今年 ig 諾貝爾獎開始頒發獎金，高達十萬億

• 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？

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。

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：

• 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

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？

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。

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？

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?

（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）或。

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。

• 文／李宗諭 │ 主修教育心理學，科普愛好者

臺灣科普文章的發展，最早從 1951 年發行的《大眾科學》開始，至今已有 70 年了，隨著眾人的長期努力、科技的蓬勃發展，網路上已經累積許多有趣又發人深省的科普文¹。

不過，或許跟媒體風氣及讀者注意力有關，近年來，不少科普內容除了重視科學知識的品質，也非常看重「幽默」的成分。

當許多人認為科學的血統等於「嚴謹」時，如果作者以幽默的方式來寫科普文章，將會帶給讀者什麼樣的感覺呢？會不會讓人覺得科學都不科學了？甚至對科普文章的形象產生重大的影響？

有一篇研究非常有趣，研究人員親自撰寫了幽默的科普文，然後測量讀者對這些文章的反應²。

首先，寫出兩篇夠幽默的科學文章！

研究者先完成兩篇關於「氣候變遷與生物多樣性」及「物種過度開發」的科普文章，文章總共有六個段落，每個段落的開頭、結尾都放入1、2個幽默句子，並結合科學內容，不讓這些句子淪為單純在搞笑，反而干擾讀者的閱讀。

兩篇文章大概 700 個詞，其中幽默的部分大約佔了 20％。為了更純粹的模擬科學家所寫出來的幽默科普文，研究人員除了有邀請科學家審查文章的正確性與可讀性，寫文章時，也沒有聘請專業的喜劇人員提供意見。

此外，文章中所使用的幽默都是正向又健康的詞彙，沒有低俗的或嘲諷的那種搞笑梗。

例句如下：

編按：中文翻譯難以完整還原原文句子中的笑點，歡迎大家參考原文。

接著，研究團隊將這 2 篇文章發佈在雜誌網站及環境科學的社群網站上，請讀者閱讀完之後，填寫匿名問卷，並且以量表的方式，讓讀者自評以下五個問題的分數：

• Q1：我喜歡閱讀這篇文章
• Q2：以後我想閱讀更多類似的文章
• Q3：本文關注的科學主題並不重要
• Q4：在本文中幽默使科學更具吸引力
• Q5：如果本文不使用幽默，我會比較喜歡

評分完畢後，問卷也會請讀者寫下自己的感想和評論，讓研究團隊蒐集質性的分析資料。

有 6 成讀者支持， 2 成反對

最後，回收了159份的樣本，量化的統計結果顯示，大部分受試者都喜歡這二篇文章，希望可以閱讀更多類似的內容，而且認為文章關注的科學內容很重要（Q1～Q3）。

雖然有 6 成多的受試者認為幽默可以增加閱讀吸引力，也比較喜歡幽默一點的文章，但也有 2 成多的人持相反意見（Q4、Q5）。作者還提到，之前其他類似的研究也得到差不多的結果，大致均有 2 成的受試者反對。

進一步分析相關性時，研究團隊發現，幽默與引起閱讀文章的興致有關（Q1、Q2 vs. Q4、Q5），也就是說，當文章引人發笑時，讀者通常也表現出更高的興趣。

另外值得注意的是，在讀者心中，「科學議題的重要性」與「文章受喜愛程度或幽默程度」似乎沒有顯示出相關性（Q3 VS. 其他題）。

支持與反對的理由

在質性資料的部分，受試者大致上可以分為三種：正向、負向、有條件支持。

正方認為幽默能更討喜，促進知識傳播和批判性思考，特別能刺激對科學沒興趣的觀眾；反方覺得科學是嚴肅的，不應該搞笑，以免破壞讀者對文章的信任、扭曲文章的資訊或降低其重要性。

另一種觀點則認為，除非文章本身就寫得很好，或是整篇文章都以幽默為基調時，才適合使用詼諧的撰寫風格。文章必須滿足上述條件，否則這文章幽默不成，甚至還有可能看起來「很蠢」。

作者在文中一再提醒，當科學加了幽默後，如同研究中的 2 成數據一樣，一定會有人持反對意見，因此，當你耍幽默卻被黜臭時，請不要太在意，這是很正常的！

這篇研究無法解答的兩個疑惑

可惜的是，這一篇研究並沒有進行後續學習成效的測驗，也就是說，本研究無法有效推論讀者看完之後有沒有學到東西。

另一方面，把幽默加入科普文章，對於文章的傳播效果是什麼呢，會不會吸引更多人來接受科學新知呢？

研究者認為，由於本研究的受試者大多來自於雜誌網站、環境科學社群網，這些受試者已經是對環境科學感興趣的同好，因此難以回答這個問題。

事實上，這也是過往研究難以推論的地方，也就是說，雖然作者將一篇文章寫得更有趣，就是希望可以吸引更多讀者來閱讀、展開科學交流，然而，這些研究無法推論出這種效果。

搞笑也有風險，請謹慎使用

幽默的科普有人喜歡也有人不喜歡，所以作者們建議，在使用幽默傳遞科學時，可以嘗試不同的幽默尺度，以拿捏好讀者接受度。

由於這樣的嘗試會有些實務上的困難，因此研究者也提供了另外一個建議，也許科普文章的作者可考慮直接把「喜歡帶點幽默的科學知識的人」當目標受眾，這樣就可以大方的製作出「好笑且科學」的知識內容了。

這篇研究還有個很棒的提醒：雖然幽默有好處，也有風險。

畢竟，好不好笑這種事很看個人，有的時候，我們也很難以掌控讀者的腦袋接收到了什麼訊息。

雖然文章作者需要盡量以讀者的角度審閱自己的文章，但閱讀同一篇文章時，不可避免的，不同讀者也會帶著屬於自己的主觀想法，甚至誤解原本要傳遞的科學知識，倘若又不幸因為「好笑」而加速文章的傳播與交流，反而可能造成科學知識的誤用。

換個標題，真的能夠吸引到更多人嗎？

拜今日的資訊傳播模式所賜，有許多文章光是標題就相當引人注目又幽默風趣，那麼這樣的標題實際上會產生什麼效果呢？

除了一般的網路文章外，研究學者也希望可以衝高學術文獻的曝光量、被引用的次數，讓更多人看到自己的研究成果。

大家不妨猜猜看，如果學者把學術文章的標題寫得很有趣，可以吸引到更多其它學者來引用嗎？

以心理學門來說，標題有不有趣似乎並不是很重要。曾經有學者分析了 2008 至 2010 年間的心理學期刊文章，統計結果指出，「標題的幽默程度」與「下載量」雖有些微的正相關 (r=0.2，p<0.001) ，但幽默程度與後續「被引用次數」無相關。

研究者認為這個結果可能意謂著，雖然幽默的標題會吸引到一般人、原本低興趣的學習者，使得下載量變多了一點，不過專業人士在做研究時，並不會因為幽默的標題而特別引用該篇文章。而且研究者還認為「壞內文加幽默標題」比「壞內文加一般標題」更糟³。

科普作者最愛使用的三種梗！

雖然，目前似乎沒有正式的學術研究直接剖析幽默標題的效果，不過有個滿有趣的分析，計算出科普作者最愛使用哪些類型的幽默的標題。

國外科普網站「Discover Magazine」中的「Seriously Science」系列⁴，專門刊登有趣的科學研究，該網站的創辦人整理了投稿的標題，發現科普作者們喜歡用 3 種方式來增加標題幽默感：

1. 文學或流行文化梗，例如「一氧化碳：大膽走到以前沒有去過的地方」，玩的是《星際爭霸戰》開場白的梗（To Boldly Go Where NO Has Gone Before）。
2. 黑色幽默梗（有點敏感，不鼓勵），例如「特殊的筆友：異物插入繼發的後尿道損傷案例報告與文獻回顧」。
3. 莫名的喜感，例如「兒童有氧訓練在成功過馬路中的作用」（Role of childhood aerobic fitness in successful street crossing）^註1。

不要太在意，把寫作當作一件有趣的事情吧！

其實很多科學人本身就是風趣之人，對他們來說，寫有趣的科學文章就是一個很做自己、很享受的過程。

當作者花費腦力將艱澀的內容變得淺白，並且分享出來讓人享受科學樂趣後，這個撰寫、分享的活動本身，也很符合幽默的某些本質（高度認知、愉快情緒）。

雖然前面的研究顯示，耍幽默具有一定的風險，使用時需要做好心理準備，總是有人會不開心、有人會誤解你的意思，但對大部分讀者來說，依舊是有趣的、有益處的，對作者自己來說也是快樂的一件事情唷！

備註

註1：讓孩子過馬路應該不用進行有氧訓練，太殺雞用牛刀了！

參考資料

1. 張之傑(2007)，臺灣綜合科普刊物之回顧與展望。
2. Pinto, B., & Riesch, H. (2017). Are audiences receptive to humour in popular science articles? An exploratory study using articles on environmental issues. Journal of Science Communication, 16(4), A01.
3. Subotic, S., & Mukherjee, B. (2014). Short and amusing: The relationship between title characteristics, downloads, and citations in psychology articles. Journal of information science, 40(1), 115-124.
4. 加州大學柏克萊分校研究生 Meredith Carpenter 和 Lillian Fritz-Laylin 將自己的部落格文章搬到Discover Magazine網站，本文提到的分析，是來自他們針對自己部落格文章的觀察結果。

有奧斯卡獎，所以也有金酸梅獎；同樣有諾貝爾獎，當然也有搞笑性質的「Ig Nobel Prize」用來推崇那些「明日無用知識的研究」或是諷刺某些不太合乎人情想法的舉動。

今年的搞笑諾貝爾也同樣在正經的諾貝爾獎前公開，例如醫學獎的得主證明了「做過心臟移植手術的老鼠聽歌劇和古典音樂能活得更長」，而物理獎則頒給了義大利的科學家，因為他們證明了傳說中中國的輕功或是日本的忍術是有可能實現的：「部分特異的人類確實可以在池塘的水面上行走，但前提是人和池塘都必須在月球上」。化學獎則頒給了日本科學家，他用另類觀點說明了「洋蔥為什麼能讓人流淚。」

安全工程獎則贈予一名已經去世的美國人，因為他發明了一種「反劫機者」系統，將劫機者制伏後關閉在包裹中，直接用降落傘把他從高空丟下去，再利用GPS系統讓降落傘空投警察局。而公共衛生獎則很適合古代的太監，因為獲獎的泰國人研究「如何接上被太太嫉妒而切斷的陰莖」。

其實和平獎一直在搞笑諾貝獎內是較具有反省嘲諷意味的，今年頒給的是白俄羅斯的總統和執法的警察。因為該國總統規定「在公共場合鼓掌是非法行為，而執法員警又以鼓掌之罪名逮捕了一名獨臂男子」。

另外，今年搞笑諾貝爾獎開始首次頒給獲獎人獎金以表達他們卓越的成就與貢獻，獎金高達十萬億…..呃，辛巴威幣。大約是一百多元台幣。認真地說：搞笑諾貝獎的存在其實正在於鼓勵、喚醒那些我們以為是天馬行空，但確實未來科學與創意思考的可能性，更讓我們用另外一個面相來思考科學與人類的相處之道。

再補充一下，夢想是成為百萬富翁？太淺了！變成億萬富翁，甚至是兆萬富翁如何？ ebay上面有賣家在販售整組辛巴威錢幣，從一元到最高的100000000000000整套組合，要價只要 24.99 美金，

讓你瞬間滿足變成真正的兆萬富翁，您知道的，有了錢說話起來，就是不一樣XD

• 歷年的 ig Nobel Prize 得獎名單
• 23屆搞笑諾貝爾獎獲獎者無奇不有

轉載自RainReader

首先，先個大家分享得主Jiwon Han的得獎感言，如果你沒興趣看完整個論文或這篇文章，你看這些就夠了～～

「當我還在讀高中的時候，我有點太無聊，所以寫了一篇論文，總共15頁長討論拿咖啡這檔事。

在一長串的數學討論後，我發現了如何拿咖啡走路並不潑出來的方法：你抓住杯口，眼睛向前看，然後倒退走。

我知道你們想問什麼：這實際嗎？當然不！！

所以那些不想要咖啡潑出來的人，有種東西叫做杯蓋。」

• 也可以直接跳到1:11:20看流體力學這一段。

馬克杯裡的風暴

要防止咖啡咖啡潑濺這件事，看似簡單，其實背後有很多原理要驗證和實驗，首先～我們需要了解潑濺這件事。

當你在走路的時候，咖啡晃動有許多方向：前後、左右、上下，頻率並非單一，所以當晃動彼此疊合，就是你家的咖啡要噴出來的時候，這個就是這項研究最重要的前題。

咖啡搖晃的模式其實並不單純，研究者用了第一個實驗告訴我們。如果拿兩種容器做比較：紅酒杯和一般的馬克杯，把同量的液體倒入兩個容器中，並用儀器震動他們模擬人類行走的模式，在這種情況下，兩種杯子中的容器表現很不一樣。實驗中以 2 赫茲的頻率模擬人類行走的狀態，在這種情況下，紅酒杯中的液體劇烈搖晃，但馬克杯中的相對穩定；若把頻率提升為 4 赫茲，情況就完全相反，反而是馬克杯中的液體劇烈的搖晃。

再提高晃動頻率其實沒有什麼意義，因為這反應的結果就跟跑步、跌倒或者撞到其他人一樣，打翻就變成是一件非常正常的事，想也知道拿咖啡的時候大家應該都是小心翼翼的，所以我們的重點並不在於防範這個。

這個小實驗最重要的是證明杯子中的液體量並不是影響咖啡濺射的唯一原因，因為你當然也可以把所有杯子裝得滿滿滿的，但這樣就失去意義了（你就只裝 3 c.c. 的咖啡不就ok了）。簡單的說～不同的容器、頻率、拿法都有在潑濺咖啡上參一咖。

在進入整體實驗之前，有個大前提需要讓大家知道，是我們人體結構在簡化實驗上的幫忙。因為當你在走路的時候，不只是你的手對整個杯子+咖啡施力，咖啡晃動的時候也會對你的手施與反作用力，但幸好我們的手夠強壯，所以我們可以忽略後者的作用，簡化整個實驗過程，以更單純地方法找出咖啡的共振條件。

研究者使用了兩個方法尋找咖啡的晃動模式，第一個是運用圖像程式，試著捕捉液體晃動的程度，但在論文中表示這個方法後來作廢了，因為無法精確地判定位置。第二個方法不但有了結果，而且可能還簡單到你我都可以做，如下圖……

現在大家的手機有很多功能，甚至包括下載紀錄手機本身運動、加速度、晃動頻率的 APP，所以這個實驗很簡單–把你的手機打開，然後蓋在杯體上。當你以這種方式行走的時候，手機不只會記下你的速度、晃動頻率，還包括這些運動的方向，在這實驗中，X 向為你的左右；Y 向為前後；Z 向為上下（不過事實上杯底還有黏一個檢測器校正用）。

從以下加速度/時間的圖我們可以看到，在40秒的實驗時間中，XYZ 向的加速度幅度，其中最關鍵的是 Z 向有著最大的震動程度，而 X 向則是相當穩定，近乎可以忽略。從另外一張圖（頻率與震幅）我們還能看出一個有趣的現象，就是 Z 向的震動發生在相對較低的頻率之下。

而從另一張頻率之於震幅的圖我們可以看出來一些其他事情。首先是 Y 向的晃動的頻率，跟我們預想的人類走路的晃動頻率（2赫茲）並不一樣，是落在1.7赫茲左右，而且在之後的頻率光譜中也出現了很多不同的共振情況，雖然晃動的幅度跟 Z 向的相比較弱，但這多重的共振結果就是更多造成咖啡潑濺的時機點，和 X 向晃動（和 Y 和 Z 相比，震動幅度超小）綜合起來，在杯緣形成漩渦。

簡單的說，就在這些頻率下，X、Y 向的晃動產生了不斷做渦旋運動的液體，而 Z 向的晃動讓咖啡潑了出來。

如何讓咖啡～穩穩地

目前為止，我們知道了手拿咖啡的時造成潑濺的元凶–頻率及共振，發生在當我們踏出第一步的時候造成的反對稱震動和手部的人體結構，現在我們想知道的是如何防止潑出來？ 為了根除這個現象，我們得從最源頭解決，也就是共振，而我們從變動晃動頻率和馬克杯的運動方式開始。

第一個建議～是改變我們走路的方式，也就是給予這個咖啡+手臂的系統晃動頻率的來源。藉由之前的實驗過程，我們發現用倒退走的方式很有效的減少 Y 向(你的身體的前後向)的晃動。跟正常走路相比，晃動更加均勻分布，許多之前會產生振動的頻率都消失了，有突然出現的晃動高峰更少，各個方向更加穩定。

但是，向後走路也有很多壞處。幾次測試之後發現，雖然有效的抑制液體搖晃，但也極度增加與其他物體或人類碰撞的機率，後者甚至也可能正在使用同樣的走路方式，產生更大的晃動。

但我們還有第二種方法降低搖晃，也就是改變你手拿杯子的方式。經過測試之後我們建議的最佳拿馬克杯方式如圖，稱作爪子式。這種拿杯子的方式等於增加了一個額外的物體跟著杯子系統一起震動，分散晃動的程度，從圖像看來，結果跟倒退走的結果很類似。

另外一個可以減少咖啡濺射的方法是在液體表面有一層氣泡，在另一份研究中，他們證明了儘管是薄薄一層泡沫也可以減少咖啡晃動。

其他的方法還有一個，就是將同量的物體分散至更多、口徑更小的容器中，如下圖所示，分散震動產生的影響，只要你準備夠多的小容器，你也能裝進一樣多的咖啡，還能一個試管一個試管拿起來喝，真方便。

所以大家知道了，這就是手拿裝著咖啡時的最佳移動方式，建議趕快跟同事分享。這就能看到公司的人手抓杯緣、並且向後倒退走的奇景，在你到達位子上之前，你有很大機率不會濺出任何一滴咖啡，但同時也有大的機率，你會撞上某位同樣倒退走的同事，並發現反駁或衍生這篇論文的契機喔～～

（但比起寫一篇論文「利用電腦模擬探討人類倒退走的最小碰撞機率及程度」，大家還是乖乖蓋著杯蓋就好了；或者在自己桌上放咖啡機。）

（R編後記：使用虎爪抓法拿杯子和泡麵真的有差，但是倒退走就免了。）

原論文：A Study on the Coffee Spilling Phenomena in the Low Impulse Regime