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交友軟體演算法成為當代科技月老?

喀報CastNet_96
・2022/12/03 ・4689字 ・閱讀時間約 9 分鐘

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交友軟體是現代社會中極其普及的交友途徑之一,而近年因為疫情的影響,人們使用交友軟體的頻率更是大幅度地提升。2019 年 12 月,中國武漢爆發不明原因的肺炎案例,隨即在短短兩個月,全球 Covid-19 確診病例破萬,疫情日益嚴峻。疫情的快速延燒,各國政府接連下達出國限制、取消大型集會活動、施行遠端工作,人與人之間的距離快速拉大。在疫情帶來高度焦慮及失去日常親朋好友親密陪伴的情況下,人們的情感需求無法得到回應,面對冰冷的螢幕,寂寞感無處宣洩,情感需求日益強烈。根據知名交友軟體《Tinder》與《報導者》的訪談內容指出,相比疫情爆發前,2020 年台灣 Tinder 會員的左右滑動數成長將近 4 成,使用頻率大增。交友軟體成為人們認識對象的捷徑,然而,交友軟體的演算法真的是孤寂人們的愛情靈藥嗎?還是反而導致愛情更加觸不可及?

透過交友軟體的幫助,單身長達兩年的 Amanda 終於找到新男友。

Amanda 是個生活繁忙且充實的女生,平常雖然會接觸到一些異性,卻沒有一個是情投意合的合適對象,在生活已經太過繁忙無法再擴大生活圈的情況下,她選擇打開交友軟體,希望可以離開交友舒適圈、認識更多潛在的可能對象,進而找到適合自己的伴侶。透過演算法的配對,她右滑相同學校的 Eli,送出代表有興趣的「Like」;而 Eli 也被照片中笑容燦爛的 Amanda 所吸引,並從文字介紹中發現她是一個興趣豐富的女生,於是也對 Amanda 右滑送出 Like,兩人成功配對。

經過一段時間的聊天、語音通話,兩人對彼此的了解逐漸加深,在互換社群帳號後,Amanda 和 Eli 決定約出來見面。透過實際的相處,他們發現彼此無論是個性還是價值觀都很相似,感情急速升溫,一個月後兩人升格情侶,至今戀情已維持 1 年多。

新一代的月老:幫你在茫茫人海遇到對的他(她)

Amanda 這樣的成功案例並不罕見,在史丹佛大學社會學家羅森非德(Michael Rosenfeld)和新墨西哥大學社會學家湯瑪士(Reuben Thomas)的研究中顯示,2017 年,美國有 39% 的異性戀伴侶是透過網路認識而交往,同性戀伴侶更是超過 60%。在交友軟體 Tinder 所發表的公開數據中,2020 至 2021 年間,Tinder 每天累計滑動配對的總次數達到 10 億,其中女性配對成功機率更是高達 56%,而其背後最大的功臣就是交友軟體的演算法。

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交友軟體的演算法是如何找到適合我們的對象呢?簡單來說,交友軟體公司會根據其交友軟體的類型,選擇不同複雜程度的演算法幫助使用者進行推估,演算法類型從單純透過距離計算,到極其複雜的多面向綜合比例評估都有。

使用交友軟體長達八年、超過九款的資深使用者小 B(化名),在大學時期寫過交友軟體程式,他表示交友軟體主要分為兩類:隨機聊天型及配對型。前者僅透過簡單的限制(距離、性別)篩選,例如:Wootalk、Goodnight、Liveany,都被劃分在隨機聊天型的範疇。後者則會利用多重條件幫使用者配對,從基本的年齡、性向,到複雜的簡介照片分析、左右滑動偏好。演算法會依據這些條件進行評估分析,進而找到適合人選,例如:Coffee Meets Bagel、Pikabu、Tinder,都是屬於配對型交友軟體。

▲交友軟體分類。(製圖 / 孫慈媛)

根據 Tinder 官方公布的資料,2019 年以前,Tinder 使用「ELO 評分制」作為其演算法。ELO 評分制是以使用者在社會大眾審美標準中所被評斷的的魅力值為配對標準,為分數相近的人彼此推薦,讓人們能遇到與自己分數相似的對象,以外貌門當戶對為原則進行匹配。評分機制為當 ELO 分數比你高的人對你右滑「Like」,你的分數就會提升,相對地,如果 ELO 分數比你低的人對你左滑「Nope」,你的分數便會下降,最後統計出來的的分數總分就是 ELO 分數。這種將外貌作為唯一依據的評分方式,形成另一種社會階級,因而引發社會撻伐。

2019 年後,Tinder 取消 ELO 評分制,並於 2020 年宣布採用「動態式機制」:透過年齡、距離、性別偏好、距離、興趣及偵測簡介照片,為相似的使用者進行配對。

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是媒婆不是月老:包介紹不包準確度

然而,多位使用交友軟體超過兩年的資深使用者,並不認同演算法真的有幫助到使用者更容易地找到對象。

「我喜歡先大量地配對到對象,再透過聊天逐一減少。可是滑久了,交友軟體上面的女生就全都被滑完了,因此演算法的配對沒有任何影響,畢竟當我把演算法推薦的對象滑完,接下來它也只能推薦給我不在限制內的對象,因此對我而言,演算法其實沒有存在必要性。」小 B 坦言。

「我覺得演算法只是把比較受歡迎和高機率配對的人放前面,滑到後面常常都是我沒有興趣的對象,就算遇到有興趣的也配對不到。」使用交友軟體超過兩年的小Z(化名)也提及。為了讓長期使用交友軟體的使用者可以持續滑到對象,演算法會不停調整並放寬原有條件,逐漸失去篩選功用。

倘若演算法只推薦完全符合條件的對象,使用一定時間後,使用者便沒有對象可以再配對,交友軟體也會失去其功能性。另外,現今市面上免付費的交友軟體幾乎都存在著配對限制,使用者每天能夠送出的 Like 數量有限,因此使用者會開始研究如何以最少的機會成本配對到最多潛在對象。小 Z 說:「一開始都會很好配對到人,兩個禮拜後機率都會大幅度下降,這種時候我就會刪掉帳號重來。」

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實際上,每個交友軟體的限制與重置時間都不太一樣,如 Tinder 每 12 小時會重置一次,每次可以送出 50 個 Like;OMI 每天早上 5 點會重置,每天可以送出 Like 給 50 人;探探每天有 50 個 Like;柴犬則是每天早上 5 點重置,每天可以與 50 人配對,另外有 3 個機會是可以送滿分給對方,每個機會可以換成多滑 10 個配對對象;Coffee Meets Bagels (簡稱CMB)每天中午 12:00 會推送 21 位女性,提供男性選擇是否要按 Like,女性則是每天可以看到 10 位對自己按 Like 的對象,並掌握配對的主導權,決定是否回應對方。

多位受訪者皆提到 Tinder 的配對規則:程式打開後第一位一般都是在軟體上人氣很高的對象,第二個是已經 Like 你的人,第三到第四位是很高機率會 Like 你的人,如果將程式關掉重開,就會重新循環這個規律。小 Z:「按照這個模式配對,配對成功率基本上是百分之百,一個晚上最多可以配到 30 多人。」

▲ 各交友軟體配對規則。(製圖 / 孫慈媛)

成功配對後:沒有付出時間仍是陌生人

全球用戶超過 3.6 億、在台灣擁有眾多使用者的交友軟體「探探」的數據顯示,截至 2019 年,探探已經成功完成 1 億 7000 萬次配對,可見對於現代人而言,交友軟體確實能夠幫助建立人際關係。透過持續不斷地左滑、右滑,使用者可以輕易地擴展自己的交友圈,滿足對於交友的渴望,然而,配對成功後,真正維持聯絡的人卻是少之又少。

小 Z 坦言,使用一陣子後,會發現配對到很多對象其實不見得是好事,因為每天的時間是很有限的。在時間跟心力有限的情況下,使用者並沒有充裕的時間與每一個配對到的人聊天,深度交流更是困難。網路交友的不信任感及距離感,導致多數使用者即便配對成功,關係卻始終停留在泛泛之交。一旦配對成功的對象過多,使用者便無法記得每個人的資訊、聊過的話題和內容,只有偶爾心情低落的時候,或是情感需求特別強烈的時候,才有機會展開單一次的深度談話,一旦滿足情感需求後,他們便又轉頭退出,不再繼續。

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交友軟體開啟了一扇讓使用者能夠輕易接觸陌生人的大門,但要真正了解一個人,需要一定的時間成本,相較於現實交友,如果想要與螢幕另一頭的對方建立如摯友甚至是親密愛人的關係,所需的成本明顯更多。

網路交友多為萍水相逢,若要加深彼此的認識需要耗費大量的時間,加上為了找到最適合的對象,我們不會一次只與一位對象配對、進行交流互動,而每去了解、認識一人,就需要一定的社交能量,在快速拓展交友圈的背後,我們也必須消耗大量社交能量。除此之外,網友關係的現實是只要一方不再回應,這段緣份便戛然而止,彼此再也不會有任何交集,許多人在歷經幾次失敗後,身心俱疲並斷然放棄,其他可能有理想發展的關係也隨之告終,實屬可惜。

經驗分享:找到伴侶的成功法則

綜合六位受訪者經驗,我們總結出五點要素,能夠幫助使用者提高在交友軟體上找到伴侶的機率:

▲  有許多情侶是在交友軟體上認識的。(照片來源 / Pexels
  1. 合宜的照片

無論是在交友軟體抑或是真實世界,乾淨的外表代表著一個人的自律,在對彼此一無所知的情況下,照片成為認識對方最大的線索,也成為最重要的自我行銷管道,六位訪談者皆提及照片是認識一個人的門檻,必須通過門檻才會想要認識這個人的內在,如果照片本身並不吸引人,就不會選擇右滑。

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  1. 真實的自我

在交友軟體 Plent of Fish 的調查中,有高達 84% 的使用者期待對方表現出最真實的自己,除了避免上當受騙,也不希望將精力和時間投注在錯誤的對象身上。 因此適當地透露真實的自己除了能提升他人對自己的信任感,更能展現交友的真誠,提高對方的交流意願。

  1. 頻繁的交流

交朋友的過程中需要花費時間培養感情、了解彼此,但交友軟體上認識的對象與自己生活圈大多沒有重疊,在雙方完全不了解、甚至不認識彼此的情況下,更是需要頻繁的交流才能夠變得熟悉,進而提升好感。

  1. 實際的見面

無論雙方在交友軟體上認識多久,回歸現實,手機的另一端終究是一個陌生人。交友軟體像是一個敲門磚,讓使用者可以接觸到更多的人,但最終還是需要實際見面,才能夠真正觀察與認識對方是怎樣的人,也才能破除網路的距離感,讓兩方皆放下戒心,深入地了解彼此。

  1. 多元的共通點

兩人如有共通點(例如:同年齡層、同地區、同校、同職業……等)可以大大提升成功機率,除了兩人價值觀、想法較能產生共鳴,在交友軟體上也會有更多的共同話題,實際見面甚至是交往,也較有發展的可能性。

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擁有工具和捷徑卻沒有努力,神仙也難幫

交友軟體是擴大朋友圈的工具,演算法是捷徑,幫助我們找到共通點較多的對象。透過交友軟體,我們可以跨出交友的舒適圈,觸及自己未曾接觸過的人事物,聽到更多不同的人生故事,除了尋找伴侶,亦能增廣自己的視野、提升人生的寬度與深度。

高度相似的兩人,或許有相對更多的共通話題,但並不代表必定適合成為伴侶;相反地,那些不經意右滑的對象也不一定不適合自己。關係的提升還是需要經歷時間的考驗,總地來說,不論是網路上還是現實中的朋友,都需要時間去培養感情、了解對方,透過聊天和實際相處才能知道兩人是否合適。

兩年半來用過六款交友軟體的小 Y 提及,單純透過網路聊天是很難有進一步發展的,人們始終活在現實世界,見面是進一步瞭解彼此的必經之路,如果不願意見面,緣份就會難以維持,最終停留在聊天室中無疾而終。

與此同時,我們必須銘記,網路上的東西都是經過包裝的,我們不需要,也不應該全盤相信,只有清楚認知每個人光鮮亮麗的一面並不是全部,而是包裝過後的選擇性展現,才不會有被欺騙的感受,同時避免掉入陷阱,在保護好自己的前提下,享受交友軟體帶來的益處與樂趣。

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參考資料

  1. 大解密 — 強大配對功能的幕後功臣
  2. 透過線上交友結婚的伴侶 比較容易離婚嗎?
  3. COVID-19大事記:從全球到台灣,疫情如何發展?
  4. 世紀之疫下的親密關係:被演算法推升的數位愛情,撫慰了誰?
  5. 寂寞、不安、疏離…… 從大數據看疫情下台灣交友軟體用戶的真實心情
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喀報CastNet_96
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國立陽明交通大學傳播與科技學系大三學生自媒體,文章撰寫類目含括科技新知、藝文評論、人物特寫、社會議題和專題新聞,以大學生的觀點出發撰寫與自身和社會相關的文章,內容豐富。 喀報CastNet網站:https://castnet.nctu.edu.tw/

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圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

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  • 作者/賴昭正|前清大化學系教授、系主任、所長;合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒,那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬.霍金(Stephen Hawking) 英國理論物理學家

大約在八十年前,當第一台數位計算機出現時,一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧;但七十年後,還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」(Artificial Intelligent,簡稱 AI)的能力最近十年突然起飛,在許多(所有?)領域的測試中擊敗了人類,正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元(graphic process unit,簡稱 GPU)是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia(英偉達)股票從每股不到 $5,上升到今天(5 月 24 日)每股超過 $1000(註一)的全世界第三大公司,其創辦人(之一)兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳(Jenson Huang)也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人!可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎?到底是時勢造英雄,還是英雄造時勢?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

在回答這問題之前,筆者得先聲明筆者不是學電腦的,因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事,不是我們外行人需要了解的;但作為一位現在的知識分子或公民,了解基本原理則是必備的條件:例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析,即可判斷永動機是騙人的;又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上,它們不用往室外排廢熱氣,就可以提供屋內冷氣,讀者買嗎?

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」(central process unit,簡稱 CPU)。CPU 是電腦的「腦」,其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務,如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作;但為了簡單化,我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作(arithmetic and logic unit,簡稱 ALU),如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下,CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

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在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時,CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後,CPU 開始顯示心有餘而力不足:例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素(pixel),每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年,英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定/裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」(註二)定位為「世界上第一款 GPU」,「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU,GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作,快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢?因每一時刻只能做一件事,所以其步驟為:

  • 計算 7×5;
  • 計算 6/3;
  • 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢?很多工作便可以同時(平行)進行:

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  • 同時計算 7×5 及 6/3;
  • 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間,但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢?單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間(16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間),而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間(1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間)!

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了,如何將它擺正成右圖呢? 一句話:「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點(座標 x, y)組成的,所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了:每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

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即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算!如果每一運算需要 10-6 秒,那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉,便需要 6 秒,這豈是電動玩具畫面變化所能接受的?

圖形處理的例子

人類的許多發明都是基於需要的關係,因此電腦硬件設計家便開始思考:這些點轉換都是獨立的,為什麼我們不讓它們同時進行(平行運算,parallel processing)呢?於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 106 運算,那上圖的轉換只需 10-6 秒鐘!

GPU 的興起

GPU 可分成兩種:

  • 整合式圖形「卡」(integrated graphics)是內建於 CPU 中的 GPU,所以不是插卡,它與 CPU 共享系統記憶體,沒有單獨的記憶體組來儲存圖形/視訊,主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上;早期英特爾(Intel)因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤,在這方面的研發佔領先的地位,約佔 68% 的市場。
  • 獨立顯示卡(discrete graphics)有不與 CPU 共享的自己專用內存;由於與處理器晶片分離,它會消耗更多電量並產生大量熱量;然而,也正是因為有自己的記憶體來源和電源,它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年,英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後,科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化,在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效,因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理,不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化,也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬(註三)等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分,正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲,遠遠落在英偉達(80%)及超微半導體公司(Advance Micro Devices Inc.,19%,註四)之後,大約只有 1% 的市場。

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典型的CPU與GPU架構

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」,而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心(core)單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心,因此其核心功能不如 CPU 核心強大,但它們能同時高速執行大量相同的指令,在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心;GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書,不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等,也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺,它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是:嘴巴在講,腦筋思考已經不知往前跑了多少公里,常常為了追趕而越講越快,將不少學生拋到腦後!這不表示筆者聰明,因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技,因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣(matrix)的讀者應該知道,如果用矩陣和向量(vector)表達,上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的(註五)。而矩陣和向量計算正是機器學習(machine learning)演算法的基礎!也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在!因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石:它們的架構就是充分利用並行處理,來快速執行多個操作,進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」(deep learning)。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂:「下一次工業革命已經開始了:企業界和各國正與英偉達合作,將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升,幫助企業降低成本和提高能源效率,同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子:下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後,讀者是不是認為筆者該退休了?

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GPU(圖形處理單元)和 AI(人工智慧)之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力,特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步,使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率,使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐,而且使其更具成本效益,因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展,GPU 的角色可能會變得更加不可或缺,推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標,這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作,使我們能夠執行複雜的任務,例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外,研究表明,與非人類動物相比,人類大腦具有更多平行通路,這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上,一邊聽音樂一邊做飯,或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技,因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵:透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

(註一)當讀者看到此篇文章時,其股票已一股換十股,現在每一股約在 $100 左右。

(註二)組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」(GeForce 256)插卡吧?

(註三)筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時,就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士(fellow)」Enrico Clementi 的團隊:因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層,我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦(非 IBM 品牌!)與一大型電腦連接來做平行運算,進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

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(註四)補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商:英偉達及 ATI(Array Technology Inc.)。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立,2006 年被超微半導體公司收購,品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐(Lisa Tzwu-Fang Su)博士為執行長後,股票從每股 $4 左右,上升到今天每股超過 $160,其市值已經是英特爾的兩倍,完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色,正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題:超微半導體公司現任總裁(兼 AI 策略負責人)為出生於台北的彭明博(Victor Peng);與黃仁勳及蘇姿豐一樣,也是小時候就隨父母親移居到美國。

(註五)

延伸閱讀

  • 熱力學與能源利用」,《科學月刊》,1982 年 3 月號;收集於《我愛科學》(華騰文化有限公司,2017 年 12 月出版),轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
  • 網路安全技術與比特幣」,《科學月刊》,2020 年 11 月號;轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。
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賴昭正_96
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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,因此穫有「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。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科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。

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如果在虛擬實境裡尋找伴侶,真的可以建立舒服的戀愛關係嗎?——《元宇宙超圖解》
azothbooks_96
・2023/09/27 ・983字 ・閱讀時間約 2 分鐘

在元宇宙的世界裡,比較容易和價值觀相近的對象,談一場少摩擦的戀愛。

所謂的「談戀愛」,其實就是彼此價值觀的碰撞。

在價值觀日趨多元、細分的現代社會,實體世界裡的戀愛,情侶之間免不了會發生一些摩擦。

所謂的「談戀愛」,其實就是彼此價值觀的碰撞。圖/pexels

越來越多人在實體社會的戀愛關係中感受不到舒適,大眾認為「談戀愛風險很高」的傾向,更是一年比一年更鮮明。

可見「談戀愛」的魅力,正逐步下降。不論是在元宇宙內或外,都有一套很現代的方法可以解決這個問題,那就是配對服務。

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迴避戀愛和元宇宙

當我們對戀愛的價值觀細分化之後,在生活周遭便很難找到滿足條件的人選;但只要像在社群網站上找興趣相近的同好那樣,從一個規模龐大的母群體當中找出伴侶的話,發生摩擦的狀況,會比不假思索就交往的對象減少許多。

若想找更根本的解決之道,那麼元宇宙上還有一個獨門絕招,就是乾脆把伴侶化為虛擬實境的一部分——因為情侶在元宇宙上會隔著虛擬替身,建立起隔一道防火牆的溝通方式。

有些人會覺得「虛擬替身碰不到、摸不著」,不過,時下認為談戀愛不見得一定要有實體互動或性接觸的人已越來越多,或有些原本潛伏噤聲的族群浮上檯面。

想必今後會有越來越多人願意相信這不是逃避實體戀愛,而是元宇宙上的愛情,比實體更美好。圖/azothbooks

要是這些虛擬替身由 AI 操控的話,還能與另一半建立更舒適的戀愛關係——如果對象是 AI,不論是再怎麼極端的戀愛觀,或是任何性傾向,它應該都會接受吧!

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想必今後會有越來越多人願意相信這不是逃避實體戀愛,而是元宇宙上的愛情,比實體更美好。

——本文摘自《元宇宙超圖解:從刀劍神域到寶可夢,一小時讀懂78個概念,掌握本世紀最大商機》,2023 年 9 月,漫遊者文化出版,未經同意請勿轉載。

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azothbooks_96
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漫遊也許有原因,卻沒有目的。 漫遊者的原因就是自由。文學、人文、藝術、商業、學習、生活雜學,以及問題解決的實用學,這些都是「漫遊者」的範疇,「漫遊者」希望在其中找到未來的閱讀形式,尋找新的面貌,為出版文化找尋新風景。

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身為焦慮依附者,如何善用交友軟體,而非受困於交友軟體?——依附理論系列(十九)
貓心
・2023/08/07 ・3803字 ・閱讀時間約 7 分鐘

前一陣子,在網路上看到了一篇新聞,標題是〈交友軟體真的可以找到對的人嗎?研究曝 1 種人最容易暈船,越玩反而越痛苦〉,裡面在談的是焦慮依附玩交友軟體,是一件不好的事情。

這一篇新聞裡指出,焦慮依附在交友軟體上,是最難從中受益的一群人,而新聞的最後,則建議焦慮依附者接受心理治療。

對於這樣的新聞,我是不贊同的,一來是依附風格本身其實是難以改變的,二來是心理治療並不是一個便宜的療程,且依附風格難以輕易被改變。這樣的新聞,好像讓焦慮依附者陷入了一個永遠無法解決的困境深淵當中,而改變卻是非常困難的。

因此,這一篇文章,我想要來談談,焦慮依附的人應該如何妥善地使用交友軟體,如何讓交友軟體成為有助於自己成長的工具,而非陷入缺乏安全感的無盡回缺之中。

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焦慮依附的人有方法可以妥善地使用交友軟體,讓交友軟體成為有助於自己成長的工具,而非陷入缺乏安全感的無盡回缺之中。示意圖/envatoelements

什麼是焦慮依附?什麼是逃避依附?

雖然在過去,我寫過非常多依附風格的文章,想閱讀更多的人可以看看這兩篇(依附理論的起源:我們為什麼會依賴別人──依附理論系列(一)依附傾向:我對你的依附沒有絕對分類──依附理論系列(二)),但在這篇文章的一開始,我還是要談談什麼是依附風格。

在依附風格的定義上,是一個兩軸四象限的概念。依附可以分成四種類型,分別是安全焦慮逃避矛盾等四種依附。

先來談談焦慮的特質。所謂焦慮依附,指得是在關係中容易感覺到對方沒有自己想像中那麼親近自己,因而容易覺得患得患失、想要不斷確認關係的特質。而所謂的逃避依附,則是在關係中害怕與別人親近,在親近的同時容易感覺到喘不過氣,希望與愛人保持距離的一群人。

安全依附的人,就是焦慮跟逃避兩個特質都低的人,他們不容易感覺到別人要拋棄自己,也不容易感覺到難以和他人親近;而矛盾依附則是,時而會感覺到對方與自己不夠親近、害怕對方拋棄自己,又時而會感覺到對方和自己太過親近,覺得不舒服而想拉開距離的人。

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交友軟體上,到底是怎麼樣的人居多?

那麼,交友軟體上,到底是怎麼樣的人居多呢?根據師大的碩士生陳姵如在她的畢業論文蒐集到的資料指出,台灣的交友軟體上,「焦慮依附」佔總人數 38.33%,「安全依附」佔總人數 25.83%[1]。不過因為她使用的量表,和國際上普遍使用的量表有一些學理上的爭議,因此我無法將逃避依附和矛盾依附的比例進行呈現。不過簡單來說,焦慮依附在交友軟體上,佔了將近四成的人數,而安全依附也有1/4的人數。

那麼,焦慮依附的人,到底為什麼會在交友軟體上佔這麼大的比例呢?他們使用交友軟體,又是為了什麼呢?

過去的研究指出,焦慮依附的人渴望與人親密的特質,會讓他們渴望與人在社交上來往,同時害怕被拒絕[2]。在這樣的情況下,交友軟體確實提供了一個很適合焦慮依附社交的場合。

在一般的生活中,我們的社交,並不一定是為了獲得對方的喜歡而做的。工作上必須要和老闆社交、和同事社交,是為了讓工作順利進行下去而做的;而且在這些情境之下,我們並不知道對方到底對我們有沒有私領域上的興趣。

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然而,交友軟體的設計上,讓我們一開始就能夠設定自己要尋找朋友、短期交往關係、長期交往關係、結婚為前提的關係等等,對於焦慮依附這些想尋求深刻而緊密的關係的人而言,其實是相對友善的環境。

交友軟體的設計,對於焦慮依附這些想尋求深刻而緊密的關係的人而言,是相對友善的環境。示意圖/envatotelements

過去的研究曾經指出,一旦一個人意識到彼此相互吸引[3],彼此的互動模式會有所改變,而交友軟體提供了互相喜歡才能配對的機制,讓使用者透過意識到自己跟一些人成功配對,而感覺到自己是一個具有吸引力的人[4]

焦慮依附在交友軟體上的危險,以及我們該如何克服

不過,焦慮依附傾向越高的人,在使用交友軟體上,確實也有一些風險存在。根據一份研究指出,焦慮程度越高的人,確實越有可能使用交友軟體,也會在交友軟體上花費較多的時間。

花費較多時間上,其實是一把雙面刃。雖然好的部分在於,我在上一段提到,交友軟體讓焦慮依附,比較不必擔心被拋棄、不被喜愛等等的社交線索,但也有研究指出,焦慮依附傾向高的人,在交友軟體上,比較難以實際約到他人碰面[6];除此之外,焦慮依附若使用交友軟體和他人約炮,比較難以獲得滿足,同時也會產生許多負面的情緒[6]

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因此,針對這些部分,我要提供焦慮依附傾向高的人,在使用交友軟體上的一些建議。

第一個建議,就是不要約炮。對於焦慮依附的人來說,大多會希望性行為是一個讓彼此關係更加進展的手段,而非像逃避依附一樣,比較能夠性愛分離。這個部分,我在泛科學上的〈性與愛的矛盾掙扎?不同依附型態對性愛關係的影響──依附理論系列(十七)〉一文中,有過詳細的討論。

正因為焦慮依附希望性愛能讓關係進展,那麼短暫的約炮關係,就容易讓焦慮依附暈船,因為焦慮依附者,雖然名義上同意對方只做愛不交往,但實際上又會希望透過性愛來改變對方的態度,進而跟自己交往。

如果約炮的對象,打從一開始就很堅持彼此不要交往,那麼約炮後,讓焦慮依附者感受到對關係不滿意,並隨之產生許多負面感受,就是很正常的事情了。

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因此,如果你的焦慮依附特質高,又真心希望找到一段長久的關係,千萬不要以身試火。

短暫的約炮關係,就容易讓焦慮依附暈船。示意圖/envatoelements

第二個給焦慮依附的建議在於,交友軟體用得多沒關係,但必須要把認識一個人的時間拉長。焦慮依附傾向高的人,大多會希望盡快確認兩個人的關係。但經歷過多場戀愛之後就會發現,有一些關係中自己的期望,以及對方對關係的期望,若未能在交往前做過核對,就容易讓彼此在交往中過得不順利(關於焦慮依附比較容易期待在認識時盡快拉近關係的研究,可以參考〈交往前,讓我們約會吧!三種依附類型怎麼做?──依附理論系列(四)〉)。

當然,我並不贊同感情中不應該改變別人的說法。我覺得戀愛是一個互相滿足、一起成長的過程,但我同時也不認為,希望短時間內改變對方的行事風格或價值觀等等,是一件讓人舒服的事情。

因此,把互動時間拉長,同時和對方討論一些自己的期望和對方的想法之間的落差,或許有助於你篩選掉無法相處的對象,或是打算和對方長久走下去,該如何拿捏彼此的進展速度。

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把互動時間拉長,同時和對方討論一些自己的期望和對方的想法之間的落差,或許有助於你篩選掉無法相處的對象,或是打算和對方長久走下去,該如何拿捏彼此的進展速度。示意圖/envatoelements

第三個給焦慮依附的建議,則是盡量尋找同時具有「低焦慮」與「低逃避」這兩個特質的人交往,也就是和安全依附交往。安全依附者,相對而言有著較高的安全感,也比較願意對感情抱持著開放的態度。

如果真的找不到安全依附者,我也會建議焦慮依附特質較高的人,避免和「高逃避」的「逃避依附」與「矛盾依附」交往,他們不喜歡與人太過親近,不習慣表達自己的情感,對於情感需求高、希望與人親近的焦慮依附者而言,是一件很痛苦的事情。

當然,我無法提供一種通往幸福的簡單道路,即便我寫過眾多與依附相關的文章,也對依附相對熟悉,但我覺得了解依附,最重要的是了解自己適合和怎麼樣的人交往,不適合和怎麼樣的人交往;同時,你得了解到,哪一些關係,是讓自己容易表達情感,同時不會受傷的關係,而哪一些關係,是讓自己容易受傷,對方是無法接住自己情感需求的關係。

身為焦慮依附者,我不認為自己應該避免使用交友軟體,即便容易暈船,但挑選對象,讓自己暈一個暈下去會安全的人,而不是暈那些會讓自己受傷的人,我覺得才是最重要的。

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參考文獻

  1. 陳姵如(2022)交友軟體使用者之人際依附風格、愛情態度與幸福感之相關研究。國立臺灣師範大學教育學院心理與輔導學系碩士在職專班碩士論文。
  2. Mikulincer M, Shaver PR. (2007) Attachment in adulthood: structure, dynamics, and change. New York: Guilford.
  3. Luo, S., & Zhang, G. (2009). What leads to romantic attraction: Similarity, reciprocity, security, or beauty? Evidence from a speed-dating study. Journal of Personality, 77(4), 933–964. 
  4. Alexopoulos C, Timmermans E, McNallie J. Swiping more, committing less: unraveling the links among dating app use, dating app success, and intention to commit infidelity. Computers in Human Behavior 2020; 102:172–180.
  5. John K. Coffey, D. Kyle Bond, Jessica A. Stern & Natalie Van Why (2022): Sexual Experiences and Attachment Styles in Online and Offline Dating Contexts, International Journal of Sexual Health, DOI: 10.1080/19317611.2022.2110349\
  6. E. Timmermans & C. Alexopoulos(2020) Anxiously Searching for Love (Among Other Things): Attachment Orientation and Mobile Dating Application Users’ Motives and Outcomes. Volume 23, Number 7
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貓心
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心理作家。台大心理系學士、國北教心理與諮商所碩士。 寫作主題為「安全感」,藉由依附理論的實際應用,讓缺乏安全感的人,了解安全感構成的要素,進而找到具有安全感的對象,並學習建立具有安全感的對話。 對於安全感,許多人有一個想法:「安全感是自己給自己的。」但在實際上,安全感其實是透過成長過程中,從照顧者對自己敏感而支持的回應,逐漸內化而來的。 因此我認為,獲得安全感的兩個關鍵在於:找到相對而言具有安全感的伴侶,並透過能夠創造安全感的說話方式與對方互動,建立起一段具有安全感的關係。 個人專欄粉專: https://www.facebook.com/psydetective/ 個人攝影粉專: https://www.facebook.com/psyphotographer/