機器學習識別特徵阻絕代測 上鏈回送監理資料庫防竄改
人臉辨識加酒精鎖阻酒駕 串區塊鏈上傳比對告警
2021-05-24社團法人台灣E化資安分析管理協會元智大學多媒體安全與影像處理實驗室
本文將介紹酒精防偽人臉影像辨識系統,結合了人臉辨識、酒精鎖以及區塊鏈應用,以解決酒駕問題,並透過監控系統避免代測狀況發生。且利用區塊鏈不可修改的特性,將車輛與人臉資料串上區塊鏈,以確保駕駛人的不可否認性。
長長期以來「酒駕」都是一個很嚴肅且必須被重視的議題,儘管在2019年立法院修法酒駕及拒絕酒測的罰則,但是抱持僥倖心態的人還是數不勝數,導致因酒駕釀成車禍的悲劇還是一再重演,讓不少的家庭因此破滅。
據統計,從2015年到2018年的酒駕取締件數都逾10萬件,而因為酒駕車禍的死亡人數逾百人。在2019年酒駕新制上路以後,2020年警方酒駕取締件數有明顯下降至約6萬件,雖然成功達到嚇阻效果,但是死亡人數仍與去年前年持平,可見離完全遏止酒駕還有很長的路需要努力。
立法院於2018年三讀通過了「道路交通管理處罰條例部分條文修正案」,酒駕者必須重新考照,並且只能駕駛具有酒精鎖(Alcohol Interlock)的車輛,所謂酒精鎖,屬於車輛點火自動鎖定裝置,在汽車發動前必須進行酒測,通過才能將汽車發動,而且在每45分鐘至60分鐘後酒精鎖系統就會要求駕駛人在一定時間內進行重新酒測,以便防範在行車過程中有飲酒的情況發生,若駕駛人未遵守其要求,車子就會強制熄火並鎖死,必須回酒精鎖服務中心才能將鎖解開。
由於法案的方式無法完全遏止酒駕,因此許多創新科技或是企業致力於研究相關科技來解決酒駕的問題。
其中本田(Honda)汽車與日立(Hitachi)公司研發出手持型酒精含量檢測裝置,讓駕駛人必須在駕駛之前都先進行酒測,若酒精濃度超標就會將汽車載具上鎖,藉此避免酒駕意外或事故發生,且該技術結合了智慧鑰匙功能,若偵測到酒測值超標,車輛中的顯示面板將會發出警告訊號告知駕駛人,避免酒駕上路之問題。
另一方面則是解決酒精殘值之問題,因為有許多駕駛人都會認為,休息一下後,身體也無感到不適,即駕車出門,等到駕駛人被警方臨檢時才知道酒測未通過,因此收到罰單,甚至是吊銷駕照處罰等。
根據醫學研究指出,酒精是在人體體內由肝臟代謝,實際代謝時間必須看體質以及飲酒量而定。台灣酒駕防制社會關懷協會建議,喝酒後至少要10至20小時後再駕車比較安全。多數人無具備酒精代謝時間的觀念,導致駕駛人貿然上路,待意外發生或罰單臨頭時,已經為時已晚。
背景知識說明
本文介紹的方法為酒精鎖結合攝影鏡頭進行人臉辨識,並將人臉特徵資料與車輛資料串上區塊鏈,並利用區塊鏈不可篡改的特性,來避免駕駛人在解鎖酒精鎖時發生他人代測的問題。
由於人臉辨識技術具備防偽性、身分驗證的特性,因此將酒精鎖的技術結合人臉辨識,便可確認為駕駛本人。
何謂人臉辨識
人臉辨識技術屬於生物辨識的一種,基於人工智慧、機器學習、深度學習等技術,將大量人臉的資料輸入至電腦中做為模型訓練的素材,讓電腦透過演算法學習人類的面部特徵,藉以歸納其關聯性最後輸出人臉的特徵模型。
目前人臉辨識技術已經遍佈在日常生活之中,其應用面廣泛,最為常見的應用即為智慧型手機的解鎖、行動支付如LINE Pay、Apple Pay等,其他應用還包括行動網路銀行、網路郵局、社區大樓門禁管理系統、企業監控系統、機場出入關、智能ATM、中國天眼系統等。一般來說,人臉辨識皆具備以下幾個特性:
‧ 普遍性:屬於任何人皆擁有的特徵。
‧ 唯一性:除本人以外,其他人不具相同的特徵。
‧ 永續性:特徵不易隨著短時間有大幅的改變。
‧ 方便性:人臉辨識容易實施,設備容易取得,如相機鏡頭。
‧ 非接觸性:不須直接接觸儀器,也可以進行辨識,這部分考量到衛生問題以及辨識速度。
人臉辨識透過人臉特徵的分析比對進行身分的驗證,別於其他生物辨識如虹膜辨識、指紋辨識,無須近距離接觸,也可以精準地辨識身分,且具有同時辨識多人的能力。因應新冠肺炎疫情肆虐全球,人臉辨識技術也被用來管理人來人往的人流。人臉辨識的儀器可以搭配紅外線攝影機來測量人體體溫,在門禁進出管制系統中,利於提高管理效率,有效掌握到進出人員的身分,以及幫助衛生福利部在做疫調時更容易掌握到確診病患行經的足跡。
人臉辨識的步驟
人臉辨識的過程與步驟,包括人臉偵測、人臉校正、人臉特徵值的摘取,進行機器學習與深度學習、輸出人臉模型,從影像中先尋找目標人臉,偵測到目標後會將人臉進行預處理、灰階化、校正,並摘取特徵值,接著人臉資料交給電腦進行機器學習與深度學習運算,最後輸出已訓練好的模型。相關辨識的步驟,如圖1所示。
人臉偵測
基於Haar臉部檢測器的基本思想,對於一個一般的正臉而言,眼睛周圍的亮度較前額與臉頰暗、嘴巴比臉頰暗等其他明顯特徵。基於這樣的模式進行數千、數萬次的訓練,所訓練出的人臉模型,其訓練時間可能為幾個小時甚至幾天到幾周不等。利用已經訓練好的Haar人臉特徵模型,可以有效地在影像中偵測到人臉。
Python中的Dilb函式庫提供了訓練好的人臉模型,可以偵測出人臉的68個特徵點,包括臉的輪廓、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴。基於這些特徵點的資料就能夠進行人臉偵測,如圖2~4所示。圖中左上角的部分是偵測到的分數,若分數越高,代表該張影像就越可能是人臉,右側括弧中的編號代表子偵測器的編號,代表人臉的方向,其中0為正面、1為左側、2為右側。
人臉的預處理
偵測到人臉後,要針對圖片進行預處理。通常訓練的影像與攝影鏡頭拍出來的照片會有很大的不同,尤其會受到燈光、角度、表情等影響,為了改善這類問題,必須對圖片進行預處理以減少這類的問題,其中訓練的資料集也很重要:
‧ 幾何變換與裁剪:將影像中的人臉對齊與校正,將影像中不重要的部分進行裁切,並旋轉人臉,並使眼睛保持水平。
‧ 針對人臉的兩側用直方圖均衡化:可以增強影像中的對比度,可以改善過曝的影像或是曝光不足的問題,更有效地顯示與取得人臉目標的特徵點。
‧ 影像平滑化:影像在傳遞的過程中若受到通道、劣質取樣系統或是受到其他干擾導致影像變得粗糙,藉由使用圖形平滑處理,可以減少影像中的鋸齒效應和雜訊。
人臉特徵摘取
關於人臉特徵摘取,相關的技術說明如下:
‧ 歐式距離:人臉辨識是一個監督式學習,利用建立好的人臉模型,將測試資料和訓練資料進行匹配,最直觀的方式就是利用歐式距離來計算所有測試資料與訓練資料之間的距離,選擇差距最小者的影像作為辨識結果。由於人臉資料過於複雜,且需要大量的訓練集資料與測試集資料,會導致計算量過大,使辨識的速度過於緩慢,因此需要透過主成分分析法(Principal Components Analysis,PCA)來解決此問題。
‧ 主成分分析法:主成分分析法為統計學中的方法,目的是將大量且複雜的人臉資料進行降維,只保留影像中的主成分,即為影像中的關鍵像素,以在維持精確度的前提下加快辨識的速度。先將原本的二維影像資料每列資料減掉平均值,並計算協方差矩陣且取得特徵值與特徵向量,接著將訓練集與測試集的資料進行降維,讓新的像素矩陣中只保留主成分,最後則將降維後的測試資料與訓練資料做匹配,選擇距離最近者為辨識的結果。由於影像資料經過了降維的步驟,因此人臉辨識的速度將會大幅度地提升。
‧ 卷積神經網路:卷積神經網路(Convolutional Neural Network,CNN)是一種神經網路的架構,在影像辨識、人臉辨識至自駕車領域中都被廣泛運用,是深度學習(Deep Learning)中重要的一部分。主要的目的是透過濾波器對影像進行卷積、池化運算,藉此來提取圖片的特徵,並進行分類、辨識、訓練模型等作業。在人臉辨識的應用中,首先會輸入人臉的影像,再透過CNN從影像提取像素特徵並轉換成特定形式輸出,並用輸出的資料集進行訓練、辨識等等。
何謂酒精鎖
酒精鎖(圖5)是一種裝置在車輛載體中的配備,讓駕駛人必須在汽車發動前進行酒測,通過後才能將車輛發動。且每隔45分鐘至60分鐘會發出要求,讓駕駛人在時間內再次進行檢測。
根據歐盟經驗,提高罰款金額以及吊銷駕照只有在短期實施有效,只有勸阻的效果,若在執法上不夠嚴謹,被吊照者會轉變成無照駕駛,因此防止酒駕最有效的方法就是強制讓駕駛人無法上路,這就是「酒精鎖」的設計精神。
在本國2020年3月1日起酒駕新制通過後,針對酒駕犯有了更明確且更嚴厲的規定,在酒駕被吊銷駕照者重考後,一年內車輛要裝酒精鎖,未通過酒測者無法啟動,且必須上15小時的教育訓練才能重考,若酒駕累犯三次,要接受酒癮評估治療滿一年、十二次才能重考。
許多民眾對於「酒精鎖」議論紛紛,懷疑是否會發生找其他人代吹酒精鎖的疑慮,為防範此問題,酒精鎖在啟動後的五分鐘內重新進行吹氣,且汽車在行駛期間的每45至60分鐘內,便會隨機要求駕駛重新進行酒測,如果沒有通過測量或是沒有測量,整合在汽車智慧顯示面板的酒精鎖便會發出警告,並勸告駕駛停止駕車。
對於酒精鎖的實施,目前無法完全普及到每一台車子,而且對於沒有飲酒習慣的民眾而言,根本是多此一舉,反而增加不少麻煩給駕駛。若還有每45~60分鐘的隨機檢測,會導致多輛汽車必須臨時停靠路邊進行檢測,可能加劇汽車違規停車的發生頻率。
認識區塊鏈
區塊鏈技術是一種不依賴於第三方,透過分散式節點(Peer to Peer,P2P)來進行網路數據的存儲、交易與驗證的技術方法。本質上就是一個去中心化的資料庫,任何人在任何時間都可以依照相同的技術標準將訊息打包成區塊並串上區塊鏈,而這些被串上區塊鏈的區塊無法再被更改。區塊鏈技術主要依靠了密碼學與HASH來保護訊息安全,也是賦予區塊鏈技術具有高安全性、不可篡改性以及去中心化的關鍵。區塊鏈相關概念,如圖6所示。
區塊鏈的原理與特性
可以將區塊鏈想像成是一個大型公開帳本,網路上的每個節點都擁有完整的帳本備份,當產生一筆交易時,會將這筆交易廣播到各個節點,而每個節點會將未驗證的交易HASH值收集至區塊內。接著,每個節點進行工作量證明,選取計算最快的節點進行這些交易的驗證,完成後會把區塊廣播給到其他節點,其他節點會再度確認區塊中包含的交易是否有效,驗證過後才會接受區塊並串上區塊鏈,此時就無法再將資料進行篡改。
關於區塊鏈的特性,可分成以下四部分做說明:
1. 去中心化:區塊鏈其中一個最重要的核心宗旨,就是「去中心化」,區塊鏈採用分散式的點對點傳輸,該概念架構中,節點與節點之中沒有所謂的中心,所有的操作都部署在分散式的節點中,而無須部署在中心化機構的伺服器,一筆交易或資料的傳輸不再需要第三方的介入,因此又可以說每個節點就是所謂的「中心」。這樣的結構也加強了區塊鏈的穩定性,不會因為其中的部分節點故障而癱瘓整個區塊鏈的結構。
2. 不可篡改性:透過密碼學與雜湊函數的運用來將資料打包成區塊並上鏈,所有區塊都有屬於它的時間戳記,並依照時間順序排序,而所有節點的帳本資料中又記錄了完整的歷史內容,讓區塊鏈無法進行更改或是更改成本很高,因此使區塊鏈具備「不可篡改性」,並且同時確保了資料的完整性、安全性以及真實性。
3. 可追溯性:區塊鏈是一種鏈式的資料結構,鏈上的訊息區塊依照時間的順序環環相扣,這便使得區塊鏈具有可追溯的特性。可追本溯源的特性適用在廣泛的領域中,如供應鏈、版權保護、醫療、學歷認證等。區塊鏈就如同記帳帳本一般,每筆交易記錄著時間和訊息內容,若要進行資料的更改,則會視為一筆新的交易,且舊的紀錄仍會存在無法更動,因此仍可依照過去的交易事件進行追溯。
4. 匿名性:在去中心化的結構下,節點與節點之間不分主從關係,且每個節點中都擁有一本完整的帳本,因此區塊鏈系統是公開透明的。此時,個人資料與訊息內容的隱私就非常重要,區塊鏈技術運用了HASH運算、非對稱式加密與數位簽章等其他密碼學技術,讓節點資料在完全開放的情況下,也能保護隱私以及用戶的匿名性。
區塊鏈與酒精鎖
由於區塊鏈的技術具備去中心化、記錄時間以及不可篡改的特性,且更加強酒精鎖的檢測需要身分驗證的保證性。當進行酒精鎖檢測解鎖時,系統記錄駕駛人吹氣時間以及車輛的相關資訊,還有人臉特徵資料打包成區塊並串上區塊鏈。因此,在同一時間當監控系統偵測到當前駕駛人與吹氣人不同時,此時區塊鏈中所記錄的資料便能成為一個強而有力的依據,同時也能讓其他的違規或違法事件可以更容易進行追溯。
酒駕防偽人臉辨識系統介紹
為了解決酒精鎖發生駕駛人代測的問題,酒精鎖產品應導入具有身分驗證性的人臉辨識技術。酒駕防偽人臉辨識系統即為駕駛人在進行酒精鎖解鎖時,要同時進行人臉辨識,來確保駕駛人與吹氣人為同一人。
在駕駛座前方的位置會安裝攝影鏡頭,作為駕駛的監控裝置。進行酒測吹氣的人臉資料將會輸入到該系統中的資料庫儲存,並將人臉資料以及酒測的時間戳記打包成區塊串上區塊鏈,當汽車已經駛動時,攝影鏡頭將會將當前駕駛人畫面傳回系統進行人臉比對驗證。如果驗證成功,會將通過的紀錄與時間戳一同上傳至區塊鏈,若是系統偵測到駕駛人與吹氣人為不同對象,系統將發出警示要求駕駛停車並重新進行檢測,並同時將此次異常的情況進行記錄上傳到區塊鏈中。
如果駕駛持續不遵循系統指示仍持續行駛,該系統會將區塊鏈的紀錄傳送回給開罰的相關單位,並同時發出警報以告知附近用路人該車輛處於異常情況,應先行迴避。且該車輛於熄火後,酒精鎖會將車輛上鎖,必須聯絡酒精鎖廠商或酒精鎖服務中心才能解鎖。相關的系統概念流程圖,如圖7所示。
區塊鏈打包上鏈模擬
在進行酒測解鎖完畢以及進行人臉資料儲存後,會透過CNN將影像轉換輸出成128維的特徵向量作為人臉資料的測量值,接著將128個人臉特徵向量資料取出,並隨著車輛資訊一起打包到同一個區塊,然後串上區塊鏈。取出的人臉特徵資料,如圖8所示。
要打包成區塊和上鏈的內容,包括了人臉特徵資料、車牌號碼、酒測解鎖時間點等相關輔助資料,接著透過雜湊函數將相關的資料打包成區塊。以車牌號碼ABC-1234為例,圖9顯示將車輛資料和人臉資料進行區塊鏈的打包,並進行HASH運算。
將人臉資料和車輛相關資料作為一次的交易內容,並打包區塊,經過HASH後的結果如圖10所示,其中prev_hash屬性代表鏈結串列指向前一筆資料,由於這是實作模擬情境,並無上一筆資料,其中messages屬性代表內容數,一筆代表車牌資料,另一筆則為人臉資料。time屬性則代表區塊上鏈的時間點,代表車輛解鎖的時間點。
情境演練說明
話說小禛是一間企業的上班族,平時以開車為上下班的交通工具,他的汽車配置了酒駕防偽影像辨識系統,以下模擬小禛下班後準備開車的情境。
已經下班的小禛今天打算從公司開車回家,當小禛上車準備發動車子時,他必須先拿起安裝在車上的酒測器進行吹氣,並將臉對準攝影鏡頭讓系統取得小禛的人臉影像。小禛在汽車發動前的人臉影像,如圖11所示。
待攝影鏡頭偵測到小禛的人臉後,接著系統便會擷取臉上五官的68個特徵點,如圖12所示。然後,相關數據再透過CNN轉換輸出成128維的特徵向量作為人臉資料的測量值,如圖13所示。
酒精鎖通過解鎖後,車輛隨之發動,解鎖成功的時間點將會記錄成時間戳記,隨著影像與相關資料串上區塊鏈。在行駛途中,設置在駕駛座前方的鏡頭將擷取目前駕駛的人臉,以取得駕駛人的128維人臉特徵向量測量值,並且與汽車發動前所存入的人臉資料進行比對,藉以判斷目前的駕駛人與剛才的吹氣人臉是否為同一位駕駛。當驗證通過後,也會再將通過的紀錄與時間戳上傳至區塊鏈中,如此一來,區塊鏈的訊息內容便完整記載了這一次駕車的紀錄,檢測通過的示意圖如圖14所示。
系統通過辨識後,便確認了駕駛人的身分與吹氣人一致。且透過時戳的紀錄和區塊鏈的輔助,也確保了駕駛的不可否認性。若有其他違規事件發生時,區塊鏈的紀錄便成為一個強而有力的依據來進行追溯。
如此一來,便可以預防小禛喝酒卻找其他人代吹酒測器的情況發生。在駕駛的途中,如果有需要更換駕駛人,必須待車輛靜止時,從車載系統發出更換駕駛要求,再重新進行酒測以及重複上述流程,才可以更換駕駛人。如果沒有按照該流程更換駕駛,系統將視為異常情況。
結語
酒駕一直是全球性的問題,將有高機率導致重大交通事故,造成人員傷亡、家庭破碎,進而醞釀後續更多的社會問題,皆是酒駕所引發的不良效益。為了解決酒駕的問題,各個國家都有不同的酒駕標準或是法律規範,但是大部分國家的規範和制度都只有嚇阻作用卻無法完全遏止。在不同的國家防止酒駕的方式不盡相同,有的國家如新加坡,透過監禁及鞭刑來遏止酒駕犯,又或者是薩爾瓦多,當發現酒駕直接判定死刑,這樣的制度雖嚇阻力極強,但是若讓其他國家也跟進,會造成違憲或是違反人權等問題。因此,各國都在酒駕的問題方面紛紛投入研究,想要達到零酒駕的社會。
為達成此理想,本文介紹了基於區塊鏈的酒駕防偽辨識系統,利用酒精鎖搭配人臉辨識技術以及區塊鏈技術,使有飲酒的駕駛人無法發動汽車。且該系統搭載在行車電腦中,結合攝影鏡頭的監控對駕駛進行酒測防制管理,將人臉資料、酒精鎖、解鎖時間點與相關資訊打包成區塊並上鏈。基於區塊鏈技術內容的不易篡改,可加強駕駛人的不可否認性,當汽車發生異常情況時,便能利用有效且可靠的依據進行追溯。人工智慧和物聯網時代已經來臨,透過酒駕防偽辨識系統來改善酒駕問題,在未來能夠普及並結合法規,智慧汽車以及智慧科技的應用將會帶給人們更安全、更便利的社會。
附圖:圖1 人臉辨識的步驟。
圖2 人臉特徵點偵測(正臉)。
圖3 人臉特徵點偵測(左側臉)。
圖4 人臉特徵點偵測(右側臉)。
圖5 酒精鎖。 (圖片來源:https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Guardian_Interlock_AMS2000_1.jpg with Author: Rsheram)
圖6 區塊鏈分散式節點的概念圖。
圖7 系統概念流程圖。
圖8 取出人臉128維特徵向量。
圖9 儲存車輛相關資料及人臉資料到區塊。
圖10 HASH後及打包成區塊的結果。
圖11 汽車發動前小禛的人臉影像。
圖12 小禛的人臉影像特徵點。
圖13 小禛的人臉特徵向量資料。
圖14 系統通過酒測檢測者與駕駛人為同一人。
資料來源:https://www.netadmin.com.tw/netadmin/zh-tw/technology/CC690F49163E4AAF9FD0E88A157C7B9D
同時也有10000部Youtube影片,追蹤數超過2,910的網紅コバにゃんチャンネル,也在其Youtube影片中提到,...
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【你家也有慢孩子嗎?】難得可以來分享一個我覺得有點用的實用心得,給家有慢郎中的爸媽!
之前不是老說我兒子早上出門老是拖拖拉拉,因為太晚到學校,還被老師噹了幾次(沒啦其實老師很溫柔,只是說這樣孩子會錯過一些早上的活動,請盡可能早點到這樣XD)。
後來雖然有努力早叫他起來一點,每天早上還是一直在那邊跟他「吼~你動作快一點好嗎!」的晨間劇(一直無法下戲好慘嗚嗚)。
然後某天送走孩子後,手機line剛好跳出一篇李坤珊老師的文章:【「慢小孩」怎麼教?】咦!就是要給我看的嘛!(自己對號入座,快點教我快點教我!)我以一種抓藥的心情立馬點進去看,結果發現慢郎中原來還有分先天跟後天呢~(我家的是先天還是後天呢?)好,不管他先天氣質是不是偏慢,但老師說「程序,是後天慢郎中的自然解藥。」嗯嗯,排程序!好像在哪本書也看過但是我沒有實踐呢......而且我看到關鍵字了:「專屬時鐘!」對!就是這個!之前IKEA買的那個STOMMA超便宜時鐘!我居然忘了拿出來用!
當天晚上就興致沖沖拿出時鐘(真的買一陣子了,本來也是為了他上學要這樣用的沒錯~),跟毛哥商量好每日時間的安排。他自己也很有興致的畫起圖來。右半邊是早上起床到出門前半小時的時鐘,左半邊是放學回家到睡前的時鐘。(其他在學校有規律的作息讓人好生安心❤️我愛老師❤️)(至於週末這個鐘我們一起視而不見XD)
畫好之後,從他起床眼睛睜開後,我們就把這個鐘移動到他視線範圍,讓他知道時間一直在走(藍藍的秒針走不停頗有警示效果),每個程序確實做到,長針指到6務必準時出門!
第一天效果超好,他真的8:30就跳去穿鞋子,晚上回家還跟我分享真是太棒了他早上沒錯過任何活動。(雖然以前錯過其實他也一臉無所謂……)當下我內心真的有點感動。啊~原來「程序」真的是你們慢郎中的解藥嗎?
時鐘心法實驗了2個禮拜。發現晚上還是有點難執行(因為他晚上玩習慣了)(而且爸爸很晚下班)(推給把拔),但早上大致都可以依著尿尿→刷牙→換衣服→吃早餐→出門的步驟順利出門。(雖然還是要一直「逼逼!6了!超過了!快~一~點~!」但有個一起立下的流程依據,催逼起來的效果還是好過空在那邊大眼瞪小眼一起鬼吼鬼叫。)
身為一個時間管理有點問題的大人(不好說),我由衷的希望孩子能成為一個自己控管時間的人啊。尊重自己的時間,尊重別人的時間。自律,可以就換來好整以暇的優雅。(雖然我有點沒資格說這些,但我人生裡還是偶有幾回體會過早到的美好。我很欣慰兒子在第一天使用時鐘流程就有明顯感受到早到與遲到的差異,看他這麼高興我感動❤️)(我ㄤ這點倒真是楷模等級)(值得頒法守時勳章給他!XD)
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(才$45畫壞也不心疼哈哈)(不要以為它便宜就會滴答滴答吵,它很~安~靜喔)
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✍️心得 https://readingoutpost.com/snowball-speed-reading/
【為什麼我想學速讀?】
我真正開始愛上閱讀,是讀完《槍炮、病菌與鋼鐵》和《人類大歷史》的時候。當時,我幾乎是逐字逐句讀,可是當下非常享受,完全沉浸在引人入勝的歷史故事裡,拓展了自己的認知。
後來,我開始接觸更多的商管書、理財書、人物傳記,在同一個領域讀多了,才漸漸有一種,讀得越來越快的感覺。接著,我想進一步提升自己的閱讀效率,開始到處參考別人如何讀得更快的訣竅。
偶然之間,我看到冏星人YouTube說書頻道的介紹,她給予《雪球速讀法》這本書許多的好評。我感覺書中提到的方法,對我而言很新鮮也有所啟發,因此馬上下訂買了這本書來看。
【這本書在說什麼?】
《雪球速讀法》的作者是日本作家宇都出雅巳,她曾任職外資銀行,也曾訓練出許多王牌業務員,並於顧問師養成機構擔任講師,擅長的領域包含「速讀」和「記憶法」,寫過許多關於閱讀和記憶方面的書籍。
這本書名我認為取得非常好,「雪球效應」指的是只要讓雪球朝斜坡滾下去,越滾就沾黏越多的雪上來,越滾越大顆、越滾越快。巴菲特也很喜歡用這個譬喻,來形容資產成長的複利效應。換個角度想,這本書也可以稱為「複利讀書法」。
作者質疑傳統的速讀方式,過度強調動眼、快速掃描、等「技巧」,但都忽略了真正本質上的意義。閱讀並不是單純的「下載」資訊到腦袋裡,閱讀也是一種「激發」腦中思緒的行為。你以為自己是在「讀書」,其實,是書在「讀」你。
作者也強調,雪球速讀法其實就是一種用「高速大量循環技巧」來「建立雜學資料庫」的方法。
【高速大量循環和雜學資料庫】
所謂的「高速大量循環」,背後的精神是「讀得快,更容易理解內容」和「第二次讀的時候,會比第一次讀得更快」。作者以許多案例說明,讀得慢,不如讀得快、讀得多次,反覆且快速的來回閱讀,被證明是更能掌握整本書精華的方法。
對於速讀能力的定義,作者則給出這個簡單的公式:「速讀能力=速讀技巧x雜學資料庫(知識、資訊、經驗)」。坊間的速讀培養,大部分著重在「技巧」的提升,然而,更重要的地方往往被忽視,那就是資料的建立和累積。
作者在書本的前半段,精簡地帶過視野技巧和瀏覽技巧,轉而指出更關鍵的速讀步驟:快速讀過之後,可以累積一些資料庫。累積一些資料庫後,使閱讀速度提升。閱讀速度提升後,累積資料庫的效率也跟著提升。
因此,真正的速讀其實是累積腦中「雜學資料庫」的過程。起初緩慢、辛苦、沒效率。漸漸地,當資料庫累積到一定的量,開始出現雪球效應,才會讓整體的閱讀速度越來越快。
前幾本書你還不會感覺到越讀越快,但是當你累積到一定的數量(至少三本以上),你會開始發現不同書本裡「相同」的資訊,然後快速瀏覽過去。接著,你才開始有餘裕關注那些「不同」的資訊,思考為什麼不同作者會說出不同的觀點,達到激發自己思考的功用。
【一張圖學會30分鐘讀完一本書】
作者定義讀完一本書的意思是:「要能夠闡述內容大綱,才能算是讀完一本書。」因此,要如何在30分鐘內「讀完」一本書?你只要掌握正確的方式,在讀完書之後用自己的話闡述這本書的大綱和精華,就算得上讀完一本書了。
以下,我將作者提供的整套速讀方法,濃縮成一張流程圖,搭配每個環節花費的時間、進行的次數、以及該掌握的重點。
🔗圖 https://readingoutpost.com/snowball-speed-reading/
✅花一分鐘閱讀封面和書背
這個時候你要掌握的是,進入作者想在這本書表達的「情境」,在封面和書背通常會有許多引人注目的案例,許多作者也喜歡在書背放上許多的「問句」。趁此時對作者提出一些問題,或者對自己提出問題,帶著這些問題,再往下閱讀。
✅花三分鐘閱讀目錄
一本書的目錄通常代表作者的思考脈絡,讀懂這個地方,你就能十之八九掌握整本書的「脈絡架構」和「思考邏輯」。在這個階段,你要來回閱讀十次,具體了解,為什麼作者要用這樣的順序去寫這本書。這個階段,你等於掌握了書本的「骨架」。
✅花六分鐘閱讀前言和後記
想要清楚瞭解作者寫這本書的「寫書目的」,熟讀前言是最快的方式,接著搭配後記,你就能掌握整本書大致的「核心論點」。經過這三個步驟,不只是熟悉的領域有用,面對自己不熟的領域,甚至是艱澀的書,也有能力能說明這本書想表達的內容了。
✅花五分鐘閱讀所有標題
通常作者會把重要的段落,用大標題和小標題的方式表示。你可以快速翻過每一頁,就像讀報紙一樣,閱讀所有的大小標。你要在標題裡尋找前面三個步驟曾出現過的「關鍵字」,逐漸「擴大」對這些關鍵字的理解。
✅花十五分鐘閱讀內文和細節
讀內文的時候,不要停頓,你要先「同意」作者說的內容,用一種「原來如此」的方式去傾聽作者想說什麼。並且,當你走過了上面的四個步驟,再開始看書的內容,就會有一種「填空」的效果,就像是把骨架構裡面缺少的「肉」逐漸填滿。
✅速讀完一本書,然後呢?
走完這五個步驟,你已經掌握了一本書的整體脈絡,並且累積了足夠的資料庫資訊,試著回想整本書的內容,用自己的話闡述一次整本書的大綱。如果這個時候,你已經能夠闡述內容大綱,你已經算是讀完這本書。
不過,我認為即使在30分鐘內讀完一本書,還不能就此滿足。雖然你已經速讀完一本書,但接下來閱讀自己的內心,是更有意思的課題。回頭繼續翻閱,找出「不懂」的地方,然後去思考、去找答案。帶著這本書的資料庫,繼續與自己的內心對話。
【我的感想:學速讀,要慢慢來】
許多人可能都聽過、或讀過《刻意練習》書中的一則故事,來自匈牙利的拉斯加.波爾加,運用「刻意練習」的方式栽培自己的三個女兒,成功讓她們全部成為西洋棋冠軍,堪稱當時匈牙利的「國寶」。
你或許會問,這個故事跟「速讀」有什麼關係?
先別著急,有趣的在後頭。另一本書《跨能致勝》從不同角度切入這個故事,書中提到2007年國家地理頻道找來大姊蘇珊.波爾加做了一個測驗,解密超凡本領背後的科學。
節目安排她坐在街道旁邊,一輛裝有大型看板的白色小卡車沿著街道駛來,看板上是28枚棋子的棋面圖,出自某個棋戰。小卡車經過蘇珊面前,然後就轉彎開進巷子。蘇珊只看到棋面短短幾秒鐘,接下來竟然在棋盤上一子不漏地排出一模一樣的棋局。
其實類似的實驗也在1940年做過,心理學家讓不同程度的棋手短暫觀看棋面,然後請他們在空棋盤上照著排出來。一位特級大師只需要看棋面三秒鐘,就能排出來。另一位大師大概只有一半的機率,市級冠軍和普通選手則始終無法排出完全正確的棋面。
蘇珊通過第一個測驗後,小卡車迴轉露出另一面,這次上頭的棋子為隨機亂擺。雖然這次棋子較少,但蘇珊看了卻完全排不出來。這呼應了心理學上「分組」的概念,能夠過目不忘並不是因為記憶力特別好,而是能把熟悉的實戰棋局分組,從經驗立刻掌握盤勢。
對於蘇珊來說,第一次測驗的棋面不是28枚棋子,而是5個具有意義的棋組,反映這個棋盤的盤勢。
讓我們回到速讀這件事,如果上面的故事還沒讓你完全理解,我們再做一個測驗。現在給你十秒鐘,看你能記得以下這段話中幾個字?
因為組別三十個模式
有意義容易文字的組別去記
真正的句子熟悉能你很多在。
再來試試以下這段話:
由三十個字組成的有意義句子
容易記得很多,原因在於
你能把熟悉的模式加以分組。
這兩句話的字數差不多,但是你根據從小到大學過的文法,應該立刻能讀懂第二段話。反而是第一段話,沒有條例的文法和隨意的排列組合,可能會讓你讀完之後仍感到非常茫然。
對於那些我們「還沒有累積足夠資料庫」和「還不熟悉的領域」的書籍,若強迫自己速讀,就像是強迫自己不停地看第一段話,不但看「不懂,也「速」不起來。
因此,如果你想培養對某個新的領域書籍的速讀技能,例如財經和投資方面的書籍,可以告訴自己這麼做:「起步先緩慢輸入,對基礎知識不貪快,有耐心地建立資料庫,自然地讓雪球滾起來,慢慢來比較快」。
【後記:閱讀不只攸關速度】
這套雪球速讀的方法,我認為特別適合用在讀「商業書」。我很喜歡曾在《一流的人讀書,都在哪裡畫線?》看過的這句話:「閱讀商業書就像在挖掘鑽石,只要挖到鑽石,其他砂石都不重要。」運用雪球速讀,能讓你挖掘的效率和速度大幅提升。
這本書也讓我聯想起之前讀過的另一本談閱讀方法的經典《如何閱讀一本書》,雪球速讀的方式符合「第二個層次:檢視閱讀」,目的是快速了解一本書的架構和內容,以及判斷這本書值不值得再花時間,繼續做到「第三層次:分析閱讀」。
不過,值得注意的是,作者並不建議讀者像是查詢辭典或者歷史紀錄那樣,只找出自己想知道的東西去閱讀。如果只是單純的「查詢檢索」,便只能獲得表面的知識,速讀能力和閱讀能力都有可能下降。用Google查詢檢索,效率可能還高得多。
我認同作者說的「驚奇感」很重要,也可說是一種富彈性的思考方式,或者是開放的心胸。在閱讀的當下感受到「原來還有這樣的世界!」「原來還有這樣的想法!」是讓人非常開心的事情。
如果你擔心自己現在才開始學速讀會不會太晚?我認為,重點不在於「什麼時候」開始讓雪球往下滾,重點在讓自己成為一顆充滿「黏性」的雪球,能夠接納、吸收和思考不同角度的觀點,什麼時候開始滾都不嫌遲,最好的時間就是「現在」。
那麼,接下來你想速讀哪一本書呢?
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