動物方城市實境秀：野生動物在城市過著怎樣的生活？──《知識大圖解》

• 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。

狐狸的育幼行為

對於生物來說，離開親代的意義是什麼？

放手讓子代獨當一面的意義又是什麼？

肉食性動物的親子分離是很絕情的，下面要介紹的例子是狐狸。

狐狸是很重感情的動物。

童話故事中的狐狸總是給人狡猾的印象，不過實際上狐狸家族之間的情誼相當牢固。

狐狸採一夫一妻制，雄性也會參與育幼，由夫妻一起照顧小孩。

母狐狸會躲在挖得很深的巢穴中待產，雄狐狸則會勤奮地替在巢穴中的雌狐狸覓食。即便小孩出生了，雄狐也不能進洞裡。據說曾有人觀察到在巢穴附近坐立難安的雄狐，好像很想見見自己的小孩，讓人不覺莞爾。

狐狸媽媽生產完之後，雄狐狸要持續替牠送食物。

狐狸以老鼠或兔子為食，覓食對牠們而言並不容易。就算生活在食物豐富的里山環境（編按：里山指環繞村落的山林和草原，經人類適當耕耘，可提供動植物多樣性的棲地），也需要一平方公里的領地。若是在食物匱乏的地方，領地可能要五十平方公里。為了家人，狐狸爸爸必須在遼闊的領地間徘徊覓食。

況且老鼠與野兔相當敏捷，獵捕起來並不容易。狐狸需要高超的狩獵技巧。

牠們的基本狩獵方式是跳躍，畢竟以追捕的方式捉老鼠與野兔有一定難度，因此狐狸選擇靜悄悄靠近，再一口氣跳高，由上往下攻擊獵物。

牠們還有一種特殊的狩獵方式，稱作「誘捕」（charming）。鎖定獵物的狐狸會維持著一個不會讓獵物溜走的距離，然後狀似痛苦地不斷打滾，老鼠和兔子看到狐狸的模樣心生好奇，就會忘記要逃命。此時狐狸一邊劇烈扭動、一邊慢慢靠近，趁獵物不注意的時候偷襲。據說牠們還懂得裝死讓獵物放下戒心，這也是需要高超的演技。

在獵捕水鳥時，狐狸也懂得把水草或雜草纏在身上，透過偽裝的方式靠近獵物。這種狩獵方式需要高度的智能。進行高階的狩獵行為需要深度的學習。所以小狐狸出生三個月左右，親代就會把牠們帶到遠方，傳授生存需要知道的重要事項，包括如何狩獵。

讓小狐狸離巢的狐狸爸媽

等到教會孩子怎麼狩獵之後，狐狸爸爸就不再替小孩覓食了，透過這種方式督促小狐狸自立。乍聽之下很無情，但牠們並非放任小孩自生自滅。有時候狐狸親代似乎會事先把食物藏好，再讓小狐狸自己去找，表面看起來嚴厲，實則處處有愛。這種愛在心裡口難開的表現，實在很有父親的育幼風格。

然而進入夏天的尾聲，就是別離的時刻了。

小孩不能永遠待在父母身邊。進入離巢期，親代會開始驅趕子代。狐狸是很寵小孩的動物，養育小孩時也關愛有加。在小狐狸眼裡，媽媽和爸爸都無比慈祥和藹。小狐狸也很依賴父母。可是在離巢期的狐狸爸媽會突然翻臉就不認小孩了。

小狐狸會困惑地無法理解，像平常一樣回到父母身邊。但是親代不允許子代回來，選擇強力恐嚇並驅趕小孩，狐狸媽媽甚至還會開咬。

儘管如此，小狐狸還是想回來，不過每次都會遭到恐嚇與攻擊。最終小狐狸會死心離開父母家園。

這就是孩子的自立，也是親代放手讓小孩獨當一面的時機。狐狸親代就是為了這一刻才不斷教導子代各種生存策略，最終子代也會擁有自己的領地並為人父母。

這一切都是為了讓小孩學會獨立自強。這就是狐狸的育幼方式。

——本文摘自《生物轉大人的種種不可思議：每一種生命的成長都有理由，都值得我們學習》，2023 年 8 月，商周出版，未經同意請勿轉載。

1. 愛情召喚陣：雄性白斑河豚會藉由沙畫來吸引雌性產卵

在日本奄美大島有一種白斑河豚，會花一周的時間，在海底打造直徑為自己身長20 倍的巨大圓形沙畫，像是海底的麥田圈！但河豚這麼做的原因不是為了藝術，而是為了吸引雌性。沙畫特殊的沙丘構造使得中央留下了細緻的沙，雌性便在此產卵。

2. 非賣品：青蛙利用液壓的原理將舌頭快速射出

青蛙的舌頭上層有黏質蛋白可以用來沾附獵物，舌頭肌肉間空隙充滿了水，當發現獵物時，可以利用液壓的原理讓平時捲起的舌頭快速而精準地射出。不但如此，舌頭可以觸及的角度還十分廣闊多變喔！

3. 交叉：雄性大角羊的角重量可達身體其他骨頭的總重

大角羊的角是永久性的，不會脫落，雄性的角可重達14 公斤，跟全身的骨頭一樣重，用來對抗捕食者和爭奪交配權。但若是長的角度不正確，有可能會影響進食，導致餓死，或甚至插入自己的頭部而導致死亡。

4. 本末倒置：浣熊喜歡洗手或洗食物不是因為愛乾淨

牠們十分依靠手部觸覺來辨識物體，浣熊前爪的觸覺神經數量高出大部分的哺乳動物四到五倍。並且前爪浸泡在水裡時觸覺會變得更為敏銳，所以就產生了浣熊什麼東西都要放入水中感覺一下的習性。

5. 旋轉馬殺雞：鱷魚和成年的海牛可以和平共存

在美國的佛羅里達州的水域，可以看到海牛與鱷魚和平相處在同個環境的情況，儘管鱷魚看似兇猛，但牠們鮮少會去攻擊成年的海牛，有時甚至可以看到鱷魚和海牛共游的情況，鱷魚有時還會攀附在海牛身上搭便車。

——本文摘自《天生就是超級咖》，2022 年 10 月，遠流出版，未經同意請勿轉載。