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過去「滅絕」歷史的見證者:化石——《地球深歷史》書摘

左岸文化_96
・2021/04/25 ・4665字 ・閱讀時間約 9 分鐘 ・SR值 557 ・八年級

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  • 作者 / 馬丁.魯維克 (Martin J.S. Rudwick)
  • 譯者 / 馮奕達

滅絕,確有其事

截至十八世紀晚期,對於相關證據有第一手經驗的博物學家們,已經有了心照不宣的共識──地球歷史的整體時間跨度,必然大幅超越前幾代人信以為真、當作常識的區區幾千年。不過,在這一段剛拓展開來的深時間跨度中究竟發生什麼事,始終五里霧中。學者們探勘、描述了歐洲好幾個地方的岩層堆疊,顯示在一段起初並無任何生命存在的期間(以第一紀岩層為代表)之後,是另一段海中充滿大量生物的時期(以第二紀岩層為代表,其中經常有豐富的化石),而人類一直到最後一刻才出現在舞台上(顯然完全沒有任何化石代表他們)。可是,就連這種粗略的地球深歷史輪廓,都帶有不確定與爭議。就說布豐吧,他把這段歷史擴張成《創世紀》中創世敘事的世俗版本,但他的說法建立在薄弱的證據上,很容易被人當成純屬想像的科幻小說。德呂克根據大量的證據,主張在相對晚近的過去曾發生一場獨一無二、斷裂性的「鉅變」;但是,由於他把這場「鉅變」跟挪亞洪水的故事畫上等號,像赫頓等拒絕採用任何宗教文獻、不接受自然常態發展會有這種例外偏差的人,便會強烈否認他。赫頓等於同時拒斥布豐以截然不同的「紀元」構成的序列,以及德呂克的戲劇性晚近「鉅變」;他反而主張地球是一架平順運轉的自然「機器」,類似的「世界」不斷重複循環,始於永恆,終於永恆。

過去基督教鴻儒把自然史上的「鉅變」跟挪亞洪水的故事畫上等號。圖/Pixabay

即便因為所有這類整體觀太自不量力、太不成熟而姑且不論,但其他博物學家的研究──在尺度上沒那麼宏大,但在田野調查方面通常做的比較透徹──在重建更可靠的地球深歷史時,成果也相當有限。尤其是,他們的圖像對於生命本身是否真有任何發展的歷程(除了姍姍來遲的人類以外),仍莫衷一是。深海發現的「活化石」意味著任何顯而易見的早期生命歷史序列,或許都只是根據對現今世界不夠充分的知識所推導的假象。例如較深、較古老的第二紀岩層中有豐富的菊石與箭石,較年輕的地層則無,但這或許只是跟牠們在當時與現在的深海棲息地位置有關。說不定,牠們並未完全滅絕。除非生物滅絕確實是自然世界經常發生的情況,否則就不能把化石當成大自然可靠的「錢幣」或「遺跡」,作為地球深歷史早期階段的可信證據。偏偏人們對滅絕一事完全無法確定:所有紀錄詳實的滅絕案例,都能歸結於人類近期的所作所為,知名案例如印度洋模里西斯島(Mauritius)上面不會飛的渡渡鳥。何況人類的本能會強烈懷疑這類大自然中生物滅絕的真實情況,無論是猶太──基督教有神論中慈愛應人的神,或是啟蒙自然神論中幾乎非位格性的至高存在,既不會也不能允許任何受造的物種走向滅絕,除非是因為罪惡的行為,或者是因為人類粗心之過。

因此,對於任何想了解久遠過去的嘗試,滅絕問題都是關鍵。正因為如此,骨頭化石才會在一八○○年前後成為博物學家注意力的焦點。「俄亥俄動物」的化石對這件事沒有決定性的影響,因為就算實際上跟任何已知哺乳類完全不同,但這種動物說不定仍然以「活化石」的樣貌,生活在北美洲或中亞未經充分探索的內陸。不過,要是能證明還有其他化石骨頭跟任何現存物種截然不同,完全滅絕的說法就會更為有力。所以,化解這種不確定性的最大希望,就在於比較化石與現今動物的骨頭,而且要調查得更細緻,檢視的物種範圍也要更大。

有一位博物學家在恰到好處的地點與時間做了這件事,事實證明他也有這一行需要的絕佳天分。法國大革命最血腥的階段恐怖統治結束後不久,年輕的喬治.居維葉(Georges Cuvier)獲得任命,成為自然歷史博物館的下級職員。自然歷史博物館才剛經歷「民主化」,從君主制舊政權底下由布豐專斷管理的巴黎學會中脫胎換骨。人在館中的居維葉得以接觸世界上最好的動物學標本蒐藏,這對於比較化石與現今物種來說,可能是最好的資料庫了。他抵達巴黎後不久,法蘭西學會(此機構取代了舊有的皇家科學院,就像自然歷史博物館的情況)便收到了若干版畫,畫的是西屬美洲出土、不久前在馬德里拼成的化石骨頭。居維葉把這些骨頭跟世界各地現存的哺乳類相比較。他提出驚人的主張:最接近這種動物的是現存的樹懶與食蟻獸,而這些他後來分類為「貧齒類」(edentates)的哺乳類動物,可是比化石骨頭小得太多了。這暗示著他稱之為「大懶獸」(Megatherium,意即「巨獸」)的動物恐怕已經滅絕了,畢竟牠體型這麼巨大,如果現今尚存,人在南美洲生活或工作的歐洲人必然會聽到消息。就像「俄亥俄動物」,「大懶獸」是自然史研究逐漸使用全球資源的絕佳實例,只是實際上仍幾乎都侷限在歐洲式的解讀。

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這具巨大的化石骷髏(將近四公尺長,兩公尺高),是西班牙博物學家胡安──保蒂斯塔.弗盧.德.拉蒙(Juan-Bautista Bru de Ramon)在馬德里的皇家博物館中,用西屬南美洲布宜諾斯艾利斯附近的沖積物中找到的一套骨頭化石拼出來的。一七九六年,館方把這張當時仍未發表的版畫副本寄給巴黎的法蘭西學會,年輕的喬治.居維葉認出這動物是隻巨大的樹懶,將之命名為大懶獸(Megatherium),並斷定牠可能已經絕種了(現代的研究則以兩腳站姿呈現之,讓牠用後腳站立)。圖/《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》

幾乎在同一時間,居維葉仔細分析了猛獁象的化石骨頭與牙齒,跟現存的大象比較,從而強化了自己的論證。他很幸運,館方恰好獲取了相關的新標本,那是從荷蘭掠奪來的文物(法國在不久前的革命戰爭中征服了荷蘭)。居維葉證實印度象、非洲象是截然不同的物種。更有甚者,他還宣稱猛獁象與兩者完全不同。他主張其間的差異之大之徹底,就跟(打個比方)山羊跟綿羊一樣;這些差異無法只歸諸於年齡、性別或環境的影響。布豐主張在西伯利亞發現熱帶哺乳類動物遺骸一事,證明全球正逐漸冷卻,但居維葉的發現卻嚴重打擊了他的說法。此外,動物屍體是被巨大海嘯型態的大洪水從熱帶掃到西伯利亞的另一種說法,可信度也大受影響。假如猛獁象確實是不同的物種,說不定找到骨頭的地方就是牠生存的地方,意即非常能適應當地至今依舊的嚴寒氣候。這一點不久後便得到證實,有人在西伯利亞凍土中發現猛獁象骨架,連厚重的皮毛一起保存了下來。居維葉相信,這種比較解剖學的事實「就我看來,證明在我們的世界之前,還存在一個被某種災難摧毀的世界。」他來到巴黎之前就讀過德呂克的著作,這位老鴻儒的看法──「過去世界」因為猛烈的自然「革命」而與現今世界斷裂──仍清清楚楚迴盪在他心裡。

居維葉隨後研究「俄亥俄動物」,斷定牠其實跟大象或猛獁象完全不同,應該另立一個新的屬,他命名為「乳齒象」(mastodon,暗指其巨齒上乳房狀的突起物)。他進而主張在西伯利亞隨猛獁象一同發現的犀牛骨化石、巴伐利亞洞穴中找到的大型熊化石,以及從世界各地沖積層中找到的其他許多哺乳類化石,全都跟目前現存的相應物種不同(用今天的術語來說,他研究的是更新世巨型動物〔Pleistocene megafauna〕)。法蘭西學會意識到這項研究無與倫比的重要性,幫居維葉發表了一份聲明,呼籲博物學家與化石蒐藏家能把進一步的標本,或者至少是精確的素描寄來給他。縱使當時正值世界上第一場全球戰爭(編按:指十九世紀初的拿破崙戰爭),國際間仍慷慨響應,讓他得以大幅擴充相關標本的資料庫,他也穩定發表科學論文,分析一個接著一個的哺乳類化石,各自與現存最接近的相應物種做比較。

一七九九年,一具完整的猛瑪象骨骸在西伯利亞凍土中出土,送往聖彼得堡重建,重建結果在一八一五年發表。骨頭上堪堪留下了些原本包裹著整隻動物的厚毛皮。這暗示該物種已經充分適應西伯利亞北部的極地氣候,而非居住在今天印度象與非洲象所生活的熱帶氣候(居維葉早已如此主張):人們再也不能把猛瑪象當成地球漸冷,或是猛烈大洪水、超級海嘯等的證據了。(猛瑪象的巨大大腿骨〔股骨〕約一公尺長,這張圖也擺了大腿股的兩張放大圖,以充分利用印製這張版畫的昂貴銅版。)圖/《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》

居維葉採取精準的科學研究策略,把研究焦點擺在大型陸生動物遺骸上,因為這些物種的後代(要是有任何「活化石」存在的話)很難視而不見。就算牠們生活在各大洲未經探索的偏遠地帶,大型動物就是不太可能躲過注意;即便博物學家還沒有親眼見到活體,牠們也很可能出現在獵人的報告,甚或是原住民口耳相傳的傳說中。居維葉體認到,自己支持生物滅絕屬實的論點,只能靠機率加以證明。他能證明這些化石與現存任何物種之間有別,只要這樣的化石數量愈多,該物種就愈有可能真已滅絕(居維葉的研究在一八一二年完整發表,同年還有一部同等重要的數學機率巨作出自他的老同事皮耶──西蒙.拉普拉斯(Pierre-Simon Laplace,他讓機率的概念廣為人知,影響深遠)。他的論據要靠累積,隨著他對各種化石骨頭的細緻分析發表得愈來愈多,其主張也更形穩固。

居維葉讓一頭從蒙馬特(Montmartre,當時是巴黎城郊)的石膏層出土的絕種哺乳類動物之一(無防獸〔Anoplotherium medium〕)「復活」了。對於各式各樣的現存哺乳類,居維葉擁有無與倫比的比較解剖學知識與認知。藉此,他不僅能用許多四散的化石骨頭重組出整副骨架,更能重建動物的外貌與可能的姿勢,甚至加上眼睛與耳朵。不過,他從來沒有發表過這張與其他類似的圖畫,或許是因為擔心科學界的同儕會認為這些圖案純屬臆測,不能接受。圖/《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》

居維葉在博物館的一位同事誇獎他,說他在科學舞台上就像「雨後春筍」。年輕歸年輕,他還是很快就成了巴黎首屈一指的鴻儒之一;雖然連年戰亂,但巴黎仍然是科學世界無庸置疑的中心。他在比較解剖學上有著無與倫比的知識,讓他得以重建哺乳類化石的骨架,即使手邊有的只不過是一大堆分散的化石骨頭也難不倒他(他並未如後來的傳說那樣,宣稱自己有能力只靠一根骨頭就能重建整隻動物的樣貌,他只有說自己在情況不錯時,能辨認出這骨頭屬於哪種動物)。他對於動物身體結構與功能間關係的深度認識,更是讓他有能力推斷(幾乎跟辨識骨頭時一樣信心滿滿)這些已成化石的哺乳類動物過去如何生活、移動,以及長什麼樣子。聖經中有個段落,先知以西結在異象中見到滿是枯乾骸骨的平原。居維葉暗自援引這個典故,宣稱自己能讓化石骨頭復生,至少是在腦海中;他還用打趣的口吻說,自己可沒有神奇號角之助。他「復活」這些動物,就跟他家隔壁、博物館園區中動物園的動物一樣有生命力。居維葉等於豐富了德呂克「過去世界」的概念,讓裡頭多了一間迅速拓展的動物園,住著此前未知的各種哺乳動物,其中許多有著驚人的大小,而且全數都已滅絕。即便有更多的「活化石」現身(有是有,但情況稀少),也愈來愈難用牠們為化石和現有物種之間的差異做出全面的解釋。至此,人們已經把滅絕當成自然世界確實會發生的事情。化石因此可以當成「過去」的可靠見證,而過去與現在截然不同。深歷史確實是個陌生的國度。

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——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

  • 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
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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

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
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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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記錄台灣早期山林樣貌的博物學者——鹿野忠雄
PanSci_96
・2023/09/21 ・2891字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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博物學家如何養成?為什麼要來台灣?

大正十四年(一九二五年)鹿野忠雄特地到台灣就讀台灣總督府高等學校第一屆高等科,那年他已十九歲,硬是等到台灣有設高等科,才來台就讀。但其實他很早就開始將四處旅行的採集成果發表成文章。自中學開始就嘗試單獨採集旅行,足跡踏遍日本東北地方、北海道、庫頁島,結交當時昆蟲學者,出入他們的研究室,學習昆蟲分類學和閱讀歐美文獻的方法。

鹿野忠雄。圖/wikimedia

他是看到前輩從台灣帶回來的昆蟲標本後,才下定決心要到台灣讀書,以便就近上山採集。高中三年曠課不斷,留級一年,畢業後也沒有馬上回日本本島申請大學,還展開一百五十天的野外調查。這些日子裡他不斷獨自入山,聘僱原住民獵人採集並且撥制標本,走過今日南投縣信義鄉的布農族部落、阿里山鄒族部落、攀爬玉山、雪山、合歡山霧社、八仙山、蘭陽溪上游桃山南湖大山間等地,甚至前往恆春探訪排灣族,到紅頭嶼探訪雅美族。

實地調查讓他大開眼界,特別是在南方的昆蟲採集跟原住民調查當中,他發現紅頭嶼動物相跟台灣不太相同,他開始思索台灣生物到底是靠大陸系統近,還是靠菲律賓近些。這使他對自然地理學產生興趣,回本島後考上東京帝國大學的理學部地理學科。

文字版 MIT 臺灣誌——《山、雲與蕃人》

鹿野忠雄想深入山區調查,必須取得警方許可,且還要聘雇原住民幫忙背裝備,登山費用頗高。學生時期他多是仰賴母親的資助。且在日本統治台灣期間,台灣五萬分之一地形圖的側繪並未完整,因此民間或者政府的登山活動,都還沒有精確的山岳測量依據,很多地方只有主要高峰有山名,標示著山稜、溪流與「番社」的相對位置,以及粗略的等高線。因此如果想要一窺台灣山岳的面貌,當時的文獻相當欠缺,因此也才引發登山活動的熱潮,許多非原住民的民間登山隊首次登頂記錄,也約略是發生在這時期。

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比如鹿野打算在雪山尋找圈谷地形時,便要聘雇原住民腳伕扛行李,同時也請他們追捕小動物跟鳥類,在路上做些標本的前期剝制處理。但是由於鹿野行速飛快,腳伕不堪折磨,最後甚至丟下行李逃走。

值得一提的是,當中有一位阿美族青年托泰布典,是以助手的身份隨行。他會講流利的日語,還看得懂英文,因此能幫鹿野整理英文書籍,也能看得懂藥罐上的英文標示。他眼中的鹿野忠雄,討厭警察官僚作風,尊重蕃人的風俗,而且膽子很大,喜歡走沒人走過的路線,四處拍照跟觀察地形,晚上也不休息,要馬上洗底片,以及漏夜寫筆記,記錄下白天發生的事情。

鹿野忠雄的著作《山、雲與蕃人》。圖/臺灣歷史博物館

在他的重要作品《山、雲與蕃人》中,留下登山路線圖和仔細的登山日誌,當中不時出現對特殊地質現象的描繪,比如在海拔 3900 公尺處發現海底沈積的岩面有濂痕(ripple mark)。或者是當時特殊景觀的描寫,比如攀登玉山南峰與南玉山段,便曾記錄與新高駐在所的警官真瀨垣丑丙與東埔社的布農壯丁馬其里(Makili Takeshitahoan)一同登玉山絕頂,途中行經路段,不屬於東埔社布農族的狩獵範圍,因此馬其里也沒來過。真瀨垣警官則帶他們去看玉山神社,鹿野特別寫道,裡面的「御神體」是一面鏡子。

跨界整合台灣自然與人文知識

在《山、雲與蕃人》中可以讀到鹿野幾個面向的關懷:

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  1. 挑戰攀登台灣山岳的熱情
  2. 發現原先地圖跟文獻沒有記載的地形、地質現象
  3. 出於研究跟溫飽,在獵捕動物時親自體會到動物的生之本能
  4. 理番政策下,警方極力希望日人不要跟蕃人來往,並產生不少突發事故,怎麼順利入山並與蕃人相處變成重要問題。

但是在這樣的旅行之眼下,卻反映出鹿野這種看似個人興趣,自發的台灣自然知識採集和分類工作,能夠一次又一次的出發調查,其實是以國家殖民統治以及研究經費為後盾。

鹿野並非台灣自然知識研究的第一個人,在他之前,西方跟日本已經陸陸續續展開零星的調查,逐步推進從平地到山地的動物相、植物相調查,相關的動植物學、礦物學和地質學的目錄、圖譜出版越來越多,以及地質學跟地形學考察也逐漸系統化發展,同時因為總督府的理蕃事業與藩地開發政策,也展開人類學的調查,這些科學政策及科學教育改革,影響到民間文化活動,如昆蟲、植物的採集旅行,大眾刊物的發表及閱讀等等。

因此鹿野忠雄的貢獻在於他是跨學科的研究者,熟悉博物學以及人種誌的調查方法,在那時代也是少數。他想徹底了解台灣山林,就連被日本以蕃地治理的狀態也想去了解,而不只是關心自然的那部分。同時他也不像是在室內的地理學家或者人類學家,只靠文獻判讀並且歸納,而是不畏艱難,親身去到現場,採集並且記錄下第一手的材料。

鹿野忠雄(中排右三)於紅頭嶼警察署前。圖/wikimedia

忘了回家的探險者

在太平洋戰爭期間,西方駐菲律賓學者貝雅,曾在馬尼拉和鹿野短暫交流過,鹿野從貝雅身上知道不少西方學術動態,而他曾經幫助貝雅,把原來的玻隕石標本收藏悄悄搬到安全的地方——帕西古河北岸的沃森大廈,但又不會落人口舌,讓人覺得日軍大敗,不敵美軍,已經在安排撤退的情勢。

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而在一九四四年,鹿野被派駐到北婆羅洲,要沿著日軍的補給路線,調查一支未開化的姆錄族(Muruts),確保到時補給運送時能夠跟當地民族協調順利。他們要穿越雨季中的昏暗紅樹林,在飢餓、瘧疾等風土病的威脅下,還要面對當地人士對日軍的不滿,設法確認或更新原本很粗略的地形圖,以及正確標示部落名稱跟位置。

但隨著戰況情勢危及,美軍轟炸亞庇,日第三十七司令部南移到沙蓬,使得鹿野和助手金子必須跟著南下覆命,卻在途中失去蹤跡。在戰爭中原本就很容易失去彼此聯繫,鹿野消失的訊息是在戰爭結束後才輾轉傳開,找他的人如貝雅發現戰俘收容所裡也沒有他的蹤跡,有傳言因為抗命所以遭到日軍殺害。

參考資料

  • 高嘉勵(2016)鹿野忠雄的台灣高山行旅書寫——日治時期「自然」的現代知識建構與美學表現,中外文學,第 45 卷,第 1 期,頁 119-165。
  • 鹿野忠雄(2000)山、雲與蕃人——台灣高山紀行,台北:玉山社。
  • 王鑫(2000)南湖大山圈谷群古冰河遺跡研究初步調查,內政部營建署太魯閣國家公園管理處八十九年度研究報告。
  • 山崎柄根(1998)鹿野忠雄——縱橫台灣山林的博物學者,台北:晨星出版。