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從獵人變宅宅,貓皇帝的寂寞該如何排解?--《我們為何成為貓奴?》

PanSci_96
・2017/09/23 ・3215字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 504 ・六年級

  • 【科科愛看書】G編 / 隨著人類拓荒的腳步逐漸遍及地球的每個角落,許多受到馴化的動植物也走入了我們的生命。然而,卻很少有馴化動物像家貓對人類沒什麼貢獻,還一臉嬌貴、臭屁又囂張。究竟貓為什麼可以輕易地激起人類的憐愛,讓我們心甘情願向牠臣服?這群看似慵懶、實則精明的獵人怎麼適應與人類的同居生活?又怎麼改變了我們的行為?就讓資深貓奴用科青的精神寫成的貓奴手冊《我們為何成為貓奴?這群食肉動物不僅佔領沙發,更要接管世界》,揭露貓皇帝那些你不知道的故事吧!
貓皇帝可以改變牠們晝伏夜出的生活方式,屈就人類奴才的生理時鐘。圖/Pixabay

如果說針對家貓如何影響人類生活的正式分析已經很少了,那麼我們對寵物的個別經驗了解得更是有限。看來,這群不合群的超級食肉動物一如往常地,使出看家本領適應新環境,並運用各式精巧的生存策略度日。

舉例來說,家貓可以讓出牠們晝伏夜出的生活方式,轉而配合飼主的生理時鐘,並將就於跟某些野生近親相比只有萬分之一大小的領土。同時牠們放棄交配,而且絕大多數的家貓也都金盆洗手、不再殺戮,儘管這可是最能體現家貓的本質的休閒娛樂。

但這樣就夠了嗎? 正如布雷蕭所說,貓科動物是出了名的差勁囚犯。在動物園裡,只有熊過得和貓科動物一樣悲慘(熊也是喜歡單獨行動的食肉動物)。大貓會用來回踱步的方式表現焦慮,家貓則會處於所謂「無精打采的休息狀態」--這項描述讓我心有戚戚焉,腦中立刻浮現奇多壯碩的橘色身軀如擱淺般、在床上一待就是好幾個鐘頭的畫面。

家貓有時候會處於所謂「無精打采的休息狀態」。圖/Pixabay

從獵人變宅宅,貓的焦慮誰人知

除了躺著,一個身懷絕技的殺手還能怎麼打發時間? 研究顯示,室內貓與飼主的互動之所以會比較多,想必是因為替代選項不多,不過有另外一項讓人掛心的研究,題目是「室內貓有什麼『消遣』之照護者觀點」。顯然我們的愛貓有超過百分之八十,每天會花費長達五小時盯著窗外,或盯著風鈴、蝴蝶,甚至一片空無。

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不光是因為我們舒適的家可能很無趣,對於這些極度敏感、半馴化的獵人來說,也有可能是家為牠們帶來了壓力的元素,而人類只能勉強去設想。我們的冰箱、電腦和其他一些機器會發出可怕的高頻音,家貓必須設法忍受。

我在全球寵物食品暨產品博覽會的現場遇到一位女士,她創作了一支以長笛和豎琴為主的貓交響曲,可用來掩蓋電器發出的噪音。家中的灰塵和某些毒素,尤其是二手菸,可能讓家貓罹患氣喘或更嚴重的疾病。我們的節日對家貓來說也不值得慶祝,例如在復活節擺設有毒的麝香百合、施放震耳欲聾的煙火,還點起蠟燭,使得充滿好奇、毛茸茸的圍觀者一不小心可能就被燒著。

不過毫無疑問地,對於某些貓來說,我們的家最讓牠們受不了的是其他房客。

「喵~你在工作嗎~」圖/Pixabay

一貓當家,還是讓牠有個伴比較好?

有養貓的家庭多半都養了不止一隻貓,而實際上很樂意有伴的狗,卻經常是家中唯一的寵物。家貓天生就討厭同族的成員,即使坐擁幾公里的領土也不樂意與另一隻貓分享,但是人類往往把貓的孤僻誤解為孤單,蠻橫地堅持要在家裡塞進更多全副武裝的頂級掠食者,希望牠們能與老大相親相愛。許多家貓會把直接的眼神接觸解讀為威脅,牠們真的無法忍受彼此互看。

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根據一項研究,同一個家庭的貓有百分之五十的時間,小心地待在對方的視線範圍之外,儘管牠們經常相隔不過一兩公尺。當然,家貓也是適應力絕佳的生物,我們都親眼目睹,或從影片中看過貓和彼此、和狗甚至倉鼠交朋友。不過這種場景之所以討喜,很大一部分是因為它是例外。

幾隻貓同住在一個家裡,可不見得感情都會好喔!圖/Pixabay

此外,儘管有些家貓似乎以物主之姿,對人類展現出帶有佔有欲的偏好,但有些家貓確實對我們很感冒。牠們會出現氣喘、打噴嚏等動作,就算能夠容忍我們頭皮屑的部分,家貓也可能會嫌我們太黏太煩。

有的家貓除了會迴避貓室友的眼神之外,也不喜歡人類直視牠們的眼睛;有的則痛恨被撫摸。研究者透過測量貓糞中的皮質醇含量來研究牠們的壓力指數,發現儘管共享領域對家貓來說有損尊嚴。不過,事實上也有些膽小的貓在多貓家庭中過得比較愉快,或許是因為其他貓能分擔飼主的愛撫所帶來的衝擊。因此室內貓發展出讓《管教惡貓》這種節目有源源不絕的素材的行為問題,也就不令人意外了。

有一種現象叫「轉移性攻擊」,指的是當一隻貓被某件事--其實應該說任何雞毛蒜皮的小事--惹惱時,牠會拿剛好在旁邊的人類出氣。「舉例來說,如果家裡的兩隻貓起了口角,吵輸的那隻在餘怒未消的情況下,可能會走過去攻擊家裡的幼兒。」某個動物福利網站如此說明。

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近年來最知名的攻擊者,或許非精神失常的喜馬拉雅貓路克斯莫屬。牠在西雅圖先是咬傷一名七個月大的嬰兒,接著又把全家人追得躲進浴室,逼得他們報警求救。這通報案電話的部分錄音檔在網路上瘋傳。

「您認為那隻貓會試圖攻擊警方嗎?」緊急報案電話的總機問道。

「會。」路克斯的飼主斬釘截鐵地回應,同時他那隻十公斤重的寵物還在背景中咆哮著。

圖/Pixabay

偏差的抓狂寵物貓

2008 年,《紐約時報》一篇關於寵物抗憂鬱劑的報導介紹了一隻名叫布布的家貓,其飼主形容牠是「如美洲獅一般的精神異常跟蹤狂」。布布訴諸暴力手段,成功制約了飼主道格(Doug)--他是一名富商,因為擔心對生意產生不良影響而拒絕透露姓氏,而布布迫使他在與其他人類(尤其是噴了香水的女人)有過身體接觸後,一定要洗手,甚至洗澡。

然而這樣還不夠。隨著抓咬愈來愈激烈,道格只好穿上內裡縫了超厚彈道尼龍布的長褲。路克斯和布布或許是極端案例,但家貓的偏差行為可一點都不罕見。

其他廣為人知的抓狂寵物貓,令受害者必須用吸塵器自衛或是潑茶水防禦。根據一項研究,已知有將近半數的家貓曾以利爪利齒對付飼主(想想如果狗這麼做會如何),而惹牠們生氣的原因通常和撫摸及玩耍的情境有關。除了「忍無可忍的撫摸」之外,其他觸怒家貓的環境因素還包括絕育狀態、到戶外的自由度、來到家中的訪客、另一隻貓的存在、環境中的鉛濃度、尖銳的噪音、不尋常的氣味等等,名單還很長。

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一項名為「達拉斯的家貓咬人通報案例:貓、受害者以及攻擊事件的特徵」的研究指出,貓咬人的典型受害者是介於 21 ~ 35 歲的女性,被咬的時間則多半為夏天的早晨。登記在案的咬人事件有很多都是由流浪貓所犯下,但家裡養的寵物貓傾向於造成更嚴重的傷害--室內貓在咬人時,更可能咬人的臉或是咬好幾個位置,讓受害者必須掛急診。

圖/Pixabay

除了憤怒管理的問題之外,室內貓的其他新病狀還包括所謂的「湯姆貓與傑利鼠症候群」。這是一種類似癲癇的神祕症狀,最近才在英國出現,其古怪的行為特徵是撞上家具和抽搐,而且幾乎全都是由普通的居家聲響所觸發。根據一段描述,包括「報紙和發出酥脆聲響的包裝袋」揉皺時的沙沙聲,還有「按滑鼠鍵的聲音」、「把藥丸從泡殼包裝剝出來的聲音」、「敲釘子的聲音」以及「飼主拍自己腦門的聲音」。

城市裡還有「高樓症候群」,指的是家貓從高樓墜落的事件(由於牠們是貓,所以經常從超過十二樓高的地方掉下來還能活命)。這類家貓有的是因為被軟禁在頂樓公寓太久,已經無聊到在放空了,所以一個恍神就不小心跌出窗外(在其他案例中,有的則是想逮住被牠們盯上的鴿子)。但最嚴重的還是屬貓自發性膀胱炎,有時也稱作「潘朵拉症候群」(Pandora syndrome)。

 

本文摘自《我們為何成為貓奴?這群食肉動物不僅佔領沙發,更要接管世界》紅樹林出版。

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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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【貓奴指南】把「貓界大麻」貓薄荷抹在身上,除了方便吸貓/給貓吸還有什麼作用?
PanSci_96
・2024/02/20 ・512字 ・閱讀時間約 1 分鐘

為什麼貓這麼喜歡貓薄荷呢?

原來是貓薄荷裡的荊芥內脂導致貓咪吸了貓心大悅,不住翻滾、流口水、打呼嚕。

但是,貓薄荷不是對所有貓都有用。不到六個月的小貓似乎不會有反應,而且有的貓喜歡,有的貓不喜歡……咦,這還和遺傳有關係嗎?

想要同時驅蚊,又讓貓貓情不自禁饞你身子嗎?那你一定要試試貓薄荷!

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荊芥內脂不只會讓貓咪快樂似神仙,也會活化蚊子體內的受體蛋白,接觸到的蚊子會產生搔癢和刺痛感。哈哈小蚊子,你也來嘗嘗癢癢痛痛的痛苦!

給你的貓貓來點刺激的快樂草吧!

延伸閱讀

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鑑識故事系列:狗咬狗,滿嘴…mtDNA
胡中行_96
・2023/08/14 ・1957字 ・閱讀時間約 4 分鐘

愛犬慘死,兇手逍遙法外。縱然不是每個人都如電影《捍衛任務》的 Johon Wick,身懷絕技,謀求私刑正義;[1]透過科學管道,至少可以討個答案,獲得心靈平靜。義大利某隻母的傑克羅素㹴(Jack Russell Terrier),橫屍寵物旅館的院子,得年 8 歲。犬舍的網子破裂,有向內拉扯的痕跡。寵物旅館老闆養的3隻荷花瓦特犬(Hovawart),嫌疑重大;然而事後到場的獸醫,卻認為野生狐狸或海狸才是罪魁禍首。傑克羅素㹴的主人心有不甘,遂找上波隆那的一所動物疾病預防研究機構(L’Istituto Zooprofilattico Sperimentale della Lombardia e dell’Emilia-Romagna)。[2]

非當事傑克羅素㹴。圖/Oskar Kadaksoo on Unsplash

解剖狗屍

這隻傑克羅素㹴死後,在日均溫 7 °C 的環境,被擱置 18 到 20 個鐘頭。接著於 − 18 °C 的冰庫裡,凍了 1 個月,才被研究機構拖出來驗屍。從外觀看來,牠生前的健康狀況良好。不過,毛皮沾血,且有 14 道 7 至 10 公厘,略呈橢圓,邊緣清楚的咬傷,分佈於頸、肩、胸、肋弓、大腿(照片)和鼠蹊。另外,腰部還有個 10 公分長,2.5 公分寬的大傷口。剝掉狗皮後,可見創傷頗深:左邊頸、胸的肌肉浸潤於血中;胸腔與腹腔內,也有輕微出血;肋間肌、肋膜及腹壁穿孔;並有一根肋骨骨折。綜合以上,牠顯然死於咬傷穿透胸部,[2]使空氣在肋膜腔中累積而壓迫肺臟,[3]所導致的氣胸(pneumothorax)。[2]那麼究竟是什麼動物如此殘暴?

nDNA vs. mtDNA

兇手遺留在死者身上的 DNA,是指認身份的好線索。[2]細胞中的細胞核(nucleus)和粒線體(mitochondria)都含有 DNA,[4]分別簡稱為 nDNAmtDNA,兩者並不相同。以人類為例,前者包含從雙親得來的 2 至 3 萬個基因;後者則有 37 個,主要遺傳自母親。[5]分析 nDNA 的短縱列重複序列(short tandem repeat;STR),也就是一些鑑別度高的小片段;[4]或是單核苷酸多型性(single nucleotide polymorphism;SNP),即DNA序列中單一鹼基的變異,[6]便能辨識個體。[2]

以此案來說,最理想的作法,當然是從㹴犬身上的咬傷取樣,分析 nDNA,再比對兇嫌的樣本。可惜屍體於運送的過程中,大概已經受到汙染,驗了也未必準確。再加上寵物旅館的老闆,絕不可能讓3隻荷花瓦特犬配合調查,這個辦案方向根本毫無希望。[2]

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好在天無絕人之路,數根 5 到 10 公分不等,顏色有深有淺的毛髮,不僅卡在死者的牙縫裡(照片),還纏於腳掌上。它們出現的位置奇怪,長得又跟梗犬的不同,或許正是來自兇手。儘管鑑識採集的毛髮時常不帶毛囊,[2]而髮幹的 nDNA 含量又極低,不過會有相當充足的 mtDNA,[7]可以辨識物種。於是,鑑識人員挑了最長又最完整的 4 根送驗。[2]

死者的腳掌,纏著兇嫌的毛髮。圖/參考資料 2,Figure 3(CC BY 4.0)

狼 vs. 犬

毛髮 mtDNA 分析的結果,顯示其來源非狼即犬,才不是獸醫瞎說的狐狸或海狸。如果進一步由傷口位置,回推攻擊方式,嫌疑範圍又會縮得更小:[2]

(Canis lupus)作為掠食者,攻擊講求效率。最好不太耗費能量,便獵得豐美肉食。特別是遇到傑克羅素㹴,這種小型犬的時候,會朝頸部直接咬死,然後狼吞虎嚥。此外,該寵物旅館附近,沒有狼出沒。[2]

相對地,(Canis lupus familiaris)打起架來,才會全身從頭到尾胡亂咬。好不容易把對方搞癱了,卻放著全屍一口沒吃。因此,本案的兇手應該是中、大型犬,而且當時有機會與死者接觸的,唯有那 3 隻毛髮長度和顏色,與證物完全吻合的荷花瓦特犬。[2]

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非當事荷花瓦特犬。圖/Oxborrow on Wikimedia Commons(Public Domain)

身後貢獻

鑑識團隊完成狗主人託付的任務後,撰文介紹將 mtDNA 的細胞色素 b 基因(cytochrome b gene),放大並定序,最後確認物種的細節。[2]雖然不曉得他們的努力,是否有助司法公道,但是好歹已為學術研究貢獻心力。天下蒼生多少默默無聞,死後被立碑著傳的又有幾個?一隻備受寵愛的傑克羅素㹴,能榮登學術期刊,也算不枉此生。

  

參考資料

  1. John Wick’. IMDb. (Accessed on 02 AUG 2023)
  2. Roccaro M, Bini C, Fais P, et al. (2021) ‘Who killed my dog? Use of forensic genetics to investigate an enigmatic case’. International Journal of Legal Medicine, 135, 387–392.
  3. McKnight CL, Burns B. (15 FEB 2023) ‘Pneumothorax’. In: StatPearls. Treasure Island (FL): StatPearls Publishing.
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胡中行_96
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曾任澳洲臨床試驗研究護理師,以及臺、澳劇場工作者。 西澳大學護理碩士、國立台北藝術大學戲劇學士(主修編劇)。邀稿請洽臉書「荒誕遊牧」,謝謝。