要愛不要暴！終結家暴的方法面面觀【科科聊聊 EP64】 ft. 現代婦女基金會督導何雨威

• 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？

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。

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：

• 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

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？

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。

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？

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?

（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）或。

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。

在荷蘭有一隻 3 歲半的母西施犬，曾經結紮過，平常有按時打預防針，除了 8 個月前拔掉幾顆牙，病歷上無其他重要紀錄。3 個月前牠去寵物旅館住了 10 天，回來後開始打噴嚏。現在身體虛弱，側躺就呼吸窘迫，偶爾甚至張口換氣。飼主帶牠去看病時，還說牠食慾不振，體重下降。獸醫則認為牠不僅營養不良；有牙結石和牙齦炎等口腔衛生問題；呼吸時的鳴喘，在投以消炎藥和抗生素後，也依然無法改善。於是，這隻西施犬就被抓去拍了幾張醫療影像，結果相當出乎意料。^[1]

獸醫告知飼主，西施犬有 2 支肋骨斷裂，並建議聯絡寵物旅館，以瞭解詳情。沒想到飼主情緒激動地說：「幸好只是骨折，而非心臟病。」然後拒絕行動。認為事有蹊蹺的獸醫，拜託同事去多問幾句。後者問完，更感到不對勁，便建議該獸醫去請教動物鑑識專家中心（Veterinary Forensic Expert Centre）。^[1]

荷蘭的動物鑑識專家中心，是一個類似家暴防治部門的存在。^{[1, 2]}其設立的目的，首先是協助獸醫處理疑似虐待動物的案件。讓他們上傳影像和文字，再由該中心的專科獸醫，以及在荷蘭鑑識組織（Dutch Forensic Institute）負責人類案件的法醫，分析這些資訊，並在 48 小時內回覆。假若判定為虐待，原獸醫可以將案件轉交警察偵辦。同時，動物鑑識專家中心還有其他功能，例如：科學研究，以及教育獸醫、一般醫師、心理師、社工與普通民眾，虐待動物其實是家暴的潛在徵兆，二者的關係密不可分。^[2]

該中心受理西施犬的案件後，派出由 1 位歐洲獸醫診斷影像學院（European College of Veterinary Diagnostic Imaging）的代表和 2 名法醫，所組成的調查小組。儘管原獸醫提供的醫療影像，不是非常清晰，小組成員還是在已知部份以外，發現了至少 5 支以上的肋骨骨折，以及輕微雞胸（pectus carinatum），也就是胸骨略為凸出。值得注意的是，這些癒合程度不一的肋骨，加上斷裂的位置，都讓他們懷疑飼主虐待動物。 ^[1]

不過，調查小組從顱骨的影像，看到這隻西施犬有骨質缺乏（osteopenia）以及浮動齒（floating teeth）等問題。^[1]前者是指骨質流失，但不到骨質疏鬆（osteoporosis）的程度；^[3]後者則是因根部受損，而在影像上看起來猶如會浮動的牙齒。^[4]這兩點都是犬隻腎功能異常，導致次發性副甲狀腺亢進（secondary hyperparathyroidism）的徵兆。換句話說，骨折應該是源於腎臟問題，而非虐待。正當他們考慮還給飼主一個清白；獸醫為西施犬驗血的結果，也顯示牠的腎病嚴重。^[1]

真相好不容易水落石出，該西施犬卻病入膏肓。飼主決定將牠安樂死，並且同意驗屍。透過死後的電腦斷層掃描與解剖，研究人員找到另外 10 支骨折的肋骨、鈣化點遍佈且塌陷的肺臟、腫大的副甲狀腺，以及 2 顆發炎、縮小並局部性纖維化的腎臟等病變器官。^[1]

慢性腎衰竭（chronic renal failure）以及併發的次發性副甲狀腺亢進，都是犬隻常見的疾病。腎病嚴重時，體內的鈣和磷會失衡，造成轉移性鈣化（metastatic calcification）。此時，副甲狀腺為了維持血液中鈣的濃度，會大量分泌副甲狀腺素，刺激骨骼釋放鈣質，卻也使得骨折的風險提高。這隻西施犬發炎的腎臟、鈣化的肺部、腫大的副甲狀腺和斷裂的肋骨，便是如此接連出事，兵敗如山倒。骨牌效應最後一路影響到呼吸，所以才會被帶去看病。^[1]幸好動物鑑識專家明察秋毫，否則好心的飼主差點就被誤會成虐待動物的罪犯。

延伸閱讀

貓的痛，AI懂？——貓臉疼痛辨識技術

我們的失眠和喜鵲的失眠有什麼地方不一樣？

砰！栽落地面的澳洲鸚鵡醉了嗎？

狂吐白沫的竟是雨後的尤加利樹，而非飲鴆止渴的無尾熊？！

在被澳洲喜鵲猛烈攻擊前，跪求交友！

參考資料

1. van Bruggen LWL, Marrero JPD, Grinwis GCM, et al. (2022) ‘Renal secondary hyperparathyroidism should be considered a differential diagnosis in forensic cases where animal abuse is suspected’. Forensic Science, Medicine, and Pathology.
2. Endenburg N, Rodenburg B, García Pinillos R, et al. (2021) ‘The Veterinary Forensic Expert Centre In The Netherlands’. In Proceedings Book One Welfare World Conference. One Welfare CIC.
3. ‘Osteopenia’. (29 SEP 2021) Cleveland Clinic.
4. Bickle I. (12 MAY 2021) ‘Floating teeth’. Radiopaedia.

泛泛泛科學 Podcast 這裡聽：

當家中小朋友問你「煮雞與烤雞有何差別」，或者吵著為何不能常吃鹹酥雞，種種飲食問題你知道該如何解答嗎？《神廚賽恩師》有感於台灣大小朋友缺乏「食物教育」，而從蒸、煮、炒、炸等「料理單字」，為大家解惑料理背後的科學，探究我們每天吃的美食到底如何製成？

本集我們邀請節目製作人鄭佳華、主持人史達魯（祝福另位主持人納豆早日康復 QQ）聊聊《神廚賽恩師》的誕生過程。節目成形竟是因為製作人小孩害怕「吃雞」？中華料理繁多的料理方式，要如何以科學辨認其差異？認識「鮮味」竟是烹飪及點菜的小撇步？節目第二季還會教你煮泡麵、水餃更好吃的妙招？本集讓我們和神廚，一同暢遊「料理賽恩思」的世界！

• 02:21 節目起源於小孩怕吃「蛀蟲雞」？

《神廚賽恩師》自 2020 年於公視開播，從華人生活中重要的飲食文化為切入點，讓孩童從中獲得科學知識。製作人鄭佳華認為生活常遇上的問題，用「科學」來解決最快，因此也曾製作《非常有藝思》、《成語賽恩思》等將文藝與科學結合的節目。由於她曾聽家中孩童發問「煮雞與烤雞有何差別？」，甚至認為「雞的毛孔是被蟲蛀過」，深深感到台灣「飲食教育」不足，才動念想出《神廚賽恩師》的節目企劃。

• 07:47 從「蒸煮炒炸」認識料理的科學原理

製作人鄭佳華有感於不論孩童或大人，我們對「飲食」的食材來源、烹煮歷經的化學變化或食物內含的營養成分都不大熟悉。因此當她回頭查找資料時，發覺「中華料理」的菜名，如：清蒸鱸魚、紅燒豆腐，便已解釋該菜的烹調方式，而動念以蒸、煮、炒、炸等「料理單字」作為每集主題，由主持人納豆扮演學徒，帶領一群孩童「小學徒」，​​向另一位主持人、廚師史達魯請教美食烹調概念，探索廚藝背後的科學道理。

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料理的美味其實來自於科學原理—「Pansci Talk：嚐識」

• 10:15 阿宅廚師的「debug」料理精神

廚師史達魯過去為科學相關科系畢業，曾以電腦工程師為業，廚藝則完全是「自學」無師自通。他以工程「阿宅」角度來看，寫程式與做料理都是「debug」，以除錯的心態來解決問題，例如：發現炸雞皮脆肉不熟時，可先把雞肉放在水中煮熟，再裹粉去炸外皮，便可達到「皮脆且肉熟」的結果。近期，他還突發奇想，效仿製作魚露的發酵過程，試圖實驗把牛肉製成鮮美「牛肉露」；或把製作豆腐乳的「菌絲」炸來吃，沒想到吃起來還頗有「豆漿味」。

• 16:44 節目會不會知識量太爆炸？

2020 年第一季《神廚賽恩師》播出後，鄭佳華收到許多反應不俗的觀眾回饋，包含：孩童願意效仿節目，在家中自行操作「料理實驗」，由於實驗可在自家廚房進行，家長也較能從旁監督而感到放心。製作節目時，他們也盡可能不讓知識量「爆炸」，而是讓內容越拓越廣，讓節目更貼近生活。史達魯提及到臺北醫學大學兼課時，曾把節目提供學生當補充教材，甚至有學生藉此買下生平「第一瓶醬油」，只為實驗節目中提及的「梅納反應」，讓史達魯印象深刻。

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• 21:40 台灣人「三句不離吃」一定會看節目

《神廚賽恩師》節目包含多個環節：藉由棚內烹調實拍，解釋料理背後科學原理；並以故事動畫，介紹名菜的發展歷史；最後再至外景拍攝業內師傅、名廚做菜。鄭佳華認為台灣人重視飲食，談話內容「三句不離吃」，顯示大眾很願意從文化、科學方面理解「吃」，因此做飲食節目必定能吸引觀眾。

• 24:05 以科學區分料理方式差異

鄭佳華提及，許多烹調字詞如炸、炒，可從其象形文字看出其料理方式。籌備節目時，他們還發現有「伙房 28 法」細分各式烹調方式，許多料理方式連史達魯都未必知曉如何解釋，經過研究、向老師傅請教才知道箇中差異。另外，眾多相近的烹調方式，確實可用「科學」來解釋差異，如同：煮、燉、汆燙等水煮烹飪法，便是因為用水溫度高低、烹調時間長短不同，才讓成品的風味有所分別。

• 30:02 「食育」不淪為說教要親身體驗

近年，日本推行「食育」，培養孩童從小認識食物來源、接觸烹飪過程，介紹飲食對環境的影響，強調在地飲食觀念。《神廚賽恩師》也以節目推廣「食育」，藉由外景拍攝讓觀眾認識食物原產地，安排主持人及孩童親自採集、烹調食材，體驗料理的產製過程。孩童能藉此瞭解哪些料理營養，哪些則不健康應該少吃，例如：油炸的鹹酥雞，讓「食育」不淪為說教。史達魯還藉節目拍攝，認識「天然愛玉」竟可耐高溫不會融化，讓他而後運用於分子料理中。

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• 34:01 大人也要看的烹飪與點菜秘笈

《神廚賽恩師》把主持人納豆設定為「想當廚師但不會做菜」的學徒，希望孩童藉由他的角色，進而了解廚藝科學。然而，史達魯認為節目給大人收看，知識量也十分足夠，例如：談論「燒」的集數，請到資深范添美師傅，呈現料理東坡肉的神技；「醬」的集數中，提及「鮮味」的協同效應，解釋當兩種食材混合烹調時，游離胺基酸加上核苷酸起化學反應，能產生超過兩種以上的鮮味，像是日式高湯中的昆布與柴魚。觀眾除了藉此更知道如何烹飪，至餐廳點菜時也更知道如何搭配菜色。

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• 39:41 《神廚賽恩師》本身就是一次科學研究

鄭佳華形容《神廚賽恩師》精緻、多樣化的節目橋段，就像是一次科學研究。先由棚內「試吃」環節介紹該集主題，實際烹調食物理解料理的科學原理，再從動畫介紹名菜歷史，追溯背後的文化源頭，最後則請名廚「實作」該道料理。從食材源頭、烹煮原理到烹煮過程，皆於完整於節目中呈現，也是相當完整的一堂「食育」課。

• 43:24 失敗料理「加糖」就能補救？

今年播出的第二季節目，除了將延續先前「伙房 28 法」的烹調方式外，「酸甜苦辣」等味覺也將成為主軸。節目也驗證「失敗的料理加糖就能補救」的都市傳說，確實有其道理，藉此介紹各式味蕾的厲害。目前尚在規劃的第三季，也希望從食材如何轉變為食物切入，例如：黃豆能製作出豆腐、醬油等，讓觀眾能從更多元的角度認識飲食。

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• 51:07 看第二季偷學煮泡麵、水餃小撇步

第二季將於 3/11 起，每集於週五晚間 6 點於公視主頻道、7 點於公視 3 台首播，並且會同步在公視 + 影音平台上架。鄭佳華與史達魯再次推薦，《神廚賽恩師》雖是兒少節目，但大人小孩皆適合觀賞，可藉此更認識廚藝科學與飲食文化，也預告本季中將會透露煮泡麵、水餃更好吃的妙招。若想知道這些烹調小撇步，每週鎖定節目必定能有所收穫！