竹篙鬼、攔路竹的傳說，跟自然現象有關嗎？

• 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。

春季下過雨後，竹林裡的竹筍紛紛冒出來，人們以這個自然現象形容事務勃興。

讓我們造個句吧：

• 我家附近建起好幾棟辦公大樓，小吃店如雨後春筍般出現，生意都很興旺。
• 自從我家附近的農地改為都市用地，一座座大廈雨後春筍般拔地而起，往日的村野景致只能在回憶中尋覓了。

竹子屬於禾本科，約有 1000 多種，矮的只有 10 幾公分，高的可以達到 40 公尺。竹子可以說是東方的植物，西方——無論歐洲或美洲——是不容易看到的。一般的竹子固然是圓的、綠的，但也有反乎常態的，像金線竹、墨竹、斑竹、方竹等等。

要講竹子的一生，免不了要從竹筍開始。竹筍是從地下莖冒出來的。冒得快極了，尤其是春雨過後，所以產生了「雨後春筍」這個成語。其實，雨後春筍還不算頂快，當竹筍冒得半高不高的時候，那才真快呢！最快的時候，一天可以長 120 幾公分！

竹子不論大小高矮，冒出地面約兩個月後就不再長了，此後不論怎麼施肥，都不再長高一點點、加粗一點點。一根竹子大概可以活 10 年到 20 年，因為地下莖不斷長出新的竹筍，所以我們感覺不出竹子也有生老病死。

竹子很少開花，有的幾十年開一次花，有的上百年開一次花；一開花，竹子就死了——連地下莖也死了；然後由落在地上的種子，長出新的一代。同一個地區的同一種竹子，通常都是同時開花；所以竹子開花的時候，經常帶來自然災變。

貓熊的食物 90％ 是箭竹，四川臥龍保護區的箭竹，每 45～50 年開花一次，因此每隔 45～50 年，大熊貓便要遭一次劫難。最近的一次開花是 1984 年，幸虧搶救得法，才沒有釀成不可收拾的災情。

竹子中空外直有節，象徵了君子的虛心、正直、節操，這種象徵意義，到了畫家手裡，就化為濃淡有致的墨竹。古今以畫竹聞名的畫家首推清初的鄭板橋，他說：「凡吾畫竹，無有師承，多得於紙窗粉壁日光月影中耳。」當他罷官歸里，在一幅墨竹上寫下有名的題跋：「烏紗擲去不為官，囊橐蕭蕭兩袖寒；寫取一枝清瘦竹，秋風江上作魚竿。」

竹子也是製作管樂器的材料，所以古人將樂器稱為「絲竹」。竹子也可以製紙；製作各種器具更不在話下。用來紮鷹架，可以蓋幾十層的高樓，據說比鋼架還牢固。更妙的是，當年愛迪生發明電燈的時候，首先試驗成功的燈絲就是用竹子燒成的炭絲！

人類起源於非洲，也曾經多次離開非洲，最早的一次超過 200 萬年前。遠遠早於智人誕生的年代，離開非洲的人們已經遷徙到歐亞大陸各地，東亞、東南亞地區都有人居住。有個問題困擾古人類學家，那就是：為什麼東方的石器長期不夠進步？

莫維斯線：進步與落後的分界線？

距今超過 258 萬年前，某種不明古人類在東非研發出簡單的砍砸器，也就是奧都萬風格的石器（Oldowan）；176 萬年前的東非，又出現製作更複雜的阿舍利風格石器（Acheulian），代表作品是手斧（handaxe）。兩者分別被歸類為模式一（Mode I）與模式二（Mode II）石器。

哈佛大學的莫維斯（Hallam Movius）在 1940 年代提出一系列觀點，他指出由印度北方，往伊朗、高加索、中東到歐洲東方畫一條線，阿舍利手斧只存在其西側，東方卻缺乏更進步的手藝，這條線後來被統稱作莫維斯線（Movius Line）。^{1, 2}

東方的石器為什麼不夠進步？

莫維斯在 1937 年曾經前往緬甸考察，受到德日進（Pierre Teilhard de Chardin）等人影響，不過他對東方的認識其實很有限。儘管證據極為有限，莫維斯仍然提出影響十分深遠的論點：東方（東亞與東南亞）舊石器時代的發展長期停滯，遺傳、文化等方面都與更進步的西方隔離。

那時解釋人類演化的主流是多地起源論：現在的東方人源自古代的東方人。因此莫維斯的論點暗示：東方從舊石器時代起就落後西方。

失真也過時的莫維斯線

用現在的眼光看來，莫維斯的核心論點每一條都很有問題。最關鍵的證據阿舍利手斧，也已經在東方多處出土。

事實上，莫維斯當時所謂的「東方」只不過是周口店一處，此一遺址由於發現北京人而大大有名；這兒沒有出土手斧，便成為莫維斯「東方沒有手斧」的證據……那個年代做學問，某方面而言比現在容易太多了。

考古研究累積之下，讓我們能更全面地認識石器分佈。手斧幾乎只會出現在地表型的遺址，洞穴型遺址非常稀有，所以周口店見不到手斧其實很正常。

莫維斯線以東出土的手斧的確不多，不過也有多處，年代最早的位於東亞北方的鄖縣（Yunxian），距今 80 萬年左右；之外還有中國幾處，韓國的 Chongokni，以及東南亞的遺址都能見到手斧。除此之外，東亞南方的貴州距今 17 萬年前，甚至還出現比阿舍利更複雜的 Levallois 風格石器，達到模式三（Mode III）的水準。³

• 延伸閱讀：智人以前最進步石器Levallois，17萬年前東亞首度見到

莫維斯論點的東西方隔離，也不符合證據。比方說有非常明確的證據指出，現在東方的智人，也是幾萬年前從西方移民而來。而更早以前的其他古人類，應該也發生過幾次類似的遷徙，例如尼安德塔人的近親丹尼索瓦人，至少 16 萬年前就住在青藏高原。⁴

依照已知證據，莫維斯線東西二分的觀點顯然不合時宜。把東亞、東南亞視為一個「東方」整體的話，比較合理的說法似乎是，東方地理上相對隔離，多數石器也相對簡陋。

只有簡單石器，因為竹子更好用？

東方某些地區一直到智人的年代，距今未滿一萬年內，仍然流行簡單的砍砸器，如台灣在舊石器時代也是如此。這是為什麼呢？這個問題正確的答案是不知道，假如有人用很肯定的語氣講出答案，一定是在蝦七八亂掰。

必需注意，沒有某項器物，不等於沒有製作的能力。從此一方向出發的一種猜測是，東方缺乏製作手斧的材料，這在某些地點應該成立；不過有原料能做出複雜手斧的地方，仍然只有砍砸器。

還有一項常見解釋是，東方的環境只需要砍砸器，不需要更複雜的石器。此一概念衍生出的竹子假說（bamboo hypothesis）儘管問題重重，仍值得一提。⁵

竹子假說的目標是為了解釋，為什麼東亞南方、東南亞缺乏複雜的石器。它的核心概念是，東南亞以竹子為代表的非石材工具不但容易取得，而且比石器更好用，所以沒有手斧是適應環境所致。

然而竹子假說非常難以驗證，因為竹子等有機物製成的工具，幾乎不可能保存至今。目前只有極少數的間接證據，例如一項研究證實只需要簡單的砍砸器，便足以加工創造鋒利的竹製工具。另外用切割痕跡判斷，也是一個有機會的方向。不過一直到現在，竹子假說都沒有被證實。^{6, 7}

難以證實，而且充滿漏洞的竹子假說

竹子假說有幾項基礎，現在看來皆可謂漏洞百出。竹製工具能代替複雜石器的想法，來自民族學的觀察，現代叢林中仰賴採集狩獵的居民，充分利用竹子等植物衍生的工具。另一項根據是，東南亞環境長期皆以叢林為主。

問題是，東南亞長期遍佈樹林是錯誤的假設。古代東南亞大陸並非一直都是樹林，有些地區有時候主要是草地。而且古時候的東南亞，草地應該更適合人類生存，尤其直立人更習慣開放的草地空間。

森林和草地相比，智人以外的古人類更適應草地，森林不是習慣的棲位。最近的考古研究也發現，率先住進森林的智人配備更先進的科技，如弓箭。而且不論舊石器或新石器時代，住在茂密森林中的人們，至少智人，都會生產比砍砸器更複雜的石製工具。

總而言之，東方某些地區長期只有簡陋的砍砸器是事實，但是光靠竹子假說，無法解釋問題的全貌。

渡海、陶器……東方的進步成就

另一方面，東方的智人即使缺乏看似進步的石器，整體科技與文化是否比較落後也不好說。石器方面，東亞北部的智人超過 2 萬年前，已經會使用製作費工的細石葉（microblade），可謂當時的先進科技。而東亞南部雖然石器簡陋，卻也是世界最早使用陶器的地方，遠比歐亞大陸的西方更早。

• 延伸閱讀：從舊石器到新石器，東亞史上最關鍵的產業轉型

至於東南亞許多地方，舊石器時代雖然只有簡陋的石器，也沒有陶器，數萬年前移居此處的智人卻有能力多次渡海，一直向東遠航至索羅門群島，以及沖繩群島等人類前所未至之地。思想與藝術方面，婆羅洲與蘇拉威西更是發現距今超過 4 萬年的洞穴壁畫，甚至比歐洲更早。

• 延伸閱讀：東南亞史前藝術史：和歐洲一樣，能寫實也懂抽象

莫維斯的觀點影響又深又廣，像是由嚴肅學者撰寫的暢銷書《西方憑什麼》，即使時至 2010 年，仍然很認真地引用莫維斯線的概念申論。不過看完本篇文章的讀者應該能意識到，舊石器時代是否真的是西方先進、東方落後，答案恐怕沒有那麼直接。

延伸閱讀

• 比258萬年更早，最古早的奧都萬石器
• 短篇 誕生於176萬年前的阿舍利石器
• 印度ATM遺址，裡面沒錢，有百萬年的石器演化
• 16萬年前青藏高原，丹尼索瓦洞穴以外的丹尼索瓦人
• 短篇  東南亞大陸的森林，草地變化史
• 短篇  斯里蘭卡熱帶雨林生活 4 萬年，獵捕猴子與松鼠
• 短篇  非洲之外最早，4.8萬年前的斯里蘭卡弓箭手
• 短篇  東方藝術史，4萬年前婆羅洲岩洞壁畫
• 短篇  4萬多年前蘇拉威西，史上最早的動物與人獸合體壁畫
• 從台灣航向沖繩，草船與竹筏的魯蛇經驗

參考資料

1. Dennell, R. (2016). Life without the Movius line: the structure of the east and Southeast Asian Early Palaeolithic. Quaternary International, 400, 14-22.
2. Dennell, R. W. (2018). The Acheulean assemblages of Asia: a review. In The Emergence of the Acheulean in East Africa and Beyond (pp. 195-214). Springer, Cham.
3. Hu, Y., Marwick, B., Zhang, J. F., Rui, X., Hou, Y. M., Yue, J. P., … & Li, B. (2019). Late Middle Pleistocene Levallois stone-tool technology in southwest China. Nature, 565(7737), 82-85.
4. Chen, F., Welker, F., Shen, C. C., Bailey, S. E., Bergmann, I., Davis, S., … & Yu, T. L. (2019). A late middle pleistocene denisovan mandible from the tibetan plateau. Nature, 569(7756), 409-412.
5. Brumm, A. (2010). The Movius Line and the Bamboo hypothesis: early hominin stone technology in Southeast Asia. Lithic Technology, 35(1), 7-24.
6. Bar-Yosef, O., Eren, M. I., Yuan, J., Cohen, D. J., & Li, Y. (2012). Were bamboo tools made in prehistoric Southeast Asia? An experimental view from South China. Quaternary International, 269, 9-21.
7. Xhauflair, H., Pawlik, A., Gaillard, C., Forestier, H., Vitales, T. J., Callado, J. R., … & Dizon, E. (2016). Characterisation of the use-wear resulting from bamboo working and its importance to address the hypothesis of the existence of a bamboo industry in prehistoric Southeast Asia. Quaternary International, 416, 95-125.

本文亦刊載於作者部落格《盲眼的尼安德塔石匠》暨其 facebook 同名專頁。