密西根大學Oscar Ybarra帶領的研究團隊在對192名研究所學生進行調查之後,發現短暫的交談跟對話大大有助於提昇疲乏的認知能力,也就是說如果在大考前或是報告前能花個幾分鐘與好友打屁聊天一番,可能會讓你的成績跟表現更好。也不要在大耗腦力的工作之前進行嚴肅的對話或激烈的辯論,例如趕著猜題或是檢討上一節考卷之類的,因為那一點都沒有幫助。來自HealthDay的報導[英]。
密西根大學Oscar Ybarra帶領的研究團隊在對192名研究所學生進行調查之後,發現短暫的交談跟對話大大有助於提昇疲乏的認知能力,也就是說如果在大考前或是報告前能花個幾分鐘與好友打屁聊天一番,可能會讓你的成績跟表現更好。也不要在大耗腦力的工作之前進行嚴肅的對話或激烈的辯論,例如趕著猜題或是檢討上一節考卷之類的,因為那一點都沒有幫助。來自HealthDay的報導[英]。
本文由 高柏科技 合作,泛科學撰文
林唯耕剛回台灣任教時,曾在清華大學的實驗室裡用一立方公分的「氨」做實驗。沒想到氨氣意外洩漏,那股刺鼻的氣味瞬間瀰漫整棟大樓,引來眾多師生抗議。
「從此以後,我再也不敢在實驗室裡用氨了。」他在《思想實驗室》的訪談中,帶著笑意回憶這段往事。
這段插曲聽來像是一則工程師的寓言:在理論模型中,氨是太空熱控系統的理想介質;但在現實的辦公大樓裡,它首先是逼人逃竄的臭味。公式本身沒有錯,但現實世界永遠比公式更複雜——它包含了人、成本、風險,以及必須為後果負責的工程師。
高柏科技技術專家、清華大學榮譽退休教授林唯耕 ,曾任職於美國 OAO 工程部熱流組,深耕電子構裝散熱與熱管技術多年。隨著 AI 浪潮席捲全球,他鑽研一輩子的老問題再次被推向科技產業的核心:當晶片運算速度無止境攀升,那股伴隨而生的熱,究竟該往哪裡去?
科技巨頭在發表會上熱衷於談論大型語言模型、GPU 規格與驚人的算力。這些詞彙在投影片上光鮮亮麗,彷彿進步毫無邊界。然而,每一次數位運算都紮實地發生在實體晶片上。晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護。在物理現實面前,再動聽的發表會敘事也必須低頭。

回顧個人電腦發展早期,晶片幾乎不需專屬散熱元件。隨後,鋁製鰭片、風扇、熱管到均溫板逐一登場。這段歷程常被視為技術升級,其實更像是對空間的極限勒索:晶片功率翻倍,發熱源的面積卻沒變大,機箱空間也不可能無限擴張。
林唯耕指出,散熱設計的核心只有三要素:功率、熱源面積與空間限制。他舉例,在標準的 1U 機箱中,若發熱面積約為三十乘三十毫米,氣冷系統在達到八百瓦時就會面臨瓶頸。這並非固定的物理常數,而是取決於空間、面積與氣流的動態平衡。最現實的代價在於,風扇轉速提升的背後,是噪音、電力損耗與空間占用。
因此,「液冷技術」的興起並非單純為了追求酷炫,而是算力密度提升後的必然選擇。它能更精準地帶走晶片廢熱,卻也將新的挑戰帶入機房:漏液風險、流道堵塞、材料相容性,以及維運時的難度。工程的進步,本質上鮮少是徹底消滅問題,更多時候是選擇一組「比較值得承擔」的新問題。
太空熱控工程之所以迷人,是因為它剝奪了地球上最常見的散熱工具。在真空宇宙中,沒有空氣能讓風扇製造對流;受光面溫度破百度,陰影處卻極度嚴寒。工程師必須純粹仰賴熱傳導、熱輻射,以及熱管與環路型熱管(LHP)來搬移熱能。
熱管運作的關鍵在於「相變」——液體蒸發時吸收大量潛熱,冷凝後重回循環。林唯耕比較了銅與水的熱傳導能力:在他設定的特定條件下,實心銅塊約能傳導 120 瓦的熱能;但若每秒有一立方公分的水發生蒸發相變,移熱量可瞬間拉升至 2.4 千瓦(kW)。他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。
儘管如此,太空科技並不能直接套用到地面。太空元件因考量重量、功耗與維修難度,偏好無馬達幫浦的被動式設計;但地面 AI 伺服器面臨更高的熱負載與環境溫度,往往仍需幫浦驅動流量。當年那場「氨氣洩漏」事故正是最好的提醒:技術是否「先進」,與它是否「適合」當下的場景,始終是兩回事。

學術研究致力於證明「可行性」,而工業現場則要求「可重複性」——不僅要能運作,還得確保每台出廠的設備都不漏水。林唯耕將此定義為「從 0 到 1」與「從 1 到 100」的差別。後者涉及良率、成本、公差與客戶信任。論文中那次最完美的實驗數據,在產線上往往未必管用。
他從不避談失敗。在高柏科技早期與學界合作時,也曾遇過實驗數據無法複製,或研究方向偏離產業需求。這未必是雙方努力不夠,而是彼此對「成功」的標準不同。為了解決這道鴻溝,高柏科技推動「柏苗啟航創新培育計畫」,每年投入逾千萬資金與成大、中山、台科大等校合作,並指派專業人才在過程中持續微調、校正,確保研發貼近產線現實。
他分享了近期一項液冷工質校正專案。團隊使用非侵入式的超音波流量計進行觀測,但由於儀器預設以「水」校正,換成其他化學流體後讀數便出現誤差。最初嘗試用幫浦壓差推算,卻發現缺乏重複性,數據甚至推導出不合理的蒸發率。最後團隊回歸基本面,改用秤重法搭配能量平衡進行交叉驗證,才讓數據成功收斂。
這個故事真正的價值不在於「產學雙贏」的口號,而在於那段不夠優雅的挫折:假設失效、數據混亂、方法砍掉重練。也正是在這種時刻,企業需要的不只是會算數的人才,而是能洞察研究何時「走鐘」,並有權力喊停、要求重來的關鍵決策者。
林唯耕坦言,過去在校園裡總認為「技術第一、成本第二」,進入商界後才驚覺行銷與信任關係往往才是關鍵。這番話雖然不如科技突破那樣動聽,卻是產品能否進入市場的殘酷真相。再卓越的散熱設計,若無法穩定生產或贏得客戶信任,也僅止於一份精美的報告。
訪談尾聲,主持人國威提出了一個時代難題:假設 AI 能在彈指間生成散熱架構、材料配方與流道設計,企業該選擇全面擁抱 AI 的速度,還是保留緩慢但穩定的工程驗證,以規避潛在的失效風險?
林唯耕拒絕落入二選一的框架。他的觀點是:兩者並存。AI 擅長處理資訊、生成草案;但工程師仍須實作原型,進行嚴苛的性能與可靠度測試,最終由人決定是否出貨。這並非盲目崇拜人類直覺,而是基於一項事實:AI 的資料庫裡,通常沒記載下一次「意外洩漏」或「材料疲勞」的細節,且模型永遠無法為量產結果擔負法律與商業責任。
在 AI 時代,最稀缺的未必是熟練下指令(Prompt)的人,而是具備這種能力的人:能預判答案可能在哪裡出錯、能設計實驗將問題「逼」出來,並且願意為最終的量產品質負起責任。
大眾習慣將雲端想像成輕盈、無重量的空間。但現實中,雲端是由龐大的機房架構而成,裡面裝滿了晶片、管線、泵浦與冷卻液。虛擬算力的每一次擴張,都會在實體世界留下發熱的足跡。散熱工程師的價值,就是不讓這筆物理帳單,被埋沒在光鮮亮麗的投影片背後。
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人有人權,機器人是否應該也有某種類似於人權的權力(姑且稱之為「機器人權」)?目前這個問題還沒有被大眾認可的標準答案,因為我們還不知道機器人是否值得擁有機器人權。以當下(2021)最先進的機器人來說,我想多數人對於將它「關機」,不會有絲毫猶豫,就像我們可以毫不在意地任意關掉(或開啟)最先進的蘋果電腦。也就是說,當前最先進的機器人還沒有先進到需要我們去擔心關機是否影響它的福祉(生命)。但是未來呢?當,譬如說,一萬年之後 ( 或許不用那麼久,說不定一千年之後即可?)的機器人,已具備人性(我稍後會討論出現這種狀況的機率),那時人類應該允許機器人擁有機器人權嗎?

對於這個假設性問題,好萊塢已經給了答案——你所能想像的狀況大約已經出現於某部科幻電影裡。有一類情境相當常見,讓我舉幾部很好看的片子為例來說明:
以上三部科幻片的共同點是人類製造出的機器人終究會產生某種具自由意志的心智,並且會捍衛自己生存的權利、抗拒人類的宰制。這種「覺醒、反抗、勝利」三部曲的故事也廣為其他科幻電影所採用。(有一部叫好叫座、由 HBO 推出的科幻電視影集 Westworld(西方極樂園)也是大致循這樣的套路。)事實上,這樣的套路也出現在非科幻的一般劇情片中,大約是這種勵志招式符合某種人類的心理需求,所以很受歡迎。總之我們從機器人科幻片學到了兩件事:一是我們與機器人的關係取決於機器人能否產生自我意識(心靈),而且大家願意相信機器人應該終究會具有這樣的能力;第二是對於我們應該賦予機器人多少「機器人權」的問題,無論我們如何操心,恐怕不是重要的事,因為就如「人權是爭取來的,不是靠施捨的」,「機器人權」的內涵還是由機器人決定。不過這兩點若真要仔細推敲,就會發現可以質疑的地方非常多。

首先,到底什麼是機器人?對此我一直沒有下個定義,因為不需要:大家都很清楚機器人儘管在外型與行為上,有很多種類,但一定都是人造的。所以機器人就是人造人(或人工人),是人類用材料製造出來的。所謂的材料就是物質,物質拆解到最後,就是各種原子罷了。所以機器人都是原子組裝出來的。但是人類不也是由原子組成的嗎?為什麼人不是機器人?或者,人其實也是一種是機器人?也就是說人也不過是一群原子依據某種明確的指令(程式、算則)在運行罷了!然而自古以來,不斷有哲學家懷疑這樣的看法,因為大家想不透在這樣的假設下,自由意志(俗稱靈魂)如何能夠出現?如果不行,也就是說靈魂這東西和物質屬於兩個範疇(即所謂的二元論),那麼人當然就不是機器人了:人有靈魂,機器人沒有。
但是自古以來也有不少人不相信二元論,例如古希臘的原子論者就不相信有獨立的靈魂這回事,以法國哲學家柏格森(Henri Bergson)的話說,原子論者相信的是「身體、靈魂、所有的物體以及世界,都是由原子所構成的。自然現象和思維都只是原子的運動而已。一切的事物與現象都是由原子、原子之間的真空(void)、以及原子的運動所組成的。除此之外,就沒有其他東西了。」如果原子論終究是對的,那麼人便只是一類較高明的機器人罷了!
那麼到底二元論與原子論兩者間哪一個比較有道理?(當然了,聰明的哲學家還發明出其他更繁複細膩,或者說更怪異有趣的理論,例如原子本身就是有意識之物體的說法等等,感興趣的人可以自行探究。)自近代科學出現以來,由於物理、化學與生命科學以及電腦科學的快速進展,眾多科學家自然地認為原子論的觀(自然現象和思維都只是原子的運動而已)是一件合理的假設,理解意識如何出現在腦子裡於是成為眾多研究的目標。
美國哲學家瑟爾(John Searle)在 1980 年提出一項想像實驗(類似的想法其他人也有),試圖證明意識絕不是物質加上(電腦)程式就能產生的,具體說,即電腦不可能具有思考能力。他這個想像實驗一般稱為「中文房間論證」(Chinese room argument),讓我用一個不同於瑟爾原始版本、但我想仍不失其意的簡化版來說明這個論證:設想在某房間裡有位美國哲學家,他不懂中文與日文,但是能夠依據指令行事,房間裡有個資料庫,裡面有一份中日文字對照表(對哲學家來說,這裡的中日文字都只是奇怪的符號而已)及一本以英文寫的中日文語法規則簿(即中日文字對照表內符號之間應遵循的關係),我們將一篇中文文章送進房裡,這位先生就依據房間裡的資料庫,將這篇文章「翻譯」成日文,然後送出房間。房間外的人會以為這篇文章是房間內有位懂中文與日文的人所做的翻譯,但是瑟爾說房內的哲學家根本不知道他所經手的文章在講些什麼。
以行話說,瑟爾想示範的是掌握了「語法」(syntax)不意味就了解「語意」(semantics),而不了解語意就談不上認知與思考。總之,瑟爾的重點是知道依據明確的規律來操弄符號(這是所謂「人工智慧(智能)」(AI)的功能)儘管有翻譯的本事,但仍不具認知、理解與思考的能力,也就是他不相信電腦(AI)能夠導致意識與心靈。瑟爾的講法引發大量評論,有人主張自由意識根本是個幻覺(當然另有人說這麼想的人錯得離譜),也有人主張人腦與電腦有根本差異(但是究竟差異為何,則意見紛雜)等等。
在我的簡化版本中,瑟爾的想像實驗假設了機器翻譯是行得通的(但是即便如此,機器還是沒有意識可言),不過長久以來,機器翻譯其實一直沒有太大的進展。然而近年來由於大數據與深度學習方法的出現,機器翻譯的水準已經頗為可觀,儘管還算不上完美,但是已經不像更早些時,譯文漏洞百出,明顯就不是人為的。同樣地,深度學習也讓電腦下棋(無論是西洋棋或是圍棋)的功力,遠遠超越人類棋手。在翻譯與下棋之外,電腦還有很多令人刮目相看的新本事(傳統的本事當然是其快速計算的能力),所以就算電腦還談不上有真正的意識(無論這是什麼意思)可言,不少人(包括我)已經感到震撼。

對於意識等抽象概念的探討,如果沒有具體的例子作為對象,容易流於空泛,莫衷一是。目前在人類之外,什麼東西可能擁有某種程度的意識?動物是個明顯的答案,無怪乎科學家與哲學家對於動物的心智很感興趣。不過動物心智也不容易捉模,相關意見也一樣紛雜。據說,主張心物二元論的笛卡爾就認為由於動物沒有語言能力,因此談不上具有心智,不過我想很多養過寵物的人恐不會接受這個見解。
我自己雖不養寵物,但全然認同(起碼有些)動物是具有心智的。主因是我在過去五、六年間,迷上了在 YouTube上觀賞對於白頭鷹(bald eagle)的巢 24 小時全天候(晚上有紅外光夜視)的實況轉播。簡單講,整個情況就像電影 Truman Show(楚門的世界)的白頭鷹版——除了白頭鷹的真實生活比虛假的楚門世界要有趣太多了。白頭鷹是美國國鳥,曾一度列入瀕臨滅絕物種(endangered species)名單,後來在種種保護措施(包括禁止殺蟲劑 DDT)下,族群數量才逐漸回升。白頭鷹是美麗的大型鳥,位於食物鏈頂端,有王者氣質,令人著迷。現在網路上可以找到很多位於世界各地的這種稱為「白頭鷹巢實況監視」(live bald eagle nest cam)的 YouTube 頻道,我最早看的是一個位於美國首都華盛頓特區的巢:多年來,有一對白頭鷹固定在那裡築巢、育(鷹)嬰,人類鷹迷們分別暱稱公、母鷹為「總統先生」與「第一夫人」;它們每年秋季回到這裡,修整離地數十公尺的巢、交配、產卵、孵卵、撫育幼鷹,直到幼鷹於初夏可以自行飛翔離巢。

對於我這樣剛入門的觀鳥人,白頭鷹的一切生活習性都很有意思。例如,幼鷹一但接連破殼而出,殘酷的「手足競爭」(sibling rivalry)立即登場,父母不會介入這種(從觀眾留言可知,令不少人不忍心看的)天生的競爭,弟妹在受到兄姊的壓制之後,很快學到要避開對方的攻擊,並且如何在適當時機,迅速從父母口中搶到食物。又例如,公鷹規律地獵捕魚、松鼠等動物回巢,轉交母鷹餵食幼鷹。還有令我特別訝異的——父母會在下雨(雪)或大太陽時張開翅膀護著幼鷹。
觀鷹久了,我發現自己能夠預測老鷹的企圖,或者說可以領會老鷹在「想」些什麼、在動些什麼「心思」。老鷹儘管沒有語言,但是能夠發聲「呼喚」、「警告」、「恐嚇」其他老鷹或其他生物。我一點也不懷疑白頭鷹具有某種程度的心智。(知名哲學家奈格爾(Thomas Nagel)在 1974 年發表了一篇文章「身為蝙蝠會有什麼樣的感受?」(What is it like to be a bat?),他此文的主張就是,不是蝙蝠的我們永遠不會知道蝙蝠的主觀感受是什麼。我自以為多少了解白頭鷹的心思,當然是不認同奈格爾的主張可以推廣至白頭鷹。)為什麼白頭鷹能夠具有心智,而機器人沒有?這就是當代心智研究的基本問題。我猜測關鍵在於演化與成長歷史:白頭鷹是經過長期自然演化而產生的物種,從出生至獨立成熟也有個成長過程,而機器人卻不是如此。
動物應該擁有生存權,尤其是那些我們覺得具有某種心智能力的動物,這是很多人認可的事(在很多社會這件事其實已經成為法律)。白頭鷹的生存受到保護,數目也逐年增加,愛鷹人士都很高興。但是如果白頭鷹的數目因為保護而過度增加以至於影響了人類的利益呢?是不是白頭鷹的生存權也應受到限制呢?(對於某些動物,這種情況不是已經出現了嗎?)總之,動物權的範圍操之於人類。
機器人目前的處境還遠在動物之下,我看不出機器人如何能夠因產生心智而改變這種狀況。即便機器人因本事提高,讓我們將它們如同白頭鷹看待,它們生存權的範圍大小,仍是取決於人類,除非它們的聰明才智超越包括人類在內的一切動物。
人類目前的科技水準還處於初級階段,或許在很久很久以後,人類可以製造出和蚊子一樣靈活的「機械蚊」,那時才開始來操心所謂機械人權的問題還不晚。
打哈欠讓頭腦變清醒
打哈欠是非常舒服的。但為什麼在人前打哈欠會不好意思呢?這是身體最直接的欲望,一定有它深層的意義。抱著這樣的想法請教專家,才知道哈欠的起源。……答案令人相當意外。
打哈欠是一種不可思議的現象。深呼吸、嘴巴徹底張開,還有伸展手腳的連鎖動作, 好像都是突然自動產生的。這些動作雖然也可以刻意做出來,但假裝做出動作,就無法產生像真正的哈欠那種暢快感。
哈欠究竟是什麼?我請教了東邦大學的名譽教授有田秀穗,他是腦生理學家,精通打哈欠的生理現象。「打哈欠的機能,仍有許多未知之處。」
除了人類以外,其他動物也會打哈欠。有養寵物的人應該經常看到狗、貓、鸚哥、烏龜等動物打哈欠的樣子。這麼多種生物都在打哈欠,表示哈欠的起源也相當古老吧?
「的確如此。打哈欠的中樞在大腦下視丘的室旁核(Paraventricular hypothalamic nucleus)。這裡也是腦中相當原始的部位,是在演化過程中從遠古時期就遺留下來的。由此推論,跟遠古祖先相同時期的生物可能也會打哈欠。「室旁核所發出的哈欠指令信號,傳達到腦的各個部位,在許多部位同時運作之下,「打哈欠」這個複合式動作便成立了。實在非常複雜。
這個時候如果測定腦波,可以看到清醒時呈現的腦波狀態,其中以 β 波為代表。
「目前我們所確知的打哈欠對身體的作用,就是提神。」
根據有田教授的說法,最容易打哈欠的時候,就是在清醒與睡眠的交界間,但傾向清醒的時候。例如早晨的哈欠是引導身體從睡眠到甦醒,夜晚的哈欠則是昏昏欲睡的時候努力讓自己清醒。
「晚上開車時,常常會打哈欠吧?那是因為覺得不能睡的關係。在無聊的課堂或會議上會打哈欠,是想要醒過來的表現,是值得讚美的行為。另一方面,當感到壓力、過度緊張的時候,也容易打哈欠。這可能是要藉由緩和情緒來讓自己清醒。「從前有位象棋名人,在下關鍵性的一棋前,一定會打哈欠。應該是因為身體知道打哈欠可以讓頭腦清醒吧!」
有田教授說:「不過,如果只是為了讓自己清醒,只要做出打哈欠的動作,伸展手腳,也會有某種程度的效果。」的確如此。但是打哈欠的暢快感覺,和一般的伸展運動並不同。
那麼,打哈欠到底是什麼?「從室旁核發出哈欠指令的是催產素,但同時也可能引起男性勃起。也就是說,催產素和性行為有關。」
性行為?雖然離題太遠,不過催產素是在女性分娩時引導子宮收縮,與生殖機能有很大關係的荷爾蒙,與性行為連結在一起並不奇怪。
「打哈欠的起源和性行為有關,這是我的推論。你看鮭魚產卵時,雄魚與雌魚靠在一起,嘴巴張開,那樣的姿勢不是和打哈欠很像嗎?」
他這麼一說,我也覺得似乎真有幾分相似。打哈欠是從此演化而來的嗎?所以才會產生比伸展更愉快的心情?真相仍是個謎,但讓人覺得很有意思。順道一提,打哈欠也有擴展肺部、提升呼吸效率的作用。所以,想打哈欠時盡量不要忍耐對身體比較好。這點是可以確定的。
本文摘錄自《圖解超級身體系統:6大自然健康法則集結46位醫學人士專業研究》,風和文創出版
密西根大學Oscar Ybarra帶領的研究團隊在對192名研究所學生進行調查之後,發現短暫的交談跟對話大大有助於提昇疲乏的認知能力,也就是說如果在大考前或是報告前能花個幾分鐘與好友打屁聊天一番,可能會讓你的成績跟表現更好。也不要在大耗腦力的工作之前進行嚴肅的對話或激烈的辯論,例如趕著猜題或是檢討上一節考卷之類的,因為那一點都沒有幫助。來自HealthDay的報導[英]。