海水怎麼是鹹的——從郵輪游泳池回溯到原始海洋│環球科學札記(5)

本文與財團法人臺灣生活美學基金會合作。 

AI 有可能造成人們失業嗎？還是 AI 會成為個人專屬的超級助理？

隨著人工智慧技術的快速發展，AI 與人類之間的關係，成為社會大眾目前最熱烈討論的話題之一，究竟，AI 會成為人類的取代者或是協作者？決定關鍵就在於人們對 AI 的了解和運用能力，唯有人們清楚了解如何使用 AI，才能化 AI 為助力，提高自身的工作效率與生活品質。

有鑑於此，目前正於臺灣當代文化實驗場 C-LAB 展出的「2024 未來媒體藝術節」，特別將展覽主題定調為奇異點（Singularity），透過多重視角探討人工智慧與人類的共生關係。

C-LAB 策展人吳達坤進一步說明，本次展覽規劃了 4 大章節，共集結來自 9 個國家 23 組藝術家團隊的 26 件作品，帶領觀眾從了解 AI 發展歷史開始，到欣賞各種結合科技的藝術創作，再到與藝術一同探索 AI 未來發展，希望觀眾能從中感受科技如何重塑藝術的創造範式，進而更清楚未來該如何與科技共生與共創。

從歷史看未來：AI 技術發展的 3 個高峰

其中，展覽第一章「流動的錨點」邀請了自牧文化 2 名研究者李佳霖和蔡侑霖，從軟體與演算法發展、硬體發展與世界史、文化與藝術三條軸線，平行梳理 AI 技術發展過程。

藉由李佳霖和蔡侑霖長達近半年的調查研究，觀眾對 AI 發展有了清楚的輪廓。自 1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧（Artificial Intelligence））」一詞，並明確定出 AI 的任務，例如：自然語言處理、神經網路、計算學理論、隨機性與創造性等，就開啟了全球 AI 研究浪潮，至今將近 70 年的過程間，共迎來三波發展高峰。

第一波技術爆發期確立了自然語言與機器語言的轉換機制，科學家將任務文字化、建立推理規則，再換成機器語言讓機器執行，然而受到演算法及硬體資源限制，使得 AI 只能解決小問題，也因此進入了第一次發展寒冬。

之後隨著專家系統的興起，讓 AI 突破技術瓶頸，進入第二次發展高峰期。專家系統是由邏輯推理系統、資料庫、操作介面三者共載而成，由於部份應用領域的邏輯推理方式是相似的，因此只要搭載不同資料庫，就能解決各種問題，克服過去規則設定無窮盡的挑戰。此外，機器學習、類神經網路等技術也在同一時期誕生，雖然是 AI 技術上的一大創新突破，但最終同樣受到硬體限制、技術成熟度等因素影響，導致 AI 再次進入發展寒冬。

走出第二次寒冬的關鍵在於，IBM 超級電腦深藍（Deep Blue）戰勝了西洋棋世界冠軍 Garry Kasparov，加上美國學者 Geoffrey Hinton 推出了新的類神經網路算法，並使用 GPU 進行模型訓練，不只奠定了 NVIDIA 在 AI 中的地位， 自此之後的 AI 研究也大多聚焦在類神經網路上，不斷的追求創新和突破。

從現在看未來：AI 不僅是工具，也是創作者

隨著時間軸繼續向前推進，如今的 AI 技術不僅深植於類神經網路應用中，更在藝術、創意和日常生活中發揮重要作用，而「2024 未來媒體藝術節」第二章「創造力的轉變」及第三章「創作者的洞見」，便邀請各國藝術家展出運用 AI 與科技的作品。

例如，超現代映畫展出的作品《無限共作 3.0》，乃是由來自創意科技、建築師、動畫與互動媒體等不同領域的藝術家，運用 AI 和新科技共同創作的作品。「人們來到此展區，就像走進一間新科技的實驗室，」吳達坤形容，觀眾在此不僅是被動的觀察者，更是主動的參與者，可以親身感受創作方式的轉移，以及 AI 如何幫助藝術家創作。

而第四章「未完的篇章」則邀請觀眾一起思考未來與 AI 共生的方式。臺灣新媒體創作團隊貳進 2ENTER 展出的作品《虛擬尋根-臺灣》，將 AI 人物化，採用與 AI 對話記錄的方法，探討網路發展的歷史和哲學，並專注於臺灣和全球兩個場景。又如國際非營利創作組織戰略技術展出的作品《無時無刻，無所不在》，則是一套協助青少年數位排毒、數位識毒的方法論，使其更清楚在面對網路資訊時，該如何識別何者為真何者為假，更自信地穿梭在數位世界裡。

透過歷史解析引起共鳴

在「2024 未來媒體藝術節」規劃的 4 大章節裡，第一章回顧 AI 發展史的內容設計，可說是臺灣近年來科技或 AI 相關展覽的一大創舉。

過去，這些展覽多半以藝術家的創作為展出重點，很少看到結合 AI 發展歷程、大眾文明演變及流行文化三大領域的展出內容，但李佳霖和蔡侑霖從大量資料中篩選出重點內容並儘可能完整呈現，讓「2024 未來媒體藝術節」觀眾可以清楚 AI 技術於不同階段的演進變化，及各發展階段背後的全球政治經濟與文化狀態，才能在接下來欣賞展區其他藝術創作時有更多共鳴。

「畢竟展區空間有限，而科技發展史的資訊量又很龐大，在評估哪些事件適合放入展區時，我們常常在心中上演拉鋸戰，」李佳霖笑著分享進行史料研究時的心路歷程。除了從技術的重要性及代表性去評估應該呈現哪些事件，還要兼顧詞條不能太長、資料量不能太多、確保內容正確性及讓觀眾有感等原則，「不過，歷史事件與展覽主題的關聯性，還是最主要的決定因素，」蔡侑霖補充指出。

舉例來說，Google 旗下人工智慧實驗室（DeepMind）開發出的 AI 軟體「AlphaFold」，可以準確預測蛋白質的 3D 立體結構，解決科學家長達 50 年都無法突破的難題，雖然是製藥或疾病學領域相當大的技術突破，但因為與本次展覽主題的關聯性較低，故最終沒有列入此次展出內容中。

除了內容篩選外，在呈現方式上，2位研究者也儘量使用淺顯易懂的方式來呈現某些較為深奧難懂的技術內容，蔡侑霖舉例說明，像某些比較艱深的 AI 概念，便改以視覺化的方式來呈現，為此上網搜尋很多與 AI 相關的影片或圖解內容，從中找尋靈感，最後製作成簡單易懂的動畫，希望幫助觀眾輕鬆快速的理解新科技。

吳達坤最後指出，「2024 未來媒體藝術節」除了展出藝術創作，也跟上國際展會發展趨勢，於展覽期間規劃共 10 幾場不同形式的活動，包括藝術家座談、講座、工作坊及專家導覽，例如：由策展人與專家進行現場導覽、邀請臺灣 AI 實驗室創辦人杜奕瑾以「人工智慧與未來藝術」為題舉辦講座，希望透過帶狀活動創造更多話題，也讓展覽效益不斷發酵，讓更多觀眾都能前來體驗由 AI 驅動的未來創新世界，展望 AI 在藝術與生活中的無限潛力。

展覽資訊：「未來媒體藝術節——奇異點」2024 Future Media FEST-Singularity 
展期 ▎2024.10.04 ( Fri. ) – 12.15 ( Sun. ) 週二至週日12:00-19:00，週一休館
地點 ▎臺灣當代文化實驗場圖書館展演空間、北草坪、聯合餐廳展演空間、通信分隊展演空間
指導單位 ▎文化部
主辦單位 ▎臺灣當代文化實驗場

• 作者 / 張之傑

我們這趟環球之旅，很少遇到陰雨天氣，特別是在紅海和地中海期間，晴空無雲，天藍得透亮，沒有一點兒雜質；海藍得像面鏡子，閃耀著藍寶石似的光影。

若干年長或行動不便的乘客，喜歡鎮日坐在八樓長廊的沙發上，望著舷窗外的碧海藍天打發時光。我常帶著筆電在八樓長廊寫作，累了就眺望著海天一色的海平線。由於地球是圓的，海平線以一個很大的弧度中消失在視線中。

海和天為什麼是藍色的？這和散射有關。陽光射到地球，會碰到空氣和懸浮在空中的小水珠（雲），使得天空的顏色經常展現變化。晴天的時候，射到地球上的光線碰到空氣中的氮分子或氧分子，就會引起散射作用，藍光的波長較紅光短，散射得較厲害，看在我們眼裡，天空就成為藍色的。

這個道理看起來好像很簡單，但是人類明白這個道理是十九世紀末葉的事。一八七三年，英國物理學家瑞利（Lord Rayleigh）是第一位看天看出名堂的人。他的散射理論——瑞利散射，使我們了解了天色的秘密。

在陽光的七種色光中，紅、橙、黃光的波長較長，藍、靛、紫光的波長較短。所謂波長，就是兩個波峯間的距離；而波峯，是指物質振動最大的地方。舉個例子，當我們扔一塊石頭到水裡，會激起一圈圈漣漪。兩圈漣漪間的距離就是波長。當然啦，光波的波長比漣漪的波長小得多了，波長最長的紅光，不過十萬分之七、八公分，藍光不過十萬分之四、五公分而已。

瑞利發現，散射不會改變射入光的波長，只會改變射入光的方向。那麼散射又怎麼會造成天空的各種顏色呢？原來散射的作用截面，既與散射粒子的大小有關，也與被散射光的波長有關。空氣中的氧分子、氮分子，大小恰好可以散射波長較短的藍光，藍光散了一天，天空當然呈藍色的。

到了傍晚，夕陽西下，陽光打斜裡射過來，較接近地面，而地面的空氣含有較多的水氣和灰塵，粒子比氧分子、氮分子大得多，較容易散射波長較長的紅光、橙光或黃光，艷麗的晚霞就是這樣散射出來的。

如果天上水浮著小水滴，也就是雲，那又是另一種景象。小水滴比灰塵大得多，各種波長的色光都能被它散射，結果，雲就成了白色的。如果雲層較厚較密，陽光穿不過去，就變成了灰色或黑色。白雲蒼狗，不過是陽光玩的把戲而已！

當雲聚成雨滴的時候，顆粒就更大了，大得具有稜鏡的作用。倘若一邊已經出太陽，一邊還在下雨，陽光穿過雨滴，就會形成我們看到的虹。噴泉和瀑布上也可以出現虹，原理是一樣的。此次環球之旅，我們看到過幾次彩虹，印象最深刻的一次是在復活節島。公路靠海的一側，忽然出現拱門似的彩虹，距離我們目測不到五十公尺。站在彩虹下照相，宛如置身彩虹之下呢！

陽光照到水裡，又是一番景況。較深的水都是藍色的。水原本透明無色，水分子的大小可讓波長較長的紅色繞過去，而波長較短的藍光被散射，所以較深的水莫不是藍色的。水愈深，散射、反射的藍光就愈多，看起來就愈藍了。

同樣是水，為什麼海是藍的，而浪花卻是白的？為什麼驚濤拍岸，會捲起千堆雪？道理很簡單，所謂浪花，其實就是小水滴，可以散射各種波長的光，所以浪花就和白雲一樣，變成白色的了。

就像看天一樣，人類真正懂得看海也是晚近的事。印度物理學家拉曼（Sir Chandrasekhara Raman），從印度搭船去英國。天連海、海連天的景況，使他悟出海水和天空的顏色，都是光線散射所造成的。一九二一年，拉曼在英國《自然》上發表了一篇論文，提出他的散射理論，題目是〈海的顏色〉。古今中外，多少人有過「看海的日子」，卻只有拉曼獨具智眼，看出別人看不出的道理。

〈本文選自《科學月刊》2020年9月號〉

• 賈新興／臺灣大學大氣科學系博士，前中央氣象局長期預報課課長，現職為天氣風險管理公司總監。

夏季是颱風出現的季節，往年的 7 月平均會有 3～4 個颱風生成。但今（2020）年 7 月卻罕見地無颱風生成，主要原因是季風槽受太平洋高壓，以及較大的垂直風切所導致。

颱風消失了？生成條件大盤點

每年的 7 月是颱風開始活躍的月份，平均而言，7 月都有 3～4 個颱風生成，從 1951 年以來的颱風生成資料顯示，歷年 7 月最少都有 1 個颱風生成，最多則有 8 個颱風生成，分別是 1971 年 7 月和 2017 年 7 月。

然而今年的 7 月，整個西北太平洋海域卻靜悄悄的，沒有半個颱風生成，到底是發生了什麼事，讓 7 月颱風銷聲匿跡了呢？就讓我們一一檢視颱風生成的條件。

生成條件一：溫暖的洋面

颱風生成在海面上，廣大的洋面能提供足夠水氣，當水氣蒸發釋放潛熱時，就可以讓颱風有足夠的能量成長。

一般來說，當海水溫度超過 26°C 時，才會產生足夠的水氣。而西北太平洋地區，每月氣候平均的海溫都在 27°C 以上，其中 2 月的平均海水溫度也有 27°C（圖一）。

因此，西北太平洋溫暖的海域，時時刻刻都有足夠的水氣提供颱風生成所需的能量。從西北太平洋區域今年 7 月平均的海水溫度分布圖發現，整個西北太平洋的海溫至少都超過 29°C（圖二）。

溫暖的洋面，雖然提供了足夠的能量，但為什麼颱風仍舊長不出來呢？讓我們再檢視其它颱風生成的動力條件！

條件二：活躍的季風槽

颱風是個逆時針旋轉的低壓中心。夏季時，當北半球的西南季風，和太平洋高壓所帶來的東風或東北風相遇，兩者所造成的輻合作用，會使低氣壓的漩渦繼續加深，讓風速增強。

當低氣壓的近地面最大風速到達或超過每小時 62 公里或每秒 17.2 公尺時，我們就將它稱為颱風。這個伴隨西南季風和太平洋高壓南側的東風或東北風相遇的地方，通常稱作季風槽，或是俗稱颱風生長的故鄉。

從 7 月大氣低空風場的氣候平均圖，可以看到西南季風和太平洋高壓南側的東風形成的季風槽，從東經 120 度往東南方向延伸至東經 160 度。比較今年 7 月的大氣低空風場（圖三）可以發現，整個季風槽不見了，原來應該是季風槽所在的區域，一整個都被太平洋高壓的東風所佔據了。

而太平洋高壓是個穩定且下沉的空氣，但颱風是個垂直發展的低氣壓，因此，偏強的太平洋高壓讓今年的西南季風無法深入至西北太平洋區域，剷平了颱風的家，也就讓颱風長不起來了。

條件三：垂直風切不能太大

另外，颱風垂直發展的高度至少可以達到對流層頂的高度，因此當高空風和低空風的風向差異太大時，也就是一般我們所說的垂直風切太大時，就無法讓水氣凝結所釋放出的潛熱更有效地提供颱風發展，造成颱風的垂直發展不好，颱風就不容易生成。

根據7月氣候上的垂直風切分布顯示，在西北太平洋區域的風切平均介於 -10～5之間。但今年 7 月的垂直風切，則介於 -10～10 之間，明顯比氣候平均值高，因此不利於颱風的垂直發展。

都是高壓和垂直風切惹的禍！

從以上颱風的生成條件來看，今年 7 月雖然有足夠的水氣提供的能量來源，但要讓颱風旋轉起來的季風槽，因為太平洋高壓太強，使得季風槽無法向東推進到西北太平洋區域；偏強的太平洋高壓帶來穩定的下沉空氣，連帶的也讓垂直風切太大，颱風更是長不起來！

今年 7 月的太平洋高壓太強，不但讓颱風長不起來，連帶的也是造成臺北創下自 1897 年以來的最高溫紀錄 39.7°C 的原因之一！至於為什麼今年的太平洋高壓如此強大，就是另一篇故事了。

〈本文選自《科學月刊》2020年9月號〉

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