【Gene思書齋】學習樂觀地樂觀學習

本文由 高柏科技 合作，泛科學撰文

林唯耕剛回台灣任教時，曾在清華大學的實驗室裡用一立方公分的「氨」做實驗。沒想到氨氣意外洩漏，那股刺鼻的氣味瞬間瀰漫整棟大樓，引來眾多師生抗議。

「從此以後，我再也不敢在實驗室裡用氨了。」他在《思想實驗室》的訪談中，帶著笑意回憶這段往事。

這段插曲聽來像是一則工程師的寓言：在理論模型中，氨是太空熱控系統的理想介質；但在現實的辦公大樓裡，它首先是逼人逃竄的臭味。公式本身沒有錯，但現實世界永遠比公式更複雜——它包含了人、成本、風險，以及必須為後果負責的工程師。

高柏科技技術專家、清華大學榮譽退休教授林唯耕 ，曾任職於美國 OAO 工程部熱流組，深耕電子構裝散熱與熱管技術多年。隨著 AI 浪潮席捲全球，他鑽研一輩子的老問題再次被推向科技產業的核心：當晶片運算速度無止境攀升，那股伴隨而生的熱，究竟該往哪裡去？

熱不會讀新品發表會

科技巨頭在發表會上熱衷於談論大型語言模型、GPU 規格與驚人的算力。這些詞彙在投影片上光鮮亮麗，彷彿進步毫無邊界。然而，每一次數位運算都紮實地發生在實體晶片上。晶片會發熱、材料會疲勞老化，一旦設備過熱，系統便會降頻保護。在物理現實面前，再動聽的發表會敘事也必須低頭。

回顧個人電腦發展早期，晶片幾乎不需專屬散熱元件。隨後，鋁製鰭片、風扇、熱管到均溫板逐一登場。這段歷程常被視為技術升級，其實更像是對空間的極限勒索：晶片功率翻倍，發熱源的面積卻沒變大，機箱空間也不可能無限擴張。

林唯耕指出，散熱設計的核心只有三要素：功率、熱源面積與空間限制。他舉例，在標準的 1U 機箱中，若發熱面積約為三十乘三十毫米，氣冷系統在達到八百瓦時就會面臨瓶頸。這並非固定的物理常數，而是取決於空間、面積與氣流的動態平衡。最現實的代價在於，風扇轉速提升的背後，是噪音、電力損耗與空間占用。

因此，「液冷技術」的興起並非單純為了追求酷炫，而是算力密度提升後的必然選擇。它能更精準地帶走晶片廢熱，卻也將新的挑戰帶入機房：漏液風險、流道堵塞、材料相容性，以及維運時的難度。工程的進步，本質上鮮少是徹底消滅問題，更多時候是選擇一組「比較值得承擔」的新問題。

太空教他的，不是把答案搬回地面

太空熱控工程之所以迷人，是因為它剝奪了地球上最常見的散熱工具。在真空宇宙中，沒有空氣能讓風扇製造對流；受光面溫度破百度，陰影處卻極度嚴寒。工程師必須純粹仰賴熱傳導、熱輻射，以及熱管與環路型熱管（LHP）來搬移熱能。

熱管運作的關鍵在於「相變」——液體蒸發時吸收大量潛熱，冷凝後重回循環。林唯耕比較了銅與水的熱傳導能力：在他設定的特定條件下，實心銅塊約能傳導 120 瓦的熱能；但若每秒有一立方公分的水發生蒸發相變，移熱量可瞬間拉升至 2.4 千瓦（kW）。他強調「每秒」的觀念，因為散熱談的是動態流動速率，而非靜態的冷卻魔法。

儘管如此，太空科技並不能直接套用到地面。太空元件因考量重量、功耗與維修難度，偏好無馬達幫浦的被動式設計；但地面 AI 伺服器面臨更高的熱負載與環境溫度，往往仍需幫浦驅動流量。當年那場「氨氣洩漏」事故正是最好的提醒：技術是否「先進」，與它是否「適合」當下的場景，始終是兩回事。

好論文，為什麼仍可能造不出好產品

學術研究致力於證明「可行性」，而工業現場則要求「可重複性」——不僅要能運作，還得確保每台出廠的設備都不漏水。林唯耕將此定義為「從 0 到 1」與「從 1 到 100」的差別。後者涉及良率、成本、公差與客戶信任。論文中那次最完美的實驗數據，在產線上往往未必管用。

他從不避談失敗。在高柏科技早期與學界合作時，也曾遇過實驗數據無法複製，或研究方向偏離產業需求。這未必是雙方努力不夠，而是彼此對「成功」的標準不同。為了解決這道鴻溝，高柏科技推動「柏苗啟航創新培育計畫」，每年投入逾千萬資金與成大、中山、台科大等校合作，並指派專業人才在過程中持續微調、校正，確保研發貼近產線現實。

他分享了近期一項液冷工質校正專案。團隊使用非侵入式的超音波流量計進行觀測，但由於儀器預設以「水」校正，換成其他化學流體後讀數便出現誤差。最初嘗試用幫浦壓差推算，卻發現缺乏重複性，數據甚至推導出不合理的蒸發率。最後團隊回歸基本面，改用秤重法搭配能量平衡進行交叉驗證，才讓數據成功收斂。

這個故事真正的價值不在於「產學雙贏」的口號，而在於那段不夠優雅的挫折：假設失效、數據混亂、方法砍掉重練。也正是在這種時刻，企業需要的不只是會算數的人才，而是能洞察研究何時「走鐘」，並有權力喊停、要求重來的關鍵決策者。

林唯耕坦言，過去在校園裡總認為「技術第一、成本第二」，進入商界後才驚覺行銷與信任關係往往才是關鍵。這番話雖然不如科技突破那樣動聽，卻是產品能否進入市場的殘酷真相。再卓越的散熱設計，若無法穩定生產或贏得客戶信任，也僅止於一份精美的報告。

AI 會給答案，誰來負責出貨？

訪談尾聲，主持人國威提出了一個時代難題：假設 AI 能在彈指間生成散熱架構、材料配方與流道設計，企業該選擇全面擁抱 AI 的速度，還是保留緩慢但穩定的工程驗證，以規避潛在的失效風險？

林唯耕拒絕落入二選一的框架。他的觀點是：兩者並存。AI 擅長處理資訊、生成草案；但工程師仍須實作原型，進行嚴苛的性能與可靠度測試，最終由人決定是否出貨。這並非盲目崇拜人類直覺，而是基於一項事實：AI 的資料庫裡，通常沒記載下一次「意外洩漏」或「材料疲勞」的細節，且模型永遠無法為量產結果擔負法律與商業責任。

在 AI 時代，最稀缺的未必是熟練下指令（Prompt）的人，而是具備這種能力的人：能預判答案可能在哪裡出錯、能設計實驗將問題「逼」出來，並且願意為最終的量產品質負起責任。

大眾習慣將雲端想像成輕盈、無重量的空間。但現實中，雲端是由龐大的機房架構而成，裡面裝滿了晶片、管線、泵浦與冷卻液。虛擬算力的每一次擴張，都會在實體世界留下發熱的足跡。散熱工程師的價值，就是不讓這筆物理帳單，被埋沒在光鮮亮麗的投影片背後。

我們正在逐步瞭解語言學習策略如何改善腦中的聲音處理過程。

以聲音來強化語言能力

如果，我們能在孩子蹣跚學步時，就藉由瞭解他們的聽覺神經系統來預測他們七歲時的閱讀能力，那麼我們就能預先採取行動，避免負面結果發生。

海德公園日校所使用的輔助性聽覺裝置是其中一種方法，普羅維登斯採用的穿戴式計字科技產品是另一種，默澤尼克和塔拉爾開發的聽覺訓練遊戲，以及貝納西奇研發的寶寶玩具則是提供了額外的有效途徑。

對聲音和語言之間的關係有更多瞭解之後，我們就能找出更好的方法幫助孩子發展語言能力，幫助我們可以聽得更好的科技正在蓬勃發展。

我希望看見它們成為主流，而非僅限於像海德公園日校這樣的少數地方。我有位學生是語言障礙人士，我在教學時會戴上有如項鍊的麥克風，而她所戴的輔助性聽覺裝置可以接收來自麥克風的訊號。

某天下課後，我跟她交換裝置，結果令我印象深刻：她站在演講廳的另一頭說話時，我可以清楚聽見她的聲音。我能想像，在嘈雜的環境中每個人都能因這項科技而受惠，如果可以發展出更強的語言能力對每個人都有幫助。

聽覺、閱讀、有聲書

身為一個對聲音有著各種琢磨的人，我想知道體驗聲音的新方式會對我們的聽覺神經系統產生什麼影響。我之前曾提過，我結束一天的方式大部分是由我先生唸書給我聽；但我沒有提到的是，我也會聽有聲書。這對我的聲音意識會有什麼影響？我的閱讀、說話和思考方式會有什麼變化？就理解和記憶的層面而言，聽文本和讀文本的效果似乎相差不遠。

有時候，用聽的效果可能更好。

我就發現莎士比亞筆下那些古文，比起閱讀，用聽的更能讓我理解；演員在聲音中加入諷刺、幽默或其他線索，可以幫助我們對所聽到的內容有更全面的理解。

大聲朗讀也可以提升你對所讀內容的記憶程度，我認為人類的天性更傾向於透過聲音來理解並記憶語言，而不是透過文本；因為在我們開始讀跟寫之前，聽覺是幾百萬年就演化出來的能力。

有聲書擴大了我們可以閱讀的環境，聽有聲書時我會戴上耳塞式耳機，一方面聆聽內容，一方面同時隔絕了我在烹飪（滋滋作響的洋蔥）、健身或搭火車時的背景噪音。

我期待進一步探究聽文本和讀文本的生物學基礎，以及個體之間的差異；我想要知道聆聽有聲書會對聲音意識的演化產生何種影響。

——本文摘自《大腦這樣「聽」：大腦如何處理聲音，並影響你對世界的認識》，2022 年 12 月，天下文化出版，未經同意請勿轉載。

我們的腦中並沒有專門處理閱讀相關行為的神經中樞。

閱讀並非與生俱來

研究失讀症的學者沃爾夫（Maryanne Wolf）曾寫道：「閱讀從來就不是人類與生俱來的能力。」人類開始閱讀的時間不過短短幾千年，生物演化的速度沒有這麼快。也許，在很久很久以後，我們的後代腦中會有處理閱讀的神經中樞，但據我所知，二十一世紀的人類腦中沒有^[1]。

但是我們確實會閱讀，這其實是借用了其他腦區來完成閱讀任務，尤其是借用了聽覺神經系統，視覺神經系統當然也跟閱讀有關，但跟聽覺有關的腦區（包括掌管說話和理解口語的腦區）發揮了極大的作用。

常有人問我：「聲音跟閱讀有什麼關係？」聲音和閱讀之間的關聯並非顯而易見。

我們通常都是安靜地、無聲地閱讀，但聲音是語言的根本，而語言是閱讀的根本；透過大聲朗讀可以明確建立聲音和其書寫方式的關聯。學習閱讀時，我們必須在語言的聲音以及用來表示它們的字母之間建立連結；閱讀能力差的讀者在處理聲音時會遭遇困難^[2]，而聽覺處理是他們在面對閱讀時最大的挑戰之一。

聽覺與語言

語言學習有賴我們辨別不同聲音模式的能力，聽到一個句子時，我們很自然地知道字跟字之間的斷點在哪裡，下一個字的起點在哪裡；但從聲學的角度來看，字與字之間並沒有明顯的間隙。

音素（phoneme）融入音節（syllable）之中，音節又融入字詞（word）之中，如此一來，字詞之間無聲的間隔不見得會比連續語言中單一個字詞裡的無聲間隔（譯注：指單一字詞中音節與音節之間的間隔）來得長（通常更短）。

不過，有些線索可以幫助我們，舉例來說，在英語中很少出現「mt」這樣字母／聲音的組合，所以，聽到一段包含「Sam took」在內的語句時，我們直覺地知道這並不是一個新字「samtook」。

我們在很小的時候——兩天大的時候！——就學會了這些跟英語有關的技巧。威斯康辛大學的教授薩弗蘭（Jenny Saffran）發現八個月大的嬰兒在接觸一種虛構的語言僅僅兩分鐘後，就學會了其中的聲音規則。

在神經處理聲音的過程中，可以很明顯地看出神經系統得以學會辨識特定的聲音型態（pattern learning）。Brainvolts 的研究生史苟（Erika Skoe）發現，一旦受試者對虛構語言所蘊含的聲音型態感到熟悉，神經系統便會加強對泛音的處理。同樣地，當一個語言的音節在規律的序列中出現，而不是隨機出現在一串不同的音節當中時，泛音的處理也會受到強化。

然而，有語言障礙的兒童無法學會擷取這些隱含在語言中的規則，類似的情況也發生在聽力損失的兒童身上，他們面對需要辨識語言中特定聲音型態相關的語言任務會有困難；此外，自閉兒在接觸這類人工語言時，腦中活動會出現與一般人不同的獨特模式。

另一方面，雙語及音樂訓練則可以強化對聲音中特定型態的處理。

註解

1. 西元前四世紀的人腦中也沒有處理閱讀行為的神經中樞，當時柏拉圖對印刷術抱持懷疑態度，他擔心這會妨礙記憶：「如果人們學會了這個（指文字符號的書寫），就會在靈魂中植入健忘，他們將停止鍛鍊記憶，因為他們將依賴書面文字，不再從自身內在召喚記憶，而是靠外在的符號。」
2. 閱讀跟視覺有關（或觸覺，如點字印刷），這一點無庸置疑。造成讀寫障礙的原因，在視覺上主要是對動作、時間變化訊息的掌握有缺陷，而不是顏色或空間感知出了問題。讀寫障礙人士比一般人更容易發生眼睛疲勞或視覺扭曲的問題。然而，儘管閱讀和視覺有明顯的關聯，但聲音處理似乎跟閱讀有更大的關係。

——本文摘自《大腦這樣「聽」：大腦如何處理聲音，並影響你對世界的認識》，2022 年 12 月，天下文化出版，未經同意請勿轉載。