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冷酷與溫暖之間:關於八隻米格魯與實驗動物的科學討論

PanSci_96
・2014/01/17 ・6754字 ・閱讀時間約 14 分鐘 ・SR值 539 ・八年級

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台灣動物社會研究會今(14)日召開記者會,為八隻被用於「藥物動力學」實驗(PK)長達八年,八年來不見天日、健康狀況不佳,又差點可能被轉手賣到另一實驗室進行其他實驗的米格魯犬找家。【圖片來源:台灣動物社會研究會】
台灣動物社會研究會1/14日召開記者會,為八隻被用於「藥物動力學」實驗長達八年,八年來不見天日、健康狀況不佳,又差點可能被轉手賣到另一實驗室進行其他實驗的米格魯犬找家。
【圖片來源:台灣動物社會研究會】

整理 / C編

前情提要

根據2014年1月14日台灣動物社會研究會所發布的記者會及新聞稿指出,台灣動物社會研究會這次的議題將從八隻八年不見天日的米格魯實驗犬,看台灣「動物實驗」管理制度缺失,請民眾伸出援手,讓牠們擁有實驗室外的春天!隨後開始有各家媒體報導了此件事件,引起廣大迴響。PanSci本著以科學理性討論社會大小事的原則,在1月15日下午於臉書專頁上進行此議題的討論

精彩回應節錄

PanSci  Z編:

動物實驗是個複雜的議題,但是像這樣訴諸悲情又缺乏多方觀點的方式引起大家關注,並無助於問題解決,只會加深大家對科學實驗的誤解,還有讓科學家更怯於向大家談論此議題。(z)

米格魯被實驗8年 身心都是病

黃寶誼:

我希望有人可以為線蟲和果蠅講話!

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金山豆:

因現實迫切需要做動物實驗是一回事,是否依循良好的照護原則對待實驗動物、執行動物實驗,則是另外一回事。這篇文章指出台灣許多動物實驗機構沒有完善的實驗動物照顧體制與設備,其實是切入正確的面相,並非情緒性的論述。

事實上在台灣因為研究經費短缺、研究人員訓練不足,以及實驗動物學理觀念落後貧乏,許多執行動物實驗的研究單位所執行的動物實驗是相當粗糙而充滿疑點的。比如說文中提到的獸醫照護系統,在大多數研究機關都是聊具一格甚至付之闕如。缺乏適當動物照護體制除了動物福利議題之外,更重要的是連帶實驗與研究的品質大打折扣。比如說台灣大多數研究單位進行長期實驗的動物(如本文中提到的米格魯),都有各種慢性疾病、感染、營養不平衡等等症狀,但缺乏專業人員的監控管理,來維護良好飼養與實驗環境。這是非常值得去深刻檢討的問題 – 這種失去良好環境控制的實驗條件,能得到可信的研究數據嗎?

雖然基於人類本身許多急迫的需求,必需讓實驗動物無條件地犧牲,但盡可能地減少實驗動物使用的數量 (Reduction) ,以及實驗過程中所帶來的痛苦,並不斷改良實驗技術達到以上目的 (Refinement),或甚至取代動物實驗 (Replacement),是所有相關研究人員都應該謹記在心奉行無渝的核心概念。這一點台灣當前的動物實驗環境,有非常巨大的進步空間應該要檢討。

實驗大白鼠
實驗大白鼠

PanSci Z編:

我是z編,謝謝大家對事件補充許多觀點和資料。我引用這篇報導並不是要針對這篇報導,而是要針對這事件討論,所以在比較多家報導之後,選擇引用帶著較少情緒的中央社的報導來討論。

我認為這事件有幾個層次要分別探討,不能混為一談:
台灣動物社會研究會在記者會上表達的是他們看到也想展現的「事實」,但那未必就是全部。舉例來說,報導提到米格魯伸手給打針其實是很多圈養動物都會有的訓練,即使不是為了實驗而是健康檢查。

除了多了解從記者會看不到的事實之外,再來才有基礎可以討論「是否有妥善照顧實驗動物」,這就是除了制度之外,實際執行面該被檢視與檢討的地方。

接下來才是更大的議題,像是:動物實驗該不該作?怎樣的實驗該做怎樣又不該作?
這些該被正視的問題都不是單方面引起大眾注意就能解決的。假如沒有一個科學家與民間團體對話的機會,那麼當下一次禽流感、狂犬病再度爆發,急迫需要動物實驗時,又會因為這些懸而未解的爭議誤了防疫的時間。

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Matt Yang 回應:

我很想知道Z編能否多指出缺乏的現實是哪些方面,除了伸出手打針的訓練之外,是否還有其他方面。老實說我還真的沒聽過有這種訓練,我相信許多人也沒聽過。也許我們非專門領域的人,還請 Pansci 幫我們科普一下。

另外Z編引用的是媒體報導,卻非引用原單位的報導,若想評論的是事件本身,為何不引用原始官方報導?或許更能聚焦在事件本身,而非是媒體切割過得現實。只寫兩句話把科學無法進步的大帽子扣到人家頭上,也有點太簡短了。留言的許多粉絲也都是這樣。


我認為台灣動物社會研究會的提出的重點在動物實驗申請、審核與監督,這是最基本的程序問題。我想連最基本的都無法搞定,要在繼續往下討論就更難了。

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Chang Chih Pan 在我看來,這是一種無法聚焦的對話,一邊是希望對方先了解其科學實驗的本質(有的實驗有必要性,有的則無,而有些訓練與用藥無法避免),以免一概而論(Z編)。 而另一邊則是希望對方先站在動物的權利上,不過要怎麼判定如何為合理的運用實有難處,不同學者也有不同聲音,可見爭議之大。

Mizuho Takashima 會被懷疑或質疑誤導、煽動受眾情感的有幾點 (也因為這些,讀者的第一印象,重點很可能不在實驗動物監管不良,也會導致動物實驗結果失準):實驗米格魯八年不見天日,動社呼籲加強稽查動物藥物實驗管理

1. 先看新聞照片,這些米格魯有做得像是大鈴鐺與緞帶結,但乍看像似人類衣服的名牌(緞帶結看似領結),牠們面前還放著仿人類言語的標語:你真的不覺得好像看到少年穿著西裝在法庭作證嗎?

2. 這些米格魯取了類似人類的名字,而且講述者刻意用類似人類的名字指稱實驗動物。

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3. 報導如果不是記者忽略未提示 “伸手是基本的實驗動物訓練”,就是記者會的主辦方做出這樣的陳述:由於長期被關在實驗室,這些米格魯行為出現異常,動社委托台大動物醫院診療時,牠們一反動物習性,不僅乖乖翻出肚皮,聽到要打針時還會自動伸出手這樣的陳述 會讓讀者覺得 “這些米格魯被關到心理扭曲” 而不是 經過特別訓練。

4. 講述者採用類似人類的描述來描述這些實驗動物:「這隻叫大衛,雖然很安靜,但看到同伴要被打針,總是第一個挺身而出」、「這是法蘭克,腿最短的一個,很會撒嬌,把牠的飯拿走牠會哭給你看」這樣的作法,懷疑論一點、惡意一點的傾向認為是利用人類心理的新聞操弄是自然的。善意一點,則是推測主辦單位的人習慣於且相信 (實驗)動物應該被類似人類地對待。

Lei Yao Chang:

1.很難有動物實驗計畫書需求8年的實驗”動物照護與使用委員會或小組”會給他通過。Reuse/Reduction到這種地步,至少在現行的國際規範或國內動保法下是很難發生的。

2.文中用台灣的動物實驗設施的數量比英國還多暗示台灣實驗動物的濫用,但是事實上,要不是該研究會不夠努力,不然就是記者不用心,英國去年底才發了一篇新聞,光愛丁堡大學本身,一年就用掉了約22萬隻實驗動物(P編:請問出處?),這數量已經大約是全台灣的1/4的消耗量,點多重要還是消耗數量重要? 消耗數量重要還是計畫合理審查與執行重要?

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3.狗狗一身病,文章幾乎是連接到8年的受苦所造成的,這可能性不是沒有,而且還可能很大,但是8歲的一般狗,一般也是一身病了,這和實驗動物該不該使用一點關係都沒有,或是實驗造成一身病之間,其實這個案子並沒有確定的證明,可是文章就這樣暗示了。

4.打針了,舉腳轉頭。這要一般讀者怎麼忍心。但是在實驗動物中,這樣的反應反而是保護了動物,降低了痛苦,因為這表示動物經過了訓練,降低了需要強制保定造成的緊迫與痛苦,也降低了實驗失敗需要重來的二次危險與痛苦。問題不是這樣表面,身為這領域的研究會,不該連這些都不懂吧。如果要光推銷同情心,那先去屠宰場為那些雞豬牛說說話吧,人家活的好好的,幹嘛給他們死。如果要這樣過度簡化的話。

5.但是對於動物福利精神的維護與要求增進台灣不完善的各別實驗單位或是管理小組這部分,我是支持的。

Lei Yao Chang 接著補充:

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實驗單位的數量並不該是重點,這要看各地的生態,台灣有被納入查核的實驗單位213個是包含了學術單位與私人企業,台灣有數量眾多的大學,與研究單位,光這些單位就佔了不少的各自需求,另外台灣的私人單位,比如醫藥食品檢驗單位,沒有他們怎麼確定東西沒問題? 台灣還有數量眾多的生醫產業,很多都需要進行動物實驗,這要看台灣本地的生態而定,而不是看幅員廣闊,那英國怎麼沒有台灣多的電子公司?不是嗎?

動物實驗看的是是否合理使用,方法,數量都該經過專業的委員審查通過,並且在合格的飼養照顧與實驗規範下進行,這才是重點,而不是看各種數量而已,那反應不出真實面。今天你不用這些狗,也是別些狗被拿來作實驗,這樣的無解迴圈,只會讓人類的同情心無法找到出口。

最後哪個實驗動物不命苦? 被飼養的豬生下來只有6個月不到就要死,誰不苦,但是這就是目前我們生存所會面臨的需求,今天你不殺豬,也是別人殺給你吃。

實驗大鼠/紐西蘭大白兔
實驗大鼠/紐西蘭大白兔

Matt Yang:

訴諸悲情?缺乏多元觀點?建議您先看一下原文
台灣動物社會研究會是台灣最不悲情的,最理性的動保組織之一了。

Imp Hung:

享用實驗動物犧牲所帶給我們的健康生活,同時抨擊替我們作實驗的人,不懂這些人腦袋裝甚麼

鄭茹心:

認同!看了這篇報導我生氣,但氣的是那個研究會!

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葉宸瑋:

等到大家都不吃藥的那天,我猜動物實驗就停止了,現在已經有3R的機制,目的是要盡量減少動物實驗需要的動物量,而且要心存感恩,既然大家都需要用藥,動物實驗我猜就沒有停止的一天。

Meimei Chen:

所以台灣動物社會研究會說的不是事實嗎?即便是不得不為的惡,也應該要有善待這些動物的處理方法,動物實驗確實有存在的必要性,但被犧牲的動物不被善待這樣合理嗎?這只是最基本的人權概念而已,得到利益的相關單位和人類難道不該負責?合情合理,應該是人類和動物都該得到的基本權利吧。將動物安樂死確實是最省成本最能減輕他們痛苦的方式,但是,身為一個人,我們真的能夠冷血自私自利到這樣的程度嗎?今天這些為動物發聲的人在乎的是這一點的冷酷,這樣就說人家是用悲情在反對理智的思考,扣這種帽子也未免不合理了。

Mizuho Takashima:

其實那篇報導要表述成「理性客觀」只需要一點修改,記者的文字功力略欠。文中有一提到:研究會強調,獸醫攸關實驗機構所做實驗,是否依照3R原則(取代、減量、精緻化)進行,[…];未做到3R,實驗正確度也會受影響,因此主張主管藥廠的衛福部也要參與實驗機構查核。

如果強調「實驗用米格魯 身心條件控管不良,疑影響實驗正確性 — 台灣動物社會研究會帶著8隻被實驗8年,心、脾、腎都是病的米格魯,召開記者會,質疑動物實驗監控不力,可能影響實驗正確性,(以下為設想狀況) 危害家畜或大眾健康,並使得實驗用動物 不僅遭受不人道待遇 甚至 形同白白犧牲。」這樣感覺就不同了。呃,當然,被報導的台灣動物社會研究會,也要採取這樣的路線才能這麼報導。

Shu-yi Lee:

有實驗動物要找領養的可以去無動物實驗日用品這邊po

廖宏偉:

基本上這報導的問題是沒有兩方的論點吧。研究會提出的做法跟監督的改善我很同意,但是通篇都是以台灣實驗動物過著很淒慘的生活為主來報導,卻沒有指出為什麼這些實驗動物是必要的,是該給這些動物一個更好的環境,但報導給人的感覺會變成動物實驗壞透了。

Peggy Chen

N次推薦好書–為什麼狗是寵物?豬是食物?:人類與動物之間的道德難題

結語與發想

關於實驗動物的議題,近年來引起大眾的廣泛討論,尤其是在去年,當時要了解鼬獾狂犬病病毒是否會傳染給狗,農委會決定找14隻米格魯注射從染病鼬獾體內得到的狂犬病病毒,引起極大反彈。先看看這段經典的影片,敘述米格魯實驗犬第一次走出戶外,怯生生踏上草皮的放風時刻。

 

看完影片的你,是否覺得這些狗狗怎麼那麼可憐?從來沒接觸過草地?讓人感到心疼無比?怎麼會這樣對待牠們呢?但進一步再想想看,這故事的背後,是不是應該是存在了其他特殊因素呢?

台灣動物社會研究會對於動物權和動物福利貢獻了非常多心力,這次的議題主要重點是要藉由此八隻米格魯實驗犬,看台灣「動物實驗」管理制度缺失。一般媒體習慣以叫聳動的標題吸引讀者目光,因此在這邊就不再討論其他媒體的報導內容。再看一次台灣動物社會研究會所發布的新聞稿,可以看到以下的文句「···為八隻被用於藥物動力學實驗長達八年,八年來不見天日、健康狀況不佳,又差點可能被轉手賣到另一實驗室進行其他實驗的米格魯犬找家。···」、「···台灣尚無實驗動物送養、安養機制,在計畫結束後,往往是被安樂死,或再被轉用於其他實驗。···」這樣的文句,如果沒有加以解釋備註,是不是容易造成誤解呢?貌似米格魯實驗犬被莫名的囚禁在不見天日小房間裡、沒有被好好照顧害得他們一身病痛、實驗結束還不負責任想要任意轉手或安樂死?

然而事實真的是如此嗎?如果其他媒體再加以咀嚼改寫、節錄之後,原本的立意和述求,是不是也容易被模糊了?經過這些議題後,大家可能有聽過動物實驗3R倫理原則(確無替代方法、最大限度減量與動物福利最佳化),也部分大眾接受了實驗動物是必要之惡。試想想看,這些米格魯實驗犬為何會關在室內呢?如果牠們可以正常在外頭溜搭、接觸到其他動物或人類,是不是就會有得到感染病的風險呢?這樣對於實驗來說,是非常糟糕的,會造成實驗的誤差高不準確,也多了許多變因。如果實驗失敗了,那這批米格魯實驗犬是不是白費了呢?

另一方面,實驗結束後,為何研究人員對於這些米格魯實驗犬貌似不負責任、利用完就脫手或甚至殘忍的將牠安樂死呢?目前實驗動物送養、安養機制確實非常不完善,而這些動物們多半有手術或使用藥物過,安樂死的確是標準流程。收容所的流浪動物其實已相當飽和,在這樣的條件之下,一方面實驗動物多半從出生就待在較乾淨無菌的飼育空間裡,如果到了收容中心可能會抵抗力較差、容易得到病痛,另一方面流浪送養都已經很困難了,再加入這些實驗動物,實在是無法負荷。

台灣動物社會研究會提出的「動物實驗管理制度漏洞」【圖片來源:台灣動物社會研究會】
台灣動物社會研究會提出的「動物實驗管理制度漏洞」【圖片來源:台灣動物社會研究會】

C編本身也做動物實驗、修過實驗動物學、還超級喜愛狗狗貓貓。我認為台灣動物社會研究會提出的訴求:「重視動物實驗替代方法的研發、推廣,嚴格審查實驗計畫,避免動物的誤用、濫用與犧牲!」,的確是有其必要,但新聞稿的發言遣詞除了能強調訴求、引起重視之外,是不是也要注重對於容易造成誤解的部分,加以解說、指導,再加上更多方專業人士的意見,以避免誤解和錯誤刻板印象的產生呢?

其實,在國家實驗動物中心的部分,已設置了動物實驗管理小組,明確規定動物實驗審查流程,也非常注重動物福祉的議題。除了國家單位外,其他單位呢?像國內第一所通過「國際實驗動物管理評估及認證協會」認證之教學研究機構-國防醫學院動物中心,也具有完善的動物實驗相關規定:操作者必需通過動物實驗資格相關的筆試和實作、申請實驗及代養、動物環境豐富化、例行健康監測、足夠數量的獸醫固定巡查等。相信研究人員對於實驗動物的重視和要求,也不亞於其他人士;而朝夕相處的實驗動物更是重要data來源,絕會好好留意、照顧牠的健康情況。如果有替代方案能夠減少實驗動物的使用,研究人員更樂意減少花費和極費神、費力的動物實驗的。

實驗小鼠-裸鼠
實驗小鼠-裸鼠

【延伸閱讀】

【參考資料】

  1. 社團法人台灣動物社會研究會
  2. 財團法人國家實驗研究院國家實驗動物中心
  3. 國防醫學院動物中心

【完整討論串】

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

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我們的失眠和喜鵲的失眠有什麼地方不一樣?
胡中行_96
・2022/05/12 ・2031字 ・閱讀時間約 4 分鐘

輾轉反側,徹夜難眠的時候,您幾點起床?就算醒了,工作效率是否異常低落?
在此,請您非但別只想到自己,還要拿出一點同理心:因為被剝奪睡眠的澳洲喜鵲,也深受困擾。

徹夜難眠很可能會影響工作效率。圖/Pixabay

捉野生喜鵲來做失眠相關的實驗

2022 年 4 月的《科學報告》期刊,有一篇標題冗長的論文,叫做〈失眠削弱澳洲喜鵲的認知表現並改變其歌曲產出〉[1]。其第一作者澳洲 La Trobe 大學博士候選人 Robin Johnsson,認為歌唱的時辰與類型,對於喜鵲的社交生活相當重要,並以此做為研究主題[2]。且不論在 COVID-19 疫情之前,有些人就已經沒什麼社交生活,更不要談呼朋引伴一起歡唱 KTV,人家喜鵲可是隨時都過得多采多姿。

喜鵲齊聲合唱。影/Youtube

於是,牠們就被科學家抓去做實驗了。

首先,研究團隊架設陷阱,用起士誘捕野生喜鵲。為牠們戴上標有序號的腳環之後,再關進裝有監視器的房間裡。接著,為了測量腦電波圖(electroencephalogram, EEG)與肌肉電位圖(electromyogram, EMG),科學家把無辜的喜鵲抓來開刀。於其腦部表面和頸部肌肉,植入電極貼片(electrodes),方便之後記錄睡眠狀態[1]

然後,喜鵲們就去接受特訓。

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反覆訓練後篩選符合資格的喜鵲來做失眠實驗

研究團隊準備了一種木製食器,左右各挖一個淺槽。其中一個槽裡,盛裝少量起士和麵包蟲。第一次食物直接攤在眼前,不加以掩飾;第二次猶抱琵琶半遮面;第三次開始蓋子完全擋住凹槽,令喜鵲啥也看不見。在訓練的初期,全部的食器都採用灰色蓋子。直到最後的「聯想學習」(associative learning),蓋子被換成黑色或白色。喜鵲掀開特定顏色的蓋子,發現下面藏有食物。這樣重複 15 次,讓牠們不把「食」、「色」的關係兜在一起也難[1]

認知測試的教具,澳洲喜鵲執行聯想或逆向學習任務。圖/參考資料 1

結訓後,研究團隊把食器裡的獎勵換成「不會動的麵包蟲冷盤」(chilled, unmoving mealworms),為喜鵲舉辦驗收成果的模擬考。除了執行「聯想學習」的覓食活動,科學家也期望牠們展現「反轉學習」(reversal learning)的能力。將蓋子的顏色調換,要喜鵲嘗試選出有食物的凹槽。這個階段有一些評分要點[1],例如:

  1. 喜鵲做出第一次選擇時,是否有延遲的行為。緩慢的反應,代表注意力不集中,或動機下降。
  2. 喜鵲得經過幾回,才能達到連續 12 次嘗試中,有 10 次正確的及格分數。
  3. 喜鵲選擇正確瓶蓋的比率。

凡是順利通過模擬考的喜鵲們,便能晉升至下一關。

在實驗的主要階段,喜鵲們被劃為三組,分別體驗下列三種睡眠模式之一:無干擾睡眠、6 小時睡眠剝奪,以及 12 小時睡眠剝奪。研究人員防止喜鵲睡著的花招,包括:迫近或拍打鳥舍、發出噪音,或是輕撫充滿睡意的喜鵲[1]。如同可憐的臺灣中學生,明明前晚都沒睡飽,隔天還得參加考試。研究人員存心要看失眠的喜鵲,怎麼失常。

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人類跟喜鵲一樣會被睡眠影響行為

正式測驗的結果不出所料,沒睡飽的喜鵲容易犯錯,而且要花較長的時間,才能選出正確答案。有些喜鵲甚至失去參與測驗的動機,傾向找機會補眠。其實以前的研究便顯示,失眠也會降低人類的認知表現。諸如參與動機、清醒程度(alertness)、注意力、警戒等級(vigilance)等,都會受到負面影響[1]

除了喜鵲考試的成績,科學家也記錄了牠們社交行為的變化。失眠的喜鵲寧可睡覺,也不要唱歌。最後就算唱了,單曲的長度卻意外地延展。原本的晨曲改在中午演出,頻寬變得狹窄,內容相較貧乏,顫音也明顯減少。這與人類的口語溝通,大同小異。當一個人睡眠不足,說話的速度會緩慢下來,咬字不如平常清晰,語句重覆的機率提高,甚至可能妨礙聽眾理解講者所要傳達的訊息[1]

澳洲喜鵲有複雜的家族。牠們用歌聲來劃定疆域,分辨敵友,並建立「鳥」際關係。失眠不僅會害喜鵲把歌唱得七零八落,也會進一步危及其社交生活。既然以往的人類睡眠實驗結果,與喜鵲有那麼多的相似處,下次在抱怨疫情害自己沒朋友之前,我們是不是應該先睡飽,再來思考怎麼社交呢?

睡飽再來社交比較不會被睏意影響思考。圖/Pexels

備註:此實驗結束後,參與受試的澳洲喜鵲,均在 2019 年 7 月被野放。

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  1. Sleep loss impairs cognitive performance and alters song output in Australian magpies (Scientific Reports, 2022)
  2. Researchers find what magpies lose from hitting snooze (Brisbane Times, 2022)

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胡中行_96
169 篇文章 ・ 67 位粉絲
曾任澳洲臨床試驗研究護理師,以及臺、澳劇場工作者。 西澳大學護理碩士、國立台北藝術大學戲劇學士(主修編劇)。邀稿請洽臉書「荒誕遊牧」,謝謝。

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超過 50% 的癌症研究實驗無法被重現?RPCB 耗時 8 年點出「再現性危機」
Yiting_96
・2022/01/14 ・2375字 ・閱讀時間約 4 分鐘

你聽過科學研究的「再現性」(reproducibility)嗎?如果一個科學研究結果具有再現性,代表它可以被另一個研究團隊,以同樣的控制條件、操作步驟進行重複測量,並獲得與前人相近的結果。這也代表著這項實驗是可以被驗證的,該研究的可信度也越高。

近年來,許多領域都開始重視科學研究的再現性問題,例如 2015 年由科學開放平台(Open Science Framework, OSF)發表在《科學》(Science)的一篇心理學實驗再現性的研究,就重複了三個重要的心理學期刊,包括 Psychological ScienceJournal of Personality and Social PsychologyJournal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition 在 2008 年間發表的 100 個研究,結果顯示僅有 36%的研究具有統計顯著性[1]

而在 2016 年刊載於《自然》(Nature)的一篇報導中,團隊以線上問卷調查了 1576 位研究者,發現有超過 70% 的研究者,無法重現其他科學家曾經做過的研究結果;更有超過 50% 研究者無法重現「自己的」研究結果[2]

再現研究論文時,會遇到哪些困難?

同樣的科學研究再現性驗證也出現在生醫領域。一項由 RPCB(Reproducibility Project: Cancer Biology)團隊耗資 200 萬美元、歷時 8 年,嘗試複製各大具影響力的臨床前癌症研究,其結果於去年(2021)12 月發表於 eLife[3]

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在看這項研究結果之前,或許我們可以先了解 RPCB 究竟是何方神聖?RPCB 是一個由非營利組織「開放科學中心」(Center for Open Science)與學術平台「科學交流」(Science Exchange),在 2013 年開始合作執行的一項計畫。團隊期望能系統性地重現出 53 篇於 2010~2012 年間,刊登在知名期刊《自然》、《科學》、《細胞》(Cell)中的臨床前癌症相關研究。

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非營利組織「開放科學中心」的標誌。圖/RPCB

即使一開始團隊預計重複 53 篇論文中共 193 項實驗,但最終能成功執行的僅有來自 23 篇論文裡的 50 個實驗,且仍使該計畫延宕了五年才完成。為什麼理想這麼豐滿,現實卻如此骨感?研究團隊在論文中提到了幾項實驗再現的困難與挑戰,例如:

  1. 許多原始論文缺少敘述統計(descriptive statistics)和推論統計(inferential statistics)的關鍵數據,像是效果量(effect size)、統計檢定力(power)等資訊,儘管團隊聯繫了原始論文的作者,仍有 68% 的數據無法取得。
  2. 在這 193 項實驗中,沒有一個具有足夠詳細的說明,令團隊能設計出重複的實驗步驟。這使得他們不得不轉向論文原始作者,以尋求更進一步的實驗建議,而在詢問的過程中,約 26% 作者給了極大的幫助,而有約 32% 作者對實驗完全沒幫助(或是無任何回應)。

癌症研究實驗的再現性僅 46%?

在缺乏合作、需要詳細檢查並調整實驗步驟的情況下,研究團隊平均需要花費 197 週的時間才能複製出一項實驗。此外,每複製一次實驗的成本高達 5 萬 3000 美元——大約是原先預估花費的兩倍,因此再現 193 項實驗的雄心壯志終究無法達成。

那麼這項耗時 8 年、斥資百萬的實驗再現性研究,給了我們什麼結果呢?

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根據團隊在 eLife 發布的第二篇論文顯示,這些臨床前癌症相關研究的實驗再現性僅有 46%,且平均的統計效果量也比原始論文低了 85%[4]

在這些被再現的實驗中,原始研究效果量大的往往更容易被複製,而動物實驗則是再現性最差的,這可能是因為在生物體內(in vivo)實驗的效果量,大多低於體外(in vitro)實驗。

白色實驗室禮服的女人
RPCB 團隊發現,再現一個實驗需要將近四年的時間,且成本是預想中的兩倍,無法完成 193 項實驗。圖/Pexels

只做一次的再現實驗,公信力足夠嗎?

發表在知名期刊上的臨床前癌症研究論文,其實驗再現性居然不到一半,這對於生物醫學相關領域的研究者來說,無疑是一項沉重的打擊。

不過僅憑一次的再現實驗,就評斷一項研究的公信力,對這些研究者來說公平嗎?其中一位研究無法被 RPCB 再現的學者就表示:「他無法確定這些一次性實驗有多少價值。」而那些被選中重現的實驗,當中也不乏已經開始進行第二期藥物臨床試驗的研究。同時也有研究者指出,RPCB 在複製實驗時使用了與原研究不同的細胞株(cell line),也並未在實驗中進行三重複確認最終結果[5]

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若能使用相同細胞株並進行三重複,應該能減少再現實驗的誤差。圖/Pixabay

針對這些指控,RPCB 說明這項計畫的目的,並非藉此斷言某些特定研究是無用,或需要被停止的,而是為了點出現今研究的再現性危機(reproducibility crisis),以期望找出相對應的解方。目前也有一些提升研究再現性的方法被提出,像是以盲性研究(blinding)進行體外實驗或動物實驗、採用更大的樣本量、更嚴謹的統計分析方法,以及研究計畫的預先註冊制度(preregistration)[註 1]

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雖然這項大型研究充滿著許多爭議,但也提醒了各領域的研究人員:對於自身研究的每個步驟、統計方法等,都應更加詳盡、仔細的記錄。除了能使後人有辦法針對已發表的內容,進行深入探討外,亦可以提升該實驗被再現的可能性,增加研究的公信力。

而看完文章的你,對於科學研究的再現性又有什麼看法呢?

註解

  • 註 1:研究計畫的預註冊是指研究者在進行科學研究之前,先對他提出的假設、方法、分析方式上傳到註冊機構,經由該單位的期刊編輯、同儕審查通過後,再進行研究的一種做法。
  1. Open Science Collaboration, Estimating the reproducibility of psychological science, Science, Vol 349, Issue 6251, 2015. https://www.science.org/doi/10.1126/science.aac4716
  2. Monya Baker, 1,500 scientists lift the lid on reproducibility, Nature, volume 533, pages452–454, 2016. https://www.nature.com/articles/533452a
  3. Timothy M Errington et al., Reproducibility in Cancer Biology: Challenges for assessing replicability in preclinical cancer biology, eLife, 2021. https://elifesciences.org/articles/67995
  4. Timothy M Errington et al.,Investigating the replicability of preclinical cancer biology, eLife, 2021. https://elifesciences.org/articles/71601
  5. Asher Mullard, Half of top cancer studies fail high-profile reproducibility effort, Nature, 09 December 2021. https://www.nature.com/articles/d41586-021-03691-0
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Yiting_96
4 篇文章 ・ 1 位粉絲
在鳳梨田裡唸生科的人類,畢業後意外走上了科普路,目前還在緩慢前行中。喜歡有趣怪知識、諧音爛笑話,還有床。