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科學怎麼搞:花生米和甘蔗一起嚼可以溶化甘蔗渣?

YTLai_96
・2013/03/07 ・3541字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 490 ・五年級

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這個年頭,人類在吃這件事上頭是越來越懶惰了。為了讓吃水果這件事情變得優雅又輕鬆,新培育出來的西瓜品種的子是越來越少、新品種葡萄的皮也是越來越薄,一切都以食物入口之後就無須多費唇舌讓部分殘骸重見天日為最高原則。然而,即便科技再發達、作物育種再精進,算不上水果、卻有異曲同工之妙的甘蔗倒是始終如一千古不變,於二十一世紀依然頑強地堅持本分,在多次咀嚼之後仍然留下滿嘴渣滓,逼得食客不得不噘嘴吐舌噴氣啵啵,將無法下肚的甘蔗渣吐個乾淨。

不過,要想吃甘蔗不吐甘蔗渣的方法也不是沒有。據說,只要在吃甘蔗的時候配上幾粒花生米,嚼著嚼著不久之後,那理應滿嘴的甘蔗渣就會漸漸軟化、潰散,最後跟著被咬碎的花生米一同消融於無形。

有趣的是,不知道是不是常吃甘蔗的人口不算太多,這一個現象雖然已經流傳許久(從我第一次聽說,至少也將近十年了),但是卻稍嫌冷門。在這個孤狗搜尋無所不查的年代,如果拿『花生』和『甘蔗』當作關鍵字,前一百個搜尋結果當中,只有十五則分散各處的頁面有提到花生溶化甘蔗渣這個傳聞。又,這十五個頁面當中,親自嘗試的人所在多有,但是嘗試之後除了『真的!』的驚嘆之餘,有追根究底精神去找答案或推想可能原因的就少得多了。

那麼,就讓『科學怎麼搞』來搞搞這個神秘的現象吧。

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首先,雖然各個部落客和電視節目主持人都已經親身體驗過,但我們還是得再一次確定這個現象是真的存在的。所以第一個實驗,應該是找來一群人(一般來說,二十人以上才會有足夠的說服力),發給每個人同樣大小和重量的切塊甘蔗,然後請他們正常咀嚼若干下(例如三十下)之後吐出甘蔗渣秤重平均。這樣一來,就建立起一般咀嚼狀態下的新鮮甘蔗和甘蔗渣的重量比,來作為實驗的對照組。接著,再次發給每個人同樣大小和重量的切塊甘蔗,外加固定重量的花生米,請他們將兩者一起正常咀嚼同樣若干下之後,再吐出甘蔗渣秤重平均。兩次的結果一比較,就可以知道是不是混著花生米一起嚼會融化甘蔗渣了。而若要讓實驗更為嚴謹,還可以讓找來的實驗者都是類似的年齡、體態、生活環境、甚至都沒有矯正牙齒,藉此讓個體間的咀嚼能力和吃甘蔗的技術沒有太大差別;還可以強制規定咀嚼過程中可以吞幾次口水(例如每五次咀嚼吞一次口水),以避免試驗者吞口水的次數影響甘蔗渣的重量。而且甘蔗渣除了秤重之外,還可以就顆粒大小與外型兩相比較,說不定會看出更多的差異。

總之,這麼大費周章的實驗之後,猜想得到的結果應該就跟各個網頁的結果一樣,花生米的確讓甘蔗渣在口中消融了。問題是,為什麼花生米可以讓甘蔗渣溶化呢?

網路上流傳的『答案』有幾個版本:最常見的答案,是『花生油是有機溶劑,溶解了甘蔗的細胞壁』。這個答案乍看之下煞有其事,但是仔細想想就會發現大有問題。我雖然不是有機化學的專家,但以纖維素為主的細胞壁什麼時候可以被有機溶劑溶解了?如果有機溶劑如花生油可以溶解纖維素的話,那麼拿花生油炒菜的時候怎麼不見蔬菜溶解在鍋子裡?清脆的沙拉淋上橄欖油的時候怎麼也不見沙拉葉被油溶化穿孔?由此猜想這個最常見的答案多半只是一知半解的名詞堆砌(有機溶劑、細胞壁),而不是真正有憑有據的推論。另一類的『答案』則是認為花生的出現讓咀嚼行為有了變化:例如因為花生很硬,所以混著甘蔗一起咀嚼的時候不自覺地就會更仔細的把甘蔗渣嚼得更碎,或是花生顆粒將甘蔗渣切得更碎,因而得以吞食;或者是因為花生的額外香氣讓人不自覺地嚼得更起勁,因此也讓甘蔗渣被嚼得更碎而能夠下肚。

說真的,這一類的答案要想證實倒也不難,畢竟他們都認為是花生的存在讓『咀嚼行為』有了改變,那麼當然就把咀嚼的動作定量即可。本來,我們的實驗方式其實多少已經標準化了咀嚼的動作,甚至連吞口水的次數都已經考慮到了,應該也就已經可以去除『咀嚼行為』改變的可能。不過,再怎麼說只要是找人來嚼甘蔗,就難免會有咀嚼行為上偷偷發生變化的可能(例如有花生就嚼的更用力磨得更仔細之類的),所以為了杜絕悠悠之口,整個實驗應該改在研缽中進行個二三十次,將固定重量切小塊的甘蔗以標準化方式研磨之後去除水分秤重,而實驗組則是在研缽中加入花生米一起研磨,這樣的實驗方式便能夠排除『不自覺嚼的更碎』的可能性。又,另外的實驗組也可以改用花生粉取代花生米一起研磨,這樣也可以排除『花生顆粒將甘蔗渣切得更碎』的影響。

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於是,這麼大費周章的實驗過後,研缽裡面得到的結果應該跟嘴巴裡面嚼出來的結果類似:即使研磨的努力程度都相同,也沒有花生顆粒的幫助切割,更不需要口水和舌頭的攪和,和花生一起研磨的甘蔗渣就是比較少、比較碎、比較小。這就顯示了花生裡頭必定有些什麼,可以讓甘蔗渣被分解。但,那可以分解甘蔗渣的成分到底是什麼呢?

到了這一步,所需要的實驗器材就不再只是簡單的『科學怎麼搞』能夠擁有的了。不過還好,這裡有一篇碩士論文已經有了初步的解答。簡單的說,花生裡頭的某些蛋白質具有分解纖維素的能力,所以混著花生蛋白萃取液的甘蔗渣會被粉碎溶解成為小顆粒,於是當花生混著甘蔗一起咀嚼的時候甘蔗渣也就會漸漸的被分解掉。只是到底是哪幾種蛋白質有這功用,論文裡並沒有更進一步的分析就是了。

 

後記:值得一提的是,如果跟花生米一起嚼可以溶化甘蔗渣,那麼應該也可以溶化其他的纖維渣才對吧?有一位PTT的網友就真的拿檳榔做了實驗,也似乎真的檳榔渣就被軟化溶解了。這位在不宜之處有疑的網友實在是富有科學精神,如果好好研發的話,說不定會掀起一股『吃檳榔不吐檳榔渣』的風潮呢(誤)。

 

 

3/9更新:

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有網友疑惑:「會不會是花生還有嘴巴的酵素作用,加上花生裡面分解纖維類的酵素以及澱粉酵素一起作用~加上油脂協同作用,最後造成這樣的結果?」我的想法是:當然有可能,而這也是為什麼後半段的實驗會建議在『研缽』裡進行的原因。如果我們只是混合花生跟甘蔗一起研磨,也能夠讓甘蔗渣粉碎溶解的話,那麼就表示花生裡的成分本身就有足夠的功效,並不需要和口中的酵素交互作用才能達成效果。又,花生的油脂如果是個有功效的成分,那麼甘蔗渣放在花生油或其他植物油裡面應該就會溶解,但是目前好像沒聽說過這種事情。

或許轉個念頭,網友的意思是『會不會是花生油讓難以下嚥的甘蔗渣變得可以下嚥?』這當然也不是不可能。有點油脂的潤滑,總是似乎能讓難吞的東西變得容易吞一點。但是,『油脂的潤滑讓甘蔗渣比較容易吞嚥』頂多只是物理作用,讓甘蔗渣在口腔食道裡能夠比較滑順的移動;跟『花生裡的成分讓甘蔗渣溶化』這樣的化學作用導致甘蔗渣粉碎變軟變少變小,兩者之間是完全不同的兩件事。前者只是也有『看來類似』的結果,嚴格說來與討論的現象並不相同。畢竟,『讓甘蔗渣比較好吞』有各種可能的方法,但『甘蔗渣溶化(所以比較好吞)』才是我們正在探究的現象。

又有網友疑惑,會不會是花生渣混著甘蔗渣一起吞所以比較容易?這個問題其實還是跟上一個花生油的答案一樣,不是不可能,但是沒有切中問題本身,而且需要說得更清楚。首先,為什麼花生渣混著甘蔗渣一起吞可能比較容易?是因為口感從單調的纖維變成混合顆粒的纖維(物理性的改變),所以比較容易吞嚥嗎?或者是因為如某些部落格文中所提的,花生顆粒把甘蔗渣(物理性的)切斷分開,所以比較容易吞嚥?這兩點要實驗也很容易,其實只要把花生米改成磨碎的花生粉跟甘蔗一起嚼,就可以知道了。而我大膽的猜測,即使是毫無顆粒口感又乾八八的花生粉,還是會有相同『甘蔗渣比較好吞』的效果,因此花生米或顆粒的物理作用顯然不是重點,而是花生裡的成分造成的化學作用讓甘蔗渣改變了。

(另一個『杜絕花生渣的影響』的實驗方法是:把花生米裝在絲襪裡頭再跟著甘蔗一起嚼,這樣照理說花生渣或顆粒就不會跟甘蔗渣在嘴裡混合,包在絲襪裡的花生米即便嚼碎了也不至於將甘蔗渣切碎,於是也可以排除花生米對甘蔗渣的物理作用)

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最後,有網友疑惑煮過或烤過的花生是否還有這樣的能力?畢竟酵素經過烹調應該會失去功用才對。這真是個好問題,但有趣的是,我們平常拿得到的花生米應該都是烹調處理過的(炒過烤過或蒸過),顯然裡頭的酵素依然有功用。或許某些酵素比較耐熱,因此即使炒過或蒸過烤過的花生米也依然保有酵素的功效,但不知道不同烹調處理的花生米的效果有沒有差別,好比說在花生湯裡煮透的花生米不知道是不是依然有效就是。又,如果有人能夠拿到新鮮的生花生來試試也會很有意思,說不定生花生的酵素活性更完整強大,更能讓甘蔗渣溶化於無形呢?

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YTLai_96
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也許永遠無法自稱學者,但總是一直努力學著

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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

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  • 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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為何智齒這麼晚才長出來?——關鍵是「人臉比黑猩猩扁平」
寒波_96
・2021/11/30 ・2587字 ・閱讀時間約 5 分鐘

人類小時候會換牙,把乳牙換成恆齒,一旦恆齒長成就會持續使用一輩子。有意思的是,相對於靈長類親戚們,人類長牙齒的年紀明顯比較遲。例如 3 顆大臼齒,黑猩猩長出第一、第二、第三大臼齒的年紀,分別為 3、6、12 歲,人類則是 6、12、18 歲(我們的第三大臼齒就是智齒,不一定會長)。

人類的臉比黑猩猩扁,連帶使得長牙齒也比較晚?圖/Jens Schlueter/AFP/Getty Images

人類牙齒長得慢是為什麼呢,是因為晚熟的人類,發育比較慢嗎?一項新發表的研究認為,人體比黑猩猩的發育慢,是一個原因,不過還有一個關鍵因素不可忽略:人的臉比較扁平

嚼嚼~

探討牙齒發育快慢,要考慮整個口腔

長得快或長得慢,有時候沒那麼直接。乍看之下,人類發育成熟的速度比動物慢,比方說人類和親戚關係相近的吱吱們相比,猩猩、猴子出生後,比人類更快能自己獨立行動,更早長大成「猴」,也更早性成熟。

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但是人類的諸多發育特徵,並非總是那麼遲。根據靈長類身體和腦部的比例,可以估計斷奶時間的趨勢;以人類的身體、大腦比例來看,人類斷奶的時間反而還比預期的早。保守說法是,人類有自己的成長節奏。

人類成長比較慢的特徵中,牙齒算是一種。動物臼齒生長的年紀,和生涯呈正相關,探討化石的時候,可以做為生命史(life history)的指標。

牙齒並非單獨存在,而是長在口腔裡面,因此牙齒生長時要配合周遭結構,和口腔環境的發育關係密切。

新研究搜集 21 種靈長類,包括臼齒成長年紀、口腔各種構造的發育、整個身體發育節奏的生命史等資訊,分析其中的關係。

牙齒的成長,可謂口腔中的土木學,各種肌肉、骨頭結構,按照適當的角度、位置組合,才能形成穩妥的結構。圖/參考資料 1

一方面是各種空間構造,例如顳下頜關節(temporomandibular joint,簡稱 TMJ)、內收肌合力平台(adductor muscle resultant vector,簡稱 AMRV)、下頜牙弓長度(mandibular arch length,簡稱 MAL)等數據,另一方面是時程,每顆臼齒開始成長的年紀、對應的生命史等等。

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年紀之外,為什麼還要考慮成長階段呢?年紀是絕對的,生命史是相對的。比方說同樣在 5 歲長牙齒,一種動物平均壽命 25 歲,另一種是 50 歲;換算可知,前一種動物是在壽命進行到 20% 的年紀開始長牙,後一種動物卻是 10%。

另一方面,如果同樣在壽命階段的 10% 長牙,能活 30 歲的動物從 3 歲開始,預計壽命 60 歲的動物卻要 6 歲才開始。由此可以看出,同時考慮年紀和生命史,能得知一項指標更完整的意義。

幾種靈長類,長出第一、第二、第三大臼齒、和下頜牙弓結束成長的年紀。圖/參考資料 1

口腔內的臼齒土木學

一番分析發現,和咀嚼有關的肌肉是關鍵。牙齒和咀嚼肌搭配作用,生長時也是如此。臼齒成長要配合咀嚼肌等連繫的構造,周圍結構長成,才能再讓牙齒發育。

長牙跟蓋房子一樣,需要建築空間。準備長牙時,口腔中必需已經存在足夠的空間,才能讓牙齒正常生長,否則有結構安全的問題。

臼齒居住正義!

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可以這麼想,如果一種靈長類動物的口腔發育速度快,很快形成足以容納牙齒的空間,長臼齒的年紀會比較小。反過來,要是口腔結構發育速度慢,需要更長的時間才能拉出範圍,便會比較晚才開始長臼齒。

長牙之前,需要先形成足夠的建築空間。圖/參考資料 1

和其他靈長類相比,人類的口腔和嘴巴發育比較慢,原本就會更遲開始長牙。另一重要因素是預計長到多大。

有些動物的口腔較大,空間也比較寬敞,較快能發育出空間裝牙齒。而人類的臉比親戚們扁平,預計能長牙的部位本來就比較窄,所以要更多時間,才能長到足以容納牙齒的空間。

比較人和黑猩猩的臉型,很明顯能看出人的臉突出比較少,或是說比較扁平,尤其是臉下方,下巴周圍牽動的部位。

動動嘴巴,感受咀嚼肌在哪兒?

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和黑猩猩等靈長類親戚相比,人類發育時由於臉的延伸比較短,壓縮內部的空間,口腔內可以長牙的範圍比較窄,要花費相對更長的時光,才能形成足夠讓牙齒發育的空間。

綜合兩個因素,一方面是整個口腔生長速度比較慢,另一方面是臉比較扁平,使得人類能開始安全長臼齒的年紀,比其他靈長類更遲。

這項研究的分析對象都是活跳跳的吱吱,沒有包含古人類。不過論文提到,智人臉部縮短、臼齒遲長的特徵,至少在距今 30 多萬年,北非的摩洛哥 Jebel Irhoud  化石中已經能見到,因此推論這是智人演化之路上,相對早期便已衍生的特色。

嚼嚼~

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延伸閱讀

參考資料

  1. Glowacka, H., & Schwartz, G. T. (2021). A biomechanical perspective on molar emergence and primate life history. Science advances, 7(41), eabj0335.
  2. A study of skull growth and tooth emergence reveals that timing is everything

本文亦刊載於作者部落格《盲眼的尼安德塔石匠》暨其 facebook 同名專頁

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寒波_96
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生命科學碩士、文學與電影愛好者、戳樂黨員,主要興趣為演化,希望把好東西介紹給大家。部落格《盲眼的尼安德塔石器匠》、同名粉絲團《盲眼的尼安德塔石器匠》。

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少顆牙齒照樣能吃飯呀!缺牙該怎麼處理?不處理會怎樣?
careonline_96
・2021/09/28 ・2882字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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缺牙怎麼辦?不處理會怎樣?植牙與牙橋 牙醫師圖文解析

「醫師,我下巴的關節會痛,咬東西很吃力。」王小姐蹙起眉頭抱怨,「這幾天連頭都跟著痛。」

「請張開嘴讓我看看。」醫師仔細檢查過後問,「你的小臼齒掉多久了?」

「好像兩…三年了吧。」王小姐努力回想,「那時候蛀牙比較厲害,只好整顆拔掉,本來有打算要後續處理,但是工作一忙就耽擱了。」

一般成年人有 32 顆恆齒,可能因為蛀牙或外力撞擊而導致缺牙,很多人會認為少顆牙也能吃東西,所以就放任不處理,但是缺牙不處理其實可能導致一連串的麻煩。

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缺牙的影響主要會區分成兩個部分,「口內」及「口外」,泉玥牙醫診所院長郭光哲解釋,「口內」指的是口腔內環境的變化,「口外」則是口腔外,如臉形、外觀的變化。

假設缺牙的數目較少,僅缺少一、二顆牙齒,「口外」的部分,也就是外觀上不會有太明顯的變化。但在「口內」的部分就可以觀察到,前後牙齒會產生部份位移,甚至有傾倒的狀況。郭光哲牙醫師指出,「患者經常覺得,反正還有其他牙齒可以咀嚼,所以便沒有積極處理缺牙,但是鄰近牙齒傾倒或位移的狀況,常常導致齒縫大小的變化,或是更容易塞東西,長期下來可能導致牙周病、或蛀牙的問題。」

前後牙齒傾倒後,也會對原本咬合的平面造成干擾,郭光哲牙醫師表示,我們的嘴巴在咀嚼的時候,並非單純的上下移動,而是有著更複雜的前後、左右咬合模式。當咬合受到干擾,長期下來可能會導致一些顳顎關節障礙(Temporomandibular Joint Disorders)。

顳顎關節障礙的症狀包括顳顎關節痛、咀嚼疼痛、耳朵周遭疼痛等,這些都是日積月累下來的問題。

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缺牙不處理問題一籮筐

如果缺失的牙齒較多,「口外」的部分就會產生變化,例如很多老年人的臉頰凹陷。另外,由於多數患者缺少的牙齒會從後側開始,郭光哲牙醫師分析,為了咬東西,他們常常會把下顎骨往前移動,試圖用更多的前牙來咬東西,所以會看到漸漸呈現出類似「戽斗」的外觀。

「口內」的部分,因為缺失的牙齒越來越多,會喪失一些咀嚼的功能,吃東西越來越不方便,因為嚼不爛、嚼不碎,可能連腸胃都不舒服,甚至無法攝取足夠營養。郭光哲牙醫師說,隨著口內環境越來越複雜,容易產生牙周病、滋生更多細菌,倘若這些細菌進到腸胃道或血液循環,會造成更多更多的併發症。

植牙、做牙橋,缺牙治療比一比

所謂的牙橋,就像是在缺牙的位置架一座橋,需要前後牙齒來擔任橋墩,提供固定與支撐,郭光哲牙醫師分析,想製作牙橋得符合一些條件,首先必須具備穩固的前後牙,假設缺少的牙齒是整個象限的最後一顆牙齒,後面只剩下牙齦的時候,便無法做牙橋。

接下來,要評估當做橋墩的兩個支柱牙的健康狀態,它的牙周必須非常健康,沒有任何動搖,才不會使原本的問題惡化。

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因為很多患者都是已經缺牙很久了,才想要處理缺牙的問題,所以鄰近牙齒可能會有移位、傾倒的狀況。倘若牙齒因為長時間的磨耗,長度變短、牙冠高度不足,也沒辦法做牙橋。

一般而言,製作牙橋需要的時間比較短,郭光哲牙醫師解釋,通常拔完牙大約 8 週後,牙齦會達成基礎的成熟,可以開始介入治療。從拔牙開始計算,大概 12 周以內就可以完成牙橋。

牙橋的缺點是需要修磨前後牙齒,目前牙科的觀念會認為牙齒能不修就不修,修得越少越好,希望盡量保存原來的齒質。

另一個缺點是牙橋比較不容易清潔,因為是連成一組的裝置,橋墩下方的清潔便比較困難,再蛀牙的風險較高,必須靠牙間刷或沖牙機來清潔。

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第三個缺點是當牙橋出問題時,必須要整組拆掉再重新治療,因為之前已經磨掉一些齒質,如果又出現蛀牙的話,這些支柱牙的齒質狀況就會變得非常不好,甚至面臨拔掉的命運。

缺牙治療比一比

植牙的好處是不需要修磨前後牙,比較容易清潔,且咬合力量趨近真實牙齒,然而並非所有人都適合植牙。郭光哲牙醫師提醒,骨質疏鬆患者若接受雙磷酸鹽藥物治療,短時間之內不能接受任何牙科手術。罹患慢性疾病,如高血壓、糖尿病等,若是沒有好好控制,可能增加手術風險、感染風險、影響手術傷口癒合、甚至骨頭不會生長,也不適合植牙。另外,存在嚴重牙周疾病的患者,傷口感染的風險較高,亦不建議植牙。

假牙材質要知道

假牙的材質主要有全金屬、金屬燒瓷、全瓷等幾類,郭光哲牙醫師說,現在因為大家都很注重牙齒的美觀,能夠接受全金屬牙冠的人相對比較少,所以大多會選擇全瓷材料,或是裡面是金屬,外面燒上一層牙齒顏色的瓷。

金屬燒瓷是兩種材料的結合,製作時需要先修出金屬的厚度,再修出陶瓷的厚度,所以牙齒的修磨量相對比較大。長期使用後,如果患者的牙齦有些萎縮、退縮的現象,邊緣可能露出黑色細線。

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另外,金屬燒瓷可能會遇到瓷崩的狀況,表面的瓷崩落了,裡面的金屬就會露出來,除了影響美觀之外,咬合高度也會受到影響,無法緊密地咬在一起,郭光哲牙醫師說,崩落的表面通常會比較粗糙,比較難清潔、容易讓牙菌斑附著,而導致後續的問題。

全瓷材料可製作出擬真度高的牙齒,已廣泛應用於牙科領域,郭光哲牙醫師說,目前經常用來製作全瓷牙冠的材料是二氧化鋯,二氧化鋯的生物相容性佳,具有較高硬度。藉由立方體晶像結構,可以減少光線散射,增加二氧化鋯的透明度。全瓷牙是在電腦上設計,並由電腦進行切削,能夠提升製作效率及精準度。

什麼是二氧化鋯

牙齒的顏色相當複雜,每個人皆不相同,需要仔細比對鄰牙,才能做出逼真的假牙,郭光哲牙醫師說,過去的瓷牙需由人工上色,再進行燒結,現在有預染二氧化鋯,可先挑選顏色後再進行切削,不必再經由人工上色,亦具有螢光效果。若在安裝假牙時稍作修磨調整,也能維持假牙的顏色。

貼心小提醒

放任缺牙不處理,會在口內及口外衍生一系列的問題,諸如鄰牙位移、傾倒、顳顎關節障礙、影響咀嚼功能、導致外觀改變等。郭光哲牙醫師提醒,究竟該植牙或做牙橋,每個人的狀況不同,應該與牙醫師詳細討論,及早處理!

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