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地球如調酒師,生成風格各異的岩石——《磐石紀事:追蹤 46 億年的地球故事》

貓頭鷹出版社_96
・2021/04/03 ・2070字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 544 ・八年級

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  • 文 | 貝鳶業如

調酒與比喻

讓我們設想一下「混合」。

我一向很喜歡攪拌器上同義詞詞典般的動詞列表:攪動、揉捏、切碎、絞碎、絞爛、打汁、攪打。

這些動詞體現了一些關於混合的基本物理事實。

首先,固態元件必須先化約成小的粒子,才能與其他物質有效混合。碾磨不僅在細微的層次上製造出較為均質的混合物,也能夠提供較大的表面積,讓粒子與周圍的介質互動(因為小物體有較高的表面積體積比)。

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其次,混合的重點在於運動使系統中的每個部分至少都與其他部分產生短暫的接觸。高速的無序運動(即流體機械學專家所稱的渦流)比有序運動(流線運動)更有可能產生完全的混和。詹姆士‧龐德喜歡馬丁尼用搖的而不要用攪的,或許就是這個原因。

高速的無序運動如渦流,可以使系統中的每個部分至少都與其他部分產生短暫的接觸,產生完全的混合。圖/Pixabay

地球並沒有已經預設好的攪拌速度按鈕,那它又怎麼進行混合呢?唯有一股物質流從一地前往另一地時,混合才會發生,流的出現是對「不均等」的回應,也就是回應物理變量值的梯度或空間差異。我們可以將流設想成總是劫富濟貧的羅賓漢作用。這便是地下水流的達西定律與血液循環的泊肅葉規則的精義(參見第三章)。

地下水流、岩漿流和血液流,都是對壓力差異的回應。

地表水會往低處流,以彌補高度的差異(位能),熱的流動則會使溫度均一化。

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擴散作用是最緩慢的一種地質作用,乃特定元素基於濃度差異,從一地運動至另一地而產生。在擴散流中,原子因應濃度的變化,透過一種「不動介質」而運動。這可能是個非常緩慢艱困的過程,介質是結晶晶格時尤其如此;就好像要在沒有大砍刀的情況下,穿越非常濃密的叢林一般。溫度高的時候,此種岩石中的固態擴散作用進行得比較快,但就算是在效能最高的情況下,擴散作用使原子移動的速率,也不可能快過每年五十分之一公分。液體中的擴散作用就快得多(比較像是散步穿過一片溫帶森林),氣體中的擴散則相當有效率(有如大步通行一片整理得很好的草坪)。

擴散作用是特定元素基於濃度差異,從一地運動至另一地而產生。圖/Pixabay

傳導作用熱能透過靜態介質,自高溫處往低溫處移動的作用(有如元素自火爐進入冷的平底煎鍋),其間的熱流也是一種擴散作用。

岩石中的熱傳導非常緩慢,因為岩石的導熱性是出了名的差。

不過在許多地質場景中,透過介質「漫步」(擴散)並非唯一的運輸選項。

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有時原子和熱也可以跳上運動介質的便車,於是便能旅行較長的距離。這稱為平流,水通常是此種大眾運輸載具。溶解於移動地下水中的離子每年可以移動數十公尺,在地表水中則每年可移動數百公里,比透過乾岩石而擴散的離子乘客快得多了。

在較長的時間尺度上,岩石本身也成了平流的載具。地球的固態地函是個穩定但慢得不可思議的攪拌器,以一種稱為「熱對流」的特殊平流形態來翻轉自身,而熱對流也是板塊構造的驅動力。對流作用就跟傳導作用一樣起因於溫度差異,不過比較沒那麼間接。對流需要顯著的垂直溫度梯度,冷的物質要在熱物質的上方。就跟熔岩燈的情況一樣,地函岩石是自下方受熱(不是被燈泡加熱,而是被地核中的原始熱能和地函自身的放射性熱能所加熱)。

地函中的熱對流示意圖:溫度高、密度較低的物質向上移動,而低溫物質則往下移動。圖/wikimedia

對流的關鍵要素便是與溫度有關的體積變化,亦即受熱時擴張,冷卻時收縮(熔岩燈裡的染蠟,熱擴張的程度顯然比清油要大)。

由於較冷上層的密度比下方物質要高,這就造成了浮力的不穩定;上端會下沉,底部會上升,整個系統就開始攪拌自己,而此一系統上方的板塊,則以每年數公分的速率移動(剛好跟指甲生長的速率差不多)。

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地球內部只有在物理變量發生偶然組合時,才會出現對流翻轉現象。若岩石的熱導性較佳,所需的溫度差異會被抑制,此種攪拌就絕無可能發生。若岩石受熱時沒有顯著的擴張,驅動對流的密度不穩定也就不會發生。若地球地函岩石的黏度更高許多,整個系統就會磨光而停頓下來。最後,如果地球的放射性元素較少,或這些元素的半衰期更短,行星熔岩燈的燈泡也會在很久以前就燒掉了。但地球的地函始終都還在繼續翻攪。

這張圖片的 alt 屬性值為空,它的檔案名稱為 8694806_R-628x628.jpg
——本文摘自《磐石紀事:追蹤 46 億年的地球故事》,2020 年 12 月,貓頭鷹出版社
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貓頭鷹出版社_96
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貓頭鷹自 1992 年創立,初期以單卷式主題工具書為出版重心,逐步成為各類知識的展演舞台,尤其著力於科學科技、歷史人文與整理台灣物種等非虛構主題。以下分四項簡介:一、引介國際知名經典作品如西蒙.德.波娃《第二性》(法文譯家邱瑞鑾全文翻譯)、達爾文傳世經典《物種源始》、國際科技趨勢大師KK凱文.凱利《科技想要什麼》《必然》與《釋控》、法國史學大師巴森《從黎明到衰頹》、瑞典漢學家林西莉《漢字的故事》等。二、開發優秀中文創作品如腦科學家謝伯讓《大腦簡史》、羅一鈞《心之谷》、張隆志組織新生代未來史家撰寫《跨越世紀的信號》大系、婦運先驅顧燕翎《女性主義經典選讀》、翁佳音暨曹銘宗合著《吃的台灣史》等。三、也售出版權及翻譯稿至全世界。四、同時長期投入資源整理台灣物種,並以圖鑑形式陸續出版,如《台灣原生植物全圖鑑》計八卷九巨冊、《台灣蛇類圖鑑》、《台灣行道樹圖鑑》等,叫好又叫座。冀望讀者在愉悅中閱讀並感受知識的美好是貓頭鷹永續經營的宗旨。

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圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

  • 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?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

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。

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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:

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  • 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

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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?

圖形處理的例子

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。

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典型的CPU與GPU架構

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?

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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?

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(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)

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。
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賴昭正_96
43 篇文章 ・ 54 位粉絲
成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此穫有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。

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【2023 年搞笑諾貝爾化學與地質獎】舔石頭以外,猛獁象竟是海龜湯?
寒波_96
・2023/10/20 ・2211字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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搞笑諾貝爾獎每年都是新的開始,2023 年也不例外。今年「第 33 次第一屆搞笑諾貝爾獎」頒發十個獎項,「化學與地質獎」以看似獵奇的舔石頭博取不少眼球,不過得主揚.扎拉謝維奇( Jan Zalasiewicz)的文章中,其實還提到另一件知名的歷史公案。

1951 年晚宴真相,竟然是海龜湯?!圖/americanoceans

1951 年晚宴真相,竟然是海龜湯?!圖/americanoceans

文學史上用味覺帶出情節,最知名的案例之一是普魯斯特的小說《追憶似水年華》開頭,由瑪德蓮的味道切入,接著進入意識的海洋游泳。扎拉謝維奇的文章開頭,也從品嚐岩石的味道切入,自由切換不同的題材。

地質學家為什麼要舔石頭?《舌頭、石頭,迸出新滋味?科學家為什麼要舔石頭?——2023 搞笑諾貝爾獎》一文有精簡介紹。最主要的理由是,缺乏現代儀器之際,舌頭可謂方便的化學感應器,能提供有用的資訊。

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當然,即使有了現代儀器,舌頭還是很方便的工具。

處於意識流科學史中,扎拉謝維奇的文章從舌頭感應器,十分合理地切換到一場宴會。那場 1951 年的晚宴中,據說提供猛獁象肉製作的餐點。

這場晚宴由美國的「探險俱樂部(The Explorers Club)」舉行,主辦方宣稱當天有道菜,來自已經滅絕的動物大地懶(Megatherium)。但是幾天後有報紙披露,宴會中的奇珍異獸不是大地懶,而是來自阿留申群島,25 萬年久遠的猛獁象!

1951 年保存至今的晚餐。圖/取自 參考資料3

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奇妙的是,當天的餐點竟然有少量樣本被保留至今。當時沒有參加的豪威斯(Paul Griswold Howes)寫信要到一份樣本,一直保存到他去世為止。後來樣本輾轉來到耶魯大學的皮博迪自然史博物館(Yale Peabody Museum)。

那一餐到底是大地懶,還是猛獁象呢?2014 年,耶魯大學的研究生葛拉斯(Jessica Glass)等人成功由樣本中取得 DNA,結果在 2016 年發表。比對之下相當明顯,答案是綠蠵龜。

現今綠蠵龜是保育類動物,合法的狀況下沒有機會吃到。然而 1951 年那個時候,綠蠵龜尚未面臨滅團威脅,仍然是普遍的食材。

區區綠蠵龜製成的海龜湯,當然無法彰顯晚宴的尊絕不凡。不過俱樂部宣稱的大地懶,怎麼又會變成猛獁象?

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最可疑的是當天在場的俱樂部成員尼可斯(Herbert Bishop Nichols),他也是基督科學箴言報(The Christian Science Monitor)的科學編輯。可考的記錄中,他第一個對外提出相關描述,後來被視為吃猛獁象的證據。

海龜湯的幾位相關人猿。(A) 據說將食材從北極帶回的極區探險家 Father Bernard Rosecrans Hubbard。(B) 極區探險家 George Francis Kosco。(C) 晚宴主辦人 Wendell Phillips Dodge。(D) 保存樣本的 Paul Griswold Howes。圖/取自 參考資料3

如果真的是那道菜的材料,那麼狀況就是:俱樂部用綠蠵龜做菜,宣稱是大地懶,報紙以訛傳訛寫成猛獁象。

「吃猛獁象」之類的傳聞,雖然不是嚴謹的科學,卻因為有噱頭而容易引人注目。作為沒多少負面影響的玩笑,也沒有人想要特別澄清。使得這類事件的真相,往往不了了之。

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儘管沒有特別獲得搞笑諾貝爾獎關注,對於這道海龜湯的追根究底,倒是相當符合搞笑諾貝爾獎的精神。

海龜湯以後,扎拉謝維奇的文章意識又跳躍到另一種已經滅團的生物:貨幣蟲(Nummulites)。許多古生物,當初也是其他古生物的食物。儘管擁有堅硬的外殼保護,貨幣蟲這種生物依然有機會成為美食。

1912 年的時候,英國古生物學家庫克派崔克(Randolph Kirkpatrick)提出一個觀點:地球有一段時間存在非常大量的貨幣蟲,後來它們變成稱為「貨幣球(Nummulosphere)」的地層,是地殼岩石的源頭。

看起來很搞笑,可是庫克派崔克是認真的。所以他即使生在現代,應該也沒有獲得搞笑諾貝爾獎的機會。

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2023 年搞笑諾貝爾獎頒獎典禮影片(化學與地質獎從 10:18 開始):

延伸閱讀

參考資料

  1. The 33rd First Annual Ig Nobel Prizes
  2. Eating fossils
  3. Was Frozen Mammoth or Giant Ground Sloth Served for Dinner at The Explorers Club?
  4. Mammoth meat was never served at 1950s New York dinner, says researcher

本文亦刊載於作者部落格《盲眼的尼安德塔石匠》暨其 facebook 同名專頁

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寒波_96
193 篇文章 ・ 1057 位粉絲
生命科學碩士、文學與電影愛好者、戳樂黨員,主要興趣為演化,希望把好東西介紹給大家。部落格《盲眼的尼安德塔石器匠》、同名粉絲團《盲眼的尼安德塔石器匠》。

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揭露臺灣地下的秘密——臺灣地質學之父林朝棨
PanSci_96
・2023/03/03 ・3722字 ・閱讀時間約 7 分鐘

  • 文/廖芷瑩

新北市八里區的十三行博物館,是證明臺灣先民擁有造鐵技術的證據,更是許多人假日郊遊的地點。但很少人知道,最早確認此地為臺灣珍貴遺址的人並非考古學者,而是地質學家林朝棨

新北市立十三行博物館。圖/wiki

翻開臺灣地質與考古紀錄,林朝棨這個名字更是不可不提。不僅重要的考古遺跡「左鎮文化」、「八仙洞」有他的足跡;林朝棨作為地質科學的翹楚,對於臺灣的礦脈研究也做出了巨大的貢獻。

上山下海,地質學霸的養成之路

羅馬不是一天造成,學霸更不會一日成就。學識豐富的林朝棨先生,因時代背景及家庭因素,漸漸踏上臺灣地質界先驅研究者之路。

1917 年(大正 6 年)林朝棨出生於豐原,是當地望族的後代,並跟著父親信仰基督教。他從小在學業方面就展現出聰穎的天資,因此進入臺中第二中學校(今臺中二中)就讀,並考進臺灣總督府「臺北高等學校」。臺北高等學校是當時在臺灣唯一的高中,入學者以日人為主,競爭非常激烈,可說比當今的臺灣大學還難考。

更重要的是,林朝棨在參與教會活動的時候,認識了也同樣對臺灣地質科學及考古學有貢獻重大的日治時期科學家早坂一郎。接下來幾年,他們在臺灣上山下海,親身踏查也認識臺灣這片土地的構成。臺灣有許多現在地質、考古方面的重要地點,都可以追本溯源自於他們的這些踏查。

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舉例來說,目前的「臺南左鎮化石園區」,正是起源自因 1930 年代當地保甲書記陳春木在該處撿到化石,加上早坂與林朝棨的研究發表,才讓世界看見臺灣化石的存在。此外,他們也一起發表了關於彰化八卦山及臺北市貝塚的發現,還有各式臺灣地質的紀錄。

而身為學霸的林朝棨,也在同時期完成臺北帝國大學地質古生物學科(現臺灣大學地質科學系)的學位,並成為第一屆唯一的一位學生。在眾多日本優秀地質科學家的教導與帶領下,他學習了理論與方法,並也完成無數次外地訪查,扎實的成為兼具理論與實作的研究者。而他所關注的臺灣土地相關的考古學與地質學,也在時代演進與諸多學者的努力下,一步步在臺扎根、也被更多人關注。

臺灣礦業發展背後的地質學推手

林朝棨的重要貢獻,除了地質學術研究外,他的許多發現更為臺灣現代化的發展打下科學基礎,像是對臺灣工業影響深遠的金礦、煤礦產業的礦脈,都在他的探究範圍內。

1930 年代,林朝棨從臺大畢業後,先是投入教職,一年後,他加入了「臺陽礦業株式會社」的行列(1935 年 4 月 16 日),成為社內的「地質士」,為企業在北部山區的挖掘做調查,甚至曾去到北朝鮮金礦進行考察,並藉此比較了解臺灣在地的礦脈及地質的構成。

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在那個年代經營「臺陽礦業」的顏家富可敵國,而北部山區的成千上萬人,都要依靠這些產業工作過活。林朝棨在礦業任職時完成的工作,正是讓家後來成為巨商的重要礎之一。此外,在離開礦業界的工作之後,林朝棨的研究工作依舊關心著臺灣的煤田與礦產來源,且持續在《臺灣礦業》等刊物上發表作品,為後代的研究者奠基了臺灣礦脈的研究基礎

林朝棨(右二)與富田芳郎教授(右一)同赴臺灣南部作地質調查(1934- 1935)。
林朝棨時任臺北帝大地質系助理教授。圖/《林朝棨先生紀念文輯》。

戰爭作為地質教學之路的偶然起點 至死方休

林朝棨出生在世間多紛擾的年代,學術之路並不平穩,更要接受戰爭的挑戰,但也因此打開他的眼界,為科學研究開創了新路。

1930 年代的輝煌時期結束,世界陷入戰爭的恐慌。身為臺灣人的林朝棨,原本很有可能被送到南洋當日本兵,或甚至更遠的地方協助戰爭。但幸好有早坂先生的協助,林朝棨遠赴當時滿洲國的新京工業大學(現長春大學工學院)擔任教職。雖然投入教職這歷程是是源自戰亂的插曲,但也因此將林朝棨他拉離了產業界,轉而投入教育工作。

自此,就是五十年不曾間斷的持續投入,直到他逝世前,依舊掛念著臺灣的地質學教育發展。

戰後國民政府來臺,林朝棨因熟悉閩南語、中文與日文,被政府重用,除了教學外,更被政府派任協助各項重要的能源工作。因為在他對臺灣的土地組成,有基礎的科學了解,因此不論是延續煤礦業、油田開發、山林開採與河川建設等,甚至是水庫的興利,都需要他與國外專家做溝通,並給予專業意見。

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林朝棨在民國五六零年代,一次次為臺灣的現代化工程多次環島探查,並擔任專業者的角色,為現代化建設把關。

應用專業與知識發光發熱的同時,林朝棨仍持續耕耘基礎研究。他於民國 52 年發表的〈臺灣第四紀〉一文,就奠定了臺灣近期的地質研究基礎。在《林朝棨先生紀念文輯》中,林朝棨的兒子林恩朋就提到,林朝棨對於古脊椎動物、考古學、甚至是人類學科皆有深厚的學識,加上原本地質學科學基礎,讓他得以在當時就有能力整合各學門、對臺灣的研究做出遠超過地質學科的貢獻。

除此之外,林朝棨面對各種階級的人,都不吝討論、鼓勵向學;在田野現場,不論是農夫、學生或勞工,任何人提出地質相關的疑問事項,他都會細心的一一查證並回應。林彭恩說,就是這種積極的態度,雖然讓他在晚年身體過度負荷、因而多次進出醫院,卻也驅使他成為頂尖的科學研究者,留下許多不凡的成就。

讓臺灣與世界相連 跨足考古與地質研究

除了文章開頭所提的左鎮人外,林朝棨在考古領域還有許多重要貢獻。在〈臺灣第四紀〉中,林朝棨認為第四紀的地層包含了近代人類發展的所有活動,因此十分重視此地層;在此發表中,他集結過往的田野成果,分類臺灣第四紀地層。延續這個研究,他對臺灣的考古有更深入的認識,也也陸續發表臺灣西南部之貝塚堆的研究(1961 年),以及金門貝塚堆的發現(1970、1971 年)。

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此外另一個重大的發現,還包括 1968 年 4 月 19 日,林朝棨與臺大人類學系宋文薰教授,率領臺大考古隊在臺東長濱的進行挖掘工作,之後學者將其命名為「長濱文化」,為臺灣舊時代時期代表的遺跡,也是臺灣歷史教科書中重要的一頁。

林朝棨的學術生涯,不只限於地質學與、考古學的成就更有許多跨領域、跨國界的交流與發現,塑造了當代臺灣學科的發展。國民政府來臺後,林朝棨也協助推動了許多現代化產業的科學研究基礎,並且影響了我們認識臺灣歷史的角度。就像是左鎮人與八仙洞,還有犀牛骨頭與各地的貝塚,在剛發現的時候只是林朝棨手上某個不起眼的石頭,但從後來的研究所驗證的來源與成分,卻將臺灣與世界相連,更與大歷史相綁。

地質、考古總帶來有枯燥且漫長的印象,長期深耕的林朝棨,在關鍵的年代推動了臺灣地質學界與業界進展,為後代留下不可抹滅的科學與文化資產。

註解

  • 關於礦業的研究論文,林朝棨多發表在《臺灣礦業》期刊上。此外,他也參與過《臺灣礦業史》,以及《臺灣通誌,經濟誌,礦業篇》的撰寫。

參考文獻

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