雖然生物使用很多種方式運動，但是現在機器人的設計多半仿製有有骨骼支架的生物，使用關節、支架跟驅動器來達成運動。但是有一類的生物，像是軟體動物，是利用軟組織本身的變形來做運動，沒關節、沒骨骼，這類運動卻很少被應用在機器人身上，現在研究人員利用類似的想法做出了下面這個軟的爬行機器人：
主要的原理很簡單：先利用立體印表機設計出模子，模子的設計是裡面有一些不對襯的空隙，然後用矽膠去翻模，就可以做出可以充氣變形的機器人。裡面的空隙設計如下圖，在這樣的設計裡只要控制四隻腳不同的充氣壓力順序，就可以做到影片中那樣有規則性的運動方式。
這樣的軟機器人的設計成本不高，因為整體沒有關節根支架的分別，製造上也容易，或許在未來像是跟人體互動的接觸或是需要柔和方式的運動時可以派上用場！
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？
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。
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：
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：
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 可分成兩種：
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。
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。」
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
。
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男子與公車上認識的同好，打算共赴西洋棋賽。途中兩人開始喝酒，醉到無法下棋，男子便受邀至對方家續攤。他們來到德國某小鎮一棟半獨立式的房子，不知何故卻起了爭執。這名新朋友遂攻擊男子，然後致電警方自首。[1]
警察與鑑識病理學家進入客廳，看見男子四肢蜷曲，橫屍沙發前的血泊中。朝天的後腦勺，有數道深層砍傷。遍佈周遭物品、地板與牆壁的飛濺血斑，方向不一。可以推測男子在跌倒後，以此姿勢繼續受害。他的身邊有兩只刀鞘。相應的武士刀 A 在廚房裡；B 則於屋外的人行道上，一旁還有開山刀。[1]
開山刀上沒有血漬，可能不是兇器；兩把沾滿鮮血的武士刀，成了辦案的焦點：[1]
兩把武士刀的外型，無疑非常相似。不過，製作刀器時的打磨等動作，以及使用造成的磨損，如果留下足夠的紋路，就可能在死者身上產生不同的痕跡。換句話說，驗屍的時候，要挑選刀痕明確，且含有相當細節的砍傷，來進行比對。[1]
男子的頭、頸後方，與右肩、右臂，有 2、30 處銳器損傷；雙手因自我防衛而受傷；嘴唇、手臂、左乳頭，以及左肩胛附近，則有血腫等鈍器損傷。他的內臟輕微貧血，帶少量屍斑，散發著強烈酒味。血液酒精濃度高達 0.378%，[1]衝突發生的當下，抵禦能力大概有限。
| 血液酒精濃度（%） | 可能的症狀 |
| < 0.05 | 多話、放鬆、自信。[2] |
| 0.05 – 0.08 | 判斷力與運動失常，肆無忌憚。[2] |
| 0.08 – 0.15 | 口齒不清；情緒不穩；噁心、嘔吐；視覺、平衡感與肢體協調失常。[2] |
| 0.15 – 0.30 | 想睡、失憶、尿失禁、呼吸困難、失去意識，無法自行走動。[2] |
| > 0.30[2]或>0.40[3] | 昏迷、死亡。[2, 3] |
鑑識團隊取下顱骨（cranium）最上方顱頂（calvaria）的一部份，用冷水洗淨，吸除水份，放在顯微鏡下檢查：8 淺 7 深，共 15 道器物造成的傷痕。其中 3 道特別深，而且保有充足細節，適合比對兇器，被編號為 I、II 與 III。[1]
接著，他們拿出 AccuTrans® 鑄造材料（AccuTrans® Casting Material），往這 3 道刀痕上抹。[1]根據 AccuTrans® 的官網，這是一種鑑識專用的印模矽膠，連鈔票墨紋都能精準捕捉，而且適用於平滑、粗糙，垂直或水平等各種表面。[4]得到第一個模型後，鑑識人員將這塊顱頂扔進不超過 75 °C，摻有洗衣粉的水中浸泡，直到上面的軟組織能被輕輕刷除。然後以丙酮（acetone）除油待乾，再次用 AccuTrans® 翻模。兩塊矽膠模型被放在 Leica FS-C 光學顯微鏡下比較，確認稍早浸泡的程序，沒有不小心破壞了刀痕。[1]
顱頂刀痕的模型完成之後，2 把武士刀也要準備一下。先以冷水洗去血漬，並用衛生紙擦乾。拿牙科翻齒模的 Cavex Set Up Wax 硬蠟片，在刀刃的紋路上翻模，再灌入 AccuTrans®，做出模型。[1]
鑑識團隊除了將顱頂刀痕和武士刀紋路的模型，放在 Leica FS-C 光學顯微鏡下，打斜光比對；也使用辦案專用的 ToolScan 3D 掃描器與 Lucia Forensic 3D 比較軟體加以分析。他們又拿一般硬度的 Cavex Set Up Modelling 蠟片與褐色的 AccuTrans® AB 鑄造材料，再次製作模型，掃描並分析，以驗證結論。[1]
3 道刀痕都與武士刀 A 吻合，儘管這個結果不能排除 B，但至少證明 A 絕對是兇器。鑑識團隊 3D 電腦斷層掃描顱頂，並將結果匯入電腦輔助設計軟體 Autodesk Inventor，再繪製武士刀 A 配合呈現。然後於法庭上以此系列圖像，展現揮刀的方向與砍傷的時序。最後，兇手因過失殺人被判 9 年徒刑，並強制勒戒。[1]
雖然生物使用很多種方式運動，但是現在機器人的設計多半仿製有有骨骼支架的生物，使用關節、支架跟驅動器來達成運動。但是有一類的生物，像是軟體動物，是利用軟組織本身的變形來做運動，沒關節、沒骨骼，這類運動卻很少被應用在機器人身上，現在研究人員利用類似的想法做出了下面這個軟的爬行機器人：
主要的原理很簡單：先利用立體印表機設計出模子，模子的設計是裡面有一些不對襯的空隙，然後用矽膠去翻模，就可以做出可以充氣變形的機器人。裡面的空隙設計如下圖，在這樣的設計裡只要控制四隻腳不同的充氣壓力順序，就可以做到影片中那樣有規則性的運動方式。
這樣的軟機器人的設計成本不高，因為整體沒有關節根支架的分別，製造上也容易，或許在未來像是跟人體互動的接觸或是需要柔和方式的運動時可以派上用場！
這次來醫院的目的，是更換並固定新的侵入性呼吸器材，計劃相當簡單：事前禁食，全程無麻醉，不用住院，做完直接回家。不過，當天程序走到一半，13 歲的德國男孩就過世了。[1]
男孩患有原因不明的嚴重先天性神經疾病。[1]大概是食物或液體動不動就落進下呼吸道，他時常感染吸入性肺炎（aspiration pneumonia），[1, 2]因此曾接受氣管造口術（tracheostomy；簡稱氣切）（圖 1）：在脖子前方開一個永久性的孔洞，置入氣切管，並連接正壓呼吸器。[1]這個氣管造口便於抽清下呼吸道，以維持暢通；[3]但是多年下來形狀走樣，開過數次刀，換了各種氣切管，都無法穩固裝置。不僅空氣外漏，氣切管的充氣氣囊（圖 2），也總是在呼吸器運作時滑出來。於是，男孩的醫師群決定執行氣管造口矯正術（tracheostomal epithesis），把氣切管跟氣管造口之間的縫隙封起來。[1]
氣管造口矯正術開始，兒童胸腔科醫師拿起新的氣切管，先測試充氣氣囊是否功能正常，再將氣切管從男童的氣管造口插入。以支氣管鏡確認其位置無誤後，拔除呼吸器。然後灌飽氣切管的充氣氣囊，以防止男童吸入異物；同時仍露在體外，用來顯示氣囊狀況的測風球，也相當飽滿。男孩平常能在無呼吸器的情況下，撐好幾個小時，所以及至此刻他的生命徵象依然穩定。[1]
假體製作師把混合槍（圖3）的前端，伸入氣管造口，從新的氣切管旁，灌注橙色的矽膠印模材料，精確複製周邊組織的構造，好在稍後翻模塑形，填補氣切管跟氣管造口間的空隙。在進行此步驟時，假體製作師發覺矽膠用量異常地大。開始灌注的 60 秒後，男孩的血氧飽和濃度劇降，臉色發青。[1]
所有動作立刻停止。原本在灌注完成後，要透過氣管鏡，檢查有無矽膠跑進氣管或支氣管。現在兒童胸腔科醫師，以及陸續加入搶救的兒童加護科、兒童腸胃科和耳鼻喉科醫師，只管拼命地把矽膠抽出來，還有進行人工呼吸。他們拔出氣切管，再插入一支新的，然後從支氣管鏡看到矽膠的堆積，遠超過計劃範圍。趕緊給男童上了麻醉劑，推去手術室。[1]
醫療團隊於喉頭鏡和支氣管鏡的輔助下，繼續清除矽膠，並且幫他接上體外維生系統（ECMO；又稱葉克膜）。在經過數次努力後，終於從下呼吸道，取出一根 Y 字型的矽膠（圖4）。遺憾 2 小時的搶救下來，男孩仍然回天乏術。[1]
隔天，法醫仔細檢驗這具 140 公分高，28 公斤重的屍體，與死亡相關的發現，包括：取出的矽膠，跟氣管下半部、主支氣管和肺節支氣管完全吻合（照片）；肺水腫（pulmonary oedema）；急性肺氣腫（acute emphysema）；以及肋膜下的瘀點（petechiae）等。另外，假體製作師拿的混合槍，容量為 50 毫升；而從男孩體內取出的矽膠（圖 4），約有 43 毫升。至於出事時用的那支氣切管，充氣氣囊與測風球的功能都正常。[1]
法醫確定男孩死於矽膠阻塞下呼吸道，所造成的窒息。[1]但是，應該不能超過充氣氣囊頂端的矽膠，究竟是怎麼搞得到處有？
2022 年於期刊上發表此個案報告的作者，推測矽膠有可能在這些情況下，流出預定範圍：[1]
調查完畢後，檢察單位認為：[1]
綜合以上，檢方以嫌疑不足結案。報導此事件的論文作者，則提出了幾項建議：首先，在氣管造口矯正術的過程中，最好同步使用氣管支氣管鏡，別等事後才檢查有無異狀。如此便能在問題發生的當下，迅速停止動作。再來，充氣的時候，若有氣囊壓力計（圖 5），灌飽與否就不會僅是憑感覺。最後，專業指南必須詳述操作步驟、所需的人員和技術，以及安全須知。[1]
趙振宇
胡中行
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