海龜溺死了

• 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。

• 文 胡潔曦｜黑潮海洋文教基金會 鯨豚保育研究員
• 本文轉載自黑潮海洋文化基金會《揭開鯨豚傷疤的秘密——花紋海豚體表傷疤分析》，歡迎喜歡這篇文章的朋友訂閱支持黑潮喔！

現今海洋中存在許多船舶與漁業活動，每年在世界各地造成許多鯨豚受傷與死亡，而臺灣也不外乎如此，根據 2019-2022 年海保救援網（MARN）的擱淺報告，扣除掉無法辨識原因的擱淺鯨豚個體，疑似因為誤捕死亡的鯨豚比例均在第一、第二名之間徘徊，也有少比例個體可能是因為受到船隻撞擊事件致死，海洋中的人為威脅確實是我們需要持續追蹤且改善的。

除了透過擱淺的個體瞭解人類對鯨豚的影響程度外，我們能否有機會能從活體鯨豚身上獲得相關的資訊呢？事實上，國外已有研究者透過 Photo-ID 方法，進一步推測造成鯨豚身體上傷疤的原因，部分研究發現，鯨豚身上出現的傷疤可能跟人們在海上的漁業、船舶活動，或海洋廢棄物有關。藉由體表傷疤分析，我們能更瞭解鯨豚可能遭受到的環境威脅為何，與受威脅的個體比例有多少，也能更深入思考，未來劃設鯨類保護區後要如何制訂合適的經營管理規範。

黑潮的解說員們時常提到：「花紋海豚會用身體寫日記」，這是因為牠們在受傷癒合之後容易留下淺色的傷疤，因此年紀越大的花紋海豚身上通常也會有越多疤痕，而這些傷疤對我們來說是相當重要的線索，能讓我們瞭解在牠們生命歷程中曾有哪些遭遇，包含自然的與人為的。為了完成後續的傷疤分析，我們從黑潮資料庫中選擇長期追蹤的 50 隻花紋海豚，以亞成年與成年的個體為對象，在長年由江文龍船長所提供的照片當中蒐集其身體左右兩側、從頭至尾幹出水面的清楚照片。

透過花紋海豚體表傷疤，揭示人類對鯨豚所造成的威脅

傷疤分析的第一步，我們希望能先瞭解小型齒鯨身上可能會出現哪些人為傷疤，在蒐集了數篇國外對小型鯨豚的傷疤研究後，我們從中彙整了 11 種可能因為人為因素所造成的傷疤（表一），包含了 8 種背鰭上的傷疤、 2 種位在體幹上的傷疤與 1 種出現在嘴角的傷疤，除了位置與外觀之外，我們也將文獻中所推測的致傷原因與各類型傷疤結合。在上述工作完成了之後，接下來就是要仔細地從每隻花紋海豚的各個角度找出這些傷疤，並將辨識結果詳盡地記錄下來。

在分析的 50 隻花紋海豚中，我們發現其中有 19 隻（38%）身上有出現疑似人為活動所留下的傷疤，而這些傷疤主要出現在鯨豚身體中後段的背側，包含背鰭。為了更進一步瞭解哪些人為傷疤在花紋海豚身上較常見，我們將本次發現到的 7 種疑似受到人為因素產生之傷疤計算盛行率（表二），發現花紋海豚有兩種傷疤是較常見的：[1] 背鰭前端切口（Fc）、[2] 身體上的線狀勒痕（Gn），而根據文獻所描述，這兩種傷疤成因與漁業網線纏繞或是船舶螺旋槳可能有密切關聯。

「大目流刺網」與「延繩釣」是花蓮海域需要持續關注的漁法

為了進一步確認花蓮本地漁業對鯨豚的潛在威脅，我們訪談了幾位花蓮海域目前或是過去曾操作相關漁法的討海人。過程中討海人有提到，花紋海豚時常被抓旗魚、曼波魚的「大目流刺網」纏繞或割傷，在表二傷疤當中除了嘴角缺角（Hs）外，其他傷疤均有被指認可能與大目流刺網有關，在本次分析的 50 隻花紋海豚中就有 18 隻（36%）身上出現疑似刺網留下的傷疤。而在訪談中，討海人也有提到過去曾有目擊刺網誤捕飛旋海豚（Stenella longirostris）、偽虎鯨（Pseudorca crassidens）、弗氏海豚（Lagenodelphis hosei）與吐血鯃──小抹香鯨屬（genus: Kogia）的鯨豚，而多數遭誤捕的鯨豚最後都因無法至水面上換氣死亡。

除大目流刺網之外「延繩釣」也頻繁地被討海人提及，他們提到有兩種傷疤可能與延繩釣有關，分別是：嘴角缺角（Hs）與背鰭後深切口（Dc），包含上述兩種傷疤的個體共有 2 隻（4%）。因早期魷魚、透抽價格較便宜，時常被漁民當作延繩釣的餌料，吸引中大型鮪魚、鬼頭刀上鉤，而花紋海豚以頭足類動物如魷魚、花枝與章魚為主要獵物，也可能因捕食餌料而中鉤，在掙脫後會在嘴角或唇邊留下缺角的傷疤。同時也有討海人提到，曾目擊鯨豚尾部纏繞到延繩釣的主繩，因主繩堅固不易斷裂，有可能會纏繞在鯨豚尾幹，留下較深的纏勒痕跡。就現階段瞭解，鯨豚身上出現人為傷疤可能與漁業、船舶活動、海洋廢棄物等有密切關係，而漁業行為又以延繩釣和大目流刺網有較高的關連性，但目前探究僅能說明東海岸相關的漁業活動對鯨豚有潛在影響，至於影響的程度和確切成因仍需進一步探討，也需擴大追蹤更多不同年齡層的花紋海豚個體，是我們未來需要持續關注的。

線上瀏覽圖鑑

本次 50 隻花紋海豚的體表傷疤分析分析成果，已委由人氣圖文作家「玉子日記」的巧手，繪製成花紋海豚傷疤圖鑑，接下來就讓我們一同探索花紋海豚傷疤的秘密吧！

致敬多年來提供黑潮影像資料的多羅滿賞鯨船長 江文龍、鯨豚顧問 余欣怡、作家 玉子日記與協助傷疤辨識的夥伴 江彥瑩。
致謝多年來贊助與補助海洋綠洲計畫的各單位，與捐款者。

參考文獻

1. 【中華鯨豚協會】鯨豚保育的沈苛難題-漁業混獲
2. 【海委會海洋保育署】台灣鯨豚及海龜擱淺報告及統計資料
3. Ashe, E., Williams, R., Morton, A., & Hammond, P. S. (2021). Disentangling natural and anthropogenic forms of mortality and serious injury in a poorly studied pelagic dolphin. Frontiers in Marine Science, 8.
4. Kiszka, J., Pelourdeau, D., & Ridoux, V. (2009). Body scars and dorsal fin disfigurements as indicators interaction between small cetaceans and fisheries around the Mozambique Channel Island of Mayotte. Western Indian Ocean Journal of Marine Science, 7(2).
5. Luksenburg, J. A. (2014). Prevalence of external injuries in small cetaceans in Aruban Waters, Southern Caribbean. PLoS ONE, 9(2).
6. Mariani, M., Miragliuolo, A., Mussi, B., Russo, G. F., Ardizzone, G., & Pace, D. S. (2016). Analysis of the natural markings of Risso’s dolphins (Grampus griseus) in the central Mediterranean Sea. Journal of Mammalogy, 97(6), 1512–1524.
7. Mark Carwardine (2020). Handbook of Whales, Dolphins, and Porpoises of the World.

編按：現在的生活瞬息萬變，在未來的世代，可能會出現許多你想都沒想過的職業。讓我們與孩子一起發揮想像力，你覺得未來會有什麼樣的職業出現呢？

塑膠漁夫：打撈塑膠就是我們的工作！

「今天又是出海的好天氣！」亞美迪歐和其他塑膠漁夫歡聲雷動，每一天，他們都要拯救受汙染的海洋。自從人類有了石油，就發明出便宜好用的材料─塑膠。可是塑膠被丟棄後會一直在環境中漂流，不會消失。

亞美迪歐的團隊為了捕撈塑膠，會運用特殊設計的磁網，只吸引塑膠垃圾，不影響魚兒在水中的生活。

「糟糕，又來了！這星期已經發生第二次了！」亞美迪歐說完，立刻跳上救生船，原來是遠方有隻信天翁被塑膠網纏住，不斷在水裡揮動巨大的翅膀，發出淒厲的叫聲。

救援行動當然不輕鬆，耽誤了一些工作時間，還好幾分鐘之後，信天翁終於重獲自由了。

除了大型塑膠垃圾外，海裡還潛藏著肉眼看不見的危險物質─塑膠微粒。它們比髮絲更細、比沙粒更小，如果被魚吃下肚，最後會成為人類盤中的食物。

這時候就要動用塑膠漁夫的最新發明。「摩比，做得好，看看你今天能吞噬多少塑膠微粒？」亞美迪歐一邊大喊，一邊走向船尾，一臺貌似藍鯨的機器人從水中冒出來，嘴裡布滿特殊長牙，這些長牙的功能類似過濾器，專門捕撈塑膠微粒。

亞美迪歐大聲歡呼：「還不賴，這裡乾淨多了！現在大家該去睡個好覺，明天繼續往南！」

海洋裡到底有多少塑膠垃圾？

4 億噸：塑膠每年在全球被製造出來，相當於 66 座吉薩金字塔。

6,000 萬噸：塑膠每年在歐洲製造出來，相當於 1,000 萬頭大象。

2,600 萬噸：歐洲每年丟棄的塑膠，其中不到 30% 被回收。

1,000 萬噸：歐盟制定目標，預計在 2025 年，每年至少要回收的塑膠重量。

700 種生物正受到海洋塑膠垃圾的傷害

• 35％ 是鳥類；
• 27％ 是魚類；
• 20％ 是無脊椎動物；
• 13％ 是哺乳類動物；
• 5％ 是爬蟲類。

塑膠漁夫要有的能力：

○ 喜歡海洋

○ 對生態學有興趣

○ 會游泳

○ 大而化之

○ 有遠大的目標

○ 清楚回收流程

——本文摘自《拯救地球的工作者》，2022 年 10 月，和平國際出版，未經同意請勿轉載。