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你的鄰居可以信任嗎?鳥類的防騙守則!

羅夏_96
・2021/07/01 ・2833字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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我們都不喜歡被欺騙,因為被騙除了心理上覺得受傷外,時常會伴隨著一些利益損失。個人被騙還算小事,一旦欺騙的狀況普遍在社會中出現,就會嚴重破壞人與人之間的信任與合作,進而影響到整個社會的穩定。因此人類社會發展出不少辨識與對抗欺騙者的手段,當然這個過程中,騙子也不斷發展出各種應對方法。但除了人類,動物之間也會為了自身利益進行欺騙。那牠們是如何對抗欺騙呢?近期發表在 Science Advances 上的研究就揭示了其中一種方法1

圖/Giphy

溝通與欺騙

聲音做為動物訊息溝通的一種方式,方便又快速,但這種方式也很容易被騙子利用。例如科學家們就發現,一些靈長類和鳥類會藉由發出假的警告聲來讓同類生物誤以為危險接近,進而離開該地區。這時,這些騙子就能獨享該地區的資源。

這種假的警告聲在同種生物間的欺騙效果非常有效,因為忽視警告聲的代價非常高。如果為了對抗騙子而選擇忽視警告聲,那一旦遇上真的危險很快就 GG 了,因此野生動物多半不會忽略任何警告聲。

那有甚麼辦法能對抗這種欺騙呢?以人類為例,如果有人重複欺騙行為,我們就會記住該人不值得信任,並且將的他的壞名聲告訴團體中的其他人,這樣其他人就知道他不可信任。另一種方式是施行懲罰,一旦發現欺騙的人我們便給予懲罰,讓他不敢再犯的同時,警告其他人最好也不要騙人。

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圖/Giphy

但上述的這兩種方式並不太適合野生動物使用。首先你要被騙好幾次才能記住這個騙子不能相信。另外在懲罰騙子時,搞不好對方會反抗,你也會受傷。不論哪種方式,對生活在自然的野生動物來說,成本都頗高。

那怎樣的方式既能防止騙子,成本又最低呢?來自德國康斯坦茨大學與荷蘭瓦赫寧恩大學的研究者,根據對北噪鴉的研究,發現一種有效的方式1

北噪鴉的生活模式

北噪鴉 (Perisoreus infaustus) 是生活在歐亞大陸北部的鳥類,牠們偏好小型團體生活(通常由一對生育者和最多五隻其他北噪鴉組成),一個北噪鴉團體通常會生活在一個範圍為 0.5 – 1 平方公里的領地中,而這個領地對於提供團體成員食物資源非常重要。因此北噪鴉有著很強的領地意識,一旦有其他非團體的北噪鴉侵入領地,領地內的北噪鴉便會發起進攻,以肢體衝突的方式把入侵者趕走。

北噪鴉。圖/Wikipedia

北噪鴉的主要天敵為老鷹,當團體內的成員在領地內發現老鷹接近,牠們便會發出警告聲,讓領地內的其他同伴趕緊去避難。然而,這種保命用的警告聲正是騙子可以利用的機會。

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北噪鴉的鄰居也會發出警告聲來示意老鷹的接近,不過有時這並非善意的警告。這些鄰居的警告聲有時是為了欺騙領地內的團體成員,讓牠們誤以為老鷹接近,藉此讓團體成員離開去避難。而這時,這些騙子便能不費吹灰之力的入侵該領地,獨享食物資源。

正如前文所提到,忽略任何警告聲對動物來說都很危險,畢竟有時候鄰居發出的警告確實是真的。那北噪鴉究竟該如何對抗這種欺騙行為呢?這也是研究團隊所好奇的問題。

北噪鴉的防騙守則:只相信自己人!

為了觀察北噪鴉如何避免被騙,研究團隊設計了實驗。實驗進行前,研究人員會先錄製北噪鴉的警告聲,而這些警告聲有三個來源:自己團體內的前成員、領地附近的鄰居、從未遇過的陌生北噪鴉。

圖/Wikipedia

接著研究團隊會設置一個誘食器,吸引成年的北噪鴉單獨前來。研究團隊同時會在誘食器附近架設攝影機和喇叭,藉此來觀察北噪鴉在聽到不同來源的警告聲後,會有怎樣的反應與行為。

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研究團隊首先發現,只要北噪鴉聽到警告聲,都會離開誘食器。這符合前面所說的,野生動物不會忽略任何警告聲。雖然北噪鴉聽到警告聲都會離開誘食器,但根據警告聲的來源不同,北噪鴉的反應時間也不同。

當警告聲來自團體內的前成員,北噪鴉立刻就會離開誘食器;若警告聲是來自鄰居或陌生個體,北噪鴉則會稍微觀望一下再離開。這顯示北噪鴉似乎比較相信社會關係比較近的個體所發出的警告聲。為了驗證這個想法,研究團隊又進行下一個實驗。

這次他們測試北噪鴉在聽到警告聲離開誘食器後,會花多久時間才回來,而這個實驗的結果和上面的實驗完全相反。當北噪鴉聽到鄰居或陌生個體的警告聲而離開後,很快就會回到誘食器上;但如果是聽到團體內前成員的警告聲,則會花更多時間觀察,然後才會回到誘食器上。

綜合以上的結果,研究團隊認為北噪鴉確實有對抗欺騙手段的簡易方法:只相信社會關係較近的個體,也就是「自己人」。

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研究團隊進行的測試示意圖,觀察北噪鴉聽到不同來源的警告聲時會有怎樣的反應。圖/參考資料1

方言的形成

這個結果讓研究人員確認了,北噪鴉能辨識並長期記住團隊成員(包含離開團體 2 ~ 3 年的前成員)的警告聲。根據聲紋測試,不同來源的警告聲確實有所不同,但北噪鴉究竟是如何辨識這些差異、又是在生長過程中的何時記住這些差異,仍有待研究。

另外這個實驗也證實了,光有熟悉不足以產生信任。北噪鴉每天都會接觸到鄰居,對鄰居們是非常熟悉的。但是聽到鄰居警告聲的反應,竟然和聽到陌生個體的反應幾乎是一樣的。為甚麼呢?因為鄰居為了獲取資源,施行欺騙的機率較高,但北噪鴉又不能忽視任何警告聲,所以成本最低的防詐騙方式,就是只信任同團體成員所發出的警告,並對該警告予以高度重視。

圖/Giphy

研究團隊認為這個方式和人類有相似之處,想想在我們的生活中,比起每天都遇到的鄰居,我們更願意相信和自己同團體的人(這邊的團體不只有親緣關係,宗教信仰、社團活動也都是)。而為了避免被欺騙,團體也會發展出專屬語言來對抗,而方言就是一種專屬語言。方言顯示了人類語言的多樣性,團體也可用方言來識別自己人,因此研究團隊認為形成方言的底層動力,很大機率就是為了對抗騙子所產生的。

雖然這個想法有一定的道理,不過要驗證這個想法,就需要生物、社會、人類和語言學家共同研究,才能一窺其中的可能了。雖然方言的形成仍有待研究,但這篇研究所揭示的簡易防詐騙手段,即使在複雜的人類社會中,似乎也是一個實用且成本低的好方法呢。

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參考資料

  1. Cunha FCR, Griesser M. Who do you trust? Wild birds use social knowledge to avoid being deceived. Sci Adv. 2021 May 28;7(22):eaba2862.
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羅夏_96
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同樣的墨跡,每個人都看到不同的意象,也都呈現不同心理狀態。人生也是如此,沒有一人會體驗和看到一樣的事物。因此分享我認為有趣、有價值的科學文章也許能給他人新的靈感和體悟

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圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

  • 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?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

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。

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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:

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  • 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

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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?

圖形處理的例子

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。

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典型的CPU與GPU架構

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?

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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?

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(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)

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。
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賴昭正_96
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成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此穫有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。

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為什麼不要對重聽的阿嬤大叫──不只是沒禮貌的問題
雅文兒童聽語文教基金會_96
・2024/06/04 ・3173字 ・閱讀時間約 6 分鐘

  • 文/張逸屏|雅文基金會聽語科學研究中心 主任/研究員

端午節時,幼兒園大班的晴晴跟著爸爸媽媽回阿嬤家過節,晴晴興奮地跟阿嬤分享前幾天在學校聽的故事「紅盒子裡的祕密」,但是,最近開始出現重聽情況的阿嬤,常常聽不清楚或聽錯,不是說「啥?什麼?」,不然就是把「驢子爺爺」聽成「吳爺爺」。於是,晴晴不自覺地愈講愈大聲,希望能讓阿嬤聽清楚,當阿嬤還是聽得霧煞煞,晴晴只好更大聲!最後,大聲到爸爸從廚房跑出來罵晴晴:「怎麼可以對阿嬤講話這麼大聲、太沒禮貌了!」晴晴委屈地哭了起來……

大家應該都有碰過被身旁的人提醒跟這位長者說話要大聲一點的經驗吧?根據世界衛生組織的數據[1],60 歲以上高齡人口中,約有 1/4 的人患有足以造成生活障礙的聽力損失(disabling hearing loss)。然而,說話大聲一點,真的可以讓重聽的年長者聽得比較清楚嗎?一般來說,嗓門特別小的人,或是原本用悄悄話的方式在說話,這時提高到一般音量應該會有用。然而,若是一般音量的情況下,大聲說話、甚至大吼大叫,其實是不怎麼管用,更可能會有反效果的[2]。這樣違反直覺的情況,是什麼緣故造成的呢?

圖一/大吼大叫往往不會讓重聽的人聽得更清楚(圖片來源:Pixabay)

大聲不是比較聽得清楚嗎?

一般直覺上會認為,既然重聽或有聽力損失,就是講大聲一點應該就能聽得到了,不是嗎?事實上,由於「語音組成」及「聽力損失特性」這兩大因素,會使得加大音量卻反而有聽不「清楚」語音的問題。

然而,在解釋上述兩大因素之前,必須先釐清聽得「到」不一定聽得「清楚」。大家應該都有這樣的經驗,在有噪音或距離較遠的情境下,例如在廚房洗碗時,家人在客廳說話,我們會聽「到」家人在說話的聲音、也可能聽到大致的內容或是部份內容,但卻沒辦法聽「清楚」完整的內容、或是有聽錯的情況。而重聽或聽力損失的情況也很類似,因為聽力損失有不同的程度,一般年長者的重聽不會是完全聽不到的情形,因此老人家常會說「我都有聽到啊!是你講話不清楚。」

語音組成:聲母和韻母

那麼,當音量變大、卻反而「聽不清楚」,到底是什麼原因造成的呢?一般來說,聽不清楚的通常是指語音當中的聲母(子音)無法被完整地傳遞與接收。回想一下,小時候在學注音符號時,拼音時寫在上面的就是聲母(子音)、下面的則是韻母(母音)。圖二以「沙」(/ㄕㄚ/)為例,可以看出子音/sh/(聲母/ㄕ/,但只有氣音的部份)的部份音量小,且集中在高頻帶,而母音/a/(韻母/ㄚ/)的部份則是音量大,且相對集中在較低頻的區塊。然而,當我們試著說大聲一點,也就是把音量放大時,無論我們怎麼嘗試,都只能放大母音部份的音量[3],子音部份的音量都還是很小。甚至,我們可以試試看只針對子音的部份(如/sh/, /s/, /t/等音)「大叫」,會發現根本沒有辦法做到。

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圖二/語音的組成分為聲母(子音)和韻母(母音)。以「ㄕㄚ」(/sha/)音為例,從上半部的聲音波形可看出,子音(/sh/)的音量(振幅)比母音(/a/)要小得多;下半部則是聲譜圖(spectrogram),縱軸代表頻率,子音(/sh/)的頻率成份集中在高頻帶(黑色集中在較上方),母音(/a/)則是低頻相對較多。

然而,在語音中音量較小的子音才是主要提供清晰度的來源[3,4],曾有研究發現,若將語音中子音主要所在的高頻帶(1000 Hz 以上)去除掉之後,語音清晰度只剩不到 40%;反之,若將母音主要所在的低頻帶(500 Hz 以下)去除,語音清晰度仍有 95%[4]。試試看,若將一句話當中的子音都省略掉,那麼「他今天去上班」就會變成「阿因煙玉ㄤˋ安」,會變得非常非常難以理解。

聽力損失的特性:高頻通常較嚴重

大多數老年性的聽力損失是屬於高頻聽損[5],也就是在較高頻率的部份比較聽不清楚。這個類型的聽損者,就常會有前面所提到的感受:「我都有聽到,但我就是聽不清楚、沒有辦法理解內容!」而如果本文一開始提到的晴晴,因為阿嬤聽不清楚而愈說愈大聲時,卻如同前述,語音當中只有阿嬤原本就聽得到的母音部份變大聲了,但應該是要帶來語音清晰度的子音卻沒有辦法同樣變大聲。即使說話者不斷把音量加大,原本是希望能讓對方聽清楚,豈料適得其反,讓子音和母音之間的音量差距更大,更加劇了不清晰的問題,造成了愈大聲反而愈聽不清楚的矛盾現象。

助聽器科技來幫忙:音量壓縮

那麼,要如何才能讓重聽的長輩,或是聽力損失者能夠聽得清楚呢?如果對生活溝通已經造成困擾,應該要尋求專業耳科醫師和聽力師的協助,嘗試配戴設定適當的助聽器。助聽器的功能不只是放大聲音,還具備了「音量壓縮」的科技[6],讓小聲的聲音放大較多、大聲音量的聲音放大少一些。若套上前述子音和母音相對音量的概念,那就是能讓較小聲、原本聽不清楚的子音變得清楚,提高語音的清晰度。不過,配戴助聽器會需要一段時間的適應,同時也需要和聽力師討論生活上聆聽的需求,才能找到最適合自己的設定。並不是到藥局隨意買一副助聽器,以為戴上就能解決聆聽的所有困難喔!

和聽損者談話的小撇步:正常音量、稍慢語速、發音清楚

除了配戴助聽器之外,溝通策略[1,7]的運用也很有幫助註1。從前面的解釋已經了解到,大吼大叫對聽損者理解語音不但沒有幫助,甚至會有反效果。所以在語音本身上面,可以調整的部份不在音量,而是速度和發音清楚。因此,用一般的音量、語速稍微放慢、發音清楚一點但保持自然,這幾個小撇步可以幫助聽損者聽清楚。同時也可試著換句話說,或是搭配手勢動作來幫助理解。

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其他還有一些策略,包括先取得聽損者的注意力,讓他知道您在跟他說話,避免環境噪音或多人同時說話,這些方法可讓聽損者專注在要聽取的語音訊息上,並減少干擾。此外,建議環境的光線要充足,並可稍微靠近聽損者、讓他能看清楚您的臉部,這麼做可讓聽損者獲取臉部表情和口形等線索,幫助解讀語音訊息的內容,即便聽損者不一定有練過讀唇,但口形線索確實會有幫助,您可以留意看看在很吵雜時,若能看到說話者的臉及口形(當對方沒有戴口罩)時,會比較容易聽清楚。

相信若是晴晴運用了上面所提到的這些溝通策略,不但可以快樂地跟阿嬤分享在學校發生的事,享受愉快的祖孫親情時光,也不會被爸爸罵對阿嬤沒禮貌了喔!

圖三/與聽損者談話時,除了正常音量、稍慢語速、發音清楚等小撇步以外,在光線充足的地方談話,讓聽損者能看到說話者的臉部表情和口型輔助語音接收,也是很好的策略。(圖片來源:Pixabay)

註1 :欲了解更多溝通策略,可參考雅文基金會「聽損溝通小學堂」和「微聽損網站-聽說策略」

參考資料

  1. World Health Organization. (2024/02/02). Deafness and hearing loss. Retrieved from https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/deafness-and-hearing-loss
  2. Painter, K. (2013/03/10). How to talk to a hearing impaired person? Don’t shout. USA TODAY. Retrieved from https://www.usatoday.com/story/news/nation/2013/03/10/talking-hearing-impaired/1965127/
  3. DPA Microphones. (2021/03/04). How to improve speech intelligibility when amplifying the voice. Retrieved from https://www.dpamicrophones.com/mic-university/how-to-improve-speech-intelligibility-when-amplifying-the-voice
  4. DPA Microphones. (2021/03/03). Facts about speech intelligibility. Retrieved from https://www.dpamicrophones.com/mic-university/facts-about-speech-intelligibility
  5. Victory, J. (2024/02/21). Understanding high-frequency hearing loss: This kind of hearing loss affects speech clarity. Retrieved from https://www.healthyhearing.com/report/52448-Understanding-high-frequency-hearing-loss
  6. 張逸屏(2022/01/07)。長輩常抱怨助聽器噪音大?——孝子們該認識的「音量壓縮」科技。泛科學。取自https://pansci.asia/archives/339307
  7. UCSF Health. (n.d.). Communicating with people with hearing loss. Retrieved from https://www.ucsfhealth.org/education/communicating-with-people-with-hearing-loss

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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。

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精神個案系列:說自閉症患者聽得進去的「畫」
胡中行_96
・2023/05/29 ・1633字 ・閱讀時間約 3 分鐘

在美國賓州有個 19 歲的非裔青年,近來狂妄自大、幻想戀情、行為怪異,而且憂鬱又想自殺。他一廂情願地認定自己能拯救宇宙,還有某位女同學真心愛他。住院病房的醫師,開立抗精神病藥物 olanzapine,試圖將他拉回現實;以及選擇性血清素再吸收抑制劑 fluoxetine,以化解其心中執念。不過,藥物並非萬能,有些事情還是得仰賴諮商。[1]

泛自閉症障礙

這名青年罹患情感性思覺失調症(schizoaffective disorder),難免有些極端情緒和不切實際的想法,[1, 2]醫療團隊必要跟他懇談。然而,他非住院原因的泛自閉症障礙(autism spectrum disorder),卻是溝通的挑戰。[1]自閉者的腦部發育與眾不同,雖然不減損智能,但是會影響其感知,以及與外界互動的方式。[3]換句話說,別人想講的內容,青年未必不能理解,問題是要怎麼讓他先聽進去。

泛自閉症障礙的症狀繁多,以下是其中幾個例子:

  • 缺乏情緒或非言語的交流,比方說:不太有表情,或點頭、搖頭等動作。[3]
  • 說話時,不看對方的眼睛。[3]
  • 偏好規律;當情況改變,就非常焦慮。[3]
  • 對某些感官刺激,像是聲音或疼痛等,有異常強烈的反應。[3]
  • 鍾情於狹隘的興趣,僅談論特定的議題,或者只玩某種玩具。[3]
  • 不擅長處理情緒。[3]
  • 無法維持穩定的人際關係,因而感到孤獨。[3]

儘管溝通品質不甚理想,該說的話還是得說。治療團隊看青年的「戀愛」,該是郎有情妹無意,便勸他想想對方就好,別致電或登門騷擾。不曉得到底聽進去幾分,青年最後勉強同意。[1]

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不當舉止

出院才一週,青年又被送回來了,這次展露殺人意圖:宣稱家人若阻止他拜訪「女友」,他就神擋殺神,佛擋殺佛。根據其姊妹的說法,青年之前返家後,曾接近該「女友」的住處,因此觸景生情,無法自拔。看來上次住院期間的好言相勸,效果微弱。現在滿腦子性愛的他,對病房裡的女性病友,舉止頗不恰當。醫師將他的抗精神病藥物從 olanzapine,換成 haloperidol,然後又改為 aripiprazole;同時,停止造成副作用的 fluoxetine。多數的精神症狀都改善了,唯獨矯正舉止的方面,仍有待加強。[1]

畫作意涵

青年常講,有顆小行星將要撞擊地球,所有人都會死,而他務必救世。這個主題,也頻繁地出現在他的畫作之中。他闡述創作理念的時候,總是長篇大論;換作醫師問診,就變得言簡意賅。幾週來,醫療團隊不斷表達對其作品的好奇。有天,青年終於忍不住解釋:他母親的伴侶曾虐待他與姊妹。醫療團隊恍然大悟,原來圖畫的意思是母親的伴侶如同小行星,所做的惡行令大家遭殃。[1]

「耶!!」雙眼閃爍著幸遇知音的光芒,青年露出一抹難得的微笑,主動跟醫療人員碰拳。[1]

圖/Law & Order on GIPHY

以畫溝通

總算掌握溝通技巧的醫療團隊,決心拾起畫筆,放手一搏。他們畫了一顆快要被小行星撞擊的地球,外頭包著由人群組成的防護罩。繪製的過程吸引了青年的注意,團隊藉機向他曉以大義:包含他在內的每個人,都擔當保護地球的重責大任。他可以給大家安全感,一起防範攻擊。青年聽完說,懂。[1]

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又過了幾週,他在團體治療的活動中,向眾人表示:「我們要與人為善…這樣地球上的每個人才都能存活。」原來只要方法對了,他不僅能聽懂、記得,還會傳道。[1]

2021 年於期刊上發表此個案報告的作者群中,大概有《星艦迷航記:銀河飛龍》(Star Trek : The Next Generation)的劇迷。他們將與自閉青年的互動經驗,比喻做劇情裡兩個語言不通的外星種族,找到創意的溝通方式。由於這個重大突破,青年學會了道理,行為舉止也不再使他人困擾。[1]

  

參考資料

  1. Kim E, Martin K, Karper L, et al. (2021) ‘Darmok and Jalad at the Psych Ward: A Case Demonstration of How to Creatively Communicate with a 19-Year-Old Patient with Autism Spectrum Disorder’. Case Reports in Psychiatry, 6690564.
  2. Schizoaffective disorder’. (09 NOV 2019) Mayo Clinic.
  3. Autism spectrum disorder (ASD)’. (JUN 2022) Health Direct.
胡中行_96
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曾任澳洲臨床試驗研究護理師,以及臺、澳劇場工作者。 西澳大學護理碩士、國立台北藝術大學戲劇學士(主修編劇)。邀稿請洽臉書「荒誕遊牧」,謝謝。