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巨石陣用途新解:巨大音效系統?──《傷風敗俗文化史》

時報出版_96
・2018/03/07 ・3248字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 548 ・八年級

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史前存在的任何建物,其生辰八字我們都只能猜個大概。學者相當篤定巨石陣(Stonehenge)的動工是在西元前三千年到兩千兩百年之間。這一來一往差了八百年,美國歷史都可以跑三遍了。但這還算好的,因為我們對於巨石陣一開始為什麼要蓋,我們連個大概都說不出來。

巨石陣:神主牌、天文曆、音效系統?

在風行的理論中,有比較腳踏實地的(祖先的神主牌、巨型的天文曆),也有人天馬行空地說那是外星人的降落區。但我這兒有一種你應該沒聽過的版本,那就是巨石陣是一個巨型的音效系統。古代如果有所謂的大型場館,長得應該就是這副模樣。或者用英國人聽得懂的說法,這就是古人在廢棄的倉庫裡搭了一間DJ的混音室。

圖/bosmanerwin@wikimedia

索爾福德(Salford)、布里斯托(Bristol)與哈德斯菲爾德(Huddersfield)等大學的學者研究顯示巨石的陣型能產生人耳可輕易辨別的音效──想當然那些慢慢把石頭拖到定位放置的史前人類也有耳朵。布魯諾.法詹達博士(Dr. Bruno Fazenda)是位科學家,他長年投身於巨石陣的音場研究。對於研究的發現,他抱持著審慎的觀點。所以在我跟他連絡上之後,他第一件事就是要我別把事情想得太簡單了,巨石陣很可能不是為了單一的功能而生。

我們應該假設巨石陣在古人的心中,是一種有如瑞士刀的實用主義概念。這麼多巨石要多少人才拖得動?要供養這些人的資源,在五千年前肯定不是「小數目」。何況當時的人不論居住在地球上的哪個角落,恐怕都還沒有精通一門藝術叫做「不要被狼吃掉」。當時的人為了物盡其用,巨石陣很可能「身兼多職」,而且主要的用途還可能在建造的過程中幾度換過。

不過巨石陣是史前某種「演唱會」場地的理論,還是可以解釋這些石碑的一項成分之謎。巨石陣用上的較小石塊,都是屬於青石(bluestone),也就是輝綠岩或粗粒玄武岩(spotted dolerite)。人類學家咸信這些青石是從約兩百英里(三百二十餘公里)外的地方拖來──不過也有一說是這些青石搭了冰河移動的便車。明明不遠處就有很多大石頭可用,立陣者為什麼要捨近求遠,大費周章地弄來這些特別的石頭?

圖/Andymoor1980@wikimedia

嗯,關於舊石器時代音樂家的經驗談,現代的聲學知識已經可以解開。倫敦皇家藝術學院(Royal College of Art in London)的學者發現普萊西利群丘(Preseli Hills)作為巨石陣可能的青石源頭,上頭的許多青石都有一個特色是敲擊後會產生「共鳴」。拿給專業的打擊樂手測試,這些青石甚至能當作高音鐵琴(glockenspiels)使用(高音鐵琴像是木琴,算是兄弟)。

巨石陣複製品:華府瑪莉丘博物館

要測試這理論有一個顯而易見的難題,那就是巨石陣是珍貴的文化資產,不可能讓人隨便拿根棍子去敲。現行法律甚至禁止在巨石陣中使用多種電器。所幸皇天不負苦心人,美國有一個一比一的巨石陣複製品,就在華府瑪麗丘(Maryhill, Washington)的一間博物館裡,是位百萬富翁要求設置的。

圖/donwhite84@pixabay

山姆.希爾(Sam Hill)──山姆是個活生生的人,不是老掉牙的「惡魔」委婉語──的職涯都在美國西北各地造橋舖路。不過真正披荊斬棘的不是他本人,是一大群勞工弟兄的功勞,他的身分是建設公司的老闆。總之,他賺到了錢,蓋起了屬於他自己的巨石陣。所以你看人有多「長進」,以前蓋個東西要耗費幾代人的韌性,現在只不過是有錢人的任性。

不過我想替山姆講兩句話。他複製巨石陣的動機,並不只是想要把史前懶散的山頂洞人給比下去,他還沒那麼無聊。他的初衷是想替在一戰中戰死的數百萬青年立碑。在當時,主流的觀念下巨石陣是祭壇。而在希爾的心中,一戰也是個無形的祭壇,犧牲品就是那些莫須有死去的百千萬年輕人。全尺寸複製歷史上最知名的異教徒衣冠塚,真的恰好是致敬之舉。

希爾複製的巨石碑,其實也是美國第一次有人以建物來紀念一戰死難者。實際上,極少有證據指向原版的巨石陣是作為人類獻祭之用。在歷史的長河中,巨石陣所在的區域有不少人安葬,但看得出被處決或犧牲的人數甚少。經年累月,巨石陣見證了五花八門,甚至狗屁倒灶的各種事件,但我們可以確信這裡辛辛苦苦蓋起來,興建者心心念念想的絕不是一個午門或刑場的概念。

儘管如此,瑪麗丘巨石碑向死難者致意的心意仍舊非常溫暖,而山姆本人也很合情合理地在這裡埋骨安息。我對他充滿了感激,因為有他才有這座複製品,而有這巨石陣的複製品,我才有機會測試巨石陣作為遠古的環場音效設備,到底稱不稱職。

圖/MaartenB@pixabay

建造石器時代迪斯可的科學

瑪麗丘的巨石陣是水泥做的,不是青石或任何一種自然的岩石。但蓋的人很用心地讓複製品呈現出逼近本尊的質感。索爾福德大學法詹達(Fazenda)博士的團隊選擇在華府進行他們驚世的聲學實驗,就是因為華盛頓「贗品」與英格蘭「真貨」間的音質差距小到可以忽視不計。

法詹達團隊的研究發現瑪麗丘石陣的回聲程度正符合人類預期中良好的講堂設計。該研究發現石陣會導致聲學活動的增加,不論是演說或「念經」都會產生顯著不同的效果。當然你會說任何一處場地或房間夠大、夠圓,多少能產生一些回響,但巨石陣的設計恐怕不是這麼單純。

巨石之間穿插的兩圈石頭雖小,對整體音效的挹注卻很大,讓音波在其中進行折射跟散射。根據索爾福德大學的報告,這意味著「空間內所有音波會各自以不同的方向前進,而不會走得整整齊齊。」

這樣的設計其實會抑制一去一回的回音,同時促進聲音在音場內回響。這代表身處在石陣中的任何一點,都不會有聲音的死角,不會有任何聽眾聽不清楚的情形發生。但我對在石器時代的「國家音樂廳」沒有興趣。我看到媒體報導法詹達博士的研究,記者下的標題長這樣:

「巨石陣是遠古的銳舞(rave)派對地點」

──發現頻道新聞〈Discovery News〉,二○一三年

「巨石陣:一個超屌的銳舞場地」

──國家廣播公司新聞〈NBC News〉,二○○九年

上色的石頭補完了石陣的原始配置,也就是石陣在被歲月跟遊客聯手摧殘之前的模樣。我們很幸運,瑪麗丘複製的是完整版的石陣。圖/塔薇亞.莫拉(Tavia Morra)繪製。

法詹達博士二○一二年在索爾福德大學發表《巨石陣的聲學原理》(Acoustics of Stonehenge)可以說是旁徵博引,但也乾得可以:一大堆數學算式,「銳舞」或像「一個超屌」的用法一次都沒有出現過。

就在這個時候,我誤打誤撞看到了魯伯特.提爾(Rupert Till)博士受訪的資料。提爾博士是位音樂專長的人類學家,也參與了法詹達博士在瑪麗丘碑址的測試工作。

提爾博士描繪的光景就鮮活多了。他把類似巨石陣民族的音樂風格比喻成森巴樂曲,快步調、有大型樂團助陣,而且參與者可能多達數百人。提爾博士親自跳下來把數千年前的場面比喻成銳舞派對,收錄在二○一二年《獨立流行音樂研究學會學報》(Journal of the Independent Association for the Study of Popular Music)的報導中。他說巨石陣的音場效果是間接證據,當時應該有「一大群人聚在一起演奏『重拍、旋律簡單、有著反覆強烈節奏的音樂』來進入恍惚或出神的狀態」提爾博士接著說:

類似的活動可以在電子舞曲音樂文化中的「銳舞」活動中看見……許多目擊者都形容那樣的場面對參與者而言,具有儀式性或宗教性的意義。

 

本文摘自為《傷風敗俗文化史:十五個改寫人類文明的墮落惡習》。

 

 

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AI 是理科「主場」? AI 也可以成為文科人的助力!
研之有物│中央研究院_96
・2022/08/13 ・5646字 ・閱讀時間約 11 分鐘

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本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位。

  • 採訪撰文/田偲妤
  • 美術設計/蔡宛潔

AI 的誕生,文理缺一不可

人工智慧(Artificial Intelligence,簡稱 AI)在 21 世紀的今日已大量運用在生活當中,近期掀起熱議的聊天機器人 LaMDA、特斯拉自駕系統、AI 算圖生成藝術品等,都是 AI 技術的應用。多數 AI 的研發秉持改善人類生活的人文思維,除了仰賴工程師的先進技術,更需要人文社會領域人才的加入。

中央研究院「研之有物」專訪院內人文社會科學研究中心蔡宗翰研究員,帶大家釐清什麼是 AI?文科人與工程師合作時,需具備什麼基本 AI 知識?AI 如何應用在人文社會領域的工作當中?

中央研究院人文社會科學研究中心蔡宗翰研究員。圖/研之有物

詩詞大對決:人與 AI 誰獲勝?

一場緊張刺激的詩詞對決在線上展開!人類代表是有「AI 界李白」稱號的蔡宗翰研究員,AI 代表則是能秒速成詩的北京清華九歌寫詩機器人,兩位以「人工智慧」、「類神經」為命題創作七言絕句,猜猜看以下兩首詩各是誰的創作?你比較喜歡哪一首詩呢?

猜猜哪首詩是 AI 做的?哪首詩是人類做的?圖/研之有物

答案揭曉!A 詩是蔡宗翰研究員的創作,B 詩是寫詩機器人的創作。細細賞讀可發覺,A 詩的內容充滿巧思,為了符合格律,將「類神經」改成「類審經」;詩中的「福落天赦」是「天赦福落」的倒裝,多念幾次會發現,原來是 Google 開發的機器學習開源軟體庫「Tensor Flow」的音譯;而「拍拓曲」則是 Facebook 開發的機器學習庫「Pytorch」的音譯,整首詩創意十足,充滿令人會心一笑的魅力!

相較之下,B 詩雖然有將「人工」兩字穿插引用在詩中,但整體內容並沒有呼應命題,只是在詩的既有框架內排列字句。這場人機詩詞對決明顯由人類獲勝!

由此可見,當前的 AI 缺乏創作所需的感受力與想像力,無法做出超越預先設定的創意行為。然而,在不久的將來,AI 是否會逐漸產生情感,演變成電影《A.I. 人工智慧》中渴望人類關愛的機器人?

AI 其實沒有想像中聰明?

近期有一則新聞「AI 有情感像 8 歲孩童?Google 工程師爆驚人對話遭停職」,讓 AI 是否已發展出「自我意識」再度成為眾人議論的焦點。蔡宗翰研究員表示:「當前的 AI 還是要看過資料、或是看過怎麼判讀資料,經過對應問題與答案的訓練才能夠運作。換而言之,AI 無法超越程式,做它沒看過的事情,更無法替人類主宰一切!

會產生 AI 可能發展出情感、甚至主宰人類命運的傳言,多半是因為我們對 AI 的訓練流程認識不足,也缺乏實際使用 AI 工具的經驗,因而對其懷抱戒慎恐懼的心態。這種狀況特別容易發生在文科人身上,更延伸到文科人與理科人的合作溝通上,因不了解彼此領域而產生誤會與衝突。如果文科人可以對 AI 的研發與應用有基本認識,不僅能讓跨領域的合作更加順利,還能在工作中應用 AI 解決許多棘手問題。

「職場上常遇到的狀況是,由於文科人不了解 AI 的訓練流程,因此對 AI 產生錯誤的期待,認為辛苦標注的上千筆資料,應該下個月就能看到成果,結果還是錯誤百出,準確率卡在 60、70% 而已。如果工程師又不肯解釋清楚,兩方就會陷入僵局,導致合作無疾而終。」蔡宗翰研究員分享多年的觀察與建議:

如果文科人了解基本的 AI 訓練流程,並在每個訓練階段協助分析:錯誤偏向哪些面向?AI 是否看過這方面資料?文科人就可以補充缺少的資料,讓 AI 再進行更完善的訓練。

史上最認真的學生:AI

認識 AI 的第一步,我們先從分辨什麼是 AI 做起。現在的數位工具五花八門,究竟什麼才是 AI 的應用?真正的 AI 有什麼樣的特徵?

基本上,有「預測」功能的才是 AI,你無法得知每次 AI 會做出什麼判斷。如果只是整合資料後視覺化呈現,而且人類手工操作就辦得到,那就不是 AI。

數位化到 AI 自動化作業的進程與舉例。圖/研之有物

蔡宗翰研究員以今日常見的語音辨識系統為例,大家可以試著對 Siri、Line 或 Google 上的語音辨識系統講一句話,你會發現自己無法事先知曉將產生什麼文字或回應,結果可能正是你想要的、也可能牛頭不對馬嘴。此現象點出 AI 與一般數位工具最明顯的不同:AI 無法百分之百正確!

因此,AI 的運作需建立在不斷訓練、測試與調整的基礎上,盡量維持 80、90% 的準確率。在整個製程中最重要的就是訓練階段,工程師彷彿化身老師,必須設計一套學習方法,提供有助學習的豐富教材。而 AI 則是史上最認真的學生,可以穩定、一字不漏、日以繼夜地學習所有課程。

AI 的學習方法主要分為「非監督式學習」、「監督式學習」。非監督式學習是將大批資料提供給 AI,讓其根據工程師所定義的資料相似度算法,逐漸學會將相似資料分在同一堆,再由人類檢視並標注每堆資料對應的類別,進而產生監督式學習所需的訓練資料。而監督式學習則是將大批「資料」和「答案」提供給 AI,讓其逐漸學會將任意資料對應到正確答案。

圖/研之有物

學習到一定階段後,工程師會出試題,測試 AI 的學習狀況,如果成績只有 60、70 分,AI 會針對答錯的地方調整自己的觀念,而工程師也應該與專門領域專家一起討論,想想是否需補充什麼教材,讓 AI 的準確率可以再往上提升。

就算 AI 最後通過測試、可以正式上場工作,也可能因為時事與技術的推陳出新,導致準確率下降。這時,AI 就要定時進修,針對使用者回報的錯誤進行修正,不斷補充新的學習內容,讓自己可以跟得上最新趨勢。

在了解 AI 的基本特徵與訓練流程後,蔡宗翰研究員建議:文科人可以看一些視覺化的操作影片,加深對訓練過程的認識,並實際參與檢視與標注資料的過程。現在網路上也有很多 playground,可以讓初學者練習怎麼訓練 AI,有了上述基本概念與實務經驗,就可以跟工程師溝通無礙了。

AI 能騙過人類,全靠「自然語言處理」

AI 的應用領域相當廣泛,而蔡宗翰研究員專精的是「自然語言處理」。問起當初想投入該領域的原因,他充滿自信地回答:因為自然語言處理是「AI 皇冠上的明珠」!這顆明珠開創 AI 發展的諸多可能性,可以快速讀過並分類所有資料,整理出能快速檢索的結構化內容,也可以如同真人般與人類溝通。

著名的「圖靈測試」(Turing Test)便證明了自然語言處理如何在 AI 智力提升上扮演關鍵角色。1950 年代,傳奇電腦科學家艾倫・圖靈(Alan Turing)設計了一個實驗,用來測試 AI 能否表現出與人類相當的智力水準。首先實驗者將 AI 架設好,並派一個人操作終端機,再找一個第三者來進行對話,判斷從終端機傳入的訊息是來自 AI 或真人,如果第三者無法判斷,代表 AI 通過測試。

圖靈測試:AI(A)與真人(B)同時傳訊息給第三者(C),如果 C 分不出訊息來自 A 或 B,代表 AI 通過實驗。圖/研之有物

換而言之,AI 必須擁有一定的智力,才可能成功騙過人類,讓人類不覺得自己在跟機器對話,而這有賴自然語言處理技術的精進。目前蔡宗翰的研究團隊有將自然語言處理應用在:人文研究文本分析、新聞真偽查核,更嘗試以合成語料訓練臺灣人專用的 AI 語言模型。

讓 AI 替你查資料,追溯文本的起源

目前幾乎所有正史、許多地方志都已經數位化,而大量數位化的經典更被主動分享到「Chinese Text Project」平台,讓 AI 自然語言處理有豐富的文本資料可以分析,包含一字不漏地快速閱讀大量文本,進一步畫出重點、分門別類、比較相似之處等功能,既節省整理文本的時間,更能橫跨大範圍的文本、時間、空間,擴展研究的多元可能性。

例如我們想了解經典傳說《白蛇傳》是怎麼形成的?就可以應用 AI 進行文本溯源。白蛇傳的故事起源於北宋,由鎮江、杭州一帶的說書人所創作,著有話本《西湖三塔記》流傳後世。直至明代馮夢龍的《警世通言》二十八卷〈白娘子永鎮雷峰塔〉,才讓流傳 600 年的故事大體成型。

我們可以透過「命名實體辨識技術」標記文本中的人名、地名、時間、職業、動植物等關鍵故事元素,接著用這批標記好的語料來訓練 BERT 等序列標注模型,以便將「文本向量化」,進而找出給定段落與其他文本的相似之處。

經過多種文本的比較之後發現,白蛇傳的原型可追溯自印度教的那伽蛇族故事,傳說那伽龍王的三女兒轉化成佛、輔佐觀世音,或許與白蛇誤食舍利成精的概念有所關連,推測印度神話應該是跟著海上絲路傳進鎮江與杭州等通商口岸。此外,故事的雛型可能早從唐代便開始醞釀,晚唐傳奇《博異志》便記載了白蛇化身美女誘惑男子的故事,而法海和尚、金山寺等關鍵人物與景點皆真實存在,金山寺最初就是由唐宣宗時期的高僧法海所建。

白蛇傳中鎮壓白娘子的雷峰塔。最早為五代吳越王錢俶於 972 年建造,北宋宣和二年(1120 年)曾因戰亂倒塌,大致為故事雛形到元素齊全的時期。照片中雷峰塔為 21 世紀重建。圖/Wikimedia

在 AI 的協助之下,我們得以跨時空比較不同文本,了解說書人如何結合印度神話、唐代傳奇、在地的真人真事,創作出流傳千年的白蛇傳經典。

最困難的挑戰:AI 如何判斷假新聞

除了應用在人文研究文本分析,AI 也可以查核新聞真偽,這對假新聞氾濫的當代社會是一大福音,但對 AI 來說可能是最困難的挑戰!蔡宗翰研究員指出 AI 的弱點:

如果是答案和數據很清楚的問題,就比較好訓練 AI。如果問題很複雜、變數很多,對 AI 來說就會很困難!

困難點在於新聞資訊的對錯會變動,可能這個時空是對的,另一個時空卻是錯的。雖然坊間有一些以「監督式學習」、「文本分類法」訓練出的假新聞分類器,可輸入當前的新聞讓機器去判讀真假,但過一段時間可能會失準,因為新的資訊源源不絕出現。而且道高一尺、魔高一丈,當 AI 好不容易能分辨出假新聞,製造假新聞的人就會破解偵測,創造出 AI 沒看過的新模式,讓先前的努力功虧一簣。

因此,現在多應用「事實查核法」,原理是讓 AI 模仿人類查核事實的過程,尋找權威資料庫中有無類似的陳述,可用來支持新聞上描述的事件、主張與說法。目前英國劍橋大學為主的學者群、Facebook 與 Amazon 等業界研究人員已組成 FEVEROUS 團隊,致力於建立英文事實查核法模型所能運用的資源,並透過舉辦國際競賽,廣邀全球學者專家投入研究。

蔡宗翰教授團隊 2021 年參加 FEVEROUS 競賽勇奪全球第三、學術團隊第一後,也與合作夥伴事實查核中心及資策會討論,正著手建立中文事實查核法模型所需資源。預期在不久的將來,AI 就能幫讀者標出新聞中所有說法的資料來源,節省讀者查證新聞真偽的時間。

AI 的無限可能:專屬於你的療癒「杯麵」

想像與 AI 共存的未來,蔡宗翰研究員驚嘆於 AI 的學習能力,只要提供夠好、夠多的資料,幾乎都可以訓練到讓人驚訝的地步!圖/研之有物

AI 的未來充滿無限可能,不僅可以成為分類與查證資料的得力助手,還能照護並撫慰人類的心靈,這對邁入高齡化社會的臺灣來說格外重要!許多青壯年陷入三明治人(上有老、下有小要照顧)的困境,期待有像動畫《大英雄天團》的「杯麵」(Baymax)機器人出現,幫忙分擔家務、照顧家人,在身心勞累時給你一個溫暖的擁抱。

機器人陪伴高齡者已是現在進行式,新加坡南洋理工大學 Gauri Tulsulkar 教授等學者於 2021 年發表了一項部署在長照機構的機器人實驗。這名外表與人類相似的機器人叫「娜丁」(Nadine),由感知、處理、互動等三層架構組成,可以透過麥克風、3D和網路鏡頭感知用戶特徵、所處環境,並將上述資訊發送到處理層。處理層會依據感知層提供的資訊,連結該用戶先前與娜丁互動的記憶,讓互動層可以進行適當的對話、變化臉部表情、用手勢做出反應。

長照機構的高齡住戶多數因身心因素、長期缺乏聊天對象,或對陌生事物感到不安,常選擇靜默不語,需要照護者主動引導。因此,娜丁內建了注視追蹤模型,當偵測到住戶已長時間處於被動狀態,就會自動發起話題。

實驗發現,在娜丁進駐長照機構一段時間後,住戶有一半的天數會去找她互動,而娜丁偵測到的住戶情緒多為微笑和中性,其中有 8 位認知障礙住戶的溝通能力與心理狀態有明顯改善。

照護機器人娜丁的運作架構。圖/研之有物

至於未來的改進方向,研究團隊認為「語音辨識系統」仍有很大的改進空間,需要讓機器人能配合老年人緩慢且停頓較長的語速,音量也要能讓重聽者可以清楚聽見,並加強對方言與多語混雜的理解能力。

臺灣如要發展出能順暢溝通的機器人,首要任務就是要開發一套臺灣人專用的 AI 語言模型,包含華語、臺語、客語、原住民語及混合以上兩種語言的理解引擎。這需花費大量人力與經費蒐集各種語料、發展預訓練模型,期待政府能整合學界與業界的力量,降低各行各業導入 AI 相關語言服務的門檻。

或許 AI 無法發展出情感,但卻可以成為人類大腦的延伸,協助我們節省處理資料的時間,更可以心平氣和地回應人們的身心需求。與 AI 共存的未來即將來臨,如何讓自己的行事邏輯跟上 AI 時代,讓 AI 成為自己的助力,是值得你我關注的課題。

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研之有物│中央研究院_96
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研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook

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破解史前巨石陣謎團!科學家分析核心樣本找到石材來源
活躍星系核_96
・2020/08/21 ・2121字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 577 ・九年級

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  • 文/韻涵|以人文視角洞察科普,淺顯轉述科學奧義。這輩子離不開地球,只能遙望星空。

巨大石塊突兀地聳立在平原上,它們怎麼會出現在這,為什麼會圍成一個圓,是用作神秘儀式,還是外星人傑作?數百年來,科學家試圖探索英格蘭史前遺跡巨石陣(Stonehenge)之謎,如今多虧了保存在美國逾半世紀的巨石核心樣本,巨石陣石材的身世謎團終於解開。

圖/Pixabay

英格蘭布萊頓大學(University of Brighton)地形學家納許(David Nash)領導的研究團隊,利用 X光分析組成巨石陣的 52 塊淺灰色砂岩「撒森岩」(sarsens)的化學組成,發現其中含有 99% 的矽土,以及其他諸多化學成分。

科研團隊檢測的 52 塊撒森岩中,有 50 塊與距離 25 公里外的西伍茲(West Woods)的岩石組成相似;西伍茲位於英格蘭威爾特郡(Wiltshire)馬堡丘陵(Marlborough Downs)南方,距離巨石陣約 25 公里。納許說:「大部分岩石都有著共同的化學物質,顯示它們來自同一區。」

圖/Google Map

納許表示,「撒森岩建構巨石陣標誌性的外圈,以及中央的馬蹄形三石結構,非常龐大。」英格蘭遺產委員會(English Heritage)介紹,三石結構指的是兩塊垂直岩石支撐上方的一塊水平石塊。巨石陣約在西元前 2500 年建造,經年風蝕雨淋,許多石塊已然掉落或失蹤,目前最高聳的石塊約 9.1 公尺,最重的石塊達 30 噸。

關鍵巨石核心棒,失而復得

1958 年,考古學團隊聘請鑽石切割公司「萬磨」(Van Moppes)搶救一組掉落的三石結構,工程人員在巨石上鑽了三個孔,取出三支巨石核心棒,再嵌入足以支撐三石結構的金屬棒。

其中一支直徑約 25 公分、長約 108 公分的巨石核心樣本,送給參與修復工程的萬磨雇員菲力普斯(Robert Phillips),他 1977 年獲准攜帶這個巨石陣樣本移民美國,輾轉各州後落腳佛羅里達; 2019 年,菲力普斯90大壽前夕,決定把樣本歸還英格蘭遺產委員會,讓研究團隊有機會一探巨石陣石材的來歷。

這支「菲利浦斯核心」(Phillips core)巨石核心樣本歸還的消息傳開後,第二支核心棒也在附近博物館被找著,但它並不完整,只剩18公分,其餘的部分以及第三支核心棒至今仍下落不明。

英格蘭遺產委員會將半根「菲利浦斯核心」交由納許團隊研究分析,另外半根則由委員會妥善保存。納許團隊利用「感應耦合電漿質譜儀」(Inductively coupled plasma mass spectrometry,簡稱 ICP-MS),詳盡分析半根「菲利浦斯核心」,精準辨識更多化學元素,接著比對另外 20 處的岩石樣本,發現巨石陣的岩石與西伍茲的岩石組成最接近。

納許說:「利用 21 世紀的科學技術探索新石器時代(Neolithic)的歷史,最終解答考古學家辯論數個世紀之謎,著實令人興奮。」

這項發表於開放式科學期刊《科學進展》(Science Advances)的研究結果,呼應了巨石陣在 4500 多年前被運送到現今地點的理論,當時是巨石陣建造的第二階段,凸顯建造者來自高度組織化的社會。

英格蘭遺產委員會考古學研究員蘇珊‧葛瑞尼里(Susan Greaney)說:「新研究得以確定巨石陣建造者在西元前 2500 年取材的地點,著實令人興奮。我們猜測撒森岩可能來自馬堡丘陵,但之前還無法確定,威爾特郡許多地區都有撒森岩,石材可能來自四面八方。」她表示,新證據反映出「建造者在此階段規劃縝密且考量周全」。

新研究結果也推翻了過往文獻假說,該假說認為其中一塊大型的「席爾石」(Heel Stone)為就地取材或早在其他石柱聳立前就已經在那兒。

17 世紀的英國自然哲學家約翰奧布里(John Aubrey)曾假設,奧佛頓森林(Overton Wood)與巨石陣之間可能有關係,奧佛頓森林可能是西伍茲的舊稱。葛瑞尼里說:「建造者想利用當時能找到最大且最耐用的石材,就近尋找也很合理。」

巨石陣的石材從何而來,一直是科學家想要搞懂的問題。圖/Photo © Pam Brophy (cc-by-sa/2.0)

青石來歷,去年驗明

地質學家和考古學家長期以來知道,巨石陣中較小的「青石」(bluestones)來自威爾斯(Wales)西方的普萊西利群丘(Preseli Hills),離巨石陣約 200 公里處;然而,此論點直到去年才有確切的地質學研究佐證。

英國考古學家湯瑪斯(Herbert Henry Thomas)1923 年宣稱,青石源自威爾斯西部,但當年缺乏有力科學證據而遭學界質疑。

英國倫敦大學(UCL)考古學研究所教授皮爾森(Mike Parker Pearson)領導的科研團隊,利用地球化學分析石柱的元素組成,確認青石來自威爾斯西部,但並非湯瑪斯所說的 Carn Menyn 礦場,而是普萊西利群丘的 Carn Goedog 和 Craig Rhos-y-felin 採石場,研究結果 2019 年刊載於《古物》(Antiquity)期刊。

學界普遍認為,新石器時代的建造者利用人力和畜力拖拉,或以木製滾輪運送等方式搬運巨石,但運輸路線仍是個謎。納許說:「當時肯定費了一番功夫,巨石陣的建造石材來自不同地區。」納許表示,研究團隊未來企盼運用各種技術,進一步解答巨石陣石材運送路線等謎團。

參考文獻

  1. Nash, D. J., Ciborowski, T. J. R., Ullyott, J. S., Pearson, M. P., Darvill, T., Greaney, S., … & Whitaker, K. A. (2020). Origins of the sarsen megaliths at Stonehenge. Science Advances, 6(31), eabc0133. DOI: 10.1126/sciadv.abc0133
  2. Pearson, M. P., Pollard, J., Richards, C., Welham, K., Casswell, C., French, C., … & Bevins, R. (2019). Megalith quarries for Stonehenge’s bluestones. Antiquity, 93(367), 45-62. DOI: 10.15184/aqy.2018.111
  3. 英格蘭遺產委員會
  4. Live Science:Returned chunk of Stonehenge solves long-standing monument mystery
  5. 路透 Scientists solve mystery of the origin of Stonehenge megaliths
  6. Science alert: We Finally Know Where The Megaliths of Stonehenge Really Came From
  7. 英國廣播公司 Missing part of Stonehenge returned 60 years on
活躍星系核_96
752 篇文章 ・ 97 位粉絲
活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia

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口罩會影響溝通的「聲音」與「視覺」線索,該如何為愛防疫無礙溝通?
雅文兒童聽語文教基金會_96
・2020/08/11 ・3084字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 462 ・五年級

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  • 文/雅文基金會聽語科學研究中心 研究員張逸屏

2020 年全球因為 COVID-19(俗名:新冠肺炎)疫情而受到大規模的影響,人人都需採取一些措施預防疫情擴散。防疫除了保護自己,其實也是為了身邊我們關心的人們。如同知名小兒科醫師黃瑽寧提倡的「為愛防疫」,主要是為了保護家中的長輩、孩子、慢性病患者或免疫力較弱的人。就一般日常生活而言,最主要的防疫措施就是勤洗手和戴口罩了。

視聽兩盲茫,口罩造成的溝通障礙

戴口罩雖然能有效防疫,但長時間戴著可能會覺得悶熱、呼吸不順、說話較久時會覺得有點喘。講話時戴著口罩,也可能會讓別人聽不太清楚,尤其在吵雜環境中特別明顯。口罩有可能會讓人溝通不順暢,其實可從兩個面向來討論:聽覺視覺

先來談談視覺的部份:平常我們在對話時,除了用聽的之外,其實還會用看的。除了我們常認知的,許多聽力受損者會用讀唇來了解對方說的話,即使是聽力正常的人,也會利用嘴形和臉部表情等線索,整合視覺與聽覺來幫助語音的理解1。當戴著口罩說話時,不只語音訊息被減弱了2,沒有視覺線索,對話接收也會更加困難。

對於聽力正常的人來說,少了視覺線索或許影響不會太大。但對聽損人士,要使用口語為主要溝通方式時,就少了重要的輔助線索。而若一位聽損者是以讀唇為主要理解口語訊息的方式,那人人戴口罩的情形下,溝通就變得相當令人受挫了!

因此,在疫情肆虐下,有不少人在防疫之餘,仍持續關心弱勢,製作了透明口罩3,4,讓聽損者與他人的溝通能更加順暢。

透明口罩讓嘴形不再受到口罩遮蔽,使溝通更順暢。(來源:Student Makes Masks with Plastic Panels to Help Aid Communication

再來看看聽覺上,戴口罩對語音訊息的影響是什麼?

根據聲學實驗室的量測2,口罩其實是一個低通濾波器,對低頻的聲音幾乎沒有影響,但較高頻(約 2000-7000 赫茲)的語音訊息經過口罩後,振幅(音量)則會衰減。然而,高頻語音通常都帶有釐清語意的線索,所以高頻語音訊號的減弱,對於語言的理解有很大的影響。以中文來說,高頻範圍的語音大多是聲母(像是 ㄓ, ㄘ, ㄒ 等),若聽不清楚這些聲音,可能會把草地聽成掃地(ㄘ vs. ㄙ)、鞋子聽成茄子(ㄒvs. ㄑ)、褲子聽成兔子(ㄎ vs. ㄊ)、舌頭聽成額頭(ㄕ沒有聽到)。

口罩其實是一個低通濾波器,會造成講話時聲音的損失。圖上縱軸為音量,橫軸為頻率。可見綠線為沒有口罩的基準線,幾乎所有的口罩都影響口語發音,高頻段影響較大。(點圖放大)圖/Goldin et al, 2020

如此,便會造成聽起來句子不合邏輯而無法回應,或是因聽錯而答非所問等情況。如果試著把一段話只保留韻母、去掉聲母來唸唸看,例如「現在都不能出國玩」就會變成「厭愛歐勿ㄥˊ巫ㄨㄛˊ玩」,是不是有一點像戴著口罩又摀著嘴巴說話,雖然都聽得到、但卻悶悶的很不清晰!

一副口罩,拉出了一點五倍的距離

而口罩對高頻聲音的影響程度,根據量測數據2,一般醫療口罩造成的衰減大約是 3-4 分貝,N95口罩則可高達 12 分貝的衰減。

聲音小 3 分貝是什麼意思呢?可以從音量和距離的關係來想像,我們都知道離得愈遠,聲音聽起來會愈小,也就是音量會隨著距離增加而減弱。更精確地說,距離變成 2 倍時,音量會變小 6 分貝5。經過換算6,音量變小 3-4 分貝,大約就是距離變成 1.5 倍的概念。研究指出7,亞洲人和熟人之間感覺舒適的距離約為 80 公分、和陌生人則是 120 公分左右(剛好 80*1.5 就是 120)。

因此,當我們戴著一般醫療口罩和好朋友聊天時,彼此的距離就像是變成了最熟悉的陌生人!若是醫護人員戴上厚厚的 N95 口罩,則感覺上距離會變成 4 倍!再加上醫療場域的噪音干擾,可以想見病人──特別是可能患有重聽的長輩──聽得有多麼辛苦。

口罩遮蔽了視覺線索、也影響了聽覺訊息,也難怪在戴口罩又吵雜的公共場所中,我們會發現比較聽不清楚。這樣聆聽困難的狀況,聽常者已經有感,更不用說對聽損者的影響有多大了。其實聽損的情況比一般人想像中要來得普遍。根據衛福部的數據8,全台聽力障礙人數約有 12 萬人,佔總人口約千分之五,也就是大約每 200 人中,就有一位有著不同程度的聽力受損

真實的比例可能更高,因為輕中度聽損的人可能並未就醫,或是尚未達身心障礙補助的標準,就不會列在衛福部的數據中。可見平常生活中,很可能會和聽力受損的人們說話,也許是家中重聽的長輩,也可能是買東西時遇到的阿伯。

以目前所知的比例,在平常生活中我們應當很常需要與聽力受損的人們說話,也許是家中重聽的長輩,也可能是買東西時遇到的阿伯。圖/rawpixel.com / CC0

戴口罩這樣做,讓溝通無障礙

那麼,當全民都戴上口罩時,我們可以用什麼方法來讓聽力受損的人聽得更輕鬆呢?下面提供一些策略給大家參考,這些方法對一般聽常者在戴口罩時的對話理解也是有幫助的。

最簡單的策略就是說慢一點、清楚一點,但不要大吼大叫

因為大聲說話時,音量變大的幾乎都是韻母(如 ㄚ 和 ㄨ),反而會覆蓋掉帶有重要語意訊息的聲母(如 ㄑ 和 ㄘ)。如果能減少環境的噪音也會很有幫助,例如換個地方說話、或把電視關掉。也可以在說話前,先拍拍對方或用眼神、動作引起注意。

此外,最好一次一個人說話,避免多人同時講話,也盡量不要邊走邊說話。如果對方實在聽不清楚,與其一直重複愈講愈大聲、愈講愈生氣,不如換句話說,或是用手勢動作來輔助,甚至改用寫的、用手機打字會更有效率。還有許多友善溝通的策略,在雅文基金會的溝通新態度網站9可以找到喔!

我們最希望見到的,當然是這次全球的疫情都能趕快過去。但在目前的情形下,戴口罩仍是不能避免的。即使是沒有疫情時,人人都有感冒生病的時候,為了避免傳染他人,還是會戴上口罩。或是就醫時,醫護人員也都戴著口罩。上述的這些溝通策略,在這些情況下都會有幫助。或是沒戴口罩的情形下,遇到重聽的長輩或聽損者,也能運用這些策略讓溝通更順暢。

因此,在我們為了愛防疫的同時,也別忘了,運用簡單的溝通策略,讓人與人之間能夠溝通無礙!

防疫戴上口罩的同時,運用簡單的溝通策略,讓人與人之間能夠溝通無礙!圖/elements.envato

參考資料

  1. Tye-Murray, N., Spehar, B., Myerson, J., Hale, S., & Sommers, M. (2016). Lipreading and audiovisual speech recognition across the adult lifespan: Implications for audiovisual integration. Psychology and Aging, 31(4), 380–389.
  2. Goldin A, Weinstein BE, & Shiman N. (2020). How do medical masks degrade speech perception? Hearing Review, 27(5):8-9.
  3. design boom: First fully transparent surgical mask soon to be produced on an industrial scale.
  4. Student Makes Masks with Plastic Panels to Help Aid Communication. Hearing Review (2020, April 3). Retrieved from https://bit.ly/3aPhZ5j
  5. Hamill, T.A., & Price, L.L. (2019). Ratios, logarithms, and decibels. In The Hearing Science, 3rd (pp. 13-26). San Diego, CA: Plural Publishing.
  6. Damping of sound level (decibel dB) vs. distance. Retrieved from http://www.sengpielaudio.com/calculator-distance.htm
  7. Sorokowska, A., Sorokowski, P., Hilpert, P., Cantarero, K., Frackowiak, T., Ahmadi, K., … & Blumen, S. (2017). Preferred interpersonal distances: a global comparison. Journal of Cross-Cultural Psychology48(4), 577-592.
  8. 中華民國衛生福利部統計處(2020)。身心障礙者人數按季,取自https://dep.mohw.gov.tw/DOS/cp-2976-13815-113.html
  9. 雅文基金會。聽損溝通小學堂,取自http://communicate.chfn.org.tw/main/lesson

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