 在其著作中提出了一個問題:

「後人類主體的感官與知覺器官,看起來會像什麼樣子?(What is the sensory and perceptive apparatus of posthuman subjects like?)」(Braidotti & Hlavajova, 2018, p. 12)。

或者,換一個問法。人類所擁有的情感、情緒、知覺或感官體驗,都是「自然的」嗎?這樣的論述有多大程度是真實的?以及,科技如何可能改變這樣的真實性?Jordi Vallverdú 提出「後認知時代(Post-Cognitive Era)」一詞,藉此思考以下提問:「情緒或情感是自然的嗎?」「在科技介入後,情緒或情感如何變得不自然?」,或者「如何挑戰情緒或情感是自然的這條界線?」(Vallverdú, 2017)。

換句話說,他的提問是:人造感官如何影響或形塑我們對世界的認識?以及,最終而言,如何形塑我們對自身之認識,以及形塑自身與機器之關係的認識?當然,這也挑戰了自然與技術的關係,也包含了重塑兩者之間原本存在之界線的內涵。

自然與非自然之間的關係

自然與技術(人造物)的關係,從希臘時代便有所論述。在史丹佛哲學百科(SEP)中,Franssen 等人歸納出了四個主題:首先,技術是學習於自然,或是模仿於自然。例如建造房子是模仿自燕子築巢、編織則是模仿自蜘蛛結網等。第二,自然與人造物之間存在著根本上的區別。例如亞里斯多德認為,自然界事物的產生與動作乃是內生的,而人造物是依賴外在的原因。此外,不同於自然,人造物也無法再製自身。第三,亞里斯多德的四因說(物質、形式、效用、目的)對技術哲學的貢獻。第四,柏拉圖與亞里斯多德對技術圖像的大量使用。例如柏拉圖將世界描述為是工匠的作品(the work of an Artisan)以及兩者都認為技術圖像在表達「世界的理性設計」這個信念上是不可或缺的(Franssen, Lokhorst, & Poel, 2015)。

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在希臘神話中也經常見到技術如何借鏡於自然,以擴展人類的能力。例如伊卡洛斯與代達洛斯想要透過蠟製成的翅膀逃離克里特島的故事。對於自然與技術(人造物)之間的區別,以人造物無法再製自身為主要觀點,指出了某種對於自然與人造物之間似乎存在著一道無法跨越的鴻溝或高牆。無論是往下走到底或者往上爬,科技都尚未能帶領我們看到是否能成功跨越的終點。

許多技術模仿於自然,例如建造房子是模仿自燕子築巢。圖/Pixabay

從技術的角度來看,自然是可以被征服的。然而,自然卻從未想要征服技術。對人類與社會的演化而言,「自然」不過就是透過技術進行觀察與再現的產物。康德曾經提問,「自然如何可能(How is nature possible?)?」社會學家 Simmel 認為這樣的提問正指出所謂的自然,「只不過是對自然的再現而已(nothing else but the representation of nature)」(Simmel, 2009[1908], pp. 40-41)。此一對自然的再現,原本是透過感官、心智與意識的運作,綜合而來的主體經驗,例如味道、溫度、顏色、情緒等皆然。

對康德而言,自然「就是個特定種類的經驗,一個透過且在我們的知識範疇中所發展出來的圖像」(Ibid.)。Simmel 對康德有關自然的討論,原本是想要回答「社會如何可能?」的這個問題,但將它自身的問題類比於康德的提問,正好提出了當前關於科技與人類發展的重要議題,也就是:在多大程度上,人類其實是技術的產物,且徹頭徹尾就是技術的?以及,隨著科技的介入,人類—身體與心智—在多大程度上仍(會)是自然的?

自然(Nature)可以是資料(Data)嗎?

馬克思在《資本論》第一卷中說道:「人自身作為一種自然力,與自然物質對立。為了在對自己的生活有用的形式上佔有自然物質,人使自身的自然力——手臂和腿、頭和手運動起來。當人透過這種運動,對外在於自身的自然施加作用並改變自然時,也就同時改變他自己的自然/性質(Nature)」(引自,萬毓澤, 2018, p. 56)。

這似乎是說,人透過其原本作為自然界之一部分的自然之力,在改變自然的同時,也改變了自身的屬於自然的那一部分。科技不僅在這個運動過程中給予人的自然力大大的協助,甚至不斷地擴增其力量,更透過大腦的延伸——網際網路以及人工智能等——欲將人類身體的自然性質消除殆盡。儘管可以想見的是,這為人類的日常生活帶來更多的便利與效能,但與此同時,自然卻也成了一個再也回不去的想像。

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「是不是自然的?」這件事重要嗎?在自然與技術(非自然或人造物)這兩個端點上,我們很少譴責自然是一個不好或不健康的東西,但是跟技術有關的,卻經常象徵了不健康的事物。當現代社會中出現越來越多諸如「吃得健康」、「吃原型食物」、「回歸自然」等論述,或許也指出了前述馬克思所論述的矛盾。

在科技發展上,將自然——透過各種感測器或演算法等——化約為「資料(data)」並且對透過這些資料以模擬、再現或理解自然的肯定,讓自然離人類越來越遠。Coyne 在探討自然在數位時代中的位置時也說道:「無論自然是什麼,其絕不是資料」(Coyne, 2018, p. 7)。我們之所以能夠區別何謂自然或不自然,前提是我們已經使用了「自然/非自然」的這組區別。對人類以外的有機體而言,這組區別無疑是不存在的。

在科技發展上,將自然透過各種感測器或演算法等化約為「資料」。圖/Pixabay

換句話說,這組區別乃是技術的產物,也正是從技術(人造而非自然)的角度觀之,自然充滿了訊號(signals)或徵兆(signs), 等待著被(技術)解讀。對自然的「認知」——搜集、解讀訊號並賦予意義,一開始雖是透過尚未被技術中介的身體與感官來實現,但如今卻逐漸轉向由人造感官(artificial organs)與演算法來架構出對自然的認識。

歷史上的四種認知階段

廣義而言,「認知」就是對世界或環境的感知與認識。Vallverdú 區分了歷史上的四種認知階段:自然、文化、計算,以及後設統計(meta statistics)(超人類/超智能)(Vallverdú, 2017, p. 194)。這四個階段也可以看作是四種認識世界的方式,而這個過程也標示了那個原本是自然之一部分的身體,在科技介入後如何逐漸消逝的過程。

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在前三個階段,那個自然意義下的身體仍是認知發展與主體,感官在其中扮演重要角色。心智的發展也與感官如何感知外部世界有密切關係。因此,至少在這些階段中,知識仍是具身性的(embodied)。假如我們依舊相信科學與科技發展中的奇點(singularity)論述是可能出現的,那麼在奇點之後的人類以及「認知」又會是什麼樣子?這是 Vallverdú 所謂的第四階段:後設統計。他認為,未來的知識在本質上將會是「統計性的」。他稱那些在奇點之後所出現的認知實體為「後認知實體(post-cognitive entities)或「後奇點智能(post-Singularity intelligences)」(Ibid., p. 197)。

這樣的一種後認知實體主要有兩類,其一是「超人類(transhumans)」,其二則是人工智能學家 Nick Bostrom 所謂的「超智能(superintelligences)」(Bostrom, 2014)。超人類或許仍可被認為是人類或具有部分人類的性質,或者所謂的「賽博格(cyborg)」。然而,對於「超智能」——一種具有人類智能特性卻能超越人類智能的演算法,如何定義其是否為活著的或者是有機體等,對某些人而言似乎還是個困擾。

在探討認知的發展與情緒是不可分的前提下,Vallverdú 將這些後奇點智能的情緒系統描述為「para-emotions」,這個系統與當前人類的情緒系統運作會有很大不同,也將會是建立在新的資訊結構之上。如果情感與情緒在某種程度或意義上仍是自然的,那麼我們將要如何理解透過人造感官、各種感測器所蒐集到的數據,並據以形成關於情感與情緒的計算及結果?

另外,假如一個人工智能演算法能夠展現情感與情緒,並以此為基礎發展出對環境的認知與理解,這樣的一種非人的、後奇點實體是否能被視為是具有生命的?這些問題不僅在實務上會帶來各種倫理議題,在知識論上也直接挑戰了自然與技術的界線。

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在日常生活中,我們已經可以見到人們透過穿戴式或植入式裝置搜集數據,並以此為了解自身身體的方式。這些人造感官、感測器所獲得之資料,可以單獨運作或與身體感官的運作合併,一同形塑出所謂的認知。人們感知的方式也會形塑其思考與行動的方式與內容。

人們透過穿戴式裝置搜集數據,並以此為了解自身身體的方式。圖/Pixabay

Vallverdú 以「羞恥感(shame)」在社會連結中扮演之角色為例指出,羞恥感這種複雜的社會情緒,乃是透過複雜的社會互動而出現。此外,羞恥感更能夠用來實現人們彼此之間更細緻、複雜的社會互動(Vallverdú, 2017, p. 205)。這樣的情感與情緒如何在人造認知設備中獲得實現,以及對人機互動的影響與啟發等,都還尚待深入探究。

「感覺」可以透過大數據或演算法建構嗎?

「資料並未創造出感覺(data do not create sense)」,Vallverdú說道(Ibid.)。

透過技術能搜集到的資料越多,並不表示對自然或環境的感知或理解就必然會越加正確或適切。更重要的是,透過人造感官為人類或超智能所架構出來的環境特性,是否也是自然的,或自然的一部分?若我們將演算法也視為一種人造感官,當人們越來越依賴演算法來架構認知時,人類大腦是否會受到各種人造感官的影響,而被形塑成一種透過人造的方式來認識其環境,或者甚至,最終為人造大腦所取代?例如,書寫工具的數位化將我們與自然的接觸簡化到手指的固定、簡單的幾個動作,但卻給予與我們探索更多非屬於自然的可能性,而得以讓想像力因為數位化工具而得以更精緻、更多意想不到的方式來實現。其確實為我們帶來了更豐富的世界,但也將我們與自然的關係簡化為僅是手指的幾個動作。

再舉個例子,我們對植物的認識,過去需要到外面,透過觀察、觸摸等方式來認識植物,如今透過智慧型手機中的 APP(例如「形色」或 Google),只要對不知名的植物或花卉等拍攝照片,該程式就會將照片與其雲端上的資料庫進行比對,然後將結果回傳到手機螢幕上,然後使用者就會知道該植物的名稱及特性。在經驗研究中觀察到的是,使用者是在獲得回傳之資料後,再將該資料中對該植物特性的描述與眼前的植物進行比對,也就是透過回傳之資料來認識該植物的特性。

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現在透過 APP 就可以顯示不知名植物的資訊。圖/Pexels

在此一過程中,原本一開始是需要透過感官進行仔細觀察、觸摸、尋找資料、比對等都被簡化為一連串數位化的動作,這些動作與所要認識的對象之性質無關,而我們卻越來越習慣於用這樣的方式來認識與接觸自然。當我們意識到時而想要回歸到更多的自然時,我們所需要付出的代價可能更高(一方面是因為我們已經習於技術為我們提供對自然的認識或進用),甚至是一件不太可能或相當困難的事。

Braidotti 認為後人類、後人類中心主義的觀點,乃是茁生於「展露自身於世界,且折疊世界於自身之中的實作」(Braidotti, 2013, p. 193)。對我來說,這就是將人類帶回自然。至於這個「將人類帶回自然」對人類自身而言是一種貶抑或者是提升,或許仍有待討論。若科技是為了征服自然而存在及發展,也就是致力於人與非人(人造物)、自然與技術之界限的消解,那麼這樣的一種後人類論述,或許更像是創造了不存在真正自然的對象物。前述之界線的消解包含兩種意涵。其一是解消而回歸自然,其二是解消但卻是回歸技術。

然而,對這兩種意涵的探究,是否也預設了人與非人這組區別是技術而非自然的產物?這或許也是值得思考的問題。關於後人類與後人類中心主義的提問便會包括,這組區別之解消,帶來的是偏向自然或偏向技術的世界或思維?

《脫稿玩家》中擁有自我意識的 NPC

在最近的一部電影《脫稿玩家(Free Guy)》(2021)中,劇情主要描述一個在數位虛擬世界中的 NPC(Non-Player Character,非玩家角色)在獲得自我意識之後所發生的各種情節。非玩家角色指的是,在角色扮演遊戲中,那些不是由玩家所控制的角色。非玩家角色通常是由電腦程式或人工智能演算法所控制,主要協助真人玩家進行遊戲或豐富遊戲的場景與互動內容。

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在該電影中所設定的虛擬遊戲場景裡的 NPC—Guy—突然獲得了自我意識,因此也認識到他跟遊戲中的其他 NPC 角色有所不同。此外,該遊戲的真人玩家也在與 Guy互動的過程中,不僅有真實情感的投入,也引發了對於 Guy 是否應該被視為是「人」或者是「活著的」討論。這也直接挑戰了自然與非自然的界線,以及「什麼是『活著的(alive)』?」、「自然就等於是活著的嗎」等觀點。更進一步提問會是,在這個從自然到非自然的跨越,以及從非自然跨回自然之過程中,到底發生了哪些事?

結語

綜上所述,人類(社會)或許正經歷一個從「科技中介的自然(technologically-mediated nature, or artificial nature」到「科技的自然化(naturalization of technology)」之發展。在此過程中,關鍵的提問將會是,自然如何解消於科技之中,以及這樣的解消為物種帶來何種面對自身的方式及後果?無論是 Vallverdú 稱之的後認知或後奇點實體,還是 Braidotti 的後人類主體,這些都會是「身體主動吸引技術進入其中」的主體,技術不再是輔助身體之用,正常與不正常的身體,都期待技術帶來的好處——也將重塑正常/不正常的界線。

例如我們不只是無法抗拒智慧型手機,在某種意義上,我們歡迎智慧型手機對身體——姿勢、行為、心理與心智——的殖民。感官與知覺設備不再只是指單純的身體感官,也不是如麥克魯漢所言之的身體感官透過技術物而延伸的產物,而是技術物改變感官經驗甚至取代感官以提供資訊給心智(演算法)進行處理,最終帶來的或許正是一個科技就是自然的後認知時代。

  • 萬毓澤. (2018). 你不知道的馬克思. 新北市: 木馬文化.
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再・創世 Cybernetic_96
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由策展人沈伯丞籌畫之藝術計畫《再・創世 Cybernetic》,嘗試從演化控制學的理論基礎上,探討仿生學、人工智慧、嵌合體與賽伯格以及環境控制學等新知識技術所構成的未來生命圖像。