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趕著上班怎麼辦?來學學一心多用的訣竅──《大腦先生的一天》

PanSci_96
・2017/05/24 ・2676字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 434 ・四年級

  • 【科科愛看書】從睜開眼睛就事事不順心?你的大腦到底為什麼要跟你過不去?還不都因為你根本就不了解它!《大腦先生的一天》用 24 小時為你揭密腦袋到底都在忙些什麼,從日常生活開始,教你重新掌握它的喜惡與需求,讓你趁此機會好好修理腦洞、治療腦殘,搖身一變成為大腦達人。

做早餐。打包好午餐。餵寵物。打扮好小孩。打扮好另一半。打扮好自己。查看電子郵件。解決全球飢荒。喝更多咖啡。沉思。穿好衣服。別忘了準備混合奶(half-and-half)。安排下午的計畫。

專心做事不是錯,只是大腦不一樣

早晨錯過就沒有了,也絕不會是隨便往某個方向前進的時間。早晨反而是一心多用(multitask)的時間,而有些人就是比其他人更拿手「多工」這檔事……。

早上到了,忙著打扮、吃早餐、準備東西……早晨就是一心多用的時間,此時能多工多好~圖/By viviandnguyen_ @ flickr, CC BY-SA 2.0

事實上,真的有醫學專有名詞可以形容那些無法一心多用的人,叫作「策略應用失調」(strategy application disorder)。這是一種額葉功能失常的症狀,而根據保羅.伯格斯(Paul Burgess)2000 年發表在《心理學研究》(Psychological Research)期刊裡的研究,患有這種功能失常的人會表現出「沒有組織、不專心,做決定或安排計畫時會出現困難,日常生活中都是如此,儘管他們在一般神經心理測驗的表現都達到普通水準。」

花點時間消化這個資訊。你人生中那個親愛的人表現一切正常,但只要沒辦法一次做一件事以上,可能就代表對方有個和你長得不一樣的大腦。你心愛的人可能先天就被設定會摺衣服、確定有將寵物天竺鼠從戶外的籠子帶進屋內,或者會考慮到天氣變化,但並沒有被設定能同時做這些事。你不會嘲笑有腦震盪的人,也不應該嘲笑你那只會「一心一用」(monotask)的心愛之人,因為如果你這麼做,就會讓你成為一個壞心的人。

而和這些人完全相反的另一群人,最近被認定是「超級工作者」(supertasker)。根據猶他大學心理學家大衛.史特雷耶(David Strayer)2014 年的研究報告,就像一心一用人的大腦和多數人的大腦都不一樣,超級工作者的大腦也是:所有人中恰好只有 2% 的人是超級工作者,這些人腦內的前扣帶迴皮質(anterior cingulate cortex)和後額端前額葉皮質(posterior frontopolar prefrontal cortex)可以讓他們一次做很多事。其餘 98% 的人可能在智商或其他拿手絕活方面,都有相當於超級工作者的腦力,但一旦想把工作甲加進工作乙時,就會花更多時間,而且相較於專注在工作甲、再徹底切換至工作乙時,表現更糟。

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只有 2% 的人是超級工作者,這些人腦內的前扣帶迴皮質和後額端前額葉皮質讓他們能一次做很多事。圖/By Ryan Ritchie @ flickr, CC BY-SA 2.0

一心多用可以同時做很多事?其實並沒有

成功一心多用的訣竅,可能並不像你所認為的,是將腦袋分成兩個區塊,分別負責監控和完成費力差事。

絕竅其實是切換大腦對於不同工作的注意力,切換的速度快到「看起來像是」一次在做兩件事。

先聚焦在工作甲,然後再將聚光燈轉至工作乙,在兩者之間快速轉換,快到看起來像是可以同時將燈光打在兩件事上。心理學家稱之為「工作切換」(task switching)。

一心多用是指切換大腦對於不同工作的注意力,切換的速度快到「看起來像是」一次在做兩件事。先聚焦在工作甲,然後再將聚光燈轉至工作乙,在兩者之間快速轉換,快到看起來像是可以同時將燈光打在兩件事上。圖/By Pulpolux !!! @ flickr, CC BY-NC 2.0

當從一件費力工作切換至另一項,會需要一點時間適應──你會付出時間和/或精確方面的代價,而且兩件工作都會受到影響。當然,除非你本身就是個超級工作者。現在仍爭論不休的是,你到底能不能真的改變大腦,讓你從一般工作者變成超級工作者,不過確實有些法則能讓你假裝是個超級工作者。以下四件事可以用來改善一心多用的能力:

1. 如果你能讓原本需要大量認知功能的工作,變得比較不需要用到那麼多認知功能,就可以在結合不同工作時,付出較低的代價。這的確有道理:如果打包午餐可以無意識自動完成,你就能邊打包,邊煎蛋捲;如果你得要想著打包午餐,就會搶走放在煎蛋捲上的心力。讓任何費力工作變得更自動化,就能減少專注在這些事情上的需求,因此就會有更多專注力能分給第二件(和第三件、第四件……)工作。

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2. 選擇使用到腦中離得很遠區域的工作一起做,比方說,一件需要運動功能的工作,像是翻蛋捲,和需要認知功能的工作,像是記起哪個小孩喜歡吃哪種零食。如果兩個工作在大腦內的區域離得夠遠,幾乎就像是根本沒有同時在做兩件事。

3. 在腦中練習「固定」工作。舉例來說,如果你能記得在哪個時間點離開煎蛋捲的工作,就能學會回到同樣的時間點繼續,而不用付出可能需要再次適應的「切換代價」。試著練習在切換到其他工作前說「我在切洋蔥」或「我回來後要加起司」,晚點切換回煎蛋捲的工作時,就會比較容易繼續進行。

4. 將告訴你「何時」要切換的監控工作外包出去。如果你在打包午餐時,擔心什麼時候該翻蛋捲,打包這件事就會受到影響。解決的訣竅就叫「工作提示」(task cuing):設定好廚房計時器,提醒自己什麼時候可以翻蛋捲(意即提示什麼時候該切換工作)。如果你要讓患有策略應用失調的另一半加快速度,工作提示可能會像是持續不斷的旁白,提醒著對方在任何時刻該做什麼。試試看,你心愛的人會對你感激不盡。

想一心多用,你可以做做這些測驗

如果你很樂意多下點功夫,改善一心多用的能力,上網搜尋「task switching」(工作切換),找找像是路徑描繪測驗(Trail Making Test)、威斯康辛卡片測驗(Wisconsin Card Sorting Task)、色字測驗(Stroop Color and Word Test)等遊戲。基本上,這些遊戲會讓你在抑制分心的同時,迫使你在不同的習慣中靈活切換。工作切換的練習有助於靈活的一心多用。

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路徑描繪測驗。圖/By The original uploader was Kristaa68 at English Wikipedia, Public Domain, wikimedia commons
威斯康辛卡片測驗。圖/By PEBL developers, Public Domain, wikimedia commons

 

 

 

本文摘自《大腦先生的一天:從起床開始的思緒與工作,腦力如何幫助我們做好(或搞砸)每件事?》,大寫出版。

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PanSci_96
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AI 可以設計散熱,但誰敢讓它出貨?林唯耕談算力背後的物理現實
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/08/20 ・2819字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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本文由 高柏科技 合作,泛科學撰文

林唯耕剛回台灣任教時,曾在清華大學的實驗室裡用一立方公分的「氨」做實驗。沒想到氨氣意外洩漏,那股刺鼻的氣味瞬間瀰漫整棟大樓,引來眾多師生抗議。

「從此以後,我再也不敢在實驗室裡用氨了。」他在《思想實驗室》的訪談中,帶著笑意回憶這段往事。

這段插曲聽來像是一則工程師的寓言:在理論模型中,氨是太空熱控系統的理想介質;但在現實的辦公大樓裡,它首先是逼人逃竄的臭味。公式本身沒有錯,但現實世界永遠比公式更複雜——它包含了人、成本、風險,以及必須為後果負責的工程師。

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高柏科技技術專家、清華大學榮譽退休教授林唯耕 ,曾任職於美國 OAO 工程部熱流組,深耕電子構裝散熱與熱管技術多年。隨著 AI 浪潮席捲全球,他鑽研一輩子的老問題再次被推向科技產業的核心:當晶片運算速度無止境攀升,那股伴隨而生的熱,究竟該往哪裡去?

熱不會讀新品發表會

科技巨頭在發表會上熱衷於談論大型語言模型、GPU 規格與驚人的算力。這些詞彙在投影片上光鮮亮麗,彷彿進步毫無邊界。然而,每一次數位運算都紮實地發生在實體晶片上。晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護。在物理現實面前,再動聽的發表會敘事也必須低頭。

晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護 / 圖片:envato

回顧個人電腦發展早期,晶片幾乎不需專屬散熱元件。隨後,鋁製鰭片、風扇、熱管到均溫板逐一登場。這段歷程常被視為技術升級,其實更像是對空間的極限勒索:晶片功率翻倍,發熱源的面積卻沒變大,機箱空間也不可能無限擴張。

林唯耕指出,散熱設計的核心只有三要素:功率、熱源面積與空間限制。他舉例,在標準的 1U 機箱中,若發熱面積約為三十乘三十毫米,氣冷系統在達到八百瓦時就會面臨瓶頸。這並非固定的物理常數,而是取決於空間、面積與氣流的動態平衡。最現實的代價在於,風扇轉速提升的背後,是噪音、電力損耗與空間占用。

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因此,「液冷技術」的興起並非單純為了追求酷炫,而是算力密度提升後的必然選擇。它能更精準地帶走晶片廢熱,卻也將新的挑戰帶入機房:漏液風險、流道堵塞、材料相容性,以及維運時的難度。工程的進步,本質上鮮少是徹底消滅問題,更多時候是選擇一組「比較值得承擔」的新問題。

太空教他的,不是把答案搬回地面

太空熱控工程之所以迷人,是因為它剝奪了地球上最常見的散熱工具。在真空宇宙中,沒有空氣能讓風扇製造對流;受光面溫度破百度,陰影處卻極度嚴寒。工程師必須純粹仰賴熱傳導、熱輻射,以及熱管與環路型熱管(LHP)來搬移熱能。

熱管運作的關鍵在於「相變」——液體蒸發時吸收大量潛熱,冷凝後重回循環。林唯耕比較了銅與水的熱傳導能力:在他設定的特定條件下,實心銅塊約能傳導 120 瓦的熱能;但若每秒有一立方公分的水發生蒸發相變,移熱量可瞬間拉升至 2.4 千瓦(kW)。他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。

儘管如此,太空科技並不能直接套用到地面。太空元件因考量重量、功耗與維修難度,偏好無馬達幫浦的被動式設計;但地面 AI 伺服器面臨更高的熱負載與環境溫度,往往仍需幫浦驅動流量。當年那場「氨氣洩漏」事故正是最好的提醒:技術是否「先進」,與它是否「適合」當下的場景,始終是兩回事。

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他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。/圖片:envato

好論文,為什麼仍可能造不出好產品

學術研究致力於證明「可行性」,而工業現場則要求「可重複性」——不僅要能運作,還得確保每台出廠的設備都不漏水。林唯耕將此定義為「從 0 到 1」與「從 1 到 100」的差別。後者涉及良率、成本、公差與客戶信任。論文中那次最完美的實驗數據,在產線上往往未必管用。

他從不避談失敗。在高柏科技早期與學界合作時,也曾遇過實驗數據無法複製,或研究方向偏離產業需求。這未必是雙方努力不夠,而是彼此對「成功」的標準不同。為了解決這道鴻溝,高柏科技推動「柏苗啟航創新培育計畫」,每年投入逾千萬資金與成大、中山、台科大等校合作,並指派專業人才在過程中持續微調、校正,確保研發貼近產線現實。

他分享了近期一項液冷工質校正專案。團隊使用非侵入式的超音波流量計進行觀測,但由於儀器預設以「水」校正,換成其他化學流體後讀數便出現誤差。最初嘗試用幫浦壓差推算,卻發現缺乏重複性,數據甚至推導出不合理的蒸發率。最後團隊回歸基本面,改用秤重法搭配能量平衡進行交叉驗證,才讓數據成功收斂。

這個故事真正的價值不在於「產學雙贏」的口號,而在於那段不夠優雅的挫折:假設失效、數據混亂、方法砍掉重練。也正是在這種時刻,企業需要的不只是會算數的人才,而是能洞察研究何時「走鐘」,並有權力喊停、要求重來的關鍵決策者。

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林唯耕坦言,過去在校園裡總認為「技術第一、成本第二」,進入商界後才驚覺行銷與信任關係往往才是關鍵。這番話雖然不如科技突破那樣動聽,卻是產品能否進入市場的殘酷真相。再卓越的散熱設計,若無法穩定生產或贏得客戶信任,也僅止於一份精美的報告。

AI 會給答案,誰來負責出貨?

訪談尾聲,主持人國威提出了一個時代難題:假設 AI 能在彈指間生成散熱架構、材料配方與流道設計,企業該選擇全面擁抱 AI 的速度,還是保留緩慢但穩定的工程驗證,以規避潛在的失效風險?

林唯耕拒絕落入二選一的框架。他的觀點是:兩者並存。AI 擅長處理資訊、生成草案;但工程師仍須實作原型,進行嚴苛的性能與可靠度測試,最終由人決定是否出貨。這並非盲目崇拜人類直覺,而是基於一項事實:AI 的資料庫裡,通常沒記載下一次「意外洩漏」或「材料疲勞」的細節,且模型永遠無法為量產結果擔負法律與商業責任。

在 AI 時代,最稀缺的未必是熟練下指令(Prompt)的人,而是具備這種能力的人:能預判答案可能在哪裡出錯、能設計實驗將問題「逼」出來,並且願意為最終的量產品質負起責任。

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大眾習慣將雲端想像成輕盈、無重量的空間。但現實中,雲端是由龐大的機房架構而成,裡面裝滿了晶片、管線、泵浦與冷卻液。虛擬算力的每一次擴張,都會在實體世界留下發熱的足跡。散熱工程師的價值,就是不讓這筆物理帳單,被埋沒在光鮮亮麗的投影片背後。

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鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
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