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【Gene思書齋】潛意識正在控制你的行為嗎?

Gene Ng_96
・2013/12/03 ・4152字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 522 ・七年級

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《潛意識正在控制你的行為》Subliminal: How Your Unconscious Mind Rules Your Behavior)是本心理學好書,雖然作者是位理論物理學家。看完了這本書,就驚覺到原來我們平時對自我有多麼不知不覺。

意識僅是自我的冰山一角,還有更龐大的未知潛意識有待科學家去發掘。其實,潛意識對科學家來說,可能更像地球上的海洋,雖然佔了四分之三的面積,但我們對 它的瞭解,可能仍不如月球。我們對自己心裡真正在想啥,以及我們表現出來的行為,常常所知甚少。除非是得道高僧,大多數人都讓潛意識給悄悄操控了。

老實說,我對一位理論物理學家會寫出一本心理學的科普書感到十分驚訝,因為相對物理學的硬科學,心理學是軟科學,因為前者有嚴謹的數學推導,而且常常可以 控制良好的環境下做非常精準的實驗,可是後者嘛……我有些學物理的朋友甚至私下表示,對他們來說心理學根本不算科學XD 《潛意識正在控制你的行為》作者曼羅迪諾(Leonard Mlodinow)在加州理工接觸到了世界頂尖的神經科學家,因此對心理學產生了很大的興趣。

《潛意識正在控制你的行為》可讀性很高,還榮獲今年的「筆會/E·O·威爾遜文學科學寫作獎」(PEN/E. O. Wilson Literary Science Writing Award),這是由美國筆會(PEN American Center)頒發的文學寫作獎項之一,獎金一萬元美金,是由兩次榮獲普利茲獎(Pulitzer Prize)的哈佛演化生物學家E·O·威爾遜(E. O. Wilson)、好萊塢名星哈里遜·福特(Harrison Ford)以及E·O·威爾遜生物多樣性基金會(E. O. Wilson Biodiversity Foundation)創辦的。此獎項的目的是鼓勵如瑞秋·卡森(Rachel Carson)的《寂靜的春天》(Silent Spring)和詹姆斯·華生(James D. Watson)的《雙螺旋:發現DNA結構的故事》(The Double Helix: A Personal Account of the Discovery of the Structure of DNA)之類,向大眾介紹科學並且深具影響力的科普作品。

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《潛意識正在控制你的行為》是第三屆筆會/E·O·威爾遜文學科學寫作獎得主,第一屆得主是辛達塔·穆克吉(Siddhartha Mukherjee)的《萬病之王》(The Emperor of All Maladies: A Biography of Cancer)(請參見〈癌症的人性傳記-萬病之王〉),第二屆得主是詹姆斯·葛雷易克(James Gleick)的《資訊:一段歷史、一個理論、一股洪流》(The Information: A History, a Theory, a Flood)。這些不可多得的科普好書都有繁體中譯本。

曼羅迪諾是美國加州大學柏克萊分校理論物理學博士,曾任德國慕尼黑的馬克斯·普朗克物理及天文物學研究所(Max-Planck-Institute for Physics and Astrophysics)洪堡研究員(Alexander von Humboldt fellow),現任教於加州理工學院。在他唸博士班和早期在加州理工學院做研究期間,他發展了微擾理論(perturbation theory)來解決量子力學的特徵向量( eigenvalue)問題;在洪堡研究員期間,他研究介電質(dielectric media)的量子理論。

曼羅迪諾的生涯頗戲劇化,因為他實際參與了戲劇製作 :p 結束了洪堡研究員的工作後,1985年他隻身到好萊塢發展,並曾為當紅電視影集《神探亨特》(Hunter)、《百戰天龍》(MacGyver)、《星鑑 奇航記:銀河飛龍》(Star Trek: the Next Generation)等編劇。1993年,他離開好萊塢,改行去發展電動遊戲,和導演史匹柏(Steven Spielberg)、名星羅賓·威廉斯(Robin Williams)及華特迪士尼公司(Walt Disney)合作推出多款電動遊戲,還榮獲了幾項大獎;同時他也把理論物理的研究當作業餘嗜好,並著有《歐幾里得之窗》(Euclid’s Window: The Story of Geometry from Parallel Lines to Hyperspace)。

他在2005年回到加州理工任教,並且同時寫作科普書,著有《隨機法則》(The Drunkard’s Walk: How Randomness Rules Our Lives)和《費曼的彩虹》(Feynman’s Rainbow: A Search for Beauty in Physics)、與霍金合著《新時間簡史》(A Briefer History of Time)和《大設計》(The Grand Design)、與喬布拉(Deepak Chopra)合著《世界觀的戰爭》(War of the Worldviews: Where Science and Spirituality Meet — and Do Not)等科普好書。

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曼羅迪諾最新的《潛意識正在控制你的行為》打破了神經科學、心理學和哲學的傳統分野。《潛意識正在控制你的行為》指出,雖然藏在人心深處,可是人類可以相 當準確的擷取潛意識信號,因為潛意識的運作是人類的演化中生存機制的關鍵。在人類長久必須面野外艱險環境,人類無法啥都要由意識來做判斷才行動,臨機應變 的能力常常攸關生死。

過去榮格(Carl Jung,1875–1961)、佛洛伊德(Sigmund Freud,1856–1939)、詹姆斯(William James,1842–1910)、馮特(Wilhelm Wundt,1832–1920)和其他許多心理學家,都努力想詮釋人類的潛意識行為。然而他們運用的方法包括內省法、觀察外顯行為、研究腦部缺陷的病 患,或大腦中植入電極等等方法,只能提供模糊且間接的知識,無法清楚地解釋人類行為的真正根源。

直到這廿幾年,科學家才開始能以比較精確的方式,測量潛意識的運作。這要拜功能性核磁共振造影(functional magnetic resonance imaging,簡稱fMRI)所賜。fMRI藉由偵測血流增減,觀察大腦不同部位的活動情形,因為大腦活動會些微改變血流量,其3D成像定出更精確的大 腦結構與功能關係。

《潛意識正在控制你的行為》探討了百年來心理學關於潛意識的爭議,並且結合了神經科學的最新研究進展,以及許多有趣的心理學實驗,來探討關於我們所未知的 大腦知覺和決策,以及對我們行為的影響。曼羅迪諾的父母是納粹大屠殺下的倖存者,他在書中也多次提到,出生波蘭富裕家庭的母親在集中營歷劫歸來,落腳美國 伊利諾州的小鎮後,她的行為如何被改變。

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《潛意識正在控制你的行為》首先探討大腦的兩個層面,用許多有趣的例子指出,潛意識悄悄操控了意識,大腦的許多運作,大部分都在意識之外「喬事情」。我們 常常不假思察的判斷、感覺和行為,背後的真正原因往往出人意表,因為平時我們對潛意識的存在是多麼地不知不覺。我們並不明白我們為何做出的決定,而且環境 因子的影響也比我們所知的還巨大。許多行為經濟學的研究也一再顯示,我們常常不理性(請參見〈神經經濟學教您如何避免錯誤投資的大腦煉金術〉)。更賤的是,大腦甚至還會在我們的記憶中創造感覺。

《潛意識正在控制你的行為》用一個盲視(brightdsight)患者,演示即使意識無法「看到」東西,可是只要眼睛仍是正常的,潛意識仍舊處理來自眼 球的資訊。《潛意識正在控制你的行為》裡有一些實驗,讓你就可以馬上做做看,來實際瞭解到,原來我們的視覺有盲點、聽覺有漏洞,你看到的跟你聽到的,都已 經失真了。我們感受的世界並不真實,可是我們毫不起疑地全然接受潛意識捏造出的視覺,雖然讓我們有機會生存,卻不是最精確的圖像。

關於記憶,《潛意識正在控制你的行為》指出,我們其實「記得」那些從未發生的事。回憶時我們會不自覺的捏造事實,捏造出的記憶如一再被要求重新回想之下, 還會愈來愈根深蒂固。雖然不是故意的,但是記憶就是被扭曲了。所以眼見不能為憑,美國有百分之七十五的冤獄,都是目擊證人指證錯誤造成的。事實上,我們只 能記得重點,細節就全靠想像填補,這或許就是「羅生門」的由來。相機般的記憶力,反而會讓人生困難重重,因為小細節的改變就讓人連朋友都認不得了。我們常 創造出我們所相信的記憶,要植入假記憶並不困難。

《潛意識正在控制你的行為》繼續談到社交,指出沒有人能是孤島,尋求情感支持是我們的本能。人們會參加支援團體,反映了與他人聯繫的需要,顯示我們有希望 得到支持、認同和友誼的基本需求。我們不可能完全不管別人怎麼想,就是社交需要讓我們大腦演化出現在的心智,來推敲他人的想法。《潛意識正在控制你的行 為》也提到一項新學門-- 社會神經科學(social neuroscience),探討社會過程和社會行為的神經生物學機制,並且利用神經科學的概念和方法來啟發和完善社會過程和行為的理論。

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《潛意識正在控制你的行為》再來探討潛意識如何控制了你的社交行為。我們的手勢、體態、表情,以及說話時悄悄流露出的態度,已經無意間透露出我們不管想不 想顯露的訊息,也都會影響他人對我們的看法,並影響了我們對他人的看法,但我們卻毫無所覺。會靠非語言訊息察言觀色的人,就有好人緣。

怎麼說,比說啥更重要。多有說服力,深受音頻、音色、音量、抑揚頓挫、說話速度,甚至控制音頻和音量的方式等等影響;據說把妹時,低沈的嗓音更有效;而肢 體的輕微碰觸,也能改善他人對我們的好感;同樣的辯論內容,用聽的和用看的,勝負完全逆轉,《潛意識正在控制你的行為》舉了1960年甘迺迪(John F. Kennedy,1917-1963)和尼克森(Richard Nixon,1913-1994)總統的辯論為例,聽廣播的投尼克森贏了辯論,可是看電視的人卻認為甘迺迪贏了。

不過我們的喜好也可能是因為刻板印象(stereotype)而來的。《潛意識正在控制你的行為》指出,我們就是忍不住要分門別類貼標籤。沒有任何東西百 分百完全一樣的,我們在世上遇見的人事物全都獨一無二,但若如此看待人事物,我們恐怕會困惑到無法生存。為了加速對外界的反應,我們唯有把它們分類,把什 麼都歸為同類和異類。可是分類卻影響了我們的判斷。不過我們還是能用意識打破潛意識的分類,所以歧視還是不能有藉口的。

我們不僅會分類,也會分別同一國和另一國,內外分明地成群結黨。《潛意識正在控制你的行為》舉了「強盜洞」(Robber Cave)的心理學實驗為例,顯示嚴重到暴力相向的敵我認同感可以多沒道理。我們不一定喜歡每個人,但潛意識自我對內團體成員的喜好,都會再多一些。團體 認同,也決定了我們的所做所為。為共同目標而努力合作,是打破團體藩籬的契機。

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雖然我們有社交需求,但我們同時也在演潛意識的獨角戲。《潛意識正在控制你的行為》指出,我們可能永遠沒辦法知道,怎麼會有這種和那種感覺。我們甚至要到 顫抖時,才知道我們生了氣;也要到流淚時,才知道我們傷了心。生理反應也會影響我們的情感,控制好身體,就能調整情緒,反之亦然,這在禪修和瑜珈訓練中早 就不是秘密。大腦也是編造理由的高手,當試著解釋自己的感覺和行為,大腦會從儲存的社會規範心智資料庫中,找出看似合理的答案。

《潛意識正在控制你的行為》最後談到,自我形象和外界認知總有很大的落差,我們就是忍不住自我感覺良好。怎麼想,就會看到啥,一旦關係到自己,就很難客 觀,連科學家都不見得能公正。跟自己見解相同的,就是合理的,反正我們會找理由來合理化。潛意識這個未知的自我,怎麼竟然如此霸道地主導著意識呢!?可是 潛意識卻也是雙面刃,少了潛意識,我們會完全迷失自己。想成功,一定要相信自己!潛意識讓我們可以對這殘酷的世界抱著正面的想像,才有勇氣去面對各式各樣 的人生挑戰!

本文原刊登於【GENE思書軒】,並同步刊登於The Sky of Gene

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Gene Ng_96
295 篇文章 ・ 30 位粉絲
來自馬來西亞,畢業於台灣國立清華大學生命科學系學士暨碩士班,以及美國加州大學戴維斯分校(University of California at Davis)遺傳學博士班,從事果蠅演化遺傳學研究。曾於台灣中央研究院生物多樣性研究中心擔任博士後研究員,現任教於國立清華大學分子與細胞生物學研究所,從事鳥類的演化遺傳學、基因體學及演化發育生物學研究。過去曾長期擔任中文科學新聞網站「科景」(Sciscape.org)總編輯,現任台大科教中心CASE特約寫手Readmoo部落格【GENE思書軒】關鍵評論網專欄作家;個人部落格:The Sky of Gene;臉書粉絲頁:GENE思書齋

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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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聊八卦可以防止我們被朋友搭便車、詐騙?——《人類文明》
天下文化_96
・2024/06/17 ・1337字 ・閱讀時間約 2 分鐘

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間接互惠的要件之一:聊八卦

間接互惠(indirect reciprocity)的概念認為,受益者並不是直接回報給同一位利他的施恩者,而是會把恩惠轉給其他人。A 幫助 B,B 再幫助 C,C 再幫助 D,依此類推。於是,恩惠就能在社群裡傳出去,遲早也能回到 A 身上。種下的因,總有一天能得到最後的果。

而且這還能談到下一個層次:如果有個 Z,在 A 幫助 B 時,親眼見證了這件事,發現 A 是個慷慨的好人,他也會因為想和 A 建立關係,所以願意幫助 A。於是,就算這兩個人無法符合直接互惠所需要的「後會有期」條件,也能因為整個群體的利他行為而受益。樂於助人,自己就更可能得到幫助,至於那些不想幫助別人、只想貪小便宜的人,則是可能遭到懲罰或受到排擠。像這樣的間接互惠,是人類一種格外複雜的合作形式,需要兩項其他動物都辦不到的條件。

第一項條件是,不管互動雙方的行為是慷慨是自私,除了需要有目擊者親眼看到,還必須能把這項寶貴的資訊,分享到整個群體共有的資料池。也就是說,社群成員得愛聊八卦才行。如果大家都能知道某個人不值得信任、總是只接受別人幫助卻都不回報,等到下次這個人又碰上麻煩,社群成員就不會再伸出援手。

英文有句諺語說「騙子發不了財」(cheats never prosper),但不能說完全正確:騙子常常在短時間內還是能得逞,特別是在那些規模比較大、大家彼此比較不認識的社群;只是遲早仍然會東窗事發,讓自己名聲掃地。所以,想讓間接互惠的機制不被那些只想貪小便宜的人搞垮,聊八卦就是一個關鍵的必備條件,而且無論是營火旁、或是茶水間,人類實在是哪裡都能聊。事實上,相較於其他靈長類動物是用理毛之類的活動來建立關係,人類是以閒嗑牙、聊八卦取代了這些活動。

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想讓間接互惠的機制不被那些只想貪小便宜的人搞垮,聊八卦就是一個關鍵的必備條件!圖/envato

像這樣把個別成員的行為,拿來在社群裡大談特談(就像是一個由閒聊建立起的社群網路),就會打造出一套名聲系統,可用來判斷適不適合試著和某個人合作。某人對待他人慷慨大方,就能建立良好的名聲;老愛占別人便宜,也就會惡名遠揚,讓人知道以後可得敬而遠之。行為友善的人,其他人在未來幫助他們的機率也會比較高,於是在天擇的機制裡就能占點上風。所以說到頭來,仍是演化塑造了人類的心理,讓我們在意自己的名聲,聊八卦就成了確保大家別心存僥倖的機制。

在一個會聊八卦的社會裡,生活的第一守則就是要小心自己做的事;或者更重要的是,要小心自己做的事給別人的觀感。於是,人類社會也就成了一個人人都在猜測別人想法的社會——須推斷別人的動機與態度,評估自己的行為在他人眼中的樣貌,好維護自己在外的名聲。我們所謂的「良心」就是這樣的產物之一:內在的這股聲音,警告我們可能有人在看,要我們想想別人可能的觀感,好讓自己免受社會的制裁。

——本文摘自《人類文明:生物機制如何塑造世界史》,2024 年 05 月,天下文化出版,未經同意請勿轉載。

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為期刊拍張封面 顯微鏡下的科學魔法
顯微觀點_96
・2024/05/27 ・3010字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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本文轉載自顯微觀點

希爾思使用VS120拍攝,小鼠大腦矢狀切口上的染色圖像。圖片來源:EVIDENT|Olympus官網

「我開始拍攝美麗的影像是出於興趣,因為我喜歡神經科學圖像藝術性的一面。」

史蒂芬妮.希爾思(Stephanie Shiers)是美國德州達拉斯大學的認知神經科學家,她拍攝的顯微鏡影像曾被選作多本期刊的封面,包括《神經科學雜誌》 (The Journal of Neuroscience)、《科學轉化醫學》 (Science Translational Medicine)等。要怎麼做才能讓自己拍攝的作品登上期刊封面呢?

希爾思在 2019 年取得認知和神經科學博士學位,目前從事疼痛研究,以移植捐贈者的神經組織探索慢性疼痛的臨床前機制和治療方法。

最驕傲的時刻——影像獲選期刊封面

希爾思攻讀博士期間,當第一篇論文獲得刊登且拍攝的照片一同被選為封面發表時,是她最引以為傲的時刻。她表示,第一篇論文被發表本身已經很令人興奮,當時並未預期會獲選封面,「因為我只是基於我對神經科學藝術的熱愛,而拍攝漂亮的圖片」。

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事實上,論文中所有影像都使用 40 倍物鏡拍攝,但她後來決定使用 100 倍物鏡拍攝,以捕捉一些漂亮的影像,加以觀察。

「我能看到所有的樹突和軸突初始段,這看起來令人震撼!」當希爾思與她的指導教授分享時,教授鼓勵她投稿期刊封面,同時提交論文。

希爾思表示,在攻讀博士學位時,面對周遭的同行都非常專業,自己曾感到無所適從。然而,當成功的數據和封面影像出現時,過去辛勤的工作和壓力都值得了。

歷經徬徨 受科學魔法吸引踏上研究路

對於自己選擇踏入神經科學研究,並繼續攻讀博士、成為科學家,希爾思坦承自己也曾經歷徬徨。「因為不知道自己想做什麼」,希爾思大學時曾選了三個主修、一個副修。

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原想攻讀醫學院的希爾思,在接受緊急救護技術(EMT)訓練時,意識到自己不想當醫師。因此她又選了神經科學和歷史專業,因為她自認可能喜歡人文學科、可能想成為律師。

直到完成學士學位後希爾思仍不清楚自己的職涯方向。但當她加入校內實驗室時,發現自己「真的很喜歡」,進而申請進入加州大學戴維斯分校的 NeuroMab 研究機構(UC Davis/NIH NeuroMab facility),從事免疫組織化學的工作。

在這份工作中,希爾思研究進行免疫組織化學染色、抗體驗證,在顯微鏡下觀察「肉眼」看不見的東西。這時她意識到「科學是最我們所擁有,最接近魔法的東西」,也因此確認了職業道路——走上學術研究之路。

而現在對希爾思來說,最難忘的時刻莫過於帶領在實驗室掙扎的學生領略科學的奇妙。

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曾經有一名學生未受太多訓練,因此希爾思帶著她完成染色工作、教她操作共軛焦顯微鏡;而當學生第一次看到顯微鏡下的影像時,露出驚訝的表情。 「看到別人也能體驗到科學的神奇,真是太好了!」希爾思這麼說道。

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圖片來源:擷自《Science Translational Medicine vol. 13, issue 595》封面

超敏通道

圖像顯示小鼠背根神經節表現瞬態受體蛋白 5 (TRPC5,紅色)編碼瞬時受體電位規範 5(TRPC5,紅色)、抑鈣基因相關胜肽(CGRP,綠色)、P2X3 受體(藍色)和神經絲蛋白 200(青色)的基因。

希爾思為〈Transient Receptor Potential Canonical 5 Mediates Inflammatory Mechanical and Spontaneous Pain in Mice.〉的共同作者。

本篇論文主要探討,多種原因引起疼痛超敏反應,其中 TRPC5 的活化增加了囓齒動物對疼痛的敏感性,而 TRPC5 通道也在人類感覺神經元中表現,因此研究認為 TRPC5 抑制劑可能可有效減輕患者的疼痛超敏反應。

拍科學藝術照 封面也可以很抽象

對於如何拍出「封面等級」的科學藝術照,希爾思也給出幾點建議。首先,她強調擁有適合的儀器至關重要,以降低信噪比和提升影像品質。

此外,研究者必須接受更多基礎訓練。她表示,過去自己雖操作過很多次顯微鏡,但主要使用明視野照明觀察。直到開始博士課程後學習神經解剖學、蛋白質定位等知識,使用免疫螢光染色最適當的卻是使用暗視野照明。因此持續接受培訓,了解如何正確使用顯微鏡也是非常重要的。

希爾思也建議,在實驗數據收集階段,就可預先規劃影像拍攝;一邊構思論文中需要使用的圖像和材料,如果材料和研究內容一致,就當場拍攝解析度更高的影像。

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她也鼓勵研究者不斷嘗試新事物,例如使用不同染劑(明視野病理染色劑、鈣染色劑等)與顯微鏡搭配,將更容易拍攝出引人注目的影像。

希爾思鼓勵研究者盡可能地投稿封面影像,並強調封面不必與數據收集所用的影像完全相同;甚至許多期刊封面的圖片可以是抽象的、不一定要和照片一樣真實。

物種特異性表達

以原位雜合技術(in situ hybridization,左)和空間轉錄(Spatial Transcriptomics,右)並置的人類背根神經節,用於描述感覺神經元轉錄譜的特徵。

痛覺受器是專門的感覺神經元,存在於背根神經節(DRG)和三叉神經節中,對生成最終疼痛感知的神經元信號至關重要。

希爾思為〈Spatial transcriptomics of dorsal root ganglia identifies molecular signatures of human nociceptors.〉的第二作者。

本篇研究試圖為人類疼痛受器生成等效訊息,利用空間轉錄數據識別痛覺受器的轉錄組特徵,並藉以識別物種間差異和潛在的藥物靶點。

Sciencetrans2022 1
圖片來源:擷自《Science Translational Medicine (vol. 14, issue 632》封面 
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圖片來源:擷自《The Journal of Neuroscience vol. 38, issue 33》封面

圖像為患有神經性疼痛的小鼠內側前額皮質神經元,紅色為 PV 陽性細胞小白蛋白陽性中間神經元(紅色)與軸突初始段標記(Ankyrin-G,綠色)和核標記(DAPI,藍色)的共同標記。

希爾思為〈Neuropathic Pain Creates an Enduring Prefrontal Cortex Dysfunction Corrected by the Type II Diabetic Drug Metformin But Not by Gabapentin〉的第一作者。

認知障礙是神經性疼痛的共病。本篇研究使用原治療糖尿病的藥物二甲雙胍,治療神經疼痛 7 天後出現逆轉,包括功能和解剖學出現變化,顯示該藥物或可老藥新用於治療神經性疼痛及其認知合併症。

參考資料

  1. https://www.olympus-lifescience.com/en/discovery/behind-the-lens-dr-stephanie-shiers-creates-cover-worthy-neuroscience-art/
  2. Sadler, Katelyn E et al. “Transient receptor potential canonical 5 mediates inflammatory mechanical and spontaneous pain in mice.” Science translational medicine vol. 13,595 (2021).
  3. Tavares-Ferreira, Diana et al. “Spatial transcriptomics of dorsal root ganglia identifies molecular signatures of human nociceptors.” Science translational medicine vol. 14,632 (2022).
  4. Shiers, Stephanie et al. “Neuropathic Pain Creates an Enduring Prefrontal Cortex Dysfunction Corrected by the Type II Diabetic Drug Metformin But Not by Gabapentin.” The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience vol. 38,33 (2018).

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從細微的事物出發,關注微觀世界的一切,對肉眼所不能見的事物充滿好奇,發掘蘊藏在微觀影像之下的故事。