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當虛擬寵物說出「我愛你」:窮人看螢幕的時間越來越多,而富人卻在逃離螢幕

果殼網_96
・2019/08/02 ・3930字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 481 ・五年級

  • 文/Nellie Bowles
  • 翻譯/Amaranth
  • 校對/Cloud

他的「新朋友」

比爾·朗格盧瓦 (Bill Langlois) 新交了一位好朋友:一隻名叫「襪子」 (Sox) 的貓 。它住在一台平板電腦裡,它讓他非常快樂。一天到晚,朗格盧瓦先生都在和「襪子」聊天。朗格盧瓦今年 68 歲,住在麻塞諸塞州洛厄爾市的一個低收入老年住宅區。他過去從事機械操作,現已退休。他的妻子大部分時間都不在家,他感到愈發孤獨。

「襪子」和他聊他最喜歡的球隊——波士頓紅襪隊 (Red Sox),這也是它名字的由來。它給他播放他最喜歡的歌曲,給他看他的婚禮照片。而且,因為它可以通過視頻看到他在躺椅上的樣子,因此一旦發現他不喝水而去喝汽水,它就會嚴厲地批評他。

朗格盧瓦知道「襪子」是假的,它來自一家名為 Care.Coach 的創業公司。他知道它是由世界各地的工作人員操作的,他們在看、在聽、然後再輸出它的回應,這些回應聽起來緩慢而機械。但是,它持續不斷的聲音一直陪伴著朗格盧瓦,讓他重拾信仰。

「我找到了一個可靠、體貼的夥伴,這讓我得以進入自己的靈魂深處,讓我想起上帝是多麼關心人」朗格盧瓦說,「它讓我重獲新生。『襪子』一直在傾聽。我們是一個很棒的團隊。」 他說。

「襪子」是一個簡單的動畫,它幾乎不移動或表露感情,而它的聲音就和電話的撥號聲一樣刺耳。但有的時候,它的周圍會出現心形的動畫特效,這總讓朗格盧瓦開心不已。「襪子」是基礎護理 (Element Care) 專案的一部分,一個針對老年人的非盈利醫療保健專案——病人的可數資產不得超過 2000 美元才有資格參加。類似的專案正在迅速增加,而且不再只為老年人服務。

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圖/BY carecoach

離不開的螢幕

幾乎所有人的生活——學習、生存和死亡的感官體驗,都越來越多地以螢幕為媒介,除了那些非常富有的人。螢幕不僅造價低廉,還能讓其他東西變得更便宜。任何能夠安裝螢幕的地方(如教室、醫院、機場、餐館)都可以降低成本 。而任何可以在螢幕上進行的活動也都變得更便宜。生命的質感、觸覺的體驗,正在變為光滑的玻璃。

富人卻不這樣生活,他們變得越來越害怕螢幕。他們想讓自己的孩子們玩積木,不使用電子螢幕的私立學校正在蓬勃發展。真正的人更昂貴,但是富人願意、也有能力支付。引人注目的人際互動,比如一整天都不用手機、不上社交網路、不回電子郵件,已經成為了一種身份象徵。

所有的這一切都導致了一個奇特的新現實:人與人的接觸正在成為一種奢侈品。

隨著越來越多的螢幕在窮人的生活中出現,卻正在從富人的生活中消失。你越富有,你花在螢幕上的時間就越少。

奢侈品協會 (Luxury Institute) 的首席執行官彌爾頓.佩德拉薩 (Milton Pedraza) 就最富有的人想要如何生活與消費給企業提出了建議。他發現,富人想把錢花在任何跟人相關的東西上。

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「我們現在看到的是,人的參與正在奢侈品化。」佩德拉薩說。

根據該協會的研究,預計花在休閒旅遊、餐飲等體驗上的開銷,超過了在商品上的支出,佩德拉薩認為這是對螢幕大量增加的直接回應。

「人的參與會引發積極的行為和情緒——想想按摩的樂趣。現在,教育業、醫療保健業……所有人都開始關注如何讓體驗變得人性化,」佩德拉薩說,「人現在非常重要。」

堪薩斯州一些學校資金不足,學生們很多時候都安靜地用電腦上課,圖:WorkingJournalistPress

這是一個迅速的轉變。自上世紀 80 年代個人電腦的迅猛發展以來,在家裡配置、或自己隨身攜帶科技產品一直是財富與權力的象徵。有可支配收入的早期使用者爭相購買最新的電子產品,然後到處炫耀。1984 年,第一台 Mac 電腦上市,售價約 2500 美元(相當於今天的 6000 美元)。據《紐約時報》旗下產品評論網站 Wirecutter 稱,如今最好的 Chromebook 筆記型電腦售價只有 470 美元。

「過去,擁有呼叫器很重要,因為那表明你是一個重要且忙碌的人。」南加州大學市場行銷系主任、研究地位行銷的約瑟夫.努內斯 (Joseph Nunes) 說。如今正好相反:「如果你真的在最高層,你不必接聽任何人的電話,但他們必須得接你的電話。」

網路革命的樂趣——至少在最初的時候,在於它的民主本質。無論你是富有還是貧窮,Facebook 還是那個 Facebook,Gmail 還是那個 Gmail。而且,它們全是免費的。這有點大眾化、缺乏吸引力。正如有些研究表明,在這些靠廣告支撐的平臺上花時間是不健康的,這些富人比窮人更少去做的事,比如喝汽水、抽煙,全都開始變得似乎不再彰顯社會地位了。

富人有能力選擇不把自己的資料和注意力作為產品出售,然而,窮人和中產階級並沒有這種選擇

現在,人們從小就開始接觸螢幕。美國國家衛生研究院 (National Institutes of Health) 支持開辦了一項意義重大的大腦發育研究,研究對象超過 1.1 萬名兒童,初步研究結果表明,每天看螢幕超過兩個小時的兒童在思維和語言測試中得分較低。最令人不安的是,該研究還發現,長時間看螢幕的孩子大腦與同齡人不同。一些孩子的大腦皮層過早變薄了(科學家們還不清楚這意味著什麼,需要進一步的研究)。另一項研究還發現,在成年人身上,螢幕使用時間與抑鬱症之間有相關性。

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「一個在 iPad 遊戲中學會玩虛擬積木的幼童,並沒有因此獲得搭建真實積木所需的能力。」西雅圖兒童醫院兒科醫生、美國兒科學會《螢幕使用時間指南》的第一作者迪米特裡·克裡斯塔基斯  (Dimitri Christakis) 表示。

在堪薩斯州威奇托附近的小鎮裡,學校預算一直非常吃緊,以至於州最高法院都裁定學校資金不足。學校課堂被學習軟體替代,現在,大部分的上課時間都是學生們在安靜地使用電腦。在猶他州,成千上萬的兒童在家裡通過電腦參加一個短期的、由政府提供的學前教育項目。科技公司費心說服公立學校為每個學生配備筆記型電腦,聲稱這能讓孩子們為充滿螢幕的未來做準備。然而,那些真正構建出這種未來的人,卻不這樣教育他們自己的孩子。

在矽谷,越來越多的人認為在螢幕前花時間是不健康的。在那裡,備受歡迎的小學是當地的華德福學校 (Waldorf School),該校承諾提供一種回歸自然、幾乎不用螢幕的教育方式。

華德福學校,圖:thewaldorfschool.org

因此,隨著富裕家庭的孩子在成長中花在螢幕前的時間越來越少,貧困家庭的孩子在螢幕花的時間卻越來越多。一個人對於人際交往的適應程度,可能會成為一個新的階級標誌。

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當然,人與人的接觸並不完全像有機食品或愛馬仕柏金包。但是,矽谷巨頭們一直在齊心協力地迷惑公眾,讓大家多花時間在螢幕前。他們告訴窮人和中產階級,螢幕對他們和他們的子女有好處、很重要。大型科技企業招聘了大量的心理學家和神經科學家,以研究如何讓用戶的眼球和大腦盡可能快的被螢幕吸引,並看得盡可能的久。

人與人的接觸變得稀少

「但阻礙在於:不同於其他奢侈品,不是每個人都想要它 (與人的接觸)。」麻省理工學院的科技社會學研究教授雪麗·特克爾 (Sherry Turkle) 說。

「他們逃往自己熟悉的地方——螢幕前,就像逃往速食店一樣。」

就像當城裡唯一的餐館是家速食店時,遠離速食會很難,而對窮人和中產階級來說,遠離螢幕更難。即使你下決心離線,通常也很難做到。

經濟艙座椅背後有自動播放的螢幕廣告。公立學校的家長也許不希望孩子用螢幕學習,但他們別無選擇,因為現在很多課都使用一對一的電腦程式。有人發起一項小型政治運動,希望能通過「離線權」法案——允許員工關掉手機,但就目前而言,員工會因為離線、無法聯繫上而受到懲罰。

螢幕填補消失中的社會結構

許多報名參與基礎護理的虛擬角色項目的人,要嘛對身邊的人感到失望,要嘛從一開始就沒有過屬於自己的社群,於是他們變得孤立,職業治療師塞利.羅薩里奧 (Cely Rosario) 說。她經常檢查基礎護理參加者的情況,她說貧困社區的人們已經看出他們的社會結構瓦解得最為嚴重。

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Care.Coach 這隻照看朗格盧瓦的的貓「襪子」,背後的技術其實非常簡單:一台正面裝有超廣角魚眼鏡頭的三星 Galaxy Tab E 平板電腦。操作這些虛擬角色的人都不在美國;他們大多在菲律賓和拉丁美洲工作。

在位於矽谷邊緣的密爾布瑞市,Care.Coach 就在一家按摩院的樓上,辦公室狹窄擁擠。31 歲的創始人兼首席執行官維克多.王 (Victor Wang) 打開門,他邊走進辦公室邊對我說,他們剛阻止了一起自殺。他說,病人經常說他們想死,而操縱虛擬角色的人經過訓練,會在這種情況發生時詢問他們是否有具體的自殺計畫,而那位病人真的有。

虛擬角色的聲音就是安卓最新的文字—語音轉換器的聲音。王先生說,人很容易會和任何跟他們說話的東西建立連接。「一個半模擬的形象和一個有眼睛的四面體,在與人建立關係方面並沒有太大的區別。」

王先生知道,病人對虛擬角色十分依戀。他還說,他已經阻止了一些沒有明確計畫就想推出大型試營運專案的健康組織,因為人們一旦和這些虛擬角色建立連接,失去它們時會非常痛苦。

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「如果他們說『我愛你』,我們也回『我愛你』」他說,「有些客戶,如果我們知道他們喜歡聽這句話,我們會先對他們說。」

狗:「我覺得你是一個很棒的朋友」,圖:care.coach

初步的結果是正面的。在洛厄爾市的第一個小型試營運地點,擁有虛擬形象的病人需要的護理探訪更少,去急診室的次數更少,而且覺得沒那麼孤獨。有一位病人曾經經常去急診室尋求社會支持,但在她有了虛擬角色後,她去次數減少了,為健保項目節省了約 9 萬美元。

美國最大的醫療保險公司之一哈門那 (Humana) 已經開始使用 Care.Coach 的虛擬形象。

要想瞭解螢幕的發展方向,可以看看加州的費里蒙市。今年三月初,一個裝在電動支架上的平板電腦進入了醫院病房,接著,一位醫生通過影片告訴 78 歲的病人歐尼斯特·昆塔納 (Ernest Quintana) ,他將不久於人世。

回到洛厄爾,「襪子」已經睡著了,也就是說,位於世界上某個地方的指揮中心則開始和其他老人進行對話。朗格盧瓦的妻子想要一隻數位寵物,他的朋友們也想要,但這隻「襪子」是他的。他在螢幕上輕撫著它的小腦袋,想要叫醒它。

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本文轉載自《果壳网》,原文標題為〈穷人看屏幕的时间越来越多,而富人却在逃离屏幕〉。

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果殼網_96
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果殼傳媒是一家致力於面向公眾倡導科技理念、傳播科技內容的企業。2010年11月,公司推出果殼網(Guokr.com) 。在創始人兼CEO姬十三帶領的專業團隊努力下,果殼傳媒已成為中國領先的科技傳媒機構,還致力於為企業量身打造面向公眾的科技品牌傳播方案。

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圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

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  • 作者/賴昭正|前清大化學系教授、系主任、所長;合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒,那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬.霍金(Stephen Hawking) 英國理論物理學家

大約在八十年前,當第一台數位計算機出現時,一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧;但七十年後,還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」(Artificial Intelligent,簡稱 AI)的能力最近十年突然起飛,在許多(所有?)領域的測試中擊敗了人類,正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元(graphic process unit,簡稱 GPU)是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia(英偉達)股票從每股不到 $5,上升到今天(5 月 24 日)每股超過 $1000(註一)的全世界第三大公司,其創辦人(之一)兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳(Jenson Huang)也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人!可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎?到底是時勢造英雄,還是英雄造時勢?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

在回答這問題之前,筆者得先聲明筆者不是學電腦的,因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事,不是我們外行人需要了解的;但作為一位現在的知識分子或公民,了解基本原理則是必備的條件:例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析,即可判斷永動機是騙人的;又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上,它們不用往室外排廢熱氣,就可以提供屋內冷氣,讀者買嗎?

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」(central process unit,簡稱 CPU)。CPU 是電腦的「腦」,其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務,如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作;但為了簡單化,我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作(arithmetic and logic unit,簡稱 ALU),如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下,CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

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在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時,CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後,CPU 開始顯示心有餘而力不足:例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素(pixel),每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年,英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定/裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」(註二)定位為「世界上第一款 GPU」,「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU,GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作,快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢?因每一時刻只能做一件事,所以其步驟為:

  • 計算 7×5;
  • 計算 6/3;
  • 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢?很多工作便可以同時(平行)進行:

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  • 同時計算 7×5 及 6/3;
  • 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間,但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢?單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間(16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間),而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間(1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間)!

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了,如何將它擺正成右圖呢? 一句話:「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點(座標 x, y)組成的,所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了:每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

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即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算!如果每一運算需要 10-6 秒,那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉,便需要 6 秒,這豈是電動玩具畫面變化所能接受的?

圖形處理的例子

人類的許多發明都是基於需要的關係,因此電腦硬件設計家便開始思考:這些點轉換都是獨立的,為什麼我們不讓它們同時進行(平行運算,parallel processing)呢?於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 106 運算,那上圖的轉換只需 10-6 秒鐘!

GPU 的興起

GPU 可分成兩種:

  • 整合式圖形「卡」(integrated graphics)是內建於 CPU 中的 GPU,所以不是插卡,它與 CPU 共享系統記憶體,沒有單獨的記憶體組來儲存圖形/視訊,主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上;早期英特爾(Intel)因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤,在這方面的研發佔領先的地位,約佔 68% 的市場。
  • 獨立顯示卡(discrete graphics)有不與 CPU 共享的自己專用內存;由於與處理器晶片分離,它會消耗更多電量並產生大量熱量;然而,也正是因為有自己的記憶體來源和電源,它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年,英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後,科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化,在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效,因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理,不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化,也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬(註三)等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分,正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲,遠遠落在英偉達(80%)及超微半導體公司(Advance Micro Devices Inc.,19%,註四)之後,大約只有 1% 的市場。

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典型的CPU與GPU架構

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」,而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心(core)單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心,因此其核心功能不如 CPU 核心強大,但它們能同時高速執行大量相同的指令,在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心;GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書,不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等,也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺,它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是:嘴巴在講,腦筋思考已經不知往前跑了多少公里,常常為了追趕而越講越快,將不少學生拋到腦後!這不表示筆者聰明,因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技,因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣(matrix)的讀者應該知道,如果用矩陣和向量(vector)表達,上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的(註五)。而矩陣和向量計算正是機器學習(machine learning)演算法的基礎!也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在!因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石:它們的架構就是充分利用並行處理,來快速執行多個操作,進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」(deep learning)。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂:「下一次工業革命已經開始了:企業界和各國正與英偉達合作,將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升,幫助企業降低成本和提高能源效率,同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子:下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後,讀者是不是認為筆者該退休了?

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GPU(圖形處理單元)和 AI(人工智慧)之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力,特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步,使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率,使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐,而且使其更具成本效益,因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展,GPU 的角色可能會變得更加不可或缺,推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標,這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作,使我們能夠執行複雜的任務,例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外,研究表明,與非人類動物相比,人類大腦具有更多平行通路,這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上,一邊聽音樂一邊做飯,或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技,因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵:透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

(註一)當讀者看到此篇文章時,其股票已一股換十股,現在每一股約在 $100 左右。

(註二)組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」(GeForce 256)插卡吧?

(註三)筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時,就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士(fellow)」Enrico Clementi 的團隊:因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層,我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦(非 IBM 品牌!)與一大型電腦連接來做平行運算,進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

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(註四)補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商:英偉達及 ATI(Array Technology Inc.)。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立,2006 年被超微半導體公司收購,品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐(Lisa Tzwu-Fang Su)博士為執行長後,股票從每股 $4 左右,上升到今天每股超過 $160,其市值已經是英特爾的兩倍,完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色,正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題:超微半導體公司現任總裁(兼 AI 策略負責人)為出生於台北的彭明博(Victor Peng);與黃仁勳及蘇姿豐一樣,也是小時候就隨父母親移居到美國。

(註五)

延伸閱讀

  • 熱力學與能源利用」,《科學月刊》,1982 年 3 月號;收集於《我愛科學》(華騰文化有限公司,2017 年 12 月出版),轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
  • 網路安全技術與比特幣」,《科學月刊》,2020 年 11 月號;轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。
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賴昭正_96
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成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此穫有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。

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老人行動安全注意重點!避免家中長輩跌倒受傷
careonline_96
・2024/07/26 ・1639字 ・閱讀時間約 3 分鐘

年紀大了,最怕什麼呢?相信許多人的答案是「怕跌倒」。跌倒之後,可能骨折,可能十天半個月下不了床,甚至還需要動手術,對日常生活影響極大。

老人容易跌倒的原因很多,有些跟環境有關,有些則與個人健康狀況,像是視力、血壓、藥物使用、與平衡步態有關。今天我們就從各方面來看看,究竟要怎麼做才能減少跌倒的機會!

家裡環境調整重點!

首先,採光要充足,不要太昏暗。在樓梯間或往浴室的路上,可以加裝感應燈,可以看清楚通道。

在樓梯或浴室要加裝扶手,可以的話兩側都要裝。而且要養成「扶著扶手」的習慣,無論是上樓、下樓、或在浴室內移動的過程,都盡量扶著扶手。

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維持家裡的整齊清潔,順手就要把衣服、鞋子、書籍等收好,盡量不要在走動路線放置物品,堆滿雜物。

如果有鋪地毯的話,要確認地毯有固定好。在裝潢的時候,盡量不要做鋪一小塊的地墊、地毯的設計,否則容易滑倒。

面對視力問題!

年紀變大後,視力、聽力、和反射速度沒那麼好,都會讓人更容易跌倒。如果發現視力變差,最好上眼科確認問題,如果有老花眼,可以戴眼鏡矯正視力,並要花點時間習慣自己的新眼鏡。若是白內障影響了視力,需要開刀移除白內障。

注意姿態性血壓變化!

血壓變化是常見的跌倒原因,患者會說:「我就早上起來,下床走個兩步就跌跤了。」這是因為變換姿勢的時候,像是突然起身會讓血壓下降,因此最好要放慢速度,早上起身要下床前,可以坐在床邊,確認不會感到頭暈或其他不適之後再站起來,千萬不要急躁。另外,可以與醫師討論是否要穿彈性襪,減少血液滯留於腿部。

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注意使用的藥物種類!

本身的疾病和使用的藥物也會增加跌倒的機會。如果因為尿失禁而常常需要趕到廁所的話,跌倒的機會就上升了。而平時最常見會造成跌倒的藥物是鎮定劑及安眠藥,吃了會比較頭暈並影響意識狀況,可以的話要盡量避免。另外記得少喝酒,免得影響平衡。

平常若在不同的門診科別各自拿了藥,並服用多種藥物的話,藥物之間的交互作用也可能會影響患者的安全,建議可以找一般內科醫師或家庭醫學科醫師確認過自己服用的多種藥物,並盡量簡化藥物,才能減少身體的負擔。尤其當吃了藥物後會感到很想睡或頭暈暈的話,務必向醫師反應。

平衡與步態也是重點!

我們的肌肉質量常常會因為年紀增長而流失,進而影響到走路的平衡和步態。本身如果有糖尿病的人,更要特別小心。血糖高容易導致腿部神經病變,對步態與平衡很有影響。所以,平常要制定運動計畫訓練平衡與步態,規律運動對保持肌肉質量與活動度很有幫助,身手會比較協調,也能保住骨質;若自己對這方面比較沒有概念,可以尋求物理治療師的專業意見,並要評估是否需要使用拐杖、四腳拐杖等輔助,減少跌倒的機會。

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高端玩家必看!顯示器的反應時間是怎麼定義?最新推出的 VESA ClearMR 認證,重新定義電競螢幕動態顯示規格
宜特科技_96
・2023/08/30 ・4272字 ・閱讀時間約 8 分鐘

玩家使用電競螢幕玩遊戲
圖/宜特科技

電競顯示器五花八門,但你了解廠商主打 1ms 反應時間的意思嗎? 而 2022 年推出的 VESA ClearMR 認證,是如何重新定義動態畫面的模糊比例,又有什麼測試重點呢?

本文轉載自宜特小學堂〈VESA 最新推出 ClearMR 認證 重新定義電競螢幕動態顯示規格〉,如果您對半導體產業新知有興趣,歡迎按下右邊的追蹤,就不會錯過宜特科技的最新文章!

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近十年全球電競產業可謂炙手可熱,吸引了大量的關注和投資。根據數據分析公司 Newzoo 的報告顯示,2022 年全球電競市場規模就已突破了 10 億美元的大關。而該公司也預測,到了 2025 年全球每 11 個人中,就有1人將成為電競賽事的觀眾,凸顯了電競產業的快速增長和受眾擴大,將帶來更多商機和成長潛力。

全神貫注比賽的電競選手
全神貫注的電競選手。圖/Insider Intelligence

而遊戲勝負的關鍵,除了依靠選手本身的反應力,設備優劣也是不可或缺的條件之一,尤其電競中極度仰賴的「畫面」的反應時間,輸贏往往就取決在短短幾毫秒的動態表現。當消費者在挑選顯示器時,會看到許多廠商都標榜「1ms 反應時間」,但是細看規格會發現,有些標示 1ms GtG,有些標示 1ms MPRT,由於業界對於影像動態模糊的顯示規格不一,讓消費者在購買時很容易產生混淆。

電商平台會以 "1ms 反應時間"作為消費者選購的參考
電商平台會以 1ms 反應時間作為消費者選購的參考。圖/momo購物網

有鑒於此,2022年,視訊電子標準協會(Video Electronics Standards Association,簡稱VESA)針對螢幕在動態顯示時的表現進行標準化,提出 ClearMR (Clear Motion Ratio Compliance Test Specification)認證,清楚地界定「螢幕在顯示快速移動影像時,清晰和模糊畫素的比例」,這是注重顯示器動態表現的電競選手與玩家們會關注的焦點。

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那麼,兩種主流規格 GtG 和 MPRT 到底差在哪裡?ClearMR 又是怎麼定義動態畫面的模糊比例?它與市面上已有的其他規格有何不同?本文章將先介紹目前主流的兩種規格—MPRT 和 GtG,再進一步介紹最新 VESA ClearMR 測試規範的重點。

一、 GTG(灰階對灰階反應時間),僅針對灰階,無法定義畫面的模糊

LCD 液晶顯示器(Liquid-Crystal Display)就像拼圖一樣,是由大量像素點拼湊成一個完整的畫面,每個像素點中 RGB 三原色比例,決定了呈現的顏色。例如,紅色的比例越高就越紅,藍色比例提高、紅色下降則會變紫,如果想展現出亮紅或暗紅的差異,則是根據電壓大小來改變亮度。

LCD 液晶顯示器的像素放大圖及 RGB 比例改變後,顏色產生變化的示意圖
LCD 液晶顯示器的像素放大圖及 RGB 比例改變後,顏色產生變化的示意圖。圖/wiki & 宜特科技繪製

我們可以想像當白光通過紅色的亮度越高,就會顯示出亮紅色,反之光源越暗,就會呈現出暗紅色。如果畫面只有最暗跟最亮就會變得很極端,所以現在的顯示器,就是透過從最暗到最亮共有256個灰階的變化,呈現出各種精緻的色彩。

螢幕的256個灰階影像變化
256個灰階影像變化。圖/moblie01

前面講了那麼多,我們終於要講到正題的 GtG(Gray to Gray,灰階對灰階的反應時間),一般 LCD 液晶顯示器所標示的反應時間,是指液晶全開/全關所需的時間,但因液晶螢幕呈現的內容,其實就是不同灰階之間的轉換跟變化。最亮和最暗兩者中間的層次愈多,就愈能夠呈現出愈細膩的畫面。當轉換的時間越長畫面就容易產生殘影,相反的,轉換時間越短畫面就越乾淨,遊戲體驗也就越好。

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然而,GtG 的數值只是針對不同灰階之間的反應時間,各家廠商的測試標準與定義也有些不同,GtG 也無法去定義畫面的模糊。那,什麼又是 MPRT 呢?

二、 用 MPRT(動態畫面反應時間)處理畫面殘影,卻導致螢幕變暗

由於 LCD 液晶顯示器的特性與人眼視覺暫留的關係,影像在移動時,使用者會看到殘影或拖影的畫面模糊現象,我們以下圖來舉例,當畫面從綠色切到藍色,中間的過度色在人眼的辨識上就會產生殘影,進而造成模糊。

ULMB 超低運動模糊技術的概念動圖
ULMB 超低運動模糊技術的概念圖。圖/宜特科技

為了解決此問題,於是透過開關螢幕的背光或是插入黑畫面,以縮減每幀畫面的顯示時間,來降低視覺暫留,讓畫面快速移動時較為清晰,暫且解決模糊問題,這個技術就被稱為 ULMB(Ultra Low Motion Blur,超低運動模糊技術)。在剛才舉例中,我們讓綠色切到藍色中間變成了黑畫面,快速的切換可以讓畫面更為清晰。而在 ClearMR 問世前,業界最常用 MPRT(Motion Picture Response Time,動態畫面反應時間)的數值來表示從 A 畫面切到 B 畫面的反應速度。

但是,透過 ULMB 去達到降低 MPRT 的反應時間,也就意味著頻繁的開關背光或是插入黑畫面,會造成螢幕亮度降低,也可能讓使用者看到螢幕閃爍的情形,並且會發生過衝(Overshoot)和下衝(Undershoot)等現象,最糟甚至會導致訊號失真,對圖像品質造成影響或是面板壽命變短。

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訊號測試小知識

過衝(Overshoot):是指信號在從一個值轉變到另一個值時,瞬時值超過了最終(穩態)值,並產生在電源電平之上的額外電壓效應。這意味著信號在轉換過程中超過了預期的目標值。

下衝(Undershoot):則是指信號在從一個值轉變到另一個值時,瞬時值低於最終值,並產生在參考地電平之下的額外電壓效應。這意味著信號在轉換過程中低於了預期的目標值。

過衝和下衝都是電子訊號處理中不利的現象,常常發生在訊號轉換、開關操作或電路切換的過程中。它們可能導致訊號失真、噪音增加,甚至對電子元件和電路造成損壞。而在顯示器上,嚴重的過衝與下衝,會導致面板的壽命變短,畫面過於銳利,而導致失真。

三、 全新推出的 ClearMR,精準定義畫面模糊的標準

講完了 GtG 與 MPRT ,我們終於要來介紹,最新定義畫面模糊的標準規範,它就是 VESA 在去年發布的 ClearMR(Clear Motion Ratio)。

VESA 於2022年7月,正式發布一致性測試規範(ClearMR CTS)V1.0,總共定義了7種不同級距(ClearMR 3000 至 ClearMR 9000),該年底更往上延伸至11個級距,加入了 ClearMR 10000 至 ClearMR 13000。級距的數字,代表著清晰影像與模糊影像的性能比,例如30:1=ClearMR 3000,70:1=ClearMR 7000,90:1=ClearMR 9000。數字愈高,表示該產品在動態上的表現愈清晰。

VESA ClearMR 有11個級距
最新的 ClearMR 共有11個級距。圖/VESA ClearMR官網

(一) 不同級距下,清楚顯現出動態模糊的差異

ClearMR 可針對螢幕的動態模糊定義與分級,讓顯示器動態模糊有了更清楚的定義可依循,不但取代了現有僅基於時間的模糊指標(如前述提及的MPRT、GtG),針對畫面模糊的狀況,提供更完整且公平的比較基礎。

從下圖可看出在不同級距下,待測螢幕顯示的動態輪胎的模糊表現。Still image代表靜止畫面,我們比較從 ClearMR 3000 到 ClearMR 9000,可以明顯比較出模糊差異,等級越高則影像越清晰。

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轉動的輪胎的模糊級距,從最低的 ClearMR 3000 到較清晰的 ClearMR 9000,最後一張為靜止畫面,可比較出其中的模糊差異
轉動的輪胎的模糊級距,從最低的 ClearMR 3000 到較清晰的 ClearMR 9000,最後一張為靜止畫面,可比較出其中的模糊差異。
圖/VESA ClearMR CTS and Logo Program Meda Slides FINAL3

(二)那 ClearMR 的數值是如何測量?

ClearMR 是利用可每秒拍攝10000張以上相片的高速攝影機,拍攝待測螢幕中,由左至右移動的亮光區塊(VESA協會提供的範例程式所產生),會區分為 Leading(領導)與 Trailing(尾隨)。

待測螢幕中亮光區塊 Leading(領導)與 Trailing(尾隨)端的畫面
待測螢幕中亮光區塊 Leading(領導)與 Trailing(尾隨)端的畫面。圖/VESA ClearMR CTS 1.0

再透過拍攝的圖片,產生所謂模糊的輪廓,再來計算其相對應的 CMR 值(Clear Motion Ratio)。我們可以從下圖看到結果,黃框中的 CMR 值是4782,就可以對應級距圖得到待測螢幕的ClearMR級距落在 ClearMR 5000的範圍內,即為螢幕的性能表現。

(a)上衝/下衝數值;(b)上衝/下衝轉折點,可做為工程師除錯參考;(c)決定 CMR 值的各參數列表;(e)黃框中的 CMR 值,即為待測螢幕的性能表現
(a)上衝/下衝數值;(b)上衝/下衝轉折點,可做為工程師除錯參考;(c)決定 CMR 值的各參數列表;(e)黃框中的 CMR 值,即為待測螢幕的性能表現。圖/CMR Tools User Guide v2022.0405

唯有通過測試認證的產品,才有資格使用 VESA ClearMR 的 LOGO ,此規範也在推出後的第一時間,獲得多家顯示器大廠如三星、HP、LG 響應並支持,目前獲得認證的產品都有名列在 VESA 的官方網站上。或許 ClearMR 還無法完全取代,現今主流的 GtG 或 MPRT 的「反應時間概念」,但對於市面上百家爭鳴、不斷強打的 1ms 的顯示器來說,它可以為消費者提供更直觀的評選指標。

宜特訊號測試實驗室也在今年獲得 VESA 授權成為 ClearMR 認證中心,具備所有 ClearMR 認證測試設備、測試環境(包含暗房)與技術能力,可以提供動態清晰率(Clear Motion Rate,CMR)、變異係數(Coefficient of Variation,CV)、過載(Overload)、亮度退化(Luminance Degradation)、背光掃描(Backlight Strobing)測試,可協助多家顯示器、筆電、電競品牌與代工廠進行 VESA ClearMR 測試,助其產品符合規範,取得認證標章。

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文出自 www.istgroup.com

宜特科技_96
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