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不要過度指導!如何兼顧規矩與探索,才不會扼殺孩子的與生俱來的探究之心?——《教出科學探究力》

親子天下_96
・2022/08/13 ・3039字 ・閱讀時間約 6 分鐘

孩子天生就充滿好奇心:看到就想摸、摸到就想吃

觀察是探究之母。觀察是多面向的,每個孩子一出生、開始有知覺感受,就展開他的觀察旅程。他們會用手去抓身邊的任何東西,也常常會把東西放進嘴裡。

他們總是很想知道,身邊這些東西是「什麼」?

等孩子長大一點之後,也都會經歷一段破壞力很強的階段,拿到筆就想亂畫,拿到什麼裝置就想把它拆開看看,在外面看到車子就會想摸一下,看到水坑就想踩下去。直到父母對他們說過無數次「不可以」之後,他們才慢慢「變乖」。不再亂畫,也不再亂摸、亂踩。

孩子大一點之後會經歷一段破壞力很強的階段,拿到筆就想亂畫,拿到什麼裝置就想把它拆開看看。圖/Pexels

放心讓孩子探索世界吧!會飛快的成長

當然,好奇心會殺死貓,也會造成危險。我不是說小孩做任何事都該被鼓勵,不需要被教育,他們當然需要被指導去適應安全和社會規範,慢慢的學習做出適當與安全的行為。

許多時候父母心無餘力,只能用最快速、有效的方式告訴孩子:「不行」,讓他們快速學會某些規範。

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然而當大人對於孩子所有的探索,給予的回應一律都是「不行」,就可能會讓孩子失去許多探索與發現的機會,因此,大人需要多花一點心思,讓孩子在合適的情況下進行探索。

如何在「讓孩子盡情探索」和「維護孩子安全與家庭整潔」的拉扯之間進行權衡,是相當考驗家長智慧的事,不過我想提醒的是:許多小小孩的遊戲,像是那些亂摸、亂咬、亂拍,常常是他們的「實驗方式」,只要在安全的前提下,有時候家長不妨放手讓他們試試看。

大人需要多花一點心思,讓孩子在合適的情況下進行探索。圖/Pexels

平時家長如果心有餘力,不妨在家裡準備一面牆,告訴孩子:「在這裡,你畫什麼都可以。」當孩子用手觸摸路上的車子時,可以停下來請他看看手指說:「你看看手指上有什麼?」然後幫他擦一擦,繼續往前走;偶爾可以在下雨時,幫孩子穿上雨褲、雨鞋,告訴他:「你今天可以盡情踩。」在確定水坑不深、安全的情況下,踩水坑是很過癮的。

這些看起來不受控的孩子亂玩行為的背後,潛藏的是孩子不受局限、對世界充滿好奇的心靈。

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孩子對世界的各種探索與觀察,一開始或許的確看不出什麼「成果」,但長期下來就會累積非常多的經驗,成為更多、更深入觀察的基礎,逐漸將觀察結果轉化為一個個疑問的素材。

避免 Emotional Damage!試著不過度干涉

等待小小孩長大一點,口語、繪圖、書寫等能力更好一點時,他們就會用說的、畫的或寫的,把他們觀察到的有趣事物記錄下來。家長其實只需要扮演跟小孩對話的角色就行了,多跟他們聊聊他們說的、畫的、寫出來的東西。

除非他們來求助,說他想要描述某件事物,但是一直做不好,希望父母幫他想想辦法,否則大人無須給他們太多的指導規定。藉由一些對話,有時當父母表達一些閱聽之後不理解的點,對孩子來說就能提供許多幫助,因此不需要太過積極的過度指導。

「過度指導」一直是我觀察到台灣父母容易犯的教養錯誤。

父母常常沒辦法忍受孩子的作品太過幼稚,於是忍不住過度指導、甚至直接插手協助。例如我的孩子小時候,曾發生一件讓我印象深刻的事。

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有一年放寒假前,幼兒園發給每個小朋友一個白色的紙燈籠,讓他們回家完成彩繪,作品將在元宵節那天掛在幼兒園裡展覽。我們讓孩子依自己的想法創作,想當然,成品就是一個沒有受過訓練的中班小孩能畫出來的樣子。

但到了元宵節當天,我們卻在幼兒園看到一盞比一盞更精美的燈籠。

幼兒園舉辦燈籠彩繪的活動,原想讓孩子們自由發揮,但到了元宵節當天,我們卻在幼兒園看到一盞比一盞更精美的燈籠。圖/Pexels

台灣父母對於這種會產生公開比較,或甚至會有比賽名次的場合,似乎極端敏感,常會希望自己的孩子在那些場合中展現出「神童等級」的作品,而不是符合那個年紀的孩子、真正屬於孩子的作品。

父母彷彿等不及孩子能在一夕之間長大,展現羨煞旁人的天賦,交出一份大人眼中「成熟」的作品。

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但請別忘了,長大需要時間,成熟必經歷練,等待與陪伴的耐性,是台灣父母必須學習的功課。

學會放手!讓孩子探索出更多的「為什麼」

等到孩子的能力更成熟一點,當然就可以指導他們用不同的技巧有系統的進行記錄。

我們總是會把觀察到的許多現象納入自己大腦的經驗庫中,也會將讀到的知識一併納入。我們常會自動合理化許多現象,也必然會把觀察到的現象進行分類、歸納、推理。

但只要累積得夠多,就一定會發現許多新的現象和原本認定的分類方式或推理有矛盾,或是對現存知識產生無法理解的現象。這些無法理解或矛盾的訊息,就會促使我們提出一個「為什麼」的問題。

許多孩子成長到某個階段,都會開始瘋狂的問「為什麼」,這段時間也常常是父母最難招架的時期。大人面對孩子的「為什麼」問題時,常常直覺想到的回應就是直接告訴孩子自己腦中記得的答案,如果不清楚的話,就打開電腦查一下 Google 就行。

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大部分情況下,我認為家庭裡若能出現這樣的對話與互動是很好的。不過有時候,我們可以對那些「答案」提出一些質疑:「這個答案是真的嗎?」、「我們有辦法證明嗎?」、「他們怎麼知道的?」、「有其他可能性嗎?」有時候我們也可以和孩子一起,試著尋找屬於自己的答案。

別強硬灌輸「權威式」答案!以顏色吸熱能力為例

我們家的小朋友在幼兒園時期,有一次聽到老師偶然提到「黑色的東西比較會吸熱」,當時老師等於提供了這個權威的答案。

小朋友回家提到這件事情,我就問他說:「這是真的嗎?我們來想個辦法實驗一下吧。」我隨手拿了一張白紙和黑布,蓋在兩支溫度計上,然後打開一盞 100W 的白熾燈泡照在上面,過幾分鐘,果然觀察到黑布下的溫度計溫度上升得較多。

「黑色物品較容易吸熱」在孩子的眼中可能會有別於常人的「其他可能性」。圖/Pexels

正當我自我感覺良好,一招實驗就讓小朋友心服口服時,他馬上提出問題:「爸爸,可是我覺得是因為黑布上有很多洞,但是白紙上面沒有洞,所以黑布才會比較熱。」

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喔,我的天!原本想說小朋友好騙,隨便弄個實驗就想糊弄過去的結果,就是馬上被打臉啊!一給小朋友機會,他也馬上提出「有其他可能性嗎?」的問題。讓我只能馬上拿另一張白紙,在上面塗黑之後,再做一次實驗,小朋友才心滿意足的相信。

——本文摘自《教出科學探究力》,2021 年 8 月,親子天下 ,未經同意請勿轉載。

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親子天下_96
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停工即停薪:如何證明你的時間值多少?車禍背後的認知 x 情緒 x 金錢 x 法律大混戰
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/01/09 ・3351字 ・閱讀時間約 6 分鐘

本文與 PAMO車禍線上律師 合作,泛科學企劃執行

走在台灣的街頭,你是否發現馬路變得越來越「急躁」?滿街穿梭的外送員、分秒必爭的多元計程車,為了拚單量與獎金,每個人都在跟時間賽跑 。與此同時,拜經濟發展所賜,路上的豪車也變多了 。

這場關於速度與金錢的博弈,讓車禍不再只是一場意外,更是一場複雜的經濟算計。PAMO 車禍線上律師施尚宏律師在接受《思想實驗室 video podcast》訪談時指出,我們正處於一個交通生態的轉折點,當「把車當生財工具」的職業駕駛,撞上了「將車視為珍貴資產」的豪車車主,傳統的理賠邏輯往往會失靈 。

在「停工即停薪」(有跑才有錢,沒跑就沒收入)的零工經濟時代,如果運氣不好遇上車禍,我們該如何證明自己的時間價值?又該如何在保險無法覆蓋的灰色地帶中全身而退?

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如果運氣不好遇上車禍,我們該如何證明自己的時間價值?/ 圖片來源: Nano Banana

薪資證明的難題:零工經濟者的「隱形損失」

過去處理車禍理賠,邏輯相對單純:拿出公司的薪資單或扣繳憑單,計算這幾個月的平均薪資,就能算出因傷停工的「薪資損失」。

但在零工經濟時代,這套邏輯卡關了!施尚宏律師指出,許多外送員、自由接案者或是工地打工者,他們的收入往往是領現金,或者分散在多個不同的 App 平台中 。更麻煩的是,零工經濟的特性是「高度變動」,上個月可能拚了 7 萬,這個月休息可能只有 0 元,導致「平均收入」難以定義 。

這時候,律師的角色就不只是法條的背誦者,更像是一名「翻譯」。

施律師解釋「PAMO車禍線上律師的工作是把外送員口中零散的『跑單損失』,轉譯成法官或保險公司聽得懂的法律語言。」 這包括將不同平台(如 Uber、台灣大車隊)的流水帳整合,或是找出過往的接單紀錄來證明當事人的「勞動能力」。即使當下沒有收入(例如學生開學期間),只要能證明過往的接單能力與紀錄,在談判桌上就有籌碼要求合理的「勞動力減損賠償 」。

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PAMO車禍線上律師的工作是把外送員口中零散的『跑單損失』,轉譯成法官或保險公司聽得懂的法律語言 / 圖片來源: Nano Banana

300 萬張罰單背後的僥倖:你的直覺,正在害死你

根據警政署統計,台灣交通違規的第一名常年是「違規停車」,一年可以開出約 300 萬張罰單 。這龐大的數字背後,藏著兩個台灣駕駛人最容易誤判的「直覺陷阱」。

陷阱 A:我在紅線違停,人還在車上,沒撞到也要負責? 許多人認為:「我人就在車上,車子也沒動,甚至是熄火狀態。結果一台機車為了閃避我,自己操作不當摔倒了,這關我什麼事?」

施律師警告,這是一個致命的陷阱。「人在車上」或「車子沒動」在法律上並不是免死金牌 。法律看重的是「因果關係」。只要你的違停行為阻礙了視線或壓縮了車道,導致後方車輛必須閃避而發生事故,你就可能必須背負民事賠償責任,甚至揹上「過失傷害」的刑責 。 

數據會說話: 台灣每年約有 700 件車禍是直接因違規停車導致的 。這 300 萬張罰單背後的僥倖心態,其巨大的代價可能是人命。

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陷阱 B:變換車道沒擦撞,對方自己嚇到摔車也算我的? 另一個常年霸榜的肇事原因是「變換車道不當」 。如果你切換車道時,後方騎士因為嚇到而摔車,但你感覺車身「沒震動、沒碰撞」,能不能直接開走?

答案是:絕對不行。

施律師強調,車禍不以「碰撞」為前提 。只要你的駕駛行為與對方的事故有因果關係,你若直接離開現場,在法律上就構成了「肇事逃逸」。這是一條公訴罪,後果遠比你想像的嚴重。正確的做法永遠是:停下來報警,釐清責任,並保留行車記錄器自保 。

正確的做法永遠是:停下來報警,釐清責任,並保留行車記錄器自保 。/ 圖片來源: Nano Banana

保險不夠賠?豪車時代的「超額算計」

另一個現代駕駛的惡夢,是撞到豪車。這不僅是因為修車費貴,更因為衍生出的「代步費用」驚人。

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施律師舉例,過去撞到車,只要把車修好就沒事。但現在如果撞到一台 BMW 320,車主可能會主張修車的 8 天期間,他需要租一台同等級的 BMW 320 來代步 。以一天租金 4000 元計算,光是代步費就多了 3 萬多塊 。這時候,一般人會發現「全險」竟然不夠用。為什麼?

因為保險公司承擔的是「合理的賠償責任」,他們有內部的數據庫,只願意賠償一般行情的修車費或代步費 。但對方車主可能不這麼想,為了拿到這筆額外的錢,對方可能會採取「以刑逼民」的策略:提告過失傷害,利用刑事訴訟的壓力(背上前科的恐懼),迫使你自掏腰包補足保險公司不願賠償的差額 。

這就是為什麼在全險之外,駕駛人仍需要懂得談判策略,或考慮尋求律師協助,在保險公司與對方的漫天喊價之間,找到一個停損點 。

談判桌的最佳姿態:「溫柔而堅定」最有效?

除了有單據的財損,車禍中最難談判的往往是「精神慰撫金」。施律師直言,這在法律上沒有公式,甚至有點像「開獎」,高度依賴法官的自由心證 。

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雖然保險公司內部有一套簡單的算法(例如醫療費用的 2 到 5 倍),但到了法院,法官會考量雙方的社會地位、傷勢嚴重程度 。在缺乏標準公式的情況下,正確的「態度」能幫您起到加分效果。

施律師建議,在談判桌上最好的姿態是「溫柔而堅定」。有些人會試圖「扮窮」或「裝兇」,這通常會有反效果。特別是面對看過無數案件的保險理賠員,裝兇只會讓對方心裡想著:「進了法院我保證你一毛都拿不到,準備看你笑話」。

相反地,如果你能客氣地溝通,但手中握有完整的接單紀錄、醫療單據,清楚知道自己的底線與權益,這種「堅定」反而能讓談判對手買單,甚至在證明不足的情況下(如外送員的開學期間收入),更願意採信你的主張 。

車禍不只是一場意外,它是認知、情緒、金錢與法律邏輯的總和 。

在這個交通環境日益複雜的時代,無論你是為了生計奔波的職業駕駛,還是天天上路的通勤族,光靠保險或許已經不夠。大部分的車禍其實都是小案子,可能只是賠償 2000 元的輕微擦撞,或是責任不明的糾紛。為了這點錢,要花幾萬塊請律師打官司絕對「不划算」。但當事人往往會因為資訊落差,恐懼於「會不會被告肇逃?」、「會不會留案底?」、「賠償多少才合理?」而整夜睡不著覺 。

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PAMO看準了這個「焦慮商機」, 推出了一種顛覆傳統的解決方案——「年費 1200 元的訂閱制法律服務 」。

這就像是「法律界的 Netflix」或「汽車強制險」的概念。PAMO 的核心邏輯不是「代打」,而是「賦能」。不同於傳統律師收費高昂,PAMO 提倡的是「大腦武裝」,當車禍發生時,線上律師團提供策略,教你怎麼做筆錄、怎麼蒐證、怎麼判斷對方開價合不合理等。

施律師表示,他們的目標是讓客戶在面對不確定的風險時,背後有個軍師,能安心地睡個好覺 。平時保留好收入證明、發生事故時懂得不亂說話、與各方談判時掌握對應策略 。

平時保留好收入證明、發生事故時懂得不亂說話、與各方談判時掌握對應策略 。 / 圖片來源: Nano Banana

從違停的陷阱到訂閱制的解方,我們正處於交通與法律的轉型期。未來,挑戰將更加嚴峻。

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當 AI 與自駕車(Level 4/5)真正上路,一旦發生事故,責任主體將從「駕駛人」轉向「車廠」或「演算法系統」 。屆時,誰該負責?怎麼舉證?

但在那天來臨之前,面對馬路上的豪車、零工騎士與法律陷阱,你選擇相信運氣,還是相信策略? 先「武裝好自己的大腦」,或許才是現代駕駛人最明智的保險。

PAMO車禍線上律師官網:https://pse.is/8juv6k 

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人工智慧的極限
賴昭正_96
・2026/01/15 ・5792字 ・閱讀時間約 12 分鐘

在發現的道路上,智慧(intellect)作用不大。意識(consciousness)━你可以稱之為直覺或其它任何你想用的詞━會發生一次飛躍,答案會突然出現在你面前,而你卻不知道它是如何或為什麼出現的。

-愛因斯坦(1879-1955),1921年諾貝爾物理獎

2025 年 10 月 13 日在參加建國中學高三 6 班畢業 66 週年的同學旅遊後,希望能瞭解一下投稿多年、從未謀面之《泛科學》的作業情形及發展計畫等,我決定到「泛科創新股份有限公司」參觀一下:沒想到知識長鄭國威竟然邀請我錄了一集「思想實驗室」。當被問及有關人工智慧(artificial intelligence,AI)的看法時,我突然冒出「因為科學的發現很多都是意外的,因此AI無法像人類一樣具有創造性」。沒想到這句話似乎成為這次訪問的主題,也引起比較熱烈的討論,因此我想在這裡補充一下。

AI(人工智慧)是否能青出於藍、更勝於藍地超越我們?這事實上也是專家爭論最多的話題。我不是專家,雖然知道「我思故我在」,但完全不知人類如何思想、大腦如何運作,更不瞭解上面愛因斯坦所提到之意識(consciousness)如何飛躍!但是已經被國威推上了這個平台,因此只好在這裡野人獻曝,依我所知的科學史提出懷疑。

回歸正題,上面問題的直覺反應答案是:人製造出來的怎麼可能比人聰明呢?但相信很多人都知道:人類所製造出來的圍棋軟體 AlphaGo 已經戰勝了所有的人類!其主人谷歌(Google)謂:它能戰勝人類是因為它利用策略網絡來推薦有希望的走法,並利用價值網絡來評估在給定局面下獲勝的機率,從而大幅縮小搜尋空間,使得它能夠「預想」數百萬步棋,並透過自身的對弈不斷學習,最終超越人類的層次。從這段話看來,我覺得 AlphaGo 能戰勝人類是基於高速地使用人類所設計出來之有路可循、亦有跡可尋的「邏輯策略」!

同樣地,如果我們給 AI 一含所有物質之性質的資料庫,然後告訴它如何尋找「規律」(pattern),相信它會非常勝任地發現許多具有某種特性的「新物質」、「新藥物」、甚或告訴我們如何製造它們(有機合成的資料庫)。但是 AI 雖然知道哈密瓜的所有性質(資料庫),可是它會想到哈密瓜含有能大量分泌青黴素的菌株、即時在第二次世界大戰中拯救了上百萬士兵的生命嗎(見後)?我覺得後者不是邏輯的問題,是沒辦法訓練的,因此 AI 不能「真正創造」不是依靠邏輯的發現。這正是本文所要談的:許多科學大突破都不是靠訓練或邏輯分析的!

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視眾人所見視,思眾人所未思

牛頓的傳記《艾薩克·牛頓爵士生平回憶錄》(Memoirs of Sir Isaac Newton’s Life)於1752年出版;作者斯圖克利(William Stukeley)在書中轉述:「晚餐後,天氣溫暖,我們去了花園,在幾棵蘋果樹的樹蔭下喝茶……他(牛頓)告訴我,他當時的處境和以前一樣,剛剛想到萬有引力的概念。當他正沉思時,一個蘋果掉了下來。他心想:『為什麼蘋果總是垂直落到地上,永遠不會向上或向一側掉落呢?……』,這使他得出結論:地球一定具有『引力』,從而發展出他的萬有引力理論。」

早在西元前 4 世紀左右,亞里斯多德(Aristotle)及歐幾里德(Euclid)等希臘哲學家就為自然哲學和邏輯奠定了基礎。樹上的水果都是往地面掉,這是任何小孩都知道的「常識」,但為什麼卻等了 1700 年才引起牛頓的注意?我們不知道為何牛頓會想到這個問題,但 AI 也會注意到這個現象嗎?如果會,它會先想到萬有引力或是直接跳到更精確的愛因斯坦廣義相對論(見後)呢? 

發現世上第一個抗生素的弗萊明(Alexander Fleming)度假回來後發現培養皿因未加蓋而發霉(見後),一般的研究者大多會將這些被黴菌孢子污染的培養皿丟掉;但弗萊明這次卻心血來潮……。他回憶說:

「基於先前「溶菌酶」的經驗,也像許多細菌學家那樣,我應該會把污染的培養皿丟掉,……某些細菌學家也有可能(早就)注意到我(那時)看到的相似變化,……但是在對天然產生的抗菌物質沒有任何興趣的情況下,都會順手地將培養物丟棄。……但(這次)我沒有找個藉口丟掉受污染的培養液;相反地,我做了進一步的探討。」

如果AI也能做實驗,它會像許多細菌學家那樣「順手地」丟棄培養物嗎?機會總是降臨在那些做好準備的「人」身上。

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幸運的靈感/直覺

一位正在自由下落的人不會感覺到自己的重量,那不是等於漂浮在沒有任何重力的外太空空間嗎?如果加速度可以抵消重力,那麼在沒有重力的情況下,加速度本身不是可以模擬重力,產生與真實重力沒有區別的人造重力嗎?愛因斯坦稱上面這一發現為「等效原理」(Equivalence Principle):我們雖然不知道重力是什麼,但其現象可以用加速度來模擬!這一想法啟動了愛因斯坦嘗試改變牛頓重力論的八年艱苦抗戰,於 1915 年 11 月完成了人類有史以來最美麗的物理理論━「廣義相對論」(General Theory of Relativity)。100 多年後的今天,愛因斯坦這一透過想像力來推測的理論仍然在指引著物理學家們去瞭解宇宙的基本特徵!怪不得愛因斯坦後來大膽地稱它為「我一生中最幸運的靈感」。

德國理論物理學家普朗克 (Max Planck) 謂他是靠「幸運的直覺 (lucky intuition) 」而意外地敲響了量子力學革命之鐘聲!在 1918 年諾貝爾獎頒獎典禮上,普朗克回憶說:

「然而,即使(我推導出來的)輻射公式絕對準確,它仍然只是一個幸運猜測(lucky guess)了正確插值公式的結果,其價值是非常有限的。因為這個原因,從那時起,我就忙著… 想闡明此公式的真實物理特性,這導致我考慮連接熵和概率之間的波茲曼(Boltzmann)關係。在經過我生命中最艱苦的幾個星期之工作後,光明終於驅除了黑暗,一個新的、從未夢想到的的觀點在我面前展開了。」

這普朗克從未夢想到的觀點是什麼呢? 就是「能量量化」的觀念,違反了當時「能量是連續」的共識!因之此後的十幾年,普朗克便一直在努力地想使他的量子觀念能容於古典力學裡;可是每次嘗試的結果,似乎均使自己失望得想收回那革命性的「大膽假設」而已。

錯誤的假設

好吧,就假設 AI 像愛因斯坦一樣也有「最幸運的靈感」,發現了廣義相對論。可是後來物理學家瞭解到了愛因斯坦的「等效定理」事實上不完全正確,是有限制的,也就是說它只是一種近似的基本定律,只適用於一個局部、無限小的時空區域內。哈,如果AI比人類聰明,怎麼會在邏輯上犯下這個錯誤呢?如果不犯這個錯誤,它能發現廣義相對論呢?

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又如 1905 年,愛因斯坦在題為「關於運動物體的電動力學」的(狹義相對論)論文引言裡,開宗明義地謂「不要爭辯」光速了:

「我們建議將「相對性原理」這個猜想(conjecture)提升到一個公設(postulate)的地位,並引入另一個表面上與前者不調和(irreconcilable)的公設,即光是在真空中的傳播速率為一與發射體運動狀態無關的定值 c。 這兩個假設足以(讓我們)透過適用於靜止物體(狀態)之馬克斯威(Maxwell)理論,導出一個簡單且不矛盾(consistent)的電動力學理論。」

愛因斯坦真大膽:一個可以用實驗來確定的光速,怎麼可以定為「公設」呢?光速與發射體運動狀態無關不是完全違反了我們日常生活的經驗(如聲速)嗎?愛因斯坦在其時鐘「同步程序」的假想實驗裡魔術般地導入了他的公設:光在任何方向的速度都是一樣的 c 值!完全忽略了當時幾乎所有物理學家都相信光是在「以太」中傳播的理論。

1924 年,一位名不見經傳,任教於東巴基斯坦的講師波思 (Styendra Bose) 在一篇 1500 字的論文裡做了一個誤打誤撞、連他自己本人都不知道、在整篇論文中隻字未提的重要及創新性假設:光量子是不可分辨的!在當時,所有的物理學家都認為光量子像銅板一樣是可以分辨的(我們可以分辨哪個是 A 銅板、哪個是 B 銅板、…),因此兩個銅板出現「一正及一反」的或然率是 2/4;但如果它們不能分辨呢?則出現「一正及一反」的或然率將變成 1/3。沒想到這一「錯誤」的假設後來竟成為打開量子統計力學的鑰匙!超強邏輯的AI會犯這種錯誤嗎?

愛因斯坦1915年完成他的廣義相對論後,發現他的方程式所預測的宇宙只能膨脹或收縮,與當時大部分科學家所認為的靜態宇宙觀相衝突!沒想到推翻了深植物理學家心中達兩百多年之牛頓時空觀念的革命壯士,竟然在這裡屈服了:為了符合當時的想法,愛因斯坦於1917年強行地於其廣義相對論導出之宇宙觀中加入一「常數」來平衡萬有引力,使他的宇宙能保持靜態!沒想到1929年後,新數據顯示宇宙不是靜態,而是在膨脹中;愛因斯坦因而後悔當初為何不相信自己的推論,稱那強行加入人為常數━「宇宙論常數」(cosmological constant)━為他一生中所犯之「最大錯誤」。AI會犯這種錯誤嗎?

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只有萬有引力的宇宙膨脹速率在一段時間後應該慢慢減小;但90年代末期,新的發現顯示現在宇宙膨脹速率不是隨時間減小、而是在加大!沒想到那錯誤的「宇宙論常數」現在竟然成為提供瞭解釋膨脹速率加快所需之排斥力來源─雖然我們還不知道那是啥!當然,我們也不知道愛因斯坦在天之靈是否還認為「宇宙論常數」是他一生中所犯的最大錯誤?而AI如果當初未犯那「最大錯誤」,現在是否反而會後悔呢?

老天的幫忙

硝化甘油為液體,非常不穩定,一不小心就爆炸;因此諾貝爾 (Alfred Nobel)一直在尋找取代物,但久而不得。傳說有一天儲存的硝化甘油意外泄漏,與用來包裝儲存鐵桶之板狀矽藻土混合但未爆炸,使他想到了試用此板狀矽藻土。經實驗後,他發現兩者相混之固體不但安全可靠,而且還可保持原有之爆炸威力─這不正是他夢寐以求、研究甚久而未能找到的「穩定炸藥」嗎?他因此發了大財,設定了今日大家所知道的諾貝爾獎。

在「發現能治療糖尿病的胰島素—胰島素與生技產業的誕生(上)」一文裡,我提到了「….將狗的胰臟割除,發現這隻可憐狗整天口渴及隨地小便。數日後,一位助手覺得實驗室內的蒼蠅好像突然多了起來,尤其是在狗小便過的地板。分析狗尿及其血液後,梅倫(Joseph von Mering)及明考斯基(Oskar Minkowski)很驚奇地發現裡面充滿了糖份。」顯然地,胰腺具有調解體內糖代謝的功能,它一旦受損將導致糖尿病。就這樣,法國兩位外科手術醫生無意中發現了「困擾」人類三千多年之糖尿病的病源━胰臟分泌物「胰島素」失調!這不是透過邏輯分析得到的結果,AI能做到嗎? 

前面所提到之蘇格蘭醫生兼微生物學家弗萊明是一位粗心的實驗室技術員。1928 年夏在研究葡萄球菌的某一天,他忘了將含有葡萄球菌培養物的培養皿放在培養箱中,留在實驗室工作台上就匆匆忙忙地離開實驗室去度假。命運就是這樣作弄人:那時室內的溫度及濕度均適合霉菌(mold,或譯「黴菌」)的生長;因此兩個禮拜回來後,弗萊明發現在敞開窗戶旁的培養皿因未加蓋而發霉。經細心觀察及研究後,弗萊明發現抑制或預防細菌生長的不是黴菌本身,而是黴菌產生的「黴汁」。就這樣,弗萊明發現了世上第一個抗生素「盤尼西林」(Penicillin,又稱為「青黴素」)!被《時代》雜誌評選為20世紀的100位最重要人物!

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1943年的某一天,在伊利諾州皮奧里亞 (Peoria) 的農業部北部區域研究實驗室 (NRRL) 工作的亨特 (Mary Hunt) ,無意中在一雜貨店裡發現了一顆表皮長滿漂亮及金色青黴的哈密瓜。將它帶回實驗室,篩選出能大量分泌青黴素的菌株後,她發現該菌株產生的青黴素數量是notatum的200倍━她因之贏得「發霉瑪麗 (Moldy Mary)」的綽號。在許多研究團隊紛紛加入菌種及製造方法的改良後,青黴素產量由1943年只能醫治不到1000人,一下子跳到1944年時,已有足夠的青黴素來治療每位需要的士兵,為第二次世界大戰提供了功不可沒的貢獻!也啓動了尋找其它抗生素的研究,開創了醫學的新紀元。

結論

上面我們提到科學家意外地發現了穩定的炸藥、控制血糖的胰島素、及治療特定細菌感染的抗生素。這些化合物都已經存在自然界中,但絕對不是邏輯分析可以發現其功能的,因此如果不是「老天的幫忙」,我實在很難理解AI怎麼會想到?事實上靠「老天幫忙」所發現的化學物是非常之多的。不需要靠老天幫忙的理論物理呢?

在討論牛頓「思眾人所未思」地發現萬有引力、開創了古典物理後,我們其它的討論都是針對全面改變我們日常生活之近代物理━量子力學及相對論━的發現史。希望讀完本文後,讀者能體會到科學進步不但鮮少一帆風順,相反地是一條充滿了意想不到之彎路和迷茫時刻的曲折蜿蜒旅程:這正是我在訪談中所提到的要多看「課外書」,鑑古知今瞭解理論背後歷史有助於瞭解理論本身。也希望讀完本文後,讀者能感受到科學上的突破幾乎全不是源自邏輯分析,而是出自無法捕捉的「靈感」、「直覺」、「錯誤假設」,「老天幫忙」、以及挑戰既有認知的「勇氣」。AI具有這些人性「缺點」嗎?

最後讓我們在此以公認為最偉大之兩位物理學家的話來結束。牛頓說:「沒有大膽的猜測,就沒有偉大的發現」;愛因斯坦謂:「我從未通過理性思考的過程取得任何發現」。

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致謝

謹在此感謝《泛科學》鄭國威、曹盛威、謝富丞、廖儀瑄、王喆宣等同仁的招待及讓我有機會當了一次近代科技 Podcast 的明星。Podcast 的出現造就了許多不需要經過好萊塢的影視明星以及網紅,是我首次接觸到之近代日常生活典範的另一個重大轉變,真是活到老學到老。

延伸閱讀

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賴昭正_96
50 篇文章 ・ 61 位粉絲
成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此獲有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪,IBM顧問研究化學家退休 。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲它轉載我的科學月刊上的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」。

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長高不只在青春期?忽略這些警訊,可能影響孩子的身高!專家解析生長激素治療的必要性
careonline_96
・2024/08/23 ・2996字 ・閱讀時間約 6 分鐘

圖/照護線上

長高不只是青春期!若有落後應盡早檢查

「那位小女孩進到診間時,我以為她是國小一年級,但是翻開病歷才發現她已是國小五年級。」成長空間診所陳菁兒醫師表示,「她的父母親說,其實在更小的時候,她的身高百分位都是正常,但是進入幼稚園後,身高卻越來越落後,每次排隊就越排越前面。到了國小五年級,她的身高已經小於三個百分位了,比起同學矮了一大截」

抽血檢查顯示她的類胰島素生長因子(IGF-1,Insulin-like growth factors)比較低,而且檢查發現她的骨齡有落後超過兩年的現象。陳菁兒醫師說,根據這兩個指標,再加上身高矮小、肌肉量較少,懷疑是因為生長激素缺乏症導致的矮小,所以後續至醫院確診,開始進行生長激素治療。接受治療後,小女孩的身高明顯進步,最後的身高也順利在治療三年多後,接近她本身的預估成年身高。

怎麼判斷生長速度有沒有跟上?家長們需要積極測量身高體重

  1. 跟自己比,若小朋友長高速度一年少於 4cm 
  2. 生長百分比是否落在同齡兒童後 3%
  3. 另外還有出生時低體重也可能是日後影響身高的重要因素。

若符合以上之一,建議及早諮詢小兒內分泌專科醫師,才能把握長高黃金期!

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身高 = 長高的時間 X 生長的速度

「除了比較矮小、長太慢也是需要專科醫師介入評估的時候」陳菁兒醫師表示。

長高黃金期要密且觀察
至少小學一年級要開始注意身高。圖/照護線上

0-7歲孩童,衛生福利部有設計一個生長曲線計算機。可點擊以下連結,輸入出生日期和身高體重​​等​​​​基本資料,系統會自動幫您算出生長百分位喔!

https://health99.hpa.gov.tw/onlineQuiz/child

「陳醫師,那我家寶貝到底還剩多久時間可以長高?可以長多高?」是當家長們意識到小朋友生長落後時,最常出現的問題。

「很多人會誤以為青春期是長高的黃金期,所以便覺得國小或學齡前矮小沒有關係。」陳菁兒醫師說,「其實在進青春期之後,身高的成長只佔了整體成人身高約 15%,所以在學齡前或小學時,每一年都很重要!如果一年落後 2 公分,經過 5 年後身高就會差 10 公分,千萬不能輕忽!

因為人體生長的時間有限,一旦骨頭生長板癒合後,便會停止長高,沒有成長的空間了,所以一發現有落後情形最好即早介入,建議至少在小學一年級前諮詢專科醫師,進行初步成長評估!

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什麼是「生長激素治療?安全嗎?

陳菁兒醫師說,生長激素治療是一種皮下注射針劑,目前臨床上用於生長激素缺乏( GHD,Growth Hormone Deficiency) ,遺傳疾病造成的身材矮小(如小胖威利、透納氏症…)及低出生體重兒(SGA)造成的身材矮小….等。

若是因為生長激素缺乏而導致生長變慢,在經過生長激素治療後,長高的速度就會回復到正常範圍。越早確定診斷,越早接受治療,成效也會越好。

生長激素治療在醫學應用上已經有數十年使用經驗,像是世界足球明星梅西小時候便接受過生長激素治療。雖然目前身高只有 169 公分,但若不是兒時積極接受生長激素治療,之後成年身高可能只有 140 公分

什麼是生長激素治療?
圖/照護線上

一般來說,生長激素治療需要每天或每周注射,但使用的針非常細,注射時其實不太有感覺,比較像被蚊子叮,以平均門診案例來說,國小以上的小朋友,原則上都可以自己回家打。陳菁兒醫師說,施打生長激素需要有耐心,生長激素缺乏症的孩子一般建議持續治療至少 2 至 4 ,身高一年平均可多增加 3 公分。研究指出連續施打 3 至 5 年以上,平均可增加 5 至 10 公分,有些人甚至更多,可以說是每天都幫小朋友的身高做一些努力。

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至於副作用,生長激素治療生長激素缺乏的兒童已有長達 15 年以上的使用經驗目前的臨床研究顯示是沒有明顯副作用在專科醫師與照護團隊的監測下使用是非常安全的,也建議至少每三 六個月要定期追蹤監測,醫師會根據孩童成長的狀況適時調整劑量,幫助達到理想的身高,陳菁兒醫師補充。

另外,生長激素是人體本身就會分泌的激素,與兒童長高的速度有關,會隨著時間變化。陳菁兒醫師解釋,一般而言晚上 10 點到半夜 2 點是生長激素分泌最多的時候,如果在這段時間好好睡覺,睡足 8 小時的話,對長高很有幫助;如果熬夜,生長激素的分泌量則會變低。

生長激素日時間分泌圖
圖/照護線上

另外,高血糖則會抑制生長激素的分泌,陳菁兒醫師說,常喝糖飲、常吃甜食都會讓生長激素的分泌受到抑制,所以提醒家長也要注意兒童吃甜食跟含糖飲料的頻率。

貼心小提醒

因為生長激素治療的成效與骨骼生長板剩下的空間有關,越早開始治療,骨齡越小,生長板空間越多,最後對於身高的成效越好。陳菁兒醫師叮嚀,兒童成長每一年都很重要,請務必至少每 3-6 個月定期測量並記錄身高,學齡前或小學一、二年級一發現有落後情形,請盡快至兒童新陳代謝科或兒童內分泌專科醫師門診評估,及早發現及早啟動治療,更能充分運用長高黃金期!

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醫師檔案 – 成長空間 陳菁兒醫師
【 現任 】成長空間診所副院長/禾馨醫療兒科主治醫師
【 經歷 】台北榮民總醫院兒童醫學部 遺傳暨新陳代謝科總醫師
【 專長 】兒童成長、肥胖兒童相關代謝疾病、基因檢測遺傳諮詢
菁兒醫師的成長花園: https://drjillgrowthgene.blogspot.com/

參考資料:

  1. Horm Res Paediatr. 2024 Apr 25:1-11. doi: 10.1159/000539068. Online ahead of print.
  2. Veldhuis JD. Growth Horm IGF Res 1998;8:49–59; 2. Hartman ML, et al. Horm Res 1993;40:37–47;
  3. Heuck C, et al. Pediatr Res 1999;45:733–6; 4. Johannsson G, et al. Endocr Connect 2018;7:R126–34
  4. Aaron L. Carrel and David B. Allen Endocrine, 2000; vol. 12, no. 2, 163172.
  5. Sandro Loche et al. Drug Des Devel Ther 2024 Mar 2:18:667-684
  6. Hall, John E. Guyton and Hall Textbook of Medical Physiology. 13th ed. Chap.75., W B Saunders, 2015
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