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神乎其技的下棋機器人,是場世紀騙局?!│《電腦簡史》 齒輪時代(十三)

張瑞棋_96
・2020/05/18 ・2589字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 503 ・六年級

機器人在 18 世紀後不斷推陳出新,擬真的程度令人嘖嘖稱奇,而其中,最令人矚目的一台會下西洋棋的「土耳其人」,甚至打敗歐美多位好手與名人。等等,難道先前在《電腦簡史》 楔子中提及的深藍電腦並非第一台下棋機器人?這台令人匪夷所思的土耳其人隱藏著怎樣的黑科技?或是幕後暗藏著一場騙局……

本文為系列文章,上一篇請見:如果上帝是鐘錶匠,當然我們也能?│《電腦簡史》 齒輪時代(十二)

「仿生」機器人:出神入化的擬人動作

在沃康松之後,許多鐘錶匠也運用他們擅長的齒輪工藝,打造仿生機器人,栩栩如生的程度更勝以往。尤其是瑞士的鐘錶世家雅克德羅 (Jaquet-Droz) 家族,於 1768 年到 1774 年間設計的三具機器人更令人讚嘆。

第一具是「鋼琴家」,會用十指彈奏真的鋼琴,同時跟著節奏搖頭晃腦,胸口也隨之起伏,彷彿真人在演奏。第二具是「繪圖員」,它手握鉛筆,會在紙上畫出四種圖畫。包括法國國王路易十五的肖像、路易十六伉儷的肖像、駕著戰車的邱比特,以及一隻站立的小狗。同樣地,繪圖員在畫圖時也會如真人般,注視著圖面,頭跟著筆尖來回轉動。

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最精巧複雜的是「作家」機器人。它體內有超過四千個零件,能拿著鵝毛筆,伸進墨水瓶中蘸墨水,然後在紙上寫出三行詩。最特別的是,詩句並非固定不變,只要更換字母組件,就能讓作家機器人寫出四十個字以內的任何字句。這項「可編程」的功能比起音樂盒,又更接近現代電腦了。

「作家」機器人能夠寫字,甚至是詩句,擴增了「可編程」的功能。圖\wikipedia

在 IBM 的深藍電腦之前,早已出現下棋機器人?!

雅克德羅家族打造的這三具機器人已經堪稱登峰造極之作了,沒想到, 1770 年出現更令人匪夷所思的自動機器——會下棋的機器人。是的,早在 IBM 的深藍電腦兩個世紀之前,就有這麼一台號稱會下西洋棋的齒輪裝置。

這個機器人是由奧地利的鹽礦總監坎佩倫 (Wolfgang von Kempelen) 一手打造。它就如真人大小,身穿傳統的土耳其袍,頭頂戴著頭巾,因此被稱為「土耳其人」 (The Turk) 。不過主要零件不在它的身體,而是在它面前的一個矮櫃中。土耳其人就坐在矮櫃後方,一手拿著長長的煙管,一手撐在櫃子上。

坎佩倫所設計的「土耳其人」 (The Turk) 真正的機關均藏於櫃子內部。圖\wikipedia

土耳其人首度亮相是在奧地利宮廷,當著女皇面前與在場官員對奕。棋賽開始前,坎佩倫先打開櫃子前後的門,讓觀眾看到裡面只有錯綜複雜的齒輪與連桿。為了證明中間沒有暗藏夾層或鏡子,坎佩倫特地手執點燃的蠟燭,到櫃子後方來回晃動,讓觀眾可以一眼看穿,以示前後透通。

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展示完後,他關起櫃子的門,從下方的抽屜拿出棋子,在矮櫃檯面上的棋盤一一擺好位置。挑戰的棋手就位後,坎佩倫便轉動櫃子側面的搖柄,上緊發條。在嘎嘎作響的齒輪聲中,土耳其人緩緩抓起一只棋子,下在棋盤上,開始了人類史上首見的人機大戰。原本大家還等著看坎佩倫出洋相,畢竟也沒見他發明過什麼機器,頂多在礦坑摸索過抽水的蒸汽機。結果出乎眾人意料,棋賽最後竟然是土耳其人大勝!

這場棋賽很快傳遍歐洲,各方人士紛紛希望能前來挑戰。但坎佩倫一律予以回絕,只有一次在女皇的堅持下,土耳其人才再度亮相,與英國使節對弈。在這之後土耳其人便從此塵封,直到女皇的兒子繼任王位後,希望藉由土耳其人拓展外交關係,才下令重啟。於是坎佩倫自 1783 年開始帶著土耳其人巡迴歐洲,展開為期兩年的巡演。這期間除了偶而敗給西洋棋高手幾場,土耳其人仍贏過諸多官員使節、政商名流;美國開國元勳富蘭克林當時擔任駐法大使,也成為土耳其人的手下敗將。

坎佩倫算是圓滿完成國王交代的外交任務,來自奧地利的土耳其人不僅傲視歐洲所有的機器人偶,更展現了前所未有的齒輪科技。當然,還是有很多人不相信齒輪機器會思考,認為一定有人躲在櫃子裡操縱土耳其人。但是這些懷疑只是風言風語,畢竟那麼多場公開表演在眾目睽睽下也都沒露出馬腳,其中有一場甚至是在法國科學院舉辦,當場那麼多科學家也都沒看出破綻。

拆穿謊言:土耳其機器人原來是場世紀騙局?!

坎佩倫返國後,再度將土耳其人束之高閣,在他 1804 年過世前都未再解封。第二年,坎佩倫的兒子將土耳其人轉賣給一位樂器發明家梅爾策 (Johann Nepomuk Mälzel) ,土耳其人才又重出江湖。

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梅爾策重新整修土耳其人後,帶著它橫跨歐美,展開更大規模的商業巡演,其中於1809年跟法國皇帝拿破崙的對弈,尤其令人津津樂道。這次巡演前後長達三十年,仍令觀眾嘖嘖稱奇,但也有更多人表示懷疑。例如推理小說鼻祖愛倫坡,在親臨現場仔細觀察後,特地寫了長長一篇揭密文章,附上圖解詳述可能的手法。但同樣地,這只能算是他個人的片面猜測,愛倫坡與其他質疑者始終拿不出一刀斃命的證據。

土耳其人的傳奇就這麼延續長達八十幾年。直到 1857 年,梅爾策過世十幾年後,他的兒子才將土耳其人的秘密公諸於世。

愛倫坡所著的一篇文章 (Maelzel’s Chess Player (1836)) 中提及土耳其人實質上是由人躲在櫃子中進行操縱,而非機器自動運行。圖\wikipedia

是的,土耳其人根本不是什麼自動機器。那些齒輪機件只不過是障眼法,並無實際功用,一切都是由躲在櫃子裡的西洋棋高手操控的。坎佩倫與梅爾策不過是用舞台魔術常見的手法,讓觀眾相信櫃子裡絕不可能藏著人,而以為真的是齒輪在運作。

以我們現在的眼光來看,可能會覺得相信土耳其人會下棋未免也太過愚昧。但是當時自動機器就是一種高科技,對信以為真的人而言,機器人偶既然已經能像真人般彈琴、畫畫、寫字,那麼同樣是齒輪打造的土耳其人會下棋,也不是不可能吧。

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相對而言,在拿不出直接證據的情況下,如何證明土耳其人不過是個騙局?要主張齒輪機器不可能思考,勢必要回答這些問題:何謂思考?人類如何思考?如果誠如十七世紀的哲學家霍布斯所言:「推理即計算」,那麼在土耳其人出現之前,能做加減乘除的計算器已經問世許久,為什麼不能有推理棋步的機器?

這些問題日後在電腦發展史上將不斷出現。也因為這樣的爭辯與思索,人類才會持續探索機器的極限,從計算機進展到電腦,再到人工智慧。事實上,設計出史上第一部通用型計算機的英國數學家巴貝奇(Charles Babbage),就是和土耳其人對弈後沒多久,開始著手設計計算機。不過在往下說這個故事之前,讓我們先回顧十七世紀,看看四則運算的計算器是如何發明的。

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張瑞棋_96
423 篇文章 ・ 1056 位粉絲
1987年清華大學工業工程系畢業,1992年取得美國西北大學工業工程碩士。浮沉科技業近二十載後,退休賦閒在家,當了中年大叔才開始寫作,成為泛科學專欄作者。著有《科學史上的今天》一書;個人臉書粉絲頁《科學棋談》。

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為機器人換上「物理大腦」:一場終結AI數位囚禁的革命
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/09/03 ・5732字 ・閱讀時間約 11 分鐘

本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行

我們都看過那種影片,對吧?網路上從不缺乏讓人驚嘆的機器人表演:數十台人形機器人像軍隊一樣整齊劃一地耍雜技 ,或是波士頓動力的機器狗,用一種幾乎違反物理定律的姿態後空翻、玩跑酷 。每一次,社群媒體總會掀起一陣「未來已來」、「人類要被取代了」的驚呼 。

但當你關掉螢幕,看看四周,一個巨大的落差感就來了:說好的機器人呢?為什麼大街上沒有他們的身影,為什麼我家連一件衣服都還沒人幫我摺?

這份存在於數位螢幕與物理現實之間的巨大鴻溝,源於一個根本性的矛盾:當代AI在數位世界裡聰明絕頂,卻在物理世界中笨拙不堪。它可以寫詩、可以畫畫,但它沒辦法為你端一杯水。

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這個矛盾,在我們常見的兩種機器人展示中體現得淋漓盡致。第一種,是動作精準、甚至會跳舞的類型,這本質上是一場由工程師預先寫好劇本的「戲」,機器人對它所處的世界一無所知 。第二種,則是嘗試執行日常任務(如開冰箱、拿蘋果)的類型,但其動作緩慢不穩,彷彿正在復健的病人 。

這兩種極端的對比,恰恰點出了機器人技術的真正瓶頸:它們的「大腦」還不夠強大,無法即時處理與學習真實世界的突發狀況 。

這也引出了本文試圖探索的核心問題:新一代AI晶片NVIDIA® Jetson Thor™ ,這顆號稱能驅動「物理AI」的超級大腦,真的能終結機器人的「復健時代」,開啟一個它們能真正理解、並與我們共同生活的全新紀元嗎?

新一代AI晶片NVIDIA® Jetson Thor™ ,這顆號稱能驅動「物理AI」的超級大腦 / 圖片來源:研華科技

為何我們看到的機器人,總像在演戲或復健?

那我們怎麼理解這個看似矛盾的現象?為什麼有些機器人靈活得像舞者,有些卻笨拙得像病人?答案,就藏在它們的「大腦」運作方式裡。

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那些動作極其精準、甚至會後空翻的機器人,秀的其實是卓越的硬體性能——關節、馬達、減速器的完美配合。但它的本質,是一場由工程師預先寫好劇本的舞台劇 。每一個角度、每一分力道,都是事先算好的,機器人本身並不知道自己為何要這麼做,它只是在「執行」指令,而不是在「理解」環境。

而另一種,那個開冰箱慢吞吞的機器人,雖然看起來笨,卻是在做一件革命性的事:它正在試圖由 AI 驅動,真正開始「理解」這個世界 。它在學習什麼是冰箱、什麼是蘋果、以及如何控制自己的力量才能順利拿起它。這個過程之所以緩慢,正是因為過去驅動它的「大腦」,也就是 AI 晶片的算力還不夠強,無法即時處理與學習現實世界中無窮的變數 。

這就像教一個小孩走路,你可以抱著他,幫他擺動雙腿,看起來走得又快又穩,但那不是他自己在走。真正的學習,是他自己搖搖晃晃、不斷跌倒、然後慢慢找到平衡的過程。過去的機器人,大多是前者;而我們真正期待的,是後者。

所以,問題的核心浮現了:我們需要為機器人裝上一個強大的大腦!但這個大腦,為什麼不能像ChatGPT一樣,放在遙遠的雲端伺服器上就好?

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我們需要為機器人裝上一個強大的大腦!但這個大腦,為什麼不能像ChatGPT一樣,放在遙遠的雲端伺服器上就好? / 圖片來源:shutterstock

機器人的大腦,為什麼不能放在雲端?

聽起來好像很合理,對吧?把所有複雜的運算都交給雲端最強大的伺服器,機器人本身只要負責接收指令就好了。但……真的嗎?

想像一下,如果你的大腦在雲端,你看到一個球朝你飛過來,視覺訊號要先上傳到雲端,雲端分析完,再把「快閃開」的指令傳回你的身體。這中間只要有零點幾秒的網路延遲,你大概就已經鼻青臉腫了。

現實世界的互動,需要的是「即時反應」。任何網路延遲,在物理世界中都可能造成無法彌補的失誤 。因此,運算必須在機器人本體上完成,這就是「邊緣 AI」(Edge AI)的核心概念 。而 NVIDIA  Jetson 平台,正是為了解決這種在裝置端進行高運算、又要兼顧低功耗的需求,而誕生的關鍵解決方案 。

NVIDIA Jetson 就像一個緊湊、節能卻效能強大的微型電腦,專為在各種裝置上運行 AI 任務設計 。回顧它的演進,早期的 Jetson 系統主要用於視覺辨識搭配AI推論,像是車牌辨識、工廠瑕疵檢測,或者在相機裡分辨貓狗,扮演著「眼睛」的角色,看得懂眼前的事物 。但隨著算力提升,NVIDIA Jetson 的角色也逐漸從單純的「眼睛」,演化為能夠控制手腳的「大腦」,開始驅動更複雜的自主機器,無論是地上跑的、天上飛的,都將NVIDIA Jetson 視為核心運算中樞 。

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但再強大的晶片,如果沒有能適應現場環境的「容器」,也無法真正落地。這正是研華(Advantech)的角色,我們將 NVIDIA Jetson 平台整合進各式工業級主機與邊緣運算設備,確保它能在高熱、灰塵、潮濕或震動的現場穩定運行,滿足從工廠到農場到礦場、從公車到貨車到貨輪等各種使用環境。換句話說,NVIDIA 提供「大腦」,而研華則是讓這顆大腦能在真實世界中呼吸的「生命支持系統」。

這個平台聽起來很工業、很遙遠,但它其實早就以一種你意想不到的方式,進入了我們的生活。

從Switch到雞蛋分揀員,NVIDIA Jetson如何悄悄改變世界?

如果我告訴你,第一代的任天堂Switch遊戲機與Jetson有相同血緣,你會不會很驚訝?它的核心處理器X1晶片,與Jetson TX1模組共享相同架構。這款遊戲機對高效能運算和低功耗的嚴苛要求,正好與 Jetson 的設計理念不謀而合 。

而在更專業的領域,研華透過 NVIDIA Jetson 更是解決了許多真實世界的難題 。例如

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  • 在北美,有客戶利用 AI 進行雞蛋品質檢測,研華的工業電腦搭載NVIDIA Jetson 模組與相機介面,能精準辨識並挑出髒污、雙黃蛋到血蛋 
  • 在日本,為避免鏟雪車在移動時發生意外,導入了環繞視覺系統,當 AI 偵測到周圍有人時便會立刻停止 ;
  • 在水資源珍貴的以色列,研華的邊緣運算平台搭載NVIDIA Jetson模組置入無人機內,24 小時在果園巡航,一旦發現成熟的果實就直接凌空採摘,實現了「無落果」的終極目標 。

這些應用,代表著 NVIDIA Jetson Orin™ 世代的成功,它讓「自動化」設備變得更聰明 。然而,隨著大型語言模型(LLM)的浪潮來襲,人們的期待也從「自動化」轉向了「自主化」 。我們希望機器人不僅能執行命令,更能理解、推理。

Orin世代的算力在執行人形機器人AI推論時的效能約為每秒5到10次的推論頻率,若要機器人更快速完成動作,需要更強大的算力。業界迫切需要一個更強大的大腦。這也引出了一個革命性的問題:AI到底該如何學會「動手」,而不只是「動口」?

革命性的一步:AI如何學會「動手」而不只是「動口」?

面對 Orin 世代的瓶頸,NVIDIA 給出的答案,不是溫和升級,而是一次徹底的世代跨越— NVIDIA Jetson Thor 。這款基於最新 Blackwell 架構的新模組,峰值性能是前代的 7.5 倍,記憶體也翻倍 。如此巨大的效能提升,目標只有一個:將過去只能在雲端資料中心運行的、以 Transformer 為基礎的大型 AI 模型,成功部署到終端的機器上 。

NVIDIA Jetson Thor 的誕生,將驅動機器人控制典範的根本轉變。這要從 AI 模型的演進說起:

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  1. 第一階段是 LLM(Large Language Model,大型語言模型):
    我們最熟悉的 ChatGPT 就屬此類,它接收文字、輸出文字,實現了流暢的人機對話 。
  2. 第二階段是 VLM(Vision-Language Model,視覺語言模型):
    AI 學會了看,可以上傳圖片,它能用文字描述所見之物,但輸出結果仍然是給人類看的自然語言 。
  3. 第三階段則是 VLA(Vision-Language-Action Model,視覺語言行動模型):
    這是革命性的一步。VLA 模型的輸出不再是文字,而是「行動指令(Action Token)」 。它能將視覺與語言的理解,直接轉化為控制機器人關節力矩、速度等物理行為的具體參數 。

這就是關鍵! 過去以NVIDIA Jetson Orin™作為大腦的機器人,僅能以有限的速度運行VLA模型。而由 VLA 模型驅動,讓 AI 能夠感知、理解並直接與物理世界互動的全新形態,正是「物理 AI」(Physical AI)的開端 。NVIDIA Jetson Thor 的強大算力,就是為了滿足物理 AI 的嚴苛需求而生,要讓機器人擺脫「復健」,迎來真正自主、流暢的行動時代 。

NVIDIA Jetson Thor 的強大算力,就是為了滿足物理 AI 的嚴苛需求而生,要讓機器人擺脫「復健」,迎來真正自主、流暢的行動時代 / 圖片來源:研華科技

其中,物理 AI 強調的 vision to action,就需要研華設計對應的硬體來實現;譬如視覺可能來自於一般相機、深度相機、紅外線相機甚至光達,你的系統就要有對應的介面來整合視覺;你也會需要控制介面去控制馬達伸長手臂或控制夾具拿取物品;你也要有 WIFI、4G 或 5G 來傳輸資料或和別的 AI 溝通,這些都需要具體化到一個系統上,這個系統的集大成就是機器人。

好,我們有了史上最強的大腦。但一個再聰明的大腦,也需要一副強韌的身體。而這副身體,為什麼非得是「人形」?這不是一種很沒效率的執念嗎?

為什麼機器人非得是「人形」?這不是一種低效的執念嗎?

這是我一直在思考的問題。為什麼業界的主流目標,是充滿挑戰的「人形」機器人?為何不設計成效率更高的輪式,或是功能更多元的章魚型態?

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答案,簡單到令人無法反駁:因為我們所處的世界,是徹底為人形生物所打造的。

從樓梯的階高、門把的設計,到桌椅的高度,無一不是為了適應人類的雙足、雙手與身高而存在 。對 AI 而言,採用人形的軀體,意味著它能用與我們最相似的視角與方式去感知和學習這個世界,進而最快地理解並融入人類環境 。這背後的邏輯是,與其讓 AI 去適應千奇百怪的非人形設計,不如讓它直接採用這個已經被數千年人類文明「驗證」過的最優解 。

這也區分了「通用型 AI 人形機器人」與「專用型 AI 工業自動化設備」的本質不同 。後者像高度特化的工具,產線上的機械手臂能高效重複鎖螺絲,但它無法處理安裝柔軟水管這種預設外的任務 。而通用型人形機器人的目標,是成為一個「多面手」,它能在廣泛學習後,理解物理世界的運作規律 。理論上,今天它在產線上組裝伺服器,明天就能在廚房裡學會煮菜 。

人形機器人的手、腳、眼睛、甚至背部,都需要大量感測器去理解環境就像神經末梢一樣,隨時傳回方位、力量與外界狀態 / 圖片來源:shutterstock

但要讓一個「多面手」真正活起來,光有骨架還不夠。它必須同時擁有強大的大腦平台與遍布全身的感知神經,才能理解並回應外在環境。人形機器人的手、腳、眼睛、甚至背部,都需要大量感測器去理解環境就像神經末梢一樣,隨時傳回方位、力量與外界狀態。但這些訊號若沒有通過一個穩定的「大腦平台」,就無法匯聚成有意義的行動。

這正是研華的角色:我們不僅把 NVIDIA Jetson Thor 這顆核心晶片包載在工業級電腦中,讓它成為能真正思考與反應的「完整大腦」,同時也提供神經系統的骨幹,將感測器、I/O 介面與通訊模組可靠地連結起來,把訊號傳導進大腦。你或許看不見研華的存在,但它實際上遍布在機器人全身,像隱藏在皮膚之下的神經網絡,讓整個身體真正活過來。

但有了大腦、有了身體,接下來的挑戰是「教育」。你要怎麼教一個物理 AI?總不能讓它在現實世界裡一直摔跤,把一台幾百萬的機器人摔壞吧?

打造一個「精神時光屋」,AI的學習速度能有多快?

這個問題非常關鍵。大型語言模型可以閱讀網際網路上浩瀚的文本資料,但物理世界中用於訓練的互動資料卻極其稀缺,而且在現實中反覆試錯的成本與風險實在太高 。

答案,就在虛擬世界之中。

NVIDIA Isaac Sim™等模擬平台,為這個問題提供了完美的解決方案 。它能創造出一個物理規則高度擬真的數位孿生(Digital Twin)世界,讓 AI 在其中進行訓練 。

這就像是為機器人打造了一個「精神時光屋」 。它可以在一天之內,經歷相當於現實世界千百日的學習與演練,從而在絕對安全的環境中,窮盡各種可能性,深刻領悟物理世界的定律 。透過這種「模擬-訓練-推論」的 3 Computers 閉環,Physical AI (物理AI) 的學習曲線得以指數級加速 。

我原本以為模擬只是為了節省成本,但後來發現,它的意義遠不止於此。它是在為 AI 建立一種關於物理世界的「直覺」。這種直覺,是在現實世界中難以透過有限次的試錯來建立的。

所以你看,這趟從 Switch 到人形機器人的旅程,一幅清晰的未來藍圖已經浮現了。實現物理 AI 的三大支柱已然齊備:一個劃時代的「AI 大腦」(NVIDIA Jetson Thor)、讓核心延展為「完整大腦與神經系統」的工業級骨幹(由研華 Advantech 提供),以及一個不可或缺的「教育環境」(NVIDIA Isaac Sim 模擬平台) 。

結語

我們拆解了那些酷炫機器人影片背後的真相,看見了從「自動化」走向「自主化」的巨大技術鴻溝,也見證了「物理 AI」時代的三大支柱——大腦、身軀、與教育——如何逐一到位 。

專家預測,未來 3 到 5 年內,人形機器人領域將迎來一場顯著的革命 。過去我們只能在科幻電影中想像的場景,如今正以前所未有的速度成為現實 。

這不再只是一個關於效率和生產力的問題。當一台機器,能夠觀察我們的世界,理解我們的語言,並開始以物理實體的方式與我們互動,這將從根本上改變我們與科技的關係。

所以,最後我想留給你的思想實驗是:當一個「物理 AI」真的走進你的生活,它不只是個工具,而是一個能學習、能適應、能與你共同存在於同一個空間的「非人智慧體」,你最先感受到的,會是興奮、是便利,還是……一絲不安?

這個問題,不再是「我們能否做到」,而是「當它發生時,我們準備好了嗎?」

研華已經整裝待發,現在,我們與您一起推動下一代物理 AI 與智慧設備的誕生。
https://bit.ly/4n78dR4

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改變在一「矽」之間——半導體的誕生│《電腦簡史》數位時代(十六)
張瑞棋_96
・2021/04/05 ・6669字 ・閱讀時間約 13 分鐘 ・SR值 542 ・八年級

本文為系列文章,上一篇請見:邁向商用化——電腦產業的形成│《電腦簡史》數位時代(十五)

真空管的先天缺陷:易報銷

二次大戰後,電腦全面使用真空管後,速度大幅提升,隨著需要大量計算的企業越來越多,電腦前景看似一片光明。不過當電腦上線運作後,真空管的先天缺陷終於曝露出來,嚴重阻礙電腦產業的發展。

真空管是靠加熱極細的燈絲而產生游離電子,電子被吸引至做為正極的金屬片而產生單向電流。由於燈絲與電極都會逐漸耗損,真空管的壽命原本就不長;即使是特別為電腦生產的真空管,在正常狀況下也不過能用兩千個小時。更何況在進行高速運算時,真空管不斷開開關關,燈絲很容易因此燒斷而提早報銷。

真空管二極體的構造。圖:Wikipedia

一部電腦至少有幾千個真空管,只要有一、二個壞掉,就會影響整體電路的運作。以 UNIVAC 為例,平均故障間隔 (MTBF, Mean Time Between Failures) 的時間不超過 24 小時;美軍的 ENIAC 用的真空管超過一萬七千個,MTBF 更是只有 12 小時。而一旦發生問題,要排除故障也相當耗費時間,平均得花幾個小時才能找出損壞的真空管,予以更換。

電腦如果動不動就得停機檢修,不僅效益大打折扣,還會影響正常作業,誰想花大錢購置電腦卻惹來內部抱怨連連。可靠性的問題沒有解決,電腦就難以獲得全面採用,只是真空管的物理特性就是如此,能再改善的空間有限,只能期待全新的電子元件出現。

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如今我們知道,這革命性的電子元件就是電晶體。它不僅解決了可靠性的問題,而且大幅降低成本、縮小體積、提升速度,讓電腦改頭換面,並催生出各種電子產品,人類文明從此邁入新紀元。電晶體之所以能帶來革命性的改變,乃因它是奠基於一種革命性的材料——半導體。要知道電晶體如何發明,得先知道什麼是半導體。

半導電性:導體與絕緣體之間

顧名思義,半導體就是具有半導電性的物體。但何謂半導電性?

我們知道不同元素有不同電子數,以原子核為核心,由內而外分布於不同殼層。越外層的電子能量越高,其中最外層的電子稱為「價電子」,所處的能階稱為「價帶」。價電子仍被束縛在原子內,所以無法導電,必須獲得能量躍遷到「傳導帶」才能導電。傳導帶與價帶的能量差距稱為「能隙」,導電性便取決於能隙的大小。

金屬的能隙非常小,甚至傳導帶與價帶有部分重疊,所以導電性很高;反之,絕緣體的能隙很大,價電子無法跨越,因此無法導電。半導電的能隙則介於金屬與絕緣體之間。

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三種不同導電性。圖:Wikipedia

能隙的大小與價電子的個數有關。每個殼層可容納的電子數都有上限,當價電子殼層越接近填滿狀態,就越穩定,需要越多能量才能激發價電子跳到傳導帶;當價電子越少,就越容易脫離束縛,跑到傳導帶。

金屬的價電子通常不超過 3 個(過渡金屬除外),很容易形成自由電子,到處移動。絕緣體通常有 5 個或以上的價電子。碳、矽、鍺、錫、鉛等 IV 族元素有 4 個價電子,剛好是半滿狀態,導電性介於導體與絕緣體之間,屬於半導體。

IV 族元素如果摻雜其它元素,導電性也會跟著改變。例如把磷摻到矽裡面,因為磷有 5 個價電子,其中 4 個與矽共用後,還多一個價電子,就更容易跑到傳導帶成為自由電子,這種半導體稱為 n 型 (n 代表 negative)。

矽如果摻的是有三個價電子的硼,只差一個價電子就是最穩定的狀態,猶如有個「電洞」讓經過的電子落入陷阱。旁邊的電子掉進這個電洞後又產生一個新的電洞,形成骨牌效應,從另一個角度看,就像是帶正電的電洞會移動一樣,因此稱為 p 型半導體 (p 代表 positive)。

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偶然發現半導體

除了摻雜,化合物也可能形成半導體。半導體最早被發現,就是與 IV 族元素無關的化合物。1833 年,法拉第有一次在做電力實驗時,無意間將燈火靠近硫化銀,結果發現導電能力竟然大增;一旦移走燈火,導電性又隨著溫度下降而降低。一般金屬在高溫時,導電性會變差,硫化銀卻剛好相反,令法拉第大感訝異。

硫化銀就是一種半導體。高溫之所以增加半導體的導電性,是因為熱能會讓更多價電子躍遷到傳導帶,因此增加了導電性。一般金屬原本僅需一點能量就能產生自由電子,集體往正極方向移動。但電子如果吸收太多熱能,反而四處亂竄,原本的定向性受到破壞,導電能力也就隨之下降了。

法拉第雖然發現半導體這個特性,卻無法了解其中原理。畢竟當時距離道爾吞提出原子說還不到 30 年,是否有所謂的基本粒子仍頗受質疑,更無從想像原子內部還有電子與原子核。因此法拉第發表這個奇特的現象後,就不了了之,也沒有人想到在導體與絕緣體之外,還有一種半導體。下次半導體再度躍上檯面,已是四十年之後。

1874 年,才 24 歲的德國物理學家布勞恩 (Ferdinand Braun) 在研究各種硫化物的導電性時,將硫化鉛接上電,卻發現檢流計的指針紋風不動。他試著調換正負極,結果指針馬上就有反應。這實在太奇怪了,一個物體的導電性應該是一致的,怎麼會因為正負極不同接法,一下是絕緣體,一下又是導體?

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發現半導體具有單向導電性的布勞恩。圖:Wikipedia

單向導電性是半導體另一項重要特性。硫有 6 個價電子,所以硫化鉛是 n 型半導體,一般情況下,電子只能從硫化鉛往正極移動,才會從另一個方向測不到電流。同樣地,由於當時仍然不清楚原子的構造(湯姆森於 1897 年才發現電子),不知如何解釋這個奇特現象。

大家毫無頭緒,單向導電性又看不出有何用途,因此布勞恩發表實驗結果後,並沒有激起任何漣漪。半導體再次受到忽視,要等到赫茲於 1888 年發表無線電波的實驗後,硫化鉛這類的半導體礦石才引起大家的興趣。

接收無線電波

赫茲的實驗吸引很多人投入無線電波的研究,印度科學家博斯 (Jagadish Chandra Bose) 也是其中之一。他發現 IV 族元素的礦石不但有單向導電性,而且不遵守歐姆定律:電流與電壓成正比。當施予礦石的電壓小於某個臨界值時,電流微乎其微;一但超過臨界電壓,電流便突然大幅增加。

博斯想到可以利用這個特性偵測微弱的無線電波。只要先對接收裝置施以適當電壓,讓無線電波所產生的感應電壓恰好超過臨界電壓,電流便會出現明顯變化,就能如實呈現無線電波。

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1894 年,博斯將金屬天線的一端與硫化鉛的表面接觸,做成無線電偵測器(也稱「檢波器」),成功接收到一英哩之外的無線電波,這中間還隔了三道磚牆。

博斯發明的無線電收發器。圖:Wikipedia

馬可尼 (Guglielmo Marconi) 也在這一年發明無線電報系統,兩年後他和博斯在倫敦會面,不過博斯對商業應用不感興趣,並未與馬可尼合作。馬可尼也沒有採用博斯這個技術,而是利用感應電流產生的磁場變化,來吸引金屬屑或發出聲響,作為判斷電波的依據。

事實上,博斯自己後來也改用別種技術設計檢波器,因為礦石檢波器的確不是很靈光。礦石中的雜質分布並不均勻,不是每次用金屬線接觸硫化鉛表面都能形成迴路,往往得嘗試很多次才能找到「熱點」,得到訊號。

儘管如此,AT&T 的工程師匹卡德 (Greenleaf Pickard) 仍看好礦石檢波器的潛力,試圖找出收訊效果更好的礦石。

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1902 年,匹卡德檢測一塊礦石的熱點時,懷疑施加的電流造成背景雜訊太大,於是伸手拿掉部分電池,結果雜訊果然馬上消失,無線電的訊號變得清楚許多。這時他看了一眼器材,才發現他剛剛不小心把電池的接線弄掉了,也就是礦石檢波器竟然不需要電,就可以接收無線電。

這個奇妙的現象完全違背過去的認知,於是匹卡德更加專心研究還有哪些礦石不用電就可以當檢波器。他花了三、四年的時間測試上千種礦石,發現有 250 種可以做為天然檢波器,其中又以熔融後的矽(原本用來製造石英玻璃)收訊效果最佳。

礦石收音機

匹卡德進行實驗的這段期間,無線電也正在發展另一項應用:傳送聲音。當時電話已是成熟的技術,可以將聲音轉換為音頻訊號,但音頻是連續波形,無線電波卻是脈衝電波,因此只能靠長/短、有/無來代表摩斯密碼,無法傳送音頻訊號。

1900 年,加拿大發明家范信達 (Reginald Fessenden) 發明一種高速交流發電機,終於能產生連續波形的無線電波(稱為「載波」,波形為規律的正弦波)。

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原本規律的載波與音頻疊加後,變成起伏變化的無線電波,電波的振幅大小便代表音訊的變化。這種調變電波振幅的技術便稱為「調幅」(Amplitude Modulation, 簡稱AM),就是現在 AM 廣播所用的技術。

調幅示意圖。圖:Wikipedia

調幅無線電到了接收端,還得經過「解調」才能還原成原來的音訊。首先,由於天線接收無線電波後,所產生的感應電流也是交流電,因此必須先把反方向的電流去掉,成為單一方向的直流電;這個步驟便稱為「整流」。接著再濾掉其中的載波,留下的就是原來的音頻訊號。

范信達直到 1904 年才成功做出有整流功能的檢波器,並於 1906 年的聖誕夜成功發送 AM 廣播到大西洋上的美國軍艦。不過范信達所發明的檢波器不易製造,又常需要調校,只適合專業人士使用。而半導體的單向導電性恰好可以將交流電整流為直流電,這類礦石便可直接做為無線廣播的檢波器。

1906 年,匹卡德獲得矽石檢波器的專利,並在隔年創立公司,製造用耳機收聽的礦石收音機,銷售給一般大眾。由於價格低廉、體積小巧又不需要電,因此頗受歡迎。礦石收音機成為史上第一個半導體商品;誰會想到如今半導體與各種電子產品密不可分,但最早卻是以不用電為訴求。

匹卡德於1916年發明的矽石檢波器。圖:Wikipedia

三極真空管橫空出世

就在匹卡德於 1906 年申請專利這一年,美國專利局也收到另一項影響更深遠的專利申請,那就是由德佛瑞斯特 (Lee De Forest) 改良的新型真空管。

原本弗萊明 (John A. Fleming) 於1904 年發明的真空管只有正負兩極,德佛瑞斯特用金屬柵格擋在金屬片與燈絲之間,變成除了正、負極,還多了「柵極」(Grid) 的三極管

柵極用來控制電流大小。當柵極施以負電壓,產生的電場與電子相斥,部分電子便被擋下,無法抵達正極金屬片,電流也就變小了。負電壓越大,被擋下的電子越多,電流也就越小;柵極就像家裡的水龍頭,不用動到水管的閥門,就可以各自調節水流大小。

三極管在金屬片與燈絲之間多了金屬柵格。圖:Wikipedia

德佛瑞斯特原本設計三極管只是為了調節電流,他沒想到六年之後,這項設計竟被發掘出放大訊號的功能。

原本只有二極管時,若要調整電流大小,正極電壓就要有相對幅度的改變,就如前面水管的比喻,沒有水龍頭的話,只能從源頭閥門控制水量。例如要讓電流從 12 mA 減半降為 6 mA,電壓要從 110 V 降到 60 V;但若使用三極管,則無須改變正極電壓,只要對柵極施以 -2 V 的電壓就可以了。

三級管的電壓變化只需二級管的 1/25 ,便能達到同樣的效果(若搭配適當的阻抗,相差還能到百倍以上),就像水龍頭那樣,轉動一點點,出水量就差很多。如果讓柵極做為訊號的輸入端,正極做為輸出端,那麼原本微弱的訊號,就會放大成強烈的訊號。

有了三極管做為訊號放大器,無線電可以傳得更遠,收訊效果也更好,而且收音機還可以配上喇叭。隨著廣播電台自 1920 年代開始快速發展,真空管收音機也進入一般家庭,成為民眾重要的休閒娛樂與資訊來源。相對地,礦石收音機的收訊效果與方便性都遠遠不如,自然不受青睞,逐漸沒落。好不容易找到舞台的半導體於是又被棄置一旁,沒想到十幾年後,同樣是由來自 AT&T 的工程師,再度讓半導體起死回生。

德佛瑞斯特於1914年用三極管打造的訊號放大器。圖:Wikipedia

真空管搞不定短波

三極真空管有助於無線廣播,當然也有助於電話傳得更遠。 AT&T 利用真空管擴大電話網路,於 1915 年開通橫跨東西兩岸的長途電話。1927 年 1 月 7 日, AT&T 總裁進一步透過無線電波,從紐約打電話到倫敦,完成史上第一通越洋電話。不過這通電話只是試驗性質,真要提供越洋電話服務,還有項技術問題須要克服。

紐約與倫敦相隔甚遠,無線電波無法橫越地表弧度直接送達,必須經大氣的電離層反射到地面。然而一年四季、晴雨晨昏,大氣條件都不一樣,對電波的影響也大不相同。因此若要維持越洋電話全年暢通,通訊設備須要能夠收發不同波長的無線電波。不過真空管在高頻(也就是短波)的表現不是很好,如何克服這個問題便成為貝爾實驗室的首要任務。

貝爾實驗室於 1925 年成立,初期的工程師大多從 AT&T 陸續轉調過來,歐偉 (Russell Ohl) 也是其中之一,他對無線電的興趣始自大學時期。1914 年第一次世界大戰爆發,當時大學二年級的歐偉,在課堂上第一次聽到礦石收音機發出聲音,而且竟然是遠在大西洋的英國船隻,遭到德國潛艇攻擊所發出的求救訊號,從此他便對無線電深深著迷。

歐偉原本在 AT&T 就是負責短波的研發,1927 年轉到貝爾實驗室後仍繼續這個項目。他們不斷將無線電電波推向更高的頻率,但最終遇到瓶頸難以跨越。當其他同事仍執著於真空管時,歐偉於 1935 年決定從頭開始,一一檢視過去無線電的各種實驗與論文,從中發掘可行方案。最後他把目標瞄準礦石收音機的矽石,相信這才是解答。

歐偉 (Russell Ohl) 在他的實驗室裡。圖:Engineering and Technology History Wiki

一道裂痕開啟「矽」的半導體時代

礦石收音機不是才被真空管淘汰嗎?同事與主管都認為歐偉異想天開,但他認為只要去除矽石中的雜質,就能收發頻率更高的無線電波。歐偉自己多次嘗試用矽粉製造,卻不得其果,最後終於在 1939 年找到具有冶金專長的同事,用高溫熔製的方法精煉出高純度的矽。

1940 年 2 月 23 日,歐偉決定檢測一塊去年製出的矽石,據他的同事說,這塊矽石相當奇特,每次測的導電性都不一樣。歐偉仔細檢查這塊矽石,發現中間有條裂痕,他猜想這就是導電性不一致的原因,原本不以為意。但他接上示波器,赫然發現矽石在檯燈的照射下,竟然會產生電流。

光電效應是會產生電流,但那是以紫外線照射金屬,而這顆 40 W 的燈泡發出的是可見光,矽的導電性也遠遠不如金屬。雖然美國發明家弗里茲 (Charles Fritts) 曾於 1884 年將硒鍍上金箔,做成太陽能電池,但這樣的光伏效應 (Photovoltaic effect,也稱「光生伏特效應」) 轉換效率非常低,只有 1% 左右。歐偉所測到的電壓,超過當時所知的光電效應與光伏效應十倍以上,絕對是項前所未有的發現。

歐偉趕緊找主管來看,同時和同事繼續深入研究這塊矽石。他們發現電流總是由裂痕的上半部流往下半部,而不會反向而行。經過進一步分析發現,裂痕兩邊含有不同的雜質,上半部含有少許的硼,而下半部的雜質則是磷。

他們推測應該是這塊矽石經過高溫熔化,在自然冷卻的過程中,較重的磷下沉得比較快,較輕的硼下沉得比較慢,裂痕出現的地方剛好將這兩種元素阻隔開,以致矽石的上、下半部各有不同的雜質。

歐偉推測電流就是兩邊不同的雜質所致。磷有 5 個價電子,而硼有 3 個價電子,在白熾燈泡的照射下,磷的多餘電子被激發而越過裂痕,填補含硼那一邊矽石的電洞,而產生電流。這就類似電池的負極提供電子給正極,於是歐偉也用「n型」、「p型」來稱呼這兩種矽石,然後把劃分兩邊的裂痕——也就是這兩種半導體的接觸面——叫做「p-n 接面」(p-n junction)。這幾個名稱便一直沿用到現今的半導體。

半體體的基本名稱不但源自歐偉的命名,如今我們懂得利用摻雜來改變半導體的導電性,也是始自他這次的發現。不過對歐偉而言,他一心只想研究無線電波,發現半導體的光伏效應只是偶然,他無意也沒有能力再深究其中原理。

半導體的後續研究隨即由貝爾實驗室另一個團隊接手,這群有量子力學背景的物理學家將釐清 p-n 接面的奧秘,進而發明改變世界的電晶體。

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張瑞棋_96
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1987年清華大學工業工程系畢業,1992年取得美國西北大學工業工程碩士。浮沉科技業近二十載後,退休賦閒在家,當了中年大叔才開始寫作,成為泛科學專欄作者。著有《科學史上的今天》一書;個人臉書粉絲頁《科學棋談》。

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邁向商用化——電腦產業的形成│《電腦簡史》數位時代(十五)
張瑞棋_96
・2021/02/01 ・4303字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 521 ・七年級

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本文為系列文章,上一篇請見:破解密碼到模仿遊戲——圖靈那些不可說或無人識的貢獻│《電腦簡史》數位時代(十四)

全世界只需要五台電腦?

「我想電腦的全球市場大概五台吧。」 ——IBM 總裁華生 (Thomas Watson),1943 年。

這句話現在看起來相當荒謬可笑,尤其竟然出自 IBM 總裁口中,更令人覺得匪夷所思。當然,用現今個人電腦的市場規模來評判華生這句話並不公平,畢竟當時根本無法想像家家戶戶有電腦。

不過再怎麼樣,中大型電腦的市場規模也絕對不只個位數吧?IBM 自己是靠製表機起家,為政府部門、鐵道公司、壽險公司等大型機構做資料統計都超過三十年了,為什麼仍會如此低估電腦的需求?

IBM 首任總裁華生。圖:Wikipedia

其實華生才於 1939 年親自拍板定案,與哈佛大學共同開發電腦,他絕對有想到其它大學肯定也有電腦的需求。同時他也應該知道軍方為了二次大戰,正在積極打造電腦,用來計算彈道、製作射表。

只不過對華生而言,這些電腦都是為了特定用途打造,而且是採合作開發的模式,在他眼中並不是可商品化的產品,他要的是可以直接採用標準產品的商用市場。然而當時需要大量計算的企業本來就寥寥可數,況且那些計算工作也多是簡單的統計分析,用 IBM 的製表機就綽綽有餘了。所以華生當時看衰電腦市場也是有其道理。

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華生的觀點恰恰反映了電腦在那個時代所扮演的角色:計算高深複雜的數學方程式。而這顯然只有學者才會用到,要不是為了本身的科學研究,就是幫軍方計算彈道、空氣動力學之類的。

事實上,當時也的確都是大學與軍方這兩個單位在推動電腦的開發(貝爾實驗室雖然一開始是自己主動打造複數計算機,但後來就中止電腦研發,直到戰爭爆發,才接受軍方委託繼續開發)。如果電腦用途只侷限於此,華生的預言恐怕就八九不離十。所幸二次大戰結束後,商用市場興起,電腦產業才有今日的榮景。不過你大概想不到,第一家打造商用電腦的竟不是 IBM 之類的電腦公司,而是英國一家餐飲企業。

餅乾工廠與劍橋大學

萊昂企業 (J. Lyons and Co.) 於 1884 年成立時只是一間小茶館,後來不但發展為遍布英國的連鎖茶館,還拓展出甜點、餐廳等不同連鎖店,並且自己設廠生產各種餅乾、糕點。二次大戰後,管理階層鑒於組織越來越龐大,想要從美國購置事務機器來提升管理效率。

萊昂企業旗下的連鎖餐廳,攝於 1942 年。圖:Wikipedia

結果他們蒐集各方資料後,發現美國陸軍於 1946 年 2月公開發表了第一台通用型電子計算機 ENIAC。萊昂企業高層對此極感興趣,於是派人於 1947 年 5 月前往美國參訪考察。

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他們拜訪了高士汀(前情提要:他在戰時代表陸軍派駐在摩爾電機學院,負責協調 ENIAC 的設計與建造。就是他主動把馮紐曼撰寫的〈EDVAC 報告初稿〉分送給美、英兩國的相關機構,促成了許多部馮紐曼架構的電腦誕生),表明想要建置一台電腦。高士汀好心的告訴他們不用捨近求遠,離他們公司總部不遠的劍橋大學就有團隊正在打造電腦。

原來劍橋大學的物理學家威爾克斯 (Maurice Wilkes) 也拿到一份〈EDVAC 報告初稿〉,而且比圖靈幸運的是,他有位研究生二次大戰時曾在海軍服役,負責設計雷達所用的延遲線記憶體,因此知道如何打造水銀延遲線。

雖然技術上的障礙克服了,但劍橋大學校方對開發電腦興趣不大,不願給予經費,威爾克斯只好一邊著手設計,一邊尋找經費來源。沒想到幸運之神再次眷顧,萊昂企業竟然主動找上門來,願意贊助開發經費,以換取威爾克斯協助他們打造商用電腦。

威爾克斯設計的「電子延遲存儲自動計算機」(Electronic Delay Storage Automatic Calculator,簡稱 EDSAC)  不到兩年就完工,於 1949 年 5 月 6 日成功執行了計算平方數的程式,成為繼曼徹斯特寶寶之後,第二台可存取程式的數位電腦。

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EDSAC 創下的諸多第一

不過嚴格來說,曼徹斯特寶寶原本就是為了打造曼徹斯特一號而試做的先導機型,只能做簡單的計算,輸入/輸出裝置也相當克難,功能相當有限。因此若以真正具有完整功能的電腦而言,第一台可存取程式的電腦應該是 EDSAC;曼徹斯特一號則以 40 天的差距屈居第二。

完工後的 EDSAC,左方即設計者威爾克斯。圖:Wikipedia

還有幾項電腦史上的第一也與 EDSAC 有關。在機器剛開機時,會先有基本程序讓相關元件就緒,這是靠一連串的電子訊號控制電磁開關來完成。負責程式設計的研究生惠勒 (David Wheeler) 將開機程序改用一組初階指令 (initial orders) 控制,這組指令用英文代碼描述,方便程式設計師以更直觀的方式設定機器。

惠勒所設計的初階指令就是最早的組合語言 (assembly language),他因此被視為「組譯器」(assembler,將組合語言轉換成機器碼的系統) 的發明人。1951 年,惠勒以〈用 EDSAC 做自動計算〉這篇論文取得博士學位,成為史上第一位電腦科學博士

EDSAC 完工後,威爾克斯並沒有敝帚自珍,反而很快地自 1950 年開始開放給外界使用,他為此與惠勒編寫了史上第一本電腦程式的教科書,讓有意使用 EDSAC 的學者知道如何撰寫程式。這其中有四位後來獲得諾貝爾獎(兩位合得 1962 年化學獎、一位獲 1963 年醫學獎,還有一位是 1974 年物理獎得主),他們還特別在頒獎典禮上,致辭感謝 EDSAC 對他們的研究有很大的幫助。

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順帶一提,史上第一個視覺化的電腦遊戲也是出現在 EDSAC 上。EDSAC 原本配有監測電路用的陰極射線管;1952 年,一位研究生寫了井字遊戲的程式,讓人與電腦對弈,井字與 ”O”、”X” 符號就直接呈現在陰極射線管上。

世上首部商用電腦誕生

威爾克斯如願完成 EDSAC 後,當然要履行對幕後金主萊昂企業的承諾。萊昂企業高層對電腦的冀望極高,特地設置了一個專責部門「萊昂電子辦公室」(Lyons electronic office,簡稱 LEO),而且並非採購現成的機種,而是要自己打造量身訂做的電腦;名稱就取為「里歐一號」(LEO 1)。

第一部商用電腦「里歐一號」。圖:Wikipedia

里歐一號完全參考 EDSAC 的設計,惟記憶容量擴增為兩倍,很快就於 1951 年 2 月竣工。11 月,萊昂企業開始將訂單、配銷、庫存等管理系統電腦化,首度實現今日通稱的「管理資訊系統」(Management Information System),里歐一號也因此成為世上第一部商用電腦。

到目前為止,英國在電腦發展上仍然領先美國。儘管曼徹斯特大學與劍橋大學都是取得〈EDVAC 報告初稿〉後,才開始設計馮紐曼架構的電腦;其中幾人還特地飛到美國,參加摩爾電機學院的暑期課程,才習得相關的電腦知識,但英國團隊卻比美國更早打造出機器。

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英國除了率先達成好幾項技術上的里程碑,在軟體應用上也更勇於嘗試。當萊昂企業開始導入管理資訊系統時,美國的電腦主要仍用於科學計算或為政府部門解決特定問題。至於掌握商用市場的 IBM,仍然用機電式的製表機,為客戶處理簡單的加減乘除。

英美兩國電腦實力的消長

不過美國的落後純屬偶然。EDVAC 是因為核心成員紛紛離去,以致延宕到 1952 年 2 月才完工。悻悻然自行創業的莫奇利與艾科特因為從頭開始,所以 1949 年 3 月才完成美國第一部可存取程式的電腦「二進位自動計算機」(Binary Automatic Computer,簡稱 BINAC),比英國的曼徹斯特寶寶晚了近一年。回到普林斯頓高等研究院的馮紐曼畢竟是學者而非工程師,直到 1952 年 1 月才所打造出 IAS 機器。

沉睡的 IBM 也即將甦醒。由於韓戰爆發,美國國防部須要進行核彈的計算,IBM 終於在 1952 年 4 月推出高速運算的「國防計算機」(The Defense Calculator),這是 IBM 第一部馮紐曼架構的真空管電腦。既然都已經開發了,這又是通用型計算機,可以執行各種程式,那就更名為 701,推到商用市場試試看吧。於是 IBM 自 1953 年開始向企業用戶推銷 701,從此開啟了 IBM 主宰中大型電腦市場的時代,也標誌了美國後來居上的開始。

IBM 701 的運算單元。圖:Wikipedia

順帶一提,文章一開頭引述 IBM 總裁華生所說的那句話,據信其實就是出自他在 1953 年的股東大會上,報告 701 的銷售成果時所說的:「我們巡迴拜訪客戶前,原本預期訂單頂多 5 台,結果拿了 18 張訂單回來。」後來以訛傳訛,才演變成他在 1943 年說了那句名言。

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華生那次巡迴其實只拜訪了 20 家客戶,結果高達九成願意購置電腦,證明了商用電腦確實有相當的市場需求。IBM 光是隔年推出的平價機型 650,就在八年內賣出兩千部,其它七家規模較小的電腦公司也都頗有斬獲;市場上還幫他們取了「白雪公主與七矮人」的暱稱。

美國電腦產業風起雲湧,迅速地把原本領先的英國拋在腦後,實乃大時代下的必然結果。歐洲國家歷經二次大戰的蹂躪,國力嚴重耗損,相對地,美國本土則完全未受戰火波及,加上為盟國生產大量武器軍需,帶動經濟大幅成長,因而促進商用電腦的需求。而且如之前在介紹凡納爾.布希時提到的,在他的大力推動下,美國政府將研究經費下放給大學或民間的實驗室,不僅促進產業發展,也讓技術在民間扎根,科技實力因而大幅領先全世界。

磁性記憶體

電腦相關的技術也是如此。以記憶體來說,水銀延遲線與威廉斯管這兩種裝置都過於昂貴,使得電腦造價讓企業用戶望之卻步。雖然早在十九世紀末,就有人利用電磁感應錄下聲音,但記錄資料卻始終難以實現。

直到 1947 年,美國一家「工程研究公司」(Engineering Research Associates) 才在海軍的委託下,開發出「磁鼓記憶體」(Magnetic Drum Memory)。它的原理類似硬碟,只不過磁性材料是噴塗在圓筒表面。

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1958年的磁鼓記憶體。圖:Wikipedia

雖然磁鼓記憶體因為有轉動的機械動作,資料存取速度比不上水銀延遲線與威廉斯管,卻因為容量大、可靠性高、無揮發性(意思是不插電時,資料也不會消失),成本又低,成為實現平價電腦的一大關鍵。IBM 650 就是用了磁鼓記憶體,才得以降低售價。

1949 年,磁性記憶體又往前推進一步。時任艾肯研究助理的華裔物理博士王安,在參與打造「哈佛四號」電腦時,發明了「磁芯記憶體」(Magnetic Core Memory)。這是將電線穿過許多磁環構成的陣列,沒有任何機械動作,只有電流穿梭其中,所以速度飛快。但因為造價高昂,只用於高階機種或是核心記憶體。

就在記憶體的技術取得新的進展之際,有一項革命性的發明也在貝爾實驗室悄悄展開,這項發明將徹底改變電腦的樣貌,將電腦帶向另一個新世紀。那就是——電晶體。

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張瑞棋_96
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1987年清華大學工業工程系畢業,1992年取得美國西北大學工業工程碩士。浮沉科技業近二十載後,退休賦閒在家,當了中年大叔才開始寫作,成為泛科學專欄作者。著有《科學史上的今天》一書;個人臉書粉絲頁《科學棋談》。