我們都是火星人？論火星隕石為地球生命播種的可能——《穿越 4.7 億公里的拜訪》

• 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。

本文由策展人紀柏豪提供

想享受一場同時兼具科技與藝術的饗宴嗎？來《匯聚：從自然到社會的藝術探索》國際交流展看看吧！

在當代社會中，藝術的角色正持續演進——它創造了一種新的美學，與社會、科學以及技術變革緊密相連。當社會面臨的挑戰因其複雜性而難以僅靠單一學科解決時，藝術研究因其跨越、融合不同知識領域的能力而具有新的意義。今日，許多創作者和機構採用跨學科方法，將藝術與自然、科學與感性、想像力與現實結合，創造嶄新的經驗、知識和美學。

在藝術與科學這兩個看似迥異的領域中，存在著一個共通的追求——深入理解我們所處的世界。這一追求不僅體現了人類對知識渴望的本能，也反映了我們對於更高層次的自我認知和宇宙認識的探索。藝術家透過創作，探索人類經驗的多樣性和情感的複雜性，用畫筆、雕塑、數位媒介來表達對世界的主觀理解。這種理解可能源於個人感受，也可能反映了廣泛的社會和文化現象。

藝術提供了一種通過感知和情感來接觸和理解世界的方式，使我們能夠透過個別經驗來抵達普遍的真理。科學則通過觀察、實驗和分析來探究自然界的法則和現象，尋求對世界的客觀理解。科學方法使我們能夠系統地收集資料、建立理論並驗證假設，從而深化對物理世界的認識。不僅解答了關於自然界的問題，也幫助我們理解了人類自身在這個宇宙中的位置和作用。

儘管藝術和科學在方法和目的上有所不同，但它們都反映了人類對於更加全面和深刻理解世界的共同願望。藝術讓我們透過感受和想像來擴展對世界的認識，而科學則通過理性和證據來揭示秩序和結構。由國科會指導、國家實驗研究院主辦的《匯聚：從自然到社會的藝術探索》國際交流展，邀請觀眾一同探索藝術與科學的交會，體驗它們如何共同塑造我們對世界的認識和感知，並反思這一過程如何豐富我們的文化與知識視野。

展覽單元介紹

宇宙共生 —— 科技與宇宙的多維依存

當你仰望星空，有沒有想過我們與宇宙的關係？「宇宙共生」單元展示了科技如何將人類感性延伸至浩瀚的宇宙空間。麻省理工學院媒體實驗室的太空探索倡議小組（MIT Media Lab Space Exploration Initiative）帶來了在極端環境下的實地太空模擬，研究生存策略和科技應用。與之並置的《與細菌混了三千年》（3000 Years Among Microbes）則從微生物的角度重新審視太空探索中的殖民語言，帶來全新的太空想像。藝術家利用極端地貌與顯微影像並置，模糊人與微生物的分野，探討共生體概念在星際生態系中的應用。

感官賦能 ——透過科技重塑環境感知

「感官賦能」單元探索藝術家如何通過科技媒介重塑我們對環境的感知。兩位智利藝術家妮可·拉希利耶（Nicole L’Huillier）與派翠西亞·多明格斯（Patricia Domínguez）的《全像乳糜》（Leche Holográfica）是一場冥想式祈願，透過與不同元素的共鳴和諧，讓我們得以在螺旋時空中構想未來。

值得一提的是，藝術家妮可·拉希利耶與派翠西亞·多明格斯曾透過智利與歐盟的合作，在歐洲核子研究組織（CERN）進行藝術駐村計畫，並在那裡發展她們的作品。CERN 以其在粒子物理學上的重大科研成果而聞名，但即使是最前沿的科學研究，也需要藝術家的啟發。這樣的跨域合作不僅揭示了科學現象的美麗與複雜，更為科學研究注入了新的靈感和視角。藝術家的創意與想像力，能夠以不同於科學的方法來詮釋數據與實驗結果，從而開拓更廣泛的理解和應用。

拉脫維亞藝術家羅莎‧史密特（Rasa Smite）和萊提斯‧史密茨（Raitis Smits）的《深度感知》（Deep Sensing），通過拉脫維亞伊爾本（Irbene） RT-32電波望遠鏡的歷史敘事，象徵性地橋接了技術的過去與現在，探問「為何擁有地球還不足以滿足人類？」該望遠鏡被前蘇聯遺棄，而藝術家們重返此地，探索這個巨大天線在當代的價值。虛擬點雲天線追蹤從太陽到地球的宇宙粒子流動，創造出沉浸式的視覺和聲音景觀，讓觀眾更易於理解氣候變遷的影響。

羅莎‧史密特和萊提斯‧史密茨是里加RIXC新媒體文化中心的共同創辦人，他們的作品結合科學數據、聲音化和視覺化、人工智慧和擴增實境技術，創造出前瞻性的網絡藝術。他們的作品曾在威尼斯建築雙年展、拉脫維亞國家藝術博物館等地展出，並獲得多項國際獎項。

網絡交織 —— 科技與社會的複雜關係

「網絡交織」單元深入探討科技如何影響我們的社會結構和人際關係。瑪麗莎·莫蘭·賈恩（Marisa Morán Jahn）的《銅色景觀》（Copperscapes）展示了銅在全球化勞動中的角色，揭示了這一自然元素如何影響我們的日常生活。她的作品以銅色眼睛作為見證，表現出礦區社區所承受的「身體負擔」，並在影片《銅的私處史》中探討礦物經濟的複雜性，突顯採礦活動對身體及地球主權的影響。

瑪麗莎·莫蘭·賈恩是具有厄瓜多和中國血統的藝術家，其作品致力於重新分配權力，展示藝術作為社會實踐的可能性。她的作品曾在歐巴馬時期的白宮、威尼斯建築雙年展、古根漢美術館等地展出，並獲得聖丹斯電影節和創意資本等獎項。

李紫彤與孫詠怡的《岔經濟》（Forkonomy）利用區塊鏈技術，重新構想財產與國家之間的連結，探討擁有權背後的政治意義。這個藝術與社會運動計畫，通過工作坊和數位契約，探討如何購買或擁有一毫升的南海，並質疑現有的性別勞動分工和所有權制度。

李紫彤是台灣的藝術家兼策展人，作品結合人類學研究與政治行動，曾在國內外多個知名展覽中展出。孫詠怡是出生於香港的藝術家和程式撰寫者，專注於數位基礎設施的文化意義及廣泛權力的不對等問題，作品曾獲得林茲電子藝術節金尼卡獎等多項國際獎項。

印度藝術家艾蒂·桑德爾（Aarti Sunder）的《深海節點故事》（Nodal Narratives of the Deep Sea）將海底電纜這一隱藏基礎設施帶入視野，探討其與現代化項目、資本主義擴張及殖民主義的關聯。她的作品通過繪畫、物件和影片，展示了數據傳輸的路徑及其對生態系統的影響。

艾蒂·桑德爾的創作涉及影像、寫作與繪畫，專注於探討科技政治和基礎設施相關議題。她的作品曾在柏林藝術學院、新加坡雙年展、世界文化之家等國際場所展出。

科藝匯聚 —— 跨學科的創新邊界

「科藝匯聚」單元彰顯了藝術與科學共同探索未知領域的力量。國家太空中心的《來自遙遠的訊息》管絃樂曲選粹、麻省理工學院前衛視覺研究中心（CAVS）的歷史檔案，以及臺灣共演化研究隊的「邊界測繪學」年度計畫成果，展示了藝術家與科學家跨域合作的豐富成果和未來潛能。

跨域交流與活動

在展覽期間，策展團隊與台灣致力於促進科學家與藝術家合作的「共演化研究隊」規劃了一系列精彩的跨域交流活動，讓大家能近距離與藝術家、科學家們交流，體驗科技與藝術如何共同作用於當代社會。

活動包括圓桌論壇、藝術家講座和放映會，涵蓋了多個有趣且深入的主題。例如，在「宇宙共生」週末，觀眾可以參與討論極地科學與藝術實踐的圓桌論壇，聆聽來自麻省理工學院媒體實驗室「太空探索倡議」的成員分享他們在極端地貌探索的經驗。另一活動是國家太空中心委託製作的管弦樂曲《來自遙遠的訊息》放映會，由作曲家趙菁文進行演前導聆，帶領觀眾進入一場視覺與聽覺的雙重盛宴。

在「網絡交織」週末，藝術家李紫彤與孫詠怡將帶來一場關於區塊鏈技術應用於南海議題的討論，這場圓桌論壇將探討技術如何影響社會結構和資源分配。印度藝術家艾蒂·桑德爾則會在線上分享她對於海洋及網路基礎設施的研究與創作，揭示隱藏在我們日常生活背後的複雜科技網絡。

「感官賦能」週末將邀請拉脫維亞藝術家羅莎‧史密特和萊提斯‧史密茨現場分享他們的作品《深度感知》，並探討電波望遠鏡的技術敘事，展示如何通過藝術手段使抽象的科學數據變得可以感知。這不僅讓觀眾更易於理解氣候變遷的影響，也體現了藝術在科學溝通中的重要角色。他們將分享長期研究「自然廣播」的概念，以及每年舉辦「藝術科學節」的經驗。

在「科藝匯聚」週末，觀眾可以參與科學家與藝術家的提案室，直接感受跨領域合作的火花。這些活動將展示跨學科合作如何激發創新，促進我們對世界更深層次的理解。此外，拍攝麻省理工學院前衛視覺研究中心創始人故事的紀錄片將在台灣首映，導演並將與觀眾進行映後座談，分享創作背後的故事和啟發。

藝術與科學的相互啟發，不僅僅是知識和美學的結合，更是對創新與理解的共同追求。在這個亟需跨學科解決方案的時代，這樣的合作顯得尤為重要，為我們探索未知領域提供了無限可能。這次展覽通過多樣的跨域交流活動，讓觀眾能夠親身體驗並參與其中，進一步體會到藝術與科學融合所帶來的豐富成果和未來潛力。

展覽資訊

• 展覽名稱：《匯聚：從自然到社會的藝術探索 ｜ 國際交流展》
• 日期：2024/5/10 至 2024/8/10
• 時間：週一至週五 09:00-18:00（國定假日休）
• 地點：科技大樓一樓大廳（臺北市大安區和平東路二段106號）
• 指導單位：國家科學及技術委員會
• 主辦單位：國家實驗研究院
• 策展人：紀柏豪
• 執行單位：融聲創意
• 協力單位：共演化研究隊

不要回答！不要回答！不要回答！

Netflix 版「三體」終於上線了，你覺得與外星人接觸是安全的，還是冒險的？

其實啊，人類早就多次嘗試與外星文明接觸，三體中的「那個」技術，甚至也已經驗證成功了？到底誰能先與外星人取得聯繫？是中國還是美國？

接下來的討論可能會暴雷原版小說的設定，但應該不會暴雷 Netflix 版的劇情。

如果你也有一點想跟外星人接觸，那就來看看人類到底已經跟外星人搭訕到什麼程度了吧！

我們與外星文明接觸過了嗎？

對於是否要與外星文明接觸，每個人都有不同想法。三體小說作者劉慈欣在小說中提出一種觀點，那就是人類太弱小，最好避免與外星文明接觸，以免招致不必要的風險。

但是回到現實世界，如果我們真的身處在三體的世界的話，那人類可真的是不停作死啊。早在 1974 年，科學家就利用阿雷西博天文台，向武仙座的 M13 球狀星團發射了一條著名的訊息，也就是「阿雷西博訊息」。這個目標距離地球不算遠，星星又多，被認為是潛在的外星文明所在。阿雷西博訊息中，則包含人類的 DNA 結構、太陽與九大行星、人類的姿態等資訊。每次想到總覺得是新開的炸雞排在發傳單攬客。

除了無實體的電波訊息，人類還向太空中發送了實體的「信件」。1977 年，航海家探測器載著「航海家金唱片」進入太空。唱片中收錄了包含台語在內，55 種語言的問候語、大自然與鳥獸的聲音、115 張圖像、還用 14 顆銀河系內已知的脈衝星來標示出太陽系的位置。是一封向宇宙表達人類文明與友好意圖的信件。恩，如果接收到這個訊息的外星人不是很友善的話，那麼……。

好吧，就算現在說應該要謹慎考慮接觸外星文明的風險，或許已經來不及了。對方是善還是惡，怎麼定義善或惡，會不會突然對我們發動攻擊，我們也只能聽天由命了。

反過來說，過了這麼久，我們收到外星文明的來信了嗎？

要確定有沒有外星文明，接收訊號當然跟發送訊號同等重要甚至更重要。1960 年，天文學家法蘭克．德雷克，就曾通過奧茲瑪計畫，使用直徑 26 公尺的電波望遠鏡，觀察可能有外星文明的天苑四和天倉五兩個恆星系統，標誌著「尋找外星智慧計畫」（the Search for Extraterrestrial Intelligence, SETI）的誕生。可惜，累積了超過 150 小時的訊息，都沒有搜尋到可辨識的訊號。

比較近的則是 1995 年的鳳凰計畫，要研究來自太陽附近一千個恆星所發出的一千兩百到三千百萬赫的無線電波。由於有經費支持，SETI 每年可以花五百萬美元，掃描一千多個恆星，但是目前還沒有任何發現。

中間有一個小插曲是，1967 年 10 月，英國劍橋大學的研究生喬絲琳．貝爾發現無線電望遠鏡收到了一個非常規律的脈衝訊號，訊號周期約為 1.34 秒，每次脈衝持續時間 0.04 秒。因為有可能是來自外星文明的訊號，因此訊號被開玩笑地取為 Little Green Man 1（LGM-1 號）。但後來他們又發現了多個類似的脈衝信號，最後證實這些脈衝是來自高速自轉的中子星，而非某個文明正在傳遞訊息。

在中國也有探索外星生命的計畫，大家最關注的貴州天眼望遠鏡，直徑達五百公尺，是地球上最大的單一口徑電波望遠鏡。天眼望遠鏡在探索外星生命這件事，並不只是傳聞而已。2016 年 9 月天眼正式啟用後，也宣布加入 SETI 計畫。現在貴州天眼的六大任務之一，就包含探測星際通訊，希望能捕捉到來自其他星際文明的訊號。

而背負著地球最大單一口徑望遠鏡的名號，自然也引起不少關注。從 2016 年啟用到現在，就陸續出現不少檢測到可疑訊號的新聞。然而，這些訊號還需要經過檢驗，確定不是其他來自地面或地球附近的干擾源，或是我們過去難以發現的輻射源。可以確定的是，目前官方還未正式聲明找到外星文明訊號。

會不會是我們的通訊方法都選擇錯誤了？

即使電磁波用光速傳遞訊息，太陽系的直徑約 2 光年、銀河系直徑約 10 萬光年。或許我們的訊息還需要花很多時間才回得來，更別提那些被拋入太空的實體信件。航海家 1 號曾是世界上移動速度最快的人造物，現在仍以大約時速 6 萬公里的速度遠離地球，大約只有光速的一萬八千分之一倍。就算朝著最近的恆星——比鄰星飛去，最少也需要大約 7 萬 6 千年的時間才會到。

如果用電磁波傳遞訊息，又容易因為穿越星塵、行星、恆星等天體而被阻擋或吸收。不論是人類還是外星文明，都必須找到一個既快速，又不容易衰退的訊號，最好就是能以光速穿越任何障礙物的方式。

在三體小說中，就給出了一個關鍵方法：微中子通訊。

微中子通訊是什麼？

微中子（Neutrino），中國通常翻譯為中微子，是一種基本粒子。也就是說它是物質的最基本組成單位，無法被進一步分割。這種粒子引起了廣泛關注，因為它與其他物質的交互作用極弱，並且以極高的速度運動。微中子能夠輕易穿過大部分物質，通過時幾乎不受阻礙，因此難以檢測。

在宇宙中，微中子的數量僅次於光子，是宇宙中第二多的粒子。有多多呢？地球上面向太陽的方向，每平方公分的面積，大約是你的手指指尖，每秒鐘都會被大約 650 億個來自太陽的微中子穿過，就是這麼多。但是因為微中子與物質的反應真的是太弱了，例如在純水中，它們平均需要向前走 250 光年，才會與水產生一次交互作用，以至於我們幾乎不會發現它們的存在。

但是對物理學家來說，更特別的是微中子展示出三種不同的「味」（flavor），也就是三種樣貌，電子微中子，渺子微中子和濤微中子，分別對應到不同的物理特性。 在粒子物理學裏，有個「標準模型」來描述強力、弱力及電磁力這三種基本力，以及所有基本粒子。在這個標準模型中，微中子是不具備質量的。 然而，當科學家發現微中子竟然有三種味，而且能透過微中子振盪，在三種「味」之間相互轉換，證明了微中子必須具有質量，推翻了標準模型中預測微中子是無質量的假設，表示標準模型還不完備。

微中子在物理界是個非常有研究價值的對象，值得我們花上一整集來好好介紹，這邊就先點到為止。如果你對微中子或其他基本粒子很感興趣，歡迎在留言催促我們。

我們現在只要知道，微中子不僅推翻了標準模型。宇宙中含量第二多的粒子竟然有質量這件事情，更可能更新我們對宇宙的理解，以及增加對暗物質的了解。

但回到我們的問題，如果微中子幾乎不與其他粒子交互作用，我們要怎麼接收來自外星文明的微中子通訊呢？

要如何接收微中子？

Netflix 版《三體》預告片中，這個一閃而過，充滿金色圓球，帶有點宗教與科幻風格的大水缸，就是其中的關鍵。

這個小說中沒有特別提到，但相信觀眾中也有人一眼就看出來。這就是位在日本岐阜縣飛驒市，地表 1,000 公尺之下，由廢棄礦坑改建而成的大型微中子探測器「神岡探測器」。

探測器的主要結構是一個高 41.4 米、直徑 39.3 米的巨大圓柱形的容器。容器的內壁上安裝有 11200 個光電倍增管，用於捕捉微小的訊號。水缸中則需灌滿 5 萬噸的超純水。捕捉微中子的方式是等待微中子穿過整座探測器時，微中子和水中的氫原子和氧原子發生交互作用，產生淡藍色的光芒。這與我們在核電系列中提到，核燃料池中會發出淡藍色光芒的原理一樣，是當粒子在水中超越介質光速時，產生類似音爆的「契忍可夫輻射」。

也就是說，科學家準備一個超大的水缸來與微中子產生反應，並且用超過一萬個光電倍增管，來捕捉微小的契忍可夫輻射訊號。

但這樣的設計十分值得，前面提到的微中子可以在三種「味」中互相轉換，就是在這個水槽中被證實的。

這座「神岡探測器」在建成後 40 幾年來，讓日本孕育出了 5 位的諾貝爾物理獎得主。

三體影集選在這邊拍攝，真的要說，選得好啊。

話說回來，有了微中子的捕捉方法之後，現實中還真的有人研究起了微中子通訊！

微中子通訊是怎麼做到的？

來自羅徹斯特大學與北卡羅來納州立大學的團隊，在 2012 年發表了一篇文章，說明它們已成功使用微中子，以接近光速的速度將訊息穿過 1 公里的距離，其中有 240 公尺是堅硬的岩石。訊息的內容是「Neutrino」，也就是微中子。

這套設備準備起來也不簡單，用來發射微中子的，是一部強大的粒子加速器 NuMI。質子在加速繞行一個周長 3.3 公里的軌道之後，與一個碳標靶相撞，發出高強度的微中子射束。

用來接收微中子的則是邊長約 1.7 公尺，長 5 公尺的六角柱探測器 MINERvA，一樣身處於地底 100 公尺的洞穴中。

當然，這兩套設備的重點都是拿來研究微中子特性，而不是為了通訊設計的。團隊只是趁著主要任務之間的空檔，花了兩小時驗證通訊的可能性。

但微中子那麼難測量，要怎麼拿來通訊呢？團隊換了一個思維，目標只要能傳出０跟１就好，而這裡的０就是沒有發射微中子，而１則是發出微中子，而且是一大堆微中子。多到即使每百億個微中子只有一個會被 MINERvA 偵測到，只要靠著數量暴力，探測器就一定能接收到微中子。最後的實驗結果，平均一秒可以傳 0.1 個位元的訊息，錯誤率 1%。

看起來效率並不實用，卻是一個好的開始。

因為微中子「幾乎能穿透所有物體」的特性，即便我們還沒有其他外星文明可以通訊，或許還是有其他作用。例如潛水艇的通訊、或是與礦坑深處的通訊。進一步說，他幾乎可以在地球上的任一兩點建立點對點的直線通訊，完全不用擔心中間的阻礙。而對於現在最夯的太空競賽來說，月球背面的通訊問題，微中子也可以完美解決。

那麼，在微中子的研究上，各國的進度如何了呢？

除了前面提到的超級神岡，世界上還有幾個有趣的微中子探測器，例如位於加拿大的薩德伯里微中子觀測站（SNO），它有特殊的球體設計並且改為填充重水，專門用來觀測來自太陽的微中子。

而位於南極的冰立方微中子觀測站，則是將探測器直接埋在南極 1450 到 2450 公尺的冰層底下，將上方的冰層直接作為捕捉微中子的水。非常聰明的設計，這也讓冰立方成為地球上最大的微中子探測器。

除了已經在使用的這幾個探測器之外，美、中、日也即將打造更先進、更強大的探測器。

預計在美國打造的國際計畫——地下深處微中子實驗（Deep Underground Neutrino Experiment），預計成為世界上最大的低溫粒子偵測器。接收器位於南達科他州的地底一公里深處，用作研究的微中子訊號源則來自 1300 公里外的費米實驗室，百萬瓦等級的質子加速器，將產生有史以來最強的微中子束。這台地下深處微中子實驗（Deep Underground Neutrino Experiment）的縮寫非常有趣，就是 DUNE，沙丘。

中國呢，則預計在廣東的江門市，用 2 萬支 51 公分光電倍增管和 2 萬 5000 支 7.6 公分光電倍增管，在地底 700 公尺深處，打造巨大球形的微中子探測器－江門中微子實驗室，內部可以填充兩萬噸的純水。最新的消息是預計 2024 年就能啟用。

最後，經典的超級神岡探測器也不會就此原地踏步，日本預計打造更大的超巨型神岡探測器。容積將提升 5.2 倍、光電管從 11200 個變成 4 萬個，進一步研究微中子與反微中子之間的震盪。

結論

這些微中子探測器的研究目標必然是微中子本身的特性。但既然微中子通訊是有可能的，在任務之餘研究一下這個可能性，也不是說不行吧。

雖然我們現在還沒連繫上我們的好鄰居，但很難說明天就有哪個外星文明終於接收到我們對外宣傳的訊息，發出微中子通訊問候，甚至按圖索驥跑來地球。

至於那時我們應該怎麼辦呢？我們的網站上有幾篇文章，包括介紹黑暗森林法則，以及從《異星入境》看我們要如何與語言不通的外星文明溝通。有興趣的朋友，可以點擊資訊欄的連結觀看。在外星人降臨之前，也不妨參考我們的科學小物哦。

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延伸閱讀

參考資料

• 《3 體》| 正式預告 | Netflix  
• https://case.ntu.edu.tw/blog/?p=40773
• https://pb.ps-taiwan.org/modules/news…
• https://www.digitimes.com.tw/col/arti…
• https://astrobiology.com/2016/10/nati…
• https://web.archive.org/web/201911180…
• https://pansci.asia/archives/80656
• https://arxiv.org/abs/1203.2847
• https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/150…
• https://pansci.asia/archives/149105
• https://www.dunescience.org/
• https://www.ourchinastory.com/zh/3608…
• https://www-sk.icrr.u-tokyo.ac.jp/hk/…