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為什麼打哈欠會傳染?-《為什麼屁股不說話?》

時報出版_96
・2014/03/19 ・5196字 ・閱讀時間約 10 分鐘 ・SR值 542 ・八年級

老傢伙-0919

所謂的「末日呵欠(The Doomsday Yawn)」,就是具有至高威力的呵欠之王,感染力極為強大,令人完全無從抗拒,只能乖乖跟著打呵欠。我創造「末日呵欠」的動機是為了科學研究,而不是為了滿足我的狂妄自大。要設計一個超級呵欠,第一步必須先瞭解一般呵欠中各種具有感染力的媒介,再將這些媒介的感染效果提高到最大的程度。這個構想來自喜劇團體蒙提派森(Monty Python)的一齣短劇,描述一則威力極強的末日笑話,能夠在戰場上逗引得敵人全部狂笑而死—而且這則笑話的笑點一直等到開始對敵人廣播之前,才加入腳本裡,以免友軍無意間接觸到這則笑話,因此送命。

末日呵欠雖然不可能成為戰場上的強效武器,但以人工方式打造出一種超強(異常)刺激源的構想,卻已在動物行為研究中證實可行,也引導了我們的研究工作。創造一種強力呵欠刺激的能力之所以珍貴,原因是這種能力必須對刺激媒介有深切的瞭解。

在啟動末日呵欠的曼哈頓計畫(Manhattan Project)之前,首先必須確認一項民間傳說:打呵欠確實具有感染性。證實這一點的實驗,乃是讓受試者觀賞一段五分鐘的影片,其中將一名男性成人打呵欠的影像重複播放了三十次,每十秒鐘播放一次那個歷時六秒鐘的呵欠。打呵欠明顯具有感染性。受試者觀看呵欠影片時,打呵欠的機率為百分之五十五,足足是控制組的兩倍以上:控制組的受試者觀看的是一段重複播放微笑表情的影片,結果打呵欠的機率只有百分之二十一。這項實驗結果非常可靠,而其他實驗室也證明,半數左右的受試者會表現出受感染的打呵欠行為。

打呵欠不是像膝反射那樣的簡單反射動作。在膝反射當中,身體在受到刺激(敲擊髕骨肌腱)後,幾乎立刻出現反應,且反應的強度與刺激的強度成正比。而在五分鐘的實驗裡,感染性呵欠出現的時間有先有後,不過一旦發生,就都具有一致的強度,亦即那些呵欠的型態與力度都相同。

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打呵欠這種行為的結構比較複雜,反應出現的速度比較慢,也有先有後,持續時間又比膝反射這種典型的反射反應來得長。以動物行為學的傳統術語來說,打呵欠是一種刻板(固定)的行為模式,由眼睛見到的打呵欠這項信號刺激所觸發。(描述這類動作模式,我覺得「刻板」一詞比「固定」更恰當,原因是前者隱含了一種強烈的集中趨勢,而不是像稻草人那樣僵固不變)關於打呵欠這種肌制動作,後續還會有進一步的討論。

自然界謀求將感染力提升到最大的程度。那段打呵欠的影片不論正著看、側著看還是倒著看,造成的刺激都一樣強烈—大腦的呵欠偵測器並不在乎軸向。此外,呵欠偵測器也不仰賴顏色或動作,因為那段影片不論是以彩色或高對比的黑白影像播放,還是在螢幕上的人物打呵欠打到一半的時候把影片凍結為靜止影像,刺激的效果都一樣強烈。

接下來是探究打呵欠的臉龐有哪些特徵,是促使別人跟著打呵欠的必要元素:這點是創造末日呵欠當中的關鍵步驟。這項探究得出了一些令人深感驚訝的結果;大多數人都誤以為張大的嘴巴是打呵欠的招牌動作,但若是把嘴巴遮掩起來,打呵欠的臉龐引發別人打呵欠的效果,並沒有任何減損。

哪些臉部特徵會引發感染性的打呵欠行為?受試者若是觀看一系列打呵欠的影 片,跟著打起呵欠的機率,約是觀看微笑影片的兩倍。接著,影片裡的臉龐經過 編輯,以檢驗哪些特徵最能引發打呵欠的行為,結果發現張大的嘴巴本身並沒有 什麼效果。打呵欠的臉龐若是將嘴巴遮蔽起來,誘使人打呵欠的效果,並不遜於 完整呈現的呵欠臉龐。(引自Provine 2005)
哪些臉部特徵會引發感染性的打呵欠行為?受試者若是觀看一系列打呵欠的影
片,跟著打起呵欠的機率,約是觀看微笑影片的兩倍。接著,影片裡的臉龐經過
編輯,以檢驗哪些特徵最能引發打呵欠的行為,結果發現張大的嘴巴本身並沒有
什麼效果。打呵欠的臉龐若是將嘴巴遮蔽起來,誘使人打呵欠的效果,並不遜於
完整呈現的呵欠臉龐。(引自Provine 2005)

這項發現原本令人困惑不解。這場規模龐大、勞力密集的實驗,在募集三百六十名受試者參與的情況下,難道出了什麼問題嗎?後來,我發現其他資料證明張大的嘴巴並非引發別人打呵欠的必要元素時,不禁鬆了一口氣。若是將打呵欠的嘴巴獨立出來,其引發別人打呵欠的效果,並不比控制組的微笑來得強烈。一旦沒有臉龐的搭配,張大的嘴巴就成了一項模糊不定的刺激—因為那個嘴巴也有可能是在大叫或者唱歌。

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在打呵欠的臉龐上,張大的嘴巴雖是最醒目的特徵,卻不是感染力的媒介。我們的神經呵欠偵測器所感測到的是打呵欠的臉龐的整體型態,包括瞇起的眼睛在內,而不是任何一項個別的臉部特徵。肢體的伸展與上半身的姿勢變化(例如頭部後仰、肩膀高聳),也可能提供了其他的線索。

禮儀糾察隊請注意:前述發現對於禮儀研究帶來了一項意外貢獻,亦即打呵欠的時候以手掩口,雖然合乎禮貌,卻無助於避免感染別人打呵欠。這項發現也顯示了畫家為什麼難以描繪呵欠:因為張大的嘴巴並不足以界定打呵欠的行為,所以他們經常必須加上以手掩口或是伸展雙臂的姿勢以協助觀賞者理解。有時候,漫畫家更是對這項挑戰投降認輸,而在人物的頭上寫上「呵欠」的字樣。

呵欠的感染力非常強,單是想到呵欠,就足以促使人打呵欠。實際上,我有幾項研究,都是藉著讓受試者想像呵欠而誘發他們打呵欠的。當萌生呵欠的念頭後,百分之九十二的受試者,都會在三十分鐘內打起呵欠來。此外,許多讀者想必也已經注意到,閱讀有關打呵欠的文字,也會誘發打呵欠的行為。

根據實驗,受試者在五分鐘的時間裡閱讀一篇講述打呵欠的文章,結果百分之二十八都表示自己在閱讀期間打了呵欠;控制組的受試者閱讀的是一篇講述打嗝的文章,結果在閱讀期間,打呵欠的比例只有百分之十一。

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打呵欠_02
閱讀有關打呵欠的文字,會比閱讀有關打嗝的文字,更容易讓人打呵欠—這又
是一種無意識的行為。打嗝沒有感染力。打呵欠與打嗝(第一章及第八章)都
受到社會抑制:這點是這兩種行為和其他許多無意識行為的相異之處。(引自
Provine 2005)

若是把標準放寬,將感受到打呵欠的衝動,但實際上沒有打呵欠的受試者也涵蓋進來,比例就提高到百分之七十六對百分之二十四,兩者的落差仍是三倍左右。

發現種種呵欠觸發元素之後,不禁澆熄了我對末日呵欠計畫的熱情:單是探究那一長串可能誘發呵欠的刺激元素,就足以耗掉一輩子的研究生涯了。沒有哪個單一的刺激層面具有能夠調校成超級呵欠的潛力,而且短期內誘發呵欠的最高機率也只有百分之五十左右。我無法按照原本的計畫,藉著合成出一個大小與形狀恰到好處,而且以適當速率開闔的嘴巴,創造出無可抗拒的完美呵欠。

不過,我並沒有太失望,因為研究也發現我們早已擁有了相當接近於末日呵欠的東西。即便是打呵欠時那種嘆氣般的聲音,也能對視力正常以及失明受試者產生誘發呵欠的效果;至於中性的刺激元素,也能夠透過聯想而產生誘發呵欠的效果。我個人身為呵欠偵探的名聲,也造就了一種奇特的魅力—我因此成了打呵欠的刺激源。

社會性的根源

呵欠的傳播方式是由一個人感染另一個人,從而形成一股行為連鎖反應。這種無意識的連結涉及最原始的社會行為。行為在群體中如漣漪般擴散的現象,是一種由神經系統設定,圖一.二閱讀有關打呵欠的文字,會比閱讀有關打嗝的文字,更容易讓人打呵欠—這又是一種無意識的行為。打嗝沒有感染力。打呵欠與打嗝(第一章及第八章)都受到社會抑制:這點是這兩種行為和其他許多無意識行為的相異之處。(引自Provine 2005) 呵欠百科打嗝百科且能傳承給後代的社會行為,但這種行為經常遭社會學家忽略,原因是社會學家對於行為的解釋,經常侷限於個人一生中的學習。儘管如此,感染性在社會性乃至同理心的發展與演化當中,卻是一項構成要素。

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與感染性有關的社會生物現象所引起的興趣,促成了義大利帕爾馬大學(University of Parma)的里佐拉蒂(Giacomo Rizzolatti)與一群神經科學家,在不久之前於猴子大腦的前運動皮質區發現了「鏡像神經元」。猴子不論是自己伸手抓取一顆花生,還是觀看別人從事同樣的行為,腦中的這些神經元都會活躍起來。非侵入性造影(功能性磁振造影)在人腦的若干區域(前運動皮質區、輔助運動區、主要體感覺皮質區以及下頂葉皮質區)也偵測到了類似的鏡像活動。

神經科學家假定鏡像神經元在許多行為當中扮演了一定的角色,這些行為包括模仿、直覺、同理心、語言以及心智理論(亦即我們認定別人的心智與我們自己相似),並且指出自閉症的社交困難,可能是「破碎的鏡子」造成的結果。聖地牙哥加州大學的拉瑪錢德朗(V.S. Ramachandran)對於鏡像神經元極為熱衷。在他登載於尖端網站(Edge.org)的論文〈鏡像神經元與模仿學習是人類演化大躍進的驅動力〉(Mirror Neurons and Imitation Learning as the Driving Force Behind the Great Leap Forward in Human Evolution)裡,他寫道:「我預測鏡像神經元為心理學帶來的貢獻,將會如同DNA對生物學造成的影響:亦即提供一個統合性的架構,並且有助於解釋各種至今仍然顯得神秘難解,也無法進行實驗的心智能力。」這口氣可是大得驚人哪!

作為研究主題,感染性行為也具有類似的潛力,但卻比鏡像神經元多了一項重要優勢:其輸出能夠輕易測量—打呵欠便是一例。就目前而言,鏡像神經元有如尚未連接印表機的無實體電腦—雖然充滿潛力,卻欠缺可見的功能。

奇特的是,鏡像神經元的研究人員對於鏡像模仿與感染性行為之間的關係,幾乎沒有任何表示(難道是這項議題的認知性不夠高?),所以我們只能猜測感染性是否與鏡像作用有關,還是涉及其他完全不同的東西?初步的功能性磁振造影資料顯示,對於眼睛所見的打呵欠行為產生反應的腦部區域,與直接及間接涉及心智理論與自我處理的關聯區域相同。不過,其中的細節仍持續研究當中。

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比較分析、發展分析與病理分析為感染性的打呵欠行為及其機制提供了其他的研究途徑。從這些分析當中,我們可以得知感染性演化於何時、發展於何時,以及這種機制出現障礙所造成的影響。

除了成年人類之外,我們對其他生物的感染性幾乎一無所知。不過,這種情形已經開始改變了。蘇格蘭斯特陵大學(University of Stirling)的安德森(James Anderson)及其同僚指出,黑猩猩也有感染性的打呵欠行為。根據這種靈長類動物所做的鏡像自我認知測驗得知,牠們具有基本的同理心與自我意識。在猴子(獼猴與狒狒)及其他欠缺這類社會認知特徵的動物身上,如果也有感染性的存在,那麼效果可能比較微弱。至於狗兒這種貼心的動物伴侶,是否具有受到人類及其他狗兒感染而跟著打呵欠的能力,目前仍眾說紛紜。感染性明顯可由動物傳到人類身上,因為任何與打呵欠有關的刺激,都足以產生感染的效果。

感染性呵欠在人類發育的過程中出現得相當晚。胎兒在子宮裡雖然會不由自主地打呵欠,且新生兒打呵欠的情形也頗為常見,但安德森與孟諾(Pauline Meno)卻發現兒童要滿五歲之後,才會因為觀看打呵欠的影片而出現感染性的打呵欠行為。康乃狄克大學的赫爾特(Molly Helt)與同僚採用真人實地打呵欠的方式,而不是播放影片,結果在兩歲的兒童身上,觀察到感染性打呵欠的行為,且發生的機率在來到四歲兒童時,更是大幅提高。感染性呵欠的出現時間較遲,在人類以外的其他物種身上又極為罕見,可見這種現象的演化起源,不同於自發性呵欠這種古老又無所不在的行為,同時也是比較晚近的發展。

感染性呵欠機制的障礙,可能是精神疾病與神經疾病的症狀來源。伯貝克學院(Birkbeck College)的千住淳與同僚證明指出,泛自閉症兒童的感染性打呵欠行為具有缺陷,但他們自發性打呵欠的行為不受影響。感染力的降低可能與他們難以對別人產生同理心,也難以和別人形成正常的情感連結有關。有一種方法能夠提高自閉症患者出現感染性打呵欠行為的機率,就是指示他們觀察眼睛—這是感染性呵欠當中的一項重要線索。

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感染性呵欠可能也有助於理解精神分裂症—這是一種嚴重的精神異常疾病,患者無法推測別人的心智狀態—的若干面向。普拉特克(Steven Platek)在任職於奧爾巴尼大學(University of Albany)期間,與同僚檢驗了沒有臨床症狀,但具有分裂病型人格異常的人士所表現出來的感染性打呵欠行為。這種人士缺乏同理心,難以推測別人想要什麼、知道些什麼或是打算做什麼事情,而且在思考與行為上也有若干其他問題。

檢驗結果發現,分裂病型人格異常的人士受到呵欠感染的敏感度較低。蘇黎世大學的哈克(Helene Haker)與洛斯勒(Wulf Rossler)證明精神分裂症患者出現感染性打呵欠以及歡笑行為的機率都低於正常人。已故的雷曼(Heinz Lehmann)更提出一項頗具爭議性的說法,指稱打呵欠的行為一旦增加(他沒有特別針對感染性呵欠進行檢視),就預示了精神分裂症的復元。

這類感染性研究,不論觀察對象是年輕人或老人、正常人或病患,還是其他動物,所面對的一大挑戰,就是如何讓容易分心的受試者保持專注。若是沒仔細控制對照,感染性打呵欠行為的欠缺,就可能只是分心程度不一所造成的結果,而不足以證明認知或社會功能的障礙或差異。因此,正面結果比負面結果更具說服力。

 

摘自《為什麼屁股不說話?》,時報出版。

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時報出版_96
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出版品包括文學、人文社科、商業、生活、科普、漫畫、趨勢、心理勵志等,活躍於書市中,累積出版品五千多種,獲得國內外專家讀者、各種獎項的肯定,打造出無數的暢銷傳奇及和重量級作者,在台灣引爆一波波的閱讀議題及風潮。

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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真的能「感同身受」嗎?我感受到了你的感受——《我是誰》
啟示
・2022/11/11 ・2543字 ・閱讀時間約 5 分鐘

感同身受真的存在嗎?

有些人在看到卡爾.梅(Karl May)的小說拍成的電影裡溫尼圖(Winnetou)死去的那一刻掉下淚來;有些人為電影《油炸綠番茄》裡蘿絲(Roth)的死而哭;還有一些人在看到小說《哈利波特》裡鄧不利多(Dumbledore)教授被殺時流淚。

我們在看悲傷的電影或書的時候會哭,是因為我們設身處地去想像故事裡那些英雄們的感覺,彷彿他們的痛苦就是我們自己切身的痛苦一般;我們跟著笑,我們也為影片中的怪物和心理變態情節感到害怕,就好像他們威脅到了我們一樣。

我們在電影或書的時候會跟著劇情有情緒起伏,是因為我們設身處地去想像故事裡那些英雄們的感覺。圖/pixabay

這些是每個人都有過的經驗,但它們是如何產生的呢?為什麼我們能夠了解他人的感覺?為什麼我們會在電影院裡起雞皮疙瘩,雖然在那裡一點也不危險?為什麼他人的感覺會感染到我身上呢?

答案很簡單:我們能夠感同身受,是因為他人(在現實世界或電影裡)的感覺喚起了我們心中相同的感覺;而這很可能不僅存在於人類。

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根據德瓦爾在麥迪森研究中心的觀察,母獼猴法恩的姊姊顯然也感覺到法恩的痛苦和恐懼。然而,即使能與他人「感同身受」或「心有戚戚焉」是如此理所當然,對科學界來說,直到近幾年,這仍是個完全無解的謎。令人驚訝的是,第一位提出具有科學說服力的學者,在其所屬的專業領域之外仍然鮮為人知。

腦部研究的佼佼者:賈科莫.里佐拉蒂

賈科莫.里佐拉蒂(Giacomo Rizzolatti)經常被人們和愛因斯坦相提並論:蓬亂的白髮、嘴上同樣蓄著的白鬍子,以及臉上狡黠的微笑。不過他們的相似處不僅止於外表。

賈科莫.里佐拉蒂。圖/Wikipedia

對許多腦部學者來說,這位活潑開朗的義大利人是學界裡的佼佼者;他將腦部研究推向一個新的層次。不過,他的研究領域並不是最熱門的。里佐拉蒂探究控制行為的神經細胞,即所謂的行為神經元,已經超過 20 年了。

這個比較無趣的領域,因為啟動行為的「運動皮質」始終被視為比較遲鈍的腦區。大部分的學者都想:如果我們能夠研究像語言、智力或感覺等複雜的領域,又何必對簡單的肢體動作感興趣呢?

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看來似乎是如此。不過,情況在 1992 年有所轉變,而且這個轉變令大家都跌破眼鏡。里佐拉蒂工作的所在地帕瑪(Parma)是歐洲最古老的大學,位於城市邊緣的醫學院卻是個非常前衛的雪白色建築樓群。

1990 年代初期,里佐拉蒂身邊的腦部學者從事一項很不尋常的研究。他們知道,特定的行為具有「傳染」的效果,發笑、打哈欠、甚至談話者的身體姿勢,都能立刻引起對方的模仿。在某些猿猴也出現相同的現象,某些種類甚至以喜歡模仿聞名。

不過研究人員偏偏決定以一種一般來說不會模仿同伴的豬尾獼猴作為研究對象。里佐拉蒂和幾位較年輕的同事伽列賽(Gallese)、佛格西(Fogassi)和迪派勒吉諾(di Pellegrino),將電極接到一隻豬尾獼猴的腦部,然後把一粒核桃放在地上,並觀察當猴子快速伸手抓取核桃時某個行為神經元如何反應。

研究者將電極接到一隻豬尾獼猴的腦部,然後把一粒核桃放在地上,並觀察當猴子快速伸手抓取核桃時某個行為神經元如何反應。圖/Wikipedia

鏡像神經元的發現

至此一切都算正常,不過,這時驚人的情況發生了:研究人員把同一隻猴子放到一片玻璃後方,這次牠抓不到核桃了,只能眼睜睜看著里佐拉蒂的助手伸手抓取核桃。這時猴子的腦部發生了什麼現象呢? 當牠注視別人拿牠的核桃時,相同的神經元產生反應,就像牠之前自己伸手去抓核桃一樣,雖然牠的手並沒有移動,牠的精神卻想像了這個動作。

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科學家們無法相信自己所看到的:無論猴子是親手完成某個動作,亦或只是精神想像了訓練師所做的動作,其神經細胞都做了完全一樣的工作。

在此之前,從未有人觀察腦部如何模擬現實裡沒有發生的動作,而李奧那多.佛格西(Leonardo Fogassi)則是第一人。不過成功應該是屬於整個團隊的。里佐拉蒂發明一個新的概念,他把這個在被動想像時卻如真實行為般於腦部引發相同反應的神經細胞稱為「鏡像神經元」,一個新的神奇術語就此誕生了。

「親身經歷」和「感同身受」的差別

首先是義大利,接著是全世界大學和研究中心的腦部學者,都立刻投入鏡像神經元的研究行列。如果人的腦部對於我們的「親身經歷」和只是「認真觀察並感同身受」的反應沒有差別的話,那麼這不正是了解我們社會行為的關鍵嗎?

至少鏡像神經元是其中一個重要部分。它位於額葉的前額葉皮質,一個稱為「腦島」的區域。然而這個腦島卻不同於「社會中心」,也就是到目前為止所說的「腹側區」。

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大腦額葉和頂葉的位置,從左側看。額下葉是藍色區域的下部,頂葉上葉是黃色區域的上部。圖/Wikipedia

其中的差別也很清楚,因為鏡像神經元雖然和無意識的「移情作用」有關,卻和更大範圍的計畫、決定或意願無關。到目前為止,我們還不很清楚這些腦區如何交互作用。

里佐拉蒂於 6 年前以圖像程序說明,人類的鏡像神經元顯然也位於負責語言的兩個腦區之一(布羅卡區)附近,這使得學界特別振奮。

荷蘭格羅寧根(Groningen)大學的腦部學者不久前在「聽到聲響」和「鏡像神經元發出信號」之間發現了有趣的關聯。當人聽到開飲料罐氣泡冒出的聲音時,腦中的反應就跟他自己開飲料罐完全一樣;也就是說,單憑聲音就足以讓人經歷到整個情況。

——本文摘自《我是誰:對自我意識與「生而為人」的哲學思考》,2022 年 10 月,啟示出版,未經同意請勿轉載。

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快樂真的會傳染!提高幸福感的科學魔法:鏡像神經元——《心念的力量》
商業周刊
・2022/08/19 ・3474字 ・閱讀時間約 7 分鐘

藏在我們大腦的模仿鏡子:鏡像神經元

要理解反安慰劑效應在人與人之間傳播的方式,我們首先必須審視一般社會傳染的起源。

這是透過預測機制的一個重要元素所產生,亦即「鏡像系統」(mirror system),使我們將他人的身體和心理狀態建構到個人世界模擬中。

故事始於義大利帕爾馬大學(University of Parma)一隻猴子和花生的實驗。一九九〇年代初期,賈科莫.里佐拉蒂(Giacomo Rizzolatti)的神經科學家團隊一直在研究導致有目的動作的神經元活動——例如,指示手拿起霜淇淋筒的訊息。

為此,他們在一隻獼猴的大腦上安裝了一個感測器,並記錄它抓取玩具或將食物送到嘴裡時的神經元電活動。經過多次的試驗,研究人員發現,每個動作都引起不同的腦細胞群發光,顯然各別的神經編碼(neural code)代表了不同的意圖。

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作為破解大腦「神經編碼」重要的一步,這絕對是一項重大的發現。

然而,他們無意間發現,即使猴子的身體處於靜止狀態,當它看到研究人員抓著它的花生或玩具時,大腦也會突然活躍起來。更引人注目的是,讀數顯示了一種異常相似的電活動模式,如同猴子本身抓取物體時所表現的。

即使是幼年獼猴,也能透過鏡像神經元了解、模仿人類的動作。圖/Wikipedia

大腦似乎在反射它所看到的東西,然後重新創造經驗本身,促使研究小組將這些細胞描述為「鏡像神經元」(mirror neurons)。

他們聲稱,這個過程使我們不必經過有意識地思考,就能夠立即了解另一個人在做什麼。

你笑,所以我也微笑了

根據後來在猴子和人類身上進行的研究,發現大腦的鏡像系統對感覺和行為都有反應。當我們看到別人表達某種情緒時,大腦在涉及情緒處理、以及相關情感表達的區域顯示出高度的活動——就好像我們自己也親身體驗一樣。

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重要的是,這種內部鏡像會導致明顯的物理模仿,根據皮膚的電反應記錄顯示,當你看到別人微笑時,你自己的臉頰肌肉會開始輕微抽動;如果他們皺眉,你眉毛上的肌肉也會跟著皺起;如果他們抿著嘴,露出厭惡或疼痛的表情,你會忍不住有點畏縮——這一切都是因為這個鏡像系統的自主活動。

你有過這樣的經驗嗎?當別人對你微笑時,你也會不由自主的勾起嘴角。圖/Pixabay

我們說話的語調和速度也會轉而趨近談話對象的聲音,就連瞳孔也會擴張或收縮,以配合我們正在觀看的對象。

因此,另一個人的存在甚至可以不知不覺地改變我們的身體和心理。這些身體效應顯然是有目的的,新增了我們對他人感受的理解。

在驗證此想法的一個精彩實驗中,研究人員招募了接受肉毒桿菌注射的整容手術患者,在其面部肌肉暫時麻痹時,要求他們描述在各種照片中人們所表現的感受。

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結果發現,相較於注射了「皮膚填充物」但不影響面部肌肉的參與者,注射肉毒桿菌的患者更難識別情緒。參與者需要身體鏡像來充分理解照片中人物的感受;少了身體鏡像,他們的情緒處理就被擾亂了。

同理心,從表情的感受開始

當然,人類不僅僅是透過面部表情進行溝通;我們還有文字和符號,也能刺激大腦的鏡像系統。如果你聽到「微笑」這個詞,你會體驗到情緒處理區域的一絲活動,甚至可能會體驗到面部肌肉本身的小動作,就好像你真的快要露出笑容似的。

就像我們直接模仿別人的面部表情一樣,會讓我們本身感受到一絲影響,就算沒有客觀理由感到更快樂。

文字和符號也能刺激大腦的鏡像系統。圖/Pixabay

因此,里佐拉蒂的團隊——和他們的猴子——在偶然之間發現了同理心的神經基礎,能夠解釋情感如何透過某種傳染力在人與人之間巧妙地傳遞,他們後來寫道,「當人們說『我對你的痛苦感同身受』來表達理解和同理心時,可能都沒有意識到這個說法是多麼真實」。

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當然,大多時候,我們只會對他人的感受產生微弱的反映。當我們看到彩票中獎者的照片時,不會感到極度狂喜;而看到有人哭泣時,也不會感到極度痛苦;他們的表情只會調節我們已經感受到的。

但是,如果我們和某人相處了很長時間,或是與不同的人進行多次互動,而這些人都表現出相似的情緒特徵,那麼即使是很小的影響也會累積起來。

當快樂被「傳染」,可以造成多巨大的影響?

為了說明一個人的情感能傳播多遠,想像一下你和一個對自己生活十分滿意、態度非常積極的人做朋友,你可能會為他們感到有點高興,但他們的喜悅真的也能為你的生活帶來長久的快樂感嗎?

根據弗雷明翰心臟研究一項詳細的縱向調查,答案是肯定的。

由於你經常與他們互動,你在生活滿意度調查中獲得高分的可能性將增加 15% ——儘管你目前的情況並沒有什麼改變。

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你朋友的朋友呢?同一項研究發現,他們的幸福感會傳遞給你的朋友,而你的朋友會將幸福感傳遞給你,在未來幾個月裡,你感到快樂的機率會新增約 10%。你此時對生活的滿意度甚至會受到朋友的朋友的影響,他們會使你的幸福感提高 6%。這些人你幾乎肯定從未見過,也許甚至不知道他們的存在,然而,他們透過一連串的互動影響著你的幸福。

你可能從未見過朋友的朋友,但他們透過一連串的互動影響著你的幸福。圖/Pixabay

鏡像系統的發現、以及更普遍的社交傳染程度,對我們的心理健康有重要的影響,揭示了人們的健康幸福程度大多取決於個人的社交圈同心圓,同時也闡明在集體歇斯底里期間某些症狀在群體中傳播的方式。

例如,當我們身處一群極度關注生化武器威脅的人群中時,每個人都會開始放大其他人的恐懼——製造出一種迴響,讓每個人都陷入恐慌狀態。更重要的是,我們過度活躍的大腦移情作用,可能會開始模擬另一個人所報告的疼痛、噁心或暈眩等感覺。

如果幸運的話,這種影響或許不足以對身體健康產生重大的衝擊。但是,如果本身已經處於好像快要生病的狀況,那麼鏡像系統的模擬可能會進入預測機制的計算,因而產生或誇大反安慰劑效應。我們與身體不適的人互動越多、看到他們的痛苦、談論他們的症狀,自己的感覺就會越糟糕。

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痛苦也會傳染!讓你感受到噁心、頭暈與頭痛

英國赫爾大學(University of Hull)的心理學家朱莉安娜.馬佐尼(Giuliana Mazzoni)是最早揭示這個過程有多強大的人之一。她邀請一小群的參與者參加「個人對環境物質反應的研究」。

參與者兩人一組,被要求吸入一種可疑的毒素,據報導該毒素會引起頭痛、噁心、皮膚搔癢和嗜睡等症狀。然而,真正的受試者並不知道所吸入的其實只是乾淨的空氣,試驗中的「搭檔」實際上是演員,他們被告知在吸入氣體時故意假裝症狀。

這項觀察結果令人震驚,與沒有看到副作用的受試者相比,看到搭檔身體不適的人報告自己出現更嚴重的症狀。

不僅快樂會傳染,連生病、中毒的症狀也會被他人影響,形成反安慰劑效應。圖/Pixabay

馬佐尼的研究結果首次發表於二〇〇〇年末,如今已有大量其他研究證明,類似反安慰劑效應的症狀可以透過社會傳染在人與人之間蔓延。

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一項模仿藥物試驗的研究發現,在看到偽裝參與者出現的假症狀後,服用無害藥丸的受試者出現噁心、頭暈和頭痛等症狀高出了十一倍。

另一項研究檢視常到診所捐血的人。一般人在捐完血後感到暈眩或頭昏的情況是很常見的,但如果捐血者才剛看到另一位捐血者快要昏倒的樣子,這些症狀發生的可能性高出兩倍。

這些社會傳染效應具有高度的特殊性:在觀察過程中所傳播和加劇的,是他人特定的症狀,而不是一般的不適感。這些症狀的出現超出典型的反安慰劑效應,不像是可能從沒有表現症狀的人那裡得到的書面或口頭警告。

——本文摘自《心念的力量:運用大腦的期望效應,找到扭轉人生的開關》,2022 年 7 月,商業週刊

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