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嘴巴說不要但身體很誠實?性器官有反應不代表想要——《性愛好科學》

PanSci_96
・2017/06/21 ・5628字 ・閱讀時間約 11 分鐘

  • 【科科愛讀書】「我的身材不夠完美,能性福嗎?」「我總是想要,這樣很糟嗎?」「我愛另一半,但越來越不想上床,是不是不應該?」2017年6月泛科學選書《性愛好科學》要帶你破除性愛的各種迷思,打造無壓力的氛圍!無論性慾高或低,每個人都能用獨一無二的方式體會性愛快感,一起來了解自己的身體,跳脫「正常」的框架吧!

「這裡是餐廳」不代表你要在這裡吃晚餐

性興奮不一致牽涉到兩種系統之間的關聯,性器官屬於周邊神經系統,大腦則是中樞神經系統:這是兩種獨立卻又相互連結的系統,而且兩者之間的關係確實男女有別。

現在試著想像大腦和性器官是一對一起度假的朋友,正在街上遊蕩想著該去哪裡吃晚餐。

女性的性器官善於發現餐廳,也就是女性生殖系統比較擅長辨識大範圍、任何稱得上和性有關的事物,而大腦則負責評估所有情境因子,接著才判斷自己是否想要嘗試某間餐廳。圖/By Corinne Moncelli @ flickr, CC BY-NC-ND 2.0

如果這對朋友是女性器官,劇情就會如此發展:性器官會注意到經過的每一間餐廳,不論是泰式料理或酒館美食、速食或高級料理(但忽略所有博物館和商店),然後說:「這裡是餐廳耶,我們可以吃這家。」性器官不算是堅持己見的類型,只是善於發現餐廳。相較之下,大腦會評估情境因子,接著才判斷自己是否想要嘗試某間餐廳:「這間的食物聞起來不夠好吃。」或「這間餐廳不夠乾淨。」又或者「我現在不想吃披薩。」而性器官甚至可能會在發現一間寵物店時說:「有飼料耶,說不定……。」但大腦會翻個白眼,繼續往前走。

它們經過博物館時,大腦會說:「我聽說博物館裡有一間很棒的咖啡廳。」但性器官回答:「這裡不是餐廳。」然而大腦比性器官了解更多資訊,所以當這對朋友走進博物館,性器官看見禮品店旁邊的小咖啡廳後說:「噢,我懂了,這裡是餐廳,我們可以在這裡吃東西。」接著大腦說:「對啊,這裡看起來很棒。」這就是與性相關而且又具有性吸引力!

相對的,如果這對朋友是男性器官,情節則會發展為:性器官只注意到特定的餐廳,例如餐車,而一旦發現,大腦就會說:「餐車!我超愛。」接著性器官會附和:「這裡是餐廳,我們可以在這吃東西。」除非有不該這麼做的正當理由,像是一群醉漢正在餐車旁發生口角。

現在你就算在睡夢中也應該可以背誦出:組成部位相同,組成方式相異。大腦與性器官之間的關係也是相同的道理;男性的生殖系統對於判斷性相關的刺激源,有相當明確的標準;但女性生殖系統比較擅長辨識大範圍、任何稱得上和性有關的事物

如果女性器官這對朋友在度假期間經過外頭有醉漢爭吵的餐車,性器官還是會說:「這裡有餐廳。」即使大腦一邊拉著它往反方向走,一邊大叫:「趕快走!快報警!」

換句話說,女性生殖器學到的是連結特定刺激源與特定生理反應,但這些反應卻和愉悅甚至興趣毫不相關。就像我大學友人的例子,施加在她外陰部的壓力—也就是當她被捆綁住,雙腿間擺著的那根棒子—觸發了性器官的自動反應,卻沒有同時觸發性興奮;她的性器官說:「這裡是餐廳耶。」但她的大腦卻不感興趣。

生殖器有反應就表示「很享受」?

這樣的謬誤對性興奮不一致有致命的錯誤理解:斷定女性的生殖器是「誠實指標」,足以證實哪些事物讓女性很有感覺,而女性卻滿口謊言、拒絕承認事實,或單純受到文化壓迫而無法意識到自己的深層慾望。就讓我們稱作「潤滑液謬誤 #2」。

對性興奮不一致有致命的錯誤理解,即看著科學證據說出錯誤理論:斷定女性的生殖器是「誠實指標」,足以證實哪些事物讓女性很有感覺,而女性卻滿口謊言、拒絕承認事實,或單純受到文化壓迫而無法意識到自己的深層慾望。就讓我們稱作「潤滑液謬誤 #2」。圖/By kygp @ flickr, CC BY-NC-ND 2.0

這種對性興奮不一致的解釋看似合理卻大錯特錯,和其他有關女性性慾的錯誤文化觀念殊途同歸,也就是我在第五章談到的道德、健康和媒體訊息,以及男人是預設模式的迷思。常見的錯誤觀念如下:女性經過長期社會教化之後,拒絕承認自己會因為特定事物(例如暴力性愛或蕾絲邊色情片)而性慾高漲,所以當女性回報自己的主觀性興奮程度時,她們如果不是說謊、就是拒絕承認隱藏的慾望,或者八成兩者皆是。而女性的性器官反應便是鐵錚錚的事實。

丹尼爾.伯格納的《女人到底要什麼?》,開場便先介紹性興奮不一致的相關研究,緊接著描述測謊的相關研究,於是讀者不得不歸納出以下結論:女性對自己的性興奮感受如果不是未據實以告,大概就是拒絕承認。亞曼達.赫斯(Amanda Hess)在網路雜誌 Slate.com 的評論專欄中則是如此總結:「異性戀女性對男女性愛的真實反應,不及她們自認的反應程度;同性戀女性對男女性愛的真實反應,超過她們自認的反應程度;而所有受試者都不承認自己對黑猩猩性愛畫面有反應。」

請特別注意「自認」、「真實」和「承認」這幾個字眼。

當然,你已經知道女性性器官只會對性相關的提示自動做出反應:「這裡是餐廳。」這和女性「真正」的偏好或慾望並不相關。不過《女人到底要什麼?》的讀者對此一無所知,所以他們會陷入「潤滑液謬誤 #2」。

而像亞曼達.赫斯這類認同性愛的女性主義者,深信女性身體未必如過時的道德文化觀念所說的「性慾低於」男性:看看女性性器官對性愛場面的反應!看看真實的女性性慾有多高漲!依照這種看似可信的說法,彷彿我們的身體展現出祕密、狂野又充滿性慾的自我,彷彿只要我們允許自己拋開文化數世紀以來的束縛,就可以擁有任何可能性!

畢竟,女性長期以來受到文化訊息的壓迫,導致羞於承認和關心自身性慾。事實上這整本書也都是在討論如何關心自我內在體驗,以及如何信任自己的身體。總之,還有什麼比「性器官會告訴你自己喜歡什麼,即使你並沒有發現」,聽起來更像「信任自己的身體」呢?

唉,問題就出在「喜歡」這個字眼;喜歡等同於享受。但是性器官反應並不等同於享受,而是期望。

性器官確實會告訴我們一些訊息,而我們也可以信任自己的器官,不過性器官是根據巴夫洛夫制約經驗,告訴我們哪些事物和性愛有關:「這裡是餐廳。」和具有性吸引力完全是兩回事。

當然,信任自己的身體絕對不會錯,只是詮釋身體信號的方法要正確。性器官反應是發生在雙腿之間的反應,是期望機制;而性興奮是發生在大腦內的反應,其中包括享受的情緒

性器官有反應並不等同於享受,而是期望,和具有性吸引力完全是兩回事。信任自己的身體絕對不會錯,只是詮釋身體信號的方法要正確。性器官反應是發生在雙腿之間的反應,是期望機制;而性興奮是發生在大腦內的反應,其中包括享受的情緒。圖/By Elena Ocho @ flickr, CC BY-NC-ND 2.0

嘴巴說不要但身體很誠實?

然而有一項迷思卻四處可見:女性性器官可以透露出女性真正的感受,而且比女性自己的說法更準確。

舉例來說,我在為這本書蒐集資料的過程中,也讀了 E.L.詹姆絲(E. L. James)的暢銷小說《格雷的五十道陰影》(大家的理由不都是這樣嗎?「噢,我是為了蒐集資料看的。」),而就在打屁股場景首次出現時,發生了性興奮不一致的狀況:當女主角安娜塔希婭被打屁股,她試圖逃跑、因為痛苦而尖叫,而且「臉因為一直緊皺著而發疼」。其中沒有任何一個字眼描述女主角喜歡被打屁股這件事。

之後,男主角/動手的一方克里斯欽.格雷把手指伸進她的陰道。現在,請你根據對性興奮不一致的了解,聽聽看格雷對安娜說的話:「感覺一下,看看妳的身體多麼喜歡呀,安娜塔希婭。」(這句話中的粗體字是我想強調之處。)

沒錯,我讀到這一段的時候真想打他一巴掌,但可不是用性感的方式。然而之後的劇情更是不忍卒睹,因為安娜寧可相信格雷,也不願相信自己的內心感受,也就是書中描述的「覺得自己被輕視、侮辱和虐待了」。當然肯定有女性會在雙方同意的虐待情境下感到性慾高漲,不過所有情節都一再強調安娜並不屬於這一類人。

所以,親愛的 E.L.詹姆絲,如果你有看這本書,請理解:生殖器濕潤只表示刺激源和性有關,但是否具有性吸引力就是另一回事了。所以我誠摯建議,在新版小說中格雷應該要對安娜說:「感覺一下,安娜塔希婭,看看我碰觸你的臀部和性器官後,你的身體感覺到多麼強烈的性關聯,但這完全沒辦法讓我知道你享不享受。你喜歡這樣嗎?不喜歡?糟糕,那為了彌補你,我只能認真讀艾蜜莉.納高斯基的書,好好認識女性的性愛機制,下一次我才不會弄不清楚狀況。」
感謝你採納我的建議。

有一項迷思卻四處可見:女性性器官可以透露出女性真正的感受,而且比女性自己的說法更準確,甚至出現在小說、電影當中,但沒有人真正去好好認識女性的性愛機制。圖/IMDb

如果你曾經懷疑性器官反應不只和期望系統有關,而是多少也牽涉到享受或渴望系統,只要記住一件事:「潤滑液謬誤 #2」宣稱透過衡量女性生殖器對刺激源的反應程度,就可以準確判斷女性會因為什麼刺激產生性慾;然而這意味著,如果有些女性的性器官對矮黑猩猩交配畫面有反應,表示在她們內心深處,觀看非人哺乳類交配的興趣和觀看色情片一樣強烈。

真的假的?別開玩笑了。

即使如此荒謬的結論擺在眼前,這項迷思還是令人訝異地歷久不衰。艾倫.狄波頓(Alain de Botton)在著作《如何思考性這件事》(How to Think More about Sex)中,將濕潤的陰道和脹大的陰莖誇張形容為「真摯情感的明確指標」,理由是這兩種器官反應都是自動而非蓄意產生,由此可證這些反應不可能「假裝」。

若真是如此,那麼當醫生輕拍你的膝蓋肌腱,結果你的腿部自動向外一踢,就表示你是真心想踢醫生一腳。或是當你對花粉產生過敏反應,就表示你痛恨花卉。又或是當你因為含著一口發黴又發黑的桃子而口水直流,就表示你覺得非常美味。

千萬別誤解我的意思:你當然可能很想踢飛醫生,有可能討厭花朵,也可能喜歡吃發黴、發黑的桃子,但你的自動生理歷程(physiologic process)並不是正確的判斷依據,絕對不是。你也知道,自動生理歷程就只是自動反應,而不是出自真心的行為。

然而這項迷思卻越來越氾濫,已經到了令人笑不出來,而且相當危險的程度。

如果我們繼續抱持錯誤觀念,認為女性性器官反應可以反映出女性「真的」想要或喜歡,就不得不做出以下的結論:如果女性在遭受性暴力的過程中生殖器有所反應,即表示女性「真的」想要或喜歡遭受性暴力。

這可不只是瘋言瘋語,這是危險言論。

「嘴巴說不要但身體很誠實」的說法不僅經常出現在流行歌歌詞,也常見於「堅不可摧計畫」(Project Unbreakable)中的影像,這個網路攝影平台匯集性暴力受害者高舉標語的相片,而標語內容就是兇手、受害者家人甚至警方曾對受害者說過的言論。不過你我都知道,身體並不會表達「好」或「不好」,只會表達「刺激源和性有關」,身體也不會判斷刺激源是否具有性吸引力,當然更不會判斷自身是否對刺激源有慾望。在陰道內的陰莖當然和性有關,但是這種狀況也可能一點都不具吸引力、令人生厭,甚至想抗拒。即使渴望機制沒有啟動,生殖器也可能會有反應,而產生反應的唯一意義就是:「這裡是餐廳。」至於這裡是不是享用晚餐的好去處,則無從得知。

「堅不可摧計畫」(Project Unbreakable)中的影像,這個網路攝影平台匯集性暴力受害者高舉標語的相片,而標語內容就是兇手、受害者家人甚至警方曾對受害者說過的言論。但身體並不會表達「好」或「不好」,只會表達「刺激源和性有關」,身體也不會判斷刺激源是否具有性吸引力,當然更不會判斷自身是否對刺激源有慾望。圖/取自 Project Unbreakable

生理反應可證明人是否喜歡特定的性刺激源,是自古以來就存在的謬論。直到十八世紀,大眾仍然深信受孕是性愛中帶來愉悅感的階段,因此只要女性懷孕,表示她一定體驗過性愉悅,而既然女性有愉悅的體驗,當初就不可能想要抗拒性關係。畢竟,「她說不要但卵巢很誠實。」

這項迷思已經擴散到一定程度,甚至出現在近期的公開論述,在 2012 年的密蘇里州參議員選舉,共和黨參選人陶德.艾金(Todd Akin)曾表示:「如果是真正遭到強暴,女性身體自有方法。」對此,即使是身為摩門教徒的總統參選人米特.羅姆尼(Mitt Romney)也駁斥:「這是侮辱女性,不可原諒且大錯特錯。」

性研究學者梅麗迪斯.契弗斯常說:「性器官反應不等於同意。」現在我們還得再補充說明:「懷孕也不等於同意。」透過性器官反應來判斷愉悅、慾望或同意的程度,簡直就和以卵子受精與否作為判斷標準一樣沒有道理,希望你現在已經完全了解這一點。

我們習慣用譬喻來認識自己的身體,習慣用生理狀態的描述取代心理狀態的解釋,例如「我好濕」和「我很硬」真正的意義其實是「我很有感覺」,這些譬喻實在太過氾濫,以至於大眾開始相信字面上的意思。確實,有一群人企圖讓大眾以為,當女性表示自己沒有感覺但生殖器有反應時,女性就是說謊;她可能是故意為之,或是因長期受到文化壓迫而失去辨認自我慾望的能力。

我希望從現在開始,讀了六個章節的你已經建立正確觀念。你已經知道男性和女性性慾的組成部位/元素相同,只是組成方式不同,而且每個人都是獨一無二的個體。你也知道,啟動性慾加速器和觸發減速器的因子取決於情境,而且相較於男性,女性的性慾機制對情境更為敏感,不論是成長過程、文化或生命經歷等,都對人體的反應方式與時機有深遠影響。你當然也知道,和性相關並不等同於具有性吸引力。

所以女性並不是滿口謊言、拒絕坦承或不正常;女性就是女性,不同於男性,如此而已。


 

 

本文摘自2017年6月泛科學選書《性愛好科學:掙脫迷思、用自己的方式高潮》,行人出版

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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

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。

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)」!

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。

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)。

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。

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。

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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從昏迷到死亡錯覺:摩托車事故後的科塔爾症候群——《大腦獵奇偵探社》
行路出版_96
・2024/08/24 ・3933字 ・閱讀時間約 8 分鐘

摩托車事故後的幻覺

一九八九年十月,二十八歲的股票經紀人,姑且稱之為威爾(Will),發生了嚴重的摩托車意外。他腦部受到重創,陷入昏迷,雖然幾天後恢復意識,但他在醫院裡住了好幾個月,治療腦傷以及其他損傷引起的感染。

到了隔年一月,威爾的復原情況非常良好,已經可準備出院。他的身上有些問題永遠好不了,例如右腿行動困難以及喪失部分視覺。但是最困擾他的問題發生在他的腦袋裡:他相當確定自己已經死了。威爾的母親為了幫助兒子早日康復,帶他去南非度假。但南非的炎熱讓威爾相信這個地方就是(真正的)地獄,因此更加確定自己必定是個死人。母親難以置信地問他是怎麼死的,他說了幾個可能的死因。有可能是血液感染(這是治療初期的風險),也有可能是他之前打黃熱病疫苗之後的併發症。此外他也提出自己可能死於愛滋病,雖然他沒有感染 HIV 病毒或愛滋病的任何跡象。

威爾康復出院,但堅信自己已經死亡。連他母親帶他去南非度假,都被他認為自己身在地獄。 圖/envato

有一種強烈的感覺纏上威爾,揮之不去─他覺得身旁所有東西都……這麼說好了……不是真的。車禍前熟悉的人和地方,他現在都不太認得,所以他愈發覺得自己住在一個奇怪又陌生的世界。連母親都不像真的母親。其實在南非度假的時候,威爾就曾這麼說過。他認為真正的母親在家裡睡覺,是她的靈魂陪伴他遊歷陰間。

喪失現實感:大腦如何捏造非理性的死亡解釋

四十六歲的茱莉亞(Julia)有嚴重的雙相情緒障礙症(bipolar disorder),入院時她相信自己的大腦和內臟都已消失。她覺得她早已不存在,只剩下一副空殼般的軀體。她的「自我」消失了,所以她(無論從哪個意義上看來都)是個死人。她不敢泡澡也不敢淋浴,因為怕自己空空如也的身體會滑進排水孔流走。

三十五歲的凱文(Kevin)憂鬱的情況愈來愈嚴重,幾個月之後,腦海中的念頭漸漸演變成妄想。一開始,他懷疑家人正在密謀要對付他。接著,他認為自己已經死了,也已經下地獄,只是身體仍在人間。現在這副身體是空殼,裡面一滴血液也沒有。為了證明自己的想法沒錯,他從岳母家的廚房裡拿了一把刀,反覆戳刺手臂。他的家人明智地叫了救護車,將他送進醫院。

科塔爾症候群患者的大腦顯然有問題。發病之前,通常發生過嚴重的神經系統事故(中風、腫瘤、腦傷等等),或出現精神疾病(憂鬱症、雙相情緒障礙症、思覺失調症等等)。不過這些情況導致科塔爾症候群仍屬少見,神經科學家尚未找到明確原因,可以解釋科塔爾症候群患者的大腦為何如此與眾不同。再加上每個患者的症狀都不太一樣,判斷起來更加困難。話雖如此,有些共同症狀或許能提供蛛絲馬跡,幫助我們了解這種症候群。

科塔爾症候群的患者經常說,他們身處的世界莫名其妙變得很陌生。多數人看到自己曾邂逅多次的人事物時,大腦都能點燃辨認的火花,但這件事不會發生在科塔爾症候群的患者身上。舉例來說,患者可能認得母親的臉,但就是莫名的感到陌生。她似乎缺乏某種無形──但重要的─個人特質,所以患者即使看到這個生命中最重要的人,卻無法產生預期中的的情感反應。

患者也可能會有疏離感,彷彿自己是這世界的旁觀者,而不是參與者。術語叫做人格解離(depersonalization)。此外,周遭的一切都散發超現實的氣氛,讓患者相信自己生活在擬真的夢境裡─這是一種叫做喪失現實感(derealization,亦稱失實症)的症狀。科塔爾症候群患者體驗到的陌生感、人格解離、喪失現實感,都會嚴重扭曲他們眼中的現實世界。不難想像這會讓大腦難以負荷。

大腦碰到如此矛盾的情況會拚命尋找原因。對大腦來說,能夠合理解釋各種生活事件是非常重要的。若找不到合理的解釋,世界很快就會變成無法預測、無法理解,最終變得無法忍受。因此為了清楚解釋所經歷的事情,大腦會無所不用其極。如果在經驗裡出現大腦難以合理解釋的元素,它會退而求其次:自己捏造合理的答案。

每個人的大腦都會這麼做,而且隨時隨地都在做,只是我們察覺不到。例如有研究發現,我們每天做的決定不計其數─從什麼時間吃點心,到要跟誰出去約會──但我們做這些決定時總是不假思索。我們好像大部分的時間都處於自動駕駛模式。可是每當有人問我們為什麼做這樣的決定時,大腦幾乎總能想出好答案來合理化我們的選擇。但有時候,它想出來的答案完全不合理。

有一項研究讓男女受試者看兩名女性的照片,請他們選出比較好看的那位。受試者做出決定之後,研究人員隨即將照片放在他們面前,要他們解釋為什麼選這個人。但受試者不知道的是,研究人員會偷偷調換照片(占比約二十%),要受試者解釋自己為什麼挑中這個(他們明明沒挑中的)人。大多數受試者都沒有識破研究人員的詭計。他們通常不會質疑照片上的人不是自己選的那個,而是當場想出合理的答案,說明為什麼覺得眼前照片上的人比較好看,例如「她看起來很辣」,或是「我覺得她比較有個性」(兩張照片差異甚大,所以受試者不是單純的認錯人)。

這種非刻意的捏造叫做虛談(confabulation),大腦做這件事的頻率比你以為的更高。虛談的原因可能有百百種,但這似乎是大腦遇到自己無法明確解釋的事件時,會使用的策略。神經科學家相信,科塔爾症候群患者的大腦也做了類似的事情。從這個角度來說,科塔爾症候群的起點,是前面提過的幾種狀況(例如創傷、腫瘤等等)導致大腦功能異常。

大腦合理性檢查機制失靈

大腦功能異常導致現實感喪失與人格解離,進而使患者覺得周遭的一切很陌生,欠缺他們預期中的「真實感」。於是患者的大腦努力理解這樣的經驗,瘋狂尋找合理的解釋。基於不明原因,科塔爾症候群患者容易把注意力轉向內在,認為如果外在經驗不對勁,毛病可能出在自己身上。

結果基於某些更加不明的原因,大腦找到的解釋是他們已經死了、正在腐爛、被邪靈附體,或其他稀奇古怪的、與存在有關的原因。這一連串環環相扣的假設聽起來有點誇張。畢竟,喪失現實感這樣的症狀沒那麼少見;很多人(某些估計高達七十五%)會有類似的─但非常短暫的─喪失現實感的經驗。但有這種經驗的人,幾乎都不會認為自己已經死了。

顯然,科塔爾症候群患者的大腦裡還發生了別的事情。神經科學家相信,或許是重要的合理性檢查機制(plausibility-checking mechanism)沒有發揮作用。大腦偶爾會錯誤解讀生活裡發生的事,但我們通常不會想出一個明顯不合理的解釋。

或許是因為大腦錯誤解讀現實,讓科塔爾症患者對現實理解出現錯覺。 圖/envato

大腦似乎有一套用來評估邏輯的機制,確保我們的邏輯可以通過合理性的檢驗。在多數有過喪失現實感或人格解離等症狀的人身上,這套合理性檢查機制能使他們立刻否決「我感覺到自己脫離現實,是因為我已經死了」的想法;大腦認為這個提議很荒唐,很可能再也不會想起它。但是在科塔爾症候群的患者身上,這套合理性檢查機制顯然壞掉了。大腦將脫離現實的感覺歸因於他們已經死了,這個想法不知為何保留了下來,而大腦也認為這個解釋站得住腳。於是在其他人眼中絕對是妄想的念頭,成了他們深信不移的答案。

醫生在為科塔爾症候群患者(以及後面會介紹的另外幾種行為古怪的精神障礙患者)尋找腦部損傷時,經常發現腦傷位於右腦。神經科學家因此假設合理性檢查機制位於右腦。大腦分為兩半,叫做大腦半球(cerebral hemispheres)。左腦半球和右腦半球的劃分簡單有力,因為有一道裂縫將大腦一分為二。乍看之下,左右兩邊一模一樣,但受過訓練的神經科學家用肉眼就能看出兩者並非完全對稱。透過顯微鏡觀察,差異更加顯著。因此左腦與右腦的功能有差異或許不足為奇。

長期以來,一直有人拿這些差異做文章,用錯誤的方式來解讀左腦和右腦的不同,以偏概全又過於誇大。例如斬釘截鐵地說,有些人較常使用右腦,也就是「右腦人」,所以擅長創意思考,「左腦人」則比較有邏輯。這是大家耳熟能詳的觀念,但神經科學家認為這只是迷思。實際上,我們使用大腦時不會特別偏左或偏右,而是完整使用兩個半腦。不過有些功能(例如語言的某些能力)會比較依賴某一個大腦半球。所以科塔爾症候群與右腦損傷有關的假設,並非全然不可能。

但科塔爾症候群(可能也包括合理性檢查機制)與右腦的關聯性依然只是假設,只不過許多(但不是所有)神經科學家深入研究過的科塔爾症候群案例,都支持這項觀察結果。無論合理性檢查機制確切位於何處,但在推演患者如何發展出科塔爾症候群的通用模型中,這個假設的機制扮演著重要角色。首先,大腦功能異常造成疏離症狀,例如喪失現實感與人格解離。大腦出於習慣,會先試著為眼前的情況找答案。問題是,仔細檢查並淘汰不合理答案的能力也受損了,於是大腦只好捏造稀奇古怪的答案,告訴自己身體已經死了(或是邪靈附體、正在腐爛等等),而且不會因為這個答案不合理而淘汰它。

有人認為,這種階段性的妄想形成過程也適用於另一些妄想症。這些妄想症的症狀也很古怪,不亞於科塔爾症候群。

——本文摘自《大腦獵奇偵探社:狼人、截肢癖、多重人格到集體中邪,100個讓你洞察人性的不思議腦科學案例》,2024 年 7 月,行路出版,未經同意請勿轉載。

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她堅信自己已死:中風婦人的幻覺揭開科塔爾症候群的面紗——《大腦獵奇偵探社》
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・2024/08/22 ・2792字 ・閱讀時間約 5 分鐘

海爾妲的中風與奇異妄想

十八世紀末,七十歲的丹麥婦人海爾妲(Hilde)正在家中煮飯時,大腦突然缺血,情況不妙。海爾妲運氣很差,因為人類的腦細胞對缺血的耐受度近乎於零。少了血液,神經元(大腦裡的主要細胞)很快就會缺少氧與葡萄糖等必需物質;神經元會在短短幾分鐘內開始死去。若持續缺血,神經元會以驚人的速度消亡──每分鐘死掉將近兩百萬個。這一分鐘內消亡的神經纖維長度可達約十二公里(神經纖維是神經元向外延伸的軸突,負責在細胞之間傳遞訊號)。 簡言之,缺血會摧毀大腦。這種可怕的情況叫做中風,海爾妲中風了,她因此陷入昏迷。

海爾妲的案例細節來自一篇發表於一七八八年的科學論文。這篇論文沒有提到海爾妲的家人對她昏迷四天後醒來做何反應,但可以想見他們應該如釋重負。不過聽到海爾妲堅稱自己是死人,剛剛放下心中大石他們大概再次遭受暴擊。請注意,海爾妲說的不是她有瀕死經驗──看見隧道盡頭的那道光,最後一刻又被拉回人間──不是,她在與家人交談的時候說自己不是活人。

海爾妲並非是因為經歷過頻死經驗,才認定自己已死,而是談話時說自己不是活人。 圖/envato

我們是透過十八世紀瑞士科學家查爾斯.邦納(Charles Bonnet)的文章認識海爾妲的。 邦納是專業律師,但如同那個年代大部分的天才人物,他涉獵多個不同領域,決定投入科學研究就像我們現在決定追新劇一樣輕鬆隨意。令人驚訝的是,儘管態度輕鬆隨意,他的研究可是成果豐碩。

例如,邦納記錄了蚜蟲的無性繁殖過程,率先證實性別不是繁殖的先決條件(園丁都很熟悉也很討厭這種惱人的小蟲子)。他的其他昆蟲學研究,也為發現昆蟲如何呼吸提供重要助力。後來他的興趣轉向植物學,他的研究為後來發現二氧化碳與氧經由葉子進出植物奠定了基礎。以一個沒受過正式科學訓練、研究科學僅是嗜好的人來說,他還算厲害。

我們運氣不錯,因為邦納也對異常的人類行為有興趣,例如海爾妲。老實說,海爾妲不是她的真名。也有可能是。邦納在描述她的情況時從未提到她的名字。如同科學文獻裡的許多醫學案例,邦納沒有寫下海爾妲的真名大概是為了保護她的隱私。我在此用這個常見的丹麥名字,方便我們討論她。

海爾妲中風之前,心理健康不曾出過大問題,所以她的奇特行為更加令人費解。家人想說服她相信自己並不是死人,畢竟她正好好坐在那兒跟大家講話。她康復了,這應該是對生命心懷感恩的時刻。但海爾妲一點也不開心。她變得暴躁易怒,責怪家人沒有為她舉辦告別式,實在太不像話。她要求家人幫她換裝,把她放進棺材裡,舉辦一場配合她身分地位的葬禮。

大家都希望海爾妲的幻覺會漸漸消失,但她的堅持有增無減,還開始口出威脅。似乎只有順從她的意願才能真正安撫她。她的家人半推半就地同意了。他們用裹屍布包裹她(十八世紀的丹麥顯然流行使用裹屍布),假裝正在為她安排葬禮。海爾妲對裹屍布的包法百般挑剔,用老師的嚴格口吻抱怨裹屍布不夠潔白,最後她終於安穩躺下、漸漸入睡。

家人為她脫掉裹屍布,把她挪到床上,希望這場鬧劇可以到此為止。沒想到海爾妲醒來之後依然故我,立刻堅持自己必須下葬。家人不願意真的把海爾妲埋進土裡(即使只是為了安撫這位吵鬧不休的病人,他們也不肯假裝將她下葬),所以他們只剩一條路可走:等待這奇怪的幻覺自動消失。

後來幻覺真的消失了──可惜只是暫時的。每隔幾個月,幻覺就會從頭再來一遍,海爾妲深信她已經死了,不明白為什麼只有她看清這個事實。

海爾妲在認知現狀時,對於自己是「已死」的狀態深信不疑。 圖/envato

科塔爾症候群:明明活著,卻堅稱自己死了?

在邦納記錄這個事件之前,科學文獻裡沒有出現過海爾妲這樣的案例。但在那之後,科學文獻收錄了許多類似案例。由於類似案例夠多,我們可以相信海爾妲不是神經學上的偶發特例,這是一種症狀明確的神經疾病,而且症狀或可預測。這種疾病非常罕見,很難預估可靠的發生頻率,但沒有罕見到無人知曉,它的名字是:科塔爾症候群(Cotard’s syndrome)

病名源自法國神經學家朱爾斯.科塔爾(Jules Cotard),他生活於十九世紀下半葉。一八七四年,科塔爾在巴黎近郊的一個小鎮工作,碰到一名患者說自己沒有腦、神經和腸子。她宣稱自己不需要吃東西也能活著,而且感覺不到疼痛。關於疼痛的部分似乎可信:科塔爾的文字紀錄說他「把大頭針深深刺進」她的皮膚裡,她卻毫無反應(和現在相比,十九世紀的醫生不用太擔心醫療糾紛)。

科塔爾稱這位病患為 X 小姐,她的情況不是相信自己是死人,而是認為自己處於某種中間狀態──既非生,亦非死。她擔心自己會永遠困在這種不明不白的狀態裡,所以渴望真的死去。她認為只有活活燒死──雖然缺少有力的證據──才能讓她得到真正的死亡。她試著自己動手證明這個想法,所幸沒有成功。科塔爾對 X 小姐的情況很感興趣,他查找過去有沒有類似案例,沒想到居然找到好幾個。有人說自己正在慢慢腐爛,有人說自己沒有血液或是沒有身體,還有人被拋進永恆的虛無裡,或是處於某種存在的分歧狀態。

科塔爾認為,他們的症狀屬於同一類疾病。他稱之為否認妄想(délire de negations)。妄想指的當然是患者對明顯虛假的事情深信不疑,科塔爾用否認一詞來形容這些病患最顯著的特徵:他們否認自己擁有(對多數人來說)生存不可或缺的東西。

科塔爾過世幾年後,另一位科學家在寫到否認妄想時,稱這種疾病為科塔爾症候群。從那之後,這種疾病曾被稱為科塔爾症候群、科塔爾妄想症,有時也叫做活死人症候群。科學家大多避免使用「活死人」這個詞,因為自稱死亡只是科塔爾症候群的諸多表現方式之一(而且這種不科學的誇飾用語,大部分科學家一聽就尷尬),前面介紹過的幾種存在狀態反而比較常見。

科塔爾症候群還有許多其他症狀,例如冷漠、感覺變敏感或變遲鈍、感覺不到飢餓或口渴(並因此絕食或脫水)、出現幻覺、焦慮、嚴重憂鬱、自戕、有自殺傾向等,這裡列出的僅是一小部分。患者否認自身存在,這讓他們的病情聽起來像小說情節。

——本文摘自《大腦獵奇偵探社:狼人、截肢癖、多重人格到集體中邪,100個讓你洞察人性的不思議腦科學案例》,2024 年 7 月,行路出版,未經同意請勿轉載。

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