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撈起傳統的碎片,臺灣的開拓者——伊能嘉矩

PanSci_96
・2023/02/17 ・4497字 ・閱讀時間約 9 分鐘

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  • 作者|黃郁仁

在臺灣研究原住民文化的人,一定聽過伊能嘉矩的名號。目前我們將臺灣原住民區分為 16 族,就是奠定在伊能嘉矩的研究基礎上。他也是彼時的臺灣研究權威,所涉包括族群、語言、歷史、資源、制度,無所不包。

伊能嘉矩待在臺灣的 1896 到 1901 年間,總共進行了五次大規模實地調查,其中最史無前例的是 1987 年的全島大巡查,在長達近兩百天的調查過程中,伊能深入當時被稱為「番界」的禁地,行蹤從北到南、再從南到東,中間還一度遠赴蘭嶼。

在這次的調查成果中,伊能嘉矩詳細地紀錄了不同原住民族的外貌、語言、宗教及風俗習慣,並首次提出了原住民族近代的科學分類方法。

伊能嘉矩。圖/wikimedia

伊能嘉矩的研究影響百年

1889 年明治維新後,日本大量引進西方科學研究方法,而人類學也成為這波新興學科中的一環。1893 年,伊能嘉矩拜日本人類學之父──坪井正五郎為師,加入了「東京人類學會」,進一步組織了「人類學講習會」及「土俗會」。當時的人類學研究注重在「考古」及「體質」範疇,而坪井正五郎的研究範圍除了考古與體質外,也重視「社會人類學」及「語言學」領域,成為伊能日後研究的基礎。

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1895 年清朝戰敗,與日本簽署了《馬關條約》,臺灣成為了日本向外擴張的第一個新領地,這成為了伊能嘉矩實現人類學研究理想的重要契機。他自告奮勇的寫信給日本當局,認為如果要順利治理臺灣,就必須先瞭解臺灣的居民。在臺灣的居民中,漢人相對好理解,但是島上的原住民是一塊完全陌生的領域,如果先進行詳細的調查,再制訂對策並給予教育,治理臺灣就會順利許多。他自信可以不畏艱難,完成這項調查臺灣原住民的工作。

最終日本當局接受了伊能嘉矩的建議,遠渡來臺的伊能嘉矩馬上在臺灣成立了「臺灣人類學會」,並開宗明義地說明將進行「人類的理學研究」,而要進行理學的研究,就必須從種族的「生物學」、「心理學」、「土俗學」、「言語學」、「地理歷史學」及「宗教」這六種不同面向著手。

克服治安與自然環境,進行踏查

伊能嘉矩常在日記透露自己查訪的過程,由於當時的臺灣治安不佳,不僅平地常有盜匪出沒,山麓一帶也有原住民出草的習俗;而難以捉摸的自然環境,也是探查的危機之一。所以在每次出發前,規劃出最妥善的行程是最重要的課題。

伊能每到新的訪查區域都有一套固定流程。首先是拜會當地的「撫墾署」,聽取當地的番情報告,然後以署為宿舍,或以轄區為中心,查訪各個番社。又因為原住民偶爾會下山到「換番所」(物品交換所),成為了伊能接近觀察對象的最好機會,先在遠處觀察其穿著的衣飾風俗及腔調特色,再就近與其交談。

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透過撫墾署長的推薦,伊能幾乎都能投宿在轄區內的頭目或是地主家中,因為頭目和地主的居住地,是最容易取得民情資料的地方,也能第一手接觸到舊時代的文物,觀看舊時代的風俗,同時透過頭目的安排,與部落居民與會也更加方便。

為了更加理解原住民文化,伊能甚至有身份特殊的族語老師,幫助著伊能嘉矩的研究。他私下出資養育著來自不同家庭的泰雅族男女青年,把他們視為自己小孩般的照顧,並安排著日式教育。他一邊養育,一邊實驗著自己「番人教育」的初衷,他教育著這對青年的同時,也向他們學習泰雅語,把自己完全投入在研究範圍內。

訪查的過程不盡然一切順利,伊能嘉矩也曾遭遇過幾次危機,險些面臨殺身之禍。舉例來說,當伊能嘉矩拜訪新竹縣五峰鄉的十八兒社時,就曾有過與死亡非常接近的時刻。當地的十八兒社與霞喀羅社過去曾經遭受過清朝的討伐,因此對外人懷有強烈的敵意。而雖然伊能事先與頭目有訪談的共識,並夜宿在頭目家中,但是當天的半夜,此兩社的泰雅族人帶著山刀與頭目強硬談判,認為為了番社的名譽,取下日本人的頭顱是勢在必行。頭目無法化解此一強硬的態度,情急之下要求族人們在隔天日本人(即伊能一行人)離開的路上截殺,這才暫時勸退帶有殺意的族人。

勸退族人的頭目回到家中依然不敢大意,不僅用原木堵住門窗防止夜間襲擊,自己更守在門邊整夜不敢闔眼。而第二天一早,頭目親自帶隊護送伊能嘉矩下山,路線避開尋常道路。事後伊能嘉矩回憶道,當時為了逃避危險,俯身鑽過滿是荊棘的小徑,因為知道危在旦夕,即使滿身被刺傷也沒有感覺。而脫離險境之後,伊能馬上取出一瓶酒和頭目對飲,認為自己能夠避開這一次的殺身之禍,完全倚靠頭目的知遇之恩。

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原住民族的分類與認定,換誰掉眼淚?

在清朝時期,對於臺灣原住民採用政治性的分類,依照順從的程度來區分為「生番」與「熟番」;但實際上,生番與熟番也有可能來自同樣的種族或部落。伊能嘉矩認為這並不是科學的研究方法,即使是當時的國外學者分類,也有許多缺失。

伊能就特別指出馬偕(George L. Mackay)與泰勒(George Taylor)的分類不夠嚴謹。例如馬偕所提出的「生番、熟番、平埔番與南勢番」分類偏重於臺灣北部且受到清朝的政治分類影響;而泰勒所提出的「排灣、阿美、知本與平埔」則偏重於臺灣南部,兩者都不是全體性的種族分類,而無法成為「理學」的研究成果。

伊能認為馬偕的分類不夠嚴謹。 圖/wikimedia

因此伊能在經過全島調查後,提出了臺灣原住民的系統性分類。伊能依照「體質的特徵、土俗的異同、思想的現狀、語言的異同、歷史的口碑」等五點作為基本分類,再依照共有特徵的相關性,來劃定血緣的遠近關係。

最終,伊能將島上的原住民劃分為「四群八族二十一部」,並以「自稱」為原則,為各族命名。

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伊能嘉矩於 1898 年所製作的「臺灣各蕃族分布略圖」。伊能嘉矩當年依照「群」、「族」、「部」分類,將臺灣原住民分為四群八族二十一部,圖中所標示的 A 至 H,即為八族分布的區域。(圖/《伊能嘉矩:臺灣歷史民族誌的展開》第 87 頁)

雖然伊能提出了上述五點的分類依據,並曾在發表中表示,日後會更進一步說明採用五點分類的理由。但很不幸,直到伊能逝世之前,都沒有進一步說明對自己提出分類的依據。

伊能嘉矩所提出的分類標準,被沿用至國民政府來臺時期。一直到今天,對於臺灣原住民的分類,幾乎也還是在伊能嘉矩所訂定的框架下探索新的可能。

1948 年,國立臺灣大學民族學研究室首度將臺灣原住民族劃分為九族,隨著社會對原住民的理解,現在已擴增至十六族。但是尚未明確劃定分類的原住民,仍有 25 族以上,人數多達上萬人,甚至有著「中央政府未認定,僅地方政府認定族群」及「中央、地方政府皆未認定族群」等曖昧的分類標準。

在百年前伊能嘉矩對臺灣原住民進行訪查時,就發現原住民族有著獨特的文化、語言及習俗,而這一切正隨著原住民漢化而快速消失,甚至有著全面失傳的趨勢。伊能進而感慨:「如果不能進一步調查作成紀錄,將來要研究時,就只能面對番社廢墟流眼淚了。」

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百年後的今天,隨著社會快速發展,原住民的漢化程度與文化消失的速度更是倍速成長,使得文化的採集與研究愈發困難,能夠獲得正名認定的門檻也愈加提高。

臺灣學的開拓者,無可取代的伊能嘉矩

隨著日本政府在臺的治理時間越長,陸續成立了「番情研究所」及「臺灣慣習研究會」等單位,而伊能嘉矩在其中都擔任重要職位。在這段期間,伊能密集且大量的在日本及臺灣的研究刊物上發表研究成果,研究範圍並不只侷限在原住民領域,而是擴及整個臺灣,從族群、語言、歷史、資源、制度等無所不包,儼然成為了彼時的臺灣研究權威。

1928 年,集合了伊能嘉矩畢生心血的時代鉅作《臺灣文化志》終於出版,一共分為上、中、下三冊,裡面完整記錄了當時臺灣的時代發展,如同一本關於臺灣的百科全書。但遺憾的是,伊能嘉矩本人無法見證作品的問世,因為他在 1925年就因為瘧疾復發而逝世。伊能嘉矩所染上的瘧疾,正是早年在臺灣踏查時所感染的。《臺灣文化志》的書稿是伊能的妻子在整理遺物時意外發現,上面還留有伊能嘉矩編輯校稿後的「校了」二字。

《臺灣文化志》的出版,造成了社會極大的迴響,自此奠定了伊能嘉矩在臺灣研究中無可取代的地位。

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1945 年,隨著二戰結束,國民政府來臺,社會環境有了巨大的改變。伊能嘉矩雖然已經離世,但是透過翻譯的形式,其研究成果先在地方文史領域發揮影響力,後來也進入學術界的範疇。直到 1990 年代臺灣解嚴後,臺灣歷史研究獲得重視,而伊能嘉矩的過去的手稿及著作,也陸續獲得翻譯、再版,甚至數位化的機會。

百年前的伊能嘉矩透過歷史書寫推廣臺灣研究,而百年後的今天,伊能嘉矩則成為了臺灣歷史研究的一部分。

歷史學者楊雲萍教授曾經提及:「『臺灣研究的都市』任一曲巷小路,無一處沒有伊能嘉矩的『日影』映照。」。由此足以反映伊能嘉矩在臺灣舉足輕重的地位。

也許,自從伊能嘉矩在 1895 年遠從日本踏上臺灣土地的那一刻起,某部分的他就再也沒有離開過了。

補充資料:關於臺灣原住民族的正名

現代如果原住民族想要獲得正名認定,是採取申請制度。在提出申請的文件中,除了該族群的家譜蒐集、歷史相關紀錄外,還需要能夠有使用流利族語的族人,以及能重製傳統服飾的技能等。不論是因為傳統文化消逝而缺乏證明文件,或是族語因為殖民國語言政策影響而消亡,種種因素都使得族群被成功認定的機會渺茫。

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例如位於高雄茂林、多納和萬山一帶的「下三社群」,在歷史上一直命運多舛,從 1935 年起因《臺灣高砂族系統所屬之研究》被併入魯凱族,1939 年因鹿野忠雄的研究,又被併入在排灣社群,合稱為「魯凱雅族」。

而今日的「下三社群」,在政府單位的系統中仍然被歸類在魯凱族之中。雖然有著與魯凱族截然不同的文化、部落傳說,甚至連語言也不盡相同。百般無奈下,只能開玩笑的說自己是「假魯凱族」。

實際上,下三社群自認為三個原住民族,分別為「歐佈諾伙族(’oponoho)」、「德樂日卡族(Teldrika)」及「古納達望族(Kongadavane)」。下三社群爭取正名運動已經達了數十年之久,至今尚未見到希望的曙光。

參考文獻

  1. 伊能嘉矩(1996)。《平埔族調查旅行-伊能嘉矩<臺灣通信>選集》。楊南郡譯。臺北:遠流出版。
  2. 伊能嘉矩(1996)。《台灣踏查日記〈上〉》。楊南郡譯。臺北:遠流出版。
  3. 李筱峰、莊天賜(2004)。《快讀台灣歷史人物》。臺北:玉山社。
  4. 陳偉智(2014)。《伊能嘉矩:臺灣歷史民族誌的展開》。臺北:臺大出版中心。

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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

  • 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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用「世界上最大的望遠鏡」觀測黑洞!臺灣也參與其中!
PanSci_96
・2024/07/15 ・3876字 ・閱讀時間約 8 分鐘

台北時間 1 月 18 號下午四點,中研院天文所公布了一張黑洞照!別小看這張照片,裡頭有玄機!不論是驗證愛因斯坦的廣義相對論,還是要研究 M87 黑洞有沒有什麼特性,都得從這張照片著手。

為什麼我們能拍到比之前更清楚的照片呢?這是因為,這次「事件視界望遠鏡」的團隊,加入了格陵蘭望遠鏡的觀測數據。它不僅是全球第一座位於北極圈內的重要天文觀測站,此外,這座觀測站,也和台灣脫不了關係喔!

就讓我們來看看,這張黑洞照到底是怎麼拍的?這幾張黑洞甜甜圈照,又藏有哪些重要資訊?

近年的黑洞觀測

大家應該都還記得 2019 年的黑洞熱潮,當年 4 月,人類第一張黑洞照——M87 的真面目,被公開了,我們終於取得了黑洞存在的最直接證據。3 年後的 2022 年 5 月,我們也終於看清楚那個在我們所在的星系中,在銀河系最深處的黑洞——人馬座 A*。這兩張像是甜甜圈的照片,掀起黑洞熱潮,也帶給我們不少感動,想必很多人都還記得。

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圖/ESO、EHT Collaboration

但是,這兩張模糊的甜甜圈,不管對於科學家還是我們,想必都還不滿足!我們想看到的,是能跟電影星際效應中一樣,帶給我們強烈震撼的完整黑洞樣貌。

很快就有好消息,在 M87 照片公開的三年後。2022 年 4 月,天文學家展示了另一組 M87 的照片,除了原本的黑洞以外,還能看到外圍三條噴流,與圍繞在黑洞旁邊的吸積流,更加完整的黑洞結構同時存在在一張照片上。

圖/Lu, RS., Asada, K., Krichbaum, T.P. et al. A ring-like accretion structure in M87 connecting its black hole and jet. Nature 616, 686–690 (2023). https://doi.org/10.1038/s41586-023-05843-w

有趣的是,在 2022 發表的觀測結果中,黑洞似乎胖了一圈,直徑比 2019 年發表的結果大了 50%。這可不是說黑洞在幾年間就變胖了 1.5 倍,不用擔心,宇宙不會因此毀滅。這主要是選用觀察的電磁波波段不一樣,2019 年觀察的電磁波波長是 1.3 毫米,2022 年的波長則是 3.5 毫米。但其實,1.3 毫米比 3.5 毫米的電磁波穿透力更好。也就是 2019 年的影像更接近黑洞的實際長相。

對了,2022 年的黑洞照並不是事件視界望遠鏡發的。你知道「事件視界望遠鏡」並不是唯一在進行黑洞觀測的計劃嗎?

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為了觀測黑洞,全球的電波望遠鏡進行同步串聯,打算打造一個等效直徑幾乎等於地球直徑的超大望遠鏡。因為我們無法直接打造一面面積跟地球一樣大的望遠鏡,因此我們得將分布在各地的望遠鏡同步串聯,由數據分析來拼湊出整體樣貌。你可能不知道,全球的大型黑洞觀測國際合作計畫其實有兩個,一個就是大家比較常聽到的「事件視界望遠鏡 」,簡稱 EHT,主要以 1.3 毫米的波段進行觀測,也就是大家熟悉的甜甜圈照。而另一個大計畫是「全球毫米波特長基線陣列」,簡稱 GMVA,以 3.5 毫米為主要觀測波段。2018 年 GMVA 還加入了新成員,讓我們能看到最新的這張照片。其中一個是超強力助手 ALMA,另一個,就是第一座位於北極圈內,由台灣中研院主導的格陵蘭望遠鏡 GLT。

為什麼黑洞會那麼難觀察?

現在大家都知道,我們已經能確實拍到黑洞了。即使黑洞的本體是全黑的,圍繞在黑洞周邊快速旋轉的物質,也會因為彼此摩擦與同步輻射,放出強烈的電磁波,被我們看到。

但即便它會發光,仍然是個難以觀測的天體,直到近年,我們才補捉到它樣貌。這是因為,比起亮度,更難的地方在於尺寸,黑洞好小,更準確來說,是看起來好小。M97 和人馬座 A* 實際上都比太陽大上不少,但因為距離我們十分遙遠,從地球上來看,人馬座 A* 與 M87 黑洞的陰影尺寸,分別是 50 微角秒和 64 微角。從我們的視角來看,就跟月球上的一顆甜甜圈一樣大。

但即便很困難,看到黑洞對我們來說十分重要,我們需要有確切的證據來證明我們對於黑洞的預測並沒有錯。例如在 2022 年有照片證明「銀河系中間真的有黑洞!」之前,2020 的諾貝爾物理獎頒獎時,仍以「大質量緻密天體」來稱呼銀河系中央的「那個東西」。現在,從黑洞噴流、吸積盤、自轉軸、到光子球層,我們還有好多黑洞特性,需要更高解析度的照片來幫我們驗證,驗證廣義相對論的預測是否正確,而我們對於黑洞與宇宙的認識是否需要調整。

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好的,我們知道為了追星,嗯,是追黑洞,科學家無不卯足全力提升望遠鏡的解析度。但是為何格陵蘭望遠鏡的加入,就能提升照片解析度呢?

組成世界上最大的望遠鏡?

越大的望遠鏡看得越清楚,為了將全世界的電波望遠鏡串聯,打造等效口徑幾乎等於地球的超大望遠鏡。這些望遠鏡使用了特長基線干涉測量法,這些望遠鏡則稱為電波干涉儀。

這些電波干涉儀通常由一系列的天線組成,例如位於智利的阿塔卡瑪大型毫米及次毫米波陣列 ALMA,就是由 66 座天線組成,最遠的兩座天線距離長達 16 公里。在觀測同一個訊號時,透過比較每座望遠鏡收到訊號的相位差,就能計算出訊號的方位角,進一步推算出原始訊號的樣貌。而當這些天線數量越多、距離越遠,就等於是一座更高解析度、口徑更大的望遠鏡。例如 ALMA 的影像解析度高達 4 毫角秒,能力比知名的哈伯太空望遠鏡還要好上 10 倍。另一座位於夏威夷的次毫米波陣列望遠鏡 SMA,則是由 8 座天線組成,雖然單座天線的直徑只有 6 公尺,卻足以以模擬出一座直徑 508 公尺的大型望遠鏡。

利用相同技術,只要透過原子鐘將全球的望遠鏡同步,就能模擬出直徑幾乎等於地球直徑的超巨大望遠鏡,也就是「事件視界望遠鏡 」或是「全球毫米波特長基線陣列」。

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沒錯,格陵蘭望遠鏡 GLT 也扮演重要角色。但為什麼要把望遠鏡建在北極圈內?

畢竟這可不簡單,為了讓望遠鏡能在最低零下 70 度 C 的嚴苛環境中工作,還期望它能發揮超越過去的實力,科學家改造了不少設備,甚至還要加裝除霜裝置。

但這一些都是值得的,因為光是 ALMA、SMA、GLT 三座望遠鏡,就可以在地球上構成一個大三角型,等於一台巨大的電波干涉儀。

圖/First M87 Event Horizon Telescope Results. II. Array and Instrumentation – Scientific Figure on ResearchGate. Available from: https://www.researchgate.net/figure/Map-of-the-EHT-Stations-active-in-2017-and-2018-are-shown-with-connecting-lines-and_fig1_333104103 [accessed 15 Jul, 2024]

而對於事件視界望遠鏡來說也十分重要,因為在地球的南邊已經有南極望遠鏡了,東西向則有許多來自中低緯度的望遠鏡。剩下的關鍵位置,當然就是北極的格陵蘭望遠鏡了。而特長基線干涉技術要在不同頻段發揮作用,每個望遠鏡的相對位置也十分重要。格陵蘭的地理位置與良好的大氣環境,讓格陵蘭望遠鏡可以觀測 230GHz 這個特殊波段的訊號,並且補足黑洞的諸多細節。根據官方消息,未來還要真的登高望遠,更上一層樓地把整座格陵蘭望遠鏡搬上格陵蘭島山頂的峰頂站台基地 (Summit Camp ),觀測 690GHz 的特殊訊號,期待能看到黑洞的光子球層,驗證廣義相對論的預測。

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順帶一提,這邊提到的 SMA、ALMA 和格陵蘭望遠鏡,不僅合作關係密切,這些重要計畫台灣還都參與其中!

SMA 是 2003 年啟用,全世界第一座可觀測次毫米波的望遠鏡陣列,也是史密松天體物理台與台灣中研院天文所合作興建與運作的望遠鏡,每年也有許多台灣參與或主導的研究發表。

2013 年啟用,位於智利的 ALMA,則是由東亞、歐洲、北美共同合作的國際計畫,台灣當然也參與其中。擁有66座望遠鏡的 ALMA,也是地面上最大的天文望遠鏡計畫。而有趣的是,由中研院主導的格陵蘭望遠鏡所使用的天線,就是使用 ALMA 的原型機改造而成的!

最後,這次最新的黑洞照就是這張,在 2018 年 4 月拍攝,歷經將近 6 年分析,才正式公布的照片。它與 2017 拍攝,2019 年公開的第一張黑洞照一樣,主角都是 M87。

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你說兩張照片看起來都一樣?嗯,沒錯,雖然還是看得出差異,但兩張照片大致上看起來的確差不多。

這兩張照片所得出的光環半徑相同,代表在相隔一年的拍攝期間,黑洞半徑並沒有產生變化。因為 M87 並不會快速增加質量,所以這個觀測結果非常符合廣義相對論對於光環直徑的預測。並且這張照片也讓我們更加確定,2017 年拍攝到的甜甜圈結構,並不是黑洞的偶然樣貌。

有相同的地方,也有不一樣的地方。這兩張照片光環上最亮的位置逆時針偏轉了 30 度,光是這點,就將開啟下一波的黑洞研究熱潮。透過比較不同時間拍攝的照片,科學家將可以深入研究黑洞的自轉軸角度,以及自轉軸隨著時間偏轉的「進動」現象,並更進一步分析黑洞周圍的磁場與電漿理論。

因為 GLT 的加入,有效提升了 EHT 的影像保真度,科學家能取得更加真實的黑洞照,為未來的黑洞研究打下基礎,例如挑戰很難被拍到的光子環。

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特別感謝中研院天文所研究員,同時也是格陵蘭望遠鏡計畫執行負責人的陳明堂老師協助製作。我們還有一場與陳明堂老師的直播對談,直接來和大家聊聊這次的黑洞結果以及回答各式各樣的黑洞問題。一起繼續來體驗黑洞的魅力吧!

也想問問大家,現在有了一批新資料,你最期待下一次的黑洞成果發表,帶來什麼消息呢?

  1. 我們成功觀察到了霍金輻射!
  2. 黑洞的模擬結果發現超越廣義相對論的新理論!
  3. 黑洞中其實有其他文明,而且我們已經成功接觸了!

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量子革命的開端——物質波的發現
PanSci_96
・2024/07/08 ・2311字 ・閱讀時間約 4 分鐘

德布羅意的物質波

在 20 世紀初期的物理學界,一個年輕人的大膽想法引發了一場徹底改變人類認知的革命浪潮。1924 年,德國物理學家路易.德布羅意在他的博士論文中提出了一個令人震驚的觀點:除了電磁波之外,構成物質的基本粒子,也應該具有波動的特性。

路易.德布羅意。圖/wikimedia

當時,德布羅意這一前衛想法招來了廣泛的質疑和不解,甚至差點畢不了業。畢竟,波動一直被視為光和其他電磁輻射的特徵,而粒子則被認為是一個個實體。說這兩者具有相同性質……無疑是有違傳統觀念的。然而,正是這樣一個大膽的假說,為量子力學理論的誕生開啟了嶄新的大門,也為物理學的發展鋪出一條革命之路。

幸運的是,德布羅意獲得了當代著名科學家阿爾伯特.愛因斯坦的支持。儘管愛因斯坦自己也未能完全理解德布羅意論文中隱含的物理真相,但他意識到其中蘊藏的巨大潛力。有了愛因斯坦的背書,德布羅意最終順利獲得了博士學位。

而在短短三年後,德布羅意的理論就得到了實驗的直接驗證。美國科學家克林頓.戴維森和勞倫斯.革末,以及英國物理學家喬治.普賴斯.湯姆森,分別進行了一系列關於電子繞射的實驗。

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顛覆想像的電子繞射實驗

他們發現,當電子束穿過特定障礙物時,其行為表現與光波繞射現象如出一轍。就如同光在穿過狹縫或小孔後,會在後方形成一系列明暗相間的繞射圖樣,電子也會產生類似的現象。這直接證實了德布羅意的理論:微觀粒子確實同時具有波動的特性。

電子繞射實驗範例。圖/wikimedia

電子繞射實驗的意義極為重大,不僅為德布羅意的理論提供了實驗上的佐證,更重要的是,它徹底顛覆了人類對粒子和波動本質的傳統認知。在經典物理學框架內,粒子和波曾被視為截然不同的兩種存在形式。但電子繞射實驗卻揭示了微觀粒子同時具有波動與粒子的雙重特性,給當時的科學家帶來了巨大的觀念衝擊。它突破了波動性質只與電磁波有關的傳統思維,訴說微觀世界與人類的日常經驗大相逕庭。

此外,值得一提的是,完成電子繞射實驗的英國物理學家喬治.普賴斯.湯姆森,也是最早發現電子存在的科學家——約瑟夫.約翰.湯姆森的兒子。

約瑟夫.約翰.湯姆森。圖/wikimedia
喬治.普賴斯.湯姆森。圖/wikimedia

1897 年,約瑟夫.約翰.湯姆森在研究陰極射線時首次觀測到了電子,確認了它是構成物質的基本微粒。經過三十年,他的兒子喬治不僅證實了電子同時也具有波的特性,更印證了德布羅意關於任何粒子都兼具波粒二象性的理論。父子倆在發現電子的「粒子」和「波」兩個層面上,都作出了不可磨滅的貢獻,見證了人類對物質本質認知的徹底演進。

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物質波的應用

物質波現象的發現不僅在理論層面意義非凡,在現實應用中也發揮著舉足輕重的作用。其中最著名的例子莫過於電子顯微鏡的問世。

光學顯微鏡利用的是可見光,因此放大倍率會受到使用光線的波長限制。一般的光學顯微鏡波長約略在數百奈米的範圍,頂多只能放大一千多倍,差不多就是我們用光學顯微鏡觀測的最大極限。

而電子顯微鏡,正是利用電子的物質波波長遠小於可見光波長的特性,以電子取代可見光波,讓電子顯微鏡突破傳統光學顯微鏡的分辨率極限。現在的電子顯微鏡,解析度約在 0.1 奈米左右,甚至還能夠看到原、分子,也已經成為科學研究不可或缺的工具。

電子顯微鏡的發明為生物學、材料科學、奈米技術等諸多領域的研究帶來了全新契機,推動了科學技術的飛速發展。可以說,物質波現象的發現不僅在理論層面上極具革命性意義,在現實應用上也是物理學家們的一大創舉。

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1980 年代的掃描式電子顯微鏡。圖/wikimedia

結語

物質波的發現標誌著量子力學理論的誕生,它徹底改變了人類對粒子和波動本質的認知。這場思維革命,對於人類認識世界的方式產生了深遠的影響,其餘波盪漾直到今天仍在延續。

事實上,物質波的發現並非量子力學革命的終點。德布羅意的物質波理論為量子力學奠定了基礎,而量子力學本身又為當代物理學乃至整個科學發展開啟了嶄新的大門。

隨著量子理論的不斷深入和發展,人類對微觀世界的理解越來越透徹,卻也越發察覺到一個令人費解的事實:我們熟悉的經典物理定律,在微觀領域幾乎完全失效。在這個奇特的量子世界中,物質不僅展現出波粒二象性,還呈現出一些令人錯愕的現象,比如量子糾纏、量子疊加等。 這些現象彷彿在諷刺人類對世界的認知有多麼淺薄,也引發了科學家對宇宙運行法則的激烈討論。

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