如何用生物地理學理論找到賓拉登

本文由 高柏科技 合作，泛科學撰文

林唯耕剛回台灣任教時，曾在清華大學的實驗室裡用一立方公分的「氨」做實驗。沒想到氨氣意外洩漏，那股刺鼻的氣味瞬間瀰漫整棟大樓，引來眾多師生抗議。

「從此以後，我再也不敢在實驗室裡用氨了。」他在《思想實驗室》的訪談中，帶著笑意回憶這段往事。

這段插曲聽來像是一則工程師的寓言：在理論模型中，氨是太空熱控系統的理想介質；但在現實的辦公大樓裡，它首先是逼人逃竄的臭味。公式本身沒有錯，但現實世界永遠比公式更複雜——它包含了人、成本、風險，以及必須為後果負責的工程師。

高柏科技技術專家、清華大學榮譽退休教授林唯耕 ，曾任職於美國 OAO 工程部熱流組，深耕電子構裝散熱與熱管技術多年。隨著 AI 浪潮席捲全球，他鑽研一輩子的老問題再次被推向科技產業的核心：當晶片運算速度無止境攀升，那股伴隨而生的熱，究竟該往哪裡去？

熱不會讀新品發表會

科技巨頭在發表會上熱衷於談論大型語言模型、GPU 規格與驚人的算力。這些詞彙在投影片上光鮮亮麗，彷彿進步毫無邊界。然而，每一次數位運算都紮實地發生在實體晶片上。晶片會發熱、材料會疲勞老化，一旦設備過熱，系統便會降頻保護。在物理現實面前，再動聽的發表會敘事也必須低頭。

回顧個人電腦發展早期，晶片幾乎不需專屬散熱元件。隨後，鋁製鰭片、風扇、熱管到均溫板逐一登場。這段歷程常被視為技術升級，其實更像是對空間的極限勒索：晶片功率翻倍，發熱源的面積卻沒變大，機箱空間也不可能無限擴張。

林唯耕指出，散熱設計的核心只有三要素：功率、熱源面積與空間限制。他舉例，在標準的 1U 機箱中，若發熱面積約為三十乘三十毫米，氣冷系統在達到八百瓦時就會面臨瓶頸。這並非固定的物理常數，而是取決於空間、面積與氣流的動態平衡。最現實的代價在於，風扇轉速提升的背後，是噪音、電力損耗與空間占用。

因此，「液冷技術」的興起並非單純為了追求酷炫，而是算力密度提升後的必然選擇。它能更精準地帶走晶片廢熱，卻也將新的挑戰帶入機房：漏液風險、流道堵塞、材料相容性，以及維運時的難度。工程的進步，本質上鮮少是徹底消滅問題，更多時候是選擇一組「比較值得承擔」的新問題。

太空教他的，不是把答案搬回地面

太空熱控工程之所以迷人，是因為它剝奪了地球上最常見的散熱工具。在真空宇宙中，沒有空氣能讓風扇製造對流；受光面溫度破百度，陰影處卻極度嚴寒。工程師必須純粹仰賴熱傳導、熱輻射，以及熱管與環路型熱管（LHP）來搬移熱能。

熱管運作的關鍵在於「相變」——液體蒸發時吸收大量潛熱，冷凝後重回循環。林唯耕比較了銅與水的熱傳導能力：在他設定的特定條件下，實心銅塊約能傳導 120 瓦的熱能；但若每秒有一立方公分的水發生蒸發相變，移熱量可瞬間拉升至 2.4 千瓦（kW）。他強調「每秒」的觀念，因為散熱談的是動態流動速率，而非靜態的冷卻魔法。

儘管如此，太空科技並不能直接套用到地面。太空元件因考量重量、功耗與維修難度，偏好無馬達幫浦的被動式設計；但地面 AI 伺服器面臨更高的熱負載與環境溫度，往往仍需幫浦驅動流量。當年那場「氨氣洩漏」事故正是最好的提醒：技術是否「先進」，與它是否「適合」當下的場景，始終是兩回事。

好論文，為什麼仍可能造不出好產品

學術研究致力於證明「可行性」，而工業現場則要求「可重複性」——不僅要能運作，還得確保每台出廠的設備都不漏水。林唯耕將此定義為「從 0 到 1」與「從 1 到 100」的差別。後者涉及良率、成本、公差與客戶信任。論文中那次最完美的實驗數據，在產線上往往未必管用。

他從不避談失敗。在高柏科技早期與學界合作時，也曾遇過實驗數據無法複製，或研究方向偏離產業需求。這未必是雙方努力不夠，而是彼此對「成功」的標準不同。為了解決這道鴻溝，高柏科技推動「柏苗啟航創新培育計畫」，每年投入逾千萬資金與成大、中山、台科大等校合作，並指派專業人才在過程中持續微調、校正，確保研發貼近產線現實。

他分享了近期一項液冷工質校正專案。團隊使用非侵入式的超音波流量計進行觀測，但由於儀器預設以「水」校正，換成其他化學流體後讀數便出現誤差。最初嘗試用幫浦壓差推算，卻發現缺乏重複性，數據甚至推導出不合理的蒸發率。最後團隊回歸基本面，改用秤重法搭配能量平衡進行交叉驗證，才讓數據成功收斂。

這個故事真正的價值不在於「產學雙贏」的口號，而在於那段不夠優雅的挫折：假設失效、數據混亂、方法砍掉重練。也正是在這種時刻，企業需要的不只是會算數的人才，而是能洞察研究何時「走鐘」，並有權力喊停、要求重來的關鍵決策者。

林唯耕坦言，過去在校園裡總認為「技術第一、成本第二」，進入商界後才驚覺行銷與信任關係往往才是關鍵。這番話雖然不如科技突破那樣動聽，卻是產品能否進入市場的殘酷真相。再卓越的散熱設計，若無法穩定生產或贏得客戶信任，也僅止於一份精美的報告。

AI 會給答案，誰來負責出貨？

訪談尾聲，主持人國威提出了一個時代難題：假設 AI 能在彈指間生成散熱架構、材料配方與流道設計，企業該選擇全面擁抱 AI 的速度，還是保留緩慢但穩定的工程驗證，以規避潛在的失效風險？

林唯耕拒絕落入二選一的框架。他的觀點是：兩者並存。AI 擅長處理資訊、生成草案；但工程師仍須實作原型，進行嚴苛的性能與可靠度測試，最終由人決定是否出貨。這並非盲目崇拜人類直覺，而是基於一項事實：AI 的資料庫裡，通常沒記載下一次「意外洩漏」或「材料疲勞」的細節，且模型永遠無法為量產結果擔負法律與商業責任。

在 AI 時代，最稀缺的未必是熟練下指令（Prompt）的人，而是具備這種能力的人：能預判答案可能在哪裡出錯、能設計實驗將問題「逼」出來，並且願意為最終的量產品質負起責任。

大眾習慣將雲端想像成輕盈、無重量的空間。但現實中，雲端是由龐大的機房架構而成，裡面裝滿了晶片、管線、泵浦與冷卻液。虛擬算力的每一次擴張，都會在實體世界留下發熱的足跡。散熱工程師的價值，就是不讓這筆物理帳單，被埋沒在光鮮亮麗的投影片背後。

108 課綱開啟全新閱讀素養時代。

科學素養不再侷限於考試的解題方法，學生閱讀科學讀物時,如何在氾濫資訊中找到高品質、適合學習程度的科學素材，是教育現場至關重要的課題。

臺灣師範大學 SmartReading 團隊將 AI 讀物難度分級技術，透過測驗、選書、閱讀、讀後回饋四大功能，完整記錄孩子的學習歷程，提升中小學生科普閱讀動機，成為自律自主的科普學習者。

臺灣師範大學於 110 年至 111 年間，與國科會、新北市、臺中市等單位合作，連續辦理三屆「SmartReading 科普閱讀力大賽」，每屆競賽歷時半年。競賽組別以國小三年級至高中一年級共分七個組別。參賽學校涵蓋臺北市、新北市、臺中市、臺南市、高雄市、花東等十九縣市，報名參賽人數累計八千餘人。

由系統建置適合學生閱讀的兩千多本科普讀物

競賽期間，參賽學生使用「SmartReading 適性閱讀」系統,透過精準快速的中文閱讀能力診斷，將閱讀程度與讀物難度適配。藉由系統已建置，適合國小三年級至高中一年級的 2,180 餘本科普讀物，不僅能激勵其學習動機，更可有效提升選擇的效率，降低科學閱讀恐懼。第三屆科普閱讀力大賽不受疫情波擾，採實體與線上兩種施測方式，於 111 年 5 月份圓滿完成賽事。

111 年 9 月 24 日於臺灣師範大學舉行頒獎典禮，邀請新北市教育局張明文局長、臺北市教育局鄧進權副局長、臺灣閱讀協會陳昭珍理事長、康橋國際學校秀岡校區卓意翔副校長、親子天下兒童產品事業部副總經理林彥傑、新北市信義國小陳桂蘭校長到場擔任頒獎嘉賓。參賽學校師生、家長齊聚典禮會場，為優秀的得獎同學喝采。

臺師大宋曜廷副校長表示，數位閱讀邁向新時代,團隊使用「SmartReading 適性閱讀」系統作為科普賽競賽平台，期望在知識爆炸的時代,藉由測驗、選書、規劃的「智慧閱讀三步驟」，培養學子的跨領域閱讀力與閱讀習慣，讓學生們手握知識大門的鑰匙，成為自律自主的「SmartReader」。

科普閱讀競賽的三大特色

一、適配閱讀能力與圖書難度，擴增多元書籍與文章素材

參賽學生首先須參加中文適性閱讀能力診斷（DACC），依據診斷結果,配合其當前閱讀能力的科普推薦書單，讓學生選書有依據、個人化。本競賽目前共有「推薦書單」、「推薦文章」等 2 種閱讀素材，主題包含植物／動物、數學、天文地科、物理／化學等 8 大類別。「推薦文章」功能，則與「PanSci 泛科學」及「數感實驗室 Numeracy Lab」合作評選，當前提供 600 餘篇線上科普短文,競賽期間提供已超過 4,000 人次的瀏覽次數。

二、綜合性閱讀五力分數，開啟學生全方位閱讀力

本競賽賽程為期半年，學生透過「前測、閱讀任務挑戰、後測」三個階段。競賽期間，系統詳細記錄每週閱讀歷程，並產出線上「閱讀五力分數」報表。自主規劃閱讀期間計算為「規劃力」；讀後評量填答結果計算為「執行力」；閱讀多元書籍類別的結果計算為「博學力」；閱讀單一書籍類別的深化成果則計算為「精進力」；前後測成長結果計算為「成長力」。將閱讀能力數據化、可視化。

三、閱讀任務徽章，深化學生文化素養與科普閱讀興趣

本競賽內建徽章蒐集系統，參賽者於指定時間依據提示完成閱讀任務，即可獲得期間限定的特色科普徽章。任務內容包含閱讀指定的書單及文章類別、世界性科普節日、科學家生辰、台灣重要節慶與其他隱藏任務。本屆各年級累計獲得徽章達 20423 枚，因設計活潑及任務類型多樣，大受參賽者好評。

競賽結果發現學生的閱讀偏好

一、科普閱讀參與，國小男性最踴躍

活動期間參賽者共完成約 21,153 本的書籍評量。以不同學習階段來看；國小參賽者整體閱讀平均本數為 24 本，男生平均閱讀本數為 28 本，女生平均閱讀本數為 20 本。國、高中參賽者因科普讀本難度較高，需要較長的閱讀時間及一定的科學基礎知識，國中參賽者整體平均閱讀書籍數為 10 本；高中參賽者中女性平均閱讀本數多於男性，整體平均閱讀書籍數為 7 本。

二、學生偏好閱讀動物／寵物類與地球生態／天文類書籍

整體參賽學生對於科普書籍的喜愛程度，以植物／動物類（男生 28.19%、女生 27.91%）最能引起學生的閱讀興趣（如：《昆蟲老師上課了！：吳沁婕的超級生物課》、《小島上的貓頭鷹》、《神奇樹屋》等系列）。在次要類別，男女皆喜好生態／生命科學類的書籍（男生 15.20%、女生 16.87%）。

三、參賽學生閱讀歷程的質與量均佳，表現令人驚豔

本次參賽學生皆積極參與競賽。

以三年級組第一名得主，臺北市立大同國小的林靖軒同學為例，競賽期間閱讀書籍本數高達 383 本，書籍讀後評量的通過率更高達 95%，書籍不僅讀得多，更是能讀得要領。

四年級組第一名為第二次參賽的新北市信義國小謝秉言同學，本次競賽期間共閱讀 427 本書。

其中五年級組為本次競爭最激烈的一組，臺北市立長春國小的黃葦川同學以及高雄市立集美國小的吳勁毅同學，兩者僅以極小的分數差距位居第一及第二名。

此外，第一次參與競賽的高雄市立正義國小的孫政遠，競賽期間閱讀 281 本書籍，通過率達到 97%。

四、教育主管機關、學校師長及家長支持鼓勵，帶動學生優異表現

新北市教育局致力於推動智慧閱讀教育，不遺餘力，成果豐碩。本屆競賽全台共 2,104 人報名參與，全國賽獎項獲獎學生共計 36 人，其中新北市得獎學生便囊括 14 位，表現相當亮眼。

家長與學校師長共同陪伴，使得學生能專注於本次競賽，並有相當卓越的成果，例如新北市康橋國際學校、臺中市明道中學、臺中市葳格國際學校、臺北市東山中學等校，皆因全力推廣閱讀活動，才能有優異的競賽成果。以新北市康橋國際學校國中部為例，此次七年級組參賽者，全國賽前5名得主中，康橋中學就獲有 3 名的佳績。

第四屆科普閱讀力大賽即將開跑

延續前三屆廣受好評之科普賽事，第四屆科普賽將擴大辦理，邀請「PanMedia 泛科知識股份有限公司」馮瑞麒總經理、「數感實驗室 Numeracy Lab」賴以威教授、「國立臺灣大學科學教育發展中心」賴亦德執行長，持續提供參賽者更生活化、趣味化的科普文章，預期第四屆科普閱讀力大賽將能讓全球讀者有更高品質的閱讀體驗和更充實的閱讀收穫。

活動詳情請參閱官方網站。
新聞聯絡人：高等教育深耕計畫辦公室——鄭德蓉 02-2366-0916 #111

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。

• 採訪撰文／歐宇甜、黃曉君、簡克志
• 美術設計／林洵安、蔡宛潔

神經科學與視覺

我們怎麼「看到」顏色，「察覺」東西在動？大腦如何產生視覺？中央研究院「研之有物」專訪院內細胞與個體生物學研究所所長李奇鴻，他是國際知名的神經科學家，過去長期在美國國家衛生院（National Institutes of Health）做研究，2018 年回到中研院貢獻自己所學。李奇鴻的實驗室主要是以果蠅視覺系統為模型，研究神經元如何在發育過程形成複雜的突觸連結，以及神經迴路如何產生視覺來引導動物行為。

技術帶動神經科學研究

神經系統如何運作？這對以前的科學家來說是黑盒子。由於大腦發生錯誤或出問題時，會直接表現在外在行為上，早期科學家想了解人腦運作機制，只能透過腦部哪裡受傷壞掉或中風等，知道腦部的大概功能區域，但沒辦法進入細胞層次。

「在生物學的發展上，除了需要有智慧的思考，其他都要靠技術去推動。你可能想到一個有趣的題目，但也許要 30 年後，才出現足夠的技術來解決問題。」李奇鴻舉例，從光學顯微鏡、電子顯微鏡、電生理技術、分子生物學到結構生物學發展，每個都在細胞、分子、及系統層次開啟了新的世界。

隨著顯微技術與遺傳工程日益完備，果蠅成為現今熱門的腦科學研究對象。李奇鴻指出，「果蠅的生長速度快，相較老鼠要幾個月成熟，果蠅只要兩週。果蠅的大腦複雜程度介於人和單細胞生物中間，結構跟人高度相似，成果可應用在人身上。」

因此，近 10 幾年來是神經科學大起飛時代，科學家透過遺傳學方法控制果蠅的神經元活性、觀察行為，藉此了解哪些基因會影響大腦發育和運作，逐漸破解神經迴路的奧祕。

「我在選博士後研究時，想到底要做線蟲、老鼠、魚、果蠅或其他模式生物？最後才選果蠅。回想起來，近年剛好碰到果蠅相關技術蓬勃發展，選果蠅是很正確的決定！」李奇鴻笑道。

李奇鴻引用知名神經科學家 David Marr 的三層假說（tri‐level hypothesis），認為大腦運作有三個層次：

1. Computation level（運算）：神經系統在做的事，如分辨顏色、觀察東西移動、辨認物體是圓是方、是蘋果或橘子等。
2. Algorithm level（程序）：神經系統的操作方式、程序怎麼做。 
3. Implementation level（實行）：神經系統如何透過神經元、神經網路來達成這個程序。

李奇鴻表示，「過去多數神經科學家都在討論 computation，再探究 algorithm，卻沒辦法解決 implementation 。現在因為具備技術，科學家終於能找出 implementation，再回推上層問題，甚至發現 algorithm 跟原本想的不一樣。」

視網膜感知系統怎麼運算？

關於神經系統的操作方式（Algorithm level），也有因為技術進步而解決爭議的案例。李奇鴻舉例，以前神經科學家在研究視覺系統感受物體運動的機制，曾出現幾種理論，HR 理論認為神經訊號是用乘法，另一派 BL 理論認為是用減法，爭議了很久。

近年科學家發現，原來視網膜感知系統的運算機制是混合的，一共三種，稱為 HR-BL 混合視覺運動偵測器。過去兩派都只對了一半。

Hassenstein-Reichardt（HR）模型：從昆蟲行為研究而來。

1. 當有偏好方向（從左到右）的視覺刺激出現，左邊的光感應神經元收到訊號，這個信號會被延遲（時間 τ），接著右邊的光感應神經元收到訊號，兩者的訊號會同時到達下游的神經細胞（X），訊號將會相乘，生成運動訊號。
2. 當有非偏好方向（從右到左）視覺刺激出現，兩個訊號會在不同的時間到達，不會生成運動訊號。

Barlow-Levick（BL）模型：從兔子電生理研究而來。

1. 當有偏好方向（從左到右）的視覺刺激出現，左邊的光感應神經元收到訊號，接著右邊的光感應神經元收到訊號，但它為抑制訊號且會被延遲（時間 τ），左邊的訊號會先到達下游的神經細胞，生成運動訊號。
2. 當非偏好方向（從右到左）視覺刺激出現，左、右兩個光感應神經元的訊號會在相同時間到達，刺激訊號和抑制訊號互相抵銷，不會生成運動訊號。

持續分析果蠅大腦的神經迴路！

近代電腦的所有運算都能用 and、or、Xor 三個邏輯閘表達，科學家想知道，大腦裡有沒有類似但更高階的神經迴路運作方式？「從感官到行為比較容易觀察和操作，目前在視覺運動方面的神經迴路運作，我們知道的最多。」

李奇鴻近年在做昆蟲視覺與行為研究，發現昆蟲在感受顏色，如綠光和紫外光時，感光細胞的處理方式是先將紫外光跟綠光的強度做比較，把兩個光的強度相減，讓原本兩個訊號變成一個訊號，所謂的「顏色拮抗」。

「這種神經迴路能解析、比較兩個顏色強度的差異性，因為大部分在視覺上最重要的正是對比。拮抗運算模組能在一片訊號裡找出哪裡最強、其他較弱。其他感官機制也一樣，像觸摸物品時有凸出來的部分較重要，聽覺上要找出哪個聲音特別高等，讓最重要的訊號能凸顯出來。」李奇鴻補充道。

2021 年李奇鴻的團隊首次發現果蠅視覺系統堆疊了多套拮抗運算模組，以達成顏色及空間接受域雙拮抗的效果，成果發表在《Current Biology》。這樣的神經迴路可以比較相鄰的顏色，產生色彩區間對比感。「沒這樣的功能，我們就看不出紅配綠很悲劇了！」李奇鴻笑道。

科學家們正努力鑽研果蠅大腦的神經運算迴路，希望逐步整理出基本運算模組。或許有一天，看似複雜的大腦功能，都可能用基礎的迴路來破解！

老師是怎麼走上研究大腦神經科學這條路呢？

「我滿晚才走上科學研究的道路。我對電腦有興趣、喜歡寫程式，大學上中國醫藥學院醫學系，家裡也希望我當醫生。不過在實習時，我發現自己對治療病人沒興趣，反而對問題或疾病本身更有興趣。跟幾個老師談過之後，我決定不當醫生，跑去清華大學讀生命科學，後來就到中研院。」

因為有醫學背景，一開始比較想做能立刻解決問題的研究，像是用蛋白質跟毒素的綜合體來治療癌症。但後來了解，如果沒有深刻了解致病機制、沒有鑽進基礎科學研究，很難有突破。

後來去美國洛克斐勒大學攻讀博士，在洛克斐勒讀書期間，大家常互相交流，對我有很大的啟發。那時我在鑽研結構生物學，希望了解疾病真正的生理過程，曾解開愛滋病病毒跟人體信號傳遞有關的蛋白質結構。

博士畢業前，我接觸到神經科學，感到很有興趣，就去加州大學洛杉磯分校（UCLA）讀博士後，學神經科學裡的發育學，想了解大腦在發育過程是如何用不同分子在細胞間傳遞訊息。那時我待在很大的實驗室，老師不太管學生，要自己想辦法或跟旁邊的人學習，很多人素質都很高，學習環境很好。

之後我進入美國國家衛生院（National Institutes of Health，NIH）開始開實驗室帶自己的團隊，待了 16 年，算是真正進入神經科學領域，直到現在依然在做相關研究。

每個人的人生選擇，都被以前的經歷主導，如果沒有醫學背景，恐怕我不會去學結構生物學或走入大腦神經科學領域。

老師在美國的研究很順利，那是什麼契機才決定回臺灣呢？回來後是否有不適應之處呢？

「我 26 歲出國，在美國也待 26 年，幾乎完全融入美國生活，實驗室運作得蠻好，連太太也是美國人。但在美國很多年後，內心出現一個很深感覺：我在臺灣待過這麼久，臺灣是我進入科學的起點，也許該回來教教臺灣的子弟。」

剛開始有些想法，曾受邀回臺演講幾次，但沒有下決心。後來出現一個重要轉捩點。中研院分子生物研究所 30 週年慶時邀我回來演講，那時有機會跟歷任所長聊天，這些所長中許多是我過去在中研院碰過的老師。聊了後感觸很深，發現每任所長都要面對分生所的成長或各種問題，每個所長都有獨到的見解和重要貢獻。

我看到分生所運作得很好，覺得非常感動， 內心想：也許我回來能效法他們，也許對中研院細胞與個體生物學研究所的發展能有一點點實質貢獻。

雖然如果待在美國國家衛生院，我也會有這樣一個機會，但還是想帶自己的子弟，把力氣用在自家子弟身上，讓自己的國家和組織進步。我想將在美國國家衛生院學到的經驗，像哪些組織可以運作、哪些不行，嘗試帶回臺灣。

我很清楚可能碰到的問題，像科學研究會受影響，要重新花幾年時間建立實驗室，但那次契機讓我徹底下定信心。我曾跟廖俊智院長開玩笑，就算不給我錢，我大概也會回來。因為真的覺得這是一個很好的機會，自己能為中研院、為臺灣做些事。畢竟中研院也一直都像我的家！

不過，畢竟過去在美國實驗室和家裡都是講英文，只有打電話給媽媽會說臺灣話，因此， 2018 年剛回臺灣時，國語講得不太流利，臺灣話反而比較流利。

老師覺得美國的研究環境有哪些優點？希望將什麼樣的新觀念、新風氣帶進臺灣呢？

「國外最大特點是學術交流很頻繁，雖然國內也蠻頻繁，但他們交流層次更深入。也就是說，我跟參與的老師交流之後，常能改變想法、做事方法或方向，且是正向的改變。」

國外老師受邀演講，會很積極在幾小時內一直談，在一天中完全沉浸其中，不單講出自己在做的東西，也要求聽眾給予批評或建議等，彼此有深度交流，我每次參加都覺得收穫很多並產生合作可能性。

國內我的經驗是，演講結束後比較缺乏機會跟其他老師深度溝通，領完演講費就屁股拍拍坐高鐵回來。這可能是國內的慣有模式，我覺得需要改變。現在所內我也要求大家，既然花錢請老師來，一定要做深度交流，請對方給予建議。

重要的不是形式或邀到諾貝爾獎得主之類，而是在演講結束後、這個人走出我的辦公室、這些人離開後，對我做的事或做事方法，是不是有什麼實質的改變？在其他科學家交談中是否能得到啟發，改變自己的思考或做實驗方式？或聽聽別人告訴你，你還有哪些沒想到的地方？

分享，也是一種很重要的技術，在交流過程中，當我們可以把一件事講清楚，自己也會茅塞頓開，知道問題在哪。

現在所裡的計畫是把老師分成各種不同興趣小組，組內做交流或有跨組活動。其餘像寫計劃、申請經費、經營實驗室或撰寫並發表文章，這些是基本技術問題。

做任何工作，一個是基本的核心技術，如果沒有「技」就無法生存；另一個是 「藝」（Art） ， 可以驅動你一直做下去。訓練人才時，除了培養技術，還要訓練 Art。

老師提到工作上需要 Art，科學家的 Art 是指哪些部分？可以說明得更詳細嗎？

「我想在科學裡面，Art 有很多面向。例如，你怎麼選擇一個問題，怎麼找切入點，如何把一個大問題拆成幾個可攻破的部分，一步步去解開，這是一種 Art。尤其在選擇問題和切入點上，要有獨特的見解或洞燭先機才能成功。」

科學家必須創造有用的知識。什麼叫有用的知識呢？就是聽到學到後，會改變你想事情的方向或做事的方法。很多東西都可以研究，只要科學方法夠嚴謹，都可以得到一些知識。但到底要選擇什麼題目呢？什麼叫做有趣的問題呢？評斷這些就是科學的 Art 。

如果說在人類前面是一個黑暗深淵，知識像光照亮我們前面的路，科學家就像站在最前面，要知道如何踏出那一步？怎麼踏出去？這是 Art。

當科學家看到一個問題、問題成形後，最重要的關鍵是如何選擇一個核心問題去解決。就像玩拼圖時，要放下去最核心、最重要的那塊拼圖。

我回到臺灣後，覺得這裡的研究環境很好，儀器不輸人家，老師很優秀。但可能我們多半只是關注自己的研究，沒有花時間認真去思考，最重要的一塊拼圖在哪裡？當我們有更深度的交流，才能找到最核心的那一塊，做出最重要的貢獻。

老師在國外的實驗室時是如何帶領研究團隊呢？對年輕的科學家有什麼樣的期待嗎？

「在碩士、博士訓練中最重要的關鍵，是從「讀」科學變成真正「做」科學。我們攤開一本教科書，看到裡面講這個、那個，只是讀人家的科學。即使去念了原始文章，仍然是看著科學怎麼被別人做出來而已。」

自己真正做研究才知道，教科書上每一頁、每一句，背後都可能有數千篇文章支持，那時才知道自己很渺小，懂得謙虛，了解自己一生能做的有限。

所以，每次要跨出一小步，要想該怎麼跨最有效率、得到最大效果。我認為，在碩士班或博士班，最重要的就是了解這種感覺。

有些學生可能覺得，反正我很渺小，世界這麼大，即使做一輩子，即使最成功的科學家，也不過是得到教科書上面的一句話而已，我怎麼做都沒關係啊。 但我們必須帶領學生了解，這個計畫不是老師叫你做才做，而是讓學生覺得這個計畫是自己的，有前進和發展的空間，就像自己的小孩，必須負責。

以前在碩、博士班，剛開始學會技術、實驗做出結果，或能像人家一樣發表文章，會很高興，但這很短暫，真正的轉捩點是我知道有什麼事，是全世界任何人都不知道的那種驕傲，才是真的能支持很久的。我還記得在某一天做到早上五點，從實驗室走出來，知道有個東西全世界只有我知道的喜悅！

當學生曾感受這種發現真實的快樂，你不用規定他早上幾點來、晚上幾點走，他自己就有動機做。

當一個人想這東西應該是怎樣，想辦法做實驗證明出來時，那真的是一種快樂。我想，這是任何其他行業都沒辦法比較的！

學生是要培養成未來的科學家、獨當一面，應該讓他自己走。即使在你看得到的地方，也要讓他自己走出來，而且，他自己想到的，比你告訴他來的有用。

其實，我當老師最興奮時，是學生告訴我那些我不知道的事，會覺得很喜悅，學生想到我沒想到的東西，表示他們有進步，比我還厲害，這很棒！

延伸閱讀

• Neural mechanism of spatio-chromatic opponency in the Drosophila amacrine neurons
• Visual Motion: Cellular Implementation of a Hybrid Motion Detector
• Vision: Space and colour meet in the fly optic lobes