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失去意識後,被麻醉的我們是否仍在創造記憶?——《麻醉之後》

臉譜出版_96
・2020/10/03 ・3901字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 517 ・六年級

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  • 作者/凱特.科爾-亞當斯 (Kate Cole-Adams);譯者/ 呂奕欣

麻醉醫師的「星期五」實驗

在九〇年代中期,由麻醉醫師迪爾克.施文德(Dierk Schwender)領導的一組團隊,播放錄音帶給四十五名進行心臟手術的病人聽。而這些手術動用的麻醉藥劑共有三種,每個病人用其中一種。

在病人們胸部被鋸開後,以及繞道手術展開之前,研究者播放了一段十分鐘的訊息,給其中三分之二的病人聽,訊息中包括丹尼爾.笛福(Daniel Defoe,一六六〇~一七三一)的小說《魯賓遜漂流記》(Robinson Crusoe)精簡版。故事中有個遭遇船難的人,獨自來到一座荒島,後來學習生存,靠著一位名叫「星期五」的男子協助與陪伴,因而過得還不錯。

「這故事的目的是給病人一則比喻,讓他們能夠處理他們當下的困境,促成術後康復。」研究報告的作者解釋。

麻醉時,大腦仍在處理文字?

在手術後三到五天,他們訪談病人。首先,他們問每個人是否記得手術中的任何事。沒有人記得。之後,他們要病患說出若聽到「星期五」一詞,最先浮上腦海的是什麼。

「每週最後一個工作天。」一人說。「午餐和晚餐要吃魚。」另一人說。

但其他病人卻有不同的聯想。

「當你說星期五,我想到島嶼和魯賓遜。」有一人說,「但我認為這和你的問題無關。」

「當你說星期五,」另一人說,「我想起小時候曾經在我父母家附近小河上的一座小島玩耍,我們稱之為魯賓遜島。」

如果研究人員在手術中播放故事的錄音帶,病人會記得故事內容嗎?圖/Pixabay

對照組(也就是沒有播放故事錄音帶給他們聽)的十五名病患,沒有任何一人把「星期五」這個詞聯想到魯賓遜漂流記。其餘三十人中的四分之一,也就是七人,卻聯想到魯賓遜漂流記:其中五人使用一種特殊的麻醉藥劑。

施文德與團隊採用腦電圖,監測從病人的耳朵到負責處理聲音腦區的電衝動傳遞。有些病人的腦電圖在傳遞訊息時,主要聽覺皮質顯示很少或沒有活動,而這些人看不出有內隱記憶的證據。

但是提到魯賓遜的病人,是那些聽覺訊號(亦即「聽覺誘發電位」)仍在持續的人。換言之,他們的大腦仍在處理文字,至少有部分的大腦是如此

實驗結果如何解釋?眾說紛紜⋯⋯

對關注病人在無意識時能記住多少的人來說,這份魯賓遜漂流的研究就像墨漬測驗一樣。不同研究者在看待這份研究的模糊輪廓時,會以不同方式解讀:

  • 施文德認為,這表示麻醉醫師或許可以應用測量工具,不僅可預防手術病人形成意識,還能避免無意識的記憶。
  • 有人認為,這研究傳達出的訊息在於,不同麻醉藥對於記憶形成可提供不同程度的保護。
  • 有人認為,主要的意義在於在較深沉的麻醉狀態下,不會形成記憶;還有人認為,即使是足夠的麻醉狀態下,病患仍可接收資訊。

情感共鳴才是關鍵?

然而對英國心理學家麥克.黃來說,這故事——一個人獨自在一座島上——這份研究的核心,也是這研究的力量所在。他認為,魯賓遜的困境和病人的自身經驗相互呼應,最能引起共鳴。

魯賓遜漂流記主角遭遇船難獨自漂流到孤島的困境,可能足以引發實驗受試者共鳴。圖/Wikimedia

他主張,這研究暗示某種比文字連結更深刻的東西。它表示情緒學習會比文字記憶或語言更不受某些藥物的影響:一種無法言明的感覺網絡會在無意識間啟動,也可能轉譯成行動與行為,以我們意想不到的方式影響我們的生活。就像「阿布拉卡達布拉」,念完之後,咒語就會生效。

這是很吸引人的故事。豐富,引起共鳴,又有暗示。

似有若無,實驗回到原點⋯⋯

許多年後,麥克.黃在退休前不久,設法複製男子星期五的研究,這次是以加護病房的病人為對象。結果呢?什麼都沒發現。實驗的背景雖不同(他們等了更長的時間才訪談病患),但連麥克都認為沒有什麼能說明這樣的結果。他承認,這結果令人失望。

於是,我們又再次回到原點。

有時看得見,有時看不見。

記不記得?交由科學實驗說話

和英國心理學家安德雷德說話時,會有一種很放心的感覺。我不知道當她不在教學、研究,以及和像我這樣的人說話時會做什麼。或許她的行為難以臆測,或許她會提出荒誕的主張,或者與陌生人站得太近。但我想她應該不是這樣的人吧!她有輕柔的德文腔,平靜且直接地解釋她的工作。每回聽她說話,都讓我覺得她是個可靠的內行人。

她第一次聽聞人在麻醉時可能形成內隱記憶時,她嗤之以鼻。即使在九〇年代中期,她被同事說服進行文獻回顧,她還是對證據無動於衷。她確定形成記憶的問題在於研究的設計或是麻醉技術。

「我是這群人當中最懷疑的。」這並不表示她相信艾格在一九九五年重做萊文森的假危機研究。(「我想,如果複製實驗行得通的話,我會很有興趣⋯⋯但它無法複製,那就沒什麼意思。」)

病人被麻醉後到底會不會記得某些事情呢?英國心理學家安德雷德決定親自開始研究「內隱記憶」。圖/Pixabay

但最後,她和艾格一樣,認為還是由科學決定。

在一項由她的博士生凱薩琳.狄普羅斯(Catherine Deeprose)領導的初步實驗中,這對師生搭擋和十年前的艾格與班內特一樣,想要解決這爭議。她們以手術病人為對象,對他們施以靜脈注射的麻醉藥異丙酚,輔以笑氣,並採用腦電雙頻指數監測儀展開辛苦的研究,其目的是要確認在深層麻醉下,記憶是否能被喚醒或啟動。

「我深信,」多年後,安德雷德擔任德文郡普利茅斯大學(Plymouth University)教授時說,「如果進行適當的測試,使用良好的麻醉深度測量法,確保病人真的無意識,就不會有記憶。」

但他們確實有記憶。

「而且我們也確實進行適當的測試!」

這影響有多大?不大,事實上很小。對麻醉病人出示文字,可提升他們在日後詞幹填充測驗中提高百分之三十三的答對機率,但這仍算是「相當小」的數字,安德雷德說。在一組七個字的測驗中,病人平均會記得半個字,且他們也不是學到新的資訊,而只是喚醒原有的記憶。

實驗多種限制,結果難以歸因

不過,有個但書。

「雖說成果很小,但我認為可能真的很重要——當然這是推測——原因在於,基於倫理,我們只能以人們已很熟悉的中性字來研究,比如桌子、汽車之類的。」

安德雷德又假設(正如萊文森提到艾格複製他自己的假危機研究時說的話),實驗效果很小,是因為這對病人來說不夠重要,因此不需處理。如果在你或我麻醉的情況下,提供你我在乎的資訊(例如我們的名字,或是我們的疾病名稱、預後),比起不相關的資訊,我們只需要花費較少心力就能處理資訊。

就像在一處擁擠的空間裡,我們仍可在眾人的聊天聲中,聽見有人從房間另一頭喊我們的名字。基本上,我們在一輩子中大量練習辨識那些(非常奇特的)字,因此這些字會靈巧地沿著已使用多次的大腦途徑,輕易來到我們已經過載的神經元。

安德雷德打個麻醉的比方。「即使你的聽覺皮質只剩下極少的活動,這個資訊仍能比其他不重要的資訊更容易通過。

哪些資訊比較容易被我們的大腦記住呢?安德雷德選擇人們早就很熟悉的「中性字」來研究。圖/Pixabay

她認為自己的研究很重要的另一項原因在於,雖然她團隊所做的實驗中,創造的記憶是以病人早已認識的為基礎,但每一個字都可以觸發各種聯想。

比方說,如果你對自己的身材很不滿意,當你聽到別人說「胖」,你就會對號入座。這不光是啟動「胖」這個字,也會啟動你對所有關於體重、外貌等的焦慮。

我選這個例子,是因為麻醉醫師確實會這樣說他們的病人,因為肥胖的病人比較難麻醉,因此他們很可能如此評論病人的體重。這對麻醉醫師來說很重要,這樣他們才能決定要施以多少麻醉藥給他們的病人。

在這個例子中,安德雷德的研究顯示病人在麻醉狀態下,仍可能對那些評論有反應。她同樣推測,這些記憶可能保留。即使研究者可以對無意識的手術患者說些警示或羞辱的話語也不違反倫理,依然很難把病人任何行為的變化,單獨歸因於事件的內隱記憶。

病人在手術之後覺得不對勁或不舒服,理由有千百種:疼痛、失眠、焦慮、身體形象的變化。當然許多人——多數人——離開醫院時似乎會覺得相當愉快。但安德雷德說,這並不表示這問題微不足道。

「因為在執行工作的過程中,外科醫師、麻醉醫師與手術室的醫護人員所說的話,從病人的角度來看,會比我們這些實驗人員說的更有深刻影響。」

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臉譜出版有著多種樣貌—商業。文學。人文。科普。藝術。生活。希望每個人都能找到他要的書,每本書都能找到讀它的人,讀書可以僅是一種樂趣,甚或一個最尋常的生活習慣。

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AI 是理科「主場」? AI 也可以成為文科人的助力!
研之有物│中央研究院_96
・2022/08/13 ・5646字 ・閱讀時間約 11 分鐘

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本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位。

  • 採訪撰文/田偲妤
  • 美術設計/蔡宛潔

AI 的誕生,文理缺一不可

人工智慧(Artificial Intelligence,簡稱 AI)在 21 世紀的今日已大量運用在生活當中,近期掀起熱議的聊天機器人 LaMDA、特斯拉自駕系統、AI 算圖生成藝術品等,都是 AI 技術的應用。多數 AI 的研發秉持改善人類生活的人文思維,除了仰賴工程師的先進技術,更需要人文社會領域人才的加入。

中央研究院「研之有物」專訪院內人文社會科學研究中心蔡宗翰研究員,帶大家釐清什麼是 AI?文科人與工程師合作時,需具備什麼基本 AI 知識?AI 如何應用在人文社會領域的工作當中?

中央研究院人文社會科學研究中心蔡宗翰研究員。圖/研之有物

詩詞大對決:人與 AI 誰獲勝?

一場緊張刺激的詩詞對決在線上展開!人類代表是有「AI 界李白」稱號的蔡宗翰研究員,AI 代表則是能秒速成詩的北京清華九歌寫詩機器人,兩位以「人工智慧」、「類神經」為命題創作七言絕句,猜猜看以下兩首詩各是誰的創作?你比較喜歡哪一首詩呢?

猜猜哪首詩是 AI 做的?哪首詩是人類做的?圖/研之有物

答案揭曉!A 詩是蔡宗翰研究員的創作,B 詩是寫詩機器人的創作。細細賞讀可發覺,A 詩的內容充滿巧思,為了符合格律,將「類神經」改成「類審經」;詩中的「福落天赦」是「天赦福落」的倒裝,多念幾次會發現,原來是 Google 開發的機器學習開源軟體庫「Tensor Flow」的音譯;而「拍拓曲」則是 Facebook 開發的機器學習庫「Pytorch」的音譯,整首詩創意十足,充滿令人會心一笑的魅力!

相較之下,B 詩雖然有將「人工」兩字穿插引用在詩中,但整體內容並沒有呼應命題,只是在詩的既有框架內排列字句。這場人機詩詞對決明顯由人類獲勝!

由此可見,當前的 AI 缺乏創作所需的感受力與想像力,無法做出超越預先設定的創意行為。然而,在不久的將來,AI 是否會逐漸產生情感,演變成電影《A.I. 人工智慧》中渴望人類關愛的機器人?

AI 其實沒有想像中聰明?

近期有一則新聞「AI 有情感像 8 歲孩童?Google 工程師爆驚人對話遭停職」,讓 AI 是否已發展出「自我意識」再度成為眾人議論的焦點。蔡宗翰研究員表示:「當前的 AI 還是要看過資料、或是看過怎麼判讀資料,經過對應問題與答案的訓練才能夠運作。換而言之,AI 無法超越程式,做它沒看過的事情,更無法替人類主宰一切!

會產生 AI 可能發展出情感、甚至主宰人類命運的傳言,多半是因為我們對 AI 的訓練流程認識不足,也缺乏實際使用 AI 工具的經驗,因而對其懷抱戒慎恐懼的心態。這種狀況特別容易發生在文科人身上,更延伸到文科人與理科人的合作溝通上,因不了解彼此領域而產生誤會與衝突。如果文科人可以對 AI 的研發與應用有基本認識,不僅能讓跨領域的合作更加順利,還能在工作中應用 AI 解決許多棘手問題。

「職場上常遇到的狀況是,由於文科人不了解 AI 的訓練流程,因此對 AI 產生錯誤的期待,認為辛苦標注的上千筆資料,應該下個月就能看到成果,結果還是錯誤百出,準確率卡在 60、70% 而已。如果工程師又不肯解釋清楚,兩方就會陷入僵局,導致合作無疾而終。」蔡宗翰研究員分享多年的觀察與建議:

如果文科人了解基本的 AI 訓練流程,並在每個訓練階段協助分析:錯誤偏向哪些面向?AI 是否看過這方面資料?文科人就可以補充缺少的資料,讓 AI 再進行更完善的訓練。

史上最認真的學生:AI

認識 AI 的第一步,我們先從分辨什麼是 AI 做起。現在的數位工具五花八門,究竟什麼才是 AI 的應用?真正的 AI 有什麼樣的特徵?

基本上,有「預測」功能的才是 AI,你無法得知每次 AI 會做出什麼判斷。如果只是整合資料後視覺化呈現,而且人類手工操作就辦得到,那就不是 AI。

數位化到 AI 自動化作業的進程與舉例。圖/研之有物

蔡宗翰研究員以今日常見的語音辨識系統為例,大家可以試著對 Siri、Line 或 Google 上的語音辨識系統講一句話,你會發現自己無法事先知曉將產生什麼文字或回應,結果可能正是你想要的、也可能牛頭不對馬嘴。此現象點出 AI 與一般數位工具最明顯的不同:AI 無法百分之百正確!

因此,AI 的運作需建立在不斷訓練、測試與調整的基礎上,盡量維持 80、90% 的準確率。在整個製程中最重要的就是訓練階段,工程師彷彿化身老師,必須設計一套學習方法,提供有助學習的豐富教材。而 AI 則是史上最認真的學生,可以穩定、一字不漏、日以繼夜地學習所有課程。

AI 的學習方法主要分為「非監督式學習」、「監督式學習」。非監督式學習是將大批資料提供給 AI,讓其根據工程師所定義的資料相似度算法,逐漸學會將相似資料分在同一堆,再由人類檢視並標注每堆資料對應的類別,進而產生監督式學習所需的訓練資料。而監督式學習則是將大批「資料」和「答案」提供給 AI,讓其逐漸學會將任意資料對應到正確答案。

圖/研之有物

學習到一定階段後,工程師會出試題,測試 AI 的學習狀況,如果成績只有 60、70 分,AI 會針對答錯的地方調整自己的觀念,而工程師也應該與專門領域專家一起討論,想想是否需補充什麼教材,讓 AI 的準確率可以再往上提升。

就算 AI 最後通過測試、可以正式上場工作,也可能因為時事與技術的推陳出新,導致準確率下降。這時,AI 就要定時進修,針對使用者回報的錯誤進行修正,不斷補充新的學習內容,讓自己可以跟得上最新趨勢。

在了解 AI 的基本特徵與訓練流程後,蔡宗翰研究員建議:文科人可以看一些視覺化的操作影片,加深對訓練過程的認識,並實際參與檢視與標注資料的過程。現在網路上也有很多 playground,可以讓初學者練習怎麼訓練 AI,有了上述基本概念與實務經驗,就可以跟工程師溝通無礙了。

AI 能騙過人類,全靠「自然語言處理」

AI 的應用領域相當廣泛,而蔡宗翰研究員專精的是「自然語言處理」。問起當初想投入該領域的原因,他充滿自信地回答:因為自然語言處理是「AI 皇冠上的明珠」!這顆明珠開創 AI 發展的諸多可能性,可以快速讀過並分類所有資料,整理出能快速檢索的結構化內容,也可以如同真人般與人類溝通。

著名的「圖靈測試」(Turing Test)便證明了自然語言處理如何在 AI 智力提升上扮演關鍵角色。1950 年代,傳奇電腦科學家艾倫・圖靈(Alan Turing)設計了一個實驗,用來測試 AI 能否表現出與人類相當的智力水準。首先實驗者將 AI 架設好,並派一個人操作終端機,再找一個第三者來進行對話,判斷從終端機傳入的訊息是來自 AI 或真人,如果第三者無法判斷,代表 AI 通過測試。

圖靈測試:AI(A)與真人(B)同時傳訊息給第三者(C),如果 C 分不出訊息來自 A 或 B,代表 AI 通過實驗。圖/研之有物

換而言之,AI 必須擁有一定的智力,才可能成功騙過人類,讓人類不覺得自己在跟機器對話,而這有賴自然語言處理技術的精進。目前蔡宗翰的研究團隊有將自然語言處理應用在:人文研究文本分析、新聞真偽查核,更嘗試以合成語料訓練臺灣人專用的 AI 語言模型。

讓 AI 替你查資料,追溯文本的起源

目前幾乎所有正史、許多地方志都已經數位化,而大量數位化的經典更被主動分享到「Chinese Text Project」平台,讓 AI 自然語言處理有豐富的文本資料可以分析,包含一字不漏地快速閱讀大量文本,進一步畫出重點、分門別類、比較相似之處等功能,既節省整理文本的時間,更能橫跨大範圍的文本、時間、空間,擴展研究的多元可能性。

例如我們想了解經典傳說《白蛇傳》是怎麼形成的?就可以應用 AI 進行文本溯源。白蛇傳的故事起源於北宋,由鎮江、杭州一帶的說書人所創作,著有話本《西湖三塔記》流傳後世。直至明代馮夢龍的《警世通言》二十八卷〈白娘子永鎮雷峰塔〉,才讓流傳 600 年的故事大體成型。

我們可以透過「命名實體辨識技術」標記文本中的人名、地名、時間、職業、動植物等關鍵故事元素,接著用這批標記好的語料來訓練 BERT 等序列標注模型,以便將「文本向量化」,進而找出給定段落與其他文本的相似之處。

經過多種文本的比較之後發現,白蛇傳的原型可追溯自印度教的那伽蛇族故事,傳說那伽龍王的三女兒轉化成佛、輔佐觀世音,或許與白蛇誤食舍利成精的概念有所關連,推測印度神話應該是跟著海上絲路傳進鎮江與杭州等通商口岸。此外,故事的雛型可能早從唐代便開始醞釀,晚唐傳奇《博異志》便記載了白蛇化身美女誘惑男子的故事,而法海和尚、金山寺等關鍵人物與景點皆真實存在,金山寺最初就是由唐宣宗時期的高僧法海所建。

白蛇傳中鎮壓白娘子的雷峰塔。最早為五代吳越王錢俶於 972 年建造,北宋宣和二年(1120 年)曾因戰亂倒塌,大致為故事雛形到元素齊全的時期。照片中雷峰塔為 21 世紀重建。圖/Wikimedia

在 AI 的協助之下,我們得以跨時空比較不同文本,了解說書人如何結合印度神話、唐代傳奇、在地的真人真事,創作出流傳千年的白蛇傳經典。

最困難的挑戰:AI 如何判斷假新聞

除了應用在人文研究文本分析,AI 也可以查核新聞真偽,這對假新聞氾濫的當代社會是一大福音,但對 AI 來說可能是最困難的挑戰!蔡宗翰研究員指出 AI 的弱點:

如果是答案和數據很清楚的問題,就比較好訓練 AI。如果問題很複雜、變數很多,對 AI 來說就會很困難!

困難點在於新聞資訊的對錯會變動,可能這個時空是對的,另一個時空卻是錯的。雖然坊間有一些以「監督式學習」、「文本分類法」訓練出的假新聞分類器,可輸入當前的新聞讓機器去判讀真假,但過一段時間可能會失準,因為新的資訊源源不絕出現。而且道高一尺、魔高一丈,當 AI 好不容易能分辨出假新聞,製造假新聞的人就會破解偵測,創造出 AI 沒看過的新模式,讓先前的努力功虧一簣。

因此,現在多應用「事實查核法」,原理是讓 AI 模仿人類查核事實的過程,尋找權威資料庫中有無類似的陳述,可用來支持新聞上描述的事件、主張與說法。目前英國劍橋大學為主的學者群、Facebook 與 Amazon 等業界研究人員已組成 FEVEROUS 團隊,致力於建立英文事實查核法模型所能運用的資源,並透過舉辦國際競賽,廣邀全球學者專家投入研究。

蔡宗翰教授團隊 2021 年參加 FEVEROUS 競賽勇奪全球第三、學術團隊第一後,也與合作夥伴事實查核中心及資策會討論,正著手建立中文事實查核法模型所需資源。預期在不久的將來,AI 就能幫讀者標出新聞中所有說法的資料來源,節省讀者查證新聞真偽的時間。

AI 的無限可能:專屬於你的療癒「杯麵」

想像與 AI 共存的未來,蔡宗翰研究員驚嘆於 AI 的學習能力,只要提供夠好、夠多的資料,幾乎都可以訓練到讓人驚訝的地步!圖/研之有物

AI 的未來充滿無限可能,不僅可以成為分類與查證資料的得力助手,還能照護並撫慰人類的心靈,這對邁入高齡化社會的臺灣來說格外重要!許多青壯年陷入三明治人(上有老、下有小要照顧)的困境,期待有像動畫《大英雄天團》的「杯麵」(Baymax)機器人出現,幫忙分擔家務、照顧家人,在身心勞累時給你一個溫暖的擁抱。

機器人陪伴高齡者已是現在進行式,新加坡南洋理工大學 Gauri Tulsulkar 教授等學者於 2021 年發表了一項部署在長照機構的機器人實驗。這名外表與人類相似的機器人叫「娜丁」(Nadine),由感知、處理、互動等三層架構組成,可以透過麥克風、3D和網路鏡頭感知用戶特徵、所處環境,並將上述資訊發送到處理層。處理層會依據感知層提供的資訊,連結該用戶先前與娜丁互動的記憶,讓互動層可以進行適當的對話、變化臉部表情、用手勢做出反應。

長照機構的高齡住戶多數因身心因素、長期缺乏聊天對象,或對陌生事物感到不安,常選擇靜默不語,需要照護者主動引導。因此,娜丁內建了注視追蹤模型,當偵測到住戶已長時間處於被動狀態,就會自動發起話題。

實驗發現,在娜丁進駐長照機構一段時間後,住戶有一半的天數會去找她互動,而娜丁偵測到的住戶情緒多為微笑和中性,其中有 8 位認知障礙住戶的溝通能力與心理狀態有明顯改善。

照護機器人娜丁的運作架構。圖/研之有物

至於未來的改進方向,研究團隊認為「語音辨識系統」仍有很大的改進空間,需要讓機器人能配合老年人緩慢且停頓較長的語速,音量也要能讓重聽者可以清楚聽見,並加強對方言與多語混雜的理解能力。

臺灣如要發展出能順暢溝通的機器人,首要任務就是要開發一套臺灣人專用的 AI 語言模型,包含華語、臺語、客語、原住民語及混合以上兩種語言的理解引擎。這需花費大量人力與經費蒐集各種語料、發展預訓練模型,期待政府能整合學界與業界的力量,降低各行各業導入 AI 相關語言服務的門檻。

或許 AI 無法發展出情感,但卻可以成為人類大腦的延伸,協助我們節省處理資料的時間,更可以心平氣和地回應人們的身心需求。與 AI 共存的未來即將來臨,如何讓自己的行事邏輯跟上 AI 時代,讓 AI 成為自己的助力,是值得你我關注的課題。

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研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook

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3 萬年前截肢手術,婆羅洲有史前黑傑克?
寒波_96
・2022/12/02 ・2362字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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即使沒有現代的醫療知識,古人也能進行截肢這類外科手術,不過手術很成功,但是病人死掉的狀況也不意外。一項考古研究宣稱發現已知最早的截肢手術,地點位於東南亞的婆羅洲雨林,年代距今 3.1 萬年。那麼久以前的原始人,真的有能力截肢嗎?

請注意,本文包含人類遺骸的圖像。

3.1 萬年前手術成功,而且病人活著?

之前知道最早的截肢手術年代是 7000 年前,法國新石器時代的 Buthiers-Boulancourt 遺址。

這項研究調查的地點是一處名喚 Liang Tebo 的石灰岩洞,位於婆羅洲東部。考古學家在這兒尋獲一位長眠者 TB1,估計於 3.1 萬年前去世。此時處於舊石器時代,一小群一小群人們不長期定居,沒有農業,以採集、狩獵維生。

考古學家由埋葬狀況判斷,排場儘管簡陋,應該為他人有意識的體面墓葬,骨頭保存相當完整。估計去世時 20 歲左右,憑藉骨盆無法判斷性別,他的身高不矮,可能是男生或高個子的女生。

遺址位於圖中的紅框內。婆羅洲如今是東南亞外海的島嶼,冰河時期海平面較低時,卻直接連結東南亞大陸。圖/參考資料 1

經歷好幾萬年的歲月,遺骸少掉一些部位也很合理。然而,這位就是少掉左小腿中段以下的骨頭。考古學家仔細分析後,判斷他經歷過小腿的截肢(amputation)手術,之後至少又經過 6 到 9 年,直到去世。

考古學家根據什麼理由判斷他是截肢,而不是一般的斷腿呢?主因是他的小腿骨斷面非常平整,不像是事故摔斷,也沒有感染的跡象,表示腿骨離開身體後沒有造成嚴重的病變。

他左小腿保留的脛骨(tibia)和腓骨(fibula)尺寸比右邊小,明顯有生長落差。推論他在 10 歲多時由於未知原因,被身邊的人用某種利器將左邊小腿骨切斷,而且照護得宜,又生活至少 6 年,去世時受到妥善埋葬。

如果上述推論正確,這位 3.1 萬年前的東南亞人,就是世上截肢手術最早的成功紀錄。

遺骸 TB1 的下半身。圖/參考資料 2

東南亞的史前黑傑克

執行手術的工具不明,肯定不是金屬,可能是黑曜石或某種石材,或是鋒利的貝殼或骨製器具,甚至是加工處理過的竹子,都可能用於切斷骨骼,或是在手術中使用。

截肢不是簡單的小手術,當時的婆羅洲人懂得截肢手術需要的消毒、麻醉、止痛嗎?

即使是身強體壯的(十幾歲)原始人,完全沒有藥物輔助下,要在截肢後全身而退,連明顯感染都沒有,想來不太可能。當地環境一定找得到可供藥用的植物,雖然缺乏直接證據,不過可以假設施術者懂得這些知識。

手塚治虫創作的角色「怪醫黑傑克」開刀出神入化,黑傑克也成為動手術的代名詞。婆羅洲的史前黑傑克是如何習得開刀技能呢?

我自己的想法是,古早人處理動物時,可以獲得不少練習機會,對於骨、肉、血想必不會陌生。在決定截肢的時候,操刀者應該自認有成功的機會,有信心又技術熟練地下刀,否則不會有如此漂亮的手術結果。

截肢者想像圖。圖/參考資料 4

光憑極為零星的考古調查,無法估計當時的截肢狀況,不清楚這位是成功的特例,或是大批犧牲者中唯一的幸運兒。只能確定當時的婆羅洲人,不只已經有相關的醫療知識,還有團隊照顧的精神。

考古沒有發現,不等於真的沒有,也要考慮到遺骸保存的狀況。成功的截肢手術會在四肢留下痕跡,但是舊石器時代的遺骸,四肢骨頭保存往往不全,考古上難以辨識。我猜舊石器時代應該有更多截肢的成功案例,大部分卻無法被我們知曉。

之前研究得知東南亞的婆羅洲、蘇拉威西這塊區域,超過 4 萬年前便有壁畫等藝術創作。史前黑傑克與截肢者所屬的人群,應該和藝術家有關連。醫療、藝術,果然皆為高端的人類技能。

延伸閱讀

參考資料

  1. Maloney, T. R., Dilkes-Hall, I. E., Vlok, M., Oktaviana, A. A., Setiawan, P., Priyatno, A. A. D., … & Aubert, M. (2022). Surgical amputation of a limb 31,000 years ago in Borneo. Nature, 609(7927), 547-551.
  2. Earliest known surgery was of a child in Borneo 31,000 years ago
  3. Prehistoric child’s amputation is oldest surgery of its kind
  4. World’s oldest amputation: Foot removed 31,000 years ago—without modern antibiotics or painkillers
  5. Buquet-Marcon, C., Philippe, C., & Anaick, S. (2007). The oldest amputation on a Neolithic human skeleton in France. Nature Precedings, 1-1.

本文亦刊載於作者部落格《盲眼的尼安德塔石匠》暨其 facebook 同名專頁

寒波_96
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生命科學碩士、文學與電影愛好者、戳樂黨員,主要興趣為演化,希望把好東西介紹給大家。部落格《盲眼的尼安德塔石器匠》、同名粉絲團《盲眼的尼安德塔石器匠》。

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人類潛能大解密:關於「記得順序」這件事
雅文兒童聽語文教基金會_96
・2022/11/27 ・2899字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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  • 文/羅明|雅文基金會聽語科學研究中心研究員

「默記電話號碼」經常在介紹記憶的科普文章中出現,做為生活中一般人能夠馬上記下一段訊息的例子,而能夠記得「多少個」號碼也往往是討論的焦點。

然而,在記下數字的時候,其實還要記得數字之間的「順序」,才算是成功的記下這組號碼。記錯電話號碼而撥話給陌生人,還算小事,一句抱歉就能化解一場尷尬。如果是發票的中獎號碼記錯了,那可是失之毫釐、差之千里,結果或許是空歡喜一場,要是與大獎擦身而過,那可真是捶胸頓足也揮之不去的懊惱啊。

對獎的號碼需要數字和順序都符合才算中獎。圖 /SAPLING

無形中記得「順序」的先天能力:統計式學習

研究人類發展的科學家發現,人從訊息中掌握「順序」的能力,可能是天生的。最有名的例子,莫過於 Saffran、Aslin 及 Newport [1] 以八個月大的嬰兒為對象所進行一個研究。

Saffran 等人製作了四個具有三個英語音節(syllable)的無意義詞(例如:bidaku),並以隨機的順序將這四個詞串接成一段兩分鐘不中斷的語音刺激。這個兩分鐘的音檔中,音節與音節之間在順序上有一定的規律。舉例來說,音節 bi 之後一定是 da,而 da 之後也一定是 ku,但是 ku 之後的音節則不一定,音節 pa 或 go 都可能。

八個月大的嬰兒聽完 Saffran 等人製作的語音刺激之後,對於音節順序是否符合規律(如:bida vs kupa),會有不同的反應,顯示小嬰兒「認得」符合規律的音節組合。這個研究結果不只顯示了人類在毫無所悉的情況下能夠自動發現訊息中的規律性,而且在自己與環境互動之前,已經具備了掌握規律的能力。

統計式學習很可能是先天的能力。圖/Scientific American

人類語言的語法其實就在描述語言的規律性。不論是哪一個語言,詞彙與詞彙之間,總是遵循著某一種規律,然後串接成句。當然,語法的規律性有其嚴謹性,而其程度與面向又隨語言的種類而異。但不論是哪一個語言,如果只是把選好的詞彙隨機的排列成串,恐怕語文造詣再高也很難參透這「句」話的意思。

Saffran 等人[1] [2] [3]所發現的認知能力,學界稱之為統計式學習(statistical learning),它所指的是當某一類訊息出現的機會有一定的規律時,人會從接受到的訊息裡掌握這種規律,並據以發展出有關該類訊息的知識。

就語言學習而言,語言是一種人會從環境中接受的訊息,而這個訊息的背後也有某一種機率的分配。以口說語言為例,每一個語言有其使用的語音,多個語音結合後組成詞,再由多個詞構成語句,但只有某些排列組合才符合規律,使得一個語言從語音到語句由下而上形成一個有規則的系統。

比如以語句的詞序(word order)為例,英語中最典型常見的型態是名詞—動詞—名詞的順序,而這種規律用以表達主詞(第一個名詞)透過動作(動詞)影響著受詞(第二個名詞)的意義,而其他種詞序母語者聽起來可能會感到不那麼直覺。

Saffran 等人認為,語言習得是統計式學習發揮作用的過程,人透過該過程整理語言刺激,並累積出關於語言的知識,進而展現出聽與說的行為。換句話說,語言習得所涉及的是一種通用的學習能力,且普遍存在每一個人的身上,因此我們可以觀察到,來自於不同語言、社會及文化的人,在一般的情況下都能夠發展出語言能力。

感覺剝奪會不會影響統計式學習的能力?

當感官系統在個體發展的早期出現缺損時,直接的影響是個體從外在環境接收的刺激與累積的經驗在質量上與同儕相比較為匱乏,亦即感覺剝奪(sensory deprivation)。一般而言,刺激與經驗是個體發展認知功能的基石,感覺剝奪在認知發展中可能帶來的負面影響,讓研究者開始思考影響的層面:是僅限於特定領域?還是擴及一般領域?

先天聽力損失的影響,是這個議題最直接的例子之一:聽力問題會不會影響孩子基本的認知能力?有研究者提出 Auditory Scaffolding Hypothesis(本文直譯為「聽覺鷹架假說」),其主張:聽覺訊息有一重要特質是訊息片段之間有其序列性,如果個體發展的早期缺乏聽覺上的刺激,其認知系統中負責掌握訊息序列性的功能在發展上將有所延遲[4] [5]

依照聽覺鷹架假說的想法,無論是聽覺或視覺的形式,在面對訊息且需要追蹤其序列性的情況下,聽力先天缺損的孩童其表現將落後聽力正常的同儕。有一些新近研究的結果,似乎符合這樣的想法。

有的研究者採用一種聽打節拍的作業,過程中讓孩子先聽一小段節奏,然後用敲食指的方式,盡可能重複剛剛所聽到的節拍;結果發現,相較於同儕,聽損孩子打出的節拍比較容易和題目有所出入[6]。有的研究者則以色塊序列出題,再由孩子依照剛剛看到的順序點按色塊[7],或另外在體感動作的層面上,觀察孩子複製肢體動作的表現[8],結果都看到了聽損孩子與同儕有所差異。

然而,研究資料並非一面倒的支持聽覺鷹架假說。就在本文撰寫之際,知名期刊《認知》(Cognition)刊登了一篇主題為「先天聽損是否影響統計式學習」的研究。

研究者採用三種動物(貓、狗及鳥)的聲音,然後讓三種聲音前後出現的順序有一定的規律性。按照統計式學習的想法,這些聲音在孩子聽了一段時間之後,其中的規律性會在孩子的身上留下印象。實驗結果也確實如此,先天聽損的孩子與年齡匹配的同儕,都在行為的反應上顯示出兩組孩子都學到了三種動物聲音前後順序的規律性[9]。另一方面,兩組孩子也有表現不同的地方。雖然兩組孩子皆能學會動物聲音和地點的配對關係,但是聽損組的反應慢於同儕組。

或許我們可以這樣猜測,聽損孩子也如同儕一般,訊息的處理引擎仍然可以消化序列性資訊,只是在處理的效率上,聽損孩子可能來的低一些。這也許能夠解釋,為何有聽損的孩子在面對訊息且需要追蹤其序列性的表現會有所落後。

感覺剝奪帶給認知發展的潛在阻礙仍有許多未知之處。圖/PNGKIT

能夠「記得順序」看起來稀鬆平常,其實並不如想像中的簡單,而且它的影響不容小覷。它所反映的認知能力,關係到個人與環境互動的經驗能否進一步轉化為知識。對於身心發展早期就遭遇感覺剝奪的個體來說,感覺剝奪帶給認知發展的潛在阻礙仍有許多未知之處,而這些阻礙可能會在哪些層面,以及衍生的風險與副作用,有待更多的研究加以釐清。

參考資料

  1. Saffran, J. R., Aslin, R. N., & Newport, E. L. (1996). Statistical learning by 8-month old infants. Science, 274, 1926–1928.
  2. Saffran, J. R., Johnson, E. K., Aslin, R. N., & Newport, E. L. (1999). Statistical learning of tone sequences by human infants and adults. Cognition, 70, 27-52.
  3. Saffran, J., Hauser, M., Seibel, R., Kapfhamer, J., Tsao, F., & Cushman, F. (2008). Grammatical pattern learning by human infants and cotton-top tamarin monkeys. Cognition, 107, 489-500.
  4. Conway, C. M., Kronenberger, W. G., & Pisoni, D. B. (2020). Letter to the editor: Do Pediatric Cochlear Implant recipients display domain-general sequencing difficulties? A comment on Davidson et al. (2019). Ear & Hearing, 41(4), 1051–1054.
  5. Conway, C. M., Pisoni, D. B., Anaya, E. M., Karpicke, J., & Henning, S. C. (2011). Implicit sequence learning in deaf children with cochlear implants. Developmental Science, 14(1), 69–82.
  6. Hidalgo, C., Zécri, A., Pesnot-Lerousseau, J., Truy, E., Roman, S., Falk, S., Dalla Bella, S., & Schön, D. (2021). Rhythmic Abilities of Children With Hearing Loss. Ear and Hearing, 42(2), 364–372.
  7. Gremp, M. A., Deocampo, J. A., Walk, A. M., & Conway, C. M. (2019). Visual sequential processing and language ability in children who are deaf or hard of hearing. Journal of Child Language, 46(4), 785–799.
  8. Bharadwaj, S. V., Matzke, P. L., & Daniel, L. L. (2012). Multisensory processing in children with cochlear implants. International Journal of Pediatric Otorhinolaryngology, 76(6), 890–895.
  9. Pesnot Lerousseau, J., Hidalgo, C., Roman, S., & Schön, D. (2022). Does auditory deprivation impairs statistical learning in the auditory modality? Cognition, 222, 105009.
雅文兒童聽語文教基金會_96
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雅文基金會提供聽損兒早期療育服務,近年來更致力分享親子教養資訊、推動聽損兒童融合教育,並普及聽力保健知識,期盼在家庭、學校和社會埋下良善的種子,替聽損者營造更加友善的環境。