0

0
0

文字

分享

0
0
0

生理時鐘失靈可能導致大腦加速老化

蔡宇哲
・2012/04/25 ・821字 ・閱讀時間約 1 分鐘 ・SR值 548 ・八年級

立即填寫問卷,預約【課程開賣早鳥優惠】與送你【問卷專屬折扣碼】!

 

生理時鐘穩定與否和健康息息相關,然而這兩者間的因果關係一直難以釐清。美國奧瑞岡州立大學(Oregon State University)的研究發現:如果約日節律(circadian rhythms)遭到破壞會導致神經元加速退化、動作功能缺損以及壽命縮短。

生理時鐘(biological clock)是一個非常複雜的基因機制,它影響的層面很廣,包括繁殖、荷爾蒙製造、哺乳時間、DNA修復、睡眠、壓力反應甚至藥物的效用等等。先前研究在人類的身上發現生理時鐘的缺損、老化以及神經元疾病(例如:阿茲海默症、亨丁頓舞蹈症)三者之間存在著高度的相關。

這個研究中操控了果蠅的2種基因:period (per 01)和 sniffer (sni 1)。 per 01 是一種時鐘基因(clock gene),如果缺損會造成約日節律失常; sni 1 基因異常則會使果蠅在老化過程中產生腦部病變。研究結果顯示:(1) 只單獨失去 per 01 或 sni 1 基因的變種果蠅與一般果蠅的平均壽命差不多。(2) 同時缺乏這兩種基因的變種果蠅,它們的平均壽命都比一般果蠅短32-50%,而且大多會失去動作功能(爬行能力)以及比一般果蠅更快在腦部產生空泡(vacuoles)或坑洞,顯示腦組織提早退化。

除此之外,單獨失去 sni 1 基因的變種果蠅在正常光照的環境下(12小時亮、12小時暗)存活率與一般果蠅沒有差別,但如果給與它們24小時的持續光亮環境, sni 1 變種果蠅的存活率就會大幅下降,24小時光亮環境即是以環境去造成生理時鐘的不穩定。此結果亦支持生理時鐘的不穩定將會對健康造成不利影響。

不管是基因或是環境造成的約日節律失常都會加速老化時的腦部病變,進而減短平均壽命。負責這個研究的Giebultowicz教授做了一個結論:「穩定健全的生理時鐘可以幫助我們對抗老化過程中的大腦退化,換言之,一旦時鐘失靈的話,損壞的過程將會加速。

你還在晨昏顛倒不顧晝夜的生活嗎?許自己身體一個好時鐘吧~~~

編譯:鄭逸如

外電連結:
Oregon State University (2012, January 10). Disruption of biological clocks can lead to neurodegeneration, early death, study suggests. ScienceDaily. link.
原始文獻:
Loss of circadian clock accelerates aging in neurodegeneration-prone mutants. link.
文章難易度
蔡宇哲
67 篇文章 ・ 4 位粉絲
中正大學心理學博士,台灣應用心理學會理事長、「哇賽!心理學」創辦者兼總編輯。泛科學、幼獅少年、國語日報科學版……等專欄作者,著有《神奇的心理學》、《哇賽!心理學》、《用心理學發現微幸福》。 喜歡分享心理學,希望人人都可以由心理學當中認識真實的自己,也因此能夠更溫柔的對待他人。

1

133
3

文字

分享

1
133
3
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

立即填寫問卷,預約【課程開賣早鳥優惠】與送你【問卷專屬折扣碼】!

 

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。

延伸閱讀

文章難易度
所有討論 1
研之有物│中央研究院_96
253 篇文章 ・ 2220 位粉絲
研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook

0

1
2

文字

分享

0
1
2
吃宵夜、晚進食=變胖凶手!想瘦身就早點吃飯吧!
Peggy Sha
・2022/11/16 ・1569字 ・閱讀時間約 3 分鐘

立即填寫問卷,預約【課程開賣早鳥優惠】與送你【問卷專屬折扣碼】!

 

減肥的黃金守則之一就是:不要吃宵夜!但如果嘴饞該怎麼辦?只要沒有超過一天的熱量額度,應該沒關係……吧?

如果你也是這麼想的,那可就大錯特錯了!

最近一項由布萊根婦女醫院(Brigham and Women’s Hospital)團隊發布在《Cell Metabolism》期刊上的研究就發現:吃飯不只要吃得好、吃得巧,抓對 timing 更重要!

接下來,就讓我們有請師爺(誤)研究團隊來為您解釋解釋:什麼叫 timing?

飯!是一定要吃的,不吃不行!但是吃的「Timing」很重要。 圖/IMDb

想減肥只要少吃多動就可以了?情況沒有你想得那麼簡單!

一般說到減肥,大家腦袋中浮現的不外乎「管住嘴、邁開腿」這六個字,不過,其實少吃多動等改變只能產生暫時的效果,因為在飲食之外,還有一系列非常複雜的因素會影響能量平衡、增加肥胖風險,而其中一個重要的因素,便是我們身上的晝夜節律系統 aka 生理時鐘。

過去已經有不少研究發現,較晚吃飯會增加肥胖風險、增加體脂、降低減肥成功率,不過,背後的原因的到底是啥卻沒人清楚。

於是,布萊根醫院「晝夜節律和睡眠障礙部門」中的成員們決定迎接挑戰,來解開這個神祕的難題。他們找來了 16 位 BMI(身體質量指數)落在過重和肥胖範圍中的患者,在實驗開始前,所有人都要嚴格遵守固定的作息表和用餐內容,而後前往實驗室分別進行兩套飲食方案。

你習慣每天早餐嗎? 圖/Pexels

方案一:愛吃早餐組,每天 9 點乖乖吃早飯,一天三餐、餐餐不落,六點前吃晚餐。

方案二:晚點吃飯組,跟另一組吃同樣的東西,但跳過早餐,改吃午餐、晚餐和宵夜,宵夜會在 9 點~10 點間吃。

晚吃飯真的母湯!更容易餓還不易消耗

不管早吃飯還是晚吃飯,所有參與者到了 12 點都得乖乖上床睡覺,隔天早上 8 點起床,這樣持續六天,每天都要定期匯報自己飢餓程度和嘴饞程度,然後三不五時讓研究者們量個體溫、確認下能量消耗、抽點血……。

結果發現呢,較晚吃飯會讓人們更容易餓,想吃東西的慾望和想吃的量都會增加,還會想吃澱粉類和肉類食物。

較晚吃飯會增加想吃澱粉類和肉類的慾望。圖/GIPHY

除了這些主觀的回饋外,我們體內的激素也會隨著吃飯的時間而改變:比如說,一種叫做「瘦素」(Leptin)的激素會下降,而當這種激素的濃度下降,我們就比較容易覺得餓。更慘的是,晚吃飯還會降低我們的核心體溫,並讓我們燃燒的卡路里的速度變慢、總數變少,平均每天會少消耗約 5.03% 左右的熱量。

此外,晚吃飯也會影響讓我們體內脂肪組織的代謝,比如說,它會讓 PLD6、DECR1、ASAH1 幾個負責分解脂質的基因表現量下降,反之,負責脂質合成的 GPAM、ACLY、AACS、CERK 等基因表現則會增加。根據過去的相關研究,可以推斷這樣的變化會讓身體減少脂肪分解、增加脂肪生成,也就是說:你的身體會更容易自己囤油啦!

在對的時間點吃飯!圖/GIPHY

綜合這種種觀察結果,晚吃飯不僅會增加食慾、增加攝取量,還會減少熱量消耗、容易累積脂肪,總而言之,就是讓整體肥胖風險 Up Up 啊!所以說你愛吃宵夜的各位啊,還是快快將手上那罪惡的食物收起來吧!如果真的很想吃,那就早點吃飯吧!

參考資料

  1. https://www.sciencedaily.com/releases/2022/10/221004121928.htm
  2. https://www.cell.com/cell-metabolism/fulltext/S1550-4131(22)00397-7

0

2
3

文字

分享

0
2
3
真的能「感同身受」嗎?我感受到了你的感受——《我是誰》
啟示
・2022/11/11 ・2543字 ・閱讀時間約 5 分鐘

立即填寫問卷,預約【課程開賣早鳥優惠】與送你【問卷專屬折扣碼】!

 

感同身受真的存在嗎?

有些人在看到卡爾.梅(Karl May)的小說拍成的電影裡溫尼圖(Winnetou)死去的那一刻掉下淚來;有些人為電影《油炸綠番茄》裡蘿絲(Roth)的死而哭;還有一些人在看到小說《哈利波特》裡鄧不利多(Dumbledore)教授被殺時流淚。

我們在看悲傷的電影或書的時候會哭,是因為我們設身處地去想像故事裡那些英雄們的感覺,彷彿他們的痛苦就是我們自己切身的痛苦一般;我們跟著笑,我們也為影片中的怪物和心理變態情節感到害怕,就好像他們威脅到了我們一樣。

我們在電影或書的時候會跟著劇情有情緒起伏,是因為我們設身處地去想像故事裡那些英雄們的感覺。圖/pixabay

這些是每個人都有過的經驗,但它們是如何產生的呢?為什麼我們能夠了解他人的感覺?為什麼我們會在電影院裡起雞皮疙瘩,雖然在那裡一點也不危險?為什麼他人的感覺會感染到我身上呢?

答案很簡單:我們能夠感同身受,是因為他人(在現實世界或電影裡)的感覺喚起了我們心中相同的感覺;而這很可能不僅存在於人類。

根據德瓦爾在麥迪森研究中心的觀察,母獼猴法恩的姊姊顯然也感覺到法恩的痛苦和恐懼。然而,即使能與他人「感同身受」或「心有戚戚焉」是如此理所當然,對科學界來說,直到近幾年,這仍是個完全無解的謎。令人驚訝的是,第一位提出具有科學說服力的學者,在其所屬的專業領域之外仍然鮮為人知。

腦部研究的佼佼者:賈科莫.里佐拉蒂

賈科莫.里佐拉蒂(Giacomo Rizzolatti)經常被人們和愛因斯坦相提並論:蓬亂的白髮、嘴上同樣蓄著的白鬍子,以及臉上狡黠的微笑。不過他們的相似處不僅止於外表。

賈科莫.里佐拉蒂。圖/Wikipedia

對許多腦部學者來說,這位活潑開朗的義大利人是學界裡的佼佼者;他將腦部研究推向一個新的層次。不過,他的研究領域並不是最熱門的。里佐拉蒂探究控制行為的神經細胞,即所謂的行為神經元,已經超過 20 年了。

這個比較無趣的領域,因為啟動行為的「運動皮質」始終被視為比較遲鈍的腦區。大部分的學者都想:如果我們能夠研究像語言、智力或感覺等複雜的領域,又何必對簡單的肢體動作感興趣呢?

看來似乎是如此。不過,情況在 1992 年有所轉變,而且這個轉變令大家都跌破眼鏡。里佐拉蒂工作的所在地帕瑪(Parma)是歐洲最古老的大學,位於城市邊緣的醫學院卻是個非常前衛的雪白色建築樓群。

1990 年代初期,里佐拉蒂身邊的腦部學者從事一項很不尋常的研究。他們知道,特定的行為具有「傳染」的效果,發笑、打哈欠、甚至談話者的身體姿勢,都能立刻引起對方的模仿。在某些猿猴也出現相同的現象,某些種類甚至以喜歡模仿聞名。

不過研究人員偏偏決定以一種一般來說不會模仿同伴的豬尾獼猴作為研究對象。里佐拉蒂和幾位較年輕的同事伽列賽(Gallese)、佛格西(Fogassi)和迪派勒吉諾(di Pellegrino),將電極接到一隻豬尾獼猴的腦部,然後把一粒核桃放在地上,並觀察當猴子快速伸手抓取核桃時某個行為神經元如何反應。

研究者將電極接到一隻豬尾獼猴的腦部,然後把一粒核桃放在地上,並觀察當猴子快速伸手抓取核桃時某個行為神經元如何反應。圖/Wikipedia

鏡像神經元的發現

至此一切都算正常,不過,這時驚人的情況發生了:研究人員把同一隻猴子放到一片玻璃後方,這次牠抓不到核桃了,只能眼睜睜看著里佐拉蒂的助手伸手抓取核桃。這時猴子的腦部發生了什麼現象呢? 當牠注視別人拿牠的核桃時,相同的神經元產生反應,就像牠之前自己伸手去抓核桃一樣,雖然牠的手並沒有移動,牠的精神卻想像了這個動作。

科學家們無法相信自己所看到的:無論猴子是親手完成某個動作,亦或只是精神想像了訓練師所做的動作,其神經細胞都做了完全一樣的工作。

在此之前,從未有人觀察腦部如何模擬現實裡沒有發生的動作,而李奧那多.佛格西(Leonardo Fogassi)則是第一人。不過成功應該是屬於整個團隊的。里佐拉蒂發明一個新的概念,他把這個在被動想像時卻如真實行為般於腦部引發相同反應的神經細胞稱為「鏡像神經元」,一個新的神奇術語就此誕生了。

「親身經歷」和「感同身受」的差別

首先是義大利,接著是全世界大學和研究中心的腦部學者,都立刻投入鏡像神經元的研究行列。如果人的腦部對於我們的「親身經歷」和只是「認真觀察並感同身受」的反應沒有差別的話,那麼這不正是了解我們社會行為的關鍵嗎?

至少鏡像神經元是其中一個重要部分。它位於額葉的前額葉皮質,一個稱為「腦島」的區域。然而這個腦島卻不同於「社會中心」,也就是到目前為止所說的「腹側區」。

大腦額葉和頂葉的位置,從左側看。額下葉是藍色區域的下部,頂葉上葉是黃色區域的上部。圖/Wikipedia

其中的差別也很清楚,因為鏡像神經元雖然和無意識的「移情作用」有關,卻和更大範圍的計畫、決定或意願無關。到目前為止,我們還不很清楚這些腦區如何交互作用。

里佐拉蒂於 6 年前以圖像程序說明,人類的鏡像神經元顯然也位於負責語言的兩個腦區之一(布羅卡區)附近,這使得學界特別振奮。

荷蘭格羅寧根(Groningen)大學的腦部學者不久前在「聽到聲響」和「鏡像神經元發出信號」之間發現了有趣的關聯。當人聽到開飲料罐氣泡冒出的聲音時,腦中的反應就跟他自己開飲料罐完全一樣;也就是說,單憑聲音就足以讓人經歷到整個情況。

——本文摘自《我是誰:對自我意識與「生而為人」的哲學思考》,2022 年 10 月,啟示出版,未經同意請勿轉載。