草原雕「只有飛行，沒有國界」，於是研究團隊的電信簡訊費爆炸啦！

• 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。

說到世界上最悲傷的生物，實在不能不提全身粉嫩、整隻軟趴趴，表情還超喪的水滴魚（Blobfish）。

世界上最憂傷的魚

軟隱棘杜父魚（Psychrolutes marcidus），俗稱水滴魚、憂傷魚，是一種棲息在澳洲塔斯馬尼亞島和紐西蘭附近、水深 600-1200 公尺處的深海魚。1983 年，研究船在紐西蘭發現了第一隻水滴魚。但深海魚不易觀察，僅靠海底拖網中的樣本數實在很難增加生物學家對牠們的了解。

即使如此，這個粉紅色、肉嘟嘟的塌鼻子怪魚，很快就吸引了大眾目光，並因其奇特的悲傷外貌獲選為「世上最醜」生物。各種水滴魚的迷因、鑰匙圈和絨毛娃娃充斥在我們生活週遭。人們特別喜歡牠悶悶不樂的表情，覺得牠完美體現了我們的日常情緒。

然而，水滴魚並不是天生就長這樣——牠的「苦」是後天造成的。

都是急速減壓惹的禍

生長在深海中的水滴魚，必須承受比我們大 100 倍以上的水壓。為了適應環境，牠們的骨頭很軟，而且只有少量肌肉。 當水滴魚被托網捕獲並帶到水面時，快速減少的水壓會使其身體膨脹，而牠凝膠狀的組織，則會因無法保持原本的結構而塌陷，變成了我們大眾印象中扁塌的樣子。

沒錯！人類著迷的那個「悶悶不樂的水滴魚」，其實是死於內臟爆裂的腫脹魚屍。

水滴魚的深海日常

活在深水下的水滴魚，其實看起來十分普通。牠的體長通常不超過 30 公分，重量不到 2 公斤。

就像許多深海魚一樣，水滴魚沒有魚鰾這類可以控制浮力的氣囊式器官，如果牠們想要自由地在海床移動，就得仰賴密度小於水的「膠狀脂肪體」。

換句話說，水滴魚就像浮在水中的「油」，牠們並不主動捕食，而是在深海中隨波逐流，吃下漂到嘴邊的各種東西。

比悲傷更悲傷的事

迄今為止，學界對水滴魚的了解仍然不多，目前只能推測牠們和其它深海魚一樣，有較長的壽命。至於其交配行為、幼魚樣貌、天敵以及群體數量，仍屬未知。

需要注意的是，在深海捕撈盛行的現在，水滴魚可能正瀕臨滅絕危機。

尤其在動物保育的議題上，可愛上相的物種總是搶盡風頭，長得醜的就幾乎沒人討論。以無脊椎動物為例，雖然佔了所有生物的 79%，卻因外貌不討喜，而僅出現在 11% 探討動物保育的文獻中。像水滴魚這種「醜」的動物，別說是保護了，連相關研究都特別稀少。

下回在保育的議題上，除了貓熊、北極熊這些代表動物外，別忘了還有這些默默無聞、同樣掙扎著生活在這顆星球上的居民們。

參考資料：

1. The blobfish: A bloated guide to the world’s ugliest animal (and what they really look like)
2. Behold the Blobfish – How a creature from the deep taught the world a lesson about the importance of being ugly

2011 年 3 月，一場大地震和隨之而來的海嘯，對日本東北部造成巨大的損害，但災難可遠遠不僅如此。地震與海嘯也侵襲了福島第一核電站，在各種天災與人禍下，最終發展成近年來最大的核事故。為了避免民眾受到核輻射的傷害，日本政府撤離了約 15 萬居民。雖然在後續幾年，部分地區因輻射量大幅降低，已陸續有民眾返回，但不少區域至今仍無人居住。人們撤離是要免受輻射的傷害，不過野生動物可無法撤離，因此這就讓科學家們好奇，這些核輻射究竟對牠們有怎樣的影響。由美國科羅拉多州立大學、喬治亞大學和日本的福島大學所組成的國際聯合團隊，近期發表在 Environment International 上的研究顯示，這些野生動物在核災後，長期暴露在輻射環境中，並沒有出現任何明顯的不良健康影響^[1]。

輻射究竟是什麼？

在福島核災之後，大眾普遍對「輻射」一詞充滿恐懼。但在我們害怕輻射以前，勢必得先了解輻射是甚麼，這樣才不會陷入不必要的恐懼之中。

輻射其實是很常見的現象。輻射是一種從中心點將能量向四面八方送出的方式，而這種方式可透過粒子或電磁波的形式。舉例來說，太陽所發出的太陽光是一種輻射、蠟燭的火光所發出的光與熱也是輻射，甚至手機與電腦螢幕發出的光也是輻射，因此講到這邊你應該就知道，輻射是稀鬆平常的事。

不是所有輻射都會造成危害

既然輻射很常見，那麼為何有些輻射對人體會有危害？這就與輻射的能量有關了。

前面提到，輻射是能量傳送的方式。若今天發出的輻射能量不高，那自然對人體不會有甚麼傷害。但如果發出的輻射能量極高，能改變甚至破壞如蛋白質和 DNA 等生物分子，這就會傷害人體了。在科學上，這種高能量且會傷害生物體的輻射被稱為「游離輻射」，而那些低能量也不會傷害生物體的輻射，則被稱為「非游離輻射」。因此輻射並非都是不好的，首先要明確知道所談的輻射種類為何，而我們在報章雜誌、社群媒體和科學文獻中看到，會傷害人體的輻射，指的都是游離輻射。在後面的文章中，我會用輻射一詞替代游離輻射，以方便閱讀。

輻射會改變與破壞生物分子，若輻射強度夠高，是能直接讓細胞死亡的。就算輻射強度沒那麼高，也足以改變細胞內部的構造，使其突變與癌化的機率大幅提高。而人們所懼怕的輻射傷害，很大程度就是後者的狀況。

輻射傷害可分為污染和暴露兩種。輻射暴露指身體直接受到外在輻射線之照射，會傷害人體但不會傳染影響他人；輻射污染是指身體內外留有會發出輻射之物質（又稱放射性物質），不僅會持續危害自身健康，也會導致接觸者被輻射污染物所傷害。而在福島第一核電廠發生爆炸後，大量的放射性物質便隨著爆炸散佈到空氣中。這些在空氣中的放射性物質，會隨著重力沉降或降雨等方式回到地表，沉降累積在土壤、河川或海洋中，讓環境被放射性物質所污染。

當生物處在被放射性物質所污染的環境中，就會持續被輻射所傷害。這也是為什麼在福島第一核電廠爆炸後，日本政府會撤離大量的居民。人類雖然撤離了，但許多野生動物仍繼續在輻射污染區生活，而這就讓科學家們好奇，在這樣的環境中，持續接收輻射是否會對這些動物們產生不良的影響？

以野豬與鼠蛇作為觀察指標

由美國科羅拉多州立大學、喬治亞大學和日本的福島大學所組成的國際聯合團隊，於 2016 年至 2018 年研究福島的野豬和鼠蛇在一系列輻射暴露中的生理情況。以往用來模擬輻射傷害的生物是小鼠，為何研究團隊會選擇這兩個物種做為觀察對象呢？

首先是在生理上，野豬比起小鼠更接近人類，因此是更適合研究輻射傷害的動物。選擇鼠蛇的原因在於，它們的生活型態是貼近地面的。而地面累積不少放射性物質，這使牠們會長期接觸到大量的輻射，受到輻射的傷害也更明顯。而研究團隊選定的觀察生理指標為端粒的長短和壓力賀爾蒙的量。

端粒是位於染色體兩側的保護性結構，當生物體的 DNA 有損傷或受到持續的壓力，端粒的長度會縮短。研究團隊本來猜測，這些長期生活在輻射污染區的野豬和鼠蛇，會因 DNA 損傷而有端粒縮短的現象。但研究結果顯示，這些生活在污染區的動物，其端粒長度與生活在非污染區的動物沒有區別，另外，端粒的長度與動物生存環境中的輻射量高低沒有關聯。研究團隊也檢測部分與 DNA 損傷相關的指標，但結果和端粒的長度類似。也就是說，環境中的輻射並不會對野生動物的 DNA 造成危害性損傷。

雖然輻射對野生動物所造成的 DNA 損傷影響不大，但在壓力賀爾蒙上卻有所影響。研究顯示，野豬體內的壓力賀爾蒙的量，會隨著環境中的輻射量升高而降低。研究團隊認為持續的輻射傷害，會干擾動物體內壓力賀爾蒙的分泌，進而使壓力賀爾蒙的量降低。

正常來說，若遇高壓環境（此研究中為輻射傷害），動物會分泌更多壓力賀爾蒙來維持體內平衡，然而壓力賀爾蒙對身體是種負擔，為了讓身體適應高壓環境，壓力荷爾蒙的分泌量反而會減少，這在生理學上稱為「負回饋機制」，當壓力賀爾蒙分泌量減少後，也可能會出現一系列不良的生理反應。（想想那些長期處在高壓環境且賀爾蒙失調的人）

不過雖然壓力賀爾蒙的量有下降，但動物們卻沒有出現任何不良的生理反應。而且野生動物群的數量在這些年來是越來越多。

綜合以上的結果，研究團隊認為目前在輻射污染區中的輻射量，不會對生活在此的野生動物群造成不良的健康影響。

動物沒事，代表人類也能沒事嗎？

看到這兒，想必一些讀者會想：既然野生動物們在輻射污染區中，不僅沒受到致命影響，還欣欣向榮，是否表示人在這些污染區中也沒事呢？答案是不知道。

首先，不同物種對於輻射的耐受度都不盡相同，例如人類能承受的最高輻射量，對於野豬而言，可能只是低劑量。另外，目前生活在污染區的動物們都受到輻射的長年洗禮，或許已發展出應對輻射的生理能力，而這些能力可能是人類不具有的。因此，野豬和鼠蛇在這樣的環境雖沒受到影響，但該環境對人體可能仍有一定的影響。

其二是在測量環境輻射量上的困難。目前我們對於輻射對生物體的傷害，絕大多數是在實驗以定量的放射性物質進行的研究。在實驗環境中，我們能清楚地控制與計算動物究竟會接受到多少的輻射。但在自然環境中，輻射量會隨著環境的改變而有所變動，因此我們無法知道野生動物所接受的確切輻射量。事實上，我們對於放射性物質在自然環境中會如何改變，是不清楚的。因此，在實驗室中會對動物產生不良影響的輻射劑量，在自然環境中可能不會產生問題。

雖然這篇研究的結果顯示在福島核災後，野生動物在污染區內沒有產生不良影響。但這個結果，長期來看是否仍是如此，仍有待持續觀察（雖然車諾比核災的案例已告訴我們：野生動物長期在污染區內生活，反而欣欣向榮）。當然，我不認為這個研究是要說輻射污染已不是問題，而是提出一個較為客觀的觀察。福島核災後，社會對於輻射的恐懼已到不理性的地步。輻射使用不當確實很可怕，但我們生活中的很多方面，其實都受益於輻射。與其一股腦地恐懼輻射，不如好好地認識輻射，或許才是面對輻射更好的態度。

參考資料

1. Cunningham K et al. Evaluation of DNA damage and stress in wildlife chronically exposed to low-dose, low-dose rate radiation from the Fukushima Dai-ichi Nuclear Power Plant accident. Environ Int. 2021 Oct; 155:106675. 
2. Radiation: Effects and Sources