我唸語言治療與聽力學系，現在是模具工程師──「不務正業」徵文

本文與 研華科技 合作，泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言，總能牽動整個 AI 產業的神經。然而，我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線，那如果哪天「網路斷了」，會發生什麼事？

想像你正在自駕車打個盹，系統突然警示：「網路連線中斷」，車輛開始偏離路線，而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭，開始暴走跳舞，甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎？當然不是！也因為如此，「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端，AI 就能在現場即時反應，不只更安全、低延遲，還能讓數據當場變現，不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ？

邊緣 AI，乍聽之下，好像是「孤單站在角落的人工智慧」，但事實上，它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前，像是企業、醫院、學校內部的伺服器，個人電腦，甚至手機等裝置，都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算，稱為邊緣運算；而在邊緣節點上運行 AI ，就被稱為邊緣 AI。簡單來說，就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力，「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

那麼，為什麼需要這樣做？資料放在雲端，集中管理不是更方便嗎？對，就是不好。

第一個不好是物理限制：「延遲」。
即使光速已經非常快，數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房，再把分析結果傳回來，中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回，就算只是幾十毫秒的延遲，對於需要「即刻反應」的 AI 應用，比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時，每一毫秒都攸關安全與精度，這點延遲都是無法接受的！這是物理距離與網路架構先天上的限制，無法繞過去。

第二個挑戰，是資訊科學跟工程上的考量：「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送，湧入的資料數據量就像超級大的水流，一下子就把水管塞爆！要避免流量爆炸，你就要一直擴充水管，也就是擴增頻寬，然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理，把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端，是不是就能減輕頻寬負擔，也能節省大量費用呢？

第三個挑戰：系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時，一旦網路不穩、甚至斷線，那怎麼辦？很多關鍵應用，像是公共安全監控或是重要設備的預警系統，可不能這樣「看天吃飯」啊！邊緣處理讓系統更獨立，就算暫時斷線，本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應，這在工程上是非常重要的考量。

所以你看，邊緣運算不是科學家們沒事找事做，它是順應數據特性和實際應用需求，一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇，是我們想要抓住即時數據價值，非走不可的一條路！

邊緣 AI 的實戰魅力：從工廠到倉儲，再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了，接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢？它強就強在能夠做到「深度感知（Deep Perception）」！

所謂深度感知，並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減，而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型，從原始數據裡面，去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

以研華科技為例，旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例，利用物件偵測模型，快速將工業產品中的瑕疵挑出來，而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測，因此品管上能達到一致性，減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中，檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品，替工廠節省大量人力，同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

此外，在智慧倉儲場域，研華與威剛合作，研華與威剛聯手合作，在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台，打造倉儲系統的 AMR（Autonomous Mobile Robot） 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣，AMR 不需要事先規劃好路線，靠著感測器偵測，就能輕鬆避開障礙物，識別路線，並且將貨物載到指定地點存放。

當然，還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning )，除了可以做備忘錄跟排程規劃以外，還能將實務上碰到的問題記錄下來，等到之後碰到類似的問題時，就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問，那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了？其實，對許多企業來說，內部資料往往具有高度機密性與商業價值，有些場域甚至連手機都禁止員工帶入，自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安，又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言，自行部署大型語言模型（self-hosted LLM）才是理想選擇。而這樣的應用，並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，體積僅如後背包大小，卻能輕鬆支援語言模型的運作，實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現：要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型，會不會太吃資源？這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一：如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」，又不減智慧。接下來，我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

語言模型瘦身術之一：量化（Quantization）—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限，大模型卻越來越龐大，「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像：有些畫面細節我們肉眼根本看不出來，刪掉也不影響整體感覺，卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此，只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示，什麼是浮點數？其實就是你我都熟知的小數。舉例來說，圓周率是個無窮不循環小數，唸下去就會是3.141592653…但實際運算時，我們常常用 3.14 或甚至直接用 3，也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思！ 

然而，量化並不是那麼容易的事情。而且實際上，降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時，工程師會精密調整，確保效能在可接受範圍內，達成「瘦身不減智」的目標。

模型剪枝（Model Pruning）—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型，其實就是在搭建一整套類神經網路系統，並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而，在這麼多參數中，總會有一些參數明明佔了一個位置，卻對整體模型沒有貢獻。既然如此，不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候，總會雜草叢生，但這些雜草並不是我們想要的作物，這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在，而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術，就稱為 AI 模型的模型剪枝（Model Pruning）。

模型剪枝的效果，大概能把100變成70這樣的程度，說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助，但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型，僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手，採取更治本的方法：一開始就打造一個很小的模型，並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」，是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾（Knowledge Distillation）—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下，一位經驗豐富、見多識廣的老師傅，就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在，他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案，老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」，例如「為什麼我會這樣想？」、「其他選項的可能性有多少？」。這樣一來，小小的學徒模型，用它有限的「腦容量」，也能學到老師傅的「智慧精髓」，表現就能大幅提升！這是一種很高級的訓練技巧，跟遷移學習有關。

舉個例子，當大型語言模型在收到「晚餐：鳳梨」這組輸入時，它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯：50%，蝦球：30%，披薩：15%，汁：5%」。在知識蒸餾的過程中，它可以把這套機率表一起教給小語言模型，讓小語言模型不必透過自己訓練，也能輕鬆得到這個推理過程。如今，許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成，讓我們得以在資源有限的邊緣設備上，也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是！即使模型經過了這些科學方法的優化，變得比較「苗條」了，要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料，並且高速、即時、穩定地運作，仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說，要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型，真正放到邊緣的現場去發揮作用，就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

邊緣 AI 的強心臟：SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色！那麼，它到底厲害在哪？

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要？因為 GPU 的設計，天生就擅長做「平行計算」，這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的！

你想想看，那麼多數據要同時處理，就像要請一大堆人同時算數學一樣，GPU 就是那個最有效率的工具人！而且，有多張 GPU，代表可以同時跑更多不同的 AI 任務，或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果，在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎！

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房，有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計，體積相對緊湊，散熱空間也比較好（這對高功耗的 GPU 很重要！），部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算，進行「工程化」，讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格，背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場，系統穩定壓倒一切！你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧？這些設計確保了部署在現場的 AI 系統，能夠長時間、穩定地運作，把實驗室裡的科學成果，可靠地轉化成實際的應用價值。

台灣製造 × 在地智慧：打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能，能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署，及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析，還是其他 AI 相關的服務，都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務，讓企業在啟動 AI 專案前，大幅降低前期投入門檻，靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構，從精密製造、城市交通管理，到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全，都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是，這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示，這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果，往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI，不只是一項技術創新，更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場，就能被有效的「理解」與「利用」，是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石！

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「G.I.A.N.T! P.E.N.G.S.O.O!」這是最新韓劇《非常律師禹英禑》女主角禹英禑為了同樣患有自閉症的當事人，大唱 Pengsoo 之歌。就讓我們來一起認識什麼是自閉症？ 

「我叫禹英禑，正著唸、倒著唸都一樣，黑吃黑、多倫多、石榴石、文言文、鹽酸鹽、禹英禑。」《非常律師禹英禑》女主角禹英禑的自我介紹，近來讓許多觀眾深受吸引。

在今年 6 月底《非常律師禹英禑》開播後，已連續兩週穩坐影音串流平台 Netflix 非英語節目的收視冠軍。目前在台灣、韓國、印尼、馬來西亞、新加坡、泰國等國，都獲得蠻高的關注。

《非常律師禹英禑》劇情講述，患有自閉症類群障礙的菜鳥律師禹英禑（朴恩斌 飾演）在大型律師事務所的生存記。她也努力在社會和職場間打破成見，學習與人互動。

什麼是自閉症？自閉症類群障礙又是什麼？

過去大眾熟知的自閉症、亞斯伯格症等，目前在 DSM–5（《精神疾病診斷與統計手冊》第五版）中已整合成為「自閉症類群障礙」（Autism Spectrum Disorder，簡稱 ASD，又稱自閉症譜系障礙）的類別中。

自閉症類群障礙是一種由先天腦部功能受損而引起的發展障礙，多好發於兒童早期。主要臨床特徵有：情緒表達困難、社交互動障礙、語言和非語言的溝通有困難，以及會出現刻板和重複性的動作與行為。

過去在 DSM–IV-TR 中有四個診斷類別，分別為：

• 自閉症
• 亞斯伯格症
• 未分類的廣泛性發展疾患
• 兒童崩解性疾患

到了 2013 年出版的 DSM–5 中，這四個診斷類別都被整合在「自閉症類群障礙」中。

這裡提到的 DSM 是由美國精神醫學學會（American Psychiatric Association）所出版的《精神疾病診斷與統計手冊》（The Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders，簡稱 DSM），主要提供心理健康專業人員使用的正式診斷系統。

經歷了數次分類和修改，最終整合了「自閉症類群障礙」

DSM 最早在 1952 年出版後，中間就歷經五次的修改。從 DSM–IV-TR 到 DSM–5 對於病症、病因的診斷都有大幅度地改動。但為什麼過去在 DSM–IV-TR，將自閉症細分成四個不同診斷類別，到了 DSM–5 卻整合成「自閉症類群障礙」？

這是因為過去自閉症、亞斯伯格症、未分類的廣泛性發展疾患、兒童崩解性疾患，這些障礙症具有類似的臨床特徵和病因，只是在嚴重程度上有差異。因此，到了 DSM–5 以「自閉症類群障礙」一種類別來整合。

自閉症類群障礙會依照外顯行為、能力等嚴重程度進行評估，會有像是《非常律師禹英禑》女主角禹英禑的「亞斯伯格症」，也會有在 3 至 4 歲以前發展正常，後來出現語言、社會功能等發展和行為退化的「兒童崩解性疾患」。這也是為什麼在「自閉症類群障礙」的英文中，有 Spectrum （光譜）一詞，也說明自閉症類群障礙的多樣性。

亞斯伯格症是自閉症的亞型，最早由奧地利醫師 Hans Asperger 在 1944 年提出的。有亞斯伯格症的兒童在語言發展上，並沒有明顯遲緩現，在智商表現上也和常人一樣。他們也會想要主動與他人建立關係、互動，只是在社交技巧上較為笨拙。

另外，嚴重程度較輕、也時常和亞斯伯格症一起提到的「高功能自閉症」（High-Functioning Autism）。主要具有高功能自閉症的兒童在早期語言發展有遲緩的狀況。在言語表達、人際關係的維持上，會比亞斯伯格症更困難。

自閉症類群障礙會有哪些臨床特徵？

DSM–5 對自閉症類群障礙的診斷標準，包含在社會溝通及社會互動上有缺陷、有侷限且重覆的行為、興趣或活動模式，以及症狀會限制、干擾目前功能。（更多詳細內容，可參閱 DSM–5 ）

其中，有三個比較常見的臨床特徵，包含社交與情緒困擾、溝通缺損，以及重複的儀式化行為。

自閉症類群障礙兒童在社會互動、情緒表達上會有困難。像是，不太會主動接近他人或主動和其他小孩一起玩耍、對外界事物不感興趣、對他人的存在或環境的改變都不太容易察覺到，也比較少會分享自己興趣或情緒。

在語言和非語言的溝通上，自閉症類群障礙兒童在口語溝通表達能力、說話內容、速度等上都會有困難，也比較少出現眼神注視。像是，出現容易重複語句，沒有回答到對方問題的「鸚鵡式仿說」（echolalia），或是出現以第二或第三人稱來稱呼自己的「代名詞反轉」（pronominal reversal）的狀況。

重複的儀式化行為是自閉症類群障礙兒童明顯的臨床特徵之一。對周遭環境的擺設或特定事物，堅持照自己的一套順序排列、擺放，保持同一性。像是，用特定顏色的馬克杯喝牛奶等。如果改變物品的陳列位置有變動，他們會感到苦惱。

另外，也會有儀式化的手部動作、其他節奏性動作，像是不停搖擺身體、拍手等動作。這部分在《非常律師禹英禑》中，也可以看見。依據自閉症類群障礙兒童的嚴重程度不同，而會有不同的臨床特徵。

不論是《非常律師禹英禑》，或是其他以「自閉症類群障礙」為題材的戲劇，都讓大眾更進一步認識自閉症類群障礙的多樣性、理解他們正為生活做出的努力。

• Kring, A. M., Johnson, S. L., Davison, G. C., & Neale, J. M. (2017). Abnormal psychology. Hoboken, N.J: Wiley Custom.
• 自閉症當律師？破解《非常律師禹英禑》自閉症四大迷思｜親子天下 (parenting.com.tw) 

台北市長柯文哲的媒體旋風，讓社會開始關注亞斯伯格症。你是否好奇，還有哪些人也有亞斯伯格症呢？

亞斯伯格症候群是泛自閉症中的其中一種，患者會有社交及溝通障礙、固執或興趣狹隘的症狀。他們可能對常規無法理解，不能領會非語言的溝通。因為許多亞斯伯格症患者的興趣專一且執著，所以常表現出特殊的天賦，有不少名人都是亞斯伯格症患者。

自稱有亞斯伯格的名人

一、 朱德庸

台灣著名漫畫家朱德庸自述是亞斯伯格症患者，他的代表作包含《雙響砲》、《澀女郎》與《醋溜族》。朱德庸的童年生活因為常聽不懂老師的指令、和同學無法相處而很不快樂。他小時候就很喜歡畫畫，以畫畫當作他人生的出口。他在接受中國雜誌《人物》專訪時說，會畫漫畫是因為「小時候受到的歧視，讓我看清楚世界的假像。」他在53歲時被診斷有亞斯伯格，讓他對過去的自己開始釋懷，原諒自己在童年時和其他孩子不同，他說如果有時光機可以回到過去，「我只想抱一抱童年的自己，給他一點鼓勵。」

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二、 蘇珊大嬸（Susan Boyle）

蘇珊大嬸在英國選秀節目Britain’s Got Talent中以悲慘世界主題曲《I Dreamed A Dream》走紅，並於2009年推出專輯，全球銷量超過九百萬張。她在受訪時向《觀察家報》（The Observer）透露，她小時候因為和同學「不同」而遭受校園霸凌。當時醫師的診斷為出生時缺氧造成的腦損傷，直至52歲時才被診斷為亞斯伯格症。她時常感覺被別人觀看和評論著，反而在台上演出的時候她覺得自己是不一樣的人，感到非常自在。她表示，被診斷出這個疾病並不會改變她的生活，「我想人們會更瞭解我和我的行事作風。」

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三、 天寶葛蘭汀（Temple Grandin）

葛蘭汀博士是科羅拉多大學家畜權利保護學者，也是泛自閉症啓蒙活動的倡議者。她小時候就被診斷有高功能自閉症，她常會爬到沙發座墊下或是用棉被裹緊自己，外在物理性的壓力可以幫助她解除焦慮，因此她大學時發明了擁抱機器（hug machine），後來被證實可以有效減輕感官過度敏感患者的壓力。另外，她發現屠宰場中有很多細節都可能會驚嚇到動物，包含飄揚的旗幟、積水、聲音。她在屠宰場中設計了「天堂的路徑」（stairway to heaven），以圓弧通道來減輕牛隻在被屠宰前所受到的壓力，保障動物在死前仍能夠有尊嚴的活著。近年來，她持續演講為泛自閉症患者發聲。她的故事被神經科醫師奧立佛·薩克斯寫進《火星上的人類學家》，也被HBO拍成電影《星星的孩子（Temple Grandin）》。

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四、 柯文哲

台北市長、前臺大醫院重症加護病房主任柯文哲肆無忌憚的發言、大刀闊斧的風格，成了他最鮮明的特色。在2013年《時代週刊》的報導中，柯文哲表示：「我兒子有亞斯伯格症。後來，醫師告訴我，從我的說話方式及一些行徑，判定我也有亞斯伯格症。」他個性固執、不善察言觀色，日前對英國交通部官員懷錶的「破銅爛鐵說」也引起了軒然大波。

編按：目前柯文哲仍然僅有自稱，而非被確診為亞斯伯格症。

還有哪些名人被「懷疑」有亞斯伯格呢？

五、 比爾蓋茲（Bill Gates）

比爾·蓋茲被懷疑有亞斯伯格，《時代》雜誌＜診斷比爾·蓋茲＞一文中提到他有些特質很像亞斯伯格，像是聽到反對的意見時會突然震怒、坐在椅子上時會來回晃動身體、避免視線接觸、不喜歡社交活動等。他和韓國總統朴槿惠握手時另一手插在口袋裡也被拿來大作文章，懷疑這是亞斯伯格症的社交障礙。但並沒有證據證實比爾蓋茲就是亞斯伯格症患者。

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六、  馬克祖克柏（Mark Zuckerberg）

根據《經濟學人》雜誌專欄，臉書創始人馬克·祖克柏也被指稱「有點亞斯伯格的特質」，前臉書工程部主管黃易山提到祖克柏「在聽別人說話的時候不太會給予回應。」在電影《社群網戰》中，祖克柏被刻劃成一個直斷、不擅與人相處的大學生，因此不少人認為他在劇中的角色也有些許的亞斯伯格特質，但並沒有證據證實馬克·祖克柏就是亞斯伯格症患者。

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七、 田尻智（Satoshi Tajiri）

「去吧，皮卡丘！」田尻智是神奇寶貝的原案企劃，主角小智就是以他命名的。他是電子遊戲製作人並創辦遊戲開發公司Game Freak。據傳在他的傳記《田尻智：神奇寶貝創造者》一書中，提到他是位亞斯伯格症患者。他個性內向，從小就非常著迷於昆蟲，花大量的時間蒐集並仔細瞭解牠們的習性，因此同學們都稱他「昆蟲博士」，而他蒐集昆蟲的興趣衍生成了收服神奇寶貝的概念，成了風靡全球的電玩遊戲。

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八、 米開朗基羅（Michelangelo）

（什麼？十五世紀的米開朗基羅也有亞斯伯格？名單列到這裡你一定覺得這太誇張了，我也覺得這比扯鈴還扯，但拜託先別急著按上一頁離開！）

米開朗基羅是文藝復興時期傑出的雕刻家、藝術家和建築師。都柏林三一大學的Muhammad Arshad醫師和Michael Fitzgerald教授刊登在《醫學傳記期刊》（Journal of Medical Biography）的研究中，他們進行文獻回顧並分析米開朗基羅的行為，與亞斯伯格症患者及診斷標準進行比較。文章中提到米開朗基羅工作流程單調、興趣極少、社交和溝通障礙都和幾位亞斯伯格症患者的行為非常類似。

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九、 愛因斯坦（Albert Einstein）

劍橋大學自閉症研究中心的Baron-Cohen教授指出，愛因斯坦小時候不喜歡與人相處，在七歲前他會執著地重複某些句子，分析後認為他有亞斯伯格症。當然，這樣的診斷也有人不認同，加州大學舊金山分校的心理醫師Glen Elliott就不買帳。他認為這種傳記式的行為紀錄並不足以當作診斷的依據，有太多可能可以解釋這些行為背後的理由，像是高智能本身就可以解釋愛因斯坦的行為特質。他也說：「愛因斯坦很幽默，這在亞斯伯格患者中並不常見。」

除此之外，你還知道那些絕頂聰明的名人有亞斯柏格症嗎？

為什麼這麼多名人被「懷疑」有亞斯伯格？

原因除了媒體想挖掘名人的隱私之外，亞斯伯格的診斷有他複雜的故事。

我們先來談談亞斯伯格症與自閉症的歷史。Eugen Bleuler醫師是第一位提出「自閉症」（autism）概念的醫師，1911年他使用這個名詞來指出一小部分的精神分裂症患者。1943年Leo Kanner醫師具體描述情緒或社交障礙兒童的案例，1944年亞斯伯格（Hans Asperger）醫師也發表了類似的發現，並稱之「自閉性性格違常」（autistic psychopathy）。不過因為亞斯伯格醫師以德文發表他的論文，直至1980年代後才開始獲得廣泛的關注與討論，1990年代才列入ICD-10（世界衛生組織編碼的診斷）與DSM-IV（美國精神醫學學會的精神疾病診斷與統計手冊第四版），成為明確的診斷名稱。

時光快轉到現在，亞斯伯格症已經是個「失落的歷史診斷」。研究指出，亞斯伯格症的特異性及診斷一致度都不高，學界不再以次分類來區分自閉症患者，而是認為光譜比較適合來呈現泛自閉症的嚴重程度。2013年5月出版的精神疾病診斷與統計手冊第五版（DSM-V）中，已經正式取消了亞斯伯格症這個診斷名稱，將其歸類於「自閉症譜系障礙」或譯為「泛自閉症障礙」（Autism spectrum disorder, ASD）。

自閉症譜系障礙在DSM-V中大略的診斷標準如下：

1. 在任何情境下，社交溝通及社會互動上的缺損，不考慮一般性的發展遲緩
2. 侷限、重複的行為、興趣及活動
3. 症狀必須在童年早期出現
4. 症狀造成日常生活功能的缺損

這個在近20年內興起又消失的診斷，幫助了許多學者及醫師瞭解自閉症的特徵。有些回顧性的研究分析那些遠古的名人（例如十五世紀的米開朗基羅）是否為亞斯伯格患者，但真實的狀況都已不可考且眾說紛紜。（大概只有觀落陰去問診才能得到真正的答案吧！）重要的是，我們透過這些可能有些亞斯伯格「特質」的名人，來瞭解並進一步包容有社交或溝通障礙的患者吧。

《經濟學人》專欄中提到，「有些亞斯伯格症的特質和電腦工程師非常類似：執著於細節、對數字、規律或機器有熱情、喜歡重複性的任務、對社會缺乏敏感度。」亞斯伯格症或其他自閉症患者並不都是智能不足或者都是天才，但他們專注、執著的特點發揮在工作上，時常能夠一展長才、發現常人容易忽略的細節呢！

參考資料：

1. 2015/01/30. 柯文哲的媒體效應，讓社會有機會認識亞斯伯格。NPOst公益交流站。
2. Asperger Syndrome. Wikipedia
3. 2004/06/02. What Asperger’s syndrome has done for us. BBC Online Magazine.
4. 2014/11. 漫畫家朱德庸：亞斯伯格 讓我更能安頓自己。親子天下。
5. 2013/12/08. Susan Boyle: my relief at discovering that I have Asperger’s. The Guardian.
6. Temple Grandin. Wikipedia.
7. Temple Grandin’s Web Page
8. 2003/04/30. Einstein and Newton showed signs of autism. New scientist.
9. 2012/06/02. In praise of misfits. Economist.
10. 1994/01/24. Diagnosing Bill Gates. Time.
11. Arshad M, Fitzgerald M. Did Michelangelo (1475-1564) have high-functioning autism? J Med Biogr. 2004 May;12(2):115-20.
12. Retrospective diagnoses of autism. Wikipedia.