照片中的人是誰？那些與瑪麗·居禮同時代，卻鮮為人知的女性科學家

本文與 研華科技 合作，泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言，總能牽動整個 AI 產業的神經。然而，我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線，那如果哪天「網路斷了」，會發生什麼事？

想像你正在自駕車打個盹，系統突然警示：「網路連線中斷」，車輛開始偏離路線，而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭，開始暴走跳舞，甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎？當然不是！也因為如此，「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端，AI 就能在現場即時反應，不只更安全、低延遲，還能讓數據當場變現，不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ？

邊緣 AI，乍聽之下，好像是「孤單站在角落的人工智慧」，但事實上，它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前，像是企業、醫院、學校內部的伺服器，個人電腦，甚至手機等裝置，都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算，稱為邊緣運算；而在邊緣節點上運行 AI ，就被稱為邊緣 AI。簡單來說，就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力，「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

那麼，為什麼需要這樣做？資料放在雲端，集中管理不是更方便嗎？對，就是不好。

第一個不好是物理限制：「延遲」。
即使光速已經非常快，數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房，再把分析結果傳回來，中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回，就算只是幾十毫秒的延遲，對於需要「即刻反應」的 AI 應用，比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時，每一毫秒都攸關安全與精度，這點延遲都是無法接受的！這是物理距離與網路架構先天上的限制，無法繞過去。

第二個挑戰，是資訊科學跟工程上的考量：「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送，湧入的資料數據量就像超級大的水流，一下子就把水管塞爆！要避免流量爆炸，你就要一直擴充水管，也就是擴增頻寬，然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理，把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端，是不是就能減輕頻寬負擔，也能節省大量費用呢？

第三個挑戰：系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時，一旦網路不穩、甚至斷線，那怎麼辦？很多關鍵應用，像是公共安全監控或是重要設備的預警系統，可不能這樣「看天吃飯」啊！邊緣處理讓系統更獨立，就算暫時斷線，本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應，這在工程上是非常重要的考量。

所以你看，邊緣運算不是科學家們沒事找事做，它是順應數據特性和實際應用需求，一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇，是我們想要抓住即時數據價值，非走不可的一條路！

邊緣 AI 的實戰魅力：從工廠到倉儲，再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了，接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢？它強就強在能夠做到「深度感知（Deep Perception）」！

所謂深度感知，並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減，而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型，從原始數據裡面，去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

以研華科技為例，旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例，利用物件偵測模型，快速將工業產品中的瑕疵挑出來，而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測，因此品管上能達到一致性，減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中，檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品，替工廠節省大量人力，同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

此外，在智慧倉儲場域，研華與威剛合作，研華與威剛聯手合作，在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台，打造倉儲系統的 AMR（Autonomous Mobile Robot） 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣，AMR 不需要事先規劃好路線，靠著感測器偵測，就能輕鬆避開障礙物，識別路線，並且將貨物載到指定地點存放。

當然，還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning )，除了可以做備忘錄跟排程規劃以外，還能將實務上碰到的問題記錄下來，等到之後碰到類似的問題時，就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問，那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了？其實，對許多企業來說，內部資料往往具有高度機密性與商業價值，有些場域甚至連手機都禁止員工帶入，自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安，又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言，自行部署大型語言模型（self-hosted LLM）才是理想選擇。而這樣的應用，並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，體積僅如後背包大小，卻能輕鬆支援語言模型的運作，實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現：要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型，會不會太吃資源？這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一：如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」，又不減智慧。接下來，我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

語言模型瘦身術之一：量化（Quantization）—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限，大模型卻越來越龐大，「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像：有些畫面細節我們肉眼根本看不出來，刪掉也不影響整體感覺，卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此，只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示，什麼是浮點數？其實就是你我都熟知的小數。舉例來說，圓周率是個無窮不循環小數，唸下去就會是3.141592653…但實際運算時，我們常常用 3.14 或甚至直接用 3，也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思！ 

然而，量化並不是那麼容易的事情。而且實際上，降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時，工程師會精密調整，確保效能在可接受範圍內，達成「瘦身不減智」的目標。

模型剪枝（Model Pruning）—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型，其實就是在搭建一整套類神經網路系統，並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而，在這麼多參數中，總會有一些參數明明佔了一個位置，卻對整體模型沒有貢獻。既然如此，不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候，總會雜草叢生，但這些雜草並不是我們想要的作物，這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在，而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術，就稱為 AI 模型的模型剪枝（Model Pruning）。

模型剪枝的效果，大概能把100變成70這樣的程度，說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助，但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型，僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手，採取更治本的方法：一開始就打造一個很小的模型，並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」，是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾（Knowledge Distillation）—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下，一位經驗豐富、見多識廣的老師傅，就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在，他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案，老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」，例如「為什麼我會這樣想？」、「其他選項的可能性有多少？」。這樣一來，小小的學徒模型，用它有限的「腦容量」，也能學到老師傅的「智慧精髓」，表現就能大幅提升！這是一種很高級的訓練技巧，跟遷移學習有關。

舉個例子，當大型語言模型在收到「晚餐：鳳梨」這組輸入時，它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯：50%，蝦球：30%，披薩：15%，汁：5%」。在知識蒸餾的過程中，它可以把這套機率表一起教給小語言模型，讓小語言模型不必透過自己訓練，也能輕鬆得到這個推理過程。如今，許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成，讓我們得以在資源有限的邊緣設備上，也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是！即使模型經過了這些科學方法的優化，變得比較「苗條」了，要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料，並且高速、即時、穩定地運作，仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說，要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型，真正放到邊緣的現場去發揮作用，就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

邊緣 AI 的強心臟：SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色！那麼，它到底厲害在哪？

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要？因為 GPU 的設計，天生就擅長做「平行計算」，這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的！

你想想看，那麼多數據要同時處理，就像要請一大堆人同時算數學一樣，GPU 就是那個最有效率的工具人！而且，有多張 GPU，代表可以同時跑更多不同的 AI 任務，或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果，在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎！

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房，有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計，體積相對緊湊，散熱空間也比較好（這對高功耗的 GPU 很重要！），部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算，進行「工程化」，讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格，背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場，系統穩定壓倒一切！你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧？這些設計確保了部署在現場的 AI 系統，能夠長時間、穩定地運作，把實驗室裡的科學成果，可靠地轉化成實際的應用價值。

台灣製造 × 在地智慧：打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能，能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署，及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析，還是其他 AI 相關的服務，都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務，讓企業在啟動 AI 專案前，大幅降低前期投入門檻，靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構，從精密製造、城市交通管理，到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全，都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是，這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示，這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果，往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI，不只是一項技術創新，更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場，就能被有效的「理解」與「利用」，是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石！

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瑪麗亞．斯克沃多夫斯卡－居禮（Maria Skłodowska-Curie，1867－1934），看姓氏不難聯想到，她就是我們所熟知的居禮夫人。她開創了放射性理論，發明分離放射性同位素技術，以及發現兩種新元素，是第一位獲得諾貝爾獎的女性，也是首位獲得兩座獎項的學者，在科學上的貢獻對後世影響深遠。

艱難困苦的童年

瑪麗生於波蘭華沙的書香世家，排行老么，家中有布朗斯拉娃（二姐）與索菲亞（大姐）兩位姊姊。父親是一名中學老師兼理事，母親原為一名校長，祖父亦是位受人尊敬的數學與物理教師。

當時的波蘭已被俄羅斯帝國佔領，在沙皇的統治下，波蘭人民的生活處處受限，也影響了瑪麗一家的命運。瑪麗的父親因濃烈愛國精神而被俄國上司打壓，校方撤除了他的理事一職，並將他們全家趕出宿舍；加上雙親的家庭參與波蘭獨立民族起義，家中又遭遇投資失利，經濟頓時陷入困境。

隨後瑪麗一家搬進廉價的住所，父親為貼補家用便招收了多名寄宿生，平時除供應食宿外，從學校下班後還替他們補習來賺取更多收入。生活看似漸漸好轉，但遺憾的是，短短三年內瑪麗的大姐及母親皆因病去世。

因性別在求學路上受阻

天資聰穎的瑪麗亞自幼就是個相當用功的學生，尤其在數理方面更是表現亮眼；在她 15 歲那年，便以第一名的成績從女子文理學校畢業。

然而，因當時波蘭的正規高等院校拒收女性學生，波蘭女子若想繼續接受正規的大學教育，唯一一條路就是出國留學，但這對瑪麗家中的經濟條件而言，是筆相當大的開銷且難以負擔。

成績同樣優異的二姐曾想過前往巴黎學醫，夢想成為一名懸壺濟世的醫師，但礙於家中經濟狀況遲遲無法如願。瑪麗想幫姐姐盡早完成學業，決定先當家教來資助其學費，兩人也約定，待畢業後再協助瑪麗出國求學。在瑪麗的支持下，二姐終於得以前往巴黎一圓醫師夢。

爾後的幾年，瑪麗一面做著家教工作，一面自學，期間閱讀了大量化學相關書籍，也是在這時獲得了第一份實驗室工作機會，這消息對她相當振奮；儘管實驗室設備簡陋，但能把在書中讀到的知識親手實作就已心滿意足，此經歷也影響了她未來將走上科學研究這條路。晚年瑪麗回憶起這段的時光：

「就是因為這第一次的實驗室工作，使我肯定自己在實驗研究上的興趣。」

突破重重阻礙取得學位

1891 年，24 歲的瑪麗在進行實驗室工作的同時，也終於踏上留學路，前往巴黎大學修讀物理學。剛到巴黎的她人生地不熟，對語言不熟悉外，又因過往在波蘭所受的教育無法應付大學課程，初期學業表現遠遠不及同儕。瑪麗便在課業上下足功夫，閒暇時間也都泡在圖書館裡，終於皇天不負苦心人，靠著清晰的思維加上勤奮苦讀，成績漸漸有了起色。

1893 年瑪麗以第一名的佳績成功取得了物理學碩士學位，原先是想再取得一個數學學位，但此時她已將留學用的積蓄花光，也就放棄了這份念頭。幸運的是，在友人的協助下，華沙當局頒發給瑪麗海外優秀留學生「亞歷山大獎學金」，使她得以重返巴黎大學繼續深造，並在隔年順利取得第二個碩士學位。值得讚揚的是，在畢業的幾年後她將這份獎學金歸還給委員會，這舉動令人相當震驚，從未有任何一名學子歸還過，而瑪莉是第一位。

科學界的佳偶——居禮夫婦

學成後，瑪麗留在法國並開啟了她的科研生涯。當時為了能夠順利進行工作，正尋找著合適的實驗室；在同鄉物理學家約瑟夫．科瓦爾斯基介紹下，她結識了未來的丈夫，法國青年科學家——皮耶．居禮。對科學滿懷熱情的兩人情投意合，彼此欣賞著對方的個性及才華。

1894 年，瑪麗返回波蘭生活，原以為能在家鄉繼續從事喜愛的科研工作，然而波蘭的大學仍以性別為由將其拒絕。在皮耶的說服下，瑪麗回到巴黎並協助他完成了磁性研究，兩人也在同年結為連理。

當時總有人打趣得說：「皮耶最大的發現就是瑪麗」。

帶領科學邁向新篇章

婚後夫婦倆一面養育女兒，一面做科研。瑪麗首要目標就是取得博士學位，她選定了當時剛發現的Ｘ射線以及鈾射線作為研究主題。後續在研究鈾礦時，透過驗電器的測量結果，瑪麗推斷鈾礦必定含有其他活性比鈾大的物質，於是開啟了她尋找其他放射性物質之路。

皮耶對瑪麗亞的工作越來越感興趣，隨後也加入了太太的行列。他們用酸液分解研磨過的瀝青鈾礦，再用化學分析方法分離出瀝青礦中可能含有比鈾更具放射性的物質。不久後，成功從實驗裡發現了比鈾的活性高 300 倍的新元素。隨後居禮夫婦發表了一篇聯合署名論文，正式宣布以「釙」（Polonium）命名所發現的新元素，以紀念波蘭。

在發現釙之後不久，她從實驗中發覺似乎有更強烈的放射性物質，便認定這也許是另一個新元素，這時物理學家亨利．貝克勒也加入了居里夫婦的研究行列。他們終於找出這個放射性比鈾大 900 倍的物質，三人將新元素命名為「鐳」（radium），拉丁文意為「射線」，也在研究過程中創造出單詞「放射性」（radioactivity）。

在當時居禮夫婦聯合及單獨發表的 32 篇論文中，其中一篇就為：在鐳輻射下，病變或腫瘤細胞比健康細胞死得更快。可說是若沒有這份的研究成果，就不會有現在用來治療癌症的放射性療法了。

得來不易的諾貝爾獎

在一系列研究及發現後，1903 年瑪麗終於獲得巴黎大學物理博士學位。同年瑞典皇家科學院授予居禮夫婦及亨利．貝克勒諾貝爾物理學獎，起初委員會僅表彰皮耶和貝克勒，不過有位倡導女性科學家權利的委員通報並向上申訴，瑪麗亞才能獲得提名，成為了首位獲得諾貝爾獎的女性。

隨著瑪麗亞成功從金屬中提煉出鐳，1911 年瑞典皇家科學院授予她第二座諾貝爾獎（此次為化學獎），以表彰：「發現了鐳和釙元素，提煉純鐳並研究了這種引人注目的元素的性質及其化合物」。此次的獲獎肯定也使她能夠說服法國政府支持並建立鐳研究所，該研究所於 1914 年建成，研究領域涉及化學、物理、醫學等。

將自己毫無保留地貢獻給科學與社會

一戰期間瑪麗為協助戰地外科醫生，便在靠近前線的地方設立了戰地放射中心。她的身影穿梭在戰地醫院中，指導著 X 光裝置的組裝及使用，據估計，超過 100 萬受傷士兵受過她的流動式 X 光機治療。

在戰後的歲月裡，瑪麗亞將時間奉獻將所學與經驗傳授給學生，也包括許多遠從世界各地慕名而來的後進學者。在她的指導下，鐳研究所培育出了四位諾貝爾獎得主，女兒伊倫．約里奧－居禮及女婿弗雷德里克．約里奧－居禮也在其中。

1934 年，瑪麗亞因再生不良性貧血逝世於療養院，後世普遍認為是因長時間暴露於輻射中而造成的，當時科學上並未了解到游離輻射會對人體產生危害，也未開發任何防護措施。瑪麗亞的生活處處充滿放射性物質，幾十年間患上了多種慢性疾病，然而一直到去世，她從未意識到這會危及自己的健康甚至是生命。

瑪麗亞．斯克沃多夫斯卡－居禮一生不慕名利，奔波於科學研究、教育學子，將畢生毫無保留地貢獻給科學與社會。直到今日，世人仍持續讚賞她的付出與貢獻，紀念這位偉大的科學家。

參考資料：

1. 維基百科—瑪麗．居禮
2. 科學名人堂—居禮夫人
3. 居禮夫人：大家都聽過的科學家，與她充滿波折的人生和感情路
4. 科技大觀園—開啟輻射醫學大門的居禮夫人
5. 傑出的科學貢獻與多舛波折的人生：瑪麗．居禮誕辰｜科學史上的今天：11/7

• 作者／張語柔、陳薏琪、陳儀珈、王凱莉、郭宜蓁

2019 年適逢元素週期表被提出滿 150 周年，位於士林的科教館除了舉辦特展、紀念活動，最特別的是請到美國「Matheatre」雙人表演劇團首次跨海來台，演出科學音樂劇《放飛自我 Curie Me Away!》。

不妨趁著這次難得的機會，帶著前世／今世情人，藉著科學的浪漫一同慶祝七夕、父親節吧！

《放飛自我 Curie Me Away!》演些什麼？

此部音樂劇，講述的是放射性化學元素領域先驅者—瑪莉．居禮，也就是大家常說的居禮夫人，這位堅毅的波蘭女性在科學、人生、家庭生活的故事。

一個女性就該待在最能發揮所長的地方。

常言道，孩子是婚姻的試金石，一流科學家的婚姻生活亦如是。居禮夫人並沒有為了孩子而放棄科學研究，反倒是試圖從中找到平衡點。演員 Sadie 透過生動而豐富的肢體語言，細膩地詮釋居禮夫人兼顧家庭與科學研究的情形，讓人不禁聯想到現代職業婦女的「第二輪班」生活。

日復一日，居禮夫婦焚膏繼晷地埋首於科學實驗中，但一通來自瑞典的電話讓他們停下手邊的工作——原來是諾貝爾獎的提名通知。但名單中並沒有居禮夫人的名字，神隊友皮耶只好不斷向上申訴，幾經斡旋才為居禮夫人贏得應有的尊重。

為了忠實呈現這段歷史，貼心的 Matheatre 準備了「精緻而優美」的電話鈴聲，沒錯，就是我們所熟知的「鈴、鈴、鈴」那種。可見除了音樂無國界，電話鈴聲也無國界，無論是誰都能感受到居禮夫人的無奈。

之後伴隨著明快而爽朗的配樂，一則又一則關於居禮夫人的報導經由口白唸出，彷如宣告女性在科研圈的窘境。所有的報導都圍繞著她的婚姻關係、家庭生活打轉。居禮夫人對世人來說仍是「女」科學家，似乎諾貝爾獎仍不足以替其的專業背書。

「女」科學家的困境

女性意識的低落，似乎是居禮夫人掙脫不開的束縛，也是她一生的夢魘，即使如今距離居禮夫人誕辰已逾 150 年，在去年教育部自然課綱審議上，以居禮夫人為中心的性別議題依舊在台灣引起了廣泛且熱烈的討論，也看見了現代社會對於女性意識的正視與抬頭。

歐洲與台灣對於居禮夫人的迥異稱呼方式，除了可供性別議題細細琢磨之外，我們也可以藉此看見背後的祖國認同與民族意識。

瑪麗．斯克沃多夫斯卡．居禮 （Maria Skłodowska-Curie），是居禮夫人的全名。即使她冠了丈夫皮耶．居禮的姓氏，也依舊保留自己來自波蘭的原姓氏──斯克沃多夫斯卡，作為她對祖國波蘭的認同。回顧當時的時代背景，波蘭被野心勃勃的歐洲列強瓜分，幼年時期的瑪麗是在俄羅斯沙皇統治下的華沙長大，在這樣的時空之下，瑪麗一家的生活極為窮困。

除此之外，家鄉的保守風氣，也使得她在申請大學的路途上磕磕絆絆，最後不得不投奔姊姊，到遙遠的法國就學。即使如此居禮夫人對於波蘭的熱愛仍然不減，不但將自己新發現的元素以波蘭為啟發，命名為「釙」（Polonium），直至晚年仍然不斷以行動支持和關懷祖國的一切。

這段歷史也在劇中被呈現出來。想要深入了解瑪麗．居禮的困境，不妨進場看看 Matheatre 兩位演員所呈現的科學故事吧。

科學不只冰冷的知識，還充滿人的溫度

在學習科學前，你知道「什麼是科學？」嗎？

這個問題牽涉到的，不光是教科書上那些偉大卻又有些乏味的知識而已，還包括「科學是怎麼來的？」、「為什麼要了解科學？」等問題。也就是說，在窺探偉大的科學前，知道「科學的本質」是一個重要的關鍵。科學本質（Nature of Science, NOS）是科學素養的一部份，而在 NOS 眾多的拼圖中，其中一塊拼圖 ──「了解科學歷史」可以幫助我們了解到科學是怎麼被科學家給拼湊出來！

在劇中，科學歷史的重要性，也可以略知一二。

透過音樂劇的演出，我們可以了解科學家們到底是怎麼發現科學，像是居禮夫婦從「觀察」到瀝青鈾礦中有不同元素後，藉由不同的方法將這些跟過去所發現的元素不同的「東西」，像洋蔥一般一層一層剝開分離出來。

隨著劇情的節奏，似乎也呼應著「科學並不總是一蹴可及」，科學需要很長、很長又更長的時間去栽培、去發現，才有機會發揚光大。不只如此，「科學不是永恆不變的」這個觀念，也在劇中能被發現。這部音樂劇所呈現的內容，不僅可以了解在科學研究進行時會遇到的困難，還有挖掘、發現科學的方式，同時也能讓觀眾看到科學帶給人的熱情，讓觀眾在邊看劇的同時，不知不覺能從小細節和科學素養有所連結。

總的來說，這齣劇帶給我們的，不只是視覺上、聽覺上、味覺上（畢竟可以喝酒，還有咬爆米花嘛！）的刺激，還有那些聽起來很遙遠的科學素養的培養，讓人忍不住想喊聲 Bravo！

科學傳播的新鮮管道：歌曲、舞蹈、音樂劇

除了這次的演出外，過去在國立自然科學博物館，也曾有演出過科學舞台劇，相信有 follow 的人都知道，就是 2014 年的《哈雷與牛頓 － 從黑暗到光明！》。從劇名就知道，這部有趣的科學舞台劇，是在闡述哈雷和牛頓這兩名和彗星研究密切相關的科學家的故事。

當然，我們並不是要介紹這部舞台劇的迷人之處在哪（不然這部戲的風采就會被平分了），而是讓大家知道科學傳播的發展管道，已經不單單只侷限在「電視」、「報紙」、「教科書」，現在有更多、更酷炫的媒介，讓我們可以用不同角度，對科學有不一樣的理解。

從這些輕鬆的劇情中，學習到更多科學的知識、科學素養的培育，這不是讓人覺得新鮮又振奮呢？甚至到了今天，也有許多有創意的人，發明了像是科學歌、科學舞蹈等等的，把過去艱深難懂的科學，轉變成一種新的呈現方式，讓科學的傳播方式更加豐富，已經成為現在進行式。

沉浸在音樂劇中，一起放飛自我吧！

《放飛自我 Curie Me Away!》不論劇本或是音樂都是原創，劇情節奏輕鬆，歌曲配樂也都很精緻，搭配劇情一點都不突兀。此外，雖然舞台上只有兩個人，但是兩位演員不論表情以及動作都很到位，看著他們的肢體表達搭配上某些台詞還會不禁笑出來，完全沒有冷場。不論是喜愛科學、喜歡看劇或是好奇什麼是科學音樂劇，都很推薦來看。

另外，表演過程雖然是全英演出，不過旁邊都附有中、英字幕對照，所以不用擔心會看不懂的問題。如果你的票種（紀念微醺款或濃情蜜意雙人雅座款）有含酒，進場後服務人員會給你一瓶酒，一邊欣賞戲劇一邊飲酒真的是很放鬆！

劇中的瑪麗．居禮總是把所有東西和元素搭上關係，而「你的夢想元素是什麼」？音樂劇的結尾說道「願好奇之夢帶你放飛自我」就讓你的好奇心，帶著你到音樂劇現場放飛自我吧！

接下來《放飛自我 Curie Me Away!》音樂劇，分別在 8/7、8/9、8/10、8/11 四天皆有演出，舒適的演出場地，搭配強大的冷氣，爽口的小啤酒以及鹹甜的小爆米花，陪你一同度過放鬆的夏日夜晚。