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【Gene思書齋】丈量世界的雄心壯志

Gene Ng_96
・2014/01/14 ・3408字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 538 ・八年級

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634920211486841819Die Vermessung der Welt

 

《丈量世界》Die Vermessung der Welt)是部很不好分類的書,因為它即不是傳記,也非科學小說。是少數竟敢以科學家為主題,結合真實的歷史事件,然後還膽敢大賣的小說!單單在德國就售出兩百卅萬冊!去年還拍成了電影:

《丈量世界》是說,18世紀末,兩位德國青年分別以自己的方式「丈量世界」。一位是亞歷山大·封·洪堡(Friedrich Wilhelm Heinrich Alexander von Humboldt,1768-1859),雖然他貴為貴族,可是卻不辭勞苦地著迷於科學冒險,不僅強迫僕人電爆他,還上山下海地親赴原始森林、大草原,深 入南美洲的奧利諾科河(Río Orinoco),探勘洞穴、攀登火山,經歷千驚萬險;另一位是數學家暨天文學家卡爾·費德烈·高斯(Johann Karl Friedrich Gauß,1777-1855),他被認為是歷史上最重要的數學家之一,並有「數學王子」的美譽。和幾乎對女人完全沒有慾望而且終生未娶的洪堡不同的, 《丈量世界》裡的高斯少了女人就活不下去。1828年,兩人都已上了年紀,可是也已名滿天下,兩人首次在柏林碰面,展開《丈量世界》裡一章高斯、一章洪堡的的故事。

洪堡出生於普魯士(Preußen)首都柏林(Berlin),出身於一個地方貴族家庭,自幼受到良好的教育,曾任礦區的檢查員和主任。1799年至 1804年間曾和老法邦普蘭(Aimé Bonpland,1773–1858)前往拉丁美洲旅行探險,就當地自然環境包括洞穴、火山、海洋、植物、礦產、氣候、水文等各方面都進行科學研究與分析,並在當地發現許多新物種。隨後曾於美國、西伯利亞和中亞進行科學考察。他於1804年回到歐洲,從1808年起留居巴黎整理資料,先後長達21年。他 在巴黎出版不少著作,例如探險的成果收錄在卅卷巨著《新大陸熱帶地區旅行記》(Le voyage aux régions equinoxiales du Nouveau Continent, fait en 1799–1804, par Alexandre de Humboldt et Aimé Bonpland)。晚年著有五卷本的《宇宙》(Kosmos)五卷,是他描述地球自然地理的著作。

哥倫布為歐洲人發現了美洲,洪堡為他們瞭解了美洲!世界上以洪堡的名字命名的地名有澳洲、紐西蘭的山脈,美國的湖泊與河流,甚至月亮上的山等;他所涉獵的 科目非常廣泛,包過天文學、地理學、生物學、地質學等,並在每個領域都有重大貢獻;他最先確定了等溫線(isotherm)與等壓線(isobar)的概念,並繪制了全球等溫線圖,使同緯度各地的氣候得以互相比較,大陸氣候和海洋氣候的差別才因此得以顯示;他也是研究動植物群落與地球環境關系的先驅,而且把植被依景觀的不同而把全世界分為16個區;在對火山的考察中,他認識到了岩石水成論(Neptunism)的侷限。他也是近代氣候學、地貌學、火山學、 植物地理學、地球物理學的創始人之一!

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他和哥哥威廉·封·洪堡(Friedrich Wilhelm Christian Carl Ferdinand von Humboldt,1767-1835)創立了柏林洪堡大學(Humboldt-Universität zu Berlin,HU Berlin),是第一所新制的大學,擁有十分輝煌的歷史,對於歐洲乃至於全世界都有相當深遠影響。柏林洪堡大學於2012年6月入選為11所德國「精英大學」之一。威廉的主要研究對象是文化科學,如教育學、國家理論、語言、文學和文化的分析。他是普魯士的教育改革的推動者,同時也是普魯士的外交官。

和出身貴族世家的洪堡不同的,高斯是布倫瑞克(Braunschweig)一對普通夫婦的兒子,幼時家境貧困,但聰敏異常,受卡爾·威廉·斐迪南大公 (Karl Wilhelm Ferdinand, Fürst und Herzog von Braunschweig-Wolfenbüttel,1735–1806)資助才進學校受教育。據說高斯三歲時便能夠糾正他父親的借債帳目。他曾表示, 他能夠在腦袋中進行複雜的計算。

高斯九歲時利用很短的時間就計算出了小學老師提出的問題:自然數從1到100的求和。他所使用的方法是:對50對構造成和101的數列求和(1+100,2+99,3+98……),同時得到結果:5050。這個天才的結果在《丈量世界》裡讓他的老師興奮得痛扁他一頓XD

當他16歲時,預測在歐氏幾何(Euclidean geometry)之外必然會產生一門完全不同的幾何學,即非歐幾里德幾何學(Non-Euclidean geometry);他導出了二項式定理(binomial theorem)的一般形式,將其成功的運用在無窮級數,並發展了高級微積分(advanced calculus)的理論;18歲時,高斯轉入哥廷根大學(Georg-August-Universität Göttingen)學習。在他19歲時,首次成功的用尺規構造出了規則的正17邊形,解決了兩千年來懸而未決的難題;在他21歲出版的經典著作《算術研 究》 (Disquisitiones Arithmeticae)中,作出了二次互反律 (law of Quadratic Reciprocity)的證明,成為數論(Number theory)繼續發展的重要基礎。在《算術研究》中,他也導出了三角形全等定理的概念;他也發現了最小二乘法(least squares),並猜測了質數定理(prime number theorem)。

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一般上,數學家的主要成就在廿幾歲就差不多完成了,高斯也不例外,所以他轉向往對數學家來說,和乾淨的純數學相比,髒兮兮的天文學、大地測量和物理學發展,持續作出重要的貢獻!

1807年高斯成為哥廷根大學的教授和當地天文台的台長直到逝世為止。高斯應用了最小二乘法基礎上創立的測量平差理論,測算天體的運行軌跡。用這種方法, 成功測算出了小行星穀神星 (Ceres)的運行軌跡。穀神星於1801年被義大利天文學家皮亞齊 (Giuseppe Piazzi,1746-1826)發現,但他因病耽誤了觀測,就再也找不到穀神星的軌跡。皮亞齊把以前觀測的數據發表出來,希望全球的天文學家共襄盛舉 一起尋找。奧地利天文學家海因里希·歐伯斯(Heinrich Olbers,1758-1840)根據高斯計算出的軌道成功地再發現了穀神星。

高斯發現通過對足夠多的測量數據的處理後,可以得到一個機率性質的測量結果,他隨後專注於曲面與曲線的計算,他提出的函數被命名為標準常態分佈 〔normal distribution,或高斯分布(Gaussian distribution)〕,並在機率計算中大量使用。

1818年至1826年間,高斯主導了漢諾威公國(Königreich Hannover)的大地測量(geodesic survey)工作。為此,他發明了日光反射儀(heliotrope)。就像《丈量世界》中描寫的那樣,高斯親自參加測量工作。他白天觀測,夜晚計算, 五六年來,親自計算過的大地測量數據超過百萬個。當觀測走上正軌後,他集中精力到處理數據上,發表了近廿篇對現代大地測量學具有重大意義的論文。為了利用 橢圓在球面上的正形投影理論以解決大地測量中出現的問題,高斯從事的曲面和投影的理論,成為了微分幾何(differential geometry)的重要基礎。

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1831年,高斯開始與小他27歲的韋伯 (Wilhelm E. Weber,1804-1891) 以亦師亦友的身份,在電磁學領域共同工作。1833年,高斯發明了磁強計( magnetometer)。通過受電磁影響的羅盤指針,他向韋伯發送出電報,是世界首個電話電報系統,儘管線路才八公里長。1840年,他們畫出了世界 第一張地球磁場圖,並且定出了地球磁南極和磁北極的位置。他的姓--高斯(Gauss),後來甚至正式成為磁感應強度的單位。

雖然高斯在數個領域進行的研究只發表了155篇論文,只把他把認為已經成熟的理論發表出來,他拒絕發布他不認為完整和無懈可擊的作品。他經常吐槽同事說, 他們的發現自己早就證明過了,只是因為基礎理論的不完備而沒有發表,讓人批評他愛搶出風頭。他過世後,廿部紀錄著他的研究結果和想法的筆記被發現,證明高 斯並非打嘴砲。

雖然高斯身為一位教授,但他並不熱愛教書。儘管如此,他還是有學生成為有影響的數學家,例如後來聞名於世的戴德金(Richard Dedekind,1831-1916年)和黎曼(Bernhard Riemann,1826-1866) 。可惜《丈量世界》對高斯和他學生的關係沒有著墨。

描述兩位偉大科學家的《丈量世界》雖然大受歡迎,可是身為科學工作者,《丈量世界》的筆調實在是輕鬆到過份了XD 不可否認,《丈量世界》的故事頗幽默,而且多處令人莞爾,可是對科學家奮不顧身,不畏世俗眼光而全心全意投身科學研究和知識的探索的心思和心境,描寫得卻 不夠深入,他們倆對後世的巨大貢獻也著墨不夠。雖然科學家也是凡人,可是這兩位偉大科學家的許多行為,在動機、心境和心思不明之下,對外人而言就不過是耍 寶而已Orz 當然,也可能如此,讓許多非科學本科的讀者也能樂在其中,可是對科青而言,就太不夠味了!

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儘管如此,讀者在《丈量世界》應該就能看出,洪堡和高斯和兩種類型極端的科學家,前者熱衷在田野裡四處奔波,拚命收集他所能想到的材料,而後者主要在書房 裡苦思理論,以及在室內做觀察,即使要外出測量也從未想要出國去探險。在許多科學領域,也有這兩種迴然不同的科學家,例如理論物理和實驗物理,田野生物學 如分類學、生態學,以及在實驗室為主的分子生物學、生物化學等等。雖然我不是田野生物學家,不過讀完《丈量世界》,我也想到野外去探險了呢XD

可是無論是何種科學家,科學研究最大的動力就是旺盛的好奇心!同樣是認識世界,有人用行腳天下的方式,有人用科學理論,兩者的結合,就像《丈量世界》兩位不貌似竿子打不著的相遇,卻能激起知性的火花!科學家不僅丈量世界,也改變了世界!

本文原刊登於【GENE思書軒】,並同步刊登於The Sky of Gene

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Gene Ng_96
295 篇文章 ・ 30 位粉絲
來自馬來西亞,畢業於台灣國立清華大學生命科學系學士暨碩士班,以及美國加州大學戴維斯分校(University of California at Davis)遺傳學博士班,從事果蠅演化遺傳學研究。曾於台灣中央研究院生物多樣性研究中心擔任博士後研究員,現任教於國立清華大學分子與細胞生物學研究所,從事鳥類的演化遺傳學、基因體學及演化發育生物學研究。過去曾長期擔任中文科學新聞網站「科景」(Sciscape.org)總編輯,現任台大科教中心CASE特約寫手Readmoo部落格【GENE思書軒】關鍵評論網專欄作家;個人部落格:The Sky of Gene;臉書粉絲頁:GENE思書齋

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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
43 篇文章 ・ 56 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。

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鑑識故事系列:德國免費電玩,邀玩家扮法醫
胡中行_96
・2023/03/20 ・1664字 ・閱讀時間約 3 分鐘

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本系列以往藉由講解真實案件,來分享鑑識科學;這篇則摘要免費電玩的虛構情境,鼓勵讀者親自體驗辦案。2023 年 1 月的《國際法醫期刊》(International Journal of Legal Medicine),介紹了一款德國漢堡開放線上大學(Hamburg Open Online University)的遊戲,名叫「Adventure Legal Medicine」(非官方中譯:法醫歷險)。論文詳述開發過程與教學功能,還強調玩家不管有無醫學知識,皆能輕易上手。[1]

=========微劇情,防雷線=========

想避開遊戲情境簡介的讀者,請跳過圖片後的第一段,謝謝。

電玩《Adventure Legal Medicine》的繪畫風格。圖/參考資料 1,Figure 1(CC BY 4.0)

情境設定

依照學習的領域,此遊戲有下列 5 個故事情境,可供選擇:

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  1. 估計死亡時間(time of death estimation):有人死在公寓裡。玩家必須選取正確的驗屍工具,例如:直腸體溫計(rectal thermometer)或神經反射錘(reflex hammer),來推估死亡時間。[1, 2]
  2. 體外驗屍檢查(external post-mortem examination):河岸上死者的某些身體部位,藏有非自然死亡的線索。[1]像是顱骨和手肘擦傷等,都有待玩家一探究竟。[2]
  3. 鑑識人類學(forensic anthropology):森林裡,散落著人類骨骸。觀察並測量骨頭,以推估年紀、性別和身高。將結果拿去跟失蹤人口的檔案比對,玩家或許就能找出死者的身份。[1]
  4. DNA親子鑑定(DNA analysis/paternity test):不知從哪迸出 4 個人,想繼承情境 2 那名死者的巨額財產。[1]玩家得從唾液樣本,分析他們的 DNA,判斷誰才是真有血親關係的子嗣。[1, 2]
  5. 解剖、酒精與藥物(autopsy/alcohol and drug influence):玩家幫車禍死者體外驗屍;解剖以檢查器官;並進行毒物學分析。最後,判讀以上檢查所得的結果。[1]

開發過程

這個遊戲是鑑識病理學家、鑑識人類學家、心理學家、醫科學生、遊戲工程師和插畫藝術家,共同合作的結晶。類似於商業開發的線上遊戲,產品正式釋出之前,得先找人來封閉測試。2 名分別為 25 和 49 歲的男性;以及 21、25 與 54 歲的 3 名女性,率先嘗試情境 1 和 2 的前期測試版。研發團隊根據他們的感想與建議,改進遊戲,並設計情境 3。接著,請 40 名醫學系的學生,操作情境 1 至 3 的測試版。另外,其他不同教育程度的學生,作為一般大眾的樣本,也受邀試玩。最終統合大家的評論後,團隊設計出情境 4 和 5 的遊戲。[1]

嚴肅遊戲

德國研發團隊將產品定位成「嚴肅遊戲」(serious game),以教學而非娛樂為主要目的,而且在視覺上多採灰階,來保持中性。[1]筆者試玩了一小部份,又觀賞攻略影片,覺得繪圖和音效雖不華麗,但頗為用心。由於遊戲全程都有電子版的課本唾手可得,玩家本身無須具備專業知識。每個階段結束後,還能透過小測驗,了解學習成效。對相關科系而言,也可用於輔助教學或自學。從 2020 年 1 月在 Google Play 上架以來,有數千人下載,並獲得平均 4.5 星的評價;可惜不曉得線上網頁版的使用人次。[1]下面是此遊戲的基本資料、連結與攻略,歡迎讀者分享闖關心得。

Adventure Legal Medicine

  • 名稱:Adventure Legal Medicine[1](英文別名:Forensic Medicine Adventure;德文名稱:Abenteuer Rechtsmedizin)[2]
  • 對象:醫學相關科系的學生及一般愛好者。[1]
  • 語言:英文和德文。[1]英文版的故事敘述,用字不難;但基於辦案的情境,勢必會出現骨骼、基因等,鑑識科學常見的專有名詞。
  • 行動裝置版:僅支援Android系統的平板電腦和手機;沒有 iOS 的版本。請點超連結下載,或上Google Play搜尋「Abenteuer Rechtsmedizin」。[1]
  • 線上網頁版http://elearning.uke.de/HOOU/RechtsmedizinSeriousGame/ (完全載入後,可以按下方代表德文的「DE」,將語言改為英文「EN」。)[1]
電玩《Adventure Legal Medicine》英文版,前 4 個情境的攻略。影/參考資料 2

  

參考資料

  1. Anders S, Steen A, Müller T, et al. (2023) ‘Adventure Legal Medicine: a free online serious game for supplementary use in undergraduate medical education’. International Journal of Legal Medicine, 137, 545–549.
  2. SLY MobileGaming (15 JAN 2021) ‘Forensic Medicine Adventure Abenteuer Rechtsmedizin | Point and Click Game Walkthrough’. YouTube.
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胡中行_96
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曾任澳洲臨床試驗研究護理師,以及臺、澳劇場工作者。 西澳大學護理碩士、國立台北藝術大學戲劇學士(主修編劇)。邀稿請洽臉書「荒誕遊牧」,謝謝。

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華勒斯的演化論與生物地理學,源自亞馬遜的燦爛之火
寒波_96
・2023/02/22 ・3721字 ・閱讀時間約 7 分鐘

公元 1823 年華勒斯在英國誕生,於 1913 年以 90 歲高壽去世,今年 2023 年是他誕生 200 年。我們懷念他是因為,他曾經和達爾文聯名發表演化觀點,以及提出解釋東南亞海島間生物分佈差異的「華勒斯線」。

Alfred Russel Wallace 在台灣常翻譯為華萊士,不過如威廉華勒斯等等 Wallace 都翻譯作華勒斯,本文就統一作華勒斯。

達爾文會提出演化論,深受他知名的小獵犬號之行影響。華勒斯的東南亞考察也給予他不少啟示,一如達爾文的加拉巴哥群島等地;然而在此之前,華勒斯已經在亞馬遜有 4 年經歷。為了紀念華勒斯兩百歲生辰,Nature 期刊 2023 年初刊登兩篇文章,緬懷他的亞馬遜之旅。

華勒斯 1860 年代的畫像,當時 40 歲左右。圖/Mondadori Portfolio via Getty

與強者朋友一起前進亞馬遜,然後分道揚鑣

和前輩達爾文相比,華勒斯的家境普通,也沒有受過正規的學術研究訓練。所幸身處文化發達的大英帝國,有志青年仍有不少學習和出人頭地的機會。何況他爸爸是學過法律的自耕農,文化資本其實不算低。

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成年後喜歡生物的華勒斯在 1844 年,21 歲之際遇見小他 2 歲的貝茲(Henry Walter Bates),兩人志同道合;華勒斯也從一般愛好者,升級為有系統的標本搜集者,可謂一隻腳踏入研究領域的門檻。

1848 年,華勒斯 25 歲之際與貝茲一同航向大西洋對岸的亞馬遜。不過兩人大部分時候分開行動,貝茲在亞馬遜南部,華勒斯在北部的尼格羅河(Rio Negro)一帶。

華勒斯年輕時在談笑無鴻儒,往來皆白丁的階段,我猜朋友大概不會只有貝茲一位。不過貝茲後來提出的貝氏擬態(Batesian mimicry)沿用至今,可謂華勒斯的強者我朋友,事後諸葛的我們建構歷史敘事時,也就津津樂道兩人的友誼。

英國病人碰上船難,買保險很重要!

離家萬里的華勒斯,依然透過經紀人與國內保持聯繫,郵寄異鄉產品回英國賺錢。在亞馬遜待了 4 年後他決定返鄉,期間一直被疾病威脅生命,可謂現實意義上的英國病人(The English Patient)。

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最慘的是他弟弟 1849 年遠渡重洋來照顧他,卻自己也感染黃熱病,返國途中不幸病逝。而華勒斯要等到幾個月後才收到消息。

1852 年華勒斯搭乘海倫號(Helen)貨船返國,沒想到出海三個星期後火燒船,使他漂浮在大西洋海面上,眼睜睜看著攜帶的行李大多損毀。最後他耗費 80 天返回英國,比起與貝茲的去程 29 天漫長得多。好在經紀人有買保險,讓華勒斯獲得部分補償,不至於血本無歸。

返回英國的海倫號火燒船事件後,沒有損毀的少數紀錄。圖/The Natural History Museum/Alamy

回到英國的華勒斯將近 30 歲,闖出一些名號,卻沒有受到太多重視。所幸保住生命加上幾年累積的知識,賦予他東山再起的契機。1854 年他得到前往東南亞的機會,1858 年 35 歲時就和達爾文聯名發表歷史巨作。

從亞馬遜參透生命的奧秘:生物地理學

華勒斯僅管在亞馬遜一直生病,也淬煉出不侷限於觀察的科學眼光,從船難撿回一條命回到英國後,展露學術鋒芒。1852 年 12 月 14 日,他在倫敦的動物學會發表研究亞馬遜猴子的論文,主張亞馬遜各地的猴子款式,受到大河形成的地理障礙強烈影響。

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當時華勒斯受到一些批判,後來證明他的論點無誤,而且是生態分佈的普遍現象。現在我們知道更多:亞馬遜的河道歷史上改道多次,導致生物的分佈範圍持續變化。

用現代標準看,前往亞馬遜考察的 4 年差不多等同華勒斯的博士班修行,回國後發表的報告則是他的博士論文。這篇博士級論文中還觸及一個要點,所謂的「亞馬遜雨林」內部其實差異不小,他是首先有意識提及此事的研究者。

華勒斯觀察到亞馬遜的不同地區,物種組成不太一樣。他劃分 4 大區域:幾內亞、厄瓜多、秘魯、巴西,由其間的亞馬遜河、尼格羅河、馬德拉河(Madeira)這些大河分割出不同地區的地理障礙。如今所知更多,還可以切得更細。

具體是觀察到有幾條河分割出幾塊地,超乎其上普世性的生物學道理是,由於地理環境的阻隔,各地會形成不同的「特有種(endemism)」。華勒斯領悟地理障礙會影響生物分佈,可謂生物地理學的先驅。

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華勒斯 1853 年出版書籍中的亞馬遜地圖。圖/Mary Evans/Natural History Museum

自學成才的英國洞觀者

現在的人可能覺得上述觀點都是些普通常識。可是華勒斯是在 1852 年提出,那時演化論尚未問世,跟他同齡的孟德爾,當時也尚未開始種植豌豆。

一百多年後的常識,首度問世時常常是驚天動地的新突破!

年輕的華勒斯沒有受過正規學術訓練,還是需要持續賣標本換錢的月光族,提出的研究成果竟有如此理論性。由此可知亞馬遜之行,確實讓華勒斯從所謂的集郵者,蛻變為具備洞察力的科學家。

法國詩人韓波(Arthur Rimbaud)認為,詩人必需是能看穿事物表面,有洞察力的洞觀者(voyant),我想這也是頂級科學家必需配備的能力,亞馬遜的神秘力量加持過後,華勒斯可謂成功通靈。

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這類自學成才的科學家,當時英國不只華勒斯一位。以時代來說,那時的英國社會有點厲害。後來華勒斯沈迷於「唯靈論(spiritualism )」就是另一個故事了……

華勒斯年輕的南美洲經歷,讓人聯想到更早將近一百年的洪堡(活到很老,1859 年 90 歲時去世)。身為晚輩,華勒斯讀過洪堡作品,他站在洪堡巨人的肩上,觸及到更高的思想境界。

許多人覺得遺憾,遺傳、演化並稱,但是孟德爾提出遺傳學法則後被埋沒超過 30 年,等到 1900 年代才重現於世,因此 1882 年去世的達爾文沒有機會知悉。這方面華勒斯比較幸運,他年紀比孟德爾小半歲,又一直活到 90 歲,有機會見證遺傳學的發揚光大。

華勒斯 1853 年出版書籍中提到的「黑暗中一團燦爛之火(sitting amidst the gloom, shining out like a mass of brilliant flame)」圭亞那動冠傘鳥。圖/Hein Nouwens/Getty

燦爛之火多年以後依舊燃燒

多年在亞馬遜、東南亞走跳的華勒斯,有不少接觸原住民的機會。照文字紀錄看來,他年輕時的思想應該和同時期的普通英國人差距不大,沒有特別進步或反動;不過相比於同時代人,他更尊重在地知識,這也有助於他的成功。

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亞馬遜的生物多樣性如今依然天下第一,世界卻變化不少。尼格羅河盆地的原住民,在華勒斯時代是被觀察者,類似實驗動物的角色,現在漸漸變成主動的研究者,他們用源自不同文化的手法探索自己的世界,成為現代知識體系的一份子。

然而,曾經啟發華勒斯的尼格羅河盆地,至今仍缺乏一流的研究機構,無法培育本土的研究人才,本地學子必需離鄉背井。科學從華勒斯到現代突飛猛進,仍有不少進步空間。

上圖是華勒斯描述為「黑暗中一團燦爛之火」的圭亞那動冠傘鳥(Guianan cock-of-the-rock ,學名 Rupicola rupicola),目前沒有滅團危機,依然在華勒斯探索過的雨林中飛翔。希望燦爛之火永不熄滅,但是不要變成失控的森林大火。

延伸閱讀

參考資料

  1. Alfred Russel Wallace’s first expedition ended in flames
  2. Escaping Darwin’s shadow: how Alfred Russel Wallace inspires Indigenous researchers
  3. Evolution’s red-hot radical

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
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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》。