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爲什麽你該認識馬丁.魯維克——《地球深歷史》導讀

左岸文化_96
・2021/04/22 ・6867字 ・閱讀時間約 14 分鐘 ・SR值 567 ・九年級

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  • 導讀 / 洪廣冀(國立臺灣大學地理環境資源學系)
  • 書籍作者 / 馬丁・魯維克 (Martin J.S. Rudwick);譯者 / 馮奕達

導論一、“You should”

我已經記不得確實的時間了,但那應該是二○○七年左右。當時的我為哈佛大學科學史系的博士班研究生,一心一意想處理與臺灣或東亞科學史相關的題目。某天下午,系上舉辦演講,講者便是各位手中這本書的作者:馬丁.魯維克。在介紹講者時,主持人強調,魯維克教授曾是著名的地質學者,後來轉行當地質學史家,同樣做得有有聲有色;此跨領域且悠遊在自然科學與人文學的經驗,值得各位參考與倣傚云云。演講後,系上老師與同學聚在一起討論;我的指導老師、生物學史家珍妮特.布朗(Janet Browne)叫住我,問我是否熟悉魯維克教授的研究。我說我不太清楚;老師的臉色有些凝重,說道:“You should.”

從著名地質學者轉行當地質學史家的馬丁.魯維克教授。圖/sciencebookaday.com

這句 “You should” 一直迴盪在我心裡。作為學生,我從善如流,盡可能熟悉這位魯維克教授的著作,其中便包括《地球深歷史》。從科學史的角度,魯維克教授的貢獻至少有三:首先,由於其在地質學上的造詣,當科學史界開始宣稱要打開科學的黑箱、釐清社會條件與科學知識生產的因果關係時,魯維克教授是少數能觸及此理想狀態的研究者。再者,在論及近代生物學史時,研究者自然而然地將達爾文帶出的演化論風潮視為分水嶺;然而,就魯維克教授而言,至少在地質學史中,主要突破卻發生在一八○○年左右;在那個時期,人們終於體會到,就如同地球不是宇宙中不變的中心一般,歷史不再為人類所獨佔;人類史不過是地球歷史中極短暫的一段,甚至是微不足道的一段。第三,當科學史家不再把一八○○年代的地質學視為達爾文革命的先聲,也不再把當時的思想與爭論當成恭迎達爾文出場的墊腳石,魯維克教授認為,科學史家就可多少擺脫不時為祟在科學史寫作中「勝者為王」的「輝格史觀」。

然而,即便現在的我可以琅琅上口魯維克教授在科學史上的貢獻,我必須說,除了「指導老師交代」外,當時的我看不出什麼「你應該閱讀魯維克」的理由。我不是地質學出身,也不打算研究地質學史;事實上,我必須承認,在唸高中時,地球科學一直是讓我感到棘手的科目。相較於我感興趣的生物學,地球科學涉及的時空尺度過於龐大,超乎我可以想像的地步。再者,如黃相輔博士在另篇導論中指出的,魯維克教授為虔誠的基督徒,而他一系列地質學史著作的基調便是要化解宗教與科學的對立。但問題是,我非基督徒,且在我的成長經驗中,我從未體會到該對立,自然也無透過魯維克的著作來化解該衝突的必要。所以,除了幫助我一窺科學史的堂奧、進而取得該學科的入場券外,為何我需要知道魯維克教授的著作?

我的問題應該也是各位讀者的問題。在這個注意力只能維持三十秒的年代,為何你需要閱讀一本時間尺度達四十五億年的書?這需要一些理由。作為一名科學史研究者,我可以做的,就是盡可能地帶領讀者,回到魯維克這個人,以及他所處的時代。

與魯維克喝咖啡

時間來到二○一四年的劍橋大學。當時的我是該校李約瑟研究所(Needham Research Institute)的博士後研究員,不時會晃到位於自由學院巷(Free School Lane)的科學史與哲學系(Department of History and Philosophy of Science)聽演講。十月二十四日當天,我報名參加了該系主辦的「與科學家喝咖啡」活動,講者又是魯維克。身為該系元老的他,顯然非常重視這回演講。在演講前,他寄給與會者一篇題為 “Fossils and History: Recollections across Two Cultures” 的自傳;在文章開頭,他加了個段落,表示該文是為英國國家學術院(British Academy;魯維克於二○○八年獲選為該院院士)歸檔用,不是為了出版(Not for Publication)。演講當天,當時八十二歲的魯維克教授,開誠佈公、毫不藏私地回答了他反覆被問到的問題:「你是如何、何時以及為何把自己從自然科學家轉為人文學者?」

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科學與人文的「兩種文化」常被化約,視爲相互對立的關係。圖/Pexels

時間倒推到一九五九年五月七日。魯維克與其他劍橋大學的學生,簇擁在劍橋的評議會大樓(Senate House),聆聽物理學家、小說家與科技官僚查爾斯.史諾(C. P. Snow, 1905-1980)的里德講座(Rede Lecture)。史諾的講題是〈兩種文化與科學革命〉(The Two Cultures and the Scientific Revolution)。在該演講中,史諾認為,在當時的英國,科學與人文的鴻溝已加深擴大,至雙方難以溝通、相互鄙視的程度。就史諾而言,根本原因是,科學與人文係屬「兩種文化」;這是現行英國教育制度的結果,但對於英國未來的發展,並無好處。年輕的魯維克並未對史諾的演講留下深刻印象。日後,當史諾將其演講出版為專書、引發大論戰時,他難以理解,為何如此化約、視科學與人文除了敵對關係外別無其他的見解,竟會有那麼多人買單。為何年輕的魯維克會冷眼看待史諾的語重心長?又為何在將近半世紀後,他會撿起史諾演講的標題,當成是學術生涯的註腳?

魯維克從他的家庭教育談起。生於一九三二年的魯維克,父親為西敏公學(Westminster School)的物理老師,而教父則為中世紀壁畫的權威克萊夫.勞斯(Clive Rouse)。在魯維克小時候,他父親期許他能走上物理研究這條路;然而,一日,魯維克在花園中找到海膽的化石,大感興趣;更讓他感到驚喜的,他鑽研中世紀壁畫的教父勞斯,竟然送給他一盒菊石化石,鼓勵他走上地質學研究的道路。一九四五年,當十三歲的魯維克進入哈羅公學(Harrow School)就讀。他發現,不同於家中多元且開放的學習氛圍,校方竟要求他得在古典(Classical)與現代(Modern)中抉擇。所謂「古典」是以歷史學為主的人文學,而「現代」則為自然科學。魯維克選擇了「現代」,這讓校方頗為失望。因為,按當時英國中學教育的標準,如魯維克這樣傑出的學生,應以「古典」為職志,「現代」是留給那些「次等的心靈」(second-class mind)。即便如此,在求學階段,魯維克遇到一位擁有博士學位的生物學老師道格拉斯.里德(Douglas Reid)。里德除了帶著魯維克閱讀生物學的經典外,還指導他進行端足類(Amphipods)的分類。魯維克花了相當時間,對著圖鑑,兩眼盯著顯微鏡,探究自英國周遭海域採回來的活體標本。魯維克頗為滿意此自主學習的成果,將之寫成論文,發表在《自然史雜誌》(Magazine of Natural History)上—該文也成為魯維克多產之學術生涯中的首篇論文。在高中生涯接近尾聲時,他參加了劍橋大學的入學甄試。他報考了生物、化學與地質學,於地質學的表現最為傑出。一九五○年起,他開始於劍橋大學地質學系就讀。

魯維克不畏跨領域挑戰的進取,或與劍橋大學三一學院的氛圍有關。圖/wikimedia

在劍橋大學,魯維克受益於該校的 Tripos 制度,即在選定專業科目前,可廣泛涉獵相關學科。一趟前往懷特島(Isle of Wight)檢視第三紀之地層構造(the Tertiary strata)的田野經驗讓魯維克對古生態學(palaeo-ecology)感興趣。依他所見,這在當時仍屬新穎的學科,既可結合他對分類學的興趣,也可讓其興趣不至於被傳統分類學限制住,而可進一步探索古生物及其環境的關係。一九五三年,魯維克以第一名畢業,且獲得地質系、三一學院等機構的獎學金,以及政府的研究獎勵,讓他可以三年為期,於劍橋繼續鑽研古生態學。一九五五年,年僅二十三歲的魯維克被聘為劍橋大學地質學系的 “demonstrator”(相當於美國的助理教授),翌年更被選為三一學院的學生院士(junior research fellow)。

接二連三的榮譽與肯定並未讓魯維克就此停留在他已相對熟悉的古生態學領域。他亟思挑戰困難的博論題目,讓他可在地質學中站穩腳跟。魯維克的進取或與三一學院的氛圍有關。身為該院的學生院士,他可自在地向「古典」與「現代」領域中卓然有成的資深院士請益。這時的魯維克還未接觸到史諾的「兩種文化」;難怪,當他接觸到後,他無法接受當中「做人文者」與「做科學者」往往無法溝通,因為這並不是他在三一學院接受到的刺激。

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接著,魯維克開始對「功能形態學」(functional morphology)感興趣,且把對象設定在雖有大量化石證據、然只有少量物種留存至今日、導致活體實驗與野外觀察幾近不可能的腕族類動物(brachiopods)。當他在標本館中檢視該動物的化石標本,欣賞其結構的對稱、揣摩其可能的功能時,他想起在哈羅公學時曾涉獵的生物學經典:愛德華・羅素(E. S. Russell)的《形式與功能》(Form and Function, 1916),特別是當中論及法國博物學者居維葉(Georges Cuvier, 1769–1832)的段落。

居維葉認為,透過緊密地將結構與功能整合在一起,每類生物得適應(adapt)其特定的生活模式(mode of life)。以此概念為出發點,居維葉大膽地重建他認為已然滅絕的長毛象(mammoth)與乳齒象(mastodon)的化石標本。魯維克認為,居維葉重組這些已滅絕之動物的概念與手法,有助於他對腕足動物之功能形態學的研究。於是,他到圖書館,閱讀居維葉的原典與相關手稿。

魯維克教授前期專注在以化石與現存腕族動物的功能形態學研究上。圖/Pixabay

他精準掌握了居維葉至當代的功能形態學系譜,再加上三一學院對其研究的支援,魯維克於一九五八年以〈化石腕族類的功能形態學研究〉(Studies in the Functional Morphology of Fossil Brachiopods)一文取得博士學位。翌年,他在深具影響力的《地質學雜誌》(Geological Magazine)上一口氣發表兩篇論文,宣告一名年輕地質學者的誕生,以及一個少為地質學者所知之取向的成熟。在後續七年間,魯維克持續探索化石與現存腕族動物的功能形態學,於一九六五年獲聘為劍橋地質系的講師(University Lecturer)。按當時劍橋的規定,這意味著魯維克已通過終身聘任制(tenure)的考驗,可在其喜愛的領域鑽研,直到退休。

如果說已被地質學者視為「歷史」的居維葉為魯維克的地質學帶來突破,那麼,他則以其地質學研究經驗為地質學史帶來新意。原來,在細讀居維葉的原典後,魯維克感到好奇,為何如此傑出的博物學者竟會拒絕接受當時已略具雛形的「物種會變化」的演化思想,並設法撲滅之?他開始閱讀生物學史的著作,且把握各種與科學史家交流的機會。讓他失望的,其在地質學的同儕就罷了,多數他遇見的科學史研究者,多不把居維葉當一回事,甚至認為居維葉的存在阻撓了演化論於法國的生成與傳播。

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魯維克不免好奇,為何科學史研究者總以後見之明來評價居維葉,而不是回到居維葉所處的時代,設身處地理解居維葉的科學及其貢獻?為何科學史家會對居維葉深具突破性的功能形態學視而不見?同時,他也感到訝異,為何不管在研究材料的選擇上,科學史研究者會如此執著於文本,彷彿其研究對象不會以圖像溝通似的?魯維克認為,如此「重文本而輕圖像」的作法,恐怕會讓科學史研究者錯估科學知識生成與溝通的方式;因為,至少在地質學界,相較於文字,研究者更傾向以圖像來思考與溝通。

魯維克認爲科學史界「重文本而輕圖像」的作法,恐怕會讓科學史研究者錯估科學知識生成與溝通的方式。圖/Pixabay

最後,他也發現,相較於地質學者,科學史研究者似乎不做「田野」,也不把其研究對象的田野工作當一回事。同樣從地質學觀點,魯維克認為,不把田野及田野工作視為科學知識之生產地與實作,科學史家恐難以真正窺見科學研究者的心靈,遑論探究新理論生成的時空脈絡。於是,在一九六○年代,也就是魯維克逐步確立其在地質學的地位時,他也開始在科學史相關的期刊上發表論文,拋出前述疑問,並從地質學的觀點提出解答。對此,一位「柯廷翰女士」(Mrs Cottingham)居功厥偉。

原來,柯廷翰繼承了倫敦地質學會(Geological Society)之創建者與首位會長喬治.格林努格(George Greenough)的手稿。該手稿未經整理,也未有研究者使用過;柯廷翰希望魯維克能幫她整理,並據此撰寫格林努格的傳記。魯維克欣然答應。在整理並閱讀格林努格的手稿與通信的過程中,魯維克發現一落信件,以紅帶繫著,上頭有格林努格的筆跡,寫著「泥盆紀大爭議」(Great Devonian controversy)。在謄寫這批信件的過程中,魯維克得以重訪此當代地質學者已少有人知的爭議,理解科學爭議係如何生成、延燒與閉合。日後(一九八五),運用這批材料,魯維克完成其成名作;書名就叫做《泥盆紀大爭議:紳士專業者中科學知識的形塑》(The Great Devonian Controversy: The Shaping of Scientific Knowledge among Gentlemanly Specialists)。

一九六七年,當周遭的人都認為,這位三十五歲的年輕地質學者,會在自己的專業領域中持續耕耘,同時以歷史為副業或「娛樂」,直至退休,魯維克做了讓人驚駭的決定:他離開了地質系,轉至甫成立的科學史與哲學系任教。按魯維克日後的說法,當時的他,遭逢了中年危機;只是,有中年危機的不是他,而是他在地質學系的同儕。魯維克認為,相較於正在蓬勃發展的美國地質學,劍橋的地質學者似乎都在自己的舒適圈中做研究;當美國地質學界已培育出如古爾德(Stephen Jay Gould, 1941—2002)這樣優秀的新生代時,劍橋地質系顯得格外死氣沉沉。當這個他自一九五○年起便生活其中的系所不能再給予他智識上的刺激,魯維克決定出走。此舉激怒了他在系上的同儕,認為這是難以原諒的的背叛。魯維克不以為意,因為他已在自由學院巷的科學史與哲學系,找到他的新天地。

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一九七四年,魯維克再度出走,至荷蘭自由大學(Free University)擔任「自然科學之歷史與社會面向」的教授。他的夢想是在該校建立科技與社會的研究群。他注意到,在愛丁堡大學,有群年輕的歷史學者、社會學者與哲學者,組成科學研究部(Science Studies Unit),以全新的視野,至少不是他曾大為感冒的輝格史觀,探索科學知識與其社會條件間的因果關係。他希望能在自由大學有個類似的部門,與日後被稱為「愛丁堡學派」的學者們,共同打造「科學研究」或說「科技與社會」此新興領域。

薩頓獎章是爲了紀念科學史學科的奠基人——比利時科學史學者喬治·薩頓而設立。圖/wikimedia

一九八○年,自由大學遭逢政治危機;魯維克的同儕、摯友與學術夥伴遭左翼學生攻擊,而校方並未捍衛校園中根本的學術自由,這讓魯維克憤而辭職。過來五年,魯維克帶著家人,過著顛沛流離的生活,以訪問學者的身分,在倫敦、劍橋、普林斯頓與耶路撒冷間遊走。一九八五年,普林斯頓大學聘魯維克為歷史系教授;魯維克希望能在該校打造科學研究的分支,未獲高層支持。一九八八年,魯維克轉至加州大學聖地牙哥分校任教;這回,他終於得到支持,於人文部門中建立以科學為對象的研究分支。在這段顛沛流離的日子裡,魯維克共出版了四本書;於一九九八年退休至今,他又出版了五本書,最新的一本即為各位手中的《地球深歷史》。二○○七年,幾乎就在哈羅公學校方要年輕的魯維克在古典與現代中做選擇的一甲子後,他獲頒美國科學史學會的最高榮譽薩頓獎章(George Sarton Medal),翌年被選做英國科學院院士。

兩種文化?

回到二○一四年十月二十四日當天,年邁但仍精力充沛的魯維克是如何看待史諾的「兩種文化」?首先,他不認為該說是錯誤的;因為,在其漫長的職業生涯中,他不時面臨要「選邊站」的壓力。再者,他也不認為兩種文化是通盤正確;因為,在同時浸淫在地質學與地質學史後,他認為,兩者的相似性遠大於對立,共同體現了人們對於知識的追求。第三,即便自然科學與人文學有其相似性,他也不認為,研究者就該追求某種大一統的知識體系,反而是在同中求異。顯然的,如果他沒有在尋找博論題材時,潛心閱讀居維葉的功能型態學,他恐怕不會在高度競爭的地質學中一支獨秀;同樣的,若沒有他在地質學中習得的基本功,他恐怕難以帶入圖像及田野工作的分析視野,在科學史界自成一家之言。

離指導老師對我的提醒,已經十四年了;即便我的學術成就遠遠夠不上魯維克教授及我的老師,身處在既有文組生又有理組生的臺大地理系,我還是不時板起臉來,提醒學生應該做這做那。每回做此建議,我還是不時會落入我當時的疑問,為何臺灣學生得閱讀一些從不同的社會與智識氛圍中長出來的作品,除了這些作品「很有名」以外?當然,我希望學生能自己尋找 “you should” 的答案,就如同本文呈現的「魯維克是誰、我為何要在意他」的探問旅程。

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欣見《地球深歷史》中文版的出版,以及編輯林巧玲的邀請,讓我可以有機會把這趟追尋之旅化為一篇導讀。這不是一本科普書,更不是一本教科書;這是一個生長在獨特時空脈絡的人們、不論其在今日學術分工中的地位為何、不停追問自己是誰、又該往那裡去的故事,同時也是個不安於室、為尋求最多的知識刺激、不惜顛沛流離之學者的生命故事。作為臺灣人,我們非常熟悉「自己是誰、該往那裡去」與「文理組之爭」等情節;就我而言,這便構成 “you should” 的理由。

希望你能同意。

——本文摘自泛科學 2021 年 4 月選書《地球深歷史:一段被忽略的地質學革命,一部地球萬物的歷史》,2021 年 3 月,左岸文化

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左岸文化_96
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左岸的出版旨趣側重歷史(文明史、政治史、戰爭史、人物史、物質史、醫療史、科學史)、政治時事(中國因素及其周邊,以及左岸專長的獨裁者)、社會學與人類學田野(大賣場、國會、工廠、清潔隊、農漁村、部落、精神病院,哪裡都可以去)、科學普通讀物(數學和演化生物學在這裡,心理諮商和精神分析也在這裡)。

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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

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  • 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 ・ 1059 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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【2023 年搞笑諾貝爾獎快訊】10 項怪奇獲獎研究出爐
PanSci_96
・2023/09/15 ・3874字 ・閱讀時間約 8 分鐘

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一年一度、讓你廢到笑出來的搞笑諾貝爾獎,今年在美東時間 9 月 14 日下午 6 點準時直播。

今年的主題為「水」,這次 10 項獲獎都或多或少與「水」有關(但大部分是口水),現在就快讓我們一起來看看今年的得獎快訊,並一起期待後續的個別研究報導吧~

化學和地質獎:為什麼地質學家與古生物學家會舔化石

這是一封說明「過去」地質學家與古生物學家,為什麼會有舔化石習慣的「快訊」(發表在期刊上,但被歸類為快訊),這封快訊說了幾個故事,其中最讓我印象深刻的,是「義大利地質之父」的喬瓦尼·阿爾杜伊諾(Giovanni Arduino,1714-1795)用自己的舌頭「品嚐」這些化石,分類出可能是史上第一個「地質時期」

故事的亮點是引用了喬瓦尼·阿爾杜伊諾的研究紀錄,看起來就像是個美食家在品嚐化石。

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文學獎:重複寫字,直到感覺不對勁

A 編小學時,曾被老師罰抄生字 100 遍,寫到一半突然懷疑這個字是不是這樣寫,趕緊回頭看前面寫的字,還把課本翻出來看才確定自己沒有寫錯。

上述的情境,稱為「猶昧感」(Jamais Vu),「猶昧感」是「既視感」(Deja Vu)的反義詞,描述人們對熟悉的事物,突然感到陌生,也是這篇論文主要探討的主題。

這研究的笑點在於他的實驗,他們讓受試者一直重複寫同一個字,跟小學被老師罰抄生字一樣。

實驗中,約有三分之二的受試者體驗到「猶昧感」,這些受試者大約在重複 30 次或一分鐘後開始感到異狀。另外,研究也發現平常越容易發生「既視感」的人,也更容易發生「猶昧感」,未來「猶昧感」的相關研究,可能會加深我們對「既視感」的理解。

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  • 原文研究: “The The The The Induction of Jamais Vu in the Laboratory: Word Alienation and Semantic Satiation,” Chris J. A. Moulin, Nicole Bell, Merita Turunen, Arina Baharin, and Akira R. O’Connor, Memory, vol. 29, no. 7, 2021, pp. 933-942.  doi.org/10.1080/09658211.2020.1727519

機械工程獎:死靈機器蜘蛛

會招喚骷髏或操縱屍體的死靈法師稱為 Necromancer,而科學家再次中二病發作,把用液壓操控的蜘蛛屍體,稱作 Necrorobotics 死靈機器。

我跟同事討論這種死靈機器,算不算是一種仿生科技?他覺得是,我覺得不是,你們覺得呢?

  • 原文研究:“Necrobotics: Biotic Materials as Ready-to-Use Actuators,” Te Faye Yap, Zhen Liu, Anoop Rajappan, Trevor J. Shimokusu, and Daniel J. Preston, Advanced Science, vol. 9, no. 29, 2022, article 2201174.  doi.org/10.1002/advs.202201174
死靈機器蜘蛛。

公共醫學獎:斯坦福馬桶

恩,就是接上各種感應器的物聯網馬桶,能即時檢測使用者的糞便與尿液。這東西最酷的是能「肛門辨識」,只要坐到馬桶上,斯坦福馬桶就能透過肛門的型態,辨識出使用者!

因為這個獎項,我才知道原來每個人的肛門都長得不一樣……謝謝你,搞笑諾貝爾獎。

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  • 原文研究:
    •  “A Mountable Toilet System for Personalized Health Monitoring via the Analysis of Excreta,” Seung-min Park, Daeyoun D. Won, Brian J. Lee, Diego Escobedo, Andre Esteva, Amin Aalipour, T. Jessie Ge, et al., Nature Biomedical Engineering, vol. 4, no. 6, 2020, pp. 624-635.  doi.org/10.1038/s41551-020-0534-9
    • “Digital Biomarkers in Human Excreta,” Seung-min Park, T. Jessie Ge, Daeyoun D. Won, Jong Kyun Lee, and Joseph C. Liao, Nature Reviews Gastroenterology and Hepatology, vol. 18, no. 8, 2021, pp. 521-522.  doi.org/10.1038/s41575-021-00462-0
    • “Smart Toilets for Monitoring COVID-19 Surges: Passive Diagnostics and Public Health,” T. Jessie Ge, Carmel T. Chan, Brian J. Lee, Joseph C. Liao, and Seung-min Park, NPJ Digital Medicine, vol. 5, no. 1, 2022, article 39.  doi.org/10.1038/s41746-022-00582-0
    • “Passive Monitoring by Smart Toilets for Precision Health,” T. Jessie Ge, Vasiliki Nataly Rahimzadeh, Kevin Mintz, Walter G. Park, Nicole Martinez-Martin, Joseph C. Liao, and Seung-min Park, Science Translational Medicine, vol. 15, no. 681, 2023, article eabk3489.  doi.org/10.1126/scitranslmed.abk3489

傳播獎:嗎話說著倒能你?

趣有超也獎學播傳,心擔別,的常正是來過反來起看子句得覺在現你!

你有試過快速把彩虹的顏色順序倒著背,或是把你說話中的每個名詞都倒過來講嗎?大家都知道這超難,但這份研究中的兩位受試著確有著超強「顛倒單字或語句」的能力。

研究對象以西班牙語為母語,他們能在對話中輕鬆地將 banana 念成 ananab,或是將「 basket is fun」念成「nuf si teksab」。研究著重在這兩位有著特殊能力的人,推理、記憶能力是否優於常人,以及大腦灰質、白質比例與一般人(對照組)是否有差別。

大腦如何組織語言一直都是個有趣的研究題目,像是為什麼中文的序順不會響影到閱讀,這也是 A 編跟大家都一樣好奇的。而了解大腦語言是如何形成的,也能推進對於失語症、癡呆症的症狀研究。

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  • 原文研究:“Neurocognitive Signatures of Phonemic Sequencing in Expert Backward Speakers,” María José Torres-Prioris, Diana López-Barroso, Estela Càmara, Sol Fittipaldi, Lucas Sedeño, Agustín Ibáñez, Marcelo L. Berthier, and Adolfo M. García, Scientific Reports, vol. 10, no. 10621, 2020.  doi.org/10.1038/s41598-020-67551-z

醫學獎:屍體兩個鼻孔的鼻毛數量是否一致?

俗稱鬼剃頭的「圓禿」(Alopecia areata)不只會頭髮脫落,同時睫毛、眉毛與鼻毛也會脫落,其中,鼻毛脫落會增加得到過敏、呼吸道感染的機率。

由於鼻毛的相關研究非常少,為此,研究者調查 20 具「遺體」的鼻毛數量與長度,並收集相關病史、死往原因…等數據,來評估正常人的鼻毛數量與長度。研究結果顯示,平均每個鼻孔的鼻毛數量約為 120~122 根,左右鼻孔並沒有顯著差異,鼻毛平均長度大約是 1 公分。

  • 原文研究:“The Quantification and Measurement of Nasal Hairs in a Cadaveric Population,” Christine Pham, Bobak Hedayati, Kiana Hashemi, Ella Csuka, Margit Juhasz, and Natasha Atanaskova Mesinkovska, Journal of The American Academy of Dermatology, vol. 83, no. 6, 2020, pp. AB202-AB202.  doi.org/10.1016/j.jaad.2020.06.902

營養獎:電流有一股「電味」

日本明治大學教授宮下芳明 (Homei Miyashita)與他的團隊,發現在筷子與吸管上附加微弱電流,會改變食物的味道。

他們發現微弱電流刺激舌頭時,會產生一股「電味」(論文上寫 Electric taste,你說我要怎麼翻比較好) 。這股「電味」味道如何呢?基本上沒有味道(不能啟動味覺細胞),但如果有其他味道存在,例如鹹味(氯化鈉)或鮮味(麩胺酸鈉),電味會讓食物吃起來更鹹或更鮮。

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接著,他們發明了連著電線的通電筷子與吸管(看起像整人玩具),證明了通電筷子與吸管確實能在不改變食物味道的情況下,讓人們吃進更少的鹽跟味精。

通電吸管構造
  • 原文研究:“Augmented Gustation Using Electricity,” Hiromi Nakamura and Homei Miyashita, Proceedings of the 2nd Augmented Human International Conference, March 2011, article 34.  doi.org/10.1145/1959826.1959860

教育獎:系統性研究課堂上感覺無聊的學生與老師

你覺得上課無聊嗎?多半人都會問答「是」,而這系列研究仔細分析了為什麼上課無聊,且越來越無聊的原因。

你可能會想:「那不就是老師上課很無聊啊,老師不有趣阿。」我只能說你們這樣太沒同理心了,搞不好老師也在想:「教你們真無聊!」

所以,研究者第一個想探討的問題是:「老師如果覺得無聊,會不會讓學生也覺得無聊。」先說結論,不會。

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雖然學生不會刻意去了解老師的心情。但如果學生明確感受到老師很無聊,像是死氣沉沉地念課文,學生就會覺得這堂課更無聊,進而影響學習動機與學習成效。某種程度上,研究還是印證了「老師不有趣覺得無聊」這件事,但老師是否在強顏歡笑,這就不得而知了。

另一個問題則是:「是不是想著上課很無聊,就會覺得更無聊?」沒錯,的確是這樣!只要上課前預期這堂課很無聊,那這堂課就會比你預期的還要更無聊!

  • 原文研究:
    • “Boredom Begets Boredom: An Experience Sampling Study on the Impact of Teacher Boredom on Student Boredom and Motivation,” Katy Y.Y. Tam, Cyanea Y. S. Poon, Victoria K.Y. Hui, Christy Y. F. Wong, Vivian W.Y. Kwong, Gigi W.C. Yuen, Christian S. Chan, British Journal of Educational Psychology, vol. 90, no. S1, June 2020, pp. 124-137.  https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31342514/
    • “Whatever Will Bore, Will Bore: The Mere Anticipation of Boredom Exacerbates its Occurrence in Lectures,” Katy Y.Y. Tam, Wijnand A.P. Van Tilburg, Christian S. Chan, British Journal of Educational Psychology, epub 2022.   doi.org/10.1111/bjep.12549

心理學獎:你會跟著抬頭看天空嗎?

他們到底在看什麼?眼前一群人停下腳步抬頭看著上方,你一定會跟著將視線移向相同的地方,看看他們到底在看什麼。

沒錯,這就是著名的從眾效應,或稱做群聚效應、羊群效應。這個1969年進行的經典實驗,應該很多人也聽說過。Stanley Milgram、Leonard Bickman、Lawrence Berkowitz 三人組,在紐約的街道上測試要有多少人同時往上看,才能吸引其他人也駐足湊熱鬧。

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這個實驗能得獎感覺毫不意外,甚至覺得怎麼現在才得獎!

群聚效應引響甚遠,因為整個社會的運作都養類人與人之間的互動與連結。不管是跟風買東西、參與熱鬧的大型活動、政治意識型態的抉擇等等,都能看到群聚效應影響著人們的身影。

大家都有可能是羊群裡面的羊。

  • 原文研究:“Note on the Drawing Power of Crowds of Different Size,” Stanley Milgram, Leonard Bickman, and Lawrence Berkowitz, Journal of Personality and Social Psychology, vol. 13, no. 2, 1969, pp. 79-82. psycnet.apa.org/doi/10.1037/h0028070

物理學獎:一群鯷魚能影響海流?

一隻拍翅膀的蝴蝶能讓海的對面產生颶風,那一群在海中游泳的鯷魚呢?他們可能直接影響了洋流與海面的大氣流動。

如果要計算颱風能量或是海洋鹽分的變化,我們通常會考慮海面風速與氣壓,要不然就是洋流、海溫和密度的垂直梯度等等。但這份研究發現,我們或許忽視了大海居民造成的影響。

研究發現只要到了鯷魚的產卵季,當天晚上海面附近海水的垂直混合程度會增加10~100倍。也就是這群游動的小魚們,像是攪拌棒一樣攪混了上層海洋,程度相當於地球物理現象造成的影響,對海溫與營養鹽分布的作用可能比我們想像的還大。

  • 原文研究: “Intense Upper Ocean Mixing Due to Large Aggregations of Spawning Fish,” Bieito Fernández Castro, Marian Peña, Enrique Nogueira, Miguel Gilcoto, Esperanza Broullón, Antonio Comesaña, Damien Bouffard, Alberto C. Naveira Garabato, and Beatriz Mouriño-Carballido, Nature Geoscience, vol. 15, 2022, pp. 287–292.  doi.org/10.1038/s41561-022-00916-3
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