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臉腫得像麵包超人,我是庫欣氏症不是胖!

朱 淯銘
・2016/11/22 ・2739字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 497 ・六年級

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「找我嗎?」
「找我嗎?」圖/youtube

沒多少人比阿威更懂得如何吃的健康又營養了。

阿威是一名營養師,平常就在醫院裡為病患衛教,如何根據自己的身體狀況調整飲食。自己更是三餐注重營養均衡,而且保持固定運動的習慣,使得二十多歲的他顯得體格精實、容光煥發!但是這幾個月來,阿威照鏡子時卻發現臉部越來越腫脹,腹部脂肪也多了起來,游泳圈都快要形成了!這對年輕的阿威來說很不能接受,認為是自己的飲食和運動還不夠努力,於是更注意減少熱量及油脂的攝取,而且從每周運動三次增加為五次。

在如此努力之下,腹部脂肪略有改善,體重也回復到原有的水平,但就是那張臉的浮腫始終無法消退,在醫院裡也常常被同事虧說最近是不是變胖了?為什麼再怎麼拼命就是瘦不回來呢?專業的阿威抓破頭也想不明白,直到發現自己的一雙大腿上也出現了又黑又粗的條紋,就像是婦女生完小孩產生的妊娠紋一樣;前胸和手臂上也冒出了大量的痘痘,這才驚覺自己是不是生病了……。

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肥胖、無月經、多毛……這和腎上腺有什麼關係?

20 世紀初,一些醫師發現某些女性有著獨特的症狀表現,包括肥胖、無月經,以及多毛症,而這些症狀被發現與腹腔裡腎上腺的腫瘤有關。很多病患在切除腎上腺腫瘤之後,症狀就有明顯的改善。但有些病患在切除了單側腎上腺之後,在切下來的腎上腺裡卻找不到腫瘤,而病患的症狀也沒有改善。這類病患往往死的很早,死後解剖發現另一側沒有被切除的腎上腺竟然比正常的大了一倍,就好像是代償被切除那一側的功能似的。

1932 年,美國神經外科醫師庫欣(Harvey Cushing)發現一群病人也有著這樣的表徵:肥胖、無月經(女性)、性慾減退(男性)、多毛症、身體上有條紋或紫斑等等……,但是這些病人的腎上腺並沒有腫瘤,反而是位於頭部深處的腦下垂體發現了腫瘤。

美國神經外科醫師庫欣。圖/由Edmund C. Tarbell - http://www.the-athenaeum.org/art//full.php?ID=27752,公有領域,https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=10243331
美國神經外科醫師庫欣。圖/Edmund C. Tarbell, Public Domain, wikimedia commons.

庫欣氏症

為什麼同樣的病症,有些是由腎上腺產生的腫瘤引發,有些是由腦下垂體的腫瘤所引發呢?從切除一側的腎上腺後,另一側會變的肥大來推論,很可能是腦下垂體分泌了某種物質會刺激腎上腺的增長與分泌。

這個物質過沒多久就被發現了,1933 年,化學家科利普(James Bertram Collip)從腦下垂體分離出「促腎上腺皮質激素」(Adrenocorticotropic hormone, ACTH),作用是刺激腎上腺分泌「糖皮質激素」(Glucocorticoid)。

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從此,這個疾病的起因被歸納為兩類,一種是「原發性」,也就是腎上腺本身分泌過多糖皮質激素:另一種是「次發性」,是由於腦下垂體分泌過多的促進激素而使得腎上腺被動的分泌過量。

肥胖、無月經(女性)、性慾減退(男性)、多毛症、身體上有條紋或紫斑等等……,這一籃子症狀被稱為「庫欣氏症候群」(Cushing’s syndrome),而由腦下垂體引起的次發性糖皮質激素分泌過多的疾病則被命名為「庫欣氏症」(Cushing’s disease)

糖皮質激素,你到底是何方神聖?

同樣是在 1930 年代,美國化學家肯德爾(Edward Calvin Kendall)從腎上腺當中分離出六種物質,並且將它們命名為物質 A~F。到了 1948 年,物質 E 已經被命名為「可體松」(Cortisol),並且被利用來注射於風濕性關節炎(Rheumatoid arthritis)的患部當中。原本關節腫痛得無法行動的病患,在治療數天過後都獲得了改善,變得能夠自由行走。肯德爾引此和另外兩位科學家獲得了 1950 年的諾貝爾生理及醫學獎。

「可體松」(Cortisol)就是最重要的一種「糖皮質激素」(Glucocorticoid)。它的作用是在身體裡引發一連串的「打或跑反應」,是身體面對壓力的重要應對方式。

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葡萄糖!葡萄糖!葡萄糖!

可體松(Cortisol)使得身體釋放大量的葡萄糖(Glucose)進入血液當中,方便大腦及肌肉可以隨時使用它們。於是肝臟分解脂肪組織並大量製造葡萄糖,而負責降低血中葡萄糖濃度的「胰島素」(Insulin)的功能則被抑制了。

可體松也幫助血管收縮和血壓上升,讓人準備好大幹一場。

罹患庫欣氏症的病患,由於上游腦下垂體不斷的刺激,即使生活沒什麼壓力,體內的可體松卻總是居高不下,這對身體帶來了一系列糟糕的變化。

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「吃吃吃吃吃吃吃!」

首先是血中葡萄糖居高不下,但胰島素的作用失常,使得細胞沒辦法有效的利用葡萄糖,長久以來陷入惡性循環,造成糖尿病;同時細胞們不斷向大腦發送飢餓的訊號,讓人越吃越多,造成肥胖。可體松也會使身體的脂肪重新分佈,變得更容易堆積腹部脂肪,造成中心型肥胖。

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它同樣會抑制身體的免疫反應,這樣的抗發炎效果讓它在對抗發炎性疾病像是風濕性關節炎上大受歡迎,但長久下來會使個體更容易受病菌所侵襲。此外,可體松也會抑制性慾、造成勃起障礙、抑制排卵造成不孕,畢竟在生死存亡之秋,可不能浪費精力在繁衍後代嘛!

—–

內分泌科醫師立刻就安排阿威住院檢查了,血中「可體松」(Cortisol)濃度果然高到不像話,下一步檢測出「促腎上腺皮質激素」(ACTH)的濃度也很高,暗示源頭很可能來自於上游的腦下垂體。

腹部的電腦斷層顯示出兩側的腎上腺都均等的肥大,但沒有腫瘤,看樣子庫欣氏症是八九不離十了。但是在腦部的核磁共振當中,腦下垂體的腫瘤並不是那麼的明顯,只在腦下垂體右葉隱隱約約看見一個 0.5 公分大小的小瘤。

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於是放射科醫師為他施行了「下岩樣竇採樣」(Inferior petrosal sinus sampling)。由於腦下垂體的左右葉會分別將生產的激素分泌到兩側的下岩樣竇(靜脈系統的一部份),於是醫師從股靜脈穿刺進入靜脈系統並伸入導線,經過一陣峰迴路轉後,終於到達位於腦部深處的下岩樣竇,並在左側和右側分別採樣。檢查數值顯示右側下岩樣竇的促腎上腺皮質激素(ACTH)果然比左側的高,腦下垂體右側的小腫瘤是病因的可能性大增。

最後神經外科醫師接手,為阿威施行「經蝶竇腺體切除術」(Transsphenoidal hypophysectomy),從鼻腔伸入手術器械並穿過顱底的頭骨進入顱內,並切除大腦底部的右側腦下垂體。

術後追縱阿威體內的可體松濃度逐漸回到正常,經過數個月後,像是麵包超人般的大餅臉也漸漸消退,終於不用再每天嚴格限制飲食、激烈運動,卻還要被人問「你是不是變胖了?」


參考資料:

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  1. V C Medvei. “The History of Cushing’s Disease: A Controversial Tale.” Journal of the Royal Society of Medicine 84 (1991): n. pag. Web.
  2. Dina Aronson, MS, RD. “Cortisol – Its Role in Stress, Inflammation, and Indications for Diet Therapy.” Today’s Dietitian, Nov. 2009. Web.
  3. Mary Bellis. “History of Cortisone – Edward Calvin Kendall.” Inventors. About.com, n.d. Web.
  4. Michael Randall. “The Physiology of Stress: Cortisol and the Hypothalamic-Pituitary-Adrenal Axis.” DUJS Online. N.p., 03 Feb. 2011. Web.

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朱 淯銘
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目前是一名內科住院醫師,為了專科醫師執照努力打拼。最討厭文書作業和醫院評鑑,但對於內科疾病的多樣變化和醫病間生與死的溝通感到興趣。每周工時 80 小時還是努力找時間來寫作,最懷念在非洲布吉納法索擔任外交替代役的時光,並著有《下一站,布吉納法索》一書。

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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

  • 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。
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賴昭正_96
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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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奠定現代通信基礎的克勞德.香農(Claude Shannon)
數感實驗室_96
・2024/06/06 ・743字 ・閱讀時間約 1 分鐘

本文由 國立臺灣師範大學 委託,泛科學企劃執行。 

以前小時候如果調皮不聽話,就會被大人叫去跪算盤,現在的家長家裡沒算盤了,反而會拿出電路板讓小孩跪。

咦?為什麼總是拿算數工具來懲罰小孩呢?

電路板上看似複雜電路板密密麻麻的,是電腦進行邏輯計算的關鍵。這小小的薄片能執行驚人的運算功能,背後的奧秘離不開一位傳奇科學家的貢獻。他不僅奠定了現代通信的基礎,還開創了人工智慧研究,這可不是一般人一生能做到的成就,但克勞德.香農(Claude Shannon)卻一次搞定。

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這位非凡的科學家是如何改變了我們的時代?

他讓我們今天能享受高效的通訊技術和智慧生活。如果你也覺得現在生活離不開手機和電腦,那你應該感謝這位數學和電機工程的天才。

對於 2000 年後出生的人而言,或許覺得用手機傳訊息、用電腦看影片再平常不過。但在 Shannon 出現之前,沒有人能系統性地定義「資訊」和「通訊」。他以其對動手實驗的熱忱,將這些看似無形的概念轉化為實際的理論,為世界帶來了一場資訊革命。

正是因為 Shannon 的卓越貢獻,我們才能享受如此便捷的現代通信技術。他不僅改變了科學的面貌,還深刻地影響了我們的日常生活。

Shannon 的故事也提醒我們,熱愛與好奇心是推動進步的核心力量。他用智慧和創造力,為我們打造現代通信的基礎,並開啟未來的無限可能。

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數感實驗室_96
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數感實驗室的宗旨是讓社會大眾「看見數學」。 數感實驗室於 2016 年 4 月成立 Facebook 粉絲頁,迄今超過 44,000 位粉絲追蹤。每天發布一則數學文章,內容包括介紹數學新知、生活中的數學應用、或是數學和文學、藝術等跨領域結合的議題。 詳見網站:http://numeracy.club/ 粉絲專頁:https://www.facebook.com/pg/numeracylab/

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古人用的超大型手機?從烽火臺到智能手機:通信科技的演進
數感實驗室_96
・2024/05/13 ・883字 ・閱讀時間約 1 分鐘

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本文由 國立臺灣師範大學 委託,泛科學企劃執行。 

現代人手機普及率極高,你可能正在用手機閱讀這篇文章。

仔細想想,我們每天使用的手機真的很厲害。只需幾下操作,就能傳訊息、視訊通話,還能上網看影片、玩遊戲、使用社群網路等。

你可能知道全世界的第一支手機是 Motorola 在 1973 年 4 月 3 日推出的黑金剛,重達 2 公斤的程度。不過,早在幾千年前,其實已經有「手機」存在了。

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當時的手機不只兩公斤重或兩公升水壺大,甚至是有好幾層樓那麼高,那這些手機的傳輸速率也超級慢,看影片一定是不可能,連打電話聊天都辦不到。超級陽春,基本上只能傳遞「有」或「沒有」這樣的是非題。

應該有些人猜到了,其實就是「烽火臺」。

烽火臺是中國古代為了傳遞軍情所設計的通信系統。一座烽火臺上有幾位士兵,備有大量的稻草與木柴,如果看到敵人侵犯,或是前後的烽火臺燃起狼煙,士兵們就會立刻燃燒乾柴,釋放狼煙,傳遞攸關國家存亡的重要資訊。雖然,烽火臺的尺寸大小與現今我們常用的手機差很多,傳輸能力也差很多,但烽火臺還真是上古時代標準的通信設施哦!

接下來還會推出一系列「通信科技」相關的節目,內容囊括了通信發展的歷史故事、重要的通信科學家、通信相關的技術知識。

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讓你認識新聞報導中,常聽到的一些通信專有名詞,什麼是頻帶、頻寬?現代通信技術如此厲害的關鍵又在哪裡?甚至,這些技術跟我們平常在學校裡學到的各科知識,又有怎樣的連結呢?

這系列將用影片帶領大家進入這個有趣、改變全人類生活的通信世界,敬請期待哦!有更多想法也可以留言分享喔!

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數感實驗室_96
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