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面對改變時,理智與情感的拉扯就像是「象與騎象人」——《學會改變》上

PanSci_96
・2019/12/16 ・2563字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 506 ・六年級

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  • 作者/奇普‧希思、丹‧希思;譯者/洪士美

想早起卻總是離不開床?

現在來看看麻省理工學院的學生葛莉‧南達(Gauri Nanda)發明的落跑鬧鐘(Clocky)。它可不是普通鬧鐘,它有輪子。你在每天晚上設好鬧鐘,當早上鬧鐘響起時,落跑鬧鐘會從床頭櫃上滾下來,在房間裡亂竄,逼得你非得起床追著它跑。想像一個畫面:穿著睡衣的你在地上爬行,邊追趕邊咒罵一個四處亂竄的鬧鐘。

為了起床,你試過多少方式了呢?圖/GIPHY

落跑鬧鐘確保你沒有機會按下賴床鈕,也讓你避免因為賴床釀成災難。顯然睡過頭是個普遍存在的恐懼,因為售價五十美元的落跑鬧鐘上市前兩年,就賣出了三萬五千個(儘管沒什麼宣傳)。

這項發明的成功讓人們見識到人類的心理。其中一個重點是,人人都有精神分裂的毛病。一部分的自我(理智面),想要在早上五點四十五分起床,讓自己在上班前還有時間先去慢跑;另一部分的自我(情感面),一大清早在黑暗中醒來,卻蜷縮在溫暖的被窩中賴床,覺得世界上沒有比再多睡個幾分鐘更棒的事。

如果你跟我們一樣,情感面總是在這類的內心交戰中獲勝,看來你也需要一個落跑鬧鐘。這個產品最棒的地方在於,它可以協助你的理智面戰勝情感面,當一個暴走的鬧鐘在房裡四處亂竄,誰還能安穩的躺在床上。

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若是我們能在鬧鐘一響就起床,那就不需要落跑鬧鐘了。圖/GIPHY

說得直白點:落跑鬧鐘不是為那些理性的人所設計。如果《星際爭霸戰》(Star Trek)中的半瓦肯人史巴克(Spock)(編按:瓦肯人在劇中的設定是能抑制情感的干擾,並以嚴謹的邏輯去思考)想在早上五點四十五分起床,根本不用那麼麻煩,時間一到他就會起床。

人們內在的精神分裂異常詭異,但因為習以為常,也就不以為意。當我們開始新的減肥計畫,會先清空櫃子裡的芝多司起士條和奧利奧餅乾,因為理智面知道,當情感面有了渴望時,往往毫無自制力可言。唯一的辦法是排除所有誘惑。(其實,如果麻省理工學院的學生可以開發出自動躲避減肥者的芝多司,肯定會發大財。)

結論就是:你的大腦無法齊力同心。

情感與理智的愛恨糾葛

其實心理學界普遍認為,人類大腦隨時都有兩個獨立的系統在運作。第一個是所謂的情感面,屬於直覺層面,感受痛苦與歡樂。第二個是理智面,也可稱為反思和意識系統。理智面讓你懂得深思熟慮、重分析,並展望未來。

情感與理智的拉扯。圖/GIPHY

過去數十年來,心理學家對這兩個系統的研究成果豐碩,但人類對自身的內在衝突早已有所自知。柏拉圖認為,人的大腦中有個理智的馬車伕,他得駕馭一匹桀驁不馴的馬,「唯有用馬鞭、馬刺伺候,才能勉強使其就範。」佛洛伊德則是闡述自私的本我與自律的超我(還有協調兩者的自我);近代則有行為經濟學家將這兩個系統稱為計畫者和行動者。

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但對我們而言,維吉尼亞大學的心理學家強納森‧海德特(Jonathan Haidt)在其精彩的著作《象與騎象人》中,對兩者緊張關係的比喻最為貼切。

海德特表示,人類的情感面是一頭大象,理智面則是騎象人。騎象人手握韁繩,坐在大象身上,看似是領導人。但相較於大象,騎象人的身形實在太過矮小,因此他對大象的控制力並不穩定。每當六噸重的大象和騎象人對前進的方向有不同的看法時,騎象人完全不是大象的對手,注定會敗下陣來。

如果將情感面比喻為一頭大象,理智面則像是騎象人。圖/pixabay

大多數人對於我們內心中的大象壓制騎象人的情況都非常熟悉。倘若你曾睡過頭、吃太多、半夜忍不住打電話給前任情人、做事拖拖拉拉、戒煙失敗、偷懶不去健身房、因為憤怒說出後悔的話、放棄西班牙文或鋼琴課、因為害怕不肯在會議上發言,就意味著你有過這樣的經驗。還好沒人在一旁打分數。

大象與騎象人同心協力,改變會更加容易

大象(人們的情感和直覺面)的弱點明確可見:懶惰又膽小,往往尋求當下滿足(甜筒),而非長期回報(身材苗條)。當針對改變付出的努力得不到成果時,通常是大象的錯,因為人們所追求的改變多半要藉由犧牲短期利益,來換取長期回報(為了明年的資產負債表能有更好的表現,我們現在努力削減開支。為了明年能有更好的體態,今天的我們忍痛不吃冰淇淋)。

改變之所以經常失敗,是因為騎象人無法讓大象乖乖朝著目的地前進。

騎象人的優點正好與大象及時行樂的行徑相反,他擅長跳脫當下,思考並規劃長遠的未來(這些都是你的寵物辦不到的事)。但令人意外的是,大象也有極大的優點,而騎象人也有致命的弱點。

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大象不見得總是壞蛋。諸如愛與憐憫、同情與忠誠,都是大象所掌管的情緒。保護自己的孩子免受傷害的強大本能,也來自大象。當你必須為自己挺身而出時內心的那股激動,也是出自大象。更重要的是,如果你正在考慮做出改變,大象才能負責完成任務。

象與騎象人若能同心協力,改變就變得容易多了。圖/GIPHY

無論你的目標是否崇高,都需要大象的能量和動力才能達成。這個優點正好對照出騎象人的弱點:原地踏步。騎象人往往過度分析、想太多。你很可能認識一些有騎象人毛病的人:你的朋友可以為了晚餐要吃些什麼,掙扎二十分鐘;你的同事花了好幾個小時腦力激盪,卻遲遲無法做出決定。

如果你想做出改變,就得兩頭並進。由騎象人提供計畫與方向,大象提供動能。

因此,如果你找到了團隊的騎象人,這些人只有理解力,沒有行動力。如果你搞定的是團隊的大象,他們空有熱情,卻缺乏方向。無論是哪種情況,各種缺失都足以阻礙改變。一頭不情不願的大象和一個原地踏步的騎象人,都讓改變無從發生。但當大象和騎象人同心協力,改變可以是件容易的事。

——本文摘自《學會改變》,2019 年 7 月,樂金文化

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伺服器過熱危機!液冷與 3D VC 技術如何拯救高效運算?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/04/11 ・3194字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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本文與 高柏科技 合作,泛科學企劃執行。

當我們談論能擊敗輝達(NVIDIA)、Google、微軟,甚至是 Meta 的存在,究竟是什麼?答案或許並非更強大的 AI,也不是更高速的晶片,而是你看不見、卻能瞬間讓伺服器崩潰的「熱」。

 2024 年底至 2025 年初,搭載 Blackwell 晶片的輝達伺服器接連遭遇過熱危機,傳聞 Meta、Google、微軟的訂單也因此受到影響。儘管輝達已經透過調整機櫃設計來解決問題,但這場「科技 vs. 熱」的對決,才剛剛開始。 

不僅僅是輝達,微軟甚至嘗試將伺服器完全埋入海水中,希望藉由洋流降溫;而更激進的做法,則是直接將伺服器浸泡在冷卻液中,來一場「浸沒式冷卻」的實驗。

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但這些方法真的有效嗎?安全嗎?從大型數據中心到你手上的手機,散熱已經成為科技業最棘手的難題。本文將帶各位跟著全球散熱專家 高柏科技,一同看看如何用科學破解這場高溫危機!

運算=發熱?為何電腦必然會發熱?

為什麼電腦在運算時溫度會升高呢? 圖/unsplash

這並非新問題,1961年物理學家蘭道爾在任職於IBM時,就提出了「蘭道爾原理」(Landauer Principle),他根據熱力學提出,當進行計算或訊息處理時,即便是理論上最有效率的電腦,還是會產生某些形式的能量損耗。因為在計算時只要有訊息流失,系統的熵就會上升,而隨著熵的增加,也會產生熱能。

換句話說,當計算是不可逆的時候,就像產品無法回收再利用,而是進到垃圾場燒掉一樣,會產生許多廢熱。

要解決問題,得用科學方法。在一個系統中,我們通常以「熱設計功耗」(TDP,Thermal Design Power)來衡量電子元件在正常運行條件下產生的熱量。一般來說,TDP 指的是一個處理器或晶片運作時可能會產生的最大熱量,通常以瓦特(W)為單位。也就是說,TDP 應該作為這個系統散熱的最低標準。每個廠商都會公布自家產品的 TDP,例如AMD的CPU 9950X,TDP是170W,GeForce RTX 5090則高達575W,伺服器用的晶片,則可能動輒千瓦以上。

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散熱不僅是AI伺服器的問題,電動車、儲能設備、甚至低軌衛星,都需要高效散熱技術,這正是高柏科技的專長。

「導熱介面材料(TIM)」:提升散熱效率的關鍵角色

在電腦世界裡,散熱的關鍵就是把熱量「交給」導熱效率高的材料,而這個角色通常是金屬散熱片。但散熱並不是簡單地把金屬片貼在晶片上就能搞定。

現實中,晶片表面和散熱片之間並不會完美貼合,表面多少會有細微間隙,而這些縫隙如果藏了空氣,就會變成「隔熱層」,阻礙熱傳導。

為了解決這個問題,需要一種關鍵材料,導熱介面材料(TIM,Thermal Interface Material)。它的任務就是填補這些縫隙,讓熱可以更加順暢傳遞出去。可以把TIM想像成散熱高速公路的「匝道」,即使主線有再多車道,如果匝道堵住了,車流還是無法順利進入高速公路。同樣地,如果 TIM 的導熱效果不好,熱量就會卡在晶片與散熱片之間,導致散熱效率下降。

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那麼,要怎麼提升 TIM 的效能呢?很直覺的做法是增加導熱金屬粉的比例。目前最常見且穩定的選擇是氧化鋅或氧化鋁,若要更高效的散熱材料,則有氮化鋁、六方氮化硼、立方氮化硼等更高級的選項。

典型的 TIM 是由兩個成分組成:高導熱粉末(如金屬或陶瓷粉末)與聚合物基質。大部分散熱膏的特點是流動性好,盡可能地貼合表面、填補縫隙。但也因為太「軟」了,受熱受力後容易向外「溢流」。或是造成基質和熱源過分接觸,高分子在高溫下發生熱裂解。這也是為什麼有些導熱膏使用一段時間後,會出現乾裂或表面變硬。

為了解決這個問題,高柏科技推出了凝膠狀的「導熱凝膠」,說是凝膠,但感覺起來更像黏土。保留了可塑性、但更有彈性、更像固體。因此不容易被擠壓成超薄,比較不會熱裂解、壽命也比較長。

OK,到這裡,「匝道」的問題解決了,接下來的問題是:這條散熱高速公路該怎麼設計?你會選擇氣冷、水冷,還是更先進的浸沒式散熱呢?

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液冷與 3D VC 散熱技術:未來高效散熱方案解析

除了風扇之外,目前還有哪些方法可以幫助電腦快速散熱呢?圖/unsplash

傳統的散熱方式是透過風扇帶動空氣經過散熱片來移除熱量,也就是所謂的「氣冷」。但單純的氣冷已經達到散熱效率的極限,因此現在的散熱技術有兩大發展方向。

其中一個方向是液冷,熱量在經過 TIM 後進入水冷頭,水冷頭內的不斷流動的液體能迅速帶走熱量。這種散熱方式效率好,且增加的體積不大。唯一需要注意的是,萬一元件損壞,可能會因為漏液而損害其他元件,且系統的成本較高。如果你對成本有顧慮,可以考慮另一種方案,「3D VC」。

3D VC 的原理很像是氣冷加液冷的結合。3D VC 顧名思義,就是把均溫板層層疊起來,變成3D結構。雖然均溫板長得也像是一塊金屬板,原理其實跟散熱片不太一樣。如果看英文原文的「Vapor Chamber」,直接翻譯是「蒸氣腔室」。

在均溫板中,會放入容易汽化的工作流體,當流體在熱源處吸收熱量後就會汽化,當熱量被帶走,汽化的流體會被冷卻成液體並回流。這種利用液體、氣體兩種不同狀態進行熱交換的方法,最大的特點是:導熱速度甚至比金屬的熱傳導還要更快、熱量的分配也更均勻,不會有熱都聚集在入口(熱源處)的情況,能更有效降溫。

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整個 3DVC 的設計,是包含垂直的熱導管和水平均溫板的 3D 結構。熱導管和均溫板都是採用氣、液兩向轉換的方式傳遞熱量。導熱管是電梯,能快速把散熱工作帶到每一層。均溫板再接手將所有熱量消化掉。最後當空氣通過 3DVC,就能用最高的效率帶走熱量。3DVC 跟水冷最大的差異是,工作流體移動的過程經過設計,因此不用插電,成本僅有水冷的十分之一。但相對的,因為是被動式散熱,其散熱模組的體積相對水冷會更大。

從 TIM 到 3D VC,高柏科技一直致力於不斷創新,並多次獲得國際專利。為了進一步提升 3D VC 的散熱效率並縮小模組體積,高柏科技開發了6項專利技術,涵蓋系統設計、材料改良及結構技術等方面。經過設計強化後,均溫板不僅保有高導熱性,還增強了結構強度,顯著提升均溫速度及耐用性。

隨著散熱技術不斷進步,有人提出將整個晶片組或伺服器浸泡在冷卻液中的「浸沒式冷卻」技術,將主機板和零件完全泡在不導電的特殊液體中,許多冷卻液會選擇沸點較低的物質,因此就像均溫板一樣,可以透過汽化來吸收掉大量的熱,形成泡泡向上浮,達到快速散熱的效果。

然而,因為水會導電,因此替代方案之一是氟化物。雖然效率差了一些,但至少可以用。然而氟化物的生產或廢棄時,很容易產生全氟/多氟烷基物質 PFAS,這是一種永久污染物,會對環境產生長時間影響。目前各家廠商都還在試驗新的冷卻液,例如礦物油、其他油品,又或是在既有的液體中添加奈米碳管等特殊材質。

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另外,把整個主機都泡在液體裡面的散熱邏輯也與原本的方式大相逕庭。如何重新設計液體對流的路線、如何讓氣泡可以順利上浮、甚至是研究氣泡的出現會不會影響元件壽命等等,都還需要時間來驗證。

高柏科技目前已將自家產品提供給各大廠商進行相容性驗證,相信很快就能推出更強大的散熱模組。

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AI 可以幫你聽懂老婆的情緒了?AI 情緒理解原理解密!
泛科學院_96
・2024/07/01 ・510字 ・閱讀時間約 1 分鐘

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讓電腦理解人類情感,一直是許多科學家關注的議題。那你知道現在 AI 已經學會人類情緒的辨識了嗎?

所以我們這集就來講講:

  1. AI 如何理解人類情緒
  2. AI 如何生成情緒語音
  3. 世界上第一款具有同理心的 AI 對話工具 Hume

那麼我們就開始吧!

最後,你覺得 AI 情緒辨識能拿來做什麼呢?

  1. 就陪我練英文而已吧
  2. 挖賽這樣我就有女友翻譯器啦
  3. 開始想跟 AI 談戀愛
  4. 其他也歡迎留言分享喔

如果有其他想看的 AI 工具測試或相關問題,也可以留言發問~

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更多、更完整的內容,歡迎上泛科學院的 youtube 頻道觀看完整影片,並開啟訂閱獲得更多有趣的資訊!

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泛科學院_96
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我是泛科學院的AJ,有15年的軟體測試與電腦教育經驗,善於協助偏鄉NPO提升資訊能力,以Maker角度用發明解決身邊大小問題。與你分享人工智慧相關應用,每週更新兩集,讓我們帶你進入科技與創新的奇妙世界,為未來開啟無限可能!

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當科技介入感官體驗,人類的情感還是「自然」的嗎?——《再.創世》專題
再・創世 Cybernetic_96
・2021/11/05 ・5624字 ・閱讀時間約 11 分鐘

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  • 作者/劉育成|東吳大學社會系副教授

後人類學者 Rosi Braidotti 在其著作中提出了一個問題:

「後人類主體的感官與知覺器官,看起來會像什麼樣子?(What is the sensory and perceptive apparatus of posthuman subjects like?)」(Braidotti & Hlavajova, 2018, p. 12)。

或者,換一個問法。人類所擁有的情感、情緒、知覺或感官體驗,都是「自然的」嗎?這樣的論述有多大程度是真實的?以及,科技如何可能改變這樣的真實性?Jordi Vallverdú 提出「後認知時代(Post-Cognitive Era)」一詞,藉此思考以下提問:「情緒或情感是自然的嗎?」「在科技介入後,情緒或情感如何變得不自然?」,或者「如何挑戰情緒或情感是自然的這條界線?」(Vallverdú, 2017)。

換句話說,他的提問是:人造感官如何影響或形塑我們對世界的認識?以及,最終而言,如何形塑我們對自身之認識,以及形塑自身與機器之關係的認識?當然,這也挑戰了自然與技術的關係,也包含了重塑兩者之間原本存在之界線的內涵。

自然與非自然之間的關係

自然與技術(人造物)的關係,從希臘時代便有所論述。在史丹佛哲學百科(SEP)中,Franssen 等人歸納出了四個主題:首先,技術是學習於自然,或是模仿於自然。例如建造房子是模仿自燕子築巢、編織則是模仿自蜘蛛結網等。第二,自然與人造物之間存在著根本上的區別。例如亞里斯多德認為,自然界事物的產生與動作乃是內生的,而人造物是依賴外在的原因。此外,不同於自然,人造物也無法再製自身。第三,亞里斯多德的四因說(物質、形式、效用、目的)對技術哲學的貢獻。第四,柏拉圖與亞里斯多德對技術圖像的大量使用。例如柏拉圖將世界描述為是工匠的作品(the work of an Artisan)以及兩者都認為技術圖像在表達「世界的理性設計」這個信念上是不可或缺的(Franssen, Lokhorst, & Poel, 2015)。

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在希臘神話中也經常見到技術如何借鏡於自然,以擴展人類的能力。例如伊卡洛斯與代達洛斯想要透過蠟製成的翅膀逃離克里特島的故事。對於自然與技術(人造物)之間的區別,以人造物無法再製自身為主要觀點,指出了某種對於自然與人造物之間似乎存在著一道無法跨越的鴻溝或高牆。無論是往下走到底或者往上爬,科技都尚未能帶領我們看到是否能成功跨越的終點。

許多技術模仿於自然,例如建造房子是模仿自燕子築巢。圖/Pixabay

從技術的角度來看,自然是可以被征服的。然而,自然卻從未想要征服技術。對人類與社會的演化而言,「自然」不過就是透過技術進行觀察與再現的產物。康德曾經提問,「自然如何可能(How is nature possible?)?」社會學家 Simmel 認為這樣的提問正指出所謂的自然,「只不過是對自然的再現而已(nothing else but the representation of nature)」(Simmel, 2009[1908], pp. 40-41)。此一對自然的再現,原本是透過感官、心智與意識的運作,綜合而來的主體經驗,例如味道、溫度、顏色、情緒等皆然。

對康德而言,自然「就是個特定種類的經驗,一個透過且在我們的知識範疇中所發展出來的圖像」(Ibid.)。Simmel 對康德有關自然的討論,原本是想要回答「社會如何可能?」的這個問題,但將它自身的問題類比於康德的提問,正好提出了當前關於科技與人類發展的重要議題,也就是:在多大程度上,人類其實是技術的產物,且徹頭徹尾就是技術的?以及,隨著科技的介入,人類—身體與心智—在多大程度上仍(會)是自然的?

自然(Nature)可以是資料(Data)嗎?

馬克思在《資本論》第一卷中說道:「人自身作為一種自然力,與自然物質對立。為了在對自己的生活有用的形式上佔有自然物質,人使自身的自然力——手臂和腿、頭和手運動起來。當人透過這種運動,對外在於自身的自然施加作用並改變自然時,也就同時改變他自己的自然/性質(Nature)」(引自,萬毓澤, 2018, p. 56)。

這似乎是說,人透過其原本作為自然界之一部分的自然之力,在改變自然的同時,也改變了自身的屬於自然的那一部分。科技不僅在這個運動過程中給予人的自然力大大的協助,甚至不斷地擴增其力量,更透過大腦的延伸——網際網路以及人工智能等——欲將人類身體的自然性質消除殆盡。儘管可以想見的是,這為人類的日常生活帶來更多的便利與效能,但與此同時,自然卻也成了一個再也回不去的想像。

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「是不是自然的?」這件事重要嗎?在自然與技術(非自然或人造物)這兩個端點上,我們很少譴責自然是一個不好或不健康的東西,但是跟技術有關的,卻經常象徵了不健康的事物。當現代社會中出現越來越多諸如「吃得健康」、「吃原型食物」、「回歸自然」等論述,或許也指出了前述馬克思所論述的矛盾。

在科技發展上,將自然——透過各種感測器或演算法等——化約為「資料(data)」並且對透過這些資料以模擬、再現或理解自然的肯定,讓自然離人類越來越遠。Coyne 在探討自然在數位時代中的位置時也說道:「無論自然是什麼,其絕不是資料」(Coyne, 2018, p. 7)。我們之所以能夠區別何謂自然或不自然,前提是我們已經使用了「自然/非自然」的這組區別。對人類以外的有機體而言,這組區別無疑是不存在的。

在科技發展上,將自然透過各種感測器或演算法等化約為「資料」。圖/Pixabay

換句話說,這組區別乃是技術的產物,也正是從技術(人造而非自然)的角度觀之,自然充滿了訊號(signals)或徵兆(signs), 等待著被(技術)解讀。對自然的「認知」——搜集、解讀訊號並賦予意義,一開始雖是透過尚未被技術中介的身體與感官來實現,但如今卻逐漸轉向由人造感官(artificial organs)與演算法來架構出對自然的認識。

歷史上的四種認知階段

廣義而言,「認知」就是對世界或環境的感知與認識。Vallverdú 區分了歷史上的四種認知階段:自然、文化、計算,以及後設統計(meta statistics)(超人類/超智能)(Vallverdú, 2017, p. 194)。這四個階段也可以看作是四種認識世界的方式,而這個過程也標示了那個原本是自然之一部分的身體,在科技介入後如何逐漸消逝的過程。

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在前三個階段,那個自然意義下的身體仍是認知發展與主體,感官在其中扮演重要角色。心智的發展也與感官如何感知外部世界有密切關係。因此,至少在這些階段中,知識仍是具身性的(embodied)。假如我們依舊相信科學與科技發展中的奇點(singularity)論述是可能出現的,那麼在奇點之後的人類以及「認知」又會是什麼樣子?這是 Vallverdú 所謂的第四階段:後設統計。他認為,未來的知識在本質上將會是「統計性的」。他稱那些在奇點之後所出現的認知實體為「後認知實體(post-cognitive entities)或「後奇點智能(post-Singularity intelligences)」(Ibid., p. 197)。

這樣的一種後認知實體主要有兩類,其一是「超人類(transhumans)」,其二則是人工智能學家 Nick Bostrom 所謂的「超智能(superintelligences)」(Bostrom, 2014)。超人類或許仍可被認為是人類或具有部分人類的性質,或者所謂的「賽博格(cyborg)」。然而,對於「超智能」——一種具有人類智能特性卻能超越人類智能的演算法,如何定義其是否為活著的或者是有機體等,對某些人而言似乎還是個困擾。

在探討認知的發展與情緒是不可分的前提下,Vallverdú 將這些後奇點智能的情緒系統描述為「para-emotions」,這個系統與當前人類的情緒系統運作會有很大不同,也將會是建立在新的資訊結構之上。如果情感與情緒在某種程度或意義上仍是自然的,那麼我們將要如何理解透過人造感官、各種感測器所蒐集到的數據,並據以形成關於情感與情緒的計算及結果?

另外,假如一個人工智能演算法能夠展現情感與情緒,並以此為基礎發展出對環境的認知與理解,這樣的一種非人的、後奇點實體是否能被視為是具有生命的?這些問題不僅在實務上會帶來各種倫理議題,在知識論上也直接挑戰了自然與技術的界線。

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在日常生活中,我們已經可以見到人們透過穿戴式或植入式裝置搜集數據,並以此為了解自身身體的方式。這些人造感官、感測器所獲得之資料,可以單獨運作或與身體感官的運作合併,一同形塑出所謂的認知。人們感知的方式也會形塑其思考與行動的方式與內容。

人們透過穿戴式裝置搜集數據,並以此為了解自身身體的方式。圖/Pixabay

Vallverdú 以「羞恥感(shame)」在社會連結中扮演之角色為例指出,羞恥感這種複雜的社會情緒,乃是透過複雜的社會互動而出現。此外,羞恥感更能夠用來實現人們彼此之間更細緻、複雜的社會互動(Vallverdú, 2017, p. 205)。這樣的情感與情緒如何在人造認知設備中獲得實現,以及對人機互動的影響與啟發等,都還尚待深入探究。

「感覺」可以透過大數據或演算法建構嗎?

「資料並未創造出感覺(data do not create sense)」,Vallverdú說道(Ibid.)。

透過技術能搜集到的資料越多,並不表示對自然或環境的感知或理解就必然會越加正確或適切。更重要的是,透過人造感官為人類或超智能所架構出來的環境特性,是否也是自然的,或自然的一部分?若我們將演算法也視為一種人造感官,當人們越來越依賴演算法來架構認知時,人類大腦是否會受到各種人造感官的影響,而被形塑成一種透過人造的方式來認識其環境,或者甚至,最終為人造大腦所取代?例如,書寫工具的數位化將我們與自然的接觸簡化到手指的固定、簡單的幾個動作,但卻給予與我們探索更多非屬於自然的可能性,而得以讓想像力因為數位化工具而得以更精緻、更多意想不到的方式來實現。其確實為我們帶來了更豐富的世界,但也將我們與自然的關係簡化為僅是手指的幾個動作。

再舉個例子,我們對植物的認識,過去需要到外面,透過觀察、觸摸等方式來認識植物,如今透過智慧型手機中的 APP(例如「形色」或 Google),只要對不知名的植物或花卉等拍攝照片,該程式就會將照片與其雲端上的資料庫進行比對,然後將結果回傳到手機螢幕上,然後使用者就會知道該植物的名稱及特性。在經驗研究中觀察到的是,使用者是在獲得回傳之資料後,再將該資料中對該植物特性的描述與眼前的植物進行比對,也就是透過回傳之資料來認識該植物的特性。

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現在透過 APP 就可以顯示不知名植物的資訊。圖/Pexels

在此一過程中,原本一開始是需要透過感官進行仔細觀察、觸摸、尋找資料、比對等都被簡化為一連串數位化的動作,這些動作與所要認識的對象之性質無關,而我們卻越來越習慣於用這樣的方式來認識與接觸自然。當我們意識到時而想要回歸到更多的自然時,我們所需要付出的代價可能更高(一方面是因為我們已經習於技術為我們提供對自然的認識或進用),甚至是一件不太可能或相當困難的事。

Braidotti 認為後人類、後人類中心主義的觀點,乃是茁生於「展露自身於世界,且折疊世界於自身之中的實作」(Braidotti, 2013, p. 193)。對我來說,這就是將人類帶回自然。至於這個「將人類帶回自然」對人類自身而言是一種貶抑或者是提升,或許仍有待討論。若科技是為了征服自然而存在及發展,也就是致力於人與非人(人造物)、自然與技術之界限的消解,那麼這樣的一種後人類論述,或許更像是創造了不存在真正自然的對象物。前述之界線的消解包含兩種意涵。其一是解消而回歸自然,其二是解消但卻是回歸技術。

然而,對這兩種意涵的探究,是否也預設了人與非人這組區別是技術而非自然的產物?這或許也是值得思考的問題。關於後人類與後人類中心主義的提問便會包括,這組區別之解消,帶來的是偏向自然或偏向技術的世界或思維?

《脫稿玩家》中擁有自我意識的 NPC

在最近的一部電影《脫稿玩家(Free Guy)》(2021)中,劇情主要描述一個在數位虛擬世界中的 NPC(Non-Player Character,非玩家角色)在獲得自我意識之後所發生的各種情節。非玩家角色指的是,在角色扮演遊戲中,那些不是由玩家所控制的角色。非玩家角色通常是由電腦程式或人工智能演算法所控制,主要協助真人玩家進行遊戲或豐富遊戲的場景與互動內容。

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在該電影中所設定的虛擬遊戲場景裡的 NPC—Guy—突然獲得了自我意識,因此也認識到他跟遊戲中的其他 NPC 角色有所不同。此外,該遊戲的真人玩家也在與 Guy互動的過程中,不僅有真實情感的投入,也引發了對於 Guy 是否應該被視為是「人」或者是「活著的」討論。這也直接挑戰了自然與非自然的界線,以及「什麼是『活著的(alive)』?」、「自然就等於是活著的嗎」等觀點。更進一步提問會是,在這個從自然到非自然的跨越,以及從非自然跨回自然之過程中,到底發生了哪些事?

結語

綜上所述,人類(社會)或許正經歷一個從「科技中介的自然(technologically-mediated nature, or artificial nature」到「科技的自然化(naturalization of technology)」之發展。在此過程中,關鍵的提問將會是,自然如何解消於科技之中,以及這樣的解消為物種帶來何種面對自身的方式及後果?無論是 Vallverdú 稱之的後認知或後奇點實體,還是 Braidotti 的後人類主體,這些都會是「身體主動吸引技術進入其中」的主體,技術不再是輔助身體之用,正常與不正常的身體,都期待技術帶來的好處——也將重塑正常/不正常的界線。

例如我們不只是無法抗拒智慧型手機,在某種意義上,我們歡迎智慧型手機對身體——姿勢、行為、心理與心智——的殖民。感官與知覺設備不再只是指單純的身體感官,也不是如麥克魯漢所言之的身體感官透過技術物而延伸的產物,而是技術物改變感官經驗甚至取代感官以提供資訊給心智(演算法)進行處理,最終帶來的或許正是一個科技就是自然的後認知時代。

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再・創世 Cybernetic_96
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由策展人沈伯丞籌畫之藝術計畫《再・創世 Cybernetic》,嘗試從演化控制學的理論基礎上,探討仿生學、人工智慧、嵌合體與賽伯格以及環境控制學等新知識技術所構成的未來生命圖像。