《深度學習的技術》:從「專注模式」切換到「發散模式」

我們想讓你知道的是
有時個體之所以無法理解某個知識,不是因為他不具備前提知識,而是因為思維定勢蒙蔽了他的眼睛,讓他看不見其他的可能性。
作者:ROXAS 楊大輝
條件二:理解的發散模式
有時個體之所以無法理解某個知識,不是因為他不具備前提知識,而是因為思維定勢蒙蔽了他的眼睛,讓他看不見其他的可能性。
舉個例子,如果有一個小孩問你1+1=多少,你的思維定勢會告訴你答案是2。但小孩卻說你的答案是錯誤的,但為什麼是錯誤的呢?
其實,答案是一個「田」字,這其實是一個腦筋急轉彎的問題,儘管你也認識「田」這個字,你也能夠輕易理解答案是田的原因,是因為把「1+1=」寫在一起就成了田字。你早就具備了理解這一問題的前提知識、條件,但當問題出現時,你就是一時想不明白為什麼1+1不是等於2。
這意味著,理解一個問題或知識,除了要具備前提知識之外,你還需要思索出正確的理解角度——如果用開門的比喻來描述,就是你雖然來到了門前,你具備了鑰匙,但你還未找到正確的鑰匙打開門。開門所需的鑰匙雖然就在你腦海中,但你未必知道哪一把鑰匙能打開門。
當然,如果一開始我就告訴你這是個腦筋急轉彎的問題,提示了你應該從這個角度去理解的話,你可能會很快就想到答案,但這正是我想表達的——只要找到正確的理解角度,問題的答案往往會很容易被揭開,而有時候我們會覺得某個知識點很難理解,就是因為當時的我們找不到正確的角度去理解。當我們想通了之後,又會發現問題的答案其實很簡單。
而在現實生活中,「找不到正確的角度去理解」是經常發生的事情,這主要是因為人的認知偏誤(cognitive bias)造成的限制,一個是定勢效應(Einstellung effect),也稱為思維定勢,亦即你會用舊有的認知來理解新事物、問題,像前面提到的那樣,大部分人都會把1+1看作是數學題來解答。
另一個常見的認知偏誤是功能固著(functional fixedness),亦即你使用一個事物的方式,往往會侷限於最常見的功能。舉個例子,若有人問你:「錘子除了用來捶打東西、撬開東西和當武器使用之外,它還有什麼功能呢?」
如果你嘗試回答這一問題的話,你會發現這問題比想像中困難,儘管你可以很容易理解錘子還可以用來當雜技表演的工具、透過揮動來鍛煉手臂之類的功能。你可以理解為什麼錘子有這些功用,但你就是很難想到。基本上,你可以把功能固著看作是思維定勢的一種也沒問題。
那麼,怎樣才能打破思維定勢呢?怎樣才能在理解知識的過程中,找到正確的角度呢?
答案是:讓自己變得更有創意。
神經科學家在21世紀發現大腦中的兩種思維網絡模式,一種叫專注模式(focused mode)。你可以將之理解為專注的、集中的思維狀態,專注模式會激活大腦某個區域的神經元(激活區域視你在思考什麼而定),讓你的思緒聚焦在一個點上。通俗來說,專注模式就是一般我們所說的專注思考。
另一種叫發散模式(diffused mode),是一種放鬆的、不定的思維狀態,發散模式會激活較廣的、多個不同區域的大腦神經元,讓你的思緒天馬行空。發散模式被普遍認為與人的創意力息息相關,因為與專注模式的聚焦在一個點的特性不同,發散模式更像是在多個點來回跳躍的思維方式。發散模式也可以被稱為創意思維。
在日常中,我們會有意或無意地在這兩種模式之中來回切換,當你嘗試緊繃神經,聚精會神處理手上的任務時,你的大腦自然會切換到專注模式;當你在洗澡、散步、發呆等各類輕鬆的活動時,你的大腦會切換到發散模式。這一大腦模式的切換是自然而然地發生的。
當個體切換到發散模式時,個體的創意會提高。一項有趣的實驗發現,相比坐著思考,一邊散步一邊思考的受試者可以列舉出更多鞋子的功能(除了穿在腳上之外的功能)。換言之,散步所啟動的發散模式,可以提升個體的創意,降低功能固著這一認知偏誤的影響。
但這些都不是重點,重點是創意能帶來更好的理解力。
有研究表明,創意力和理解力是相關的,當學生的創意力較高時,學生的閱讀理解能力也會較高。而背後的原因很簡單:
創意能讓個體打破思維定勢,讓個體用一個新的角度去思考、理解問題,從而獲得新的答案、新的理解。
相反沒有創意的人,通常就只會用固定的幾個角度去思考問題,也因此總是碰壁。這很容易明白。
既然創意能提升理解力,而放鬆的發散模式又能帶來創意,那麼我們可以簡單地得出一個增進理解力的策略。那就是在理解難題時,我們應該放鬆自己去散個步或洗個澡之類的,這可以幫助我們想通難題。
創造力研究專家霍華德.格魯伯(Howard Gruber)提到過一種3B方法能提升創意,亦即睡覺(bed)、洗澡(bath)、坐公車(bus)。而這三種方法的共同之處是,你的狀態會放鬆,你會進入發散模式。阿基米德(Archimedes)就是在自家洗澡時想到了國王給出的一個難題的答案,並提出了浮體原理。
另外,歷史上有不少偉人都喜歡在散步中思考問題,無論是伊曼努爾.康德(Immanuel Kant)、阿爾伯特.愛因斯坦(Albert Einstein)還是查爾斯.達爾文(Charles Darwin),他們都有固定的散步時間。發明家尼古拉.特斯拉(Nikola Tesla)就是在布達佩斯的公園裡散步時,發現了可逆磁場。
但問題是,一般人在面臨難題時,並不會想到要去散步或洗澡來放鬆自己、轉換到發散模式,而是會讓自己更用力地繃緊神經,專注地去思考知識的含義。人們的常識以為專注模式才是解決問題的方法,而無法解決問題,通常是因為不夠專注,但事實剛好相反。
其實在複習那些已經掌握的、容易理解的知識時,專注模式是高效的。但當我們遇到難題時,覺得知識無法理解時,專注模式就會變得極其低效,因為專注模式會讓你拼了命的,重複使用手上那幾把鑰匙去做開門的動作,儘管這些鑰匙無法打開前面的門。有時,專注模式會讓你被眼前難題所困,好幾個小時都沒有進展。
這個時候,應該讓自己切換到發散模式來思考,以散步為例,具體操作如下:
你帶著你的問題散步,一邊散步一邊思考問題,在散步的時候你會感覺到比較放鬆,不時會走神地思考其他無關痛癢的事情、發白日夢等等。一旦你注意到自己正在發白日夢了,你就把思緒轉回到問題上,繼續一邊散步一邊思考。
除了散步之外,透過準備入眠來放鬆自己也是個好方法。我在認識到發散模式能幫助理解知識之前,就已經無意中使用發散模式來解決問題。通常,我在晚上閱讀之後,在上床睡著之前的半睡半醒狀態會有特別多的靈感,一些書中沒有提到的觀點和思考角度會在這時湧現出來,然後我會趕快爬起床把這些思考寫下。
你可能也有過這樣的經驗,亦即發現自己入睡的時候特別多東西想,甚至想得比白天更深。據說,湯瑪斯.愛迪生(Thomas Edison)發現了這一現象,於是當他遇到棘手的問題時,他會拿著球躺在躺椅上,旁邊放一個盤子,然後嘗試讓自己放鬆,進入發散模式思考問題。而當他不小心睡著時,手中的球就會掉到盤子上發出響聲驚醒他,然後他趁著這個時候把自己在半睡半醒中思考出來的想法寫下。
你可能會覺得用創意來解釋理解力有點不妥,畢竟創意要求我們跳出框框,用獨特的思考角度去思考問題,這一點放在理解知識這一目標上,真的行得通嗎?
如果你有這樣的想法,那可能是因為你認為問題總是有固定的答案,知識點就只可以有一個理解角度。但事實上,同一個知識點其實可以透過多個不同的方式、角度去理解和證明。例如,幾何學裡的「勾股定理」至今已有三百多個不同的方法可以證明,換言之,你可以用多個不同的方法來理解勾股定理。
當然,不是每次進入發散模式都會有所收穫,有時不是你找鑰匙的能力出了問題,而是你根本沒有相應的鑰匙。有時則是問題的難度很大,眼前的門有太多鎖頭了,你需要找到多個不同的鑰匙組合才可以開門。
總而言之,要理解一個知識點,我們就需要找到破解問題的思考角度、開門的鑰匙,而有時這需要我們進入發散模式。
另外必須提醒的是,我不是說專注模式就對學習無益。專注模式和發散模式在學習中所起到的作用各有不同,你可以把發散模式理解成一個探子,它會在你的腦中找到適合的思考角度、路徑,然後匯報給你。它只是報告一個角度,僅此而已,但接下來的工作才是讓你對知識有透測理解的關鍵,你必須專注地對這一新思路進行仔細思考、推理。這時你可能會發現其實這思路並不正確,也有可能你會發現這條思路行得通。
無論如何,面對難以被理解的知識點,你需要找到可行的思路後再深入思考、理解,你才能攻破知識的壁壘,對知識產生更透徹的理解。
相關書摘 ►《深度學習的技術》:「速讀術學習」可能是浪費時間?
書籍介紹
《深度學習的技術》,4THINK出版
- 目前只有電子書,本電子書提供 EPUB、MOBI、PDF 三種格式
作者:ROXAS 楊大輝
如果讓我從自身的學習經驗中,歸納出最重要的兩個心得的話,那會是以下:
- 學習如果不夠深,那就不會產生特別有價值的知識與想法。
- 學習方式不對,那是浪費金錢與時間,或浪費許多金錢與時間。
這兩個結論看起來不過是常識,對嗎?但這結論背後其實隱藏著以下邏輯:
- 學習不夠深,是平庸之人始終平庸的原因。
- 學習足夠深,是高手能產生大量有價值的知識與想法的原因。
- 學習方式不對,是那些勤奮學習的人,卻成長得慢於他人的原因。
- 學習方式用對,是那些比較懶的人,能成長得快於勤奮、 努力的人的原因。
我想,多數人都能認同「付出多少,獲得多少」,這當然沒有錯 ,不過現實比這單一邏輯複雜一些:
除盲目努力之外,主動調整學習的深淺和方式才能把收穫放到最大,甚至可以做到數倍的增量。而如果將這種倍增的收穫放到一個人的一生或事業來說,那是會產生明顯實際的改變地。
畢竟, 學習的收穫多少,決定著成長的速度多少。
其實,有許多人已經意識到這一點,但是具體到要如何去執行, 則還是一門鮮少人知的技術活:
如何主動的開拓自己的知識、技能深度?什麼學習方式能讓自己 最快速的掌握一門學問?如何才能用最少的付出,換取最大的個人成長?從菜鳥到成為大師高手需要什麼?
責任編輯:朱家儀
核稿編輯:翁世航
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以引擎創造汽車, Mercedes-Benz 又將如何以 AI 重新定義汽車?

我們想讓你知道的是
AI 人工智慧,正在快速改變你我世界。從客服中心的對答到文章的生成, AI 似乎越來越無所不能。與你我生活息息相關的移動生活同樣沒因此例外, AI 不僅讓座艙內車載資訊系統的語音系統聰明應答,更可逐步取代人類掌握方向盤自動駕駛。巧合的是,積極利用 AI 改變汽車樣貌與功能的,更是 130 多年前發明汽車的 Mercedes-Benz!
從 Siri 、 Chatbot 、 ChatGPT ,到 Bing 搜尋引擎, AI 成為了生活中不可忽視的存在。 AI 發揮分析語言及推測使用者意圖的強項,讓過去需要人類親力親為的服務與對談,成為了 AI 當前最火熱的應用功能。汽車產業中也有相同運用,座艙內的車載資訊系統正是最好例子。透過聲控操作車輛功能,讓駕駛不再需要用手一鍵一鍵地輸入指令,更輕鬆直覺,也更便利安全。但 AI 的強大可不僅於此,透過對圖像能力的處理與深度學習,更一步步實現全自動駕駛願景。
AI 於汽車產業的應用,放諸全球每個汽車品牌都在積極努力。身為汽車的發明者, Mercedes-Benz 曾以內燃機改變了人類的移動方式,以當前的發展趨勢看來, Mercedes-Benz 很有可能要再度運用 AI 科技,改變汽車於人類歷史中的定義。
AI 能帶給車主何等的科技便利? 以 Mercedes-Benz 的 MBUX 多媒體系統發展來說明
開車時要如何讓旅程更添便利與樂趣?從收音機的發明開始,車廠們從不停止創新。在安全的基礎上,設置更進階的汽車音響、透過衛星訊號的導航系統、利用連網能力引入更多元的功能等。 Mercedes-Benz 於 2018 年推出 MBUX 多媒體系統,更開拓了汽車產業的全新領域。雖然聲控不算是最新的科技,但搭載於當時 A-Class 上的第一代 MBUX 多媒體系統,可以透過 AI 學習,讓駕駛使用如「我覺得冷」的人性化口語,命令車輛聰明自動地調高空調溫度,並結合大尺寸的觸控螢幕與高度個人化設定,達到因人而異的介面風格。此外,亦可發揮 AI 運算與學習能力,分析駕駛愛聽的音樂類別、常去的餐廳等安排建議,直接顯示於介面上。

立基於第一代基礎, 2021 年第二代 MBUX 多媒體系統迎來了更智慧的更新。延續前一代的大尺碼螢幕規格,創造出更大且前所未見的顯示介面。且不僅針對駕駛,更能針對座艙內的每位乘客進行貼心功能。後座乘客也可以直接與 MBUX 語音助理溝通、夜間拿取前方置物箱內物品時副駕駛座室內燈主動開啟等等。針對駕駛部分更是無微不至,駕駛要倒車時系統會自動收起後擋玻璃電動遮陽簾、要調整後視鏡時駕駛只需注視欲調整的後視鏡,就可直接進行控制;不僅如此,更研發出擴增實境抬頭顯示器,讓導航路徑可與前方環境合而為一,駕駛無需低頭觀看地圖。
而在第一代 MBUX 多媒體系統研發不到五年時光內,第三代 MBUX 多媒體系統將於 2023 年問世,啟用 5G 模組,加強即時連線的應用能力。在車輛靜止時,要於車上進行視訊會議、觀看 TikTok 影片或是玩個 Angry Bird 都不成問題。更強大的沈浸式體驗也是第三代 MBUX 多媒體系統的強項,將讚譽為柏林之音 Burmester® 環場音響系統結合環景式內裝照明,讓燈光可隨著音樂節奏改變照明效果,再搭配 Dolby Atmos® 音效科技,打造聲歷其境的環繞音響體驗與體感震動,大幅豐富聽覺體驗。

AI 如何創造安全未來 看看領先的 Mercedes-Benz 怎麼做?
無論是汽車發明前的馬車,或是搭載著內燃機或電動馬達的汽車,駕駛皆是以人為主。車輛上的介面亦應以使用者為導向,盡可能增加駕駛便利性與行車安全。畢竟人非機器,駕駛過程會受到各種身體、心理狀況影響,行車安全也會隨之起伏,而往往意外就是在此分心或失誤中產生。
正因 AI 科技的日新月異,如何能改善行車安全,成為了工程師們的重要課題。透過感應器的資料收集,再結合圖像判斷能力與豐富的大數據,以及 AI 強大的深度學習,讓輔助駕駛科技一步步地朝向「自動駕駛」邁進。也因當前自動駕駛科技的發展火熱,國際汽車工程師協會( Society of Automotive Engineers,SAE ) 將自動駕駛以自主能力區分,從 Level 0 到 Level 5 區分出六種自動駕駛等級。當前諸多車廠都已達到的 Level 2 ,於定義上仍屬於「輔助」階段,非真正的自動駕駛科技,意味著駕駛不能離開方向盤,駕駛必須時時監督輔助駕駛功能。簡而言之,仍是人為主、科技為輔的階段。
而 Level 3 開始,自動駕駛科技可以適度地接管車輛。當系統要求,駕駛需要立刻接手車輛操控,換言之,駕駛可在某些路況或路段交由車輛自動駕駛; Level 4 則是實踐了高度自動,基本上除了極端的氣候或環境影響外,駕駛不須時時注意方向盤、油門等操控,車子都能執行自駕。如計程車的自駕服務,方向盤或油門踏板可能無須安裝等。而到了 Level 5 ,則是完全交由系統自主操控,在「任何條件」下車輛都能自動駕駛,無需人類操控。
Mercedes-Benz 不僅於 MBUX 多媒體系統中高度結合 AI 科技發展,在自動駕駛輔助上有著領先業界的地位。 2023 年 Mercedes-Benz 成為了全球首家於美國內華達州獲得 Level 3 有條件自動駕駛國際認證的汽車品牌,在特定的路線上與特定條件中,駕駛可以將駕駛任務交由系統來執行。

你以為 Mercedes-Benz 於自動駕駛的領導地位僅此於此嗎?其實不然。 Mercedes-Benz 其實也已成功開發出 Level 4 自動駕駛科技,被德國聯邦汽車運輸管理局核准在斯圖加特機場的 P6 停車場中使用,實踐無人自動停車技術。意指當駕駛開車進入此停車場後,點擊智慧手機應用程式並發送到預先預定的停車位,駕駛就可離開, Level 4 自動停車功能會自動把車輛停妥到指定車位。駕駛再也不用辛苦於停車場中找尋車位,再也不用擔心自己停車技術不佳而無法停好車。一切的停車動作,交給 AI 掌控的 Level 4 自動停車功能即可。

身為汽車發明者 Mercedes-Benz 更要重塑汽車未來樣貌
從過去的汽車發展軌跡可以發現,過去重點以硬體設備為主;而當前或是未來汽車的核心價值,則會奠基在車廠於車內系統的軟體科技水平之上。許多車廠為了迎合此改變,期望透過與其他科技公司合作,串接現有軟體介面,試圖縮短革新的時間,但對於汽車發明者 Mercedes-Benz 而言,更專注於自有系統與架構研發。適度地與 NVIDIA、Google 等 科技大廠聯手開發,目的就是要打造完整的自有科技團隊與生態系。這點或許是品牌的自我高度期許,也或許是身為汽車發明者的責任使然。
AI 正改變人類社會中的各個層面,其中也包含汽車產業。以硬體定義車輛品質的時代已然過去,在使用者體驗上考驗著眾車廠如何以使用者體驗為核心,發展車用軟體系統,以創造消費者於車輛內的全新體驗。未來汽車產業將不會只是傳統製造業,更須引進科技業的核心追求突變。 Mercedes-Benz 近年來的發展路徑,不僅是最佳說明,也為車壇發展開啟了一條明燈。