動物中也有「左撇子」

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。

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。

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）」！

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。

以研華科技為例，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。

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。

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。

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）。

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。

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。

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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中歐國家斯洛伐克西南部，緊鄰匈牙利的邊界上，有個人口約3萬幾千人的小鎮，叫作 Komárno。^[1-3]農夫 Balints Pam 在當地種植罌粟已有多年，卻是第一次見到這種景象：^[4]根據歐洲的新聞媒體報導，由於近年氣候變化，喀爾巴阡山脈地區冬季溫暖，許多野生天鵝全年滯留，不再隨季節移動。^[4]候鳥遷徙的主要目的為覓食，^[5]既然不走了，缺乏食物的時候，多少便去田裡逛逛。Balints Pam 的作物當然也難逃一劫。^[4]

罌粟

在罌粟屬（Papaver）之下，鴉片罌粟（Papaver somniferum L.）和渥美罌粟（Papaver setigerum D.C.）這兩個種，皆含有嗎啡（morphine）、可待因（codeine）、蒂巴因（thebaine）、那可汀（noscapine或narcotine）與罌粟鹼（papaverine）。不過，以上 5 個鴉片生物鹼（opium alkaloids）在鴉片罌粟中的含量，均勝過渥美罌粟。^[6]因此，作為經濟作物，種植前者才划算。

鴉片罌粟的花瓣脫落後 5 至 10 天，可以收成其蒴果中的乳膠，乾燥即為鴉片（opium），也就是萃取嗎啡等藥物的原料。如果整株草本植物擺著任它繼續長，接下來在成熟的蒴果裡，便會有能以機器採收，適合做麵包及糕點的罌粟籽。1970 年代以前，人們以為乳膠流完才生出來的罌粟籽，不含藥用成份。後來才發現，原來它們亦有鴉片生物鹼，吃了藥檢也會呈陽性。好在經過清洗和其他處理後，含量會降低。科學家推測，這是因為罌粟籽在蒴果裡成長時，只是外面沾到乳膠，內部並不受影響。^[6]

捷克與斯洛伐克一帶，常見的鴉片罌粟品種裡，^[註1]11 個得在春季播種；另外 3 個則於冬季種植。^[7]若在 2 月底到 3 月初，埋下前者的種子；大約同年 7、8 月，即可收成。^{[8, 9]}2023 年 2 月，滂沱降雨在 Balints Pam 的田裡，匯成一潭大水窪。飲水和春芽引來了野生天鵝。^[4]

經濟損失

前述的種植、採收與清洗等方法、程序和注意事項，是給人類參考的；入侵Balints Pam家罌粟田的天鵝，才不管那麼多。牠們從根到花，一網打盡。^[4]以成年的疣鼻天鵝（mute swan；學名Cygnus olor）為例，一隻體重約 11 到 19 公斤，每日食用的植物可達 4 公斤重。^{[10] [註2]}牠們從零星造訪，到呼朋引伴，最後毒癮已深，對罌粟田趨之若鶩，流連望返。4 個月下來超過 200 隻天鵝，破壞了 5 公頃的田地，造成 Balints Pam 約 1 萬歐元的損失。更慘的是，由於以往牠們極少傷害作物，所以斯洛伐克的農業保險和國家補償，都不涵蓋此項。^[4]

嗑毒的鸚鵡

全球許多地方均有合法的罌粟種植產業，例如：中南美洲、加拿大、澳大利亞、印度、中國、羅馬尼亞、匈牙利、伊朗、土耳其、西班牙、法國、英國、荷蘭、奧地利、德國、波蘭、捷克和斯洛伐克等。^{[6, 11]}其中印度也有類似的案例，不過搞破壞的是鸚鵡。^[12]

2015 年該國的某些罌粟田，開始有鸚鵡出現。2017 年政府為此發出警告。然而鸚鵡聰明絕頂，刻意降低行動的音量，並選在農夫劃開蒴果後進攻。當農地採用擴音廣播嚇阻，癮頭難戒的鸚鵡不僅沒嚇得鳥獸散，還拿出鳥窮則啄的決心，力拼到底。^[12]且不論這驅趕成效有多失敗，為何同樣遭殃，斯洛伐克農夫 Balints Pam 卻沒有積極抵禦？

垂死的天鵝

天鵝在斯洛伐克屬於保育類動物，別說舉槍射殺，就連攪擾都算違法。因此，這則關於天鵝的故事，雖不如《天鵝湖》般淒美，但註定是齣悲劇。Balints Pam 田裡的天鵝疲倦、恍惚，飛不起來，而且即至 2023 年 6 月為止，已有幾十隻中毒身亡。^[4]那麼現在該怎麼辦呢？

「農民應該申請下一季的豁免權，以便驅離鳥類。」自然保育部門的官員口氣事不關己：「早在那裏的就用手趕走，除此以外別無他法」。^[4]事發 4 個月後，Balints Pam 終於獲得許可，請動保人員來把天鵝抓去勒戒。^[13]

備註

1. 品種（varieties）是種（species）下面的分類。^[14]
2. 網路上的中、英文新聞報導，似乎都沒指出種類；但是從參考資料 13 的影片看來，像是疣鼻天鵝。

1. “Komárno“. (29 OCT 2014) Encyclopædia Britannica, UK.
2. European Union. ‘Komárno’. Travel to Slovakia. (Accessed on 20 JUN 2023)
3. ‘Nitriansky kraj – Characteristic of the region’. (24 FEB 2023) Statistical Office of the Slovak Republic.
4. ‘In Slovakia, swans became “drug addicts” after feasting in a poppy field’. (11 JUN 2023) Baltics News, Estonia.
5. Ramon A. (17 FEB 2021) ‘Climate change affects birds in Europe and North-America differently than in the Mediterranean, and could expose them to a climate trap’. CREAF el Blog, Spain.
6. Carlin MG, Dean JR, Ames JM. (2020) ‘Opium Alkaloids in Harvested and Thermally Processed Poppy Seeds’. Frontiers in Chemistry, 8:737.
7. Mikšík V, Lohr V. (2020) ‘The Czech Republic Producer of Breadseed Poppy’. Ministry of Agriculture of the Czech Republic.
8. ‘Farmers’. Sotiva Seed Ltd, Hungary. (Accessed on 20 JUN 2023)
9. Košťál D, Čechovičová G. (07 MAY 2019) ‘Traditional and More Desired Poppy’. Grand Magazine, Slovakia.
10. ‘Invasive species: mute swan’. (15 JUN 2017) Environment and Climate Change Canada, Government of Canada.
11. Yazici L. (2022) ‘Influence of different sowing times on yield and biochemical characteristics of different opium poppy (Papaver somniferum L.) genotypes’. Journal of King Saud University – Science, 34(8):102337.
12. Felton J. (02 MAR 2019) ‘Opium-addicted parrots are wreaking havoc on poppy farms in India’. Business Insider, U.S.
13. Curr M. (14 JUN 2023) ‘Poppy-addicted swans go cold turkey’. Deutsche Welle, Germany.
14. Oxford University Press. ‘Variety’. Oxford Reference, UK. (Accessed on 21 JUN 2023)

從日本的人口總數來看，左撇子的比例大約有 10 ％。

那麼，左撇子和右撇子是如何決定的呢？

右撇子有演化上的原因嗎？

關於決定慣用手的因素，有好幾種說法。

首先是人類的心臟偏左側，所以需要在保護自己要害的同時用右手作戰，所以右撇子才會越來越多。另一個是環境因素，因為早在石器時代就已經有很多右撇子，才做了很多右手使用的工具。還有個說法是人類為了運用更複雜的工具來打獵，開始需要透過語言溝通交流，於是屬於語言腦的左腦較為發達的人，才會經常運用可以控制左腦動向的右手。

基因的角色

為何在人類進化的過程中右撇子越來越多，目前還沒有找出確切的原因。

不過，我認為決定右撇子和左撇子的主因，多半是取決於基因的影響。

根據麥克麥納斯．I．C 和 布萊登．M．P 在 1992 年的統計結果，雙親都是右撇子的話，孩子是左撇子的機率只有 9.5 ％。右撇子配左撇子的父母，則是有 19.5 ％ 的機率生出左撇子；而父母都是左撇子的話，孩子有 26.1 ％的機率是左撇子。

實際上我的家人也是，我的兒子是左撇子，妹妹的兒子也是左撇子，感覺得出來有左撇子的家庭比較容易生出左撇子的孩子。

但是，現在尚未發現可以決定慣用手的基因。

不過，目前已經慢慢證實左撇子擁有特定的基因群組了。

應該有不少人在孩提時代是左撇子，卻被迫矯正成右撇子吧。我原本也是左撇子，曾有一段時期很討厭自己無法跟別人一樣任意活動右手，所以才自己學會使用右手。

總而言之，現階段已經可以得知，決定慣用手的因素除了遺傳以外，還有出生後的環境影響。

——本文摘自《左撇子的隱形優勢：看過上萬人腦部影像的名醫教你將天賦才華發揮到120%的關鍵》，2022 年 3 月，如何出版，未經同意請勿轉載。

左撇子，別自卑！

你是左撇子嗎？如果答案肯定，你就屬於在人群中只佔十分之一的少數派。在學習、生活中，也許你曾遭遇過一些尷尬和痛苦，比如，吃飯的時候怕和你的筷 子打架，誰都不願意挨著你坐。比如，從左至右的書寫過程中，手指會蹭花剛剛寫下的字。再比如，手工課上用剪刀會讓你的左手痠疼……。

不僅如此，在曾經愚昧的社會時期，左撇子還因為是少數派而常常遭受歧視，甚至在今天的英文中，還有「Sb. has two left feet」（某人有雙蠢笨的腳）這樣蔑視左撇子的俚語，而right（右）則代表「正確、可以、權力」等等積極的含義。 隨著社會的開明程度不斷提高，左撇子們的境遇變得越來越好，甚至在某些領域還獨佔鰲頭。比如，在體育競賽中，左撇子的擊劍手、棒球投球手、拳擊手，相比於 同實力右撇子選手，則更容易獲得勝利。再來看一個事實，在美國的倒數前7任總統中，有4位都是左撇子——福特、老布什、克林頓和奧巴馬（圖1）。左撇子並非生理缺陷，而是正常的遺傳現象，科學家稱它為「偏側優勢」。

【圖1：美國的左撇子總統們】

動物世界中的左撇子

動物世界中也有偏側優勢的現象嗎？有，沒準你家的貓咪就是常喜歡用左前爪的左撇子呢。來自英國的研究人員以42只家貓為研究對象，讓它們完成一項複 雜的取食任務——從一個窄口罐子中取出金槍魚肉（圖2）。結果發現，在十幾次的取食測試中，21只母貓有20只都使用右爪。而21只公貓中有20只習慣用 左爪……研究人員說，家貓對左右爪的使用偏好只有在完成一些較複雜的任務時才十分明顯。這就好比對人來說，打開一扇門用左右手都可以輕鬆搞定，但涉及用筷 子或寫字這樣的複雜行為時，就開始體現出左手或右手使用偏好。用你家裡的貓咪驗證一下這個實驗吧？當然，前提是你家的咪咪沒有結紮。

【圖2：貓咪的偏側優勢 】

按照上面的實驗結論，貓咪們是「男左女右」的堅定執行者，寵物狗們則沒有這麼統一。澳大利亞悉尼大學獸醫學院的保羅·麥克里維（Paul McGreevy）博士領導的研究小組在對270只種類不同的狗進行長期觀測後發現，15%的狗是右撇子，15%的狗則是「左撇子」，剩下70%的狗沒有明顯的使用偏好。麥克里維認為，左撇子或右撇子的狗更容易被訓練成為適合特定工作的狗，比如導盲犬或警犬。那些對左爪或右爪缺乏使用偏好的狗更容易對聲音 產生恐懼。他說：「如果一隻狗被打雷聲或鞭炮聲嚇得半死，顯然它不適合做緝毒犬或導盲犬。」推廣麥克里維博士的方法，可以幫助人們在訓練特種狗（圖3）和 挑選優秀的寵物狗時，節約大量的時間和金錢。

【圖3：有偏側優勢的狗有出色的表現】

如何判斷你家的寵物狗是「左撇子」還是「右撇子」？並不是一件容易的事情。麥克里維和他的研究小組準備了一種圓筒狀的容器，裡面盛好狗食。接受測驗的狗要 吃容器裡的食物，就必須用一隻爪子按住容器，使之靜止不動。每隻狗接受100次這樣的測驗，然後研究人員根據這100次內這隻狗使用左爪和右爪的偏好，判 斷這隻狗是「左撇子」還是「右撇子」。有時候，僅判斷一隻狗的偏側性就需要花費4小時左右時間。如果你的時間充裕，不妨在家中試試看？ 家裡養的寵物鸚鵡的同學們！如何來檢測你家的鸚鵡是哪側優勢呢？可以準備一些水果給它，看它最經常用哪只爪子來抓。科學家們的研究指出，大部分鸚鵡都是左 撇子（圖4）。

【圖4：大部分鸚鵡是左撇子】

想一想，在田徑場上跑步時，你喜歡逆時針還是順時針跑？大部分人及正規的競賽都選擇逆時針方向奔跑，這是因為我們人類的心臟在身體的左側，相對右側更沉， 逆時針繞圈更穩定。因此，右腿比左腿邁的步子更大的「左腿主導馬」（左撇子馬），因左拐時更具優勢而更受到騎手們的青睞。有些馴馬者還會採用遮住馬的左 眼，鼓勵馬兒更大幅度地去邁右腿的方式來調整那些「右腿主導馬」（右撇子馬），以便它們能更好地競賽。 軟體動物蝸牛，好像沒有明顯的肢體來表決自己對於左還是右更青睞，但通過它們硬殼上的清晰螺紋，科學家發現，在已知的70000種蝸牛中只有大約10％是 左旋的（左撇子），右旋的（右撇子）佔了絕大多數（圖5）。

 【圖5：大部分軟體動物的殼是右旋的。圖片出處】

2009年一篇來自著名科學期刊Nature的文章指出，決定蝸牛的殼左右旋轉的是一個名叫Nodal的基因。該基因在蝸牛受精卵分裂成4個細胞時開始起作用，如果將這個基因掩蓋住，不讓它作用，蝸牛的殼的螺旋現象就消失了。

【圖6：a,e為對照；b,c,d,f,g,不同程度地掩蓋了Nodal基因，正常情況下產生的螺旋消失了。圖片出處】

結語

其實，在動物世界中，無論是哺乳動物、鳥類、魚類還是無脊椎動物，這樣的偏側優勢現象到處都是。它的成因，是演化長河中，和多變的環境不斷相互適應的過程中，變得日趨複雜的神經系統。

1. 美國總統中的左撇子們（NYT）
2. 貓咪的性激素決定左右撇（英國貝爾法斯特女王大學一個研究小組在2009年8月第78期《動物行為學》雜誌上報告）
3. 狗狗左撇子
4. 鸚鵡大多數是左撇子：（1）Zeigler, H. Phillip & Hans-Joachim Bischof, eds. Vision, Brain, and Behavior in Birds. Cambridge, MA: MIT Press, 1993. 239. （2）Parrots prefer ‘left handedness’
5. 蝸牛的殼

轉載自科學松鼠會｜作者：段玉