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以嶄新視角認識自然與人文——《地球深歷史》導讀

左岸文化_96
・2021/04/24 ・6318字 ・閱讀時間約 13 分鐘 ・SR值 570 ・九年級

  • 導讀 / 黃相輔(國立中央大學地球科學系、英國倫敦大學學院科學史博士)
  • 書籍作者 / 馬丁・魯維克 (Martin J.S. Rudwick);譯者 / 馮奕達

導論二、大尺度與多樣性:看歷史與科學的另類方式 

許多人去過臺中的國立自然科學博物館,筆者也不例外。對一個把圖鑑裡所有恐龍名稱倒背如流的大男孩來說,科博館簡直是樂園天堂。其中,最具代表性的展場「生命科學廳」,即使我最近一次參觀已經是約二十年前了,鮮明的印象仍然恍如昨日。穿過眾妙之門後,地球生命三十幾億年的歷史在眼前一路展開,從生命的起源、演化、登上陸地,直到恐龍稱霸地球。這趟旅程在恐龍廳達到高潮──暴龍咆哮、腕龍垂著脖子從天而降,壯觀的化石骨架與活動模型足以讓孩子興奮不已。然而生命史的故事尚未終結,人類的遠祖悄然登場。露西凝視著遊客,遠處空中迴盪著披頭四的旋律。

這段地球與生命長河的史詩,是博物館常客或科普書籍書迷再熟悉不過的經典敘事。它之所以經典,不僅在於故事規模恢弘,也在於從科學的角度解答人類歷久不衰的大哉問:我們是誰?我們從何處來?我們在自然界中又處於什麼位置?它揭示了生命經過億萬年的演化,成為現今世上的芸芸眾生;而作為生命演化的地球舞臺,本身也歷經四十五億年的漫長歲月。

地球與生命長河的史詩,是博物館常客或科普書籍書迷再熟悉不過的經典敘事。圖/Pixabay

對今天的讀者而言,地球四十五億年的漫長歷史已是天經地義的「常識」。這個常識在科普敘事中,還常被用來彰顯人類理性克服宗教迷信的勝利。基督教認為神創造世間萬物,甚至有人曾精算出,從神創世到耶穌基督降生,地球僅有四千多年的歷史。這樣的宣稱在「民智已開」的當下,無疑荒唐可笑。正如哥白尼把地球從宇宙中心移走、達爾文將人類降格成受自然法則主宰的動物一般,對地球深歷史的認知,也成為科學進步的最佳例證。

然而,「大自然自有其漫長歷史」的道理,真的那麼顯而易見嗎?這個改變人類觀念的「革命」過程,真的如此水到渠成嗎?

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英國科學史學者馬丁.魯維克的這本專書《地球深歷史》,就旨在回應上述問題。魯維克指出,人類對地球深歷史的認識,並不是那麼理所當然,而是歷經曲折複雜的路徑,才建構並確定今天的「常識」。在這個曲折的過程中,也沒有黑白分明的扁平臉譜,無論是科學家英雄還是阻礙知識進步的冥頑信徒。

基督教的線性歷史觀念

首先,不能不提魯維克的學術背景與經歷。他是資深的科學史研究者,曾在劍橋大學、阿姆斯特丹自由大學、加州大學聖地牙哥分校等機構任教,專長於十八至十九世紀的地質學、地球科學、野外與博物館相關科學領域的歷史。他並不是紙上談兵的純粹人文學者──在轉行從事科學史專門研究之前,他是受過科學訓練的專業地質學家,有豐富的野外工作經驗。他對達爾文以前的地球科學史的研究成果,被譽為「具有權威且對學界影響力深遠」。他的終身成就獲得許多獎項肯定,包括於二○○七年獲頒科學史學界最高榮譽的薩頓獎(Sarton Medal)。而本書《地球深歷史》也獲得二○一五年英國科學史學會獎勵年度最佳通俗專著的丁格獎(Dingle Prize)。

魯維克的背景使他處於一個得以綜觀全局的特別位置。由於曾經身為科研工作者,作者對地球科學領域的現狀及其知識規範(norm)自然相當熟悉,這使得他欲挑動──還不至於到挑戰或翻案,但至少是挑動與刺激──對現有標準敘事再思考的企圖能切中要害。書中常見這樣的調侃,例如對斯泰諾「疊置原理」及赫頓「地質學之父」頭銜的吐槽。作者也不時透露當年親身參與或旁觀的地球科學業界「八卦」,特別是談到二十世紀後半的發展時,使得本書除了通常的知識敘述外,還多了從當事人視角口述的個人觀點。

線性歷史的觀念是基督教帶給西方文化與學術最大的影響之一。圖/Pexels

另外,從書中許多細節,讀者不難體會魯維克本人是位虔敬的基督教徒。他對聖經典故與基督教知識的熟悉,使他得以比一般對宗教無感、甚至主張無神論的科學家,更理解部分宗教基要主義者的想法與修辭,而他對「創造論」運動的譴責(見附錄)也更能鞭辟入裡。宗教信仰與科學求真,並不總是像大眾想像的那般勢不兩立。魯維克個人的信仰,不妨礙他的科學史研究,反而使他能洞察基督教在現代科學與人文學發展過程中的遺產。

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基督教帶給西方文化與學術最大的影響之一,就是線性歷史的觀念。魯維克在本書開頭便爬梳「世界有獨一無二的起點、無法逆轉方向的線性歷史」這種源自猶太教、在基督教與伊斯蘭教繼續發展的思想。線性歷史可謂亞伯拉罕諸教信仰的特色:從神創世開始,經過連串事件(例如舊約聖經中描述的故事),到救世主(彌賽亞)降臨、犧牲乃至回歸,迎接最終末日的審判。這種時間方向感強烈的世界觀,跟其他文化(例如古希臘哲人)的時間「循環觀」或宇宙「穩定狀態」觀,成鮮明的對比。

以中國來說,中國古代雖然早有連續且系統性的史學書寫實踐,但「史」的原義只是記錄所發生事件的官吏,強調的是史事紀錄,而不是像亞伯拉罕諸教傳統那種有始有終的線性時間。也因此中國傳統雖然有「過去」與「現在」的古今之分,卻沒有線性史觀。甚至,受陰陽家「五德終始說」解釋朝代更替,或是儒學、佛教裡類似思想的影響,較傾向某種循環論。相關的思想史或史學史探討,在杜維運、許倬雲、王汎森等前輩學者的著作已有深入討論,有興趣的讀者可另參照,在此不贅述。

魯維克指出,基督教的線性史觀對地球歷史的科學研究有深遠的影響。對近代早期的歐洲人來說,聖經裡記載的不是宗教神話,而是真實發生過的歷史事件。尤其當歐洲人接觸更多古文明如埃及、巴比倫與中國的文獻紀錄時,對聖經與這些域外記載的比較,就不得不調解兩造在時序早晚上的矛盾。也因此,本書開頭那位十七世紀編年史學者烏雪著名的理論──神造萬物於「主前四千零四年」──在今日的人們眼中或許荒唐可笑,但對當時的基督徒來說,卻是認真且符合「科學」定年的嘗試。烏雪用編年學方法,彙集並對比各種語言的聖俗文獻,試圖整理並重建詳細、精確的世界歷史時間線。

愛爾蘭天主教會大主教烏雪用編年學方法,試圖構建以聖經爲基礎的世界歷史時間線。圖/Pexels

當我們把烏雪及同時代歐洲編年學者的嘗試,與其他地區的史家相比,就不難發現前者其實相當特別。中國古代的史學撰述雖然發達,也有《春秋》、《資治通鑑》等編年體裁的史書,但編年的起始有限,並非上溯至一個整體的、創世的起點。司馬遷的紀傳體通史《史記》雖然從上古傳說的五帝開始談起,卻不用某種絕對的量尺,去度量五帝事蹟在時間軸上「確切」的位置。可以說,西方編年學者追求精準量化定年的做法,固然有其宗教信仰驅動,卻也將史學研究提升到「歷史科學」的層次。

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將世界的起點定在「主前四千零四年」在現今當然是已過時的揣測。姑且不以成敗論英雄,如果說科學是一種「系統性觀察、測量、實驗,並建構、測試、修正假設」的方法(在此我引用牛津英文辭典裡的定義),烏雪用編年學方法仔細考據並比較蒐集到的資料,很難說是不「科學」的思維與做法。後世鑽研地球歷史的科學家,儘管方法或技術上有所差異,其實和烏雪的志趣相同。

人文與科學的交互影響

十七世紀的編年學者努力整合跨文化、不同語言的文獻(包括他們視為最重要的史料《聖經》)來為人類歷史定年,依據的不僅是人工的文物,也利用彗星、日食等天文現象的紀錄。自然界本身也充斥著「文物」,像是化石、貝殼、寶石與礦物。讀者如果有去過博物館,就不難想像這些「自然文物」和人工器物及圖書文獻一樣,都是收藏家眼中的珍品。著名的大英博物館,原先也兼藏上述自然文物,是到了現代才將這部分拆分出去成獨立展館,即今日的倫敦自然史博物館。

魯維克在本書呈現的另一個重要觀點,便是人文(歷史)學與自然科學的交互影響。他指出,歐洲近代早期的「鴻儒」(那時候還沒有「科學家」這種現代概念),挪用歷史學家的工具,尤其是編年學的觀念及方法,將研究對象從文化領域轉移到自然界,奠定此後探索地球歷史的基礎。既然人工文物能用來重建人類的歷史,沒理由說自然文物不能作為自然界歷史的佐證。山川湖海與寄寓其間的生物,不僅是人類歷史大戲固定不動的布景,還自有其劇烈變化。歐洲近代早期的博物學家(研究自然史的人)運用自然界的文物,反覆辯證地球歷史及聖經敘事的合理性,進而認識地球的過去比原本以為的更加漫長,甚至人類在其中很晚才登場。這個時間跨度從烏雪宣稱的幾千年之譜,逐漸展延至百萬年、千萬年,最後到今日公認「常識」的四十五億年。

寫下《物種起源》的達爾文,就是一位以地質學研究起家的博物學者。圖/Pixabay

以上這段曲折,作者於本書中多所鋪陳,在此亦不重複。我們可以從作者的敘述中了解,博物學的發展多麼受到人文學科及歷史學方法的啟發。博物學與探究造成自然現象之因素及法則的「自然哲學」,一起構成西方近代科學的兩大部門。生物學、地質學等專門領域,即是從博物學的傳統出發而分化。在現代科學分科專精化之前,至少在那些「鴻儒」的時代,學科彼此的範疇並未嚴格區分,人文與自然科學的交疊相當普遍。

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達爾文就是一位以地質學研究起家的博物學者。本書雖然不是專門談達爾文演化論,生物物種的演化與地球的深歷史,這兩種問題自十七世紀以降總是相輔相成,儘管前者由於達爾文的聲名大噪而更引起大眾關注。當演化論於十九世紀中葉起逐漸被西方智識階層接受,演化及進步(progress)等科學的話語又回頭滲透人文學各種領域,包括歷史學。我們能夠從作者旁徵博引的綜述,一窺不同學科知識體相生相伴、互相關連的網絡。

即便在自然科學內部,不同學科領域或門派各有其立場,對同一事物的詮釋也可能天差地遠。例如,物理學家曾經對地質學家動輒上億的地球年齡估算嗤之以鼻,認為牴觸了地球從太初熾熱而逐漸冷卻的物理速率。達爾文的摯友萊爾與同時期學者的爭論,在本書中也有精彩的剖析。萊爾繼承赫頓等人的看法,主張在我們周圍無時無刻不存在的水流侵蝕、沉積、風化等細微作用,在久遠的過去也同樣存在,這些「現時因素」塑造了一切地質景觀,使地球處於均衡的穩定狀態。這種「均變論」(或譯成漸變論,然而「均變」更切合其核心思想的精髓)對達爾文影響極深,以至於達爾文思考物種演化時,也認為此過程是世代累積的細微改變,而不是突然發生的劇烈「突變」。萊爾提倡均變論,是有意識地對抗「災變論」,後者認為地球歷史中曾有超越現今規模的劇烈作用,例如巨大的海嘯或火山噴發,造成今日的地球環境。災變論容易令人聯想到聖經所提的大洪水,而這正是崇尚人類理性、亟思改革的萊爾欲除之而後快的。

由於萊爾在今日地質學教材中的顯赫地位,加上他與達爾文緊密的同盟關係,我們很容易忽略的事實是:像萊爾及達爾文這樣堅持均變論的人,在當時的地質學界反而是少數。正如魯維克指出,其他人也不是笨蛋,而是有很好的理由反駁均變論。許多地質學家留心地層間不連續的介面,認為是發生重大事件使前後環境改變的證據,並劃分各種地質年代來表記(就像歷史學家記錄不同朝代或時期,這又是人文學和自然科學相仿的例子)。古生物學家也易於傾向災變論;在他們眼中,化石證據不但暗示演化的方向,還顯示突然的大滅絕或生物物種急速的大爆發是確實發生的。這使得古生物學家即便接受演化論,也對達爾文式「世代緩慢改變」的演化模型存疑。況且,按均變論的說法,保持恆定均衡的地球,其過去只有平淡的漫長時間,根本就沒有跌宕多姿、充滿事件的線性「歷史」。這幅圖像難以說服大部分地質學家,以及企圖以化石重建生物演化譜系的生物學者。

均變論及災變論,誰對誰錯?或許兩派都對了、也都錯了,端視從什麼角度(或尺度)來看。兩派都有些見樹不見林的毛病,或者像摸著大象的盲人,都摸索出了部分的「真相」,卻指責對方看不清全貌。

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看歷史、宗教及科學的新方式

值得讀者注意的是,本書做為一本通俗的「科普」作品,卻有意避免、甚至高調反對「輝格式」(Whig)的科學史書寫方式。所謂的「輝格」原本指英格蘭歷史上的輝格黨,其支持者樂於將英國政治史描寫成一部議會民主憲政的進步史──簡單的說,將歷史人物分成推進或妨礙民主憲政進步的好人或壞人,並基於此價值觀來評判歷史事件。

「輝格式」價值觀將人事物劃分爲推動與阻礙進步二元對立的敘事。圖/Pixabay

科學史的書寫也經常落入「輝格式」的窠臼,渲染成推動或阻礙科學進步這兩者之間的對決。經典的「科學革命」敘事即為一例,將哥白尼、克卜勒、伽利略與牛頓視為同一「道統」傳承,突顯這些科學偉人(甚至有些還是殉道者)為啟蒙進步貢獻的價值,而忽略其學說在歷史上的內容及脈絡,可能與今日的認知有極大出入。「科學」與「宗教」的對立,也往往在輝格式的詮釋中被無限放大。魯維克認為,仔細檢驗歷史後,就能發現這種「科學與宗教之間一再發生本質上的衝突」的看法經不起考驗。前面也提過,作者多次對「○○○之父」這樣書寫偉人的方式表達異議,就是批評坊間科普書及科學體制內對科學先輩的標準敘事。

魯維克提醒讀者要釐清基要主義者塑造的迷思。這裡所謂「基要主義」,不僅是宗教陣營的,也包括科學界裡的無神論基要主義,兩者在作者眼中都是一樣極端。當然,作者在此的論斷自然有其宗教信仰立場,讀者可以自行判斷其書寫是否符合他想達到的不偏不倚。

總之,《地球深歷史》不僅是講述人類如何認識地球漫長歷史的科普書,也是一部以多元視角探討地球科學學科領域發展的歷史。在這個曲折複雜的知識探索過程中,各種跨文化、跨學科的知識資源被整合,不同的知識群體也以各自的觀點與方法參與其中,交互辯證或影響。「歷史」的意義也隨之擴大。原本「歷史」專指人類過去活動的事蹟,特別是以文字紀錄為史料來源的信史。自從人們將編年的觀念挪用至自然界,探究地球與生命的發展歷程,大幅擴展了地球的時間跨度,並認知到自然界自有其歷史,人類僅僅在這齣戲劇的最後一幕才登場。對人類起源的追尋,又使「史前史」的概念與範疇應運而生。

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這一套整合了地球(甚至宇宙)深歷史、生命演化、人類史前史與信史的宏觀敘事,是科學界與博物館習慣解讀世界的方式,現代的歷史學界反而少談。近年來,歷史學界亦有人稱之「大歷史」(Big History)並加以宣傳(注意不要和知名華裔學者黃仁宇的「大歷史觀」混淆。這裡所謂的「大歷史」由美國歷史學家大衛.克里斯欽〔David Christian〕提倡,克里斯欽並撰寫多部書籍闡釋此理念,臺灣亦有發行中文版。)。然而由本書可知,這種宏觀敘事其實不是什麼新鮮玩意,至少在十七世紀的編年學家試圖重建從創世至今的時間軸時,就踏出探索世界的一小步了。

——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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「融合蛋白」如何全方位圍剿狡猾癌細胞
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/11/07 ・5944字 ・閱讀時間約 12 分鐘

本文與 TRPMA 台灣研發型生技新藥發展協會合作,泛科學企劃執行

我們知道癌症是台灣人健康的頭號公敵。 為此,我們花了很多時間介紹最新、最有效的抗癌方法之一:免疫療法

免疫療法中最重要的技術就是抗體藥物。科學家會人工製造一批抗體去標記癌細胞。它們就像戰場上的偵察無人機,能精準鎖定你體內的敵人——癌細胞,為它們打上標記,然後引導你的免疫系統展開攻擊。

這跟化療、放射線治療那種閉著眼睛拿機槍亂掃不同。免疫療法是重新叫醒你的免疫系統,為身體「上buff (增益) 」來抗癌,副作用較低,因此備受好評。

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但尷尬的是,經過幾年的臨床考驗,科學家發現:光靠抗體對抗癌症,竟然已經不夠用了。

事情是這樣的,臨床上醫生與科學家逐漸發現:這個抗體標記,不是容易損壞,就是癌細胞同時設有多個陷阱關卡,只靠叫醒免疫細胞,還是難以發揮戰力。

但好消息是,我們的生技工程也大幅進步了。科學家開始思考:如果這台偵察無人機只有「標記」這一招不夠用,為什麼不幫它升級,讓它多學幾招呢?

這個能讓免疫藥物(偵察無人機)大進化的訓練器,就是今天的主角—融合蛋白(fusion protein)

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融合蛋白(fusion protein)/ 圖片來源:wikipedia

融合蛋白是什麼?

免疫療法遇到的問題,我們可以這樣理解:想像你的身體是一座國家,病毒、細菌、腫瘤就是入侵者;而抗體,就是我們派出的「偵察無人機」。

當我們透過注射放出這支無人機群進到體內,它能迅速辨識敵人、緊抓不放,並呼叫其他免疫單位(友軍)一同解決威脅。過去 20 年,最強的偵查機型叫做「單株抗體」。1998年,生技公司基因泰克(Genentech)推出的藥物赫賽汀(Herceptin),就是一款針對 HER2 蛋白的單株抗體,目標是治療乳癌。

這支無人機群為什麼能對抗癌症?這要歸功於它「Y」字形的小小抗體分子,構造看似簡單,卻蘊藏巧思:

  • 「Y」 字形上面的兩隻「叉叉」是敵人偵測器,能找到敵人身上的抗原特徵,並黏上去,稱為抗體結合區「Fab 區域」。
  • 「Y」 字形的「尾巴」就是我們說的「標籤」,它能通知免疫系統啟動攻擊,稱為結晶區域片段「Fc 區域」。具體來說,當免疫細胞在體內巡邏,免疫細胞上的 Fc 受體 (FcR) 會和 Fc區域結合,進而認出病原體或感染細胞,接著展開清除。

更厲害的是,這個 Fc 區域標籤還能加裝不同功能。一般來說,人體內多餘的分子,會被定期清除。例如,細胞內會有溶酶體不斷分解多餘的物質,或是血液經過肝臟時會被代謝、分解。那麼,人造抗體對身體來說,屬於外來的東西,自然也會被清除。

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而 Fc區域會與細胞內體上的Fc受體結合,告訴細胞「別分解我」的訊號,阻止溶酶體的作用。又或是單純把標籤做的超大,例如接上一段長長的蛋白質,或是聚乙二醇鏈,讓整個抗體分子的大小,大於腎臟過濾孔的大小,難以被腎臟過濾,進而延長抗體在體內的存活時間。

偵測器(Fab)加上標籤(Fc)的結構,使抗體成為最早、也最成功的「天然設計藥物」。然而,當抗體在臨床上逐漸普及,一個又一個的問題開始浮現。抗體的強項在於「精準鎖定」,但這同時也是它的限制。

「Y」 字形上面的兩隻「叉叉」是敵人偵測器,能找到敵人身上的抗原特徵,並黏上去,稱為抗體結合區「Fab 區域」/ 圖片來源:shutterstock

第一個問題:抗體只能打「魔王」,無法毀掉「魔窟」。 

抗體一定要有一個明確的「標的物」才能發揮作用。這讓它在針對「腫瘤」或「癌細胞本身」時非常有效,因為敵人身上有明顯標記。但癌細胞的形成與惡化,是細胞在「生長、分裂、死亡、免疫逃脫」這些訊號通路上被長期誤導的結果。抗體雖然勇猛,卻只能針對已經帶有特定分子的癌細胞魔王,無法摧毀那個孕育魔王的系統魔窟。這時,我們真正欠缺的是能「調整」、「模擬」或「干擾」這些錯誤訊號的藥物。

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第二個問題:開發產線的限制。

抗體的開發,得經過複雜的細胞培養與純化程序。每次改變結構或目標,幾乎都要重新開發整個系統。這就像你無法要求一台偵測紅外線的無人機,明天立刻改去偵測核輻射。高昂的成本與漫長的開發時間,讓新產線難以靈活創新。

為了讓免疫藥物能走向多功能與容易快速製造、測試的道路,科學家急需一個更工業化的藥物設計方式。雖然我們追求的是工業化的設計,巧合的是,真正的突破靈感,仍然來自大自然。

在自然界中,基因有時會彼此「融合」成全新的組合,讓生物獲得額外功能。例如細菌,它們常仰賴一連串的酶來完成代謝,中間產物要在細胞裡來回傳遞。但後來,其中幾個酶的基因彼此融合,而且不只是基因層級的合併,產出的酶本身也變成同一條長長的蛋白質。

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結果,反應效率大幅提升。因為中間產物不必再「跑出去找下一個酶」,而是直接在同一條生產線上完成。對細菌來說,能更快處理養分、用更少能量維持生存,自然形成適應上的優勢,這樣的融合基因也就被演化保留下來。

科學家從中得到關鍵啟發:如果我們也能把兩種有用的蛋白質,「人工融合」在一起,是否就能創造出更強大的新分子?於是,融合蛋白(fusion protein)就出現了。

以假亂真:融合蛋白的HIV反制戰

融合蛋白的概念其實很直覺:把兩種以上、功能不同的蛋白質,用基因工程的方式「接起來」,讓它們成為同一個分子。 

1990 年,融合蛋白 CD4 免疫黏附素(CD4 immunoadhesin)誕生。這項設計,是為了對付令人類聞風喪膽的 HIV 病毒。

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我們知道 T 細胞是人體中一種非常重要的白血球。在這些 T 細胞中,大約有六到七成表面帶有一個叫做「CD4」的輔助受體。CD4 會和另一個受體 TCR 一起合作,幫助 T 細胞辨識其他細胞表面的抗原片段,等於是 T 細胞用來辨認壞人的「探測器」。表面擁有 CD4 受體的淋巴球,就稱為 CD4 淋巴球。

麻煩的來了。 HIV 病毒反將一軍,竟然把 T 細胞的 CD4 探測器,當成了自己辨識獵物的「標記」。沒錯,對 HIV 病毒來說,免疫細胞就是它的獵物。HIV 的表面有一種叫做 gp120 的蛋白,會主動去抓住 T 細胞上的 CD4 受體。

一旦成功結合,就會啟動一連串反應,讓病毒外殼與細胞膜融合。HIV 進入細胞內後會不斷複製並破壞免疫細胞,導致免疫系統逐漸崩潰。

為了逆轉這場悲劇,融合蛋白 CD4 免疫黏附素登場了。它的結構跟抗體類似,由由兩個不同段落所組成:一端是 CD4 假受體,另一端則是剛才提到、抗體上常見的 Fc 區域。當 CD4 免疫黏附素進入體內,它表面的 CD4 假受體會主動和 HIV 的 gp120 結合。

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厲害了吧。 病毒以為自己抓到了目標細胞,其實只是被騙去抓了一個假的 CD4。這樣 gp120 抓不到 CD4 淋巴球上的真 CD4,自然就無法傷害身體。

而另一端的 Fc 區域則有兩個重要作用:一是延長融合蛋白在體內的存活時間;二是理論上能掛上「這裡有敵人!」的標籤,這種機制稱為抗體依賴性細胞毒殺(ADCC)或免疫吞噬作用(ADCP)。當免疫細胞的 Fc 受體與 Fc 區域結合,就能促使免疫細胞清除被黏住的病毒顆粒。

不過,這裡有個關鍵細節。

在實際設計中,CD4免疫黏附素的 Fc 片段通常會關閉「吸引免疫細胞」的這個技能。原因是:HIV 專門攻擊的就是免疫細胞本身,許多病毒甚至已經藏在 CD4 細胞裡。若 Fc 區域過於活躍,反而可能引發強烈的發炎反應,甚至讓免疫系統錯把帶有病毒碎片的健康細胞也一併攻擊,這樣副作用太大。因此,CD4 免疫黏附素的 Fc 區域會加入特定突變,讓它只保留延長藥物壽命的功能,而不會與淋巴球的 Fc 受體結合,以避免誘發免疫反應。

從 DNA 藍圖到生物積木:融合蛋白的設計巧思

融合蛋白雖然潛力強大,但要製造出來可一點都不簡單。它並不是用膠水把兩段蛋白質黏在一起就好。「融合」這件事,得從最根本的設計圖,也就是 DNA 序列就開始規劃。

我們體內的大部分蛋白質,都是細胞照著 DNA 上的指令一步步合成的。所以,如果科學家想把蛋白 A 和蛋白 B 接在一起,就得先把這兩段基因找出來,然後再「拼」成一段新的 DNA。

不過,如果你只是單純把兩段基因硬接起來,那失敗就是必然的。因為兩個蛋白會互相「打架」,導致摺疊錯亂、功能全毀。

這時就需要一個小幫手:連接子(linker)。它的作用就像中間的彈性膠帶,讓兩邊的蛋白質能自由轉動、互不干擾。最常見的設計,是用多個甘胺酸(G)和絲胺酸(S)組成的柔性小蛋白鏈。

設計好這段 DNA 之後,就能把它放進細胞裡,讓細胞幫忙「代工」製造出這個融合蛋白。接著,科學家會用層析、電泳等方法把它純化出來,再一一檢查它有沒有摺疊正確、功能是否完整。

如果一切順利,這個人工設計的融合分子,就能像自然界的蛋白一樣穩定運作,一個全新的「人造分子兵器」就此誕生。

CD4免疫黏附素問世之後,融合蛋白逐漸成為生物製藥的重要平台之一。而且現在的融合蛋白,早就不只是「假受體+Fc 區域」這麼單純。它已經跳脫模仿抗體,成為真正能自由組裝、自由設計的生物積木。

CD4免疫黏附素問世之後,融合蛋白逐漸成為生物製藥的重要平台之一 / 圖片來源:wikipedia

融合蛋白的強項,就在於它能「自由組裝」。

以抗體為骨架,科學家可以接上任何想要的功能模組,創造出全新的藥物型態。一般的抗體只能「抓」(標記特定靶點);但融合蛋白不只會抓,還能「阻斷」、「傳遞」、甚至「調控」訊號。在功能模組的加持下,它在藥物設計上,幾乎像是一個分子級的鋼鐵蜘蛛人裝甲。

一般來說,當我們選擇使用融合蛋白時,通常會期待它能發揮幾種關鍵效果:

  1. 療效協同: 一款藥上面就能同時針對多個靶點作用,有機會提升治療反應率與持續時間,達到「一藥多效」的臨床價值。
  2. 減少用藥: 原本需要兩到三種單株抗體聯合使用的療法,也許只要一種融合蛋白就能搞定。這不僅能減少給藥次數,對病人來說,也有機會因為用藥減少而降低治療成本。
  3. 降低毒性風險: 經過良好設計的融合蛋白,可以做到更精準的「局部活化」,讓藥物只在目標區域發揮作用,減少副作用。

到目前為止,我們了解了融合蛋白是如何製造的,也知道它的潛力有多大。

那麼,目前實際成效到底如何呢?

一箭雙鵰:拆解癌細胞的「偽裝」與「內奸」

2016 年,德國默克(Merck KGaA)展開了一項全新的臨床試驗。 主角是一款突破性的雙功能融合蛋白──Bintrafusp Alfa。這款藥物的厲害之處在於,它能同時封鎖 PD-L1 和 TGF-β 兩條免疫抑制路徑。等於一邊拆掉癌細胞的偽裝,一邊解除它的防護罩。

PD-L1,我們或許不陌生,它就像是癌細胞身上的「偽裝良民證」。當 PD-L1 和免疫細胞上的 PD-1 受體結合時,就會讓免疫系統誤以為「這細胞是自己人」,於是放過它。我們的策略,就是用一個抗體或抗體樣蛋白黏上去,把這張「偽裝良民證」封住,讓免疫系統能重新啟動。

但光拆掉偽裝還不夠,因為癌細胞還有另一位強大的盟友—一個起初是我軍,後來卻被癌細胞收買、滲透的「內奸」。它就是,轉化生長因子-β,縮寫 TGF-β。

先說清楚,TGF-β 原本是體內的秩序管理者,掌管著細胞的生長、分化、凋亡,還負責調節免疫反應。在正常細胞或癌症早期,它會和細胞表面的 TGFBR2 受體結合,啟動一連串訊號,抑制細胞分裂、減緩腫瘤生長。

但當癌症發展到後期,TGF-β 跟 TGFBR2 受體之間的合作開始出問題。癌細胞表面的 TGFBR2 受體可能突變或消失,導致 TGF-β 不但失去了原本的抑制作用,反而轉向幫癌細胞做事

它會讓細胞骨架(actin cytoskeleton)重新排列,讓細胞變長、變軟、更有彈性,還能長出像觸手的「偽足」(lamellipodia、filopodia),一步步往外移動、鑽進組織,甚至進入血管、展開全身轉移。

更糟的是,這時「黑化」的 TGF-β 還會壓抑免疫系統,讓 T 細胞和自然殺手細胞變得不再有攻擊力,同時刺激新血管生成,幫腫瘤打通營養補給線。

為了對抗這個內奸,默克在 Bintrafusp Alfa 的結構裡,加上了一個「TGF-β 陷阱(trap)」。就像 1989 年的 CD4 免疫黏附素用「假受體」去騙 HIV 一樣,這個融合蛋白在體內循環時,會用它身上的「陷阱」去捕捉並中和游離的 TGF-β。這讓 TGF-β 無法再跟腫瘤細胞或免疫細胞表面的天然受體結合,從而鬆開了那副壓抑免疫系統的腳鐐。

為了對抗這個內奸,默克在 Bintrafusp Alfa 的結構裡,加上了一個「TGF-β 陷阱(trap)」/ 情境圖來源:shutterstock

告別單一解方:融合蛋白的「全方位圍剿」戰

但,故事還沒完。我們之前提過,癌細胞之所以難纏,在於它會發展出各種「免疫逃脫」策略。

而近年我們發現,癌細胞的「偽良民證」至少就有兩張:一張是 PD-L1;另一張是 CD-47。CD47 是癌細胞向巨噬細胞展示的「別吃我」訊號,當它與免疫細胞上的 SIRPα 結合時,就會抑制吞噬反應。

為此,總部位於台北的漢康生技,決定打造能同時對付 PD-L1、CD-47,乃至 TGF-β 的三功能生物藥 HCB301。

雖然三功能融合蛋白聽起來只是「再接一段蛋白」而已,但實際上極不簡單。截至目前,全球都還沒有任何三功能抗體或融合蛋白批准上市,在臨床階段的生物候選藥,也只佔了整個生物藥市場的 1.6%。

漢康生技透過自己開發的 FBDB 平台技術,製作出了三功能的生物藥 HCB301,目前第一期臨床試驗已經在美國、中國批准執行。

免疫療法絕對是幫我們突破癌症的關鍵。但我們也知道癌症非常頑強,還有好幾道關卡我們無法攻克。既然單株抗體在戰場上顯得單薄,我們就透過融合蛋白,創造出擁有多種功能模組的「升級版無人機」。

融合蛋白強的不是個別的偵查或阻敵能力,而是一組可以「客製化組裝」的平台,用以應付癌細胞所有的逃脫策略。

Catch Me If You Can?融合蛋白的回答是:「We Can.」

未來癌症的治療戰場,也將從尋找「唯一解」,轉變成如何「全方位圍剿」癌細胞,避免任何的逃脫。

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解密機器人如何學會思考、觸摸與變形
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/09/09 ・6820字 ・閱讀時間約 14 分鐘

本文與 Perplexity 合作,泛科學企劃執行

「Hello. I am… a robot.」

在我們的記憶裡,機器人的聲音就該是冰冷、單調,不帶一絲情感 。它們的動作僵硬,肢體不協調,像一個沒有靈魂的傀儡,甚至啟發我們創造了機械舞來模仿那獨特的笨拙可愛。但是,現今的機器人發展不再只會跳舞或模仿人聲,而是已經能獨立完成一場膽囊切除手術。

就在2025年,美國一間實驗室發表了一項成果:一台名為「SRT-H」的機器人(階層式手術機器人Transformer),在沒有人類醫師介入的情況下,成功自主完成了一場完整的豬膽囊切除手術。SRT-H 正是靠著從錯誤中學習的能力,最終在八個不同的離體膽囊上,達成了 100% 的自主手術成功率。

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這項成就的意義重大,因為過去機器人手術的自動化,大多集中在像是縫合這樣的單一「任務」上。然而,這一場完整的手術,是一個包含數十個步驟、需要連貫策略與動態調整的複雜「程序」。這是機器人首次在包含 17 個步驟的完整膽囊切除術中,實現了「步驟層次的自主性」。

這就引出了一個讓我們既興奮又不安的核心問題:我們究竟錯過了什麼?機器人是如何在我們看不見的角落,悄悄完成了從「機械傀儡」到「外科醫生」的驚人演化?

這趟思想探險,將為你解密 SRT-H 以及其他五款同樣具備革命性突破的機器人。你將看到,它們正以前所未有的方式,發展出生物般的觸覺、理解複雜指令、學會團隊合作,甚至開始自我修復與演化,成為一種真正的「準生命體」 。

所以,你準備好迎接這個機器人的新紀元了嗎?

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只靠模仿還不夠?手術機器人還需要學會「犯錯」與「糾正」

那麼,SRT-H 這位機器人的外科大腦,究竟藏著什麼秘密?答案就在它創新的「階層式框架」設計裡 。

你可以想像,SRT-H 的腦中,住著一個分工明確的兩人團隊,就像是漫畫界的傳奇師徒—黑傑克與皮諾可 。

  • 第一位,是動口不動手的總指揮「黑傑克」: 它不下達具體的動作指令,而是在更高維度的「語言空間」中進行策略規劃 。它發出的命令,是像「抓住膽管」或「放置止血夾」這樣的高層次任務指令 。
  • 第二位,是靈巧的助手「皮諾可」: 它負責接收黑傑克的語言指令,並將這些抽象的命令,轉化為機器手臂毫釐不差的精準運動軌跡 。

但最厲害的還不是這個分工,而是它們的學習方式。SRT-H 研究團隊收集了 17 個小時、共 16,000 條由人類專家操作示範的軌跡數據來訓練它 。但這還只是開始,研究人員在訓練過程中,會刻意讓它犯錯,並向它示範如何從抓取失敗、角度不佳等糟糕的狀態中恢復過來 。這種獨特的訓練方法,被稱為「糾正性示範」 。

SRT-H 研究團隊收集了 17 個小時、共 16,000 條由人類專家操作示範的軌跡數據來訓練它 。 / 圖片來源:shutterstock

這項訓練,讓 SRT-H 學會了一項外科手術中最關鍵的技能:當它發現執行搞砸了,它能即時識別偏差,並發出如「重試抓取」或「向左調整」等「糾正性指令」 。這套內建的錯誤恢復機制至關重要。當研究人員拿掉這個糾正能力後,機器人在遇到困難時,要不是完全失敗,就是陷入無效的重複行為中 。

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正是靠著這種從錯誤中學習、自我修正的能力,SRT-H 最終在八次不同的手術中,達成了 100% 的自主手術成功率 。

SRT-H 證明了機器人開始學會「思考」與「糾錯」。但一個聰明的大腦,足以應付更混亂、更無法預測的真實世界嗎?例如在亞馬遜的倉庫裡,機器人不只需要思考,更需要實際「會做事」。

要能精準地與環境互動,光靠視覺或聽覺是不夠的。為了讓機器人能直接接觸並處理日常生活中各式各樣的物體,它就必須擁有生物般的「觸覺」能力。

解密 Vulcan 如何學會「觸摸」

讓我們把場景切換到亞馬遜的物流中心。過去,這裡的倉儲機器人(如 Kiva 系統)就像放大版的掃地機器人,核心行動邏輯是極力「避免」與周遭環境發生任何物理接觸,只負責搬運整個貨架,再由人類員工挑出包裹。

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但 2025 年5月,亞馬遜展示了他們最新的觸覺機器人 Vulcan。在亞馬遜的物流中心裡,商品被存放在由彈性帶固定的織物儲物格中,而 Vulcan 的任務是必須主動接觸、甚至「撥開」彈性織網,再從堆放雜亂的儲物格中,精準取出單一包裹,且不能造成任何損壞。

2025 年5月,亞馬遜展示了他們最新的觸覺機器人 Vulcan / 圖片引用:https://www.aboutamazon.com/news

Vulcan 的核心突破,就在於它在「拿取」這個動作上,學會了生物般的「觸覺」。它靈活的機械手臂末端工具(EOAT, End-Of-Arm Tool),不僅配備了攝影機,還搭載了能測量六個自由度的力與力矩感測器。六個自由度包含上下、左右、前後的推力,和三個維度的旋轉力矩。這就像你的手指,裡頭分布著非常多的受器,不只能感測壓力、還能感受物體橫向拉扯、運動等感觸。

EOAT 也擁有相同精確的「觸覺」,能夠在用力過大之前即時調整力道。這讓 Vulcan 能感知推動一個枕頭和一個硬紙盒所需的力量不同,從而動態調整行為,避免損壞貨物。

其實,這更接近我們人類與世界互動的真實方式。當你想拿起桌上的一枚硬幣時,你的大腦並不會先計算出精準的空間座標。實際上,你會先把手伸到大概的位置,讓指尖輕觸桌面,再沿著桌面滑動,直到「感覺」到硬幣的邊緣,最後才根據觸覺決定何時彎曲手指、要用多大的力量抓起這枚硬幣。Vulcan 正是在學習這種「視覺+觸覺」的混合策略,先用攝影機判斷大致的空間,再用觸覺回饋完成最後精細的操作。

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靠著這項能力,Vulcan 已經能處理亞馬遜倉庫中約 75% 的品項,並被優先部署來處理最高和最低層的貨架——這些位置是最容易導致人類員工職業傷害的位置。這也讓自動化的意義,從單純的「替代人力」,轉向了更具建設性的「增強人力」。

SRT-H 在手術室中展現了「專家級的腦」,Vulcan 在倉庫中演化出「專家級的手」。但你發現了嗎?它們都還是「專家」,一個只會開刀,一個只會揀貨。雖然這種「專家型」設計能有效規模化、解決痛點並降低成本,但機器人的終極目標,是像人類一樣成為「通才」,讓單一機器人,能在人類環境中執行多種不同任務。

如何教一台機器人「舉一反三」?

你問,機器人能成為像我們一樣的「通才」嗎?過去不行,但現在,這個目標可能很快就會實現了。這正是 NVIDIA 的 GR00T 和 Google DeepMind 的 RT-X 等專案的核心目標。

過去,我們教機器人只會一個指令、一個動作。但現在,科學家們換了一種全新的教學思路:停止教機器人完整的「任務」,而是開始教它們基礎的「技能基元」(skill primitives),這就像是動作的模組。

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例如,有負責走路的「移動」(Locomotion) 基元,和負責抓取的「操作」(Manipulation) 基元。AI 模型會透過強化學習 (Reinforcement Learning) 等方法,學習如何組合這些「技能基元」來達成新目標。

舉個例子,當 AI 接收到「從冰箱拿一罐汽水給我」這個新任務時,它會自動將其拆解為一系列已知技能的組合:首先「移動」到冰箱前、接著「操作」抓住把手、拉開門、掃描罐子、抓住罐子、取出罐子。AI T 正在學會如何將這些單一的技能「融合」在一起。有了這樣的基礎後,就可以開始來大量訓練。

當多重宇宙的機器人合體練功:通用 AI 的誕生

好,既然要學,那就要練習。但這些機器人要去哪裡獲得足夠的練習機會?總不能直接去你家廚房實習吧。答案是:它們在數位世界裡練習

NVIDIA 的 Isaac Sim 等平台,能創造出照片級真實感、物理上精確的模擬環境,讓 AI 可以在一天之內,進行相當於數千小時的練習,獨自刷副本升級。這種從「模擬到現實」(sim-to-real)的訓練管線,正是讓訓練這些複雜的通用模型變得可行的關鍵。

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DeepMind 的 RT-X 計畫還發現了一個驚人的現象:用來自多種「不同類型」機器人的數據,去訓練一個單一的 AI 模型,會讓這個模型在「所有」機器人上表現得更好。這被稱為「正向轉移」(positive transfer)。當 RT-1-X 模型用混合數據訓練後,它在任何單一機器人上的成功率,比只用該機器人自身數據訓練的模型平均提高了 50%。

這就像是多重宇宙的自己各自練功後,經驗值合併,讓本體瞬間變強了。這意味著 AI 正在學習關於物理、物體特性和任務結構的抽象概念,這些概念獨立於它所控制的特定身體。

AI 正在學習關於物理、物體特性和任務結構的抽象概念,這些概念獨立於它所控制的特定身體。/ 圖片來源:shutterstock

不再是工程師,而是「父母」: AI 的新學習模式

這也導向了一個科幻的未來:或許未來可能存在一個中央「機器人大腦」,它可以下載到各種不同的身體裡,並即時適應新硬體。

這種學習方式,也從根本上改變了我們與機器人的互動模式。我們不再是逐行編寫程式碼的工程師,而是更像透過「示範」與「糾正」來教導孩子的父母。

NVIDIA 的 GR00T 模型,正是透過一個「數據金字塔」來進行訓練的:

  • 金字塔底層: 是大量的人類影片。
  • 金字塔中層: 是海量的模擬數據(即我們提過的「數位世界」練習)。
  • 金字塔頂層: 才是最珍貴、真實的機器人操作數據。

這種模式,大大降低了「教導」機器人新技能的門檻,讓機器人技術變得更容易規模化與客製化。

當機器人不再是「一個」物體,而是「任何」物體?

我們一路看到了機器人如何學會思考、觸摸,甚至舉一反三。但這一切,都建立在一個前提上:它們的物理形態是固定的。

但,如果連這個前提都可以被打破呢?這代表機器人的定義不再是固定的形態,而是可變的功能:它能改變身體來適應任何挑戰,不再是一台單一的機器,而是一個能根據任務隨選變化的物理有機體。

有不少團隊在爭奪這個機器人領域的聖杯,其中瑞士洛桑聯邦理工學院特別具有代表性,該學院的仿生機器人實驗室(Bioinspired Robotics Group, BIRG)2007 年就打造模組化自重構機器人 Roombots。

有不少團隊在爭奪這個機器人領域的聖杯,其中瑞士洛桑聯邦理工學院(EPFL)特別具有代表性。該學院的仿生機器人實驗室(BIRG)在 2007 年就已打造出模組化自重構機器人 Roombots。而 2023 年,來自 EPFL 的另一個實驗室——可重組機器人工程實驗室(RRL),更進一步推出了 Mori3,這是一套把摺紙藝術和電腦圖學巧妙融合的模組化機器人系統。

2023 年來自 EPFL 的另一個實驗室—可重組機器人工程實驗室(RRL)推出了 Mori3 © 2023 Christoph Belke, EPFL RRL

Mori3 的核心,是一個個小小的三角形模組。別看它簡單,每個模組都是一個獨立的機器人,有自己的電源、馬達、感測器和處理器,能獨立行動,也能和其他模組合作。最厲害的是,它的三條邊可以自由伸縮,讓這個小模組本身就具備「變形」能力。

當許多 Mori3 模組連接在一起時,就能像一群活的拼圖一樣,從平面展開,組合成各種三維結構。研究團隊將這種設計稱為「物理多邊形網格化」。在電腦圖學裡,我們熟悉的 3D 模型,其實就是由許多多邊形(通常是三角形)拼湊成的網格。Mori3 的創新之處,就是把這種純粹的數位抽象,真正搬到了現實世界,讓模組們化身成能活動的「實體網格」。

這代表什麼?團隊已經展示了三種能力:

  • 移動:他們用十個模組能組合成一個四足結構,它能從平坦的二維狀態站立起來,並開始行走。這不只是結構變形,而是真正的協調運動。
  • 操縱: 五個模組組合成一條機械臂,撿起物體,甚至透過末端模組的伸縮來擴大工作範圍。
  • 互動: 模組們能形成一個可隨時變形的三維曲面,即時追蹤使用者的手勢,把手的動作轉換成實體表面的起伏,等於做出了一個會「活」的觸控介面。

這些展示,不只是實驗室裡的炫技,而是真實證明了「物理多邊形網格化」的潛力:它不僅能構建靜態的結構,還能創造具備複雜動作的動態系統。而且,同一批模組就能在不同情境下切換角色。

想像一個地震後的救援場景:救援隊帶來的不是一台笨重的挖土機,而是一群這樣的模組。它們首先組合成一條長長的「蛇」形機器人,鑽入瓦礫縫隙;一旦進入開闊地後,再重組成一隻多足的「蜘蛛」,以便在不平的地面上穩定行走;發現受困者時,一部分模組分離出來形成「支架」撐住搖搖欲墜的橫樑,另一部分則組合成「夾爪」遞送飲水。這就是以任務為導向的自我演化。

這項技術的終極願景,正是科幻中的概念:可程式化物質(Programmable Matter),或稱「黏土電子學」(Claytronics)。想像一桶「東西」,你可以命令它變成任何你需要的工具:一支扳手、一張椅子,或是一座臨時的橋樑。

未來,我們只需設計一個通用的、可重構的「系統」,它就能即時創造出任務所需的特定機器人。這將複雜性從實體硬體轉移到了規劃重構的軟體上,是一個從硬體定義的世界,走向軟體定義的物理世界的轉變。

更重要的是,因為模組可以隨意分開與聚集,損壞時也只要替換掉部分零件就好。足以展現出未來機器人的適應性、自我修復與集體行為。當一群模組協作時,它就像一個超個體,如同蟻群築橋。至此,「機器」與「有機體」的定義,也將開始動搖。

從「實體探索」到「數位代理」

我們一路見證了機器人如何從單一的傀儡,演化為學會思考的外科醫生 (SRT-H)、學會觸摸的倉儲專家 (Vulcan)、學會舉一反三的通才 (GR00T),甚至是能自我重構成任何形態的「可程式化物質」(Mori3)。

但隨著機器人技術的飛速發展,一個全新的挑戰也隨之而來:在一個 AI 也能生成影像的時代,我們如何分辨「真實的突破」與「虛假的奇觀」?

舉一個近期的案例:2025 年 2 月,一則影片在網路上流傳,顯示一台人形機器人與兩名人類選手進行羽毛球比賽,並且輕鬆擊敗了人類。我的第一反應是懷疑:這太誇張了,一定是 AI 合成的影片吧?但,該怎麼驗證呢?答案是:用魔法打敗魔法。

在眾多 AI 工具中,Perplexity 特別擅長資料驗證。例如這則羽球影片的內容貼給 Perplexity,它馬上就告訴我:該影片已被查證為數位合成或剪輯。但它並未就此打住,而是進一步提供了「真正」在羽球場上有所突破的機器人—來自瑞士 ETH Zurich 團隊的 ANYmal-D

接著,選擇「研究模式」,就能深入了解 ANYmal-D 的詳細原理。原來,真正的羽球機器人根本不是「人形」,而是一台具備三自由度關節的「四足」機器人。

如果你想更深入了解,Perplexity 的「實驗室」功能,還能直接生成一份包含圖表、照片與引用來源的完整圖文報告。它不只介紹了 ANYmal-D 在羽球上的應用,更詳細介紹了瑞士聯邦理工學院發展四足機器人的完整歷史:為何選擇四足?如何精進硬體與感測器結構?以及除了運動領域外,四足機器人如何在關鍵的工業領域中真正創造價值。

AI 代理人:數位世界的新物種

從開刀、揀貨、打球,到虛擬練功,這些都是機器人正在學習「幫我們做」的事。但接下來,機器人將獲得更強的「探索」能力,幫我們做那些我們自己做不到的事。

這就像是,傳統網路瀏覽器與 Perplexity 的 Comet 瀏覽器之間的差別。Comet 瀏覽器擁有自主探索跟決策能力,它就像是數位世界裡的機器人,能成為我們的「代理人」(Agent)

它的核心功能,就是拆解過去需要我們手動完成的多步驟工作流,提供「專業代工」,並直接交付成果。

例如,你可以直接對它說:「閱讀這封會議郵件,檢查我的行事曆跟代辦事項,然後草擬一封回信。」或是直接下達一個複雜的指令:「幫我訂 Blue Origin 的太空旅遊座位,記得要來回票。」

接著,你只要兩手一攤,Perplexity 就會接管你的瀏覽器,分析需求、執行步驟、最後給你結果。你再也不用自己一步步手動搜尋,或是在不同網站上重複操作。

AI 代理人正在幫我們探索險惡的數位網路,而實體機器人,則在幫我們前往真實的物理絕境。

立即點擊專屬連結 https://perplexity.sng.link/A6awk/k74… 試用 Perplexity吧! 現在申辦台灣大哥大月付 599(以上) 方案,還可以獲得 1 年免費 Perplexity Pro plan 喔!(價值 新台幣6,750)

◆Perplexity 使用實驗室功能對 ANYmal-D 與團隊的全面分析 https://drive.google.com/file/d/1NM97…

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不要只顧呼口號,「適者生存」或許不能代表演化論?
科學月刊_96
・2023/06/23 ・4037字 ・閱讀時間約 8 分鐘

  • 作者/許家偉
    • 生物系和微免所畢,從細胞生化到分子病毒學轉入產業界專研蛋白質純化和細胞免疫。
    • 鼓勵人們要讀一點哲學和多接觸邏輯學才能獨立思考,不致於在網路資訊爆炸年代淪為人云亦云的應聲蟲。
  • Take Home Message
    • 適者生存」並非由達爾文提出,而是由崇尚拉馬克主義的史賓賽所發想。
    • 適者生存只談論適應性,過度簡化了演化的意義,而且不一定是最適者(fittest)才能生存下來。
    • 適者生存的說法放大了爭鬥意味,卻忽視了演化上其他作用在個體生存和生殖成就上的篩選力量。

一些短語之所以膾炙人口、廣為人知,就是因為聽起來簡單、說起來順口、想想又覺得合理,「適者生存」(survival of the fittest)就是其中之一。不過,若只使用適者生存描述演化論,或許並不完整。

誰最先提出「適者生存」?

英國博物學家達爾文(Charles  Darwin)《物種起源》(On the Origin of Species)自 1859 年發行第一版以來,第四章的標題一直是〈自然選擇〉(Natural Selection),但到了 1869 年的第五版時,他卻將這一章的標題改為〈自然選擇;或適者生存〉(Natural Selection; or The Survival of the Fittest),並一直沿用到 1872 年的最後一版(第六版)。人們都以為「適者生存」是達爾文說的,但其實不是!

適者生存其實是由達爾文當代最具影響力的英國學者史賓賽(Herbert Spencer,圖一)所創。史賓賽也支持生物演化理論,還曾抨擊當時盛行的生物創造論,可是他崇尚的卻是半個世紀前的拉馬克主義(Lamarckism),也就是以「用進廢退」原則(principle of use and disuse)搭上後天形質遺傳(inheritance of acquired characteristics)的演化理論。

因此史賓賽心目中的演化會帶來進步,而且演化不只在生物上,也可以發生在地質、心理等範疇,他甚至把心目中的進步式演化應用到社會和政治層面,催生出社會達爾文主義(social Darwinism)和優生學(eugenics)。但史賓賽的想法跟達爾文所主張——以後代漸變(descent with modification)為軸心的自然選擇(常譯作天擇)不同,甚至是兩回事。

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圖一、(上)38 歲的史賓塞(攝於 1858 年)和(右)六年後出版的《生物學原理》的扉頁。圖/Public Domain, Wikimedia Commons; Public Domain, British Library

史賓賽在 1864 年出版的《生物學原理》(Principles of Biology)中用「survival of the fittest」定義達爾文演化論的自然選擇,這完美地反映出他心目中的進步式演化觀,當中「fittest」是英文「fit」(適合)的形容詞比較級裡的最高級,是「最適合」的意思(survival of the fittest 應當譯為「最適者生存」)。由於史賓賽的影響力,再加上「survival of the fittest」一詞簡潔有力、琅琅上口,立刻像個口號一樣在英語世界裡「夯」起來。

其實達爾文理應察覺到史賓賽的演化觀跟他所主張的無固定方向、沒有進步趨勢的演化機制南轅北徹,但另一位英國博物學家華萊士(Alfred Wallace)在 1866 年寫給達爾文的書信中卻建議達爾文採用史賓賽的說法。華萊士認為適者生存不只易懂,也可避免自然選擇把「自然」比作育種者去「選擇」的擬人化比喻,因為在某程度上「選擇」帶有刻意和消減這類不正確的涵意。

達爾文看到適者生存那麼流行,於是接受華萊士的勸說,也就在 1868 年出版的《育種變異》(Variation Under Domestication,又譯《人工培育》)裡首次引用史賓賽的說法表達自然選擇的意涵,並在次年出版的《物種起源》第五版時修改第四章的標題。但達爾文萬萬沒料到,他可能已親手種下一個對演化論的謬誤。

「適者生存」的問題

表面上,自然選擇和適者生存都清晰地告訴我們一個原則:在任何族群裡,個體如果擁有適合於環境、有利於生存的性狀(trait),就能通過演化的考驗存活下來。反之,若是個體的性狀不適合環境的話就會消亡。那麼,「適者生存」的問題出在哪呢?

1. 生存

生存當然重要,但是站在演化的立場,個體不只是要取得生活資源(生存),還要傳遞基因(生殖),若「適者」只會生存卻無法繁衍,在演化上其實沒有意義。因為子代數目才是衡量適者的指標,所以活著就得繁衍下一代,這也就是演化裡常提到的生殖成就(reproductive success)。生存只不過是一種策略和手段,演化的目標並非只要適者「生存」而已,而是要傳遞基因、使生殖成就達到最大,才是生物的終極目標。不然如何解釋有些生物只要春風一度後就一命嗚呼?如果一個基因能夠增加個體的生殖機會,即便會使個體的壽命縮短也能得到自然選擇的青睞。

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對於演化生物學家而言,「適應」(adaptation)一詞含有繁殖成功的意義,可見「適者『生存』」這個說法過度簡化,只談論生存(適應性)卻忽視繁衍(生殖成就),沒有涵蓋物種演化的真諦。

2. 適者

適者生存一詞中的「適者」對於演化而言,是指個體有能力應付所在環境,那麼適者這個詞就成功地反映出物種的適應性。但無論是達爾文、史賓賽或華萊士(或任何一位生物學家),都沒有說明(其實也無法說明)適者擁有何種性狀能讓個體存活下來面對選擇壓力,因為那些適者只是符合某種當時、當地的標準去通過自然選擇的篩選,而不是馬後炮地基於存活的事實而回頭來追認某種性狀的能耐。

面對複雜多變的世界,沒有單一性狀可以保證個體在任何情況下都能存活,而這種性狀不僅指個體身上看得見的特徵,也包括無形的戰術(例如生殖策略)。那麼「適者」就要視「時、地、人」——你生在何時?體態豐腴的楊玉環生在唐朝是她的福氣;你身處何處?住在火山口下的羅馬古城跟生活在熱帶雨林裡的村莊風險不同;你是誰?皇室貴冑的四阿哥面對奪嫡之爭的風起雲湧、販夫走卒韋小寶在街頭廝混的求生策略,不能同日而語。

其實也沒有必要那麼極端地將適者視為「fittest」(最適者),因為對於演化過程來說,只要具備能適應的基因就可以過關了,不必要挑選「最」適應者。因此很多演化學者就指出,這個適者只要「fitter」(較適者)就可以了,即「survival of the fitter」(較適者生存)。

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3. 將「適者」和「生存」湊在一起

「生存」當然是適者的「結果」,但我們卻不可以將「生存」作為適者的「定義」,原因在於生存下來的不一定是適者:

一、不見得所有適應性都是自然選擇的結果,因為自然選擇不是演化的唯一機制,還有人工選擇(artificial selection,人擇)、性徵選擇(sexual selection,性擇)、遺傳漂變(genetic drift)等機制,所以物種的演化有時候跟適應無關。

二、有些性狀並不是因為適應而留下,可能只是另一項適應性狀的副產物,其中也不能否認幸運與機遇也有微妙的作用,即是「幸者生存」(survival of the luckiest)。美國科普雜誌《科學美國人》(Scientific American)在2008年就有一篇以「幸者生存」為題的文章討論恐龍的滅絕。

三、很多導致生理疾病的基因也會在世代中被保留下去,也就是「病者生存」(survival of the sickest)。2007年就有一本以「病者生存」為書名的科普書籍,以演化醫學(evolutionary medicine)的角度討論各種人類疾病的演化意義,該書繁體中文版為《最衰者生存》(Survival of the Sickest)。

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4. 「適者生存」是否能代表整套演化論?

達爾文的演化理論是要解釋兩個淺而易見卻經常被忽視的生命現象:適應和多樣性(diversity)。前者解答物種如何順利地生存和繁衍下去,後者則解答物種的起源和多元化。對於宏觀的達爾文演化論來說,適者生存字面上只有半套演化論的內涵,不足以代表整個學說。不時會讀到一些文章提及適者生存的不是,所以演化論就不對。其實這根本捉錯了把柄,因為適者生存本來就不能代表演化論。

如何解套?演化的完整表述方式

因此對於演化較完整的表述方式,就是「生存和生殖差異率」(differential rate of survival and reproduction)——經統計分析比較兩組群體間,哪一組能夠留下多少後代才最為適合,完整地涵蓋自然選擇定義中關於物種之間或世代之間的生存和生殖差異。

專長於生物學和哲學的邁爾(Ernst Mayr)早在1963年就將自然選擇定義為「非隨機的生殖成就差異」(nonrandom differential reproductive success),這當然沒有「適者生存」那麼順口,但可以避免因過度簡化而造成人們對演化論的誤解,而且「差異性」才是生存競爭的核心。

「適者生存」在表面上沒有錯,使用在職場、商界、外交等方面或許都言之成理,但若光用「適者生存」說明演化,涵義就不精確。這不只是一個過度簡化的口號,更糟的是它放大了爭鬥意味,完全忽視了微小差異作用在個體生存和生殖成就上的篩選力量。演化論四尖兵之一的赫胥黎(Thomas Huxley)在1893年的著作裡就批評「適者生存」這種說法語意曖昧,果然真知灼見。

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適者生存一詞鏗鏘有力、乾淨利落,堪稱是演化最大眾化的詮釋,但聽久了卻變成陳腔濫調,且字裡行間未免有去蕪存菁、汰弱留強、優勝劣汰的意味,這就會出現「強」與「弱」之分。試問當各個物種在生存競爭時披荊斬棘、乘風破浪之際,什麼是「強」什麼是「弱」?誰是「強」誰是「弱」?沒有人能夠說清楚。


適者 vs. 強者

英文的最高級形容詞 fittest 跟名詞 fitness(適應度)發音相似,而偏偏 fitness 的另一個字義跟身體健壯有關,例如 fitness center(健身中心)、fitness equipment(健身器材),那麼就有人將 survival of the fittest(最適者生存)揶揄成 survival of the fitness(健壯者生存)。人們也潛意識地認同強者理當會生存下來,這就給演化論蒙上難以洗脫的不白之冤。


  • 〈本文選自《科學月刊》2023 年 6 月號〉
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延伸閱讀

  1. Gould, S. J. (1973). Ever Since Darwin: Reflections in Natural History. WW Norton & Co.
  2. 許家偉(2017)。壓力舆差異的成就——自然選擇三步曲,科學月刊576,950–953。
  3. 許家偉(2020)。自然選擇不是演化的唯一機制,科學月刊605,68–71。
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科學月刊_96
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