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開車,傷人?不開,傷己!

銀髮心理科普知識推廣_96
・2013/08/19 ・1885字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 538 ・八年級

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For elders, it may hurt others to drive, but hurt themselves not to.

兩個多月前,台北市發生了一起高齡駕駛者撞死高齡行人的新聞事件,一時之間,關於年長者開車風險的討論,紛紛躍上媒體版面,其中也包括借鑒鄰國日本的相關經驗

以日本為例,針對七十歲以上的年長者,政府除了縮短更換駕照的期限並要求通過相關測驗,更進一步鼓勵年長者主動繳回駕照以換取種種優惠 (參考過去文章,了解更多國家針對年長者駕駛的限制)。反觀台灣,目前尚未制訂全國適用的高齡駕駛者退場機制,僅有大台北地區施行了零星的因應措施。其一為台北市區監理所針對連續兩次未換照的七十歲以上駕駛人,寄發催換通知,並檢附「自我健康評估檢表」,若駕駛人自我評估出現老化徵兆而不適合開車,則採柔性勸導方式鼓勵其自主繳回駕照註銷。其二仍由台北區監理所主導,自今年5月20日起推出70歲以上的的駕駛人可用放棄駕照的方式換取悠遊卡的活動,至八月初500張悠遊卡已被換領一空。

針對高齡駕駛的安全問題,當前輿論似乎是一面倒地認為高齡駕駛風險過高,危害公共安全甚鉅,宜從嚴管制,彷彿只要降低年長者長開車的比例,天下就此太平。反正,一般人大多如此相信,老人家開不開車,沒差啦!但不說你可能不知道,開不開車對於年長者自身的身心健康其實大有影響。關於高齡者「戒絕駕駛」(driving cessation)之學術研究在國外已經汗牛充棟,也值得我們多加瞭解!

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Choi et al. (2012)系統性地回顧了過往關於高齡者「戒絕駕駛」的實證研究,並建議此一研究課題應置於「壓力-應對」(stress-coping)的理論分析架構下思考,才能獲致更為全面的觀察。首先,我們需要瞭解有哪些壓力源(stressors)足以致使年長者「戒絕駕駛」?其次,「戒絕駕駛」又會帶來哪些不利的健康後果?最後,「壓力源 ──>戒絕駕駛──>健康後果」的因果關係,是否又會受到個人的應對策略(coping strategies)、心理資源、社經背景或環境因素的影響而產生變化?

具體而言,健康不佳固然會促成高齡者做出放棄開車的決定,但研究也顯示,一旦停止開車,高齡者往往也會隨之減少戶外活動與社交活動,而令身心健康加速惡化。追根究柢,高齡者決定是否繼續開車的「初級壓力源」(primary stressor)不外乎有三者,亦即認知、視力與功能障礙。這些障礙一旦出現,可能接著誘發出內在(如:自己對於開車感到焦慮)或外在(如:家人或醫生要求不得再開車)的「次級壓力源」(secondary stressor),而導致高齡者自願(內在壓力>外在壓力)或被迫(外在壓力>內在壓力)決定停止開車。不同壓力源的排列組合與「戒絕駕駛」的理由之差異(自願 vs. 被迫)對於身心健康的影響之廣度與深度,就是一個值得繼續深入研究的課題。

再者,「戒絕駕駛」的城鄉差異也值得關注。顯而易見的是,城市裡由於大眾運輸普及、人口稠密,身處其中的高齡者因此更有可能較早放棄開車,也更傾向自願做出這項決定,對於「戒絕駕駛」這件重大生命事件也因為可獲得較多資源而有較佳的調適。但對於鄉村中的高齡者而言,可就不是這麼一回事。以駕照換取悠遊卡的政策為例,儘管立意良善也值得稱許,但由「壓力-應對」(stress-coping)的理論分析架構觀之,這個政策也因為只有「天龍國限定」而顯得美中不足。

為了探究從開車到不開車的這個轉換(transition)如何引發負面情緒,Windsor et al. (2007)發現,「戒絕駕駛」會導致個人的自覺掌控感(sense of perceived control)降低,從而提升個人的憂鬱症狀。因此,從社會認知理論的角度看來,一些能夠增加個人自我掌控感或自我效能感的介入活動,應該可以緩衝「戒絕駕駛」對於身心健康的不良影響,例如教導高齡者如何利用網路購物、參與網路社群活動。或者,透過由社工員提供的「活動力諮商」(mobility counseling ),以瞭解高齡者的交通需求並協助其尋找替代方案,也會有所幫助(Carr and Ott, 2010)。

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系列電影「玩命關頭」(Fast & Furious)中有一句經典台詞:「不開車,毋寧死」(ride or die)。大多數的高齡駕駛人或許不會像Toretto (Vin Diesel在電影中的角色)一樣對於「戒絕駕駛」反應如此激烈,但從前文可知,開不開車,對於高齡者的身心福祉的確大有關係。為人子女者,除了考慮是否「該讓老爸老媽繼續開車?」(註)或許也該開始關注,老爸老媽不再開車之後的健康變化。至於政府,要讓高齡者放棄開車,可以,但請先記得規畫好其他高齡友善的交通替代方案。

(註)「該讓老爸老媽繼續開車?」康健雜誌144期。2010年11月。

參考文獻

  • Carr, D.B., Ott, B.R. (2010). The older adult driver with cognitive impairment: “It’s a very frustrating life”. JAMA, 303(16):1632–41.
  • Choi, M.J., Adams, K.B. & Mezuk, B.A. (2012). Examining aging processes through the stress-coping framework: Application to driving cessation in later life. Aging and Mental Health, 16 (1), 75-83.
  • Windsor, T.D., Anstey, K.J., Butterworth, P., Luszcz, M.A., & Andrews, G.R. (2007). The role of perceived control in explaining depressive symptoms associated with driving cessation in a longitudinal study. The Gerontologist, 47, 215–223.
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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

  • 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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老人行動安全注意重點!避免家中長輩跌倒受傷
careonline_96
・2024/07/26 ・1639字 ・閱讀時間約 3 分鐘

年紀大了,最怕什麼呢?相信許多人的答案是「怕跌倒」。跌倒之後,可能骨折,可能十天半個月下不了床,甚至還需要動手術,對日常生活影響極大。

老人容易跌倒的原因很多,有些跟環境有關,有些則與個人健康狀況,像是視力、血壓、藥物使用、與平衡步態有關。今天我們就從各方面來看看,究竟要怎麼做才能減少跌倒的機會!

家裡環境調整重點!

首先,採光要充足,不要太昏暗。在樓梯間或往浴室的路上,可以加裝感應燈,可以看清楚通道。

在樓梯或浴室要加裝扶手,可以的話兩側都要裝。而且要養成「扶著扶手」的習慣,無論是上樓、下樓、或在浴室內移動的過程,都盡量扶著扶手。

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維持家裡的整齊清潔,順手就要把衣服、鞋子、書籍等收好,盡量不要在走動路線放置物品,堆滿雜物。

如果有鋪地毯的話,要確認地毯有固定好。在裝潢的時候,盡量不要做鋪一小塊的地墊、地毯的設計,否則容易滑倒。

面對視力問題!

年紀變大後,視力、聽力、和反射速度沒那麼好,都會讓人更容易跌倒。如果發現視力變差,最好上眼科確認問題,如果有老花眼,可以戴眼鏡矯正視力,並要花點時間習慣自己的新眼鏡。若是白內障影響了視力,需要開刀移除白內障。

注意姿態性血壓變化!

血壓變化是常見的跌倒原因,患者會說:「我就早上起來,下床走個兩步就跌跤了。」這是因為變換姿勢的時候,像是突然起身會讓血壓下降,因此最好要放慢速度,早上起身要下床前,可以坐在床邊,確認不會感到頭暈或其他不適之後再站起來,千萬不要急躁。另外,可以與醫師討論是否要穿彈性襪,減少血液滯留於腿部。

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注意使用的藥物種類!

本身的疾病和使用的藥物也會增加跌倒的機會。如果因為尿失禁而常常需要趕到廁所的話,跌倒的機會就上升了。而平時最常見會造成跌倒的藥物是鎮定劑及安眠藥,吃了會比較頭暈並影響意識狀況,可以的話要盡量避免。另外記得少喝酒,免得影響平衡。

平常若在不同的門診科別各自拿了藥,並服用多種藥物的話,藥物之間的交互作用也可能會影響患者的安全,建議可以找一般內科醫師或家庭醫學科醫師確認過自己服用的多種藥物,並盡量簡化藥物,才能減少身體的負擔。尤其當吃了藥物後會感到很想睡或頭暈暈的話,務必向醫師反應。

平衡與步態也是重點!

我們的肌肉質量常常會因為年紀增長而流失,進而影響到走路的平衡和步態。本身如果有糖尿病的人,更要特別小心。血糖高容易導致腿部神經病變,對步態與平衡很有影響。所以,平常要制定運動計畫訓練平衡與步態,規律運動對保持肌肉質量與活動度很有幫助,身手會比較協調,也能保住骨質;若自己對這方面比較沒有概念,可以尋求物理治療師的專業意見,並要評估是否需要使用拐杖、四腳拐杖等輔助,減少跌倒的機會。

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為什麼不要對重聽的阿嬤大叫──不只是沒禮貌的問題
雅文兒童聽語文教基金會_96
・2024/06/04 ・3173字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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  • 文/張逸屏|雅文基金會聽語科學研究中心 主任/研究員

端午節時,幼兒園大班的晴晴跟著爸爸媽媽回阿嬤家過節,晴晴興奮地跟阿嬤分享前幾天在學校聽的故事「紅盒子裡的祕密」,但是,最近開始出現重聽情況的阿嬤,常常聽不清楚或聽錯,不是說「啥?什麼?」,不然就是把「驢子爺爺」聽成「吳爺爺」。於是,晴晴不自覺地愈講愈大聲,希望能讓阿嬤聽清楚,當阿嬤還是聽得霧煞煞,晴晴只好更大聲!最後,大聲到爸爸從廚房跑出來罵晴晴:「怎麼可以對阿嬤講話這麼大聲、太沒禮貌了!」晴晴委屈地哭了起來……

大家應該都有碰過被身旁的人提醒跟這位長者說話要大聲一點的經驗吧?根據世界衛生組織的數據[1],60 歲以上高齡人口中,約有 1/4 的人患有足以造成生活障礙的聽力損失(disabling hearing loss)。然而,說話大聲一點,真的可以讓重聽的年長者聽得比較清楚嗎?一般來說,嗓門特別小的人,或是原本用悄悄話的方式在說話,這時提高到一般音量應該會有用。然而,若是一般音量的情況下,大聲說話、甚至大吼大叫,其實是不怎麼管用,更可能會有反效果的[2]。這樣違反直覺的情況,是什麼緣故造成的呢?

圖一/大吼大叫往往不會讓重聽的人聽得更清楚(圖片來源:Pixabay)

大聲不是比較聽得清楚嗎?

一般直覺上會認為,既然重聽或有聽力損失,就是講大聲一點應該就能聽得到了,不是嗎?事實上,由於「語音組成」及「聽力損失特性」這兩大因素,會使得加大音量卻反而有聽不「清楚」語音的問題。

然而,在解釋上述兩大因素之前,必須先釐清聽得「到」不一定聽得「清楚」。大家應該都有這樣的經驗,在有噪音或距離較遠的情境下,例如在廚房洗碗時,家人在客廳說話,我們會聽「到」家人在說話的聲音、也可能聽到大致的內容或是部份內容,但卻沒辦法聽「清楚」完整的內容、或是有聽錯的情況。而重聽或聽力損失的情況也很類似,因為聽力損失有不同的程度,一般年長者的重聽不會是完全聽不到的情形,因此老人家常會說「我都有聽到啊!是你講話不清楚。」

語音組成:聲母和韻母

那麼,當音量變大、卻反而「聽不清楚」,到底是什麼原因造成的呢?一般來說,聽不清楚的通常是指語音當中的聲母(子音)無法被完整地傳遞與接收。回想一下,小時候在學注音符號時,拼音時寫在上面的就是聲母(子音)、下面的則是韻母(母音)。圖二以「沙」(/ㄕㄚ/)為例,可以看出子音/sh/(聲母/ㄕ/,但只有氣音的部份)的部份音量小,且集中在高頻帶,而母音/a/(韻母/ㄚ/)的部份則是音量大,且相對集中在較低頻的區塊。然而,當我們試著說大聲一點,也就是把音量放大時,無論我們怎麼嘗試,都只能放大母音部份的音量[3],子音部份的音量都還是很小。甚至,我們可以試試看只針對子音的部份(如/sh/, /s/, /t/等音)「大叫」,會發現根本沒有辦法做到。

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圖二/語音的組成分為聲母(子音)和韻母(母音)。以「ㄕㄚ」(/sha/)音為例,從上半部的聲音波形可看出,子音(/sh/)的音量(振幅)比母音(/a/)要小得多;下半部則是聲譜圖(spectrogram),縱軸代表頻率,子音(/sh/)的頻率成份集中在高頻帶(黑色集中在較上方),母音(/a/)則是低頻相對較多。

然而,在語音中音量較小的子音才是主要提供清晰度的來源[3,4],曾有研究發現,若將語音中子音主要所在的高頻帶(1000 Hz 以上)去除掉之後,語音清晰度只剩不到 40%;反之,若將母音主要所在的低頻帶(500 Hz 以下)去除,語音清晰度仍有 95%[4]。試試看,若將一句話當中的子音都省略掉,那麼「他今天去上班」就會變成「阿因煙玉ㄤˋ安」,會變得非常非常難以理解。

聽力損失的特性:高頻通常較嚴重

大多數老年性的聽力損失是屬於高頻聽損[5],也就是在較高頻率的部份比較聽不清楚。這個類型的聽損者,就常會有前面所提到的感受:「我都有聽到,但我就是聽不清楚、沒有辦法理解內容!」而如果本文一開始提到的晴晴,因為阿嬤聽不清楚而愈說愈大聲時,卻如同前述,語音當中只有阿嬤原本就聽得到的母音部份變大聲了,但應該是要帶來語音清晰度的子音卻沒有辦法同樣變大聲。即使說話者不斷把音量加大,原本是希望能讓對方聽清楚,豈料適得其反,讓子音和母音之間的音量差距更大,更加劇了不清晰的問題,造成了愈大聲反而愈聽不清楚的矛盾現象。

助聽器科技來幫忙:音量壓縮

那麼,要如何才能讓重聽的長輩,或是聽力損失者能夠聽得清楚呢?如果對生活溝通已經造成困擾,應該要尋求專業耳科醫師和聽力師的協助,嘗試配戴設定適當的助聽器。助聽器的功能不只是放大聲音,還具備了「音量壓縮」的科技[6],讓小聲的聲音放大較多、大聲音量的聲音放大少一些。若套上前述子音和母音相對音量的概念,那就是能讓較小聲、原本聽不清楚的子音變得清楚,提高語音的清晰度。不過,配戴助聽器會需要一段時間的適應,同時也需要和聽力師討論生活上聆聽的需求,才能找到最適合自己的設定。並不是到藥局隨意買一副助聽器,以為戴上就能解決聆聽的所有困難喔!

和聽損者談話的小撇步:正常音量、稍慢語速、發音清楚

除了配戴助聽器之外,溝通策略[1,7]的運用也很有幫助註1。從前面的解釋已經了解到,大吼大叫對聽損者理解語音不但沒有幫助,甚至會有反效果。所以在語音本身上面,可以調整的部份不在音量,而是速度和發音清楚。因此,用一般的音量、語速稍微放慢、發音清楚一點但保持自然,這幾個小撇步可以幫助聽損者聽清楚。同時也可試著換句話說,或是搭配手勢動作來幫助理解。

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其他還有一些策略,包括先取得聽損者的注意力,讓他知道您在跟他說話,避免環境噪音或多人同時說話,這些方法可讓聽損者專注在要聽取的語音訊息上,並減少干擾。此外,建議環境的光線要充足,並可稍微靠近聽損者、讓他能看清楚您的臉部,這麼做可讓聽損者獲取臉部表情和口形等線索,幫助解讀語音訊息的內容,即便聽損者不一定有練過讀唇,但口形線索確實會有幫助,您可以留意看看在很吵雜時,若能看到說話者的臉及口形(當對方沒有戴口罩)時,會比較容易聽清楚。

相信若是晴晴運用了上面所提到的這些溝通策略,不但可以快樂地跟阿嬤分享在學校發生的事,享受愉快的祖孫親情時光,也不會被爸爸罵對阿嬤沒禮貌了喔!

圖三/與聽損者談話時,除了正常音量、稍慢語速、發音清楚等小撇步以外,在光線充足的地方談話,讓聽損者能看到說話者的臉部表情和口型輔助語音接收,也是很好的策略。(圖片來源:Pixabay)

註1 :欲了解更多溝通策略,可參考雅文基金會「聽損溝通小學堂」和「微聽損網站-聽說策略」

參考資料

  1. World Health Organization. (2024/02/02). Deafness and hearing loss. Retrieved from https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/deafness-and-hearing-loss
  2. Painter, K. (2013/03/10). How to talk to a hearing impaired person? Don’t shout. USA TODAY. Retrieved from https://www.usatoday.com/story/news/nation/2013/03/10/talking-hearing-impaired/1965127/
  3. DPA Microphones. (2021/03/04). How to improve speech intelligibility when amplifying the voice. Retrieved from https://www.dpamicrophones.com/mic-university/how-to-improve-speech-intelligibility-when-amplifying-the-voice
  4. DPA Microphones. (2021/03/03). Facts about speech intelligibility. Retrieved from https://www.dpamicrophones.com/mic-university/facts-about-speech-intelligibility
  5. Victory, J. (2024/02/21). Understanding high-frequency hearing loss: This kind of hearing loss affects speech clarity. Retrieved from https://www.healthyhearing.com/report/52448-Understanding-high-frequency-hearing-loss
  6. 張逸屏(2022/01/07)。長輩常抱怨助聽器噪音大?——孝子們該認識的「音量壓縮」科技。泛科學。取自https://pansci.asia/archives/339307
  7. UCSF Health. (n.d.). Communicating with people with hearing loss. Retrieved from https://www.ucsfhealth.org/education/communicating-with-people-with-hearing-loss

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雅文兒童聽語文教基金會_96
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