[ 我討厭 Eat, Pray, Love ]
追這個粉專有一段時間的讀者,應該知道我一直覺得《Eat, Pray, Love》是一個被身心靈成長電影耽誤了的旅遊美食節目。在新書《寂寞作為一種迷人的慢性病》中,我選了幾篇過去曾和讀者談論過的主題,再做出更深度的延伸,其中一篇就在訴說我為什麼不喜歡這部曾經(或依然)紅透半邊天的電影。
不過要提醒一下,這裡討厭的《Eay, Pray, Love》,不是書而是電影的版本,這本書翻過一次,寫得比電影更細緻,對作者的內在風景也呈現得較完整,不過電影對我來說,就是另一回事了。
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有一年,電影《Eat, Pray, Love》(中譯:享受吧!一個人的旅行)突然爆紅,茱莉亞.羅勃茲坐在長椅上,小口小口吃著冰淇淋,眼睛朝著迷人自由的遠方望過去的畫面,成為小資們的新版巴黎夢,一瞬間,大家都在談論著離開舒適圈、女孩當自強、踏上旅途尋找自我等人生命題。
那時的我正值迷惘期,這波風潮來得像場及時雨,我跟隨著眾人腳步,滿懷期待去看電影,希望能從中獲得我所缺乏的正能量。
沒想到非常失望。
電影女主Elizabeth無庸置疑是客觀標準的人生勝利組,她健康、美麗,靠熱愛的寫作賺錢,擁有一棟大房子,還有一個深愛她的丈夫,但是她不快樂、不滿足,感覺心底有什麼長久被忽視的缺失與遺憾隱隱躁動,一天深夜,她自問一句「難道就這樣了嗎?」為了回應這個問題,她暗自下定決心,要離開現在的人生,離開老公,離開婚姻,離開美國,她要到印度、峇里島與義大利去找尋自己。
這個心靈成長公式,讓我起了滿身雞皮疙瘩。
Elizabeth所謂的「人生低谷」,是身在特權階級,有車有房,另一半深愛她且負責忠心。但她不快樂,於是拋棄一切轉身離開,留下一屁股爛攤子給人收拾,似乎在「聆聽自己的聲音」這樣冠冕堂皇的理由前,所有的不負責任與幼稚衝動,都可以被「做自己」的口號一筆抹銷。離婚後,出版社給了Elizabeth二十萬美金的預付旅遊基金供她上路,送她千里迢迢前往第三世界國家去回應內心的聲音,如果這叫「人生低谷」,那多數人應該是活在地質層的最底吧。
當然,外在的成功與內在的明暗並不一定成正比,但電影對Elizabeth的諸多煩惱自白與人生挫折是那麼的輕描淡寫,那麼欲蓋彌彰,那麼充滿了「我家坐的黃金馬桶讓我的屁股感到很冷」這樣的牢騷,令人不禁懷疑,Elizabeth內心真正的問題,其實不在於她白人中產階級生活的失落上,而她心靈危機的解藥,也不見得能從峇里島的靈性導師、義大利艷陽下的冰淇淋和印度的冥想道場中得到。這些事物只是點石成金的媒介,但石頭是否真能成金,還要看一個人對自己是否誠實。
Elizabeth這個角色,電影開始時是一個人,繞了地球大半圈後,還是同一個人。吃了很多盤義大利麵,邂逅了幾段愛情,咀嚼了一些人生金句,然後,以容光煥發、法喜充滿之姿返回家鄉,現在,她可以在圈子裡講述旅途中的靈性頓悟,衣櫃裡多了幾件民俗風服飾,並且不意外地順利獲得了新的愛情伴侶。放棄,追尋,再次回到雙雙對對靈性滿載的菁英生活,真實人生若真的如此簡單輕易該有多好。現實中的人,多的是尋尋覓覓依舊找不到另一半,渴望改變生活卻被責任義務羈絆,甚至還沒出發就已經丟失自己。這些失敗如此真實,卻注定永遠被排除在《Eat, Pray, Love》這樣的身心靈成長電影之外。
拿得起放得下,說到底是一種特權。
Elizabeth的成長背景不是她的原罪,這部電影真正的罪過,是一方面賣弄著不痛不癢的痛苦與創傷,一方面卻又鐵不下心拉不下臉去碰觸最真實最深刻的問題,並且讓人誤以為,原來靈魂生了病,人生出了差錯,只要去遙遠國度瑜珈冥想、到美麗異國吃喝玩樂,一切就能迎刃而解。
一個朋友到澳洲打工旅遊,回報說那裡除了大片的葡萄園外,還有好多的Spiritual Assholes。
他的房東L太太,每週上三天的瑜珈課,熱愛水晶礦物與占星術,自認是個不同常人的高敏感者,對世界萬物充滿熱情與好奇心,孜孜不倦地挖掘表象事物背後的真理。但在現實中,L太太卻時常口是心非。她會滿臉熱情問你想不想吃點起司,你若不識相地說要的話,就會在她臉上瞥見一抹被佔便宜的不悅;L太太所謂對世界的好奇,僅止於她所熟悉所理解的小宇宙,在那之外的人事物皆被她貶為邪魔歪道,而她最經典的說話起手式就是「我不是在歧視,但是......」;而L太太對現實表象的不信任,則投射到她對各種陰謀論的深信不疑,例如她逢人就說新冠肺炎疫苗,是比爾蓋茲在全人類體內植入晶片的陰謀。
Spiritual Assholes,也有人說他們是Spiritual Narcissists,但在我看來,他們並非真正自戀,而是極度不安。人們缺乏快樂,不知道如何追求,於是轉而追求快樂的樣子。於是,各種「正能量」傳銷便趁虛而入,它們緩解了徬徨無措的神經,提供了立竿見影的錯覺,只是當這些「正能量」淪為形式,一手遮天地否定失敗的存在、創造閃閃發光的虛假人設,甚至被用來作為鄙視他人的工具時,則添加了一味毒性,輕則使人認不清現實,重則傷人傷己而不自知。
人生往往正負共存,快樂不在於消滅所有負的、強調所有正的,而是在正與負之間學會妥協、接受與平衡,並在一次又一次的試錯中,披荊斬棘地走出一條忠於自我的路。
如Bob Dylan在《Rolling Thunder Revue》裡說的一句話:「人生重點不在於尋找自我,也不在於尋找任何目標,人生的目標是創造自我。」
瑜珈不是終點,旅行不是終點,《Eat, Pray, Love 》的生活方式不是終點。淋漓盡致的人生,是為了瑜珈而瑜珈,為了旅行而旅行,為了吃而吃,為了祈禱而祈禱,為了愛而愛。就像我們往往在繞了一大圈之後,發現答案其實早就在自己心裡。
節錄自《寂寞作為一種迷人的慢性病》
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#教養不是一或是二的套用公式
#教養是要隨時改變的變化公式
昨天一位家長傳給我一個網頁,讓我看看留言處的爭執畫面,問我怎麼看…
每次看見不同網頁的親子教養討論區在討論案例教養方式時,每個版面似乎總是會出現一種類似固定班底的聲音「孩子才幾歲,大腦都還沒成熟,這樣教最好他會懂啦?」更會有一種激烈又不禮貌的聲音是「這位專家您到底懂不懂兒童發展,到底懂不懂大腦神經科學啦?」
聽見這樣的言論,當下也會忍不住想要拋出幾句話「發言的朋友,您確定您的大腦成熟了嗎?」、「為什麼一定要等到大腦成熟了才可以教?」、「大腦還不成熟就都不用學了嗎?」、「您又要如何判定孩子的大腦熟到什麼程度?」…
不過,我很俗啦!最後還是忍住了,因為我想要讓自己成為一位有成熟的大腦。
關於教養,我的想法很簡單,孩子不懂,大人就有責任教,至於要如何教,當然要依孩子當下的理解能力,當下可以表現出的技巧能力而定,所以一位治療師更要懂得大腦神經科學與兒童發展的相關理論,只是這些理論可以鑽研的很深,所以臨床治療師都會不斷的充實自己。
所以有時看到這種很熱心,又很喜歡拿著大腦科學發展言論的網路教養專家四處求戰時,我心裡總會有一種想法,這些人是笨蛋嗎?這些人說的理論,臨床治療師會不懂嗎?
兒童生活成長是一個動態的過程,許多網路教養文章或是影片往往都只是擷取案例生活的一小段說明,加上網路表達的涵義是有限的,我們也不是當事者,別人分享的策略,一定都有它背後的考量,我們可以參考,但是不需要太感情用事。
就好比歷史的各項戰爭,有輸有贏,為什麼軍事專家要去研讀,因為要從中吸取經驗,當成未來可能發生的戰事準備依據,以史為鑑可以知興替,以人為鑑可以明得失,看見別人分享的案例不是急著批判,而是從中找尋若換成是您自己,您又會如何因應。
教養並不是一或是二的套用公式,而是要隨時依據孩子能力而做出改變的變化公式。
#陽光種子職能治療所
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用深度神經網路求解「薛丁格方程式」,AI 開啟量子化學新未來
作者 雷鋒網 | 發布日期 2021 年 01 月 02 日 0:00 |
19 世紀末,量子力學的提出為解釋微觀物質世界打開了一扇大門,徹底改變了人類對物質結構及相互作用的理解。已有實驗證明,量子力學解釋了許多被預言、無法直接想像的現象。
由此,人們也形成了一種既定印象,所有難以理解的問題都可以透過求解量子力學方程式來解決。
但事實上能夠精確求解方程式的體系少之又少。
薛丁格方程式是量子力學的基本方程式,即便已經提出七十多年,它的氫原子求解還是很困難,超過兩個電子的氫原子便很難保證精確度。
不過,多年來科學家們一直在努力克服這一難題。
最近,來自柏林自由大學(Freie Universität Berlin) 的科學團隊取得了突破性進展,他們發表的一篇名為《利用深度神經網路解電子薛丁格方程式》的論文,登上《Nature Chemistry》子刊。
論文明確指出:利用人工智慧求解薛丁格方程式基態解,達到了前所未有的準確度和運算效率。該人工智慧即為深度神經網路(Deep-neural-network),他們將其命名為 PauliNet。
在介紹它之前,我們先來簡單了解薛丁格方程式。
什麼是薛丁格方程式?
薛丁格方程式(Schrödinger Equation),是量子力學中的一個基本方程式。又稱薛丁格波動方程式(Schrödinger Wave Equation),它的命名來自一位名為埃爾溫·薛丁格(Erwin Schrödinger)的奧地利物理學家。
Erwin 曾在 1933 年獲得諾貝爾物理學獎,是量子力學奠基人之一。他在 1926 年發表的量子波形開創性論文中,首次提出了薛丁格方程式。它是一個非相對論的波動方程式,反映了描述微觀粒子的狀態隨時間變化的規律。
具體來說,將物質波的概念和波動方程式相結合建立二階偏微分方程式,以描述微觀粒子的運動,每個微觀系統都有一個相應的薛丁格方程式,透過「解方程式」可得到波函數的具體形式以及對應的能量,從而了解微觀系統的性質。
薛丁格方程式在量子力學的地位,類似牛頓運動定律在經典力學的地位,在物理、化學、材料科學等多領域都有廣泛應用價值。
比如,應用量子力學的基本原理和方法研究化學問題已形成「量子化學」基礎學科,研究範圍包括分子的結構、分子結構與性能之間的關係;分子與分子之間的相互碰撞、相互作用等。
也就是說,在量子化學,透過求解薛丁格方程式可以用來預測出分子的化學和物理性質。
波函數(Wave Function)是求解薛丁格方程式的關鍵,在每個空間位置和時間都定義一個物理系統,並描述系統隨時間的變化,如波粒二象性。同時還能說明這些波如何受外力或影響發生改變。
以下透過氫原子求解可得到正確的波函數。
不過,波函數是高維實體,使捕獲特定編碼電子相互影響的頻譜變得異常困難。
目前在量子化學領域,很多方法都證實無法解決這難題。如利用數學方法獲得特定分子的能量,會限制預測的精確度;使用大量簡單的數學構造塊表示波函數,無法使用少數原子進行計算等。
在此背景下,柏林自由大學科學團隊提出了一種有效的應對方案。團隊成員簡‧赫爾曼(Jan Hermann)稱,到目前為止,離群值(Outlier)是最經濟有效的密度泛函理論(Density functional theory ,一種研究多電子體系電子結構的方法)。相比之下,他們的方法可能更成功,因在可接受計算成本下提供前所未有的精確度。
PauliNet:物理屬性引入 AI 神經網路
Hermann 所說的方法稱為量子蒙地卡羅法。
論文顯示,量子蒙地卡羅(Quantum Monte Carlo)法提供可能的解決方案:對大分子來說,可縮放和並行化,且波函數的精確性只受 Ansatz 靈活性的限制。
具體來說,團隊設計一個深層神經網路表示電子波函數,這是一種全新方法。PauliNet 有當成基準內建的多參考 Hartree-Fock 解決方案,結合有效波函數的物理特性,並使用變分量子蒙地卡洛訓練。
弗蘭克‧諾(Frank Noé)教授解釋:「不同於簡單標準的數學公式求解波函數,我們設計的人工神經網路能夠學習電子如何圍繞原子核定位的複雜模式。」
電子波函數的獨特特徵是反對稱性。當兩個電子交換時,波函數必須改變符號。我們必須將這種特性構建到神經網路體系結構才能工作。
這類似包立不相容原理(Pauli’s Exclusion Principle),因此研究人員將該神經網路體系命名為「PauliNet」。
除了包立不相容原理,電子波函數還具有其他基本物理特性。PauliNet 成功之處不僅在於利用 AI 訓練數據,還在將這些物理屬性全部整合到深度神經網路。
對此,FrankNoé 還特意強調說:
「將基本物理學納入 AI 至關重要,因為它能夠做出有意義的預測,這是科學家可以為 AI 做出有實質性貢獻的地方,也是我們關注的重點。」
實驗結果:高精確度、高效率
PauliNet 對電子薛丁格方程式深入學習的核心方法是波函數 Ansatz,它結合了電子波函數斯萊特行列式(Slater Determinants),多行列式展開(Multi-Determinant Expansion),Jastro 因子(Jastrow Factor),回流變換(backflow transformation,),尖點條件(Cusp Conditions)以及能夠編碼異質分子系統中電子運動複雜特徵的深層神經網路。如下圖:
論文中,研究人員將 PauliNet 與 SD-VMC(singledeterminant variational,標準單行列式變分蒙地卡羅)、SD-DMC(singledeterminant diffusion,標準單行列式擴散蒙地卡羅)和 DeepWF 進行比較。
實驗結果顯示,在氫分子(H_2)、氫化鋰(LiH)、鈹(Be)以及硼(B)和線性氫鏈 H_10 五種基態能量的對比下,PauliNe 相較於 SD-VMC、SD-DMC 以及 DeepWF 均表現出更高的精準度。
同時論文中還表示,與專業的量子化學方法相比──處理環丁二烯過渡態能量,其準確性達到一致性的同時,也能夠保持較高的計算效率。
開啟「量子化學」新未來
需要說明的是,該項研究屬於一項基礎性研究。
也就是說,它在真正應用到工業場景之前,還有很多挑戰需要克服。不過研究人員也表示,它為長久以來困擾分子和材料科學的難題提供了一種新的可能性和解決思路。
此外,求解薛丁格方程式在量子化學領域的應用非常廣泛。從電腦視覺到材料科學,它將會帶來人類無法想像的科學進步。雖然這項革命性創新方法離落地應用還有很長的一段路要走,但它出現並活躍在科學世界已足以令人興奮。
如 Frank Noé 教授所說:「相信它可以極大地影響量子化學的未來。」
附圖:▲ Ψ 表示波函數。
資料來源:https://technews.tw/2021/01/02/schrodinger-equation-ai/?fbclid=IwAR340MNmOkOxUQERLf4u3SK0Um6VQVBpvEkV_DxyxIIcUv8IP88btuXNJ6U
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