愛睡五天王-東熊西蝠南猴北狳中嬰兒

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？

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？

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。

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。

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。

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。

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」

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。

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。

延伸閱讀

• 蔡宗翰（2022）。寫給中學生看的 AI 課：AI 生態系需要文理兼具的未來人才。三采文化出版。
• Tulsulkar, G., Mishra, N., Thalmann, N.M. et al (2021). Can a humanoid social robot stimulate the interactivity of cognitively impaired elderly? A thorough study based on computer vision methods. Vis Comput 37, 3019–3038.

【閱覽提醒】

本文含有屍體照片，已拉燈處理，請小心閱讀~

多功能家具可以在有限的室內空間中，發揮最大效益。有些床舖底下設計了抽屜，同時兼顧使用者的睡眠與儲藏需求。如果遇上狹小到連抽屜都拉不開的臥房，掀床（ottoman storage beds^[1]）則是異曲同工，卻更有彈性的首選。其儲物區一樣在床板底下，打開的方式卻改成向上掀起，容易擺進擁擠的地方。^[2]

在義大利有一名 56 歲，高 150 公分，重 55 公斤的女性，個頭雖小，但擁有一張巨大的白色雙人掀床。她在床上堆滿衣服和毛毯，底下也放了雜物，可謂物盡其用。事發當時，她正打開床底的儲物空間。然而，之後當急救人員衝進她的臥室，把床板向上推開，從下面拖出來的不是任何私人物品，而是她的屍體。^[1]

更確切地說，他們所見的情形是這樣的：該女子趴著，上半身被夾在掀床的底板和儲藏區之間。急救人員把她移到一旁，想要開始搶救，卻發現為時已晚。於是，她就被留在床邊的地板上，頭部朝左側轉，如同翻肚的死蛙般，彎曲的手腳向外攤開。不久，鑑識團隊趕到現場，此時女子的體溫等同室溫。臉、胸和上腹等處有定型的紫色屍斑（livor mortis、hypostasis 或 lividity^[3]）；而下巴與四肢硬化，為屍僵（rigor mortis）現象。因此，他們認為當急救人員抵達，女子應該早就死亡超過 24 小時。^[1]

驗屍工作於三天後展開，根據報告：她的結膜充血；面部浮腫；下巴與脖子擦傷；口鼻流血；舌頭從牙齒間伸出；臉龐與雙手發紺（cyanosis），呈現青色。頸椎雖然沒有斷裂，但頸靜脈擴張，且軟組織滲血。此外，她的肺部，也鬱血和膨脹。^[1]

法醫認為，女子體內的血液循環與氧氣輸送，都嚴重受到影響。從病理生理學的角度來說，干擾氧氣輸送的機制，大致分為五種：^[1]

1. 環境中的氧氣遭其他氣體取代，因而濃度下降。
2. 從口鼻至肺泡，整個空氣流經的路徑中，任何一處受到阻礙。
3. 脖子的血管受到壓迫，導致腦部血流減少。
4. 細胞因氰化物中毒，無法運用氧氣新陳代謝。
5. 結合多種機制，例如：上吊有同時壓迫呼吸道，以及阻斷血流等效果。

這名女子的創傷性窒息（traumatic asphyxia），一方面是呼吸道遭阻斷，而無法輸送氧氣到肺部；另方面又是頸部血管受外力擠壓，以致腦部缺氧，所以應該歸類為上述的第五種。^[1]

全天下那麼多人睡掀床，憑什麼她這張會格外致命？首先，鑑識團隊注意到她的掀床，缺乏防止床板墜落的懸吊機關，^[1] 所以手必須一直撐著，才能保持開啟。這可能也是為什麼知名家具行的網頁會強調，不要使用過重的床墊，否則裝置無法安全且正常地運作。^[4] 再來，該床底儲藏空間的口緣，有一抹血跡，那大約是她被卡住的地方。這個位置離床頭，也就是開關床板的支點頗近，比較不方便施力。最後，如果房間或至少屋子裡還有其他人，她或許不會那麼晚才被發現。^[1]

「有鑑於此，我們相信掀床的儲物空間，最好保持清空；不然就是要於他人在場時，才能放置物品，雖然這不太實際。…我們更強調其安全系統，要定期接受合格的人員檢查及維修…儲存與拿取東西的時候，則應該站在槓桿支點的對面。」鑑識團隊以一種家具使用說明書的口吻，為這篇個案報告作結。^[1]

延伸閱讀

鑑識故事系列：嬰兒側睡，會猝死？

參考資料

1. Cinquetti A, Franchetti G, Fichera G, et al. (2022) ‘Entrapment within an ottoman storage bed: an unusual accidental asphyxial death’. Forensic Science, Medicine, and Pathology, 18, pp. 176–181.
2. Biggs C. (27 NOV 2019) ‘Small Bedroom Ideas: The Best Ways to Maximize Your Tiny Space’. The Wirecutter.
3. Wolfe J. (2011) ‘Easing Distress When Death Is Near’. In Wolfe J, Hinds P, Sourkes B, Textbook of Interdisciplinary Pediatric Palliative Care: Expert Consult Premium Edition – Enhanced Online Features and Print. (pp. 381)
4. 「KORTGARDEN：雙人掀床，kimstad淺乳白色」IKEA臺灣版官網（Accessed on 01 OCT 2022）

輾轉反側，徹夜難眠的時候，您幾點起床？就算醒了，工作效率是否異常低落？
在此，請您非但別只想到自己，還要拿出一點同理心：因為被剝奪睡眠的澳洲喜鵲，也深受困擾。

捉野生喜鵲來做失眠相關的實驗

2022 年 4 月的《科學報告》期刊，有一篇標題冗長的論文，叫做〈失眠削弱澳洲喜鵲的認知表現並改變其歌曲產出〉^[1]。其第一作者澳洲 La Trobe 大學博士候選人 Robin Johnsson，認為歌唱的時辰與類型，對於喜鵲的社交生活相當重要，並以此做為研究主題^[2]。且不論在 COVID-19 疫情之前，有些人就已經沒什麼社交生活，更不要談呼朋引伴一起歡唱 KTV，人家喜鵲可是隨時都過得多采多姿。

於是，牠們就被科學家抓去做實驗了。

首先，研究團隊架設陷阱，用起士誘捕野生喜鵲。為牠們戴上標有序號的腳環之後，再關進裝有監視器的房間裡。接著，為了測量腦電波圖（electroencephalogram, EEG）與肌肉電位圖（electromyogram, EMG），科學家把無辜的喜鵲抓來開刀。於其腦部表面和頸部肌肉，植入電極貼片（electrodes），方便之後記錄睡眠狀態^[1]。

然後，喜鵲們就去接受特訓。

反覆訓練後篩選符合資格的喜鵲來做失眠實驗

研究團隊準備了一種木製食器，左右各挖一個淺槽。其中一個槽裡，盛裝少量起士和麵包蟲。第一次食物直接攤在眼前，不加以掩飾；第二次猶抱琵琶半遮面；第三次開始蓋子完全擋住凹槽，令喜鵲啥也看不見。在訓練的初期，全部的食器都採用灰色蓋子。直到最後的「聯想學習」（associative learning），蓋子被換成黑色或白色。喜鵲掀開特定顏色的蓋子，發現下面藏有食物。這樣重複 15 次，讓牠們不把「食」、「色」的關係兜在一起也難^[1]。

結訓後，研究團隊把食器裡的獎勵換成「不會動的麵包蟲冷盤」（chilled, unmoving mealworms），為喜鵲舉辦驗收成果的模擬考。除了執行「聯想學習」的覓食活動，科學家也期望牠們展現「反轉學習」（reversal learning）的能力。將蓋子的顏色調換，要喜鵲嘗試選出有食物的凹槽。這個階段有一些評分要點^[1]，例如：

1. 喜鵲做出第一次選擇時，是否有延遲的行為。緩慢的反應，代表注意力不集中，或動機下降。
2. 喜鵲得經過幾回，才能達到連續 12 次嘗試中，有 10 次正確的及格分數。
3. 喜鵲選擇正確瓶蓋的比率。

凡是順利通過模擬考的喜鵲們，便能晉升至下一關。

在實驗的主要階段，喜鵲們被劃為三組，分別體驗下列三種睡眠模式之一：無干擾睡眠、6 小時睡眠剝奪，以及 12 小時睡眠剝奪。研究人員防止喜鵲睡著的花招，包括：迫近或拍打鳥舍、發出噪音，或是輕撫充滿睡意的喜鵲^[1]。如同可憐的臺灣中學生，明明前晚都沒睡飽，隔天還得參加考試。研究人員存心要看失眠的喜鵲，怎麼失常。

人類跟喜鵲一樣會被睡眠影響行為

正式測驗的結果不出所料，沒睡飽的喜鵲容易犯錯，而且要花較長的時間，才能選出正確答案。有些喜鵲甚至失去參與測驗的動機，傾向找機會補眠。其實以前的研究便顯示，失眠也會降低人類的認知表現。諸如參與動機、清醒程度（alertness）、注意力、警戒等級（vigilance）等，都會受到負面影響^[1]。

除了喜鵲考試的成績，科學家也記錄了牠們社交行為的變化。失眠的喜鵲寧可睡覺，也不要唱歌。最後就算唱了，單曲的長度卻意外地延展。原本的晨曲改在中午演出，頻寬變得狹窄，內容相較貧乏，顫音也明顯減少。這與人類的口語溝通，大同小異。當一個人睡眠不足，說話的速度會緩慢下來，咬字不如平常清晰，語句重覆的機率提高，甚至可能妨礙聽眾理解講者所要傳達的訊息^[1]。

澳洲喜鵲有複雜的家族。牠們用歌聲來劃定疆域，分辨敵友，並建立「鳥」際關係。失眠不僅會害喜鵲把歌唱得七零八落，也會進一步危及其社交生活。既然以往的人類睡眠實驗結果，與喜鵲有那麼多的相似處，下次在抱怨疫情害自己沒朋友之前，我們是不是應該先睡飽，再來思考怎麼社交呢？

備註：此實驗結束後，參與受試的澳洲喜鵲，均在 2019 年 7 月被野放。

參考資料：

1. Sleep loss impairs cognitive performance and alters song output in Australian magpies (Scientific Reports, 2022)
2. Researchers find what magpies lose from hitting snooze (Brisbane Times, 2022)