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洛基、索爾可能是我們的兄弟!

陳俊堯
・2016/05/15 ・3490字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 520 ・七年級

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圖/By Gage Skidmore, CC BY-SA 3.0, wikipedia.

這是地球上真核生命起源的故事。

這個星球上的生物種類真是多得亂七八糟。這些生物據信都是來自同一個祖先細胞,慢慢變出現在這麼多種的生物。動物大概有 140 萬種,植物有 30 萬種,已知的細菌有  1.6  萬種。但是估計在地球上有數百萬種細菌,是多樣性最高的類群,這些物種各自以自己獨特的方式生活下去。

如果把這數百萬種生物依據演化關係畫成演化樹,你會得到一棵枝葉茂盛的生命之樹,說明這個星球擁有的生物多樣性非常高。

不過如果你仔細瞧瞧這樹上的細節,就會發現在大部份枝條上代表的生物種類,其實我們不太認識它們,甚至連它們是怎麼演化來的,還有一大堆待解的問號。

我們的細胞其實是兩種生命的複合體

動植物和我們人類都是真核生物。真核生物在每個細胞裡都有個細胞核,裡面裝了遺傳密碼 DNA。地球上有一群更早出現的單細胞生物叫原核生物,包括細菌(bacteria)和古菌(archaea)。

原核生物每隻個體都由一個細胞構成,細胞裡構造簡單,沒有細胞核,DNA 就直接放在細胞裡。

生物演化的過程自然是由簡單的原核生物走向複雜的真核生物。只是原核生物有細菌和古菌,到底誰才是現在地球上真核生物的祖先呢?

Carl Woese 教授在 1970 年代獨創以 DNA 序列來幫生物分類作法,而這種方法現在已經變成要幫生物分類時一項非常重要的工具。當年他根據 DNA 序列,把地球上的生物區分成細菌、古菌和真核生物三個生物界,其中原核的古菌竟然和真核生物比較接近。

科學界相信在古早年代裡,有隻古菌跟細菌發生共生關係,讓細菌進到古菌的細胞裡幫忙製造能量,而這個由細菌與古菌形成的複合體組合生物後來變成了真核細胞。人類自己也是這種組合生物的後代,所以說起來我們的每個細胞裡有點細菌味。

海洋深處埋藏著生命的秘密

雖然科學家認為真核細胞是由古菌和細菌共生而來,但是證據還是差了那麼一點沒到位。

如果真核細胞來自古菌,那我們是不是應該要能找到某種古菌,在這種古菌裡有很多跟真核細胞相近的構造或基因?而且要讓兩種不同的生物組合在一起,又要能讓彼此基因互助合作來在環境裡討生活,應該不是件容易的事。

當時的那些細胞到底是怎麼生活,長什麼樣子,會代謝什麼東西,這些過去的事到了現在早已不可考。我們只能從 DNA 序列殘留的痕跡裡去推敲歷史的走向,因為這些肉眼看不見的單細胞小生物根本沒有堅硬的構造可以成為化石留下來讓我們看。

不過如果能找到這種帶有古老特徵的古菌,我們就可以看看它是用什麼方法協調兩套系統的運作而成功存活下來的。要解開這謎團,最後機會就在海洋裡。生命是在海洋裡演化出來的,或許還有一些古老的生物還留在海洋裡,用古老的生活方式努力活著。

基於這樣想法,數十年來一群又一群的科學家往海底去,希望能找到那些最像真核生物的原核生物,希望它們能帶來一些關於我們祖先的訊息。

總基因體序列分析技術上場

或許你有這樣的經驗:小時候到野溪玩,興沖沖抓了小魚小蝦回家說要養,想要每天看著它游來游去。可是因為自己根本不懂照顧方法,結果小魚小蝦沒幾天後就死翹翹,你平白害死了好多原本在野外可以好好生活的小生命。

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圖/Hillebrand Steve, U.S. Fish and Wildlife Service, public domain (CC0)

科學家也想把細菌帶回實驗室裡養多養大,再好好觀察研究它們。可是面對環境裡佔大部份的未知的細菌,我們一樣不知道它們喜歡什麼,只能準備最好的環境給它,卻總是得眼睜睜看它們死去(其實它們太小,想看都看不到)。

科學家現在可以用個麻煩的方法來解決問題,就是把樣本裡所有生物的 DNA 統統抽出來解序,再從序列裡推論這裡有什麼生物,以及它們有什麼基因和本領。

這項技術稱為總基因體分析(metagenomic analysis),近年來這項技術帶來好多令人驚訝的突破,包括我們接下來要談的洛基古菌(Lokiarchaeum)。

在洛基城堡找到洛基

洛基古菌在 2015 年才被正式發表,讓世界上的人開始認識它。這菌是在兩千四百公尺深的洛基城堡(Loki’s Castle海底熱泉區裡被找到的。

在這裡地底熱水帶著黑色的暗黑物質(啊不是,是硫化氫、氫氣等等)往外噴,沉積物在噴口附近堆積,變成像城堡的結構。這裡的細菌古菌可以利用這些地底來的物質來得到能量,才能在這個沒有光,完全不能行光合作用生產養份的黑暗世界裡存活下來。

  • 洛基城堡區的海底熱泉噴出大量地底來的還原態物質

不過這菌還不能被培養,一群歐洲研究人員直接用了總基因體分析法,收集分析底泥裡的 DNA 後,一點一點拼湊出這種新的古菌的基因體。

在將這種古菌的序列跟其它已知生物的 DNA 做比較之後,科學家發現它不但是個新種的生物,而且還是跟真核生物最接近的古菌,在當時出現很多宣稱「找到真核生命起源」的科學新聞報導。

洛基是位具有爭議性的北歐神祇(不過你現在想到的畫面大概是帥帥的 Tom Hiddleston,正好跟學界長年來對真核細胞起源的爭議一樣反反覆覆,於是科學家給了這生物「洛基古菌」(Lokiarchaeum)這個名字。

他們發現跟洛基古菌序列相似的序列在全球各地海底的數量都不少,也建立洛基古菌門(Lokiarchaeota)這個名詞來稱呼這一群我們住在海底的親戚。

洛基古菌有很多基因在 DNA 序列上都跟真核生物的基因相似,如果用這些基因的序列來推論演化關係的話,可以看到真核生物根本該算做是洛基古菌家族裡的一員。科學家也發現洛基古菌甚至擁有 175 個被認為是真核生物特有蛋白質的基因(eukaryotic signature proteins)。

眾多證據都指出它們是現生原核生物裡最接近真核生物的一群,它是真核生物祖先的可能性很高了。

索爾也現身來助陣

繼洛基之後,雷神索爾也出現了。

2016 年年初,一個美國的研究團隊以總基因體分析法分析河口區底泥深處的 DNA,試著組出那裡優勢菌的基因體。他們發現了一種新的古菌,跟洛基古菌親緣關係接近,就借用了洛基哥哥的名字,將它們命名為索爾古菌門(Thorarchaeota)。

在跟全球各地得到的微生物序列比對後,他們發現原來索爾古菌序列也曾經在淡水湖的湖底或是海底熱泉附近出現,顯示索爾古菌可以分佈在淡水或海水環境裡,是普遍存在但之前沒人注意過的古菌。

在仔細解讀它們的基因體序列後,科學家推論索爾古菌在底泥裡可以靠分解有機物維生、愛吃蛋白質、沒得吃的時候還能學植物自己把二氧化碳固定下來使用。它們代謝有機物時主要產生的廢物是醋酸,換句話說這索爾古菌是到處害人家吃醋的生物(索爾表示……)。

除了代謝了不少含碳化合物,索爾古菌還有還原硫的能力,因此這群菌在這個地面下的世界裡影響了碳和硫兩種主要元素的循環。

雖然索爾古菌在地球上可能是個很重要的角色,我們可是到現在才知道它們的存在呢!

洛基真的是我們的祖先嗎?

不過也有科學家對洛基古菌到底是不是真核生物祖先的這一件事,抱持比較保留的態度

例如不能因為我有了某董座家傳的玉珮,就證明我是他的後代,而可以來分他死後留下來的財產,擁有一些真核基因的洛基古菌,也可能是經由其它的管道「偷」到這些基因,必須先弄清楚這些基因的來源再下判斷才是安全的做法。

我們已經知道環境裡的病毒可以幫助基因在微生物間傳來傳去,所以目前看到的現象,也有可能是因為某些病毒傳遞的基因可以幫助當時生物存活,或許洛基古菌和真核生物的祖先都從病毒得到這些基因,是改造過存活下來的人生勝利組。

不過目前的證據的確指向洛基古菌和索爾古菌這兩個門的生物與真核生物的高度相似。我選擇浪漫點地接受這個可能,相信那個當年跟我們分家的原核兄弟還住在地球上我們看不到的地下世界裡,並注意未來出現的新證據是否支持這個想法。

其實,誰不想當索爾和洛基的兄弟呢?

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陳俊堯
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慈濟大學生命科學系的教書匠。對肉眼看不見的微米世界特別有興趣,每天都在探聽細菌間的愛恨情仇。希望藉由長時間的發酵,培養出又香又醇的細菌人。

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AI 是理科「主場」? AI 也可以成為文科人的助力!
研之有物│中央研究院_96
・2022/08/13 ・5646字 ・閱讀時間約 11 分鐘

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本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位。

  • 採訪撰文/田偲妤
  • 美術設計/蔡宛潔

AI 的誕生,文理缺一不可

人工智慧(Artificial Intelligence,簡稱 AI)在 21 世紀的今日已大量運用在生活當中,近期掀起熱議的聊天機器人 LaMDA、特斯拉自駕系統、AI 算圖生成藝術品等,都是 AI 技術的應用。多數 AI 的研發秉持改善人類生活的人文思維,除了仰賴工程師的先進技術,更需要人文社會領域人才的加入。

中央研究院「研之有物」專訪院內人文社會科學研究中心蔡宗翰研究員,帶大家釐清什麼是 AI?文科人與工程師合作時,需具備什麼基本 AI 知識?AI 如何應用在人文社會領域的工作當中?

中央研究院人文社會科學研究中心蔡宗翰研究員。圖/研之有物

詩詞大對決:人與 AI 誰獲勝?

一場緊張刺激的詩詞對決在線上展開!人類代表是有「AI 界李白」稱號的蔡宗翰研究員,AI 代表則是能秒速成詩的北京清華九歌寫詩機器人,兩位以「人工智慧」、「類神經」為命題創作七言絕句,猜猜看以下兩首詩各是誰的創作?你比較喜歡哪一首詩呢?

猜猜哪首詩是 AI 做的?哪首詩是人類做的?圖/研之有物

答案揭曉!A 詩是蔡宗翰研究員的創作,B 詩是寫詩機器人的創作。細細賞讀可發覺,A 詩的內容充滿巧思,為了符合格律,將「類神經」改成「類審經」;詩中的「福落天赦」是「天赦福落」的倒裝,多念幾次會發現,原來是 Google 開發的機器學習開源軟體庫「Tensor Flow」的音譯;而「拍拓曲」則是 Facebook 開發的機器學習庫「Pytorch」的音譯,整首詩創意十足,充滿令人會心一笑的魅力!

相較之下,B 詩雖然有將「人工」兩字穿插引用在詩中,但整體內容並沒有呼應命題,只是在詩的既有框架內排列字句。這場人機詩詞對決明顯由人類獲勝!

由此可見,當前的 AI 缺乏創作所需的感受力與想像力,無法做出超越預先設定的創意行為。然而,在不久的將來,AI 是否會逐漸產生情感,演變成電影《A.I. 人工智慧》中渴望人類關愛的機器人?

AI 其實沒有想像中聰明?

近期有一則新聞「AI 有情感像 8 歲孩童?Google 工程師爆驚人對話遭停職」,讓 AI 是否已發展出「自我意識」再度成為眾人議論的焦點。蔡宗翰研究員表示:「當前的 AI 還是要看過資料、或是看過怎麼判讀資料,經過對應問題與答案的訓練才能夠運作。換而言之,AI 無法超越程式,做它沒看過的事情,更無法替人類主宰一切!

會產生 AI 可能發展出情感、甚至主宰人類命運的傳言,多半是因為我們對 AI 的訓練流程認識不足,也缺乏實際使用 AI 工具的經驗,因而對其懷抱戒慎恐懼的心態。這種狀況特別容易發生在文科人身上,更延伸到文科人與理科人的合作溝通上,因不了解彼此領域而產生誤會與衝突。如果文科人可以對 AI 的研發與應用有基本認識,不僅能讓跨領域的合作更加順利,還能在工作中應用 AI 解決許多棘手問題。

「職場上常遇到的狀況是,由於文科人不了解 AI 的訓練流程,因此對 AI 產生錯誤的期待,認為辛苦標注的上千筆資料,應該下個月就能看到成果,結果還是錯誤百出,準確率卡在 60、70% 而已。如果工程師又不肯解釋清楚,兩方就會陷入僵局,導致合作無疾而終。」蔡宗翰研究員分享多年的觀察與建議:

如果文科人了解基本的 AI 訓練流程,並在每個訓練階段協助分析:錯誤偏向哪些面向?AI 是否看過這方面資料?文科人就可以補充缺少的資料,讓 AI 再進行更完善的訓練。

史上最認真的學生:AI

認識 AI 的第一步,我們先從分辨什麼是 AI 做起。現在的數位工具五花八門,究竟什麼才是 AI 的應用?真正的 AI 有什麼樣的特徵?

基本上,有「預測」功能的才是 AI,你無法得知每次 AI 會做出什麼判斷。如果只是整合資料後視覺化呈現,而且人類手工操作就辦得到,那就不是 AI。

數位化到 AI 自動化作業的進程與舉例。圖/研之有物

蔡宗翰研究員以今日常見的語音辨識系統為例,大家可以試著對 Siri、Line 或 Google 上的語音辨識系統講一句話,你會發現自己無法事先知曉將產生什麼文字或回應,結果可能正是你想要的、也可能牛頭不對馬嘴。此現象點出 AI 與一般數位工具最明顯的不同:AI 無法百分之百正確!

因此,AI 的運作需建立在不斷訓練、測試與調整的基礎上,盡量維持 80、90% 的準確率。在整個製程中最重要的就是訓練階段,工程師彷彿化身老師,必須設計一套學習方法,提供有助學習的豐富教材。而 AI 則是史上最認真的學生,可以穩定、一字不漏、日以繼夜地學習所有課程。

AI 的學習方法主要分為「非監督式學習」、「監督式學習」。非監督式學習是將大批資料提供給 AI,讓其根據工程師所定義的資料相似度算法,逐漸學會將相似資料分在同一堆,再由人類檢視並標注每堆資料對應的類別,進而產生監督式學習所需的訓練資料。而監督式學習則是將大批「資料」和「答案」提供給 AI,讓其逐漸學會將任意資料對應到正確答案。

圖/研之有物

學習到一定階段後,工程師會出試題,測試 AI 的學習狀況,如果成績只有 60、70 分,AI 會針對答錯的地方調整自己的觀念,而工程師也應該與專門領域專家一起討論,想想是否需補充什麼教材,讓 AI 的準確率可以再往上提升。

就算 AI 最後通過測試、可以正式上場工作,也可能因為時事與技術的推陳出新,導致準確率下降。這時,AI 就要定時進修,針對使用者回報的錯誤進行修正,不斷補充新的學習內容,讓自己可以跟得上最新趨勢。

在了解 AI 的基本特徵與訓練流程後,蔡宗翰研究員建議:文科人可以看一些視覺化的操作影片,加深對訓練過程的認識,並實際參與檢視與標注資料的過程。現在網路上也有很多 playground,可以讓初學者練習怎麼訓練 AI,有了上述基本概念與實務經驗,就可以跟工程師溝通無礙了。

AI 能騙過人類,全靠「自然語言處理」

AI 的應用領域相當廣泛,而蔡宗翰研究員專精的是「自然語言處理」。問起當初想投入該領域的原因,他充滿自信地回答:因為自然語言處理是「AI 皇冠上的明珠」!這顆明珠開創 AI 發展的諸多可能性,可以快速讀過並分類所有資料,整理出能快速檢索的結構化內容,也可以如同真人般與人類溝通。

著名的「圖靈測試」(Turing Test)便證明了自然語言處理如何在 AI 智力提升上扮演關鍵角色。1950 年代,傳奇電腦科學家艾倫・圖靈(Alan Turing)設計了一個實驗,用來測試 AI 能否表現出與人類相當的智力水準。首先實驗者將 AI 架設好,並派一個人操作終端機,再找一個第三者來進行對話,判斷從終端機傳入的訊息是來自 AI 或真人,如果第三者無法判斷,代表 AI 通過測試。

圖靈測試:AI(A)與真人(B)同時傳訊息給第三者(C),如果 C 分不出訊息來自 A 或 B,代表 AI 通過實驗。圖/研之有物

換而言之,AI 必須擁有一定的智力,才可能成功騙過人類,讓人類不覺得自己在跟機器對話,而這有賴自然語言處理技術的精進。目前蔡宗翰的研究團隊有將自然語言處理應用在:人文研究文本分析、新聞真偽查核,更嘗試以合成語料訓練臺灣人專用的 AI 語言模型。

讓 AI 替你查資料,追溯文本的起源

目前幾乎所有正史、許多地方志都已經數位化,而大量數位化的經典更被主動分享到「Chinese Text Project」平台,讓 AI 自然語言處理有豐富的文本資料可以分析,包含一字不漏地快速閱讀大量文本,進一步畫出重點、分門別類、比較相似之處等功能,既節省整理文本的時間,更能橫跨大範圍的文本、時間、空間,擴展研究的多元可能性。

例如我們想了解經典傳說《白蛇傳》是怎麼形成的?就可以應用 AI 進行文本溯源。白蛇傳的故事起源於北宋,由鎮江、杭州一帶的說書人所創作,著有話本《西湖三塔記》流傳後世。直至明代馮夢龍的《警世通言》二十八卷〈白娘子永鎮雷峰塔〉,才讓流傳 600 年的故事大體成型。

我們可以透過「命名實體辨識技術」標記文本中的人名、地名、時間、職業、動植物等關鍵故事元素,接著用這批標記好的語料來訓練 BERT 等序列標注模型,以便將「文本向量化」,進而找出給定段落與其他文本的相似之處。

經過多種文本的比較之後發現,白蛇傳的原型可追溯自印度教的那伽蛇族故事,傳說那伽龍王的三女兒轉化成佛、輔佐觀世音,或許與白蛇誤食舍利成精的概念有所關連,推測印度神話應該是跟著海上絲路傳進鎮江與杭州等通商口岸。此外,故事的雛型可能早從唐代便開始醞釀,晚唐傳奇《博異志》便記載了白蛇化身美女誘惑男子的故事,而法海和尚、金山寺等關鍵人物與景點皆真實存在,金山寺最初就是由唐宣宗時期的高僧法海所建。

白蛇傳中鎮壓白娘子的雷峰塔。最早為五代吳越王錢俶於 972 年建造,北宋宣和二年(1120 年)曾因戰亂倒塌,大致為故事雛形到元素齊全的時期。照片中雷峰塔為 21 世紀重建。圖/Wikimedia

在 AI 的協助之下,我們得以跨時空比較不同文本,了解說書人如何結合印度神話、唐代傳奇、在地的真人真事,創作出流傳千年的白蛇傳經典。

最困難的挑戰:AI 如何判斷假新聞

除了應用在人文研究文本分析,AI 也可以查核新聞真偽,這對假新聞氾濫的當代社會是一大福音,但對 AI 來說可能是最困難的挑戰!蔡宗翰研究員指出 AI 的弱點:

如果是答案和數據很清楚的問題,就比較好訓練 AI。如果問題很複雜、變數很多,對 AI 來說就會很困難!

困難點在於新聞資訊的對錯會變動,可能這個時空是對的,另一個時空卻是錯的。雖然坊間有一些以「監督式學習」、「文本分類法」訓練出的假新聞分類器,可輸入當前的新聞讓機器去判讀真假,但過一段時間可能會失準,因為新的資訊源源不絕出現。而且道高一尺、魔高一丈,當 AI 好不容易能分辨出假新聞,製造假新聞的人就會破解偵測,創造出 AI 沒看過的新模式,讓先前的努力功虧一簣。

因此,現在多應用「事實查核法」,原理是讓 AI 模仿人類查核事實的過程,尋找權威資料庫中有無類似的陳述,可用來支持新聞上描述的事件、主張與說法。目前英國劍橋大學為主的學者群、Facebook 與 Amazon 等業界研究人員已組成 FEVEROUS 團隊,致力於建立英文事實查核法模型所能運用的資源,並透過舉辦國際競賽,廣邀全球學者專家投入研究。

蔡宗翰教授團隊 2021 年參加 FEVEROUS 競賽勇奪全球第三、學術團隊第一後,也與合作夥伴事實查核中心及資策會討論,正著手建立中文事實查核法模型所需資源。預期在不久的將來,AI 就能幫讀者標出新聞中所有說法的資料來源,節省讀者查證新聞真偽的時間。

AI 的無限可能:專屬於你的療癒「杯麵」

想像與 AI 共存的未來,蔡宗翰研究員驚嘆於 AI 的學習能力,只要提供夠好、夠多的資料,幾乎都可以訓練到讓人驚訝的地步!圖/研之有物

AI 的未來充滿無限可能,不僅可以成為分類與查證資料的得力助手,還能照護並撫慰人類的心靈,這對邁入高齡化社會的臺灣來說格外重要!許多青壯年陷入三明治人(上有老、下有小要照顧)的困境,期待有像動畫《大英雄天團》的「杯麵」(Baymax)機器人出現,幫忙分擔家務、照顧家人,在身心勞累時給你一個溫暖的擁抱。

機器人陪伴高齡者已是現在進行式,新加坡南洋理工大學 Gauri Tulsulkar 教授等學者於 2021 年發表了一項部署在長照機構的機器人實驗。這名外表與人類相似的機器人叫「娜丁」(Nadine),由感知、處理、互動等三層架構組成,可以透過麥克風、3D和網路鏡頭感知用戶特徵、所處環境,並將上述資訊發送到處理層。處理層會依據感知層提供的資訊,連結該用戶先前與娜丁互動的記憶,讓互動層可以進行適當的對話、變化臉部表情、用手勢做出反應。

長照機構的高齡住戶多數因身心因素、長期缺乏聊天對象,或對陌生事物感到不安,常選擇靜默不語,需要照護者主動引導。因此,娜丁內建了注視追蹤模型,當偵測到住戶已長時間處於被動狀態,就會自動發起話題。

實驗發現,在娜丁進駐長照機構一段時間後,住戶有一半的天數會去找她互動,而娜丁偵測到的住戶情緒多為微笑和中性,其中有 8 位認知障礙住戶的溝通能力與心理狀態有明顯改善。

照護機器人娜丁的運作架構。圖/研之有物

至於未來的改進方向,研究團隊認為「語音辨識系統」仍有很大的改進空間,需要讓機器人能配合老年人緩慢且停頓較長的語速,音量也要能讓重聽者可以清楚聽見,並加強對方言與多語混雜的理解能力。

臺灣如要發展出能順暢溝通的機器人,首要任務就是要開發一套臺灣人專用的 AI 語言模型,包含華語、臺語、客語、原住民語及混合以上兩種語言的理解引擎。這需花費大量人力與經費蒐集各種語料、發展預訓練模型,期待政府能整合學界與業界的力量,降低各行各業導入 AI 相關語言服務的門檻。

或許 AI 無法發展出情感,但卻可以成為人類大腦的延伸,協助我們節省處理資料的時間,更可以心平氣和地回應人們的身心需求。與 AI 共存的未來即將來臨,如何讓自己的行事邏輯跟上 AI 時代,讓 AI 成為自己的助力,是值得你我關注的課題。

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研之有物│中央研究院_96
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研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook

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【2022 年搞笑諾貝爾工程學獎】旋鈕大小與手指數之間的完美關係:轉動音量鈕需要用到幾根手指?
linjunJR_96
・2022/09/29 ・1644字 ・閱讀時間約 3 分鐘

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旋鈕多大才好轉?誰知道啊!

有些問題是生活中不斷遇到,卻從來不會加以思索的。像是當你在開車時調整車上的冷氣溫度,還有聽音樂時調整藍芽音響的音量與音色。此時,指尖所操控的旋鈕該做多大,才是最好轉的呢?

「誰知道啊!」你心裡這麼想。

這種日常體驗的問題看似微不足道,但其實就是產品設計和工業設計這類領域最關注的焦點,甚至能幫你贏得搞笑諾貝爾獎!

本年度的搞笑諾貝爾獎頒獎典禮在線上舉辦,表揚世界各地的研究者如何用專業能力探討奇妙的問題。今天要介紹的工程學獎,頒給了日本千葉工業大學的松崎元教授,以及他扎實的研究論文《如何用手指操控柱狀旋鈕》。透過實驗室中的實際測量,松崎教授紀錄了人們使用各種大小的旋鈕時,如何下意識地將不同手指放在不同位置來操作。

圖/Pexels

當我們看見一顆旋鈕,我們會透過目測其大小,來決定該用怎麼樣的手勢轉它。如果是直徑一公分左右的小旋鈕,我們會選擇只用拇指和食指來操作,更多的手指只會徒增不便;但如果是快十公分的大旋鈕,就需要動用四五根手指。這個決定不單純只是個人偏好,而是跟人類手掌和手指的構造有關聯。只有某種握法才是最舒服方便的。

此外,通常看到旋鈕就直接給它轉下去了,不會在旋鈕上面嘗試並修正來達成「最佳觸感」。也就是說,這個決策過程從小多次練習後,已經完全變成下意識的過程,只能透過實際測試結果來描繪。

下意識的選擇,只有做實驗才知道

在實驗室中,松崎教授的透明桌面上平放一個白色的圓形旋鈕,並請 32 名受試者順時針旋轉這個旋鈕,並從桌面下的攝影機捕捉人們手指的位置。旋鈕的直徑從七毫米到十三公分,總共 45 種。結果顯示,當旋鈕越大,動用的手指數量越多(一如預期)。只要旋鈕直徑超過五公分,大多數受試者便會開始使用五根手指。

根據所有受試者的統計結果,松崎教授整理出了上方這個十分優雅的圖表。標靶一般的同心圓代表各種大小的旋鈕。圖下半的粗黑直線是基準線,所有測試結果的拇指位置統一對齊這條線,以利進行比較。上方的四條曲線,由左到右分別是食指到小指的位置,虛線則是統計標準差(當然,實際上的實驗結果應該是一個一個離散的點,這裡簡單地用二次曲線進行擬合,比較好看)。

圖/參考資料 3

這張圖總結了不同旋鈕大小的情況下,人們手指位置如何變化。有趣的是,隨著旋鈕變大,四根手指的位置並非簡單地輻射向外,而是呈現螺旋狀。猜測是跟手掌張開並旋轉的方式有關。這種細微的趨勢不做實驗還真猜不到。

不是為了搞笑,每份研究都超認真

這份研究其實在 1999 年就已經發表,時隔二十多年獲得搞笑諾貝爾獎。儘管中文翻譯是「搞笑」諾貝爾獎,但是包括松崎教授在內的所有獲獎者,可是從來沒有要搞笑,而是以非常專業的態度在做他們的工作,這些研究成果也都發表在正式的期刊。自 1999 年的旋鈕研究之後,松崎教授又相繼研究了提袋握把和雨傘握把,可說是精通抓握之道的男人。

雖然得到搞笑諾貝爾獎,但研究內容都是超認真。 圖/GIPHY

松崎教授表示,他很樂見這個獎項讓更多人開始關注設計工程的領域。這門學問專注於探索人與物品之間的關係,並藉此創造最舒適的使用體驗,打造出實用的工業產品。

更多有趣的研究,請到【2022 搞笑諾貝爾獎】

參考資料

  1. Japanese professor wins Ig Nobel prize for study on knob turning
  2. Japanese researchers win Ig Nobel for research on knob turning
  3. 松崎元, 大内一雄, 上原勝, 上野義雪, & 井村五郎. (1999). 円柱形つまみの回転操作における指の使用状況について. デザイン学研究, 45(5), 69-76.

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SmartReading 科普閱讀力大賽——打造新世代自主閱讀指標,培養學子適性成長!第三屆頒獎典禮暨第四屆賽事啟動!
PanSci_96
・2022/09/26 ・3811字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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108 課綱開啟全新閱讀素養時代。

科學素養不再侷限於考試的解題方法,學生閱讀科學讀物時,如何在氾濫資訊中找到高品質、適合學習程度的科學素材,是教育現場至關重要的課題。

臺灣師範大學 SmartReading 團隊將 AI 讀物難度分級技術,透過測驗、選書、閱讀、讀後回饋四大功能,完整記錄孩子的學習歷程,提升中小學生科普閱讀動機,成為自律自主的科普學習者。

臺灣師範大學於 110 年至 111 年間,與國科會、新北市、臺中市等單位合作,連續辦理三屆「SmartReading 科普閱讀力大賽」,每屆競賽歷時半年。競賽組別以國小三年級至高中一年級共分七個組別。參賽學校涵蓋臺北市、新北市、臺中市、臺南市、高雄市、花東等十九縣市,報名參賽人數累計八千餘人。

國立臺灣師範大學第四屆科普賽將擴大辦理,邀請PanMedia泛科學馮瑞麒總經理、數感實驗室賴以威教授、臺大科教中心賴亦德執行長,持續提供參賽者更生活化、趣味化的科普文章。圖/國立臺灣師範大學

由系統建置適合學生閱讀的兩千多本科普讀物

競賽期間,參賽學生使用「SmartReading 適性閱讀」系統,透過精準快速的中文閱讀能力診斷,將閱讀程度與讀物難度適配。藉由系統已建置,適合國小三年級至高中一年級的 2,180 餘本科普讀物,不僅能激勵其學習動機,更可有效提升選擇的效率,降低科學閱讀恐懼。第三屆科普閱讀力大賽不受疫情波擾,採實體與線上兩種施測方式,於 111 年 5 月份圓滿完成賽事。

111 年 9 月 24 日於臺灣師範大學舉行頒獎典禮,邀請新北市教育局張明文局長、臺北市教育局鄧進權副局長、臺灣閱讀協會陳昭珍理事長、康橋國際學校秀岡校區卓意翔副校長、親子天下兒童產品事業部副總經理林彥傑、新北市信義國小陳桂蘭校長到場擔任頒獎嘉賓。參賽學校師生、家長齊聚典禮會場,為優秀的得獎同學喝采。

111 年 9 月 24 日於臺灣師範大學舉行頒獎典禮,邀請新北市教育局張明文局長、臺北市教育局鄧進權副局長、臺灣閱讀協會陳昭珍理事長、康橋國際學校秀岡校區卓意翔副校長、親子天下兒童產品事業部副總經理林彥傑、新北市信義國小陳桂蘭校長到場擔任頒獎嘉賓。參賽學校師生、家長齊聚典禮會場,為優秀的得獎同學喝采。圖/國立臺灣師範大學

臺師大宋曜廷副校長表示,數位閱讀邁向新時代,團隊使用「SmartReading 適性閱讀」系統作為科普賽競賽平台,期望在知識爆炸的時代,藉由測驗、選書、規劃的「智慧閱讀三步驟」,培養學子的跨領域閱讀力與閱讀習慣,讓學生們手握知識大門的鑰匙,成為自律自主的「SmartReader」。

科普閱讀競賽的三大特色

一、適配閱讀能力與圖書難度,擴增多元書籍與文章素材

參賽學生首先須參加中文適性閱讀能力診斷(DACC),依據診斷結果,配合其當前閱讀能力的科普推薦書單,讓學生選書有依據、個人化。本競賽目前共有「推薦書單」、「推薦文章」等 2 種閱讀素材,主題包含植物/動物、數學、天文地科、物理/化學等 8 大類別。「推薦文章」功能,則與「PanSci 泛科學」及「數感實驗室 Numeracy Lab」合作評選,當前提供 600 餘篇線上科普短文,競賽期間提供已超過 4,000 人次的瀏覽次數。

二、綜合性閱讀五力分數,開啟學生全方位閱讀力

本競賽賽程為期半年,學生透過「前測、閱讀任務挑戰、後測」三個階段。競賽期間,系統詳細記錄每週閱讀歷程,並產出線上「閱讀五力分數」報表。自主規劃閱讀期間計算為「規劃力」;讀後評量填答結果計算為「執行力」;閱讀多元書籍類別的結果計算為「博學力」;閱讀單一書籍類別的深化成果則計算為「精進力」;前後測成長結果計算為「成長力」。將閱讀能力數據化、可視化。

三、閱讀任務徽章,深化學生文化素養與科普閱讀興趣

本競賽內建徽章蒐集系統,參賽者於指定時間依據提示完成閱讀任務,即可獲得期間限定的特色科普徽章。任務內容包含閱讀指定的書單及文章類別、世界性科普節日、科學家生辰、台灣重要節慶與其他隱藏任務。本屆各年級累計獲得徽章達 20423 枚,因設計活潑及任務類型多樣,大受參賽者好評。

競賽結果發現學生的閱讀偏好

一、科普閱讀參與,國小男性最踴躍

活動期間參賽者共完成約 21,153 本的書籍評量。以不同學習階段來看;國小參賽者整體閱讀平均本數為 24 本,男生平均閱讀本數為 28 本,女生平均閱讀本數為 20 本。國、高中參賽者因科普讀本難度較高,需要較長的閱讀時間及一定的科學基礎知識,國中參賽者整體平均閱讀書籍數為 10 本;高中參賽者中女性平均閱讀本數多於男性,整體平均閱讀書籍數為 7 本。

總閱讀量/本人數平均閱讀量/本
全體學生21,1531,10019
8,05150516
13,10259522
國小學生17,47971624
6,47432520
11,00539128
國中學生3,45935510
1,4611669
1,99818911
高中學生215297
116148
99157
活動期間參賽者共完成約 21,153 本的書籍評量。表/國立臺灣師範大學

二、學生偏好閱讀動物/寵物類與地球生態/天文類書籍

整體參賽學生對於科普書籍的喜愛程度,以植物/動物類(男生 28.19%、女生 27.91%)最能引起學生的閱讀興趣(如:《昆蟲老師上課了!:吳沁婕的超級生物課》、《小島上的貓頭鷹》、《神奇樹屋》等系列)。在次要類別,男女皆喜好生態/生命科學類的書籍(男生 15.20%、女生 16.87%)。

整體參賽學生對於科普書籍的喜愛程度,以植物/動物類最能引起學生的閱讀興趣。在次要類別,男女皆喜好生態/生命科學類的書籍。圖/國立臺灣師範大學

三、參賽學生閱讀歷程的質與量均佳,表現令人驚豔

本次參賽學生皆積極參與競賽。

以三年級組第一名得主,臺北市立大同國小的林靖軒同學為例,競賽期間閱讀書籍本數高達 383 本,書籍讀後評量的通過率更高達 95%,書籍不僅讀得多,更是能讀得要領。

四年級組第一名為第二次參賽的新北市信義國小謝秉言同學,本次競賽期間共閱讀 427 本書。

其中五年級組為本次競爭最激烈的一組,臺北市立長春國小的黃葦川同學以及高雄市立集美國小的吳勁毅同學,兩者僅以極小的分數差距位居第一及第二名。

此外,第一次參與競賽的高雄市立正義國小的孫政遠,競賽期間閱讀 281 本書籍,通過率達到 97%。

四、教育主管機關、學校師長及家長支持鼓勵,帶動學生優異表現

新北市教育局致力於推動智慧閱讀教育,不遺餘力,成果豐碩。本屆競賽全台共 2,104 人報名參與,全國賽獎項獲獎學生共計 36 人,其中新北市得獎學生便囊括 14 位,表現相當亮眼。

家長與學校師長共同陪伴,使得學生能專注於本次競賽,並有相當卓越的成果,例如新北市康橋國際學校、臺中市明道中學、臺中市葳格國際學校、臺北市東山中學等校,皆因全力推廣閱讀活動,才能有優異的競賽成果。以新北市康橋國際學校國中部為例,此次七年級組參賽者,全國賽前5名得主中,康橋中學就獲有 3 名的佳績。

臺師大華語文與科技研究中心洪嘉馡教授說明第三屆科普閱讀力大賽成果。圖/國立臺灣師範大學

第四屆科普閱讀力大賽即將開跑

延續前三屆廣受好評之科普賽事,第四屆科普賽將擴大辦理,邀請「PanMedia 泛科知識股份有限公司」馮瑞麒總經理、「數感實驗室 Numeracy Lab」賴以威教授、「國立臺灣大學科學教育發展中心」賴亦德執行長,持續提供參賽者更生活化、趣味化的科普文章,預期第四屆科普閱讀力大賽將能讓全球讀者有更高品質的閱讀體驗和更充實的閱讀收穫。

活動詳情請參閱官方網站
新聞聯絡人:高等教育深耕計畫辦公室——鄭德蓉 02-2366-0916 #111