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研究指「相信占星術的人智力較低且自戀」?——且慢!智測才沒這麼簡單

異吐司想Toasty Thoughts_96
・2021/12/15 ・3226字 ・閱讀時間約 6 分鐘

「你知道自己的星座嗎?」

這句話可能太過籠統了,那讓我換個方式問:你知道自己的星座代表什麼嗎?

天蠍座愛記仇、處女座很龜毛、水瓶座腦袋常常連到奇怪的電波、金牛座固執又愛家⋯⋯這些廣為人知的刻板印象,早已深植在人們心中,成為現代社會無法逃避的次文化。即便你不是占星術的忠實信徒,還是會忍不住被相關資訊吸引,聽聽看來自大宇宙的訊息說了什麼、能否為你當前的人生困境指點迷津。

或許是因為台灣社會本就與民俗信仰綁在一起,讓我們平常抱著「寧可信其有,不可信其無」的寬容心態,因此很難真的說自己「相不相信」這些超自然的力量。但是對宗教信仰較為明確的西方社會來說,民眾對於「占星術」的狂熱已經成為信仰等級的社會現象,也自然引發了心理學家的興趣。

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那麼,到底是怎樣的人會被占星術吸引,認為自己的人生與天上星辰的位置息息相關呢?

占星术, 占卜, 图表, 星座运势, 生肖, 天秤座, 水瓶座, 处女座, 狮子座, 白羊座, 符号, 双子座
星座已成為全球共通的次文化,這樣的社會現象也引發心理學家的好奇。圖/Pixabay

「相信占星術」跟智力有關?

安德森(Ida Andersson)、帕爾森(Julia Persson)與卡約紐斯(Petri Kajonius)三位來自瑞典隆德大學的心理學家,在招募 264 位受試者填寫線上問卷(其中有 87% 是女性)後,整理出一份很有趣、卻帶有「一點點」冒犯性的數據。

在揭露研究結果前,我們先來認識一下這份問卷到底問了哪些東西。

為了找出「相信占星術」、「人格特質」與「智力」,這三個迥異的變項之間是否存在顯著關係,研究者盡可能地在控制問卷長度的前提下,塞進了四份性質各異的測驗。其中包含:

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1. 占星術信仰測驗(The Belief in Astrology Inventory, BAI)

2. 以五大人格特質理論(Big 5 Personality Traits)為基礎的國際人格測驗題庫(International Personality Item Pool, IPIP)

3. 黑暗人格特質(Dark Triad of Personality)當中的自戀人格(Narcissism)問卷,

4. 用來測量視覺空間推理能力(Visual-spatial reasoning)的 3D 旋轉物件測驗

⋯⋯覺得上面那一串很複雜嗎?但這會是等等的重點喔(螢光筆畫線

男人, 手, 人, 人们, 男性, 肖像, 人类, 成人, 商业, 年轻, 充满, 床单, 纸, 铅笔, 工作
心理學家設計了一份線上問卷,盼能分析出占星術信仰、五大人格、自戀人格與視覺空間推理能力之間的關係。圖/Pixabay

BAI 對大家來說可能很陌生,因為它是西班牙羅維拉-威爾吉利大學(Rovira i Virgili University)的奇科(Eliseo Chico)與羅倫佐-席巴(Urbano Lorenzo-Seva)兩位學者於 2006 開發出來的問卷,專門用來測量人對占星術的態度與依賴程度。

BAI 的問題都很單刀直入,受試者需要針對每個陳述句進行「這與我的狀況是否相符」、「我是否認同這句話」的評分。諸如:

1. 我與他人之間的關係會受到雙方的星座影響。

2. 你可以透過星座來預測一個人的人格特質。

3. 你必須知道自己另一半的星座。

受試者在 BAI 中的得分越高,代表他們受到占星術的影響越深。不過因為原版 BAI 長達 24 題,且存在為了反向計分使得性質類似的敘述重複出現等問題,此次在隆德大學進行的研究是經過刪減的短版,但在信效度上也取得令人滿意的數字,並不影響實際研究的進行。

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另外一個不常出現在大眾目光中的「IPIP」,其實是一個公開的人格測驗資料庫,免費提供超過 3,200 個不同面向的測驗題目給研究者使用。此次研究從 IPIP 中擷取 30 個題目,每 6 題為一組,分別對應大五人格特質中的「情緒不穩定性」、「經驗開放性」、「盡責性」、「外向性」與「親和性」,藉此研究相信占星術的背後是否有人格特質的關聯性。

那講了這麼多前提,這個研究到底發現了怎樣的駭人結論?簡單來說,相比起不相信占星術的人,相信占星術的人普遍表現出顯著較高的「經驗開放性」(例:活躍的想像力、審美感受性、對內心感受的專注性,對種類的偏好,以及對知識的好奇心)、「親和性」「自戀」人格特質,同時有著顯著較差的智力表現

換句話說,相信占星術的人,智力都比較差⋯⋯嗎?

小等一下!智力評估沒這麼簡單

好的,請各位先把刀收起來,這並不是一篇要嘲諷國師或其他占星大師的文章。相反的,我們可以從這項研究中看出更多其他的眉眉角角,理解數據中的「細節」。

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首先,我們要有的知識前提是:「智力」並不是一個片面的數值,而是多面向的能力指標。如果你近期有做過智力測驗,肯定有印象它總是一個測驗接著一個測驗,少說也是一個小時起跳的冗長。這不是在拖大家時間,而是不這麼做就難以獲取全面的數據,更遑論建立具有信效度的「智力」評估。

然而,這個研究在「智力」面向上只採用了「視覺空間推理」的分數,即便此項能力與實際的智力分數表現出極顯著的正相關,在實務上仍不足以完全代表受試者的智力。更何況成人智力測驗,很大一部份是在反映受試者成長過程中所受的刺激與學習偏重(例如土木工程師 vs. 律師,兩種職業所受訓練不同,在智力測驗中自然也會有不同的能力傾斜),因此更需要多面向的測驗來建構分數。

书, 读, 女士, 老花镜, 眼镜, 文书工作, 女孩, 图书馆, 学习, 学生, 文学, 学校, 大学
根據多元智能理論,智能可分為語文、數理邏輯、肢體動覺等八個面向,空間智能只是其中一個指標。圖/Pixabay

「相信占星術」與「人格特質」未必有關

與其說「相信占星術」與「智力」呈現顯著負相關,不如說「相信占星術」是跟「視覺空間推理能力」呈現負相關,兩個結論的意義可說是天差地遠。

同樣的,「相信占星術」與人格特質之間的顯著正相關,也不足以得出「擁有這些特質的人才會相信占星術」的結論。關鍵在於,相關研究是難以判斷因果的,就算是邏輯上看起來很順的推理,都得有實驗數據支持才能下結論。

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好比至今仍爭論不休的「暴力電玩是否會讓玩家更暴力」,正是單憑相關數據說話的經典例證之一。站在家長、社會的角度,將暴力行為歸咎在暴力電玩上很容易的選擇,但從學術的觀點來看,「有暴力傾向的人會偏好暴力電玩」同樣是一種可能性。

占星術與人格特質之間的關係也是如此,武斷地認定上述人格特質傾向高的人會被占星術吸引,這個結論恐怕不夠全面,甚至在某些時候發生倒果為因的謬誤。而且人格特質其實會因為外在因素而有所變動,因此人們確實有可能因為「開始相信占星術」而被它潛移默化,逐漸發展出較高的「經驗開放性」、「親和性」,甚至是「自戀」傾向。

星座場常被認為與人格特質有關,然而人格其實是流動、可變化的,是時候重新審視人與占星術之間的關係。圖/Pixabay

「人與占星術的關係」——仍待定義

所以,結論呢?

在這樣解釋後,這篇研究是否變得很奇怪了?好像說了什麼,但卻又什麼結論都沒辦法建立,相信看到這裡的朋友多少會有這樣的困惑。這是因為這篇研究本就不是為了「得出結論」,而是單純地「點出現象」。換言之,這篇研究就像是在對學術界拋出一個問題,引發後來者的興趣,做出更深入的研究。

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與其糾結在這篇研究呈現出來的表層數據,底下更深層的機制才是真正有助於我們了解「人」的關鍵。畢竟不管它有多神秘,占星術能以次文化的形式深深紮根在人類歷史中,肯定有它的意義存在。

就如同過去社會透過占星術來定義人,現在輪到我們來重新認識人與占星術之間的關係了。

參考資料

2021,Even the stars think that I am superior: Personality, intelligence and belief in astrology

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異吐司想Toasty Thoughts_96
29 篇文章 ・ 132 位粉絲
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」。

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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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今天的星座運勢是……不宜相信占星術?——《數盲、詐騙與偽科學》
大牌出版.出版大牌_96
・2024/01/07 ・2000字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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占星術的背後

占星術是極普遍的偽科學,書店架上塞滿了談占星的書,而且幾乎每一份報紙都會發布每日星座運勢。蓋洛普(Gallup)1986 年發布的一項調查報告指出,52% 的美國青少年相信星座,而各行各業中,認同占星學中某些亙古流傳說法的人,也多到讓人難過。我說讓人難過,是因為如果那些人相信占星師和占星術,當你進一步思考他們還可能相信哪些人事物,會讓人不寒而慄。一旦那些人手握大權(比方說雷根總統)、卻根據這類信念行事,特別可怕。

占星術主張,人出生那一刻的各星球牽引力,會影響一個人的個性。但這個論點很難讓人接受,理由有二:(一)占星學完全沒有提到這種牽引(或是其他)力道,到底要透過哪一種生理或神經生理機制運作,更別說解釋了;(二)負責接生的產科醫師施加的牽引力,遠高於各個星球。請記住,一件物體對於身體(比方說,新生兒)施加的牽引力,和物體的質量成正比,但和物體與身體的距離平方成反比。這是否代表比較胖的產科醫師接生的寶寶,會有一組人格特質;比較瘦的產科醫師接生的寶寶,會有另一種不同的人格特質?

占星理論中有很多缺陷,但數盲視而不見。他們不太關心運作的機制,也不太想去比較數值大小。話說回來,即使沒有清晰明瞭的理論基礎,但如果占星術有用、有實務證據撐腰,還是應該獲得尊重。只可惜,一個人的出生日期,與標準人格測驗的得分之間,沒有任何相關性。

圖/envato

一直以來,都有人找占星師做相關的實驗(最近是加州大學的蕭恩.卡爾森﹝Shawn Carlson﹞)。研究人員會給占星師看三個匿名的人格特質側寫,其中一個是當事人的。當事人提供所有占星要用到的數據(透過問卷,而非面對面),占星師必須從人格特質側寫中挑出哪一份是當事人。實驗中總共有 116 位當事人,而負責檢驗的是歐洲與美國 30 位最頂尖(由同業判定)的占星師。實驗結果如下:占星師約有三分之一的機率,可以挑出正確的當事人人格特質側寫,也就是說,和隨機猜測沒什麼區別。

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凱斯西儲大學(Case Western Reserve Univer sity)物理學家約翰.馬蓋文(John McGervey)檢視《美國科學名人錄》(American Men of Science)上,超過 1 萬 6,000 位科學家,以及《美國政治名人錄》(Who’s Who in American Politics)上,超過 6,000 位政治人物的出生日期,發現他們的星座是隨機且均勻分布在十二個月中。密西根州立大學(Mi chi gan State University)的伯納德.西弗曼(Bernard Silver-man)取得密西根州 3,000 對夫婦的紀錄,發現他們的星座和占星師預測相配的星座之間,沒有相關性。

那麼,為何這麼多人相信占星之說?一個明顯的理由是:在通常語焉不詳的占星預言中,人們會去讀他們想讀到的一切,然後為預言添加根本不存在的真實性。他們也比較可能記得有成真的「預言」,過度看重巧合,忽略其他。其他理由還包括,占星術的歷史悠久(當然,人祭﹝ritual murder﹞和獻祭也同樣古老)。或是因為,它原理很簡單、但操作起來有一定的複雜度,會讓人感到安心。或者是,堅稱這個月能不能墜入愛河和天上的浩瀚星海有關,很能寬慰人心。

圖/envato

我猜,此外還有最後一個理由,那就是在一對一諮詢期間,占星師會從臉部表情、儀態、肢體語言等等,尋找和人格特質有關的線索。我們來看看知名的案例:聰明的漢斯(Clever Hans)。漢斯看來是一匹會算數的馬,牠的訓練師會擲骰子,問牠骰子上面的點數是多少。而漢斯會用馬蹄踏出正確答案,然後停住,旁觀者都大為驚異。但人們看不出來的是,訓練師原先都站定不動,等到馬兒敲到正確的次數,會有意無意地動了一下,就是這樣的反應讓漢斯停了下來。所以,不是這匹馬知道答案,牠只是反映了訓練師知道答案。人常無意間在占星師面前扮演訓練師的角色,占星師就像漢斯一樣,反映出客戶的需求。

美國天文學家卡爾.薩根(Carl Sagan)就說過,要破解占星術以及更廣義的偽科學,最好的辦法就是真正的科學。真正科學的奇妙之處也同樣神奇,不過多了一項優點:這些奇妙之處很可能是真有其事。說到底,偽科學之所以成為偽科學,並不是因為得出的結論稀奇古怪。畢竟,運氣好猜中、機緣巧合、奇特的假說,甚至是一開始的誤信,都在科學上扮演過一定角色。偽科學失當,是因為其結論經不起檢驗,以及無法和其他經過檢驗的主張之間,建立起一致的關係。我很難想像,像演員莎莉.麥克琳(Shirley MacLaine,按:麥克琳是推動新時代運動的先驅)這些人會因為證據不足、或有更好的替代解釋,就去否定通靈等超自然現象。

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——本書摘自《數盲、詐騙與偽科學》,2023 年 11 月,大牌出版,未經同意請勿轉載。

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大牌出版.出版大牌_96
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【成語科學】動如參商:參宿和商宿是哪兩顆星星?帶你認識古代中國的星座系統!
張之傑_96
・2023/09/08 ・1103字 ・閱讀時間約 2 分鐘

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西元 759 年,大詩人杜甫經過老友衛八的家鄉,屈指數來,兩人已 20 年沒見過面。當年衛八還沒結婚,如今已子女成行。杜甫在衛八家過了一夜,翌日匆匆告別,寫下膾炙人口的〈贈衛八處士〉,頭兩句「人生不相見,動如參與商。」就是成語「動如參商」的出典。

唐代習慣以家族的排行稱呼人;處士,對隱士的尊稱。參(ㄕㄣ),指參宿;商,即商星,是心宿的主星。參、心二宿都是二十八宿之一,參宿位於西方時,心宿位於東方,不會同時在天上出現。

參宿位於西方時,心宿位於東方,不會同時在天上出現。圖/高魯《星象統箋》

動如參商,比喻見面不易。我們先談到這裡,造兩個句吧。

畢業後同學們動如參商,再也無法朝夕相處。

您遠渡重洋後咱們動如參商,已難得見上一面。

造完句,接下去要說明什麼是星宿了。無論哪個民族,都會將天上的星星分成組,每組之間作些連線,然後比附成英雄人物、動物、器物等等。這種分組,有利於天文觀測。

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星座,是西方所發展出的天文觀測體系,總共有 88 個,最為人們熟知的是黃道十二宮。太陽在天球上的軌道稱為黃道,黃道上有 12 個星座,在您生日那段時間,太陽在天球上所對應的星座,就是您的生日座。

中國古代將一組星星稱為一個星宿(又稱星官),魏晉時統合成 283 個,含有星星 1464 顆。在這 283 個星宿中,最為人熟知的是二十八宿,也就是月亮運行軌道(白道)所經過的星宿。

二十八宿是:角亢氐房心尾箕,斗牛女虛危室壁;奎婁胃昴畢觜參,井鬼柳星張翼軫。

二十八星宿。圖/wikimedia

在二十八宿中,角亢氐房心尾箕是東方七宿,奎婁胃昴畢觜參是西方七宿。商星是心宿的星星,和西方七宿的參宿是不會同時出現天際的。

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中國的星宿,每一星宿的星星數目不等,以心宿和參宿來說,心宿有 3 顆(第二顆就是商星),參宿則有 7 顆。星宿的星星以數字編號,有時另有專名。以心宿的商星來說,編號是「心宿二」,商星是它的專名。

心宿二(即天蝎座 α 星)是顆紅巨星,會發出火紅色的亮光,所以還有一個專名——大火。我們的祖先早就觀察到,每到夏末秋初,大火星就會落向夜空的西邊,表示天氣將逐漸轉涼了。

心宿二又被稱為大火。圖/wikimedia
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張之傑_96
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張之傑,字百器,出入文理,著述多樣,其中以科普和科學史較為人知。