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史上最重要的女數學家──埃米·諾特忌日│科學史上的今天:4/14

張瑞棋_96
・2015/04/14 ・1098字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 546 ・八年級

二十世紀之前,科學領域幾乎是女性勿入的禁地,其中數學這個歷史最悠久的學科,在長達數千年的時間裏女數學家竟然屈指可數,更凸顯了女性長期受到的歧視。埃米·諾特 (Emmy Noether, 1882-1935) 雖然在 1907 年得到了數學博士的學位,然而這不代表她已敲開學術圈的大門,相反地,諾特後來仍因她的性別與身分而遭受極不公平的對待……。

諾特並非自小就嶄露數學天分,她是在 1900 年德國大學開始允許女性旁聽後,才分別到艾爾朗根 (Erlangen) 大學與哥廷根大學旁聽而接觸高等數學。1904 年,艾爾朗根大學終於開放女性就讀,她才得以註冊入學,成為數學系唯一的女性。三年後她以不變量理論的論文取得博士學位。此時她已決心一生奉獻給數學,因此即使沒有正式職位,也沒有任何薪資,她仍留在學校全心研究數學,並不時幫忙教學,長達七年之久,而她也逐漸建立起在不變量理論上的聲譽。

1915 年,希爾伯特想藉助她的專長解決在廣義相對論上遇到的難題,於是邀請她前來哥廷根大學擔任無給職的「獨立講師」。不料卻遭到同事們的群起反對,只因為如此一來諾特即有機會將來升任教授,屆時她就有資格進入評議委員會,而他們無法接受女性擁有評判男性的權力。希爾伯特氣得大聲抗議:「我看不出這跟性別有何關係。畢竟我們這兒是大學,又不是澡堂!」但仍無力回天;希爾伯特只好以自己的名義開課,再讓諾特以助教的身分上場。再一次,諾特無職無薪地棲身校園,直到德國因第一次世界大戰折損太多男丁,諾特才終於在 1919 年獲得獨立講師的資格,可以名正言順地教書。

然而,性別歧視仍未改善,她在四年後轉任有微薄薪資的「專任教學」後,即未再升遷。到了 1933 年又被納粹以她是猶太人為由逐出校園。在同儕的協助下,她避走美國,卻在一年半後因子宮肌瘤開刀,手術雖然順利,卻在六天之後,也就是 1935 年的今天死於栓塞,離開這個對她極不公平的世界。

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諾特留給我們的卻是一個價值難以衡量的瑰寶。她在 1918 年發表的「諾特定理」證明了數學上的連續對稱性與物理上的守恆定律彼此具有對應關係。連續對稱性主要有平移對稱、旋轉對稱與時間對稱,而這些對稱性分別意謂著物理定律不會因為參考點移動、座標軸旋轉、時間往前或往後而有所改變,也就是平移對稱性與動量守恆;旋轉對稱性與角動量守恆;時間對稱性與能量守恆。諾特定理為現代物理定律提供了保證,從愛因斯坦的相對論到量子力學的標準粒子模型都以它為地基, 她也因而被公認為「史上最重要的女數學家」,只是對她個人而言,這樣的尊崇已來得太遲了。

 

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。

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張瑞棋_96
423 篇文章 ・ 1078 位粉絲
1987年清華大學工業工程系畢業,1992年取得美國西北大學工業工程碩士。浮沉科技業近二十載後,退休賦閒在家,當了中年大叔才開始寫作,成為泛科學專欄作者。著有《科學史上的今天》一書;個人臉書粉絲頁《科學棋談》。

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「融合蛋白」如何全方位圍剿狡猾癌細胞
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/11/07 ・5944字 ・閱讀時間約 12 分鐘

本文與 TRPMA 台灣研發型生技新藥發展協會合作,泛科學企劃執行

我們知道癌症是台灣人健康的頭號公敵。 為此,我們花了很多時間介紹最新、最有效的抗癌方法之一:免疫療法

免疫療法中最重要的技術就是抗體藥物。科學家會人工製造一批抗體去標記癌細胞。它們就像戰場上的偵察無人機,能精準鎖定你體內的敵人——癌細胞,為它們打上標記,然後引導你的免疫系統展開攻擊。

這跟化療、放射線治療那種閉著眼睛拿機槍亂掃不同。免疫療法是重新叫醒你的免疫系統,為身體「上buff (增益) 」來抗癌,副作用較低,因此備受好評。

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但尷尬的是,經過幾年的臨床考驗,科學家發現:光靠抗體對抗癌症,竟然已經不夠用了。

事情是這樣的,臨床上醫生與科學家逐漸發現:這個抗體標記,不是容易損壞,就是癌細胞同時設有多個陷阱關卡,只靠叫醒免疫細胞,還是難以發揮戰力。

但好消息是,我們的生技工程也大幅進步了。科學家開始思考:如果這台偵察無人機只有「標記」這一招不夠用,為什麼不幫它升級,讓它多學幾招呢?

這個能讓免疫藥物(偵察無人機)大進化的訓練器,就是今天的主角—融合蛋白(fusion protein)

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融合蛋白(fusion protein)/ 圖片來源:wikipedia

融合蛋白是什麼?

免疫療法遇到的問題,我們可以這樣理解:想像你的身體是一座國家,病毒、細菌、腫瘤就是入侵者;而抗體,就是我們派出的「偵察無人機」。

當我們透過注射放出這支無人機群進到體內,它能迅速辨識敵人、緊抓不放,並呼叫其他免疫單位(友軍)一同解決威脅。過去 20 年,最強的偵查機型叫做「單株抗體」。1998年,生技公司基因泰克(Genentech)推出的藥物赫賽汀(Herceptin),就是一款針對 HER2 蛋白的單株抗體,目標是治療乳癌。

這支無人機群為什麼能對抗癌症?這要歸功於它「Y」字形的小小抗體分子,構造看似簡單,卻蘊藏巧思:

  • 「Y」 字形上面的兩隻「叉叉」是敵人偵測器,能找到敵人身上的抗原特徵,並黏上去,稱為抗體結合區「Fab 區域」。
  • 「Y」 字形的「尾巴」就是我們說的「標籤」,它能通知免疫系統啟動攻擊,稱為結晶區域片段「Fc 區域」。具體來說,當免疫細胞在體內巡邏,免疫細胞上的 Fc 受體 (FcR) 會和 Fc區域結合,進而認出病原體或感染細胞,接著展開清除。

更厲害的是,這個 Fc 區域標籤還能加裝不同功能。一般來說,人體內多餘的分子,會被定期清除。例如,細胞內會有溶酶體不斷分解多餘的物質,或是血液經過肝臟時會被代謝、分解。那麼,人造抗體對身體來說,屬於外來的東西,自然也會被清除。

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而 Fc區域會與細胞內體上的Fc受體結合,告訴細胞「別分解我」的訊號,阻止溶酶體的作用。又或是單純把標籤做的超大,例如接上一段長長的蛋白質,或是聚乙二醇鏈,讓整個抗體分子的大小,大於腎臟過濾孔的大小,難以被腎臟過濾,進而延長抗體在體內的存活時間。

偵測器(Fab)加上標籤(Fc)的結構,使抗體成為最早、也最成功的「天然設計藥物」。然而,當抗體在臨床上逐漸普及,一個又一個的問題開始浮現。抗體的強項在於「精準鎖定」,但這同時也是它的限制。

「Y」 字形上面的兩隻「叉叉」是敵人偵測器,能找到敵人身上的抗原特徵,並黏上去,稱為抗體結合區「Fab 區域」/ 圖片來源:shutterstock

第一個問題:抗體只能打「魔王」,無法毀掉「魔窟」。 

抗體一定要有一個明確的「標的物」才能發揮作用。這讓它在針對「腫瘤」或「癌細胞本身」時非常有效,因為敵人身上有明顯標記。但癌細胞的形成與惡化,是細胞在「生長、分裂、死亡、免疫逃脫」這些訊號通路上被長期誤導的結果。抗體雖然勇猛,卻只能針對已經帶有特定分子的癌細胞魔王,無法摧毀那個孕育魔王的系統魔窟。這時,我們真正欠缺的是能「調整」、「模擬」或「干擾」這些錯誤訊號的藥物。

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第二個問題:開發產線的限制。

抗體的開發,得經過複雜的細胞培養與純化程序。每次改變結構或目標,幾乎都要重新開發整個系統。這就像你無法要求一台偵測紅外線的無人機,明天立刻改去偵測核輻射。高昂的成本與漫長的開發時間,讓新產線難以靈活創新。

為了讓免疫藥物能走向多功能與容易快速製造、測試的道路,科學家急需一個更工業化的藥物設計方式。雖然我們追求的是工業化的設計,巧合的是,真正的突破靈感,仍然來自大自然。

在自然界中,基因有時會彼此「融合」成全新的組合,讓生物獲得額外功能。例如細菌,它們常仰賴一連串的酶來完成代謝,中間產物要在細胞裡來回傳遞。但後來,其中幾個酶的基因彼此融合,而且不只是基因層級的合併,產出的酶本身也變成同一條長長的蛋白質。

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結果,反應效率大幅提升。因為中間產物不必再「跑出去找下一個酶」,而是直接在同一條生產線上完成。對細菌來說,能更快處理養分、用更少能量維持生存,自然形成適應上的優勢,這樣的融合基因也就被演化保留下來。

科學家從中得到關鍵啟發:如果我們也能把兩種有用的蛋白質,「人工融合」在一起,是否就能創造出更強大的新分子?於是,融合蛋白(fusion protein)就出現了。

以假亂真:融合蛋白的HIV反制戰

融合蛋白的概念其實很直覺:把兩種以上、功能不同的蛋白質,用基因工程的方式「接起來」,讓它們成為同一個分子。 

1990 年,融合蛋白 CD4 免疫黏附素(CD4 immunoadhesin)誕生。這項設計,是為了對付令人類聞風喪膽的 HIV 病毒。

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我們知道 T 細胞是人體中一種非常重要的白血球。在這些 T 細胞中,大約有六到七成表面帶有一個叫做「CD4」的輔助受體。CD4 會和另一個受體 TCR 一起合作,幫助 T 細胞辨識其他細胞表面的抗原片段,等於是 T 細胞用來辨認壞人的「探測器」。表面擁有 CD4 受體的淋巴球,就稱為 CD4 淋巴球。

麻煩的來了。 HIV 病毒反將一軍,竟然把 T 細胞的 CD4 探測器,當成了自己辨識獵物的「標記」。沒錯,對 HIV 病毒來說,免疫細胞就是它的獵物。HIV 的表面有一種叫做 gp120 的蛋白,會主動去抓住 T 細胞上的 CD4 受體。

一旦成功結合,就會啟動一連串反應,讓病毒外殼與細胞膜融合。HIV 進入細胞內後會不斷複製並破壞免疫細胞,導致免疫系統逐漸崩潰。

為了逆轉這場悲劇,融合蛋白 CD4 免疫黏附素登場了。它的結構跟抗體類似,由由兩個不同段落所組成:一端是 CD4 假受體,另一端則是剛才提到、抗體上常見的 Fc 區域。當 CD4 免疫黏附素進入體內,它表面的 CD4 假受體會主動和 HIV 的 gp120 結合。

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厲害了吧。 病毒以為自己抓到了目標細胞,其實只是被騙去抓了一個假的 CD4。這樣 gp120 抓不到 CD4 淋巴球上的真 CD4,自然就無法傷害身體。

而另一端的 Fc 區域則有兩個重要作用:一是延長融合蛋白在體內的存活時間;二是理論上能掛上「這裡有敵人!」的標籤,這種機制稱為抗體依賴性細胞毒殺(ADCC)或免疫吞噬作用(ADCP)。當免疫細胞的 Fc 受體與 Fc 區域結合,就能促使免疫細胞清除被黏住的病毒顆粒。

不過,這裡有個關鍵細節。

在實際設計中,CD4免疫黏附素的 Fc 片段通常會關閉「吸引免疫細胞」的這個技能。原因是:HIV 專門攻擊的就是免疫細胞本身,許多病毒甚至已經藏在 CD4 細胞裡。若 Fc 區域過於活躍,反而可能引發強烈的發炎反應,甚至讓免疫系統錯把帶有病毒碎片的健康細胞也一併攻擊,這樣副作用太大。因此,CD4 免疫黏附素的 Fc 區域會加入特定突變,讓它只保留延長藥物壽命的功能,而不會與淋巴球的 Fc 受體結合,以避免誘發免疫反應。

從 DNA 藍圖到生物積木:融合蛋白的設計巧思

融合蛋白雖然潛力強大,但要製造出來可一點都不簡單。它並不是用膠水把兩段蛋白質黏在一起就好。「融合」這件事,得從最根本的設計圖,也就是 DNA 序列就開始規劃。

我們體內的大部分蛋白質,都是細胞照著 DNA 上的指令一步步合成的。所以,如果科學家想把蛋白 A 和蛋白 B 接在一起,就得先把這兩段基因找出來,然後再「拼」成一段新的 DNA。

不過,如果你只是單純把兩段基因硬接起來,那失敗就是必然的。因為兩個蛋白會互相「打架」,導致摺疊錯亂、功能全毀。

這時就需要一個小幫手:連接子(linker)。它的作用就像中間的彈性膠帶,讓兩邊的蛋白質能自由轉動、互不干擾。最常見的設計,是用多個甘胺酸(G)和絲胺酸(S)組成的柔性小蛋白鏈。

設計好這段 DNA 之後,就能把它放進細胞裡,讓細胞幫忙「代工」製造出這個融合蛋白。接著,科學家會用層析、電泳等方法把它純化出來,再一一檢查它有沒有摺疊正確、功能是否完整。

如果一切順利,這個人工設計的融合分子,就能像自然界的蛋白一樣穩定運作,一個全新的「人造分子兵器」就此誕生。

CD4免疫黏附素問世之後,融合蛋白逐漸成為生物製藥的重要平台之一。而且現在的融合蛋白,早就不只是「假受體+Fc 區域」這麼單純。它已經跳脫模仿抗體,成為真正能自由組裝、自由設計的生物積木。

CD4免疫黏附素問世之後,融合蛋白逐漸成為生物製藥的重要平台之一 / 圖片來源:wikipedia

融合蛋白的強項,就在於它能「自由組裝」。

以抗體為骨架,科學家可以接上任何想要的功能模組,創造出全新的藥物型態。一般的抗體只能「抓」(標記特定靶點);但融合蛋白不只會抓,還能「阻斷」、「傳遞」、甚至「調控」訊號。在功能模組的加持下,它在藥物設計上,幾乎像是一個分子級的鋼鐵蜘蛛人裝甲。

一般來說,當我們選擇使用融合蛋白時,通常會期待它能發揮幾種關鍵效果:

  1. 療效協同: 一款藥上面就能同時針對多個靶點作用,有機會提升治療反應率與持續時間,達到「一藥多效」的臨床價值。
  2. 減少用藥: 原本需要兩到三種單株抗體聯合使用的療法,也許只要一種融合蛋白就能搞定。這不僅能減少給藥次數,對病人來說,也有機會因為用藥減少而降低治療成本。
  3. 降低毒性風險: 經過良好設計的融合蛋白,可以做到更精準的「局部活化」,讓藥物只在目標區域發揮作用,減少副作用。

到目前為止,我們了解了融合蛋白是如何製造的,也知道它的潛力有多大。

那麼,目前實際成效到底如何呢?

一箭雙鵰:拆解癌細胞的「偽裝」與「內奸」

2016 年,德國默克(Merck KGaA)展開了一項全新的臨床試驗。 主角是一款突破性的雙功能融合蛋白──Bintrafusp Alfa。這款藥物的厲害之處在於,它能同時封鎖 PD-L1 和 TGF-β 兩條免疫抑制路徑。等於一邊拆掉癌細胞的偽裝,一邊解除它的防護罩。

PD-L1,我們或許不陌生,它就像是癌細胞身上的「偽裝良民證」。當 PD-L1 和免疫細胞上的 PD-1 受體結合時,就會讓免疫系統誤以為「這細胞是自己人」,於是放過它。我們的策略,就是用一個抗體或抗體樣蛋白黏上去,把這張「偽裝良民證」封住,讓免疫系統能重新啟動。

但光拆掉偽裝還不夠,因為癌細胞還有另一位強大的盟友—一個起初是我軍,後來卻被癌細胞收買、滲透的「內奸」。它就是,轉化生長因子-β,縮寫 TGF-β。

先說清楚,TGF-β 原本是體內的秩序管理者,掌管著細胞的生長、分化、凋亡,還負責調節免疫反應。在正常細胞或癌症早期,它會和細胞表面的 TGFBR2 受體結合,啟動一連串訊號,抑制細胞分裂、減緩腫瘤生長。

但當癌症發展到後期,TGF-β 跟 TGFBR2 受體之間的合作開始出問題。癌細胞表面的 TGFBR2 受體可能突變或消失,導致 TGF-β 不但失去了原本的抑制作用,反而轉向幫癌細胞做事

它會讓細胞骨架(actin cytoskeleton)重新排列,讓細胞變長、變軟、更有彈性,還能長出像觸手的「偽足」(lamellipodia、filopodia),一步步往外移動、鑽進組織,甚至進入血管、展開全身轉移。

更糟的是,這時「黑化」的 TGF-β 還會壓抑免疫系統,讓 T 細胞和自然殺手細胞變得不再有攻擊力,同時刺激新血管生成,幫腫瘤打通營養補給線。

為了對抗這個內奸,默克在 Bintrafusp Alfa 的結構裡,加上了一個「TGF-β 陷阱(trap)」。就像 1989 年的 CD4 免疫黏附素用「假受體」去騙 HIV 一樣,這個融合蛋白在體內循環時,會用它身上的「陷阱」去捕捉並中和游離的 TGF-β。這讓 TGF-β 無法再跟腫瘤細胞或免疫細胞表面的天然受體結合,從而鬆開了那副壓抑免疫系統的腳鐐。

為了對抗這個內奸,默克在 Bintrafusp Alfa 的結構裡,加上了一個「TGF-β 陷阱(trap)」/ 情境圖來源:shutterstock

告別單一解方:融合蛋白的「全方位圍剿」戰

但,故事還沒完。我們之前提過,癌細胞之所以難纏,在於它會發展出各種「免疫逃脫」策略。

而近年我們發現,癌細胞的「偽良民證」至少就有兩張:一張是 PD-L1;另一張是 CD-47。CD47 是癌細胞向巨噬細胞展示的「別吃我」訊號,當它與免疫細胞上的 SIRPα 結合時,就會抑制吞噬反應。

為此,總部位於台北的漢康生技,決定打造能同時對付 PD-L1、CD-47,乃至 TGF-β 的三功能生物藥 HCB301。

雖然三功能融合蛋白聽起來只是「再接一段蛋白」而已,但實際上極不簡單。截至目前,全球都還沒有任何三功能抗體或融合蛋白批准上市,在臨床階段的生物候選藥,也只佔了整個生物藥市場的 1.6%。

漢康生技透過自己開發的 FBDB 平台技術,製作出了三功能的生物藥 HCB301,目前第一期臨床試驗已經在美國、中國批准執行。

免疫療法絕對是幫我們突破癌症的關鍵。但我們也知道癌症非常頑強,還有好幾道關卡我們無法攻克。既然單株抗體在戰場上顯得單薄,我們就透過融合蛋白,創造出擁有多種功能模組的「升級版無人機」。

融合蛋白強的不是個別的偵查或阻敵能力,而是一組可以「客製化組裝」的平台,用以應付癌細胞所有的逃脫策略。

Catch Me If You Can?融合蛋白的回答是:「We Can.」

未來癌症的治療戰場,也將從尋找「唯一解」,轉變成如何「全方位圍剿」癌細胞,避免任何的逃脫。

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解密機器人如何學會思考、觸摸與變形
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/09/09 ・6820字 ・閱讀時間約 14 分鐘

本文與 Perplexity 合作,泛科學企劃執行

「Hello. I am… a robot.」

在我們的記憶裡,機器人的聲音就該是冰冷、單調,不帶一絲情感 。它們的動作僵硬,肢體不協調,像一個沒有靈魂的傀儡,甚至啟發我們創造了機械舞來模仿那獨特的笨拙可愛。但是,現今的機器人發展不再只會跳舞或模仿人聲,而是已經能獨立完成一場膽囊切除手術。

就在2025年,美國一間實驗室發表了一項成果:一台名為「SRT-H」的機器人(階層式手術機器人Transformer),在沒有人類醫師介入的情況下,成功自主完成了一場完整的豬膽囊切除手術。SRT-H 正是靠著從錯誤中學習的能力,最終在八個不同的離體膽囊上,達成了 100% 的自主手術成功率。

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這項成就的意義重大,因為過去機器人手術的自動化,大多集中在像是縫合這樣的單一「任務」上。然而,這一場完整的手術,是一個包含數十個步驟、需要連貫策略與動態調整的複雜「程序」。這是機器人首次在包含 17 個步驟的完整膽囊切除術中,實現了「步驟層次的自主性」。

這就引出了一個讓我們既興奮又不安的核心問題:我們究竟錯過了什麼?機器人是如何在我們看不見的角落,悄悄完成了從「機械傀儡」到「外科醫生」的驚人演化?

這趟思想探險,將為你解密 SRT-H 以及其他五款同樣具備革命性突破的機器人。你將看到,它們正以前所未有的方式,發展出生物般的觸覺、理解複雜指令、學會團隊合作,甚至開始自我修復與演化,成為一種真正的「準生命體」 。

所以,你準備好迎接這個機器人的新紀元了嗎?

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只靠模仿還不夠?手術機器人還需要學會「犯錯」與「糾正」

那麼,SRT-H 這位機器人的外科大腦,究竟藏著什麼秘密?答案就在它創新的「階層式框架」設計裡 。

你可以想像,SRT-H 的腦中,住著一個分工明確的兩人團隊,就像是漫畫界的傳奇師徒—黑傑克與皮諾可 。

  • 第一位,是動口不動手的總指揮「黑傑克」: 它不下達具體的動作指令,而是在更高維度的「語言空間」中進行策略規劃 。它發出的命令,是像「抓住膽管」或「放置止血夾」這樣的高層次任務指令 。
  • 第二位,是靈巧的助手「皮諾可」: 它負責接收黑傑克的語言指令,並將這些抽象的命令,轉化為機器手臂毫釐不差的精準運動軌跡 。

但最厲害的還不是這個分工,而是它們的學習方式。SRT-H 研究團隊收集了 17 個小時、共 16,000 條由人類專家操作示範的軌跡數據來訓練它 。但這還只是開始,研究人員在訓練過程中,會刻意讓它犯錯,並向它示範如何從抓取失敗、角度不佳等糟糕的狀態中恢復過來 。這種獨特的訓練方法,被稱為「糾正性示範」 。

SRT-H 研究團隊收集了 17 個小時、共 16,000 條由人類專家操作示範的軌跡數據來訓練它 。 / 圖片來源:shutterstock

這項訓練,讓 SRT-H 學會了一項外科手術中最關鍵的技能:當它發現執行搞砸了,它能即時識別偏差,並發出如「重試抓取」或「向左調整」等「糾正性指令」 。這套內建的錯誤恢復機制至關重要。當研究人員拿掉這個糾正能力後,機器人在遇到困難時,要不是完全失敗,就是陷入無效的重複行為中 。

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正是靠著這種從錯誤中學習、自我修正的能力,SRT-H 最終在八次不同的手術中,達成了 100% 的自主手術成功率 。

SRT-H 證明了機器人開始學會「思考」與「糾錯」。但一個聰明的大腦,足以應付更混亂、更無法預測的真實世界嗎?例如在亞馬遜的倉庫裡,機器人不只需要思考,更需要實際「會做事」。

要能精準地與環境互動,光靠視覺或聽覺是不夠的。為了讓機器人能直接接觸並處理日常生活中各式各樣的物體,它就必須擁有生物般的「觸覺」能力。

解密 Vulcan 如何學會「觸摸」

讓我們把場景切換到亞馬遜的物流中心。過去,這裡的倉儲機器人(如 Kiva 系統)就像放大版的掃地機器人,核心行動邏輯是極力「避免」與周遭環境發生任何物理接觸,只負責搬運整個貨架,再由人類員工挑出包裹。

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但 2025 年5月,亞馬遜展示了他們最新的觸覺機器人 Vulcan。在亞馬遜的物流中心裡,商品被存放在由彈性帶固定的織物儲物格中,而 Vulcan 的任務是必須主動接觸、甚至「撥開」彈性織網,再從堆放雜亂的儲物格中,精準取出單一包裹,且不能造成任何損壞。

2025 年5月,亞馬遜展示了他們最新的觸覺機器人 Vulcan / 圖片引用:https://www.aboutamazon.com/news

Vulcan 的核心突破,就在於它在「拿取」這個動作上,學會了生物般的「觸覺」。它靈活的機械手臂末端工具(EOAT, End-Of-Arm Tool),不僅配備了攝影機,還搭載了能測量六個自由度的力與力矩感測器。六個自由度包含上下、左右、前後的推力,和三個維度的旋轉力矩。這就像你的手指,裡頭分布著非常多的受器,不只能感測壓力、還能感受物體橫向拉扯、運動等感觸。

EOAT 也擁有相同精確的「觸覺」,能夠在用力過大之前即時調整力道。這讓 Vulcan 能感知推動一個枕頭和一個硬紙盒所需的力量不同,從而動態調整行為,避免損壞貨物。

其實,這更接近我們人類與世界互動的真實方式。當你想拿起桌上的一枚硬幣時,你的大腦並不會先計算出精準的空間座標。實際上,你會先把手伸到大概的位置,讓指尖輕觸桌面,再沿著桌面滑動,直到「感覺」到硬幣的邊緣,最後才根據觸覺決定何時彎曲手指、要用多大的力量抓起這枚硬幣。Vulcan 正是在學習這種「視覺+觸覺」的混合策略,先用攝影機判斷大致的空間,再用觸覺回饋完成最後精細的操作。

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靠著這項能力,Vulcan 已經能處理亞馬遜倉庫中約 75% 的品項,並被優先部署來處理最高和最低層的貨架——這些位置是最容易導致人類員工職業傷害的位置。這也讓自動化的意義,從單純的「替代人力」,轉向了更具建設性的「增強人力」。

SRT-H 在手術室中展現了「專家級的腦」,Vulcan 在倉庫中演化出「專家級的手」。但你發現了嗎?它們都還是「專家」,一個只會開刀,一個只會揀貨。雖然這種「專家型」設計能有效規模化、解決痛點並降低成本,但機器人的終極目標,是像人類一樣成為「通才」,讓單一機器人,能在人類環境中執行多種不同任務。

如何教一台機器人「舉一反三」?

你問,機器人能成為像我們一樣的「通才」嗎?過去不行,但現在,這個目標可能很快就會實現了。這正是 NVIDIA 的 GR00T 和 Google DeepMind 的 RT-X 等專案的核心目標。

過去,我們教機器人只會一個指令、一個動作。但現在,科學家們換了一種全新的教學思路:停止教機器人完整的「任務」,而是開始教它們基礎的「技能基元」(skill primitives),這就像是動作的模組。

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例如,有負責走路的「移動」(Locomotion) 基元,和負責抓取的「操作」(Manipulation) 基元。AI 模型會透過強化學習 (Reinforcement Learning) 等方法,學習如何組合這些「技能基元」來達成新目標。

舉個例子,當 AI 接收到「從冰箱拿一罐汽水給我」這個新任務時,它會自動將其拆解為一系列已知技能的組合:首先「移動」到冰箱前、接著「操作」抓住把手、拉開門、掃描罐子、抓住罐子、取出罐子。AI T 正在學會如何將這些單一的技能「融合」在一起。有了這樣的基礎後,就可以開始來大量訓練。

當多重宇宙的機器人合體練功:通用 AI 的誕生

好,既然要學,那就要練習。但這些機器人要去哪裡獲得足夠的練習機會?總不能直接去你家廚房實習吧。答案是:它們在數位世界裡練習

NVIDIA 的 Isaac Sim 等平台,能創造出照片級真實感、物理上精確的模擬環境,讓 AI 可以在一天之內,進行相當於數千小時的練習,獨自刷副本升級。這種從「模擬到現實」(sim-to-real)的訓練管線,正是讓訓練這些複雜的通用模型變得可行的關鍵。

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DeepMind 的 RT-X 計畫還發現了一個驚人的現象:用來自多種「不同類型」機器人的數據,去訓練一個單一的 AI 模型,會讓這個模型在「所有」機器人上表現得更好。這被稱為「正向轉移」(positive transfer)。當 RT-1-X 模型用混合數據訓練後,它在任何單一機器人上的成功率,比只用該機器人自身數據訓練的模型平均提高了 50%。

這就像是多重宇宙的自己各自練功後,經驗值合併,讓本體瞬間變強了。這意味著 AI 正在學習關於物理、物體特性和任務結構的抽象概念,這些概念獨立於它所控制的特定身體。

AI 正在學習關於物理、物體特性和任務結構的抽象概念,這些概念獨立於它所控制的特定身體。/ 圖片來源:shutterstock

不再是工程師,而是「父母」: AI 的新學習模式

這也導向了一個科幻的未來:或許未來可能存在一個中央「機器人大腦」,它可以下載到各種不同的身體裡,並即時適應新硬體。

這種學習方式,也從根本上改變了我們與機器人的互動模式。我們不再是逐行編寫程式碼的工程師,而是更像透過「示範」與「糾正」來教導孩子的父母。

NVIDIA 的 GR00T 模型,正是透過一個「數據金字塔」來進行訓練的:

  • 金字塔底層: 是大量的人類影片。
  • 金字塔中層: 是海量的模擬數據(即我們提過的「數位世界」練習)。
  • 金字塔頂層: 才是最珍貴、真實的機器人操作數據。

這種模式,大大降低了「教導」機器人新技能的門檻,讓機器人技術變得更容易規模化與客製化。

當機器人不再是「一個」物體,而是「任何」物體?

我們一路看到了機器人如何學會思考、觸摸,甚至舉一反三。但這一切,都建立在一個前提上:它們的物理形態是固定的。

但,如果連這個前提都可以被打破呢?這代表機器人的定義不再是固定的形態,而是可變的功能:它能改變身體來適應任何挑戰,不再是一台單一的機器,而是一個能根據任務隨選變化的物理有機體。

有不少團隊在爭奪這個機器人領域的聖杯,其中瑞士洛桑聯邦理工學院特別具有代表性,該學院的仿生機器人實驗室(Bioinspired Robotics Group, BIRG)2007 年就打造模組化自重構機器人 Roombots。

有不少團隊在爭奪這個機器人領域的聖杯,其中瑞士洛桑聯邦理工學院(EPFL)特別具有代表性。該學院的仿生機器人實驗室(BIRG)在 2007 年就已打造出模組化自重構機器人 Roombots。而 2023 年,來自 EPFL 的另一個實驗室——可重組機器人工程實驗室(RRL),更進一步推出了 Mori3,這是一套把摺紙藝術和電腦圖學巧妙融合的模組化機器人系統。

2023 年來自 EPFL 的另一個實驗室—可重組機器人工程實驗室(RRL)推出了 Mori3 © 2023 Christoph Belke, EPFL RRL

Mori3 的核心,是一個個小小的三角形模組。別看它簡單,每個模組都是一個獨立的機器人,有自己的電源、馬達、感測器和處理器,能獨立行動,也能和其他模組合作。最厲害的是,它的三條邊可以自由伸縮,讓這個小模組本身就具備「變形」能力。

當許多 Mori3 模組連接在一起時,就能像一群活的拼圖一樣,從平面展開,組合成各種三維結構。研究團隊將這種設計稱為「物理多邊形網格化」。在電腦圖學裡,我們熟悉的 3D 模型,其實就是由許多多邊形(通常是三角形)拼湊成的網格。Mori3 的創新之處,就是把這種純粹的數位抽象,真正搬到了現實世界,讓模組們化身成能活動的「實體網格」。

這代表什麼?團隊已經展示了三種能力:

  • 移動:他們用十個模組能組合成一個四足結構,它能從平坦的二維狀態站立起來,並開始行走。這不只是結構變形,而是真正的協調運動。
  • 操縱: 五個模組組合成一條機械臂,撿起物體,甚至透過末端模組的伸縮來擴大工作範圍。
  • 互動: 模組們能形成一個可隨時變形的三維曲面,即時追蹤使用者的手勢,把手的動作轉換成實體表面的起伏,等於做出了一個會「活」的觸控介面。

這些展示,不只是實驗室裡的炫技,而是真實證明了「物理多邊形網格化」的潛力:它不僅能構建靜態的結構,還能創造具備複雜動作的動態系統。而且,同一批模組就能在不同情境下切換角色。

想像一個地震後的救援場景:救援隊帶來的不是一台笨重的挖土機,而是一群這樣的模組。它們首先組合成一條長長的「蛇」形機器人,鑽入瓦礫縫隙;一旦進入開闊地後,再重組成一隻多足的「蜘蛛」,以便在不平的地面上穩定行走;發現受困者時,一部分模組分離出來形成「支架」撐住搖搖欲墜的橫樑,另一部分則組合成「夾爪」遞送飲水。這就是以任務為導向的自我演化。

這項技術的終極願景,正是科幻中的概念:可程式化物質(Programmable Matter),或稱「黏土電子學」(Claytronics)。想像一桶「東西」,你可以命令它變成任何你需要的工具:一支扳手、一張椅子,或是一座臨時的橋樑。

未來,我們只需設計一個通用的、可重構的「系統」,它就能即時創造出任務所需的特定機器人。這將複雜性從實體硬體轉移到了規劃重構的軟體上,是一個從硬體定義的世界,走向軟體定義的物理世界的轉變。

更重要的是,因為模組可以隨意分開與聚集,損壞時也只要替換掉部分零件就好。足以展現出未來機器人的適應性、自我修復與集體行為。當一群模組協作時,它就像一個超個體,如同蟻群築橋。至此,「機器」與「有機體」的定義,也將開始動搖。

從「實體探索」到「數位代理」

我們一路見證了機器人如何從單一的傀儡,演化為學會思考的外科醫生 (SRT-H)、學會觸摸的倉儲專家 (Vulcan)、學會舉一反三的通才 (GR00T),甚至是能自我重構成任何形態的「可程式化物質」(Mori3)。

但隨著機器人技術的飛速發展,一個全新的挑戰也隨之而來:在一個 AI 也能生成影像的時代,我們如何分辨「真實的突破」與「虛假的奇觀」?

舉一個近期的案例:2025 年 2 月,一則影片在網路上流傳,顯示一台人形機器人與兩名人類選手進行羽毛球比賽,並且輕鬆擊敗了人類。我的第一反應是懷疑:這太誇張了,一定是 AI 合成的影片吧?但,該怎麼驗證呢?答案是:用魔法打敗魔法。

在眾多 AI 工具中,Perplexity 特別擅長資料驗證。例如這則羽球影片的內容貼給 Perplexity,它馬上就告訴我:該影片已被查證為數位合成或剪輯。但它並未就此打住,而是進一步提供了「真正」在羽球場上有所突破的機器人—來自瑞士 ETH Zurich 團隊的 ANYmal-D

接著,選擇「研究模式」,就能深入了解 ANYmal-D 的詳細原理。原來,真正的羽球機器人根本不是「人形」,而是一台具備三自由度關節的「四足」機器人。

如果你想更深入了解,Perplexity 的「實驗室」功能,還能直接生成一份包含圖表、照片與引用來源的完整圖文報告。它不只介紹了 ANYmal-D 在羽球上的應用,更詳細介紹了瑞士聯邦理工學院發展四足機器人的完整歷史:為何選擇四足?如何精進硬體與感測器結構?以及除了運動領域外,四足機器人如何在關鍵的工業領域中真正創造價值。

AI 代理人:數位世界的新物種

從開刀、揀貨、打球,到虛擬練功,這些都是機器人正在學習「幫我們做」的事。但接下來,機器人將獲得更強的「探索」能力,幫我們做那些我們自己做不到的事。

這就像是,傳統網路瀏覽器與 Perplexity 的 Comet 瀏覽器之間的差別。Comet 瀏覽器擁有自主探索跟決策能力,它就像是數位世界裡的機器人,能成為我們的「代理人」(Agent)

它的核心功能,就是拆解過去需要我們手動完成的多步驟工作流,提供「專業代工」,並直接交付成果。

例如,你可以直接對它說:「閱讀這封會議郵件,檢查我的行事曆跟代辦事項,然後草擬一封回信。」或是直接下達一個複雜的指令:「幫我訂 Blue Origin 的太空旅遊座位,記得要來回票。」

接著,你只要兩手一攤,Perplexity 就會接管你的瀏覽器,分析需求、執行步驟、最後給你結果。你再也不用自己一步步手動搜尋,或是在不同網站上重複操作。

AI 代理人正在幫我們探索險惡的數位網路,而實體機器人,則在幫我們前往真實的物理絕境。

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◆Perplexity 使用實驗室功能對 ANYmal-D 與團隊的全面分析 https://drive.google.com/file/d/1NM97…

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埃米.諾特──蹣跚而行的仁厚數學家
科學大抖宅_96
・2017/03/23 ・8011字 ・閱讀時間約 16 分鐘 ・SR值 586 ・九年級

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二十世紀初期,科學界產生劇烈變化。女性的高等教育逐漸開放,科學研究增添許多生力軍;許多領域如數學和物理,也因此受惠,得到不少進展。

在那女性運動尚屬萌芽階段的年代,有位才華洋溢的女性,不願屈就於社會期望,爭取旁聽的機會,突破法令對女性接受高等教育的限制。當政府以性別為由反駁她的大學授課申請後,她用男性數學家的助理名義教課。因為不被科學院接受,她無法自己發表論文,只得透過朋友幫忙發表。儘管她在數學領域貢獻卓著,卻因為猶太人身份,不得不離開德國;德國數學家使用她的數學理論,卻不能提及她的名字,好像她從未存在過。

在逆境下,她堅韌、充滿生命力;在日常生活中,她邋遢、不修邊幅,完全不介意外表,以及任何的女性形象。她愛吃、充滿熱情與愛心、無私又友善。有人形容她「像(剛出爐的)麵包……從她身上散發出寬厚、舒適、生氣勃勃的溫暖。」她不追求自身名利,過著非常簡樸的生活,卻又笑口常開。

她就是埃米.諾特,抽象代數的奠基者;紐約時報則稱「她的定理建立了近代物理學的骨幹。」

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埃米.諾特(圖片來源

家學淵源和體制限制

阿馬莉.埃米.諾特(Amalie Emmy Noether),1882年3月23日生於德國愛爾朗根市(Erlangen)。父親麥克斯.諾特(Max Noether)是大學數學教授,在代數幾何領域頗有名氣。因為家境不錯,加上父親的職業之故,埃米成長在溫暖、友善以及充滿數學的環境。

身為四個小孩中的老大,埃米在童年時期是個友善、聰明的普通女孩,外加近視和輕微的大舌頭。當時,德國針對女孩的教育只到國中階段,而且重點放在家管、育兒、宗教與藝術課程,再加點基本算術、對話用法語和英語。雖然各州狀況不同,一般而言,德國大學到1910年才開放女性入學。除此之外,女性不能公開發表演說、加入政黨,或甚至參加政治活動。

那是德國正值快速都市化和工業化的年代,反對女性接受高等教育的言論在巨大社會變遷下仍頑固地存在著;這群反對者自詡傳統文化的守護者,認為大學對女性開放代表了道德的衰敗。1895年的一份調查中,多數德國教授便表示大學教育超過女性心智能力能夠負荷的範圍。即使埃米在家庭薰陶下對數學產生興趣,她也沒有研讀數學的機會。

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因為沒辦法接受高等教育,埃米原本希望成為外語老師,並花三年時間參與教師訓練課程。1900年,她通過測驗取得女子學校的任教資格。然而,十八歲的她不遵循預設好的道路,卻打算在愛爾朗根大學旁聽課程。雖然女性無法就讀大學,得到教授允許的話還是能夠旁聽(但也很可能遭到拒絕)。從1900年到1903年,埃米是愛爾朗根大學唯二的女性旁聽生之一。考慮到以後可能會去女子學校教書,她選了外語課,外加個人感興趣的數學。只不過,沒人能想到,埃米的生涯規劃因此徹底翻轉,數學也成了她的終身志業。

從在哥廷根大學旁聽開始

哥廷根大學。source:wikimedia

1903年7月,埃米通過巴伐利亞州的大學入學測驗,卻不以此滿足,反是選擇了更具挑戰性的路途──她決定不入學,離鄉背井到三百公里外的哥廷根大學(哥廷根的喬治·奧古斯都大學 Georg-August-Universität Göttingen,簡稱哥廷根大學)旁聽。哥廷根大學當時在歐洲名聞遐邇,知名科學大師多不勝數,如天文學家史瓦西(Karl Schwarzschild)、數學家閔考斯基(Hermann Minkowski)、克萊因(Felix Klein)和希爾伯特(David Hilbert)等,若要研究數學,沒有比那兒更棒的地方了。

愛爾朗根-紐倫堡大學。source:wikimedia

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未料,埃米因為身體因素,只在哥廷根待了一學期。1904年,她正式成為愛爾朗根大學(愛爾朗根-紐倫堡大學 Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg)學生,而且整個就學期間,只有另外三位女學生,以及兩位女旁聽生。

在愛爾朗根大學攻讀博士學位

埃米的指導教授保羅.哥爾丹。source:wikimedia

埃米的指導教授是保羅.哥爾丹(Paul Gordan),不變量理論(Invariant theory)的大師。在哥爾丹指導下,1907年埃米完成一篇充滿數不清計算的博士論文。雖然埃米日後稱其為垃圾,但是這篇博士論文卻得到不少好評。25歲的她,通過學術研究的頭一個門檻,獲得數學博士學位。

接下來八年,埃米留在愛爾朗根大學,做著沒有薪水和職稱的工作。隨著她父親健康惡化,埃米逐漸分擔了父親的工作。她不但發表多篇現今視為經典的數學論文,還代父親授課、指導博士班學生,也參加國際數學組織、發表演說。

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哥廷根之邀和廣義相對論

希爾伯特(右)和克萊因(左)。source:wikimedia

1915年,之前和埃米有數面之緣的希爾伯特和克萊因,邀請埃米加入他們在哥廷根大學的研究團隊。埃米在哥廷根這一待,就是18年。當時,希爾伯特和克萊因正和愛因斯坦合作,以完備廣義相對論中的數學。埃米在家書中曾開玩笑表示,她們正在幫愛因斯坦進行極度困難的計算,而且「沒人知道那是要幹麼的。」

師承哥爾丹的埃米對不變量理論相當精通,對廣義相對論的數學發展起了很大幫助。最後,埃米為廣義相對論的某些概念提供了非常簡潔優雅的公式。她的表現讓研究團隊大為驚豔,希爾伯特和克萊因越來越相信埃米值得被聘為哥廷根大學教授;愛因斯坦甚至寫信向希爾伯特表明:「諾特小姐在計畫中持續給我建議;因為透過她,我才能掌握這個(數學)領域。」

叩關大學講師

當時,要想在德國的大學授課,必須通過一系列程序,以獲得特許任教資格。因為法律禁止女性擔任大學講師,埃米成了哥廷根大學首位嘗試叩關的女性。

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光是在校內,爭論就持續了數個月:反對者認為,擔任大學講師這類所有不利女性生育強壯下一代的事,都應該避免;同意最力者如希爾伯特則認為,聘用講師與否應從實際功績做評斷,而非出於政治或社會考量。因為希爾伯特大力支持女性受教權,所以有些人在他五十歲生日時特地開他玩笑,頒給他虛擬的女學生聯合會(Union of Women Students)終身會長榮譽。

總算,哥廷根的數學家們達成共識,大多數教授都同意政府的說法:女性不應成為大學講師。只不過,他們加上一條但書──當該位女性的腦袋富有數學創造力時例外。

然而,即使數學家們同意聘任埃米擔任編外講師[1],其他系所站出來發難了:「女性怎能當編外講師?」、「一旦成為編外講師,她就能成為教授,也能成為大學評議會[2]的成員。女性能被允許進入評議會嗎?」時值第一次世界大戰,更有人問,「當我們的士兵返回大學,發現他們必須在女人底下學習,會做何感想?」對此,希爾伯特回應:「我看不出當事人的性別構成反對聘任她的理由。畢竟,評議會並不是公共澡堂。」

最終,哥廷根大學將案子提到「宗教和教育部」,希望政府網開一面,允許埃米的人事案。部長拒絕了,不過提出妥協辦法:「她不能擔任教職,但是可以用希爾伯特助理的名義授課。」於是接下來三年,課表寫著:「數學物理專題。不變量理論:希爾伯特教授,由埃米.諾特小姐/博士擔任助理,星期一下午四到六點,免費。」埃米甚至沒辦法獲得授課鐘點費。

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1917年,法蘭克福一所新成立的大學對埃米招手,表示願意提供教職給她;因為不是公立學校,所以應該能夠避免政府禁止女性教師的規定。埃米心動了。聽到消息之後,擔心手中瑰寶出走的哥廷根大學,再次向政府申請聘任埃米。僅僅六天,政府回應了:「你們擔心她去法蘭克福是沒有根據的,因為她不會被允許成為講師,不論在哥廷根、法蘭克福或是其他任何地方。」

戰敗帶來的轉機

1918年對埃米來說意義特別重大。根據之前廣義相對論的研究,她寫下知名的諾特定理(Noether’s Theorem)。諾特定理說的是,每個物理守恆定律,都擁有相應的對稱性。例如,動量守恆對應到平移對稱性(物理定律不會因為參考座標系的平移而發生改變;換言之,兩個不同位置看到的物理定律是一樣的)。

現今,諾特定理被廣泛運用在物理領域,成為近代物理學的基石。諷刺的是,因為當時皇家哥廷根科學院 (Royal Gottingen Academy of Science)拒絕接受埃米,以至於諾特定理的論文是由克萊因代為發表。

同年,德國在第一次世界大戰戰敗,德意志皇帝威廉二世流亡海外,也為埃米帶來轉機。12月,愛因斯坦寫信給哥廷根大學的克萊因:「接獲諾特小姐的嶄新成果後,我再次發現,她無法正式授課是極度不公允的。」愛因斯坦除了表示會盡力幫埃米向政府爭取教職的機會,也希望克萊因幫上一把。

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德國新上任的社會民主黨政府,很快賦予了女性投票權,也允許女性在國會擁有議員席次。1919年5月,政府終於通過人事案,埃米正式成為哥廷根大學編外講師。埃米欣喜若狂;在拿到博士學位十一年後,37歲的她終於能夠用自己的名字開課。雖然沒有薪水,當年秋天她就開始了授課。

科學貢獻

1920年代,埃米將代數研究引到全新的方向。有別於以往的數學研究,也與她那充滿計算的博士論文大相逕庭,埃米採取全然不同的研究途徑,建構出抽象代數的基礎。1921年,她發表革命性論文〈環的理想理論[3]〉,從大的抽象架構出發以討論不同的概念,卻沒有任何實際指涉──就像是單純比較建築的高度和尺寸,而不談論建築本身。這篇論文對現代代數產生劃時代的影響,為了表彰她的貢獻,許多由她發展的數學概念現在都以她的名字命名。

埃米的研究路徑,多少跟她對數學的個人偏好與看法有關。某次,她拜訪身為應用數學家的弟弟弗里茨(Fritz Noether),沒想到兩人一言不合,針對數學的用途爭辯一個小時。弗里茨認為,數學應該要拿來描述真實的物理世界;諾特則主張,數學發展應該基於好玩或是智識上的興趣。雖然兩人沒有共識,但埃米怎麼也想不到,她純粹基於興趣所研究出的數學,儘管抽象得不得了,在現代物理學卻有著極大用處。

義工教授

1922年,因為埃米的頂尖學術表現,德國政府破格給予埃米新的頭銜「非正式特聘教授」。雖然名義上是教授,仍是無給職,也沒有退休金。她做著大學教授的工作,待遇卻和義工沒有兩樣。

為了避免埃米對新的教授頭銜產生誤會,科學與藝術部部長特地寫信給她,表明新頭銜並不會改變她的任何法律地位,她和其他教員的關係跟之前編外講師時期沒有差別,也和之前一樣沒有任何薪水。當時,諾特是哥廷根大學的教授中,唯二的女性教授之一(兩人都是非正式特聘教授)。

哥廷根大學從未給過埃米正式教職。她僅有的收入,來自希爾伯特的微薄補貼;一個月250馬克,連生活開支都不夠用。她是哥廷根收入最低的教員,也從未被納入公務員體系裡。戰後的通貨膨脹,加上1921年的父親過世,埃米著實面臨龐大的經濟壓力。儘管如此,她還是慶幸於這首次領到的微薄薪餉。

不典型也不女性化

埃米是同儕中唯一的女性;雖然她打破性別藩籬成為名義上的教授,眾人也尊敬她的能力與創造力,她的外貌、穿著、體重等等,無一不受到旁人的品頭論足。一方面,大學女教師極為稀有;二方面,埃米一點都不女性化的外顯行為也很難不讓人注意。

她明顯過重,卻不以為意:「如果不吃東西,我就無法做數學了。」而數學對她才是最重要的。正值三、四十多歲的她,穿著黑色長大衣,幾乎垂到腳踝;斜揹肩包、削短的頭髮,加上男人的帽子。在那個對女性穿著打扮、言行舉止無比講究的年代,埃米顯然是不合時宜的。然而,對於成天專注在數學的埃米來說,舒服、方便和價錢比瞬息萬變的時尚來得更重要。

埃米面對生活,就像處理數學,刪除一切非必要的事物。有人稱讚她的仁慈、好心腸和一切從簡,卻也有人嫌棄她的大音量和不溫柔優雅,穿得像洗衣女工。但反過頭想,如果她是男性,這些所謂惹人厭的特徵,都會成為某種刻板印象中的聰明數學家形象。

提攜學生與後進

埃米對學生相當照顧,就像母雞帶小雞。她極力避免學生遭遇到任何不公平對待,還把自己的小公寓借給左翼學生團體聚會。在研究上,她常跟年輕人分享自己的主意,讓他們去鑽研,並在後面推一把;也因此,在許多別人的論文背後,她都助了一臂之力。她的研究夥伴兼數學家馮德瓦爾登(Bartel Leendert van der Waerden)回憶:「她總是幫我們寫好論文前言,並將最主要的概念公式化──我們作為新手,永遠不可能像她那樣清晰掌握與斷定那些概念。」馮德瓦爾登寫的代數教科書,有很大一部份就是來自埃米的貢獻;這套教科書後來經過翻譯、改寫,傳遍全世界,成為經典,也改變了數學教育。

因為收入微薄,有一部分還要拿來資助最小的弟弟和姪兒,埃米早先住在供膳的學生宿舍,直到學生們拒絕和「支持馬克思主義的猶太人[4]」一起吃飯為止;在那之後,她才搬到位於閣樓的公寓。不論天氣如何,她和一位數學家朋友的太太,每天都到河畔的公共泳池游泳──儘管那是男性限定。一個星期中有六天,她總在同樣時間、於同一家廉價餐廳的同個座位,吃著同樣的晚餐。到了週日,她會為自己的學生下廚,並製作點心。只可惜,這樣做並沒辦法討好所有學生,因為好些人早已習慣那些薪資優渥教授的家,不但有全職主婦打理一切,還有許多傭人──這在在都讓埃米的生活方式,成為許多人茶餘飯後的笑柄。

埃米的課堂總是充滿活力和熱情。她不講發展成熟的理論,只講自己的研究,讓學生同自己一起在課堂上思考;講得飛快、寫得飛快、擦得也飛快,只有最俐落能幹的學生有辦法存活下來。當講到激動處,埃米身上的罩衫很容易因為手勢動作而鬆開;女學生雖然會試著幫她整理衣服,但總是徒勞無功──因為埃米一直忙著說話。

埃米一生共收了七位博士班學生,和十三個非正式學生,其中大多數都成為數學家。她的同事、兼知名數學物理學家外爾(Hermann Weyl)日後回憶:「考量到她科學研究計畫的生產力,和對諸多學生的影響力,她無疑是那裡(指哥廷根)數學活動的強力核心。」

納粹德國

1932年,埃米成為第一位、也是當時唯一一位受邀在數學國際會議(International Congress of Mathematics)發表演說的女性,並得到滿堂彩。即使她已經是國際知名的大數學家了,家鄉德國還是不認同她的成就,選擇性忽略她。埃米的數學家朋友們深感不平:「若非她的種族、性別、和自由主義的政治立場(儘管這點相對輕微),她早就在德國得到第一流的教職。」

另一方面,德國政治情勢愈演愈烈,納粹獲得許多年輕學生的歡迎。埃米某位碩士班學生起頭抵制另一位猶太教授蘭道(Edmund Landau),以至於沒人去上蘭道的課;「亞利安學生要的是亞利安數學,而非猶太數學。」他們這麼宣稱。

埃米在數學會議演講後沒幾個月,希特勒成為德國總理。大權在握的他,開始對猶太教授動刀。1933年5月初,科學部公佈具猶太血統的教授名單,埃米赫然列榜。沒出幾天,埃米和哥廷根其他一些猶太教授就被開除,也禁止在德國任何大學授課。納粹此舉,將哥廷根大學的物理和數學研究環境破壞怠盡──畢竟,在這兩個領域,許多響噹噹的教授都是猶太人。

失去了工作和發揮的舞台,埃米不改其志,在自己的公寓偷偷(違法)教授課程。即使有納粹學生跑到她家上課,她也坦然視之。只不過,隨著猶太科學家紛紛逃離德國,埃米也必須思索自己的出路。最後,她接受美國知名女數學家惠勒(Anna Pell Wheeler)的邀請,來到美國費城近郊的女子學院布林莫爾(Bryn Mawr College)──雖然仍是暫時的職缺,薪水倒還算差強人意。

1933年,埃米站在哥廷根火車站準備前往美國(圖片來源

美國生活

1933年秋天,埃米抵達費城,她和惠勒兩人很快成為好友。惠勒曾在哥廷根大學就讀數學,不但會講德語,對德國文化也熟悉;她幫埃米的美國生活解決很多難題。

埃米在美國的學術活動還算順利。每週,她會搭火車前往普林斯頓高等研究院講學,並和愛因斯坦閒話家常。惠勒安排了三個學生和埃米一起工作,並叮囑他們要好好善待埃米。與德國的情況不同,布林莫爾的學生只當埃米的打扮是實用取向,不覺得有什麼大不了的;上她的課也感到深具啟發。除此之外,埃米的社交生活也很愜意,她會和惠勒一起喝下午茶,或是坐在庭院思考數學、到附近的鄉間健行,甚至站在馬路中央跟焦急請她過馬路的學生解釋數學。

即使薪水並不算多,埃米已經感到滿意了。她不但把一半薪水存起來留給姪兒,甚至會自掏腰包援助貧困的學生。就跟她的數學風格一樣,埃米生活從簡、情緒也從簡。她從不讓負面的情緒影響自己,沒有對身為女性在德國受到的不公平待遇,顯露過一絲痛苦或嫉妒;當埃米的德國同事轉任普林斯頓高等研究院,享受豐厚的待遇,她亦平常心視之。

根落美國

1934年夏天,埃米回到德國,收拾細軟、將公寓打點好,並和弟弟弗里茨一家道別。弗里茨也準備離開德國,到西伯利亞工作。

即使在美國展開新生活,埃米的前景依舊不樂觀。她已經五十多歲,在遙遠的地方獨自打拼,也沒有正式工作。逃難的猶太科學家太多,能夠聘請這些人的單位卻太少。埃米不希望教大學部學生,布林莫爾卻是個強調教學的學校,跟她的調性不合。除此之外,埃米還有健康上的困擾。

埃米早先在德國,曾接受過子宮肌瘤切除術,現在卻又發現新的腫瘤。1935年4月,她排定進行手術。雖然埃米認為自己很強壯,手術應該不會有問題,但在朋友的勸說下,她還是預立遺囑。她向朋友表示,過去一年半是她生命中最快樂的日子,在布林莫爾和普林斯頓都受到讚賞──這是她在自己國家從未感受過的。

手術一切順利,醫生移除埃米體內,跟哈密瓜一樣大的卵巢囊腫。為了避免手術時間過長,留下兩個不礙事的小腫瘤。恢復期原本看似正常,怎知到了第四天,埃米突然失去意識,高燒接近攝氏43度。醫生並不確定埃米發生了什麼事,可能是術後感染,也可能是因高血壓導致的中風。

巨星隕落

1935年4月14日,正處於創造力巔峰的埃米,在遠離家鄉和家族的國度驟逝,享年53歲。這對全球數學界是莫大的傷痛,德國數學期刊「數學年鑑」甚至刊登了埃米的訃告──雖然埃米曾擔任它好幾年的編輯,但數學年鑑從未把埃米的名字放到刊頭。1935年5月4日,紐約時報刊登了愛因斯坦的投書,文中表明「自女性開始接受高等教育以來,諾特小姐是最重要、最富有創造力的數學天才。[5]

埃米過世後兩年,她的弟弟弗里茨在西伯利亞被捕,之後以德國間諜罪名處死;不過數學家外爾和愛因斯坦成功將其兩子營救到美國。直到1989年,蘇聯總理戈巴契夫才宣稱弗里茨受到不公平對待。而埃米的骨灰,則由布林莫爾學院保存;在1982年,埃米.諾特百年誕辰,數學女性協會將她的骨灰埋在圖書館迴廊的磚牆下。

綜觀埃米.諾特一生,她不但是抽象代數的先驅,還建構了近代物理學的基本原則。獨具慧眼的她,能看出不同事物之間的連結,並用統合的方式描述兩種被認為相異的概念。近代物理學在建構模型時,常常會從對稱性出發,並討論當中的守恆量──這個概念便來自於她的諾特定理。她在群論、群表示論、環論和數論都有不可磨滅的貢獻,對物理學界和數學界產生深遠影響。

同時,埃米也是早期女性科學家的標竿。在她的年代,幾乎所有人都認為女性不適合大學教職,但她仍義無反顧、堅持自己的理想。在祖國德國,她得不到欣賞;在美國,已經年過五十的她還來不及發揮就撒手人寰。她一輩子可說都沒有得到過任何正式的工作,但在數學和物理上的成就卻如此重要。埃米.諾特為人寬厚、待人友善,對數學的熱情更無人能出其右,研究之路卻滿是艱險,可謂蹣跚而行的仁厚數學家。

google doodle 於2015年3月23日紀念埃米諾特133歲冥誕

參考資料

  • Rachel Swaby (2015), Headstrong: 52 Women Who Changed Science-and the World, Broadway Books.
  • Sharon Bertsch McGrayne (2001), Nobel Prize Women in Science: Their Lives, Struggles, and Momentous Discoveries, Joseph Henry Press.
  • Edited by Nina Byers and Gary Williams (2006), Out of the Shadows: Contributions of Twentieth-Century Women to Physics, Cambridge University Press.
  • DICK (1981), Emmy Noether 1882–1935, Birkhäuser Basel.
  • Dwight E. Neuenschwander (2010), Emmy Noether’s Wonderful Theorem, Johns Hopkins University Press.

註釋

  • [1] 編外講師(女性為Privatdozentin,男性為Privatdozent),又譯私講師,指的是德語系國家裡,通過認證可以就特定領域在大學授課、指導學生者。
  • [2] 評議會是學校的政策決定會議。
  • [3] 原文名Idealtheorie in Ringbereichen。理想為數學專有名詞,與日常生活意義無關。
  • [4] 在1920和1930年代,蘇聯的無產階級革命和反法西斯主義,對許多西方自由派人士是很有吸引力的。
  • [5] 另有一說該文是數學家外爾寫的,只不過編輯認為由名氣更大的愛因斯坦掛名更好,所以該文改以愛因斯坦名義投稿。
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科學大抖宅_96
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在此先聲明,這是本名。小時動漫宅,長大科學宅,故稱大抖宅。物理系博士後研究員,大學兼任助理教授。人文社會議題鍵盤鄉民。人生格言:「我要成為阿宅王!」科普工作相關邀約請至 https://otakuphysics.blogspot.com/