你能想像你所喝的酒是如此美麗抽象嗎？
偏光顯微鏡用在何處，大多數人一定會回答：觀察地質的岩石玻片上及寶石的檢驗或是部份工業材料居多。
今天要介紹美國一間 BevShots 的公司，這間公司會出現是因為一位在 Florida State University lab 科學家，在他25年職業生涯中，致力於長期研究 DNA, vitamins 等…..研究，忽然所出現的一個想法，拍攝酒，夠妙吧！
他於是找了一間企業合作，成立了 BevShots，利用每一幅顯微拍攝的酒類照片來製造產品，如領帶、畫作、杯墊等….生活中的藝術品。我們就先來欣賞一部份的作品吧！
照片來源：BevShots
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？
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。
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：
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：
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 可分成兩種：
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。
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。」
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
。
討論功能關閉中。
本文由策展人紀柏豪提供
想享受一場同時兼具科技與藝術的饗宴嗎？來《匯聚：從自然到社會的藝術探索》國際交流展看看吧！
在當代社會中，藝術的角色正持續演進——它創造了一種新的美學，與社會、科學以及技術變革緊密相連。當社會面臨的挑戰因其複雜性而難以僅靠單一學科解決時，藝術研究因其跨越、融合不同知識領域的能力而具有新的意義。今日，許多創作者和機構採用跨學科方法，將藝術與自然、科學與感性、想像力與現實結合，創造嶄新的經驗、知識和美學。
在藝術與科學這兩個看似迥異的領域中，存在著一個共通的追求——深入理解我們所處的世界。這一追求不僅體現了人類對知識渴望的本能，也反映了我們對於更高層次的自我認知和宇宙認識的探索。藝術家透過創作，探索人類經驗的多樣性和情感的複雜性，用畫筆、雕塑、數位媒介來表達對世界的主觀理解。這種理解可能源於個人感受，也可能反映了廣泛的社會和文化現象。
藝術提供了一種通過感知和情感來接觸和理解世界的方式，使我們能夠透過個別經驗來抵達普遍的真理。科學則通過觀察、實驗和分析來探究自然界的法則和現象，尋求對世界的客觀理解。科學方法使我們能夠系統地收集資料、建立理論並驗證假設，從而深化對物理世界的認識。不僅解答了關於自然界的問題，也幫助我們理解了人類自身在這個宇宙中的位置和作用。
儘管藝術和科學在方法和目的上有所不同，但它們都反映了人類對於更加全面和深刻理解世界的共同願望。藝術讓我們透過感受和想像來擴展對世界的認識，而科學則通過理性和證據來揭示秩序和結構。由國科會指導、國家實驗研究院主辦的《匯聚：從自然到社會的藝術探索》國際交流展，邀請觀眾一同探索藝術與科學的交會，體驗它們如何共同塑造我們對世界的認識和感知，並反思這一過程如何豐富我們的文化與知識視野。
當你仰望星空，有沒有想過我們與宇宙的關係？「宇宙共生」單元展示了科技如何將人類感性延伸至浩瀚的宇宙空間。麻省理工學院媒體實驗室的太空探索倡議小組（MIT Media Lab Space Exploration Initiative）帶來了在極端環境下的實地太空模擬，研究生存策略和科技應用。與之並置的《與細菌混了三千年》（3000 Years Among Microbes）則從微生物的角度重新審視太空探索中的殖民語言，帶來全新的太空想像。藝術家利用極端地貌與顯微影像並置，模糊人與微生物的分野，探討共生體概念在星際生態系中的應用。
「感官賦能」單元探索藝術家如何通過科技媒介重塑我們對環境的感知。兩位智利藝術家妮可·拉希利耶（Nicole L’Huillier）與派翠西亞·多明格斯（Patricia Domínguez）的《全像乳糜》（Leche Holográfica）是一場冥想式祈願，透過與不同元素的共鳴和諧，讓我們得以在螺旋時空中構想未來。
值得一提的是，藝術家妮可·拉希利耶與派翠西亞·多明格斯曾透過智利與歐盟的合作，在歐洲核子研究組織（CERN）進行藝術駐村計畫，並在那裡發展她們的作品。CERN 以其在粒子物理學上的重大科研成果而聞名，但即使是最前沿的科學研究，也需要藝術家的啟發。這樣的跨域合作不僅揭示了科學現象的美麗與複雜，更為科學研究注入了新的靈感和視角。藝術家的創意與想像力，能夠以不同於科學的方法來詮釋數據與實驗結果，從而開拓更廣泛的理解和應用。
拉脫維亞藝術家羅莎‧史密特（Rasa Smite）和萊提斯‧史密茨（Raitis Smits）的《深度感知》（Deep Sensing），通過拉脫維亞伊爾本（Irbene） RT-32電波望遠鏡的歷史敘事，象徵性地橋接了技術的過去與現在，探問「為何擁有地球還不足以滿足人類？」該望遠鏡被前蘇聯遺棄，而藝術家們重返此地，探索這個巨大天線在當代的價值。虛擬點雲天線追蹤從太陽到地球的宇宙粒子流動，創造出沉浸式的視覺和聲音景觀，讓觀眾更易於理解氣候變遷的影響。
羅莎‧史密特和萊提斯‧史密茨是里加RIXC新媒體文化中心的共同創辦人，他們的作品結合科學數據、聲音化和視覺化、人工智慧和擴增實境技術，創造出前瞻性的網絡藝術。他們的作品曾在威尼斯建築雙年展、拉脫維亞國家藝術博物館等地展出，並獲得多項國際獎項。
「網絡交織」單元深入探討科技如何影響我們的社會結構和人際關係。瑪麗莎·莫蘭·賈恩（Marisa Morán Jahn）的《銅色景觀》（Copperscapes）展示了銅在全球化勞動中的角色，揭示了這一自然元素如何影響我們的日常生活。她的作品以銅色眼睛作為見證，表現出礦區社區所承受的「身體負擔」，並在影片《銅的私處史》中探討礦物經濟的複雜性，突顯採礦活動對身體及地球主權的影響。
瑪麗莎·莫蘭·賈恩是具有厄瓜多和中國血統的藝術家，其作品致力於重新分配權力，展示藝術作為社會實踐的可能性。她的作品曾在歐巴馬時期的白宮、威尼斯建築雙年展、古根漢美術館等地展出，並獲得聖丹斯電影節和創意資本等獎項。
李紫彤與孫詠怡的《岔經濟》（Forkonomy）利用區塊鏈技術，重新構想財產與國家之間的連結，探討擁有權背後的政治意義。這個藝術與社會運動計畫，通過工作坊和數位契約，探討如何購買或擁有一毫升的南海，並質疑現有的性別勞動分工和所有權制度。
李紫彤是台灣的藝術家兼策展人，作品結合人類學研究與政治行動，曾在國內外多個知名展覽中展出。孫詠怡是出生於香港的藝術家和程式撰寫者，專注於數位基礎設施的文化意義及廣泛權力的不對等問題，作品曾獲得林茲電子藝術節金尼卡獎等多項國際獎項。
印度藝術家艾蒂·桑德爾（Aarti Sunder）的《深海節點故事》（Nodal Narratives of the Deep Sea）將海底電纜這一隱藏基礎設施帶入視野，探討其與現代化項目、資本主義擴張及殖民主義的關聯。她的作品通過繪畫、物件和影片，展示了數據傳輸的路徑及其對生態系統的影響。
艾蒂·桑德爾的創作涉及影像、寫作與繪畫，專注於探討科技政治和基礎設施相關議題。她的作品曾在柏林藝術學院、新加坡雙年展、世界文化之家等國際場所展出。
「科藝匯聚」單元彰顯了藝術與科學共同探索未知領域的力量。國家太空中心的《來自遙遠的訊息》管絃樂曲選粹、麻省理工學院前衛視覺研究中心（CAVS）的歷史檔案，以及臺灣共演化研究隊的「邊界測繪學」年度計畫成果，展示了藝術家與科學家跨域合作的豐富成果和未來潛能。
在展覽期間，策展團隊與台灣致力於促進科學家與藝術家合作的「共演化研究隊」規劃了一系列精彩的跨域交流活動，讓大家能近距離與藝術家、科學家們交流，體驗科技與藝術如何共同作用於當代社會。
活動包括圓桌論壇、藝術家講座和放映會，涵蓋了多個有趣且深入的主題。例如，在「宇宙共生」週末，觀眾可以參與討論極地科學與藝術實踐的圓桌論壇，聆聽來自麻省理工學院媒體實驗室「太空探索倡議」的成員分享他們在極端地貌探索的經驗。另一活動是國家太空中心委託製作的管弦樂曲《來自遙遠的訊息》放映會，由作曲家趙菁文進行演前導聆，帶領觀眾進入一場視覺與聽覺的雙重盛宴。
在「網絡交織」週末，藝術家李紫彤與孫詠怡將帶來一場關於區塊鏈技術應用於南海議題的討論，這場圓桌論壇將探討技術如何影響社會結構和資源分配。印度藝術家艾蒂·桑德爾則會在線上分享她對於海洋及網路基礎設施的研究與創作，揭示隱藏在我們日常生活背後的複雜科技網絡。
「感官賦能」週末將邀請拉脫維亞藝術家羅莎‧史密特和萊提斯‧史密茨現場分享他們的作品《深度感知》，並探討電波望遠鏡的技術敘事，展示如何通過藝術手段使抽象的科學數據變得可以感知。這不僅讓觀眾更易於理解氣候變遷的影響，也體現了藝術在科學溝通中的重要角色。他們將分享長期研究「自然廣播」的概念，以及每年舉辦「藝術科學節」的經驗。
在「科藝匯聚」週末，觀眾可以參與科學家與藝術家的提案室，直接感受跨領域合作的火花。這些活動將展示跨學科合作如何激發創新，促進我們對世界更深層次的理解。此外，拍攝麻省理工學院前衛視覺研究中心創始人故事的紀錄片將在台灣首映，導演並將與觀眾進行映後座談，分享創作背後的故事和啟發。
藝術與科學的相互啟發，不僅僅是知識和美學的結合，更是對創新與理解的共同追求。在這個亟需跨學科解決方案的時代，這樣的合作顯得尤為重要，為我們探索未知領域提供了無限可能。這次展覽通過多樣的跨域交流活動，讓觀眾能夠親身體驗並參與其中，進一步體會到藝術與科學融合所帶來的豐富成果和未來潛力。
討論功能關閉中。
本文轉載自顯微觀點
擴張顯微術、免疫螢光標記搭配雷射共軛焦顯微鏡，果蠅腦部緻密的多巴胺神經網路展開在我們眼前。初看猶如璀璨星雲，接近端詳就能發現神經束繁複清晰，聯繫著綻放光芒的神經元，猶如從太空站觀看的都會夜景。
這張精彩的作品「Wiring the Brain」，是以果蠅大腦探索連接體學，尋找腦部運作奧秘的路線圖之一，由清華大學腦科學中心的博士生劉柏亨拍攝。獲得 2023 Taiwan 顯微攝影競賽銀獎，不僅是劉柏亨在追求科學真相途中的額外收穫，也是他對自己多元興趣的重要實踐。
大學時主修材料科學的劉柏亨，從「自修復材料」開始，研究興趣逐漸從工程領域轉向仿生（Bio-inspired）科技。他的碩士班題目是以生物晶片模仿心臟，作為藥物篩選平台。對他自己和指導教授都是嶄新的題目。
「我是個很好動的人，因此選擇了一個全天都在活動的器官。」
——劉柏亨說，當時雖有學長研究細胞遷移，但對他來說還不夠「動感」，因此選擇團隊中沒有先例的心臟作為研發目標。
以仿生材料模擬心臟的過程中，劉柏亨意識到，「我對細胞、組織的基本原理還不夠了解，容易以工程師的觀念模擬心臟特性，有時會違反真實、整體的生理學。」他因此萌生了建立生醫知識基礎的求知慾。
劉柏亨想要挑戰更複雜的器官，進入江安世院士領導的清華大學腦科學研究中心攻讀博士，將短期具體研究目標放在「腦神經的影像化」，長期的探索方向則是「系統性地理解『生命現象』」。
劉柏亨說明，上一階段的生命科學著重精準分析特定分子的功能，逐步研究細胞生理的單一面向。但人體不只由數種分子或細胞組成，而是上兆個細胞形成群體、互相影響，才展現出人類個體的生命表現。
以系統生物學（Systems Biology）觀念，整合地理解人類生命，是劉柏亨著迷的目標。他說，因為分子與細胞生物學研究充分累積，現今的生醫知識基礎與技術成熟，已形成科學家投入系統生物學的良好時機。
其中最吸引他的，是呈現腦神經系統的「連接體（Connectome）」及探究其整體運作的「連接體學（Connectomics）」。
連接體學是探究精神官能症狀、神經性疼痛、認知退化等腦部相關疾病的最新路徑。解碼線蟲、果蠅等模式生物較為簡單的神經連接體，將能推動對人類腦部運作方式的理解，也是神經生物學與醫學的關鍵方向。
系統生物學重視聯繫與整合的思維，不僅是劉柏亨追求知識的途徑，也延伸了他對生物學專業與社會的觀點。
這位接連跨足不同領域的博士生說，擷取腦神經影像的程序從前端的生物材料製備，到後端影像系統的工程科技都不可或缺，不是一個人的專業能力能夠包辦。
他因此體悟，每張顯微影像都結合多種專業，而生物學的每一步進展也是不同領域科學家努力的整體成果，並非一個天才在單一領域獨力鑽研而成。
「許多不同的神經細胞彼此透過突觸聯繫彼此，建構出有神奇功能的腦。就像是人與人建立連結，建構社群與社會。」
——劉柏亨在頒獎典禮現場如此介紹自己獲獎的顯微影像。
這張螢光染色的果蠅腦神經多巴胺網路圖，輸出到超過人腦的截面積，依然清楚呈現星羅棋布的迴路與神經元。跨越繞射極限的清晰成像，要歸功於擴張顯微術（Expansion Microscopy）與劉柏亨逐步改良工法的耐心。
劉柏亨解釋，擴張顯微術中「分解」步驟對螢光訊號最為關鍵。蛋白酶能夠有效分解（digest）樣本的蛋白質骨架，讓樣本順利擴張，但是會犧牲不少螢光蛋白與解析度。
替代方法是以藥物促使蛋白質變性（denature）降低張力，維持螢光訊號強度，但是樣本擴張過程會有較多阻撓，導致結構變形。劉柏亨說，
「結構變形，就不是原本要追求的東西，訊號再強也沒有用。」
他笑稱自己「『像個工程師』地追求實驗最佳化，把兩種分解途徑混成雞尾酒，每一杯都稍微調整改良。」他調和兩種分解概念，嘗試不同藥劑濃度、工序、實驗溫度；或以生物素化（Biotinylation, 在樣本擴張前使用）, 鍵擊化學（Click Chemistry, 在樣本擴張後使用）放大螢光訊號。
經過了近四十份的樣本製作與拍攝，終於得到滿意的影像。他敘述製作過程的語氣輕快，其實每一次擴張顯微術的製備與拍攝，都是漫長嚴謹的科學工作。
每一組樣本（大約十顆果蠅腦）的免疫螢光染色工期大約一週，擴張過程耗時三至四天；以轉盤式共軛焦顯微鏡拍攝單顆擴張的果蠅腦樣本，則需要 18 小時左右；接著要花上一整天，等待軟體拼接壓縮上萬張圖片。
獲獎的「Wiring the Brain」就是超過 10 萬張顯微照片的拼接疊合而成，包含將原本立體的影像透過專用軟體壓縮成平面。劉柏亨譬喻，「打開全新的 iPhone15 Pro，按住快門連拍直到記憶體滿載罷工，就是一張果蠅連接體影像需要的容量。」
繁密的連接體影像，不僅讓劉柏亨在連接體學的迷宮中前進，也能滿足他對美感與藝術的追求。在實驗室外也是攝影愛好者的劉柏亨，本學期正在修習清大科技藝術研究所曹存慧老師的生物藝術課程。
劉柏亨興奮地分享，他正與組員規劃虛擬展覽「藝術家的生物學實驗室」，模擬一個身懷生物科技的藝術家，會如何規劃他的實驗室。
腦機介面、組織再生、基因工程，是三個劉柏亨想要優先呈現的技術。
從編輯 DNA，改變蛋白質，最後型態出現差異，基因工程是現代生物技術的基礎。組織再生可以展現生物體修復能力與生醫工程的可能性。腦機介面則是最直接觸及心智能力、感官範疇，也結合最多精密工程技術的領域。
「這個藝術家本身帶有基因或感官的缺陷，試圖用生物科技延伸他的感官。參觀者能體驗生物科技延伸感官、改變身體的能力，並從中反思我們作為個體存在於環境中，與環境互動的關係。」
——劉柏亨解釋藝術計畫的初衷，一如對顯微技術的投入。
與藝術學院同學合作的過程中，劉柏亨發現組員們對生物學的知識足夠，較為不同的是，藝術領域的組員對於色彩組合或實驗操作，常常比科學領域的學生更加直覺，帶來浪漫的不確定性及意外的創造性。這種風格能與劉柏亨的藝術追求產生共鳴，但是科學研究必須要求精確，在浪漫與精確之間拿捏，也是他練習的目標。
另一方面，藝術學院的組員也常引導劉柏亨設計出更簡潔的生物學科普展示；或是透過討論，讓他想傳達的科學概念更具體明確。
從攝影、腦神經到生物藝術，劉柏亨喜歡讓心智保持活躍與好奇。他形容自己，「每天我都需要新的刺激，我喜歡讓學習新事物成為生活的常態。」他對顯微技術的投入，也是由碩士班期間的好奇心開啟。
當時的實驗室備有共軛焦顯微鏡，劉柏亨並不負責保養，也不須理解光路，但是好奇心驅使他向前來校正的工程師陳正義學習。劉柏亨說「正義哥算是我的顯微技術啟蒙老師，只要他出現在實驗室，我就會站在旁邊追問。」
現在劉柏亨遇到超越既有能力的顯微技術問題，不僅會和團隊成員討論，也會向其他實驗室的技術人員，甚至教授求教。參與不同團隊合作架設光學系統的過程，讓他深入了解雷射共軛焦顯微技術的原理，並體驗以精密工程逐步實現理論。
劉柏亨認為，顯微技術不僅是延伸感官的工具，更提供理解周遭世界的全新方式。隨著理解方式改變，好奇心與探索的內在動力會源源不絕地湧出。
「顯微鏡其實是激起好奇心的動力引擎。」
——劉柏亨認為從日常生活進入微觀世界，最重要的回饋是對人內在的激勵，不只是外在的觀察。
對自己的研究目標轉換，劉柏亨說「心臟的細胞運作起來具有高協同性，像是訓練有素的樂儀隊。但腦神經的運作瞬息萬變，隨時變化，更像是社會中的人際連結。」儘管像是越級打怪，他仍想探索更複雜的生命系統。
說到自己對生物學的內在動機，劉柏亨回憶，「我一直記得電影《機器管家》（Bicentennial Man，1999 年上映）。透過機械工程組合無機的零件，可以模擬一個真實的人類，與人建立感情。其中一定需要對生命原理的了解，非常神秘。」
對複雜生命現象進行整合研究，進而建立精密的仿生系統，這個系統不僅可能成為藥品篩選、器官再生平台，在更遠的未來可能成為人的延伸，甚至模仿人的整體生命表現。
這個猶如科幻小說楔子的目標，由劉柏亨敏銳的好奇心與多元的科學技藝積累堆砌而成。他說，
「在理解、實現這個系統的過程中，我會掌握生命的意義。」
討論功能關閉中。
