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科學怎麼搞:關於蟑螂的二三事

YTLai_96
・2013/06/19 ・4123字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 442 ・四年級

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時至夏日,端午剛過,各種毒蛇猛獸都已經大舉出籠。雖然說生在現代社會的我們不需要擔心生活周遭會有毒蛇或野獸出沒(頂多只有毒蟲或四腳獸吧我想),但是潛伏的蚊蟲恐怕還是難以避免。而如果要說到七種令人討厭的蚊蟲之首(哪來的鬼排名),恐怕非蟑螂莫屬了。

想起那個燠熱的夏夜,在床上的你望向門外,卻不經意地看見牆角她那羞怯的身影,她那黑漆漆泛著油亮光澤的軀體,纖細而多毛的六條腿,靈動的觸角顫啊顫的,深邃的複眼像是可以看穿那一頭蓄勢待發的你的心思一般。在你的雙眼與她的複眼交會之時,萬籟俱寂,只有你自己的心跳聲和她那幾不可聞的倩兮輕笑(其實是口器摩擦發出的聲音)。

你嚥了嚥口水,口乾舌燥的,感覺身體裡有一股不斷膨脹的慾望,讓你高高舉起…手上的報紙或拖鞋。卻在這時候,她飛蛾撲火似地奔向了你,沿著牆邊輕巧地跨越了你的房門,無視於你的門板上永遠的女神王祖賢(什麼年代啊這),無視於你房裡地板上的黏滑,以及滿地的衛生紙。

誰叫你剛剛打翻滿地的洗碗精呢。

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是的。蟑螂讓人又愛又怕(?),人人欲除之而後快。但除了拖鞋報紙殺蟲劑直接制裁之外,我們更希望蟑螂可以不要來拜訪。當然,有很多偏方號稱可以讓蟑螂不要來,例如有人說『只要用洗碗精添水抹在牆角門縫這些蟑螂固定出沒的路徑,蟑螂就不會來』。這個方法看起來好簡單好方便,但是有沒有效果呢?又效果是打哪來的呢?今天科學怎麼搞就先來搞搞這個小傳言吧。

通常,這種避忌物或是吸引物的實驗做起來都挺簡單的,大抵都是拿個Y形或是T形的裝置(一般稱做迷宮,雖然沒什麼好迷的),一邊放測試的物質,另一邊放中性的控制物,讓動物在其中放浪奔跑自由選擇。這樣的實驗以不同的動物個體重複個幾十次,統計後大概就可以得到結果了。

所以,做實驗前的第一件事情,應該是先蒐集蟑螂。因為居家常見的蟑螂有好幾種,所以要先學會分辨不同種類的蟑螂。當收集到某一特定種類、特定年齡(例如都是成蟲)的蟑螂三十隻或更多之後,讓他們各自分居住套房(以免互通聲息有串供之嫌),提供相同的飼料類型跟份量還有飲水,如果有必要,實驗之前還可以餓他個幾天,之後就可以準備做實驗了。

不過,『洗碗精添水抹在牆角門縫這些蟑螂固定出沒的路徑』這句話是有點模稜兩可,在我看來,假使這個偏方有效,至少也有兩個讓蟑螂不來拜訪的可能因素:

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1. 因為蟑螂討厭洗碗精的氣味,所以一聞到洗碗精的氣味就會迴避。

2. 因為蟑螂碰到洗碗精就會不蘇湖,所以不想碰到或無法跨越洗碗精畫出的結界。

一般來說,科學實驗都會盡可能的簡化假說,藉由排除各種不必要的混雜因素和效應,以求能夠清楚明白的瞭解最單純的因果關係(奧卡母剃刀法則是也)。於是,既然這個『洗碗精添水』的偏方可以有兩種因果的可能,那麼為了探討不同的可能,也就是『洗碗精添水為何有效』的不同假說,當然也要有相對應的實驗的設置跟方式。

以第一個假說為例,我會這樣設計實驗:
根據實驗的蟑螂種類的大小,打造一個袖珍可愛的Y形迷宮,迷宮的路徑寬度大概是兩隻蟑螂並排,而每個分支的長度則是蟑螂一次爆衝也跑不完的距離(以免蟑螂暴衝就跑完了這樣)。之所以使用Y形迷宮,是因為這個假說的重點在『氣味』,所以為了要讓氣味能夠順利飄散,擁有和緩轉折的Y形迷宮應該比較適當。

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Y形迷宮腳的末端有個小房間,可以讓實驗的蟑螂在裡面梳妝打點(?)準備上場。在迷宮的兩臂末端,分別放著沾有添水洗碗精的棉花球,以及只有沾水的棉花球(記得每次實驗時兩者的位置都要交換以避免偏誤)。又為了要讓氣味可以順利飄散到小房間這邊,在小房間的後面牆上得要裝上個抽風機,把小房間以及迷宮裡的空氣抽出去,讓氣流可以從迷宮兩臂末端一致的呼呼吹進來,在路口處交會後沿著迷宮路徑流到小房間裡的蟑螂嗅覺受器上。當然,為了要讓空氣順利被抽出去,小房間進到迷宮的入口得是紗門,而抽風機所在的牆面當然也裝上了紗窗,讓空氣順利流通之餘也避免實驗蟑螂被抽風機吸進去打成肉醬。為求謹慎,兩臂的空氣流動速度最好用個線香的煙測試一下,看看從兩臂而來的煙的流動速度是不是相同,也可以順便檢查一下煙會不會在路口攪和成一團分不清左右,如果兩臂的氣流在路口也可以涇渭分明那是最好,畢竟這樣蟑螂做起選擇應該是比較容易。

而這迷宮當然有個透明天花版,以免蟑螂脫稿演出跑出來跟大家說嗨。

於是實驗就這麼開始了。先把棉花在迷宮兩臂放好,抽風機打開,然後把一隻蟑螂放到小房間裡面。等到實驗的蟑螂梳妝打點完畢,小房間裡的迷宮入口一開,蟑螂就粉墨登場,進入迷宮走向未知的遠方。一旦蟑螂整個身體都進入迷宮某一臂,那就當作蟑螂已經做了選擇。就這麼一隻又一隻的重複實驗,大概就可以知道蟑螂是不是討厭洗碗精的氣味了。

不過,實驗哪有那麼簡單?蟑螂怎麼說也是江湖上響噹噹的一號人物,哪可能乖乖的開了房門就上場進迷宮做選擇?可以想到的困擾恐怕是蟑螂擺譜耍大牌不想出小房間、就算出了小房間也不想往前走、就算往前走也不想走到底而是繞來繞去、或者是不好好走路老是用暴衝的結果就算碰到棉花也很難說是不是真的做了選擇等等。

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那到底該怎麼辦呢?這下子,恐怕不得不提供一些利誘了。

比較簡單的方法,是利用明暗的變化引誘蟑螂移動。大家都知道蟑螂畏光喜歡暗處,所以可以在蟑螂還待在小房間的時候讓小房間跟迷宮一樣稍暗,以和緩蟑螂上場前的情緒。到真要上場的時候,就讓小房間變亮但迷宮變得更暗,而兩臂深處則是全黑的地方。這樣蟑螂應該就會離開小房間往兩臂深處走去,然後就看洗碗精的氣味會不會影響蟑螂的決定了。

另一個稍微複雜一點的方法,則是在實驗之前剝奪蟑螂的飲水,讓蟑螂處於乾渴的狀態。於是當迷宮的入口一開,蟑螂應該就會向迷宮深處飛奔而去尋找水分或食物。蟑螂很可能聞得到從沾水棉花而來的水氣,於是就會往迷宮的那一頭移動,而洗碗精的氣味則是左右蟑螂的唯一因素。當然,如果要在實驗前剝奪蟑螂的食物,然後在兩臂末端除了沾水棉花球之外還提供引誘的食物也是可以。只是萬一食物選擇不當,找了一個超有吸引力的食物,恐怕洗碗精氣味的避忌效果就會打折扣了。

只不過呢,這個實驗的假說有個不小的問題,那就是『洗碗精的氣味』是指哪個部分。大家都知道,市面上的洗碗精有各種各樣的合成氣味,從檸檬香松木香椰子香橘子香還是自然花香甚至連無香氣的也有。如果說蟑螂是討厭洗碗精的氣味,那到底是哪一種合成氣味的呢?如果是某種特定的氣味,那是不是用錯了品牌或氣味就沒效了?而如果這裡的氣味是指洗碗精本身的氣味(如果真有的話),那會不會使用無香氣的洗碗精(例如沙拉脫?)才能夠真的顯現功效,其他有調味的洗碗精功效反而就打折了?

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好吧,第一個假說就講到這裡。如果實驗結果是蟑螂多半往只沾清水的棉花球那一臂走去,那麼洗碗精的氣味(先不管是合成的香氣還是洗碗精本身的氣味)顯然就足以叫蟑螂退避三舍。但是如果蟑螂兩邊都會進去溜達,那大概就不是洗碗精的氣味能夠擋住蟑螂了。那有沒有可能是蟑螂不喜歡或是不敢接觸洗碗精呢?這時候就要根據第二個假說進行實驗,但這又該怎麼實驗呢?

既然第二個假說的重點在『接觸』,那麼用上述的Y形迷宮來做實驗也是可以,記得把小房間後的抽風機關掉以節能減碳就是。實驗設計上可以照樣使用光線變化引誘蟑螂移動,只不過這次改把洗碗精抹在迷宮一臂靠近分岔路口處,另外一臂則是抹清水做對照(而且記得每次實驗都要換邊以免出現偏誤),記得不要只抹個窄窄半公分薄薄一層,我至少會抹個蟑螂體長那麼寬。所以依樣畫葫蘆,把洗碗精跟清水抹在兩臂靠近路口處,把蟑螂放進小房間,等他準備好了以後打開迷宮入口並且調整明暗,引誘蟑螂往黑暗的兩臂末端移動,然後就看抹在路口的洗碗精會不會阻擋蟑螂的腳步了。如果想要用斷水禁食的然後提供飲食來誘引蟑螂也是可以,但一樣會面臨食物選擇的問題就是。

好,這樣子做了幾十次的實驗,要是大多數的蟑螂都往抹清水的那一臂移動,那就表示蟑螂真的不喜歡或是不能碰到抹在地面上的洗碗精。但要是大半的蟑螂都能若無其事的走過抹了洗碗精的地方還嘻皮笑臉,那麼洗碗精顯然也就沒有效果了。

回到那個燠熱的夏夜。

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她進了你的房門,站在剛打翻洗碗精的黏滑地板和滿地的衛生紙之間。一陣風吹來,她身後的房門輕輕關起,門上的王祖賢似笑非校的看著你。

突然,順著那一陣風,站在衛生紙之間的她張開了雙臂(外加另外四條腿),向你倏忽靠近。在你瞪大的雙眼中,她的身影越來越大,越來越大,越來越大,你的耳裡盡是嘻嘻聲響。是她的笑聲嗎?

是拍翅聲。

馬的這蟑螂飛起來了啊我的媽*#&7#^+{P))}$^#*

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嗯,在文章結束之前,我們可以稍微聊一下另一個傳言:會飛的蟑螂都是母的(或甚至是懷孕的)。這個傳言的根據為何,我們實在不得而知。但是要想要做個實驗確認一下倒是不難。

如果這傳言裡的『會飛』指的是『偏好以飛行為移動方式』,那麼簡單一點的方法是晚上到收攤後的傳統市場點燈吸引蟑螂過來,然後把每隻爬來或飛來的蟑螂都抓下來確認性別。既然這傳言說會飛的蟑螂『都是』母的或是懷孕的,那其實只要找到一隻飛過來的公蟑螂就可以收工了。不過,如果傳言的意思是「『大多是』母的」,那就得將爬來的蟑螂和飛來的蟑螂的性別比例對照一下,也就可以知道是不是『會飛』的蟑螂多半是母的。認真一點的話,還可以多點幾個晚上的燈,多跑幾個傳統市場,並且統計飛來的蟑螂的性別比例是否在各處都相同。當然,這個傳言裡的『會飛』也可能是指『有飛行能力』或是『飛行能力比較好』,那麼這實驗要做其實就更簡單了。一樣就是抓一堆公母各半的蟑螂回來,然後製造個只有飛行才能解決的障礙(例如高低落差),接著讓每隻公母蟑螂分別上場表現,看看是不是只有母蟑螂才飛得起來,或者是母蟑螂對飛行跨越障礙表現得駕輕就熟,這樣大概也就可以證實這個傳言的真偽了。

但是老實說,看到啪啪拍翅、張牙舞爪的飛行蟑螂往自己靠近,要忍住手起鞋落的衝動,還真是困難啊……

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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

  • 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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看見蟑螂就害怕?為什麼我們總特別怕牠?
PanSci_96
・2023/08/26 ・3929字 ・閱讀時間約 8 分鐘

***溫馨提醒,本文有小強畫面,請斟酌觀看***

唐伯虎點秋香讓小強成為蟑螂的代名詞。圖/經典放映

周星馳的唐伯虎點秋香上映後,讓小強成為蟑螂的代名詞,但你看到小強的瞬間,是順手將它解決,還是尖叫著逃跑呢?

台灣曾做過調查——不做調查也知道,蟑螂絕對是大家最討厭的害蟲第一名。美國甚至做過大規模調查,有超過四分之一的美國人表示自己最討厭的害蟲就是蟑螂,是第二名蜘蛛的兩倍之多!

所以,若要幫全人類找一個共同的敵人,蟑螂肯定算得上是一個。

但過去的日本節目中,卻發現北海道人竟然不怕蟑螂,難道他們都是勇者嗎?或是我們能從他們身上找到克服蟑螂恐懼的方法?

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北海道人好像沒看過蟑螂?!圖/Hituzi Chang

恐懼源自於未知?北海道人為什麼不怕蟑螂

你是不是光想到蟑螂的外表,就覺得全身起雞皮疙瘩?

面對蟑螂還能如此淡定,甚至能覺得牠們可愛的北海道人,別說你不敢相信,一群演化心理學家也是覺得匪夷所思,開始針對這些人做起了研究。

演化心理學就如字面上的意思,是將達爾文演化論套用到現代人的心理特質上,試圖以天擇的角度解釋許多無法解釋的人類心理現象。

例如近年來被診斷率越來越高的注意力不集中與過動症,也就是所謂的 ADHD,在演化心理學看來其實不是需要治療的「病」,而是環境變化太大導致的適應不良。想像一下,如果你是上萬年前生活在野外的人類,每天都必須在山林裡一邊躲避猛獸、一邊想辦法靠打獵與採集獲取食物。

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在這種環境下,眼觀四面、耳聽八方,且隨時保持能戰能跑的機動性,反而都是生存必須的特質,自然會成為演化過程中被保留下來的心理特質。隨著人類社會在近幾百年快速進步,我們不需要再去當高風險的獵人,但那些經年累月刻印在基因裡的特質還來不及被汰換掉,反而讓這些天生的獵人無法適應現代生活。

獵人的基因反倒讓人無法適應現代生活。圖/Giphy

同樣的道理,演化心理學認為人類對蟑螂的莫名恐懼,其實是來自於大腦主動識別並排斥潛在威脅的生存機制。在醫療資源匱乏的過去,隨便受個傷、生個病都有可能是致命的,人類只能戰戰兢兢,想辦法避開任何可能會傷害到自己的東西。這讓我們在無法辨別敵友時,會本能地戒備未知的東西。

即使從生態系的角度出發,同時兼具環境清道夫與許多動物主要食物來源的蟑螂,是維持自然平衡不可或缺的益蟲。但在無法感受到牠們好處的普通人眼裡,經常出沒於被我們視為髒亂、有害健康的垃圾與廚餘堆的蟑螂身上,只會被貼滿很髒,甚至是有害的負面標籤,當然不可能有好印象。

我猜這時有些觀眾心中閃過了「那又如何」、「我就討厭蟑螂啊」的念頭,但千萬別小看這份理所當然。雖說蟑螂因為生存與繁衍力強,被人類刻意撲殺這麼多年都還沒有要絕跡的意思,但其他昆蟲就沒那麼幸運了。由於人類對昆蟲,特別是只占大約10%的害蟲抱有負面觀感,使得這些小生物常在生態保育的討論中被冷落,甚至就這樣默默絕種,在地球生態系中留下無法彌補的缺口。久而久之,嘗到苦果的還是人類自己。

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話說回來,既然演化心理學表明恐懼來自於未知,那只要我們學到關於這些昆蟲的正確知識,就能扭轉刻板印象了,對吧!那麼看完泛科學,想必你就能擺脫對小強的恐懼!

只要學到正確知識,就能對蟑螂的恐懼了嗎?圖/Giphy

——雖然我很想這樣說,但很可惜,事情沒這麼簡單。還記得北海道人的訪問嗎?按照演化心理學,這些從來見過蟑螂本螂的北海道人,既然對蟑螂完全陌生,那麼應該不會有這麼正向的反應。就算不覺得被威脅,至少也該有點基本的戒備才是啊?

一篇發表於 2021 年的日本研究,正是想探討這個落差。研究團隊分析過往研究,發現「增加昆蟲相關知識」與「減輕恐懼」之間似乎沒有必然的關聯。而且,與出身郊區的人相比,從小生活在都市的人對於昆蟲竟然普遍有著較強、也較難改變的昆蟲嫌惡。

深入研究後,才發現,原來連怕不怕蟑螂這種事都得要看出身的。

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都市化—嫌惡假說

在針對13,000名日本人進行調查後,研究團隊提出了「都市化—嫌惡假說」。此假說以都市化為起點,拆解出兩條人類培養對昆蟲嫌惡感的路徑。

你不該出現在我家!由破壞安全感引發的厭惡

首先,由於都市化導致自然環境縮減,無法適應都市環境的昆蟲大量減少,相對的,像蟑螂、蒼蠅、蜘蛛等適應良好的昆蟲,數量不可避免地會增加,也更容易出現在室內環境裡。對我們來說,穩固的牆壁與天花板會帶來與外界隔絕的安全感。因此,當有不請自來、侵門踏戶的東西出現,除了對昆蟲本身的厭惡,我們對所處環境原有的信任也跟著崩塌了。

回想一下,上次在家裡或辦公室茶水間看到蟑螂,就算當下就把它消滅了,在接下來的一段時間內,是不是會到處疑神疑鬼,總覺得某些角落或通風管裡藏著一支蓄勢待發的蟑螂大軍,準備趁你不注意時再出來嚇你一跳?

對蟑螂的厭惡可能源自於牠破壞了你對環境的信任感。圖/Giphy

同樣的,就算不是在你家,而是外出用餐時在餐廳裡看見蟑螂,基於恨烏及屋的情感連結,你對於餐廳的信任感也跟著下降,甚至激動一點當場走人也有可能。但換個場景,假如你今天是在馬路上看見蟑螂,或許還是會覺得害怕、覺得噁心,但反應很可能不會像在家裡這麼大。

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這便是都市化—嫌惡假說第一條路徑強調的重點。在都市化程度高的環境裡「室內」跟「室外」的界線變得分明,因此當有不該存在的東西出現,我們的反應也會更強烈。

因為不熟,所以討厭?

至於都市化—嫌惡假說的第二條路徑,是延續演化心理學裡,人們對於不了解的事物會產生恐懼的觀點。但比起針對單一種昆蟲,都市化—嫌惡假說發現,都市化環境會普遍降低其居民接觸大自然的頻率。就算是出生於郊區環境的人,在都市生活久了也會喪失這股熟悉感,甚至開始對大自然出現排斥心理。

同樣的,今天即便你是個都市小孩,只要到郊外生活夠久,而且自發地去接觸自然環境,那份對昆蟲的恐懼便會在洪水療法下逐漸被減敏感。說不定某天你會跟北海道人一樣,開始欣賞蟑螂的可愛之處喔!

說不定某天你會跟北海道人一樣,開始欣賞蟑螂的可愛之處!圖/Hituzi Chang

從「害怕蟑螂」看見早期教育

除了解釋了我們對蟑螂的厭惡,都市化—嫌惡假說其實也點出了現代社會一個很重要的議題,那就是在現代科技的干擾下,我們接觸真實世界的頻率正在下降,無形中也失去不少珍貴的「經驗」。

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我們的大腦仰賴經驗法則才能運轉,想學習新技能、建立穩固的知識結構,都需要持續且頻繁地暴露在特定刺激下。讀書、背講義是一種刺激,與人社交締結關係是一種刺激,走出戶外接觸山林也是一種刺激,任何一種刺激少了,我們就會錯過發展相應能力的機會。

就好像最近幾年特別被重視的語言教育、科學教育、情感教育,甚至是平權與美感教育,其實都是在努力把握小孩子學習的黃金期,讓他們盡早接觸到足夠的相關刺激,打下扎實基礎。這在教育心理學叫做「早期暴露」(early exposure),這個理論反對只把重心放在學齡後與學校教育的傳統觀念,認為父母在學齡前給予孩子多元化刺激同樣重要。

不需要花大錢上才藝班,平時多帶孩子出門走走,或是準備不同的課外讀物與嗜好,都是很好的新奇刺激,不單能增進大腦發展,還可以培養認知彈性,讓他們在未來遇到未知事物時能保持好奇心、積極自發地去吸收新知,而非縮在固有觀念裡。

早期暴露對兒童發展學習尤為重要。圖/Pexels

這個乍看很冷門、沒什麼了不起的研究,其實衍生出來的意義可是與我們息息相關。就好像我們常說在家裡看到一隻蟑螂,代表看不見的地方還有十隻。怕不怕蟑螂事小,因為享受現代科技的便利而錯失與真實世界互動的經驗,才是最得不償失的。

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要在都市中增加對昆蟲的好感不容易,但也有像是中山女中蔡任圃老師,成功透過一系列的觀察、研究等課程活動,讓許多學生愛上了蟑螂這個小生物。那麼你呢,你覺得你還有機會跟小強達成和解嗎?

  1. 這還用說嗎?馬上當成寵物養起來!每天一起睡
  2. 先不要,我們彼此人蟑殊途不犯河水
  3. 絕對不可能,只要看到蟑螂,這個房子我就不要了!

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【2021 年搞笑諾貝爾獎】10 項「廢到笑」獲獎研究出爐:性行為可以治鼻塞?揭露人貓之間的喵電感應?
PanSci_96
・2021/09/10 ・4903字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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  • 文/y 編、A 編、C 編
  • 圖/U 編

你今天連結了嗎?萬眾矚目、要說泛科學只為了今天開張也不為過(太誇張),2021 搞笑諾貝爾獎堂堂登場了!

今年的主題是「人與人的連結」,許多獎項也與「連結」這一概念相吻合。今年的亮點還有台北捷運站入鏡,以及台灣科學家也是搞笑諾貝爾獎兩屆得主楊佩良的 24/7!

就讓我們一起來看看今年的快訊,也一起來期待接下來的深入報導!

泛科專題【不認真就輸了!搞笑諾貝爾獎】,給你歷屆搞笑諾貝爾獎介紹!

【生物獎】分析多種貓語的意義,和貓與人之間的溝通

貓奴們,你各位怎麼讓這個獎被別人拿了?生物學獎得主 Susanne Schötz 因為研究人貓語言交流而獲獎。

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y編覺得這不只搞笑諾貝爾獎,這麼對全人類有貢獻、促進人貓種族和諧的研究,拿個諾貝爾和平獎都不過份啊。

Susanne 藉由一系列的語音研究,分析了貓咪的叫聲以及人與貓之間的溝通方式。

除了在 2019年的研究中將貓咪的叫聲分為 19 種,他還錄了 40 隻貓 780 段「貓語」,發現貓咪在心情好的時候傾向發出頻率上揚的叫聲,而在緊張、情緒低落的時候則是下降的,並以此建構模型。

透過模型,就可以知道你在擼貓時他是真的舒服還是叫你滾蛋、你回家時到底是歡迎你還是在抱怨,諸如此類。

據說 Susanne 還在研究貓貓的方言,有科學家如此孜孜不倦,人貓和平到來的那一天恐怕真的不遠了(?。

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生物學獎得主 Susanne Schötz(右下)因為研究人貓語言交流而獲獎。圖/Improbable Research

研究原文:A Comparative Acoustic Analysis of Purring in Four Cats

詳細介紹請看: 【2021 年搞笑諾貝爾:生物獎】鏟屎官們聽令!貓咪如何透過 20 種叫聲支配人類?

【物理獎】建立物理模型,說明行人為什麼不容易相撞

這次的物理獎,在研究團隊中發現臺灣學者啦(驚)!他是任職於加州大學數學與統計系的 Chung-min Lee 教授。而這次獲獎的原因,是建立了物理模型說明行人為什麼不容易相撞。

大家不陌生的忠孝新生站,左上為 Chung-min Lee 教授。圖/《APS physics

研究人員歷經了六個月的數據收集後,建立了數百萬條移動軌跡,以此數據作為基礎發展出模型,並發現這個模型具有「朗之萬公式」的特徵

換句話說,行人的行走行為,與花粉在水中亂飄的「布朗運動」,可能有點類似。(A 編:物理真的好難Q)

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研究結果也說明行人的周圍,有類似《獵人》中的「圓」,如果兩人的橫向距離小於 1.4 公尺時,行人會感知到對方並改變行走路徑

研究原文:Physics-based modeling and data representation of pairwise interactions among pedestrians

詳細介紹請看:【2021 年搞笑諾貝爾:物理獎】AT 力場全開!如何在擁擠的車站通道中不被別人撞到?

【動力學獎】走路看手機,行人會更容易相撞

物理學獎才解釋完為什麼不容易相撞,下一個頒發的動力學獎立刻打臉,說明為什麼行人會容易相撞!

物理學獎表示:說好的尊重呢?

研究者邀請了 54 名大學生,並將他們平均分配在走道兩端,以他們自由行走的軌跡作為對照組(軌跡如下圖 Baseline 所示),並測試滑手機的人在隊伍的不同位置,會對行走軌跡造成什麼影響。

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如果是領頭羊開始滑手機,隊伍軌跡不只混亂,整體的移動速度也會變慢,但如果是隊伍最後的人滑手機,則沒有顯著影響。

研究中,人群自由行走的軌跡對照圖。圖/《Science
圖/Improbable Research

研究原文:Mutual Anticipation Can Contribute to Self-Organization in Human Crowds

詳細介紹請看:【2021 年搞笑諾貝爾:動力學獎】實驗證實:邊走邊當低頭族,會更容易和行人相撞喔!

【化學獎】電影院觀眾釋放的氣味,會隨情緒改變

故事是這樣開始的,研究團隊在聖誕假期不想放假,跑到電影院測量空氣。(A 編:什麼鬼)

測量結果發現當觀眾因電影特定橋段造成害怕、緊張、喜悅…等情緒時,呼吸或皮膚(體味)代謝出的物質會有所不同。

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這表示以後只要做類似酒測的檢定,就能知道你剛剛看了什麼。(誤)

研究原文:“Proof of Concept Study: Testing Human Volatile Organic Compounds as Tools for Age Classification of Films

【生態獎】分析多國廢棄口香糖上的菌菌

看到亂吐的口香糖,你會覺得哪裡怪 ㄍㄞ ㄋㄧㄡ 的嗎?(y 編會,而且很會!)

這次的搞笑諾貝爾生態學獎的研究,支持了你的這種心理,因為這些廢棄的口香糖裡不只有很多菌菌,它們還會在幾週的時間從口腔微生物群、轉換為環境微生物群。

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研究團隊的樣本來自西班牙、法國、希臘、土耳其和新加坡(為什麼新加坡可以找到樣本!),這看似有點不衛生又搞笑的研究其實可以很好的幫助法醫學、傳染病控制等領域。

研究團隊的樣本來自西班牙、法國、希臘、土耳其和新加坡。圖/Improbable Research

研究原文:The Wasted Chewing Gum Bacteriome

詳細介紹請看: 【2021 年搞笑諾貝爾:生態學獎】口香糖渣裡的微生物小宇宙!

【經濟學獎】體重或許可以成為貪腐的指標?

這聽起來很直覺的指標,要驗證起來需要轉幾個彎。因為研究者沒辦法拿到政治家實際的健康資料,因此他收集了 15 個後蘇聯國家(post-Soviet countries)299 張內閣首長的照片,並透過機器學習,推算他們的 BMI 值。

研究發現,這些政治家的 BMI 值的中位數,和該國的貪腐程度相關,研究結果如下圖,可以看到波羅的海三小國——拉脫維亞、愛沙尼亞和立陶宛的體重中位數是相對來說最低的。

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波羅的海三小國——拉脫維亞、愛沙尼亞和立陶宛的體重中位數是相對來說最低的。圖/《Wiley Online Library

不過該研究也有人質疑這個假設不科學,甚至會有加強偏見的狀況。總之,要理解這個研究是在其特殊性,並還存在諸多限制,他並不適合當作你之後投票時的重要參考指標,還是請自己好好做功課吧!

圖/Improbable Research

研究原文:Obesity of Politicians and Corruption in Post‐Soviet Countries

【醫學獎】鼻子與生殖器之間的連結

1897 年一位在柏林職業的耳鼻喉科醫師  Wilhelm Fliess(他還是佛洛伊德的好朋友),發表了「鼻反射神經」的理論,假設了鼻子與生殖器之間存在著必然的生理連結。

既然有假設,那有研究者想深入了解了解,也是很合理!

於是百年後,有研究團隊找了 18 組伴侶,要求他們在性行為時的五個特定時間點進行「鼻功能」的自評,分別是:性行為前、性高潮後立刻、性高潮後 30 分鐘、一小時及三小時。為了科學,要在性高潮後想著要填量表也是相當浪漫的事情呢(手比愛心)。

研究發現,有鼻塞情況的人,在性行為之後,鼻塞的狀況確實有獲得改善

很期待看到這裡的有志之士可以試試看並與我們分享有沒有效,也為要與正在鼻塞的伴侶做愛的夥伴致上無限的敬意。

圖/Improbable Research

研究原文:Can Sex Improve Nasal Function? — An Exploration of the Link Between Sex and Nasal Function

詳細介紹請看: 【2021 年搞笑諾貝爾:醫學獎】呼吸不順免驚!實驗證實:愛愛可以治鼻塞

【和平獎】驗證男性的鬍鬚面對拳擊的防禦力

不管是東方還是西方,濃密的鬍鬚一直是男性氣質的指標,更曾經是社會地位的象徵。但過去一直未有針對鬍子在實戰中的防禦力進行研究。

現在這個研究出現了!研究者為了驗證鬍子的「拳擊假說」(鬍子可在拳擊中保護下巴被貓爆),用羊毛代替人類的鬍子、用落錘衝擊實驗機(型號:Instron Dynatup 8250 )代替拳頭進行衝擊力的實驗。

研究結果指出,3 種羊毛型態的對照組中,「毛茸茸的毛」比「修剪過的毛」及「拔下來的毛」都更能有效吸收衝擊力!

此研究證實了,如果有人要對你的下巴貓一拳,有鬍子的你,真的可以減少下頜骨粉碎的可能性喔!(不然呢?)

羊毛物理衝擊實驗示意圖。圖/《Integrative Organismal Biology

研究原文:Impact Protection Potential of Mammalian Hair: Testing the Pugilism Hypothesis for the Evolution of Human Facial Hair

詳細介紹請看:【2021 年搞笑諾貝爾:和平獎】光溜溜的下巴怕鐵拳?快把你的鬍子留好留滿!

【昆蟲學獎】如何在潛水艇中消滅蟑螂

看過台灣夏季街道滿滿的蟑螂嗎?相信不管身在哪裡都不會有人樂見看到蟑螂出沒(抖),更何況是在密閉的潛水艇裡(瘋掉rrr),因此有研究者開始研究,究竟怎樣才能消滅潛水艇裡的蟑螂。

這份 1964 年的研究,當年在經歷了 3 艘潛水艇中與蟑螂的戰役後指出,相較於蚊香中的除蟲菊脂及農藥中的胡椒基丁醚,噴灑敵敵畏(dichlorvos)是最安全、經濟且有效殺蟑的方案。

因此研究結論也建議,「噴灑敵敵畏」可當作美國海軍控制潛艦內蟑螂數量的方案。

當年的研究者現在已經是老爺爺了(右下)。圖/Improbable Research

研究原文:A New Method of Cockroach Control on Submarines

【交通獎】用直升機倒掛犀牛,會比側臥更安全嗎?

如何用更符合人道的方式運輸動物,一直是備受關注的議題。而本研究以黑犀牛為實驗對象,想探討從腳部倒掛黑犀牛,究竟有沒有比側臥懸掛的方式更安全?

在本次實驗中,研究者將 12 頭黑犀牛麻醉後,依序讓牠們側臥吊掛10分鐘後,再被起重機用腳部倒掛 10 分鐘(看來是為了節省經費),想比較出 2 種姿勢哪種對黑犀牛來說更加安全?

最後從犀牛們的生理指標來看結果,吊掛及側臥對犀牛的肺功能損害……沒什麼區別,但因為吊掛對胸腔的壓迫較小,犀牛們的吸氣量有微量提升,也就是說呼吸似乎更順暢了!

圖/Improbable Research

研究原文:The Pulmonary and Metabolic Effects of Suspension by the Feet Compared with Lateral Recumbency in Immobilized Black Rhinoceroses (Diceros bicornis) Captured by Aerial Darting

詳細介紹請看:【2021 年搞笑諾貝爾:交通獎】四腳朝天倒吊運送犀牛,會比側臥更安全嗎?


雖然來到 2021 年,這已是第二次的遠端頒獎典禮了,但這群科學家們還是十分自娛自樂呢!能夠在這樣的日子繼續愛著科學,實在是再幸福不過的事呀。如果大家想要支持主辦單位,可以去他們的官網贊助喔!(也可以贊助認真報導的我們<3)

圖/Improbable Research

那麼,今年的典禮到此結束啦!更多詳細內容請期待我們的後續報導!也可以複習一下以前超有哏的頒獎典禮,或是去看看往年的得獎內容喔!

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