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《大哉問:為何常識會說謊?》

EverDark
・2012/01/15 ・3715字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 568 ・九年級

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講話極端辛辣的經濟學家(數學家)藍思博又推出新作啦!

事實上他的《公平賽局》我一直很想找時間寫專文推薦,不過不知為什麼地這件事始終一直擱置。(真是沒有說服力。)
這次我可要好好把握這股衝動了。呼。

與作者之前總是以經濟學為主軸的著作不同,這本《大哉問》是內容涉獵廣闊的泛知識思想作,議題包羅萬象,從無神論、經濟模型的簡化、到歌德爾不完備、海森堡測不準定理;談(反)宗教、談存在、談邏輯辯證、談因果關係、也談是非道德,這真的就是上天下海的一趟科普狂旅!且從本書的目錄構成就能對它的「泛知識」傾向有所了解,讓我們來看看——

引言 旅程的起始

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第一部 真實與虛幻
第一章 宇宙是一種數學存在——萬事萬物都是數學結構
第二章 補充說明——建構「不切實際」的經濟模型
第三章 理查.道金斯的謬誤——對上帝說不

第二部 信念的真偽
第四章 不求甚解——為什麼聲波不起漣漪?
第五章 補充說明——色決機制與貿易保護主義的弊害
第六章 找不到真信徒——不信卻說信
第七章 扭曲事實——否定自由意志與超感知覺
第八章 不誠實的真相尋求者——鑑識洩密間諜

第三部 知識的起源
第九章 「為真」不等於「可證明」——歌德爾不完備定理
第十章 補充說明——海格利斯對戰九頭蛇怪
十一章 不完備的思考——人腦vs.電腦棋逢敵手
十二章 推導純邏輯知識——守身如玉反助長愛滋病的傳播?
十三章 建立證據證明因果關係——上網路越高,性犯罪越少?
十四章 知識的緊箍咒——神祕莫測的電子
十五章 補充說明——量子糾結

第四部 是非對錯
十六章 判斷善惡——一命抵十億人的頭痛
十七章 經濟學家的黃金準則——蓋茲用一萬美元買窮鄰居們的一夜好眠
十八章 「經濟學家的黃金準則」行為指南——律師、小丑與奧運選手,誰的社會貢獻度更高?
十九章 不做缺德鬼——反移民的荒謬與造福後代子孫
二十章 兒童遊戲場上的經濟學家——九大公平遊戲規則
廿一章 補充說明——《塔木德》遺產分配法

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第五部 心智的運作
廿二章 如何思考?——九要訣建立清晰思維
廿三章 選對科系——給大學生的忠告

這種看似亂槍打鳥式的知識思想啟蒙,意外地非常有趣。雖然《大哉問》書中各部章節內容大致獨立,不過背後支持它們的體系仍是一脈相承:
以人文關懷為最終訴求的邏輯思考。藍思博出身芝加哥大學數學博士,這本書堪稱就是表露他內在世界觀的一部「數學哲學」的思想著作。

(關於數學哲學——我很喜歡使用類似用詞,好比牛頓寫《自然哲學的數學原理》那樣。)

任何人大概都無法完全被他所說服,遑論他那辛辣到近乎攻訐的冰冷幽默,很容易招致多餘的反感,但我很喜歡。事實上,我也沒有同意他書中的所有觀點,比方說藍思博對「自由意志」的堅定信念,絲毫沒有動搖近來深植我心的懷疑種子,他那看似措辭強烈實則輕描淡寫的論述,也完全無法說服我倒戈。

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上面是個反例,書中大部分針對其他議題的觀點在我看來都很有力道,也讓我產生許多正向的思想回饋,獲益良多!以下我就簡單挑選幾個書中涵蓋的議題,來推銷這本值得一讀的好書。每個議題我都會嘗試引用書中藍思博的話語,我想把這位經濟學家骨子裡尖酸刻薄式的幽默或多或少地也染進這篇專文推薦的色彩裡,覺得這才更能凸顯本書那些「知識外娛樂」的附加價值。(笑)

(各位完全可以從我挑選議題的方向來察覺我個人對某些議題甚至是其背後結論的偏好。)

不過,還是先寫在前頭——
在我看來,人類的思想大地一直都處於戰國時代,從來不曾和平。而這本書(乃至於試圖推銷這本書的這篇文章)很可能使一些人極度反感、或者被大大地激怒,而且這是合理而可以預期的,所以它才夠格被稱之為一本思想作品。

而且,
我喜歡從最刺激的開始。

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談談道德吧!

『……其實我們一直在現實生活中贊成隨機殺人。我們明知開車、興建游泳池、使用疏通劑、喝龍舌蘭酒,會導致一些人死亡,但仍繼續這樣做。為了讓其他人能開車到歌劇院,已經有人為此喪命。』

——史蒂夫.藍思博《大哉問》第215頁

道德的哲學觀點從最粗略的角度出發起碼可以劃分為「義務論」與「結果論」兩種看法,前者認為某些行為是絕對錯誤,後者認為行為招致的後果決定行為是否錯誤。

這之間確實存在模糊地帶。
有時候我們從結果論的角度看待議題,有時候似乎又轉換成義務論。
我們談善意的謊言,顯然說謊不完全是不道德。
那麼殺人呢?
究竟有沒有善意的殺人這檔子事?
這背後顯然就大有文章了。

『任憑一個人死於腎臟疾病是可以接受的,
而從他的抽屜裡竊取一毛錢卻是不對的,
這究竟是怎麼一回事?』

——史蒂夫.藍思博《大哉問》第218頁

偷竊是不對的。
帶著一顆多餘的腎臟而無視那些需要器官捐贈的病人,則是可以接受的。
我們的價值觀倍受挑戰,但我們顯然是寧可裝作不知道。

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拜「正義:一場思辨之旅」在網路上竄紅的討論之賜,現在很少人沒聽過電車問題的道德兩難困境了吧!我簡直懶得重述其內容。人們對於親手推一個無辜的胖子墜落軌道藉以拯救可能被電車撞死的五個人,這樣的行為,本能上有所抗拒——其抗拒程度遠超越如果你只是按下一個開關讓電車軌道改變,而還是使得電車撞死另一條軌道上的一個人。

整件事情以結果論的角度能呈現明顯的輪廓:犧牲一人救了五人。那我們到底在抗拒什麼?這個兩難議題點出一個存在腦科學基礎的關鍵,就是我們對道德的判斷存在基本的情緒因子。而這個因子又是從演化而來。在認知神經科學家葛詹尼加的大作《大腦、演化、人》中曾經相當深入地探討這種「道德羅盤」的內涵,此外,喬納.雷勒的《大腦決策手冊》裡也有一整個專章介紹道德的神經科學基礎。

(其實我真該另開專文推薦《大腦決策手冊》這本書,不過也還有堆積如山的其他腦科學科普書同樣值得推薦卻有待本人的惰性瓦解……)

我們的大腦有一個接近義務論哲學觀的道德本能,對某些事物存在天生的反感。更具體地說,科學家發現大腦腹內側皮質受損者對於電車問題的兩個方案表現出毫無掙扎的「冷漠」。他們會推那個胖子下去。

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那麼想想以下這個:

十億人正遭受相當輕微的頭痛困擾,只要殺死一個無辜的人,所有人的頭痛立刻停止,否則將再持續痛一個小時。殺掉那個無辜的人,可以嗎?

可以嗎?
這裡所謂的可以,
我們是在問:這麼做是道德的嗎?

諾貝爾經濟學獎得主約翰.海薩尼提出「失憶症原則」,認為關乎道德判斷的決策需要人們將自身利益與之脫鉤。所以當窮人讚成徵富人稅,我們有理由懷疑背後的利己思維。如果一個人做判斷是根據失憶症原則——他不知道自己的實際處境——接下來才是道德問題。有趣的是此時人們依然以相當程度的利己思維來面對問題,「我有六分之一的機率成為那個被推下去的替死鬼」,但這個利己思維由於失憶症原則的運作而使得「一為全、全為一」,我們實質上變成從所有人的利益點出發。

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如果說道德來自一顆演化的腦,我們是否應該盲從它?
關於這個問題的答案我有一個很強烈的見解。誠如我們對數字分析的能力也來自這顆演化的腦,而這項能力真是糟得無以復加(在此我沒有更多篇幅可以談這個了),所以顯然我們在某些情況下會希望能夠透過學習來補強演化結果的不足。

殺掉那個無辜的人,可以嗎?

再來談談相關與因果吧!

知識的傳播不斷在進展,我相信隨著時代演進有越來越多的人可以很直覺地判斷出相關現象不等於因果連結。絕大多數時候都不是這麼一回事。這卻帶來一個潛在的災難,就是出現一群人宣稱因果關係從來無法在以相關性下手的理論分析中得到證明。

這是錯的。

『當我把自己對於肯德爾教授的研究心得發表在《石板》雜誌上時,我遭受到了一群半吊子海參的電子郵件圍攻。他們一本正經地解釋說,他們認為這類知識根本不可能成立,因為相關性不代表因果關係,因此因果關係永不可能確立。對這些人來說,生活到底是怎麼一回事呢?難道他們一直假裝不知道,他們的汽車停下來是因為沒油了?』

——史蒂夫.藍思博《大哉問》第172頁

所以肯德爾的研究是什麼?
上網率的提升有助於降低強暴犯罪率。
在《大哉問》第十三章中針對實證經濟計量學家如何從相關性議題中處理因果辯證有很好的詮釋。做為一位經濟學的學者(基本上也是擁護者),我感受到一股強烈的義務要把這部分引介給廣大讀者。

在書中,藍思博很簡明扼要地介紹了「自然實驗」與「工具變數」的概念。它幫助無法在控制實驗環境下處理議題的經濟學家分析許多有趣而且重要的問題。我們在乎因果,但整個社會充斥的是相關現象。極端的懷疑論者不認為相關現象之中能夠看見因果,但事實上只要我們具有良好的數學理論基礎,我們確實有可能看清深藏在社會現象背後的因果關係。

上網之所以降低性犯罪率,是因為有額外的管道可以讓潛在犯罪者發洩他們的性慾。這聽起來只是一種說法,但經濟計量學企圖以數學邏輯挑戰證明。在這個部落格上過去我介紹過不少實證經濟學文獻,他們幾乎都在利用這樣的工具嘗試回答常人難以回答的重要問題。

對於那些太過忙碌而總是無法完整翻閱一本好書的讀者,我會特別建議在書店中把這個章節拿起來玩味看看。這不需要幾十分鐘,但帶來的思想激盪可謂是不對稱地巨大而有意義。同理,本書第二章針對經濟模型為何不切實際也有精湛的詮釋,值得一讀。

雖然接下來我還想談談本書中對於宗教信仰的看法,不過覺得本文篇幅已經太超過,所以就把樂趣留給大家吧!

喔,絕對不是因為我害怕內容會過份辛辣。

*本文原文發表於Alienatio.

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伺服器過熱危機!液冷與 3D VC 技術如何拯救高效運算?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/04/11 ・3194字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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本文與 高柏科技 合作,泛科學企劃執行。

當我們談論能擊敗輝達(NVIDIA)、Google、微軟,甚至是 Meta 的存在,究竟是什麼?答案或許並非更強大的 AI,也不是更高速的晶片,而是你看不見、卻能瞬間讓伺服器崩潰的「熱」。

 2024 年底至 2025 年初,搭載 Blackwell 晶片的輝達伺服器接連遭遇過熱危機,傳聞 Meta、Google、微軟的訂單也因此受到影響。儘管輝達已經透過調整機櫃設計來解決問題,但這場「科技 vs. 熱」的對決,才剛剛開始。 

不僅僅是輝達,微軟甚至嘗試將伺服器完全埋入海水中,希望藉由洋流降溫;而更激進的做法,則是直接將伺服器浸泡在冷卻液中,來一場「浸沒式冷卻」的實驗。

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但這些方法真的有效嗎?安全嗎?從大型數據中心到你手上的手機,散熱已經成為科技業最棘手的難題。本文將帶各位跟著全球散熱專家 高柏科技,一同看看如何用科學破解這場高溫危機!

運算=發熱?為何電腦必然會發熱?

為什麼電腦在運算時溫度會升高呢? 圖/unsplash

這並非新問題,1961年物理學家蘭道爾在任職於IBM時,就提出了「蘭道爾原理」(Landauer Principle),他根據熱力學提出,當進行計算或訊息處理時,即便是理論上最有效率的電腦,還是會產生某些形式的能量損耗。因為在計算時只要有訊息流失,系統的熵就會上升,而隨著熵的增加,也會產生熱能。

換句話說,當計算是不可逆的時候,就像產品無法回收再利用,而是進到垃圾場燒掉一樣,會產生許多廢熱。

要解決問題,得用科學方法。在一個系統中,我們通常以「熱設計功耗」(TDP,Thermal Design Power)來衡量電子元件在正常運行條件下產生的熱量。一般來說,TDP 指的是一個處理器或晶片運作時可能會產生的最大熱量,通常以瓦特(W)為單位。也就是說,TDP 應該作為這個系統散熱的最低標準。每個廠商都會公布自家產品的 TDP,例如AMD的CPU 9950X,TDP是170W,GeForce RTX 5090則高達575W,伺服器用的晶片,則可能動輒千瓦以上。

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散熱不僅是AI伺服器的問題,電動車、儲能設備、甚至低軌衛星,都需要高效散熱技術,這正是高柏科技的專長。

「導熱介面材料(TIM)」:提升散熱效率的關鍵角色

在電腦世界裡,散熱的關鍵就是把熱量「交給」導熱效率高的材料,而這個角色通常是金屬散熱片。但散熱並不是簡單地把金屬片貼在晶片上就能搞定。

現實中,晶片表面和散熱片之間並不會完美貼合,表面多少會有細微間隙,而這些縫隙如果藏了空氣,就會變成「隔熱層」,阻礙熱傳導。

為了解決這個問題,需要一種關鍵材料,導熱介面材料(TIM,Thermal Interface Material)。它的任務就是填補這些縫隙,讓熱可以更加順暢傳遞出去。可以把TIM想像成散熱高速公路的「匝道」,即使主線有再多車道,如果匝道堵住了,車流還是無法順利進入高速公路。同樣地,如果 TIM 的導熱效果不好,熱量就會卡在晶片與散熱片之間,導致散熱效率下降。

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那麼,要怎麼提升 TIM 的效能呢?很直覺的做法是增加導熱金屬粉的比例。目前最常見且穩定的選擇是氧化鋅或氧化鋁,若要更高效的散熱材料,則有氮化鋁、六方氮化硼、立方氮化硼等更高級的選項。

典型的 TIM 是由兩個成分組成:高導熱粉末(如金屬或陶瓷粉末)與聚合物基質。大部分散熱膏的特點是流動性好,盡可能地貼合表面、填補縫隙。但也因為太「軟」了,受熱受力後容易向外「溢流」。或是造成基質和熱源過分接觸,高分子在高溫下發生熱裂解。這也是為什麼有些導熱膏使用一段時間後,會出現乾裂或表面變硬。

為了解決這個問題,高柏科技推出了凝膠狀的「導熱凝膠」,說是凝膠,但感覺起來更像黏土。保留了可塑性、但更有彈性、更像固體。因此不容易被擠壓成超薄,比較不會熱裂解、壽命也比較長。

OK,到這裡,「匝道」的問題解決了,接下來的問題是:這條散熱高速公路該怎麼設計?你會選擇氣冷、水冷,還是更先進的浸沒式散熱呢?

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液冷與 3D VC 散熱技術:未來高效散熱方案解析

除了風扇之外,目前還有哪些方法可以幫助電腦快速散熱呢?圖/unsplash

傳統的散熱方式是透過風扇帶動空氣經過散熱片來移除熱量,也就是所謂的「氣冷」。但單純的氣冷已經達到散熱效率的極限,因此現在的散熱技術有兩大發展方向。

其中一個方向是液冷,熱量在經過 TIM 後進入水冷頭,水冷頭內的不斷流動的液體能迅速帶走熱量。這種散熱方式效率好,且增加的體積不大。唯一需要注意的是,萬一元件損壞,可能會因為漏液而損害其他元件,且系統的成本較高。如果你對成本有顧慮,可以考慮另一種方案,「3D VC」。

3D VC 的原理很像是氣冷加液冷的結合。3D VC 顧名思義,就是把均溫板層層疊起來,變成3D結構。雖然均溫板長得也像是一塊金屬板,原理其實跟散熱片不太一樣。如果看英文原文的「Vapor Chamber」,直接翻譯是「蒸氣腔室」。

在均溫板中,會放入容易汽化的工作流體,當流體在熱源處吸收熱量後就會汽化,當熱量被帶走,汽化的流體會被冷卻成液體並回流。這種利用液體、氣體兩種不同狀態進行熱交換的方法,最大的特點是:導熱速度甚至比金屬的熱傳導還要更快、熱量的分配也更均勻,不會有熱都聚集在入口(熱源處)的情況,能更有效降溫。

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整個 3DVC 的設計,是包含垂直的熱導管和水平均溫板的 3D 結構。熱導管和均溫板都是採用氣、液兩向轉換的方式傳遞熱量。導熱管是電梯,能快速把散熱工作帶到每一層。均溫板再接手將所有熱量消化掉。最後當空氣通過 3DVC,就能用最高的效率帶走熱量。3DVC 跟水冷最大的差異是,工作流體移動的過程經過設計,因此不用插電,成本僅有水冷的十分之一。但相對的,因為是被動式散熱,其散熱模組的體積相對水冷會更大。

從 TIM 到 3D VC,高柏科技一直致力於不斷創新,並多次獲得國際專利。為了進一步提升 3D VC 的散熱效率並縮小模組體積,高柏科技開發了6項專利技術,涵蓋系統設計、材料改良及結構技術等方面。經過設計強化後,均溫板不僅保有高導熱性,還增強了結構強度,顯著提升均溫速度及耐用性。

隨著散熱技術不斷進步,有人提出將整個晶片組或伺服器浸泡在冷卻液中的「浸沒式冷卻」技術,將主機板和零件完全泡在不導電的特殊液體中,許多冷卻液會選擇沸點較低的物質,因此就像均溫板一樣,可以透過汽化來吸收掉大量的熱,形成泡泡向上浮,達到快速散熱的效果。

然而,因為水會導電,因此替代方案之一是氟化物。雖然效率差了一些,但至少可以用。然而氟化物的生產或廢棄時,很容易產生全氟/多氟烷基物質 PFAS,這是一種永久污染物,會對環境產生長時間影響。目前各家廠商都還在試驗新的冷卻液,例如礦物油、其他油品,又或是在既有的液體中添加奈米碳管等特殊材質。

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另外,把整個主機都泡在液體裡面的散熱邏輯也與原本的方式大相逕庭。如何重新設計液體對流的路線、如何讓氣泡可以順利上浮、甚至是研究氣泡的出現會不會影響元件壽命等等,都還需要時間來驗證。

高柏科技目前已將自家產品提供給各大廠商進行相容性驗證,相信很快就能推出更強大的散熱模組。

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比起文字,人類更傾向透過聲音來理解並記憶語言——《大腦這樣「聽」》
天下文化_96
・2023/02/12 ・1436字 ・閱讀時間約 2 分鐘

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我們正在逐步瞭解語言學習策略如何改善腦中的聲音處理過程。

語言學習策略與大腦處理聲音的過程息息相關。圖/Envato Elements

以聲音來強化語言能力

如果,我們能在孩子蹣跚學步時,就藉由瞭解他們的聽覺神經系統來預測他們七歲時的閱讀能力,那麼我們就能預先採取行動,避免負面結果發生。

海德公園日校所使用的輔助性聽覺裝置是其中一種方法,普羅維登斯採用的穿戴式計字科技產品是另一種,默澤尼克和塔拉爾開發的聽覺訓練遊戲,以及貝納西奇研發的寶寶玩具則是提供了額外的有效途徑。

對聲音和語言之間的關係有更多瞭解之後,我們就能找出更好的方法幫助孩子發展語言能力,幫助我們可以聽得更好的科技正在蓬勃發展。

了解更多聲音和語言之間的關係,就能找出幫助孩子發展語言能力更好的方法。圖/Envato Elements

我希望看見它們成為主流,而非僅限於像海德公園日校這樣的少數地方。我有位學生是語言障礙人士,我在教學時會戴上有如項鍊的麥克風,而她所戴的輔助性聽覺裝置可以接收來自麥克風的訊號。

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某天下課後,我跟她交換裝置,結果令我印象深刻:她站在演講廳的另一頭說話時,我可以清楚聽見她的聲音。我能想像,在嘈雜的環境中每個人都能因這項科技而受惠,如果可以發展出更強的語言能力對每個人都有幫助。

聽覺、閱讀、有聲書

身為一個對聲音有著各種琢磨的人,我想知道體驗聲音的新方式會對我們的聽覺神經系統產生什麼影響。我之前曾提過,我結束一天的方式大部分是由我先生唸書給我聽;但我沒有提到的是,我也會聽有聲書。這對我的聲音意識會有什麼影響?我的閱讀、說話和思考方式會有什麼變化?就理解和記憶的層面而言,聽文本和讀文本的效果似乎相差不遠。

有時候,用聽的效果可能更好。

我就發現莎士比亞筆下那些古文,比起閱讀,用聽的更能讓我理解;演員在聲音中加入諷刺、幽默或其他線索,可以幫助我們對所聽到的內容有更全面的理解。

莎士比亞浪漫喜劇〈仲夏夜之夢〉(A Midsummer Night’s Dream)。圖/GIPHY

大聲朗讀也可以提升你對所讀內容的記憶程度,我認為人類的天性更傾向於透過聲音來理解並記憶語言,而不是透過文本;因為在我們開始讀跟寫之前,聽覺是幾百萬年就演化出來的能力。

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有聲書擴大了我們可以閱讀的環境,聽有聲書時我會戴上耳塞式耳機,一方面聆聽內容,一方面同時隔絕了我在烹飪(滋滋作響的洋蔥)、健身或搭火車時的背景噪音。

我期待進一步探究聽文本和讀文本的生物學基礎,以及個體之間的差異;我想要知道聆聽有聲書會對聲音意識的演化產生何種影響。

——本文摘自《大腦這樣「聽」:大腦如何處理聲音,並影響你對世界的認識》,2022 年 12 月,天下文化出版,未經同意請勿轉載。

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人類的閱讀能力並非與生俱來?聽覺與閱讀的關係比你想像中大——《大腦這樣「聽」》
天下文化_96
・2023/02/11 ・1834字 ・閱讀時間約 3 分鐘

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我們的腦中並沒有專門處理閱讀相關行為的神經中樞。

閱讀並非與生俱來

人類開始閱讀的時間不過短短幾千年。圖/Envato Elements

研究失讀症的學者沃爾夫(Maryanne Wolf)曾寫道:「閱讀從來就不是人類與生俱來的能力。」人類開始閱讀的時間不過短短幾千年,生物演化的速度沒有這麼快。也許,在很久很久以後,我們的後代腦中會有處理閱讀的神經中樞,但據我所知,二十一世紀的人類腦中沒有[1]

但是我們確實會閱讀,這其實是借用了其他腦區來完成閱讀任務,尤其是借用了聽覺神經系統,視覺神經系統當然也跟閱讀有關,但跟聽覺有關的腦區(包括掌管說話和理解口語的腦區)發揮了極大的作用。

常有人問我:「聲音跟閱讀有什麼關係?」聲音和閱讀之間的關聯並非顯而易見。

我們通常都是安靜地、無聲地閱讀,但聲音是語言的根本,而語言是閱讀的根本;透過大聲朗讀可以明確建立聲音和其書寫方式的關聯。學習閱讀時,我們必須在語言的聲音以及用來表示它們的字母之間建立連結;閱讀能力差的讀者在處理聲音時會遭遇困難[2],而聽覺處理是他們在面對閱讀時最大的挑戰之一。

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閱讀時通常是安靜無聲的。圖 /Envato Elements

聽覺與語言

語言學習有賴我們辨別不同聲音模式的能力,聽到一個句子時,我們很自然地知道字跟字之間的斷點在哪裡,下一個字的起點在哪裡;但從聲學的角度來看,字與字之間並沒有明顯的間隙。

音素(phoneme)融入音節(syllable)之中,音節又融入字詞(word)之中,如此一來,字詞之間無聲的間隔不見得會比連續語言中單一個字詞裡的無聲間隔(譯注:指單一字詞中音節與音節之間的間隔)來得長(通常更短)。

不過,有些線索可以幫助我們,舉例來說,在英語中很少出現「mt」這樣字母/聲音的組合,所以,聽到一段包含「Sam took」在內的語句時,我們直覺地知道這並不是一個新字「samtook」。

我們在很小的時候——兩天大的時候!——就學會了這些跟英語有關的技巧。威斯康辛大學的教授薩弗蘭(Jenny Saffran)發現八個月大的嬰兒在接觸一種虛構的語言僅僅兩分鐘後,就學會了其中的聲音規則。

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嬰兒在接觸一種語言兩分鐘後,就學會了聲音規則!圖/GIPHY

在神經處理聲音的過程中,可以很明顯地看出神經系統得以學會辨識特定的聲音型態(pattern learning)。Brainvolts 的研究生史苟(Erika Skoe)發現,一旦受試者對虛構語言所蘊含的聲音型態感到熟悉,神經系統便會加強對泛音的處理。同樣地,當一個語言的音節在規律的序列中出現,而不是隨機出現在一串不同的音節當中時,泛音的處理也會受到強化。

然而,有語言障礙的兒童無法學會擷取這些隱含在語言中的規則,類似的情況也發生在聽力損失的兒童身上,他們面對需要辨識語言中特定聲音型態相關的語言任務會有困難;此外,自閉兒在接觸這類人工語言時,腦中活動會出現與一般人不同的獨特模式。

另一方面,雙語及音樂訓練則可以強化對聲音中特定型態的處理。

註解

  1. 西元前四世紀的人腦中也沒有處理閱讀行為的神經中樞,當時柏拉圖對印刷術抱持懷疑態度,他擔心這會妨礙記憶:「如果人們學會了這個(指文字符號的書寫),就會在靈魂中植入健忘,他們將停止鍛鍊記憶,因為他們將依賴書面文字,不再從自身內在召喚記憶,而是靠外在的符號。」
  2. 閱讀跟視覺有關(或觸覺,如點字印刷),這一點無庸置疑。造成讀寫障礙的原因,在視覺上主要是對動作、時間變化訊息的掌握有缺陷,而不是顏色或空間感知出了問題。讀寫障礙人士比一般人更容易發生眼睛疲勞或視覺扭曲的問題。然而,儘管閱讀和視覺有明顯的關聯,但聲音處理似乎跟閱讀有更大的關係。

 

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——本文摘自《大腦這樣「聽」:大腦如何處理聲音,並影響你對世界的認識》,2022 年 12 月,天下文化出版,未經同意請勿轉載。

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