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地震為何偏偏要是「地牛翻身」?翻身後的「地生毛」又可能是什麼呢?

臺北地方異聞工作室_96
・2017/11/05 ・5599字 ・閱讀時間約 11 分鐘 ・SR值 508 ・六年級

y編按:我們常常會用「地牛翻身」來形容地震,但到底為何是地牛?明明世界各地或是台灣都有其他動物,烏龜、大象、地底人、鯰魚、豬、羊、蛇、熊等等,為什麼現在「地牛」變成了主流呢?而有些紀錄留下了地震前後的「地生毛」現象,又有可能是什麼呢?雖然目前還沒有研究確定這個因為地震出現的異象原因確切為何、無法給各位讀者一個確定的答案,但透過一層層的爬梳,去探索自然現象跟傳說之間的交織,亦是很有意思的過程。

最近工作室出品的桌遊《說妖》正在進行募資,因為募資解鎖的關係也介紹了「地牛」的傳說。翻找文獻之後,意外發現這個神秘又有趣的自然現象,覺得相當值得鑽研,才動筆寫下此文。

編按:現在趕上募資還來得及喔,詳情請參考集資頁面–《說妖

所謂的「地生毛」,指的是在地震過後的一兩天內,遍地生長或白或黑,類似動物毛髮的現象。有時不只地上,連民房和城牆上也會生長,長度寸餘至尺餘。

歷史上「地生毛」的文獻記載甚多,李善邦教授所著的《中國地震》中,便收錄了 53 個案例,其中最早的是西元 535 年 12 月的「都下(南京)地震生白毛,長二尺。」至於最近一次的地生毛案例,目前筆者找到的是 1878 年 6 月 12 日的無錫地震,由外國人 Macgowan.D.J 所記載:「⋯⋯兩天之後的夜裡這裡又發生了一個強震,在城牆的內部和外部都長出了銀鬚那樣的白髮,有 3 至 4 英寸長,小孩們拔出來,很快收集了一把。」

安西大地震作圖,圖/wikipedia commons

由此可見,「地生毛」雖然罕見,卻並非是單純捏造的傳說。然而對其成因,由於難以研究,幾乎無人了解。有趣的是,該現象可能也促使了「地牛翻身」成為主流地震傳說。本篇文章,除了分析「地牛翻身」傳說的流變之外,便是要對「地生毛」現象,進行可能的成因探討。

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不只地牛會翻身

可能很多人不知道,「地牛翻身」是臺灣獨有的特殊傳說。然而不只「地牛」,臺灣位處於歐亞板塊與菲律賓海板塊交界,地震頻仍,早在漢人移居這座婆娑之島前,島上的原住民族早已流傳著各式各樣的地震傳說。

根據莊美芳教授的研究,臺灣原住民的地震神話可分為六類:

  1. 支撐大地的動物身體動就發生地震
  2. 支撐大地的神或巨人身體動就發生地震
  3. 觸怒神靈而引發地震
  4. 搖動世界柱引發地震
  5. 地震時呼喚祖靈以停止地震
  6. 大地氣息擾動引起地震。

其中,最常見的是前兩種,地牛就是屬於第一種。

清水大地震舊圖,圖/by Bill-Chiang@flickr。

原住民地震神話的採集一直到日治時期才開始。泰雅族中,流傳地震是因為地中的熊、海中的鹿或地下的鯉魚,翻身而引起的。鄒族和布農族則流傳著螃蟹和鰻魚(蛇)相爭,造成地震與洪水的故事。阿美族和平埔族的巴喏茲黑族,在日治時期都有「地震豬」的說法。阿美族說地震是「地底下的豬搔擦身體所致」;巴喏茲黑族則說地震是地下的大山豬「巴魯匝庫」搖動身體所引起。

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至於本文所關注的「地牛翻身」,最早見諸於日治時期的紀錄,是阿美族南勢蕃說:「地中有水牛,累了,動動身體,便引起地震。」以及鄒族阿里山蕃所說:「地震是在地中的、有如牛、名叫『哇茲姆』的獸,搖動牠的身體時所發生的。」

明明那麼多動物都翻過身,為什麼只有地牛成為主流?

由於漢人對牛有特殊的感情。

臺灣其實自古無牛。大家耳熟能詳的水牛和黃牛,是在荷治時期由荷蘭人引入的。1624 年,時值大航海時代,荷蘭東印度公司為了建立與明朝和日本貿易的據點,從澎湖轉移陣地來到臺灣。

由於開墾土地需要大量的勞動力,荷蘭人又缺乏本國移民,便大量招引漢人移民臺灣,形成特殊的「共構殖民」。也就是「荷蘭人提供軍事與行政架構,漢人在其保護之下進行開墾」。而為了幫助開墾,才在這個時候,自澎湖引進了拉車的黃牛,又自爪哇引進耕田的水牛,自此開啟漢人與牛深厚情誼的濫觴。

牛與農民朝夕相處,是不可或缺的勞力來源,一頭牛支撐著一整個家庭的生計,這讓漢人對牛有著非比尋常的感情。不僅有著「不吃牛肉」的習俗,甚至年老的牛也不會遺棄或殺死,是近乎親人一般的對待。這導致這麼多的地震傳說中,與牛相關的「地牛翻身」傳說,最容易被接受和流傳。

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漢人對牛有特殊情感,圖/by Tappancs@pixabay。

然而,除了漢人對牛隻的特殊感情之外,還有一個更根本的原因:那便是地震過後的「地生毛」現象。

「地震生毛」的說法,在漢人的觀念中一直都有(先前有提過李善邦教授收錄了從古至今共 53 則紀錄),文獻中也時常將其形容為豬鬃、牛毛或馬尾。比如金門志:「嘉慶十六年夏,夜有聲自東南來,地震。明日,地生黑毛,長寸許,類豬鬃。」或是《斯末信齋雜錄》載:「彰境地生牛毛,長寸許,旋即震動。」然而一直以來都只是覺得像,並沒有真的認為地底下住著動物。

一直到日治時期,原住民的口傳故事被記錄下來,原漢之間文化交流,才逐漸看到傳說被「地牛」影響的痕跡。例如日本官員東方孝義記載,1906 年嘉義梅仔坑大地震時,有人在山上地裂之處,發現一條牛的大尾巴,因此盛傳地底下住著一隻地牛;或者日治時期的詩人賴惠川的〈竹枝詞〉寫道:「連人帶屋北移南,決岸崩堤草嶺潭。聞道地牛毛一振,能令大地作搖籃。」

種種紀錄顯示,「地牛翻身」的傳說不再只存在原住民之間,同時也在漢人之間流傳。甚至到了今日,因為媒體傳播的關係,在各個原本沒有地牛傳說的原住民族,也漸漸採錄到了「地牛翻身」的地震傳說。

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「地牛翻身」儼然成為了臺灣地震傳說的主流。

但是,地生毛到底是什麼?

筆者進行研究時,恰好發現中國微信的公眾號「地震三點通」,幾個月前也寫了類似的探討文章:《地生白毛之謎》。文章內總結了「地生毛」的四種可能成因:蜘蛛網、植物根、化合物結晶、菌絲,以下筆者將分別進行分析。

首先,蜘蛛網的說法筆者認為最不可能,這並非蜘蛛無法在一天之內結的遍地都是蛛網——實際上這樣的現象發生了很多次。例如2016 年夏天澳洲發生了豪大雨,洪水逼得數百萬的蜘蛛必須織網逃生,2012 年、2015 年也都發生過類似的情況。這是因為蜘蛛必須利用絲,藉由風力來進行移動所導致的,這還有個美麗的名稱叫「天使髮絲」。

遇到各種天災,蜘蛛必須織網來逃生,圖/by AdinaVoicu@pixabay。

筆者認為這個說法不可能的原因很簡單:因為遍地的蜘蛛網根本就不像動物的毛髮——完全不像,看圖就知道了。就算古人看到這個景象也只會認為是蜘蛛結網的異象,不會聯想到是地生毛才對。也許該作者也認為這個說法有些瑕疵,內文還提到了地震時會發生的另一個特殊現象——「地震靜電」——來輔助這個說法,認為蛛網會因此直立。但蛛網相當纖細,風一吹就會交纏,筆者懷疑是否有這個可能。

內文提到的第二個可能,是植物的根鬚。

作者提到了一個案例:1976 年,在江蘇海安縣發生了一起地生白毛事件,白毛有一、二尺長。該現象發生在附近幾戶農民的房屋內,經研究後得出,白毛是房子周遭植物延伸的根,之所以向天生長,乃是這些房屋建造在原來的水田之上,屋內濕氣過重所導致。

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然而就筆者了解,該事件與地震其實並不相關,植物也並非如文獻中記載,是在地震後一兩天所形成。所以嚴格說起來,雖然植物的根鬚確實很像動物的毛,但並不能算是「地生毛」的案例。

作者提出的第三個可能,是化合物的結晶。

結構性的地震源自於板塊擠壓的應力釋放,同時也伴隨著地溫升高的現象。內文解釋,可能是地殼中某些低沸點的化合物因此昇華,到了地面遇到冷空氣再凝華,結晶之後才造成遍地白毛的現象。的確,在一定條件下形成的結晶,是有可能被看成毛髮的,這個說法有其道理。但一來我們根本無法確定究竟是何種化合物,二來筆者也不確定這麼快速的凝華,是否可能產生長度足夠被稱為「毛」的結晶,因此不予以討論。

至於第四個原因「菌絲」,則是筆者認為最有可能的「地生毛」現象的成因。

有什麼菌類長得像毛呢?圖/by HeyouRelax@pixabay。

到底哪種菌長得這麼像毛?

之所以這麼說,是因為在某些地生毛的文獻中,有著點燃之後,產生臭味的說法。這是動物性蛋白的特徵。菌類的菌絲也有相同的特徵。而且要在一至二天這樣短的時間內,從無到有的萌發,對於生長快速的菌類,似乎也不是什麼難事。

但是,真的有菌類長的像毛髮的嗎?有的,「髮菜」就是其中一個例子。

顧名思義,髮菜正是因為它長的像頭髮而得名。但可能鮮少人知道,髮菜其實是一種藍綠菌,又被稱為「髮狀念珠藻」。

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髮菜是長得很像毛的藍綠菌,圖/by Polyhedron@wikipedia commons。

髮菜適合生長於沙漠和貧瘠的土壤,和草共生,遇雨萌發,不過生長緩慢,一年僅能夠增長 6%。髮菜在中國的主要產地是北方各省,「地生毛」經前人統計,經常發生於春夏季的中國南方。綜合以上兩點,髮菜雖然有著與毛髮相似的外形,但很顯然並非我們要找的人選。

還有可能是怎樣的菌類呢?

說到菌類這個詞,其實可以分開成差異頗大的兩類:細菌和真菌。真菌下要再細分,又可分為微孢子蟲門、壺菌門、芽枝霉門、新美鞭菌門、球囊菌門、子囊菌門、擔子菌門等七個門,以及捕蟲黴菌亞門、梳霉亞門、蟲黴菌亞門、毛黴菌亞門等四個亞門。

人類對真菌所知甚少,科學家預估真菌約有 150 萬-500 萬個物種,然而目前正式被分類的僅有 5%左右。因此要真正找出是哪種真菌造成了「地生毛」現象,近乎是不可能的任務。但還是可能利用刪去法,得出較為縮限的答案。

微孢子蟲門、壺菌門、芽枝霉門、新美鞭菌門等等幾門,若非是寄生的單細胞生物、小到肉眼難辨,不然就是不會形成足夠被稱為「毛」的菌絲,因此予以排除。

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擔子菌門是真菌中最高等的一門,共有 2 萬多種,全為陸生,包括蘑菇、木耳等常見的菇類。地下的菌絲體盤根錯節,然而並不會形成類似毛髮的構造,因此也予以排除。

球囊菌門可和植物的根或蘚苔的假根形成「叢枝菌根」,協助寄主吸收無機鹽類。子囊菌門是真菌界中種類最多的一個門,其中除酵母亞門為單細胞外,其餘種類都是多細胞,如冬蟲夏草、黑黴菌、青黴菌、羊肚菌等等。這兩者以及剩下的四個亞門,是較有可能成為「地生毛」現象成因的候選人。

phycomyces nitens 或許有可能是地生毛的菌類,圖/by Neil Kelley@flickr。

有趣的是,筆者在查資料的途中,在國外論壇上看到一則針對家中地下室地板忽然長出頭髮的討論。網友告訴他,這是一種叫作phycomyces nitens 的真菌,只會生長在糞便或骯髒的地方,甚至叫它poop fungus,「糞便菌」。點開圖片一看,才發現這也太像是人或動物的毛髮了!

據說這種真菌主要生長在歐洲地區,與它同屬且外形接近的 phycomyces blakesleeanus 則生長於美洲,這個屬目前除了這兩種真菌之外,沒有其他物種。而 phycomyces,便是屬於毛黴菌亞門的真菌。

雖然如此,我們並不知道中國地區是否找得到 phycomyces nitens 或與其親緣相近的菌種,更不知道這類型真菌與地震之間的聯繫,因此並不能說是真正破解了「地生毛」現象,只能說是找到了一個模糊的方向。後續的真相究竟是如何,還要待後續學者的研究。

結語

說了這麼多,來整理一下文章的脈絡。

簡單來說,雖然原住民一開始有許多地震神話的傳說類型,但在漢人對牛的特殊情感,以及根深柢固的「地震生毛」傳說之下,讓「地牛翻身」成為了臺灣目前最主流的地震傳說。其影響力甚至回過頭影響了原本沒有該傳說的原住民族,成為其文化的一部份。

而「地生毛」的成因,可能肇因於地震後,地下水脈移動,或是地形改變等等原因,產生類似發黴,真菌在一兩天內增生的情況。至於究竟是哪種真菌形成形似毛的菌絲,由於人類對於真菌的研究不夠透徹,目前還無法給出特定答案,但可以大致縮限在球囊菌門、子囊菌門,以及餘下的四個亞門之中。而目前筆者找到,外形最像毛髮的,當非 phycomyces 這個屬之下的品種莫屬,造成「地生毛」現象的真菌,也許便是生存在亞洲較溫暖地區,隸屬於 phycomyces,尚未發現的品種也說不定。

2020/05/06 編按:我們也嘗試參考本文的資料,做了一部非常有趣的布袋戲影片喔,一起來看看吧:

參考資料

  1. 莊美芳,《論臺灣原住民族地震神話類型——兼論排灣族群地震神話的特殊性》。
  2. 陳忠信,《解釋與安頓——試論台灣原住民地震神話之治療義蘊》
  3. 陳忠信,《試論台灣地牛神話的形成與發展》
  4. 台灣的自然資源與生態資料庫-農林漁牧
  5. 溫宗翰,《地震的由來:你知道「地牛翻身」是臺灣本土創生的地動傳說嗎?》
  6. Discovery|地生白毛之謎
  7. 地上為何長「白毛」
  8. 真菌
  9. “WTF is growing out of the floor in my basement? It looks like glossy human hair and it is freaking me out.” 

楊海彥/
畢業於台灣大學生化科技學系,而後就讀實踐大學工業設計所,沒念完就跑出來開工作室。目前專注於把台灣文史和民俗元素轉化為故事,設計實境遊戲、桌遊和說。
嗜讀奇幻文學,喜愛電影,比起咖啡更喜歡茶,卻養一隻以咖啡為名的貓。

新時代的到來,就像一陣狂飆的颶風,將一切連根拔起。臺灣妖怪們被迫帶著傳統的記憶,躲進人心的空隙。妖怪掙扎地生存著,等待著消亡的結局。
不知從何處開始,流傳著一個名叫「說妖」的儀式。傳說中,在儀式堅持到最後的人可以召喚出妖怪,實現願望。
臺灣妖怪桌遊《說妖》,熱烈募資中!
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妖怪就是文化!北地異工作室長期從事臺灣怪談、民俗、文史的考據和研究,並將之轉化成吸引人的故事和遊戲。成員來自政大與臺大奇幻社,從大學時期就開始一起玩實境遊戲和寫小說,熱愛書本、電影和實地考察。 歡迎來我們的臉書專頁追蹤我們的近況~https://www.facebook.com/TPE.Legend

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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。
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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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除了蚯蚓、地震魚和民間達人,那些常見的臺灣地震預測謠言
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/02/29 ・2747字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 交通部中央氣象署 委託,泛科學企劃執行。

  • 文/陳儀珈

災害性大地震在臺灣留下無數淚水和難以抹滅的傷痕,921 大地震甚至直接奪走了 2,400 人的生命。既有這等末日級的災難記憶,又位處於板塊交界處的地震帶,「大地震!」三個字,總是能挑動臺灣人最脆弱又敏感的神經。

因此,當我們發現臺灣被各式各樣的地震傳說壟罩,像是地震魚、地震雲、蚯蚓警兆、下雨地震說,甚至民間地震預測達人,似乎也是合情合理的現象?

今日,我們就要來破解這些常見的地震預測謠言。

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漁民捕獲罕見的深海皇帶魚,恐有大地震?

說到在坊間訛傳的地震謠言,許多人第一個想到的,可能是盛行於日本、臺灣的「地震魚」傳說。

在亞熱帶海域中,漁民將「皇帶魚」暱稱為地震魚,由於皇帶魚身型較為扁平,生活於深海中,魚形特殊且捕獲量稀少,因此流傳著,是因為海底的地形改變,才驚擾了棲息在深海的皇帶魚,並因此游上淺水讓人們得以看見。

皇帶魚。圖/wikimedia

因此,民間盛傳,若漁民捕撈到這種極為稀罕的深海魚類,就是大型地震即將發生的警兆。

然而,日本科學家認真蒐集了目擊深海魚類的相關新聞和學術報告,他們想知道,這種看似異常的動物行為,究竟有沒有機會拿來當作災前的預警,抑或只是無稽之談?

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可惜的是,科學家認為,地震魚與地震並沒有明顯的關聯。當日本媒體報導捕撈深海魚的 10 天內,均沒有發生規模大於 6 的地震,規模 7 的地震前後,甚至完全沒有深海魚出現的紀錄!

所以,在科學家眼中,地震魚僅僅是一種流傳於民間的「迷信」(superstition)。

透過動物來推斷地震消息的風俗並不新穎,美國地質調查局(USGS)指出,早在西元前 373 年的古希臘,就有透過動物異常行為來猜測地震的紀錄!

人們普遍認為,比起遲鈍的人類,敏感的動物可以偵測到更多來自大自然的訊號,因此在大地震來臨前,會「舉家遷徙」逃離原本的棲息地。

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當臺灣 1999 年發生集集大地震前後,由於部分地區出現了大量蚯蚓,因此,臺灣也盛傳著「蚯蚓」是地震警訊的說法。

20101023 聯合報 B2 版 南投竹山竄出蚯蚓群爬滿路上。

新聞年年報的「蚯蚓」上街,真的是地震警訊嗎?

​當街道上出現一大群蚯蚓時,密密麻麻的畫面,不只讓人嚇一跳,也往往讓人感到困惑:為何牠們接連地湧向地表?難道,這真的是動物們在向我們預警天災嗎?動物們看似不尋常的行為,總是能引發人們的好奇與不安情緒。

如此怵目驚心的畫面,也經常成為新聞界的熱門素材,每年幾乎都會看到類似的標題:「蚯蚓大軍又出沒 網友憂:要地震了嗎」,甚至直接將蚯蚓與剛發生的地震連結起來,發布成快訊「昨突竄大量蚯蚓!台東今早地牛翻身…最大震度4級」,讓人留下蚯蚓預言成功的錯覺。

然而,這些蚯蚓大軍,真的與即將來臨的天災有直接關聯嗎?

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蚯蚓與地震有關的傳聞,被學者認為起源於 1999 年的 921 大地震後,在此前,臺灣少有流傳地震與蚯蚓之間的相關報導。

雖然曾有日本學者研究模擬出,與地震相關的電流有機會刺激蚯蚓離開洞穴,但在現實環境中,有太多因素都會影響蚯蚓的行為了,而造成蚯蚓大軍浮現地表的原因,往往都是氣象因素,像是溫度、濕度、日照時間、氣壓等等,都可能促使蚯蚓爬出地表。

大家不妨觀察看看,白日蚯蚓大軍的新聞,比較常出現在天氣剛轉涼的秋季。

因此,下次若再看到蚯蚓大軍湧現地表的現象,請先別慌張呀!

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事實上,除了地震魚和蚯蚓外,鳥類、老鼠、黃鼠狼、蛇、蜈蚣、昆蟲、貓咪到我們最熟悉的小狗,都曾經被流傳為地震預測的動物專家。

但可惜的是,會影響動物行為的因素實在是太多了,科學家仍然沒有找到動物異常行為和地震之間的關聯或機制。

遍地開花的地震預測粉專和社團

這座每天發生超過 100 次地震的小島上,擁有破萬成員的地震討論臉書社團、隨處可見的地震預測粉專或 IG 帳號,似乎並不奇怪。

國內有許多「憂國憂民」的神通大師,這些號稱能夠預測地震的奇妙人士,有些人會用身體感應,有人熱愛分析雲層畫面,有的人甚至號稱自行建製科學儀器,購買到比氣象署更精密的機械,偵測到更準確的地震。

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然而,若認真想一想就會發現,臺灣地震頻率極高,約 2 天多就會發生 1 次規模 4.0 至 5.0 的地震, 2 星期多就可能出現一次規模 5.0 至 6.0 的地震,若是有心想要捏造地震預言,真的不難。 

在學界,一個真正的地震預測必須包含地震三要素:明確的時間、 地點和規模,預測結果也必須來自學界認可的觀測資料。然而這些坊間貼文的預測資訊不僅空泛,也並未交代統計數據或訊號來源。

作為閱聽者,看到如此毫無科學根據的預測言論,請先冷靜下來,不要留言也不要分享,不妨先上網搜尋相關資料和事實查核。切勿輕信,更不要隨意散播,以免造成社會大眾的不安。

此外,大家也千萬不要隨意發表地震預測、觀測的資訊,若號稱有科學根據或使用相關資料,不僅違反氣象法,也有違反社會秩序之相關法令之虞唷!

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​地震預測行不行?還差得遠呢!

由於地底的環境太過複雜未知,即使科學家們已經致力於研究地震前兆和地震之間的關聯,目前地球科學界,仍然無法發展出成熟的地震預測技術。

與其奢望能提前 3 天知道地震的預告,不如日常就做好各種地震災害的防範,購買符合防震規範的家宅、固定好家具,做好防震防災演練。在國家級警報響起來時,熟練地執行避震保命三步驟「趴下、掩護、穩住」,才是身為臺灣人最關鍵的保命之策。

延伸閱讀

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快!還要更快!讓國家級地震警報更好用的「都會區強震預警精進計畫」
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/01/21 ・2584字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 交通部中央氣象署 委託,泛科學企劃執行。

  • 文/陳儀珈

從地震儀感應到地震的震動,到我們的手機響起國家級警報,大約需要多少時間?

臺灣從 1991 年開始大量增建地震測站;1999 年臺灣爆發了 921 大地震,當時的地震速報系統約在震後 102 秒完成地震定位;2014 年正式對公眾推播強震即時警報;到了 2020 年 4 月,隨著技術不斷革新,當時交通部中央氣象局地震測報中心(以下簡稱為地震中心)僅需 10 秒,就可以發出地震預警訊息!

然而,地震中心並未因此而自滿,而是持續擴建地震觀測網,開發新技術。近年來,地震中心執行前瞻基礎建設 2.0「都會區強震預警精進計畫」,預計讓臺灣的地震預警系統邁入下一個新紀元!

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連上網路吧!用建設與技術,換取獲得地震資料的時間

「都會區強震預警精進計畫」起源於「民生公共物聯網數據應用及產業開展計畫」,該計畫致力於跨部會、跨單位合作,由 11 個執行單位共同策畫,致力於優化我國環境與防災治理,並建置資料開放平台。

看到這裡,或許你還沒反應過來地震預警系統跟物聯網(Internet of Things,IoT)有什麼關係,嘿嘿,那可大有關係啦!

當我們將各種實體物品透過網路連結起來,建立彼此與裝置的通訊後,成為了所謂的物聯網。在我國的地震預警系統中,即是透過將地震儀的資料即時傳輸到聯網系統,並進行運算,實現了對地震活動的即時監測和預警。

地震中心在臺灣架設了 700 多個強震監測站,但能夠和地震中心即時連線的,只有其中 500 個,藉由這項計畫,地震中心將致力增加可連線的強震監測站數量,並優化原有強震監測站的聯網品質。

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在地震中心的評估中,可以連線的強震監測站大約可在 113 年時,從原有的 500 個增加至 600 個,並且更新現有監測站的軟體與硬體設備,藉此提升地震預警系統的效能。

由此可知,倘若地震儀沒有了聯網的功能,我們也形同完全失去了地震預警系統的一切。

把地震儀放到井下後,有什麼好處?

除了加強地震儀的聯網功能外,把地震儀「放到地下」,也是提升地震預警系統效能的關鍵做法。

為什麼要把地震儀放到地底下?用日常生活來比喻的話,就像是買屋子時,要選擇鬧中取靜的社區,才不會讓吵雜的環境影響自己在房間聆聽優美的音樂;看星星時,要選擇光害比較不嚴重的山區,才能看清楚一閃又一閃的美麗星空。

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地表有太多、太多的環境雜訊了,因此當地震儀被安裝在地表時,想要從混亂的「噪音」之中找出關鍵的地震波,就像是在搖滾演唱會裡聽電話一樣困難,無論是電腦或研究人員,都需要花費比較多的時間,才能判讀來自地震的波形。

這些環境雜訊都是從哪裡來的?基本上,只要是你想得到的人為震動,對地震儀來說,都有可能是「噪音」!

當地震儀靠近工地或馬路時,一輛輛大卡車框啷、框啷地經過測站,是噪音;大稻埕夏日節放起絢麗的煙火,隨著煙花在天空上一個一個的炸開,也是噪音;台北捷運行經軌道的摩擦與震動,那也是噪音;有好奇的路人經過測站,推了推踢了下測站時,那也是不可忽視的噪音。

因此,井下地震儀(Borehole seismometer)的主要目的,就是盡量讓地震儀「遠離塵囂」,記錄到更清楚、雜訊更少的地震波!​無論是微震、強震,還是來自遠方的地震,井下地震儀都能提供遠比地表地震儀更高品質的訊號。

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地震中心於 2008 年展開建置井下地震儀觀測站的行動,根據不同測站底下的地質條件,​將井下地震儀放置在深達 30~500 公尺的乾井深處。​除了地震儀外,站房內也會備有資料收錄器、網路傳輸設備、不斷電設備與電池,讓測站可以儲存、傳送資料。

既然井下地震儀這麼強大,為什麼無法大規模建造測站呢?簡單來說,這一切可以歸咎於技術和成本問題。

安裝井下地震儀需要鑽井,然而鑽井的深度、難度均會提高時間、技術與金錢成本,因此,即使井下地震儀的訊號再好,若非有國家建設計畫的支援,也難以大量建置。

人口聚集,震災好嚴重?建立「客製化」的地震預警系統!

臺灣人口主要聚集於西半部,然而此區的震源深度較淺,再加上密集的人口與建築,容易造成相當重大的災害。

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許多都會區的建築老舊且密集,當屋齡超過 50 歲時,它很有可能是在沒有耐震規範的背景下建造而成的的,若是超過 25 年左右的房屋,也有可能不符合最新的耐震規範,並未具備現今標準下足夠的耐震能力。 

延伸閱讀:

在地震界有句名言「地震不會殺人,但建築物會」,因此,若建築物的結構不符合地震規範,地震發生時,在同一面積下越密集的老屋,有可能造成越多的傷亡。

因此,對於發生在都會區的直下型地震,預警時間的要求更高,需求也更迫切。

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地震中心著手於人口密集之都會區開發「客製化」的強震預警系統,目標針對都會區直下型淺層地震,可以在「震後 7 秒內」發布地震警報,將地震預警盲區縮小為 25 公里。

111 年起,地震中心已先後完成大臺北地區、桃園市客製化作業模組,並開始上線測試,當前正致力於臺南市的模組,未來的目標為高雄市與臺中市。

永不停歇的防災宣導行動、地震預警技術研發

地震預警系統僅能在地震來臨時警示民眾避難,無法主動保護民眾的生命安全,若人民沒有搭配正確的防震防災觀念,即使地震警報再快,也無法達到有效的防災效果。

因此除了不斷革新地震預警系統的技術,地震中心也積極投入於地震的宣導活動和教育管道,經營 Facebook 粉絲專頁「報地震 – 中央氣象署」、跨部會舉辦《地震島大冒險》特展、《震守家園 — 民生公共物聯網主題展》,讓民眾了解正確的避難行為與應變作為,充分發揮地震警報的效果。

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此外,雖然地震中心預計於 114 年將都會區的預警費時縮減為 7 秒,研發新技術的腳步不會停止;未來,他們將應用 AI 技術,持續強化地震預警系統的效能,降低地震對臺灣人民的威脅程度,保障你我生命財產安全。

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