2

0
0

文字

分享

2
0
0

狒狒認得英文單字

陸子鈞
・2012/04/16 ・1192字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 505 ・六年級

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

透過訓練,狒狒(baboon)能認得英文單字及沒有意義的字母串。這項刊載在《Science》的研究顯示,即使不知道如何說出單字,也能辨識出單字;而辨識單字是閱讀的基礎。

這項研究背後的概念是,當人類閱讀時,必須要先認出字母,還有字母的順序。「我們人類閱讀時認得每個單字,事實上就跟辨認物體一樣。」法國國家研究中心(France’s National Center for Scientific Research)的認知心理學家,也是這篇研究的作者Jonathan Grainger說到。他還提到,我們的腦建構單字是字母的組合,就像認得桌子一樣-一張平面,加上四隻腳,就是桌子。

許多目前對閱讀的研究,強調人類需要先熟悉如何說出語言,才能使看到的單字和發音(或者手語)連結。Grainger和研究團隊想要測試,即使不明白單字如何發音或代表的意義,是否也能認出字母的排列組合?-而猴子是否有這樣的能力?

研究團隊設計了一套特別的系統在六隻狒狒圈籠的旁邊,讓狒狒能隨意進入,利用觸碰式電腦進行測驗。每隻狒狒手臂上有微晶片,系統能藉此分辨出哪隻狒狒進入測驗。電腦螢幕上會出現字母串,如果字母串是真的單字,就點選右下角的圈;反之,字母串若是無意義的排列,就點選左下角的叉,作答正確能得到小麥作為獎賞。(請看影片)

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

測驗的單字由四個字母組成,像是「DONE」或「LAND」,無意義的排列像是「DRAN」或「LONS」。分辨是否為真的存在的單字的關鍵在於,無意義字串包含鮮少出現在英文裡的字母順序,像是「HT」比「TH」少出現。在訓練的時候,狒狒看過許多真的存在的單字,但不常看到無意字串的出現。每一隻狒狒在一個半月內,完成了4萬到6萬次的測驗。

令人意外的是狒狒認得單字的數量,在500個單字和7832個無意義字串中,最優秀的狒狒學會308個單字,最差的狒狒也學到81個,正確率約75%。當然,狒狒不是真的「讀」單字,因為牠們並不曉得單字代表的意義。不過這項研究顯示,牠們能拆解單字,認得每一字母,而非辨認整個單字的形狀。此外,就和人類一樣,如果無意義字串中包含常見的字母排列,就容易混淆。

「狒狒利用字母的資訊和字母間的關係,」Grainger說,「這暗示著一些來自靈長類祖先的能力,但並非全然是語言學,而只是一些辨識物體的基本能力。」。他也提到,一些狒狒和其他狒狒相比,較不易識字,或許能從中了解人類閱讀障礙(dyslexia)的成因。

澳洲的閱讀研究學者Anne Castles表示,雖然,無疑地,「念出」語言對人類學習閱讀來說非常重要,不會說話的狒狒展現認字的能力,強調了視覺訊息對閱讀的重要性。她說:「孩童最後得學會認識一長串字母,這項發現能讓我們了解他們是如何辦到的,以及什麼因素影響他們表現優劣。」

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

所以我們能預期在不久的未來會出現懂讀寫的狒狒嗎?Grainger說,其中一項研究團隊感興趣,也會在短期內著手進行的議題,就是訓練狒狒將單字和意義連結在一起。

資料來源:ScienceNow: Monkey See, Monkey Do. Monkey Read? [12 April 2012]

相關報導:Nature News: Baboons can learn to recognize words [12 April 2012]

文章難易度
所有討論 2
陸子鈞
294 篇文章 ・ 4 位粉絲
Z編|台灣大學昆蟲所畢業,興趣廣泛,自認和貓一樣兼具宅氣和無窮的好奇心。喜歡在早上喝咖啡配RSS,克制不了跟別人分享生物故事的衝動,就連吃飯也會忍不住將桌上的食物作生物分類。

0

8
2

文字

分享

0
8
2
快!還要更快!讓國家級地震警報更好用的「都會區強震預警精進計畫」
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/01/21 ・2584字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 交通部中央氣象署 委託,泛科學企劃執行。

  • 文/陳儀珈

從地震儀感應到地震的震動,到我們的手機響起國家級警報,大約需要多少時間?

臺灣從 1991 年開始大量增建地震測站;1999 年臺灣爆發了 921 大地震,當時的地震速報系統約在震後 102 秒完成地震定位;2014 年正式對公眾推播強震即時警報;到了 2020 年 4 月,隨著技術不斷革新,當時交通部中央氣象局地震測報中心(以下簡稱為地震中心)僅需 10 秒,就可以發出地震預警訊息!

然而,地震中心並未因此而自滿,而是持續擴建地震觀測網,開發新技術。近年來,地震中心執行前瞻基礎建設 2.0「都會區強震預警精進計畫」,預計讓臺灣的地震預警系統邁入下一個新紀元!

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

連上網路吧!用建設與技術,換取獲得地震資料的時間

「都會區強震預警精進計畫」起源於「民生公共物聯網數據應用及產業開展計畫」,該計畫致力於跨部會、跨單位合作,由 11 個執行單位共同策畫,致力於優化我國環境與防災治理,並建置資料開放平台。

看到這裡,或許你還沒反應過來地震預警系統跟物聯網(Internet of Things,IoT)有什麼關係,嘿嘿,那可大有關係啦!

當我們將各種實體物品透過網路連結起來,建立彼此與裝置的通訊後,成為了所謂的物聯網。在我國的地震預警系統中,即是透過將地震儀的資料即時傳輸到聯網系統,並進行運算,實現了對地震活動的即時監測和預警。

地震中心在臺灣架設了 700 多個強震監測站,但能夠和地震中心即時連線的,只有其中 500 個,藉由這項計畫,地震中心將致力增加可連線的強震監測站數量,並優化原有強震監測站的聯網品質。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

在地震中心的評估中,可以連線的強震監測站大約可在 113 年時,從原有的 500 個增加至 600 個,並且更新現有監測站的軟體與硬體設備,藉此提升地震預警系統的效能。

由此可知,倘若地震儀沒有了聯網的功能,我們也形同完全失去了地震預警系統的一切。

把地震儀放到井下後,有什麼好處?

除了加強地震儀的聯網功能外,把地震儀「放到地下」,也是提升地震預警系統效能的關鍵做法。

為什麼要把地震儀放到地底下?用日常生活來比喻的話,就像是買屋子時,要選擇鬧中取靜的社區,才不會讓吵雜的環境影響自己在房間聆聽優美的音樂;看星星時,要選擇光害比較不嚴重的山區,才能看清楚一閃又一閃的美麗星空。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

地表有太多、太多的環境雜訊了,因此當地震儀被安裝在地表時,想要從混亂的「噪音」之中找出關鍵的地震波,就像是在搖滾演唱會裡聽電話一樣困難,無論是電腦或研究人員,都需要花費比較多的時間,才能判讀來自地震的波形。

這些環境雜訊都是從哪裡來的?基本上,只要是你想得到的人為震動,對地震儀來說,都有可能是「噪音」!

當地震儀靠近工地或馬路時,一輛輛大卡車框啷、框啷地經過測站,是噪音;大稻埕夏日節放起絢麗的煙火,隨著煙花在天空上一個一個的炸開,也是噪音;台北捷運行經軌道的摩擦與震動,那也是噪音;有好奇的路人經過測站,推了推踢了下測站時,那也是不可忽視的噪音。

因此,井下地震儀(Borehole seismometer)的主要目的,就是盡量讓地震儀「遠離塵囂」,記錄到更清楚、雜訊更少的地震波!​無論是微震、強震,還是來自遠方的地震,井下地震儀都能提供遠比地表地震儀更高品質的訊號。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

地震中心於 2008 年展開建置井下地震儀觀測站的行動,根據不同測站底下的地質條件,​將井下地震儀放置在深達 30~500 公尺的乾井深處。​除了地震儀外,站房內也會備有資料收錄器、網路傳輸設備、不斷電設備與電池,讓測站可以儲存、傳送資料。

既然井下地震儀這麼強大,為什麼無法大規模建造測站呢?簡單來說,這一切可以歸咎於技術和成本問題。

安裝井下地震儀需要鑽井,然而鑽井的深度、難度均會提高時間、技術與金錢成本,因此,即使井下地震儀的訊號再好,若非有國家建設計畫的支援,也難以大量建置。

人口聚集,震災好嚴重?建立「客製化」的地震預警系統!

臺灣人口主要聚集於西半部,然而此區的震源深度較淺,再加上密集的人口與建築,容易造成相當重大的災害。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

許多都會區的建築老舊且密集,當屋齡超過 50 歲時,它很有可能是在沒有耐震規範的背景下建造而成的的,若是超過 25 年左右的房屋,也有可能不符合最新的耐震規範,並未具備現今標準下足夠的耐震能力。 

延伸閱讀:

在地震界有句名言「地震不會殺人,但建築物會」,因此,若建築物的結構不符合地震規範,地震發生時,在同一面積下越密集的老屋,有可能造成越多的傷亡。

因此,對於發生在都會區的直下型地震,預警時間的要求更高,需求也更迫切。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

地震中心著手於人口密集之都會區開發「客製化」的強震預警系統,目標針對都會區直下型淺層地震,可以在「震後 7 秒內」發布地震警報,將地震預警盲區縮小為 25 公里。

111 年起,地震中心已先後完成大臺北地區、桃園市客製化作業模組,並開始上線測試,當前正致力於臺南市的模組,未來的目標為高雄市與臺中市。

永不停歇的防災宣導行動、地震預警技術研發

地震預警系統僅能在地震來臨時警示民眾避難,無法主動保護民眾的生命安全,若人民沒有搭配正確的防震防災觀念,即使地震警報再快,也無法達到有效的防災效果。

因此除了不斷革新地震預警系統的技術,地震中心也積極投入於地震的宣導活動和教育管道,經營 Facebook 粉絲專頁「報地震 – 中央氣象署」、跨部會舉辦《地震島大冒險》特展、《震守家園 — 民生公共物聯網主題展》,讓民眾了解正確的避難行為與應變作為,充分發揮地震警報的效果。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

此外,雖然地震中心預計於 114 年將都會區的預警費時縮減為 7 秒,研發新技術的腳步不會停止;未來,他們將應用 AI 技術,持續強化地震預警系統的效能,降低地震對臺灣人民的威脅程度,保障你我生命財產安全。

文章難易度

討論功能關閉中。

鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
196 篇文章 ・ 300 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

5
0

文字

分享

0
5
0
「痛、很痛、超級痛!」你有多痛?疼痛有客觀標準嗎?哪些因素會影響疼痛感受?——《痛:牛津非常短講》
左岸文化_96
・2024/03/25 ・6573字 ・閱讀時間約 13 分鐘

測量疼痛

疼痛程度能被客觀測量嗎?

在二十世紀的前半,設計來檢測人類痛覺的機制主要是呼應從純粹身體觀點量測痛覺組成的需求。痛的主觀特質(或更直接地稱為由受測者本人提供的證據)若是遭到忽視還算最好的情況,在最糟的情況下甚至會遭到貶抑。疼痛程度應該要可以客觀量測出來,或說這就是大家進行相關研究的基本依據;一個人感受自己疼痛的方式與個性、道德觀,或甚至性別及種族有關。

再加上醫學的主要功能就是要檢測出傷病並尋求醫治的這種想法持久不衰,疼痛便成為次要的關注重點,只被視為反映出「眞正」問題的指標。疼痛的測量及客觀性因此被刻意保持著疏離、冷淡的狀態,與其說是缺乏同情的立論基礎,還不如說是完全置身於同情的範疇之外。

醫學的主要功能就是要檢測出傷病並尋求醫治的這種想法持久不衰,疼痛便成為次要的關注重點。
圖|pixabay

研究者主要想建立的是痛覺敏感度指數。他們希望知道人體的疼痛要到什麼程度才可以被偵測出來。一般而言,在受控的條件下,不同的疼痛程度顯然可以反映出受試者的文明程度、犯罪傾向,又或者相對「野蠻」的狀態。大家一直都知道,每個人的疼痛閾値——痛無法再被忍受下去的臨界點——差異甚大,不過痛在每個人身上可以被感受出來的最低程度是否具有根本性差異仍是重要議題。

痛的現代史是建立在主張特定「種類」的人不是對痛的刺激更為敏感、就是更難以忍受疼痛的研究之上。這對尋求專業醫療協助的疼痛患者造成了實質上嚴重的後果。他們獲得治療的程度——包括施加的麻醉劑劑量和醫護人員提供的同情心——可能都會跟種族、年紀和性別直接相關。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

疼痛敏感度能成為犯罪證據?忽視痛覺主觀性,能幫助醫生更精準診斷嗎?

相當令人感到奇怪的是,生產可以測量疼痛敏感度的設備——痛覺計(algometer)或測痛儀(dolorimeter)——是心理學家和生理學家範疇內的工作。龍勃羅梭(一八三五─一九○九)因為在著作《犯罪人》(一八七六)中提出了犯罪類型分類而聞名,他採用了德國生理學家杜布瓦-雷蒙(一八一八-一八九六)開發的設備,透過電流刺激測量個體的疼痛敏感度及疼痛閾値。根據他的結論,成為罪犯的人對痛覺的「感受度較不敏銳,有時甚至完全感受不到」。而疼痛測量儀的數據就可以提供證據。

龍勃羅梭認為成為罪犯的人對痛覺的「感受度較不敏銳,有時甚至完全感受不到」。
圖|stocksnap

龍勃羅梭的研究是基於犯罪特質可以透過遺傳而來的理論,而且強調相關跡象都可以在人體上發現。他決心要透過比較(無論死活的)罪犯以及非罪犯之間的特質來證明這項理論,而獲得的結果非常驚人、具有高度影響力,但卻又毫無根據可言。不過他的例子可以反映出當時更為廣泛的趨勢。痛覺測量在機械領域的推進讓心理學家不再推敲心靈方面的非物質性運作,而改為追求物質性且具體可測的皮膚敏感度,並藉此探討大腦處理痛覺的各種相關能力(跟心靈完全不同的領域)。

另外在一九四○年的紐約醫院進行了一個計畫,他們將一盞燈的熱度聚焦在患者皮膚的一塊區域,然後記錄患者會開始感到疼痛的溫度,以及此疼痛到什麼程度會變得無法忍受。這是想將痛覺變成客觀可測量性質的一項新嘗試,其中帶有兩層意涵。

首先,痛覺若是可以被精準地測量出來,或許就能更有效地治療疼痛。其次,如果痛覺可以被測量,醫療體系就能更精準地評估患者對痛覺的反應(或可以無視哪些反應)。擁有機械測量的痛覺數據可以幫助臨床醫生超越(或甚至消滅)痛覺帶有各種隱喻且不甚精確的主觀性質。有些人就是會喜歡高報或低報自己受苦的程度,而這類傾向可以不再對醫療體系處理疼痛的藥物造成影響。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
痛覺若是可以被精準地測量出來,或許就能更有效地治療疼痛。其次,如果痛覺可以被測量,醫療體系就能更精準地評估患者對痛覺的反應(或可以無視哪些反應)。
圖|stocksnap

可是問題在於這個痛覺量測系統不管用,至少任何一個實驗室的結果都無法在其他實驗室複製出來,因為受測對象可以在受過訓練後忍受不同程度的疼痛。外界刺激在受控條件下首先被人感知到的數値至少算是有找到共同的範圍,但疼痛閾値卻因為各種理由而出現各式各樣的差異,更何況個體實在很少(甚至不知道是否可能有)處於不受任何外在條件影響的「中性」狀態。

各種機械理論

人類的所有特質、體驗都能被測量及量化?

如果說與疼痛相關的機械性研究大多得算是笛卡兒的功勞,那是因為他被認定說過一些話,而那些話又顯然能讓後人從中發現一種透過「疼痛路徑」運作的特定機制。若是遵循這樣的笛卡兒觀點,人類這架機器被認定內建一個特定的痛覺系統,此系統將皮膚的神經末梢連結到脊椎,再連結到大腦中的「痛覺中心」。十九世紀以降的生理學家在勤奮不懈的努力下開始尋找特定的痛覺接收神經,或說所謂的「傷害感受器」(nociceptor)。

人類這架機器被認定內建一個特定的痛覺系統,此系統將皮膚的神經末梢連結到脊椎,再連結到大腦中的「痛覺中心」。
圖|pexels

他們認定所有形式的人類特質及體驗都可以被測量及量化,於是透過大腦秤重的數據建立起以種族、性別為指標的智商系統、透過頭骨的測量顯示文明化的程度,甚至利用各種精良的技巧拍攝臉部後描繪出「犯罪可能性等級」。另外還有一些「疼痛纖維」(pain fibres)被描述成跟特定種類的疼痛有關、又或者跟不同規模的疼痛有關。根據這種方式,大腦只是用來接受特定疼痛輸入訊號的接收器。於是自一九六○年代以來,疼痛量表等級可能跟傷勢程度呈正相關的基本前提已被確信是明顯錯誤的想法。

將疼痛以機械性解釋有哪些侷限?

沒有被這種機械性簡化手段抹消並在當代神經科學中獲得進一步探究的部分,是科學家依據刺激的種類及程度,將受激發的不同神經末梢做出分類。我們現在知道,人的體驗和神經刺激之間沒有絕對的相關性。雖然我們還是會用「傷害感受器」這個詞,但它們發出的訊號在成為痛覺前必須先通過大腦的解讀。機械性簡化看法的另一個問題在於,儘管這種說法用來描述一個人將腳放進火堆的情況看似合適,卻無法解釋那些無視特定神經損傷或直接刺激程度而出現的疼痛。於是又有更進一步的機械性解釋來試圖解決這個謎團。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

為了解釋跟初始神經刺激不成比例的巨大疼痛反應,一八八○到一九五○年代出現了各種「(痛覺刺激及反應)模式」理論。有人假設一定是在脊髓中發生了某種反應,而且這個由原本末梢神經接收刺激所啟動的反應可以自我維持或甚至自我加強。隨著神經系統機制愈來愈常使用電機工程學的語言來比喻(而且使用的程度驚人),人們開始可以想像神經元在脊髓的「線路」中產生「反饋迴路」,因而「引起共振」並激發鄰近的其他神經元。正如原本那幅插圖所暗示,這種神經啟動的模式可以永無休止地延續下去,就算接受過治療或甚至原初起因已消失也沒關係(例如幻肢痛)。

機械性簡化看法的另一個問題在於,儘管這種說法用來描述一個人將腳放進火堆的情況看似合適,卻無法解釋那些無視特定神經損傷或直接刺激程度而出現的疼痛。於是又有更進一步的機械性解釋來試圖解決這個謎團。
圖|pexels

這個觀點的問題在於,這種帶有反饋迴路的電路板比喻想像起來容易,眞正要在實驗中發現卻有其難度。同樣地,疼痛方面的病變一直以來都被想像成一個「正常」的疼痛「電路系統」出現問題的結果,若要類比,就像是有訊號在特定種類的疼痛纖維中受到增強。在當代神經科學及疼痛管理領域中,這些理論的許多元素後來都證明在建構更全面性的疼痛體驗理論時很有幫助,但同時也必須超越「刺激帶來體驗」這種純然的機械性關係。

機械性關係以外的其他觀點?

直到一九六○年代,科學機構內外才開始出現批評的聲音——最有名的批評者是孔恩(一九二二-一九九六)和之後的拉圖(一九四七-)——這些人指出社會脈絡在科學工作中所扮演的重要角色,以及埋藏在社會脈絡中的各種想法及預設。到了更近期,達斯頓和蓋里森在他們的著作《客觀性》(二○○七)中重建了「客觀性」的概念。現在,所謂的「事實」已會被許多人視為透過特定框架後建構而來的偏頗資訊。這種不確定性為相關研究開展了全新的寬敞大道,但眞正的改變卻很慢才出現。

早在一八九四年,美國心理學家馬歇爾(一八五二-一九二七)曾有力地指出,快樂和痛苦都是心理狀態的不同特質;兩者是與情緒、感官、心靈和身體相連的「意識元素」,不過就在目睹摩根生產出行為主義式「定律」的這一年,這種全面性的思考觀點卻幾乎沒產生什麼漣漪。當痛的研究在一九七○年代確實開啟了痛覺的情緒及社會組成的相關探討之際,在醫療實務上對於能夠確切測量、判斷並診斷的既存需求,卻讓痛覺和傷害之間的機械關係得以續命。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
馬歇爾曾有力地指出,快樂和痛苦都是心理狀態的不同特質;兩者是與情緒、感官、心靈和身體相連的「意識元素」。
圖|pexels

傷害的意象

第一份讓患者掌握自身疼痛體驗內涵的醫療評估問卷?

臨床醫生數十年來都帶著對痛的多面向理解在實務現場工作。梅爾扎克(一九二九-)和托格森(一九二四-一九九九)在一九七一年開發出了麥吉爾疼痛問卷。那是為了讓患者足以掌握自身疼痛體驗內涵的第一個精密醫療評估工具。疼痛問卷將痛的形容詞及比喻根據痛的強度進行分組,然後依照「感覺」、「情感」、「評價」和「其他相關」四種項目進行分類,再搭配圖表指出身體上的疼痛位置,另外還會針對其他症狀及一般生活方式進行整體評估。

此問卷的前提在許多案例中獲得證實,也就是受疼痛所苦之人會用類似的詞彙來描述特定的疼痛症候群。因此,疼痛問卷帶來的質化觀點對臨床醫療人員很有幫助,能讓他們在一開始更有機會根據患者對自身疼痛狀況的評估做出正確診斷。

梅爾扎克和托格森在一九七一年開發出了麥吉爾疼痛問卷。那是為了讓患者足以掌握自身疼痛體驗內涵的第一個精密醫療評估工具。
圖|stocksnap

當言語無法精準描述,我們如何形容疼痛感受?

乍看之下,這是將疼痛體驗的情感特質重新導入醫療體系的成功應對方式,並因此讓臨床評估朝新的方向前進,但這種做法還是有其限制。疼痛問卷被翻譯成許多其他語言時使用了同樣的武器修辭,或說同樣有關受傷、割傷、刺傷、射傷、揍傷或壓傷的各種比喻。許多學者都指出,這些用來描述人類疼痛體驗的比喻被使用的時間久得驚人,彷彿我們沒有足以訴說疼痛的直接用詞,所以非得求助於這些傷害意象。

不過,這種顯而易見的限制掩蓋了存在於人們陳述中的驚人豐富性及深度。隨著時間過去,武器的種類當然改變了,描述武器對人類造成的傷害種類也出現了更多具有想像力的比喻性說法。此外,隨著語言的改變,人們會發現無論是問卷中的表達方式、代表意義及所處脈絡,都具有難以將其中分類普遍化的細微差異。翻譯的政治(更別說是做法)總是會引發誰的用語足以建立起基本分類架構的疑慮:我們應該要採用患者、醫生,還是譯者的用語?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
為了聽見疼痛的主觀陳述而定下語言框架的嘗試,反而造成了將痛客觀化的效應。
圖|pexels

一旦語言被認定為一個人描述主觀體驗的重要資訊載體,我們就很難將其限制在事先規範好的定義及分類中。疼痛問卷成功地將許多當時在英文中常用的疼痛描述整理在一起,不過也可能限縮了人們在未來描述疼痛的用詞。當醫療人員把一連串描述性用詞交給患者並要求他們找出「符合」自身痛感的詞彙時,這種做法很可能會被視為一種具有高度暗示性及影響力的策略,因為這份用詞淸單暗示了這些詞彙已捕捉到了疼痛的本質。

這種做法對某些人來說可能有用,但有些人即便感覺不太對勁,仍得努力將這些用詞硬套到自身的感受上。另外還有些人在覺得這些用詞完全無法用來描述自己的狀況時,甚至會開始質疑自己的疼痛是否眞實存在。為了聽見疼痛的主觀陳述而定下語言框架的嘗試,反而造成了將痛客觀化的效應。

說到底,一九七○和八○年代在尋求痛的情感特質時,是放入由固定價値觀所掌控的基模(schema)中,就像身體的疼痛値也是由機械主導的客觀數値來決定。患者的聲音並不是沒被聽見,但也受到既有的量測方式取代。

受教育程度會影響疼痛體驗嗎?疼痛分類因文化不同有所差異?

根據一份由哈里森所進行的研究指出,當麥吉爾疼痛問卷在科威特被翻譯成阿拉伯文時,編纂者非常淸楚意識到,即便是在當地社群內部也出現了溝通上的語言偏差。受過教育的科威特人因為懂英文而擁有較多字彙量,因此可用「對一般患者而言過於深奧」的詞彙來描述他們的痛覺。難道這代表他們的疼痛體驗也就因此有所不同嗎?我們很可能永遠不會知道,因為這類描述被有意識地迴避掉了。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

有意思的是,阿拉伯文譯者也迴避了對慢性疼痛患者伸出援手,因為「他們的痛覺評分標準跟那些……經歷急性疼痛的人相比有系統性的不同」。如果有人記得的話,麥吉爾疼痛問卷一開始的設計是要嘗試深入理解疼痛症候群的疼痛體驗——也就是完全以受到慢性疼痛所苦的人為目標——因此我們可以認定這個翻譯策略反而阻礙了這項量測工具原本的概念性目標。

受過教育的科威特人因為懂英文而擁有較多字彙量,因此可用「對一般患者而言過於深奧」的詞彙來描述他們的痛覺。難道這代表他們的疼痛體驗也就因此有所不同嗎?
圖|unsplash

二十世紀醫學對於調查對象必須在各項數値方面完全中立的需求,阻礙了我們去探索疼痛體驗中的一項核心元素,因為那個核心元素本身就是作為一種情感的主觀値。疼痛情感的語言表述——人們針對自身感受說出的話——本身抗拒任何精確的製表及分類作為。科威特的那些譯者對此擁有第一手體驗,他們發現原本在英文中被歸類為「感覺」的詞彙,在翻譯後更接近「情感」或「評價」的類別。

這些作者後來做出結論,「我們有很充足的理由認定,疼痛分類會因為不同文化而有所差異。」比如他們就找不出翻譯「射傷」(shooting)這種痛覺的詞彙。在此同時,義大利文把「射傷」這種痛覺翻譯成「像是床墊彈簧反彈」的痛。

整體而言,根據二○○九年由雪梨的喬治國際健康研究所做的研究,麥吉爾疼痛問卷被翻譯成了二十六種語言,研究發現這些翻譯後的問卷效力普遍不佳,並建議必須謹愼使用這些「非英語版本」的問卷。這些不同版本的問卷中描述疼痛的詞彙從四十二到一百七十六個不等,反映出了人類口中疼痛體驗的豐富程度。這些疼痛反抗或拒絕被分類列表的特質只顯示了人們不是(或說至少不完全是)機器。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

——本文摘自《:牛津非常短講 012》,2024 年 02 月,左岸文化出版,未經同意請勿轉載。

左岸文化_96
36 篇文章 ・ 11 位粉絲
左岸的出版旨趣側重歷史(文明史、政治史、戰爭史、人物史、物質史、醫療史、科學史)、政治時事(中國因素及其周邊,以及左岸專長的獨裁者)、社會學與人類學田野(大賣場、國會、工廠、清潔隊、農漁村、部落、精神病院,哪裡都可以去)、科學普通讀物(數學和演化生物學在這裡,心理諮商和精神分析也在這裡)。

0

0
2

文字

分享

0
0
2
一鍵生成心智圖?統整文章、製作簡報、學習知識!三款 AI 保母級教學!
泛科學院_96
・2024/03/04 ・4383字 ・閱讀時間約 9 分鐘

真的假的,只要有它,再難的事都能秒懂?

它就是 AI 心智圖工具,只要一句話,一個關鍵字,就能生成一張完整的知識架構圖。

無論是聽不懂老師在講什麼的學生,還是被老闆交辦沒聽過的工作,只要把聽不懂的詞丟進去,噠啦~瞬間一目了然!

而且這些 AI 心智圖工具,也能直接把生成的圖表或段落變成一頁簡報,真的非常方便!

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

今天,我將介紹 Whimsical 、 Xmind 和 MyMap 這三個 AI 心智圖工具,其中 Whimsical 是免費的,Xmind 跟 MyMap 這個 AI 功能要額外付費,但我自己實測的感覺非常好,因此也推薦給大家。

廢話不多說,讓我們開始吧!

Whimsical

Whimsical 對 APP 開發者可能並不陌生,是集結流程圖、心智圖、 APP 原型圖的線上工具,現在有加入 AI,不僅可以更快速地整理內容,甚至能無中生有。雖然一個帳號只能免費使用 AI 100 次,再多就要付費,但我用到現在也還沒用完。

先從快速整理內容來吧,我這邊用泛科學這篇文章當範例,複製文章內容跟他說

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

請幫我把下面的內容,整理成心智圖

暗能量是什麼?看不到也摸不著,我們該如何找到它?

這樣文章的大綱就在你面前了,如果對某些主題有興趣,就可以用心智圖上的關鍵字去 google 搜尋。

接下來,就輪到無中生有啦!這次我什麼都沒有給他,直接輸入

請給我核融合的基礎知識架構心智圖

這樣 Whimsical 就會給你核融合的知識架構圖啦。

你看,是不是很簡單呢?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

如果想要把這張心智圖做成簡報,你只要選擇 Section 把它框起來,

就能在右邊的 Present 欄位上面,看到新的 Section,這時按下撥放,就會是一張剪報嘍。

作為流程圖與心智圖工具的 Whimsical 本來就很容易上手,加上 AI 就變得更無腦了,你甚至可以讓 Whimsical + AI 做完所有內容,再自己再微調版面,框選 Section,就有一份出色的簡報啦!

不過還是要說一下,Whimsical 的 AI 找得資料有點少,可能連學校作業的需求都無法應付,如果真的要瞬間秒懂所有事情,你可能要試試看 Xmind 或 MyMap 。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

Xmind

先來說說 Xmind ,這款工具稱得上是臺灣最知名的心智圖工具了吧?像是創意思考或人生整理術之類的課程,都經常能見到 Xmind 的身影。現在加上 AI 之後,真的創造了天下沒有難學的知識,一個關鍵字,一張心智圖,順著心智圖學習,沒什麼事難得倒你。

這邊我想要提醒大家, Xmind 跟 Xmind AI 是兩個獨立的產品線,傳統的紅色的圖示 Xmind 包含桌面版程式與手機 APP , Pro 專業版的售價是每三個月 16 美金, Xmind AI 是新推出的產品,圖示改成紫色,專業版費用是每個月 8 美金,兩者並不互通,重要的事說三次,兩者不互通,兩者不互通,今天分享的是紫色的 Xmind AI 線上平台,不要跑錯家哟。

回到正題, Xmind 的 AI 稱為 Copilot ,只要跟 Copilot 說出你聽不懂的關鍵字,它就會用心智圖幫你解答,為什麼只要關鍵字呢?這邊來做個示範,跟前面 Whimsical 一樣,輸入

請給我核融合的基礎知識架構心智圖

然後再輸入

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

核融合的知識架構

最後只給 Copilot

核融合

這三個關鍵字。

好像字越少,內容越豐富?推測是 Copilot 會直接把輸入內容當成搜尋詞彙,因此訊息越多,限制越大。在用 Copilot 時,我都盡量給簡單的關鍵字,等它完成比較豐富的心智圖後,再對心智圖中的單一項目進行 AI 生成。

沒錯,這就是 Xmind 好用的地方了,無論是你自己畫心智圖遇到瓶頸,還是剛剛 AI 生成的心智圖有不完整的地方,只要點有問題的項目,再點選畫面下方的 Copilot ,就能再生成後續內容啦!

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

Xmind 也支援心智圖直接轉簡報的功能,每個項目就是一頁簡報,會依照簡報架構播放簡報。

如果要放說明文字在簡報上,你可以點項目後按下面的 note 輸入文字,

也可以在 local image 上傳你要的圖片,就會在該張簡報呈現這些內容。

雖然 Xmind 不能把簡報弄得美美的,但 Xmind 支援將心智圖下載成 .md 或 .ppt 等檔案格式,之後就可以套入之前介紹過的 gamma 或其他人做好的 template ,一份有結構、漂亮的簡報就完成啦!

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

MyMap

最後介紹的 MyMap ,不是 google 那個 MyMap ,是 MyMap AI ,這個 A 編用完之後直接在工作群組裡面大喊:「這東西真是太好用了阿!」的一個工具。

一進入 MyMap 介面,基本上看不到任何工具欄或 icon ,只有跟 AI 的對話框,沒錯,這才是我想要的 AI 工具! 什麼複雜操作都不用,只要跟 AI 說話,工作就完成啦!

能有這麼狂的介面,也就表示 MyMap 對自己的 AI 功能很有信心,實際用過真的,沒跟你五四三,用得過程中完全不需要找工具欄,資料與內容整理都非常到位!

跟 Whimsical 類似,MyMap 支援多種資料呈現方式,你也不需要知道有什麼呈現方式,在問它問題的時候,它就會解析你想要的內容可能適合什麼形式的呈現,如果有多種呈現方式適合,它還會問你要用什麼形式呈現。

如果你想要用已有的文件或內容做心智圖或其他圖表,你只要按下對話框旁邊的加號,就會跳出上傳檔案或輸入網址的對話框,上傳或輸入網址之後,他就會出現即時預覽的視窗,接著,就可以跟檔案對話了。

像我給它前面泛科學黑洞文章的網址,這時候只要跟他說

幫我整理這個網頁的內容重點

MyMap 不囉嗦,直接給我一個完整的內容重點整理。

用到現在,MyMap 的唯一缺點是拖曳畫面很不直覺,以及它非常非常小氣,只有七天試用期,訂閱 MyMap 的最低價格是 9 美元,但 A 編為了 GPT4 ,之接訂了 12 美元的 pro 版。看來無論是遊戲還是現實,課金變強都是不變的道理啊!

結語

好啦,其實也沒什麼特別要總結比較的,因為 MyMap 用起來真的太舒服了,但如果你只想當個免費仔,可以先用用看 Whimsical 。

而 Xmind 呢,其實它的檔案格式的支援度是最高的,要用其他軟體加工做成簡報的話,Xmind 還是有它的優勢之處的!

如果這支影片對你有幫助的話,請幫我在影片下方點個喜歡,並且把這支影片分享給需要的朋友,最後別忘了訂閱泛科學院的頻道,我們下支影片再見囉。

更多、更完整的內容,歡迎上科學院的 youtube 頻道觀看完整影片,並開啟訂閱獲得更多有趣的資訊!

泛科學院_96
24 篇文章 ・ 33 位粉絲
我是泛科學院的AJ,有15年的軟體測試與電腦教育經驗,善於協助偏鄉NPO提升資訊能力,以Maker角度用發明解決身邊大小問題。與你分享人工智慧相關應用,每週更新兩集,讓我們帶你進入科技與創新的奇妙世界,為未來開啟無限可能!