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在作者與讀者之間:譯者的視界──「PanSci TALK」

旻諭_96
・2019/07/04 ・6695字 ・閱讀時間約 13 分鐘 ・SR值 533 ・七年級

走進書店,巧遇一本翻譯科普書,從書架上拿起,捧讀。一起頭便欲罷不能,從頭到尾文字平易近人,直白、好讀、又不失趣味性。正當你跪著讚嘆作者功力高深,可曾注意過作者名字下方的另一位英雄──譯者的貢獻。

當語言的隔閡夾在其中,譯者既是轉譯者、也是引路人。他作為最仔細的讀者,身處在作者與讀者之間,看到的是怎樣的視界呢?這次的 PanSci TALK:在作者與讀者之間:譯者的視界,邀請到資深科普書籍譯者楊玉齡及臺師大翻譯所博士林俊宏,帶我們一探翻譯到底是怎麼一回事?科學內容艱深又龐雜,譯者該如何見招拆招,以精準傳達作者的真意?

與「翻譯」的初相見──從編輯到科普書翻譯

第一位分享者楊玉齡,在輔大生物系畢業之後,曾擔任研究助理、《牛頓》雜誌副總編輯,及《天下》雜誌文稿編輯。有這麼多年的編輯經驗的她,有什麼機緣讓她踏上「翻譯」這條路呢?在分享翻譯科普書的小撇步之前,楊玉齡先分享她的個人經歷,聊聊怎麼會半路出家,從編輯轉行開始做科學書籍的翻譯和寫作。

楊玉齡先分享她的個人經歷,聊聊怎麼會半路出家,從編輯轉行開始做科學書籍的翻譯和寫作。攝影/TW

楊玉齡在《牛頓》雜誌當了科學編輯約七、八年,練就一身寫科普文的功力。後來因緣際會到《天下》雜誌擔任文稿編輯,但《天下》當時還是以政治經濟內容為主,因此選擇離開。她和許多剛出社會的新鮮人一樣,對未來該做什麼工作感到茫然,不過這時出現了轉機!大概在 1993 年,楊玉齡在《天下》的朋友就派給她一本書,跟她說:「玉齡,你來翻譯吧!」也就促成她第一本譯書《雁鵝與勞倫茲》的誕生。

回憶起當時剛踏入翻譯領域,楊玉齡說:「剛開始會覺得,翻譯是一個非常寂寞的工作,還不習慣、不太適應。不過當時只是把『翻譯』的工作當作過渡期,就先把這本書翻好,一邊想想未來要到哪裡上班。」

一邊思考著下一步該往哪裡去的同時,楊玉齡有一個到美國紐約留學的朋友,邀她一起出國旅遊。「那個年代的翻譯不是一定要用電腦,是用寫的,帶了一本書一張紙就可以出去了!」

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玩了半年之後,她開始感覺到「翻譯」這個工作的自由之處。她說,過去每天打卡的上班型態,可能工作很多年才能累積一週的假,即便休假心思也都在公司。而翻譯和自由撰稿,可以讓她彈性地安排、運用時間,也因此她就不強求一定要找到一間公司去上班,轉而踏入翻譯、自由撰稿的工作。

優質科普翻譯書第一準則:知識內容正確

圖/pixabay

楊玉齡從 1993 年的第一本翻譯書《雁鵝與勞倫茲》,到現在翻譯 40 幾本科普書,翻譯經歷可說是非常資深,找她來分享科普書籍翻譯的眉眉角角最適合不過。她說,翻譯的第一要件,就是要確保翻譯的內容正確。

楊玉齡提到,雖然她有生物醫學的專長,但在翻譯相關領域的書時,大學學過的往往不夠,常常需要補足背景知識。另外也很重要的是,要能夠釐清該書探討的主題,是在該領域的哪個位子。以兩種類型的書來舉例,如果書本內容討論孟德爾的遺傳學,則人文歷史故事的比重可以多一些;如果書本內容討論最前沿的科學研究,那就需要去搞懂專有名詞,了解這個研究目前有哪些派別,或是誰又是這個學門的領導人物。

楊玉齡過往的翻譯經驗中,也有翻過非以英文為母語的作者的作品。「有時候這個教授可能英文不太好,但如果教授很強勢,大概也不准編輯動內容。」而當教授寫出一句話占十行版面的句子,或是一個句子裡有「句中句中句中句」,這時候譯者就需要將原句拆段,幫助讀者理解。

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補足背景知識、釐清該領域的定位、也幫讀者拆解艱深句子,最後終於把整本書都翻譯完之後,你可能以為這樣就功德圓滿了。不過楊玉齡說,她在完成翻譯之後,會再以編輯的角度審視作品。審查的重點除了科學內容正確與否,還有人名、譯名是否統一,最後再仔細查看前後章節的敘述細節有沒有互相矛盾。「為了要處理書的節奏和韻律,我會把大章節的標題列在一起,看看標題是不是能夠一章帶著一章。」

翻譯像是和作者單方面的交友:需要磨合,也會被感動

圖/pixabay

楊玉齡分享她多年翻譯經驗的觀察。她說,翻譯像是和作者單方面的交友過程,「他不認識我,但我認識他!」剛開始幾章可能會翻得不太好,是因為譯者還在熟悉作者的講話方式,或作者寫這些段落的用意跟考量。

翻譯的章節越多,也就會越熟悉作者的敘事習慣,作者的形象與個性也會慢慢浮現。「就好像看到這個人活生生出現在你面前,他可能是一個活潑的老師,或是一板一眼的學者。你甚至開始可以想像他彈手、聳肩。」這時便能連作者的韻味都給翻譯出來!

翻譯這檔事,除了當個作者與讀者之間的橋樑之外,譯者本身也可以透過翻譯,學習作者的風範,或者觀摩作者如何組織文字,說一個好故事給讀者聽。楊玉齡也打趣地說,當然也免不了會遇到喜歡掉書袋的學者,即使內心 OS 講這些難懂的知識也不會幫助讀者理解,譯者還是需要全文翻譯。要是覺得作者囉嗦,可以另外加註意見給編輯參考,內文的更動還是交由編輯判斷。

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擔任翻譯久了,可以從翻譯的過程中參透作者寫書的目的:有的人想傳遞知識,有的人憋很久有話想說、想罵人,而有的作者可能單純跟出版社有個合約,但是寫起來也不是很有勁。不過,如果遇到非常有心的作者,會覺得自己應該更要打起精神來好好翻譯!「因為我如果把作品翻壞了,讀者可能還來不及認識這位作者,那他在繁體中文世界裡的名聲就被我搞壞了,會覺得很罪過。」

為什麼翻譯這麼重要?好故事用中文講,會傳得更快更遠

從《牛頓》雜誌、《天下》雜誌編輯,最後成為譯者與自由撰稿人,楊玉齡算是半路出家,從編輯轉行做科學書翻譯。而接下來第二位分享者林俊宏,則是正港翻譯所博士出身,主業是擔任譯者,副業在大學校園中教教書,「吸吸人氣」!今天林俊宏要來跟我們聊聊,為什麼我們需要翻譯,以及科普書跟其他作品的翻譯方式,有什麼不同?

為什麼需要翻譯?

林俊宏在分享的開頭想先讓大家想想看,為什麼我們需要翻譯?學者做學問、大學生上課都是看原文書的吧?「也有很多人說:『看翻譯書都看不懂,看了原文才知道不是自己的錯!』這時譯者的地位就被貶得非常低。」林俊宏感慨地說著。

既然如此,為什麼我們還需要翻譯?林俊宏提到,或許在某些讀者英文還不夠好的時候,可以透過翻譯來協助他。更重要的是,我們都希望好故事能夠傳遞給大家,如果今天我們可以用中文,把知識更快速地傳遞出去,那就有「翻譯」的必要性了!

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科普書的翻譯重點:文字簡樸、直白,清楚地表達科學內容

好故事、好知識需要被傳遞,那不同長相、目的和功能的好知識,就需要用不同的翻譯方式來傳遞。林俊宏告訴我們,不同類型的文本大致上都可以用這個三角形的架構來說明,而這三角形的三個頂點分別是:

  1. 信息型(Informative):包含參考書、報告、演講、旅遊手冊等等。
  2. 表情型(Expressive):表達情感類型,包含詩歌、戲劇等等。
  3. 操作型(Operative):包含廣告、選舉演說等等。

這幾種文本類型有哪些特徵?科普書通常在這個三角形的哪裡?知道科普書是哪種文本類型之後,翻譯科普書的時候需要注意哪些呢?

林俊宏認為,科普書的文本類型以「信息型」為主,偶爾也可能有一點操作型的成分。而信息型文本的翻譯重點在「能夠清楚地表達內容」,要讓讀者了解科普書的內容在說甚麼,因此用簡樸、直白的文字來翻譯即可。

第二種文本類型──表情型的翻譯重點在「要仿效、忠實原作者的形式」。舉例來說,當莎士比亞的十四行詩被翻譯成一篇散文,詩的美感便不復存在,其「表現形式」也就背離作者原意。因此在翻譯表情型的作品時,要去想像作者是什麼樣子,再把作者的精神以相同的形式表達出來。

最後一種文本類型──操作型的翻譯重點在「感染讀者,喚起讀者的情緒反應」。就好比當「It’s amazing, Jack! You’re right, Jennifer!」被翻譯成「這真是太神奇了,傑克!你說的對阿,珍妮佛!」的時候,這個翻譯內容全對,卻忘了應該要因應翻譯的目的而有所調整。因此在翻譯操作型的文本時,要能夠認識你的讀者,知道要用什麼方式可以說服、感染讀者。

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奈達的翻譯理論:不求死板對應,只求功能對等

無論是信息型、表情型還是操作型的作品類型,「翻譯」絕對不是死板地翻譯表面的文字。林俊宏提到,就像奈達所提出的翻譯理論:看到原文,經過分析,在腦中形成模模糊糊的內容。接下來轉換到另一個語言的模模糊糊的內容,最後再把這模糊的東西用另一種語言重建出來。

就好比在台灣常見的英翻中,翻譯的過程即為理解英文原文,形成英文語言中的模糊含意,接下來轉換成中文的模糊含意,最後以中文文法重建內容。這個過程便牽扯到英文理解、中文的表達能力,還有兩個語言之間有哪些概念可以互相轉換。

所以我們可以一起來想想,到底翻譯難在哪裡?有人說翻譯很難是因為看不懂英文,有人說我看得懂,但是我不知道怎麼想。也還有一種人,英文好中文也好,卻沒有想過兩個語言之間有些概念可以相通。「就像 “By the way” 字典裡都翻譯成「順帶一提」,不過更好的翻譯應該會是『對了!』,才會更接近日常對話。」

隱形的譯者 + 各位讀者 = 讓知識發揮影響力

聽完楊玉齡和林俊宏的分享之後,「翻譯」這檔事,或者「譯者」這個角色,對你而言是什麼呢?

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有些人說,譯者在一本書中應該要隱形,讓大家感覺不到譯者的存在。林俊宏則說,或許可以用另一種方式解釋「隱形的譯者」,譯者寫出來的內容,不需要讀者花時間思索句子的涵義,一看就可以知道在說什麼。但是讀者這個角色來反思這句話合不合理,這句話對讀者的意義是什麼。真正能夠把這些知識吞進去再吐出來的,並發揮影響力的,是每一位讀者。

期望每一本好的科普書都可以找到它的知音,欣賞它的人,需要它的人。讓我們一起為知識而努力。

活動現場大合照。

同場加映:參加者心得回饋

  • 我很高興參加了四月廿七日由泛科學舉辦的講座,聆聽了楊玉齡老師和林俊宏老師分享譯者心得,受益匪淺。楊老師從自身職涯轉變說起,她從科普雜誌編輯轉為科普書籍譯者。譯者的薪資待遇不高,但是生活自由度很高,楊老師認為即使科普翻譯也有浪漫情懷,把千里之外作者的精之作引介到國人面前,所以她一直都很用心小心地翻譯,希望好好傳達作者的心血。林俊宏老師說得比較理性,從學術角度說明翻譯表達有三種功能:說理,說情,操作應用,面對不同目的的文本,要適切傳達作者書寫的用意。
    現場主持人也很棒,與參加者的訪談互動讓大家都很有參與感,很別出心裁的方式,讓我下次還想參加泛科學舉辦的講座,謝謝。──周莉莉
  • 很高興這次能參與到兩位譯者的分享,一直以來都很喜歡兩位翻譯的文采,其順暢度及用詞皆讓我在閱讀譯本時不減其中的樂趣,而且都能準確掌握原作者想表達的語氣,這點讓我深深佩服與仰慕,於是報名參加了這次的分享。
    正讀大學的我,正面臨畢業後就業的抉擇,即使就讀化學系相對好找工作,但並不十分喜歡那個工作環境與性質。聽完這次的分享,得知楊玉齡老師本身是生物系畢業後,遂往編輯業的方向走去,於是開始了科普譯者的職涯。這開啟了我從前都沒想過的可能性,於是對於科學及科普的知識傳播有了興趣,進而希望藉由自己的學識背景,將科學的美好、解決問題的方式與邏輯傳播給這個社會,使這個社會能夠更加的有效率去面對生活的大小事,也讓即使是社會組出生的人,能輕鬆接受淺顯易懂的科普知識,讓生活更添樂趣。
    最後,感謝泛科學辦了這次的分享會,讓我有了全新的想法。──張耀壬
  • 一直以來都很喜歡參加書籍、書店或出版社舉辦的座談會,但大部分都是邀請作者參加訪談,這次很難得的是貴單位居然是邀請譯者來分享,這是在其他地方很少見的活動主題。譯者就像是原文與讀者之間那座「看不見的橋樑」,藉由譯者的譯筆將外語轉換成讀者熟悉的語言文字,可以達成知識傳播的目的,促進理解不同文化,使讀者接觸理解不同領域的知識、增廣見聞。本次座談主講者楊玉齡和林俊宏都是經驗豐富、譯作等身的譯者,分享一本書在出版之前那些不為讀者知的辛苦努力過程、遇到的問題及解決之道和譯書的樂趣。除了譯者分享之外,講者和與會者的互動以及聽眾的分享亦是一大看點。本次活動主題雖然是「科普」,但與會者從年齡、專長到職業等大不相同,甚至還有外籍人士一同參與,與會者的主動分享讓座談會氣氛熱絡,彼此討論也激盪出火花,個人認為這是一次讓參與者收獲甚豐的座談會,活動非常成功。另外,主持人落落大方、反應敏捷,場控功力一流,我在此給予主辦單位暨全體工作人員高度肯定,只可惜時間有限,令人意猶未盡,希望日後有機會能再參與類似的活動。──黃瑀彤(高中教師、中英譯者)
  • 是日,在臉書頁面偶然看到演講訊息,心中一陣悸動,忽視滿檔行程馬上報名;非常值回票價,學識豐富群眾魅力滿點的講者加上超讚泛科學團隊,真是美麗的假日午後。
    此次講座,因本身是醫學專業,楊玉齡老師闡述的轉行心得、如何將艱深知識深入淺出傳達給普羅大眾,聽得我點頭如搗蒜,心有戚戚焉;平時對病人衛教正如同科普一般,把艱澀的論文知識轉換成大眾能理解的語言,與科普翻譯有異曲同工之妙。
    另,近半年因緣際會下接觸翻譯工作,聆聽林俊宏老師的翻譯理論,才發現自己走了多少冤枉路,「究竟是自己的外文不好還是中文不好,還是其實兩種語言都不好」這樣的大哉問縈繞心中已久,而老師提出該如何成長及自我檢核的方法,有如當頭棒喝,惠我良多。
    整場演講,雖有時間太短意猶未竟之憾,但短短數小時間,得以聽聞兩位老師的武功心法,頓覺茅塞頓開,更有打通任督二脈平增十年功力之感!──艾樂芬
  • 我看過不少翻譯書籍,深深體會到翻譯品質對一本書而言可謂成敗的關鍵之一,也對於翻譯有些興趣,因此很想了解譯者在翻譯的過程中,有沒有遇到甚麼困難,又是用甚麼方式解決的。
    楊玉齡老師從她如何踏入翻譯圈,講到如何在過去網際網路不發達的時代完成科普書籍的查證與翻譯,聽她演講就像在聽故事。讓我印象深刻的是,老師在翻譯的過程中需要查找那麼多資料,卻仍樂此不疲,想必在這個過程中,充滿了獲得新知和成為第一位中文讀者的喜悅吧!
    林俊宏老師則妙語如珠地介紹原本生硬的翻譯基礎理論,也讓我們了解到一個科學門外漢是如何從事科普翻譯的,更點出翻譯最困難的部分其實是語言之間轉換的過程。他說:「你以為你看到的是XXX(名作家)嗎?不,是我們譯者在對你說話啊XD」。聽完這次的講座,我覺得科普翻譯真是一份有趣又困難的工作,不僅需要過人的翻譯能力和文采,鍥而不捨的毅力更是不可或缺,不過在過程中總是能認識新的作者、深入了解新的知識,這是這份工作最吸引我的地方!──郭○瑩
  • 這次參加「譯者的世界」講座,除了了解到許多翻譯的技巧外,更感動我的是譯者們對於作品的珍視。一本外文作品已承載許多人力心血,幾經輾轉來台;譯者在翻譯時更是投注大量時間熟悉作者、感受作品,試圖讓原作重現在讀者面前。過程中所需要蒐集的背景知識和所下的功夫只是必備,真正讓翻譯有了生命力的,是譯者親臨現場,與作者共持一筆,讓一本作品以不同的語言重新被創造出來——翻譯本身就是一種再創作,也因此讓翻譯本身不只是一種技術,而是一種藝術。而作為讀者的我們,在了解一本書是如何篳路藍縷的來到我們的眼前後,也更加珍惜能夠讀到這本作品的緣分;這本書不只有世界不同角落的人們共同貢獻心力,更呈現出我們所不曾了解的世界,從微生物到大強子對撞機,我們了解自己不是世界的全部,而能具備更開闊的心胸待人接物,也看到這個自然世界浪漫的一面。──李達緯
  • 本次參加了兩位翻譯界大前輩的講座,讓身為新手譯者的我收穫滿滿。不但對翻譯這門行業有更深層的認識,甚至了解到原來資深譯者一路走來充滿各種酸甜苦辣。前輩們分享他們的經驗,我由衷體會到譯者這份職業,不只是一份賺錢的工作,還能同時一邊學習書中知識,一邊增進自身翻譯功力。若能成為終生職業,可謂充分體現了「活到老,學到老」這句話。我們就像書籍的幕後工作人員,默默地將這本書譯成母語,雖然低調,但卻很重要。此書能否讓消費者完讀,除了出版社的努力之外,譯文優劣的影響力也非同小可。這份責任感與使命感,鞭策著我們譯者不斷進步。而這天現場來了眾多譯者,見到有這麼多人和自己一樣在背後默默努力耕耘文字,感覺格外有親切感,原來我並不孤單!──項聿萱
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大學主修生科,研所跳槽科學教育,目前正努力想要聰明又科學的活著。

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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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好想出國,但害怕語言不通?超好用的同步翻譯軟體推薦!
泛科學院_96
・2024/06/02 ・613字 ・閱讀時間約 1 分鐘

出國旅行除了肢體語言的即時翻譯選擇!

今天要來分享最新的 AI 翻譯蒟蒻,之前我朋友要去法國參加研討會,但他不只不懂法文,連英文都不太行,所以他就來問我,有沒有什麼好用的 AI 即時翻譯?

我說沒有,結果他從法國回來後,反過來跟我分享了他實測各種翻譯 APP 的心得,其中一個我體驗完還真的覺得不錯用啊!

所以今天的影片我想要來跟你分享三件事:

  1. 簡單聊一下 AI 語音識別的發展
  2. 朋友大推的 Litok 翻譯 APP 的功能介紹
  3. 最近超流行的 AirChat 空氣聊天室可以怎麼玩

最後,想問大家有沒有用過其他超好用的翻譯工具呢?

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  1. 我覺得 Litok 真是天降神物我下次英文會議馬上試用
  2. 假的,都是假的,我還是靠自己的金耳朵實在
  3. 身為工程師,自己用 Whisper 模型做的才好用
  4. 其他也可以留言分享喔

如果,有其他想看的 AI 工具測試或相關問題,也可以留言發問

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泛科學院_96
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我是泛科學院的AJ,有15年的軟體測試與電腦教育經驗,善於協助偏鄉NPO提升資訊能力,以Maker角度用發明解決身邊大小問題。與你分享人工智慧相關應用,每週更新兩集,讓我們帶你進入科技與創新的奇妙世界,為未來開啟無限可能!

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Canva 不只可以做圖,還可以做影片啦!更強大的 Magic Studio 幫你從修圖到剪片全搞定!
泛科學院_96
・2024/04/04 ・555字 ・閱讀時間約 1 分鐘

別再用非常好色跟 Word 的文字藝術師了!

去年初 Canva 推出了 Magic Design 魔術設計師,可以讓你一鍵圖片上傳、自動完成行銷圖片與海報。現在魔術系列正式成為了一個完整的「魔術工作室 Magic Studio」。

Magic Studio 已經成為我快速製作影片的首選,對,你沒有聽錯,用 Canva 做圖已經過時了,現在是 Canva 做影片的時代啦!

今天就用這支影片,快速帶你學會 Canva 的新 AI 功能吧~

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Canva 除了以上的 AI 功能之外,其實還支援更多更多相關的應用。你可以在應用程式選單裡面看到採用 AI 技術的分類裡面有上百種整合第三方的 AI 工具套件,比如知名的人臉 AI 圖片生成說話影片平台 D-ID 或 HeyGen,或者各種圖片編輯套件如 Catoonify 把圖片變成插畫、Colorize 把老照片重新上色等等,應有盡有。如果你有測試到什麼喜歡的套件,歡迎在影片下方留言,或者加入泛科學院的官方 Discord 社群與大家交流分享,我們不見不散。

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