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為何單憑思考無法改變行為?因為有時候,我們真的不能信任自己的想法——《學會改變》

PanSci_96
・2019/12/17 ・4010字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 509 ・六年級

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只要理解,就會做出改變了嗎?

當人們無法成功推動改變,往往會將原因歸咎於他人對事件欠缺了解。一位媽媽抱怨:「如果我女兒了解她的開車習慣有多危險,她就會改變」。某位科學家表示:「如果能讓國會了解全球暖化的危機,他們一定會採取立法行動。」

但改變失敗的原因,往往不見得是理解層面的問題。抽煙的人知道香菸有害健康,還是不戒菸。二十一世紀初的美國汽車製造商知道他們過度依賴休旅車和卡車的銷售(因此也過度依賴低油價),卻還是不思創新。

我們都知道這個習慣不好,卻很難戒掉,而當我們應該和大象溝通時,卻找上了騎象人。圖/GIPHY

在某種程度上,我們理解其中的緊張關係。我們明白「知道」和「做到」之間的差距。但遇到需要改變他人的行為時,我們的第一個直覺是教育對方。抽菸真的很不健康!化療藥物真的很重要!當我們應該和大象溝通時,卻找上了騎象人。

當你做出完美的理性訴求卻仍然無法改變對方時,確實很令人沮喪。為什麼華特斯要大費周章透過展示讓塔吉特的同事看見她的理念?難道單單創意設計的道理還不足以說服他們嗎?

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為何單憑思考無法改變行為?因為有時候,我們真的不能信任自己的想法。

別人可能比你更了解你的智商?

你看見一個陌生人走進房間裡,然後在一張桌子前坐下來。他拿起張報紙,用正常的語調朗讀天氣預報的內容:「明天的高溫將超過華氏八十度,夜間的低溫則降到五十三度……。」他花了九十秒鐘完成「預報」,然後走出了房間。

「明天的高溫將超過華氏八十度,夜間的低溫則降到五十三度……。」圖/GIPHY

接下來,請你猜測他的智商。你是心理學實驗的一部分,而你拒絕回答這個荒謬的問題。

「我對這個人一無所知。他只不過是走進來唸了一段報導,而且稿子還不是他寫的,是你給他的。我怎麼可能知道他的智商多少?」

最後,你心不甘情不願的給了一個亂猜的數字。另一方面,這位假的氣象播報員則被要求猜測自己的智商。誰猜的比較準呢?令人驚訝的是,你猜的比較準,即使你對假氣象播報員一無所知,你也做到了。

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這項心理實驗由德國比勒費爾德大學(Universitat Bielefeld)的兩位心理學家彼得‧伯肯諾(Peter Borkenau)和阿奈特‧李伯勒(Anette Liebler)主持,他們發現陌生人對自己智商的猜測還比自己來得強,正確率大約多出六六%。

讓我把話說清楚,這個結果並不代表你精於猜測,也不是說對方無法自我評估。其實每個人都不擅長自我評估。大學生在預測室友戀情長短的表現,比預測自己的來得好。

讓我們先花點時間思索一下這個看似荒謬的實驗結果。假氣象播報員掌握所有資訊,而你卻什麼也沒有;他擁有數十年的資料:包括在校成績、大學入學考試成績、工作評估等資訊。照理說,假氣象播報員應該是世上最了解假氣象播報員的專家才對!

如果自我評估僅取決於資訊的話,根本不可能得到這樣的研究結果。就像要你在路上隨便找個媽媽,然後猜中她有幾個小孩,一樣不可能。

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但是自我評估還涉及到詮釋,而這就是大象登場的地方。大象傾向於用最樂觀的態度來詮釋每件事(「學業成績平均 2.1 代表了我的智商—因為學校課業的難度對我的智力來說太簡單了,導致我根本不想認真讀書」)。

大多數人認為自己的開車技術優於一般人,其實是「正向錯覺」搞的鬼。圖/GIPHY

大家都聽過有些研究顯示,大多數人認為自己的開車技術優於一般人。在心理學文獻中,將這種信念稱為「正向錯覺」(positive illusion)。

我們的大腦是正向錯覺的製造工廠:只有 二% 的高三學生認為自己的領導力低於平均水準。人們認為自己罹患心臟病、癌症,甚至像腸炎這種食物引發的疾病,都比同年齡的人來得低。其中最可笑的自我欺騙是,大家都說自己比同年齡的人更能準確自我評估。

正向錯覺對於改變帶來很大的困擾。在人們改變自我,朝著新方向邁進之前,必須先認清自己的行為。但是,正向錯覺讓人難以產生自我覺察,無法清楚了解自身的處境和表現。我們該如何在不傳遞消極情緒的情況下,消除人們的正向錯覺?

斷開魂結!斷開鎖鏈!斷開你的正向錯覺!

麻州州立青少年服務處有個斬斷正向錯覺的好方法。青少年服務處的服務對象是犯法的孩子—它既是懲教機構又是社服機構。

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在一九七○年代後期,麻州引領風氣之先改革其青少年司法系統,縮減了青少年監獄的規模,以非營利組織:中途之家、團體之家、門診諮詢中心、就業服務中心等取而代之。這些非營利組織的目標是幫助青少年留在自家社區,好讓生活重回正軌。

由於政策轉向社福機構網絡,因此青少年服務處也必須做出大幅改變。服務處不再直接面對青少年,而是透過中途之家、諮詢中心等機構。服務處的工作人員必須調整自己的工作模式,大部分的人都調適得很好。

唯獨會計部門例外。會計部門的主管是個支持鐵腕政策的專制管理者。他老是大吼大叫,一些同事替他取了一個綽號:會計師阿提拉(Attila,阿提拉是西元五世紀的匈奴王)。

啊~~~資!料!給!我!填!好!圖/GIPHY

阿提拉對於規則的遵守異常執著。如果你交給會計部的費用報支表漏填了任何一個欄位(哪怕只是一個日期或小計的金額),會計部門絕不會幫你補上,只會馬上退件。

由於這種小派的作風,因此阿提拉「幾乎到了人人厭惡的地步」,當時擔任青少年服務處規劃和研究主任的西姆‧西德金(Sim Sitkin)回憶道。阿提拉領導下的會計團隊把自己視為監督者,而非支援單位。

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當青少年服務處轉型為社福機構網絡模式後,會計部門的作業重點自然也跟著轉變。現在提交報銷請求的是外部機構,不再是內部員工。而關於阿提拉,有件事是肯定的:他始終如一。他用以前對待公司同事的獨裁作風,來面對這些新機構。如果機構提交的報告不完美,他會直接退件。

然而這種作法造成了很大問題。正如西德金所言:「非營利機構的資金吃緊,延遲付款會嚴重影響這些機構為孩子提供服務的能力。」

西德金和服務處副處長蓋兒‧安‧西莉(Gail Anne Healy)開始接到許多非營利組織的求救電話。在某些情況下,阿提拉不趕快簽發支票的話,這些機構連薪水都付不出來。西德金和西莉試圖讓阿提拉了解,給那些機構方便的重要性。但是,正如我們一再看到的,知識不足以觸發改變。阿提拉還是阿提拉。

於是,沮喪的西德金和西莉邀請阿提拉參與某次視察行程。他們三個人開車拜訪了幾家青少年服務處的主要合作機構。

通常這些機構都位在破敗社區的老舊房舍中,他們的辦公室看起來破破爛爛、而且一團混亂。在這種環境中,工作人員仍然懷抱熱誠,努力製造小小的奇蹟。

西德金說:「典型的非營利組織員工就像是巡邏警察和社工人員的綜合體。……有時候你會覺得這些人或許曾經和他們試圖幫助的孩子有過相同的處境。這些工作人員工作認真,但顯然收入不高。」

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在視察過程中,阿提拉親眼見到這些工作人員有多麼忙碌、工作環境有多麼混亂。

社工人員忙碌到根本沒有休息時間。圖/GIPHY

他們不像自己有一間獨立的辦公室。他們的辦公室非常吵鬧,因為住在這裡的孩子來來去去,有時來煮東西吃,有時只是聚在一起聊天。社工人員則是不停奔忙,注意孩子的動靜,提醒他們記得去看醫生或面試工作。

阿提拉看到並感受到這些非營利組織困窘的財務狀況。他們的資金吃緊,因此每當他延期支付支票,就代表一筆無法支付的款項。他們可能得延期支付薪水、縮減伙食,或是無法即時送孩子看醫生。這是多年來阿提拉第一次體驗到自己挑剔的個性所造成的傷害。回到辦公室的阿提拉,就此脫胎換骨。

不過別忘了,阿提拉還是阿提拉。他還是那個獨裁且大吼大叫的人。只是吼叫的內容不同了。西德金說以前他會對著部屬大吼:「你為什麼交給我這張漏填資料的報表?!現在變成:『你不知道我們延遲付款的後果嗎?!人家等著發薪水耶!』」

換一種視角看待事情,你也能突破正向錯覺。圖/GIPHY

阿提拉的轉變是因為戰勝正面幻覺。在實地考察之前,如果要阿提拉評估自己的會計工作表現,毫無疑問他會將自己的表現評為前一○%。在他看來,會計就是要注意細節、保持嚴格標準,並抵抗政治壓力。

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他確實可以在這些方面替自己打高分,不過,他同時也是自私的。我們之所以相信自己是個水準以上的領導人、駕駛員、配偶和團隊成員,是因為我們會用對自己有利的角度來定義評估標準(我真的很有團隊精神。我經常提供同事自我改進的訣竅)。「領導者」「團隊精神」這種籠統的詞彙,助長了我們的錯覺,這也是為何很少有人會認為自己是個優秀的撐竿跳選手。

當阿提拉見過社工人員後,身為「一位好會計師」的假象已經瓦解。當他看到社工們在喧鬧的環境中辛苦工作時,他忍不住感到同情,這種同情心終結了他的正向幻覺。

我以為一名優秀的會計師就是要嚴格,現在我才知道,還要懂得提供協助。自從被迫認清過去作法的不妥適,阿提拉開始擁護新作法:各位,趕快把資料準備好,大家都靠我們了!

這或許不是一個溫馨的故事,但確實是一個很大的改變。會計師阿提拉是個麻煩人物。但西莉和西德金設法突破他多刺的外表,讓他可以感受事物。一旦有了感覺,就能有所改變。這個結果應該能讓所有人在面對自己人生中的阿提拉(父親阿提拉、老闆阿提拉或青少年阿提拉)時,依舊充滿希望。

——本文摘自《學會改變》,2019 年 7 月,樂金文化

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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。

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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。

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。/ 圖片來源:MotionArray

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)」!

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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。

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。

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。/ 圖片提供:研華科技

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。

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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。

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。/ 圖片來源:MotionArray

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)。

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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。

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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。

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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。/ 圖片提供:研華科技

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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想要改變,單靠自制力是不夠的!何不試試讓理智與情感合作?——《學會改變》下
PanSci_96
・2019/12/16 ・2399字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 491 ・五年級

想控制大象?可你總有筋疲力竭的時候

當騎象人和大象對前進的方向沒有共識時,你的麻煩可就大了。騎象人或許可以暫時得逞,藉由用力拉扯韁繩讓大象就範(這就是你運用意志力時所做的事),但是長時間和一頭巨獸拔河,騎象人根本沒有勝算,他肯定會筋疲力竭。

想控制我?再多練練吧!圖/GIPHY

為了更了解這一點,讓我們來看看一群大學生參加「食物感知」研究(至少他們被告知如此)時的表現。他們在肚子有點餓的時候來到研究室;研究要求他們至少三小時內不能進食。學生們被帶到一間充滿香味的房間,研究人員剛剛烤了巧克力脆片餅乾。在房間中央的桌上有兩個碗。一碗裝著試吃的巧克力,和又香又熱、剛剛出爐的巧克力脆片餅乾。另一個碗則放著一堆小蘿蔔。

研究人員預先準備了一套說詞:我們之所以選擇了巧克力和蘿蔔,是因為它們具有非常獨特的味道。明天會有工作人員與你們聯絡,請問你們品嚐兩種食物時的感受。

一半的參與者得到二、三片餅乾和一些巧克力糖,但沒分配到蘿蔔。另外一半則必須吃二、三條蘿蔔,但不能吃餅乾。在學生進食的時候,研究人員刻意離開房間製造誘惑:他們希望那些分配到蘿蔔的可憐學生,孤零零的坐在那兒,啃著兔子食物,嫉妒的看著那些吃著新鮮出爐餅乾的同學(不用說也知道,那些吃餅乾的同學輕輕鬆鬆就能抵抗蘿蔔的誘惑)。

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雖然過程必須面對誘惑,但所有參與者都吃了分配到的食物,沒有任何一個蘿蔔組的參與者偷吃餅乾。這正是意志力的展現。

不能……偷吃嗎?圖/GIPHY

「味覺研究」此時正式結束,另一組研究人員走了進來,帶了一份據稱無相關性的研究:我們想要知道,是大學生還是高中生比較擅長解決問題。這個說法的目的是,要讓研究對象認真看待接下來的任務,卯足全勁。

學生們拿到一組很難的題目,他們得在空白的紙上、一筆畫出複雜的幾何圖形。他們拿到很多張紙,因此可以反覆嘗試,直到滿意為止。其實這些題目根本無解,研究人員只是想要看看學生在面對這個令人沮喪的難題時,會堅持多久才放棄。

那些「沒有受到誘惑」的學生,也就是嚐到巧克力美味的那群人,花了十九分鐘,認真的試了三十四種方法來解題。分配到蘿蔔的那組同學則顯得較缺乏耐心。才試了八分鐘,就宣告放棄(時間不及巧克力餅乾組的一半),而且他們只嘗試了十九種方法。為什麼他們那麼快就放棄?

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答案可能會讓你感到驚訝:他們的自制力已經耗盡。

看似懶散,其實是因為「自制力」被消耗殆盡

我……真的……累死了啦(設計台詞)。圖/GIPHY

在類似的研究中,心理學家發現自制力是一種有限資源。就像在健身房練舉重一樣。舉第一下感覺很輕鬆,因為肌肉還有著充沛的精力。但每多舉一下,肌肉的疲勞度就會增添一分,直到你完全舉不動為止。

分配到蘿蔔的那組同學在抗拒餅乾的誘惑時,已經耗盡了自制力。因此,當他們的大象開始抱怨「任務太困難、又無聊,自己根本辦不到」時,儘管騎象人用他僅剩的力量猛拉韁繩,還是撐不過八分鐘。可是,另一組學生的騎象人卻還是精力充沛,足以駕馭大象達十九分鐘之久。

自制力是一種有限資源。當我們在討論「自我控制」時,有這份認知至關重要,因為我們所討論的自我控制,並非狹義的代表抵抗惡習(煙、餅乾、酒精)所需的意志力,而是指更廣義的自我監控。

回想一下,當你在責備員工、組裝新書架,或學跳舞時的心智運作方式。你對於自己的言行舉止表現得小心謹慎。彷彿旁邊有個主管看著你似的,這也是一種自我控制(自制力)。與之相反的是所有「不受監控」的行為,例如,你開車時的感覺,你根本不記得前幾分鐘開過的路,或是你在淋浴和早上沖泡咖啡時,用的是一種隨性、不假思索的態度。

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其實大部分的日常行為多是出於習慣,而非監控下的產物。這是件好事,因為行為受到監控真的很累人,會讓人筋疲力竭。

與先前不需做出困難抉擇的人相比,剛做出困難抉擇的人,更難專注和解決之後的問題。圖/GIPHY

數十項研究報告指出,自我監控也是有限度的。例如,比起先前不需做出困難抉擇的人,剛完成結婚禮物登記清單和訂購新電腦這類困難抉擇和交易的人,更難以專注和解決問題。

在一項研究中,部分參與者被要求在觀看一部關於生病動物的悲傷電影時,控制自己的情緒。之後,和放任淚水宣洩的人相比,這些人展現的體力較差。該研究指出,人們在各式各樣的情境下將自制力燃燒殆盡,舉凡控制他人對我們的觀感、克服恐懼、控制花費、試著專注於簡單的指令,例如「不要想到白熊」等,不一而足。

這項事實對改變之所以很重要,原因如下:

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當人們試圖改變時,通常會把心思花在那些習慣成自然的行為上,而改變這些行為需要騎象人的小心監控。改變的幅度愈大,就會愈快耗盡自制力。

當人們耗盡自制力時,他們所消耗掉的是心智肌肉,無論創意思考、專心、壓抑衝動、或是不屈不撓的面對挫折與失敗,都需要用上它。換句話說,人們所燃燒殆盡的正是做出重大改變所需要的心智肌肉。

因此,當你聽到有人說改變之所以很困難,是因為人們的懶惰或抗拒,根本就是大錯特錯。其實答案恰好相反:改變之所以很難,是因為人們已經難以承受。

這是關於改變的第二件事:看似懶散,其實是因為筋疲力竭。

——本文摘自《學會改變》,2019 年 7 月,樂金文化

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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
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・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。

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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。

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。)

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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。

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。

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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。

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——本文摘自《學會改變》,2019 年 7 月,樂金文化

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