探求生命的起源－史丹利・米勒誕辰｜科學史上的今天：3/7

• 作者／賴昭正｜前清大化學系教授、系主任、所長；合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒，那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬．霍金（Stephen Hawking）　英國理論物理學家

大約在八十年前，當第一台數位計算機出現時，一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧；但七十年後，還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」（Artificial Intelligent，簡稱 AI）的能力最近十年突然起飛，在許多（所有？）領域的測試中擊敗了人類，正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元（graphic process unit，簡稱 GPU）是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia（英偉達）股票從每股不到 $5，上升到今天（5 月 24 日）每股超過 $1000（註一）的全世界第三大公司，其創辦人（之一）兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳（Jenson Huang）也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人！可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎？到底是時勢造英雄，還是英雄造時勢？

在回答這問題之前，筆者得先聲明筆者不是學電腦的，因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事，不是我們外行人需要了解的；但作為一位現在的知識分子或公民，了解基本原理則是必備的條件：例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析，即可判斷永動機是騙人的；又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上，它們不用往室外排廢熱氣，就可以提供屋內冷氣，讀者買嗎？

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」（central process unit，簡稱 CPU）。CPU 是電腦的「腦」，其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務，如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作；但為了簡單化，我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作（arithmetic and logic unit，簡稱 ALU），如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下，CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時，CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後，CPU 開始顯示心有餘而力不足：例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素（pixel），每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年，英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定／裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」（註二）定位為「世界上第一款 GPU」，「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU，GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作，快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢？因每一時刻只能做一件事，所以其步驟為：

• 計算 7×5；
• 計算 6/3；
• 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢？很多工作便可以同時（平行）進行：

• 同時計算 7×5 及 6/3；
• 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間，但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢？單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間（16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間），而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間（1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間）！

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了，如何將它擺正成右圖呢？ 一句話：「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點（座標 x, y）組成的，所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了：每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算！如果每一運算需要 10^-6 秒，那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉，便需要 6 秒，這豈是電動玩具畫面變化所能接受的？

人類的許多發明都是基於需要的關係，因此電腦硬件設計家便開始思考：這些點轉換都是獨立的，為什麼我們不讓它們同時進行（平行運算，parallel processing）呢？於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 10⁶ 運算，那上圖的轉換只需 10^-6 秒鐘！

GPU 的興起

GPU 可分成兩種：

• 整合式圖形「卡」（integrated graphics）是內建於 CPU 中的 GPU，所以不是插卡，它與 CPU 共享系統記憶體，沒有單獨的記憶體組來儲存圖形／視訊，主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上；早期英特爾（Intel）因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤，在這方面的研發佔領先的地位，約佔 68% 的市場。
• 獨立顯示卡（discrete graphics）有不與 CPU 共享的自己專用內存；由於與處理器晶片分離，它會消耗更多電量並產生大量熱量；然而，也正是因為有自己的記憶體來源和電源，它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年，英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後，科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化，在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效，因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理，不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化，也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬（註三）等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分，正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲，遠遠落在英偉達（80%）及超微半導體公司（Advance Micro Devices Inc.，19%，註四）之後，大約只有 1% 的市場。

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」，而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心（core）單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心，因此其核心功能不如 CPU 核心強大，但它們能同時高速執行大量相同的指令，在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心；GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書，不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等，也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺，它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是：嘴巴在講，腦筋思考已經不知往前跑了多少公里，常常為了追趕而越講越快，將不少學生拋到腦後！這不表示筆者聰明，因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技，因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣（matrix）的讀者應該知道，如果用矩陣和向量（vector）表達，上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的（註五）。而矩陣和向量計算正是機器學習（machine learning）演算法的基礎！也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在！因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石：它們的架構就是充分利用並行處理，來快速執行多個操作，進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」（deep learning）。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂：「下一次工業革命已經開始了：企業界和各國正與英偉達合作，將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升，幫助企業降低成本和提高能源效率，同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子：下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後，讀者是不是認為筆者該退休了？

GPU（圖形處理單元）和 AI（人工智慧）之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力，特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步，使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率，使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐，而且使其更具成本效益，因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展，GPU 的角色可能會變得更加不可或缺，推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標，這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作，使我們能夠執行複雜的任務，例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外，研究表明，與非人類動物相比，人類大腦具有更多平行通路，這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上，一邊聽音樂一邊做飯，或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技，因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵：透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

（註一）當讀者看到此篇文章時，其股票已一股換十股，現在每一股約在 $100 左右。

（註二）組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」（GeForce 256）插卡吧?

（註三）筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時，就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士（fellow）」Enrico Clementi 的團隊：因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層，我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦（非 IBM 品牌！）與一大型電腦連接來做平行運算，進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

（註四）補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商：英偉達及 ATI（Array Technology Inc.）。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立，2006 年被超微半導體公司收購，品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐（Lisa Tzwu-Fang Su）博士為執行長後，股票從每股 $4 左右，上升到今天每股超過 $160，其市值已經是英特爾的兩倍，完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色，正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題：超微半導體公司現任總裁（兼 AI 策略負責人）為出生於台北的彭明博（Victor Peng）；與黃仁勳及蘇姿豐一樣，也是小時候就隨父母親移居到美國。

（註五）或。

延伸閱讀

• 「熱力學與能源利用」，《科學月刊》，1982 年 3 月號；收集於《我愛科學》（華騰文化有限公司，2017 年 12 月出版），轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
• 「網路安全技術與比特幣」，《科學月刊》，2020 年 11 月號；轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。

• 作者／前NASA太空任務科學家 李傑信

以目前人類擁有的火星知識推測，如果火星曾經有過生命，種類可能與地球最古老的生命接近。

什麼是地球最古老的生命呢？我們幾乎可以想像地球生命起源時的環境：無氧、地表熾熱、火山活動頻繁、甲烷廣布、硫磺濃湯漫流。如果生命在這種條件下起源，那最古老的細菌，也就是人類和所有地球生物的老祖宗，必得有耐高溫、厭氧、喜硫磺和甲烷等的古怪個性。

人類對地球生命的認識和分類，經過好幾個重要階段。18 世紀時，人類把生命分成動物和植物兩大類。這種分類法顯然過於粗糙，有些擁有葉綠體的單細胞生物，能蠕動或用鞭毛游動，它們究竟是動物還是植物？而真菌類一向被歸入植物類，但它卻無葉綠素。於是有一陣子，地球生命就被分成動物、植物、原生生物三大類。直到 20 世紀初，細菌分類學有了長足的發展，才將有核細胞生物（真核生物，包括動物、植物、真菌、原生生物）和無核細胞生物（原核生物）的細菌分開。

細菌雖然一般以形狀分類，如桿菌、球菌和螺旋菌等，但這種分類無法建立起它們之間的親緣關係，在當代是一件頭痛而無法解決的問題。一直到 20 世紀 60 年代，基因工程技術出籠，生物物理學家渥易斯(Carl Woese, 1928～2012)認為，核糖體核糖核酸（ribosomal ribonucleic acid, rRNA）排列順序保存了久遠的生物演化紀錄，並且這種排列順序變化緩慢，容易追尋親緣關係。他以這種排列順序為準，決定出各類細菌間的親疏遠近，發現總稱的細菌中含兩類截然不同的細菌，他分別命名為細菌和古菌兩大類。加上動物、植物、真菌、眼蟲、微孢蟲等所屬的真核生物，終於完成目前完整的生物三界說的生命親緣樹（universal phylogenic tree，圖9-1）。

渥易斯在 1977 年底發表的古菌域發現，是一項劃時代的成就。當作者第一次看到古菌所涵蓋的各類細菌時，的確被震撼了一下。古菌類皆厭氧，含甲烷嗜熱菌（methanothermus）、甲烷球菌（methanococcus）、嗜熱纖維菌 （thermofilum）、熱網菌（pyrodictium）、硫還原球菌（desulfurococcus）、硫球菌（sulfolobus）等，幾乎就是想像中伊甸園裡該有的生命。另外，生命樹根的所在，雖然還沒有完全確定，一般認為應在古菌樹幹的下面。

地球最原始的生命似乎是厭氧嗜熱菌，生活在攝氏 90 度以上的環境，使用硫、氫、二氧化碳等地質化學能量生長繁殖。如果溫度低於攝氏 80 度，則生長停止。所以，地球所有生物的祖宗，應是依賴化學合成能量、居住在熱泉裡的古菌。生命一旦開始，就能適應外界逐漸變化的環境。環境如果變得實在無法忍受，有的古菌就停止一切生命機能，進入亙古冬眠，等待佳機復甦。1992 年，美國國家研究委員會（National Research Council, NRC）報告，一個嗜鹽古菌（halophiles）冬眠 2 億年，經實驗室培養後，恢復生命活力^[註1]。南柯一夢數億年，生命頑強力可見端倪。

古菌域的發現，使人類對生命的看法煥然一新。生命原來可以適應那麼多種極端的自然環境，只要給予一線生機，生命就能蓬勃發展。我們對生命重新樹立起了更崇高的敬意。

地球古菌類的發現，照亮了人類探測火星生命的道路。地球古菌類的生活習性，能告訴人類它們起源時的生命環境。那種環境可能與火星 35億～38 億年前時相差不遠。火星那時也有水、火山活動及熱泉，地球能發展出生命，為什麼火星不能？

註解

• 註 1：“Biological Contamination of Mars,” National Research Council, National Academy Press, Washington, 1992.

——本文摘自《穿越4.7億公里的拜訪：追尋跟著水走的火星生命》，2021 年 7 月，三民。

• 文 / 雞湯來了實習生黃靖云
• 校稿 / 雞湯來了陳世芃、張芷晴
• 製圖 / 雞湯來了實習生張心怡
• 編輯 / 雞湯來了蕭子喬

「兒子，爸爸會和可魯一直在一起，知道吧？」

「人到了要分離的時刻，就會變得很不會說謊。」

「可魯要代替爸爸每天對鏡子裡的自己說：你做得很好！」

「眼睛看不到，不代表不存在，只要你記得，就永遠不會消失。」

近期話題韓劇《Move to Heaven：我是遺物整理師》，成為疫情肆虐的當下一股撫慰人心的暖流。《我是遺物整理師》改編自專業遺物整理師金寒星的真實故事，短短十集的篇幅中，每集有著各自獨立的故事，每個故事也探討著不同議題，反映真實社會中縮影，也訴說著一個個「搬去天堂」的人背後屬於「關係」的暖心故事。

　死亡，一個看似恐懼、悲傷、距離遙遠的議題。在《我是遺物整理師》中，對於「死亡」的抽象意象，透過「整理遺物」的具體方式重新梳理、賦予意義。編劇用溫柔細膩的情感、觸動人心的對話、緻密飽滿的畫面來呈現，帶領觀眾一同探討「生與死」。

　人的一生，就是不斷的與人建立新的關係，和維繫舊有關係。而最痛苦、不敢直面的創傷便是關係的結束，尤其是面對親人逝去造成現實生活裡關係的分離和斷裂。「依附」對象的離開，是留在世間的生者生命中難以抹滅的缺憾。

當生與死相遇：逝去不等於消失，而是轉變為另一種存在

　「爸爸說…這是爸爸的…只有爸爸可以用…」如同劇中所示，主角可魯腦中不時浮現爸爸曾說過的話、做出相同決策、遵循著共同生活時的習慣，可魯的一言一行、一舉一動，無形地浮現出爸爸的影子…

　本土學者深入訪談十一位喪親者後發現：逝去的親人並不是一下子就消失在家庭的舞台，而是轉變為另一種存在方式，由實質的存在轉化為「虛擬的存在」。逝者會透過「溝通、決策、空間、情感」四項特徵對生者產生思想和情感上的連結。

溝通

喪親者會不自覺地持續和逝者說話，彷彿逝者還活著、還聽得見。如同影集末尾可魯看著父親留下來的影片，用力點頭回應著影片中的父親。

決策

面臨決策時，喪親者循著逝者的價值和標準做為參考依據，揣摩並貫徹逝者的理念。「脫下帽子、說明來意、向房間敬禮…」每當可魯進行遺物整理時，會依循父親的步驟開始進行。

空間

逝者生前使用的空間，對於喪親者來說容易產生「觸景傷情」的情緒，因此喪親者會透過遺物、空間紀念逝者。就像影集中可魯不讓叔叔使用父親的房間，並堅持維持著房間擺設。

情感

逝者在喪親者心中的情感、關係難以被取代，對喪親者來說，逝者永存心中。影集末尾，可魯抱著代表父親的樹木，望著蔥蘢繁茂的枝葉，將父親的愛放置於心中最柔軟的地方。

    而之所以有上述的連結，是因為對喪親者來說：「逝者雖然離開了，卻仍然用另一種方式活著。」面對親人逝去的傷痛，隨著時間拉長，慢慢地從迷惘失序的情緒中抽離，漸漸適應、淡化傷痛。這是一個動態的歷程，從一開始的不相信，轉變為接受，進而逐漸鬆綁與逝者間的連結。對生者而言，我們沒有被拋下，而是逝者超越時空的限制，用不同的方式，繼續參與生者的過去與未來。

喚醒「心」連結：尋回生命掌握感，找回愛和被愛的能力

「眼睛看不到，不代表不存在，只要你記得，就永遠不會消失。」

－《Move to Heaven：我是遺物整理師》

「人的一生，要死去三次。
第一次，當你的心跳停止，呼吸消逝，你在生物學上被宣告了死亡。
第二次，當你下葬，人們穿著黑衣出席你的葬禮，他們宣告，你在這個社會上不復存在，你從人際關係網裡消逝，你悄然離去。
而第三次死亡，是這個世界上最後一個記得你的人，把你忘記，於是，你就真正地死去。整個宇宙都將不再和你有關。」

－David Eagleman《SUM: Forty Tales from the Afterlives》

    如同知名皮克斯動畫《可可夜總會》中所提到「真正的死亡是世界上再沒有一個人記得你。」死亡，不是將逝者從生命中剔除，而是重新安置逝者的位置，重新建立起新的連結和定位。只要沒有被遺忘，逝去的人就不會遠離。

　國外學者 Worden認為「失去」也是生命中的一部分，失去會帶來悲傷的存在，但愛也一樣存在。面對哀悼情緒時，會經歷四個階段：

階段一

接受失落的事實：認知死亡是真實發生，逝者不會回來

    看到親人曾經居住的房間、聞到身上熟悉的味道、聽到記憶中熟識的話語，喪親者需要接受現實，承認逝者已經離開。

    「爸爸說他會來接我的…他會來的…」當可魯得知父親去世消息時，口中不斷喃喃自語重複道。他的反應有別於一般人情緒起伏，反而顯得相較「冷靜」，也許是受疾病亞斯伯格症的影響所致，但在被疾病所掩蓋的外表下，可魯其實和一般人一樣，用「不相信」的態度來逃避親人過世的噩耗…

階段二

經驗悲傷的痛苦：忍受失落的情緒，接納哀慟的沮喪

　強烈的無助感放肆膨脹，經驗著親人離開的悲痛。

　「我要帶爸爸回家…爸爸會一直在可魯身邊」可魯緊緊抱著爸爸的骨灰罈說著。在面對父親逝去這個張力極大的壓力事件，從可魯事後不願意灑骨灰、維持家中擺設…等等行為舉動，發覺可魯一方面選擇不接受，另一方面又不可否認父親離開的事實，在矛盾間掙扎。

階段三

重新適應逝者不在的環境：找回新的生活步調，學習承擔責任，接納改變

    調整逝者對自己的意義，建立與逝者間的連結，從中找回對生命的掌握感。

   「死者沒辦法像活著的時候用聲音說話，所以我們要試著解讀他們的想法。」影集中每當可魯進行遺物整理時，腦海中總是會浮現父親的言語、身影，就算看不到、摸不著，但可魯知道父親一直在身旁。

階段四

重新定位喪親經驗：將情緒的活力投注在生命中，找回愛和被愛的能力

    試著把對逝者的懷念重新安放、賦予意義，進而面對另一段關係，這並非對逝者的背叛，而是對人生更有意義的追悼。

    「韓靜佑先生，您於2020年4月13日過世，我是天堂移居的韓可魯，來替您搬最後一次家。」可魯脫下帽子、閉上眼睛對著父親的房間說道。影集末端，可魯正視父親死亡，整理了父親留下的遺物，隨後獨自一人帶著骨灰回到過去與父親生活的地方，將之撒向空中、迎向未來。

要「用點力」，才能真正的放手

    每當談論到死亡，我們總是會有些隱晦與閃躲，或者說，現實生活中的我們，不會頻繁地去接觸死亡，所以當實際面臨時，它挑戰原有的認知系統，認知失衡導致個體被恐懼、焦慮的情緒所淹沒。

    綜觀現在新冠肺炎肆虐的臺灣，現實中每天有好幾條生命染疫死去，許多確診者的家屬甚至見不到家人最後一面。死亡的張力極大，它既非比尋常，又無法預測。當事件發生時，對於死亡的理解取決我們對它賦予的意義，也就是「如何看待死亡」。我們無法改變死亡的事實，但能調整面對死亡的心態，倘若能接受逝者的離開，重新與逝者產生鍵結，便能不再停留於死亡帶來的負面記憶。

    人生百態、世事無常，我們不能預測死亡，但能好好說再見。面對死亡，每個人有著不一樣的解讀、不一樣的詮釋、不一樣的態度，每個人的療傷時間不同，不需要強迫自己一定要馬上走出傷痛。相反地，留些時間陪伴自己，允許自己悲傷，重新回顧與逝者的喜與悲，建立與逝者「心」的連結。

    經歷過喪親的我們，雖然比想像中脆弱，但也是無法想像的堅強。

延伸閱讀

• 你是有安全感的人嗎？常見依附型態３大類型

參考資料

1. 羅子婷（2018）。喪親家庭的家庭韌力。諮商與輔導，385， 45-48+57。
2. 陳亭君、林耀盛、許文耀（2010）。重大創傷事件的個人意義化歷程：建構與轉化。高雄行為科學學刊，2，61-80。
3. 蔡佩真（2009）。 永活我心: 逝者的虛擬存在與影響力之探討以父母死亡之成年喪親者為例。中華心理衛生學刊，22（4），411-433。

本文轉載 雞湯來了 ，原文連結：看見生命的脆弱和堅強-《Move to Heaven：我是遺物整理師》伴你尋覓喪親風暴的出口，歡迎去 雞湯來了 繞繞玩玩喔！