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矽靈真的好壞壞嗎?關於矽靈的保養迷思

活躍星系核_96
・2018/01/24 ・3158字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 511 ・六年級

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  • 文/Serrina Lin
    嗨!我是 Serrina!來自台灣的旅美科學家。專精於保養品配方研發與產品開發 為許多知名品牌量身打造配方以及擔任配方諮詢顧問。歡迎追蹤 Serrina Lin 的個人 網頁 與 臉書

矽靈是什麼呢?

首先,我們要認識到底什麼是矽靈呢?矽靈,稱為聚矽氧烷,亦稱矽酮或矽油,英文稱為 Silicone。是一種合成聚合物,由矽、氧主鏈 [-R2SiO-]n 和其他有機官能基所組成。當化學結構式中的 R 由不同的官能基組成時,就會延伸出不同的化合物,所以矽靈其實是一個家族的統稱。在保養化妝品與洗髮潤髮用品中常見的這一類化合物,英文的字尾通常會有 -cone 或者 -siloxane,例如:Dimethicone、 Cyclomethicone、Cyclopentasiloxane、Cyclohexasiloxane,等等的都是屬於矽靈家族的化合物。

矽靈的化學結構。 圖/wikimedia

我知道說到這裡,這麼多英文化學名,大家都已經看得霧煞煞了。之所以會提出這些英文原名的原因是,由於英文名字相近,坊間常把「 矽靈 」與天然元素「 矽 」搞混了。矽靈(Silicone)和矽(Silicon)是不一樣的,矽是一種天然元素,非化合物,多用於半導體與工業配件中。[註1]

依照目前國際間的科學研究,包含歐盟、美國以及日本等國,尚未發現矽靈對人體有危害性,也未發現矽靈會直接引起皮膚刺激、導致癌症、造成落髮等等的問題。因此在現行法規下,矽靈並未禁止使用於保養化妝品或洗髮潤髮品。

保養化妝品中的矽靈

矽靈的特性具防水性、潤滑力、光澤等等,雖然其本身並不具有任何滋養作用,但可以增加產品的防水性、柔軟、光澤,以及改善質地與觸感。所以經常被使用於保養品與化妝品中,例如:保濕乳液、晚安面膜、防曬、粉底、唇膏等等。

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矽靈本身並不具有任何滋養作用,但可以增加產品的防水性、柔軟、光澤,以及改善質地與觸感,所以經常被使用於保養品與化妝品中。 圖/By_Alicja_ @Pixabay

由於矽靈的上述特性可以在皮膚上形成一層保護膜,防止皮膚水分至表皮蒸發,降低皮膚的「經皮水分散失」(TEWL:Transepidermal Water Loss),達到皮膚鎖水的功效,很適合用來預防或改善因乾燥而受損的肌膚。如果你的皮膚是偏乾性膚質,生活環境是在歐美這種乾燥型氣候的國家,就很適合使用含有矽靈成分的產品。相對的,如果你是屬於油性膚質,基本上矽靈就沒辦法帶給你太多好處,也就不需要特地挑選含矽靈成分的產品。

要如何知道自己的皮膚狀況適不適合使用含矽靈的產品呢?給大家一個小秘訣,當你使用含有高比例矽靈成分的產品時(如:晚安面膜),你的皮膚往往會感覺到有一層好像洗不掉的薄膜,那就是矽靈提供給產品的觸感。如果那層薄膜給你的感覺是皮膚很有負擔、且不能呼吸,那就不建議你使用含矽靈的產品 ; 但是,如果你的皮膚不覺得負擔,反而有改善皮膚乾裂的現象,代表現階段你的皮膚過於乾燥,需要多使用具鎖水功能的產品。

矽靈也很常使用於藥品級的傷疤產品( Scar Treatments)中。當皮膚有割傷、創傷時,表皮的防禦保護功能受損,皮膚的經皮水分散失快速提高,這個時候皮膚需要一層保護膜以防止水分快速的流失,而矽靈就可以提供此作用。貼心的小提醒,嚴重的皮膚創傷,要如何使用傷疤產品,建議都要詢問過自己的醫師以及藥房的藥師,才會安全喔![註2]

洗髮潤髮用品中的矽靈

矽靈除了上述提到使用在保養化妝品中的特性外,還有具抗靜電力與高耐熱性,也因次很常使用於潤髮乳的配方中。

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當我們洗髮後,頭髮的毛麟片間的油脂會被洗掉,此時的毛麟片會呈現打開的狀態,加上洗髮精的酸鹼度偏高(多使用陰離子界面活性劑 ),會使毛髮呈現負電的狀態,一堆帶負電互斥的毛髮與互相摩擦的毛麟片,就會出現毛躁且不服貼的頭髮。

矽靈的表面張力低,且具有好的潤滑力,可以在頭髮上形成一層很薄的保護膜,讓洗髮後不平整的毛麟片變得光滑柔順,但不油膩。同時它具有抗靜電的效果,可以讓頭髮柔順好整理。另外,它的高耐熱性,可以保護吹髮時的高溫可能會造成頭髮的傷害。

矽靈的抗靜電效果,可以讓頭髮柔順好整理。而它的高耐熱性,可以保護吹髮時的高溫可能會造成頭髮的傷害。 圖/By RyanMcGuire @Pixabay

矽靈在潤髮乳中有這麼多功效,那為什麼會成為大家所擔心的成分呢?原因是當廠商開始推出雙效 (洗髮、潤髮)合一的洗髮精時,就開始有人提出質疑,認為雙效合一洗髮精中的矽靈會無法洗淨,殘留在頭皮上,造成落髮或頭皮發炎等問題。但這些指稱,在科學檢驗與文獻依據上其實是相當薄弱的,大多屬商業競爭的手法。

目前各項研究,以及台灣衛生福利部藥物食品安全週報第 611 期 中,臺大醫院皮膚科蔡呈芳醫師指出:

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以含有矽靈洗劑洗頭後,雖有部分矽靈附著頭髮,但在使用約 5 次後其附著量就會達到平衡;而只要使用 1 次不含潤絲成分的一般洗劑清潔,大部分矽靈成分就可被清除。而頭皮發炎更可能是因為洗劑過於溫和,無法有效洗淨,並非矽靈引起。矽靈成分本身對頭皮的保濕力並不明顯,再加上矽靈無法為皮屑芽孢菌所使用,因此尚無引起脂漏性皮膚炎的科學依據。

由此可見,造成頭皮的許多問題,並不是因為矽靈的關係,關鍵在於「你是否有清潔乾淨你的頭皮」。不含矽靈或有加矽靈的洗髮用品,並沒有誰好或誰壞的問題,要回歸到個人護髮需求來做選擇。

如果你是因長髮導致髮梢油脂不夠而乾燥、或因為吹、燙、染等原因造成毛麟片受損的人,使用含有矽靈的洗髮潤髮產品是合理且安全的。至於,對於原本就是容易出油的油性髮質的人,含矽靈成分的洗髮潤髮產品,會顯得油膩不適。選擇適合自己的產品,並做正確且有效的清潔是很重要的,這才是擁有健康頭皮與亮澤秀髮的關鍵。

source:Licya @ Pixabay

矽靈 Q&A

Q 1:矽靈就是 Dimethicone 嗎?當產品說沒有矽靈是指沒加 Dimethicone 嗎?

A 1:矽靈(Silicone)是所有聚矽氧烷化合物的家族總稱,所以你並不會在產品的成分表上面看到矽靈(Silicone)這個名字,而 Dimethicone 是矽靈家族裡很常被使用於產品配方中的化合物之一。

由於很多消費者、甚至很多產商都只認識 Dimethicone,認為 Dimethicone 就等於矽靈。因此許多產商會宣稱沒有加矽靈在自己的產品裡,但其實他們只是沒有加入 Dimethicone 在配方裡,在產品成分表上面仍可以發現其他的矽靈化合物。這種銷售方法很容易讓有矽靈迷思的消費者買單,但卻是個不良的示範。

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Q 2:矽靈會進入皮膚裡而造成刺激嗎?

A 2:就如同文章前面所述,矽靈是聚合物,分子量大,無法進入人體皮膚裡被吸收,只能在皮膚表面形成一層保護膜。目前國際間的科學研究,也未發現矽靈會對皮膚造成刺激性。另一方面,矽靈並不具有任何營養價值,其主要功能是形成一保護膜,降低皮膚的經皮水分散失,提供皮膚鎖水與保護的功效。

Q 3:矽靈會對環境造成傷害嗎?

A 3:根據 台灣衛生福利部藥物食品安全週報第 611 期 報導中,單純的矽靈,是安全的,也不會破壞自然環境:

根據北美洲1994年開始執行的「矽靈對於環境、健康及安全的之監測」,大致上證實矽靈對環境及健康的影響,是來自其生產中殘留的不純物而非矽靈本身。目前關於矽靈成分的使用,尚未發現有其對人體有明顯危害性,且國際間,包含歐盟,美國及日本等國的管理規範,亦均未禁止使用於化粧品中。

圖/By itanapunyo @Pixabay

備註

  1. 補充一個題外話,因為天然元素「 矽 Silicon 」的關係,在電腦與電子半導體行業蓬勃的城市 – 矽谷才會被取名叫作 Silicon Valley,而不是 Silicone Valley 喔。
  2. 筆者之前有為傷疤產品做了一個專利的配方,大家有興趣可以參考:Patent Number US 9,226,890 Polysilicone Base for Scar Treatment ( Issued on January 5, 2016 )[1]。

參考資料

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  1. Patent Number US 9,226,890 Polysilicone Base for Scar Treatment ( Issued
    on January 5, 2016 )
  2. 台灣衛生福利部藥物食品安全週報第 611 期
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活躍星系核_96
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活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia

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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。
文章難易度

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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。