重新檢視莫札特效應

• 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／樊家欣｜雅文基金會聽語科學研究中心　助理研究員 

P. LEAGUE 最大咖球星林書豪加盟鋼鐵人隊，帶領鋼鐵人打出新氣象，並獲選為籃球單月最有價值球員「三連霸」，堪稱史上第一人！你，也愛打籃球嗎？當你在體育館時，是否有察覺到周圍的聲音跟平常不太一樣呢？ 

迴響，能讓聲音隔空變魔術！

體育館一般有挑高的設計以及較大的室內容積，當其中有聲音產生，傳遞到周圍較硬的介質表面「反射」回來，而產生延遲和失真的現象，稱為「迴響（Reverberation）」。由於空間容積與迴響時間成正比，空間越大，迴響時間隨之延長。沒有進行吸音處理的體育館，運球聲、腳步聲、群眾吆喝聲等人造聲音將迴盪在空間中，聲音必須經過更長的時間才會完全消失，使人在體育館倍感喧騰。

善用設計，打造餘音繞樑的迴響聲學空間 

迴響在不同的空間，會因周圍反射的材質，展現不同的聲景樣貌，例如：音樂廳就是利用各種不同的「形狀」和「材質」來平衡聲音，再將之導向聽眾。

早期音樂廳的「形狀」只有鞋盒式，台北國家音樂廳就是歐洲數百年經典傳統鞋盒式音樂廳，平面觀眾席的聲響很好，但是後面的眺望台座位，由於天花板空間被擋住，與前面造成相異聲場，聲音就顯得不夠飽滿；而高雄衛武營音樂廳，其內部設計柏林愛樂廳一樣，採用的是葡萄園式音響設計，所有觀眾皆處在同一個屋簷下，觀眾席如同葡萄園般由舞台四周錯落展開，享受相同的音場，因此聲響均等優美。

從細部來看，「材質」平坦而堅硬的表面能反彈聲音、柔軟的表面可吸收聲音，粗糙的表面則會將入射的聲波散射。在牆壁和天花板上裝設經特別設計的嵌板，就能使聲音在抵達你的耳朵之前，先被調整並優化^[3]。藉由空間整體的設計，能讓迴響成為小精靈，締造優美的聲學空間。

迴響時間過長，對聆聽語音是個壞消息⋯⋯

美國國家標準協會（American National Standards Institutes, ANSI）於 2002 年建議迴響時間（Reverberation Time）少於 600 毫秒（= 0.6 秒）有最佳的語音理解和學習。在安靜的情境中，如果反射回來的語音較早抵達聽者的耳朵，則原聲和迴響會在聽覺系統裡整合，可能提升語音辨識度（Speech Recognition）；而較晚抵達的迴響，則不會與原聲有加成的作用，反而會遮蔽或模糊原本的聲音，而使語音辨識表現下降。除了語音辨識度之外，也可能因聲音的失真，而使聆聽變得費力。

聆聽費力度（Listening Effort）為一更敏感的指標，在一些迴響時間過長的情境中，即使語音辨識度沒有下降，但聆聽者可能因著迴響，而使聆聽造成負擔，或進一步使記憶或理解力下降^[5]，相關文章可以參考連結。因此，迴響時間過長，會提高語音辨識的難度和增加聆聽費力度。

善用科技，讓聽損者輕鬆聽清楚

一般人在有迴響的地方聽講可能會覺得比較不清楚或費力，而對於有聽力損失的人來說，會更容易受到迴響的不利影響^{[4] [6]}。因此，許多配戴助聽器或人工電子耳的聽損者，在聽講或聲音環境較為複雜的地方會搭配使用輔助聆聽裝置（Assistive Listening Device），如Ｔ線圈（Telecoil，又稱 T-coil）、藍芽及數位遠端麥克風等。此類裝置可將聲音訊號轉換，以無線的方式傳輸至助聽器／人工電子耳，來克服環境中迴響的干擾或距離因素，幫助聽損者聽得更清楚也更輕鬆^{[1] [2]}，相關文章也可參考連結。

綜言之，迴響在不同的聲學空間會產生不同的效應：在設計不良的空間會產生聽覺上的干擾，而在好的聲學空間則能使聆聽成為一種享受；另外，藉著輔助聆聽裝置也能幫助我們克服迴響等外部因素而有好的聆聽！

參考文獻

1. 吳彥玢（2019）。助聽器使用者使用數位遠端無線麥克風系統與動態調頻系統之比較〔未出版之碩士論文〕。國立台北護理健康大學語言治療與聽力研究所。
2. 林郡儀、張秀雯（2016）。校園聽覺環境及聽覺輔具之應用發展。輔具之友，39，29-34。
3. 凌美雪（2018年08月14日）。鞋盒式或葡萄園式、柏林愛樂黃金之音怎麼聽？自由時報。ltn.com.tw。
4. Brennan, M. A., McCreery, R. W., Massey, J. (2021). Influence of Audibility and Distortion on Recognition of Reverberant Speech for Children and Adults with Hearing Aid Amplification. Journal of the American Academy of Audiology, 33, 170-180. Doi: 10.1055/a-1678-3381.
5. Picou, E. M., Gordon, J., Ricketts, T. A. (2016). The Effects of Noise and Reverberation on Listening Effort in Adults With Normal Hearing. Ear and Hearing,37(1), 1-13. Doi: 10.1097/AUD.0000000000000222.
6. Xu, L., Luo, J., Xie, D., Chao, X., Wang, R., Zahorik, P., Luo, X. (2022). Reverberation Degrades Pitch Perception but Not Mandarin Tone and Vowel Recognition of Cochlear Implant Users. Ear and Hearing, 43(4), 1139-1150. Doi: 10.1097/AUD.0000000000001173.

為何腦力難以增強？

有許多方式可以讓人看起來更聰明，例如裝模作樣的說出艱難的詞彙，或是隨身帶著一本《經濟學人》（The Economist），但是你真的能夠變得更聰明嗎？真的有可能「強化腦力」嗎？

身體的「能力」，通常代表的意思是能夠以特定的方式完成某些事情或展現某些動作。「腦力」所牽涉到的能力，一定讓人想到和智能有關。你的確可以用腦連接到工業發電機讓電路暢通，同時也讓你腦中的能量增加，但是對你並沒有任何好處，除非你很喜歡讓自己心智炸裂（物理）。

你可能見過一些廣告，說某種成分、工具或是技術能夠提升腦力，通常要價不斐。那些玩意基本上難以讓人產生任何顯著的改善，因為如果真的有廣告宣稱的效果，就會大為流傳，那麼每個人應該都會變得更聰明，腦子也變得更大，直到顱骨支撐不住為止。若真的有能夠提高腦力、增強智能的方式，會如何進行？

聰明的腦袋有什麼特別之處？

要了解這點，應該先要知道聰明的腦和不聰明的腦之間有什麼差異，以及如何把後者變成前者。有一個看起來完全是錯誤的因子：聰明的腦使用的能量比較少。

這個違背直覺的論點來自於直接紀錄腦部活動的掃描研究，例如功能性磁振造影（fMRI）。這是一種厲害的技術，讓人躺在 fMRI 掃描儀中，紀錄身體的代謝活動（也就是細胞和組織在做事情）。代謝活動需要氧氣，氧氣由血液供應。

fMRI 掃描儀能夠區別出含有氧氣的血液和缺乏氧氣的血液，身體部位代謝活動高會把前者變成後者，例如腦部某些區域在從事任務而快速運轉。

基本上，fMRI 能監測腦部活動，並且指出其中哪些部位特別活躍。舉例來說，如果受試者進行的是記憶性任務，那麼腦部與記憶處理相關的區域活更為活躍，在掃瞄儀器上便能夠顯示出來。那些活動增加的部位，可以看成和記憶處理有關的部位。

當然事情沒有那麼單純，因為腦部時時都在進行多種活動，要找出「更為」活躍的區域，需要進行過濾與分析。話雖如此，許多當代辨認腦部各區域特定功能的研究，都用到了 fMRI 掃描。

並不是特定區域發達，而是大腦整體的連結感強！

到目前為止也都還好，你會認為負責某個特殊活動的腦區，在從事那個活動的時候會特別活躍，就像是舉重選手在舉起啞鈴的時候，二頭肌會使用到更多能量。

但對於腦部而前其實不然。一九九五年，拉森（Larson）等人的研究發現，在設計用來測驗流體記憶的任務中，的確看到了受試者前額葉皮質處於活動狀態，但是非常順利執行任務的受試者，卻是例外。

說得清楚一點：流體智能非常高的人中，並沒有使用到假定為負責流體知能的區域。這完全沒有道理吧，就像是你幫人量體重的時候發現只能量到體重比較輕的人。

進一步分析發現，比較聰明的人前額葉皮質的確會活躍，但是要在接受困難任務時才會活躍，例如需要多花一些心力才能應付的問題。這個結果讓我們得到一些有趣的論點。

智能並不是由腦中某個專屬區域所執行，而牽涉到多個腦區，這些區域彼此相關。看來在聰明人的腦中，這些區域連結得更緊密、組織得更好，整體上就不需要那麼多活動了。

你可以想像成汽車：如果有輛車的引擎發動起來像是一群雄獅狂叫怒吼，另一輛車子則安靜無聲，那麼前一輛當然就不是比較好車款。發出噪音和產生震動的汽車，是為了完成效能更高車款所完成的事，後者所花費的能量更少。

目前逐漸形成的共識是，腦區（例如前額葉皮質、頂葉等）之間連結的範圍與效率，對於智能有很深的影響。腦區之間溝通與互動的狀況越好，處理資訊的速度就越快，進行計算與做出決定時就越不費力。

大腦中白質的連結性

這個論點受到其他研究的支持。白質（white matter）的完成度與密度高低，可以做為智能高低的有效指標。白質是腦中另一類組織，往往受到忽視。人們的注意力總是放在灰質（grey matter），但是腦中有一半屬於白質，它的功能也很重要，沒有得到那麼多關注，是因為「功能」沒有那麼多。

所有重要的活動都是在灰質中進行的，白質的功能則是把活動內容傳到其他部位的連接線所組成（連接線便是神經元伸出的軸突）。如果灰質是工廠，白質則是傳送貨物與補充原料的道路。

兩個腦區之間的白質連接如果越是完善，那麼彼此之間合作時所需要的能量和作業也就越少，在掃描時也就更難偵查到。這就像是在是在乾草堆中找針，只不過這時的乾草堆是由比較大一點點的針組成，而且全部都混在一起了。

——本文摘自《糗大了！原來是大腦搞的鬼：神經科學家告訴你大腦「真正的秘密」，揭開複雜的運作原理》，2023 年 ４ 月，馬可孛羅出版，未經同意請勿轉載。