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生命的躍升:生命的起源不是你想的那樣

貓頭鷹出版社_96
・2012/07/12 ・3086字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 556 ・八年級

生命的起源不是你想的那樣

一九五三可能是史上重要的一年,標誌著英國女王伊麗莎白二世加冕、人類首度登上聖母峰、俄國史達林的死亡、DNA的發現,以及最後但同樣重要的一件,那就是米勒跟尤瑞的實驗,它象徵著一系列生命起源研究的開端。米勒那時候還是諾貝爾化學獎得主尤瑞實驗室裡面一名固執的學生。他在二○○七年過世,也許還帶著極度的不甘,直到臨終前仍為捍衛自己半世紀前大膽提出的觀點而奮鬥。不過不論米勒那獨特論點後來的命運為何,他真正留給後人的遺產,應該是藉由那些非凡的實驗所開啟這領域的一扇門,以及那些直到今天依然讓人震驚的結果。

當年米勒在一個大燒瓶裡裝滿水和混合氣體,用來模擬他所認為的早期地球大氣組成。他所選擇的氣體是氨氣、甲烷跟氫氣。這些是根據光譜觀察後,據信為組成木星大氣的成分,因此也很有可能充斥在年輕地球的大氣中。接著米勒在這瓶混合物中通電用來模擬閃電,然後在靜置幾天、幾個禮拜或是數月後,米勒把樣品拿出來分析,看看他到底烹調出了些什麼。實驗結果大大出乎意料,遠遠超過他的想像。

米勒所煮的是一鍋太古濃湯,一鍋近乎謎般的有機分子,其中還包括一些建造蛋白質的基本成分,也就是胺基酸;這或許是當時最能代表生命的分子了,因為彼時DNA還沒沒無名。更驚人的是,米勒做出的胺基酸正好就是生命所使用的那幾種,而不是其他各種大量可能的隨機排列組合。換句話說,米勒僅僅電極了很簡單的氣體組合,構築生命所需最基本的成分就這麼凝結而出,好像它們早就等待已久隨時準備登場般。霎時間生命的起源看起來變得好簡單。這結果必定非常符合當時的某些潮流,因而甚至登上《時代雜誌》的封面,為科學實驗帶來前所未見的轟動宣傳。

不過隨著時間過去,太古濃湯的構想漸漸失去支持。因為當對太古岩石進行分析後發現,地球其實從來就沒有充滿氨氣、甲烷與氫氣過,或者至少不是在隕石大轟炸把月亮轟出去之後。此時太古濃湯理論的人氣跌到谷底。遠古那次大轟炸扯碎了地球的第一個大氣層,把它們整個掃到外太空去。如果用比較接近實情的大氣組成來做實驗,則結果頗令人失望。對二氧化碳跟氮氣的混合氣體,外加極微量的甲烷和其他氣體電極一陣子之後,只會得到很少的有機分子,而幾乎沒有胺基酸。現在當初太古濃湯的那個實驗,變得像只是為滿足好奇心所做,雖然還是一個很好的實驗,證明有機分子可以簡單地從實驗室裡面做出來,但除此之外別無意義。

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不過隨後科學家又在太空中找到大量的有機分子,這發現拯救了太古濃湯理論。這些有機分子多半存在彗星與隕石上,有些彗星跟隕石甚至幾乎就只是混了大量有機分子的髒冰塊,而其中的胺基酸種類跟電極氣體產生出來的非常相近。在驚訝之餘,科學家開始尋找:這些組成生命的分子有無任何特殊之處?在眾多有機分子中,是否有一小群特別適合形成生命?至此,隕石大轟炸有了另外一個面貌,它不全然是毀滅性的,這些撞擊變成為地球帶來水與生命源頭有機分子的終極來源。這個太古濃湯並不是在地球上形成,而是從外太空來的。雖然大部分的有機分子會在撞擊的過程中耗損掉,不過科學計算的結果顯示,仍有足夠的分子可以留下來成為湯的原料。

這假設雖然不像霍伊爾爵士所提倡的生命是由外太空播種到地球上那樣極端,不過它確實把生命起源(或至少太古濃湯)跟宇宙的組成成分連結在一起。地球生命現在不再只是一個例外,而是統治整個宇宙的定律之一,就像重力一樣無可避免。天文學家當然很歡迎這個理論,至今依然。除了這點子實在不錯以外,更重要的是它讓天文學家有飯可吃。

這濃湯還因為添加了分子遺傳學而更美味,主要是因為生命的本質就是「複製子」,特別是基因這種複製子,而基因是由DNA跟核糖核酸(RNA)所構成,它們可以一代又一代精確地自我拷貝(在下一章會談得更詳細)。確實,天擇少了「複製子」這類東西絕對行不通,而也只有透過天擇,生命才可能由簡而繁。如此,對許多分子生物學家來說,生命的起源就等同複製的起源。而太古濃湯符合他們的需求,因為湯裡面有各式各樣的成分,足以讓彼此競爭的複製子成長並演化。這些複製子可以在夠濃稠的湯裡各取所需,形成愈來愈長、愈來愈複雜的聚合物,最後並帶入更多分子來形成精巧的構造,像是蛋白質或是細胞。從這個觀點來看,這鍋湯就像是飄滿英文字母的海洋,正在拼湊出許多單字,現在只等著天擇將它們釣上來去寫出漂亮的散文。

但是,太古濃湯是有毒的。它有毒並不是因為這構想必然錯誤,事實上遠古時期很有可能真有太古濃湯,只不過非常稀薄,遠不像當初想像般濃稠。它有毒是因為這構想讓科學家在尋找生命真相的時候,走了幾十年的冤枉路。如果我們在一個錫鍋裡面裝滿滅過菌的湯(或者一鍋花生醬好了),放個幾百萬年,生命會跑出來嗎?當然不會。為什麼?因為這些成分只會漸漸分解,什麼都不會發生。就算你持續對錫鍋通電也不會改善情況,那些成分只會分解得更快。偶然強大的放電像是閃電,也許會讓某些分子黏在一起形成團塊,不過卻更有可能劈碎它們。我很懷疑複雜的生命複製子能從這鍋湯中出現,就像〈阿肯色州旅者〉這首歌裡說的:「你無法從這裡走到那裡。」因為這不符合熱力學定律,同樣的道理,對一具屍體持續電極也無法讓它復生。

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熱力學是許多書本極力避免使用的字彙之一,尤其是那些自詡為科普暢銷書的書籍。但是如果真正了解的話,它的魅力無窮,因為這是關於「欲望」的科學。原子跟分子的存在是由「吸引」「排斥」「需要」以及「釋放」所支配,它們是如此重要,以至於在寫化學書籍時幾乎不可能避免用些情色擬人法:分子「想要」失去或得到電子、電性異性相吸、同性相斥、分子想要與同性質分子共存。當化學物質的每個成分都想要配對的時候,化學反應就會發生,或者它們會不情願地被強大的外力強迫在一起。當然也有某些分子其實很想進行反應,但卻無法克服本身的羞赧。輕柔的調情也許會引發強烈的欲望,然後釋放出極大的能量。不過,或許我該在這裡打住了。

我想說的是,熱力學定律讓這個世界轉動。兩個分子如果不想進行反應的話,那就很難引起反應。如果它們想反應的話,反應就會進行,就算也許要花點時間去克服彼此的羞赧。我們的生命是由這種「需要」所驅動。在食物中的分子其實真的很想要跟氧氣反應,不過幸好這反應不會自發進行(這些分子其實非常害羞),否則我們就會燒起來。但是讓我們存活下來的生命之火,也就是分子間緩慢的「燃燒反應」,其實跟燃燒是同一種反應:就是食物中的氫原子跑出來跟氧原子結合,釋放出讓我們存活的能量。基本上,所有的生命都是由類似的「主要反應」所維持,化學反應「想要」發生,然後釋放出能量去驅動其他的副反應,這就產生了新陳代謝。所有的反應、所有的生命歸結起來都是如此,是出於兩個分子並列在一起時彼此趨向完全平衡,比如氫跟氧,兩個相反的個體快樂地結合成一個分子並釋放出能量,然後除了剩下一小灘熱水外,什麼也沒有。

而這就是太古濃湯的問題所在。從熱力學觀點來看它是死路一條。在湯裡面並沒有哪些分子真的想發生反應,至少不是像氫跟氧想要發生的那種反應。因為在這湯裡面並沒有什麼不平衡,並沒有什麼驅力把生命不斷往上推,推過陡峭的活化能高峰之後,形成一個複雜的聚合物,比如蛋白質、脂質或是多醣類分子,或者更重要的像是RNA或DNA等分子。有些人臆測第一個生命分子是RNA這類複製子,早於任何根據熱力學定律會產生的分子。這樣的想法,套句地質化學家羅素的話來說,就像是「把車子的引擎拔掉之後,還希望微調控電腦可以駕駛它」般荒謬。

(全文未完)

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摘自《生命的躍升:40億年演化史上最重要的10個關鍵》第一章 〈生命的起源-來自旋轉的地球之外〉。本書由貓頭鷹出版社出版,獲2012年7月PanSci選書推薦。

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貓頭鷹出版社_96
65 篇文章 ・ 26 位粉絲
貓頭鷹自 1992 年創立,初期以單卷式主題工具書為出版重心,逐步成為各類知識的展演舞台,尤其著力於科學科技、歷史人文與整理台灣物種等非虛構主題。以下分四項簡介:一、引介國際知名經典作品如西蒙.德.波娃《第二性》(法文譯家邱瑞鑾全文翻譯)、達爾文傳世經典《物種源始》、國際科技趨勢大師KK凱文.凱利《科技想要什麼》《必然》與《釋控》、法國史學大師巴森《從黎明到衰頹》、瑞典漢學家林西莉《漢字的故事》等。二、開發優秀中文創作品如腦科學家謝伯讓《大腦簡史》、羅一鈞《心之谷》、張隆志組織新生代未來史家撰寫《跨越世紀的信號》大系、婦運先驅顧燕翎《女性主義經典選讀》、翁佳音暨曹銘宗合著《吃的台灣史》等。三、也售出版權及翻譯稿至全世界。四、同時長期投入資源整理台灣物種,並以圖鑑形式陸續出版,如《台灣原生植物全圖鑑》計八卷九巨冊、《台灣蛇類圖鑑》、《台灣行道樹圖鑑》等,叫好又叫座。冀望讀者在愉悅中閱讀並感受知識的美好是貓頭鷹永續經營的宗旨。

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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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。

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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。

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。/ 圖片來源:MotionArray

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)」!

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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。

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。

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。/ 圖片提供:研華科技

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。

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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。

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。/ 圖片來源:MotionArray

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)。

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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。

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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。

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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。/ 圖片提供:研華科技

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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從太陽發光到生命突變,一切都歸功於量子穿隧效應?
PanSci_96
・2024/10/19 ・1962字 ・閱讀時間約 4 分鐘

在這個充滿光與生命的宇宙中,我們的存在其實與一種看不見的力量密切相關,那就是量子力學。沒有量子力學,太陽將不會發光,地球上的生命將無法誕生,甚至整個宇宙的運行規則都會截然不同。這些微觀層次的奧秘深深影響了我們日常生活的方方面面。

其中,量子穿隧效應是一個看似違背直覺但至關重要的現象,從太陽的核融合反應到基因的突變,這種效應無處不在,甚至還牽動著當今的高科技產業。

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什麼是量子穿隧效應?

我們可以將量子穿隧效應比作一個奇妙的穿牆術。想像一下,你身處一個被高牆包圍的城市,牆外是未知的世界。通常,如果你要越過這道牆,需要極大的力量來翻越它,或者用工具打破它。然而,在量子的世界裡,情況並不如此。

在微觀的量子力學世界中,粒子同時具有波的特性,這意味著它們並不完全受限於傳統物理的規則。當一個微觀粒子遇到能量障礙時,即使它沒有足夠的能量直接穿過障礙,卻仍有一定機率能出現在障礙的另一邊,這就是「量子穿隧效應」。粒子彷彿直接在牆上挖了一條隧道,然後穿越過去。

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這聽起來像魔法,但它背後有深刻的物理學道理。這個現象的發生取決於量子粒子的波動性質以及能量障礙的高度和寬度。如果障礙較矮且較窄,粒子穿隧的機率就較高;反之,障礙越高或越寬,穿隧的機率則會降低。

太陽發光:核融合與量子穿隧效應的結合

量子穿隧效應的存在,讓我們能夠理解恆星如何持續發光。以太陽為例,太陽內部的高溫環境為核融合反應提供了所需的能量。在這個過程中,氫原子核(質子)需要克服極大的電磁排斥力,才能彼此靠近,進而融合成為氦原子核。

然而,單靠溫度提供的能量並不足以讓所有質子進行核融合。根據科學家的計算,只有約10的 434 次方個質子中,才有一對具備足夠的能量進行核融合。這是一個極小的機率。如果沒有量子穿隧效應,這種反應幾乎不可能發生。

幸好,量子穿隧效應在這裡發揮了關鍵作用。由於量子粒子具有波動性,即便質子沒有足夠的能量直接跨越能量障礙,它們仍然能透過穿隧效應,以一定機率克服電磁排斥力,完成核融合反應。這就是為什麼太陽內部的核融合能夠源源不斷地發生,並且持續產生光與熱,讓地球成為適合生命生存的家園。

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量子穿隧效應與生命的演化

除了恆星的發光之外,量子穿隧效應還對生命的誕生和演化起到了關鍵作用。地球上物種的多樣性,很大一部分源於基因突變,而量子穿隧效應則幫助了這一過程。

DNA 分子是攜帶遺傳訊息的載體,但它的結構並不穩定,容易在外界因素影響下發生變異。然而,即使沒有外界因素的干擾,科學家發現 DNA 仍會自發性地發生「點突變」,這是一種單一核苷酸替換另一種核苷酸的突變形式。

量子穿隧效應讓氫原子隨時可能在 DNA 結構中進行位置轉換,從而導致鹼基對的錯位,這在 DNA 複製過程中,可能會引發突變。這些突變若保留下來,就會傳遞給下一代,最終豐富了基因與物種的多樣性。

量子穿隧幫助促進 DNA 突變,協助生命的演化與物種多樣性。圖/envato

半導體技術中的量子穿隧效應

除了在宇宙和生命中發揮作用,量子穿隧效應還影響著我們的日常生活,尤其在現代科技中。隨著半導體技術的發展,電子設備的體積不斷縮小,這也讓電子元件的性能面臨更大的挑戰。

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在微小的電子元件中,量子穿隧效應會導致電子穿過元件中的障礙,產生不必要的漏電流。這種現象對電晶體的性能帶來了負面影響,因此設計師們需要找到方法來減少穿隧效應的發生,以確保元件的穩定性。

雖然這是我們不希望見到的量子效應,但它再次證明了量子力學在我們生活中的深遠影響。設計更有效的半導體元件,必須考慮到量子穿隧效應,這讓科學家與工程師們需要不斷創新。

量子力學是我們宇宙的隱藏力量

量子穿隧效應看似深奧難懂,但它對宇宙的運作和生命的誕生至關重要。從太陽的核融合反應到基因突變,甚至現代科技中的半導體設計,量子力學影響著我們生活的方方面面。

在這個充滿未知的微觀世界裡,量子現象帶來的影響是我們難以想像的。正是這些看似不可思議的現象,塑造了我們的宇宙,讓生命得以誕生,科技得以發展。當我們仰望星空時,別忘了,那閃耀的光芒,背後藏著的是量子力學的奇妙力量。

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什麼是「生命親緣樹」?古菌啟發人類對火星生命的想像——《穿越 4.7 億公里的拜訪》
三民書局_96
・2021/11/28 ・1682字 ・閱讀時間約 3 分鐘

  • 作者/前NASA太空任務科學家 李傑信

以目前人類擁有的火星知識推測,如果火星曾經有過生命,種類可能與地球最古老的生命接近。

什麼是地球最古老的生命呢?我們幾乎可以想像地球生命起源時的環境:無氧、地表熾熱、火山活動頻繁、甲烷廣布、硫磺濃湯漫流。如果生命在這種條件下起源,那最古老的細菌,也就是人類和所有地球生物的老祖宗,必得有耐高溫、厭氧、喜硫磺和甲烷等的古怪個性。

高溫、無氧又充滿甲烷與硫磺的海底熱泉,可能與原始的地球海洋十分相近;圖為香檳噴發口(Champagne vent)。圖/WIKIPEDIA

人類對地球生命的認識和分類,經過好幾個重要階段。18 世紀時,人類把生命分成動物和植物兩大類。這種分類法顯然過於粗糙,有些擁有葉綠體的單細胞生物,能蠕動或用鞭毛游動,它們究竟是動物還是植物?而真菌類一向被歸入植物類,但它卻無葉綠素。於是有一陣子,地球生命就被分成動物、植物、原生生物三大類。直到 20 世紀初,細菌分類學有了長足的發展,才將有核細胞生物(真核生物,包括動物、植物、真菌、原生生物)和無核細胞生物(原核生物)的細菌分開。

細菌雖然一般以形狀分類,如桿菌、球菌和螺旋菌等,但這種分類無法建立起它們之間的親緣關係,在當代是一件頭痛而無法解決的問題。一直到 20 世紀 60 年代,基因工程技術出籠,生物物理學家渥易斯(Carl Woese, 1928~2012)認為,核糖體核糖核酸(ribosomal ribonucleic acid, rRNA)排列順序保存了久遠的生物演化紀錄,並且這種排列順序變化緩慢,容易追尋親緣關係。他以這種排列順序為準,決定出各類細菌間的親疏遠近,發現總稱的細菌中含兩類截然不同的細菌,他分別命名為細菌和古菌兩大類。加上動物、植物、真菌、眼蟲、微孢蟲等所屬的真核生物,終於完成目前完整的生物三界說的生命親緣樹(universal phylogenic tree,圖9-1)。

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圖 9-1:渥易斯在1977年底發表了地球生命親緣樹。

渥易斯在 1977 年底發表的古菌域發現,是一項劃時代的成就。當作者第一次看到古菌所涵蓋的各類細菌時,的確被震撼了一下。古菌類皆厭氧,含甲烷嗜熱菌(methanothermus)、甲烷球菌(methanococcus)、嗜熱纖維菌 (thermofilum)、熱網菌(pyrodictium)、硫還原球菌(desulfurococcus)、硫球菌(sulfolobus)等,幾乎就是想像中伊甸園裡該有的生命。另外,生命樹根的所在,雖然還沒有完全確定,一般認為應在古菌樹幹的下面。

地球最原始的生命似乎是厭氧嗜熱菌,生活在攝氏 90 度以上的環境,使用硫、氫、二氧化碳等地質化學能量生長繁殖。如果溫度低於攝氏 80 度,則生長停止。所以,地球所有生物的祖宗,應是依賴化學合成能量、居住在熱泉裡的古菌。生命一旦開始,就能適應外界逐漸變化的環境。環境如果變得實在無法忍受,有的古菌就停止一切生命機能,進入亙古冬眠,等待佳機復甦。1992 年,美國國家研究委員會(National Research Council, NRC)報告,一個嗜鹽古菌(halophiles)冬眠 2 億年,經實驗室培養後,恢復生命活力[註1]。南柯一夢數億年,生命頑強力可見端倪。

圖為屬於古菌的 NRC-1 高度好鹽菌,每一細胞長度大約 5μm。圖/WIKIPEDIA

古菌域的發現,使人類對生命的看法煥然一新。生命原來可以適應那麼多種極端的自然環境,只要給予一線生機,生命就能蓬勃發展。我們對生命重新樹立起了更崇高的敬意。

地球古菌類的發現,照亮了人類探測火星生命的道路。地球古菌類的生活習性,能告訴人類它們起源時的生命環境。那種環境可能與火星 35億~38 億年前時相差不遠。火星那時也有水、火山活動及熱泉,地球能發展出生命,為什麼火星不能?

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註解

  • 註 1:“Biological Contamination of Mars,” National Research Council, National Academy Press, Washington, 1992.

——本文摘自《穿越4.7億公里的拜訪:追尋跟著水走的火星生命》,2021 年 7 月,三民

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