圖文設計對學習的妙用，為什麼人們愛看故事不愛事實？──《行動改造大腦：行為如何形塑我們的思考》

• 作者／賴昭正｜前清大化學系教授、系主任、所長；合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒，那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬．霍金（Stephen Hawking）　英國理論物理學家

大約在八十年前，當第一台數位計算機出現時，一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧；但七十年後，還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」（Artificial Intelligent，簡稱 AI）的能力最近十年突然起飛，在許多（所有？）領域的測試中擊敗了人類，正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元（graphic process unit，簡稱 GPU）是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia（英偉達）股票從每股不到 $5，上升到今天（5 月 24 日）每股超過 $1000（註一）的全世界第三大公司，其創辦人（之一）兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳（Jenson Huang）也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人！可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎？到底是時勢造英雄，還是英雄造時勢？

在回答這問題之前，筆者得先聲明筆者不是學電腦的，因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事，不是我們外行人需要了解的；但作為一位現在的知識分子或公民，了解基本原理則是必備的條件：例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析，即可判斷永動機是騙人的；又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上，它們不用往室外排廢熱氣，就可以提供屋內冷氣，讀者買嗎？

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」（central process unit，簡稱 CPU）。CPU 是電腦的「腦」，其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務，如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作；但為了簡單化，我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作（arithmetic and logic unit，簡稱 ALU），如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下，CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時，CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後，CPU 開始顯示心有餘而力不足：例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素（pixel），每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年，英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定／裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」（註二）定位為「世界上第一款 GPU」，「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU，GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作，快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢？因每一時刻只能做一件事，所以其步驟為：

• 計算 7×5；
• 計算 6/3；
• 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢？很多工作便可以同時（平行）進行：

• 同時計算 7×5 及 6/3；
• 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間，但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢？單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間（16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間），而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間（1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間）！

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了，如何將它擺正成右圖呢？ 一句話：「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點（座標 x, y）組成的，所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了：每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算！如果每一運算需要 10^-6 秒，那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉，便需要 6 秒，這豈是電動玩具畫面變化所能接受的？

人類的許多發明都是基於需要的關係，因此電腦硬件設計家便開始思考：這些點轉換都是獨立的，為什麼我們不讓它們同時進行（平行運算，parallel processing）呢？於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 10⁶ 運算，那上圖的轉換只需 10^-6 秒鐘！

GPU 的興起

GPU 可分成兩種：

• 整合式圖形「卡」（integrated graphics）是內建於 CPU 中的 GPU，所以不是插卡，它與 CPU 共享系統記憶體，沒有單獨的記憶體組來儲存圖形／視訊，主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上；早期英特爾（Intel）因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤，在這方面的研發佔領先的地位，約佔 68% 的市場。
• 獨立顯示卡（discrete graphics）有不與 CPU 共享的自己專用內存；由於與處理器晶片分離，它會消耗更多電量並產生大量熱量；然而，也正是因為有自己的記憶體來源和電源，它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年，英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後，科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化，在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效，因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理，不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化，也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬（註三）等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分，正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲，遠遠落在英偉達（80%）及超微半導體公司（Advance Micro Devices Inc.，19%，註四）之後，大約只有 1% 的市場。

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」，而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心（core）單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心，因此其核心功能不如 CPU 核心強大，但它們能同時高速執行大量相同的指令，在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心；GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書，不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等，也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺，它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是：嘴巴在講，腦筋思考已經不知往前跑了多少公里，常常為了追趕而越講越快，將不少學生拋到腦後！這不表示筆者聰明，因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技，因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣（matrix）的讀者應該知道，如果用矩陣和向量（vector）表達，上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的（註五）。而矩陣和向量計算正是機器學習（machine learning）演算法的基礎！也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在！因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石：它們的架構就是充分利用並行處理，來快速執行多個操作，進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」（deep learning）。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂：「下一次工業革命已經開始了：企業界和各國正與英偉達合作，將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升，幫助企業降低成本和提高能源效率，同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子：下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後，讀者是不是認為筆者該退休了？

GPU（圖形處理單元）和 AI（人工智慧）之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力，特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步，使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率，使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐，而且使其更具成本效益，因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展，GPU 的角色可能會變得更加不可或缺，推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標，這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作，使我們能夠執行複雜的任務，例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外，研究表明，與非人類動物相比，人類大腦具有更多平行通路，這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上，一邊聽音樂一邊做飯，或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技，因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵：透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

（註一）當讀者看到此篇文章時，其股票已一股換十股，現在每一股約在 $100 左右。

（註二）組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」（GeForce 256）插卡吧?

（註三）筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時，就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士（fellow）」Enrico Clementi 的團隊：因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層，我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦（非 IBM 品牌！）與一大型電腦連接來做平行運算，進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

（註四）補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商：英偉達及 ATI（Array Technology Inc.）。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立，2006 年被超微半導體公司收購，品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐（Lisa Tzwu-Fang Su）博士為執行長後，股票從每股 $4 左右，上升到今天每股超過 $160，其市值已經是英特爾的兩倍，完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色，正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題：超微半導體公司現任總裁（兼 AI 策略負責人）為出生於台北的彭明博（Victor Peng）；與黃仁勳及蘇姿豐一樣，也是小時候就隨父母親移居到美國。

（註五）或。

延伸閱讀

• 「熱力學與能源利用」，《科學月刊》，1982 年 3 月號；收集於《我愛科學》（華騰文化有限公司，2017 年 12 月出版），轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
• 「網路安全技術與比特幣」，《科學月刊》，2020 年 11 月號；轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。

有些故事代代相傳之下，經歷非常漫長的時光。過去很久以後，五百年、三千年或一萬年，都已經是「很久很久以前」，難以判斷到底多久。2023 年發表的一項研究認為，澳洲南方的塔斯馬尼亞島，有個故事似乎能追溯到超過一萬年前。

塔斯馬尼亞的祖傳故事

大英帝國的調查隊抵達塔斯馬尼亞初期，估計島上約六千到八千位居民；原住民們統稱為「palawa」，不過又能分成多個有所區別的族群。英國人在公元 1803 年建立第一個殖民地，然後，不意外地起爭議。

走訪塔斯馬尼亞各地，留下許多紀錄的英國人魯賓遜先生（George Augustus Robinson）。圖／參考資料3

殖民者與原住民的衝突加劇後，1823 到 1832 年間導致約兩百位殖民者及九百位原住民身亡。有些英國人希望能和平解決問題，最終勸誘加上強迫，1829 到 1835 年間將島上的原住民，都成功遷移到位於塔斯馬尼亞和澳洲之間，巴斯海峽的弗林德斯島（Flinders）。

英國人認為這是一次「友善」的轉移任務。以當時狀況而言，確實算是相對和平的收場，但是慘遭強制搬遷的原住民依然損失慘重，人口以外，他們脫離原本的家園「Lutruwita」，文化、語言幾乎喪失殆盡。

遷徙計畫中，英國人魯賓遜先生（George Augustus Robinson）可謂關鍵角色。他走訪塔斯馬尼亞各地，說服原住民搬家，也對當地風俗文化非常好奇，留下大量紀錄。

這些 1830 年代的紀錄，就像塔斯馬尼亞傳統文化的切片。後來有些原住民重返塔斯馬尼亞，試圖擺脫殖民時，英國殖民者當初搜集原汁原味的資料，也成為重建傳統的材料之一。

魯賓遜等人搜集的紀錄來自多位原住民的說法，其中一個故事相當費解，至少當年魯賓遜無法理解，新問世的論文總算揭開奧秘。

情節湊不上，是因為發生在太久之前

祖先的遷徙故事，提到他們來自一片大陸；後來大陸被海水淹沒，當時岸邊附近有冰山漂浮。那時望向南方的天空，可以見到一顆很亮的星。

塔斯馬尼亞與澳洲之間的地形。兩地之間原本存在陸橋，海水上升後形成巴斯海峽。圖／參考資料1

塔斯馬尼亞原住民一代一代仰望星空，也建立一些自己的天文學知識，被魯賓遜忠實收錄。那顆南方大星星卻令人費解，因為星空中根本沒有符合描述的那顆星。最可能的對象是老人星（Canopus），也稱為船底座α（α Carinae）。

星空中最亮的是天狼星，第二就是老人星，顯然它非常顯眼，可是位置明顯有差。是原住民唬爛，還是魯賓遜唬爛，或是魯賓遜紀錄錯誤呢？新的分析指出，他們都是正確的，因為一萬兩千年前的星空，老人星確實處於故事中的那個位置。

首先，故事提到祖先前來的道路被大海淹沒，冰山在岸邊漂浮。對照現代科學知識，能輕易推論這講的是冰河時期結束，海平面上升，淹沒澳洲與塔斯馬尼亞之間的陸橋，形成巴斯海峽，讓塔斯馬尼亞成為一個四面環海的島。

接著是星空為什麼不同？從地球表面仰望夜空，星星的分布位置會由於「歲差」緩慢改變。回溯調整成一萬多年前的星空，老人星的確就在那兒。

地表很多位置都能見到南方明亮的老人星，不同民族、文化各有自己的想像。台灣人即使沒有親眼注意過，也肯定知道老人星，因為這就是福祿壽中的「壽星」，形象化叫作南極仙翁。

有趣的是，中文名字叫老人星，英文名字 Canopus 則來自特洛伊戰爭傳說中的一位年輕人，他是航海家，後來不幸在埃及被毒蛇咬死……所以中國想像這顆星是老人，歐洲卻想像是年輕小夥。

回溯塔斯馬尼亞 1831 年 8 月 1 日，凌晨 5 點時的星空。圖／參考資料1

難以理解的時候，先忠實紀錄

考慮到魯賓遜紀錄的日期是 1830 年代，更加深故事的真實感，因為當時英國人還不知道「冰河時期結束導致海面上升」。阿加西（Louis Agassiz）首度宣稱冰川歷史的想法要等到 1837 年，更多年後取得較多支持，十九世紀後期才廣為人知。

魯賓遜等歐洲人對聽到的故事內容難以理解，他們或許會聯想到聖經的大洪水，但是完全想像不到冰河時期。所以這些內容，大概更能免於印象或偏好影響，反映忠實的紀錄。

據此推敲，塔斯馬尼亞祖傳故事講的是：「大約 1.2 萬年前海水上升之際，明亮的老人星在那個位置」。如果推論正確，這便是傳承 1.2 萬年的口述歷史，堪稱全人類罕見的文化遺產。

有人或許會好奇，一些研究認為早在四萬年前，已經有人穿過澳洲，抵達塔斯馬尼亞。可是島上原住民的祖先故事，卻是一萬多年前？

我想可能是因為，記憶對於愈久遠的事情常常會愈壓縮，把更早發生的事情疊加到比較近期，印象很深的事件中。或許原住民的祖先很早就過去，但是海水上升淹沒陸橋令人印象太過深刻，就變成故事的素材。

另一件啟示是，世界上不知道的事情太多了，當你不太理解聽到什麼的時候，不要試著腦補，就照聽到的忠實紀錄下來！

延伸閱讀

• 短篇 比文學更古老的重金屬故事
• 手指彩虹會發生不好的事？——白樂思的最後研究「彩虹禁忌」
• 過了一萬年，如何仍能讓這些原住民認祖歸宗？
• 遺傳學怎麼協助澳洲原住民，尋回失竊的一代？

參考資料

1. Hamacher, D., Nunn, P., Gantevoort, M., Taylor, R., Lehman, G., Law, K. H. A., & Miles, M. (2023). The archaeology of orality: Dating Tasmanian Aboriginal oral traditions to the Late Pleistocene. Journal of Archaeological Science, 105819.
2. Rising seas and a great southern star: Aboriginal oral traditions stretch back more than 12,000 years
3. GEORGE AUGUSTUS ROBINSON
4. 老人星名字來源神話人物 Canopus 維基百科

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。

由蓋亞文化出版，臺灣首部植物採集漫畫續作《採集人的野帳 第二集》於 12 月 15 日上市，本書描繪大正 13 年植物採集人的日常，由漫畫家英張構思取材並汲取台北植物園研究史料，帶領讀者重溫臺灣原生植物發掘的黃金年代。

採集人的理想與堅持

《採集人的野帳》故事描述大稻埕藥草堂獨子涼山意外將植物學者上山採集的標本燒毀，於是被父親送到植物園勞動抵債。從採集、鑑定到研究、紀錄，讀者將逐步了解植物標本的製程，同時也將隨著劇情推進經歷各種事件，如於山區採集期間誤闖私種罌粟並自製生阿片販賣的山賊村、於颱風天時追捕在蘭花溫室行竊的小偷、於基隆採集時見證當地腦寮的興衰。此外本系列也揭露各種植物的神秘面紗，從死而復生的萬年松、能預測未來的颱風草，到被視為不祥之兆的竹子花等等，讀者將踏上百年前的植物旅路，探索採集人的足跡與精神。

穿梭古今，還原歷史

注重漫畫娛樂性的同時，《採集人的野帳》為了能正確傳達知識，每一個環節都有林試所學者專業監修，上至植物名稱下至葉片形狀、長度、分布等細節，都有層層的把關與考據，力求能修改成最完美、最還原的植物樣貌。此外本書也重現了大正時期植物園與博物館的樣貌，從植物園蘭花溫室到臺灣總督府博物館 （今國立臺灣博物館） 都參考了當代照片，並由作者英張還原時代背景下的種種細節。

植物串起的羈絆與成長

《採集人的野帳》除了是一部職人漫畫，同時也是部青春成長的故事，個性看似幼稚急躁的藥草堂獨子涼山，卻熟知植物種類並以其獨特藥性來幫助別人，與父親的衝突以及對於繼承藥草堂的排斥更是源於一段悲傷的過往；看似成熟可靠的松尾做事拼搏努力，背後也有著他的苦衷；而從山賊村逃出、缺乏山下生活常識的霧草，透過涼山與松尾的教導和幫助才能融入大家。

本集內容更深入描寫了採集人的日常和植物園腊葉館眾人的羈絆，帶領讀者探索採集人的足跡與精神，重溫台灣原生植物研究蓬勃時期。

——本文摘自《採集人的野帳 第二集》/ 英張，2021 年 12 月，蓋亞。

• 作者／芭芭拉．特沃斯基，本文摘自《行動改造大腦：行為如何形塑我們的思考》，行路出版，2020 年 09 月 02 日

多年以來有大量研究顯示：圖示對學習、教學、記憶都能發揮良好效果，甚至對說服也很有幫助，而且圖示往往比平鋪直敘的文章有效得多。這適用於很多主題的教學、學習和說明，STEM 相關主題尤其如此。圖示之於文字的優勢很容易解釋：圖示比文字更直接地對映出意義。這讓圖示更容易呈現某個東西長什麼樣子、怎麼做某件事，或是某個東西是怎麼運作的。一如往例，好的設計很重要，我們希望能告訴大家做出好設計的訣竅。當然，同樣的道理也適用於文章，好的設計是關鍵。

如果你喜愛故事勝於數據，我正好有個好例子，關於一張救了幾百萬人生命的非常簡單的圖示。1997 年，《紐約時報》專欄作家紀思道（Nicholas Kristof）撰文提及自己之前寫的一篇專欄，說他那篇文章改變了比爾及梅琳達．蓋茲基金會（Bill and Melinda Gates Foundation）的目標，讓他們把關注焦點從賣電腦轉至全球健康。不過，紀思道後來發現：蓋茲夫婦之所以改變目標，不是因為他的文章扣人心弦，而是因為吉姆．派瑞（Jim Perry）設計的一張簡單的圖。我們一聽，馬上去找那張圖看。那張圖的確非常簡單，大部分是文字，沒有長條或線條，只有一張表格，標題是「因水而死」（Death by Water）。在標題下方，左邊那些欄位列出四種與水有關的疾病，以及每年因為那種疾病而死的人數；右邊那些欄位與左邊的對齊，——描述每種疾病的痛苦過程。在 1997 年，因為這些疾病而死的總人數是 353 萬人。我想，應該從來沒有一張圖（或一段話）比它更有影響力。

創造效果良好的圖、圖示、圖表、表格和資訊圖表

訊息和接收者是設計的根本。你想說什麼？對誰說？我們已經談過工具，還有好幾個設計原則、指引和經驗法則。點、線、框、長條圖、網狀圖、樹狀圖、表格（即排列起來的框）等眾多形式，每一個在脈絡中各有意義。

地圖上的線跟圖表上的線意義不同，就像「clothes line」（晾衣繩）、「line of work」（行業種類）和「ticket line」（購票隊伍）的「line」各有不同意義。這些形式可以分開來用，也可以合起來用。想想它們可能促成什麼意義和推論。

考慮一下空間中的位置。加進合適的圖像、字詞、句子和符號。你也可以運用別的意義要素：顏色、材質、字型、大小等等。如果你希望人們記得你的圖，請讓它顯得獨特。不論你做的是什麼，請讓它好看—至少試著讓它好看。實際找人驗證你的設計直覺，最好能用上三 P 原則。切記世上沒有唯一的最佳方案。就像美麗有很多方法，唱歌有很多方法，成為優秀的運動員、企業家或演員有很多方法，能發揮效果的設計也有很多—所以設計不斷推陳出新！現在來談訊息的部分。

論述的形式：描述、解說和故事

回來談我們對大學教科書裡的圖示所做的的大型調查。我們發現那些圖示有幾種論述形式（discourse form），最基本的是描述（description）、解說（explanation）和故事（story）。描述包括對葉子或細胞各部位的標示（labeling），以及各種葉子或細胞的樣本。解說包括對光合作用和細胞分裂的說明。故事包括孟德爾（Mendel）發現遺傳的經過，還有華生（Watson）和克里克（Crick）發現 DNA 雙螺旋結構的經過。是的，它們都可以做成圖示。

描述、解說和故事是圖示論述的三大類型，也是純文字論述的三大特徵。每一種都以前一種為基礎，也拓展了前一種。任何一則特定論述（不論是文字的或圖示的），都可能混和這三種類型。描述呈現的是空間或時間中事物的狀態，例如地圖或時間線。解說加上因果關係：滑車系統如何運作？

怎麼登記投票？故事不但有上述所有特徵，還有別的特徵：除了最重要的敘事之外，還有懸疑、劇情、情緒、主角、反派等等。不曉得你有沒有注意到，「故事」現在成了時髦用語，每個人都在尋找故事，每個人也都在寫故事（其實那些往往是描述和解說─跟這個一樣）。故事蔚為風潮是有道理的，因為故事對我們影響很大。故事都有角色，有我們支持的好角色，也有我們討厭的壞角色。這些角色跟我們一樣，有欲望、有目標，也有情緒（而且這些欲望、目標和情緒有時候是衝突的）；他們會惹上麻煩，也會從麻煩中脫身；他們可能屢屢嘗試一再失敗，也可能一試再試最後成功。我們為故事的懸疑和情感欲罷不能；它們有令人難忘的生動細節；它們有讓我們銘記在心的道德情操、人生智慧或金玉良言。簡言之，故事效益驚人——但請切記認知第一定律：好處必有代價，有優點就一定也有缺點。

故事的大問題是：它們會蓋過我們心中的事實。故事多采多姿、引人入勝又讓人難忘。故事與事實和數據形成強烈對比：數據把個體化約成點或數字，而故事不但與生命有關，故事本身也有生命。我們可以從故事學到人生教訓。數據枯燥乏味，數字容易混淆。一則恐怖攻擊的故事能讓幾百萬人陷入恐懼；一則幸運中獎的故事能讓幾百萬人掏錢買彩券。

除了描述、解說和故事之外，還有兩種論述形式值得一提：對話（conversation）和論證（argument）。對話是互動的，它帶動交流，讓各方做出貢獻。對話不宜由一個人主導。在此同時，對話對內容和方向控制不多，容易變成各說各話（也經常變成各說各話）。「現代」媒體的特點之一，就是強調圖示、資訊圖表、動畫、文學、音樂、戲劇和藝術的互動，並期待讀者／觀眾／聽眾一同參與創造意義。雖然閱聽大眾的確參與了互動，但這種互動常常是單向的，所以稱媒體為「互動式的」實在有點不知所以。「互動式」的概念似乎是：你看（或聽）完一件事之後，產生了自己的想法，由於有了這個想法，你第二次看時能看到不同的角度。這又是一個螺旋，它也是第九章談到的很多創作的基礎。

接下來是論證，政治和法庭劇對此都不陌生。學術界也不乏論證，我們用論證來支持或反駁理論、立場或預測。在辯護—也就是提出論證—的時候，人們提出能支持他們倡議的立場的證據或分析。雖然他們也期待對方反駁，但通常只期待對方的反駁能為我所用—利用對方的反駁狠狠殺球。

故事：漫畫！

要談說故事，就不能不談漫畫，因為它是最有創意的說故事形式。由於漫畫用上了所有種類的描繪和詞語，我們想表達的東西能應用到更廣的層面，不只應用到文章形式的故事，還應用到視覺化。漫畫呈現的通常是在空間中行動的身體，亦即本書的基本主題。漫畫也是圖示：它們用框框來包含和分割，它們把框框上下左右排列，按頁面分組。它們以很多方式運用語言和符號。

用圖說故事比比皆是。到處都看得到漫畫裡的超級英雄，他們已經成了神話，每有新作，必讓粉絲瘋狂。漫畫形式的嚴肅作品不但啟發優秀作者，也得到主流讀者歡迎。現在還有很多出色的學術入門漫畫，介紹歷史、心理學、哲學、物理、化學、統計—只要你想像得到的，應有盡有。漫畫新聞日益蓬勃。家長、老師和圖書館員為孩童、寶寶、青少年買的漫畫越來越多，孩子們也都非常喜歡。

漫畫對我們好，對我們的孩子也好

漫畫就像所有故事一樣，它們可以是感性的、刺激的或好笑的，它們給人樂趣。它們可以成功達成教育或宣導目的。它們在傳遞訊息時善用媒介：在使用圖畫的效果可能更好時，就用上各式各樣的圖畫；在使用語言的效果可能更好時，就用上各式各樣的語言；在同時使用兩者能發揮加乘效果時，就同時使用兩者。漫畫跟文章形式的故事不一樣，它們不但教我們怎麼看，還教我們該看什麼，對這個越來越愛用視覺溝通形式的世界來說，這兩種能力非常重要。漫畫能吸引讀者，尤其是年輕、對閱讀興趣不大的讀者。到目前為止，已有幾十份研究顯示漫畫對教學有幫助。我之所以會岔題談這個，是因為漫畫長久以來受到很多誤解，連美國國會都對詆毀漫畫參上一腳。他們說：雖然漫畫並沒有讓年輕人變得暴力或變成共產黨，但它們太簡單了，所以看漫畫其實稱不上閱讀，漫畫是該被瞧不起的次等文化—才怪！漫畫也是一種藝術形式。

從很多漫畫家身上，我們已經看到漫畫能做到什麼，還有漫畫是怎麼做到的，例如傳奇漫畫家艾斯納（Will Eisner）和史畢格曼（Art Spiegelman）。另一位漫畫大師麥克勞德（Scott McCloud）則是畫了一部談漫畫的漫畫，它也已經成為這個領域的經典。他們的洞見不但帶給之後的漫畫家啟發，也推進了認知科學研究。我接下來會談談他們成功的因素，亦即他們運用的許多精巧手法的一部分，但請切記：漫畫最基本的規則就是—打破規則！

圖比文字好記

圖是漫畫之所以更具優勢的重要部分。圖不只比文字好記，在溝通上也比文字更快也更直接（我們在第二章談過這個）。圖能呈現文字無法呈現的動作、情緒和場景的細微之處。看看表情符號有多少，它們的變化遠遠超過 LOL 或 OMG 等網路黑話；看看 GIF 檔多受歡迎：在 2016 年，每天有 10 億個 GIF 檔誕生；再看看大家多迷 Instagram：在 2018 年，每天有九千五百萬則貼文。圖天生就是萬人迷，數量日日暴增。

圖能呈現，文字能訴說

史畢格曼稱漫畫（comics）為混搭（Co-Mix），藉此強調漫畫是圖和文字兩種媒介的結合。漫畫不但讓圖和文字發揮到極致，甚至讓它們更上一層樓，彼此合作、互動、互補、補充、對比、反駁、融合和混和。在這個意義上，漫畫與電影、劇場和電玩有相似之處，但漫畫更無拘無束。漫畫是十分靈活的媒介，它不但擺脫其他多媒體的侷限，更讓我們能盡情發揮創意，天馬行空地運用各種形式的媒介。漫畫不但容許創意，甚至鼓勵、催化創意。

漫畫鼓勵檢視，也獎勵檢視

漫畫這種媒介的豐富內涵必須詳加檢視。而這些看和理解漫畫的習慣，可以轉移到認識現實生活中的人、場景和情境，也可以轉移到認識頁面上的地圖、圖表、視覺化和圖示。跟漫畫一樣，面對面溝通也是豐富而多模態的，結合了聲音要素和視覺要素（聲音要素有嘆氣聲、笑聲、 咕噥聲、詞語，以及隨語調而變化的句子；視覺要素有笑容、皺眉、聳肩、點頭、用指頭指，以及手和身體的動作）。