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聽古典音樂讓你變聰明?「莫札特效應」是真的嗎?──《好聲音的科學》

PanSci_96
・2018/12/01 ・4923字 ・閱讀時間約 10 分鐘 ・SR值 508 ・六年級

一九九三年,以羅雪(Frances Rauscher)為首的一群心理學家,在聲譽卓著的科學期刊《自然》(Nature)上,刊登了一篇題為〈音樂與空間測試的表現〉(Music and Spatial Task Performance)的論文。

圖/論文截圖

這項研究是為了瞭解學生們,在花十分鐘做了下面三件事的其中一件後,於某項智力測驗上的表現如何:在這十分鐘裡,有的學生聽的是教人放鬆的指令,有的只是安靜地坐著,而其餘學生則聽了十分鐘的莫札特鋼琴曲。接著,所有人都做了同樣的測驗。

測驗結果顯示,聆聽莫札特音樂的那組學生,比聽放鬆指令或是什麼都沒做的學生,成績都要來得好,而進步的幅度,相當於比他們原本的智商高出了八或九分──這對他們來說可是很有用的。

在這項測驗中,學生們要看一些經過摺疊裁剪的紙張上面的圖形,並猜測這張紙在沒有摺過前是什麼樣子。這裡有一個類似的例子:你能看出下圖的紙張,在經過摺疊和裁剪後,會變成圖A到E中的哪個形狀嗎?(解答請見本章最後一頁)

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圖/出版社提供

問題在於後來發生的事。

要是當初羅雪博士及其團隊,將這項測試結果發表在某份不知名的心理學期刊上,那麼在她專業領域內的同僚就會閱讀,並將它加進眾多有關大腦運作的已知資料中,並勤於增修這些資料。但,《自然》可是首屈一指的期刊,許多非常新奇、甚至顛覆世界的科學發現都會刊登在這裡,也就是說,各家報紙媒體都會聘請專家學者(或至少是某個戴眼鏡的傢伙),按月詳讀其中的每篇文章,搜尋有關癌症療法,或是無需熨燙的褲子等各種新穎題材。

古典音樂可以提升智商?這說法實在太誘人了!

羅雪博士的發現,在經過這些戴著眼鏡的記者不斷散播後,媒體便充斥著古典音樂能提高智商的報導,而「莫札特效應」(Mozart effect)的說法也就不脛而走。但羅雪博士不但從未表示聆聽莫札特的音樂能提高智商,而且還對媒體那些短視的新聞從業人員解釋了好幾次,卻根本是徒勞。她所談的,不過是某些「技能」,與我們所想像特定行為的結果有關罷了。

當然,根本沒人關心她到底說了什麼。古典音樂能讓人變得更有腦的說法實在太誘人,因此可不能揭露實情,免得大家想像幻滅。

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圖/pixabay

之前有很長一段時間,各行各業人人都相信這套說法。

英國古典音樂廣播電台 Classic FM 還推出了一張名為《嬰兒音樂》的暢銷 CD。在美國,新罕布什爾州則贈送新手媽咪人手一張古典樂 CD,佛羅里達州還通過一項法案,要求州立的托育中心播放古典音樂,德州監獄甚至播放交響樂給受刑人聽,還因此引發許多淋浴時刺傷人的事件,因為大哥們竟為了拉赫曼尼諾夫和西貝流士孰優孰劣而起爭執。到了一九九○年代末期,由心理學家亞德里恩.諾斯和大衛‧哈格里夫斯在加州和亞利桑那州所進行的調查,發現每五個人中就有四個人知道莫札特效應。莫札特應該會感到很欣慰才是。

從那時開始,許多心理學家就開始探究智商與聆聽莫札特音樂之間是否有關聯。二○一○年,研究人員在檢視了各種與此主題相關,共有超過三千人參與的三十九項調查後,確定真的有所謂的莫札特效應──但卻跟莫札特一點關係也沒有。

從莫札特到史蒂芬金……也太不懷好意了吧。圖/imdb

多倫多大學的心理學家 E.格倫.夏倫柏格(E. Glenn Schellenberg)及其同事,針對這方面做了許多研究,在其中一項實驗中,他們將莫札特音樂換成了驚悚大師史蒂芬金(Stephen King)小說的錄音。這項做法看似奇怪,但夏倫柏格教授和他的團隊卻想藉此瞭解,是否音樂本身根本就不是重點。

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其實,重點是要讓心情變好

也許在做智力測驗之前,只要播放任何讓人愉快的東西,就能使人擁有好心情,並因此表現得更好。由於參與測試的都是大學生,不可否認地,這些大學生可能只是對史蒂芬金的小說,跟對兩百年歷史的鋼琴曲一樣喜愛罷了。我相信,若是學生們事前先聆聽一段音樂或故事,而非安靜地坐著的話,也會在相同的「紙張未摺前應該是什麼形狀」測驗上,有較佳的表現。測驗結束後,這些學生必須表明自己比較喜歡聽故事還是音樂。較喜歡聽故事的學生,在聽完故事後所做的測驗分數最高;同樣地,較愛好音樂的學生,則是在聽完音樂後做的測驗分數最好。

因此,我們現在不必再費神搞懂,為何莫札特的音樂能神奇地重整大腦模式,讓它變得更有效率了。因為,這個「莫札特效應」不過是一個眾所周知的道理罷了──處於正面的心理狀態,就能增進智力上的表現。

《阿瑪迪斯》劇照。圖/imdb

所謂「正面心理狀態」就是好心情加上適度的刺激。這裡的「刺激」指的是與沉悶相反的情緒。如果你處於不夠刺激的情境(覺得無聊或昏昏欲睡),你的大腦就沒辦法做太多事,此時要是有人突然拿智力測驗給你做,成績自然就會不好。

相反地,你也可能受到太多刺激,如太過興奮或緊張等,如此也會導致表現不佳。只有在處於適度刺激的狀態下,也就是在聽了故事或音樂後,再接受測驗,才會有最佳表現。最重要的是,你若愈喜歡這個故事或音樂,心情就會愈好,而心情好也有助於增進表現。當你心情不錯時,多巴胺的分泌就會增加,據說這樣思考時就會更有彈性,解決問題和做決定的能力也會變強。

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為了證實這一點,多倫多研究團隊開始嘗試在進行測驗之前,播放各式各樣的音樂,然後看看結果如何。不出所料,他們很快就發現了「舒伯特效應」,也就是出現了跟莫札特效應一樣的效果。雖然其他作曲家的作品也都產生了相同的效果,但研究團隊卻預測應該不會出現「阿比諾尼效應」。

義大利作曲家阿比諾尼(Tomaso Albinoni)是那種一曲成名走天下的音樂家之一,你或許曾聽過他那一千零一首作品〈慢板〉,但由於這首曲子實在太過悲傷和緩慢,因此不太可能讓你感到振奮,或是讓你擁有好心情。不用說,要是在做摺紙(剪紙)測驗前播放這首曲子的話,自然也就不會出現阿比諾尼效應了。

  • 其實,阿比諾尼恐怕是音樂史上唯一的「無曲」成名者。因為就連那首〈阿比諾尼之慢板〉,也極有可能是出自一九五○年代義大利音樂學家兼作曲家雷莫‧賈佐托(Remo Giazotto)之手。

在當初的測驗中所播放的莫札特作品,乃是以大調譜寫且曲速稍快,因而給人一種歡快的感覺。多倫多研究團隊曾嘗試以較緩慢的速度,以及將它變成小調(我們知道小調會激發較為悲傷的情緒)等方式,播放這首曲子的不同版本給受測者聽。他們用了各種版本做測試後,證實曲速較快的音樂更具激勵效果,而大調樂曲則會讓人心情更好,因此,速度快的大調樂曲就會讓人們在測驗時擁有最佳表現。

圖/pexels

之後當研究團隊在多倫多再也找不到受害(測)者時,便決定入侵英國。他們說服英國國家廣播公司(BBC),協助他們同時為大約兩百所學校裡近八千名學童做測試。他們將每一所學校中的十到十一歲學生分為三組,並分別集中在三間教室裡,且每間教室都準備了一台收音機。

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  • 第一組學童聽的是BBC第一電台(Radio 1)播放的流行樂團Blur的歌曲;
  • 第二組聽的是BBC第三電台播放的莫札特作品;
  • 第三組聽的則是心理學家蘇珊‧海拉姆(Susan Hallam)探討他們正在做的這項實驗的錄音。

在播放完畢後,學童們做了兩項關於空間能力的測試。在這項針對好心情(刺激)理論所做的實驗中,一如我們所料,這些學童在聽過最能刺激他們且最喜歡的播音內容後,所做的測驗結果也最好──因而現在又多了一個「Blur效應」了。

這一切重點在於,在接受下一個腦力挑戰前,你聽的是什麼內容並不重要,不論是莫札特、Blur的音樂作品還是史蒂芬金的小說都行,只要是你喜歡又具有溫和刺激效果的東西,就能短暫地提升大腦的性能。

進行這些測試的目的,是為了瞭解當人們因為聽了某些東西,導致精神與情緒變得更為高昂時,會產生什麼效果。雖然我們的精神和情緒通常是同時起落,但兩者卻並非總是息息相關。你可能既開心又想睡,也可能既開心又興奮。你的心情隨時都跟大腦分泌了多少多巴胺有關,而精神卻跟另一種截然不同、稱為「正腎上腺素」(norepinephrine)的化學物質有關。

大腦中可以以正腎上腺素為神經傳導物質的區域。圖/wikipedia

 

為了將情緒和精神這兩種心智效果分開來看,心理學家賈本葉菈‧伊利耶(Gabriela Ilie)以及威廉‧福德‧湯普森在二○一一年時,找了幾組人進行了一項實驗。他們請實驗對象在聽完為時七分鐘的古典鋼琴曲錄音後,接受幾項心理和創意測驗。其中有些人覺得這首鋼琴曲彈得很大聲、快速且音調高;有些人反而覺得這首曲子音量小、速度慢且音調低;至於其他組別則在音量、速度和音高上有各種不同的看法。此曲的節拍最具有提振精神的效果(較快的曲速所產生的刺激效果最好),而音高對情緒效果來說則比較重要(音高較高的曲子最能使人們感到開心)。因此這首樂曲在各組中,產生了不同程度的精神和情緒提振效果。

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蠟燭測試。圖/wikimedia

至於這些實驗對象所做的創意測驗,則是由心理學家當肯(Dunker)所提出的一項著名的蠟燭測試,以及麥爾(Maier)的雙索測試。在蠟燭測試中,受測者會拿到一盒圖釘、一組火柴棒,還有,想當然,一根蠟燭。受測者必須利用手中的物品,以避免讓蠟油滴到地板上的方式,將蠟燭固定在牆上。

(假如你現在有興趣的話,可在往下讀之前,先小試身手一下……)

這項測驗的標準答案是取出兩根圖釘,並扔掉其餘圖釘後,將空盒釘在牆上,然後再將蠟燭黏在盒子上。

圖/pxhere

至於雙索測驗則比較難搞,要是在做測驗當天剛好又沒什麼靈感的話,就更傷腦筋了。研究人員在天花板上掛了兩根不同長度的繩索,受測者必須要將兩根晃動繩索的尾端綁在一起。而難搞之處就是,你在抓住了一根晃動的繩索後,便無法碰到另一根。而你所能使用的輔助工具,就只有一把剪刀和一張椅子。

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(同樣地,在往下讀之前,你可先小試身手一下……)

我相信有些人會想到利用椅子,但其實並不需要。只要把剪刀綁在其中一根繩索上,然後讓它擺盪起來,接著,在抓住了另一根繩索後,等第一根繩索向你擺盪過來時,再把它攔截住。一旦兩根繩索都抓住後,就可以輕鬆地將兩端綁起來了。

最後一項測試則不太需要創意,這項簡單的腦力活動只要速度快便能完成。在電腦螢幕上有四百零八個幾何圖形,受測者必須找出並點選那個出現了五十八次的圖形。

心情好,創意佳,刺激就有好精神

那麼結果如何呢?是這樣的,當音樂並沒有讓情緒變得比較好,但卻大幅地提振了受測者的精神時,這些人在最後一項簡單的速度測試上的表現相當好,而在蠟燭和雙索試驗上表現較差。相反地,那些沒有得到什麼精神刺激,但情緒卻大幅改善的測試者,則在創意測驗上的表現較佳,而在簡單的圖形測試上反應較慢。因此,這項實驗的兩個結論是:

一、情緒改善能讓人變得更有創意;

二、增加刺激能讓人在簡單的思考活動上反應較迅速。正如我之前說過,當我們在聆賞音樂時,情緒和精神通常會同時起落,讓你兩種好處一次滿足。

目前,我們所探討的是在接受測驗前,聆聽音樂所產生的效應。但要是在你需要思考和專心做某件事,例如唸書或是填報稅單時播放背景音樂的話,又會如何?

 

本文摘自《好聲音的科學:領袖、歌手、演員、律師,為什麼他們的聲音能感動人心?》本事出版,2017 年 10 月出版。

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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

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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。

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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)」!

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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。

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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)。

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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。

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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。

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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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睡眠不足來杯咖啡?小心!這可能是個惡性循環——《人類文明》
天下文化_96
・2024/06/19 ・2251字 ・閱讀時間約 4 分鐘

咖啡因對大腦的影響

咖啡因是一種分子上的模仿大師。人類醒著的每一分鐘,腦中都會不斷增加腺苷(adenosine)這種化學物質,像是沙漏的沙子不斷累積,能夠告訴我們已經醒著多久,且會讓大腦運作逐漸放緩,創造出一種睡眠壓力,讓人體做好入眠的準備。所以醒著 12 個小時到 16 個小時,人就會感受到一種難以抗拒的誘惑,想回臥室躺著進入夢鄉。

然而,咖啡因的分子結構十分類似腺苷,能夠搶先一步與腺苷的受體結合,卻不會活化受體;這樣一來,反而是對這些腺苷受體形成一種化學封鎖。所以,只要你的腦中有大量咖啡因,腺苷就無法與受體結合,難以傳遞正常的訊號咖啡因就是靠著這種藥理作用來抑制睡意,使大腦保持警覺與專注。雖然腺苷依然不斷在大腦中堆積,只不過所發出的訊號就這樣被咖啡因給堵住了。但是,等到身體分解了咖啡因,腺苷就會宛如大壩潰堤,讓人感受到沛不可擋的睏意——這就是可怕的咖啡因崩潰(caffeine crash)。

植物合成咖啡因,原本是做為一種天然的殺蟲劑,避免葉子或種子遭到啃食,甚至還能殺死昆蟲。但奇怪的是,像是包括幾種咖啡類與柑橘類植物在內,有些植物的花蜜也含有咖啡因,花蜜原本該是用來吸引昆蟲授粉的。實驗結果顯示,咖啡因能夠增強蜜蜂的嗅覺學習能力,讓蜜蜂更能記得這些花的氣味,於是不斷回訪這些有著咖啡香氣的花朵。也就是說,這些植物等於是讓蜜蜂吸了興奮劑,引誘它們成為自己忠實的授粉者;可以說,正是咖啡因讓蜜蜂願意不斷嗡嗡嗡上工。

研究顯示,咖啡因是蜜蜂的興奮劑,可以讓他們願意不斷嗡嗡嗡上工。圖/envato

咖啡因的另一個作用是增加依核裡的多巴胺濃度,同時也會提高多巴胺受體的敏感性。這會刺激我們前面提過的中腦邊緣報償路徑,讓人在喝到一杯好茶或咖啡的時候,感受到愉悅的好心情;但也會讓人上癮。人類之所以愛喝咖啡或茶之類的飲料,是因為這能夠刺激大腦、抑制睡意;而且只要一開始喝了,就會因為咖啡因成癮而讓人維持這樣的習慣。於是回過頭來,我們就看到咖啡因對歷史產生了長久的影響。

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在啟蒙時代,咖啡在歐洲咖啡館裡刺激了知識份子的思想與話語;到了不斷變化的工業時代,則是茶讓英國工人階級的身心得以調適。工業革命淘汰了像是編織、打鐵這些傳統工藝,以龐大的機器加以取代。從煤氣燈到電燈泡,各種人造光源讓工廠開始能夠一路運作到深夜。而咖啡因不但能讓工人在單調無趣的工廠環境裡,維持清醒專注,連那些營養不良造成的飢餓感也能一併排除。茶裡面加的糖也能提供熱量,讓人在長時間的輪班期間維持體力。咖啡因就這樣將工人變成了更好的零件,更能配合那些永遠不知疲倦為何物的鋼鐵機器。

〔附注:出於類似的原因,戰爭時期的軍隊也會運用各種精神藥物。像是希特勒速度驚人的閃電戰,先是在 1939 年 9 月橫掃波蘭,接著在 1940 年初攻下法國與比利時。這一方面靠的當然是德意志國防軍裝甲師的機動性,坦克既配備了無線電裝置用於協調,還能得到德意志空軍轟炸機的空中支援。但另一方面,這項成功的背後還有另一項技術的支援:靠著合成興奮劑「甲基安非他命」(methamphetamine,分子結構類似腎上腺素),德軍能夠戰得更猛更久,而不會感覺精神倦怠或身體疲勞。安非他命的化學作用讓人進入高度警覺狀態,也大大提升了自信與攻擊性。閃電戰的成功,靠的其實也是部隊嗑了藥。就連希特勒本人也同時混打多種藥物(古柯鹼、甲基安非他命、睪固酮),提供作戰指揮時的體力。〕

咖啡因不但能讓工人在單調無趣的工廠環境裡,維持清醒專注,連那些營養不良造成的飢餓感也能一併排除。圖/envato

所以講到工業革命,工廠與磨坊的動力靠的是蒸汽機,但如果是操作機器的工人,靠的燃料就是東印度公司帶來的茶葉、加上來自西印度群島的糖。於是,茶的歷史深深植根於對勞工的剝削——從印度的茶園、加勒比海的甘蔗栽培園、再到英國的工廠,都壓榨著這些工人所有清醒的時分。

如今,若想要控制我們的睡眠清醒週期(sleep-wake cycle),咖啡因仍然是一項重要工具。這個科技社會的步調太過急促,不允許我們被動順應自己的生物時鐘,得主動加以調整,適應數位時鐘的要求。而很多人靠的就是自行攝取咖啡因,在每天上班途中把自己叫醒、讓自己能在辦公桌前熬夜趕工,或是在長途飛行後,把生理時鐘同步到新的時區。很多咖啡因成癮者都能自己調整這種藥物的劑量,一方面巧妙發揮咖啡因的正面作用,讓自己更能面對現代世界對專注力的需求,另一方面也能避免過度攝入造成的負面作用,像是焦躁不安、心跳加速、胃部不適。

然而,咖啡因雖然讓我們得以抑制大腦發出的睡意訊號,卻也成了現代人常常睡眠不足的一大主因。咖啡和茶就這樣和人類玩著兩面手法:我們喝咖啡和茶,是為了緩解長期的嗜睡;但造成這種情形的元凶也正是咖啡因。事實上,我們早上會想趕快來杯咖啡,讓腦子清醒一點、或是提振精神,很多時候其實是在緩解一夜難眠的戒斷症狀。

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——本文摘自《人類文明:生物機制如何塑造世界史》,2024 年 05 月,天下文化出版,未經同意請勿轉載。

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天下文化成立於1982年。一直堅持「傳播進步觀念,豐富閱讀世界」,已出版超過2,500種書籍,涵括財經企管、心理勵志、社會人文、科學文化、文學人生、健康生活、親子教養等領域。每一本書都帶給讀者知識、啟發、創意、以及實用的多重收穫,也持續引領台灣社會與國際重要管理潮流同步接軌。

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快樂的事物令人上癮?為什麼多巴胺讓你成「癮」?——《人類文明》
天下文化_96
・2024/06/18 ・2126字 ・閱讀時間約 4 分鐘

多巴胺與大腦的愉悅中心

腦幹是大腦最早演化出的區域之一,也是連結脊髓的關鍵。腦幹頂部有一組稱為腹側被蓋(ventral tegmentum)的神經元,而大腦中有一個控制行為的區域,稱為依核(nucleus accumbens),腹側被蓋與依核的溝通,是透過一群會釋放多巴胺的神經元,稱為中腦邊緣路徑(mesolimbic pathway);雖然這些神經元只占了大腦所有神經細胞的一小部分(不到 0.001%),卻對激勵人類生存與繁殖的行為至為關鍵。

人吃東西、解渴或做愛的時候,都會讓中腦邊緣路徑釋放多巴胺。而且觀看、甚至只是去想些色色的事情,就足以刺激多巴胺的分泌。某些讓人覺得心滿意足的事,例如第一章〈文明背後的軟體〉談過的復仇、或是打電玩獲勝,也能刺激我們的多巴胺系統。

人腦接收到這些報償訊號,就會感覺愉悅,因此常有人說多巴胺是大腦裡的快樂物質。在動物界,不是只有人類具備這樣的多巴胺釋放機制。所有哺乳動物都有這樣的中腦邊緣報償路徑,可說是大腦運作最古老而基本的其中一項功能。事實上,整個動物界都很常看到這種用多巴胺或相關神經傳遞物質,來影響行為的系統。

人類遇到快樂的事,中腦邊緣路徑就會大量分泌多巴胺。為了讓我們順利生存,大腦就會想去重複那些上次啟動多巴胺系統的行為,並避開那些曾經抑制多巴胺系統的舉動。圖/envato

只要遇上對人有利的情形,例如有吃有喝,或特別是意外之喜,中腦邊緣路徑就會大量分泌多巴胺;相對的,遇上對人不利的情形,例如接受到負面經驗,或是沒有得到預期的報酬,則會讓多巴胺濃度下降。所以,為了調整人類行為,好讓我們在自然棲地成功生存,大腦就會讓我們想去重複那些上次啟動多巴胺系統的行為,並避開那些曾經抑制多巴胺系統的舉動。所以,這套關於快樂與報償的神經化學系統,其實也就是一套關於學習的神經化學系統。

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這條多巴胺路徑也連結了腹側被蓋與前額葉皮質;前額葉皮質是大腦前側一個有皺摺的區域,人類的這個區域明顯大於其他動物。前額葉皮質掌管各種高階的「執行」功能,例如對特定目標做出決策與規劃,因此也同樣受到多巴胺報償系統的控制。

這套由多巴胺引導的機制,很有效的讓人類表現出有利於在自然界生存的行為。然而,等到人類發現可以用其他方式(也就是各種藥物)來刺激這套機制,目的並不是為了生存,那就開始出問題了。酒精、咖啡因、尼古丁、鴉片,這四種藥物會有效讓人腦的報償系統出現短路,引誘中腦邊緣路徑釋放多巴胺(或是抑制多巴胺的消退、又或是讓神經元表面的受體更加敏感),於是讓人感受到愉悅、甚至是狂喜,強度遠遠超出自然界能給人的快樂。然而,相較於像是「進食」這種自然觸發多巴胺的因素,由這些藥物產生的愉悅永遠不會讓人覺得已經滿足。

這些藥物會在中腦邊緣路徑產生錯誤的訊號,讓人誤以為這種行為大大有益於生存繁衍,於是推動學習機制,重新設計大腦的連線,來反覆追求這些行為。人的癮頭正是由此而生,讓人產生渴望與強迫的行為,追求立刻就要得到的滿足感,不像是在自然世界當中,總得付出一些代價(例如花時間狩獵),才能得到多巴胺的報償。

人類現在可能也困在成癮的快樂陷阱裡。圖/envato

科學家曾在 1950 年代做過實驗,以手術將電極植入大鼠的大腦深處,讓大鼠只要每次按下某個開關,就能刺激依核。結果發現大鼠開始出現強迫性按開關的行為,每小時高達兩千次。牠們不喝水、不吃飯、不睡覺,不做任何正常的行為,就只為了讓自己不斷感受那純粹的歡愉,直到最後不支倒地。

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可悲的是,人類現在可能也困在類似的陷阱裡,只不過並不是有個電極埋在大腦裡直接發出刺激,而是有些化學物質同樣瞄準了提供報償的中腦邊緣路徑。更糟的是,原本的天然植物產品現在還能提煉濃縮,甚至用化學手法提升效力,像是從鴉片原料合成海洛因(heroin)。比起過去口服的方式,現在透過口吸、鼻吸、甚至是直接注射到血管裡,就會讓活性物質更快對大腦發送一波衝擊,不但讓人更為狂喜,也讓人更容易成癮。

由於多巴胺系統會重新校正,經過幾次感受到重大報償後,多巴胺的釋放還是會回到基本水準。這稱為對藥物的習慣化,也是因此,才讓癮君子(不管習慣化的是咖啡因、還是古柯鹼)總會需要愈來愈高的劑量,才能感受到原本的興奮程度。正如神經內分泌學家薩波斯基(Robert Sapolsky)所言:「昨天還覺得是意想不到的快感,到今天就覺得理所當然,再到明天還會覺得怎可以此為滿。」於是不用多久,藥物曾經能夠帶來的愉悅就這樣消逝不再,繼續用藥只是為了避免戒斷時的種種不適。到頭來,這幾種藥物極有效的侵入大腦,劫持了原本能夠調整行為以利生存的報償系統,藥物濫用也成了人類普遍的弱點。

——本文摘自《人類文明:生物機制如何塑造世界史》,2024 年 05 月,天下文化出版,未經同意請勿轉載。

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