0

0
2

文字

分享

0
0
2

拉圖所說的世界到底是什麼樣子?

活躍星系核_96
・2017/06/02 ・3619字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 581 ・九年級

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

文/洪廣冀 (臺灣大學地理環境資源學系助理教授)

編按:科技與社會研究學者、任職於巴黎政治學院(Sciences Po Paris)的布魯諾.拉圖(Bruno Latour)教授,於2017/5/17在中央研究院以「新氣候體制:科學、政治與否認」(The New Climatic Regime: Science, Politics and Denial)為題發表演說。本篇為台大地理環境資源系洪廣冀老師於演講過後所寫之心得與見解。

布魯諾.拉圖(Bruno Latour)法國社學學家。攝影:汪正翔

現在是二點四十二分。約莫十二小時前,我被布魯諾.拉圖(Bruno Latour)在中研院的演講深深地震攝了。回想起來,那種「震攝性」並非來自某種被「法喜」穿越全身的滿足感——而是,即便我真的不是很能習慣拉圖的口音,我還是可以感覺到拉圖演說中的幾處大洞:到底拉圖在演講中提及的幾個概念(如人類世、地緣政治、氣候變遷、生態系統中的物質循環)有那些是新的呢?到底這些概念跟川普的崛起與英國的脫歐有什麼關聯呢?到底什麼是拉圖在演講中一再提及的「否定」?

當我盯著拉圖緩慢地總結自然科學家就全球環境變遷的研究發現時,我很難不聯想起之前與環境社會學者 Steven Yearley 的聊天。那時,我問及 Yearley 在 1992 年與哈利.柯林斯(Harry Collins)出版《認識論的膽小鬼》(Epistemological Chicken;發表在安德魯.皮克林(Andrew Pickering)主編的 Science as Practice and Culture)後,這幾年來他對拉圖的行動者網絡理論(Actor–network theory,簡稱ANT)的態度是否有所轉變。沉吟了半晌,Yearley 告訴我,他之前曾針對拉圖的另本名作《自然的政治》(Politics of Nature)撰寫書評。「我還是認為」,Yearley 說,「拉圖談論非人行動者的方式高度仰賴自然科學家的見解,這樣的立場讓他的分析如果不是實證主義式的,就是直覺式的。」我認為這樣的評語頗適合用來形容拉圖於中研院的演講。

即便我不是很欣賞拉圖把台下聽眾當成小朋友的姿態(雖說他很和藹地替學生簽書,也祝我的研究生「生日快樂」,讓我十分歡喜),我還是不相信拉圖晚近就人類世、全球氣候變遷的思考真的如此空洞。我不免會問自己,之所以會覺得拉圖的演說空洞,是不是因為我對拉圖的認識還是侷限在《我們從未現代過》、《科學在行動》、《巴斯德的實驗室》(對此我必須辯解,我畢竟是科學知識社會學的大本營訓練出來的—在取得博士學位之前,我對拉圖與行動者網絡理論實在少得可憐,也從來不覺得這樣的「少」意味著某種學術訓練上的缺陷。我還記得好友對於行動者網絡理論的批評:「拉圖總把世界想成平的」。幾年前的我覺得實在不能同意再多了,現在的我倒挺想翻白眼的—阿不然咧?)

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
拉圖訪台系列活動的海報。

另外,儘管拉圖的演講是「對公眾開放」,該演講之所以得以「對公眾開放」,仰賴的還是公眾的納稅錢。如果說拉圖的中研院演講其實是要「付費」的,那麼,我下定決心,我一定要從中得到一些東西。於是我開始睡不著了。既然拉圖習慣把他所有的著作都放上網,而且(正如絕大多數的學術工作者一般),每場新演講往往是來自既有演講與研究成果的重新組裝,只要花點工夫,我們不難自行把拉圖演講中的大洞補起來-而不用癡癡地等待他即將於今年七月出版的新書:《面對蓋亞:就新氣候體制的八場演講》(Facing Gaia: Eight Lectures on the New Climatic Regime)。

關鍵區:在生物圈之外殼上的一個點

我想補的一個大洞是「關鍵區」(critical zone)的概念。只要稍微地檢索,不難發現這概念出現在拉圖於 2014 年的《「關鍵區」此概念於地緣政治上的幾處優勢》(some advantages of the notion of “critical zone” for geopolitics)一文,發表在 Procedia Earth and Planetary Science 上。如同「人類世」(anthropocene)概念一般,拉圖認為,「關鍵區」此概念意味著當前研究者在處理「地球之生命維繫系統」時的一處「有趣轉折」,乃至於一種思考「geography」、「geophysics」以及「geopolitics」中的「geo」 到底是什麼意思(在拉圖的中研院演講中,他是以「地質學」-關於「大地之品質」的學問開場)。但在此之前,拉圖要我們重新思考什麼叫做「politics」。拉圖建議我們將 「politics」重新理解為「共同世界的進步組合」(progressive composition of the common world)。

之所以如此地定義政治,拉圖認為理由包括下列數點:首先,這樣的定義意味著沒有什麼「我們只有『一個』地球」、或「我們的『共同』未來」之類的—因為關於這個世界的「共同性」其實是組合出來的(這不難理解,不論是自然科學家還是人文社會科學家還在試著透過各類經驗研究來拼湊出世界的全貌,更不用說「我們共同的未來」往往隱含或明示著一種各類差異完全弭平的想像)。第二,這樣對「politics」的重新定義之所以是「進步」的,理由在於它揭示了一類「前進」的方向,也意味著他是可以開放地—也容許曠日費時地—討論。第三點則牽涉到行動者網絡理論的精髓。當我們把世界的「共同性」視為「politics」運作的結果,拉圖告訴我們,我們就不會把「politics」這檔事視為「眾人的事」,而可以設身處地地思考人與非人間的 「politics」是怎樣一回事。

當「politics」不再被視為眾「人」的事,我們更有機會去設身處地地思考人與非人間的 「politics」是怎樣一回事。圖/By Michael Shaheen @ flickr, CC BY-NC-ND 2.0

緊接著拉圖提出他對「關鍵區」定義:「在生物圈之外殼上的一個點」(a spot on the envelope of the biosphere),而這個「點」可以小至一處花園,大至亞馬遜盆地。拉圖主張,如果說「人類世」這樣的概念強迫我們去思考人類的行為如何改變了地球整體的生態體系,乃至於該如何作為以追求地球上的種種人與非人的未來,關鍵區會是比較適合的研究單位,讓我們可以經驗地思考與作為。如「星球般地思考」顯然是強人所難,且這樣的思考尺度如不是預設了有種大寫的、無內在差異的「人」(Human)是如何改變大寫的、無內在差異的「自然」(Nature),便是預設了自然與社會都是種「系統」。面對全球氣候變遷帶來的挑戰,拉圖強調,我們必須選擇一個在目前科研能力能掌握的時空尺度,進而從事詳實的跨領域研究,從而透過人與非人是透過何種機制形成巨大網絡,而非一味強調「人類」在改變「自然」上的角色,或社會與自然系統是如何互動與自我調控而已。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
關鍵區小至一處花園,大至亞馬遜盆地。面對全球氣候變遷帶來的挑戰,拉圖強調,我們必須選擇一個在目前科研能力能掌握的時空尺度,進而從事詳實的跨領域研究,從而透過人與非人是透過何種機制形成巨大網絡。圖/By Amauri Aguiar @ flickr, CC BY-NC-ND 2.0

最後,拉圖解釋他為什麼以「區」(zone)一詞來畫出人類世下(或全球環境變遷)的處境下我們賴以思考與行動的單位。拉圖指出,相較於其他的空間單位,如土地、領域等,「區」這個字比較不容易帶出如下古早的地理學想像:即我們可以關心與賴以行動的空間單位是個邊界清楚、可在二維的地圖上清楚標出位置與邊界的點。這就涉及到拉圖長久以來對傳統地理學的批判。例如,在 1996 年的一篇題為《On Actor-network Theory: A Few Clarifications Plus More Than a Few Complications》的文章中,拉圖寫道,就行動者網絡理論而言,任何透過地理學來定義的「距離」(distance)或「鄰近」(proximity)均是「無用的」(useless)。

事實上,拉圖指出,在以網絡來定義何謂 ANT 所稱的連結時,研究者面對的困難為「地理學的盛行」與「暴政」。事實上,早在其著名的《Give me a laboratory and I will move the world》一文中,拉圖便以巴斯德的實驗室為例,說明行動者網絡是一種無內外、無尺度的拓樸學構造。順著這樣的思路,我認為,拉圖提出「關鍵區」的目的是在澄清「全球挑戰、在地行動」這樣的行動綱領。所謂的「在地行動」,就拉圖而言,完全不意味著我們得在社區、部落、村里等單位中行動,也不代表我們必須「心懷全球」地以具體行動來處理種種與地方生活息息相關的議題。正如拉圖在《我們從未現代過》以及《Politics of Nature》等書中均有提及的,他關心的,還是如何建立一種「物的議會」(Parliament of things),除了讓「人」可在其中暢所欲言,如土壤、大氣、蟲魚鳥獸等「非人」也可有發言權與投票權。

當然拉圖在這裡不是提倡什麼萬物有靈論,他的見解也不能以生態中心論來簡單涵蓋。他還是期待,生物學家、大氣學家、土壤學家、鳥類學家、森林學家等以「非人」為研究對象的科學家們,能確實地為其關注的「非人」代言。一旦如此,拉圖期待,面對全球挑戰,不是人在某個有範圍或邊界的「在地」中行動—相反的,是這個「在地」本身,這個糾纏著種種人與非人元素的網絡本身,就是個足以行動的行動者。

現在是下午六點整。離拉圖的中研院演講已經過了一天。大僧遶境,小僧解經。我現在的心裡充滿了平安喜樂,也期待各位可以一起放下我執。大僧之所以為大僧,還是有其理由。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
文章難易度
活躍星系核_96
752 篇文章 ・ 126 位粉絲
活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia

0

3
3

文字

分享

0
3
3
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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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:

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
  • 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

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
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?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

(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

討論功能關閉中。

賴昭正_96
43 篇文章 ・ 56 位粉絲
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。

0

3
2

文字

分享

0
3
2
誠實面對人類參與的「自然」——太田欽也專訪
顯微觀點_96
・2024/07/11 ・3228字 ・閱讀時間約 6 分鐘

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

本文轉載自顯微觀點

斑馬魚是最知名的模式生物之一,其基因、型態與發育深受了解,並用於探討深度同源等重要演化生物學問題。但也有科學家提出,演化生物學該持續隨環境演進,並嘗試以新的實驗物種——金魚——探討人類世(Anthropocene)環境下的生物演化。

育種歷史與基因巧合 奠定金魚的演化生物學價值

例如有千年馴化歷史、型態千變萬化的金魚,就相當適合探討人類因素與生物型態演化的關聯。

中研院細生所派駐臨海研究站的演化與發育生物學家太田欽也指出,斑馬魚與金魚兩者的胚胎都可以透過顯微鏡仔細觀察,相對於受精一年後才成熟的金魚,斑馬魚有成熟較快,基因組較為單純等優點,也具備許多現成基因研究工具。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

但斑馬品系間仍以其生理機能與基因為主要差別,對型態差異的演化並未那麼明顯。因為,科學家為了操作基因與細胞特徵而培育斑馬魚,使不同品系的差異大多來自目標明確的基因工程。

金魚型態演化圖。Courtesy of Kinya Ota and Gembu Abe

而金魚的型態變異,則完全來自飼養者對型態的偏好和育種,蘊藏更多元的型態變化與發育差異。其悠長的馴養歷史以及更古老的基因重複(Gene Duplication)機遇,使其值得成為演化發育生物學的新模式生物。研究器材和方法上的調整,則是生物學家展現才智的機會。

太田欽也舉例,「一般的解剖顯微鏡工作距離適合觀察和操作斑馬魚,但是經過我們自己的創意,也改裝出可以對金魚進行顯微手術的器具和適合拍攝的大型解剖顯微鏡。設備上的差異並不難克服。」

金魚胚胎的發育生物學優勢

太田欽也說,現代生物學家以果蠅和微生物育種進行遺傳與演化實驗,擴大時間維度來看,千年來金魚愛好者挑選、強化金魚外觀特徵的過程,可以比擬長時間的人擇實驗。

金魚不僅適合用來觀察人擇壓力如何影響成年生物的型態。太田欽也更想進一步探索,從胚胎階段的差異進行選擇,是否可能改變生物的型態。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

太田欽也提到,人工育種對發育與型態的影響力也展現在其他物種上,例如家犬與鴿子也被培育出許多特殊表型。但是哺乳動物和鳥類的胚胎觀察不易,需要相當高的技術與成本。

相對於動物子宮與鳥類蛋殼內的胚胎,在透明卵囊中發育的半透明金魚胚胎,就是非常容易觀察的研究對象。只要有恰當的複式顯微鏡、解剖顯微鏡和顯微手術能力,金魚的胚胎從受精到孵化都可以全程順利紀錄,而且每次繁殖可以蒐集到上百筆資料。

現代顯微攝影技術搭配容易觀察的金魚胚胎,讓太田欽也可以拍攝清晰影片,在網路上生動地分享發育生物學知識。攝影:楊雅棠

自製影片 盼演化生物學跨過學院圍牆

除了將金魚研究成果發表在 Nature 等科學期刊,太田欽也同時努力當起「Youtuber」。他希望能將演化發育生物學、金魚飼育經驗、臨海研究站的學術特色,甚至是宜蘭的風光,透過網路傳達給大眾。

武漢肺炎導致的漫長隔離,是他學習影音製作的契機。最初他在百無聊賴之下看了大量影片,後來逐漸萌發「我也要拍自己的題材!」的企圖心。開始搜尋拍攝、後製、配樂等網路教學,在隔離的單人房中逐漸進步。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

太田欽也說,拍攝影片最重要的動機是「分享」。他解釋,「科學的頻道不管累積再多追蹤者,例如數十萬人追蹤的 Nature, Science, 觀眾也以科學領域工作者為主。現代知識逐漸朝向『專家』與『外人』的兩極化狀態發展,我不喜歡這樣的社會。」

如同他推進學術研究的方法,他也透過自學、自己組裝基礎設備如空拍機、手機等,在節省開支的情況下拍出了中研院同僚為之驚艷的影片。

太田欽也為臨海研究站拍攝的簡介影片,基本款空拍機呈現了頭城的舒暢美景。

在早已開始的人類世 何謂自然?

太田欽也熱衷以空拍影片介紹宜蘭的郊野與人文,但他對主流輿論的「自然環境」內涵存疑,他認為「自然」早已被人類行為大幅改變。自從農業擴張、工業革命發生,人類對環境與生物的改變程度早已無法恢復「自然原貌」。

他以金魚的馴化過程為例,從宋朝開始的愛好者,透過育種極力凸顯特殊形態,從沒有背鰭的「蛋種」,到眼周水泡足以遮蔽視線的「水泡眼」。都不是基於適應「自然」而進行的育種。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

太田欽也強調,「如果是宋朝或明朝人有今天的生物學工具,以他們的追求珍奇的育種態度,一定會用 CRISPR 編輯金魚基因,製造出更奇特的變異型態。」

他說,這樣的行為會在現代科學圈與社會輿論上遭到反對,「認為動物被修改基因、型態變異很可憐」,但人類採用動物進行藥物實驗或經濟用途時,也並未優先考慮「自然原則」。

太田欽也反問,「若是透過基因編輯技術將金魚修改回類似野生鯽魚的型態,更適應野外環境,這樣算是自然或不自然呢?」

建立科技倫理 而非堅守「自然」想像

他指出,金魚的馴化與育種反映著東亞社會的自然觀念,不同於西方基督教倫理的「人統御、保護自然」意識形態。可以促進人們反思,人類也身在其中的「自然」的標準是什麼?而非執著於保護想像中的自然「原狀」。

太田欽也強調,「本質化『自然』、建構一個保守不變的形象,不會幫助人們了解生物學。」

他認為,宋朝人、明朝人的自然觀念與今日不同;甚至現代人常引用的「道法自然」倡議者老子,他所提倡的自然,與現代許多人想像、意圖恢復的也是不同的自然。

背鰭退化、尾鰭倍增的蛋種雙尾金魚,是古代貴族最青眼有加的奇特型態之一。作者:清 馬文麟 來源:國立故宮博物院

太田欽也建言,科學地面對人類因素影響世界各地生態的現實、建立基因科技的社會倫理與規範,都是比恢復建構出的「自然」意象更重要的生物學議題。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

來自日本和歌山縣鄉間的太田欽也說,長期駐守宜蘭頭城的臨海研究站不僅是因為設施與職位,也是因為此處環境與故鄉有幾分神似。

「但我不會說這兩個地方都很『自然』,在人們對我說『這裡很自然!』的時候。」太田欽也無奈地笑說,「想到周遭可以釣起吳郭魚的溪流、被整治疏濬成田園的原洪氾濕地,反而會讓我很疑惑彼此對『自然』的共識。」

1995 年諾貝爾化學獎得主克魯岑(Paul Crutzen)指出,現代已是由人類行為影響地質特性的人類世。此概念引起地質科學界激烈討論,從新石器時代、工業革命到核彈試爆頻繁的 1960 年代都有學者認為是人類世的開端。

最後由國際地層委員會的人類世工作小組投票決定,視第二次世界大戰後、人口與人類活動高速成長的20世紀中葉為人類世起點。

查看原始文章

參考資料

  1. Li IJ, Lee SH, Abe G, Ota KG. Embryonic and postembryonic development of the ornamental twin-tail goldfish. Dev Dyn. 2019 Apr;248(4):251-283.
  2. Abe G, Lee SH, Chang M, Liu SC, Tsai HY, Ota KG. The origin of the bifurcated axial skeletal system in the twin-tail goldfish. Nat Commun. 2014 Feb 25;5:3360.
  3. 太田欽也實驗室

討論功能關閉中。

0

1
1

文字

分享

0
1
1
一千年前的地球「聞」起來如何?人類世前後環境氣味的變化——《你聞到了嗎?》
臉譜出版_96
・2023/02/07 ・1853字 ・閱讀時間約 3 分鐘

一千年來氣味景觀發生了很大的變化

走在一千年前的路上,你的感官體驗大概會跟在現代的感覺大不相同。看看西元 1021 年的周遭世界,你舉目所及沒有汽車、飛機或船隻,甚至(以今日的眼光來看)連像樣的道路都沒有。

西元 1021 年的周遭世界,甚至(以今日的眼光來看)連像樣的道路都沒有。圖/elements

過去的世界無疑比今日的世界安靜許多,或許根本可以說是寂靜無聲也不一定。然而這些都是聽覺與視覺的感受,那麼嗅覺呢?

嗅覺也分為許多層面。

嗅覺也分為許多層面。圖/elements

一千年前的人類以及整個環境的氣味與今日是否有所不同?甚至是與一百年前相比,是不是就已經不一樣了呢?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

我們周遭的氣味在這段時間以來,究竟有哪些改變?而我們人類又對氣味景觀(smellscape)——也就是你我四周那龐雜交錯的各種氣味所構成的景觀——產生了哪些影響?

我們自己的氣味與對氣味的感知是否有所改變?人類的各種行為是否影響了我們的嗅覺能力呢?是什麼導致了人類與動物產生這些變化?

是什麼導致了人類與動物產生這些變化?圖/elements

人類帶來了新氣味!

首先,1021 年的你絕對不會聞到汽車廢氣或是汙水處理廠傳出的臭味,也不會有撲鼻而來的合成氣味,例如:香水、除臭劑以及新車的味道,自然環境聞起來可能也大不相同。

自從人類開始在地球的每一個角落殖民以來,我們就開始想方設法改變、操控、開發地球環境。隨便舉幾項好了:我們砍伐樹木、種植糧食作物,導致許多植物與動物滅絕,使世界邁入工業化社會。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

這個因人類活動產生劇烈變化的全新地質年代,通常被稱為人類世。

人類世確切的起點仍有爭議,有些人主張這段時期是從一萬至一萬五千年前的農業革命開始;也有人認為是在二次世界大戰後,一個由核子試驗、1950 年後的「大加速」(The Great Acceleretion)及其伴隨的社會經濟、氣候鉅變所定義的時期。

目前在世界各地已超過2,000次核試驗。圖/wikipedia

無論選擇哪一個尺度來定義人類世,人類無疑對地球的整體環境產生了巨大的影響,改變了我們與所有動物呼吸的每一口空氣,以及每一次呼吸裡所蘊含的每一個物質分子。

大自然的氣味變了?

我們先來談談自然界的氣味,以及這些氣味可能是如何改變的吧。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

一千年前,大自然還未受到人類的劇烈影響,各種植物與動物在原野與森林裡共存,到處都是怒放的野花,松樹、杉樹與各種落葉木錯落生長;當時自然界的大主題就是——物種多樣性。

一千年前,大自然還未受到人類的劇烈影響,各種植物與動物在原野與森林裡共存。圖/elements

隨著時序推進,人類開始砍伐、焚燒森林,將原本野花繁盛、綠草如茵的原野都變成了農田。這些舉措讓人類的版圖開始大肆擴張、繁衍,同時也劇烈改變了周遭的氣味景觀。

一改過去物種繁多、交雜錯落的林相,我們開始大面積種植單一樹種,環境的氣味也因此開始變得單一。就以現代樹種單一的杉樹林與樹種多元的古老森林相比好了,如果各位有機會走進森林就可以聞聞氣味、好好比較,這兩種林相的氣味是否有所差異。

在田野之間,物種單一化的改變同時發生;以往存在各式各樣物種的土地,都變成了種植單一作物的農田。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

美國的大草原變成看不到盡頭的玉米田和麥田,歐洲的草地也同樣消失在我們的視線之中。就在我們沉浸於四周所謂的自然氣息時,氣味景觀卻早已大不相同。怎麼會這樣?

——本文摘自《你聞到了嗎?:從人類、動植物到機器,看嗅覺與氣味如何影響生物的愛恨、生死與演化》,2023 年 1 月,臉譜出版,未經同意請勿轉載。

臉譜出版_96
88 篇文章 ・ 255 位粉絲
臉譜出版有著多種樣貌—商業。文學。人文。科普。藝術。生活。希望每個人都能找到他要的書,每本書都能找到讀它的人,讀書可以僅是一種樂趣,甚或一個最尋常的生活習慣。