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到了東京就是要玩科學──《數感日本參訪團》(下)

活躍星系核_96
・2019/09/03 ・3011字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 494 ・六年級

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  • 文/陳俊宇

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

圖/wikipedia

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。

Source:自行拍照製作

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?

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科技展示

Source:自行拍照製作

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。

Source:自行拍照製作

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。

Source:自行拍照製作

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。

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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

圖/wikipedia

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

Source:MiraikanChannel截圖

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

Source:自行拍照製作

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。

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醫療設施體驗

Source:自行拍照製作

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

Source:100億人的生存挑戰影片截圖

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)。

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Source:100億人的生存挑戰影片截圖

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

Source:自行拍照製作

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

Source:自行拍照製作

不得不說科學未來館的商品都很科學。

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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。

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  • 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。

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活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia

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除了蚯蚓、地震魚和民間達人,那些常見的臺灣地震預測謠言
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/02/29 ・2747字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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本文由 交通部中央氣象署 委託,泛科學企劃執行。

  • 文/陳儀珈

災害性大地震在臺灣留下無數淚水和難以抹滅的傷痕,921 大地震甚至直接奪走了 2,400 人的生命。既有這等末日級的災難記憶,又位處於板塊交界處的地震帶,「大地震!」三個字,總是能挑動臺灣人最脆弱又敏感的神經。

因此,當我們發現臺灣被各式各樣的地震傳說壟罩,像是地震魚、地震雲、蚯蚓警兆、下雨地震說,甚至民間地震預測達人,似乎也是合情合理的現象?

今日,我們就要來破解這些常見的地震預測謠言。

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漁民捕獲罕見的深海皇帶魚,恐有大地震?

說到在坊間訛傳的地震謠言,許多人第一個想到的,可能是盛行於日本、臺灣的「地震魚」傳說。

在亞熱帶海域中,漁民將「皇帶魚」暱稱為地震魚,由於皇帶魚身型較為扁平,生活於深海中,魚形特殊且捕獲量稀少,因此流傳著,是因為海底的地形改變,才驚擾了棲息在深海的皇帶魚,並因此游上淺水讓人們得以看見。

皇帶魚。圖/wikimedia

因此,民間盛傳,若漁民捕撈到這種極為稀罕的深海魚類,就是大型地震即將發生的警兆。

然而,日本科學家認真蒐集了目擊深海魚類的相關新聞和學術報告,他們想知道,這種看似異常的動物行為,究竟有沒有機會拿來當作災前的預警,抑或只是無稽之談?

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可惜的是,科學家認為,地震魚與地震並沒有明顯的關聯。當日本媒體報導捕撈深海魚的 10 天內,均沒有發生規模大於 6 的地震,規模 7 的地震前後,甚至完全沒有深海魚出現的紀錄!

所以,在科學家眼中,地震魚僅僅是一種流傳於民間的「迷信」(superstition)。

透過動物來推斷地震消息的風俗並不新穎,美國地質調查局(USGS)指出,早在西元前 373 年的古希臘,就有透過動物異常行為來猜測地震的紀錄!

人們普遍認為,比起遲鈍的人類,敏感的動物可以偵測到更多來自大自然的訊號,因此在大地震來臨前,會「舉家遷徙」逃離原本的棲息地。

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當臺灣 1999 年發生集集大地震前後,由於部分地區出現了大量蚯蚓,因此,臺灣也盛傳著「蚯蚓」是地震警訊的說法。

20101023 聯合報 B2 版 南投竹山竄出蚯蚓群爬滿路上。

新聞年年報的「蚯蚓」上街,真的是地震警訊嗎?

​當街道上出現一大群蚯蚓時,密密麻麻的畫面,不只讓人嚇一跳,也往往讓人感到困惑:為何牠們接連地湧向地表?難道,這真的是動物們在向我們預警天災嗎?動物們看似不尋常的行為,總是能引發人們的好奇與不安情緒。

如此怵目驚心的畫面,也經常成為新聞界的熱門素材,每年幾乎都會看到類似的標題:「蚯蚓大軍又出沒 網友憂:要地震了嗎」,甚至直接將蚯蚓與剛發生的地震連結起來,發布成快訊「昨突竄大量蚯蚓!台東今早地牛翻身…最大震度4級」,讓人留下蚯蚓預言成功的錯覺。

然而,這些蚯蚓大軍,真的與即將來臨的天災有直接關聯嗎?

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蚯蚓與地震有關的傳聞,被學者認為起源於 1999 年的 921 大地震後,在此前,臺灣少有流傳地震與蚯蚓之間的相關報導。

雖然曾有日本學者研究模擬出,與地震相關的電流有機會刺激蚯蚓離開洞穴,但在現實環境中,有太多因素都會影響蚯蚓的行為了,而造成蚯蚓大軍浮現地表的原因,往往都是氣象因素,像是溫度、濕度、日照時間、氣壓等等,都可能促使蚯蚓爬出地表。

大家不妨觀察看看,白日蚯蚓大軍的新聞,比較常出現在天氣剛轉涼的秋季。

因此,下次若再看到蚯蚓大軍湧現地表的現象,請先別慌張呀!

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事實上,除了地震魚和蚯蚓外,鳥類、老鼠、黃鼠狼、蛇、蜈蚣、昆蟲、貓咪到我們最熟悉的小狗,都曾經被流傳為地震預測的動物專家。

但可惜的是,會影響動物行為的因素實在是太多了,科學家仍然沒有找到動物異常行為和地震之間的關聯或機制。

遍地開花的地震預測粉專和社團

這座每天發生超過 100 次地震的小島上,擁有破萬成員的地震討論臉書社團、隨處可見的地震預測粉專或 IG 帳號,似乎並不奇怪。

國內有許多「憂國憂民」的神通大師,這些號稱能夠預測地震的奇妙人士,有些人會用身體感應,有人熱愛分析雲層畫面,有的人甚至號稱自行建製科學儀器,購買到比氣象署更精密的機械,偵測到更準確的地震。

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然而,若認真想一想就會發現,臺灣地震頻率極高,約 2 天多就會發生 1 次規模 4.0 至 5.0 的地震, 2 星期多就可能出現一次規模 5.0 至 6.0 的地震,若是有心想要捏造地震預言,真的不難。 

在學界,一個真正的地震預測必須包含地震三要素:明確的時間、 地點和規模,預測結果也必須來自學界認可的觀測資料。然而這些坊間貼文的預測資訊不僅空泛,也並未交代統計數據或訊號來源。

作為閱聽者,看到如此毫無科學根據的預測言論,請先冷靜下來,不要留言也不要分享,不妨先上網搜尋相關資料和事實查核。切勿輕信,更不要隨意散播,以免造成社會大眾的不安。

此外,大家也千萬不要隨意發表地震預測、觀測的資訊,若號稱有科學根據或使用相關資料,不僅違反氣象法,也有違反社會秩序之相關法令之虞唷!

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​地震預測行不行?還差得遠呢!

由於地底的環境太過複雜未知,即使科學家們已經致力於研究地震前兆和地震之間的關聯,目前地球科學界,仍然無法發展出成熟的地震預測技術。

與其奢望能提前 3 天知道地震的預告,不如日常就做好各種地震災害的防範,購買符合防震規範的家宅、固定好家具,做好防震防災演練。在國家級警報響起來時,熟練地執行避震保命三步驟「趴下、掩護、穩住」,才是身為臺灣人最關鍵的保命之策。

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為何有些人會「不獸控制」?——探討獸迷的演化心理學意義
森地內拉_96
・2021/08/15 ・7759字 ・閱讀時間約 16 分鐘

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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。

獸迷被廣泛認為是一群喜歡擬人化動物或擬獸化的人類與非生物創作的粉絲。圖/Julia Wolf

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]

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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]

幼年期的可愛特徵保留至成年期,這個過程稱作「幼態延續現象」。圖/GIPHY

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]

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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]

Sailor Moon Love GIF
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 。圖/GIPHY

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。

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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)。

(表1)各物種在獸迷中做為獸設的比例。
由左至右分別是:混種、狼、狐狸、狗、大型貓、龍、神話生物、貓、其他、囓齒動物、兔子、浣熊、爬蟲類、水獺、鳥類、熊、馬、水生動物、鬣狗、臭鼬、有袋動物、恐龍、鹿、其他貓科、松鼠、雪貂、其他犬科及昆蟲 。圖/ 參考文獻 53 

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]

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格林奇 GIF
根據恐怖谷理論(uncanny valley),過於擬人化恐怕產生反效果 。圖/GIPHY

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。

這張圖片的 alt 屬性值為空,它的檔案名稱為 tdJhnR-fpKTuDpjmjLXAjheSY4ZQDzHy64bh42mBCkxs85ho0_G-di8ZsT-gDPy6BfOflkOcJkDNVSVaj2HpwGvNUCZ0C16lM_VmXCh-EsCTC8c_a1tCOr3zYUq3DX2GFCjZCFd6
(表2)兒童對各種分類群的偏好程度分度。
X軸:哺乳類、鳥類、兩棲爬蟲類、無脊椎動物。Y軸:偏好水準。 圖/參考文獻12

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。

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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

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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

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森地內拉_96
4 篇文章 ・ 13 位粉絲
總覺得自己是理組中的文科生,一枚資工念一半就轉去生科的傻白甜。 關注於生態、演化生物學、生物多樣性及動物行為等議題,想要把自己的想法與接受到的新知傳達給大家,所以就開始嘗試寫科普......

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激似人類的機器人,為何笑得你心底發寒?火紅半世紀的「恐怖谷理論」
Te-Yi Hsieh_96
・2020/09/05 ・5110字 ・閱讀時間約 10 分鐘 ・SR值 566 ・九年級

  • 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

石黑浩教授,以及他創造的雙胞胎機器人。(圖/Flickr,Ars Electronica)

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!

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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。

恐怖谷理論(翻譯自Piwek、McKay ,與Pollick 之期刊論文)

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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。

看著蘇菲亞做出各式各樣的表情,你是覺得親切,還是「有點怪怪的」呢?(圖/Giphy

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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。

提出恐怖谷理論的 Mori 認為,這是人類感知到危險的心理反應。(圖/Giphy

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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。

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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ActroidEveRRepliee Q1
  • 人形機器人(humanoid):如QRIOASIMO
  • 動物型機器人:如AIBOPaReRoiCat

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。

你覺得它們像人嗎?你喜歡它們嗎?(圖/擷取自原始論文3

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。

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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。

Bartneck與研究團隊的「恐怖懸崖」(圖/翻譯自原始論文3

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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)

會動的,一定比較可怕嗎?(圖/Giphy

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。

除了外貌以外,機器人的運動方式、語言表達等等功能,也都需要經過精心的設計和考量。(圖/Giphy

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」。


曾在訪談中開玩笑要毀滅人類的蘇菲亞,被全球媒體熱烈的報導。

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

怪奇飯店曾以「世界上第一家由機器人組成的酒店」而聲名大噪。(圖/Flickr,MIKI Yoshihito)

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。

對於日本人、愛看木偶戲的人而言,可能會對日本的木偶更親切。(圖/Flickr,Leonardo Boiko)

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。

明明杯麵(左)和瓦力(右)都很不像人類,卻得到非常多觀眾的喜愛。(圖/Wikipedia)

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
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PhD in Neuroscience and Psychology/Social Robotics (University of Glasgow, 🇬🇧)。寫心理🧠、寫機器人🤖、寫跟你我生活有關的🙋‍♀️ 。 發表詳見 👉 https://hsadeline.wixsite.com/teyihsieh (Twitter: @TeYiHsieh)