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姬十三 領著松鼠嗑果殼

PanSci_96
・2012/12/19 ・3274字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 502 ・六年級

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就在上上個星期六的雨夜,科學松鼠會果殼網創辦人姬十三先生神秘來訪台灣數位文化協會,與數協執行長暨 PanSci 創辦人徐挺耀先生見面,暢談各自的計畫。PanSci 也把握這次機會,跟這位透過網路做科學傳播的前輩訪談,交流經驗。

認識姬十三 從一紙在中國網路爆紅的徵婚啟事開始

打開 Google 搜尋列,鍵入「姬十三」,緊接出現的關鍵字建議,「徵婚」這個詞跑得比科學松鼠會和果殼網還前面。

自稱是「一個喜歡點geek和文藝的普通青年」,姬十三去年十一月突然在果殼網發表的〈一枚偽極客+創業者的誠意徵婚〉一文中(編註:很精彩,推薦閱讀),誠懇地交代了徵婚的緣由、人生經歷與志向、感情史(!)、對感情和婚姻的理解等自述,甚至各種可能主客觀條件都寫得格外清楚分明,誠意十足。

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難得有機會見到姬十三本人,當然一定要問問徵婚的結果。「這些網路上都有啊!」姬十三幾次想避答這個問題,但在我們鍥而不捨的追問下,他才苦笑著交代後續發展。姬十三說,當時徵婚帖一發,隨後就來了上千封信,後來確實有和六、七位女性見面,但見面的結果並不如預期。

他補充道,這幾位女性都相當地好,但是在這幾次會面後他認真思考過,覺得實在沒有辦法透過文字認識一個人。或許在那些尚未見過面的女性中,有著文字不見得出色,但卻可能是合適的人,這樣的錯過更令人遺憾。也正如姬十三在後記所述:「網路上遇見、通郵、約定、見面……的轉化率太低,對不起她們的誠懇。」

在諸多可能性中反覆考慮後,姬十三決定讓徵婚一事「自光棍節始,至情人節終。」至於科學宅找伴的難處……,姬十三非常堅定地表示,找伴難不難,「跟是不是科學宅一點關係都沒有! 」

他也提到台北的女孩子講話讓他覺得特溫柔,跟北京很不一樣。

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從科學松鼠會到果殼科技傳媒

儘管感情生活依舊沒有著落,姬十三在事業上的成就仍持續開展。姬十三在 2008 年 4 月和幾位科學寫作者、編輯籌組科學松鼠會,希望「剝開科學的堅果,幫助人們領略科學之美妙」,並「讓科學流行起來」。

科學松鼠會初期主要以集體共筆部落格的方式運作,後來慢慢發展了一些線下活動,如小姬看片會達文西行走中隊、科學嘉年華、科普講座&閱讀沙龍等,並與其他機構建立更多合作和交流。

但有了科學松鼠會後,為何還要作果殼網?姬十三認為,松鼠會基本上是一個作者協會,主要的服務對象是作者和會員,也是個讓作者彼此交流、成長的平台,松鼠會適時還會提供寫作訓練。因為科普和科學新聞報導的寫作,其實不是一件容易的事,要懂科學又要能把事情寫得清楚明白,這樣的人非常少,也需要很長時間的培養。他自己也因為太忙,離開寫作第一線已經很久了……。

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儘管松鼠會是姬十三一直很想做成的事,但他也希望可以作一個了不起的科技傳媒、「中國的 Discovery」。不過,在松鼠會的經驗也讓他體認到,非營利模式雖適合聚集志願者的力量,但在持續成長力和資金投入上仍有所不足,因而決定另創一個以商業模式為主的果殼網來推動工作,幫助拓展作者及內容的影響力。

姬十三說,常有人問他松鼠會跟果殼網到底有何不同,又有什麼樣的關係,基本上營運模式和定位都不一樣,目的不同,做法也不同。不管是松鼠會還是果殼,跟中國科協接觸其實很少,加上他們都不擅長跟官方打交道,所以完全是靠民間支持。除此之外,姬十三說明,果殼網雖是一個營利的垂直媒體,但也是一個社群,可以讓數十萬網友在上頭隨意發言討論,也更有資源可以辦理更多好玩的活動,如兼具知識、娛樂性質的萬有青年燴。

在問及果殼近來遇到的最大挑戰,姬十三認為還是在於如何把一個垂直媒體轉變成社群。因為現在大家的注意力變得越來越分散,每個人都在關注不同的東西,如何維持大家對你的注意,甚至習慣或持續造訪網站,越來越不容易。

「其實我們這幫人也沒什麼經驗,就是不斷地用各種方式嘗試。」姬十三笑說。

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萬有青年燴:素人青年的展演舞台

說到「萬有青年燴」,姬十三開始熱心地介紹起這個由果殼網主辦的技能分享實體活動。簡單來說,萬有青年燴的主要活動形式,就是由一個主持人加上六到八位講者串起整場,每位講者只能用七分鐘向現場觀眾分享自己的技能、知識和經驗。目前在主要在北京和上海舉辦,一個月大概二至三場。

姬十三說,他們尊重每位講者的專長,也認為任何事情都值得分享,主題也不僅限於科學。但他們要求講述的內容絕對不能天馬行空,一定要有方法論和實證證據,並用理性的態度講演及開放討論。姬十三笑說,如果只是找些年輕人來泛談個人成功的經驗,那太沒有意思了,萬有青年燴還是希望有知識分享的成分在。

至於萬有青年燴的主角們—講者,又是怎麼產生的呢?姬十三表示,在萬有青年燴之前,他們還辦過另一種類型的活動,叫未來光錐(原為果殼時間),屬性比較偏向專業知識論壇。他們廣邀教授級人物或在各領域拔尖的專業人士來演講,但這樣的活動對於講者的要求非常高,成功經驗很難複製,投入的時間和人力成本也都很高,最多一、兩個月才能辦上一場。

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姬十三接著說明,到了萬有青年燴,他們希望可以做點變化,透過內部推薦和公開招募的方式,邀請一些「普通」但可能深藏不露的青年人來分享自己的知識和經驗。活動主軸與設計的轉向,不僅讓活動更可頻繁舉辦,這些如同你我身邊朋友般親切的青年講者,更拉近了講者與觀眾之間的距離。

萬有青年燴雖然是要求具備知識含量的實體活動,但果殼網還是希望能將活動辦得「很有趣、很好玩」。姬十三說,他們從主題、場地、座位數、遊戲到現場活動都精心設計過,為的就是要讓講者與台下觀眾形成良好互動,像他們會傾向選擇觀眾目光容易聚焦舞台的話劇場,某場活動甚至還安排「考題」,要求觀眾在現場找到會某些特殊技能的人,讓大家有理由「搭訕」彼此。這麼一來,即使台上講者分享的內容不夠精彩,整場大家還是可以玩得很開心。

萬有青年燴自 2011 年 9 月第一場開始辦起,至今已成功舉辦 23 場,每場有近千人報名,但一場活動僅開放三百個名額。如果這次沒中,也不用太灰心,落選者可以獲得「好人卡」一張,集滿三次就可以參加了。

姬十三笑說,他本身很喜歡萬有青年燴這個活動,氣氛很好,每場他都會參加。從第一場的一百人,到現在場場爆滿的程度,姬十三認為主持人能否炒熱氣氛讓大家樂意投入是關鍵,而他們注重活動各個環節的細節設計,也是成功的主要原因。今年八月果殼網還舉辦了「萬有青年大燴」,是萬有青年燴的豪華版,受到熱烈歡迎。

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最近一期將於上海舉辦的「死去活來」,抓住了近來「末日說」的時事脈動,講者有女子搏擊達人、獨立影評人、量子物理研究生、口腔醫學碩士、骨灰級遊戲玩家等來自不同背景的人士,看似完全沒有交集(!)的一群人,將會如何演繹同一主題,並給予什麼精采的演說,耐人尋味。

後記

在短短三十分鐘的訪談內,姬十三與我們分享了許多關於科普、松鼠會和果殼網的經驗,收穫良多。這次短暫來台訪問兩天,在問及他對台灣的印象時,目前只到過台北的他覺得簡直是「小清新之都」,是他去過的亞洲城市中最喜歡的,也迫不及待想去誠品書店朝聖一番(果然接下來的行程就是……),有機會也希望可以去台南看看。

科學松鼠會與PanSci長期合作,歡迎到科學松鼠會資訊小分隊的專欄看更多有趣的科學文章。

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之後我們也會再邀請科學松鼠會跟果殼網的夥伴來台灣跟大家公開交流,希望就在不久之後囉!

 

圖一  姬十三(右)正在採訪徐挺耀(中)關於台灣數位文化協會的相關計畫

圖二  左起:協會理事長商台玉、執行長徐挺耀、隨訪工作人員、姬十三先生、協會理事吳正偉、B 編、胖卡二哥 AJ、PanSci 台柱作者海苔熊。

 

補充資料:
果殼網和科學松鼠會有什麼關係?是怎麼分工的? | 果殼問答

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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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一圖勝千言,這些訣竅讓《研之有物》好看又好懂
研之有物│中央研究院_96
・2018/12/12 ・5342字 ・閱讀時間約 11 分鐘 ・SR值 498 ・六年級

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  • 執行編輯|林婷嫻 美術編輯|張語辰

本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位

科普報導的採訪拍攝有哪些眉角?資料視覺化怎麼做?如何做一個科普網站?本文專訪中研院科普媒體《研之有物》的美術編輯張語辰,分享團隊創建兩年來累積的心法。

美術編輯張語辰:從 2016 年底參與創建《研之有物》,是將嚴肅的科學變親切的視覺魔法師。攝影│林婷嫻

做好採訪準備,拍出親近人心的好照片

「以前覺得中研院很嚴肅,好像是個很冰冷的地方,」張語辰回想,「但來工作之後,發現每位研究員談到自己的研究,眼睛都會閃閃發光……」。

《研之有物》的每篇科普報導,是由編輯群採訪研究團隊後,再寫成網路文章、搭配資料視覺化圖片。一開始採訪要拍攝研究員時,張語辰內心有點「挫勒蛋」,會事先預設各種最壞的情況:研究員不想拍照怎麼辦、沒拍到適合的照片怎麼辦,想著想著,心中逐漸累積一百種不想上班的理由。

不過!你所煩惱的事,有九成都不會發生。

在《研之有物》工作兩年後,培養出穩紮穩打的攝影步調,張語辰悟出了這個心得:要讓煩惱的事不會發生,就是在採訪之前,先做好所有準備。

編輯群先向受訪的研究員自我介紹、說明來意,接著依據訪綱進行訪談,訪談結束後再為研究團隊拍照,搭配呈現於報導中。 圖說設計│林婷嫻、張語辰

《研之有物》的採訪地點,通常是約在研究員的研究室。張語辰會先在網路搜尋研究員的文章、照片或影片,依據每位研究員的外型風格、研究內容和說話方式,思考適合拍照的姿勢或角度,或是在 Pinterest 蒐集人像照片做為參考。

大部分的政府單位或學者拍照,會擺出「雙手交叉胸前」的姿勢,以表達專業感。但其實這種姿勢,在肢體語言上彷彿用雙手架出一道牆,在受訪者和觀者之間產生距離感。

由於中研院的嚴肅形象已經距離大眾太遙遠,因此《研之有物》的拍攝,通常採取較為親切的半身照或特寫,傳遞「面對面聊天」的感覺,拉近受訪者和讀者之間的距離。

政府單位或學者拍照,不一定要「雙手交叉胸前」,其實有更親切的姿勢可以選擇。 照片來源│Ali Morshedlou, rawpixel, Marius Ciocirlan 圖片重製│林婷嫻、張語辰

 

《研之有物》依據報導的內容,為不同領域的研究員,安排不同的攝影呈現。 攝影│張語辰 照片來源│(左上) 草藥不是吃多就有效!研究員徐麗芬來解惑(右上) 背後中箭、大啖貝類,史前南科住了誰?(左下) 家內性侵 開不了口的原因 (右下) 天才莫札特的傳說很狂?現在只要一鍵就做得到!

採訪拍攝,觀察詢問很重要

若取得研究員同意,訪談過程中會進行側拍,需注意的是,由於研究室可能有尚未發表的研究或是審查資料,因此要先確認是否有不便拍攝之處,以及能否使用閃光燈。

採訪前,會先觀察研究室的光源和陳設,請研究員坐在適合側拍的位子,或是研究員較習慣、感到自在的座位。側拍時,張語辰會站在文字編輯的後方(因為受訪者經常會看著文字編輯的眼睛說話),觀察研究員們說話的頻率,跟著節奏按下快門。

「例如,有些研究員說話較慢、思考較久,只要把握停頓的時候,就能拍出沈穩好看的照片」張語辰說明。相對地,有些研究員說話較快就不適合側拍,因為拍出來的表情會千變萬化,這種情況下,就先觀察研究室的物件,訪談結束後再為研究員拍照。

研究室裡的物件和儀器,勝過千言萬語,能表達出研究員的個性、興趣、以及論文中沒寫到的故事。 攝影│張語辰 照片來源│(左上) 活在當代的原住民族巫師,究竟做些什麼? (右上) 當「老外學者」遇上「打架立院」 ──鮑彤專訪 (左下) 鑽石不只能求婚,還能用於生物醫學! MIT 螢光奈米鑽石 (右下) 真菌也會玩樂高?還組合出「天然物」戰艦!

然而,初次見面受訪,就要擺出姿勢讓陌生的攝影師拍照,若非專業的模特兒,實在是件令人尷尬的事;對於長年沉潛於學術的研究員來說,更是害羞。

「這種時候,我會和研究員聊聊辦公室的小東西,或是聊聊他們的小孩,因為研究室經常會擺著和家人的合照,」張語辰說,通常研究員聽到這些話題,會自然地眉開眼笑,表情肢體也不再那麼緊張。先前客座編輯廖英凱,亦曾分享一個拍照秘訣:

請受訪者數到 3 時吸氣、同時按下快門,拍出來的照片會更有精神。因為吸氣時瞳孔會稍稍放大,也會抬頭挺胸。

拍攝結束後,照片並非直接使用,而是會經過「明星夢工廠」的階段,在張語辰的巧手下,透過 Photoshop 或 Lightroom 為研究員調整氣色,去除背景中的雜亂。有時候嘴唇會加上一層紅色,看起來比較溫暖。裁切照片時,也會注意不要截到關節部位,例如手肘和手踝,以免造成畫面有斷裂感。

無法用文字表達,就用圖像傳遞吧!

在研究員的大腦中,有許多畫面無法只用文字表達,必須變成圖片呈現,例如:研究方法、科學儀器的結構、細胞和藥物的作用等等。將這些資料變成圖像,是《研之有物》美術編輯的另一項重任。

資料視覺化的過程,分成兩個階段:文字編輯先準備資料、找好參考圖片,讓美術編輯了解;接著美術編輯發揮想像力,設計排版和閱讀動線,完成圖像。 圖說設計│林婷嫻、張語辰

《研之有物》存在的目的,是希望能拉近學術與大眾之間距離,因此科普圖片簡潔易讀很重要。為了讓閱讀舒適,整體視覺會採用「低飽和度」的色彩,讀起來較不刺眼。由於大多數網友會用手機閱讀文章,製作圖片時也要放大字級,在手機螢幕才能看得清楚。

做科普的圖片,要很直接明確。

複雜比不過簡單,張語辰說,科普圖片的重點,是運用簡單的線條或插畫來表達,並且兼顧易讀性和美感。需要靈感時,會參考 Behance 和 Pinterest 網站上資訊圖表 (infographic) 的作品。另外,《人人都能上手的資訊圖表設計術》這本書,還有美感細胞的《教科書再造計劃》,都是觀摩插畫設計、配置版面的參考。

談到和美術編輯合作的大忌,張語辰思考許久後說:不要跟美編說「你先設計,我再把文案給你」、「先做兩版出來,我再給你文案」。在不知道資料和文案的情況下,憑空想像視覺的風格,這樣就像請美編「隔空抓藥」。

因為製作圖片的第一步,要先想好:這張圖為了什麼而存在。

引起興趣、說明資訊的科普圖片製作

科普圖片有其存在的目的。針對不同目的,要斟酌圖片的資訊量,以及設計的方式。 圖說設計│林婷嫻、張語辰

若是目的是「引起興趣」,圖片只放一句可以讓人記住的話就好,並運用視覺來吸引目光。

例如,宣傳 2017 年中研院開放參觀時,為了提醒民眾攜帶雨傘、外套、食物和水,製作了下方的 Facebook 貼文圖片。為了吸引目光,當時針對網友特性,埋入意想不到的梗:大部分科普讀者會喜歡的「光劍」。在插畫風格上,採用較可愛的扁平化設計,與過往中研院嚴肅的形象產生「反差萌」。

若圖片目的是「說明資訊」,要避免圖片文字量過多,讓人讀起來覺得有壓力,只要放上重點或關鍵字即可。設計排版時要注意閱讀動線,電腦和手機都是由左往右、由上而下閱讀。

以〈災前改善社會不公,更是真正地救人一命〉文章為例,若想讓網友信服研究員提出的研究發現,尤其是顛覆傳統觀念的觀點,要先讓網友了解這項研究是用什麼方法分析資料,以及為什麼使用這個研究方法。

困難的是,「研究方法」在學術論文通常寫成好幾頁,在科普報導中,如何簡化成一兩張圖片來呈現?

試著用「一句話」來說明「這項研究在做什麼」。

首先,文字編輯要試著用「一句話」來表達這項研究在做什麼,並藉由這句話,讓美術編輯掌握圖像化的方向。

前述這項研究探討的問題,用一句話來說就是:「不同社會階層」的受災機率是否相同。因此,如下圖所示,張語辰以人物的穿著打扮,來凸顯社會階層的身分:醫生、工人、農民、家庭主婦。

資料視覺化案例。 圖說設計│張語辰 圖片出處│災前改善社會不公,更是真正地救人一命

上圖中也比較兩種不同的統計模型,搭配文章說明,協助網友了解為什麼這種研究方法可以探討「受災機率是否相同」的問題。

對於專業的學者而言,有些會認為科普圖片太簡化、或是不夠科學精確。然而,若是天平的兩端放著「貼近科學專業」與「讓大眾看懂」,《研之有物》編輯群通常會盡量傾向「讓大眾看懂」,以達到科學普及的目標。

網站規劃巧思:讓讀者短時間內掌握重點

科普報導完成後,需要一個刊登圖文的網站。《研之有物》網站採用 WordPress 架設,可以把這個系統想像成「自助餐」,有各式各樣現成的介面樣式、外掛工具,可以滿足建置網站的需求,但不一定完全符合你的胃口。

若要讓網站「客製化」成期待的「套餐」,就要基於 WordPress 的網站架構,另外和網頁設計人員、前端工程師合作,優化使用者介面 (UI)、調整 CSS 樣式、設定上稿後台等等。

《研之有物》網站的使用者介面很單純,主要功能就是「閱讀」,並想辦法延長網友的閱讀時間。因此在介面設計上,張語辰安排了兩項巧思:雲朵重點框框、Q&A 聊天頭像。

介面巧思一:提醒重點的雲朵框框(黃底標示處)。 圖片出處│斷開中文的鎖鍊!自然語言處理 (NLP)

若你曾經在捷運或火車上,看過別人用手機閱讀文章,可能會發現他的閱讀方式是:打開網頁 → 手指快速往下滑 → 關閉網頁。過程可能不到一分鐘。

眼前這位讀者,並非過目不忘的武功奇才,而是多數網友沒耐心看完一篇網路文章。考量這種閱讀行為,在每篇《研之有物》報導中,會將研究的重點、研究員主要的思想,安排在醒目的雲朵框框中,就像漫畫人物講話時,旁邊會冒出的雲朵。

就算讀者快速「滑」完一篇文章,也能看到醒目的雲朵框框,在短時間內掌握「大致的重點」。

此外,《研之有物》有許多專訪研究員的文章,會以 Q&A 的方式呈現。在這種 Q&A 報導中,通常話題不會太嚴肅,會以聊天的方式解釋科學原理,或是論文沒寫的研究故事。

為了讓讀者有互動的感覺,張語辰為「訪問者」和「受訪者」繪製專屬頭像,讀起來像是看著兩個人在聊天。

介面巧思二:Q&A 聊天頭像(黃底標示處)。 圖片出處│「中研院院長在做什麼?」網友提問廖俊智

美編的哀愁與快樂

來到中研院成為《研之有物》的美術編輯之前,張語辰是在活動公司工作,工作內容包含佈置活動空間、設計平面宣傳物等等。而《研之有物》的美術編輯,則偏向雲端上的作業,包含文章編排、資料視覺化、臉書貼文設計等等,以及最重要的任務——採訪時為中研院的研究員拍照。

工作過程中,偶爾會有受到考驗、或不如意的時候,張語辰會想著:「這是過程,直到下一次做好另一件事,再肯定自己。」

而快樂的時候,是在社群媒體看到網友回饋「研之有物某篇文章的圖片很好看」,或是看到受訪的研究員將拍攝的照片,滿意地換成個人 Facebook 的大頭照。

如果有意為學術或政府的科普盡一份心力,張語辰認為勝任的條件很單純:只要對科普有熱忱,並且真誠地待人,就能好好地做好這件事。

延伸閱讀

本文轉載自中央研究院研之有物,原文標題為〈視覺篇】這幾招,讓政府的科普報導更親切!〉,泛科學為宣傳推廣執行單位

研之有物│中央研究院_96
296 篇文章 ・ 3553 位粉絲
研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook

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油嘴滑舌--神秘第六味
果殼網_96
・2015/08/24 ・2648字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 541 ・八年級

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作者/Isa-Dietitian 

味道(taste)是我們品嚐到食物中的「非揮發性」化學物質。我們熟悉的味道都有哪些?幾百年來,我們熟悉的4種味道是酸、甜、苦、鹹;而第五種味道——鮮味(Umami)也在1908年被日本科學家發現,並廣泛應用於食品工業和我們的日常生活中。現在,美國普渡大學的理查德·馬特(Richard D. Mattes)教授認為,除了上述五種味道,還有一種神秘的「第六味道」,它隱藏在已知的五種味道之中,卻在潛移默化地影響著我們對某一道菜的喜愛和胃口,且這種味道的發現和應用甚至可以影響我們的飲食和健康。

這味道是什麼?其實,當你吃蛋糕、大嚼披薩、啃牛排、吸大骨骨髓的時候,你可能已經嚐到它了,科學家們將「第六味覺」命名為 Oleogustus ——這是一個拉丁語詞彙,指油或脂肪的味道,它還沒有對應的中文名,但你可以近似地把它理解為「油脂味」。早在公元前330年,亞里士多德就總結出了「油脂味」,但現代科學一直將其與食物的口感、質地、熱學性能及風味釋放聯繫到一起,並沒有過多關注它的味道本身。

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酪梨、油漬橄欖、花生醬等富含油脂食物會讓人嘗出油脂味。圖片來源: wikimedia.org

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「油脂味」並沒有聽起來那麼美味

油脂味聽起來似乎十分可口誘人,但其實不然,有興趣的各位可以去喝一口植物油嚐一嘗,看看味道好不好。真正的油脂味並不是我們品嚐美食時的愉悅感​​受,它嘗起來其實挺噁心的。而我們品嚐美味的蛋糕、漢堡、薯條、比薩以及牛排時那種滑膩的乳脂感、黏稠度等濃郁複雜的味道並非真正的油脂味,而是源自於三酸甘油酯——甘油和脂肪酸(即產生油脂味的真正物質)酯化後產生的產物。它也有脂溶性味道,但它並不是真正的油脂味。真正產生「油脂味」的化學源頭是未酯化脂肪酸(NEFA),而它嘗起來一點兒都不好吃。

不同的化合物代表不同味道,它們都能發出營養信號:

  • 甜味——自由羥基和碳水化合物
  • 酸味——氫離子和酸性物質
  • 苦味、過酸——食物腐壞產生的化合物
  • 鹹味——鈉離子及其他人體必須的礦物質
  • 鮮味——蛋白質及胺基酸

那麼油脂味呢?科學家們認為,過多的脂肪酸意味著腐壞的食物。所以當未酯化脂肪酸的濃度超過某一個數值時(因人而異),就會讓人明顯產生噁心反感的感覺。且當濃度更高時,人口腔對質地的感受及嗅覺也參與其中。食品工業很早就意識到人們對脂肪酸本身味道的抵觸,將加工食品中油脂的味道刻意降低到0.1-3%,低於人類感知的水平,或通過特殊方法將它們酯化。

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圖片來源:Isa-Dietitian

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我們的舌頭是味覺接收器(taste receptors)聚集地,不同的味覺化學物質被接收後,產生信號傳遞到大腦。這條通路的前提是:味道分子激活味覺細胞上的味道接收器。油脂分子也由它的特殊接收器(CD36, GPCR和DRK)處理和加工。有研究證明,油脂分子能迅速被舌頭上的接受器捕捉並迅速通知大腦準備吸收和消化脂肪。還有研究認為,我們的舌頭上有一種酶,叫做舌脂酶(Lingual lipase),它將三酸甘油酯分解成脂肪酸,而後者更容易被味覺細胞捕捉。但舌脂酶的濃度和活性到底如何,能否迅速將我們咀嚼食物中的脂肪酸釋放出來,及其脂肪酶抑制劑(Orlistat)對其味覺閾的營養還有待進一步的研究。

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舌面乳頭-味蕾-味蕾剖面示意圖。圖片來源:chuansong.me

如何確定一種味道?

我們吃食物時可以有各種各樣的感覺,到底需要滿足什麼條件,才能將它稱之為一種味道?馬特做了一個總結:

  • 這一類刺激物本身有特殊的化學結構;
  • 人體針對這一刺激物,存在不同於其他味覺的、特殊的接受機制;
  • 它由味覺神經傳遞給中央神經系統並能被解析;
  • 它對人體有特殊的功能;
  • 它能影響人類的生理和行為,且有一定的社會生態學意義。

馬特教授和他的同事們將受試者們的鼻子用夾子夾住(防止嗅覺干擾味覺),然後將代表不同味道的化合物給他們品嚐:果糖和葡萄糖代表甜味;醋酸和檸檬酸代表酸味;尿素和奎寧代表苦味;氯化鈉代表鹹味;谷胺酸鈉代表鮮味;油酸和亞油酸代表「油脂味」。品嚐之後,馬特教授讓他們將所嚐到的味道分類。

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馬特教授發現,當所有味道混合在一起時,人們對甜味、鹹味和酸味很敏感,卻總會將鮮味、苦味和「油脂味」混為一談,並將它們歸為一類。隨後,馬特教授將區別明顯的甜、鹹、酸三種味道去掉,只給被試者們呈現鮮味、苦味和「油脂味」。這一次,他明顯地觀察到,即使人們連「第六味道」的感覺都形容不出來,人們仍然將它區別於鮮味和苦味,單獨劃分為「另一種味道」。

「想要確定人們到底能不能區分出『油脂味』實在太難了,因為它連個名字都沒有。」馬特教授說,「但確鑿的證據和受試者鮮明的感知區分都證明它真的存在。」

越敏感,越不容易胖

在「第六味覺」被發現之後,味覺與營養、肥胖也建立了新的聯繫。長期高脂肪飲食容易導致「脂肪味」的主要味覺接受器CD36減少,而CD36恰恰能夠讓人們對脂肪產生滿足感。換句話說,CD36的減少讓人們對脂肪變得「反應遲鈍」,吃得就會越來越多。不論是動物實驗還是人群試驗,科學家都發現,對油脂味感覺越敏感的個體越瘦,而對它的味道較為遲鈍的個體則容易進食更多的脂肪,脂肪積累得更多。

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「油脂味」接收器結構示意圖。圖片來源:The Journal of Clinical Investigation

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對油脂味是否敏感,會影響人們的脂肪攝入。圖片來源:Isa-Dietitian

現在,人們可以更清晰地了解味道和食物本身帶給人們的感覺,也能利用這些知識改變人們的飲食習慣和健康:它可以應用於提高加工食品的質量,減少心血管疾病,治療味覺障礙等等。在「第六味」被發掘之後,還有更多的可能等待我們去嘗試。

參考文獻:

  1. Cordelia A. Running, Bruce A. Craig, and Richard D. Mattes. Oleogustus: The Unique Taste of Fat. Chemical Senses, 2015, 1–10. doi:10.1093/chemse/bjv036
  2. Angela Chale´-Rush, John R. Burgess and Richard D. Mattes. Evidence for Human Orosensory (Taste?) Sensitivity to Free Fatty Acids. Chem. Senses 32: 423–431, 2007 doi:10.1093/chemse/bjm007. Advance Access publication March 14, 2007
  3. Stewart J, Newman LP, Keast RS: Oral Sensitivity To Oleic Acid Is Associated With Fat Intake And Body Mass Index. Clin Nutr 2011, 30:838–844.
  4. Russell SJ Keast and Andrew Costanzo. Is fat the sixth taste primary? Evidence and implications. Keast and Costanzo Flavour 2015, 4:5
  5. Keller KL, Liang LC, Sakimura J, May D, van Belle C, Breen C, Driggin E, Tepper BJ, Lanzano PC, Deng L, Chung WK​​: Common variants in the CD36 gene are associated with oral fat perception, fat preferences, and obesity in African Americans. Obesity (Silver Spring) 2012, 20(5):1066–1073.
  6. Pepino MY, Love-Gregory L, Klein S, Abumrad NA: The Fatty Acid Translocase Gene CD36 And Lingual Lipase Influence Oral Sensitivity To Fat In Obese Subjects. J Lipid Res 2012, 53(3):561–566.

 

 

本文轉載自果殼網

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