生物學家長期以來認為,女性自發性的將較虛弱的男胎流產,是為了將身體資源留給下一個可能較為健康的寶寶。(在環境壓力較大時期女性的繁殖機會大於男性,流產可能是將機會留給女胎或更健康的男胎。可以參考〈饑荒改變性別比例〉一文)美國加州大學(the University of California)經濟人口統計學家羅恩.李(Ron Lee)表示:「基於扶養小孩是項龐大的投資,選擇留下哪個胎兒對於將來的收益關係重大。此種選擇模式提供了一種演化上的解釋,這可能是種適應化的結果。」2006年美國加州大學的人口健康研究人員拉爾夫.卡塔拉諾(Ralph Catalano)和提姆.布魯克納(Tim Bruckner),從人類死亡數據中發現了這個趨勢:在外在環境壓力較大時,選汰結果下的男胎較為健康。
布魯克納想知道,在男女比例平衡時期胎兒數量是否會上升,他請教了英國謝菲爾德大學(University of Sheffield )生物學家維爾皮.盧瑪(Virpi Lummaa),她量化了芬蘭教會紀錄中有關家族史和每個新生兒出生紀錄的文件,並根據1790到1870年間新生兒的性別比,統計出有多少男胎存活至嬰兒時期去推測胎兒的健康程度,以及有多少孩童順利生長至青春期。他們發現,中間有近16年男胎的存活率遽降,甚至在18世紀末還一度掉到男女性別比79 : 100,當中只有約12%的男嬰活過一歲,但這些存活下來的男性的確比其他年代的同齡男性來的優秀。布魯克納、盧瑪和他們的同事將這項研究發表在《英國皇家學會期刊B冊》(Proceedings of the Royal Society B )中,這份數據也顯示,在大部分的極端例子中,相較於生在男女比例平衡時期的男性,環境壓力較大時期存活下來的男性在日後擁有多出8.7%的後代。
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倫敦大學(University College London)的心理學家威廉.詹姆斯(William James)並沒有參與這項研究,但他認為這份研究對「男胎比女胎較易產生流產,且流產的男胎往往較為體弱」的論點提供了進一步的釋疑。目前,研究人員還不確定在環境壓力較大時期,懷孕女性面對何種壓力(如飢餓),不過這些數據顯示,在懷孕期間周遭的環境會形塑男性的未來,布魯克納表示:「正常來說,男性的壽命較女性短5、6年,我們正試著要了解造成人類壽命上性別差異的成因和助力,而釐清體弱的男胎究竟在子宮內發生了什麼事,是研究方向的第一步。」
美國鹽湖城的猶他大學(University of Utah)生物人口統計學家肯.羅伯特.史密斯(Ken Robert Smith)表示:「這個研究非常耐人尋味,因為它涵蓋了一段父母無法掌控胎兒性別的時期,性別機率影響了生物與環境壓力的相互關係。比較男女比例平衡時期和母體主導性別機率時期,可以幫助我們確定男性的確在任何環境下都較穩健。」李則好奇有沒有任何方法可以知道,流產的胎兒是否換來了兄弟姊妹更好的照顧或更健康的母親,他認為評估兄弟姊妹的存活率能更加強化這項研究結果,他表示:「生命初期形成的影響造成了重要的後果。」
Bruckner, T. A., Helle, S., Bolund, E., & Lummaa, V. (2015). Culled males, infant mortality and reproductive success in a pre-industrial Finnish population.Proceedings of the Royal Society of London B: Biological Sciences, 282(1799), 20140835.
C-LAB 策展人吳達坤進一步說明,本次展覽規劃了 4 大章節,共集結來自 9 個國家 23 組藝術家團隊的 26 件作品,帶領觀眾從了解 AI 發展歷史開始,到欣賞各種結合科技的藝術創作,再到與藝術一同探索 AI 未來發展,希望觀眾能從中感受科技如何重塑藝術的創造範式,進而更清楚未來該如何與科技共生與共創。
從歷史看未來:AI 技術發展的 3 個高峰
其中,展覽第一章「流動的錨點」邀請了自牧文化 2 名研究者李佳霖和蔡侑霖,從軟體與演算法發展、硬體發展與世界史、文化與藝術三條軸線,平行梳理 AI 技術發展過程。
藉由李佳霖和蔡侑霖長達近半年的調查研究,觀眾對 AI 發展有了清楚的輪廓。自 1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧(Artificial Intelligence))」一詞,並明確定出 AI 的任務,例如:自然語言處理、神經網路、計算學理論、隨機性與創造性等,就開啟了全球 AI 研究浪潮,至今將近 70 年的過程間,共迎來三波發展高峰。
第一波技術爆發期確立了自然語言與機器語言的轉換機制,科學家將任務文字化、建立推理規則,再換成機器語言讓機器執行,然而受到演算法及硬體資源限制,使得 AI 只能解決小問題,也因此進入了第一次發展寒冬。
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之後隨著專家系統的興起,讓 AI 突破技術瓶頸,進入第二次發展高峰期。專家系統是由邏輯推理系統、資料庫、操作介面三者共載而成,由於部份應用領域的邏輯推理方式是相似的,因此只要搭載不同資料庫,就能解決各種問題,克服過去規則設定無窮盡的挑戰。此外,機器學習、類神經網路等技術也在同一時期誕生,雖然是 AI 技術上的一大創新突破,但最終同樣受到硬體限制、技術成熟度等因素影響,導致 AI 再次進入發展寒冬。
走出第二次寒冬的關鍵在於,IBM 超級電腦深藍(Deep Blue)戰勝了西洋棋世界冠軍 Garry Kasparov,加上美國學者 Geoffrey Hinton 推出了新的類神經網路算法,並使用 GPU 進行模型訓練,不只奠定了 NVIDIA 在 AI 中的地位, 自此之後的 AI 研究也大多聚焦在類神經網路上,不斷的追求創新和突破。
從現在看未來:AI 不僅是工具,也是創作者
隨著時間軸繼續向前推進,如今的 AI 技術不僅深植於類神經網路應用中,更在藝術、創意和日常生活中發揮重要作用,而「2024 未來媒體藝術節」第二章「創造力的轉變」及第三章「創作者的洞見」,便邀請各國藝術家展出運用 AI 與科技的作品。
例如,超現代映畫展出的作品《無限共作 3.0》,乃是由來自創意科技、建築師、動畫與互動媒體等不同領域的藝術家,運用 AI 和新科技共同創作的作品。「人們來到此展區,就像走進一間新科技的實驗室,」吳達坤形容,觀眾在此不僅是被動的觀察者,更是主動的參與者,可以親身感受創作方式的轉移,以及 AI 如何幫助藝術家創作。
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而第四章「未完的篇章」則邀請觀眾一起思考未來與 AI 共生的方式。臺灣新媒體創作團隊貳進 2ENTER 展出的作品《虛擬尋根-臺灣》,將 AI 人物化,採用與 AI 對話記錄的方法,探討網路發展的歷史和哲學,並專注於臺灣和全球兩個場景。又如國際非營利創作組織戰略技術展出的作品《無時無刻,無所不在》,則是一套協助青少年數位排毒、數位識毒的方法論,使其更清楚在面對網路資訊時,該如何識別何者為真何者為假,更自信地穿梭在數位世界裡。
透過歷史解析引起共鳴
在「2024 未來媒體藝術節」規劃的 4 大章節裡,第一章回顧 AI 發展史的內容設計,可說是臺灣近年來科技或 AI 相關展覽的一大創舉。
過去,這些展覽多半以藝術家的創作為展出重點,很少看到結合 AI 發展歷程、大眾文明演變及流行文化三大領域的展出內容,但李佳霖和蔡侑霖從大量資料中篩選出重點內容並儘可能完整呈現,讓「2024 未來媒體藝術節」觀眾可以清楚 AI 技術於不同階段的演進變化,及各發展階段背後的全球政治經濟與文化狀態,才能在接下來欣賞展區其他藝術創作時有更多共鳴。
舉例來說,Google 旗下人工智慧實驗室(DeepMind)開發出的 AI 軟體「AlphaFold」,可以準確預測蛋白質的 3D 立體結構,解決科學家長達 50 年都無法突破的難題,雖然是製藥或疾病學領域相當大的技術突破,但因為與本次展覽主題的關聯性較低,故最終沒有列入此次展出內容中。
除了內容篩選外,在呈現方式上,2位研究者也儘量使用淺顯易懂的方式來呈現某些較為深奧難懂的技術內容,蔡侑霖舉例說明,像某些比較艱深的 AI 概念,便改以視覺化的方式來呈現,為此上網搜尋很多與 AI 相關的影片或圖解內容,從中找尋靈感,最後製作成簡單易懂的動畫,希望幫助觀眾輕鬆快速的理解新科技。
吳達坤最後指出,「2024 未來媒體藝術節」除了展出藝術創作,也跟上國際展會發展趨勢,於展覽期間規劃共 10 幾場不同形式的活動,包括藝術家座談、講座、工作坊及專家導覽,例如:由策展人與專家進行現場導覽、邀請臺灣 AI 實驗室創辦人杜奕瑾以「人工智慧與未來藝術」為題舉辦講座,希望透過帶狀活動創造更多話題,也讓展覽效益不斷發酵,讓更多觀眾都能前來體驗由 AI 驅動的未來創新世界,展望 AI 在藝術與生活中的無限潛力。
關於綠建築的標準,讓我們先回到 1990 年,當時英國建築研究機構(BRE)首次發布有關「建築研究發展環境評估工具(Building Research Establishment Environmental Assessment Method,BREEAM®)」,是世界上第一個建築永續評估方法。美國則在綠建築委員會成立後,於 1998 年推出「能源與環境設計領導認證」(Leadership in Energy and Environmental Design, LEED)這套評估系統,加速推動了全球綠建築行動。