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末日世界的人性為何崩塌?由心理學看《屍速列車:感染半島》

異吐司想Toasty Thoughts_96
・2020/07/24 ・4134字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 558 ・八年級

《屍速列車:感染半島》電影海報。
圖/IMDb

今年夏天,由於 COVID-19 疫情的緣故,許多電影紛紛改期延檔,許久不見的全球大瘟疫大幅來襲,喚起我們對於世界末日的恐懼感。暑假頂著疫情上映的《屍速列車:感染半島》就是個架設在末日世界的故事。

延續前作《屍速列車》殭屍病毒爆發的設定,我們看見四年後,被國際放棄的朝鮮半島淪為一片廢墟,來不及撤離的活人只能被迫與數以萬計的殭屍共存,在這樣的環境中,衍變出詭異的微妙平衡。

人類文明毀滅需要多久?失去了哪些因子會讓人類失去秩序呢?

一年?一個月?一天?這或許不是一般人茶餘飯後會去思考的事情,但現在才過了一半的 2020 年卻用各種方式把這個念頭塞進我們腦中。或許是因緣巧合,這段時間娛樂媒體也出現大量與「末日」相關的 IP,不管是電影電視、遊戲動漫都充斥著劫後餘生的慘烈,角色們在絕望中尋找僅存的光明。

在《屍速列車:感染半島》的故事中,被南韓政府當成棄子的 631 部隊經過 4 年的掙扎,終於在滿是殭屍的城市裡清理出一塊屬於自己的安全區域,然而代價卻是他們的「理性」。電影中用相當極端的手法展現人性的黑暗面,卻也讓我們不禁懷疑:人性真的有這麼容易崩塌嗎?

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在架空的末日世界裡,我們對「人」的想像往往也會失去現實感。「那只是電影,所以不會發生在現實世界」一直是我們看末日片、災難片甚至是恐怖片時用來安慰自己的說詞,但是這樣的餘裕,似乎在過去半年被狠狠打破了。

警告:以下有電影《屍速列車》《屍速列車:感染半島》《屍樂園》、遊戲《最後生還者》《奇妙人生》劇情描述


人性如何開始崩塌?「安全感」與文明

從《屍速列車》到《屍速列車:感染半島》,導演延尚昊對人性的細膩刻畫一直是牽動觀眾心神的看點之一。屍速列車的世界裡,沒有超現實的完人,每個角色都只是被拖入惡夢的普通人。他們都有自己重視的事物與原則,也同樣在生死交關之際表現出自私自利的黑暗面。

《屍速列車》電影海報。
圖/IMDb

例如《屍速列車》的相華(馬東石飾)、碩宇(孔劉飾)以及容錫(金義聖飾)三位角色,便各自代表了不同程度的無私與自私。我們深受相華為了陌生人挺身而出的英姿感動,理解碩宇為了女兒捨棄他人的父愛,同時唾棄容錫為了自保排擠主角一行人的行逕。但是當危機真的來到面前,我們有多少人願意冒著風險去當相華、又有多少人會變成那個自私的容錫或碩宇?

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2020 年並不是個好年 ── 我想這句話應該沒什麼爭議。光是仍在蔓延的疫情就讓許多商業巨擎被迫轉型或宣告破產,產生出數以萬計的失業人口。除了經濟體系崩塌,為了爭搶資源衍生的社會問題也相當嚇人。相較於國際的現況,臺灣目前還堪稱安定,但前段也曾幾則網路謠言就搞得全台衛生紙、衛生棉乃至於紙尿布全部缺貨的荒謬景象,至今仍歷歷在目。

到底是什麼讓我們變得如此衝動?說穿了還是「不安全感」在作祟。

作為人最基本的心理需求之一,安全感並不是個能被客觀評估的東西,卻對我們的生活有無法忽視的影響。安全感來自生活的規律與穩定,當我們在日常生活中打造出舒適圈,安全感也會隨之產生;反之,當我們不再有辦法維持舊有生活,或是生活環境出現劇烈變化,原有的安全感也會隨之瓦解。

末日來臨時,最先崩塌的其實不是文明或科技,而是每個人心中看似穩健、其實比玻璃心還玻璃的安全感。

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當生活開始脫離掌控,我們便會試圖用各種事物填補不安,就像是走鋼索時一旦重心偏移就會下意識地使勁把身體拉回原位。過去已經有許多研究發現生活壓力與物質濫用(例如菸、酒、毒品)以及其他問題行為的連結。有「壓力賀爾蒙」之稱的皮質醇(cortisol)是人體用來應對壓力的重要內分泌物,但若濃度太高也會使我們變得易怒、出現異常的攻擊性。

《屍速列車》裡與殭屍擠在狹小車廂的壓迫感,至今仍是許多粉絲津津樂道的感官刺激。除了編劇刻意安排的情緒堆疊,每個角色都在生存壓力下發生相應的生理變化,使得衝突越演越激烈、最後讓局勢變得一發不可收拾。

末日來臨時,最先崩塌的就是每個人心中的安全感。
圖/IMDb

然而《屍速列車》的時間軸最多也就幾個小時、甚至一兩天,《屍速列車:感染半島》中被政府遺棄在朝鮮半島的 631 部隊要面對的卻是長達數年的不安感。

無處可逃的 631 部隊為了生存,只能強忍著隨時都可能被咬、變成怪物的恐懼。雖然從電影中看不到太多創傷後壓力症候群(PTSD)的症狀,但如此異常的高壓勢必會對人產生極大的心理創傷,進而影響他們的大小決策。到最後,早已扭曲 631 部隊只能用最直接也最極端的方式排解不安:把恐懼來源變成自己可控的事物。

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因此他們反過來豢養殭屍、搭建殭屍鬥技場,迫使外人代替自己去承受那可怕的命運。這不只是殘忍,還有早已過量卻又無處發洩的負面情緒。可預見的未來全都是荒蕪與死亡,631 部隊只能龜縮在好不容易打造出來的舒適圈裡、活一天算一天。

這也是後末日 IP 裡常見的勢力典型之一:對未來無望、用消極玩樂的心態面對荒蕪。相似設定的還有《最後生還者》二代的蛇幫(就是在聖塔芭芭拉抓流浪者給殭屍咬的幫派……咦?),或是《屍樂園》裡面為了奶油蛋糕奮不顧身的塔拉哈西跟招搖撞騙的姊妹檔。

《屍速列車:感染半島》劇照。
圖/IMDb

喪失對未來的安全感,造成的影響不只於此。《屍速列車:感染半島》的主角政錫(姜棟元飾)諷刺地「有幸」逃出生天,卻同樣過著消極、喪失人生方向的生活,久而久之心中的生命之火也隨之黯淡。

如果你仔細觀察,會發現《屍速列車:感染半島》的 631 部隊成員跟主角政錫其實很像,一舉一動看似正常,卻都少了最基本的「生命力」。身為被政府放棄的士兵,631 部隊知道自己已經不可能用正常管道回歸文明世界,因此找不到為「明天」奮鬥的動機;失去家人又被國際當成賤民對待的政錫,則是失去了人生目標、更沒有值得保護的東西──包括自己的生命在內。

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重返半島帶回美金以獲得 250 萬分紅看似誘人,但是對早就心如死灰的政錫來說,他追求的或許只是一個能死在家鄉的契機,向那些他沒能拯救的人贖罪。直到遇見曾經被丟下的敏晶(李貞賢飾)一家人,他苟活至今的生命才開始有了新的意義。

當黑暗來臨,才能凸顯出光明

《屍速列車:感染半島》的政錫在電影的開頭絕對不是一個「英雄」。當他狠心無視抱著女兒的敏晶,就用最直接的方式告訴觀眾:這是一個自私、軟弱的凡人。然而即便政錫有子彈打不完的手槍,還有開掛一般的準度,卻也阻止不了偷渡上來的被感染者把船艙變成人間煉獄。

自私與自私之間的因果循環,也成為電影沈重的基調。

人終歸是自私的動物,在《屍速列車》這種一不小心就會死得很難看的高壓環境更是如此。「我們」的重要性會在不安感與生存壓力驅使下被無限放大,心中衡量是非的天秤也漸漸傾倒,凸顯出真正的追求。不過這樣的自私也不必然是「惡」的表現,有時反而能展現最真摯的人性光輝。

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雖然不是末日後世界,卻有相似氛圍的漫畫《20 世紀少年》有一段讓我非常喜歡的話:

所謂的「堅強」,就是了解「脆弱」;而「脆弱」就是「膽小」;
膽小就是「擁有重要的東西」;而「擁有重要的東西」就是「堅強」。

比如《屍速列車》的徐碩宇、《最後生還者》的喬爾都為了保護女兒不擇手段,後者更是單槍匹馬直接葬送了可能拯救無數人的希望。他們的某些所作所為都不是客觀意義上的善舉,但是那份想要守護什麼的決心,卻是我們能夠理解、甚至認同的。

或者說正因為自私,我們才能克服重重困難、保護對自己無比重要的人事物。

2015 年橫掃許多遊戲大獎的《奇妙人生》(Life Is Strange)對於同樣的問題,甚至給玩家出了一個究極的兩難:是要犧牲故鄉拯救知心好友(或伴侶,看你推不推百合),或是放任對方死去換取家園平安?

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圖/wikipedia

有趣的是,根據遊戲工作室給出的統計數據,2 種結局的選擇人數比例其實非常接近,有一度甚至來到驚人的 1:1。每位玩家心中都有屬於自己的「正確選擇」,時至今日還爭論不休,網路上兩方擁護者引經據典、絞盡腦汁所寫的論述甚至都能出好幾本學位論文了。但不論是哪一派,其初衷都是為了「守護」做出極大犧牲,讓我們在鬆了一口氣的同時胃也隱隱作痛。

《最後生還者》的民兵火螢(Fireflies)有一句箴言:「當你迷失於黑暗,記得尋找光明。」(When you’re lost in the dark, look for the light.)。人是一種既脆弱又堅韌的生物,我們會因為雞毛蒜皮小事玻璃心碎,或是沒來由地衝動、鑄下大禍;但我們也能需要的時候挺身而出,成為照亮他人黑暗的那盞燈。

《最後生還者》民兵火螢的符號:When you’re lost in the dark, look for the light.
圖/wikimedia

雖然末日後的世界早就沒有公理正義,卻不妨礙我們展現屬於人性的光輝。一開始堅持做出「最合理」決定卻失去所有的政錫,在電影的最後終於聽從內心的呼喊,盡全力拯救他好不容易才得到的新家人。也許他救不出敏晶,甚至會害得自己也死在殭屍堆裡,但是就像《最後生還者》選擇背棄世界的喬爾,此時驅動他們絕非「正確」與「邏輯」,而是最根本的人性。

《屍速列車:感染半島》劇照。
圖/IMDb
  1. Blakey, S. M., Love, H., Lindquist, L., Beckham, J. C., & Elbogen, E. B. (2018). Disentangling the link between posttraumatic stress disorder and violent behavior: Findings from a nationally representative sample. Journal of consulting and clinical psychology, 86(2), 169.
  2. Coie, J. D., & Dodge, K. A. (1998). Aggression and Antisocial behavior. In N. Eisenberg (Ed.), W. Damon (Series Ed.), Handbook of child psychology: Vol. 3: Social, emotional, and personality development (5th ed.). New York: Wiley
  3. Cornelius, J., Kirisci, L., Reynolds, M., & Tarter, R. (2014). Does stress mediate the development of substance use disorders among youth transitioning to young adulthood?. The American journal of drug and alcohol abuse, 40(3), 225-229.
  4. Montoya, E. R., Terburg, D., Bos, P. A., & van Honk, J. (2012). Testosterone, cortisol, and serotonin as key regulators of social aggression: A review and theoretical perspective. Motivation and emotion, 36(1), 65–73.
  5. Sinha R. (2008). Chronic stress, drug use, and vulnerability to addiction. Annals of the New York Academy of Sciences, 1141, 105–130.
  6. Sinha, R., & Jastreboff, A. M. (2013). Stress as a common risk factor for obesity and addiction. Biological psychiatry, 73(9), 827-835.
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異吐司想Toasty Thoughts_96
29 篇文章 ・ 132 位粉絲
最初是想用心理學剖析日常事物,一方面「一吐思想」,另一方面借用吐司百變百搭的形象,讓心理學成為無處不在的有趣事物。基於本人雜食屬性,最後什麼都寫、什麼都分享。歡迎至臉書搜尋「異吐司想」。

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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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閨蜜怎麼會決裂?——透視《華燈初上》影響蘇媽媽與蘿絲媽媽友情的因素
雞湯來了
・2022/04/05 ・2555字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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  • 文/雞湯來了特約作者吳心予
  • 校稿/雞湯來了張芷晴、陳世芃
  • 製圖/雞湯來了實習生翁欣容
  • 編輯/雞湯來了蕭子喬

電視劇《華燈初上》以日式酒店為背景,描述劇中人物的愛恨情仇。其中最受到關注的是劇中兩位女主角:蘿絲跟蘇之間發生的故事。蘿絲和蘇在高中時期成為好姐妹,一路以來發生了蘿絲離家出走、蘇未婚懷孕、蘿絲因為前夫的債務坐牢、兩人共同經營「光」酒店、各自面對不同的愛情煩惱等等人生轉折的時候,蘿絲跟蘇都一直陪伴在彼此身邊、不離不棄。

「就像我和蘇一樣,有人在背後支撐妳,不管發生什麼事,只要有她在就心安」
-《華燈初上》蘿絲

然而,在第二季的劇情裡,蘇跟蘿絲親密的情感卻出現裂痕,發生激烈的爭吵。在爭吵之中,蘇頻頻說出傷人的話,甚至讓蘿絲拿起煙灰缸想要砸向蘇。是什麼原因讓原本要好的閨蜜決裂?原生家庭的溝通模式,如何影響她們的相處?

「同情就像一把刀子,一刀刺死我,這種你最擅長,

又假裝一副清高溫柔、與世無爭的樣子,妳就是要證明妳是最優秀、贏的那個。」
-《華燈初上》蘇

圖/《華燈初上》

女生的感情為什麼這麼好?獨特性的閨蜜情感

從蘿絲跟蘇的感情互動中,可以看到女性親密情感關係的獨特性,它自成一格,獨立於女同志以及異性戀關係框架之外。相較常見女性的人生規劃以原生家庭或另一半為主,劇中蘇跟與蘿絲都把對方當作人生規劃的重心,事業跟養育子女的計畫都與彼此相關。不論是生活安排或者情緒感受,蘇跟蘿絲的狀態緊緊相連,除了考慮對方的感受與處境,也將對方視為生命中重要的夥伴。

甚至當蘿絲跟蘇兩人在面對「情人跟閨蜜」二選一的情境時,都選擇了彼此。蘿絲跟江瀚在一起之後,蘇選擇隱忍自己對江瀚的情愫,支持好姊妹的感情。蘿絲與江瀚分手後,蘇與江瀚無縫接軌的戀情曝光,一開始蘿絲非常憤怒,但是蘿絲在蘇與他人衝突或遇到人生困境的時候,都站在蘇的立場處理事情,可見閨蜜情感對蘇跟蘿絲來說都勝過愛情。 

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《華燈初上》的劇情,讓我們不只看見愛情如何影響閨蜜情感,而是兩個原生家庭及婚姻破裂的異性戀女生,如何成為互相支持的角色,以及緊密的關係如何受到兩人的自我價值感、成長背景以及戀愛經驗影響,發生劇烈的爭吵與誤會。

閨蜜情感總是脆弱?3大因素影響友情

蘇跟蘿絲在學生時期跟成年後曾經歷強烈的爭吵,在吵架的過程中,可以看到兩人面對衝突時的不知所措。她們看待友誼跟處理衝突的方式,都受到家庭關係、自我價值感跟戀愛經驗的影響。

因素1|家庭關係影響溝通習慣

原生家庭的互動方式,大幅影響蘇跟蘿絲看待自我與人際關係的角度。蘇的媽媽與蘇之前沒有良好的溝通與照顧關係,導致蘇缺乏與親近的人溝通的能力。蘿絲的爸爸用權威的方式教育子女,所以蘿絲沒有機會跟父母表達內心想法,也無法被父母理解,年少的時候就離家出走。

因為兩人都生在缺乏良好溝通的家庭,每當蘇跟蘿絲的關係出現矛盾,都是用大聲爭吵的方式跟對方互動,無法順暢面對衝突。不管青少年時期或者成年後的蘿絲跟蘇,對於關係都缺乏安全感與溝通能力,無法坦誠對人際關係中的對象說出自己的感受與期望,只會習慣性地用傷害對方或自己的形式,期望情感關係朝向理想的方向發展。

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因素2|自我價值影響自尊與安全感

青少年時期形塑的自我價值,也進一步影響蘇與蘿絲的閨蜜感情。當青少年的自我價值感低落,認為自己不值得獲得友情支持,就不容易感受到身邊朋友的情感支持。

蘇從小被母親拋棄,在學校除了蘿絲沒有其他朋友,在戀愛關係中用激烈的手段離開或者挽留關係,對於人際關係有著強烈的不安全感與不自信,認為自己不值得被愛。低落的自我價值感影響蘇從蘿絲身上感受到的支持,讓蘇認為「蘿絲跟其他人一樣可能會背叛自己」,難以獲得關係中的安全感。

因素3|戀愛經驗影響自我覺察深度

戀愛關係的結束,可能引爆原本隱藏的感受,以及對閨蜜情感進一步的覺察,也可能因此動搖原本的姐妹情誼。蘿絲因為跟江瀚分手,發現堅強的內心也有脆弱的地方;蘇也在跟江瀚分手之後,發現自己面對感情沒有想像中理性,一旦面對破裂的關係,沒有復原的能力與勇氣。

蘇與蘿絲激烈爭吵後,無法面對蘿絲可能傷心的情緒,同時出於對於現有生活的逃避,離開與蘿絲共同經營的日式酒店,連股份也劃分得一乾二凈。

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閨蜜吵架怎麼辦?2個方法梳理過去、尋找關係共識

蘿絲跟蘇因為長期在生活上跟情感上互相扶持,累積了深厚的情誼,但感情在突發事件爆發後,引爆過去的家庭、自尊與戀愛經驗議題帶來的影響,尤其兩人跟原生家庭成員溝通不良的經驗,持續影響她們的友情發展,難以維持像是學生時期一樣的單純互動。

面對閨蜜情感中的爭吵,可以透過自我覺察與表達感受兩個方式,找到能夠一起長期經營閨蜜關係的模式。

  • 自我覺察|
    回顧過往的家庭關係與人際關係(戀愛經驗),思考過去與家人溝通的方式,能不能對家人說出內心的想法?心裡的想法有沒有被聆聽?跟家人互動的時候,能不能感受到愛和支持的正向感受?
  • 表達感受|
    從過去的人際互動經驗中,找到順利溝通的方式,用來與閨蜜表達內心想法。或者從過去不愉快人際經驗中,反思自己不適應的互動模式,以及期望的互動方式,並嘗試與閨密討論兩人對關係的期待,一起尋找共識。

參考資料

張晏榛(2011)。「非標準親密關係」的女性友「情」:以異性戀女性為例。高雄醫學大學性別研究所碩士論文,未出版。

許皓宜(2004)。姊妹情誼的舊曲與新調~戀愛經驗對成年前期女性友誼影響之探究。國立台灣師範學院教育心理與輔導學系碩士論文,未出版。

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Niobe Way & Melissa L. Greene(2006)。Trajectories of Perceived Friendship Quality During

Adolescence: The Patterns and Contextual Predictors。JOURNAL OF RESEARCH ON ADOLESCENCE,16(2),293–320。

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偷擼別的狗請三思——你家的狗真的會吃醋!
異吐司想Toasty Thoughts_96
・2021/04/29 ・3088字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 514 ・六年級

我們常說「狗是人類最好的朋友」,這是在讚揚他們作為陪伴者表現出無可挑剔的忠誠、耐心與包容,能在我們心情最低落時提供最需要的幫助。特別是一些天資聰穎的犬種能在訓練後協助人類完成各種工作,包括緝查毒品或走私品、放牧牛羊等動物,甚至是入駐醫院成為心理治療或臨終照護不可多得的好夥伴。

狗作為陪伴者,表現出無可挑剔的忠誠、耐心與包容,能在我們心情最低落時提供最需要的幫助。圖/Pexels

然而諷刺的是,狗狗們雖然是人類最好的朋友,但人類⋯⋯有時候卻不夠格做他們對等的陪伴者。

特別是在「忠誠度」這一點上,我們這些看到毛孩就忍不住想擼兩把的花心大蘿蔔實在是沒有什麼可以比性。當獨守空閨 (?) 寂寞難耐的狗狗們好不容易盼到主人回家,卻在心愛的人類身上聞到其他動物的氣味,那種委屈、不甘與嫉妒,若是能傳達出來肯定是比八點檔鄉土劇還要精彩。

你說狗狗們不會懂這些?那你可就錯了。今年初的一場心理學實驗已經證實狗狗們不但能覺察到主人正在「偷吃」,還出乎意料地,是不怎麼大度的「醋罈子」。

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為什麼要研究「嫉妒」?

其實「嫉妒」這個情緒與相關行為一直是動物心理學家感興趣的領域,因為要感覺到「嫉妒」的先決條件是一定程度的自我覺察,也就是建立起明確的認知主體性。

因為知道東西是自己的才會在被奪走之後覺得委屈,甚至對爭搶者產生敵意。這不是像開心悲傷這樣直觀的情緒,而是建立在一定認知思考與判斷後產生的「次級情緒」 (secondary emotions),也是人類心智功能的重要特徵之一。

動物心理學家不斷在探索動物認知的極限,包括他們的學習能力、心智功能,以及更深入的情感與思考能力。這不是因為他們懶得繼續糾結人類在想什麼,也不是因為貓狗比人類可愛得多(雖然這是事實),而是這些「結論」有可能會重新界定我們與寵物的關係與互動方式。

早期研究已經發現動物本身的領域性,非常重視自己生活的空間,這也是狗狗之所以可以被訓練用來看門的主要原因。但是相比起實質存在的空間或物件,如果動物能夠理解「關注」、「愛」這類抽象的概念並且做出針對性的反應,這也代表牠們的「心」遠比人類預想的還要複雜。

根據現有的研究結果,狗狗們的嫉妒表現近似於人類幼童。特別是當他們發現主要照顧者將注意力放在其他競爭者身上時,都會有試圖引發注意的行為。相較於在行動能力上受限的人類幼兒,狗狗的爭寵表現就比較直接——直接衝到主人身邊宣示主權。

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狗狗們的忌妒表現近似於人類幼童。圖/Pexels

這行為也是很重要的指標,狗狗們暴衝的力道與堅持程度都能反映出心理驅力的強度。如果你在網路上看過被狗「遛」的主人,應該不難想像充滿決心的狗能產生多大拉力(這就是人類作為二足步行生物的悲哀)

然而雖然外顯行為相似,但是引發行為的認知歷程卻可能大不相同。特別與尚未發展物體恆存觀念的幼兒來說,他們不一定有辦法「想像」父母與其他爭寵者互動的模樣,只能對親眼抓包的「偷吃」行徑做出反應。

相比之下,心智功能較為成熟(當然,是與幼兒相比)的狗狗們是否有辦法準確捕捉到主人的出軌跡象?這正是接下來這篇研究試圖解答的問題。

不只會嫉妒,更知道自己為什麼嫉妒

紐西蘭奧克蘭大學的艾蜜莉雅・巴斯托斯 (Amalia Bastos) 找來 18 隻品種相異的狗狗來做實驗。將這些毛毛的受試者拴在安全距離外後,巴斯托斯接著安排狗狗的主人坐在一隻假狗玩偶旁邊。

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接著,便是重頭戲登場的時候。

確認狗狗看見「主人+假狗」的組合後,研究團隊會在玩偶前架設隔板阻礙狗狗的視線,並且將玩偶抽換成高度超不多的矮櫃再鋪上羊毛毯子。佈置完成後主人會開始在自家狗狗面前明目張膽地「出軌」——也就是一邊輕撫矮櫃上的毛毯,同時說出固定的台詞:「你真是一隻好狗狗!」

作為對照組,整個程序都與前面的玩偶組相同,唯二的差別在於主人是坐在毛色、尺寸都與玩偶相差無幾的羊毛滾筒(想像針線盒裡線卷的巨大版)旁邊,同時出軌時不會架設隔板,讓狗狗能清楚看到主人是在跟什麼東西互動。與此同時先前出現的假狗玩偶也會被放置在距離主人 1.5 公尺的地方,面向狗狗的主人,冷眼旁觀 (?) 這一切的發生。

為了測量狗狗對於主人的偷吃行徑會產生多大反應,狗狗的拴繩都會接上拉力計,並以上面的讀數作為狗狗反應劇烈程度的判斷依據。

巴斯托斯與其研究團隊巧妙的實驗設計,讓實驗結果同時展現出狗狗嫉妒行為的 3 個面向:

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  1. 並不是主人與任何東西互動都會引發反應,只有當潛在爭寵者(假狗玩偶)出現時狗狗才會表現出嫉妒行為。
  2. 就算爭寵者不在眼前,狗狗也能根據最後看到的情境「推理」主人正在偷吃,並且表現出嫉妒行為。
  3. 就算潛在爭寵者在場,只要不與主人有直接互動就不會引發狗狗的嫉妒行為。

綜合以上 3 點結論,我們可以從巴斯托斯的研究成果中看出狗狗並不是隨便亂吃醋,而是能確實辨識情境並做出針對性反應。特別是在視線受阻後仍會判斷「主人正在偷摸其他狗」,以及不甚在意「爭寵者在場卻未跟主人互動」等重點,這都顯示牠們擁有一定程度的抽象思考與邏輯推理能力

狗狗對於社會互動的理解可能比我們想像得還要深刻不少,以至於讓牠們針對可能威脅到自己地位的行為進行反制。換言之,不要再覺得自己在外偷擼狗擼貓不會被自家毛孩發現了,那只是人家大度放過你而已(咦)。

不要再覺得自己在外偷擼狗擼貓不會被自家毛孩發現了。圖/Pexels

將心比心是增進寵物關係的不二法門

「寵物身心健康」是 21 世紀人類越來越注重的議題,但是因為對這些毛孩的理解不足,經常讓我們用錯方法去愛、去照顧牠們。所幸隨著相關研究逐一產出,我們也能夠用更加客觀且正確的方式去理解這些可愛的孩子,讓牠們能夠與自己度過美好的一生。

巴斯托斯的嫉妒研究乍看之下是在探討較為負面的心理活動,但如果退一步看,這其實是在提醒人類「怎樣的行為會讓狗狗感到不安」。

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最原始的嫉妒其實是「不安全感」。從人類的角度來看,嫉妒可能是會造成困擾、甚至有些多餘的負面情緒,但是對寵物來說失去關愛(就算只是暫時的)是一件非常嚴重、甚至攸關存亡的事。不只是狗,任何經過長時間馴化的寵物物種都會用自己的方式與照顧者締結依存關係(是的,就連以個性惡劣的家貓也是如此),也因此「安全感」會成為牠們心理健康的重要指標。

我相信任何一位正常人都不會刻意讓自家毛孩傷心,卻常常會因為不理解或低估其他物種認知能力而無意間做出冒犯性的行為。例如與寵物爭搶玩具或食物、肆意進行肢體接觸、不尊重寵物私領域等,這些都是會釋放出錯誤訊息的侵犯行為,輕者引發衝突,重者還會危害到雙方珍貴的互信關係。

嫉妒也是,如果你不喜歡吃醋、與人爭寵的感覺,記得也得多注意下自己平常是否會引發狗狗對關係的不安感。

將心比心,就是這麼簡單。

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  1. Abdai, J., Terencio, C. B., Fraga, P. P., & Miklósi, Á. (2018). Investigating jealous behaviour in dogs. Scientific reports8(1), 1-8.
  2. Abdai, J., & Miklósi, Á. (2018). Displaying jealous behavior versus experiencing jealousy. Animal Sentience3(22), 21.
  3. Bastos, A. P., Neilands, P. D., Hassall, R. S., Lim, B. C., & Taylor, A. H. (2021). Dogs Mentally Represent Jealousy-Inducing Social Interactions. Psychological Science, 0956797620979149.
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異吐司想Toasty Thoughts_96
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最初是想用心理學剖析日常事物,一方面「一吐思想」,另一方面借用吐司百變百搭的形象,讓心理學成為無處不在的有趣事物。基於本人雜食屬性,最後什麼都寫、什麼都分享。歡迎至臉書搜尋「異吐司想」。