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英法千年恩仇錄之「海王星」爭霸戰

物理雙月刊_96
・2016/11/22 ・5162字 ・閱讀時間約 10 分鐘 ・SR值 515 ・六年級

文/高崇文|中原大學物理系教授

上次提到當年英法兩國為了爭奪海外殖民地,先後蓋起天文台,目的都是為了繪製更精確的航海圖,好讓自己的艦隊能在海上發威。七年戰爭(1756 – 1763)大英帝國大獲全勝,法國在巴黎和約中被迫割讓整個加拿大給英國,並撤出印度,英國搖身一晃,成了海外殖民地的霸主。然而福禍相倚,英國把戰爭的開銷轉嫁在北美殖民州身上,引起了當地居民的不滿。就在七年戰爭之後 13 年,北美十三州就爆發獨立戰爭。法國出人出錢,硬是要讓英國痛失一個重要的殖民地。只是高昂的戰爭費用卻讓法國政府差點破產,狗急跳牆,胖路易把腦筋轉到享有不必繳稅的貴族與僧侶頭上,不料擦槍走火,爆發了大革命!

法國大革命爆發後,英國收容了一堆貴族,更成了法國最死硬的敵人。拿破崙為了扳倒英國這個宿敵,搞出史上極惡的大陸封鎖令,想要對英國進行全面性的經濟封鎖,結果為了懲罰偷偷跟英國眉來眼去的俄羅斯,拿破崙霸氣揮軍俄國,卻遭到毀滅性的打擊。拿破崙雖然一度退位被放逐到厄爾巴島,卻又奇蹟式地溜回巴黎,展開百日天下,最終還是飲恨滑鐵盧,敗在威靈頓指揮的英荷普聯軍之下。

英國跟法國一路從陸地打到海上,後來居然打到天上去了!這是怎麼回事哩?請聽我慢慢道來:

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自從 1781 年天王星被發現後,第一個計算天王星軌道的是芬蘭(當時是瑞典王國的一部份)出身的天文學家萊克塞爾(Anders Johan Lexell),他是大數學家歐拉(Leonhard Euler)的關門弟子。萊克塞爾發現天王星的軌道與牛頓重力理論計算的結果有所出入,當時他猜想似乎天王星是受到太陽系其它更遠方不知名星體的影響。不過當時行星之間的重力效應還無法很精確地被掌握,所以他無法更進一步去探究。

由於計算天王星的軌道,開啟了後續一連串找尋新行星的過程。圖/wiki
由於天王星軌道的計算,開啟了後續一連串找尋新行星的過程。圖/wiki

天體力學在號稱「法蘭西的牛頓」的拉普拉斯(Pierre-Simon marquis de Laplace)手中逐漸臻於完備,四十年後,曾擔任拉普拉斯助手的法國天文學家布瓦(Alexis Bouvard)將天王星軌道的計算結果做成完整的表,加以出版。可是天王星被觀測到的位置與布瓦的計算結果依然不一致。當時布瓦不得不猜想誤差可能來自於天王星受後方某個未被人類發現的新星球吸引的效應。他在隔年成為巴黎天文台的台長,一直到 1843 年他以高齡七十五歲為止,但是他沒有展開搜索新行星的計畫。

他的繼任者阿拉戈(Dominique François Jean Arago)倒是對這個問題深感興趣,所以在 1845 年他鼓勵當時法國最能算的勒維耶(Urbain Jean Joseph Le Verrier)去研究這個問題。勒維耶手腳奇快,十一月就提交一篇論文到法蘭西科學院,到了隔年的六月一日,他提出第一次對「新行星」位置的預測。

勒維耶萬萬沒想到的是,就在一水之隔的英國,有一個他素未謀面的年青科學家也正在研究同一個問題,他就是亞當斯(John Couch Adams)。早在 1843 年他在劍橋就開始思考如何從天王星軌道的異常,來反推「未知新行星」的質量與軌道。記錄顯示當時的劍橋天文台台長查理斯(James Challis)曾向皇家天文學家兼格林威治天文台台長艾里(George Biddell Airy)爵士索取天王星的觀測資料,就是應亞當斯的要求。

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問題是亞當斯是個害羞、不善交際、而在工作上卻是個吹毛求疵的完美主義者,所以他在什麼時候算到哪個地步,全都沒公開,這個習慣後來讓整樁事件成了一宗「羅生門」。查理斯對尋找新行星似乎不太熱衷,他的看法是這是件吃力卻未必有收獲的苦差事。 而亞當斯與艾里爵士之間的信件也顯示亞當斯並沒有詳述他的計算,艾里爵士想來也是一頭霧水。雖然亞當斯曾在 1845 年 10 月 21 日拜訪艾里爵士,主人不在家,亞當斯只留下一份與天王星軌道相關的手稿就走了。由於手稿寫得語焉不詳,艾里爵士曾經寫信給亞當斯請他解釋清楚他的計算,然而亞當斯卻一直沒有回信。這種奇怪的舉動也許讓艾里爵士對整件事有所保留吧。更何況,身為格林威治天文台台長,他也是忙得不可開交,記錄顯示當時他在處理天文台員工涉入一起亂倫謀殺案,同時迎接他第七個小孩的誕生呢!

亞當斯(John Couch Adams, 1819-1892)圖/By Unknown - http://www.york.ac.uk/depts/maths/histstat/people/adams.gif, Public Domain, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=1182441
亞當斯(John Couch Adams, 1819-1892)圖/Public Domain, wikimedia commons.

雖說公私繁忙,艾里爵士在 1846 年 6 月 23 日得知勒維耶的第一個預測後,馬上想起亞當斯的工作,六天後他在格林威治天文台的 Board of Visitors 的會議上提到這件事情。

話說 Board of Visitors 是什麼呢?算是格林威治天文台的一個監督單位,成立於 1710 年,第一任主席是誰呢?就是跟第一任皇家天文學家佛蘭斯蒂德(John Flamsteed)有深仇大恨的牛頓,因為他是當時的皇家學會主席!不過到了艾里爵士的時候,Board of Visitors 比較像是格林威治的一個諮詢單位。7 月 9 日艾里爵士正式要求查理斯尋找新行星。而查理斯在 7 月 29 日終於開始做這件他眼中的苦差事。幸運之神正在朝他猛眨眼,可惜他不解風情,大好機會就這麼隨風而逝……。

巴黎天文台由於缺乏適當的儀器無法配合,所以勒維耶改進他的計算後,在 8 月 31 日提出第二次的預測,便將結果寄去給柏林天文台的天文學家伽勒(Johann Gottfried Galle),勒維耶的信 9 月 17 日從巴黎發出,伽勒在六天後收到,當夜凌晨伽勒跟他的學生德亞瑞(Heinrich Louis d’Arrest)就找到新行星了!位置就在勒維耶預測的位置一度以內!伽勒馬上回信給勒維耶告訴他:「在你算出來的位置上真的有一顆行星!」(the planet whose place you have really exists)。大喜過望的勒維耶馬上寫信給各大天文台,並建議新行星取名為「海王星(Neptune)」,以希臘神話的海神波塞頓(Poseidon)手上的三叉戟 為象徵符號。十月五日他正式向法蘭西科學院宣佈這項成就,舉國為之歡騰。

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觀察到海王星的新伯林天文台 New Berlin Observatory。圖/ Wikimedia Commons
觀察到海王星的新伯林天文台 New Berlin Observatory。圖/ Wikimedia Commons

而聽到這個消息的查理斯這時才發現,自己在 8 月 8 日與 12 日已經看到「新行星」,卻將它視為一般恆星,只能扼腕長嘆。當時艾里爵士正在歐洲度假,等他 10 月 11 日回到英國才發現自己已經身陷風暴,一場爭奪新行星的筆戰已經開打了。

在他人還在歐洲的時候,赫歇爾(John Herschel,天王星發現者 William Herschel 的兒子,本身也是傑出的天文學家,同是也是格林威治天文台的 Board of Visitors 的成員)在期刊 Athenaeum 登出一篇文章,不僅提到柏林天文台發現新行星的消息,還提到亞當斯的計算以及查理斯的搜尋。文中暗示勒維耶與亞當斯的工作是平行的。所以當艾里爵士向勒維耶恭賀時,卻收到勒維耶怒氣沖沖的回信,他表示自己對亞當斯的工作一無所悉,而且他質疑為何亞當斯為何從來不曾發表任何相關的著作。

其實不止是赫歇爾,連查理斯與格林威治天文台的格萊舍(James Glaisher)也都對外投書陳述類似的內容。這讓法蘭西的學界相當不開心,甚至連「英國佬要偷咱們的新行星」這種話都出來了。當時英法的報紙還出現諷刺畫,一場尋找新行星的科學壯舉變成兩個世仇的口誅筆伐,稱之為「海王爭霸戰」毫不為過。

查理斯在 10 月 15 日在期刊 Athenaeum 投書,他承認在亞當斯給他的預測範圍內(亞當斯給的範圍有二十度之多)他的確在 8 月 4 日與 12 日都看到了新行星,但他疏於比較星表,沒有在當時了解到,看到的是行星而非恆星。所以他認為英國還是第一個「發現」新行星的國家,所以有資格為新行星命名,他還建議把新行星命名為 Oceanus。

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其實早在 10 月 5 日法蘭西科學院開會時,巴黎天文台台長阿拉戈甚至主張把行星命名為「Le Verrier」!而當事人勒維耶雖然之前建議採用 Neptune,似乎也心中竊喜,想來變為一顆星是難以推辭的殊榮吧。再加上原先真正的發現者伽勒主張的 Janus(羅馬的雙面門神,因為「新行星」守在太陽系的門口),一共有四個名字了!最後在巴黎的經度局(Bureau des Longitudes)決定採用 Neptune,而英國皇家學會也把該年度的 Copley 獎章頒給勒維耶, 完全沒提到 Adams。看來英國佬認輸了。

嘿嘿,妙就妙在隔了兩年亞當斯還是得了 Copley 獎章,理由呢?海王星!而原本表示勒維耶是新行星發現者無可置疑的艾里爵士,也改口在 11 月皇家天文學會上公然將勒維耶與亞當斯兩人的成就相提並論。英國人果然不容易低頭認輸呀。

Urbain Le Verrier (1811-1877).圖/ Wikimedia Commons
Urbain Le Verrier (1811-1877)圖/ Wikimedia Commons
Johann Gottfried Galle (1812-1910)圖/Wikimedia Commons
Johann Gottfried Galle (1812-1910)圖/Wikimedia Commons

這場爭霸戰後最大的輸家首推查理斯,英國大眾指責他蹣頇無能,把大好機會白白讓給法國人。而艾里爵士也是滿臉全豆花,被批評是目光短淺,官僚心態,(話說發現新行星的確不是格林威治天文台的業務)。年輕的亞當斯對這兩位長者以及勒維耶倒是都不曾口出惡言。而經過這場海王爭霸戰之後,他的聲名鵲起成為家喻戶曉的名人。算是這場紛爭的贏家。而勒維耶與伽勒原本開心地成就一樁大事,半路卻殺出程咬金,硬生生要搶去半個功勞,真是無妄之災。伽勒為人謙遜,總是將新行星的頭銜推給勒維耶,後來他得享高壽九十八,想來是他好人有好報吧!

八年之後亞當斯又掀起另一場英法之爭。之前在阿文開講第一集曾提過,當年為了解釋月球的長期加速,拉普拉斯曾有過重力傳播速率是有限的想法。但是在 1786 年他發現月球繞地軌道的離心率會因攝動而改變,進而使月球的切線速度增加。他的計算解釋了整體的效應,似乎解決了這個難題。然而,亞當斯在 1854 年重新檢查拉普拉斯的計算,竟然發現其中有誤:拉普拉斯以地球軌道離心率的變化為基礎的說法只能夠解釋約一半的月球加速。這發現引起英法天文學家持續數年的尖銳爭議,像勒維耶馬上反對亞當斯的做法。可是最終包括德勞奈(Charles-Eugène Delaunay)等專家最後都接受了亞當斯的結論。

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那麼另一半的月球加速是怎麼回事?後來德勞奈與費雷爾(William Ferrel)各自獨立提出解答。原來地球自轉由於潮汐作用而逐漸趨緩,而月球的運行速度的歷史紀錄是以地球自轉一周的日為單位來記錄,所以造成所謂的「月球加速」。亞當斯因為這項成就獲頒皇家天文學會金質獎章,而兩年後勒維耶也得到同一個獎章,而頒獎人呢?呵呵!正是時任皇家天文學會主席的亞當斯!真是有緣,不是嗎?

地球自轉由於潮汐作用而逐漸趨緩,而月球的運行速度的歷史紀錄是以地球自轉一周的日為單位來記錄,所以造成所謂的「月球加速」。圖/wiki
地球自轉由於潮汐作用而逐漸趨緩,而月球的運行速度的歷史紀錄是以地球自轉一周的日為單位來記錄,所以造成所謂的「月球加速」。圖/wiki

勒維耶後來嘗試以水星進動的異常為理由主張有一顆更靠近太陽的行星,連名字都取好了叫 Vulcan 星!(星艦迷航記的編劇八成是學天文的!) 水星進動異常後來被廣義相對論漂亮地解釋了。所謂 Vulcan 星自然成了明日黃花。勒維耶在 1854 年接替阿拉戈成為巴黎天文台台長,但是他人緣奇差,1870 年台長一職改由德勞奈接手,但是兩年後德勞奈不幸在一場船難中罹難,所以他又回鍋當上台長,直到 1877 年過世為止。他真是個幸運兒!

這場海王爭霸戰似乎就此收場,然而在 1998 年在智利有一位天文學家艾根(Olin Jeuck Eggen)過世後,在他的遺物中居然出現失蹤的「海王星檔案」。這些檔案據信是艾根任職格林威治天文台時順手牽羊、據為己有。經研究後,英國記者科勒斯特姆(Nicholas Kollerstrom)宣稱當年亞當斯的計算,根本不足以讓查理斯找到新行星。是耶?非耶?尚待澄清。

科勒斯特姆由於否認納粹大屠殺,在英國早已聲名狼藉,所以也許需要有人做更持平的研究。諷刺的是後人發現,不但赫歇爾(John Herschel)早在 1830 年就看到海王星,甚至連伽利略在 1612 年的記錄都可以找到海王星的蹤跡!只是無人識得這顆八星等的黯淡小星,居然是咱們太陽系的手足。1989 年,美國太空總署發射的旅行家二號飛越海王星,我們才第一次近距離看到這顆外觀是藍色的美麗星球,相較於世間無謂的喧囂爭吵,海王星要美麗許多,您說是嗎?

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旅行家二號,第一艘造訪天王星跟海王星的太空飛行器。圖/Wikimedia Commons
旅行家二號,第一艘造訪天王星跟海王星的太空飛行器。圖/Wikimedia Commons
旅行家二號所拍攝到的海王星照片。圖/Wikimedia Commons
旅行家二號所拍攝到的海王星照片。圖/Wikimedia Commons

38卷10月號封面

 

本文轉載自物理雙月刊》 38 卷 2016 年 10 月號,更多文章請見物理雙月刊網站

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物理雙月刊_96
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「融合蛋白」如何全方位圍剿狡猾癌細胞
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/11/07 ・5944字 ・閱讀時間約 12 分鐘

本文與 TRPMA 台灣研發型生技新藥發展協會合作,泛科學企劃執行

我們知道癌症是台灣人健康的頭號公敵。 為此,我們花了很多時間介紹最新、最有效的抗癌方法之一:免疫療法

免疫療法中最重要的技術就是抗體藥物。科學家會人工製造一批抗體去標記癌細胞。它們就像戰場上的偵察無人機,能精準鎖定你體內的敵人——癌細胞,為它們打上標記,然後引導你的免疫系統展開攻擊。

這跟化療、放射線治療那種閉著眼睛拿機槍亂掃不同。免疫療法是重新叫醒你的免疫系統,為身體「上buff (增益) 」來抗癌,副作用較低,因此備受好評。

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但尷尬的是,經過幾年的臨床考驗,科學家發現:光靠抗體對抗癌症,竟然已經不夠用了。

事情是這樣的,臨床上醫生與科學家逐漸發現:這個抗體標記,不是容易損壞,就是癌細胞同時設有多個陷阱關卡,只靠叫醒免疫細胞,還是難以發揮戰力。

但好消息是,我們的生技工程也大幅進步了。科學家開始思考:如果這台偵察無人機只有「標記」這一招不夠用,為什麼不幫它升級,讓它多學幾招呢?

這個能讓免疫藥物(偵察無人機)大進化的訓練器,就是今天的主角—融合蛋白(fusion protein)

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融合蛋白(fusion protein)/ 圖片來源:wikipedia

融合蛋白是什麼?

免疫療法遇到的問題,我們可以這樣理解:想像你的身體是一座國家,病毒、細菌、腫瘤就是入侵者;而抗體,就是我們派出的「偵察無人機」。

當我們透過注射放出這支無人機群進到體內,它能迅速辨識敵人、緊抓不放,並呼叫其他免疫單位(友軍)一同解決威脅。過去 20 年,最強的偵查機型叫做「單株抗體」。1998年,生技公司基因泰克(Genentech)推出的藥物赫賽汀(Herceptin),就是一款針對 HER2 蛋白的單株抗體,目標是治療乳癌。

這支無人機群為什麼能對抗癌症?這要歸功於它「Y」字形的小小抗體分子,構造看似簡單,卻蘊藏巧思:

  • 「Y」 字形上面的兩隻「叉叉」是敵人偵測器,能找到敵人身上的抗原特徵,並黏上去,稱為抗體結合區「Fab 區域」。
  • 「Y」 字形的「尾巴」就是我們說的「標籤」,它能通知免疫系統啟動攻擊,稱為結晶區域片段「Fc 區域」。具體來說,當免疫細胞在體內巡邏,免疫細胞上的 Fc 受體 (FcR) 會和 Fc區域結合,進而認出病原體或感染細胞,接著展開清除。

更厲害的是,這個 Fc 區域標籤還能加裝不同功能。一般來說,人體內多餘的分子,會被定期清除。例如,細胞內會有溶酶體不斷分解多餘的物質,或是血液經過肝臟時會被代謝、分解。那麼,人造抗體對身體來說,屬於外來的東西,自然也會被清除。

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而 Fc區域會與細胞內體上的Fc受體結合,告訴細胞「別分解我」的訊號,阻止溶酶體的作用。又或是單純把標籤做的超大,例如接上一段長長的蛋白質,或是聚乙二醇鏈,讓整個抗體分子的大小,大於腎臟過濾孔的大小,難以被腎臟過濾,進而延長抗體在體內的存活時間。

偵測器(Fab)加上標籤(Fc)的結構,使抗體成為最早、也最成功的「天然設計藥物」。然而,當抗體在臨床上逐漸普及,一個又一個的問題開始浮現。抗體的強項在於「精準鎖定」,但這同時也是它的限制。

「Y」 字形上面的兩隻「叉叉」是敵人偵測器,能找到敵人身上的抗原特徵,並黏上去,稱為抗體結合區「Fab 區域」/ 圖片來源:shutterstock

第一個問題:抗體只能打「魔王」,無法毀掉「魔窟」。 

抗體一定要有一個明確的「標的物」才能發揮作用。這讓它在針對「腫瘤」或「癌細胞本身」時非常有效,因為敵人身上有明顯標記。但癌細胞的形成與惡化,是細胞在「生長、分裂、死亡、免疫逃脫」這些訊號通路上被長期誤導的結果。抗體雖然勇猛,卻只能針對已經帶有特定分子的癌細胞魔王,無法摧毀那個孕育魔王的系統魔窟。這時,我們真正欠缺的是能「調整」、「模擬」或「干擾」這些錯誤訊號的藥物。

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第二個問題:開發產線的限制。

抗體的開發,得經過複雜的細胞培養與純化程序。每次改變結構或目標,幾乎都要重新開發整個系統。這就像你無法要求一台偵測紅外線的無人機,明天立刻改去偵測核輻射。高昂的成本與漫長的開發時間,讓新產線難以靈活創新。

為了讓免疫藥物能走向多功能與容易快速製造、測試的道路,科學家急需一個更工業化的藥物設計方式。雖然我們追求的是工業化的設計,巧合的是,真正的突破靈感,仍然來自大自然。

在自然界中,基因有時會彼此「融合」成全新的組合,讓生物獲得額外功能。例如細菌,它們常仰賴一連串的酶來完成代謝,中間產物要在細胞裡來回傳遞。但後來,其中幾個酶的基因彼此融合,而且不只是基因層級的合併,產出的酶本身也變成同一條長長的蛋白質。

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結果,反應效率大幅提升。因為中間產物不必再「跑出去找下一個酶」,而是直接在同一條生產線上完成。對細菌來說,能更快處理養分、用更少能量維持生存,自然形成適應上的優勢,這樣的融合基因也就被演化保留下來。

科學家從中得到關鍵啟發:如果我們也能把兩種有用的蛋白質,「人工融合」在一起,是否就能創造出更強大的新分子?於是,融合蛋白(fusion protein)就出現了。

以假亂真:融合蛋白的HIV反制戰

融合蛋白的概念其實很直覺:把兩種以上、功能不同的蛋白質,用基因工程的方式「接起來」,讓它們成為同一個分子。 

1990 年,融合蛋白 CD4 免疫黏附素(CD4 immunoadhesin)誕生。這項設計,是為了對付令人類聞風喪膽的 HIV 病毒。

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我們知道 T 細胞是人體中一種非常重要的白血球。在這些 T 細胞中,大約有六到七成表面帶有一個叫做「CD4」的輔助受體。CD4 會和另一個受體 TCR 一起合作,幫助 T 細胞辨識其他細胞表面的抗原片段,等於是 T 細胞用來辨認壞人的「探測器」。表面擁有 CD4 受體的淋巴球,就稱為 CD4 淋巴球。

麻煩的來了。 HIV 病毒反將一軍,竟然把 T 細胞的 CD4 探測器,當成了自己辨識獵物的「標記」。沒錯,對 HIV 病毒來說,免疫細胞就是它的獵物。HIV 的表面有一種叫做 gp120 的蛋白,會主動去抓住 T 細胞上的 CD4 受體。

一旦成功結合,就會啟動一連串反應,讓病毒外殼與細胞膜融合。HIV 進入細胞內後會不斷複製並破壞免疫細胞,導致免疫系統逐漸崩潰。

為了逆轉這場悲劇,融合蛋白 CD4 免疫黏附素登場了。它的結構跟抗體類似,由由兩個不同段落所組成:一端是 CD4 假受體,另一端則是剛才提到、抗體上常見的 Fc 區域。當 CD4 免疫黏附素進入體內,它表面的 CD4 假受體會主動和 HIV 的 gp120 結合。

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厲害了吧。 病毒以為自己抓到了目標細胞,其實只是被騙去抓了一個假的 CD4。這樣 gp120 抓不到 CD4 淋巴球上的真 CD4,自然就無法傷害身體。

而另一端的 Fc 區域則有兩個重要作用:一是延長融合蛋白在體內的存活時間;二是理論上能掛上「這裡有敵人!」的標籤,這種機制稱為抗體依賴性細胞毒殺(ADCC)或免疫吞噬作用(ADCP)。當免疫細胞的 Fc 受體與 Fc 區域結合,就能促使免疫細胞清除被黏住的病毒顆粒。

不過,這裡有個關鍵細節。

在實際設計中,CD4免疫黏附素的 Fc 片段通常會關閉「吸引免疫細胞」的這個技能。原因是:HIV 專門攻擊的就是免疫細胞本身,許多病毒甚至已經藏在 CD4 細胞裡。若 Fc 區域過於活躍,反而可能引發強烈的發炎反應,甚至讓免疫系統錯把帶有病毒碎片的健康細胞也一併攻擊,這樣副作用太大。因此,CD4 免疫黏附素的 Fc 區域會加入特定突變,讓它只保留延長藥物壽命的功能,而不會與淋巴球的 Fc 受體結合,以避免誘發免疫反應。

從 DNA 藍圖到生物積木:融合蛋白的設計巧思

融合蛋白雖然潛力強大,但要製造出來可一點都不簡單。它並不是用膠水把兩段蛋白質黏在一起就好。「融合」這件事,得從最根本的設計圖,也就是 DNA 序列就開始規劃。

我們體內的大部分蛋白質,都是細胞照著 DNA 上的指令一步步合成的。所以,如果科學家想把蛋白 A 和蛋白 B 接在一起,就得先把這兩段基因找出來,然後再「拼」成一段新的 DNA。

不過,如果你只是單純把兩段基因硬接起來,那失敗就是必然的。因為兩個蛋白會互相「打架」,導致摺疊錯亂、功能全毀。

這時就需要一個小幫手:連接子(linker)。它的作用就像中間的彈性膠帶,讓兩邊的蛋白質能自由轉動、互不干擾。最常見的設計,是用多個甘胺酸(G)和絲胺酸(S)組成的柔性小蛋白鏈。

設計好這段 DNA 之後,就能把它放進細胞裡,讓細胞幫忙「代工」製造出這個融合蛋白。接著,科學家會用層析、電泳等方法把它純化出來,再一一檢查它有沒有摺疊正確、功能是否完整。

如果一切順利,這個人工設計的融合分子,就能像自然界的蛋白一樣穩定運作,一個全新的「人造分子兵器」就此誕生。

CD4免疫黏附素問世之後,融合蛋白逐漸成為生物製藥的重要平台之一。而且現在的融合蛋白,早就不只是「假受體+Fc 區域」這麼單純。它已經跳脫模仿抗體,成為真正能自由組裝、自由設計的生物積木。

CD4免疫黏附素問世之後,融合蛋白逐漸成為生物製藥的重要平台之一 / 圖片來源:wikipedia

融合蛋白的強項,就在於它能「自由組裝」。

以抗體為骨架,科學家可以接上任何想要的功能模組,創造出全新的藥物型態。一般的抗體只能「抓」(標記特定靶點);但融合蛋白不只會抓,還能「阻斷」、「傳遞」、甚至「調控」訊號。在功能模組的加持下,它在藥物設計上,幾乎像是一個分子級的鋼鐵蜘蛛人裝甲。

一般來說,當我們選擇使用融合蛋白時,通常會期待它能發揮幾種關鍵效果:

  1. 療效協同: 一款藥上面就能同時針對多個靶點作用,有機會提升治療反應率與持續時間,達到「一藥多效」的臨床價值。
  2. 減少用藥: 原本需要兩到三種單株抗體聯合使用的療法,也許只要一種融合蛋白就能搞定。這不僅能減少給藥次數,對病人來說,也有機會因為用藥減少而降低治療成本。
  3. 降低毒性風險: 經過良好設計的融合蛋白,可以做到更精準的「局部活化」,讓藥物只在目標區域發揮作用,減少副作用。

到目前為止,我們了解了融合蛋白是如何製造的,也知道它的潛力有多大。

那麼,目前實際成效到底如何呢?

一箭雙鵰:拆解癌細胞的「偽裝」與「內奸」

2016 年,德國默克(Merck KGaA)展開了一項全新的臨床試驗。 主角是一款突破性的雙功能融合蛋白──Bintrafusp Alfa。這款藥物的厲害之處在於,它能同時封鎖 PD-L1 和 TGF-β 兩條免疫抑制路徑。等於一邊拆掉癌細胞的偽裝,一邊解除它的防護罩。

PD-L1,我們或許不陌生,它就像是癌細胞身上的「偽裝良民證」。當 PD-L1 和免疫細胞上的 PD-1 受體結合時,就會讓免疫系統誤以為「這細胞是自己人」,於是放過它。我們的策略,就是用一個抗體或抗體樣蛋白黏上去,把這張「偽裝良民證」封住,讓免疫系統能重新啟動。

但光拆掉偽裝還不夠,因為癌細胞還有另一位強大的盟友—一個起初是我軍,後來卻被癌細胞收買、滲透的「內奸」。它就是,轉化生長因子-β,縮寫 TGF-β。

先說清楚,TGF-β 原本是體內的秩序管理者,掌管著細胞的生長、分化、凋亡,還負責調節免疫反應。在正常細胞或癌症早期,它會和細胞表面的 TGFBR2 受體結合,啟動一連串訊號,抑制細胞分裂、減緩腫瘤生長。

但當癌症發展到後期,TGF-β 跟 TGFBR2 受體之間的合作開始出問題。癌細胞表面的 TGFBR2 受體可能突變或消失,導致 TGF-β 不但失去了原本的抑制作用,反而轉向幫癌細胞做事

它會讓細胞骨架(actin cytoskeleton)重新排列,讓細胞變長、變軟、更有彈性,還能長出像觸手的「偽足」(lamellipodia、filopodia),一步步往外移動、鑽進組織,甚至進入血管、展開全身轉移。

更糟的是,這時「黑化」的 TGF-β 還會壓抑免疫系統,讓 T 細胞和自然殺手細胞變得不再有攻擊力,同時刺激新血管生成,幫腫瘤打通營養補給線。

為了對抗這個內奸,默克在 Bintrafusp Alfa 的結構裡,加上了一個「TGF-β 陷阱(trap)」。就像 1989 年的 CD4 免疫黏附素用「假受體」去騙 HIV 一樣,這個融合蛋白在體內循環時,會用它身上的「陷阱」去捕捉並中和游離的 TGF-β。這讓 TGF-β 無法再跟腫瘤細胞或免疫細胞表面的天然受體結合,從而鬆開了那副壓抑免疫系統的腳鐐。

為了對抗這個內奸,默克在 Bintrafusp Alfa 的結構裡,加上了一個「TGF-β 陷阱(trap)」/ 情境圖來源:shutterstock

告別單一解方:融合蛋白的「全方位圍剿」戰

但,故事還沒完。我們之前提過,癌細胞之所以難纏,在於它會發展出各種「免疫逃脫」策略。

而近年我們發現,癌細胞的「偽良民證」至少就有兩張:一張是 PD-L1;另一張是 CD-47。CD47 是癌細胞向巨噬細胞展示的「別吃我」訊號,當它與免疫細胞上的 SIRPα 結合時,就會抑制吞噬反應。

為此,總部位於台北的漢康生技,決定打造能同時對付 PD-L1、CD-47,乃至 TGF-β 的三功能生物藥 HCB301。

雖然三功能融合蛋白聽起來只是「再接一段蛋白」而已,但實際上極不簡單。截至目前,全球都還沒有任何三功能抗體或融合蛋白批准上市,在臨床階段的生物候選藥,也只佔了整個生物藥市場的 1.6%。

漢康生技透過自己開發的 FBDB 平台技術,製作出了三功能的生物藥 HCB301,目前第一期臨床試驗已經在美國、中國批准執行。

免疫療法絕對是幫我們突破癌症的關鍵。但我們也知道癌症非常頑強,還有好幾道關卡我們無法攻克。既然單株抗體在戰場上顯得單薄,我們就透過融合蛋白,創造出擁有多種功能模組的「升級版無人機」。

融合蛋白強的不是個別的偵查或阻敵能力,而是一組可以「客製化組裝」的平台,用以應付癌細胞所有的逃脫策略。

Catch Me If You Can?融合蛋白的回答是:「We Can.」

未來癌症的治療戰場,也將從尋找「唯一解」,轉變成如何「全方位圍剿」癌細胞,避免任何的逃脫。

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解密機器人如何學會思考、觸摸與變形
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/09/09 ・6820字 ・閱讀時間約 14 分鐘

本文與 Perplexity 合作,泛科學企劃執行

「Hello. I am… a robot.」

在我們的記憶裡,機器人的聲音就該是冰冷、單調,不帶一絲情感 。它們的動作僵硬,肢體不協調,像一個沒有靈魂的傀儡,甚至啟發我們創造了機械舞來模仿那獨特的笨拙可愛。但是,現今的機器人發展不再只會跳舞或模仿人聲,而是已經能獨立完成一場膽囊切除手術。

就在2025年,美國一間實驗室發表了一項成果:一台名為「SRT-H」的機器人(階層式手術機器人Transformer),在沒有人類醫師介入的情況下,成功自主完成了一場完整的豬膽囊切除手術。SRT-H 正是靠著從錯誤中學習的能力,最終在八個不同的離體膽囊上,達成了 100% 的自主手術成功率。

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這項成就的意義重大,因為過去機器人手術的自動化,大多集中在像是縫合這樣的單一「任務」上。然而,這一場完整的手術,是一個包含數十個步驟、需要連貫策略與動態調整的複雜「程序」。這是機器人首次在包含 17 個步驟的完整膽囊切除術中,實現了「步驟層次的自主性」。

這就引出了一個讓我們既興奮又不安的核心問題:我們究竟錯過了什麼?機器人是如何在我們看不見的角落,悄悄完成了從「機械傀儡」到「外科醫生」的驚人演化?

這趟思想探險,將為你解密 SRT-H 以及其他五款同樣具備革命性突破的機器人。你將看到,它們正以前所未有的方式,發展出生物般的觸覺、理解複雜指令、學會團隊合作,甚至開始自我修復與演化,成為一種真正的「準生命體」 。

所以,你準備好迎接這個機器人的新紀元了嗎?

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只靠模仿還不夠?手術機器人還需要學會「犯錯」與「糾正」

那麼,SRT-H 這位機器人的外科大腦,究竟藏著什麼秘密?答案就在它創新的「階層式框架」設計裡 。

你可以想像,SRT-H 的腦中,住著一個分工明確的兩人團隊,就像是漫畫界的傳奇師徒—黑傑克與皮諾可 。

  • 第一位,是動口不動手的總指揮「黑傑克」: 它不下達具體的動作指令,而是在更高維度的「語言空間」中進行策略規劃 。它發出的命令,是像「抓住膽管」或「放置止血夾」這樣的高層次任務指令 。
  • 第二位,是靈巧的助手「皮諾可」: 它負責接收黑傑克的語言指令,並將這些抽象的命令,轉化為機器手臂毫釐不差的精準運動軌跡 。

但最厲害的還不是這個分工,而是它們的學習方式。SRT-H 研究團隊收集了 17 個小時、共 16,000 條由人類專家操作示範的軌跡數據來訓練它 。但這還只是開始,研究人員在訓練過程中,會刻意讓它犯錯,並向它示範如何從抓取失敗、角度不佳等糟糕的狀態中恢復過來 。這種獨特的訓練方法,被稱為「糾正性示範」 。

SRT-H 研究團隊收集了 17 個小時、共 16,000 條由人類專家操作示範的軌跡數據來訓練它 。 / 圖片來源:shutterstock

這項訓練,讓 SRT-H 學會了一項外科手術中最關鍵的技能:當它發現執行搞砸了,它能即時識別偏差,並發出如「重試抓取」或「向左調整」等「糾正性指令」 。這套內建的錯誤恢復機制至關重要。當研究人員拿掉這個糾正能力後,機器人在遇到困難時,要不是完全失敗,就是陷入無效的重複行為中 。

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正是靠著這種從錯誤中學習、自我修正的能力,SRT-H 最終在八次不同的手術中,達成了 100% 的自主手術成功率 。

SRT-H 證明了機器人開始學會「思考」與「糾錯」。但一個聰明的大腦,足以應付更混亂、更無法預測的真實世界嗎?例如在亞馬遜的倉庫裡,機器人不只需要思考,更需要實際「會做事」。

要能精準地與環境互動,光靠視覺或聽覺是不夠的。為了讓機器人能直接接觸並處理日常生活中各式各樣的物體,它就必須擁有生物般的「觸覺」能力。

解密 Vulcan 如何學會「觸摸」

讓我們把場景切換到亞馬遜的物流中心。過去,這裡的倉儲機器人(如 Kiva 系統)就像放大版的掃地機器人,核心行動邏輯是極力「避免」與周遭環境發生任何物理接觸,只負責搬運整個貨架,再由人類員工挑出包裹。

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但 2025 年5月,亞馬遜展示了他們最新的觸覺機器人 Vulcan。在亞馬遜的物流中心裡,商品被存放在由彈性帶固定的織物儲物格中,而 Vulcan 的任務是必須主動接觸、甚至「撥開」彈性織網,再從堆放雜亂的儲物格中,精準取出單一包裹,且不能造成任何損壞。

2025 年5月,亞馬遜展示了他們最新的觸覺機器人 Vulcan / 圖片引用:https://www.aboutamazon.com/news

Vulcan 的核心突破,就在於它在「拿取」這個動作上,學會了生物般的「觸覺」。它靈活的機械手臂末端工具(EOAT, End-Of-Arm Tool),不僅配備了攝影機,還搭載了能測量六個自由度的力與力矩感測器。六個自由度包含上下、左右、前後的推力,和三個維度的旋轉力矩。這就像你的手指,裡頭分布著非常多的受器,不只能感測壓力、還能感受物體橫向拉扯、運動等感觸。

EOAT 也擁有相同精確的「觸覺」,能夠在用力過大之前即時調整力道。這讓 Vulcan 能感知推動一個枕頭和一個硬紙盒所需的力量不同,從而動態調整行為,避免損壞貨物。

其實,這更接近我們人類與世界互動的真實方式。當你想拿起桌上的一枚硬幣時,你的大腦並不會先計算出精準的空間座標。實際上,你會先把手伸到大概的位置,讓指尖輕觸桌面,再沿著桌面滑動,直到「感覺」到硬幣的邊緣,最後才根據觸覺決定何時彎曲手指、要用多大的力量抓起這枚硬幣。Vulcan 正是在學習這種「視覺+觸覺」的混合策略,先用攝影機判斷大致的空間,再用觸覺回饋完成最後精細的操作。

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靠著這項能力,Vulcan 已經能處理亞馬遜倉庫中約 75% 的品項,並被優先部署來處理最高和最低層的貨架——這些位置是最容易導致人類員工職業傷害的位置。這也讓自動化的意義,從單純的「替代人力」,轉向了更具建設性的「增強人力」。

SRT-H 在手術室中展現了「專家級的腦」,Vulcan 在倉庫中演化出「專家級的手」。但你發現了嗎?它們都還是「專家」,一個只會開刀,一個只會揀貨。雖然這種「專家型」設計能有效規模化、解決痛點並降低成本,但機器人的終極目標,是像人類一樣成為「通才」,讓單一機器人,能在人類環境中執行多種不同任務。

如何教一台機器人「舉一反三」?

你問,機器人能成為像我們一樣的「通才」嗎?過去不行,但現在,這個目標可能很快就會實現了。這正是 NVIDIA 的 GR00T 和 Google DeepMind 的 RT-X 等專案的核心目標。

過去,我們教機器人只會一個指令、一個動作。但現在,科學家們換了一種全新的教學思路:停止教機器人完整的「任務」,而是開始教它們基礎的「技能基元」(skill primitives),這就像是動作的模組。

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例如,有負責走路的「移動」(Locomotion) 基元,和負責抓取的「操作」(Manipulation) 基元。AI 模型會透過強化學習 (Reinforcement Learning) 等方法,學習如何組合這些「技能基元」來達成新目標。

舉個例子,當 AI 接收到「從冰箱拿一罐汽水給我」這個新任務時,它會自動將其拆解為一系列已知技能的組合:首先「移動」到冰箱前、接著「操作」抓住把手、拉開門、掃描罐子、抓住罐子、取出罐子。AI T 正在學會如何將這些單一的技能「融合」在一起。有了這樣的基礎後,就可以開始來大量訓練。

當多重宇宙的機器人合體練功:通用 AI 的誕生

好,既然要學,那就要練習。但這些機器人要去哪裡獲得足夠的練習機會?總不能直接去你家廚房實習吧。答案是:它們在數位世界裡練習

NVIDIA 的 Isaac Sim 等平台,能創造出照片級真實感、物理上精確的模擬環境,讓 AI 可以在一天之內,進行相當於數千小時的練習,獨自刷副本升級。這種從「模擬到現實」(sim-to-real)的訓練管線,正是讓訓練這些複雜的通用模型變得可行的關鍵。

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DeepMind 的 RT-X 計畫還發現了一個驚人的現象:用來自多種「不同類型」機器人的數據,去訓練一個單一的 AI 模型,會讓這個模型在「所有」機器人上表現得更好。這被稱為「正向轉移」(positive transfer)。當 RT-1-X 模型用混合數據訓練後,它在任何單一機器人上的成功率,比只用該機器人自身數據訓練的模型平均提高了 50%。

這就像是多重宇宙的自己各自練功後,經驗值合併,讓本體瞬間變強了。這意味著 AI 正在學習關於物理、物體特性和任務結構的抽象概念,這些概念獨立於它所控制的特定身體。

AI 正在學習關於物理、物體特性和任務結構的抽象概念,這些概念獨立於它所控制的特定身體。/ 圖片來源:shutterstock

不再是工程師,而是「父母」: AI 的新學習模式

這也導向了一個科幻的未來:或許未來可能存在一個中央「機器人大腦」,它可以下載到各種不同的身體裡,並即時適應新硬體。

這種學習方式,也從根本上改變了我們與機器人的互動模式。我們不再是逐行編寫程式碼的工程師,而是更像透過「示範」與「糾正」來教導孩子的父母。

NVIDIA 的 GR00T 模型,正是透過一個「數據金字塔」來進行訓練的:

  • 金字塔底層: 是大量的人類影片。
  • 金字塔中層: 是海量的模擬數據(即我們提過的「數位世界」練習)。
  • 金字塔頂層: 才是最珍貴、真實的機器人操作數據。

這種模式,大大降低了「教導」機器人新技能的門檻,讓機器人技術變得更容易規模化與客製化。

當機器人不再是「一個」物體,而是「任何」物體?

我們一路看到了機器人如何學會思考、觸摸,甚至舉一反三。但這一切,都建立在一個前提上:它們的物理形態是固定的。

但,如果連這個前提都可以被打破呢?這代表機器人的定義不再是固定的形態,而是可變的功能:它能改變身體來適應任何挑戰,不再是一台單一的機器,而是一個能根據任務隨選變化的物理有機體。

有不少團隊在爭奪這個機器人領域的聖杯,其中瑞士洛桑聯邦理工學院特別具有代表性,該學院的仿生機器人實驗室(Bioinspired Robotics Group, BIRG)2007 年就打造模組化自重構機器人 Roombots。

有不少團隊在爭奪這個機器人領域的聖杯,其中瑞士洛桑聯邦理工學院(EPFL)特別具有代表性。該學院的仿生機器人實驗室(BIRG)在 2007 年就已打造出模組化自重構機器人 Roombots。而 2023 年,來自 EPFL 的另一個實驗室——可重組機器人工程實驗室(RRL),更進一步推出了 Mori3,這是一套把摺紙藝術和電腦圖學巧妙融合的模組化機器人系統。

2023 年來自 EPFL 的另一個實驗室—可重組機器人工程實驗室(RRL)推出了 Mori3 © 2023 Christoph Belke, EPFL RRL

Mori3 的核心,是一個個小小的三角形模組。別看它簡單,每個模組都是一個獨立的機器人,有自己的電源、馬達、感測器和處理器,能獨立行動,也能和其他模組合作。最厲害的是,它的三條邊可以自由伸縮,讓這個小模組本身就具備「變形」能力。

當許多 Mori3 模組連接在一起時,就能像一群活的拼圖一樣,從平面展開,組合成各種三維結構。研究團隊將這種設計稱為「物理多邊形網格化」。在電腦圖學裡,我們熟悉的 3D 模型,其實就是由許多多邊形(通常是三角形)拼湊成的網格。Mori3 的創新之處,就是把這種純粹的數位抽象,真正搬到了現實世界,讓模組們化身成能活動的「實體網格」。

這代表什麼?團隊已經展示了三種能力:

  • 移動:他們用十個模組能組合成一個四足結構,它能從平坦的二維狀態站立起來,並開始行走。這不只是結構變形,而是真正的協調運動。
  • 操縱: 五個模組組合成一條機械臂,撿起物體,甚至透過末端模組的伸縮來擴大工作範圍。
  • 互動: 模組們能形成一個可隨時變形的三維曲面,即時追蹤使用者的手勢,把手的動作轉換成實體表面的起伏,等於做出了一個會「活」的觸控介面。

這些展示,不只是實驗室裡的炫技,而是真實證明了「物理多邊形網格化」的潛力:它不僅能構建靜態的結構,還能創造具備複雜動作的動態系統。而且,同一批模組就能在不同情境下切換角色。

想像一個地震後的救援場景:救援隊帶來的不是一台笨重的挖土機,而是一群這樣的模組。它們首先組合成一條長長的「蛇」形機器人,鑽入瓦礫縫隙;一旦進入開闊地後,再重組成一隻多足的「蜘蛛」,以便在不平的地面上穩定行走;發現受困者時,一部分模組分離出來形成「支架」撐住搖搖欲墜的橫樑,另一部分則組合成「夾爪」遞送飲水。這就是以任務為導向的自我演化。

這項技術的終極願景,正是科幻中的概念:可程式化物質(Programmable Matter),或稱「黏土電子學」(Claytronics)。想像一桶「東西」,你可以命令它變成任何你需要的工具:一支扳手、一張椅子,或是一座臨時的橋樑。

未來,我們只需設計一個通用的、可重構的「系統」,它就能即時創造出任務所需的特定機器人。這將複雜性從實體硬體轉移到了規劃重構的軟體上,是一個從硬體定義的世界,走向軟體定義的物理世界的轉變。

更重要的是,因為模組可以隨意分開與聚集,損壞時也只要替換掉部分零件就好。足以展現出未來機器人的適應性、自我修復與集體行為。當一群模組協作時,它就像一個超個體,如同蟻群築橋。至此,「機器」與「有機體」的定義,也將開始動搖。

從「實體探索」到「數位代理」

我們一路見證了機器人如何從單一的傀儡,演化為學會思考的外科醫生 (SRT-H)、學會觸摸的倉儲專家 (Vulcan)、學會舉一反三的通才 (GR00T),甚至是能自我重構成任何形態的「可程式化物質」(Mori3)。

但隨著機器人技術的飛速發展,一個全新的挑戰也隨之而來:在一個 AI 也能生成影像的時代,我們如何分辨「真實的突破」與「虛假的奇觀」?

舉一個近期的案例:2025 年 2 月,一則影片在網路上流傳,顯示一台人形機器人與兩名人類選手進行羽毛球比賽,並且輕鬆擊敗了人類。我的第一反應是懷疑:這太誇張了,一定是 AI 合成的影片吧?但,該怎麼驗證呢?答案是:用魔法打敗魔法。

在眾多 AI 工具中,Perplexity 特別擅長資料驗證。例如這則羽球影片的內容貼給 Perplexity,它馬上就告訴我:該影片已被查證為數位合成或剪輯。但它並未就此打住,而是進一步提供了「真正」在羽球場上有所突破的機器人—來自瑞士 ETH Zurich 團隊的 ANYmal-D

接著,選擇「研究模式」,就能深入了解 ANYmal-D 的詳細原理。原來,真正的羽球機器人根本不是「人形」,而是一台具備三自由度關節的「四足」機器人。

如果你想更深入了解,Perplexity 的「實驗室」功能,還能直接生成一份包含圖表、照片與引用來源的完整圖文報告。它不只介紹了 ANYmal-D 在羽球上的應用,更詳細介紹了瑞士聯邦理工學院發展四足機器人的完整歷史:為何選擇四足?如何精進硬體與感測器結構?以及除了運動領域外,四足機器人如何在關鍵的工業領域中真正創造價值。

AI 代理人:數位世界的新物種

從開刀、揀貨、打球,到虛擬練功,這些都是機器人正在學習「幫我們做」的事。但接下來,機器人將獲得更強的「探索」能力,幫我們做那些我們自己做不到的事。

這就像是,傳統網路瀏覽器與 Perplexity 的 Comet 瀏覽器之間的差別。Comet 瀏覽器擁有自主探索跟決策能力,它就像是數位世界裡的機器人,能成為我們的「代理人」(Agent)

它的核心功能,就是拆解過去需要我們手動完成的多步驟工作流,提供「專業代工」,並直接交付成果。

例如,你可以直接對它說:「閱讀這封會議郵件,檢查我的行事曆跟代辦事項,然後草擬一封回信。」或是直接下達一個複雜的指令:「幫我訂 Blue Origin 的太空旅遊座位,記得要來回票。」

接著,你只要兩手一攤,Perplexity 就會接管你的瀏覽器,分析需求、執行步驟、最後給你結果。你再也不用自己一步步手動搜尋,或是在不同網站上重複操作。

AI 代理人正在幫我們探索險惡的數位網路,而實體機器人,則在幫我們前往真實的物理絕境。

立即點擊專屬連結 https://perplexity.sng.link/A6awk/k74… 試用 Perplexity吧! 現在申辦台灣大哥大月付 599(以上) 方案,還可以獲得 1 年免費 Perplexity Pro plan 喔!(價值 新台幣6,750)

◆Perplexity 使用實驗室功能對 ANYmal-D 與團隊的全面分析 https://drive.google.com/file/d/1NM97…

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從戰國時代到漢朝,宇宙論的先進與式微
劉律辰
・2023/03/22 ・3536字 ・閱讀時間約 7 分鐘

中國是四大古文明之一,有著一段輝煌的天文觀測史,帶來精密的曆法、博大的哲學與玄妙的星象文化。其中,戰國至漢代為中國宇宙論發展最為迅猛的時期,部份觀念甚能先進於中、近古的西洋。當我們回首這些朝代的興衰遞嬗,不僅補苴思想史與科學史的罅漏,更能以此反思漢代以後國人精神世界何以飽和、枯竭。

中國古代主要的宇宙論有三家:「蓋天」、「宣夜」與「渾天」。以現代觀點而言,宣夜描述宇宙本質,渾天解釋繁星運行,蓋天與渾天可參照西方地心說(天動說)。

蓋天說 穹頂下的大地

蓋天說」是中國最早的宇宙模型,認為「方屬地,圓屬天,天圓地方」註 1,即「天圓地方」、穹廬狀的天覆蓋方形的地

到了戰國時代,蓋天說開始受到質疑,如《大戴禮記》中就記載,曾子曾提到:

天之所生上首,地之所生下首,上首謂之圓,下首謂之方,如誠天圓而地方,則是四角之不揜也。註 2

意思是「圓天」與「方地」的形狀無法契合。

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到了戰國晚期,蓋天說被修正為「天似蓋笠,地法覆槃」註 3,即天與地為平行的拱面;另種說法是天與地是平行的平面,由八根「天柱」支撐。傳說中的水神共工,就是在與顓頊爭奪王位失敗以後怒撞了天柱之一的不周山,導致「天」傾斜,也就有了「女媧補天」的故事。

然而,無論「地」是什麼形狀,星體將永遠處在人類能看見的範圍,並不符合天體東升西落的觀測結果,「漢賦四大家」之一的揚雄寫的《難蓋天八事》就否定了蓋天的說法。儘管到了西晉時期,仍有虞聳的「穹天說」來繼承蓋天理論,但在愈發廣大而精確的觀測數據面前,蓋天說已是落日餘暉。

蓋天說的代表作《周髀算經》。圖/wiki

宣夜說 由「氣」推動的無邊宇宙

「宣夜說」,則認為宇宙無邊無際,而「氣」推動宇宙的運行。這樣的想法受道家宋鈃、尹文的影響,即「氣」為萬物本源。《莊子.逍遙遊》中寫道:

天之蒼蒼其正色邪?其遠而無所至極邪?

其中便隱含宣夜的概念。

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如今的我們認為宇宙雖非無限大,卻沒有邊界與固定形狀,這點與宣夜說相同,儘管這樣的理論在觀測實用上不如蓋天說與渾天說。

宣夜說對於天體生成的理論,也與今日意外巧合。《列子.天篇》就提到:

日月星宿亦積氣中之有光耀者。

而在現今的天文學概念中,恆星確實是由氣體聚集、壓縮而成。

現今的天文學認為,宇宙中充斥著塵埃和氣體。圖/envato

神秘的宣夜說在戰國以後逐漸失傳,到了東漢時只剩郄萌一家。還有西晉楊泉《物理論》寫道:

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發而升,精華上浮,宛轉隨流,名之曰「天河」,一曰「雲漢」,眾星出焉。

也繼承宣夜說。至於「氣」與宇宙論的建構工作,就由渾天說繼續發展。

渾天說 最接近真實宇宙面貌的一刻

「渾天說」主張宇宙是個完整的「球體」,而非蓋天說的「半球體」,而地球處於這個球體之中,這個說法較接近現代的天文學理論。同樣受道家的影響,渾天說的宇宙組成裡,「」與「」是重要的概念。

這個概念最早可見於戰國楚地竹書《太一生水》與《恆先》註 4、註 5,同期的魏人石申與齊人甘德也依渾天之說,設計出最早估算天象的「渾儀」。

漢武帝的年號「太初」顯然受到渾天說的影響,也正是於此前後,渾天說逐漸取代了蓋天說的地位。此後,仍有不少關於「氣」的零星論述,如西漢末年的《易緯》、東漢王充的《論衡》、《白虎通》。

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東漢科學家、「漢賦四大家」的張衡集渾天說之大成。他設計了以水為動力、並加入地平圈和子午線的「渾天儀」,其著作《渾天儀》與《靈憲》分別繼承了「水」與「氣」的學說。可惜《渾天儀》如今已失傳,只能從人的《渾天儀注》中略窺一二。

此外,《晉書.天文志》中寫到:

宣夜絕無師承,周髀多所違失,惟渾天得近其情。

而唐代的方炯也寫了《渾天論》來駁斥蓋天和宣夜的理論。由於哲學理論與文人的支持,渾天說力壓其他兩者,逐漸成為中國宇宙觀的主流。

天球儀(又名渾天儀、渾象),用以表現恆星和星座位置,並能演示天體的周日運動。圖/wiki

雖然未有數學化的觀念,但中國宇宙論卻如此接近事實。然而,為何在漢代以後就再也沒有巨大斬獲、進而造就西方那般的天文革命呢?

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農民曆的出現與天文觀測的式微

明代的顧炎武在《日知錄》中提到:

三代以上,人人皆知天文。「七月流火」,農夫之辭也;「三星在戶」,婦人之語也;「月離於畢」,戍卒之作也;「龍尾伏辰」,兒童之謠也。

此處的「三代」指的應該就是堯、舜、禹,其中不難見到:由於農耕需求,上古時代的天文學經驗迅速積累,如被認為可能是堯都平陽的山西陶寺遺址,就有著中國最古老的觀象臺(約建於西元前 2100 年)。

《尚書.堯典》也說道:

(堯)乃命羲和,欽若昊天,歷象日月星辰,敬授人時。

日中,星鳥,以殷仲春。

日永,星火,以正仲夏。

宵中,星虛,以殷仲秋。

日短,星昴,以正仲冬。

這些都可以看出,上古的四季是由「星宿」來定義;大火星(心宿二)也十分重要,用以判斷入秋的時間,《史記》就記載了堯曾封商人始祖契於商丘,任「火正」,負責觀測、祭祀大火星。

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由此可知,古代人由於生產勞動的需要,人們「時間」和「季節」的掌控非常重要,因此必須研究天文和曆法。然而,自從夏后氏制定《夏小正》開始,農民曆的出現,大大減少了觀星的必要。

此外,受到文化變遷的影響,漢代以後的天文學更開始攙入「讖緯之學註 6」,「宜」、「忌」觀念深植人心,造成西周的人文精神與東周的理性精神逐漸喪失。雖然漢代天文學仍有極高成就,但究其根本,仍是奠基於戰國天文哲學的實際觀測結果,宇宙論體系的成長已相對趨緩。

然而,這是中國宇宙學或天文觀測沒落的主因嗎?

知識份子的胸懷

事實上,王充的《論衡.譏日篇》批判了當時的迷信氛圍,就是理性精神未被「讖緯」的飛沙走石淹沒的中流砥柱。一種學說,或者一種學術風氣的興衰下,最重要的還是知識分子的胸懷,縱使國家學術風氣有了些許問題,只要那些文人持續發聲,那麼企圖尋求真知的風尚就能成為銅山鐵壁,所有挑戰相形之下悉如熒光單薄,被穆穆的清風飄颻殆盡。

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不幸的是,隨著朝代的遞嬗,「儒學」逐漸成為讀書人的唯一;唐代科舉猶有「明算」科,元、明以後的四書五經則已佔據了一切,清代更把僅存的儒學凍結為僵化的「樸學」。於是,讀書人的視野預漸狹隘,那片遙遠的星河漸行漸遠,把滋養科學革命的后土,拱手讓給了西洋。

註解

  1. 出自《周髀算經》卷上之五。
  2. 出自《大戴禮記》《曾子天圓》之一
  3. 出自《晉書》《志第一 天文上》之八。
  4. 張佑任(2021),郭店楚簡〈太一生水〉之宇宙論。《哲學論集》,53(p33 – 53)。
  5. 丁四新(2018),楚竹书《恒先》的三重宇宙生成论与气论思想。《中国哲学》,2018 年 01 期。
  6. 讖緯之學:一種政治預言。「讖」是假藉上天的預言來達到政治目的,通常會加上圖作配合,稱為「圖讖」。 「緯」則是假藉孔子的言論所偽造出來的典籍,是真正記載孔子言論的「經」相對,所以也稱為「緯書」。 「讖緯」是一種用來凸顯帝王政權合理化的工具,盛行於西漢末年。

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