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聽說紅鳳菜含有生物鹼、具有毒性,這是真的嗎?

活躍星系核_96
・2017/07/31 ・2727字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 546 ・八年級

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作者 / 林慶順教授    編輯 / 沙珮琦、雷雅淇

2017 / 7 / 11 一位好友寄來電郵,要我查證一則網路流言的真假。該流言的內容如下:

中科院植物研究所博士劉夙在微博上稱,紅鳳菜含有吡咯裡西啶生物鹼。具有肝毒性,建議大家不要食用這種野菜。他介紹,紅鳳菜在分類學上屬於菊科、千里光族、菊三七屬。上世紀,化學家就發現千里光族植物普遍含有吡咯裡西啶類生物鹼(PA),在動物身上做過了大量 PA 的毒性實驗,證明它有強烈的肝毒性,可以導致肝硬化。
此外,它還有致癌、致畸性,並可導致原發性肺高壓。專家研究表明紅鳳菜的地上部分具有最強的肝毒性。因此,建議市民最好不要食用紅鳳菜。

紅鳳、紅莧,本是一家親?

在我分析這個流言的真假之前,一定要先搞清楚「紅鳳菜」和「紅莧菜」有何不同。

紅鳳菜的植物學名為 Gynura bicolor,而紅莧菜的植物學名則為 Amaranthus tricolor。也就是說,它們在分類學上是屬於不同屬。就外觀而言,紅鳳菜的葉子是正面綠色,背面紅紫色,而紅莧菜的葉子是周邊綠色,中心紅紫色,正反兩面都一樣。

紅鳳菜與紅莧菜比較圖。

一般來說,紅鳳菜用麻油薑絲炒熟,作為一種進補的菜(口感脆硬滑),而紅莧菜則是和小魚乾一起炒熟,作為配飯的菜餚(口感軟爛澀)。紅莧菜似乎沒有什麼毒不毒的爭議。至於紅鳳菜,就請看下面的分析。

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博士、博士,你究竟是何方神聖?

首先,我們來看流言所說的「中科院植物研究所博士劉夙」是否真有其人。

百度百科是這麼說:
劉夙,男,1982 年 7 月生於山西省太原市。2004 年本科畢業於北京大學化學與分子工程學院。2007 年畢業於北京大學歷史學系,獲碩士學位。現為中國科學院植物研究所博士研究生。研究方向為植物學文獻和植物學史。業餘從事科普寫作和科學傳播活動,現為互動百科新知社植物組專家成員,為「自然之友」植物組指導老師和科普雜誌《新知客》專欄作者,並在《新京報》、《牛頓科學世界》等雜誌上發表科普文章數十篇。

劉夙在微博的網頁是這麼說:
1982 年 7 月 29 日出生,畢業於北京大學,是上海辰山植物園工程師,果殼網作者、微博簽約自媒體。

由於我沒有微博帳號,所以無法進一步查證劉夙是否真的有在微博談論紅鳳菜有毒。但是,有關劉夙與紅鳳菜的消息是首次出現在一篇 2013 年 8 月 13 日的四川在線文章。該文章的標題是網傳食用血皮菜可致肝癌 調查:成都菜場很好銷,第一段是:

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進入夏季後,野菜血皮菜 (也叫紅鳳菜)逐漸在成都菜市場上出現,不少市民以為這種野菜能夠補血,常買回家涼拌或炒豬肝吃。近日,中科院植物研究所的博士劉夙在微博上稱,血皮菜含有吡咯裡西啶生物鹼,具有肝毒性,建議大家不要食用這種野菜。

也就是說,早在 4 年前,就有有關紅鳳菜有毒的傳聞。但是,就是不知道為什麼,這個傳聞近幾日又熱絡起來。

紅鳳菜。圖/By Hakkatw @ wikipedia commons

維持多元飲食,不怕紅鳳菜有毒

不管如何,的確是有文獻說紅鳳菜含有吡咯里西啶生物鹼,而此一生物鹼的確具有肝毒性。譬如,一篇今年 1 月 21 日發表的研究調查報告就是這麼說,而它是出自於中國的科學院植物研究所。但是,反過來說,一篇 2015 年出自於長庚大學的報告卻說紅鳳菜沒有任何毒性。

還有,台灣癌症基金會的一篇文章完全沒提到紅鳳菜有毒,反而說它:

  1. 富含維生素 A 及 β 胡蘿蔔素
  2. 含鐵量高
  3. 抗發炎
  4. 有助降血壓
  5. 富含花青素

事實上,香港的食物安全中心有一份日期標示為 2017 年 1 月的「風險評估研究第 56 號報告書」,而其標題就是食物中的吡咯里西啶類生物鹼。我把其中的重點整理如下:

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 1. 目前已從 6000 多種植物中發現超過 660 多種吡咯里西啶類生物鹼及其相應的氮氧化衍生物。吡咯里西啶類生物鹼是分布最廣的天然毒素,有報告指出,人類會因使用了有毒的植物品種所配製的草本茶或傳統藥物,以及進食了被含有吡咯里西啶類生物鹼的種子所污染的穀物或穀物製品(麵粉或麵包)而中毒。海外研究顯示,人類進食蜂蜜、茶、奶類、蛋類和動物內臟,亦會攝入吡咯里西啶類生物鹼;不過,現時並沒有這些膳食來源導致人類中毒個案的報告。

 2. 經分析 234 個樣本後,其中有 118 個(50%)驗出含有至少一種「 1,2-不飽和吡咯里西啶類生物鹼」。在這 118 個樣本當中,大部分(91 個)屬於「乾製香料」、「蜂蜜」和「茶葉(已沖泡)」食物組別。至於其他驗出含吡咯里西啶類生物鹼的食品,還有小麥、黑麥麵粉、鴨蛋、乳酪、芝士、茶飲料等。

 3. 就不同食物組別的吡咯里西啶類生物鹼含量而言,以「乾製香料」的 1,2-不飽和吡咯里西啶類生物鹼總量最高,其次是「蜂蜜」和「茶葉(已沖泡)」。

「乾製香料」的 1,2-不飽和吡咯里西啶類生物鹼總量最高。圖/Stux @ Pixabay, CC0 Public Domain

 4. 「茶葉(已沖泡)」是市民攝入吡咯里西啶類生物鹼總量的主要來源,佔總攝入量達 3%(即攝入量下限為每日每公斤體重0.00016微克)。

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 5. 到目前為止,尚無人類流行病學資料顯示,攝入吡咯里西啶類生物鹼與人類患癌有關。

 6. 一般而言,根據動物研究建立的基準劑量可信限下限,計算所得的暴露限值若 ≥10000,從公眾健康角度觀之,值得關注的程度不高,並無採取風險管理措施的急切需要。

 7. 根據這次研究從膳食攝入吡咯里西啶類生物鹼總量的結果,並無充分理據建議市民改變基本的健康飲食習慣。市民應保持均衡和多元化的飲食,包括進食多種蔬果,避免因偏食某幾類食物而攝入任何過量的污染物。

從上面所列的重點可以得知,吡咯里西啶類生物鹼並不是紅鳳菜特有的,而就攝取自食物而言,並無證據顯示它真的具有風險。所以,我給讀者的建議就跟第七點一樣:只要保持均衡和多元化的飲食,就無需擔心紅鳳菜是否有毒。

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參考文獻:

 

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活躍星系核_96
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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

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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

  • 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。