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世紀末到世紀初的台灣科幻(一):文學獎與科幻小說的交互作用

活躍星系核_96
・2018/07/24 ・3275字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 603 ・九年級

編按:在台灣出現過哪些科幻作品?那些故事曾經影響了我們?過去有哪些創作值得注意?本次泛科幻獎特邀楊勝博撰文介紹《世紀末到世紀初的台灣科幻》,介紹近年台灣科幻的脈絡與作品。
泛科幻獎」也如火如荼徵件中喔!

黃凡《零》書封。圖/台灣文化工具箱

80 年代,台灣科幻從黃凡〈零〉突破通俗與嚴肅文學的疆界,獲得聯合報中篇小說獎首獎,緊接著兩大報各自辦了科幻論壇,接著是中國時報設立了科幻小說獎(後來改為張系國科幻小說獎),台灣科幻的發展可以說來到了第一個高峰。

90 年代,台灣科幻以性別議題為最突出的主題。洪淩、紀大偉是這時期的科幻代表作家。然而,整體來說,當時除了少數有機會出版科幻單行本的科幻作品(如張系國、洪凌、紀大偉、蘇逸平、廖大魚等),或是短篇小說集結出版順便選錄科幻作品的作家(如張大春、黃凡、平路、郝譽翔等作家,但科幻文類的發展,並不是他們關心的事情)之外,廣納各種大眾文學類型的「皇冠大眾小說獎」,也是讓作品得以出版的機會。

進入 21 世紀後,葉李華在交大成立科幻研究中心,開始舉辦倪匡科幻獎,科幻作者又有了可以發表作品的機會,同時也有科幻評論、科學想像等獎項,甚至還辦了科幻中心十年以來的唯一一場研討會。除此之外,還有小型的比賽如超異時空文學獎,讓小說作者有機會讓更多人看到自己的作品。

世紀末的華麗:皇冠大眾小說獎

第二屆皇冠大眾小說獎頒獎典禮。圖/數位典藏與數位學習聯合目錄

1994 年起,皇冠出版社為了慶祝創社 40 週年,創辦了「皇冠大眾小說獎」,每兩年舉辦一次。從他們的活動緣起提到:

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「『我們因為尊重大眾而贏得大眾』」「現在我們要設立兩年一屆的『大眾小說獎』,希望邀請更多寫作力量耕耘這塊園地,也希望引起文學界對大眾文學的重視與研究。」,並認為大眾小說是一種「閱讀介面」,是「能夠提供一般讀者閱讀樂趣的高品味作品」,並歡迎各種不同「類型歸屬(如推理、科幻、戰爭、愛情等)」的作品投稿參賽,稿件「文長在八萬字到十五萬字之間」。

因此,投稿的作品類型各式各樣,每屆的首獎作品,類型也大不相同,有以家庭與同性愛戀為主題的杜修蘭的《逆女》、以小兵視角詮釋漢朝名將李廣一家三代生平的張國立《匈奴》,既晴融合推理迷團與靈異故事的恐怖小說《請把門鎖好》等多種類型。其中,第三屆(2000)年的兩本首獎作品剛好都是科幻小說,分別是文旦的《二四俱樂部》和張草的《北京滅亡》(簡體版書名:《明日滅亡1:天啟爆炸》),和徐曉晴的入圍作品《抉擇》。

觀察 90 年代的本土作家的科幻作品,若非作家本身已有文名(張系國、林耀德、蘇逸平、廖大魚),或是獲文學獎青睞,其實都不太容易獲得出版的機會。而在主流文學獎如聯合報中篇小說獎中得獎的紀大偉、王小波,他們所關注的其實並非是科幻文類的發展,而是科幻能為他們的小說主題提供何種幫助。因此,在皇冠大眾小說獎,這個以類型文學作為號召的文學獎中,讓有志於科幻小說創作的作家,在主流文學獎之外,仍有另一片天地。

世紀初的的倪匡科幻獎

第一屆倪匡科幻獎活動海報(可點擊看大圖)。圖/作者提供

時間進入 21 世紀,台灣交通大學科幻研究中心成立,由科幻作家、交大教授葉李華主持,舉辦了從 2001 年到 2010 年長達十屆的「倪匡科幻獎」,除了冠名的香港科幻作家倪匡之外,也邀請了台灣的科幻作家張系國、葉言都擔任評審,之後也陸續邀請文化圈的其他人物,如詹宏志、張大春、黃海、平路、楊照等作家擔任決審會評審。

這樣的人選安排,或許,可以將之視為兩派科幻的大和解。因為,從 70 年代開始,台灣科幻作家,基本上都是站在倪匡科幻的對立面,以張系國強調的嚴肅性與批判性出發,作為台灣科幻小說的評選標準,試著要走出一條不同的發展道路。然而,《幻象》雜誌第八期就曾經刊載倪匡的〈轉世暗號〉,更早之前,張系國也曾依自己的標準,編選了一本倪匡科幻小說選,找出符合他理想中科幻樣貌的作品。不過真正共同作為評審,「倪匡科幻獎」或許還真是頭一遭。

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兩派人馬的結合,正好如多年前葉李華所認為的,張系國科幻「陳義過高,以致曲高和寡」,倪匡科幻「過於通俗甚至媚俗」,如果將這兩派的優點相結合,也許能召喚科幻小說的潛在讀者」。而「倪匡科幻獎」的評審結構,也是完成他擷取兩家之長的願望,是開創科幻未來的第一步。除此之外,也將歷屆得獎作品集結出版,並附上各屆徵稿規則,與決審會議的評審紀錄,為倪匡科幻獎留下文字紀錄。

3.5:強迫升級封面(可點擊看大圖)。圖/taaze

然而,即使集結了兩派不同作家,但是整體來說,倪匡科幻獎所培養出的科幻作家相當有限,台灣參賽者中李伍薰和柚臻是比較活躍的兩位作家,前者偏向奇幻文學創作,近年推出的科幻作品《3.5強迫升級》可說是近期的台灣科幻代表作,後者多為創作恐怖小說,但仍使用不少科幻元素在她的作品中。

香港參賽者則有陳浩基和譚劍,不過前者創作以推理小說為主,去年推出以香港警察為主題書寫香港歷史的《13・67》可以說是他的代表作,譚劍在得獎之前,就已經在香港、台灣出版多部科幻作品,如《換身殺手》、《虛擬未來》等,嚴格來說,也不能算是倪匡科幻獎所培育出來的作家。可以說,在培養新世代科幻作家這一項,成效並不是太好。但在延續科幻創作熱度上來講,在這十年的過渡期中,也是有著不可抹滅的貢獻。

在兩大獎項之外:超異時空文學獎

圖/超異時空文學獎官網

在倪匡科幻獎之外,台灣還有一個小型的科幻獎項「超異時空文學獎」,主要徵選的文類以科幻、奇幻為主,另外還有動漫評論獎的獎項。獎項由小羊麥仔、科幻作家高志峰(夏佩爾)、李知昂(梅林‧W)共同催生,小羊麥仔原是奇摩家族「蘇逸平的時空藏經閣」家長,同時發現許多年輕作者,沒有信心參加「倪匡科幻獎」,因此成立獎項,讓創作者有磨練文筆,並獲得具體評論的機會。

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第一屆將動漫評論、小說創作共同評審,進行無差別徵文比賽,第二屆開始才將小說創作和動漫評論分開,在倪匡科幻獎之外,開拓了另一塊可以耕耘的獎項。由於是科奇幻小說共同評選,科奇幻作品的比例大概是一半一半。裡面有些作家,後來順利出版了自己的長篇小說(如葉軒《結構殺人》等),然而,在該獎項每年選出五到七篇作品的前提下,這個比例並不算太高。即使如此,超異時空文學獎,至少在倪匡科幻獎之外,為有志於創作科幻的作者,提供了發表作品的管道。


科幻帶領我們想像未來、解決還沒發生卻至關重要的議題、航向前人未竟的宇宙冒險……

我們從哪裡來,又將往哪裡去?
星雲的深處有哪些未知的宇宙世界?智慧生物如何改變時空與心靈?
科學不能回答的事,我們期待科幻的解答。

一百個作家擁有不只一萬種對於宇宙的想像,快來分享你腦中的小宇宙吧!

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活躍星系核_96
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活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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。

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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。

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。/ 圖片來源:MotionArray

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)」!

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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。

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。

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。/ 圖片提供:研華科技

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。

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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。

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。/ 圖片來源:MotionArray

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)。

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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。

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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。

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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。/ 圖片提供:研華科技

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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