選對產品，兼顧生活品質與環境保護——《如何避免氣候災難》

• 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。

本文由 台灣中油股份有限公司 委託，泛科學企劃執行。 

近年全球對於氣候變遷的關注日益增加，各國紛紛宣布淨零排放（Net Zero Emissions）的目標，聯手應對氣候變遷所帶來的挑戰。淨零排放是指將全球人為排放的溫室氣體量和人為移除的量相抵銷後為零。而「碳捕存再利用技術（Carbon Capture Utilization and Storage，簡稱 CCUS）」技術被視為達成淨零重要的措施之一。 

「碳捕存再利用技術 CCUS」是什麼？ 

CCUS 技術可以有效地將二氧化碳從大氣中捕捉並封存，進而減少溫室氣體的排放。CCUS 包含捕捉、運輸、封存或再利用三個階段，也就是將二氧化碳抓下來，並且存起來或是轉換成其他有價值的化學原料。關於如何捕捉二氧化碳，可以參考我們先前拍的影片《減碳速度太慢？現在已經能主動把二氧化碳抓下來！？抓下來的二氧化碳又去了哪裡？》。 

至於捉下二氧化碳之後，該存放在哪裡呢？科學家們看上一個經過數千萬年驗證、最適合儲存的地方——地底。沒錯，地底可不只有石頭跟蜥蜴人，只要這些石頭中存在孔隙，就可以儲存氣體或液體。最常見的就是天然氣與石油。現在，我們只要將二氧化碳儲存到這些孔隙就好。 

封存的地質條件也很簡單，第一，要有一層擁有良好空隙率及滲透性的「儲集層」，通常是砂岩。第二，有一層緻密、不透水且幾乎無孔隙的岩石，用來阻擋儲集層的氣體向上逸散的「蓋層」，常見的是頁岩。只要儲集層在下，蓋層在上，就是一個理想的儲存環境。 

臺灣哪裡適合地質封存？ 

臺灣由東往西，從西部麓山帶、西部平原、濱海到臺灣海峽，都有深度達 10 公里的廣大沉積層，並且砂岩與頁岩交替出現，可說是良好的儲氣構造。 

至於臺灣適合封存二氧化碳的地點，有個很直接的作法，就是參考石油、天然氣的儲存場域就好，也就是所謂的「枯竭油氣層」。將開採過的天然氣或石油的空間，重新拿來儲存二氧化碳。而臺灣的油氣田，主要集中在西部的苗栗與臺南一帶，在 1959～2016 年，累計產了 500 億立方公尺的天然氣，和超過 500 萬公秉的凝結油。 

而至今這些枯竭油氣田，適合來做二氧化碳的封存。例如苗栗縣通霄鎮的鐵砧山是臺灣目前陸上發現最大的油氣田，不只是封閉型背斜構造，更擁有厚實緻密的緻密蓋岩層。在原有油氣田枯竭後，從民國 77 年開始轉為天然氣儲氣窖利用原始天然氣儲層調節北部用氣的方式，已持續超過 35 年。因此中油也正規劃在鐵砧山氣田選擇合適的蓋層和鹽水層，進行小規模的二氧化碳注入，作為全國首座碳封存的示範場址。並同時進行多面向的長期監測，驗證二氧化碳封存的可行性與安全性。 

更多詳細內容及國際 CCUS 案例，歡迎觀看影片解惑！ 

以菌絲體作為食物

意外誕生的美食？

人類應用發酵已有很長一段歷史，也產生許多令人驚訝的結果，其中一個令人愉快的意外之作就是天貝（tempeh）。天貝是 1800 年代初起源於印尼的一種素食主食 ¹。歷史學家經考究認為，天貝是無意間產生的食物，很可能是在試圖將大豆隔夜保存免受熱影響時被發現的。²

在保存大豆的過程中，少孢根黴菌（Rhizopus oligosporus）的孢子落到大豆上，引起發酵過程並形成天貝的緻密餅狀物。少孢根黴菌將大豆或其豆類基質結合在一起，形成 100 % 可食用又富含蛋白質、礦物質和維他命的網狀棉質菌絲體。

靠真菌製造的最佳素食漢堡？

諾馬餐廳（Noma）前發酵負責人大衛・齊爾伯（David Zilber）將天貝帶往新的境界。素食運動的推動，讓世界各地的廚師都在嘗試使用肉類替代品來複製漢堡中的牛肉餅。齊爾伯開發出一種由藜麥製成的天貝，作法是將藜麥穀物接種菌絲體，並在露天下發酵以降低水分含量，只留下足以在烹飪時保持多汁的水分，最後在天貝上塗抹一層諾馬餐廳以真菌發酵自製的酵母魚醬和蠶豆醬油，就大功告成了。

這款漢堡被品評專家譽為「最佳素食漢堡」。齊爾伯對此評論：「三種真菌和一種穀物，證明也許只要掌握一點技巧，好的烹飪就可以幫助拯救和養活一個需要療癒的世界」。³

是什麼讓天貝富含營養？又為什麼，它會成為一種神奇的食物？天貝不僅含有飲食中的一些基本成分，也就是蛋白質、碳水化合物和來自大豆的脂肪，其中的菌絲體，更提供類似於菇類的益處：富含全部九種人體無法合成的必需氨基酸、纖維、維他命和礦物質，熱量低且不含膽固醇。天貝的例子讓我們瞭解到，不僅菇類可以吃，菌絲也是可以吃的。最棒的是，一些真菌菌絲體與肉的質地非常相似，成為素食饕客餐盤裡的熱門選擇。

菌絲體革命：植物肉的新面貌

溫斯頓・丘吉爾（Winston Churchill） 1931 年發表的文章〈五十年後〉（Fifty Years Hence）裡，他預測「將發展出新的微生物菌株，並為我們量產化學物」，並總結道「當然，未來也將會使用合成食品」。⁴ 現在看來，丘吉爾的說法完全正確。

1985 年，馬洛食品（Marlow Foods）推出闊恩素肉（quorn），這是一種以真菌菌絲體製成的素食派餅產品系列，品牌名稱為「真菌蛋白」（Mycoprotein）。「真菌蛋白」的商業成功歸功於鑲片鐮孢菌（Fusarium venenatum），其能迅速將澱粉轉化為高含量的蛋白質。

該公司對這種生產工藝的專利已在 2010 年過期，所以其他有興趣的廠商可以進入生產真菌蛋白的領域了。然而，如今闊恩素肉在超市中仍隨處可見，且提供越來越多的無動物肉類和大豆成分所製造的禽肉、牛肉和魚肉。

艾本・拜耳（Eben Bayer）和蓋文・金泰爾（Gavin McIntyre）於 2007 年創立生態創新生物技術公司（Ecovative），正利用真菌製造用於包裝、紡織品和肉類替代品的菌絲體材料。他們最新的獨創觀念是「最終食品」（atlast food），也就是控制溫度、氣流、二氧化碳供應和濕度，藉以促使菌絲體的纖維組織長成各種形狀的合成肉。這個複雜過程也是一種發酵形式，使菌絲體在十天內就能形成具有不同質地、強度和纖維的成分，口感類似於動物肉。

菌絲體肉的開發，是希望能減輕畜牧業對地球造成的負擔。「最終食品」的生產設施由垂直農業基礎設施組成，與傳統肉類生產相比，土地需求少了十倍、產生的二氧化碳也降低許多。「最終食品」的第一個產品「菌絲體培根」，其用水量就比傳統豬肉生產少了一百倍。

生物技術的進步使該工業能找到可行的解決方案，為未來創造永續的食物來源。如果可以使用更少的資源，且對自然造成更少的傷害來人工種植食物，就不必再從大自然中做擷取。當時拜耳對所有等待菌絲體肉的人們說，希望三年內就能實現全球供應。⁵ 菌絲體革命即將到來。

如何自製維他命 D 營養補充品？

只要十五分鐘，幫你補充滿滿維他命 D？

維他命 D 對於保持骨骼、牙齒和肌肉健康來說相當重要。《澳洲醫學雜誌》（The Medical Journal of Australia）建議，如果無法曬太陽，那每天至少要補充 400 IU⁶ 的維他命 D。對於照射陽光不足的人來說，菇類是唯一天然、非動物性的維他命 D 來源。只要將菇類暴露在陽光下就可以產生維他命 D ⁷，這是在家裡就可以辦到的工作。

把菇類放在窗臺上讓菌褶朝向陽光，放置 15 分鐘後再烹調，這樣的簡單步驟即可將菇類變成維他命 D 的絕佳來源。僅 84 公克新鮮、暴露於紫外線的洋菇，就含有超過 600 IU 的維他命 D，且與維他命 D 營養補充品一樣容易被身體吸收。⁸

註解

1. William Shurtleff and Akiko Aoyagi, History of Tempeh and Tempeh Products (1815– 2020): Bibliography and Sourcebook, Soyinfo Center, Lafayette, 2020, p. 351. ↩︎
2. Marianna Cerini, ‘Tempeh, Indonesia’s wonder food’, The Economist, 23 January 2020, <economist.com/1843/2020/01/23/ tempehindonesias-wonder-food>. ↩︎
3. @david_zilber, ‘Biomimicry is a fascinating way⋯’ [Instagram post], David Chaim Jacob Zilber, 26 May 2020,<instagram.com/p/ CAptR8qpN-T> . ↩︎
4. Winston Churchill and Steven Spurrier, ‘Fifty years hence’, Strand Magazine, issue 82, no. 49, 1931. ↩︎
5. 摘自作者於 2020 年對艾本・拜耳的訪談。 ↩︎
6. IU 為國際單位，用於計算或測量維他命 效力和生物有效性的標準化單位之一。 1 IU = 0.025 微克麥角鈣化醇（維他命 D2 ）。 ↩︎
7. Mary Jo Feeney et al., ‘Mushrooms— biologically distinct and nutritionally unique’. ↩︎
8. Victor L Fulgoni III and Sanjiv Agarwal, ‘Nutritional impact of adding a serving of mushrooms on usual intakes and nutrient adequacy using National Health and Nutrition Examination Survey 2011–2016 data’, Food Science and Nutrition, vol. 9, issue 3, 2021, <doi.org/10.1002/fsn3.2120>. ↩︎

——本文摘自《真菌大未來：不斷改變世界樣貌的全能生物，從食品、醫藥、建築、環保到迷幻》，2023 年 12 月，積木文化出版，未經同意請勿轉載。