臺灣父母都「管太多」？中西教養風格比一比

• 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。

• 文／雞湯來了蔡季葦
  製圖／雞湯來了黃珮甄
  校稿／雞湯來了張芷晴、陳世芃
  編輯／雞湯來了蕭子喬

關於教養風格，您一定聽過「民主權威」、「專制權威」等名詞，這是來自西方多年累積的研究結果。那臺灣的教養風格又是如何呢？

近 20 年來，臺灣的家庭研究學者也致力於研究專屬臺灣人的教養風格。他們發現，基於文化背景的不同，以美國為主的西方社會和華人社會的教養邏輯會有所差異，所以如果我們僅用西方的標準來看待臺灣父母的教養，可能多數臺灣父母都變成「管太多」。

西方教養邏輯：支持、要求

以 Baumrind、Maccoby 和 Martin 的研究成果來說，西方的教養風格主要可以分成提供親情和照顧的「支持」取向，和監督、訓練和約束的「要求」取向，而依據支持和要求的程度不同，組合出四種主要的教養風格：「民主權威」、「專制權威」、「寬容放任」與「忽視冷漠」。

如同我們所知，許多研究大多證實「支持」有利於發展正向親子關係，亦可減緩嚴厲管教的負面影響；但「要求」取向的教養卻有不同的結果，若是適當的監督可能可以有效控制孩子的行為，但若以高壓、嚴厲的管教則被認為容易引起親子間的衝突，或是負向影響孩子的各項發展，例如社交情緒、語言發展等。

臺灣教養邏輯：管

臺灣家庭研究顯示，我們不能全然使用西方的標準來看待臺灣父母的教養方式，背後的文化邏輯並不相同！

西方社會在個人主義的薰陶之下，教養理念以子女的發展益處為主，重視的是孩子人格的正向發展，因此會以培養自主獨立、創意多元、追求個人生涯為目標；然而傳統的華人社會則較重視家族主義，家人與親戚之間有較強烈的連結性，教養理念以培養符合社會期待、家族益處的目標為主，重視的是孩子能成為榮耀家族、光耀門楣的人。

因此，華人的教養邏輯與西方的「支持」和「要求」不盡相同，學者認為，華人的教養可以用「管」這個字一言以蔽之。「管」的內涵包含「監督訓練」與「照顧關愛」的取向，兩者是難以區分開來的，換句話說，華人父母的教養常常有著嚴格管教的表面，但底下實則隱含著對子女的關愛和期待。

光用文字可能難以想像何謂「華人式教養」，我們不妨觀看短片《愛無限》來幫助理解。影片中，一位母親期許女兒能在舞蹈上有傑出的表現，從小就讓她習舞，並在一旁陪伴練習。當女兒起舞時，母親的心情也隨之舞動：女兒表現不好時，便表露失望，甚至不惜以打罵處罰；當女兒在舞台上閃閃發光時，母親在台下以肯定的眼神，透露出她永遠以女兒為榮。

在這樣的傳統文化之下，多數的情況下子女或能體察父母的嚴格管教是「愛之深，責之切」，也能明白父母有許多不得已和犧牲，而產生對父母的「敬重」、「恩情」與「孝順」。而如此的文化差異，對於教養風格的分析討論就不應以西方的架構來進行討論。

臺灣青少年成長經歷的教養風格

為了瞭解臺灣家庭的教養與西方的差異，學者以管教行為最為明顯的青少年及其父母為對象，進行教養風格的分析。青少年歷程研究（TYP）以父母對子女的「約束限制」和「費心安排」來歸類教養風格，分析出四種類型：「扮黑臉」、「扮白臉」、「雙管齊下」與「放手不管」。

有趣的是，四種教養風格與青少年子女的「學業成就」、「自尊感」和「偏差行為」之間的關係，並沒有明顯的不同，也就是說，「雙管齊下」的教養風格並沒有特別具優勢，「扮黑臉」的教養風格也並未教養出較差的孩子。

研究者認為造成這種結果的關鍵在於「子女的認知感受」，換句話說，子女對於父母教養的感覺才是影響其發展的關鍵。在研究中，發現即使是「扮黑臉」的教養風格，子女也並未覺得父母管太多，可能的原因是，如果子女認為父母的嚴格教養其實包含著對自己的關心和期待，所以消減負面影響的效果。

由此可知，臺灣與西方的教養風格雖然都有嚴厲管教、溫柔慈愛、恩威並重及忽略漠視的元素存在，但對子女的影響卻有不同的效果存在，臺灣的教養風格即使比較嚴格控管，但關鍵在於子女是否認為這是父母的用心。

對於不同階段的孩子，父母教養風格也不全然一樣，但其實也可見其「管教」與「愛」共存的內涵。有研究探討國小兒童父母之教養行為，大致上可歸類成三大取向：

修正不當行為和討論：採用說明、提醒、指示或處罰不良行為/詢問意見、討論

例如：「他太過吊兒啷噹我就會糾正，先用警告，再不聽的話，我就會處罰，我不會寵小孩。」

服務、示範和練習：提供服務、練習機會及示範行為等

例如：「他吸收快，忘的也快，要重複地加強，就是重複幫他複習注音，我就買這個東西，每天叫他寫ㄅㄆㄇ，每天寫一遍、唸一遍……」

鼓勵良好行為和自主：物質獎勵、教導指示良好行為/自己做決定

例如：「我會耐下性子，用鼓勵的方式，如果你能達到的話，我就會買個玩具……」

對於處於兒童階段的父母，他們的教養風格大多包含了「訓練」的成分，雖然表面上大多看不到直接說我愛你等行為，但實則也隱含了家長對於子女的期待與關愛。

幼兒發展資料庫顯示逐漸改變的教養風格，我們越來越「縱容」孩子？

然而，在西風東漸的教養文化之下，為人父母的價值觀也有所改變。2019年臺灣幼兒發展調查資料庫（KIT）最新的資料顯示，現在家有三歲幼兒的父母的教養風格雖然還有「管」的觀念，但越來越趨向西方民主開放式的教養，且同意「應支持孩子做任何他想做的事」的比例相當高。

但需要注意的是，幼兒階段的孩子也很需要父母訓練他自我控制的能力，若一味的縱容孩子，長大後可能變成我行我素的「小皇帝」。

任何教養風格其實都因著社會文化而產生，也因著社會變遷而改變。面對日新月異的教養觀念，或許重要的是教養者應先瞭解自己的教養理念是什麼，接著才能知道自己要選擇什麼樣的教養方式，要給孩子什麼樣的規範。

如此一來，才能在面對五花八門教養資訊時，給自己一個判斷和學習的機會。

延伸閱讀

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• 華人的家庭模式不好嗎？
• 檢視我的教養風格：按我測驗
• 如何面對眼花撩亂的教養資訊？

參考資料

• 林惠雅（1999）。母親信念、教養目標與教養行為（一）：內涵意義之探討。應用心理研究，(2)，143-180。
• 林惠雅（1999）。母親信念、教養目標與教養行爲（二）：問卷編製與相關分析。應用心理研究，(3)，219-244。
• 張鑑如(2019)。幼兒發展調查資料庫建置計畫：36月齡組第一波36月齡(D00168)【原始數據】。取自中央研究院人文社會科學研究中心調查研究專題中心學術調查研究資料庫。doi:10.6141/TW-SRDA-D00168-2
• 吳明燁（2016）。父母難為：臺灣青少年教養的社會學分析。台北：五南。

本文與雞湯來了 同步刊登，原文連結：「民主權威」最好？中西教養風格比一比