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【Gene思書齋】改變帶賽局勢的賽局意識

Gene Ng_96
・2015/12/17 ・3884字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 567 ・九年級

賽局理論(Game theory),又譯為對策論,或者博弈論,應用數學的一個分支,是研究具有鬥爭或競爭性質現象的數學理論和方法,在生物學、經濟學、國際關係、資訊科學、政治學、軍事戰略和其他很多學科都有廣泛的應用。

自從諾貝爾經濟學獎得主約翰‧納許(John F. Nash Jr.,1928-2015)開創賽局理論的分析方法之後,賽局理論被各個學術領域研究、運用。納許的一生非常傳奇,他申請博士班時,他的指導教授和前卡內基理工學院的老師 R. J. Duffin,給普林斯頓大學的推薦信中就只有一句話:「此人是個數學天才」。納許在微分幾何和偏微分方程的領域還有其他重要的數學成就。他在 1959 年之後,由於出現精神上的症狀,被診斷為思覺失調症(psychosis),對外界事物產生幻覺,有被害妄想、思想紊亂,時而過度興奮,又時而過度低落。他的研究生涯曾經中斷,在 1959 年及 1961 年兩度進入醫院療養。在 1970 年後,症狀逐漸好轉,因此再度回到學術研究工作。

1994 年,他和其他兩位賽局理論學家約翰‧夏仙義(Harsányi János Károly,1920-2000)以及萊因哈德‧澤爾騰(Reinhard Selten,1930-)共同獲得了諾貝爾經濟學獎。他的事蹟被寫成傳記《美麗境界》(A Beautiful Mind),並翻拍成同名電影,榮獲第 74 屆奧斯卡金像獎最佳影片、最佳導演、最佳改編劇本和最佳女配角,使得他的事蹟廣為人知。

除了賽局理論,納許還有不少重大學術成就,因在非線性偏微分方程以及在幾何分析上的應用所作出的原創性貢獻,納許和路易‧尼倫伯格(Louis Nirenberg,1925-)共同獲得了 2015 年阿貝爾獎(Abel Prize),那是每年頒發的數學國際獎項,被視為數學界最高榮譽之一。納許夫婦從挪威領了阿貝爾獎後,2015 年 5 月 23 日回到美國紐瓦克國際機場搭乘計程車回家,卻在紐澤西收費高速公路南行方向發生意外,計程車司機嘗試超車時失控撞上護欄。奈許夫婦都被拋出車外,世界上最著名的數字家不幸當場不治,令人感到驚訝和惋惜。

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source:wikipedia
source:wikimedia

想當年,納許在 1950 年獲得美國普林斯頓大學的博士學位時,他在那篇僅僅 28 頁的博士論文中提出了一個重要概念,也就是後來為世人熟知的「納許均衡」(Nash equilibrium),成為賽局理論中一項重要突破。經典的例子就是囚徒困境(Prisoner’s Dilemma),反映個人最佳選擇並非團體最佳選擇,例如谷阿莫影片中牛郎與織女的故事。囚徒困境是很重要的概念,在社會科學中的經濟學、政治學和社會學,以及自然科學的動物行動學、演化生物學等學科,都可以用囚徒困境分析,據說已有好幾千篇學術論文利用囚徒困境作分析。

囚徒困境不是個純學術問題而已,我們在日常生活中,都經常碰到優劣難判、進退兩難的囚徒困境,我稱之為「帶賽者」。杜克大學教授大衛‧麥克亞當斯(David McAdams)在《賽局意識:看清情勢,先一步發掘機會點的終極思考》中,更進一步把賽局佈局到與我們更切身相關的商戰、生活中。他在 MIT 開設的「運用賽局理論創造策略優勢」,據說是 MIT 史隆商學院最受歡迎的課。

《賽局意識》分二部分,第一部提出取得優勢策略的六大工具:一、 創造誘因,讓對手許下承諾;二、引入管制,改變參賽者的利益得失;三、合併或共謀,增加集體利益; 四、威脅報復,嚇阻對手行動;五、建立信任,贏得更多交易機會;六、培養關係,促成合作。

在討論六種工具的六章中,《賽局意識》各別提出許多案例,有些有趣的案例如下:我個人沒用過 Airbnb,不過上次在維也納訂到私人公寓覺得體驗超棒,加上有朋友用過也讚不絕口,以後有機會可能會用。全球飯店旅遊市場飽和,為什麼 Airbnb 可以異軍突起?《賽局意識》指出,Airbnb 在房客入住一天之後才付費,給予房客有機會確認屋主按承諾提供如實的住宿條件。《賽局意識》主張,只要能改變對手的策略或得失,就能讓對手許下承諾,做希望他們做的事。其他創造誘因讓對手許下承諾的案例,還有利用減肥債來抗拒誘惑。

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美國由於消費者團體的一再提告,讓菸草商形象很糟糕,現在的吸菸人口愈來愈少。不過,《賽局意識》提到一個很弔詭的現象,就是美國在要討論是否該實行香菸廣告禁令時,菸商還參了一腳遊說政府執行香菸廣告禁令。原來他們打的如意算盤是,要避開菸商間的囚犯困境,避開無謂的廣告戰,不但減少訴訟費用,還因此增加營收。所以香菸廣告禁令這樣的管制反而是著了菸草商的道!《賽局意識》主張,其實政府可以利用管制或撥款來創造市場誘因,促使企業投入改善窮人生活的商業活動。其他引入管制,改變帶賽者的利益得失的案例,有馴化足球賽減少暴力和優先審查換新藥開發。

鑽石原本就只是一塊石頭,為什麼 De Beers 有辦法把它打造成永恆愛情的象徵,成為高單價的保值商品?藉由合併與共謀策略,可以整合集體利益,脫離商業競爭的囚徒困境。《賽局意識》指出,De Beers 藉由收購新鑽,壟斷鑽石供給,創造鑽石保值的形象。弔詭的是,和絕大部分愈便宜愈多人買的消費品大不同,當 De Beers 無法壟斷市場後而鑽石跌價後,反而更不受消費者青睞。共謀未必一定是壞事,《賽局意識》舉的另一案例是慈善機構合作聯合勤募,贏回捐款人信心。

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Source: De Beers

避免囚徒困境,《賽局意識》提出可威脅報復,嚇阻對手行動。冷戰時期面對蘇聯的核武威脅,美國威脅只要蘇聯有動作就會跟進,進而達到恐怖平衡,避開玉石俱焚的兩敗俱傷。《賽局意識》主張,在商場上面對死對頭公司的流血殺價威脅,也可以採取同樣的行動。汽車的折舊價,會影響新車的銷路。賓士、保時捷車廠藉由推出原廠保證,讓二手車價格變高,避開消費者懷疑車子品質而開出低價,車商只拿到低利潤的囚徒困境。這種認證方式,是讓交易雙方有了信任,可以做出可靠的承諾,就能夠開啟新的交易機會。大衛‧麥克亞當斯也利用信任讓他的孩子吃蔬菜。有些行業,回頭客是營業的保證,所以修車師傅、牙醫和餐廳希望顧客能再次光顧,會對熟客提供優惠服務,鞏固雙方的關係,避開只交易一次,雙方互不信任的囚徒困境。這招黑道也懂,所以被逮的黑手黨弟兄甚少出賣主子,讓無惡不作的黑手黨老大老神在在。

總結以上六個策略,帶賽者理論上可以應用《賽局意識》提供的策略反敗為勝。《賽局意識》還附了一個囚徒困境的「逃生路徑」整理,供帶賽者依面臨的局勢,例如能否改變得失、是否為「動態行動」、是否有「承諾行動」或是否為重複賽局,來選擇適當策略。到了《賽局意識》第二部,大衛‧麥克亞當斯提出六個實際的帶賽案例。

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如何幫助確保線上競爭,維持低價?比價網站本該提供消費者低價商品的資訊,為何零售商還可把商品維持高價?因為比價網站上看到的大部分產品價格都相同,因為零售商會在其他人打折的時候快速跟進打折,這使得每個零售商都避免率先降價,掉入一起殺價的囚徒困境,但消費者卻討不到便宜,這是好是壞?如何避免漁業管理發生災難性的管制失靈?急速冷凍技術發明後,漁獲可以運送到世界各地而不敗壞,導致漁產需求大增,每個漁民盡可能多捕魚,卻因為過度捕撈造成魚源崩跌,魚獲少了又只好再更努力捕魚才能維生,陷入囚徒困境,只有透過管制,才有機會解決這個帶賽的問題。

如何進行房地產銷售改革,為買賣雙方提供更好的服務?賣房子時,如何讓房仲幫你賣得更高的價錢?經濟學家發現,賣方的房仲為了快速成交賺取佣金,會說服屋主開出較低價格吸引買家。但如果賣自己的房子,卻會花更多時間賣出更高的價格。要讓房仲與屋主的利益一致以免帶賽,也許該修改銷售契約。急診室人滿為患是大問題,但美國有些求診的人卻只是想要解決藥癮的人,而醫院透過病人滿意度問卷來提高服務品質,卻因此讓醫師不願得罪病人,開出麻醉藥給藥癮者。《賽局意識》要改善使用評分的方法以降低法律責任風險。

如何增加 eBay 買家和賣家的信任?網路詐騙多到像垃圾一樣,eBay 怎麼克服賣家詐欺、買家勒索的問題?在拍賣網站上,買賣雙方的信譽會影響交易意願,所以兩方都有動機製造信譽優良的表象,但這很容易產生糾紛,要保護買家防止賣家詐欺、保護賣家防止買家勒索等帶賽問題,《賽局意識》提出拍賣網站可以有很多種做法,例如同步評價等等。如何逆轉抗生素抗藥性的恐怖全球趨勢?如果置之不理,可能使我們對肺結核之類的可怕疾病毫無防禦能力?濫用抗生素產生的細菌抗藥性問題,已經讓全球防疫出現警訊,這是公共衛生界的嚴峻賽局,《賽局意識》希望透過感染、傳播與治療三個賽局眼光,能夠戰勝細菌的帶賽!

《賽局意識》中,大衛‧麥克亞當斯不僅清楚說明賽局重要概念,還加上搭配以上實際案例,詳盡解析帶賽者可以逃脫種種囚徒困境的方法,鍛鍊跳脫帶賽現狀的思考方式,是本可讀者頗高的書!

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本文原刊登於閱讀‧最前線【GENE思書軒】,並同步刊登於The Sky of Gene

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Gene Ng_96
295 篇文章 ・ 30 位粉絲
來自馬來西亞,畢業於台灣國立清華大學生命科學系學士暨碩士班,以及美國加州大學戴維斯分校(University of California at Davis)遺傳學博士班,從事果蠅演化遺傳學研究。曾於台灣中央研究院生物多樣性研究中心擔任博士後研究員,現任教於國立清華大學分子與細胞生物學研究所,從事鳥類的演化遺傳學、基因體學及演化發育生物學研究。過去曾長期擔任中文科學新聞網站「科景」(Sciscape.org)總編輯,現任台大科教中心CASE特約寫手Readmoo部落格【GENE思書軒】關鍵評論網專欄作家;個人部落格:The Sky of Gene;臉書粉絲頁:GENE思書齋

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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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為什麼同伴會出賣你?從「囚徒困境」來看共犯為什麼先招了!——《大話題:賽局理論》
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・2023/04/22 ・1979字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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合作與私利的權衡:囚徒困境

最廣為人知的賽局理論悖論是囚徒困境,這個賽局由加拿大數學家塔克所命名。塔克教授的囚徒困境賽局就像是好萊塢的犯罪劇情片,有人提供認罪協商給兩名嫌疑犯去供出對方。這個賽局說明了為共同利益而採取聯合行動十分困難,因為人們往往追求私利。

囚徒困境賽局中的誘因屢見不鮮,很適合拿來分析許多領域的問題。從經濟學中公司的競爭,到社會學中的社會規範,到心理學中的決策,到生物學中動物競爭稀缺資源,再到資訊工程中電腦系統競爭頻寬。

囚徒困境是指兩名囚犯陷入「是否要認罪」的心理狀態。圖/《大話題:賽局理論》

阿倫和阿班因為合夥偷車而被捕。警方懷疑他們還涉嫌一起肇事逃逸案件,但沒有足夠的證據起訴他們。兩人被帶到不同的房間分開偵訊。

阿倫和阿班都有兩個可能的行動:保持沉默或認罪。因此,賽局中總共有四種結果。

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阿倫沉默,阿班沉默。阿倫認罪,阿班沉默。阿倫沉默,阿班認罪。阿倫認罪,阿班認罪。

刑期長短受到共犯是否認罪的影響。圖/《大話題:賽局理論》

我們可以用策略型式表達這個囚徒困境。支付矩陣中,列代表阿倫的可能行動,欄代表阿班的可能行動。我們在行與列的相交處填入每位參與者的報酬,在本例中也就是他們各自的刑期。

如果兩人都沉默,兩人都將因偷車而服刑一年。這當然不好,所以報酬是負值(阿倫:-1,阿班:-1)。如果兩人都認罪,兩人都要服刑十年(阿倫:-10,阿班:-10)。

囚徒都知道這個支付矩陣,也都知道彼此面對相同的矩陣。

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考慮到先認罪的人可以免去刑責,將導致四種可能結果。圖/《大話題:賽局理論》

合作或私利考量下的「最佳解」不同

這是一個同步賽局:即使並非字面意義上的同步,但由於兩人身處不同的偵訊室,做決定時也不知道對方的選擇,因此可以視為同步。

請注意,以策略型式表現賽局,並不意味著我們指出了可能會發生什麼事。我們只是列出所有可能結果,無論合理與否,並且把每個結果中參與者的報酬記下來。

現在,寫下囚徒困境賽局的策略型式後,我們可以嘗試分析可能發生的結果。

兩名囚犯就彼此的利益思考,形成「囚犯困境」的心理狀態。圖/《大話題:賽局理論》

很明顯,如果阿倫和阿班可以共同做決定,兩人會選擇一起沉默,只需要坐牢一年。

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但這並非均衡的結果。對阿倫來說,「認罪」的策略絕對優於「沉默」:不管他預期阿班會怎麼做,他的最佳回應都是認罪。

以個人來說,最佳的回應便是「認罪」。圖/《大話題:賽局理論》

同樣地,不管阿班預期阿倫會怎麼做,阿班的最佳回應都是認罪。

在囚徒困境中,納許均衡是兩名參與者都認罪。這個結果的標準寫法是:

{ 認罪,認罪 }

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前者是橫列參與者(阿倫)的行動選擇,後者是直欄參與者(阿班)的行動選擇。在均衡中,雙方都要坐牢十年。

即使雙方最佳利益為「沉默」,但在囚徒困境下卻會選擇「認罪」。圖/《大話題:賽局理論》

這屬於柏雷多效率嗎?

一個有趣的問題是,囚徒困境賽局中的納許均衡是否為柏雷多效率?這個資源分配效率的概念是以義大利經濟學家柏雷多(1848 – 1923)來命名。如果再也沒有其他可能的結果可以使至少一人變得更好,但沒有任何人變糟,這樣的結果就是柏雷多效率。

囚徒困境賽局中的納許均衡並非柏雷多效率,因為如果兩人都沉默,每個囚徒都可以變得更好。這也就是「囚徒困境」名稱的由來。

不過,在多數的賽局中,納許均衡就是柏雷多效率。例如在前面電影檔期的賽局中,沒有其他的結果能使雙方以不損及對方的方式獲得更高利益。

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囚徒困境並非柏雷多效率,因雙方若選擇共同沉默將能有更好的結果。圖/《大話題:賽局理論》

——本文摘自《大話題:賽局理論》,2023 年 3 月,大家出版出版,未經同意請勿轉載。

大家出版_96
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名為大家,在藝術人文中,指「大師」的作品;在生活旅遊中,指「眾人」的興趣。

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你以為的「尬聊」真的是尬聊!為什麼結束一個話題這麼難?
Bonnie_96
・2021/03/29 ・1715字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 574 ・九年級

面對「尬聊」的棘手情況,當下你是不是很想挖洞跳進去,完全不知道該如何繼續話題;但在和別人聊得特別來時,話題卻戛然而止地結束。這些都是你遇到的問題嗎? 其實你並不孤單!

「當人們希望結束話題時,話題會就此結束嗎?」(Do conversations end when people want them to?) 哈佛大學心理學教授吉伯特(Daniel Gilbert)等人在最新研究直白地問道。結果出乎大家意料,該研究發現,不管是面對親密伴侶或陌生人時,我們都很不會判斷什麼時候該結束話題。

「尬聊」總是讓人感到渾身不自在,但你不是一個人!圖/giphy

什麼時候該結束話題,就像賽局理論中的「囚徒困境」。正是一個人的行動,需取決於另一個人的所想和所做。能夠最圓滿的結束話題成果則是達到「協調賽局」(Coordination Problem)時的最佳解方。

「誠實溝通」是達到協調賽局狀態的關鍵。如果能隨心所欲地結束話題,任誰都希望立馬結束話題。但這之中就會有禮貌、文化規範等因素牽涉其中。更重要的是,誠實溝通本身就違反閒聊的本質,甚至可能讓雙方關係降到冰點。

不管是熟人或是陌生人,想結束對話的時間都很難掌握

首先,實驗的第一部份,研究者向 806 位參與者詢問他們最近一次和伴侶、家人朋友間,聊天的時間有多長、在聊天的時候是否有希望結束的點、大概何時想結束對話,以及對話實際結束的時間等問題。

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實驗的第二部分,研究者將 252 名彼此陌生的參與者隨機分組,並請他們在至少 1 分鐘、最多 45 分鐘之內聊聊任何事情。實驗結束後,同樣會詢問參與者剛在聊天的過程中,他們希望聊天何時結束等問題。

「只有約 2% 的對話,可以在雙方都希望結束時,來個華麗收尾」

研究結果發現,現在的你內心不禁冒出疑問,難道有 98% 的對話,我們都正準備進入尬聊,或正在尬聊的狀態嗎?

研究發現,只有約 2% 的對話可以在雙方都希望結束時劃下句點(這比例真是低得驚人!)圖/pexels

整體來說,只有約 30% 的對話,是在其中一方想要結束時,且如願結束的。大約 46% 的對話中,雙方都表示希望在結束對話之前結束對話。

這項研究的重點在於:大多數對話真正的結束時間,與人們想要的結束時間其實是不一致的。所以這其實就表示,在聊天的時候,一直很難達到經典的「協調賽局」的結果。因為沒有人希望表現粗魯的一面。

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為什麼我們大多在「尬聊」?

看到這邊的你,如果開始回想起以前那些有點尷尬的聊天,頓時覺得有些灰心,開始質疑自己的社交能力,是不是很差的同時。先修但幾勒(等一下)!

研究者也解釋為什麼會出現這個情況,其中可能是他們不知道對方談話想要解決的問題或重點是什麼,在雙方都不知道對方想要幹嘛的時候,對話很容易變成空轉狀態。

「尬聊」之所以出現,很可能是因雙方都不知道對方想要幹嘛,讓對話很容易變成空轉狀態。圖/Pixabay

而且雖然你發現整個對話很沒重點,也很尷尬的同時,當下的你即便非常想離開,但你還是不會這樣做,畢竟這樣的行為會讓人覺得蠻沒禮貌或不友善的。

另外,這份研究還是存在一些限制的,參與者主要是美國人,不同文化下的對話規則或禮儀,也會有所不同。能否直接適用於台灣文化,目前尚不清楚。

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而且心理學家在對話等人際交流的研究,仍處於起步階段,希望未來能見到更多社會行為的有趣研究結果。

參考資料

Bonnie_96
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喜歡以科普的方式,帶大家認識心理學,原來醬子可愛。歡迎來信✉️ lin.bonny@gmail.com