牢牢附著的根：常春藤

• 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。

蝴蝶的美，源於牠們擁有的千變萬色的翅膀，這些色彩是門面，也是保護傘，鮮豔顯目派警戒掠食者別靠近！小心牠們有毒（即便有些蝶其實没毒 XD）；擬態派能巧妙地偽裝成自然環境中的枯葉、樹木等騙過掠食者的眼睛，或是如猛禽眼睛樣貌的翅膀，嚇唬掠食者。多數蝴蝶們視顏色為性命，但對玻璃翼蝶來說……就是不給顏色瞧瞧，幾近透明如玻璃的翅膀，即使飛行也如穿上一層隱形罩袍，讓大家都難以察覺牠的存在。究竟，這個蝶界的「小透明」是如何成長？又何以成為科學家們研發新型抗反射材料的重要靈感？Let’s check it out !

玻璃翼蝶的成長日誌

玻璃翼蝶，又名寬紋黑脈綃蝶（學名：Greta oto，俗稱透翅蝶），屬於鳳蝶總科的蛺蝶科（Nymphalidae），主要分布在中南美洲的雨林及山區。牠們的卵殼型態非常多變，有些如珍珠般光滑透亮，有些點綴上小撮鱗毛，有些具有雕刻般的紋路。

幼蟲時，牠們主要吃的是夜香樹屬的植物，這類植物含有具毒性的生物鹼，且能夠存儲於幼蟲體內，當有些鳥兒吃了他們，輕則拉肚子，重則中毒身亡。玻璃翼蝶向來與眾不同，即便同屬鱗翅目（Lepidoptera），他們卻不與其他蝶一般擁有鱗翅目的招牌特徵 —— 成蟲全身布滿鱗毛，取而代之的是光滑剔透如玻璃般的翅膀，而成蟲的牠們一樣喜愛吃「毒」口味的食物，例如菊科（含生物鹼 （pyrrolizidine alkaloids））、馬纓丹屬植物，讓掠食者們敬而遠之。

隱形翅膀的誕生

玻璃翼蝶是如何生成如此獨特的翅膀呢？帕特爾（Nipam H. Patel）和他的同事們首度將玻璃翼蝶詳細的成長時間序公開於《實驗生物學期刊》（Journal of Experimental Biology），他們分別在其成蛹不同時間點（16, 30, 48, 60 hr）進行解剖，並觀察其生成翅膀型態的變化（如圖一）。

• 成蛹 16 小時

起初牠們與其他鱗翅目物種一樣，蛹翅由一層輕薄、勻稱的上皮組織組成，接著許多表皮細胞已分化為平行排列的感覺器官前細胞（Sensory Organ Precursor cells , 以下簡稱 SOP 細胞）。在翅膀生成前期，帕特爾等人發現翅膀透明區域與非透明區域相比，具有較低密度的 SOP 細胞，因此他們猜測，玻璃翼蝶翅膀上形成透明區域及非透明區域的關鍵點就在於 SOP 細胞密度的差異，導致兩個區域的 SOP 細胞日後受到不同的調節，進而影響成體翅膀上兩區域的鱗片密度和表面翼膜分布具有極端的差異。

• 成蛹 30 小時

此時玻璃翼蝶身上的 SOP 細胞開始分化成為鱗狀細胞（scale cells）及似人類的神經膠質細胞的界面上皮細胞（socket cells），鱗狀細胞主要位於翅膀內部，而界面上皮細胞肌動主要負責連接每個鱗狀細胞，並位於翅膀較為表層的位置。此外，他們透過染色技術發現翅膀上開始出現由肌動蛋白組成的小圓柱狀增生鱗片，而這群增生鱗片甚至長到超出翅膀表面。這個階段的透明翼區域鱗片細胞型態跟不透明區域的未分化鱗片細胞一樣，像極了一個個被吹成橢圓狀的氣球。

• 成蛹 48 小時

鱗狀細胞開始延展並擴散生長，這時候透明翼區和非透明翼區要開始分道揚鑣了！非透明翼區（尤其是翅膀周圍有顏色的分界線）有很粗的肌動蛋白束，鱗片細胞呈圓扁狀；而透明翼區的鱗狀細胞開始向上延伸，並產生兩種型態（短小倒三角狀及狹長鬃毛狀）的細胞交替分布於其中。

• 成蛹 60 小時

透明翼區的短小倒三角鱗狀細胞們的兩個角角開始伸出「觸鬚」，形成兩個似觸角型的細胞並開始延伸生長，而長鬃毛鱗狀細胞的長度早已生長至一定長度，甚至還長到彎曲。非透明翼區的鱗狀細胞則會再長得更長、更寬、更平坦（葉狀），並在尖端處形成鋸齒狀。

我們之所以能看到非透明物體具有色彩，是由於物體會吸收部分光線，並將其他光線反射入我們的眼睛。反射程度主要取決於生物組織和環境介質之間的折射率差異，差異越大，表面反射越高。以會呈現透明的水生生物為反例，因為其組織與周遭環境（水）的折射率相近，因此他們就能施展「隱身術」。但是呢！在陸地上，要隱身可難囉～因為陸地生物組織的折射率（n＝～1.3-1.5）和空氣（n＝1）的折射率差異很大，所以易產生極大的表面反射。

有色翅膀的蝴蝶擁有於一排排扁平、重疊的鱗片，每個鱗片都可以通過色素沉澱產生顏色，並與光於奈米結構層級上進行交互作用，產生所謂的「結構色（structural coloration）」，選擇性吸收特定波長的光，且使光發生散射、漫反射、衍射或干涉而產生各式炫麗色彩。相反地，像透明翼蝶與部分蛾類的翅膀之所以會呈現透明，讓光線穿透，並能夠從透明翅膀區域看見他們身後的物體，關鍵在於他們只含有一層幾丁質膜（chitin membrane，也稱甲殼質），這層膜並不會明顯地吸收或反射光線，因此光線能輕易透射這層膜。

仿生靈感：抗反射材料的誕生

然而，幾丁質膜的加持還不夠，因為幾丁質本身具高折射率（n=1.56），因此即便透明，還是會有反射光。為此，透明翼蝶的翅膀發展出一款新型態的「抗反射構造」，造就此構造的三大功臣：微小且垂直稀疏的鱗片、幾丁質組成的奈米柱、蠟質層。垂直的鱗片能順著光線移動，使光線更容易致穿透翅膀；奈米柱使翅膀顯得凹凸不平，不但能減少因相同角度反射所產生的眩光，還能使光線呈現漫反射的效果；可是，透過電子顯微鏡的觀察，科學家們發現透明翼蝶的透明翼區的漫反射率僅約 2 % （空氣與翅膀介面的比率），後來他們查出這是翅膀表面覆蓋蠟質層的功勞，蠟質層似緩衝膠，因為比空氣密度大，能緩衝光線穿透翅膀的速度，還能大幅減緩光線照射鱗片所產生的眩光，若去除透明翼區的奈米柱及蠟質層，則會使反射率提升 2.5 倍，使翅膀受光照而閃亮。

這項驚人的發現不只有帕特爾等人注意到，卡爾斯魯厄理工學院（Karlsruhe Institute of Technology）的研究團隊也曾於 2015 年在《自然通訊》（Nature Communications）期刊發表，玻璃翼蝶翅膀表面不規則的奈米結構能降低反射，並透過蝕刻沈積技術（etching techniques）製造了仿透明蝶翅的塗層，厚度僅 500 奈米，且具有防水及自潔功能。

雖然目前研究處於測試階段，但在未來可望將這類新型塗層應用於防眩光的眼鏡鏡片、相機鏡頭、3C 產品的螢幕上，還能用於太陽能板以提升太陽能轉換效率，甚至軍事領域能發展出「隱形效果」的武器或裝備，這就是透明翼蝶帶來的重大效應。

結語

來自杜克大學的生物學家桑克‧強森（Sonke Johnsen）曾指出儘管許多具透明性質的物種都在身體結構上演化出奈米柱，但蠟質層倒是個令人費解的新發現，蝴蝶的幾丁質覆蓋層是個牢固的結構，為何還要加上蠟質層削弱其堅固度呢？因此他認為這個問題的解答或許會發掘出更多酷東西！不過一想到能在大太陽底下使用仿透明翼蝶的仿生手機，不再受惱人的反光所擾，這個對重度使用 3C 產品的捧由們已經是件很酷的事了！

參考資料

1. See through the Glasswing Butterfly’s Fascinating Wings
2. New images clarify how glasswing butterflies make their wings transparent
3. Developmental, cellular and biochemical basis of transparency in clearwing butterflies
4. The role of random nanostructures for the omnidirectional anti-reflection properties of the glasswing butterfly
5. How glasswing butterflies grow their invisible wings
6. 抗反射塗層 仿透明蝶翼
7. 科技大觀園：抗反射表面塗層仿生透明蝶翅
8. 求真百科：玻璃翼蝶
9. 寬紋黑脈綃蝶:形態特徵,棲息環境,生活習性,分布範圍,繁殖方式,種群現狀,保護級別
10. MPlus | 隱形的翅膀：玻璃蝴蝶的透明演化之謎

• 作者／高涌泉

人有人權，機器人是否應該也有某種類似於人權的權力（姑且稱之為「機器人權」）？目前這個問題還沒有被大眾認可的標準答案，因為我們還不知道機器人是否值得擁有機器人權。以當下（2021）最先進的機器人來說，我想多數人對於將它「關機」，不會有絲毫猶豫，就像我們可以毫不在意地任意關掉（或開啟）最先進的蘋果電腦。也就是說，當前最先進的機器人還沒有先進到需要我們去擔心關機是否影響它的福祉（生命）。但是未來呢？當，譬如說，一萬年之後 （ 或許不用那麼久，說不定一千年之後即可？）的機器人，已具備人性（我稍後會討論出現這種狀況的機率），那時人類應該允許機器人擁有機器人權嗎？

科幻電影中的機器人

對於這個假設性問題，好萊塢已經給了答案——你所能想像的狀況大約已經出現於某部科幻電影裡。有一類情境相當常見，讓我舉幾部很好看的片子為例來說明：

1. Ex Machina（人造意識，也譯為機械姬；據說拉丁文片名本意是「來自機器」）。片中的女機器人在主人的設計下，已經具有足以通過「圖林測試」（Turing Test）的智能，但是她還進一步發展出主人所不知的自主意識，最終為了自由而殺死把機器人當作娛樂工具的主人。
2. Blade Runner（銀翼殺手）。此片的機器人是仿生人，在外貌、語言以及行動上，與人類沒有區別，和 Ex Machina 中的機器人相比，好似更加先進，然而其機器人本質還是可以被一項對於情緒反應的測試揭發（有如測謊器的功能），片中機器人當然也被安排會為了避免「被退休」而殺人。
3. I, Robot（機械公敵）。片中機器人在外貌上，與人類有明顯區分，它們被製造來服務人類，有遠超越人類的體能，因此必須遵循艾西莫夫「機器人三定律」（第一定律：機器人不得傷害人類，或坐視人類受到傷害；第二定律：機器人必須服從人類命令，除非命令抵觸第一定律；第三定律：機器人在不違背前兩定律的情況下，必須保護自己），此片也一樣安排讓機器人產生某種程度的自主意識（主角機器人甚至會做夢），以及與人類的衝突。

以上三部科幻片的共同點是人類製造出的機器人終究會產生某種具自由意志的心智，並且會捍衛自己生存的權利、抗拒人類的宰制。這種「覺醒、反抗、勝利」三部曲的故事也廣為其他科幻電影所採用。（有一部叫好叫座、由 HBO 推出的科幻電視影集 Westworld（西方極樂園）也是大致循這樣的套路。）事實上，這樣的套路也出現在非科幻的一般劇情片中，大約是這種勵志招式符合某種人類的心理需求，所以很受歡迎。總之我們從機器人科幻片學到了兩件事：一是我們與機器人的關係取決於機器人能否產生自我意識（心靈），而且大家願意相信機器人應該終究會具有這樣的能力；第二是對於我們應該賦予機器人多少「機器人權」的問題，無論我們如何操心，恐怕不是重要的事，因為就如「人權是爭取來的，不是靠施捨的」，「機器人權」的內涵還是由機器人決定。不過這兩點若真要仔細推敲，就會發現可以質疑的地方非常多。

機器人適用心物二元論還是原子論？

首先，到底什麼是機器人？對此我一直沒有下個定義，因為不需要：大家都很清楚機器人儘管在外型與行為上，有很多種類，但一定都是人造的。所以機器人就是人造人（或人工人），是人類用材料製造出來的。所謂的材料就是物質，物質拆解到最後，就是各種原子罷了。所以機器人都是原子組裝出來的。但是人類不也是由原子組成的嗎？為什麼人不是機器人？或者，人其實也是一種是機器人？也就是說人也不過是一群原子依據某種明確的指令（程式、算則）在運行罷了！然而自古以來，不斷有哲學家懷疑這樣的看法，因為大家想不透在這樣的假設下，自由意志（俗稱靈魂）如何能夠出現？如果不行，也就是說靈魂這東西和物質屬於兩個範疇（即所謂的二元論），那麼人當然就不是機器人了：人有靈魂，機器人沒有。

但是自古以來也有不少人不相信二元論，例如古希臘的原子論者就不相信有獨立的靈魂這回事，以法國哲學家柏格森（Henri Bergson）的話說，原子論者相信的是「身體、靈魂、所有的物體以及世界，都是由原子所構成的。自然現象和思維都只是原子的運動而已。一切的事物與現象都是由原子、原子之間的真空（void）、以及原子的運動所組成的。除此之外，就沒有其他東西了。」如果原子論終究是對的，那麼人便只是一類較高明的機器人罷了！

那麼到底二元論與原子論兩者間哪一個比較有道理？（當然了，聰明的哲學家還發明出其他更繁複細膩，或者說更怪異有趣的理論，例如原子本身就是有意識之物體的說法等等，感興趣的人可以自行探究。）自近代科學出現以來，由於物理、化學與生命科學以及電腦科學的快速進展，眾多科學家自然地認為原子論的觀（自然現象和思維都只是原子的運動而已）是一件合理的假設，理解意識如何出現在腦子裡於是成為眾多研究的目標。

認知思考的想像實驗

美國哲學家瑟爾（John Searle）在 1980 年提出一項想像實驗（類似的想法其他人也有），試圖證明意識絕不是物質加上（電腦）程式就能產生的，具體說，即電腦不可能具有思考能力。他這個想像實驗一般稱為「中文房間論證」（Chinese room argument），讓我用一個不同於瑟爾原始版本、但我想仍不失其意的簡化版來說明這個論證：設想在某房間裡有位美國哲學家，他不懂中文與日文，但是能夠依據指令行事，房間裡有個資料庫，裡面有一份中日文字對照表（對哲學家來說，這裡的中日文字都只是奇怪的符號而已）及一本以英文寫的中日文語法規則簿（即中日文字對照表內符號之間應遵循的關係），我們將一篇中文文章送進房裡，這位先生就依據房間裡的資料庫，將這篇文章「翻譯」成日文，然後送出房間。房間外的人會以為這篇文章是房間內有位懂中文與日文的人所做的翻譯，但是瑟爾說房內的哲學家根本不知道他所經手的文章在講些什麼。

以行話說，瑟爾想示範的是掌握了「語法」（syntax）不意味就了解「語意」（semantics），而不了解語意就談不上認知與思考。總之，瑟爾的重點是知道依據明確的規律來操弄符號（這是所謂「人工智慧（智能）」（AI）的功能）儘管有翻譯的本事，但仍不具認知、理解與思考的能力，也就是他不相信電腦（AI）能夠導致意識與心靈。瑟爾的講法引發大量評論，有人主張自由意識根本是個幻覺（當然另有人說這麼想的人錯得離譜），也有人主張人腦與電腦有根本差異（但是究竟差異為何，則意見紛雜）等等。

在我的簡化版本中，瑟爾的想像實驗假設了機器翻譯是行得通的（但是即便如此，機器還是沒有意識可言），不過長久以來，機器翻譯其實一直沒有太大的進展。然而近年來由於大數據與深度學習方法的出現，機器翻譯的水準已經頗為可觀，儘管還算不上完美，但是已經不像更早些時，譯文漏洞百出，明顯就不是人為的。同樣地，深度學習也讓電腦下棋（無論是西洋棋或是圍棋）的功力，遠遠超越人類棋手。在翻譯與下棋之外，電腦還有很多令人刮目相看的新本事（傳統的本事當然是其快速計算的能力），所以就算電腦還談不上有真正的意識（無論這是什麼意思）可言，不少人（包括我）已經感到震撼。

對於意識等抽象概念的探討，如果沒有具體的例子作為對象，容易流於空泛，莫衷一是。目前在人類之外，什麼東西可能擁有某種程度的意識？動物是個明顯的答案，無怪乎科學家與哲學家對於動物的心智很感興趣。不過動物心智也不容易捉模，相關意見也一樣紛雜。據說，主張心物二元論的笛卡爾就認為由於動物沒有語言能力，因此談不上具有心智，不過我想很多養過寵物的人恐不會接受這個見解。

動物的心智與生存權

我自己雖不養寵物，但全然認同（起碼有些）動物是具有心智的。主因是我在過去五、六年間，迷上了在 YouTube上觀賞對於白頭鷹（bald eagle）的巢 24 小時全天候（晚上有紅外光夜視）的實況轉播。簡單講，整個情況就像電影 Truman Show（楚門的世界）的白頭鷹版——除了白頭鷹的真實生活比虛假的楚門世界要有趣太多了。白頭鷹是美國國鳥，曾一度列入瀕臨滅絕物種（endangered species）名單，後來在種種保護措施（包括禁止殺蟲劑 DDT）下，族群數量才逐漸回升。白頭鷹是美麗的大型鳥，位於食物鏈頂端，有王者氣質，令人著迷。現在網路上可以找到很多位於世界各地的這種稱為「白頭鷹巢實況監視」（live bald eagle nest cam）的 YouTube 頻道，我最早看的是一個位於美國首都華盛頓特區的巢：多年來，有一對白頭鷹固定在那裡築巢、育（鷹）嬰，人類鷹迷們分別暱稱公、母鷹為「總統先生」與「第一夫人」；它們每年秋季回到這裡，修整離地數十公尺的巢、交配、產卵、孵卵、撫育幼鷹，直到幼鷹於初夏可以自行飛翔離巢。

對於我這樣剛入門的觀鳥人，白頭鷹的一切生活習性都很有意思。例如，幼鷹一但接連破殼而出，殘酷的「手足競爭」（sibling rivalry）立即登場，父母不會介入這種（從觀眾留言可知，令不少人不忍心看的）天生的競爭，弟妹在受到兄姊的壓制之後，很快學到要避開對方的攻擊，並且如何在適當時機，迅速從父母口中搶到食物。又例如，公鷹規律地獵捕魚、松鼠等動物回巢，轉交母鷹餵食幼鷹。還有令我特別訝異的——父母會在下雨（雪）或大太陽時張開翅膀護著幼鷹。

觀鷹久了，我發現自己能夠預測老鷹的企圖，或者說可以領會老鷹在「想」些什麼、在動些什麼「心思」。老鷹儘管沒有語言，但是能夠發聲「呼喚」、「警告」、「恐嚇」其他老鷹或其他生物。我一點也不懷疑白頭鷹具有某種程度的心智。（知名哲學家奈格爾（Thomas Nagel）在 1974 年發表了一篇文章「身為蝙蝠會有什麼樣的感受？」（What is it like to be a bat?），他此文的主張就是，不是蝙蝠的我們永遠不會知道蝙蝠的主觀感受是什麼。我自以為多少了解白頭鷹的心思，當然是不認同奈格爾的主張可以推廣至白頭鷹。）為什麼白頭鷹能夠具有心智，而機器人沒有？這就是當代心智研究的基本問題。我猜測關鍵在於演化與成長歷史：白頭鷹是經過長期自然演化而產生的物種，從出生至獨立成熟也有個成長過程，而機器人卻不是如此。

動物應該擁有生存權，尤其是那些我們覺得具有某種心智能力的動物，這是很多人認可的事（在很多社會這件事其實已經成為法律）。白頭鷹的生存受到保護，數目也逐年增加，愛鷹人士都很高興。但是如果白頭鷹的數目因為保護而過度增加以至於影響了人類的利益呢？是不是白頭鷹的生存權也應受到限制呢？（對於某些動物，這種情況不是已經出現了嗎？）總之，動物權的範圍操之於人類。

機器人目前的處境還遠在動物之下，我看不出機器人如何能夠因產生心智而改變這種狀況。即便機器人因本事提高，讓我們將它們如同白頭鷹看待，它們生存權的範圍大小，仍是取決於人類，除非它們的聰明才智超越包括人類在內的一切動物。

人類目前的科技水準還處於初級階段，或許在很久很久以後，人類可以製造出和蚊子一樣靈活的「機械蚊」，那時才開始來操心所謂機械人權的問題還不晚。