• 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。

智慧型手機的功能日趨全面，幾乎就要包辦日常生活大小事，當然也包含我們的健康。有些人拿它來記錄每天的運動狀況，也有人搭配應用程式，監測自己的心肺功能。

但這還不夠，科學家總是能想到更奇葩的需求：未來，你的手機也有機會變身「大麻檢測器」了！羅格斯大學健康暨健康政策與高齡研究所（Rutgers Institute for Health, Health Care Policy and Aging Research）研究團隊，調查大麻使用者的「嗨度」，並將其與機器學習技術做結合，試圖打造能準確判斷大麻中毒程度的日常小工具。

研究發表於《藥物與酒精依賴》（Drug and Alcohol Dependence）期刊^[1]。

大麻何以讓人愉悅？

法國喜劇劇集《大麻咖啡館》（Family Business）中，年輕企業家喬瑟夫．亞贊（Joseph Hazan）乘著法國大麻合法化的順風車，決定將老父親傑哈德．亞贊（Gérard Hazan）的肉鋪改造成大麻咖啡館。雖說父親一開始很反對，但在偶像安瑞可．馬西亞斯（Enrico Macias）的循循善誘下，父親最終也體驗了呼麻的快感，並開始積極面對他們的咖啡館事業。

大麻為何能讓人快樂到放棄執著？一個叫四氫大麻酚（Tetrahydrocannabinol, THC）的傢伙扮演著關鍵角色。由於 THC 的化學結構與人體的內源性大麻「花生四烯乙醇胺」（anandamide）十分相似，它能與大麻素受體（cannabinoid receptors）結合，並啟動大腦的獎勵系統，讓我們感到身心愉悅^[2]。

這不免讓人感到好奇：究竟，人們是如何攝入大麻的呢？

一般來說，大麻被攝取的途徑有二：吸食，或直接拿起來嗑（沒啦，是摻在食物裡面服用）。當人們吸食大麻時，裡頭的化學物質會從肺部進入血液，進而將它們運送到身體各處，包括大腦。但如果是用吃的，由於是透過消化系統吸受，因此大麻所帶來的影響通常會晚個 30 分鐘到 1 小時出現。

大麻中毒將導致「定向感」降低

對大麻使用者來說，它最迷人的地方大概就是使用後欣快的放鬆感受。此外，有些人也會體驗到感官放大的飄忽景象，但也有部分人認為，大麻會讓他們感到焦慮、恐懼、不信任和恐慌。雖然目前較少有因純粹吸食大麻而死亡的案例，然而，若是使用過量，便會引發大麻中毒（cannabis intoxication）^[3]。

大麻中毒的人，輕則產生飢餓與嗜睡等症狀，嚴重的話，會導致認知與對人事時地物的定向感降低，甚至會出現急性精神病（acute psychosis）^[4]。其他典型、可預測的症狀，還包括口乾舌燥、紅眼、短期記憶受損，以及知覺和動作的影響等⁵。

部分大麻中毒者，會因為大麻在精神上的影響，對外界反應時間過慢，造成工作或學校表現低落，甚至在開車、駕駛時形成干擾，最終導致交通事故與傷亡等憾事。

雖說如今有血液、尿液或唾液等測試，能針對大麻中毒進行檢測，但若要實現日常生活中的時刻監測，恐怕還是有些限制的。

過去曾有研究，以現代人形影不離的「智慧型手機」裡的感測器，來探測高風險的飲酒者，準確率高達 90%^[6]。有鑑於此，羅格斯大學健康暨健康政策與高齡研究所團隊開始研究，想知道在機器學習模型的協助下，手機是否能發揮檢測「大麻中毒」的作用，即時探測那些可能因大麻中毒引發的危機。

如何檢測嗨不嗨？關鍵是「使用後的行為」

團隊首先從美國賓州匹茲堡（Pittsburgh, PA）找來 57 位年齡介在 18~25 歲的年輕人，透過自我報告，得知他們每週至少使用大麻兩次。之後，團隊透過「手機回傳調查」搭配「手機內感測器數據」等方法，每日收集受試者使用大麻的相關數據持續至多 30 天，以掌握他們在大麻中毒後的狀況。

其中，回傳調查每日三次，包含開始與結束使用大麻的時間、用量，以及主觀感受的自我評分——依據「嗨」的程度，評分標準為 1~10分，其中 10 分為「敲級嗨」。後來回傳的 451 起大麻使用事件中，平均「嗨度」為 3.77 分。

而手機則搭配應用程式，收集了 102 種手機感測器的數據，如 GPS、加速度計（accelerometer）、撥出的電話數量以及平均移動距離等。有些人聽到這裡可能坐不住了。等等⋯⋯GPS 這類定位工具與加速度計，到底能做什麼？是這樣的，GPS 可用來偵測大麻使用者陷入「自我陶醉」時的行進範圍（travel boundary），而加速度計則是用來監測他們的步態與身體活動量。

在對照受試者的回傳調查及手機數據後發現，當使用者回報他們「正嗨」時，透過 GPS 的數據分析可知，他們的移動範圍並不遠。另外，此時加速度計的資料也顯示，主觀報告大麻中毒者，雖然活動多樣性下降，但身體的活動程度卻比較劇烈。

考慮時間點的監測，精確度大提升！

最後，他們在演算法的幫助下^[7][註1]，盼能瞭解上述方法，是否能區別無中毒和中毒（輕度或中度）的情形。透過各種中毒時的行為特徵，加上機器學習技術的檢核，智慧型手機就可以變成如假包換的「大麻使用監測器」啦！

為了探究這個組合的準確性，團隊企圖在不同的時間點（例如：一周中的某一天，或是某一天的幾點幾分）下做排查，找出與大麻使用行為與特定時間點的關係，以進一步確認大麻中毒的具體指標。

結果顯示，僅出動手機內的感測器偵測這群人是否使用大麻，準確度為 67 ％；但若結合「個人呼麻時間點」與 GPS 和加速度計等資料，則準確度高達 90％。

用手機偵測大麻使用？得再等等⋯⋯

面對如此結果，研究團隊認為，以手機結合機器學習預測大麻中毒程度，是相當可行的。不過，未來還需要加入更多資料，以完備這項工具。

首先，由於該研究對大麻中毒的判定，主要建立在「受試者主觀判斷和自我（ㄕㄡˇ）報告」的基礎上，因此在物質使用和生理反應的識別上，不如執法部門的檢驗工具那般客觀。此外，像是大麻使用者的使用史、攝入身體的途徑、劑量，以及使用者對大麻的耐受性，都會影響他們報告身體狀況的結果。

不僅如此，像是不常使用大麻者在中毒時，他們的行為與身體反應和那些「老司機」們相比，是否有明顯差異？該研究受試者多為白人，其他人種在同劑量的條件下，會不會產生相應的數據？這裡不是要戰種族，但光是「喝酒」這件事，每個人種的反應也多少帶有一些差異，像亞洲人普遍就很難代謝酒精^[8]。

以上種種，都是這個工具可能被泛用的關鍵。最後，假設這個大麻偵測小工具，有朝一日被推到應用程式的市場上，你會想下載嗎？又，我們是否能因為大麻使用者的敏感身份與風險，而逕自對他們搜集資料、加以監控？作為一旁拍手叫好等待好用產品問世的小老百姓，在引頸期盼的同時，也必須深思這樣的問題。

註解

• 註 1：該研究所使用的技術為「Light Gradient Boosting Machine」，是微軟公司以「決策數演算法」（decision tree algorithms）為基礎，於二〇一七年釋出 LightGBM 演算法，用於排序、分類和其它機器學習的任務。

參考文獻

1.  Sang Won Bae et al. (2021) Mobile phone sensor-based detection of subjective cannabis intoxication in young adults: A feasibility study in real-world settings. Drug and Alcohol Dependence. 
2.  How does marijuana produce its effects? National Institute on Drug Abuse, 2020.
3.  What are marijuana’s effects? National Institute on Drug Abuse, 2020.
4.  Helen Okoye. Cannabis Intoxication DSM-5 292.89 (F12.12). Theravive.
5.  Marijuana intoxication. U.S. National Library of Medicine.
6.  Bae et al. (2018) Mobile phone sensors and supervised machine learning to identify alcohol use events in young adults: Implications for just-in-time adaptive interventions. Addictive Behaviors
7.   LightGBM. Wikipedia.
8.  Hui Li et al. (2009) Refined Geographic Distribution of the Oriental ALDH2*504Lys (nee 487Lys) Variant. Annals of Human Genetics.

• 作者／蘭德爾‧門羅（Randall Munroe）；譯者／黃靜雅

我們常常以為眼睛有如一對照相機，但是人類的視覺系統比任何照相機都要精密複雜得太多了，因為視覺是自然而然發生的，所以我們很容易忽略其複雜性。我們看到景象，腦海中出現畫面，但我們並沒有意識到，要有多少的處理、分析和交互作用才能產生那樣的畫面。

照相機通常是用大致相同的解析度來看影像的每個部分。如果用手機相機拍下現在閱讀的頁面，照片中央的字與邊緣附近的字會由大約相同數量的像素組成。但是，眼睛並不是那樣運作的。

眼睛在視野中央看到的細節，和在邊緣看到的細節有很大的差別。眼睛實際的「像素網格」（pixel grid）看起來很奇怪：

我們沒有注意到解析度差異很大，是因為我們的大腦已經習慣了。我們的視覺系統處理影像，給我們的整體印象是：我們看到的就是現場的樣子，和照相機看到的是一樣的東西。這樣行得通⋯⋯直到我們開始比較腦海中的畫面和真實照相機產生的畫面，才發現大腦私底下一直在幫我們調整很多的變量。

照相機和眼睛在各方面都有差異，其中之一是它們的視野（field of view）。攝影學上的許多困惑都是視野引起的，而且視野對於自拍有特別顯著的影響。

當你拿起照相機靠近自己的臉拍攝時，你的五官看起來會不太一樣。想要明白為什麼（以及這如何影響各種照片），我們先來談談超級月亮（supermoons）。

你的月亮不是我的月亮？

網路報導三不五時就會輪番瘋傳，針對一些即將到來的天文事件散播聳動的言論。

這些報導偶爾會附上天際線後方的「超級月亮」照片，如下。

然而，當人們去外面拍攝月亮照片時，拍到的卻是這個樣子：

到底是怎麼回事？第一張照片是假的嗎？可能是，但通常不是。

相反的，這是利用望遠鏡頭、以非常窄的視角所拍攝的照片。每張照片都顯示某種視野。寬的視野看得到兩邊的東西，窄的視野只看得到鏡頭正前方的物體。

「變焦放大」（zoom in）的意思是窄化視野。

我們很容易認為變焦放大是「靠近」主體，因為放大使小的主體變大、充滿整個畫面。但「變焦放大」與「靠近」不太一樣。當你靠近主體時，照片中的主體變大了，但遠處的背景維持同樣的大小。當你變焦放大時，主體和背景都變大了。

人們被這種差異給搞混了，原因在於我們的眼睛只有一個視野。

我們可以將注意力集中在視野中央的事物上，但眼睛涵蓋的總面積維持不變。視野特別寬或特別窄的照片可能會令人嚇一跳。

幾十年來， 攝影師的經驗法則向來是：50 毫米全畫幅鏡頭產生的影像，在人們眼中看起來很「自然」，不太寬也不太窄。令人意外的是，這種「自然的」鏡頭產生的視野很窄，視角大約 40 度而已，和「手拿精裝書、離自己的臉大約 30 公分所涵蓋的範圍」差不多。

突破傳統攝影的智慧型手機

但是智慧型手機可能正在改變這一切，因為手機鏡頭的視野比舊式的 50 毫米鏡頭寬很多。

舉例來說，iPhone X 具有 65 度的水平視野，使用者不必後退，便可將較寬的景象納入鏡頭（然而，這對某種常見的攝影主題來說還不夠寬：彩虹。彩虹在天空的涵蓋角度是 83 度，有點太寬了，以致 iPhone 的鏡頭容納不下）。

這些廣角鏡頭已經變得愈來愈普遍，因為使用智慧型手機的人想要拍攝看起來很自然的生活照，或可同時拍到很多人的自拍照。

傳統的 50 毫米相機很難拿在一臂之長的距離自拍，而手機在拍完後很容易就能裁剪影像，所以出現兩邊「太寬」的差錯也無所謂，使用者再進行縮放和裁剪就行了。

但是，廣角視野是有代價的：當你用廣角鏡頭拍攝小型或遠處主體的照片時，拍出來的可能並不是你預期的樣子。

對人類來說，月亮很吸睛。即使我們沒有真的用眼睛「放大」，也會將注意力集中在月亮身上。我們利用自己的高解析度視覺，專挑月亮的細部來看，無視於月亮周圍相對較無趣的天空。

但是智慧型手機不知道如何像大腦那樣「集中注意力」。月亮只不過是它的超廣角鏡頭裡的另一團像素而已。要拍攝好看的月亮照片，你需要變焦放大，而智慧型手機在這方面的功能有限。

如果你的照相機真的可以變焦放大，你想包含在照片中的所有其他東西（比如周圍的建築物和樹木），鏡頭裡就再也容納不下了。從你站的地方看起來，那些東西比月亮還要大，儘管它們顯然並不是這樣（除非你們城市的土地區劃法特別寬鬆）。

如果你想要物體相對於月亮顯得較小，你就必須離得夠遠，使物體占據天空的一小角。以建築物來說，此距離可能相當遠。為了拍攝「巨大無比的月亮在城市天際線後方」之類的照片，攝影師通常需要站在距離城市幾公里遠的地方。那張漂亮的照片，大概是花了好大一番工夫與規劃才拍到的。

為什麼在普通的照片裡，建築物看起來那麼大、月亮看起來那麼小？因為建築物比月亮近多了。說到這裡，我們再回過頭來談自拍照。

• 下篇《就喜歡自拍，不管在哪裡都行，教你拍出更酷的自拍照！——《這麼做就對了！最ㄎ一ㄤ的生活科學指南》》，將帶大家來研究如何拍出更酷的自拍照。

——本文摘自泛科學 2020 年 2 月選書《這麼做就對了！：最ㄎ一ㄤ的生活科學指南》，2020 年 1 月，天下文化。