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分手,真的能夠預測嗎?解析《再見凱薩琳》裡的分手公式與劇情

海苔熊
・2017/08/16 ・7369字 ・閱讀時間約 15 分鐘 ・SR值 498 ・六年級

source:Max Pixel

你是,這樣的人嗎?

  1. 你總是覺得,自己沒有別人說的那麼聰明。
  2. 你總是害怕,自己所擁有的才能或天賦,有一天就會消失殆盡、然後其他人就會不喜歡你了。
  3. 在感情裡面,你總是被拋棄的那一個,並且每次開始交往的時候,就時時刻刻在倒數計時你所殘存的戀愛。
  4. 因為青少年時期被霸凌的經驗,讓你對於人際關係和感情失去的信任,於是你把真實的自己藏起來,只用「假面」在過生活。
  5. 和伴侶分手之後,你很不意外的並沒有感到很難過,因為你早就知道:「如果你太一個人,他就不會很愛你了」,所以這次的分開對你來講殺傷力很小,但不知道為什麼,想起來的時候還是覺得有一種很悲哀的感覺——為自己的防衛感到悲哀。

前幾天收到了《再見凱薩琳》這本書問我是否能推薦,由於是《生命中的美好缺憾》的作者約翰所寫的書,想說應該蠻有趣的,於是就把他帶到花蓮去渡假。裡面的主角,就是擁有上面這些特色的人,沒想到……。

雖然帶這本書去花蓮,不過還是在回來台北的火車上才有時間真正的開始看,剛剛看完之後有幾個很複雜的感覺。基於許多原因,我覺得實在無法推薦這本書。不過,倒是有很多地方值得討論與評論的,所以我特別寫了一篇文章。

__________以下有雷__________

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解析「再見凱薩琳」

圖/作者提供

一分鐘讀完這本書(谷X莫):這本書描述男主角天才兒童柯林和他的好基友哈桑利用暑假進行一段公路旅行的過程,對於柯林來說,這是一段走出失戀的旅程。這是他第 19 次和名叫「凱薩琳」的女孩分手,你可以想像你總是和叫「怡君」的女孩交往,但每個都最後都甩了你。而對於哈桑來說,這是一次逃避上大學的旅程,他已經多次休學,這次也想「照舊」繼續休學。他們在開始旅行之柯林後不久就遇到了女主角琳西以及存在感很低的女二卡特蓮娜(不是英雄聯盟裡面的那一個)。

柯林整本書都在研發他的「凱薩琳分手公式」,他想知道為什麼自己一直是被甩的那一個,因緣際會之下與哈桑一起到琳西她家打工,三人一起訪問她們家族事業體的員工,要作一本回憶錄之類的,因此產生了感情,柯林還很幸運地獲邀和琳西一起到她的秘密基地(一個洞穴)喝酒聊天。後來,哈桑和琳西的好友卡特蓮娜在一起、接著琳西的男友(也叫柯林)劈腿卡特蓮娜被抓包,最後哈桑與卡特蓮娜分手,琳西與主角柯林在一起(貴圈真亂 XD),柯林很悲觀得以為他們 4 天之後會分開(照他的理論預測)沒想到竟然沒有,大家幸福快樂、哈桑也準備去上大學了,故事結束。

整本書用了非常多冷僻的註解,包含不同的語言、柯林最喜歡的字母重組遊戲、一些你不知道也不會怎樣的歷史或者是科學知識、以及數學圖形和公式,不過這並不是我「不能推薦」的原因。一言難盡,下面簡單用六個小點解析這本小說,以及說說我個人的想法:

1.用科學「解」失戀

故事的主角柯林根本就是多年前的我呀,當時我也是歷經一場失戀,想要在各種論當中去找出預測分手最適合的數學模型,實際上也找到了一些看起來勉強可以用的模型(請參看《這才是分手の心理學》),但最終發現:

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它們並沒有辦法拿來預測「真實」的戀情,因為……所有的模型都是化簡最後的結果,可是一段感情的「生生滅滅」需要考量的變數太多,我們不可能考量到所有的變數。就算把效果最大的變數考慮進去,其中的交互作用也複雜到無法用數學模型來表示。

2.主角柯林:亞斯伯格症?

老實說一開始在讀這本書的時候,覺得非常卡卡 der 凍茲凍茲,受限於他裡面跟文化有關的用字。我對於裡面許多讀起來覺得不好笑的諧音或者是拼字遊戲,感到很苦惱(跟陳澄波本人一樣感到很苦惱),並且嚴重的阻礙的閱讀,我想這個如果換成我們中文其他的一些諧音,可能會比較接近我們的文化,不過畢竟是翻譯書,也無法苛求阿(阿不然你來翻譯阿~)。

另一種可能是,或許我對於美國、阿拉伯、德國等等的文化了解很有限,所以真的不太能夠了解故事當中兩個主角哈桑和柯林開的一些玩笑。不過,我倒是很能夠理解柯林有點像是亞斯伯格症的特徵(當然,這只是我個人的猜測,畢竟作者也沒有設定他是亞斯),例如會專注在一些非常小的事情,而且有非常低的社會化能力,沒有辦法察言觀色、而且沒有辦法容忍不公平不正義的事情。如果你懷疑你是,可以參考 Baron-Cohen、Wheelwright、Hill、Raste 與 Plumb 等人(2001)「亞斯柏格成人量表」,由國內設計團隊 Re-lab 製作50題清晰易填的線上檢測。

3.基友哈桑:逃避型人格?

我覺得蠻特別的是,就是傳說中的「逃避型人格」的人(和逃避依戀有一些重疊,但不完全等同)(Johnson、Murray,2008岡田尊司,2017a2017b),人生所擅長的事情就是「逃避情緒」與「自我設障」。

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  • 「逃避情緒」:根據胡展誥(2017)的定義,長期逃避情緒的種「情緒殭屍」有幾種特徵──
    • 問題解決至上:深信「情緒」是庸人自擾、毫無必要的阻礙物。
    • 超理智:對每件事都只是理性分析利弊、評估成效,毫無情感成分。
    • 說不出口:除了煩悶之外,無法清楚表達自己當下的情緒。
  • 自我設障(self-handicapping):「什麼事都不做」來避免可能的失敗(就像你期中考之前會通宵打電動,這樣考差了就可以說「我只是因為不念啦,認真起來連我自己都怕!」;考好了更秋,「恁爸沒念都考這樣了,你們這些小嫩B!」)(Jones、Berglas,1978),有這款情形,掐卡0800-……。不過最讓我最感動的是,在故事的最後,他終於了解自己一直以來的逃避,並且嘗試要做出和以往不一樣的事情。

4.女主角琳西:情緒殭屍

在我看起來是一個不相信愛情、或者可能是逃避依戀(岡田尊司,2017a)的人。或許受到爸媽離婚的影響(Mustonen、Huurre、Kiviruusu、Haukkala與Aro,2011)、或許人生當中發生一些事情(例如求學時代曾經被排擠)(吳姵瑩,2017)而影響到他對自我的感覺以及安全感,她選擇把心鎖起來,不再對任何人付出真心,可是也因為這樣,她在和「另外一個柯林」(故事當中另外一個同名配角,身材魁梧)分手之後,沒有感覺到有任何的悲傷—— 然而,這才是最大的悲傷——那些自以為把感覺隔離開來就不會感覺到痛苦的人,實際上,也失去了快樂的可能。她把自己變成沒有任何感受的情緒殭屍(胡展誥,2017),卻也傷害了要進入她內心的人。

5.關於男女主角的感情

這本書當中,我覺得最可惜的是,對於男女主角感情的刻劃稍微少了一點,如果按照過往主角柯林的感情經驗來說,我猜想這段感情雖然在故事結束之前還沒有分開,但應該會走上他過往的「凱薩琳曲線」(柯林鑽研出來的定理,用來預測一段感情的生生滅滅,不過大部分都是悲劇收場),原因有兩個:

其實他們根本沒有真正非常了解彼此。會在一起,只是因為兩個人曾經在秘密基地黑暗的洞穴裡面,交換彼此的秘密、自我揭露(Self disclosure)。做了親密的行為(碰碰額頭),就好像很愛彼此的樣子,可能只是一開始的假象。

另外,柯林與琳西某種程度上都是自卑的人。根據我的了解,一個人的自卑不太可能在「瞬間」就有所轉變。雖然他們兩個人都體會到,自己對於其他人的不信任、對於感情的失望,也願意嘗試看看新的感情,不過,我認為他們真正的生命課題並沒有解決,所以這段感情看起來有一個不錯的開始,但我猜測應該結束不會太慢。雖然不是柯林自己的定理所預測出來的4天,但有可能不會超過40天或者是400天。另外,他們這樣的感情我們在心理學上面稱作「籃板球戀愛」(Rebound Relationship)(Brumbaugh、Fraley,2014Spielmann、MacDonald與Wilson,2009Wolfinger,2007),通常是指在分手之後不久立刻開啟的另外一段新的關係,當事人往往會和過去的極端感情作比較,尤其是柯林,一定會把琳西和他前面19個凱薩琳進行比較──然後發現,舊愛還是最美。

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6.關於數學公式

圖/作者提供

其實我覺得這是這本書最大的賣點,不過也是最大的敗筆。一開始我覺得會不會是我才疏學淺,沒有辦法真正理解公式,還拿出了紙認真的計算了一下,後來發現我可能真的資質駑鈍,完全無法理解這個天才兒童的想法。不過還好,這本書的最後面竟然有提供解答,真是讓我看得津津有味。看到後面的解答才突然想到,這個D根本不是常數,而是變數,難怪我會得不到解答。

不過我覺得非常可惜的是,作者在書當中所用的公式和裡面的劇情好像是截然劃分的兩個世界,作者並沒有在書中的19個凱薩琳分手的案例當中指出,他們是如何讓這些係數影響了彼此的互動,也沒有辦法說服我這幾個不同的係數他何以是最重要的係數。當然,作者在最後有提到,這個公式其實是他的數學家好朋友編纂出來的,而他自己的數學非常差,也難怪我們會發現公式和劇情之間有這麼大的隔閡,畢竟要用自己不熟悉的方式來串連劇情,其實很不容易。

真的存在所謂的「戀愛公式」嗎?

好啦,既然我曾經也想要找所謂的「戀愛公式」但為什麼我會覺得沒有辦法推薦這本書呢?

上面這個是柯林最終版本的數學公式,用來預測兩個人到底最後是誰會甩了誰,其中,y 如果越接近零(不論是正的還是負的),表示這段關係越接近分手,而 y 等於零的時候,就表示一段戀情的結束(或者開始)。這個曲線如果開口朝下,就表示是女性甩掉男性(以異性戀為例),如果開口朝上,就表示是男性甩掉女性。

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柯林用了幾個不同的指標來建構這個公式(以下整理自書的 159 頁到 160 頁)

圖/作者提供

公式引自書中 p.240,由賴以威老師協助繪製而成。

  1. 年齡( A ) =[(男生的年齡+女生的年齡)/2]-5
  2. 人氣差異(C)=(女生的人氣指數—男生的人氣指數)/75,其中,人氣指數是介於 1~1000 的數字。在我的理解上,應該是指這一個人有多受到同儕或朋友的歡迎。
  3. 魅力差異(H)=(女生認為這個男生有多吸引她—男生認為這個女生有多吸引他),這個評估吸引力的分數會介於 0~5 之間,數字越大表示他認為這個人越省他
  4. 拋棄者/被拋棄者差異(D)=(女生習慣當拋棄者的機率-男生習慣當拋棄者的機率),由於是機率,所以括弧內這兩個數字應該都是介於 0~1 之間的數字。這個概念應該是,沒有人會一直永遠當拋棄者或者是被拋棄者,例如說,在 10 次戀愛當中,你大概有 8 次是當提出分手的那一個,那麼你的數字就是 0.8;如果你的前女友總是被甩的那一個(假設你是個男的),那麼她的數字就是 0,而這裡算出來的 D=0-0.8=-0.8
  5. 內向者/外向者差異(P)=(女性的外向程度-男性的外向程度),(唸的兩個數字以 0~5 分來估計,分數越高表示這個人越外向,越低表示越內向。
  • 8/17  週四晚上 21:00-2200, 數感實驗室賴以威老師將要破解此公式,有興趣的朋友請鎖定我們粉專直播囉!
圖/作者提供

這個公式,可信嗎?

本書作者的朋友(也就是一個數學家)在書的最後面有交代這些公式的創作原理,不過就算我們還沒有看到公式,光是看這個設定可能就會有許多的問題:例如,一個人的內外向可以用單一向度來表示嗎?有沒有可能有人是同時內向又同時外向的人?上面這些要素真的涵蓋了所有交往的時候重要的條件嗎?

如果我們再仔細看這一個公式,會發現更多問題。在心理學上面,我們必須交代兩個數字相減的意義(其實這個和以往在做伴侶研究的邏輯是相符合的,有興趣可以參閱此文), 以及為什麼要除以某個數字、加上幾次方(可是書裡面都沒有交代),其實主要就是基於這點,沒有辦法推薦這本書。

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雖然我理解這本書的初衷或許就是再告訴我們:愛情是不能夠用公式來預測的,不過,作為讀者的樂趣立場,以及心理學研究者,我還是比較希望他可以去解釋每一個係數的形成原因以及結果,在這本書的最後面,作者的朋友(也就是那位協助他的數學家)附錄給的那個網站,裡面 John Gottman 提到的一些公式也和作者的這個公式完全不一樣(至少使用的要素不同),所以如果說是參考來的,我覺得也有一點不太一致(有興趣的可以參考這幾篇論文)(Bakeman、Gottman,1997Gottman,2014),或是以威老師的這篇文章

另外,柯林的公式其實離目前親密關係的研究,相去非常遙遠(沒辦法,畢竟他只是一個學生,也不能夠太苛求他)。

舉例來說,我讚同有些人在感情上面就是習慣當拋棄者或者是被拋棄者,也就是 D 這個數字的確有可能會坐落在一個常態分配上面,的確是一個合理的參數;其他的數值我覺得也挺合理的,不過有2個最重要的參數,是目前研究當中發現效果量很大的:

  1. 自我揭露:其實就是你講一點你的秘密,我一點我的秘密,也就是男女主角在秘密基地裡面做的事情。許多研究顯示他是會增加兩個人之間親密感的好方法。但在柯林的公式中,並沒有考慮到此因素
  2. 面對衝突的時候的溝通:然而,上面這個要素通常只會預測兩個人在一起的速度,而沒有辦法預測兩個人「是否能夠快樂的在一起」。其實如果你觀察那十九個凱薩琳,你就會發現同樣一件重要的事情就是,柯林從頭到尾沒有真正學會去處理溝通這件事情,這也是為什麼我預測他其實和琳西也不會太久哈哈哈。

然而,在柯林上面最新的(而且看起來很酷炫的)公式當中,沒有把這兩個重要的條件擺進去,是我覺得非常可惜的原因,某種程度上也解釋了,為何後來他的公式沒有辦法預測他們兩個人是否會在第四天分手。琳西喜歡他這個公式,充其量只是認為看起來很酷而已,以及他覺得兩個人有一種同病相憐的怪咖的感覺(其他還有很多預測分手的因子,柯林都沒有考量,有興趣的人可以參看下圖)(Le、Dove、Agnew、Korn與Mutso,2010)。

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預測分手效果量最大的變項排序。圖/作者提供

預測柯琳戀的結局

換言之,這樣的結局只說明了幾件事情:

  1. 兩個人或許(在漆黑的洞穴裡面)卸下了一些自己的心房,但仍然在感情最開始的交換秘密的階段,可能表面上看起來很甜蜜,但能不能夠撐過後面的風雨就不得而知了。
  2. 我認為很大一種可能是,這個新的對象也會走向前面19個凱薩琳一模一樣的結局——在柯林還沒有學會如何好好的人際交往以及溝通之前。
  3. 這兩個人之間會互相吸引,我猜還有一個重要的因素是來自於,他們對於感情的看法都比較悲觀,而這個悲觀形成了某一種吸引力,讓兩個人有一種「同病相憐」的感覺。不過,根據我的了解,對於關係的悲觀,其實是來自於對於關係的缺乏安全感,以及低自尊。就像是兩個男主角在吵架的時候,你可以很明顯的看到,這兩個大男孩,其實都是很沒有自信的人。在這樣的情況下開始一段戀情,可能會有許多辛苦以及需要調整的地方。

如何走出一段失戀

如果有人也正經歷一段失戀,然後正在想要怎麼樣才能夠走出來,那麼這一本書將會是一個很好的示範。

等等,先別高潮,這並不是說本書教你如何走出失戀,也並不是因為當事人用了什麼神奇的招式,使得他得以走出這個悲傷,而是幾乎所有的人都會用自己所習慣的方式來面對悲傷(例如,這個天才兒童柯林習慣的方法是不斷地重組字彙、不斷地專研他所謂的定理)——這個事情本身沒有太大的幫助,真的。後來真正發生效果的,或許是在這些「重複」當中所產生的一些新奇的事情——去打獵山豬、被蜜蜂咬、被別人踢睪丸、進入一個大工廠的倒閉事件、訪談那些與自己年紀相去甚遠的老人們、在一個漆黑的洞穴裡面喝著純釀威士忌、和好基友進行一場看起來似乎沒有盡頭卻一開始就走到盡頭的公路旅行等等。

其實你可以跳過上面一段,那是寫給文青看的哈哈。

想要變好?你只要跟柯林一樣找下一個對象在一起就好了。研究發現,相較於上面這些狗屁倒灶的事情,找到下一個對象,往往是走出失戀,效果最大的方法。有新伴的人比起沒有新伴的人,感到更幸福、更有自信、前一段感情的殘渣越少、越不會與前任藕斷絲連(Brumbaugh、Fraley,2014)。雖然我很不想承認(因為這樣似乎顯示我們這些心理學家的失戀介入好像沒什麼用),不過這的確是事實。

其實你也可以跳過上面這一段(好啦但是這一段不要跳過),因為我漸漸發現,如果我們用數字來測量,當然可以很明顯的看到「認識新的對象」、「和新的人在一起」有正向的影響,例如當事人可能會對自己的看法比較正面、不會再和前任情人糾纏、不會再反覆想起前一段感情當中的起伏、比較少的失落等等,但是——有些東西是無法用數字所測量出來的。例如,你在失戀過後一直到遇到下一個人之前,這段時間心情的起伏、對於自我的整理、因為失戀促使你去做的一些愚蠢或者是從來沒有嘗試過的事情,其實都會成為你人生當中很重要的一部分。

真正重要的並不是「有沒有走過失戀」、 是否真的和心中的「那個凱薩琳好好、完整的說再見」,而是在離開前任之後,你有沒有展開另外一種,和以往截然不同的人生;有沒有辦法接受自己只是一個平凡人、接受其實自己真的「沒有很完美」的那種失落。

這個沒有辦法用數字或用統計來測量的、屬於你的故事,才是對你來說,最重要的小事。

延伸閱讀

  • Bakeman, R.、Gottman, J. M.(1997)。Observing interaction: An introduction to sequential analysis。:Cambridge university press。
  • Baron-Cohen, S.、Wheelwright, S.、Hill, J.、Raste, Y.、Plumb, I. (2001)。 The “Reading the Mind in the Eyes” Test revised version: a study with normal adults, and adults with Asperger syndrome or high-functioning autism。J Child Psychol Psychiatry, 42(2),頁 241-251。
  • Brumbaugh, C. C.、Fraley, R. C. (2014)。 Too fast, too soon? An empirical investigation into rebound relationships。Journal of Social and Personal Relationships。 doi: 10.1177/0265407514525086
  • Gottman, J. M.(2014)。What predicts divorce?: The relationship between marital processes and marital outcomes。:Psychology Press。
  • Johnson, B.、Murray, K.(2008)。搞定怪咖情人(Crazy Love:Dealing With Your Partner’s Problem Personality)(柯乃瑜譯)。台灣:印刻。
  • Jones, E. E.、Berglas, S. (1978)。 Control of attributions about the self through self-handicapping strategies: The appeal of alcohol and the role of underachievement。Personality and Social Psychology Bulletin, 4(2),頁 200-206。 doi: 10.1177/014616727800400205
  • Le, B.、Dove, N. L.、Agnew, C. R.、Korn, M. S.、Mutso, A. A. (2010)。 Predicting nonmarital romantic relationship dissolution: A meta-analytic synthesis。Personal Relationships, 17(3),頁 377-390。 doi: 10.1111/j.1475-6811.2010.01285.x
  • Mustonen, U.、Huurre, T.、Kiviruusu, O.、Haukkala, A.、Aro, H. (2011)。 Long-term impact of parental divorce on intimate relationship quality in adulthood and the mediating role of psychosocial resources。Journal of Family Psychology, 25(4),頁 615。
  • Spielmann, S. S.、MacDonald, G.、Wilson, A. E. (2009)。 On the Rebound: Focusing on Someone New Helps Anxiously Attached Individuals Let Go of Ex-Partners。Personality and Social Psychology Bulletin, 35(10),頁 1382-1394。 doi: 10.1177/0146167209341580
  • Wolfinger, N. H. (2007)。 Does the rebound effect exist? Time to remarriage and subsequent union stability。Journal of Divorce & Remarriage, 46(3-4),頁 9-20。
  • 吳姵瑩(2017)。做自己最好的陪伴:找回安全感,讓你內在小孩不害怕、不寂寞的療癒五堂課。台北:遠流出版。
  • 岡田尊司(2017a)。孤獨的冷漠:逃避型依戀障礙的分析與修復(邱香凝譯)。台灣:聯合文學。
  • 岡田尊司(2017b)。戀愛這種病:解讀自我與對方的人格,診斷愛情的現在與未來(張婷婷譯)。台灣:時報出版。
  • 胡展誥(2017)。別讓負面情緒綁架你:30個覺察+8項練習,迎向自在人生。台灣:寶瓶文化。
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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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「融合蛋白」如何全方位圍剿狡猾癌細胞
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/11/07 ・5944字 ・閱讀時間約 12 分鐘

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本文與 TRPMA 台灣研發型生技新藥發展協會合作,泛科學企劃執行

我們知道癌症是台灣人健康的頭號公敵。 為此,我們花了很多時間介紹最新、最有效的抗癌方法之一:免疫療法

免疫療法中最重要的技術就是抗體藥物。科學家會人工製造一批抗體去標記癌細胞。它們就像戰場上的偵察無人機,能精準鎖定你體內的敵人——癌細胞,為它們打上標記,然後引導你的免疫系統展開攻擊。

這跟化療、放射線治療那種閉著眼睛拿機槍亂掃不同。免疫療法是重新叫醒你的免疫系統,為身體「上buff (增益) 」來抗癌,副作用較低,因此備受好評。

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但尷尬的是,經過幾年的臨床考驗,科學家發現:光靠抗體對抗癌症,竟然已經不夠用了。

事情是這樣的,臨床上醫生與科學家逐漸發現:這個抗體標記,不是容易損壞,就是癌細胞同時設有多個陷阱關卡,只靠叫醒免疫細胞,還是難以發揮戰力。

但好消息是,我們的生技工程也大幅進步了。科學家開始思考:如果這台偵察無人機只有「標記」這一招不夠用,為什麼不幫它升級,讓它多學幾招呢?

這個能讓免疫藥物(偵察無人機)大進化的訓練器,就是今天的主角—融合蛋白(fusion protein)

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融合蛋白(fusion protein)/ 圖片來源:wikipedia

融合蛋白是什麼?

免疫療法遇到的問題,我們可以這樣理解:想像你的身體是一座國家,病毒、細菌、腫瘤就是入侵者;而抗體,就是我們派出的「偵察無人機」。

當我們透過注射放出這支無人機群進到體內,它能迅速辨識敵人、緊抓不放,並呼叫其他免疫單位(友軍)一同解決威脅。過去 20 年,最強的偵查機型叫做「單株抗體」。1998年,生技公司基因泰克(Genentech)推出的藥物赫賽汀(Herceptin),就是一款針對 HER2 蛋白的單株抗體,目標是治療乳癌。

這支無人機群為什麼能對抗癌症?這要歸功於它「Y」字形的小小抗體分子,構造看似簡單,卻蘊藏巧思:

  • 「Y」 字形上面的兩隻「叉叉」是敵人偵測器,能找到敵人身上的抗原特徵,並黏上去,稱為抗體結合區「Fab 區域」。
  • 「Y」 字形的「尾巴」就是我們說的「標籤」,它能通知免疫系統啟動攻擊,稱為結晶區域片段「Fc 區域」。具體來說,當免疫細胞在體內巡邏,免疫細胞上的 Fc 受體 (FcR) 會和 Fc區域結合,進而認出病原體或感染細胞,接著展開清除。

更厲害的是,這個 Fc 區域標籤還能加裝不同功能。一般來說,人體內多餘的分子,會被定期清除。例如,細胞內會有溶酶體不斷分解多餘的物質,或是血液經過肝臟時會被代謝、分解。那麼,人造抗體對身體來說,屬於外來的東西,自然也會被清除。

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而 Fc區域會與細胞內體上的Fc受體結合,告訴細胞「別分解我」的訊號,阻止溶酶體的作用。又或是單純把標籤做的超大,例如接上一段長長的蛋白質,或是聚乙二醇鏈,讓整個抗體分子的大小,大於腎臟過濾孔的大小,難以被腎臟過濾,進而延長抗體在體內的存活時間。

偵測器(Fab)加上標籤(Fc)的結構,使抗體成為最早、也最成功的「天然設計藥物」。然而,當抗體在臨床上逐漸普及,一個又一個的問題開始浮現。抗體的強項在於「精準鎖定」,但這同時也是它的限制。

「Y」 字形上面的兩隻「叉叉」是敵人偵測器,能找到敵人身上的抗原特徵,並黏上去,稱為抗體結合區「Fab 區域」/ 圖片來源:shutterstock

第一個問題:抗體只能打「魔王」,無法毀掉「魔窟」。 

抗體一定要有一個明確的「標的物」才能發揮作用。這讓它在針對「腫瘤」或「癌細胞本身」時非常有效,因為敵人身上有明顯標記。但癌細胞的形成與惡化,是細胞在「生長、分裂、死亡、免疫逃脫」這些訊號通路上被長期誤導的結果。抗體雖然勇猛,卻只能針對已經帶有特定分子的癌細胞魔王,無法摧毀那個孕育魔王的系統魔窟。這時,我們真正欠缺的是能「調整」、「模擬」或「干擾」這些錯誤訊號的藥物。

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第二個問題:開發產線的限制。

抗體的開發,得經過複雜的細胞培養與純化程序。每次改變結構或目標,幾乎都要重新開發整個系統。這就像你無法要求一台偵測紅外線的無人機,明天立刻改去偵測核輻射。高昂的成本與漫長的開發時間,讓新產線難以靈活創新。

為了讓免疫藥物能走向多功能與容易快速製造、測試的道路,科學家急需一個更工業化的藥物設計方式。雖然我們追求的是工業化的設計,巧合的是,真正的突破靈感,仍然來自大自然。

在自然界中,基因有時會彼此「融合」成全新的組合,讓生物獲得額外功能。例如細菌,它們常仰賴一連串的酶來完成代謝,中間產物要在細胞裡來回傳遞。但後來,其中幾個酶的基因彼此融合,而且不只是基因層級的合併,產出的酶本身也變成同一條長長的蛋白質。

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結果,反應效率大幅提升。因為中間產物不必再「跑出去找下一個酶」,而是直接在同一條生產線上完成。對細菌來說,能更快處理養分、用更少能量維持生存,自然形成適應上的優勢,這樣的融合基因也就被演化保留下來。

科學家從中得到關鍵啟發:如果我們也能把兩種有用的蛋白質,「人工融合」在一起,是否就能創造出更強大的新分子?於是,融合蛋白(fusion protein)就出現了。

以假亂真:融合蛋白的HIV反制戰

融合蛋白的概念其實很直覺:把兩種以上、功能不同的蛋白質,用基因工程的方式「接起來」,讓它們成為同一個分子。 

1990 年,融合蛋白 CD4 免疫黏附素(CD4 immunoadhesin)誕生。這項設計,是為了對付令人類聞風喪膽的 HIV 病毒。

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我們知道 T 細胞是人體中一種非常重要的白血球。在這些 T 細胞中,大約有六到七成表面帶有一個叫做「CD4」的輔助受體。CD4 會和另一個受體 TCR 一起合作,幫助 T 細胞辨識其他細胞表面的抗原片段,等於是 T 細胞用來辨認壞人的「探測器」。表面擁有 CD4 受體的淋巴球,就稱為 CD4 淋巴球。

麻煩的來了。 HIV 病毒反將一軍,竟然把 T 細胞的 CD4 探測器,當成了自己辨識獵物的「標記」。沒錯,對 HIV 病毒來說,免疫細胞就是它的獵物。HIV 的表面有一種叫做 gp120 的蛋白,會主動去抓住 T 細胞上的 CD4 受體。

一旦成功結合,就會啟動一連串反應,讓病毒外殼與細胞膜融合。HIV 進入細胞內後會不斷複製並破壞免疫細胞,導致免疫系統逐漸崩潰。

為了逆轉這場悲劇,融合蛋白 CD4 免疫黏附素登場了。它的結構跟抗體類似,由由兩個不同段落所組成:一端是 CD4 假受體,另一端則是剛才提到、抗體上常見的 Fc 區域。當 CD4 免疫黏附素進入體內,它表面的 CD4 假受體會主動和 HIV 的 gp120 結合。

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厲害了吧。 病毒以為自己抓到了目標細胞,其實只是被騙去抓了一個假的 CD4。這樣 gp120 抓不到 CD4 淋巴球上的真 CD4,自然就無法傷害身體。

而另一端的 Fc 區域則有兩個重要作用:一是延長融合蛋白在體內的存活時間;二是理論上能掛上「這裡有敵人!」的標籤,這種機制稱為抗體依賴性細胞毒殺(ADCC)或免疫吞噬作用(ADCP)。當免疫細胞的 Fc 受體與 Fc 區域結合,就能促使免疫細胞清除被黏住的病毒顆粒。

不過,這裡有個關鍵細節。

在實際設計中,CD4免疫黏附素的 Fc 片段通常會關閉「吸引免疫細胞」的這個技能。原因是:HIV 專門攻擊的就是免疫細胞本身,許多病毒甚至已經藏在 CD4 細胞裡。若 Fc 區域過於活躍,反而可能引發強烈的發炎反應,甚至讓免疫系統錯把帶有病毒碎片的健康細胞也一併攻擊,這樣副作用太大。因此,CD4 免疫黏附素的 Fc 區域會加入特定突變,讓它只保留延長藥物壽命的功能,而不會與淋巴球的 Fc 受體結合,以避免誘發免疫反應。

從 DNA 藍圖到生物積木:融合蛋白的設計巧思

融合蛋白雖然潛力強大,但要製造出來可一點都不簡單。它並不是用膠水把兩段蛋白質黏在一起就好。「融合」這件事,得從最根本的設計圖,也就是 DNA 序列就開始規劃。

我們體內的大部分蛋白質,都是細胞照著 DNA 上的指令一步步合成的。所以,如果科學家想把蛋白 A 和蛋白 B 接在一起,就得先把這兩段基因找出來,然後再「拼」成一段新的 DNA。

不過,如果你只是單純把兩段基因硬接起來,那失敗就是必然的。因為兩個蛋白會互相「打架」,導致摺疊錯亂、功能全毀。

這時就需要一個小幫手:連接子(linker)。它的作用就像中間的彈性膠帶,讓兩邊的蛋白質能自由轉動、互不干擾。最常見的設計,是用多個甘胺酸(G)和絲胺酸(S)組成的柔性小蛋白鏈。

設計好這段 DNA 之後,就能把它放進細胞裡,讓細胞幫忙「代工」製造出這個融合蛋白。接著,科學家會用層析、電泳等方法把它純化出來,再一一檢查它有沒有摺疊正確、功能是否完整。

如果一切順利,這個人工設計的融合分子,就能像自然界的蛋白一樣穩定運作,一個全新的「人造分子兵器」就此誕生。

CD4免疫黏附素問世之後,融合蛋白逐漸成為生物製藥的重要平台之一。而且現在的融合蛋白,早就不只是「假受體+Fc 區域」這麼單純。它已經跳脫模仿抗體,成為真正能自由組裝、自由設計的生物積木。

CD4免疫黏附素問世之後,融合蛋白逐漸成為生物製藥的重要平台之一 / 圖片來源:wikipedia

融合蛋白的強項,就在於它能「自由組裝」。

以抗體為骨架,科學家可以接上任何想要的功能模組,創造出全新的藥物型態。一般的抗體只能「抓」(標記特定靶點);但融合蛋白不只會抓,還能「阻斷」、「傳遞」、甚至「調控」訊號。在功能模組的加持下,它在藥物設計上,幾乎像是一個分子級的鋼鐵蜘蛛人裝甲。

一般來說,當我們選擇使用融合蛋白時,通常會期待它能發揮幾種關鍵效果:

  1. 療效協同: 一款藥上面就能同時針對多個靶點作用,有機會提升治療反應率與持續時間,達到「一藥多效」的臨床價值。
  2. 減少用藥: 原本需要兩到三種單株抗體聯合使用的療法,也許只要一種融合蛋白就能搞定。這不僅能減少給藥次數,對病人來說,也有機會因為用藥減少而降低治療成本。
  3. 降低毒性風險: 經過良好設計的融合蛋白,可以做到更精準的「局部活化」,讓藥物只在目標區域發揮作用,減少副作用。

到目前為止,我們了解了融合蛋白是如何製造的,也知道它的潛力有多大。

那麼,目前實際成效到底如何呢?

一箭雙鵰:拆解癌細胞的「偽裝」與「內奸」

2016 年,德國默克(Merck KGaA)展開了一項全新的臨床試驗。 主角是一款突破性的雙功能融合蛋白──Bintrafusp Alfa。這款藥物的厲害之處在於,它能同時封鎖 PD-L1 和 TGF-β 兩條免疫抑制路徑。等於一邊拆掉癌細胞的偽裝,一邊解除它的防護罩。

PD-L1,我們或許不陌生,它就像是癌細胞身上的「偽裝良民證」。當 PD-L1 和免疫細胞上的 PD-1 受體結合時,就會讓免疫系統誤以為「這細胞是自己人」,於是放過它。我們的策略,就是用一個抗體或抗體樣蛋白黏上去,把這張「偽裝良民證」封住,讓免疫系統能重新啟動。

但光拆掉偽裝還不夠,因為癌細胞還有另一位強大的盟友—一個起初是我軍,後來卻被癌細胞收買、滲透的「內奸」。它就是,轉化生長因子-β,縮寫 TGF-β。

先說清楚,TGF-β 原本是體內的秩序管理者,掌管著細胞的生長、分化、凋亡,還負責調節免疫反應。在正常細胞或癌症早期,它會和細胞表面的 TGFBR2 受體結合,啟動一連串訊號,抑制細胞分裂、減緩腫瘤生長。

但當癌症發展到後期,TGF-β 跟 TGFBR2 受體之間的合作開始出問題。癌細胞表面的 TGFBR2 受體可能突變或消失,導致 TGF-β 不但失去了原本的抑制作用,反而轉向幫癌細胞做事

它會讓細胞骨架(actin cytoskeleton)重新排列,讓細胞變長、變軟、更有彈性,還能長出像觸手的「偽足」(lamellipodia、filopodia),一步步往外移動、鑽進組織,甚至進入血管、展開全身轉移。

更糟的是,這時「黑化」的 TGF-β 還會壓抑免疫系統,讓 T 細胞和自然殺手細胞變得不再有攻擊力,同時刺激新血管生成,幫腫瘤打通營養補給線。

為了對抗這個內奸,默克在 Bintrafusp Alfa 的結構裡,加上了一個「TGF-β 陷阱(trap)」。就像 1989 年的 CD4 免疫黏附素用「假受體」去騙 HIV 一樣,這個融合蛋白在體內循環時,會用它身上的「陷阱」去捕捉並中和游離的 TGF-β。這讓 TGF-β 無法再跟腫瘤細胞或免疫細胞表面的天然受體結合,從而鬆開了那副壓抑免疫系統的腳鐐。

為了對抗這個內奸,默克在 Bintrafusp Alfa 的結構裡,加上了一個「TGF-β 陷阱(trap)」/ 情境圖來源:shutterstock

告別單一解方:融合蛋白的「全方位圍剿」戰

但,故事還沒完。我們之前提過,癌細胞之所以難纏,在於它會發展出各種「免疫逃脫」策略。

而近年我們發現,癌細胞的「偽良民證」至少就有兩張:一張是 PD-L1;另一張是 CD-47。CD47 是癌細胞向巨噬細胞展示的「別吃我」訊號,當它與免疫細胞上的 SIRPα 結合時,就會抑制吞噬反應。

為此,總部位於台北的漢康生技,決定打造能同時對付 PD-L1、CD-47,乃至 TGF-β 的三功能生物藥 HCB301。

雖然三功能融合蛋白聽起來只是「再接一段蛋白」而已,但實際上極不簡單。截至目前,全球都還沒有任何三功能抗體或融合蛋白批准上市,在臨床階段的生物候選藥,也只佔了整個生物藥市場的 1.6%。

漢康生技透過自己開發的 FBDB 平台技術,製作出了三功能的生物藥 HCB301,目前第一期臨床試驗已經在美國、中國批准執行。

免疫療法絕對是幫我們突破癌症的關鍵。但我們也知道癌症非常頑強,還有好幾道關卡我們無法攻克。既然單株抗體在戰場上顯得單薄,我們就透過融合蛋白,創造出擁有多種功能模組的「升級版無人機」。

融合蛋白強的不是個別的偵查或阻敵能力,而是一組可以「客製化組裝」的平台,用以應付癌細胞所有的逃脫策略。

Catch Me If You Can?融合蛋白的回答是:「We Can.」

未來癌症的治療戰場,也將從尋找「唯一解」,轉變成如何「全方位圍剿」癌細胞,避免任何的逃脫。

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解密機器人如何學會思考、觸摸與變形
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/09/09 ・6820字 ・閱讀時間約 14 分鐘

本文與 Perplexity 合作,泛科學企劃執行

「Hello. I am… a robot.」

在我們的記憶裡,機器人的聲音就該是冰冷、單調,不帶一絲情感 。它們的動作僵硬,肢體不協調,像一個沒有靈魂的傀儡,甚至啟發我們創造了機械舞來模仿那獨特的笨拙可愛。但是,現今的機器人發展不再只會跳舞或模仿人聲,而是已經能獨立完成一場膽囊切除手術。

就在2025年,美國一間實驗室發表了一項成果:一台名為「SRT-H」的機器人(階層式手術機器人Transformer),在沒有人類醫師介入的情況下,成功自主完成了一場完整的豬膽囊切除手術。SRT-H 正是靠著從錯誤中學習的能力,最終在八個不同的離體膽囊上,達成了 100% 的自主手術成功率。

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這項成就的意義重大,因為過去機器人手術的自動化,大多集中在像是縫合這樣的單一「任務」上。然而,這一場完整的手術,是一個包含數十個步驟、需要連貫策略與動態調整的複雜「程序」。這是機器人首次在包含 17 個步驟的完整膽囊切除術中,實現了「步驟層次的自主性」。

這就引出了一個讓我們既興奮又不安的核心問題:我們究竟錯過了什麼?機器人是如何在我們看不見的角落,悄悄完成了從「機械傀儡」到「外科醫生」的驚人演化?

這趟思想探險,將為你解密 SRT-H 以及其他五款同樣具備革命性突破的機器人。你將看到,它們正以前所未有的方式,發展出生物般的觸覺、理解複雜指令、學會團隊合作,甚至開始自我修復與演化,成為一種真正的「準生命體」 。

所以,你準備好迎接這個機器人的新紀元了嗎?

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只靠模仿還不夠?手術機器人還需要學會「犯錯」與「糾正」

那麼,SRT-H 這位機器人的外科大腦,究竟藏著什麼秘密?答案就在它創新的「階層式框架」設計裡 。

你可以想像,SRT-H 的腦中,住著一個分工明確的兩人團隊,就像是漫畫界的傳奇師徒—黑傑克與皮諾可 。

  • 第一位,是動口不動手的總指揮「黑傑克」: 它不下達具體的動作指令,而是在更高維度的「語言空間」中進行策略規劃 。它發出的命令,是像「抓住膽管」或「放置止血夾」這樣的高層次任務指令 。
  • 第二位,是靈巧的助手「皮諾可」: 它負責接收黑傑克的語言指令,並將這些抽象的命令,轉化為機器手臂毫釐不差的精準運動軌跡 。

但最厲害的還不是這個分工,而是它們的學習方式。SRT-H 研究團隊收集了 17 個小時、共 16,000 條由人類專家操作示範的軌跡數據來訓練它 。但這還只是開始,研究人員在訓練過程中,會刻意讓它犯錯,並向它示範如何從抓取失敗、角度不佳等糟糕的狀態中恢復過來 。這種獨特的訓練方法,被稱為「糾正性示範」 。

SRT-H 研究團隊收集了 17 個小時、共 16,000 條由人類專家操作示範的軌跡數據來訓練它 。 / 圖片來源:shutterstock

這項訓練,讓 SRT-H 學會了一項外科手術中最關鍵的技能:當它發現執行搞砸了,它能即時識別偏差,並發出如「重試抓取」或「向左調整」等「糾正性指令」 。這套內建的錯誤恢復機制至關重要。當研究人員拿掉這個糾正能力後,機器人在遇到困難時,要不是完全失敗,就是陷入無效的重複行為中 。

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正是靠著這種從錯誤中學習、自我修正的能力,SRT-H 最終在八次不同的手術中,達成了 100% 的自主手術成功率 。

SRT-H 證明了機器人開始學會「思考」與「糾錯」。但一個聰明的大腦,足以應付更混亂、更無法預測的真實世界嗎?例如在亞馬遜的倉庫裡,機器人不只需要思考,更需要實際「會做事」。

要能精準地與環境互動,光靠視覺或聽覺是不夠的。為了讓機器人能直接接觸並處理日常生活中各式各樣的物體,它就必須擁有生物般的「觸覺」能力。

解密 Vulcan 如何學會「觸摸」

讓我們把場景切換到亞馬遜的物流中心。過去,這裡的倉儲機器人(如 Kiva 系統)就像放大版的掃地機器人,核心行動邏輯是極力「避免」與周遭環境發生任何物理接觸,只負責搬運整個貨架,再由人類員工挑出包裹。

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但 2025 年5月,亞馬遜展示了他們最新的觸覺機器人 Vulcan。在亞馬遜的物流中心裡,商品被存放在由彈性帶固定的織物儲物格中,而 Vulcan 的任務是必須主動接觸、甚至「撥開」彈性織網,再從堆放雜亂的儲物格中,精準取出單一包裹,且不能造成任何損壞。

2025 年5月,亞馬遜展示了他們最新的觸覺機器人 Vulcan / 圖片引用:https://www.aboutamazon.com/news

Vulcan 的核心突破,就在於它在「拿取」這個動作上,學會了生物般的「觸覺」。它靈活的機械手臂末端工具(EOAT, End-Of-Arm Tool),不僅配備了攝影機,還搭載了能測量六個自由度的力與力矩感測器。六個自由度包含上下、左右、前後的推力,和三個維度的旋轉力矩。這就像你的手指,裡頭分布著非常多的受器,不只能感測壓力、還能感受物體橫向拉扯、運動等感觸。

EOAT 也擁有相同精確的「觸覺」,能夠在用力過大之前即時調整力道。這讓 Vulcan 能感知推動一個枕頭和一個硬紙盒所需的力量不同,從而動態調整行為,避免損壞貨物。

其實,這更接近我們人類與世界互動的真實方式。當你想拿起桌上的一枚硬幣時,你的大腦並不會先計算出精準的空間座標。實際上,你會先把手伸到大概的位置,讓指尖輕觸桌面,再沿著桌面滑動,直到「感覺」到硬幣的邊緣,最後才根據觸覺決定何時彎曲手指、要用多大的力量抓起這枚硬幣。Vulcan 正是在學習這種「視覺+觸覺」的混合策略,先用攝影機判斷大致的空間,再用觸覺回饋完成最後精細的操作。

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靠著這項能力,Vulcan 已經能處理亞馬遜倉庫中約 75% 的品項,並被優先部署來處理最高和最低層的貨架——這些位置是最容易導致人類員工職業傷害的位置。這也讓自動化的意義,從單純的「替代人力」,轉向了更具建設性的「增強人力」。

SRT-H 在手術室中展現了「專家級的腦」,Vulcan 在倉庫中演化出「專家級的手」。但你發現了嗎?它們都還是「專家」,一個只會開刀,一個只會揀貨。雖然這種「專家型」設計能有效規模化、解決痛點並降低成本,但機器人的終極目標,是像人類一樣成為「通才」,讓單一機器人,能在人類環境中執行多種不同任務。

如何教一台機器人「舉一反三」?

你問,機器人能成為像我們一樣的「通才」嗎?過去不行,但現在,這個目標可能很快就會實現了。這正是 NVIDIA 的 GR00T 和 Google DeepMind 的 RT-X 等專案的核心目標。

過去,我們教機器人只會一個指令、一個動作。但現在,科學家們換了一種全新的教學思路:停止教機器人完整的「任務」,而是開始教它們基礎的「技能基元」(skill primitives),這就像是動作的模組。

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例如,有負責走路的「移動」(Locomotion) 基元,和負責抓取的「操作」(Manipulation) 基元。AI 模型會透過強化學習 (Reinforcement Learning) 等方法,學習如何組合這些「技能基元」來達成新目標。

舉個例子,當 AI 接收到「從冰箱拿一罐汽水給我」這個新任務時,它會自動將其拆解為一系列已知技能的組合:首先「移動」到冰箱前、接著「操作」抓住把手、拉開門、掃描罐子、抓住罐子、取出罐子。AI T 正在學會如何將這些單一的技能「融合」在一起。有了這樣的基礎後,就可以開始來大量訓練。

當多重宇宙的機器人合體練功:通用 AI 的誕生

好,既然要學,那就要練習。但這些機器人要去哪裡獲得足夠的練習機會?總不能直接去你家廚房實習吧。答案是:它們在數位世界裡練習

NVIDIA 的 Isaac Sim 等平台,能創造出照片級真實感、物理上精確的模擬環境,讓 AI 可以在一天之內,進行相當於數千小時的練習,獨自刷副本升級。這種從「模擬到現實」(sim-to-real)的訓練管線,正是讓訓練這些複雜的通用模型變得可行的關鍵。

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DeepMind 的 RT-X 計畫還發現了一個驚人的現象:用來自多種「不同類型」機器人的數據,去訓練一個單一的 AI 模型,會讓這個模型在「所有」機器人上表現得更好。這被稱為「正向轉移」(positive transfer)。當 RT-1-X 模型用混合數據訓練後,它在任何單一機器人上的成功率,比只用該機器人自身數據訓練的模型平均提高了 50%。

這就像是多重宇宙的自己各自練功後,經驗值合併,讓本體瞬間變強了。這意味著 AI 正在學習關於物理、物體特性和任務結構的抽象概念,這些概念獨立於它所控制的特定身體。

AI 正在學習關於物理、物體特性和任務結構的抽象概念,這些概念獨立於它所控制的特定身體。/ 圖片來源:shutterstock

不再是工程師,而是「父母」: AI 的新學習模式

這也導向了一個科幻的未來:或許未來可能存在一個中央「機器人大腦」,它可以下載到各種不同的身體裡,並即時適應新硬體。

這種學習方式,也從根本上改變了我們與機器人的互動模式。我們不再是逐行編寫程式碼的工程師,而是更像透過「示範」與「糾正」來教導孩子的父母。

NVIDIA 的 GR00T 模型,正是透過一個「數據金字塔」來進行訓練的:

  • 金字塔底層: 是大量的人類影片。
  • 金字塔中層: 是海量的模擬數據(即我們提過的「數位世界」練習)。
  • 金字塔頂層: 才是最珍貴、真實的機器人操作數據。

這種模式,大大降低了「教導」機器人新技能的門檻,讓機器人技術變得更容易規模化與客製化。

當機器人不再是「一個」物體,而是「任何」物體?

我們一路看到了機器人如何學會思考、觸摸,甚至舉一反三。但這一切,都建立在一個前提上:它們的物理形態是固定的。

但,如果連這個前提都可以被打破呢?這代表機器人的定義不再是固定的形態,而是可變的功能:它能改變身體來適應任何挑戰,不再是一台單一的機器,而是一個能根據任務隨選變化的物理有機體。

有不少團隊在爭奪這個機器人領域的聖杯,其中瑞士洛桑聯邦理工學院特別具有代表性,該學院的仿生機器人實驗室(Bioinspired Robotics Group, BIRG)2007 年就打造模組化自重構機器人 Roombots。

有不少團隊在爭奪這個機器人領域的聖杯,其中瑞士洛桑聯邦理工學院(EPFL)特別具有代表性。該學院的仿生機器人實驗室(BIRG)在 2007 年就已打造出模組化自重構機器人 Roombots。而 2023 年,來自 EPFL 的另一個實驗室——可重組機器人工程實驗室(RRL),更進一步推出了 Mori3,這是一套把摺紙藝術和電腦圖學巧妙融合的模組化機器人系統。

2023 年來自 EPFL 的另一個實驗室—可重組機器人工程實驗室(RRL)推出了 Mori3 © 2023 Christoph Belke, EPFL RRL

Mori3 的核心,是一個個小小的三角形模組。別看它簡單,每個模組都是一個獨立的機器人,有自己的電源、馬達、感測器和處理器,能獨立行動,也能和其他模組合作。最厲害的是,它的三條邊可以自由伸縮,讓這個小模組本身就具備「變形」能力。

當許多 Mori3 模組連接在一起時,就能像一群活的拼圖一樣,從平面展開,組合成各種三維結構。研究團隊將這種設計稱為「物理多邊形網格化」。在電腦圖學裡,我們熟悉的 3D 模型,其實就是由許多多邊形(通常是三角形)拼湊成的網格。Mori3 的創新之處,就是把這種純粹的數位抽象,真正搬到了現實世界,讓模組們化身成能活動的「實體網格」。

這代表什麼?團隊已經展示了三種能力:

  • 移動:他們用十個模組能組合成一個四足結構,它能從平坦的二維狀態站立起來,並開始行走。這不只是結構變形,而是真正的協調運動。
  • 操縱: 五個模組組合成一條機械臂,撿起物體,甚至透過末端模組的伸縮來擴大工作範圍。
  • 互動: 模組們能形成一個可隨時變形的三維曲面,即時追蹤使用者的手勢,把手的動作轉換成實體表面的起伏,等於做出了一個會「活」的觸控介面。

這些展示,不只是實驗室裡的炫技,而是真實證明了「物理多邊形網格化」的潛力:它不僅能構建靜態的結構,還能創造具備複雜動作的動態系統。而且,同一批模組就能在不同情境下切換角色。

想像一個地震後的救援場景:救援隊帶來的不是一台笨重的挖土機,而是一群這樣的模組。它們首先組合成一條長長的「蛇」形機器人,鑽入瓦礫縫隙;一旦進入開闊地後,再重組成一隻多足的「蜘蛛」,以便在不平的地面上穩定行走;發現受困者時,一部分模組分離出來形成「支架」撐住搖搖欲墜的橫樑,另一部分則組合成「夾爪」遞送飲水。這就是以任務為導向的自我演化。

這項技術的終極願景,正是科幻中的概念:可程式化物質(Programmable Matter),或稱「黏土電子學」(Claytronics)。想像一桶「東西」,你可以命令它變成任何你需要的工具:一支扳手、一張椅子,或是一座臨時的橋樑。

未來,我們只需設計一個通用的、可重構的「系統」,它就能即時創造出任務所需的特定機器人。這將複雜性從實體硬體轉移到了規劃重構的軟體上,是一個從硬體定義的世界,走向軟體定義的物理世界的轉變。

更重要的是,因為模組可以隨意分開與聚集,損壞時也只要替換掉部分零件就好。足以展現出未來機器人的適應性、自我修復與集體行為。當一群模組協作時,它就像一個超個體,如同蟻群築橋。至此,「機器」與「有機體」的定義,也將開始動搖。

從「實體探索」到「數位代理」

我們一路見證了機器人如何從單一的傀儡,演化為學會思考的外科醫生 (SRT-H)、學會觸摸的倉儲專家 (Vulcan)、學會舉一反三的通才 (GR00T),甚至是能自我重構成任何形態的「可程式化物質」(Mori3)。

但隨著機器人技術的飛速發展,一個全新的挑戰也隨之而來:在一個 AI 也能生成影像的時代,我們如何分辨「真實的突破」與「虛假的奇觀」?

舉一個近期的案例:2025 年 2 月,一則影片在網路上流傳,顯示一台人形機器人與兩名人類選手進行羽毛球比賽,並且輕鬆擊敗了人類。我的第一反應是懷疑:這太誇張了,一定是 AI 合成的影片吧?但,該怎麼驗證呢?答案是:用魔法打敗魔法。

在眾多 AI 工具中,Perplexity 特別擅長資料驗證。例如這則羽球影片的內容貼給 Perplexity,它馬上就告訴我:該影片已被查證為數位合成或剪輯。但它並未就此打住,而是進一步提供了「真正」在羽球場上有所突破的機器人—來自瑞士 ETH Zurich 團隊的 ANYmal-D

接著,選擇「研究模式」,就能深入了解 ANYmal-D 的詳細原理。原來,真正的羽球機器人根本不是「人形」,而是一台具備三自由度關節的「四足」機器人。

如果你想更深入了解,Perplexity 的「實驗室」功能,還能直接生成一份包含圖表、照片與引用來源的完整圖文報告。它不只介紹了 ANYmal-D 在羽球上的應用,更詳細介紹了瑞士聯邦理工學院發展四足機器人的完整歷史:為何選擇四足?如何精進硬體與感測器結構?以及除了運動領域外,四足機器人如何在關鍵的工業領域中真正創造價值。

AI 代理人:數位世界的新物種

從開刀、揀貨、打球,到虛擬練功,這些都是機器人正在學習「幫我們做」的事。但接下來,機器人將獲得更強的「探索」能力,幫我們做那些我們自己做不到的事。

這就像是,傳統網路瀏覽器與 Perplexity 的 Comet 瀏覽器之間的差別。Comet 瀏覽器擁有自主探索跟決策能力,它就像是數位世界裡的機器人,能成為我們的「代理人」(Agent)

它的核心功能,就是拆解過去需要我們手動完成的多步驟工作流,提供「專業代工」,並直接交付成果。

例如,你可以直接對它說:「閱讀這封會議郵件,檢查我的行事曆跟代辦事項,然後草擬一封回信。」或是直接下達一個複雜的指令:「幫我訂 Blue Origin 的太空旅遊座位,記得要來回票。」

接著,你只要兩手一攤,Perplexity 就會接管你的瀏覽器,分析需求、執行步驟、最後給你結果。你再也不用自己一步步手動搜尋,或是在不同網站上重複操作。

AI 代理人正在幫我們探索險惡的數位網路,而實體機器人,則在幫我們前往真實的物理絕境。

立即點擊專屬連結 https://perplexity.sng.link/A6awk/k74… 試用 Perplexity吧! 現在申辦台灣大哥大月付 599(以上) 方案,還可以獲得 1 年免費 Perplexity Pro plan 喔!(價值 新台幣6,750)

◆Perplexity 使用實驗室功能對 ANYmal-D 與團隊的全面分析 https://drive.google.com/file/d/1NM97…

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分手心理學:分手後還當朋友,怎樣才能過得好?──依附理論系列(十八)
貓心
・2020/08/05 ・5130字 ・閱讀時間約 10 分鐘 ・SR值 484 ・五年級

我們每個人,都和生命中重要的人們,有著不同程度的依附關係。而分手後與前任的聯繫,更是有可能剪不斷理還亂,依附系統不會那麼快就善罷甘休的!分手後如果跟前任保持互動,對於生活或情緒是好事嗎?跟依附又有怎麼的關聯呢?本篇文章就要來介紹我研究論文的主題!

在此感謝眾位填寫量表的人,以及教授們的協助,我的畢業論文終於產出來了。這一篇論文的主題,可想而知圍繞在依附理論,而且還出現了前所未見的分手後與前任依附關係的調查!

分手還保持聯繫,你說奇怪不奇怪。圖/giphy

有些人可能會直覺反應:分手後,還與前任有所聯繫,聽起來不是怪怪的嗎?別著急,在國外的文獻上早就發現,有許多人在分手之後還會和對方當朋友,甚至是繼續維持著性愛的關係。

但國內呢?很抱歉,在我做這篇研究之前,國內的資料數是 0。所以,欲知國內情況如何,請看下面敘述分解!

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分手後能不能繼續聯絡,與「交往時」的逃避程度有關?

交往時的依附風格,會影響「分手後會不會持續聯繫」。我們無法鐵口直斷說事情就是這樣,只能說在研究結果上,有著這樣的傾向。

在我的研究中,用了所謂的 ANOVA,透過分手後的關係類型,來回推交往時的依附分數是否有所差異。由於我的樣本收集的緣故,因此懂研究方法的人就知道,這不能推論說交往時的依附風格會影響分手後的關係類型。用個簡單一點的比喻就是:

我今天走進一座果園,A 果園的橘子比較多,B 果園的芒果比較多,但我不能保證說,A 果園的土壤一定比較適合種橘子,B 果園的土壤比較適合種芒果。(聽不懂統計方法的就跳過這句話吧!)

總而言之就是呢,我把分手後與前任的關係分成了四種:

  • 無聯繫型:在分手之後,彼此幾乎或完全不再有聯絡。
  • 被迫聯繫型:當事人無意願繼續連繫,但因為一些外力因素(如上課、社團),使得彼此被迫有所交集。
  • 分手後友誼型(post-dissolutional friendship):在分手之後,彼此成為普通朋友。
  • 似戀關係型:分手後彼此的互動仍然和情侶很類似,例如會接吻、牽手、擁抱、做愛等等。

在我收集到的樣本裡面,有 494 人和前任毫無聯繫,87 人屬於被迫聯繫,還是朋友的高達 161 人,而似戀關係的也有 20 人。

結果呢,根據分析發現,不同分手後的類型,在交往的時候,他們的焦慮分數平均值分別是:3.45、3.36、3.43、3.78,在統計上不具有顯著的差異。

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看到這邊,你或許會想問:「欸~不是應該交往的時候越焦慮,分手之後越會去跟對方勾勾迪嗎?怎麼分手後有聯繫的人,焦慮分數和沒有聯繫的一樣呢?」這是因為,你要勾勾迪,也要對方願意配合你演出啊!如果只有你單方面想跟對方保持聯絡,對方卻不想的話,那也連絡不下去啦!

至於不同分手後類型的人,在交往時的逃避分數,就有明顯的差異了:無聯繫型的平均逃避分數是 3.15,被迫聯繫型是 3.26,分手後友誼型是 2.74,似戀關係型是 2.50,很顯然的,前面兩組看起來就比後面兩組高。

聯繫或是不聯繫。圖/pixnio

如果精確一點的用事後比較來看,確實,無聯繫型跟被迫聯繫型的逃避分數,都比分手後友誼型跟似戀關係型來得更高。也就是說,老子、老娘在交往的時候就越不想跟你親近、越是逃避,分手後自然就不會想跟你做朋友或糾纏不清啦!

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唉!俗話說的好,交往是兩個人的事情,分手是一個人的事情,分手後能不能聯繫下去,也得雙方都願意才行!

排除分手時間超過一年的結果:還是一樣

欸~等等,我剛剛好像忘了說一件事情,這份問卷裡面,與前任分手時間的範圍居然有 0 個月到 104 個月啊!天啊,有些人分手不到一個月,心還在淌血的寫我這份問卷,有的人分手 104 個月……那就是快 9 年了,這樣的資料真的準嗎?順便提一下平均數跟標準差吧,這群人平均分手了 24.74 個月,標準差則是 22.42 個月。

沒關係,那我就把所有分手超過 12 個月的人全部刪掉,再重新跑一次,看看結果會不會有所不同吧!

結果發現,刪掉了分手超過 12 個月的資料之後,比例上幾乎沒有變化嘛!

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好,沒關係,我們再來看看分手後的關係類型跟交往時的焦慮分數與逃避分數有沒有關係呢?

分析顯示,焦慮分數還是沒有顯著差異,而逃避分數有著顯著差異。無聯繫、被迫聯繫、分手後友誼、似戀關係的平均值分別為 3.05、3.23、2.66、2.59,前三者的逃避平均差異就沒有篩選前的數據那麼顯著了,而似戀關係和前兩者則沒有顯著結果。當然,如果用嚴謹一點的統計來看,14 個人的似戀關係組,樣本過小,要顯著本來就有一定的困難度,所以參考價值也就沒有那麼高嘍。

同性戀和異性戀的差異?

啊,說到這裡,好像又該討論一件事情:樣本包含同性戀和異性戀,這兩者會不會有所差異?

在我收到的樣本之中,有 663 名異性戀,99 名同性戀(更精確的來說,應該說是前任是同性或異性)。四種類型對應到同異性戀的人數與平均數如下表:

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異性 逃避平均 同性 逃避平均
無聯繫 438 3.17 56 3.02
被迫聯繫 69 3.29 18 3.15
分手友誼 136 2.78 25 2.51
似戀關係 20 2.50 0

有些謠傳認為同性戀的關係比較糾纏不清,結果事實上卻顯示:所有的似戀關係都來自於異性戀呀!

結果顯示,不同分手後關係類型,在交往時的逃避分數上有所差異;至於同性戀/異性戀,則不會影響逃避分數的差異的啦!

以後別做朋友?分手後做朋友真的會過得比較差嗎?

如果只是把研究問題放在交往時的依附關係與分手後的關係類型,這篇論文未免也太無聊。

事實上,我更好奇的是,分手之後跟對方當朋友,到底好不好?我相信這也是許多人的困惑:既然有 20% 的人在分手後和對方做了朋友,那麼周興哲苦苦相勸要我們「以後別做朋友,朋友不能牽手」不就白搭了嗎?(誤)

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那就來看看,不同分手後關係類型的人,在情緒適應生活適應上的差別吧!

分手後的適應可以分為情緒適應與生活適應。圖/giphy

咦,適應就適應,還有分情緒適應跟生活適應的喔?

是阿,情緒適應指的是「經歷分手事件之後,各式負面情緒出現的頻率」,得分越高代表情緒適應越差(邏輯上應該要再做轉換,姑且讓我偷懶吧)。

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生活適應指的則是「在經歷分手之後,能夠回歸日常生活、如平時一般面對日常生活的程度,或是將生活重心轉移至感情之外的其他層面的程度」,生活適應得分越低,代表在經歷分手後,在生活中適應得越好。

好吧,就讓我們來看看分手後的情緒適應吧:

人數 平均數 標準差
無聯繫 494 2.78 1.28
被迫聯繫 87 3.04 1.21
分手友誼 161 2.83 1.21
似戀關係 20 3.77 1.07

從統計結果可以看到,分手後和對方斷絕聯繫的人,情緒適應的平均分數是 2.78、被迫聯繫的人則是 3.04、分手後做朋友的人是 2.83、分手後和對方勾勾迪的人則是 3.77。很明顯的,似乎只有似戀關係的人,在情緒適應上來得比較差!在經過事後比較之後,也確實顯示了前三者的情緒適應沒有顯著差異,但前三者都比似戀關係適應得來得更好。

所以說,周興哲,你錯了!分手後也是可以好好做朋友的!

再來看看生活適應吧!生活適應呈現了同樣的結果:

人數 平均數 標準差
無聯繫 494 4.63 0.89
被迫聯繫 87 4.62 0.90
分手友誼 161 4.55 0.86
似戀關係 20 3.97 1.17

前三者的生活適應沒有顯著差異,但前三者都比似戀關係適應得來得更好。

所以,周興哲,你又錯了!分手後也可以做朋友的,只要不是曖昧不明的關係,做朋友跟斷絕聯絡可以過得一樣好的!

分手後維持聯繫,依附關係差在哪?

不過,事情沒有這麼簡單。為了針對那些分手後還有聯繫的人,與前任之間的關係品質到底如何,於是我創造出世界上第一個奇妙的名詞:「分手後依附關係」。既然依附量表可以以爸爸為對象、媽媽為對象、朋友為對象、曖昧關係為對象、伴侶為對象,那又有甚麼原因不能以「前任伴侶的現行互動狀況為對象呢?」

於是啦,我就讓這些分手後和對方仍然有聯繫的人,填了所謂的「分手後依附關係量表」,來看看他們之間到底發生了什麼事情。

純友誼與似戀關係差在哪?

首先,我們先來看看,分手後純友誼跟分手後勾勾迪之間,他們的「分手後依附關係」有何差別吧!

首先先看他們在分手之後,與對方互動的焦慮程度。在那些分手後和前任是普通朋友的人身上,他們的焦慮程度只有 2.20 分,但和前任仍然類似於情侶的人,則有 3.22 分,有著顯著的差異存在。也就是說,分手後和對方維持聯繫的人,如果你在聯繫的過程中,對對方的焦慮感越高,你就越有可能跟對方糾纏不清!

比較有趣的是,還記得前面說的嗎?這些人在交往時的焦慮分數相差不大──前者是 3.43 分,後者則是 3.78 分,是沒有顯著差異的。

但是,如果把交往時的焦慮分數,與分手後的焦慮分數,丟到皮爾森相關來跑的話,卻會發現兩者之間居然高達 0.437 的相關,且相關的顯著性高達.00,也就是說,那些交往時越焦慮的人,分手後與對方維持聯繫時,也會是高焦慮的那群人!

交往時既以感受到焦慮,那麼分手仍保持聯繫,可能還會是高焦慮的族群。圖/giphy

那麼,我們再來看看交往時的逃避分數和分手後的逃避分數是否有關連性吧!如果把交往時的逃避分數,與分手後的逃避分數,丟到皮爾森相關來跑的話,會發現兩者之間居然高達 .485 的相關,且相關的顯著性高達 .00,也就是說,交往時越逃避的人,分手後若與對方維持聯繫,也恰巧會是分手後越逃避的人!

而總結上面的這些話來說,當你在分手後與對方維持聯繫,若你的焦慮越高、逃避越低,你們的聯繫就越有可能變成勾勾迪的關係;反之,則比較有可能真的當普通朋友。

分手前的依附關係,將影響你的分手適應

但是,與前任有所聯繫,到底會對分手適應造成什麼樣子的影響呢?

前面提到,如果你是屬於普通朋友的聯繫,那麼你的情緒適應跟生活適應程度,和沒有在聯繫的人相比,是沒有差別的。但是,與前任有所聯繫這件事情,其實代表著你和她之間依然存在著某種羈絆,只要有羈絆在,就一定會有依附關係。

於是,我把依附量表改寫成適合測量受試者分手後與對方的互動情形的形式,來測量他們在分手後的依附關係,是否會影響分手調適呢?或是只有交往時的依附關係,能夠預測他們的分手調適?

透過回歸分析,可以發現,如果是會和前任做朋友的人,交往時的焦慮程度會影響分手後的調適情形(β=.555,p<.001,△R2=.334),但交往時的逃避程度則不會。這代表說,交往的時候越是焦慮,分手後的情緒適應會越差。但我的研究重點並不是交往時的依附分數,而是分手後的依附情形。

分手後和對方做朋友,這真的行的通嗎?這值得我們好好的來思考。圖/giphy

根據統計結果顯示,分手後和對方做朋友的人,他們和前任互動的焦慮程度如果越高,那她們在分手後的情緒適應會越差(β=.473,p<.001),而與前任互動的逃避程度如果越高,他們的情緒適應也會越差(β=.132,p=.035),整體而言,分手後的焦慮與逃避程度,在預測分手後情緒適應的模型當中,增加了 0.181 的解釋率。

至於在分手後的生活適應上,交往時的焦慮分數,對於生活適應不具有顯著的預測力;但交往時的逃避程度越高,反而越能預測分手後的生活適應越好(β=.221,p=.011,△R2=.067)。這一點蠻有趣的,其中可能的原因是,交往的時候本來就比較獨來獨往的逃避依附,在分手之後要恢復日常作息是比較容易的;不過,我的重點依然不在這裡,而是分手後的依附情形。

迴歸分析顯示,分手後與對方互動上越是焦慮的人,他們的生活適應也會越差(β=-.288,p=.001,△R2=.070),但分手後的互動逃避程度則沒有影響,也就是說,如果妳在分手後和對方做朋友,那麼,如果你和對方的關係依然很焦慮的話,那麼你要恢復日常作息的可能性就越低。

看不懂上面的統計沒關係,總結來說就是,如果你在分手後和前任做朋友,也不一定是件壞事,而是得看你和她做朋友之後,你和她的互動關係,焦慮程度與逃避程度有多高:如果越焦慮,那你就會有比較多的負面情緒,也比較難回歸日常生活;如果越逃避,你要恢復日常生活步調的可能性也會比較低。

因此,分手後想要調適自己的心情與回歸日常生活作息,並不一定得和對方切斷關係,做朋友,也可以是一個選擇,但得看你是不是純友誼。如果是純友誼的話,那得看你的焦慮程度與逃避程度有多少,你在分手後和對方做朋友時,你們的互動關係,依然會影響到你的分手適應。

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貓心
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心理作家。台大心理系學士、國北教心理與諮商所碩士。 寫作主題為「安全感」,藉由依附理論的實際應用,讓缺乏安全感的人,了解安全感構成的要素,進而找到具有安全感的對象,並學習建立具有安全感的對話。 對於安全感,許多人有一個想法:「安全感是自己給自己的。」但在實際上,安全感其實是透過成長過程中,從照顧者對自己敏感而支持的回應,逐漸內化而來的。 因此我認為,獲得安全感的兩個關鍵在於:找到相對而言具有安全感的伴侶,並透過能夠創造安全感的說話方式與對方互動,建立起一段具有安全感的關係。 個人專欄粉專: https://www.facebook.com/psydetective/ 個人攝影粉專: https://www.facebook.com/psyphotographer/