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相對論、卡爾維諾,以及月亮的距離-《為什麼E=mc2》

貓頭鷹出版社_96
・2012/12/16 ・3574字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 522 ・七年級

「時空」

本書的目的是用最具有啟發性的方式來闡述時間和空間,我們認為過去在建立相對論時,所用的描述方式並不是最好的。現在距離愛因斯坦具有革命性的發現已經超過一個世紀了,從現代的觀點來看,我們發現了能更深入理解,並且更令人滿意的看待時間和空間的方式。我們決定不再對以往那些陳舊的教科書式的內容進行深挖,而是一切歸零,從頭開始。在這個過程中,我們將能夠慢慢理解閔考斯基所說的,時間和空間必須融合在一起,形成一個新的混合體。一旦我們對它們有了一個更加全面和合理的理解,將很快能夠達到我們最重要的目的,那就是依靠自己的力量推導出 E=mc2 這個公式,從而理解相對論的核心精神。

那麼,我們就從這兒開始吧。愛因斯坦的理論可以完全用幾何的方式表達出來。也就是說,你並不需要代數幫忙,只要靠圖形和概念就足夠了。這套理論中,存在著三個核心概念,即不變性因果性距離。除非你是個物理學家,不然前兩個概念對你來說也許很陌生。至於最後一個,也許你會認為自己對它很熟悉,但其實它也和你所想的不盡相同。

不變性是現代物理學中的一個核心概念。現在,請將你的目光從你眼前的書本上移開,抬頭看看你前方的世界。然後,請轉身向相反的方向看去。你的房間會因為你的視角不同而看起來不一樣,但是自然法則卻是不變的。不論你對著東南西北當中哪個方向,重力都還是一樣大,使你牢牢地站在地上。就算把電視調換個方向,它依然能正常運轉;而不論你把車子留在倫敦、洛杉磯還是東京,它都能發動;這些都是自然界中具有不變性的例子。若只是這樣的話,不變性看起來僅僅是陳述了一些顯而易見的事情,但如果將不變性延伸到我們的科學理論中,就會被證明是一項意義非凡的事。我們剛剛討論了兩種不同形式的不變性,一種叫作「旋轉不變性」,也就是當我們旋轉並且朝著不同方向測定自然法則時,它們保持不變。另一種叫作「平移不變性」,表示當我們從一個地點移動到另外一個地點,兩點上的自然法則保持不變。這兩條看似毫不起眼的法則,到了諾特這位曾被愛因斯坦稱為數學史上最重要的女性手裡,就變得異常強大。一九一八年諾特發表了一個定理,揭示了不變性與特定物理量守恆的深入關係。我們將對物理界中的守恆定律做更多的討論,但現在我們先直接使用諾特發現的這個關係。對於從不同的角度觀察世界這個實際例子來說,如果自然法則不因我們面對的方向不同而改變,那麼這當中便存在某種守恆的量。在這個例子中,守恆的是角動量。而對於那個有關平移的例子來說,守恆的是動量。不變性到底為什麼重要呢?讓我們揭開這個有趣的物理事實的神祕面紗,看看它的真面目。

月球以每年四公分的速度遠離地球。這是為什麼呢?首先請在你的腦海裡將月球想像成靜止懸掛在一個不停自轉的地球上空。月球直射下的海水會因為月球重力的影響而向上凸起一些,地球在此影響下以每天一周的速度自轉,這樣就形成了海水的潮汐。海水和地表之間存在著摩擦力,正因如此,地球自轉的速度不斷減慢。這個影響雖然很小,但也能被測定出來。每一地球日的長度在一個世紀的時間裡會增加大概千分之二秒。物理學家們都是透過角動量來測量旋轉的速率,所以我們可以說地球的角動量隨著時間推移不斷減少,也就是說地球的自轉速率在不斷減慢。而諾特告訴我們,世界從任何一個角度來看都是一樣的(更準確地說是,在旋轉的狀態下自然法則具有不變性),所以角動量是守恆的,也就是說所有轉動的總量是不會改變的。那麼地球因為潮汐現象產生的摩擦力導致自轉速度減慢,這當中所失去的角動量上哪兒去了呢?答案是,它們被傳遞給了月亮,使得它在環地球軌道中加速運動,以抵銷地球自轉慢慢減速的作用。這導致月亮移動到距離地球稍稍更遠的地方。換句話說,為了保證整個地月系統中角動量的守恆,月亮必須經由移動到一個更寬的環地軌道上,才能補償由於地球自轉減慢所帶來的影響。這是一個十分真實,也非常奇妙的現象。月亮是如此巨大,誰會想到它年復一年的漸行漸遠,都是為了角動量守恆。義大利小說家卡爾維諾被這個奇妙現象深深吸引,他創作出一個短篇故事,名為〈月亮的距離〉。在這個故事裡,作家想像在遠古的某個時候,我們的祖先每天晚上都能坐船穿越海洋到達月亮停靠的地方,並且用梯子就能爬到月球的表面。然而隨著月亮不斷地遠離地球,終於有一天晚上,那些喜歡月亮的人們必須面對一個選擇:永遠待在月亮上與世隔絕,或是永遠告別月亮返回地球。卡爾維諾筆下這個奇幻浪漫的故事,能在不變性這個抽象概念以及不變性與物理量守恆定律的深層關係中找到解釋。

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在現代物理學中,用任何語言來描述不變性的重要都不過分。因為物理學界一直追求的便是建立一個知識體系,在這個統一的架構中,法則將是真理,不被質疑。作為物理學家,我希望發現宇宙的不變性是因為,正如諾特早就知道的那樣,這些發現將帶給我們真實確鑿的解釋。因為大自然的簡約之美通常隱藏在眾多表象之後,所以找出那些具有不變性的性質相當地困難。

沒有什麼比現代粒子物理學更能體現這一點。粒子物理學是研究次原子級微觀世界的一門學科,它也致力於尋找構成宇宙的最基本單位,以及將它們聚集在一起的自然之力。在前文中,我們已經接觸過基本力的一種,那便是電磁力。透過理解它,我們對光的本質有所了解,也讓我們開始走上探索相對論的道路。在次原子世界中,存在著另外兩種占有支配地位的自然之力。強核力將原子核聚集在原子的中心,弱核力則是星星能夠閃閃發亮的原因,同時還控制著某幾種放射性衰變,例如,以放射性碳定年法來確定物品的年代也得依靠弱核力。第四種力大概是我們最熟悉的萬有引力,同時它也是最弱的,遠不及其餘三種力。目前為止,愛因斯坦的廣義相對論依然是我們已知的關於萬有引力的理論中最準確的,如同我們在最後一章中將會看見的那樣,它是個有關時間和空間的理論。在這四種力的影響下,僅僅靠十二種基本粒子便構成了我們眼睛能看到的所有物體,包括太陽、月亮、星星,還有太陽系中所有行星,當然也包括我們的身體。起初看來幾乎是變化無窮的宇宙,這麼一說就變得難以置信地簡單起來。

朝窗外看看。也許,你在午後的陽光裡瞥見玻璃帷幕建築上整個城市變形的倒影,又或許你看見的是草原上整齊的欄杆裡黑白相間的乳牛。但不論是城市還是鄉村,從每一扇窗戶看出去,幾乎都能看見人類活動留下的痕跡。雖然人類文明無處不在,但二十一世紀的物理學告訴我們,這一切歸根結柢都只是由四種自然力掌握之下的極少數幾種次原子級粒子所跳的韻律操。一百三十七億年來,一直如此。構造複雜的人類大腦和我們看見的那些由意識和靈巧工藝交織而成的產物,展示了大自然潛在的簡單與優雅之美。科學家的任務則是搜尋這些羅塞塔石碑般的特質,使我們能破解自然的語言,並展示她的美。

尋找並運用這些特質時,我們所仰仗的工具是數學。就其本身而言,這是一門不斷湧現艱深問題且發人深省的學科。已經有大量的書籍花整本書的篇幅嘗試去解釋,為什麼數學這門學科是我們所知道的這樣。讓我們再次引用維格納的一段話:「在總結歸納物理法則的過程中,數學語言表現得幾乎天衣無縫,這是一種恩賜,我們無法理解,甚至不配探究。」或許我們終究無法理解數學和自然之間關係的本質,但歷史告訴我們,數學能夠幫助我們有效地梳理頭緒,並有效地指引我們加深認識和理解。

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我們不斷強調並堅持的一點是,物理學家寫下很多公式,唯一的目的是表達真實世界中不同事物間的關係。「速度=距離/時間」這個公式便是一個例子,我們在上一章中討論光鐘的時候就碰到過,用數學符號表示則是 v = x/t,其中 v 代表速度,x 代表距離,t 代表走過 x 這段距離所需要的時間。所以我們非常容易得出,如果你在一小時中走了一百公里,那麼你的速度便是每小時一百公里。我們最感興趣的是那些能夠描述自然某方面的特性,同時又能讓所有人贊同的公式。也即是說,它們只包括那些具有不變性的量。這樣一來,我們便可以在所測量的物件上達成一致,而不受限於視角的不同。根據常識,我們知道空間中任意兩點間的最短距離是個不變數,至少在愛因斯坦時代之前是這樣。然而我們在上一章中看到,事實上卻不是如此。要牢記:常識並不總是可靠的。與之類似,時間的流逝已經變成了一個主觀的感受,它的快慢隨著時鐘之間相對速度的變化而改變。愛因斯坦把一切固有的觀念都弄亂了,我們甚至不能用距離和時間來建立一個較為準確的宇宙觀。從一個以找尋基礎自然法則為目的的科學家看來,v = x/t 這個公式從本質上來說沒有任何用處,因為它並不能表達不變數之間的關係。屏棄時間和空間的同時,我們動搖了物理學的根基。現在我們該怎麼辦呢?

(全文未完)

摘自《為什麼E=mc2?探索時空、質量之源與希格斯粒子》第四章〈時空〉。本書由貓頭鷹出版社出版,獲2012年12月PanSci選書推薦

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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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為什麼越累越難睡?當大腦想下班,「腸道」卻還在加班!
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/04/30 ・2519字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文與  益福生醫 合作,泛科學企劃執行

昨晚,你又在床上翻來覆去、無法入眠了嗎?這或許是現代社會最普遍的深夜共鳴。儘管換了昂貴的乳膠枕、拉上百分之百遮光的窗簾,甚至在腦海中數了幾百隻羊,大腦的那個「睡眠開關」卻彷彿生鏽般卡住。這種渴望休息卻睡不著的過程,讓失眠成了一場耗損身心的極限馬拉松 。

皮質醇:你體內那位「永不熄滅」的深夜警報器

要理解失眠,我們得先認識身體的一套精密防衛系統:下視丘-垂體-腎上腺軸(HPA axis) 。這套系統原本是演化給我們的禮物,讓我們在面對劍齒虎或突如其來的危險時,能迅速進入「戰鬥或快逃」的備戰狀態。當這套系統啟動,腎上腺就會分泌皮質醇 (壓力荷爾蒙),這種荷爾蒙能調動能量、提高警覺性,讓我們在危機中保持清醒 。

然而,現代人的「劍齒虎」不再是野獸,而是無止盡的專案進度、電子郵件與職場競爭。對於長期處於高壓或高強度工作環境的人們來說,身體的警報系統可能處於一種「切換不掉」的狀態。

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在理想的狀態下,人類的生理時鐘像是一場精確的接力賽。入夜後,身體會進入「修復模式」,此時壓力荷爾蒙「皮質醇」的濃度應該降至最低點,讓「睡眠荷爾蒙」褪黑激素(Melatonin)接棒主導。褪黑激素不僅負責傳遞「天黑了」的訊號,它還能抑制腦中負責維持清醒的食慾素(Orexin)神經元,幫助大腦順利關閉覺醒開關。

對於長期處於高壓或高強度工作環境的人們來說,身體的警報系統可能處於一種「切換不掉」的狀態 / 圖片來源:envato

然而,當壓力介入時,這場接力賽就會變成跑不完的馬拉松賽。研究指出,長期的高壓環境會導致 HPA 軸過度活化,使得夜間皮質醇異常分泌。這不僅會抑制褪黑激素的分泌,更會讓食慾素在深夜裡持續活化,強迫大腦維持在「高覺醒狀態(Hyperarousal)」。 這種令人崩潰的狀態就是,明明你已經累到不行,但大腦卻像停不下來的發電機!

長期的睡眠不足會導致體內促發炎細胞激素上升,而發炎反應又會進一步活化 HPA 軸,分泌更多皮質醇來試圖消炎,高濃度的皮質醇會進一步干擾深層睡眠與快速動眼期(REM),導致睡眠品質變得低弱又破碎,最終形成「壓力-發炎-失眠」的惡行循環。也就是說,你不是在跟睡眠上的意志力作對,而是在跟失控的生理長期鬥爭。

從腸道重啟好眠開關:PS150 菌株如何調校你的生理時鐘

面對這種煞車失靈的失眠困局,科學家們將目光投向了人體內另一個繁榮的生態系:腸道。腸道與大腦之間存在著一條雙向通訊的高速公路,這就是「菌-腸-腦軸 (Microbiome-Gut-Brain Axis, MGBA)」,而某些特殊菌株不僅能幫助消化、排便,更能透過神經與內分泌途徑與大腦對話,直接參與調節我們的壓力調節與睡眠節律。這種菌株被科學家稱為「精神益生菌」(Psychobiotics)。

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腸道與大腦之間存在著一條雙向通訊的高速公路,這就是「菌-腸-腦軸 (Microbiome-Gut-Brain Axis, MGBA)」/圖片來源:益福生醫

在眾多研究菌株中,發酵乳桿菌 Limosilactobacillus fermentum PS150 的表現格外引人注目。PS150菌株源於亞洲益生菌權威「蔡英傑教授」團隊的專業研發,累積多年功能性菌株研發經驗的科學成果。針對臨床常見的「初夜效應」(First Night Effect, FNE),也就是現代人因出差、換床或環境改變導致的入睡困難,俗稱認床。科學家在進行實驗時發現,補充 PS150 菌株能顯著恢復非快速動眼期(NREM)的睡眠長度,且入睡更快,起床後也更容易清醒。更重要的是,不同於常見的藥物助眠手段(如抗組織胺藥物 DIPH)容易造成快速動眼期(REM)剝奪或導致睡眠破碎化,PS150 菌株展現出一種更為「溫和且自然」的調節力,它能有效縮短入睡所需的時間,並恢復睡眠中代表深層修復的「Delta 波」能量。

科學家發現,即便將 PS150 菌株經過特殊的熱處理(Heat-treated),轉化為不具活性但保有關鍵成分的「後生元」(Postbiotics),其生物活性依然能與活菌媲美 。HT-PS150 技術解決了益生菌在儲存與攝取過程中容易失去活性的痛點,讓這些腸道通訊員能更穩定地發揮作用 。

在臨床實驗中,科學家觀察到一個耐人尋味的現象:當詢問受試者的主觀感受時,往往會遇到強大的「安慰劑效應」,無論是服用 HT-PS150 還是安慰劑的人,主觀上大多表示睡眠變好了。這種「體感上的進步」有時會掩蓋真相,讓人分不清是心理作用還是真實效益。

然而,客觀的生理數據(Biomarkers)卻揭開了關鍵的差異。在排除主觀偏誤後,實驗數據顯示 HT-PS150 組有更高比例的人(84.6%)出現了夜間褪黑激素分泌增加,且壓力荷爾蒙(皮質醇)顯著下降,這證明了菌株確實啟動了體內的睡眠調控系統,而不僅僅是心理安慰。

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最值得關注的是,對於那些失眠指數較高(ISI ≧ 8)的族群,這種「生理修復」與「主觀體感」終於達成了一致。這群人在補充 HT-PS150 後,不僅生理標記改善,連原本嚴重困擾的主觀睡眠效率、持續時間,以及焦慮感也出現了顯著的進步。

了解更多PS150助眠益生菌:https://lihi3.me/KQ4zi

重新定義深層睡眠:構建全方位的深夜修復計畫

睡眠從來就不只是單純的休息,而是一場生理功能的全面重整。想要重獲高品質的睡眠,關鍵在於為自己建立一個全方位的修復生態系。

這套系統的基石,始於良好的生活習慣。從減少睡前數位螢幕的干擾、優化室內環境,到作息調整。當我們透過規律作息來穩定神經系統,並輔以現代科學對於 PS150 菌株的調節力發現,身體便能更順暢地啟動睡眠開關,回歸自然的運作節律。

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與其將失眠視為意志力的抗爭,不如將其看作是生理機能與腸道微生態的深度溝通。透過生活作息的調整與科學實證的支持,每個人都能擁有掌控睡眠的主動權。現在就從優化生活型態開始,為自己按下那個久違的、如嬰兒般香甜的關機鍵吧。

與其將失眠視為意志力的抗爭,不如將其看作是生理機能與腸道微生態的深度溝通 / 圖片來源 : envato

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肺部為何會「結疤」?揭開比癌症更致命的「菜瓜布肺」,科學家如何找到破解惡性循環的新契機
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/05/08 ・2041字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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本文由 肺纖維化(菜瓜布肺)社團衛教 合作,泛科學撰文

在現代醫學的警示清單裡,乳癌、大腸癌這些疾病大家都不陌生;但有一個「隱蔽且致命」的威脅卻常被忽視,那就是「肺纖維化」。其中最常見的類型「特發性肺纖維化」(IPF),其預後往往不太樂觀,確診後的五年存活率甚至比許多常見的癌症還低。

首先,我們得先破解一個迷思:肺纖維化並不是單一疾病,而是許多種間質性肺病的共同表現。當我們聽到「肺纖維化」,腦中常浮現「菜瓜布肺」的形象,患者的肺部外觀充滿一個個空洞與疤痕,像極了乾燥的絲瓜。這精準描繪了肺部組織逐漸硬化、失去彈性的過程。

更重要的是,IPF 這類肺纖維化的威脅在於「不可逆」的特性,一旦形成就很難逆轉。這跟部分 COVID-19 康復者身上、仍有機會復原的肺纖維化,是兩種完全不同的概念。

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IPF 這類肺纖維化的威脅在於「不可逆」的特性,一旦形成就很難逆轉 / 圖示來源:shutterstock

肺部為何會變成「菜瓜布」?

為什麼好端端的肺會變成菜瓜布?這其實是一場身體修復機制失控的結果。

「纖維化」的組織,就是肺部間質組織(interstitium)的疤痕化。間質是圍繞在肺泡周圍,包含血管與支持肺部結構的結締組織。在正常情況下,肺部損傷後會啟動修復機制,並再生健康組織。但在肺纖維化的患者體內,這套修復機制卻「當機」了。

身體會不斷地發出訊號,導致負責修復工作的「纖維母細胞」(fibroblasts)被過度活化,進而失控地沉積膠原蛋白疤痕組織,最終在肺部形成永久性的纖維化。

科學家發現,這個過程之所以棘手,在於它是一個「惡性循環」,肺部同時存在著「發炎反應」與「纖維化」這兩條路徑 ,它們相互加乘,演變成難以阻斷的強大破壞力。

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雖然特發性肺纖維化 (IPF) 的具體成因不明 ,但已知某些特定族群的風險更高。例如抽菸,特定年齡與性別(50歲以上男性)、長期暴露於粉塵環境的工作者(農業、畜牧業、採礦業…)、胃食道逆流者。此外,患有自體免疫疾病(如類風濕性關節炎、乾燥症、硬皮症、皮肌炎/多發性肌炎,)的患者,他們併發肺纖維化的機率遠高於一般人,必須特別警覺。

雖然特發性肺纖維化 (IPF) 的具體成因不明 ,但已知某些特定族群的風險更高。/ 圖示來源:shutterstock

打斷惡性循環的挑戰,為何只對抗「纖維化」還不夠?

面對這個不可逆的疾病,醫學界長年束手無策,直到 2014 年才迎來一道曙光。美國 FDA 批准了兩種機制不同的新藥:Nintedanib 和 Pirfenidone。這兩種藥物的出現是治療史上的分水嶺,首度被證實能夠「延緩」IPF 患者肺功能的惡化速度。

然而,這場戰役尚未結束。現有的治療雖然帶來了希望,卻也凸顯了「未被滿足的醫療需求」。從機制上來看,這些藥物主要抑制的是「纖維化路徑」。

這讓科學界開始思考這個未被滿足的棘手問題:既然疾病的本質是「發炎」與「纖維化」的雙重打擊,那麼,我們是否能找到「同時抑制」這兩條路徑的全新策略,從而更有效地打斷這個惡性循環?

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找到同時調控「發炎」與「纖維化」的新靶點

為了解決難題,科學家將目光鎖定在一個細胞內的酵素:磷酸二酯酶 4B(PDE4B)

為什麼鎖定它?讓我們看看它的「雙重作用」機制:

  1. 關鍵位置: PDE4B 同時存在於免疫細胞(與發炎有關)與纖維母細胞(與纖維化有關)當中。
  2. 作用機制: PDE4B 的主要工作是降解細胞內一種叫 cAMP(環磷酸腺苷) 的訊號分子。cAMP 可以被視為細胞內的「穩定信號」。
  3. 雙重抑制: 當我們使用藥物抑制了 PDE4B 的活性,細胞內的 cAMP 就不會被分解,濃度會隨之升高。高濃度的 cAMP 能穩定免疫細胞和纖維母細胞,同時產生抗發炎抗纖維化的雙重效應。

簡單來說,鎖定並抑制 PDE4B,就像是同時抑制了免疫風暴與纖維化的工程,有望從雙從抑制打擊這個惡性循環。

全球臨床試驗帶來的新希望

近十年來,全球在肺纖維化領域投入了大量的臨床試驗,我們相信,在科學家逐步破解肺纖維化惡性循環的複雜難題後,期盼未來能為無數患者爭取到更安全、健康的生活與未來。

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最後,我們必須再次提醒,特發性肺纖維化(IPF)與漸進性肺纖維化(PPF)是極具破壞性、且不可逆的疾病。面對這個比癌症更致命的對手,雖然現有的治療手段能延緩惡化,但無法逆轉已經形成的肺部疤痕組織,因此「早期診斷、早期治療」仍是對抗肺纖維化最重要的黃金時刻。

必須再次提醒,特發性肺纖維化(IPF)與漸進性肺纖維化(PPF)是極具破壞性、且不可逆的疾病。/ 圖示來源:


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AI 能像人類一樣思考?諾貝爾物理學獎研究助力人工智慧模擬人類大腦
PanSci_96
・2024/11/14 ・2117字 ・閱讀時間約 4 分鐘

即使再怎麼模仿,AI 終究無法以與生物相同的方式思考吧?畢竟電腦的電子元件和我們大腦中的神經細胞結構截然不同。再怎麼模仿,AI 終究無法以與生物相同的方式思考吧?

錯,可以。

2024 年諾貝爾物理學獎跌破所有專家的眼鏡,頒給了兩位研究機器學習的科學家——約翰·霍普菲爾德(John Hopfield)和傑佛瑞·辛頓(Geoffrey Hinton)。他們以「人工」的方法打造了類神經網路,最終模擬出生物的「智慧」,奠定了當代深度學習的基礎。

為什麼解決人工智慧發展瓶頸的,竟然會是物理學?物理要怎麼讓 AI 更像人類?

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從巴甫洛夫的狗到赫布理論:理解學習的基礎

為了解答這個疑問,我們需要一些背景知識。

20 世紀初,俄羅斯心理學家巴甫洛夫發現,狗在食物還沒入口前,就會開始分泌唾液。他進行了一系列實驗,改變食物出現前的環境,比如讓狗習慣在聽到鈴聲後馬上得到食物。久而久之,狗只要聽到鈴聲,就會開始分泌唾液。

大約 50 年後,神經科學家赫布(Donald Hebb)提出了一個假說:大腦中相近的神經元,因為經常同時放電,會產生更強的連結。這種解釋稱為「赫布理論」,不僅奠定了神經心理學的發展,更成為現代深度學習的基礎。

然而,赫布理論雖然描述了鄰近神經元的關係,卻無法解釋大腦如何建構出如此複雜的聯想網路。

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霍普菲爾德網路:物理學家對神經網路的貢獻

然而,赫布理論雖能描述神經元之間的關係,卻缺乏數學模型。物理學家約翰·霍普菲爾德從數學家約翰·康威(John Conway)的「生命遊戲」(Game of Life)中獲得靈感,試圖建立一個可以在電腦上運行的記憶系統。

霍普菲爾德受「生命遊戲」啟發,嘗試建立電腦記憶系統。圖/envato

「生命遊戲」由數學家康威(John Conway)發明,玩家開始時有一個棋盤,每個格子代表一個細胞,細胞可以是「活」或「死」的狀態。根據特定規則,細胞會根據鄰居的狀態決定下一次的生存狀態。康威的目的是展示複雜的系統不一定需要複雜的規則。

霍普菲爾德發現,這個遊戲與赫布理論有強大的關聯性。大腦中的大量神經元,在出生時處於初始狀態,經過刺激後,神經元間的連結會產生或斷裂,形成強大的記憶系統。他希望利用這些理論,創造一個能在電腦上運行的記憶系統。

然而,他面臨一個難題:赫布理論沒有明確的數學模型來決定神經元連結的規則。而在電腦上運行,必須要有明確的數學規則。

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物理學的啟發:易辛模型

霍普菲爾德從物理學的研究中找到了類似的模型:易辛模型(Ising Model)。這個模型用於解釋鐵磁性物質的磁性特性。

在鐵磁性物質中,電子具有「自旋」,自旋產生磁矩。電子的自旋方向只有「向上」或「向下」,這就像生命遊戲中細胞的「生」或「死」。鄰近的電子會影響彼此的自旋方向,類似於細胞之間的互動。

易辛模型能用數學描述電子間的相互影響,並通過計算系統能量,得出自旋狀態的分佈。霍普菲爾德借用了這個概念,將神經元的互動視為電子自旋的互動。

他結合了康威生命遊戲的時間演化概念、易辛模型的能量計算,以及赫布理論的動態連結,創造了「霍普菲爾德網路」。這讓電腦能夠模擬生物大腦的學習過程。

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突破瓶頸:辛頓與波茲曼機

約翰·霍普菲爾德於1982年發明聯想神經網路,即「霍普菲爾網路」。圖/wikimedia

然而,霍普菲爾德網路並非完美。它容易陷入「局部最小值」的問題,無法找到系統的全局最優解。為了解決這個問題,加拿大計算機科學家傑佛瑞·辛頓(Geoffrey Hinton)提出了「波茲曼機」(Boltzmann Machine)。

辛頓將「模擬退火」的概念引入神經網路,允許系統以一定的機率跳出局部最小值,尋找全局最優解。他還引入了「隱藏層」的概念,將神經元分為「可見層」和「隱藏層」,提高了網路的學習能力。

受限波茲曼機(Restricted Boltzmann Machine)進一步簡化了模型,成為深度學習的基礎結構之一。這些創新使得 AI 能夠更有效地模擬人類的思維和學習過程。

AI 的未來:跨學科的融合

霍普菲爾德和辛頓的工作,將物理學的概念成功應用於人工智慧。他們的研究不僅解決了 AI 發展的瓶頸,還奠定了深度學習的基礎,對現代 AI 技術產生了深遠的影響。因此,2024 年諾貝爾物理學獎頒給他們,並非意外,而是對他們在跨學科領域的重大貢獻的肯定。

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AI 的發展,離不開物理學、生物學、數學等多學科的融合。霍普菲爾德和辛頓的工作,正是這種融合的典範。未來,隨著科學技術的進步,我們有理由相信,AI 將越來越接近人類的思維方式,甚至可能超越我們的想像。

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PanSci_96
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