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動區動趨 BlockTempo - 由社群而生的區塊鏈媒體 - Media for Blockchain By 動區動趨 BlockTempo - 由社群而生的區塊鏈媒體 - Media for Blockchain

2021-08-18 12:31:58 有 16 人按讚
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2021-07-27 11:56:34 有 1 人按讚
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摩爾定律放緩　靠啥提升AI晶片運算力？

作者 : 黃燁鋒，EE Times China
2021-07-26

對於電子科技革命的即將終結的說法，一般認為即是指摩爾定律的終結——摩爾定律一旦無法延續，也就意味著資訊技術的整棟大樓建造都將出現停滯，那麼第三次科技革命也就正式結束了。這種聲音似乎是從十多年前就有的，但這波革命始終也沒有結束。AI技術本質上仍然是第三次科技革命的延續……

人工智慧(AI)的技術發展，被很多人形容為第四次科技革命。前三次科技革命，分別是蒸汽、電氣、資訊技術(電子科技)革命。彷彿這“第四次”有很多種說辭，比如有人說第四次科技革命是生物技術革命，還有人說是量子技術革命。但既然AI也是第四次科技革命之一的候選技術，而且作為資訊技術的組成部分，卻又獨立於資訊技術，即表示它有獨到之處。

電子科技革命的即將終結，一般認為即是指摩爾定律的終結——摩爾定律一旦無法延續，也就意味著資訊技術的整棟大樓建造都將出現停滯，那麼第三次科技革命也就正式結束了。這種聲音似乎是從十多年前就有，但這波革命始終也沒有結束。

AI技術本質上仍然是第三次科技革命的延續，它的發展也依託於幾十年來半導體科技的進步。這些年出現了不少專門的AI晶片——而且市場參與者相眾多。當某一個類別的技術發展到出現一種專門的處理器為之服務的程度，那麼這個領域自然就不可小覷，就像當年GPU出現專門為圖形運算服務一樣。

所以AI晶片被形容為CPU、GPU之後的第三大類電腦處理器。AI專用處理器的出現，很大程度上也是因為摩爾定律的發展進入緩慢期：電晶體的尺寸縮減速度，已經無法滿足需求，所以就必須有某種專用架構(DSA)出現，以快速提升晶片效率，也才有了專門的AI晶片。

另一方面，摩爾定律的延緩也成為AI晶片發展的桎梏。在摩爾定律和登納德縮放比例定律(Dennard Scaling)發展的前期，電晶體製程進步為晶片帶來了相當大的助益，那是「happy scaling down」的時代——CPU、GPU都是這個時代受益，不過Dennard Scaling早在45nm時期就失效了。

AI晶片作為第三大類處理器，在這波發展中沒有趕上happy scaling down的好時機。與此同時，AI應用對運算力的需求越來越貪婪。今年WAIC晶片論壇圓桌討論環節，燧原科技創始人暨CEO趙立東說：「現在訓練的GPT-3模型有1750億參數，接近人腦神經元數量，我以為這是最大的模型了，要千張Nvidia的GPU卡才能做。談到AI運算力需求、模型大小的問題，說最大模型超過萬億參數，又是10倍。」

英特爾(Intel)研究院副總裁、中國研究院院長宋繼強說：「前兩年用GPU訓練一個大規模的深度學習模型，其碳排放量相當於5台美式車整個生命週期產生的碳排量。」這也說明了AI運算力需求的貪婪，以及提供運算力的AI晶片不夠高效。

不過作為產業的底層驅動力，半導體製造技術仍源源不斷地為AI發展提供推力。本文將討論WAIC晶片論壇上聽到，針對這個問題的一些前瞻性解決方案——有些已經實現，有些則可能有待時代驗證。

XPU、摩爾定律和異質整合

「電腦產業中的貝爾定律，是說能效每提高1,000倍，就會衍生出一種新的運算形態。」中科院院士劉明在論壇上說，「若每瓦功耗只能支撐1KOPS的運算，當時的這種運算形態是超算；到了智慧型手機時代，能效就提高到每瓦1TOPS；未來的智慧終端我們要達到每瓦1POPS。 這對IC提出了非常高的要求，如果依然沿著CMOS這條路去走，當然可以，但會比較艱辛。」

針對性能和效率提升，除了尺寸微縮，半導體產業比較常見的思路是電晶體結構、晶片結構、材料等方面的最佳化，以及處理架構的革新。

(1)AI晶片本身其實就是對處理器架構的革新，從運算架構的層面來看，針對不同的應用方向造不同架構的處理器是常規，更專用的處理器能促成效率和性能的成倍增長，而不需要依賴於電晶體尺寸的微縮。比如GPU、神經網路處理器(NPU，即AI處理器)，乃至更專用的ASIC出現，都是這類思路。

CPU、GPU、NPU、FPGA等不同類型的晶片各司其職，Intel這兩年一直在推行所謂的「XPU」策略就是用不同類型的處理器去做不同的事情，「整合起來各取所需，用組合拳會好過用一種武器去解決所有問題。」宋繼強說。Intel的晶片產品就涵蓋了幾個大類，Core CPU、Xe GPU，以及透過收購獲得的AI晶片Habana等。

另外針對不同類型的晶片，可能還有更具體的最佳化方案。如當代CPU普遍加入AVX512指令，本質上是特別針對深度學習做加強。「專用」的不一定是處理器，也可以是處理器內的某些特定單元，甚至固定功能單元，就好像GPU中加入專用的光線追蹤單元一樣，這是當代處理器普遍都在做的一件事。

(2)從電晶體、晶片結構層面來看，電晶體的尺寸現在仍然在縮減過程中，只不過縮減幅度相比過去變小了——而且為緩解電晶體性能的下降，需要有各種不同的技術來輔助尺寸變小。比如說在22nm節點之後，電晶體變為FinFET結構，在3nm之後，電晶體即將演變為Gate All Around FET結構。最終會演化為互補FET (CFET)，其本質都是電晶體本身充分利用Z軸，來實現微縮性能的提升。

劉明認為，「除了基礎元件的變革，IC現在的發展還是比較多元化，包括新材料的引進、元件結構革新，也包括微影技術。長期賴以微縮的基本手段，現在也在發生巨大的變化，特別是未來3D的異質整合。這些多元技術的協同發展，都為晶片整體性能提升帶來了很好的增益。」

他並指出，「從電晶體級、到晶圓級，再到晶片堆疊、引線接合(lead bonding)，精準度從毫米向奈米演進，互連密度大大提升。」從晶圓/裸晶的層面來看，則是眾所周知的朝more than moore’s law這樣的路線發展，比如把兩片裸晶疊起來。現在很熱門的chiplet技術就是比較典型的並不依賴於傳統電晶體尺寸微縮，來彈性擴展性能的方案。

台積電和Intel這兩年都在大推將不同類型的裸晶，異質整合的技術。2.5D封裝方案典型如台積電的CoWoS，Intel的EMIB，而在3D堆疊上，Intel的Core LakeField晶片就是用3D Foveros方案，將不同的裸晶疊在一起，甚至可以實現兩片運算裸晶的堆疊、互連。

之前的文章也提到過AMD剛發佈的3D V-Cache，將CPU的L3 cache裸晶疊在運算裸晶上方，將處理器的L3 cache大小增大至192MB，對儲存敏感延遲應用的性能提升。相比Intel，台積電這項技術的獨特之處在於裸晶間是以混合接合(hybrid bonding)的方式互連，而不是micro-bump，做到更小的打線間距，以及晶片之間數十倍通訊性能和效率提升。

這些方案也不直接依賴傳統的電晶體微縮方案。這裡實際上還有一個方面，即新材料的導入專家們沒有在論壇上多說，本文也略過不談。

1,000倍的性能提升

劉明談到，當電晶體微縮的空間沒有那麼大的時候，產業界傾向於採用新的策略來評價技術——「PPACt」——即Powe r(功耗)、Performance (性能)、Cost/Area-Time (成本/面積-時間)。t指的具體是time-to-market，理論上應該也屬於成本的一部分。

電晶體微縮方案失效以後，「多元化的技術變革，依然會讓IC性能得到進一步的提升。」劉明說，「根據預測，這些技術即使不再做尺寸微縮，也會讓IC的晶片性能做到500~1,000倍的提升，到2035年實現Zetta Flops的系統性能水準。且超算的發展還可以一如既往地前進；單裸晶儲存容量變得越來越大，IC依然會為產業發展提供基礎。」

500~1,000倍的預測來自DARPA，感覺有些過於樂觀。因為其中的不少技術存在比較大的邊際遞減效應，而且有更實際的工程問題待解決，比如運算裸晶疊層的散熱問題——即便業界對於這類工程問題的探討也始終在持續。

不過1,000倍的性能提升，的確說明摩爾定律的終結並不能代表第三次科技革命的終結，而且還有相當大的發展空間。尤其本文談的主要是AI晶片，而不是更具通用性的CPU。

矽光、記憶體內運算和神經型態運算

在非傳統發展路線上(以上內容都屬於半導體製造的常規思路)，WAIC晶片論壇上宋繼強和劉明都提到了一些頗具代表性的技術方向(雖然這可能與他們自己的業務方向或研究方向有很大的關係)。這些技術可能尚未大規模推廣，或者仍在商業化的極早期。

(1)近記憶體運算和記憶體內運算：處理器性能和效率如今面臨的瓶頸，很大程度並不在單純的運算階段，而在資料傳輸和儲存方面——這也是共識。所以提升資料的傳輸和存取效率，可能是提升整體系統性能時，一個非常靠譜的思路。

這兩年市場上的處理器產品用「近記憶體運算」(near-memory computing)思路的，應該不在少數。所謂的近記憶體運算，就是讓儲存(如cache、memory)單元更靠近運算單元。CPU的多層cache結構(L1、L2、L3)，以及電腦處理器cache、記憶體、硬碟這種多層儲存結構是常規。而「近記憶體運算」主要在於究竟有多「近」，cache記憶體有利於隱藏當代電腦架構中延遲和頻寬的局限性。

這兩年在近記憶體運算方面比較有代表性的，一是AMD——比如前文提到3D V-cache增大處理器的cache容量，還有其GPU不僅在裸晶內導入了Infinity Cache這種類似L3 cache的結構，也更早應用了HBM2記憶體方案。這些實踐都表明，儲存方面的革新的確能帶來性能的提升。

另外一個例子則是Graphcore的IPU處理器：IPU的特點之一是在裸晶內堆了相當多的cache資源，cache容量遠大於一般的GPU和AI晶片——也就避免了頻繁的訪問外部儲存資源的操作，極大提升頻寬、降低延遲和功耗。

近記憶體運算的本質仍然是馮紐曼架構(Von Neumann architecture)的延續。「在做處理的過程中，多層級的儲存結構，資料的搬運不僅僅在處理和儲存之間，還在不同的儲存層級之間。這樣頻繁的資料搬運帶來了頻寬延遲、功耗的問題。也就有了我們經常說的運算體系內的儲存牆的問題。」劉明說。

構建非馮(non-von Neumann)架構，把傳統的、以運算為中心的馮氏架構，變換一種新的運算範式。把部分運算力下推到儲存。這便是記憶體內運算(in-memory computing)的概念。

記憶體內運算的就現在看來還是比較新，也有稱其為「存算一體」。通常理解為在記憶體中嵌入演算法，儲存單元本身就有運算能力，理論上消除資料存取的延遲和功耗。記憶體內運算這個概念似乎這在資料爆炸時代格外醒目，畢竟可極大減少海量資料的移動操作。

其實記憶體內運算的概念都還沒有非常明確的定義。現階段它可能的內涵至少涉及到在儲記憶體內部，部分執行資料處理工作；主要應用於神經網路(因為非常契合神經網路的工作方式)，以及這類晶片具體的工作方法上，可能更傾向於神經型態運算(neuromorphic computing)。

對於AI晶片而言，記憶體內運算的確是很好的思路。一般的GPU和AI晶片執行AI負載時，有比較頻繁的資料存取操作，這對性能和功耗都有影響。不過記憶體內運算的具體實施方案，在市場上也是五花八門，早期比較具有代表性的Mythic導入了一種矩陣乘的儲存架構，用40nm嵌入式NOR，在儲記憶體內部執行運算，不過替換掉了數位週邊電路，改用類比的方式。在陣列內部進行模擬運算。這家公司之前得到過美國國防部的資金支援。

劉明列舉了近記憶體運算和記憶體內運算兩種方案的例子。其中，近記憶體運算的這個方案應該和AMD的3D V-cache比較類似，把儲存裸晶和運算裸晶疊起來。

劉明指出，「這是我們最近的一個工作，採用hybrid bonding的技術，與矽通孔(TSV)做比較，hybrid bonding功耗是0.8pJ/bit，而TSV是4pJ/bit。延遲方面，hybrid bonding只有0.5ns，而TSV方案是3ns。」台積電在3D堆疊方面的領先優勢其實也體現在hybrid bonding混合鍵合上，前文也提到了它具備更高的互連密度和效率。

另外這套方案還將DRAM刷新頻率提高了一倍，從64ms提高至128ms，以降低功耗。「應對刷新率變慢出現拖尾bit，我們引入RRAM TCAM索引這些tail bits」劉明說。

記憶體內運算方面，「傳統運算是用布林邏輯，一個4位元的乘法需要用到幾百個電晶體，這個過程中需要進行資料來回的移動。記憶體內運算是利用單一元件的歐姆定律來完成一次乘法，然後利用基爾霍夫定律完成列的累加。」劉明表示，「這對於今天深度學習的矩陣乘非常有利。它是原位的運算和儲存，沒有資料搬運。」這是記憶體內運算的常規思路。

「無論是基於SRAM，還是基於新型記憶體，相比近記憶體運算都有明顯優勢，」劉明認為。下圖是記憶體內運算和近記憶體運算，精準度、能效等方面的對比，記憶體內運算架構對於低精準度運算有價值。

下圖則總結了業內主要的一些記憶體內運算研究，在精確度和能效方面的對應關係。劉明表示，「需要高精確度、高運算力的情況下，近記憶體運算目前還是有優勢。不過記憶體內運算是更新的技術，這幾年的進步也非常快。」

去年阿里達摩院發佈2020年十大科技趨勢中，有一個就是存算一體突破AI算力瓶頸。不過記憶體內運算面臨的商用挑戰也一點都不小。記憶體內運算的通常思路都是類比電路的運算方式，這對記憶體、運算單元設計都需要做工程上的考量。與此同時這樣的晶片究竟由誰來造也是個問題：是記憶體廠商，還是數文書處理器廠商？(三星推過記憶體內運算晶片，三星、Intel垂直整合型企業似乎很適合做記憶體內運算…)

(2)神經型態運算：神經型態運算和記憶體內運算一樣，也是新興技術的熱門話題，這項技術有時也叫作compute in memory，可以認為它是記憶體內運算的某種發展方向。神經型態和一般神經網路AI晶片的差異是，這種結構更偏「類人腦」。

進行神經型態研究的企業現在也逐漸變得多起來，劉明也提到了AI晶片「最終的理想是在結構層次模仿腦，元件層次逼近腦，功能層次超越人腦」的「類腦運算」。Intel是比較早關注神經型態運算研究的企業之一。

傳說中的Intel Loihi就是比較典型存算一體的架構，「這片裸晶裡面包含128個小核心，每個核心用於模擬1,024個神經元的運算結構。」宋繼強說，「這樣一塊晶片大概可以類比13萬個神經元。我們做到的是把768個晶片再連起來，構成接近1億神經元的系統，讓學術界的夥伴去試用。」

「它和深度學習加速器相比，沒有任何浮點運算——就像人腦裡面沒有乘加器。所以其學習和訓練方法是採用一種名為spike neutral network的路線，功耗很低，也可以訓練出做視覺辨識、語言辨識和其他種類的模型。」宋繼強認為，不採用同步時脈，「刺激的時候就是一個非同步電動勢，只有工作部分耗電，功耗是現在深度學習加速晶片的千分之一。」

「而且未來我們可以對不同區域做劃分，比如這兒是視覺區、那兒是語言區、那兒是觸覺區，同時進行多模態訓練，互相之間產生關聯。這是現在的深度學習模型無法比擬的。」宋繼強說。這種神經型態運算晶片，似乎也是Intel在XPU方向上探索不同架構運算的方向之一。

(2)微型化矽光：這個技術方向可能在層級上更偏高了一些，不再晶片架構層級，不過仍然值得一提。去年Intel在Labs Day上特別談到了自己在矽光(Silicon Photonics)的一些技術進展。其實矽光技術在連接資料中心的交換機方面，已有應用了，發出資料時，連接埠處會有個收發器把電訊號轉為光訊號，透過光纖來傳輸資料，另一端光訊號再轉為電訊號。不過傳統的光收發器成本都比較高，內部元件數量大，尺寸也就比較大。

Intel在整合化的矽光(IIIV族monolithic的光學整合化方案)方面應該是商業化走在比較前列的，就是把光和電子相關的組成部分高度整合到晶片上，用IC製造技術。未來的光通訊不只是資料中心機架到機架之間，也可以下沉到板級——就跟現在傳統的電I/O一樣。電互連的主要問題是功耗太大，也就是所謂的I/O功耗牆，這是這類微型化矽光元件存在的重要價值。

這其中存在的技術挑戰還是比較多，如做資料的光訊號調變的調變器調變器，據說Intel的技術使其實現了1,000倍的縮小；還有在接收端需要有個探測器(detector)轉換光訊號，用所謂的全矽微環(micro-ring)結構，實現矽對光的檢測能力；波分複用技術實現頻寬倍增，以及把矽光和CMOS晶片做整合等。

Intel認為，把矽光模組與運算資源整合，就能打破必須帶更多I/O接腳做更大尺寸處理器的這種趨勢。矽光能夠實現的是更低的功耗、更大的頻寬、更小的接腳數量和尺寸。在跨處理器、跨伺服器節點之間的資料互動上，這類技術還是頗具前景，Intel此前說目標是實現每根光纖1Tbps的速率，並且能效在1pJ/bit，最遠距離1km，這在非本地傳輸上是很理想的數字。

還有軟體…

除了AI晶片本身，從整個生態的角度，包括AI感知到運算的整個鏈條上的其他組成部分，都有促成性能和效率提升的餘地。比如這兩年Nvidia從軟體層面，針對AI運算的中間層、庫做了大量最佳化。相同的底層硬體，透過軟體最佳化就能實現幾倍的性能提升。

宋繼強說，「我們發現軟體最佳化與否，在同一個硬體上可以達到百倍的性能差距。」這其中的餘量還是比較大。

在AI開發生態上，雖然Nvidia是最具發言權的；但從戰略角度來看，像Intel這種研發CPU、GPU、FPGA、ASIC，甚至還有神經型態運算處理器的企業而言，不同處理器統一開發生態可能更具前瞻性。Intel有個稱oneAPI的軟體平台，用一套API實現不同硬體性能埠的對接。這類策略對廠商的軟體框架構建能力是非常大的考驗——也極大程度關乎底層晶片的執行效率。

在摩爾定律放緩、電晶體尺寸微縮變慢甚至不縮小的前提下，處理器架構革新、異質整合與2.5D/3D封裝技術依然可以達成1,000倍的性能提升；而一些新的技術方向，包括近記憶體運算、記憶體內運算和微型矽光，能夠在資料訪存、傳輸方面產生新的價值；神經型態運算這種類腦運算方式，是實現AI運算的目標；軟體層面的最佳化，也能夠帶動AI性能的成倍增長。所以即便摩爾定律嚴重放緩，AI晶片的性能、效率提升在上面提到的這麼多方案加持下，終將在未來很長一段時間內持續飛越。這第三(四)次科技革命恐怕還很難停歇。

資料來源：https://www.eettaiwan.com/20210726nt61-ai-computing/?fbclid=IwAR3BaorLm9rL2s1ff6cNkL6Z7dK8Q96XulQPzuMQ_Yky9H_EmLsBpjBOsWg

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2021-06-25 10:00:02 有 772 人按讚
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美絮子 Melody By 美絮子 Melody

2021-06-08 03:22:48 有 94 人看過 有 9 人喜歡
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今天染了新髮色珊瑚紅，超美的吧~我就是一個超適合紅色系的人OwO
前一天沒有睡覺真的很累，加上隔天就是大家期待已久的台中百人百抽大會，
北部下去的我要蠻早起床的，所以今天沒有開很久。
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00:28:20 2次就抽到藏壽司的扭蛋了~是柯南的磁鐵！
00:47:36 趁預測時間給大家看我在失落的世紀抽了50抽的結論吧
00:59:10 材料爆了，來做50顆符文
01:25:55 代抽500卷，閃率11.7%超級高，可惜只有3隻重複原五
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04/30(五)PM23:30 400卷代抽日～明天就是大家期待已久的台中百人百抽大會啦！
05/02(日)PM23:30 祝大家都能抽到夢寐以求的原五
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美絮子 Melody

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嗨賴少年 Highlight【創業開箱企劃進行中!】 By 嗨賴少年 Highlight【創業開箱企劃進行中!】

2019-12-05 21:00:13 有 5,847 人看過 有 186 人喜歡
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嗨賴少年 Highlight【創業開箱企劃進行中!】

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由兩個想不開的八年級生成立的頻道 常聽人家說「上班不如賣雞排」 但真的有這麼好賺嗎？ 開了一個舒芙蕾攤位在瑞豐夜市營業 一邊努力活著一邊記錄所有創業的秘辛！ 【每週四更新影片】 ?創業開箱 最認真的開箱系列影片 紀錄我們的創業生活以及遇到的大小事 ?嗨賴少年 生活ㄎㄧㄤ片 嗨賴少年的生活往往就是這麼樸實無華且枯燥 ?你為什麼要創業 每月一部系列專訪 訪問各行各業老闆的創業心路歷程 【Opulent 歐芙手作舒芙蕾】 瑞豐夜市營業時間： 每週五、六、日 18:30~23:00（賣完提早打烊） 排數8~9排不等, 每天營業位置都會發在IG和FB #訂閱我們的Youtube頻道在瑞豐夜市購買可以折10元喔 下午茶外送時間： 平日13:00~16:00 需提前在當日11:00以前到我們的網站預訂 嗨賴動態 #FB https://lihi.cc/Yj3jL 嗨賴生活 #IG: http://bit.ly/2RBMQcP 舒芙蕾下午茶訂購: https://www.highlight-store.com/
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r 累加 在 啟點文化 Youtube 的最佳貼文

啟點文化 By 啟點文化

2019-09-18 19:00:01 有 7,836 人看過 有 252 人喜歡
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以下為本段內容文稿：

曾經有一位學者，他同時也是美食、美酒的評論家。他的專業領域是神經科學、法律，跟美食；他的名字叫做「羅伯．高史坦」。

他做過一個實驗，他在幾個月之內，組織了全美各地17項「盲目品酒」的測試。他請超過500個人幫忙實驗，這裡麵包含葡萄酒的入門人士、試酒師跟酒商。

而高史坦的實驗，他用了523種酒，每一瓶酒的價格，從1.65美元到150美元不等；所以等級的差異是很大的哦！

品酒的時候呢，他用「雙盲實驗」，也就是喝酒的人和上酒的人，他們都不知道這裡面的酒，是哪一種酒？也不知道酒的價格！

每喝完一種酒，喝酒的人就要回答一個問題。這個問題是：「整體而言，你覺得這瓶酒喝起來怎麼樣？」

答案可以選擇「糟糕」，只有得到一分；「還好」，得到兩分；「不錯」，是三分；而最後是「很好」，是四分。

所有的品酒者，給所有的葡萄酒的平均分數是「2.2」，也就是比「還好」好一點而已。

那麼在這裡你會不會好奇？那些比較貴的酒，是不是能得到比較高的分數呢？簡單來說，結果就是「沒有」！

高史坦他發現喔，平均而言參加實驗的人，享受昂貴葡萄酒的程度，還些微的低於那些喝便宜的酒。

看到這個結論，他就很謹慎的指出，這些樣本裡面的專家，大概有12%的參與者，接受過某種的品酒訓練。

他們並沒有偏好比較便宜的酒，但是也沒有明顯的跡象表示出，他們偏好那些比較昂貴的酒。

這一個研究，如果用白話文來講，就是啊那些貴的酒跟便宜的酒，不管對於一般人，還是經過訓練的人；喝起來哦，如果在沒有其他，比如說看到包裝、看到標籤的前提底下，喝起來可能是沒差的哦！

那你回頭想想自己的經驗，你在買葡萄酒的時候，是不是有時候，會看這個瓶子上面的標籤有多漂亮？瓶身整體來看，是不是很高級？

是不是透過這些所謂的「外在訊號」，來評判這一支酒到底好不好？

然後，如果回到高史坦的研究，他說喔：「這似乎不是一個很糟糕的策略，還可以接受」！

因為至少你很容易就能區分不同的標籤，不像是瓶子裡面的東西；那些所謂的葡萄酒、那些液體，那麼難以辨別。

當我讀完這個實驗之後，就讓我想到心理學理面的「光環效應」。我們常常對很多事情的判斷，都不是那件事情的本質，而是它看上去的樣子。

比如說，我們會從一個人長相，來判斷這一個人的能力；從一個人的學歷，來看待這一個人是否做事能夠到位、判斷是否精準？

然而不管是「長相」還是「學歷」，它都只能夠證明那些表面上的事物。

可是麻煩的就是喔，如果換成是你，你沒有這些最豈碼的表面事物，供別人做評判；那麼你再好，別人也沒有機會能夠接受你。

好在啊，在「長相」這件事情，現在的時代的寬容度很高、多元性也很大。所以呢，不管是任何長相的人，只要你懂得基本的妝點自己，其實都還是可以凸顯出自己的價值。

然而除了長相之外，很多人就不斷、不斷的在自己身上，累加很多的「光環效應」。

比如說穿著啊、選擇最貴的手機啊、開最好的車啊…不管自己負擔得起，還是負擔不起！那當然還是有一些人，很努力的拿到各種的證照啊、學歷啊！

當我們就是活在一個，你無法避免「光環效應」的狀況底下，而這樣的「光環效應」，在我們的心理學，特別是「測驗方法」裡面。

我們就說喔，這是一種「表面效度」；也就是說這些呈現出來的訊號，都不足以直接證明，這一個人本質的能力跟條件。

就好像是葡萄酒用的罐子，跟它的標籤，實在是無法證明在那裡面的葡萄酒，是否真的為好酒。

然而在我們無法避免「光環效應」，或者是「表面效度」的狀況底下，如果你真要問我，我要「選擇」還是要幫自己妝點一下；我要「選擇」還是要讓自己看上去，是一個有價值的人。

那麼我可以「選擇」用什麼方式，去讓自己的「光環」亮一點呢？

要我來說啊，有一種非常好的「表面效度」，那叫做「堅持在一件有價值的事情上，並且不中斷」。

為什麼我會有這個感觸呢？因為我從2016年的12月，開始進行「一天聽一點」到現在；只要是不見紅的日子，你都聽得到我的聲音。

那麼如此這般堅持下來，我開始漸漸的有學生，會報名我的課程、會購買我的商品，他的原因就是在於他聽很久。

除此之外呢，我還聽過更有趣的說法，就叫做呢，他其實不是我的忠實聽眾，他只是覺得這傢伙，這一路以來還堅持到現在、還活下來了！

那他的東西可能有一點價值吧！於是就報了他的課程，無論是線上課，還是實體課。

所以從這一層意義來看，似乎我的堅持，就像是葡萄酒的包裝，跟那厲害的標籤。然而他得真正踏進教室，或者是真正進入線上課程的課堂裡，他才能夠知道，裡面的葡萄酒是否為好酒，不是嗎？

可是呢，透過這個例子，你不妨回頭看看自己，你有沒有在一些有價值的事情上面，真正的堅持下去呢？

這樣的堅持，我想能帶給你的，不止是「光環效應」跟「表面效度」；它是在你人生當中，點點滴滴刻畫出那最不可取代的自信跟實力。

就像是我們啟點文化的一位同仁～博全，他自己從去年就開始堅持「每天讀一點」，並且把他每天讀一點的東西，寫成文字、寫成文章分享給大家。

就這樣子日復一日的堅持到了現在，他所主導的【人際維基】的桌遊體驗會，也受到了很多朋友歡迎；甚至於有很多單位，直接指定邀約他，去幫他們帶【人際維基】的活動。

那有趣的地方就在這裡了，那些來參與「體驗會」，或者是邀約他去辦活動的人，其實在這之前，跟本都沒有看過他帶活動；甚至於，也沒有真正的認識他是誰，但為什麼會願意邀約他呢？

你想想看，是不是他堅持在一件有意義的事情上，並且讓別人相信，他是玩真的？

所以，我想「堅持」永遠是最好的表面效度。最起碼它說明了一件事，任何你的承諾，都會實踐到底。

希望能夠透過今天的分享，來幫助你開啟一些在你生命裡，值得堅持的事情，我是凱宇。

如果你喜歡我製作的內容，請在影片裡按個喜歡，並且訂閱我們的頻道。別忘了訂閱旁邊的小鈴鐺，按下去；這樣子你就不會錯過我們所製作的內容。

然而如果你對於啟點文化的商品，或課程有興趣的話，我們近期的實體課程，是在12月7號開課的【寫作小學堂】。

如同在我們今天的內容裡面提到的，我們的同事～博全。

他就是在去年，我們即將推出【寫作小學堂】之前啊，在我們的內部測試裡面，他完整的參與完【寫作小學堂】這一門課，於是開啟了他跟文字之間的關係。

我想不管你的工作還是生活，跟文字到底有沒有直接的關連；「書寫」這件事，都可以成為你生命當中最好的陪伴。

【寫作小學堂】會幫助你，透過文字書寫的歷程當中，漸漸的幫助你找到屬於自己的文字風格；讓「書寫」成為你生命當中最好的朋友！

在我錄音的這個時候，12月7號的名額也在倒數了；所以我很期待，你能夠把握這難得的機會。

這是我們今年的最後一期，錯過就要等到明年4、5月之後囉！很期待能夠在12月7號的教室裡見到你，謝謝你的收聽，我們再會。

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啟點文化

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【啟點文化】 致力於成人與溝通教育多年，深深理解自我成長是一輩子的事， 而心理學是靠近自己最簡單的入口。 我們相信所有改變的鑰匙已經掌握在你手中，只是有時候因為忙碌， 走著、走著就忘了留一點時間給自己，需要一點提醒與觸動。 於是，啟點文化製作一系列影/音頻內容，【一天聽一點】、【有聲書評】、【心理敲敲門】、【誰來作客】，幫助你遇見更好的自己。 現在，就加入我們吧！ 頻道介紹： 【一天聽一點】 喜歡心理學，卻沒空閱讀，或讀不懂專有名詞嗎？ 讓心理學家裘凱宇用淺顯易懂的語言，帶領你領略人性的奧妙與複雜， 無論經典的實驗、發人省思的故事， 你將發現心理學是一門既實用又有趣的科學， 想要學會時間管理、人際溝通、生涯發展、自我探索、創意思維⋯⋯， 歡迎收聽【一天聽一點】，用最少的時間，感受最豐富的心靈旅程。 【有聲書評】 真正的閱讀不只是藉由視覺的傳遞，而是通過心靈去感受、去理解。 由心理學家裘凱宇與諮商心理師楊嘉玲共同主持， 邀請你透過聆聽，體驗真心的交流， 讓《有聲書評》成為你認識世界的另一扇窗。 【心理敲敲門】 生命裡有各式各樣的煩惱，沒有人能給出終極答案， 但有人陪伴就有機會多認識自己一些。 由楊嘉玲心理師和陳怡璇劇作家共同對談， 透過心理學的角度，用有趣易懂的話語， 探討各種生活議題，無論是工作、感情、家庭、婚姻、親子、理財、溝通等，帶給你不同的發現。 讓【心理敲敲門】陪著你一起看社會、想自己、過生活、聊領悟！ 【誰來作客】 傳統教育無法滿足現代人大大小小的好奇， 每一個領域都有值得學習的專業與精神，但一天就只有24小時，該怎麼辦？ 沒關係，就讓【誰來作客】滿足你。 節目將邀請各界專家或知名人士， 例如全方位藝人曾寶儀、職場專家邱文仁、諮商心理師陳志恆⋯⋯， 透過深度訪談，異領域的探討，激盪出不同的火花與思維。 在人和人的分享中，看見創新，相信改變，為無限賽局的時代做好準備！ 想要跟上時代的浪潮，快來收聽【誰來作客】。 合作邀約請洽～[email protected]
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