8400萬的震撼—迄今最龐大的銀河核球星表

• 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。

浩瀚的宇宙當中，除了外星人，還有什麼奇特的天文現象讓渺小的人類感到敬畏又謙卑？雙星、白矮星、夸克星、中子、脈衝星、超新星、黑洞、暗物質 ⋯⋯ 這些在媒體和電影中不斷出現的名詞，究竟是怎麼回事呢？

頂尖天文物理學家總想要突破人類智識和儀器的限制，探索遙遠光年以外、百億年前的這些天文現象，他們窮盡心力和努力，發現了一個又一個奇妙的星體和行為，花費了各國納稅人大量金錢把科學儀器的靈敏度操至極限 ── 獲得的知識可不能只有科學家知道。

大忙人專屬的天文科普書

即使我算是科學工作者，想讀懂天文物理這麼高深莫測的學科，不但不輕鬆還可能會要命；但有一本科普書，竟然夠膽談這個深奧的領域，而且還說是寫給大忙人讀的（不管勞基法怎麼修，有誰不是過勞的大忙人？）。

這本短小輕薄的《宇宙必修課：給大忙人的天文物理學入門攻略》(Astrophysics for People in a Hurry) 是《紐約時報》排行榜暢銷書，作者泰森 (Neil deGrasse Tyson) 是美國知名科普作家。這本書從宇宙的誕生談起，從科學上所知最遙遠和久遠的故事，談到我們壓根兒完全無頭緒的暗物質和暗能量。因為天文物理學裡，有太多現象和理論脫離我們日常的經驗和直覺，非常需要想像力，也正因如此，天文物理學有獨特的魅力，讓科幻小說和影劇作品可以大顯身手。

我們還不知道是否有外星人，即使有也應該和我們身處在同一個宇宙、受到相同的物理定律支配。牛頓的宇由機械觀，劃時代地告訴了我們，物理學無論在地球上或是宇宙任何角落，都是普遍適用的。所以天文物理學家才能夠宅在辦公室、研究室和天文台中，研究分析成千上萬光年外和百億年前的宇宙大事。

宇宙中有許多光，我們肉眼看不見，卻能由高明的科學家用精密的儀器偵測。嚴格來說，無線電波、微波、紅外光、紫外光、X 射線、伽馬射線等等都是不可見光。在宇宙中，這些光源能告訴天文物理學家許多精彩的故事。我很肯定研究這些不可見光的物理學家的心思，都全心全意放在工作中，因為我有位研究微波的物理系朋友，最常幹的傻事之一，就是把金屬便當盒拿進微波爐裡試圖微波加熱 ⋯⋯

因為我是城市裡長大的小孩，過去讀到古人對銀河系的描述，總是覺得不可思義，因為家中望出去的夜空，只有幾顆星，最亮的還是「愛的普羅星」。直到在美國加州唸博士班，和實驗室伙伴一起去遠離塵囂的國家森林中露營，淩晨三、四點在被窩中讓老闆強迫拖出去看星空，我才知道原來古人真的沒唬爛，銀河系是真的用肉眼就能看到的。

我們現在也知道，銀河系僅是眾多星系中的一個，古印度人早就有這樣的認知，佛典《世記經》記載道：

如一日月周行四天下，光明所照。如是千世界，千世界中有千日月、千須彌山王、四千天下⋯⋯千四天王、千忉利天、千焰摩天、千兜率天、千化自在天、千他化自在天、千梵天，是為小千世界。如一小千世界，爾所小千千世界，是為中千世界。如一中千世界，爾所中千千世界，是為三千大千世界。如是世界周匝成敗，眾生所居，名一佛剎。

天文物理學家現在知道的當然更精確多了，不僅知道許多星系，而且還知道星系際間有極高能量的宇宙射線，以及虛粒子海和不斷生滅的物質與反物質對。但最讓人困擾的，應該是所謂的「暗物質」吧？暗物質是科學家窮盡所有最頂尖的先進設備都偵測不到的東西，科學家也只能用各種旁敲側擊的方法得知暗物質的存在，可是捉摸不到它們。

愛因斯坦的敗筆？！宇宙常數 Λ

除了暗物質讓天文物理學家夠頭痛，雪上加霜的是還有所謂的「暗能量」，這聽起來就應該是科幻小說家和電影編劇可以用來大作文章的吧？暗能量究竟又是哪來的？這要拜愛因斯坦所賜，另一本科普書《完美的理論：一整個世紀的天才與廣義相對論之戰》(The Perfect Theory: A Century of Geniuses and the Battle over General Relativity) 對這故事有更詳細的描述（請參見【Gene思書齋】完美的相對論）。簡單來說是愛因斯坦在發表了劃時代的廣義相對論後，他相信宇宙是靜態的不會膨脹，因此多此一舉地在宇宙模型中加了個「宇宙常數 Λ」(cosmological constant) ── 有人視此為他一生中最大的敗筆之一。

《宇宙必修課》卻指出，柳暗花明又一村，愛因斯坦長辭於世後，理論物理學家為了解釋新發現的現象，為了解釋宇宙的加速膨脹，讓宇宙常數 Λ 峰迴路轉地復活。也就是說，愛因斯坦弄出個宇宙常數 Λ 是為了符合他認定的靜態宇宙想法，現在理論物理學家反而用宇宙常數 Λ 來解釋宇宙的加速膨脹，還有比這更諷刺的嗎？不過加入宇宙常數 Λ 之後，科學家又發現：宇宙全部能量當中，居然有七成是他們無法理解的暗能量啊！

我們所居住的地球是球形的，其他星球也是，天文物理學家當然有理所當然的解釋，泰森提到一個科學界的知名笑話「球形乳牛」(Spherical cow)：
牛奶農場的牛奶產量變得很低，於是農場主寫了封信給當地的大學尋求幫助。一個多元並受過訓練的教授隊伍集合在一起，領頭的是一個理論物理學家。進行兩個星期的深入現場調查後，學者們回到大學，筆記寫滿了資料，將此次任務的報告交給了教授隊伍為首的理論物理學家。這名理論物理學家回到農場，對農場主說：「我有解決方案了，只是要在真空狀態下且乳牛是球體的時候才有效。」

星球不僅是球形的，行星也會以近乎圓形的方式繞恆星轉。雖然哥白尼和伽利略主張的日心說不符合當時教會的正統思想，可是抵擋不了的歷史洪流卻製造出愈來愈多的科學知識，太陽並沒有繞著地球轉（只有直昇機父母還以為全宇宙都該繞著自己的媽寶小孩轉）。我們現在知道地球不僅不在宇宙的中心，連太陽系都不在銀河系的中心。銀河系也不在星系團的中心，我們這個星系團也不在宇宙的中心，所以不要再人類中心主義了！

可是畢竟寫書和讀書的都是人類啊，如果沒有人類，以上提到的種種又有何意義可言？所以在天文物理學的書中，我們勢必要探討生命在宇宙中起源的問題，還有面對我們這顆珍貴到不行的地球。

泰森想要告訴我們，「要有宇宙觀！」如果全人類都有宇宙觀，我們在地球上就不會為了區區小事就爭得你死我活了吧？和浩瀚無邊又源遠流長的宇宙相比，我們這白駒過隙又井底之蛙的一生有什麼好執著和庸庸碌碌的呢？

本文原刊登於閱讀‧最前線【GENE思書軒】，並同步刊登於 The Sky of Gene。

利用歐南天文台位在智利Paranal觀測站的VISTA紅外巡天望遠鏡，一組跨國天文研究團隊創造了一個迄今最為龐大的銀河中心星表，表中所列恆星超過8400萬顆；而這，還僅是銀河中心的一部份而已，尚未完全涵蓋整個銀河中心，但所含星數已經是先前類似的星表的10倍以上。上方照片是產生這份星表的照片，可放大觀看，將可更容易感受這個8400萬的震撼。發表這篇論文的作者Roberto Saito等人表示：這個星表將有助於天文學家進一步瞭解我們銀河系和其他螺旋星系的形成與演化。

包含我們銀河系在內的絕大部分螺旋星系，在星系中心周圍都有個恆星密集的核球（bulge），而且核球中的恆星絕大部分都是年齡古稀的老恆星。雖然瞭解核球的形成和演化幾乎就是瞭解了銀河系整體，但要詳細解析這個恆星密集的區域，並不是個簡單的任務，而其中最大的難題來自於會遮蔽星光的塵埃；為了解決這個困境，天文學家們現在普遍採用較不受塵埃影響的紅外波段來研究銀河核球。

VISTA紅外巡天望遠鏡（Visible and Infrared Survey Telescope for Astronomy）口徑4.1米，是專門設計以可見光和紅外波段來進行巡天工作的望遠鏡。其中一項巡天計畫—VISTA銀河變動天體搜尋計畫（VISTA Variables in the Via Lactea programme，VVV）的資料，由2010年迄今已累計超過1929個小時的觀測時數，被Saito等人用來創造出一幅108,200像素×81,500像素、接近90億像素的巨幅影像（如頁首圖片的上方影像），涵蓋了銀河盤面以南約315平方度的銀河核球天區（相當於全天空的1%），這是天文史上創作出的最大幅影像之一。Saito等人利用這些資料編輯出一個銀河系中央密集恆星星表（catalogue of the central concentration of stars in the Milky Way）。事實上，VVV總共觀測到1億7300萬個天體，不過Saito等人只先確認了其中8400個為恆星，其餘的有些是星系，有些則因太昏暗或是受到鄰近其他天體的影響，還需進一步確認性質。

由於VISTA是以5個不同的紅外濾鏡進行觀測，為了分析這個龐大的星表資料，Saito等人亦繪製了這8400萬顆恆星的顏色-星等圖（colour–magnitude diagram），如左圖。天文學家常利用顏色-星等圖來研究恆星的各種物理特性，如溫度、質量和年齡等，是個非常有用的天文工具。每顆恆星在其一生中的某個時刻，都會是顏色-星等圖中的某個特定的點，至於這個點落在圖中何處，端視其亮度和表面溫度而定。這張巨幅影像既然可以一次給出8400萬顆恆星在圖中的點，天文學家便可據此做銀河核球區中的星口普查工作，並由此挖掘銀河此區的結構和本質內涵等訊息。

其中一個有趣的結果是呈現了核球內為數龐大的昏暗的紅矮星（red dwarf），這些紅矮星是目前天文學家以凌日法搜尋系外行星的首選目標。另一個很棒的事情則是：VVV的資料完全公開，只需透過ESO資料庫便可取得；因此未來必定還會呈現出更多讓大家驚訝的研究結果。

資料來源：84 Million Stars and Counting. ESO [24 October 2012]

轉載自 網路天文館

因為黑洞的性質太奇怪，一直到二十世紀九○年代，人們還認為它們的存在是科幻小說。密西根大學的天文學家道格拉斯．瑞奇史東（Douglas Richstone）在一九九八年評論道：「十年前，如果你在一個星系的中心發現一個你認為是黑洞的物體，業界中有一半的人會認為你是一個小狂人。」

自那以後，通過哈伯太空望遠鏡、錢德拉X射線望遠鏡（測量強大恆星和銀河源發出的X射線）和巨型陣列電波望遠鏡（由一系列在新墨西哥強大的電波望遠鏡組成），天文學家在外太空識別出幾百個黑洞。事實上，很多天文學家相信，天空中的大多數星系（在它們的盤形中心有核心膨脹）在它們的中心有黑洞。

正如預計的，在天空中發現的所有黑洞旋轉得非常快。哈伯太空望遠鏡對某些黑洞進行了計時，發現它們以每小時一百萬英里［一六○萬九千三百公里］的速度在旋轉。在最中心，我們看到一個扁平的圓形核，直徑大約一光年。核內有事件視界和黑洞本身。

因為黑洞是看不見的，天文學家不得不利用間接的方法驗證它們的存在。在照片上，他們設法識別黑洞周圍漩渦氣體的「吸積盤」。天文學家現已收集到這些吸積盤的美麗照片。（這些盤狀物幾乎是普遍在宇宙中快速旋轉的物體中發現的。甚至我們的太陽在四十五億年前形成時，它的周圍也有一個類似的盤狀物，後來這個盤狀物濃縮成行星。這些盤狀物形成的原因是，它們代表了某個快速旋轉的物體能量的最低狀態。）

利用牛頓運動定律，知道了繞中心物體旋轉的星星的速度，就能計算中心物體的質量。如果中心物體的逃逸速度等於光速，那麼光線也不能逃逸，這就間接證明了黑洞的存在。

事件視界位於吸積盤的中心。（不幸的是它太小了，用現代技術還無法確認。天文學家富爾維奧．梅利亞〔Fulvio Melia〕聲稱：在底片上捕捉一個黑洞的事件視界是黑洞科學的最高成就。）不是所有落入黑洞的氣體都通過事件視界。有些從事件視界的旁邊經過噴射到空間，形成兩個長的、從黑洞北極和南極噴出的噴射氣體。這使黑洞的外觀像一個陀螺。（從南北極噴出的原因是：當濃縮星星的磁場線變得更強烈時，磁場線集中在北極和南極。當星星繼續濃縮時，這些磁場線濃縮成從北極和南極放射的兩個管。當離子落入濃縮的星星時，它們沿著這兩個狹窄的磁力線，通過磁場北極和南極噴射出去。）

已確認出兩種類型的黑洞。第一種是恆星黑洞，在恆星黑洞中，重力將把正在死亡的星星壓垮，直至發生內向爆裂。然而，第二種黑洞更容易察覺。這些是星系黑洞，它們潛伏在巨大星系和類星體的正中心，比太陽質量大一百萬倍到幾十億倍。

近來，在我們自己的銀河系中最終找到一個黑洞。不幸的是，塵雲遮住了銀河的中心，要不是這個原因，在地球上每天晚上往人馬座方向看，我們會看到一個巨大的火球。沒有塵雲，銀河系中心的亮度會超過月亮，成為夜晚天空最明亮的物體。在這個星系核的最中心有一個黑洞，重量大約為太陽的二五○萬倍。說到它的尺寸，大約是水星軌道半徑［五，八○○萬公里］的十分之一。按照星系的標準，這不是特別大的黑洞。類星體的黑洞的重量可以是太陽重量的幾十億倍。我們後院的這個黑洞目前是相當穩定的。

下一個離我們最近的星系黑洞位於仙女座星系的中心，這是離地球最近的星系，黑洞質量為太陽的三百萬倍。它的史瓦西半徑大約是六千萬英里［九，六五六萬公里］。（在仙女座星系的中心至少有兩個大質量的物體，大概是幾十億年以前被仙女座星系吞噬的星系留下的。如果幾十億年後銀河系最終與仙女座星系相撞，我們的星系大概將被吞噬到仙女座星系的「胃」裡，這種情況看來有可能出現。）

星系黑洞最美麗的照片之一是哈伯太空望遠鏡拍攝的NGC 4261星系的照片。在過去，這個星系的電波望遠鏡照片顯示兩個從星系北極和南極噴出的非常優美的噴射物，但是沒有人知道它的機制是什麼。哈伯太空望遠鏡拍攝了這個星系最中心的照片，發現一個範圍為四百光年的美麗盤狀物。在它的最中心是一個包含吸積盤的小點，吸積盤的範圍大約一光年。哈伯太空望遠鏡看不見的中心黑洞重量約為太陽的十二億倍。

像這樣的星系黑洞是如此之強大，它們能夠消耗掉整個星星的能量。二○○四年，美國國家航空暨太空總署（NASA）和歐洲太空總署宣佈：他們發現在遙遠星系中的一個巨大黑洞一口吞掉了一顆星星。錢德拉X射線望遠鏡和歐洲XMM─牛頓衛星觀察到同一個事件：RX J124211星系發出的X射線的爆裂標誌著一顆星被中心的巨大黑洞吞噬了。

這個黑洞的重量估計為太陽質量的一億倍，巨大的重力使這顆星扭曲和伸展，直至破裂發出X射線的爆裂，向人們洩露它的秘密。德國加興的馬克斯．普朗克研究所的天文學家斯特凡尼．科莫薩（Stefanie Komossa）說：「這顆星星被拉伸超出了它的破裂點。這顆不走運的星迷路了，走錯了地方，跑到了這個黑洞的附近。」

黑洞的存在有助於解決很多古老的秘密。例如，星系M87一直使天文學家感到奇怪，它看上去像一個大質量的星球，帶一個奇怪的「尾巴」。因為它發出大量的輻射，天文學家曾經認為這個尾巴代表反物質流。但今天，天文學家發現它是由巨大黑洞提供能量的，這個黑洞的質量大約為太陽質量的三十億倍。現在相信這個奇怪的尾巴是巨大的離子噴射，它是從這個星系流出的，而不是流進星系的。

有關黑洞最壯觀的發現之一是錢德拉X射線望遠鏡的發現。它通過外太空塵埃的間隙窺視天空，在可見宇宙的邊緣附近觀察到黑洞集。總共看到六百個黑洞。天文學家透過外推，估計在整個夜晚天空至少有三億個黑洞。

本文摘自《平行宇宙》。本書由暖暖書屋出版社出版。