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時時刻刻監測您的「飛行安全」——智慧型手機有潛力作為「大麻檢測器」

帕德波耶特 Pas de poète_96
・2021/10/30 ・3146字 ・閱讀時間約 6 分鐘

智慧型手機的功能日趨全面,幾乎就要包辦日常生活大小事,當然也包含我們的健康。有些人拿它來記錄每天的運動狀況,也有人搭配應用程式,監測自己的心肺功能。

但這還不夠,科學家總是能想到更奇葩的需求:未來,你的手機也有機會變身「大麻檢測器」了!羅格斯大學健康暨健康政策與高齡研究所(Rutgers Institute for Health, Health Care Policy and Aging Research)研究團隊,調查大麻使用者的「嗨度」,並將其與機器學習技術做結合,試圖打造能準確判斷大麻中毒程度的日常小工具。

研究發表於《藥物與酒精依賴》(Drug and Alcohol Dependence)期刊[1]

大麻何以讓人愉悅?

法國喜劇劇集《大麻咖啡館》(Family Business)中,年輕企業家喬瑟夫.亞贊(Joseph Hazan)乘著法國大麻合法化的順風車,決定將老父親傑哈德.亞贊(Gérard Hazan)的肉鋪改造成大麻咖啡館。雖說父親一開始很反對,但在偶像安瑞可.馬西亞斯(Enrico Macias)的循循善誘下,父親最終也體驗了呼麻的快感,並開始積極面對他們的咖啡館事業。

大麻為何能讓人快樂到放棄執著?一個叫四氫大麻酚(Tetrahydrocannabinol, THC)的傢伙扮演著關鍵角色。由於 THC 的化學結構與人體的內源性大麻「花生四烯乙醇胺」(anandamide)十分相似,它能與大麻素受體(cannabinoid receptors)結合,並啟動大腦的獎勵系統,讓我們感到身心愉悅[2]

這不免讓人感到好奇:究竟,人們是如何攝入大麻的呢?

一般來說,大麻被攝取的途徑有二:吸食,或直接拿起來嗑(沒啦,是摻在食物裡面服用)。當人們吸食大麻時,裡頭的化學物質會從肺部進入血液,進而將它們運送到身體各處,包括大腦。但如果是用吃的,由於是透過消化系統吸受,因此大麻所帶來的影響通常會晚個 30 分鐘到 1 小時出現。

製作中的大麻奶油。圖/WIKIPEDIA

大麻中毒將導致「定向感」降低

對大麻使用者來說,它最迷人的地方大概就是使用後欣快的放鬆感受。此外,有些人也會體驗到感官放大的飄忽景象,但也有部分人認為,大麻會讓他們感到焦慮、恐懼、不信任和恐慌。雖然目前較少有因純粹吸食大麻而死亡的案例,然而,若是使用過量,便會引發大麻中毒(cannabis intoxication)[3]

大麻中毒的人,輕則產生飢餓與嗜睡等症狀,嚴重的話,會導致認知與對人事時地物的定向感降低,甚至會出現急性精神病(acute psychosis)[4]。其他典型、可預測的症狀,還包括口乾舌燥、紅眼、短期記憶受損,以及知覺和動作的影響等5

部分大麻中毒者,會因為大麻在精神上的影響,對外界反應時間過慢,造成工作或學校表現低落,甚至在開車、駕駛時形成干擾,最終導致交通事故與傷亡等憾事。

雖說如今有血液、尿液或唾液等測試,能針對大麻中毒進行檢測,但若要實現日常生活中的時刻監測,恐怕還是有些限制的。

過去曾有研究,以現代人形影不離的「智慧型手機」裡的感測器,來探測高風險的飲酒者,準確率高達 90%[6]。有鑑於此,羅格斯大學健康暨健康政策與高齡研究所團隊開始研究,想知道在機器學習模型的協助下,手機是否能發揮檢測「大麻中毒」的作用,即時探測那些可能因大麻中毒引發的危機。

智慧型手機,有潛力作為「大麻中毒」的檢測器。圖/Pexels

如何檢測嗨不嗨?關鍵是「使用後的行為」

團隊首先從美國賓州匹茲堡(Pittsburgh, PA)找來 57 位年齡介在 18~25 歲的年輕人,透過自我報告,得知他們每週至少使用大麻兩次。之後,團隊透過「手機回傳調查」搭配「手機內感測器數據」等方法,每日收集受試者使用大麻的相關數據持續至多 30 天,以掌握他們在大麻中毒後的狀況。

其中,回傳調查每日三次,包含開始與結束使用大麻的時間、用量,以及主觀感受的自我評分——依據「嗨」的程度,評分標準為 1~10分,其中 10 分為「敲級嗨」。後來回傳的 451 起大麻使用事件中,平均「嗨度」為 3.77 分。

而手機則搭配應用程式,收集了 102 種手機感測器的數據,如 GPS、加速度計(accelerometer)、撥出的電話數量以及平均移動距離等。有些人聽到這裡可能坐不住了。等等⋯⋯GPS 這類定位工具與加速度計,到底能做什麼?是這樣的,GPS 可用來偵測大麻使用者陷入「自我陶醉」時的行進範圍(travel boundary),而加速度計則是用來監測他們的步態與身體活動量。

在對照受試者的回傳調查及手機數據後發現,當使用者回報他們「正嗨」時,透過 GPS 的數據分析可知,他們的移動範圍並不遠。另外,此時加速度計的資料也顯示,主觀報告大麻中毒者,雖然活動多樣性下降,但身體的活動程度卻比較劇烈。

考慮時間點的監測,精確度大提升!

最後,他們在演算法的幫助下[7][註1],盼能瞭解上述方法,是否能區別無中毒和中毒(輕度或中度)的情形。透過各種中毒時的行為特徵,加上機器學習技術的檢核,智慧型手機就可以變成如假包換的「大麻使用監測器」啦!

為了探究這個組合的準確性,團隊企圖在不同的時間點(例如:一周中的某一天,或是某一天的幾點幾分)下做排查,找出與大麻使用行為與特定時間點的關係,以進一步確認大麻中毒的具體指標。

結果顯示,僅出動手機內的感測器偵測這群人是否使用大麻,準確度為 67 %;但若結合「個人呼麻時間點」與 GPS 和加速度計等資料,則準確度高達 90%

經乾燥過後的大麻示意圖。圖/Pexels

用手機偵測大麻使用?得再等等⋯⋯

面對如此結果,研究團隊認為,以手機結合機器學習預測大麻中毒程度,是相當可行的。不過,未來還需要加入更多資料,以完備這項工具。

首先,由於該研究對大麻中毒的判定,主要建立在「受試者主觀判斷和自我(ㄕㄡˇ)報告」的基礎上,因此在物質使用和生理反應的識別上,不如執法部門的檢驗工具那般客觀。此外,像是大麻使用者的使用史、攝入身體的途徑、劑量,以及使用者對大麻的耐受性,都會影響他們報告身體狀況的結果。

不僅如此,像是不常使用大麻者在中毒時,他們的行為與身體反應和那些「老司機」們相比,是否有明顯差異?該研究受試者多為白人,其他人種在同劑量的條件下,會不會產生相應的數據?這裡不是要戰種族,但光是「喝酒」這件事,每個人種的反應也多少帶有一些差異,像亞洲人普遍就很難代謝酒精[8]

以上種種,都是這個工具可能被泛用的關鍵。最後,假設這個大麻偵測小工具,有朝一日被推到應用程式的市場上,你會想下載嗎?又,我們是否能因為大麻使用者的敏感身份與風險,而逕自對他們搜集資料、加以監控?作為一旁拍手叫好等待好用產品問世的小老百姓,在引頸期盼的同時,也必須深思這樣的問題。

註解

  • 註 1:該研究所使用的技術為「Light Gradient Boosting Machine」,是微軟公司以「決策數演算法」(decision tree algorithms)為基礎,於二〇一七年釋出 LightGBM 演算法,用於排序、分類和其它機器學習的任務。

參考文獻

  1.  Sang Won Bae et al. (2021) Mobile phone sensor-based detection of subjective cannabis intoxication in young adults: A feasibility study in real-world settings. Drug and Alcohol Dependence
  2.  How does marijuana produce its effects? National Institute on Drug Abuse, 2020.
  3.  What are marijuana’s effects? National Institute on Drug Abuse, 2020.
  4.  Helen Okoye. Cannabis Intoxication DSM-5 292.89 (F12.12). Theravive.
  5.  Marijuana intoxication. U.S. National Library of Medicine.
  6.  Bae et al. (2018) Mobile phone sensors and supervised machine learning to identify alcohol use events in young adults: Implications for just-in-time adaptive interventions. Addictive Behaviors
  7.   LightGBM. Wikipedia.
  8.  Hui Li et al. (2009) Refined Geographic Distribution of the Oriental ALDH2*504Lys (nee 487Lys) Variant. Annals of Human Genetics.

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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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