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閱讀文學小說能讓你瞬間變得更懂人心,真的嗎?

林雯菁
・2017/03/13 ・3326字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 546 ・八年級

聽說閱讀文學小說,能讓讀者的社交能力變好?且慢且慢,這篇文章即將要告訴你令人遺憾的事實······圖/Pixabay

2013年10月,《科學》(Science)期刊刊載了一篇由基德(Kidd)與卡斯塔諾(Castano)兩位學者共同發表的文章1。他們認為,閱讀文學小說(literary fiction)能使讀者的心智理論(Theory of Mind)馬上就變好。

在該研究中,實驗參與者會先閱讀一篇短文,再接受心智理論能力的評量。短文可能來自文學小說(短篇的文學經典小說)、暢銷小說(驚悚或愛情小說)或是非小說類文章。結果顯示,實驗參與者在閱讀文學小說之後,心智理論能力會立即得到顯著的提升!但若是閱讀暢銷小說或非小說類文章,並不會對心智理論產生立即性的影響。(編註:2013年的研究內容,可參考《文學小說讓你更能讀懂他人的心》一文)

這個結果不但話題性十足,也為該研究領域懸而未解的難題帶來可能的解答,因此迅速獲得大眾、媒體以及相關領域研究者的注目。事隔三年,經過多方人馬的重複試驗後,如今這個結果是支持者還是反對者多呢?

據說常看小說的人,讀心能力比較好?

在文章繼續前,我們必須先認識何謂心智理論、何謂文學小說

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簡單來說,擁有心智理論的能力,個體方能推敲出他人的想法、感受、情緒、意圖、信念······等2

好比我知道你在想什麼、我知道你知道我在想什麼、我知道他這樣做你會很不爽、你的遭遇和心情我能感同身受、我懂你會想要怎麼做······等。缺乏這樣的能力,會對社交技巧有很大的負面影響。

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擁有心智理論的能力,個體方能推敲出他人的想法、感受、情緒、意圖、信念…等。圖/By Jan Truter @ flickr, CC BY-NC-ND 2.0

而文學小說和一般的暢銷小說的差別則是在於讀者的角色。偵探小說也好,科幻或愛情小說也罷,不管主題為何,讀者的角色大抵都是被動的聽故事的聽眾。讀者的閱讀焦點也多集中在故事內容、情節發展。但是,文學小說的特性除了著重於人物性格和其內心世界、主觀感受、以及思維的描寫外,更鼓勵讀者以小說中人物的觀點或立場來思考、批判小說中的情景,例如艾麗斯.孟若所著,描述富家女與律師不倫之戀遭女僕舉發的短篇小說《柯莉》。

回歸正題,基德和卡斯塔諾一開始為何會想知道閱讀文學小說能不能影響人們的心智理論能力呢?事實上,這個實驗構想其來有自,並非憑空猜想。過去不少實驗都發現:「小說閱讀量」和「心智理論」存在正相關。白話一點講,就是小說讀愈多的人,有愈好的心智理論能力3–6

為什麼會這樣呢?各種推論紛紛出籠6,像是可能因為常讀小說,會有比較多的機會模擬書中人物的心境立場;因為小說場景或事件豐富多變,沒讀小說的人沒機會經歷······等等。再加上這個相關程度會受到讀者容不容易「入戲」(即敘事移轉程度高低)、同理心強度等因素影響,使得以上的推論更顯得合情合理。

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但儘管這些推論再合邏輯,也僅止於推論。這也是這類研究容易遇上的難題:統計上的相關就只是相關,無法供我們推論因果。這些人是因為讀了很多小說,所以心智理論能力變得比較好?還是,心智理論好的人就容易養成讀小說的興趣?或是有其他千百種未知的因素同時導致一個人的心智理論好恰巧又愛讀小說?

閱讀文學小說,訓練你的同理心

其實在基德兩人的研究問世之前,就已經有人嘗試過讓參與者讀完一篇小說後立即測試他們的心智理論能力是否改變的研究,但沒有得到肯定的結果3。而基德和卡斯塔諾兩人針對「『小說閱讀量』和『心智理論』之間的正相關從何而來?」這個問題,則是提出了一種符合直覺又吸引人的解釋。在基德他們的研究中,參與者僅僅在實驗中讀了短短一篇文學小說後,心智理論能力便有所提升。那麼在現實生活中經年累月大量閱讀小說的人,心智理論能力比不讀小說的人好似乎也不足為奇,甚至可說是理所當然了。

至於為何基德兩人的研究中,只有閱讀文學小說才有效果,閱讀其他類型的小說卻沒有效果呢?他們的解釋是由於文學小說的特性使然。就像前面提到的,相較於其他類型的小說,文學小說較能誘使讀者融入情節中同理書中人物的感受,理解、揣測他們的行為。這些「練習」都屬於心智理論能力的一環,於是這些「練習」使得閱讀文學小說的讀者的心智理論能力獲得提升。

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在基德他們的研究中,參與者僅僅在實驗中讀了短短一篇經典小說後,心智理論能力便有所提升。那麼在現實生活中經年累月大量閱讀小說的人,心智理論能力比不讀小說的人好似乎也不足為奇,甚至可說是理所當然了。圖/By Paul Bence @ flickr, CC BY-NC 2.0

2015 年,布萊克(Black)與巴恩斯(Barnes)兩位研究者執行了一個與基德兩人的研究相似的實驗7。在基德他們的實驗中,不同組別的參與者閱讀不同類型的小說或短文;但在布萊克兩人的實驗中,每位實驗參與者都必須閱讀文學小說與非小說類短文(介紹事實的文章),但每讀完一類的文章研究者都會評量他們的心智理論能力一次。結果在閱讀文學小說後,心智理論的能力確實比閱讀非小說短文之後的心智理論能力還要好,雖然效果非常小。

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而在2016年,另一組研究者則是更進一步地讓實驗參與者讀完一整本小說之後8,再對他們的心智理論能力加以測量。在開始閱讀小說前,不同組別的參與者間有相當的心智理論能力。但在讀完小說後,閱讀文學小說的參與者在九個不同的心智理論能力指標中,有兩個指標確實變得比其他組別的參與者好。

上述的研究似乎都多多少少支持基德他們所發現的實驗效果。不過想必各位也都注意到了,這兩個研究的實驗設計皆與基德兩人 2013 的實驗有些許出入。有沒有人完全複製了基德兩人的實驗呢?結果又是如何?

文學小說是不是真有幫助?尚未有定論

事實上,另外有三組各自獨立的研究者都試圖複製基德兩人的原始實驗,但結果都失敗了。於是這三組研究者在因緣際會下,將彼此的研究合併在一塊兒於今年發表了一篇打臉文9。在這三組研究者的多個實驗中,不但程序、測量指標都和基德兩人的原始研究一樣,連他們給參與者閱讀的讀物也一模一樣。為什麼整個實驗程序、實驗材料都一模模一樣樣,出來的結果卻不一樣?

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有三組各自獨立的研究者都試圖複製基德兩人的原始實驗,但結果都失敗了。代表這個結果是非常令人存疑的。圖/By PictureWendy @ flickr, CC BY-NC 2.0

這樣的結果讓人不禁懷疑,「閱讀短篇文學小說能讓人立刻變得更能理解他人心思」這個效果,是不是很微小或甚至不可靠?打臉文的作者們呼籲9,大家可別先抱太大的期望,誤以為研究者早就「證實」不管誰花幾分鐘讀一篇短篇文學小說之後,他的心智理論能力馬上就會變好。

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於是,一切彷彿又回到了原點。究竟「小說閱讀量」和「心智理論」能力兩者間的相關是怎麼來的?是不是有其他沒被注意到的因素,影響了基德他們的研究結果?是不是某些人格特質的人,才能藉由短篇的文學小說得到立即性的好處?暢銷小說真的無法提供類似效果嗎?看來,咱們只好把這系列的研究當作連載小說看下去了。

參考文獻

  1. Kidd, D. C. & Castano, E. Reading Literary Fiction Improves Theory of Mind. Science 342, 377–380 (2013).
  2. Premack, D. & Woodruff, G. Does the chimpanzee have a theory of mind? Behav. Brain Sci. 1, 515–526 (1978).
  3. Djikic, M., Oatley, K. & Moldoveanu, M. C. Reading other minds: Effects of literature on empathy. Sci. Study Lit. 3, 28–47 (2013).
  4. Mar, R. A., Oatley, K., Hirsh, J., dela Paz, J. & Peterson, J. B. Bookworms versus nerds: Exposure to fiction versus non-fiction, divergent associations with social ability, and the simulation of fictional social worlds. J. Res. Personal. 40, 694–712 (2006).
  5. Mar, R. A., Oatley, K. & Peterson, J. B. Exploring the link between reading fiction and empathy: Ruling out individual differences and examining outcomes. Communications 34, (2009).
  6. Oatley, K. Fiction: Simulation of Social Worlds. Trends Cogn. Sci. 20, 618–628 (2016).
  7. Black, J. E. & Barnes, J. L. The effects of reading material on social and non-social cognition. Poetics 52, 32–43 (2015).
  8. Pino, M. C. & Mazza, M. The Use of ‘Literary Fiction’ to Promote Mentalizing Ability. PLOS ONE 11, e0160254 (2016).
  9. Panero, M. E. et al. Does Reading a Single Passage of Literary Fiction Really Improve Theory of Mind? An Attempt at Replication. J. Pers. Soc. Psychol. (2016). doi:10.1037/pspa0000064
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林雯菁
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英國倫敦大學學院(UCL)認知神經科學博士。《Wen-Jing的科學文獻報告》

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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

  • 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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AI 可以幫你聽懂老婆的情緒了?AI 情緒理解原理解密!
泛科學院_96
・2024/07/01 ・510字 ・閱讀時間約 1 分鐘

讓電腦理解人類情感,一直是許多科學家關注的議題。那你知道現在 AI 已經學會人類情緒的辨識了嗎?

所以我們這集就來講講:

  1. AI 如何理解人類情緒
  2. AI 如何生成情緒語音
  3. 世界上第一款具有同理心的 AI 對話工具 Hume

那麼我們就開始吧!

最後,你覺得 AI 情緒辨識能拿來做什麼呢?

  1. 就陪我練英文而已吧
  2. 挖賽這樣我就有女友翻譯器啦
  3. 開始想跟 AI 談戀愛
  4. 其他也歡迎留言分享喔

如果有其他想看的 AI 工具測試或相關問題,也可以留言發問~

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泛科學院_96
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我是泛科學院的AJ,有15年的軟體測試與電腦教育經驗,善於協助偏鄉NPO提升資訊能力,以Maker角度用發明解決身邊大小問題。與你分享人工智慧相關應用,每週更新兩集,讓我們帶你進入科技與創新的奇妙世界,為未來開啟無限可能!

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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

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。

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。