0

0
0

文字

分享

0
0
0

地緣政治變化對科學知識創造的影響

科景_96
・2011/02/10 ・361字 ・閱讀時間少於 1 分鐘 ・SR值 544 ・八年級

Original publish date:Feb 19, 2010

編輯 HCC 報導

 

Science-Metrix Inc. 依據Web of Science (Thomson Reuters)資料庫1980年到2009年的科學出版物統計數據,檢討過去三十年全球地緣政治變化對科學知識創造的影響。

Science-Metrix Inc. 使用文獻分析法(bibliometric methods),以宏觀方式分析知識創造在地緣政治上的長期變化。分別檢視蘇聯、東歐集團、中東與亞洲地區在科學研究產出上的進展。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

根據Science-Metrix Inc.的研究報告,全球性的科學研究產出顯現了一些熱區,尤以亞洲為甚。過去三十年來,全球科學研究產出在亞洲部份就成長了155%,且於2009年超越北美。中國尤其顯現可觀的進步,成長速度較美國快上5倍,預期於2015年與美國並駕齊驅(於自然科學部份,2010年即超越美國)。

報告特別指出伊朗在中東區域的領先,近二十年伊朗在科學研究能力上的快速建立,可能是伊朗的核子技術研發成果。研究報告詳見“30 Years in Science” http://www.science-metrix.com/30years-Paper.pdf

 

參考來源:

 

文章難易度
科景_96
426 篇文章 ・ 7 位粉絲
Sciscape成立於1999年4月,為一非營利的專業科學新聞網站。

0

2
2

文字

分享

0
2
2
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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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:

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
  • 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

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
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?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

(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。
文章難易度

討論功能關閉中。

賴昭正_96
43 篇文章 ・ 54 位粉絲
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。

3

33
5

文字

分享

3
33
5
忘了收培養皿就去度假,回來後發現世上第一個抗生素!
賴昭正_96
・2020/12/23 ・4734字 ・閱讀時間約 9 分鐘 ・SR值 562 ・九年級

「發現」是看到別人所看到的,但思考著別人所沒想到的。(Discovery is seeing what everybody else has seen, and thinking what nobody else has thought.)

 

Albert von Szent-Györgyi Nagyrápolt——1937 年諾貝爾醫學獎

科學史上那些來自「意外」的大發現

許多謮者可能覺得科學的進展是有條有理的:每年向國科會提出研究計劃,然後按部就班地完成。但事實上科學上的許多大發現可以說大都是「意外」的:例如德國理論物理學家普朗克 (Max Planck) 謂他是靠「幸運的直覺 (lucky intuition) 」而意外地敲響了量子力學革命之鐘聲!一位名不見經傳,任教於東巴基斯坦的講師玻色 (Styendra Bose) 也以一篇 1500 字的論文糊里糊塗地意外開啟了量子統計力學之大門(見「量子統計的先鋒——波思」)!

許多科學上的大發現都是「不小心」的。圖/giphy

除了上面那類「意外」外,科學上還有一種靠天幫忙的「機緣巧合幸運的意外發現」(英文稱為 serendipity )。

例如諾貝爾 (Alfred Nobel) 炸藥之發現,有一傳說是因為儲存的硝化甘油意外泄漏,與用來包裝儲存鐵桶之板狀矽藻土混合,使他想到了試用此板狀矽藻土。經實驗後,他發現兩者相混之固體不但安全可靠(硝化甘油為液體,非常不穩定,一不小心就爆炸),而且還可保持原有之爆炸威力──這不正是他研究甚久而未能找到的「穩定炸藥」嗎(見「量子統計的誕生」)?!

醫學上這類的幸運發現更是層出不窮。例如 1889 年,為了瞭解胰臟的功能,法國兩位外科手術醫生梅倫 (Joseph von Mering) 及明考斯基 (Oskar Minkowski) 將狗的胰臟割除,發現這隻可憐狗整天口渴及隨地小便。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

數日後,一位助手覺得實驗室內的蒼蠅好像突然多了起來⎯⎯尤其是在狗小便過的地板處。分析狗尿及其血液後,梅倫及明考斯基很驚奇地發現裡面充滿了糖份!顯然地,胰臟具調解體內糖份的功能,它一旦受損,將導致糖尿病!就這樣,梅倫及明考斯基無意中發現了「困擾」人類三千多年之糖尿病的病源(見「胰島素與生技產業誕生的故事」)。

兩位外科醫生在小狗身上發現人類糖尿病的成因。圖/Pexels

在「認識病毒全攻略!病毒的發現、與細菌的不同、科赫假說和致病機制」一文裡,筆者提到了抗生素的發現是醫學史上最重要的突破之一。但多少謮者知道英國細菌學家弗萊明 (Alexander Fleming) 是靠機緣巧合及運氣而發現第一個抗生素——盤尼西林( penicillin,或稱「青黴素」)——嗎?

發現青黴素還把專利交給政府的辣個男人

弗萊明 (1881-1955年) 出生於蘇格蘭的洛克菲爾德 (Lochfield) 小城,七歲時父親去世。 弗萊明在當地學校接受了良好的基礎教育,13 歲時跟隨同父異母兄弟前往倫敦,十幾歲的時候就在攝政街理工學院 (Regent Street Polytechnic) 上課。在貨運公司工作了四年後,進入倫敦聖瑪麗醫院醫學院 (St. Mary′s Hospital Medical School)。

弗萊明為發現盤尼西林的研究者。圖/G.cz

原想成為一名外科醫師;但 1906 年在疫苗治療的先驅賴特 (Almroth Wright) 爵士帶領下的研究使他確信他的未來在於細菌學的新領域。他於 1908 年獲得學位後,便留校當講師,直到 1914 年因第一次世界大戰而從軍擔任陸軍醫療隊的上尉。1918 年回到了聖瑪麗醫學院,1928 年昇等為該學院教授,1943 年當選為皇家學會會士 (fellow) ,1948 年當選為倫敦大學細菌學名譽教授,於 1944 年獲封為爵士。 

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

1999 年,弗萊明被《時代》雜誌評選為 20 世紀的 100 位最重要人物;2002 年,他在英國廣播公司 (BBC) 的電視民意調查中被選入為 100 個最偉大的英國人。弗萊明爵士不是因為發現了可拯救數百萬生命的抗生素而非常受人尊敬,而是他並沒有因專利成為一個很有錢的人。

弗萊明紀念郵票。圖/Wikimedia common

相反地,他了解青黴素具有克服梅毒、壞疽、和結核病等疾病的潛力,必須將其釋放給世界,以服務更大的群眾。因此在第二次世界大戰前夕,弗萊明將專利移交給了美國和英國政府,使他們能及時大量生產青黴素,救治了那場戰爭中的許多傷員。

在「胰島素與生技產業誕生的故事」一文裡,筆者也提到了發現胰島素之加拿大多倫多大學講師班廷 (Frederick Banting) 也應可賺大錢,但卻在取得胰島素萃取的專利後,將其使用權完全免費地轉給加拿大多倫多大學!這種清高的學術研究,在今日生物研究已成為一場金錢遊戲的社會裡(見「你的基因是別人的專利?生技產業的金錢遊戲由此開啟」)已經幾乎看不到,實在讓筆者非常懷念象牙塔的學府!

粗心致培養皿發霉,竟意外發現盤尼西林

弗萊明是一位粗心的實驗室技術員,1928 年夏在研究葡萄球菌1的某一天,他忘了將含有葡萄球菌培養物的培養皿放在培養箱中,留在實驗室工作台上就匆匆忙忙地離開實驗室去度假。命運就是這樣作弄人:那時室內的溫度及濕度均適合霉菌(mold,或譯「黴菌」)的生長;因此兩個禮拜回來後,弗萊明發現在敞開窗戶旁的培養皿因未加蓋而發霉。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
弗萊明忘了把培養皿收在培養箱裡,留在工作台上就去度假了,回來後發現了一些「驚喜」。圖/Pexels

一般的研究者大多會將這些被霉菌孢子污染的培養皿丟掉;但弗萊明這次卻心血來潮⋯⋯。他回憶說:

基於以前「溶菌酶」的經驗,也像許多細菌學家那樣,我應會把污染的培養皿丟掉,⋯⋯某些細菌學家也有可能(早就)注意到我(那時)看到的相似變化,⋯⋯但是在對天然產生的抗菌物質沒有任何興趣的情況下,都會順手地將培養物丟棄。⋯⋯但(這次)我沒有找個藉口丟掉受污染的培養液,相反地,我做了進一步的探討。

弗萊明細心觀察到:霉菌掉落處周圍的瓊脂凝膠 (agar gel) 被溶解和清除;他隔離霉菌並鑑定其為由「真核細胞」組成的青黴屬成員。進一步研究後他發現抑製或預防細菌生長的不是黴菌本身,而是霉菌產生的某些「黴汁 (mold juice) 」,因為產生它的霉菌為 Penicillium notatum,故將之稱為 Penicillin(盤尼西林);中文因為是由藍綠色黴菌分離出來的黴素,故又稱為「青黴素」。

在隨後的十年中,因在分離和穩定青黴素方面遇到的困難,弗萊明只能專注於青黴素作為傷口和表面感染的局部殺菌劑。

在哈密瓜上發現大量生產青黴素的方法

因之當時弗萊明本人並沒有真正意識到他的發現有多麼重要;而醫學界也很少注意到他發表在《英國實驗病理學雜誌》 (British Journal of Experimental Pathology, 1929 年 6 月) 上的論文。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

1938 年由牛津大學的弗洛里 (Howard  Florey) 和錢恩 (Ernst Chain) 領導的化學家團隊終於分離和純化了青黴素2,生產足夠做臨床試驗的青黴素,於 1940 年證明青黴素可以用作抵抗多種細菌性疾病的治療劑[抗生素 (antibiotic)3]。1945 年,弗萊明、弗洛里、與錢恩因「青黴素的發現及其在各種傳染病中的療效」獲得諾貝爾醫學獎。

起初弗萊明本人和醫學界並沒有意識到這個發現的重要,直到證明青黴素可以抵抗細菌性疾病。圖/flickr

弗萊明後來回憶說:

有時候,人們會發現不是自己在找的東西。我 1928 年 9 月 28 日拂曉後醒來時,當然沒打算通過發現世界上第一個抗生素或細菌殺手來徹底改變所有藥物。 但是我想那正是我(當時)所做的。

早期青黴素無法大量生產,弗萊明實驗室一個月所生產的青黴素,僅能供一個病人治療用,因此如何大量生產青黴素便成為重要關鍵。大量生產之方法的發現事實上也是屬於「機緣巧合意外的發現」。

為了趕上可能救治二次世界大戰傷兵的需求,弗洛里還飛到美國諮詢如何提取及製造青黴素。1943 年的一天,在伊利諾州皮奧里亞 (Peoria) 的農業部北部區域研究實驗室 (NRRL) 工作的亨特 (Mary Hunt) ,無意中在一雜貨店裡發現了一顆表皮長滿漂亮及金色青黴的哈密瓜。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
亨特在雜貨店發現一顆表皮長滿青黴的哈密瓜,並將它帶回實驗室分析。圖/Pexels

將它帶回實驗室,篩選出能大量分泌青黴素的菌株後,她發現該菌株產生的青黴素數量是 notatum 的 200 倍——她因之贏得「發霉瑪麗 (Moldy Mary) 」的綽號。在許多研究團隊紛紛加入菌種及製造方法的改良後,青黴素產量由 1943 年只能醫治不到 1000 人,一下子跳到 1944 年時,已有足夠的青黴素來治療每位需要的士兵,為第二次世界大戰提供了功不可沒的貢獻!也啓動了尋找其他抗生素的研究,開創了醫學的新紀元。

結論

青黴素被稱為是一種「神奇藥物 (wonder drug) 」,而事實也確名副其實: 在發現青黴素之前,今天看起來非常小的傷害和疾病(不管是由被感染的小傷口或是由鏈球菌性咽喉炎等疾病引起的),那時候都可能導致死亡;而梅毒和淋病等性病則更不用說。

因此在二次世界大戰後,青黴素以及其他抗生素的使用成幾何級數地增加,導致細菌耐藥性也以驚人的速度增強。 2019 年,世衛組織因此將細菌耐藥性增強列為對全球健康的十大威脅之一。事實上早在 1945 年,在諾貝爾獎領獎典禮的演講中,弗萊明就已經警告說: 「過度使用青黴素可能會導致細菌耐藥!」

弗萊明意識到自己的發現是偶然與機遇,他因此謙虛地說:「青黴素的故事蘊含著十足的浪漫色彩,有助於說明機遇及命運在一個人職業生涯中所佔有的影響。」

但儘管如此,因為「命運較照顧已有準備的人」4,請不要痴痴地等著機遇及命運來敲門!勸君惜取少年時,多一份準備,免得黃金掉到家門前都不知道!

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

註解

  1. 葡萄球菌感染是由葡萄球菌引起的「疾病」;在少數情況下,這些細菌只會導致皮膚感染。但是如果細菌深入到體內,進入血液、關節、骨頭、肺、或心臟,則葡萄球菌感染可能致命。
  2. 牛津大學的 Dorothy Crowfoot Hodgkin 於 1945 年用 X 光晶體繞射確定了青黴素的化學構造(獲 1964 年諾貝爾化學獎);因為合成困難,麻省理工學院的John C. Sheehan 遲至 1957 年才完成了青黴素的首次化學合成。
  3. 早在 19 世紀,人類就已經觀察到某些細菌和黴菌之間的拮抗作用,並且將這種現象稱為「抗生作用 (antibiosis) 」。
  4. 「Fortune favors the prepared mind」出自因接種疫苗、微生物發酵、和巴氏滅菌法原理的發現而聞名的法國生物學家、微生物學家、和化學家巴斯德 (Louis Pasteur) 。

延伸閱讀

  1. 「量子統計的先鋒——波思」、「量子統計的誕生」、及「胰島素與生技產業誕生的故事」的內容,均收錄在《我愛科學》(華騰文化有限公司,2017年12月出版)一書中。
  2. 有關量子力學發展的故事請參考《量子的故事》(第2版,新竹市凡異出版公司, 2005年),及《我愛科學》內的相關物理內容。

參考文獻

  1. Roberts, R. M. (1989). Serendipity: Accidental discoveries in science. Published by Wiley
  2. 賴昭正(1982)。〈量子統計的先鋒——波思〉,收入於《科學月刊》1982 年第 13 卷第 4 期,總卷號 148 期,39頁。
  3. 賴昭正(2015)。〈量子統計的誕生〉,收入於《科學月刊》2015 年第 46 卷第 1 期,總卷號 541 期,73頁。
  4. 發現能治療糖尿病的胰島素——胰島素與生技產業的誕生(上) – PanSci 泛科學
  5. 你的基因是別人的專利?生技產業的金錢遊戲由此開啟 – PanSci 泛科學
  6. 認識病毒全攻略!病毒的發現、與細菌的不同、科赫假說和致病機制 – PanSci 泛科學

所有討論 3
賴昭正_96
43 篇文章 ・ 54 位粉絲
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。

1

2
2

文字

分享

1
2
2
在所有可能性中尋找不存在黑洞的宇宙——《時空行者 史蒂芬.霍金》
大塊文化_96
・2020/11/07 ・3096字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 552 ・八年級

為了解決資訊遺失的問題,霍金設想以一種特殊的方式,把一大群粒子集中射向同一個地方,這樣,當它們相遇時,它們將具有足夠的物質和能量去形成一個黑洞。然後,他研究在理論上,所有這些粒子發生交互作用後可能出現的情況。

2004 年,霍金決心要解決對於黑洞資訊悖論的賭注。圖/Wikimedia common

他在都柏林演講中說:「人們從無窮遠處(即,很遠的地方)發出粒子和輻射,再回去測量無窮遠處發生了什麼事。」「人們永遠不會在中間(發生複雜交互作用的地方)去探測場的強度。」

儘管概念很簡單,但分析過程卻很複雜。為了做到這一點,霍金使用了費曼的方法:歷史總和法。記住,造就某一個可測量到的結果,背後都有無限多種可能的歷史途徑,而費曼的方法是要求你把這所有可能的歷史途徑全部加總起來:對於你正在研究中的系統的所有粒子,每個粒子可能出現「歷史」軌跡。

福爾摩斯說:「在排除所有可能性後,剩下的無論多麼不合乎情理,那就是真相。」是歷史總合法的一種解釋。圖/pixabay

在追蹤碰撞過程中可能發生的演變時,霍金說,儘管絕大多數可能的歷史都會被包含進黑洞形成的過程,但有少數的歷史軌跡是不會有黑洞形成的。霍金說,這是他的主要頓悟。「我將證明資訊可以透過這種可能性而保留下來」,他說。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
霍金提出的概念很簡單,背後計算過程卻很複雜。圖/stephen hawking

在那些沒有形成黑洞的歷史軌跡中,顯然不會發生黑洞資訊遺失的現象,因此,他大部分的談話內容都集中在論證,當我們把所有的歷史以費曼總和法相加時,這一小部分的歷史子集合將使得資訊可以復原:資訊透過未形成黑洞的歷史軌跡,而偷偷潛逃回來。

當然,這個簡單的邏輯背後的數學計算可以困難到是一場噩夢,而且讓霍金得出這個結論的計算過程有點神秘。

就某方面而言,為了能夠進行數學運算,霍金必須做出的幾個可疑的近似值,可謂是「極大的簡化」。他在演講中介紹了這些內容,而且承諾稍後將會把所有的細節寫成論文發表。

在描述了他的想法之後,霍金承認他賭輸了。他宣布自己錯了,資訊不會遺失,而且公正性和量子理論都是有效的。他向普雷斯基爾獻出了他應得的賭注:一套「可以從中隨意回收資訊」的百科全書。

研討會結束後,與霍金站在同一立場、認為資訊會遺失的索恩,拒絕遵循霍金的想法與認輸。「從表面上看,這是一個可愛的論點。」索恩說:「但是我還未看到細節。」普雷斯基爾接受了霍金的認輸與百科全書,但他也沒有接受霍金的論點。「說實話,」他說:「我聽不懂他所說的內容。」他說:需要看到更多細節,我才能被說服。

他們的反應是物理學家的典型反應。無論是贊成或反對霍金的人,都在等待他的細節。以前的霍金應該可以提供這些細節,但「新的霍金」卻認為他沒有足夠的時間去堅持嚴謹性的問題,他並沒有實際上去計算這些細節。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

他提出了自己的想法,然後把它分配給一名研究生,在他的監督下去進行這份艱巨的計算。不幸的是,這位學生還沒完成這份工作。索恩說:「他不是一個強到可以嚇人的學生。」

在霍金報名參加都柏林的研討會時,當時所完成的計算已經夠多,讓他有信心認為這個想法會成功。然而,證明它真正可行的研究成果,卻從未完成,但對霍金而言,他對這個答案深信不疑,因此,他不願意再花費自己在這個地球上的有限時間去對此進行補救。所以,他在都柏林會議上那段籠統含糊的演講,以及發表在該研討會論文集裡的摘要短文,就是他對這個所表達過的全部想法與意見。

在研討會上,霍金發表他對於黑洞資訊的想法。圖/Pixabay

霍金的這場演講以及他認輸的宣言,立刻成為全球的頭版新聞,但這僅僅是一場媒體秀,算是小題大作。在他發表這段演講時,幾乎所有物理學家都已經開始相信,這些資訊並沒有遺失,但是包括霍金本人在內,沒有任何人可以證明這一點。而對於那些尚未得出結論的人來說,也沒有人因為霍金的一席話,就開始跟著他而改變想法。

看到「標籤的力量」實在令我驚訝。在霍金成名之前,陌生人有時會根據他的外表而把他看成是一個身心都有缺陷的人,而不自覺地把視線移開。但是,一旦他被宣稱為是「現代愛因斯坦」,媒體則開始大量報導他所說過的任何事情。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
都柏林的研討會因霍金的參加,吸引許多媒體前來。圖/giphy

如果沒有他這麼一位出名的人物來參加這次的都柏林會議,那麼這將會是一場絕佳的思想漩渦,讓物理學家圍繞著這個話題進行深度討論,但是卻不會在任何報紙上出現相關報導。然而,由於有了霍金,所以這次的談話就成了一場媒體圈的「大拜拜」。

對於霍金本人來說,他的這項轉變算是一個重大時刻,甚至是一個歡樂的時刻。

對於大多數人來說,自己證明自己犯了錯,大概不會成為是件值得開香檳慶祝的事,但是,就像澤爾多維奇終於弄懂了霍金輻射的感覺一樣,霍金最為關心在意的事情始終是真相,他為了解了自己原本不了解的某件事而感到高興,特別這又是一件對物理學而言非常重要的事。

今天,距離都柏林那場研討會已經十五年了,距離霍金發現霍金輻射更是超過四十年了,相信資訊會遺失的人愈來愈少了。誠如霍金所言:幾乎所有的物理學家都相信,「如果你跳入黑洞裡,你的質能 (mass energy) 將會回歸到我們的宇宙裡」,儘管會是以一種殘破的形式,但是仍會「包含著關於你先前狀態的資訊」。儘管我們認為資訊不會丟失,但是仍然沒有確切的解釋可以說明實際發生的情況。

2015 年,霍金在斯德哥爾摩海濱會議中心舉行的演講。圖/Wikimedia common

除了霍金提出的方案之外,還有非常多的各式各樣理論,數量之多,讓物理學家撰寫評論文章時,已經不會列出個別理論,只會列出不同的理論類別而已,而每個類別都還包含許多不同的變體。轉換過立場的霍金所堅持的立場,與大多數人所認同的觀點一致,但未必與他最初的原始想法相同—他仍持續在研究可以得出這一結論替代性理由。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

雖然是斷斷續續,但是直到他過世之前,他都沒有放棄對這個問題的研究。而這也成為他最後一篇物理學術論文的主題,該論文於二○一八年在霍金辭世之後發表。

所有討論 1
大塊文化_96
11 篇文章 ・ 13 位粉絲
由郝明義先生創辦於1996年,旗下擁有大辣出版、網路與書、image3 等品牌。出版領域除了涵括文學(fiction)與非文學(non-fiction)多重領域,尤其在圖像語言的領域長期耕耘不同類別出版品,不但出版幾米、蔡志忠、鄭問、李瑾倫、小莊、張妙如、徐玫怡等作品豐富的作品,得到讀者熱切的回應,更把這些作家的出版品推廣到國際市場,以及銷售影視版權、周邊產品的能力與經驗。