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減肥的過程漫長又沒有成就感?那就讓減重變成遊戲,成為鬥體重的勇者吧!

MedPartner_96
・2017/06/01 ・5027字 ・閱讀時間約 10 分鐘 ・SR值 482 ・五年級

要減肥,讓我們先從演化談起

請想像你是一個原始人。

你正處在數十萬年前的東非草原上。呼呼的風聲,伴隨著草叢摩擦。你和其他幾個同伴,在草叢間追尋著動物的足跡,風中傳來太陽將草曬枯的淡淡焦味,混著草食動物帶著青草氣息的糞便味。這次狩獵,決定了你接下來一週的主要食物來源是否有著落。

假如你是原始人,狩獵成功與否將左右食物來源。圖/By 2017_Franziska @ pixabay

是的,你沒看錯,我們要從數十萬年前的東非草原開始這段旅程。或更精準地說,我們打算從演化談起。舉凡你大腦的回饋機制、消化系統對各種食物的處理能力、身體運用能量的方式等等,多跟都跟演化脫離不了關係,這些也都跟能否減重息息相關。

想減重?先從身體演化講起。圖/MedPartner 提供

雖然有關演化的很多研究都還在假說階段,沒能充分證明彼此的因果關係,但接下來我們會介紹許多醫學相關研究的各種證據,用一套能夠讓大家「方便理解」、「便於記憶」、「易於執行」的假說。

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把這些證據彼此串連,確實有其必要性。畢竟多數人都不是醫學專家,實在沒必要去背誦一堆生理機制、研究發表的年代、作者、重要數據等東西,這是我們這種所謂的「醫療專業人士」吊書袋的方式,對你沒太大幫助,書袋留給我們吊就好了啦。

You Know~專家總是要在大家面前說,根據 AAA 博士等人在 BBB 期刊於 CCCC 年發表的某個研究,使用了 DDD 的研究方法,將 EEE 位患者納入研究,確認了 FFF 跟 GGG 在體重控制上的關聯性,但相關的因果關係仍有待進一步釐清⋯⋯巴拉巴拉,這樣聽起來就很像專家了(挺)這種帥氣的事情我們專家來幫你效勞就好XD

對於這些研究,你只要抓到重點,徹底理解,知道怎麼在生活中使用就好。所以接下來的文章,我們會交替使用一些假說,搭配相關研究的證據。有關研究的相關論文,我們會附在延伸閱讀中,如果有興趣的朋友可以去查閱。搞懂這些,你就跨出成功減重的第一步了。

我們再回到草原上吧。

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現在你從風中聞到草食動物帶著青草味道的糞便,從風向你可以感知味道從何而來,那是動物先前的落腳處。你低頭仔細觀察,發現了三對足跡,其中一對大,兩對小。你猜到可能是一隻母羊帶著兩隻小羔羊,正往前方不遠處移動。

走了不久,眼前出現一些糞便。你小跑步過去,蹲下拾起一小塊糞便,用手捏了一下,糞便很快就鬆開,裡面還是濕熱的。你知道獵物應該就在附近了。你找了一個同伴,要他爬到高處,偵查獵物的位置。果然就在不遠的小水塘發現羊群的蹤跡。你們一群人無聲前進,展開包圍,用手上原始到不行的石器開始攻擊羊群,順利抓到獵物。接著扛著羊回到自己的紮營處,用燧石互敲,以乾草升起營火,和族人享受美好的一餐,用原始的語言交談,在營火的保護下度過夜晚。

快速的反饋機制可以幫助我們生存。圖/MedPartner 提供

看完這段,你發現了什麼?原始的那個你,從視覺、聽覺、觸覺、嗅覺、味覺很快速蒐集大量資訊,這些資訊對應你的行動,是可以快速取得直接反饋、有明確因果關係的。順應著這樣的反饋機制,提高了你找到食物跟水源的機率,是確保你這隻無毛猿人在草原上存活下來的關鍵。反過來說,沒有這些明確反饋機制,你很可能就會死。

在原始的生活,能量取得不易,你身上每一份能量,每一滴油都是很珍貴的。有明確的反饋,你才知道要不要採取行動(消耗能量)。缺乏明確反饋,很可能你會隨便亂使用能量,最後死在這片大草原上。

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這種運作方式深植在你腦袋裡,而且運作至今。你需要簡單明確的因果,才會覺得舒服、安心。只要因果關係搞不清楚,沒有直接明確的反饋,你就會全身不對勁,提不起繼續前進的動力。

為什麼減肥這麼難?因為缺乏明確、快速的反饋

很多人喜歡打電動?為什麼?最可能的原因之一,就是有明確、快速的反饋。舉個角色扮演遊戲(RPG)為例,遊戲中走路的時候會聽到沙沙聲,打人的時候會有武器揮擊的聲音,揮下去螢幕中會跑出一堆減號跟數字,敵人的血條就會掉,敵人同時還會叫,打完你會得到金幣跟經驗值,互動式的遊戲甚至可以跟網友聯繫溝通,所以你做這件事情的時候,很有「存在感」、「成就感」。儘管這金幣跟經驗值不是真的,但你真實感受到它對你的感受上的影響。更何況,現在這些金幣、武器什麼的,甚至是已經可以在現實事件用真實貨幣交易了,真實跟虛擬的邊界越來越模糊了。

打電動有明確、快速的反饋,因此令人沉迷。圖/MedPartner 提供

再舉一個更熟悉的例子:臉書。大家這麼沈迷於臉書的重要原因,就是它某種程度上給了你很直接的回饋。大家不都會拍了美食照、自拍照,然後趕快刷螢幕,就是要看看有多少人按讚?

那減肥為什麼會這麼困難?因為缺乏明確、直接的反饋。而且某種程度上,它比考醫學院還難。考醫學院對大多數人來說應該是件不容易的事吧?從你唸高中開始,跟你說三年之後你要考一大堆科目,而且每科都要拿到很高的分數,這東西實在太抽象,太缺乏反饋了。但至少學校會把它拆解成各種週考、月考、模擬考,讓你某種程度上,在考大學這個「任務」過程中多多少少得到一些「反饋」。

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但減肥這件事情,你從不會因為少喝了一杯含糖飲料,或多運動了 20 分鐘,就立即在體重計上看到體重的變化。甚至即使你看到變化,也別高興太早,因為因為人的身體有 60-80% 的水分,喝杯飲料或撒泡尿就可以讓體重上升或下降一公斤了。所以要評估自己體重的變化,真的需要時間。但這只有真的看到明顯的變化時,你才會感受到。在那之前,可能超過 90% 的人都已經自暴自棄了。

減肥無法在體重機上看到立即的反饋,因此許多人就會因此放棄。圖/MedPartner 提供

而這同時也是許多邪門歪道的減肥法會大為流行的原因。短期間的減重成果,其實就是在「快速」的時間內給了「假象式」的反饋,讓你以為照它那樣做就行,但最後往往不成功甚至復胖。這點一定要小心謹慎,千萬別隨意相信快速減重的方式,就算是你的誰誰誰「親身體驗有效」,那很多都只是假象,或傷身體的方式。

讓減肥成為一種日常生活的遊戲吧!怎樣都行,只要產生越即時、越直接的反饋方式就好!也歡迎你留言分享自己設計的反饋妙招給大家!

所以你現在知道,減肥最困難的原因是:缺乏即時、直接的反饋。那該怎麼辦?

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有個簡單但也不簡單的方法:把它「遊戲化」

你在飲食、運動、睡眠、許多行動,對於「減重」這件事情都會帶來不同程度的「正面」、「負面」、「間接正面」、「間接負面」或「沒啥影響」的影響。想想看,如果你做任何事情的時候,身邊都會出現「掉錢」、「得到錢」的聲音或感覺,回家的時候還可以看到統計今天一天「賺」了多少,是不是會讓你更有動力去從事健康行為呢?

讓減肥成為一種日常生活的遊戲吧!怎樣都行,只要產生越即時、越直接的反饋方式就好!圖/MedPartner 提供

所以今天起,你可以自己建立一套「反饋機制」。用你自己的方法,最好跟你的朋友或家人一起玩這套遊戲,效果更佳。

舉個例子,喝一杯含糖飲料就是 -20 元,做一次 15 分鐘的散步就是 +1 元,今天整天沒吃油炸食物就是 +3 元,把精緻穀物換成全穀物就 +2 元。真的拿一個撲滿出來,每天晚上回憶一下,然後真的把錢投進或拿出撲滿。這撲滿最好是透明的,讓你可以感到變化。當這個撲滿漸漸滿起,你的體重也會漸漸跟著下降。不要小看這麼傳統的做法,它真的有用!

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除了這麼傳統的做法以外,你也可以考慮一些幫助建立或戒除習慣的 APP ,這部分非常多,網友們也許可以在留言底下推薦分享。這些都是增加反饋,幫助你成功的方式。

接下來的問題來了。到底做哪件事情會得分?是得幾分?哪件事情會扣分?要扣幾分?目前的科學研究,我們可以頗具信心回答你哪些得分、哪些扣分。但到底是幾分,很難量化,所以我們會在接下來給你一個「不太科學,我們憑現有的資料跟經驗猜測的數字」。但只要你在日常生活中不斷得分,很少失分,那你絕對很有機會減重成功。

我們不打算「直接告訴你怎麼做」。我們會接下來的文章,提供你更多實證的證據跟說明,讓你知道「為什麼」這麼做會「得分」或者「扣分」。因為你若是知其然,卻不知其所以然,往往你只是依樣畫葫蘆,加上得不到立即回饋,就很難長期執行下去。但一但理解這些觀念,理解身體的運作方式,學習融入生活之中,你會發現這一切變得自然而然,想胖都胖不起來。

不要小看理解這些事情,對你會產生多大的變化。這裡我們不講自然科學,講社會科學。大家應該有聽過馬克思主義吧?這位影響全世界哲學、經濟、政治、社會的思想家馬克思說過一句非常重要的話:「人類是懸掛在自己編織的意義之網上的動物。」孫文也衍伸這句話,說成「思想產生信仰,信仰產生力量」。

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仔細想一下馬克思這句話。

我們每個人決定做什麼行為,雖然常常旁人看似沒什麼道理,甚至有時覺得荒謬,但其實在每個人自己心中,自然有自己的道理。例如你看有人簽六合彩在算開牌機率會覺得荒謬,不管你怎麼算、怎麼占卜,結果都是自然機率啊,除非作弊!或你看恐怖份子寧可犧牲生命,也要跟他心中的敵人炸到粉身碎骨、同歸於盡。這些看似愚蠢的事情,在行為的人心中,都有道理。

接下來我們會介紹一個又一個的醫學實證,建立你的觀念,強化你的想法,當這些都融入你的大腦時,你就能如同孔子說的「從心所欲而不踰矩」,輕鬆自然生活,但不易發胖又健康!

source:pexels

看完這篇文章你可以試試看:

  1. 建立一套自己的「反饋」的機制。重點在於「即時性」、「明確性」。要怎麼做都行,邀請家人、好友一起討論、設定一個彼此間的遊戲更好。最簡單就是找個透明的撲滿,把錢丟進去或拿出來。或下載個建立及戒除習慣的 APP 也行。
  2. 開始每天測量體重。體重在一天內變化可以非常大,要有一定的基準。請在每天「早上起床排尿後,裸體或穿內衣褲的狀態測量體重」,並記錄下來。
  3.  如果要先設定一個目標,那就先從拿掉所有「不是天然食物中的糖」開始吧。這件事情絕對是大災難,下一集我們會讓你徹底搞懂。
  4. 目標可以從各種「少吃多動」開始。但要「如何少吃」、「少吃什麼」、「何時動」、「怎麼動」,我們會逐步介紹你更清楚的觀念與實際作法。

請沒看過第一篇的大家回去看第一篇

如果大家期待這系列的文章,可以對你的人生產生有意義的改變,希望你幫忙按個讚,分享出去,並在文章底下 tag 1 至 3 位朋友,大家一起討論。這有兩個理由,一個很科學,一個不科學XD

1. 許多研究指出,行為的改變,有伴一起做,更有機會成功。

2. 我們「可能」會在之後提供一些好康,現在還不知道,但之後會根據這個來抽獎XD

我們之後再見囉!(轉身鑽入文獻海中)


這系列文章寫作的內容,是透過實證醫學的相關研究,整理目前可信度高的知識分享給大家。但醫學的發展日新月異,現在的正確不代表永遠正確。我非常期待同業的專家提供更新、更具有證據力的研究,讓我做出更好的整理。我們也承諾,只要有更新或相關的資訊變動,我們都會透過電子郵件或 Line@ 的方式通知所有讀者,以示負責。

我們是 MedPartner 美的好朋友。 Med 是  Medicine (醫學)的縮寫,Partner 就是夥伴。我們相信最美好的醫病關係是「夥伴關係」。

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參考資料:

  • Development and Validation of a Game Addiction Scale for Adolescents
  • Pages 77-95 | Received 07 Nov 2007
  • Kanwal Nalwa and Archana Preet Anand. CyberPsychology & Behavior. July 2004, 6(6): 653-656. doi:10.1089/109493103322725441.

  • 編按:愛美是每個人的天性,不過對你而言光是看滿架的化妝品、保養品,各種醫美產品就令你眼花撩亂,更別說還有玻尿酸、膠原蛋白、類固醇這些有聽沒有懂的名詞來搗亂嗎?如果你想要聰明的美,不想要被各種不實廣告唬得團團轉,那麼泛科學這位合作夥伴 MedPartner 美的好朋友,就是你我的好朋友。

本文轉載自 MedPartner 美的好朋友 減肥第一步:讓減肥變遊戲?先回數十萬年前的東非草原一趟吧!減肥全攻略(1)

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MedPartner_96
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一位醫師用一年時間和100萬,夢想用正確醫美和保養知識扭轉亂象的過程。 Med,是Medicine,醫學的縮解。Med 唸起來也是「美的」。我們希望用醫學專業,分享更多美的知識。Partner則是我們對彼此關係的想像。我們認為醫師和求診者不只是醫病關係,更應該是夥伴關係。 如果您也認同我們的理想,歡迎和我們一起傳播更多正確的醫美知識。 我們的內容製作,完全由MedPartner專業醫療團隊負責,拒絕任何業配。

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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

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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貓咪也會學鳥叫?揭秘貓貓發出「喀喀聲」背後的可能原因
F 編_96
・2024/12/24 ・2480字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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F 編按:本文編譯自 Live Science

貓是一種神秘而又引人注目的動物,牠們看似深居簡出,但擁有多元的聲音表達:從吸引人類注意的「喵喵叫」,到面對威脅時的「嘶嘶聲」與低沉的「咆哮」。

延伸閱讀:貓咪為什麼總愛對人喵喵叫?看貓如何用聲音征服人類的心

然而,細心的貓奴們可能會注意到,貓有時會對著窗外的鳥兒或屋內小動物玩具,發出一種獨特的「卡卡聲」或「咯咯聲」。這種聲音既像牙齒打顫,又好似一陣陣輕微的顫鳴,卻很難歸類到常見的喵叫或咆哮裡。這種名為「chatter」的行為,究竟在貓的生活中扮演什麼角色?目前科學界尚未對此有定論,但有幾種廣為討論的假說,或許能為我們提供一些思考方向。

卡卡叫:情緒的釋放或表達?

有些貓行為專家推測,貓咪在看到獵物(如窗外的鳥、老鼠)卻無法接近時,會因「欲捕無法」的挫折感或興奮感,發出這種「卡卡聲」。就像人類遇到障礙時,可能會發出抱怨的咕噥聲或乾著急的嘆息聲一樣,貓咪的「喀喀聲」也可能只是把當下的情緒外顯,並非有特別針對人或其他動物的溝通目的。

  • 情緒假說
    • 挫折:當貓看見鳥兒在窗外飛舞卻無法撲殺,內心焦躁,遂用聲音抒發。
    • 興奮:或許貓在準備捕獵時也感到高度亢奮,因此嘴部不自覺抖動並出聲。
貓咪的「喀喀聲」可能源於挫折或興奮情緒,表達捕獵受阻的內在反應。圖/envato

要在科學上驗證「情緒假說」並不容易,因為需要同時測量貓咪行為和生理指標。例如,研究人員可能需要測量貓咪在卡卡叫時的壓力荷爾蒙變化,才能確認牠們究竟是帶著正面興奮,或是負面挫折的情緒。不過,由於貓的獨立特質,實驗設計往往困難重重,樣本量要足夠也不容易,所以至今沒有定論。

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增強嗅覺?貓咪的「第二鼻子」

另一種說法則認為,貓咪發出「卡卡聲」時,可能同時開啟了其位於口腔上顎的「犁鼻器」(vomeronasal organ),也稱作「賈氏器官(Jacobson’s organ)」。這個感知器官能捕捉一般鼻腔聞不到的化學分子,如費洛蒙或特定氣味分子,因此對貓的求偶、社交和獵捕行為都非常重要。

  • 嗅覺假說
    • 張口呼吸:如果貓咪一邊「咯咯咯」地開合上下顎,可能在嘗試讓空氣(及其中所含的氣味分子)進入犁鼻器。
    • 蒐集更多環境資訊:在確定下手前,更完整的嗅覺分析或能提高牠們獵捕成功率,或是幫助判斷環境中是否有其他潛在威脅或機會。

然而,要科學驗證「增強嗅覺假說」同樣不簡單。研究人員不僅要觀察貓咪在卡卡叫時的行為,也需要測量牠們是否真的打開了更大的氣道,並在那個同時有效使用犁鼻器。這些行為與生理測量都必須在相對可控卻又不影響貓自由行動的實驗環境中進行,實務上難度頗高。

聲音模仿:貓咪的「偽鳥叫」?

貓咪的「卡卡聲」或許是為了模仿獵物的聲音,讓獵物降低警戒。圖/envato

第三種最有趣也最具「野性色彩」的假說,是「模仿獵物聲音」。在野外,一些中南美洲的小型貓科動物(例如:長尾虎貓,又稱美洲豹貓或瑪家貓,Margay)曾被觀察到,在捕獵小猴群時,發出類似猴子叫聲的音調;有些當地原住民族群也傳說,叢林裡的某些捕食者會模仿目標獵物的聲音來誘捕。由此推測,家貓看到鳥兒時發出的「卡卡聲」,可能包含些微模仿鳥兒啁啾的元素,試圖降低獵物警戒或甚至吸引獵物靠近。

  • 模仿假說
    • 案例參考:野生貓科動物曾出現學習或偽裝聲音的紀錄。
    • 家貓可能繼承的行為:家貓的祖先——北非野貓(African wildcat)及其他小型貓科物種,是否具備聲音模仿能力?這在生物演化研究上仍是未解之謎。
    • 缺乏大規模觀察:由於小型野生貓科動物研究資料有限,且家貓實驗更不易做大樣本長期追蹤,最終導致此理論尚未獲得廣泛實證。

貓咪行為研究的挑戰:野性祖先的重要性

探討貓咪行為,常常需要回溯至野生祖先的棲地環境。家貓(Felis catus)普遍被認為源自北非野貓(Felis lybica),然而,野貓習性的研究本就不多,尤其是關於聲音與捕獵策略更是資料有限。我們想知道「為什麼家貓會卡卡叫」,首先要確定:「牠們的野性祖先或其他小型貓科,也有同樣的行為嗎?」若有,家貓則可能繼承自古老基因;若無,則可能是家貓在與人類共處的環境中演化出的新行為。

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如果要探查家貓「卡卡叫」的原因,還需要了解其祖先或其他小型貓科是否具有類似行為。圖/envato

再者,貓在實驗室中的「不可控」因素相當多。貓不像狗般樂於服從人類指令,常有自己的規律與個性。要在實驗情境下穩定地誘發貓的「卡卡叫」行為、同時檢測牠們的生理和心理反應,並確保每隻貓的個體差異都被考慮到,這些都對研究團隊是極大考驗。

對於許多貓奴來說,貓咪坐在窗邊,一邊盯著外頭的鳥兒或松鼠,一邊發出獨特的「卡卡聲」,是一幕既可愛又神祕的風景。究竟牠們是在抒發情緒、強化嗅覺、抑或真的在「假扮鳥叫」以誘捕獵物?目前沒有確切的答案。然而,也正因為這層未知,貓貓才更顯得迷人。

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誠實面對人類參與的「自然」——太田欽也專訪
顯微觀點_96
・2024/07/11 ・3235字 ・閱讀時間約 6 分鐘

本文轉載自顯微觀點

斑馬魚是最知名的模式生物之一,其基因、型態與發育深受了解,並用於探討深度同源等重要演化生物學問題。但也有科學家提出,演化生物學該持續隨環境演進,並嘗試以新的實驗物種——金魚——探討人類世(Anthropocene)環境下的生物演化。

育種歷史與基因巧合 奠定金魚的演化生物學價值

例如有千年馴化歷史、型態千變萬化的金魚,就相當適合探討人類因素與生物型態演化的關聯。

中研院細生所派駐臨海研究站的演化與發育生物學家太田欽也指出,斑馬魚與金魚兩者的胚胎都可以透過顯微鏡仔細觀察,相對於受精一年後才成熟的金魚,斑馬魚有成熟較快,基因組較為單純等優點,也具備許多現成基因研究工具。

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但斑馬品系間仍以其生理機能與基因為主要差別,對型態差異的演化並未那麼明顯。因為,科學家為了操作基因與細胞特徵而培育斑馬魚,使不同品系的差異大多來自目標明確的基因工程。

金魚型態演化圖。Courtesy of Kinya Ota and Gembu Abe

而金魚的型態變異,則完全來自飼養者對型態的偏好和育種,蘊藏更多元的型態變化與發育差異。其悠長的馴養歷史以及更古老的基因重複(Gene Duplication)機遇,使其值得成為演化發育生物學的新模式生物。研究器材和方法上的調整,則是生物學家展現才智的機會。

太田欽也舉例,「一般的解剖顯微鏡工作距離適合觀察和操作斑馬魚,但是經過我們自己的創意,也改裝出可以對金魚進行顯微手術的器具和適合拍攝的大型解剖顯微鏡。設備上的差異並不難克服。」

金魚胚胎的發育生物學優勢

太田欽也說,現代生物學家以果蠅和微生物育種進行遺傳與演化實驗,擴大時間維度來看,千年來金魚愛好者挑選、強化金魚外觀特徵的過程,可以比擬長時間的人擇實驗。

金魚不僅適合用來觀察人擇壓力如何影響成年生物的型態。太田欽也更想進一步探索,從胚胎階段的差異進行選擇,是否可能改變生物的型態。

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太田欽也提到,人工育種對發育與型態的影響力也展現在其他物種上,例如家犬與鴿子也被培育出許多特殊表型。但是哺乳動物和鳥類的胚胎觀察不易,需要相當高的技術與成本。

相對於動物子宮與鳥類蛋殼內的胚胎,在透明卵囊中發育的半透明金魚胚胎,就是非常容易觀察的研究對象。只要有恰當的複式顯微鏡、解剖顯微鏡和顯微手術能力,金魚的胚胎從受精到孵化都可以全程順利紀錄,而且每次繁殖可以蒐集到上百筆資料。

現代顯微攝影技術搭配容易觀察的金魚胚胎,讓太田欽也可以拍攝清晰影片,在網路上生動地分享發育生物學知識。攝影:楊雅棠

自製影片 盼演化生物學跨過學院圍牆

除了將金魚研究成果發表在 Nature 等科學期刊,太田欽也同時努力當起「Youtuber」。他希望能將演化發育生物學、金魚飼育經驗、臨海研究站的學術特色,甚至是宜蘭的風光,透過網路傳達給大眾。

武漢肺炎導致的漫長隔離,是他學習影音製作的契機。最初他在百無聊賴之下看了大量影片,後來逐漸萌發「我也要拍自己的題材!」的企圖心。開始搜尋拍攝、後製、配樂等網路教學,在隔離的單人房中逐漸進步。

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太田欽也說,拍攝影片最重要的動機是「分享」。他解釋,「科學的頻道不管累積再多追蹤者,例如數十萬人追蹤的 Nature, Science, 觀眾也以科學領域工作者為主。現代知識逐漸朝向『專家』與『外人』的兩極化狀態發展,我不喜歡這樣的社會。」

如同他推進學術研究的方法,他也透過自學、自己組裝基礎設備如空拍機、手機等,在節省開支的情況下拍出了中研院同僚為之驚艷的影片。

太田欽也為臨海研究站拍攝的簡介影片,基本款空拍機呈現了頭城的舒暢美景。

在早已開始的人類世 何謂自然?

太田欽也熱衷以空拍影片介紹宜蘭的郊野與人文,但他對主流輿論的「自然環境」內涵存疑,他認為「自然」早已被人類行為大幅改變。自從農業擴張、工業革命發生,人類對環境與生物的改變程度早已無法恢復「自然原貌」。

他以金魚的馴化過程為例,從宋朝開始的愛好者,透過育種極力凸顯特殊形態,從沒有背鰭的「蛋種」,到眼周水泡足以遮蔽視線的「水泡眼」。都不是基於適應「自然」而進行的育種。

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太田欽也強調,「如果是宋朝或明朝人有今天的生物學工具,以他們的追求珍奇的育種態度,一定會用 CRISPR 編輯金魚基因,製造出更奇特的變異型態。」

他說,這樣的行為會在現代科學圈與社會輿論上遭到反對,「認為動物被修改基因、型態變異很可憐」,但人類採用動物進行藥物實驗或經濟用途時,也並未優先考慮「自然原則」。

太田欽也反問,「若是透過基因編輯技術將金魚修改回類似野生鯽魚的型態,更適應野外環境,這樣算是自然或不自然呢?」

建立科技倫理 而非堅守「自然」想像

他指出,金魚的馴化與育種反映著東亞社會的自然觀念,不同於西方基督教倫理的「人統御、保護自然」意識形態。可以促進人們反思,人類也身在其中的「自然」的標準是什麼?而非執著於保護想像中的自然「原狀」。

太田欽也強調,「本質化『自然』、建構一個保守不變的形象,不會幫助人們了解生物學。」

他認為,宋朝人、明朝人的自然觀念與今日不同;甚至現代人常引用的「道法自然」倡議者老子,他所提倡的自然,與現代許多人想像、意圖恢復的也是不同的自然。

背鰭退化、尾鰭倍增的蛋種雙尾金魚,是古代貴族最青眼有加的奇特型態之一。作者:清 馬文麟 來源:國立故宮博物院

太田欽也建言,科學地面對人類因素影響世界各地生態的現實、建立基因科技的社會倫理與規範,都是比恢復建構出的「自然」意象更重要的生物學議題。

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來自日本和歌山縣鄉間的太田欽也說,長期駐守宜蘭頭城的臨海研究站不僅是因為設施與職位,也是因為此處環境與故鄉有幾分神似。

「但我不會說這兩個地方都很『自然』,在人們對我說『這裡很自然!』的時候。」太田欽也無奈地笑說,「想到周遭可以釣起吳郭魚的溪流、被整治疏濬成田園的原洪氾濕地,反而會讓我很疑惑彼此對『自然』的共識。」

1995 年諾貝爾化學獎得主克魯岑(Paul Crutzen)指出,現代已是由人類行為影響地質特性的人類世。此概念引起地質科學界激烈討論,從新石器時代、工業革命到核彈試爆頻繁的 1960 年代都有學者認為是人類世的開端。

最後由國際地層委員會的人類世工作小組投票決定,視第二次世界大戰後、人口與人類活動高速成長的20世紀中葉為人類世起點。

查看原始文章

  1. Li IJ, Lee SH, Abe G, Ota KG. Embryonic and postembryonic development of the ornamental twin-tail goldfish. Dev Dyn. 2019 Apr;248(4):251-283.
  2. Abe G, Lee SH, Chang M, Liu SC, Tsai HY, Ota KG. The origin of the bifurcated axial skeletal system in the twin-tail goldfish. Nat Commun. 2014 Feb 25;5:3360.
  3. 太田欽也實驗室
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