「不願面對的假相」

• 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。

全球正面臨急遽的氣候變遷，世界公民必須共同面對，環保局發布「新北 2024 國際青年氣候行動論壇——氣候行動團隊創意徵件」，鼓勵臺灣青年從校園或社區出發，針對觀察到的環境問題提出行動方案，入選隊伍將獲得專業導師指導並帶領實踐提案內容，最終勝出者不只可獲新臺幣 4 萬元獎勵金，更有機會放眼國際，於年底的紐約荒野中心青年氣候高峰會上展現成果。環保局將於 5 月 24 日下午辦理線上說明會，徵件日期至 6 月 24 日截止，歡迎有興趣參與的學生及老師報名參與！

報名網址：https://reurl.cc/Ke0gQn

環保局表示，新北市已連續 3 年辦理青年氣候論壇，建立與青年交流對話的平台，今（113）年更持續與紐約荒野中心（The Wild Center）攜手，號召青年以行動應對氣候變遷，培養青年成為氣候領袖。實踐淨零永續的道路上，青年的角色非常重要，去年新北市青年氣候論壇邀請到荒野中心氣候行動主任 Jen Kretser，分享了許多紐約青年行動案例，像是大學生於學院頂樓設置太陽能板，實現「上課教室自主發電」的校園計畫，又如同學自發建立校園田園、自主提出畢業晚會減塑需求等，引起與會臺灣青年們的廣大迴響，提出許多問題進行討論。

環保局長期關注青年行動力，辦理「環保小局長計畫」、「永續未來學院」、「青年氣候論壇」等活動，致力推動全齡化的環境教育，今發布的「氣候行動團隊創意徵件」，進一步鼓勵臺灣「青」世代成為行動發起者，提出自己的問題觀察與創意解方，並真正落實行動，由青年自己決定從何處開始改變，即使是日常生活中觀察到看似微小的行動，都有可能在實踐後擴大影響到整個校園、社區，甚至整座城市。

環保局說明，氣候行動徵件邀請全臺高中職及大專院校學生，透過影像紀錄、實體行動、循環設計、社群媒體傳播等多元方式呈現創意永續行動提案，徵件至 6 月 24 日止，經初選後 4 組入選隊伍將在新北市展開為期一個月的短期氣候行動實踐，同時由環保局媒合專業導師進行線上課程，最後於 8 月「新北 2024 國際青年氣候行動論壇」進行決選，優勝的隊伍除可獲得獎勵金外，更能持續推展氣候行動並製成行動影片，影片有機會在年底紐約荒野中心青年氣候高峰會上進行分享，讓青年氣候行動與國際接軌。

環保局將於 5 月 24 日下午辦理線上說明會，歡迎有興趣參與的學生及老師報名參與，徵件簡章及更多相關資訊可至環保局官網或「新北 2024 氣候行動團隊創意徵件」活動網站查詢。

※ 5/24 徵件線上說明會報名網址：https://reurl.cc/Ke0gQn
※ 環保局官網簡章：https://www.epd.ntpc.gov.tw/Article/Info?ID=11254
※ 「新北 2024 氣候行動團隊創意徵件」活動網站：https://greenage2024.com

本文轉自新北市政府環境保護局網站

本文由 台灣中油股份有限公司 委託，泛科學企劃執行。 

近年全球對於氣候變遷的關注日益增加，各國紛紛宣布淨零排放（Net Zero Emissions）的目標，聯手應對氣候變遷所帶來的挑戰。淨零排放是指將全球人為排放的溫室氣體量和人為移除的量相抵銷後為零。而「碳捕存再利用技術（Carbon Capture Utilization and Storage，簡稱 CCUS）」技術被視為達成淨零重要的措施之一。 

「碳捕存再利用技術 CCUS」是什麼？ 

CCUS 技術可以有效地將二氧化碳從大氣中捕捉並封存，進而減少溫室氣體的排放。CCUS 包含捕捉、運輸、封存或再利用三個階段，也就是將二氧化碳抓下來，並且存起來或是轉換成其他有價值的化學原料。關於如何捕捉二氧化碳，可以參考我們先前拍的影片《減碳速度太慢？現在已經能主動把二氧化碳抓下來！？抓下來的二氧化碳又去了哪裡？》。 

至於捉下二氧化碳之後，該存放在哪裡呢？科學家們看上一個經過數千萬年驗證、最適合儲存的地方——地底。沒錯，地底可不只有石頭跟蜥蜴人，只要這些石頭中存在孔隙，就可以儲存氣體或液體。最常見的就是天然氣與石油。現在，我們只要將二氧化碳儲存到這些孔隙就好。 

封存的地質條件也很簡單，第一，要有一層擁有良好空隙率及滲透性的「儲集層」，通常是砂岩。第二，有一層緻密、不透水且幾乎無孔隙的岩石，用來阻擋儲集層的氣體向上逸散的「蓋層」，常見的是頁岩。只要儲集層在下，蓋層在上，就是一個理想的儲存環境。 

臺灣哪裡適合地質封存？ 

臺灣由東往西，從西部麓山帶、西部平原、濱海到臺灣海峽，都有深度達 10 公里的廣大沉積層，並且砂岩與頁岩交替出現，可說是良好的儲氣構造。 

至於臺灣適合封存二氧化碳的地點，有個很直接的作法，就是參考石油、天然氣的儲存場域就好，也就是所謂的「枯竭油氣層」。將開採過的天然氣或石油的空間，重新拿來儲存二氧化碳。而臺灣的油氣田，主要集中在西部的苗栗與臺南一帶，在 1959～2016 年，累計產了 500 億立方公尺的天然氣，和超過 500 萬公秉的凝結油。 

而至今這些枯竭油氣田，適合來做二氧化碳的封存。例如苗栗縣通霄鎮的鐵砧山是臺灣目前陸上發現最大的油氣田，不只是封閉型背斜構造，更擁有厚實緻密的緻密蓋岩層。在原有油氣田枯竭後，從民國 77 年開始轉為天然氣儲氣窖利用原始天然氣儲層調節北部用氣的方式，已持續超過 35 年。因此中油也正規劃在鐵砧山氣田選擇合適的蓋層和鹽水層，進行小規模的二氧化碳注入，作為全國首座碳封存的示範場址。並同時進行多面向的長期監測，驗證二氧化碳封存的可行性與安全性。 

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