溺水往往無聲無息，該如何發現警訊？「乾性溺水」又是什麼？

• 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。

• 作者／劉育志醫師
• 本文轉載自 Care Online 照護線上《活得像恐怖片》，歡迎喜歡這篇文章的朋友訂閱支持 Care Online 喔！

替口腔癌患者換藥是件怵目驚心的差事，凡是待過腫瘤科病房的醫護人員都有這種令人難忘的經驗。

口腔癌可怕的症狀

嚴重的口腔癌將蔓延到臉頰、下顎或頸部，並潰爛穿孔，抽掉紗布後可以直接看到裏面的牙齒、舌頭、咽喉等構造，唾液與腐肉會發出陣陣惡臭，伴隨著血腥味飄散在空間狹小的病房裡久久不去。

這些患者沒辦法吃東西，得仰賴胃造瘻灌食。他們靠脖子上的氣切造口來呼吸，想說話時僅能發出一些難以辨識的氣音。

縱使能走能動，他們卻幾乎離不開醫院；雖然傷口很驚人，不過倒也沒有立即的生命危險。灌食、換藥是每天的例行公事，這樣的日子一天一天過，似乎遙遙無期，但是大夥兒都曉得，看似單調平凡的每一天可能都是終點。

遭到癌細胞侵犯的血管像不定時炸彈一般隨時有機會破裂，突如其來的大出血將在短時間內奪走患者的性命。

處理這些又深又大的傷口時，大家都會小心翼翼地取出裏頭的棉墊，稍作消毒清理後再放入乾淨的棉墊。這個過程總是教人摒息，生怕鮮血冷不防地湧出。

猝不及防的死亡

從 20 幾歲便開始抽菸、喝酒、吃檳榔的周先生對於口腔癌的警告往往都嗤之以鼻。剛發現口腔癌時，周先生接受了手術切除並進行顏面重建，不過在腫瘤復發之後，狀況便一發不可收拾。

最後幾個月，周先生差不多都在醫院裡度過，面目全非的他完全不敢踏出病房，連照鏡子都不敢，於是周太太貼心地用布巾把浴室裡的鏡子蓋了起來。

經由多次會談，楊醫師反覆地告知家屬接下來可能的病程發展，希望大家能做好心理準備，不過猝然降臨的死亡仍讓周太太情緒失控。

那天夜裡，在抽出紗布時，偌大的傷口突然成了一片血泊，灌進氣管的鮮血讓他劇烈咳嗽，很快地便閉上了雙眼。見到血跡斑斑的棉被、床單與圍簾，周太太指著楊醫師的鼻子破口大罵：「兇手，就是你把血管弄破，才會害死他！」

這場騷動引來了許多家屬、看護於走廊上圍觀，在周太太一把眼淚一把鼻涕的指控之下，楊醫師完全就是百口莫辯。

好不容易楊醫師才回到辦公室，但是耳邊依舊迴盪著她歇斯底里地哭喊，「你是兇手，你要負責！我要你付出代價！」

護理長試著安慰道：「別想太多，讓她哭一哭，等發洩完冷靜下來就沒事了。」

楊醫師攤了攤手，苦笑道：「殺死病人的兇手明明就是菸商、酒商、檳榔攤。為何大家總會心甘情願地把錢付給兇手，替自己買個慘不忍睹的癌症，然後再理所當然地找醫生索賠呢？」

他實在搞不懂，被不定時炸彈波及的醫師，究竟是加害人？還是被害人？至於執行慢性謀殺的商販與進行慢性自殺的患者，誰又該對死亡擔負更多一點的責任？

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• 作者／白映俞醫師
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平時工作時坐在電腦前一整天，再拖著疲累的身軀回家，假日出遊背著側背包一整天，是否都讓你常感覺到肩頸不舒服呢？

我們的肩膀活動度很大，能像輪子轉動般畫大圈，但當活動度愈大的時候，代表更要靠肌肉和韌帶支撐著，如果肌肉韌帶僵硬、受傷、沾黏、發炎，就會帶來肩膀的不適。

要講肩膀的的運動前，我們看一下肩膀附近的骨頭，包含肱骨、鎖骨、肩胛骨、肋骨、和胸椎。要記得鎖骨位在我們的正面，肩胛骨在背部。

最大的肩膀肌肉是三角肌。從前方鎖骨延伸到背部的肩胛骨圍繞著肩膀，肌肉往下走往肱骨的中間，依照肌肉纖維的位置方向，可分為前三角肌、中三角肌、後三角肌。

手臂往前舉都需要用到前三角肌。手臂朝身體兩側向外舉起時用的是中三角肌。背部的動作則會需要後三角肌的輔助。

肩部附近還有其他肌肉：

• 胸大肌：連接手臂與胸部的肌肉，窄端位在肱骨，寬的地方在鎖骨、胸骨、肋骨。
• 胸小肌：在胸大肌下方，可將肩胛骨往前往下往胸的地方拉。
• 肱三頭肌：上臂後方的肌肉，幫助手臂伸直。
• 肱二頭肌：上臂前方的肌肉，幫助手肘屈曲。
• 棘下肌：幫助手臂的舉起、放下。
• 大圓肌：幫助手臂旋轉
• 肩胛下肌：幫助肱骨旋轉
• 肩胛上肌：幫助手臂舉起。
• 闊背肌：幫助手臂旋轉和舉起、放下。

接下來，我們來看看怎麼伸展、舒緩僵硬的肩膀。

首先我們先做幾個自己隨時隨地都能舒緩、主動式拉筋的動作。

手臂後上抬

身體站直，兩手往後，試著讓兩手手指交握，手掌相連，緩緩向上抬手臂，抬手臂的過程中記得身體仍要站直，感覺前三角肌的伸展。

三頭肌伸展

身體站直，右手手肘彎曲向上舉，讓右手掌放在後頸上背處，左手從頭後面找到右手手肘，慢慢往下壓，感覺右手後側的三頭肌伸展。如果這樣的方式覺得不順暢，可以右手往後放時捉住一條毛巾，左手從下背處捉住毛巾另一端，施力往下，把右手往下帶，伸展肱三頭肌。再換邊練習。

兩手背後互拉

舉起右手，手肘彎曲，手掌至於後頸上背處。左手放往背後，手肘彎曲，讓手掌置於兩側肩胛骨之間。左手手指頭試著勾住右手手指頭。若要換邊進行，改成舉起左手，右手放背後，再勾住手指頭。

當肩膀比較緊，可能無法兩側手指頭互勾，這時可以請出毛巾來幫忙，用毛巾補足兩手於背後的距離。像你可能覺得右側肩膀很緊，你的右手放到身後時，根本搆不到肩胛骨附近，那你就兩手捉住毛巾，左手出力向上，幫右手慢慢往上方帶，增加右手的柔軟度。或者你也可以在用毛巾時試著兩手同時出力，但要相反的方向，上方的手往上，下方的手往下，保持這個動作時的張力。

要做以下動作之前，請先找一面乾淨、無懸掛物品的牆面。接下來我們就靠在牆邊做動作吧！

改良埃及舞

靠牆挺直站立，肩膀放輕鬆，兩手彎曲讓手肘呈 90 度，並向外舉起至肩膀的高度，此為起始動作。接著把右手轉往下，讓右手掌碰觸牆面，同時左手轉往上，讓左手背碰牆，過程中記得手肘依然呈 90 度，手上臂都與肩同高、與地面平行。接著再回到起始位置，改成右手轉往上、左手轉往下。

畫大圓

靠牆挺直站立，肩膀放輕鬆，兩手垂在大腿外側，手掌朝外，往上畫圓至兩手手掌於頭頂互拍，然後兩手手掌朝外朝下畫圓，至拍打大腿。碰到大腿後再反覆動作。動作慢慢做就好，不要急。

扶牆扭轉

側身對牆，右手伸直微朝後，讓右手掌貼平牆面，身體逐漸往左轉，腳可踩著弓箭步，轉的過程中手掌一樣都貼著牆，感覺前胸與上臂的拉筋。再換邊練習。

貼牆扭轉

一樣側身對牆，右手手肘彎曲呈90度，讓右側肩膀、上臂、和前臂都貼住牆面，身體逐漸往左轉，轉的過程中手臂一樣都貼著牆，感覺前胸的伸展。再換邊練習。

面牆下壓

手掌平貼在牆面，距離與肩同寬，兩手伸直，腳往後退，身體往下放低肩膀，過程中十指朝上繼續平貼牆面，手臂打直。

若你有同伴、家人可以互相幫忙，也可以試試看被動式的拉筋。

抱頭伸展

首先要被拉筋的人身體坐直，坐在一張有靠背、能支撐背部的椅子上，兩手交叉放在頭頂，請幫助的同伴扶住兩手的手肘處，慢慢往後推移，感覺前胸肌肉的伸展。

向後伸展

要被拉筋的人身體坐直，兩手伸直地面平行，往後張開，請同伴捉住兩手手腕附近，慢慢往後往內推移，感學前胸和手臂肌肉的放鬆。

門邊練習

找一扇房門，打開，雙手扶住門框，人往前，感覺後背收緊，前胸伸展。

每天辛苦工作後，別忘了給自己一點時間，感受肌肉的活絡並放鬆繃緊的神經。

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