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石光歲道

timd_huang
・2011/05/23 ・4840字 ・閱讀時間約 10 分鐘 ・SR值 473 ・五年級
相關標籤: 3D (13) 化石 (99)

至少從我這個井底之蛙所知道的,中文有個其它語言所沒有的特性,那就是諧音和同音字的應用,在我們生活的周遭,這種例子比比皆是,而且運用之妙,令人拍手稱絕,如最近馬上要選舉了,送候選人鳳梨(旺來)、蘿蔔(彩頭),文學上的例 子那就更多,也無法例舉;這篇文章的題目,只是我硬坳,把此中文特性應用到我玩石頭方面,將常用的科幻成語「時光隧道」赤裸裸地搬到這邊來用,講講近日的兩個玩「石」、「光」學、年「歲」、和「道」路,也就是透過科學和科普玩石頭的最近一些經驗與心路歷程。

愛瘋(iPhone)近拍

玩石頭的大樂趣之一,就是經常要跑野外採集樣本,也往往需要放大仔細看看所採集到樣本的細微部份,當然,當我們跑野外的時候,脖子上一定掛著放大鏡,隨時可以掏出來看,可是,如果能把某化石或礦物的細微之處,在現場就拍攝下來,作為永久的紀錄,那不是比回到家裡再用礦物顯微鏡來得方便、來得好嗎?如今數位相機已經太普遍了,幾乎每次出門口袋裡沒人不會裝著;再者,如今的智慧型手機,也都有相機的功能,其攝影的解析度,也不見得輸給數位相機,因此,有人連數位相機都不帶了,口袋裡只裝著手機。

不論數位相機也好,智慧型手機也好,兩者的攝影功能,在近拍方面,都有某些限度,每每無法滿足實際的要求,在家裡的話,如果數位相機的近拍倍數不夠,又沒有專業的近拍鏡頭或礦物顯微鏡的話,可以找個放大鏡臨時擺在鏡頭之前,也就能達到某種程度的更高倍數近拍,但是,如果在野外,實際使用的操作,可能就不那麼方便了,因此,怎麼找出一個體積小、攜帶方便,能讓我們隨身攜帶在野外容易拍攝非常近拍的方法呢?

幾個月以前,在國外一個很有趣的網站找到了答案:利用一根迴紋針和從廢棄光碟機拆下來的鏡片,做成增高近拍的輔助鏡頭,總共的花費為(幾乎)零元,時間,幾分鐘,效果,非常好。

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首先,以我所拆卸家裡廢棄的光碟機來說,裡面有兩個直徑大約只有3、4釐米的放大鏡片,小心把它們拆下來,比較大而且厚的那個,放大倍率較低,那個比較小比較凸的那個,放大倍率比較高;這兩個都有用膠水黏在原本的架子上,小心用力就可以扳下來,不要忘記把還黏在鏡片四周的舊膠水除乾淨;在此過程中,注意不要刮傷了鏡面。

接著,找兩根包有塑膠套的迴紋針,一端先打直,接著彎成一個小圓圈,直徑稍大於兩個鏡片那麼大,再把鏡片放上去,放好放平,點上一小小滴的三秒膠,將鏡片固定到迴紋針所彎成的圈圈內,記得,三秒膠不要點太多跑到鏡頭上面去,要不然就得等三秒膠乾後,很小心地把這些多出來的膠水(薄膜)清除掉,否則就會影響鏡頭的焦距,造成不良的拍攝結果;接下來,把所剩下來的迴紋針部份,彎成可以夾在愛瘋手機上面,鏡片剛好放在手機鏡 頭前面,哇啦!大功告成;我現在有了兩個幾乎不佔空間、近拍放大倍率不同的近拍附加鏡頭,隨時隨地可在我的愛瘋手機上任我高興做近拍。

迴紋針方面,建議使用那種有包裹著塑膠的那種,不要用沒有塑膠包的鐵絲那種,原因是這一層塑膠有一點彈性,提供一些緩衝,也不會刮到手機;為何要用迴紋針?一則是它為日常生活最常見的,到處隨手可得,即便需要到文具行去買一整盒,也沒幾個錢,再者,成品的體積根本不佔空間,而且可以任意彎曲變形,任何帶有鏡頭的手機都可用,在野地使用很方便,不需要多帶任何額外的工具。

這種自己「帝埃歪(DIY, Do It Yourself)」的近拍輔助鏡頭,當然從想賣你攝影器材商的角度來說,根本不能和專業相機專業近拍鏡頭比較,但是,我們也沒有和專業傳統攝影做比較的必要,他們那套相機和專用鏡頭要多少錢啊?連同必要的配件體積重量多少,扛著跑野外,會有多麼累人啊?我們的只有一根迴紋針,也不必另外花錢就可得,根本無法比;我們只希望在野外方便隨時可用就好了。

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那麼,最關鍵的問題:效果如何呢?如果效果實在太爛,那也就不用比了,真想要得到所希望的近拍效果,還是回老路扛著多少公斤的傳統(或已被數位取代)攝影器材吧!

請看這三張照片:第一張(上邊)是用愛瘋所做的最接近的近拍;雖然愛瘋有好多可以下載的攝影應用程式有變焦的功能,但數位變焦總不比光學變焦來得好;我用它把上次帶團到美國蒙大拿挖恐龍活動所撿到桿菊石上面很漂亮的隔室花紋照出來,但是近拍程度不夠近,近拍效果不太令人滿意;第二張(中間)是用那個放大倍率較低那個(白色)自己做附加鏡頭的成果;在此照片可以看出來景深已經變很淺短了,原本的桿菊石表面有一點弧度,使得這張照片中隔室花紋中間部份有在焦距範圍內,但是上下兩邊的部份,卻已經有些失焦;第三張(下邊)則是用綠色那個高倍率附加近拍鏡所得到的結果,因為放大倍率實在太(過)高,景深非常非常淺短,只有一條隔室花紋線條的中間部份清楚,其它的就失焦了,整個鏡頭幾乎是貼在桿菊石上面,拍攝反而不方便;也就是說,奉勸大家,在做近拍的時候,不要光光貪圖放大倍率有多高,也需要考慮景深對焦等等實際操作項目,就如隨身攜帶掛在脖子上的放大鏡,經驗上顯示15倍就已經很夠用好用了;哈!拿愛瘋當攝影機有個重大的缺點,愛瘋沒有腳架接頭,無法用三腳架固定防震--總要挑蘋果一些毛病才爽。

順著多年來我一向的主張和實際科普推廣行動角度來說,不是我老黃賣瓜自賣自誇,這一招廢物利用自己動手做的近拍附加鏡頭好不好?效果如何?我自己不多說,上面這些照片自己會說話,在不用花錢就能得到這種效果的考量下,應該可打九十幾分了;這也就是前幾天我另文所說的微電腦革命所引發科技的各種後續革命,正在熱烈進行中,有些已經成為你我日常生活中的常態,有些正在普及化中;就以這裡所舉的廢物利用自己動手做近拍附加鏡頭為例,能夠把廢物利用得到如此的效果,也讓大家能幾乎不用多花錢,就可透過手機把生活四周的顯微細況記錄下來,有何不好?搞不好,如此簡單的東東,或可幫助警察在犯案現場做些重要的紀錄呢!小小成就,不值掛齒,但值得私自浮三大白。

桌上三維數位化(DeskTop 3Digitizing)掃描練習

日前寫了ㄧ篇〈數位化石時代來臨〉,提到過去需要昂貴(五、六萬美金以上)雷射三維掃描的三維數據化設備和專業技術與經驗,當下則可藉由三千美元有找的桌上型三維雷射掃描機,已經把這個過去高高在上象牙塔裡面的尖端科技,普及到你我尋常百姓人家的桌面上了;既然我斗敢「鑵鑄(Coin)」此「桌上三維數位化」的專有名詞,當然不會滿足於淺嚐即止的階段,我一定是抓住此機會,好好地練習了一番,以下就是這些練習的紀錄。

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首先要說的,或說要罵的,還是回到電腦方面;這家桌上型三維掃瞄機公司很有趣,在他們的教學影片上,可以清楚辨認出來,他們所使用的個人電腦是蘋果公司的麥金塔MaBook Pro機型,可是他們卻要求客戶使用者跑微卵的視窗,因為他們的程式只能在批西視窗作業環境上面跑;這真是荒唐啊!它們自己享受舒適人性化的個人電腦,卻叫使用者去忍受沒有人性的視窗折磨,真搞不懂是什麼邏輯。

蘋果的麥金塔電腦,幾年前從威力晶片(Power PC, G Series)改成因特爾的微處理器了,所以理論上來說,既然使用同樣的中央處理器(CPU, Central Processing Unit),應該可以跑視窗作業系統;有人測試過,在蘋果的機器上跑視窗,速度還比批西要來得快,真是諷刺啊!

想在蘋果機器上跑窗,現有兩大類的選擇:一是好幾家協力廠商所提供的虛擬環境,包括免費的「虛擬盒(VirtualBox)」,在麥金塔的作業系統十(OS X)之下,透過這些虛擬環境安裝執行視窗作業系統;這種方式的好處是不必重新開機,不必離開比起視窗七(視窗XP不用說)好用人性化很多的麥金塔系統十作業環境;另外的方法是蘋果公司隨著電腦所附的「啟動營(BootCamp)」,它是蘋果的一款多重開機引導軟體,讓蘋果電腦安裝微卵的視窗系列操作系統; 它不是一個虛擬化的程式,容許兩種操作系統並存在蘋果的電腦上,不過,啟動營只容許用戶每次開機使用一種操作系統;亦即,當用戶使用微卵視窗,而需要轉回麥金塔系統十時,則必須重新啟動電腦,反之亦然;這一點是讓很多蘋果使用者最幹瞧的地方,協力廠商都可以做到不必離開蘋果的系統十,蘋果自己反而倒退嚕, 笑話。

受限於我電腦記憶體量,目前採用蘋果啟動營這條路,把整個蘋果愛麥克(iMac)轉換成不折不扣的視窗電腦,我的苦惱幹譙就在此,相對於麥金塔系統十重新開機,重新以視窗開機,真是它X的慢,喝完了整杯咖啡,還沒啟動完成,不幹也得幹!再者,雖然視窗也學了蘋果的桌面暗喻 (DeskTop Metaphor),可是真的皮毛得很啊,在人性化直覺使用性方面,那還差的遠呢!隨便舉一個例子來說,我把隨身碟插到電腦上,蘋果系統馬上會在桌面上出現該隨身碟的圖像,而視窗卻不會,還要自己打開「我的電腦」搞了半天,這不是不把人當人用嗎?看來我廿多年以前搞中文電腦時代的名(狂)言:「MS- DOS不是人用的,用久了也不是人」,把這句話的「MS-DOS」換成「視窗」,並沒過時!你還在用視窗?小心,用久了,你會變成「不是人」!哈!我知道有些人看到這裡會很反感,不過,如果我還用溫良恭儉讓的言詞,你會好好思考這個課題嗎?微卵系統中病毒是例行公事,對你造成了多大的損失?有沒有算過?

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簡單說來,被迫回到視窗環境進行桌上三維掃描,最大的困擾並非該桌上型三維掃瞄器的執行軟體和操作過程,而是在底層的視窗,實在是極端沒有人性的折磨人;這家公司所提供的數位雷射三維掃描軟體,平心而論,算是不錯了,人機介面也及格,連我這個三維大白痴都做得到,只要照著步驟進行,每個樣本從樣本放置、掃描、修整、…等等,乃至最後可輸出好多種不同格式的三維數位化檔案,為了後續的製作,我選擇了*.obj的輸出檔案;平均起來每次掃描大約要花一個半小 時,可算是可以接受的速度;以此比較於以前用十幾張數位相片、純軟體、無法處理凹處的iModeller四個多小時,這途除了精確度有大幅度的提昇之外, 操作的時間也節省到大約三分之一,我很滿足,所以抓住機會,拿了手邊的十個樣本(如照片)來練習。

在啟動營跑視窗方面,一旦產生得到了所掃描的物件三維數位化檔案(*.obj格式)之後,就可以告別視窗的人性糟蹋,回到麥金塔系統十的環境,重新享受把人當人的人性化電腦使用;對於一般人來說,三維掃描數位化所得到的檔案,除非專門搞三維的使用者知道如何後續應用之外,一般尋常百姓人家想要能夠馬上看到該物件結果,而且能虛擬把玩的,可說很難啊!但是,在麥金塔上面,我卻能在短短兩三分鐘之內,把所得到的數位檔案,製作成悅人耳目的視訊短片,讓任何電腦使用者都可以在自己的電腦上、或 透過網路把玩;噓,小聲一點說,我所用到的後製作軟體,全都是免費的,誰說天下沒有白吃(三滴白痴)的午餐?

首先,上網去下載安裝 一個叫做 glc_player 的免費三維觀賞操作應用程式,透過它打開掃描所輸出的 *.obj 檔案,這時候就可在該應用程式的視窗內看到數位化的三維物件,使用該程式的諸多功能,你可以把物件放大縮小轉過來又轉過去,任你把玩;在此我不多介紹該軟體的諸多功能,我只用它的一個非常有用的指令--照著你所選擇的旋轉軸,輸出一系列的連續相片,我把這90張相片(.jpg)檔案放在一個檔案夾裡面,就可離開此程式了。

接著下來,使用以前蘋果附贈的「快時七播放程式(QuickTime 7 Player)」(網路上應該還可以免費下載到),利用「檔案/打開影像序列…」指令(按:最新版的快時播放程式,這個功能不見了,蘋果又「老倒縮」 了),選擇前一步驟所產生檔案夾裡面的任何一張相片,「快時七」自動就會把這些相片組合成一個視訊的短片,給予該短片名稱之後,就可以上傳到「臉書 (FaceBook)」或「你管(YouTube)」去驕其妻妾了!前前後後不到一分鐘,哈!就這麼簡單快速。

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透過以上的方法,我總共練習了十個樣本(如下照片),也做成了十個「快時」的短片,全都上載放到我個人的「臉書」和「你管」網頁了,歡迎有興趣者去把玩!

本文原發表於催眠恐龍[2010-10-26]

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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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【2023 年搞笑諾貝爾化學與地質獎】舔石頭以外,猛獁象竟是海龜湯?
寒波_96
・2023/10/20 ・2211字 ・閱讀時間約 4 分鐘

搞笑諾貝爾獎每年都是新的開始,2023 年也不例外。今年「第 33 次第一屆搞笑諾貝爾獎」頒發十個獎項,「化學與地質獎」以看似獵奇的舔石頭博取不少眼球,不過得主揚.扎拉謝維奇( Jan Zalasiewicz)的文章中,其實還提到另一件知名的歷史公案。

1951 年晚宴真相,竟然是海龜湯?!圖/americanoceans

1951 年晚宴真相,竟然是海龜湯?!圖/americanoceans

文學史上用味覺帶出情節,最知名的案例之一是普魯斯特的小說《追憶似水年華》開頭,由瑪德蓮的味道切入,接著進入意識的海洋游泳。扎拉謝維奇的文章開頭,也從品嚐岩石的味道切入,自由切換不同的題材。

地質學家為什麼要舔石頭?《舌頭、石頭,迸出新滋味?科學家為什麼要舔石頭?——2023 搞笑諾貝爾獎》一文有精簡介紹。最主要的理由是,缺乏現代儀器之際,舌頭可謂方便的化學感應器,能提供有用的資訊。

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當然,即使有了現代儀器,舌頭還是很方便的工具。

處於意識流科學史中,扎拉謝維奇的文章從舌頭感應器,十分合理地切換到一場宴會。那場 1951 年的晚宴中,據說提供猛獁象肉製作的餐點。

這場晚宴由美國的「探險俱樂部(The Explorers Club)」舉行,主辦方宣稱當天有道菜,來自已經滅絕的動物大地懶(Megatherium)。但是幾天後有報紙披露,宴會中的奇珍異獸不是大地懶,而是來自阿留申群島,25 萬年久遠的猛獁象!

1951 年保存至今的晚餐。圖/取自 參考資料3

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奇妙的是,當天的餐點竟然有少量樣本被保留至今。當時沒有參加的豪威斯(Paul Griswold Howes)寫信要到一份樣本,一直保存到他去世為止。後來樣本輾轉來到耶魯大學的皮博迪自然史博物館(Yale Peabody Museum)。

那一餐到底是大地懶,還是猛獁象呢?2014 年,耶魯大學的研究生葛拉斯(Jessica Glass)等人成功由樣本中取得 DNA,結果在 2016 年發表。比對之下相當明顯,答案是綠蠵龜。

現今綠蠵龜是保育類動物,合法的狀況下沒有機會吃到。然而 1951 年那個時候,綠蠵龜尚未面臨滅團威脅,仍然是普遍的食材。

區區綠蠵龜製成的海龜湯,當然無法彰顯晚宴的尊絕不凡。不過俱樂部宣稱的大地懶,怎麼又會變成猛獁象?

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最可疑的是當天在場的俱樂部成員尼可斯(Herbert Bishop Nichols),他也是基督科學箴言報(The Christian Science Monitor)的科學編輯。可考的記錄中,他第一個對外提出相關描述,後來被視為吃猛獁象的證據。

海龜湯的幾位相關人猿。(A) 據說將食材從北極帶回的極區探險家 Father Bernard Rosecrans Hubbard。(B) 極區探險家 George Francis Kosco。(C) 晚宴主辦人 Wendell Phillips Dodge。(D) 保存樣本的 Paul Griswold Howes。圖/取自 參考資料3

如果真的是那道菜的材料,那麼狀況就是:俱樂部用綠蠵龜做菜,宣稱是大地懶,報紙以訛傳訛寫成猛獁象。

「吃猛獁象」之類的傳聞,雖然不是嚴謹的科學,卻因為有噱頭而容易引人注目。作為沒多少負面影響的玩笑,也沒有人想要特別澄清。使得這類事件的真相,往往不了了之。

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儘管沒有特別獲得搞笑諾貝爾獎關注,對於這道海龜湯的追根究底,倒是相當符合搞笑諾貝爾獎的精神。

海龜湯以後,扎拉謝維奇的文章意識又跳躍到另一種已經滅團的生物:貨幣蟲(Nummulites)。許多古生物,當初也是其他古生物的食物。儘管擁有堅硬的外殼保護,貨幣蟲這種生物依然有機會成為美食。

1912 年的時候,英國古生物學家庫克派崔克(Randolph Kirkpatrick)提出一個觀點:地球有一段時間存在非常大量的貨幣蟲,後來它們變成稱為「貨幣球(Nummulosphere)」的地層,是地殼岩石的源頭。

看起來很搞笑,可是庫克派崔克是認真的。所以他即使生在現代,應該也沒有獲得搞笑諾貝爾獎的機會。

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2023 年搞笑諾貝爾獎頒獎典禮影片(化學與地質獎從 10:18 開始):

延伸閱讀

參考資料

  1. The 33rd First Annual Ig Nobel Prizes
  2. Eating fossils
  3. Was Frozen Mammoth or Giant Ground Sloth Served for Dinner at The Explorers Club?
  4. Mammoth meat was never served at 1950s New York dinner, says researcher

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
193 篇文章 ・ 1066 位粉絲
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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【2023 年搞笑諾貝爾獎快訊】10 項怪奇獲獎研究出爐
PanSci_96
・2023/09/15 ・3874字 ・閱讀時間約 8 分鐘

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一年一度、讓你廢到笑出來的搞笑諾貝爾獎,今年在美東時間 9 月 14 日下午 6 點準時直播。

今年的主題為「水」,這次 10 項獲獎都或多或少與「水」有關(但大部分是口水),現在就快讓我們一起來看看今年的得獎快訊,並一起期待後續的個別研究報導吧~

化學和地質獎:為什麼地質學家與古生物學家會舔化石

這是一封說明「過去」地質學家與古生物學家,為什麼會有舔化石習慣的「快訊」(發表在期刊上,但被歸類為快訊),這封快訊說了幾個故事,其中最讓我印象深刻的,是「義大利地質之父」的喬瓦尼·阿爾杜伊諾(Giovanni Arduino,1714-1795)用自己的舌頭「品嚐」這些化石,分類出可能是史上第一個「地質時期」

故事的亮點是引用了喬瓦尼·阿爾杜伊諾的研究紀錄,看起來就像是個美食家在品嚐化石。

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文學獎:重複寫字,直到感覺不對勁

A 編小學時,曾被老師罰抄生字 100 遍,寫到一半突然懷疑這個字是不是這樣寫,趕緊回頭看前面寫的字,還把課本翻出來看才確定自己沒有寫錯。

上述的情境,稱為「猶昧感」(Jamais Vu),「猶昧感」是「既視感」(Deja Vu)的反義詞,描述人們對熟悉的事物,突然感到陌生,也是這篇論文主要探討的主題。

這研究的笑點在於他的實驗,他們讓受試者一直重複寫同一個字,跟小學被老師罰抄生字一樣。

實驗中,約有三分之二的受試者體驗到「猶昧感」,這些受試者大約在重複 30 次或一分鐘後開始感到異狀。另外,研究也發現平常越容易發生「既視感」的人,也更容易發生「猶昧感」,未來「猶昧感」的相關研究,可能會加深我們對「既視感」的理解。

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  • 原文研究: “The The The The Induction of Jamais Vu in the Laboratory: Word Alienation and Semantic Satiation,” Chris J. A. Moulin, Nicole Bell, Merita Turunen, Arina Baharin, and Akira R. O’Connor, Memory, vol. 29, no. 7, 2021, pp. 933-942.  doi.org/10.1080/09658211.2020.1727519

機械工程獎:死靈機器蜘蛛

會招喚骷髏或操縱屍體的死靈法師稱為 Necromancer,而科學家再次中二病發作,把用液壓操控的蜘蛛屍體,稱作 Necrorobotics 死靈機器。

我跟同事討論這種死靈機器,算不算是一種仿生科技?他覺得是,我覺得不是,你們覺得呢?

  • 原文研究:“Necrobotics: Biotic Materials as Ready-to-Use Actuators,” Te Faye Yap, Zhen Liu, Anoop Rajappan, Trevor J. Shimokusu, and Daniel J. Preston, Advanced Science, vol. 9, no. 29, 2022, article 2201174.  doi.org/10.1002/advs.202201174
死靈機器蜘蛛。

公共醫學獎:斯坦福馬桶

恩,就是接上各種感應器的物聯網馬桶,能即時檢測使用者的糞便與尿液。這東西最酷的是能「肛門辨識」,只要坐到馬桶上,斯坦福馬桶就能透過肛門的型態,辨識出使用者!

因為這個獎項,我才知道原來每個人的肛門都長得不一樣……謝謝你,搞笑諾貝爾獎。

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  • 原文研究:
    •  “A Mountable Toilet System for Personalized Health Monitoring via the Analysis of Excreta,” Seung-min Park, Daeyoun D. Won, Brian J. Lee, Diego Escobedo, Andre Esteva, Amin Aalipour, T. Jessie Ge, et al., Nature Biomedical Engineering, vol. 4, no. 6, 2020, pp. 624-635.  doi.org/10.1038/s41551-020-0534-9
    • “Digital Biomarkers in Human Excreta,” Seung-min Park, T. Jessie Ge, Daeyoun D. Won, Jong Kyun Lee, and Joseph C. Liao, Nature Reviews Gastroenterology and Hepatology, vol. 18, no. 8, 2021, pp. 521-522.  doi.org/10.1038/s41575-021-00462-0
    • “Smart Toilets for Monitoring COVID-19 Surges: Passive Diagnostics and Public Health,” T. Jessie Ge, Carmel T. Chan, Brian J. Lee, Joseph C. Liao, and Seung-min Park, NPJ Digital Medicine, vol. 5, no. 1, 2022, article 39.  doi.org/10.1038/s41746-022-00582-0
    • “Passive Monitoring by Smart Toilets for Precision Health,” T. Jessie Ge, Vasiliki Nataly Rahimzadeh, Kevin Mintz, Walter G. Park, Nicole Martinez-Martin, Joseph C. Liao, and Seung-min Park, Science Translational Medicine, vol. 15, no. 681, 2023, article eabk3489.  doi.org/10.1126/scitranslmed.abk3489

傳播獎:嗎話說著倒能你?

趣有超也獎學播傳,心擔別,的常正是來過反來起看子句得覺在現你!

你有試過快速把彩虹的顏色順序倒著背,或是把你說話中的每個名詞都倒過來講嗎?大家都知道這超難,但這份研究中的兩位受試著確有著超強「顛倒單字或語句」的能力。

研究對象以西班牙語為母語,他們能在對話中輕鬆地將 banana 念成 ananab,或是將「 basket is fun」念成「nuf si teksab」。研究著重在這兩位有著特殊能力的人,推理、記憶能力是否優於常人,以及大腦灰質、白質比例與一般人(對照組)是否有差別。

大腦如何組織語言一直都是個有趣的研究題目,像是為什麼中文的序順不會響影到閱讀,這也是 A 編跟大家都一樣好奇的。而了解大腦語言是如何形成的,也能推進對於失語症、癡呆症的症狀研究。

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  • 原文研究:“Neurocognitive Signatures of Phonemic Sequencing in Expert Backward Speakers,” María José Torres-Prioris, Diana López-Barroso, Estela Càmara, Sol Fittipaldi, Lucas Sedeño, Agustín Ibáñez, Marcelo L. Berthier, and Adolfo M. García, Scientific Reports, vol. 10, no. 10621, 2020.  doi.org/10.1038/s41598-020-67551-z

醫學獎:屍體兩個鼻孔的鼻毛數量是否一致?

俗稱鬼剃頭的「圓禿」(Alopecia areata)不只會頭髮脫落,同時睫毛、眉毛與鼻毛也會脫落,其中,鼻毛脫落會增加得到過敏、呼吸道感染的機率。

由於鼻毛的相關研究非常少,為此,研究者調查 20 具「遺體」的鼻毛數量與長度,並收集相關病史、死往原因…等數據,來評估正常人的鼻毛數量與長度。研究結果顯示,平均每個鼻孔的鼻毛數量約為 120~122 根,左右鼻孔並沒有顯著差異,鼻毛平均長度大約是 1 公分。

  • 原文研究:“The Quantification and Measurement of Nasal Hairs in a Cadaveric Population,” Christine Pham, Bobak Hedayati, Kiana Hashemi, Ella Csuka, Margit Juhasz, and Natasha Atanaskova Mesinkovska, Journal of The American Academy of Dermatology, vol. 83, no. 6, 2020, pp. AB202-AB202.  doi.org/10.1016/j.jaad.2020.06.902

營養獎:電流有一股「電味」

日本明治大學教授宮下芳明 (Homei Miyashita)與他的團隊,發現在筷子與吸管上附加微弱電流,會改變食物的味道。

他們發現微弱電流刺激舌頭時,會產生一股「電味」(論文上寫 Electric taste,你說我要怎麼翻比較好) 。這股「電味」味道如何呢?基本上沒有味道(不能啟動味覺細胞),但如果有其他味道存在,例如鹹味(氯化鈉)或鮮味(麩胺酸鈉),電味會讓食物吃起來更鹹或更鮮。

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接著,他們發明了連著電線的通電筷子與吸管(看起像整人玩具),證明了通電筷子與吸管確實能在不改變食物味道的情況下,讓人們吃進更少的鹽跟味精。

通電吸管構造
  • 原文研究:“Augmented Gustation Using Electricity,” Hiromi Nakamura and Homei Miyashita, Proceedings of the 2nd Augmented Human International Conference, March 2011, article 34.  doi.org/10.1145/1959826.1959860

教育獎:系統性研究課堂上感覺無聊的學生與老師

你覺得上課無聊嗎?多半人都會問答「是」,而這系列研究仔細分析了為什麼上課無聊,且越來越無聊的原因。

你可能會想:「那不就是老師上課很無聊啊,老師不有趣阿。」我只能說你們這樣太沒同理心了,搞不好老師也在想:「教你們真無聊!」

所以,研究者第一個想探討的問題是:「老師如果覺得無聊,會不會讓學生也覺得無聊。」先說結論,不會。

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雖然學生不會刻意去了解老師的心情。但如果學生明確感受到老師很無聊,像是死氣沉沉地念課文,學生就會覺得這堂課更無聊,進而影響學習動機與學習成效。某種程度上,研究還是印證了「老師不有趣覺得無聊」這件事,但老師是否在強顏歡笑,這就不得而知了。

另一個問題則是:「是不是想著上課很無聊,就會覺得更無聊?」沒錯,的確是這樣!只要上課前預期這堂課很無聊,那這堂課就會比你預期的還要更無聊!

  • 原文研究:
    • “Boredom Begets Boredom: An Experience Sampling Study on the Impact of Teacher Boredom on Student Boredom and Motivation,” Katy Y.Y. Tam, Cyanea Y. S. Poon, Victoria K.Y. Hui, Christy Y. F. Wong, Vivian W.Y. Kwong, Gigi W.C. Yuen, Christian S. Chan, British Journal of Educational Psychology, vol. 90, no. S1, June 2020, pp. 124-137.  https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31342514/
    • “Whatever Will Bore, Will Bore: The Mere Anticipation of Boredom Exacerbates its Occurrence in Lectures,” Katy Y.Y. Tam, Wijnand A.P. Van Tilburg, Christian S. Chan, British Journal of Educational Psychology, epub 2022.   doi.org/10.1111/bjep.12549

心理學獎:你會跟著抬頭看天空嗎?

他們到底在看什麼?眼前一群人停下腳步抬頭看著上方,你一定會跟著將視線移向相同的地方,看看他們到底在看什麼。

沒錯,這就是著名的從眾效應,或稱做群聚效應、羊群效應。這個1969年進行的經典實驗,應該很多人也聽說過。Stanley Milgram、Leonard Bickman、Lawrence Berkowitz 三人組,在紐約的街道上測試要有多少人同時往上看,才能吸引其他人也駐足湊熱鬧。

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這個實驗能得獎感覺毫不意外,甚至覺得怎麼現在才得獎!

群聚效應引響甚遠,因為整個社會的運作都養類人與人之間的互動與連結。不管是跟風買東西、參與熱鬧的大型活動、政治意識型態的抉擇等等,都能看到群聚效應影響著人們的身影。

大家都有可能是羊群裡面的羊。

  • 原文研究:“Note on the Drawing Power of Crowds of Different Size,” Stanley Milgram, Leonard Bickman, and Lawrence Berkowitz, Journal of Personality and Social Psychology, vol. 13, no. 2, 1969, pp. 79-82. psycnet.apa.org/doi/10.1037/h0028070

物理學獎:一群鯷魚能影響海流?

一隻拍翅膀的蝴蝶能讓海的對面產生颶風,那一群在海中游泳的鯷魚呢?他們可能直接影響了洋流與海面的大氣流動。

如果要計算颱風能量或是海洋鹽分的變化,我們通常會考慮海面風速與氣壓,要不然就是洋流、海溫和密度的垂直梯度等等。但這份研究發現,我們或許忽視了大海居民造成的影響。

研究發現只要到了鯷魚的產卵季,當天晚上海面附近海水的垂直混合程度會增加10~100倍。也就是這群游動的小魚們,像是攪拌棒一樣攪混了上層海洋,程度相當於地球物理現象造成的影響,對海溫與營養鹽分布的作用可能比我們想像的還大。

  • 原文研究: “Intense Upper Ocean Mixing Due to Large Aggregations of Spawning Fish,” Bieito Fernández Castro, Marian Peña, Enrique Nogueira, Miguel Gilcoto, Esperanza Broullón, Antonio Comesaña, Damien Bouffard, Alberto C. Naveira Garabato, and Beatriz Mouriño-Carballido, Nature Geoscience, vol. 15, 2022, pp. 287–292.  doi.org/10.1038/s41561-022-00916-3
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