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〈長髮公主〉隱含女性不孕的問題?你所不知道的童話剖析——從榮格心理學分析童話的隱喻

Bonnie_96
・2021/08/06 ・4366字 ・閱讀時間約 9 分鐘

編按:動畫故事近年翻案頻頻!網上流傳著《神隱少女》的千尋隱喻雛妓、《龍貓》的大龍貓隱喻死神的種種都市傳說。本文借用分析心理學開山祖師榮格的視野,一探動畫文本中的隱含義?

《咒術迴戰》中的七海健人有云:「枕邊掉的頭髮越來越多,喜歡的夾菜麵包從便利商店消失,這些微小的絕望不斷積累,才會使人長大。」——泛科《童年崩壞》專題,邀請各位讀者重新檢視童年時期的產物,讓你的童年持續崩壞不停歇 ψ(`∇´)ψ

看過迪士尼動畫電影《魔髮奇緣》的你,想必對樂佩公主的 70 英尺長(約 21.3 公尺)的金髮印象深刻。這部取材自《格林童話》中〈長髮公主〉(又譯萵苣公主)的動畫電影,背後有哪些難以窺見的隱喻呢?本文將以榮格童話分析來討論〈長髮公主〉,這個故事其實隱含女性渴望生育的訊息。各個角色如何以不同方式呈現相同的焦慮?最後他們又是如何化解這樣的渴望?讓我們繼續看下去!

迪士尼動畫《魔髮奇緣》中樂佩公主的金色長髮。圖/Giphy

先來談談,什麼是「榮格童話分析」?

在深入分析〈長髮公主〉的隱喻前,得先來介紹什麼是「榮格童話分析」。

一提到童話,大家腦中馬上浮現罐頭開場「在很久、很久以前」。緊接著,主角一定會遇到三次困難。不管挑戰如何困難,都能迎刃而解。最後來個華麗結尾「公主與王子過著幸福快樂的日子」。

專屬於孩童讀物的童話故事,卻對瑞士心理學家榮格(Carl Jung)十分重要。他認為不會受限各歷史文化、能被大眾喜愛的童話,是人類集體無意識(Collective unconsciousness)中最原始的結構

最重要的是,如何詮釋童話中的隱喻與象徵。因為要找到進入更深層集體無意識的方法,就需要找出並分析這些深藏在童話中的原型(archetypes)和隱喻。並能從童話中,更認識心靈運作的模式和歷程。

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原型,是一種集體無意識(Collective unconsciousness)的結構。它會存在各種心靈活動當中,我們通常很難從意識中直接捕捉。包含會在神話、童話故事、宗教,以及藝術等中發現。 像是接下要談的〈長髮公主〉,或是大家熟知的〈睡美人〉、〈白雪公主〉等童話,必定都會出現美公主、帥王子、壞巫婆三種典型的角色,這其實就是榮格心理學中的原型之一

壞巫婆是童話三種典型角色之一。圖/Giphy

常被提及的原型圖像,還包含:阿尼瑪(anima)、阿尼姆斯(animus)、陰影、老者、孩子,以及魔法師等。其中,陰影(shadow),則是不符合社會規範及道德標準的特質。像是自私、軟弱、貪心等。因為存在無意識中,所以不容易被個體所覺察的內容。

而「阿尼瑪」和「阿尼姆斯」則是比陰影更深層的無意識內容。阿尼瑪是男性中的女性特質,阿尼姆斯是女性中的男性特質。會因為不同的社會文化、個人發展有不同的顯現程度。

在我們的一生中,只能真正體驗或是理解幾個原型而已。但透過童話,我們能夠認識更多不同原型的運作方式,以及集體無意識的運作歷程。

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正如,榮格童話分析最權威的代表人物瑪麗-路薏絲.馮.法蘭茲(Marie-Louise von Franz)在《解讀童話:從榮格觀點探索童話世界》一書中提到,「童話是集體無意識心靈歷程中,最純粹且精簡的表現方式,⋯⋯童話以最簡要、最坦誠開放且最簡練的形式代表原型。在此一純粹的形式中,原型意象提供我們最佳的線索,以了解集體心靈所經歷的歷程。」

榮格童話分析最權威的代表人物 Marie-Louise von Franz。圖/Amazon

人人熟悉的〈長髮公主〉,其實在談不孕?

從前有一對夫妻,結婚很久,他們非常想要一個孩子。但多年過去了,他們都得不到孩子。最後,女人向上帝請求,希望能賜予他們一個孩子。
房子的後方有個小窗戶,可以看到一座美麗的花園,裡面有著奇花異草。但是,花園四周環繞著高牆,誰也進不去。因為它的主人是法力高強的女巫,人人都很害怕她。
有天太太極度想吃女巫花園內所種的萵苣,難以拒絕的丈夫只好去三番兩次去偷來給太太吃。某天被女巫抓到,丈夫不斷向她賠罪,後來不得不答應巫婆的交換條件——「萵苣可以讓你們隨便採,但你們的小孩生下,要交給我。」

從榮格學派童話分析的觀點來看,每個童話故事都會提出一個精神世界,等待被解決的問題。尤其,故事開場的第一段,就決定精神世界的方向。也就是人類共同面臨的某種困境。而故事的情節與鋪陳,是這個解決方案的演繹。

所以從人物設定可以發現,長髮公主的父母及未來的養母(女巫)都至少有「生育困難」及「想要孩子」的其中一種困境,這不但是文本中推動劇情的關鍵要素(促成雙方用萵苣吃到飽交換長髮公主的撫養權),也反映了現實中一般家庭被賦予傳宗接代這種社會責任所衍生的生育焦慮。

貫穿整個故事的核心主題「無法生育」。圖/Pexels

同是身為女性的妻子及女巫,兩人卻擁有不同、甚至是對立的生命議題。動畫中的妻子,象徵著傳宗接代、照顧家庭的責任,以及成為母親與妻子的女性能量。 

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相反地,女巫則是象徵著傳承智慧、帶有純潔,沒有小孩的女性能量。若以現代社會類比,就類似在專業領域中佔有一席之地的女性,能夠靠著才華及知識過著自給自足的生活,選擇不進入婚姻、不投入家庭

兩種不同的角色,雖然有各自的生命議題,可是在文本中都指向同樣的「生育焦慮」。這裡的生育焦慮不只是生理上的無法生育,它背後潛藏人類心靈創造力的枯竭,更是一種對「創造希望」與「新的可能」的渴望。

這樣的渴望和能量,也驅動雙方有了接下來的行為——偷竊。從對方那裡,偷些原本不屬於自己的東西。妻子央求丈夫從女巫花園偷些萵苣,而女巫則是以童話故事慣用手法「交換」取得對方的孩子。

王子闖入「禁忌高塔」,象徵公主逝去的童貞

時間很快地過去了,生下來的女嬰就被命名為拉芬采兒(Rapunzel;意譯萵苣)。在小女孩滿12歲的那年,女巫決定將她送到森林深處,把她關在一座高塔裡。這是沒有門、沒有樓梯的高塔,她就過著禁錮生活。
「拉芬采兒、拉芬采兒,垂下妳的長髮!」每當扶養她的女巫要送飯菜過來時,就會在塔下呼喊她名字。要她放下一頭金色長髮,讓女巫可以藉由爬髮從窗戶進入塔內。
有天,王子騎馬路過森林,被拉芬采兒的歌聲所吸引。在白天,觀察完女巫進入塔內的方法後。隔天夜晚他模仿女巫的通關密語,進入塔內。當拉芬采兒看見陌生男子,簡直嚇壞了。但聽完王子溫柔的自我介紹後,兩人瞞著女巫多次在高塔幽會,日久生情後,拉芬采兒也答應王子的求婚。直到王子帶足夠的線繩能夠編成梯子,就能帶她遠走高飛。

從開場到故事的中段,出現兩個榮格學派所說的「禁忌空間」。分別是女巫的花園,以及拉芬采兒所居住的高塔。兩個場域,都是人無法輕易進入的空間。因為無法輕易接近,往往禁忌會帶有神聖性的意義與象徵。

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將正值青春期的拉芬采兒關在高塔中,有種與外界隔絕、刻意孤立他人的意味。女巫所做的其實正是在呵護少女的純潔狀態,讓她維持在未受外界玷汙、最完美的心靈。

然而,王子進入塔內的那刻起,象徵禁忌的高塔,也不再禁忌。他無疑打破女巫為拉芬采兒所呵護的純潔。逝去的童貞,也象徵著她將從女孩轉變為女人,迎來青春期階段的自我認同危機。

拉芬采兒所居住的高塔是故事中的「禁忌空間」之一。圖/Giphy

有趣的是,拉芬采兒不僅是故事中出現的第三個女性角色,也是故事中唯一有名字的主角。童話故事中的角色,從沒有名字到有名字的轉變,也體現榮格學派所強調的「自性化歷程」。

自性化歷程,是一種個體尋找認定、發展獨特,以及創造生命的過程。因此,生下即被賦予名字的拉芬采兒,也預示著她的人生將完成追尋自我的任務。她也將從原先任女巫擺布、獨自生活在高塔中;與王子的相識相戀,找到屬於自身的認同,並創造自身新的可能與新生命。

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被放逐的懲罰,公主邁向獨立的契機

拉芬采兒某次拉女巫上來時,卻說溜嘴:「教母,為什麼你這麼重?我拉王子都沒有這麼費力,可一下子就把他拉上來了!」聽完一氣之下的女巫,剪去拉芬采兒的秀麗長髮、把她丟到沙漠之中。
不知情仍前來幽會的王子,依舊喊著那句通關密語。但爬上塔內,卻發現前來等著他的,不是拉芬采兒,而是女巫。絕望之餘,王子縱身一躍。掉進一片荊棘叢裡,不慎刺傷雙眼失明,為此流浪多年。
直到,王子來到拉芬采兒所待的沙漠,再度聽見熟悉的歌聲。兩人相擁而泣,她的淚水滴到王子的眼睛,竟然就恢復視力、重見光明。這時的她,也生下一男一女的雙胞胎。最後,王子帶一家四口回到自己的王國,從此過著幸福快樂的日子。

從上一段中,我們也能看到過去受到女巫擺布的她,是處於女性內在分裂的狀態,沒有足夠的能量找到自我認同。

而〈長髮公主〉這篇故事最重要的轉折點,在於女巫的懲罰——剪去她秀麗的頭髮,將她放逐到沙漠之中。本是讓女巫、王子攀爬的金色秀髮,卻因為犯錯而被迫剪去,這象徵著「階段的轉變。」

現今,我們常會看見有些人在經歷失戀、出社會等重要事件後想換換造型,會把過去留了很久的長髮一口氣全部剪掉。在某種意義上就代表「階段的轉變」,也代表期待下個階段的到來。 

但在〈長髮公主〉中,剪髮沒有期待迎向下個階段的喜悅,而是一種初嘗禁果所要承受的代價。且被丟到不毛之地、毫無生機的沙漠,在絕境之中,她需要展現女性內在的力量,同時肩負起成為母親及父親的責任,獨自扶養一雙兒女。

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兜了一圈後,童話故事的最後,依然是王子與公主過著快樂的日子。最終,原先女性內在的分裂狀態,現在也經驗了完整的內在歷程,感受到「生」的希望。

初嘗禁果要肩負的責任與「生」的希望。圖/Pexels
  • 呂旭亞(2017)。《公主走進黑森林:榮格取向的童話分析》。台北:心靈工坊。
  • 瑪麗-路薏絲.馮.法蘭茲(2016)。《解讀童話:從榮格觀點探索童話世界》。台北:心靈工坊。
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Bonnie_96
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喜歡以科普的方式,帶大家認識心理學,原來醬子可愛。歡迎來信✉️ lin.bonny@gmail.com

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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當情緒像過山車?從亢奮到低落,解碼躁鬱症的真實面貌
PanSci_96
・2024/10/12 ・2253字 ・閱讀時間約 4 分鐘

躁鬱症(Bipolar Disorder),正式名稱為「雙向情緒疾患」或「雙極性情感障礙」,是一種讓患者的情緒不受控制地在極度亢奮和極度低落之間擺盪的精神疾病。這樣的情緒變化不僅僅是短暫的起伏,而是持續多天、甚至數週的狀態,對於患者的生活、關係和工作會造成重大影響。

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什麼是躁鬱症?

躁鬱症患者的情緒通常經歷兩個極端階段:躁期和鬱期。

在躁期,患者可能會感到無比的精力充沛、自信心爆棚,甚至會有過度樂觀和衝動的行為。然而,躁鬱症不僅僅是「情緒高漲」的表現,在躁期過後,患者往往會經歷嚴重的情緒低谷,進入所謂的鬱期。此時,他們會感到情緒低落、無力感、甚至有自我傷害的傾向。

近幾年大眾逐漸正視精神疾病的影響,許多名人也曾經公開分享他們的躁鬱症經歷,如歌手瑪麗亞.凱莉、演員小勞勃道尼。這些公眾人物的經歷讓我們看到了這種精神疾病的廣泛影響,以及如何對他們的創作、生活和心理造成衝擊。

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躁鬱症的分類與盛行率

根據跨國研究,不論種族、性別或地區,躁鬱症的盛行率約為 1%,這意味著每 100 人中就有一人可能經歷過躁鬱症的發作。如果將所有的亞型計算在內,終生盛行率甚至可能高達 2.4%。躁鬱症的發病年齡通常集中在 20 至 30 歲之間,超過 70% 的患者在 25 歲前就會出現早期症狀。

躁鬱症依照症狀的不同,還可以分為不同的亞型。最常見的分類是第一型和第二型。第一型躁鬱症的特徵是患者會經歷完整的躁期,通常會影響患者的日常功能,甚至需要住院治療。而第二型躁鬱症的躁期則相對較輕,稱為「輕躁期」,但鬱期仍然會對患者的生活造成嚴重影響。

躁鬱症根據症狀可分為不同亞型,最常見的是第一型和第二型。圖/envato

什麼是「躁期」和「鬱期」?

「躁期」和「鬱期」是躁鬱症的兩個主要特徵階段。

躁期: 許多人對「躁」字的理解常常會聯想到「暴躁」或「焦躁」,實際上躁鬱症的躁期,更多的是情緒高昂、亢奮的狀態。在輕躁期(Hypomania),患者會持續數天感到極度精力充沛,無論在工作還是生活中,表現得比平時更有自信和創造力。但問題是,這種情緒亢奮狀態不一定持續太久,躁期可能會逐漸惡化為狂躁期(Mania)。這時,患者的行為可能會變得極端,容易做出無法預測的決定,例如過度消費、縱情娛樂或進行不安全的行為。

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鬱期: 在鬱期,患者的情緒和行為完全反轉。他們會感到無精打采、情緒低落,對任何事物都提不起勁。這時候,患者的日常活動變得困難,注意力和記憶力也會大幅下降,甚至有自我傷害或自殺的傾向。

從外界看來,躁期似乎是一個非常「高能」的狀態,但實際上,躁鬱症的危險之處正在於它的不穩定性。躁鬱症患者在躁期中無法控制自己的情緒與行為,即使感覺自己處於高峰狀態,這樣的「興奮」很可能會導致衝動行為,如不理智的財務決策或人際衝突。

如何應對躁鬱症?

躁鬱症不僅僅是情緒的擺盪,同時也會對患者的生活產生影響:

  1. 無法控制的躁期時間:躁期的長度和強度不是患者能控制的,患者可能從精力充沛的狀態,轉變為難以收拾的混亂局面。
  2. 鬱期的危險性:在躁期過後,進入鬱期的患者常常因為自責或對前期行為的後悔,而陷入更深的低谷,這增加了自我傷害的風險。
  3. 生活質量下降:反覆發作的情緒擺盪讓患者難以享受生活,甚至對快樂的感受也會變得懷疑和恐懼。
  4. 人際關係受損:情緒極端的變化會讓患者難以建立穩定的人際關係,這對於長期支持系統的建立是巨大的挑戰。
  5. 大腦損傷:每次發作對大腦的損害都是不可逆的,長期下來,注意力、記憶力、甚至思考能力都會受到影響。

治療與日常應對方法

對於躁鬱症的治療,藥物和心理治療是兩個不可或缺的部分。穩定情緒的藥物,如鋰鹽,是控制躁鬱症的重要工具。鋰鹽自 20 世紀開始就被廣泛用於躁鬱症的治療,能有效減少躁鬱症的復發風險。如果患者正處於躁期,醫生還可能會使用抗精神病藥物來幫助控制症狀。

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除了藥物治療,心理治療同樣重要,特別是在症狀穩定後,透過心理治療,患者可以學習如何識別躁鬱症復發的早期徵兆,以及如何調適壓力和情緒。

心理治療可以幫助患者學習識別躁鬱症復發的早期徵兆,並有效調適壓力和情緒。圖/envato

如何支持身邊的躁鬱症患者?

身為躁鬱症患者的家人或朋友,了解如何在不同的情緒階段支持患者是關鍵。在躁期時,避免硬碰硬,而是試著將患者的注意力引導到安全的活動上;在鬱期時,提供非批評的陪伴,讓患者感受到被理解與支持。

躁鬱症是一種需要長期管理的疾病,但這並不意味著生活的希望就此消失。許多躁鬱症患者在接受治療後,依然能過著豐富充實的生活,並在自己的專業領域中發揮才華,擁有幸福的人生。

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月經週期變短?慎防卵巢早衰!及早檢測減少不孕風險
careonline_96
・2024/03/27 ・2054字 ・閱讀時間約 4 分鐘

「醫師,我有卵巢早衰的現象,所以打算凍卵,但是聽說每天都要打排卵針,讓我好猶豫……」李小姐說。

「打排卵針是為了促使卵泡發育,才有辦法取得較多的卵子。」醫師說,「現在也有一針抵多針的友善排卵針,施打一次效果可以持續一週,便利性較高,也可大幅減少打針的次數。」

在台灣,每十對夫妻中大約有兩對會遭遇不孕的困擾。大新婦產科診所生殖中心陳志宏院長指出,「如果沒有避孕超過一年都沒有懷孕,就算是不孕症。至於 35 歲以上的婦女,如果超過半年還沒有受孕,便要盡快尋求專業的協助。」

有許多因素會導致不孕症,卵巢早衰是個常見的原因。陳志宏院長說,卵巢早衰通常沒有明顯症狀,患者往往是在接受檢驗後,才驚覺有卵巢早衰的狀況。

卵巢早衰的原因可分成先天因素和後天因素,大部分是先天因素,例如在出生之後,卵巢的細胞存量就比較少。陳志宏院長說,後天因素包括卵巢發炎、卵巢手術、壓力過大、作息不正常、吸菸等。

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年輕女性發生卵巢早衰時,大多沒有明顯症狀,還是有規則的月經。陳志宏院長說,部分女性可能會發現月經週期縮短,本來是 28 天來月經,當卵巢功能衰退時,可能變成 26 天、24 天、甚至 21 天就來月經。月經週期縮短可能是卵巢早衰的徵兆,但是有些人的月經本來就不規則,所以也不會發現月經週期縮短的狀況。

卵巢早衰對生殖能力有顯著的影響,陳志宏院長說,除了卵巢存量過少,卵子品質也會下降,導致患者懷孕機率降低,而受精後的胚胎也可能無法順利發育。

有生育規劃的女性一定要留意卵巢早衰的問題,陳志宏院長說,抽血檢測抗穆勒氏管荷爾蒙(AMH)可以評估卵巢功能,抗穆勒氏管荷爾蒙(AMH)由卵巢中的小卵泡分泌。抗穆勒氏管荷爾蒙(AMH)的正常範圍在 2 ng/ml 至 5 ng/ml,當抗穆勒氏管荷爾蒙(AMH)小於 2 ng/ml 就代表卵巢功能衰退。

另一個評估方式是由陰道超音波檢查大於 2mm 的小卵泡數量,陳志宏院長說,若小卵泡數量減少,代表卵巢庫存下降。

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及早了解卵巢功能,積極把握卵實力

「隨著年紀增長,卵巢功能將持續衰退。」陳志宏院長說,「女性可以透過抗穆勒氏管荷爾蒙(AMH)或超音波評估卵巢功能,預作生育規劃。如果打算晚一點生育,或已經發現有卵巢早衰的現象,可以考慮凍卵,保存卵實力。」

在較年輕的時候取卵,能夠一次取到較多卵子,而且卵子的品質比較好。陳志宏院長解釋,舉例來說,在 30 歲時,也許凍 8 至 12 顆卵,未來就有機會成功生下一個活產寶寶;到了 40 歲,可能要凍 20 至 40 顆卵,才有機會成功生下一個活產寶寶。而在 30 歲時,可能只要取一、兩次卵就足夠,但在 40 歲時,便需要多次取卵。

陳志宏院長提醒,「建議育齡年齡的女性要了解自己的卵巢功能,及早做好生育規劃。」

無論是要凍卵或是做人工生殖都需要從卵巢中取出卵子,而得先施打排卵針。陳志宏院長說,傳統的作法是使用短效型排卵針,每天一劑,連續施打 7 至 10 次。患者可以在家自行施打,或者回醫療院所施打。

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如果很怕打針、不敢自己打針、或時間無法配合的患者可以考慮使用可以一針抵多針的友善排卵針。陳志宏院長說,施打後,醫師可依患者個情況追加短效型排卵針,對患者而言方便性較高,也比較友善。

根據臨床試驗,可以一針抵多針的友善排卵針的懷孕率、活產率皆與短效型排卵針無顯著差異。患者可以和醫師討論,選擇合適的方式。

從月經來潮到取卵大約是兩個禮拜,陳志宏院長說,如果要凍卵,就是直接把卵子凍起來,等到適當的時間再解凍、受精;如果要作人工生殖,大概會在取卵後 3 至 5 天植入。

針對不孕,目前的生殖科技有幾種方式可以輔助,例如吃排卵藥、人工受孕、試管嬰兒,各種方式的適用族群與成功率各不相同,需要經過專業的評估。陳志宏院長說,以大新婦產科診所生殖中心為例,每位患者都有個案管理師,醫師也會根據每個人的狀況提供個人化的療程,增加懷孕成功的機率!

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