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【直男專欄】不想再當直男了?先來一點心靈瑜伽吧

異吐司想Toasty Thoughts_96
・2022/11/10 ・3769字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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經過三篇文章的洗禮(?),相信大家對於「直男」這個狀態來的根源與脈絡有基本的了解。那作為結尾的文章,我們來聊點比較有建設性的話題,例如:該如何擺脫直男思維。

該如何擺脫直男思維。圖/Pixabay

雖說社會大眾常用「直男癌」等負面標籤,但直男思維絕對不是什麼不治之症。如我在前面幾篇文章提到的,「直男」代表的行為與價值觀本身是中性的,之所以會受到反彈,最主要因為社會變遷後對人際互動的需求改變,使得原是主流的模式逐漸被淘汰。從演化的角度來看,這是再正常不過的事,只是對身處陣痛期的人們來說很容易有「小時候學一套,長大變另一套」的挫折感。

每個人都是獨立的個體,有權利選擇自己想要的生活型態、活出自己最舒服的樣子;同樣的,每個人也有權利選擇要跟怎樣的人往來,決定自己喜不喜歡他人所謂的「自我」。

假如你很喜歡鋼鐵直男的調調,不覺得在人際關係上有觸礁的風險,自然也不會有迫切的改變動機。但若你是已經意識到自己不能繼續這樣「直」下去,卻苦無著手之處,那或許可以參考下面提到的練習方法,給「心」做點瑜珈、把筋伸展開來。

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一起來做心靈瑜珈吧!圖/Pixabay

別擔心,這不是要把你「掰彎」,只是賦予內心一點必要的彈性。

從「說」開始的情感暖身

鋼鐵直男最常被異性詬病的特點之一,是對於他人情感的不敏銳,以致於會在錯誤的時間講出錯誤的話,就算再有好感也會被一次又一次的挫折消磨光。但就如前面幾篇文章有提到的,這並不是單純的「外交」障礙,更多是源自於「內政」方面的不協調。這也是為什麼很多坊間的戀愛課程喜歡把人際互動簡化成各種「公式」,一方面是好教,另一方面則很現實——因為講多了,鋼鐵直男們不一定有辦法理解。

箇中道理不難理解,鋼鐵直男連自己的情感變化都無法掌握了,又該如何去與他人共鳴、覺察那些細微的波動呢?

因此,若想治本,我們還是得回到原點,從「自己」開始探索。

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這是本該在小時候就完成的情感教育,但有鑒於台灣教育體制在此方面的各種不足,只能委屈各位想辦法在日常生活中抽時間出來補課了。

首先,是減少「你訊息」,改為練習「我訊息」。

就如字面上的意思,在人際互動時,人很容易略過「我」的角色,將訊息簡化成針對他人的評論。像是「你怎麼可以這樣」、「你這樣很討厭」、「你很XX」等句型,其背後其實都反映出你——也就是說話者——經驗到的情緒波動。也因為這些「你訊息」帶有情緒,自然會被接收方詮釋為攻擊或批評,激發防衛機制。結果本來能和平處理的小事,就因為這一來一往的「誤解」,演變成沒必要的激烈戰火。

減少「你訊息」,改為練習「我訊息」。圖/Pixabay

當然,我知道有時候,你就是覺得對方有錯,但請在開口前先想想:你是單純想傷害對方,還是在不造成更大傷害前,把問題好好處理掉?

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若是前者,我會認真建議你思考一下自己在關係中尋求的東西,甚至去找專業心理師聊聊;若是後者,那我們就有共識了,請你嘗試在日常對話中多使用以「我」開頭的句型來闡述感受吧?

不過要注意的是,我訊息並不是祈使句。「我覺得你應該XX」的本質仍是「你訊息」,並不會因為在前面多個詞綴就突然改變性質,反而會強化對方感受到的壓迫。真正的我訊息,應是被動的結構,反映出你針對特定事件的感受與認知變化。

例如:

「發生這樣的事,我也覺得很受傷,因為⋯⋯」

「聽到你説XX,讓我感覺自己不被信任,這令我⋯⋯」

「在這件事之後,我發現自己沒有想像中堅強,反而⋯⋯」

如果你覺得上面的句型怎麼看怎麼尷尬,放心,這是很正常的。自我探索,特別是深入情感面,本就不是一件讓人舒服的事情,但它卻是心理健康必要的前置作業。在最一開始可能會覺得卡卡,那是因為你的大腦仍不習慣用口語的方式表達情感,需要時間去校正與適應。如同尼歐在《駭客任務》中第一次「甦醒」後,需要長時間電療來刺激肌肉增生,眼睛一開始也因為不曾「真正看過」而被光線刺激得發痠,這些看來瑣碎的我訊息,正是情感調節系統需要的「暖身」。

除了暖身,我訊息還有另一個重要的功效。由於人的情緒大多都是無意識在掌管,只有一小部分會像冰山尖端一樣浮至水面(意識),因此我們經常會處在「覺察到情緒存在,卻不清楚脈絡」的模糊狀態中。這時候,若把這些心理活動用口語的方式表達出來,在整理思緒、尋找適當用詞的同時,你也在向下挖掘,把深埋在意識深處的情感活動搬運到意識層次。

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在整理思緒的同時,你也在向下挖掘,把深埋在意識深處的情感活動搬運到意識層次。圖/Pixabay

有時候,都不用別人做什麼,你自己講著講著就想通了。

暫停不可恥,也很有用

經過我訊息的練習後,你開始對自己的內在情緒有基本的認識,也似乎能在人際互動中捕捉到一些很模糊的東西,卻又時靈時不靈,這讓你很是挫折。這也是幼年情感教育應當提供的刺激,讓我們能在壓力相對小許多的社交情境中,盡可能地去嘗試錯誤(trial & error),摸清楚人際關係的潛規則。

但很不幸地,鋼鐵直男的身份,代表你很可能錯過了這段黃金期,只能想辦法事後彌補。但就如前面所說,幼年情感教育的一大優勢是社交壓力比較低(包括長時間與主要照顧者或手足互動,以及社交失敗的負面後果有限等),身為成年人的我們,自然是沒有拿人際關係做實驗的餘裕。但反過來說,有些練習也是只在與成年同儕互動時才有辦法實現的。

例如:

喊暫停。

這裡的暫停,是指在你發現自己無法理解,或可能誤解某些關鍵資訊時,打斷逐漸走向激烈衝突的動力(dynamic),與互動者釐清當前發生爭執的癥結點,以及對方沒能傳達給你的需求。你或許會覺得是這在服軟(技術上來說也確實是),但這卻是必要的戰術性撤退、以空間換取時間,讓你能對當下的狀態有更清晰的視野,而非兩眼一抹黑,連在哪裡跌跤都分不清楚。

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勇敢地說「請等一下」、「我覺得我可能有哪裡搞錯了」吧!對方很可能會給你一個白眼(也確實該給),但至少你迴避了繼續鑄下大錯的世界線,同時表現出自己有想要好好處理事情的誠懇態度。這點在親密關係中特別重要,很多時候衝突的起點並不是行為本身,而是對方經由行為感受到的「訊息」,這也是許多鋼鐵直男沒意會過來的人際地雷。你自認沒有惡意的行為,在他人主觀詮釋下就是「不在乎」、「不關心」的表現,那真是只會越解釋越糟,還不如早點攤牌,讓對方能跟你達成一定的共識。

勇敢地說「請等一下」吧!圖/Pexels

不過,請記得,這個技術是為了讓你釐清狀況,以便後續處理衝突;請不要把它當作從棘手情境中脫身的煙霧彈,那只會提早讓你信用破產。畢竟比起遲鈍,主動欺瞞才是最可怕的關係殺手。

能搭配暫停戰術使用的,還有「主動反思」,特別是在發現自己在仰賴刻板印象思考時,更需要想辦法去確認這個結論的立基點,迴避思考慣性的陷阱。所謂的思考慣性,便是如「因為他是XX,所以會這樣」、「他一定是XX了,才會是這個反應」等理所當然的認知。這些結論很方便,有時根據人事時地物,很可能還有不低的正確率(甚至正是你建立起此刻板印象的原因),但刻板印象的潛在風險不一定體現在對與錯上,而是它限縮了你的視野。

當你在下結論時偷懶,思考也會停在刻板印象的邊界上,不再去摸索更多的可能性。這在平常或許沒什麼,但還記得嗎?你現在的目標是擺脫鋼鐵直男行為模式、改變人際互動健康度。換言之,你現有的慣性思維,便是鋼鐵直男時期培養出來的認知舒適圈,而「反思」正是破除這些框架的必要武器。

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去思考為什麼對方的反應不如預期,去剖析整個情境、以及涉入其中的種種人事物。

當你在下結論時偷懶,思考也會停在刻板印象的邊界上。圖/Pixabay

更重要的,是理解你的世界觀、你的常識,很可能是別人的「非常識」。你覺得理所當然的道理,別人不一定理解,更不會照著你認定的脈絡行動,因此你需要在社交情境中不斷問自己:「有沒有其他可能?」

人心確實複雜,但只要願意用科學精神(沒錯,就是科學精神)去探究,終究是有解的。

不然,怎麼會有心理學的誕生呢,你說是吧?

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直男專欄系列:

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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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當情緒像過山車?從亢奮到低落,解碼躁鬱症的真實面貌
PanSci_96
・2024/10/12 ・2253字 ・閱讀時間約 4 分鐘

躁鬱症(Bipolar Disorder),正式名稱為「雙向情緒疾患」或「雙極性情感障礙」,是一種讓患者的情緒不受控制地在極度亢奮和極度低落之間擺盪的精神疾病。這樣的情緒變化不僅僅是短暫的起伏,而是持續多天、甚至數週的狀態,對於患者的生活、關係和工作會造成重大影響。

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什麼是躁鬱症?

躁鬱症患者的情緒通常經歷兩個極端階段:躁期和鬱期。

在躁期,患者可能會感到無比的精力充沛、自信心爆棚,甚至會有過度樂觀和衝動的行為。然而,躁鬱症不僅僅是「情緒高漲」的表現,在躁期過後,患者往往會經歷嚴重的情緒低谷,進入所謂的鬱期。此時,他們會感到情緒低落、無力感、甚至有自我傷害的傾向。

近幾年大眾逐漸正視精神疾病的影響,許多名人也曾經公開分享他們的躁鬱症經歷,如歌手瑪麗亞.凱莉、演員小勞勃道尼。這些公眾人物的經歷讓我們看到了這種精神疾病的廣泛影響,以及如何對他們的創作、生活和心理造成衝擊。

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躁鬱症的分類與盛行率

根據跨國研究,不論種族、性別或地區,躁鬱症的盛行率約為 1%,這意味著每 100 人中就有一人可能經歷過躁鬱症的發作。如果將所有的亞型計算在內,終生盛行率甚至可能高達 2.4%。躁鬱症的發病年齡通常集中在 20 至 30 歲之間,超過 70% 的患者在 25 歲前就會出現早期症狀。

躁鬱症依照症狀的不同,還可以分為不同的亞型。最常見的分類是第一型和第二型。第一型躁鬱症的特徵是患者會經歷完整的躁期,通常會影響患者的日常功能,甚至需要住院治療。而第二型躁鬱症的躁期則相對較輕,稱為「輕躁期」,但鬱期仍然會對患者的生活造成嚴重影響。

躁鬱症根據症狀可分為不同亞型,最常見的是第一型和第二型。圖/envato

什麼是「躁期」和「鬱期」?

「躁期」和「鬱期」是躁鬱症的兩個主要特徵階段。

躁期: 許多人對「躁」字的理解常常會聯想到「暴躁」或「焦躁」,實際上躁鬱症的躁期,更多的是情緒高昂、亢奮的狀態。在輕躁期(Hypomania),患者會持續數天感到極度精力充沛,無論在工作還是生活中,表現得比平時更有自信和創造力。但問題是,這種情緒亢奮狀態不一定持續太久,躁期可能會逐漸惡化為狂躁期(Mania)。這時,患者的行為可能會變得極端,容易做出無法預測的決定,例如過度消費、縱情娛樂或進行不安全的行為。

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鬱期: 在鬱期,患者的情緒和行為完全反轉。他們會感到無精打采、情緒低落,對任何事物都提不起勁。這時候,患者的日常活動變得困難,注意力和記憶力也會大幅下降,甚至有自我傷害或自殺的傾向。

從外界看來,躁期似乎是一個非常「高能」的狀態,但實際上,躁鬱症的危險之處正在於它的不穩定性。躁鬱症患者在躁期中無法控制自己的情緒與行為,即使感覺自己處於高峰狀態,這樣的「興奮」很可能會導致衝動行為,如不理智的財務決策或人際衝突。

如何應對躁鬱症?

躁鬱症不僅僅是情緒的擺盪,同時也會對患者的生活產生影響:

  1. 無法控制的躁期時間:躁期的長度和強度不是患者能控制的,患者可能從精力充沛的狀態,轉變為難以收拾的混亂局面。
  2. 鬱期的危險性:在躁期過後,進入鬱期的患者常常因為自責或對前期行為的後悔,而陷入更深的低谷,這增加了自我傷害的風險。
  3. 生活質量下降:反覆發作的情緒擺盪讓患者難以享受生活,甚至對快樂的感受也會變得懷疑和恐懼。
  4. 人際關係受損:情緒極端的變化會讓患者難以建立穩定的人際關係,這對於長期支持系統的建立是巨大的挑戰。
  5. 大腦損傷:每次發作對大腦的損害都是不可逆的,長期下來,注意力、記憶力、甚至思考能力都會受到影響。

治療與日常應對方法

對於躁鬱症的治療,藥物和心理治療是兩個不可或缺的部分。穩定情緒的藥物,如鋰鹽,是控制躁鬱症的重要工具。鋰鹽自 20 世紀開始就被廣泛用於躁鬱症的治療,能有效減少躁鬱症的復發風險。如果患者正處於躁期,醫生還可能會使用抗精神病藥物來幫助控制症狀。

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除了藥物治療,心理治療同樣重要,特別是在症狀穩定後,透過心理治療,患者可以學習如何識別躁鬱症復發的早期徵兆,以及如何調適壓力和情緒。

心理治療可以幫助患者學習識別躁鬱症復發的早期徵兆,並有效調適壓力和情緒。圖/envato

如何支持身邊的躁鬱症患者?

身為躁鬱症患者的家人或朋友,了解如何在不同的情緒階段支持患者是關鍵。在躁期時,避免硬碰硬,而是試著將患者的注意力引導到安全的活動上;在鬱期時,提供非批評的陪伴,讓患者感受到被理解與支持。

躁鬱症是一種需要長期管理的疾病,但這並不意味著生活的希望就此消失。許多躁鬱症患者在接受治療後,依然能過著豐富充實的生活,並在自己的專業領域中發揮才華,擁有幸福的人生。

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PanSci_96
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AI 可以幫你聽懂老婆的情緒了?AI 情緒理解原理解密!
泛科學院_96
・2024/07/01 ・510字 ・閱讀時間約 1 分鐘

讓電腦理解人類情感,一直是許多科學家關注的議題。那你知道現在 AI 已經學會人類情緒的辨識了嗎?

所以我們這集就來講講:

  1. AI 如何理解人類情緒
  2. AI 如何生成情緒語音
  3. 世界上第一款具有同理心的 AI 對話工具 Hume

那麼我們就開始吧!

最後,你覺得 AI 情緒辨識能拿來做什麼呢?

  1. 就陪我練英文而已吧
  2. 挖賽這樣我就有女友翻譯器啦
  3. 開始想跟 AI 談戀愛
  4. 其他也歡迎留言分享喔

如果有其他想看的 AI 工具測試或相關問題,也可以留言發問~

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泛科學院_96
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我是泛科學院的AJ,有15年的軟體測試與電腦教育經驗,善於協助偏鄉NPO提升資訊能力,以Maker角度用發明解決身邊大小問題。與你分享人工智慧相關應用,每週更新兩集,讓我們帶你進入科技與創新的奇妙世界,為未來開啟無限可能!