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儲存到腦部,或是雲端?-《數位癡呆症》

PanSci_96
・2015/09/09 ・1837字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 457 ・五年級

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ask google

當我們沒在用腦時,腦內就不會留下任何痕跡,也就是沒學到什麼事情。最近哈佛大學科學家在專業期刊《科學》(Science)上同時發表了四項實驗,提出證據,證明電子媒體對我們的思考和記憶有何等不利的影響。這文章有很棒的篇名:〈Google對記憶的影響:不斷使用資訊對我們思考的影響〉。這篇文章所談的並不是殺手遊戲令人變得暴力,或是使我們的感覺變遲鈍——這兩點大家早已知道。它所探討的主要是我們越來越依賴數位媒體這件事對我們使用心智(以及長期下來對我們心智能力)意味著什麼。由於這些新近研究相當重要,而且是發表在最好的世界性科學期刊上,所以我想在這裡特別加以介紹。有關網際網路、Google或臉書對我們的影響,這方面實在還沒有很多的研究結果。

由美國心理學家史芭若(Betsy Sparrow)及其研究人員所進行的第一個實驗,是讓四十六名大學生回答三十二個問題。半數的問題相當簡單,另外一半則比較不容易回答。問題分成兩組,每組十六道題目,不是先出簡單再出困難的,就是顛倒過來。舉例來講,屬於簡單的問題有:

  • 恐龍已經滅絕了嗎?
  • 氧是一種金屬嗎?

至於困難問題的例子有:

  • 丹麥的面積比哥斯大黎加大嗎?
  • 氪的原子序數是二十六嗎?

受試者在答完前十六道題目之後,要進行一項測驗。該測驗有八個和電腦以及網路搜尋有關的單字(Google、雅虎、螢幕、瀏覽器、數據機、鍵盤、網際網路、電腦),以及十六個跟前者相干的單字(例如桌子、鐵鎚、橡皮擦、鋼琴等等)。這些單字以隨機的順序出現,顏色則是藍或紅色,受試者要盡快說出單字的顏色。

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一有不知道的,就會想到Google

這項測驗背後的想法很簡單:當某人在處理若干不能馬上解決的問題而想到網際網路或搜尋引擎Google時,「Google」或「網際網路」的概念就難免在腦海裡活化。這種增強了的活化就會妨礙顏色的辨認。這方面所謂的干擾效應,其結果就是辨認單字顏色的反應時間會增加。至於馬上有答案的簡單問題就不會讓人想到網際網路,更別說是搜尋引擎Google了。於是有關電腦的單字不會被增強活化,干擾效應較小,而辨認顏色的反應時間相對較短。如以下的圖所顯示,這個結果跟科學家所預測的一樣。

2-1
圖4.1 當人們不知道什麼事時,就會想到資訊科技(電腦和搜尋引擎)。所以在做完難以解決的題目(黑柱)之後,再來指認例如「Google」、「雅虎」或是「電腦」單字的顏色時,會用到比控制組單字顯然更長的反應時間。至於在答完容易解決的問題(白柱)之後,這種效應就比較不顯著。本圖出自《數位癡呆症:我們如何戕害自己和子女的大腦》

作者們在評論這項發現時寫道:「看起來,當我們在面對知識缺漏時,似乎會被設定成求助於電腦」。就連在答完簡單問題之後,也會出現電腦相關單字的活化(儘管顯然較少)。作者們把這種現象解釋成,對知識的考問以及處理仍舊會促成例如「電腦」一詞意義的活化。

在第二項實驗當中,受試者會有四十個陳述句,例如:

  • 鴕鳥的眼睛比牠的腦還要大。
  • 哥倫比亞太空梭在二○○三年二月重回德州時發生爆炸。

受試者必須閱讀這些陳述句並用電腦鍵盤輸入。半數的受試者這時會以為(因為指示是這樣寫的),電腦會儲存這一切(「請確定輸入」)。另一半受試者則以為,電腦會在輸入後再度刪除這些陳述句(「請刪除輸入」)。此外,兩組的每名受試者都被告知要記住這些陳述句。

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所以在這項實驗當中,按照四種不同的實驗條件,分成了四組。這可以用以下的圖表加以說明。

2-2
圖4.3 由於兩種差別相乘,實驗最後產生四個組別。所以這種實驗方法也稱為二乘二實驗設計。本圖出自《數位癡呆症:我們如何戕害自己和子女的大腦》

受試者在輸入資料之後會拿到一張紙,並必須在十分鐘之內盡可能寫下剛才記住的陳述句,也就是積極地加以回想。結果顯示,「請記住」的這項指示對後來真正的記住幾乎沒有影響。不過,以為電腦在輸入之後會馬上刪除陳述句的人,記住了大部分句子。至於以為電腦在輸入之後會儲存陳述句的人,會記得的句子相對來講就少了許多。

 

 

 

986918420本文摘自《數位癡呆症:我們如何戕害自己和子女的大腦》,由暖暖書屋出版

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PanSci_96
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快!還要更快!讓國家級地震警報更好用的「都會區強震預警精進計畫」
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/01/21 ・2584字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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本文由 交通部中央氣象署 委託,泛科學企劃執行。

  • 文/陳儀珈

從地震儀感應到地震的震動,到我們的手機響起國家級警報,大約需要多少時間?

臺灣從 1991 年開始大量增建地震測站;1999 年臺灣爆發了 921 大地震,當時的地震速報系統約在震後 102 秒完成地震定位;2014 年正式對公眾推播強震即時警報;到了 2020 年 4 月,隨著技術不斷革新,當時交通部中央氣象局地震測報中心(以下簡稱為地震中心)僅需 10 秒,就可以發出地震預警訊息!

然而,地震中心並未因此而自滿,而是持續擴建地震觀測網,開發新技術。近年來,地震中心執行前瞻基礎建設 2.0「都會區強震預警精進計畫」,預計讓臺灣的地震預警系統邁入下一個新紀元!

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連上網路吧!用建設與技術,換取獲得地震資料的時間

「都會區強震預警精進計畫」起源於「民生公共物聯網數據應用及產業開展計畫」,該計畫致力於跨部會、跨單位合作,由 11 個執行單位共同策畫,致力於優化我國環境與防災治理,並建置資料開放平台。

看到這裡,或許你還沒反應過來地震預警系統跟物聯網(Internet of Things,IoT)有什麼關係,嘿嘿,那可大有關係啦!

當我們將各種實體物品透過網路連結起來,建立彼此與裝置的通訊後,成為了所謂的物聯網。在我國的地震預警系統中,即是透過將地震儀的資料即時傳輸到聯網系統,並進行運算,實現了對地震活動的即時監測和預警。

地震中心在臺灣架設了 700 多個強震監測站,但能夠和地震中心即時連線的,只有其中 500 個,藉由這項計畫,地震中心將致力增加可連線的強震監測站數量,並優化原有強震監測站的聯網品質。

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在地震中心的評估中,可以連線的強震監測站大約可在 113 年時,從原有的 500 個增加至 600 個,並且更新現有監測站的軟體與硬體設備,藉此提升地震預警系統的效能。

由此可知,倘若地震儀沒有了聯網的功能,我們也形同完全失去了地震預警系統的一切。

把地震儀放到井下後,有什麼好處?

除了加強地震儀的聯網功能外,把地震儀「放到地下」,也是提升地震預警系統效能的關鍵做法。

為什麼要把地震儀放到地底下?用日常生活來比喻的話,就像是買屋子時,要選擇鬧中取靜的社區,才不會讓吵雜的環境影響自己在房間聆聽優美的音樂;看星星時,要選擇光害比較不嚴重的山區,才能看清楚一閃又一閃的美麗星空。

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地表有太多、太多的環境雜訊了,因此當地震儀被安裝在地表時,想要從混亂的「噪音」之中找出關鍵的地震波,就像是在搖滾演唱會裡聽電話一樣困難,無論是電腦或研究人員,都需要花費比較多的時間,才能判讀來自地震的波形。

這些環境雜訊都是從哪裡來的?基本上,只要是你想得到的人為震動,對地震儀來說,都有可能是「噪音」!

當地震儀靠近工地或馬路時,一輛輛大卡車框啷、框啷地經過測站,是噪音;大稻埕夏日節放起絢麗的煙火,隨著煙花在天空上一個一個的炸開,也是噪音;台北捷運行經軌道的摩擦與震動,那也是噪音;有好奇的路人經過測站,推了推踢了下測站時,那也是不可忽視的噪音。

因此,井下地震儀(Borehole seismometer)的主要目的,就是盡量讓地震儀「遠離塵囂」,記錄到更清楚、雜訊更少的地震波!​無論是微震、強震,還是來自遠方的地震,井下地震儀都能提供遠比地表地震儀更高品質的訊號。

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地震中心於 2008 年展開建置井下地震儀觀測站的行動,根據不同測站底下的地質條件,​將井下地震儀放置在深達 30~500 公尺的乾井深處。​除了地震儀外,站房內也會備有資料收錄器、網路傳輸設備、不斷電設備與電池,讓測站可以儲存、傳送資料。

既然井下地震儀這麼強大,為什麼無法大規模建造測站呢?簡單來說,這一切可以歸咎於技術和成本問題。

安裝井下地震儀需要鑽井,然而鑽井的深度、難度均會提高時間、技術與金錢成本,因此,即使井下地震儀的訊號再好,若非有國家建設計畫的支援,也難以大量建置。

人口聚集,震災好嚴重?建立「客製化」的地震預警系統!

臺灣人口主要聚集於西半部,然而此區的震源深度較淺,再加上密集的人口與建築,容易造成相當重大的災害。

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許多都會區的建築老舊且密集,當屋齡超過 50 歲時,它很有可能是在沒有耐震規範的背景下建造而成的的,若是超過 25 年左右的房屋,也有可能不符合最新的耐震規範,並未具備現今標準下足夠的耐震能力。 

延伸閱讀:

在地震界有句名言「地震不會殺人,但建築物會」,因此,若建築物的結構不符合地震規範,地震發生時,在同一面積下越密集的老屋,有可能造成越多的傷亡。

因此,對於發生在都會區的直下型地震,預警時間的要求更高,需求也更迫切。

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地震中心著手於人口密集之都會區開發「客製化」的強震預警系統,目標針對都會區直下型淺層地震,可以在「震後 7 秒內」發布地震警報,將地震預警盲區縮小為 25 公里。

111 年起,地震中心已先後完成大臺北地區、桃園市客製化作業模組,並開始上線測試,當前正致力於臺南市的模組,未來的目標為高雄市與臺中市。

永不停歇的防災宣導行動、地震預警技術研發

地震預警系統僅能在地震來臨時警示民眾避難,無法主動保護民眾的生命安全,若人民沒有搭配正確的防震防災觀念,即使地震警報再快,也無法達到有效的防災效果。

因此除了不斷革新地震預警系統的技術,地震中心也積極投入於地震的宣導活動和教育管道,經營 Facebook 粉絲專頁「報地震 – 中央氣象署」、跨部會舉辦《地震島大冒險》特展、《震守家園 — 民生公共物聯網主題展》,讓民眾了解正確的避難行為與應變作為,充分發揮地震警報的效果。

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此外,雖然地震中心預計於 114 年將都會區的預警費時縮減為 7 秒,研發新技術的腳步不會停止;未來,他們將應用 AI 技術,持續強化地震預警系統的效能,降低地震對臺灣人民的威脅程度,保障你我生命財產安全。

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AI 做簡報又更簡單了!只輸入網址,Bard 就整理好線上論文?
泛科學院_96
・2023/08/20 ・689字 ・閱讀時間約 1 分鐘

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超誇張,只要貼上網址,Google Bard AI 把網頁內容變成簡報,這這這我還能不變心嗎?

之前有一支影片分享了 ChatGPT 結合 Power Point 的簡報製作技巧。

在 Bard 大更新之後,運用網頁瀏覽的功能,不管是線上期刊還是論文,轉換成簡報更加的方便,根據我自己的測試,只要五分鐘,從一篇網路上的論文就可以快速的變成一份漂亮的簡報,這真是懶人救星啊!

今天簡單的分享了 Bard 支援連接網路之後的論文摘要功能,並且回應之前影片網友遇到的內容大綱轉簡報的製作問題,希望這支影片能解決你的問題

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看完影片之後你覺得 Bard 的哪個功能最讓你驚艷或驚嚇呢?

  1. 拳打 ChatGPT 的連網功能
  2. 腳踢 ChatGPT 的內容準確性
  3. 豪奪網站的資訊內容
  4. 巧取生成錯誤資訊魚目混珠

如果你有更多的想法與問題,歡迎加入泛科學 AI 的 Discord 論壇,我把連結放在影片下方資訊欄。

如果這支影片對你有幫助的話,請幫我在影片下方點個喜歡,或是透過超級感謝展現你的心意,讓我製作更多實用有趣的 AI 教學影片,最後別忘了訂閱泛科學院的頻道,我們下支影片再見囉。

更多、更完整的內容,歡迎上泛科學院的 youtube 頻道觀看完整影片,並開啟訂閱獲得更多有趣的資訊!

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泛科學院_96
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我是泛科學院的AJ,有15年的軟體測試與電腦教育經驗,善於協助偏鄉NPO提升資訊能力,以Maker角度用發明解決身邊大小問題。與你分享人工智慧相關應用,每週更新兩集,讓我們帶你進入科技與創新的奇妙世界,為未來開啟無限可能!

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ChatGPT 還是 AI 之王嗎?Google Bard AI 與微軟 Bing AI 的終極測試
泛科學院_96
・2023/08/12 ・537字 ・閱讀時間約 1 分鐘

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今天這集影片我們準備拿 ChatGPT、Google Bard AI 跟微軟的 Bing AI 來作一個大亂鬥比賽,我們準備了幾個不同的挑戰看誰最厲害。

因為 Bard 跟 Bing 都是免費提供,為了公平性,我主要會使用免費的 GPT 3.5 來比較,不過我同時會放上 GPT-4 開啟網路瀏覽功能的結果來給各位作參考。

評比的成果我會給一顆星到五顆星來呈現,主要分為四個類別:易用性、實用性、創造性以及回應速度。

看完今天的影片,你會想要使用Bing、Bard還是Chatgpt呢?歡迎在影片下方留下你的看法

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泛科學院_96
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