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哭泣與生氣的祕密:關係中的爭執與情緒

海苔熊
・2012/01/21 ・13240字 ・閱讀時間約 27 分鐘 ・SR值 550 ・八年級

時序進入初秋。

街上的人們紛紛搭上薄外套,不時隨著偶來的陣風瑟縮著身子同眼神。

磚道上落葉紛紛,以一種令人起雞皮疙瘩的方式伴著風撩刮著我的耳膜。

他就站在我面前,心卻離我好遠。

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「你到底還想怎樣?」他雙手還抱著胸,腳尖面向著我,臉卻看著中華路分隔島路燈上停駐的伯勞鳥。我不知道他是不是還有心情跟我討論,但以過往的經驗來說,這不會是一個好的開始。

「我只是覺得,電動好像比我還重要。」我很訝異自己淪落到說出這句話。

「不是跟你說我那時候在打複本嗎?你也知道,我如果…」

「我知道。但是每天晚上都是這樣。每天、每天,我都等到好累、好累了。我只想要聽一句晚安,真的有這麼難嗎…」為了不讓他感到壓力,我試著壓低音量,放慢速度。

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「有阿,後來我不是接了?我也有跟你說晚安阿,是妳又在那邊盧…」

我聽著心都要碎了。什麼叫做我在那邊盧?剛開始在一起的時候,就算是他在洗澡也會坐在馬桶上哄我睡覺,為什麼現在變成是我好煩、好盧了?

但我始終沒有說出口,因為我知道一說出來,又會落入誰比較愛誰的爭吵模式中。

「那可不可以,之後空出來一段時間聊天,聊完你再去玩?還有,不要那麼晚玩,才剛開學每天早上都遲到,幫你買的早餐都變成午餐了…」我討厭自己沒有把真正的感覺說出來還那麼關心他,但比起電話,我更擔心他的身體…

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「厚,講不聽耶!要跟你說幾次,下副本的時間又不是我可以決定的!公會裡這麼多人,難道每個人都要等我,不對,是等我跟我的女朋友講完電話嗎?要嘛就早一點打,不然就不要打。」說著就把機車的腳架踢起來,準備離開。

「早知道接了你還要盧,我就乾脆不接了,還不用被隊友罵。」這是他發動機車之後,駛離我面前丟下的最後一句話。

 

當下我幾乎想就跟他分手算了。

 

但幾天後我卻發現自己不自主地早早打給他,還草草掛電話。我不敢講太久,因為又怕他生氣;我變得好討厭自己,也不知道這樣充滿恐懼的電話又有何意義…只好祈禱有一天他心情好能陪我多講一點,並一邊懊悔自己的犯踐。

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多年來,有件事情我一直不明白。

如果說忍讓、修養、寬恕、原諒是華人特有的美德,那為什麼每次我的犧牲奉獻都搞得自己像是委屈求全?如果說人際關係應該以和為貴,那為什麼先哭先鬧先生氣的人,最後總是能得到他們想要的東西?

 

事實上,哭跟生氣這兩項武器作用的對象可能有所不同。

在仔細說明之前,讓我們先看看一位正妹朋友跟我分享的猴子實驗。

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「我之前看到一個日本的心理學實驗,研究者戴上面具混進猴子群堆,試圖爭奪其他猴子手中的食物。這些研究者分別戴上生氣、笑臉、與哭臉的面具。結果戴著生氣與笑臉面具的人遭到其他猴子的攻擊,但當猴子面對哭臉面具研究者時,態度明顯地溫和許多。日本的心理學家解釋,當動物與人在吵架的時候,讓人生氣的原因在於對方不了解自己的感受,所以當猴子表達『不准搶我的東西吃!』的憤怒時,如果實驗者表現出生氣或高興,猴子會非常生氣,心想:『好阿,你完全不在乎我嘛!』;但是當實驗者呈現難過或沮喪的時候,猴子雖然對於被搶奪食物感到生氣,卻因為對方帶著愧疚的哭臉,而覺得『好吧,既然你了解我的感受而感到自責就好!』」<Nien,2011>

但跟猴子不一樣的是,生氣有時候對我們來說也是挺有用的。生氣的老闆往往可以獲得聽話賣力的員工,甩論文的教授經常可以換來更用功認真的研究生,而當你深愛的他轉身離開,一心想維繫關係的你,只好低聲下氣地衝上去拉住他--不論原先做錯的是誰,也不論他是否「真的」在生氣。

於是,員工總是一邊抱怨老闆卻又一邊唯唯諾諾,研究生總是一邊紮草人卻又不敢吭聲,而在感情裡弱勢的那一個人,每次吵架之前就知道結果可能又一樣,每次對方看到對方生氣哭泣時,就告訴自己這是最後一次原諒,但卻又一次一次地退讓,一次一次地讓自己傷心絕望。

為什麼會這樣?

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為什麼真正重視關係的人,卻要背負最多的傷痕(Rusbult, 1983; Rusbult, Martz, & Agnew, 1998; VanLange et al., 1997)?

這個問題,可能要從衝突與壓力的本質看起。

我真的沒有在生氣

其實面臨任何問題的時候,我們通常有兩種處理方式:以情緒為焦點(Emotional Focus)和以問題為焦點(Problem Focus)(Cheng, Hui, & Lam, 2002; Cheng et al., 2003)。只是這兩種方式使用的時機有些不同,一般來說,當我們有能力處理的時候(比方說一個男生很優很像布萊德彼特,你想認識他;或剛開學,你開始規劃進課程),你就會開始思考要怎麼去進行這件事情;當我們發現事情超乎我們所控制的時候(比方說對方劈腿),或自己無能為力的時候,我們只好處理情緒(大吃巧克力、找朋友聊聊、或上FB去PO文發洩等等)。當然,還有另一種方式是逃避(睡覺、玩電動、或做別的事情)。

你發現了嗎?其實很多人際問題至少有一半不是你可以控制的,尤其是進行溝通的另一方,是妳的重要他人或合作夥伴(Partner)的時候。這時候處理情緒就顯得重要很多了。可是我們並不是每一次都聰明得知道,要先處理情緒的部分。當一個情緒發生的時候,雖然對方很明顯地可以從我們的表情讀出情緒(Ekman, 1992, 1993),但弔詭的是我們自己的大腦本身可能沒有意識到自己的情緒「究竟是什麼」(Ashforth & Humphrey, 1995; Kanske, Heissler, Schoenfelder, Bongers, & Wessa, 2011)。

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比方說,你會面目猙獰地跟對方說:「我沒有在生氣」。這句話可能有一半是對的,因為情緒是相當複雜的,你的表情和行為可能同時是生氣,焦躁,羞愧,委屈等多種情緒的複合體。情緒產生的時候,我們需要兩個步驟去處理情緒:(1)察覺(Aware)--知道自己產生什麼情緒(比方說我在「沮喪」嗎) (2)處理(Reappraisal)--以及我應該如何去面對處理這個情緒(比如我該寫日記還是逛街?)(Tomaka, Blascovich, Kibler, & Ernst, 1997)。

平均而言,有的人很能「察覺」自己的情緒(例如多年打坐的高僧,或常常能用心感受身邊細微事物流變的人)(Wachs & Cordova, 2007);各方面的研究與生理證據也顯示,男生跟女生處理負面情緒的方式也顯著地不同,女生通常要花更多的「心力」處理情緒,而且更擅長用正向情緒來壓過負面情緒(McRae, Ochsner, Mauss, Gabrieli, & Gross, 2008),這就是為什麼很多女生分手後(不論甩人還是被甩)都會去大血拚(Perilloux & Buss, 2008)。

你可能常常看到書上這樣說

那麼衝突發生的時候我們都怎麼辦呢?以情侶或夫妻衝突為例,早期Rusbult等人利用群聚分析(cluster analysis)區分出兩個向度,一個是建設性與破壞性,另一個是主動與被動,這兩個向度切割出四種不同的反應模式,分別是破壞性主動的離開(exit)、建設性主動的表達(voice)、建設性被動的忠誠(loyalty)和破壞性被動的忽略(neglect)四種(Rusbult & Zembrodt, 1983)。這四種因應方式中,又以建設性主動的表達最能有效維持關係。破壞性被動的離開傷害關係最深,個體採用此一因應方式時,只關注到自己受到的傷害、自己的委曲、對關係感到失望並相信對方是難以改變的。

就工商或政治領域的談判來說,當兩造的意見相左,一個協商或溝通可能有幾種進行的方式(可能有許多不同的變形,但可能跟這個模型大同小異):包括(1)同時顧慮自己目標與關係的「整合與妥協」、(2)較注重關係維持的「謙讓順應」、(3)較注重自身目標的「支配主導」與(4)既不肯定自己,又未顧及伴侶感受的「逃避」(如下圖)。


國內學者張妤玥與陸洛(2007)就曾改編國外企業界的量表(Rahim, 1983)進行了一個研究,發現衝突發生時積極而主動地處理、面對與溝通,將有助於關係的維持;反之,消極被動地不處理、逃避或忽略,甚或只關心到自己的需求,支配而壓倒性地處理問題,將有害於關係--真的是這樣嗎?

處理情緒永遠是第一要務

事實上,當你真正跟對方吵架的時候,你會發現上面說的都是屁!你當然知道要理性阿、要認真面對問題阿、不要情緒化阿等等,但重點是你就在「情緒」裡阿!而且如果妳道行不夠高的話,被情緒掌控是稀鬆平常的事情,還容易深陷其中並且波及無辜(Pronk, Karremans, Overbeek, Vermulst, & Wigboldus, 2011)。更慘的是,很多時候你可能根本不是這個意思,你可能只是想要保護自己受傷的自尊;你可能根本不想要讓對方受傷,但是你卻做了傷害彼此的事情:怒吼、動手、甚至轉身就走(Murray, 2005; Murray et al., 2005)。

大學的時候我曾為了和周遭朋友相處的事情,找了系主任泡了茶。我問她說,為什麼溝通的時候我們越是將問題攤開來溝通清楚,卻越搞得不清不楚?不是要好好談嗎?你說有不滿意的地方要講,但真正將事情講開分析之後,對方卻掉入情緒化之中,根本無法好好面對。有時也覺得,事實上就是我比較有道理阿,為什麼到最後我還得去道歉,搞得好像都是我的錯一樣?

那時,系主任跟我說了一句終身受用的話:「不管問題是什麼,處理情緒永遠是第一要務。」(陳皎眉, 2004)。因為理性與感性間的糾葛,愛恨與情仇間的糾纏,不是光坐下來表現出要解決的誠意,就真的能解決的。

基本上,這個問題可以拆成三個部份來看。第一,不是每一次你「覺得」你是理性、合邏輯的,在「事實上」也是理性、合邏輯的。人類是非常不可靠的動物,不論是在記憶或是語言上(Dalgleish, Yiend, Schweizer, & Dunn, 2009; Ritchey, Schuster, & Allen, 2008; Wimalaweera & Moulds, 2008):有時候我們無法如實地反映我們想表達的意思,有時候對方的一些行為或語言可能會影響我們的行為、有時候我們會無意識地扭曲自己的記憶幫自己辯護(Simpson, Rholes, & Winterheld, 2009);就算我們盡力避免這些偏誤,觀察者/行為者效應還是偷偷支配著我們--行為者總是將事發原因歸咎於情境與他人,而他人往往把事發原因歸咎於行為者(Larsson, Vastfjall, & Kleiner, 2001; Malle, 2006)。所以,在這些基礎上,「我每次總是理性地看待問題阿,可是效果都不彰」、或是「我明明就沒有錯,為什麼他還是不懂?」這幾個論述,有很大的可能性是錯的。其實,他也可能有一模一樣的想法,他也覺得「我明明就沒有錯,為什麼他還是不懂?」。

奇怪了,兩個相反的觀點,一個既定的事實,為什麼可以共存呢?因為雙方用的是不同的眼睛。在現象學上,我們無法「真正看見」對方眼睛裡對問題的詮釋。

第二,就算你完全正確,完全站在真理的這一邊,對於兩人的關係也於事無補。因為過去各方面諮商與溝通的研究均一至地指出,決定兩人關係好壞的、發生衝突後是否能修復的、問題是否能好好解決的,並不是誰贏得了真理,而是哪一次的溝通中,能真正做到聆聽、關懷、與接納對方(Pasupathi, Carstensen, Levenson, & Gottman, 1999; Saavedra, Chapman, & Rogge, 2010; 張思嘉, 2001; 劉惠琴, 1993)。所以大部分的溝通書都會跟你說,同理,真心聽對方講話,就已經將衝突化解一半了(Fincham, Paleari, & Regalia, 2002; Paleari, Regalia, & Fincham, 2005),原因是因為當我們「說」一件事情的時候,其實是想讓對方「聽見」並「接納」我們的想法,光是對方把話聽進去本身,就足以讓我們感激涕零了。

當我們感受到對方是有在聽的時候,會有兩種感覺:(1)你不是只自私地在乎你自己,(2)你也關心我的感受(Cialdini, Brown, Lewis, Luce, & Neuberg, 1997)。請注意,這句話的重點是:「當我們感受到」(Perceived)。所有的人際關係都不是建立在事實上面的,而是建立在詮釋上面的(Lutz-Zois, Bradley, Mihalik, & Moorman-Eavers, 2006; Molden, Lucas, Finkel, Kumashiro, & Rusbult, 2009; Overall & Fletcher, 2010; Reis, Clark, & Holmes, 2004)。簡單地說,如果「我覺得」你對我好、「我覺得」你說的有道理、「你覺得」我有在關心你、「你覺得」我無可取代,都「足以」使我們的關係甜蜜美滿又溫馨

--儘管事實上你並沒有對我好、你說的事情在邏輯上都不成立、我完全不關心你、我其實是很容易被取代的,只是你沒發現而已。重要的是不是事實,而是彼此的詮釋。

第三,分析並不一定會讓事情更好。很多時候,還會讓情緒加乘,將雙方都拉進負面漩渦中(Denson, Fabiansson, Creswell, & Pedersen, 2009; Kross & Ayduk, 2008; Kross, Ayduk, & Mischel, 2005)。如果你無法跟當下發生的事件保持距離(比方說想像自己站在遠處,像是局外人一般看這個衝突事件),不斷地問自己或問對方「為什麼你要這要做?」,很可能在得到答案之前,就又掀起另一個爭端了。畢竟疑問句本身,是很容易激發情緒的(你可以試著在剛認識一個人的時候,連續問他10個問題,他一定立刻討厭你),有時候我們看似要理性地解決問題,但是問出口的分析句子卻像刀子一樣,句句刺中對方要害--當我們問這些話的時候,其實可能要的不是答案,而是希望對方受傷害、挑起戰火,例如:「你為什麼總是死性不改?」、「你摸著良心想想,這樣做真的比較好嗎?」、「為什麼你總是這麼自私,只顧著自己?」等等(Johnson, 2009)。

那麼就示弱吧?

如果衝突不斷升高,吵到不可開交,通常接著出現的就是淚水。我們都知道女人的眼淚是最致命的武器,看到身邊的她撲簌簌地落下淚來,誰又忍心再多加責備呢?但是這句話只對了一半,不論是女人淚、男人淚、大人淚、小孩淚甚至歹人淚,只要你身邊有人傷心難過認錯,我們都會軟化卸下心防。就像電影常常出現的劇情:壞人被打敗投降,好人就會饒他一命;但當他面目猙獰地起身想要報復的時候,好人會便轉身舉起槍把他斃了。

現在的問題是,為什麼我們那麼容易受騙呢?為什麼實驗室裡的猴子手上香蕉被實驗者搶走的時候,只會攻擊戴著笑臉和生氣臉面具的人,而不會攻擊帶哭臉面具的人?那是因為人類和猴子的大腦中,有一個控制同理心的開關:鏡像神經元(Mirror Neuron)(Dipellegrino, Fadiga, Fogassi, Gallese, & Rizzolatti, 1992; Fadiga, Fogassi, Pavesi, & Rizzolatti, 1995; Rizzolatti & Craighero, 2004)。當我們看到一張以剪刀去剪手指的照片,或血淋淋的車禍現場,我們會瞇起眼睛不敢直視,心裡也產生好痛的感覺;當我們看到電影男主角經歷驚險鏡頭、飛越峽谷或高樓也會心頭一緊;當我們看著愛情小說中的主角們擁抱接吻、螢幕上的貓咪撒嬌,心中也會感到溫暖萬分--這些全部是鏡像神經元的作用,它座落在大腦太陽穴上方一點點的位置,人和猴子之所以能感同身受,都是仰賴著它。我們靠著它同理別人的感受,為無辜受傷的士兵感到難過、伸手去安慰剛剛被你打了一巴掌還摀著臉痛哭的他、或是給予路邊的乞丐小孩一點錢填飽肚子。因為這個神經元,我們能想到自己曾經也有受傷、做錯事情、餓肚子的時候,這樣的一種經驗與想像,就足以讓我們去原諒、去寬容、去相信那個冒犯我們的人(Fincham, et al., 2002; Takaku, 2001)。

所以,如果你想利用人的同理心,其中一個可能的做法就是哭泣或顯示出悲傷。這的確是有效的方法之一,因為這會讓原先跟你談判的另一方轉化態度,開始溫和地對待你,甚至反省自己是不是有對不起你的地方。

生氣到底有沒有用?

俗話說:「一哭、二鬧、三上吊」,小時候也常常聽到「會吵的孩子有糖吃!」,當眼淚攻勢不再奏效的時候,生氣是另一種讓對方軟化的方法。你或許會覺得奇怪,為什麼哭也可以,生氣也可以?其實,生氣對猴子來說不一定管用,但在某些情況下的確很有用--當你的權力位階比對方高的時候(Brehm, Miller, & Perlmam, 2010; Goodfriend & Agnew, 2008; Kulik, 2002)。

如前面所說,或許你曾經看過公司主管拍桌生氣,下面的員工瞬間從原先的懶懶散散變得正襟危坐、也可能看過路邊情侶吵架,原本發飆的男孩,在女孩生氣轉身離開,丟下安全帽之後,又趕快追上去抓住她的手--不論這個主管,這個女孩究竟是真的生氣,還是只是在演戲。就像前面所說的,重要的不是事實,而是目擊者眼睛裡的詮釋:只要對方「覺得」你在生氣,你就成功了。

那麼同樣的問題是,為什麼這種生氣會奏效?負面情緒有一個很重要的效果是,會使我們更關注在那個問題本身--迫使我們用最少的資源,開啟最多的注意力,想盡最多的辦法來解決。例如,最新的一項實驗發現,在看過負向情緒的照片之後,受試者的記憶成績會比較好(Finn & Roediger, 2011)。對方心平氣和的跟你說,可能你還心不在焉地玩著i-phone,但是如果他大聲斥責,你可能立刻正襟危坐,仔細聽他要說什麼。

因為經驗告訴我們,負面的情緒常常與悲劇有關:老闆發怒,不久解雇;女友發火,不久分手。

不過生氣跟哭泣的效果不同,並不是「總是」有效的。就像你可能有注意到的,因為他是老闆我們才會害怕(你可以試想今天拍桌子的如果是菜鳥小職員,結果會如何)。畢竟有權力的人,總是同時具有生氣的本錢。可是有的時候,這個權力的高低並不是那麼明顯--比方說剛剛男女朋友吵架的例子,究竟是誰生氣有用呢?難道女孩在戀愛中的「職位」比較高嗎?

通常,當一段關係的權力位階並不如企業組織一般容易辨認的時候,我們會看幾個特徵:(1)誰投入這段關係多一些?(2)誰需要這段關係多一些?(3)誰比較不想要破壞和諧?(Brehm, et al., 2010)

例如,男孩可能比較愛女孩,花很多時間金錢精力在對方身上、比較怕孤單,是個沒有很多朋友、沒有備胎的好好先生;女孩身邊可能從來不缺蒼蠅亂飛,從來只有她甩人沒有人甩她,這些都建立了一個穩定的權力結構:愛的多的那個,總是會先低頭。

怨偶的弔詭

於是,看到這邊我們似乎可以下一個結論,人類既然這麼容易受對方的情緒影響,那麼下次再吵架的時候,對方再度不重視我們需求的時候,我們不如就先佯裝生氣,失敗的話再用口水假裝幾滴眼淚。這樣一來,想吃的東西、想去的地方或想買的包包,都像哆啦A夢的口袋一樣,輕易地就可以到手?事實上,McNulty (2010)可能會支持你的看法。他做了許多實驗,發現一件有趣的事情是:雖然大多數的勵志書籍或心理學家都鼓勵你,兩人相處要互相包容,發生衝突時要相互禮讓,對方做錯的時候要真心原諒,但是對於那些怨偶而言,衝突爭吵不原諒,反而更可能讓這段關係持續下去。正如前面所說的,這些怨偶們不是犯踐欠罵,而是每次的爭吵、每次的眼淚、每次的甩門離開,都讓對方願意去「重視」那個問題。

不過,這些方法雖然奏效,我在這邊最後還是要下一個但書:除非你跟他的關係已經病入膏肓,或者你希望你們兩人的關係是活在恐懼平衡之中,你可以試試哭泣或生氣。沒有人會喜歡跟一天到晚哭哭啼啼或是暴怒發飆的人相處,基本上來說,一段幸福快樂的關係還是建立在比較正向的衝突方式上面(Bono, McCullough, & Root, 2008; Karremans & Van Lange, 2008; McCullough, Worthington, & Rachal, 1997; Sullivan, Pasch, Johnson, & Bradbury, 2010)。

最後舉一個說服心理學上常用的例子「腳在門裡術」(Foot in the door)與「臉在門上術」(Beaman, Cole, Preston, Klentz, & Steblay, 1983; Dillard, Hunter, & Burgoon, 1984)。你可能曾經在火車站遇到一個人發一張傳單給你,然後你好心地幫他拿了一張,你才發現他是推銷愛心筆的,轉身就要走,但他哀求地說他只是個可憐的打工學生,如果你不買筆的話,可不可以捐贈他一點錢…最後你會發現你不情願地從口袋中掏出50元了。從推銷員的角度來看,他達成他的目的了,利用一些說服技巧和博取同情,零成本又成功地讓50元進入他的口袋--同時,也成功地讓你討厭他。不過他不在乎你跟他的關係究竟會變怎樣,因為你們可能一輩子就見這麼一次面,就算你恨他入骨,他也不痛不癢。

但是如果這個人,是你身邊的愛人、同事、或親人呢?談判與溝通,講的是技巧,可是也講人情。不擇手段地佯裝生氣或難過,雖然有時候能達成目的,但卻也同時輸掉了這段關係。

 

—

「我下定決心放棄他的那天,很難過,也很開心。」她用不知道是哭還是笑的表情抱著晤談室裡的兔子跟我說。

「是什麼樣關鍵,促使你做這樣的決定?」

「我覺得他很可憐。一直以來,他透過這種方式讓對方接受他的想法,答應他的要求;也因為他條件真的不錯,家境又好,一直以來,他也大都得逞了,可是,也使得他只會關心自己,不懂得關懷別人…」

「我也發現,沒有他我也可以過得很好…應該說,我可以過得更好。我的心終於不用再跟隨一個人的情緒起起伏伏…那些我真正想得到的安全感,在這段關係裡我一點也得不到,我只是一直在消耗我自己而已。」

 

畢竟,只在意自己的人際關係是無法幸福長久的(Canevello & Crocker, 2010; Crocker & Canevello, 2008)。有一天我們終究會發現,不需要再委屈自己去遷就他的脾氣、也不需要再低聲下氣去說些安撫他的言語,因為身邊還有許多更值得我們投入的關係。

每次爭吵後感到胸悶不平,我就會想起實驗室學姐說的一段話:「我們都喜歡『被需要』的感覺…當對方要求你的時候,你或許會覺得難為,但也同時感覺到自己是重要的。所以有時候我們會委曲求全,以保住自己在對方心中的地位。可是長期下來,我們不但沒有留住對方的心,還會失去更重要的東西。這世界並不會因為誰消失了就停止轉動,對你,對他,都一樣。

註解

  1. 文中所有的統計與研究結果,僅描述平均值,尚須注意個別差異。
  2. 章首末故事改編自真實事件。
  3. 內文她他等人稱字詞為行文簡便故,可視為隨機編排。

參考文獻

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海苔熊
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在多次受傷之後,我們數度懷疑自己是否失去了愛人的能力,殊不知我們真正失去的,是重新認識與接納自己的勇氣。 經歷了幾段感情,念了一些書籍,發現了解與頓悟總在分手後,希望藉由這個平台分享一些自己的想法與閱讀心得整理,幫助(?)一些跟我一樣曾經或正在感情世界迷網的夥伴,用更健康的觀點看待愛情,學著從喜歡自己開始,到敏感於周遭的重要他人,最後能用自己的雙手溫暖世界。 研究領域主要在親密關係,包括愛情風格相似性,遠距離戀愛的可能性,與不安全依戀者在網誌或書寫中所透露出的訊息。 P.s.照片中是我的設計師好友Joy et Joséphine

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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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賭博與愛情公式:用數學擬定你的擇偶策略——《數盲、詐騙與偽科學》
大牌出版.出版大牌_96
・2024/01/06 ・2486字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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理解期望值,有助於分析賭場裡的大部分賭局,以及美國中西部和英國的嘉年華會中,常有人玩、但一般人比較不熟悉的賭法:骰子擲好運(chuck-a-luck)。

招攬人來玩「骰子擲好運」的說詞極具說服力:你從 1 到 6 挑一個號碼,莊家一次擲三顆骰子,如果三個骰子都擲出你挑的號碼,莊家付你 3 美元。要是三個骰子裡出現兩個你挑的號碼,莊家付你 2 美元。

假如三個骰子裡只出現一個你挑的號碼,莊家付你 1 美元。如果你挑的號碼一個也沒有出現,那你要付莊家 1 美元。賽局用三個不同的骰子,你有三次機會贏,而且,有時候你還不只贏 1 美元,最多也不過輸 1 美元。

我們可以套用名主持人瓊安.李維絲(Joan Rivers)的名言(按:她的名言是:「我們能聊一聊嗎?」),問一句:「我們能算一算嗎?」(如果你寧願不算,可以跳過這一節。)不管你選哪個號碼,贏的機率顯然都一樣。不過,為了讓計算更明確易懂,假設你永遠都選 4。骰子是獨立的,三個骰子都出現 4 點的機率是 1/6×1/6×1/6=1/216,你約有 1/216 的機率會贏得 3 美元。

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僅有兩個骰子出現 4 點的機率,會難算一點。但你可以使用第 1 章提到的二項機率分布,我會在這裡再導一遍。三個骰子中出現兩個 4,有三種彼此互斥的情況:X44、4X4 或 44X,其中 X 代表任何非 4 的點數。而第一種的機率是 5/6×1/6×1/6=5/216,第二種和第三種的結果也是這樣。三者相加,可得出三個骰子裡出現兩個 4 點的機率為 15/216,你有這樣的機率會贏得 2 美元。

圖/envato

同樣的,要算出三個骰子裡只出現一個 4 點的機率,也是要將事件分解成三種互斥的情況。得出 4XX 的機率為 1/6×5/6×5/6=25/216,得到 X4X 和 XX4 的機率亦同,三者相加,得出 75/216。這是三個骰子裡僅出現一個 4 點的機率,因此也是你贏得 1 美元的機率。

要計算擲三個骰子都沒有出現 4 點的機率,我們只要算出剩下的機率是多少即可。算法是用 1(或是100%)減去(1/216 +15/216 + 75/216),得出的答案是 125/216。所以,平均而言,你每玩 216 次骰子擲好運,就有 125 次要輸 1 美元。

這樣一來,就可以算出你贏的期望值($3×1/216)+($2×15/216)+($1×75/216)+(–$1×125/216)=$(–17/216)=–$0.08。平均來說,你每玩一次這個看起來很有吸引力的賭局,大概就要輸掉 8 美分。

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尋找愛情,有公式?

面對愛情,有人從感性出發,有人以理性去愛。兩種單獨運作時顯然效果都不太好,但加起來⋯⋯也不是很妙。不過,如果善用兩者,成功的機率可能還是大一些。回想舊愛,憑感性去愛的人很可能悲嘆錯失的良緣,並認為自己以後再也不會這麼愛一個人了。而用比較冷靜的態度去愛的人,很可能會對以下的機率結果感興趣。

在我們的模型中,假設女主角——就叫她香桃吧(按:在希臘神話中,香桃木﹝Myrtle﹞是愛神阿芙蘿黛蒂﹝Aphrodite﹞的代表植物,象徵愛與美)有理由相信,在她的「約會生涯」中,會遇到 N 個可能成為配偶的人。對某些女性來說,N 可能等於 2;對另一些人來說,N 也許是 200。香桃思考的問題是:到了什麼時候我就應該接受X先生,不管在他之後可能有某些追求者比他「更好」?我們也假設她是一次遇見一個人,有能力判斷她遇到的人是否適合她,以及,一旦她拒絕了某個人之後,此人就永遠出局。

為了便於說明,假設香桃到目前為止已經見過 6 位男士,她對這些人的排序如下:3—5—1—6—2—4。這是指,在她約過會的這 6 人中,她對見到的第一人的喜歡程度排第 3 名,對第二人的喜歡程度排第 5 名,最喜歡第三個人,以此類推。如果她見了第七個人,她對此人的喜歡程度超過其他人,但第三人仍穩居寶座,那她的更新排序就會變成 4—6—1—7—3—5—2。每見過一個人,她就更新追求者的相對排序。她在想,到底要用什麼樣的規則擇偶,才能讓她最有機會從預估的 N 位追求者中,選出最好的。

圖/envato

要得出最好的策略,要善用條件機率(我們會在下一章介紹條件機率)和一點微積分,但策略本身講起來很簡單。如果有某個人比過去的對象都好,且讓我們把此人稱為真命天子。如果香桃打算和 N 個人碰面,她大概需要拒絕前面的 37%,之後真命天子出現時(如果有的話),就接受。

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舉例來說,假設香桃不是太有魅力,她很可能只會遇見 4 個合格的追求者。我們進一步假設,這 4 個人與她相見的順序,是 24 種可能性中的任何一種(24=4×3×2×1)。

由於 N=4,37% 策略在這個例子中不夠清楚(無法對應到整數),而 37% 介於 25% 與 50% 之間,因此有兩套對應的最佳策略如下:

(A)拒絕第一個對象(4×25%=1),接受後來最佳的對象。

(B)拒絕前兩名追求者(4×50%=2),接受後來最好的求愛者。

如果採取A策略,香桃會在 24 種可能性中的 11 種,選到最好的追求者。採取 B 策略的話,會在 24 種可能性中的 10 種裡擇偶成功。

以下列出所有序列,如同前述,1 代表香桃最偏好的追求者,2 代表她的次佳選擇,以此類推。因此,3—2—1—4 代表她先遇見第三選擇,再來遇見第二選擇,第三次遇到最佳選擇,最後則遇到下下之選。序列後面標示的 A 或 B,代表在這些情況下,採取 A 策略或 B 策略能讓她選到真命天子。

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1234;1243;1324;1342;1423;1432;2134(A);2143(A);2314(A, B);2341(A, B);2413(A, B);2431(A, B);3124(A);3142(A);3214(B);3241(B);3412(A, B);3421;4123(A);4132(A);4213(B);4231(B);4312(B);4321

如果香桃很有魅力,預期可以遇見 25 位追求者,那她的策略是要拒絕前 9 位追求者(25 的 37% 約為 9),接受之後出現的最好對象。我們也可以用類似的表來驗證,但是這個表會變得很龐雜,因此,最好的策略就是接受通用證明。(不用多說,如果要找伴的人是男士而非女士,同樣的分析也成立。)如果 N 的數值很大,那麼,香桃遵循這套 37% 法則擇偶的成功率也約略是 37%。接下來的部分就比較難了:要如何和真命天子相伴相守。話說回來,這個 37% 法則數學模型也衍生出許多版本,其中加上了更合理的戀愛限制條件。

——本書摘自《數盲、詐騙與偽科學》,2023 年 11 月,大牌出版,未經同意請勿轉載。

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擁有「控制感」有助於維持心理健康?無助導致的憂鬱又是怎麼來的?——《選擇的弔詭》
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・2023/12/31 ・3327字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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習得無助、控制感,以及憂鬱

提過塞利格曼等人發現的「習得無助」現象,他們進行了一系列動物基本學習歷程的實驗,訓練動物跳過柵欄以避開腳下的電擊。動物通常很快就能學會怎麼做,但有一組動物,因為先前經歷過一連串無法躲避的電擊,所以始終都學不會,牠們甚至放棄嘗試,只是待在原地乖乖接受電擊,而從不試著跳過柵欄。研究者的解釋是,當動物遭受自己無法控制的電擊,就會學到不管怎麼做都無濟於事,這樣的習得無助感會轉移到新情境,即使牠們能夠控制這個新情境,還是會放棄嘗試。

塞利格曼深入研究習得無助現象之後,驚訝地發現,這些無助的動物跟憂鬱症患者有許多共同點,尤其是兩者的消極心態,憂鬱症患者有時連「今天要穿什麼衣服」這樣的小事都力不從心。塞利格曼推論,至少有部分憂鬱症患者是因為經歷過一次強烈的失控感,於是開始相信自己對任何事都無能為力,並認為這種無助感會一直持續出現在各種情境。根據塞利格曼的假設,擁有控制感對於心理健康至關重要。

五十多年前,一項研究以三個月大的嬰兒為受試者,凸顯了控制感的重要性。研究者將嬰兒分成兩組,A 組是有控制權的嬰兒,他們躺在嬰兒床上,頭靠著枕頭,床的上方倒掛著一把半透明的傘,裡面用彈簧黏著幾隻動物玩偶,如果嬰兒轉一下頭,傘裡的燈就會亮起,嬰兒就可以看到那些玩偶在「跳舞」,但一會兒燈就熄滅了。當 A 組嬰兒碰巧轉頭,讓傘裡的燈亮起並看到玩偶,他們就會表現出好奇、開心和興奮的樣子,而且很快就學會利用轉頭來控制玩偶的出現,然後一次又一次重複這個動作,看起來一直都很開心。B 組嬰兒則沒有控制權,只有在 A 組轉頭時,他們床上的燈也跟著亮起,才可以「順便」看到玩偶, 所以 B 組看到玩偶的次數和時間都跟 A 組一樣多,但他們只有在一開始表現得跟 A 組一樣開心,然後很快就因為適應而失去興趣。

研究使用玩偶測試後發現嬰兒的快樂似乎源自於「控制感」。圖/envato

研究者從兩組嬰兒的反應差異,得到下列結論:讓嬰兒一直很開心的原因,並不是會跳舞的動物玩偶,而是控制感。A 組嬰兒之所以對著玩偶咯咯笑個不停,是因為他們似乎知道是自己讓這一切發生,「是我幹的好事,很棒吧,而且只要我想要,隨時都可以再來一次」。B 組嬰兒雖然什麼都不用做就可以看到玩偶,但是卻沒有體驗到這種令人興奮的控制感。

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小嬰兒幾乎無法控制任何事物,既不能任意靠近自己想要的東西,也無法離討厭的東西遠遠地。他們無法靈活控制自己的手,所以抓取或操作物品都很吃力。他們還會無預警地被被東戳戳、西捏捏,或是被抱起又放下。小嬰兒的世界就是只能被動讓事情發生在自己身上,任由別人擺佈。或許正是基於這個原因,當他們偶然發現自己可以控制那麼一點小事, 就異常在意和興奮。

另一項研究以生命的另一端——老年人為受試者,也戲劇化地證明了「控制感」對於幸福快樂的重要性。研究者告訴 A 組養老院的住民必須為自己負責、照顧好自己;B 組住民則被告知他們的一切生活起居都由工作人員打理。此外,A 組每天都要決定一些簡單的事,並照顧一盆植物;B 組則沒有任何決定權,他們的植物也由工作人員照顧。結果,A 組老人(對自己的生活有一定的控制權)比 B 組(沒有控制權)更有活力、更靈敏,主觀幸福感也更高。最引人注目的是,A 組的平均壽命比 B 組多好幾年。可見,從出生到死亡,人都需要擁有對生活的掌控權。 

從出生到死亡,人都需要擁有對生活的掌控權。 圖/envato

無助感、憂鬱和歸因風格

塞利格曼的「無助-憂鬱理論」仍然受到質疑,最大的問題是,並非每個失去掌控感的人都會陷入憂鬱。因此,塞利格曼和同事在 1978 年修正了這一理論,並指出在無助感和憂鬱之間,還存在另一個重要的心理歷程。根據修正後的新理論,人在失敗和失去掌控感之後,會問自己為什麼,像是「為什麼他要跟我分手?」「為什麼我被刷下來?」「為什麼我沒有談成那筆生意?」「為什麼我的成績這麼爛?」。換句話說,人會尋找失敗的原因。

塞利格曼等人認為,人對事情的解釋——即歸因風格(attributional style)大致有兩種,每種風格都傾向接受特定類型的原因,而這些原因不一定跟實際情形有關。根據歸因風格的特性,造成失敗的原因可以分成三個向度:全面或特定、長期或短暫、內在或外在。

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假設你去應徵一份行銷業務的職缺,卻沒被錄取,你在分析自己為什麼會失敗時,下面是一些可能的原因: 

全面:我的自傳和履歷都寫得不好,面試時又很緊張,看來不管找什麼工作都不會被錄取了。

特定:我對那家公司的產品類型不太了解,我得多做一些功課,面試時才能脫穎而出。

長期:我的個性不是很主動積極,也無法擔負責任,這份工作根本不適合我。

短暫:我最近感冒,好幾天沒睡好,面試時狀態不佳。

內在:原本應該可以順利得到這份工作,是我自己搞砸了。

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外在:他們應該早就內定好了,找人去面試只是做做樣子,大家都是去陪榜的。

如果你用特定、短暫、外在因素去解釋自己為何沒被錄取,那麼你對下次找工作的預期會是什麼?你也許會想:如果去應徵自己熟悉的領域,並且保持睡眠充足,自己也更主動機靈一點,而且面試沒有黑箱作業,一切就會很順利。換句話說,這次的失敗經驗不太會影響下次找工作的表現。

反之,假設你用全面、長期、內在角度看待自己的失敗,認為自己的履歷毫不起眼, 面試時老是緊張得說不出話,而且個性太被動,別人都比自己更適合這份工作,那麼你預期的未來就會黯淡無光,你不但沒得到這份工作,接下來要找任何工作都會很困難。

修正後的「無助-憂鬱理論」認為,如果用全面、長期、內在因素去解釋失敗,那麼由失敗或失去掌控所引發的無助感才會導致憂鬱,因為在這種情況下,人有充分理由預期自己將不斷遭遇失敗。既然註定會失敗,那麼每天起床、換好衣服,繼續應徵下一份工作又有什麼意義? 

如果用全面、長期、內在因素去解釋失敗,人有充分理由預期自己將不斷遭遇失敗,那麼由失敗或失去掌控所引發的無助感會導致憂鬱。圖/envato

對上述理論的檢驗已得到令人矚目的結果。人確實會表現出不同的歸因風格,「樂觀者」會將自己的成功解釋為全面、長期、內在因素所致,而認為失敗是由特定、短暫、外在因素造成。「悲觀者」則恰好相反。如果兩個人得到同樣的分數,樂觀者會說「我得了 A」 或「她給我成績打 C」,悲觀者卻說「她給我打 A」或「我得了 C」,因此悲觀者更可能陷入憂鬱。此外,從一個人的歸因風格也可以預測他未來遭受失敗時是否會憂鬱。如果認為失敗的原因是全面性的,就會預期自己在其他生活領域也會遭遇失敗,而如果歸因於特定因素則不會這麼想;如果認為失敗的原因是長期性的,就會預期失敗將一直發生,而如果歸因於短暫因素就不會這麼想;如果認為失敗是跟個人內在因素有關,自尊就會遭受嚴重打擊,而如果歸因於外在因素則不會如此。

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這並不表示,把功勞都歸於自己,把失敗都歸咎於外在環境,就是擁有成功、幸福人生的祕訣。最好的方法是面對現實、做出正確歸因,雖然這樣做可能會造成情緒負荷,但準確分析成敗原因,並找出問題所在,才可能在下一次獲得更好的結果。不過平心而論,在大多數情況下,過度自責確實會造成不良心理後果。正如接下來所要探討的,在擁有無限選擇的世界,人們更容易因為結果不如意而自責。

——本書摘自《選擇的弔詭》,2023 年 11 月,一起來出版,未經同意請勿轉載。

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