你覺得自己是外向型、內向型，還是兩者皆非？ - 第1 頁

先釐清一下，外向不是指開朗，內向也不是指害羞。

內外向不是性格表徵，而是社交對這個人而言有多累。

外向的人往往在缺乏社交接觸的時候會有缺乏刺激、 ... 集團資訊關於我們集團介紹我們的團隊旗下媒體關鍵評論網everylittled.INSIDE運動視界Cool3c電影神搜未來大人物歐搜哇商益旗下節目多元服務Ad2Taketla拿票趣關鍵議題研究中心Cr.EDShareParty達思智能科技士奇傳播與我們合作內容行銷與廣告業務異業合作原創內容暨內容媒體業者合作加入我們新聞中心 2021/06/14,生活PhotoCredit:中央社方格子vocus方格子vocus致力於成為華文創作者的第一站，以多元模式創造價值，期望讓每位專注的創作者自在分享、交流，放送你的知識與想像。

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立即支持文：麟左馬先釐清一下，外向不是指開朗，內向也不是指害羞。

內外向不是性格表徵，而是社交對這個人而言有多累。

外向的人往往在缺乏社交接觸的時候會有缺乏刺激、無法充電的困境，而內向的人暴露在大量的社交刺激時，疲倦累積得很快。

但是「你是外向型還是內向型？」這個問題，是一個錯誤格式。

格式錯誤的問題會引導你回應錯誤的答案，甚至得到錯誤的思考方式。

值得重新理解一下，怎樣設想才不會被一個錯誤格式牽著鼻子走到連自己都不認得自己的地步。

尤其當你曾經有過：「我以為自己很外向，但很多時候又完全不是這樣，覺得自己很矛盾」這情況？矛盾的不是你，是內向型和外向型人格這個錯誤的分法。

「你是內向型還是外向型？」這個問法，先入為主把人分成非此則彼。

抽換一下名詞：你是胖子還是瘦子？這個問法能誘導你覺得自己不健康，因為只提供不屬於健康指標的選項，接下來就可以推薦產品給你了。

但我們心裡都知道，在過重和過輕之間有很多很多普通的正常人。

不屬於某一個典型，才是常態。

又或者說，只用典型來分類人類，真的很變態。

光譜敘事有一個流行的想法是：我們都落在光譜的某一個位置上。

作者提供Ａ屬於5.5分內向、1.5分外向；Ｂ大約有1.5分內向、5.5分外向。

用光譜這種具有連續性的框架，比非黑即白的敘事方式，解釋力好多了。

至少一個常常內向的人，感到需要社交的時刻，也不會有自己背叛自己的矛盾感。

理解到自己身上有兩個相對的面向並存，會比分類自己「是」哪一種既有的類型，得到更大的平靜。

但這兩個相對的面向如何並存？我們也不是每時每刻都落在兩分內向、五分外向的比例上。

有的時候我們人來瘋，有的時候我們耍自閉，更多時候我們看人臉色，決定現在要積極介入談話還是在牆邊當壁花。

我們也許有不同比例的內、外向性，但也不恆定。

我們幾乎都有社交倦怠的時刻，需要絕對的獨處來恢復，因為一直判斷別人的意思和依此反應實在是很累人。

同時，我們也都有需要有人傾聽，想要對世界宣佈什麼的時刻。

想要社交的時刻愈多，就愈外向；想要逃離社交的時刻愈多，就愈內向，對吧？ 其實每個人都有屬於外向的時刻，也有屬於內向的時刻。

我們也許不是「哪一種」人，而是處於什麼狀態。

我們都會需要獨處，也都會需要社交，或多或少而已。

光譜這個理解模式在此，對現象的解釋力變得很不足。

光譜跨度光譜的優點在漸進式，沒有一個明確得要命的典型來讓自己裡外不是人。

但光譜這個比喻下，就算你在光譜上找出自己的定位，也常難以明白為什麼自己此時此刻會這樣，我為什麼起伏這麼大？因為每個人對社交過度、社交不足的耐受力，也有範圍差別。

就像有人怕熱、有人怕冷，有人既怕熱也怕冷，有人既不怕熱也不怕冷。

如果我們容許一個人的內／外向性特質，不是在光譜的一個點上，而是光譜的一段範圍內，解釋力就會比較高。

作者提供我要們定義的對象，甚至特質，往往不只是一個孤星般的單點。

人通常不會是一個狹窄定義可以規範的對象，這個模型擴張可以幫助我們理解自己有一段跨度範圍。

從這裡到那裡，都是你的守備範圍，都是你。

你不是有多外向或有多內向，而是可以多缺乏社交刺激，或者能接收並反應多少社交刺激。

去伴侶的朋友聚會上，你多常需要往角落縮？或者能不能自在到與陌生人暢聊？但因為疫情，在家裡關久了，對社交的需求好像也跟本來以為的自己不一樣了。

一向活潑、社交生活超旺盛的人，發現自己靜靜待著不跟任何人接觸，相當安適。

覺得自己是內向阿宅的人，長期社交隔離下來，也可能感到自己跟世界、跟生命都愈脱愈開，又要怎解？我們都有自己的跨度做為社交彈性，但這彈性好像有個限度。

適應彈性回到內向性和外向性的定義上：社交需求和社交疲乏。

有些人能夠承受很孤立的環境，但社交場合也能應付自如，說起來社交曝光量的耐受性範圍很寬，但是待不久，一陣子就需要場景轉換。

有些人不能太孤單，也對一次面對很多人的會議或公開演說感到緊張無比，往往承受不住，但一旦適應，倒可以持續下去。

每個人都會有需要社交刺激，也需要抽離社交的時刻，對這時間的長短，也有耐受性的差異。

社交曝光量，和社交密度的耐受性，每個人彈性還是不同。

我們會跟人玩瘋了一陣，需要冷靜一會兒；也有人默默完成自己的進度後，從山洞裡出來想找人講講。

下圖的「適應彈性」，加上時間這個向度，對我們現實生活中的外向性和內向性實際上怎麼展現，解釋力更完備。

作者提供在耐受時間長度上，乘以社交曝光量的強度，我們更可以精確描繪「在甚麼條件下，這個人能有多少內/外向性的表現。

」內／外向性的表徵，就和影響它的主要因素互動連結，不只從這個人身上，還從外在環境找出影響要素。

發展到最後一張圖，雖不能說已經完整了解一個人身上的內向性和外向性怎麼呈現。

但是從二分法到這裡，是一段很清晰的認知成長。

我們對一個人的社交容受度，從一個非黑即白的模式，進步到有程度之別。

再從不同的程度拉成不同的跨度，就有了從點到線的比例關係。

在線上多添一個維度，展開一整個面，把時間列入考量，就可以從整塊分布的形狀，看出兩個條件地相互影響下，狀態會動態調整它的耐受度彈性。

這還只是視覺化的手法能完成的思考輔助。

這一系列的推論演進，能讓你提升對現象的解釋力 12»全文閱讀不想分頁？試試看我們的新服務猜你喜歡最新發展：你習慣「把委屈往肚裡吞」嗎？有話不說，並非真正的和諧6月前歷經一年半美國疫區生活．我的「居家防疫實務」經驗談11月前Tags：疫情防疫封城隔離內向外向連續帶光譜武漢肺炎新冠肺炎COVID-19More... Sponsored2022/06/06,科技廣編企劃由關鍵評論網媒體集團《業務團隊》製作，由各品牌單位贊助。

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立即支持HPC（high-performancecomputing）指的是高效能運算。

對一般人而言，只是科技發展的專有名詞，對GARAOTUS首席策略長張祐誠博士來說，HPC卻像無限寶石手套，只要一個串連彈指，就可能為台灣打造另一座護國神山。

當理解他的思維，就知道這不是空談。

張祐誠博士早期在牛津大學研讀的是醫學工程，從求學階段，產業發展與數據運用就整合在一個腦袋。

他很早就意識到，產業升級不能自己做自己的，沒有數據與運算力，產業絕對無法前進。

高速運算技術，協助各產業加速轉型 從傳統生產流程、電腦跑圖、3D列印、虛擬世界物件運作、人臉辨識、自動駕駛、元宇宙系統等，若沒有具備「超級運算力」HPC元素，所有的科技發展都可能只是紙上談兵。

張祐誠博士畢業於英國牛津大學，早期在工研院、資策會和台灣大型教學醫院從事生醫資訊的相關研究，主持過多項大型跨國研發專案，並擔任政府多個部會的專家委員；之後選擇進入產業端服務，不僅在全球前百大科技製造業擔任要角，也在國際投資機構擔任專家顧問，在產、官、學、研各領域均累積了豐厚經歷。

他認為，台灣的半導體、電子及生醫科技領域，在國際上交出了傲人的成績單；然而，台灣長年在各行各業所累積的豐富數據資料，卻由於沒有具規模的國際軟體廠商能夠落地運用，以致現階段這些數據尚未能轉化為真正的產業價值，非常可惜。

因此，如何讓GARAOTUS扮演帶動產業數位轉型的角色，透過深厚的HPC技術功底延展出更多的產業應用，將是他帶領GARAOTUS的重點。

思維改變加上產官學研高度整合，將成為邁向國際的碁石 資策會曾提出高速運算是台灣半導體未來成長的主要驅動力，他更進一步解釋，各產業不論是國際或是中小企業，都必須透過數據科技才能帶來更大的成長。

張祐誠博士認為，高速運算是數位轉型的最重要能源，未來所有的數據都會轉化成企業營運的決策判定，企業既然有高速運算需求，為何不能成為一種產業與商業模式？最主要的原因，就是思維。

「高速運算絕對能幫助台灣走出半導體、生技以外的第三條路。

」 他說明：政府及產業在提升產業發展同時，需更關注「商業模式」的重要性。

「就像水車系統，當有水（經費）注入就可以轉動，但不能沒有水就停擺。

」他在這幾年帶新創團隊的經驗中，不斷灌輸團隊這樣的思維，如果沒有源頭，就要自己創造電力。

高速運算技術力就是這樣的「電力」，也就是所有產業轉動起來的關鍵。

「從IT（資訊科技）到DT（數據科技），不論各行業、商業行為、生活模式都與這股浪潮息息相關。

」他點出，理解這股浪潮的人，就知道透過數據科技的搜集與分析運算，才是改善商業模式與生活的最關鍵動力。

從IT到DT，關鍵在於「運算力能無痛交付到終端使用者手上」 早期高速運算考量的是硬體、軟體如何達到最佳效能以及平行化，但這些技術發展已純熟，「若要繼續往終端使用者推進，就必須要把運算力無痛交付到使用者。

」 就技術發展進程來說，高速運算已推進到使各產業在不同工作流程中都能夠運作順暢的容器法（Container）、容器編排（ContainerOrchestration）。

張祐誠博士指出，這仍不是企業產業升級或改善流程的最佳解決方案。

目前產業升級面臨的最大問題，就是如何在軟硬體架構健全下，在應用層的服務能夠為各領域產業，所需的應用做客製化的發展。

高速運算存在的重要價值，應該是要把運算力技術與終端使用者需求做連結。

以醫療影像AI判讀來說，如果醫生希望分析病人的病理圖像資料來優化醫療方向，以目前實務上的狀況來說，必須先要有一個完整的資訊團隊來處理高速運算所需的軟硬體問題，但並不是每位醫生都能有這樣的團隊支援，也就是說HPC的運算力並沒有真正傳遞到想要使用的人手上。

「高速運算技術的應用若無法運用到終端使用者身上，改善醫療品質、數位轉型這些狀況會較難達成。

」 高速運算技術也必須與時俱進。

張祐誠博士說明，以AI運用來說，純數字的運算相當簡單，但隨需求演進，現在不僅有更多圖像，還有「聯邦式學習」（FederatedLearning)）的趨勢演變。

舉例來說，以前若需集結多家醫療院所資料，必須由各別院將資料繳出，上傳到「中心」運算。

但醫療領域的影像判讀需求越來越大，如果以傳統方式讓大量的影像直接上傳到所謂的中心電腦，經常會因為網路頻寬問題而造成上傳失敗。

未來HPC的發展會走向去中心化，由許多中型的HPC在local端形成的協作運算網路取代中心化的超大型HPC，協助local端蒐整自有資料做成模型，再去上傳到中心做整合，以醫院的例子就是把自身院所的數據拋到內部伺服器運算，當做出屬於自己院所的數據小模型，之後再上傳公有雲端成為一個大的模組。

而金融領域的區塊鏈也是這樣的概念，虛擬貨幣是運用多個中型運算的核心做為節點，再依各節點的協作形成驗證共識，以張祐誠博士的觀察「未來在各產業中，所謂的『去中心化』發展會越來越明顯。

」 帶領全球HPC技術領先團隊，準備扭轉台灣產業 而GARAOTUS這個2021年獲頒亞洲企業組織的IIA國際創新獎、也是首家以HPC技術獲得肯定的企業，身為首席策略長的張祐誠博士，要如何帶領團隊？ 靠著深厚的AI雲端服務和HPC專業技術，GARAOTUS不論是在硬體技術與軟體服務均游刃有餘，前幾年在基因醫療領域，新的次世代定序標準製程，讓基因醫療能更快驗證預測結果，香港中文大學的生命科學發展領域也導入研究；此外，2020年更打進印度地區，為全球首屈一指的大型醫療實驗室，提供重大疾病的解決方案。

除了在醫療領域以外，GARAOTUS的解決方案也在大氣模型預測以及及災害防治等方面，都有著顯著發展。

GARAOTUS在發展之初，就已經打破傳統思維，注入HPCasaService的概念，已經創新的模式，除此之外，身為首席戰略官，張祐誠博士將帶領GARAOTUS前進的重要任務之一，即是主動連結客戶（夥伴）的需求，並共同建置生態系統。

因此，GARAOTUS接下來的重點發展是與七大產業別共同協作，除了原來的醫療基因領域，還包括環境（石油探勘、氣候）、傳統製造商、半導體、能源、金融、零售。

張祐誠博士解釋，GARAOTUS會以既有的IaaS、PaaS硬體與軟體服務基礎，向上發展SaaS層來銜接各產業領域，提供各領域專業模組解決方案。

連結七大產業領域，打造全新商業模式 身為引領產業潮流的先驅，GARAOTUS希望提供企業長期解決方案，不只是在技術面，更希望提供各產業別的工作流程解決方案，並以co-develop方式創造出生態系統。

「GARAOTUS未來也會成為一個平台角色，提供不同的解決方案模組，平台會開放與合作夥伴共同擁有。

」這七大領域合作對象都是戰略夥伴，一起共享商業模式。

「透過GARAOTUS既有的運算力基礎，在與這些領域的整合當中找出生態系統的商業模式，就能協助產業的真正轉型。

」就像水車系統一般，找到模式就能夠自動運轉。

張祐誠博士認為，數位轉型是一個持續性的過程，最初HPC是研究單位的小眾在使用；但當DT時代來臨，運算力已經躍升為重要指標。

HPC不侷限於學術單位研究，而是深入至各行各業在思考商業模式上，同時必須落實到對終端使用者才有意義。

「這股浪潮才正興起，未來十幾年絕對還有很大的市場發展空間。

」在創新團隊首要具備平台思維與國際觀，未來會持續網羅各產業領域專家，技術面持續深化在SaaS在前端以較彈性的架構來銜接各產業端需求的夥伴，期許成為客戶拓展亞太地區市場的最佳後盾。

張祐誠博士強調，未來的世界充滿智慧、運算；產業要轉型升級，已無法埋頭自己做自己的。

他期望HPC在未來的發展不是封閉式，而以平台概念共享讓產業、企業都能有效運用資源；在技術面上能夠簡化像瀏覽網頁一樣簡單，不用IT人員也能快速處理。

「在這個被數位空間包圍的生活，運算力是最重要的『能源』。

張祐誠博士期望產業在升級發展的同時，都能夠找到最好的方式將運算力發揮到百分之百。

」相信這不僅帶動企業發展，也是讓台灣邁向具備國際競爭力的重要發展方向。

本文章內容由「GARAOTUS」提供，經關鍵評論網媒體集團廣編企劃編審。

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