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萬磁王再度降臨?!300 萬人跨年夜搭捷運就能改變地球磁場嗎?

科學新聞解剖室_96
・2018/12/28 ・4881字 ・閱讀時間約 10 分鐘 ・SR值 528 ・七年級

  • 科學新聞解剖室-案件編號 30

案情

時序又將進入年底全台瘋跨年的期間,其中最大場的活動就是台北市政府的跨年慶典晚會,數十萬人湧入台北市,市府每年最後如何指揮交通、捷運疏通等等成了新聞焦點。2017 年 11 月卻出現令人嚇到吃手手的新聞,聯合報報導〈創全球之先重大發現 跨年夜北捷載量大改變地球磁場〉,內文提到:

中研院與中央大學長期監測大屯山火山活動,但在 2012 年到 2013 年跨年夜,測到地球磁場變化影響火山監測。團隊為此追蹤一年多,隔年有重大發現,測得台北捷運在密集營運的情形下,會造成地球磁場較明顯的改變。研究成果今年暑假發表,近日刊登於歐洲頂尖期刊《Terra Nova》,是全球迄今唯一發表大眾運輸會造成地球磁場改變的重大發現……

這一則新聞報導在去年引起轟動,也讓許多人懷著忐忑的心情,好奇萬磁王是不是又要在今年的跨年夜再度光臨台北捷運?

新聞乍看之下擁有豐富的背景知識,不僅有中研院、中央大學背書,還有歐洲頂級期刊撐腰,是一篇充滿學術氣息的報導。但解剖員從去年就覺得有點怪怪的,300 萬名乘客真的是造成地球磁場改變的罪魁禍首嗎?如果地球磁場這麼容易就可以發生改變,那麼會不會只要我們齊心齊力、萬眾一心,就真的可以改變許多大自然的現象?「人定勝天」不再僅是勵志金句,而是真有其事嗎?

解剖

一、「地球磁場」vs「量測地球磁場」:我們乍看很像,但我們不一樣

先從解剖員的專業地科背景來說個結論:地球磁場是不可能被人為改變的!

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首先,我們必須釐清什麼是「地球磁場」?它又是怎麼形成的?

我們可以把地球想像成一個大型磁鐵棒,而在大磁棒周圍所分布的磁場,就叫做地球磁場,依照當前科學界所認可的「自激磁學說」(Self-exciting dynamo)解釋,地磁場的形成原因有許多不同的來源,其中有超過九成來自外部地核中液態金屬運動所產生,地表擾動所產生的影響非常非常小,因此,地球磁場是不可能被人為改變的[1] 

我們可以把地球想像成一個大型磁鐵棒,而在大磁棒周圍所分布的磁場,就叫做地球磁場。圖/Zureks @Wikimedia Commons

量測地球磁場」則又是另一個不同的概念。當我們站在地表上量測地球磁場時,量測的是該地當時的總磁場強度,測得的資料除了地球磁場之外,同時亦會受到其他訊號干擾,這些雜訊可能來自鄰近的高壓電塔、鐵公路、施測人員身上的金屬物品、太陽輻射、地殼活動等等,這些因素都會影響我們量測到的磁場資料。

所以量測出來的數字等於「地球磁場」嗎?看到這裡,大家是否隱約覺得這篇新聞有點問題了呢?這篇新聞就是將「地球磁場」和「量測地球磁場」兩個概念混為一談,「地球磁場」和「量測地球磁場」有著根本性的差異,兩者之間不能畫上等號。

我們用天文學觀測星星做進一步的解釋與類比。在繁華的都市裡,過度使用照明設施,在光線照亮夜晚的同時,原本閃耀的星空會被周遭人為的燈光所覆蓋掉,讓星空的能見度明顯的下降,夜空裡的星星越來越黯淡,對天文的觀測造成嚴重的干擾,這就是我們所謂的「光害」;因此,若站在城市平地上透過望遠鏡觀測星星,而發現星星模糊不清時,我們會說嚴重的光害使我們看不見原本閃亮的星空,不會說「是地球光害使遠在天邊的星體們不會發光了!」

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若站在城市平地上透過望遠鏡觀測星星,而發現星星模糊不清時,我們會說嚴重的光害使我們看不見原本閃亮的星空,不會說「是地球光害使遠在天邊的星體們不會發光了!」圖/Aaron Logan @Wikipedia

試想看看,若有一則新聞的標題是這樣下:「台北燈火熄滅北極星!?」那我們人類大概真的成為萬物主宰了,開個燈就可以毀滅全宇宙的恆星,讓他們失去發光的能力。這樣的話,人類可能再也不用擔心外星人入侵,因為我們只要點燈,外星人就會因為沒有自己的太陽,直接在自己的星球上被滅絕。

若把光害的案例對照這次新聞案例,把「星體發光能力」比照「地球磁場」,而「用望遠鏡觀測星光」比照「量測地球磁場」,應該就可以清楚地看出「地球磁場」與「量測地球磁場」兩者的差異。

二、研究重點不在「改變地球磁場」,在「揪出擾亂地磁觀測的因素」

新聞報導中引述許多讓人覺得可信的科學研究出處,但是科學研究文獻裡面真的是這樣說的嗎?要瞭解此次事件,可能需要還原整體的研究背景,也就是科學家們究竟是如何抽絲剝繭地找到「台北捷運」這位干擾者?

其實這個研究一開始並不是為了瞭解台北捷運的磁場變化,而是監測陽明山大屯火山群時,發現每天都規律地出現異常的地磁量測結果。他們利用了許多組數據分析,經過不同地點、不同時間的資料比對後,科學家首先發現,只有台北盆地的測站有異常現象,花蓮的觀測是正常的;其中最關鍵的是,跨年夜當天地磁被擾動的時間長度突破以往,平日凌晨一點半以後地磁擾動就會大幅減少,但在跨年夜時,就算過了凌晨一點半,地磁的觀測結果依然持續被干擾。根據這樣的額外線索,科學家才得以透過「台北捷運跨年夜不收班」,對照「平日準時收班的捷運」,找到了每天都在擾亂地磁量測結果的嫌疑犯

這項研究並不是為了瞭解台北捷運的磁場變化,其實是要告訴我們:捷運造成的磁場變化會影響量測地磁的結果。圖/截圖自研究

科學家發現了嫌疑犯後,嚴謹地對捷運系統的疑點抽絲剝繭。他們比對了平時準時下班的捷運營運數據和地球磁場的資料,發現平日地磁場被干擾最嚴重的 3 個時段,就是捷運行駛最密集的交通尖峰時間,而科學家同時也發現,磁場量測的變化確實會被捷運行駛過程造成的電流所影響。

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追根究柢,這個研究結果其實是要告訴我們:捷運造成的磁場變化會影響量測地磁的結果。這個研究結果重要嗎?除了監測大屯火山活動具有影響民生議題的重要性之外,研究團隊花了很多精神排除各種可能因素,最終找到捷運會影響量測地磁的結果,這在地震量測上具有突破性的意義。

由於地震或火山的監測方式中,多數都在找出影響異常的因素,才能聚焦在要觀測的重點上,因此研究團隊找出影響的關鍵要素,濾除監測火山活動的雜訊,這項發現在科學研究上具有重要的學術及應用價值,只是在媒體不瞭解這個價值所在,因此在不識貨的誤解中也讓整體的報導方向歪掉了。例如那段期間各大媒體的標題:〈蝦米?北捷竟能造成地球磁場異常〉〈什麼! 北捷竟造成地球磁場異常〉〈你我都推了一把?跨年夜北捷爆量改變「地球磁場」〉〈300萬人瘋跨年倒數,讓研究團隊發現北捷影響地磁場〉,實在非常勁爆,不僅畫錯重點,同時也錯得離譜。

圖/新聞截圖

三、還原案發現場:專家真的是這樣掛保證的嗎!?

回過頭想想,這篇報導不是有採訪研究團隊的成員嗎?如果都有專家親身掛保證,怎麼還會這樣出錯呢?

解剖員搜尋到相關的採訪影片中,侃侃而談的科學專家顏宏元教授似乎成為了媒體的最大靠山。顏教授致力於重力測勘學及磁力測勘學的研究,而且也是此項研究計畫參與人之一,依照顏教授的專業程度有可能弄錯「地磁」與「量測地磁」?會輕易說出北捷造成地球磁場異常這樣的話嗎?

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我們再仔細看看顏教授在採訪影片中所說的:

……列車在運轉、運行的時候,它就一定會有雜散電流,我想這是一個全球性的問題……原來(凌晨)一點半到四點半之間,沒有磁場的改變,但是在跨年的時候卻有,我們根據這樣一個觀測結果,認為磁場改變跟捷運的運轉有絕對的關係……[2]

……監測大屯火山的時候,在跨年那天清晨,本來一點半到四點半是沒有訊號的,可是我們有看到磁場繼續被擾動,兩個磁力站在隔年清晨一點半到四點半,所謂跨年捷運不收班情況下,我們仍然看到這樣的訊號,……[3]

……列車間距比較短,所以它用電量比較大,所以這時候它對磁場的影響會比較大一點,離峰的時候用電量會比較小一點,所以相對來講,對磁場的改變也會比較小一點……[4]

細細分析顏教授的字句後,就可以發現,即使教授並沒有精確地指明被改變的是「量測到的地球磁場」,而是說「磁場改變跟捷運有關係」、「磁場被擾動」、「對磁場改變」,但可以瞭解他指的就是量測到的磁場強度,而且他從頭到尾都沒有說過「地球磁場被改變」這一句話,而新聞報導中的「地球磁場會被改變」完完全全是媒體腦補能力的徹底發揮。

即使教授並沒有精確地指明被改變的是「量測到的地球磁場」,而是說「磁場改變跟捷運有關係」,但媒體的過度詮釋恐怕無法呈現教授原意。圖/影音新聞截圖

況且,顏教授使用的是「磁場」一詞,磁場並不等於地球磁場;以生活周遭的物品為例,握在手上的磁石、正在使用的充電線,任何具有磁性、電流的物品,都有可能造成磁場,地球磁場只是其中一種,專指由地球內部產生的大地磁場。依照顏教授的專業,不可能弄混磁場與地球磁場,但我們來看看記者是怎麼寫的:

……團隊為此追蹤一年多,隔年有重大發現,測得台北捷運在密集營運的情形下,會造成地球磁場較明顯的改變。研究成果今年暑假發表,近日刊登於歐洲頂尖期刊《Terra Nova》,是全球迄今唯一發表大眾運輸會造成地球磁場改變的重大發現……

記者甚至擅自更動了顏教授的說法:

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……顏宏元說,地球磁場的改變會間接影響軌道的電磁作用,平時搭乘時就會產生影響,尖峰時間影響越大……

媒體完全混用「地磁」、「磁場」和「量測到的磁場」,在沒有搞清楚狀況的差異之下就「不慎」將原本冷門的科學議題推上了重要版面,造成各大媒體競相報導。除了驚悚的標題之外,更在標題和內文出現「創全球之先重大發現」、「是全球迄今唯一發表大眾運輸會造成地球磁場改變的重大發現」等托大的用詞,實在讓人無言。

「創全球之先重大發現」、「創全球先例」等托大的用詞幾乎每一則報導都有出現。圖/影音新聞截圖

為了釐清真相,解剖員更直接透過電訪向顏宏元教授求證。顏教授表示自 2013 年開始,研究團隊觀察到捷運可能影響地磁觀測數據後,2014 年便開始對此現象持續研究;與此同時,教授也不時會在課堂中與同學分享研究內容,顏教授猜測部分媒體也許因而得到風聲,所以常常向研究團隊追查研究進度,以期作為未來新聞報導的素材。

因此當有某一家媒體發布獨家新聞後,隔日早上許多其他媒體即迅速地聯絡到顏教授,並進行了影片和電話採訪。顏教授表示,當時他直接以「怎麼發現這個現象」,「這個現象會不會影響人體健康」為題進行說明,但由於採訪過程中人多嘴雜,不易清楚說明,「改變地球磁場」等浮誇字句均非教授所言,甚至根本不是訪談主軸。整體事件之後,顏教授也對於媒體斷章取義、誤解、妄下結論等狀況感到無奈。

解剖總結

綜上所述,這則新聞錯誤傳播與研究不符的科學訊息,並且混用科學專有名詞,誤解了專家的訪談內容,還使用了聳動的新聞報導標題,用看似專業的報導騙取民眾的信任,除了讓社會誤解科學的研究成果之外,更可能讓專業的科學家蒙受不白之冤。據此,本解剖室給予這次的系列報導以下評價(16 顆骷髏頭):

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(策劃/寫作:陳儀珈、賴雁蓉、黃俊儒;科學專家:顏宏元)

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科學新聞解剖室_96
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「科學新聞解剖室」是由中正大學科學傳播教育研究室所成立的科學新聞監督平台,這個平台結合許多不同領域的科學解剖專家及義工,以台灣科學新聞最容易犯下的10種錯誤類型作為基礎,要讓「科學偽新聞」無所遁形。已出版《新時代判讀力:教你一眼看穿科學新聞的真偽》《新生活判讀力:別讓科學偽新聞誤導你的人生》(有關10種錯誤的內涵,請參見《別輕易相信!你必須知道的科學偽新聞》一書)。

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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

  • 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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量子科技即將走入生活?最有趣的科學知識傳播 QuBear 量子熊,來了!
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2023/07/10 ・676字 ・閱讀時間約 1 分鐘

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不知從什麼時候,「量子」取代了磁場、奈米,成了時興的名詞。特別是把量子與資訊兜在一起,無論是在科學或是科技上,都深具潛力。或許有一天,我們將打開以量子位元建構的量子電腦,透過量子演算法進行各種計算,並把資訊用量子傳輸的方式傳遞出去。

這樣的日子可能真的不遠了。

為了因應量子科技時代的來臨,行政院在 2022 年 3 月宣布成立「量子國家隊」,由 17 個產學研團隊組成,包含了通用量子電腦硬體技術、光量子技術、量子軟體技術與應用開發這三大領域。

「量子熊 QuBear」身為量子國家隊的推廣擔當,針對年輕世代學子,激發量子科學與科技的興趣與瞭解,將全力推動 Quantum PAY,以三大多元管道「Podcast、 Article、YouTube」進行知識傳播,內容類型含括播客、文章跟影音短片。量子熊 QuBear 除了打造線上平台,更製作多個 quantum PAY 學習模組,努力朝著建立量子熊的微學習平台,以及建構長遠的科學知識傳播生態圈的目標前進。

最後,你或許會好奇,量子熊的名字是怎麼來的?

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量子電腦的核心技術是量子位元 (qubit)。英文發音快一點,就跟 QuBear 有點相似,於是就裝個可愛,叫做量子熊啦!

記得看到量子熊時,幫忙按讚、訂閱,還有~開啟小鈴鐺~https://www.youtube.com/channel/UCkWM3vYaCd_VoPHQ1hrUdzA

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本地工作者暢談科學時代的人文發展:哲學、專才培訓與大眾教育
臺灣邏輯、方法論、科學與科技哲學學會_96
・2023/02/01 ・5061字 ・閱讀時間約 10 分鐘

  • 撰文/詹遠至|臺灣邏輯、方法論、科學與科技哲學學會助理、臺灣大學哲學系碩士生
  • 校對/陳樂知|臺灣大學哲學系副教授、臺大傳統與科學形上學研究中心執行長、臺灣邏輯、方法論、科學與科技哲學學會秘書長

我們所處的二十一世紀已是科學的時代,科學理論被視為宇宙的終極答案。在這個「科學至上」的時代,人文探求還如何可能?人文如何可以與科學攜手並進?以「人文」與「科學」之間的對話為主軸,臺灣邏輯、方法論、科學與科技哲學學會(LMPST Taiwan)於 2022 年 11 月 19 日在臺灣大學主辦了一場以《科學內外的人文可能》為題的論壇,邀請了國內哲學學者以及科學普及界的資深工作者擔任講者。

本活動主持人由鄭會穎教授(政治大學哲學系助理教授、政大現象學研究中心主任)擔任,受邀講者則包括陳竹亭教授(臺灣大學化學系名譽教授)、陳樂知教授(臺灣大學哲學系副教授、臺大傳統與科學形上學研究中心執行長、LMPST Taiwan 秘書長)、鄭國威先生(PanSci 泛科學知識長)與嚴如玉教授(陽明交通大學心智哲學研究所副教授兼所長)。

本論壇屬於 LMPST Taiwan 長期舉辦的《種種意識論壇》系列。除 LMPST Taiwan 以外,這一系列的論壇由政治大學現象學研究中心、清華大學實作哲學中心、臺灣大學哲學系、臺灣跨校意識社群、PHEDO 台灣高中哲學教育推廣學會、沃草公民學院共同合辦;贊助單位則為順奕有限公司。

《科學內外的人文可能》邀請了國內哲學學者,以及科學普及界的資深工作者擔任講者。圖/臺灣邏輯、方法論、科學與科技哲學學會 – LMPST Taiwan

科學為人文帶來危機?先論科學主義與自然主義

主持人鄭會穎教授點出了本論壇的核心議題後,陳樂知教授(臺灣大學哲學系副教授、臺大傳統與科學形上學研究中心執行長、LMPST Taiwan 秘書長)發表了他的觀點。

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陳教授想要討論的是「就其理論本質而言,科學是否威脅人文」這個問題。陳教授首先談到一些人持有「科學主義(scientism)」的世界觀。科學主義認為,科學是唯一可以讓我們獲得知識的可靠方法。陳教授認為科學主義是一種自相矛盾的世界觀;原因在於科學主義本身並不是科學,並未被科學方法證明,它只是一個哲學理論。因此,科學主義身為一個哲學理論,它本身就是自己會排斥的對象。

回到核心問題,科學是否帶來了人文危機?陳教授的答案是否定的。他認為科學所帶來的其實不是科學主義,而是「自然主義(naturalism)」。自然主義認為,這個世界最根本、基礎的組成,就是自然科學理論認為存在的那些事物,例如粒子、力場、化學反應等。

陳教授認為科學所帶來的自然主義是現代世界觀的基礎;即使一些特定人士因為宗教背景等理由而不同意自然主義,其實也應該要同意例外情況相當有限。如果我們接受「自然主義」,而非「科學主義」,那麼科學本身根本就不會帶來人文危機。這是因為,自然主義只認為世界最根本的組成是科學所談論的事物,但是它並不認為我們只能透過科學方法來認識這些事物。

「就其理論本質而言,科學是否威脅人文?」。圖/臺灣邏輯、方法論、科學與科技哲學學會 – LMPST Taiwan

事實上,從科學世界觀的角度來說,人類也是自然的一員。人類作為一種自然生命體,出於其演化而來的結構,與生俱來就有各種世界互動、認識世界的方式,不限於科學方法。就此而言,人類會發展出的人文也是一種自然現象。因此,雖然人類後來發展出了「科學方法」這種較為優化的認識途徑,我們依然不能否定「人文方法」也是一種認識世界的可靠方法。

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接著,陳教授提及羅素(Bertrand Russell)對「熟知知識(knowledge by acquaintance)」以及「描述知識(knowledge by description)」的區分。熟知知識指的是我們透過直接的感受、互動與掌握所獲得的知識,描述知識則是理論性的知識。

陳教授認為熟知知識與描述知識不可被截然二分,兩者之間是程度上的差別。而人文學門的一些觀念就較為接近熟知知識,因為它們重視同理及感受。雖然如此,這一切都符合腦神經科學的描述,人文仍然是自然現象。另一方面,人文因此仍然是科學可以研究的對象,也需要科學的補充。人文學門自己也必須要了解,自己所研究的熟知知識其實也是自然現象,有其組成基礎與運作原理。

因此,科學可以幫助人文把熟知知識轉換為更精確的描述知識,並且為人文提供更精密的研究方法,以及協助其排除錯誤,比如排除人類先天認知系統的偏誤、漏洞等等。總結來說,科學與人文其實研究的是同一個自然界;科學非但不應帶來人文危機,還可以幫助人文研究走得更加長遠。

跨科際合作的需求,兼論「人類世」中的人文與科學走向

不同於陳樂知教授從哲學觀點出發,陳竹亭教授(臺灣大學化學系名譽教授)帶來的是他在教育方面的經驗。首先,陳教授介紹了他為台灣教育部主持的「科學人文跨科際人才培育計畫」,簡稱「SHS(Society-Humanities-Science)計畫」。

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由於現代社會中的問題包含人文以及科學的面向,因此 SHS 計畫的主軸在於推動「跨科際教育(trans-disciplinary education)」。以往的教育先是學科主義,然後衍生出「多領域(multi-disciplinary)」或是「跨領域(inter-disciplinary)」,也就是由各學科各自探究共同問題,或是由兩個學科進行合作。

跨科際教育則有所不同,它以「真實世界的共同問題」為核心,直接打破學科之間的界線。只要是對解決真實世界的問題有幫助的知識,參與的學科,甚至政府、產業、民間的 NPO 或利害關係人都擔責分工合作進行知識生產、解決問題。

SHS 計畫的主軸在於推動「跨科際教育」。圖/臺灣邏輯、方法論、科學與科技哲學學會 – LMPST Taiwan

由於現代社會中的問題愈趨複雜、多元,且多樣,社會對科學界的要求也跟以往有所不同。科學家開始被要求具備社會意識及社會參與的能力,還有溝通與對話的能力;這些能力都是傳統的科學界非常缺乏的。有鑑於此,陳教授所主持的 SHS 計畫積極推動「問題導向的學習」、「系統思考」、以及「實用方法論上的創新」。他也提到,SHS 計畫的推動非常有賴於大學對本身社會角色的自覺與復興。

陳教授參與的另一個國科會計畫是「以社會需求為核心的跨領域研究計畫」。與 SHS 計畫相同,這個計畫也非常重視跨科際教育,並且認知到單靠科學知識無法解決真實世界的複雜問題。

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那麼,人文究竟該扮演什麼樣的角色呢?陳教授討論到他撰寫的新書《丈量人類世》中的「人類世(anthropocene)」這個概念。「人類世」指的是一個新的地質紀元。在工業革命之後,人類文明成為影響地球環境與生態變遷的關鍵角色。因此,部分學者認為地球已經進入「人類世」這個地質紀元。

在人類世中,全球有非常多的變遷趨勢,其中一個就是:科學發展帶動理性價值的昂揚,其他的人性價值卻被輕忽。陳教授說,我們培養出了許多「職業科學家」。可是,在科技急速發展的同時,人類的科技文明卻缺乏方向感:我們正面臨物質文明與精神文明之間極大的不均衡。總而言之,他認為「人類的智能尚未學會如何掌舵文明巨輪的方向」。

最後,針對人文與科學應該要如何在人類世中發展,陳教授提出了他本人的看法。首先,科學研究的同儕審核程序需要人文專業學者的投入,也就是科學家不能閉門造車。再來,婦女應該要積極加入科學與科技事業的陣容,因為科學發展不能只由男性思維主導。

最後,未來教育的趨勢必須往跨科際的方向邁進,也就是人文與科學必須並重。如此一來,陳教授強調:「人文的啟發價值和社會重大需求必須挺身而出,為人類文明的永續承擔文明指南針的角色,與科學共同尋求世紀困境的解方。」

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「科學實作哲學」帶來人文與科學的合作新可能

繼陳竹亭教授分享了跨科際教育發展的大方向後,嚴如玉教授(陽明交通大學心智哲學研究所副教授兼所長)則分享了她在科學人文互動的個案經驗。嚴教授身為一個哲學學者,卻在因緣際會下,走上了不同於普通學者每天關在辦公室做研究的路。她為了提升生醫背景的學生對哲學的興趣,也為了把哲學帶到課堂之外,推動了青銀共學。

嚴教授推動青銀共學,提升學生對哲學的興趣,也將哲學帶到課堂之外。圖/臺灣邏輯、方法論、科學與科技哲學學會 – LMPST Taiwan

嚴教授把社區中的長輩們請到大學的哲學課堂上,與大學生一起進行小組報告。這些生醫背景的學生們未來大多會從醫;因此,對未來將要在醫療院所工作的他們來說,與長輩互動是很好的練習。

嚴教授也針對與學生們未來在醫療場域會遇到的一些價值性思考,與哲學作出連結,讓學生們學習哲學能夠學以致用,對醫療過程有所幫助。舉例來說,她會帶領學生討論如何面對死亡、以及照護倫理等哲學議題。她認為,在學生未來的臨床工作上,這些哲學議題將派得上用場。

除了青銀共學外,嚴教授還以非常不同於傳統學者的方式,進行她個人的哲學研究。傳統哲學學者往往是埋首於書堆中,發展自己的理論;她則是親自到醫療院所中進行田野調查,去訪問醫生、護理師等第一線的人員。藉由直接了解醫療工作者在實作上遇到的困難,她試圖讓哲學能夠真正被實用。

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嚴教授說,這樣的研究方法被稱為「科學實作哲學」。科學實作哲學作為一種研究方法,其實不單單適用於人文學門,也同樣適用於科學。非常理論性、艱深的基礎科學如果能夠走出象牙塔,了解社會的真實需求,便有機會與人文接軌。因此,不論是科學或人文學門,若研究者可以調整研究方法,從研究對象在實作上的細節出發,再轉而調整自己的理論,那麼科學與人文的互動、合作並非不可能。

科學素養對現代社會的重要性

最後進行分享的是科普媒體《PanSci 泛科學》的知識長鄭國威先生。鄭知識長首先釐清了「人文」的定義:他認為,「人文主義」認為人類可以靠自身的能力認識這個世界,而「人文學科」正是培養這種能力的學科。從這個定義來看,人文與科學根本就不是分開的;畢竟科學也是人類靠自身能力認識世界的方式之一。

鄭知識長提到,台灣的學生在國際學生能力評量計畫(PISA)中表現非常優異,世界排名名列前茅。然而,台灣的學生卻普遍缺乏自信,在失敗時容易產生自我質疑。

鄭知識長指出,台灣學生普遍缺乏自信,在失敗時容易產生自我質疑。圖/臺灣邏輯、方法論、科學與科技哲學學會 – LMPST Taiwan

在學習的過程中,我們大致可以把人分為兩種:具有「定型心態」與具有「成長心態」的人。前者只重視結果、學習態度較消極,且容易受挫折打擊;後者則重視過程、學習態度較積極,且勇於面對挑戰。鄭知識長指出,具有定型心態的台灣學生似乎占多數。

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鄭知識長在高中時也面臨相同的困境,他那時非常厭惡數學和理化,完全沒有學習他們的熱忱。他後來發現不止他是如此,有許多人也在學生階段就放棄了對科學的學習;這對台灣社會是個嚴重的現象。舉例來說,公投的題目許多都牽涉科學知識,放棄學習科學的公民要如何在這種公投中作出正確的判斷?這樣的考量促使他後來創辦 PanSci 泛科學。

鄭知識長認為,獲得成長心態最簡單的方式就是學會科學原則與方法,也就是用科學方法來面對日常生活中遇到的問題。而培養科學素養則需要承認自己對許多事的無知,且需要身處一個好的素養集體之中。最後,鄭知識長勉勵大家一起培養出「科學思辨力」,為本次的論壇畫下一個強而有力的句點。

臺灣邏輯、方法論、科學與科技哲學學會_96
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臺灣邏輯、方法論、科學與科技哲學學會(The Taiwan Association for Logic, Methodology and Philosophy of Science and Technology, LMPST Taiwan)為國內非營利法人團體,主要幹部均為國內教授或研究員。本會以促進科學型的哲學研究為宗旨,工作包括國內專業學術工作、跨領域學科交流及哲學普及推廣。