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• 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。

我們正在逐步瞭解語言學習策略如何改善腦中的聲音處理過程。

以聲音來強化語言能力

如果，我們能在孩子蹣跚學步時，就藉由瞭解他們的聽覺神經系統來預測他們七歲時的閱讀能力，那麼我們就能預先採取行動，避免負面結果發生。

海德公園日校所使用的輔助性聽覺裝置是其中一種方法，普羅維登斯採用的穿戴式計字科技產品是另一種，默澤尼克和塔拉爾開發的聽覺訓練遊戲，以及貝納西奇研發的寶寶玩具則是提供了額外的有效途徑。

對聲音和語言之間的關係有更多瞭解之後，我們就能找出更好的方法幫助孩子發展語言能力，幫助我們可以聽得更好的科技正在蓬勃發展。

我希望看見它們成為主流，而非僅限於像海德公園日校這樣的少數地方。我有位學生是語言障礙人士，我在教學時會戴上有如項鍊的麥克風，而她所戴的輔助性聽覺裝置可以接收來自麥克風的訊號。

某天下課後，我跟她交換裝置，結果令我印象深刻：她站在演講廳的另一頭說話時，我可以清楚聽見她的聲音。我能想像，在嘈雜的環境中每個人都能因這項科技而受惠，如果可以發展出更強的語言能力對每個人都有幫助。

聽覺、閱讀、有聲書

身為一個對聲音有著各種琢磨的人，我想知道體驗聲音的新方式會對我們的聽覺神經系統產生什麼影響。我之前曾提過，我結束一天的方式大部分是由我先生唸書給我聽；但我沒有提到的是，我也會聽有聲書。這對我的聲音意識會有什麼影響？我的閱讀、說話和思考方式會有什麼變化？就理解和記憶的層面而言，聽文本和讀文本的效果似乎相差不遠。

有時候，用聽的效果可能更好。

我就發現莎士比亞筆下那些古文，比起閱讀，用聽的更能讓我理解；演員在聲音中加入諷刺、幽默或其他線索，可以幫助我們對所聽到的內容有更全面的理解。

大聲朗讀也可以提升你對所讀內容的記憶程度，我認為人類的天性更傾向於透過聲音來理解並記憶語言，而不是透過文本；因為在我們開始讀跟寫之前，聽覺是幾百萬年就演化出來的能力。

有聲書擴大了我們可以閱讀的環境，聽有聲書時我會戴上耳塞式耳機，一方面聆聽內容，一方面同時隔絕了我在烹飪（滋滋作響的洋蔥）、健身或搭火車時的背景噪音。

我期待進一步探究聽文本和讀文本的生物學基礎，以及個體之間的差異；我想要知道聆聽有聲書會對聲音意識的演化產生何種影響。

——本文摘自《大腦這樣「聽」：大腦如何處理聲音，並影響你對世界的認識》，2022 年 12 月，天下文化出版，未經同意請勿轉載。

我們的腦中並沒有專門處理閱讀相關行為的神經中樞。

閱讀並非與生俱來

研究失讀症的學者沃爾夫（Maryanne Wolf）曾寫道：「閱讀從來就不是人類與生俱來的能力。」人類開始閱讀的時間不過短短幾千年，生物演化的速度沒有這麼快。也許，在很久很久以後，我們的後代腦中會有處理閱讀的神經中樞，但據我所知，二十一世紀的人類腦中沒有^[1]。

但是我們確實會閱讀，這其實是借用了其他腦區來完成閱讀任務，尤其是借用了聽覺神經系統，視覺神經系統當然也跟閱讀有關，但跟聽覺有關的腦區（包括掌管說話和理解口語的腦區）發揮了極大的作用。

常有人問我：「聲音跟閱讀有什麼關係？」聲音和閱讀之間的關聯並非顯而易見。

我們通常都是安靜地、無聲地閱讀，但聲音是語言的根本，而語言是閱讀的根本；透過大聲朗讀可以明確建立聲音和其書寫方式的關聯。學習閱讀時，我們必須在語言的聲音以及用來表示它們的字母之間建立連結；閱讀能力差的讀者在處理聲音時會遭遇困難^[2]，而聽覺處理是他們在面對閱讀時最大的挑戰之一。

聽覺與語言

語言學習有賴我們辨別不同聲音模式的能力，聽到一個句子時，我們很自然地知道字跟字之間的斷點在哪裡，下一個字的起點在哪裡；但從聲學的角度來看，字與字之間並沒有明顯的間隙。

音素（phoneme）融入音節（syllable）之中，音節又融入字詞（word）之中，如此一來，字詞之間無聲的間隔不見得會比連續語言中單一個字詞裡的無聲間隔（譯注：指單一字詞中音節與音節之間的間隔）來得長（通常更短）。

不過，有些線索可以幫助我們，舉例來說，在英語中很少出現「mt」這樣字母／聲音的組合，所以，聽到一段包含「Sam took」在內的語句時，我們直覺地知道這並不是一個新字「samtook」。

我們在很小的時候——兩天大的時候！——就學會了這些跟英語有關的技巧。威斯康辛大學的教授薩弗蘭（Jenny Saffran）發現八個月大的嬰兒在接觸一種虛構的語言僅僅兩分鐘後，就學會了其中的聲音規則。

在神經處理聲音的過程中，可以很明顯地看出神經系統得以學會辨識特定的聲音型態（pattern learning）。Brainvolts 的研究生史苟（Erika Skoe）發現，一旦受試者對虛構語言所蘊含的聲音型態感到熟悉，神經系統便會加強對泛音的處理。同樣地，當一個語言的音節在規律的序列中出現，而不是隨機出現在一串不同的音節當中時，泛音的處理也會受到強化。

然而，有語言障礙的兒童無法學會擷取這些隱含在語言中的規則，類似的情況也發生在聽力損失的兒童身上，他們面對需要辨識語言中特定聲音型態相關的語言任務會有困難；此外，自閉兒在接觸這類人工語言時，腦中活動會出現與一般人不同的獨特模式。

另一方面，雙語及音樂訓練則可以強化對聲音中特定型態的處理。

註解

1. 西元前四世紀的人腦中也沒有處理閱讀行為的神經中樞，當時柏拉圖對印刷術抱持懷疑態度，他擔心這會妨礙記憶：「如果人們學會了這個（指文字符號的書寫），就會在靈魂中植入健忘，他們將停止鍛鍊記憶，因為他們將依賴書面文字，不再從自身內在召喚記憶，而是靠外在的符號。」
2. 閱讀跟視覺有關（或觸覺，如點字印刷），這一點無庸置疑。造成讀寫障礙的原因，在視覺上主要是對動作、時間變化訊息的掌握有缺陷，而不是顏色或空間感知出了問題。讀寫障礙人士比一般人更容易發生眼睛疲勞或視覺扭曲的問題。然而，儘管閱讀和視覺有明顯的關聯，但聲音處理似乎跟閱讀有更大的關係。

——本文摘自《大腦這樣「聽」：大腦如何處理聲音，並影響你對世界的認識》，2022 年 12 月，天下文化出版，未經同意請勿轉載。