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真實版《冰原歷險記》:猛獁象和人類共存的那段日子—《非凡物種》

新樂園_96
・2017/01/08 ・5155字 ・閱讀時間約 10 分鐘 ・SR值 497 ・六年級

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  • 【科科愛看書】你還記得《金剛》裡拿上摩天大樓的猩猩、嚇得遊客魂飛魄散的《大白鯊》、《綠野仙蹤》裡膽小的獅子,還有《獅子王》電影裡愛碎碎念的犀鳥沙祖嗎?電影或許為我們刻劃了這些生物的形象,但他們卻仍然離我們很遙遠,因為我們不認識牠們,不知道牠們真正發出的聲音、喜歡吃的東西,或是牠們怎麼在野外生存下去?透過《非凡物種:型塑人類文化、改變世界的 25 個自然造物》,讓我們重新認識牠們。
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「Mammoth」(猛獁)這個字跟「Giant」(巨人)一樣,可以被用來形容任何體積之大超乎常理的事物。圖/By Mistvan, GFDL, wikimedia commons

猛獁就是巨大!

「猛獁」這個詞出自西伯利亞土語,在十七世紀被一名荷蘭旅行家記下、帶回西歐;大英博物館之父漢斯.蘇隆爵士在 1727 年成為皇家學會會長,他在學會發表演說時使用「猛獁」一詞來描述自己收藏品中的巨象遺骸,從此這個詞開始為一般人通用。

人們原本以為這些大型骨骼化石是聖經中所提到的巨人,但蘇隆成功辨認出它們其實屬於某種象類動物,生存在舊約聖經〈創世紀〉所描述的「大洪水」之前,那是個與現在氣候完全不同的時代。不過,這個詞還是有些地方與「巨人」雷同,那就是它們都在英文裡被當作某種比喻。《牛津英語辭典》的主編約翰.辛普森(John Simpson)就指出:「Mammoth」(猛獁)這個字跟「Giant」(巨人)一樣,可以被用來形容任何體積之大超乎常理的事物。

生活中處處有猛獁

話說回來,猛獁一詞除了被當作「碩大無朋」的同義詞以外,這種四千年前就已絕跡的動物好像跟現代世界沒什麼太大關聯。但實際情況正好相反,只要你找對地方,就會發現我們生活中處處都有猛獁象。

猛獁象」其實是已滅絕的「猛獁象屬」(Mammuthus)動物總稱,牠們是現代世界最大陸上生物大象的近親。猛獁象與古早人類比鄰而居,與當時人類的生活密不可分,牠們甚至可能也聽過那象牙笛吹出的樂曲。人們狩獵長毛猛獁象作為食物,牠們的皮可以做成衣服,象牙可以刻成裝飾用雕像,肋骨可以用來支撐帳篷,顱骨可以製鼓奏樂,牠們的形象還被劃在洞穴牆壁上,沒有牠們,人類老祖宗幾乎無法生存。

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說到猛獁象,我們腦子裡浮現的畫面大概不外乎如下:一群外表邋遢的野獸,在西伯利亞和北美洲北部的冰凍荒原上蹣跚行進。但事實上,牠們居住的地方都是豐美草原,猛獁象也不是當時唯一的生物。在冰河期降臨之前幾千年,那時猛獁象還沒長出長毛,我們的先祖就已經與這些光溜溜的族類共存共榮。如果你想見識見識巨獸猛獁象那令人嘆為觀止的頭顱,可以到倫敦自然史博物館來看看;這隻展示在館內的猛獁象被稱作「伊爾福猛獁象」(Ilford Mammoth),1864 年在埃塞克斯郊區一個叫做伊爾福的地方出土。阿德里安.黎斯特(Adrian Lister)是該館的猛獁象演化史專家,他說:

要說英國所有出土化石裡最有特別意義的是什麼,這隻猛獁象絕對當之無愧。這個標本的象牙長度大約有 2.5 公尺長,整顆顱骨包括象牙至少有 4 公尺長。一根猛獁象象牙需要兩名壯漢才能抬得動,可是你想想,這隻動物生前可是要在頭顱上舉著這兩根超大型累贅到處跑呢!

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當之無愧的猛獁象,生前可是要在頭顱上舉著這兩根超大型累贅到處跑呢!圖/Natural History Museum

伊爾福猛獁象

伊爾福猛獁象現在高壽約 20 萬歲,牠屬於猛獁象的一種早期型態,那時牠們還沒演化成我們熟知的長毛模樣。牠的肩部約離地 3.5 公尺高,全身重量大概 5 到 6 公噸,粗略等同於一隻公非洲象的體重,與其他體型大得多的猛獁象親戚十分不同。牠平日想必都在泰晤士河畔覓食(當時泰晤士河流經比現在更北的區域),帶著那副奇大無比的象牙四處溜達,身邊從不乏其他各形各色生物。畢竟,猛獁象只是居住在上古時代東倫敦(以及大部分的英國和歐洲)繁盛動物群的一份子。你可以想像那時草原上獵手與獵物的血腥搏鬥,凶暴的怒吼與淒厲慘叫,所有生物都必須奮戰求生;這地方真可說是最古早的倫敦東區,龍蛇雜處一如現代1

這隻巨獸恰好活在兩次冰河期之間較溫暖的時期,稱為「間冰期」,此時的氣候也正適合人類生存繁衍,阿德里安.黎斯特為我們解釋:

在伊爾福猛獁象生存的年代,英國也有人類居住,他們是使用石器的早期尼安德塔人,也有一些化石骨骸存留下來。我們現在還不確定這些尼安德塔人如何生存,可以確定的是他們會吃肉,但這些肉怎麼來?是狩獵所得,還是撿拾腐屍?考古學家長久以來都在爭論這個問題,至今沒有結果。我自己是認為,在二十萬年前的這個時代,他們取得肉的方式應該是雙管齊下。

伊爾福猛獁象死後,屍身便被河岸泥濘掩埋。之後的幾千年內氣候都還像今天一樣溫和宜人,但到了距今十九萬年前,地球的氣溫急遽下降,此後英國與歐洲大陸陷入了持續了數萬年的冰河期,期間只有約一萬五千年是比較溫暖的間冰期。隨著冰層逐漸佔據歐洲大陸,那些偏好暖和氣候的物種只好南遷或被大自然淘汰,取而代之的生物個個都覺得嚴冬才是人生春天,那些又矮又壯、體格粗實、血緣與我們相近,但特別適合在寒冷地區生存的尼安德塔人這下可樂了。

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然而好景不常,距今四萬五千年前出了件大事,震盪了整個冰河期生物圈,猛獁象自然也受到影響。此事無他,那就是現代人類開始進入歐洲了。

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陷入冰河期後,取而代之的生物個個都覺得嚴冬才是人生春天,那些又矮又壯、體格粗實、血緣與我們相近,但特別適合在寒冷地區生存的尼安德塔人這下可樂了。圖/By Ökologix, 公有領域, wikimedia commons

長毛猛獁象與智人的冰原歷險記

「智人」(Homo sapiens)來自非洲,他們走過中東地區進入歐洲。起初,他們並不具備在寒冷地區生存的身體條件,但這些早期人類什麼不會,最會的就是適應環境。這些「智人」運用智能想出把獸皮縫起來的點子,於是就有了保暖效果奇佳的衣服,以及足以保護他們度過最嚴酷凜冬的帳篷。最開始的數千年,現代人與尼安德塔人雖然相處起來不怎麼自在,但起碼可以共處,一同與那些在刺骨嚴寒中還能求生的野生動物一起生活;這些與史前人類一同生活的動物之一,就是已演化成特大號長毛怪的猛獁象。就這樣,我們的老祖先與這些不修邊幅的大塊頭一起,展開地球史上最漫長的冰原歷險記。

我們現在對長毛猛獁象所知不少,靠的就是一件事情:這些整天在西伯利亞晃蕩的傢伙,死後會立刻結成大冰塊,從此深埋永凍土下。藉由這些保存下來的證據,阿德里安.黎斯特因此能夠詳述牠們的生活情況給我們聽:

牠們居住地的地表環境非常開闊:放眼望去看不到幾棵樹,因為樹木在過於寒冷的極北之地難以生長,但地表上的確有一層茂密繁盛的植被,有草、有花,還有小型灌木。當地不僅住著大量猛獁象─要記得,牠們可是群居動物─還有犀牛、馬、野牛⋯⋯等等生物。

如果你以為冰河期是個只有極少數動物倖存、掙扎求生的艱苦歲月,你可就大錯特錯了;當時的氣溫的確比現在低,但萬物欣欣向榮,有大量植物生長,糧食豐足,讓這些成群結隊的大食客能夠填飽肚子。這是個很合理的推論,不然這麼多大型動物到底靠什麼活呢?

還記得為本章拉開序幕的,那支三萬年前的骨笛嗎?它就誕生在這個冰冷時代中期。用猛獁象骨刻出這支笛、用它奏出奇異樂音的那些人和我們一模一樣(光是在熱愛音樂一事上我們就心心相印),但他們居住地的情況卻是二十一世紀的我們難以想像的光景。這些人是採集/狩獵者,過著小團體群居生活,依靠冰河期各種生物維生。大英博物館的舊石器文化專家吉兒.庫克(Jill Cook)說:

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他們是跟我們同一類的現代人類,連大腦構造都相同。他們會使用複雜語言表達自我,這些人如果穿越時空來到現代,也一定和我們一樣學得會開車、使用手機。當時的大平原上遍地都是獵物,他們只是這環境中的一份子,而且是數量最少的一份子。設身處地想想,我們人類身處在這不凡的動物王國裡面,觀察這一切、感受這一切,知道自己是大自然的一部分,但又與大自然不同,因為我們會思考、會溝通、會使用火。我們在這世界上特立獨行,但卻又構成了這世界的一部分。

如此豐富的自然生態環繞他們,滲入他們的心靈、他們的文化以及他們的藝術和信仰。

在冰河時期,猛獁象是人類天天都能看到的生物,他們可能認得出其中常見的幾隻,說不定還給牠們取了名字,至少我們從他們製作的手工藝品中的動物形象裡,能確實感受到這份情感。從四萬年前最早的雕刻工藝品,直到一萬兩千年前冰河期結束,這段期間猛獁象從未在人類的藝術創作裡缺席。

現代人利用象牙雕成富有裝飾性的藝術品,我們的老祖先也會用猛獁象象牙做一樣的事情,如同阿德里安.黎斯特所說:「象牙被用來做成武器、飾品和工藝品已經有超過四萬年的歷史,這些器物通常既實用又富美感。此外,更有許多象牙被雕刻成動物形狀,猛獁象就是其中一種。」

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現代人利用象牙雕成富有裝飾性的藝術品,我們的老祖先也會用猛獁象象牙做一樣的事情。圖/By Sputnik Mania @ flickr, CC BY-ND 2.0

大英博物館裡有兩件特別的館藏,其中一件是一對在游泳的馴鹿雕刻,以猛獁象象牙尖端製成;另一件則是來自兩萬年前的武器,用馴鹿角雕成了猛獁象的形狀。

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這件被雕成猛獁象的武器是個擲矛器(Spear thrower,或 Atlatl),考古學界目前在全世界只找到兩件猛獁象形狀的,這就是其中之一。這名製作武器的創作者描繪動物的手法有些類似漫畫,但的確捕捉到了猛獁象獨一無二的特徵。雖然這件武器工藝品只有幾公分大小,但對猛獁象頭部的隆起與斜斜的背都有精準觀察與刻畫,讓觀者一眼就認得出來這是什麼動物。

這些以猛獁象為臨摹對象的雕像與繪畫都非常細膩精確,顯示這些創作者有多麼觀察入微,就像吉兒.庫克說的:

他們在創作的時候是想著他們「看到」的動物模樣,因此他們也把自己的眼光注入作品中。有時候,洞穴牆上那些壁畫的內容只是一個腫塊、四隻腳、背部線條以及一條尾巴,但你馬上就知道:啊,這是隻猛獁象!就像卡通的筆法一樣,你並不需要鉅細靡遺的細節才認得出畫裡主角是什麼。但有些時候這些畫家也會仔細一筆一筆描繪細部,像是猛獁象那個構造複雜而細緻的鼻子尖端,那可是個能輕輕摘下一朵金鳳花的精巧器官呢!所以說,這些生物不僅提供人類食物與原料,也對人類的藝術表現產生重大影響。

在遠方觀察猛獁象、把牠們當成模特兒,這是一回事,但靠近牠們、狩獵牠們來吃,又是另一回事了。別忘了,這些動物有的跟一輛雙層巴士一樣高,而且當時獵人的防身武器只有接著石製矛頭的長木棍。我們常想像原始獵人們勇猛追捕猛獁象的畫面,但阿德里安‧ 黎斯特認為這並不符合實情:

在我看來,人類應該很少有機會去狩獵猛獁象。猛獁象是非常危險的動物,而比牠好欺負的獵物實在太多了,像是馬、鹿、野牛這些都是。即使這可能不是常態,不過我們的確有證據顯示人類會狩獵猛獁象:西伯利亞曾經出土一副猛獁象骨骼,牠的脊椎骨裡嵌了一根燧石矛尖;經碳定年法測定,這副骨骼的年代大約在距今一萬四千年前。

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吉兒.庫克則推測,獵人與各種不同獵物之間的關係可能有更具精神性的部分:

他們需要這些動物繼續存在,但他們又需要做一些事情讓自己能戰勝這些動物,這是一個不斷發展的關係,而原始人類可能也因此認為,這整個宇宙秩序之中有一個超自然的力量。這些動物很可能被原始人視作工具,用來與那些非人世的領域溝通,而成為人類宗教生活與日常生活的一部分。

總而言之,大概在二十萬年前,早期人類與猛獁象肩並肩住在今日倫敦城郊的富饒環境中。接下來,冰河期裡的現代人類依賴長毛猛獁象取得食物、工具、衣著,甚至是藝術與信仰的表達媒材,與牠們發展出複雜而親近的關係;牠們和人類之間關係的張力,激發出人類心中無限創意。讓我們將時光向前快轉數萬年,人類與猛獁象之間這古老的張力至今仍存,還為現代的動畫片《冰原歷險記》提供故事素材,該片於 2002 年一上映就大受歡迎。

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人類與猛獁象之間這古老的張力至今仍存,還為現代的動畫片《冰原歷險記》提供故事素材,該片於二○○二年一上映就大受歡迎。圖/合理使用, wikimedia commons

 

  • 註 1:倫敦東區人口高度密集,住戶多是勞工或外國移民,因此一直都是治安維護的重點地區。

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本文摘自《非凡物種:型塑人類文化、改變世界的25個自然造物

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新樂園_96
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科技普及,網路隨時隨地連接著,我們好像重新擁有了力量。這種力量,用來自我教育、尋找靈感、塑造環境,與任何同樣感興趣的人們,分享自己的冒險旅程。能促進這一過程的工具,就是新樂園尋找和推廣的,包含書而不限於書。

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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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【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

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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

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寒波_96
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人口有限的古代社會,依然盡量避免近親配對?
寒波_96
・2023/03/28 ・4848字 ・閱讀時間約 10 分鐘

現代台灣社會中,像是堂兄弟姊妹之間的近親結婚,直接受到法律禁止。不過台灣法律的標準並非舉世通用,當今世上許多人的父母,可謂血緣上的親上加親。

近親結婚與近親繁殖,是人類的「常態」嗎?近年蓬勃發展的古代 DNA 研究,讓我們有機會深入探索這些問題。

公元 2010 年時,世界各地近親婚姻的分布狀況。「大中東地區」的比例非常高。圖/Consanguineous marriages, pearls and perils: Geneva International Consanguinity Workshop Report

每個人的遺傳組成都大同小異,兩個人的血緣關係愈近,彼此 DNA 的差異愈小。例如街上隨便找兩位台灣人,即使非親非故,台灣人彼此間的血緣差異,要比台灣人與非洲人更小。

一個人的基因組,源自父母各一半。例如第十一號染色體,各有一條來自父母。父母間的血緣關係愈近,小孩的一對染色體之間也愈相似;因此,要判斷一個人的父母是否為近親,不用知道兩人各自的遺傳訊息,只需要小孩的基因組。

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也就是說,假如有幸獲得一位三萬年前古人的基因組,只要這個古代基因組殘留的 DNA 訊息夠多,即使完全缺乏其餘的考古脈絡,我們也能判斷他父母的血緣親疏。

最近十年來,各路科學家獲得愈來愈多古代基因組。儘管數量有限,不過目前應該足以做出初步推論:近親繁殖不是智人的天性。

尼安德塔人的父親母親,親上加親?

討論智人以前,先來看看我們的近親尼安德塔人。兩群人的祖先超過 50 萬年前分家後,各自在非洲與歐洲發展,總人口應該都不多。

這兒要先澄清一個概念:「族群人口少」和「近親繁殖」是兩回事。即使全體族群只有兩千人,整群人的遺傳變異加起來很有限,只要每一次配對時刻意選擇,依然能完全避免近親繁殖。相對地,就算總共有 20 萬人,還是有機會大量近親生寶寶。

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重現尼安德塔人 DNA 是智人的重大成就,可惜目前為止累積的基因組樣本很少,只有 30 人左右,分散在不同時間點,廣大的地理範圍。

尼安德塔人的古代基因組,地點與數量。圖/參考資料3

如今了解最透徹的尼安德塔人,位於中亞的 Chagyrskaya 洞穴(現今的俄羅斯南部,知名的丹尼索瓦洞穴在附近),估計年代為 5 萬多年。這群人中有 8 位的遺傳訊息比較齊全,比對得知,所有人的父母都是近親!

尼安德塔人主要住在歐洲,中亞的人口極少。近親生寶寶如此普遍,或許是由於能選擇的對象有限。然而也有可能,這就是尼安德塔人一般的習慣。也許尼安德塔人不會刻意避免近親繁殖,不過程度如何並不清楚。

流動的人,流動的DNA

智人約一萬年前開始定居種田以前,生活方式和尼安德塔人一樣,也習慣分為一小群一小群人活動,不長期定居在一個地點。有意思的是,舊石器時代已知少少的智人基因組,都不存在近親繁殖。

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依賴採集、狩獵的生產方式下,每一群的人數都不多,近親配對好像很難避免。不過移動性高的人群,應該也常有機會互相交換人口,增加配對選項。從古代 DNA 看來,這是古早智人的普遍行為。

現有證據似乎告訴我們,遠比文明誕生更早以前,智人已經習慣刻意和血親以外的對象配對,或許可稱之為智人的「天性」,但是不清楚能追溯到多早。

智人如今僅有尼安德塔人一種比較對象,而尼安德塔人好像不排斥近親繁殖。有可能兩者的共同祖先已經會避免近親配對,尼安德塔人卻不再在意;也有可能這是智人較新的性擇模式,與尼安德塔人分家以後的某個時候才形成。

捷克的 Moravia 的 Dolní Věstonice 遺址,2.6 萬年前想像畫面。當時智人人口有限,卻會避免近親配對。圖/Dolní Věstonice in Central Europe

這也可以澄清一個疑惑。有個說法是,原始人只知道媽媽,不知道爸爸,因為小孩明確由媽媽生出,爸爸的功能卻不直接。根據古代 DNA 的證據判斷,此說很顯然錯誤。

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如果隨機配對,一群人中勢必會有一定比例的人,父母為血緣近親。由結果反推,倘若都沒有的話,表示這群人都會刻意避免近親配對。

假如多數人都不知道爸爸是誰,實在難以想像要怎麼如此徹底的避免近親繁殖。反過來則合理得多:每個人都知道自己的爸爸媽媽是誰,擇偶時才能避開。

定居的人,設法讓 DNA 流動

一萬多年前開始,世界許多地方陸續有人定居下來,改為依靠種田營生。從流動性高的採集狩獵小群體,變成長期住在一處的小農村,人類的生活方式改變很大,這會影響配對習慣嗎?

人人採集狩獵的時期,每一群的人數都不多,但是習慣跑來跑去,有不少機會交換人口。新石器時代定居下來以後,初期的人口還是不多,卻失去流動性,只能從住在附近的有限對象中擇偶。如此一來,近親配對的機率應該會提高?

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目前對此問題的探討不多。資訊比較多的案例,來自安那托利亞(現今的土耳其)一萬多年前,人口頂多數百的小農村遺址 Boncuklu、Pınarbaşı。這兒新石器時代初期的居民,多數在本地長大;可是遺傳上看來,都會避免近親繁殖。

新石器時代小型農村,概念圖。圖/Paint The Past

具體狀況不明,本地與否是透過「鍶」的穩定同位素判斷,涵蓋的地理範圍不算太小。幾十公里遠的隔壁村,只要鍶同位素仍屬同一範圍,仍然會辨識為本地人。

不過我想這些線索應該足以支持,安那托利亞的人們邁入定居時代後,依然保持舊日的擇偶習慣,在有限的選項中盡量避免血親。但是近親繁殖也出現了。肥沃月灣西側的 Ba’ja 遺址(現今的約旦),至少有 1 位居民的父母為近親。

要提醒各位讀者,不同地方邁入定居的年代與狀況都不一樣,有時候差異很大,不可一概而論。

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從城市到文明

隨著人口增長加上工作分化,漸漸有大型聚落誕生,有些或許可稱之為城市。人類發展可謂來到另一階段。

例如前述 Boncuklu、Pınarbaşı 遺址附近,就形成知名的加泰土丘(Çatalhöyük),數千年來都有數千人口居住。由鍶穩定同位素判斷,這兒多數人是土生土長,也有少量外來移民。

加泰土丘和我們習慣的「城市」有不少差異,卻昭示人類進入大量人口群聚的階段,各地一座又一座城市興起又衰落。長期保持數千人口的城市生活圈中,即使一輩子不出遠門,似乎也不難找到近親以外的異性配對。

大城市人口多,即使一輩子留在一個地方,也有不少機會找到血親以外的結婚對象。圖/IMDB

當然在現代以前,世界各地的大部分人類並不住在人擠人的城市,而是人口密度更低的郊區與鄉村。不過倘若有心避免近親配對,應該不難達成。

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目前為止重現於世的古代基因組,不論何時何地,大部分不是近親繁殖的產物。某文化的眾多樣本中,有時候能見到零星幾位,甚至是兄弟姊妹或親子間的極近親,但是都不普遍。

人口有限的海島,近親繁殖好像更容易發生。義大利南方的馬爾他島,在新石器時代確實如此;但是不列顛北部的奧克尼島,青銅時代僅管人口很少,依然能幾乎避免。

是人性的扭曲,還是財富的累積?

至今所知近親繁殖最常見的古代社會,是青銅時代的愛琴世界,也就是希臘及其外島,距今 3000 到 5000 多年前,愛琴海一帶的米諾斯等文化。薩拉米斯島(Salamis)等小島的比例較高,希臘大陸相對低,整體比例約 30% 之高。

取樣一定有偏差,真正的近親比例不好說,但是大概足以判斷青銅時代的愛琴世界,堂表兄弟姊妹等級的近親婚配習以為常,不只少量統治家族,而是全民普及的現象。

愛琴在青銅時代的橄欖種植。圖/Marriage rules in Minoan Crete revealed by ancient DNA analysis

有史以來智人都會避免近親繁殖,為什麼愛琴人改變婚配方式?目前沒有答案。考古學家提出一個可能,種植橄欖之類的經濟作物,最好不要分割土地,而近親配對有助於保留土地,讓產業留在大家族內傳承。這聽起來合理,可惜缺乏更直接的證據。

社會中有人累積土地等資產,是人類發展的趨勢之一,而不論王公貴族或小地主,時常都有集中資產的需求。目前缺乏古代基因組的其他文化,是否也會見到類似愛琴世界的現象?我猜頗有可能,應該是有趣的探索方向。

隨著不同時空的樣本累積,加上容易操作的父母親緣分析軟體,未來「父母是否為近親」也許能成為古代基因組的標準化分析步驟,讓我們更方便認識人類的性擇。

延伸閱讀

參考資料

  1. Scott, E. M., Halees, A., Itan, Y., Spencer, E. G., He, Y., Azab, M. A., … & Gleeson, J. G. (2016). Characterization of Greater Middle Eastern genetic variation for enhanced disease gene discovery. Nature genetics, 48(9), 1071-1076.
  2. Genomic landscape of the Greater Middle East
  3. Skov, L., Peyrégne, S., Popli, D., Iasi, L. N., Devièse, T., Slon, V., … & Peter, B. M. (2022). Genetic insights into the social organization of Neanderthals. Nature, 610(7932), 519-525.
  4. Sikora, M., Seguin-Orlando, A., Sousa, V. C., Albrechtsen, A., Korneliussen, T., Ko, A., … & Willerslev, E. (2017). Ancient genomes show social and reproductive behavior of early Upper Paleolithic foragers. Science, 358(6363), 659-662.
  5. Svensson, E., Günther, T., Hoischen, A., Hervella, M., Munters, A. R., Ioana, M., … & Jakobsson, M. (2021). Genome of Peştera Muierii skull shows high diversity and low mutational load in pre-glacial Europe. Current Biology, 31(14), 2973-2983.
  6. Pearson, J., Evans, J., Lamb, A., Baird, D., Hodder, I., Marciniak, A., … & Fernández-Domínguez, E. (2023). Mobility and kinship in the world’s first village societies. Proceedings of the National Academy of Sciences, 120(4), e2209480119.
  7. Yaka, R., Mapelli, I., Kaptan, D., Doğu, A., Chyleński, M., Erdal, Ö. D., … & Somel, M. (2021). Variable kinship patterns in Neolithic Anatolia revealed by ancient genomes. Current Biology, 31(11), 2455-2468.
  8. Wang, X., Skourtanioti, E., Benz, M., Gresky, J., Ilgner, J., Lucas, M., … & Stockhammer, P. W. (2023). Isotopic and DNA analyses reveal multiscale PPNB mobility and migration across Southeastern Anatolia and the Southern Levant. Proceedings of the National Academy of Sciences, 120(4), e2210611120.
  9. Cassidy, L. M., Maoldúin, R. Ó., Kador, T., Lynch, A., Jones, C., Woodman, P. C., … & Bradley, D. G. (2020). A dynastic elite in monumental Neolithic society. Nature, 582(7812), 384-388.
  10. Fowler, C., Olalde, I., Cummings, V., Armit, I., Büster, L., Cuthbert, S., … & Reich, D. (2022). A high-resolution picture of kinship practices in an Early Neolithic tomb. Nature, 601(7894), 584-587.
  11. Rivollat, M., Thomas, A., Ghesquière, E., Rohrlach, A. B., Späth, E., Pemonge, M. H., … & Deguilloux, M. F. (2022). Ancient DNA gives new insights into a Norman Neolithic monumental cemetery dedicated to male elites. Proceedings of the National Academy of Sciences, 119(18), e2120786119.
  12. Dulias, K., Foody, M. G. B., Justeau, P., Silva, M., Martiniano, R., Oteo-García, G., … & Richards, M. B. (2022). Ancient DNA at the edge of the world: Continental immigration and the persistence of Neolithic male lineages in Bronze Age Orkney. Proceedings of the National Academy of Sciences, 119(8), e2108001119.
  13. Ariano, B., Mattiangeli, V., Breslin, E. M., Parkinson, E. W., McLaughlin, T. R., Thompson, J. E., … & Bradley, D. G. (2022). Ancient Maltese genomes and the genetic geography of Neolithic Europe. Current Biology, 32(12), 2668-2680.
  14. Freilich, S., Ringbauer, H., Los, D., Novak, M., Pavičić, D. T., Schiffels, S., & Pinhasi, R. (2021). Reconstructing genetic histories and social organisation in Neolithic and Bronze Age Croatia. Scientific Reports, 11(1), 16729.
  15. Gnecchi-Ruscone, G. A., Szecsenyi-Nagy, A., Koncz, I., Csiky, G., Racz, Z., Rohrlach, A. B., … & Krause, J. (2022). Ancient genomes reveal origin and rapid trans-Eurasian migration of 7th century Avar elites. Cell, 185(8), 1402-1413.
  16. Fernandes, D. M., Sirak, K. A., Ringbauer, H., Sedig, J., Rohland, N., Cheronet, O., … & Reich, D. (2021). A genetic history of the pre-contact Caribbean. Nature, 590(7844), 103-110.
  17. Zhang, F., Ning, C., Scott, A., Fu, Q., Bjørn, R., Li, W., … & Cui, Y. (2021). The genomic origins of the Bronze Age Tarim Basin mummies. Nature, 599(7884), 256-261.
  18. Skourtanioti, E., Ringbauer, H., Gnecchi Ruscone, G. A., Bianco, R. A., Burri, M., Freund, C., … & Stockhammer, P. W. (2023). Ancient DNA reveals admixture history and endogamy in the prehistoric Aegean. Nature Ecology & Evolution, 1-14.

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