癌症化療藥物新發現：前列腺癌藥 Degarelix 可抑制戀童癖慾望？！

• 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。

A 編按：無論是「國防布」或是近期松山分局的「停電沒有監視器畫面」，都是訊息封鎖的一種手段，隨著時間流逝，被封鎖的消息終會逐漸明朗。然而，2003 年日本發生的「小天使事件」，卻隨著時間發展而撲朔迷離。

《一切都是泛科學的陰謀》專題與你一同挖掘各種陰謀論的脈絡！這回我們邀請 #法科地史 好夥伴故事，帶大家一同回顧這場驚動全日本的「小天使事件」，以及那本沒人能說得清楚的「神秘名冊」。

• 作者 / 陳力航 | 故事 StoryStudio 作者

還記得日前韓國的N號房事件嗎？一名韓國男子利用Telegram這個通訊軟體，建立多個聊天室，將對女性進行性威脅得來的個人資料、相片甚至是影片直播等等，發布在聊天室中。這起性剝削事件，引起廣泛的關注──這不是類似案件的首例，早在 2003 年，日本就曾發生過轟動一時的「小天使事件」，背後涉及至今未解的陰謀論，事件經過為何，讓我們從 2003 年 7 月 17 日開始說起。

是學霸也是戀童癖，人設衝突的主嫌

這天，一名少女突然跑進赤坂的花店求助，聲稱她與其他多名少女遭到監禁。

東窗事發後，人們發現這並非只是單純的少女誘拐事件，而是有人打算將少女們集合起來賣春。主嫌名為吉里弘太郎，來自經濟優渥的家庭，大學時更是進入名校東京藝術大學就讀，事件爆發後有傳言說，吉里在大學期間，過著宛如牛郎般、同時和多名女性交往的糜爛生活。大學畢業後，吉里真的當了兩年牛郎，之後更自行創業，開設了違法的人妻約會俱樂部。傳言吉里弘太郎會經營「プチエンジェル」，是和他的性癖好有關。他過去似乎曾因買春遭到逮捕、留下前科。正因為他是羅莉控，所以才經營「「プチエンジェル」也不一定。「プチエンジェル」也就是「小天使」之意，這也是事件命名為「小天使事件」的原因。

儘管打著人妻約會俱樂部的名義，不過，在俱樂部中工作的，多半還是未成年少女，從國小到高中都有，許多是吉里弘太郎從澀谷街頭找來的流浪少女。俱樂部的消費價碼並不便宜，光是年費就要六十萬円，和少女一起唱卡拉 OK 要五千円，裸體攝影一次一萬円，與未成年女子發生性關係更是要價五萬円，吉里則從中抽成。根據報導，吉里透過經營俱樂部，可說是日進斗金，不僅住在東京都內的高級公寓，還擁有兩輛法拉利。不過，這類轟動社會的事件，謠言都難免有誇大、穿鑿附會的成份。

15 日，各大報紙紛紛出現四名少女行蹤不明的事件報導，而警方也在鎖定吉里作為頭號嫌疑人後，準備前往他的家中調查，但吉裡並不在家。17 日當天早上九點多，吉里就在赤坂的週租公寓中燒炭自殺。與此同時，有少女有趁機脫身而出，向鄰近的花店求救，經花店通報後，警方前往赤坂的週租公寓，將幾位少女救出，並在這裡發現了吉里弘太郎的屍體。

疑點重重的自殺與神秘的顧客名單

事件雖然到此結束，但是回顧整起事件經過，許多地方都疑點重重，讓人不禁懷疑，背後是否有隱情。舉例來說，吉里弘太郎雖是燒炭自殺，死因也是急性一氧化碳中毒，但他被警方發現時，屍體是坐在房間內搭起的塑膠帳篷中，而燒炭使用的蜂巢煤也放置其內──如此看似完美、致死率極高的自殺設置，其實很不自然。

試想，煤炭燃燒會產生極高的溫度，高溫的濃煙甚至有可能融化塑膠帳篷，若帳篷燒熔出現破口，反而會使內部的一氧化碳濃度降低，也就無法構成一氧化碳中毒致死的環境；再加上，傳言吉里在案發前兩日，變賣自己的法拉利，一個預謀要自殺的人，為什麼需要這麼多現金？種種的疑點，都讓主嫌吉里弘太郎的自殺增加了很多想像的空間，甚至出現吉里是被「加工自殺」的說法。

不僅如此，關於四位受到吉里誘拐的少女，有附近的目擊者跟媒體透露，曾經看到這些「被監禁」的少女們獨自外出到便利商店，加上少女們獲救後，身體並沒有發現任何受到傷害的痕跡，一一浮現的疑點，讓原本就轟動社會的案件，獲得更熱烈的討論與懷疑。

看似需要抽絲剝繭的懸案，卻在此時發生了更加驚人的變化。

警方在調查過程中，從吉里家中發現一系列的「顧客名單」。一開始有風聲傳出，這份顧客名單內有許多日本重要人士，包括政治人物、律師、醫生甚至是大公司老闆等，但是在後來，警方卻又改口說，這裡面出現的顧客名單絕大部分都是假名，更以此為理由，認為沒有繼續調查之必要，而綁架事件中，和吉里一起把少女帶到公寓的男子，更是以無罪釋放，最終警方以「吉里弘太郎一人所為」火速結案。

究竟，這份名單的內容是什麼，使得警方要如此改口？背後是否有甚麼壓力？或僅僅是警方不察，將假名當作真名？又或者是，這是一份公開後，將對日本產生巨大衝擊的資料？真相我們無從查知，不過坊間傳出一種陰謀論述，說在吉里的這份顧客名單當中，出現了日本皇族成員以及許多政治家的名字，若警方公開資料，將會動搖日本國本，因此只好草草了結此事。

記者案外案—權力與金錢的陰謀

由於警方並未發現吉里的遺書，加上過於倉促的結案，都為這起轟動社會的案件，增添了幾分神秘的色彩。關於整起事件的各種討論揣測，並沒有因為警方草草結案而停止，其中，討論最為熱烈的，是吉里的家庭成員經歷。他的父親、母親和哥哥都和吉里一樣，以自殺結束生命，唯一的弟弟則在精神病院接受治療，如此弔詭的巧合，讓一派人開始懷疑，吉里決定在這個時間點結束自己的生命，是否與家庭成員有關，或是受到了什麼神秘力量的吸引。

除了吉里本身的討論外，本案更衍伸出一案外案，那就是負責追查此件的記者染谷悟，在案件發生後一個多月，被發現陳屍在東京灣。染谷的遺體遭到綑綁，背後有八處刺傷痕跡，另外，頭部也有兩處遭到重擊。而染谷在被殺害之前，曾向周遭的朋友透漏，自己因為追查小天使事件，遭到中國黑幫針對、說不定會被殺之類的話，將吉里的死因和小天使事件推向陰謀論的討論高峰。在這之前，日本社會早就流傳著有許多中國黑幫，為了掌握日本政界人士的把柄，與澀谷、赤坂地區的賣春組織合作，利用他們取得日本政治人物的醜聞，或是日本的國家機密。這麼一想，這整起事件似乎有這麼一點點合理。

不久，殺害染谷的兇手被補，兇手名為櫻井景山，另有兩名共犯熊本恭丈、藤井亮一。他們之所以殺害染谷的原因，乃是染谷曾以「柏原蔵書」為筆名，撰寫《鑰匙聖經》一書當中，揭發了他的許多不法勾當，基於復仇，所以才決定要殺害染谷。雖然犯人殺害染谷的動機和小天使事件無關，但是兩件案件可疑之處，仍讓人無法不聯想在一起。染谷會遇害，其原因真如櫻井景三所說，還是背後有人指使，櫻井只是出來頂罪的也不一定。

在這起羅生門般的事件當中，是否真的有中國黑幫介入呢？我們不得而知。但由於整個案件中，存在許多說法上的矛盾，加上警方前後不一的態度，讓人不禁懷疑背後是否有更大的秘辛，時至今日，仍不時會在網路社群、媒體上引發討論。看來，這起與皇族、政治、跨國黑幫陰謀論有著模糊不清糾葛的「小天使事件」，應該還會繼續籠罩日本社會好一段時間吧。

參考資料

1. 【プチエンジェル事件】顧客名簿に皇族や政治家？怖すぎる事件の真相に迫る！ | 女性が映えるエンタメ・ライフマガジン
2. プチエンジェル事件の真相！犯人の正体と顧客名簿や裏情報まとめ
3. プチエンジェル事件とは？犯人・吉里弘太郎や事件の真相を解説！【怖すぎ】
4. 染谷悟フリーライター殺害事件の犯人や真相！プチエンジェル事件の取材中に東京湾で遺体が発見される