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我們為什麼害怕打電話?

果殼網_96
・2015/08/12 ・3166字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 505 ・六年級

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作者/Dalles_Chen

即使在網際網路如此普及的今天,電話依然是一種不可替代的溝通方式。通過電話,人們足不出戶就可以交流感情、溝通事務,它傳遞訊息的效率也比簡訊、郵件更高。然而,如此方便的電話在不少人眼中卻成了麻煩的來源。越來越多的人發現自己害怕聽到電​​話鈴聲,在需要撥出電話時也總是感到緊張、不知所措。如果能發簡訊、郵件,他們也一定不會選擇打電話和人交流。在社交網絡上,「害怕打電話」的話題也總能引起大量網友的揮淚共鳴,相關的段子、漫畫也層出不窮。「電話恐懼」究竟是怎麼回事?為什麼能和人面對面無障礙交流的人也會害怕打電話呢?

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警報!警報!這不是演習!圖片來自:college humor

「電話恐懼」是一種病嗎?

人們創造了「電話恐懼症」(telephone apprehension/telephone phobia)這個詞來描述對接打電話的焦慮,還總結了以下幾點常見「症狀」:

  • 手機常年靜音,雖然知道不好,但隱約覺得能躲就躲;
  • 聽到手機鈴聲就像聽到報警器,突然出現的鈴聲會使自己迅速變得心慌和焦慮;
  • 不願意接電話,也不願意主動打電話,看到未接來電也不想回電話;
  • 使用簡訊、郵件等文字方式交流時焦慮症狀幾乎消失,甚至與人面談的情況都好過電話中交流。
  • 其他症狀如:在電話中持續高度緊張,話少,對電話交流中的沉默感到恐懼。

不過,「電話恐懼症」本身並不是一個受到公認的概念,也不能說對打電話感到焦慮的人就一定是患上了心理疾病。

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那麼,它有沒有可能與某些心理問題有關呢?在說到這方面話題時,一個經常會被提起的概念是「社交焦慮」。網路上不少文章表示,不敢打電話就是社交焦慮的症狀表現之一,這種說法又是否正確呢?

社交焦慮症是精神疾病診斷與統計手冊(DSM)中正式的診斷疾病之一,它在一些方面的表現確實和「電話恐懼」有相似之處,不過它們卻又不能劃上等號。

判斷一個人是否患上了社交焦慮症,標準主要有以下幾項[1]

  • 對一種或多種社交場合產生明顯的焦慮感,因為在這些社交場合中個體會暴露在他人的審視下,如與他人互動(如談話、與陌生人會面),被觀察(如吃飯、飲酒時),以及在他人面前展示(如演講);
  • 個體害怕其會展示出自己焦慮的狀態,並因此遭到他人消極的評價;
  • 各種社交場合均能激起個體的恐懼感或是焦慮感;
  • 個體選擇迴避各種社交場合,而在身處其中時會感到強烈的恐懼感或焦慮感;
  • 所產生的恐懼感和焦慮感遠遠大於該社交場合的實際威脅;
  • 恐懼感、焦慮感、或對社交場合的迴避至少持續6個月以上;
  • 這種恐懼、焦慮、或迴避對個體的社會功能、職業方面、以及其他方面等造成顯著的困擾或損害;
  • 以上症狀並不是由於物質濫用或是身體狀況等生理影響所造成;
  • 以上症狀並不能用其他疾病更好的解釋(如:驚恐障礙、軀體變形障礙、自閉症)
  • 即使有其他身體狀況(如:帕金森、肥胖等)存在,以上症狀也屬於獨立存在或強度超過其身體狀況所能導致的範圍。

從這裡可以看出,社交焦慮患者對於各種形式的社交場合都會產生恐懼、焦慮、或逃避的反應,而害怕打電話的人很多並不會對其他社交場合產生明顯的恐懼。另一方面,「電話恐懼症」和社交焦慮症在害怕打電話的程度上也有差異,真正會被認為病態的社交焦慮對生活和工作有嚴重的影響,患者可能因此而不得不退學、辭職或者關閉手機,而自稱「電話恐懼」的人們大部分還是可以克服緊張完成交談的。由此可見,社交焦慮患者確實可以表現出對打電話的恐懼,而反過來從害怕打電話和社交恐懼則沒有必然的聯繫。如果你只是接打電話的時候有些緊張,其他方面的交流都沒有障礙的話,完全不必把這種情況當作疾病看待。

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打電話為啥讓人緊張

撇清了「社交焦慮」這個大帽子,我們再來重新審視一下「電話恐懼」這個現象。交流的方式有那麼多,為何偏偏是電話讓我們產生了不適呢?

相比簡訊、郵件、線上聊天工具,電話是一個即時性較強的交流方式。使用簡訊或郵件進行文字交流時,你來我往之間存在時間間隔是再正常不過的事情。而利用這個時間,人們就可以重新檢查自己的回應,以確保正確地傳達自己的意思。而電話交流需要雙方及時回應對方剛結束的話語,在這短暫的過程中,人們需要快速加工對方傳遞的信息,確定自己的態度,組織成適當的語言,並用適當的口吻說出來。如果沒能及時完成回應,就會形成尷尬的「沉默階段」[2],而對沉默以及沉默可能造成後果的恐懼是我們害怕電話交流的原因之一。

面對面的交流同樣需要較快速的反應,但它卻沒有電話那麼可怕,這又是怎麼回事呢?我們都知道,人與人交流的過程中加工的信息絕對不只有語言這一部分。對方說話的神態,動作等信息也被我們看在眼裡並進行加工。在面對面交流的過程中,人們可以獲得更多的社會線索(social cue),作為自己接下來言行的參考[3]。但在電話交流中,面部表情、動作等社會線索全部被屏蔽,人們只能通過聲音及語言來決定自己的接下來的表達,因此人們對「說錯話」的擔憂可能也會隨之增加。

此外,與其他社交方式相比,人們可能也更不容易學習到有關接打電話的經驗。孩子們從小就會觀察身邊的人,並通過模仿他們來習得社會行為[4]。對於面對面的人際交流,這種學習方式行之有效,但對電話交流卻沒有那麼順利。畢竟,我們在想要學習的時候也很少有機會能聽到別人電話中雙方的聲音。因此,在電話交流中,人們認為自己更有可能失敗,從而對電話交流產生恐懼[2]。曾經研究過「電話恐懼」的菲爾丁博士(Dr. Fielding)也指出,「電話恐懼」很有可能與曾經的一兩次失敗經歷有關[5]

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由此可見,相比文字或面對面的方式,電話可以說是對社交技能要求更高的一種場合,因此我們對它產生更多焦慮也是一件可以理解的事情。

害怕電話怎麼辦?

人們對電話交流的憂慮和恐懼,很大程度上是源於這樣一種認識:通話過程中如果沒有迅速準確地回應就意味著失敗,沉默是非常尷尬的,它會把事情搞砸。而事實上,這種想法並不合理,用它來要求自己也是沒有必要的。

我們可以通過認知行為療法(cognitive-behavioral therapy)的方式來改變這種認識,從而減輕對電話的恐懼[3],這個過程也稱認知重建(cognitive restructuring)。拿電話中的「沉默」舉個例子,沉默是否給對話帶來了實際傷害?對方有沒有因為沈默而停止過通話?產生沉默的其他原因有可能是什麼?通話中暫時的尷尬真的會傷害雙方的關係嗎?在思考完這些問題之後,我們可以尋找其他解釋的可能性來替代原來的看法。如「沉默好像是日常對話中必然出現的一部分,沒人能一直說話,況且我們有時也需要時間仔細思考剛才雙方說過的話,這樣反而更有利於提高我們對話的效率。即使沉默是因為沒有話題,這也很正常。沉默和尷尬都沒有對通話產生什麼本質上的傷害。

而在行為方面,系統脫敏法(systematic desensitization)也可以幫助我們逐步緩解對打電話的恐懼。例如從接聽親密朋友的電話到撥打相對較不熟悉朋友的電話,這樣逐步階梯式的練習可以提高自己對電話交流的適應程度。我們也可以在日常生活中逐步提高自己的社交技巧,嘗試在電話交流過後給自己一個小小的獎勵,或是在打電話前事先準備一下談話內容,這些都可以使「電話恐懼」的狀況得到改善。

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所以,如果想要改善自己的對電話恐懼的狀況,可以嘗試挑戰自己對電話的看法,並進行系統的練習。而如果對電話的焦慮太過嚴重、無法控制,還需要向專業人士尋求幫助。對於大多數人來說,「電話恐懼」只是生活中的小插曲,我們只要坦然接受它就好,不需要太過擔心。

本文轉載自果殼網

參考資料:

  1. American Psychiatric Association. (2013). Diagnostic and statistical manual of mental disorders (5th ed.). Washington, DC: American Psychiatric Association.
  2. Marshall, JR (1995).  Social phobia: From shyness to stage fright. Basic Books.
  3. http://socialanxietydisorder.about.com/bio/Arlin-Cuncic-29790.htm
  4. Sigelman, C., & Rider, E. (2013). Life-span human development(8th ed.). Cengage Learning.
  5. Davis, Yvette. (2008). Please don’t call us ‘seniors’: Senior Activity Center likely to get a new name as boomers arrive.(RETIREMENT). Wenatchee Business Journal, 22(3), 11.
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果殼網_96
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果殼傳媒是一家致力於面向公眾倡導科技理念、傳播科技內容的企業。2010年11月,公司推出果殼網(Guokr.com) 。在創始人兼CEO姬十三帶領的專業團隊努力下,果殼傳媒已成為中國領先的科技傳媒機構,還致力於為企業量身打造面向公眾的科技品牌傳播方案。

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為機器人換上「物理大腦」:一場終結AI數位囚禁的革命
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/09/03 ・5732字 ・閱讀時間約 11 分鐘

本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行

我們都看過那種影片,對吧?網路上從不缺乏讓人驚嘆的機器人表演:數十台人形機器人像軍隊一樣整齊劃一地耍雜技 ,或是波士頓動力的機器狗,用一種幾乎違反物理定律的姿態後空翻、玩跑酷 。每一次,社群媒體總會掀起一陣「未來已來」、「人類要被取代了」的驚呼 。

但當你關掉螢幕,看看四周,一個巨大的落差感就來了:說好的機器人呢?為什麼大街上沒有他們的身影,為什麼我家連一件衣服都還沒人幫我摺?

這份存在於數位螢幕與物理現實之間的巨大鴻溝,源於一個根本性的矛盾:當代AI在數位世界裡聰明絕頂,卻在物理世界中笨拙不堪。它可以寫詩、可以畫畫,但它沒辦法為你端一杯水。

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這個矛盾,在我們常見的兩種機器人展示中體現得淋漓盡致。第一種,是動作精準、甚至會跳舞的類型,這本質上是一場由工程師預先寫好劇本的「戲」,機器人對它所處的世界一無所知 。第二種,則是嘗試執行日常任務(如開冰箱、拿蘋果)的類型,但其動作緩慢不穩,彷彿正在復健的病人 。

這兩種極端的對比,恰恰點出了機器人技術的真正瓶頸:它們的「大腦」還不夠強大,無法即時處理與學習真實世界的突發狀況 。

這也引出了本文試圖探索的核心問題:新一代AI晶片NVIDIA® Jetson Thor™ ,這顆號稱能驅動「物理AI」的超級大腦,真的能終結機器人的「復健時代」,開啟一個它們能真正理解、並與我們共同生活的全新紀元嗎?

新一代AI晶片NVIDIA® Jetson Thor™ ,這顆號稱能驅動「物理AI」的超級大腦 / 圖片來源:研華科技

為何我們看到的機器人,總像在演戲或復健?

那我們怎麼理解這個看似矛盾的現象?為什麼有些機器人靈活得像舞者,有些卻笨拙得像病人?答案,就藏在它們的「大腦」運作方式裡。

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那些動作極其精準、甚至會後空翻的機器人,秀的其實是卓越的硬體性能——關節、馬達、減速器的完美配合。但它的本質,是一場由工程師預先寫好劇本的舞台劇 。每一個角度、每一分力道,都是事先算好的,機器人本身並不知道自己為何要這麼做,它只是在「執行」指令,而不是在「理解」環境。

而另一種,那個開冰箱慢吞吞的機器人,雖然看起來笨,卻是在做一件革命性的事:它正在試圖由 AI 驅動,真正開始「理解」這個世界 。它在學習什麼是冰箱、什麼是蘋果、以及如何控制自己的力量才能順利拿起它。這個過程之所以緩慢,正是因為過去驅動它的「大腦」,也就是 AI 晶片的算力還不夠強,無法即時處理與學習現實世界中無窮的變數 。

這就像教一個小孩走路,你可以抱著他,幫他擺動雙腿,看起來走得又快又穩,但那不是他自己在走。真正的學習,是他自己搖搖晃晃、不斷跌倒、然後慢慢找到平衡的過程。過去的機器人,大多是前者;而我們真正期待的,是後者。

所以,問題的核心浮現了:我們需要為機器人裝上一個強大的大腦!但這個大腦,為什麼不能像ChatGPT一樣,放在遙遠的雲端伺服器上就好?

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我們需要為機器人裝上一個強大的大腦!但這個大腦,為什麼不能像ChatGPT一樣,放在遙遠的雲端伺服器上就好? / 圖片來源:shutterstock

機器人的大腦,為什麼不能放在雲端?

聽起來好像很合理,對吧?把所有複雜的運算都交給雲端最強大的伺服器,機器人本身只要負責接收指令就好了。但……真的嗎?

想像一下,如果你的大腦在雲端,你看到一個球朝你飛過來,視覺訊號要先上傳到雲端,雲端分析完,再把「快閃開」的指令傳回你的身體。這中間只要有零點幾秒的網路延遲,你大概就已經鼻青臉腫了。

現實世界的互動,需要的是「即時反應」。任何網路延遲,在物理世界中都可能造成無法彌補的失誤 。因此,運算必須在機器人本體上完成,這就是「邊緣 AI」(Edge AI)的核心概念 。而 NVIDIA  Jetson 平台,正是為了解決這種在裝置端進行高運算、又要兼顧低功耗的需求,而誕生的關鍵解決方案 。

NVIDIA Jetson 就像一個緊湊、節能卻效能強大的微型電腦,專為在各種裝置上運行 AI 任務設計 。回顧它的演進,早期的 Jetson 系統主要用於視覺辨識搭配AI推論,像是車牌辨識、工廠瑕疵檢測,或者在相機裡分辨貓狗,扮演著「眼睛」的角色,看得懂眼前的事物 。但隨著算力提升,NVIDIA Jetson 的角色也逐漸從單純的「眼睛」,演化為能夠控制手腳的「大腦」,開始驅動更複雜的自主機器,無論是地上跑的、天上飛的,都將NVIDIA Jetson 視為核心運算中樞 。

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但再強大的晶片,如果沒有能適應現場環境的「容器」,也無法真正落地。這正是研華(Advantech)的角色,我們將 NVIDIA Jetson 平台整合進各式工業級主機與邊緣運算設備,確保它能在高熱、灰塵、潮濕或震動的現場穩定運行,滿足從工廠到農場到礦場、從公車到貨車到貨輪等各種使用環境。換句話說,NVIDIA 提供「大腦」,而研華則是讓這顆大腦能在真實世界中呼吸的「生命支持系統」。

這個平台聽起來很工業、很遙遠,但它其實早就以一種你意想不到的方式,進入了我們的生活。

從Switch到雞蛋分揀員,NVIDIA Jetson如何悄悄改變世界?

如果我告訴你,第一代的任天堂Switch遊戲機與Jetson有相同血緣,你會不會很驚訝?它的核心處理器X1晶片,與Jetson TX1模組共享相同架構。這款遊戲機對高效能運算和低功耗的嚴苛要求,正好與 Jetson 的設計理念不謀而合 。

而在更專業的領域,研華透過 NVIDIA Jetson 更是解決了許多真實世界的難題 。例如

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  • 在北美,有客戶利用 AI 進行雞蛋品質檢測,研華的工業電腦搭載NVIDIA Jetson 模組與相機介面,能精準辨識並挑出髒污、雙黃蛋到血蛋 
  • 在日本,為避免鏟雪車在移動時發生意外,導入了環繞視覺系統,當 AI 偵測到周圍有人時便會立刻停止 ;
  • 在水資源珍貴的以色列,研華的邊緣運算平台搭載NVIDIA Jetson模組置入無人機內,24 小時在果園巡航,一旦發現成熟的果實就直接凌空採摘,實現了「無落果」的終極目標 。

這些應用,代表著 NVIDIA Jetson Orin™ 世代的成功,它讓「自動化」設備變得更聰明 。然而,隨著大型語言模型(LLM)的浪潮來襲,人們的期待也從「自動化」轉向了「自主化」 。我們希望機器人不僅能執行命令,更能理解、推理。

Orin世代的算力在執行人形機器人AI推論時的效能約為每秒5到10次的推論頻率,若要機器人更快速完成動作,需要更強大的算力。業界迫切需要一個更強大的大腦。這也引出了一個革命性的問題:AI到底該如何學會「動手」,而不只是「動口」?

革命性的一步:AI如何學會「動手」而不只是「動口」?

面對 Orin 世代的瓶頸,NVIDIA 給出的答案,不是溫和升級,而是一次徹底的世代跨越— NVIDIA Jetson Thor 。這款基於最新 Blackwell 架構的新模組,峰值性能是前代的 7.5 倍,記憶體也翻倍 。如此巨大的效能提升,目標只有一個:將過去只能在雲端資料中心運行的、以 Transformer 為基礎的大型 AI 模型,成功部署到終端的機器上 。

NVIDIA Jetson Thor 的誕生,將驅動機器人控制典範的根本轉變。這要從 AI 模型的演進說起:

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  1. 第一階段是 LLM(Large Language Model,大型語言模型):
    我們最熟悉的 ChatGPT 就屬此類,它接收文字、輸出文字,實現了流暢的人機對話 。
  2. 第二階段是 VLM(Vision-Language Model,視覺語言模型):
    AI 學會了看,可以上傳圖片,它能用文字描述所見之物,但輸出結果仍然是給人類看的自然語言 。
  3. 第三階段則是 VLA(Vision-Language-Action Model,視覺語言行動模型):
    這是革命性的一步。VLA 模型的輸出不再是文字,而是「行動指令(Action Token)」 。它能將視覺與語言的理解,直接轉化為控制機器人關節力矩、速度等物理行為的具體參數 。

這就是關鍵! 過去以NVIDIA Jetson Orin™作為大腦的機器人,僅能以有限的速度運行VLA模型。而由 VLA 模型驅動,讓 AI 能夠感知、理解並直接與物理世界互動的全新形態,正是「物理 AI」(Physical AI)的開端 。NVIDIA Jetson Thor 的強大算力,就是為了滿足物理 AI 的嚴苛需求而生,要讓機器人擺脫「復健」,迎來真正自主、流暢的行動時代 。

NVIDIA Jetson Thor 的強大算力,就是為了滿足物理 AI 的嚴苛需求而生,要讓機器人擺脫「復健」,迎來真正自主、流暢的行動時代 / 圖片來源:研華科技

其中,物理 AI 強調的 vision to action,就需要研華設計對應的硬體來實現;譬如視覺可能來自於一般相機、深度相機、紅外線相機甚至光達,你的系統就要有對應的介面來整合視覺;你也會需要控制介面去控制馬達伸長手臂或控制夾具拿取物品;你也要有 WIFI、4G 或 5G 來傳輸資料或和別的 AI 溝通,這些都需要具體化到一個系統上,這個系統的集大成就是機器人。

好,我們有了史上最強的大腦。但一個再聰明的大腦,也需要一副強韌的身體。而這副身體,為什麼非得是「人形」?這不是一種很沒效率的執念嗎?

為什麼機器人非得是「人形」?這不是一種低效的執念嗎?

這是我一直在思考的問題。為什麼業界的主流目標,是充滿挑戰的「人形」機器人?為何不設計成效率更高的輪式,或是功能更多元的章魚型態?

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答案,簡單到令人無法反駁:因為我們所處的世界,是徹底為人形生物所打造的。

從樓梯的階高、門把的設計,到桌椅的高度,無一不是為了適應人類的雙足、雙手與身高而存在 。對 AI 而言,採用人形的軀體,意味著它能用與我們最相似的視角與方式去感知和學習這個世界,進而最快地理解並融入人類環境 。這背後的邏輯是,與其讓 AI 去適應千奇百怪的非人形設計,不如讓它直接採用這個已經被數千年人類文明「驗證」過的最優解 。

這也區分了「通用型 AI 人形機器人」與「專用型 AI 工業自動化設備」的本質不同 。後者像高度特化的工具,產線上的機械手臂能高效重複鎖螺絲,但它無法處理安裝柔軟水管這種預設外的任務 。而通用型人形機器人的目標,是成為一個「多面手」,它能在廣泛學習後,理解物理世界的運作規律 。理論上,今天它在產線上組裝伺服器,明天就能在廚房裡學會煮菜 。

人形機器人的手、腳、眼睛、甚至背部,都需要大量感測器去理解環境就像神經末梢一樣,隨時傳回方位、力量與外界狀態 / 圖片來源:shutterstock

但要讓一個「多面手」真正活起來,光有骨架還不夠。它必須同時擁有強大的大腦平台與遍布全身的感知神經,才能理解並回應外在環境。人形機器人的手、腳、眼睛、甚至背部,都需要大量感測器去理解環境就像神經末梢一樣,隨時傳回方位、力量與外界狀態。但這些訊號若沒有通過一個穩定的「大腦平台」,就無法匯聚成有意義的行動。

這正是研華的角色:我們不僅把 NVIDIA Jetson Thor 這顆核心晶片包載在工業級電腦中,讓它成為能真正思考與反應的「完整大腦」,同時也提供神經系統的骨幹,將感測器、I/O 介面與通訊模組可靠地連結起來,把訊號傳導進大腦。你或許看不見研華的存在,但它實際上遍布在機器人全身,像隱藏在皮膚之下的神經網絡,讓整個身體真正活過來。

但有了大腦、有了身體,接下來的挑戰是「教育」。你要怎麼教一個物理 AI?總不能讓它在現實世界裡一直摔跤,把一台幾百萬的機器人摔壞吧?

打造一個「精神時光屋」,AI的學習速度能有多快?

這個問題非常關鍵。大型語言模型可以閱讀網際網路上浩瀚的文本資料,但物理世界中用於訓練的互動資料卻極其稀缺,而且在現實中反覆試錯的成本與風險實在太高 。

答案,就在虛擬世界之中。

NVIDIA Isaac Sim™等模擬平台,為這個問題提供了完美的解決方案 。它能創造出一個物理規則高度擬真的數位孿生(Digital Twin)世界,讓 AI 在其中進行訓練 。

這就像是為機器人打造了一個「精神時光屋」 。它可以在一天之內,經歷相當於現實世界千百日的學習與演練,從而在絕對安全的環境中,窮盡各種可能性,深刻領悟物理世界的定律 。透過這種「模擬-訓練-推論」的 3 Computers 閉環,Physical AI (物理AI) 的學習曲線得以指數級加速 。

我原本以為模擬只是為了節省成本,但後來發現,它的意義遠不止於此。它是在為 AI 建立一種關於物理世界的「直覺」。這種直覺,是在現實世界中難以透過有限次的試錯來建立的。

所以你看,這趟從 Switch 到人形機器人的旅程,一幅清晰的未來藍圖已經浮現了。實現物理 AI 的三大支柱已然齊備:一個劃時代的「AI 大腦」(NVIDIA Jetson Thor)、讓核心延展為「完整大腦與神經系統」的工業級骨幹(由研華 Advantech 提供),以及一個不可或缺的「教育環境」(NVIDIA Isaac Sim 模擬平台) 。

結語

我們拆解了那些酷炫機器人影片背後的真相,看見了從「自動化」走向「自主化」的巨大技術鴻溝,也見證了「物理 AI」時代的三大支柱——大腦、身軀、與教育——如何逐一到位 。

專家預測,未來 3 到 5 年內,人形機器人領域將迎來一場顯著的革命 。過去我們只能在科幻電影中想像的場景,如今正以前所未有的速度成為現實 。

這不再只是一個關於效率和生產力的問題。當一台機器,能夠觀察我們的世界,理解我們的語言,並開始以物理實體的方式與我們互動,這將從根本上改變我們與科技的關係。

所以,最後我想留給你的思想實驗是:當一個「物理 AI」真的走進你的生活,它不只是個工具,而是一個能學習、能適應、能與你共同存在於同一個空間的「非人智慧體」,你最先感受到的,會是興奮、是便利,還是……一絲不安?

這個問題,不再是「我們能否做到」,而是「當它發生時,我們準備好了嗎?」

研華已經整裝待發,現在,我們與您一起推動下一代物理 AI 與智慧設備的誕生。
https://bit.ly/4n78dR4

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聊八卦可以防止我們被朋友搭便車、詐騙?——《人類文明》
天下文化_96
・2024/06/17 ・1337字 ・閱讀時間約 2 分鐘

間接互惠的要件之一:聊八卦

間接互惠(indirect reciprocity)的概念認為,受益者並不是直接回報給同一位利他的施恩者,而是會把恩惠轉給其他人。A 幫助 B,B 再幫助 C,C 再幫助 D,依此類推。於是,恩惠就能在社群裡傳出去,遲早也能回到 A 身上。種下的因,總有一天能得到最後的果。

而且這還能談到下一個層次:如果有個 Z,在 A 幫助 B 時,親眼見證了這件事,發現 A 是個慷慨的好人,他也會因為想和 A 建立關係,所以願意幫助 A。於是,就算這兩個人無法符合直接互惠所需要的「後會有期」條件,也能因為整個群體的利他行為而受益。樂於助人,自己就更可能得到幫助,至於那些不想幫助別人、只想貪小便宜的人,則是可能遭到懲罰或受到排擠。像這樣的間接互惠,是人類一種格外複雜的合作形式,需要兩項其他動物都辦不到的條件。

第一項條件是,不管互動雙方的行為是慷慨是自私,除了需要有目擊者親眼看到,還必須能把這項寶貴的資訊,分享到整個群體共有的資料池。也就是說,社群成員得愛聊八卦才行。如果大家都能知道某個人不值得信任、總是只接受別人幫助卻都不回報,等到下次這個人又碰上麻煩,社群成員就不會再伸出援手。

英文有句諺語說「騙子發不了財」(cheats never prosper),但不能說完全正確:騙子常常在短時間內還是能得逞,特別是在那些規模比較大、大家彼此比較不認識的社群;只是遲早仍然會東窗事發,讓自己名聲掃地。所以,想讓間接互惠的機制不被那些只想貪小便宜的人搞垮,聊八卦就是一個關鍵的必備條件,而且無論是營火旁、或是茶水間,人類實在是哪裡都能聊。事實上,相較於其他靈長類動物是用理毛之類的活動來建立關係,人類是以閒嗑牙、聊八卦取代了這些活動。

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想讓間接互惠的機制不被那些只想貪小便宜的人搞垮,聊八卦就是一個關鍵的必備條件!圖/envato

像這樣把個別成員的行為,拿來在社群裡大談特談(就像是一個由閒聊建立起的社群網路),就會打造出一套名聲系統,可用來判斷適不適合試著和某個人合作。某人對待他人慷慨大方,就能建立良好的名聲;老愛占別人便宜,也就會惡名遠揚,讓人知道以後可得敬而遠之。行為友善的人,其他人在未來幫助他們的機率也會比較高,於是在天擇的機制裡就能占點上風。所以說到頭來,仍是演化塑造了人類的心理,讓我們在意自己的名聲,聊八卦就成了確保大家別心存僥倖的機制。

在一個會聊八卦的社會裡,生活的第一守則就是要小心自己做的事;或者更重要的是,要小心自己做的事給別人的觀感。於是,人類社會也就成了一個人人都在猜測別人想法的社會——須推斷別人的動機與態度,評估自己的行為在他人眼中的樣貌,好維護自己在外的名聲。我們所謂的「良心」就是這樣的產物之一:內在的這股聲音,警告我們可能有人在看,要我們想想別人可能的觀感,好讓自己免受社會的制裁。

——本文摘自《人類文明:生物機制如何塑造世界史》,2024 年 05 月,天下文化出版,未經同意請勿轉載。

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天下文化_96
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天下文化成立於1982年。一直堅持「傳播進步觀念,豐富閱讀世界」,已出版超過2,500種書籍,涵括財經企管、心理勵志、社會人文、科學文化、文學人生、健康生活、親子教養等領域。每一本書都帶給讀者知識、啟發、創意、以及實用的多重收穫,也持續引領台灣社會與國際重要管理潮流同步接軌。

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改變世界的通訊革命:電話發明家亞歷山大.貝爾(Alexander Bell)
數感實驗室_96
・2024/05/28 ・582字 ・閱讀時間約 1 分鐘

本文由 國立臺灣師範大學 委託,泛科學企劃執行。 

你多久沒有用手機打電話了呢?現代人大多將手機當作上網的工具,每天接到最多的電話應該也是快遞、推銷跟詐騙吧。但其實以前電話可以說是最重要的溝通方式。畢竟比起電報只能傳遞幾個字,能一口氣說出想傳遞的內容,不是方便許多了嗎?

 這樣在通訊史上扮演著舉足輕重的角色,他的發明改變了人們的生活方式,也開啟了全新的溝通時代。今天我們就來介紹,讓大家能說話的那位關鍵科學家,亞歷山大.貝爾(Alexander Bell)。

貝爾不僅是一位發明家,他同時也是一位教育家,他擔任私人家教時曾教導過海倫凱勒。海倫凱勒與貝爾一生保持聯繫,她在回憶錄中寫道,貝爾全心投入於聾啞教育,做出了許多貢獻,卻從不以此自豪。

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亞歷山大.貝爾最了不起的地方是他既擁有卓越的科技發明能力,又持續關心著聾啞教育。也許正是因為他如此關心人,才能發現各種尚未被滿足的需求,從而成為他發明的靈感來源。

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