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80分女孩vs.命理解析:科學的資格

朱家安
・2013/07/19 ・2910字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 573 ・九年級


「最難嫁掉的女生類型:長相不差、條件不錯、人好相處」這篇文章裡,作者Joe提出了一個新穎的說法:

安全感危機假說:80分女孩普遍採取錯誤策略,忽略男人所需的安全感。而這使得她們面臨敗犬危機。

這個說法直接支持Joe接下來非常具體的愛情策略建議:80分女孩應該多了解男人想要什麼,並試著提供安全感。

文章刊出後不久,泛科學的海苔熊為文反駁,在「80分女孩沒人愛?」裡,他提出一些科學證據說明,80分女孩擁有的那些特質,並不會有「最難嫁掉的女生類型:長相不差、條件不錯、人好相處」所暗示的扣分效果。

接著,Joe寫了「從泛科學80分女孩的平反文,談「權威」創造的截思偏誤」回應海苔熊,指出海苔熊的批評是斷章取義。我則在「愛情爭論的批判觀察」裡說明為什麼Joe對海苔熊的回應不但失敗,並且忽視了自己文章可能造成的悲慘後果。

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接下來,在這篇文章裡,我打算指出,Joe在商周文章中關於80分女孩的說法,不只是缺乏科學證據,並且還有違背科學討論基本原則的危機。

誰是80分女孩?

首先,看看「最難嫁掉的女生類型:長相不差、條件不錯、人好相處」裡面描述「80分女孩」的段落:

「她們是我們周圍那些條件不壞、溫柔體貼、對人親切的女生。雖然沒有搶眼的美貌,但她們在外貌上也並不差;男人或許不會第一眼注意到她們,但她們都有足夠的女性魅力、通常也很耐看。更重要的是,她們沒有好到讓人有不敢親近的壓力。她們大部分學歷不壞,有一份還不錯的工作。經濟上雖然不至於很闊綽,但也算是自給自足。…她們通常有足夠的品味、懂時尚、懂得吃、知道哪裡有不錯的餐廳、知道餐點該搭配什麼酒;懂得穿、未必擁有一堆知名精品、但總能穿搭出自己的風格,甚至連男人的穿著打扮都能有所見解…」

當你一邊讀Joe的文章,一邊開始覺得「對,我就是這種80分女孩」的時候,請注意,你已經陷入人類認知能力的陷阱了。

雖然大多數人自我感覺良好,但並不至於自稱超越90%同儕。作者對80分女孩的描述,就跟星座測驗一樣,會得到大多數人的認同「對,我就是那樣」。順便一提,在這樣的設計環境裡,當海苔熊主張我們難以在科學上界定80分女孩時,他的說法自然無法得到太多女人的共鳴。

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80分女孩是否有安全感危機?

就算我們有辦法界定出一群(根據Joe的說法)佔據多數的80分女孩,他們是否比得到其它分數的女孩更受到Joe所提到的安全感危機威脅?

關於這一點,Joe沒有提出統計資料支持。當然,他聲明「我並非兩性專家,我的書更不是兩性科學」#1,而這似乎一定程度上迴避了受科學檢視的必要性。但我必須指出,相關統計資料對Joe的重要性遠超過他的想像。統計資料的有無,原則上決定了Joe的說法是市場學的檔次,還是命理學的檔次。

常識上,如果你說「在所有女孩中,80分女孩特別受到安全感危機威脅」,你就同時說了「其它分數的女孩比較不受安全感危機威脅」否則你就是在說一句廢話,類似於「在國民黨黨員裡,馬小九和金小刀特別擁有黨證」。(當然,他們兩個可能擁有「比較特別的黨證」,不過這篇文章討論的是男女之間的愛情,至於男人之間的情誼,必須另文深探)

所以,其它分數的女孩是否就比較不受安全感危機威脅?在沒有統計資料的情況下,我們當然還是可以討論這個問題,例如,有人可能會說:

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(A)90分的女孩男人費心思追都來不及了,哪需要在乎自己能否給人安全感?至於60分的女孩,嗯哼,她們的首要顧慮恐怕還輪不到安全感喔~

愛情危機診斷VS算命

這種說法聽起來有一點合理,但事實上它根本是合理的相反。它的問題在於,不管你對「80分女孩」遭遇的感情危機做出什麼樣的診斷,你都可以用一模一樣的格式為那個說法辯護:

診斷:在所有女孩中,80分女孩的危機在於,她們太八卦讓男人心煩。

理由:90分的女孩男人費心思追都來不及了,八卦忍耐一下就好。至於60分的女孩,嗯哼,她們的首要顧慮恐怕還輪不到愛八卦喔~

診斷:在所有女孩中,80分女孩的危機在於,她們的穿著品味不上不下。

理由:90分的女孩男人費心思追都來不及了,穿著品味差一點無所謂。至於60分的女孩,嗯哼,她們的首要顧慮恐怕還輪不到穿著品味喔~

診斷:在所有女孩中,80分女孩的危機在於,她們面對身邊男性,容易心猿意馬,最後反而落得一場空。

理由:90分的女孩根據定義有權心猿意馬。至於60分的女孩,嗯哼,要心猿意馬恐怕還輪不到她們喔~

為什麼會出現這種怎麼講怎麼對的狀況?一個可能的分析是,進行推論的人,在區分出「80分女孩」和「其它女孩」的同時,已經預設了她們具備不同性質,處於愛情市場的不同景氣當中。80分女孩是「還不錯,但是沒那麼好」的一群,因此,那些「好到不需要擔心安全感危機(或其它任何剛好被拿來討論的負面條件)」的女孩,自然不會屬於「80分女孩」,而那些「要擔心的東西實在太多了」的女孩,也不會是「80分女孩」。這種推論在結構上類似:

「凡是烏鴉都是黑的。」

「是喔?我們實驗室昨天才收了一隻白化的烏鴉欸。」

「不要鬧了好不好~既然是白色的怎能叫「烏」鴉?」

這類怎麼講都對,可以解釋幾乎所有資料的討論方式,用科學哲學的術語來說,叫做缺乏可否證性。當我用缺乏可否證性的方法進行辯護,我的論述就不再科學:

「仙仔,您不是說阿九會因為命格僵硬在今年掛掉?」

「唔,看來這個命格實在是太僵硬了,掛都掛不掉哪!」

可否證性大挑戰

當然,Joe可能不會用這種策略辯護安全感危機假說。但問題是,只要Joe不提出奠基於事實的統計數據,他的辯護遲早會遇到怎麼說怎麼對的問題。若你不同意我在這裡的說法,可以試著挑戰:你是否可以在不引用統計數據的情況下辯護安全感危機假說,而又不陷入「怎麼講都對」的算命困境?

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不管是科學假說還是科學論述,都必須具備可否證性。這個說法自Karl Popper在三零年代提出後,成為少數受到廣大科學家接受的科學哲學理論。#2 那些怎麼說怎麼對的討論方式,讓說法沒辦法受到證據檢驗,因此,自然違背科學家接受的科學基本原則。

看到這裡,你應該了解,雖然有些說法怎麼說怎麼對,看起來很有道理,但這不構成相信它的理由,正好相反。

為什麼要學科學和哲學?

從Joe的愛情分析,我們可以理解為什麼科學精神和哲學思維重要。

首先,鄉民關於星座解析的實驗,讓你了解人很容易接受某些設計精巧的敘述「就是在講我!」,而利用這種認知缺陷取信於人的技術,顯然已經不是星座專家的專利。再來,科學哲學關於可否證性的分析,也不只是學院裡的玩意,而是可以有效地協助你辨認那些與自己的愛情策略密切相關的建議到底值不值得相信。

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note

  1. 然而你可以發現,這並不阻礙他的編輯把書名取做「愛情市場學」,就像雖然Joe沒有說長相不差、條件不錯、人好相處會讓女生難嫁掉,這也不阻礙他的商周編輯把文章下標為「最難嫁掉的女生類型:長相不差、條件不錯、人好相處」一樣。
  2. 當然,這並不是說其它科學哲學理論都很爛。基本上科學家不太喜歡其它那些說他們研究的質子和中子「事實上不存在」或者「都是被科學家建構出來」的說法。
文章難易度
朱家安
19 篇文章 ・ 6 位粉絲
哲學研究生,努力用簡單有趣的方式推銷理性思考和分析哲學。

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賭博與愛情公式:用數學擬定你的擇偶策略——《數盲、詐騙與偽科學》
大牌出版.出版大牌_96
・2024/01/06 ・2486字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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理解期望值,有助於分析賭場裡的大部分賭局,以及美國中西部和英國的嘉年華會中,常有人玩、但一般人比較不熟悉的賭法:骰子擲好運(chuck-a-luck)。

招攬人來玩「骰子擲好運」的說詞極具說服力:你從 1 到 6 挑一個號碼,莊家一次擲三顆骰子,如果三個骰子都擲出你挑的號碼,莊家付你 3 美元。要是三個骰子裡出現兩個你挑的號碼,莊家付你 2 美元。

假如三個骰子裡只出現一個你挑的號碼,莊家付你 1 美元。如果你挑的號碼一個也沒有出現,那你要付莊家 1 美元。賽局用三個不同的骰子,你有三次機會贏,而且,有時候你還不只贏 1 美元,最多也不過輸 1 美元。

我們可以套用名主持人瓊安.李維絲(Joan Rivers)的名言(按:她的名言是:「我們能聊一聊嗎?」),問一句:「我們能算一算嗎?」(如果你寧願不算,可以跳過這一節。)不管你選哪個號碼,贏的機率顯然都一樣。不過,為了讓計算更明確易懂,假設你永遠都選 4。骰子是獨立的,三個骰子都出現 4 點的機率是 1/6×1/6×1/6=1/216,你約有 1/216 的機率會贏得 3 美元。

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僅有兩個骰子出現 4 點的機率,會難算一點。但你可以使用第 1 章提到的二項機率分布,我會在這裡再導一遍。三個骰子中出現兩個 4,有三種彼此互斥的情況:X44、4X4 或 44X,其中 X 代表任何非 4 的點數。而第一種的機率是 5/6×1/6×1/6=5/216,第二種和第三種的結果也是這樣。三者相加,可得出三個骰子裡出現兩個 4 點的機率為 15/216,你有這樣的機率會贏得 2 美元。

圖/envato

同樣的,要算出三個骰子裡只出現一個 4 點的機率,也是要將事件分解成三種互斥的情況。得出 4XX 的機率為 1/6×5/6×5/6=25/216,得到 X4X 和 XX4 的機率亦同,三者相加,得出 75/216。這是三個骰子裡僅出現一個 4 點的機率,因此也是你贏得 1 美元的機率。

要計算擲三個骰子都沒有出現 4 點的機率,我們只要算出剩下的機率是多少即可。算法是用 1(或是100%)減去(1/216 +15/216 + 75/216),得出的答案是 125/216。所以,平均而言,你每玩 216 次骰子擲好運,就有 125 次要輸 1 美元。

這樣一來,就可以算出你贏的期望值($3×1/216)+($2×15/216)+($1×75/216)+(–$1×125/216)=$(–17/216)=–$0.08。平均來說,你每玩一次這個看起來很有吸引力的賭局,大概就要輸掉 8 美分。

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尋找愛情,有公式?

面對愛情,有人從感性出發,有人以理性去愛。兩種單獨運作時顯然效果都不太好,但加起來⋯⋯也不是很妙。不過,如果善用兩者,成功的機率可能還是大一些。回想舊愛,憑感性去愛的人很可能悲嘆錯失的良緣,並認為自己以後再也不會這麼愛一個人了。而用比較冷靜的態度去愛的人,很可能會對以下的機率結果感興趣。

在我們的模型中,假設女主角——就叫她香桃吧(按:在希臘神話中,香桃木﹝Myrtle﹞是愛神阿芙蘿黛蒂﹝Aphrodite﹞的代表植物,象徵愛與美)有理由相信,在她的「約會生涯」中,會遇到 N 個可能成為配偶的人。對某些女性來說,N 可能等於 2;對另一些人來說,N 也許是 200。香桃思考的問題是:到了什麼時候我就應該接受X先生,不管在他之後可能有某些追求者比他「更好」?我們也假設她是一次遇見一個人,有能力判斷她遇到的人是否適合她,以及,一旦她拒絕了某個人之後,此人就永遠出局。

為了便於說明,假設香桃到目前為止已經見過 6 位男士,她對這些人的排序如下:3—5—1—6—2—4。這是指,在她約過會的這 6 人中,她對見到的第一人的喜歡程度排第 3 名,對第二人的喜歡程度排第 5 名,最喜歡第三個人,以此類推。如果她見了第七個人,她對此人的喜歡程度超過其他人,但第三人仍穩居寶座,那她的更新排序就會變成 4—6—1—7—3—5—2。每見過一個人,她就更新追求者的相對排序。她在想,到底要用什麼樣的規則擇偶,才能讓她最有機會從預估的 N 位追求者中,選出最好的。

圖/envato

要得出最好的策略,要善用條件機率(我們會在下一章介紹條件機率)和一點微積分,但策略本身講起來很簡單。如果有某個人比過去的對象都好,且讓我們把此人稱為真命天子。如果香桃打算和 N 個人碰面,她大概需要拒絕前面的 37%,之後真命天子出現時(如果有的話),就接受。

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舉例來說,假設香桃不是太有魅力,她很可能只會遇見 4 個合格的追求者。我們進一步假設,這 4 個人與她相見的順序,是 24 種可能性中的任何一種(24=4×3×2×1)。

由於 N=4,37% 策略在這個例子中不夠清楚(無法對應到整數),而 37% 介於 25% 與 50% 之間,因此有兩套對應的最佳策略如下:

(A)拒絕第一個對象(4×25%=1),接受後來最佳的對象。

(B)拒絕前兩名追求者(4×50%=2),接受後來最好的求愛者。

如果採取A策略,香桃會在 24 種可能性中的 11 種,選到最好的追求者。採取 B 策略的話,會在 24 種可能性中的 10 種裡擇偶成功。

以下列出所有序列,如同前述,1 代表香桃最偏好的追求者,2 代表她的次佳選擇,以此類推。因此,3—2—1—4 代表她先遇見第三選擇,再來遇見第二選擇,第三次遇到最佳選擇,最後則遇到下下之選。序列後面標示的 A 或 B,代表在這些情況下,採取 A 策略或 B 策略能讓她選到真命天子。

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1234;1243;1324;1342;1423;1432;2134(A);2143(A);2314(A, B);2341(A, B);2413(A, B);2431(A, B);3124(A);3142(A);3214(B);3241(B);3412(A, B);3421;4123(A);4132(A);4213(B);4231(B);4312(B);4321

如果香桃很有魅力,預期可以遇見 25 位追求者,那她的策略是要拒絕前 9 位追求者(25 的 37% 約為 9),接受之後出現的最好對象。我們也可以用類似的表來驗證,但是這個表會變得很龐雜,因此,最好的策略就是接受通用證明。(不用多說,如果要找伴的人是男士而非女士,同樣的分析也成立。)如果 N 的數值很大,那麼,香桃遵循這套 37% 法則擇偶的成功率也約略是 37%。接下來的部分就比較難了:要如何和真命天子相伴相守。話說回來,這個 37% 法則數學模型也衍生出許多版本,其中加上了更合理的戀愛限制條件。

——本書摘自《數盲、詐騙與偽科學》,2023 年 11 月,大牌出版,未經同意請勿轉載。

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擁有「控制感」有助於維持心理健康?無助導致的憂鬱又是怎麼來的?——《選擇的弔詭》
一起來
・2023/12/31 ・3327字 ・閱讀時間約 6 分鐘

習得無助、控制感,以及憂鬱

提過塞利格曼等人發現的「習得無助」現象,他們進行了一系列動物基本學習歷程的實驗,訓練動物跳過柵欄以避開腳下的電擊。動物通常很快就能學會怎麼做,但有一組動物,因為先前經歷過一連串無法躲避的電擊,所以始終都學不會,牠們甚至放棄嘗試,只是待在原地乖乖接受電擊,而從不試著跳過柵欄。研究者的解釋是,當動物遭受自己無法控制的電擊,就會學到不管怎麼做都無濟於事,這樣的習得無助感會轉移到新情境,即使牠們能夠控制這個新情境,還是會放棄嘗試。

塞利格曼深入研究習得無助現象之後,驚訝地發現,這些無助的動物跟憂鬱症患者有許多共同點,尤其是兩者的消極心態,憂鬱症患者有時連「今天要穿什麼衣服」這樣的小事都力不從心。塞利格曼推論,至少有部分憂鬱症患者是因為經歷過一次強烈的失控感,於是開始相信自己對任何事都無能為力,並認為這種無助感會一直持續出現在各種情境。根據塞利格曼的假設,擁有控制感對於心理健康至關重要。

五十多年前,一項研究以三個月大的嬰兒為受試者,凸顯了控制感的重要性。研究者將嬰兒分成兩組,A 組是有控制權的嬰兒,他們躺在嬰兒床上,頭靠著枕頭,床的上方倒掛著一把半透明的傘,裡面用彈簧黏著幾隻動物玩偶,如果嬰兒轉一下頭,傘裡的燈就會亮起,嬰兒就可以看到那些玩偶在「跳舞」,但一會兒燈就熄滅了。當 A 組嬰兒碰巧轉頭,讓傘裡的燈亮起並看到玩偶,他們就會表現出好奇、開心和興奮的樣子,而且很快就學會利用轉頭來控制玩偶的出現,然後一次又一次重複這個動作,看起來一直都很開心。B 組嬰兒則沒有控制權,只有在 A 組轉頭時,他們床上的燈也跟著亮起,才可以「順便」看到玩偶, 所以 B 組看到玩偶的次數和時間都跟 A 組一樣多,但他們只有在一開始表現得跟 A 組一樣開心,然後很快就因為適應而失去興趣。

研究使用玩偶測試後發現嬰兒的快樂似乎源自於「控制感」。圖/envato

研究者從兩組嬰兒的反應差異,得到下列結論:讓嬰兒一直很開心的原因,並不是會跳舞的動物玩偶,而是控制感。A 組嬰兒之所以對著玩偶咯咯笑個不停,是因為他們似乎知道是自己讓這一切發生,「是我幹的好事,很棒吧,而且只要我想要,隨時都可以再來一次」。B 組嬰兒雖然什麼都不用做就可以看到玩偶,但是卻沒有體驗到這種令人興奮的控制感。

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小嬰兒幾乎無法控制任何事物,既不能任意靠近自己想要的東西,也無法離討厭的東西遠遠地。他們無法靈活控制自己的手,所以抓取或操作物品都很吃力。他們還會無預警地被被東戳戳、西捏捏,或是被抱起又放下。小嬰兒的世界就是只能被動讓事情發生在自己身上,任由別人擺佈。或許正是基於這個原因,當他們偶然發現自己可以控制那麼一點小事, 就異常在意和興奮。

另一項研究以生命的另一端——老年人為受試者,也戲劇化地證明了「控制感」對於幸福快樂的重要性。研究者告訴 A 組養老院的住民必須為自己負責、照顧好自己;B 組住民則被告知他們的一切生活起居都由工作人員打理。此外,A 組每天都要決定一些簡單的事,並照顧一盆植物;B 組則沒有任何決定權,他們的植物也由工作人員照顧。結果,A 組老人(對自己的生活有一定的控制權)比 B 組(沒有控制權)更有活力、更靈敏,主觀幸福感也更高。最引人注目的是,A 組的平均壽命比 B 組多好幾年。可見,從出生到死亡,人都需要擁有對生活的掌控權。 

從出生到死亡,人都需要擁有對生活的掌控權。 圖/envato

無助感、憂鬱和歸因風格

塞利格曼的「無助-憂鬱理論」仍然受到質疑,最大的問題是,並非每個失去掌控感的人都會陷入憂鬱。因此,塞利格曼和同事在 1978 年修正了這一理論,並指出在無助感和憂鬱之間,還存在另一個重要的心理歷程。根據修正後的新理論,人在失敗和失去掌控感之後,會問自己為什麼,像是「為什麼他要跟我分手?」「為什麼我被刷下來?」「為什麼我沒有談成那筆生意?」「為什麼我的成績這麼爛?」。換句話說,人會尋找失敗的原因。

塞利格曼等人認為,人對事情的解釋——即歸因風格(attributional style)大致有兩種,每種風格都傾向接受特定類型的原因,而這些原因不一定跟實際情形有關。根據歸因風格的特性,造成失敗的原因可以分成三個向度:全面或特定、長期或短暫、內在或外在。

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假設你去應徵一份行銷業務的職缺,卻沒被錄取,你在分析自己為什麼會失敗時,下面是一些可能的原因: 

全面:我的自傳和履歷都寫得不好,面試時又很緊張,看來不管找什麼工作都不會被錄取了。

特定:我對那家公司的產品類型不太了解,我得多做一些功課,面試時才能脫穎而出。

長期:我的個性不是很主動積極,也無法擔負責任,這份工作根本不適合我。

短暫:我最近感冒,好幾天沒睡好,面試時狀態不佳。

內在:原本應該可以順利得到這份工作,是我自己搞砸了。

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外在:他們應該早就內定好了,找人去面試只是做做樣子,大家都是去陪榜的。

如果你用特定、短暫、外在因素去解釋自己為何沒被錄取,那麼你對下次找工作的預期會是什麼?你也許會想:如果去應徵自己熟悉的領域,並且保持睡眠充足,自己也更主動機靈一點,而且面試沒有黑箱作業,一切就會很順利。換句話說,這次的失敗經驗不太會影響下次找工作的表現。

反之,假設你用全面、長期、內在角度看待自己的失敗,認為自己的履歷毫不起眼, 面試時老是緊張得說不出話,而且個性太被動,別人都比自己更適合這份工作,那麼你預期的未來就會黯淡無光,你不但沒得到這份工作,接下來要找任何工作都會很困難。

修正後的「無助-憂鬱理論」認為,如果用全面、長期、內在因素去解釋失敗,那麼由失敗或失去掌控所引發的無助感才會導致憂鬱,因為在這種情況下,人有充分理由預期自己將不斷遭遇失敗。既然註定會失敗,那麼每天起床、換好衣服,繼續應徵下一份工作又有什麼意義? 

如果用全面、長期、內在因素去解釋失敗,人有充分理由預期自己將不斷遭遇失敗,那麼由失敗或失去掌控所引發的無助感會導致憂鬱。圖/envato

對上述理論的檢驗已得到令人矚目的結果。人確實會表現出不同的歸因風格,「樂觀者」會將自己的成功解釋為全面、長期、內在因素所致,而認為失敗是由特定、短暫、外在因素造成。「悲觀者」則恰好相反。如果兩個人得到同樣的分數,樂觀者會說「我得了 A」 或「她給我成績打 C」,悲觀者卻說「她給我打 A」或「我得了 C」,因此悲觀者更可能陷入憂鬱。此外,從一個人的歸因風格也可以預測他未來遭受失敗時是否會憂鬱。如果認為失敗的原因是全面性的,就會預期自己在其他生活領域也會遭遇失敗,而如果歸因於特定因素則不會這麼想;如果認為失敗的原因是長期性的,就會預期失敗將一直發生,而如果歸因於短暫因素就不會這麼想;如果認為失敗是跟個人內在因素有關,自尊就會遭受嚴重打擊,而如果歸因於外在因素則不會如此。

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這並不表示,把功勞都歸於自己,把失敗都歸咎於外在環境,就是擁有成功、幸福人生的祕訣。最好的方法是面對現實、做出正確歸因,雖然這樣做可能會造成情緒負荷,但準確分析成敗原因,並找出問題所在,才可能在下一次獲得更好的結果。不過平心而論,在大多數情況下,過度自責確實會造成不良心理後果。正如接下來所要探討的,在擁有無限選擇的世界,人們更容易因為結果不如意而自責。

——本書摘自《選擇的弔詭》,2023 年 11 月,一起來出版,未經同意請勿轉載。

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「意識」是什麼?人們已經找到答案了嗎?
PanSci_96
・2023/11/26 ・6000字 ・閱讀時間約 12 分鐘

「意識」是什麼?

直到現在,仍是宗教、哲學、心理學、神經科學都還無法解答的難題。

但是今年, 2023 年,一場來自神經學家與哲學家對於「意識」解釋的賭注,在經過長達 25 年的研究後,終於要畫下句點了嗎?到底是誰贏了?對自己頭上頂著的大腦,我們又了解多少了?

25 年前,一場圍繞「意識」之謎的賭局

1998 年,神經科學家克里斯托夫・科赫(Christof Koch)和哲學家戴維・查爾莫斯(David John Chalmers)打賭一箱葡萄酒,如果 25 年後,人們已經能清楚地解釋意識背後的神經機制,那麼就是科赫贏了。反之,如果還是未能解答意識之謎,就是查爾莫斯贏了。

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但在揭曉勝者之前,我們要先來談談一個最基本的問題,「意識」到底是什麼?首先我們要先定義清楚,因為在中文中,意識指的可能是一個人的清醒狀態、也可以是對內在自我的一種感知、又或是包含感知、情緒、思考等等的一種總和、又甚至可以是指在精神分析理論中與前意識和潛意識的比較。

若要深入探討意識定義的發展以及不同的哲學論點,那真的不做個三十集做不完,在這集的時間內,就讓我們把重點放在感質(Qualia)的相關概念。感質,指的是個人直接體驗的主觀感受,被認為無法通過客觀描述或第三人稱觀察來完全理解或解釋。我們感知世界的方式、感受事物的質感、觸覺、視覺、聽覺、嗅覺等等都是屬於感質。

感質,指的是個人直接體驗的主觀感受,被認為無法通過客觀描述或第三人稱觀察來完全理解或解釋。圖/wikipedia

舉一個例子。若是把一顆紅蘋果放在大家面前,詢問蘋果這是什麼顏色,相信大家應該都會說這是紅色。然而,雖然科學能解釋紅色是因為有波長約 620 到 750 奈米的光,刺激到視網膜的錐細胞,產生一連串的神經反應,最後形成大腦的表徵,但卻無法解釋我們對紅色的主觀感受是怎麼形成的。

哲學家們也常思考,你看到的紅色,和我看到的紅色究竟是否一樣,是否有可能我眼中的紅其實是你眼中的綠。

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舉另一個例子,這件數年前爆紅的衣服,你覺得是藍色與黑色相間,還是白色與金色相間呢?

另外,像是這張圖究竟是兔子還是鴨子?

圖/wikipedia

這張圖究竟是狗還是小女孩?

明明有張客觀的圖片存在,每個人的主觀感受卻有不同的答案。

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「困難問題」(Hard problem of consciousness)是找不到答案的問題?

在意識賭局中的哲學家戴維・查爾莫斯,就提出感質以及主觀經驗為什麼(why)存在以及如何(how)產生是所謂的困難問題(Hard problem of consciousness),相較於簡單的問題是討論意識相關的功能和行為,困難問題涉及意識的經驗(現象、主觀),是沒辦法客觀觀察測量。也就是這個問題,是沒有答案的。

舉一個屬於困難問題的例子,明明都只是大腦的神經在放電,為何某些神經放電後會導致飢餓感而不是其他感覺,譬如口渴?他認為即使沒有飢餓這種「感覺」,飢餓衍伸出的行為,例如進食,也可以發生。因此這些產生的感覺,無法單純簡化由大腦等物理系統解釋。

圖/giphy

然而,困難問題的說法其實也存在爭論。根據 2020 年哲學期刊文章的互動式學術資料庫 PhilPapers 的調查, 29.72% 的受訪哲學家認為難題不存在,而 62.42% 的受訪哲學家認為難題是一個真正的問題。

也有一群神經科學家們雖然接受困難問題的存在,卻也認為困難問題未來可以被解決,又或是被證明這不是一個真正的問題。並開啟了他們對於意識相關神經區(neural correlates of consciousness)簡稱 NCC 的研究發展,試圖找到足以產生意識的最小神經集合。

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精神科學家開啟對於意識相關神經區(neural correlates of consciousness)簡稱 NCC 的研究發展,試圖找到足以產生意識的最小神經集合。圖/PanSci YouTube

但 NCC 的研究被認為最多只能找到神經反應與意識的相關性,解決的仍然只是簡單問題而非困難問題。為了突破 NCC 本身的限制,人們又開始轉往重視意識理論(theories of consciousness (ToCs))的發展。希望透過意識理論來超越以 NCC 為基礎的方法論,轉向提供更具解釋性見解的意識模型。

在意識模型這邊還在爭論不休,讓我們先把鏡頭換到神經學家這一邊。

研究科技進步,為意識研究帶來哪些幫助?

面對意識這個艱難的大哉問,克里斯托夫・科赫當初怎麼那麼有自信,敢發起這個看起來勝算就不大的挑戰呢?有那麼愛喝嗎?

1998 年,年輕有為的克里斯托夫・科赫已經是加州理工學院的助理教授,並和生命科學領域大咖中的大咖弗朗西斯・克里克,合作研究意識這個主題。沒錯,就是和華生一同發現 DNA 是雙股螺旋結構的克里克。除此之外,克里斯托夫還擁有物理的碩士學位,擁有跨領域的知識,讓他更加相信透過實證的方式,能找到意識的神經機制。

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克里斯托夫・科赫合作研究意識的對象便是與華生一同發現 DNA 是雙股螺旋結構的弗朗西斯・克里克。圖/PanSci YouTube

當時有許多大腦研究的技術蓬勃發展,像是功能性磁振造影(fMRI)已經獲得廣泛使用,使得科學家們能在對象進行活動或是受外界刺激時,同步從大腦血氧濃度的變化來推斷神經反應。

此外,光學遺傳學(optogenetics)技術也在那個時期開始萌芽,這讓研究者能用極佳的時間解析度來調控特定的大腦神經元,並藉此解碼大腦的秘密。舉例來說,現在的光學遺傳學能讓科學家們鎖定小鼠的特定神經細胞,並在小鼠頭上裝上 LED 光纖,只要開啟 LED 的光刺激,那些特定神經細胞就會興奮或抑制。藉由觀察小鼠行為的變化,就能了解不同行為表現是由哪些神經元所調控。

現在的光學遺傳學能讓科學家們鎖定小鼠的特定神經細胞。圖/PanSci YouTube

厲害的是,在 1979 年光學遺傳學的技術還未誕生前,克里克就認為如果想要了解大腦的運作,精準控制大腦中一種類型的所有細胞是非常重要的,而若想要有極佳的時間和空間精細度,必須使用光的技術,這與後來光學遺傳學的發明不謀而合。

有了這些科技加持,長達 25 年對於意識的賭注也即將來到結局。

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所以,誰贏了賭注?

2023 年 6 月 23 日,在科學意識研究協會的年會上,揭曉了這長達 25 年的賭局。神經科學家克里斯托夫・科赫(Christof Koch)最終承認,目前還不能解釋大腦的神經元是如何產生意識,並買了一箱好葡萄酒(1978 Madeira)給哲學家戴維・查爾莫斯(David John Chalmers)實現諾言。

克里斯托夫・科赫最終承認,目前還不能解釋大腦的神經元是如何產生意識,並買了一箱好葡萄酒給戴維・查爾莫斯。圖/PanSci YouTube

當然,這不是說意識的來源永遠沒有解答,只是當初賭局設下的 25 年時限到了。實際上到了 2018 年,他們兩位根本都忘了這場賭局,直到一位科學記者佩爾・斯納普魯德重新提及這個話題,才讓大家重新想起。

恰巧那個時間點,克里斯托夫・科赫和戴維・查爾莫斯都參與了鄧普頓世界慈善基金會支持加速意識研究的大型項目。該計畫建立一系列意識理論的「對抗性」實驗,希望透過讓兩個或多個持相反觀點的競爭對手共同合作研究,來挑戰各種意識假設。

意識理論的百家爭鳴

而其中包含兩個著名的意識理論,全局工作空間理論(Global Workspace Theory (GWT))和整合資訊理論(Integrated Information Theory (IIT))。

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全局工作空間理論(Global Workspace Theory (GWT))。圖/PanSci YouTube

全局工作空間理論(Global Workspace Theory (GWT))的概念,最早是由認知科學家伯納德・巴爾斯和斯坦・富蘭克林在 1980 年代晚期提出。他們認為意識的產生就像是劇場聚光燈一樣,當這個意識劇場透過名為選擇性注意的聚光燈在舞台上照出內容,我們就會產生意識情境。這聚光燈的投射也代表著全局工作空間,只有當感官輸入、記憶或內在表徵受到注意時,它們才有機會整合成為全局工作空間的一部分,被我們主觀意識到。而我們的行為決策,也是透過這個全局工作空間整合訊息,並分配到其他系統所產生。目前認為全局工作是發生於大腦前方的前額葉區域。

整合資訊理論(Integrated Information Theory (IIT))。圖/PanSci YouTube

與全局工作空間理論打對臺的,是整合資訊理論(Integrated Information Theory (IIT)),最早由朱利奧・托諾尼(Giulio Tononi)在 2004 年提出。這理論認為,意識背後是有數學以及物理為基礎的因果關係。應該先肯定意識的存在,再回推尋找其背後的物質基礎,並認為主觀意識是由客觀的感覺經驗產生的。克里斯托夫・科赫就是此理論的擁護者,他進一步認為,意識背後的那個神經機制,就存在於大腦後方後皮質熱區(Posterior cortical hot zone),包括頂葉、顳葉和枕葉的感覺皮質區域。

讓我們稍微總結一下兩者差異:

全局工作空間理論——

  • 意識只能透過訊息投射到一個稱做「全局工作空間」之後才能呈現
  • 訊息本身不會形成意識
  • 訊息要被注意到才會產生意識

整合資訊理論——

  • 意識存在
  • 產生的關鍵是需要將大腦處理感覺的皮質區域訊息整合

然而,經過六個獨立實驗室的研究,雖然有較多的證據支持整合資訊理論,但兩個理論都存在缺陷和質疑,直到目前都尚未有明確解答能解釋意識的神經機制,這也讓克里斯托夫・科赫大方承認自己輸掉了這 25 年的賭局。

隨著科學測量技術的演進以及越來越多的研究進展,有一些神經科學家認為意識理論即將崛起,目前的狀態只不過是一種研究過渡期。科學哲學家托馬斯・庫恩(Thomas Kuhn)將這種過渡期以「前典範式」(preparadigmatic science)來形容,認為一門不成熟的科學在成熟前,會面臨相互競爭的思想流派並各說各話。就像是當初達爾文提出演化論的物競天擇前有拉馬克主義、災變論與均變論來試圖解釋物種起源一樣。

下一場賭約?

雖然這次的打賭由戴維・查爾莫斯獲得一勝,但克里斯托夫・科赫在今年加倍賭注,認為下一個 25 年他一定會贏。到時候克里斯托夫已經 91 歲,戴維 82 歲了。

大家別擔心,這一集是會員共同選出來的題目, 25 年之後,我們也會再為各位泛糰做一集討論賭局的結果。

最後也想問問大家, 25 年之後,你賭這場對決會是誰贏呢?

  1. 我壓在克里斯托夫・科赫身上,我們一定能解開意識之謎
  2. 我賭戴維・查爾莫斯,意識這個問題,可能很難用科學來解釋
  3. 在那之前, AI 可能都已經有意識了,直接問 AI 還比較快

趕快來留言吧,記得 25 年後要回來看啊!

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參考資料

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PanSci_96
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