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一筆一劃在紙本上做紀錄,不只文青還能記憶清晰!

喀報CastNet_96
・2021/05/09 ・3136字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 512 ・六年級

在科技產品中成長的 Z 世代和 Y 世代,相當熟悉如何使用科技產品,也習慣使用科技產品、網路、社群網站記錄所見所聞。這個世代的人雙手大部分都抱著手機,卻很少拿筆,寫日記、做筆記好像是一件很復古的事,科技產品的興起彷彿正在取代紙本產品。

平板電腦旋風,颳對還是颳錯

以市場調查機構——國際數據資訊有限公司( International Data Corporation,IDC )公布的統計數據來看, 2019年 平板銷售量雖然總計 1.44 億台,但銷售成長率卻為 -0.6% ,顯示全球平板電腦的銷售量正在衰退。意外的是, Apple 平板電腦的銷售量不減反增,市占率更高達 34.6% 。這個現象可以歸功於支援 Apple Pencil 的新款 iPad 於 2018 年底推出,能夠利用平板電腦做更直覺的操作的功能讓大家趨之若鶩。 2020年 ,全球平板電腦的銷售量回歸成長,有別於 2019 年,銷售量成長率竟高達 13.6% , Apple 銷售量雖然下滑 6.7% ,但也持續維持市占率霸主的成績。

2019年全球平板電腦銷售量成長率為-0.6%,2020年則達13.6%。圖/邱怡婕重製   資料來源:IDC
2019 年全球平板電腦銷售量成長率為 -0.6%, 2020 年則達 13.6%。圖/邱怡婕重製 資料來源:IDC

關於平板電腦筆記軟體的比較在近年更是不計其數,跟在紙上寫字幾乎相同的手寫筆記,似乎同樣有助於記憶,但接下來介紹的研究卻發現同樣都是寫字,在紙上寫字對於大腦的認知卻更深刻與堅固。

分解記憶歷程

在進入研究之前,先了解一下記憶如何形成。人類藉由感官接收一整天的所見所聞,並把他們記錄下來。有些記憶很容易忘記,有些到老了都還能拿出來當故事說。根據心理學,這些資訊被轉化成記憶會經過三個階段,分別是編碼( encoding )、儲存( storage )和檢索( retrieval )。

第一個階段——編碼,即是將外界的感官刺激轉化成能被大腦儲存的資訊的過程,就像我們需要把語言變成 1 和 0 才能被電腦接受一樣。常見的編碼有兩種,分別為語音編碼和視覺編碼,在此不贅述。

第二個階段——儲存,分為感覺儲存、短期儲存與長期儲存等三種。「感覺儲存」持續的時間最短,因為資訊過大所以不會全部被轉化;「短期儲存」則是我們最常見的記憶,短期儲存的資訊容量有限且很快就會衰退,但如果資訊對人類是有意義的,就可以增強短期儲存記憶能力;「長期儲存」如同 1 TB 的硬碟,可以儲存的資訊量最大,但這裡的資訊必須傳回來短期儲存後才能使用。

第三個階段——檢索,當人類需要取出記憶時,會在短期儲存中搜尋需要的記憶。

記憶歷程的三個階段。圖/邱怡婕製    資料來源:超普通心理學
記憶歷程的三個階段。圖/邱怡婕製,資料來源:超普通心理學

根據日本東京大學領導的團隊——梅島敬太( Keita Umejima )、茨城卓也( Takuya Ibaraki )、山崎孝宏( Takahiro Yamazaki )和久吉酒井( Kuniyoshi L. Sakai )等人於 2021 年 3 月 19 日在 Frontiers in Behavioral Neuroscience 平台上發表的研究,發現在「記憶歷程」中,資訊如何輸入與編碼會顯著影響檢索的過程。研究團隊主要探討的是用紙本、平板或智慧型手機三種不同的輸入與編碼方式,會對人類的記憶歷程造成什麼影響。

紙本筆記 vs 行動裝置

研究者找來了 48 位 18 到 29 歲之間就讀中或剛畢業的日本大學生,每位受試者都會先回答一組關於他們平常筆記偏好的問題,而研究者根據結果,將受試者分為三組,分別是紙本組、平板組和智慧型手機組(以下簡稱「手機組」),而平板組和手機組又統稱裝置組。

實驗中,受試者被要求參與一段虛構的對話,對話內容是與另外兩人討論他們最近兩個月的計畫,對話中包含 7 個課業方面的行程、 7 個私人方面的行程,例如:作業截止日、上課時間、聚餐等等。為了驗證不同的資訊輸入方式,各組進行記錄的方式都被嚴格規定。紙本組會拿到四種顏色的筆,並且可以任意使用;平板組也是使用筆,更不受顏色限制,但禁止使用鍵盤;而手機組可以使用手指寫字或使用鍵盤打字。受試者在沒有時間限制的環境,以各組特定的方式記錄下對話中的行程。

受試者記錄下行程,並在一小時後進行記憶檢索。(圖片來源/邱怡婕重製)資料來源:frontiers in Behavioral Neuroscience
受試者記錄下行程,並在一小時後進行記憶檢索。圖/邱怡婕重製,資料來源:frontiers in Behavioral Neuroscience

雖然研究者沒有限制受試者記錄行程的時間,但他們仍然有計算受試者所花的時間。研究發現,紙本組記錄行程的時間短於裝置組,紙本組的受試者只花了大約 11 分鐘,平板組花了 14 分鐘,而手機組花了 16 分鐘。相較於現代多數人相信科技產品能增進效率,紙本組受試者相較於裝置組快了 25% 。同時,對於較簡單、直白的問題,例如:什麼時候要交作業等,紙本組的準確率也高於裝置組。值得注意的是,上述有提到紙本組和平板組都是用筆來記錄行程,但紙本組和平板組的表現卻有明顯差異。紙本組除了上述較優異的表現以外,大腦神經元活躍程度更是顯著高於裝置組。

當受試者完成記錄後,會進入干擾環節,用以分散注意力。干擾環節結束後,編碼和檢索的時間剛好滿一小時,受試者會躺上功能性磁振造影儀器,進行記憶歷程中的檢索階段,並且被問一系列實驗最初跟行程有關的問題。儀器會透過血液流動,來測量神經元在特定大腦區域中的活動。研究者發現,各組受試者在語言區、影像視覺化區和海馬體的大腦神經元活動皆有增加,不過,紙本組的大腦神經元活動明顯高於裝置組,尤其是負責記憶和導航的海馬體。海馬體的活動顯示由於紙本豐富的空間細節,使記憶更容易被回想起來。

做筆記還是應該使用紙本

其中一位研究者——久吉酒井在新聞稿中說到:

「科技產品只能制式化的在螢幕上滑動,其文字和圖片的編排也是經過標準化的。但當人類接觸實體書本,人類可以將眼睛閉起來,並且清楚記得照片是在書本左方三分之一處,以及自己在書本底端做的筆記。」

研究者指出,實體紙張比起科技產品更有用,是因為實體紙張包含獨一無二的資訊。在實體紙張上寫字可以獲得獨特、複雜、具空間性及觸覺的資訊,而這些資訊很可能是增進記憶力的原因。關於紙本組和平板組的比較,受試者都是使用筆,差別在於紙本上還是平板上書寫,兩者的研究結果卻有顯著差異。研究者認為,紙本比平板包含更複雜、具空間性的資訊,而且紙本是可以永久觸摸的,有不規則的筆觸、和參差不齊的形狀,例如:折到的書角。反之,科技產品在滑動的過程中沒有固定的位置,將軟體關掉時,頁面即跟著消失。種種原因讓紙本組的大腦活動更活躍,並在一小時後記得較多資訊。

不過,如果嫌紙本太佔空間、浪費資源,研究者也建議將電子文件個人化,例如:用螢光筆畫線、畫圈、畫箭頭、添加虛擬便利貼,或其他獨特的標記,這樣的方法也可以模仿紙本豐富的空間感,進而加強記憶。因此,在科技進步的同時,有些事物還是我們不能輕易捨棄的,下次複習功課或安排行程時,不妨也拿起筆在紙張上記錄下重要的資訊,不僅看起來很文青,也在朝成為學霸的路上邁進。

參考文獻


 


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喀報CastNet_96
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國立陽明交通大學傳播與科技學系大三學生自媒體,文章撰寫類目含括科技新知、藝文評論、人物特寫、社會議題和專題新聞,以大學生的觀點出發撰寫與自身和社會相關的文章,內容豐富。 喀報CastNet網站:https://castnet.nctu.edu.tw/


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既是科學家,也是樂團鼓手!──專訪數學物理學家程之寧

研之有物│中央研究院_96
・2022/03/11 ・5978字 ・閱讀時間約 12 分鐘

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|郭雅欣、簡克志
  • 美術設計|林洵安、蔡宛潔

在學術與搖滾的多重維度上行走

還記得美劇《The Big Bang Theory》嗎?劇中常常出現的物理名詞「弦論」,是描述物理世界基本結構的理論。中央研究院「研之有物」專訪院內數學研究所程之寧研究員,她正是研究弦論的科學家,也是熱愛音樂的搖滾樂團鼓手,這種跨領域身份並不衝突,兩邊都需要創造力與紀律。由於天生斜槓的性格,讓程之寧在數學和物理領域大展身手,透過數學的深入探討,她試圖將弦論更往前推進。最近程之寧更跨足到人工智慧領域,為學界提供理論物理上的貢獻。

中研院數學所程之寧研究員,主要研究 K3 曲面(特殊的四維空間)的弦論,她發現模函數和有限對稱群之間有 23 個新的數學關聯,稱之為「伴影月光猜想」(Umbral Moonshine)。圖/研之有物

萬有理論和難以捉摸的「月光」

世界從那裡來呢?物理世界的本質是什麼呢?回答這樣的大哉問,一直是理論物理學家所追求的目標。從牛頓力學(日常應用)、廣義相對論(探討很重的物質)到量子力學(探討很小的物質),隨著物理學不斷發展,我們似乎一步步接近答案,但至今卻還未走到終點。

舉例來說,如果有個東西很重又很小,就像「黑洞」,或是大爆炸時的宇宙,我們要怎麼用數學描述?於是科學家試圖整合廣義相對論和量子力學,找出所謂的「萬有理論」(Theory of Everything)──能完全解釋物理世界基本結構的核心理論。

程之寧研究的「弦論」就企圖發展成這樣一個萬有理論。弦論一如其名的「玄妙」,它設定宇宙所有的粒子都是由一段段「能量弦線」所組成,每一種基本粒子的振動模式不同,產生不同的粒子特性。

「人類一直以來的夢想之一就是,如果能用一句話解釋所有事情,那該有多麼美好。」中研院數學所研究員程之寧說道。

程之寧的研究牽涉到數學上的「月光猜想」(Moonshine)與弦論中 K3 曲面的連結。月光猜想是存在於模函數係數與特殊群之間的數學關聯,程之寧與其研究夥伴共發現了 23 個新的關連,並稱之為「伴影月光猜想」(Umbral Moonshine)。

基於弦論的假設,我們的世界是十維的,除了人們在日常生活中可以感知到的 3+1 維(空間+時間),還有六維是因為尺寸太小而無法用肉眼觀察的,這些看不到的維度影響著物理世界,最終也產生了我們這個物理世界所需的各種條件與特性。

綜觀程之寧的研究,橫跨了物理與數學兩個領域,她笑稱自己「天生斜槓」。在學術上,程之寧原先喜歡文學,之後卻走上數理研究的道路;在音樂上,程之寧喜愛搖滾樂,至今仍在自己的樂團裡擔任鼓手。

她如何看待自己一路走來的各種轉折?游徜在數學與物理之間,她又對這兩個領域的連結有怎樣的體會?在與「研之有物」的訪談中,程之寧侃侃而談她的經歷、想法,以及對學術研究的熱忱所在。

在弦論的設定中,宇宙所有的粒子都是由一段段「能量弦線」所組成,每一種基本粒子的振動模式不同,產生不同的粒子特性。圖/iStock
  • 請問您是如何對數學及物理產生興趣?從何時開始?

一開始考大學時,其實我想去念中文系(笑)。不過,因為我高中是選理組,而且只念了一兩年,對文科考試比較沒把握,加上對工程科系沒興趣,最後就選擇臺大物理系就讀。

後來發生兩個轉折,第一個是我很認真的去修了大學中文系的課,結果發現真的沒有想像中容易。第二個就是我發現物理系的課還蠻有趣的,像量子力學和相對論,讓我覺得還想再多學一點、多知道一點。

我開始覺得如果念完臺大物理系就停下來,好像有一種小說沒讀完的感覺,所以就想繼續讀碩士班。那時還沒有覺得自己會走上學術研究的路,單純抱著想把故事看完的想法。

  • 後來是如何接觸到弦論?弦論是如何引起您的興趣?

後來我去荷蘭念碩士,指導教授是諾貝爾物理獎得主 Gerard ’t Hooft。他其實蠻不認同弦論,但他對於如何處理量子力學與相對論很有興趣。

當時 ’t Hooft 教授在建議我碩士題目時就說:「你也知道我不太認為弦論是一條正確的道路,不過聽說弦論最近真的在量子重力這一塊有一些成果。不如妳去讀一讀,看看是不是真的有一些東西在那裡,也可以比較一下其他量子重力理論。」

在我很認真的比較各個量子重力理論之後,就變成弦論派了(笑)。’t Hooft 教授對此也保持開放態度,他有幾個不錯的博士生後來也變成弦論學家,之後我在 Erik Verlinde 的指導下念博士時,就完全以弦論為研究主題了。

  • 研究理論物理會影響您對現實世界的理解嗎?

蠻多人會問我說,妳學了量子力學,是不是就會比較了解這個世界不是非黑即白?或問我量子力學跟宗教是不是有關?可是我覺得我分得很開,我不會去做這樣的連結,我還是活在現實裡,走路時大部分都在專注於自己不要跌倒之類的。

如果真的要講,我蠻感激我們的存在,因為我所學的東西讓我知道這是沒有必然性的。我們能這樣以一種人形的很奇怪的生物的形式存在,然後在這樣一個環境過一輩子,是機率很低的事情,而且我還蠻開心我是當人,而不是奇怪的阿米巴蟲或外星生物!有些人會從這裡連結到宗教或轉世,但我不會,我就停在這裡。

  • 來談談您的研究,伴影月光猜想與 K3 曲面弦論之間是什麼關係?

弦論中有很多的可能性,我們可以挑選特定的四維,然後假設這四維空間是個 K3 曲面。例如說,我們可以把兩個甜甜圈乘起來,在上面做特殊的奇異點,來製造出一個 K3 曲面。這個曲面有一些很有趣的對稱性。從弦論的角度來講,我們可以透過這個過程,找出一個解釋為何有伴影月光猜想的框架。

「把維度乘起來」這個概念很難想像,但這在數學上是成立的。我舉例一個我們能想像的「乘起來」:如果有一個空間是一條線,另一個空間是一個圓,乘起來就變成一個圓柱形,從一個方向剖面可以切出圓,另一個方向則切出線。而在數學上,不管幾維,能不能在紙上畫的出來,都可以這樣操作。

程之寧向「研之有物」採訪團隊解釋「把維度乘起來」的概念。圖/研之有物
  • 如何透過計算,發現捉摸不定的「月光」?

有時候這看似湊巧,一個數學上的函數正好就是弦論某個問題的答案。但其實並不是真的那麼巧,弦論看起來很有彈性,好像什麼都可以解釋,但它其實有非常多結構及限制。

當我在計算一個弦論理論時,它的內部結構可能原本就具有某些特定的性質,然後我再去觀察數學中,有這樣性質的函數可能就只有一兩個,只要再初步算一下,就能知道哪一個是答案。弦論學家日常的計算常常是這樣的,所以這是巧合嗎?是也不是。

  • 您曾經發現 23 個新的伴影月光猜想,您對這類題目特別有興趣嗎?

我覺得數學有兩種,有些數學家喜歡系統性的事情,就像蓋房子一樣,在數學裡建造一個很美麗、非常有系統性的結構,可以把很多事情都放入這個結構來理解。

另一種比較少數的,就是喜歡獵奇,去收集分類奇奇怪怪的特殊東西,例如有這些性質的函數在哪裡?可能你算出來就是 5 個,你也不知道為什麼。月光猜想很明顯就屬於這一類。

兩種的樂趣感覺是不一樣的,我覺得應該都很棒,但我可能是屬於偏好獵奇的這種。

  • 您的研究連結了物理上的弦論與數學上的月光猜想,您怎麼看待這兩個知識體系的互動?

弦論是一個需要很多數學理論配合的物理理論,它是一個有點繁複的框架,我們什麼都要會一些,才能看懂這個理論。當你把許多不一樣的學門的知識加起來,有時候就會在某一個學門──例如幾何──有意想不到的收穫。

弦論在數學上也扮演探索與找尋新方向的角色,讓數學家有新的發現。雖然最後數學定理的證明還是得仰賴傳統數學方法,但在這二三十年間,我們一直從弦論身上找尋數學研究的新方向或有趣的猜想,看到了弦論與數學之間的互動。

數學家有兩種,一種人喜歡建立美麗又有系統性的結構,另一種人喜歡尋找和收集奇怪特殊的數學物件(比如函數),程之寧表示自己屬於後者。圖/研之有物
  • 剛才一開始提到,您高中只念了一兩年,是因為對學校沒有興趣嗎?

其實我一直都覺得上學很無聊。我小時候臺灣教育和現在很不一樣,一班 50 幾個人,老師必須盡量軍事化管理,大家最好都一模一樣,比較好管理。我和學校一直處於互相磨合的狀況,我自認已經努力配合學校,但學校一直覺得我在反抗,這可能是一個認知上的差別。

舉例來說,我小學的時候不想睡午覺,可是老師說大家都一定要睡午覺,不睡午覺的人要罰抄課文,所以我早上到學校時就會把已經抄好的課文交給老師。我覺得我這樣做是在配合老師的規定,可是以老師的立場會覺得我在反抗,學校教育中我遇到了很多類似的情況。

還有就是不喜歡高中的升學氛圍,同學和老師好像都只有一個活著的目標,就是「考大學」。我當時無法習慣升學氛圍,感覺好像活在平行宇宙一樣。

  • 高中休學後,您去唱片行工作,可否談談當時的想法?

我國中開始聽音樂,這是我除了看書之外的重要興趣,我也很快就喜歡上了搖滾樂。高中休學的時候,我唯一的謀生技能可能就是我對音樂的各類知識吧!所以我就去了唱片行,這是唯一一個我會做又有興趣的工作,還好那時候還有很多唱片行(笑)。

  • 對音樂的熱忱,讓您與朋友共組了樂團,並擔任鼓手。您是否比較過樂團生活和學術研究之間的異同之處?

有些人覺得我這樣很跳 tone,但我自己覺得還好。音樂和學術都是我發自內心覺得好玩的東西,兩者也有相同之處,例如它們都需要創造性,也都有需要了解的框架。數學需要嚴謹的證明,音樂演奏也需要遵循結構,例如不能掉拍。

音樂領域還有一點和數學類似──玩樂團的圈子也是以男性為主。我們樂團則是只有一個男生,其他都是女生,可能我真的天生對框架有點遲鈍,玩團之後才發現:「怎麼大家都是男生?」

程之寧表示,學術界仍有許多性別不平等問題未受重視。圖/研之有物
  • 也就是說,目前數學學術圈仍是男性主導,在研究路上,您有因為性別而感受到一些衝擊或眼光嗎?您怎麼面對?

有。那感覺很明顯,日復一日地要去面對,尤其是年紀還比較輕、還必須每一天去證明自己的能力的時候,特別有感。

我遇到時的反應就是,在心裡暗罵一句髒話,然後繼續做我要做的事。我不會想改變別人的想法,感覺那是浪費時間,就算環境給我的阻礙是這樣,我還是繼續去做該做的事。

可是有些事情沒那麼簡單,現在我也當過老師,有時候會看到年輕女生在學術界因為性別而被欺負,或遭到不公平待遇、甚至騷擾。

對此我感到心痛,覺得為何我們學術領域還是這樣的狀況?甚至為什麼性騷擾至今還是一個議題?可以確定的是,學術界許多性別不平等問題未受到重視。

  • 您現在已經有傑出的研究成果,還會因為性別而遭受質疑嗎?

我現在比較會遇到一個狀況反而是來自學生的質疑。我在荷蘭阿姆斯特丹大學教書時,有時候學生會因為我是女教授,而且我的外表在許多歐洲人眼中看起來就像小妹妹,所以比較容易去挑我的毛病。

在課堂上,下面坐的可能都是男學生,只有一兩個女學生,那個氣氛就會變得很奇怪。例如說偶爾會聽到學生評論我的身材或樣貌。

我有和其他一些在歐洲或美國的女性教授聊過這樣的問題,似乎不少人都有類似的不太愉快的經驗。感覺不是很好。

  • 看到您最近的研究和人工智慧(AI)有關,為何會想往這個方向發展?

我有兩個動機。一個就是我真的想深入了解人工智慧。我也可以像普羅大眾,看看 AI 下圍棋,讚嘆「哇!好厲害!」這樣就好,可是我覺得我一定可以真的去理解它,這可能就是數學家的自大吧!

另一方面,我知道對科學研究來說,未來 AI 將會是一個非常重要的工具。這是「在職訓練」的概念,我可能會用到這個新工具,或以後我可能會需要教這樣的課,因為學生是下一代的科學家。因為這些原因,我覺得我需要去訓練自己使用新的工具。在我的領域裡,也有一些有趣的、還沒被解答的科學問題,是 AI 有可能幫得上忙的,我看到了一些潛力。

  • 弦論和 AI 感覺差距很大,AI 也可以應用到弦論的研究嗎?

乍看之下,弦論的確比較抽象,也不像其他許多實驗會產生大量數據。但其實弦論有大量的可能性,我認為使用 AI 來在這些巨量的可能性當中搜尋特別有趣的理論,是一個有潛力能夠加深我們對弦論理解的新的研究方法。

而且 AI 的應用絕不僅限於巨量資料。如果是面對一些比較新的挑戰,在沒有現成的演算法可以用的情形之下,可以自己做出需要的功能嗎?這過程我覺得也非常很有趣,而且應該是會有成果的一條路。這種不是那麼顯而易見的事情,我覺得很有挑戰性,也蠻好玩的。

除了用 AI 來幫助物理跟數學的研究之外,我也試著物理研究當做靈感來源,找出新的 AI 的可能性,我覺得這也是一個很有趣的研究方向。我現在有和 AI 的學者合作,嘗試做出一些創新的演算法,真的還蠻有趣的。

  • AI 對您而言是全新的領域,您如何面對跨領域遇到的門檻?

一開始會覺得真的要去碰這個新的領域嗎?其實現在也還是偶爾會有這樣的懷疑。我在弦論領域可能已經是專家,但去了一個新的領域,我學得不會比二十歲的人快,要怎麼去跟人家競爭?是不是在浪費時間?

但也會想,與其想這麼多,不如先做再說。到目前為止我做了兩年多,感覺還蠻好的,我有學到東西,也有做出小小的貢獻。

其實我還蠻感激有這樣的學習機會。對我來說當科學家最大的好處就是,去搞懂一個新的東西就是工作的一部分。當科學家雖然蠻辛苦,但就結果論來說,我還蠻開心能當一位科學家!

延伸閱讀

  1. Moonshine Master Toys With String Theory | Quanta Magazine
  2. Mathematicians Chase Moonshine’s Shadow | Quanta Magazine
  3. 林正洪教授演講 一 怪物與月光(Monster and Moonshine),《數學傳播》

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