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話總說不清楚該怎麼明瞭?你需要的是神經語言學──語言學研究員李佳穎專訪

研之有物│中央研究院_96
・2018/11/13 ・3752字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 492 ・五年級

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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

  • 採訪編輯|江佩津、美術編輯|張語辰

語言是我們溝通的工具,中研院語言學研究所的李佳穎研究員,觀測語言使用時大腦的反應,構築出臺灣語言使用與大腦關係的資料庫,包含從嬰幼兒語言發展、學齡閱讀障礙、老年老化失智、腦傷者使用語言的情況。

除了探索語言使用和大腦的關係,李佳穎團隊也基於研究成果,設計遊戲與輔具,協助需要的人。
攝影│張語辰

為何想投入「神經語言學」研究?

李佳穎表示自己其實一開始並不是學語言學,是因為對人的行為很感興趣,而學了心理學。在高雄醫學大學受訓練的時候,除了心理學,還有機會學習人體解剖、神經解剖學,也會到醫院見習。

參與訓練時,失語症吸引了她的注意,患者因為腦傷,而使得語言、書寫相關的功能出了問題。她從那時就對大腦跟語言很有興趣,語言是人類跟其他動物的差異,因為語言能使知識有效地傳承下來,是帶來人類文明進步的基石。

神經語言學」就是在談大腦跟語言使用的關係。早期的研究是透過觀察失語症病人的語言缺損情況,來回答這類問題;但大腦受損後有其補償機制,就算腦損傷在同一區塊,表現出來的症狀也不會一模一樣,李佳穎因此覺得人的大腦真的是很奇妙的東西。

閱讀障礙怎麼判?腦波數據見分曉

研究團隊會觀測孩子的各種閱讀能力隨著年齡的發展變化,如果在該年級時某個能力沒有發展,可能就代表有落後的狀態。透過標準化測驗可以進行注意力評估等實驗,用來判斷是否有學習障礙、後續是否要給予輔導。

實驗人員以一對一的形式,評估幼兒的認知和語文智力發展。
圖片來源│大腦與語言實驗室

很多時候,「注意力缺乏」跟「閱讀障礙」會一起發生,但何者是原因很難區分。

有許多孩子在學習場域出現問題時,都會被說是「注意力」有問題,就帶去心智科。但其實也要探討其中原因,有注意力困難的,也有可能是「閱讀障礙」而造成的學習成績低落,進而造成情緒或人際問題。

李佳穎的團隊曾進行一個不匹配負向波 (Mismatch negativity, MMN) 的研究,他們與亞東醫院的神經小兒內科合作,發現「注意力」跟「閱讀障礙」在語音上呈現的大腦模式是不同的(註一),雖然在行為層次很難區分,但透過大腦的反應,其實可以區分得出來。

受試者戴著腦波實驗專用帽,看著電腦螢幕按按鍵、或是玩遊戲,藉此收集大腦的反應數據。
圖片來源│大腦與語言實驗室

孩子的閱讀障礙,能透過什麼方法協助?

閱讀障礙通常是到孩子「開始學習文字」時才會發現。臺灣學習文字的歷程是在小學一年級,先安排為期十週的課程學習注音符號,在這期間可能會發現有些孩子注音解碼的速度比較慢。在小學一年級發展較慢、情況很嚴重的,都可以直接透過測驗判定出來,但有些智力高的孩子可以死背,就沒有那麼容易判別。

另外,在臺灣社會中,有些來自低社經家庭、原住民或新住民的孩子,閱讀發展也會比較慢,使得他們在一開始的學習成就相對較低,報章雜誌也常報導這些小朋友的會考成績有些特別差。造成這種現象的一個可能原因是:學習閱讀所使用的語言,其實是他們生活上的「第二語言」;若要改善這種情形,則需要幫助這些小孩建立學習文字所需使用的口語詞彙知識。

基於這些研究發現,李佳穎和團隊設計了一些輔助教學的遊戲。像是這款打地鼠的《收割季節》遊戲,每次會出現字的「音旁」或「部件」,看到有相同部件的字就可以打下去,像下面這部影片示範:

透過這種遊戲,視覺上看到許多具有相同部件的字(不管認不認得),孩子在聽覺上又能聽到讀音,可以達到相輔相成的學習效果。在小朋友的大腦中,「文字」可以與「聲音」連結很重要,例如知道「小狗」這兩個字的讀音,就可以連結到既有的口語詞彙知識。大腦把「文字」跟我們所使用的「語音」、以及背後的「意義」連在一起,就可以達到認識文字與閱讀學習的目的。

所以我們做這些不只是為了幫助閱讀困難的孩子,也讓其他學習落後的孩子透過輔具、遊戲來補足這些語言學習的經驗值。

臺灣的神經語言學研究,和國外有何不同?

許多人會說「左腦管語言」,其實是、也不是。因為當語言表現到巔峰極致時,是左腦負責主要功能,但左腦有困難時,右腦很多地方會幫忙。

語言區是不是只在左腦?不是,「全腦都重要」。語言也不是單一功能,是很多系統互相扶持。

我們看到國外進行許多嬰幼兒語言能力的分析,研究顯示「語音能力」是後來很多閱讀能力的基準。嬰兒一出生時,其實對所有語音都有區別能力,可是如果有些語音沒有接觸的機會,到 6-10 個月大時會逐漸降低對這些語音的敏感度。

世界上有很多不同語言,存在各自的語音組合,在臺灣光是國台語就不一樣了。不同語言所使用的語音組合不一樣,例如,我們沒辦法將芬蘭的研究用到臺灣的語言習得研究上,因此必須建立臺灣本土的語言發展資料。李佳穎的團隊進行這塊研究已近十年,最困難之處在於「受試者」的尋找。

李佳穎熱愛科學研究,但更希望這些神經語言學研究的成果可以被使用並走進社會。在研究臺灣語言使用與大腦關係的過程中,她發現缺少了許多本土的資料庫可以用,然而不同語言各有其特異之處,即使國外有,也不能直接拿來使用。所以李佳穎很希望能在這方面有所貢獻,和實驗室成員一起將臺灣的語言使用與大腦關係資料庫建立起來。

如何探討「語言使用」與「大腦」之間的作用機制?

不同學科,只要是科學實驗,所使用的原則都相同:從提出問題,建立假設、設計與控制變項、搜集資料,再到分析與驗證。李佳穎研究的議題是「語言」,對語言的特性就要有所掌握,像是語音、語意、語法、語用等等,還有許多次領域。

在每個次領域都會找到其中更小的單位,語音最下面就是音節、聲調,音節裡有很多更小的聲音:子音、母音的構成。要了解這些小小的元素是怎麼合併、原則在哪。所以如果想要探討語言特性的存在與否,或是不同腦區如何掌控不同語言特性的學習與運作,就要把這些小小的元素結合進科學實驗的設計當中。

例如,中文有很多有趣的特性,像是中文有 184 個數量詞,團隊建立這些數量詞的使用資料庫,並透過實驗來探討:一般讀者如何使用不同的腦區,掌握量詞的語意與語法特型,甚至老化、失智對於這些語言特性的使用會不會有困難。因此這種數量詞的神經語言研究成果,也能用來檢視學童或第二語言學習者的中文語言能力精熟程度,乃至於應用在老人失智時大腦退化的篩檢上。

進行神經語言學研究,需要哪些能力?

李佳穎讀博士班時認識到了認知神經科學,透過功能性磁振造影 (fMRI) 可以看到語言使用時大腦的活動情況。但當時辛苦的地方在於:所使用的技術是從電機、醫學工程、物理學發展出來,分析資料還需要結合統計學、資訊科學,但她當時只有心理學、語言學的知識。

在那個年代還未有相關的教科書,所以李佳穎就到網路上的討論區提問,或是搜尋其他人的使用經驗,還有學習影像分析所需的程式語言,這樣一步步學起來。學會與不同領域的人對話,才能進行跨領域的合作研究。因此,現在實驗室成員也不是專一背景的,學生各自的專業很多元。

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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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你用對數學了嗎?換種說法讓問題變清晰——《數學就是這樣用:找出生活問題的最佳解》
天下文化_96
・2022/12/02 ・2888字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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在我以數學家自居時,我所發現的最強大捷徑之一是,找到合適的用語來討論問題。很多時候,我們會用一種讓人摸不清情況的措辭去表達這個問題,只要能找到另一種說法,把這道謎題轉化成新的用語,答案就會突然明朗許多。換個語言,我們就可以從企業銷售資料的含糊數字中,辨認出奇特的相關性。

人生的大部分時間都是一場遊戲,但把這場遊戲轉化成你知道如何得勝的遊戲,可以給你絕佳的優勢。在我仍是見習數學家的時候,發現了最令我興奮的啟示之一:

把幾何轉換成數字的詞典可提供捷徑通往超空間──也就是我成為專業數學家之後一直在探索的多維宇宙。

「合適的語言」

除非找到合適的語言來描述,否則科學及其他領域有愈來愈多的概念看起來好像根本不存在,「湧現」(從組成成分產生的性質)的概念就是一例。舉例來說,如果講水的個別分子 H2O,很難描述水的溼潤性質。

如果講水的個別分子H2O,很難描述水的溼潤性質。圖/pexels

儘管科學似乎暗示,你可以把一切化約成這些基本粒子的行為及決定其行為的方程式,但這種語言通常完全不能描述現象。一群鳥的遷徙不能用組成鳥身體的原子運動方程式來描述。若堅持用個體經濟學的語言,就不容易了解總體經濟學;即使個體經濟變化是造成總體經濟現象的原因,但使用個別財貨本身的語言,仍然不可能理解利率上升對通貨膨脹的影響。就連自由意志與意識的概念,實際上也不能藉由神經元和突觸的討論來描述。

轉變帶來改變

找到不同的措辭來談論情緒狀態,可以從根本上改變你的感受。與其說「我很難過」(這種說法很像是把你和悲傷硬生生畫上等號),你大可改說「悲傷與我同在」,於是悲傷忽然有機會繼續前進。正如十九世紀的美國心理學家詹姆斯(William James)所寫的:

「我這代人最重要的發現是,人能藉著轉變心智態度來改變生活。」

然而語言的力量不單單影響個人,語言在現實世界的社會結構中也扮演十分重要的角色。社會可以透過命名讓事物露面,而民族國家的概念既是從語言中變出來的,也是由地理或一群人變出來的。

轉換語言有時意味著,某些能用某種語言清楚表達的想法,改用另一種語言卻變得難以描述。圖/pexels

轉換語言有時意味著,某些能用某種語言清楚表達的想法,改用另一種語言卻變得難以描述。德文的名詞有性別之分,所以可以玩一玩在英文中玩不了的文字遊戲。詩人海涅(Heinrich Heine)寫說,覆蓋著白雪的松樹愛慕一棵晒黑的東方棕櫚;在德文中,松樹是陽性名詞,棕櫚是陰性名詞,但這種細微變化在翻譯成英文後就消失了。

有時情況也會反過來。用英文可以講「他的車和她的車」,但用谷歌翻譯譯成法文時會攪在一起,變成「savoiture et sa voiture」(他的車和他的車),因為車子的性別比車主的性別重要。在俄文中,你所能想像出各種類型的雪和暴風雨都有不同的用字。有些語言只有五個表達顏色的詞,但英語的相關用詞有很多。我在前面強調過,模式(pattern)對我來說是重要的概念,然而當我嘗試把 pattern 這個字翻譯成法文時,卻發現沒有一個詞能夠描述它在英文裡代表的許多層面。

我的偶像高斯也對語言差異的重要性深深著迷。在學校裡,老師對他運用拉丁文和閃電般迅速精通古典文學的能力印象深刻。事實上,接受布朗施維克公爵資助的高斯,差點就選擇讀語文學(研究語言史的學門),而不是數學。

數學背後的不只有一種「語言」

我自己走上數學這條路的歷程也有點相似。小時候我想當間諜,以為語言是和全世界特務同行溝通的重要技能,所以在讀綜合中學時報名了校內所有的語言課:法語、德語、拉丁語,甚至開始收聽 BBC 的俄語廣播課程。

只不過,我在外語學習方面不像高斯那麼有天分,這些語言在我看來全是不規則動詞和奇怪的拼字。間諜生涯夢碎,我變得非常沮喪。

此時貝爾森先生給我一本書,書名叫做《數學的語言》(The Language of Mathematics),我才明白數學也是一種語言。我覺得他看出我正渴望一種沒有不規則動詞、一切都解釋得通的語言,但他也知道,我抗拒不了這種語言描述周遭世界的強大說服力。

數學不只是一種語言,而是許多種語言。圖/pexels

我在這本書裡發現,數學方程式可以述說行星橫越夜空的故事,對稱性可以解釋泡泡、蜂巢或花朵的形狀,數字是和聲學的關鍵。如果你想描繪宇宙,你需要的不是德語、俄語或英語,而是數學。

《數學的語言》還告訴我,數學不只是一種語言,而是許多種語言,它很擅長創作詞典,可把一種語言轉換成另一種,好讓捷徑在新的語言中出現。

數學史上不時會有類似的輝煌時刻。

換種方式讀懂世界

十六世紀的義大利科學家伽利略(Galileo Galilei),意識到代數語言理解自然界的本領,曾寫下一段很有名的文字:

「如果不先學會理解這種語言,認識它的書寫符號,就無法了解宇宙。它是用數學語言寫成的,所用的書寫符號是三角、圓和其他幾何圖形,沒有這些符號就一個字也看不懂;沒有這些,就會像在黑暗迷宮中徘徊。」

在宇宙的諸多故事裡,他希望讀懂的是,了解物體如何落地的難題。東西掉到地上或飛過空中的方式有什麼規律嗎?因為物體通常掉落得太快,要蒐集物體從高樓掉落的資料很困難,但伽利略想到聰明的點子,可放慢實驗速度,方便他蒐集所需的資料。他不是讓東西落下,而是去探討球滾下斜坡的方式,這對他來說速度夠慢,可以記錄球每過一秒滾動了多遠。

斜面必須夠平滑,球才不會因摩擦力減速。伽利略希望盡量接近球在空間中落下的情形。他搭起光滑的表面,開始記錄球每秒行進的距離,馬上就發現有個非常簡單的模式浮現出來了。如果球在一秒後移動了 1 單位的距離,那麼在下一秒它會滾過 3 單位的距離,再下一秒是 5 單位的距離。隨後的每一秒,球都在加速,滾過更多地方,但它走過的距離只有奇數。

等到伽利略考慮行進了一段時間的總距離,物體落地方式的祕密就曝光了。

行進 1 秒後的總距離= 1 單位

行進 2 秒後的總距離= 1 + 3 單位= 4 單位

行進 3 秒後的總距離= 1 + 3 + 5 單位= 9 單位

行進 4 秒後的總距離= 1 + 3 + 5 + 7 單位= 16 單位

總距離永遠是平方數。圖/天下文化

你注意到模式了嗎?總距離永遠是平方數。但為什麼奇數會與平方數有關呢?把數字轉換成幾何,就可以找到答案。

——本文摘自《數學就是這樣用:找出生活問題的最佳解》,2022 年 11 月,天下文化出版,未經同意請勿轉載。

天下文化_96
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人類潛能大解密:關於「記得順序」這件事
雅文兒童聽語文教基金會_96
・2022/11/27 ・2899字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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  • 文/羅明|雅文基金會聽語科學研究中心研究員

「默記電話號碼」經常在介紹記憶的科普文章中出現,做為生活中一般人能夠馬上記下一段訊息的例子,而能夠記得「多少個」號碼也往往是討論的焦點。

然而,在記下數字的時候,其實還要記得數字之間的「順序」,才算是成功的記下這組號碼。記錯電話號碼而撥話給陌生人,還算小事,一句抱歉就能化解一場尷尬。如果是發票的中獎號碼記錯了,那可是失之毫釐、差之千里,結果或許是空歡喜一場,要是與大獎擦身而過,那可真是捶胸頓足也揮之不去的懊惱啊。

對獎的號碼需要數字和順序都符合才算中獎。圖 /SAPLING

無形中記得「順序」的先天能力:統計式學習

研究人類發展的科學家發現,人從訊息中掌握「順序」的能力,可能是天生的。最有名的例子,莫過於 Saffran、Aslin 及 Newport [1] 以八個月大的嬰兒為對象所進行一個研究。

Saffran 等人製作了四個具有三個英語音節(syllable)的無意義詞(例如:bidaku),並以隨機的順序將這四個詞串接成一段兩分鐘不中斷的語音刺激。這個兩分鐘的音檔中,音節與音節之間在順序上有一定的規律。舉例來說,音節 bi 之後一定是 da,而 da 之後也一定是 ku,但是 ku 之後的音節則不一定,音節 pa 或 go 都可能。

八個月大的嬰兒聽完 Saffran 等人製作的語音刺激之後,對於音節順序是否符合規律(如:bida vs kupa),會有不同的反應,顯示小嬰兒「認得」符合規律的音節組合。這個研究結果不只顯示了人類在毫無所悉的情況下能夠自動發現訊息中的規律性,而且在自己與環境互動之前,已經具備了掌握規律的能力。

統計式學習很可能是先天的能力。圖/Scientific American

人類語言的語法其實就在描述語言的規律性。不論是哪一個語言,詞彙與詞彙之間,總是遵循著某一種規律,然後串接成句。當然,語法的規律性有其嚴謹性,而其程度與面向又隨語言的種類而異。但不論是哪一個語言,如果只是把選好的詞彙隨機的排列成串,恐怕語文造詣再高也很難參透這「句」話的意思。

Saffran 等人[1] [2] [3]所發現的認知能力,學界稱之為統計式學習(statistical learning),它所指的是當某一類訊息出現的機會有一定的規律時,人會從接受到的訊息裡掌握這種規律,並據以發展出有關該類訊息的知識。

就語言學習而言,語言是一種人會從環境中接受的訊息,而這個訊息的背後也有某一種機率的分配。以口說語言為例,每一個語言有其使用的語音,多個語音結合後組成詞,再由多個詞構成語句,但只有某些排列組合才符合規律,使得一個語言從語音到語句由下而上形成一個有規則的系統。

比如以語句的詞序(word order)為例,英語中最典型常見的型態是名詞—動詞—名詞的順序,而這種規律用以表達主詞(第一個名詞)透過動作(動詞)影響著受詞(第二個名詞)的意義,而其他種詞序母語者聽起來可能會感到不那麼直覺。

Saffran 等人認為,語言習得是統計式學習發揮作用的過程,人透過該過程整理語言刺激,並累積出關於語言的知識,進而展現出聽與說的行為。換句話說,語言習得所涉及的是一種通用的學習能力,且普遍存在每一個人的身上,因此我們可以觀察到,來自於不同語言、社會及文化的人,在一般的情況下都能夠發展出語言能力。

感覺剝奪會不會影響統計式學習的能力?

當感官系統在個體發展的早期出現缺損時,直接的影響是個體從外在環境接收的刺激與累積的經驗在質量上與同儕相比較為匱乏,亦即感覺剝奪(sensory deprivation)。一般而言,刺激與經驗是個體發展認知功能的基石,感覺剝奪在認知發展中可能帶來的負面影響,讓研究者開始思考影響的層面:是僅限於特定領域?還是擴及一般領域?

先天聽力損失的影響,是這個議題最直接的例子之一:聽力問題會不會影響孩子基本的認知能力?有研究者提出 Auditory Scaffolding Hypothesis(本文直譯為「聽覺鷹架假說」),其主張:聽覺訊息有一重要特質是訊息片段之間有其序列性,如果個體發展的早期缺乏聽覺上的刺激,其認知系統中負責掌握訊息序列性的功能在發展上將有所延遲[4] [5]

依照聽覺鷹架假說的想法,無論是聽覺或視覺的形式,在面對訊息且需要追蹤其序列性的情況下,聽力先天缺損的孩童其表現將落後聽力正常的同儕。有一些新近研究的結果,似乎符合這樣的想法。

有的研究者採用一種聽打節拍的作業,過程中讓孩子先聽一小段節奏,然後用敲食指的方式,盡可能重複剛剛所聽到的節拍;結果發現,相較於同儕,聽損孩子打出的節拍比較容易和題目有所出入[6]。有的研究者則以色塊序列出題,再由孩子依照剛剛看到的順序點按色塊[7],或另外在體感動作的層面上,觀察孩子複製肢體動作的表現[8],結果都看到了聽損孩子與同儕有所差異。

然而,研究資料並非一面倒的支持聽覺鷹架假說。就在本文撰寫之際,知名期刊《認知》(Cognition)刊登了一篇主題為「先天聽損是否影響統計式學習」的研究。

研究者採用三種動物(貓、狗及鳥)的聲音,然後讓三種聲音前後出現的順序有一定的規律性。按照統計式學習的想法,這些聲音在孩子聽了一段時間之後,其中的規律性會在孩子的身上留下印象。實驗結果也確實如此,先天聽損的孩子與年齡匹配的同儕,都在行為的反應上顯示出兩組孩子都學到了三種動物聲音前後順序的規律性[9]。另一方面,兩組孩子也有表現不同的地方。雖然兩組孩子皆能學會動物聲音和地點的配對關係,但是聽損組的反應慢於同儕組。

或許我們可以這樣猜測,聽損孩子也如同儕一般,訊息的處理引擎仍然可以消化序列性資訊,只是在處理的效率上,聽損孩子可能來的低一些。這也許能夠解釋,為何有聽損的孩子在面對訊息且需要追蹤其序列性的表現會有所落後。

感覺剝奪帶給認知發展的潛在阻礙仍有許多未知之處。圖/PNGKIT

能夠「記得順序」看起來稀鬆平常,其實並不如想像中的簡單,而且它的影響不容小覷。它所反映的認知能力,關係到個人與環境互動的經驗能否進一步轉化為知識。對於身心發展早期就遭遇感覺剝奪的個體來說,感覺剝奪帶給認知發展的潛在阻礙仍有許多未知之處,而這些阻礙可能會在哪些層面,以及衍生的風險與副作用,有待更多的研究加以釐清。

參考資料

  1. Saffran, J. R., Aslin, R. N., & Newport, E. L. (1996). Statistical learning by 8-month old infants. Science, 274, 1926–1928.
  2. Saffran, J. R., Johnson, E. K., Aslin, R. N., & Newport, E. L. (1999). Statistical learning of tone sequences by human infants and adults. Cognition, 70, 27-52.
  3. Saffran, J., Hauser, M., Seibel, R., Kapfhamer, J., Tsao, F., & Cushman, F. (2008). Grammatical pattern learning by human infants and cotton-top tamarin monkeys. Cognition, 107, 489-500.
  4. Conway, C. M., Kronenberger, W. G., & Pisoni, D. B. (2020). Letter to the editor: Do Pediatric Cochlear Implant recipients display domain-general sequencing difficulties? A comment on Davidson et al. (2019). Ear & Hearing, 41(4), 1051–1054.
  5. Conway, C. M., Pisoni, D. B., Anaya, E. M., Karpicke, J., & Henning, S. C. (2011). Implicit sequence learning in deaf children with cochlear implants. Developmental Science, 14(1), 69–82.
  6. Hidalgo, C., Zécri, A., Pesnot-Lerousseau, J., Truy, E., Roman, S., Falk, S., Dalla Bella, S., & Schön, D. (2021). Rhythmic Abilities of Children With Hearing Loss. Ear and Hearing, 42(2), 364–372.
  7. Gremp, M. A., Deocampo, J. A., Walk, A. M., & Conway, C. M. (2019). Visual sequential processing and language ability in children who are deaf or hard of hearing. Journal of Child Language, 46(4), 785–799.
  8. Bharadwaj, S. V., Matzke, P. L., & Daniel, L. L. (2012). Multisensory processing in children with cochlear implants. International Journal of Pediatric Otorhinolaryngology, 76(6), 890–895.
  9. Pesnot Lerousseau, J., Hidalgo, C., Roman, S., & Schön, D. (2022). Does auditory deprivation impairs statistical learning in the auditory modality? Cognition, 222, 105009.
雅文兒童聽語文教基金會_96
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雅文基金會提供聽損兒早期療育服務,近年來更致力分享親子教養資訊、推動聽損兒童融合教育,並普及聽力保健知識,期盼在家庭、學校和社會埋下良善的種子,替聽損者營造更加友善的環境。