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消失的飲料大解密!Qoo真的含有果汁嗎?你認識要爆搖 33 下才能喝的魔性飲料嗎?

PanSci_96
・2021/08/20 ・4217字 ・閱讀時間約 8 分鐘

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編按:在 Y 編、A 編跟 C 編都還在「馬麻砸摳」的時候,去一趟雜貨店或超商買飲料是童年一大樂事,雖然那些當年讓我們癡狂的暢銷飲料已漸漸消失……但不要緊的!因為甜到爆的懷舊飲料可能現在連臺南的朋友都招架不了,否則還沒實現夢想的我們,大概只能安慰自己「我還有(糖尿)病」了(哭)。

《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。

從小就把含糖飲料當水喝的 A 編,最喜歡的飲料是「舊版雀巢檸檬茶」。在2015年可口可樂與雀巢分手後,可口可樂順勢推出繼承「舊版雀巢檸檬茶」配方的「飛想茶」,而雀巢公司也修改了配方,推出「新版雀巢檸檬茶」。但無論是「新版雀巢檸檬茶」還是「飛想茶」,跟舊版比起來味道還是有些差距。

無法再現的味道只能夢裡相會(哭),今天就讓我們一起聊聊那些消失的飲料吧!

那些年,我們一起搖過的飲料

搖晃,是 A 編童年的一部分,從皮卡丘計步器到怪獸對打機,我日以繼夜拿著計步器晃動手臂,用搖晃行萬里路。

除了搖晃對打機,當時也有許多需要搖晃的飲料問世,像是黑松的「搖果凍」,是一款加了果凍的汽水,標榜要搖 12 下才能把果凍跟汽水均勻混合(註:真的要搖,不然就要把整塊果凍擠出來吃),外包裝還特別註明「不會噴出來」。富有實驗精神(手賤)的我,喝之前都會超大力搖超過 12 下!但從來都沒噴出來過。

https://youtu.be/eAglXL1DigE
黑松「搖果凍」當年的廣告:貓迷搖搖~

雖然搖果凍停產了,但日購網站上還是能買到芬達出的果凍汽水,記得當年這款汽水與搖果凍近乎同時出現,同樣要搖過才能喝,不過芬達的果凍汽水只要搖 10 下就好。(到底是誰訂要搖幾下的?有什麼標準嗎?)

同樣,富有實驗精神(手賤)的我,也大力搖過芬達果凍汽水,卻也沒有看到它噴發過。時至今日,我仍沒想透果凍汽水為什麼不會噴?(大概是原本灌入的二氧化碳就比較少?)

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說到要搖的飲料,雪克 33 的「要搖 33 下」也是許多人的童年首選,雖然我是沒有喝過(真的),但不少人都分享「搖過之後綿密的泡沫很好喝」。不過,雪克 33 就算沒搖也是可以喝啦,以目前能找到的資料,內容物其實就是一般的調味乳,搖 33 下應該只是噱頭。

但如果你相信搖過比較好喝,也可以把雪克 33 當作奶昔(Milkshake)。奶昔的經典作法,正是將冰淇淋與牛奶,加入調味劑後再透過手搖或調理機均勻混和,這內容物跟把雪克 33 有 87 分像,而且也的確需要手搖混和!

雪克 33 當年推出時與丘丘合唱團合作廣告主題曲「搖搖搖」,當年創下飲品與唱片業合作行銷的創舉。

融化後甜爆!臺北僅 6 家 7-11 有賣的思樂冰

還記得小時候放學回家前,特別走遠路到 7-11 買杯冰涼凍腦思樂冰的回憶嗎?有沒有跟C編以前一樣不學好,拿著思樂冰邊吸邊跟同學互射可樂泥漿,把學校附近的人行道弄的濕濕黏黏的呢(邪笑)?

思樂冰(Slurpee)是一種由全球連鎖超商品牌 7-11 所研發的冰沙飲料,它在製作上是直接將汽水(糖漿+碳酸水)冷凍成冰沙狀,因此同時混合了碳酸及冰沙的爽快刺激感,造就其腦凍大開的獨特口感(大口吸頭爆痛)。

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事實上,思樂冰的誕生地就在國際知名的連鎖冰淇店Dairy Queen,但卻與冰淇淋無關,完全是器材故障的意外產物!

1959年時,位於美國堪薩斯州一家 DQ 冰淇淋店的老闆,因為汽水機故障而不得不將汽水拿到冷凍庫保存,但汽水冷凍過後的冰沙狀刺激口感,意外受到顧客好評,因此進一步與廠商合作開發將碳酸飲料冷凍成冰沙的機器( icee機[註1]);而美國 7-11 在注意到這種汽水冰沙飲品的商業潛力後,於1965年收購了icee機,並於 1967 年將其製作出的冰沙飲品取名為「Slurpee」,命名由來據說是取自於用吸管喝思樂冰時所發出的聲音。

在美國 7-11 推出「Slurpee」後,順利地成為品牌旗下最具代表性的飲品!而隨 7-11 全球化版圖的拓展,「Slurpee」也逐漸引入海外市場,當然也包括 1986 年(民國 75 年)由統一集團引進台灣 7-11 的「思樂冰」。由於當時是市場上唯一的超商冰沙飲品,且具多種口味及顏色(香蕉、奇異果、芒果、可樂…etc),成為五、六、七年級生難忘的集體回憶。

1986年時思樂冰初登臺的廣告CF。

根據台北市食材登錄平台的揭露資訊,當前的沙士口味思樂冰糖漿(10L包)成分包括:高果糖糖漿、水、糖、檸檬酸、沙士香料、焦糖色素、果樹皮萃取物及防腐劑(已二烯酸甲+苯甲酸鈣)等,水與糖漿的建議混合比例為 1:5,若以大杯 660 ml來算熱量約為 185 大卡。換句話說,就是一大杯糖漿水唷(^.<)。

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7-11 產品推陳出新,讓思樂冰成為網友們口中的童年飲品,但其實!!思樂冰並未停產,只是統一集團近年較少針對思樂冰推出行銷活動;根據 7-11 官網,六都中有賣思樂冰的 7-11 門市包括台北市 6 間、新北市 27 間、桃園市 45 間、台中市 21 間、台南市 20 間、高雄市 5 間,還不來查查家附近哪裡有賣,快買來爆喝一波啊!

Qoo——只在回憶中出現的神秘藍色生物?

說到懷念的飲料,如果你跟y編是同個年齡帶的(不好說得更仔細惹XD),那記憶裡不可能沒有這首歌:「Q-o-o,有種果汁真好喝。喝的時候Qoo,喝完臉紅紅~」,你還記得那個去麥當勞吵著要喝 Q-o-o ,背包上掛著Qoo吊飾、跟同學嘴裡不段重複唱著這首洗腦歌的童年時光嗎?

Qoo果汁當年的廣告CF洗腦效果相當卓越,不輸當今的全聯福利熊。

這隻誕生於 1999 年的神秘藍色生物,雖然在臺灣活躍的時間僅有短短的 2001 年至 2005 年左右,但有去過日本的人們都會好吃驚地發現,尋常的販賣機、便利商店還是能常看到他的身影;兩年前他還風光的跟 TWICE 做了連動,同時也度過了 20 歲的生日(有沒有人來擬人個,這孩子也應當是個20幾歲的美少年了(不准貼道蓮的圖片交差!)。

Qoo 從日本可口可樂公司的手下誕生,就官方說法這個品牌目標群眾是孩童,角色由博報堂設計,Qoo 一詞的由來是因為大人喝啤酒的時候會發出「クーッ!(音似 酷 / ku)」的聲音,希望有款飲料可以讓小孩也可以好喝到覺得「Qoo」。其主打群眾也可以從廣告宣傳上看出端倪:目前日本的版本強調其由純水製成、不使用任何防腐劑和人工色素。如果你記性很好的話,2000 年代在臺灣上市的版本,還主打添加了維他命C+鈣,從這點就可以感受得到它與「快樂肥宅水」的巨大差異 XD。

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如果你手邊還有舊版的Qoo(到底誰有!),可以看到上面寫著「符合 CNS2377 清淡果汁標準」,並標示著果汁成分為12%。CNS2377 是水果及蔬菜汁飲料的國家標準規範,要符合規範才能說自己是「果汁」!而當初規範中的「清淡果汁」指的是果汁成分大於等於 10% 或小於等於 30%,而現行 98 年修訂版本的 CNS2377 已經沒有「清淡果汁」這個項目。之前在臺灣,可口可樂的果汁品牌「美粒果」也有出 Qoo 的限定包裝,這源於2012年日本可口可樂公司將 Qoo 這個 IP 併到了美粒果這個子牌裡。

在 PTT、Dcard 上還是會看到各種人問卦,想知道 Qoo 去了哪裡。雖然日本、韓國、香港都還有這是神祕生物的身影,不只有果汁,還有乳酸飲、果凍飲等等;但也有許多人表示,喝起來就是沒有小時候的那味兒了。是因為現在 Qoo 的果汁含量都在 20% 以上嗎?還是因為迷迷糊糊的童年已被似流水的光陰帶走了呢?

童年時的瓊漿玉露,終成時代的眼淚

本文中提到的飲料,除了思樂冰仍在市面上販售外,目前都已經停產,除非鄉民們敲碗敲到爆、敲到廠商願意以過去的配方重新生產,否則恐怕難以得償所望。

但回過頭來說,相較於當前的超商飲料樣貌,為何當年的超商飲料企劃如此創意蓬勃,不禁讓人興起一股貴古賤今之感呢?比較有說服力的說法是,台灣自 1980 年代興起的泡沫紅潮店風潮,先帶動了泡沫紅茶及粉圓茶飲文化的成長。而這股潮流,又為了 90 年代蓬勃發展的珍珠奶茶連鎖店創造了可收割的市場需求。

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而又經過了約莫 30 年的現在,手搖飲料店已形成非常成熟的加盟體系,導致當今手搖飲料店林立的狀況——而這一系列的進展,徹底的改變了台灣人喝飲料的口味、習慣與需求。跟過去相比,現在我們走進超商的飲料區時,更期待的是喝到低糖清爽的瓶裝飲料,而非甜到爆的汽水茶飲,這不是說高糖飲料失去了價值,而是手搖飲料滿足了這一塊的市場需求。

看完今天介紹的懷舊飲料,不知是否讓你心中模糊的童年記憶變得清晰起來?在感傷童年逝去之餘,可千萬不要衝動去網路上下單來路不明、過期N年的庫存飲料來喝!擺著當裝飾可能還不錯,喝下去可就不只是「童年崩壞」,而是「身體整組崩壞」了!

註解

  1. Icee 飲料的發明者為 Omar Knedlik(就是文內提到的DQ店老闆)。最初的 Icee 機由他與廠商合作開發而成,而在 1965 年 7-11 收購了 Icee 公司生產的數台機器後,它成為了思樂冰和其他碳酸冰沙飲料的原型。
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PanSci_96
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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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「貴古賤今」不是病,只是大腦美化記憶的濾鏡——為何我們需要「懷舊」的心理機制?
異吐司想Toasty Thoughts_96
・2021/08/30 ・3400字 ・閱讀時間約 7 分鐘

編按:你曾經因為在臉書河道上,看到某張老照片或影片,而驟然陷入回憶構築的時光長廊中嗎?在那個瞬間,好像穿越了時空、變回了年幼的自己,並重新體驗了當時在那個情節中所經驗過的感覺。別擔心!這只是一種「急性懷舊」的情感衝擊。不是你有病,只是因為你老到有足夠的記憶可以觸發大腦中的「懷舊」機制,畢竟社會也對你挺殘酷的…不是嗎?

《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。

你自認是個「念舊的人」嗎?

不管這個答案是肯定或否定,我們多少都曾在人生的某些時刻經驗到「懷舊」的情緒。特別是童年的種種,總會在奇特的時刻跳出來、用回憶跑馬燈提醒自己已經長大的事實。

這也使得懷舊成為十分複雜的情緒,在快樂、溫暖中還會帶上些微感傷與空虛,因為我們知道「往日不再」,只能下意識地追逐只存在於腦海中的幻影。

但是人為什麼會感到「懷舊」?我們常常看到老一輩的人在緬懷過去的美好,甚至推崇讓新生代匪夷所思的價值觀,又或者過度美化某些灰暗的歷史片段,讓人不禁懷疑這些長輩是不是來自某個平行宇宙。

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不過先別急著批判這些長者,好好回想一下自己的人生。你是否有「童年的最愛」?它可能是一道菜、一個糖果的品牌、一部卡通,甚至是一位朋友,是在你記憶深處佔據特殊地位的存在。你或許不記得太多細節了,只知道每次想到它(或是他)心中都會浮現幸福的暖意,不由自主地重溫你們一起度過的美好時光。

然而在某個契機下,你們重逢了。但是說也奇怪,明明是一樣的東西,但感覺起來就是少了些什麼。

你沒辦法在食物中嚐到那像是施了魔法的美味,或者難以從古早卡通的粗糙線條中獲得感動,甚至是在面對老朋友時感受到疏遠與尷尬。

「童年」破碎了,你覺得受騙,肯定是哪裡出了問題!或許是食品配方改了,卡通失真了,人心也跟著變了。

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但很遺憾地,我得在這裡告訴你一個壞消息:變得不是那些東西,而是你的記憶。

「懷舊」是一種溫暖中夾帶些許感傷的情懷,有時候重溫了兒時的美味,卻覺得無法與當年的感動相提並論。

無法客觀的「情節記憶」

懷舊(nostalgic)是心理學常見的研究題材。因為相較於一些比較單純的喜怒哀樂,懷舊是個非常複雜、甚至可以說「並不單純」的情緒反應。因為就本質來說,外界刺激僅是懷舊感的引子,它仍是以回憶為基礎的心理活動,也給了它與眾不同的可能性。

人的記憶大多都不是準確的。這不是在說大家都該去吃銀杏,而是記憶機制本就複雜,除了日常生活與工作會用到的「程序記憶」(procedural memory)以及「語意記憶」(semantic memory),還有以情節與情感為主的「情節記憶」(episodic memory)。

舉例來說,今天你因為在開會時講錯話,被上司狠狠教育了一番。你所學到的「教訓」,以及下次遇到同樣情境時該如何應對的反思,會被大腦歸類為語意記憶存起來,以備不時之需;而被罵時心裡感受到的不悅、上司的嘴臉、背景裡對著你指指點點的同事,以及當下你胃痛的生理不適,這些則會被存放在情節記憶當中。

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發現關鍵了嗎?情節記憶,是跟「情緒」綁在一起的。這也表示情節記憶很難做到完全客觀,多少會受到當下情緒的影響。情緒越是強烈,情節記憶在腦迴路的刻痕就越深、被主觀判斷扭曲的程度也越強。這也是為什麼現代提倡「愛的教育」、「零體罰」,避免小孩子在還不懂事時就因為體罰產生心理創傷,造成往後親子、師生關係出現無法彌補的裂痕。

不愉快的回憶中的情緒,會被大腦歸類為「情節記憶」,情緒越是強烈,情節記憶在腦迴路的刻痕就越深。

這樣把情節記憶跟情感綁在一起,有壞處當然也有好處。在心理治療中我們常說:「幸運的人用童年治癒一生,不幸的人用一生治癒童年」,人雖然會因為負面經驗產生心理創傷,但也同樣能受惠於正向經驗,讓這些愉快的記憶成為往後人生重要的抗壓資本。

而這份來自過往美好的療癒效果,正是源自於「懷舊」最核心的機制。

無限美好的懷舊濾鏡

根據近年來心理學與神經科學的研究結果,「懷舊」情緒其實跟我們大腦的獎勵迴路(reward system)有關。單純啟動某些記憶就只是在「回憶」,必須要同時活化獎勵迴路、為這份記憶增添額外的「意義」,我們才能經驗到那份既複雜又美好的懷舊感。

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換言之,就算是再平淡的早年記憶,在獎勵系統渲染下都能引發懷舊感的正向回饋。這可是比任何濾鏡都還要厲害的特效,直接從認知層面美化記憶。

雖然我們還沒辦法真正釐清獎勵系統與懷舊感之間的因果關係,卻可以從實徵研究中摸索出這類情緒的「存在意義」。雖然可能不太直觀,但「懷舊」其實是大腦的自保機制,特別是在認知到重大威脅、感到徬徨時,適時的懷舊感能幫助我們減輕壓力,甚至是降低當下經驗到的焦慮感。

適時的懷舊感,可幫助人減輕壓力。圖/Pixabay

特別是在面對重大轉變,如學校畢業、公司離職、情侶分手,或甚至是生離死別的時候,因為我們對於不可逆的新生活感到不安,大腦會將相關回憶提取出來、搭配獎賞系統的正向情緒來安撫心緒。這些跑馬燈能提醒我們「自己並不孤單」、「人生還是有很多值得開心的事」,最終起到定心凝神、自我培力的功效。

——不過,並不是每次都能達到預期的效果。

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例如在數百年前的三十年戰爭中,這份懷舊的「療效」便被視為好發於戰場的精神疾病。起因是有許多瑞士士兵在戰場上聽到家鄉歌曲後戰意全失,逼得指揮官不得不把這些毫無鬥志的累贅送離前線,或是動用暴力脅迫他們拿起槍繼續衝鋒。

然而,這些士兵並不是真的生病,只是遇上「急性懷舊」的情感衝擊。他們沒有被壓力擊垮、失去活下去的動力,事實恰好相反:正因為回想起生命能有多麽美好,才更不願意在這毫無意義的戰爭中平白死去。這顯示,懷舊感也有幫助我們「否定現實」的效果。不是否定它的存在,而是否定當前這個現實的「價值」,維護記憶中那些美好的「正當性」。

家鄉歌曲引起的「懷舊」情感衝擊,曾被認為是好發於戰場的精神疾病。圖/Pexels

恐怕舊愛不是最美,只是現實太不友善…

當你看到有人在感慨「以前還是比較好」,要記得這份評價除了不客觀,它更是展現了這個人「適應不良」的事實。或許並不是客觀環境變差,而是他主觀的經驗不斷在惡化,讓這些人在面對現實世界時需要仰賴懷舊情緒的止痛效果度日。

懷舊作為大腦的自保機制,它本身的存在是中性的。用在適當的地方可以救人一命,依賴過度也可能造成人生停滯、難以成長。這其中的取捨,到頭來還是要回到我們對待「改變」的態度上。

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改變代表離開舒適圈,駛向充滿不確定性與機緣的汪洋。在航行的過程中,懷舊感就像是身後的燈塔,雖然不一定能照亮前路,卻可以成為重要的錨點、為我們指出家的方向。但若過度依賴燈塔,不敢走出它燈火照耀的範圍,那我們終究哪裡都不去了,只能在有限的範圍內打轉。

所以說,該懷舊時就盡量懷舊,但也別忘了我們回首,是為了讓腳下踩得更穩、走得更遠。

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異吐司想Toasty Thoughts_96
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最初是想用心理學剖析日常事物,一方面「一吐思想」,另一方面借用吐司百變百搭的形象,讓心理學成為無處不在的有趣事物。基於本人雜食屬性,最後什麼都寫、什麼都分享。歡迎至臉書搜尋「異吐司想」。