不小心睡著卻更有靈感?研究:愛迪生跟達利腦袋打結時先這樣「度估」
不小心睡著卻更有靈感?研究:愛迪生跟達利腦袋打結時先這樣「度估」

當腦中思路糾結、完全沒有靈感時,相傳愛迪生和達利都會採取一種相似又奇怪的睡覺技巧......

手上拿著小東西打瞌睡,研究:真的可以激發創意

相傳,當發明家愛迪生(Thomas Edison)與超現實主義畫家達利(Salvador Dalí)需要靈感時,他們都會用一種奇怪的方式睡覺。

他們會坐在椅子上,手中拿著像是湯匙或球的小東西,一旦真的漸漸進入睡眠、小東西自兩人的手上滑落地面,那瞬間的撞擊聲會把他們吵醒,接著愛迪生和達利就會立刻繼續自己的工作。

這是個有趣的傳聞,但現在有研究指出,這種打瞌睡方法是有科學根據的,因為人的大腦會在如此的情況下緩緩進入第一階段的睡眠,但不會再進到更深層的部分。科學家發現這個僅持續數分鐘、介於清醒與睡著間,被稱為「N1」(註)或「hypnagogia」的意識朦朧階段,真的可以激發創意。

註:即「非快速動眼期睡眠第一階段」(non-rapid-eye-movement sleep stage 1)。

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圖/ eldar nurkovic via shutterstock

沒人研究令人訝異

「我總是有很多關於『hypnagogia』的經驗、如夢般的經驗,這些體悟長久以來都令我十分著迷。」本研究的共同作者、巴黎腦研究院(Paris Brain Institute)神經科學家奧迪特(Delphine Oudiette)表示,人們的夜間睡眠中,大概有5%的時間都處於「N1」階段,但「過去二十多年來幾乎沒有科學家研究過這個階段,我對此感到十分訝異」。

而為了要研究達利和愛迪生打瞌睡背後的科學原理,奧迪特與她的同事找了103名容易入睡的受試者,要求他們在實驗前一天必須避免服用興奮劑,而且還要稍微睡得比平常少一些。

受試當下,這103人獲得了10個數學題與兩個可參考的規則,他們必須要推導出所有數列的最後一個數值,解開謎題的關鍵是要觀察出數列中潛藏的規律。「與普遍的觀點相反,創造力並不僅限於像是藝術這樣的領域,」奧迪特說:「創造力包含兩個元素:原創性,以及對前後文的判斷。」

20分鐘休息時間
其中,有16名受試者立刻破解出答案,奧迪特認為這代表他們採取了新穎又有用的策略,表現出自己的創意。至於剩下沒有成功解答的人,則在這階段測驗結束後,獲得了20分鐘的休息時間,這些受試者被要求得在此時放鬆或睡覺。

如同達利與愛迪生,他們坐得十分舒適,雙手垂在椅子的扶手外,而且一樣拿著一個輕盈的小水杯,一旦他們睡著、杯子落下,就會把他們吵起來。在這段期間,奧迪特和她的研究團隊還使用機器偵測受試者的腦部活動,藉由觀察腦波,確認他們有沒有不小心進入比N1更深層的N2睡眠階段。

20分鐘過去後,這些人還會再獲得更多的數學題,而最終結果顯示,在所有受試者中,抵達「N1」的淺眠階段至少15秒的人,有大約83%找出了數列的隱藏規律、成功解出答案;但始終保持清醒的人,以及進入更深層睡眠「N2」階段的人,則分別只有31%與14%找到解答。

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研究發現,輕度的打瞌睡有助於激發創造力,效果甚至強過於較長時間的睡眠。
圖/ Rawpixel.com via shutterstock

半夢半醒時達「創造力的甜蜜點」

「新的結果顯示,當人們半夢半醒時,會達到一個屬於創造力的甜蜜點(sweet spot),並能夠藉此接觸到平常無法接觸的思路,但不至於去得太遠,最後把念頭給弄丟了。」沒有參與這項研究的加州大學聖塔芭芭拉分校(University of California, Santa Barbra)心理學家史庫勒(Jonathan Schooler)如此表示。

除此之外,研究人員也在實驗中發現,靈感的效果並不是即時的,不像傳說中擁有神奇效果,受試者往往得在經歷多次嘗試後,才能找出真正的答案;同時,在63位掉杯子的人當中,其實只有26位有先經歷過「N1」階段。

至於為何「N1」或「hypnagogia」階段是「創造力的甜蜜點」,研究人員則尚沒有明確的答案。

讓思緒隨意飄散的時刻

共同作者奧迪特告訴科學網站「Live Science」,或許在處於「N1」階段時,人們不只能對周遭環境保持半知覺的狀態,還可以讓思緒隨意飄散,這才創造了一個「鬆散認知與奇怪聯想」的階段 ,「而且,如果你想到了一個好主意,你還有辦法可以把它記下來」。

另一方面,本次研究的受試者還在20分鐘的休息時間過後,被要求要記下他們在快睡著、但杯子掉下來前,腦中都閃過了什麼。

其中一人指出,「某個瞬間,我看見一匹馬出現在醫院裡,還有另一個男人也正在和我做一樣的實驗,他看起來年長很多,臉上還掛著像是塑膠頭盔的東西」;而另一人則表示「我有種置身於水的邊緣的感覺,沒有風,但有空氣流動的聲音,溫度好似處在夏日森林一樣」;此外,還有人看到幾何圖形與各種顏色。

研究人員認為其中1/3的回答其實與他們獲得的數學題有關,只是受試者自己並沒有發現這之間的關聯,奧迪特表示:「這不表示這些體驗沒有任何意義,這部分還需要更多的研究。」

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「打瞌睡激發靈感」的效果並不即使,也並非履試不爽,但研究證明兩者確實有關聯。
圖/ pexels

希望可以不拿東西也到「N1」階段

奧迪特表示,未來團隊還想要繼續測試「N1」階段對不同類型的創意任務有什麼影響,或許會加入一些更貼近生活的應用。同時,他們還希望能找出方法,讓人們可以在不用手拿東西、提醒自己醒來的情況下,依舊能夠抵達創造力的甜蜜點,「我們甚至還可以教導大家如何到達這個創意階段」。

與此同時,無論後續研究會再冒出什麼樣的可能性,半夢半醒的打瞌睡依舊是個大家可以在家嘗試看看的有趣體驗,尤其「我們調查的是普通人,而不是達利或愛迪生」,奧迪特如此表示,而且更棒的是「我們用的杯子只需要花費3歐元(折台幣約94元)而已」。

本文經授權轉載自:地球圖輯隊

責任編輯:吳佩臻、侯品如

關鍵字: #工作術
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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

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此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

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