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牛頓發現光譜前的那些故事——《全光譜》

商周出版_96
・2022/03/18 ・2487字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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  • 作者/亞當.羅傑斯 
  • 譯者/ 王婉卉

牛頓對色彩與光的瞭解

一六五三到一六五九年間的某個時候,英國格蘭特罕鎮(Grantham)上的一名青少年買了一本小筆記本。這位年輕人(名為艾薩克.牛頓的藥劑師學徒)在筆記本上寫下自己正在學習的科學知識。

他為自己打造了一間小型工作室,放滿儀器設備,在筆記本中描述要如何運用這些儀器進行實驗,並記下自己正在讀的書的一些細節,這本書是約翰.貝特(John Bates)的《自然與藝術之謎》(Mysteries of Nature and Art),內容寫滿了如何打造像是風箏與磨坊等的指示說明。

對牛頓來說,用顏料製作墨水與塗料的配方顯然同樣很實用,因為他也辛勤地抄寫了這些內容。要製造出「海色」,就把藍色的靛藍植物浸泡在水中,再加入銅藍顏料,後者不是藍色的石青,就是綠色的孔雀石。高加索膚色:在塗上一層鉛白的雙頰上,點綴些許紅鉛,陰影處採用燈黑(lamp black)或棕土(umber),若人已經死了,那就把鉛白換成稀釋的黃莓汁液,陰影處改用靛藍。牛頓也曉得,黑與白加在一起就是灰色。

顏色的調和。圖/Pexels

牛頓在一六六一年抵達劍橋,展開大學生涯時,對色彩與光的瞭解可能就僅止於此。在歐洲某些地區,相關知識多為機密,或並未廣為散播。但牛頓開始求學後,讀了笛卡兒(Descartes)的著作,以及羅伯特.波以耳(Robert Boyle)在一六六四年出版的《關於色彩的實驗與思考》(Experiments and Considerations Touching Colors),書中強調,至少在染色與繪畫的過程,誰都可以混合來自三原色的所有色彩。

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接著,在一六六五年,由於鼠疫導致每週數千人死亡,劍橋大學取消開課。牛頓於是回到母親在伍爾索普(Woolsthorpe)的娘家,占用一個小房間作為書房,做了幾個書架,就開始進行將定義色彩與光之現代概念的實驗。

最初觀察光的方式

你現在心裡在想,故事終於要談到三稜鏡的實驗了。但你錯了,還早呢。首先,牛頓會把一根粗大的針插進自己的眼睛裡。

他想知道眼睛的運作原理,而且是親身瞭解。於是,從最初使用的手指,再換成黃銅片,他都一一插進自己的眼球與環繞其周圍的眼眶骨之間——我懂你的感受!——然後按壓眼睛,記錄自己看到的結果:「幻象」,他如此寫道。

接著,牛頓更進一步改換成「大眼粗針」,也把它塞進眼球後方。他看到多個圓圈,「持續用大眼粗針的尖端摩擦我的眼睛時,看得最清楚」,不再移動粗針,圓圈就會消失。

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牛頓也在自己能忍受的範圍內,盡可能直盯著太陽看,因而發覺盯著太陽後,亮色物體看起來是紅色,暗色物體則偏藍。只有在擔憂可能會對視力造成實際傷害後,他才不再對自己進行實驗,並在暗室中閉關好幾天,直到視力恢復。

六年後,在一七二六年,牛頓告訴助理,只要自己動念想到當時的太陽殘像,他依然看得見那個影像。

牛頓。圖/Pixabay

這些色彩與殘像讓牛頓想知道,腦中看到的色彩與現實世界中的色彩,兩者究竟各占多少。只靠施壓就能看到色彩,也就是當色彩實際上並不「存在」卻能看到,使牛頓得以推測出「神經錯亂與夢境的本質關鍵」,他如此寫道。

牛頓想瞭解光是如何產生色彩的同時,卻也領悟到感知這些色彩是另一項關鍵因素。若要產生色彩,不只光與化學物質得聯手合作,觀者的大腦也得加以配合。

當時牛頓也在讀虎克的作品。羅伯特.虎克(Robert Hooke)為一堆倫敦有錢人擔任「實驗管理負責人」,這些人當時早已開始聚在一起,討論彼此對「實驗哲學」的共同理念。

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一六六二年,這群英國人為他們創設的團體取得授權,成立了皇家學會(Royal Society)。三年後,虎克出版了《微物圖誌》(Micrographia),(輔以插圖)詳細描述他透過新發明的精良器材所看到的一切,這個工具就是顯微鏡。

虎克繪製的蝨子與雪花等插圖讓《微物圖誌》大為暢銷,但牛頓認為,虎克針對孔雀羽毛如彩虹般的斑斕色彩以及玻璃薄片的觀察結果,甚至比那些插圖更加重要。就某種程度來說,即使不是經由大氣中水分子折射光所產生的結果,這兩者也是彩虹。這些現象的背後還有更為根本的原理。

好的,現在輪到稜鏡登場了

三稜鏡。圖/Pixabay

在只有一扇窗的書房裡,牛頓關上百葉窗,然後跟法利希一樣,在上面弄出了個小洞,使細長光束能照射進來。他將三稜鏡設置好,讓光在穿透後可以在寬達七公尺房間的另一頭散開成彩虹的各種顏色,他記下看起來是藍色的光線,偏折角度比看起來是紅色的光線要大。

投射距離也導致牛頓看到的色彩散開成橢圓形,而不是緊密相連的圓形,這些有色光束之間的空間大到足以插入另一個稜鏡。

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第二個稜鏡折射藍光的角度比紅光要大,但這些光沒有再分離出其他顏色。藍光就是藍光,紅光就是紅光。如果再把另一個稜鏡放置在兩個稜鏡中間,使發散的光束再次聚合,將產生不同的效果。

「多個稜鏡產生的紅光、黃光、綠光、藍光、紫光混雜在一起,就會出現白光。」牛頓意識到,三稜鏡不是藉由改變白光來產生色彩,白光早已透過某種方式,把所有這些色彩混合起來了。

我在此應該要指出,這項實驗聽起來很困難,也確實是如此。我買了幾個品質不錯的三稜鏡(不像我,牛頓那時可沒有亞馬遜網路商店),然後把辦公室的門窗都關起來,就跟牛頓當時做的一樣。

我在百葉窗上拉開一個縫,設法在牆上投射出一道彩虹。但要對齊兩個稜鏡,讓色彩散開來,實在很難辦到。我想,這恐怕一定得有某種天分才做得到。

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—摘自《全光譜》,2021 年 12 月,商業周刊

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圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

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  • 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?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

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。

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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:

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  • 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

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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?

圖形處理的例子

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。

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典型的CPU與GPU架構

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?

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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?

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(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)

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。
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賴昭正_96
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成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此穫有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。

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經濟重要還是環境重要?明朝末年發生了什麼事?氣候如何影響國家?——《價崩》導讀
衛城出版_96
・2024/05/07 ・4105字 ・閱讀時間約 8 分鐘

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眼皮底下的事實:環境史研究者看《價崩》

洪廣冀(臺灣大學地理環境資源學系副教授)

著名的漢學家卜正民以如下段落為《價崩:氣候危機與大明王朝的終結》一書定調:

生活在這個時代,我們彷彿逃不出莫測變幻的手掌心。變化讓人這麼痛苦、氣餒,為了安慰自我,我們便告訴自己:當代的生活特徵就是接連不斷的變化,正是這種不穩定,讓世界變得比以往更複雜。

他告訴我們,作為一個「長壽之人」,「過去十年來,氣候變遷、物價通膨,以及政治豪奪的速度與規模」,他認為也是前所未見。只是,作為一個歷史學者,他還是想問,若我們放大時空的尺度,當代人在過去十年來經歷的變化,真的是前所未見嗎?他的答案是否定的。在一六四○年代早期的中國,也就是明朝末期的中國,是一個連「生存條件都被剝奪,平安度日的尊嚴都被否定的時代」,因為「大規模的氣候寒化、疫情與軍事入侵,奪走數以百萬計的人命」。

在一六四○年代早期的中國,也就是明朝末期的中國,是一個連「生存條件都被剝奪,平安度日的尊嚴都被否定的時代」,因為「大規模的氣候寒化、疫情與軍事入侵,奪走數以百萬計的人命」。
圖/unsplash

藏在眼皮下的事實是什麼?小冰期如何發生?

一六四○年代初期的中國發生什麼事?這便是卜正民試圖回答的問題。他反對傳統史學的兩大見解:一者是訴諸人禍,即訴諸當時宮廷內的派系鬥爭,統治階層道德淪喪,導致民不聊生;二者是訴諸十六至十七全球的白銀貿易,即當時從美洲與日本湧入中國的白銀,造成物價波動與社會不安。卜正民認為,訴諸人禍與貿易會讓我們看不見「藏在眼皮底下的事實」:小冰河時期(簡稱小冰期)。

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廣義地說,小冰期是從十四世紀至十九世紀初期的地球寒化現象,氣溫平均掉了攝氏兩度。乍看之下,攝氏兩度的溫差或許微小,但對作物而言,這樣的溫差已經足夠讓作物減少一次收成,或根本無法收成。再者,必須注意,兩度的溫差是「平均」,即可能是極熱與極寒的氣溫交錯變化造就此兩度溫差。這確實也是在小冰期中發生的事。

地球科學家推測,寒冷的氣候讓兩極的冰山範圍擴張,讓海水變得更鹹,也就是變得更重,影響洋流的流動方式,從而牽引了大氣與洋流間的循環。影響所及,所謂「聖嬰-南方震盪現象」(El Niño-Southern Oscillation, ENSO,即傳統上所說的「聖嬰現象」加「反聖嬰現象」)變得格外激烈,乾旱、水災等極端氣候頻傳。不僅如此,地球科學家也指出,小冰河期也是火山活動格外頻繁的時期。火山噴出的煙塵,遮蔽了太陽輻射,更加速了地球的寒化。

地球科學家推測,寒冷的氣候讓兩極的冰山範圍擴張,讓海水變得更鹹,也就是變得更重,影響洋流的流動方式,從而牽引了大氣與洋流間的循環。
圖/unsplash

小冰期的起因為何?目前普遍接受的見解是太陽活動改變。此外,也有研究者指出,這與所謂歐洲人「發現」新大陸有關。受到所謂「哥倫布大交換」的衝擊,美洲原住民大量消失,森林擴張,吸收大量二氧化碳。眾所周知,二氧化碳是溫室氣體;二氧化碳濃度的減低,讓大氣保溫的能力下降,與前述太陽活動與火山噴發的效果耦合,讓寒化成為不可逆的過程。總之,我們現在已經知道,地球是個混沌系統,牽一髮不只動全身,甚至整個身體都會分崩離析。

回到《價崩》這本書。卜正民指出,明朝的存續時間(一三六八至一六四四年)即落在小冰期,並成為明朝覆亡的主因。他將小冰期之於明朝的影響分為六個泥沼期:一、永樂泥淖期(一四○三年至一四○六年)。二、景泰泥淖期(一四五○年至一四五六年)。三、嘉靖泥淖期(一五四四年至一五四五年)。四、萬曆一號泥淖期(一五八六年至一五八九年)。五、萬曆二號泥淖期(一六一五年至一六二○年)。六、崇禎泥淖期(一六三八年至一六四四年)。

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永樂泥淖期欠缺災荒記載,景泰泥淖期以饑荒收尾,嘉靖泥淖期氣候異常乾冷,萬曆一號泥淖期爆發饑荒、洪水、蝗災與大疫,「人民相食,枕籍死亡」;萬曆二號泥淖期的乾旱與水災頻繁,饑荒再度爆發,「朝廷賑濟的請願如潮水湧來」。崇禎泥淖期是明代乃至於「整個千年期間最慘痛的七年」,「米粟踊貴,餓殍載道」。一六四四年四月末,闖王李自成兵臨北京,致書要求崇禎帝歸順。崇禎不從,在命皇后、貴妃與女兒自盡後,他爬上皇居後的煤山,自縊身亡。李自成稱帝後,滿人入關,將中國納入大清國版圖。

不可忽視的幽靈?拔除合理征服者的解釋,明朝滅亡原因還有哪些?

如此的歷史解釋是否會流於環境決定論?卜正民的回答是:「如果環境決定論的幽靈就在門外徘徊,我也不會在分析時將其拒於門外。」那麼,是什麼讓寫出《縱樂的困惑》、《維梅爾的帽子》等名著的歷史學者相信環境的決定作用?答案就是糧價。

卜正民先生像。
圖/wikipedia

以他的話來說,「太陽能與人類需求的關係,是透過糧價調節的。從景泰年間到崇禎年間,糧價在五次環境泥淖其中激增,每一次都把價格多往上推一截,這樣的事實也說服我必須採用氣候史的大框架。」卜正民表示,「一旦經濟體仰賴太陽輻射為能源來源,那麼無論大自然是幽而不顯還是顯而易見,都必然是社會或國家生命力的決定因素。」

在結語「氣候與歷史」中,卜正民再次反駁那些把明朝覆滅推給「失德」的見解。他認為,這種論調是「合理化明清兩朝遞嬗的過程」,且「編出這種敘事並為之背書的,就是征服者」。他強調,「明朝的滅亡固然不能推給災荒糧價,但講述崇禎末年重大危機時不把氣候因素納入考慮,那簡直就像莎士比亞所言,宛如癡人說夢,充滿著喧譁與騷動,卻沒有任何意義。」

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然而,不至於將環境決定論「拒於門外」是一回事,認為社會變遷就此被環境「決定」,又是另一回事。卜正民並不認為,面對氣候因素帶來的種種挑戰,明朝各級官員只能雙手一攤,感嘆天要亡我,不做任何努力。就如其他生活在小冰期的人們一般,卜正民認為,明朝人建設基礎設施、育種、建立制度、開發新科技與控制生育力等;但問題是,一六三○年代晚期的種種災害,並未催出社會的適應力,反倒是摧毀其適應力。

拜此時勃發的火山活動與激烈的聖嬰-南方震盪現象「之賜」,不論是政府還是市場,都變不出糧食。卜正民認為,至少在前五個泥淖期,明朝人還是表現出相當的韌性,努力予以調適。然而,進入崇禎泥淖期後,春夏乾冷,田地龜裂,運河無水。當每公斤的米得需要兩千五百公升的水,而老天爺就是不願意降下一滴雨時,糧食供應體系就此崩潰,連帶把物價與政治體系拖下去陪葬。

是誰忽略了眼皮底下的事實?這段歷史帶給我們什麼警訊?

回到卜正民所稱的「眼皮底下的事實」。我們要問,是誰忽略了這項事實?誰是這對眼皮的擁有者?卜正民的答案有二。一則是以研究社會、政治與環境變遷的人文社會科學研究者。以小冰期的相關研究為例,他表示,當他開始研究明代中國糧價變異與氣候變化之關係時,驚訝地發現,「其他地方的環境史對糧價幾乎不提」。與之對照,精通糧價的歷史研究者,如不是太快地把糧價理解為「公平交易」的指標,便是視之為社會關係的一環,忽略了糧食必得是在特定的環境條件下孕育出來的。

另一個忽略氣候或環境此事實者便是卜正民的同代人,也就是在閱讀這本書的你我。現代人對物價飛漲的關注程度遠比全球暖化、極端氣候與環境破壞來得高;畢竟,前者是切身之痛,後者則相當遙遠,是北極熊與紅毛猩猩的事。
圖/unsplash

另一個忽略氣候或環境此事實者便是卜正民的同代人,也就是在閱讀這本書的你我。現代人對物價飛漲的關注程度遠比全球暖化、極端氣候與環境破壞來得高;畢竟,前者是切身之痛,後者則相當遙遠,是北極熊與紅毛猩猩的事。然而,卜正民的分析告訴我們,即便明代中國離現在相當遙遠,所謂的小冰期至少也是一百五十年以上的事,但物價恐怕還是可作為某種氣候指標。換言之,若人們以關心物價的熱誠來關心環境,面對當代的環境危機,說不定人們多少可找出個解方。

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此外,讓人心生警惕的是,卜正民告訴我們,小冰期多少是個漫長的地球系統變化。小冰期本身並未造成明朝衰亡,是相伴的極端氣候摧毀了明代社會的韌性與調適。他也認為,面對小冰期、火山噴發與聖嬰-南方震盪現象誘發的極端氣候,從後見之明來看,明朝人也做了他們可以做的,但也只多苟延殘喘了七年,且還是生存條件都被剝奪、生活尊嚴都被否定的七年。

那麼,當人類誘發的氣候變遷可能已加劇了聖嬰-南方震盪現象,讓去年(二○二三年)夏天成為有紀錄以來地球最熱的夏天,而極端氣候彷彿成為日常,人類還有多少時間可以調適?如果說明朝多少是被地球系統的正常運作摧毀,當今地球系統的異常,是人類自己造成的,數百年後的歷史學家,在回顧這段歷史時,恐怕無法如卜正民對待明朝人一樣地寬厚,只能說這是咎由自取。諸如此類的思考,都讓《價崩》有了跨越時代的現實意義。

畢竟,明朝人不是外星人,他們跟我們都生活在同一個地球上。

——本文摘自《價崩:氣候危機與大明王朝的終結》,2024 年 05 月,城出版出版,未經同意請勿轉載。

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衛城出版_96
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為什麼會被陽光曬傷?光有能量的話,為什麼照日光燈沒事?
PanSci_96
・2024/05/05 ・3185字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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唉!好曬呀!前兩集,一些觀眾發現我曬黑了。

在臺灣,一向不缺陽光。市面上,美白、防曬廣告亦隨處可見,不過,為什麼我們會被陽光曬傷呢?卻又好像沒聽過被日光燈曬傷的事情?

事實上,這也跟量子力學有關,而且和我們今天的主題密切連結。

之前我們討論到量子概念在歷史上的起點,接下來,我們會進一步說明,量子概念是如何被發揚光大,以及那個男人的故事。

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光電效應

在量子力學發展過程中,光電效應的研究是非常重要的轉捩點。

光電效應指的是,當一定頻率以上的光或電磁波照射在特定材料上,會使得材料發射出電子的現象。

在 19 世紀後期,科學家就已經發現某個奇特的現象:使用光(尤其是紫外線)照射帶負電的金屬板,會使金屬板的負電消失。但當時他們並不清楚背後原理,只猜測周遭氣體可能在紫外線的照射下,輔助帶負電的粒子從金屬板離開。

光電效應示意圖。圖/wikimedia

於是 1899 年,知名的英國物理學家 J. J. 湯姆森將鋅板放置在低壓汞氣之中,並照射紫外線,來研究汞氣如何幫助鋅板釋放負電荷,卻察覺這些電荷的性質,跟他在兩年前(1897 年)從放射線研究中發現的粒子很像。

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它們是比氫原子要輕約一千倍、帶負電的微小粒子,也就是我們現在稱呼的電子。

1902 年,德國物理學家萊納德發現,即使是在抽真空的玻璃管內,只要照射一定頻率以上的光,兩極之間便會有電流通過,電流大小跟光的強度成正比,而將光線移除之後,電流也瞬間消失。

到此,我們所熟知的光電效應概念才算完整成型。

這邊聽起來好像沒什麼問題?然而,若不用現在的量子理論,只依靠當時的物理知識,很難完美解釋光電效應。因為根據傳統理論,光的能量多寡應該和光的強度有關,而不是光的頻率。

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如果是光線把能量傳給電子,讓電子脫離金屬板,那為什麼需要一定頻率以上的光線才有用呢?比如我們拿同樣強度的紫外線跟紅外線去照射,會發現只有照射紫外線的金屬板才會產生電流。而且,當紫外線的頻率越高,電子的能量就越大。

另一方面,若我們拿很高強度的紅外線去照射金屬板,會發現無論如何都不會產生電流。但如果是紫外線的話,就算強度很低,還是會瞬間就產生電流。

這樣難以理解的光電效應,使得愛因斯坦於 1905 年一舉顛覆了整個物理學界,並建立了量子力學的基礎。

光電效應的解釋

為了解釋光電效應,愛因斯坦假設,電磁波攜帶的能量是以一個個帶有能量的「光量子」的形式輻射出去。並參考先前普朗克的研究成果,認為光量子的能量 E 和該電磁波的頻率 ν 成正比,寫成 E=hν,h 是比例常數,也是我們介紹過的普朗克常數。

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在愛因斯坦的詮釋下,電磁波的頻率越高,光子能量就越大,所以只要頻率高到一定程度,就能讓電子獲得足以逃脫金屬板的能量,形成電流;反過來說,如果電磁波的頻率不夠高,電子無法獲得足夠能量,就無法離開金屬板。

這就像是巨石強森一拳 punch 能把我打昏,但如果有個弱雞用巨石強森百分之一的力道打我一百拳,就算加起來總力道一樣,我是不會被打昏,大概也綿綿癢癢的,不覺得受到什麼傷害一樣。

而當電磁波的強度越強,代表光子的數目越多,於是脫離金屬板的電子自然變多,電流就越大。就如同我們挨了巨石強森很多拳,受傷自然比只挨一拳要來得重。

雖然愛因斯坦對光電效應的解釋看似完美,但是光量子的觀點實在太過激進,難以被當時的科學家接受,就連普朗克本人對此都不太高興。

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對普朗克來說,基本單位能量 hν,是由虛擬的「振子」發出的;但就愛因斯坦而言,電磁波本身的能量就是一個個光量子,或現在所謂的「光子」。

然而,電磁波屬於波動,直觀來說,波是綿延不絕地擴散到空間中,怎麼會是一個個攜帶最小基本單位能量的能量包呢?

美國物理學家密立根就堅信愛因斯坦的理論是錯的,並花費多年時間進行光電效應的實驗研究。

到了 1914 年,密立根發表了世界首次的普朗克常數實驗值,跟現在公認的標準數值 h=6.626×10-34 Js(焦耳乘秒)相距不遠。

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在論文中,密立根更捶心肝(tuî-sim-kuann)表示,實驗結果令人驚訝地與愛因斯坦那九年前早就被人拋棄的量子理論吻合得相當好。

這下子,就算學界不願相信愛因斯坦也不行了。愛因斯坦也因為在光電效應的貢獻,獲得 1921 年的諾貝爾物理獎。

1921 年,愛因斯坦獲得諾貝爾物理學獎之後的官方肖像。圖/wikimedia

光電效應的應用

在現代,光電效應的用途廣泛。我們日常生活中常見的太陽能發電板,利用的就是光電效應的一種,稱為光生伏打效應,材料內部的電子在吸收了光子的能量後,不是放射到周遭空間,而是在材料內部移動,形成正負兩極,產生電流。

而會不會曬傷也跟光子的能量有關。

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曬傷是皮膚受到頻率夠高的太陽光,也就是紫外線裡的 UVB 輻射造成的損傷。這些光子打到皮膚,會讓 DNA 分子裡構成鍵結的電子逃逸,引起皮膚細胞中 DNA 的異常變化,導致細胞損傷和免疫反應,這就是為什麼曬傷後皮膚會出現紅腫、疼痛和發炎的原因。

而頻率較低的光線,因為光子能量偏低,所以就不太會造成傷害,這也是為什麼我們沒聽過被日光燈曬傷這種事。

結語

從 17 世紀後半,惠更斯和牛頓各自提出光的波動說和微粒說開始,人們就聚焦於光到底是波動還是粒子的大哉問;19 世紀初,湯瑪士.楊用雙狹縫干涉實驗顯示了光的波動性,而到 19 世紀中後期,光屬於電磁波的結論終於被馬克士威和赫茲分別從理論和實驗兩方面確立。

經過約莫兩百年的研究發展,世人才明白,光是一種波動。

怎知,沒過幾年,愛因斯坦就跳出來主張光的能量由一個個的光量子攜帶,還通過實驗的檢驗——光又成為粒子了。

物理學家不得不承認,光具有波動和粒子兩種性質,而會呈現哪一種特性則依情況而定,稱為光的波粒二象性。

愛因斯坦於 1905 年提出的光量子概念,顛覆了傳統認為波動和粒子截然二分的觀點,將光能量量子化的詮釋也被實驗印證,在那之後,除了光的能量之外,還有其他物理量被發現是「量子化」的,像是電荷。

我們現在知道,電荷也有個基本單位,就是單一電子攜帶的電荷大小。

儘管之後又發現組成原子核的夸克,具有 -1/3 和 +2/3 單位的基本電荷,但並沒有改變電荷大小是不連續的這件事,並不是要多少的電量都可以。

如果你覺得很奇怪,不妨想想,我們用肉眼看會覺得身體的每一個部位都是連續的,但其實在微觀尺度,身體也是由一個個很小的原子和分子組成,只是我們根本看不出來,才覺得是連續的。

光子的能量和電荷的大小,其實也是像這樣子,細分下去就會發現具有最基本的單位,不是連續的。

事實上,量子力學在誕生之後,一直不斷地為人們帶來驚喜,簡直就是物理學界突然闖進一隻捉摸不定的貓。我們下一個故事,就要來聊量子力學發展過程中,打破世間常識的某個破天荒假說,而假說的提出者,是大學原本主修歷史和法律,擁有歷史學士學位,但後來改念物理,並憑藉博士論文用 5 年時間就拿到諾貝爾物理學獎的德布羅意。

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