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人類的下個階段,從「神獸」開發潛能到「神人」?——《再.創世》專題

再・創世 Cybernetic_96
・2021/12/08 ・6079字 ・閱讀時間約 12 分鐘

  • 作者/寒波

如果你收到寫作主題「從醫學技術到生命藝術-後人類與後物種」,你會怎麼理解這個題目?嗯,這題一定有人寫過,萬事問 Google,演算法讓一篇 2006 年的論文名列前茅,就從它開始好了。

藝術家的身體改造

這篇已顯過時的文章〈醫學干預—視覺藝術遇見醫學技術(Medical interventions—visual art meets medical technology)〉,提到幾位藝術家及他們的創作,第一位叫作奧蘭(Orlan)。這位法國藝術家最出名的事蹟,是在 1990 年代經歷多次整形手術,將自己身體的某部分改造成蒙娜麗莎、維納斯的外觀。

法國當代藝術家奧蘭(Orlan)。圖/WIKIPEDIA

自己整形昭告天下,來反思別人的整形,奧蘭以自體為素材的創作轟動一時。她較新的新聞是 2013 年時,控告女神卡卡 2011 年的〈天生完美〉音樂錄影帶,抄襲她 1996 年的概念,並且索賠 3170 萬美金。最後奧蘭敗訴,還要賠償 1.8 萬美金。她應該是沒有演出行為藝術的意思。

整形手術自古有之,隨著醫學技術不斷進步,如今「醫美」成效可謂鬼斧神工,身體改造程度遠超過奧蘭的人也為數不少。然而,現實世界中最激進的肉體改造實踐,在科幻想像中只能算是幼幼班。

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科幻很豐滿,現實很骨感

許多科幻作品中,運用自如的義肢和指甲彩繪同等級,大腦如電腦可以連結數據庫,人造人、改造人是常態角色,觀眾時常爭議某個角色到底是人或不算人,算生化人、仿生人,還是賽伯格。

這篇文章的高端讀者們,若看到舉例是《攻殼機動隊》、《魔鬼終結者》或《銀翼殺手》,肯定認為作者只會跟風。那就舉些冷門又沒那麼冷門的例子:《阿伊朵(IDORU)》、《海伯利昂(Hyperion)》、《小黑盒子(The Little Black Box)》。

ill be back arnold schwarzenegger GIF
《魔鬼終結者》 原本不被製作公司看好,卻意外賣座,也開啟「改造人」的相關討論。圖/GIPHY

隨著生物科技發展,科幻的眼鏡鍵盤俠,也讓出不少空間給試管白袍人。可惜科幻與科學往往是兩回事,《曼谷的發條女孩》藝術成就頗為可觀,對遺傳學的描述卻一塌糊塗,水準堪比《星海爭霸》。

然而,人造人講起來那麼順口,如今的科學技術不要說造人,即使只是最簡單的生命體,想要無中生有也非常困難。1818 年問世《科學怪人》描述的人造生命,至今依然是無法突破的障礙。

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現實中的進度到哪兒呢?病毒不算,最小的生物僅有 525 個基因,叫作生殖道黴漿菌(Mycoplasma genitalium)。假如只求維生,有些基因是不需要的,於是科學家去除其一個一個基因,以此為基礎創造出名喚「JCVI-syn3.0」的人造生命,只有 473 個基因……好了,這種題材要是寫成科幻小說,不加入大量的屍體、裸體,應該是賣不出去。

來改造基因吧

人類不會無中生有新生命,改造既有的生物倒是在行。自古以來人類便透過人為挑選,造就一種又一種馴化的動物、植物,而且持續育種。在了解 DNA、蛋白質的法則,又研發出分子生物學的工具以後,每個人只要有裝備與材料,都可以改變遺傳訊息。

說起來簡單,其實也沒有那麼容易。單純「改變遺傳訊息」非常簡單,只要用 X 光、紫外線等輻射直擊細胞,就可以破壞性的改變 DNA 序列,但是一般人想像的好像不是這種。若是希望比較精確的修改,則需要借用生命的產物:各種酵素。

圖/Pixabay

DNA 遺傳訊息由許多 ATCG 排列組成,有些酵素可以切割特定組合的 DNA 位置,例如見到 AATGCC 這種序列,便切斷成 AATG 和 CC。此一技術在 1970 年代開始使用後,協助人類邁入生物科技的時代。

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基因改造的另一常用技術來自「跳躍的基因」,和轉座子、轉位子等中文名詞,皆指稱英文的 transposable element。生物所有的遺傳訊息合稱基因組,「玉米田裡的先知」麥克林托克率先發現,有些遺傳片段會在基因組的不同位置跳躍。後來有人想到可以利用轉座子的特質,去改變遺傳訊息為人所用。

這些方法使用上算是不難,卻沒那麼精準。每一個 DNA 位置都有 ATCG 四種可能性,讓 6 個位置隨機組合,有 4096 分之 1 的機率會出現 AATGCC 這樣的片段。乍看機率不高,可是人的基因組總共有 30 億個位置,一乘起來……而轉座子實用上也有不少限制。

基因剪刀:幾個改寫生命密碼的工具

切割 DNA 的酵素及其辨識序列,搭配起來類似密碼。排列組合一致的機率愈低,密碼愈難靠亂槍打鳥的試誤破解;DNA 序列符合辨識的機率愈低,操作也能愈精準,不容易影響其餘不想改變的位置。

那麼有沒有習慣辨識十幾二十個位置的酵素呢?要是能隨心所欲控制酵素在基因組上作用的位置,像控球大師麥達克斯(Greg Maddux)那般想投哪就投哪,將有多大的實用價值?

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基因改造看似潛力無窮,但科學家一直找不到適當的技術。圖/Pixabay

不少專家經歷多年奮鬥,研發出兩款尖端科技的結晶:鋅手指(Zinc finger)、類轉錄活化因子核酸酶(transcription activator-like effector nucleases,簡稱 TALEN)。名字是聽起來很科幻,可惜它們都不太好用,這也使得另一款技術一推出便大受好評:CRISPR。

如今還沒下檔就乏人討論的科幻電影,都已經出現 CRISPR 之名,說明它的成功。CRISPR 原本是細菌的免疫系統,被人變成基因改造的工具,它的全名 clustered regularly interspaced short palindromic repeats 其實也很科幻。

和之前的技術相比,CRISPR 尊絕不凡,不能屈就基因改造這舊名詞,要配上「基因編輯」才高端(其實本質上還是同一回事)。由於操作簡單又迅速,相關技術被廣泛應用,發明人也已經獲得諾貝爾獎。

佛蘭金仙的想像與實踐

受到諾貝爾獎肯定,被普遍使用的尖端生物科技,不時要來上幾條醜聞。影響不下 CRISPR 的幹細胞,曾經有小保方晴子的造假事件。濫用 CRISPR 最知名的案例,無疑是 2018 年底賀建奎的基因改造嬰兒:他用 CRISPR 技術移除一個基因,隨後兩位基因改造人誕生。

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我們身體的細胞分為兩種:體細胞和生殖細胞,體細胞不會遺傳給下一代,生殖細胞會。目前各界普遍接受的底線是,針對人類的基因改造研究,不可以遺傳到下一代,所以禁止對人類胚胎幹細胞的操作。賀建奎不但打破底線,還真的搞出活生生的寶寶,真可謂當代的「佛蘭金仙」,實現梁啟超、嚴復一百多年前的野望。

佛蘭金仙 Frankenstein,內容關於人工智慧生命,被視為第一本科幻小說的。圖/WIKIPEDIA

一百多年前的中國在內憂外患下,不少知識份子抱持讓國家民族強大的夢想。造就「科學怪人」的英國以及西方文化,普遍將其視為負面形象的怪物,但是嚴復 1898 年介紹科學怪人時,採取非常正面的態度,他甚至覺得一個人成為別人眼中的科學怪人,也是歷史進步的方式。隔年梁啟超在文章〈動物談〉中更是讚頌「佛蘭金仙」,也就是 Frankenstein 為「沉睡中的獅子」、「先睡後醒的巨物」。

賀建奎應該聽過梁啟超、嚴復,大概不知道佛蘭金仙。不過不要緊,作為中國先賢的繼承人,賀建奎成為這個時代的佛蘭金仙,創造出別人眼中的科學怪人——沈睡的獅子醒了,中國人民站起來了!

邁入未來前,先回首智人這個物種的過去

好消息是,站起來的中國人又坐了回去。賀建奎和科學怪人一樣消聲匿跡,至少暫時如此。短時間內,中國人並不至於自我改造為全新的物種,進入「後人類」的階段。

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如今的「人類」都屬於同一個「物種」,並沒有明顯分化,預備形成新物種的跡象。如上所述,僅管科學技術持續進步,和科幻想像相比,當下能做的仍很有限。

科技、文化快速發展的我們什麼時候會邁向後人類呢?思考這個問題,不妨反過來思量已經發生過的歷史:如何從「前人類」與「前物種」演變為當今的人類物種。

File:Human evolution.svg
圖/WIKIPEDIA

物種是分類的概念,方式很多。人類這類兩性生殖的動物,可以用「生物物種(biological species)」定義,也就是「個體間可以生下後代,沒有生殖隔離發生,後代彼此間也能再生下後代」。一些遺傳學研究指出,如今分家最久的人類族群可能超過 30 萬年,卻依然不存在生殖隔離,仍可歸類為同一物種。

生殖隔離有程度之別,原本屬於同一物種的生物,若是開始生殖隔離,累積到一個程度而不再能產下共同的後代,便能視作有新物種誕生。簡單說來,我們所屬的物種稱為智人(Homo sapiens),和平行發展的近親尼安德塔人、丹尼索瓦人,擁有共同的祖先海德堡人(Homo heidelbergensis),因此海德堡人(或其他定義下,算是我們直系祖先的那種人)可以算是智人的「前物種」。

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智人的基因組中存在少量尼安德塔人、丹尼索瓦人的 DNA 特徵,源自幾萬年前的情慾交流。既然可以生下後代,能算是同一個物種嗎?答案因智人而異。考慮到三者遺傳上分家超過 55 萬年,又已經存在相當的生殖隔離,否則也分不出彼此的遺傳差異,我想區分成不同物種比較合適。

在美國俄克拉荷馬州人骨學博物館展示的人科動物化石。圖/WIKIPEDIA

身心俱全,成為完全體的現代人類

但是人類不只由 DNA 定義,尤其是我們智人。與近親在遺傳上分家後,智人走上愈來愈獨特的道路,漫長的過程並非一步到位,至少可以分為身心兩個方面。

近來學術文獻描述智人時,流行一個名詞:「解剖學意義上的現代人(anatomically modern human)」,這兒的「現代」不是看年份,而是和海德堡人、直立人(Homo erectus)等古早人(archaic hominin)對照。具備智人形態特徵的化石,最早距今 30 多萬年;所以有 30 多萬年前的現代人,也有 11 萬年前的古早人。

身體形態比較容易辨識,頭腦心智、行為表現卻難的多。兩位外觀相似的人,心靈和行為可能截然不同。光看化石的形態特徵,能分辨誰長的像智人,卻無法判斷是否為「行為學意義上的現代人(behaviorally modern human)」。採用此一概念,尚未發展出類似我們心智、行為的智人,或許可以算是「前人類」的階段。

前人類是怎樣過渡到人類的?這是人類演化學爭論不休,近來成果可觀的一大問題。最直接的設想是,假如古代人展現出抽象、象徵思維、藝術創作等特徵,便足以視為「跟我們一樣的人類」。

儘管證據稀少而零碎,逐漸累積的考古學證據指出,距離遙遠的東南亞與歐洲兩地,智人距今 4 萬年前就會在壁畫、雕刻中展現明確的象徵思維;可見當時的智人,肯定擁有和我們一樣複雜的心靈。貝殼珠之類缺乏實用價值的物品,具有價值交換、情感互動、身份認同等用途,在非洲、中東的使用歷史有 10 多萬年。

智人距今數萬年前就能在壁畫中展現明確的象徵思維。圖/Pixabay

更早以前不清楚,但是十萬多年前的智人,現代價值應已足夠,足以貼上「人類」的標籤。也就是說,心智和我們平起平坐的同類,已經有超過十萬年的歷史。

人類的下一階段,從神獸到神人?

目前的人類如何演變而來?按照上述脈絡,先是智人與近親在遺傳上分家,累積生殖隔離(超過距今 50 萬年),接著產生特定的形態特徵,形成新的身體(超過距今 30 萬年),從「前物種」轉型為智人物種;接著又出現行為、思維、文化上的轉變(超過距今 10 萬年),從「前人類」過渡到心靈複雜的人類。

即使長期缺乏接觸,智人間要產生生殖隔離也不容易,實際看來幾萬年都不夠。未來人們只要持續情慾交流,幾乎不可能讓生殖隔離累積到形成新的「後物種」。但是「人類不只由 DNA 定義」的道理一如過往,倘若人為影響導致非常巨大的文化差異,衍生自現代人的「後人類」便有機會誕生。

哈拉瑞的暢銷書「人類三部曲」,前兩本的中文副標題分別叫作「從野獸到扮演上帝」和「從智人到神人」,可謂以劇烈變化的觀點看待人類演化的路徑。我想也可以反過來,採取連續演進的解讀:智人其實早有成為神人的潛力,即使早在野獸的階段,也已經是配備神性的野獸;從神獸到智人,再到神人的發展,是發揮潛能而實踐的過程。

人類持續演化下,假如過程中沒有滅亡,或是受到其他智慧生命干預,神獸有機會徹底開發潛能而成為神人。未來將如何發生?到時候帶來轉變的,會是不斷在已知疆域之外探索的藝術家、科學家、思想家、政治家,或是其他角色,像是哈里.謝頓(Hari Seldon)、保羅.亞崔迪(Paul Atreides)之類的人物?

保羅.亞崔迪《沙丘》中的虛構人物,被視為人類的救世主 。圖/WIKIPEDIA

如果人類真的邁入下一階段,我猜不會是任何特定角色或人物,而是心智的集體成果。過程中會涉及極少數幾位天選之人,如精通科學的思想家、具備藝術感的科學家、洞觀事物本相的藝術家、某件事以外什麼都不懂的專業精英(為避免誤會,本文提及的所有真實人名皆不屬於上述行列),甚至是覺醒的人工智慧。

不過想像力再強大,發揮出的超能力,還是要擺在人類集體的框架中落實。我們不論願不願意,或許都牽涉其中。

相關資料

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再・創世 Cybernetic_96
11 篇文章 ・ 29 位粉絲
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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人與 AI 的關係是什麼?走進「2024 未來媒體藝術節」,透過藝術創作尋找解答
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/10/24 ・3176字 ・閱讀時間約 6 分鐘

本文與財團法人臺灣生活美學基金會合作。 

AI 有可能造成人們失業嗎?還是 AI 會成為個人專屬的超級助理?

隨著人工智慧技術的快速發展,AI 與人類之間的關係,成為社會大眾目前最熱烈討論的話題之一,究竟,AI 會成為人類的取代者或是協作者?決定關鍵就在於人們對 AI 的了解和運用能力,唯有人們清楚了解如何使用 AI,才能化 AI 為助力,提高自身的工作效率與生活品質。

有鑑於此,目前正於臺灣當代文化實驗場 C-LAB 展出的「2024 未來媒體藝術節」,特別將展覽主題定調為奇異點(Singularity),透過多重視角探討人工智慧與人類的共生關係。

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C-LAB 策展人吳達坤進一步說明,本次展覽規劃了 4 大章節,共集結來自 9 個國家 23 組藝術家團隊的 26 件作品,帶領觀眾從了解 AI 發展歷史開始,到欣賞各種結合科技的藝術創作,再到與藝術一同探索 AI 未來發展,希望觀眾能從中感受科技如何重塑藝術的創造範式,進而更清楚未來該如何與科技共生與共創。

從歷史看未來:AI 技術發展的 3 個高峰

其中,展覽第一章「流動的錨點」邀請了自牧文化 2 名研究者李佳霖和蔡侑霖,從軟體與演算法發展、硬體發展與世界史、文化與藝術三條軸線,平行梳理 AI 技術發展過程。

圖一、1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧」一詞

藉由李佳霖和蔡侑霖長達近半年的調查研究,觀眾對 AI 發展有了清楚的輪廓。自 1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧(Artificial Intelligence))」一詞,並明確定出 AI 的任務,例如:自然語言處理、神經網路、計算學理論、隨機性與創造性等,就開啟了全球 AI 研究浪潮,至今將近 70 年的過程間,共迎來三波發展高峰。

第一波技術爆發期確立了自然語言與機器語言的轉換機制,科學家將任務文字化、建立推理規則,再換成機器語言讓機器執行,然而受到演算法及硬體資源限制,使得 AI 只能解決小問題,也因此進入了第一次發展寒冬。

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圖二、1957-1970 年迎來 AI 第一次爆發

之後隨著專家系統的興起,讓 AI 突破技術瓶頸,進入第二次發展高峰期。專家系統是由邏輯推理系統、資料庫、操作介面三者共載而成,由於部份應用領域的邏輯推理方式是相似的,因此只要搭載不同資料庫,就能解決各種問題,克服過去規則設定無窮盡的挑戰。此外,機器學習、類神經網路等技術也在同一時期誕生,雖然是 AI 技術上的一大創新突破,但最終同樣受到硬體限制、技術成熟度等因素影響,導致 AI 再次進入發展寒冬。

走出第二次寒冬的關鍵在於,IBM 超級電腦深藍(Deep Blue)戰勝了西洋棋世界冠軍 Garry Kasparov,加上美國學者 Geoffrey Hinton 推出了新的類神經網路算法,並使用 GPU 進行模型訓練,不只奠定了 NVIDIA 在 AI 中的地位, 自此之後的 AI 研究也大多聚焦在類神經網路上,不斷的追求創新和突破。

圖三、1980 年專家系統的興起,進入第二次高峰

從現在看未來:AI 不僅是工具,也是創作者

隨著時間軸繼續向前推進,如今的 AI 技術不僅深植於類神經網路應用中,更在藝術、創意和日常生活中發揮重要作用,而「2024 未來媒體藝術節」第二章「創造力的轉變」及第三章「創作者的洞見」,便邀請各國藝術家展出運用 AI 與科技的作品。

圖四、2010 年發展至今,高性能電腦與大數據助力讓 AI 技術應用更強

例如,超現代映畫展出的作品《無限共作 3.0》,乃是由來自創意科技、建築師、動畫與互動媒體等不同領域的藝術家,運用 AI 和新科技共同創作的作品。「人們來到此展區,就像走進一間新科技的實驗室,」吳達坤形容,觀眾在此不僅是被動的觀察者,更是主動的參與者,可以親身感受創作方式的轉移,以及 AI 如何幫助藝術家創作。

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圖五、「2024 未來媒體藝術節——奇異點」展出現場,圖為超現代映畫的作品《無限共作3.0》。圖/C-LAB 提供

而第四章「未完的篇章」則邀請觀眾一起思考未來與 AI 共生的方式。臺灣新媒體創作團隊貳進 2ENTER 展出的作品《虛擬尋根-臺灣》,將 AI 人物化,採用與 AI 對話記錄的方法,探討網路發展的歷史和哲學,並專注於臺灣和全球兩個場景。又如國際非營利創作組織戰略技術展出的作品《無時無刻,無所不在》,則是一套協助青少年數位排毒、數位識毒的方法論,使其更清楚在面對網路資訊時,該如何識別何者為真何者為假,更自信地穿梭在數位世界裡。

透過歷史解析引起共鳴

在「2024 未來媒體藝術節」規劃的 4 大章節裡,第一章回顧 AI 發展史的內容設計,可說是臺灣近年來科技或 AI 相關展覽的一大創舉。

過去,這些展覽多半以藝術家的創作為展出重點,很少看到結合 AI 發展歷程、大眾文明演變及流行文化三大領域的展出內容,但李佳霖和蔡侑霖從大量資料中篩選出重點內容並儘可能完整呈現,讓「2024 未來媒體藝術節」觀眾可以清楚 AI 技術於不同階段的演進變化,及各發展階段背後的全球政治經濟與文化狀態,才能在接下來欣賞展區其他藝術創作時有更多共鳴。

圖六、「2024 未來媒體藝術節——奇異點」分成四個章節探究 AI 人工智慧時代的演變與社會議題,圖為第一章「流動的錨點」由自牧文化整理 AI 發展歷程的年表。圖/C-LAB 提供

「畢竟展區空間有限,而科技發展史的資訊量又很龐大,在評估哪些事件適合放入展區時,我們常常在心中上演拉鋸戰,」李佳霖笑著分享進行史料研究時的心路歷程。除了從技術的重要性及代表性去評估應該呈現哪些事件,還要兼顧詞條不能太長、資料量不能太多、確保內容正確性及讓觀眾有感等原則,「不過,歷史事件與展覽主題的關聯性,還是最主要的決定因素,」蔡侑霖補充指出。

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舉例來說,Google 旗下人工智慧實驗室(DeepMind)開發出的 AI 軟體「AlphaFold」,可以準確預測蛋白質的 3D 立體結構,解決科學家長達 50 年都無法突破的難題,雖然是製藥或疾病學領域相當大的技術突破,但因為與本次展覽主題的關聯性較低,故最終沒有列入此次展出內容中。

除了內容篩選外,在呈現方式上,2位研究者也儘量使用淺顯易懂的方式來呈現某些較為深奧難懂的技術內容,蔡侑霖舉例說明,像某些比較艱深的 AI 概念,便改以視覺化的方式來呈現,為此上網搜尋很多與 AI 相關的影片或圖解內容,從中找尋靈感,最後製作成簡單易懂的動畫,希望幫助觀眾輕鬆快速的理解新科技。

吳達坤最後指出,「2024 未來媒體藝術節」除了展出藝術創作,也跟上國際展會發展趨勢,於展覽期間規劃共 10 幾場不同形式的活動,包括藝術家座談、講座、工作坊及專家導覽,例如:由策展人與專家進行現場導覽、邀請臺灣 AI 實驗室創辦人杜奕瑾以「人工智慧與未來藝術」為題舉辦講座,希望透過帶狀活動創造更多話題,也讓展覽效益不斷發酵,讓更多觀眾都能前來體驗由 AI 驅動的未來創新世界,展望 AI 在藝術與生活中的無限潛力。

展覽資訊:「未來媒體藝術節——奇異點」2024 Future Media FEST-Singularity 
展期 ▎2024.10.04 ( Fri. ) – 12.15 ( Sun. ) 週二至週日12:00-19:00,週一休館
地點 ▎臺灣當代文化實驗場圖書館展演空間、北草坪、聯合餐廳展演空間、通信分隊展演空間
指導單位 ▎文化部
主辦單位 ▎臺灣當代文化實驗場

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從認證到實踐:以智慧綠建築三大標章邁向淨零
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/11/15 ・4487字 ・閱讀時間約 9 分鐘

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本文由 建研所 委託,泛科學企劃執行。 


當你走進一棟建築,是否能感受到它對環境的友善?或許不是每個人都意識到,但現今建築不只提供我們居住和工作的空間,更是肩負著重要的永續節能責任。

綠建築標準的誕生,正是為了應對全球氣候變遷與資源匱乏問題,確保建築設計能夠減少資源浪費、降低污染,同時提升我們的生活品質。然而,要成為綠建築並非易事,每一棟建築都需要通過層層關卡,才能獲得標章認證。

為推動環保永續的建築環境,政府自 1999 年起便陸續著手推動「綠建築標章」、「智慧建築標章」以及「綠建材標章」的相關政策。這些標章的設立,旨在透過標準化的建築評估系統,鼓勵建築設計融入生態友善、能源高效及健康安全的原則。並且政府在政策推動時,為鼓勵業界在規劃設計階段即導入綠建築手法,自 2003 年特別辦理優良綠建築作品評選活動。截至 2024 年為止,已有 130 件優良綠建築、31 件優良智慧建築得獎作品,涵蓋學校、醫療機構、公共住宅等各類型建築,不僅提升建築物的整體性能,也彰顯了政府對綠色、智慧建築的重視。

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說這麼多,你可能還不明白建築要變「綠」、變「聰明」的過程,要經歷哪些標準與挑戰?

綠建築標章智慧建築標章綠建材標章
來源:內政部建築研究所

第一招:依循 EEWH 標準,打造綠建築典範

環境友善和高效率運用資源,是綠建築(green building)的核心理念,但這樣的概念不僅限於外觀或用材這麼簡單,而是涵蓋建築物的整個生命週期,也就是包括規劃、設計、施工、營運和維護階段在內,都要貼合綠建築的價值。

關於綠建築的標準,讓我們先回到 1990 年,當時英國建築研究機構(BRE)首次發布有關「建築研究發展環境評估工具(Building Research Establishment Environmental Assessment Method,BREEAM®)」,是世界上第一個建築永續評估方法。美國則在綠建築委員會成立後,於 1998 年推出「能源與環境設計領導認證」(Leadership in Energy and Environmental Design, LEED)這套評估系統,加速推動了全球綠建築行動。

臺灣在綠建築的制訂上不落人後。由於臺灣地處亞熱帶,氣溫高,濕度也高,得要有一套我們自己的評分規則——臺灣綠建築評估系統「EEWH」應運而生,四個英文字母分別為 Ecology(生態)、Energy saving(節能)、Waste reduction(減廢)以及 Health(健康),分成「合格、銅、銀、黃金和鑽石」共五個等級,設有九大評估指標。

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我們就以「台江國家公園」為例,看它如何躍過一道道指標,成為「鑽石級」綠建築的國家公園!

位於臺南市四草大橋旁的「台江國家公園」是臺灣第8座國家公園,也是臺灣唯一的濕地型的國家公園。同時,還是南部行政機關第一座鑽石級的綠建築,其外觀採白色系列,從高空俯瞰,就像在一座小島上座落了許多白色建築群的聚落;從地面看則有臺南鹽山的意象。

因其地形與地理位置的特殊,生物多樣性的保護則成了台江國家公園的首要考量。園區利用既有的魚塭結構,設計自然護岸,保留基地既有的雜木林和灌木草原,並種植原生與誘鳥誘蟲等多樣性植物,採用複層雜生混種綠化。以石籠作為擋土護坡與卵石回填增加了多孔隙,不僅強化了環境的保護力,也提供多樣的生物棲息環境,使這裡成為動植物共生的美好棲地。

台江國家公園是南部行政機關第一座鑽石級的綠建築。圖/內政部建築研究所

第二招:想成綠建築,必用綠建材

要成為一幢優秀好棒棒的綠建築,使用在原料取得、產品製造、應用過程和使用後的再生利用循環中,對地球環境負荷最小、對人類身體健康無害的「綠建材」非常重要。

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這種建材最早是在 1988 年國際材料科學研究會上被提出,一路到今日,國際間對此一概念的共識主要包括再使用(reuse)、再循環(recycle)、廢棄物減量(reduce)和低污染(low emission materials)等特性,從而減少化學合成材料產生的生態負荷和能源消耗。同時,使用自然材料與低 VOC(Volatile Organic Compounds,揮發性有機化合物)建材,亦可避免對人體產生危害。

在綠建築標章後,內政部建築研究所也於 2004 年 7 月正式推行綠建材標章制度,以建材生命週期為主軸,提出「健康、生態、高性能、再生」四大方向。舉例來說,為確保室內環境品質,建材必須符合低逸散、低污染、低臭氣等條件;為了防溫室效應的影響,須使用本土材料以節省資源和能源;使用高性能與再生建材,不僅要經久耐用、具高度隔熱和防音等特性,也強調材料本身的再利用性。


在台江國家公園內,綠建材的應用是其獲得 EEWH 認證的重要部分。其不僅在設計結構上體現了生態理念,更在材料選擇上延續了對環境的關懷。園區步道以當地的蚵殼磚鋪設,並利用蚵殼作為建築格柵的填充材料,為鳥類和小生物營造棲息空間,讓「蚵殼磚」不再只是建材,而是與自然共生的橋樑。園區的內部裝修選用礦纖維天花板、矽酸鈣板、企口鋁板等符合綠建材標準的系統天花。牆面則粉刷乳膠漆,整體綠建材使用率為 52.8%。

被建築實體圍塑出的中庭廣場,牆面設計有蚵殼格柵。圖/內政部建築研究所

在日常節能方面,台江國家公園也做了相當細緻的設計。例如,引入樓板下的水面蒸散低溫外氣,屋頂下設置通風空氣層,高處設置排風窗讓熱空氣迅速排出,廊道還配備自動控制的微噴霧系統來降溫。屋頂採用蚵殼與漂流木創造生態棲地,創造空氣層及通風窗引入水面低溫外企,如此一來就能改善事內外氣溫及熱空氣的通風對流,不僅提升了隔熱效果,減少空調需求,讓建築如同「與海共舞」,在減廢與健康方面皆表現優異,展示出綠建築在地化的無限可能。

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島式建築群分割後所形成的巷道與水道。圖/內政部建築研究所

在綠建材的部分,另外補充獲選為 2023 年優良綠建築的臺南市立九份子國民中小學新建工程,其採用生產過程中二氧化碳排放量較低的建材,比方提高高爐水泥(具高強度、耐久、緻密等特性,重點是發熱量低)的量,並使用能提高混凝土晚期抗壓性、降低混凝土成本與建物碳足跡的「爐石粉」,還用再生透水磚做人行道鋪面。

2023 年優良綠建築的臺南市立九份子國民中小學。圖/內政部建築研究所
2023 年優良綠建築的臺南市立九份子國民中小學。圖/內政部建築研究所

同樣入選 2023 年綠建築的還有雲林豐泰文教基金會的綠園區,首先,他們捨棄金屬建材,讓高爐水泥使用率達 100%。別具心意的是,他們也將施工開挖的土方做回填,將有高地差的荒地恢復成平坦綠地,本來還有點「工業風」的房舍告別荒蕪,無痛轉綠。

雲林豐泰文教基金會的綠園區。圖/內政部建築研究所

等等,這樣看來建築夠不夠綠的命運,似乎在建材選擇跟設計環節就決定了,是這樣嗎?當然不是,建築是活的,需要持續管理–有智慧的管理。

第三招:智慧管理與科技應用

我們對生態的友善性與資源運用的效率,除了從建築設計與建材的使用等角度介入,也須適度融入「智慧建築」(intelligent buildings)的概念,即運用資通訊科技來提升建築物效能、舒適度與安全性,使空間更人性化。像是透過建築物佈建感測器,用於蒐集環境資料和使用行為,並作為空調、照明等設備、設施運轉操作之重要參考。

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為了推動建築與資通訊產業的整合,內政部建築研究所於 2004 年建立了「智慧建築標章」制度,為消費者提供判斷建築物是否善用資通訊感知技術的標準。評估指標經多次修訂,目前是以「基礎設施、維運管理、安全防災、節能管理、健康舒適、智慧創新」等六大項指標作為評估基準。
以節能管理指標為例,為了掌握建築物生命週期中的能耗,需透過系統設備和技術的主動控制來達成低耗與節能的目標,評估重點包含設備效率、節能技術和能源管理三大面向。在健康舒適方面,則在空間整體環境、光環境、溫熱環境、空氣品質、水資源等物理環境,以及健康管理系統和便利服務上進行評估。

樹林藝文綜合大樓在設計與施工過程中,充分展現智慧建築應用綜合佈線、資訊通信、系統整合、設施管理、安全防災、節能管理、健康舒適及智慧創新 8 大指標先進技術,來達成兼顧環保和永續發展的理念,也是利用建築資訊模型(BIM)技術打造的指標性建築,受到國際矚目。

樹林藝文綜合大樓。圖/內政部建築研究所「111年優良智慧建築專輯」(新北市政府提供)

在興建階段,為了保留基地內 4 棵原有老樹,團隊透過測量儀器對老樹外觀進行精細掃描,並將大小等比例匯入 BIM 模型中,讓建築師能清晰掌握樹木與建築物之間的距離,確保施工過程不影響樹木健康。此外,在大樓啟用後,BIM 技術被運用於「電子維護管理系統」,透過 3D 建築資訊模型,提供大樓內設備位置及履歷資料的即時讀取。系統可進行設備的監測和維護,包括保養計畫、異常修繕及耗材管理,讓整棟大樓的全生命週期狀況都能得到妥善管理。

智慧建築導入 BIM 技術的應用,從建造設計擴展至施工和日常管理,使建築生命周期的管理更加智慧化。以 FM 系統 ( Facility Management,簡稱 FM ) 為例,該系統可在雲端進行遠端控制,根據會議室的使用時段靈活調節空調風門,會議期間開啟通往會議室的風門以加強換氣,而非使用時段則可根據二氧化碳濃度調整外氣空調箱的運轉頻率,保持低頻運作,實現節能效果。透過智慧管理提升了節能效益、建築物的維護效率和公共安全管理。

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總結

綠建築、綠建材與智慧建築這三大標章共同構建了邁向淨零碳排、居住健康和環境永續的基礎。綠建築標章強調設計與施工的生態友善與節能表現,從源頭減少碳足跡;綠建材標章則確保建材從生產到廢棄的全生命週期中對環境影響最小,並保障居民的健康;智慧建築標章運用科技應用,實現能源的高效管理和室內環境的精準調控,增強了居住的舒適性與安全性。這些標章的綜合應用,讓建築不僅是滿足基本居住需求,更成為實現淨零、促進健康和支持永續的具體實踐。

建築物於魚塭之上,採高腳屋的構造形式,尊重自然地貌。圖/內政部建築研究所

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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

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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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