埃托沙獅間情：我一定會幫馬麻保守這個秘密～

• 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。

文/大貓讚

以大大的耳朵定位獵物

藪貓是體型中等的貓科動物（體重約 11～13 公斤），身為貓咪，視力當然很好，但是牠們主要還是仰賴那對大大的耳朵定位獵物，然後 ㄉㄨㄞ~ 到定點攻擊，再 ㄉㄨㄞ~ 回原點防守。 ^{1, 2}

牠們的食物種類很多元，最常吃齧齒類動物（尤其是老鼠），其次是小鳥，再來是爬蟲類（例如蛇蛇），小動物和昆蟲也是不錯的點心。由於中等體型的獵物獵起來會比較辛苦，所以不常見到藪貓吃，就算看到藪貓在吃，研究員也會懷疑那是不是其他掠食者吃剩的。^{1, 2, 3}

影片中介紹藪貓的生活，2:40秒可以看到捕捉獵物 ㄉㄨㄞ~ ㄉㄨㄞ~ 跳的藪貓；3:35秒則是侵入領土互相「溝通」的藪貓。

藪貓是籃板王，當小鳥飛離草叢的時候，牠們可以順勢跳起將其抓住，更能跳到三公尺高抓下白腹鸛。也很會撈湖裡的魚魚，但似乎只有動物園的奴才有幸見到過。 藪貓攻擊命中率在五成以上，由大大的耳朵接收聲音，在鎖定地底老鼠的位置之後，藪貓會悄然無聲的緩慢逼近，再直接跳到定點捕捉老鼠，若失敗了就跳回原點，重新瞄準。 ²

如果面對像蛇蛇這種比較危險的對手，除了保持安全距離，還要盡可能的抓準時機發動連擊，更要經常ㄉㄨㄞ回原點防守。 ⁴

水源地附近是藪貓的商店街

藪貓在撒哈拉以南的非洲廣泛分佈，除熱帶雨林和沙漠之外都有牠們的蹤跡，牠們需要高高的草叢提供掩護和休息，最喜歡生活在水源地附近的美食街，所以大多住在草原和濕地。^{1, 3, 5, 6}海拔三千多公尺的草原、沼澤和竹林也有分布。不過藪貓鄰居的地盤會互相重疊，但牠們除了約會，平常並沒有什麼往來，也很少吵架。就算出現外來者，本地藪貓只是兇一下做做樣子而已，不會大打出手。藪貓向來以和為貴～以和為貴～ ²

公母藪貓都會噴氣味標地盤，公藪貓的地盤範圍比較大而且習慣四處巡邏，也會走進森林裡⁵，所以氣味噴得特別多。那些離開媽媽獨自生活，沒房又沒％過的亞成年路過也會不斷地標氣味，高調通知住戶「本魯只是經過，請不要緊張！但如果有空房，那我就不客氣的住下了哦～歹就捕？」²

戀愛中的藪貓情侶會一起逛街吃飯，但都是各付各的帳，不會合作打獵。公藪貓有時候會偷吃鄰居母藪貓的食物。²

長長的腳丫短短的尾巴

長長的脖子和腿，方便藪貓從草叢頂端偷看，所以牠們常常在草叢裡面穿梭移動。

但是一樣都是四肢長的貓咪，獵豹很會跑步，藪貓卻很會跳。²若將貓咪的四肢類比作人類的腿並簡化作三個部位：大腿、小腿和腳ㄚㄚ。按比例來說，獵豹的大小腿比較長（而小腿又比大腿長⁸ ），得以邁開較大的步伐，加快跑速。藪貓則是因為腳ㄚㄚ長，離開地面時可以釋放跳躍所需的巨大能量。²

另一方面，獵豹需要在高速中保持平衡，雲豹需要在樹上自由來去，牠們都擁有長長的尾巴。但是藪貓只要會ㄉㄨㄞ就好了，所以尾巴不用那麼長。²

重視居住品質的藪貓媽媽

跟大多數的貓科動物一樣，寶寶都是母藪貓在養。藪貓媽媽整天都在打獵，餵一到三張永遠也吃不飽的嘴，會趁炎熱的中午稍作休息。²

藪貓媽媽很重視小孩的居住品質，她們選擇不受人類打擾又有豐富資源的地方，給小孩最優質的生活環境。外人在家裡其他地方串門子不會跟你計較，但如果執意要進入寶寶窩的範圍，藪貓媽媽絕對要跟你沒完沒了！（不過，藪貓大都很有禮貌的辣～） ²

藪貓寶寶最晚在一歲之後，就可以獨自生活，但通常會先賴在媽媽家一陣子才去外面找地盤。 ²

捉老鼠好朋友

藪貓習慣在白天和黃昏出門，正好是獵物大量活動的時間，也能避開夜間出沒的大型掠食者，例如獅子和花豹。但是由於人類過度開發，擴張土地用做放牧與農場，導致藪貓和野生獵物的家園被破壞和破碎化。因此只要農田附近有足夠的草叢遮蔽和獵物，藪貓就會走入農田捉老鼠，並改為在夜間活動，以躲避人類和狗的騷擾。值得一提的是，藪貓幾乎不捕食家畜。 ^{1, 2, 3}

一隻成年藪貓每年可以捕食四千隻齧齒類動物²，是對農夫很有益處的貓貓。但卻很常被誤認作花豹或胡狼等捕食家畜的掠食者而遭到殺害⁵。

另外，路殺事件也很常發生，加上藪貓被車燈照到會很容易呆住。某次研究員晚上看到一台汽車跟一對在過馬路的藪貓母子擦身而過，研究員急忙開車過去了解，還好母子只是被分散開來，但是當藪貓寶寶被研究員的車燈照到之後，還是繼續愣在原地，等到草叢邊的媽媽喊牠，才回過神跑過去跟媽媽團聚。³

僅管藪貓在非洲廣泛分布，各地的數量其實並不多，在許多地區也已經消失。但是在西非，由於森林被砍伐為草地，卻意外變成藪貓適合居住的環境，因此當地的藪貓數量反而可能上升。 ²

藪貓很瘦小、跑不遠又跑不快，被狗追的時候，通常會逃到樹上。比獵豹和花豹還要容易被獵人捕捉。在非洲當地的毛皮市場也很受歡迎，經常被用在傳統儀式與藥材製作，有些商人甚至將毛皮改標示成獵豹或花豹，哄抬更高的價格出售。^{2, 3, 6}

藪貓被列為無危物種，沒有被投入太多的關注與保育資源，大部分的紀錄都是來自保護區內的觀察，雖然不清楚其他地區的生活狀況。但在很多國家已經立法禁止藪貓獵殺和交易，如果往後可以做更多的濕地保育，就能夠順便保護藪貓的家園。⁶

參考資料

1. Stratford, K., Weise, F., Melzheimer, J., & de Woronin-Britz, N., “Observations of servals in the highlands of central Namibia.,” 2016.
2. Hunter L., “The Serval – High-rise Hunter.,” Africa – Environment & Wildlife, pp. 34-40, 2000.
3. Ray, J.C., Hunter, L., Zigouris, J., “Setting Conservation and Research Priorities for Larger African Carnivores.,” 2005.
4. Nat Geo WILD, “Serval vs. Snake | South Africa,” [Online].
5. Ramesh, T., Kalle, R., and Downs, C. T., “Sex-specific indicators of landscape use by servals: consequences of living in fragmented landscapes.,” 2015.
6.  Thiel, C., “Leptailurus serval. The IUCN Red List of Threatened Species 2015,” 2015.
7. Matthews, A. & Urscheler, A., “Project proposal: Research on black servals in the Aberdare National Park in Kenya,” 1993.
8. Gonyea, W.J., “Adaptive differences in the body proportions of large felids,” 1976.

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阿～～～茲班那～～媽媽咪～吉娃娃～

陪伴大家長大的《獅子王》即將在 7/17（三）以新版現身大銀幕了！新版本畫面由於太過真實，甚至被人戲稱在看 Discovery，既然如此我們就來聊聊動物們的生活吧！

獅子：木法沙被偷襲篡位是日常？

被稱作「萬獸之王」的獅子 (Panthera leo)，目前屬於易危物種（快要成為瀕危物種），現在絕大多數的獅子生活在非洲撒哈拉沙漠以南區域。過去除了森林之外，獅子出現在所有的生態環境中，而現在牠們的生存環境縮小，比較喜歡待在草原，偶爾在旱林和半沙漠中能發現牠們的身影，但已不存於沙漠和雨林中。

《獅子王》故事的主軸是很傳統的「王子復仇記」。但事實上，雄獅在獅群的地位並不是繼承來的，獅群的主要核心為多隻雌獅與幼獅；雄獅成長到 2~3 歲時就會被驅逐，雌獅則多會留下。而這些被趕出獅群的雄獅，在大草原成為流浪雄獅，直到挑戰其他獅群的雄獅成功（將其殺死或趕走），才能擁有在獅群中的地位。

驅逐未成年的雄獅，除了預防地位受挑戰，還有一個好處在於，原生獅群的組成包含母親、姊妹等親人，因此離開可盡量避免近親繁殖。

也就是說……電影中，生在同一個獅群的娜娜，很可能是辛巴同父異母的姊妹 或/兼 表姊妹。

集體出擊的斑鬣狗

一個故事中，最重要的除了主角，就是迷人又可愛（？）的反派角色了。接下來要介紹的就是跟在刀疤後面的「走狗」們──斑鬣狗 (Crocuta crocuta)。雖然斑鬣狗背負了「狗」名，看起來與犬科相似，但分類上其實更接近靈貓科。

與《獅子王》給人的印象相同的是，斑鬣狗屬於群居動物，會集體行動獵食。斑鬣狗其實是母系社會，雌斑鬣狗在社群中非常強勢，而且擁有「類陰莖」(pseudo-penis) 的結構，看起來跟雄性的陰莖非常相似，導致早期的科學家甚至曾以為牠們是雌雄同體。

此外，大家可能以為斑鬣狗只吃腐食，實際上獵食經驗豐富的牠們，大多捕食活獵物。斑鬣狗跟獅子的生存區域重疊，已知在食物壓力較大的情況下，會互相搶對方食物、甚至會出現攻擊捕獵的行為。

下一篇，讓我們來看看〈你所不知道的獅子王（2）：彭彭丁滿跟辛巴真的能成為好朋友嗎？〉

參考資料：

• 維基百科：獅、斑鬣狗
• 獅子生與死——國家地理雜誌