Loading [MathJax]/jax/output/HTML-CSS/config.js

0

0
0

文字

分享

0
0
0

眼鏡屬性萬歲!戴眼鏡的人真的比較聰明?

Peggy Sha/沙珮琦
・2018/06/11 ・3040字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 539 ・八年級

  • 2018.06.15 編按:原文中誤將 Isaac Asimov 對於眼鏡的評論出處誤植為《無知崇拜》(The Cult of Ignorance)一文,經查證其出處應為「The By-Product of Science Fiction」,特此更正。

一想到眼鏡,你心中浮現的關鍵字是什麼?書呆子還是學霸?
(y編按:是新八)

最近一篇發表在《自然通訊期刊》(Nature Communications)指出,戴眼鏡的人們可能更接近以下這種形象:

一想到眼鏡,就想到裝逼?圖/《在下坂本,有何貴幹?》官方宣傳圖

或許有人會說:這不是很好猜的一件事嗎?讀書或學習的時間較長,傷害了視力,那些聰明人戴眼鏡的比例肯定比較高啊!如果你也是這麼想的,那你就太小看兩者之間的關聯了。

從大規模基因資料開始探討

由愛丁堡大學遺傳統計學家 Gail Davies 所帶領的團隊,從現有的「英國生物樣本庫」(UK Biobank)等基因庫中分析了 30 多萬名民眾的基因資料。參與者的年齡介於 16102 歲之間,而研究者除了進行 DNA 樣本的分析外,還採用了問卷調查以及一般智力因素測驗。

此研究是目前為止相關題目中,規模最大的一個,研究人員在分析基因資訊後,從中辨別出了 148 個與一般認知能力相關的基因座(gene loci,又稱基因位點)。此外,他們也找到了 42 個跟反應時間有關的基因座,其中,更有多達 40 個是全新的發現。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

Davies 對此表示:「這項至今最大的認知功能研究裡,發現了許多基因差異,而這些差異影響了思考能力的遺傳。」研究發現了遺傳對於健康結果和大腦結構的共同影響,讓科學家們得以探索這些差異對人們思考能力的影響。

研究者之一的認知流行病學家 Ian Deary 也說:「不到十年前,我們也嘗試在 3 千名受試者身上找到跟智力有關的基因,卻幾乎一無所獲。」「而現在參與者的人數是當年百倍之多,再加上 200 多名科學家共同合作,我們找出了 150個跟智力有關的基因區域。」

龐大的基因庫資料,讓科學家們得以拼湊出智力與基因的關聯。圖/By qimono @Pixabay

戴眼鏡的人,可能真的比較聰明

那麼,這次的大規模研究到底發現了什麼呢?經過分析發現,一般認知能力、反應時間以及視力、壽命、高血壓等健康變項有著基因重疊關係。在這些受試者中,智力較高的人配戴眼鏡或隱形眼鏡的機率較他人高出 28%,擁有近視的比例則高出 32%。

不過,雖然罹患近視的比例較多,擁有較高的認知能力似乎也有不少好處,比如說,他們經歷嚴重憂鬱疾患的機率少了 30%,也比較不容易罹患高血壓、心絞痛等心血管疾病,乃至於肺癌、骨關節炎等病症。這些高智商族群有 17% 的機率會較為長壽。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

現在,停下來看看你的左右鄰居,是不是發現了很多戴眼鏡的人呢?咦咦咦!?難道我四周臥虎藏龍?

四面八方到處都看得到眼鏡!圖/By Michael Dorausch, CC BY-SA 2.0, wikimedia commons

……恩,其實不是的。根據衛福部於民國 102 年所做的統計資料顯示,在台灣 18~24 歲(現約為 23~29 歲)人口中,患有近視的人口比例竟高達 77.4%!嘿嘿嘿,難不成台灣的年輕人都特別聰明?

一談到這個,就不得不說說上述研究的限制了,這項研究的基因資料庫主要是針對歐洲血統,所以並不能將結果直接推論到其他族群。而更重要的一點就是,這些研究的內容都是強調「相關性」而非「因果性」,我們不應該對智商跟基因之間的關係輕下結論。

戴不戴眼鏡?各種形象隨心所欲

source:銀魂動畫截圖

不過也別急著摘掉你的眼鏡呀,撇除基因相關的研究,許多經驗法則告訴我們:無論你是不是真有近/遠視,當你帶著眼鏡的時候,人們通常會認為你比較聰明。有些研究就發現,人們傾向認為戴眼鏡的人「更聰明、更值得信賴、勤勞而誠實」。所以,許多辯護律師都會在庭審時要求自己的客戶配戴眼鏡。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

一位經驗老道的律師 Harvey Slovis 就曾向《紐約》(New York)雜誌解釋:「眼鏡有助於軟化外型,讓被告看起來沒有能力犯罪。」根據他的經驗,有好幾次案件已有大量證據,但他的客戶戴上眼鏡,而後,「噹!」無罪釋放。他說:「眼鏡創造了一種不言而喻的『書呆子防護罩』」。

眼鏡除了是辯護律師的法寶外,也常出現在流行文化中,像電影《麻雀變公主》中,一拿下眼鏡,女主角立刻醜小鴨變天鵝。

還記得這驚天地泣鬼神的一幕嗎?拿下眼鏡瞬間變公主。圖/《麻雀變公主》電影截圖 @thelala

知名科幻小說家 Isaac Asimov 就曾在「The By-Product of Science Fiction一文中,針對這種刻板印象發表了看法。他認為,眼鏡不僅僅是眼鏡,而是一種智慧的象徵,在這種文化裡,閱眾會學到兩件事:

  1. 聰明的特徵是社交上的阻力,會導致不快樂
  2. 正規教育沒有必要,可以隨意減少,隨之而來的無知則能邁向幸福

不過,「眼鏡=書呆子」的這種印象似乎已漸漸轉變,現在許多藝人都將眼鏡視作時尚單品,無鏡片眼鏡也大行其道,對於這種現象,《GQ》雜誌的看法是:戴這種眼鏡是「低端的文青行為」。只能說,看完了以上種種研究和評論,眼鏡戴還是不戴?這是個問題。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
眼鏡戴還是不戴?這是個問題。source:IMDb

參考資料:

編輯:y編









-----廣告,請繼續往下閱讀-----
文章難易度
Peggy Sha/沙珮琦
69 篇文章 ・ 390 位粉絲
曾經是泛科的 S 編,來自可愛的教育系,是一位正努力成為科青的女子,永遠都想要知道更多新的事情,好奇心怎樣都不嫌多。

0

0
0

文字

分享

0
0
0
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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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)」!

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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)。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
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!

👉 更多研華Edge AI解決方案
👉 立即申請Server租借

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
-----廣告,請繼續往下閱讀-----
文章難易度

討論功能關閉中。

鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
225 篇文章 ・ 313 位粉絲
充滿能量的泛科學品牌合作帳號!相關行銷合作請洽:contact@pansci.asia

0

2
0

文字

分享

0
2
0
從遺傳學角度剖析:女性能在體育場上超越男性嗎?——《運動基因》
行路出版_96
・2024/08/10 ・3712字 ・閱讀時間約 7 分鐘

科學期刊的預言:女性能追趕甚至超越男性?

我在 2002 年還在讀大四時,第一次看到兩位 UCLA 生理學家的論文〈不用多久女性就會跑得比男性快?〉,當時我覺得這個標題很荒謬。在那之前我花了五個賽季,進行 800 公尺中距離跑步訓練,成績已經超越世界女子紀錄。而且我還不是自己接力隊上跑最快的。

但那篇論文發表在《自然》(Nature)期刊上,這是世上極具聲望的科學期刊,所以一定有些道理。大眾就是這麼認為的。《美國新聞與世界報導》雜誌在 1996 年亞特蘭大奧運之前,對一千個美國人做了調查,結果其中有三分之二認為,「終有一天頂尖女運動員會勝過頂尖男運動員」。

1996 年亞特蘭大奧運前,一千位美國人中有三分之二認為,「終有一天頂尖女運動員會勝過頂尖男運動員」。 圖/envato

《自然》期刊上那篇論文的作者,把男子組和女子組從 200 公尺短跑到馬拉松各項賽事歷年的世界紀錄畫成圖表,發現女子組紀錄進步得遠比男子組急速。他們用外推法從曲線的趨勢推斷未來,確定到 21 世紀前半葉,女性就會在各個賽跑項目擊敗男性。兩名作者寫道:「正因進步速度的差異實在非常大,而使(兩者)差距逐漸縮小。」

2004 年,趁著雅典奧運成為新聞焦點之際,《自然》又特別刊出一篇同類型的文章〈2156 年奧運會場上的重要衝刺?〉(Momentous Sprint at the 2156 Olympics?)──標題所指的,正是女子選手會在 100 公尺短跑比賽中,勝過男子選手的預計時間。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

2005 年,三名運動科學家在《英國運動醫學期刊》發表了一篇論文,省去問號開門見山在標題宣稱:〈女性終將做到〉(Women Will Do It in the Long Run.)。

難道男性主導世界紀錄的情況,始終是歧視女性、把女性排除於競技場外的結果?

20 世紀上半葉,文化規範與偽科學嚴重限制了女性參與運動競技的機會。在 1928 年阿姆斯特丹奧運期間,有媒體(捏造)報導指稱,女性選手在 800 公尺賽跑後筋疲力竭地躺在地上,這讓一些醫生和體育記者十分反感,使得他們認為這個比賽項目會危害女性健康。《紐約時報》上有篇文章就寫:「這種距離太消耗女性的體力了。」〔1〕那幾屆奧運之後,在接下來的三十二年間,距離超過 200 公尺的所有女子項目,都突然遭禁,直到 2008 年奧運,男女運動員的徑賽項目才終於完全相同。但《自然》期刊上的那幾篇論文指出,隨著女性參賽人數增多,看起來她們的運動成績到最後可能會與男性並駕齊驅,甚至比男性更好。

運動能力的基因密碼:性別差異的生物學根源

我去拜訪約克大學的運動心理學家喬.貝克時,我們談論到運動表現的男女差異,尤其是投擲項目的差異。在科學實驗裡證實過的所有性別差異中,投擲項目一直名列前茅。用統計學術語來說的話,男女運動員的平均投擲速度相差了三個標準差,大約是男女身高差距的兩倍。這代表如果你從街上拉一千個男子,其中 997 人擲球的力氣會比普通女性大。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

不過貝克提到,這種情形可能是反映女性缺乏訓練。他的太太是打棒球長大的,輕輕鬆鬆就能贏過他。他打趣說:「她會發出一束雷射光。」那麼這是生物學上的差異嗎?

男性和女性的 DNA 差異極小,僅限於在女性身上為X或男性為Y的那單一染色體。姊弟或兄妹從完全相同的來源取得基因,透過重組母親和父親的 DNA,確保兄弟姊妹絕對不會相近到變成複製人。

性別分化過程大部分要歸結到 Y 染色體上的「SRY 基因」,它的全名是「Y 染色體性別決定區基因」。若要說有「運動能力基因」,那就非 SRY 基因莫屬了。人類生物學的安排,就是讓同樣的雙親能夠同時生育出男性的兒子和女性的女兒,即使傳遞的是相同的基因。SRY 基因是一把 DNA 萬能鑰匙,會選擇性地啟動發育成男性的基因。

我們在生命初期都是女性──每個人類胚胎在形成的前六週都是女性。由於哺乳動物的胎兒會接觸到來自母親的大量雌激素,因此預設性別為女性是比較合算的。在男性身上,SRY 基因到第六週時會暗示睪丸及萊氏細胞(Leydig cell)該準備形成了;萊氏細胞是睪丸內負責合成睪固酮的細胞。睪固酮在一個月之內會不斷湧出,啟動特定基因,關閉其他基因,兩性投擲差距不用多久就會出現。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

男孩還在子宮時,就開始發育出比較長的前臂,這使得他們日後投擲時會做出更有力的揮臂動作。儘管男孩和女孩在投擲技能方面的差異,不如成年男性和女性之間那麼顯著,但這種差異在兩歲幼童身上已經很明顯了。

性別分化過程大部分要歸結到 Y 染色體上的「SRY 基因」,會選擇性地啟動發育成男性的基因。 圖/envato

文化與訓練的影響:投擲項目中的性別差距

為了確定孩童之間的投擲差距有多少與文化有關,北德州大學和西澳大學的科學家組成團隊,共同測試美國孩童與澳洲原住民孩童的投擲技能。澳洲原住民沒有發展出農業,仍過著狩獵採集生活,他們教導女孩丟擲戰鬥及狩獵用武器,就像教導男孩一樣。這項研究確實發現,美國男孩和女孩在投擲技能上的差異,比澳洲原住民男孩和女孩之間的差異顯著許多。不過儘管女孩因為較早發育長得較高較壯,男孩仍比女孩擲得更遠。

普遍來說,男孩不僅比女孩更善於投擲,視覺追蹤攔截飛行物的能力往往也出色許多;87% 的男孩在目標鎖定能力的測試上,表現得比一般女孩好。另外,導致差異的部分原因,至少看起來是因為在子宮的時期接觸到了睪固酮。由於先天性腎上腺增生症,而在子宮裡接觸到高濃度睪固酮的女孩,上述項目的表現會像男孩一樣,而不像女孩;患有這種遺傳疾病的胎兒,腎上腺會過度分泌男性荷爾蒙。

受過良好投擲訓練的女性,能輕易勝過未受訓練的男性,但受過良好訓練的男性,表現會大幅超越受過良好訓練的女性。男子奧運標槍選手擲出的距離,比女子奧運選手遠大約三成,儘管女子組使用的標槍比較輕。此外,女性投出的最快棒球球速的金氏世界紀錄是 65 mph(相當於時速 105 公里),表現不錯的高中男生的球速經常比這還要快,有些男子職業球員可以投出超過 100 mph(相當於時速 160 公里)的球速。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

在跑步方面,從 100 公尺到 1 萬公尺,經驗法則是把菁英級表現差距定在 11%。從短跑到超級馬拉松,不管任何距離的賽跑,男子組的前十名都比女子組的前十名快大約 11%。〔2〕在職業等級,那就是個鴻溝。女子組的 100 公尺世界紀錄,跟 2012 年奧運男子組的參賽資格還差了四分之一秒;而在一萬公尺長跑,女子組的世界紀錄成績,與達到奧運參賽資格最低標準的男選手相比落後了一圈。

不論距離,男子組前十名的跑步速度普遍比女子組快約 11%。圖/enavato

投擲項目與純爆發力型運動項目的差距更大。在跳遠方面,女子選手落後男子 19%。差距最小的是長距離游泳競賽;在 800 公尺自由式比賽中,排名前面的女子選手,與排名前面的男子選手差距不到 6%。

預言女性運動員將超越男性的那幾篇論文暗示,從 1950 年代到 1980 年代,女性表現的進展遵循一條會持續下去的穩定軌跡,但在現實中是有一段短暫爆發,隨後趨於平穩──這是女子運動員,而非男子運動員進入的平穩期。儘管到 1980 年代,女性在 100 公尺到 1 英里各項賽跑的最快速度,都開始趨於穩定,但男子運動員仍繼續緩慢進步,雖然只進步一點點。

數字很明確。菁英女子選手並未趕上菁英男子選手,也沒有保持住狀況,男性運動員則在非常慢地進步。生物學上的差距在擴大。但為什麼原本就有差距存在?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

註釋

  1.  各報上氣不接下氣地報導 800 公尺女子選手紛紛倒在跑道上。正如運動雜誌《跑步時代》(Running Times)2012 年的一篇文章指出的,實情是只有一個女子選手在終點線倒下,其餘三名都打破了先前的世界紀錄。據稱人在現場的《紐約郵報》記者寫道,「11 位淒慘的女性」當中有 5 人沒有跑完,5 人在跑過終點線後倒下。《跑步時代》報導說,參賽的女運動員只有 9 個,而且全部跑完。
  2. 過去普遍認為,隨著比賽距離拉長,女子賽跑選手會超越男子選手。這是克里斯多福.麥杜格(Christopher McDougall)在《天生就會跑》這本很吸引人的書裡談到的主題,但不完全正確。成績非常優秀的跑者之間的 11% 差距,在最長距離和最短距離同樣穩固存在。儘管如此,南非生理學家卻發現,當一男一女的馬拉松完賽時間不相上下,那個男士在距離短於馬拉松的比賽中通常會贏過那個女士,但如果競賽距離加長到 64 公里,女士就會跑贏。他們報告說,這是因為男性通常比較高又比較重,比賽距離越長,這就會變成很大的缺點。然而在世界頂尖超馬選手當中,男女體型差異比一般群體中的差異小,而 11% 的成績差距,也存在於超級長距離的最優秀男女選手之間。

——本文摘自 大衛・艾普斯坦(David Epstein)運動基因:頂尖運動表現背後的科學》,2020 年 12 月,行路出版,未經同意請勿轉載

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

討論功能關閉中。

行路出版_96
21 篇文章 ・ 8 位粉絲
行路為「讀書共和國」出版集團旗下新創的出版社,出版知識類且富科普或哲普內涵的書籍,科學類中尤其將長期耕耘「心理學+腦科學」領域重要、具時代意義,足以當教材的出版品。 行路臉書專頁:https://www.facebook.com/WalkPublishing

0

0
0

文字

分享

0
0
0
白內障手術使用延焦段散光矯正人工水晶體,助高度近視、散光患者擺脫厚重眼鏡!
careonline_96
・2024/08/02 ・2020字 ・閱讀時間約 4 分鐘

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

「他是位 60 歲的男性,高度近視達 1300 度,且有白內障及黃斑部退化的狀況。」垂楊大學眼科謝旻蒼醫師表示,「由於患者常在夜間駕車,工作上也有較高的中距離用眼需求,所以患者選擇使用延焦段散光矯正人工水晶體。」

延焦段散光矯正人工水晶體能同時幫患者矯正近視、散光,並提升中距離的視覺品質,在日常生活中幾乎都不需要配戴眼鏡。高度近視、散光患者在術後能夠擺脫配戴多年的厚重眼鏡,生活品質與滿意度也大幅提升!

為響應每年六月為白內障衛教月,謝旻蒼醫師特別來跟民眾分享白內障的相關資訊。

簡單來說,白內障是眼睛的水晶體從清澈逐漸變得混濁,進而影響視力。而白內障最常見的原因是與年紀有關的自然老化,多發生在 50 歲以上的民眾。其他還有一些會讓白內障提早發生的原因,包括曝曬過多紫外線、高度近視、糖尿病、眼睛外傷、長期使用類固醇等,都可能讓患者在 40 歲就出現白內障。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

白內障最直接的症狀就是視力模糊,患者也會覺得視野變暗、色調改變、容易眩光,有時候還會出現晶體性近視,近視度數明顯上升。

當白內障已對生活、工作造成影響時,通常醫師便會建議接受白內障手術。謝旻蒼醫師說,如果置之不理,白內障過度成熟不只讓手術難度提高、增加併發症風險,也可能導致青光眼,進一步對視力造成永久性傷害。

白內障手術幫助重見光明

倘若白內障已影響視力,勢必要進行白內障手術才有辦法確實的改善視力。

白內障手術是利用超音波將混濁老化的水晶體乳化並移除,然後置入人工水晶體來取代原有的水晶體功能,也能同步矯正近視、遠視、散光甚至老花眼,讓視力最佳化。拜微創手術技術之賜,白內障手術時間大約只需要 20 分鐘,待恢復後便能重見光明。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

傳統的單焦點人工水晶體能夠讓患者看清楚遠距離的物體,至於散光以及中、近距離便需在術後配戴眼鏡輔助。而多焦點人工水晶體能夠讓患者看清楚位於遠、中、近焦點處的物體,但在焦點與焦點之間,影像的不連續性可能會讓視覺受到干擾,夜間駕車也容易有眩光問題。

為了有夜間駕車同時也有中近距離用眼需求的族群,而發展出的延焦段人工水晶體,是利用延長視覺景深來提供遠距離至中近距離的連續清晰視力。中距離為大約一個手臂的距離,是日常生活中最常用的視距範圍,例如開車看導航、使用電腦、煮飯做菜等都屬於中距離視距。

延焦段人工水晶體還具有低夜間光學干擾、不過濾健康藍光的特性,提升夜視清晰度,幫助患者達到日間方便、夜間安全。另外,延焦段人工水晶體能適應多種眼睛條件之患者,例如角膜狀況不佳、黃斑部疾病、做過屈光雷射手術等,都能事先與醫師討論。

台灣的近視盛行率很高,有許多高度近視的年輕患者也出現了早發性白內障的情況,這時可以考慮使用延長焦段水晶體,能夠一併矯正近視,並提供中距離視力,日常生活更加方便。而且延焦段水晶體能提升夜視清晰度,夜間開車也比較安全。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

除了矯正近視之外,延焦段人工水晶體還可選配散光矯正功能。謝旻蒼醫師說,散光會讓影像出現疊影,干擾視覺品質,所以建議高度散光可一併使用人工水晶體來矯正,讓術後的視力更清晰,提升患者術後視覺品質,減少術後的眼鏡配戴率。

貼心小提醒

除了人工水晶體,白內障手術的設備也持續進步,謝旻蒼醫師說,近年還發展出飛秒白內障雷射技術,能夠讓手術過程更精準,進一步降低手術風險,提升安全性,同時也提高術中及術後穩定性,能讓傷口跟視力更快恢復。

每年六月是白內障衛教月,醫師提醒,如果發現有近視度數突增、視力模糊、視野變暗、色調改變、容易眩光等現象,一定要盡快就醫,確認眼睛的狀況,並及早接受治療!

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

討論功能關閉中。

careonline_96
568 篇文章 ・ 279 位粉絲
台灣最大醫療入口網站