Loading [MathJax]/extensions/tex2jax.js

0

1
0

文字

分享

0
1
0

大直公寓陷落!連續壁能保護工地,為什麼會造成外側房屋坍塌?在軟弱地盤上蓋房子可行嗎?

PanSci_96
・2023/10/21 ・5106字 ・閱讀時間約 10 分鐘

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

「趕快下來、房子要倒了!」隨著工地主任一聲大喊,居民慌亂逃出。接著,基泰大直建案隔壁的公寓,就像坐電梯一樣往下陷落,原本的 1 樓,如今已成為地下室。

除了基泰大直案,台灣各處都偶有聽聞發生天坑、房屋沉陷等事件,這些災害,似乎又常常是地下工程惹的禍。

但這次事件是怎麼發生的?軟弱的地盤真的不適合蓋房子嗎?我家或你家,也會遇到嗎?

為什麼土壤會崩塌?

為什麼土壤會崩塌?大家應該都有過在海邊堆沙子的經驗,當砂子堆到一定的角度後,沙堆表面的沙子就會開始不穩定,這時如果繼續堆沙,沙子就會坍方。

土壤的「剪力強度」會使土壤坍塌到一定程度後就不會繼續坍塌,讓土壤的斜面與地面形成一個角度。所謂的剪力是指將物體推往相反方向的外力,例如用剪刀剪紙,或是用手撕紙。而土壤的剪力強度,指的是防止土壤發生平移破壞的阻抗,剪力強度愈大,代表愈不容易發生坍塌。

剪力強度的大小則受到土壤的顆粒形狀、大小分配比例、緊密程度以及凝聚力所影響。例如由不同形狀與大小的顆粒混雜而成的土壤,彼此之間的摩擦力比只有相同大小顆粒的圓形土壤,強度還要高。或是含水量較少的黏土,比含水量高的黏土黏滯性還高,凝聚力更強,因此剪力強度比較高,更不容易坍塌。

圖/公共工程品管班教材

若是開挖基地的土壤剪力強度不足,很難形成垂直度高的壁面,這個時候若是沒有足夠的空間設立明挖邊坡,就需要擋土壁來擋住側向的砂土,保護開挖面,讓工程順利進行。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

大家在這次事件一直聽到的「連續壁」,是一種常見的地下擋土設施,就可以擋住側向的沙土。開挖建築地下室前,常會在基地周圍施作一圈連續壁,阻擋地下水與土壤,再進行開挖工作。由於連續壁適用範圍廣、可以擋水、所需空間不大,對臨房影響較小,常被用在軟弱黏土以及都市密集區的工程。而連續壁的貫入深度,通常是開挖深度的 2~3 倍。

以台北市為例,根據臺北市建築工程基礎開挖安全措施管理作業要點,在有鄰房的狀況下進行地下開挖,深度只要達 8 公尺以上就要採用連續壁擋土工法。這些連續壁不僅能用來保護工地,還可以成為未來完工後,建築物地下室的永久外牆。

開挖建築地下室前,常會在基地周圍施作一圈連續壁。圖/PanSci YouTube

那麼,這次事件又發生了什麼事呢?

大直民宅坍塌事件是怎麼發生的?

為了抵擋側向土壓力與水壓力,通常擋土壁還需要配合基地內的支撐系統。常見的施工流程首先會在施作擋土壁之後打入中間柱,並且開挖第一階土方。接著在中間柱上架設一層臨時性的水平支撐與施工構台,才會繼續往下開挖下一階土方,重複這樣的步驟直到挖至設計深度。全部開挖完成後,最後在底面鋪設混凝土底版,由下往上開始施作地下室結構。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
圖/公共工程品管班教材

這次基泰大直事件中,基地位於軟弱黏土地盤。當開挖作業進行到一定深度後,連續壁外側的土壤重量,超過連續壁底部黏土的抵抗力,開挖底部失去平衡。外部的黏土沿著破壞面流動,湧入開挖區。緊接著,基地內的土壤連同中間柱被湧入的土壤向上抬起。當中間柱被向上推之後,橫向的水平支撐也隨之崩解,失去保護連續壁的作用,最後失去側向支撐力的連續壁朝基地內擠進破壞。

災難如連鎖反應,除了基地結構被破壞,基地外側的土壤也會因為向開挖區內流動,導致地面大量沉陷,蓋在上面的房子,也就是這次事件中受害的民宅,隨之下陷。這種工程災害稱為「隆起破壞」。

過程雖然是這樣,但導致這次事故發生的確切原因,目前還在調查當中。可能是調查與設計單位對地質狀況的判斷過於樂觀,連續壁的設計貫入深度不足,或是因施工不慎,導致連續壁與支撐系統並沒有完全發揮作用。

那麼你可能最擔心的是,我家會不會也遇到相同問題,買房前是不是也要挑地質?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

常見的開挖災害有哪些?

這邊要先說明,其實不同的地質,需要對應不同的考量與施工工法,我們應該因材施工。而不同地質,也會面臨不同的挑戰與風險。例如基泰大直的隆起破壞,容易發生在軟弱黏土進行的開挖工程,而在透水性良好的砂質土壤中,則可能會因為地下水位差,發生管湧與砂湧等災害。

什麼是管湧呢?它指的是地下擋土壁因為施工不慎導致壁面出現裂縫,在裂縫處將容易形成透水路徑。如果沒有即時修補裂縫,滲出的水流會愈來愈大,並夾帶砂土,形成滲流管道。水流夾帶砂土持續湧入開挖基地,就會使得擋土壁外側逐漸被掏空,導致上方鄰近道路及房屋沈陷。

圖/臺灣公路工程第 43 卷第 1-2 期

而砂湧,也是另一個容易發生在砂質地盤的災害,這種現象主要發生在基礎開挖時,基地內側與外側水位落差很大。水位差會使地下水由擋土壁底端上湧,當上湧水流的壓力大於開挖面底部土壤的重量,水壓會將基地內的土砂舉起,冒出開挖面,進而導致開挖基地的破壞。

圖/臺灣公路工程第 43 卷第 1-2 期

不過除了先天的地質問題,擋土壁與支撐系統,也可能會因為設計與施工上有所疏失,使得擋土壁牆身的強度不夠或位移太大而發生破壞。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

話說回來,這些軟弱地盤,是不是根本就不適合蓋房,爛泥扶不上牆,不對,是爛泥扶不住牆呢?

軟弱地盤真的不適合蓋房嗎?

就像蛋糕不是只有蛋,建築的地盤不只有土壤,而是由土壤、地下水及空氣所組成。依照不同的比例及成份,有著不同的特性。若是地質沒辦法讓蓋在上面的建築物穩定安全,就是所謂的軟弱地盤。

軟弱地盤通常位於沖積平原、湖沼地或是人工回填區。這些地方的土壤因為沒有經過地質變動等物理作用,通常由軟弱黏土、沉泥、或是鬆散的砂土所構成。例如台北盆地是河流所形成的沖積平原,因此大部分的地區都是屬於軟弱地盤,而桃園、台中的地質則穩固許多。

直接在軟弱地盤上蓋房子,就像將建築蓋在豆腐上,不僅施工時容易發生災害,建築也可能會因為自身的重量而沉陷。但隨著都市發展,所需要的土地大量增加,我們很難完全避免在這類地盤上興建工程,因此工程師會利用各種方法,來克服困難的地質條件。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

軟弱地盤並不是完全沒有辦法蓋房子,我們可以選擇深基礎,透過數十公尺長的基樁,穿過軟弱土層,將建築固定在更深處的堅硬岩盤上。

或是透過地盤改良,改善土壤的特性,防止破壞、液化以及沉陷等問題發生。

除了加入岩隱村習得土遁忍術以外,地盤改良的方式非常多,同樣需要依據地盤的性質、改良的方向以及工程的類型來選擇最適合的工法。這裡介紹幾種台灣常見的地改方式。

第一種是振動夯實,這種方法是利用機械振動等外力,使基地土層的密度增加,加強支撐力,減少發生沉陷或液化的可能,這種方法適用在非黏性的土層。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

第二種,排水預壓工法。這種方式則是在蓋房子前,在基地加上額外的載重,同時也可以搭配排水帶,縮短土壤孔隙水的排水路徑,讓水更容易排出,進而增加土壤的壓密速率,減少土壤內的孔隙與含水量,克服未來建築完成後的沉陷問題。

第三種,也是在都市建築中最常見的地盤改良,是深層攪拌工法,利用特殊機械,透過高壓噴射或是機械攪拌等方式,在地層中注入水泥,並同時攪拌土壤,讓水泥與周圍的土壤拌合成固結體,與原本的地層組成複合基地,以提高土壤強度,我們常聽到的地盤改良樁,就是屬於這種工法。

也就是說,透過合適的地盤改良、基礎形式與開挖工法,軟弱地盤也是能蓋房子的。

如果你對你家,或是你想要買房子地方的地質很好奇,那事不宜遲……就來介紹查詢看看你家地質吧。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

我該怎麼知道我家的地質?

依照經濟部地質法的規定,只要是政府機關或公營事業所辦理的地質調查,都需要將調查結果提交給中央主管機關。而這些資料都會被上傳至中央地調所建置的公開平台——工程地質探勘資料庫,也就是說,如果你家附近曾經有公共工程進行過地質調查,就可以在上面找到鑽探資料。

另外,政府也公布了全台的地質分佈資料土壤液化潛勢區以及活動斷層的分佈,資料都公開在網路上,有興趣的觀眾可以上去查看,更瞭解自己的居住環境。除此之外,國家地震研究中心甚至有有簡單的試算方式,可以評估自家住宅的耐震能力。

當然這些公開資料,只能作為工程設計的初步參考,還是需要請專業的地質調查公司進行鑽探與實驗,才能比較完整地瞭解基地的地質。因為即便知道自己家裡附近的地質類型,地質條件還牽涉到各種土壤參數,工程設計和施工品質也有重大的影響。此外,像順向坡角、土石流及易淹水潛勢區這類危害很大的地方,一般民眾原本也鮮少將此列入尋覓住處的考量。

如果有哪些關於買房要注意的眉角你還想聽我們分析,例如房價、交通、裝潢、空氣品質甚至是風水,歡迎留言告訴我們。最後也想問問大家,在挑房子時,哪項指標是你最在意的呢?

  1. 事件發生後,我覺得地質與買房地點,才是最重要的
  2. 在多地震的台灣,房屋的耐震係數最重要
  3. 氣候變遷之下,節能省冷氣且防淹水防空污最重要
  4. 以上這些都是多說的啦,房子貴到買不起,對我都不重要。

歡迎訂閱 Pansci Youtube 頻道 獲取更多深入淺出的科學知識!

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
文章難易度
PanSci_96
1262 篇文章 ・ 2408 位粉絲
PanSci的編輯部帳號,會發自產內容跟各種消息喔。

0

1
0

文字

分享

0
1
0
E10 低碳汽油:台灣減碳新契機,為何我們應該接受?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/01/17 ・3468字 ・閱讀時間約 7 分鐘

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

本文與美國穀物協會合作,泛科學企劃執行。

台灣將在 2040 年禁售燃油車。但別急,現在路上開的舊有車款不會馬上報廢消失,因為舊有的車輛會繼續開到年限結束。根據計算,當禁售燃油車的那一天來臨時,還有大約 60% 的車輛是燃油車。這時,在多數交通工具還是燃油的情況下,美國、歐盟等國已經開始使用酒精燃料來減少碳排放,那麼,台灣也能做到嗎?

你聽過 E3、E10 汽油嗎?

這是指在汽油中加入酒精,E3 代表有 3% 的汽油被酒精取代,而 E10 則是 10% 的汽油換成酒精。酒精是一種抗爆震性能更好的燃料,且比化石燃料更環保,因為它可以來自生質燃料,碳排放也較低。即便算上運輸和加工的碳足跡,用玉米製造的乙醇仍比傳統汽油的碳排放低了 43%。其實,在美國、歐洲、澳洲等地,E10 或更高比例的酒精汽油早已廣泛使用,這在我們之前的影片中也有提過。

現在,台灣有 14 間加油站可以加到 E3 汽油,而中油也正積極促使相關部門開放 E10 汽油的銷售。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

不過,在推動這項改變之前,仍有許多民眾對酒精汽油有疑慮。大家最關心的問題是,把不是汽油的燃料放到引擎中,到底會不會對車輛引擎造成不良影響?例如會不會影響引擎運行,甚至影響里程數?
其實,換燃料確實會對引擎有影響,因為不同燃料燃燒後所產生的能量與副產物都不一樣。但別擔心,根據我們之前的討論,2011 年以後生產的所有汽車,還有大部分 1990 年代後期生產的汽機車,都能直接相容 E10 汽油。換句話說,除了少數舊車或特殊車型,約 95% 的汽機車都不需要擔心這個相容性問題。

2011 年以後生產的所有汽車,還有大部分 1990 年代後期生產的汽機車,都能直接相容 E10 汽油。圖 / 美國穀物協會提供

E10 汽油在效能上的表現,會不會受到影響?

學過化學的人都知道,燃燒其實是一種氧化反應,可以用化學式表達。也就是只要汽缸的大小是固定的,就能算出空氣中能參與氧化反應的氧氣分子有多少,進而推算出每次汽缸燃燒時,應該搭配多少的燃料。

當引擎運作時,汽缸內的氧氣分子會與燃料反應,產生動力。為了最佳化效能,引擎的噴油嘴會精準控制每次的進油量,確保空氣和燃料的比例,稱為「空燃比」。接著調整噴油嘴的設定,讓出油量符合我們的需求。

每當空氣成分改變,燃料量或燃料的種類更換時,空燃比就會產生變化。在燃料相對空氣來說比較多時,我們通常稱為「富油」;相反的,如果燃料相比空氣來的少,就稱為「貧油」。如果我們把汽油換成百分之百的酒精,因為酒精每單位體積所需要的氧氣比較少,而且熱值比較低,因此會產生貧油現象,推力感受起來自然也會比較低。

要解決這個問題,方法其實不難,只要增加燃料量即可。而巴西早已證明,使用 E100 汽油是可行的。巴西近 50 年來推動 E85、E100 燃料車輛,並展示了彈性燃料引擎的優勢。

而巴西早已證明,使用 E100 汽油是可行的。巴西近 50 年來推動 E85、E100 燃料車輛,並展示了彈性燃料引擎的優勢。圖/美國穀物協會

這類交通工具被稱為彈性燃料引擎,顧名思義,能很彈性的使用汽油、E100 酒精汽油、或是任何比例的甲醇、乙醇、汽油的混合物。彈性燃料引擎跟一般引擎最大的差別,就是內建了「燃料成分感測器」。能透過判斷燃料的種類與比例,調整噴油嘴的出油量設定以及點火正時,讓引擎的輸出動力維持在最佳狀態,確保引擎效能不受影響。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

所謂的點火正時,指的是火星塞點火的時機。不同的燃料,化學反應的速度與膨脹的體積不同,當然會對應不同的點火時機。

但是 E100 其實也不是純酒精?

大家都知道,蒸餾酒需要經過多次反覆蒸餾,為什麼不能只蒸餾一次就好呢?原因在於,酒精與水的沸點雖然不同,但它們不完全互斥,會產生交互作用。在蒸餾過程中,即使酒精的沸點較低,水仍然會在加熱的過程中,隨著酒精部分蒸發進入容器中。

事實上,當酒精濃度達到 95.63% 時,不論再怎麼蒸餾,濃度也不會再上升。這是因為當酒精濃度接近這個比例時,酒精與水的沸點非常接近,這種現象稱為「共沸」,意思是酒精和水的混合物會一起沸騰,無法再進一步蒸餾分離。

共沸現象的結果,就是為什麼市面上銷售的藥用酒精,濃度最高都是 95%,而非 100%。因為更高濃度就必須使用脫水劑等方式處理,成本會提高,或是因為有添加物而不符合藥用標準。所以當然,E100 汽油裡面,實際上使用的也是濃度 95% 的酒精,而不是 100%。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
E100 汽油裡面,實際上使用的也是濃度 95% 的酒精,而不是 100%。 圖 / 美國穀物協會提供

解決迷思:酒精汽油是否容易因吸收水分,而產生油水分離?

事實上,酒精和水是高度互溶的,這使得高比例的酒精在汽油中有更高的水分耐受性。簡單來說,進入油箱的水氣,會溶在酒精汽油中而不會產生油水分離。

根據美國國家可再生能源實驗室的研究,即使在高溫高濕的極端環境下,E10 酒精汽油也需要經過三個月才會出現明顯的油水分離。而三個月也是一般汽油建議最長的保存時間,因為汽油放太久就會氧化。

也就是說,酒精與水混和物的特性,不是把酒精和水的相加除以二那麼簡單,它們的交互作用更加複雜。

一篇刊登在《國際能源研究期刊》的研究指出,在可變壓縮比引擎中的實驗結果,加入酒精後,引擎的功率會逐漸升高,在 E10 酒精時為最佳比例效果。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

當然,實際情況和實驗室當然不能直接類比。大多數汽車和機車並未專門為酒精汽油做調整,那這樣會有多大影響呢?根據英國政府的官方結論,直接使用 E10 汽油與一般汽油相比,每公升的里程數大約會降低 1%,但在日常駕駛中,這個差異幾乎不會被察覺。實際上,載貨量和駕駛習慣對油耗的影響,遠遠大於是否使用 E10 汽油的影響。

更好的一點是,酒精其實是一種常見的工業用品,以每美國為例,在過去一年中,酒精的離岸價格實際上都比汽油還低,因此不用擔心酒精會讓油價變貴。

此外,經過調校的引擎也不必擔心推力問題。事實上,F1 賽車從 2022 年開始使用 E10 作為燃料,納斯卡賽車更早在 2011 年就採用了 E15 燃料,運行上沒有太大問題。

F1 賽車從 2022 年開始使用 E10 作為燃料,納斯卡賽車更早在 2011 年就採用了 E15 燃料,運行上沒有太大問題。圖/unsplash

最重要的是,使用 E10 燃料的好處明顯更多。由於酒精和烷類燃料的分子式不一樣,酒精分子式中多了一個氧原子,這使得燃燒過程中反應會更完全,能夠產生更多二氧化碳而非有毒的一氧化碳,同時降低一氧化氮和二氧化氮等氮氧化物的產生。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

最關鍵的一點,酒精與化石燃料相比,能夠更快速地幫助減碳。只要確保使用永續農法、不與糧食競爭土地的前提下,所製造的玉米乙醇,碳排量就是比化石燃料還要低。

E10 低碳汽油是填補減碳缺口的最快方案,挑戰只在接受度

英國引入 E10 後,每年減碳 75 萬噸,相當於減少 35 萬輛汽車的碳排量。而台灣呢?目前根據政策規劃,台灣 2040 年起將新售的汽機車全面電動化。依照這個目標進程,在 2025 年將達成減碳 288.6 萬噸的目標。然而,這距離運輸部門須減少 487 萬噸碳排量目標,還差 198 萬噸。

如果燃油車全面改用 E10 低碳汽油,則能減碳 202 萬噸,幾乎能完全彌補缺口。這項方案的優勢在於,E10 與一般汽油性質相近,不需更換新的引擎設計或架設特規加油站,執行門檻低。

實際上,目前推動低碳汽油最大的瓶頸,大概就是民眾對於這個新燃料的接受度了吧!如果接受度提升,購買量上升,成本也有機會進一步再下降。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
-----廣告,請繼續往下閱讀-----
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
222 篇文章 ・ 313 位粉絲
充滿能量的泛科學品牌合作帳號!相關行銷合作請洽:contact@pansci.asia

0

1
0

文字

分享

0
1
0
數智驅動未來:從信任到執行,AI 為企業創新賦能
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/01/13 ・4938字 ・閱讀時間約 10 分鐘

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

本文由 鼎新數智 與 泛科學 共同規劃與製作

你有沒有想過,當 AI 根據病歷與 X 光片就能幫你診斷病症,或者決定是否批准貸款,甚至從無人機發射飛彈時,它的每一步「決策」是怎麼來的?如果我們不能知道 AI 的每一個想法步驟,對於那些 AI 輔助的診斷和判斷,要我們如何放心呢?

馬斯克與 OpenAI 的奧特曼鬧翻後,創立了新 AI 公司 xAI,並推出名為 Grok 的產品。他宣稱目標是以開源和可解釋性 AI 挑戰其他模型,而 xAI 另一個意思是 Explainable AI 也就是「可解釋性 AI」。

如今,AI 已滲透生活各處,而我們對待它的方式卻像求神問卜,缺乏科學精神。如何讓 AI 具備可解釋性,成為當前關鍵問題?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
AI 已滲透生活各處,而我們對待它的方式卻像求神問卜,缺乏科學精神。如何讓 AI 具備可解釋性,成為當前關鍵問題?圖/pexels

黑盒子模型背後的隱藏秘密

無法解釋的 AI 究竟會帶來多少問題?試想,現在許多銀行和貸款機構已經使用 AI 評估借貸申請者的信用風險,但這些模型往往如同黑箱操作。有人貸款被拒,卻完全不知原因,感覺就像被分手卻不告訴理由。更嚴重的是,AI 可能擅自根據你的住所位置或社會經濟背景給出負面評價,這些與信用風險真的相關嗎?這種不透明性只會讓弱勢群體更難融入金融體系,加劇貧富差距。這種不透明性,會讓原本就已經很難融入金融體系的弱勢群體,更加難以取得貸款,讓貧富差距越來越大,雪上加霜。

AI 不僅影響貸款,還可能影響司法公正性。美國部分法院自 2016 年起使用「替代性制裁犯罪矯正管理剖析軟體」 COMPAS 這款 AI 工具來協助量刑,試圖預測嫌犯再犯風險。然而,這些工具被發現對有色人種特別不友好,往往給出偏高的再犯風險評估,導致更重的刑罰和更嚴苛的保釋條件。更令人擔憂的是,這些決策缺乏透明度,AI 做出的決策根本沒法解釋,這讓嫌犯和律師無法查明問題根源,結果司法公正性就這麼被悄悄削弱了。

此外,AI 在醫療、社交媒體、自駕車等領域的應用,也充滿類似挑戰。例如,AI 協助診斷疾病,但若原因報告無法被解釋,醫生和患者又怎能放心?同樣地,社群媒體或是 YouTube 已經大量使用 AI 自動審查,以及智慧家居或工廠中的黑盒子問題,都像是一場越來越複雜的魔術秀——我們只看到結果,卻無法理解過程。這樣的情況下,對 AI 的信任感就成為了一個巨大的挑戰。

為什麼人類設計的 AI 工具,自己卻無法理解?

原因有二。首先,深度學習模型結構複雜,擁有數百萬參數,人類要追蹤每個輸入特徵如何影響最終決策結果,難度極高。例如,ChatGPT 中的 Transformer 模型,利用注意力機制(Attention Mechanism)根據不同詞之間的重要性進行特徵加權計算,因為機制本身涉及大量的矩陣運算和加權計算,這些數學操作使得整個模型更加抽象、不好理解。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

其次,深度學習模型會會從資料中學習某些「特徵」,你可以當作 AI 是用畫重點的方式在學習,人類劃重點目的是幫助我們加速理解。AI 的特徵雖然也能幫助 AI 學習,但這些特徵往往對人類來說過於抽象。例如在影像辨識中,人類習慣用眼睛、嘴巴的相對位置,或是手指數量等特徵來解讀一張圖。深度學習模型卻可能會學習到一些抽象的形狀或紋理特徵,而這些特徵難以用人類語言描述。

深度學習模型通常採用分佈式表示(Distributed Representation)來編碼特徵,意思是將一個特徵表示為一個高維向量,每個維度代表特徵的不同方面。假設你有一個特徵是「顏色」,在傳統的方式下,你可能用一個簡單的詞來表示這個特徵,例如「紅色」或「藍色」。但是在深度學習中,這個「顏色」特徵可能被表示為一個包含許多數字的高維向量,向量中的每個數字表示顏色的不同屬性,比如亮度、色調等多個數值。對 AI 而言,這是理解世界的方式,但對人類來說,卻如同墨跡測驗般難以解讀。

假設你有一個特徵是「顏色」,在傳統的方式下,你可能用一個簡單的詞來表示這個特徵,例如「紅色」或「藍色」。但是在深度學習中,這個「顏色」特徵可能被表示為一個包含許多數字的高維向量,向量中的每個數字表示顏色的不同屬性,比如亮度、色調等多個數值。圖/unsplash

試想,AI 協助診斷疾病時,若理由是基於醫生都無法理解的邏輯,患者即使獲得正確診斷,也會感到不安。畢竟,人們更相信能被理解的東西。

打開黑盒子:可解釋 AI 如何運作?我們要如何教育 AI?

首先,可以利用熱圖(heatmap)或注意力圖這類可視化技術,讓 AI 的「思維」有跡可循。這就像行銷中分析消費者的視線停留在哪裡,來推測他們的興趣一樣。在卷積神經網絡和 Diffusion Models 中 ,當 AI 判斷這張照片裡是「貓」還是「狗」時,我需要它向我們展示在哪些地方「盯得最緊」,像是耳朵的形狀還是毛色的分布。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

其次是局部解釋,LIME 和 SHAP 是兩個用來發展可解釋 AI 的局部解釋技術。

SHAP 的概念來自博弈,它將每個特徵看作「玩家」,而模型的預測結果則像「收益」。SHAP 會計算每個玩家對「收益」的貢獻,讓我們可以了解各個特徵如何影響最終結果。並且,SHAP 不僅能透過「局部解釋」了解單一個結果是怎麼來的,還能透過「全局解釋」理解模型整體的運作中,哪些特徵最重要。

以實際的情景來說,SHAP 可以讓 AI 診斷出你有某種疾病風險時,指出年齡、體重等各個特徵的影響。

LIME 的運作方式則有些不同,會針對單一個案建立一個簡單的模型,來近似原始複雜模型的行為,目的是為了快速了解「局部」範圍內的操作。比如當 AI 拒絕你的貸款申請時,LIME 可以解釋是「收入不穩定」還是「信用紀錄有問題」導致拒絕。這種解釋在 Transformer 和 NLP 應用中廣泛使用,一大優勢是靈活且計算速度快,適合臨時分析不同情境下的 AI 判斷。比方說在醫療場景,LIME 可以幫助醫生理解 AI 為何推薦某種治療方案,並說明幾個主要原因,這樣醫生不僅能更快做出決策,也能增加患者的信任感。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

第三是反事實解釋:如果改變一點點,會怎麼樣?

如果 AI 告訴你:「這家銀行不會貸款給你」,這時你可能會想知道:是收入不夠,還是年齡因素?這時你就可以問 AI:「如果我年輕五歲,或者多一份工作,結果會怎樣?」反事實解釋會模擬這些變化對結果的影響,讓我們可以了解模型究竟是如何「權衡利弊」。

最後則是模型內部特徵的重要性排序。這種方法能顯示哪些輸入特徵對最終結果影響最大,就像揭示一道菜中,哪些調味料是味道的關鍵。例如在金融風險預測中,模型可能指出「收入」影響了 40%,「消費習慣」占了 30%,「年齡」占了 20%。不過如果要應用在像是 Transformer 模型等複雜結構時,還需要搭配前面提到的 SHAP 或 LIME 以及可視化技術,才能達到更完整的解釋效果。

講到這裡,你可能會問:我們距離能完全信任 AI 還有多遠?又或者,我們真的應該完全相信它嗎?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

我們終究是想解決人與 AI 的信任問題

當未來你和 AI 同事深度共事,你自然希望它的決策與行動能讓你認可,幫你省心省力。因此,AI 既要「可解釋」,也要「能代理」。

當未來你和 AI 同事深度共事,你自然希望它的決策與行動能讓你認可,幫你省心省力。圖/unsplash

舉例來說,當一家公司要做一個看似「簡單」的決策時,背後的過程其實可能極為複雜。例如,快時尚品牌決定是否推出新一季服裝,不僅需要考慮過去的銷售數據,還得追蹤熱門設計趨勢、天氣預測,甚至觀察社群媒體上的流行話題。像是暖冬來臨,厚外套可能賣不動;或消費者是否因某位明星愛上一種顏色,這些細節都可能影響決策。

這些數據來自不同部門和來源,龐大的資料量與錯綜關聯使企業判斷變得困難。於是,企業常希望有個像經營大師的 AI 代理人,能吸收數據、快速分析,並在做決定時不僅給出答案,還能告訴你「為什麼要這麼做」。

傳統 AI 像個黑盒子,而可解釋 AI (XAI)則清楚解釋其判斷依據。例如,為什麼不建議推出厚外套?可能理由是:「根據天氣預測,今年暖冬概率 80%,過去三年數據顯示暖冬時厚外套銷量下降 20%。」這種透明解釋讓企業更信任 AI 的決策。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

但會解釋還不夠,AI 還需能真正執行。這時,就需要另一位「 AI 代理人」上場。想像這位 AI 代理人是一位「智慧產品經理」,大腦裝滿公司規則、條件與行動邏輯。當客戶要求變更產品設計時,這位產品經理不會手忙腳亂,而是按以下步驟行動:

  1. 檢查倉庫物料:庫存夠不夠?有沒有替代料可用?
  2. 評估交期影響:如果需要新物料,供應商多快能送到?
  3. 計算成本變化:用新料會不會超出成本預算?
  4. 做出最優判斷,並自動生成變更單、工單和採購單,通知各部門配合執行。

這位 AI 代理人不僅能自動處理每個環節,還會記錄每次決策結果,學習如何變得更高效。隨時間推移,這位「智慧產品經理」的判斷將更聰明、決策速度更快,幾乎不需人工干預。更重要的是,這些判斷是基於「以終為始」的原則,為企業成長目標(如 Q4 業績增長 10%)進行連續且動態地自我回饋,而非傳統系統僅月度檢核。

這兩位 AI 代理人的合作,讓企業決策流程不僅透明,還能自動執行。這正是數智驅動的核心,不僅依靠數據驅動決策,還要能解釋每一個選擇,並自動行動。這個過程可簡化為 SUPA,即「感知(Sensing)→ 理解(Understanding)→ 規劃(Planning)→ 行動(Acting)」的閉環流程,隨著數據的變化不斷進化。

偉勝乾燥工業為例,他們面臨高度客製化與訂單頻繁變更的挑戰。導入鼎新 METIS 平台後,偉勝成功將數智驅動融入業務與產品開發,專案準時率因此提升至 80%。他們更將烤箱技術與搬運機器人結合,開發出新形態智慧化設備,成功打入半導體產業,帶動業績大幅成長,創造下一個企業的增長曲線。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

值得一提的是,數智驅動不僅帶動業務增長,還讓員工擺脫繁瑣工作,讓工作更輕鬆高效。

數智驅動的成功不僅依賴技術,還要與企業的商業策略緊密結合。為了讓數智驅動真正發揮作用,企業首先要確保它服務於具體的業務需求,而不是為了技術而技術。

這種轉型需要有策略、文化和具體應用場景的支撐,才能讓數智驅動真正成為企業持續增長的動力。

還在猶豫數智驅動的威力?免費上手企業 AI 助理!👉 企業 AI 體驗
現在使用專屬邀請碼《 KP05 》註冊就享知:https://lihi.cc/EDUk4
訂閱泛科學獨家知識頻道,深入科技趨勢與議題內容。

👉立即免費加入

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
222 篇文章 ・ 313 位粉絲
充滿能量的泛科學品牌合作帳號!相關行銷合作請洽:contact@pansci.asia

0

2
0

文字

分享

0
2
0
從門得列夫到 118 種元素:元素週期表是怎麼出現的?
F 編_96
・2025/01/04 ・2302字 ・閱讀時間約 4 分鐘

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

F 編按:本文編譯自 Live Science

「氫鋰鈉鉀銣銫砝、铍鎂鈣鍶鋇镭…」相信很多人離開高中很多年,都還朗朗上口。

列著 118 種已知化學元素的「元素週期表」(Periodic Table),雖然唸起來像咒文,但有了它之後便能夠快速查詢原子序(proton number)、價電子(valence electrons)數量,以及元素可能的化學性質,成為各領域科學家與工程師設計實驗、預測物質反應必不可少的工具。

有趣的是,元素週期表並非一蹴可及。縱觀歷史,化學家們歷經數世紀的摸索、爭論與資料整理,才在 19 世紀後半葉逐漸確立。

我們現在看到的元素週期表,是在 19 世紀後半才逐漸確定。 圖/unsplash

週期表之父:門得列夫的突破

19 世紀中葉,已知的化學元素約有 63 種,許多化學家嘗試找出元素間的共同點,卻苦無系統性整理。當時能區分「金屬」與「非金屬」,或利用價電子概念將一些元素歸類,但要涵蓋大多數元素仍顯不足。俄國化學家門得列夫在撰寫《化學原理》教科書時,因接觸各元素的資料而產生新思路。他索性把已知元素各種性質寫在紙卡上,再一一比對它們的原子量(類似當今的原子量或原子序概念)與化學性質。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

確切的靈光乍現時刻,如今已無從完全重現,但我們知道門得列夫最後觀察到:「如果按照原子量(或後來的原子序)由小到大排列,某些化學性質就會呈週期性重複。」進一步來看,元素的價電子數量通常也會對應到表格的「欄位」或「族群」。於是,在 1869 年,他將研究結果發表,提出了第一版週期表的雛形,更大膽預言了尚未被發現的元素「eka-aluminium」(後來證實即鎵 gallium)及其他四種元素的性質。

讀懂週期表:原子序、符號與原子量

今日的週期表之所以能快速讓人獲得豐富資訊,關鍵在於三個核心欄位:

  1. 原子序(Atomic Number)
    代表該元素核內所含質子數。如果一原子核有 6 顆質子,就必定是碳(C),無論其他中子或電子數如何。此序號由上而下、由左而右遞增,貫穿整張表格。
  2. 元素符號(Atomic Symbol)
    多為一至兩字母縮寫,如碳(C)、氫(H)、氧(O)。但也有如鎢(W,因「Wolfram」得名)或金(Au,取自拉丁文「Aurum」)等較不直覺的符號。
  3. 原子量(Atomic Mass)
    表示該元素在自然界中各同位素的加權平均值,故通常是帶小數的數字。對合成元素則標示最常見或最穩定同位素的質量,但由於這些元素壽命極短,數值往往會被不斷修正。

舉例來說,硒(Se)在週期表中顯示原子序 34,屬於第 4 週期、第 6A 族,表示它有四層電子軌域,其中最外層(價電子層)有 6 顆電子。有了這些資訊,科學家可快速判斷硒的化學傾向、可形成何種化合物,乃至於在生物或工業應用中可能扮演的角色。

週期表的內部結構:週期、族與軌域

門得列夫最初按照原子量遞增排列元素,現代則依靠原子序(即質子數)來分類。橫向稱為「週期」(Period),從第 1 週期到第 7 週期;縱向稱為「族」(Group),目前總共有 18 組。週期數量在於顯示該元素電子軌域有幾層;而同一族則代表外層價電子數相同,故有相似化學性質。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

例如,第 18 族常被稱作「貴氣體」或「惰性氣體」,如氦(He)、氖(Ne)、氬(Ar)等皆不易與其他元素起反應。另一個顯著群體是位於第一族的鹼金屬(Alkali Metals),如鋰(Li)、鈉(Na)等,因外層只有 1 顆電子,極容易失去該電子而形成帶 +1 價的陽離子,故與水猛烈反應。

此外,在表格中央有一塊「過渡元素」(Transition Metals)區域,包括鐵(Fe)、銅(Cu)、鎳(Ni)、金(Au)、銀(Ag)等。它們具有部分填充的 d 軌域,使得該區域的元素呈現多樣性質,例如具有金屬光澤、可塑性或導電性等,被廣泛應用於工業及工程領域。

同一族的外層價電子數相同,因此大多有著相似化學性質。圖/unsplash

再進化:從 63 種到 118 種

當門得列夫在 1869 年發表週期表時,已知元素只有 63 種,表格中甚至留有空白以預留「未來或存在尚未發現的元素」。他果然預測到了鎵(Ga)以及日後證實的日耳曼ium(Ge)等新元素性質,贏得舉世矚目。隨後,有越來越多元素透過科學發展,尤其是光譜分析與放射性研究而被發現,例如鐳(Ra)和氡(Rn)等。

到 20 世紀後期,隨著粒子加速器的誕生,人類可以合成更重的超鈾元素(Atomic Number > 92)。這些人工合成元素往往極度不穩定,壽命僅能以毫秒或微秒計,但仍證實存在、並填補週期表後段空白。如今,週期表已收錄到第 118 號元素「鿆(Og,Oganesson)」,但科學家預測或許還能繼續向上延伸;只要能合成更重、更穩定的原子核,我們就能拓展週期表的新邊境。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

一般認為,隨原子序遞增,原子核內部的質子數目激增,原子愈趨不穩,往往在極短時間內衰變成較輕元素。然而,一些理論物理學家提出「島狀穩定性」(Island of Stability)的概念:也許在某特定質子與中子數量組合下,能出現意外長壽的「穩定」重元素。

是否真能在表格上方再增添「第八週期」甚至更高週期的列,仍有待更多實驗來驗證。但無法否認的是,週期表一直是科學家檢驗自然規律的試驗場,也見證了人類探索未知的無盡熱情。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

討論功能關閉中。

F 編_96
22 篇文章 ・ 1 位粉絲
一個不小心闖入霍格華茲(科普)的麻瓜(文組).原泛科學編輯.現任家庭小精靈,至今仍潛伏在魔法世界中💃