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美人痣、三八痣、觀音痣,痣怎麼來的又該如何消去?

MedPartner_96
・2017/03/03 ・3148字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 450 ・四年級
相關標籤: 痣 (1) 點痣 (1)

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許多人都有長痣,而且長的部位都不太一樣。那你知道痣分成哪幾種,坊間的點痣又是怎麼回事嗎?圖片來源/www.julesmariano.com

你知道自己身上有幾顆痣嗎?有沒有認真數過?通常一個人身上會有好幾十顆,男生通常比女生多一些。正常的痣通常不用太擔心,但是有些痣你可能就要特別注意囉~

如果臉上有痣,很多人會想要點掉。但點痣到底怎麼做?點痣筆有效嗎?最近可能是點痣筆廣告的太兇了,所以很多網友特別來信詢問這些問題。

網路上有些神奇的影片,只要在臉上看起來有痣的地方,用點痣筆碰一下,之後擦掉,底下就是完全無瑕的肌膚,看起來實在有夠神奇。但這看在醫師的眼裡,只能冷笑科科兩聲。為什麼呢?

照我們的老規矩,一樣要從組織學上去探個究竟!看完你就會知道,這些影片到底哪裡有問題了。

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痣的成因與分型

正常的狀況下,黑色素細胞會分佈在皮膚中。不過有些時候,一種特殊的黑色素細胞,也稱作痣細胞(nevus cell),會異常地增生、聚集,就會形成我們俗稱的「痣」,它的正式名稱是黑色素細胞痣(melanocytic nevus),在全身上下都可能長,但是一旦長在臉上就會讓愛美的人感到崩潰QQ

但是在表皮上看起來只是一顆黑黑的痣,其實沒這麼簡單。在表皮下,可是暗藏了很多玄機啊!痣有很多種分類方式,通通要講完大概天就黑了,所以今天我們講跟點痣特別有關的重點,按照深淺的層度來區分。

接合痣

長在表皮和真皮的交界處,基本上都在表皮層內,通常是扁平或很輕微突起,顏色通常是棕色或黑色,跟周遭正常的皮膚有明確的界線。

接合痣位於表皮和真皮的交界處。圖片來源/MedPartner 提供

真皮痣

長在真皮層內。通常會在皮膚表面看到突起、通常較大顆、有時會長毛。毛囊長在真皮層內大家還記得嗎?忘記的人快回去看這篇除毛文

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真皮痣長在真皮層內,通常較為突起、也比較大顆。圖/MedPartner 提供

複合痣

同時長在表皮層和真皮層,複合了接合痣和真皮痣的特色,通常比接合痣大一些、凸一些,但通常比真皮痣扁一些。

複合痣同時長在表和真皮層中,大小介於接合痣和真皮痣之間。圖/MeddPartner 提供

了解這件事情有什麼重要性呢?當然有。如果你想把它處理掉,你連它長什麼樣子、有多深都不知道,那要怎麼知道用什麼方法可以在最小傷害的狀況下達成最大效果呢?

搞懂基本的分別,接下來就要進入今天的主題:點痣。

點痣的方法:化學燒灼、電燒、液態氮冷凍治療、雷射、切除手術

目前常見的點痣方法是以下五種,有些不常用的就不列出了。

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化學燒灼

利用化學藥劑的腐蝕性,破壞痣細胞,之後自然剝落。夜市點痣或美容院點痣通常就是這種方式。但是大家可以想像一下,要如何確保腐蝕的程度?如何保護周遭正常肌膚不被破壞?這其實藏有非常大的風險,一旦出錯,除痣不成,可能還留下一個疤痕。再來,如果是個「接合痣」,那可能還好說。萬一是個真皮痣或混合痣,那可能即使腐蝕出一個凹洞了,還是處理不掉那顆痣啊!

電燒

電燒是點痣的一種方式。醫療器材的電燒設備,是需要通過許多安全性的檢查,並且只有醫師才可以合法操作,操作得當會是一個很不錯的工具選擇。但比起雷射,電燒比較會造成週邊正常組織的熱傷害,所以通常還是選擇雷射治療。一開始影片看到的「點痣筆」,其實用的就是電燒的原理。

液態氮冷凍治療

利用液態氮的低溫,將痣細胞凍到壞死,之後自然剝落。現在其實已經很少用。

雷射治療

利用特定波長的雷射對黑色素的選擇性吸收,將痣細胞破壞,之後自然剝落。這是現在醫學上接合痣、混合痣處理的主流。當然接合痣比較淺,通常一到兩次就可以處理完,混合痣就需要有些耐心,多分幾次慢慢處理,畢竟安全為上,沒有人希望把你的痣弄掉了,卻給你的臉上留下一個疤啊~有時候治療過程或有微微的出血、破皮、結痂,那都是正常的,醫師也會同時給你一些藥膏幫助傷口復原,不要太過緊張。

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手術切除

沒什麼好講,手術刀拿出來,切切切挖挖挖,之後再縫合起來。(請注意,這裡講得輕鬆,但是根據不同狀況,其實是需要很多技術的喔!)手術切除通常使用在真皮痣,或者是醫師懷疑有問題必須送檢驗的痣。

好,我們回頭看一下這個點痣筆有什麼問題?首先看這個影片,一看就知道是造假的!為什麼?大家看一下上面的組織圖,就算是最淺的接合痣,你把它移除後,也不可能是完全平整,而且底下也不可能是正常的表皮肌膚,一定會產生一個小傷口,必須一段時間之後才會復原啊~啊你點一下,擦掉就沒了,底下就是光滑無暇的正常肌膚,這有可能嗎?

另外,這點痣筆並沒有通過國內合法安全的驗證,在能量的穩定性、安全性、自己操作的危險性上,都沒有任何保障。一旦你買了這種產品,把自己的臉燒出一個疤,是討不到任何賠償的。這些廠商通常也都設在國外,要抓也抓不到啊!現在醫學美容的點痣真的很便宜了,拜託大家千萬別省這種錢傷身體啊!

在專業上的考量,醫師完全不建議大家自行點痣。大家不要想說,阿你們醫師就是想賺錢,我跟你講,點痣這種錢大家真的不太想賺啦⋯⋯錢少糾紛又多,多數醫師的心態都是作服務的啦。

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會建議不要自己亂搞,有以下幾點理由:

  1. 痣有不同分型,雖然上面大致告訴你了,但臨床上有許多變化。不同的態樣有不同的處理方式,不是你拿化學藥劑或點痣筆可以保障安全的。
  2. 痣不會怎樣,頂多就是醜。點壞了也不會怎樣,頂多就是醜。但是有些痣可能不是痣,而是皮膚癌。如果自己亂點掉,之後擴散了,醫師可能也救不了你。

所以最後,雖然已經有點落落長了,我們還是一定要告訴你一些該注意的警訊。

五種形態的痣不能輕忽:不對稱、邊緣不完整、長太大、長太快、凸出來就要注意!

可能大家覺得皮膚癌距離自己很遠,就降低了警覺。大家別忘了,會淹死的常常都是覺得自己很會游泳的啊~

在醫學上對可能異常的痣有個 ABCDE 的口訣,醫師國考必考:

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  • A(Asymmetry),對稱性。如果是一個良性的痣,生長速度應該很一致。所以不管是往上下還是左右,應該都差不多,所以如果看起來不對稱,那代表一定有哪一邊長得特別快,你就應該要注意。
  • B(Border),邊緣圓滑。有問題的痣常會和正常皮膚缺乏明顯邊界。
  • C(Color),顏色。正常的痣細胞,會慢慢生長,分裂也很正常,所以大家應該就長得很像,顏色就要一樣。如果出現顏色不均勻,就代表痣裡面有些部分長出不一樣的東西了,你就要提高警覺。這道理很簡單,你如果種西瓜,田裡突然長出一顆黃色的南瓜你不會覺得怪嗎?
  • D(Diameter),直徑。正常狀況下,通常痣會慢慢長,長到大概 2-3 公釐就會停,如果這顆痣大概超過 5 公釐(半公分)的大小,那就要注意囉!
  • E(Elevation or Enlargement),隆起或增大。原本在很穩定的痣,不知為何突然又突然隆起、或快速變大,這種狀況下,請別掉以輕心,最好請醫師幫你做個檢查。但要注意這是講原本已經穩定後又產生變化。如果是你從小就突起的痣,都沒變化過的,就不太用擔心。

痣通常是小問題,但是如果亂處理,或者不注意,可能就會成為大問題囉!趕快利用這個機會,好好認識一下自己身體上的痣吧!!!


  • 編按:愛美是每個人的天性,不過對你而言光是看滿架的化妝品、保養品,各種醫美產品就令你眼花撩亂,更別說還有玻尿酸、膠原蛋白、類固醇這些有聽沒有懂的名詞來搗亂嗎?如果你想要聰明的美,不想要被各種不實廣告唬得團團轉,那麼泛科學這位合作夥伴 MedPartner 美的好朋友,就是你我的好朋友。

本文轉載自 MedPartner 美的好朋友 點痣怎麼做?點痣筆有效嗎?從頭認識痣再來想要怎麼去掉痣!

文章難易度
MedPartner_96
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一位醫師用一年時間和100萬,夢想用正確醫美和保養知識扭轉亂象的過程。 Med,是Medicine,醫學的縮解。Med 唸起來也是「美的」。我們希望用醫學專業,分享更多美的知識。Partner則是我們對彼此關係的想像。我們認為醫師和求診者不只是醫病關係,更應該是夥伴關係。 如果您也認同我們的理想,歡迎和我們一起傳播更多正確的醫美知識。 我們的內容製作,完全由MedPartner專業醫療團隊負責,拒絕任何業配。

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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
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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。