破除歐洲殖民之前的非洲沒有科學發展史的迷思！非洲原來也有豐富的科學傳統？——《被蒙蔽的視野》

本文與 研華科技 合作，泛科學企劃執行

我們都看過那種影片，對吧？網路上從不缺乏讓人驚嘆的機器人表演：數十台人形機器人像軍隊一樣整齊劃一地耍雜技 ，或是波士頓動力的機器狗，用一種幾乎違反物理定律的姿態後空翻、玩跑酷 。每一次，社群媒體總會掀起一陣「未來已來」、「人類要被取代了」的驚呼 。

但當你關掉螢幕，看看四周，一個巨大的落差感就來了：說好的機器人呢？為什麼大街上沒有他們的身影，為什麼我家連一件衣服都還沒人幫我摺？

這份存在於數位螢幕與物理現實之間的巨大鴻溝，源於一個根本性的矛盾：當代AI在數位世界裡聰明絕頂，卻在物理世界中笨拙不堪。它可以寫詩、可以畫畫，但它沒辦法為你端一杯水。

這個矛盾，在我們常見的兩種機器人展示中體現得淋漓盡致。第一種，是動作精準、甚至會跳舞的類型，這本質上是一場由工程師預先寫好劇本的「戲」，機器人對它所處的世界一無所知 。第二種，則是嘗試執行日常任務（如開冰箱、拿蘋果）的類型，但其動作緩慢不穩，彷彿正在復健的病人 。

這兩種極端的對比，恰恰點出了機器人技術的真正瓶頸：它們的「大腦」還不夠強大，無法即時處理與學習真實世界的突發狀況 。

這也引出了本文試圖探索的核心問題：新一代AI晶片NVIDIA® Jetson Thor™ ，這顆號稱能驅動「物理AI」的超級大腦，真的能終結機器人的「復健時代」，開啟一個它們能真正理解、並與我們共同生活的全新紀元嗎？

為何我們看到的機器人，總像在演戲或復健？

那我們怎麼理解這個看似矛盾的現象？為什麼有些機器人靈活得像舞者，有些卻笨拙得像病人？答案，就藏在它們的「大腦」運作方式裡。

那些動作極其精準、甚至會後空翻的機器人，秀的其實是卓越的硬體性能——關節、馬達、減速器的完美配合。但它的本質，是一場由工程師預先寫好劇本的舞台劇 。每一個角度、每一分力道，都是事先算好的，機器人本身並不知道自己為何要這麼做，它只是在「執行」指令，而不是在「理解」環境。

而另一種，那個開冰箱慢吞吞的機器人，雖然看起來笨，卻是在做一件革命性的事：它正在試圖由 AI 驅動，真正開始「理解」這個世界 。它在學習什麼是冰箱、什麼是蘋果、以及如何控制自己的力量才能順利拿起它。這個過程之所以緩慢，正是因為過去驅動它的「大腦」，也就是 AI 晶片的算力還不夠強，無法即時處理與學習現實世界中無窮的變數 。

這就像教一個小孩走路，你可以抱著他，幫他擺動雙腿，看起來走得又快又穩，但那不是他自己在走。真正的學習，是他自己搖搖晃晃、不斷跌倒、然後慢慢找到平衡的過程。過去的機器人，大多是前者；而我們真正期待的，是後者。

所以，問題的核心浮現了：我們需要為機器人裝上一個強大的大腦！但這個大腦，為什麼不能像ChatGPT一樣，放在遙遠的雲端伺服器上就好？

機器人的大腦，為什麼不能放在雲端？

聽起來好像很合理，對吧？把所有複雜的運算都交給雲端最強大的伺服器，機器人本身只要負責接收指令就好了。但……真的嗎？

想像一下，如果你的大腦在雲端，你看到一個球朝你飛過來，視覺訊號要先上傳到雲端，雲端分析完，再把「快閃開」的指令傳回你的身體。這中間只要有零點幾秒的網路延遲，你大概就已經鼻青臉腫了。

現實世界的互動，需要的是「即時反應」。任何網路延遲，在物理世界中都可能造成無法彌補的失誤 。因此，運算必須在機器人本體上完成，這就是「邊緣 AI」（Edge AI）的核心概念 。而 NVIDIA  Jetson 平台，正是為了解決這種在裝置端進行高運算、又要兼顧低功耗的需求，而誕生的關鍵解決方案 。

NVIDIA Jetson 就像一個緊湊、節能卻效能強大的微型電腦，專為在各種裝置上運行 AI 任務設計 。回顧它的演進，早期的 Jetson 系統主要用於視覺辨識搭配AI推論，像是車牌辨識、工廠瑕疵檢測，或者在相機裡分辨貓狗，扮演著「眼睛」的角色，看得懂眼前的事物 。但隨著算力提升，NVIDIA Jetson 的角色也逐漸從單純的「眼睛」，演化為能夠控制手腳的「大腦」，開始驅動更複雜的自主機器，無論是地上跑的、天上飛的，都將NVIDIA Jetson 視為核心運算中樞 。

但再強大的晶片，如果沒有能適應現場環境的「容器」，也無法真正落地。這正是研華（Advantech）的角色，我們將 NVIDIA Jetson 平台整合進各式工業級主機與邊緣運算設備，確保它能在高熱、灰塵、潮濕或震動的現場穩定運行，滿足從工廠到農場到礦場、從公車到貨車到貨輪等各種使用環境。換句話說，NVIDIA 提供「大腦」，而研華則是讓這顆大腦能在真實世界中呼吸的「生命支持系統」。

這個平台聽起來很工業、很遙遠，但它其實早就以一種你意想不到的方式，進入了我們的生活。

從Switch到雞蛋分揀員，NVIDIA Jetson如何悄悄改變世界？

如果我告訴你，第一代的任天堂Switch遊戲機與Jetson有相同血緣，你會不會很驚訝？它的核心處理器X1晶片，與Jetson TX1模組共享相同架構。這款遊戲機對高效能運算和低功耗的嚴苛要求，正好與 Jetson 的設計理念不謀而合 。

而在更專業的領域，研華透過 NVIDIA Jetson 更是解決了許多真實世界的難題 。例如

• 在北美，有客戶利用 AI 進行雞蛋品質檢測，研華的工業電腦搭載NVIDIA Jetson 模組與相機介面，能精準辨識並挑出髒污、雙黃蛋到血蛋 
• 在日本，為避免鏟雪車在移動時發生意外，導入了環繞視覺系統，當 AI 偵測到周圍有人時便會立刻停止 ；
• 在水資源珍貴的以色列，研華的邊緣運算平台搭載NVIDIA Jetson模組置入無人機內，24 小時在果園巡航，一旦發現成熟的果實就直接凌空採摘，實現了「無落果」的終極目標 。

這些應用，代表著 NVIDIA Jetson Orin™ 世代的成功，它讓「自動化」設備變得更聰明 。然而，隨著大型語言模型（LLM）的浪潮來襲，人們的期待也從「自動化」轉向了「自主化」 。我們希望機器人不僅能執行命令，更能理解、推理。

Orin世代的算力在執行人形機器人AI推論時的效能約為每秒5到10次的推論頻率，若要機器人更快速完成動作，需要更強大的算力。業界迫切需要一個更強大的大腦。這也引出了一個革命性的問題：AI到底該如何學會「動手」，而不只是「動口」？

革命性的一步：AI如何學會「動手」而不只是「動口」？

面對 Orin 世代的瓶頸，NVIDIA 給出的答案，不是溫和升級，而是一次徹底的世代跨越— NVIDIA Jetson Thor 。這款基於最新 Blackwell 架構的新模組，峰值性能是前代的 7.5 倍，記憶體也翻倍 。如此巨大的效能提升，目標只有一個：將過去只能在雲端資料中心運行的、以 Transformer 為基礎的大型 AI 模型，成功部署到終端的機器上 。

NVIDIA Jetson Thor 的誕生，將驅動機器人控制典範的根本轉變。這要從 AI 模型的演進說起：

1. 第一階段是 LLM（Large Language Model，大型語言模型）：
   我們最熟悉的 ChatGPT 就屬此類，它接收文字、輸出文字，實現了流暢的人機對話 。
2. 第二階段是 VLM（Vision-Language Model，視覺語言模型）：
   AI 學會了看，可以上傳圖片，它能用文字描述所見之物，但輸出結果仍然是給人類看的自然語言 。
3. 第三階段則是 VLA（Vision-Language-Action Model，視覺語言行動模型）：
   這是革命性的一步。VLA 模型的輸出不再是文字，而是「行動指令（Action Token）」 。它能將視覺與語言的理解，直接轉化為控制機器人關節力矩、速度等物理行為的具體參數 。

這就是關鍵！ 過去以NVIDIA Jetson Orin™作為大腦的機器人，僅能以有限的速度運行VLA模型。而由 VLA 模型驅動，讓 AI 能夠感知、理解並直接與物理世界互動的全新形態，正是「物理 AI」（Physical AI）的開端 。NVIDIA Jetson Thor 的強大算力，就是為了滿足物理 AI 的嚴苛需求而生，要讓機器人擺脫「復健」，迎來真正自主、流暢的行動時代 。

其中，物理 AI 強調的 vision to action，就需要研華設計對應的硬體來實現；譬如視覺可能來自於一般相機、深度相機、紅外線相機甚至光達，你的系統就要有對應的介面來整合視覺；你也會需要控制介面去控制馬達伸長手臂或控制夾具拿取物品；你也要有 WIFI、4G 或 5G 來傳輸資料或和別的 AI 溝通，這些都需要具體化到一個系統上，這個系統的集大成就是機器人。

好，我們有了史上最強的大腦。但一個再聰明的大腦，也需要一副強韌的身體。而這副身體，為什麼非得是「人形」？這不是一種很沒效率的執念嗎？

為什麼機器人非得是「人形」？這不是一種低效的執念嗎？

這是我一直在思考的問題。為什麼業界的主流目標，是充滿挑戰的「人形」機器人？為何不設計成效率更高的輪式，或是功能更多元的章魚型態？

答案，簡單到令人無法反駁：因為我們所處的世界，是徹底為人形生物所打造的。

從樓梯的階高、門把的設計，到桌椅的高度，無一不是為了適應人類的雙足、雙手與身高而存在 。對 AI 而言，採用人形的軀體，意味著它能用與我們最相似的視角與方式去感知和學習這個世界，進而最快地理解並融入人類環境 。這背後的邏輯是，與其讓 AI 去適應千奇百怪的非人形設計，不如讓它直接採用這個已經被數千年人類文明「驗證」過的最優解 。

這也區分了「通用型 AI 人形機器人」與「專用型 AI 工業自動化設備」的本質不同 。後者像高度特化的工具，產線上的機械手臂能高效重複鎖螺絲，但它無法處理安裝柔軟水管這種預設外的任務 。而通用型人形機器人的目標，是成為一個「多面手」，它能在廣泛學習後，理解物理世界的運作規律 。理論上，今天它在產線上組裝伺服器，明天就能在廚房裡學會煮菜 。

但要讓一個「多面手」真正活起來，光有骨架還不夠。它必須同時擁有強大的大腦平台與遍布全身的感知神經，才能理解並回應外在環境。人形機器人的手、腳、眼睛、甚至背部，都需要大量感測器去理解環境就像神經末梢一樣，隨時傳回方位、力量與外界狀態。但這些訊號若沒有通過一個穩定的「大腦平台」，就無法匯聚成有意義的行動。

這正是研華的角色：我們不僅把 NVIDIA Jetson Thor 這顆核心晶片包載在工業級電腦中，讓它成為能真正思考與反應的「完整大腦」，同時也提供神經系統的骨幹，將感測器、I/O 介面與通訊模組可靠地連結起來，把訊號傳導進大腦。你或許看不見研華的存在，但它實際上遍布在機器人全身，像隱藏在皮膚之下的神經網絡，讓整個身體真正活過來。

但有了大腦、有了身體，接下來的挑戰是「教育」。你要怎麼教一個物理 AI？總不能讓它在現實世界裡一直摔跤，把一台幾百萬的機器人摔壞吧？

打造一個「精神時光屋」，AI的學習速度能有多快？

這個問題非常關鍵。大型語言模型可以閱讀網際網路上浩瀚的文本資料，但物理世界中用於訓練的互動資料卻極其稀缺，而且在現實中反覆試錯的成本與風險實在太高 。

答案，就在虛擬世界之中。

NVIDIA Isaac Sim™等模擬平台，為這個問題提供了完美的解決方案 。它能創造出一個物理規則高度擬真的數位孿生（Digital Twin）世界，讓 AI 在其中進行訓練 。

這就像是為機器人打造了一個「精神時光屋」 。它可以在一天之內，經歷相當於現實世界千百日的學習與演練，從而在絕對安全的環境中，窮盡各種可能性，深刻領悟物理世界的定律 。透過這種「模擬-訓練-推論」的 3 Computers 閉環，Physical AI (物理AI) 的學習曲線得以指數級加速 。

我原本以為模擬只是為了節省成本，但後來發現，它的意義遠不止於此。它是在為 AI 建立一種關於物理世界的「直覺」。這種直覺，是在現實世界中難以透過有限次的試錯來建立的。

所以你看，這趟從 Switch 到人形機器人的旅程，一幅清晰的未來藍圖已經浮現了。實現物理 AI 的三大支柱已然齊備：一個劃時代的「AI 大腦」（NVIDIA Jetson Thor）、讓核心延展為「完整大腦與神經系統」的工業級骨幹（由研華 Advantech 提供），以及一個不可或缺的「教育環境」（NVIDIA Isaac Sim 模擬平台） 。

結語

我們拆解了那些酷炫機器人影片背後的真相，看見了從「自動化」走向「自主化」的巨大技術鴻溝，也見證了「物理 AI」時代的三大支柱——大腦、身軀、與教育——如何逐一到位 。

專家預測，未來 3 到 5 年內，人形機器人領域將迎來一場顯著的革命 。過去我們只能在科幻電影中想像的場景，如今正以前所未有的速度成為現實 。

這不再只是一個關於效率和生產力的問題。當一台機器，能夠觀察我們的世界，理解我們的語言，並開始以物理實體的方式與我們互動，這將從根本上改變我們與科技的關係。

所以，最後我想留給你的思想實驗是：當一個「物理 AI」真的走進你的生活，它不只是個工具，而是一個能學習、能適應、能與你共同存在於同一個空間的「非人智慧體」，你最先感受到的，會是興奮、是便利，還是……一絲不安？

這個問題，不再是「我們能否做到」，而是「當它發生時，我們準備好了嗎？」

研華已經整裝待發，現在，我們與您一起推動下一代物理 AI 與智慧設備的誕生。
https://bit.ly/4n78dR4

• 前情提要：破除歐洲殖民之前的非洲沒有科學發展史的迷思！非洲原來也有豐富的科學傳統？——《被蒙蔽的視野》

廷布克圖無疑是近現代西非科學進步最重要的地點之一，卻也絕非獨一無二。非洲還有其他一些城市，特別是與更廣泛的貿易和宗教世界密切關聯的那些城市，都在這段期間經歷了相似的科學知識擴張。

除了廷布克圖以外的那些地方

博爾諾蘇丹國（Sultanate of Borno）是位於當今現代奈及利亞境內的伊斯蘭王國，根據一份晚近記載，該國大清真寺（Great Mosque，譯註：亦稱「星期五聚禮」或「主麻日」清真寺）的學者研讀「好幾部科學著述」。

同樣地，在後來成為奈及利亞的另一個伊斯蘭王國，卡諾蘇丹國（Sultanate of Kano），則是從穆斯林世界各地延攬學者前來宮廷教學。在十五世紀初，一位學者從麥地那遠道前來，並隨身帶來了大批阿拉伯手抄本，其中有許多都涉及科學科目，好比天文學和數學。就像在廷布克圖，十五世紀卡諾的非洲學者，同樣閱讀種種阿拉伯文概述，摘譯自古希臘文本以及諸如海什木等影響深遠的穆斯林科學思想家的著述。

如同我們在其他地方所見，在卡諾宮廷工作的天文學家，也協助編制年曆。

一位名叫阿卜杜拉．本．穆罕默德（Abdullah bin Muhammad）的學者，甚至還寫了一部手抄本來詳述傳統伊斯蘭占星術星曆，內容談到月球如何在一年期間運行穿越不同星座。除此之外，本．穆罕默德也描述了「行星的運行」以及它們所具有的種種不同占星學意義。最重要的是，這部手抄本是以豪薩文（Hausa）寫成的，使用這種語文的豪薩族裔群體，就是卡諾人口當中的多數族群。除了阿拉伯文星體名稱之外，本．穆罕默德甚至還註記了各個恆星和行星的豪薩文名稱。好比水星就以「瑪格塔卡德」（Magatakard）被列於其中，其豪薩原文的意思是「抄寫員」，至於太陽則稱為「薩爾基」（Sarki），意思是「王」。這同樣是個重要的提示，告訴我們非洲的前伊斯蘭天文學傳統的存在，而且當新的阿拉伯手抄本在十五和十六世紀傳入，這項傳統也隨之改頭換面。

神奇的魔幻方陣

新的科學思想在西非持續發展到了十八世紀早期。

一七三二年，一位在卡齊納（Katsina，同樣位於現今奈及利亞）工作的數學家寫了一部手抄本，標題是《論字母表之魔幻用途》（A Treatise on the Magical Use of the Letters of the Alphabet）。那位作者名叫穆罕默德．伊本．穆罕默德（Muhammad ibn Muhammad），曾東遊近一千三百公里外的博爾諾蘇丹國求學，師事泰斗穆斯林學者，學習天文學、占星學和數學。就像我們在本章接觸過的非洲科學思想家，他也在當時剛完成一趟麥加朝聖。

儘管書名晦澀難解，伊本．穆罕默德的手抄本，實際上就是一部數學作品，書中詳述了我們所稱「魔幻方陣」（magic squares）背後的基本原理，這是你有可能在學校裡遇到的那種材料。

最簡單的魔幻方陣是個 3×3 網格，裡面填上從 1 到 9 的數字，把數字填進正確位置，你就可以讓所有的行、列和對角累加和全都為相等數值。還有，儘管數字有多種排列方式，卻始終只有一個「魔幻數字」（magic number），可以讓所有數字的累加和全都相等。（就3×3網格而言，那個數字是15。）一旦你掌握了這一點，接著你就可以開始提出比較複雜的數學問題——例如，像 9×9 這般較大的方陣，或者甚至是個 n×n 任意大型方陣的「魔幻數字」為何？你還可以開始計算出，就不同大小的方陣，各有多少種不同的排列方案，還有求解的最佳運算法為何。

魔幻方陣在中世紀伊斯蘭數學界有廣泛討論，而且伊本．穆罕默德也幾乎肯定是閱讀在卡齊納販售的阿拉伯手抄本時學過那種方陣。他顯然是著了迷，騰出他的手抄本多頁篇幅來介紹它們，並提出了一套公式，來建構種種不同尺寸的方陣。他還證明，就一個 3×3 方陣，只需旋轉與鏡射就能找出所有不同的解。

避邪、占卜、真主的秘密 魔幻方陣的宗教意義

然而，在伊本．穆罕默德看來，除了對數學的興趣之外，魔幻方陣也同樣是他宗教義務的一部分。魔幻方陣被視為阿拉的禮贈，「字母受真主守護，」他寫道。事實上，這種魔幻方陣在當時看來是十分特別，因此伊本．穆罕默德還建議數學家「暗中工作……你不該隨便傳揚真主的祕密」，這也點出了許多人心中認定與魔幻方陣連帶有關的神祕特性。

就像許多科學思想家，不論他們在非洲、亞洲或歐洲，伊本．穆罕默德也認為魔幻方陣具有護身符的作用，能防護抵禦不祥之兆；這就是為什麼他的手抄本標題提到數學的「魔幻用途」。魔幻方陣也被廣泛使用來嘗試預測未來。伊本．穆罕默德想必也在早現代時期的卡齊納提供他的這些服務，解析「讀數」，一般就是把特定數字代換成單詞或字母。甚至還有些人把魔幻方陣縫上他們的衣物來避邪。

科學革命的一部分：漠南非洲和歐洲科學革命驚人的相似之處

長久以來，撒哈拉以南非洲地區（編按：一般稱為漠南非洲）總是被排除在科學革命的歷史之外。然而一旦我們開始探索那片地區的豐富科學文化，實際上我們也就能看出，在同期該地區，該地區與歐洲的情況存有眾多雷同之處。就像在歐洲，非洲人也藉由阿拉伯文譯本和以阿拉伯文寫成的概述，認識了亞里士多德和托勒密等古希臘和羅馬的科學思想家。就如同歐洲的情況，非洲人也取法較晚近伊斯蘭天文學家與數學家的著述，好比海什木，得知對這些古代思想家的相關批評。而且就如同歐洲的情況，非洲的科學革命，並沒有完全排除較古老的觀點：天文學、占星學和占卜術，彼此往往仍難區分。因此，與其把非洲視為與科學革命互不相干，我們應該把它看成共通歷史的一個部分——在這段歷史中，沿絲路貿易和朝聖的蓬勃發展，促使十五和十六世紀期間的科學出現變革。

在廷布克圖和卡諾，就像在撒馬爾罕和伊斯坦堡，伊斯蘭學者也得到了非洲富人的贊助與扶持，因為他們能體認天文學和數學的宗教價值。「這門科學的一項用途就是能得知禮拜時間，」桑海帝國一位宮廷天文學家這樣表示。在此同時，天文學家也幫助引導商隊跨越撒哈拉，進一步為那處地區的貿易成長做出貢獻。他們旅行跨越浩瀚沙漠「彷彿那是在海上，由嚮導憑恃星辰操控前行」，一位作者這樣解釋。

非洲位於絲路最西端，到了十五和十六世紀期間，它終於也經歷了自己的科學革命。現在我們沿著絲路東行，揭示雷同的商業、宗教和知識交流，是如何協助在中國和印度引發了一場科學革命。

——本文摘自《被蒙蔽的視野：科學全球發展史的真貌》，2023 年 5 月，時報出版，未經同意請勿轉載。

學者八方雲集的伊斯坦堡

哥白尼在歐洲掀起一股風潮之時，鄂圖曼帝國的天文學家和數學家，也正進入他們自己的文藝復興時期。從十五到十六世紀之間，鄂圖曼科學思想家產生出了超過兩百項天文學原創著作，再次挑戰伊斯蘭科學隨著中世紀「黃金時代」結束而沒落的觀點。

一四五三年伊斯坦堡征服之後，眾多穆斯林學者來到鄂圖曼，並在蘇丹資助之下投入工作，塔居丁只是這當中的一個。烏魯伯格死後，撒馬爾罕天文台的首席天文學家阿里．卡什吉前往伊斯坦堡，受僱在設於城中的一所伊斯蘭學校中工作，當時鄂圖曼人創辦了好幾百所這樣的學院。其他學者也從伊斯蘭世界各地，分頭來到了伊斯坦堡，包括波斯和蒙兀兒印度（Mughal India）。

得天獨厚的研究環境

在此同時，我們有必要記得，伊斯坦堡從來就不是個排外的穆斯林城市。猶太人和基督徒也在鄂圖曼宮廷找到贊助。猶太天文學家大衛．本－殊山在伊斯坦堡天文台與塔居丁共事，而穆罕默德二世的御醫也是個猶太人，是從文藝復興時期義大利逃來的難民。座落於歐洲與亞洲的十字路口，早現代時期的伊斯坦堡是一座國際大都會，在這裡面― 誠如我們在其他地方已經見到的― 宗教和貿易網絡在十五和十六世紀時期的擴張，促成了科學的轉型。

事實上，鄂圖曼的這段故事和歐洲的科學革命史有很多相似之處。就如同文藝復興時期的歐洲，鄂圖曼的科學思想家對古希臘作者的著述，也抱著很濃厚的興趣。

穆罕默德二世擁有大批古希臘手抄本藏書，全都在征服伊斯坦堡期間繳獲。秉持悠久的伊斯蘭傳統，蘇丹接連委派將這些古希臘作品重新翻譯成阿拉伯文。為配合鄂圖曼宮廷的國際性本質，這些譯本便由拜占庭希臘人完成。就像在歐洲的情況，鄂圖曼科學思想家也在這一時期開始閱讀並翻譯更早期的伊斯蘭思想家的著作。阿里．卡什吉的天文學手抄本也經翻譯為鄂圖曼土耳其文，圖西的作品也同樣如此。這位十三世紀的天文學家的種種觀點，對哥白尼造成了十分深遠的影響。

到了十七世紀中期，鄂圖曼科學思想家也開始閱讀歐洲的天文學著述。一六六二年，一位名叫特茲基雷奇．科斯．易卜拉欣（Tezkireci Köse Ibrahim）的鄂圖曼天文學家便解釋道：

「哥白尼奠定了一個新基礎，並編結出一個小型『紡索』星曆表，假想地球會動。」

易卜拉欣甚至還畫了幅草圖，勾勒出哥白尼著名的日心宇宙模型。

與歐洲相似發展故事

因此，我們可以開始看到眾多與傳統歐洲科學革命故事相仿的雷同情節。鄂圖曼的科學思想家也閱讀並翻譯古希臘文本，而且他們也學習借鑑比較晚近伊斯蘭作者的著述，來批評這些比較古老的理念。畢竟，在伊斯坦堡這座都市― 歸功於它位於絲路上的位置― 你很容易就能接觸到以種種不同語文寫成的科學手抄本，包括從拉丁文到希臘文，乃至於波斯文和阿拉伯文的著述。

不只如此，歐洲文藝復興的核心理念，在伊斯蘭世界也能找到雷同之處。這在阿拉伯文中稱為 tajdid（原文意指「更新」）。傳統上，這是宗教學者用來描述伊斯蘭教改革的術語。然而從十五世紀開始，tajdid 的概念就開始被使用得遠更為廣泛，成為某種關於振興的運動的一部分，而且被振興的不只宗教，也兼及伊斯蘭科學。這場運動並不局限於伊斯坦堡。到下一節我們就會看到，天文學、數學和伊斯蘭教之間的牽連，順著絲路向西傳播，跨越撒哈拉沙漠並來到非洲。

——本文摘自《被蒙蔽的視野：科學全球發展史的真貌》，2023 年 5 月，時報出版，未經同意請勿轉載。