科學家與媒體都覺得彼此難溝通？「新興科技媒體中心」來架橋

• 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。

放鬆的大腦會探索新奇的點子；忙碌的大腦只會尋找最熟悉的概念，那些概念通常也最乏味。若要發揮彈性思維，需要抵抗持續的外在侵擾，主動尋找離線的獨處時光。

放緩步調，重新思考說話與表達

我有幸和史蒂芬．霍金共事過幾年。過去五十年左右，霍金罹患漸凍症，那種病會攻擊掌控隨意肌的神經元。由於他幾乎沒有能力行動，他是透過滑鼠點擊，從電腦螢幕上選字溝通，那是很乏味繁瑣的流程。一開始，螢幕上顯示游標從一個字母移到另一個字母。他選好一個字母後，再按一次滑鼠，就可以從建議的字串中選字，或是再重複先前的流程選擇第二個字母，依此類推，直到他挑選到想要的單字或拼完整個單字。

我們剛開始合作時，他是以拇指點擊滑鼠。後來，隨著漸凍症日益惡化，他的眼鏡內建了運動感測器，他只要抽動右臉頰的肌肉，就能點擊滑鼠。如果你看過霍金在電視上接受訪問，覺得他回答問題很快，那是一種錯覺。他其實提早拿到問題，花了幾天或幾週才完成所有的回應。採訪者提問時，他只要點擊滑鼠，就可以啟動電腦朗讀他的回應，或是由音效編輯器事後加上。

我和霍金共事時，他只能以每分鐘約六個單字的速度編寫句子。所以，即使他只是簡單回應我的話，我通常必須等好幾分鐘才知道。一開始我不耐煩地坐在那裡枯等回應時，腦袋不時會陷入放空的狀況。某天，我從他肩膀的後方望向他的電腦螢幕時，看到他正在構思的句子。於是我開始思考，他是怎麼構想回應的。等他完成句子時，我已經有好幾分鐘的時間可以思考他想表達的想法。

那次經驗讓我突然有所領悟。在正常對話中，我們往往是在幾秒內回應對方的話，所以對話的一來一往幾乎是自動的，是來自大腦的表面。在我和霍金的對話中，對話從幾秒回應拉長成幾分鐘，那有很大的助益。那讓我更深入地思考他的話語，也讓我的想法與反應以一般對話做不到的方式，滲透到大腦深處。因此，那種緩慢步調讓我有機會深思，那是平常的匆忙溝通做不到的。

平常的匆忙溝通不僅影響當面對話而已。我們回應簡訊、電郵、在網路連結之間跳來跳去也是如此匆忙。我們從自動化和科技獲得的協助比以前還多，但我們也變得比以前更忙碌。我們接收大量資訊的轟炸，需要做一堆決定，完成代辦清單上的任務，達成工作上的要求。現今的成年人每天短時間（亦即三十秒左右）查看智慧型手機的平均次數是三十四次，至於更長時間的通話、玩遊戲等等，那就更不用說了。五十八％的成年人至少每小時會查看一次手機，十八到二十四歲的年輕人平均每天收發一百一十條簡訊。

科技造成的精神失調症

科技的影響可以是正面的。現在我們與親友的關係更緊密相連了，我們可以輕易透過手機或平板電腦隨時連上電視節目、新聞網站、遊戲和其他應用程式，但別人也預期他們可以隨時隨地找到我們。由於我們可以在家裡工作，與雇主的關係比以前更緊密，雇主也預期我們幾乎任何時間都在工作或隨時待命。連我們和親友的密切聯繫也有缺點，因為那可能讓人上癮，欲罷不能。

在一項研究中，研究人員要求受試者兩天別發簡訊。事後他們表示，無法發簡訊給親近的人感覺很「煩躁」、「焦慮」、「心煩意亂」。在另一項研究中，研究人員阻止 iPhone 用戶接聽響起的手機，結果發現他們出現焦慮現象，心率和血壓都升高了。另一項研究顯示，七十三％的智慧型手機用戶找不到手機時會感到恐慌。還有一項研究顯示，很多人明知道自己不該看手機，還是會忍不住看一下。

這些都是典型的上癮徵兆，而且這種症狀日益惡化，變得很常見。精神科醫生已經開始為這種現象命名，例如 iPhone 分離症、手機離身恐慌症（nomophobia，亦即 no-mobile-phone-phobia），或是更普遍的科技精神失調症（iDisorders）。

大腦期待未知刺激，引起巨大的慾望

成癮現象之所以出現，是因為那些習以為常的訊息轟炸可能改變大腦的功能。那個機制和化學成癮很像。事實上，我們查看喜愛的社群網站或電郵時，那種「不曉得會看到什麼」的感覺，會讓大腦產生期待。當我們看到感興趣的東西時，腦中的獎勵迴路會出現一點波動。過了一段時間，你已經受到那種刺激的制約，只要不接受刺激就會感到無聊。在此同時，手機發出的嗶聲、颼颼聲或豎琴聲不斷地提醒我們，手機裡可能有獎勵等著我們。

這是不是讓你想到賭場中的吃角子老虎機？精神病學家兼網路與科技成癮中心的創辦人大衛．格林菲爾德（David Greenfield）表示：「網路是全球最大的吃角子老虎機，智慧型手機是全球最小的吃角子老虎機。」電玩（包括手機上的簡單遊戲）更糟糕，套用一項研究的說法：「打電玩時，確實可以看到腦中的多巴胺大增，尤其是控制獎勵與學習的區域。多巴胺的增量相當驚人，與靜脈注射安非他命相當。」

專注會抑制大腦，無所事事反而成就大事

我們沉迷於持續的活動時，就會缺乏閒暇時間，也因此大腦幾乎沒有時間處於預設狀態。儘管有些人認為「無所事事」毫無助益，但缺乏休息對健康有害，因為空閒時間可以讓大腦的預設網路消化最近體驗或學到的東西，使我們的整合性思考流程和多元的點子能夠協調，不受大腦執行功能的審查，也讓我們仔細琢磨內在的渴望，思考我們還有哪些未竟的目標。

這些內在對話為持續進行的第一人稱人生敘事提供素材，幫我們培育及強化自我意識。這也幫我們把歧異的資訊連結在一起，觸發新的聯想；幫我們稍微抽離手邊的議題和問題，以改變我們看待那些議題的方式；或產生新點子。那讓我們「由下而上」的彈性思維網路有機會為難題尋找意想不到的創新解決方案。

瑪麗．雪萊創作出科學怪人的那個夜晚，如果她有手機，她可能不是躺下來休息，讓思緒到處神遊，而是刷手機解悶。手機上的眾多誘惑可能會吸引她的關注，壓抑了創新點子的浮現。

意識大腦處於專注狀態時，彈性思維的聯想流程無法大舉發揮。放鬆的大腦會探索新奇的點子；忙碌的大腦只會尋找最熟悉的概念，那些概念通常也最乏味。可惜的是，如今隨著預設網路日益遭到忽視，我們愈來愈沒有時間放空，去做長時間的內在對話。因此，我們愈來愈沒有機會去串接隨機的聯想，以促成新點子和新領悟。

這實在很諷刺，科技進步使彈性思維變得更重要，但也導致我們更沒有機會去運用彈性思維。所以，在這個步調迅速的時代，若要發揮彈性思維，需要抵抗持續的外在侵擾，主動尋找離線的獨處時光。過去幾年，這個問題變得非常緊迫，以致於「生態心理學」（ecopsychology）這個新領域突然興起。

陷入困境時，不妨放空一下吧

生態心理學家正在收集科學證據以佐證其論點，但他們提出的許多建議其實不是什麼新鮮事。例如，他們主張，想要刻意騰出安靜的時間，一種做法是離線，去做慢跑或淋浴之類的活動以擺脫俗事。散步也有幫助，但你需要把手機放在家裡。

那種散步可以啟動預設模式，也有助於恢復「由上而下」的執行功能。散步完後再回歸忙碌的現實狀態時，你會感到神清氣爽。不過，只有在安靜的地區散步才有那個效果。吵雜的城市街區充滿了吸引你注意的刺激，例如你需要避免撞到別人或是被呼嘯而過的車子撞到。不過，如果說散步或跑步有釋放大腦的效果，早上剛睡醒時，直接躺在床上幾分鐘也有同樣的效果。

別去想那天的日程安排或待辦清單，而是把握那個安靜的狀態，在你起床面對世界以前，盯著天花板，享受床鋪的舒適感，放鬆一下。

在工作中，當你陷入困境，無法解決某個複雜的議題時，與其逼自己絞盡腦汁苦思，不妨安排一些放空的任務，讓大腦休息。腦中惦記著購物清單這種微不足道的東西，可能會妨礙彈性思維，你可以試著清除腦中掛念的事物及該做的事情。成功清除腦中雜念後，你可以完成簡單的工作，同時釋放彈性思維去尋找突破性的解決方案。即使是每個小時暫停下來去茶水間一趟也有幫助，那種空檔讓靈活的大腦有機會處理及質疑剛剛那個小時專注創造出來的東西。

拖延也有助於解決問題

令人驚訝的是，拖延也有幫助。研究顯示，拖延和創造力之間有正相關，因為你延緩有意識的解題及決策意圖時，也為潛意識的思索騰出了時間。

達文西非常重視潛意識的流程，他創作《最後的晚餐》（The Last Supper）時，有時會突然拋下創作，休息一段時間。付錢請他來畫圖的神職人員不解，為什麼他放著該做的事情不做。誠如藝術史學家喬爾喬．瓦薩里（Giorgio Vasari）所言：「會院的院長不斷地懇求達文西完成畫作，因為他看到達文西有時一陷入沉思，半天就過去了，他覺得很奇怪。他希望達文西像那些整理園圃的勞動者那樣，永遠不要擱下畫筆。」

但是達文西「跟他談了很多藝術，說服他相信最偉大的天才有時在減少工作下，反而完成得更多。」下次你望向窗外時，切記，你不是在偷懶

──你是讓藝術天賦有機會發揮。

如果你以前沒有休息放空的習慣，請騰出時間那樣做，那可能會帶來意想不到的效果。

本文摘自《放空的科學：讓你的理性思維休息，換彈性思維開工，啟動大腦暗能量激發新奇創意》，漫遊者文化出版。