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分手心理學:分手後還當朋友,怎樣才能過得好?──依附理論系列(十八)

貓心
・2020/08/05 ・5130字 ・閱讀時間約 10 分鐘 ・SR值 484 ・五年級

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我們每個人,都和生命中重要的人們,有著不同程度的依附關係。而分手後與前任的聯繫,更是有可能剪不斷理還亂,依附系統不會那麼快就善罷甘休的!分手後如果跟前任保持互動,對於生活或情緒是好事嗎?跟依附又有怎麼的關聯呢?本篇文章就要來介紹我研究論文的主題!

在此感謝眾位填寫量表的人,以及教授們的協助,我的畢業論文終於產出來了。這一篇論文的主題,可想而知圍繞在依附理論,而且還出現了前所未見的分手後與前任依附關係的調查!

分手還保持聯繫,你說奇怪不奇怪。圖/giphy

有些人可能會直覺反應:分手後,還與前任有所聯繫,聽起來不是怪怪的嗎?別著急,在國外的文獻上早就發現,有許多人在分手之後還會和對方當朋友,甚至是繼續維持著性愛的關係。

但國內呢?很抱歉,在我做這篇研究之前,國內的資料數是 0。所以,欲知國內情況如何,請看下面敘述分解!

分手後能不能繼續聯絡,與「交往時」的逃避程度有關?

交往時的依附風格,會影響「分手後會不會持續聯繫」。我們無法鐵口直斷說事情就是這樣,只能說在研究結果上,有著這樣的傾向。

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在我的研究中,用了所謂的 ANOVA,透過分手後的關係類型,來回推交往時的依附分數是否有所差異。由於我的樣本收集的緣故,因此懂研究方法的人就知道,這不能推論說交往時的依附風格會影響分手後的關係類型。用個簡單一點的比喻就是:

我今天走進一座果園,A 果園的橘子比較多,B 果園的芒果比較多,但我不能保證說,A 果園的土壤一定比較適合種橘子,B 果園的土壤比較適合種芒果。(聽不懂統計方法的就跳過這句話吧!)

總而言之就是呢,我把分手後與前任的關係分成了四種:

  • 無聯繫型:在分手之後,彼此幾乎或完全不再有聯絡。
  • 被迫聯繫型:當事人無意願繼續連繫,但因為一些外力因素(如上課、社團),使得彼此被迫有所交集。
  • 分手後友誼型(post-dissolutional friendship):在分手之後,彼此成為普通朋友。
  • 似戀關係型:分手後彼此的互動仍然和情侶很類似,例如會接吻、牽手、擁抱、做愛等等。

在我收集到的樣本裡面,有 494 人和前任毫無聯繫,87 人屬於被迫聯繫,還是朋友的高達 161 人,而似戀關係的也有 20 人。

結果呢,根據分析發現,不同分手後的類型,在交往的時候,他們的焦慮分數平均值分別是:3.45、3.36、3.43、3.78,在統計上不具有顯著的差異。

看到這邊,你或許會想問:「欸~不是應該交往的時候越焦慮,分手之後越會去跟對方勾勾迪嗎?怎麼分手後有聯繫的人,焦慮分數和沒有聯繫的一樣呢?」這是因為,你要勾勾迪,也要對方願意配合你演出啊!如果只有你單方面想跟對方保持聯絡,對方卻不想的話,那也連絡不下去啦!

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至於不同分手後類型的人,在交往時的逃避分數,就有明顯的差異了:無聯繫型的平均逃避分數是 3.15,被迫聯繫型是 3.26,分手後友誼型是 2.74,似戀關係型是 2.50,很顯然的,前面兩組看起來就比後面兩組高。

聯繫或是不聯繫。圖/pixnio

如果精確一點的用事後比較來看,確實,無聯繫型跟被迫聯繫型的逃避分數,都比分手後友誼型跟似戀關係型來得更高。也就是說,老子、老娘在交往的時候就越不想跟你親近、越是逃避,分手後自然就不會想跟你做朋友或糾纏不清啦!

唉!俗話說的好,交往是兩個人的事情,分手是一個人的事情,分手後能不能聯繫下去,也得雙方都願意才行!

排除分手時間超過一年的結果:還是一樣

欸~等等,我剛剛好像忘了說一件事情,這份問卷裡面,與前任分手時間的範圍居然有 0 個月到 104 個月啊!天啊,有些人分手不到一個月,心還在淌血的寫我這份問卷,有的人分手 104 個月……那就是快 9 年了,這樣的資料真的準嗎?順便提一下平均數跟標準差吧,這群人平均分手了 24.74 個月,標準差則是 22.42 個月。

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沒關係,那我就把所有分手超過 12 個月的人全部刪掉,再重新跑一次,看看結果會不會有所不同吧!

結果發現,刪掉了分手超過 12 個月的資料之後,比例上幾乎沒有變化嘛!

好,沒關係,我們再來看看分手後的關係類型跟交往時的焦慮分數與逃避分數有沒有關係呢?

分析顯示,焦慮分數還是沒有顯著差異,而逃避分數有著顯著差異。無聯繫、被迫聯繫、分手後友誼、似戀關係的平均值分別為 3.05、3.23、2.66、2.59,前三者的逃避平均差異就沒有篩選前的數據那麼顯著了,而似戀關係和前兩者則沒有顯著結果。當然,如果用嚴謹一點的統計來看,14 個人的似戀關係組,樣本過小,要顯著本來就有一定的困難度,所以參考價值也就沒有那麼高嘍。

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同性戀和異性戀的差異?

啊,說到這裡,好像又該討論一件事情:樣本包含同性戀和異性戀,這兩者會不會有所差異?

在我收到的樣本之中,有 663 名異性戀,99 名同性戀(更精確的來說,應該說是前任是同性或異性)。四種類型對應到同異性戀的人數與平均數如下表:

異性 逃避平均 同性 逃避平均
無聯繫 438 3.17 56 3.02
被迫聯繫 69 3.29 18 3.15
分手友誼 136 2.78 25 2.51
似戀關係 20 2.50 0

有些謠傳認為同性戀的關係比較糾纏不清,結果事實上卻顯示:所有的似戀關係都來自於異性戀呀!

結果顯示,不同分手後關係類型,在交往時的逃避分數上有所差異;至於同性戀/異性戀,則不會影響逃避分數的差異的啦!

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以後別做朋友?分手後做朋友真的會過得比較差嗎?

如果只是把研究問題放在交往時的依附關係與分手後的關係類型,這篇論文未免也太無聊。

事實上,我更好奇的是,分手之後跟對方當朋友,到底好不好?我相信這也是許多人的困惑:既然有 20% 的人在分手後和對方做了朋友,那麼周興哲苦苦相勸要我們「以後別做朋友,朋友不能牽手」不就白搭了嗎?(誤)

那就來看看,不同分手後關係類型的人,在情緒適應生活適應上的差別吧!

分手後的適應可以分為情緒適應與生活適應。圖/giphy

咦,適應就適應,還有分情緒適應跟生活適應的喔?

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是阿,情緒適應指的是「經歷分手事件之後,各式負面情緒出現的頻率」,得分越高代表情緒適應越差(邏輯上應該要再做轉換,姑且讓我偷懶吧)。

生活適應指的則是「在經歷分手之後,能夠回歸日常生活、如平時一般面對日常生活的程度,或是將生活重心轉移至感情之外的其他層面的程度」,生活適應得分越低,代表在經歷分手後,在生活中適應得越好。

好吧,就讓我們來看看分手後的情緒適應吧:

人數 平均數 標準差
無聯繫 494 2.78 1.28
被迫聯繫 87 3.04 1.21
分手友誼 161 2.83 1.21
似戀關係 20 3.77 1.07

從統計結果可以看到,分手後和對方斷絕聯繫的人,情緒適應的平均分數是 2.78、被迫聯繫的人則是 3.04、分手後做朋友的人是 2.83、分手後和對方勾勾迪的人則是 3.77。很明顯的,似乎只有似戀關係的人,在情緒適應上來得比較差!在經過事後比較之後,也確實顯示了前三者的情緒適應沒有顯著差異,但前三者都比似戀關係適應得來得更好。

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所以說,周興哲,你錯了!分手後也是可以好好做朋友的!

再來看看生活適應吧!生活適應呈現了同樣的結果:

人數 平均數 標準差
無聯繫 494 4.63 0.89
被迫聯繫 87 4.62 0.90
分手友誼 161 4.55 0.86
似戀關係 20 3.97 1.17

前三者的生活適應沒有顯著差異,但前三者都比似戀關係適應得來得更好。

所以,周興哲,你又錯了!分手後也可以做朋友的,只要不是曖昧不明的關係,做朋友跟斷絕聯絡可以過得一樣好的!

分手後維持聯繫,依附關係差在哪?

不過,事情沒有這麼簡單。為了針對那些分手後還有聯繫的人,與前任之間的關係品質到底如何,於是我創造出世界上第一個奇妙的名詞:「分手後依附關係」。既然依附量表可以以爸爸為對象、媽媽為對象、朋友為對象、曖昧關係為對象、伴侶為對象,那又有甚麼原因不能以「前任伴侶的現行互動狀況為對象呢?」

於是啦,我就讓這些分手後和對方仍然有聯繫的人,填了所謂的「分手後依附關係量表」,來看看他們之間到底發生了什麼事情。

純友誼與似戀關係差在哪?

首先,我們先來看看,分手後純友誼跟分手後勾勾迪之間,他們的「分手後依附關係」有何差別吧!

首先先看他們在分手之後,與對方互動的焦慮程度。在那些分手後和前任是普通朋友的人身上,他們的焦慮程度只有 2.20 分,但和前任仍然類似於情侶的人,則有 3.22 分,有著顯著的差異存在。也就是說,分手後和對方維持聯繫的人,如果你在聯繫的過程中,對對方的焦慮感越高,你就越有可能跟對方糾纏不清!

比較有趣的是,還記得前面說的嗎?這些人在交往時的焦慮分數相差不大──前者是 3.43 分,後者則是 3.78 分,是沒有顯著差異的。

但是,如果把交往時的焦慮分數,與分手後的焦慮分數,丟到皮爾森相關來跑的話,卻會發現兩者之間居然高達 0.437 的相關,且相關的顯著性高達.00,也就是說,那些交往時越焦慮的人,分手後與對方維持聯繫時,也會是高焦慮的那群人!

交往時既以感受到焦慮,那麼分手仍保持聯繫,可能還會是高焦慮的族群。圖/giphy

那麼,我們再來看看交往時的逃避分數和分手後的逃避分數是否有關連性吧!如果把交往時的逃避分數,與分手後的逃避分數,丟到皮爾森相關來跑的話,會發現兩者之間居然高達 .485 的相關,且相關的顯著性高達 .00,也就是說,交往時越逃避的人,分手後若與對方維持聯繫,也恰巧會是分手後越逃避的人!

而總結上面的這些話來說,當你在分手後與對方維持聯繫,若你的焦慮越高、逃避越低,你們的聯繫就越有可能變成勾勾迪的關係;反之,則比較有可能真的當普通朋友。

分手前的依附關係,將影響你的分手適應

但是,與前任有所聯繫,到底會對分手適應造成什麼樣子的影響呢?

前面提到,如果你是屬於普通朋友的聯繫,那麼你的情緒適應跟生活適應程度,和沒有在聯繫的人相比,是沒有差別的。但是,與前任有所聯繫這件事情,其實代表著你和她之間依然存在著某種羈絆,只要有羈絆在,就一定會有依附關係。

於是,我把依附量表改寫成適合測量受試者分手後與對方的互動情形的形式,來測量他們在分手後的依附關係,是否會影響分手調適呢?或是只有交往時的依附關係,能夠預測他們的分手調適?

透過回歸分析,可以發現,如果是會和前任做朋友的人,交往時的焦慮程度會影響分手後的調適情形(β=.555,p<.001,△R2=.334),但交往時的逃避程度則不會。這代表說,交往的時候越是焦慮,分手後的情緒適應會越差。但我的研究重點並不是交往時的依附分數,而是分手後的依附情形。

分手後和對方做朋友,這真的行的通嗎?這值得我們好好的來思考。圖/giphy

根據統計結果顯示,分手後和對方做朋友的人,他們和前任互動的焦慮程度如果越高,那她們在分手後的情緒適應會越差(β=.473,p<.001),而與前任互動的逃避程度如果越高,他們的情緒適應也會越差(β=.132,p=.035),整體而言,分手後的焦慮與逃避程度,在預測分手後情緒適應的模型當中,增加了 0.181 的解釋率。

至於在分手後的生活適應上,交往時的焦慮分數,對於生活適應不具有顯著的預測力;但交往時的逃避程度越高,反而越能預測分手後的生活適應越好(β=.221,p=.011,△R2=.067)。這一點蠻有趣的,其中可能的原因是,交往的時候本來就比較獨來獨往的逃避依附,在分手之後要恢復日常作息是比較容易的;不過,我的重點依然不在這裡,而是分手後的依附情形。

迴歸分析顯示,分手後與對方互動上越是焦慮的人,他們的生活適應也會越差(β=-.288,p=.001,△R2=.070),但分手後的互動逃避程度則沒有影響,也就是說,如果妳在分手後和對方做朋友,那麼,如果你和對方的關係依然很焦慮的話,那麼你要恢復日常作息的可能性就越低。

看不懂上面的統計沒關係,總結來說就是,如果你在分手後和前任做朋友,也不一定是件壞事,而是得看你和她做朋友之後,你和她的互動關係,焦慮程度與逃避程度有多高:如果越焦慮,那你就會有比較多的負面情緒,也比較難回歸日常生活;如果越逃避,你要恢復日常生活步調的可能性也會比較低。

因此,分手後想要調適自己的心情與回歸日常生活作息,並不一定得和對方切斷關係,做朋友,也可以是一個選擇,但得看你是不是純友誼。如果是純友誼的話,那得看你的焦慮程度與逃避程度有多少,你在分手後和對方做朋友時,你們的互動關係,依然會影響到你的分手適應。

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貓心
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心理作家。台大心理系學士、國北教心理與諮商所碩士。 寫作主題為「安全感」,藉由依附理論的實際應用,讓缺乏安全感的人,了解安全感構成的要素,進而找到具有安全感的對象,並學習建立具有安全感的對話。 對於安全感,許多人有一個想法:「安全感是自己給自己的。」但在實際上,安全感其實是透過成長過程中,從照顧者對自己敏感而支持的回應,逐漸內化而來的。 因此我認為,獲得安全感的兩個關鍵在於:找到相對而言具有安全感的伴侶,並透過能夠創造安全感的說話方式與對方互動,建立起一段具有安全感的關係。 個人專欄粉專: https://www.facebook.com/psydetective/ 個人攝影粉專: https://www.facebook.com/psyphotographer/

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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

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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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逝者已矣?為什麼我們卻覺得他們好像從沒離開——《悲傷的的大腦》
臉譜出版_96
・2023/03/24 ・2216字 ・閱讀時間約 4 分鐘

那些我們仍忘不了的逝者

幾年前,我有位年長的同事過世,我在他過世後的幾個月裡花了一些時間陪伴他的遺孀。那位同事是研究睡眠的重要學者,時常為參加世界各地的學術研討會而四處旅行。

有一次和他的遺孀吃晚餐時,她一邊搖頭一邊告訴我,她實在對丈夫已經離世這件事沒有真實感,她感覺丈夫好像只是又出門旅行了,隨時都會再次從家門走進來。

許多哀悼中的人仍覺得過世的親人或愛人仍會回來。圖/envatoelements

大家大概都聽過正在哀悼失去的人這麼說,不過這並不是因為產生了幻覺,畢竟這些人通常同時也會說自己確實知道對方已逝;他們並不是因為太害怕悲傷的情緒而拒絕接受現實,也不是在否認真相。

還有另一個抱持這種信念的知名案例,也就是瓊.蒂蒂安(Joan Didion)的著作《奇想之年》(The Year of Magical Thinking)。蒂蒂安在書中寫道,她實在無法把已逝丈夫的鞋子送出去,因為她覺得「他或許有一天還穿得到。」

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為何即便理智上知道事實,我們卻還是相信那些已經離開人世的重要他人終究會回到自己身邊呢?從大腦的神經系統就能推斷這種矛盾現象從何而來,因為大腦神經系統會創造出不同層面的資訊,並傳輸到人類的意識裡。

如果深愛的人不見了,大腦會預設這些人只是當下不在我們身邊,之後一定還找得到他們;對大腦來說,對方已經不在這個世界上,空間、時間、關係的向度都已不再適用的概念根本就不合邏輯。

我在第五章會再從神經生物學的角度向大家解釋,為何人類會渴望找到離開的重要他人;在本章我們要探討的議題則是,為何我們相信自己終究找得到這些逝者?

我們仍渴望找回他們。圖/envatoelements

在依附關係裡留下鮮明的記憶

心理學家約翰.雅徹(John Archer)在他的著作《悲傷是什麼》(The Nature of Grief,書名為暫譯)裡提出,正因為演化的強大力量,人類才能在明知道事實並非如此的情況下,依然相信所愛之人終究會回到自己身邊。

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人類物種發展的早期,相信配偶會帶著食物回來的個體會持續待在子代身邊,而這些孩子也因為有正在等待配偶回家的父母貼身保護,才更有機會存活下來;我們在動物世界裡也能觀察到這種現象。在《企鵝寶貝》(March of the Penguins)紀錄片裡,皇帝企鵝爸爸在南極的嚴酷環境下負責孵蛋,等待企鵝媽媽從冰凍的大海裡覓食回家。

企鵝爸爸保護這些蛋的決心十分驚人—公企鵝能夠維持約四個月的時間不進食,一心等待配偶回來。附帶一提,同性配偶關係的企鵝伴侶也是同樣優秀的家長;中央公園動物園(Central Park Zoo)的公企鵝伴侶羅伊(Roy)和塞隆(Silo)就孵出了一隻可愛的小企鵝探戈(Tango),並且成功將牠養育長大。

無論企鵝家長究竟是公是母,最重要的是其中一方必須維持信念,相信配偶即便在極地消失了很長一段時間,依然會帶著食物回到自己身邊。假如原本應該待在原地保護企鵝蛋的一方認定伴侶不會回來,自顧自地到海裡捕魚,這些蛋就無法成功孵化,也可能導致幼雛死亡。

企鵝孵蛋和養育雛鳥的過程始終相信伴侶還會回來。圖/envatoelements

那些始終維持信念,相信伴侶會回來而靜靜等待的企鵝,更有可能成功將蛋孵化或將幼雛扶養長大。在影片中,我們可以看到在上千隻的企鵝中,覓食回家的企鵝媽媽必須透過企鵝爸爸獨特的叫聲找到伴侶。這些企鵝克服了數不盡的種種困難,動物的天性實在令人讚嘆。

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是什麼讓企鵝願意為了待在下一代的身邊而絕食?這種依附關係究竟是如何運作?企鵝伴侶之間無形的連結是如何形成?企鵝伴侶之間的緊密關係實在令人心醉。

繁殖季剛開始時,成雙成對的企鵝伴侶會互相交頸纏繞,對彼此發出求偶的叫聲;此時牠們的大腦也開始出現生理變化,在腦神經深深烙下了對伴侶的記憶,留下明確的標記,這樣牠們就不會忘記伴侶的樣貌、氣味、叫聲。

企鵝伴侶在彼此中留下深刻的記憶。圖/envatoelements

在企鵝的大腦裡,伴侶不再只是隨便一隻企鵝了,而是最重要的那隻企鵝。企鵝伴侶離開彼此身邊,一方覓食、一方孵蛋的時候,牠們腦中對於伴侶的印象已不僅僅是一般的記憶,同時還帶著某種信念或動力──「我要等他回來,他就是那個特別的存在,是專屬於我的存在。」

在人類身上亦然,因為你的所愛之人存在於世上,大腦裡的某些神經細胞才會同時激發,某些蛋白質才會在你的大腦裡以特別的方式折疊。

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也正因為你的所愛之人曾經那樣活生生地存在於世上,正因為你們曾經如此相愛,他們才會在死去後卻依然存在──活在你的腦神經細胞裡。

——本文摘自《悲傷的大腦:一位心理神經免疫學者的傷慟考,從腦科學探究失去摯愛的悲痛與修復》,2023 年 3 月,臉譜出版,未經同意請勿轉載。

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「覺得嬰兒可愛」有助於生存?心理學根據在這裡!
Vicky Ho_96
・2020/07/14 ・2210字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 493 ・六年級

搭乘捷運時,你看著旁邊嬰兒車內的嬰兒不自覺地露出微笑,此時他也給你一個微笑,你大概會有一整天的好心情。但你有想過為什麼我們會覺得嬰兒看起來特別可愛,甚至會不自覺地想對他們微笑嗎?

在發展心理學中,這其實是有根據的。

光看外表,小孩總讓人覺得可愛,並不經意地對他們露出微笑,這是為什麼呢?圖/unsplash

嬰兒有著「丘比娃娃」的外表,大大的前額、圓潤的臉頰,使他們看起來特別可愛,比較容易吸引照顧者或其他人的注意而被疼愛,稱作丘比娃娃現象 kewpie doll effect

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長得可愛像丘比娃娃,對於建立依附關係更有利?

丘比娃娃最早是由美國羅絲‧歐尼爾 (Rose O’Neill)在 1909 年所創造出的角色,擁有圓潤的雙眸,對稱且圓滾的身體,並依據愛神邱比特的諧音取名,在推出的短時間內就造成極大的轟動。

丘比娃娃現象是由動物行為學家勞倫茲(Konrad Lorenz)在 1943 年提出的。而他也提出了大家熟知的銘印現象(imprinting):剛出生的幼鵝,會追隨任何會動的東西,例如牠們的鵝媽媽,或甚至是人類。 

圖/giphy

話說回來,雖然人類的嬰兒並不具有像動物的銘印現象會主動跟著照顧者跑。但他們如果天生帶有某些讓照顧者及其他人會感到可愛的臉部特徵或特質,顯然較容易引起對方的關注或更用心的照護,就能夠提升存活的機會,也就是丘比娃娃現象。換句話說,丘比娃娃現象讓嬰兒看起來可愛(或者說讓人「覺得可愛」),更重要的功能可能是與照顧者建立安全的依附關係

發展心理學家 John Bowlby (1969、1980)提出了依附理論。他的理論深受動物行為觀點的啟發,而該觀點還有個重要假設:

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所有物種(包括人類)都有一些天生的行為傾向,這些傾向某種程度有助於該物種在演化上的生存及適應功能的。

因此,他認為人類的依附關係是具有適應功能的重要性,並認為在正常的情況下,成人會自然地對嬰兒(編按:或長得像嬰兒的東西,例如貓)發出的訊號有善意的回應,像是非常注意嬰兒急迫的哭聲,或是對寶寶保持笑臉。這很可能也是成人內建有利生存延續後代的本能:照顧嬰兒。而「丘比娃娃」則具有了我們「認出嬰兒」所需要的特徵。人類的嬰兒和照顧者會有對彼此善意回應的傾向,符合演化適應的需求。

不同物種的嬰兒皆有丘比娃娃現象,比起成年者更具有圓潤的臉部特徵,使他們看起來更可愛,而引起照顧者的注意!圖/giphy

另外,也有研究指出,丘比娃娃現象有助於引發他人的正向情感,進而與照顧者建立良好的依附關係。當寶寶越有吸引力,就越容易引起媽媽或其他人的回應(Langlois et al., 1995)。

心理學家 Thomas Alley(1981)也發現成人在評定不同發育過程中的頭部輪廓時,在評價嬰兒的可愛程度,往往要比二、三、四歲小孩的頭部輪廓來得更高,因此他認為隨著年齡的增長,嬰兒頭部輪廓發生變化,成人感受到的可愛程度也隨之下降。

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長得「可愛」和良好依附關係是相關,非因果關係!

但或許有讀者會好奇,難道不可愛的嬰兒,就無法建立良好的依附關係嗎?

幸好現實沒有這麼殘忍,寶寶不見得要長得像完美的洋娃娃,才可以建立良好的依附關係。有研究顯示患有唇裂與顎裂(Cleft lip and cleft palate)的嬰兒,同樣也能與母親建立安全的依附關係,儘管有特殊的照顧需求,在嬰兒出生後第一年未存在不安全依戀的風險(Speltz et al.,1997)。

不管可愛與否,都是爸媽的寶。圖/giphy

丘比娃娃現象雖有助於提升良好依附關係的建立,同時也增加嬰兒的生存機率,不過「有可愛的臉部特徵」和「發展良好依附關係」兩個概念是相關,而非因果關係。

能夠發展安全的依附關係,需要藉由照顧者準確接收嬰兒的訊號,可能是肚子餓或尿布濕了等,並及時且有效地回應他所發出的需求,而嬰兒也同時在學習要如何調整自己的行為,以便讓照顧者了解,相互接收並回應彼此的訊號,才得以發展出來穩固的依附關係。

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註解

銘印現象的三個特點:

  1. 只有在孵化後的關鍵期內,才能有效地被建立起;
  2. 自動的發生,幼鵝出生後不必學習,就會跟著走。
  3. 依附對象是不可逆的。一旦幼鵝開始追隨一個特定對象後,則持續依附同一對象。

參考資料

  1. Alley, T. R. (1981). Head shape and the perception of cuteness. Developmental Psychology, 17(5), 650–654.
  2. Bowlby, J. (1969). Attachment and loss. Vol. 1: Attachment. London: Hogarth Press.
  3. Bowlby, J. (1980). Attachment and loss. Vol. 3: Loss, sadness, and depression. New York: Basic Books.
  4. Langlois, J. H., Ritter, J. M., Casey, R. J., & Sawin, D. B. (1995). Infant attractiveness predicts maternal behaviors and attitudes. Developmental Psychology, 31, 464–472.
  5. Lorenz, K. (1943). Die angeborenen Formen möglicher Erfahrung [The inborn forms of potential experiences]. Zeitschrift für Tierpsychologie, 5(2), 235–409.
  6. Shaffer, D. R., & Kipp, K. (2007). Developmental psychology: Childhood and adolescence. Australia: Wadsworth/Thomson.
  7. Speltz, M L , Endnga, M C , Fisher, P A , & Mason, C A (1997) Early predictors of attachment in infants with cleft lip and/or palate . Child Development, 68, 12–25.
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Vicky Ho_96
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多以心理科普方式,討論時事等議題。