Google效應──搜尋引擎如何改變你的心智？

• 文 ／ 雅文基金會聽語科學研究中心 林旻萱 助理研究員

在你的日常生活中，是否也有過這樣的經驗呢？四周一片寂靜，你坐在書桌前，試圖專心準備即將到來的考試，卻發現怎麼樣都無法靜下心來，因為腦袋裡正不受控制地播放同一首歌，甚至有時候還會不自覺的哼唱起旋律。那也許是你在商店裡無意間聽到的廣告歌曲，也或許是喜歡的歌手發的新歌，無論你有沒有刻意去回想，它都會佔據你的腦海，像是腦中的背景音樂，不斷重播。

像這樣被一首歌「洗腦」的狀況，到底為什麼會發生呢？

為什麼我們會被歌曲洗腦？原來是耳蟲搞的鬼

事實上，上述的這種現象稱為不自主音樂意象（Involuntary Musical Imagery, INMI），也稱為卡歌症候群（Stuck Song Syndrome, SSS），在口語上常被稱為耳蟲（earworm），是指一段旋律在大腦中自發浮現，並不斷重播的現象 ^[1][2]。耳蟲這個詞是從德文的詞彙 “ohrwurm” 而來 ^[3]，”ohr” 是指耳朵，而 “wurm” 則是小蟲子的意思，用以形容像小蟲子爬進耳朵一般，在腦中揮之不去的音樂。根據研究，耳蟲最早的文學來源，或許可以追溯到 19 世紀 ^[3]。在 1845 年美國出版的一部短篇小說《悖理的惡魔》中，故事的角色就遭遇了「腦中自發響起旋律而無法擺脫」的困擾，這與現代常被提起的耳蟲現象極為相似。這顯示出，即使當時尚未明確定義耳蟲現象，人們也早已在日常生活中有過這種音樂入侵大腦的經驗，甚至為此感到困擾。

心理學教授 Philip Beaman 指出，2008 年就曾有研究針對芬蘭約 12000 名網路使用者進行大規模的問卷調查，結果顯示，有 33% 的受試者表示耳蟲會每天出現，且有超過 90% 的受試者表示至少每週會發生一次耳蟲現象 ^[2][4]，由此可見，耳蟲現象其實相當普遍。那麼，究竟是什麼原因導致耳蟲現象呢？

常見的耳蟲現象，與大腦構造息息相關

為了探討大腦結構與耳蟲現象之間的關聯，Farrugia 等人於 2015 年進行了一項研究 ^[1]，他們調查了 44 名受試者接觸音樂的經驗，並透過問卷了解受試者對耳蟲現象的看法，包括耳蟲的出現頻率及其對生活的影響等等。結果顯示，曾學習音樂或經常接觸音樂的人，更容易出現耳蟲現象，而且這些音樂片段可能對他們產生更強烈的情緒與心理影響。

另一方面，研究也透過磁振造影（Magnetic Resonance Imaging, MRI）對受試者進行腦部掃描，分析大腦的灰質體積與皮質厚度。結果發現，耳蟲現象的頻率可能與某些特定腦區的結構有關。大腦右側的額下回（Inferior Frontal Gyrus, IFG）不僅與音高記憶有關 ^[1][5-7]，也負責抑制機制，當右側 IFG 的皮質厚度降低，抑制能力便會減弱 ^[1]。研究者發現，耳蟲現象發生時，IFG 的活動或許能夠抑制耳蟲出現 ^[1][8-9]。此外，耳蟲出現的頻率與大腦的前扣帶迴皮質（Anterior Cingulate Cortex, ACC） 厚度也有顯著的關聯，當耳蟲出現得越頻繁，ACC 的皮質厚度越薄 ^[1]。ACC 位置所在的大腦網絡區域，即使是大腦處於「非任務狀態」時，仍在進行各種思維活動 ^[1][10]。也就是說，在人們處於放空、發呆，甚至沉浸在白日夢中的時候，ACC 並不會休息停滯，反而呈現高度活躍的狀態。一項研究顯示，ACC 的皮質厚度與非任務狀態的思維活動比例有關 ^[11]。若將耳蟲視為一種非刻意但可感受到的意識活動，則 ACC 在耳蟲現象的神經機制中，可能扮演重要的角色。

對某些人而言，耳蟲能喚起愉快回憶，帶來正面影響；但對另一些人來說，強烈情緒反而可能使耳蟲成為困擾。先前已有研究指出，聆聽音樂時較容易產生正向情緒的人，其海馬旁迴（Parahippocampal Cortex, PHC）體積通常較大 ^[1][12]， Farrugia 等人也進一步發現，認為耳蟲對自己有幫助的人，其 PHC 的灰質體積也相對較大。他們推測，PHC 灰質體積較大可能喚起與耳蟲相關的記憶，激發情緒，讓耳蟲產生較正向的作用。此外，右側顳極（Temporal Pole, TP）則被認為與情感處理相關 ^[1][13]，若 TP 灰質體積較大，個體對情緒的刺激反應可能更為敏感，而這一類的人也較難抑制耳蟲經驗所連結到的負向情緒反應。這些結果顯示，大腦結構與功能互相影響，使每個人對於耳蟲的感受都有所不同。

那些「洗腦神曲」是怎麼來的？這些特徵是關鍵！

除了大腦結構與自身情感機制會使得耳蟲現象發生之外，歌曲本身的特徵也扮演了重要角色。根據研究，歌曲若具備某些特徵，會更容易引發耳蟲現象 ^[14]，如下所示：

1. 節奏較快：INMI 歌曲的節奏通常比非 INMI 歌曲快，輕快的節奏更容易吸引注意力並留下記憶。
2. 旋律輪廓常見：若旋律的起伏模式符合人們熟悉的音樂結構，更容易在腦中重播。
3. 特殊旋律轉折：即使旋律不常見，只要具有獨特且引人注意的起伏變化，也可能成為耳蟲。
4. 近期曝光與流行程度：最近聽過或正在流行的歌曲，更容易成為耳蟲。

重複的旋律，能夠促進兒童語言發展嗎？

根據研究，使用兒歌作為教學素材，能有效提升 4 至 5 歲兒童的詞彙量，且兒童在理解與運用新詞彙方面皆有明顯進步 ^[15]。兒歌是兒童日常生活中最常接觸的音樂形式之一，而且具備了引來耳蟲的特性：旋律輕快、有節奏感，常見且具記憶點。若兒歌能透過耳蟲現象在兒童腦中自發性地重現，利用這種「非刻意但頻繁回想」的特性，或許能在自然語境中提供兒童額外的語言練習機會，使語言學習不僅僅是限於教學情境中，甚至能夠延伸至日常生活的潛意識層面。

研究也指出，透過兒歌進行學習，不僅能提升幼兒的詞彙量，亦能增強其語言學習的自信心，自我表達也會更為積極 ^[15]。因此，若能善用兒歌作為語言學習的媒介，並考量耳蟲現象可能帶來的記憶強化效果，也許有助於促進兒童在語言學習上的發展。

耳蟲現象，其實有跡可循

總而言之，當你腦中突然浮現一段旋律，反覆播放、揮之不去時，其實不必感到意外。這正是大腦運作與音樂特性交互作用的結果，是一種相當普遍且自然的現象。即使你沒有刻意記住某首歌，它仍可能在潛意識中悄悄留下痕跡。

所以下次當某首歌又悄悄佔據你的思緒時，不妨放鬆心情，靜靜欣賞它的旋律與節奏。你之所以忍不住想哼唱，並不是因為分心，而是因為這段旋律剛好觸發了大腦中的某個開關，也許還會勾起某些情緒或回憶呢！

耳蟲，是音樂在我們腦海中留下的溫柔印記，時刻提醒著我們：大腦與音樂之間，總有著令人著迷的互動。

參考資料：

1. Farrugia, N., Jakubowski, K., Cusack, R., & Stewart, L. (2015). Tunes stuck in your brain: The frequency and affective evaluation of involuntary musical imagery correlate with cortical structure. Consciousness and cognition, 35, 66-77.
2. Liikkanen, L. A. (2008). Music in everymind: commonality of involuntary musical imagery. In 10th International Conference of Music Perception and Cognition. Sapporo, Japan, August 2008 (pp. 1-5).
3. Beaman, C. P. (2018). The literary and recent scientific history of the earworm: A review and theoretical framework. Auditory Perception & Cognition, 1(1-2), 42-65.
4. Beaman, C. P., & Williams, T. I. (2010). Earworms (stuck song syndrome): Towards a natural history of intrusive thoughts. British Journal of Psychology, 101(4), 637-653.
5. Albouy, P., Mattout, J., Bouet, R., Maby, E., Sanchez, G., Aguera, P. E., … & Tillmann, B. (2013). Impaired pitch perception and memory in congenital amusia: the deficit starts in the auditory cortex. Brain, 136(5), 1639-1661.
6. Hyde, K. L., & Peretz, I. (2004). Brains that are out of tune but in time. Psychological science, 15(5), 356-360.
7. Hyde, K. L., Lerch, J. P., Zatorre, R. J., Griffiths, T. D., Evans, A. C., & Peretz, I. (2007). Cortical thickness in congenital amusia: when less is better than more. Journal of Neuroscience, 27(47), 13028-13032.
8. Aron, A. R., Robbins, T. W., & Poldrack, R. A. (2004). Inhibition and the right inferior frontal cortex. Trends in cognitive sciences, 8(4), 170-177.
9. Aron, A. R., Robbins, T. W., & Poldrack, R. A. (2014). Inhibition and the right inferior frontal cortex: one decade on. Trends in cognitive sciences, 18(4), 177-185.
10. 廖泊喬。（2024/3/13）。DMN腦神經科學研究：好好躺平有助潛能發展。觀點同不同。取自：https://issues.ptsplus.tv/articles/7927/
11. Bernhardt, B. C., Smallwood, J., Tusche, A., Ruby, F. J., Engen, H. G., Steinbeis, N., & Singer, T. (2014). Medial prefrontal and anterior cingulate cortical thickness predicts shared individual differences in self-generated thought and temporal discounting. Neuroimage, 90, 290-297.
12. Koelsch, S., Skouras, S., & Jentschke, S. (2013). Neural correlates of emotional personality: A structural and functional magnetic resonance imaging study. PLoS One, 8(11), e77196.
13. Royet, J. P., Zald, D., Versace, R., Costes, N., Lavenne, F., Koenig, O., & Gervais, R. (2000). Emotional responses to pleasant and unpleasant olfactory, visual, and auditory stimuli: a positron emission tomography study. Journal of Neuroscience, 20(20), 7752-7759.
14. Jakubowski, K., Finkel, S., Stewart, L., & Müllensiefen, D. (2017). Dissecting an earworm: Melodic features and song popularity predict involuntary musical imagery. Psychology of Aesthetics, Creativity, and the Arts, 11(2), 122.
15. Christina, Y., & Pujiarto, P. (2023). The Effectiveness of Nursery Rhymes Media to Improve English Vocabulary and Confidence of Children (4-5 Years) in Tutor Time Kindergarten. Journal of Education Research, 4(3), 1326-1333.

量子電腦：解碼顛覆未來科技的關鍵

2023 年，Google 發表了一項引人注目的研究成果，顯示人類現有最強大的超級電腦 Frontier 需要花費 47 年才能完成的計算任務，Google 所研發的量子電腦 Sycamore 只需幾秒鐘便能完成。這項消息震驚了科技界，也再次引發了量子電腦的討論。

那麼，量子電腦為什麼如此強大？它能否徹底改變我們對計算技術的認知？

量子電腦是什麼？

量子電腦是一種基於量子力學運作的新型計算機，它與我們熟悉的傳統電腦截然不同。傳統電腦的運算是建立在「位元」（bits）的基礎上，每個位元可以是 0 或 1，這種二進位制運作方式使得計算過程變得線性且單向。然而，量子電腦使用的是「量子位元」（qubits），其運算邏輯則是基於量子力學中的「疊加」與「糾纏」等現象，這使得量子位元能同時處於 0 和 1 的疊加狀態。

這意味著，量子電腦能夠在同一時間進行多個計算，從而大幅提高運算效率。對於某些非常複雜的問題，例如氣候模型、金融分析，甚至質因數分解，傳統電腦可能需要數千年才能完成的運算任務，量子電腦只需數分鐘甚至更短時間便可完成。

Google、IBM 和量子競賽

Google 和 IBM 是目前在量子計算領域中競爭最為激烈的兩大科技公司。Google 的 Sycamore 量子電腦已經展示出極高的計算速度，令傳統超級電腦相形見絀。IBM 則持續投入量子電腦的研究，並推出了超過 1000 個量子位元的系統，預計到 2025 年，IBM 的量子電腦將擁有超過 4000 個量子位元。

除此之外，世界各國和企業都爭相投入這場「量子霸權」的競賽，台灣的量子國家隊也不例外，積極尋求量子計算方面的突破。這場量子競賽，將決定未來的計算技術格局。

量子電腦的核心原理

量子電腦之所以能如此快速，是因為它利用了量子力學中的「疊加態」和「糾纏態」。簡單來說，傳統電腦的位元只能是 0 或 1 兩種狀態，而量子位元則可以同時處於 0 和 1 兩種狀態的疊加，這使得量子電腦可以在同一時間內同時進行多次計算。

舉例來說，如果一台電腦需要處理一個要花 330 年才能解決的問題，量子電腦只需 10 分鐘便可解決。如果問題變得更複雜，傳統電腦需要 3300 年才能解決，量子電腦只需再多花一分鐘便能完成。

此外，量子電腦中使用的量子閘（quantum gates）類似於傳統電腦中的邏輯閘，但它能進行更複雜的運算。量子閘可以改變量子位元的量子態，進而完成計算過程。例如，Hadamard 閘能將量子位元轉變為疊加態，使其進行平行計算。

計算的效率

除了硬體技術的進步，量子電腦的強大運算能力也依賴於量子演算法。當前，最著名的兩種量子演算法分別是 Grover 演算法與 Shor 演算法。

Grover 演算法主要用於搜尋無序資料庫，它能將運算時間從傳統電腦的 N 遞減至 √N，這使得資料搜索的效率大幅提升。舉例來說，傳統電腦需要花費一小時才能完成的搜索，量子電腦只需幾分鐘甚至更短時間便能找到目標資料。

Shor 演算法則專注於質因數分解。這對於現代加密技術至關重要，因為目前網路上使用的 RSA 加密技術正是基於質因數分解的困難性。傳統電腦需要數千萬年才能破解的加密，量子電腦只需幾秒鐘便可破解。這也引發了全球對後量子密碼學（PQC）的研究，因為一旦量子電腦大規模應用，現有的加密系統將面臨極大的威脅。

量子電腦的挑戰：退相干與材料限制

儘管量子電腦具有顛覆性的運算能力，但其技術發展仍面臨諸多挑戰。量子位元必須保持在「疊加態」才能進行運算，但量子態非常脆弱，容易因環境中的微小干擾而坍縮成 0 或 1，這種現象被稱為「量子退相干」。量子退相干導致量子計算無法穩定進行，因此，如何保持量子位元穩定是量子電腦發展的一大難題。

目前，科學家們正在探索多種材料和技術來解決這一問題，例如超導體和半導體技術，並嘗試研發更穩定且易於量產的量子電腦硬體。然而，要實現大規模的量子計算應用，仍需克服諸多技術瓶頸。

量子電腦對未來生活的影響

量子電腦的快速發展將為未來帶來深遠的影響。它不僅將推動科學研究的進步，例如藥物設計、材料科學和天文物理等領域，還可能徹底改變我們的日常生活。例如，交通運輸、物流優化、金融風險管理，甚至氣候變遷預測，都有望因量子計算的應用而變得更加精確和高效。

然而，量子計算的發展也帶來了一些潛在的風險。隨著量子電腦逐漸成熟，現有的加密技術可能會被徹底摧毀，全球的資訊安全體系將面臨巨大挑戰。因此，各國政府和企業已經開始研究新的加密方法，以應對量子時代的來臨。

量子電腦的新戰場：Atom Computing 的崛起

量子電腦的發展一直以來被視為科技的終極挑戰，從 Google 的量子霸權，到 IBM 不斷推進的Condor 超導電腦，業界翹首以待。然而，截至 2024 年，量子計算領域出現了一個新的變數。Atom Computing 一家美國新興公司，推出了擁有 1,180 個量子位元的量子電腦，不僅超越了IBM神鷹量子電腦的 1,121 個量子位元，甚至德國達姆施塔特工業大學也宣布開發出 1,305 個量子位元的超級電腦。

這些新興勢力的出現，不僅在位元數量上超越了 Google 與 IBM 的現有設備，更顛覆了量子電腦技術路線的既有認知。與以往依賴超導技術的量子電腦不同，Atom Computing 與達姆施塔特大學採用了「離子阱」( Ion Traps ) 技術，利用雷射與電場操控離子，形成穩定且壽命較長的量子位元。這是否意味著，超導量子電腦將不再是量子計算的唯一未來？

離子阱技術：量子計算的新契機？

為了理解這一新興技術的潛力，我們首先需要認識量子位元的製作原理。超導量子電腦運用電子在超低溫下的行為，來實現穩定的量子狀態。然而，隨著量子位元數量增加，超導系統面臨物理尺寸與能耗的挑戰。這也是為何離子阱技術逐漸受到重視。

離子阱技術是透過電場陷阱將帶電的離子懸浮在空中，並利用雷射操控其量子態。這種技術擁有更高的穩定性，且能在更長時間內維持量子位元的疊加態。然而，由於需要超低溫、精確的電場控制以及真空環境，離子阱技術在商業應用中的成本仍然偏高，但它的潛力不容忽視。

中性原子與光學魔法：更進一步的量子技術

除了離子阱技術，Atom Computing 與德國團隊則採用另一種不同的策略——使用中性原子來取代離子。中性原子不帶電，這意味著無法直接依賴電場控制，那它們如何操控？答案在於光學技術。他們運用光鑷（光學鑷子）和雷射致冷技術，用光來束縛和操控中性原子。光鑷是 2018 年諾貝爾物理學獎的技術，利用雷射的動量來推動和控制微小的粒子。

在這種方法下，雷射不僅能束縛原子，還能通過致冷技術將原子的運動降到極低，使得量子態更穩定。這種新興技術雖然仍處於實驗階段，但已顯示出其在量子計算中的巨大潛力。

量子點與鑽石空缺：人造原子的力量

另一個在量子計算領域獲得關注的技術是「量子點」( Quantum Dots )。量子點被視為人造原子，科學家透過在矽晶體等半導體材料中束縛電子，並利用微波來控制其自旋狀態。這項技術的最大優勢是半導體產業已經相當成熟，因此如果量子點技術能成功商業化，其普及速度將非常快速。即便如此，量子點技術仍需要在低溫環境下運作，且面臨如何克服材料內部雜訊干擾的挑戰。

與此類似的技術還包括「鑽石空缺」( Diamond Vacancies )，它透過在人造鑽石中替換部分碳原子，以氮原子取代，並使用雷射來激發這些空缺結構。鑽石空缺技術的最大優點是它不需要極低溫，能在室溫下運作，這使得它在未來的量子計算應用中具有很大的潛力。

二維世界的探索：拓樸量子位元

隨著三維物理的極限逐漸顯現，科學家們將目光投向了二維世界，探索其中的量子計算可能性。微軟與貝爾實驗室都在研究的「拓樸量子位元」( Topological Qubits ) 便是一個例子。拓樸量子位元基於一種稱為「任意子」( Anyon ) 的準粒子運作，這種粒子只存在於二維空間中，並且擁有無視傳統量子力學法則的特性。

拓樸量子位元透過操控粒子的空間幾何軌跡來實現運算，這種軌跡在二維空間中表現出穩定且高度容錯的特性。因此，與其他量子位元相比，拓樸量子位元的穩定性與耐久性更佳。然而，這項技術仍處於實驗階段，距離實際應用還有一段路要走。

量子電腦的未來：量子糾錯與穩定性挑戰

儘管量子電腦擁有極大的潛力，但其目前仍面臨著許多挑戰，最重要的便是量子位元之間的「保真度」( Fidelity ) 與「量子糾錯」( Quantum Error Correction ) 技術。現代的量子電腦對外界干擾極為敏感，甚至微小的環境變化都可能導致計算結果的錯誤。因此，提升量子位元的精確率，並開發有效的糾錯技術，是量子計算未來必須跨越的關鍵。

以 Google 為例，他們在 2023 年發布的研究顯示，通過增加量子位元數量並使用「表面碼」( Surface Code ) 技術，他們成功降低了量子計算中的錯誤率。這項進展意味著量子糾錯技術正逐步成為現實，然而，大規模商業化的量子電腦仍需更多時間才能問世。

誰將引領量子計算的未來？

量子電腦的發展方向多樣，從超導量子電腦、離子阱、中性原子、量子點、鑽石空缺，到拓樸量子位元，每一種技術都有其獨特的優勢與挑戰。誰能成為量子計算的最終霸主，仍然是未解之謎。或許在不遠的將來，量子電腦將以我們無法想像的速度改變世界，重新定義我們對計算、數據與科技的理解。