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物哀(下)──《摺紙動物園》

泛科幻獎_96
・2018/06/02 ・5748字 ・閱讀時間約 11 分鐘 ・SR值 452 ・五年級

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編按:《摺紙動物園》集結了美國作家劉宇昆的十五個科幻/奇幻的短篇故事,應用的意象豐富,從未來世界、中日元素到歷史、神話傳說。〈物哀〉一文結合日本美學概念與乘坐太陽帆的遠離地球星際旅程,成就了含有獨特氣氛的科幻中短篇。

  • 作者/劉宇昆(Ken Liu)
  • 譯者/張玄竺

前文在此:物哀(上)──小說《摺紙動物園》搶先看

我的工作是盯著面前的網格狀指示燈,它有點像巨型圍棋棋盤。

多數時候都非常無聊。這些指示燈顯示太陽帆各處的緊張狀態,每幾分鐘就會跑相同的模式,因為帆會隨著遠處逐漸黯淡的太陽光而些微收縮。燈號的循環模式對我來說,就像敏迪睡覺時的呼吸一樣熟悉。

我們已經以還不錯的光速比例移動。再過幾年,當我們移動得夠快,我們便會改變航道,前往室女座61e星系和它嶄新的各星球,離開給予我們生命的太陽,太陽就會像被遺忘的記憶。

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但這天,指示燈感覺不太對勁。西南角落的其中一個燈似乎快了幾分之一秒。

「領航艙,」我對麥克風說:「這裡是太陽帆阿爾發監測站,你們能確認我們在航道上嗎?」
一分鐘後我的耳機傳來敏迪的聲音,帶著些微詫異。「我沒有注意到,但確實些微偏離航道,發生什麼事了嗎?」
「我還不確定。」我盯著面前的網格狀燈號,盯著那個時間點不同步、不和諧的固執燈號。

 

媽媽獨自帶我去福岡,爸爸不去。「我們要去買聖誕節禮物,」她說:「我們想給你驚喜。」爸爸露出微笑,搖搖頭。

我們穿過繁忙的街道。因為這可能是地球上最後一個聖誕節,空氣中有更多慶祝的氣息。

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地鐵上,我看了坐在旁邊的男人手上的報紙一眼。頭條標題是「美國反擊!」大大的圖片是美國總統勝利的微笑,下方有一排其他照片,有些是我之前看過的:幾年前試飛時爆炸的第一艘美國實驗疏散太空船、一些在電視上說要負起責任的無賴國家總理、長驅直入外國首都的美軍士兵。

摺頁下有一個比較小的標題:「美方科學家對世界末日存疑」。爸爸說過,有些人寧可相信災難是假的,也不願意接受無計可施。

我很期待挑禮物給爸爸。本來以為媽媽會帶我去電器街,但沒有,反倒走到一個我以前沒去過的地方。媽媽拿出手機,打了通簡短的電話,用英文說的。我驚訝地抬頭望著她。

接著我們站在一棟建築前,建築上方飄著一張很大的美國國旗。我們走進去,坐在一間辦公室裡。一個美國男人進來,表情很悲傷,但他努力不要露出悲傷的樣子。

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「玲。」那男人叫了我媽媽的名字,停下腳步。那一個音節裡,我聽見遺憾、期盼和複雜的故事。
「這位是漢米爾頓博士。」媽媽對我說。我點點頭,伸手跟他握手,像我在電視上看到美國人做的那樣。

漢米爾頓博士和媽媽聊了一會兒。她哭了起來,漢米爾頓博士尷尬地站著,好像想抱她又不敢。

「你要跟漢米爾頓博士去。」媽媽對我說。
「什麼?」
她搭著我的肩,彎身看著我的眼睛。「美國人有一艘祕密飛船在軌道上,那是他們在加入這場戰事之前,唯一要發送到太空的飛船。漢米爾頓博士設計了那艘飛船,他是我的……老朋友,他可以帶一個人跟他上船。這是你唯一的機會。」
「不要,我不走。」

最後,媽媽開門離開。我又踢又叫,漢米爾頓博士緊緊抱著我。

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我們都驚訝地看見爸爸站在那裡。
媽媽的眼淚奪眶而出。
爸爸抱著她,我從來沒看過他這樣。那看起來是非常美國人的動作。

「對不起。」媽媽說。她一直哭著說「對不起」。
「沒關係,」爸爸說:「我明白。」

漢米爾頓博士放開我,我跑向爸爸媽媽,緊緊抱著他們。
媽媽看著爸爸,什麼也沒說,但眼神已經說明一切。
爸爸的表情柔軟下來,像一尊活過來的蠟像。他嘆口氣看著我。

「你害怕嗎?」爸爸問。
我搖搖頭。
「那就可以讓你去了。」他說。他看著漢米爾頓博士的眼睛:「我兒子就麻煩你照顧了。」
我和媽媽都訝異地看著他。

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花絮飄舞,深秋寒風,

蓄綠播芳,悠悠天地。

我點點頭,假裝聽懂了。

爸爸突然用力抱住我。
「記住你是日本人。」
然後他們就離開了。

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「有東西把帆板刺破了。」漢米爾頓博士說。
這個小空間裡只有最資深的指揮官──還有我和敏迪,因為我們已經知道了。沒必要造成其他人的恐慌。
「這個破洞讓飛船傾向一邊,改變航道。如果沒有補起來,裂縫會愈來愈大,太陽帆很快會倒塌,希望者號就會漂浮在太空裡。」
「有辦法修復嗎?」船長問。

已經像我父親一樣的漢米爾頓博士搖搖他一頭白髮,我從沒看他這麼沮喪過。
「裂縫從帆板的高速推進器裂了好幾百公里,人過去那裡要花好幾天,因為沿著帆板表面無法移動太快—再造成另一個裂縫的風險太大。而且等我們派的人去到那裡,那個裂縫已經大到無法修復了。」

所以就這麼繼續。一切都會消逝。

我閉上眼睛想像帆板。那帆板如此薄,一不小心就會刺穿。但這片薄薄的帆板有複雜的褶層和支撐體系,讓它堅固又有張力。小時候,我曾看它們在太空中展開,像我媽媽摺出來的東西一樣。

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我想像我沿著帆板表面滑過,勾住並解開支撐桿的繩索,如蜻蜓點水般。

「我可以在七十二小時內到那裡。」我說。所有人轉頭看我,我解釋了我的想法。「我熟悉支撐結構,可以找到最快的路徑,因為我人生大部分時間都在遠處監控它們。」
漢米爾頓博士半信半疑。「那些支撐架從來沒有應付這種調動的設計,我沒想過會有這種狀況。」
「那我們就見機行事。」敏迪說:「偏偏我們是美國人,可惡,我們從來不直接放棄。」
漢米爾頓博士抬起頭:「謝謝妳,敏迪。」

我們計畫、我們爭辯、我們對彼此大吼大叫、我們連夜趕工。

 

沿著繩索從居住艙爬到太陽帆板漫長又艱鉅,花了我快十二個小時。

我用我名字的第二個字來跟你們解釋一下我看起來的樣子。

它是「飛翔」的意思。看到左邊的偏旁了嗎?那就是我,用兩條從安全帽拉出的天線拴住繩索。我的背上有翅膀──或者以這個情況來說是加速火箭和燃料罐,把我往上推,推向那個籠罩整個天空的大反射穹頂—太陽帆上的薄薄透鏡。

敏迪在無線電訊裡跟我聊天,我們互說笑話、分享祕密、講未來想做的事。沒話說的時候,她就唱歌給我聽,目的是讓我保持清醒。

「われわれは星の間に客に来て。」

 

但爬繩索真的是最簡單的部分了。穿越帆板的旅途要沿著支撐網架到達破洞所在,困難重重。

我離開飛船已經過了三十六小時,現在敏迪的聲音疲倦微弱,她打了個呵欠。

「睡吧,寶貝。」我在麥克風裡輕聲說。我累得想闔上眼睛,一下子就好。

 

我走在夏天傍晚的路上,爸爸在身旁。

「我們住在一個有火山和地震、颱風和海嘯的地方,大翔。我們總在面對危險,在底下的火和上方的寒冰真空之間,掛著一條細絲帶懸在這星球地表。」

 

我再次背上工具,獨自一人。我一分心,背包撞上帆板的一根支撐桿,幾乎打翻一罐燃料,我及時抓住。我的裝備已減到最輕,以便能快速移動,所以沒有出錯的空間。我承擔不起損失任何東西的後果。

我努力甩開夢境,繼續前進。

 

「但就是這種瀕臨死亡、感受每一刻潛藏之美的覺知,讓我們忍耐下去。物哀情懷,我的兒子,就是對全宇宙的移情感受。這是我們國家的靈魂,讓我們不帶絕望地熬過廣島事件、撐過每天的工作、忍受被掠奪和毀滅的可能。」

 

「大翔,醒一醒!」敏迪的語氣很緊急,帶著哀求。我嚇了一跳醒過來。我已經多久沒睡了?兩天、三天、四天?

最後的五十公里左右,我必須放開帆板繩索,單靠火箭推進器前進,在一切以光速的某個百分比移動時,快速滑過帆板表面。光想到這點就讓我頭昏。

 

突然間爸爸又出現在我身邊,漂浮在太陽帆下方的太空中。我們在玩圍棋。

「看一下西南方的角落,你有看到你的軍隊已經被分成兩隊了嗎?我的白子很快就會包圍過去,抓住這一整隊。」

我看著他指的地方,看見了危機。那裡有一個我忽略的空隙。我的想法是,因為中間的空隙,我的軍隊已經一分為二,我得用下一步棋堵住這個空隙。

 

我甩開幻覺。我必須把這件事完成,然後就可以睡了。

我面前破損的帆板上有個洞,以我們前進的速度,即便是一小粒脫離離子屏蔽的塵埃,都可能造成大破壞。破洞的鋸齒狀邊緣被太陽風和電壓推著,在太空中輕輕拍動。雖然單顆光子很小,微不足道、連重量都沒有,但全部集合起來卻能推動一艘和天空一樣大的太陽帆,載著上千人前進。

宇宙很奇妙。

 

我拿起一顆黑子,準備填滿空隙,讓我的軍隊集結合一。

那黑子變回我背包裡的工具箱。我開啟推進器,直到我漂浮到帆板裂口上方。透過破洞,我能看見遠處的星星,這艘飛船上很多年沒有人見過的星星。我看著它們,想像有一天在它們之中,人類會結合成一個新的國家,從幾乎滅絕之中復原,重新開始,蓬勃茁壯。

我小心翼翼把繃帶貼在破洞上,再打開加熱噴槍。我將噴槍噴過裂縫,感覺到繃帶融化往外延展,和帆板的烴鏈融合在一起。蒸發之後,我會把銀原子塗在上面,形成一層光亮反射的薄膜。

「成功了。」我對著麥克風說,接著聽見後方傳來一陣含糊不清的歡呼聲。
「你是英雄!」敏迪說。

我感覺自己像日本漫畫裡巨大的機器人,我笑了。

噴槍發出劈啪聲,熄滅了。

「仔細看。」爸爸說:「你想把下一顆子放在那裡,把洞補起來,但那真的是你想要的結果嗎?」

我搖搖噴槍上面的燃料罐。沒了。這是我撞到帆板支撐桿的那罐,那個碰撞一定撞出了裂縫,所以剩下的燃料不夠用來把洞補完。繃帶輕輕拍動,只有一半黏在破洞上。

「現在回來吧。」漢米爾頓博士說:「我們替你添加燃料,然後再試一次。」

我很疲倦。無論我多努力,都不可能像來的時候一樣快。到那時,誰知道這個破洞會變成多大?
漢米爾頓博士和我一樣清楚,他只是希望我回到船上溫暖安全的地方。
我還有燃料,那是讓我回程用的。

爸爸的臉上充滿期盼。

「我知道了。」我緩緩說:「如果我把下一顆子放在這個洞裡,我就沒有機會回去救東北方這一小群黑子,你會把它們吃掉。」
「一顆子不能放兩個地方,你要做出選擇,兒子。」
「告訴我該怎麼辦。」
我看著爸爸的臉想知道答案。
「看看你的四周。」爸爸說。於是我看見媽媽、前田奶奶、首相、我們在久留米市的所有鄰居,和所有在鹿兒島市、在九州、在全日本、在整個地球和希望者號上的人,他們熱切地看著我,希望我做點什麼。

爸爸的聲音很平靜:

星辰閃耀,眾人皆是過客,
一個微笑,一個名字。

 

「我有辦法。」我在無線電訊中告訴漢米爾頓博士。
「我就知道你會有辦法。」敏迪說,她的語氣既驕傲又開心。
漢米爾頓博士沉默了一會兒,他知道我在想什麼。接著他說:「大翔,謝謝你。」

我把噴槍上沒用的燃料罐拆下,接上背後的燃料罐,再打開噴槍,火焰明亮刺眼,像一把光之劍。我把光子聚集在眼前,把它們變成力量和光明之網。

另一頭的星星再次被封起來,帆板的鏡面完美無瑕。

「修正航道,」我對著麥克風說:「完成了。」
「收到。」漢米爾頓博士說,那是悲傷但努力不顯露悲傷的男人語氣。
「你要先回來。」敏迪說:「如果我們現在修正航道,你就沒地方綁住自己了。」
「沒關係,寶貝。」我輕聲對著麥克風說:「我不回去了,剩下的燃料不夠。」
「我們過去找你!」
「你們操縱支撐架沒辦法跟我一樣快。」我溫柔地告訴她:「沒人像我一樣了解它們的運作,你們抵達這裡以前,我就沒氣了。」
我等著,直到她平靜下來。「我們別說難過的事了,我愛妳。」

接著我關掉無線電,把自己推進太空,這樣他們才不會試圖發動無謂的救援。我向下墜,墜,墜到飛船的頂篷之下。

我看著飛船轉向駛離,揭開一片全力閃耀的星幕。太陽現在如此微弱,是在這許多星球之中,唯一一顆沒有升起也沒有落下的星。我漫無目的地在它們之間漂著,形單影隻,也成了眾星之一。

 

小貓的舌頭輕舔過我心裡。

我把下一顆子放在空隙中。

爸爸照我預料的走下一步,我在東北角的子沒了,被驅逐出境。

但我的主戰隊安全了,他們甚至可能會在未來強大起來。
「也許圍棋裡有很多英雄。」博比的聲音說。

敏迪說我是英雄,但我只是一個出現在對的時間、對的地點的人。漢米爾頓博士也是英雄,因為他設計了希望者號。敏迪也是英雄,因為她讓我保持清醒。我媽媽也是英雄,因為她願意放開我的手,我才能活下來。我爸爸也是英雄,因為他讓我知道什麼是正確的事。

我們因為在其他人生命中的位置而有意義。

我把視線從圍棋棋盤上移開,直到棋子全部熔接成一大片圖樣,有生命有呼吸有脈搏的圖樣。「單一顆棋子不是英雄,但所有棋子在一起就成了英雄。」
「今天真是散步的美好日子,對吧?」爸爸說。

於是我們一起走過街道,這樣我們就能記得沿途的每一根草、每一顆露珠、每一道漸暗的陽光,無限美好。

──(本文完)

2013 年 雨果獎最佳短篇小說獲獎
2013 年 奇幻實驗室年度中篇或短篇翻譯小說獲獎
2013 年 西奧多·史鐸金紀念獎決選
2013 年 軌跡獎最佳短篇小說決選

 

 

本文摘錄自新經典文化出版《摺紙動物園





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圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

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  • 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?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

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。

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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:

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  • 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

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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?

圖形處理的例子

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。

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典型的CPU與GPU架構

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?

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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?

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(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)

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。
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賴昭正_96
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成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此穫有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。

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回到 AlphaGo 打敗棋王的那一天,看 AI 如何顛覆世界——《AI 製造商沒說的祕密》
時報出版_96
・2023/01/30 ・4915字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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谷歌收購深度心智(DeepMind)幾週後,深度心智創辦人德米斯.哈薩比斯(Demis Hassabis)與其他幾位深度心智研究人員搭機來到北加州,與他們母公司的領袖舉行會議,並向他們展示深度學習如何破解「打磚塊」。

幕後推手——德米斯.哈薩比斯

會議結束後,哈薩比斯和谷歌創辦人賽吉.布林(Sergey Brin)聊了起來。他們聊著聊著發現有一共同的興趣:圍棋。布林表示當初他和賴利.佩吉(Larry Page)建立谷歌時,他沉迷在圍棋中,害得佩吉擔心他們根本無法成立公司。

哈薩比斯表示,如果他和他的團隊想要的話,他們能夠建造一套系統來打敗世界冠軍。「我覺得這是不可能的。」布林說道。就在這一刻,哈薩比斯下定決心要做到。

深度心智創辦人、英國人工智慧研究者——德米斯.哈薩比斯(Demis Hassabis)。圖/維基百科

「深度學習運動之父」傑弗瑞.辛頓(Geoffrey Hinton)將哈薩比斯比作羅伯.奧本海默(Robert Oppenheimer),二戰期間做出第一顆原子彈的曼哈頓計畫主持人。奧本海默是世界級的物理學家:他懂得眼前重大任務的科學原理,不過他更深諳激勵之道,他結合手下不斷擴大的科學家,將他們的力量合而為一,並且接納他們的弱點,一起為計畫目標努力。

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他知道如何感動男人(以及女人,包括辛頓的堂姊瓊安.辛頓),辛頓在哈薩比斯身上看到同樣的特質。「他主持 AlphaGo 就像奧本海默主持曼哈頓計畫,如果是別人來主持,他們可能就不會這麼快成功。」辛頓說。

揭開比賽序幕

深度心智的研究員們在 2014 年中曾發表一篇關於他們初期研究的論文,之後他們的研究規模大為擴大,並在第二年擊敗歐洲圍棋冠軍樊麾。此一結果震驚了全球圍棋界與人工智慧研究圈,但是 AlphaGo 對戰李世乭所造成的聲勢更是轟動。

IBM 的深藍超級電腦 1997 年在曼哈頓西城的一棟高樓裡擊敗世界頂尖的西洋棋高手,為電腦科學建立了一座里程碑,受到全球新聞界的廣為報導。但是若是與首爾的這場人機大戰相比,卻是小巫見大巫。在韓國——更別提日本與中國——圍棋是民族性的消遣活動。有超過二億人會觀看 AlphaGo 與李世乭的對弈,觀眾比超級盃多上一倍。

圍棋在中、日、韓具民族性,AlphaGo 與李世乭的對弈備受矚目。圖/維基百科

在總共五局對戰前夕的記者會上,李世乭誇口他能輕鬆獲勝:四比一或五比零。大部分的圍棋棋手也都有同感,雖然 AlphaGo 徹底擊敗樊麾,顯示這部機器是真正的贏家,但是樊麾的棋力遠不及李世乭。根據用來評估遊戲對戰能力的 ELO 等級制度,李世乭完全是在不同的等級。但是哈薩比斯卻認為這場人機大戰會有截然不同的結果。

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第二天下午,在展開第一局對戰的兩小時前,他與幾名記者共進午餐,他拿著一份《韓國先驅報》(Korea Herald),這是用桃色紙張印刷的韓國英文日報。他和李世乭的照片都出現在報紙的頭版上半部。他沒有想到竟會受到如此重視。

「我知道會受到關注,」這位像孩子般矮小,39 歲但已禿頂的英國人說道,「但是沒有想到會這麼多。」不過,在吃著餃子、韓式泡菜的午餐時,哈薩比斯表示他對這場棋賽「審慎樂觀」。他解釋,那些名嘴並不知道 AlphaGo 在十月的棋賽後仍在繼續苦練棋藝。

他和他的團隊初始是將三千萬步棋路輸入深度神經網路來教導機器學習圍棋,自此之後,AlphaGo 就開始不斷與自己對弈,並且記錄哪些棋路是成功的,哪些又是失敗的——其運作與實驗室用來破解雅達利老遊戲的系統類似。自擊敗樊麾以來這幾個月,AlphaGo 已和自己對弈了數百萬局;AlphaGo 持續自學圍棋,學習速度之快遠超過所有人類。

在四季飯店頂樓的賽前餐敘,谷歌董事長艾力克.施密特(Eric Schmidt)坐在哈薩比斯的對面,以他一貫冷峻的態度闡述深度學習的優點。一度有人稱他為工程師,他糾正他們,「我不是工程師,」他說道,「我是電腦科學家。」

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艾力克.施密特(Eric Schmidt)2001~2011 年間在 Google 擔任 CEO。圖/維基百科

他回憶他在 1970 年代研讀電腦科學時,人工智慧看來前景一片大好,但是隨著 1980 年代過去,進入 1990 年代,這樣的美景從未實現。如今,終於實現了。「這一科技,」他說道,「力量強大,引人入勝。」他表示,人工智慧不只是辨識照片的戲法,同時也代表谷歌 750 億美元的網際網路事業與其他無數的產業,包括保健產業。

機器與人類高手對決

在第一局,哈薩比斯是在私人觀賞室與走廊另一頭的 AlphaGo 控制室之間來回兩頭跑。控制室滿是個人電腦、筆記型電腦與平面顯示幕,這些設備全都與遠在太平洋彼端的谷歌數據中心內部數百台電腦相連。一支谷歌團隊在比賽前一週就已架設一條專屬的超高速光纖電纜直達控制室,以確保網際網路暢通無阻。

不過結果卻顯示控制室根本不需要進行多少操控:幾過多月的訓練之後,AlphaGo 已能完全獨力作業,不需要人為的幫助。同時,就算哈薩比斯與團隊想幫忙,也無用武之地。他們沒有一人的圍棋棋力達到大師級的水準,他們只能觀看棋局。

「我無法形容有多緊張,」深度心智研究員說道,「我們不知道該聽誰的。一邊是評論員的看法,你同時也看到 AlphaGo 的評估。所有的評論員都有不同的意見。」

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在第一天的棋賽,深度心智團隊與谷歌的重要人物都親眼目睹 AlphaGo 獲勝。

賽後記者會上,李世乭面對來自東、西方數百名記者與攝影師表示他感到震驚。這位 33 歲的棋士透過口譯員說道:「我沒想到 AlphaGo 下棋竟能夠如此完美。」經過逾四小時的對弈,AlphaGo 證明自己的棋力可與全球最厲害的高手匹敵,李世乭表示他被 AlphaGo 殺了個措手不及,他在第二局會改變策略。

左為代替 AlphaGo 移動棋子的深度心智台灣研究員黃士傑,右則為李世乭。圖/YouTube

神來一筆的第三十七手

第二局對弈進行一小時後,李世乭起身離開賽場,走到露台抽菸。坐在李世乭對面,代替 AlphaGo 移動棋子的是來自台灣的深度心智研究員黃士傑,他將一枚黑子落在棋盤右邊一大塊空地上單獨一枚白子的側邊下方,這是該局的第三十七手。

在角落的評論室內,西方唯一的圍棋最高段九段棋手邁克.雷蒙(Michael Redmond)忍不住多看了一眼確認,然後他告訴在線上觀看棋賽的兩百多萬英語觀眾:「我真的不知道這是高招還是爛招。」他的共同評論員克里斯.戈拉克(Chris Garlock)則表示:「我認為下錯了。」他是一本網路圍棋雜誌的資深編輯,同時也是美國圍棋協會的副會長。

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李世乭在幾分鐘後返回座椅,然後又緊盯著棋盤幾分鐘。他總共花了 15 分鐘才做出回應,在棋局的第一階段他有兩小時的時間,而這一手占用了他不少時間——而且此後他再也沒有找回節奏。在經過逾四小時的對弈後,他投子認輸,他連輸兩局了。

第三十七手也讓樊麾大感詫異,他在幾個月前遭到 AlphaGo 徹底擊敗,自此之後他就加入深度心智,在 AlphaGo 與李世乭對弈前擔任它的陪訓員。他從來沒有擊敗過這部人工智慧機器,但是他與 AlphaGo 的對弈也讓他對棋路的變化大開眼界。事實上,他在遭 AlphaGo 擊敗後的幾週內,與(人類)高手對弈連贏六場,他的世界排名也升至新高。

現在,他站在四季飯店七樓的評論室外面,在第三十七手落子幾分鐘後,他看出了此一怪招的威力。「這不是人類會下的棋路,我從來沒有看過有人這麼下,」他說道,「太美了。」他不斷地重複說道,太美了、太美了、太美了。

第二天上午,深度心智的研究員大衛.席瓦爾溜進控制室,他想知道 AlphaGo 如何做出第三十七手的選擇。AlphaGo 在每一局對弈中都會根據它所受過數千萬種人類落子變化的訓練,來計算人類做出此一選擇的機率,而在第三十七手,它算出的機率是萬分之一。

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AlphaGo 在對弈中會根據千萬種落子變化,計算出人類下此一步棋的機率。圖/YouTube

AlphaGo 知道這不是專業棋手會選擇的路數,然而它根據與自己對弈的數百萬次經驗——沒有人類參與的棋局——它仍是這麼做了;它已了解儘管人類不會選擇這一步,這一步棋仍是正確的選擇。「這是它自己發現的,」席瓦爾說道,「透過它的內省。」

這是一個既甜美又苦澀的時刻,儘管樊麾大讚此一步棋是神來之筆,但是一股鬱悶之情席捲四季飯店,甚至整個韓國。一位中國記者表示,儘管他為 AlphaGo 贏得第一局感到高興,可是現在他深感沮喪。

第二天,一位在首爾彼端經營一家新創企業育成中心的韓國人權五亨表示他也感到悲傷,這並非因為李世乭是一位韓國人,而是因為他是人類,「這是全人類的轉捩點,」權五亨說道,他的幾位同事點頭表示同意,「它讓我們了解人工智慧真的已在我們眼前——也讓我們了解到其中的危險。」

在那個週末,此一鬱悶的情緒只增不減。李世乭第三局也輸了,等於輸掉整個棋賽。坐在賽後記者會的桌子後面,李世乭懺悔之情溢於言表。「我不知道今天要說什麼,但是我首先要表達我的歉意,」他說道,「我應該拿出更好的成績,更好的結局,更好的比賽。」但是坐在李世乭身邊的哈薩比斯卻發現,自己衷心期盼這位韓國棋手在接下來的兩局中至少能贏一局。

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AlphaGo 認輸的那一局

在第四局的七十七手,李世乭再度陷入長考,就和第二局的情況一樣,但是這一回他考慮的時間更久。棋盤中間有一堆棋子,黑白相間,他有近二十分鐘只是緊盯著這些棋子,抓著後頸前後擺動。最後,他將他的白子落在棋盤中央的兩枚黑子之間,將棋勢一分為二,AlphaGo 方寸大亂。

在每一場對弈中,AlphaGo 都會不斷重新計算勝率,並且顯示在控制室的一台平面顯示幕上。

在李世乭落子後——第七十八手——這部機器的反擊很差,在顯示幕上的勝率立刻大降。「AlphaGo 累積到那一步之前的所有戰略都算是報銷了,」哈薩比斯說道,「它必須重新再來。」就在此刻,李世乭抬頭看著對面的黃士傑,彷彿他擊敗的是這人,不是機器。自此之後,AlphaGo 的勝率一路下跌,在近五個小時後,它投子認輸。

DeepMind 製作的 AlphaGo 與李世乭對弈紀綠片。/YouTube

兩天後,哈薩比斯穿過四季飯店的大廳,解釋 AlphaGo 為什麼會輸。AlphaGo 當時是假設沒有人類會這樣下第七十八手,它計算出來的機率是萬分之一——這是一個它熟悉的數字。

就像 AlphaGo 一樣,李世乭的棋力也達到一個新境界,他在棋賽最後一天的私人聚會場合中這樣告訴哈薩比斯。他說與機器對弈不僅讓他重燃對圍棋的熱情,同時也讓他茅塞頓開,使他有了新想法。「我已經進步了。」他告訴哈薩比斯,一如幾天前的樊麾,李世乭之後與人類高手對弈,連贏九場。

AlphaGo 與李世乭的對弈,使得人工智慧在世人眼前大爆發,它不僅是屬於人工智慧領域與科技公司,同時也是屬於市井小民的里程碑。在美國如此,在韓國與中國更是如此,因為這些國家視圍棋為人類智慧結晶的巔峰。這場棋賽彰顯出科技的力量與其終將超越人類的恐懼,同時也帶來樂觀的前景,此一科技往往會以出人意表的方式推動人類更上層樓。儘管馬斯克等人警告其中的危險性,但是這段時期人工智慧的前景一片光明。

裘蒂.英賽恩(Jordi Ensign)是佛羅里達州一位四十五歲的程式設計師,她在讀完棋賽報導後出去在身上紋了兩幅刺青,她在右臂內側紋了 AlphaGo 的第三十七手——左臂紋了李世乭的第七十八手。

——本文摘自《AI製造商沒說的祕密: 企業巨頭的搶才大戰如何改寫我們的世界?》,2022 年 8 月,時報出版,未經同意請勿轉載

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出版品包括文學、人文社科、商業、生活、科普、漫畫、趨勢、心理勵志等,活躍於書市中,累積出版品五千多種,獲得國內外專家讀者、各種獎項的肯定,打造出無數的暢銷傳奇及和重量級作者,在台灣引爆一波波的閱讀議題及風潮。

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大科學人專訪|職業棋士黑嘉嘉:台語課我考了一百分,事實上我一句台語都不會講
LIS_96
・2023/01/01 ・2006字 ・閱讀時間約 4 分鐘

自己可以選擇想做的事是很棒的事

Q:黑嘉嘉在國小、國中、高中分別遇過什麼「有成就感」或是「特別挫折」的經驗

我的媽媽是數學和英文老師,因為姊姊國中要開始自學,我就跟著姐姐自學,後來國中就到美國讀書,小時候媽媽給了我很多的學習資源,比方說圍棋。

我在美國念中學是兩點半就下課,學業滿輕鬆的,每週五學校規定老師不可以給學生出作業,週末要好好去玩,禮拜一會比較晚上課,整個設計都是非常人性化。我們有一堂課,是可以自己選擇要上什麼,像是電腦、合唱團唱歌、美術。這三堂課是妳可已自己選擇要上哪一堂課,這樣可以自己選擇是很棒的事情!

整個求學過程算是滿快樂的,應該算是滿順利的。

沒有環境就自己創造

Q:你覺得什麼是學習過程中最重要的關鍵?

我覺得有興趣是最重要的,我到美國之後,是完全沒有圍棋的環境,在美國找不到圍棋老師,也找不到會下棋的任何人,我有點靠著自學,在網路上自己找對手下棋,自己看棋譜,自己覆盤。因為我對圍棋很有興趣和熱情,所以我願意花很多間,哪怕我沒有環境,我也自己創造環境給自己。

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黑嘉嘉憑著對圍棋的熱情,創造學習的環境給自己。圖/Envato Elements

除了學習動機獨立思考和勇於嘗試同等重要

Q:自學的過程中是否遇到挫折和挑戰?又如何解決困難和挑戰?

我覺得當我在台灣我有圍棋老師的時候,我發現老師說什麼,我就聽什麼,沒有真的理解。比方老師說要下這裡好,我不知道為什麼,我下次就下這裡,但我沒有真的就理解為什麼要下這裡,到美國沒有老師,我就必須全部自己思考,那為什麼下這裡呢?到底好在那裡?我就開始不下這裡,看看會發生什麼事,在這一次次的失敗中學習,自學的過程當中會發現很多過去沒有想過的問題。

除了動機之外「獨立思考的能力」、「嘗試」也同等重要,得自己思考和理解過後才會變成你自己的,如果硬背可能很快就忘記了!

培養獨立思考的能力,並且從嘗試中學習。圖/Envato Elements

小朋友能夠擁有選擇的權利

Q:給台灣教育的建議?

就我過去在台灣唸小學的經驗,我覺得最大的問題就是我會被強迫去背很多東西,這些東西考完試之後就忘光了,之後也是完全不會用到,還有一次台語課我考了一百分,事實上我一句台語都不會講,我就覺得很離譜,一句都不會講怎麼會考到一百分,這個情況是不正常的,不應該出現這樣的情況,運用應該是最重要的,不應該是我考了一百分覺得自己很棒,但那應該是要有慚愧的心情,我考了一百分但我一句台語都不會講。應用才是我覺得更重要的事情!

我會希望小朋以能夠有更多選擇的權利,他們可以選擇喜歡什麼,自己想要學習什麼,也喜望他們能夠有更多獨立思考的能力,這也是需要老師去帶領他們,學習獨立思考。

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需由老師帶領孩子,學習如何獨立思考。圖/Envato Elements

響應本次「LIS 第二季大科學計劃」, 黑嘉嘉分享給我們的大科學人宣言:

❛❛ 人生如棋,在 19 X 19 的棋盤宇宙中,學習處事真理;落子無悔,每個選擇都牽動著下一個結果。  ❜❜  ——黑嘉嘉

人生如棋,落子無悔,是黑嘉嘉喜歡的圍棋格言,棋盤上的道理都是可以運用到科學和生活當中。在這邊也跟大家分享「黑嘉嘉的圍棋線上教室」最近剛好滿一週年,科學是生活,生活是科學,如果你對棋盤中的思考模式想進一步了解,歡迎大家報名體驗,有成人和小朋友的課程可以試上哦。

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