汽水喝太多是會出事的！

• 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。

• 文／政佑：目前就讀清華大學生命科學系，是個喜歡自然生態、熱愛分享所學的 20 歲青年。

不久前，我看到電視播出金曲獎最佳新人 ØZI 的廣告歌「血脈」其中的歌詞「基因裡好戰的染色體」，霎時一驚。

正在閱讀這篇文章的各位，你有發現我驚嚇的原因嗎？先別急著解答，在這之前，我們先把這句話的關鍵字找出來，一起從頭認識它們。

關鍵字一：染色體

1879 年德國科學家佛萊明首次發現，細胞分裂時會出現一些易被染色的絲狀物，也就是我們所知的「染色質」。

染色質由 DNA 及蛋白質組成。是由四種去氧核醣核苷酸組成（dATP、dTTP、dGTP、dCTP）的雙股螺旋物質 DNA，每間隔一段距離便會纏繞在蛋白質上，形成核小體，乘載組成我們身體藍圖的遺傳資訊。

染色質存在於真核生物（譬如各位）的細胞核中，細胞分裂時， 疏鬆的染色質會集結纏繞成棒狀的「染色體」。

人類有 23 對染色體，其中有 22 對體染色體，1 對性染色體，身體中每個細胞（除了精子跟卵子）內的染色體都一樣，只是基因表現的形式不同，才會讓各部位器官發育成不同的樣子，也讓每個人都長得獨一無二。

關鍵字二：基因

1865 年，遺傳學之父孟德爾發現遺傳因子會控制生物體的表現形式，這個遺傳因子正是所謂的「基因」。

基因是遺傳的基本單位，是一段特定的核苷酸序列（例如 DNA），包含內含子及外顯子。外顯子包含的即是有功能的部分，而內含子則是在形成蛋白質過程中，會被切除丟棄的部分。

在一對染色體中相對位置上的基因，就像並排的兩列火車，A 火車第三節車廂與 B 火車第三節車廂位置是一樣的，他們之間的關係也是決定基因表現的原因之一。這兩個基因便是大家聽過「等位基因」。它們造成的結果一如生物課本上大家都看過的例子：只考慮遺傳因素的情況下，若紅花是顯性基因，白花是隱性基因，且這個性狀是半顯性遺傳，那同時有顯性跟隱性基因的植物就會開出粉紅色的花。

講到這邊，大家還記得前面有說過染色體組成成分是 DNA 與蛋白質嗎？

也就是說，染色體搭載著基因，基因是「包含在染色體裡面的」，所以不是「基因裡的染色體」，而是「染色體裡的基因」才對喔！

關鍵字三：好戰

因為基因搭載了遺傳的基本資訊，在生物實驗中，有時為了確定某段基因和想知道的表現形式間的關係，會透過切除此段基因，來看生物體在實驗中是否和未切除時的原始性狀相異。

那麼，真的有基因會使人好戰嗎？

2015 年 GENEOLINE 報導中提到，芬蘭研究者在分析犯罪者基因後發現，單胺氧化酶（MAOA）基因、鈣黏蛋白（CDH13）基因與暴力行為可能有關聯。2013 年科學人雜誌《人格病態由腦觀之》中提及 MAOA 基因若產生變異，會導致個體代謝多巴胺（dopamine）、血清素（serotonin）和腎上腺素（epinephrine）能力下降，這三種物質皆屬生物胺（Biogenic Amines），為衍生自胺基酸的神經傳導物質，在神經訊息傳遞上扮演舉足輕重的角色，當它們的代謝能力受影響，會使人的攻擊性提高。

但這不代表一切暴力行為都是基因惹的禍。基因只是造成暴力傾向其中一項因素。

生活裡有很多容易被搞混、曲解的生物名詞，平常大家可能不會意識到，但被發現、糾正時，真是尷尬到天邊……。如果你還是生物領域的學生，把染色體和基因的關係搞混可是會被崩潰的老師用分數爆擊的啊！！！

若大家都能注意到生活中不合理的地方，時時有著追求真確的意識，這個社會一定會有更多的理解、包容，也能減少更多因誤解而產生的衝突。

最後補充一點：拜託 ØZI 的粉絲不要追殺我啊！

參考資料

1. 國家實驗研究院生物知識庫詞條〈內含子和外顯子（Intron & Exon）〉
2. 蓴瓈的生物教學筆記〈什麼是基因？〉
3. 生物小講堂公鴿 YouTube 頻道
4. GENE OLINE〈解讀與生俱來的暴力基因〉
5. 〈人格病態由腦觀之〉，2013 年 131 期 1 月號，科學人雜誌

「兇手一定是因為常常玩暴力電玩才會犯下這種罪行！」

「應該要禁止小孩玩暴力電玩！」

自從電玩成為青少年與年輕成人最主要的娛樂活動之一後，每當特定類型的案件發生，類似言論就會出現在人群中，例如校園槍擊案、隨機殺人案等等。「暴力電玩會增加玩家在現實世界的攻擊行為、會促使玩家變得暴戾、會提升犯罪率、會使玩家道德淪喪、對暴力無感…」這些貌似合理的說法，目前到底有幾分研究證據支持呢？

兩篇研究結論完全相反

暴力電玩的前身可說是含有暴力內容的電視或電影。80 年代，大人在擔心的事情是，給兒童看含有打架、血腥、殺戮的影片會不會對兒童有不良影響，或甚至引起他們的模仿。90 年代，電玩漸漸普遍，才開始出現零星的暴力電玩相關研究。第一篇回顧暴力電玩研究的後設分析（meta-analysis）期刊論文出現在2001年 [1]，文章結論是暴力電玩確實會讓玩家的攻擊性行為（aggressive behaviour）增加、警醒度（arousal）提升、改變玩家認知中關於「侵略」一詞的概念（aggressive cognition）、以及幫助他人（prosocial behaviour）的意願降低。這篇文章無疑地為「暴力電玩有害」這一論點背書。但是，同年的另一篇後設分析研究的結論是，就算長期玩暴力電玩，也幾乎沒有增加侵略性 [2]。

所以，兩篇文章的結論相反？那到底結論什麼？其實在過去十幾年來，研究者也很想要回答這個問題，所以陸陸續續都有新的實驗結果出爐。但是直到今天，這個問題依然爭議性十足，原因是研究者們持續發現不一致甚至相衝突的結果……

研究上的重大瑕疵

2007 年，美國學者 Ferguson 大膽指出，過去多數暴力電玩有關研究都存在重大瑕疵，包括：缺乏較可信的「侵略性」或「侵略行為」的測量指標、除了暴力與否之外的其他遊戲變項沒有控制好（像是遊戲速度、競爭激烈程度、遊戲難度、畫面複雜度……）等等。Ferguson 在當年也收集了他認為較為可靠的研究加以進行後設分析，結果指出暴力電玩並不會增加玩家的侵略性 [3]。

有少數研究者認為 Ferguson 的批評缺乏立場。但是，真的是這樣嗎？

一般而言，研究裡面所指的暴力電玩包括：格鬥遊戲（例如 Street Fighter）、第一人稱射擊遊戲（例如 Doom），或甚至鼓勵玩家犯罪的俠盜獵車手（GTA）。至於非暴力電玩則有立體彈珠檯、Mini golf 或是解謎之類的益智遊戲。從這邊就能看出來，暴力電玩跟非暴力電玩的差別，不僅止於「暴力」與否。暴力電玩除了比非暴力電玩多出「暴力」這項元素外，暴力電玩似乎也比較刺激、節奏比較快速、遊戲畫面比較複雜、競爭比較激烈。這就是 Ferguson 所抨擊的要點之一。到底有多少實驗真的有把這些變項控制好？過去研究所觀察到的現象，真的是「暴力」這個因素造成的嗎？或者是因為暴力電玩剛好比較緊張刺激？或是因為需要贏得比較激烈的競賽所以才讓人變得具侵略性？或是其它原因？

雖然並不是所有的研究者都同意 Ferguson 的指控，但在他提出這些批評後，不少研究者在設計實驗時已經開始特別小心控制這些變項。

那麼，我們可以從改良過的新近研究，得到最後的結論了嗎？

可惜，事情並不如你我所想像的那麼單純。2009 年至 2015 年間所發表的後設分析研究，仍然沒有在某些爭議點上得到共識，包括攻擊性行為是否會增加 [4, 5]、侵略的認知概念是否會改變 [4–7]、同理心是否會降低 [4, 5]、幫助他人的意願是否會降低 [4–7]、學業成績是否會退步 [6] 等等。

除了電玩是否暴力，還有什麼什麼其他因素？

值得注意的是，近兩三年來，開始出現一類跟以往不同的研究。這類研究不再侷限於比較暴力電玩與非暴力電玩，而是把重點放在遊戲當中可能會影響玩家侵略性或造成其他行為改變的各項因素。以下試列舉幾項研究者試圖操控的因子：

競爭或合作

遊戲當中激烈的競爭會不會對玩家的侵略性有所影響？有研究指出，不論遊戲內容暴力與否，只要遊戲當中需要競爭，玩家的侵略性就會上升；反之，需要與夥伴合作的遊戲便會使侵略性降低 [8, 9]。

遊戲難度

不論暴力電玩或非暴力電玩，玩家認為遊戲難度高時，玩家本身的克制能力就會變得比較差[10]；相反地，玩家覺得自己能夠勝任時，侵略性顯得較低 [11]。不過也有研究發現遊戲難度並不會影響侵略性[12]。

人格特質

玩家人格本身的侵略性特質不一樣，受影響的方式也有所不同[13]。

遊戲畫面擬真度

遊戲畫面逼真的暴力電玩真的會產生比較大的效果嗎 [14]？

角色扮演種類

在暴力電玩中扮演罪犯會比扮演英雄引起更強的侵略性 [15]、在遊戲中扮演男性角色比扮演女性角色會使得玩家的侵略性更為提升 [16]，扮演不同人種的角色也會有不同的影響 [17]。

總結來說，「暴力電玩究竟會對玩家造成什麼影響」這個議題其實還算是相對年輕的議題，沒有結論也不意外。只是，除了爭辯「暴力電玩是否有害」這道是非題外，遊戲當中「暴力」以外的因素是不是也不容忽略呢？

參考文獻

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• [2]    J. L. Sherry, “The effects of violent video games on aggression: A meta-analysis.,” Hum. Commun. Res., Jul. 2001.
• [3]    C. J. Ferguson, “Evidence for publication bias in video game violence effects literature: A meta-analytic review,” Aggress. Violent Behav., vol. 12, no. 4, pp. 470–482, Jul. 2007.
• [4]    C. A. Anderson, A. Shibuya, N. Ihori, E. L. Swing, B. J. Bushman, A. Sakamoto, H. R. Rothstein, and M. Saleem, “Violent Video Game Effects on Aggression, Empathy, and Prosocial Behavior in Eastern and Western Countries: A Meta-Analytic Review,” Psychol. Bull., vol. 136, no. 2, pp. 151–173, 2010.
• [5]    G. Hall, S. Hamby, and L. Hedges, “In keeping with the American Psychological Association’s (APA) mission to advance the development, communication, and application of psychological knowledge to benefit society, the Task Force on Violent Media was formed to review the 2005 APA Resolution on Violence in Video Games and Interactive Media and the related literature. The goal of the task force was to ensure that APA’s resolution on the topic continues to be informed by the best science.”
• [6]    C. J. Ferguson, “Do Angry Birds Make for Angry Children? A Meta-Analysis of Video Game Influences on Children’s and Adolescents’ Aggression, Mental Health, Prosocial Behavior, and Academic Performance,” Perspect. Psychol. Sci., vol. 10, no. 5, pp. 646–666, 2015.
• [7]    T. Greitemeyer and D. O. Mügge, “Video Games Do Affect Social Outcomes A Meta-Analytic Review of the Effects of Violent and Prosocial Video Game Play,” Pers. Soc. Psychol. Bull., p. 146167213520459, Jan. 2014.
• [8]    S. Eden and Y. Eshet-Alkalai, “The Effect of Digital Games and Game Strategies on Young Adolescents’ Aggression,” J. Educ. Comput. Res., vol. 50, no. 4, pp. 449–466, Jun. 2014.
• [9]    J. A. Velez, T. Greitemeyer, J. L. Whitaker, D. R. Ewoldsen, and B. J. Bushman, “Violent Video Games and Reciprocity The Attenuating Effects of Cooperative Game Play on Subsequent Aggression,” Commun. Res., p. 93650214552519, Sep. 2014.
• [10]  C. R. Engelhardt, J. Hilgard, and B. D. Bartholow, “Acute exposure to difficult (but not violent) video games dysregulates cognitive control,” Comput. Hum. Behav., vol. 45, pp. 85–92, Apr. 2015.
• [11]  A. K. Przybylski, R. M. Ryan, and C. S. Rigby, “The Motivating Role of Violence in Video Games,” Pers. Soc. Psychol. Bull., vol. 35, no. 2, pp. 243–259, Feb. 2009.
• [12]  J. Kneer, M. Elson, and F. Knapp, “Fight fire with rainbows: The effects of displayed violence, difficulty, and performance in digital games on affect, aggression, and physiological arousal,” Comput. Hum. Behav., vol. 54, pp. 142–148, Jan. 2016.
• [13]  Y. Jung, N. Park, and K. M. Lee, “Effects of Trait Hostility, Mapping Interface, and Character Identification on Aggressive Thoughts and Overall Game Experience After Playing a Violent Video Game,” Cyberpsychology Behav. Soc. Netw., vol. 18, no. 12, pp. 711–717, Dec. 2015.
• [14]  Zendle D, Cairns P, and Kudenko D, “Higher graphical fidelity decreases players’ access to aggressive concepts in violent video games,” presented at the CHI PLAY 2015 – Proceedings of the 2015 Annual Symposium on Computer-Human Interaction in Play.
• [15]  J. D. Sauer, A. Drummond, and N. Nova, “Violent video games: The effects of narrative context and reward structure on in-game and postgame aggression.,” J. Exp. Psychol. Appl., vol. 21, no. 3, p. 205, Sep. 2015.
• [16]  G. S. Yang, L. R. Huesmann, and B. J. Bushman, “Effects of playing a violent video game as male versus female avatar on subsequent aggression in male and female players,” Aggress. Behav., vol. 40, no. 6, pp. 537–541, Dec. 2014.
• [17]  G. S. Yang, B. Gibson, A. K. Lueke, L. R. Huesmann, and B. J. Bushman, “Effects of Avatar Race in Violent Video Games on Racial Attitudes and Aggression,” Soc. Psychol. Personal. Sci., p. 1948550614528008, Mar. 2014.