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熷烏龍茶:以科學為本,解茶湯千年奧秘,創茶農百年志業

廖英凱
・2016/09/21 ・6871字 ・閱讀時間約 14 分鐘 ・SR值 584 ・九年級

原文刊載於科技大觀園〈承啟下一個台灣茶道百年志業的 「熷烏龍茶」〉。

本文基於著作人身份進行公開發表,相關內容不得被轉載或摘錄,以進行任何形式的利用,如有轉載、摘錄的需要,請洽科技部科技大觀園

 

「我說,人為什麼要喝茶?人活的好好的為什麼要喝茶?喔……到底是為了要回味兒。回什麼味兒?回甘甜的味兒,回甘甜和苦澀漸消的味兒,回養生和體驗的味兒,回悲歡離合喜怒哀樂的味兒,那……什麼樣的茶才叫好呢?」

(向李立群大師經典橋段致敬 =w=)

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飲茶對於台灣人來說,是已經有著漫長歷史的生活文化了。圖/aniu7839 @ pixabay

茶葉、茶道、茶產業伴隨著台灣的歷史,走過了上百個年頭。林立丘陵的茶園、旅客熙攘的精品茶坊、民族特色的採茶音樂,與店家琳瑯滿目的瓶裝茶和手搖杯。茶飲乘載了文化與歷史深植於我們的生活,就算不是精於茶道的雅士,你一定聽過廣告台詞中「回甘、不澀、養生解毒」等對於好茶的描述,也可能看過一些能讓茶變得更好喝的茶道技法。

若以科學的視角來看,這些更好喝或更養生的感覺與功效,代表有可能存在某種化學反應或物質參與其中。目前,中興大學生物科技研究所曾志正教授的團隊,正陸續以科學方法解析出這些物質,以此設計出風味獨特的「熷烏龍茶」,從原分子尺度的世界,我們得以一窺茶道千年的奧秘。

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實驗室
曾志正教授與實驗室學生成員。左起依序為:林欣怡、Nilubol Nuanjonkong、陳冠亨、施毓恩、曾志正教授、林逸喬、陳晴雯、謝聖國、吳婕如、盧安祺。

好茶三要素:回甘、不澀、能養生

回甘,糖無法欺瞞的味覺

回甘的滋味與程度,是判定好茶的重要指標。無須加糖,也無法用任何的糖來取代回甘的感覺。究其原因,是因為甘味也是一種味覺,與甜味有不一樣的機制。過去研究發現,舌頭的味蕾上,含有可辨識酸、鹹、苦、甜、甘等五種味覺接受器1。當熬煮魚、貝、鹹肉、大骨與蔬菜等食材時,釋放出來的谷胺酸鹽與核苷酸會分別扮演啟動分子與增強分子的角色,這兩種分子會與味蕾上的甘味接受器 T1T1 / T1R3 結合,使甘味接受器的結構改變,而傳送訊息至大腦引發甘味感覺。

具有回甘滋味的綠茶與烏龍茶也有著豐富的游離胺基酸(free amino acids)來引發甘味,以烏龍茶來說,茶湯內含有谷胺酸(glutamate)與茶胺酸(theanine),可做為啟動分子。雖然在茶湯內,扮演增強分子的核苷酸含量極低,但茶湯內仍有豐富的茶倍素(theogallin)與沒食子酸(gallic acid)可發揮類似功效,共同活化味蕾上的甘味接受器2

如何提升茶的甘味?

然而,除了透過選定茶樹品種與種植條件等來影響茶葉成分以外,製茶過程的各種工法,也會造成茶葉成分的改變。例如當烏龍茶經過反覆高溫烘焙時,烘焙過程會使有甘味的游離胺基酸因高溫而裂解,理論上會降低茶的回甘滋味。不過,茶葉原有的兒茶素與黃酮醇配醣體等多酚化合物,也因高溫而被大量降解成沒食子酸、楊梅黃酮(myricetin)與槲皮素(quercetin)。此時的烘焙烏龍茶湯,是以楊梅黃酮為主要啟動分子,槲皮素為次要啟動分子,以沒食子酸為增強分子,形成一個新的回甘分子組合。在分子動態模擬中發現,這組合所引發的甘味接受器緊縮程度(6.1 Å),比起一般烏龍茶湯的對甘味接受器的緊縮程度(8.2 Å)更佳3。這代表若想要提升茶的回甘滋味,可以藉由設計合適的烘焙製程,降解出完全不同的回甘分子組合,來達到更強的回甘滋味。

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甘味接受器在楊梅黃酮和沒食子酸的影響下,結構開口由15.1 Å減少為6.1 Å 4

澀度,捉弄舌尖的觸覺

澀茶入口,真不是「滋味」。相較起回甘的美好,澀味在茶飲中則是個不受歡迎的嫌惡因子。但事實上,澀味並不是一種味覺,而是一種觸覺

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目前已知可形成澀味的共有四類物質,分別為:多酚類物質(polyphenols)、金屬鹽類(metal salts)、有機酸(organic acids)、脫水劑(dehydrating agents)。以食物中常見的多酚類來說,多酚類物質當接觸到唾液中的唾澀蛋白群(PRPs)時,因唾澀蛋白群本身不具摺疊立體結構,所以會容易和多酚類物質互相纏繞聚集成不溶於水的沉澱物,而降低唾液潤滑口腔的效果,使得口腔內的神經細胞感受到壓力與觸覺,而形成皺縮、拉扯或縮攏的感覺,這一個感覺,就會被我們認知成「澀味」5

從茶的成分來看,茶的可溶性物質剛好以多酚類含量最高6,雖然這些茶多酚在近年來有許多以抗氧化效用為主的保健功效陸續被發現,但在烏龍茶與綠茶中,占茶多酚中含量七成的兒茶素類,以及總量雖只有兒茶素百分之一至千分之一,但引起澀味程度也是兒茶素百倍至千倍的黃酮醇配醣體,或是紅茶中的茶黃素與茶紅素等,都是導致喝茶時口腔感受到粗糙和皺縮等澀味感覺的主因。

高山茶,越高越甘甜不澀?

若想降低茶葉的澀味,除了沖泡時合適的溫度與時間等技巧來控制茶葉的物質溶出以外,也會受到茶葉種植時日照、紫外線、溫溼度等環境因子與發酵、烘焙和陳放等製茶方式的影響。例如烘焙時兒茶素與黃酮醇配醣體等多酚化合物被大量降解的狀況,剛好同時有降低澀味與轉化為回甘成分的功效。

曾志正教授的團隊,在 2012 年以種植於不同海拔的青心烏龍茶為標的,利用高效液相層析儀(high performance liquid chromatography, HPLC)進行分析,發現無論是新鮮葉片,或是初製茶(毛茶),兒茶素總含量均隨著種植海拔增加而遞減 7。這個關聯性很可能是因為不同海拔的溫度差異,影響了茶葉內特化酵素 ECGT 的活性。茶葉內的 ECGT 酵素可以將澀度較低的非酯性兒茶素轉化為澀度較高的酯性兒茶素。當溫度低於 20℃ 時,ECGT 的活性下降,使得茶葉中的酯性兒茶素較少,也減少了茶的澀度。這似乎與人們印象中越是高山的茶,品質則越好的印象吻合。

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澀味強度較高的酯型兒茶素 ECG 和 EGCG,含量隨種植海拔升高而減少。

怎麼知道誰比較澀?

澀味的多寡實在是評比茶葉品質的關鍵指標。然而澀味的感受機制與其他味覺不同,一整天的口腔狀態也會隨著飢餓、飽足、疲勞等有所差距。在茶業評比或競賽時,評審往往需要喝下相當多的茶湯樣品來給予評分。但是當唾澀蛋白與茶多酚物質結合沉澱於口腔時,人體無法在短時間重新補充唾液,並清除吸附於舌頭與口腔的沉澱物。這導致澀味會持續的累積而難以做到連續評比時的一致性,在過往的比賽中也往往引發不少爭議。

為解決這個狀況,曾志正教授團隊發明了利用人造油體的技術作為澀度鑑定的方式。研究團隊是利用一個已知的基因序列來合成唾澀蛋白質,並利用芝麻油與磷脂質 DSPC 做成帶有唾澀蛋白的人造油體。這些人造油體如同許多微小的油滴般,均勻地懸浮在溶液中。

當人造油體溶液與茶湯混合時,油體上的唾澀蛋白會與茶湯中的導致澀味的茶多酚結合並互相牽引。若是茶多酚的濃度越高,則油體之間的聚集程度越強、上浮速率也越快,在溶液頂層產生可視的乳狀層也越厚。研究團隊發現這項實驗結果,與高效液相層析儀的成分分析和交由專業評委的盲測比對相符,相信此項科學檢驗技術的發展,能有效輔助茶葉評比,並提供茶農量化的分析數值作為茶質判斷的輔佐工具。

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不同品種不同澀味程度的烏龍茶,在人造油體實驗中,從油體聚集上浮的厚度可以直接看出澀味分子的數量差異。

青心烏龍的養生秘方:體歸靈

喝茶,除了好喝以外,更有「養生」這一項頗受當代人重視的好處。茶裡有多種能促進身體健康的物質,自古以來也被視為是重要的中草藥。目前種植於台灣較高海拔地區的「青心烏龍」,更有著獨一無二的養生保健成分。青心烏龍在台灣的栽種史,起源於 1855 年舉人林鳳池先生自福建武夷山引進南投縣鹿谷鄉凍頂地區,種下了聞名百年的台灣凍頂烏龍茶產業。目前在台灣海拔七百公尺以上的茶園,也多以栽種青心烏龍茶種為主。

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幾十年來,在許多飲用者的經驗上發現,喝青心烏龍茶後會比飲用其他茶種有明顯的飢餓感。一些茶行業者與茶農,也因大量飲茶之故而有食慾大增以及排便次數更頻繁的經驗。這代表著青心烏龍茶中,可能含有能產生飢餓感並促進腸胃蠕動的物質。發現這項物質的契機,是在 1999 年時,日本科學家 Masayasu Kojima,找到了一個能傳遞飢餓訊息的激素分子,並命名為飢餓素(ghrelin)8。飢餓素除了引發飢餓促進食慾,更能有效刺激生長激素的分泌,調節新陳代謝與心血管和腸胃的功能,還具有神經營養與保護中樞神經系統的效果。

這些關於飢餓素的敘述,與青心烏龍茶的飲用效果非常類似。自 2002 至 2014 年間,曾志正教授團隊在利用高效液相層析儀分析青心烏龍與其他常見烏龍茶種的研究中發現。有兩個微量成分,其含量在青心烏龍中明顯高於其他烏龍茶種。利用核磁共振光譜儀(NMR)解析結構後,發現這兩種微量成分的分子結構非常相似僅相差一個 OH 基。再歷經動物實驗確認這種微量成分可以引發飢餓感;從老鼠的腦下垂體細胞培養實驗中,發現微量成分如飢餓素一般可以誘導生長激素的分泌;在模擬分子對接的電腦運算中,也發現這種微量成分可以如飢餓素一樣被生長激素接受器結合而刺激生長激素分泌。

曾教授將這項微量成分命名為「體歸靈 (teaghrelin)」,亦稱為「茶飢素」,取其來自於茶(tea),又具有飢餓素(ghrelin)特性之故。這是目前發現在天然化合物中,唯一具有類似飢餓素效果的物質,這或許就可以解釋,為什麼過去經驗上覺得喝茶能促進食慾、頭腦清晰、活動力旺盛且抗老化的功效。

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利用高效液相層析儀分析成分光譜,發現上圖的青心烏龍茶,比下圖四季春烏龍茶多了兩個獨特的成分9

熷烏龍茶與台灣茶製程技術產學聯盟

經歷反覆烘焙與陳放的「熷烏龍茶」

結合了對於回甘、澀味與體歸靈(茶飢素)的了解。曾志正教授選用發酵足的青心烏龍茶葉,以運用反覆烘培與陳放兩大工序,設計出主要以一至三年為期的「熷烏龍茶」製程,並以液相層析串聯質譜儀(LC/MS/MS)與氣相層析質譜儀(GC/MS)來分析茶葉成分在各個階段的變化。

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質譜儀
曾志正教授團隊,利用質譜儀分析茶湯中的成分,來解析茶葉品質與製程的改良方向。

在過去累積的研究成果中,我們已經知道青心烏龍擁有獨特的體歸靈成分;而充分的發酵,意味著茶葉經過適度的氧化而轉化出更豐富的天然活性分子,得以參與後續烘焙與陳放工序的物理變化或化學反應。適當的烘焙溫度與時間,可以降低茶葉中的水分增加保存期限;高溫下的梅納反應(Maillard reaction)和熱裂解反應(pyrolysis)會產生褐色的類黑素而改變茶葉與茶湯的色澤,更會轉化出多種不同氣味的分子增加茶葉的風味10,11;也會使咖啡因揮發而明顯減少,帶有澀味的兒茶素與黃酮醇配醣體等多酚化合物,被大量降解成能提升甘味的沒食子酸、楊梅黃酮與槲皮素,因而使得茶葉透過加溫烘焙的化學反應平台,而有了溫潤渾厚又回甘的韻味。

烘焙
「熷烏龍茶」製程關鍵之一為找到合適的烘焙溫度與時間,降低澀味來源的兒茶素衍生物與黃酮醇配糖體,但又避免其他物質揮發與過高溫而炭化。

除了原料選擇、發酵程度與烘焙以外,曾教授也特別訂製了透氣良好的陶甕來陳放熷烏龍茶。「陳放」又稱「藏茶」,在數百年來茶品的保存的經驗上,人們已知道陳放的時間、環境,甚至是容器都會影響到茶葉的品質,甚至是改變茶葉的風味。曾教授的研究成果也發現,新鮮茶葉中較有刺激感揮發性香氣的的直鏈與支鏈碳氫化合物(長鏈烷類與長鏈酸類分子),在烘焙時的成分並無明顯改變,但長時間陳放過程緩慢的氧化或聚合變化卻能使這些影響氣味的揮發性分子遞減,而給予茶更溫和的香味表現12

陳放
「熷烏龍茶」製程另一關鍵為陳放,曾志正教授特別選定透氣性良好的陶甕,並適宜控制存放地點條件,讓茶葉中的直鍊與支鍊碳氫化合物得以降解。

台灣茶製程技術產學聯盟

教授
中興大學曾志正教授與設置於中興大學生物科技研究所的「熷烏龍茶製程展示場」。

然而,雖然累積了過去十幾年對於茶葉的科學基礎研究,也從而推出了具有獨特風味的優質茶品「熷烏龍茶」。但是,這完全不代表存在著一個萬用的 SOP 或技術,能讓所有茶農一以貫之地技轉利用。曾教授認為台灣的茶產業,正面臨著鑑別度不夠,以及技術外流的困境。國內各業者過去因採用相同的製程,或過分依賴經驗法則,導致各家所推出的茶品差異度並不大,在低鑑別度的狀況下,又受到進口廉價茶的衝擊,導致市場陷入了削價競爭的惡性循環。儘管偶有推出盛極一時的茶種或製茶方式,也會很迅速地外流到大陸與東南亞各地而失去競爭力。

曾志正教授認為現階段由學界投入資源研發製成再技轉給製茶業者的方式,僅能帶來短期的榮景,無法長期而有效地解決削價競爭與技術外流的產業困境。

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目前,曾志正教授與十數間民間製茶業者組成了「台灣茶製程技術產學聯盟」。他們的重點不僅是研發更好的茶葉製程。而是教會茶農這些製程步驟的原理,讓每一個製茶者,可以根據自己茶園裡的作物特性,依照顧客的偏好口味,開發出自己獨一無二的產品。聯盟中的製茶者,可以將製茶過程中的半成品或完成品,送至中興大學分析茶品成分,並與曾教授討論茶品成分與製程的關聯性,再回頭修改如茶葉種植、烘焙時間溫度、陳放時間與環境因素等製程細節,最終找到最符合自己的茶葉製程。

「我的願景是,台灣百年的茶產業要怎麼走下去。」

思索台灣未來茶產業的發展,結合著茶農們世代傳承的土地經驗,曾教授累積數十載的科學基礎研究,正輔佐著我國的茶產業,承啟下一個台灣茶道的百年志業。

註:曾志正教授研究團隊獲科技部105年度「產學技術聯盟合作計畫」補助(計畫名稱:台灣茶製程技術產學聯盟(2/3),執行期間:2016/02/01~2017/01/31)。科技部推動「產學技術聯盟合作計畫」之目的,係為促使大專校院及學術研究機構有效運用研發能量,以其已建立之核心技術與相關之上中下游業界建構技術合作聯盟,以協助產業界提昇競爭能力及產品價值。

 


參考資料

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  1. Chandrashekar, Jayaram, et al. “The receptors and cells for mammalian taste.”Nature 444.7117 (2006): 288-294.
  2. Kaneko, Shu, et al. “Molecular and sensory studies on the umami taste of Japanese green tea.” Journal of Agricultural and Food Chemistry 54.7 (2006): 2688-2694.
  3. Li, Feng-Yin, et al. “Concurrent accumulation of myricetin and gallic acid putatively responsible for the umami taste of a specialized old oolong tea.”Journal of Food and Nutrition Research 1.6 (2013): 164-173.
  4. Kuo, Ping‐Chung, et al. “Changes in volatile compounds upon aging and drying in oolong tea production.” Journal of the Science of Food and Agriculture 91.2 (2011): 293-301.
  5. Kallithraka, S., J. Bakker, and M. N. Clifford. “Evidence that salivary proteins are involved in astringency.” Journal of Sensory Studies 13.1 (1998): 29-43.
  6. Lee, Ren‐Jye, et al. “Study of the release of gallic acid from (–)‐epigallocatechin gallate in old oolong tea by mass spectrometry.” Rapid Communications in Mass Spectrometry 24.7 (2010): 851-858.
  7. Chen, Guan-Heng, et al. “Catechin content and the degree of its galloylation in oolong tea are inversely correlated with cultivation altitude.” Journal of Food and Drug Analysis 22.3 (2014): 303-309.
  8. Kojima, Masayasu, et al. “Ghrelin is a growth-hormone-releasing acylated peptide from stomach.”Nature 402.6762 (1999): 656-660.
  9. Lo, Yuan-Hao, et al. “Teaghrelins, unique acylated flavonoid tetraglycosides in Chin-shin oolong tea, are putative oral agonists of the ghrelin receptor.” Journal of Agricultural and Food Chemistry 62.22 (2014): 5085-5091.
  10. Li, Feng-Yin, et al. “Concurrent accumulation of myricetin and gallic acid putatively responsible for the umami taste of a specialized old oolong tea.” Journal of Food and Nutrition Research 1.6 (2013): 164-173.
  11. Kuo, Ping‐Chung, et al. “Changes in volatile compounds upon aging and drying in oolong tea production.” Journal of the Science of Food and Agriculture 91.2 (2011): 293-301.
  12. Chen, Ying-Jie, et al. “Effects of baking and aging on the changes of phenolic and volatile compounds in the preparation of old Tieguanyin oolong teas.” Food Research International 53.2 (2013): 732-743.

延伸閱讀

  1. 謝聖國, et al. “體歸靈 (茶飢素)-喝烏龍茶會肚子餓的活性成分.” Jour nal of Agriculture and Forestry 63.2 (2014): 75-82.
  2. 王美琪, 陳盈潔, and 曾志正. “熷烏龍茶-經反覆烘焙與陳放轉化出的精製烏龍茶.” Jour nal of Agriculture and Forestry 63.2 (2014): 83-90.
  3. 鍾澤裕, and 曾志正. “喝茶回甘的分子機制.” Jour nal of Agriculture and Forestry 63.2 (2014): 91-97.
  4. 施毓恩, et al. “喝茶澀味的分子機制與科學檢測茶澀度的技術發展.” Jour nal of Agriculture and Forestry 63.2 (2014): 99-106.
  5. 李欣潔, 陳冠亨, and 曾志正. “烏龍茶種植海拔高度與其茶湯澀度的關聯性.” Jour nal of Agriculture and Forestry 63.2 (2014): 107-113.
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廖英凱
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圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

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  • 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?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

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。

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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:

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  • 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

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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?

圖形處理的例子

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。

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典型的CPU與GPU架構

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?

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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?

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(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)

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。
文章難易度

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賴昭正_96
43 篇文章 ・ 56 位粉絲
成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此穫有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。

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找出品酒的「底層邏輯」——我們的身體如何品出酒品的獨特感受?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2023/10/27 ・1234字 ・閱讀時間約 2 分鐘

本文由 財政部國庫署 委託,泛科學企劃執行。

你注意到了嗎?在品酒時,品酒師不會一口乾,而是充分觀察、品嚐後才會下肚。這些動作可不是單純裝模作樣,而是有科學根據的。品酒有五個基本動作:觀察、搖晃、聞、啜飲與漱口、吞嚥,究竟我們的感官跟大腦是怎麼接收酒的訊號呢?

從最簡單的「嗅覺」開始,酒杯湊近口鼻、進入口腔,我們可以聞到「外部」和「內部」的香氣。外部指的就是用鼻子聞到的香氣,是先穿越鼻孔到達嗅上皮組織,形成我們所熟悉的正鼻嗅覺。而內部呢?那些已經在我們嘴巴裡的酒液,會走鼻咽和後鼻孔這條路,最終到達嗅覺粘膜。即使這口酒已經被喝下去,只要輕輕呼口氣,也依然能「聞」到酒味。

圖/giphy

另外,口鼻之間的通道,也就是鼻咽,在吞嚥的過程中會關閉,所以在吞嚥時會有一種「味道好像弱掉了」的錯覺,但其實只是你暫時無法靠鼻間的任何通道呼吸而已。這也是為什麼品酒師會要把酒液含在嘴巴裡漱口,甚至還會打開嘴巴吸一口氣。

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緊接在嗅覺之後的「味覺」,則是重頭戲!食物進到嘴巴,溶解在唾液中,啟動了味覺受器。人類可以透過味蕾的受器感受到「鹹、酸、苦、甜、鮮」五種味道。不過,也有部分的人不喜歡酒的原因,正是因為味覺。美國賓州大學農學院過去研究發現,人體中的苦味受體來自基因 TAS2R13 和 TAS2R38,辣椒素受體則來自基因 TRPV1。因此不同的基因表現,影響著人們對這兩種味道的感受,也決定了他們的攝取喜好。

圖/giphy

講完了嗅覺和味覺,別忘了品酒前的「觀察」。事實上,人們對風味的知覺基礎,來自多重感官的整合。當我們在觀看一杯酒的色澤和濁度時,大腦已經在默默「品嚐」它了。就像是望梅止渴、看到好吃的大餐肚子就先餓了起來。

除上述提到的「身體」感官,其實喝酒的時段、溫度、聲音、順序也會影響我們「心裡」的感受。但話說回來,在品酒前,最重要的應是選擇安全以及衛生的酒品來源,就是要慎選合法的販售業者,並挑選標示內容清晰、完整的酒品。

財政部自 2003 年起委託專業執行機構共同推動「優質酒類認證」制度,從原料、製程、品管、後續追蹤等層層把關,最後通過優質酒類認證技術委員會審查的酒品,才能被授予使用 W 字型認證標誌。因此,選購有 W 認證標誌的優質酒品,可以讓我們在品飲時更加安心!

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 資料來源:財政部國庫署 廣告

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【2023 年搞笑諾貝爾獎快訊】10 項怪奇獲獎研究出爐
PanSci_96
・2023/09/15 ・3874字 ・閱讀時間約 8 分鐘

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一年一度、讓你廢到笑出來的搞笑諾貝爾獎,今年在美東時間 9 月 14 日下午 6 點準時直播。

今年的主題為「水」,這次 10 項獲獎都或多或少與「水」有關(但大部分是口水),現在就快讓我們一起來看看今年的得獎快訊,並一起期待後續的個別研究報導吧~

化學和地質獎:為什麼地質學家與古生物學家會舔化石

這是一封說明「過去」地質學家與古生物學家,為什麼會有舔化石習慣的「快訊」(發表在期刊上,但被歸類為快訊),這封快訊說了幾個故事,其中最讓我印象深刻的,是「義大利地質之父」的喬瓦尼·阿爾杜伊諾(Giovanni Arduino,1714-1795)用自己的舌頭「品嚐」這些化石,分類出可能是史上第一個「地質時期」

故事的亮點是引用了喬瓦尼·阿爾杜伊諾的研究紀錄,看起來就像是個美食家在品嚐化石。

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文學獎:重複寫字,直到感覺不對勁

A 編小學時,曾被老師罰抄生字 100 遍,寫到一半突然懷疑這個字是不是這樣寫,趕緊回頭看前面寫的字,還把課本翻出來看才確定自己沒有寫錯。

上述的情境,稱為「猶昧感」(Jamais Vu),「猶昧感」是「既視感」(Deja Vu)的反義詞,描述人們對熟悉的事物,突然感到陌生,也是這篇論文主要探討的主題。

這研究的笑點在於他的實驗,他們讓受試者一直重複寫同一個字,跟小學被老師罰抄生字一樣。

實驗中,約有三分之二的受試者體驗到「猶昧感」,這些受試者大約在重複 30 次或一分鐘後開始感到異狀。另外,研究也發現平常越容易發生「既視感」的人,也更容易發生「猶昧感」,未來「猶昧感」的相關研究,可能會加深我們對「既視感」的理解。

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  • 原文研究: “The The The The Induction of Jamais Vu in the Laboratory: Word Alienation and Semantic Satiation,” Chris J. A. Moulin, Nicole Bell, Merita Turunen, Arina Baharin, and Akira R. O’Connor, Memory, vol. 29, no. 7, 2021, pp. 933-942.  doi.org/10.1080/09658211.2020.1727519

機械工程獎:死靈機器蜘蛛

會招喚骷髏或操縱屍體的死靈法師稱為 Necromancer,而科學家再次中二病發作,把用液壓操控的蜘蛛屍體,稱作 Necrorobotics 死靈機器。

我跟同事討論這種死靈機器,算不算是一種仿生科技?他覺得是,我覺得不是,你們覺得呢?

  • 原文研究:“Necrobotics: Biotic Materials as Ready-to-Use Actuators,” Te Faye Yap, Zhen Liu, Anoop Rajappan, Trevor J. Shimokusu, and Daniel J. Preston, Advanced Science, vol. 9, no. 29, 2022, article 2201174.  doi.org/10.1002/advs.202201174
死靈機器蜘蛛。

公共醫學獎:斯坦福馬桶

恩,就是接上各種感應器的物聯網馬桶,能即時檢測使用者的糞便與尿液。這東西最酷的是能「肛門辨識」,只要坐到馬桶上,斯坦福馬桶就能透過肛門的型態,辨識出使用者!

因為這個獎項,我才知道原來每個人的肛門都長得不一樣……謝謝你,搞笑諾貝爾獎。

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  • 原文研究:
    •  “A Mountable Toilet System for Personalized Health Monitoring via the Analysis of Excreta,” Seung-min Park, Daeyoun D. Won, Brian J. Lee, Diego Escobedo, Andre Esteva, Amin Aalipour, T. Jessie Ge, et al., Nature Biomedical Engineering, vol. 4, no. 6, 2020, pp. 624-635.  doi.org/10.1038/s41551-020-0534-9
    • “Digital Biomarkers in Human Excreta,” Seung-min Park, T. Jessie Ge, Daeyoun D. Won, Jong Kyun Lee, and Joseph C. Liao, Nature Reviews Gastroenterology and Hepatology, vol. 18, no. 8, 2021, pp. 521-522.  doi.org/10.1038/s41575-021-00462-0
    • “Smart Toilets for Monitoring COVID-19 Surges: Passive Diagnostics and Public Health,” T. Jessie Ge, Carmel T. Chan, Brian J. Lee, Joseph C. Liao, and Seung-min Park, NPJ Digital Medicine, vol. 5, no. 1, 2022, article 39.  doi.org/10.1038/s41746-022-00582-0
    • “Passive Monitoring by Smart Toilets for Precision Health,” T. Jessie Ge, Vasiliki Nataly Rahimzadeh, Kevin Mintz, Walter G. Park, Nicole Martinez-Martin, Joseph C. Liao, and Seung-min Park, Science Translational Medicine, vol. 15, no. 681, 2023, article eabk3489.  doi.org/10.1126/scitranslmed.abk3489

傳播獎:嗎話說著倒能你?

趣有超也獎學播傳,心擔別,的常正是來過反來起看子句得覺在現你!

你有試過快速把彩虹的顏色順序倒著背,或是把你說話中的每個名詞都倒過來講嗎?大家都知道這超難,但這份研究中的兩位受試著確有著超強「顛倒單字或語句」的能力。

研究對象以西班牙語為母語,他們能在對話中輕鬆地將 banana 念成 ananab,或是將「 basket is fun」念成「nuf si teksab」。研究著重在這兩位有著特殊能力的人,推理、記憶能力是否優於常人,以及大腦灰質、白質比例與一般人(對照組)是否有差別。

大腦如何組織語言一直都是個有趣的研究題目,像是為什麼中文的序順不會響影到閱讀,這也是 A 編跟大家都一樣好奇的。而了解大腦語言是如何形成的,也能推進對於失語症、癡呆症的症狀研究。

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  • 原文研究:“Neurocognitive Signatures of Phonemic Sequencing in Expert Backward Speakers,” María José Torres-Prioris, Diana López-Barroso, Estela Càmara, Sol Fittipaldi, Lucas Sedeño, Agustín Ibáñez, Marcelo L. Berthier, and Adolfo M. García, Scientific Reports, vol. 10, no. 10621, 2020.  doi.org/10.1038/s41598-020-67551-z

醫學獎:屍體兩個鼻孔的鼻毛數量是否一致?

俗稱鬼剃頭的「圓禿」(Alopecia areata)不只會頭髮脫落,同時睫毛、眉毛與鼻毛也會脫落,其中,鼻毛脫落會增加得到過敏、呼吸道感染的機率。

由於鼻毛的相關研究非常少,為此,研究者調查 20 具「遺體」的鼻毛數量與長度,並收集相關病史、死往原因…等數據,來評估正常人的鼻毛數量與長度。研究結果顯示,平均每個鼻孔的鼻毛數量約為 120~122 根,左右鼻孔並沒有顯著差異,鼻毛平均長度大約是 1 公分。

  • 原文研究:“The Quantification and Measurement of Nasal Hairs in a Cadaveric Population,” Christine Pham, Bobak Hedayati, Kiana Hashemi, Ella Csuka, Margit Juhasz, and Natasha Atanaskova Mesinkovska, Journal of The American Academy of Dermatology, vol. 83, no. 6, 2020, pp. AB202-AB202.  doi.org/10.1016/j.jaad.2020.06.902

營養獎:電流有一股「電味」

日本明治大學教授宮下芳明 (Homei Miyashita)與他的團隊,發現在筷子與吸管上附加微弱電流,會改變食物的味道。

他們發現微弱電流刺激舌頭時,會產生一股「電味」(論文上寫 Electric taste,你說我要怎麼翻比較好) 。這股「電味」味道如何呢?基本上沒有味道(不能啟動味覺細胞),但如果有其他味道存在,例如鹹味(氯化鈉)或鮮味(麩胺酸鈉),電味會讓食物吃起來更鹹或更鮮。

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接著,他們發明了連著電線的通電筷子與吸管(看起像整人玩具),證明了通電筷子與吸管確實能在不改變食物味道的情況下,讓人們吃進更少的鹽跟味精。

通電吸管構造
  • 原文研究:“Augmented Gustation Using Electricity,” Hiromi Nakamura and Homei Miyashita, Proceedings of the 2nd Augmented Human International Conference, March 2011, article 34.  doi.org/10.1145/1959826.1959860

教育獎:系統性研究課堂上感覺無聊的學生與老師

你覺得上課無聊嗎?多半人都會問答「是」,而這系列研究仔細分析了為什麼上課無聊,且越來越無聊的原因。

你可能會想:「那不就是老師上課很無聊啊,老師不有趣阿。」我只能說你們這樣太沒同理心了,搞不好老師也在想:「教你們真無聊!」

所以,研究者第一個想探討的問題是:「老師如果覺得無聊,會不會讓學生也覺得無聊。」先說結論,不會。

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雖然學生不會刻意去了解老師的心情。但如果學生明確感受到老師很無聊,像是死氣沉沉地念課文,學生就會覺得這堂課更無聊,進而影響學習動機與學習成效。某種程度上,研究還是印證了「老師不有趣覺得無聊」這件事,但老師是否在強顏歡笑,這就不得而知了。

另一個問題則是:「是不是想著上課很無聊,就會覺得更無聊?」沒錯,的確是這樣!只要上課前預期這堂課很無聊,那這堂課就會比你預期的還要更無聊!

  • 原文研究:
    • “Boredom Begets Boredom: An Experience Sampling Study on the Impact of Teacher Boredom on Student Boredom and Motivation,” Katy Y.Y. Tam, Cyanea Y. S. Poon, Victoria K.Y. Hui, Christy Y. F. Wong, Vivian W.Y. Kwong, Gigi W.C. Yuen, Christian S. Chan, British Journal of Educational Psychology, vol. 90, no. S1, June 2020, pp. 124-137.  https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31342514/
    • “Whatever Will Bore, Will Bore: The Mere Anticipation of Boredom Exacerbates its Occurrence in Lectures,” Katy Y.Y. Tam, Wijnand A.P. Van Tilburg, Christian S. Chan, British Journal of Educational Psychology, epub 2022.   doi.org/10.1111/bjep.12549

心理學獎:你會跟著抬頭看天空嗎?

他們到底在看什麼?眼前一群人停下腳步抬頭看著上方,你一定會跟著將視線移向相同的地方,看看他們到底在看什麼。

沒錯,這就是著名的從眾效應,或稱做群聚效應、羊群效應。這個1969年進行的經典實驗,應該很多人也聽說過。Stanley Milgram、Leonard Bickman、Lawrence Berkowitz 三人組,在紐約的街道上測試要有多少人同時往上看,才能吸引其他人也駐足湊熱鬧。

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這個實驗能得獎感覺毫不意外,甚至覺得怎麼現在才得獎!

群聚效應引響甚遠,因為整個社會的運作都養類人與人之間的互動與連結。不管是跟風買東西、參與熱鬧的大型活動、政治意識型態的抉擇等等,都能看到群聚效應影響著人們的身影。

大家都有可能是羊群裡面的羊。

  • 原文研究:“Note on the Drawing Power of Crowds of Different Size,” Stanley Milgram, Leonard Bickman, and Lawrence Berkowitz, Journal of Personality and Social Psychology, vol. 13, no. 2, 1969, pp. 79-82. psycnet.apa.org/doi/10.1037/h0028070

物理學獎:一群鯷魚能影響海流?

一隻拍翅膀的蝴蝶能讓海的對面產生颶風,那一群在海中游泳的鯷魚呢?他們可能直接影響了洋流與海面的大氣流動。

如果要計算颱風能量或是海洋鹽分的變化,我們通常會考慮海面風速與氣壓,要不然就是洋流、海溫和密度的垂直梯度等等。但這份研究發現,我們或許忽視了大海居民造成的影響。

研究發現只要到了鯷魚的產卵季,當天晚上海面附近海水的垂直混合程度會增加10~100倍。也就是這群游動的小魚們,像是攪拌棒一樣攪混了上層海洋,程度相當於地球物理現象造成的影響,對海溫與營養鹽分布的作用可能比我們想像的還大。

  • 原文研究: “Intense Upper Ocean Mixing Due to Large Aggregations of Spawning Fish,” Bieito Fernández Castro, Marian Peña, Enrique Nogueira, Miguel Gilcoto, Esperanza Broullón, Antonio Comesaña, Damien Bouffard, Alberto C. Naveira Garabato, and Beatriz Mouriño-Carballido, Nature Geoscience, vol. 15, 2022, pp. 287–292.  doi.org/10.1038/s41561-022-00916-3
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