提早三十年預見電腦功能的人──英格巴特誕辰｜科學史上的今天：1/30

• 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。

• 作者／賴昭正｜前清大化學系教授、系主任、所長；合創科學月刊

技術的進步是基於讓它適應你，因此你可能根本不會真正注意到它，所以它是日常生活的一部分。
——比爾．蓋茨（微軟公司創辦人之一）

幾天前與內人米天寶到一家常去的餐館，沒想到已經換了主人；找到一張桌子坐下後，好久都不見服務員上來打招呼；正覺得奇怪時，唯一的服務員終於出現了。內人迫不及待的馬上要菜單，「對不起，我們這裡沒有菜單，請掃描點菜。」內人哦了一聲，不知所措……還好有不落伍的老公在旁，因此總算沒有餓著肚子回家吃泡麵。

又半年前，與三位高中同學聚餐，餐後有位同學問怎麼從這裡到他弟弟的地方……，我回答說路就在你的口袋裡：「嘿，谷歌（Google），導航到……」。再又大約 1 年前，與一對老夫妻同事不知道怎麼談到了 228 事變，先生突然問那是哪一年發生的，沒有人能回答；我突然想到答案就在我口袋裡，拿出手機：「嘿，谷歌，228 事變是哪一年發生的？」

1970 年，林孝信等人在芝加哥大學創辦《科學月刊》時，日常所用的的工具是：紙張、鉛筆、橡皮、透過郵寄傳送的書信、及非必要不用的長途電話或傳真。在下圖中可以看到當時筆者用手寫的第 1 期文章「什麼是半導體」、審稿意見表、審稿人的修改、科學月刊專用稿紙、以及筆者在加州做論文時給總部林孝信的信封。這些工具現在都可以算是古董，早不是《科學月刊》運作模式，也已全部在筆者日常生活中退役了！

是什麼重大科技的發展造成了這些改變呢？年輕的讀者或許不知道，但是筆者回想起來都覺得有點可怕，真不敢相信將不少筆者這一代人甩停在「石器時代」的巨大變化就在筆者後半生中發生！

讓我們在這裡一起來回顧這 40 年來的科技大里程碑吧。

個人電腦

筆者 1975 年回到清華，隔年的暑假為高中化學教師進修班開了一門相當受歡迎的（台灣非法組裝的）蘋果個人電腦程序課。那時個人電腦才剛問世不久，但已經慢慢地引起廣大群眾的注意與興趣。

因此到了 1981 年，曾經是全世界最賺錢、最受歡迎品牌的大型電腦計算機公司 IBM（International Business Machines）終於被迫進入個人電腦市場。IBM 的聲名很快地使個人電腦在消費群眾裡達到臨界量，但那時使用者必須記得電腦語言及程式名字才能執行。

1984 年，蘋果電腦公司（Apple Computers）推出了 Macintosh 後，個人電腦市場才真正開始起飛。Macintosh 導入電腦鼠標，其「所見即所得」（WYSIWYG, what you see is what you get）界面更讓使用電腦變得非常簡單^[1]：只要會按鼠標就好，不必再記那些電腦語言及程式名字。隔年，微軟（Microsoft Corporation^[2]）也推出了具鼠標及「所見即所得」界面的 Windows 操作系統後，儘管個人電腦成為主流還需要幾年時間，但毫無疑問地個人電腦時代已經來臨了！

在個人電腦出現之前，每到月底筆者就為了與銀行對帳搞得頭暈腦脹（時常對不起來）；1993 年後，筆者便開始使用「個人賬戶管理軟體」Quicken，現在不但帳目了然，核對更大部分只是一分鐘的事情而已：它早已經是筆者日常生活中不可或缺的一部分！另一個則是微軟的「文件處理軟體」Word。但後者因間接地涉及到人工智能的應用，所以留在後面再做詳細討論。

互聯網與萬維網

互聯網（internet）始於 1960 年代，為美國政府研究人員共享信息的一種方式。它的發展有兩個原因：

1. 60 年代的計算機體積龐大且固定不動，為了利用存儲在其它地方的計算機信息，人們必須通過傳統郵政系統發送計算機磁帶；
2. 另一個催化劑是蘇聯於 1957 年 10 月 4 日發射人造衛星 Sputnik，促使國防部考慮即使在核攻擊後仍能傳播信息的方式，因此發展了阿帕網（ARPANET，Advanced Research Projects Agency Network，高級研究計劃署網絡）。

阿帕網雖然非常成功，但其成員僅限於某些與國防部有合同的學術和研究組織，因此創建其它網絡來提供信息共享是無可避免的……。

開始時各計算機網絡並沒有一種標準的方式來相互通信。科技學家終於在 1983 年 1 月 1 日建立了「傳輸控制協議／互聯網協議」（TCP／IP）的一新通信協議，使不同網絡上的不同類型計算機終於可以相互「交談」，現在的互聯網於焉誕生，因此當天被認為是互聯網的官方生日。阿帕網和國防數據網（Defense Data Network）後來也正式改用 TCP／IP標準，因此所有網絡現在都可以通過一種通用語言連接起來。

1989 年 11 月，第一個提供商業互聯網服務（ISP, internet service provider）公司 The World 在美國出現。儘管當時電話撥號連接只能以每秒 5 萬 6 千位元的慢得令人痛苦的速度下載^[3]，與現在的所謂寬帶（broadband）之至少 2500 萬位元的速度相比，真是小巫見大巫，但在兩年就產生了廣泛的消費者基礎。1991 年，美國國家科學基金會（NSF）看到該公司打開了這似乎再也關閉不了的閘門，終於解除了對商業 ISP 的禁令。

1989 年，為了滿足世界各地大學和研究所的科學家對自動化信息共享的需求，英國計算機學家伯納斯－李（Tim Berners-Lee）爵士在瑞士歐洲核子研究中心（CERN）提出了萬維網（WWW, World Wide Web）的構想：在互聯網上建立一種可以透過「超文本鏈接」（hyperlink）將文檔連接到其它文檔的信息系統，使用戶能夠從一個文檔移到另一個文檔來搜索信息。

伯納斯－李 1990 年底成功地展示了包括 WWW 瀏覽器和 HTTP 服務器的系統，於 1991 年 1 月開始提供給其它研究機構。1991 年 8 月 23 日向公眾發布後，兩年內出現了 50 個網站。現在全世界的網站已經高達 20 億個！

1994 年 10 月 13 日第一款「商業化」網絡瀏覽器 Netscape 問世，四個月內即佔據了四分之三的瀏覽器市場上；配合了個人電腦「所見即所得」的快速發展，上網已漸成為全民運動。2000 年代初期所發展出在一條電話線中可以同時負載電話和互聯網之技術^[4]，更為互聯網注入了新的活力，使用戶可以同時上網和打電話，提供了可以「永遠在線」的互聯網服務。

離開學校或研究機構後，互聯網、萬維網、網絡瀏覽器、谷歌搜索引擎便成了是筆者寫作時尋求資料的必要工具。例如筆者在 2005 年寫《量子的故事》第二版時，如果不是它們的幫助，根本是不可能的工作！而現在寫這篇文章也是因為它們在陪伴著筆者才能快速完成的。

還有，筆者的所有經濟活動都已經是「無紙」（paperless）化了：水、電公司以及銀行等用電子郵件（見後）寄賬單後，自動提款；退休金、社會福利金每月自動入賬；銀行間可以隨時互相轉賬；……；因此可以整年不上銀行，也可以在遙遠的區域銀行開利息比較高的戶頭。股票的交易更是不可同日而語：以前根本看不到股票的瞬間動盪，買賣股票必須打電話給券商下單；現在都是瞬間個人操作！

電子郵件

早期的電腦使用者只能在同一台電腦裡留言。1971 年，麻省理工學院畢業生湯姆林森（Ray Tomlinson）在阿帕網工作時想出了創建一個使用 @ 符號的程序，使用戶能夠在阿帕網系統中的電腦間互發送消息。

沒過多久就有人找到了使用電子郵件賺錢的方法。1978 年，圖雷克（Gary Thurek）為當時 IBM 大型電腦勁敵 DEC（Digital Equipment Corporation）向數百名阿帕網用戶發送電子郵件推銷一款新產品，聲稱為該公司帶來了 1300 萬美元的銷售額，並為自己贏得了「垃圾郵件之父」的美名。 

1982 年，「簡單郵件傳輸協議」（SMTP）標準化了郵件服務器發送和接收消息的方式。其它協議如互聯網「消息訪問協議」（IMAP）和「郵局協議」（POP），相繼在 80 年代中期出現。1993 年，美國兩家大商業互聯網服務商（AOL 和 Delphi）將他們的電子郵件系統連接到互聯網，使用戶能夠利用這種簡單快捷的通信方式。1996 年，微軟 Hotmail 成為第一個完全基於互聯網的免費電子郵件服務；一年後，微軟發布了預裝在 Windows 中的電子郵件程序。

現在的電子郵件當然已經不再只是當初之文字的傳送而已：圖片、網站連接、語音等等都可以透過電子郵件瞬間傳送到地球的另一方；真不敢想像當初一篇文章寄到台灣後、至少兩個禮拜才能收到回音的日子是怎麼過的？！

2012 年，湯姆林森在專門討論技術如何改變廣大群眾未來生活的「The Verge」網站裡謂：「我看到電子郵件的使用方式大體上與我預想的完全一致」。

智能手機

手機（cell phone）和車載電話（car phone）早就存在，但當時只能用來打電話（因為少見及昂貴，擁有它們事實上是一種身份的代表）。80 年代初手機網絡開始出現後，手機便慢慢取代家用電話成為無線便攜式電話。1999 年，加拿大「動態研究」（Research In Motion）公司推出可以傳接電子郵件的黑莓（BlackBerry）手機；2002 年進一步推出了一款「允許用戶管理他們所有的業務通信和信息、永遠在線、永遠連接的時尚……無線手持設備」的智能手機後，黑莓手機迅速成為商務人士必備的生活工具。

2005 年 7 月，谷歌收購移動操作系統「安卓」（Android）。蘋果電腦公司於 2007 年元月推出具有應用程序功能和突破性互聯網通信工具的結合體手機 iPhone；緊接著， 台灣宏達國際電子股份有限公司於 2008 年 9 月推出第一款商用安卓操作系統的智能手機。

2010，谷歌當時的企業發展副總裁勞維（David Lawee）回憶說這是谷歌「有史以來最好的交易」。誠然也！現今，安卓及蘋果手機操作系統（iOS）幾乎已經控制了整個智能手機市場。

現在的手機已經不再只是打電話的工具，而是將巨大的計算能力置於我們的掌中，帶領廣大的群眾進入了掌上個人電腦領域，徹底地完全改變了我們的日常生活方式！

人工智能

前面提到「文件處理軟體」是筆者日常生活中不可或缺的一部分！但真正讓筆者丟掉紙張、鉛筆、和橡皮擦的並不是它，而是谷歌的「語音轉文字軟體」。說來慚愧，筆者以前國文沒學好，不會注音符號；因此雖然有「文件處理軟體」，筆者還是沒有辦法輸入中文。

因此曾有一段時間「威脅」《科學月刊》，謂如果不找人幫打字，那就不寫了。筆者當然心知肚明，隨著科普文章的作者越來越多，這「威脅」遲早會不管用的，因此很早就想用「語音轉文字軟體」。但早期的「語音轉文字軟體」似乎聽不太懂筆者的台灣國語，錯誤百出，因此只能心有餘而力不足的感嘆而已。

「語音轉文字軟體」所使用的思考方式不是寫傳統軟體的邏輯，而是「人工智能」（artificial intelligence）的運用。但中文「童因志泰掇」，因此人工智能必須比較「聰明」，相對地發展也比較慢。但今日的中文「語音轉文字軟體」已非昔比；如果沒有它，筆者在中文文章寫作以及通訊上，不是丟不了紙筆，便還是一位只能用英文的「假外國人」！

今天的「人工智能」不但是能支持語音轉文字的智能設備、還會與你下棋、幫你開車！事實上當然不止如此：如前面所說的，還可以隨時回答你的歷史與地理之無知！你想知道現在的高中生如何做數學作業嗎？只要將問題用智能手機照相下來，就可以立即得到答案！不懂中文的外孫女有一天突然用中文發簡訊給筆者問：「為什麼需要學第 2 種外國語呢？」

去年 11 月 30 日美國舊金山 OpenAI 公司提供了一款免費的人工智能軟體 ChatGPT，它不但可以回答你任何問題、跟你聊天，還可以快速（以秒計）幫你寫散文、詩歌、文章。這不但立即引起整個教育界的震撼，也成為報章雜誌熱門討論的話題！過年後，不少公立高中學校便迫不及待地宣布禁止裝置及使用。

斯坦福大學教育學助理教授萊文（Sarah Levin）說：「如果你要它（對一些流行小說）進行文學分析，它會做得很好，幫你寫一篇會讓許多老師很高興、希望自己的學生都能夠寫出來的 B+ 文章！」寫一篇散文是美國大學「入學考試」中非常重要的一個評估標準，不知道他們以後將如何如何處理這一問題？

斯坦福大學「科技工數」（STEM）教學與學習實驗室的負責人李（Victor Lee）也說：「從技術層面來看，就像谷歌超越所有的網路搜索引擎，或 Netflix 改變了人們對流媒體內容的期望一樣，它（ChatGPT）將沖擊（整個）教育系統。……我們正處於一個新時代。」

這到底是好是壞？ ChatGPT 回答說：「在校使用我或其他語言模型可以成為加強教育的寶貴工具；但重要的是要謹慎對待這項技術，並確保以有利於學生學習的方式使用我」。

結論

因為筆者覺得很有道理，在這裡我們就用被誤傳是愛因斯坦所說的話來結束吧：「我害怕技術與我們的人性重疊的那一天，世界上只會有一代白痴」^[5]。看來那一天已經離我們不遠了！？

在此先警告讀者：或許筆者下篇文章已經不是自己寫的了^[6]！

註釋

1. 這兩項技術（鼠標和「所見即所得」）都不是蘋果電腦公司的創見，市場上均早已有之。SRI International 的 Douglas Engelbart 於 1960 年代初開始開發鼠標；鼠標控制計算機系統的第一次公開演示是 1968 年。因其對後來使用個人電腦的重要性發展，該次演示被稱為「所有演示之母」（the mother of all demos）。到 1972 年，從 Engelbert 得來的靈感，隔鄰 Xerox 公司的研究單位 PARC 之圖形用戶界面技術已經發展到可以支持第一個 WYSIWYG 編輯器的程度；1974 年，Butler Lampson、Charles Simonyi、及其團隊推出了世界上第一個所見即所得的文檔處理程序 Bravo。
2. IBM 一直不看好個人電腦，也害怕個人電腦侵蝕了大型電腦的利潤，因此對個人電腦的發展一直採取消極的態度，所以將操作系統的發展工作交給了微軟。
3. 可以看到一個接一個的英文字母在螢幕上出現。
4. 在這之前，人們無法同時打電話和瀏覽互聯網，為了避免家庭爭執，許多家庭（包括筆者）均被強迫裝上兩條電話線。
5. 愛因斯坦：「我們的技術已經超越了我們的人性，這一點已經變得非常明顯。」
6. 事實上現在人工智慧的最大問題是：還沒辦法個性化！所以是寫不出這句話來了。

延伸閱讀：
「網路安全技術與比特幣」（科學月刊 2018 年 6 月號），轉載於「財團法人善科教育基金會」的網站。

1983年的今天，賓州理海大學（Lehigh University）的電腦安全研討會上，剛從南加大拿到博士學位的柯恩（Fred Cohen, 1956－　）向台下聽眾展示手上的磁碟片。他向大家解釋裏頭有自己所寫的一段小程式，它隱藏在一支合法的Unix程式之中。接著他將磁碟片插入台上的迪吉多電腦主機VAX-11/750，五分鐘之內即取得系統的控制權。

柯恩告訴大家這種小程式叫「電腦病毒」，因為它可以感染電腦，複製自己，並且散佈到其它電腦。柯恩又做了四次試驗，證明電腦病毒可以繞過當時的各種安全機制，平均不到半小時就成功取得控制權。

這是人們第一次目睹電腦病毒的強大威力與潛在威脅，電腦病毒這個名詞也自此成為此類程式的統稱。事實上，柯恩在幾個月前的博士論文就描述了這一切，正是他的指導教授阿德曼（Leonard M. Adleman, RSA加密法的三位發明人之一）建議他使用病毒這個詞。

不過若不考慮危害性，更早之前就有自我複製並散佈到其它電腦的實例了。1971年，參與建置ARPANET（internet的前身）的BBN技術公司為了測試，由程式設計師湯瑪斯（Bob Thomas）寫了支程式，感染網路上的迪吉多PDP-10電腦，在螢幕上顯示「我是偷窺者，有本事來抓我！」（I’m the creeper, catch me if you can!）。

之後再由另一位程式設計師湯姆林森（Raymond Tomlinson）放了另一隻叫「收割者」（Reaper）的類似病毒，但它的作用是找到「偷窺者」病毒，將它刪除；因此「收割者」算是第一個解毒程式。順帶一提，正是湯姆林森制定電子郵件在網路上的傳送方式，「個人帳號@電腦主機」就是由他制定的。

以個人電腦而言，最早的病毒出現在1982年，一位15歲的高中生Rich Skrenta寫了個名叫「麋鹿複製者」（Elk Cloner）的程式，隱身在遊戲程式中，只要曾用這張磁碟片開機，病毒就會常駐在電腦的記憶體中，繼續感染之後插到這台電腦的磁碟片，因此散佈到周遭朋友的Apple II個人電腦。與「偷窺者」一樣，「麋鹿複製者」只會跑出一段打油詩，沒有其他危害。

隨著電腦數量不斷成長，電腦病毒也越來越猖獗，危險性也越來越高。而且正如柯恩當年預言的，並沒有方法可以完全阻擋病毒；在現今網路盛行的時代，更是防不勝防，或許你我的電腦中早已潛伏著電腦病毒，只是我們一直沒有察覺哪！

本文同時收錄於《科學史上的今天：歷史的瞬間，改變世界的起點》，由究竟出版社出版。