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「是擅長在逆境中合作的朋友呢」為什麼動物朋友要彼此合作?

研之有物│中央研究院_96
・2017/08/10 ・4439字 ・閱讀時間約 9 分鐘 ・SR值 544 ・八年級

「演化生物學」的啟示

資源稀少、遭遇外來競爭時,我們應該堅持保護自己的資源與利益,還是以更開放的態度與鄰人合作?中研院生物多樣性研究中心的沈聖峰副研究員發現,受到「逆境」促進「合作行為」的物種,反而展現出更強的族群繁殖表現,更勝順遂環境下的激烈競爭策略。

冠羽畫眉(Yuhina brunneiceps)是台灣特有鳥類,體長 12~13 公分,體態短小敏捷,頭頂則有鑲黑邊的栗褐色羽冠。圖/林英典攝影,沈聖峰提供

也被稱作尖頭仔(閩南語)的冠羽畫眉,是台灣中、高海拔山區相當優勢的鳥種,總是成群出現在森林,尋覓昆蟲、嫩芽、種子、花蜜等食物,也會和其他畫眉及山雀科鳥類混群覓食。在山櫻花盛開的春天山區,掛在枝枒上吸食花蜜的冠羽畫眉,總是攝影愛好者們爭相卡位拍攝的畫面。

同樣分佈在中海拔的台灣山林,尼泊爾埋葬蟲(Nicrophorus nepalensis,又名橙班埋葬蟲)的覓食畫面就沒那麼受到攝影師們歡迎。體長不到 2 公分的尼泊爾埋葬蟲在黑色翅鞘上有四枚橙斑,外表嬌小低調。牠們不以體色或鳴聲求偶,而是以食物—「動物屍體」—主導權決定配偶。

尼泊爾埋葬蟲體長不足 2 公分,但是牠們的多元合作策略,透過沈聖峰的研究,成為台灣在地的生物學知識寶藏。圖/張語辰

尼泊爾埋葬蟲會受到野外動物屍體吸引、聚集並與同性競爭打鬥,直到留下最強悍的一對異性。這對優勝者配偶確認彼此後,會將戰利品拖行至安全恰當的位置,合力把屍體下方土壤挖鬆,再以土壤覆蓋屍體,形成中空墓穴。接著剝去屍體的毛皮與內臟,將腹部分泌的防腐液抹上屍體以免真菌侵蝕屍體。

此時屍體已經成為無法辨別原貌的防腐肉球了。這對掘墓者伴侶再行交配,將受精卵產在肉球旁土壤。幼蟲孵化後進入肉球,食用肉球作為養份。尼泊爾埋葬蟲雙親會清潔、餵食幼蟲直到牠們進入土中化蛹。

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優勢的埋葬蟲配偶,將屍體埋入地下、進行防腐處理,並在肉球上育幼。資料來源/Scientific American 。圖/張語辰

距離台灣 9000 公里的肯亞,貌似麻雀染白頭頂、披上褐色羽毛的灰頭織巢鳥(Pseudonigrita arnaudi, 又稱 grey-capped social weaver)由雄性在樹上以草桿編織球狀鳥巢,雌性挑選喜愛的巢穴和配偶。鳥巢通常建築在生長棘刺的樹枝上,並製造出朝向下方的開口,用以防範掠食動物。

冠羽畫眉、尼泊爾埋葬蟲、灰頭織巢鳥,其中兩者可在台灣發現、兩者是鳥類,但是三者有什麼共有的特點呢?

這三種生物都採納「合作」策略,來加強繁殖效率、對抗競爭對手與惡劣環境。

中研院生物多樣性研究中心沈聖峰副研究員說:「牠們的行為不僅豐富且有趣,也是我們理解人類社會、面對社會問題時的重要參考。」

沈聖峰自學生時代起研究冠羽畫眉的繁殖行為與生態,並以生物的合作策略、動物行為中的賽局理論為研究興趣,迄今將近二十年。去年他與團隊研究發現「日溫差與年溫差對生物跨海拔適應力產生不同影響」則是另闢蹊徑,在新的研究方向以野外實際觀測發現,填補了四十年來被封為經典的假說。

動物行為和歷史一樣,是人類社會借鑑的重要來源。動物行為策略是和我們同步演進、適應環境變動的無窮寶藏,人可以從中得到知識並預防和準備面對難題。

為什麼要合作?

有許多演化生物學假說試圖解釋合作行為的演化,其中以 William D. Hamilton 的親緣利益理論(Inclusvie fitness theory)最被廣為接納,認為親戚間擁有相同的基因,因此可以互相合作。

Wilson 認為,螞蟻與人類分別是無脊椎、脊椎動物之中數量最多,這兩個物種取得優勢的原因是個體能夠合作,進而提高族群整體效益,成為最強勢的物種。圖/By Mikhail Vasilyev

沈聖峰的研究志趣則再更進一步,探討合作行為在生態上成功的原因;以及環境因素如何促進動物社會行為的演化,有哪些環境條件可以促使個體間的合作?

這個社會生物學(Sociobiology)關鍵問題的諸多答案中,有兩個著名假說如下,目前兩種假說都可以分別在不同物種的研究上被驗證。

第一個假說,由沈聖峰的老師 Emlen 所提出的 “Ecological Constraint Hypothesis” ──在穩定優渥的環境之中,許多個體各自繁殖成功,導致群體密度增加。合作行為是為了辨識彼此、對抗種內競爭壓力。合作行為並不是為了適應惡劣環境因素,而是優渥環境因素導致的產物。已經獲得優勢的物種有最高的機會進行合作。

而另外一個 “Fluctuating-Harsh Environments Promotes Sociality” 假說則認為──在一個不穩定、惡劣環境下,合作行為反而會被促進,群體透過合作對抗惡劣的環境因素以獲得最大利益,提高繁殖成功率。

同舟共濟:逆境促進合作與共利

沈聖峰自大學起研究冠羽畫眉,他發現:「習性、棲地、體態相近的鳥類不少,例如黃山雀,但是冠羽畫眉在數量上總是比較佔優勢。」圖/By Robert tdc @ wikimedia commons

在求知慾的驅使下,他開始研究冠羽畫眉的特殊行為──「合作繁殖」是否足以解釋牠們的繁殖優勢,也踏上「環境因素」如何影響「合作行為」的探索之路。

冠羽畫眉在繁殖季進行「共用一巢」合作生殖的社會行為,多對親鳥合作築巢、育幼,也在同一巢內產卵競爭。臺灣中高海拔山區在梅雨季連綿降雨、冬季低溫、颱風、豪雨等惡劣氣候考驗著冠羽畫眉,也讓冠羽畫眉族群演化出了罕有的合作社會行為。

沈聖峰團隊在研究中發現,較惡劣的天候下,冠羽畫眉親鳥會減少彼此的競爭,例如生蛋時減少卡位打鬥,並產下較少的蛋,及增加共同孵蛋行為。因為競爭減少,雛鳥死亡數反而較一般天候更少,雛鳥平均體重也較高。惡劣天候下的合作繁殖,使得更多雛鳥能夠成功離巢。

資源愈多未必讓族群愈大,動物在稍微匱乏下開始合作行為,反而讓族群達到最大。人類解決資源分配問題的方法,常常是開發更多資源,但如果開發之後社會成員的行為卻更加自私,就會適得其反。

尼泊爾埋葬蟲相對於其他埋葬蟲,個體能力並不突出,但特殊的「合作繁殖」就是牠們適應「更大海拔範圍」的關鍵。

沈聖峰團隊透過操作野外實驗發現,缺乏麗蠅等腐食競爭者的良好環境下,尼泊爾埋葬蟲們會在屍體旁搏鬥直到分出勝負,甚至打到肢體斷裂、喪失性命。但是在溫度較高、出現麗蠅時,尼泊爾埋葬蟲反而能夠接納同類,合作處理屍體,合力除去競爭者麗蠅的卵和幼蛆,並容許其他同類產卵、育幼,讓更多尼泊爾埋葬蟲的幼蟲得以成功化蛹。

而灰頭織巢鳥在野外經常遭到掠食者侵襲或是遭遇旱災,繁殖成功率並不高。沈聖峰與團隊成員遠赴肯亞 Mpala 保護區,使用攝影和 RFID 設備觀察。發現灰頭織巢鳥在天敵稀少、食物充沛的環境下,會由多對配偶在一棵樹上分別築巢,展開繁殖競爭。遭到掠食者、天災造成損失後,喪子的親鳥不會另起爐灶,反而會協助育幼中的鄰居。環境中的不利因素,反而促進牠們的合作行為以及繁殖成功率。

沈聖峰與團隊在肯亞 Mpala 保護區,實際觀測灰頭織巢鳥的合作繁殖行為。圖/沈聖峰提供

超越溫帶視角:南方觀點的生態學

在理想的世界裡,科學的概念與發展不受地域限制,但實際上科學發展勢必與當地的自然環境、社會文化息息相關。

2016 年,沈聖峰與合作夥伴透過本地物種的研究與跨國物種資料庫分析,發現「生活在日溫差愈大的環境,動物的跨海拔分佈範圍愈小」。顛覆了傳統生態學「溫差愈大的環境下,動物的跨海拔分佈範圍愈大」的適應力假說。他們的研究成果登上《Science》雜誌,成為新的重要生態學假說。

「這是意外的發現,在研究台灣昆蟲的分佈時,我們察覺舊的適應力假說無法解釋在地資料,進而開始探討『日溫差』對生物適應力的影響」沈聖峰說。

生物學經典假說大多來自歐美研究機構,研究者難免受到當地環境限制,歐美學者很容易以為低緯度地區的山林日溫差並不大,生物主要的挑戰是適應「年溫差」,而忽略了「日溫差」對生物的影響。但沈聖峰團隊發現,很多生物是專注在適應特定海拔範圍的日溫差。

「許多生態學理論的建構,是從溫帶地區的視角來看全球尺度的問題。」沈聖峰期待自己的團隊在探討氣候變遷如何影響生物多樣性時,關注不同時間尺度下的氣候變異度。以台灣在地研究為基礎,進行跨緯度研究,持續拓展生態學研究的「南方觀點」。

除了建構在地觀點的生態學研究,沈聖峰認為,生態學與動物學者肩負以「生態學知識」提供人類社會參考,藉以處理公共難題的任務。例如他的指導教授 Emlen 研究白額蜂虎的家庭行為,不僅吸引社會科學家的引用,也受邀至國會聽證,協助制定社會福利制度。

在開放空間討論實驗成果和論文寫作,是最能代表沈聖峰團隊的工作景象。圖中投影為埋葬蟲行動的熱像儀錄影。圖/張語辰

以團隊成員來說,我最重視學生的一種特質:「能不能和他人合作。」

現代生態學領域引入許多新的技術與設備,例如 RFID 、熱像儀、數學建模程式等,沈聖峰經常與其他領域的專家學習,也從中得到樂趣。並在合作過程中發現,很多假說的建構都需要良好的「演化生物學」基礎,這是其他專長不能取代的。

沈聖峰認為,好的生態學研究一定要具備操弄變項的設計,在團隊的「埋葬蟲行為實驗室」中,透過調控實驗室的溫度、日照與蒼蠅的競爭,觀察埋葬蟲在不同環境的行動策略。若有興趣走出野外、向大自然學習生存,「合作能力」和「演化生物學觀念」最值得生態學領域的學生投入培育。

延伸閱讀

  • 沈聖峰的個人網頁
  • Emlen, S. T., & Wrege, P. H. (1988). The role of kinship in helping decisions among white-fronted bee-eaters. Behavioral Ecology and Sociobiology, 23(5), 305-315.
  • Shen, S. F., Vehrencamp, S. L., Johnstone, R. A., Chen, H. C., Chan, S. F., Liao, W. Y., … & Yuan, H. W. (2012). Unfavourable environment limits social conflict in Yuhina brunneiceps. Nature Communications, 3, 885.
  • Sun, S. J., Rubenstein, D. R., Chen, B. F., Chan, S. F., Liu, J. N., Liu, M., … & Shen, S. F. (2014). Climate-mediated cooperation promotes niche expansion in burying beetles. Elife, 3, e02440.
  • Chan, W.-P. , I-C. Chen, R. K. Colwell, W.-C. Liu, C.-y. Huang, S.-F. Shen*, 2016, “Seasonal and daily climate variation have opposite effects on species elevational range size”, SCIENCE, 351(6280), 1427-1439.
  • Shen, S. F., Emlen, S. T., Koenig, W. D., & Rubenstein, D. R. (2017). The ecology of cooperative breeding behaviour. Ecology Letters, 20(6), 708-720.
  • 吳美儀,2015。〈灰頭織巢鳥之合作生殖與社會網絡〉,臺灣大學森林環境暨資源學研究所學位論文。
  • 採訪編輯|林任遠
  • 美術編輯|張語辰

CC 4.0

本著作由研之有物製作,以創用CC 姓名標示–非商業性–禁止改作 4.0 國際 授權條款釋出。

本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位

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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。
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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。

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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

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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

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COP 15 閉幕之後,臺灣生物多樣性工作該如何推展?——《科學月刊》
科學月刊_96
・2023/03/05 ・3970字 ・閱讀時間約 8 分鐘

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  • 李玲玲/臺灣大學生態學與演化生物學研究所教授。

Take Home Message

  • 《生物多樣性公約》(CBD)根據定期舉辦的締約方大會(COP)決定執行工作,以達成全球生物多樣性目標。
  • 去(2022)年底的 COP 15 訂下新的策略計畫與目標,以接續COP 10未完成的工作。雖更全面和具體,但未來成敗仍取決於執行狀況。
  • 臺灣過去在 CBD 的目標上有所貢獻,然而政府對 CBD 重視的程度仍不及國際公約,應繼續滾動修正並將生物多樣性納入主流。

任何關心生物多樣性現況與未來的讀者都需要了解《生物多樣性公約》(Convention on Biological Diversity, CBD)的內容與它的發展。這份在 1993 年正式生效、具有法律約束力的國際公約,目前有 196 個成員(締約方),它們共同承諾且致力於達成三項主要目標:保育生物多樣性、永續利用生物多樣性,以及公正合理分享由利用遺傳資源(genetic resources)所產生的惠益。

《生物多樣性公約》的運作

和其他國際性公約組織的運作方式類似,CBD 依據定期舉辦的締約方大會(Conference of Parties, COP)所通過的決定執行各項生物多樣性工作,並以大約每十年一期的間隔檢討生物多樣性工作的執行狀況,滾動修正下一個十年預計推動的整體策略計畫與目標。同時鼓勵締約方配合修正與執行各國的國家生物多樣性策略計畫(National Biodiversity Strategies and Action Plans, NBSAP),藉此協調眾國的努力以達成全球生物多樣性目標。因此每十年一次的策略規劃與目標設定都是一個里程碑,締約方需要檢視、累積過去成功與未能成功的經驗與教訓,調整步調使下一階段的執行成果能更接近理想目標。

例如 2002 年第六屆締約方大會(COP 6)通過了該公約的 2002~2010 年策略計畫和「2010生物多樣性目標」,預期到了 2010 年時能顯著減緩生物多樣性的流失速度,並在兩年後的COP 7通過了「2010生物多樣性目標」的 11 項具體目標與 21 項次目標。而在 2010 年的 COP 10 則在檢討「2010生物多樣性目標」的進展與缺失後,通過了「2011~2020年生物多樣性策略計畫與愛知生物多樣性目標」(以下簡稱愛知目標),設定出 20 項要在十年內達成的目標。

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2020 年原本預計舉辦 COP 15 檢討執行成果、滾動修正,並提出 2021~2030 年的策略計畫與目標,但卻因嚴重特殊傳染性肺炎(COVID-19)疫情在全球升溫,策略計畫草案工作小組、各締約方與民間團體代表的會前協商討論無法順利進行,使得策略計畫草案的內容遲遲無法定案,最終就連 COP 15 也無法如期舉辦。會議時間不斷地延後,直到 2021 年才決定將 COP 15 分兩階段召開,第一階段的會議在 2021 年 10 月 11~15 日以線上與實體並行方式進行,重點是決定 CBD 的預算;第二階段的會議又因疫情經過兩次延宕,終於在去(2022)年 12 月 7~19 日完成實體會議。

延期數次的 COP 15 會議,最後在 2022 年 12/7-12/19 進行。圖/envatoelements

有進展卻未達目標?過去的執行情況及COP 15 的新目標

檢視全球生物多樣性的狀況與檢討各期生物多樣性策略計畫與目標進展的主要依據是「全球生物多樣性展望」(Global Biodiversity Outlook, GBO),也就是 CBD 定期出版的報告。它總結了各方和各區域、國家新發布的生物多樣性研究與評估資料,呈現出全球生物多樣性的狀況與趨勢,並提出需要採取行動的綜合證據與建議,供CBD相關決策和制定新的策略計畫與目標參考。

2020 年出版的 GBO 5 指出,20 項愛知目標中有 10 項目標進展顯著,有六項目標可算部分實現,包括實行良好漁業管理的地區,海洋魚類族群豐度得以維持或恢復(目標6);成功清除外來入侵種的島嶼數和鎖定優先處理的外來入侵種進入途徑以避免再度入侵的案例數增加(目標9);2000~2020 年,陸域保護區面積從 10% 增加到 15%,海洋保護區面積從約 3% 增加到 7% ,同時對生物多樣性具有特別重要意義區域的保護也從 29% 增加到 44% (目標 11);《名古屋議定書》(Nagoya Protocol已在至少87個國家和國際間充分運作(目標 16);170個國家已根據《2011~2020年生物多樣性策略計畫》更新了 NBSAP (目標 17);各界可獲得的生物多樣性資料和資訊大幅增加(目標 19);透過國際資金流動使生物多樣性可用財務資源加倍(目標 20)。然而整體而言,全球生物多樣性仍在流失中,沒有任何一項愛知目標被完全實踐。

根據 GBO 5的總結及針對諸多未達標的分析所提出的改善建議,再經過多方的諮詢、協商、討論,甚至辯論,COP 15 終於通過了雖不能讓所有締約方滿意,卻勉強能接受的「昆明-蒙特婁全球生物多樣性框架」(Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework, GBF)作為 2022~2030 年全球推動生物多樣性工作的依據。

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GBF 的內容涵蓋了《 2050 年願景》和《 2030 年使命》,以及希望在 2030 年能夠實現的 23 項目標。這 23 項目標可歸類為:減少對生物多樣性的威脅(目標 1~8)、透過永續利用和惠益分享滿足人們的需求(目標 9~13)以及執行和使生物多樣性主流化的工具和解決方案(目標 14~23)。希望在未來十年(到 2030 年時)逐步減緩生物多樣性喪失的趨勢,並在往後的 20 年扭轉此一現象,改善生物多樣性、恢復自然生態系,以實現 2050 年「一個與自然和諧相處的世界」的願景。

根據長期觀察 CBD 發展的媒體分析:除延續愛知目標中尚待達成的目標外,GBF 比愛知目標更包容、更全面、具體,但也更複雜。特別是目標 2 和 3 比以前的目標更具企圖心,分別是到 2030 年前確保至少 30%的退化陸地、內陸水域、沿海和海洋生態系得到有效恢復(愛知目標是 15% );以及透過保護區和其他有效的區域保護措施,有效保護 30% 的陸地、內陸水域、沿海和海洋區域(愛知目標分別是陸域17%、海域 10%)。

GBF 目標2和3企圖確保 30%退化陸地、內陸水域、沿海和海洋生態系得到有效恢復。圖/envatoelements

而目標 12 增加城市地區藍綠空間面積並改善它們的品質與生態連通性;目標 15 要求大型跨國公司和金融機構對業務、供應和價值鏈及投資組合監測、評估和透明地披露風險、依賴性和對生物多樣性的影響,均是愛知目標沒有提到的項目;目標 19 則有更明確、量化的資源調動目標。此外,COP 15 還為了配合GBF通過相關的指標與監測架構、能力建構和發展的長期策略框架等決定,以及規劃、監測、報告和審查的機制,以利締約方執行。但無論 GBF 的內容如何,成敗仍取決於未來實際的執行狀況。

臺灣生物多樣性的目標與執行,跟得上國際公約嗎?

臺灣雖非 CBD 締約方,但行政院自 2001 年通過《生物多樣性推動方案》以來,相關單位皆持續追蹤 CBD 的進展,並檢視國內生物多樣性狀況,先後於 2007 年與 2015 年依據《 2010 生物多樣性目標》與愛知目標,滾動修正臺灣 NBSAP 的內容,並透過 22 部會共同執行,至今已有相當豐碩的成果。對大部分愛知目標的達成也都有所貢獻,包括減緩棲地流失(目標 5)、保護脆弱生態系(目標 10)、保存基因多樣性(目標 13)、更新 NBSAP(目標 17),以及累積、分享、應用生物多樣性資訊與知識(目標 19)等,其餘各項目標大都有程度不一的進展,唯有目標 16(遺傳資源的獲取與惠益分享立法)與目標 20(增加生物多樣性工作的預算比率)較無進展。

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然而在國際間紛紛倡議加強保護自然以達成全球永續發展目標、氣候變遷減緩與調適、巴黎協定等目標的同時,臺灣政府對 CBD 重視的程度遠不及氣候變遷綱要公約。無論在國家永續發展目標、氣候變遷減緩調適、淨零排放、水資源管理、防減災等重要政策的推動上,生物多樣性可以扮演的角色與可以發揮的潛力卻嚴重被忽視。投入生物多樣性工作的人力與資源更遠不足氣候變遷相關事務,包括政府尚無具體的生物多樣性監測架構,也從未評估整體生態系服務,因此仍無法掌握生物多樣性與生態系服務變化的趨勢,以及變化趨勢對達成上述各項重要政策的影響。

因此在 GBF 定案後,臺灣除了需要繼續依據 GBF 滾動修正 NBSAP 的內容外,還需注意以下重點: 

  1. 深刻了解維護與改善生物多樣性與生態系服務對於提升人類福祉、氣候變遷減緩與調適及達成永續發展目標的重要性,並將它主流化。也就是說,需改變公私部門以往「將生物多樣性只視為自然保育部門業務」的錯誤認知。在規劃和執行與永續發展目標、氣候變遷減緩調適、淨零排放、綠能、國土計畫、水資源、防減災等重要政策、策略、行動時,應納入維護、改善生物多樣性與生態系服務的思考,同時注意部門間縱向與橫向的協調整合,以及從中央政策規劃到地方落實執行的連貫性,以協調一致的方式推動生物多樣性相關工作。
  1. 落實維護良好的生態系、恢復退化的生態系以逐步達成 CBD 2030 目標及 2050 年願景。「維護良好的生態系與恢復退化的生態系」是 GBF 目標 2 與 3 的重點,也是聯合國將 2021~2030 年定為生態系恢復十年、並鼓勵各國致力於恢復劣化生態系、增加自然資產與強化生態系服務,以提升人類福祉的目的。然而臺灣的農田、淺山、流域、海岸、海洋生態系仍持續劣化中,從中央到地方都輕忽生態系維護與恢復的重要性。此方面的工作應是後續 NBSAP 特別需要加強的工作。
  1. 無論永續發展目標或是生物多樣性目標的達成,都需要政府和全社會進行必要的變革,包含確定生物多樣性與國家發展目標的關聯,將自然的價值內化,並依此規劃整合性策略、優先行動,盡快調整相關政策、法規、制度、組織,合理分配財務和其他資源,加強能力建設、研發適當的政策工具。

註解:

  • [註1]根據 CBD 第二條,遺傳資源是指具有實際或潛在價值的遺傳材料;遺傳材料則是指任何植物、動物、微生物或其他來源中含有遺傳功能的材料。
  • [註2]《名古屋議定書》的全名為「關於遺傳資源獲取與公平平等分享使用惠益的名古屋議定書」,是 CBD 的第二份議定書,目的在以公平合理的方式分享對遺傳資源的利用所帶來的惠益。
  • [註3]詳見閱讀 GBF 目標內容:https://www.toolskk.com/qrcode-scanner
  • [註4]詳見閱讀「2020 生物多樣性國家報告」:https://reurl.cc/ZXQ1zV
  • 〈本文選自《科學月刊》2023 年 3 月號〉
  • 科學月刊/在一個資訊不值錢的時代中,試圖緊握那知識餘溫外,也不忘科學事實和自由價值至上的科普雜誌。
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