讓你一看就懂的無人機原理！——《世界第一簡單無人機》

• 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。

2020年9月27日到11月10日，亞美尼亞與亞塞拜然發生第二次納戈爾諾－卡拉巴赫戰爭（Nagorno-Karabakh War）。新時代的戰爭科技，舉凡偵察和攻擊用的無人機，以及長程武器跟探測器等，全都用上了。無人機使用的火藥含有白磷，爆炸會造成致命的化學燒傷、冗長的住院期，還有高死亡率。臉、手等皮膚暴露的部位，最常遭殃。其他類型的爆炸創傷和槍傷，也時有耳聞。^[1]

醫院爆滿

亞美尼亞與亞塞拜然雙方皆死傷慘重。當時亞美尼亞的軍醫院爆滿，連普通醫院都加入救治受創士兵的行列。儘管多數傷患都有部份皮層或全皮層燒傷，醫療量能不足的情況下，他們得等上1個禮拜，才能接受手術。於此之前，只好先進行普通包紮，並投以高劑量的鴉片類止痛藥物。此外，理想上燒傷的地方應該全部切掉；偏偏戰爭期間，許多都只是部份切除，較容易在術後感染，而需要抗生素，甚至進一步手術。^[1]

無細胞魚皮敷料

眼看再這樣下去不是辦法，有位亞美尼亞的國會議員，向冰島醫療用品公司Kerecis求助。^[註1]短短72小時內，產品運送和專業支援都安排好了：冰島Hilmar Kjartansson醫師與英國Steven Jeffery醫師，帶著該公司的無細胞魚皮敷料（acellular fish skin graft），來鄰近戰區的亞美尼亞首都葉里溫（Yerevan），教大家處理傷口。^[1]

此敷料用野生大西洋鱈魚（Gadus morhua）的表皮與真皮製作，^[註2]含天然的Omega 3脂肪酸，因此具有制菌、消炎的效果。儲藏於室溫下的乾燥環境，保存期限3年。其厚度約0.6 mm，最大尺寸為300 cm²，形狀可依需求修剪。使用前添加生理食鹽水，便能撐到540 cm²的覆蓋面積。通常要釘住無細胞魚皮敷料，並配合負壓傷口治療（negative pressure wound therapy）或填塞敷料（bolster dressing），^[1]吸走滲出的液體，^{[2, 3]}直至傷口恢復到能開刀的程度。皮膚移植手術後，則要每3到5天換一次敷料。^[1]

個案報告

冰島和英國醫師總共去了亞美尼亞兩趟。他們救治的傷患大多已經燒傷3到5天，接受過初步清創，^[1]並且早用濕紗布覆蓋，再任其自然乾燥，即所謂的濕至乾敷料（wet-to-dry dressings）包紮。^{[1, 4]}視傷口情況，可能得再度清創，然後才舖上無細胞魚皮敷料，並施以負壓傷口治療。7日後，檢查可否移植皮膚。^[1]

戰爭結束後，亞美尼亞和上述外籍的醫師，共同於美國外科軍醫協會（Association of Military Surgeons of the United States）的《軍事醫學》（Military Medicine）期刊發表論文。他們挑了下列幾個案例介紹：^[1]

• 19歲男性，遭爆破攻擊，含軀幹在內，大面積全皮層燒傷，其中左腳跟傷至見骨。於受傷第8天敷上魚皮前，已經接受過清創手術。（照片）^[1]
• 32歲軍人，原文未提性別。骨骼外固定器支撐著右小腿的開放性骨折，傷口面積為15 cm × 21 cm。歷經3次清創，才蓋上魚皮。每3天檢查一次，順便換敷料。換過3次後，進行皮膚移植手術。（照片）^[1]
• 28歲男性，白磷爆炸所致的全身燒傷，佔總體表面積的75%。以高壓水刀（water jet；hydrosurgery）清理後，進行10次清創手術，再敷上魚皮代替人類皮膚移植。（照片）^[1]

戰時療傷利器

整體而言，他們照顧的傷患無人感染，而且無細胞魚皮敷料加速肉芽生長，傷口復原快了幾天到數週不等。^[1]不僅使單純填補的皮膚移植手術能提早進行；甚至讓自帶血液供應的皮瓣移植，必要性減少。^{[1, 5]}這篇論文的部份作者或許代表廠商立場，分析的樣本數又有限；^[1]然而《Cureus》期刊的文獻回顧，也指出無細胞魚皮敷料的療效，對於燒傷和糖尿病的足部潰瘍，優於許多其他敷料。^[6]更重要的是，亞美尼亞的這篇論文，提到無細胞魚皮敷料輕盈，容易運輸、儲存，使用方法又簡單。這在物流受阻的戰爭時期是相當關鍵的優點。^[1]

備註

1. 根據2023年7月7日的新聞稿，丹麥公司Coloplast已經併購冰島公司Kerecis。^[7]另外，臺灣的衛生福利部食品藥物管理署，於2018年8月核發二級醫材藥證，給美時公司引進的Kerecis 無細胞魚皮敷料。^[8]
2. 大西洋鱈魚和尼羅吳郭魚（Nile Tilapia）的魚皮，都可以用來製作無細胞魚皮敷料。^[6]

參考資料

1. Reda F, Kjartansson H, Jeffery SLA. (2023) ‘Use of Fish Skin Graft in Management of Combat Injuries Following Military Drone Assaults in Field-Like Hospital Conditions’. Military Medicine, usad028.
2. Zaver V, Kankanalu P. (09 SEP 2022) ‘Negative Pressure Wound Therapy’. In: StatPearls. Treasure Island (FL): StatPearls Publishing.
3. Lee E, Park SI, Kim D, et al. (2018) ‘Modified bolster dressing with continuous suction improves skin graft survival for an oral cavity wound’. Journal of Otolaryngology – Head & Neck Surg, 47, 68.
4. DG Wechter, DC Dugdale. (11 MAR 2023) ‘Wet-to-dry dressing changes’. MedlinePlus, U.S.
5. Prohaska J, Cook C. ‘Skin Grafting’. (16 AUG 2023) In: StatPearls. Treasure Island (FL): StatPearls Publishing.
6. Ibrahim M, Ayyoubi H S, Alkhairi L A, et al. (2023) ‘Fish Skin Grafts Versus Alternative Wound Dressings in Wound Care: A Systematic Review of the Literature’. Cureus, 15(3): e36348.
7. ‘Coloplast announces agreement to acquire Kerecis and raises long-term growth expectations’. (07 JUL 2023) Kerecis.
8. 韓婷婷（08 OCT 2018）「美時新藥迎接開花期 股價價量齊揚」中央通訊社

為了瞭解鯨豚的健康狀況，科學家們正試圖用更好的方法，來蒐集牠們的鼻涕。

來觀察鯨豚囉！

鯨豚的背鰭，是牠們最容易被人們觀察到的部位，類似於人類的指紋，背鰭是鯨豚的辨識區，可以作為研究人員個體種類辨識上的依據【註1】。然而，若想進一步了解鯨豚的演化史，就不得不仰賴含有 DNA 的活體組織。

早期，科學家採集鯨豚活體組織的方式稱作「活體組織切片飛鏢」。如同字面上的意思，他們會向動物投擲飛鏢，獲得牠們的小部分組織作為樣本。但是，這種光用聽的就很痛的方式，不僅會讓鯨豚對研究船隻感到畏懼，更會使得牠們在水中生活時，成為傷口感染的高風險群。

值得高興的是，隨著科技進步，現在科學家已有了新的採集方式。這回，他們自製非侵入性的工具，而且決定改成採集「鼻涕」。

此鼻涕非彼鼻涕

說到鼻涕，我們容易聯想到感冒生病時，從鼻孔裡流出來的東西，不過這裡所提到的「鼻涕」，和那個可不一樣。鯨魚呼氣時所吐出的黏液並非來自呼吸孔，而是來自肺部【註2】。

藉由蒐集鯨豚呼吸孔吐出的氣，可以得到許多關於牠們的資訊——包含肺表面活性物質（一種蛋白質和脂質的混和物）、呼吸液與肺細胞。同時，這些樣本也可以用來檢測疾病以及皮質醇【註3】、孕酮【註4】等荷爾蒙，幫助研究者知道一頭鯨魚是否染病，甚至可以知道雌鯨是否有孕。

不過，鯨豚的鼻涕藥怎麼蒐集呢？接下來讓我們一起來看看方法。

鼻涕機器人登場

隨著 DNA 提取技術的進步，研究員們從 2010 年起便開始使用新的工具採集。一但在海面上觀察到鯨魚蹤跡，他們便驅船前往，伸出長長的的竿子，利用末端的培養皿來收集鼻涕。

另一種進階版的工具稱作「鼻涕機器人」（The Parley Snotbot），由無人機和培養皿所組成。鯨魚換氣時，機器人會從後方靠近鯨身，讓鯨魚的鼻涕因慣性往後落在無人機上的培養皿中。

不過以上兩種方法通常用來蒐集座頭鯨等大型鯨魚的 DNA，對於體積、肺部容積較小的海豚則不易達成【註5】。

鯨魚鼻涕在遺傳學上的貢獻

至於我們能不能利用鼻涕檢體來進行遺傳學相關的研究呢？答案是可行的。儘管小型鯨豚的鼻涕提取比預期中困難，科學家仍然能從樣本中回收一些粒線體 DNA。

他們嘗試以聚丙烯製成的管子倒置在水族館豢養的海豚氣孔上，以得到每隻海豚體內的粒腺體 DNA 和微衛星 DNA ，收集到比野外樣本更加豐富的數據。此外，科學家也發現，從海豚鼻涕中獲得的 DNA 圖譜與從血液中取得的 DNA 圖譜相符，證明了在研究海豚遺傳學上，使用鼻涕的結果可能和抽血一樣好。

現在，科學家們要克服野外採集樣本量不足的挑戰，以期在未來能結合傳統的照片識別，建立有關海豚種群的遺傳學目錄。

【註】

1. 不同種類的鯨豚會有不同形狀的背鰭。就算是同種，不同個體背鰭上的花紋也都不一樣。
2. 由於鯨豚僅靠呼吸孔呼吸，呼吸孔的堵塞會使牠們窒息死亡。2016 年，研究員曾發現一條呼吸孔先天畸形的海豚在換氣時用嘴呼吸，但這是目前所知的唯一例外。
3. 腎上腺皮質激素中的糖皮質激素，可以提高血壓、血糖水平和產生免疫抑制作用，有助身體調節壓力事件。
4. 屬於孕激素荷爾蒙的一種，與懷孕、胚胎與月經週期有關。
5. 座頭鯨的體型大，吐息也大，容易被船上的研究員發現。海豚因為個體嬌小，肺部僅有約兩個橄欖球大，因此採樣相對困難：牠們呼出的液氣混和物距離海表過近，常在竿子到達前就被海浪打散。另外，面對來勢洶洶的龐大漁船，牠們往往跑得飛快、「走敢若飛」（tsáu kánn-ná pue），不利採樣進行。

資料來源：

1. 【鯨豚大小事】鯨豚背鰭說
2. whales-do-not-catch-colds-but-they-do-get-snotty-blowholes
3. ‘Dolphin snot’ used to look at health of pod off Gower
4. Those snot-collecting drones are back, and this time they’re seeking dolphins
5. The Usefulness of Dolphin Snot
6. The ‘SnotBot’ Drone Is Making Scientific Research Easier on Whales