到了東京就是要玩科學──《數感日本參訪團》（下）

• 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？

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。

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：

• 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

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？

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。

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？

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?

（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）或。

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。

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

1. Alley, T. (1983). Infantile head shape as an elicitor of adult protection. Merrill-Palmer Quarterly, 29(4), 411-427.

2. Anand, S., Binoy, V. V., & Radhakrishna, S. (2018). The monkey is not always a god: Attitudinal differences toward crop-raiding Pet Face: Mechanisms Underlying Human-Animal Relationships. macaques and why it matters for conflict mitigation. Ambio, 47(6), 711-720.  doi: 10.1007/s13280-017-1008-5

3. Archer, J. (1997). Why do people love their pets? Evolution and Human Behavior, 18(4), 237-259, doi: 10.1016/S0162-3095(99)80001-4

4. Archer, J., & Monton, S. (2011). Preferences for infant facial features in pet dogs and cats. Ethology, 117(3), 217-226. doi: 10.1111/j.1439-0310.2010.01863.x

5. Bailey, N. W., & Zuk, M. (2009). Same-sex sexual behavior and evolution. Trends in Ecology & Evolution, 24(8), 439-446. doi: 10.1016/j.tree.2009.03.014

6. Barrett, D. (2010). Supernormal stimuli: How primal urges overran their evolutionary purpose. New York: W. W. Norton & Company.

7. Barrett, D. (2020). Supernormal Stimuli in the Media.  In L. Workman, W. Reader &  J. Barkow (Eds.), The Cambridge Handbook of Evolutionary Perspectives on Human Behavior. (pp. 527-537). Cambridge: Cambridge University Press. 

8.Batt, S. (2009). Human attitudes towards animals in relation to species similarity to humans: a multivariate approach. Bioscience Horizons, 2(2), 180-190. doi: 10.1093/BIOHORIZONS/HZP021

9. Beatson, R. M., & Halloran, M. J. (2007). Humans rule! The effects of creatureliness reminders, mortality salience and self-esteem on attitudes towards animals. British Journal of Social Psychology, 46(3), 619-632. doi: 10.1348/014466606X147753

10. Belyaev, D. K. (1979). Destabilizing selection as a factor in domestication. Journal of Heredity, 70(5), 301-308. doi: 10.1093/oxfordjournals.jhered.a109263

11. Bjerke, T., Odegardstuen, T., & Kaltenborn, B. (1998). Attitudes toward animals among Norwegian children and adolescents: species preferences. Anthrozoös 11(4), 227-235. doi: 10.2752/089279398787000544

12. Borgi, M., & Cirulli, F. (2015). Attitudes toward animals among kindergarten children: species preferences. Anthrozoös, 28(1), 45-59. doi: 10.2752/089279315X14129350721939

13. Borgi, M., & Cirulli, F. (2016). Pet Face: Mechanisms Underlying Human-Animal Relationships. Frontiers in Psychology, 7, 298. doi: 10.3389/fpsyg.2016.00298

14. Borgi, M., Cogliati-Dezza, I., Brelsford, V., Meints K, & Cirulli F. (2014). Baby schema in human and animal faces induces cuteness perception and gaze allocation in children. Frontiers in Psychology, 5, 411. doi: 10.3389/fpsyg.2014.00411

15. Brosch, T., Sander, D., & Scherer, K. R. (2007). That baby caught my eye…attention capture by infant faces. Emotion 7(3), 685-689. doi: 10.1037/1528-3542.7.3.685

16. Brown, C. M., & McLean, J. L. (2015). Anthropomorphizing Dogs: Projecting One’s Own Personality and Consequences for Supporting Animal Rights. Anthrozoös, 28(1), 73-86. doi: 10.2752/089279315×14129350721975

17. Bruni, D., Perconti, P., & Plebe, A. (2018). Anti-anthropomorphism and Its Limits. Frontiers in psychology, 9, 2205. doi: 10.3389/fpsyg.2018.02205

18. Butterfield, M. E., Hill, S. E., & Lord, C. G. (2012). Mangy mutt or furry friend? Anthropomorphism promotes animal welfare. Journal of Experimental Social Psychology, 48(4), 957-960. doi: 10.1016/j.jesp.2012.02.010

19. DeLoache, J. S., Pickard, M. B., & LoBue, V. (2011). How very young children think about animals.  In P. McCardle, S. McCune, J. A. Griffin, & V. Maholmes (Eds.), How animals affect us: Examining the influences of human–animal interaction on child development and human health. (pp. 85-99). American Psychological Association. doi: 10.1037/12301-004

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 [accessed 15 June 2021]

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• 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。

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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

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