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J. K. 羅琳隱姓埋名寫新作,電腦30分鐘破解她的創作指紋—《暢銷書密碼》

PanSci_96
・2016/12/08 ・4756字 ・閱讀時間約 9 分鐘 ・SR值 538 ・八年級

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2013 年 7 月初,某位美國教授接到了一通來自大西洋對岸的電話,話筒另一端的陌生人請他破解一道謎題。一週內,他成為了鎂光燈的焦點,所有的國際報導都是他的消息。

這很像丹.布朗筆下的情節,寫成小說搞不好還能賣出幾百萬冊。但這是真人真事,主角並非《達文西密碼》的羅伯.蘭登,而是派崔克.卓拉;卓拉的研究領域不是象徵符號學而是「文本計量分析」,而這次他要研究的對象也不是天主教教會,而是 J. K. 羅琳。

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卓拉的研究領域是「文本計量分析」。圖 / By Sven @ flickr

卓拉是資工系教授,專長是用電腦分析文本來推斷作者身分,《星期日泰晤士報》的記者請他調查一本新小說,書名叫《杜鵑的呼喚》,作者是羅勃.蓋布瑞斯。這位作家是個文壇菜鳥,他在英國皇家憲兵隊服役多年後開始創作推理小說。然而,記者手上握有情報,據說根本沒有蓋布瑞斯這個人,這本書真正的作者其實就是大名鼎鼎、寫下《哈利波特》的 J. K. 羅琳。

這是真的嗎?卓拉接下了這個案子,不到三十分鐘,電腦就給出了充分的證據來支持這項情報。但卓拉能證明這本書是羅琳寫的嗎?不能,不過他願意賭一把,於是他將分析結果對外公布。當年的 7 月 13 日,儘管不甘願,羅琳終於承認那是她的作品。

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每個人獨一無二的創作指紋

羅琳說,她用「羅勃.蓋布瑞斯」的筆名創作,是因為她必須要假裝成文壇新人,才能得到最真實的評價,否則大家在閱讀之前早有成見。如果你像她一樣曾經賣出過五億本《哈利波特》,就知道在聚光燈或放大鏡底下創作有多困難。所以,她能不能請大家拿掉濾鏡、忽略她的名聲,認真客觀地評價她的小說?

或許不能──除非她冒充成其他人。但羅琳發現,在自己的作品出版以後,要創造一個新身分就沒那麼簡單了。所以她特別挑選了不同的類型、不同的讀者、不同的題材和不同的情節,為的就是要讓自己「心裡的那個傢伙」能夠順利創作;而且如蓋布瑞斯所說,她要「像個男人」。她這次是為成人讀者而寫,不再是青少年小說。儘管她刻意使用了不同的語彙,但羅琳發現,一個人實在很難改變或隱藏她的創作指紋。

多年來累積的「作者分析」與「文本計量分析」都指出,我們每個人都有獨一無二的創作指紋或文字風格。就算羅琳想要放棄自己的風格、刻意使用「羅勃.蓋布瑞斯」的筆觸寫作,文字裡還是有一些丟不掉的習慣和模式。卓拉的電腦才花幾分鐘就偵測了到這些模式,而這都是我們平常容易忽略的小細節,像是介係詞、代名詞和標點符號的使用,這些便造就了一個作家的寫作風格。

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介係詞、代名詞和標點符號的使用,這些便造就了一個作家的寫作風格。圖 / By Hans Splinter @ flickr, CC BY-ND 2.0

若要分析數千本小說的風格,這工程就比研究第一句話來得複雜多了。實際上,我們的風格分析要先從收集數千種寫作特徵開始,這些寫作特徵都是很普遍的字,像是「of」、「the」、「and」、「a」、「but」等。此外,我們也收集了語法、句長、標點、人稱等資訊,以及作者最常使用的動詞、名詞、形容詞和副詞。

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為了找出這些寫作特徵,我們計算了每一本書各種字詞的使用頻率。以《達文西密碼》為例,丹.布朗大概每一百字裡會用到七次定冠詞「the」;但葛里遜在《黑色豪門企業》裡每一百字內使用到「the」的次數不到六次。如果你拿這兩位作者的書讓我們盲測,我們從定冠詞的密集度就可以很有把握地辨別作者身分。在戈馬克.麥卡錫的《長路》裡,「and」是使用頻率第二高的字(最高的是定冠詞「the」);第三高則是「he」,每一百字內會出現四次。代名詞「she」在《長路》中雖鮮少出現,每兩千字才出現一次,但「she」是《杜鵑的呼喚》裡使用頻率第七高的字,每一百字內出現 1.5 次。在安東尼.杜爾的二戰小說裡,男、女主角戲份一樣重要,而「his」和「her」在書中的使用頻率也一樣高(約一百字內出現一次);但是在諾拉.羅伯特的《最後一任男友》裡,「her」的使用頻率是「his」的兩倍。羅伯特不常用到第二人稱「you」,但尼可拉斯.史派克的《手札情緣》和亞當.強森的《沒有名字的人》都經常提到「you」(史派克每一百字以內使用了 1.3 次,強森則是 1.4 次)。這些細節看似瑣碎,但就像人的指紋,微小卻很重要。

我們的模型檢視著每一塊打造風格的磚頭──不只是為小說奠基的磚塊,還包括了凝聚磚塊的水泥──然後讓我們看到這些字如何出現或消失在所有小說裡。當我們一塊一塊檢視這些磚頭時,可以用最微觀的角度去理解作者的風格──他用了多少逗號、多少冒號、多少刪節號,還有各種名詞、介係詞、代名詞與連接詞的使用頻率。我們可以從分析結果看出最常見的基本動詞如「did」和「want」、最常見的基本名詞如「man」和「woman」,以及各種常見的形容詞和副詞的出現頻率。

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當我們一塊一塊檢視這些磚頭時,可以用最微觀的角度去理解作者的風格。圖 / By mgstanton @ flickr, CC BY-NC-ND 2.0

在這個層次,我們討論的風格差異並不是指句子要寫成「彼得要求用那種常見的園藝工具,可以去蕪存菁的那種設備」,還是「彼得說圓鍬就是好用的鏟子」;我們要說的是,透過文本計量分析,我們可以很快地知道第一句話有幾個定冠詞、幾個介係詞、幾個量詞,而這些字詞的使用頻率和第二句話有什麼差別。第一句話裡面的冠詞、代名詞和介係詞就是風格的表現,因為越是迂迴的句子越需要更多結構上的支撐。而作者的文字風格便可以經由計算寫作特徵的頻率被推斷出來,所以當羅琳下筆的時候,不管她用的名字是「J. K. 羅琳」或「羅勃.蓋布瑞斯」,都還是會透露出她特有的風格記號。

我們把數千本小說輸入到暢銷書量表,並設定程式注意風格的基本元素,電腦就會發現暢銷書作者一貫的風格,以及重複出現的模式。事實上,我們只要輸入 491 個最常出現的單字和標點符號,電腦就有 70% 的機率可以正確判斷一本書是暢銷書還是冷門書;縱使只輸入 148 種寫作特徵,電腦的準確率還是可以高達 68%。而這只是用最常見的文法類單字和標點符號來預測分析,還沒有加入名詞、形容詞、動詞、語法和句型等資料。

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當我們研究電腦模型的分析結果,並仔細觀察電腦模型辨識出的暢銷作家寫作特徵,我們開始發現幾個令人著迷的現象。首先來看一些比較概略的發現:助動詞「do」在暢銷書裡出現的機會是冷門書的兩倍,而暢銷書裡出現「very」的頻率只有冷門書的一半。威廉.史壯克和 E. B. 懷特曾在寫作入門課本《英文寫作風格的要素》裡批評「很」這個字是「寄生在文藻池塘裡的水蛭」,相信他們也會認同這個分析結果。至於否定縮寫「n’t」在暢銷書裡出現的頻率則是冷門書的四倍。

各類型的縮寫在暢銷書裡都很常出現,儘管高中老師看了可能會搖頭,覺得這種寫法不夠正式,但縮寫很適合大眾文學,因為敘事語調會因此變得比較親切、真誠、現代,可以贏得讀者的信賴。說書人不管是用第三人稱或第一人稱,都必須要讓讀者有真實感,才會願意繼續讀下去。暢銷書裡情態助動詞的縮寫「-’d」出現頻率是冷門書的十二倍,人稱動詞的縮寫「-’re」或「-’m」則是冷門書的五倍。我們幾乎可以聽到詩人威廉.華茲華斯在墳裡大喊著:「沒錯,就是這樣!語言就是要貼近老百姓!」當代暢銷書顯然很服從華茲華斯的指示。

「okay」在暢銷書裡的比例高三倍。圖/Jonathan Lin@flickr
「okay」在暢銷書裡的比例高三倍。圖/Jonathan Lin@flickr

其他比較不正式的書寫方式也很受到讀者喜愛,像「okay」在暢銷書裡的比例高三倍;經典文學作品中通常不會有「ugh」這個字,但在暢銷書裡卻很常見。此外,暢銷書裡的人物也比較愛問問題,我們發現上榜的小說裡面問號比較多,但是驚嘆號就不見得了,驚嘆號是暢銷書的反指標。暢銷作家都曉得「沒燈了!樓梯要垮了!搞不好有鬼!」只會惹惱讀者;兩個驚嘆號的「我愛你!!」還不如「我愛你。」

刪節號在正式文書裡通常代表刪除或省略的文字,但在暢銷小說裡卻不這麼用,而是用來描述斷斷續續的想法或對話,讀者通常會自行腦補。「他又穿了那件燕尾服,鬍渣還沒刮。老天爺……」大部分的讀者不需要其他的標點符號或單字就知道「老天爺」在這裡不是禱告詞。

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我們閱讀的樂趣之一,就是在碰到刪節號時會覺得自己和說書人更加貼近,而暢銷小說常用刪節號就是因為刪節號可以創造出人物與讀者的默契──這招讀者很買單。

我們得承認,對我們這種嗜字如命的人來說,資料分析實在太迷人。你可以想像我們全盯著一張大試算表,手上捧著咖啡,沒想到「thing」這個詞在暢銷書裡出現的頻率是冷門書的六倍。其他文字愛好者一定也會坐在那裡苦思良久,和我們一樣納悶像是「thing」這樣瑣碎的小字怎麼能當做暢銷書的指標。但這份文字研究不光是滿足我們文字宅的痴念,而是真的要解開暢銷書密碼,這些資料可以告訴我們哪些書能大賣。

想像一個女人緣極差的男人在酒吧裡,對身旁的朋友說他的新戰術是同時和五個女生約會。他朋友把啤酒給嗆了出來,然後開口。朋友的回應可能有兩種:

「如果你約完會還能活下來我會很驚訝!」

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或者:

「哦,如果你約會完還能活下來,那我會很驚訝。」

哪一種聽起來比較自然、比較生動?很顯然地,第二種。請注意一下這些細微調整後語調和語域的明顯變化。第二句話用句點和「哦」取代第一句話的驚嘆號,呆板的語氣就立刻生動了起來。我們注意到驚嘆號在暢銷書裡出現得少,而這個例子便讓我們看出來句尾少了驚嘆號之後,語調可以更微妙。贏得市場佳績的作品裡面,句號比較常見,分號和冒號則相對少見。

這些細微的寫作特徵或許沒辦法一一拿出來說明,但整體來看,寫作特徵形成了一個顯著的模式,建構出暢銷小說的語調和語域。當作者選擇用「I’d」來取代「I would」,或用「you’re」取代「you are」,這個決定遠比我們想像的還要重要。在暢銷小說裡,形容詞和副詞比較少見,尤其是形容詞,這表示暢銷書裡的句子比較簡潔,沒有無謂的贅字。句子不需要靠額外的子句來裝飾,名詞也不必一再修飾。動詞在暢銷書裡出現的次數比較多,但動詞旁邊也不需要拖著可愛的副詞。

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暢銷書裡的句子不是俗氣的聖誕樹,帶著刺眼的顏色,掛著燈泡、彩帶、天使和星星的重量;最好是一棵讓人一看就很放鬆療癒的冷杉。

最好是一棵讓人一看就很放鬆療癒的冷杉。圖 / By Robin Jaffray @ flickr
最好是一棵讓人一看就很放鬆療癒的冷杉。圖 / By Robin Jaffray @ flickr

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本文摘自《暢銷書密碼:人工智慧帶我們重新理解小說創作》,雲夢千里出版。

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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

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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。

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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)」!

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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。

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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)。

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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。

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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。

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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!

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人體自燃現象是真的嗎?這些傳聞究竟是「科學」還是「戲劇」?——《怪奇醫療史》
時報出版_96
・2023/02/19 ・3023字 ・閱讀時間約 6 分鐘

肥滋滋的肚子也能當蠟燭燒?

在寫到狄更斯與醫學關係的第三篇文章前,我想先鋪一個梗,談一下三國時代的人物董卓―這位漢靈帝時代的中郎將,受大將軍何進之託,脅迫當時干政的宦官十常侍,利用手中兵權搞得朝廷大亂,是開啟三國時代序幕的重要推手。

董卓應該是長年享受錦衣玉食慣了,根據記載他身軀肥胖,因此他的死,讓文史作家有了無限想像的空間。例如在《三國演義》第九回「除暴兇呂布助司徒,犯長安李傕聽賈詡」中,司徒王允設反間計,挑撥董卓的大將呂布將其殺死,羅貫中寫道:「卓屍肥胖,看屍軍士以火置其臍中為燈,膏流滿地。」

另外在一本紀錄東漢末年軍閥割據的小說《英雄記》也提到:「卓素肥,膏流浸地,草為之丹。守屍吏暝以為大炷,置卓臍中以為燈,光明達旦,如是積日。」

這些都比《三國演義》還扯,肥滋滋的董卓死後,肚臍被置入燈芯,竟然光亮如日,而且還持續好幾天,把董卓比成瓦斯桶。

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人體的脂肪被傳聞說能當成瓦斯桶一樣燃燒。圖/giphy

看到上面的兩段描寫,以外科醫生的立場而言,只能說是鬼扯,如果人死後脂肪可以膏流滿地的話,那開刀房一定是人間煉獄,因為每個胖子被開腸剖肚之後,還沒有看到病灶時,外科醫師可能要準備大量的吸油紙,甚至是幫浦來把流出的油處理掉,否則沒有辦法進行下一步的工作。

至於利用肚子的脂肪當成蠟燭使用,更是讓我匪夷所思,因為人體的成分不見得全然是油脂,身體組織的燃點也不可能輕易的用燈芯點燃,如果這種情形會發生的話,那外科醫師一定也深受其害,因為我們用刀劃開身體之後,必須以高溫的電燒刀去止血,目前還沒有聽到患者在手術中忽然被點燃,甚至開刀房為此發生火災的紀錄。

會提到董卓的故事,是向各位說明人體不可能作為點燃的原料,否則在火場裡,消防弟兄救人時可能會帶著火柱出來,會特別提出來討論,是為了接下來探討狄更斯所處的時代,一直有很多人深信不疑的「人體自燃現象」(spontaneoushuman combustion,SHC),我們這位偉大的作家也是它的信徒。

許多故事中都有提到人體自燃現象。圖/giphy

「科學」現象還是「戲劇娛樂」效果?

狄更斯在《聖誕頌歌》中寫到,主角史古基(Scrooge)就擔心遇到聖誕禮物的幽靈時,會成為一個有趣的「身體自燃案」;另一部小說《荒涼山莊》(BleakHouse),其中的角色克魯克(Krook),一個時常酒醉的破銅爛鐵店老闆,被狄更斯形容「嘴裡冒著煙,好像身體裡著火一樣」,結果在一場大火中以驚人的方式消失:

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「金屬爐架只剩下很小的火,但房間中有一股悶悶不樂的蒸汽,牆壁和天花板上有一層又黑又油膩的塗層。椅子和桌子,以及很少出現在桌子上的瓶子,都像往常一樣站立著,在一張椅背上掛著擾人毛茸茸的帽子和外套……這裡是一小塊燒焦的碎木頭的灰燼,上面灑著白灰,還是煤?哦,恐怖,他在這裡。」

狄更斯所描述的是克魯克當時已經發生了人體自燃,和傳說中所描述的一樣,房間裡有濃濃的灰燼,除了遺體化成油性的物質外,其他的東西卻安然無恙。

為什麼狄更斯會大膽地將當時流行的人體自燃寫入小說中?根據長年研究狄更斯的專家特雷佛.布朗特(Trevor Blount)所說,和作家在小時候經常閱讀一本可怕的期刊《The Terrific Register》有關,裡面多刊登聳人聽聞的事情,如暴行、酷刑、地震、沉船、鬼故事或決鬥場景等等,該雜誌在一八二二年有一期特別以駭人的細節描述,講述了柯妮莉亞.讚哈里.迪.班狄(Cornelia Zanghari di Bandi)伯爵夫人的死訊。

那是發生在一七三一年三月十五日,班狄伯爵辦了晚宴,當天伯爵夫人喝了相當多的白蘭地,所以不勝酒力的她早早回房睡覺,隔天女僕敲門,但伯爵夫人沒有回應,女僕只好打開窗戶,驚訝發現伯爵夫人已不成人形。

根據期刊裡的記載,伯爵夫人部分的顱骨及下巴已燒成灰燼,她的身體其他部分完好如初,當然身旁的家具都沒有燃燒的痕跡,不過空氣中瀰漫著臭味,像是酒與食物混合發出的酸臭味,有些油膩的東西滴得到處都是。

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一位叫比安奇尼(Bianchini)的牧師到場,也看到如此驚人的景象,斷言伯爵夫人是人體自燃,原因是發炎的血攪動了胃裡的汁液,和腹中的發酵物(其實是白蘭地)作用而燃燒。

類似上述的故事,從十七世紀時就充斥在歐洲的大眾間,到了十九世紀的報紙、甚至醫學期刊中,還不乏有零星的報告出現,也難怪喜歡大量閱讀的狄更斯受不了蠱惑,最終將其寫入小說中,作為那些卑鄙人物的懲罰。

《荒涼山莊》是連載的小說,所以在克魯克死亡這一部分發表後,有一位有醫學背景的文學批評家喬治.亨利.路易士(George Henry Lewis)對其發出嚴厲批判,引經據典提出許多科學家來嘲諷狄更斯,還敦促他在《荒涼山莊》以書本形式出版後,能夠做出一些校正,以防止類似的錯誤訊息傳播。

人體自燃現象也許純屬劇效果。圖/giphy

如果狄更斯以輕鬆的筆調回應這件事,勸路易士不要太嚴肅的話,整件事大概就不會有糾纏,可惜狄更斯找出了一些深信人體自燃的醫師還有學者,及現場目擊者來反擊路易士,甚至在《荒涼山莊》以單行本出版時,斬釘截鐵說他的故事確實可信,而且有科學依據,結果惹來路易士更強烈的批判,希望他「不能隨意忽視和沉默地忽略,他所收集到的反對人體自燃的科學證據」。

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結果普羅大眾的反應呢?大家對克魯克死亡沒有發表任何贊成或反對的意見,狄更斯的聲明沒有受損,《荒涼山莊》更是大賣,這是玄學戰勝科學嗎?我並不這麼認為,因為喜歡看小說的讀者,都喜歡看到壞人死狀悽慘,那遠比科學重要。

如果大家以人體自燃上網站搜尋的話,相信會有驚人的發現,而且也會看到長長一列的知名作家,如馬克.吐溫,以及寫出《簡愛》(Jane Eyre)的英國作家夏綠蒂.勃朗特(Charlotte Bronte)等等,在他們的作品中談到人體自燃現象的情節。

許多作品中讓壞人以自燃的方式死亡。圖/giphy

可能讀者有的是人體自燃的擁護者,會提出很多不可思議的現象來問我意見,我的反駁除了剛剛在董卓死亡的敘述外,另外提出一個觀點讓大家思考:所謂的人體自燃受害者,大都沒有任何現場目擊證人以解釋他們如何燃燒?所以我並不反對他們燒成灰燼,只是不相信他們會自己燒起來罷了!

我的心情應該和買那些《荒涼山莊》的讀者一樣,小說本來就是要怪力亂神、天馬行空,壞人就該死狀悽慘、結局大快人心,把那些不合常理的事拿到科學上來討論有必要嗎?

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拜託,大家不要像狄更斯和路易士那麼認真嘛!

——本文摘自《怪奇醫療史:從疫苗發明、疾病歷史、護體神功、縮陽症、按摩槍等,解開最不可思議的醫學古今事》,2022 年 10 月,時報出版出版,未經同意請勿轉載。

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出版品包括文學、人文社科、商業、生活、科普、漫畫、趨勢、心理勵志等,活躍於書市中,累積出版品五千多種,獲得國內外專家讀者、各種獎項的肯定,打造出無數的暢銷傳奇及和重量級作者,在台灣引爆一波波的閱讀議題及風潮。

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劇透《復仇者聯盟 4 》一時爽但不一定全家火葬場?科學如何解釋暴雷這件事!
Lea Tang
・2019/04/19 ・2441字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 539 ・八年級

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圖/bgr.com

下周三(24)是許多影迷們翹首期盼的《復仇者聯盟 4 :終局之戰》(Avengers: Endgame)上映日,然而近期網路上卻流出一段關鍵場面的側錄合輯,各大社群網站和相關論壇首當其衝、淪為重災區。羅素兄弟(Russo Brothers)隨後發布公開信向粉絲喊話,請大家別爆雷,為其他人保留觀賞樂趣。

導演的公開信。圖/Marvel

人們厭惡爆雷,認為劇透會剝奪欣賞故事的樂趣、甚至讓人興致全無。那麼科學上,我們該如何解釋這種現象?提前知道劇情走向或是結局,真的會減少樂趣嗎?適當的劇透有沒有可能反而讓故事更有吸引力?

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所以實驗怎麼說?

2011 年加州大學將類型包含諷刺、懸疑及文學類的 12 篇小說進行了三場實驗。研究人員分別在第一和第二個實驗裡以額外附贈的劇透講義和在小說開頭置入捏他,及第三組無劇透的對照組來測試 819 位讀者對小說的喜好程度是否會受提前透漏的劇情影響。結果發現:

不論是哪種類型的小說,讀者都更偏好有劇透的版本,尤其是附有爆雷講義的小說。

知道將發生什麼事反而會有滿足感~

研究人員推測,劇透可能有助於增強我們對故事的享受程度。提前知道接下來的故事結局仍會導致緊張和焦慮:是什麼原因導致這種結果?劇情何時會直轉而下?作者要怎麼處理接下來的劇情?角色們會怎麼做?人類在面對未知時,腦海中不會浮現出這些疑問;但當我們了解劇情後,這些懸而未解的問題反而會讓故事更加有趣、更有吸引力。

圖/staticflickr

這類似於許多書籍正文開始前的導讀,它能幫助讀者迅速進入世界觀、搞清楚發生了什麼事。導讀的功能不只於此,人類心理喜好預測劇情走向,而大量的預測失敗使人沮喪,若是提前知道結局反而能讓讀者專注在劇情是否合理,而不因某某人突然死去而震驚萬分、花費更多時間來說服自己他真的死了

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正如早期的一份研究(Carroll,1996):

重讀故事不會讓我們減少懸念,換句話說,我們會對那些已經看過的好作品愛不釋手、二刷三刷,且仍然能投入情節中、跟著角色一起糾結掙扎。

難道人們真如研究人員所總結的,是在「浪費時間避免劇透」?

劇透,這世上到處是劇透!圖/quickmeme

2016 年荷蘭阿姆斯特丹 VU 大學的研究也許可以提供各位不同的見解。論文作者,同時也是通信科學系助理教授的班傑明(Benjamin Johnson)表示:

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人們對於劇透有害的這種普遍想法絕不只是一種迷信,它是有科學根據的。

提前知道劇情降低人們的體驗效果?

班傑明和同事請 412 名大學生閱讀幾篇他們從未讀過的短篇小說。在閱讀之前,學生會得到幾份有雷的劇情總結,之後再讓學生對這些故事進行評分,項目包含是否發現故事具有吸引力、感人程度和懸疑性。

圖/publicdomainpictures

研究人員想知道這齣實驗是否會符合 2011 年加州大學發表在心理科學雜誌上「在某些時候,人們聽到劇透後,反而更能享受故事」的研究結果。

但在新的研究中,被劇透的故事不那麼動人、不那麼發人深省,甚至在讀者進入敘述世界後「身臨其境」的體驗也不那麼成功。也就是說,爆雷的影響在人各方面的體驗上都是負面的,若人們不知道故事將如何發展,他們會更享受。

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其實劇透也不像人們所想的那樣糟糕。班傑明補充道:就算你已費盡力氣避雷卻仍被爆梗,你還是可以從故事中得到足夠的滿足感。我們可以從之前加州大學的實驗中了解到,即使提前知道故事的結局,人們仍會感受到懸念。

我那悲憤的心情如何解!

我不聽!!!圖/imgflip

如果說劇透對人們的影響不是那麼嚴重,我們因為被劇透而感到憤怒、或是覺得體驗被破壞、剝奪的感受又該怎麼解釋?

首先,要記得的是以上研究結果都是平均值:它不意味每個人在被爆雷後都會更加喜歡這個故事。這類研究也其侷限,即僅針對單一大學校園的本科生進行調查。關於劇透的發現可適用於小說,但受眾對小說劇透的感知和反應可能和面對電影,影集等其他形式的作品不同。

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第二,你面對劇透時的反應可能取決於你的個性

認知需求 V.S. 感情需求

不知道各位有沒有發現,有些人不在意劇透;有些人則對爆雷抵死不從?

圖/knowyourmeme

擁有高度認知需求(Need for Cognition)的人喜歡思考,並傾向於追求認知要求高的活動,如填字遊戲;高度情感需求者(The Need for Affect)喜歡感受並偏向尋求情感活動,如觀看溫馨狗狗影片。

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雖然這兩種特質看起來互相對立,但它們是獨立存在且互不影響的——有人可能同時有高認知高情感,或是兩者都不高。平均而言,高度情感需求者往往喜歡被劇透的故事:

這可能是因為他們對於未知更有感受性、也更容易理解。

看完以上的實驗,是否讓各位對於「劇透」有更深一層認識?雖然劇透在某種狀況下能增加故事的吸引力,但這絕不是你可以任意洩漏劇情的理由,因為爆雷確實會對人們的經歷產生負面影響。

懂得尊重彼此,才能一起享受故事的樂趣。

參考資料:

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  1. Enough with the spoiler alerts! Plot spoilers often increase enjoyment
  2. Beware ‘Star Wars’ Spoilers: Enjoyment Suffers When Plot Revealed
  3. The Spoiler Paradox
  4. The Psychology of Spoilers: Do They Spoil the Story?
  5. Knowing the Ending Makes a Story Better, Not Worse, Says the Spoiler Paradox
  6. Leavitt, J.D. & Christenfeld, N.J.S. (2011). Story Spoilers Don’t Spoil Stories. Psychological Science. doi:10.1177/0956797611417007
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