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聽~媽媽的話,媽媽語的秘密

活躍星系核_96
・2019/02/21 ・2893字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 504 ・六年級

  • 作者/成功大學心理學系系學會學術部門|希望能藉我們所學,讓心理學走進生活,也讓大眾更了解真正的心理學。

週末的午後,總會在公園看到許多父母推著自己的小嬰兒去散步,讓孩子認識、接觸大自然。在父母帶嬰兒散步與認識這個世界的同時也免不了的總會聽到:「小寶你看,是狗狗耶!」;偶爾看到孩子受傷或遭蚊蟲叮咬後也會聽到:「來~幫你呼呼,痛痛不見了喔!」。

你是否曾經想過,為什麼每當我們嘗試著跟小嬰兒對話時,總會不自覺地使用一些和一般對話相比較為可愛、有趣的講話方式呢? 而這樣的溝通方式在發展心理學上我們就稱之為「媽媽語1

週末的午後,總會在公園看到許多父母推著自己的小嬰兒去散步,讓孩子認識、接觸大自然。
圖/pexels

媽媽語到底是什麼?

「媽媽語」所指的就是在和小孩對話時所使用的具有較高音頻較慢語速;在語彙使用上較為簡單或重疊,並且在表述意象和臉部表現上會較為誇張、清晰的語言。研究發現媽媽語不只更容易引起嬰兒的注意,也有助於嬰兒有效率的學習發音並了解字彙意義。2媽媽語,另一種稱法則為嬰兒導向語言 (IDS, Infant-directed speech),而與其相對的即為成人導向語言 (ADS, Adult-directed speech)。

高頻聲音及緩慢語速

至於媽媽語究竟為何會有以上所述的這些特性呢?首先,嬰兒腦袋的發展中針對高頻聲音的部分較早發育成熟3,繼而使嬰兒對高頻語音產生較佳的注意力,以利其語言的學習。

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再者,嬰兒較慢的語速往往夾帶了更為鮮明而清楚的抑揚頓挫及節奏,也因此讓嬰兒更容易將日常聽到的語句做正確的切割,讓句子更易於辨認,進而強化嬰兒對整串話語的熟識及理解。

圖/pixabay

簡單且重複的語句

兒童語言發展階段中,當小孩在一歲到兩歲的時候,他們所發出的聲音將不再只是無意義的喃喃自語,他們會開始將單字與所指稱的事物連結在一起,而此時媽媽語則扮演孩子語言發展中的重要推手。

透過不斷重複相同而簡單的單詞,幫助孩子增進對單詞的印象及單詞義涵的理解,這個現象就好比在一首歌曲中,副歌(也就是一首歌曲的重點!)總喜歡不斷的重複強調,再用易懂或是包含重點的語句來讓整首歌曲更容易被記住及了解,而媽媽語便是這樣相同的概念。4, 5, 6

圖/pixabay

誇大的肢體動作及臉部表情

當我們在觀察媽媽對小孩子說話時,也常常會發現媽媽在言談內容中表達較為誇張的意象,同時搭配比較多的肢體語言及臉部表情的變化,似乎是在試圖幫助他們的孩子能夠更容易理解自己的意思並引導孩子注意自己的語句。

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舉例來說,當演員在舞台上演戲時,他們往往會使用較為明顯且誇大的肢體動作及臉部表情以吸引觀眾的目光,而媽媽語便是與此同理。1

圖/pixabay

清晰的語句

除了對話的內容與語調,我們在與小孩對話時也會比平常更注意自己的咬字,就像是一位成功的演講者,為了向聽眾清楚傳達想法或信念,不會選擇用含糊的咬字進行演說,因為這樣會讓聽眾無法精準了解所要傳達的內容。而咬字清晰的媽媽語更能促進孩子語言的學習與產生,較適合做為小孩語言學習的典範。7

圖/pixabay

媽媽語對小孩的語言學習影響

媽媽語這種溝通的方式,幾乎是每個人面對小孩時的說話模式。然而,在 Maude Beauchemin 2011 年的研究8中發現,小孩對於媽媽和陌生人說話的聲音會有不同的反應 ── 當媽媽講話時,小孩的左腦有較強烈的反應;而陌生人說話時,則是右腦反應較強烈。這項研究結果說明媽媽講的話對小孩在語言學習上有較大的幫助,因為人類的語言學習區在左腦,而右腦僅能負責「聲音」的辨識,不能做「語言」的 處理。

此外,在另一項 Leong V, Kalashnikova M, Bu rnham D, Goswami U 在 2014 年利用 EEG 所做關於腦波的研究中9也發現到當母親在使用媽媽語向小孩說話時,小孩與母親的腦波圖形會有趨近同步的現象,而這個現象提升了小孩在聆聽話語時的專注度及理解度,進而促進了他們對語言學習的效果。7

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圖/pixabay

至於媽媽語誇大的音調變化和豐富的臉部表情可以促進小孩情緒的學習和表達,他們可以透過清楚的臉部表情和明顯的語調變化了解並分辨不同的情緒,並作出相對應的行為,例如媽媽生氣的大聲說話時,他們就會停下手邊正在做的事,並學習這是一件不對的行為;或是媽媽用愉悅的語調說話時,小孩也會感到開心等,進而促進小孩的社會化。10

所以盡情使用媽媽語吧!

透過媽媽語的說話方式,不只可以吸引孩子的注意,也能增進孩子對於語言及情緒的發展。如果父母用媽媽語跟小孩對話還可以藉此促進親子感情喔!

下次有機會跟小孩相處的時候,不要害羞或覺得用這種方式講話很羞恥,使用媽媽語與小孩愉快的相處吧!7

圖/pexels

參考文獻

  1. 羅伯特‧凱爾, 約翰‧卡瓦納夫(2016) 。發展心理學(上)—兒童發展( 6th ed.) (游婷雅、郭俊顯)。出版地點:洪葉文化。(2012)
  2. Thiessen, Hill, & Saffran (2005).Infant-Directed Speech Facilitates Word Segmentation. Department of Psychology and Waisman Center University of Wisconsin–Madison, USA.
  3. Laurel J. Trainor & Christine A. Zacharias (1998). Infants Prefer Higher-Pitched Singing. Infant Behavior and Development ,21(4), 799-805.
  4. Fisher C & Tokura H (1995). The given-new contract in speech to infants. Journal of Memory and Language, 34(3),287-310.
  5. Grieser, D. L., & Kuhl, P. K. (1988). Maternal speech to infants in a tonal language: Support for universal prosodic features in motherese. Developmental Psychology, 24(1), 14-20.
  6. Soderstrom M, Blossom M, Foygel R & Morgan JL (2008, Nov) Acoustical cues and grammatical units in speech to two preverbal infants. Journal of child language. 35(4),869-902.
  7. Catherine Saint-Georges, Mohamed Chetouani, Raquel Cassel, Fabio Apicella,  Ammar Mahdhaoui , Filippo Muratori , Marie-Christine Laznik , David Cohen (2013). Motherese in Interaction: At the Cross-Road of Emotion and Cognition? (A Systematic Review). Atsushi Senju, Birkbeck, University of London, United Kingdom.
  8. Maude Beauchemin  Berta González-Frankenberger  Julie Tremblay Phetsamone Vannasing  Eduardo Martínez-Montes Pascal Belin  Renée Béland Diane Francoeur Ana-Maria Carceller  Fabrice Wallois Maryse Lassonde (2011, Aug). Mother and Stranger: An Electrophysiological Study of Voice Processing in Newborns. Cereb Cortex. 21(8), 1705–1711.
  9. Leong, V., Kalashnikova, M., Burnham, D., & Goswami, U. (2017). The temporal modulation structure of infant-directed speech. Open Mind, 1(2), 78-90.
  10. Fernald, A. (1993). Approval and disapproval: Infant responsiveness to vocal affect in familiar and unfamiliar languages. Child development, 64(3), 657-674.
  • 撰文者:白耀升、范子嬪、莊明儒
  • 指導教授:成大心理系 胡中凡教授
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活躍星系核_96
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活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia

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AI 可以設計散熱,但誰敢讓它出貨?林唯耕談算力背後的物理現實
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/08/20 ・2819字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 高柏科技 合作,泛科學撰文

林唯耕剛回台灣任教時,曾在清華大學的實驗室裡用一立方公分的「氨」做實驗。沒想到氨氣意外洩漏,那股刺鼻的氣味瞬間瀰漫整棟大樓,引來眾多師生抗議。

「從此以後,我再也不敢在實驗室裡用氨了。」他在《思想實驗室》的訪談中,帶著笑意回憶這段往事。

這段插曲聽來像是一則工程師的寓言:在理論模型中,氨是太空熱控系統的理想介質;但在現實的辦公大樓裡,它首先是逼人逃竄的臭味。公式本身沒有錯,但現實世界永遠比公式更複雜——它包含了人、成本、風險,以及必須為後果負責的工程師。

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高柏科技技術專家、清華大學榮譽退休教授林唯耕 ,曾任職於美國 OAO 工程部熱流組,深耕電子構裝散熱與熱管技術多年。隨著 AI 浪潮席捲全球,他鑽研一輩子的老問題再次被推向科技產業的核心:當晶片運算速度無止境攀升,那股伴隨而生的熱,究竟該往哪裡去?

熱不會讀新品發表會

科技巨頭在發表會上熱衷於談論大型語言模型、GPU 規格與驚人的算力。這些詞彙在投影片上光鮮亮麗,彷彿進步毫無邊界。然而,每一次數位運算都紮實地發生在實體晶片上。晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護。在物理現實面前,再動聽的發表會敘事也必須低頭。

晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護 / 圖片:envato

回顧個人電腦發展早期,晶片幾乎不需專屬散熱元件。隨後,鋁製鰭片、風扇、熱管到均溫板逐一登場。這段歷程常被視為技術升級,其實更像是對空間的極限勒索:晶片功率翻倍,發熱源的面積卻沒變大,機箱空間也不可能無限擴張。

林唯耕指出,散熱設計的核心只有三要素:功率、熱源面積與空間限制。他舉例,在標準的 1U 機箱中,若發熱面積約為三十乘三十毫米,氣冷系統在達到八百瓦時就會面臨瓶頸。這並非固定的物理常數,而是取決於空間、面積與氣流的動態平衡。最現實的代價在於,風扇轉速提升的背後,是噪音、電力損耗與空間占用。

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因此,「液冷技術」的興起並非單純為了追求酷炫,而是算力密度提升後的必然選擇。它能更精準地帶走晶片廢熱,卻也將新的挑戰帶入機房:漏液風險、流道堵塞、材料相容性,以及維運時的難度。工程的進步,本質上鮮少是徹底消滅問題,更多時候是選擇一組「比較值得承擔」的新問題。

太空教他的,不是把答案搬回地面

太空熱控工程之所以迷人,是因為它剝奪了地球上最常見的散熱工具。在真空宇宙中,沒有空氣能讓風扇製造對流;受光面溫度破百度,陰影處卻極度嚴寒。工程師必須純粹仰賴熱傳導、熱輻射,以及熱管與環路型熱管(LHP)來搬移熱能。

熱管運作的關鍵在於「相變」——液體蒸發時吸收大量潛熱,冷凝後重回循環。林唯耕比較了銅與水的熱傳導能力:在他設定的特定條件下,實心銅塊約能傳導 120 瓦的熱能;但若每秒有一立方公分的水發生蒸發相變,移熱量可瞬間拉升至 2.4 千瓦(kW)。他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。

儘管如此,太空科技並不能直接套用到地面。太空元件因考量重量、功耗與維修難度,偏好無馬達幫浦的被動式設計;但地面 AI 伺服器面臨更高的熱負載與環境溫度,往往仍需幫浦驅動流量。當年那場「氨氣洩漏」事故正是最好的提醒:技術是否「先進」,與它是否「適合」當下的場景,始終是兩回事。

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他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。/圖片:envato

好論文,為什麼仍可能造不出好產品

學術研究致力於證明「可行性」,而工業現場則要求「可重複性」——不僅要能運作,還得確保每台出廠的設備都不漏水。林唯耕將此定義為「從 0 到 1」與「從 1 到 100」的差別。後者涉及良率、成本、公差與客戶信任。論文中那次最完美的實驗數據,在產線上往往未必管用。

他從不避談失敗。在高柏科技早期與學界合作時,也曾遇過實驗數據無法複製,或研究方向偏離產業需求。這未必是雙方努力不夠,而是彼此對「成功」的標準不同。為了解決這道鴻溝,高柏科技推動「柏苗啟航創新培育計畫」,每年投入逾千萬資金與成大、中山、台科大等校合作,並指派專業人才在過程中持續微調、校正,確保研發貼近產線現實。

他分享了近期一項液冷工質校正專案。團隊使用非侵入式的超音波流量計進行觀測,但由於儀器預設以「水」校正,換成其他化學流體後讀數便出現誤差。最初嘗試用幫浦壓差推算,卻發現缺乏重複性,數據甚至推導出不合理的蒸發率。最後團隊回歸基本面,改用秤重法搭配能量平衡進行交叉驗證,才讓數據成功收斂。

這個故事真正的價值不在於「產學雙贏」的口號,而在於那段不夠優雅的挫折:假設失效、數據混亂、方法砍掉重練。也正是在這種時刻,企業需要的不只是會算數的人才,而是能洞察研究何時「走鐘」,並有權力喊停、要求重來的關鍵決策者。

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林唯耕坦言,過去在校園裡總認為「技術第一、成本第二」,進入商界後才驚覺行銷與信任關係往往才是關鍵。這番話雖然不如科技突破那樣動聽,卻是產品能否進入市場的殘酷真相。再卓越的散熱設計,若無法穩定生產或贏得客戶信任,也僅止於一份精美的報告。

AI 會給答案,誰來負責出貨?

訪談尾聲,主持人國威提出了一個時代難題:假設 AI 能在彈指間生成散熱架構、材料配方與流道設計,企業該選擇全面擁抱 AI 的速度,還是保留緩慢但穩定的工程驗證,以規避潛在的失效風險?

林唯耕拒絕落入二選一的框架。他的觀點是:兩者並存。AI 擅長處理資訊、生成草案;但工程師仍須實作原型,進行嚴苛的性能與可靠度測試,最終由人決定是否出貨。這並非盲目崇拜人類直覺,而是基於一項事實:AI 的資料庫裡,通常沒記載下一次「意外洩漏」或「材料疲勞」的細節,且模型永遠無法為量產結果擔負法律與商業責任。

在 AI 時代,最稀缺的未必是熟練下指令(Prompt)的人,而是具備這種能力的人:能預判答案可能在哪裡出錯、能設計實驗將問題「逼」出來,並且願意為最終的量產品質負起責任。

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大眾習慣將雲端想像成輕盈、無重量的空間。但現實中,雲端是由龐大的機房架構而成,裡面裝滿了晶片、管線、泵浦與冷卻液。虛擬算力的每一次擴張,都會在實體世界留下發熱的足跡。散熱工程師的價值,就是不讓這筆物理帳單,被埋沒在光鮮亮麗的投影片背後。

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鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
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