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差點考倒古生物學家的大哉問:恐龍究竟是甚麼顏色?──《 誰讓恐龍有了羽毛? 》

臉譜出版_96
・2022/08/16 ・3583字 ・閱讀時間約 7 分鐘

想知道恐龍是什麼顏色?我們需要一臺時光機!

在導言中我提過恐龍的顏色,這個主題在最近的恐龍古生物學中,有一些令人興奮而且出乎意料的發現。之所以說是出乎意料,是因為古生物學界曾經感嘆,「我們永遠不會知道恐龍真正的顏色」。

我們或許可以從牠們的骨骼合理地重建其進食和運動方式,但要知道牠們的顏色,恐怕需要一臺時光機。

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紫色《小博士邦尼》可能是某些人小時候的回憶,但事實上,我們可能永遠無法知道恐龍真正的顏色。圖/GIPHY

然而,正如我在導言中所提,關鍵在於鳥類羽毛和哺乳類毛髮的顏色大半是來自美拉寧黑色素的幾種變異型,其中一種稱為真黑色素(eumelanin),這會讓毛髮呈黑色、棕色和灰色,而另一種棕黑素(phaeomelanin)則會造成薑黃色。

哺乳類就只有這兩種色素,而鳥類的羽毛中還有另外兩種色素,一是卟啉(porphyrins)會產生紫色和綠色,另一個是類胡蘿蔔素(carotenoids),產生紅色和粉紅色。

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關鍵在於黑色素是一種非常強韌的化學物質,可以承受大量的熱或壓縮,因此可以保留在化石中。

此外,兩種主要類型的黑色素分別包裹在不同形狀的囊中,稱為黑素體,真黑色素的黑素體呈香腸狀,而棕黑素的呈球形——這不論是在鳥類,還是在哺乳類中都是如此。

左圖呈香腸狀,是「真黑素」的黑素體;右圖呈球狀,是「棕黑素」的黑素體。圖/臉譜出版

因此,套用現存親緣包圍法的概念,即在演化上,哺乳類和鳥類這兩個演化分支會把恐龍「包圍」在當中,因此這套形狀-顏色關係很可能適用在所有被包圍進來的群體,包括恐龍在內。黑色素是在皮膚中產生,透過毛囊進入發育中的頭髮或羽毛中的黑素體內。

在二〇〇七年,我第一次有機會去中國,當時我和同事帕迪.奧爾及斯圖爾特.吉恩斯一起前去。我們在野外待了兩週,探索中國東北熱河層(Jehol Beds)的所有站點,那裡主要是一套早白堊世的地層,當中有許多帶羽毛的鳥類和恐龍標本,之後又在北京古脊椎動物與古人類學研究所的實驗室裡待了兩週的時間。

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我們在那裡用顯微鏡觀察羽毛和皮膚的樣本,發現了一些看似很值得探討的例子。

科學家終於找到破案線索!化石中的黑體素

二〇〇八年時,我們看到當時還在耶魯大學讀博士的雅各布.溫塞爾所寫的那篇重要論文,當中描述他在來自巴西和丹麥的化石鳥類羽毛中發現了黑色素體,當時我們立即想到,「那我們也來看看是否能在恐龍羽毛中找到這些」。

於是我們跟北京古脊椎動物與古人類學研究所的張福成聯絡,他曾在二〇〇五年來布里斯托進行訪問,研究鳥類化石標本,並安排一些中華龍鳥樣本的借用事宜,包括來自不同身體部位的小片化石羽毛,他在二〇〇八年第二次前來訪問布里斯托。

那時我們發現了黑素體。

我們在二〇〇九年初寫了關於這項發現的文章,投稿到《自然》。就跟過去一樣,要說服所有的審稿人得花上很長的時間。這篇文章一共被審查了十二次——每次四位審稿人,一共有三輪——而且每次都有一位就是無法信服。

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「這不是黑素體,這不是羽毛,那些也不是恐龍⋯⋯」

二〇〇九年初在我的年度休假期間,我去了耶魯,與溫賽爾和他的同僚討論,我們的文章最後終於在二〇一〇年二月發表出來。

我們在文章中指出,中華龍鳥有褐黑素體(phaeomelanosome),也就是含有薑黃色的色素囊,而且非常多。是薑黃色的!而且牠們的尾巴有條紋,由等長的白色和薑黃色條紋交錯而成。

所以,我們也發表了重建圖(下圖),並且很有自信地表示:「這份重建圖首次展現出恐龍的正確顏色。」

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真黑素會讓恐龍的羽毛呈現黑色和棕色,棕黑素則是橙色。圖/臉譜出版

這點很重要:我們不是在發表什麼真知灼見,而是在陳述一個客觀事實,如果有人證明我們對黑素體的觀察是錯的,我們的這項陳述可能會被駁斥。

與此同時,由雅各布.溫賽特領導的耶魯大學團隊也發表了他們重建的恐龍顏色更為豔麗,是來自中國侏羅紀地層中的近鳥龍,牠的翅膀和尾巴上有黑白條紋,頭頂有一個可愛的薑黃色冠,臉頰上還有黑色和薑黃色的羽毛斑點。

那麼,這一切到底意味著什麼?確定恐龍的顏色可能是觸類旁通而來的聰明想法,也許能讓人津津樂道,覺得有趣,但它可以告訴我們任何有用的資訊嗎?

更多問題出現了:恐龍為甚麼有羽毛?

確定羽毛的顏色徹底改變了我們對恐龍行為複雜性的認識。

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今天的鳥類之所以長羽毛主要有三個原因——保溫、溝通和飛行。很明顯地,保溫的功能是在飛行前就有的。鳥胸上的絨毛是為了保暖和調節體溫,這些羽毛的構造比飛羽簡單得多。

因此,若真的如巴克所提議的,假設恐龍長有羽毛,那很可能是為了要保溫。

然而,在我們二〇一〇年的文章中,我們的團隊和溫塞爾的團隊都主張羽毛在演化的早期顯然是為了溝通。然而,我們不能大膽地說這就是它們最初出現的原因——但那時它可能已經具有這樣的作用。

中華龍鳥的條紋尾巴和近鳥龍條紋翅膀和彩色頭冠,除了溝通之外別無其他功能。保溫或飛行並不需要有圖案。況且,這些顏色似乎也不像是用於偽裝的保護色——條紋尾巴有可能擔負這樣的功能,但是今天以條紋來偽裝的動物,好比老虎和斑馬,都是全身長滿條紋,而不僅僅是在尾巴上。

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所以,這些訊號是為了傳達給異性的。

現在,我們可以想像雄性恐龍,尤其是小型的獸腳類,就像今日的許多鳥類一樣,會在雌恐龍面前炫耀展示牠們的這一身配備。

有許多鳥類演化出多彩的羽毛來求偶,例如雄孔雀即擁有一身華麗的羽毛圖案。圖/Wikipedia

鳥類之所以有這麼高的多樣性,光是目前已知的物種就將近有一萬一千種,其中一個原因就是性擇,這有助於維持和推動物種的分化,每個物種都有其特殊的羽毛圖案。

倘若剝掉羽毛,大多數樹棲型鳥類的骨架幾乎都相同,但是雄鳥的羽毛讓牠們氣宇軒昂地獨樹一幟,而且因為牠們交配前的舞蹈和展示只會吸引到同種雌性,因此不會雜交。

恐龍有「雌雄二形性」嗎?

意識到許多恐龍可能是經由性擇演化出來的之後,帶來了一個難題:牠們當中有很多都沒有展現出雌雄二形性(sexual dimorphism),即雌雄之間的形式差異。

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今天,許多爬行類、鳥類和哺乳類會展現出雌雄兩性的差別——想想身軀光滑的母獅和體形碩大、長有鬃毛的雄獅,或是許多靈長類雄性,體形通常較大,牙齒也較大。

雄獅與母獅的外型相差許多,恐龍是否也有這樣的差異呢?圖/Pixabay

不過,也許鳥類提供了部分答案——儘管雌雄孔雀的外觀相去十萬八千里,但這一切都僅止於羽毛。牠們的骨架非常相似,可能僅有在一些小細節上有所不同。獸腳類恐龍的外觀可能也是如此。

這是近來辯論得最為激烈的一部分,有一派認為恐龍的角和冠是雌雄二形或性訊號的證據,但在另一派人眼中,這些結構則具有不同功能,例如進食、防禦或物種辨識。

凱文.帕迪安(Kevin Padian)和傑克.霍納(Jack Horner)在二〇一一年的一篇論文中為「物種辨識假說」提供了強有力的證據—─他們認為恐龍身上所有「怪異的結構」都是為了讓個體能夠辨識自己物種中的其他成員,也許是因為牠們身處的擁擠環境中,有許多外型相似的恐龍,需要相互保護。

在這樣的模型裡,性擇並不是那麼重要。

羅伯.柯內爾(Rob Knell)和史考特.山普森(Scott Sampson)對此直接予以反駁,他們認為物種辨識可能只是許多恐龍的角、冠和羽毛排列的次要功能,這種結構的演化和維持需要付出高昂的代價,而唯一能夠有效解釋的論據是性擇。

此外,他們指出,怪異結構的形狀和大小在單一物種間的變異很大,因此可能無法當作辨識物種的明確標籤,而是基於其他功能被挑選出來的,諸如配偶競爭,當作是與其他雄性戰鬥的武器,或是向雌性炫耀的裝飾品。

這場爭論還方興未艾,但所有證據都顯示恐龍的社會行為相當複雜,這表示牠們可能並不像過去人們所描述的那樣愚蠢。

——本文摘自《誰讓恐龍有了羽毛? 》,2022 年 7 月,臉譜出版

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臉譜出版_96
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臉譜出版有著多種樣貌—商業。文學。人文。科普。藝術。生活。希望每個人都能找到他要的書,每本書都能找到讀它的人,讀書可以僅是一種樂趣,甚或一個最尋常的生活習慣。

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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台灣有恐龍嗎?化石學家帶你探索島嶼的古老秘密——《好久・不見》
麥田出版_96
・2024/11/02 ・2579字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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台灣的地理位置與化石形成

台灣也有化石嗎?台灣也有恐龍嗎?

世界地圖攤開一看,台灣陸地上的面積看來是不大,但其面對的太平洋,不只在我的想像中、在我多年搭著飛機到世界各地檢視相關的標本,試著拼湊出鯨魚們在數千萬年間演化歷程的經驗中,我知道也相信台灣的地底下,必定蘊涵著能跟我們講出帶有全球視野的化石標本。

同時,台灣除了被海洋包圍之外,那平均深度只有六、七十公尺深的台灣海峽,也清楚的意味著,當更新世的冰河時期讓海平面下降幅度來到或超過這個臨界點時,台灣就會成為歐亞大陸最東南邊的一角。

相信在台灣的不少人都常聽過,台灣在冰河時期會和中國大陸連在一起,但我在跟大家解釋這樣的環境變遷與古生物演化時,總是會特別強調我不想泛政治化,但世界地圖清楚的標示出台灣的地理位置應該是可以、也該要放在更大的版圖:歐亞大陸的板塊底下來討論,而不是只有限縮在與中國大陸連結的關係。

畢竟,當我們像是讚嘆著非洲地區的陸生大型哺乳動物,能在以年為單位的時間軸來進行長距離的移動時,基本上是用「萬年」以上的尺度來探討生物演化、移動的古生物學,處於歐亞大陸東岸的台灣上的大型脊椎動物,要橫跨歐亞大陸到西邊、或是反方向的來到台灣,大概都會是稀鬆平常的移動距離。

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建立起這樣的思維模式後,當然就是需要有最直接的化石證據來驗證這樣的想法,或深入討論其化石標本的背後,隱藏了怎樣的大尺度演化事件。

大型脊椎動物跨越歐亞大陸到台灣,在古生物學的長時尺度下是平常現象。圖/envato

早坂一郎的開創性研究與犀牛化石

二○一八年一月底從日本的筑波搬到台北後,一邊重新改造所接手的退休丘臺生教授的實驗室、一邊開始準備新學期的上課內容;除此之外,很重要、也是主要的工作內容,就是要開始到野外和各個單位的收藏庫裡尋找、檢視相關的化石標本,試著解讀其背後所帶有的古生物學、演化學上的意義。

有趣、但不令人意外的是,知道我開始要在台灣從事大型脊椎動物化石研究的人,第一個反應通常都會是:台灣也有化石嗎?台灣也有恐龍嗎?這樣之類的疑問。

要回答台灣有沒有化石紀錄的出現,我在日本的工作經驗,和剛好不小心娶了日本太太,讓我能從搬到日本工作前還不會五十音的狀態,到現在能有一定用日文溝通和閱讀日文文獻的基礎能力,幫了很大的忙。

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因為,台灣的古生物研究歷史,基本上就是從日治時期展開並奠下根基。也因此,有一定的日文能力和在日本古生物學界中遊走的經驗,確實是對於一些細微的狀況,更能推敲或掌握。

舉例來說,我目前所服務的台灣大學於一九二八年創立時的前身:日治時期的台北帝國大學,一開始創校時就加入的早坂一郎教授,可以說就是在研究台灣大型脊椎動物化石的先驅,也就不意外為什麼一九八四年在台灣所發現、並被命名為一個新亞種的犀牛化石,會以早坂為名(犀牛的故事書寫在第四話)。

延伸閱讀:從放牛學生到震驚世界:左鎮犀牛化石背後的傳奇——《好久・不見》

台灣有化石的出沒,對生物多樣性、生命演化等議題有些敏感度的人來說,大概不會太意外。但台灣有沒有令許多人為之瘋狂的恐龍,聽起來就是一個棘手許多的疑問。

或許出乎大多數人的意外,台灣不只有貨真價實的恐龍,還有台灣才有的特有種恐龍!

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一九九三年上映的《侏羅紀公園》(Jurassic Park),可以說是徹底的激發了全世界對於恐龍的狂熱與追逐。即使到了二○二四年的今天,恐龍的形象,對於大多數的人來說,似乎就是古生物學研究的全部了。

《侏羅紀公園》激發全球恐龍熱潮,至今在大眾心中恐龍仍象徵著古生物學。圖/wikimedia

但恐龍有如此的代表性,可不是只有形象般的讓人摸不著邊際,而是有全世界各地的古生物學家用一生的精力,和政府、私人所挹注的大量資源,來試著一點一滴揭開恐龍那引人入勝的演化歷程。

舉一個比較可以讓大多數人理解到我們對於恐龍知識是如何持續的累積、建構起來的例子:我正在書寫這段文字的當下是二○二○年的五月中旬,這年從一月一日到這個時間點,已經有二十種,先前完全未知、生存於中生代的恐龍們被古生物學家發現,並且正式的命名為新物種、發表在國際間相關的古生物學研究期刊中—平均不到一個禮拜,全世界就又會多了一種中生代的恐龍在我們的知識體系中!

台灣的鳥類恐龍故事:恐龍演化新視角

藉由這樣的研究能量,我們現在不只清楚的知道所有現生鳥類都是貨真價實的恐龍,連我上課在談論恐龍演化所使用的教科書,所提到恐龍定義裡的其中一個主角,即有我們幾乎每天都會見到面的麻雀:

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恐龍包含了滅絕的三角龍和現生的麻雀最近的共同祖先,以及從這共同祖先開始的所有後代,都是恐龍。沒有被包含在三角龍和麻雀最近的共同祖先裡的後代,都不是恐龍。

大部分隨口問我台灣到底有沒有恐龍的人,我基本上都很難有足夠的時間用上述簡短的內容來說明,因為可以感覺得出來,大部分的人,真的都只是隨口問問,大概也沒有打算真的想要了解恐龍、或是古生物學的研究工作到底是怎麼一回事,背後又有什麼重要的意涵。所以我一般都只會簡短的回應著像是,台灣當然有恐龍,因為所有的鳥類都是恐龍,不只如此,我們每天也都在吃著貨真價實的恐龍肉!

——本文摘自《好久・不見:露脊鯨、劍齒虎、古菱齒象、鱷魚公主、鳥類恐龍⋯⋯跟著「古生物偵探」重返遠古台灣,尋訪神祕化石,訴說在地生命的演化故事》,2024 年 9 月,麥田出版,未經同意請勿轉載。

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1992,麥田裡播下了種籽…… 耕耘多年,麥田在摸索中成長,然後努力使自己成為一個以人文精神為主軸的出版體。從第一本文學小說到人文、歷史、軍事、生活。麥田繼續生存、繼續成長,希圖得到眾多讀者對麥田出版的堅持認同,並成為讀者閱讀生活裡的一個重要部分。

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穿越時空的地球階梯:從深海生物到滅亡的恐龍,旅程永不停止——《地球的階梯》
悅知文化
・2024/10/01 ・808字 ・閱讀時間約 1 分鐘

來自悅知文化的編按:
城市中突然出現了一扇門, 門內是一條通往下方的樓梯!啊!原來這是一個「地球的階梯」。每下一層階梯,都將迎來不同時期的生物與環境,透過松岡老師精美的繪圖,孩子們得以加深每一層的印象。另外,書中還有位地球博士,適時地補充該時期的生物與環境等知識內容,你將發現原來鳥曾經是恐龍!生命的起源,竟是在有毒的水中誕生!
當你以為已經走向地球深處時,沒想到仍只來到 7000 萬年前……別停下來,旅程還很長,地球階梯繼續延伸,和我們一起洞悉地球生命歷史吧!

【本書特別邀請國立臺灣大學生命科學系.蔡政修副教授協助審定】

6600 萬年前

大約在 6600 萬年前,宇宙中有一顆小行星撞擊到地球,導致地球被大量的灰塵覆蓋著。灰塵遮蔽了太陽光,包含恐龍在內的緒多生物,都因此而滅亡。

7000 萬年前|白堊紀

在「白堊紀」末期,地球變得越來越寒冷。因此,有些科學家認為,暴龍的部分身體,可能覆蓋著跟鳥一樣的羽毛。

3 億 7000 萬年前|泥盆紀

從這裡開始,我們必須潛到海底,所以請穿上潛水服。請不要懷疑,狗狗也要穿。遠古時代的海洋,真是相當精彩呢!

魚石螈的體長大約 1 公尺,是一種兩棲類動物。牠類似現代的山椒魚(Salamander),卻有 7 根指頭。

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——本文摘自《地球的階梯》,2024 年 9 月,悅知文化,未經同意請勿轉載。

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