《流言終結者少年隊》來囉：亞當回歸與天才小朋友一起Myth Busted！

• 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。

搞笑諾貝爾獎每年都是新的開始，2020 年也不例外。今年「第 30 次第一屆搞笑諾貝爾獎」的材料科學獎頒給 7 位科學家，得獎理由是發現「冰凍人類大便做成的刀不好用（knives manufactured from frozen human feces do not work well）」。¹

這個實驗其實算是人類學研究，也很有流言終結者的味道。今年 10 個獎項中它與管理學獎：「5 位中國殺手層層轉包，卻都沒有人下手」大概是最引人熱議的。不過為什麼有人想測試，冰凍大便的切割能力呢？起因自一則流傳的北極小故事。

延伸閱讀：疫情也阻止不了的2020搞笑諾貝爾獎！宅在家慶祝這充滿 BUG 的一年

人類學家的北極小故事

小故事的宣傳者不是普通天橋下的說書人，他是加拿大的不列顛哥倫比亞大學（University of British Columbia）的人類學家戴維斯（Wade Davis）。他在 1998 年出版的《Shadows in the Sun》書中記錄一則北極的伊努特人*故事，後來還在幾次演講時提到。

*註：伊努特人或翻譯為因紐特人，或發音類似單字的組合。

戴維斯自述，這個故事是加拿大北極區的巴芬島，一位伊努特獵人納基塔維克（Olayuk Narqitarvik）告訴他的。事情發生在 1950 年代，那時納基塔維克的爺爺不想隨眾人搬家，一個人留下；其他人為了促使他上路，把裝備、資源通通拿走。

納基塔維克的爺爺突發奇想，缺乏工具，就自己生產！於是他把自己的大便冰凍，做成刀的形狀，再用口水讓邊緣鋒利；接著殺掉一隻路過的狗，用狗的肋骨做成雪橇，又抓到一隻狗拉雪橇，就這麼消失在黑暗之中⋯⋯

這個故事據說流傳甚廣，不過有基本邏輯的人，一聽便能判斷是唬爛的。假如這些事都是由一個人單獨完成，旁邊沒有任何人，他最後又消失在黑暗中，那麼整個過程怎麼可能留下記錄呢？即使是作者戴維斯自己，也認為這則故事的真實性「可疑（apocryphal）」。

話說回來，人類從古至今利用過各種材料製作工具，不管北極小故事有沒有發生過，假如故事內容是真的，也可謂材料科學的一大發現。於是以美國的肯特州立大學為主的一隊科學家，真的進行測試，實驗結果強烈否決大便冰刀的可能性。^{2, 3}

用大便冰刀和美豬做實驗囉

實驗過程其實不算複雜。一位研究者連續多天，吃高蛋白質、高脂肪的伊努特式傳統食物，然後把大便做成刀的形狀（用模型或是用手塑形），擺在攝氏−20 度到實驗開始為止。實驗開始前先以金屬銼刀把冰刀削利，再浸入攝氏−50 度的乾冰數分鐘，確保實驗時冰刀夠堅硬。

故事中的動物是狗，不過實驗切割的材料不是狗，是豬（在美國做的實驗，所以應該是美豬）。豬皮、豬肉、豬肌腱 3 種材料，先擺在攝氏−20 度很多天，實驗開始前 2 天再移到攝氏 4 度解凍。切割則是在攝氏 10 度左右的環境進行。

實驗結果非常清楚，冰刀連最軟的豬皮都無法無法切割，更不用說比較硬的豬肉、肌腱。即使冰刀一開始非常堅硬，與冷藏取出的美豬接觸後仍開始融化，甚至無法留下刀割的痕跡。另一位吃普通西洋食物的研究者，用一樣的步驟製作冰刀重複實驗，同樣無法成功。

豬皮下方的皮下脂肪，倒是能被冰刀切下一絲絲，但是冰刀接觸皮下脂肪後也迅速融化，無法繼續使用。

沒有任何狗受到傷害

戴維斯為了增加北極小故事的真實感，引用丹麥探險家福祿陳（Peter Freuchen）1953 年自傳的內容。福祿陳自述有一次在冰上被雪困住，他將自己的大便冰凍後作為鑿子，才成功脫困。

論文認為，儘管沒有理由認為福祿陳說謊，但是他的說法真實性存疑。而且就算福祿陳講的是真的，用鑿子除雪和用刀子切肉，難度不可一概而論。假如連最軟的豬皮都無法切割，要穿透一隻完整的狗根本毫無可能。

故事中另一段劇情：用口水讓冰刀邊緣變鋒利，論文沒有實際操作，但是強烈懷疑這會有幫助。因為早已知道水結凍製成的冰刀，只要接觸就會開始融化。

一系列實驗證實，用冰凍大便做成的刀肯定無法切割美豬，推論狗應該也沒辦法，所以戴維斯的小故事劇情不可能發生。

此研究在 2019 年發表於專業的考古學期刊《考古科學期刊：報告（Journal of Archaeological Science: Reports）》，由於題材奇妙，當時就引起一陣討論；隔年（2020年）獲得搞笑諾貝爾獎的材料科學獎，又引發一波轟動。

北極小故事原作者的反駁

論文在 2019 年發表後，小故事原作者戴維斯寫文章表達意見。從文字看來他不是很高興，他覺得在伊努特傳統文化逐漸消失之際，還有人浪費錢跟時間搞這種研究，實在不可接受。⁴

戴維斯自稱從未強調過故事情節的真實性，他沒有發表在正式的學術期刊、科學期刊，只在演講與普通文章中提及這個情節可疑、卻有象徵意義的小故事，目的是闡述伊努特人與冰的獨特關係：伊努特人不畏懼寒冷，懂得利用冰，才得以在嚴寒中生存。

儘管宣稱不在意真實性，戴維斯仍然質疑論文的實驗方法，和故事情節不一樣：狗皮和豬皮不同，豬皮切割失敗，不等於狗皮也會失敗；故事中是在冰天雪地下切狗，實驗卻是在攝氏 10 度進行。差異如此明顯，這個實驗一點都不客觀！

我們歸納一下戴維斯的論點：

第一，實驗根本沒意義，關心伊努特人才有意義。

第二，我從來沒說過那是真的故事。

第三，就算我沒說過故事是真的，實驗也無法證明故事不是真的！

雖然冰刀無用，還是要關心逝去中的傳統文化

戴維斯展現出人類學家對現實人類的關懷姿態，但是他對科學的意見有沒有道理呢？我個人推測，就算改變條件，不會成功的實驗還是不會成功。

即使是在攝氏 10 度下實驗，冰刀的硬度多半不是問題，因為經過攝氏−50 度的乾冰處理，冰刀至少能保持一段時間的堅挺。如果一開始最硬的時候完全切不下去，狀況過更久應該也不會改變。

凍結人類大便製作的冰刀，角度正確的話可以擊倒狗，但是要再取出狗的肋骨，勢必需要切割。豬跟狗的身體當然不一樣，可是冰刀在已經分離過的豬皮組織，都無法留下切割痕跡，難以想像對一條完整的狗還有機會成功。（冰刀在北極可以隨處取材，要是真的能這樣用，探險還要帶那麼多裝備嗎？）

測試用的動物材料，若是用不久前還活跳跳的動物，殘留的體溫只會讓冰刀加速融化。經過一段時間讓肉體在雪地降溫後，太硬的肉還是會讓冰刀接觸摩擦時融化。處於冷藏狀態的肉，條件或許相對平衡，不過論文的實驗已經證明，切割攝氏 4 度的肉便足以令冰刀融化。

實驗失敗的關鍵，恐怕還是在於切割這件事會毀滅冰刀，只要開始切割，就註定會失敗。

我想這個看似搞笑的研究背後，至少有兩件事值得認真， 一是科學，另一是人：

第一，故事不用在意真實性，但是仍然可以驗證，小處不可隨便。

第二，大家有興趣能多關注伊努特人，以及現代世界中漸漸消逝的傳統文化。

身為印地安人的遊戲評論員 Daniel Starkey，曾經在主打伊努特文化的遊戲《永不孤獨 （Never Alone，Kisima Inŋitchuŋa》評論中提到：⁵

「當我的文化益漸衰弱，我們曾經的一切彷彿也漸漸淡出而變得晦澀朦朧。要接受數百個文化豐富的歷史步入死亡，實在是再簡單不過了」

想看其他？第 30 次第一屆搞笑諾貝爾獎頒獎影片在這裡：

延伸閱讀

1. 箕形門齒 X 美洲原住民 X 母乳——這三者源自冰河時期的神秘關係是？
2. 黑曜石8000年前冰原歷險記，旅行1500公里
3. 兩岸一家親的西伯利亞與北美洲，過去回來又過去的情慾流動
4. 北境永不遺忘，西伯利亞，美洲人的交流分合
5. 流言終結者：一場14年的「科普」爆炸！

參考資料

1. 搞笑諾貝爾獎得主 https://www.improbable.com/ig-about/winners/
2. Eren, M. I., Bebber, M. R., Norris, J. D., Perrone, A., Rutkoski, A., Wilson, M., & Raghanti, M. A. (2019). Experimental replication shows knives manufactured from frozen human feces do not work. Journal of Archaeological Science: Reports, 27, 102002.
3. Scientists test to see if knives made from frozen feces can cut animal tissue
4. The Problem with the Frozen Poop Knife Study
5. 《Never Alone》：交織遊戲、群族記憶和生命文化的嘗試

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。

200 多集的《流言終結者》中，實在有太多讓人驚豔的結果了，儘管有些看起來就像是好萊塢特效，有些看起來不過是主持人們無聊想搞搞爆炸，但經過實驗後，但總是有那麼一些流言結果讓我們知道了之後，會讓你從此變得不太一樣。

今天就來分享一下 R 編心中最讓人難以置信的流言結果排行。

TOP 10：踩到香蕉皮一定會滑倒？

踩到香蕉皮就會滑倒，這是很多卡通、喜劇給我們的統一印象，我們甚至還會開玩笑說：「看！前面有塊香蕉皮，小心別踩到滑倒」之類的玩笑，但香蕉皮真的這麼邪惡嗎？傑米把眼睛蒙著，沒什麼心理準備，就這麼踩在香蕉皮上，但是沒滑倒；儘管在前面放了很多片香蕉皮，傑米還是沒滑倒。最後儘管把實驗尺度做到大得有點誇張，但滿地的香蕉皮總算是讓亞當站都站不住了，但考慮到誇張的程度，和我們在電視上看到的 100％ 四腳朝天的形象相比，他們宣告這則流言破解，但記得如果地板和鞋子不夠粗糙、用跑的或是踩到成年的香蕉皮，或是你有著十足的幽默感，香蕉皮還是會滑的。

影片：香蕉皮的最終實驗

TOP 9：什麼東西能擋子彈？

這有點作弊，因為熟悉節目的人都知道，《流言終結者》做過無數的防彈實驗，從現實生活中手到擒來的東西到你平常不會在街上看到的（如貼滿好幾層電話簿的車）都做過。簡單的說就是你在好萊塢看到、聽說過的防彈效果多半不真實，但這麼多年來也有許多驚人的結果，這裡幫大家統整一下那些東西真的能防彈（當然子彈和槍都有些許不同，盡量附上）

• 電腦鋰電池：電腦本身不防彈，但它的電池足夠擋住近距離的散彈槍
• 鎳制的警徽能擋住手槍
• 裝滿水的 110 公升大魚缸
• 3 個裝著比薩的加溫袋能擋住散彈槍
• 水下 1 公尺處

還有這些大家看電影或以為防彈但實際上不然的東西：冰箱門、車門、書、隨身聽……等等。

TOP 8：髒車跑得遠？

髒車比較省油所以跑得遠？這聽起來或許十分荒謬，但這個流言中沿用高爾夫球的空氣動力學，表面有很多泥土或是坑洞的車可以減少空氣的拖曳力，讓高速行駛中較不需要多踩油門。但《流言終結者》實驗結果顯示沾滿泥土、看起來從沼澤裡拉出來的車並沒有比較省油。但這個流言最棒的部分是流言終結者們真的做出了一輛「高爾夫球」車，來驗證這個理論，而且發現真的比光滑車身的車省油一些，問題就是有多少人願意開著這樣的車出門了？

TOP 7：折彎的槍管

這是個我個人覺得被大家忽略的流言，因為它真的很驚人又好笑。卡通中很常看到空手折彎來福槍的槍管，讓敵人朝自己開槍，看似很滑稽，但經實驗過後，證明不管是彎曲 90º 還是 180º，這把槍射出去的子彈還是夠快，具有殺傷力，但子彈會開始以車輪方式縱向旋轉飛行，讓遠距離的命中率大福的下降。我們就先別管正常人怎麼把金屬製的槍管折彎吧！

影片：90º 槍管的實驗影片，以及搞笑片段

TOP 6：高速甲蟲殺人事件

高速奔馳的飆車族會一個不小心被迎面而來的甲蟲撞死嗎？製作小組在時速將近 150 公里下，讓假人撞擊他們所仿造的蒼蠅、蟬和世界最大的飛行甲蟲（大角金龜，Goliath beetle），分別測到的衝擊力為 10、37、100 G，而只要有 76 G的衝擊力撞擊氣管就會讓人窒息難受、岔氣，但不至於立刻死亡。雖然大角金龜並不會在世界各地亂飛，但有鑑於可能有更快的行車速度、甲蟲的飛行速度、正確的撞擊點和被撞後發生的很多事，他們宣判有此可能。

TOP 5：電話簿的摩擦力

很多人都知道摩擦力力大無窮，小學老師大概都曾要大家做過把書本彼此夾起來但拉不開的實驗，但如果把 800 多頁的電話簿一頁一頁全部夾再一起需要多大的力氣才能拉開呢？答案是兩台坦克車相反開的力量，超過 3.5 噸的拉力，具體一點的話，這兩本書可以掛起兩台轎車。

影片：在工作室中小規模實驗的橋段

TOP 4：86% 的冰+ 14% 的木屑

不知道身邊有什麼強而有力、又能簡單取得的物質或材料嗎?有很多看似普通的東西，你把它們混合起來可以發揮1 + 1 > 2 的價值，像這個流言中結冰的水加上木屑（Pykrete）就是最好的例子，融化慢、強度足以匹敵水泥、並堅硬的可以擋子彈，甚至二戰時間是建造戰艦的候選材料之一，要不是《流言終結者》在節目中有驗證，我可能一輩子不會知道有這種簡單又強大的材料，如果更進階一點用家裡都有的報紙代替木屑，強度就更加恐怖了。

影片：在工作室中的 Pykrete 強度實驗

TOP 3：帝國大廈的殺人銅板

這大概是最多人聽過的流言之一，直接講結果的話，就是一毛錢硬幣連你的皮膚都打不穿，因為它的質量實在太小了，就算用來福槍發射這枚銅板，也一樣不會致命，如果大家想知道速度再更快會如何，我覺得可以參考《超音速乒乓球》這集裡的結果，就是還是死不了人啦。（這樣的話我猜從 101 丟一圓硬幣下來應該也死不了人，但拜託別試。）

影片：模擬硬幣終端速度及真人試驗

TOP 2：螢幕神偷特輯

筆者最喜歡的《流言終結者》之一是「螢幕神偷特輯」，不管是第一集還是第二集我讓我相當驚艷，看亞當和傑米製作道具爬通風管、製作小組嘗試騙過雷射、如何處理壓力感應器相當有趣，只論結果的話就是都不可靠。而真正讓我目瞪口呆的是第二集中的內容，亞當和傑米完全破解了當時的指紋鎖，而製作小組用只能說極其愚蠢了方法就騙過了紅外線熱感應器及動態感應器。

紅外線的話原理上很簡單，就是找個能絕熱的東西，別讓你的體溫暴露就好了，穿著消防隊等級的隔熱衣、或是在你前面拿著一大塊玻璃都可以破解，或是乾脆點把一小塊玻璃巧妙的擋住感應器就解決了。而動態感應器則是需要能吸收超音波、或是很難反射的物質，布偶裝差點成功（像芝麻街的大鳥姊姊那種，我覺得影片中凱利再走慢一點就好了），其他如極度緩慢的移動、或是拿著一面床單都可以騙過動態感應……，看來好萊塢還是乖乖地用鑰匙鎖好了。

https://www.youtube.com/watch?v=x8vmd3DkzDg

影片：動態感應器破解法

TOP 1：空手碰熱鉛

不知道有多少人看了這集會拿這實驗去跟同學打賭。沒錯，把手快速伸進融化的熱鉛（350℃）中再抽出來不會有事，因為一種叫萊頓佛羅斯特現象的關係，你手上的水分子因為接觸到遠超過其沸點的鉛，而形成一層水蒸汽，這些水蒸汽也就充當了一小段的緩衝區，保護你的手不被灼傷，當然不能碰太久，而且記得溫度要夠高，要不然鉛會凝固在手上，然後，最重要的，別在家嘗試。

參考資料:

• 1.《Discovery: Mythbusters》官方網站
• 2. Mythresults.com
• 3. Today I Found Out .com
• 4. Obamapacman.com

3 年前《流言終結者》完結後，根據線報，近期那位大家都愛的亞當沙維奇 Adam Savage即將回歸啦，和一群可能比80%的人都還厲害的小朋友們一起破解流言~~

亞當薩維奇回歸《流言終結者少年隊》網羅電視史上最有才華的孩子，展現他們驚人的聰明才智和 STEAM（科學、科技、工程、藝術和數學）技能。亞當攜手年輕天才團隊，破解比擬《流言終結者》的流言，無論是開車、爆破、物理化學還是流行文化，亞當跟小流言終結者一起釐清真相、辨真假。

《流言終結者少年隊》4 月 15 日起，每週一 ，有線電視 19 台晚間 7 點首播。

「你為什麼會這次會想要回來參與《流言終結者少年隊》？」

「因為「少年」（Junior）這個字啊 。」

2016 年，《 流言終結者：一場14年的「科普」爆炸！ 》以這篇文章紀念流言終結者的結束。到現在 2019 年，又一群新的流言終結者即將啟航。亞當薩維奇回歸《流言終結者少年隊》網羅電視史上最有才華的孩子，展現他們驚人的聰明才智和 STEAM（科學、科技、工程、藝術和數學）技能。亞當攜手年輕天才團隊，破解比擬《流言終結者》的流言，無論是開車、爆破、物理化學還是流行文化，亞當跟小流言終結者一起釐清真相、辨真假。

為什麼會說「又」呢？明明去年就重啟過啦？在看過去年的重啟版流言終結者之後，我不得不承認……在傑出的主持群後面接下這個節目，真的有很大的重擔和落差，尤其是到後來大家喜歡的是人。不是說他們不好，只是大家需要時間習慣（就像每次詹姆士龐德換人演一樣）。

但這一次，始祖的流言終結者亞當 (Adam Savage) 回來親自主持，不只是繼續破解流言而已，也肩負一個科普教育者的使命之一：傳承。

流言終結者在 2016 年結束之後，亞當放了一個長假，連之後科學頻道上重啟的全新流言終結者都沒有什麼參加。

「我故意迴避了《流言終結者: 新秀選拔》和之後全新的流言終結者，因為在 14 年、每年 40 多個禮拜都在拍攝新的節目之後，我有點開心能夠稍微抽身一下」

在2018 美國電視評論家論壇 Summer TCA 2018的一個訪問中，亞當提到了他為什麼離開和回來。

「但在這段時間內，我 51 歲了，而小孩也離開家自立根生，家裡有點冷清。我才意識到，該是傳承給下一個世代的時候了，我的各種能力應該要回饋給這個世界。也就在這段時間，Discovery的負責人連絡了我，問我有沒有興趣主持《少年隊》。我從來沒想過這件事，但是整個節目的主軸：我不是教育他們，作一個給小朋友的學習節目──反之，這些小朋友就是流言終結者，而我只是顧問、提供意見，有時候也是實驗品──就這麼出現在我的腦海裡了，這群青少年很有潛力。」

「我一直覺得流言終結者是一個啟發他人的節目，尤其是讓人感嘆：『挖賽~我希望我也能做這些事！』這才是我們要做的事。」

這也是我認為《流言終結者》做得最棒的地方──啟動了一個世代對科學、工程嚮往的潛在科學家們，引導一些原本對理工科目冷感的人，了解原來科學可以這麼有趣。而現在藉由一群小小年紀的天才科學家、工程師們，希望再次向大家展示，不只是穿著實驗衣的人能夠設計實驗、公布科學發現，只要是你想……有著條理的思考和相對的方法（不一定要搞爆炸啦各位），你也能是新一代的科普先鋒。

來看看這幾位流言終結者少年隊的履歷

這幾位小小流言終結者，各個身懷絕技，如果你覺得亞當、傑米的技能已經很暴力了。那麼這幾位年輕人的技能會上你目瞪口呆。（跪）

坎南（Cannan Huey-You），12 歲

• 身分：大一天體物理系學生、未來的太空人
• 專精：程式語言、機械、物理
• 興趣：樂高、魔戒(年輕人我可以跟你握手嗎？)

以12歲的年齡進入德州基督教大學就讀的天才兒童，目前即將進入大二，主修物理和天文的他，夢想是成為一個太空人….以他的年齡和能力，很可能會是第一批前往火星的太空人之一。

艾莉（Allie Weber ），13 歲

• 身分：機械人工程師、發明家
• 專精：Arduino硬體系統、機械、電子電路
• 興趣：發明東西、足球、網球

身上已經有數項專利，包括新型的流速計和寒害檢測系統。2016年的時候艾利是已經是改變世界的明日之星，在2017年更被Teen Vogue雜誌和3M選為美國年輕發明家之一。

伊萊賈（Elijah Horland ），12歲

• 身分：自造者、程式設計師、配電專家
• 專精：程式設計、電機、木工
• 興趣：Minecraft、地質、室內園藝、玩樹梅派晶片電腦(Raspberry Pi)

伊萊賈在9歲的時候開始自己打造電腦，在下一年學會了焊接和設計晶片電路，11歲已經是自造者展覽的固定班底了。

瑞秋（Rachel Pizzolato ），14歲

• 身分：自造者、體操選手、夢想成為航太工程師
• 專精：模型製作、電機、設計實驗
• 興趣：畫畫、體操、舞台主持

瑞秋小小年紀就與父親學習如何裝潢房子，造就了她一手能力。 2016、2017年美國Broadcom MASTERS 科展top30，2017年時受到杜克大學青睞，將她的研究計劃上承到美國地球物理聯盟，加入全球20000名地球、天文和物理學者。

傑西（Jesse Lawless ），15歲

• 身分：汽車、金屬工匠
• 專精：五金、汽車、影片剪輯
• 興趣：後空翻、畫畫、開全地形車

跟著熱愛汽車的爸爸在汽車工坊裡長大，在12歲的時候自己打造了一台機車並參加車展還拿到第一名。會DIY的東西可大可小，從怪獸卡車到小型遙控車，都難不倒他。

瓦樂莉（Valerie Castillo ），15歲

• 身分：機械人工程師
• 專精：電腦繪圖、3D建模列印、機械
• 興趣：彈鋼琴、閱讀、研究

身為學校機械人設計隊伍的隊長， 瓦樂莉身懷絕技，從電子電路到繪圖設計一把罩，團隊也在2017年時拿到州冠軍，前進世界。除此之外也在科展上角逐全美。

這次的流言有些雖然是舊梗，但也有些全新的流言等個被破解。Discovery 頻道破例暴雷給 R編這次年輕流言終結者的挑戰（雖然後來國外維基都找的到哈哈），其中有一個很有趣，像是例如：電影瓦立中使用滅火器真的能在太空中移動嗎？垃圾車裡的廢棄電池真的會爆炸嗎？還有《絕命毒師》再次來挑戰！就讓我們再一起Myth Busted吧！

《流言終結者少年隊》4 月 15 日起，每週一 ，有線電視 19 台晚間 7 點首播。