李斯特誕辰｜科學史上的今天：4/5

• 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。

即使沒有現代的醫療知識，古人也能進行截肢這類外科手術，不過手術很成功，但是病人死掉的狀況也不意外。一項考古研究宣稱發現已知最早的截肢手術，地點位於東南亞的婆羅洲雨林，年代距今 3.1 萬年。那麼久以前的原始人，真的有能力截肢嗎？

請注意，本文包含人類遺骸的圖像。

3.1 萬年前手術成功，而且病人活著？

之前知道最早的截肢手術年代是 7000 年前，法國新石器時代的 Buthiers-Boulancourt 遺址。

這項研究調查的地點是一處名喚 Liang Tebo 的石灰岩洞，位於婆羅洲東部。考古學家在這兒尋獲一位長眠者 TB1，估計於 3.1 萬年前去世。此時處於舊石器時代，一小群一小群人們不長期定居，沒有農業，以採集、狩獵維生。

考古學家由埋葬狀況判斷，排場儘管簡陋，應該為他人有意識的體面墓葬，骨頭保存相當完整。估計去世時 20 歲左右，憑藉骨盆無法判斷性別，他的身高不矮，可能是男生或高個子的女生。

經歷好幾萬年的歲月，遺骸少掉一些部位也很合理。然而，這位就是少掉左小腿中段以下的骨頭。考古學家仔細分析後，判斷他經歷過小腿的截肢（amputation）手術，之後至少又經過 6 到 9 年，直到去世。

考古學家根據什麼理由判斷他是截肢，而不是一般的斷腿呢？主因是他的小腿骨斷面非常平整，不像是事故摔斷，也沒有感染的跡象，表示腿骨離開身體後沒有造成嚴重的病變。

他左小腿保留的脛骨（tibia）和腓骨（fibula）尺寸比右邊小，明顯有生長落差。推論他在 10 歲多時由於未知原因，被身邊的人用某種利器將左邊小腿骨切斷，而且照護得宜，又生活至少 6 年，去世時受到妥善埋葬。

如果上述推論正確，這位 3.1 萬年前的東南亞人，就是世上截肢手術最早的成功紀錄。

東南亞的史前黑傑克

執行手術的工具不明，肯定不是金屬，可能是黑曜石或某種石材，或是鋒利的貝殼或骨製器具，甚至是加工處理過的竹子，都可能用於切斷骨骼，或是在手術中使用。

截肢不是簡單的小手術，當時的婆羅洲人懂得截肢手術需要的消毒、麻醉、止痛嗎？

即使是身強體壯的（十幾歲）原始人，完全沒有藥物輔助下，要在截肢後全身而退，連明顯感染都沒有，想來不太可能。當地環境一定找得到可供藥用的植物，雖然缺乏直接證據，不過可以假設施術者懂得這些知識。

手塚治虫創作的角色「怪醫黑傑克」開刀出神入化，黑傑克也成為動手術的代名詞。婆羅洲的史前黑傑克是如何習得開刀技能呢？

我自己的想法是，古早人處理動物時，可以獲得不少練習機會，對於骨、肉、血想必不會陌生。在決定截肢的時候，操刀者應該自認有成功的機會，有信心又技術熟練地下刀，否則不會有如此漂亮的手術結果。

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光憑極為零星的考古調查，無法估計當時的截肢狀況，不清楚這位是成功的特例，或是大批犧牲者中唯一的幸運兒。只能確定當時的婆羅洲人，不只已經有相關的醫療知識，還有團隊照顧的精神。

考古沒有發現，不等於真的沒有，也要考慮到遺骸保存的狀況。成功的截肢手術會在四肢留下痕跡，但是舊石器時代的遺骸，四肢骨頭保存往往不全，考古上難以辨識。我猜舊石器時代應該有更多截肢的成功案例，大部分卻無法被我們知曉。

之前研究得知東南亞的婆羅洲、蘇拉威西這塊區域，超過 4 萬年前便有壁畫等藝術創作。史前黑傑克與截肢者所屬的人群，應該和藝術家有關連。醫療、藝術，果然皆為高端的人類技能。

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參考資料

1. Maloney, T. R., Dilkes-Hall, I. E., Vlok, M., Oktaviana, A. A., Setiawan, P., Priyatno, A. A. D., … & Aubert, M. (2022). Surgical amputation of a limb 31,000 years ago in Borneo. Nature, 609(7927), 547-551.
2. Earliest known surgery was of a child in Borneo 31,000 years ago
3. Prehistoric child’s amputation is oldest surgery of its kind
4. World’s oldest amputation: Foot removed 31,000 years ago—without modern antibiotics or painkillers
5. Buquet-Marcon, C., Philippe, C., & Anaick, S. (2007). The oldest amputation on a Neolithic human skeleton in France. Nature Precedings, 1-1.

本文亦刊載於作者部落格《盲眼的尼安德塔石匠》暨其 facebook 同名專頁。

輕微的擦傷，其實不用消毒？

以前如果有擦傷或是割傷，第一步一定是消毒。不論家裡或學校的保健室，必備外傷用的消毒液，諸如酒精製劑、碘酒、白藥水、俗稱「紅藥水」的紅溴汞等，商品種類繁多。

但是近年來已經發現消毒液不利於傷口痊癒。因此除了特殊的狀況，基本上傷口不用消毒，用自來水仔細把砂土、泥巴之類的異物洗乾淨就夠了，不用拚命忍受消毒液碰到傷口的疼痛。

在醫院也是一樣。一般而言，較深、需要縫合的傷口會事前消毒，如果不是就不用消毒。因為長久以來的習慣，很多人都認為「傷口需要消毒」，所以或許會有人不滿「都特別去醫院了，竟然不幫我消毒」，不過輕傷「不消毒」才是正確的做法。

可能會有人懷疑「不消毒的話傷口不會化膿嗎？」的確，如果細菌從傷口處侵入並繁殖，就會引起感染（化膿），但就像前面提到的，皮膚本來就常態性會有細菌和我們共生，消毒的瞬間會把這些細菌都殺死，之後就無法防止旁邊的細菌進入傷口，倒不如定期把傷口清洗乾淨還比較重要。

傷口保持「濕潤」有助於傷口癒合？

一般而言，輕傷不使用抗菌藥物，是因為在預防感染上沒有作用。

傷口在剛開始被感染時，以「治療」為目的使用抗菌藥物是合理的，但是以「預防」為目的是無效的。在還沒感染之前就趕盡殺絕，就像還沒發生犯罪之前就把人逮捕一樣。

但是汙染嚴重的傷口例外。例如被貓狗等動物咬傷，相較於普通的傷口來說感染風險很高，因此會以預防為目的使用抗菌藥物。此外如前所述，在確認傷口汙染程度和疫苗接種時間後，也有可能需要注射破傷風疫苗。

傷口管理上的想法已經大為改變。以前是認為要「乾乾的」，讓傷口保持乾燥比較好；但近年來卻發現讓傷口維持濕潤比較快痊癒，所以通常會在傷口抹上軟膏，以維持濕潤的環境。

外用藥的軟膏和乳膏常常會被搞混，其實完全不同。軟膏類是由藥物成分及基劑所構成，並不是將藥物成分塗抹在皮膚上，而是將藥物成分溶於基劑中再抹上去。

此外，軟膏的基劑是油性成分（凡士林等），乳膏在油性成分之外還含有水分。因此軟膏黏性較強、保濕力較高，對皮膚刺激也比較少；而乳膏水潤滑順、黏性較差、對皮膚刺激性較強，不能使用在傷口部位。所以要塗在傷口上的話，要選用軟膏。

漱口可以沖掉喉嚨的病毒嗎？效果有限！

在醫學的世界裡，有些過去以為是正確、大家都深信不疑的事，在之後的研究中才發現是錯誤……這樣的例子不少，傷口處置正是最典型的例子之一。

其他還有類似的案例，例如漱口藥。

以前像碘酒之類的漱口藥，被認為有預防感冒的效果，但近年發現用自來水就綽綽有餘。

現在用自來水就能有效預防感冒已經成為「理所當然」，實際上，醫院除非有特殊理由，否則不會以預防感冒或治療為目的地開立漱口藥。

漱口藥本身的效果也被認為是有限的。在新冠肺炎對策中，也不斷宣導「勤洗手、戴口罩、避免密集密切接觸」，但並沒有「漱口」這項。

漱口或許可以將附著在喉嚨上的病原體沖刷掉，但是在下一個瞬間吸入飛到眼前的飛沫，那漱口的效果就前功盡棄了。這就是為什麼在傳染對策上，漱口的優先順位不高的理由。

雖說如此，像這種「感覺原因很合理的說明」，在之後的研究被翻盤，醫學史上也經常發生。即使現在手邊的材料看起來很合理的說明，那也不過是「暫時的正確答案」而已。

——本文摘自《了不起的人體：如此精妙，如此有趣，說不定還能救你一命》，2022 年 7 月，如何出版，未經同意請勿轉載。