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大腦帶我們看見真實世界嗎?

Jacky Hsieh
・2012/05/02 ・1758字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 481 ・五年級

你曾注意過嗎?當你緊盯著眼前的電腦螢幕時,你的注意力仍可以轉移到不是你眼睛直視的地方?

認知科學家形容注意力像是可移動的聚光燈,照亮它聚焦的地方;或形容它為照相機的變焦鏡頭,聚焦處有清晰的畫面。這樣的形容很常見,因為聚光燈和相機鏡頭都直覺地描述注意力「照亮區域」或「拍得銳利」,也才讓我們清楚地接收看到的東西。一些早期的重要發現提供了證據:

紐約大學的心理學家Marisa Carrasco的實驗發現,注意力所及的區域視覺接收得較銳利清晰(Carrasco et al, 2004):在一個畫面上同時出現兩個明暗度(清晰度)不同的正弦波紋理圖(如左圖),但在紋理圖出現之前,其中一個紋理圖的位置會出現擷取你注意力的信號,而受試者必須回答他認為其中一個較清晰的紋理圖的傾斜方向。實驗結果發現有信號先出現的紋理圖被受試者認為較為清晰,即使它的物理性質是較不清晰的;換句話說就是,即使該紋理圖的本身是較不清晰的,但因為注意力先被轉移過來而變清晰了,這跟相機上的變焦鏡有異曲同工之妙!

Carrasco的實驗室也接續發現,不僅是清晰度,注意力也提升了我們對顏色飽和方向速度的感知。這些研究的共同結論是:注意力集中的區域,使得接收到腦中的視覺資訊更加完整清晰。

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然而,也有一些研究瓦解了注意力總是提升資訊接收的直覺概念,甚至可能會扭曲視覺感知的內容。西北大學的Satoru Suzuki 和哈佛大學的Patrick Cavanagh 的實驗用兩條平行線段上下排列(一條在另一條之上)要受試者區辨上面的是在下面的那一條的左邊或是右邊。在平行直線出現之前,會快速閃現一個擷取你注意力的信號,而這個信號會把平行線推往反方向。(Suzuki & Cavanagh, 1997) 舉例來說,在兩條平行線(如右圖)出現之前,若在右上角先快速閃現一個擷取你注意力的信號(Single Cue),便會讓受試者以為兩條對齊的平行線上面那一條往左邊偏,彷彿增加了Cue本身與上半部線段的距離;如果右上和左下角各出現一個(Double Cue),會讓兩條對齊的平行線看起來分離得更遠。研究者稱著個現象是attentional repulsion effect。

Suzuki & Cavanagh引用Connor等人在1996年的神經科學研究,說明在這一小段移動注意力的過程,在邊緣Cue所屬的神經元的receptive fields往原本注意力集中的方向移動。舉例來說,如果你緊盯著一瓶水,而注視這瓶水的receptive fields通常會比這瓶水本身的範圍來得大,大腦就會處理到水瓶以外邊緣一些範圍的資訊,而這也表示處裡的神經元比「只看這瓶水」所需的神經元來得多,對於水瓶這個空間的資訊就會被「放大」,這也說明為什麼如果此時周遭有一個新的物體,看起來會比實際上的遠一些。

一個近期的研究指出,這個理論比原本提出的理論更複雜。Ono等人(Ono & Watanabe, 2011)的實驗與Suzuki & Cavanagh大致相同,唯獨Cue會在平行線後出現(也就是把Cue和Vernier的順序對調)沒想到在這樣的情況得到類似卻相反的結果──在線段之後出現的Cue使得線段看起來比實際還偏向他,研究者稱它是attentional attraction effect。

事實上,這樣的結果似乎也表達,在視覺區間注意力重新定義了物件與物件之間的位置關係。(Liverence & Scholl, 2011)他們的實驗讓受試者注意兩個特定的圓形(目標物)在兩個類似目標物的圓形(干擾物)中移動(multiple-object tracking task),並在數秒之後重新定位它們的最後顯示位置。實驗結果發現,受試者所定位的兩個目標物比實際上的接近,而定位的兩個干擾物則比實際上的遠。也就是注意力同時壓縮了目標物與目標物間的距離(如果兩目標物彼此attract),以及延展了干擾物與干擾物間的距離(如果兩干擾物彼此repel)。這個結果似乎指出--因為我們所見總是離不開把注意力放在空間與物件之間--我們總是看到的與實際不符。這似乎是個哲學難題,我們看到的是真實反映實際情況的世界嗎?

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這些研究提供了一些想法關於我們對注意力為「變焦鏡」的形容:雖然注意力像是聚光燈使得我們得以接收資訊,但他應該也是一個「不真實的變焦鏡」──既讓我們看見的世界銳利,也讓它變形。

資料來源:『Scientific American』:『The Secrets of Your Brain’s Zoom Lens』[17 April 2012]

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Jacky Hsieh
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中大認知所碩士。使用者經驗工程師。喜歡寫東西分享。

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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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掌控注意力與動機:終結找不到東西的困擾!——《記憶決定你是誰》
天下文化_96
・2024/08/03 ・1563字 ・閱讀時間約 3 分鐘

為什麼我們總是找不到鑰匙?

讓我們想像一個日常中會發生的情況。你下班回家,用手機確認電子郵件,同時把鑰匙插入鑰匙孔,打開大門。你踏入家中,家裡那隻不久前才認養、還沒訓練好規矩的好動小狗撲過來,纏著你跳來跳去,搞得你身上沾滿狗兒的口水。

你聽到女兒的房間大聲傳出卡加咕咕樂團(Kajagoogoo)的歌曲,一小段極易琅琅上口的重低音合成流行音樂鑽進你的腦門。你疲憊的走進廚房,裡面有股腐臭味,告訴你昨晚忘記把垃圾拿出去。然後,忽然一個抽痛,提醒你要冰敷幾週前扭傷的腳踝。

現在,不要轉頭,試著回想你把鑰匙放在哪裡。如果你想起自己把鑰匙留在鎖孔上,那很好,但如果實在想不起來,你也並不孤單。你可能只是被太多事情轉移了注意力,一旦有一大堆訊息襲來,我們對單一事件的記憶會變得混亂。

有時候就是無法想起自己將物品放在哪裡。 圖/envato

更糟的是,當我們試圖回想自己最後把鑰匙放在哪裡時,會一一過濾各式記憶,包括自己以前曾放置鑰匙的所有地方,以及我們把鑰匙放在各個地方的各種不同情況,不管那些事件是發生在昨晚、上個星期,甚至去年。會有很多這樣的干擾,所以諸如鑰匙、手機、眼鏡、皮夾,甚至車子等常用的東西,我們經常忘記它放在哪裡。競爭的記憶那麼多,能夠記住這些東西放在哪裡才奇怪。

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破解記憶混亂:注意力如何幫助你記住重要細節

試著把記憶想像成一張桌子,上面雜亂的放滿皺皺的紙片。如果你把網路銀行的密碼隨手抄在這種紙片上,要重新找到這張紙片,不僅需要耗費一番努力和運氣,同時也在挑戰你的記憶力。這類經驗就像艾賓浩斯努力背誦的無意義三字母組,要找到當下所需的正確記憶,難度會不成比例的增加。

但如果你把密碼寫在一張亮眼的桃紅色便利貼,要找到就變得格外容易,因為桃紅色便利貼會從桌上所有其他紙片之中凸顯出來。記憶以同樣的方式運作。愈特殊的經驗愈容易記得,因為它會從所有其他記憶裡凸顯出來。

愈特殊的經驗愈容易記得,就像一張亮眼的便條紙。 圖/envato

那麼,要如何使記憶從我們堆滿雜亂事物的腦袋中凸顯出來呢?答案是「注意力」和「動機」。利用注意力,大腦能把我們看到、聽到、想到的事情提高優先順序。我們隨時都可能把注意力放在四周的諸多事物上,而環境裡發生的事情常常會吸引我們注意。

在前面描述的假想情況中,你的注意力可能短暫的放在鑰匙上,接著注意力就被門打開後遇到的許多事情給轉移。即使你留意著應該記住的重要事物(一小時後得去機場接妻子,你需要那串鑰匙,否則會遲到),也不見得能幫你建立特殊的記憶,足以對抗各式各樣吸引你注意的干擾(好動的狗、廚房裡的垃圾臭氣,或女兒房間傳出的樂團聲音)。

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這就是「動機」登場的時候了。你需要利用動機來引導注意力,讓注意力鎖定在某個特定的事物上,好製造一個之後能找得到的記憶。下次你放下鑰匙這類經常找不到的東西時,花一點時間專注在當時和當地的某個獨特事物,例如檯面的顏色,或鑰匙旁邊那疊未拆封的信件。只要一點點專心的動機,就能對抗大腦忽略日常事件的天性,建立較為明顯的記憶,如此便有機會戰勝那些干擾的喧囂。

——本文摘自《記憶決定你是誰:探索心智基礎,學習如何記憶》,2024 年 7 月,天下文化,未經同意請勿轉載

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天下文化_96
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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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一摸就知道?人天生就可以辨識摸到的東西是什麼形狀嗎?——《為何三歲開始說謊?》
親子天下_96
・2023/09/17 ・1914字 ・閱讀時間約 3 分鐘

人類天生可以連結視覺與觸覺經驗

這組研究團隊,是由法國的發展心理學家阿萊特.史翠麗(Arlette Streri)所領導。史翠麗的實驗室特色,就是使用嬰兒進行認知研究。值得注意的是,她們研究的不是一般的嬰兒,而是剛出生僅僅數十個小時的「極新」嬰兒。至於為什麼要使用這麼小的嬰兒,讀者應該也已經猜到原因:因為嬰兒的學習能力又強又快,只要一接觸這個世界,嬰兒的學習就已經開始。所以如果要回答涉及先天或後天的爭議問題,自然是使用愈小的嬰兒愈好。

為了回答莫里內的問題,史翠麗找來了二十四位出生不到五天的小嬰兒,她想知道,小嬰兒在僅透過觸覺感受過某物體的形狀後,能不能改用視覺辨識出同一個形狀的物體。她在實驗中,讓小嬰兒用右手抓握物體(並確保小嬰兒看不到該物體),其中有些小嬰兒抓握的是一個三角形的物體,另一些小嬰兒則是抓握一個圓柱形的物體。在抓握物體後,小嬰兒的眼前會出現兩個物體(一個三角形物體和一個圓柱形物體;其中一個是剛剛抓握過的物體,另一個是不曾抓握過的物體)。結果發現,小嬰兒對於不曾抓握過的物體,會有較久的凝視時間(Streri and Gentaz, 2003)。

為了驗證人類是否天生就能連結視覺與觸覺經驗,史翠麗找了二十四位新生兒來做測試。圖/Pexels

這項發現,看似給了莫里內問題的正方經驗論者一記重擊,因為實驗結果發現,小嬰兒在出生後短短五天內,好像就能將眼前的視覺形狀和抓握時的觸覺形狀連結在一起。而且嬰兒的這項能力,似乎不是透過學習而來,因為在嬰兒剛出生的這五天內,幾乎不可能摸過和看過實驗中所使用的三角形和圓柱形物體。

然而,這項結果仍然有人不服。比方說,經驗論者可以提出質疑:雖然嬰兒在出生後的五天內可能沒有看過三角形與圓柱形物體,但是他們可能已經透過其他方式學到了觸覺與視覺之間的局部緊密關聯性。例如嬰兒在剛出生時,就會不斷的揮手踢腳,他們不但可以看到自己的手部形狀(張掌或握拳),也可以透過觸覺去感受自己的手指、拳頭和指甲的形狀和感觸。這些基本的視覺與觸覺感受,可能就足以讓小嬰兒學習到尖銳與圓滑物體之間的視覺與觸覺差異,並因此導致上述的實驗結果。若真是如此,那麼這項實驗結果就無法拿來回應莫里內的問題,因為小嬰兒可能早在實驗前就已經學到觸覺與視覺之間的關聯性了。

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天生盲人恢復視力後的視覺認知狀態

由於史翠麗的實驗仍有瑕疵,因此無法對莫里內的問題給出一槌定讞的結論。不過在二○一○年左右,另一項契機開始逐漸浮現,而其中的主角,就是麻省理工學院的帕萬.辛哈教授(Pawan Sinha)。

帕萬.辛哈教授(Pawan Sinha)。
圖/美國在台協會 AIT

辛哈是美籍印度裔的知名視覺神經科學家,是我相當敬重的一位視覺科學前輩。他的實驗室,就位於我當年在麻省理工學院研究空間的隔壁,我也因此常有機會聽到辛哈和他的實驗室同仁談及研究計畫和成果。辛哈早年的研究主題,著重於人類大腦如何透過視覺進行學習,他在一九九九年剛到達麻省理工學院的腦與認知科學系任教時,仍不太確定自己該如何做出突破性的研究,但是在一次回印度探親的旅程中,他發現了一個可以同時在科學與社會福祉都有所貢獻的研究機會。

在印度,每一百個人中就有一位是盲人,而且印度孩童的失明比例還比西方國家高出三倍,其中很多孩童是先天性白內障,因為偏鄉缺乏醫療資源而導致失明。這些失明的孩童,一般都會經歷痛苦的人生。根據統計,印度失明孩童的受教育和受雇機率不到一○%,平均壽命也比一般孩童要少十五年,孩童時期的死亡率更是超過五○%。

在明白印度失明孩童的困境後,辛哈立下一個心願,他想透過自己的研究計畫來幫助這些孩子,並且同時進行有意義的科學實驗。就在這樣的背景下,他開始推動「光明」(Prakash)計畫,希望能在印度各地找出先天性白內障的孩童,幫他們免費進行白內障切除手術,然後同時研究他們恢復視覺後的認知與大腦變化。而辛哈的義舉,也讓爭論長達三百多年的莫里內思想實驗,出現了近乎完美的真實實驗契機:讓看不見的盲人恢復視力,然後檢視其視覺認知狀態,這不正是莫里內問題的初衷嗎?

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——本文摘自《為何三歲開始說謊?》,2023 年 7 月,親子天下出版,未經同意請勿轉載。

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親子天下_96
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