【醫學辦案室】消暑聖品竟會讓人打嗝、意識不清？這是來自星星的詛咒嗎？

• 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。

一月前與妻子分居，30 來歲的東南亞裔英國男子，搬回去跟母親同住。他工作輪班，不時日夜顛倒，喝酒和蠻牛（Red Bull）苦撐。^[1]

飲品所含的酒精以 10 公克為 1 單位，女性每日飲用建議上限為 1 單位，男性則不宜超過 2 單位。^[2]另外，多數能量飲料每毫升約含 0.32 毫克咖啡因，也就是 250 毫升裝的每罐有 80 毫克。^[1]健康成人每日攝取 400 毫克以下，通常還算安全，^[3]而且適量的咖啡因，對情緒、注意力，以及將外來資訊轉為可儲存形式的記憶編碼（memory encoding）都有助益。^{[1, 4]}

男子每天消耗 12 罐 250 毫升的蠻牛，即單日咖啡因攝取量高達 960 毫克。事發當天，他還喝了 7 個單位的酒精飲料。^[1]兩者皆以倍數超標。

被害妄想

咖啡因會促進中樞神經系統的多巴胺活動，過量攝取可能導致焦慮、不安、狂躁，甚至感知錯亂進而發瘋。若在極端壓力下，每日超過 200 毫克，就會增加幻聽的風險。^[1]

果不其然，男子產生被害妄想（delusions of persecution），因持刀及刑事損害遭捕，被押去當地醫院的急診室檢查。醫療人員瞧他外表毫髮無傷，只肌肉注射一針鎮靜劑lorazepam，又把人還給警方。稍後，他以非自願病患的身份，住進精神病房。^[1]

急性腎損傷

毫無相關家族病史的男子，12 年前經歷情緒低潮，並在 1 年後試圖用藥自殺，但未曾這樣鬧事又入院。他在病房裡焦慮躁動，抱怨背疼，可是X光照不出原因。2 天後，男子腹痛嘔吐。以下為他驗血結果的異常項目：^[1]

• 肌酸酐（creatinine；Cr）：肌酸酐是肌肉代謝物，理應由腎臟過濾，隨尿液排出，不會留太多在血液裡。^[5]男子的肌酸酐濃度為 1,205 μmol/L，落在正常範圍 59 – 104μmol/L 之外。^[1]
• 估計腎絲球過濾速率（estimated glomerular filtration rate；eGFR）：eGFR展現腎臟過濾廢棄物的能力，^[6]正常值必須大於90 ml/min。男子的檢測結果是4 mL/min。^[1]
• 肌酸激酶（creatine kinase；CK）：肌酸激酶是骨骼肌、心肌和腦裡面的酵素。上述組織受損時，肌酸激酶會流入血液。^[7]男子的肌酸激酶濃度為 3,336 U/L，超過標準範圍 40-320 U/L 的上限。^[1]
• C反應蛋白（C-reactive protein；CRP）：C 反應蛋白是一種由肝臟製造的蛋白質，身體發炎時，濃度會增加。^[8]正常來說得小於 10mg/L；他的檢驗結果卻為 38.8 mg/L。^[1]

男子顯然得了急性腎損傷（acute kidney injury）。及至此刻為止，他在病房服過抗精神病藥物 olanzapine、止吐劑 cyclizine，以及止痛劑 ibuprofen 和 dihydrocodeine/paracetamol。^[1]雖然其中主要由腎臟代謝的藥物，有機會影響腎功能，但他的藥量不大；^{[1, 9, 10]}而且男子早在被捕後就鮮少排尿，表示當時腎已有毛病。過往有些類似的案例，起因於攝取過量咖啡因；^[1]短時間內灌太多酒，而重挫腎臟的情形，也偶爾可見。^[11]醫師判斷男子的病況，是喝太多能量飲料所致。^[1]

血液透析（洗腎）

精神科將男子轉去急性醫院深入檢查，發現其右腰觸診會痛；靜脈血稍微偏酸；尿液有白血球、過量蛋白質及微量血液；而腹部和骨盆的電腦斷層掃描影像，顯現腎臟問題引發的皮下水腫（subcutaneous oedema）。^[1]他在那裏接受血液透析（俗稱「洗腎」；haemodialysis），用機器過濾腎臟無法處理的髒血。^{[1, 12]}十幾天後，才被送回精神病房。^[1]

男子此時已經沒有脫序的精神症狀，只是亢奮了點。醫師提高抗精神病藥物 olanzapine 的劑量，並加上情緒穩定劑 sodium valproate 長效型。出院時，仍維持這兩種藥物，但劑量更高。不過，隔週男子就自行停藥。^[註]離開醫院 2 個禮拜後，他的肌酸酐濃度，降到略高於標準的 111μmol/L，腎臟功能大致穩定。後續精神科總共追蹤兩次，之間相隔數月。男子的情況良好，表示自己不再喝能量飲料。^[1]

備註

任意停用抗精神病藥物，有使病情惡化的危險。如果想停藥，請務必在醫師的監控下，逐漸減少劑量。^[13]

參考資料

1. Kelsey D, Berry AJ, Swain RA, et al. (2019) ‘A Case of Psychosis and Renal Failure Associated with Excessive Energy Drink Consumption’. Case Reports in Psychiatry, 3954161.
2. European Commission. (31 MAY 2022) ‘Guidance for alcohol consumption’. Health Promotion and Disease Prevention Knowledge Gateway.
3. ‘Spilling the Beans: How Much Caffeine is Too Much?’ (12 DEC 2018) U.S. Food & Drug Administration.
4. American Psychological Association. ‘Encoding’. APA Dictionary of Psychology. (Accessed on 29 MAY 2023)
5. ‘Creatinine test’. (09 FEB 2023) Mayo Clinic.
6. ‘Estimated Glomerular Filtration Rate (eGFR)’. (17 JUN 2021) Cleveland Clinic.
7. ‘Creatine Kinase (CK)’. (11 APR 2022) Cleveland Clinic.
8. ‘C-reactive protein test’. (22 DEC 2022) Mayo Clinic.
9. Ngo VTH, Bajaj T. ‘Ibuprofen’. (05 JUN 2022) In: StatPearls. Treasure Island (FL): StatPearls Publishing.
10. Thomas K, Saadabadi A. ‘Olanzapine’. (08 SEP 2022) In: StatPearls. Treasure Island (FL): StatPearls Publishing.
11. Cleveland Clinic. (23 JUN 2021) ‘How Alcohol Affects Your Kidney Health’. Health Essentials.
12. ‘Hemodialysis’. (JAN 2018) U.S. National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases.
13. Keks N, Schwartz D, Hope J. (2019) ‘Stopping and switching antipsychotic drugs’. Australian Prescriber, 42:152–7.

文／蔡明真
醫師，希望能用好懂的描述及有趣的故事，讓醫學更為平易近人。

自 1995 年開始，在印度最大的荔枝產區穆扎夫法爾普爾（Muzaffarpur），每年均會季節性地爆發一種無法解釋的急性腦病變。這群病人以孩童為主，病例開始出現的時間點大概是在每年五月中旬，並在六月到達顛峰，恰與荔枝採收的季節相符。這群病人會表現急性癲癇及意識狀態改變，最常在早晨發生，且伴隨高死亡率。

到底是什麼原因呢？是感染性腦炎？殺蟲劑？或者食用了荔枝果實？一群來自印度與美國的研究人員與醫學專家花費多年時間，絞盡腦汁試圖解開這個謎團。最近，透過一篇在 2017 年 4 月發表在國際醫學權威期刊 The Lancet Global Health 的文章 [1]，終於在迷霧中透露一線曙光，指出最可能造成這個現象的元兇。

2014年，數百位有符合收案條件的病童被收入穆扎夫法爾普爾（Muzaffarpur）當地醫院，共有 390 位住院接受治療，其中 122名（31%）死亡。住院當下，204名孩童有低血糖的情形。

經過統計分析，在發病前24小時內攝取荔枝以及沒吃晚餐，與疾病發生相關。病童的血液及腦脊髓液在感染、化學藥物及殺蟲劑的測試結果均為陰性。

約 66% 尿液樣本測出Hypoglycin A 及 methylenecyclopropylglycine（MCPG）─兩種存在荔枝中的毒素，會造成低血糖及代謝異常─的代謝物，90% 的血漿樣本則呈現異常的 acylcarnitine 濃度，顯示脂肪酸代謝異常。

總是發生在荔枝成熟時？

根據這個研究，病童的照護者或家長表示，在荔枝收成期間，白天孩子大部份時候都待在附近的果園裡吃荔枝，直到晚上才回家。孩子因為吃荔枝吃飽了所以對晚餐沒興趣，通常直接跳過晚餐，上床睡覺。

不吃晚餐而上床睡覺，很可能會造成夜間低血糖（night-time hypoglycemia）的現象，尤其容易在肝醣儲存不足的孩童身上發生。低血糖的狀況讓身體想要分解脂肪酸以獲得足夠的葡萄糖供身體利用。然而，hypoglycin A 及 MCPG 的毒性會讓脂肪酸的代謝產生問題，既無法產生足夠的葡萄糖，造成嚴重低血糖，更可能因為脂肪酸及有機酸的堆積，造成腦部病變。

這個研究結果詳細地呈現毒素 hypoglycin A 和 MCPG 在穆扎夫法爾普爾（Muzaffarpur）爆發的急性腦病變的相關性。為了預防為了預防疾病的發生及降低死亡率，專家們提出幾點建議：

1. 孩童照護者應確認孩童吃過晚餐並限制荔枝攝取。
2. 醫療照護者應對於疑似病例，進行快速血糖矯正。

後來呢？根據一篇 New York Times 的報導 [2]，自 2015 年來，當地衛生組織根據此研究結果持續衛教父母及醫護人員。近兩個荔枝產季，穆扎夫法爾普爾（Muzaffarpur）當地急性腦病變的病例數大減，目前已從數百例降到少於少於 50 例。希望有一天，能夠不再有犧牲者。

太棒了，科學萬歲。

參考資料

1. Shrivastava A, Kumar A, Thomas JD, Laserson KF, Bhushan G, Carter MD, Chhabra M, Mittal V, Khare S, Sejvar JJ (2017) Association of acute toxic encephalopathy with litchi consumption in an outbreak in Muzaffarpur, India, 2014: a case-control study. The Lancet Global Health 5 (4):e458-e466
2. Dangerous Fruit: Mystery of Deadly Outbreaks in India Is Solved.