2016國際豆類年，為什麼要排擠大豆？

• 作者／賴昭正｜前清大化學系教授、系主任、所長；合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒，那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬．霍金（Stephen Hawking）　英國理論物理學家

大約在八十年前，當第一台數位計算機出現時，一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧；但七十年後，還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」（Artificial Intelligent，簡稱 AI）的能力最近十年突然起飛，在許多（所有？）領域的測試中擊敗了人類，正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元（graphic process unit，簡稱 GPU）是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia（英偉達）股票從每股不到 $5，上升到今天（5 月 24 日）每股超過 $1000（註一）的全世界第三大公司，其創辦人（之一）兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳（Jenson Huang）也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人！可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎？到底是時勢造英雄，還是英雄造時勢？

在回答這問題之前，筆者得先聲明筆者不是學電腦的，因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事，不是我們外行人需要了解的；但作為一位現在的知識分子或公民，了解基本原理則是必備的條件：例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析，即可判斷永動機是騙人的；又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上，它們不用往室外排廢熱氣，就可以提供屋內冷氣，讀者買嗎？

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」（central process unit，簡稱 CPU）。CPU 是電腦的「腦」，其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務，如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作；但為了簡單化，我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作（arithmetic and logic unit，簡稱 ALU），如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下，CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時，CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後，CPU 開始顯示心有餘而力不足：例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素（pixel），每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年，英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定／裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」（註二）定位為「世界上第一款 GPU」，「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU，GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作，快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢？因每一時刻只能做一件事，所以其步驟為：

• 計算 7×5；
• 計算 6/3；
• 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢？很多工作便可以同時（平行）進行：

• 同時計算 7×5 及 6/3；
• 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間，但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢？單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間（16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間），而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間（1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間）！

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了，如何將它擺正成右圖呢？ 一句話：「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點（座標 x, y）組成的，所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了：每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算！如果每一運算需要 10^-6 秒，那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉，便需要 6 秒，這豈是電動玩具畫面變化所能接受的？

人類的許多發明都是基於需要的關係，因此電腦硬件設計家便開始思考：這些點轉換都是獨立的，為什麼我們不讓它們同時進行（平行運算，parallel processing）呢？於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 10⁶ 運算，那上圖的轉換只需 10^-6 秒鐘！

GPU 的興起

GPU 可分成兩種：

• 整合式圖形「卡」（integrated graphics）是內建於 CPU 中的 GPU，所以不是插卡，它與 CPU 共享系統記憶體，沒有單獨的記憶體組來儲存圖形／視訊，主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上；早期英特爾（Intel）因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤，在這方面的研發佔領先的地位，約佔 68% 的市場。
• 獨立顯示卡（discrete graphics）有不與 CPU 共享的自己專用內存；由於與處理器晶片分離，它會消耗更多電量並產生大量熱量；然而，也正是因為有自己的記憶體來源和電源，它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年，英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後，科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化，在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效，因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理，不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化，也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬（註三）等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分，正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲，遠遠落在英偉達（80%）及超微半導體公司（Advance Micro Devices Inc.，19%，註四）之後，大約只有 1% 的市場。

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」，而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心（core）單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心，因此其核心功能不如 CPU 核心強大，但它們能同時高速執行大量相同的指令，在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心；GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書，不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等，也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺，它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是：嘴巴在講，腦筋思考已經不知往前跑了多少公里，常常為了追趕而越講越快，將不少學生拋到腦後！這不表示筆者聰明，因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技，因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣（matrix）的讀者應該知道，如果用矩陣和向量（vector）表達，上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的（註五）。而矩陣和向量計算正是機器學習（machine learning）演算法的基礎！也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在！因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石：它們的架構就是充分利用並行處理，來快速執行多個操作，進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」（deep learning）。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂：「下一次工業革命已經開始了：企業界和各國正與英偉達合作，將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升，幫助企業降低成本和提高能源效率，同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子：下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後，讀者是不是認為筆者該退休了？

GPU（圖形處理單元）和 AI（人工智慧）之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力，特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步，使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率，使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐，而且使其更具成本效益，因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展，GPU 的角色可能會變得更加不可或缺，推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標，這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作，使我們能夠執行複雜的任務，例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外，研究表明，與非人類動物相比，人類大腦具有更多平行通路，這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上，一邊聽音樂一邊做飯，或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技，因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵：透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

（註一）當讀者看到此篇文章時，其股票已一股換十股，現在每一股約在 $100 左右。

（註二）組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」（GeForce 256）插卡吧?

（註三）筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時，就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士（fellow）」Enrico Clementi 的團隊：因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層，我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦（非 IBM 品牌！）與一大型電腦連接來做平行運算，進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

（註四）補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商：英偉達及 ATI（Array Technology Inc.）。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立，2006 年被超微半導體公司收購，品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐（Lisa Tzwu-Fang Su）博士為執行長後，股票從每股 $4 左右，上升到今天每股超過 $160，其市值已經是英特爾的兩倍，完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色，正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題：超微半導體公司現任總裁（兼 AI 策略負責人）為出生於台北的彭明博（Victor Peng）；與黃仁勳及蘇姿豐一樣，也是小時候就隨父母親移居到美國。

（註五）或。

延伸閱讀

• 「熱力學與能源利用」，《科學月刊》，1982 年 3 月號；收集於《我愛科學》（華騰文化有限公司，2017 年 12 月出版），轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
• 「網路安全技術與比特幣」，《科學月刊》，2020 年 11 月號；轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。

豆類作物可以作為綠肥（green manure），這在農業上已經廣被應用了。事實上，中國在漢朝時便已經發展出複雜的輪作系統，將土地分成三份，第一年夏天第一塊地種黍、第二塊地種小米、第三塊地種大豆；每一塊地以黍→小麥→大豆→小米的順序輪作，田地的養分會因為有大豆加入輪作而不至於缺氮，而每年都可以有小米、黍、大豆、小麥可吃（參 1）。

不過，近代的綠肥，卻是將豆類作物（pulse crop，泛指一年生的豆科植物，參 2）種在田地裡，在開花後、結子前將它們的莖與葉割下後，將莖葉耕入土中或是留在土壤表面作為覆蓋。等到次年在田地裡種植其他非豆類作物時，去年的豆類作物便「化做春泥更護花」了！

在這樣的操作下，所選擇的豆類作物便不一定要是大豆、蠶豆這類可以食用的豆類作物了；只要是豆科一年生的植物都可以採用。

可是，這樣的操作，在種植綠肥的那段時間，農夫是沒有收入的。難道綠肥真的就只能夠當作肥料使用嗎？與漢朝的老法子相比，究竟是把豆類拿來輪作好，還是直接當作綠肥好呢？

加拿大農業及農業食品部萊斯布里奇研究中心（Agriculture and Agri-Food Canada Lethbridge Research Centre）的研究團隊，比較將豌豆（Pisum sativum）、蠶豆與野豌豆（chickling vetch，Lathyrus sativus）作為綠肥，或是列入輪作系統，兩種不同的操作對於往後數年土壤中氮與碳含量變化的影響（參 3）。

研究發現，以豆類植物作為綠肥時，超過百分之八十的氮與碳都在第一年釋放到土壤中了。第三年以後，只有百分之三到五的氮與碳釋放出來。相對的，當我們把豆類植物列入輪作系統時，雖然第一年釋放的氮與碳較少（百分之七十的碳、百分之六十三的氮），但是到了第三年，還是有不少的氮與碳（氮百分之十三到十六，碳百分之九到十八）釋放到土壤裡。而且，比較豌豆與蠶豆發現，輪作能提供的碳與氮，相較於綠肥要多一倍。

除此之外，豌豆、蠶豆與野豌豆裡面，固氮效果最好的是蠶豆與野豌豆；尤其當把蠶豆納入輪作時，能固定的氮量更高。考慮到蠶豆是很好的食物（對蠶豆症患者除外），研究團隊建議可以把蠶豆納入輪作系統，而非只充作綠肥使用。如此一來，農夫可以有蠶豆作為收成的一部分，比單純將豆類作物當作綠肥的收益更高；且蠶豆在種植後數年，都會持續釋放出氮與碳，農夫也可以調整肥料的使用量，降低成本；再加上輪作可以使得單一作物的害蟲無法持續繁殖，真的是一舉數得唷！

我們不知道為何古人選擇輪作而非綠肥，畢竟古代的中國人並沒有將實驗數據一一整理留下的習慣；不過，看到加拿大的研究團隊的成果，不論古人是湊巧也好、是實驗後刻意的選擇也好，看來老祖宗們還真的走了一條經濟又方便的路呢！

參考文獻

1. T.R. Sinclair,C.J. Sinclair. 2010. Bread, Beer and the Seeds of Change：Agriculture’s Imprint on World History. ISBN：9781845937058
2. Wikipedia. Pulse (legume).
3. Newton Z. Lupwayi and Yoong K. Soon. 2015. Carbon and Nitrogen Release from Legume Crop Residues for Three Subsequent Crops. Soil Science Society of America Journal. 79 (6): 1650 DOI: 10.2136/sssaj2015.05.0198

編按：「紅豆！大紅豆！（芋頭！）ㄘㄨㄚˋㄘㄨㄚˋㄘㄨㄚˋ，你要加什麼料？」各種豆類不只是吃銼冰的好配料，它們默默成為我們生活中無比重要的一部分。 2016 年是國際豆類年，臺灣大學科學教育發展中心（CASE）針對各種常見豆類的基因體密碼作介紹，讓我們能更了解其中的「豆」知識。

本文原出自臺灣大學科學教育發展中心，其他單位需經同意始可轉載。

新的一年，小編也開始構思新的主題，不過在這之前，還有好多的晚餐桌科普可以和大家聊聊，今天就從黃豆開始吧！

紅豆生南國，那黃豆生哪國？

中國人「吃豆腐」的歷史可追溯到漢朝年間，因此我們對黃豆一點都不陌生，而且黃豆營養價值極高、富含油脂、蛋白質，也是素食者主要的蛋白質來源，但是大家知道嗎？雖然紅豆和黃豆不同國，不過黃豆和毛豆可是同一國呢！其實毛豆就是只有八分成熟的黃豆！毛豆成熟後會變小、脫水變硬成為黃豆。

小編知道這個資訊時，也著實嚇了一跳，後來查過資料後，發現不止黃豆，甚至黑豆也同屬食用大豆，在未成熟的時候，豆莢呈綠色帶有毛，也就是毛豆哦！大家不妨也上網搜尋一下，毛豆的營養和黃豆（也就是大豆）有什麼不同呢？

熱牛奶的白色薄膜哪兒來？

無論是喝黃豆製的豆漿，或是喝熱牛奶時，嘴唇常常會碰到一層薄薄軟軟的薄膜，有的人特別愛吃這層薄膜〜但薄膜究竟是哪裡來的呢？

或許大家知道牛奶中含有豐富的蛋白質，但牛奶中所含的蛋白質有許多種類，他們的組成及分子大小都不相同。加熱時，牛奶中的各種成分分子包括蛋白質，會激烈的流動，其中分子較小較輕的蛋白質紛紛浮上表層，遇到比牛奶冷的空氣後迅速冷卻凝固，而結合形成了一層薄膜。當然囉！大豆裡一樣有豐富的植物蛋白，就和牛奶一樣，加熱後也會在表層形成薄膜。

哎呀！這個小常識好像該改成「早餐桌上」的科普話題、或是「宵夜」科普話題啊！因為熱牛奶和豆漿總是早餐和宵夜的常客。小編還沒寫新的系列，先偷偷收錄在晚餐桌分享給大家。

芝麻小事？「鈣」重要！

前面說到牛奶，裡面的營養，第一個就想到「鈣」。鈣質也是對人體很重要的元素哦！除了骨骼牙齒的發育，對於神經和肌肉也很重要，缺鈣時可能會有骨質疏鬆、神經緊張、肌肉痙攣(也就是抽筋)等現象。

除了多喝牛奶，還有什麼食物能幫助我們攝取鈣質呢？

其實不只動物類食物如牛奶、大骨中含有鈣質，許多植物包括食用的豆類或種子中也都富含鈣質，舉個例子來說，100公克的芝麻中約含400毫克的鈣，含量非常高呢！

大家還有沒有什麼「補鈣良方」呢？譬如說小魚乾、莧菜……等等。

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