0

2
0

文字

分享

0
2
0

八十分女孩,真的存在嗎?

海苔熊
・2013/07/12 ・7488字 ・閱讀時間約 15 分鐘 ・SR值 545 ・八年級

前陣子商週節錄的一篇文章「最難嫁掉的女生類型:長相不差、條件不錯、人好相處」,在網路上掀起許多熱烈討論,有的人支持,有的人反對,有人評論,老僑先生本人則是要大家去看書,千萬別斷章取義。

我自己也寫了一篇文章「八十分女孩沒人愛」回應那篇商週的文章。後來,去書店找到了這本書。一開始抱持著半懷疑的態度,在書店一邊看一邊等人,看了半本之後,雖然人沒等到(唉),卻還是心甘情願地買了書──其實老僑先生這本書寫得不錯,在一開始就很切題地調出台灣內政部的資料(p.26~39),進行婚姻市場的分析;後續也針對一些「一直覺得自己為什麼找不到對象」的女生提供了務實的操作建議、甚至是感情上可能會遇到的問題、要如何選擇對象等等,都做了深入的說明,雖然沒有援引任何文獻,但許多觀點都觸及重要的親密關係議題,做為一本助人書籍,其實真的具有可讀性(當然這只是我個人的看法)。

喔?既然書不錯,書中論點許多也與我所知道事實相符,那為什麼還會引起爭議和討論呢?事實上,是商週剪歪了。

 

節錄與原文脈絡的差異

整體來說,商週該文的下標和摘錄方式,的確是容易造成誤解。老僑先生的書寫本身有一個特色,會舉比較極端、或容易讓你想像的狀況(或名詞),然後再進一步澄清該名詞。這個書寫方式並不是不好,而是如果後臺編輯者強調的方式錯誤、或是剪貼方式不佳,就很容易讓論述過度偏頗。下面是幾個例子:

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

(1)「八十分女孩」

a.商週文:中段班女生竟成敗犬高危險群

「『八十分女生』如同字義一般,她們其實是條件不錯的一群女生。她們是我們週圍那些條件不壞、溫柔體貼、對人親切的女生。雖然沒有搶眼的美貌,但她們在外貌上也並不差;男人或許不會第一眼注意到她們,但她們都有足夠的女性魅力、通常也很耐看。更重要的是,她們沒有好到讓人有不敢親近的壓力。她們大部分學歷不壞,有一份還不錯的工作。經濟上雖然不至於很闊綽,但也算是自給自足。」(網頁p.2,原書p.22,但原書段首沒有「中段班女生竟成敗犬高危險群」一標題,此標其實出現在原書p.19)

b.愛情市場學:「所謂的八十分也好,七十分也好,這些究竟指的是什麼?這樣的分數當然實際上並不存在,只是我試圖把概念抽象化,讓你更能理解我想表達的事情。實際上,我們很難『客觀的為別人打分數』,我認為八十分的,妳可能覺得有九十分;當然狀況也可能反過來,我認為八十分的,妳認為只有七十分,所以打分數不可能有統一標準。」(原書p.38)

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

有些朋友在留言提到不要物化女性、不要那麼偏見和膚淺,其實老僑先生也有說「提到分數並不是要物化誰,在這裡,只是一種能更容易傳達抽象概念的說明方式罷了。」(網頁p.1,原書p.39),但商週文把這兩段位置交錯了。

原書的脈絡是:『八十分女生』如同字義一般,她們其實是條件不錯的一群女生……這樣的分數當然實際上並不存在……提到分數並不是要物化誰,在這裡,只是一種能更容易傳達抽象概念的說明方式罷了。

但商週節錄文,順序錯置之後變成:提到分數並不是要物化誰……『八十分女生』如同字義一般,她們其實是條件不壞、溫柔體貼、對人親切的一群女生……(然後省略了最重要的但書:這樣的分數當然實際上並不存在)。

看到這段文字,當然很容易以為老僑先生把「條件不壞、溫柔體貼、對人親切」的一群女生定義為「八十分女生」了!

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

 

(2)男人要什麼?

商週文:「因為連男人自己都沒意識到,講出來的這些條件其實只是表層的理由,真正驅控他們結婚的根源因素,其實是背後另一個更深層的東西(網頁p.3,原書p.83)』。(然後中間略過一段)我覺得,男人會主動想建構一段安定關係所要的關鍵因子,恐怕是『安全感』這三個字。如果妳能在兩人認識的初期,讓男人判斷出妳能帶來這樣的東西,或能在熟識的過程中逐步加強這樣的印象時,妳就能讓男人有意願跟妳發展一段穩定、而且長期的關係。最終,這段關係將極有可能會往婚姻的路上走去。(網頁p.4,原書p.83) (跳過一段,並自加標題:八十分女生的戀愛致命傷) 說到這裡,對男人安全感的營造、恐怕是很多八十分女生在戀愛上的一大弱點。八十分女生雖然普遍條件很好,可是在成長過程中可能從來沒有想過自己是否有具備『讓男人感到安心』的特質(或手腕)。」(網頁p.4,原書p.86)

老僑先生的論述中其實沒有特別強調「八十分女生無法提供安全感」,整段的意義應該是「女孩們應該把『提供男人安全感』這件事,納入重要的考量(不論妳是幾分的女孩)。可是商週的引文、剪貼、錯置位置之後,前後文意很容易變成:「那些條件不壞、溫柔體貼、對人親切的中段班女生,是八十分女孩、是敗犬高危險群,她們的的戀愛致命傷,在於從未考慮到男人真正需要的是安全感。」──這不是老僑先生的本意,因為他在書中根本也沒有「明確」定義八十分女孩的樣子,只是提出一個抽象的概念,並加以闡述「女孩們不能再用過去的擇偶方式(等待)了」。

 

真的有八十分女孩嗎?

如何對一個沒有明確定義的對象進行討論呢?我自己讀完的理解是,八十分女孩最好的定義,就是「自己定義」:只要你自己覺得自己還不差,過去也有一些追求者,自己雖然不是風雲人物,但也不至於沒有人看上,這樣的女孩,就可以自己定義自己為80分女孩(當然你要講60分或70分也可以)──所以老喬給的建議,不只是80分女孩,其實是值得所有女孩參考的。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

「我覺得這篇文章(指商周文)之所以會紅,是因為女生看到文章之後會擔心地對自己說:對!對!對!我就是他說的八十分女生!」Midori在Meeting然之後咚咚咚地跑來跟我說,這句話突然讓我恍然大悟──這不就是心理學上最常見的巴納姆效應(The Barnum Effect)嗎?<1>。

實際上,很多「自陳問卷」的問法也沒有「客觀標準」,例如生活滿意度問「我滿意目前的生活」、意義感問「我覺得自己的生活很有意義」、關係滿意度問「我滿意目前和他的關係」,如果以這樣的模式,我們似乎也可以有一題問「我覺得自己是八十分女孩」。

不一樣的是,過去研究對於生活滿意度、意義感或關係滿意度等變項,還是會有一項操作型定義,或是將它相關的變項列出(例如衝突理能力、人格特質、正向情緒等等),讓我們能形成一個比較具體的概念。舉例來說,就算是很難定義的「浪漫愛」(romantic love),Rubin還是描述出三個成分,依戀(attachment)、關懷(caring)與親密(intimacy),才進一步測量之[1]。

不論如何,「覺得自己還不差,自覺不是最好,也不是最壞」,是我讀完整本書之後,自己整理出最前後融貫的定義(雖然此定義很模糊,但我們姑且這樣想像)──這裡並沒有牽涉到特質、外表、事業……等等因素,可是不論是新聞報導或商週的標題,幾乎都把八十分女孩與「長相不壞、溫柔體貼、對人親切、工作不錯」畫上等號,這是因為老僑先生在文中交錯地用不同的形容詞描述八十分女孩,而「打分數不可能有統一標準」這個重要的訊息,在商週的剪文之中並沒有被提及所致。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

雖然編輯的剪貼可能造成誤解,但對於造成話題、點閱率還有讓更多人開始討論這件事情上,編輯已經達到不錯的「宣傳」功效,只是在文章剪成之後,應該給一些人(包括作者本身)讀讀看,是否有脈絡與原書不相同的地方。

 

在八十分女孩之外

如老僑先生所說,這是一本講「局」的書。當然我們可以一直爭論「是否有八十分女孩」或是「是否存在一個穩定特質以描述八十分女孩」、甚至是「男性或女性根據整體條件做統計的話是常態分配嗎?」,不過更重要的應該是:如果你「覺得」自己是八十分女孩,你該怎麼辦?書裡面提到了一些概念,也值得大家參考與討論:

(1) 男人在男女關係上的三大心理分類(p.74)

這三大分類是肉體關係、激情關係與安定關係。書中指出,當兩個人相遇,男生會將對方心裡打出三個分數:妳的身體(或外表)可慾的程度、對方愛你到不可自拔的程度、與想跟你安定一直發展下去的程度。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

一般來說,性事滿意,兩人的關係也會不錯,但愛情不是只有性而已。所以除了肉體關係,老僑先生還提到激情關係。一般來說,有兩種情況男性越容易對你投入情感,產生激情:

(a)讓人有無法放下你不管的要素:「沒有這項要素,不管你多年輕、美麗、可愛、溫馴、聰明都無法讓人真正瘋狂(長時間讓男人奮不顧身、無法忘懷)……因為這些(楚楚可憐、柔弱等等)會激起男性的英雄主義」(p.78),想要保護妳。(如段首插圖)

這是真的嗎?聽起來刻板印象很重?那以後女生都裝可憐、裝傻就好了啊!其實我們沒有辦法直接否定或肯定這個命題,不過至少「笨女孩受男生歡迎並不是事實的全部,僅局限當該男生在考慮找個短期伴侶的時候而已。當要進入長期關係時,男生還是比較傾向於選擇聰明的女生。」[2]

(b)讓人有得不到的挫折感:「男人長期追一個女人卻得不到時……越被拒絕、他們越會把情緒涉入放的越高……最後將瘋狂陷入一個不能沒有妳的情緒中」……最後『瘋狂愛上妳』(p.80)。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

這在心理學上稱作「難追到手效應」(playing hard to get):越難追到手的女生越有吸引力。

這效應是真的嗎?答案可能跟你想像的不一樣,一項研究指出「對你來說好追,但對其他人來說難追」的女生(Selectively hard to get)才是最有吸引力的人,那些「誰都追不到」(Uniformly Hard to get)的女生,與「很好追」(Uniformly Easy to get)的女生,反而沒那麼受歡迎[3]。

(2)稻草人在這裡

這裡先暫停一下,這樣講起來,這兩個科學研究似乎某種程度可以挑戰老僑先生的論點?答案是很難。怎麼會這樣呢?看起來老僑先生說的跟你說的都不太一樣啊?

因為我在剪貼老僑先生的字句的時候,「故意」省略了這些訊息:「女生不該以此指標辨識長期交往的對象。甚至這種『瘋狂』愛上妳的男人其實是不該交往的對象。」(p.80)、「門檻過高反而會讓自己陷入兩難」(p.113-118)、「如果妳想跟一個男人走入婚姻,別讓她以肉體關係或是激情關係來定義妳們的關係」(p.93)等等其他論述。

也就是說,老僑先生並沒有要我們用這樣的方式「勾引」男人,反而是說靠激情和肉體換來的關係是不穩定的(應該要將重點放在安全感與安定關係上)。事實上,過去研究也指出一段關係要久長,的確要建立在雙方的承諾感上[4]、在愛情裡提供安全感也比較不容易分手[5],這些都和老僑先生的論述相仿。

上面的呈現方式是在示範「打稻草人α」。同樣也是想說明一件事:其實老僑先生的書不少建議都寫得還算中肯,但一定要「讀完」,因為前半描述的現象,後半通常會有一些但書,比方說第一章叫愛情市場學(p.9)、第二章叫愛情裡的供需(p.25)、最終章卻又說愛情不等同商品買賣(p.218)。如果像商週編輯只擷取一段,或將順序隨意剪貼排列、剪掉最後但書的部分,很容易讓文體讀起來變得非常極端,也會有打不完的稻草人。

不過,我還是想在這裡稍作補充,老僑先生的「三大心理分類」,大約只談到了愛情三元論中的激情(Passion)與承諾(Commitment),沒有提到另一個重要因子「親密感」(intimacy)──這是一種在關係裡經驗到親近與連結(connectedness)的感受[6],一般來說,親密感的增加也會讓關係變得更幸福、更緊密。

好。那怎樣增加親密感呢?分享生活(Sharing)、給予彼此情感上的支持(emotional support)、肯定對方在自己生命中的價值(Valuing)都是能提升親密感的方式[7]──雖然老僑先生在「三大心理分類」沒提到,但在書的後面也指出「讓他稍微涉獵妳的生活、談談日常生活作息、分享妳一頁的日記……一起看照片」也可以營造親密感(p.153),其實和Sternberg等人主張的並無二致──於是,又產生一隻稻草人β。

(3)女性吸引力的頂峰是幾歲?

書裡面有一張圖(p.167),橫軸是年齡,縱軸是追求者數量。圖上的拋物線,頂點在19歲,23歲以後開始急速下降(切線斜率<0),32歲以後就幾乎沒有追求者了。如果光是貼出這張圖,可能又會引戰了,因為你怎能確定女性吸引力的最高點是19歲?而且這麼一說,那那些大齡的女生不就要哭死了?

影響婚姻與吸引力的要素很多,就算只看年齡一因素,還得同時考量「追求者本身」與「被追求者」的年齡、擇偶門檻等等。整體來說,26至34歲年齡層的女性在擇偶市場上還是較處於優勢的(相對於男性)[8] ──但這也是一隻稻草人γ。

其實老僑先生在圖旁的文字描述也補充「每個人頂峰的年紀都不相同。有些人可以維持到四十歲以上,有些人可能二十四到二十五歲就是頂峰了也說不定」(p.166)──也就是說,那張圖只是一張像水果日報頭條會放的那種「示意圖」,但圖裡面的數值沒有任何統計上的意義。

同樣的情況也發生在商週文的最開始那張爭議很大的常態分配圖(原書p.19),書中更是充滿各種讓讀者易於理解,卻不具任何統計意義的圖──不過這對部分讀者來說也不是重點,畢竟老僑先生也沒主張這是一本科普書,沒有人規定讀者一定要用科學的濾鏡,來看所有的事情。

但是,有一件事情我跟老僑先生有共識:隨著年齡的增加,吸引力會下降。有一項研究邀請482位餐廳女服務生,請她們提供自己的年齡與身材資訊,並請顧客評估其吸引力、性感度還有給多少小費,結果顯示年紀越大、吸引力越低──但是這個效果不大(相對於胸部大小、BMI或是腰臀比)[9]。

在這裡向女性朋友先說聲抱歉,這真的是一個非常物化的研究!我之所以要引這項研究,是因為它也揭露了另一件事實:年紀大的女服務生「自己也覺得」自己吸引力低。我自己的理解是,雖然吸引力一定程度會隨年齡下降(畢竟直接關係到生育能力),但是以這研究的係數看來,身材若維持的好,吸引力並不會掉得太快,女性的焦慮有一部份或許是來自於「自己對年齡增長的擔憂」。

(4)其他有趣的論點

書中還有一些有意思的論點如:

(a)「十五個不適合長期交往的特質」(p.189)<2>

(b)「結婚是兩個家庭的事」(p.181)[10]

(c) (解釋有的女生為何故意不打扮):「『我的優點若能透過隱藏的方式還被某個男人發現的話,這段感情應該就是天注定的……』、『但如果我自己主定去誘惑並展開一段新關係時,萬一又不順利,那對我自己的打擊是很大的』」(p.105)<3>

其實這些論點都有一些相關的研究支持(雖然並不是全部)。所以,我會說作為一本讀物是很有可讀性的,只是我得再三強調,必須整合「整本」的資訊,否則只讀特定一段、引用某句,很容易過度偏頗地下結論。

科學的能與不能

整體來說,老僑先生這本書的確從他的角度,提供了一些觀點,解釋了一些現象,並且花時間悉心地與我討論、闡述他的看法,這點真的很棒。只是在「明確定義什麼是八十分女生」之前,輔以書一開始的內政部數據,也只能保守地說:在婚姻市場的變遷下,我們可以嘗試更多種不同的策略(這裡的我們,包括男性與女性)。至於「怎樣的人在危機裡?」、「怎樣叫做危機?」甚至「誰是八十分女孩?」,沒有誰是權威,沒有誰是絕對,每個人都有權利從讀過的訊息中,用自己的判斷、自己的眼睛,選擇自己的相信。

我覺得沒有任何的學問,能看見真理。相較於市場學、經濟學、甚至是一般的兩性關係文章,科學或心理學的地位並沒有比較高尚,只是我們各自選擇用自己習慣的方式,去看待這個世界、詮釋眼前所看到的現象,以及,守護自己所相信的東西

只是當我們選擇科學,也表示我們選擇了一條可被挑戰、可被檢驗的路。甚至,我們也可以自我檢驗,那些自己曾經相信的東西,是否為真?

或許我們永遠無法知道真理是什麼,不論是Pansci或是老僑。但我們試圖走在接近真理的路上。而這路途中,可能有錯誤、可能有「曾經以為是對的」的相信,但無論如何,我們試著不斷推進自己,貼近真理,甚至不惜承認自己「以前以為的,其實是錯的」。舉例來說,這篇文章指出太太學歷較先生高,可能有離婚的風險,但後續台灣的研究卻指出,書讀多一點的女性不見得不好。大學(及以上)畢業的妻子,老公的心情不佳對他們的婚姻滿意度反而影響較小[11];而且,比較現代化的家庭(不是傳統家庭),妻子教育程度高可能反而好[12]──而這個結論,也可能在下個研究被推翻。這是我們所相信的遊戲規則。

不論是我或是老僑先生的論述,都無法找到一組「穩定的特質」可以描述80分女孩,但是我們都試圖用自己相信的方式,給予所有閱讀這些文章的人,一個看待世界的觀點。你可以選擇相信,也可以選擇批評,但在科學的視域裡,我們希望你能提出證據或推論,來支持你的相信。

[註解]

<1>此效應滿有趣的,請到<「算出」你的命中注定?六個交友網站不能說的秘密>一文中按control + F搜尋「選擇性注意的陷阱」,就會知道為什麼妳讀完之後,會覺得自己「就是那個八十分女孩」。

<2>有些研究可以在這裡找到。

<3>其實就是心理學上常談到的自我設限(self-handicapping)[13]。

<4>這篇文章主要目的並不是平反,而是想說明爭議「為何」會發生。

<5>非常感謝老僑先生與大家願意一起參與討論

<6>圖片在這裡找到的

[延伸閱讀]

1. Rubin, Z., Measurement of romantic love. Journal of Personality and Social Psychology, 1970. 16: p. 265-273.

2. Goetz, C.D., et al., Sexual exploitability: observable cues and their link to sexual attraction. Evolution and Human Behavior, 2012. 33(4): p. 417-426.

3. Walster, E., et al., Playing Hard To Get – Understanding An Elusive Phenomenon. Journal of Personality and Social Psychology, 1973. 26(1): p. 113-121.

4. Oriña, M.M., et al., Want Lasting Love? It’s Not More Commitment, but Equal Commitment That Matters. Psychological Science, 2011.

5. Le, B., et al., Predicting nonmarital romantic relationship dissolution: A meta-analytic synthesis. Personal Relationships, 2010. 17(3): p. 377-390.

6. Sternberg, R.J., A triangular theory of love. Psychological Review, 1986. 93(2): p. 119-135.

7. Sternberg, R.J. and S. Grajek, The nature of love. Journal of Personality and Social Psychology, 1984. 47(2): p. 312-329.

8. 張榮富與唐玉蟬, 逐歲分析男女年齡對擇偶年齡偏好的影響. 淡江人文社會學刊, 2009. 40: p. 115-143.

9. Lynn, M., Determinants and consequences of female attractiveness and sexiness: realistic tests with restaurant waitresses. Arch Sex Behav, 2009. 38(5): p. 737-45.

10. 謝文宜, 為什麼結婚:國內將婚伴侶婚姻承諾考量因素之探討. 中華輔導學報, 2006. 20: p. 51-82.

11. 蕭英玲與黃芳銘, 婚姻滿意度與憂鬱傾向:貫時性對偶分析. 中華心理學刊, 2010. 52(4): p. 377-396.

12.林振皓, 女性教育程度對離婚風險之影響, in 臺灣大學政治學研究所學位論文2013, 臺灣大學.

13.Jones, E.E. and S. Berglas, Control of attributions about the self through self-handicapping strategies: The appeal of alcohol and the role of underachievement. Personality and Social Psychology Bulletin, 1978. 4(2): p. 200-206.

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
文章難易度
海苔熊
70 篇文章 ・ 474 位粉絲
在多次受傷之後,我們數度懷疑自己是否失去了愛人的能力,殊不知我們真正失去的,是重新認識與接納自己的勇氣。 經歷了幾段感情,念了一些書籍,發現了解與頓悟總在分手後,希望藉由這個平台分享一些自己的想法與閱讀心得整理,幫助(?)一些跟我一樣曾經或正在感情世界迷網的夥伴,用更健康的觀點看待愛情,學著從喜歡自己開始,到敏感於周遭的重要他人,最後能用自己的雙手溫暖世界。 研究領域主要在親密關係,包括愛情風格相似性,遠距離戀愛的可能性,與不安全依戀者在網誌或書寫中所透露出的訊息。 P.s.照片中是我的設計師好友Joy et Joséphine

0

2
1

文字

分享

0
2
1
「融合蛋白」如何全方位圍剿狡猾癌細胞
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/11/07 ・5944字 ・閱讀時間約 12 分鐘

本文與 TRPMA 台灣研發型生技新藥發展協會合作,泛科學企劃執行

我們知道癌症是台灣人健康的頭號公敵。 為此,我們花了很多時間介紹最新、最有效的抗癌方法之一:免疫療法

免疫療法中最重要的技術就是抗體藥物。科學家會人工製造一批抗體去標記癌細胞。它們就像戰場上的偵察無人機,能精準鎖定你體內的敵人——癌細胞,為它們打上標記,然後引導你的免疫系統展開攻擊。

這跟化療、放射線治療那種閉著眼睛拿機槍亂掃不同。免疫療法是重新叫醒你的免疫系統,為身體「上buff (增益) 」來抗癌,副作用較低,因此備受好評。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

但尷尬的是,經過幾年的臨床考驗,科學家發現:光靠抗體對抗癌症,竟然已經不夠用了。

事情是這樣的,臨床上醫生與科學家逐漸發現:這個抗體標記,不是容易損壞,就是癌細胞同時設有多個陷阱關卡,只靠叫醒免疫細胞,還是難以發揮戰力。

但好消息是,我們的生技工程也大幅進步了。科學家開始思考:如果這台偵察無人機只有「標記」這一招不夠用,為什麼不幫它升級,讓它多學幾招呢?

這個能讓免疫藥物(偵察無人機)大進化的訓練器,就是今天的主角—融合蛋白(fusion protein)

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
融合蛋白(fusion protein)/ 圖片來源:wikipedia

融合蛋白是什麼?

免疫療法遇到的問題,我們可以這樣理解:想像你的身體是一座國家,病毒、細菌、腫瘤就是入侵者;而抗體,就是我們派出的「偵察無人機」。

當我們透過注射放出這支無人機群進到體內,它能迅速辨識敵人、緊抓不放,並呼叫其他免疫單位(友軍)一同解決威脅。過去 20 年,最強的偵查機型叫做「單株抗體」。1998年,生技公司基因泰克(Genentech)推出的藥物赫賽汀(Herceptin),就是一款針對 HER2 蛋白的單株抗體,目標是治療乳癌。

這支無人機群為什麼能對抗癌症?這要歸功於它「Y」字形的小小抗體分子,構造看似簡單,卻蘊藏巧思:

  • 「Y」 字形上面的兩隻「叉叉」是敵人偵測器,能找到敵人身上的抗原特徵,並黏上去,稱為抗體結合區「Fab 區域」。
  • 「Y」 字形的「尾巴」就是我們說的「標籤」,它能通知免疫系統啟動攻擊,稱為結晶區域片段「Fc 區域」。具體來說,當免疫細胞在體內巡邏,免疫細胞上的 Fc 受體 (FcR) 會和 Fc區域結合,進而認出病原體或感染細胞,接著展開清除。

更厲害的是,這個 Fc 區域標籤還能加裝不同功能。一般來說,人體內多餘的分子,會被定期清除。例如,細胞內會有溶酶體不斷分解多餘的物質,或是血液經過肝臟時會被代謝、分解。那麼,人造抗體對身體來說,屬於外來的東西,自然也會被清除。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

而 Fc區域會與細胞內體上的Fc受體結合,告訴細胞「別分解我」的訊號,阻止溶酶體的作用。又或是單純把標籤做的超大,例如接上一段長長的蛋白質,或是聚乙二醇鏈,讓整個抗體分子的大小,大於腎臟過濾孔的大小,難以被腎臟過濾,進而延長抗體在體內的存活時間。

偵測器(Fab)加上標籤(Fc)的結構,使抗體成為最早、也最成功的「天然設計藥物」。然而,當抗體在臨床上逐漸普及,一個又一個的問題開始浮現。抗體的強項在於「精準鎖定」,但這同時也是它的限制。

「Y」 字形上面的兩隻「叉叉」是敵人偵測器,能找到敵人身上的抗原特徵,並黏上去,稱為抗體結合區「Fab 區域」/ 圖片來源:shutterstock

第一個問題:抗體只能打「魔王」,無法毀掉「魔窟」。 

抗體一定要有一個明確的「標的物」才能發揮作用。這讓它在針對「腫瘤」或「癌細胞本身」時非常有效,因為敵人身上有明顯標記。但癌細胞的形成與惡化,是細胞在「生長、分裂、死亡、免疫逃脫」這些訊號通路上被長期誤導的結果。抗體雖然勇猛,卻只能針對已經帶有特定分子的癌細胞魔王,無法摧毀那個孕育魔王的系統魔窟。這時,我們真正欠缺的是能「調整」、「模擬」或「干擾」這些錯誤訊號的藥物。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

第二個問題:開發產線的限制。

抗體的開發,得經過複雜的細胞培養與純化程序。每次改變結構或目標,幾乎都要重新開發整個系統。這就像你無法要求一台偵測紅外線的無人機,明天立刻改去偵測核輻射。高昂的成本與漫長的開發時間,讓新產線難以靈活創新。

為了讓免疫藥物能走向多功能與容易快速製造、測試的道路,科學家急需一個更工業化的藥物設計方式。雖然我們追求的是工業化的設計,巧合的是,真正的突破靈感,仍然來自大自然。

在自然界中,基因有時會彼此「融合」成全新的組合,讓生物獲得額外功能。例如細菌,它們常仰賴一連串的酶來完成代謝,中間產物要在細胞裡來回傳遞。但後來,其中幾個酶的基因彼此融合,而且不只是基因層級的合併,產出的酶本身也變成同一條長長的蛋白質。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

結果,反應效率大幅提升。因為中間產物不必再「跑出去找下一個酶」,而是直接在同一條生產線上完成。對細菌來說,能更快處理養分、用更少能量維持生存,自然形成適應上的優勢,這樣的融合基因也就被演化保留下來。

科學家從中得到關鍵啟發:如果我們也能把兩種有用的蛋白質,「人工融合」在一起,是否就能創造出更強大的新分子?於是,融合蛋白(fusion protein)就出現了。

以假亂真:融合蛋白的HIV反制戰

融合蛋白的概念其實很直覺:把兩種以上、功能不同的蛋白質,用基因工程的方式「接起來」,讓它們成為同一個分子。 

1990 年,融合蛋白 CD4 免疫黏附素(CD4 immunoadhesin)誕生。這項設計,是為了對付令人類聞風喪膽的 HIV 病毒。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

我們知道 T 細胞是人體中一種非常重要的白血球。在這些 T 細胞中,大約有六到七成表面帶有一個叫做「CD4」的輔助受體。CD4 會和另一個受體 TCR 一起合作,幫助 T 細胞辨識其他細胞表面的抗原片段,等於是 T 細胞用來辨認壞人的「探測器」。表面擁有 CD4 受體的淋巴球,就稱為 CD4 淋巴球。

麻煩的來了。 HIV 病毒反將一軍,竟然把 T 細胞的 CD4 探測器,當成了自己辨識獵物的「標記」。沒錯,對 HIV 病毒來說,免疫細胞就是它的獵物。HIV 的表面有一種叫做 gp120 的蛋白,會主動去抓住 T 細胞上的 CD4 受體。

一旦成功結合,就會啟動一連串反應,讓病毒外殼與細胞膜融合。HIV 進入細胞內後會不斷複製並破壞免疫細胞,導致免疫系統逐漸崩潰。

為了逆轉這場悲劇,融合蛋白 CD4 免疫黏附素登場了。它的結構跟抗體類似,由由兩個不同段落所組成:一端是 CD4 假受體,另一端則是剛才提到、抗體上常見的 Fc 區域。當 CD4 免疫黏附素進入體內,它表面的 CD4 假受體會主動和 HIV 的 gp120 結合。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

厲害了吧。 病毒以為自己抓到了目標細胞,其實只是被騙去抓了一個假的 CD4。這樣 gp120 抓不到 CD4 淋巴球上的真 CD4,自然就無法傷害身體。

而另一端的 Fc 區域則有兩個重要作用:一是延長融合蛋白在體內的存活時間;二是理論上能掛上「這裡有敵人!」的標籤,這種機制稱為抗體依賴性細胞毒殺(ADCC)或免疫吞噬作用(ADCP)。當免疫細胞的 Fc 受體與 Fc 區域結合,就能促使免疫細胞清除被黏住的病毒顆粒。

不過,這裡有個關鍵細節。

在實際設計中,CD4免疫黏附素的 Fc 片段通常會關閉「吸引免疫細胞」的這個技能。原因是:HIV 專門攻擊的就是免疫細胞本身,許多病毒甚至已經藏在 CD4 細胞裡。若 Fc 區域過於活躍,反而可能引發強烈的發炎反應,甚至讓免疫系統錯把帶有病毒碎片的健康細胞也一併攻擊,這樣副作用太大。因此,CD4 免疫黏附素的 Fc 區域會加入特定突變,讓它只保留延長藥物壽命的功能,而不會與淋巴球的 Fc 受體結合,以避免誘發免疫反應。

從 DNA 藍圖到生物積木:融合蛋白的設計巧思

融合蛋白雖然潛力強大,但要製造出來可一點都不簡單。它並不是用膠水把兩段蛋白質黏在一起就好。「融合」這件事,得從最根本的設計圖,也就是 DNA 序列就開始規劃。

我們體內的大部分蛋白質,都是細胞照著 DNA 上的指令一步步合成的。所以,如果科學家想把蛋白 A 和蛋白 B 接在一起,就得先把這兩段基因找出來,然後再「拼」成一段新的 DNA。

不過,如果你只是單純把兩段基因硬接起來,那失敗就是必然的。因為兩個蛋白會互相「打架」,導致摺疊錯亂、功能全毀。

這時就需要一個小幫手:連接子(linker)。它的作用就像中間的彈性膠帶,讓兩邊的蛋白質能自由轉動、互不干擾。最常見的設計,是用多個甘胺酸(G)和絲胺酸(S)組成的柔性小蛋白鏈。

設計好這段 DNA 之後,就能把它放進細胞裡,讓細胞幫忙「代工」製造出這個融合蛋白。接著,科學家會用層析、電泳等方法把它純化出來,再一一檢查它有沒有摺疊正確、功能是否完整。

如果一切順利,這個人工設計的融合分子,就能像自然界的蛋白一樣穩定運作,一個全新的「人造分子兵器」就此誕生。

CD4免疫黏附素問世之後,融合蛋白逐漸成為生物製藥的重要平台之一。而且現在的融合蛋白,早就不只是「假受體+Fc 區域」這麼單純。它已經跳脫模仿抗體,成為真正能自由組裝、自由設計的生物積木。

CD4免疫黏附素問世之後,融合蛋白逐漸成為生物製藥的重要平台之一 / 圖片來源:wikipedia

融合蛋白的強項,就在於它能「自由組裝」。

以抗體為骨架,科學家可以接上任何想要的功能模組,創造出全新的藥物型態。一般的抗體只能「抓」(標記特定靶點);但融合蛋白不只會抓,還能「阻斷」、「傳遞」、甚至「調控」訊號。在功能模組的加持下,它在藥物設計上,幾乎像是一個分子級的鋼鐵蜘蛛人裝甲。

一般來說,當我們選擇使用融合蛋白時,通常會期待它能發揮幾種關鍵效果:

  1. 療效協同: 一款藥上面就能同時針對多個靶點作用,有機會提升治療反應率與持續時間,達到「一藥多效」的臨床價值。
  2. 減少用藥: 原本需要兩到三種單株抗體聯合使用的療法,也許只要一種融合蛋白就能搞定。這不僅能減少給藥次數,對病人來說,也有機會因為用藥減少而降低治療成本。
  3. 降低毒性風險: 經過良好設計的融合蛋白,可以做到更精準的「局部活化」,讓藥物只在目標區域發揮作用,減少副作用。

到目前為止,我們了解了融合蛋白是如何製造的,也知道它的潛力有多大。

那麼,目前實際成效到底如何呢?

一箭雙鵰:拆解癌細胞的「偽裝」與「內奸」

2016 年,德國默克(Merck KGaA)展開了一項全新的臨床試驗。 主角是一款突破性的雙功能融合蛋白──Bintrafusp Alfa。這款藥物的厲害之處在於,它能同時封鎖 PD-L1 和 TGF-β 兩條免疫抑制路徑。等於一邊拆掉癌細胞的偽裝,一邊解除它的防護罩。

PD-L1,我們或許不陌生,它就像是癌細胞身上的「偽裝良民證」。當 PD-L1 和免疫細胞上的 PD-1 受體結合時,就會讓免疫系統誤以為「這細胞是自己人」,於是放過它。我們的策略,就是用一個抗體或抗體樣蛋白黏上去,把這張「偽裝良民證」封住,讓免疫系統能重新啟動。

但光拆掉偽裝還不夠,因為癌細胞還有另一位強大的盟友—一個起初是我軍,後來卻被癌細胞收買、滲透的「內奸」。它就是,轉化生長因子-β,縮寫 TGF-β。

先說清楚,TGF-β 原本是體內的秩序管理者,掌管著細胞的生長、分化、凋亡,還負責調節免疫反應。在正常細胞或癌症早期,它會和細胞表面的 TGFBR2 受體結合,啟動一連串訊號,抑制細胞分裂、減緩腫瘤生長。

但當癌症發展到後期,TGF-β 跟 TGFBR2 受體之間的合作開始出問題。癌細胞表面的 TGFBR2 受體可能突變或消失,導致 TGF-β 不但失去了原本的抑制作用,反而轉向幫癌細胞做事

它會讓細胞骨架(actin cytoskeleton)重新排列,讓細胞變長、變軟、更有彈性,還能長出像觸手的「偽足」(lamellipodia、filopodia),一步步往外移動、鑽進組織,甚至進入血管、展開全身轉移。

更糟的是,這時「黑化」的 TGF-β 還會壓抑免疫系統,讓 T 細胞和自然殺手細胞變得不再有攻擊力,同時刺激新血管生成,幫腫瘤打通營養補給線。

為了對抗這個內奸,默克在 Bintrafusp Alfa 的結構裡,加上了一個「TGF-β 陷阱(trap)」。就像 1989 年的 CD4 免疫黏附素用「假受體」去騙 HIV 一樣,這個融合蛋白在體內循環時,會用它身上的「陷阱」去捕捉並中和游離的 TGF-β。這讓 TGF-β 無法再跟腫瘤細胞或免疫細胞表面的天然受體結合,從而鬆開了那副壓抑免疫系統的腳鐐。

為了對抗這個內奸,默克在 Bintrafusp Alfa 的結構裡,加上了一個「TGF-β 陷阱(trap)」/ 情境圖來源:shutterstock

告別單一解方:融合蛋白的「全方位圍剿」戰

但,故事還沒完。我們之前提過,癌細胞之所以難纏,在於它會發展出各種「免疫逃脫」策略。

而近年我們發現,癌細胞的「偽良民證」至少就有兩張:一張是 PD-L1;另一張是 CD-47。CD47 是癌細胞向巨噬細胞展示的「別吃我」訊號,當它與免疫細胞上的 SIRPα 結合時,就會抑制吞噬反應。

為此,總部位於台北的漢康生技,決定打造能同時對付 PD-L1、CD-47,乃至 TGF-β 的三功能生物藥 HCB301。

雖然三功能融合蛋白聽起來只是「再接一段蛋白」而已,但實際上極不簡單。截至目前,全球都還沒有任何三功能抗體或融合蛋白批准上市,在臨床階段的生物候選藥,也只佔了整個生物藥市場的 1.6%。

漢康生技透過自己開發的 FBDB 平台技術,製作出了三功能的生物藥 HCB301,目前第一期臨床試驗已經在美國、中國批准執行。

免疫療法絕對是幫我們突破癌症的關鍵。但我們也知道癌症非常頑強,還有好幾道關卡我們無法攻克。既然單株抗體在戰場上顯得單薄,我們就透過融合蛋白,創造出擁有多種功能模組的「升級版無人機」。

融合蛋白強的不是個別的偵查或阻敵能力,而是一組可以「客製化組裝」的平台,用以應付癌細胞所有的逃脫策略。

Catch Me If You Can?融合蛋白的回答是:「We Can.」

未來癌症的治療戰場,也將從尋找「唯一解」,轉變成如何「全方位圍剿」癌細胞,避免任何的逃脫。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
文章難易度

討論功能關閉中。

0

1
0

文字

分享

0
1
0
解密機器人如何學會思考、觸摸與變形
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/09/09 ・6820字 ・閱讀時間約 14 分鐘

本文與 Perplexity 合作,泛科學企劃執行

「Hello. I am… a robot.」

在我們的記憶裡,機器人的聲音就該是冰冷、單調,不帶一絲情感 。它們的動作僵硬,肢體不協調,像一個沒有靈魂的傀儡,甚至啟發我們創造了機械舞來模仿那獨特的笨拙可愛。但是,現今的機器人發展不再只會跳舞或模仿人聲,而是已經能獨立完成一場膽囊切除手術。

就在2025年,美國一間實驗室發表了一項成果:一台名為「SRT-H」的機器人(階層式手術機器人Transformer),在沒有人類醫師介入的情況下,成功自主完成了一場完整的豬膽囊切除手術。SRT-H 正是靠著從錯誤中學習的能力,最終在八個不同的離體膽囊上,達成了 100% 的自主手術成功率。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

這項成就的意義重大,因為過去機器人手術的自動化,大多集中在像是縫合這樣的單一「任務」上。然而,這一場完整的手術,是一個包含數十個步驟、需要連貫策略與動態調整的複雜「程序」。這是機器人首次在包含 17 個步驟的完整膽囊切除術中,實現了「步驟層次的自主性」。

這就引出了一個讓我們既興奮又不安的核心問題:我們究竟錯過了什麼?機器人是如何在我們看不見的角落,悄悄完成了從「機械傀儡」到「外科醫生」的驚人演化?

這趟思想探險,將為你解密 SRT-H 以及其他五款同樣具備革命性突破的機器人。你將看到,它們正以前所未有的方式,發展出生物般的觸覺、理解複雜指令、學會團隊合作,甚至開始自我修復與演化,成為一種真正的「準生命體」 。

所以,你準備好迎接這個機器人的新紀元了嗎?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

只靠模仿還不夠?手術機器人還需要學會「犯錯」與「糾正」

那麼,SRT-H 這位機器人的外科大腦,究竟藏著什麼秘密?答案就在它創新的「階層式框架」設計裡 。

你可以想像,SRT-H 的腦中,住著一個分工明確的兩人團隊,就像是漫畫界的傳奇師徒—黑傑克與皮諾可 。

  • 第一位,是動口不動手的總指揮「黑傑克」: 它不下達具體的動作指令,而是在更高維度的「語言空間」中進行策略規劃 。它發出的命令,是像「抓住膽管」或「放置止血夾」這樣的高層次任務指令 。
  • 第二位,是靈巧的助手「皮諾可」: 它負責接收黑傑克的語言指令,並將這些抽象的命令,轉化為機器手臂毫釐不差的精準運動軌跡 。

但最厲害的還不是這個分工,而是它們的學習方式。SRT-H 研究團隊收集了 17 個小時、共 16,000 條由人類專家操作示範的軌跡數據來訓練它 。但這還只是開始,研究人員在訓練過程中,會刻意讓它犯錯,並向它示範如何從抓取失敗、角度不佳等糟糕的狀態中恢復過來 。這種獨特的訓練方法,被稱為「糾正性示範」 。

SRT-H 研究團隊收集了 17 個小時、共 16,000 條由人類專家操作示範的軌跡數據來訓練它 。 / 圖片來源:shutterstock

這項訓練,讓 SRT-H 學會了一項外科手術中最關鍵的技能:當它發現執行搞砸了,它能即時識別偏差,並發出如「重試抓取」或「向左調整」等「糾正性指令」 。這套內建的錯誤恢復機制至關重要。當研究人員拿掉這個糾正能力後,機器人在遇到困難時,要不是完全失敗,就是陷入無效的重複行為中 。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

正是靠著這種從錯誤中學習、自我修正的能力,SRT-H 最終在八次不同的手術中,達成了 100% 的自主手術成功率 。

SRT-H 證明了機器人開始學會「思考」與「糾錯」。但一個聰明的大腦,足以應付更混亂、更無法預測的真實世界嗎?例如在亞馬遜的倉庫裡,機器人不只需要思考,更需要實際「會做事」。

要能精準地與環境互動,光靠視覺或聽覺是不夠的。為了讓機器人能直接接觸並處理日常生活中各式各樣的物體,它就必須擁有生物般的「觸覺」能力。

解密 Vulcan 如何學會「觸摸」

讓我們把場景切換到亞馬遜的物流中心。過去,這裡的倉儲機器人(如 Kiva 系統)就像放大版的掃地機器人,核心行動邏輯是極力「避免」與周遭環境發生任何物理接觸,只負責搬運整個貨架,再由人類員工挑出包裹。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

但 2025 年5月,亞馬遜展示了他們最新的觸覺機器人 Vulcan。在亞馬遜的物流中心裡,商品被存放在由彈性帶固定的織物儲物格中,而 Vulcan 的任務是必須主動接觸、甚至「撥開」彈性織網,再從堆放雜亂的儲物格中,精準取出單一包裹,且不能造成任何損壞。

2025 年5月,亞馬遜展示了他們最新的觸覺機器人 Vulcan / 圖片引用:https://www.aboutamazon.com/news

Vulcan 的核心突破,就在於它在「拿取」這個動作上,學會了生物般的「觸覺」。它靈活的機械手臂末端工具(EOAT, End-Of-Arm Tool),不僅配備了攝影機,還搭載了能測量六個自由度的力與力矩感測器。六個自由度包含上下、左右、前後的推力,和三個維度的旋轉力矩。這就像你的手指,裡頭分布著非常多的受器,不只能感測壓力、還能感受物體橫向拉扯、運動等感觸。

EOAT 也擁有相同精確的「觸覺」,能夠在用力過大之前即時調整力道。這讓 Vulcan 能感知推動一個枕頭和一個硬紙盒所需的力量不同,從而動態調整行為,避免損壞貨物。

其實,這更接近我們人類與世界互動的真實方式。當你想拿起桌上的一枚硬幣時,你的大腦並不會先計算出精準的空間座標。實際上,你會先把手伸到大概的位置,讓指尖輕觸桌面,再沿著桌面滑動,直到「感覺」到硬幣的邊緣,最後才根據觸覺決定何時彎曲手指、要用多大的力量抓起這枚硬幣。Vulcan 正是在學習這種「視覺+觸覺」的混合策略,先用攝影機判斷大致的空間,再用觸覺回饋完成最後精細的操作。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

靠著這項能力,Vulcan 已經能處理亞馬遜倉庫中約 75% 的品項,並被優先部署來處理最高和最低層的貨架——這些位置是最容易導致人類員工職業傷害的位置。這也讓自動化的意義,從單純的「替代人力」,轉向了更具建設性的「增強人力」。

SRT-H 在手術室中展現了「專家級的腦」,Vulcan 在倉庫中演化出「專家級的手」。但你發現了嗎?它們都還是「專家」,一個只會開刀,一個只會揀貨。雖然這種「專家型」設計能有效規模化、解決痛點並降低成本,但機器人的終極目標,是像人類一樣成為「通才」,讓單一機器人,能在人類環境中執行多種不同任務。

如何教一台機器人「舉一反三」?

你問,機器人能成為像我們一樣的「通才」嗎?過去不行,但現在,這個目標可能很快就會實現了。這正是 NVIDIA 的 GR00T 和 Google DeepMind 的 RT-X 等專案的核心目標。

過去,我們教機器人只會一個指令、一個動作。但現在,科學家們換了一種全新的教學思路:停止教機器人完整的「任務」,而是開始教它們基礎的「技能基元」(skill primitives),這就像是動作的模組。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

例如,有負責走路的「移動」(Locomotion) 基元,和負責抓取的「操作」(Manipulation) 基元。AI 模型會透過強化學習 (Reinforcement Learning) 等方法,學習如何組合這些「技能基元」來達成新目標。

舉個例子,當 AI 接收到「從冰箱拿一罐汽水給我」這個新任務時,它會自動將其拆解為一系列已知技能的組合:首先「移動」到冰箱前、接著「操作」抓住把手、拉開門、掃描罐子、抓住罐子、取出罐子。AI T 正在學會如何將這些單一的技能「融合」在一起。有了這樣的基礎後,就可以開始來大量訓練。

當多重宇宙的機器人合體練功:通用 AI 的誕生

好,既然要學,那就要練習。但這些機器人要去哪裡獲得足夠的練習機會?總不能直接去你家廚房實習吧。答案是:它們在數位世界裡練習

NVIDIA 的 Isaac Sim 等平台,能創造出照片級真實感、物理上精確的模擬環境,讓 AI 可以在一天之內,進行相當於數千小時的練習,獨自刷副本升級。這種從「模擬到現實」(sim-to-real)的訓練管線,正是讓訓練這些複雜的通用模型變得可行的關鍵。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

DeepMind 的 RT-X 計畫還發現了一個驚人的現象:用來自多種「不同類型」機器人的數據,去訓練一個單一的 AI 模型,會讓這個模型在「所有」機器人上表現得更好。這被稱為「正向轉移」(positive transfer)。當 RT-1-X 模型用混合數據訓練後,它在任何單一機器人上的成功率,比只用該機器人自身數據訓練的模型平均提高了 50%。

這就像是多重宇宙的自己各自練功後,經驗值合併,讓本體瞬間變強了。這意味著 AI 正在學習關於物理、物體特性和任務結構的抽象概念,這些概念獨立於它所控制的特定身體。

AI 正在學習關於物理、物體特性和任務結構的抽象概念,這些概念獨立於它所控制的特定身體。/ 圖片來源:shutterstock

不再是工程師,而是「父母」: AI 的新學習模式

這也導向了一個科幻的未來:或許未來可能存在一個中央「機器人大腦」,它可以下載到各種不同的身體裡,並即時適應新硬體。

這種學習方式,也從根本上改變了我們與機器人的互動模式。我們不再是逐行編寫程式碼的工程師,而是更像透過「示範」與「糾正」來教導孩子的父母。

NVIDIA 的 GR00T 模型,正是透過一個「數據金字塔」來進行訓練的:

  • 金字塔底層: 是大量的人類影片。
  • 金字塔中層: 是海量的模擬數據(即我們提過的「數位世界」練習)。
  • 金字塔頂層: 才是最珍貴、真實的機器人操作數據。

這種模式,大大降低了「教導」機器人新技能的門檻,讓機器人技術變得更容易規模化與客製化。

當機器人不再是「一個」物體,而是「任何」物體?

我們一路看到了機器人如何學會思考、觸摸,甚至舉一反三。但這一切,都建立在一個前提上:它們的物理形態是固定的。

但,如果連這個前提都可以被打破呢?這代表機器人的定義不再是固定的形態,而是可變的功能:它能改變身體來適應任何挑戰,不再是一台單一的機器,而是一個能根據任務隨選變化的物理有機體。

有不少團隊在爭奪這個機器人領域的聖杯,其中瑞士洛桑聯邦理工學院特別具有代表性,該學院的仿生機器人實驗室(Bioinspired Robotics Group, BIRG)2007 年就打造模組化自重構機器人 Roombots。

有不少團隊在爭奪這個機器人領域的聖杯,其中瑞士洛桑聯邦理工學院(EPFL)特別具有代表性。該學院的仿生機器人實驗室(BIRG)在 2007 年就已打造出模組化自重構機器人 Roombots。而 2023 年,來自 EPFL 的另一個實驗室——可重組機器人工程實驗室(RRL),更進一步推出了 Mori3,這是一套把摺紙藝術和電腦圖學巧妙融合的模組化機器人系統。

2023 年來自 EPFL 的另一個實驗室—可重組機器人工程實驗室(RRL)推出了 Mori3 © 2023 Christoph Belke, EPFL RRL

Mori3 的核心,是一個個小小的三角形模組。別看它簡單,每個模組都是一個獨立的機器人,有自己的電源、馬達、感測器和處理器,能獨立行動,也能和其他模組合作。最厲害的是,它的三條邊可以自由伸縮,讓這個小模組本身就具備「變形」能力。

當許多 Mori3 模組連接在一起時,就能像一群活的拼圖一樣,從平面展開,組合成各種三維結構。研究團隊將這種設計稱為「物理多邊形網格化」。在電腦圖學裡,我們熟悉的 3D 模型,其實就是由許多多邊形(通常是三角形)拼湊成的網格。Mori3 的創新之處,就是把這種純粹的數位抽象,真正搬到了現實世界,讓模組們化身成能活動的「實體網格」。

這代表什麼?團隊已經展示了三種能力:

  • 移動:他們用十個模組能組合成一個四足結構,它能從平坦的二維狀態站立起來,並開始行走。這不只是結構變形,而是真正的協調運動。
  • 操縱: 五個模組組合成一條機械臂,撿起物體,甚至透過末端模組的伸縮來擴大工作範圍。
  • 互動: 模組們能形成一個可隨時變形的三維曲面,即時追蹤使用者的手勢,把手的動作轉換成實體表面的起伏,等於做出了一個會「活」的觸控介面。

這些展示,不只是實驗室裡的炫技,而是真實證明了「物理多邊形網格化」的潛力:它不僅能構建靜態的結構,還能創造具備複雜動作的動態系統。而且,同一批模組就能在不同情境下切換角色。

想像一個地震後的救援場景:救援隊帶來的不是一台笨重的挖土機,而是一群這樣的模組。它們首先組合成一條長長的「蛇」形機器人,鑽入瓦礫縫隙;一旦進入開闊地後,再重組成一隻多足的「蜘蛛」,以便在不平的地面上穩定行走;發現受困者時,一部分模組分離出來形成「支架」撐住搖搖欲墜的橫樑,另一部分則組合成「夾爪」遞送飲水。這就是以任務為導向的自我演化。

這項技術的終極願景,正是科幻中的概念:可程式化物質(Programmable Matter),或稱「黏土電子學」(Claytronics)。想像一桶「東西」,你可以命令它變成任何你需要的工具:一支扳手、一張椅子,或是一座臨時的橋樑。

未來,我們只需設計一個通用的、可重構的「系統」,它就能即時創造出任務所需的特定機器人。這將複雜性從實體硬體轉移到了規劃重構的軟體上,是一個從硬體定義的世界,走向軟體定義的物理世界的轉變。

更重要的是,因為模組可以隨意分開與聚集,損壞時也只要替換掉部分零件就好。足以展現出未來機器人的適應性、自我修復與集體行為。當一群模組協作時,它就像一個超個體,如同蟻群築橋。至此,「機器」與「有機體」的定義,也將開始動搖。

從「實體探索」到「數位代理」

我們一路見證了機器人如何從單一的傀儡,演化為學會思考的外科醫生 (SRT-H)、學會觸摸的倉儲專家 (Vulcan)、學會舉一反三的通才 (GR00T),甚至是能自我重構成任何形態的「可程式化物質」(Mori3)。

但隨著機器人技術的飛速發展,一個全新的挑戰也隨之而來:在一個 AI 也能生成影像的時代,我們如何分辨「真實的突破」與「虛假的奇觀」?

舉一個近期的案例:2025 年 2 月,一則影片在網路上流傳,顯示一台人形機器人與兩名人類選手進行羽毛球比賽,並且輕鬆擊敗了人類。我的第一反應是懷疑:這太誇張了,一定是 AI 合成的影片吧?但,該怎麼驗證呢?答案是:用魔法打敗魔法。

在眾多 AI 工具中,Perplexity 特別擅長資料驗證。例如這則羽球影片的內容貼給 Perplexity,它馬上就告訴我:該影片已被查證為數位合成或剪輯。但它並未就此打住,而是進一步提供了「真正」在羽球場上有所突破的機器人—來自瑞士 ETH Zurich 團隊的 ANYmal-D

接著,選擇「研究模式」,就能深入了解 ANYmal-D 的詳細原理。原來,真正的羽球機器人根本不是「人形」,而是一台具備三自由度關節的「四足」機器人。

如果你想更深入了解,Perplexity 的「實驗室」功能,還能直接生成一份包含圖表、照片與引用來源的完整圖文報告。它不只介紹了 ANYmal-D 在羽球上的應用,更詳細介紹了瑞士聯邦理工學院發展四足機器人的完整歷史:為何選擇四足?如何精進硬體與感測器結構?以及除了運動領域外,四足機器人如何在關鍵的工業領域中真正創造價值。

AI 代理人:數位世界的新物種

從開刀、揀貨、打球,到虛擬練功,這些都是機器人正在學習「幫我們做」的事。但接下來,機器人將獲得更強的「探索」能力,幫我們做那些我們自己做不到的事。

這就像是,傳統網路瀏覽器與 Perplexity 的 Comet 瀏覽器之間的差別。Comet 瀏覽器擁有自主探索跟決策能力,它就像是數位世界裡的機器人,能成為我們的「代理人」(Agent)

它的核心功能,就是拆解過去需要我們手動完成的多步驟工作流,提供「專業代工」,並直接交付成果。

例如,你可以直接對它說:「閱讀這封會議郵件,檢查我的行事曆跟代辦事項,然後草擬一封回信。」或是直接下達一個複雜的指令:「幫我訂 Blue Origin 的太空旅遊座位,記得要來回票。」

接著,你只要兩手一攤,Perplexity 就會接管你的瀏覽器,分析需求、執行步驟、最後給你結果。你再也不用自己一步步手動搜尋,或是在不同網站上重複操作。

AI 代理人正在幫我們探索險惡的數位網路,而實體機器人,則在幫我們前往真實的物理絕境。

立即點擊專屬連結 https://perplexity.sng.link/A6awk/k74… 試用 Perplexity吧! 現在申辦台灣大哥大月付 599(以上) 方案,還可以獲得 1 年免費 Perplexity Pro plan 喔!(價值 新台幣6,750)

◆Perplexity 使用實驗室功能對 ANYmal-D 與團隊的全面分析 https://drive.google.com/file/d/1NM97…

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
文章難易度

討論功能關閉中。

0

1
0

文字

分享

0
1
0
賭博與愛情公式:用數學擬定你的擇偶策略——《數盲、詐騙與偽科學》
大牌出版.出版大牌_96
・2024/01/06 ・2486字 ・閱讀時間約 5 分鐘

理解期望值,有助於分析賭場裡的大部分賭局,以及美國中西部和英國的嘉年華會中,常有人玩、但一般人比較不熟悉的賭法:骰子擲好運(chuck-a-luck)。

招攬人來玩「骰子擲好運」的說詞極具說服力:你從 1 到 6 挑一個號碼,莊家一次擲三顆骰子,如果三個骰子都擲出你挑的號碼,莊家付你 3 美元。要是三個骰子裡出現兩個你挑的號碼,莊家付你 2 美元。

假如三個骰子裡只出現一個你挑的號碼,莊家付你 1 美元。如果你挑的號碼一個也沒有出現,那你要付莊家 1 美元。賽局用三個不同的骰子,你有三次機會贏,而且,有時候你還不只贏 1 美元,最多也不過輸 1 美元。

我們可以套用名主持人瓊安.李維絲(Joan Rivers)的名言(按:她的名言是:「我們能聊一聊嗎?」),問一句:「我們能算一算嗎?」(如果你寧願不算,可以跳過這一節。)不管你選哪個號碼,贏的機率顯然都一樣。不過,為了讓計算更明確易懂,假設你永遠都選 4。骰子是獨立的,三個骰子都出現 4 點的機率是 1/6×1/6×1/6=1/216,你約有 1/216 的機率會贏得 3 美元。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

僅有兩個骰子出現 4 點的機率,會難算一點。但你可以使用第 1 章提到的二項機率分布,我會在這裡再導一遍。三個骰子中出現兩個 4,有三種彼此互斥的情況:X44、4X4 或 44X,其中 X 代表任何非 4 的點數。而第一種的機率是 5/6×1/6×1/6=5/216,第二種和第三種的結果也是這樣。三者相加,可得出三個骰子裡出現兩個 4 點的機率為 15/216,你有這樣的機率會贏得 2 美元。

圖/envato

同樣的,要算出三個骰子裡只出現一個 4 點的機率,也是要將事件分解成三種互斥的情況。得出 4XX 的機率為 1/6×5/6×5/6=25/216,得到 X4X 和 XX4 的機率亦同,三者相加,得出 75/216。這是三個骰子裡僅出現一個 4 點的機率,因此也是你贏得 1 美元的機率。

要計算擲三個骰子都沒有出現 4 點的機率,我們只要算出剩下的機率是多少即可。算法是用 1(或是100%)減去(1/216 +15/216 + 75/216),得出的答案是 125/216。所以,平均而言,你每玩 216 次骰子擲好運,就有 125 次要輸 1 美元。

這樣一來,就可以算出你贏的期望值($3×1/216)+($2×15/216)+($1×75/216)+(–$1×125/216)=$(–17/216)=–$0.08。平均來說,你每玩一次這個看起來很有吸引力的賭局,大概就要輸掉 8 美分。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

尋找愛情,有公式?

面對愛情,有人從感性出發,有人以理性去愛。兩種單獨運作時顯然效果都不太好,但加起來⋯⋯也不是很妙。不過,如果善用兩者,成功的機率可能還是大一些。回想舊愛,憑感性去愛的人很可能悲嘆錯失的良緣,並認為自己以後再也不會這麼愛一個人了。而用比較冷靜的態度去愛的人,很可能會對以下的機率結果感興趣。

在我們的模型中,假設女主角——就叫她香桃吧(按:在希臘神話中,香桃木﹝Myrtle﹞是愛神阿芙蘿黛蒂﹝Aphrodite﹞的代表植物,象徵愛與美)有理由相信,在她的「約會生涯」中,會遇到 N 個可能成為配偶的人。對某些女性來說,N 可能等於 2;對另一些人來說,N 也許是 200。香桃思考的問題是:到了什麼時候我就應該接受X先生,不管在他之後可能有某些追求者比他「更好」?我們也假設她是一次遇見一個人,有能力判斷她遇到的人是否適合她,以及,一旦她拒絕了某個人之後,此人就永遠出局。

為了便於說明,假設香桃到目前為止已經見過 6 位男士,她對這些人的排序如下:3—5—1—6—2—4。這是指,在她約過會的這 6 人中,她對見到的第一人的喜歡程度排第 3 名,對第二人的喜歡程度排第 5 名,最喜歡第三個人,以此類推。如果她見了第七個人,她對此人的喜歡程度超過其他人,但第三人仍穩居寶座,那她的更新排序就會變成 4—6—1—7—3—5—2。每見過一個人,她就更新追求者的相對排序。她在想,到底要用什麼樣的規則擇偶,才能讓她最有機會從預估的 N 位追求者中,選出最好的。

圖/envato

要得出最好的策略,要善用條件機率(我們會在下一章介紹條件機率)和一點微積分,但策略本身講起來很簡單。如果有某個人比過去的對象都好,且讓我們把此人稱為真命天子。如果香桃打算和 N 個人碰面,她大概需要拒絕前面的 37%,之後真命天子出現時(如果有的話),就接受。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

舉例來說,假設香桃不是太有魅力,她很可能只會遇見 4 個合格的追求者。我們進一步假設,這 4 個人與她相見的順序,是 24 種可能性中的任何一種(24=4×3×2×1)。

由於 N=4,37% 策略在這個例子中不夠清楚(無法對應到整數),而 37% 介於 25% 與 50% 之間,因此有兩套對應的最佳策略如下:

(A)拒絕第一個對象(4×25%=1),接受後來最佳的對象。

(B)拒絕前兩名追求者(4×50%=2),接受後來最好的求愛者。

如果採取A策略,香桃會在 24 種可能性中的 11 種,選到最好的追求者。採取 B 策略的話,會在 24 種可能性中的 10 種裡擇偶成功。

以下列出所有序列,如同前述,1 代表香桃最偏好的追求者,2 代表她的次佳選擇,以此類推。因此,3—2—1—4 代表她先遇見第三選擇,再來遇見第二選擇,第三次遇到最佳選擇,最後則遇到下下之選。序列後面標示的 A 或 B,代表在這些情況下,採取 A 策略或 B 策略能讓她選到真命天子。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

1234;1243;1324;1342;1423;1432;2134(A);2143(A);2314(A, B);2341(A, B);2413(A, B);2431(A, B);3124(A);3142(A);3214(B);3241(B);3412(A, B);3421;4123(A);4132(A);4213(B);4231(B);4312(B);4321

如果香桃很有魅力,預期可以遇見 25 位追求者,那她的策略是要拒絕前 9 位追求者(25 的 37% 約為 9),接受之後出現的最好對象。我們也可以用類似的表來驗證,但是這個表會變得很龐雜,因此,最好的策略就是接受通用證明。(不用多說,如果要找伴的人是男士而非女士,同樣的分析也成立。)如果 N 的數值很大,那麼,香桃遵循這套 37% 法則擇偶的成功率也約略是 37%。接下來的部分就比較難了:要如何和真命天子相伴相守。話說回來,這個 37% 法則數學模型也衍生出許多版本,其中加上了更合理的戀愛限制條件。

——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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

討論功能關閉中。

大牌出版.出版大牌_96
3 篇文章 ・ 0 位粉絲
閱讀的大牌不侷限於單一領域, 視野寬廣,知識豐富,思考獨立。