誰的睪丸最大？把你的手放下男士們，現在只有灌叢蟋蟀（Platycleis affinis）可以炫耀。根據一份發表在生物學通訊的報告，這種昆蟲的睪丸，平均70毫克重，約佔體重的14%；而人類約只佔了0.04到0.08%。這是目前已知動物中，相對比例最大的睪丸。有大睪丸的物種，通常其雌性也會有出了名的亂交，所以雄性不會想把種子都種在同一塊田上。
資料來源：ScienceShot: Largest Testes Found on Tiny Insect [9 November 2010]
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？
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。
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：
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：
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 可分成兩種：
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。
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。」
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
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美劇《The Big Bang Theory》第 11 季第 6 集裡，Howard Wolowitz 狼吞虎嚥，深怕術前禁食餓著。旁邊的 Raj Koothrappali 也狂吃紓壓，聲稱為這個拜把兄弟深感焦慮。[1]雖然 Raj 是「看人食米粉，你咧喝燒」，[註1]操心撈過界；但不可諱言，輸精管結紮手術（vasectomy）總是令眾家好漢，聞之色變。實際上，這種侵入性醫療行為，通常無須禁食，[2]事前會打麻醉，術後還有口服止痛藥，[3, 4]理應免於嚴重蛋疼。不過，大家真該想清楚的，是將來不見得能生育的風險。[5]有鑑於「反起反倒」[註2]的人性不容忽視，近來體貼的科學家，發明了一項新科技，賦予男性隨時後悔的權力。
在進入正題之前，我們先來複習舊有的技術，當作待會兒比較的基礎。男性結紮是為了預防在沒戴保險套的情形下，將精子射進女性體內，使之懷孕。[4]手術步驟的摘要，大致如下：
上述的結紮方法成功率高，術後一般頂多輕微不適，幾天即可恢復正常生活。[2, 3, 6]然而，輸精管的廢存猶如革命建國，套句孫文的話，就是「建設難而破壞易」。[9]重建程序相較複雜，[4]依手法與其他因素而定，結紮逆轉後順利授孕的比率，約為 30% 至 90% 以上，並無百分之百的保障。[10]為此，在美國維吉尼亞的 Contraline 公司，開發出一種名叫「ADAM」的暫時性結紮專利水凝膠，來避免絕育。[11]
有些外科醫師本來就愛在結紮時，跟病人分享音樂，或同步講解流程。[6]這會兒嘗試新科技，要是來首范瑋琪的〈到不了〉，肯定再貼切不過。局部麻醉後，一把狀似熱熔槍的推進器，前端穿過男性陰囊的皮膚，將水凝膠送入輸精管裡。[5]灌進去的 ADAM，如同封堵水管的熱熔膠，阻塞輸精管，「♫不敢漏掉／一絲一毫♫」。[11-13]往後肆無忌憚地無套射精，發散空包彈時，「♫你眼睛會笑／彎成一條橋♫」；因為精子發現「♫終點卻是我／永遠到不了♫」～[12, 13]
據說短短 10 分鐘的手術，效果竟能維持二年，[5]副作用又比現行的結紮方式更小。[11]ADAM 水凝膠會自然降解，和排不出去的精子一樣，都能被身體吸收。[3, 11]到期後輸精管恢復通暢，便可以積極增產報國（aka 製造全球人口負擔）。[11]
2022 年 11 月 11 日，美商 Contraline 公司宣佈，澳洲墨爾本 Epworth Freemasons 醫院的團隊，已經成功地將 ADAM 水凝膠注射到 4 名男性受試者體內。除了於當地繼續努力，他們也計劃在 2023 年稍晚，展開自己國內大規模的臨床試驗。[11, 14]期盼用所得的結果，於 2025 或 2026 年之前，換取美國食品藥物管理局的上市許可。[11]將來一旦商業化，Contraline 還打算推出 1 年或 3 年等不同效期的產品，並與醫療保險公司洽談合作，提供男性消費者負擔得起的多元選擇。[11]倘若哪天在臺灣或您所居住的國家也有此技術，您或您的伴侶會考慮使用嗎？
平常多半撰寫鑑識相關的死人故事，難得有如此正向的作品。謹以本文獻給長期支持筆者創作的母親 Yun-yu Chen 女士，以及摯友 Chinling Huang 老師。希望二位不會介意，這是針對生理男性的衛教短篇。
「猜猜看，睪丸是左邊 or 右邊的比較大顆呢？」—— 2002 年搞笑諾貝爾醫學獎，是您和伴侶在床第之間、帶著科學、藝術和情趣的最佳話題～
中世紀的歐洲藝術史學家——溫克爾曼（Johann Joachim Winckelmann, 1717-1768）曾在 1764 年說：「生殖器也有獨特的美，左側的睪丸總是比較大顆」 [1]。
嗯哼，真的嗎？
為了驗證「藝術家眼中的睪丸」，任職於英國伊麗莎白女王醫院、神經外科的麥克馬納斯（I. C. McMANUS）造訪了 107 件文藝復興時期的男人雕像，並仔細地評估了它們的睪丸高低、大小，並發表其觀察於 1976 年的「自然《Nature》」 [1]。
他們發現，文藝復興時期的雕像，兩顆睪丸的大小、高低，多半都不同。雕像「左側的睪丸」通常較大、位置也較低。統計數據如下：
嗯～雕像睪丸的「左大右小」、「左低右高」，符合真實男性的睪丸嗎？
猜猜看，真人哪側的睪丸比較大顆？
1960 年的「解剖學期刊《Journal of Anatomy》」，刊出了一篇由香港大學團隊的研究。透過對活人的體檢、大體的解剖，分析了「那邊比較大顆？」和「那邊比較高？」的難題 [2]。
右邊！是右邊！
香港團隊解剖了 100 名大體後發現，右側睪丸通常更大顆也更重 [註1]。
所以說，文藝復興時期的古人們，把雕像的左睪丸雕刻的比較大顆是錯的！但玄幻的是，左邊比較低不一定是錯的：因為，在真實世界裡，睪丸是不是「左高右低」的答案並沒有哪~麽簡單。
睪丸的位置，本來就會不對稱。
男性生殖器夾在大腿內的狹小空間，兩顆睾丸相互重疊、碰撞；合理推測，在發育過程中，會調整高低位置，以達到空間的最佳利用。如果沒有其他影響，理論上左側、或右側較高的人數比例應為 1:1。那⋯⋯結果是 1:1 嗎？
團隊透過 486 人（左撇子 35 人）的體檢，發現「和慣用手同側的睪丸，位置比較高」。經統計，64.7% 的右撇子，其右側睪丸較高；而 68.5% 的左撇子，其左側睪丸較高。
所以雕像的睪丸，位置和真實世界相同——通常是「左高右低」。或更精準的說：「和慣用手同側的睪丸，位置比較高」。
擁有卓越藝術力的麥克馬納斯，在 1976 年發表「古代雕塑睪丸／陰囊的不對稱性」論文，並在 2002 年榮獲搞笑諾貝爾醫學獎，以表彰他「平衡」的研究。感謝他獨特的觀察力，讓我們未來在觀賞睪丸（不論雕像或真人）之際，也能感恩、讚嘆科學和人體的美麗～
走筆文末，我曾聽女性說：女性左側的乳房通常較大。各位有聽過這樣的說法嗎？
註1：依表格，似乎隨著年紀增長，在 30 歲以後，睪丸的重量／體積都隨時間減輕、縮小（不常用，所以乾脆小一些？）。
參考文獻
誰的睪丸最大？把你的手放下男士們，現在只有灌叢蟋蟀（Platycleis affinis）可以炫耀。根據一份發表在生物學通訊的報告，這種昆蟲的睪丸，平均70毫克重，約佔體重的14%；而人類約只佔了0.04到0.08%。這是目前已知動物中，相對比例最大的睪丸。有大睪丸的物種，通常其雌性也會有出了名的亂交，所以雄性不會想把種子都種在同一塊田上。
資料來源：ScienceShot: Largest Testes Found on Tiny Insect [9 November 2010]
鄭國威 Portnoy
