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從石器時代走到 AI 時代,人類準備好面對「人工生命」了嗎?——《再.創世》專題

再・創世 Cybernetic_96
・2021/10/20 ・7713字 ・閱讀時間約 16 分鐘

  • 作者/黃貞祥 國立清華大學生命科學系助理教授

我們這個物種——智人(Homo sapiens)在大約四百萬年前和黑猩猩分了家後,就沒有好日子過了。

原本是花果山的森林,在非洲大陸逐漸乾旱後,許多地區就成了熱帶莽原(Tropical savanna),我們的祖先不僅沒了隨手可得的果子果腹,也沒了樹木的庇護,隨時面對毒蛇猛獸的偷襲,日子可謂悲涼[1]

博茨瓦纳, 布须曼人, 团体, 收集, 原始人, 传统, 返校节
在乾旱的非洲莽原上,過著原始生活的人們。圖/Pixabay

然而,我們的祖先站了起來,邁步向前。無論直立是為了遠眺猛獸的蹤跡,還是減少非洲無情烈日的曝曬,又或者其他原因,我們的老祖宗,騰出了雙手,經過殘酷的天擇和人亞族(Hominina)各人種的殘忍競爭,越來越懂得使用雙手製作各種各樣的工具。我們的語言本能也愈發進步,不僅能在視野未及之處和一同打獵的同伴互通訊息,也能對後生晚輩更有效率地下指導棋諄諄教誨,讓他們更快學會製作工具和求生知識。在一代又一代人作古往生後,後代子孫仍然能夠繁衍生息。探我們智人一路走來迄今的艱辛,希望不是像《駭客任務》(The Matrix)的「母體」(The Matrix)那樣,一直是在哄騙我們的。 

這上百萬年來,人屬(Homo)其他人種之間互相拼殺得你死我活,除了我們演化成智人的這一支,其餘的都灰飛煙滅了,只留下殘缺的遺骨,偶爾讓古人類學家興高采烈地吵架。僅有尼安德塔人和丹尼察瓦人還留下一些基因體片段在歐亞的人群當中[2]。如果你的祖先來自亞洲或歐洲,你的基因體中可能有 1-4% 來自尼安德塔人。我做過的遺傳檢測告訴我,我的 DNA 中有至少 324 個變異來自尼安德塔人,差不多是 2% 的 DNA。

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在我的遠古祖先和尼安德塔人有著情慾流動前,直立人演化出了智人,然後再約二十萬年,我們的智人祖先散布全球。智人,是地表上最遍及所有大陸的單一生物物種,沒有之一。如果你能找到第二、第三個⋯⋯牠們都是搭上人類的便車、便船。地球上,除了深邃的海洋,幾乎沒有人類未曾到過的地方了。現在又有了 Google 地球,我們宅在家也能輕鬆從高空上探訪地表上任何地方。   

尼安德塔人復原模型。圖/Wikipedia

打開 Google 地球吧!瞧一瞧,有趣的是,地表上還有太多地方人煙罕至,我們似乎未曾染指。真是如此嗎?我們人類大方地燃燒化石燃料來取代奴工的勞力,在工業革命後,以史無前例的速度向大氣瘋狂噴灑二氧化碳,用古代陽光留下來的遺產,讓現在遠道而來的更多太陽輻射熱能,在地球大氣流連忘返。我們為了要有更高的生活品質,利用了氟利昂(Freon)作為製冷劑,但揮發到大氣中的氟利昂很不客氣地鯨吞蠶食臭氧層,即使我們已經懸崖勒馬,南極上空的臭氧層仍苟延殘喘。 

科技不僅僅是裝上了護國神山台積電的晶片的玩意兒,當我們人類用雙手改造自然時,就誕生了科技,儘管我們可能對古代的不屑一顧了。我們人類當然是自然的產物,是天擇讓我們有了想像力,能夠虛構出想像的共同體。歷史學家哈拉瑞(Yuval Noah Harari)指出,我們智人在七萬年前演化出這般認知能力後,就往神人的方向演化了,我們的天性就是熱愛科技改造一切吧?只是這個過程難以再稱作是自然的,因為我們人類已想像出了太多大自然不曾存在的事物,並且信以為真[3, 4]。 

大約一萬年前,無論是環境所逼也好,還是心甘情願也好,人類在肥沃月灣開啟了農耕文明,我們就越來越懂得利用工具,並且把一些動植物改造成適合提供人類食物、畜力、交通和娛樂等用途。文明,其實是個特例,在我們遍及全球的人類部落中,僅僅在歐亞大陸和美洲大陸誕生了個位數的古文明,連歷史更淵遠流長的非洲大陸,也僅僅在尼羅河流域誕生了迄今令人嘆為觀止的文明力量。賈德.戴蒙(Jared Diamond)提出破天荒的理論[5],讓我們見識到他非凡的洞見——原來文明誕生與否,決定於少數能夠被馴化的糧食作物和大型哺乳動物,例如大米、小米、大麥、小麥、燕麥、玉米,還有牛、羊、馬、豬、犬。另外,歐亞大陸主要是東西長、南北短,在幸運緯度中,擅長用貿易各取所需的文明,滋養著彼此[6]。人類的主要營養還是來自其中少數動植物呢!儘管我們以為現代科技所向披靡。 

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公元前 1422 年,古埃及的農民、小麥和牛。圖/Wikipedia

我們藉著這些馴化的動植物大肆改造了自然,更過份的是還有跨越大洋的物種交換。歷史學者艾弗瑞.克羅斯比(Alfred W. Crosby)首先提出「哥倫布大交換」(Columbian Exchange)的概念,指出東半球與西半球之間,生物、農作物、人種(包括歐洲人與非洲黑人)、文化、傳染病、甚至思想觀念的突發性交流[7]。於是,我們餐桌上的馬鈴薯、番薯、番石榴、木瓜、辣椒、玉米、花生、鳳梨、樹薯、四季豆、南瓜、百香果、酪梨、釋迦、菸草、火龍果等等,就是這樣來的。「哥倫布大交換」帶來的其實也是一場生態災變,在物種、病菌、文化、人種的大混合中,逐漸形塑出我們此時此刻的現代世界[8]

克羅斯比還提出「生態帝國主義」(Ecological Imperialism)的概念,進一步指出歐洲人征服了紐西蘭、澳大利亞後,也改變了它們的自然景觀[9]。當歐洲人開墾了紐、澳,當地的許多生物很快隨之滅絕,連帶生態景觀也「歐洲化」了,現在紐、澳的景觀,已經和歐洲人抵達前大為不同。歐洲人帶來的一些哺乳動物肆虐當地,現在還不斷造成生態破壞。 具體來說,外來的兔子和家貓,在澳州、紐西蘭已經對本土的植物和鳥禽造成了很大的威脅。 

回到我們老祖宗的農田吧!為了追求方便的營養來源,人類居然看上了野草的穀穗。種子是植物演化來有效面對陸地生活的相對乾旱,以及氣候變化無常的機制,讓下一代的生命能夠在種皮的保護之下休養生息,得以延續,還提供了獨立生活前所需要的營養。我們人類不僅從靈長類祖先之前就懂得慷種子之慨[10],還懂得精挑細選,讓更肥美、更多產的野草種子在自己田裡大量繁衍,為它們把屎把尿地施肥、灌溉、除草,驅趕昆蟲、牛羊、鳥禽。擅長此道之人更快速積累財富,剩餘的穀物種子則成為通往權力的貨幣。

我們的老祖宗善用穀物和農耕技術延續生命、積累財富。圖/Pexels

然而,這一切禍福難料。人類從狩獵採集的生活方式進入農耕社會,營養反而因為食物種類變少而更加不良,為了權力而神道設教、為了更多土地四處征戰[11]。密集的人群和牲畜又互通病菌、病毒,我們不必讀歷史教科書,就能活生生地見證,在擁擠的城市中,傳染病擴散得有多厲害,儘管病原體大多來自野生動物。像是 COVID-19 這樣的傳染病,早已困擾我們上萬年,人類的文明史,某程度上就是和瘟疫軍備競賽的歷史,畢竟在田野中,病原體一般只是消滅少數營養不良或嚴重受傷的個體,可是瘟疫成了文明的常態,這是不可避免的代價[12]。我們只有在大部分活下來的人們都有了抵抗力,就是傳說中的群體免疫力時,哀鴻遍野的人間煉獄才會中止,一直到我們懂得免疫力的箇中道理,疫苗才成了救星。

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很多人可能以為生活在鄉村田野是更加愛地球的表現,可是美國哈佛大學經濟學家愛德華.格雷瑟(Edward Glaeser)卻提出,從經濟學及歷史發展的角度來看,都市化是更環保和公義的文明發展方式,因為城市生活比鄉村生活更高效[13]。不僅很多智人要適應城市生活,就連許多動植物也要。你可以找到許多案例後,自己在城市裡當個博物學家來好好觀察[14]。有些蚊蟲甚至可能在城市裡演化出新種呢!還有鳥禽利用智人飽食,例如仙台的烏鴉已經學會利用往來的車輛碾碎堅果,英國的山雀則會打開牛奶瓶蓋偷吃奶油。

在農業上,我們改造動植物的力量極為強大,甚至也把我們自己給改造了。我們和我們老祖宗馴化的動植物共同演化,彼此適應。我們人類一些族群的基因體演化出更多澱粉酶基因備份數,讓我們能夠食用飽含大量澱粉的禾本科植物種子,而不至於消化不良,全都遺留給腸道中的菌群。這樣的突變甚至也發生在成天與人為伍的家犬基因體中;另外一些族群,對他們來說,能否在成年消化乳製品,是生死攸關的。一個基因突變讓一些人在成年後仍然能夠消化乳糖,這樣的基因突變至少獨立發生了兩次:一次在北歐,另一次在東非[15]

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人類歷史上至少發生了兩次基因突變,讓一些人在成年後仍能消化乳糖。圖/Pixabay

一萬年的時光對動物來說還是太短暫了。我們的身體很多部分都未能適應文明的生活,我們發生了不少演化失調,原本智人演化上的缺陷都已經讓我們很不好受了[16],我們在文明生活中,還要面對天性使得我們好吃懶作而導致的一系列文明病,諸如肥胖、失眠、青春痘、蛀牙、近視、氣喘、糖尿病等等[17]。我們過度進食精緻食物,減少了腸道微生物的生物多樣性,還用抗生素把上萬年和我們共演化的細菌一併殺掉,一直到近年才發現它們其實無可取代[18-23]。我們自以為是萬物之靈,事實上,我們的喜怒哀樂和行為,甚至道德觀及政治傾向,或多或少還受到細菌、病毒、寄生蟲的影響呢[24, 25]

然而,如果讓我們選擇,難道我們想要回到過去有一餐沒一餐,看似很自然但遠離科技的生活嗎?我們也可能是生活在一個人類史上異常富足的年代[26, 27]。舉個大家都該熟悉的例子——非常現實且殘酷的:要不是我們現在剛好是生活在醫學昌明的年代,否則新型冠狀病毒迄今感染的人數和病死人數,很有可能要再加上至少一個零,畢竟這是一個不依靠聚合酶連鎖反應(Polymerase chain reaction,PCR)就難以正確診斷的呼吸道疾病。

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除非我們能夠改造我們的身體,否則要避免文明生活對健康帶來的惡果,只有乖乖學著過得養生一些。除非你相信物理學家加來道雄(Michio Kaku)預測的,我們未來可以用全基因體資訊量身訂做適合自己體質的藥物,利用幹細胞加上 3D 列表機印出完整的人體器官,或是發明出隨時監控癌細胞的晶片[28]。現在,我們把智慧型裝置用手錶、衣著的方式穿戴在身上。先姑且不論爭議性較大的基因改造,我們搞不好會越來越習慣把帶著各種晶片的小裝置,用微創手術植入身體各種器官裡頭,然後用智慧手機 APP 監控資料。

越來越多人配戴智慧型手錶,並且以智慧手機 APP 監控資料。圖/Pexels

我們智人的祖先,因為氣候變化,從花果山被逐出到非洲熱帶莽原後,演化出許多人亞族(Hominina)的人類。或許剛開始,我們面對不同人種之間的競爭、毒蛇猛獸的威脅,以及有一餐沒一餐的溫飽問題時,比拼的是體能、體格等生理解剖特徵和性狀的遺傳基因之優劣,可是漸漸地,能夠勝出的,不再是肌肉的粗壯,而是能否好好學會父輩傳承的生存之道,懂得適時適地用腦中記憶的知識趨吉避兇,以及用創意改良部落慣用的工具,來刀耕火耨、厲兵秣馬、大興土木。

從此之後,分散在世界各地的人類產生了文明,在科技上就步向了殊途同歸的道路。在生物學上,趨同演化的存在意味著,在相似的生態環境下面臨到的相同問題,在生物學上的解決方案大同小異。在科技上,凱文.凱利(Kevin Kelly)也觀察到科技也有類似的現象[29],可是科技更奇妙的是,懂得越多的舊知識,會促進越多的新知識產生;思想的交流會產生更多精進的思想。並且,當我們越清楚事物運作的規律和原理,就越能夠突發奇想,於是科技日新月異的速度也越來越迅速、迅猛。

過去幾百年可能才會有一個重要的發明,幾十年才會有一丁點的改進。沒辦法,畢竟大多數人都因循守舊、懶惰思考,而且演化出的大腦必須節省寶貴的資源[30]。然而,從科學革命到工業革命之後,智人學會掌控的科學與技術的知識,不僅越來越多,重要的是,我們掌握了源源不斷產生新知識的高效方法,也就是科學的方法[31]。千年來,人類的好奇心和求知慾,能把我們帶到哪裡去探索詩和遠方?

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人類可能有上萬年的時間,而科技的高下,大多是對能源效率的掌握,或者是機械式地提高效率,以及兩者的組合。從愛迪生和特斯拉的電流大戰後,人類又有了一個方便的能源貨幣,差不多是從以物易物到了貨幣交易這般大躍進吧?然而,在科技史中一一登場的天才和怪傑,讓我們從機械進化到真空管後,再進化到以矽晶元為計算處理器的時代,從此不必受限於機械化固定的設計,可以把各種計算工作用程式來讓晶片運算,速度遠快過人腦太多。拜摩爾定律(Moore’s Law)所賜,無論你是用手機,還是桌機、筆電來讀這篇文章,它們的運算能力都比人類登月計畫時的電腦還強大太多了[32]。 

戴爾(Dell)電腦的主機板和中央處理器。圖/Pexels

我們人類創造出來的科技,甚至有可能有了它們自身的生命。我們人類從發明了有效記載資訊和知識的方法後,寫在紙上或轉換成位元儲存在記憶體中的知識,在千百年來,似乎就是要為一個終極目的服務,那就是設計出取代我們在非洲莽原上彌補自己弱小身軀的所有智力活動。製造出一個和我們的大腦相媲美的通用人工智慧,似乎就是我們人類智慧的最終極目標和目的了。那樣的人工智慧,很有可能就是人類最後一個發明,因為這樣的人工智慧,甚至有比人腦更高效的創意和執行力,來發明出任何人類無法想像的科技,是會自尋出路的新形式生命[33]。至此,我們人類在地表上演化的使命,是否就此圓滿了呢?

若我們將所追求的永恆生命交給人工智慧,是否就是我們人類退場的時刻?我們還願意為如此短暫的生命遭受生、老、病、死、愛別離、怨憎會、求不得、五蘊熾盛的人生之苦的意義是什麼?莫非這就是一切如夢幻泡影的時候?我們來得及瞭解和掌控終將創造出來的科技終極產物——人工生命嗎?

引用文獻:

1. 威廉.歐文(William B. Irvine)。《我們為何存在,又該如何定義自己?從人類起源到生命樹,重新定義你在宇宙中的多重身分》(You: A Natural History)。時報出版。

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2. 帕波(Svante Pääbo)。《尋找失落的基因組:尼安德塔人與人類演化史的重建》(Neanderthal Man : In Search of Lost Genomes)。八旗文化。

3. 哈拉瑞(Yuval Noah Harari)。《人類大歷史:從野獸到扮演上帝》(Sapiens: A Brief History of Humankind)。天下文化。

4. 哈拉瑞(Yuval Noah Harari)。《人類大命運:從智人到神人》(Homo Deus: The Brief History of Tomorrow)。天下文化。

5. 賈德.戴蒙(Jared Diamond)。《槍炮、病菌與鋼鐵:人類社會的命運》(Guns, Germs, and Steel: The Fates of Human Societies)。時報出版。

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6. 傑佛瑞.薩克斯(Jeffrey D. Sachs)。《全球化的過去與未來:從舊石器時代到數位時代,地理、技術與制度如何改寫人類萬年的歷史 》(The Ages of Globalization: Geography, Technology, and Institutions)。大塊文化。

7. 克羅斯比(Alfred W. Crosby)。《哥倫布大交換:1492 年以後的生物影響和文化衝擊》(The Columbian Exchange: Biological and Cultural Consequences of 1492)。貓頭鷹。

8.  查爾斯.曼恩(Charles C. Mann)。《1493:物種大交換丈量的世界史》(1493: Uncovering the New World Columbus Created)。衛城出版。

9. Alfred W. Crosby (1986). Ecological Imperialism: The Biological Expansion of Europe, 900-1900. Cambridge University Press.

10. 索爾.漢森(Thor Hanson)。《種子的勝利:穀類、堅果、果仁、豆類、核籽如何征服植物王國,形塑人類歷史》(The Triumph of Seeds: How Grains, Nuts, Kernels, Pulses, and Pips Conquered the Plant Kingdom and Shaped Human History)。商周出版。

11. 史賓賽・韋爾斯(Spencer Wells)。《潘朵拉的種子:人類文明進步的代價》(Pandora’s Seed)。天下文化。

12. 麥克尼爾(William H. McNeill)。《瘟疫與人:傳染病對人類歷史的衝擊》(Plagues and Peoples)。天下文化。

13. 愛德華.格雷瑟(Edward Glaeser)。《城市的勝利:都市如何推動國家經濟,讓生活更富足、快樂、環保?(最爭議的 22 世紀都市規畫經典)》(Triumph of the City: How Our Greatest Invention Makes Us Richer, Smarter, Greener, Healthier, and Happier)。時報出版。

14. 曼諾.許特惠森(Menno Schilthuizen)。《達爾文進城來了:新物種誕生!都市叢林如何驅動演化?》(Darwin Comes to Town: How the Urban Jungle Drives Evolution)。臉譜。

15. 李相僖(Lee Sang-Hee)、尹信榮(Yoon Shin-Young)。《人類的起源:最受美國大學生歡迎的 23 堂人類學課,關於你是誰、你從哪裡來又該往哪裡去》(Close Encounters With Humankind: A Paleoanthropologist Investigates Our Evolving Species)。三采文化。

16. 納森.蘭特 (Nathan H. Lents)。《人類這個不良品:從沒用的骨頭到脆弱的基因》(Human Errors:A Panorama of Our Glitches, from Pointless Bones to Broken Genes)。天下文化。

17. 丹尼爾.李伯曼(Daniel E. Lieberman)。《從叢林到文明,人類身體的演化和疾病的產生》(The Story of the Human Body: Evolution, Health and Disease)。商周出版。

18. 羅伯.唐恩(Rob Dunn)。《我們的身體,想念野蠻的自然:人體的原始記憶與演化》(The Wild Life of Our Bodies: Predators, Parasites, and Partners that Shape What We are Today)。商周出版。

19. 艾蘭納.柯琳(Alanna Collen)。《我們只有 10% 是人類:認識主宰你健康與快樂的 90% 細菌》(10% Human: How Your Body’s Microbes Hold the Key to Health and Happiness)。三采文化。

20. 哈諾.夏里休斯(Hanno Charisius)、里夏爾德.費里柏(Richard Friebe)。《細菌:我們的生命共同體》(Bund fürs Leben – Warum Bakterien unsere Freunde sind)。商周出版。

21. 羅布.奈特(Rob Knight)、布蘭登‧波瑞爾(Brendan Buhler)。《微生物的巨大衝擊(TED Books 系列)》(Follow Your Gut:The Enormous Impact of Tiny Microbes)。天下雜誌。

22. 馬丁・布雷瑟(Martin J. Blaser)。《不該被殺掉的微生物:濫用抗生素如何加速現代瘟疫的蔓延》(Missing Microbes: How the Overuse of Antibiotics Is Fueling Our Modern Plagues)。八旗文化。

23. 艾德.楊(Ed Yong)。《我擁群像:栽進體內的微米宇宙,看生物如何與看不見的微生物互相算計、威脅、合作、保護,塑造大自然的全貌》(I Contain Multitudes: The Microbes Within Us and a Grander View of Life)。臉譜。

24.  凱瑟琳.麥考利夫(Kathleen McAuliffe)。《寄生大腦:病毒、細菌、寄生蟲 如何影響人類行為與社會》(This Is Your Brain on Parasites: How Tiny Creatures Manipulate Our Behavior and Shape Society)。木馬文化。

25.  比爾.蘇利文(Bill Sullivan)。《我,為什麼會這樣?:喜歡這些,討厭那些,從生物學、腦科學與心理學解釋我們的喜好、情緒、行為與想法,重啟一趟人類的認識之旅》(Pleased to Meet Me: Genes, Germs, and the Curious Forces that Make Us Who We Are)。臉譜。

26. 麥特.瑞德里(Matt Ridley)。《世界,沒你想的那麼糟:達爾文也喊 Yes 的樂觀演化》(The Rational Optimist:How Prosperity Evolves)。聯經出版。

27. 彼得.戴曼迪斯(Peter H. Diamandis)。《富足:解決人類生存難題的重大科技創新》(Abundance: The Future is Better Than You Think)。商周出版。

28. 加來道雄(Michio Kaku)。《2200 科技大未來:從現在到 2200 年,科技將如何改變我們的生活》(Physics of the Future: How Science Will Shape Human Destiny and Our Daily Lives by the Year 2200)。時報出版。

29. 凱文.凱利(Kevin Kelly)。《科技想要什麼》(What Technology Wants)。貓頭鷹。

30. 傑克.路易斯(Jack Lewis)。《墮落的人腦:從神經科學解讀傲慢、貪吃、好色、懶惰、貪心、嫉妒與暴怒,探究我們難免使壞,犯下小奸小惡背後的科學》(The Science of Sin: Why We Do the Things We Know We Shouldn’t?)。臉譜。

31. 雷納.曼羅迪諾(Leonard Mlodinow)。《科學大歷史:人類從走出叢林到探索宇宙, 從學會問「為什麼」到破解自然定律的心智大躍進》(The Upright Thinkers: The Human Journey from Living in Trees to Understanding the Cosmos)。漫遊者文化。

32. 華特.艾薩克森(Walter Isaacson)。《創新者們:掀起數位革命的天才、怪傑和駭客》(THE INNOVATORS: How a Group of Hackers, Geniuses, and Geeks Created the Digital Revolution)。天下文化。

33. 鐵馬克(Max Tegmark)。《Life 3.0:人工智慧時代,人類的蛻變與重生》(Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence)。天下文化。

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再・創世 Cybernetic_96
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由策展人沈伯丞籌畫之藝術計畫《再・創世 Cybernetic》,嘗試從演化控制學的理論基礎上,探討仿生學、人工智慧、嵌合體與賽伯格以及環境控制學等新知識技術所構成的未來生命圖像。

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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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貓咪也會學鳥叫?揭秘貓貓發出「喀喀聲」背後的可能原因
F 編_96
・2024/12/24 ・2480字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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F 編按:本文編譯自 Live Science

貓是一種神秘而又引人注目的動物,牠們看似深居簡出,但擁有多元的聲音表達:從吸引人類注意的「喵喵叫」,到面對威脅時的「嘶嘶聲」與低沉的「咆哮」。

延伸閱讀:貓咪為什麼總愛對人喵喵叫?看貓如何用聲音征服人類的心

然而,細心的貓奴們可能會注意到,貓有時會對著窗外的鳥兒或屋內小動物玩具,發出一種獨特的「卡卡聲」或「咯咯聲」。這種聲音既像牙齒打顫,又好似一陣陣輕微的顫鳴,卻很難歸類到常見的喵叫或咆哮裡。這種名為「chatter」的行為,究竟在貓的生活中扮演什麼角色?目前科學界尚未對此有定論,但有幾種廣為討論的假說,或許能為我們提供一些思考方向。

卡卡叫:情緒的釋放或表達?

有些貓行為專家推測,貓咪在看到獵物(如窗外的鳥、老鼠)卻無法接近時,會因「欲捕無法」的挫折感或興奮感,發出這種「卡卡聲」。就像人類遇到障礙時,可能會發出抱怨的咕噥聲或乾著急的嘆息聲一樣,貓咪的「喀喀聲」也可能只是把當下的情緒外顯,並非有特別針對人或其他動物的溝通目的。

  • 情緒假說
    • 挫折:當貓看見鳥兒在窗外飛舞卻無法撲殺,內心焦躁,遂用聲音抒發。
    • 興奮:或許貓在準備捕獵時也感到高度亢奮,因此嘴部不自覺抖動並出聲。
貓咪的「喀喀聲」可能源於挫折或興奮情緒,表達捕獵受阻的內在反應。圖/envato

要在科學上驗證「情緒假說」並不容易,因為需要同時測量貓咪行為和生理指標。例如,研究人員可能需要測量貓咪在卡卡叫時的壓力荷爾蒙變化,才能確認牠們究竟是帶著正面興奮,或是負面挫折的情緒。不過,由於貓的獨立特質,實驗設計往往困難重重,樣本量要足夠也不容易,所以至今沒有定論。

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增強嗅覺?貓咪的「第二鼻子」

另一種說法則認為,貓咪發出「卡卡聲」時,可能同時開啟了其位於口腔上顎的「犁鼻器」(vomeronasal organ),也稱作「賈氏器官(Jacobson’s organ)」。這個感知器官能捕捉一般鼻腔聞不到的化學分子,如費洛蒙或特定氣味分子,因此對貓的求偶、社交和獵捕行為都非常重要。

  • 嗅覺假說
    • 張口呼吸:如果貓咪一邊「咯咯咯」地開合上下顎,可能在嘗試讓空氣(及其中所含的氣味分子)進入犁鼻器。
    • 蒐集更多環境資訊:在確定下手前,更完整的嗅覺分析或能提高牠們獵捕成功率,或是幫助判斷環境中是否有其他潛在威脅或機會。

然而,要科學驗證「增強嗅覺假說」同樣不簡單。研究人員不僅要觀察貓咪在卡卡叫時的行為,也需要測量牠們是否真的打開了更大的氣道,並在那個同時有效使用犁鼻器。這些行為與生理測量都必須在相對可控卻又不影響貓自由行動的實驗環境中進行,實務上難度頗高。

聲音模仿:貓咪的「偽鳥叫」?

貓咪的「卡卡聲」或許是為了模仿獵物的聲音,讓獵物降低警戒。圖/envato

第三種最有趣也最具「野性色彩」的假說,是「模仿獵物聲音」。在野外,一些中南美洲的小型貓科動物(例如:長尾虎貓,又稱美洲豹貓或瑪家貓,Margay)曾被觀察到,在捕獵小猴群時,發出類似猴子叫聲的音調;有些當地原住民族群也傳說,叢林裡的某些捕食者會模仿目標獵物的聲音來誘捕。由此推測,家貓看到鳥兒時發出的「卡卡聲」,可能包含些微模仿鳥兒啁啾的元素,試圖降低獵物警戒或甚至吸引獵物靠近。

  • 模仿假說
    • 案例參考:野生貓科動物曾出現學習或偽裝聲音的紀錄。
    • 家貓可能繼承的行為:家貓的祖先——北非野貓(African wildcat)及其他小型貓科物種,是否具備聲音模仿能力?這在生物演化研究上仍是未解之謎。
    • 缺乏大規模觀察:由於小型野生貓科動物研究資料有限,且家貓實驗更不易做大樣本長期追蹤,最終導致此理論尚未獲得廣泛實證。

貓咪行為研究的挑戰:野性祖先的重要性

探討貓咪行為,常常需要回溯至野生祖先的棲地環境。家貓(Felis catus)普遍被認為源自北非野貓(Felis lybica),然而,野貓習性的研究本就不多,尤其是關於聲音與捕獵策略更是資料有限。我們想知道「為什麼家貓會卡卡叫」,首先要確定:「牠們的野性祖先或其他小型貓科,也有同樣的行為嗎?」若有,家貓則可能繼承自古老基因;若無,則可能是家貓在與人類共處的環境中演化出的新行為。

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如果要探查家貓「卡卡叫」的原因,還需要了解其祖先或其他小型貓科是否具有類似行為。圖/envato

再者,貓在實驗室中的「不可控」因素相當多。貓不像狗般樂於服從人類指令,常有自己的規律與個性。要在實驗情境下穩定地誘發貓的「卡卡叫」行為、同時檢測牠們的生理和心理反應,並確保每隻貓的個體差異都被考慮到,這些都對研究團隊是極大考驗。

對於許多貓奴來說,貓咪坐在窗邊,一邊盯著外頭的鳥兒或松鼠,一邊發出獨特的「卡卡聲」,是一幕既可愛又神祕的風景。究竟牠們是在抒發情緒、強化嗅覺、抑或真的在「假扮鳥叫」以誘捕獵物?目前沒有確切的答案。然而,也正因為這層未知,貓貓才更顯得迷人。

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F 編_96
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一個不小心闖入霍格華茲(科普)的麻瓜(文組).原泛科學編輯.現任家庭小精靈,至今仍潛伏在魔法世界中💃