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為什麼好人們能如此不求回報?原來都是操作制約在作祟!

貓心
・2015/07/14 ・2759字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 481 ・五年級

許多少男少女們,在情場上總是會有過這樣的經歷,面對自己喜歡的人,一下子覺得自己有機會和對方終成眷屬,一下子卻又掉入絕望的深淵裡,內心的小劇場不斷的上演,那個千辛萬苦、那個煎熬,是我們每個人有過,苦澀而甘醇的青春回憶。

記得在期末考周的某個傍晚,天空時雨時晴,天邊還畫出了一道美麗的彩虹,我和一個朋友約了晚餐,就在這樣陰晴不定的天氣裡。在吃晚餐時,他和我聊了聊最近的困擾。當然,為了保護當事人,故事我做了小小的修改。

他:「我最近還蠻困擾的耶……,有一個異性朋友對我很好很好,她似乎對我有意思,好幾次明示暗示我。」

我:「這聽起來不是蠻好的嗎?」

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他:「可是我並不打算接受她的感情啊……我現在沒辦法愛上她,這對她來說是一個傷害……」

我:「嗯,這聽起來真的蠻困擾的。你有沒有嘗試過疏遠她呢?」我學起了諮商師的口吻,卻又一面展現出了八卦的本性。

他:「可是我又很需要她這個朋友,覺得被陪伴還蠻快樂的,只是就單純只是朋友的陪伴而已。」

我:「所以,你是不是有時候對她很好,有時候又疏遠她呢?」

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他:「對啊對啊!」

我:「這樣來說,她應該會更放不下對你的情感,反而會越陷越深喔!還記得嗎?我們學普通心理學,講到操作制約(operant condition)的部分時,老師曾經提過,當有時會獲得獎勵,有時卻得不到獎勵時,老鼠反而更容易被制約成功呢!」

他聽到這裡,眼神突然閃出了光芒,彷彿頭腦被光束穿過的柯南一樣,點頭如搗蒜的回著:「對耶對耶!」。其實啊,許多好人、駝獸們,往往也是被這樣養出來的。一下子覺得自己有機會贏得女神芳心,一下子又陷入了悲傷絕望當中,但是每當女神偶爾略施恩惠,又突然覺得自己好像有希望了,於是就在這樣的一高一低當中來回擺盪,久久不能脫離苦海(嘆)。

IMAG1455[1]

要講起操作制約的研究,就不得不提到伯爾赫斯·弗雷德里克·斯金納(B.F.Skinner)了。伯爾赫斯·弗雷德里克·斯金納在心理學史上是一個很有名的人物,他終生奉行行為學派,所謂的行為學派,是心理學發展早期的主流學派。在當時,因為科學技術還沒有現在進步,沒有功能性磁振造影(fMRI,functional magnetic resonance imaging),沒有紀錄神經細胞的膜片箝制(patch clamp)技術,心理學家無法直接測量腦中的變化,只好忽略意識不談,把意識視為一個黑盒子。而伯爾赫斯·弗雷德里克·斯金納就是行為主義的主流人物之一。

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關於斯金納,有一個有趣的小故事,不過我們留到後面再談。

B.F._Skinner_at_Harvard_circa_1950
Source: Wiki

所謂的操作制約,指的就是:「當一個個體主動探索環境,而受到環境給予的回饋之後,會進而調整自己的行為。」聽起來很文謅謅,簡單來說就像是小孩子罵髒話時,大人會處罰他,小孩子就會減少罵髒話的頻率;小孩子乖乖做家事時,大人給他吃糖果,小孩子就會更常去做家事了。

斯金納曾經設計了一個箱子,來研究操作制約的現象,後代的心理學家把它稱作斯金納盒(Skinner Box)。在這個箱子裡面,有一個槓桿(lever),當這個槓桿伸出來時,如果老鼠剛好去摸到這個桿子,就會有食物掉下來。對老鼠而言,這就像是小孩子獲得糖果一般的愉悅,於是老鼠就會更頻繁地去碰桿子,也就會獲得更多的食物了。於是,透過操作制約,斯金納訓練出了一隻會碰槓桿的老鼠。這聽起來似乎是個常識,但是在那個時代,這樣的研究是很劃時代性的。

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Source: Wiki

當然,這樣的研究還沒完。斯金納很好奇,如果不要每次都給食物,是否也能訓練出老鼠壓槓桿的行為呢?於是斯金納嘗試了四種方式,分別為:固定比率(Fixed-Ratio)、變異比率(Variable-Ratio)、固定時距(Fixed-Interval)、變異時距(Variable-Interval)。前面那種每次都給食物的制約方式是連續增強(continuous reinforcement),而這四種不固定給予的方式則稱為間歇增強(intermittent reinforcement),以下我將一一介紹這四種不同的方式:

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  1. 固定比率:每間隔一定次數給一次獎勵。例如,老鼠每按15次槓桿,才會得到一份飼料。
  2. 變異比率:平均每間隔一定次數給一次獎勵,平均值不變,但是什麼時候會給飼料是無法預期的。例如老鼠平均每按八次會給飼料,可能分別是在按壓4次之後給第一次,之後再按壓9次之後給第二次,之後再按壓7次之後給第三次,之後再按壓12次之後給第四次。雖然在第幾次給飼料是不固定的,但是平均起來是每8次會給一次飼料。
  3. 固定時距:固定每按一定的時間給一次食物,例如老鼠每按壓20秒槓桿,就給一次飼料,中間無論按多少次都不會得到飼料。
  4. 變異時距:平均按壓一個固定時間,會得到一次飼料,和變異比率相同,會給飼料的按壓時間是不固定的,但是平均起來給的時間會是固定的。

神奇的事情發生了,斯金納發現,這四個制約方式,訓練老鼠所花的時間,由短到長分別是固定比率、變異比率、固定時距、變異時距。但是無論如何,這四種訓練方式,所需時間都比每次都給食物的連續增強來得更有效。

於是啊,可憐的駝獸們,就如同斯金納盒裡的那群白老鼠一般,雖然久久才得到對方的一次回饋,但是就因為那一次偶然的回饋,於是更拚了命的向對方示好,接送、宵夜、修電腦,好人好人當到老……。

不過啊,事情也沒有我們想像的那麼悲觀啦。當那些老鼠,長期以來都沒有獲得飼料之後,牠們按槓桿的行為就會漸漸地被削弱(extincted)。雖然我們不能像老鼠一般,等待著對方不再回報的一天,然後才漸漸放下;但是我們可以設好停損點,到了一定程度還得不到對方的回應,就主動地離開對方,並且一段時間不再接觸對方,讓自己對對方的迷戀漸漸降低下來,重新找回自己生命的意義與價值,也許你會發現,真正適合你的人就在你身邊,只是你之前沒有注意到而已;也許你會發現,雖然你沒有和她在一起,但是她其實並不那麼適合你,只是你無形之中,被對方給制約了而已。

IMG_5721

至於那個斯金納的故事嘛……事情是這樣子的。斯金納終身奉行行為學派,始終不願意去討論意識這個東西,即使到了很老的時候仍然如此。傳說中,有一天,年邁的斯金納在搭電梯,進來了一個研究生,他本來要按二樓,後來改按了三樓,他邊換樓層邊說:「我改變心意了 (I change my mind)」,斯金納聽到之後,就很不悅地說:「你改變了你的行為,卻沒改變你的想法(You can’t change your mind, you change your behavior)」。

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斯金納就是這樣一個熱愛心理學、堅信行為主義的心理學家。雖然在他年邁時,行為主義早已因為不談論心智、意識,被批評的體無完膚,但是他仍然熱愛自己畢生的研究;而他的研究也成功預測、解釋了許多心理學的現象,至今仍然被每個家庭的父母、幼稚園的老師、7-11的老闆、飲料店的業者……流傳著。沒錯,超商集點卡、幼稚園乖寶寶卡等等,全都是操作制約的實際運用呢!

延伸閱讀

  • Ferster, C.B., & Skinner, B.F. (1957). Schedules of reinforcement. New York: Appleton-Century-Crofts.
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貓心
76 篇文章 ・ 128 位粉絲
心理作家。台大心理系學士、國北教心理與諮商所碩士。 寫作主題為「安全感」,藉由依附理論的實際應用,讓缺乏安全感的人,了解安全感構成的要素,進而找到具有安全感的對象,並學習建立具有安全感的對話。 對於安全感,許多人有一個想法:「安全感是自己給自己的。」但在實際上,安全感其實是透過成長過程中,從照顧者對自己敏感而支持的回應,逐漸內化而來的。 因此我認為,獲得安全感的兩個關鍵在於:找到相對而言具有安全感的伴侶,並透過能夠創造安全感的說話方式與對方互動,建立起一段具有安全感的關係。 個人專欄粉專: https://www.facebook.com/psydetective/ 個人攝影粉專: https://www.facebook.com/psyphotographer/

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解密機器人如何學會思考、觸摸與變形
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/09/09 ・6820字 ・閱讀時間約 14 分鐘

本文與 Perplexity 合作,泛科學企劃執行

「Hello. I am… a robot.」

在我們的記憶裡,機器人的聲音就該是冰冷、單調,不帶一絲情感 。它們的動作僵硬,肢體不協調,像一個沒有靈魂的傀儡,甚至啟發我們創造了機械舞來模仿那獨特的笨拙可愛。但是,現今的機器人發展不再只會跳舞或模仿人聲,而是已經能獨立完成一場膽囊切除手術。

就在2025年,美國一間實驗室發表了一項成果:一台名為「SRT-H」的機器人(階層式手術機器人Transformer),在沒有人類醫師介入的情況下,成功自主完成了一場完整的豬膽囊切除手術。SRT-H 正是靠著從錯誤中學習的能力,最終在八個不同的離體膽囊上,達成了 100% 的自主手術成功率。

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這項成就的意義重大,因為過去機器人手術的自動化,大多集中在像是縫合這樣的單一「任務」上。然而,這一場完整的手術,是一個包含數十個步驟、需要連貫策略與動態調整的複雜「程序」。這是機器人首次在包含 17 個步驟的完整膽囊切除術中,實現了「步驟層次的自主性」。

這就引出了一個讓我們既興奮又不安的核心問題:我們究竟錯過了什麼?機器人是如何在我們看不見的角落,悄悄完成了從「機械傀儡」到「外科醫生」的驚人演化?

這趟思想探險,將為你解密 SRT-H 以及其他五款同樣具備革命性突破的機器人。你將看到,它們正以前所未有的方式,發展出生物般的觸覺、理解複雜指令、學會團隊合作,甚至開始自我修復與演化,成為一種真正的「準生命體」 。

所以,你準備好迎接這個機器人的新紀元了嗎?

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只靠模仿還不夠?手術機器人還需要學會「犯錯」與「糾正」

那麼,SRT-H 這位機器人的外科大腦,究竟藏著什麼秘密?答案就在它創新的「階層式框架」設計裡 。

你可以想像,SRT-H 的腦中,住著一個分工明確的兩人團隊,就像是漫畫界的傳奇師徒—黑傑克與皮諾可 。

  • 第一位,是動口不動手的總指揮「黑傑克」: 它不下達具體的動作指令,而是在更高維度的「語言空間」中進行策略規劃 。它發出的命令,是像「抓住膽管」或「放置止血夾」這樣的高層次任務指令 。
  • 第二位,是靈巧的助手「皮諾可」: 它負責接收黑傑克的語言指令,並將這些抽象的命令,轉化為機器手臂毫釐不差的精準運動軌跡 。

但最厲害的還不是這個分工,而是它們的學習方式。SRT-H 研究團隊收集了 17 個小時、共 16,000 條由人類專家操作示範的軌跡數據來訓練它 。但這還只是開始,研究人員在訓練過程中,會刻意讓它犯錯,並向它示範如何從抓取失敗、角度不佳等糟糕的狀態中恢復過來 。這種獨特的訓練方法,被稱為「糾正性示範」 。

SRT-H 研究團隊收集了 17 個小時、共 16,000 條由人類專家操作示範的軌跡數據來訓練它 。 / 圖片來源:shutterstock

這項訓練,讓 SRT-H 學會了一項外科手術中最關鍵的技能:當它發現執行搞砸了,它能即時識別偏差,並發出如「重試抓取」或「向左調整」等「糾正性指令」 。這套內建的錯誤恢復機制至關重要。當研究人員拿掉這個糾正能力後,機器人在遇到困難時,要不是完全失敗,就是陷入無效的重複行為中 。

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正是靠著這種從錯誤中學習、自我修正的能力,SRT-H 最終在八次不同的手術中,達成了 100% 的自主手術成功率 。

SRT-H 證明了機器人開始學會「思考」與「糾錯」。但一個聰明的大腦,足以應付更混亂、更無法預測的真實世界嗎?例如在亞馬遜的倉庫裡,機器人不只需要思考,更需要實際「會做事」。

要能精準地與環境互動,光靠視覺或聽覺是不夠的。為了讓機器人能直接接觸並處理日常生活中各式各樣的物體,它就必須擁有生物般的「觸覺」能力。

解密 Vulcan 如何學會「觸摸」

讓我們把場景切換到亞馬遜的物流中心。過去,這裡的倉儲機器人(如 Kiva 系統)就像放大版的掃地機器人,核心行動邏輯是極力「避免」與周遭環境發生任何物理接觸,只負責搬運整個貨架,再由人類員工挑出包裹。

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但 2025 年5月,亞馬遜展示了他們最新的觸覺機器人 Vulcan。在亞馬遜的物流中心裡,商品被存放在由彈性帶固定的織物儲物格中,而 Vulcan 的任務是必須主動接觸、甚至「撥開」彈性織網,再從堆放雜亂的儲物格中,精準取出單一包裹,且不能造成任何損壞。

2025 年5月,亞馬遜展示了他們最新的觸覺機器人 Vulcan / 圖片引用:https://www.aboutamazon.com/news

Vulcan 的核心突破,就在於它在「拿取」這個動作上,學會了生物般的「觸覺」。它靈活的機械手臂末端工具(EOAT, End-Of-Arm Tool),不僅配備了攝影機,還搭載了能測量六個自由度的力與力矩感測器。六個自由度包含上下、左右、前後的推力,和三個維度的旋轉力矩。這就像你的手指,裡頭分布著非常多的受器,不只能感測壓力、還能感受物體橫向拉扯、運動等感觸。

EOAT 也擁有相同精確的「觸覺」,能夠在用力過大之前即時調整力道。這讓 Vulcan 能感知推動一個枕頭和一個硬紙盒所需的力量不同,從而動態調整行為,避免損壞貨物。

其實,這更接近我們人類與世界互動的真實方式。當你想拿起桌上的一枚硬幣時,你的大腦並不會先計算出精準的空間座標。實際上,你會先把手伸到大概的位置,讓指尖輕觸桌面,再沿著桌面滑動,直到「感覺」到硬幣的邊緣,最後才根據觸覺決定何時彎曲手指、要用多大的力量抓起這枚硬幣。Vulcan 正是在學習這種「視覺+觸覺」的混合策略,先用攝影機判斷大致的空間,再用觸覺回饋完成最後精細的操作。

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靠著這項能力,Vulcan 已經能處理亞馬遜倉庫中約 75% 的品項,並被優先部署來處理最高和最低層的貨架——這些位置是最容易導致人類員工職業傷害的位置。這也讓自動化的意義,從單純的「替代人力」,轉向了更具建設性的「增強人力」。

SRT-H 在手術室中展現了「專家級的腦」,Vulcan 在倉庫中演化出「專家級的手」。但你發現了嗎?它們都還是「專家」,一個只會開刀,一個只會揀貨。雖然這種「專家型」設計能有效規模化、解決痛點並降低成本,但機器人的終極目標,是像人類一樣成為「通才」,讓單一機器人,能在人類環境中執行多種不同任務。

如何教一台機器人「舉一反三」?

你問,機器人能成為像我們一樣的「通才」嗎?過去不行,但現在,這個目標可能很快就會實現了。這正是 NVIDIA 的 GR00T 和 Google DeepMind 的 RT-X 等專案的核心目標。

過去,我們教機器人只會一個指令、一個動作。但現在,科學家們換了一種全新的教學思路:停止教機器人完整的「任務」,而是開始教它們基礎的「技能基元」(skill primitives),這就像是動作的模組。

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例如,有負責走路的「移動」(Locomotion) 基元,和負責抓取的「操作」(Manipulation) 基元。AI 模型會透過強化學習 (Reinforcement Learning) 等方法,學習如何組合這些「技能基元」來達成新目標。

舉個例子,當 AI 接收到「從冰箱拿一罐汽水給我」這個新任務時,它會自動將其拆解為一系列已知技能的組合:首先「移動」到冰箱前、接著「操作」抓住把手、拉開門、掃描罐子、抓住罐子、取出罐子。AI T 正在學會如何將這些單一的技能「融合」在一起。有了這樣的基礎後,就可以開始來大量訓練。

當多重宇宙的機器人合體練功:通用 AI 的誕生

好,既然要學,那就要練習。但這些機器人要去哪裡獲得足夠的練習機會?總不能直接去你家廚房實習吧。答案是:它們在數位世界裡練習

NVIDIA 的 Isaac Sim 等平台,能創造出照片級真實感、物理上精確的模擬環境,讓 AI 可以在一天之內,進行相當於數千小時的練習,獨自刷副本升級。這種從「模擬到現實」(sim-to-real)的訓練管線,正是讓訓練這些複雜的通用模型變得可行的關鍵。

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DeepMind 的 RT-X 計畫還發現了一個驚人的現象:用來自多種「不同類型」機器人的數據,去訓練一個單一的 AI 模型,會讓這個模型在「所有」機器人上表現得更好。這被稱為「正向轉移」(positive transfer)。當 RT-1-X 模型用混合數據訓練後,它在任何單一機器人上的成功率,比只用該機器人自身數據訓練的模型平均提高了 50%。

這就像是多重宇宙的自己各自練功後,經驗值合併,讓本體瞬間變強了。這意味著 AI 正在學習關於物理、物體特性和任務結構的抽象概念,這些概念獨立於它所控制的特定身體。

AI 正在學習關於物理、物體特性和任務結構的抽象概念,這些概念獨立於它所控制的特定身體。/ 圖片來源:shutterstock

不再是工程師,而是「父母」: AI 的新學習模式

這也導向了一個科幻的未來:或許未來可能存在一個中央「機器人大腦」,它可以下載到各種不同的身體裡,並即時適應新硬體。

這種學習方式,也從根本上改變了我們與機器人的互動模式。我們不再是逐行編寫程式碼的工程師,而是更像透過「示範」與「糾正」來教導孩子的父母。

NVIDIA 的 GR00T 模型,正是透過一個「數據金字塔」來進行訓練的:

  • 金字塔底層: 是大量的人類影片。
  • 金字塔中層: 是海量的模擬數據(即我們提過的「數位世界」練習)。
  • 金字塔頂層: 才是最珍貴、真實的機器人操作數據。

這種模式,大大降低了「教導」機器人新技能的門檻,讓機器人技術變得更容易規模化與客製化。

當機器人不再是「一個」物體,而是「任何」物體?

我們一路看到了機器人如何學會思考、觸摸,甚至舉一反三。但這一切,都建立在一個前提上:它們的物理形態是固定的。

但,如果連這個前提都可以被打破呢?這代表機器人的定義不再是固定的形態,而是可變的功能:它能改變身體來適應任何挑戰,不再是一台單一的機器,而是一個能根據任務隨選變化的物理有機體。

有不少團隊在爭奪這個機器人領域的聖杯,其中瑞士洛桑聯邦理工學院特別具有代表性,該學院的仿生機器人實驗室(Bioinspired Robotics Group, BIRG)2007 年就打造模組化自重構機器人 Roombots。

有不少團隊在爭奪這個機器人領域的聖杯,其中瑞士洛桑聯邦理工學院(EPFL)特別具有代表性。該學院的仿生機器人實驗室(BIRG)在 2007 年就已打造出模組化自重構機器人 Roombots。而 2023 年,來自 EPFL 的另一個實驗室——可重組機器人工程實驗室(RRL),更進一步推出了 Mori3,這是一套把摺紙藝術和電腦圖學巧妙融合的模組化機器人系統。

2023 年來自 EPFL 的另一個實驗室—可重組機器人工程實驗室(RRL)推出了 Mori3 © 2023 Christoph Belke, EPFL RRL

Mori3 的核心,是一個個小小的三角形模組。別看它簡單,每個模組都是一個獨立的機器人,有自己的電源、馬達、感測器和處理器,能獨立行動,也能和其他模組合作。最厲害的是,它的三條邊可以自由伸縮,讓這個小模組本身就具備「變形」能力。

當許多 Mori3 模組連接在一起時,就能像一群活的拼圖一樣,從平面展開,組合成各種三維結構。研究團隊將這種設計稱為「物理多邊形網格化」。在電腦圖學裡,我們熟悉的 3D 模型,其實就是由許多多邊形(通常是三角形)拼湊成的網格。Mori3 的創新之處,就是把這種純粹的數位抽象,真正搬到了現實世界,讓模組們化身成能活動的「實體網格」。

這代表什麼?團隊已經展示了三種能力:

  • 移動:他們用十個模組能組合成一個四足結構,它能從平坦的二維狀態站立起來,並開始行走。這不只是結構變形,而是真正的協調運動。
  • 操縱: 五個模組組合成一條機械臂,撿起物體,甚至透過末端模組的伸縮來擴大工作範圍。
  • 互動: 模組們能形成一個可隨時變形的三維曲面,即時追蹤使用者的手勢,把手的動作轉換成實體表面的起伏,等於做出了一個會「活」的觸控介面。

這些展示,不只是實驗室裡的炫技,而是真實證明了「物理多邊形網格化」的潛力:它不僅能構建靜態的結構,還能創造具備複雜動作的動態系統。而且,同一批模組就能在不同情境下切換角色。

想像一個地震後的救援場景:救援隊帶來的不是一台笨重的挖土機,而是一群這樣的模組。它們首先組合成一條長長的「蛇」形機器人,鑽入瓦礫縫隙;一旦進入開闊地後,再重組成一隻多足的「蜘蛛」,以便在不平的地面上穩定行走;發現受困者時,一部分模組分離出來形成「支架」撐住搖搖欲墜的橫樑,另一部分則組合成「夾爪」遞送飲水。這就是以任務為導向的自我演化。

這項技術的終極願景,正是科幻中的概念:可程式化物質(Programmable Matter),或稱「黏土電子學」(Claytronics)。想像一桶「東西」,你可以命令它變成任何你需要的工具:一支扳手、一張椅子,或是一座臨時的橋樑。

未來,我們只需設計一個通用的、可重構的「系統」,它就能即時創造出任務所需的特定機器人。這將複雜性從實體硬體轉移到了規劃重構的軟體上,是一個從硬體定義的世界,走向軟體定義的物理世界的轉變。

更重要的是,因為模組可以隨意分開與聚集,損壞時也只要替換掉部分零件就好。足以展現出未來機器人的適應性、自我修復與集體行為。當一群模組協作時,它就像一個超個體,如同蟻群築橋。至此,「機器」與「有機體」的定義,也將開始動搖。

從「實體探索」到「數位代理」

我們一路見證了機器人如何從單一的傀儡,演化為學會思考的外科醫生 (SRT-H)、學會觸摸的倉儲專家 (Vulcan)、學會舉一反三的通才 (GR00T),甚至是能自我重構成任何形態的「可程式化物質」(Mori3)。

但隨著機器人技術的飛速發展,一個全新的挑戰也隨之而來:在一個 AI 也能生成影像的時代,我們如何分辨「真實的突破」與「虛假的奇觀」?

舉一個近期的案例:2025 年 2 月,一則影片在網路上流傳,顯示一台人形機器人與兩名人類選手進行羽毛球比賽,並且輕鬆擊敗了人類。我的第一反應是懷疑:這太誇張了,一定是 AI 合成的影片吧?但,該怎麼驗證呢?答案是:用魔法打敗魔法。

在眾多 AI 工具中,Perplexity 特別擅長資料驗證。例如這則羽球影片的內容貼給 Perplexity,它馬上就告訴我:該影片已被查證為數位合成或剪輯。但它並未就此打住,而是進一步提供了「真正」在羽球場上有所突破的機器人—來自瑞士 ETH Zurich 團隊的 ANYmal-D

接著,選擇「研究模式」,就能深入了解 ANYmal-D 的詳細原理。原來,真正的羽球機器人根本不是「人形」,而是一台具備三自由度關節的「四足」機器人。

如果你想更深入了解,Perplexity 的「實驗室」功能,還能直接生成一份包含圖表、照片與引用來源的完整圖文報告。它不只介紹了 ANYmal-D 在羽球上的應用,更詳細介紹了瑞士聯邦理工學院發展四足機器人的完整歷史:為何選擇四足?如何精進硬體與感測器結構?以及除了運動領域外,四足機器人如何在關鍵的工業領域中真正創造價值。

AI 代理人:數位世界的新物種

從開刀、揀貨、打球,到虛擬練功,這些都是機器人正在學習「幫我們做」的事。但接下來,機器人將獲得更強的「探索」能力,幫我們做那些我們自己做不到的事。

這就像是,傳統網路瀏覽器與 Perplexity 的 Comet 瀏覽器之間的差別。Comet 瀏覽器擁有自主探索跟決策能力,它就像是數位世界裡的機器人,能成為我們的「代理人」(Agent)

它的核心功能,就是拆解過去需要我們手動完成的多步驟工作流,提供「專業代工」,並直接交付成果。

例如,你可以直接對它說:「閱讀這封會議郵件,檢查我的行事曆跟代辦事項,然後草擬一封回信。」或是直接下達一個複雜的指令:「幫我訂 Blue Origin 的太空旅遊座位,記得要來回票。」

接著,你只要兩手一攤,Perplexity 就會接管你的瀏覽器,分析需求、執行步驟、最後給你結果。你再也不用自己一步步手動搜尋,或是在不同網站上重複操作。

AI 代理人正在幫我們探索險惡的數位網路,而實體機器人,則在幫我們前往真實的物理絕境。

立即點擊專屬連結 https://perplexity.sng.link/A6awk/k74… 試用 Perplexity吧! 現在申辦台灣大哥大月付 599(以上) 方案,還可以獲得 1 年免費 Perplexity Pro plan 喔!(價值 新台幣6,750)

◆Perplexity 使用實驗室功能對 ANYmal-D 與團隊的全面分析 https://drive.google.com/file/d/1NM97…

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當情緒像過山車?從亢奮到低落,解碼躁鬱症的真實面貌
PanSci_96
・2024/10/12 ・2253字 ・閱讀時間約 4 分鐘

躁鬱症(Bipolar Disorder),正式名稱為「雙向情緒疾患」或「雙極性情感障礙」,是一種讓患者的情緒不受控制地在極度亢奮和極度低落之間擺盪的精神疾病。這樣的情緒變化不僅僅是短暫的起伏,而是持續多天、甚至數週的狀態,對於患者的生活、關係和工作會造成重大影響。

歡迎訂閱 Pansci Youtube 頻道 獲取更多深入淺出的科學知識!

什麼是躁鬱症?

躁鬱症患者的情緒通常經歷兩個極端階段:躁期和鬱期。

在躁期,患者可能會感到無比的精力充沛、自信心爆棚,甚至會有過度樂觀和衝動的行為。然而,躁鬱症不僅僅是「情緒高漲」的表現,在躁期過後,患者往往會經歷嚴重的情緒低谷,進入所謂的鬱期。此時,他們會感到情緒低落、無力感、甚至有自我傷害的傾向。

近幾年大眾逐漸正視精神疾病的影響,許多名人也曾經公開分享他們的躁鬱症經歷,如歌手瑪麗亞.凱莉、演員小勞勃道尼。這些公眾人物的經歷讓我們看到了這種精神疾病的廣泛影響,以及如何對他們的創作、生活和心理造成衝擊。

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躁鬱症的分類與盛行率

根據跨國研究,不論種族、性別或地區,躁鬱症的盛行率約為 1%,這意味著每 100 人中就有一人可能經歷過躁鬱症的發作。如果將所有的亞型計算在內,終生盛行率甚至可能高達 2.4%。躁鬱症的發病年齡通常集中在 20 至 30 歲之間,超過 70% 的患者在 25 歲前就會出現早期症狀。

躁鬱症依照症狀的不同,還可以分為不同的亞型。最常見的分類是第一型和第二型。第一型躁鬱症的特徵是患者會經歷完整的躁期,通常會影響患者的日常功能,甚至需要住院治療。而第二型躁鬱症的躁期則相對較輕,稱為「輕躁期」,但鬱期仍然會對患者的生活造成嚴重影響。

躁鬱症根據症狀可分為不同亞型,最常見的是第一型和第二型。圖/envato

什麼是「躁期」和「鬱期」?

「躁期」和「鬱期」是躁鬱症的兩個主要特徵階段。

躁期: 許多人對「躁」字的理解常常會聯想到「暴躁」或「焦躁」,實際上躁鬱症的躁期,更多的是情緒高昂、亢奮的狀態。在輕躁期(Hypomania),患者會持續數天感到極度精力充沛,無論在工作還是生活中,表現得比平時更有自信和創造力。但問題是,這種情緒亢奮狀態不一定持續太久,躁期可能會逐漸惡化為狂躁期(Mania)。這時,患者的行為可能會變得極端,容易做出無法預測的決定,例如過度消費、縱情娛樂或進行不安全的行為。

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鬱期: 在鬱期,患者的情緒和行為完全反轉。他們會感到無精打采、情緒低落,對任何事物都提不起勁。這時候,患者的日常活動變得困難,注意力和記憶力也會大幅下降,甚至有自我傷害或自殺的傾向。

從外界看來,躁期似乎是一個非常「高能」的狀態,但實際上,躁鬱症的危險之處正在於它的不穩定性。躁鬱症患者在躁期中無法控制自己的情緒與行為,即使感覺自己處於高峰狀態,這樣的「興奮」很可能會導致衝動行為,如不理智的財務決策或人際衝突。

如何應對躁鬱症?

躁鬱症不僅僅是情緒的擺盪,同時也會對患者的生活產生影響:

  1. 無法控制的躁期時間:躁期的長度和強度不是患者能控制的,患者可能從精力充沛的狀態,轉變為難以收拾的混亂局面。
  2. 鬱期的危險性:在躁期過後,進入鬱期的患者常常因為自責或對前期行為的後悔,而陷入更深的低谷,這增加了自我傷害的風險。
  3. 生活質量下降:反覆發作的情緒擺盪讓患者難以享受生活,甚至對快樂的感受也會變得懷疑和恐懼。
  4. 人際關係受損:情緒極端的變化會讓患者難以建立穩定的人際關係,這對於長期支持系統的建立是巨大的挑戰。
  5. 大腦損傷:每次發作對大腦的損害都是不可逆的,長期下來,注意力、記憶力、甚至思考能力都會受到影響。

治療與日常應對方法

對於躁鬱症的治療,藥物和心理治療是兩個不可或缺的部分。穩定情緒的藥物,如鋰鹽,是控制躁鬱症的重要工具。鋰鹽自 20 世紀開始就被廣泛用於躁鬱症的治療,能有效減少躁鬱症的復發風險。如果患者正處於躁期,醫生還可能會使用抗精神病藥物來幫助控制症狀。

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除了藥物治療,心理治療同樣重要,特別是在症狀穩定後,透過心理治療,患者可以學習如何識別躁鬱症復發的早期徵兆,以及如何調適壓力和情緒。

心理治療可以幫助患者學習識別躁鬱症復發的早期徵兆,並有效調適壓力和情緒。圖/envato

如何支持身邊的躁鬱症患者?

身為躁鬱症患者的家人或朋友,了解如何在不同的情緒階段支持患者是關鍵。在躁期時,避免硬碰硬,而是試著將患者的注意力引導到安全的活動上;在鬱期時,提供非批評的陪伴,讓患者感受到被理解與支持。

躁鬱症是一種需要長期管理的疾病,但這並不意味著生活的希望就此消失。許多躁鬱症患者在接受治療後,依然能過著豐富充實的生活,並在自己的專業領域中發揮才華,擁有幸福的人生。

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PanSci_96
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尿急可以讓人做更好的決定,但這個決定不一定是好決定—— 2011 年搞笑諾貝爾醫學獎
雷雅淇 / y編_96
・2023/04/01 ・1828字 ・閱讀時間約 3 分鐘

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車輪餅要選奶油還是紅豆?遊戲機該買 Switch 還是 PS5?要吃麥當勞還是肯德基?父母和伴侶落水應該先救誰?人生中會有很多時候需要做終極二選一,有選擇困難的時候怎麼辦?2011 年搞笑諾貝爾獎醫學獎的得獎研究提供了一個方法:憋尿。

生活大爆炸(The Big Bang Theory)裡,主角謝爾頓(Sheldon)在 PS4 與 Xbox 之間難以抉擇。

搞笑諾貝爾獎頒發給「讓人捧腹大笑,然後發人深省 (achievements that make people LAUGH, then THINK.)」的研究或事件,2011 年的醫學獎頒給兩個研究團隊,表彰他們證明:當人尿急的時候會做出更好的決定,但對其他事情來說這是糟糕的決定。這到底是怎麼一回事?

為什麼當人尿急的時候會做出更好的決定,但對其他事情來說,卻是糟糕的決定呢?圖/Pixabay

憋尿幫助你終極二選一?

荷蘭特文特大學行銷傳播與消費者心理學系的米賈姆 (Mirjam A Tuk) 從一次聽演講時不小心喝太多咖啡得到靈感,讓他想知道「當人們需要控制膀胱的時候會發生什麼事?」

於是他和研究團隊一起設計了實驗,一群喝一點水和另一群喝很多水的受試者,在 40 分鐘後水到達膀胱的時候,開始要受試者回答一系列的問題,例如「會選擇明天收到 480 元還是 30 天後拿到 900 元?」等問題。實驗發現,當人們很想上廁所、不得不控制膀胱的時候,反而更比較願意延遲滿足、變得更有耐心,且有助於控制衝動。

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這結果令人驚奇的地方,因為許多心理學研究都支持過於克制反而會使人「自我耗盡 (ego-depletion)」,讓他們對其他事情更難以控制自己。米賈姆認為這可能是因為膀胱控制在某些程度上來說,是自動的、無意識的過程。

不過這不代表尿急就是好事,另一個一起得獎的研究則發現,當人很想尿尿的時候,注意力和工作記憶會顯著下降,而且糟糕的程度和酒醉(血液中酒精濃度 0.05%)、疲勞(持續清醒 24 小時)相似,而在尿尿警報解除後認知就會回到原來的水平。

當人很想尿尿的時候,注意力和工作記憶會顯著下降,就和喝醉時類似。圖/PIxabay

研究團隊讓八位健康成年人每 15 分鐘喝 250c.c. 的水,直到他們很想上廁所、再也忍不住為止,並在這個時候讓他們進行自評和認知測驗。

不過,為什麼要做這個實驗呢?研究成員之一、耶魯醫學院的皮特札克 (Robert Pietrzak)  教授解釋,有很多工作是無法隨時想去上廁所就能去上廁所的。例如:長途卡車司機、醫護人員等,這個研究提醒大家,當你在憋尿的時候,很可能會干擾正在執行的工作。

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挑戰人類的憋尿極限?勸你還是不要比較好

人到底可以憋尿憋多久?會不會憋死掉?一天又會尿尿幾次呢?

膀胱是可以伸縮的器官,成年人的膀胱可以儲存約 400~500cc 的尿液,膀胱和大腦有直接溝通的專線,約四分之一滿的時候就會有尿意。尿尿的次數也和膀胱的大小有關,成年人平均一天尿尿 6~7 次,不過在 4~10 次之間都屬正常範圍;小小朋友和嬰兒的膀胱比較小,一天會尿尿 10 次或以上。

憋尿對身體的影響大多是長期累積而來的:如果沒有定期排空膀胱,最常見的是細菌滋生造成尿道感染,和因為都憋著導致膀胱肌肉在該放鬆的時候無法放鬆,極少極少出現憋尿憋到漲破膀胱的狀況。

偶而一兩次憋尿、試試看是不是會做比較理性的決定還無妨,但還是要養成想上廁所時不要憋太久,尿尿時不要急、要盡量排空的好習慣喔!

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參考資料

  1. About the Igs
  2. The Impulsive client: theory, research, and treatment
  3. Inhibitory spillover: increased urination urgency facilitates impulse control in unrelated domains
  4. Bladder control – DW – 10/05/2011
  5. How needing a wee affects your decision making – Big Think
  6. Full Bladder, Better Decisions? Controlling Your Bladder Decreases Impulsive Choices
  7. IG Nobel prize goes to University of Twente researcher
  8. Lifespan researcher wins Ig Nobel Prize
  9. Ig Nobel Award Winners: Do Humans Think Less Clearly When They Have To Urinate? | HuffPost Weird News
  10. Why Having To Pee While Driving Is As Bad As Drinking
  11. Ig Nobel Prize: Humor and Science – Yale Scientific Magazine
  12. The effect of acute increase in urge to void on cognitive function in healthy adults
  13. How Long Can You Go Without Peeing? Risks, Complications, Concerns
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雷雅淇 / y編_96
38 篇文章 ・ 1347 位粉絲
之前是總編輯,代號是(y.),是會在每年4、7、10、1月密切追新番的那種宅。中興生技學程畢業,台師大科教所沒畢業,對科學花心的這個也喜歡那個也愛,彷徨地不知道該追誰,索性決定要不見笑的通吃,因此正在科學傳播裡打怪練功衝裝備。