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《海底總動員》外,在海中飛翔的海龜二三事

xmallwolf
・2016/07/08 ・3306字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 466 ・五年級

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海龜游泳
海龜游泳的模樣。圖/Shawn @ Flickr (CC BY-SA 2.0)

看過海龜游泳的樣子嗎?牠們游泳的模樣就像是在海洋裡飛翔一樣,海龜這種樣子的生物至少可以追溯到白堊紀出現的古巨龜(Archelon ischyros),按照發掘到的化石年代約是八千萬年前。當時的古巨龜比起現在的海龜大得許多,長度超過 4 公尺,寬度超過 4.9 公尺。從古至今,海龜的模樣沒有什麼太大變化,這個美麗又充滿謎團的生物是如何在海中飛翔的呢?

《海底總動員》海龜一家親,其實是假的?

大家有沒有看過海底總動員第一集呢?是不是覺得電影裡面的海龜真是看起來又呆又可愛呢?電影中尼莫和多莉搭著大海龜一起乘著東澳洋流到達雪梨,還在大海龜背上對小海龜說起牠們的故事。

海底總動員
海底總動員劇照。圖/Walt Disney Pictures

但是這種情況並不會在真實世界中發生。海龜們除了交配和孵化以外,大多數時間是不太會與其它海龜有接觸。很多時候都是海龜一隻龜孤單地在大海裡翱翔,也沒有發現過大海龜背著小海龜的現象

所以真實的海龜狀況是……

現今海龜種類共有七種,在臺灣附近周圍海域可以見到的海龜主要有五種,分別是綠蠵龜(Chelonia mydas)、赤蠵龜(Caretta caretta)、玳瑁(Eretmochelys imbricate)、欖蠵龜(Lepidochelys olivacea)及革龜(Dermochelys coriacea),這五種海龜中,只有綠蠵龜會上岸產卵。早期因為人類需要補充蛋白質,會蒐集海龜的卵來食用,或是捕食海龜。加上海龜產卵的海灘多被人類破壞,海龜數量大幅減少。目前這五種海龜都被列為保育類動物,甚至連過去臺灣常見的玳瑁都成了瀕危物種。

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玳瑁
過去在台灣常見的玳瑁,現在。圖/Aquaimages @ Wikipedia (CC BY-SA 2.5)

最大的海龜是哪一隻?

知道世界上有哪些海龜以後來瞭解一下海龜的小祕密吧,現今世界上最大的海龜是哪種海龜呢?

革龜
革龜。圖/Alastair Rae @ Flickr (CC BY-SA 2.0)

現今世界上最大的海龜是革龜,這種海龜長得就像是楊桃一樣,所以又被稱做楊桃龜、舢舨或大皮革龜。牠的背甲被 7 條棱脊取代。而牠到底可以長到多大呢?目前已知最大體長可以達到 3 公尺,差不多是一層樓的高度。牠們不僅長得大,潛得也深,最深可以潛到水下 1000 公尺。

看看革龜在海中飛翔的樣子!

為什麼綠蠵龜叫綠蠵龜?

如果有去小琉球玩的話,往海邊看看,有時候會發現海面上常常有一小顆的頭跑出來,其實那就是海龜在呼吸喔。小琉球很容易看到綠蠵龜,知道為什麼綠蠵龜叫做綠蠵龜嗎?

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綠蠵龜
綠蠵龜。圖/Brocken Inaglory @ Wikipedia (CC BY-SA 3.0)

綠蠵龜主要食物是海藻或海草,這些海藻或海草裡面有許多葉綠素,這些葉綠素堆積在脂肪裡,綠蠵龜的脂肪也變得綠綠的,所以綠蠵龜也因此叫綠蠵龜。不僅如此,英文名字也叫做 green turtle。

人類活動一直影響著海龜

海龜還有許多小祕密,尤其是在剛孵化出來的小海龜奔向大海之後,人類目前只能觀察到剛孵化的小海龜,再者就是已經發育成背甲約 20~30 公分長的大海龜,中間發育過程目前還沒辦法觀察到,這段時間稱之迷失歲月(the lost years)。然而,這些小海龜們在奔向大海之前,科學家們發現原來人類的活動也影響到牠們。

小海龜
剛孵化的小海龜即將前進大海。圖/The High Fin Sperm Whale@Wikipedia(CC BY-SA 3.0)

孵化出來的小海龜們大多在夜晚氣溫較低時,一個個從卵窩裡爬出來。夜晚的海面因為有月亮照著,會比起四周來得光亮,小海龜就會朝那邊爬去。但是如果周圍有一些人工光源,這些人工光源則會影響小海龜爬行的路徑,小海龜們會以為比較亮的地方才是大海的方向,朝著人比較多的地方前進,造成小海龜受傷甚至死亡。不僅是小海龜,母龜從海裡上岸找尋合適的地方產卵時,也有可能受到人工光源的影響,認為該處不適合產卵而放棄產卵。如果母海龜上岸太多次都無法成功產卵,母龜可能會直接將卵排至海裡,也就沒辦法孵化小海龜了。

科學家想解決小海龜迷路和母龜產卵的問題,又沒辦法完全禁止夜間照明設備,最後想到的方式是使用紅光或低鈉黃光,這種光源對小海龜的影響比白色光源小;而且只要改變光源照射角度,不讓光源直接打到海灘上,人類還是可以使用夜間照明設備,而不會讓小海龜迷路也不會影響到母龜產卵。

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海龜,你要去哪裡?

看了這麼多海龜,牠們長得都好像,科學家們要怎麼分辨哪隻龜是哪隻龜呢?

科學家發現每一隻海龜「臉」 上的鱗片分布都不太一樣,所以科學家們就利用海龜頭部的眼後鱗片之大小、形狀及排列方式等做為不同海龜的辨識,除非受到嚴重傷害,這些特徵都不會改變。科學家利用這些資訊估計出小琉球周圍海域有多少隻海龜,瞭解這些海龜大部分時間喜歡待在哪裡,什麼時候會遷移到別的地方活動等。

除了辨識海龜,科學家們要怎麼知道海龜會游去哪裡呢?科學家會在海龜身上裝發報器,持續接收海龜現在的所在位置。但是發報器有一定重量,必須安裝在一定重量以上的海龜身上,才不會影響到海龜。先前於宜蘭野放的母玳瑁阿飛,按照發報器提供的位置紀錄,牠先在宜蘭外海徘徊,再往臺灣海峽移動,後來沿著中國大陸海岸,經過越南抵達印尼婆羅洲及蘇門答臘島間的勿里洞島。海龜們不只有固定待在同個地點,一旦移動起來都是跨國際跨海域的遷移,因此海龜保育需要周圍許多國家的合作與幫助。

你也可以,救救受傷海龜

除了科學家努力保護海龜以外,大家若是在海灘上發現受傷擱淺的海龜,可以電話直接撥打 118 給海岸巡防署,請海巡署派員拯救。在北臺灣地區發現擱淺海龜,電話可撥打至北臺灣海龜救傷中心(0978-952145);南臺灣地區則電話撥打至海生館(08-8855001#5052)。有時若海龜病得太重,或是被發現得太晚,救傷人員到場前就一命嗚呼。這些死亡的海龜對科學家而言,依然有研究的價值。因為解剖死亡海龜後能瞭解海龜的死因,也許是細菌感染導致死亡或是誤食塑膠產品導致胃腸阻塞而死亡。

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擱淺救援通報
海龜救傷流程。圖/北臺灣海龜救傷中心。

要照顧拯救回來的受傷海龜並非只是餵餵食物、看看醫生這麼簡單,除了定期須送至獸醫檢查以外,還要想辦法讓海龜願意進食。一般健康海龜在大海裡不是很容易遇到食物,所以遇到食物時就會很開心地大口咬;受傷海龜就像是人生病一樣,病懨懨地不是很想吃東西,所以救傷人員需要不斷地嘗試找出牠們肯吃的食物,以幫助牠養傷。直到受傷海龜狀況比較穩定以後,會試著讓海龜練習回到大海生活,直到醫生確定可以野放以後才會進行野放。

由於海龜可以隨洋流游到很遠的地方,甚至到不同國家旅行。因此,海龜保育會需要許多不同國家或研究團隊一起合作。除了科學家不斷研究瞭解海龜是怎麼生活以外,在一般生活中,減少一次性的塑膠製品使用也可以幫助海龜不受到環境汙染的傷害;或是產卵季節時減少晚上到海灘嬉戲的次數,避免影響海龜產卵;以及看到擱淺海龜就趕快撥打 118 通知海巡署派員救傷。希望海龜在大家一起努力下,可以永遠在大海中優游,生生不息,繁榮昌盛。

  

參考資料:

  1. 馮加伶,〈塑膠?食物? 傻傻分不清楚的海龜〉,環境資訊中心, 2014-04-09。
  2. Leatherback sea turtle,Wikipedia。
  3. 郭芙,〈大海的旅行者:綠蠵龜〉,環境資訊中心,2013-02-05。
  4. 程宛華,〈當海龜遇到光:用現代科技了解光汙染對海龜的影響〉,國家地理雜誌,2015-05-25。
  5. 程一駿,〈海龜研究在台灣〉,國家地理雜誌,2015-5-22。
  6. 廖靜蕙,〈台灣海龜保育新標竿 首隻標放玳瑁「阿飛」現蹤印尼〉,環境資訊中心,2016-4-19。
  7. 馮加伶,〈綠蠵龜:擱淺的古生物〉,環境資訊中心,2009-11-04。
  8. 郭芙,〈小海龜的迷失歲月〉,環境資訊中心,2014-08-26。
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xmallwolf
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滔滔OceanSays編輯,也是PanSci特約作者,曾在茫茫的物理之海中載浮載沉,後來隨著洋流漂到遠洋慢慢沈積下來。

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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。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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【2023 年搞笑諾貝爾化學與地質獎】舔石頭以外,猛獁象竟是海龜湯?
寒波_96
・2023/10/20 ・2211字 ・閱讀時間約 4 分鐘

搞笑諾貝爾獎每年都是新的開始,2023 年也不例外。今年「第 33 次第一屆搞笑諾貝爾獎」頒發十個獎項,「化學與地質獎」以看似獵奇的舔石頭博取不少眼球,不過得主揚.扎拉謝維奇( Jan Zalasiewicz)的文章中,其實還提到另一件知名的歷史公案。

1951 年晚宴真相,竟然是海龜湯?!圖/americanoceans

1951 年晚宴真相,竟然是海龜湯?!圖/americanoceans

文學史上用味覺帶出情節,最知名的案例之一是普魯斯特的小說《追憶似水年華》開頭,由瑪德蓮的味道切入,接著進入意識的海洋游泳。扎拉謝維奇的文章開頭,也從品嚐岩石的味道切入,自由切換不同的題材。

地質學家為什麼要舔石頭?《舌頭、石頭,迸出新滋味?科學家為什麼要舔石頭?——2023 搞笑諾貝爾獎》一文有精簡介紹。最主要的理由是,缺乏現代儀器之際,舌頭可謂方便的化學感應器,能提供有用的資訊。

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當然,即使有了現代儀器,舌頭還是很方便的工具。

處於意識流科學史中,扎拉謝維奇的文章從舌頭感應器,十分合理地切換到一場宴會。那場 1951 年的晚宴中,據說提供猛獁象肉製作的餐點。

這場晚宴由美國的「探險俱樂部(The Explorers Club)」舉行,主辦方宣稱當天有道菜,來自已經滅絕的動物大地懶(Megatherium)。但是幾天後有報紙披露,宴會中的奇珍異獸不是大地懶,而是來自阿留申群島,25 萬年久遠的猛獁象!

1951 年保存至今的晚餐。圖/取自 參考資料3

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奇妙的是,當天的餐點竟然有少量樣本被保留至今。當時沒有參加的豪威斯(Paul Griswold Howes)寫信要到一份樣本,一直保存到他去世為止。後來樣本輾轉來到耶魯大學的皮博迪自然史博物館(Yale Peabody Museum)。

那一餐到底是大地懶,還是猛獁象呢?2014 年,耶魯大學的研究生葛拉斯(Jessica Glass)等人成功由樣本中取得 DNA,結果在 2016 年發表。比對之下相當明顯,答案是綠蠵龜。

現今綠蠵龜是保育類動物,合法的狀況下沒有機會吃到。然而 1951 年那個時候,綠蠵龜尚未面臨滅團威脅,仍然是普遍的食材。

區區綠蠵龜製成的海龜湯,當然無法彰顯晚宴的尊絕不凡。不過俱樂部宣稱的大地懶,怎麼又會變成猛獁象?

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最可疑的是當天在場的俱樂部成員尼可斯(Herbert Bishop Nichols),他也是基督科學箴言報(The Christian Science Monitor)的科學編輯。可考的記錄中,他第一個對外提出相關描述,後來被視為吃猛獁象的證據。

海龜湯的幾位相關人猿。(A) 據說將食材從北極帶回的極區探險家 Father Bernard Rosecrans Hubbard。(B) 極區探險家 George Francis Kosco。(C) 晚宴主辦人 Wendell Phillips Dodge。(D) 保存樣本的 Paul Griswold Howes。圖/取自 參考資料3

如果真的是那道菜的材料,那麼狀況就是:俱樂部用綠蠵龜做菜,宣稱是大地懶,報紙以訛傳訛寫成猛獁象。

「吃猛獁象」之類的傳聞,雖然不是嚴謹的科學,卻因為有噱頭而容易引人注目。作為沒多少負面影響的玩笑,也沒有人想要特別澄清。使得這類事件的真相,往往不了了之。

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儘管沒有特別獲得搞笑諾貝爾獎關注,對於這道海龜湯的追根究底,倒是相當符合搞笑諾貝爾獎的精神。

海龜湯以後,扎拉謝維奇的文章意識又跳躍到另一種已經滅團的生物:貨幣蟲(Nummulites)。許多古生物,當初也是其他古生物的食物。儘管擁有堅硬的外殼保護,貨幣蟲這種生物依然有機會成為美食。

1912 年的時候,英國古生物學家庫克派崔克(Randolph Kirkpatrick)提出一個觀點:地球有一段時間存在非常大量的貨幣蟲,後來它們變成稱為「貨幣球(Nummulosphere)」的地層,是地殼岩石的源頭。

看起來很搞笑,可是庫克派崔克是認真的。所以他即使生在現代,應該也沒有獲得搞笑諾貝爾獎的機會。

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2023 年搞笑諾貝爾獎頒獎典禮影片(化學與地質獎從 10:18 開始):

延伸閱讀

參考資料

  1. The 33rd First Annual Ig Nobel Prizes
  2. Eating fossils
  3. Was Frozen Mammoth or Giant Ground Sloth Served for Dinner at The Explorers Club?
  4. Mammoth meat was never served at 1950s New York dinner, says researcher

本文亦刊載於作者部落格《盲眼的尼安德塔石匠》暨其 facebook 同名專頁

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寒波_96
193 篇文章 ・ 1090 位粉絲
生命科學碩士、文學與電影愛好者、戳樂黨員,主要興趣為演化,希望把好東西介紹給大家。部落格《盲眼的尼安德塔石器匠》、同名粉絲團《盲眼的尼安德塔石器匠》。

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探險家到底吃了猛瑪象、大地懶,還是…?
胡中行_96
・2023/05/05 ・3354字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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歷史上,不乏探險家品嚐珍奇異獸或史前動物遺骸的紀錄。比方說,知名生物學家達爾文(Charles Darwin)於他的第一本著作中,提到飲用犰狳和陸龜的尿液;還有其他人宣稱吃過絕種的馬、野牛,甚至乳齒象等。[1]位於美國紐約的探險家俱樂部(The Explorers Club),[2]在1951年元月13日,舉辦第47屆年度晚宴。四日後,身為會員的《基督科學箴言報》(The Christian Science Monitor)科學編輯,向大眾揭露活動細節及珍稀食材。[1, 3]

位於美國紐約的探險家俱樂部。圖/Jonathan S Knowles on Wikimedia Commons(CC BY-SA 4.0)
探險家俱樂部的招牌。圖/Rhododendrites on Wikimedia Commons(CC BY-SA 4.0)

晚宴報導

「讓我們先吃晚餐吧!」報導寫道:傍晚6點,會員與訪客在紐約羅斯福飯店(The Roosevelt Hotel)聚集。首先映入眼簾的,是由美國海軍George Francis Kosco上校空運的雜草、灌木和水岸碎屑,[註1]所組成的阿拉斯加凍原實物擺設,上面還灑滿了火山灰。接著於自助餐區,25萬年前的猛瑪象肉,從琳瑯滿目的珍饈中,脫穎而出。這原本該是道主菜,但籌辦晚宴的委員會發現,單盤成本高達美金495.47 元。據說正當他們打算忍痛放棄,人稱「冰川神父」(the Glacier Priest)的Bernard Rosecrans Hubbard,慷慨貢獻來自阿拉斯加Akutan島的私藏,才讓每人得以淺嚐一小口。[3](延伸閱讀:〈猛瑪象能吃嗎?〉)

兩隻源自太平洋,體型巨大,光單腳就夠10人分吃的水煮蜘蛛蟹,[註2]鎮守於舞廳入口。每位會員走過時,都得到一杯帶有鐵質的阿拉斯加氣泡湧泉冰塊。先上桌的是起司脆棒,配綠蠵龜湯;主菜則為歐洲野牛排或炙烤美洲水牛佐黑胡椒醬;隨後還有腰果白醬炸野米丸子。當年這篇報導,以猛瑪象為標題關鍵字,文筆生動風趣,又附上會場和廚房的情境漫畫。[3]探險家俱樂部吃猛瑪象的故事,就此流傳開來。[1]

《基督科學箴言報》報導第47屆探險家俱樂部年度晚宴(局部)。圖/參考資料3(Public Domain)

殘羹謎團

錯失難得味覺體驗的布魯斯博物館(Bruce Museum)館長Paul Griswold Howes,事後向晚宴籌劃者Wendell Phillips Dodge,討點殘羹來當展品。Dodge不僅欣然同意,還親自填寫樣本標籤:「大地懶(Megatherium)」。[1]

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Dodge提供的標本。圖/參考資料1,Figure 2(CC BY 4.0)

《基督科學箴言報》的文章,列舉多種菜色,主要篇幅給了猛瑪象,卻徹頭徹尾沒提到大地懶。[3]其他媒體又眾說紛紜,兩種動物均有人報導。甚至連當時的俱樂部主席,在給Dodge的信中都表示:「我對您那頓晚餐的食材,依然抱持懷疑。」[4]2001年,這罐不曉得裝了什麼的玻璃瓶,轉為耶魯皮博迪自然史博物館(Yale Peabody Museum of Natural History)的館藏。[1]2014年耶魯大學的哺乳動物學家Eric J. Sargis教授,說服兩名博士生一起來破解歷史謎團。而從2016年《PLOS ONE》期刊的論文和相關報導看來,後續又有更多人被拖下水。[1, 4, 5]

廚餘的價值

尋常人家前一天吃什麼都未必記得,誰又在乎封存數十載的廚餘?然而醉心古生物學的論文作者們,疑惑糾結於心,始終無法放下。當年報導提到的特殊材料供應人Hubbard神父與Kosco上校:[1, 3]前者曾赴阿拉斯加Akutan和Unimak兩座島嶼,拍下幾百張珍奇異獸的照片;後者則居於阿拉斯加Kodiak島,協助從當地空運晚宴的冰塊、植物和帝王蟹等,[註1, 2]而且喜愛在極地和太平洋荒島探險。問題是毫無證據顯示他們見過猛瑪象或大地懶,更別說沒有文獻記錄這兩種史前動物,曾出沒在報導中的肉品產地──Akutan島。[1]

大地懶的棲地在南美,其遠親巨爪地懶(Megalonyx)頂多也只觸及阿拉斯加中部;而地理位置最接近的猛瑪象遺骸,則是從距離Akutan島不到20公里處出土。所以物種分佈的新發現,或許就近在眼前。這罐廚餘的身份,可謂舉足輕重。[1]

真猛瑪象(猛瑪象的一種;藍色)、大地懶(紅色)、其他樹懶(黃色)和綠蠵龜(綠色)的分佈。圖/參考資料1,Figure 3(CC BY 4.0)

DNA鑑定

此標本最早是浸在異丙醇(isopropyl alcohol)裡,搬家後改泡乙醇(ethanol),[1]所幸從來沒有沾過會破壞DNA的福馬林(formalin)。[1, 6]研究團隊由上頭取下5小塊肌肉纖維,每塊250毫克。待乙醇自然揮發,便拿去進行DNA萃取、定序及比對。[1]

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出爐的結果平凡到令人失望──綠蠵龜(Chelonia mydas),推測來自晚宴的湯品。別說不算史前動物,在1950年代連瀕危都還稱不上。其殘塊實無必要防腐、裝罐,以供瞻仰。Dodge到底是舀錯菜餚,還是存心耍詐?其實從他發表於俱樂部《探險家期刊》(Explorers Journal)的評論,可略探一二。Dodge拐彎抹角地,用奇幻的口吻寫道:自己或許已經發現了一種能將綠蠵龜,變成大地懶的藥劑。遺憾當年的讀者看得傻愣,大概沒發覺他意有所指,[1]不然也不會有後來耶魯大學的解謎論文。

此外,Dodge狡猾地將沒有出席晚宴的Hubbard神父與Kosco上校,設定為貨源。如此一來,他信口開河地指鹿為馬,就不怕現場有人跳出來對質。[4]之後當媒體將謠言散佈出去,管他是哪一種版本,反正都已經奠定了探險家俱樂部的經典傳奇。

(A)Hubbard神父;(B)Kosco上校;(C)晚宴籌劃者Dodge;(D)Howes館長。圖/參考資料1,Figure 1(CC BY 4.0)

公關伎倆?

事隔多年,Dodge想必都作古了,才信用破產。既然大地懶是假的,不禁讓人想問:「自助餐區的猛瑪象是否為真?」當然我們不能排除,Dodge還有文獻未記載的肉品來源。要不換個角度追究,經手的主廚總該知道自己料理了什麼吧?

探險家俱樂部的成員Arnold Hauerslev Haverlee,以烹調過北極熊和炸白蟻聞名。他對外宣稱那道猛瑪象亦是自己的傑作,並在1957年回應某運動員俱樂部的「公開」請託,保證以2萬美元的收費,包辦一樣的饗宴。耶魯大學的研究團隊斷定,此為虛假的公關伎倆。因為如果這等豐功偉業屬實,收錄Haverlee其他料理的《探險家食譜》(The Explorers Cookbook)以及他的自傳,怎會偏偏獨漏猛瑪象?而那個運動員俱樂部,也非第一次搞這種噱頭,前一年還說為了沒能將翼手龍端上桌,而深感惋惜。[1]

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百年傳統,全新感受

總之,食用史前動物遺骸,有時是嘗鮮的樂趣,有時為公關炒作的手法,但後者衍伸出來的標本及報導,可能誤導大眾的科學認知。[1]儘管紅極一時的猛瑪象或大地懶料理,應該都是幌子,能夠肯定的是探險家俱樂部的飲食傳統,至今仍實實在在地延續。[1, 7, 8]從前被排除在外的女性,現在也能以會員之姿,步入殿堂。[2, 3, 8]近年隨著環保意識抬頭,晚宴的菜單改以外來入侵物種為主,似乎亦不乏口感酥脆的害蟲。比方說,有嚼勁的綠鬣蜥肉丸;或是3種不同產地的蟑螂。從某些媒體專文會員食記的照片看來,今日驚世駭俗的程度,絲毫不減。[7, 8]

  

謝辭

王桓奇醫師的臉書留言,間接讓筆者找到主要參考資料,並激發本文靈感,特此致謝。

備註

  1. 《基督科學箴言報》說上校親自把晚宴所需「飛去」紐約;[3]但家屬表示他僅「安排」海軍的飛機送貨。[1]
  2. 《基督科學箴言報》描述蜘蛛蟹;[3]而Kosco上校的家屬提到帝王蟹。[1]由於線索不足,無法判斷是否為不同菜色,或者其中有人搞錯。
  1. Glass JR, Davis M, Walsh TJ, et al. (2016) ‘Was Frozen Mammoth or Giant Ground Sloth Served for Dinner at The Explorers Club?’ PLoS ONE, 11(2): e0146825.
  2. SINCE 1904’. The Explorers Club. (Accessed on 21 APR 2023)
  3. Nichols HB. (17 JAN 1951) ‘Mammoth appetites explore a…mammoth’. The Christian Science Monitor, p. 3.
  4. Chen A. (05 FEB 2016) ‘Two Grad Students Use Science To Bust The Dinner Hoax Of The Century’. U.S. National Public Radio.
  5. Mammoth on the menu?’. (2016) Yale Medicine Magazine.
  6. A study on recovering useable DNA from formalin-fixed fish specimens’. (01 MAR 2021) CSIRO Environomics Future Science Platform.
  7. Milliken G. (11 MAR 2016) ‘At The Explorers Club Annual Dinner, Invasive Species Are On The Menu’. Popular Science.
  8. Anderson R. (28 APR 2022) ‘Oh the People You Will Meet, the Things You Will Eat. Fine Dining at The Explorers Club Annual Dinner?’. Explore 7 summits.
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胡中行_96
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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。