自製煙圈螺旋空氣炮! Giant Smoke Rings

本文與財團法人臺灣生活美學基金會合作。 

AI 有可能造成人們失業嗎？還是 AI 會成為個人專屬的超級助理？

隨著人工智慧技術的快速發展，AI 與人類之間的關係，成為社會大眾目前最熱烈討論的話題之一，究竟，AI 會成為人類的取代者或是協作者？決定關鍵就在於人們對 AI 的了解和運用能力，唯有人們清楚了解如何使用 AI，才能化 AI 為助力，提高自身的工作效率與生活品質。

有鑑於此，目前正於臺灣當代文化實驗場 C-LAB 展出的「2024 未來媒體藝術節」，特別將展覽主題定調為奇異點（Singularity），透過多重視角探討人工智慧與人類的共生關係。

C-LAB 策展人吳達坤進一步說明，本次展覽規劃了 4 大章節，共集結來自 9 個國家 23 組藝術家團隊的 26 件作品，帶領觀眾從了解 AI 發展歷史開始，到欣賞各種結合科技的藝術創作，再到與藝術一同探索 AI 未來發展，希望觀眾能從中感受科技如何重塑藝術的創造範式，進而更清楚未來該如何與科技共生與共創。

從歷史看未來：AI 技術發展的 3 個高峰

其中，展覽第一章「流動的錨點」邀請了自牧文化 2 名研究者李佳霖和蔡侑霖，從軟體與演算法發展、硬體發展與世界史、文化與藝術三條軸線，平行梳理 AI 技術發展過程。

藉由李佳霖和蔡侑霖長達近半年的調查研究，觀眾對 AI 發展有了清楚的輪廓。自 1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧（Artificial Intelligence））」一詞，並明確定出 AI 的任務，例如：自然語言處理、神經網路、計算學理論、隨機性與創造性等，就開啟了全球 AI 研究浪潮，至今將近 70 年的過程間，共迎來三波發展高峰。

第一波技術爆發期確立了自然語言與機器語言的轉換機制，科學家將任務文字化、建立推理規則，再換成機器語言讓機器執行，然而受到演算法及硬體資源限制，使得 AI 只能解決小問題，也因此進入了第一次發展寒冬。

之後隨著專家系統的興起，讓 AI 突破技術瓶頸，進入第二次發展高峰期。專家系統是由邏輯推理系統、資料庫、操作介面三者共載而成，由於部份應用領域的邏輯推理方式是相似的，因此只要搭載不同資料庫，就能解決各種問題，克服過去規則設定無窮盡的挑戰。此外，機器學習、類神經網路等技術也在同一時期誕生，雖然是 AI 技術上的一大創新突破，但最終同樣受到硬體限制、技術成熟度等因素影響，導致 AI 再次進入發展寒冬。

走出第二次寒冬的關鍵在於，IBM 超級電腦深藍（Deep Blue）戰勝了西洋棋世界冠軍 Garry Kasparov，加上美國學者 Geoffrey Hinton 推出了新的類神經網路算法，並使用 GPU 進行模型訓練，不只奠定了 NVIDIA 在 AI 中的地位， 自此之後的 AI 研究也大多聚焦在類神經網路上，不斷的追求創新和突破。

從現在看未來：AI 不僅是工具，也是創作者

隨著時間軸繼續向前推進，如今的 AI 技術不僅深植於類神經網路應用中，更在藝術、創意和日常生活中發揮重要作用，而「2024 未來媒體藝術節」第二章「創造力的轉變」及第三章「創作者的洞見」，便邀請各國藝術家展出運用 AI 與科技的作品。

例如，超現代映畫展出的作品《無限共作 3.0》，乃是由來自創意科技、建築師、動畫與互動媒體等不同領域的藝術家，運用 AI 和新科技共同創作的作品。「人們來到此展區，就像走進一間新科技的實驗室，」吳達坤形容，觀眾在此不僅是被動的觀察者，更是主動的參與者，可以親身感受創作方式的轉移，以及 AI 如何幫助藝術家創作。

而第四章「未完的篇章」則邀請觀眾一起思考未來與 AI 共生的方式。臺灣新媒體創作團隊貳進 2ENTER 展出的作品《虛擬尋根-臺灣》，將 AI 人物化，採用與 AI 對話記錄的方法，探討網路發展的歷史和哲學，並專注於臺灣和全球兩個場景。又如國際非營利創作組織戰略技術展出的作品《無時無刻，無所不在》，則是一套協助青少年數位排毒、數位識毒的方法論，使其更清楚在面對網路資訊時，該如何識別何者為真何者為假，更自信地穿梭在數位世界裡。

透過歷史解析引起共鳴

在「2024 未來媒體藝術節」規劃的 4 大章節裡，第一章回顧 AI 發展史的內容設計，可說是臺灣近年來科技或 AI 相關展覽的一大創舉。

過去，這些展覽多半以藝術家的創作為展出重點，很少看到結合 AI 發展歷程、大眾文明演變及流行文化三大領域的展出內容，但李佳霖和蔡侑霖從大量資料中篩選出重點內容並儘可能完整呈現，讓「2024 未來媒體藝術節」觀眾可以清楚 AI 技術於不同階段的演進變化，及各發展階段背後的全球政治經濟與文化狀態，才能在接下來欣賞展區其他藝術創作時有更多共鳴。

「畢竟展區空間有限，而科技發展史的資訊量又很龐大，在評估哪些事件適合放入展區時，我們常常在心中上演拉鋸戰，」李佳霖笑著分享進行史料研究時的心路歷程。除了從技術的重要性及代表性去評估應該呈現哪些事件，還要兼顧詞條不能太長、資料量不能太多、確保內容正確性及讓觀眾有感等原則，「不過，歷史事件與展覽主題的關聯性，還是最主要的決定因素，」蔡侑霖補充指出。

舉例來說，Google 旗下人工智慧實驗室（DeepMind）開發出的 AI 軟體「AlphaFold」，可以準確預測蛋白質的 3D 立體結構，解決科學家長達 50 年都無法突破的難題，雖然是製藥或疾病學領域相當大的技術突破，但因為與本次展覽主題的關聯性較低，故最終沒有列入此次展出內容中。

除了內容篩選外，在呈現方式上，2位研究者也儘量使用淺顯易懂的方式來呈現某些較為深奧難懂的技術內容，蔡侑霖舉例說明，像某些比較艱深的 AI 概念，便改以視覺化的方式來呈現，為此上網搜尋很多與 AI 相關的影片或圖解內容，從中找尋靈感，最後製作成簡單易懂的動畫，希望幫助觀眾輕鬆快速的理解新科技。

吳達坤最後指出，「2024 未來媒體藝術節」除了展出藝術創作，也跟上國際展會發展趨勢，於展覽期間規劃共 10 幾場不同形式的活動，包括藝術家座談、講座、工作坊及專家導覽，例如：由策展人與專家進行現場導覽、邀請臺灣 AI 實驗室創辦人杜奕瑾以「人工智慧與未來藝術」為題舉辦講座，希望透過帶狀活動創造更多話題，也讓展覽效益不斷發酵，讓更多觀眾都能前來體驗由 AI 驅動的未來創新世界，展望 AI 在藝術與生活中的無限潛力。

展覽資訊：「未來媒體藝術節——奇異點」2024 Future Media FEST-Singularity 
展期 ▎2024.10.04 ( Fri. ) – 12.15 ( Sun. ) 週二至週日12:00-19:00，週一休館
地點 ▎臺灣當代文化實驗場圖書館展演空間、北草坪、聯合餐廳展演空間、通信分隊展演空間
指導單位 ▎文化部
主辦單位 ▎臺灣當代文化實驗場

• 撰文｜許世穎

本文轉載自 CASE 科學報《整個宇宙，都是我的動物園——天文化學》

整個宇宙就像是一座「分子動物園」，藉由研究的分子光譜，我們可以得知這分子的分佈、溫度等性質；而由於不同的分子有著不同的「習性」，我們還可以得知孕育這些分子的星際環境。

天文化學是什麼？

天文學是研究宇宙間天體的自然科學，除了一般大眾較為知道的「天文物理學」以外，宇宙擁有很多的面向，其中一個就是本文的主題：「天文化學」。

同樣都是研究「物質」的科學，物理學與化學卻是以不太一樣的方式來觀察這個世界。天文化學著重那些宇宙間「不同天體環境中的原子、分子、離子」等，研究它們的形成、分布、彼此之間的交互作用，或是與環境的交互作用。（接下來為了方便起見，我們將分子、離子等統稱為分子。）

天文學雖然是最古早的科學之一，但是天文化學這個學門，則要到 20 世紀中期才開始慢慢出現。理由很簡單：因為分子看不到呀！星星那麼大一顆，用望遠鏡都不一定能看清楚了，更何況是擺在眼前都看不到的分子呢？

因此要研究宇宙中的分子，必須要靠特別的技術才行；其中，最重要的技術之一，就是「光譜學」。

光譜（spectrum）是將光依照波長或頻率排列出來的圖案，像「彩虹」就是一種光譜，是太陽光依照不同頻率分開來的圖案。而光的範疇除了可見光以外，還有很多肉眼看不到的波段，例如無線電波、紅外線、紫外線、Ｘ光……等。

每一種分子都有著屬於自己的光譜，在地球上的我們，如果想要知道分子的光譜長什麼樣子的話，除了可以做實驗量測以外，更多的是用電腦做精密的模擬計算來預測。分子的光譜就像它們的「指紋」，就像警察會將採集到的指紋與資料庫比對，來得知這枚指紋是哪個人留下來的，天文學家則是將觀測到的光譜與資料庫比對，來得知遙遠星際的另一端有哪些分子，甚至是它們的含量、溫度等（圖 1）。

想要了解更多天文學家如何使用光譜學，可以參考：＜把光拆開來看：天文學中的光譜＞。

為什麼宇宙是「分子動物園」？

動物們往往能反應出當地的環境，舉例來說，看到河馬就知道那邊是有水有草的環境；看到櫻花鉤吻鮭就知道有水溫偏低的溪流 ^[3]。將宇宙視為分子動物園也是一樣的，觀察分子的分佈、含量，也可以讓我們回推物理環境。目前，我們已從星際間，觀測到了約 200 多種分子，這裡就介紹幾種常見的星際分子吧！

氫分子（molecular hydrogen, H₂）

宇宙中含量最高的分子，也是「分子雲」的主要成分。分子雲中每一立方公分大約有一萬個氫分子（10⁴ cm^-3）。

分子雲是恆星、行星誕生的地方，所以了解氫分子的分佈，能幫助我們研究恆星形成。同時，氫分子能與較重的元素反應，是許多化學反應的催化劑，產生其他的分子如一氧化碳（CO）、二氧化碳（CO₂）、 氰基自由基（CN）等。

氫分子對天文化學來說相當重要，可惜在分子雲這種均溫只有零下 200 多度的環境，幾乎是不太可能觀測到（因為它是個對稱的分子，有興趣的讀者可以再進一步了解。）^[5][6]

一氧化碳（carbon monoxide, CO）

一氧化碳分佈在星際間低溫、高密度的區域。它是星際間含量第二高的分子。

比起氫分子，一氧化碳容易觀測太多了，所以天文學家更容易從一氧化碳的圖像，來得知分子雲的分佈。由於分子雲幾乎沒辦法用可見光直接觀測，早期的科學家根本不知道我們周邊有這麼多分子雲的存在，直到觀測了一氧化碳的圖像之後才大開眼界。 ^[5][6][7]

氨（ammonia, NH₃）

氨也是很容易被觀測到分子。歷史上第一個觀測到的分子是就是氨。氨有許多譜線，而這些譜線的強度對於環境變化非常敏感，能對應到很多種不同的星際環境。對氨的觀測能讓我們更精確地回推出該處的環境狀況 ^[8][9]。

宇宙中的環境變化太大了，不同的環境下化學反應可能會有很大的差異。宇宙間的發散星際雲（diffuse cloud）、密集分子雲（dense cloud）、恆星形成的熱原恆星核（hot core）等這些已經偵測到大量分子的區域，溫度分佈從 10 K～1000 K（約攝氏 -200 度到 +800 度）、密度從每立方公分一百顆粒子到十兆顆粒子（10² cm^-3～10¹³ cm^-3）都有！

這裡接著再介紹幾種分子含量高的星際環境。

恆星形成區域（star-forming region）

分子雲內部高密度、正在形成恆星的地方。獵戶座 KL 星雲（Orion KL）是獵戶座大分子雲中，恆星形成最活躍的區域。在這裡有許多的「複雜飽和有機分子」出現，如：甲醇（CH₃OH）、甲酸甲脂（HCOOCH₃）等，也有一些長鏈的碳分子，如：氰基乙炔（HCCCN）^[10]。

彗星 67P/Churyumov-Gerasimenko （comet 67P/C-G）

在近幾年的觀測資料中，科學家在這裡看到了含量極高的氧分子（molecular oxygen, O₂），這讓他們感到非常意外。因為氧分子在宇宙中很容易起反應、變成其它的分子，而在彗星這麼樣一個容易揮發的環境中，卻能有高含量的氧分子存在，代表這些氧分子很有可能是在彗星形成的時候，就已經存在周遭的環境中，並且冰封在彗星上 ^[11][12]。

天文化學所牽涉到的範圍很廣，橫跨了許多不同的領域。 整個宇宙就是一座「分子動物園」。天文學家觀察這些宇宙中的分子，來得知遙遠天體中具有什麼樣的環境。星際間也發現了許多有機分子，研究這些分子甚至能幫助我們理解生命的起源，這是現在天文化學研究的一個重點方向。

參考資料

• [1] sci-news / Astronomers Detect Organic Molecules in Starless and Prestellar Regions of Nearby Stellar Nurser
• [2] ALMA / Forest of Molecular Signals in Star Forming Galaxy
• [3] 雪霸國家公園 / 鮭魚與水質
• [4] EAS / The molecular journey from stars to disks
• [5] wiki / Molecular cloud
• [6] COSMOS / Molecular Hydrogen
• [7] NRAO / The Cold Case of Carbon Monoxide
• [8] wiki / Ammonia
• [9] Ho, P. T. P.; Townes, C. H., Interstellar ammonia, Annual Rev. Astron. Astrophys., Vol. 21, p. 239-270 (1983)
• [10] wiki / Kleinmann–Low Nebula
• [11] ESA / Molecular oxygen detected at comet 67P/C-G – ROSINA mass spectrum
• [12] wiki / 67P/Churyumov–Gerasimenko

空氣炮是小叮噹大長篇不可或缺的道具，但是現實上怎麼做空氣炮呢？做出來的又會是什麼效果？下面這介紹的影片滿足了大家的想像–只要在大的垃圾桶開口的一邊，利用拉緊的塑膠膜封緊作為鼓膜，另一邊底部開一個略小的口就完成了。

這樣設計的原理是因為人力很難快速地推動空氣，所以利用類似打鼓讓鼓膜震動的方式來做為快速擊發的裝置，被擊發的空氣在通過底部比較小的口的時候又會再被加速一次，一次大的震動可以擊發一團空氣，雖然沒有殺傷力，不過可以用來打飛一些小東西。這種裝置另一個特別的特徵是，如果加上煙來觀察，可以方便看到擊發「子彈」的模樣。

影片中可以看到子彈的結構是一個螺旋氣團，造成這樣一團空氣變成螺旋的原理是因為空氣團在運動的時候，中心受的阻力小(因為周圍的分子大家一起動)，而空氣團邊緣的阻力大，所以中間動的比較快，周圍動的慢；周圍的空氣在落後之後，又因為中心空氣運動快速移動所造成的空隙被捲到中間。示意圖如下:

其實都是很簡單的原理..不過看起來卻是出乎意料的好玩, 有機會一起來做這種玩具給大小朋友一起玩吧 😀

本文原發表於科學影像Scimage[2011-05-09]

生物體中的蛋白質分子通常長得非常複雜，不是幾行化學式能解決的。如果想把它的分子結構鉅細靡遺的描繪出來，你有幾種選擇。

讓人類發現 DNA 雙股螺旋的 X 光晶體學

其中一個是 X 光晶體學，也就是讓許多蛋白質分子一同排列成整齊的晶體，接著將 X 光打進去，用繞射圖案進行分析。從 1950 年代以來，科學家便常常使用這種技術來探索分子結構。DNA 的雙股螺旋結構便是透過 X 光晶體學被發現。

不過這種方法有其根本上的限制。X 光晶體繞射後的強度很弱，必須藉由晶體內多個重複且整齊的晶格，進行同步繞射來增強訊號，因此沒辦法處理太大的蛋白質分子（單位體積內重複晶格太少），或是結構複雜的蛋白質（像是核糖體是由兩個次單元組成的），而且因為 X 光晶體學仰賴的是晶體結構的繞射，那些無法好好結晶的蛋白質，便不在它的防守範圍內，而細胞中許多的蛋白質都很難形成整齊的晶體。

另外，就算可以成功的結晶，被結晶的蛋白質分子也無法呈現出平常運作時的多種風貌，產生的影像也無法捕捉關於分子的任何動態資訊。

不斷跨越解析度門檻的低溫電子顯微技術

於是我們有另一個選項：低溫電子顯微技術 (cryo–electron microscopy) 。待觀察的分子被凍結在超低溫環境中，而研究人員用電子束轟炸分子，透過電子留下的影像來還原分子的立體結構。這種技術不需要蛋白質進行結晶，不過解析度普遍較差，最後的影像往往只能看出幾個模糊的團塊，因此通常只會用在大的蛋白質分子。

隨著相關領域人員的持續努力，低溫電子顯微的解析度已經大有進展。2017 年的諾貝爾化學獎便是頒給三位科學家在高解析度低溫電子顯微技術方面的突破。前一陣子的紀錄保持者是日本團隊對缺鐵基蛋白 (apoferritin) 的研究，解析度到達 1.53 埃。不過如果想要清楚的呈現個別原子，解析度差不多需要到達 1.5 埃，還差了一些。

在今年十月 Nature 期刊的一篇最新研究中，一個跨國研究團隊利用改良過的電子束與分析軟體，成功達到了 1.25 埃以上的解析率，足以清楚標示出每顆原子的位置。

聽起來很厲害，不過這代表的是什麼？

由於生物分子可以在行動中被降溫並「定格」，我們現在能夠清楚的看見蛋白質這類複雜的分子機械如何運作，清楚到每顆原子的動態都盡收眼底。毫無疑問地，這樣的技術將為分子與結構生物學帶來重要的進展。

目前，原子等級的解析度只適用於結構較堅硬的蛋白質分子。做為下一階段的目標，研究團隊希望能將同樣的技術運用在一般柔軟的大型蛋白質結構，並達到一樣好的解析度。在結構生物學的領域中，使用低溫電子顯微鏡的研究人口逐年成長，而這次的技術突破有望繼續加速這個趨勢。

參考資料

1. Yip, K.M., Fischer, N., Paknia, E. et al. Atomic-resolution protein structure determination by cryo-EM. Nature 587, 157–161 (2020).
2. Cryo–electron microscopy breaks the atomic resolution barrier at last
3. X-光晶體繞射學與結構生物學