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關於太初重力波你不能不知的18件事

活躍星系核_96
・2014/03/19 ・4848字 ・閱讀時間約 10 分鐘 ・SR值 565 ・九年級

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4.7更新:本文處於爭議階段,目前正在討論與收集意見

gravity_waves

文:梅賢豪(博士後研究員)

March 18, 2014 at 3:13pm

台灣這裡是該要睡了的時間。睡前滑滑手機,發現學長分享了不得了的事:大霹靂以來的重力波偵測到了!(相關新聞:Nature, Stanford, Scientific American

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在 一般民眾心中,這事應該不會比馬航MH370找到了更重要。不過對於我個人,它有個難以言喻的重要意義:從上研究所以來所有的研究方向與方法都繞著重力波 (Gravitational Wave,簡稱GW,大陸慣稱引力波)這三個字轉,如今找到了,很驚喜,也很失落,尤其是找到的團體與方法從來沒看過。

科 學上有些砸了大錢的部分,大家都容易看到,連LBJ都看得到,像是大強子碰撞機、上帝粒子,像是火星好奇號,或是關於雷射核融合等與核電存廢扯得上邊的議 題,都能引起民眾討論;一般民眾剩餘的好奇心,大概都在於新手機、3D列印、數理奧林匹亞或發明展又奪幾面金牌吧!重(引)力波?那是甚麼?可以吃嗎?

我憑印象胡謅一下,不盡完善處歡迎糾正補充:

關於重力波的8件事

  1. 愛因斯坦最先在廣義相對論中預測重力波的存在,同時也提到,太微弱恐怕無法觀測。
  2. 重力波是類似電磁波的古典概念:當帶電粒子有加速運動時,會輻射電磁波;所以帶有質量(尤其是大質量)的天體(例如黑洞、中子星)加速運動(通常是互繞)時,就會輻射重力波,互繞靠近、愈繞愈快。
  3. 當兩塊磁鐵靠得夠近時,可能在你無預警的時候瞬間運動、吸在一起;當兩個黑洞等級的重力源互相靠近時,也有這種瞬間變化現象,具體地說它們因為加速運動釋 放重力波後,能量減少距離靠近,原本互繞的頻率會逐漸加快,當兩天體近到將融合時,瞬間釋放的重力波形態就會反映這種瞬間加快的頻率現象,科學上說這像是 鳥的叫聲Chirp,中文把這字翻譯成「唧頻」,你就想像在早晨突然聽見一聲鳥叫,重力波如果觀測到就差不多像那樣。在1974年侯斯(Russell Hulse)與泰勒(Joseph Taylor)藉由研究波霎雙星的互繞速率變快,推論出重力波確實存在,獲1993年的諾貝爾物理獎。
  4. 重力波的表現是影響時空平滑性,在平滑時空中的圓「○」,當有重力波通過時,時空被扭曲拉伸,就可能變成「0」的橢圓形狀,或是把「0」轉90度變成平躺 的橢圓;這是其中一種可能的模態,根據時空把圓「○」的拉扯方向,定義成「+」模態,另一種完全獨立的重力波拉扯方向是「×」模態,這兩種模態稱為重力波的兩種偏振態(與光的偏振態不同請勿混淆)。與電磁波不同的是,重力波不是一種橫波(模態改變方向與波傳播方向垂直的叫橫波,如繩波、水波),所以只能被 「聽」見,就像鳥叫聲被「聽」見一樣。
  5. 能夠量測空間變化的實驗裝置,是最傳統的麥克遜干涉儀(證明光速恆定的那個實驗)[註1],兩條等長干涉臂,在平滑時空時沒甚麼新鮮事發生(干涉條紋無變 化),但若重力波通過,例如「0」的瞬間,兩條干涉臂就會感受到時空扭曲,長度不等而產生干涉條紋明暗改變,藉由判讀干涉條紋的變化,來證明重力波通過。但如同愛因斯坦所預測,重力波太過微弱,所以必須增加儀器靈敏度才能測到。傳統上的做法是在地面上增加干涉儀的臂長(公里等級),以及在每臂再架設 Fabry-Perot干涉儀,增加光在每臂往返次數。空間變化比率叫Strain,給它個符號h,重力波通過時造成的互相垂直兩臂長不等的變化量d,光 在每臂通過總長度D,h=d/D,重力波通過時的h大約在10-24以下,這樣的數字可以這麼形容:人的身高大約都在1米多,一般說的奈米是10-9米,原子核尺度是費米即10-15米,這些跟人身高相比都還達不到h=10-24。但是拿原子核尺寸跟地月之間距離(38萬公里)比就差不多同級了,等同於在地月之間偵測1顆原子核這樣的距離變化量。這些地基觀測站的名稱有:LIGOVIRGOKAGRAGEO600AIGO等等,目前與台灣關係比較深厚的是日本神岡的KAGRA(意:神樂,來自神的樂音,請回想「像鳥叫的重力波需要被聽到」這些敘述文字),以低溫降噪(KAGRA前身叫LCGT大型低溫重力波望遠鏡,其中的C就代表低溫Cryogenic)與雷射的Squeeze-state(超越量子障壁)為突破重點,整個設施建在山壁礦坑中(示意圖),兩臂各長3公里,預算方面稍微受創於311地震海嘯災情,目前還在建。[註1] 重力波偵測也有利用球型(Sphere)、柱型(Bar)共振腔的方式,如同人耳與狗耳的差異般,與麥克遜式干涉儀分庭抗禮,聆聽不同的波段。活躍的團隊有MiniGRAIL、NAUTILUS、EXPLORER、AURIGA等等。
  6. 為了提高靈敏度,人們把腦筋動到太空,在太空中干涉臂可以夠長。目前比較有機會可能可以的是LISA計畫(雷射干涉儀太空天線,宣傳影片在此)發射三枚衛星到日地拉格朗日點(到定點後可花最少燃料維持與地球、太陽距離不變),每枚衛星內含drag-free的試體,彼此以雷射干涉測量三試體間距離(三干涉臂長),它的前導計畫LISA Pathfinder最近要開記者會確定發射日期。此外我老闆也一直進行他的ASTROD計畫,計畫最終型態ASTROD-GW預計發射三枚衛星,一枚到日地連線對面拉格朗日點L3,另兩枚分別在L4與L5。
  7. 重力波要如何量得到?想聽鳥叫,要去鳥多的地方,或是擁有特別靈敏的耳朵,如同人耳與狗耳的不同,能聽的頻率波段(靈敏範圍)是固定有限的,想聽的目標與偵測器要匹配; 同時鳥也不一定何時叫,但從鳥群密度總可估算出個大致的此起彼落事件發生頻率;重力波的產生主要看波源,也就是互繞的中子星、或互繞的黑洞,在離我們近的宇宙空間中的數量密度以估算發生頻率,當然超過一定距離的也聽不到了(如同望遠鏡能看多遠一樣有個空間範圍)。單位體積內的事件發生頻率(一棵樹上能住的 鳥發生突然的鳥叫)大致是固定的,愈靈敏的探測器能聽到的空間(V)愈廣(樹林愈大),乘起來後代表愈靈敏的探測器聽到事件的頻率愈高。最近一次得到的訊息是,若KAGRA一切照計畫完成,估計大約每年可以聽到十次唧頻鳥叫。而美國老大哥的LIGO在主導各地面站的網路連線,單一地面站只能「聽到」,卻很難指出從哪個方向聽到(一般人能聽聲辨位是因為有雙耳聽覺,單一地面站類似單耳);當所有地面站同步連線運作後,以時間差或相位差來判斷,指向精確性就提高,搭配傳統天文台觀測到的事件比對,甚至可以驗證重力波是否如同光波一樣,以光速傳遞,或是更密集指向地觀測Gamma-ray爆發事件(目前似乎各自 用巡天方式亂槍打鳥,找到事件就立刻將已連線網路內所有天文台望遠鏡同步指向同區域,若能增加有可能源自Gamma-ray爆發的重力波事件一起同步望遠 鏡也是件好事)。
  8. 這次新聞中報導的「重力波偵測到了」,與上述的都無關,但上述資料可以提供一個背景參考。這次偵測到的,其實也不算「聽」到,因此也不是「直接量測」,但 卻是一個非常堅實的實驗證據。主要原因,是因為這次偵測到的叫做「太初重力波(Primordial Gravitational Wave)」的特有「簽名痕跡」,而這個偵測到的證據,證明了暴漲理論,提供量子重力與大一統理論堅實基礎,也是人類第一次窺視到(從前只有想像與計算) 宇宙誕生後的第10-37秒。

什麼是太初重力波?

[這方面我的背景比較薄弱,部分摘自維基百科,請當不學術的科普看]

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  1. 1940年代阿爾菲和赫爾曼推論,若大霹靂存在,宇宙膨脹應會拉長並將極早期宇宙的高能輻射冷卻到微波範圍,並降溫到大約5K。1964年美國射電天文學 家阿諾·彭齊亞斯和羅伯特·威爾遜偶然發現宇宙微波背景(CMB,又稱3K背景輻射),並於1978年獲得諾貝爾獎。它是一種充滿整個宇宙的電磁輻射。特 徵和絕對溫標2.725K的黑體輻射相同。「宇宙微波背景是我們宇宙中最古老的光,當宇宙剛剛380,000歲時刻在天空上。它顯示出微小的溫度漲落,對 應著局部密度的細微差異,代表著所有未來的結構,是當今的恆星與星系的種子」宇宙微波背景輻射和宇宙學紅移-距離的關係一同被視為大霹靂理論最好的證據。
  2. 宇宙微波背景輻射一開始被認為是均勻的,後來經由COBE與WMAP等巡天量測後,人們研究宇宙可能的不均勻性與各向異性。從WMAP已可反推宇宙組成約4%物質、23%暗物質、73%暗能量。從暴漲期開始(宇宙年齡10-37秒) 冷卻過程中的各級相變,逐步確定今日世界的樣貌:物質(相對於反物質)主導、基本交互作用從對稱破缺中確立、原子主導。微波背景輻射的時間是宇宙年齡38 萬歲,從那時開始光才可以自由活動(宇宙變透明),使得今日我們看得到CMB,再往前無法「看到」,但可以在如同LHC大強子對撞機中模擬當時的高溫狀 態;再往前?只有研究天空中特定區域特定事件,為何黑洞一直是研究熱點?因為它的時空奇異性與大霹靂,或是早期宇宙的奇異性類似。
  3. 既然研究終點與研究起點重要性類似,那麼其他方面也類似。在大霹靂之初,密集的能量也應該輻射出重力波,這種重力波也被稱為太初重力波。隨著宇宙暴漲與冷 卻,重力波也逐漸微弱,但並不消失。當宇宙微波出光的那一瞬間(宇宙齡38萬歲),太初重力波也在時空中留下了自己的痕跡,讓CMB在這痕跡中傳播出去。 CMB的不均勻度在數μK的階層上為偏振。偏振有兩種類型,為「E」模式和「B」模式。這與靜電學有關,當電場(「E」場)消失一個旋度,磁場(「B」 場)會消失一個散度。「E」模式因湯姆森散射,在不勻相電漿中自然產生。「B」模式被認為振幅最大應有0.1μK,並非由電漿物理產生。它們是來自宇宙暴 脹的信號,其密度決定了太初的重力波。探測「B」模式將是極其困難的,尤其是前景污染程度未知,弱重力透鏡信號又混有較強的「E」模式信號與「B」模式信 號。
  4. 這次新聞發佈是在南極的BICEP2望遠鏡觀測CMB訊號中的「B」模式發現的。它依據前身BICEP的訊號尋找天區中一塊前景較乾淨的區域來觀測,512個超導微波探測器的陣列(NASA與JPL合作,參考這篇)冷卻到絕對溫度4K,提供良好的靈敏度。關於太初的重力波的「B」模式,理論計算是走在前頭的,理論老早就給出測到的Cosmic curl峰值視張角在1-5度之間(太陽與月球直徑視張角約半度),量到的結果,正中此範圍!

觀測到太初重力波簽名痕跡的重要性

  1. 暴漲與太初重力波的直接證據,以及人類真的「看到了」宇宙年齡10-37秒。
  2. 證明目前與其他三種基本作用很難合併的重力,早期的確是大一統合併在一起。
  3. 量子重力有了穩固的實證基礎可以繼續發展(場論與廣義相對論的合併與解釋)。
  4. 諾貝爾獎(像這種媲美CMB級的發現幾十年出一次)。
  5. 後續驗證:與巡天衛星Planck的「B」未來偏振模式觀測結果比較印證。目前BICEP2量到的訊號強度似乎是Planck已觀測資料的兩倍,也因此訪談計畫主持人時,他說原本大家形容找「B」偏振模式像是獵雁,我們獵到了鴕鳥。
  6. 傳統重力波地面站與太空計畫:仍有維持下去的必要性,畢竟BICEP2觀測到的是「痕跡」,而重力波仍然值得真正地被「聽」到。
  7. 科學上一個事件的終點隱含另一事件的起點,如同光一樣,看到光並不是終點,可以再研究干涉繞射、光電效應、光速、光偏振、光譜、色散、非線性倍頻、光頻梳等等,重力波的未來,除了波譜,也應該有其餘的切入面向值得探索。在台灣這是一個冷門的區域,但事實上從1980年代起這方面的台灣本土研究在國際參與上都沒有缺席,我們投入得不算晚,期盼更多的了解帶來更多的興趣。

 

作者同意轉自臉書網誌

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活躍星系核_96
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活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia

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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
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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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藝術與科學的詩性相遇:《匯聚:從自然到社會的藝術探索》國際交流展
PanSci_96
・2024/06/04 ・3873字 ・閱讀時間約 8 分鐘

本文由策展人紀柏豪提供

想享受一場同時兼具科技與藝術的饗宴嗎?來《匯聚:從自然到社會的藝術探索》國際交流展看看吧!

在當代社會中,藝術的角色正持續演進——它創造了一種新的美學,與社會、科學以及技術變革緊密相連。當社會面臨的挑戰因其複雜性而難以僅靠單一學科解決時,藝術研究因其跨越、融合不同知識領域的能力而具有新的意義。今日,許多創作者和機構採用跨學科方法,將藝術與自然、科學與感性、想像力與現實結合,創造嶄新的經驗、知識和美學。

在藝術與科學這兩個看似迥異的領域中,存在著一個共通的追求——深入理解我們所處的世界。這一追求不僅體現了人類對知識渴望的本能,也反映了我們對於更高層次的自我認知和宇宙認識的探索。藝術家透過創作,探索人類經驗的多樣性和情感的複雜性,用畫筆、雕塑、數位媒介來表達對世界的主觀理解。這種理解可能源於個人感受,也可能反映了廣泛的社會和文化現象。

藝術提供了一種通過感知和情感來接觸和理解世界的方式,使我們能夠透過個別經驗來抵達普遍的真理。科學則通過觀察、實驗和分析來探究自然界的法則和現象,尋求對世界的客觀理解。科學方法使我們能夠系統地收集資料、建立理論並驗證假設,從而深化對物理世界的認識。不僅解答了關於自然界的問題,也幫助我們理解了人類自身在這個宇宙中的位置和作用。

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儘管藝術和科學在方法和目的上有所不同,但它們都反映了人類對於更加全面和深刻理解世界的共同願望。藝術讓我們透過感受和想像來擴展對世界的認識,而科學則通過理性和證據來揭示秩序和結構。由國科會指導、國家實驗研究院主辦的《匯聚:從自然到社會的藝術探索》國際交流展,邀請觀眾一同探索藝術與科學的交會,體驗它們如何共同塑造我們對世界的認識和感知,並反思這一過程如何豐富我們的文化與知識視野。

展覽單元介紹

宇宙共生 —— 科技與宇宙的多維依存

當你仰望星空,有沒有想過我們與宇宙的關係?「宇宙共生」單元展示了科技如何將人類感性延伸至浩瀚的宇宙空間。麻省理工學院媒體實驗室的太空探索倡議小組(MIT Media Lab Space Exploration Initiative)帶來了在極端環境下的實地太空模擬,研究生存策略和科技應用。與之並置的《與細菌混了三千年》(3000 Years Among Microbes)則從微生物的角度重新審視太空探索中的殖民語言,帶來全新的太空想像。藝術家利用極端地貌與顯微影像並置,模糊人與微生物的分野,探討共生體概念在星際生態系中的應用。

感官賦能 ——透過科技重塑環境感知

「感官賦能」單元探索藝術家如何通過科技媒介重塑我們對環境的感知。兩位智利藝術家妮可·拉希利耶(Nicole L’Huillier)與派翠西亞·多明格斯(Patricia Domínguez)的《全像乳糜》(Leche Holográfica)是一場冥想式祈願,透過與不同元素的共鳴和諧,讓我們得以在螺旋時空中構想未來。

值得一提的是,藝術家妮可·拉希利耶與派翠西亞·多明格斯曾透過智利與歐盟的合作,在歐洲核子研究組織(CERN)進行藝術駐村計畫,並在那裡發展她們的作品。CERN 以其在粒子物理學上的重大科研成果而聞名,但即使是最前沿的科學研究,也需要藝術家的啟發。這樣的跨域合作不僅揭示了科學現象的美麗與複雜,更為科學研究注入了新的靈感和視角。藝術家的創意與想像力,能夠以不同於科學的方法來詮釋數據與實驗結果,從而開拓更廣泛的理解和應用。

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拉脫維亞藝術家羅莎‧史密特(Rasa Smite)和萊提斯‧史密茨(Raitis Smits)的《深度感知》(Deep Sensing),通過拉脫維亞伊爾本(Irbene) RT-32電波望遠鏡的歷史敘事,象徵性地橋接了技術的過去與現在,探問「為何擁有地球還不足以滿足人類?」該望遠鏡被前蘇聯遺棄,而藝術家們重返此地,探索這個巨大天線在當代的價值。虛擬點雲天線追蹤從太陽到地球的宇宙粒子流動,創造出沉浸式的視覺和聲音景觀,讓觀眾更易於理解氣候變遷的影響。

羅莎‧史密特和萊提斯‧史密茨是里加RIXC新媒體文化中心的共同創辦人,他們的作品結合科學數據、聲音化和視覺化、人工智慧和擴增實境技術,創造出前瞻性的網絡藝術。他們的作品曾在威尼斯建築雙年展、拉脫維亞國家藝術博物館等地展出,並獲得多項國際獎項。

網絡交織 —— 科技與社會的複雜關係

「網絡交織」單元深入探討科技如何影響我們的社會結構和人際關係。瑪麗莎·莫蘭·賈恩(Marisa Morán Jahn)的《銅色景觀》(Copperscapes)展示了銅在全球化勞動中的角色,揭示了這一自然元素如何影響我們的日常生活。她的作品以銅色眼睛作為見證,表現出礦區社區所承受的「身體負擔」,並在影片《銅的私處史》中探討礦物經濟的複雜性,突顯採礦活動對身體及地球主權的影響。

瑪麗莎·莫蘭·賈恩是具有厄瓜多和中國血統的藝術家,其作品致力於重新分配權力,展示藝術作為社會實踐的可能性。她的作品曾在歐巴馬時期的白宮、威尼斯建築雙年展、古根漢美術館等地展出,並獲得聖丹斯電影節和創意資本等獎項。

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李紫彤與孫詠怡的《岔經濟》(Forkonomy)利用區塊鏈技術,重新構想財產與國家之間的連結,探討擁有權背後的政治意義。這個藝術與社會運動計畫,通過工作坊和數位契約,探討如何購買或擁有一毫升的南海,並質疑現有的性別勞動分工和所有權制度。

李紫彤是台灣的藝術家兼策展人,作品結合人類學研究與政治行動,曾在國內外多個知名展覽中展出。孫詠怡是出生於香港的藝術家和程式撰寫者,專注於數位基礎設施的文化意義及廣泛權力的不對等問題,作品曾獲得林茲電子藝術節金尼卡獎等多項國際獎項。

印度藝術家艾蒂·桑德爾(Aarti Sunder)的《深海節點故事》(Nodal Narratives of the Deep Sea)將海底電纜這一隱藏基礎設施帶入視野,探討其與現代化項目、資本主義擴張及殖民主義的關聯。她的作品通過繪畫、物件和影片,展示了數據傳輸的路徑及其對生態系統的影響。

艾蒂·桑德爾的創作涉及影像、寫作與繪畫,專注於探討科技政治和基礎設施相關議題。她的作品曾在柏林藝術學院、新加坡雙年展、世界文化之家等國際場所展出。

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科藝匯聚 —— 跨學科的創新邊界

「科藝匯聚」單元彰顯了藝術與科學共同探索未知領域的力量。國家太空中心的《來自遙遠的訊息》管絃樂曲選粹、麻省理工學院前衛視覺研究中心(CAVS)的歷史檔案,以及臺灣共演化研究隊的「邊界測繪學」年度計畫成果,展示了藝術家與科學家跨域合作的豐富成果和未來潛能。

跨域交流與活動

在展覽期間,策展團隊與台灣致力於促進科學家與藝術家合作的「共演化研究隊」規劃了一系列精彩的跨域交流活動,讓大家能近距離與藝術家、科學家們交流,體驗科技與藝術如何共同作用於當代社會。

活動包括圓桌論壇、藝術家講座和放映會,涵蓋了多個有趣且深入的主題。例如,在「宇宙共生」週末,觀眾可以參與討論極地科學與藝術實踐的圓桌論壇,聆聽來自麻省理工學院媒體實驗室「太空探索倡議」的成員分享他們在極端地貌探索的經驗。另一活動是國家太空中心委託製作的管弦樂曲《來自遙遠的訊息》放映會,由作曲家趙菁文進行演前導聆,帶領觀眾進入一場視覺與聽覺的雙重盛宴。

在「網絡交織」週末,藝術家李紫彤與孫詠怡將帶來一場關於區塊鏈技術應用於南海議題的討論,這場圓桌論壇將探討技術如何影響社會結構和資源分配。印度藝術家艾蒂·桑德爾則會在線上分享她對於海洋及網路基礎設施的研究與創作,揭示隱藏在我們日常生活背後的複雜科技網絡。

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「感官賦能」週末將邀請拉脫維亞藝術家羅莎‧史密特和萊提斯‧史密茨現場分享他們的作品《深度感知》,並探討電波望遠鏡的技術敘事,展示如何通過藝術手段使抽象的科學數據變得可以感知。這不僅讓觀眾更易於理解氣候變遷的影響,也體現了藝術在科學溝通中的重要角色。他們將分享長期研究「自然廣播」的概念,以及每年舉辦「藝術科學節」的經驗。

在「科藝匯聚」週末,觀眾可以參與科學家與藝術家的提案室,直接感受跨領域合作的火花。這些活動將展示跨學科合作如何激發創新,促進我們對世界更深層次的理解。此外,拍攝麻省理工學院前衛視覺研究中心創始人故事的紀錄片將在台灣首映,導演並將與觀眾進行映後座談,分享創作背後的故事和啟發。

藝術與科學的相互啟發,不僅僅是知識和美學的結合,更是對創新與理解的共同追求。在這個亟需跨學科解決方案的時代,這樣的合作顯得尤為重要,為我們探索未知領域提供了無限可能。這次展覽通過多樣的跨域交流活動,讓觀眾能夠親身體驗並參與其中,進一步體會到藝術與科學融合所帶來的豐富成果和未來潛力。

展覽資訊

  • 展覽名稱:《匯聚:從自然到社會的藝術探索 | 國際交流展》
  • 日期:2024/5/10 至 2024/8/10
  • 時間:週一至週五 09:00-18:00(國定假日休)
  • 地點:科技大樓一樓大廳(臺北市大安區和平東路二段106號)
  • 指導單位:國家科學及技術委員會
  • 主辦單位:國家實驗研究院
  • 策展人:紀柏豪
  • 執行單位:融聲創意
  • 協力單位:共演化研究隊

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高速移動的話時間流速會不一樣嗎?時間暫停是可能的嗎?——《關於宇宙我們什麼都不知道》
天下文化_96
・2023/11/08 ・2746字 ・閱讀時間約 5 分鐘

我們都感覺到相同的時間嗎?

在二十世紀之前,科學認為時間是普適的:每個人和宇宙中的一切,都感覺到相同時間。那時的假設是,你如果在宇宙裡四處擺滿了一模一樣的時鐘,那麼每個時鐘在任何時刻都會顯示相同時間。畢竟,這就是我們在日常生活中遇到的情況。想像一下,如果每個人的鐘都以不同的速度奔跑,會是多麼混亂!

但後來,愛因斯坦的相對論把空間與時間結合成「時空」*1 概念,改變了一切。愛因斯坦強調,移動中的時鐘運行速度較慢。如果你以接近光速行駛至附近的星星,那麼你體驗的時間,將遠遠少於在地球上的時間。這並不是說你覺得時間過得很慢,像是「駭客任務」中的慢動作鏡頭那樣,而是說地球上的人和時鐘測量到的時間,會比宇宙飛船上的時鐘量到的更長。我們都以同樣的方式(以每秒一秒的節奏)體驗時間,但是如果我們彼此以相對高速移動,我們的時鐘就不會同步。

在瑞士的某個地方,製錶師剛剛心臟病發作。

一模一樣的時鐘卻以不同速度運行,似乎違背了所有的邏輯論證,但宇宙就是這樣運行的。我們知道這是真的,因為我們己經在日常生活中見證了。你的手機(或汽車、飛機)上的 GPS 接收器,會假定繞地球跑的 GPS 衛星時間走得較慢(衛星以每小時數千里的速度,在受地球巨大質量彎曲的空間中移動)。沒有這些資訊,你的 GPS 設備將無法從衛星傳輸的信號中,精確的同步和進行三角定位。關鍵是當宇宙遵循某個邏輯法則時,這些法則有時不見得如你所想。以這個案例來說,宇宙有個最高速限:光速。根據愛因斯坦的相對論,沒有任何東西、資訊甚至是外送披薩的旅行速率,可以比光跑得快。這個速率(每個時段所移動的距離)的絕對上限,會產生一些奇怪後果,並挑戰我們的時間概念。

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首先,先確定我們了解這個速率限制是如何運作的。最重要的規則是:從任何角度來衡量任何人的速率時,這個速率限制都必須適用。我們說沒有什麼東西可以比光速還快時,無論你用什麼觀點來看,就是「沒有」。

所以我們來做個簡單的思考實驗。假設你坐在沙發上並打開手電筒。對你來說,手電筒的光線以光速遠離你。不過,我們是否可以把你的沙發綁在火箭上,點燃火箭然後讓沙發以驚人的速度移動呢?如果此時你打開手電筒,會發生什麼事?如果把手電筒指向火箭前方,光線是否以光速再加上火箭的速率移動呢?

我們將在第十章〈我們能以超光速移動嗎?〉花更多時間在這些想法上。但重要的是,為了讓所有觀察者(在火箭上的你和我們其他在地球上的人)看到,手電筒的光線都是以光速移動的,於是某些東西必須改變,這個東西就是「時間」。

為了幫助你理解這個概念,讓我們回到把時間當做時空第四維度的想法。這個想法有助於想像物體如何穿越時間和空間,而把宇宙速限應用在你的總速率上。如果你坐在地球上的沙發裡,你沒有穿越空間(相對於地球)的速率,所以你穿越時間的速率可以很高。

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但如果你坐在火箭上,對地球而言,火箭的移動速度接近光速,那麼你穿越空間的速率是非常高的。因此,為了讓你穿越時空的總速率在相對於地球時,保持在宇宙速限之內,你的時間速率必須減少,在此所有的速率量測都使用地球上的時鐘。

還讀得下去嗎?

對於不同人可以回報不同時間長度,你可能很難接受,但這是宇宙的運作方式。更奇怪的是,人們可能會在某些情況下,看到事件以不同順序發生,而且都是正確的。舉例來說,兩位誠實的觀察者,如果以非常不同的速度移動,他們會對誰贏得直線競速賽有不同的看法。

如果你的寵物美洲駝和雪貂進行賽跑,那麼,依據你的移動速度和相對於比賽場地的距離,你可以看到心愛的美洲駝或雪貂贏得比賽。每隻寵物都會有屬於自己事件的版本,如果你的祖母能夠以接近光速的速率移動,她看到的比賽結果可能完全不同。而且,所有人都是正確的!(不過要注意的是,每個人的時間起始點都不相同。)

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圖/《關於宇宙我們什麼都不知道》

我們喜歡認為宇宙有絕對真實的歷史,所以不同人可以體驗不同的時間,是令人難以接受的想法。我們可以想像,原則上有人可以寫下宇宙至今發生的每一件事(這會是非常冗長的故事而且大半都超級無聊)。如果這故事存在,那麼每個人都可以根據自己的經驗來進行檢查,除非是無心之過或視力模糊,每個人讀的故事應該要一致。但愛因斯坦的相對論使得一切都是相對的,所以不同觀察者對於宇宙裡事件的先後順序,會有不同的描述。

最終我們必須放棄宇宙有絕對單一時鐘存在的想法。雖然因此我們有時會遇到違反直覺且看似荒謬的領域,但驚人的是,這種看待時間的方式已測試為真。與許多物理革命一樣,我們被迫拋棄自我的直覺,並遵循受時間主觀意識影響較小的數學之道。

時間會停止嗎?

打從一開始,人們就想排除時間會停止的概念。時間除了向前,我們從未見過它做過其他事,既然如此,時間怎麼可能還有別的選項呢?由於我們本來就不清楚為什麼時間要前進,所以很難自信的說,時間向前是永恆真理。

一些物理學家相信,時間的「箭頭」是根據熵必須增加的法則所決定。也就是說,時間的方向與熵增加的方向相同。但如果這是真的,當宇宙達到最大熵時會發生什麼事?在這樣的宇宙裡,一切都將處於平衡而且不能創造秩序。那麼,時間會在這一點停下來嗎?還是時間不再有意義?一些哲學家猜測,在這個時刻,時間的箭頭和熵增加的法則可能會逆轉過來,導致宇宙縮小到一個微小奇點。不過,這個說法比較像是深夜裡藥吃多了後激發的猜測,而不是實際的科學預測。

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還有理論提出大霹靂創造了兩個宇宙,一個時間向前流逝,一個時間向後奔流。更瘋狂的理論則提出時間不只一個方向。為什麼不呢?我們可以在三個(或更多)空間方向中移動,為什麼不能有兩個或更多的時間方向?真相為何?如往常一樣,我們不知道。

註解

  1. 愛因斯坦的天才並沒有展現在為事物命名上面。

——本文摘自《關於宇宙我們什麼都不知道》,2023 年 9 月,天下文化出版,未經同意請勿轉載。

天下文化_96
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天下文化成立於1982年。一直堅持「傳播進步觀念,豐富閱讀世界」,已出版超過2,500種書籍,涵括財經企管、心理勵志、社會人文、科學文化、文學人生、健康生活、親子教養等領域。每一本書都帶給讀者知識、啟發、創意、以及實用的多重收穫,也持續引領台灣社會與國際重要管理潮流同步接軌。