到了東京就是要玩科學──《數感日本參訪團》（下）

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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根據生物多樣性之父 Wilson 的親生命假說（biophilia hypothesis）^[71]，人類一直有著親近動物的本能，且也有研究指出即使在人類幼兒時期就已反應出這種傾向^{[18, 38, 49]}，至於為什麼動物對人類構成如此誘人的刺激，目前尚未完全闡明。

與物體相比，生物的確更能吸引人的注意力，據推測這種反應背後的演化學原因，可能源自於關注其他生物之於個體適合度（fitnesss）的重要性^{[48, 50]}。

雖然還未有準確的定義，但獸迷／獸控（furries）被廣泛認為是一群喜歡擬人化^[註1]動物（anthropomorphic animals）或擬獸化（zoomorphic）的人類與非生物創作的粉絲，而獸圈（furry fandom / furry community）就是由這些粉絲所組成的社群^{[23, 58, 61]}。許多關於獸文化（furry culture）的學術文章都在討論獸迷族群內的自我認同、社交情況或是獸圈汙名化等議題^{[23, 29, 45, 60, 61, 62]}，甚少提及喜歡擬人化動物這類行為的成因。這回，我們將用文獻回顧的方式，帶大家釐清獸迷背後可能會涉及到的演化心理學機制。

一、可愛是什麼？

有沒有想過為什麼比起養小孩，人們越來越偏好於養貓貓狗狗這些寵物？而擬人化動物的卡通形象更是充斥著各類媒體與商品中，他們究竟是擁有怎樣獨特魅力？

1. 可愛就是正義？可愛與生物生存的關係

一個生物之所以會擁有「可愛」的特徵，其目的不外乎是促進其親本或其他生物個體對自己的保護行為及降低被傷害的可能性^{[1, 15, 24, 51, 66]}。在幼年時完全依靠照料者的維持和保護的物種中，這種反應具有明顯的適合度價值，有助於增加後代的生存機會^[39]，並幫助母親專注於新生兒和依戀調節^[67]。

2.可愛吸引人的原因——幼態延續現象

雖然獸迷常被描述成喜歡擬人化動物的族群，但一定程度上，某些現實物種早已經被我們當成是擬人化動物了，例如最常見的寵物物種（即狗和貓等），同時具有形態與行為上的人類嬰兒特徵，因此，可愛某方面也與擬人化脫不了關係。

幼年期的可愛特徵保留至成年期被認為是的馴化副產品^{[10, 14, 21]}，而這個過程稱為幼態延續現象（neoteny），它被認為是由於人類對非攻擊性行為的有意識或無意識的選育所造成的^[10]。

而據推測，終生幼年特徵（長不大或是嬰兒臉）的存在可能是構成我們對動物特別是寵物的吸引力的基礎^{[3, 13]}。

3.可愛的標準——嬰兒圖式

那有沒有一種標準樣貌，是所有物種都認為可愛的呢？答案是有的！

嬰兒圖式（kindchenschema）由動物行為學家 Lorenz 首次提出^[39]，是指一組常見於人類和動物嬰兒的面部特徵（如大頭和圓臉、額頭高且突出、大眼睛和小鼻子和嘴巴），在動物行為學中，這種特定的特徵配置被描述為一種能夠觸發用於照顧和對嬰兒情感定向的先天釋放機制，並且在神經生理學上藉由神經成像也證明了其在促進人類養育行為中的作用^[25]。

雖然 Lorenz 表示嬰兒圖式反應不僅限於人類^[39]，但幾乎目前所有的研究及調查都還是在探討人類對於人類或其他動物的嬰兒圖式反應^{[4, 36, 37, 66]}，果然可愛的標準似乎還滿主觀的，最終就算是只是對於動物的關注也難以逃離人類中心主義的影響^[30]。

4.只要可愛，無論真假都可以

前面討論了關於人們喜歡可愛生物的理論，但這距離解釋獸迷為什麼喜歡獸圖還有一段距離，畢竟前面討論的，多半是指自然狀態下的生物，而非人為加工後的獸圖。為了能更好解釋獸控對獸圖的喜愛，我們可以用超常刺激（supernormal stimuli）的概念，來解釋自然生物與人造物的效果差異。

超常刺激首次由動物行為學家 Tinbergen 所提出^[68]，是指能夠引發生物產生出比自然狀態下更強烈回饋的一種刺激，而這種刺激多為人為製造，其中提到蠣鷸（Oystercatcher）、鳴禽（Songbird）及灰雁（Greylag goose）等鳥類都有偏好去孵育比起自己更大更醒目的假蛋的現象。參照 Barrett 所提到的^{[6, 7]}，超常刺激的型式與載體其實是非常多元的，而其中僅次於「性」的「可愛」，就是最常被各類媒體與商業利用的元素，雖然其文中未提及原因，但可愛確實往往與非人動物連結在一起，而根據許多文獻，人類的確會傾向於偏愛他們認為主觀上具有吸引力或可愛的真實或非真實動物^{[4, 26, 28, 34, 72]}。

5.「人類喜歡擬人化動物」與「人類喜歡動物」要怎麼類比？

Barrett 表示在人類的日常生活中充斥各種超常刺激^[7]，例如：垃圾食物、電玩、電視、色情創作及網路等，除此以外 Barrett 舉出一款叫做 Cow Clickers 的社群遊戲做例子，裡面就有各式各樣擁有超出常態可愛特徵的卡通乳牛，並且認為這類超常刺激有足夠魅力去吸引人們去遊玩，以及擁有悠久歷史的泰迪熊玩偶，因為相較於真實物種擁有更大的前額及更短的鼻口部等嬰兒特徵，它們才得以流行至今^[6]。綜上所述，以獸迷的角度，擁有上述特徵的擬人化動物，一定程度上也可以被視為一種基於觸發親生命假說裡親近動物的本能及嬰兒圖示反應的超常刺激，那麼「人類喜歡擬人化動物」與「人類喜歡動物」是具有行為同源性^[註2]behavioral homology）的可能性的確是值得被探討的。

二、 人們對動物的態度

除了可不可愛外，當然還有許多複雜的機制也會影響人類對非人動物的態度，而且耐人尋味的，在某些方面獸圈裡似乎也能看得到人類對其他動物態度的縮影。

1.人類或獸迷喜歡某些物種的前提

根據 Roberts 等人的研究^[61]，在獸圈這個社群裡，成員與動物的連結也存在多樣的面向，他們認為有三大因素：（1）對一個物種的欣賞或好感（2）與此物種有精神或神秘聯系的感覺，以及（3）與這物種的認同感。事實上人類對動物態度的研究的確是一個極其複雜的問題，它涉及到演化、心理和文化等方面^[65]。但是即使不考慮這些，人們對動物的物種傾向也很大程度上取決於動物本身固有的某些屬性，如各種物種的身體和行為特徵很大程度上地影響著人類對動物的感知，並可以解釋道為什麼人們喜歡某些動物或討厭某些動物^[65]。

2.影響物種偏好差異的因素

看到這裡必需承認的是，不管是ㄧ般人或是獸迷，現實上對所有動物的態度不可能都一致，如 Kellert 提到有許多因素決定了人類對於其他物種的偏好，如自然價值、人文價值、實用價值、美學價值……等^[33]。關於對於某些物種的人類態度和相似性的大量文獻表明，在親緣關係上與人類接近，或在生理、行為或認知上與人類相似的動物往往是首選，且因為牠們會對人們產生更多正向的影響，所以牠們在動物福利和保育方面上往往就會獲得更多的關注^{[8, 28, 34, 44, 56, 69]}。相比之下，人類對親緣關係距離遙遠的動物表現出消極態度（例如：爬蟲類、魚類、無脊椎動物等^{[11, 32, 57]}）。類似的現象也反映在獸迷在獸設^[註3]（fursona）上面的選擇，例如根據Plante等人調查到的樣態可以發現，去除掉非現實物種，相比於親緣關係較遠的爬蟲類及昆蟲等，有更大比例的獸迷都比較偏好選擇哺乳類（尤其是有長遠馴化史的貓科及犬科）做為獸設^{[53, 54]}（表1）。

3.其他不同的觀點

所以照上面所述，照理來講特徵越接近人類的物種或虛擬形象會獲得人類喜愛，但事實上並非如此，例如根據恐怖谷理論（uncanny valley）^[47]，過於擬人化恐怕產生反效果^{[46, 64]}，而其中可能的演化學機制也有很多研究在探討，例如避免病原體^[63]、死亡凸顯性^[註4]（mortality salience）^[41]及面部認知失調^[40]等。音樂劇— Cats 就是一個經典的例子，劇中的角色造型常常被詬病落於恐怖谷中^[52]。

Borgi 和 Cirulli 對幼兒園兒童對多種不同動物種類的偏好進行的分析後，確實符合 “相似性原則”（Similarity Principle）^[69]，其中顯示出兒童對親緣較近的哺乳類偏好的確顯著大於親緣較遠的無脊椎動物^[12]（表2）。但在此研究中發現到另一個有趣的例外，與恐怖谷有異曲同工之妙的是，其中與人親緣最近的猴子反而顯示出非常低的偏好水準，此外 Gerbasi 也在文中提到^[23]，在獸圈也有很少人使用非人靈長類做為獸設的現象。因為事實上人類對於靈長類的負面態度更多會來自於固有的文化、社會及生態等因素的影響^{[2, 43]}，這點身為臺灣人的我們也應該感同身受，想想看臺灣獼猴與遊客居民的衝突到底有多嚴重就好。

除此之外，因為型態與行為上與人類相似，在一些文化中猴子常常被象徵著人類的獸性或劣根性^[35]，Beatson & Halloran 的研究也發現由死亡凸顯性造成的一種相反於相似性原則的現象，尤其是當人類面對於非人靈長類時^[9]。就像有些人或有些團體總是宣稱自己喜歡動物、愛護動物，但是還是會下意識地將動物分門別類，這是本能使然不置可否，但關乎到公共利益時還是需要多點理性。

三、結語

雖然「人類喜歡擬人化動物」與「人類喜歡動物」這兩種行為的關聯性在學術上尚未有具體的研究，但是人類對於動物的態度本就屬於人 – 動物交互作用，涉及演化學、心理學甚至是動物福利或生物保育學等領域，所以「人類喜歡擬人化動物」也算是種間接的人 – 動物交互作用（human-animal interaction）。雖然在獸迷研究中很少被提到^[55]，但是學界對於擬人化為動物福利所帶來的利弊一直以來都有討論，且爭議不斷^{[16, 17, 22]}，總之無論是擬人化或是超常刺激等，究竟對社會帶來了什麼影響，這裡暫且不會評斷，只希望能理性地討論人類對動物的態度。

總結來說，人類喜歡擬人化動物是一種複雜的行為模式，除了上述提到的各種理論與概念，相信還有更多機制參與其中，但這部分就有待學界研究了。就如同性戀行為或更準確的同性求愛（same-sex courtship），在演化與行為學上的意義已被學界廣泛地研究，並且在諸多物種內都有發現^{[5, 42, 59]}，藉由這些科學依據，社會也應該開始常態化地看待同為少數族群的獸迷。

四、註解

1. 擬人化是一種將人類心理特徵歸因於其他個體的自然態度^[18]。
2. 一個分類群或物種內，所觀察到的行為具有功能上的相似性，並且來自於共同的祖先，例如人類所有語言都具有行為同源性^[70]。
3. 一種代表自己的擬人化動物形象，而且獸設的選擇與個人對於物種的偏好具有顯著的關聯性^[61]。
4. 以所有人類行為都是出於對自己死亡的恐懼為前提，一種人類的心理防禦機制，用來抑制自己不可避免死亡意識所產生的焦慮^[27]。

五、參考資料

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• 文／陳俊宇

在到了東京就是要玩數學──《數感日本參訪團景點介紹》（上）中，我介紹了三個 2019 數感日本參訪團行程中的數學景點，都是由日本企業、教授所建立的。而這篇文章將會介紹兩個日本的科學博物館「國立日本科學博物館」、「科學未來館」。

國立日本科學博物館：科學與生物的歷史

館內保存約400萬件以上的珍貴展品，藉由科學原理的模擬操作，體驗手作的重要實踐精神。館內豐富的模型及展示品，可加深加廣學習的視角，對科學標本或展品進行數學聯想、討論與應用。

生物模型與化石

國立日本科學博物館有大量的生物模型與化石，我想肯定是生物愛好者的天堂。光是動物模型我想就超過1000個，這邊我放上幾個我認為比較有意思的模型。

我們去的當天還有恐龍特展，展示的都是些無比巨大的恐龍化石。我想恐龍迷一定十分興奮？

科技展示

除了動物模型、化石之外，國立日本科學博物館也有展示許多古代的科技。

將高中理科課本知識做成實體模型，能讓學生在上高中前先對這些知識有初步的了解。

小結：適合國高中生的國立日本科學博物館

國立日本科學博物館有一區在展示日本研究者們的研究成果。我認為這是很好的措施，研究者能讓自己的研究成果被大眾看到，大眾也能接收到第一手的研究資訊，形成一個正向的學術環境。

而且，日本科學博物館有大量在課本上出現的生物、科學模型，就學中的學生能透過具體的模型加深課程上的觀念。如果你是恐龍迷，擁有大量恐龍化石的日本科學博物館更是你的寶庫。

景點資訊

• 景點名稱：國立日本科學博物館
• 地址：東京都台東區上野公園7–20110–0007
• 官網：國立日本科學博物館

日本科學未來館

展館分為地球環境、生命構造、資訊科學及機械人4個主題展覽區，透過淺顯易懂的解說和介紹，讓遊客都可立即學到最新的科學知識。

地球Geo-Cosmos

這顆地球Geo-Cosmos 是日本科学未来馆的標誌性展品，1000 萬像素以上的高分辨率生動地再现了閃耀在太空的地球形象。同時也能顯示超過 20 種的觀測數據。

仿真機器人

科學未來館有許多機器人，在圖片中央的是能夠與人類一起生活為前提所研發出的擬人機械人「ASIMO」，親自表演的 10 分鐘內，它將介紹其身體各部位的結構，及表演踢球等。

至於右側的和服少女機器人，不得不說因為恐怖谷理論，動起來超詭異的。

醫療設施體驗

館內有一區展示許醫療科技。其中有兩個設施比較有意思，一個可以拆解的人體器官模型，以及一個能實際體驗、操作的醫療用機械手臂。

100億人的生存挑戰

未來科學館最讓我印象深刻的設施，是一個很像台北科教館門口的滾球設施，名為「100億人的生存挑戰」。雖然整體設計比較簡單，但卻蘊含對於環境破壞的反思。

大家可以先看2分鐘的介紹影片，簡單了解「100億人的生存挑戰」所蘊含的含義。

「100億人的生存挑戰」這個模型代表著地球，環境中有陸地、海洋、大氣層。隨著物質與能量的轉變，地球的變化（地震、火山等）生生不息，帶來了各種威脅生命的潛在危機（以紅球表示），當潛在危機入侵社會時，就有可能帶來災害（紅球撞倒人類牌子）。

值得深思的，有些潛在危機是人類自己造成的。比如二氧化碳（銀色鋼珠）引起的全球暖化，進而導致超級颱風頻發；又或著是便利的交通工具為傳染病提供擴散的管道。

在設施的周圍有架設許多看板，告訴我們這些危害發生的原因，以及我們面對這些潛在危機時能做的事情。

具有特色的午餐

當天的午餐是吃猛瑪象咖哩飯以及地球冰淇淋，味道都不錯。

科學未來館商品店

不得不說科學未來館的商品都很科學。

有數學公式的墊板（還有物理、化學公式）、物理公式紙膠帶、黑洞拼圖、科學偉人撲克牌等等。只可惜我已經畢業了，不然我一定會買有機化學的墊板，在考試時正大光明的使用（笑）。

小結：適合所有人的科學未來館

科學未來館有許多很酷的高科技，以平易近人的方式展出。

不需要有太深的科學基底，也能從中感受到那種高科技的酷炫感。不管是大人、小孩都能在科學未來館中好好享受設施所帶來的樂趣。

景點資訊

• 景點名稱：日本未來科學館
• 地址：東京都江東區青海2–3–6
• 官網：Miraikan

心得：擁有出色的科學教育環境，日本的科學發展自然出色

這次的日本教育旅行大大地打開了我的視野，同時我也能理解為什麼日本的科學會如此厲害。

• 在理數館中，透過體驗遊戲展示科學知識，讓學生能在玩樂之餘建立數學的概念。
• 在數學體驗館中，透過自製教具來呈現不同的數學定理，讓抽象的數學得以具體化。
• 在科學未來館中，透過模型來呈現災害對人類造成的影響，提升國人環境關懷的意識。
• 在國立日本科學博物館中，透過展示研究者的研究成果，促進最前線的學術交流。
• 在 Sony ExploraScience 中，利用公司內部的技術製作互動裝置，在提升學生對於科學的興趣之餘，也為企業達到宣傳的效果。

有這麼棒的科學教育環境，日本的科學發展自然出色，我想這些正是台灣缺乏的。

雖然這些環境台灣不是完全沒有，但台灣還是太過注重紙本上的學習，純理論的知識反而降低學生對於科學的興趣。校外教學大多也只是去遊樂園，教學的含義遠遠低於那些前往這五個數學景點的日本學生。學生對科學缺乏興趣，只用來應付考試，科學發展自然受限。

如果有機會去東京玩，除了原本就規劃好的景點，不妨安排上述設施，在體會不同行程的同時，也在旅程中學到一些東西。沒有預定要去日本的讀者，也歡迎將這篇文章分享給你喜歡旅行的朋友，讓他有更多能選擇的景點。

以上，就是我2019數感日本參訪團的五個數理旅遊景點。

延伸閱讀

• 數感實驗室 Numeracy Lab FB

• 文／Te-Yi Hsieh｜現為英國 University of Glasgow 博士生，主修 Neuroscience and Psychology。研究領域介於心理學、機器人學、神經科學的交界處。

科技日新月異，我們或多或少都在新聞、報章雜誌中看過外貌激似真人的人型機器人。

例如，日本石黑浩（Hiroshi Ishiguro）教授建造與自己如同雙胞胎的機器人、第一個獲得公民權的阿拉伯機器人蘇菲亞（Sophia） ，以及日本長崎奇怪飯店（Henn na Hotel）的人型機器人房務。

現今科技之進步確實讓人瞠目結舌，有一些機器人甚至擁有柔軟的矽膠皮膚呢！

但也許很多人跟我一樣，在看到這些人型機器人時有種詭異、不寒而慄的感覺，尤其是那些越接近真人的機器人，越令人毛骨悚然！

事實上，這樣的不舒服感受有個專有名詞可以解釋，叫做「恐怖谷理論」（亦稱詭異谷，Uncanny Valley）。

什麼是恐怖谷理論？

「恐怖谷」最早由日本機器人學教授 Masahiro Mori 於 1970 年提出¹。該理論以一曲線（下圖）說明，人們面對越像自己（人類）的對象，好感度會越高。

但是當對方的樣貌是幾乎和自己（人類）一樣，卻又出現幾個意外的「非人」特徵時（像是，關節處顯露的機械構造），好感度就會驟降，掉到曲線圖中的谷底。

只有當對象是跟我們完全一樣、是活生生的人類時，好感度才會攀升至最高點。

我們看著機器人幾乎和真人無異的外貌，以及難免顯露的非人特徵，像是機器人僵硬的表情、顯露的機械構造，或是空洞的眼神，內在觀感極為容易被帶入恐怖谷中，抗拒感油然而生。

此外，對於靜態、動態的對象，此理論也做出不同假定：動態的對象會比靜態的帶來更強烈的恐懼感。

顯而易見地，會動的殭屍比靜止的屍體恐怖好幾百倍啊！

我們的恐懼，究竟從何而來？

自 1970 年以來，學者也試著對恐怖谷提出不同解釋。

首先，Mori 本人認為這樣「恐怖」的感覺來自於一種生存的本能，因為這些似人非人的訊息通常透露著生存上的「危險」，像是看見屍體、殘缺的人體軀幹等等，大腦會反射性地產生恐怖的感受、讓自身避開此情境。

Bartneck 與同事³則是用「框架理論」（Framing theory）來解釋此曲線，他們認為這樣令人反感的情緒來自於與自身「基模」（schema）相衝突的刺激物。

也就是說，當我們第一眼看到一個極似真人的人型機器人，腦中關於「人類」的基模會被促發，此基模包含我們對於人類此概念的豐富的知識，因此一旦察覺到任何「非人」的訊息，都會造成認知上的強烈衝突、預期落空，進而產生反感。

此解釋更近一步得到功能性磁振造影（functional Magnetic Resonance Imaging，fMRI）的證據⁴，以及貝氏數學模型（Bayesian model）的結果⁵支持。

然而時至今日，研究人員對於恐怖谷產生的真正原因、甚至恐怖谷是否存在，都尚未達成共識。

除了恐怖谷，還有恐怖懸崖！

事實上，Mori當初是根據自身研究經驗、個人觀點提出這個恐怖谷「假說」，並非根據實證資料推論出的結果。

因此，有些研究者在親自進行實驗、數據分析後，竟得到完全不一樣的曲線！

例如，Bartneck與其團隊³為了驗證恐怖谷理論的正確性，採用一系列不同對象的照片，包含：

• 取自ELLE時尚雜誌的真人模特兒照
• 修圖後皮膚顏色變綠的真人照片
• 電繪人像
• 擬人機器人（android）：如Actroid、EveR、Repliee Q1
• 人形機器人（humanoid）^註：如QRIO、ASIMO
• 動物型機器人：如AIBO、PaReRo、iCat

他們讓 58 位受試者分別觀看這些圖片，並回答「它有多像人」、「我對它的喜好程度」等等的問題。

研究團隊原先預期，受試者應該最不喜歡綠皮膚真人、擬人機器人的照片，因為這兩種照片跟真人照片幾乎沒有差別，僅有少數非人的特徵。

殊不知，統計數據的結果顯示，雖然動物型機器人的擬人程度最低，卻是最受喜愛的對象；人形機器人雖擬人程度位居倒數第二位，受喜愛程度僅次於動物機器人。

完整的喜好排名為：動物型機器人、人形機器人、電繪人像、綠皮膚真人、擬人機器人，最後才是真人。

在這個排名中，最令他們驚訝的是，人們對綠皮膚真人與擬人機器人的好感度，不但沒有比較低，甚至還高於真人模特兒的照片！而且對人形機器人的照片的喜好同樣也高於真人照片。

這樣的數據，與Mori的理論大相徑庭。

基於這樣的數據結果，他們推測真實的曲線可能並非恐怖谷，而是恐怖懸崖（Uncanny cliff），並且建議機器人設計者不應一味追求高度擬人化外觀，而應注重外型與功能間的平衡。

然而 Bartneck 研究中令人較為存疑的是，受試者評定真人照片的擬人化程度竟比其他照片都還要低！究竟 58 人的評分是否具代表性？ Bartneck 團隊從 ELLE 時尚雜誌選用的真人照片是否偏誤？都有待商討釐清。

此外，也因為人類擁有豐富的社交經歷，對「真人」的喜好較明確，也受個人經歷、文化等因素影響。因此，單一、特定的人類照片或許無法代表概括性的「人類」此一種類。

細數那些「背叛」恐怖谷理論的研究

比起「恐怖」的情緒，也有研究團隊提出了幾乎相反的結果。

Cheetham、Suter，和 Jancke⁶發現，當我們無法用肉眼判斷這張圖到底是真人，還是電繪人像（avatar）時，這些越似人非人的臉，越與人們的正向情緒連結，因此，該研究團隊認為恐怖谷實際上應該是「快樂谷」（Happy valley）。

最後，雖然有研究利用「靜態圖片」驗證了恐怖谷的曲線，但是當刺激物改成「動態短片」呈現時，曲線反而趨於平坦，與 Mori 原先假定的「動態物體將帶來更為極端的恐怖谷現象」完全相反²。

然而我們在解釋單一研究結果時，仍不能忘了：不同實驗素材（例如，研究者選用的圖片、影片）、不同受測對象（例如，受試者是大學生？西方人？）都會對結果產生影響。

另外不可忽略的是， Mori 教授在 1970 提出恐怖谷理論時是以日文撰寫，他當時用「親合感」 （shinwa-kan）來描述本文中的「好感度」，英文裡較適切的翻譯為「affinity」或是「likability」。

但有許多研究中都選用「familiarity」，而 familiarity 一字強調的是過去經驗，而非情感連結，使測量的效度受到質疑^1,3。

哼哼，咱人類可不只是外貌協會！

雖然要統一總結個別研究的結果並不容易，但研究者目前仍普遍認同：要打造能自然與人社交的機器人，一味追求外觀的擬人化並非一個明智的解法，反而更需著重在外觀與功能上的平衡^1,3,7。

因為似人的外貌，會讓使用者期待能以似人的社交方式與之互動，然而要模擬人類社交互動是一項極具挑戰性的工作，例如，機器人的細微表情、情感表達、語言理解、表達、認知歷程、身體律動等等都須加以控制、設計。

從我們目前有的人型機器人來看，此項挑戰似乎尚未成功過，即使是那些乍看下與真人無異的機器人，一但開口、與人互動，不自然與漏洞百出的應對便顯而易見。

在人機互動中，我們能探討的面向仍相當多，像是機器人的語言能力、情緒表達、行為模式、互動者人格特質、個人經歷，絕非是「外觀擬人化程度」一項因素能決定整體互動品質的^8,9。

當機器人總是被貼上「毀滅世界」的標籤

此外，我們對機器人的態度、好感度也受到媒體文化制約著，許多人不喜歡機器人可能是因為電影經常把機器人塑造成「人類物種的威脅」。

然而，運用科技本身無善惡之分，好與壞終究在於使用者。

更何況，我們目前現有的機器人跟科幻電影中的、一般人期待的都差距非常、非常多。

像是在日本長崎的奇怪飯店（Henn na Hotel），雖在四年前目標成為世界上第一家由機器人組成的飯店，卻在2019年因為大多數機器人無法妥善回應房客期待、錯誤百出，而決定逐漸轉回聘用人類員工。

即使現有的社交機器人大多只能做為輔助工具，無法全取代人力，但是研發機器人對人們生活品質的益處，仍是顯而易見的。

例如，在人口老化社會中，機器人能補足長照資源不足的問題，取代大部分勞力工作，減輕照顧者的負擔¹⁰。

想讓機器人更貼近人類？千萬不可只注重外表

回到本文所探討的問題中心，人型機器人是否會無一避免地掉入恐怖谷中？就目前的研究證據來看，我們似乎尚未能給出一個肯定的答案。如同大多研究問題，正反方的證據同時存在於文獻中。

再者，恐怖谷曲線很可能會因個人偏好、生活經歷而有所不同。

如 Mori 將「日本人形木偶」（bunraku puppet）放在相當靠近真人親合度的位置。雖然在 Mori 的理論原文中，他也承認這樣的木偶其實說不上是高度擬人化的，但是當在看木偶戲時，會不自覺忘卻木偶非人的外觀特徵，深深融入故事情境與人物情感中。

相對地，我們每個人會覺得親近、懼怕的對象、特徵，也與我們人生經歷緊緊連結，這為探討擬人化外表與互動者好感度關聯的議題上，增添了許多變項與困難。

然而，不管恐怖谷存在與否，都提醒了機器人設計者，不該一味追求高度擬人但可能造成反效果的外貌。

皮克斯動畫「瓦力」（WALL-E）裡的瓦力跟伊芙、迪士尼「大英雄天團」（Big Hero 6）裡的杯麵，它們長得都完全不像人類，卻仍深得觀眾的喜愛。

要打造良好人機關係、提高大眾對機器人的接受度，或許該更強調於情緒表達⁹、互動模式¹¹、社交技能⁷，以及使用者在長期人機互動中的心理歷程^12,13，畢竟，人類在社交互動中也不是單看外表的膚淺生物吧！

備註

humanoid 和 android 雖然時常混用，用來指稱似人的機器人，但事實上兩詞定義有些微不同。

• humanoid：泛指擁有部分人類外型特徵、受人型啟發設計的機器人，不管擬人程度高或低都能稱為humanoid。
• android：特指完全模仿真人外觀的機器人，會擁有似人的皮膚、頭髮、身材比例，與互動方式等等，如大阪大學（Osaka University）與 Kokoro 公司製造的 Actroid 機器人。

參考文獻

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作者資訊

Te-Yi Hsieh｜現為英國University of Glasgow 博士生，主修 Neuroscience and Psychology。研究領域介於心理學、機器人學、神經科學的交界處。

欲知更多作者的研究相關資訊可關注：http://www.so-bots.com/
Twitter: @TeYiHsieh

• 責任編輯｜儀珈