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魚會吵架嗎? 看嚴宏洋博士談「魚類溝通的多樣性」小感

活躍星系核_96
・2016/11/09 ・2595字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 539 ・八年級

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文/周文豪|國立自然科學博物館副館長

先感謝嚴宏洋大師於 2016 年 11 月 4 日「週末 Let’s go! 分享大師視野」帶來的講題「魚類的溝通多樣性」。題目改成「嚴宏洋的溝通多樣性」也合適,他演講的肢體語言特多、表情豐富,又演又講的,堪稱「唱作俱佳」,儼然名嘴大師。

嚴宏洋老師演講畫面。圖/作者提供
嚴宏洋老師演講畫面。圖/作者提供

猶記得 E. O. Wilson 於 2007 年獲頒「TED Prize」時,頒獎後給了一個 24 分鐘的演講,我至今未忘他說了一段話:

「單單一克的泥土裏就有 6000 新種細菌,一百億個細菌;那麼一噸沃土就有近四百萬種的細菌。我們要問:那些傢伙到底在裡頭幹嘛?答案是:我們根本不知道。」

台灣海域有 3130 種魚類,約占世界總數的十分之一,物種多樣性奇高。我們同樣要問:「那……這些傢伙到底在海裡幹嘛?」

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那天,聽了一席「宏洋」之講,讓我們很輕快、可以不猶豫地回應:「我們知道,牠們一直在海裡『溝通』。」嚴大師真不是蓋的,這位老調皮有令人無法不愛他的特質,他用自己的研究鋪陳這次演講,原汁原味,最是了得。

說起「我們每個人體內都有一條魚!」還真有這麼一回事。魚,多樣的溝通方式有聽覺、視覺、嗅覺、味蕾、費洛蒙、側腺、放電等,除了側腺,我們人類也都有了。那您說:「放電呢?」「呵!不是說有的姑娘眼睛會放電嗎?」(hmmm……筆者只能說,千萬別跟我老婆說啊!)

整理一下演講中魚類的「眼、耳、鼻、舌、身」的溝通特性。

:不同深度的海域因能到達的光波長不同,生活其中的魚類能夠看到的光色也不相同。有些魚類小時候生活在淺水域,適應紅光環境,長大後移往深處,改適應藍或紫光環境。

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:內耳能感知水下的聲音與震動;有的魚能發音求偶、搶地盤。量音大、頻率低、能持久等要素,可做為求偶搶地盤的輸贏判斷。

:外鼻孔就只有嗅覺,並沒有呼吸功能。在迴游的過程中,嗅覺扮演重要的角色,能分辨原棲地的味道;在水產養殖上,可在飼料內加入小卷粉,那是魚類喜歡的味道,能引誘魚來吃,否則飼料白費、血本無歸。

:魚的舌是個閒差,因為魚的味蕾可分佈到口腔內壁、口的附近、或全身幾處,用來感知水中的化學訊號。

: 1.身上的色彩有偽裝、欺敵甚至有廣告彰顯的功能;2.有些魚種可分泌費洛蒙或警戒物質,行種間溝通,具交配或避敵作用。3.有些魚種會發出電流,或演化出接收生物電場的受器,進行種間、種內溝通或攻擊獵物。

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嚴大師習得一身武藝,念一口好魚經,曾被延聘到巴拿馬美洲熱帶鮪魚協會(IATTC)協助養殖上的問題,在那兒黃鰭鮪的幼魚死亡率居高不下。他重托,鉅金禮聘飛往解決,一到養殖場,右眼一瞄、左眼一掃,馬上洞悉癥結。他運用幼魚的視覺特性,只換了燈泡改變養殖場的照明波長,就把存活率提升超過八成,真嚴神也!

可是他也感嘆了,怨說:「我們成了成功的受難者。事情一次解決後,隔年就不再找我們去了,早知道就應該有些謀略,先留一手分幾年完成,可多賺一點……。」顯然他在基礎研究上成功得意,但在應用戰略上失算了,只能怪老頑童本性純真。欸……這也難能可貴啦。

筆者雞婆地問:「在許多生物族類中,可清理出許多演化適應的戰術(strategy)類型,但魚類有沒有戰略(tactics)?」大師的回應改日再來討論。

兩隻魚同時放電會怎樣?

演講途中,大師要二位學生上台演示,讓二人面對面相隔 3 公尺,一聲令下二人同時前進,當兩人要相碰時,兩人各向一邊閃開,並沒撞上。為什麼沒撞上?我們想像得到,當兩人越走越近時,二人都在注意對方往哪個方向閃,以至於在即將接觸那一刻驟下判斷閃過去了。

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大師用此演示來說明弱電魚平常以同一頻率放電,可是當兩魚相遇時,放電頻率竟然會錯開,形成一高一低的情形,稱為避免干擾反應(Jamming Avoidance Response)。過去我們稱此為性狀錯位(Characters displacement)的例子,發生在族群或相近物種間,演化導致性狀錯位利於資源區隔,但這兒是同種魚個體間的頻率錯位,可避免相互干擾。

曾閱讀一則科學報導,說:鳥為何在空中不會相撞?因為基因讓鳥在閃避時都向右,所以面對面而來的二隻鳥各自向右閃而避開了。可是,大師所提的是放電頻率相閃,由誰決定誰往高頻閃誰往低頻閃?如何決定?說實在,這和二人或二鳥「左右相閃」是不同的。大師答說,一開始,正面遭遇二魚所發出的頻率確實會上下震盪,不知如何是好,可是過一下子就頻率錯位了。總之,錯位之前會有一段過程,到底在這過程中發生什麼事?令人好奇。

魚有自由意志嗎?

有學生舉手發問:「請問魚有沒有『自由意志』。」又是一個大哉問。筆者大學時老師就提過,就我所知,「人有無自由意志」本身就是一個吵不完的大問題,更不用說「動物」了!

演講結束後我遇上該生,便問他為何有此一問,特別是他已是哲學系學生,課堂上應該會有相關討論。他說:「只想聽科學家親口說。」好樣的,這才是求知態度。

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當「自由」一詞定義多元時,辯論就沒有了結的一天。我用「simple and elegant」的思維,選用德國神經生物學家 Martin Heisenberg 的觀點來說明。Heisenberg 採用康德的說法:如果一個人出於自願,為其所欲為,就可以稱之「自由行事」。Heisenberg 主張只要人類的適應行為是自發性的,就可視為「自由」。看起來,Heisenberg 主張人有自由意志。

行動(action)和反應(reaction)是 M. Heisenberg 用來論述的兩個詞彙,其區別在於前者不依靠外界的刺激。動物有許多行為模組,根據大腦的反應與隨機變化而被激化。當動物在無心理準備、訊息不明、不及因應之際,就必須找到可供調適的模組。大腦會隨機、持續地被提前激化,或擱置另選模組,直到完成「反應」。

Heisenberg 強調:「有很多證據顯示,動物的行為不能化約為反應。」他的實驗顯示果蠅會主動產生避開危險的行為,並有穩定的方向感。

至於兩隻弱電魚相遇,各自調整脈衝頻率成一高一低,是「自由意志」嗎?恐怕有得聊了。

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為增進社會大眾對科學有更深入的瞭解,科技部結合國立自然科學博物館資源,共同規劃出一系列近週末的大眾科學教育專題演講,邀請不同科學領域的傑出專家學者,深入淺出地引領大眾窺探科學發現的趣味與甜苦,並融入人文、倫理、藝術與社會關懷的對話,以期兼顧科學普及與人文涵養的提升。

  • 演講直播網址1: http://ppt.cc/LmJQs
  • 備用直播網址2: https://www.youtube.com/watch?v=iY0eBh68c7E

(演講錄影近期可上科技部「科技大觀園」網站瀏覽。)

本文經作者授權刊登。

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活躍星系核_96
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活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia

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圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

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  • 作者/賴昭正|前清大化學系教授、系主任、所長;合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒,那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬.霍金(Stephen Hawking) 英國理論物理學家

大約在八十年前,當第一台數位計算機出現時,一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧;但七十年後,還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」(Artificial Intelligent,簡稱 AI)的能力最近十年突然起飛,在許多(所有?)領域的測試中擊敗了人類,正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元(graphic process unit,簡稱 GPU)是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia(英偉達)股票從每股不到 $5,上升到今天(5 月 24 日)每股超過 $1000(註一)的全世界第三大公司,其創辦人(之一)兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳(Jenson Huang)也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人!可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎?到底是時勢造英雄,還是英雄造時勢?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

在回答這問題之前,筆者得先聲明筆者不是學電腦的,因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事,不是我們外行人需要了解的;但作為一位現在的知識分子或公民,了解基本原理則是必備的條件:例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析,即可判斷永動機是騙人的;又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上,它們不用往室外排廢熱氣,就可以提供屋內冷氣,讀者買嗎?

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」(central process unit,簡稱 CPU)。CPU 是電腦的「腦」,其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務,如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作;但為了簡單化,我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作(arithmetic and logic unit,簡稱 ALU),如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下,CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

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在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時,CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後,CPU 開始顯示心有餘而力不足:例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素(pixel),每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年,英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定/裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」(註二)定位為「世界上第一款 GPU」,「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU,GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作,快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢?因每一時刻只能做一件事,所以其步驟為:

  • 計算 7×5;
  • 計算 6/3;
  • 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢?很多工作便可以同時(平行)進行:

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  • 同時計算 7×5 及 6/3;
  • 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間,但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢?單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間(16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間),而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間(1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間)!

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了,如何將它擺正成右圖呢? 一句話:「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點(座標 x, y)組成的,所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了:每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

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即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算!如果每一運算需要 10-6 秒,那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉,便需要 6 秒,這豈是電動玩具畫面變化所能接受的?

圖形處理的例子

人類的許多發明都是基於需要的關係,因此電腦硬件設計家便開始思考:這些點轉換都是獨立的,為什麼我們不讓它們同時進行(平行運算,parallel processing)呢?於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 106 運算,那上圖的轉換只需 10-6 秒鐘!

GPU 的興起

GPU 可分成兩種:

  • 整合式圖形「卡」(integrated graphics)是內建於 CPU 中的 GPU,所以不是插卡,它與 CPU 共享系統記憶體,沒有單獨的記憶體組來儲存圖形/視訊,主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上;早期英特爾(Intel)因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤,在這方面的研發佔領先的地位,約佔 68% 的市場。
  • 獨立顯示卡(discrete graphics)有不與 CPU 共享的自己專用內存;由於與處理器晶片分離,它會消耗更多電量並產生大量熱量;然而,也正是因為有自己的記憶體來源和電源,它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年,英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後,科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化,在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效,因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理,不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化,也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬(註三)等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分,正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲,遠遠落在英偉達(80%)及超微半導體公司(Advance Micro Devices Inc.,19%,註四)之後,大約只有 1% 的市場。

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典型的CPU與GPU架構

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」,而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心(core)單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心,因此其核心功能不如 CPU 核心強大,但它們能同時高速執行大量相同的指令,在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心;GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書,不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等,也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺,它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是:嘴巴在講,腦筋思考已經不知往前跑了多少公里,常常為了追趕而越講越快,將不少學生拋到腦後!這不表示筆者聰明,因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技,因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣(matrix)的讀者應該知道,如果用矩陣和向量(vector)表達,上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的(註五)。而矩陣和向量計算正是機器學習(machine learning)演算法的基礎!也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在!因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石:它們的架構就是充分利用並行處理,來快速執行多個操作,進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」(deep learning)。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂:「下一次工業革命已經開始了:企業界和各國正與英偉達合作,將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升,幫助企業降低成本和提高能源效率,同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子:下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後,讀者是不是認為筆者該退休了?

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GPU(圖形處理單元)和 AI(人工智慧)之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力,特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步,使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率,使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐,而且使其更具成本效益,因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展,GPU 的角色可能會變得更加不可或缺,推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標,這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作,使我們能夠執行複雜的任務,例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外,研究表明,與非人類動物相比,人類大腦具有更多平行通路,這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上,一邊聽音樂一邊做飯,或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技,因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵:透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

(註一)當讀者看到此篇文章時,其股票已一股換十股,現在每一股約在 $100 左右。

(註二)組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」(GeForce 256)插卡吧?

(註三)筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時,就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士(fellow)」Enrico Clementi 的團隊:因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層,我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦(非 IBM 品牌!)與一大型電腦連接來做平行運算,進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

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(註四)補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商:英偉達及 ATI(Array Technology Inc.)。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立,2006 年被超微半導體公司收購,品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐(Lisa Tzwu-Fang Su)博士為執行長後,股票從每股 $4 左右,上升到今天每股超過 $160,其市值已經是英特爾的兩倍,完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色,正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題:超微半導體公司現任總裁(兼 AI 策略負責人)為出生於台北的彭明博(Victor Peng);與黃仁勳及蘇姿豐一樣,也是小時候就隨父母親移居到美國。

(註五)

延伸閱讀

  • 熱力學與能源利用」,《科學月刊》,1982 年 3 月號;收集於《我愛科學》(華騰文化有限公司,2017 年 12 月出版),轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
  • 網路安全技術與比特幣」,《科學月刊》,2020 年 11 月號;轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。
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賴昭正_96
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成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此穫有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。

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為什麼不要對重聽的阿嬤大叫──不只是沒禮貌的問題
雅文兒童聽語文教基金會_96
・2024/06/04 ・3173字 ・閱讀時間約 6 分鐘

  • 文/張逸屏|雅文基金會聽語科學研究中心 主任/研究員

端午節時,幼兒園大班的晴晴跟著爸爸媽媽回阿嬤家過節,晴晴興奮地跟阿嬤分享前幾天在學校聽的故事「紅盒子裡的祕密」,但是,最近開始出現重聽情況的阿嬤,常常聽不清楚或聽錯,不是說「啥?什麼?」,不然就是把「驢子爺爺」聽成「吳爺爺」。於是,晴晴不自覺地愈講愈大聲,希望能讓阿嬤聽清楚,當阿嬤還是聽得霧煞煞,晴晴只好更大聲!最後,大聲到爸爸從廚房跑出來罵晴晴:「怎麼可以對阿嬤講話這麼大聲、太沒禮貌了!」晴晴委屈地哭了起來……

大家應該都有碰過被身旁的人提醒跟這位長者說話要大聲一點的經驗吧?根據世界衛生組織的數據[1],60 歲以上高齡人口中,約有 1/4 的人患有足以造成生活障礙的聽力損失(disabling hearing loss)。然而,說話大聲一點,真的可以讓重聽的年長者聽得比較清楚嗎?一般來說,嗓門特別小的人,或是原本用悄悄話的方式在說話,這時提高到一般音量應該會有用。然而,若是一般音量的情況下,大聲說話、甚至大吼大叫,其實是不怎麼管用,更可能會有反效果的[2]。這樣違反直覺的情況,是什麼緣故造成的呢?

圖一/大吼大叫往往不會讓重聽的人聽得更清楚(圖片來源:Pixabay)

大聲不是比較聽得清楚嗎?

一般直覺上會認為,既然重聽或有聽力損失,就是講大聲一點應該就能聽得到了,不是嗎?事實上,由於「語音組成」及「聽力損失特性」這兩大因素,會使得加大音量卻反而有聽不「清楚」語音的問題。

然而,在解釋上述兩大因素之前,必須先釐清聽得「到」不一定聽得「清楚」。大家應該都有這樣的經驗,在有噪音或距離較遠的情境下,例如在廚房洗碗時,家人在客廳說話,我們會聽「到」家人在說話的聲音、也可能聽到大致的內容或是部份內容,但卻沒辦法聽「清楚」完整的內容、或是有聽錯的情況。而重聽或聽力損失的情況也很類似,因為聽力損失有不同的程度,一般年長者的重聽不會是完全聽不到的情形,因此老人家常會說「我都有聽到啊!是你講話不清楚。」

語音組成:聲母和韻母

那麼,當音量變大、卻反而「聽不清楚」,到底是什麼原因造成的呢?一般來說,聽不清楚的通常是指語音當中的聲母(子音)無法被完整地傳遞與接收。回想一下,小時候在學注音符號時,拼音時寫在上面的就是聲母(子音)、下面的則是韻母(母音)。圖二以「沙」(/ㄕㄚ/)為例,可以看出子音/sh/(聲母/ㄕ/,但只有氣音的部份)的部份音量小,且集中在高頻帶,而母音/a/(韻母/ㄚ/)的部份則是音量大,且相對集中在較低頻的區塊。然而,當我們試著說大聲一點,也就是把音量放大時,無論我們怎麼嘗試,都只能放大母音部份的音量[3],子音部份的音量都還是很小。甚至,我們可以試試看只針對子音的部份(如/sh/, /s/, /t/等音)「大叫」,會發現根本沒有辦法做到。

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圖二/語音的組成分為聲母(子音)和韻母(母音)。以「ㄕㄚ」(/sha/)音為例,從上半部的聲音波形可看出,子音(/sh/)的音量(振幅)比母音(/a/)要小得多;下半部則是聲譜圖(spectrogram),縱軸代表頻率,子音(/sh/)的頻率成份集中在高頻帶(黑色集中在較上方),母音(/a/)則是低頻相對較多。

然而,在語音中音量較小的子音才是主要提供清晰度的來源[3,4],曾有研究發現,若將語音中子音主要所在的高頻帶(1000 Hz 以上)去除掉之後,語音清晰度只剩不到 40%;反之,若將母音主要所在的低頻帶(500 Hz 以下)去除,語音清晰度仍有 95%[4]。試試看,若將一句話當中的子音都省略掉,那麼「他今天去上班」就會變成「阿因煙玉ㄤˋ安」,會變得非常非常難以理解。

聽力損失的特性:高頻通常較嚴重

大多數老年性的聽力損失是屬於高頻聽損[5],也就是在較高頻率的部份比較聽不清楚。這個類型的聽損者,就常會有前面所提到的感受:「我都有聽到,但我就是聽不清楚、沒有辦法理解內容!」而如果本文一開始提到的晴晴,因為阿嬤聽不清楚而愈說愈大聲時,卻如同前述,語音當中只有阿嬤原本就聽得到的母音部份變大聲了,但應該是要帶來語音清晰度的子音卻沒有辦法同樣變大聲。即使說話者不斷把音量加大,原本是希望能讓對方聽清楚,豈料適得其反,讓子音和母音之間的音量差距更大,更加劇了不清晰的問題,造成了愈大聲反而愈聽不清楚的矛盾現象。

助聽器科技來幫忙:音量壓縮

那麼,要如何才能讓重聽的長輩,或是聽力損失者能夠聽得清楚呢?如果對生活溝通已經造成困擾,應該要尋求專業耳科醫師和聽力師的協助,嘗試配戴設定適當的助聽器。助聽器的功能不只是放大聲音,還具備了「音量壓縮」的科技[6],讓小聲的聲音放大較多、大聲音量的聲音放大少一些。若套上前述子音和母音相對音量的概念,那就是能讓較小聲、原本聽不清楚的子音變得清楚,提高語音的清晰度。不過,配戴助聽器會需要一段時間的適應,同時也需要和聽力師討論生活上聆聽的需求,才能找到最適合自己的設定。並不是到藥局隨意買一副助聽器,以為戴上就能解決聆聽的所有困難喔!

和聽損者談話的小撇步:正常音量、稍慢語速、發音清楚

除了配戴助聽器之外,溝通策略[1,7]的運用也很有幫助註1。從前面的解釋已經了解到,大吼大叫對聽損者理解語音不但沒有幫助,甚至會有反效果。所以在語音本身上面,可以調整的部份不在音量,而是速度和發音清楚。因此,用一般的音量、語速稍微放慢、發音清楚一點但保持自然,這幾個小撇步可以幫助聽損者聽清楚。同時也可試著換句話說,或是搭配手勢動作來幫助理解。

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其他還有一些策略,包括先取得聽損者的注意力,讓他知道您在跟他說話,避免環境噪音或多人同時說話,這些方法可讓聽損者專注在要聽取的語音訊息上,並減少干擾。此外,建議環境的光線要充足,並可稍微靠近聽損者、讓他能看清楚您的臉部,這麼做可讓聽損者獲取臉部表情和口形等線索,幫助解讀語音訊息的內容,即便聽損者不一定有練過讀唇,但口形線索確實會有幫助,您可以留意看看在很吵雜時,若能看到說話者的臉及口形(當對方沒有戴口罩)時,會比較容易聽清楚。

相信若是晴晴運用了上面所提到的這些溝通策略,不但可以快樂地跟阿嬤分享在學校發生的事,享受愉快的祖孫親情時光,也不會被爸爸罵對阿嬤沒禮貌了喔!

圖三/與聽損者談話時,除了正常音量、稍慢語速、發音清楚等小撇步以外,在光線充足的地方談話,讓聽損者能看到說話者的臉部表情和口型輔助語音接收,也是很好的策略。(圖片來源:Pixabay)

註1 :欲了解更多溝通策略,可參考雅文基金會「聽損溝通小學堂」和「微聽損網站-聽說策略」

參考資料

  1. World Health Organization. (2024/02/02). Deafness and hearing loss. Retrieved from https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/deafness-and-hearing-loss
  2. Painter, K. (2013/03/10). How to talk to a hearing impaired person? Don’t shout. USA TODAY. Retrieved from https://www.usatoday.com/story/news/nation/2013/03/10/talking-hearing-impaired/1965127/
  3. DPA Microphones. (2021/03/04). How to improve speech intelligibility when amplifying the voice. Retrieved from https://www.dpamicrophones.com/mic-university/how-to-improve-speech-intelligibility-when-amplifying-the-voice
  4. DPA Microphones. (2021/03/03). Facts about speech intelligibility. Retrieved from https://www.dpamicrophones.com/mic-university/facts-about-speech-intelligibility
  5. Victory, J. (2024/02/21). Understanding high-frequency hearing loss: This kind of hearing loss affects speech clarity. Retrieved from https://www.healthyhearing.com/report/52448-Understanding-high-frequency-hearing-loss
  6. 張逸屏(2022/01/07)。長輩常抱怨助聽器噪音大?——孝子們該認識的「音量壓縮」科技。泛科學。取自https://pansci.asia/archives/339307
  7. UCSF Health. (n.d.). Communicating with people with hearing loss. Retrieved from https://www.ucsfhealth.org/education/communicating-with-people-with-hearing-loss

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雅文兒童聽語文教基金會_96
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雅文基金會提供聽損兒早期療育服務,近年來更致力分享親子教養資訊、推動聽損兒童融合教育,並普及聽力保健知識,期盼在家庭、學校和社會埋下良善的種子,替聽損者營造更加友善的環境。

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為什麼會被陽光曬傷?光有能量的話,為什麼照日光燈沒事?
PanSci_96
・2024/05/05 ・3185字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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唉!好曬呀!前兩集,一些觀眾發現我曬黑了。

在臺灣,一向不缺陽光。市面上,美白、防曬廣告亦隨處可見,不過,為什麼我們會被陽光曬傷呢?卻又好像沒聽過被日光燈曬傷的事情?

事實上,這也跟量子力學有關,而且和我們今天的主題密切連結。

之前我們討論到量子概念在歷史上的起點,接下來,我們會進一步說明,量子概念是如何被發揚光大,以及那個男人的故事。

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光電效應

在量子力學發展過程中,光電效應的研究是非常重要的轉捩點。

光電效應指的是,當一定頻率以上的光或電磁波照射在特定材料上,會使得材料發射出電子的現象。

在 19 世紀後期,科學家就已經發現某個奇特的現象:使用光(尤其是紫外線)照射帶負電的金屬板,會使金屬板的負電消失。但當時他們並不清楚背後原理,只猜測周遭氣體可能在紫外線的照射下,輔助帶負電的粒子從金屬板離開。

光電效應示意圖。圖/wikimedia

於是 1899 年,知名的英國物理學家 J. J. 湯姆森將鋅板放置在低壓汞氣之中,並照射紫外線,來研究汞氣如何幫助鋅板釋放負電荷,卻察覺這些電荷的性質,跟他在兩年前(1897 年)從放射線研究中發現的粒子很像。

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它們是比氫原子要輕約一千倍、帶負電的微小粒子,也就是我們現在稱呼的電子。

1902 年,德國物理學家萊納德發現,即使是在抽真空的玻璃管內,只要照射一定頻率以上的光,兩極之間便會有電流通過,電流大小跟光的強度成正比,而將光線移除之後,電流也瞬間消失。

到此,我們所熟知的光電效應概念才算完整成型。

這邊聽起來好像沒什麼問題?然而,若不用現在的量子理論,只依靠當時的物理知識,很難完美解釋光電效應。因為根據傳統理論,光的能量多寡應該和光的強度有關,而不是光的頻率。

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如果是光線把能量傳給電子,讓電子脫離金屬板,那為什麼需要一定頻率以上的光線才有用呢?比如我們拿同樣強度的紫外線跟紅外線去照射,會發現只有照射紫外線的金屬板才會產生電流。而且,當紫外線的頻率越高,電子的能量就越大。

另一方面,若我們拿很高強度的紅外線去照射金屬板,會發現無論如何都不會產生電流。但如果是紫外線的話,就算強度很低,還是會瞬間就產生電流。

這樣難以理解的光電效應,使得愛因斯坦於 1905 年一舉顛覆了整個物理學界,並建立了量子力學的基礎。

光電效應的解釋

為了解釋光電效應,愛因斯坦假設,電磁波攜帶的能量是以一個個帶有能量的「光量子」的形式輻射出去。並參考先前普朗克的研究成果,認為光量子的能量 E 和該電磁波的頻率 ν 成正比,寫成 E=hν,h 是比例常數,也是我們介紹過的普朗克常數。

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在愛因斯坦的詮釋下,電磁波的頻率越高,光子能量就越大,所以只要頻率高到一定程度,就能讓電子獲得足以逃脫金屬板的能量,形成電流;反過來說,如果電磁波的頻率不夠高,電子無法獲得足夠能量,就無法離開金屬板。

這就像是巨石強森一拳 punch 能把我打昏,但如果有個弱雞用巨石強森百分之一的力道打我一百拳,就算加起來總力道一樣,我是不會被打昏,大概也綿綿癢癢的,不覺得受到什麼傷害一樣。

而當電磁波的強度越強,代表光子的數目越多,於是脫離金屬板的電子自然變多,電流就越大。就如同我們挨了巨石強森很多拳,受傷自然比只挨一拳要來得重。

雖然愛因斯坦對光電效應的解釋看似完美,但是光量子的觀點實在太過激進,難以被當時的科學家接受,就連普朗克本人對此都不太高興。

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對普朗克來說,基本單位能量 hν,是由虛擬的「振子」發出的;但就愛因斯坦而言,電磁波本身的能量就是一個個光量子,或現在所謂的「光子」。

然而,電磁波屬於波動,直觀來說,波是綿延不絕地擴散到空間中,怎麼會是一個個攜帶最小基本單位能量的能量包呢?

美國物理學家密立根就堅信愛因斯坦的理論是錯的,並花費多年時間進行光電效應的實驗研究。

到了 1914 年,密立根發表了世界首次的普朗克常數實驗值,跟現在公認的標準數值 h=6.626×10-34 Js(焦耳乘秒)相距不遠。

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在論文中,密立根更捶心肝(tuî-sim-kuann)表示,實驗結果令人驚訝地與愛因斯坦那九年前早就被人拋棄的量子理論吻合得相當好。

這下子,就算學界不願相信愛因斯坦也不行了。愛因斯坦也因為在光電效應的貢獻,獲得 1921 年的諾貝爾物理獎。

1921 年,愛因斯坦獲得諾貝爾物理學獎之後的官方肖像。圖/wikimedia

光電效應的應用

在現代,光電效應的用途廣泛。我們日常生活中常見的太陽能發電板,利用的就是光電效應的一種,稱為光生伏打效應,材料內部的電子在吸收了光子的能量後,不是放射到周遭空間,而是在材料內部移動,形成正負兩極,產生電流。

而會不會曬傷也跟光子的能量有關。

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曬傷是皮膚受到頻率夠高的太陽光,也就是紫外線裡的 UVB 輻射造成的損傷。這些光子打到皮膚,會讓 DNA 分子裡構成鍵結的電子逃逸,引起皮膚細胞中 DNA 的異常變化,導致細胞損傷和免疫反應,這就是為什麼曬傷後皮膚會出現紅腫、疼痛和發炎的原因。

而頻率較低的光線,因為光子能量偏低,所以就不太會造成傷害,這也是為什麼我們沒聽過被日光燈曬傷這種事。

結語

從 17 世紀後半,惠更斯和牛頓各自提出光的波動說和微粒說開始,人們就聚焦於光到底是波動還是粒子的大哉問;19 世紀初,湯瑪士.楊用雙狹縫干涉實驗顯示了光的波動性,而到 19 世紀中後期,光屬於電磁波的結論終於被馬克士威和赫茲分別從理論和實驗兩方面確立。

經過約莫兩百年的研究發展,世人才明白,光是一種波動。

怎知,沒過幾年,愛因斯坦就跳出來主張光的能量由一個個的光量子攜帶,還通過實驗的檢驗——光又成為粒子了。

物理學家不得不承認,光具有波動和粒子兩種性質,而會呈現哪一種特性則依情況而定,稱為光的波粒二象性。

愛因斯坦於 1905 年提出的光量子概念,顛覆了傳統認為波動和粒子截然二分的觀點,將光能量量子化的詮釋也被實驗印證,在那之後,除了光的能量之外,還有其他物理量被發現是「量子化」的,像是電荷。

我們現在知道,電荷也有個基本單位,就是單一電子攜帶的電荷大小。

儘管之後又發現組成原子核的夸克,具有 -1/3 和 +2/3 單位的基本電荷,但並沒有改變電荷大小是不連續的這件事,並不是要多少的電量都可以。

如果你覺得很奇怪,不妨想想,我們用肉眼看會覺得身體的每一個部位都是連續的,但其實在微觀尺度,身體也是由一個個很小的原子和分子組成,只是我們根本看不出來,才覺得是連續的。

光子的能量和電荷的大小,其實也是像這樣子,細分下去就會發現具有最基本的單位,不是連續的。

事實上,量子力學在誕生之後,一直不斷地為人們帶來驚喜,簡直就是物理學界突然闖進一隻捉摸不定的貓。我們下一個故事,就要來聊量子力學發展過程中,打破世間常識的某個破天荒假說,而假說的提出者,是大學原本主修歷史和法律,擁有歷史學士學位,但後來改念物理,並憑藉博士論文用 5 年時間就拿到諾貝爾物理學獎的德布羅意。

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