為什麼陌生人當眾出洋相和自己不小心跌倒一樣好笑？

• 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。

雖然很少有學生小學畢業後還不懂乘法表，但有很多人確實不會算，如果一個人開車的速度是每小時 56 公里，開了 4 小時之後，他就開了 224 公里。要是每公克花生賣 40 美分，而 1 袋花生賣 2.2 美元，那麼，這袋花生裡就有 5.5 公克花生。假如全世界人口中有 1/4 是中國人，其餘的 1/5 是印度人，那麼，印度人在全世界的人口中就占了 3/20，或說是 15％。當然，要理解這些問題，並不像學會算 35×4＝140、（2.2）/（0.4）＝5.5、1/5×（1–1/4）＝3/20＝0.15＝15％ 這麼簡單。對很多小學生來說，這不是自然而然就會的東西，要靠做很多很實用、或是純屬想像的問題，才能進一步學會。

至於估計，學校裡除了教一些四捨五入之外，通常也沒有別的了。四捨五入和合理的估計與真實人生大有關係，但課堂上很少串起這樣的連結。學校不會帶著小學生估計學校砌一面牆要用掉多少塊磚、班上跑最快的人速度多快、班上同學爸爸是禿頭的比例多高、一個人的頭圍與身高之比是多少、要堆出一座高度和帝國大廈等高的塔需要幾枚 5 美分硬幣，還有他們的教室能否容納這些 5 美分硬幣。

幾乎也沒人教歸納推理，也不會用猜測相關性質和規則的角度，來研究數學現象。在小學數學課裡談到非形式邏輯（informal logic）的機率，就跟講到冰島傳說一樣高。當然，也不會有人提到難題、遊戲和謎語。我相信，這是因為很多時候，聰明的 10 歲小孩輕輕鬆鬆就能打敗老師。

數學科普作家葛登能最不遺餘力探索數學和這些遊戲之間的密切關係。他寫了很多極有吸引力的書，也在《科學美國人》撰寫專欄，而這些都是會讓高中生或大學生感到很刺激的課外讀物（前提是有人指定他們去讀的話）。此外，數學家喬治．波利亞（George Polya）的《怎樣解題》（How to Solve It）和《數學與合情判讀》（Mathematics and Plausible Reasoning），或許也屬於這一類。有一本帶有這些人的文風、但屬於較初階的有趣好書，是瑪瑞琳．伯恩斯（Marilyn Burns）所寫的《我恨數學》（The I Hate Mathematics! Book），書裡有很多啟發性的提示，帶領讀者解題與發想各種奇思異想，是小學數學課本裡罕見的內容。

有太多教科書仍列出太多人名和術語，就算有說明解析，也很少。比方說，教科書上會說加法是一種結合律運算（associative operation），因為（a + b）+ c＝a +（b + c）。但很少人會提到非結合律運算，因此，充其量來說，結合律運算的定義是畫蛇添足。不管是結合律或非結合律，你知道了這些資訊之後要怎麼應用？書上還會介紹到其他術語，但除了用粗體字印在書頁中間的小框框裡，看起來很了不起之外，也沒什麼值得提的理由。這些術語滿足了很多人認為，知識就好比一門普通植物學，每種學問都可以在體系中，找到自己的類別和位置。相比之下，把數學當成有用的工具、思維方式或是獲得樂趣的途徑，在多數小學教育課綱中都是很陌生的概念（即使教科書內容不錯也一樣）。

或許有人會認為，在小學階段，可以用電腦軟體，來幫助學生掌握基本的算數原理及相關應用（應用題、估計等等）。可惜的是，目前可用的程式通常是從教科書上擷取無趣的例行練習，轉化成電腦螢幕版本而已。我不知道有任何軟體可用整合、一致且有效的方法，來教算術與解題應用。

小學階段的數學教學品質普遍不佳，最終必會有人怪罪於老師能力不足，而且對數學沒什麼興趣、或不懂欣賞數學。我認為，這當中有一部分又要歸咎於大專院校的師資培養課程中，很少或根本不強調數學。以我自己的教學經驗來說，我教過的學生中，表現最差的是中學生，而不是大學主修數學的學生。準小學老師的數學背景也很糟，很多時候甚至根本沒有相關的數學教學經歷。

而每所小學聘用一、兩位數學專才，在學校裡每天分別到不同班級輔導（或教授）數學，或許可以解決部分問題。有時我認為，如果大學數學教授和小學老師每年可以交換個幾星期，會是個好方法。同樣的，把主修數學的大學生和研究生交到小學老師手裡，不會造成傷害（事實上，後者或許能從前者身上學到一些東西）。而三、四、五年級的小學生則可以在完全適任的老師教導下，接觸到數學謎題與遊戲，將可大大獲益。

稍微打個岔，謎題與數學之間很有關係，而且相關性會一直延續到大學與研究階段的數學。當然，把謎題換成幽默也通。我在《數學與幽默》（Mathematics and Humor）書中試著說明，數學和幽默都是某種益智遊戲，與猜謎、解題、遊戲和悖論多有共通之處。

數學和幽默都是把概念組合、拆開再拼回來，然後從中得到樂趣。慣用的手法包括並列、歸納、迭代和倒向（比方說「aixelsyd」就是把「dyslexia」﹝閱讀障礙﹞的字序倒過來）。那麼，如果我放寬這個條件，但緊縮另一個條件會怎樣？某一個領域的概念（像是綁辮子），和另一個看來完全不同領域的概念（如某些幾何圖形的對稱性）有什麼共通點？當然，即便不是數盲，可能也不熟悉數學這個面向，因為你必須要先具備一定程度的數學概念，才可以拿來耍弄。其他像獨創性、不協調感以及精簡的表達，對於數學和幽默來說也都同樣重要。

可能有人說過，因為所受訓練之故，數學家有一種特殊的幽默感。他們往往會接受字面意義，但字面上的解讀又常和標準用法的意義不同，因此很好笑。比方說，哪種運動比賽時要蓋臉？答案是，冰上曲棍球以及痲瘋病人拳擊（按：原文「Which two sports have face-offs」，「face-off」其中一個字面意義為「蓋臉」，而這也是冰上曲棍球常用的術語，意指「爭奪球權」）。他們也很沉溺於歸謬法（reductio ad absurdum），或設定極端前提條件然後做邏輯演練，以及各式各樣的字組遊戲。

如果可以透過小學、中學或大學階段的正式數學教育，或是非正式的數學科普書籍，傳達數學有趣的面向。我認為，數盲就不會像現在這麼普遍。

——本書摘自《數盲、詐騙與偽科學》，2023 年 11 月，大牌出版，未經同意請勿轉載。

受試者看完令人不安的電影後，血液循環降低 35％，但看完幽默題材後則增加 22％。根據研究的結果，研究人員建議大家每天至少笑十五分鐘。

憂傷小丑？喜劇演員的心理特質

1981 年，紐約州立大學雪城分校的心理分析師西摩爾．費雪（Seymour Fisher）與若達．費雪（Rhoda Fisher）發表研究結果，他們並不支持傑納斯所謂「喜劇演員是憂傷小丑」的說法（編按：許多人認為喜劇演員得在舞台前、舞台後承受高度的壓力，不管他們現實生活中發生什麼事，總得每晚登台作秀製造效果，有些演員甚至因此受憂鬱症、躁鬱症所苦，也因此大眾對喜劇演員往往有「喜劇演員其實是憂傷小丑」的印象）。

費雪兄弟進行廣泛的調查，研究四十多位知名的喜劇演員與小丑，包括席德．西薩（Sid Caesar）、傑奇．梅森（Jackie Mason）、小丑布林可（Blinko the Clown），並出版《假裝世界永遠滑稽》（Pretend the World Is Funny and Forever ）一書發表他們的研究。

他們在研究中做了一個經典的佛洛伊德測試：羅夏克墨漬測驗。他們請受試者看模糊的墨漬，說出他們想起什麼。學術研究中時常用到這類測試，甚至有一個知名的佛洛伊德笑話也以此為主題：

一名男子去看心理分析師，分析師拿出一疊印有墨漬的卡片，讓男子一次看一張，問他墨漬讓他想起什麼，男子看了第一個墨漬後說：「性」，看到第二個墨漬後又說：「性」。事實上，他看到每一張卡片都說：「性」。心理分析師憂心地說：「我不是想嚇你，但你似乎滿腦子都是性。」那男子驚訝地回答：「我真不敢相信你剛剛說的，擁有整疊色情卡片的可是你。」

多數測試是在餐廳與馬戲團的更衣室進行，費雪兄弟表示，這些測試往往很難進行，因為旁人和其他表演者常打斷他們。費雪兄弟的研究和一般人對「憂傷小丑」的印象及傑納斯之前的研究結果剛好相反，他們發現喜劇演員與小丑鮮少有精神疾病。專業喜劇演員的工作雖然充滿壓力，但費雪兄弟意外發現，這些受訪者都能迅速恢復元氣，調適力都很好。

被接納的需求

另一方面，費雪兄弟也檢視喜劇演員與小丑的童年經驗，他們說受訪者大多從小就開始走這一行，小時候通常是班上的活寶。他們常開老師的玩笑，這點也符合幽默的「優越」論。有一位表演者記得老師叫他到黑板拼「petroleum（石油）」一字，他馬上走到前面，拿起粉筆寫下「oil」。

專業喜劇演員通常出生低收入戶，童年不是過得很好，所以他們的表演可能是想獲得觀眾的喜愛，藉此彌補童年的缺憾，有很多實際證據支持這點。伍迪．艾倫曾說「被接納的需求」是他想要變得風趣的主要動力之一。傑克．班尼（Jack Benny）不喜歡在古巴度假，因為那裡沒人認得他。W.C. 菲爾茲（W.C. Fields）曾經提到他喜歡讓人發笑是因為「⋯⋯至少在那短暫的時刻裡，大家是愛我的。」

是喜劇演員也是社會學家

費雪兄弟研究的第三方面是檢視與好笑有關的心理特質，有些演員坦承他們對人與行為很好奇，他們會不斷觀察別人的生活細節，直到發現一些小特質可以拿來當新的笑話或表演題材為止。

費雪兄弟發現喜劇演員與社會科學家有很多相似處，他們認為這兩種人都時常注意人類行為的新鮮面，唯一的差異在於喜劇演員用這些觀察讓人發笑，社會科學家則是以這些觀察做為學術論文的基礎。我畢生都在研讀社會科學家的文獻，所以我想主張這種分法並無法清楚區隔這兩種人。

費雪兄弟也檢視喜劇與不安之間的關係，一般人看到墨漬時，通常會看到一個影像，然後才發現墨漬可能有不同的觀察方式。

仔細分析喜劇演員從墨漬中看到的圖案後，費雪兄弟的結論是，他們的受試者常會把墨漬想像成「好的怪獸」，把有威脅感的圖案轉變成比較親切的感覺。「噴火龍」會變成被誤解的高貴角色，「骯髒的土狼」會變成可愛討喜的寵物。費雪兄弟認為這是喜劇演員與小丑在無意間想要以幽默感因應困境的證明。

幽默的長壽

很多人都曾經對喜劇根本上和憂傷與精神病有關的說法提出質疑，費雪兄弟並不是唯一的學者。佛羅里達國際大學的詹姆斯．羅頓（James Rotton）深入探討霍夫曼（Hoffman）的《過往娛樂名人》（Entertainment Personalities of the Past），了解知名喜劇演員的出生與死亡年份，並以同年出生的非喜劇藝人當對照組^註一。

羅頓在名為〈幽默與長壽：搞笑演員較長壽？〉（Trait Humor and Longevity: Do Comics Have the Last Laugh？）的論文中說明研究的結果，他主張喜劇演員和其他藝人的死亡年齡差不多。後續關於喜劇演員死因的研究^註二也顯示，他們並沒有比較常因心臟病、癌症、肺炎、意外或自殺而身亡。

總之，沒有證據顯示每晚必須搞笑演出的明顯壓力會讓他們比較短命。

其他研究顯示，能夠笑看人生可以減少不安，羅頓的研究也呼應了這點。如果喜劇真的有影響，那麼就是有益健康。十三世紀的亨利．德．曼德維爾醫生（Henri de Mondeville）推測笑有助於病人康復，他寫道：「外科醫生應該禁止病人生氣、怨恨與難過，提醒病人歡樂可以讓人心寬體胖，哀傷讓人瘦骨如柴。」

幾百年後，莎士比亞也呼應同樣的理念，他表示：「讓內心充滿歡笑與喜樂，可以遠離傷害，延年益壽。」

最近有一項研究也支持笑聲、因應壓力、身心健康之間的關係。該項研究顯示，會很自然地以幽默應付壓力的人，免疫系統比較健康，心臟病發與中風的機率也少 40％，看牙時比較不會痛苦，壽命也比多數人多四年半。

1990 年，研究人員發現觀賞比爾．寇斯比（Bill Cosby）的脫口秀錄影帶可增加唾液的免疫球蛋白 A。免疫球蛋白 A 是避免上呼吸道感染的要角（受試者聆聽梅爾．布魯克斯〔Mel Brooks〕與卡爾．萊納〔Carl Reiner〕的經典《兩千歲的人》〔2000-Year-Old-Man 〕時，這些優點明顯下降）。

這不是唯一探討笑對身體有何影響的研究。2005 年，馬里蘭大學的邁可．米勒（Michael Miller）與同事研究笑看世界與血管內壁的關係。血管擴張時，可促進血液循環，有益心血管。他們讓受試者看可能讓他們感到不安（例如《搶救雷恩大兵》最初三十分鐘的劇情）或歡笑（《當哈利碰上莎莉》的「假高潮」戲）的電影。整體而言，受試者看完令人不安的電影後，血液循環降低 35％，但看完幽默題材後則增加 22％。根據研究的結果，研究人員建議大家每天至少笑十五分鐘。

天然的止痛劑

羅頓也依循同樣的邏輯，檢視觀賞不同影片對整型外科病患的復原有何影響。他請一組病患從《香蕉》（Bananas）、《站在子彈上的男人》（Naked Gun）、《金牌製作人》（The Producers）等等喜劇片中挑選，但不讓另一組看任何可能讓他們微笑的影片，而是叫他們從《南海天堂》（Brigadoon）、《北非諜影》（Casablanca）、《第七號情報員》（Dr. No）等「嚴肅」片單中選片。研究人員秘密追蹤病患由自控式裝置中使用的止痛劑藥量。觀賞喜劇的人使用的藥量比觀賞嚴肅電影者少 60％。

在另一個有趣的實驗中，研究人員又找另一組病患，不讓他們任選喜劇片，而是叫他們看別人幫他們挑的影片，這組使用的止痛劑比另外兩組都多，這證明觀賞讓你笑不出來的喜劇比什麼都還痛苦。

笑看生死

最後，有一群研究人員要求受試者立下模擬遺囑，開自己的死亡證明（包括估計的死亡日期與死因），寫自己的喪禮追悼文，研究人員發現喜歡笑看人生的人比較不覺得這有多難。在比較實際的情境中，也出現同樣的現象。輔導員訪問失去伴侶半年的人，發現能笑看生離死別的人比較能接受那個情境，繼續過日子。

不過，就像笑話實驗室收到的一則笑話所說的，笑看生死也有可能出現太誇張的情況：

一名男子過世了，他的太太打電話到當地報社說：「我想刊登以下的訃聞：柏尼死了。」報社員工楞了半响後說：「其實刊登十個字的價格是一樣的。」

女士回答：「喔，好吧，那我刊登：柏尼死了，豐田汽車出售。」

註解

1. 羅頓的報告只研究男性喜劇演員，因為他發現很多女性喜劇演員的年齡並不可靠，與其他傳記資料不符，這很可能是一種喜劇的時間心理學。
2. 此研究蒐集 1980 到 1989 年間刊登在《時代》與《新聞週刊》上的演員訃聞。

——本文摘自《怪咖心理學之史上最ㄎ一ㄤ實驗，用科學揭露你內心的真實想法》，2023 年 2 月，漫遊者文化出版，未經同意請勿轉載。