林奈出版《植物種誌》│科學史上的今天：5/1

本文與 研華科技 合作，泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言，總能牽動整個 AI 產業的神經。然而，我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線，那如果哪天「網路斷了」，會發生什麼事？

想像你正在自駕車打個盹，系統突然警示：「網路連線中斷」，車輛開始偏離路線，而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭，開始暴走跳舞，甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎？當然不是！也因為如此，「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端，AI 就能在現場即時反應，不只更安全、低延遲，還能讓數據當場變現，不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ？

邊緣 AI，乍聽之下，好像是「孤單站在角落的人工智慧」，但事實上，它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前，像是企業、醫院、學校內部的伺服器，個人電腦，甚至手機等裝置，都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算，稱為邊緣運算；而在邊緣節點上運行 AI ，就被稱為邊緣 AI。簡單來說，就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力，「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

那麼，為什麼需要這樣做？資料放在雲端，集中管理不是更方便嗎？對，就是不好。

第一個不好是物理限制：「延遲」。
即使光速已經非常快，數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房，再把分析結果傳回來，中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回，就算只是幾十毫秒的延遲，對於需要「即刻反應」的 AI 應用，比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時，每一毫秒都攸關安全與精度，這點延遲都是無法接受的！這是物理距離與網路架構先天上的限制，無法繞過去。

第二個挑戰，是資訊科學跟工程上的考量：「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送，湧入的資料數據量就像超級大的水流，一下子就把水管塞爆！要避免流量爆炸，你就要一直擴充水管，也就是擴增頻寬，然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理，把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端，是不是就能減輕頻寬負擔，也能節省大量費用呢？

第三個挑戰：系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時，一旦網路不穩、甚至斷線，那怎麼辦？很多關鍵應用，像是公共安全監控或是重要設備的預警系統，可不能這樣「看天吃飯」啊！邊緣處理讓系統更獨立，就算暫時斷線，本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應，這在工程上是非常重要的考量。

所以你看，邊緣運算不是科學家們沒事找事做，它是順應數據特性和實際應用需求，一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇，是我們想要抓住即時數據價值，非走不可的一條路！

邊緣 AI 的實戰魅力：從工廠到倉儲，再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了，接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢？它強就強在能夠做到「深度感知（Deep Perception）」！

所謂深度感知，並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減，而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型，從原始數據裡面，去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

以研華科技為例，旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例，利用物件偵測模型，快速將工業產品中的瑕疵挑出來，而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測，因此品管上能達到一致性，減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中，檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品，替工廠節省大量人力，同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

此外，在智慧倉儲場域，研華與威剛合作，研華與威剛聯手合作，在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台，打造倉儲系統的 AMR（Autonomous Mobile Robot） 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣，AMR 不需要事先規劃好路線，靠著感測器偵測，就能輕鬆避開障礙物，識別路線，並且將貨物載到指定地點存放。

當然，還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning )，除了可以做備忘錄跟排程規劃以外，還能將實務上碰到的問題記錄下來，等到之後碰到類似的問題時，就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問，那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了？其實，對許多企業來說，內部資料往往具有高度機密性與商業價值，有些場域甚至連手機都禁止員工帶入，自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安，又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言，自行部署大型語言模型（self-hosted LLM）才是理想選擇。而這樣的應用，並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，體積僅如後背包大小，卻能輕鬆支援語言模型的運作，實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現：要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型，會不會太吃資源？這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一：如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」，又不減智慧。接下來，我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

語言模型瘦身術之一：量化（Quantization）—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限，大模型卻越來越龐大，「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像：有些畫面細節我們肉眼根本看不出來，刪掉也不影響整體感覺，卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此，只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示，什麼是浮點數？其實就是你我都熟知的小數。舉例來說，圓周率是個無窮不循環小數，唸下去就會是3.141592653…但實際運算時，我們常常用 3.14 或甚至直接用 3，也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思！ 

然而，量化並不是那麼容易的事情。而且實際上，降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時，工程師會精密調整，確保效能在可接受範圍內，達成「瘦身不減智」的目標。

模型剪枝（Model Pruning）—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型，其實就是在搭建一整套類神經網路系統，並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而，在這麼多參數中，總會有一些參數明明佔了一個位置，卻對整體模型沒有貢獻。既然如此，不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候，總會雜草叢生，但這些雜草並不是我們想要的作物，這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在，而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術，就稱為 AI 模型的模型剪枝（Model Pruning）。

模型剪枝的效果，大概能把100變成70這樣的程度，說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助，但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型，僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手，採取更治本的方法：一開始就打造一個很小的模型，並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」，是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾（Knowledge Distillation）—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下，一位經驗豐富、見多識廣的老師傅，就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在，他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案，老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」，例如「為什麼我會這樣想？」、「其他選項的可能性有多少？」。這樣一來，小小的學徒模型，用它有限的「腦容量」，也能學到老師傅的「智慧精髓」，表現就能大幅提升！這是一種很高級的訓練技巧，跟遷移學習有關。

舉個例子，當大型語言模型在收到「晚餐：鳳梨」這組輸入時，它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯：50%，蝦球：30%，披薩：15%，汁：5%」。在知識蒸餾的過程中，它可以把這套機率表一起教給小語言模型，讓小語言模型不必透過自己訓練，也能輕鬆得到這個推理過程。如今，許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成，讓我們得以在資源有限的邊緣設備上，也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是！即使模型經過了這些科學方法的優化，變得比較「苗條」了，要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料，並且高速、即時、穩定地運作，仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說，要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型，真正放到邊緣的現場去發揮作用，就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

邊緣 AI 的強心臟：SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色！那麼，它到底厲害在哪？

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要？因為 GPU 的設計，天生就擅長做「平行計算」，這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的！

你想想看，那麼多數據要同時處理，就像要請一大堆人同時算數學一樣，GPU 就是那個最有效率的工具人！而且，有多張 GPU，代表可以同時跑更多不同的 AI 任務，或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果，在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎！

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房，有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計，體積相對緊湊，散熱空間也比較好（這對高功耗的 GPU 很重要！），部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算，進行「工程化」，讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格，背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場，系統穩定壓倒一切！你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧？這些設計確保了部署在現場的 AI 系統，能夠長時間、穩定地運作，把實驗室裡的科學成果，可靠地轉化成實際的應用價值。

台灣製造 × 在地智慧：打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能，能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署，及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析，還是其他 AI 相關的服務，都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務，讓企業在啟動 AI 專案前，大幅降低前期投入門檻，靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構，從精密製造、城市交通管理，到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全，都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是，這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示，這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果，往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI，不只是一項技術創新，更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場，就能被有效的「理解」與「利用」，是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石！

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前華盛頓郵報記者蒙特．瑞爾（Monte Reel）這本《測量野性的人》，是維多利亞時代動物獵人保羅．梮謝呂（Paul Du Chaillu）深入西部非洲追獵大猩猩的故事，也是一部科學與文學、神學互動的歷史。中譯書名少見地比原文更有深意。書名若依原文直譯為「人獸之間」（Between Man and Beast）雖也不差，但總覺得少了些想像空間。

作者在本書開頭寫道，他「深受『野性』（wildness）這個字眼所吸引，特別是它塑造我們恐懼和夢想的方式，以及這些恐懼和夢想又如何反過來重新塑造我們對荒野的概念。」保羅．波嘉德（Paul Bogard）在《夜的盡頭》（The End of Night）這本書提到，梭羅的名言「野性隱藏著世界的救贖」（In Wildness is the Preservation of the World），其中的「野性」一詞經常被誤解為「荒野」（wilderness），但梭羅所指的野性是一種不受地理限制的特質，不只存在於荒野，也存在於城市及人的思想中。野性不只存在於大猩猩身上，也存在於保羅．梮謝呂身上。蒙特．瑞爾同時也藉由描繪梮謝呂的生平，帶出兩個主要歷史場景──維多利亞時期的英國及南北戰爭前夕的美國，那是一個極力否認人性中具有野性與獸性的時代。

在當時的英國，人的神聖性即將被野性動搖。在達爾文的《物種原始》於 1859 年出版前，地質學和古生物學上的發現已經讓《聖經》的權威搖搖欲墜，學界也已出現物種嬗變的想法，但是這些理論與達爾文版本的演化論最大的不同，就是仍試圖保持人類的特殊地位，例如理查．歐文（Richard Owen）雖然承認物種會演化，但他還是相信人類是獨立於其他動物發展出來的；就連幾乎與達爾文同時構思出演化論的華萊士，也認為像人腦如此精密複雜的存在，必定是一個「統治一切的智慧主」所設計的。不過達爾文主張演化並沒有目的性，傳記作家大衛．逵曼（David Quammen）認為，這就是達爾文的演化論令人難以接受的原因，因為它挑戰了人們自以為有的神性。

人，只不過是一種猿類？

這些爭論跟梮謝呂和他的大猩猩有什麼關係？正因為當時的人深信自己是上帝獨特的造物，因此大猩猩這與人極度相似、會模糊人獸之間界線的物種，讓維多利亞時代的人產生了極大的不安，他們開始懷疑自己是否也不過是一種猿類。現代生物分類學的鼻祖林奈曾在 1714 年寫信給朋友說，「必須把人類歸屬在靈長類中讓我感到不是很舒坦」，「我急著想從你那裡還有全世界尋求自然史中區分人猴之間的通則。」一百多年後，學者們更急切地想要知道測量野性的標準，而他們的依據就是梮謝呂千辛萬苦從西非帶回來的人類及猿類標本。

其中，兩位同樣借助梮謝呂蒐集的材料進行研究的學者理查．歐文與湯瑪斯．赫胥黎（Thomas Huxley），得出的結論卻是南轅北轍。有意思的是，作為達爾文的反對者，歐文雖然是科學史上的輸家，但他說對了一件事：「人類並不是從大猩猩演化出來的。」而且他也證實黑白人種的大腦與智力並無差異，無意間為種族平等提供了依據。相對地反對蓄奴的赫胥黎卻認為，非洲和澳洲的原住民屬於人類當中發展較低的階層，並錯誤地將人類各種族放在一條直直的演化路線上，從低等的黑人一直排到高等的白人。歐文與赫胥黎的例子，顯示出科學家的既定觀念、社會思潮與研究結果之間的微妙關係，即使看似中立的科學研究結果，也必定會鑲嵌進社會脈絡之中，產生研究者無法預料的影響。

對「野性」的偏執 成為蓄奴的藉口

在人們因大猩猩與人的相似性而緊張時，牠也同時成為異己的代表、蓄奴的藉口。支持蓄奴者認為跟白人相比，黑人與大猩猩更相似，應該被歸為動物而非人類，因此奴役他們完全沒有道德上的疑慮。在蓄奴者心目中，黑人／大猩猩就是獸性／野性的代表。美國國會在辯論廢奴議題時，一名印第安納州的代表宣稱，終結奴隸制無異於授權這些「人類大猩猩」謀殺他們的主人、強姦他們的妻女。梮謝呂在紐約時，一齣名為《八分之一的黑人》的戲劇正在百老匯上演，女主角絕望地表示，一滴非洲的血讓她成為「不潔之物」。雖然惡名昭彰的「一滴血法則」（one drop rule）是在二十世紀才成為成文法，但從這齣戲可以看出，美國當時對測量野性的偏執達到何種程度。

至於梮謝呂本人，他對於野性的標準顯然頗為迷惑。他從大猩猩的姿態、反應和叫聲中，感覺到「一些帶有人性的東西」，「當大猩猩站起身，以兩條腿奔跑時，就讓他想起人類短跑的畫面。每一次聽牠們咆哮，他彷彿在那哭聲中聽到了一個人類的發音。有時他覺得自己不是獵人，比較像個殺人犯。」蒙特．瑞爾如此解讀：梮謝呂既懷疑大猩猩具有人性，又在著作和演講中誇大這些怪物的可怕，這種矛盾可能是試圖壓抑他內心的不安：「這頭他所追捕的野獸似乎跟他本人有很多相似性。」

瑞爾的解讀非常精準，而這也是全書最具張力的部分：梮謝呂因為成功獵殺大猩猩而成為「偉大的白人獵人」，但他同時也是自己努力要躋身的上流社會中，那些菁英名流測量的對象。嫉妒他名氣的人試圖揭發他的非白人血緣，對梮謝呂來說是比探險經歷被質疑更大的危機。那些支持他的科學家「全都具有不能容忍非白人的名聲」，「皇家地理學會的會員中完全沒有少數族裔，他們被排除在外，並沒有引來任何爭議，因為這在大家心目中根本是理所當然之事。」

或許正因為梮謝呂本身有非白人血緣，因此他對其他種族乃至於動物多了一絲同理心。他在著作中曾紀錄一段軼事，試圖顛覆黑人與人猿相似的印象。他曾和非洲當地人一起獵殺一隻黑猩猩，當地人覺得黑猩猩的外觀神似高加索人種，於是對梮謝呂說：「你看！他的頭髮是直的，都和你一樣。你快來看看這個從灌木叢中出來的白臉親戚！他之於你，比大猩猩之於我們還要近！」

我不是人類的兄弟嗎？

保羅．梮謝呂生活的十九世紀，是一個思想、觀念處於劇烈變動中的時代。1858 年，德國探險家亞歷山大．洪堡（Alexander von Humboldt）的《宇宙》（Cosmos）完整英文版問世，這本書的核心思想正是現今生態學物物相關的概念，預示著下個世紀生態運動的萌發。梮謝呂在第二次前往西非探險前，曾向出版商訂購《宇宙》，他宣示此行將不再「無謂屠殺這些動物」，而是以更詳細的觀察取代蒐集標本。雖然批評者可能會視為預先為任務失敗的可能解套，但可以確定的是梮謝呂確實注意到世界對獵殺動物的看法已逐漸改變，而他確實也對獵殺大猩猩的行為感到厭倦了。

野性是否能測量，又該如何測量呢？從十九世紀至今，過往學界認為「唯人獨有」的標誌如語言、自我意識、使用工具、創造藝術，甚至豢養寵物都紛紛遭遇挑戰。人何以為人？我們對這個問題的迷惑程度，可能和一百多年前的梮謝呂和博物學家們不相上下。值得慶幸的是，如今這種迷惑使我們更加謹慎看待自己在自然界中扮演的角色。十九世紀英國禁止奴隸貿易協會的標誌，是一個跪地懇求的奴隸畫像，上面寫著「我不是人類的兄弟嗎？」（Am I Not a Man And a Brother?）1861年倫敦的《刺青》雜誌刊登了一幅戲謔的漫畫，把這句標語改成「我是人類的兄弟嗎？」配上一張直立大猩猩的插圖。今天不僅把類人猿視為兄弟的人越來越多，這個倫理標準也正持續擴及這個星球的所有生物。

也許所謂的人性，就是一種獨特的生物性（獸性），而人類這種生物特有的好奇心，最終將使我們發現世間萬物都是獨特的。

「以古為鏡，可以知興替。」如果能在過去、現在兩點拉出一條直線的話，未來的趨勢也有機會在我們掌握之中；當我們遇到困難時可以透過過往的經驗，幫助我們下判斷。這就是歷史的重要性！同樣的，歷史的脈絡可以幫助我們學習科學，而且還有機會發現科學家並不是我們想像中的神聖不可侵。2015 年 12 月 22 日在胖地台北，泛科學的專欄作者張瑞棋帶著《科學史上的今天》，和我們分享科學家背後鮮為人知的小故事。

「從小到大，科學家在我們心中非常偉大，無論是哥白尼的日心說，或者證明地心引力作用一樣的伽利略。這些科學家閃耀著光芒，直到越讀越多書後才發現，光芒的背後其實存在著陰影。這些科學家們的陰影來自信仰、權威以及性別。」

信仰

普遍認為哥白尼的日心說之所以不被認可，是因為宗教的打壓。然而另一種觀點是由於哥白尼認為上帝創造的宇宙應該存在著完美對稱的幾何關係，也就是軌道應該是圓形的！但這會和他觀察到的天文現象不吻合，因此與其說日心說的發表示因為教會的壓力，其實哥白尼本身的執迷才是造成學說延宕的原因。又比如提出滅絕說的居唯葉，他認為物種會因為某些災難而滅絕，另一方面在創世後仍物種繼續被創造。由於他深信聖經的創世論，甚至抨擊達爾文的演化論，導致演化論的發展備受阻礙。

權威

除了信仰外，有時候科學家利用自身權威、堅持己見，抑制別派學說，亦會影響科學的發展。你能想像西元十六世紀，醫生們拿著的解剖經典是出自於西元二世紀的蓋倫，且內容漏洞百出嗎？蓋倫是根據其動物解剖的經驗來推斷人體的內部構造，當然和人體的構造有很大的出入。但許多人不改抵抗權威，使得錯誤流傳千年。直到維薩留斯的出現，人體的結構才終於被了解。維薩留斯憑藉著大量的人體解剖經驗，推翻了多年來的理論，加上他有美術的長才，得以將知識快速的更新、傳播。

另一個為人所知的例子是牛頓及萊布尼茲。在微積分發展上，英國推崇地位較高的牛頓提出的流數，而非萊布尼茲的微積分，這導致英國的數學研究落後其他歐陸國家。最後一個權威造成的悲劇，讓許多產婦賠上了性命。十九世紀，醫生塞默維斯發現由醫院接生的產婦死亡率遠遠高出了由助產士接生的。他推測原因是醫學系的學生在解剖完大體後沒有清潔，而將細菌帶給產婦。然而其他高傲的醫生們認為：醫生怎麼可能害人呢？而摒棄了塞默維斯的想法。

性別

女性在科學界受到的打壓也不少：在代數領域有傑出成就的埃米諾特，竟因其性別而無法擔任大學教授；華生看了羅莎琳．佛蘭克林的 DNA  X 光繞射圖片，終於發現了 DNA 的雙螺旋結構，並以此得到了諾貝爾獎。雖然華生得獎的時候佛蘭克林已過世，然而我們可以想像，在當時的社會氛圍下，即便她在世，女性科學家的得獎機率仍然很低；發現脈衝星的喬瑟琳貝爾其成就在天文界有目共睹，然而諾貝爾物理獎的獎座是被指導教授赫維許拿走；吳健雄透過實驗證實宇稱不守恆，但最後是理論學家楊振寧及李政道是拿到了諾貝爾物理獎。

有些時候科學家對抗的不是來自外界的輿論、權威，反對的力量反而是來自科學界：牛頓打壓虎克及萊布尼茲；愛迪生堅持使用直流電系統，並利用交流電椅製造世人對交流電的恐懼，藉此反對特斯拉的交流電系統；發明氫彈的泰勒對前主管歐本海默落井下石，聲稱歐本海默對美國不忠……

我想呈現的不只是科學家的榮耀，還有其與常人無異的一面

跟著《科學史上的今天》的腳步，我們可以發現科學家或許只在智力上比一般人高超，但其品性仍和常人一樣：他們也會忌妒、也會排擠別人、也會為了得到權力耍手段。如果大家能用平等的角度認識科學家，去了解理論後的時代背景，那學科學就不再只是背公式和定理，而是和一段段生命故事相遇的奇幻旅程。