Loading [MathJax]/extensions/tex2jax.js

0

0
1

文字

分享

0
0
1

若沒有日夜變化,生物時鐘還可以運作嗎?—《大腦簡史》

貓頭鷹出版社_96
・2016/08/29 ・2405字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 520 ・七年級

在我們生存的地球上,光線可以說是最重要的一種自然環境資訊。地球的自轉以及其繞著太陽公轉,形成了日夜與四季的規律變化。而生活在地球上的所有生物,也都因此面臨著一個迫切的挑戰:能不能把握光線的規律變化以為自己所用。

如果可以順利掌握光線的規律變化,那麼生物就可以適時的做出相對應的周期性生理變化。例如喜歡依靠視覺在白天獵食的生物,就可以在晚上進入休息狀態,然後在白天太陽出來後再全力獵食。相反的,如果無法成功掌握光線的規律變化,可能就會導致事倍功半而慘遭淘汰。也因此,在演化早期,感光能力除了可以用來驅動肌肉收縮以逃避危險,另一個重要的功能,就是根據日夜變化來調節生理機能。這就是所謂的「生物時鐘」

擷取3
環境光線的變化促使我們做出不同的生理反應。圖/Day & Night

還記得上一章最後提到的文昌魚嗎?文昌魚是一種簡單原始的脊索動物,其結構可能和最早期的脊索動物十分類似。在牠身上,其實就已經可以看到眼睛以及生物時鐘的原型。在文昌魚的前腦中,可以發現兩個感光器。從相對位置上來看,其中一個是松果眼(pineal eye),另一個則是前眼點,也就是一般脊椎動物雙眼的前身。透過這兩個感光器,早期的脊索動物就可以有效的利用光線,並發展出生物時鐘。

最開始的生物時鐘,隨時處於「上線」的狀態。也就是說,生物時鐘的作息完全和當下的光線狀態同步。對於日行性生物來說,光線明亮時,生理機能就處於活躍狀態,沒有光線時,就進入休息狀態。換言之,透過與外在光線同步的生物時鐘來調節生理機能,可以讓生物的生理表現更有效率。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

但是隨時處於「上線」狀態,似乎不夠靈活。畢竟如果你的電腦一定要有網路才能作業,那離線時,就會變成鐵磚頭一塊。因此生物時鐘就演變成不必依賴光線也可以「離線作業」:即使一段時間都生活在黑暗之中,生物時鐘也可以在「離線」的狀態下展現出晝夜節律。這種可以進行「離線作業」的生物時鐘較為靈活,雖然有可能會「失準」,但是失準只是小問題,只要偶爾透過日光「校準」一下就可以恢復準確了!

的確有不少實驗都發現,許多生物的生物時鐘其實已經「內化」成可以離線作業的系統。例如,即使把實驗室中的生物長時間飼養在沒有日夜光照變化的環境中,牠們的生物時鐘現象也不會完全消失。內化的生理時鐘有一個好處,就是即使當下缺乏任何環境的訊息,也可以幫助生物對即將出現的日照改變提前做出反應,讓生物的適應能力大大的提升。

生物時鐘位於大腦何處?

在脊椎動物身上, 光線會透過眼睛的視網膜, 把資訊傳入位於下視丘(hypothalamus)的視交叉上核(suprachiasmatic nucleus)。視交叉上核可以說是生理時鐘的調節核心之一,它會利用眼睛傳入的光線來校正生理時鐘,即使一段時間都生活在沒有光線的地方,視交叉上核裡的神經元也仍然會展現出日夜的規律變化。視交叉上核會再連結到位於上視丘中的松果體(pineal gland),並在此調節褪黑激素的濃度,進而影響睡眠周期的變化。

松果體還有一個特點,就是在演化早期,它似乎可以直接對光線做出反應。這個「松果眼」不但出現在文昌魚身上,也可以在一些現存的爬蟲類身上觀察到。例如在某些蛙類和蜥蜴的身上,松果體竟然會直接延伸到頭頂、開出第三隻眼。生物學上稱之為「第三眼」或「頂眼」(parietal eye)。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
14319867880_0136946f52_b
側邊斑點蜥蜴(Side-blotched Lizard )的頂眼。圖/Stonebird@Flickr

這隻眼有水晶體、視網膜,與一般的眼睛十分類似,也具備可以感光的功能。透過「頂眼」,這些生物可以利用光線來調控生理時鐘、荷爾蒙以及進行體熱調節。

最近的研究也發現,棱皮海龜之所以能夠精準的依照四季變化來遷徙,可能就是因為牠們頭頂有一小部分的皮膚沒有色素、且頭殼較薄,這樣的生理構造,可能有助於讓光線直接照入松果體來幫助牠們偵測出四季變化。

笛卡兒的松果體與奇特的第三眼

至於人腦中的松果體,則是一個綠豆般大小的結構,大概位於腦部正中央,長得像松果,故得此名。

 

640px-Pineal_gland
紅點位置即松果體所在。圖/wiki

說到松果體,就不得不提一下法國的哲學家笛卡兒,也就是說過「我思故我在」的那位知名哲學家。笛卡兒是一位「二元論」者,他認為心與腦在本質上是完全不同的,腦是物質的、心是非物質的,也就是說,心靈是一種類似靈魂的東西。而這兩種本質上截然不同的事物,是怎麼產生互動的呢?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

笛卡兒認為,如果我們觀察大腦的結構,其中大部分的結構都是左右對稱的成對結構,例如兩個眼睛、兩個半腦、兩個杏仁核等等,而大腦中唯一一個不成對的結構,就是「松果體」,因此,心與腦應該就是透過松果體在互動。

換言之,笛卡兒認為大腦可以透過松果體和非物質的心靈互動交流,或者反過來說,心靈可以透過松果體操控大腦。有些神祕主義人士主張,人類的松果體在演化早期,也可以接收光線或其他能量來調節生理機制,雖然現代人類的松果體沒有在頭頂開出第三眼,但是人類的松果體仍然可以接收能量。

不過為什麼一般人都不覺得自己有接收到任何能量呢?神祕主義人士認為,那是因為現代人的松果體都鈣化了。的確,成人的松果體一般都會鈣化(原因不明,有人認為是現代人的飲食和飲水所致)。宗教和神祕主義人士常會說,只要透過某些方式來去除松果體的鈣化,松果體就可以發揮功能以接受各種可能的能量。只不過,此說法目前尚未被科學驗證。


大腦簡史

 

 

本文摘自《大腦簡史:生物經過四十億年的演化,大腦是否已經超脫自私基因的掌控?》貓頭鷹出版。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
-----廣告,請繼續往下閱讀-----
文章難易度
貓頭鷹出版社_96
65 篇文章 ・ 26 位粉絲
貓頭鷹自 1992 年創立,初期以單卷式主題工具書為出版重心,逐步成為各類知識的展演舞台,尤其著力於科學科技、歷史人文與整理台灣物種等非虛構主題。以下分四項簡介:一、引介國際知名經典作品如西蒙.德.波娃《第二性》(法文譯家邱瑞鑾全文翻譯)、達爾文傳世經典《物種源始》、國際科技趨勢大師KK凱文.凱利《科技想要什麼》《必然》與《釋控》、法國史學大師巴森《從黎明到衰頹》、瑞典漢學家林西莉《漢字的故事》等。二、開發優秀中文創作品如腦科學家謝伯讓《大腦簡史》、羅一鈞《心之谷》、張隆志組織新生代未來史家撰寫《跨越世紀的信號》大系、婦運先驅顧燕翎《女性主義經典選讀》、翁佳音暨曹銘宗合著《吃的台灣史》等。三、也售出版權及翻譯稿至全世界。四、同時長期投入資源整理台灣物種,並以圖鑑形式陸續出版,如《台灣原生植物全圖鑑》計八卷九巨冊、《台灣蛇類圖鑑》、《台灣行道樹圖鑑》等,叫好又叫座。冀望讀者在愉悅中閱讀並感受知識的美好是貓頭鷹永續經營的宗旨。

0

1
0

文字

分享

0
1
0
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

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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)」!

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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)。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
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!

👉 更多研華Edge AI解決方案
👉 立即申請Server租借

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
-----廣告,請繼續往下閱讀-----
文章難易度

討論功能關閉中。

0

3
3

文字

分享

0
3
3
吃宵夜、晚進食=變胖凶手!想瘦身就早點吃飯吧!
Peggy Sha/沙珮琦
・2022/11/16 ・1569字 ・閱讀時間約 3 分鐘

減肥的黃金守則之一就是:不要吃宵夜!但如果嘴饞該怎麼辦?只要沒有超過一天的熱量額度,應該沒關係……吧?

如果你也是這麼想的,那可就大錯特錯了!

最近一項由布萊根婦女醫院(Brigham and Women’s Hospital)團隊發布在《Cell Metabolism》期刊上的研究就發現:吃飯不只要吃得好、吃得巧,抓對 timing 更重要!

接下來,就讓我們有請師爺(誤)研究團隊來為您解釋解釋:什麼叫 timing?

飯!是一定要吃的,不吃不行!但是吃的「Timing」很重要。 圖/IMDb

想減肥只要少吃多動就可以了?情況沒有你想得那麼簡單!

一般說到減肥,大家腦袋中浮現的不外乎「管住嘴、邁開腿」這六個字,不過,其實少吃多動等改變只能產生暫時的效果,因為在飲食之外,還有一系列非常複雜的因素會影響能量平衡、增加肥胖風險,而其中一個重要的因素,便是我們身上的晝夜節律系統 aka 生理時鐘。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

過去已經有不少研究發現,較晚吃飯會增加肥胖風險、增加體脂、降低減肥成功率,不過,背後的原因的到底是啥卻沒人清楚。

於是,布萊根醫院「晝夜節律和睡眠障礙部門」中的成員們決定迎接挑戰,來解開這個神祕的難題。他們找來了 16 位 BMI(身體質量指數)落在過重和肥胖範圍中的患者,在實驗開始前,所有人都要嚴格遵守固定的作息表和用餐內容,而後前往實驗室分別進行兩套飲食方案。

你習慣每天早餐嗎? 圖/Pexels

方案一:愛吃早餐組,每天 9 點乖乖吃早飯,一天三餐、餐餐不落,六點前吃晚餐。

方案二:晚點吃飯組,跟另一組吃同樣的東西,但跳過早餐,改吃午餐、晚餐和宵夜,宵夜會在 9 點~10 點間吃。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

晚吃飯真的母湯!更容易餓還不易消耗

不管早吃飯還是晚吃飯,所有參與者到了 12 點都得乖乖上床睡覺,隔天早上 8 點起床,這樣持續六天,每天都要定期匯報自己飢餓程度和嘴饞程度,然後三不五時讓研究者們量個體溫、確認下能量消耗、抽點血……。

結果發現呢,較晚吃飯會讓人們更容易餓,想吃東西的慾望和想吃的量都會增加,還會想吃澱粉類和肉類食物。

較晚吃飯會增加想吃澱粉類和肉類的慾望。圖/GIPHY

除了這些主觀的回饋外,我們體內的激素也會隨著吃飯的時間而改變:比如說,一種叫做「瘦素」(Leptin)的激素會下降,而當這種激素的濃度下降,我們就比較容易覺得餓。更慘的是,晚吃飯還會降低我們的核心體溫,並讓我們燃燒的卡路里的速度變慢、總數變少,平均每天會少消耗約 5.03% 左右的熱量。

此外,晚吃飯也會影響讓我們體內脂肪組織的代謝,比如說,它會讓 PLD6、DECR1、ASAH1 幾個負責分解脂質的基因表現量下降,反之,負責脂質合成的 GPAM、ACLY、AACS、CERK 等基因表現則會增加。根據過去的相關研究,可以推斷這樣的變化會讓身體減少脂肪分解、增加脂肪生成,也就是說:你的身體會更容易自己囤油啦!

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
在對的時間點吃飯!圖/GIPHY

綜合這種種觀察結果,晚吃飯不僅會增加食慾、增加攝取量,還會減少熱量消耗、容易累積脂肪,總而言之,就是讓整體肥胖風險 Up Up 啊!所以說你愛吃宵夜的各位啊,還是快快將手上那罪惡的食物收起來吧!如果真的很想吃,那就早點吃飯吧!

  1. https://www.sciencedaily.com/releases/2022/10/221004121928.htm
  2. https://www.cell.com/cell-metabolism/fulltext/S1550-4131(22)00397-7
-----廣告,請繼續往下閱讀-----
Peggy Sha/沙珮琦
69 篇文章 ・ 390 位粉絲
曾經是泛科的 S 編,來自可愛的教育系,是一位正努力成為科青的女子,永遠都想要知道更多新的事情,好奇心怎樣都不嫌多。

1

3
2

文字

分享

1
3
2
窺探時間的萬花筒──談談《解剖時間》這本真正的「時間簡史」
臉譜出版_96
・2022/02/13 ・2735字 ・閱讀時間約 5 分鐘

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

  • 作者:陳瑞麟/中正大學哲學系講座教授
「時間是什麼?」圖/envato elements

三十多年前,知名的物理學家霍金(Stephan Hawking)寫了一本暢銷的科普書《時間簡史》,以「時間」為核心介紹宇宙論的演變。雖然《時間簡史》顯示出「時間」是個物理學和宇宙論中無所不在的變量,卻不是一本真正的「時間簡史」,因為它沒有針對「時間是什麼?」這個問題來回答,也沒有涉及物理理論之外的「時間」概念。

嚴格說來,目前世界上可能沒有一本真正的「時間簡史」──《解剖時間》(The Clock Mirage: Our Myth of Measured Time)也許是我所知範圍內的第一本。

《解剖時間》是數學家兼科普作家馬祖爾(Joseph Mazur)在 2020 年出版的科普著作,光看作者背景或英文標題會讓人以為這本書只是在談人類如何測量時間,或把時間量化和數學化的故事。但其實本書的內容就如中文書名所示,馬祖爾介紹的是人類如何從各種不同的角度去思索「時間」這個概念,不限於數學和物理學。

圖/envato elements

這裡的「人類」包括歷來的哲學家、數學家、物理學家、心理學家、生物學家和普通人,正因如此,本書與先前一些的標榜「時間」的著作有所不同。《解剖時間》企圖告訴我們:「時間是什麼?」以及探討時間的奧祕並不是物理學家的專利。然而,除了物理學之外,我們還有什麼管道或方法能回答這個大哉問呢?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

公元第四世紀的基督教哲學家聖奧古斯丁(St. Augustine)明確地提出「時間是什麼」這個問題,接著回答:「如果沒有人問我的話,我還滿清楚時間是什麼;但如果有人問我,而我試著解釋的話,我就搞不清楚了。」奧古斯丁的妙答敏銳精準地捕捉了絕大多數人在面對這個提問時的心理反應,也因此馬祖爾在本書中多次引述他。

然而,大多數人要不是在繁忙的「時間壓力」下放棄思索「時間」,就是沒有適當的管道和引導來認識「時間」,又或是只能找到介紹物理時間的著作。對於後兩種情況,本書無疑捎來福音。

基督教哲學家聖奧古斯丁(St. Augustine)圖/Philippe de Champaigne,公有領域

《解剖時間》全書分成五個部分,分別是「測量」、「理論家、思想家與觀點」、「物理學」、「認知的感官」以及「生命的韻律」;這五個部分可以粗略地對應到「測量時間的工具所定義的時間」、「從古代到近代哲學理論的時間」、「當代物理理論的時間」、「人們心理內省時感知的時間」、「生物生理循環的時間」。每一部分之下又有 3~5 章不等,每一章探討一個不同的主題或現象。

例如,第 1 章「水滴、移影」介紹歷史上的計時工具是如何出現,又如何報時。第 2 章「搖鈴、擊鼓」介紹機械鐘如何被發明以及幾具歷史上有名的機械鐘。第 4 章「芝諾的箭袋」介紹哲學史上有名的「芝諾悖論」,這個悖論爭論運動是不可能的,只是個假象,馬祖爾隨後討論亞里斯多德如何駁斥此論證。第 13 章「它跑哪去了」介紹人老化後的心理時間感覺是否會比年輕時更慢或更快。第 16 章「內在的節拍」介紹生物活細胞內部的體內時鐘現象──生物不像人一樣能夠製造機械鐘並認知時間,但是它們照樣活得十分有規律,能在固定的時刻從事固定的行為,那麼究竟是什麼樣的生理機制導致這樣的現象?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

全書19章構成一個「時間的萬花筒」。至於其它各章的內容,相信讀者在看了筆者對上述幾章的精簡摘要後,能夠產生自行翻閱本書的動機。

自然界的動物們如何感知時間?圖/envato elements

作為一本科普讀物,馬祖爾盡力地介紹科學家對於各種時間現象的研究,展現他們如何透過精巧的理論和實驗來解釋「時間」這個概念。然而,這並不表示馬祖爾只著眼於當代科學家的研究成果。事實上,馬祖爾頗具歷史感地寫作每一部分,他會回溯歷史上的哲學家對於相關的時間議題或現象的思考,再逐漸導向當代科學的成果。

例如第四部分針對我們心理感知的時間,在開場的第 12 章中,馬祖爾討論了十九世紀的哲學家柏格森(Henri Bergson)的「內在時間經驗」和詹姆斯(William James)的「意識流」(雖然馬祖爾把詹姆斯稱為「心理學家」);第五部分則從十七世紀哲學家笛卡兒(Rene Descartes)的視覺研究開場。這也是為什麼筆者會把這本書視為一本「真正的時間簡史」。

除了哲學家的觀點在本書中扮演一定的角色外,普通人(或常民)的聲音也沒有缺席。馬祖爾在很多章節之後的「楔子」,報導他訪談一些普通人的時間觀。在本書中登場的普通人有奧運選手、鐘表工匠、在監獄中受刑的因犯、國際太空站的太空人、初學相對論的學生、到中國組裝 iPhone 工廠體驗工人作業的研究生、股票交易員、長途卡車司機、飛機機師等。這些不同職業常民的時間觀,迥異於思想家和科學家的觀點,為本書注入生動的人間百相。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
除了物理、哲學等專家外,大中又是怎麼看待時間的呢?圖/envato elements

在「後記」(即「結論」)中,馬祖爾說:

試圖回答時間大哉問的這些嘗試,古怪地彼此強化、複雜化也互相對立。這當中沒有一個嘗試能給出真正具說服力的答案;然而所有嘗試的總和卻提供了一個無明確解的辯證。這個大哉問彷若把我們帶到了一個沒有盡頭但卻相當豐富的大迷宮裡⋯⋯

結果,

我們有形形色色的時間:康德的時間、心理的時間、物質的時間、數學的時間、相對的時間和它的謬論與膨脹、宇宙的時間和它的好奇心、時鐘的時間和它的同時性,以及人類的時間和人類急於完成各種事物的匆忙。

馬祖爾覺得我們無法針對「時間」概念提供一個系統性的答案,而只能提出一些片片段段的觀點和故事嗎?如果是,我想,馬祖爾可能有點悲觀。畢竟,本書不是已經提供了一個方向了嗎?至少從計時工具、哲學思辨、物理理論、心理感知、生物生理韻律、常民觀點這六個面向來切入「時間」,也因此形成一本真正的「人類時間概念簡史」。

雖然本書的「歷史感」還可以再加強,而且在本書中沒有討論卻滲透在各個人文社會領域中的「歷史」──重要的「人文時間」──也必須是「時間萬花筒」中一個必要的面向。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
-----廣告,請繼續往下閱讀-----
所有討論 1
臉譜出版_96
88 篇文章 ・ 255 位粉絲
臉譜出版有著多種樣貌—商業。文學。人文。科普。藝術。生活。希望每個人都能找到他要的書,每本書都能找到讀它的人,讀書可以僅是一種樂趣,甚或一個最尋常的生活習慣。