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你到底有多愛我?

賴 以威
・2014/01/02 ・2307字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 481 ・五年級

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Photo Credit:Lauren Lionheart
Photo Credit:Lauren Lionheart

數學相當強調「量化」的概念。用熱戀中的情侶最愛說的話來舉例就是——你到底有多愛我?

這是個很難回答的問題,跟「數學到底能幹嘛?」差不多困難。要是隨便說個「超愛的」,恐怕對方會立刻展現出約莫一平方公分的白眼,貞子從電視機裡爬出來時的極限也差不多是這樣了(很,很老的梗嗎?)。

在與各位分享該如何回答這個問題前,我們先看看生活中其他事物是如何量化的。

※   基準是量化的基準

最常見的數量當屬「長度」了。

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理化課本有教過,公尺最早的定義是:通過巴黎的經線,從赤道到北極的距離的千萬分之一。之後,人們還製作了一架米原器(Mètre des Archives),以零度時米原器的兩道刻度距離,定義為一公尺。科技進步,手機日新月異,手機不僅是必需品,還是一種時尚品。公尺的定義也不遑多讓,不斷更新,越來越精準,如今最時髦的定義是:光速的1/299792458。

用光速、經線、甚至用幾隻 iPhone 來作基準都無所謂(答案是 8 隻 iPhone 約為1公尺),重點是要有「基準(reference)」。任何量化都是相對的概念,我身高一米七,意思即是我整個人是赤道到北極距離的千萬分之 1.7 ,或光走 5.670589618 奈秒的距離。

原來矮子如我,低頭看自己的腳也有時間差,真感人。

我們只是將這段長度取名為「公尺」,要叫他阿姆斯特朗旋風炮也可以,目的只是為了省略掉原本那一長串,有關經線或光速,講出來大家也無法想像的長度。

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※   再奇怪的東西,都可以量化

只要有基準,誰都可以被量化。

好比「辣」這種因人而異的感覺,也可以量化成:甜椒 0~5 度,普通辣椒約 10,000 度(也跳太快),知名的辣椒醬 Tabasco 則是 2,500~5,000 度。辣度的基準來自於從食物中萃取一單位的辣椒素,加水稀釋,再找一位可憐蟲來品嘗。不考慮品嘗過程中造成的液體損失,不考慮可憐蟲的味覺。當這位可憐蟲用那媲美梁朝偉在《東成西就》裡的一雙厚唇說「我吃不出來有辣的感覺了」,稀釋溶液與原本辣椒醬的比例,就是辣度(Scoville Scale)。

糖度也是類似的測量方式,擔任基準點的一度糖度( Brix ),即是 1 克蔗糖融在 100 克水中的糖度。有了基準點,便可以用各種方式去量化不同水果、飲料的糖度。

每次我去飲料站時,都很想對著店員大喊:「我要糖度 10 Brix 的葡萄柚綠茶,不要再跟我說什麼微糖、三分糖了!」

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不過,可能會被當瘋子吧。一定會的。

Photo Credit:Ari Helminen
Photo Credit:Ari Helminen

絕對的基準,不如相對的基準

解釋辣度時,我們可以發現到有個彆扭的地方,辣度跟資本主義社會的財富一樣,甜椒只有可憐的 2、3 度,Tabasco 為 5000 度,特立尼達蠍子壯漢 T 辣椒將近 150 萬辣度。在這種情況下,比起使用「絕對」的辣度作為基準點,我們更常使用「相對」的基準點。好比說,講起國人一年吃過的便當盒堆疊起來有多高,要是超級高,媒體可能會說「有幾棟101高」。我們也可以用辣度這條線上,連續的兩項產品做為基準點:特立尼達蠍子壯漢T辣椒是一般辣椒的150倍,一般辣椒是Tabasco的2倍,Tabasco則是甜椒的2500倍。

這樣量化的好處是,量化的倍數會比較小,比較好想像。但缺點則是,要是想知道特立尼達蠍子壯漢T辣椒是Tabasco的幾倍,就得牽扯到比加減要麻煩的乘除運算。

某些數學,正是為了解決討厭的計算過程而生的。

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雖然它看起來也蠻討厭的就是了。

※   分貝(decibel, dB)出場

大家常聽到的「分貝」,就是為了這種狀況而生。

給定基準點是A2,A1即可以用X dB來量化。

X dB = 10×log10(A1/A2)

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在分貝換算下,特立尼達蠍子壯漢 T 辣椒比一般辣椒要辣 21.8 dB,一般辣椒比 Tabasco 要辣 3 dB,特立尼達蠍子壯漢 T 辣椒則比 Tabasco 辣 24.8 dB。可以看見,變成分貝後,原本要用乘除運算 150×2 =300 的倍數問題,跟傳統的線性刻度一樣,可以使用加減法運算 21.8+3 =24.8 就可以解決。

這個,即是所謂的對數乘法規則。直觀一點地想,差 10 倍剛好是 10×log1010=10 分貝,差 100 倍則是1 0×log10100=20 分貝,剛好是兩個「差10倍」換算成分貝後的相加。換句話說,如果今天冰箱、冷氣機、跟對面老王的太太製造出來噪音各是 50、60、70 分貝,也可以很快直接推論出冷氣機的音量是冰箱的 10 倍,老王的太太又比冷氣機吵10倍,總共是比冰箱吵100倍。

※你到底有多愛我的數學式回答

最後回到一開始的話題,要是你的另一半雙手繞著你的頸子,輕聲問你:「你到底有多愛我?」

為了不讓她的雙手變成蟒蛇,你的頸子變成一隻等著被絞殺的青蛙,你得先搞清楚,這問題跟所有的量化問題一樣,重點在「基準」。

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你不能拿舊情人來當基準,姑且不論你搞不好得因此說謊(大概是前女友的0.5倍那麼愛吧,這種話說得出口嗎),拿舊情人當基準太無情,對方搞不好會控訴你「以後你也會這樣跟別人說嗎」。

也不能拿朋友的感情來當基準點,免得下次她不小心說溜嘴:「你說要跟比我們少 3 dB恩愛的情侶出去嗎?」

拿太大的基準「謝霆鋒愛張柏芝」太不誠懇,太小的基準「張柏芝愛謝霆鋒」又是找死。

我認為最好的方法呢,是以「當下的關係」當基準點,去量化「未來的關係」。

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「我噢,如果以現在為基準點,我們繼續這樣相處下去,可能每隔一天,我就會多愛妳 3 dB,噢,你不知道 dB 嗎?3 dB 就是 2 倍的意思……」

這邊還可以轉移話題,多好。

如果她對單位不感興趣或她根本數學比你好,那你只好接著說:「這樣交往一個星期後,我愛妳的程度跟今天比,就像特立尼達蠍子壯漢 T 辣椒跟一般辣椒的辣度差異。」

這是數學式的浪漫。有用嗎?我想或許有用吧。

Photo Credit:cgoldberg89
Photo Credit:cgoldberg89

註:更多賴以威的數學故事,請參考《超展開數學教室》。

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賴 以威
32 篇文章 ・ 8 位粉絲
數學作家、譯者,作品散見於聯合報、未來少年、國語日報,與各家網路媒體。師大附中,台大電機畢業。 我深信數學大師約翰·馮·諾伊曼的名言「If people do not believe that mathematics is simple, it is only because they do not realize how complicated life is」。為了讓各位跟我一樣相信這句話,我們得先從數學有多簡單來說起,聊聊數學,也用數學說故事。 歡迎加入我與太太廖珮妤一起創辦的: 數感實驗室

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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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噪音對小寶寶有什麼影響?——淺談胎兒的聽覺系統發展
雅文兒童聽語文教基金會_96
・2022/03/05 ・3191字 ・閱讀時間約 6 分鐘

  • 文/朱家瑩|雅文基金會聽語科學研究中心研究員

懷孕的準媽媽總是想要給寶寶最好的,讓肚子裡的胎兒贏在起跑點——市面上五花八門的胎教音樂,通通拿來給胎兒聽!據傳,莫札特的音樂能讓胎兒剛出生智力就高人一等[1],於是準媽媽選擇了莫札特的《小星星變奏曲》。為了讓肚裡的胎兒好好接收到音樂,準媽媽直接將耳機貼在肚皮上,讓聲音少些阻隔,能夠直達胎兒的耳邊。但是請小心,這樣的音量可能過大,很可能會造成胎兒的聽力損失。

準媽媽應避免「貼身」播放胎教音樂,免得音量過大,很可能會造成胎兒的聽力損失。圖/Freepik

從媽媽的肚子裡開始「聽」

在肚子裡的胎兒,因為隔著媽媽的肚皮、子宮、羊水和甩也甩不掉的脂肪,不僅聽到的音頻較不完整,且音量也小了許多。但,即便有宛如銅牆鐵壁般的保護,若讓胎兒長時間暴露在高於 60 分貝(dBA)的低頻噪音下,仍可能會造成寶寶的聽力損失[2]

什麼?胎兒也可能會有噪音性聽損?那什麼時候該開始注意周遭的聲音,避免讓胎兒還未出生就因噪音而聽損呢?在討論前,先讓我們瞭解一下胎兒的聽覺系統發展。

就像國道建設,聽覺系統也是一段一段接起來

讓我們聽到聲音的聽覺系統分為兩個部分:一個是接收聲音的耳朵構造,包含外耳、中耳及內耳中的耳蝸;另一個則是在大腦中處理聲音的訊號的聽覺皮質(auditory cortex)。

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耳朵構造的發展很早就開始了。從第一孕期(0-14 週)開始,大約在 15 週時就會發展完成,而內耳毛細胞則是在 10-12 週開始分化;大約在第二孕期開始,依序由內毛細胞發展到外毛細胞[2, 3]。當內毛細胞發展完成,可以將聲音訊號傳遞到腦幹及顳葉時,聽覺系統就可以開始運作了,這時候大約是 25 到 29 週[4]。內毛細胞是聲音的接收器,連結著聽神經,聲音刺激引發內毛細胞震動後,就可將聲音傳輸到可以處理聲音訊號的聽覺皮質。

因此,當內毛細胞發展完成後,也就是第三孕期(28-40 週)時,聽覺系統開始運作。這時胎兒可以藉由耳毛細胞傳遞訊號到大腦,進而聽到聲音。

當內外毛細胞發展完成後,聽覺刺激就能一路上傳到聽覺皮質,正式啟用聽覺系統。圖/修改自 Freepik,增加各孕期階段之聽覺系統發展內容

胎兒也需要聽覺刺激——沒刺激就沒發展

聽覺系統的發展仰賴聽覺刺激來訓練毛細胞傳達訊息到大腦。因此,當聽覺系統開工後,便需要有聲音刺激來訓練毛細胞。文獻指出,懷胎 7 月起到出生 1 個月內,是讓胎兒學習不同聲音頻率的最佳時機[5]!不管是父母的說話或哼唱聲、環境中的講話聲,或是音樂,都是很好的刺激來源。

揪兜媽爹!聲音不是「大」又「多」就好

不過,要特別注意音量以及給予的方式,因為胎兒的耳毛細胞還很脆弱,有可能會因為過大且持續的聲音刺激造成聽力損失,得不償失。

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我們大多是透過空氣傳遞的方式聽到聲音,但肚子裡的胎兒可不一樣。外界聲音要先穿透媽媽厚厚的肚皮、子宮跟羊水才能抵達(可以想像在水裡摀著耳朵聽聲音)。因為耳朵都被羊水塞住了,胎兒是透過骨頭傳遞的方式聽聲音,能聽到的僅限於低頻音域(500 Hz 以下),如此可以保護負責處理高頻聲音的耳毛細胞[2]。但是,超過 60 分貝(dBA)的低頻噪音還是應該要避免,否則就會造成還在學習傳導訊息的耳毛細胞受到傷害,進而造成不可逆的聽力損失。

動滋動滋,媽媽肚子自動強化重低音

低頻噪音可以輕易穿透媽媽的肚子,聲壓不僅不會減少,甚至可能會增加,容易造成胎兒的耳毛細胞受到傷害。相對地,高頻噪音(500 Hz 以上)則很難進到胎兒的內耳,而且一旦進入媽媽的肚子後,還會減少 20-30 dB 的聲壓[6],因此低頻噪音對於胎兒的影響遠大於高頻噪音。

除此之外,也要注意工作環境和生活環境中的噪音。研究指出,若準媽媽的工作場域暴露在 80 分貝(dBA)的噪音當中,除了會造成胎兒聽損外,也容易早產[7];而若生活環境吵雜,像是住家靠近機場,每天暴露在 60 到 65 分貝(dBA)的飛機噪音中,也容易造成胎兒出生體重過輕[8]。由此可見,噪音對於胎兒的影響不僅是聽力發展!

不同分貝(dBA)的聽覺感受、生活中的相關聲音範例,以及對於人的影響。但此表中所呈現的分貝數是包含全頻率的聲音,並非特定高頻或低頻。表/翻譯自參考資料 9

聲光玩具可以是最佳保姆,但也可能是聽力殺手

聽覺系統的發展在出生後仍然持續進行[10],因此仍然需要不同的聲音刺激。不過,市面上常見的聲光玩具,對於嬰幼兒的聽力有潛在的危險性,所以挑選玩具時也需多多留意。

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嬰幼兒的鼓膜對於噪音很敏感,因為他們的耳道比大人短,再加上嬰幼兒的手臂長度較短,在玩玩具時,玩具和耳朵的距離比大人近,音量也會相對大聲[11]。對於年紀更小的嬰幼兒,有些甚至還沒有能力將過大音量的聲光玩具移開,同時也沒有足夠的認知能力可以辨識什麼樣的聲音音量是屬於太大聲的噪音[12]

挑選嬰幼兒玩具時,需要多加留意玩具的音量。圖/Pexels

根據 Sight & Hearing Association 2021 年的調查報告[13],下圖舉例的玩具音量皆超過 100 分貝(dBA)。可以看到玩具的種類包含尖叫雞、電子樂器、聲光機器人,甚至是音效書。

選購玩具時,若音量對你來說有點大聲,那就不要猶豫,請把它放回架上。尚未拆封的玩具因有包裝阻隔,會再降低一些音量——要是你覺得大聲,那對嬰幼兒更是震耳欲聾[14]。若是手邊已經有聲光玩具,也不用急著丟掉,可以用膠帶貼住喇叭,降低音量[15],或者直接拔掉電池[16]

聽覺系統自胎兒時期開始發展,因此當寶寶開始聽得到聲音時,就要避免持續性的噪音可能造成的聽力損害,而噪音的來源可能就是身邊常見的聲源,包含胎教音樂跟聲光玩具等。這些被視為「好」的聲音,一旦超過可容忍的音量,就會變成「不好」的噪音了。

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音量超標的玩具品項,包含尖叫雞、電子樂器、聲光機器人,還有音效書。圖/Amazon

參考文獻

  1. Rauscher, F. H., Shaw, G. L., & Ky, C. N. (1993). Music and spatial task performanceNature365(6447), 611-611.
  2. Graven, S. N., & Browne, J. V. (2008). Auditory development in the fetus and infant. Newborn and infant nursing reviews, 8(4), 187-193.
  3. James, W. (2000). Development of the ear and hearingJournal of perinatology20(1), S12-S20.
  4. Moore, J. K., & Linthicum, F. H. (2007). The human auditory system: A timeline of development. International Journal of Audiology, 46(9), 460–478. 
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雅文兒童聽語文教基金會_96
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分貝越高聽起來就越大聲?——淺談「等響曲線」,揭開聽覺感知的神秘面紗!
雅文兒童聽語文教基金會_96
・2021/10/13 ・2964字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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  • 文/邱彥哲|雅文基金會聽語科學研究中心助理

馬路旁停著一台沒有熄火、引擎正在運轉的車,另一側站著一位警察,正在吹哨指揮交通。你覺得哪個聲音「聽起來」比較清楚呢?你會發現,高亢的哨音比較大聲,而且清楚;而低沉的引擎聲,似乎又小聲又模糊。雖然這只是舉例,卻也是我們的生活經歷。想知道背後的原因嗎?請繼續看下去,讓我們一起揭開聽覺感知的神秘面紗。

街道上充斥各種聲音,有些聲音特別清楚,有些則十分模糊。圖/GoodFon

你真的知道「聲音」是什麼嗎?

在認識聽覺感知之前,我們要先從聲音本質講起。我們都知道,以物理的角度來說,聲音是一種振動能量。物體藉由重複性的移動產生振動,振動影響周圍介質(一般來說是空氣),介質粒子會因疏密變化而產生壓力,最後形成波的型態,將能量傳遞出去。聲波振動有兩種性質:一個是頻率(Frequency),也就是一秒內振動的次數,以赫茲(Hertz, Hz)作為單位;另一個是音強(Intensity),與聲波的振幅有關,也可以說是振動產生的氣壓大小,專業上會以「力」的單位「每平方公尺多少牛頓(Newton, N; N/m2)」來標示。

然而,直接使用牛頓標示音強,數值範圍會過大,也較不直觀,所以通常會將此數值轉換為我們常見的「分貝」(decibels, dB)來表示。在這裡,我們只要知道分貝數大小表示聲音物理上的強度就可以了。讀到這行,強烈的睡意是否已經襲來?先等等!聲音還有你不為人知的一面。

分貝比較大,聽起來卻比較小聲?

換個角度,從人類感知的面向來講,上述物理現象,其實可以對應到我們常說的「音高」跟「音量」:頻率對應音高,通常頻率越高,音高越高;音強對應音量,通常音強越大,音量越大。但是,上面說的只是「通常」的情況。實際上,事情不是我們想的那麼簡單。

我們可以把人類的感知能力當作一面濾鏡,當外界刺激進入感知範圍後,事物的邏輯就可能會產生新的樣貌。拿前面的「音量」來說,並不是在所有情況下,音強大的聲音,聽起來就真的比較大聲;因為聲音還同時有頻率的性質,所以在感知音量時,也會受到頻率的影響。

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咦?也就是說,一個音強比較大的聲音,聽起來可能會比較小聲嗎?沒錯!同樣音強,但不同頻率的聲音,就聽覺感受來說,音量聽起來確實可能會不一樣。那麼,人類感知音量的全貌,究竟是什麼樣子呢?

音量感知的秘密──等響曲線

首次針對這類議題探討的,是物理學家 Fletcher 及 Munson (1993)。他們研究的背景是在 1933 年。當時,對於音量大小的描述,還停留在使用樂理強弱符號(如:p, piano, 表示「弱」; f, forte, 表示「強」)的相對概念。他們意識到,即使都用「強」來描述某個聲音,大家的感受卻不盡相同。於是他們進行實驗,運用數學方法,繪製出一張曲線圖,被後人稱為弗萊徹–蒙森曲線(Fletcher–Munson Curves),也就是「等響曲線(Equal-Loudness Curves)」的概念原型。

這張圖被後來的研究者不斷修正,直到 2003 年,國際標準化組織(International Organization for Standardization, 簡稱 ISO)發表最新版本「ISO 226:2003」。有了這張圖,音量感知的秘密就昭然若揭了──等響曲線堪稱人類音量感知的「鳥瞰圖」!

ISO 226:2003 等響曲線圖。橫軸為頻率(K 表示千倍),縱軸為分貝數。藍色曲線為舊版本之 40 方曲線,紅色曲線為最新修正版本。圖/ Wikipedia

心理感受的「音量」 ≠ 物理實際的「音強」

看不懂這張圖嗎?沒關係,且讓我娓娓道來。在此之前,我們要先了解「響度」的概念。在心理聲學領域,研究者會使用響度來表示我們一般所說的音量,並以方(Phon)」作為響度的單位。方是什麼呢?簡單來講,就是一個聲音以 1,000 赫茲純音為參考音的主觀音量大小(Howard & Angus, 2017)。舉例來說,40 方表示 1,000 赫茲的純音,以音強 40 分貝播放時,所聽起來的音量大小;若是 60 方的話,則是 1,000 赫茲純音,以音強 60 分貝播放時,所聽起來的音量大小。

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有了響度的概念,我們回頭看圖,會發現在等響曲線圖中,40 方的曲線從 1,000 赫茲往低頻區間延伸時,分貝數會逐漸上升。這就是說,如果兩個聲音要聽起來一樣大聲(響度/音量),100 赫茲聲音的分貝數(音強)需要比 1,000 赫茲來得大才有辦法。換個角度解釋,物理上同樣是 60 分貝(音強)的聲音,在 100 赫茲上,我們聽起來差不多僅是 40 方響度(音量)的聲音大小,但在 1,000 赫茲時,聽起來卻會更大聲。

聽起來是不是有點複雜呢?其實,你只要記住以下兩點即可:

  1. 等響曲線圖中,同一曲線所經之處,聲音響度/音量(聽起來)都是相等的。
  2. 人類音量感知對 1,000 赫茲附近的頻率特別敏感(聽起來特別大聲)。

現在,你知道為什麼低頻引擎聲會聽起來那麼模糊了吧?這時候你可能會說:「喔,我知道了。但這跟我有什麼關係呢?」有的,這和你荷包的關係可大了!

等響曲線的日常應用──聲音照相

你知道政府已經在 2021 年開始進行「聲音照相」(張雄風,2020)執法了嗎?所謂「聲音照相」,是指行經規定路段的車輛,如果超過指定分貝,就會被裝有噪音計的「聲音照相機」紀錄下來,進行開罰。你可能想問:「蛤?用噪音計量一量就要罰我,有沒有道理啊?」有呢!噪音計可是為我們量身訂做的喔!

所謂「聲音照相」,是指行經規定路段的車輛,如果超過指定分貝,就會被裝有噪音計的「聲音照相機」紀錄下來,進行開罰。

圖/臺北市環保局

根據《噪音管制法》訂定之《噪音管制標準》第二條之二(2013),「音量:以分貝(dB(A))為單位,括號中 A 指在噪音計上 A 權位置之測量值。」也就是說,噪音計在量測到噪音時,要以「分貝(A)」為單位。我相信你聽過分貝,但沒想到分貝還有分 A、B、C?

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其實,所謂的分貝(A)指的是「針對原始分貝值進行 A 加權」後的結果,而「A 加權」其實就是模擬等響曲線中的 40 方曲線。進行 A 加權的過程,是將噪音低頻區間的分貝數減少,再少量增加中高頻區間的分貝數(王栢村,2018)。因為噪音計最後呈現的數值,是所有頻率區間的平均結果,若是不經過 A 加權,低頻區間的數值會使整體分貝數過度膨脹,這樣「測起來」就會跟「聽起來」不一樣了。可見噪音不是隨意測量,要罰人民的錢也不是那麼容易的呢!

閱讀至此,我們了解到,人類對於不同頻率的聲音,有著不同的音量敏感度,而且聲音也能從心理感知的角度來觀察。再者,等響曲線除了揭露音量感知的神秘面紗,還實際在社會秩序中發揮作用,可見等響曲線是多麼重要的發現啊! 

參考文獻

雅文兒童聽語文教基金會_96
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