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裂唇魚通過了猴子也無法闖關的「鏡子測試」,所以它們擁有自我意識還比猴子聰明?

寒波_96
・2019/02/25 ・4305字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 521 ・七年級

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動物有自我意識嗎?

動物有自我的意識嗎?這是很有意思,卻難以捉摸的問題。如果可以跟動物溝通,直接問牠們就好:

「你好,請問你認識自己嗎?」

「……」(毫無反應,如同一隻動物)

偏偏目前沒有智人有能力問這種問題,或是能理解動物的回答。

要試探動物的自我認知,研究者常用的一種作法是「鏡子測試」,它比較正式的全名是「鏡像自我認知測試(mirror self-recognition test)」。基本概念不算複雜,就是把動物放在鏡子前面,觀察動物是否能認出鏡子中的投影是自己,而不是別人。

鏡子測試的標準極為嚴苛,至今通過的動物種類非常稀少,只有黑猩猩、亞洲象、瓶鼻海豚、喜鵲區區幾種。根據嚴格的判斷標準,一般我們覺得「聰明」的動物,像是貓、狗,甚至是和人類差異沒有太遠的猴子,都無法通過。

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然而,新近發表的研究報告,有種 10 公分左右的小魚:裂唇魚(cleaner wrasses,學名 Labroides dimidiatus),靠著小小的腦袋,竟然通過了鏡子測試!這是怎麼回事?

  • 狗在鏡子前認不出自己,竟然有魚類可以!?

替黑猩猩量身打造的鏡子測試

要了解鏡子測試,各位讀者首先要有的概念是:鏡子測試很不好用。

這款由加魯普(Gordon G. Gallup)在 1970 年提出的實驗,一開始是為了研究黑猩猩有沒有自我認知,因此整套實驗都是以黑猩猩的特質量身打造。

哈利波特與意若思鏡。這個鏡子真的能照出你的自我意識!圖/取自 Pottermore

測驗方法說明這裡引用 wiki

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「在動物身上標上兩個無味的顏料斑點。測試斑點被置於動物身體上,在鏡中可見的部分,而對照斑點則放在動物身體上,可觸及但不可見的地方……意識到測試斑點是在自己身上,而同時忽視對照斑點」

所以鏡子測試的適用範圍,受到許多限制:

受測動物視覺上看不見,不行。
沒有肢體可以標記,或人類無法判斷反應,不行。
太懶就是不愛動,即使有意識也不反應,不行。
北京反對,這個沒差。
動物太害羞,不習慣看別人,不行。

偏偏黑猩猩對鏡子的反應超級好,輕而易舉就通過了測試(有些黑猩猩甚至平時就很愛照鏡子),害得動物行為學家擺鏡子試探其他動物的時候,常常難以判斷,牠們在鏡子旁邊摸來摸去,到底是不是真的看到自己!

即使沒有鏡子,也會用水面當鏡子照的黑猩猩。圖/取自 ref 3

幫小魚訂做改版測試

鏡子測試是根據黑猩猩量身訂做,用在生理構造類似、屬於靈長類的近親倒還好,但其他哺乳類就比較麻煩了,更別說要延伸到鳥類、爬蟲類,甚至水中的魚類,實在是愈來愈不簡單。

很多動物其實不是無法通過測試,而是根本想不到怎麼做實驗。

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幸好裂唇魚相對容易。這種小魚平時生活在大魚身邊,吃大魚的寄生蟲或屑屑,因此又叫作清潔魚,或魚醫生。它們日常與同儕的互動還算頻繁,有社交,就比較有機會擁有自我意識。更重要的是,這種魚愛乾淨,身上沾到東西會清潔身體,是個智人能判斷的明顯反應。這些特徵,使得它們適用於改版後的鏡子測試。[1][2]

習慣生活在大魚周圍的裂唇魚。圖/取自 ref 3

裂唇魚並不能立刻就通過水中版的鏡子測試,要先經過一系列前置準備。

首先,先把鏡子放在魚身邊,多數魚會把自己的鏡中投影視為敵人,發動攻擊,經過 7 天才會完全停止。

  • 攻擊鏡中自己的魚:

隨後幾天,習慣鏡子的裂唇魚,在能見到鏡子的時候,會有一些沒有鏡子時不會出現的行為,例如游泳時上下翻轉身體。其實之前已經有另一種魚:蝠鱝(manta rays),也能達到這個階段,研究者卻想不到辦法繼續進行標記測驗。

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  • 游泳時身體上下翻滾:

接著,不再攻擊鏡子的魚,會增加待在鏡子旁邊的時間。
經歷 2 個星期準備,到達此一階段,裂唇魚的標記測驗才能正式開始。

第一種通過鏡子測試的魚類!

裂唇魚的標記方式,是麻醉後皮下注射橡膠顏料,再把恢復的魚放在鏡子旁邊。

如果被注射魚眼可見的棕色顏料(不同魚標記在不同部位),旁邊又有鏡子,那麼它會照鏡子發現身上的異物,然後做出一些摩擦動作(scraping behavior),試圖把身上的髒東西除掉。假如沒有鏡子,則不會有清潔行為。

  • 試圖靠摩擦清潔臉部顏料的魚:
  • 試圖靠摩擦清潔喉部顏料的魚:

作為對照,研究者也用視覺不可見的無色顏料標記;而這組的魚即使身邊有鏡子,卻沒什麼清潔行為。表示身上有標記的魚,確實是「在鏡子中看到自己」,才引發後續的行為反應。

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論文由此判斷:裂唇魚成為第一種通過鏡子測試的魚類!

裂唇魚與鏡子中的自己。圖/取自 ref 2

問題是,一開始設計給黑猩猩的實驗,如今有魚類通過,就等於小魚也跟黑猩猩有一樣的自我意識嗎?畢竟,辨識鏡子中的形象,貓不行、狗不行、猴子不行,全長 10 公分的小腦袋小魚竟然辦到了?

論文宣告發現後,並沒有下定論,而是希望促進大家討論討論,到底鏡子測試是不是衡量動物行為的好辦法?

德瓦爾真的很嚴格:魚沒有通過,還差一點

說到動物行為學,不可忽視德瓦爾(Frans de Waal)這號人物,論文旁邊也刊出他對新研究的評論。他現年 70 歲,是此一領域教父級的人物,在 1982 年出版的《黑猩猩政治學》,當時看來驚世駭俗,如今卻證明德瓦爾的前瞻眼光。

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論文宣稱,裂唇魚通過了鏡子測試的每一項標準。德瓦爾卻不夠滿意,他認為小魚並沒有通過鏡子測試,但是只了差一點。[3]

對鏡打扮的黑猩猩……跟黑猩猩比的話,沒有動物能通過鏡子測試啦!圖/取自 ref 3

德瓦爾真的很嚴格。他指出,之前通過鏡子測試的動物,見到鏡中自己時,會出現「前所未見」的反應;然而,裂唇魚清潔身體的反應,卻是本來就有的行為模式,證據不夠力。

另一方面,魚的標記方法是注射橡膠色素,是個生理上的額外刺激。見不到顏色,對鏡子沒反應,表示光有生理刺激是不夠的;但是能見到顏色,對鏡子起反應的魚,刺激卻也存在。也就是說,裂唇魚對鏡子有反應,或許是視覺加上生理刺激的效果,不單純是視覺。如此,不能算是真正通過鏡子測試。

即使如此,德瓦爾仍然認為裂唇魚達到猴子的等級。猴子無法單靠視覺,直接認出鏡中的自己,但是假如視覺再加上體感,猴子也能通過(德瓦爾稱作「Felt Mark test」)。德瓦爾主張,小魚也符合此一標準。

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我們有聰明到,能知道動物多聰明嗎?

不管小魚有沒有通過鏡子測試,這個案例都能讓我們體會,用鏡子測試評估動物意識,即使不算太糟糕,也是相當侷限的方法。適用範圍受限以外,通過標準也太過嚴苛,嚴苛到幾乎失真。

以猴子來說,至今仍沒有吱吱能完全通過鏡子測試,而這卻不等於猴子缺乏自我意識。

證據是,假如不擺鏡子,換成另一位陌生的吱吱,受測猴的反應將完全不同;猴子也許無法認出鏡中那個是自己,卻分得出不是陌生猴。如此能說吱吱沒有自我意識嗎?

「大霹靂」式的自我意識觀,由二分法判斷動物是否具有自我意識,通過鏡子測試的人類、大猿、亞洲象、瓶鼻海豚、喜鵲具備,其他沒有通過的動物一律不具備。圖/取自 ref 3

德瓦爾其實對鏡子測試很不滿意,在 2016 年的《你不知道我們有多聰明:動物思考的時候,人類能學到什麼?》書中花了不少篇幅批判。他認為,用演化的角度思考,自我意識應該是漸進式的衍生,親緣關係類似的動物,彼此間應該是如光譜般的程度高低之別,而不是二分法的有或無。

比方說,喜鵲通過鏡子測試,表示這種鳥類的自我認知非常強烈。而與喜鵲遺傳關係接近,生活環境也類似的鳥類,就算無法通過測試,其實多半也該具備相當的自我意識,只是沒有喜鵲那麼強烈(類似黑猩猩與猴子之類的關係)。

過去的動物行為學研究,傾向把自我意識的出現視為「大霹靂」,大部分動物不存在,只有在少數特殊的物種出現,這卻不太符合演化的道理。而鏡子測試標準嚴苛,只有自我認知很強烈的動物能夠通過,又僅能代表特殊的狹隘情境,也助長了這股風氣。

漸進式的自我意識觀,通過鏡子測試的人類、大猿、亞洲象、瓶鼻海豚、喜鵲,自我意識最強;猴子、鸚鵡、裂唇魚自我意識稍弱;狗、貓、豬再次一級,其餘小腦袋動物的自我意識更低(不過怎麼衡量「腦袋大小」又是很謎的標準)。圖/取自 ref 3

更基本的問題是,就算腦袋最簡單的動物,怎麼可能不「認識自己」?想想看,一隻兔子,假如無法意識到自己在環境中的相對位置,下場將不是撞死就是被吃掉,還能活到把基因傳承下去嗎?因此,每一種動物應該都有自己認識世界,定位自我的方式,才能順利繁衍至今,只是動物往往跟智人的經驗差異太大,使得我們無從理解。

每一種動物都有自己的演化歷史、生存環境。德瓦爾主張,我們不應該繼續以智人的主觀標準,由動物與人的相似程度,評判動物有多聰明,而是應當改為站在動物的立場,設身處地理解它們的處境,如此才能真正了解動物的行為。

當然,受限於生物間的隔閡,智人永遠不可能真正讓自己變成其他動物,如同各種動物一般思考。不過,若要認識在不同環境中演化出的動物行為,從各種動物本身的角度出發,將是比較客觀的方向。

延伸閱讀

參考文獻

  1. Kohda, M., Hotta, T., Takeyama, T., Awata, S., Tanaka, H., Asai, J. Y., & Jordan, A. L. (2019). If a fish can pass the mark test, what are the implications for consciousness and self-awareness testing in animals?. PLoS biology, 17(2), e3000021.
  2. Do fish recognize themselves in the mirror?
  3. de Waal, F. B. (2019). Fish, mirrors, and a gradualist perspective on self-awareness. PLoS biology, 17(2), e3000112.

本文亦刊載於作者部落格《盲眼的尼安德塔石匠》暨其 facebook 同名專頁

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寒波_96
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生命科學碩士、文學與電影愛好者、戳樂黨員,主要興趣為演化,希望把好東西介紹給大家。部落格《盲眼的尼安德塔石器匠》、同名粉絲團《盲眼的尼安德塔石器匠》。

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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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誠實面對人類參與的「自然」——太田欽也專訪
顯微觀點_96
・2024/07/11 ・3228字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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本文轉載自顯微觀點

斑馬魚是最知名的模式生物之一,其基因、型態與發育深受了解,並用於探討深度同源等重要演化生物學問題。但也有科學家提出,演化生物學該持續隨環境演進,並嘗試以新的實驗物種——金魚——探討人類世(Anthropocene)環境下的生物演化。

育種歷史與基因巧合 奠定金魚的演化生物學價值

例如有千年馴化歷史、型態千變萬化的金魚,就相當適合探討人類因素與生物型態演化的關聯。

中研院細生所派駐臨海研究站的演化與發育生物學家太田欽也指出,斑馬魚與金魚兩者的胚胎都可以透過顯微鏡仔細觀察,相對於受精一年後才成熟的金魚,斑馬魚有成熟較快,基因組較為單純等優點,也具備許多現成基因研究工具。

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但斑馬品系間仍以其生理機能與基因為主要差別,對型態差異的演化並未那麼明顯。因為,科學家為了操作基因與細胞特徵而培育斑馬魚,使不同品系的差異大多來自目標明確的基因工程。

金魚型態演化圖。Courtesy of Kinya Ota and Gembu Abe

而金魚的型態變異,則完全來自飼養者對型態的偏好和育種,蘊藏更多元的型態變化與發育差異。其悠長的馴養歷史以及更古老的基因重複(Gene Duplication)機遇,使其值得成為演化發育生物學的新模式生物。研究器材和方法上的調整,則是生物學家展現才智的機會。

太田欽也舉例,「一般的解剖顯微鏡工作距離適合觀察和操作斑馬魚,但是經過我們自己的創意,也改裝出可以對金魚進行顯微手術的器具和適合拍攝的大型解剖顯微鏡。設備上的差異並不難克服。」

金魚胚胎的發育生物學優勢

太田欽也說,現代生物學家以果蠅和微生物育種進行遺傳與演化實驗,擴大時間維度來看,千年來金魚愛好者挑選、強化金魚外觀特徵的過程,可以比擬長時間的人擇實驗。

金魚不僅適合用來觀察人擇壓力如何影響成年生物的型態。太田欽也更想進一步探索,從胚胎階段的差異進行選擇,是否可能改變生物的型態。

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太田欽也提到,人工育種對發育與型態的影響力也展現在其他物種上,例如家犬與鴿子也被培育出許多特殊表型。但是哺乳動物和鳥類的胚胎觀察不易,需要相當高的技術與成本。

相對於動物子宮與鳥類蛋殼內的胚胎,在透明卵囊中發育的半透明金魚胚胎,就是非常容易觀察的研究對象。只要有恰當的複式顯微鏡、解剖顯微鏡和顯微手術能力,金魚的胚胎從受精到孵化都可以全程順利紀錄,而且每次繁殖可以蒐集到上百筆資料。

現代顯微攝影技術搭配容易觀察的金魚胚胎,讓太田欽也可以拍攝清晰影片,在網路上生動地分享發育生物學知識。攝影:楊雅棠

自製影片 盼演化生物學跨過學院圍牆

除了將金魚研究成果發表在 Nature 等科學期刊,太田欽也同時努力當起「Youtuber」。他希望能將演化發育生物學、金魚飼育經驗、臨海研究站的學術特色,甚至是宜蘭的風光,透過網路傳達給大眾。

武漢肺炎導致的漫長隔離,是他學習影音製作的契機。最初他在百無聊賴之下看了大量影片,後來逐漸萌發「我也要拍自己的題材!」的企圖心。開始搜尋拍攝、後製、配樂等網路教學,在隔離的單人房中逐漸進步。

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太田欽也說,拍攝影片最重要的動機是「分享」。他解釋,「科學的頻道不管累積再多追蹤者,例如數十萬人追蹤的 Nature, Science, 觀眾也以科學領域工作者為主。現代知識逐漸朝向『專家』與『外人』的兩極化狀態發展,我不喜歡這樣的社會。」

如同他推進學術研究的方法,他也透過自學、自己組裝基礎設備如空拍機、手機等,在節省開支的情況下拍出了中研院同僚為之驚艷的影片。

太田欽也為臨海研究站拍攝的簡介影片,基本款空拍機呈現了頭城的舒暢美景。

在早已開始的人類世 何謂自然?

太田欽也熱衷以空拍影片介紹宜蘭的郊野與人文,但他對主流輿論的「自然環境」內涵存疑,他認為「自然」早已被人類行為大幅改變。自從農業擴張、工業革命發生,人類對環境與生物的改變程度早已無法恢復「自然原貌」。

他以金魚的馴化過程為例,從宋朝開始的愛好者,透過育種極力凸顯特殊形態,從沒有背鰭的「蛋種」,到眼周水泡足以遮蔽視線的「水泡眼」。都不是基於適應「自然」而進行的育種。

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太田欽也強調,「如果是宋朝或明朝人有今天的生物學工具,以他們的追求珍奇的育種態度,一定會用 CRISPR 編輯金魚基因,製造出更奇特的變異型態。」

他說,這樣的行為會在現代科學圈與社會輿論上遭到反對,「認為動物被修改基因、型態變異很可憐」,但人類採用動物進行藥物實驗或經濟用途時,也並未優先考慮「自然原則」。

太田欽也反問,「若是透過基因編輯技術將金魚修改回類似野生鯽魚的型態,更適應野外環境,這樣算是自然或不自然呢?」

建立科技倫理 而非堅守「自然」想像

他指出,金魚的馴化與育種反映著東亞社會的自然觀念,不同於西方基督教倫理的「人統御、保護自然」意識形態。可以促進人們反思,人類也身在其中的「自然」的標準是什麼?而非執著於保護想像中的自然「原狀」。

太田欽也強調,「本質化『自然』、建構一個保守不變的形象,不會幫助人們了解生物學。」

他認為,宋朝人、明朝人的自然觀念與今日不同;甚至現代人常引用的「道法自然」倡議者老子,他所提倡的自然,與現代許多人想像、意圖恢復的也是不同的自然。

背鰭退化、尾鰭倍增的蛋種雙尾金魚,是古代貴族最青眼有加的奇特型態之一。作者:清 馬文麟 來源:國立故宮博物院

太田欽也建言,科學地面對人類因素影響世界各地生態的現實、建立基因科技的社會倫理與規範,都是比恢復建構出的「自然」意象更重要的生物學議題。

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來自日本和歌山縣鄉間的太田欽也說,長期駐守宜蘭頭城的臨海研究站不僅是因為設施與職位,也是因為此處環境與故鄉有幾分神似。

「但我不會說這兩個地方都很『自然』,在人們對我說『這裡很自然!』的時候。」太田欽也無奈地笑說,「想到周遭可以釣起吳郭魚的溪流、被整治疏濬成田園的原洪氾濕地,反而會讓我很疑惑彼此對『自然』的共識。」

1995 年諾貝爾化學獎得主克魯岑(Paul Crutzen)指出,現代已是由人類行為影響地質特性的人類世。此概念引起地質科學界激烈討論,從新石器時代、工業革命到核彈試爆頻繁的 1960 年代都有學者認為是人類世的開端。

最後由國際地層委員會的人類世工作小組投票決定,視第二次世界大戰後、人口與人類活動高速成長的20世紀中葉為人類世起點。

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參考資料

  1. Li IJ, Lee SH, Abe G, Ota KG. Embryonic and postembryonic development of the ornamental twin-tail goldfish. Dev Dyn. 2019 Apr;248(4):251-283.
  2. Abe G, Lee SH, Chang M, Liu SC, Tsai HY, Ota KG. The origin of the bifurcated axial skeletal system in the twin-tail goldfish. Nat Commun. 2014 Feb 25;5:3360.
  3. 太田欽也實驗室

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聊八卦可以防止我們被朋友搭便車、詐騙?——《人類文明》
天下文化_96
・2024/06/17 ・1337字 ・閱讀時間約 2 分鐘

間接互惠的要件之一:聊八卦

間接互惠(indirect reciprocity)的概念認為,受益者並不是直接回報給同一位利他的施恩者,而是會把恩惠轉給其他人。A 幫助 B,B 再幫助 C,C 再幫助 D,依此類推。於是,恩惠就能在社群裡傳出去,遲早也能回到 A 身上。種下的因,總有一天能得到最後的果。

而且這還能談到下一個層次:如果有個 Z,在 A 幫助 B 時,親眼見證了這件事,發現 A 是個慷慨的好人,他也會因為想和 A 建立關係,所以願意幫助 A。於是,就算這兩個人無法符合直接互惠所需要的「後會有期」條件,也能因為整個群體的利他行為而受益。樂於助人,自己就更可能得到幫助,至於那些不想幫助別人、只想貪小便宜的人,則是可能遭到懲罰或受到排擠。像這樣的間接互惠,是人類一種格外複雜的合作形式,需要兩項其他動物都辦不到的條件。

第一項條件是,不管互動雙方的行為是慷慨是自私,除了需要有目擊者親眼看到,還必須能把這項寶貴的資訊,分享到整個群體共有的資料池。也就是說,社群成員得愛聊八卦才行。如果大家都能知道某個人不值得信任、總是只接受別人幫助卻都不回報,等到下次這個人又碰上麻煩,社群成員就不會再伸出援手。

英文有句諺語說「騙子發不了財」(cheats never prosper),但不能說完全正確:騙子常常在短時間內還是能得逞,特別是在那些規模比較大、大家彼此比較不認識的社群;只是遲早仍然會東窗事發,讓自己名聲掃地。所以,想讓間接互惠的機制不被那些只想貪小便宜的人搞垮,聊八卦就是一個關鍵的必備條件,而且無論是營火旁、或是茶水間,人類實在是哪裡都能聊。事實上,相較於其他靈長類動物是用理毛之類的活動來建立關係,人類是以閒嗑牙、聊八卦取代了這些活動。

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想讓間接互惠的機制不被那些只想貪小便宜的人搞垮,聊八卦就是一個關鍵的必備條件!圖/envato

像這樣把個別成員的行為,拿來在社群裡大談特談(就像是一個由閒聊建立起的社群網路),就會打造出一套名聲系統,可用來判斷適不適合試著和某個人合作。某人對待他人慷慨大方,就能建立良好的名聲;老愛占別人便宜,也就會惡名遠揚,讓人知道以後可得敬而遠之。行為友善的人,其他人在未來幫助他們的機率也會比較高,於是在天擇的機制裡就能占點上風。所以說到頭來,仍是演化塑造了人類的心理,讓我們在意自己的名聲,聊八卦就成了確保大家別心存僥倖的機制。

在一個會聊八卦的社會裡,生活的第一守則就是要小心自己做的事;或者更重要的是,要小心自己做的事給別人的觀感。於是,人類社會也就成了一個人人都在猜測別人想法的社會——須推斷別人的動機與態度,評估自己的行為在他人眼中的樣貌,好維護自己在外的名聲。我們所謂的「良心」就是這樣的產物之一:內在的這股聲音,警告我們可能有人在看,要我們想想別人可能的觀感,好讓自己免受社會的制裁。

——本文摘自《人類文明:生物機制如何塑造世界史》,2024 年 05 月,天下文化出版,未經同意請勿轉載。

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天下文化_96
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