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擔心老人駕車問題?用這套訓練和檢測解決吧!

mvpisi3
・2015/03/26 ・1377字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 526 ・七年級

photo by aps
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隨著台灣邁入高齡化社會,代表著路上會有越來越多銀髮騎士;每當在路上遇到這些長輩心裡總替他們捏把冷汗,不可否認老化確實會影響交通安全,在這隨年齡增長必經的退化歷程中,能否有什麼方法將風險降到最低?(可以參考〈開車,傷人?不開,傷己!〉一文)在美國有心理學家透過視覺對比訓練,克服了因老化所造成之器質衰退,協助長輩提升腦中視覺之運作。

美國加州大學心理學家約翰・安得森(G. John Andersen)所主持的團隊研究發現,長者僅需數週的訓練,便能提升視覺對比度(contrast)與近距離事物的清晰度;顯示長者的視覺系統其實還是有很大的可塑性,或許將來可以透過更多訓練來提升。

photo by 洪群甯
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普遍來說隨著年齡增長視覺會出現相關退化,特別是在感知低對比度的刺激(low-contrast),這使得年長者無法看清楚物體細節,連帶地影響到開車與維持平衡等功能運作。引起衰退的原因有兩種,一是眼球本身的器質性退化,另一種則與腦中視覺區域有關;針對後者,研究團隊假設若能讓長者重複觀看某類型的刺激(譬如線條),使得大腦對它的感知提升,或許就能改善視覺退化的現象。

於是,研究團隊挑選了16位年輕人及16位年長者,並確保每位的認知及眼睛功能正常;接著請他們連續七天到實驗室參加1.5小時的訓練,內容是要看著不同對比度的條紋刺激,判斷它是順時針或逆時針旋轉。不僅如此,團隊還會依照參與者每日的表現校正對比度,使得他們必須挑戰自己最好的極限。

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經過七天的訓練過後,兩組的視覺處理皆有提升,在檢查表(量視力會用的表)的測驗結果上,年長者在看近距離物體時比訓練前清晰,年輕人則是在遠距物體上有所改善;此外,團隊進一步分析結果,更確認了進步是因腦中相關認知功能的提升。

利用迷津找出具風險的老年駕駛

認知退化是另一個會影響交通安全的原因,但目前並沒有一個標準顯示幾歲以上就代表危險。為了找出一套檢驗來降低風險,美國國家高速交通安全部門(National Highway Traffic Safety Administration)贊助了心理學研究團隊,研究一套3分鐘即能完成的迷津測驗(maze test),想看它是否能預測出哪些老年人是具風險的駕駛。

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研究招募了700位70歲以上來自馬里蘭州的高齡駕駛,一同做這套迷津測驗;發現在測驗中所花費的時間及犯錯次數,竟與年長者們在接下來18個月內發生的交通意外有高度相關,包括闖紅燈次數、開上人行道、逆向行駛等;舉例來說,在初階迷津中花費超過19秒的長者,發生交通意外的機率是別人的3.55倍。

研究團隊強調:「這套測驗有助於我們預測出具風險的高齡駕駛,但不代表能使用它來當作診斷工具,去檢測因疾病所造成的認知衰退(cognitive impairments)。」雖然這些訓練及工具有助於降低風險,但千萬別忘了「關心」也是一個有效的方法,適時與長輩交談,試著站在他們的立場想想有哪些需求,都能有所幫助的!

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參考資料:

  1. Boosting Older Adults’ Vision Through Training APS [March 9, 2015 ]
  2. DeLoss, D. J., Watanabe, T., & Andersen, G. J. (2015). Improving Vision Among Older Adults Behavioral Training to Improve Sight. Psychological science, 0956797614567510.
  3. Simple Maze Test Could Help Identify At-Risk Older Drivers APS [February 25, 2015 ]
  4. Staplin, L., Gish, K. W., Lococo, K. H., Joyce, J. J., & Sifrit, K. J. (2013). The Maze Test: A significant predictor of older driver crash risk. Accident Analysis & Prevention, 50, 483-489.
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mvpisi3
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實習生。 接觸心理學後,看到她其中蘊含能讓人過得更好的力量;開始想著要如何用文字幫心理學走出象牙塔,讓每個人在徬徨時都能想起「哦原來方法早就存在我心中了」。聯絡我:mvpisi3@gmail.com

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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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老人行動安全注意重點!避免家中長輩跌倒受傷
careonline_96
・2024/07/26 ・1639字 ・閱讀時間約 3 分鐘

年紀大了,最怕什麼呢?相信許多人的答案是「怕跌倒」。跌倒之後,可能骨折,可能十天半個月下不了床,甚至還需要動手術,對日常生活影響極大。

老人容易跌倒的原因很多,有些跟環境有關,有些則與個人健康狀況,像是視力、血壓、藥物使用、與平衡步態有關。今天我們就從各方面來看看,究竟要怎麼做才能減少跌倒的機會!

家裡環境調整重點!

首先,採光要充足,不要太昏暗。在樓梯間或往浴室的路上,可以加裝感應燈,可以看清楚通道。

在樓梯或浴室要加裝扶手,可以的話兩側都要裝。而且要養成「扶著扶手」的習慣,無論是上樓、下樓、或在浴室內移動的過程,都盡量扶著扶手。

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維持家裡的整齊清潔,順手就要把衣服、鞋子、書籍等收好,盡量不要在走動路線放置物品,堆滿雜物。

如果有鋪地毯的話,要確認地毯有固定好。在裝潢的時候,盡量不要做鋪一小塊的地墊、地毯的設計,否則容易滑倒。

面對視力問題!

年紀變大後,視力、聽力、和反射速度沒那麼好,都會讓人更容易跌倒。如果發現視力變差,最好上眼科確認問題,如果有老花眼,可以戴眼鏡矯正視力,並要花點時間習慣自己的新眼鏡。若是白內障影響了視力,需要開刀移除白內障。

注意姿態性血壓變化!

血壓變化是常見的跌倒原因,患者會說:「我就早上起來,下床走個兩步就跌跤了。」這是因為變換姿勢的時候,像是突然起身會讓血壓下降,因此最好要放慢速度,早上起身要下床前,可以坐在床邊,確認不會感到頭暈或其他不適之後再站起來,千萬不要急躁。另外,可以與醫師討論是否要穿彈性襪,減少血液滯留於腿部。

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注意使用的藥物種類!

本身的疾病和使用的藥物也會增加跌倒的機會。如果因為尿失禁而常常需要趕到廁所的話,跌倒的機會就上升了。而平時最常見會造成跌倒的藥物是鎮定劑及安眠藥,吃了會比較頭暈並影響意識狀況,可以的話要盡量避免。另外記得少喝酒,免得影響平衡。

平常若在不同的門診科別各自拿了藥,並服用多種藥物的話,藥物之間的交互作用也可能會影響患者的安全,建議可以找一般內科醫師或家庭醫學科醫師確認過自己服用的多種藥物,並盡量簡化藥物,才能減少身體的負擔。尤其當吃了藥物後會感到很想睡或頭暈暈的話,務必向醫師反應。

平衡與步態也是重點!

我們的肌肉質量常常會因為年紀增長而流失,進而影響到走路的平衡和步態。本身如果有糖尿病的人,更要特別小心。血糖高容易導致腿部神經病變,對步態與平衡很有影響。所以,平常要制定運動計畫訓練平衡與步態,規律運動對保持肌肉質量與活動度很有幫助,身手會比較協調,也能保住骨質;若自己對這方面比較沒有概念,可以尋求物理治療師的專業意見,並要評估是否需要使用拐杖、四腳拐杖等輔助,減少跌倒的機會。

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老花眼怎麼辦?替換老花眼鏡好麻煩,該作雷射手術嗎?
careonline_96
・2024/06/26 ・516字 ・閱讀時間約 1 分鐘

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老花眼就是眼睛調節能力隨著年紀而下降。

以前年輕的時候,眼睛像是一台很好的相機,可以看得很遠、看得很近。

所謂的老花就是調節力變差,使我們需戴另一副老花眼鏡,除了近視眼鏡外,還要再加上一副老花眼鏡,來幫助我們看近物。

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careonline_96
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