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當科技介入感官體驗,人類的情感還是「自然」的嗎?——《再.創世》專題

再・創世 Cybernetic_96
・2021/11/05 ・5624字 ・閱讀時間約 11 分鐘
  • 作者/劉育成|東吳大學社會系副教授

後人類學者 Rosi Braidotti 在其著作中提出了一個問題:

「後人類主體的感官與知覺器官,看起來會像什麼樣子?(What is the sensory and perceptive apparatus of posthuman subjects like?)」(Braidotti & Hlavajova, 2018, p. 12)。

或者,換一個問法。人類所擁有的情感、情緒、知覺或感官體驗,都是「自然的」嗎?這樣的論述有多大程度是真實的?以及,科技如何可能改變這樣的真實性?Jordi Vallverdú 提出「後認知時代(Post-Cognitive Era)」一詞,藉此思考以下提問:「情緒或情感是自然的嗎?」「在科技介入後,情緒或情感如何變得不自然?」,或者「如何挑戰情緒或情感是自然的這條界線?」(Vallverdú, 2017)。

換句話說,他的提問是:人造感官如何影響或形塑我們對世界的認識?以及,最終而言,如何形塑我們對自身之認識,以及形塑自身與機器之關係的認識?當然,這也挑戰了自然與技術的關係,也包含了重塑兩者之間原本存在之界線的內涵。

自然與非自然之間的關係

自然與技術(人造物)的關係,從希臘時代便有所論述。在史丹佛哲學百科(SEP)中,Franssen 等人歸納出了四個主題:首先,技術是學習於自然,或是模仿於自然。例如建造房子是模仿自燕子築巢、編織則是模仿自蜘蛛結網等。第二,自然與人造物之間存在著根本上的區別。例如亞里斯多德認為,自然界事物的產生與動作乃是內生的,而人造物是依賴外在的原因。此外,不同於自然,人造物也無法再製自身。第三,亞里斯多德的四因說(物質、形式、效用、目的)對技術哲學的貢獻。第四,柏拉圖與亞里斯多德對技術圖像的大量使用。例如柏拉圖將世界描述為是工匠的作品(the work of an Artisan)以及兩者都認為技術圖像在表達「世界的理性設計」這個信念上是不可或缺的(Franssen, Lokhorst, & Poel, 2015)。

在希臘神話中也經常見到技術如何借鏡於自然,以擴展人類的能力。例如伊卡洛斯與代達洛斯想要透過蠟製成的翅膀逃離克里特島的故事。對於自然與技術(人造物)之間的區別,以人造物無法再製自身為主要觀點,指出了某種對於自然與人造物之間似乎存在著一道無法跨越的鴻溝或高牆。無論是往下走到底或者往上爬,科技都尚未能帶領我們看到是否能成功跨越的終點。

許多技術模仿於自然,例如建造房子是模仿自燕子築巢。圖/Pixabay

從技術的角度來看,自然是可以被征服的。然而,自然卻從未想要征服技術。對人類與社會的演化而言,「自然」不過就是透過技術進行觀察與再現的產物。康德曾經提問,「自然如何可能(How is nature possible?)?」社會學家 Simmel 認為這樣的提問正指出所謂的自然,「只不過是對自然的再現而已(nothing else but the representation of nature)」(Simmel, 2009[1908], pp. 40-41)。此一對自然的再現,原本是透過感官、心智與意識的運作,綜合而來的主體經驗,例如味道、溫度、顏色、情緒等皆然。

對康德而言,自然「就是個特定種類的經驗,一個透過且在我們的知識範疇中所發展出來的圖像」(Ibid.)。Simmel 對康德有關自然的討論,原本是想要回答「社會如何可能?」的這個問題,但將它自身的問題類比於康德的提問,正好提出了當前關於科技與人類發展的重要議題,也就是:在多大程度上,人類其實是技術的產物,且徹頭徹尾就是技術的?以及,隨著科技的介入,人類—身體與心智—在多大程度上仍(會)是自然的?

自然(Nature)可以是資料(Data)嗎?

馬克思在《資本論》第一卷中說道:「人自身作為一種自然力,與自然物質對立。為了在對自己的生活有用的形式上佔有自然物質,人使自身的自然力——手臂和腿、頭和手運動起來。當人透過這種運動,對外在於自身的自然施加作用並改變自然時,也就同時改變他自己的自然/性質(Nature)」(引自,萬毓澤, 2018, p. 56)。

這似乎是說,人透過其原本作為自然界之一部分的自然之力,在改變自然的同時,也改變了自身的屬於自然的那一部分。科技不僅在這個運動過程中給予人的自然力大大的協助,甚至不斷地擴增其力量,更透過大腦的延伸——網際網路以及人工智能等——欲將人類身體的自然性質消除殆盡。儘管可以想見的是,這為人類的日常生活帶來更多的便利與效能,但與此同時,自然卻也成了一個再也回不去的想像。

「是不是自然的?」這件事重要嗎?在自然與技術(非自然或人造物)這兩個端點上,我們很少譴責自然是一個不好或不健康的東西,但是跟技術有關的,卻經常象徵了不健康的事物。當現代社會中出現越來越多諸如「吃得健康」、「吃原型食物」、「回歸自然」等論述,或許也指出了前述馬克思所論述的矛盾。

在科技發展上,將自然——透過各種感測器或演算法等——化約為「資料(data)」並且對透過這些資料以模擬、再現或理解自然的肯定,讓自然離人類越來越遠。Coyne 在探討自然在數位時代中的位置時也說道:「無論自然是什麼,其絕不是資料」(Coyne, 2018, p. 7)。我們之所以能夠區別何謂自然或不自然,前提是我們已經使用了「自然/非自然」的這組區別。對人類以外的有機體而言,這組區別無疑是不存在的。

在科技發展上,將自然透過各種感測器或演算法等化約為「資料」。圖/Pixabay

換句話說,這組區別乃是技術的產物,也正是從技術(人造而非自然)的角度觀之,自然充滿了訊號(signals)或徵兆(signs), 等待著被(技術)解讀。對自然的「認知」——搜集、解讀訊號並賦予意義,一開始雖是透過尚未被技術中介的身體與感官來實現,但如今卻逐漸轉向由人造感官(artificial organs)與演算法來架構出對自然的認識。

歷史上的四種認知階段

廣義而言,「認知」就是對世界或環境的感知與認識。Vallverdú 區分了歷史上的四種認知階段:自然、文化、計算,以及後設統計(meta statistics)(超人類/超智能)(Vallverdú, 2017, p. 194)。這四個階段也可以看作是四種認識世界的方式,而這個過程也標示了那個原本是自然之一部分的身體,在科技介入後如何逐漸消逝的過程。

在前三個階段,那個自然意義下的身體仍是認知發展與主體,感官在其中扮演重要角色。心智的發展也與感官如何感知外部世界有密切關係。因此,至少在這些階段中,知識仍是具身性的(embodied)。假如我們依舊相信科學與科技發展中的奇點(singularity)論述是可能出現的,那麼在奇點之後的人類以及「認知」又會是什麼樣子?這是 Vallverdú 所謂的第四階段:後設統計。他認為,未來的知識在本質上將會是「統計性的」。他稱那些在奇點之後所出現的認知實體為「後認知實體(post-cognitive entities)或「後奇點智能(post-Singularity intelligences)」(Ibid., p. 197)。

這樣的一種後認知實體主要有兩類,其一是「超人類(transhumans)」,其二則是人工智能學家 Nick Bostrom 所謂的「超智能(superintelligences)」(Bostrom, 2014)。超人類或許仍可被認為是人類或具有部分人類的性質,或者所謂的「賽博格(cyborg)」。然而,對於「超智能」——一種具有人類智能特性卻能超越人類智能的演算法,如何定義其是否為活著的或者是有機體等,對某些人而言似乎還是個困擾。

在探討認知的發展與情緒是不可分的前提下,Vallverdú 將這些後奇點智能的情緒系統描述為「para-emotions」,這個系統與當前人類的情緒系統運作會有很大不同,也將會是建立在新的資訊結構之上。如果情感與情緒在某種程度或意義上仍是自然的,那麼我們將要如何理解透過人造感官、各種感測器所蒐集到的數據,並據以形成關於情感與情緒的計算及結果?

另外,假如一個人工智能演算法能夠展現情感與情緒,並以此為基礎發展出對環境的認知與理解,這樣的一種非人的、後奇點實體是否能被視為是具有生命的?這些問題不僅在實務上會帶來各種倫理議題,在知識論上也直接挑戰了自然與技術的界線。

在日常生活中,我們已經可以見到人們透過穿戴式或植入式裝置搜集數據,並以此為了解自身身體的方式。這些人造感官、感測器所獲得之資料,可以單獨運作或與身體感官的運作合併,一同形塑出所謂的認知。人們感知的方式也會形塑其思考與行動的方式與內容。

人們透過穿戴式裝置搜集數據,並以此為了解自身身體的方式。圖/Pixabay

Vallverdú 以「羞恥感(shame)」在社會連結中扮演之角色為例指出,羞恥感這種複雜的社會情緒,乃是透過複雜的社會互動而出現。此外,羞恥感更能夠用來實現人們彼此之間更細緻、複雜的社會互動(Vallverdú, 2017, p. 205)。這樣的情感與情緒如何在人造認知設備中獲得實現,以及對人機互動的影響與啟發等,都還尚待深入探究。

「感覺」可以透過大數據或演算法建構嗎?

「資料並未創造出感覺(data do not create sense)」,Vallverdú說道(Ibid.)。

透過技術能搜集到的資料越多,並不表示對自然或環境的感知或理解就必然會越加正確或適切。更重要的是,透過人造感官為人類或超智能所架構出來的環境特性,是否也是自然的,或自然的一部分?若我們將演算法也視為一種人造感官,當人們越來越依賴演算法來架構認知時,人類大腦是否會受到各種人造感官的影響,而被形塑成一種透過人造的方式來認識其環境,或者甚至,最終為人造大腦所取代?例如,書寫工具的數位化將我們與自然的接觸簡化到手指的固定、簡單的幾個動作,但卻給予與我們探索更多非屬於自然的可能性,而得以讓想像力因為數位化工具而得以更精緻、更多意想不到的方式來實現。其確實為我們帶來了更豐富的世界,但也將我們與自然的關係簡化為僅是手指的幾個動作。

再舉個例子,我們對植物的認識,過去需要到外面,透過觀察、觸摸等方式來認識植物,如今透過智慧型手機中的 APP(例如「形色」或 Google),只要對不知名的植物或花卉等拍攝照片,該程式就會將照片與其雲端上的資料庫進行比對,然後將結果回傳到手機螢幕上,然後使用者就會知道該植物的名稱及特性。在經驗研究中觀察到的是,使用者是在獲得回傳之資料後,再將該資料中對該植物特性的描述與眼前的植物進行比對,也就是透過回傳之資料來認識該植物的特性。

現在透過 APP 就可以顯示不知名植物的資訊。圖/Pexels

在此一過程中,原本一開始是需要透過感官進行仔細觀察、觸摸、尋找資料、比對等都被簡化為一連串數位化的動作,這些動作與所要認識的對象之性質無關,而我們卻越來越習慣於用這樣的方式來認識與接觸自然。當我們意識到時而想要回歸到更多的自然時,我們所需要付出的代價可能更高(一方面是因為我們已經習於技術為我們提供對自然的認識或進用),甚至是一件不太可能或相當困難的事。

Braidotti 認為後人類、後人類中心主義的觀點,乃是茁生於「展露自身於世界,且折疊世界於自身之中的實作」(Braidotti, 2013, p. 193)。對我來說,這就是將人類帶回自然。至於這個「將人類帶回自然」對人類自身而言是一種貶抑或者是提升,或許仍有待討論。若科技是為了征服自然而存在及發展,也就是致力於人與非人(人造物)、自然與技術之界限的消解,那麼這樣的一種後人類論述,或許更像是創造了不存在真正自然的對象物。前述之界線的消解包含兩種意涵。其一是解消而回歸自然,其二是解消但卻是回歸技術。

然而,對這兩種意涵的探究,是否也預設了人與非人這組區別是技術而非自然的產物?這或許也是值得思考的問題。關於後人類與後人類中心主義的提問便會包括,這組區別之解消,帶來的是偏向自然或偏向技術的世界或思維?

《脫稿玩家》中擁有自我意識的 NPC

在最近的一部電影《脫稿玩家(Free Guy)》(2021)中,劇情主要描述一個在數位虛擬世界中的 NPC(Non-Player Character,非玩家角色)在獲得自我意識之後所發生的各種情節。非玩家角色指的是,在角色扮演遊戲中,那些不是由玩家所控制的角色。非玩家角色通常是由電腦程式或人工智能演算法所控制,主要協助真人玩家進行遊戲或豐富遊戲的場景與互動內容。

在該電影中所設定的虛擬遊戲場景裡的 NPC—Guy—突然獲得了自我意識,因此也認識到他跟遊戲中的其他 NPC 角色有所不同。此外,該遊戲的真人玩家也在與 Guy互動的過程中,不僅有真實情感的投入,也引發了對於 Guy 是否應該被視為是「人」或者是「活著的」討論。這也直接挑戰了自然與非自然的界線,以及「什麼是『活著的(alive)』?」、「自然就等於是活著的嗎」等觀點。更進一步提問會是,在這個從自然到非自然的跨越,以及從非自然跨回自然之過程中,到底發生了哪些事?

結語

綜上所述,人類(社會)或許正經歷一個從「科技中介的自然(technologically-mediated nature, or artificial nature」到「科技的自然化(naturalization of technology)」之發展。在此過程中,關鍵的提問將會是,自然如何解消於科技之中,以及這樣的解消為物種帶來何種面對自身的方式及後果?無論是 Vallverdú 稱之的後認知或後奇點實體,還是 Braidotti 的後人類主體,這些都會是「身體主動吸引技術進入其中」的主體,技術不再是輔助身體之用,正常與不正常的身體,都期待技術帶來的好處——也將重塑正常/不正常的界線。

例如我們不只是無法抗拒智慧型手機,在某種意義上,我們歡迎智慧型手機對身體——姿勢、行為、心理與心智——的殖民。感官與知覺設備不再只是指單純的身體感官,也不是如麥克魯漢所言之的身體感官透過技術物而延伸的產物,而是技術物改變感官經驗甚至取代感官以提供資訊給心智(演算法)進行處理,最終帶來的或許正是一個科技就是自然的後認知時代。

參考資料:

  • 萬毓澤. (2018). 你不知道的馬克思. 新北市: 木馬文化.
  • Bostrom, N. (2014). Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies. Oxford, UK: Oxford University Press.
  • Braidotti, R. (2013). The Posthuman. Cambridge, UK: Polity Press.
  • Braidotti, R., & Hlavajova, M. (Eds.). (2018). Posthuman Glossary. London and Oxford: Bloomsbury Academic.
  • Coyne, R. (2018). Network Nature: The Place of Nature in the Digital Age. London & New York: Bloomsbury Academic.
  • Franssen, M., Lokhorst, G.-J., & Poel, I. v. d. (2015). Philosophy of Technology. In E. N. Zalta, U. Nodelman, & C. Allen (Eds.), Stanford Encyclopedia of Philosophy (pp. 1-55). Stanford, CA: Stanford University.
  • Simmel, G. (2009[1908]). Sociology: Inquiries into the Construction of Social Forms (Volume 1) (A. J. Blasi, A. K. Jacobs, & M. Kanjirathinkal, Trans.). Leidon & Boston: Brill.
  • Vallverdú, J. (2017). The Emotional Nature of Post-Cognitive Singularities. In V. Callaghan, J. Miller, R. Yampolskiy, & S. Armstrong (Eds.), The Technological Singularity (pp. 193-208). Berlin, Heidelber: Springer.

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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!

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研之有物│中央研究院_96
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