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冷的浪漫和求的姿態

PanSci_96
・2013/03/14 ・1724字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 555 ・八年級
相關標籤: 冷浪漫 (6)

文 / 楊楊(煙台大學環境工程學學士)

四氣和謂之玉燭,四時和謂之景風。

在我們的文化傳承中,從來不乏對「和」的溢美之辭。但誰能說清楚,「和」究竟是什麼?

和為貴的影子隨處可見—從天籟般的多聲部合唱,到靈長類生物間的親密友誼,以及抓蝨子、講八卦等各種表達方式;大到二十世紀六○年代英國學者洛夫洛克提出「蓋亞假說」,認為地球是可以自我調節的自平衡系統,小至金聖歎廣為人知的一句話,「豆腐乾和花生米同嚼,有火腿味」(另一個版本是「鹽菜與黃豆同食,大有胡桃滋味」)—其中饒有趣味的一點是,這則無法考據的充滿「和」意味的典故,其實是「不和」的結果。

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我認真諮詢過食品工程博士雲無心,可有前輩做過豆腐乾與花生米的研究?答案是暫時沒有人研究過這對佐酒搭檔,不過,他給了我另一個聊以安慰的消息,是關於食物界的另一對著名伴侶:
「你知道馬鈴薯為什麼適合燉牛肉?」
我只好講個蹩腳的冷笑話:「因為他們比較熟。」

雲無心寬容了這拙劣的邏輯,耐心解釋為什麼馬鈴薯牛肉的搭配常受讚譽—這是因為馬鈴薯中含有較多谷氨酸鹽,而牛肉中不僅有谷氨酸鹽,還有很多肌苷酸鹽和鳥苷酸鹽,這三種成分便是食物鮮味的來源—對,就是那股讓我們常置嘴邊卻又說不清道不明的鮮味。

早年的科學家曾分別從海帶、魚乾和香菇中分離出了這三種物質,但這還不是最奇妙的,最妙的是,當三種成分遇到一起,便會協同產生更強烈的鮮味。

在一項實驗中,科學家將谷胺酸鈉和肌苷酸鹽等量混合,結果發現,產生的鮮味增加了八倍。這個道理可以自動套用在諸多案例中,比如蘑菇和雞肉、比如西方飲食中的乳酪馬鈴薯湯。

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科學家還試過,在食物中加入不到萬分之一的肌苷酸鹽,這個濃度本身不足以產生可以被感知的「鮮味」,卻可以讓谷氨酸鈉產生的「鮮味」增加十五倍。這一效應用到工業生產上,就有了我們熟悉的雞精。

想來,一加一協同產生出大於二的鮮味,這便是金聖歎與食品工程學家眼中的「和」了。生物學家會這樣闡述「和」的益處:女性間的友誼可以緩解情緒和壓力。由於激素的影響,在壓力環境下,女性也更傾向於與陌生同性為伴,和陌生異性在一起則會愈發緊張,壓力更大—流行組合Twins 唱得很科學,「有時朋友比戀人更高分」。

物理學家對「和」的奧祕又有了最新探索,來自明尼蘇達大學的研究發現:一首曲子聽上去好不好聽,主要取決於譜曲中各個音符產生的頻率是否諧性相關。為什麼有的音樂甜美動人,有的卻像噪音般擾人?自遠古以來,這個問題一直困擾著學者們。之後的研究者通過大規模的調查研究發現,當兩個音間隔一、二、六、十一個半音時,會給人不和諧的感覺,而當兩個音相差三、四、五、七、九、十二個半音(相當於鋼琴鍵盤上任意一個白鍵與相鄰的黑鍵之間的關係(時,形成的和聲會令人舒服。

在我看來,科學家最迷人之處,莫過於他們會將稍縱即逝的事物捕捉、再現,將抽象無形的規律固化、傳承。

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講到這兒,又想起了一則陳年花絮。

六年前的一個上午,我還處於晨起的混沌中,迷離地看到一位室友站在陽台的門前,正擺弄著不久前班級聯歡剩下的彩帶,在玻璃窗上黏出一個大大的圖案—Σ。門外不遠是冬天的海,籠著霧,灰濛濛的。那時候,我還是大學的新鮮人,六位八○後的獨生女共居一室。出於對各種利益的競爭和女孩間特有的敏感,我們正共同經歷著一場人際交往中的低潮。

我好奇問她:妳貼個「西格馬」做什麼?接下來的一幕,我永遠忘不掉—氤氳的背景前,她一字一頓地說:「西格馬的意思是,求和。」這句話打動了我,無外乎兩點。冷的浪漫。麥克魯漢曾獨闢蹊徑地做過一個分類:熱媒介vs.冷媒介,在我看來,這個並不精緻的西格馬毫無疑問屬於後者,因為它包含了需要仔細辨認、悉心揣摩方能預熱的符號和隱喻。

我曾屢屢對朋友複述這則花絮:誰說理工科的美眉不解風情呢?在那些堅硬的符號公式和眼鏡背後,理工美眉不經意流露出睿智的幽默和浪漫,無可替代。

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還有求的姿態。是的,這是我一直讚賞的態度。這個世界會變得愈來愈好,極大部分便是因為我們幸運地擁有這樣一些人:他們永遠具備這樣求的姿態,他們讓塵埃開出花、讓垃圾變成糖。

 

(摘自PanSci 2013年三月選書《冷浪漫:你的感性其實很理性》〈第一章 色/植物的彩色智慧〉,積木文化出版)

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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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這一夜,我們與科學相戀
Peggy Lo
・2013/04/19 ・3135字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 523 ・七年級

文 / 羅佩琪、廖英凱

七位講者、四百位現場觀眾、上千位全球收看網路直播的網友,在三月三十日這天,一起聊了整晚的……科學!

創立兩年半的Pansci泛科學,三月三十日晚上在科教館舉辦了成立以來規模最大的活動《科仔七分熟》,邀請七位講者,進行七分鐘的科學演講。這場與台灣科學教育館合辦的活動,除了創下泛科學現場參與活動人數之最,也在通泰媒體的協助下全程網路直播,超過7,300次的瀏覽量;活動現場也邀請十八個科普相關贊助單位擺攤,分享科普書籍、電子叢書、生物模型及3D列印機等科學產品。不論是人數、型式及規模,這場實體活動都是泛科學成立以來最大的挑戰與突破。

用歷史揭開序幕:回顧國內最大科普網站Pansci發展

主持人,同時也是泛科學的共同創辦人鄭國威,首先帶大家回顧了泛科學過去兩年半的歷史及現況。在去年二月Makiyo事件、Linsanity的夾殺下,泛科學上兩位專家討論美國牛肉的安全問題,為台灣觀眾提供了第三種選擇,也創造了開站以來瀏覽量的最高峰。目前,泛科學的單月獨立訪客已突破13萬,平均每天有超過兩萬次的文章點閱,總文章數也達到兩千七百八十篇-就算沒有新文章,一天看七篇,一年也還看不完!

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去年四月開始,泛科學也從虛擬網路扎根至實體活動,陸續舉辦了《成大Pansci Talk》、小規模定期科學聚會《M.I.C.微型點子對撞機》及台灣偏鄉高中的巡迴演講《PanSci 360-科學有梗》,並成立子網站《Pansci天天問》,提供民眾一個開放的科學問答平台。

泛科學的招牌開胃菜:全場自我介紹

簡單的介紹結束後,正式進入科仔七分熟的流程,但主角還不是講者,而是──台下的觀眾!「全場隨機自我介紹」是Pansci的招牌流程,藉由自由傳遞麥克風,握到麥克風的人就必須進行自介,但當晚的規則稍做了修正,因為……現場主動舉手搶著自介的人就把名額用完了!

每個人的背景都不相同,也都有屬於自己與泛科學相識的獨特故事:有在TED×Taipei聽到Z編演講而認識泛科學的工程師、對AI互動網站有興趣而搜尋到 Pansci的設計師、因為關心氣候變遷而關注泛科學的研究生,也有直白的對主持人表白:「我覺得你很好笑……不,是幽默」的澳門僑生。有趣的是,現場其實有不少新結識Pansci的夥伴:兩週前才知道Pansci的國中數學老師,在自介時展示了他用活動文宣做的摺紙;而一位原本只為姬十三而來 的大陸同學誠實的表示之前沒聽過Pansci,「但是,今天來了知道你們在做什麼,覺得很感動」。

不論是科學背景、非科學背景,認識泛科學半小時或兩年半,今晚我們都在這裡,一起聊科學。

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科仔7分熟

(點選收看各段演講摘要)

講者 × 觀眾:線上與現場開放式互動問答

演講結束後的觀眾Q&A時間,來自網路直播的網友及現場聽眾踴躍地針對七位講者提出了有趣的科學與非科學問題:

對於「少年Pi的奇幻旅程」中栩栩如生的動物,李佳懷老師透露電影中上百隻的飛魚可以先以動物標本開一個模,複製後再做修改,但是每一隻都一定要不一樣,而當觀眾提問那大型動物如長頸鹿該怎麼辦時,李老師則打趣地說那就要請在座有位從事獸醫的觀眾幫忙、「若動物園有長頸鹿過世時」麻煩通報一下了。在台日青斑蝶遷徙的主題中,蝴蝶姊姊余小雅則為觀眾解惑蝴蝶遷徙是否可能透過交通工具、氣流等非自願因素,以及因雄性蝴蝶的聚集現象,導致目前觀察到遷徙的蝴蝶均是雄性的現象。

關於睡眠與心理的提問,蔡宇哲老師則解釋了清明夢在臨床上可以治療睡眠困擾的功效,以及介紹以電流刺激前額葉而達到操控夢的研究,並說明做夢其實是很累的事情,在心理學上,夢境可透過後設認知的過程幫助我們了解自己,更達到紓解壓力的效果。在今日交往年紀越來越低與分手越來越頻繁的現狀提問中,在國中擔任輔 導老師的海苔熊則認為早點戀愛其實有助於了解異性的思考方式,若要降低分手可能性,不如努力多提供些安全感吧!

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一位國小老師觀眾則發問如何在學校推廣科普,林怡萱認為教育不應把科學與人文、社會截然而分,也以都柏林博物館的例子期待台灣能有更多科學家、藝術家共同合作,把科學變成像看電影一樣的事,讓更多人可以了解科學裡面的故事。橫跨科學與藝術的Dr.i也以自身經驗建議對跨界有興趣的朋友,在跨領域對話時,要能持續溝通、重視邏輯與文化差異,並提醒藝術家在發揮創意的同時要能回歸實際,而科學家們不能只聚焦於機能性更要重視視覺帶來的感受。

每一個意猶未盡的七分鐘演講,源於開放的科學點子。是久經沉澱的情感,是百般梳理的想法,是一再錘鍊的字句,是精粹昇華的未來願景。在這將近三小時的活動中,融合了各個領域,激盪著腦力與創意,也開拓了視野。期望這場活動能成為發掘有趣的科學與科學家們的契機,期望這場活動能讓更多人了解科學愛上科學。科 學有著很開放的本質,他不只在象牙塔中更在美術館裡,不只在書本期刊上更在每場甜蜜的夢中,不只是闊談辯論更流連於每個怦然心動的吻痕上,無論你來自何種領域,讓我們繼續「開放吧!科學」!

活動手冊

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本次活動由下列單位支持舉辦

主辦單位:國立臺灣科學教育館台灣數位文化協會PanSci 泛科學
協辦單位:果殼網
網路直播/網站贊助:通泰媒體應用有限公司
恆星級贊助單位:積木文化cacaFly 聖洋科技
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姬十三:浪漫的溫度
PanSci_96
・2013/04/19 ・905字 ・閱讀時間約 1 分鐘 ・SR值 468 ・五年級

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文 / 羅佩琪

演講的開始,來自中國科學松鼠會果殼網的創辦人姬十三跟大家玩了個遊戲,要台下三百多位觀眾「用右手握住你身邊人的左手」,雖然戲稱這其實是給大家一個彼此搭訕的機會(還因此跟大家要到了感謝的掌聲),但也同時讓大家感受到一件事:手的溫度容易感知,但,內心的溫度呢?

世俗總認為科宅們的內心是低溫、冷靜的,這當然是一種偏見,科宅表達情感時當然也會有高溫、熱戀的時候──雖然,表達方式的確是比較含蓄、曲折、甚至古怪。姬十三與一群朋友們,因此寫了《冷浪漫》這本書記錄下科宅們的浪漫。

姬十三將冷浪漫技巧化成「獵人的敏銳、詩人的心靈、工匠的手藝」的三種技能,具體體現如:用數學公式決定最適合交往的求愛者序位、

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[

  陌生, 愛

          )

這首以開/閉區間完成的小詩、甚至自製空氣淨化機的情人節禮物……正當大家嘖嘖驚奇之時,姬十三一句結語,讓在場所有科宅們驚醒:「要浪漫……死宅是沒有前途的!」。

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