虛虛實實盡收眼底　擴增實境HUD 當駕駛的安全車掌

• 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？

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。

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：

• 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

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？

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。

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？

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?

（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）或。

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。

想像一下，早上打開冰箱，眼前跳出根據現有食材以及健康狀況設計的餐點，並一個一個步驟帶著你烹煮；家中改裝潢不用拿型錄和量尺慢慢比對，只要在手機上輕點，沙發和茶几擺在客廳是什麼模樣快速呈現；到門市買衣服，不用再花大把時間穿穿脫脫，只要在神奇的鏡子前憑空點選，就能快速看到自己穿上不同款式或顏色的衣服的模樣；出門旅遊，透過手機看著眼前的街景，哪處是景點、哪裡有餐廳一目了然，還能在遺跡前上演歷史小劇場。

這就是擴增實境（Augmented Reality, 簡稱AR）與混合實境 （Mixed Reality, 簡稱MR）技術帶來的新生活。

科技部 2018春季「展望」系列演講「全面啟動的未來世界 – 人類2.0社會的科幻成真」第一場，請來清華大學工業工程與工程管理學系教授瞿志行，分享 AR/MR 的現在應用與未來趨勢，泛科學整理演講與專訪內容，邀大家一起探索過去只存在科幻作品中的世界如何實現！

虛擬實境和擴增實境的差別？

提到擴增實境，除了「寶可夢Go」，你可能還會聯想到最近火紅的電影《一級玩家》，主角們只要帶上穿戴式裝置，就能進入虛擬實境（VR）的世界。其實 AR 和 VR 是很不同的概念，反而是 AR 和 MR 的定義差別比較模糊。

通常將它們分成大致三大類：VR指的是全數位打造的環境，使用者與外界的感官會斷開，脫離真實世界的體驗；AR以真實世界的經驗為基礎，把數位資訊透過文字、符號的呈現，覆蓋在實物上。MR 則是更進一步，把豐富的 3D影像與實際世界整合，使用者可以同時對實際物件虛擬物件進行互動。

1994 年 Milgram 等人則提出了現實-虛擬連續系統（Reality-Virtuality Continuum），系統的一端從完全真實感官的現實（Reality）、在真實世界嵌入虛擬元素的擴增實境（AR）、混合了更多虛擬物件的 MR、將真實世界的訊息，加入虛擬環境的「擴增虛境」（Augmented Virtuality，簡稱 AV），一直到所有物件都是虛構的「虛擬實境」（VR）

根據Digi Capital 《2017年增強現實和虛擬現實報告》指出，2021 年擴增實境與虛擬實境產業的總產值將達到 1080億美元，其中擴增實境與虛擬實境的市場佔比約為8:2。瞿教授表示，VR 在遊戲、教育與娛樂等三大領域備受期待，但是和以真實世界為基底的 AR 相比，VR 可能會因為感知不協調導致使用者的身體不適（例如，看見自己在移動，身體卻沒有真的移動）外，視覺上的封閉與行動被拘束也較容易對用戶產生壓力和不安感，因此在未來發展與相關產業應用上，可能性會比 AR少。

擴增實境有哪些呈現方式？

現階段的AR呈現技術大致可分為三類，一是透過穿戴式裝置（如智慧型眼鏡的鏡片），同時看見外在環境與附加在上的虛擬資訊、二是透過攝影機捕捉實際的人物與環境，再結合數位元素共同呈現在螢幕上，三是透過視網膜投影或腦部植入晶片，直接在人的感官中創造新知覺。

為了追求更真實的體驗，已有團隊嘗試打造能將虛擬物件直接投影到視網膜上的智慧型眼鏡，但瞿老師認為，視網膜投影最大的挑戰其實不是技術，而是心理障礙，即使裝置的光線強度、能量等都符合醫學與人體安全標準，就看一般大眾能否克服恐懼。

除了上述三者外，也有人會透過投影（Projecting）呈現較大範圍的AR技術，把3D立體影像投影到實際物體上與人互動，這種呈現方式的難處在於精準定位與附加於物件的技巧，不但要確保實物與虛擬影像的位置精確重疊，還要掌握物體的凹凸曲面或不規則形狀，才能讓數位影像和實際物體的互動感栩栩如生。

尋找痛點，才能發揮AR最大效益

瞿教授指出，AR 是一種輔助人與人、人與環境，以及人與機器之間互動的的介面技術，其核心價值在於運用AR提升產品或工作效能。所以產業在面對這項新科技時，可以思考現有的流程或內容中，哪一個環節可以透過AR提升效用或再創新，不該「為了使用AR而使用AR」。

以前陣子火紅的「寶可夢Go」來說，並不是單純因為採用AR技術而爆紅，而是因為透過 AR強化了捕捉寶可夢的體驗及趣味，因此獲得廣大迴響。

企業或團隊應該先找到市場需求（痛點），再尋找相對應的技術，說不定現有技術就能達成要求，真的不夠用再繼續開發。如果只顧著「發展強大技術、再尋找市場與需求」，可能會像個人用運輸載具賽格威（segway）一樣，雖然具有驚人的高科技，但如果要說相似的體驗，低技術含量的「直排輪」就能達到，而且價格還便宜很多，最終導致賽格威的銷售額只稍稍超過研發成本。

瞿教授舉其合作的案例：在醫美產業中，曾發生過醫師因為經驗不足，在沒注意的情況下針對病患單一部位的肌膚過度施打雷射治療，導致嚴重的後果。因此有醫美公司找上瞿教授的團隊合作，希望打造一款結合熱感測技術的AR應用，幫助醫美醫師在手術過程隨時關注病患臉部的溫度狀況，進而降低醫療疏失的發生機會。

台灣在全球 VR/AR市場的定位

全球擴增實境產業正在蓬勃發展中，各大科技企業無不摩拳擦掌，想成為第一個稱霸市場的標準制定者。如 Goolge 推出了 ARcore 平台、Facebook期盼透過 AR 增加社群互動、微軟的穿戴式裝置 Hololens 來勢洶洶、Apple 不但端出 ARkit 平台，也正在研發更輕巧的AR眼鏡，連中國電商大廠阿里巴巴都喊出要把電商AR、VR化。

瞿教授分析，目前台灣的 VR/AR 相關產業大致可分為硬體裝置代工、硬體裝置開發（如HTC VIVE）、基於後製、動畫與電影產業而蓬勃發展的VR數位內容、AR數位內容和高擬真建模等領域。而相關硬體產業鏈完善、高科技人才願意投入、軟體與設計人力成本較低，以及有和中美接軌的經驗，都是台灣發展 AR 的優勢。

然而，AR橫跨物聯網、資訊工程、高擬真建模、視覺分析和 UX 設計等多項領域，需要擅長跨領域整合的人才，但軟體整合正好是台灣的弱項。再加上台灣市場小，較難推出代表性的商業模式，這些則是台灣要面臨的挑戰。

與AR 同行的世界，會是什麼模樣？

現在有科學家透過科技，將視障或精障者的世界傳遞給社會大眾，讓更多人有機會認識他們的想法與困難。而瞿教授表示自己期待AR 能創造出新的溝通方式，例如，在課堂或講座上，老師透過AR裝置，看到原本不擅於言詞表達或害羞不敢舉手的學生的提問，降低過去的互動障礙。又或是透過人工智慧與AR載具，創造類似超自然感知的陰陽眼功效等。

在科幻小說或電影中，有時會描寫當科技發展到了一個程度，數位建築出來的虛擬世界變得非常真實，幾乎與現實沒有差別、甚至更好，人們因為在現實和虛幻之間來回穿梭，開始難以區分什麼是真、什麼是假。這樣的事情真的可能會發生嗎？

瞿教授坦言這個問題現在無法下定論，他基本上認為人類是可以分辨虛實的，但長期進行虛實互動，或用五官體驗虛實混合的世界後，是否會在心理或大腦留下後遺症，又或是大腦有沒有可能因為使用這類型科技產品開啟了「新感知」，都還需要更多的研究。

談到最近最火紅的遊戲，莫過於《Pokémon GO》了，每個人走在路上人手一機，許多人不顧天氣悶熱也要到戶外走走，台大校園內擠滿了人潮，堪稱我就讀五年來第一次看到的奇景。

但是，《Pokémon GO》會這麼火紅並不是沒有原因的。

作者按：

• 本篇文章當中所有試圖解釋《Pokémon GO》熱潮之心理學理論，皆為作者透過所學套用到該遊戲之上，並非針對《Pokémon GO》這款遊戲進行的心理學研究結果。
• 另外，由於本文作者對於神奇寶貝一詞有深厚的情誼（？），因此，在本文中大多還是採取神奇寶貝一詞而非寶可夢

為什麼爆紅的是 Pokémon GO，而不是其他遊戲？

單純曝光效果

對許多人而言，神奇寶貝是一個很熟悉的卡通，而根據心理學家塞瓊克（Zajonc）的研究發現，當我們重複接觸同一個刺激之後，我們會越來越喜歡這個刺激，無論這個刺激物是英文字、漢字（受試者為美國人）、畫作、人臉照片、聲音或是幾何圖形[1]。這樣的效應，在心理學上稱之為單純曝光效果（Mere Exposure Effect）──我們僅僅只是不斷地重複看到一個刺激，就會喜歡上這個刺激。也因為這樣，小時候就不斷被神奇寶貝「單純曝光」的我們，自然而然地就比較容易喜歡上《Pokémon GO》而非其他遊戲。

但是如果你曾看了某些教你如何追求異性的書，上面教你如何運用單純曝光效果，企圖透過製造各種巧遇來讓自己欣賞的異性（或同性）對自己產生好印象，請記得有一個例外，如果對方對自己的第一印象不好（initially dislike），那麼對方看你越多次反而會越討厭你[2]（註）。

擴增實境的設計與社會角色的認同

《Pokémon GO》透過擴增實境（Augmented Reality, AR），將虛擬的神奇寶貝結合到真實世界中，如此新奇的設計，我想是許多人會喜歡上這個遊戲的原因之一。

什麼是擴增實境呢？根據羅納德．阿祖瑪（Ronald Azuma）的定義，擴增實境包含了三大要素：將真實世界與虛擬世界結合（ Combines real and virtual）、 即時互動（Is interactive in real time）、三維度的互動環境（ Is registered in three dimensions）[3]。

透過擴增實境所塑造出來的「角色扮演」遊戲，或許讓玩家某種程度上地融入了童年卡通裡神奇寶貝訓練師這個虛擬的社會角色（social role），進入了一個全新的、半現實半虛擬的社會現實（social reality）中，並且跟著童年時的那個小智一起去收服神奇寶貝。不過，為什麼化身神奇寶貝訓練師這樣的角色扮演遊戲會如此的吸引人呢？其中一個原因，可能是角色扮演遊戲中包含了認同作用（identification）的成分。

認同作用是佛洛伊德所提出的自我防衛機轉（Self-defense Mechanism）當中的一種，最初的意思是：個體在潛意識中藉由同化他者的某部分或某特質，讓這些特質變成自己的一部分[4]；但在網路等虛擬世界出現之後，「虛擬角色」也被納入認同的對象之一，如過去就有研究者就曾經以青少年對於初音未來的角色認同進行相關研究[5]；而更進一步地，《Pokémon GO》採取了擴增實境的方式，結合了現實社會角色與虛擬角色，又將認同作用所涉及到的範疇向前推進了一步。（關於自我防衛機制，可以參考〈踢貓的故事──佛洛伊德與防衛機制〉。）

認同作用從青少年時期便開始影響我們的發展，而且將會持續終生[6]。一些學者整合了 Erikson 對於自我認同（self-identity）的定義，認為認同有助於我們認清自己在社會當中的角色定位，知道自己的需求、愛惡與動機，並且依照這些對自我的了解，來追尋自己的人生目標[7][8]。認同又可以包含三個不同的層面[8]，我想從這三個層面來看我們如何對《Pokémon GO》遊戲中這個半真實半虛擬的角色產生認同：

一、個人認同

反映出我們內在的心理傾向，如我們的價值體系、生涯目標等等；如果從《Pokémon GO》來看，每個人對於這個遊戲角色的認同可能並不一樣，例如有些人想要和小智一樣收服所有神奇寶貝、打敗道館館主；有些人只以抓到皮卡丘為樂；而有些人只想將之當作生活中的小消遣等等。

二、社會認同

我們和外界環境互動之後所形塑出的認同感，如個人的聲譽、受歡迎的程度等等；從《Pokémon GO》這個遊戲來看，那麼我們周邊的人對於這個遊戲的熱衷程度，和對你在 Facebook 貼上你抓到皮卡丘的文等等的反應，將影響我們對這個遊戲角色的認同感。

三、集體認同

那些對我們而言重要的人（重要他人，significant others）和重要的團體（參考團體，reference groups）對於我們的期待和規範；如果從《Pokémon GO》來看，系上同學、辦公室同事、家人、好朋友或是伴侶等等對於這個遊戲的態度，都有可能形塑與改變我們對於這個遊戲角色的認同感。

除了前面提及的初音未來角色認同研究之外，過去也曾經針對虛擬遊戲角色認同進行研究，例如國內學者陳怡安便指出，在一個虛擬遊戲中，玩家只需要扮演好自己的角色，便能夠獲得快樂，進一步達成自我實現（self-fulfillment）的滿足[9]。除此之外，透過遊戲獲得尊重與肯定[10]、擺脫既定的性別與社會角色、打造出另一個全新的自我[11]、在同盟組織中分享共同的興趣、情感和經驗，以及建立友誼等人際關係，使我們獲得社會支持（social support）與歸屬感（sense of belonging）[12]，也是這類虛擬遊戲能帶給我們的成就與滿足。尤其《Pokémon GO》採取了現實與虛擬的結合的擴增實境設計，可能會讓這樣的連結變得更加緊密。

為什麼開始玩之後，我們就停不下來了？

又是操作制約在作祟！

如果每次丟球，都能夠成功收服神奇寶貝，這個遊戲或許就會無聊許多；但是有時候抓得到，有時候抓不到，讓訓練師們更執著於能不能收服神奇寶貝這件事，有時候丟到一半，還會讓它給逃走，這就更增加了我們想收服對方的慾望。

如果你曾經看過〈為什麼好人們能如此不求回報？原來都是操作制約在作祟！〉這篇文章，那麼你就會知道，原來這又是操作制約（operant condition）在搞鬼了[13]。簡單來說呢，就是我們會對於「收服神奇寶貝」這件事情產生一種開心的感覺，而有時候抓得到，有時候抓不到的設計，正是操作制約當中的變異比率（Variable-Ratio）設計，透過這樣的方式，比起每次丟球都能成功捕獲，更能夠增強玩家們繼續玩下去的動機。

大家都在玩，也是我們想玩的動機之一

看到社會周遭的朋友都在玩，不斷地在 Facebook 上面貼文洗版，其實也是一種單純曝光效果的展現，有可能會讓我們喜歡上這個遊戲。除此之外，樂隊花車效應（Bandwagon effect）、從眾效應（Conformity）與社會比較理論（Social comparison theory）也是我們在選擇下載這個遊戲的可能原因之一，以下我就稍微介紹一下這三個理論在心理學上經典的研究結果。

所謂的樂隊花車效應，指得就是「當越多人有著某些信念、想法、潮流的時候，我們越有可能跟隨這些潮流」[14] ，聽起來是一件很好理解的事情，不過跟隨潮流真的是一件好事嗎？或者它是一件壞事呢？其實這得看我們跟隨的是什麼樣的潮流。無論如何，就我自己的想法，我認為擁有自己為什麼選擇跟隨潮流，或是為什麼不跟隨潮流的理由，比起是否跟隨潮流是更為重要的事情。

心理學上有另一個和樂隊花車效應類似的名詞──從眾效應，所謂的從眾效應，指得是遵從團體規範當中的態度、信念與行為[15]。從眾效應和樂隊花車效應的差別在於，從眾的環境是一個「特定團體」，而樂隊花車效應的環境則是「整個社會潮流」。從從眾效應的觀點來看，我們可以將 Facebook 上面的朋友圈、你的實驗室夥伴、辦公室同事們視為同一個團體，那麼當這個團體當中有越多人在玩《Pokémon GO》的時候，我們跟著玩的可能性就越大。

由於從眾效應比起樂隊花車效應，更限定於一個團體之內，我們更有可能必須要表態自己的立場，也就更有可能受到團體壓力的影響，而決定跟隨其他人的意見。畢竟即使今天社會上有再多的人在玩《Pokémon GO》，你也可以做自己的事情不要管他們；但是當你班上同學都在玩，並且拉著你陪他們一起去抓怪的時候，你就得表態說「其實我沒有很想玩」；而表態這一件事情，就有可能遭受到比較多的壓力。

或許你不跟著玩《Pokémon GO》所遭受的壓力不會那麼大，但是在一些情況之下，我們不跟著團體態度，就有可能遭受極大的壓力。例如索羅門．阿希（Solomon Asch）的這個比較實驗：

索羅門安排了 6~8 個男性大學生進入實驗室裡進行一場實驗。事實上，這 6~8 個人之中，只有一個是真正的受試者，其他人都是索羅門的助手。在實驗進行的時候，所有成員會為著一個會議桌，而實驗者在每一回合裡，會出示兩張卡片，其中一張是標準線段卡，上面畫有一條直線；另一張卡片則是比較線段卡，上面畫有三條不同長度的直線（如下圖）。每個人必須依序回答比較線段卡上面的直線，哪一條和標準線段卡上的直線一樣長。而真正的受試者，總是被安排在倒數第一、倒數第二的順序回答。而其他的實驗助手，會在 18 次的實驗當中，有 12 次一致地回答出一個不正確的答案。實驗者的目的是要觀察，當其他所有人都回答明顯錯誤的答案時，受試者是否也會迫於團體壓力，而跟著回答錯誤的答案呢？結果發現，總共有 74% 的受試者，至少在一個回合當中屈服於群眾壓力；所有受試者在 37% 的回合中，屈服於其他人的答案，跟著回答了錯誤的選項[16]。

而社會比較理論，或許也可以說明我們為什麼會玩《Pokémon GO》的一部份原因。社會比較理論，是由美國的心理學家里昂．費斯汀格（Leon Festinger）所提出的[17]：在我們對於自身狀況不確定時，我們會透過和他人比較自己的能力和選擇，來確定自己在社會上的定位。而《Pokémon GO》就提供了我們這樣一個比較的平台，當我們抓到稀有的神奇寶貝時、成功成為某個道館的道長時、收集完所有神奇寶貝時、將等級練得比身旁的朋友都還要高時，我們便能夠得到一種優越感（self-enhancement）[18]，而這些成就感也是促使我們一直玩下去的可能理由之一。

致謝

• 本篇文章關於認同作用的段落，部分參考了國內學者林雅容的論文[19]改寫而成，特此感謝。

註解

1. 如何扭轉不好的第一印象，背後還有很多複雜的心理學研究，但不在本文討論的範圍；除此之外，實驗室中研究發現的單純曝光效果能否推估到實際生活情境，還是一個值得討論的問題，畢竟實際生活情境和看卡通不一樣，我們和其他人還有其他的言語與肢體互動，並不是僅僅單純地「看」對方而已。

延伸閱讀

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文／劉珈均

隨著科技進步，車輛配備的輔助系統愈來愈多，如導航、行車紀錄器、倒車顯示等等，但琳瑯滿目的資訊與大小螢幕充斥駕駛座附近，有時此起彼落的嗶嗶聲提醒反而使駕駛容易分心。車輛研究測試中心研發「擴增實境式抬頭顯示系統」（Augmented Reality Head Up Display, AR HUD），整合車道偏移、前方防撞、駕駛狀態偵測、儀表板等多項行車資訊，透過光學鏡片投影到眼前的擋風玻璃上，讓駕駛更舒適、直覺地判讀重要資訊，同時兼顧實境路況。

車電系統發展處光學設計中心、負責光學系統開發的鄭舜文說，據研究，未注意車前狀況而發生事故的比例達18%，而駕駛的視線偏移前方超過2秒，發生事故的機率便會大幅提高，而HUD將資訊投影在眼前，可減低駕駛的視覺分心。

車輛中心團隊研發的HUD可裝設於儀表板的上方及遮陽板下方，以高顯色、低耗能的雷射投影機作為影像來源，將重要的資訊經HUD鏡組投射至特殊玻璃上，而影像將呈現於擋風玻璃前方，虛像畫面距離駕駛約2.5公尺，大小約26吋。系統會根據人眼的位置自動校正影像，讓成像位於駕駛開車時的平視角度。資訊內容涵蓋車身基礎資訊，並偵測車道是否偏移、與前方安全距離、駕駛視線是否轉移太久（例如轉頭超過30度，久於5秒）。

此技術亮點之一在於虛像光學，團隊透過光學技術把虛像距離拉到遠處，讓資訊圖表具有「景深」，「我們開車時，焦點是放在遠處的。」鄭舜文說，將成像拉遠可讓駕駛判讀時更貼近直覺。另一個技術核心在於系統會計算、結合人眼與前方道路座標，將資訊與前方道路實景疊合，例如道路偏移偵測系統，在屏幕上呈現為宛如鐵路般向前延伸的平行線，線條貼齊實景道路的車道線，呈現相同的距離感，讀取資訊無視差。此前瞻技術獲得2011紐倫堡發明展金牌獎。

為了整合眾多資訊，而軟體也運算順暢，研究團隊設想了各種駕駛情境以及所需的輔助影像，依據該情境的主要與次要需求設定啟動條件，例如車速達時速50公里才會啟動駕駛狀態偵測、車速達60公里，系統才會觸發前方防撞偵測。

研發始於四年前，當時HUD還只是概念性產品，尚不普及，團隊認為HUD對車用安全幫助很大，加上車輛中心自有影像與車用安全資訊技術，因此結合影像顯示與車用安全系統，開發了AR HUD。現今舉目所見市場上的HUD產品則功能有限，日本車用電子大廠Pioneer的上置式HUD首重導航；目前國內常見的HUD顯示器資訊不多，大致只將儀表板的資訊搬到眼前的擋風玻璃上。

研發過程也曾有小插曲，一開始團隊並未考量體積，只著重於大畫面顯示及整合多功能，結果成品體積龐大，鄭舜文笑著說：「車輛驗證測試時還必須把儀表板挖空才能擺進HUD系統。」而要在兼顧功能完整的條件下縮小HUD的體積以符合車內空間，正是技術的困難處，考驗光路設計能力。

人類對資訊的接受度有限，團隊事前曾與大學合作人因研究，在受試者眼前模擬行車畫面，投影不同型態的資訊，研究人對資訊的接受情況，據此設計HUD投影的資訊內容。未來，團隊預計繼續整合幾項車用安全資訊，例如導航、盲點偵測系統，讓系統更完備。

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