非洲靈長類動物瘧疾可能正在跨越物種

• 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／林翰佐　銘傳大學生物科技學系副教授，本刊總編輯。

「一波未平，一波又起。」正當這個世界仍為嚴重特殊傳染性肺炎（COVID-19）疫情疲於奔命之際，猴痘（monkeypox）疫情似乎也有逐步升溫的趨勢。我們該以何種心態面對新的未知疫情？或許這篇文章能提供讀者一些方向和理性。

猴痘病毒的近親——造成數十億人喪命的天花

猴痘是由猴痘病毒（monkeypox virus, MPV）感染所引起，猴痘病毒在分類上有個赫赫有名的同屬——造成天花（smallpox）的天花病毒（variola virus）。

天花是一種能透過空氣傳播、致死率約 30％ 的病毒，且疾病痊癒後仍會在病人身上留下難以磨滅的坑疤，令人聞之色變，更是人類疾病歷史上最黑暗的篇章。據歷史記載，在 735 至 737 年間，一場爆發於日本的天花流行，一共奪走了 100～150 萬人的生命，約相等於當時日本總人口數的 1/3，足見其威力。

諷刺的是，天花也是人類第一個戰勝的疫病。由英國醫師詹納（Edward Jenner）推行的牛痘（cowpox）接種技術，意外開啟生命科學中的免疫學篇章，使疫苗成為對抗病毒性傳染病最有效的武器。1980 年代，在世界衛生組織（World Health Organization, WHO）防堵策略的運用下，曾經造成人類歷史上約數十億人喪命的天花，在地球上徹底地被根除。

猴痘的病毒結構與傳播能力

繼承表親天花病毒的威名，猴痘疫情似乎顯得山雨欲來。

其實，痘病毒科（Poxviridae）的親戚一直存在於脊椎動物的族群當中。這類病毒的基因組由雙股 DNA 所組成，長達 186 千鹼基對（kb），記錄著 180 多個基因訊息，是感染哺乳動物的病毒當中體型最大，最為複雜的病毒。

相較於目前大家最為熟知的新型冠狀病毒（SARS-CoV-2）基因體長度大約只有 2 萬 6000 至 3 萬 2000 個核苷酸（nucleotides）所組成，透過分子機轉可以生產約 20 種左右的結構性蛋白（structural protein）及非結構性蛋白（nonstructural protein），在巨大的天花病毒前面顯得單純許多。

而更多種蛋白質的生產力也意味著病毒的「能力」愈強，所以天花病毒一直以來都被譽為是最狡猾的病毒，它具備多套欺騙免疫系統的機轉，使人防不勝防。

猴痘，顧名思義是一種流行於靈長類的流行病。1958 年，在研究用的猴子中首度被發現，而人類被感染的首起案例發生於 1970 年，之後在中非及西非偏遠地區也陸續發現零星案例。

根據流行病學的調查研究，猴痘主要透過嚙齒類、靈長類野生動物傳染給人類，是一種人畜共通傳染疾病。不過猴痘的傳播一直以來都是不慍不火，即便目前有升溫的趨勢，流行病學專家也相信它的「基本再生數」（basic reproduction number，俗稱 R₀ 值）介於 2 和 3 之間，遠低於目前肆虐的新型冠狀病毒 Omicron 變異株（R₀≈10～15），意味著只要有適當的防疫作為，疫情不會像 COVID-19 一樣來得又快又猛。

猴痘的傳播途徑有哪些？

目前已知猴痘人傳人的途徑主要以皮膚、口對口或體液等與患者有密切接觸的方式傳染，其中也包括接觸被患者汙染過的物品以及衣物等。不過具體相關細節仍有賴後續的研究，包括患者實際具備感染能力的時程，以及是否造成胎兒垂直感染的可能性等。不過由於人類對抗天花具有相當完善的經驗，對於應付猴痘來襲，一些估算總不至於差得離譜。

若是不慎感染猴痘，需要多久才能痊癒？

猴痘的症狀類似天花，具有明確的病癥，包括發燒、頭痛、肌肉酸痛、背痛、疲倦及淋巴結腫大，此外隨著病程的演進也會在皮膚上出現丘疹。

猴痘的病程通常持續兩到三週，多數健康的人可以自行痊癒。不過部分患者包括嬰兒、兒童，以及免疫缺陷病友，可能會面臨更嚴重的症狀，甚至死亡。有關猴痘的死亡率依照不同地區呈現相當大的差異，預估值從 1～10％，甚至於更高的數值都曾經被提出，不過死亡率也與當地的公衛條件和醫療支援程度息息相關，不排除被高估的可能。

根據世界衛生組織公開的資料顯示，近期受到猴痘疫情影響的國家及地區，迄今並未出現死亡案例。

目前有針對猴痘開發的疫苗或是藥物嗎？ 

由於新藥開發的速度較慢，多數新興傳染病很難有可以立即使用的「特效藥」。但目前包括美、英、加拿大等國的藥物管理局，已陸續核准將天花的藥物特考韋端（tecovirimat）用於猴痘治療。特考韋端能干擾天花病毒細胞膜蛋白的合成，阻斷病毒在人體內複製散播的機率、降低病情的發展，在實驗室中的研究證明它對猴痘病毒的複製也能有效地進行干預，不過臨床上的效果仍有待後續研究證實。

基於猴痘與天花的同源性，接種牛痘疫苗也可以提供有效保護，多項研究表明曾接種過牛痘疫苗者，發病率可降至約 4～21％。根據臺灣衛生福利部疾病管制署的說明，臺灣目前仍保有一定數量的第一代牛痘疫苗戰備存量，可以因應緊急時所需。另外，由於牛痘疫苗的製程屬於活毒疫苗，具有相當長效的保護效力，在 1979 年前出生的民眾皆有施打牛痘疫苗，因此他們也對猴痘有較佳的抵抗能力。

疫病的可怕性來自於高傳染率、致死率，以及人類對該疾病的理解程度。由上述已知條件看來，猴痘並不是那麼可怕，可避免過度恐慌。不過衛生習慣的培養與防疫知識確實仍是趨吉避凶的基礎，願大家出入平安。

• 〈本文選自《科學月刊》2022 年 8 月號〉
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延伸閱讀

1. 台灣科技媒體中心，猴痘最新研究解析記者會新聞稿，2022年7月。https://smctw.tw/13545/
2. 天平疫病大流行，2021年11月5日，維基百科，https://reurl.cc/j1XR4m

尾巴幾乎是脊椎動物的標配，它能幫助魚類游泳、爬蟲類爬行、鳥類飛翔。在哺乳類動物身上，尾巴的功能更是包羅萬象，狗狗用尾巴表達情緒、草食動物用尾巴驅趕蚊蟲，我們的猴子表親甚至能用尾巴抓握東西。

功能多變又實用的尾巴，就好像動物身上的瑞士刀一樣，根本是「居家旅行必備良品」。這麼棒的東西，為什麼人類偏偏沒有呢？這一切還得從人類的起源說起。

人類是從猴子演化而來的嗎？

在大約 6600 萬年前，也就是恐龍經歷隕石浩劫後的 1000 萬年內，具有靈長類生理機能的小型哺乳動物就出現了。牠有一條又長又結實的尾巴，這也許能幫牠在枝條間捕捉昆蟲時，更容易保持平衡。 

隨著時間推移，原始的靈長類動物逐漸演化成雜食性的猴子。這類生物的尾巴特別的靈活又有力，幾乎就像是手腳以外的「第五肢」，使得這群動物在樹梢上的生活更加活動自如。

然而，生物的演化從不停止。大約在2000 萬年前，猴子當中出現了「沒有尾巴」的一支——人猿。牠們的後代包括長臂猿、紅毛猩猩、大猩猩、黑猩猩，當然了，也包含我們人類。配合下圖，你可以看出，人猿在演化成真正的人類以前，尾巴這個構造已經消失了數百萬年，所以人類理所當然長不出尾巴。

人類真的沒有尾巴嗎？

生物學上，總有些令人印象深刻的例外會發生。有些人類嬰兒（通常是男性）出生時還帶著小小的胚胎尾巴，這通常不會造成健康上的問題，甚至在有些案例中，這個小尾巴具有肌肉，而且可以動作！

在巴西就有一名 35 週早產的男嬰，出生時長著一條長達 12 公分的細長尾巴，尾巴末端還有一個 4 公分寬的肉球。醫生進行檢查後發現，這個構造僅由組織和脂肪組成、完全沒有骨頭，排除了先天性脊椎畸形的可能，認為這是罕見的「人類尾巴」，在醫學史上大約只有 40 個相同病例的記錄。^[2]

事實上，每個人都曾擁有過尾巴，只不過，那時你還在媽媽肚子裡。在妊娠期的第 31 至 35 天左右，尾巴長度就會達到人生巔峰，尺寸大概佔胚胎長度的六分之一左右。不久後，尾巴就會停止生長，其中一部分尾巴會被身體吸收掉，另一些部分則退化、癒合成尾椎骨。

雖然人類的尾椎骨退化、失去了大部分原有的功能，但可別以為它是無用的器官！尾椎的前後兩面都有肌肉與韌帶附著，這些構造將骨盆底部的開口大部分封住，避免腹腔內的器官往下掉、造成疝氣，也具有避免失禁的功能。出力時，這些肌肉與韌帶能提高腹腔內的壓力，輔助排尿、提重物、嘔吐、前傾身體等動作。

我們的祖先是怎麼失去尾巴的？

人體內有些基因被認為是「自私的基因」，它們平時唯一的功能便是自我複製，比如 Alu 序列（Alu element）就是個典型的例子，它本身沒什麼用，卻在人類基因裡複製了超過一百萬份，佔據了人類基因組中約 10.7% 的空間，有時還會插進有功能的基因片段裡，造成人體病變或異常。然而某些時候，它們卻能以獨特的方式發揮作用。紐約大學最近的一篇研究就表明，我們的祖先會失去尾巴，就是因為有一段 Alu 序列插入。

這回，被插入的對象是 TBXT 基因，這個基因對於胚胎發育非常重要，它與脊索（脊椎的前身）發育有關。紐約大學的研究團隊發現，無尾的猿類與有尾的猴類有個關鍵的基因差異，那就是 TBXT 基因的其中一段（exon 6）被 AluY 與 AluSx1 前後夾住，形成一個環狀結構，使得 exon 6 基因片段無法正常表現——這很可能就是猿類沒有尾巴的原因！

為了證實這個假設，科學家剔除小鼠基因裡的 exon 6 片段，果真發現小鼠會出現無尾或短尾的特徵！值得注意的是，exon 6 片段被剔除的小鼠表現出了胚胎脊髓畸形的現象，這個現象在人類新生兒身上，也有約千分之一的機率出現，情形嚴重的話會造成下肢癱瘓或大小便失禁，可見沒有尾巴風險極高，但也能合理推測此特徵也伴隨巨大的優勢，否則就無法在殘酷的天擇中延續下來，只不過，科學家對於尾巴消失究竟帶來什麼樣的演化優勢還沒達成共識。

所以，如果人類保留了健全的尾巴會怎樣？

如果現代人的尾椎延長、超出身體一大截，搭配上（與其他動物相比）幾乎「衣不蔽體」的體毛，那看起來就像「在屁股上掛串白腸」，畫面太美我不敢看。

想要一條功能健全的尾巴，那肯定需要周遭肌肉、韌帶與骨骼的固定與驅動，但是，你還記得尾椎附近的肌肉與韌帶拿去做什麼了嗎？它們在骨盆底部承托著腹腔！我想，如果將它們調離原本的崗位，失禁與疝氣的機會也許會上升，或許人類將不再能夠直立著軀幹追趕跑跳，只能像大多數動物一樣，平時將軀幹水平匍匐於地面，避免肚子裡的東西靠向脆弱的骨盆底部。

現實中難道就沒有尾巴發達、又能常常直立活動的靈長類動物嗎？有的，那就是狐猴！

雖然大多數狐猴是屬於樹棲性的物種，但有些狐猴能在兩樹之間連續側跳一百公尺 ^[3]。另外，還有喜歡生活在地面上的環尾狐猴，牠們每天早晨都會或站或坐，朝向太陽張開雙臂，花些時間將體溫升高，然後成群穿梭在草原上，取食花、果實、葉子或種子，偶爾也吃吃葷，取食昆蟲、小鳥、變色龍，甚至是蜘蛛絲 ^[4]，雜食的習性就和我們的猿猴祖先一樣。

看來，直立活動跟發達的尾巴也是能夠兼得的！如果人類真的有尾巴，或許尾巴高度會成為地位的象徵，於是人們開始用髮蠟把尾巴尖端的毛抓翹，往尾巴噴香水求偶或宣示主權；長輩會要求晚輩放低尾巴，情侶們逛街時也改用勾尾巴取代牽手，這樣就不用擔心流手汗造成尷尬了。

參考資料

1. The genetic basis of tail-loss evolution in humans and apes | bioRxiv
2. A true human tail in neonate – ScienceDirect
3. Ring-tailed lemur – Parc Animalier d’Auvergne (parcanimalierdauvergne.fr)
4. ADW: Lemur catta: INFORMATION (animaldiversity.org)
5. What if Humans Had Kept Their Tails? (sciencealert.com)
6. Archicebus – Wikipedia
7. Alu element – Wikipedia
8. TBXT gene: MedlinePlus Genetics
9. 猿 – 維基百科，自由的百科全書 (wikipedia.org)
10. 尾骨痛的成因與治療 (chiropractors.com.hk)
11. Lemurs (Lemuridae) | Encyclopedia.com