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用蛋蛋喝可樂?腸道才是鼻子的延伸!——《人類與自然的秘密連結》

日出出版
・2021/07/31 ・2725字 ・閱讀時間約 5 分鐘

  • 作者 / 彼得.渥雷本
  • 譯者 / 王榮輝

我們覺得美味的東西,像是成熟的漿果與堅果,通常都是供不應求,一年之中最多只出產幾個星期。

森林的原味,怎麼就變調了

森林的味道主要就是酸味、苦味,以及介於兩者之間的細微變體。春天的嫩芽新葉起初嘗起來就酸酸的,之後還會變得又酸又苦。樹皮下有透明的形成層,用小刀就能將其剝落,形成層的營養非常豐富,含有糖分與其他碳水化合物,味道有點像紅蘿蔔,但除此之外都是苦味;森林中的食物普遍如此。

在遙遠的過去,祖先大多數的飲食嘗起來與今日截然不同。如同我們的生活環境,人類的飲食也經歷了某種演化。只有獲得顧客青睞的東西,才能持續擺在商店架上賣,所以生產者會千方百計以最能引誘味蕾的方式去調整自家的產品。他們的方法愈來愈複雜,也愈來愈準確;這也是為什麼我們很難抗拒某些食物的原因之一。糖、鹽、脂肪,所有的這一切都藉由增味劑加強,所攝取的食物已超過了人體的需求。於是乎,我們日益遺忘天然或未經加工食物的滋味。就連蔬果也因為育種,朝著類似的方向改變——愈來愈甜,苦味則愈降愈低。相較於大自然的有滋有味,我們或多或少像在吃著某種單調的雜燴,唯有某些味道特別苦或特別酸的異類能脫穎而出,例如咖啡或什錦酸菜(mixed pickles)。

人類各種感官功能與身體系統,與自然構成緊密相連的共生系統。去年的蛋蛋喝可樂迷因,讓大家發現我們能感知味道的,不只是舌頭品嘗到的、鼻子嗅聞到的。然而,我們味覺受器所品嘗到的其實不是大自然的原味,為什麼大自然的滋味會失真呢?
經育種後的蔬果,已失去原有的滋味。圖/Pexels

馬兒的味蕾數目竟是人類的 3.5 倍!

值得慶幸的是,我們的舌頭永遠無法被寵壞,抑或是讓舌頭上的味覺中樞——舌乳頭,完全麻木。一個舌乳頭含有一百個味蕾,每個味蕾又含有一百個味覺細胞;這些細胞不是很耐用,每十天就會被更新一次。因此,若在進食中造成某種損害,例如飲用過熱的飲料導致燙傷,舌頭會很快地自我修復。

在舌乳頭為數將近一百的情況下,人類具有將近一萬個味蕾。如果覺得這個數量很多,不妨去比較一下馬的舌頭:大約有三萬五千個味蕾。為何馬需要這麼多的味蕾?草場上生長種類數以百計的草和藥草,其中不乏有毒的草。此外,馬無法看到自己嘴唇正前方的東西,因為牠們又大又長的頭部擋住了視線。如果在進食時什麼也看不到,那就必須依靠自己的舌頭。為此,必須先將有疑慮的草放入口中,如果不是該吞下肚的草,就得再迅速吐出來。

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馬很擅於做這樣的事情,我養的兩匹母馬就是這樣:如果藥草的味道不好,就會在咀嚼過程中被優雅地推向口腔邊緣,繼而通過嘴唇退回到曠野之中,觀察這個過程十分有趣。

馬兒擅長以味蕾來辨別此草是否可吞下肚。圖/Pexels

味覺感應器可不是只有舌頭才有喔!

說到舌頭,它其實並非人類唯一能藉以品嘗味道的部位。且讓我們先回過頭來看看鼻子。迄今為止,已知在食物中約有八千種可聞的揮發性物質。令人訝異的是,這類氣味多半在呼氣時才會被聞到,人類則有四分之三的味覺印象是基於鼻子的感知。想想感冒就知道了:這時食物的味道驟然變得索然無味,頓時失去了所有吃東西的享受。

人類有四分之三的味覺印象是基於鼻子的感知。圖/Pexels

因此,下回在森林中漫步時,除了透過觀察針葉與樹葉的形狀來探索樹種之間的差異,不妨咬咬看雲杉的樹枝,看看針葉裡究竟藏著哪些味道與香氣,想必會很有意義。

如同前面所說,我們對口腔裡味覺感應器的搜索尚未結束。從字面上來說,幾乎得走到「食物之旅」的盡頭,也就是進入腸道。如同腸道會一起嗅聞,其同樣也會一起品嘗,因為腸道中也有感應器,而且還是一般認為只會出現在鼻子裡的那種感應器。這些細胞不像我們的味覺,很容易受到甜味劑的蒙蔽。為小腸所感受的糖,通常會引發激素的釋放,並會對我們的意識發出「飽足」的信號。然而,甜味劑製品所能觸發的這類信號,卻遠遠弱了許多,於是身體就會要求更多的食物。因此,光是基於這個原因,倘若想減肥,攝取使用代糖的低卡製品並不會特別有效

聽說女人一生會吃下近 300 支口紅?!

現代的化妝品、洗潔劑、薰香蠟燭和諸如此類的其他製品,不僅充斥於我們的口鼻,也充斥於我們的腸道。可是,到底誰會把化妝品、洗潔劑和薰香蠟燭吃下肚?答案很簡單:我們根本不必吃下肚,它們就能透過皮膚或呼吸道進入腸道,甚至到達人體的所有其他角落。這可謂是一支名副其實的「無敵艦隊」,藏身於調味食品中侵襲受體。根據德國聯邦風險評估研究所(Bundesinstitut für Risikobewertung)的說法,在食品生產中使用的香精約有兩千七百種,且大多為人工製造。如果把這個數目拿來與自然界中的香精相比,似乎就顯得小巫見大巫;迄今為止,人們已在自然界中發現了將近一萬種的香精。然而,這種純粹的統計數字卻是騙人的。

化妝品、薰香蠟燭等會透過皮膚與呼吸道進入體內。圖/Pexels

事實上,在日常生活中,只有當中的極少數能觸及我們的感官。畢竟,我們所品嘗的並非世上所有的水果,多半就只是家鄉所出產的水果——至少在全球貿易盛行之前是如此。

如今,我們的腸道充斥著陌生的香精,數量多到令人髮指,這也可能會導致腸道時不時「抓狂」,或是引發各式各樣的疾病;如同前面所說的,根據不同的香精類型,腸道感知到香精後,會觸發某些分泌物的分泌與某些活動的變化。然而,這一切與森林有何關係呢?別著急,因為我們已經針對這個生態系統做好了準備,連同它的氣味與味道,應該都能與之和諧相處。相反地,人工添加物卻會給身體帶來不必要的負擔,這也就是為何,時不時走入森林,並且在森林裡待上一時半會兒,藉以緩解鼻子、嘴巴與腸道的負擔,絕對非常有益。畢竟,人體之所以如此形塑,完完全全是為了適應在森林中湧入感官的一切。如果還能來點低度加工、不含添加物的天然食物當點心,森林浴的效果絕對會加倍。

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——本文摘自《人類與自然的秘密連結》,2021 年 6 月,日出出版
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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
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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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誠實面對人類參與的「自然」——太田欽也專訪
顯微觀點_96
・2024/07/11 ・3228字 ・閱讀時間約 6 分鐘

本文轉載自顯微觀點

斑馬魚是最知名的模式生物之一,其基因、型態與發育深受了解,並用於探討深度同源等重要演化生物學問題。但也有科學家提出,演化生物學該持續隨環境演進,並嘗試以新的實驗物種——金魚——探討人類世(Anthropocene)環境下的生物演化。

育種歷史與基因巧合 奠定金魚的演化生物學價值

例如有千年馴化歷史、型態千變萬化的金魚,就相當適合探討人類因素與生物型態演化的關聯。

中研院細生所派駐臨海研究站的演化與發育生物學家太田欽也指出,斑馬魚與金魚兩者的胚胎都可以透過顯微鏡仔細觀察,相對於受精一年後才成熟的金魚,斑馬魚有成熟較快,基因組較為單純等優點,也具備許多現成基因研究工具。

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但斑馬品系間仍以其生理機能與基因為主要差別,對型態差異的演化並未那麼明顯。因為,科學家為了操作基因與細胞特徵而培育斑馬魚,使不同品系的差異大多來自目標明確的基因工程。

金魚型態演化圖。Courtesy of Kinya Ota and Gembu Abe

而金魚的型態變異,則完全來自飼養者對型態的偏好和育種,蘊藏更多元的型態變化與發育差異。其悠長的馴養歷史以及更古老的基因重複(Gene Duplication)機遇,使其值得成為演化發育生物學的新模式生物。研究器材和方法上的調整,則是生物學家展現才智的機會。

太田欽也舉例,「一般的解剖顯微鏡工作距離適合觀察和操作斑馬魚,但是經過我們自己的創意,也改裝出可以對金魚進行顯微手術的器具和適合拍攝的大型解剖顯微鏡。設備上的差異並不難克服。」

金魚胚胎的發育生物學優勢

太田欽也說,現代生物學家以果蠅和微生物育種進行遺傳與演化實驗,擴大時間維度來看,千年來金魚愛好者挑選、強化金魚外觀特徵的過程,可以比擬長時間的人擇實驗。

金魚不僅適合用來觀察人擇壓力如何影響成年生物的型態。太田欽也更想進一步探索,從胚胎階段的差異進行選擇,是否可能改變生物的型態。

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太田欽也提到,人工育種對發育與型態的影響力也展現在其他物種上,例如家犬與鴿子也被培育出許多特殊表型。但是哺乳動物和鳥類的胚胎觀察不易,需要相當高的技術與成本。

相對於動物子宮與鳥類蛋殼內的胚胎,在透明卵囊中發育的半透明金魚胚胎,就是非常容易觀察的研究對象。只要有恰當的複式顯微鏡、解剖顯微鏡和顯微手術能力,金魚的胚胎從受精到孵化都可以全程順利紀錄,而且每次繁殖可以蒐集到上百筆資料。

現代顯微攝影技術搭配容易觀察的金魚胚胎,讓太田欽也可以拍攝清晰影片,在網路上生動地分享發育生物學知識。攝影:楊雅棠

自製影片 盼演化生物學跨過學院圍牆

除了將金魚研究成果發表在 Nature 等科學期刊,太田欽也同時努力當起「Youtuber」。他希望能將演化發育生物學、金魚飼育經驗、臨海研究站的學術特色,甚至是宜蘭的風光,透過網路傳達給大眾。

武漢肺炎導致的漫長隔離,是他學習影音製作的契機。最初他在百無聊賴之下看了大量影片,後來逐漸萌發「我也要拍自己的題材!」的企圖心。開始搜尋拍攝、後製、配樂等網路教學,在隔離的單人房中逐漸進步。

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太田欽也說,拍攝影片最重要的動機是「分享」。他解釋,「科學的頻道不管累積再多追蹤者,例如數十萬人追蹤的 Nature, Science, 觀眾也以科學領域工作者為主。現代知識逐漸朝向『專家』與『外人』的兩極化狀態發展,我不喜歡這樣的社會。」

如同他推進學術研究的方法,他也透過自學、自己組裝基礎設備如空拍機、手機等,在節省開支的情況下拍出了中研院同僚為之驚艷的影片。

太田欽也為臨海研究站拍攝的簡介影片,基本款空拍機呈現了頭城的舒暢美景。

在早已開始的人類世 何謂自然?

太田欽也熱衷以空拍影片介紹宜蘭的郊野與人文,但他對主流輿論的「自然環境」內涵存疑,他認為「自然」早已被人類行為大幅改變。自從農業擴張、工業革命發生,人類對環境與生物的改變程度早已無法恢復「自然原貌」。

他以金魚的馴化過程為例,從宋朝開始的愛好者,透過育種極力凸顯特殊形態,從沒有背鰭的「蛋種」,到眼周水泡足以遮蔽視線的「水泡眼」。都不是基於適應「自然」而進行的育種。

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太田欽也強調,「如果是宋朝或明朝人有今天的生物學工具,以他們的追求珍奇的育種態度,一定會用 CRISPR 編輯金魚基因,製造出更奇特的變異型態。」

他說,這樣的行為會在現代科學圈與社會輿論上遭到反對,「認為動物被修改基因、型態變異很可憐」,但人類採用動物進行藥物實驗或經濟用途時,也並未優先考慮「自然原則」。

太田欽也反問,「若是透過基因編輯技術將金魚修改回類似野生鯽魚的型態,更適應野外環境,這樣算是自然或不自然呢?」

建立科技倫理 而非堅守「自然」想像

他指出,金魚的馴化與育種反映著東亞社會的自然觀念,不同於西方基督教倫理的「人統御、保護自然」意識形態。可以促進人們反思,人類也身在其中的「自然」的標準是什麼?而非執著於保護想像中的自然「原狀」。

太田欽也強調,「本質化『自然』、建構一個保守不變的形象,不會幫助人們了解生物學。」

他認為,宋朝人、明朝人的自然觀念與今日不同;甚至現代人常引用的「道法自然」倡議者老子,他所提倡的自然,與現代許多人想像、意圖恢復的也是不同的自然。

背鰭退化、尾鰭倍增的蛋種雙尾金魚,是古代貴族最青眼有加的奇特型態之一。作者:清 馬文麟 來源:國立故宮博物院

太田欽也建言,科學地面對人類因素影響世界各地生態的現實、建立基因科技的社會倫理與規範,都是比恢復建構出的「自然」意象更重要的生物學議題。

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來自日本和歌山縣鄉間的太田欽也說,長期駐守宜蘭頭城的臨海研究站不僅是因為設施與職位,也是因為此處環境與故鄉有幾分神似。

「但我不會說這兩個地方都很『自然』,在人們對我說『這裡很自然!』的時候。」太田欽也無奈地笑說,「想到周遭可以釣起吳郭魚的溪流、被整治疏濬成田園的原洪氾濕地,反而會讓我很疑惑彼此對『自然』的共識。」

1995 年諾貝爾化學獎得主克魯岑(Paul Crutzen)指出,現代已是由人類行為影響地質特性的人類世。此概念引起地質科學界激烈討論,從新石器時代、工業革命到核彈試爆頻繁的 1960 年代都有學者認為是人類世的開端。

最後由國際地層委員會的人類世工作小組投票決定,視第二次世界大戰後、人口與人類活動高速成長的20世紀中葉為人類世起點。

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參考資料

  1. Li IJ, Lee SH, Abe G, Ota KG. Embryonic and postembryonic development of the ornamental twin-tail goldfish. Dev Dyn. 2019 Apr;248(4):251-283.
  2. Abe G, Lee SH, Chang M, Liu SC, Tsai HY, Ota KG. The origin of the bifurcated axial skeletal system in the twin-tail goldfish. Nat Commun. 2014 Feb 25;5:3360.
  3. 太田欽也實驗室

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顯微觀點_96
9 篇文章 ・ 3 位粉絲
從細微的事物出發,關注微觀世界的一切,對肉眼所不能見的事物充滿好奇,發掘蘊藏在微觀影像之下的故事。

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找出品酒的「底層邏輯」——我們的身體如何品出酒品的獨特感受?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2023/10/27 ・1234字 ・閱讀時間約 2 分鐘

本文由 財政部國庫署 委託,泛科學企劃執行。

你注意到了嗎?在品酒時,品酒師不會一口乾,而是充分觀察、品嚐後才會下肚。這些動作可不是單純裝模作樣,而是有科學根據的。品酒有五個基本動作:觀察、搖晃、聞、啜飲與漱口、吞嚥,究竟我們的感官跟大腦是怎麼接收酒的訊號呢?

從最簡單的「嗅覺」開始,酒杯湊近口鼻、進入口腔,我們可以聞到「外部」和「內部」的香氣。外部指的就是用鼻子聞到的香氣,是先穿越鼻孔到達嗅上皮組織,形成我們所熟悉的正鼻嗅覺。而內部呢?那些已經在我們嘴巴裡的酒液,會走鼻咽和後鼻孔這條路,最終到達嗅覺粘膜。即使這口酒已經被喝下去,只要輕輕呼口氣,也依然能「聞」到酒味。

圖/giphy

另外,口鼻之間的通道,也就是鼻咽,在吞嚥的過程中會關閉,所以在吞嚥時會有一種「味道好像弱掉了」的錯覺,但其實只是你暫時無法靠鼻間的任何通道呼吸而已。這也是為什麼品酒師會要把酒液含在嘴巴裡漱口,甚至還會打開嘴巴吸一口氣。

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緊接在嗅覺之後的「味覺」,則是重頭戲!食物進到嘴巴,溶解在唾液中,啟動了味覺受器。人類可以透過味蕾的受器感受到「鹹、酸、苦、甜、鮮」五種味道。不過,也有部分的人不喜歡酒的原因,正是因為味覺。美國賓州大學農學院過去研究發現,人體中的苦味受體來自基因 TAS2R13 和 TAS2R38,辣椒素受體則來自基因 TRPV1。因此不同的基因表現,影響著人們對這兩種味道的感受,也決定了他們的攝取喜好。

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講完了嗅覺和味覺,別忘了品酒前的「觀察」。事實上,人們對風味的知覺基礎,來自多重感官的整合。當我們在觀看一杯酒的色澤和濁度時,大腦已經在默默「品嚐」它了。就像是望梅止渴、看到好吃的大餐肚子就先餓了起來。

除上述提到的「身體」感官,其實喝酒的時段、溫度、聲音、順序也會影響我們「心裡」的感受。但話說回來,在品酒前,最重要的應是選擇安全以及衛生的酒品來源,就是要慎選合法的販售業者,並挑選標示內容清晰、完整的酒品。

財政部自 2003 年起委託專業執行機構共同推動「優質酒類認證」制度,從原料、製程、品管、後續追蹤等層層把關,最後通過優質酒類認證技術委員會審查的酒品,才能被授予使用 W 字型認證標誌。因此,選購有 W 認證標誌的優質酒品,可以讓我們在品飲時更加安心!

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 資料來源:財政部國庫署 廣告

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