媽咪們，你的女兒長大了，她不想像你一樣；至少不想穿得像你。一則發表在《消費者行為期刊》（Journal of Consumer Behavior）的研究中，科學家找來343對母女；媽媽的平均年齡為44歲，女兒為16歲。從調查確切年齡、流行觀點、打扮的技巧，進而了解母女如何影響彼此的潮流品味。結果發現，如果媽媽認為，女兒是潮流達人，而且覺得自己年輕，平均有25%的媽媽，會模仿女兒的穿著和打扮。另一方面，如果女兒認為自己比實際年齡大，而且覺得媽媽的打扮很新潮，卻只有9%的女兒會模仿媽媽。長久以來，已經知道小孩會影響父母對家庭的消費行為，但這是第一份研究指出，小孩會影響父母對於自己的消費行為。顯示小孩對父母的消費行為，比過去認為的具影響力。
資料來源：ScienceShot: Like Daughter, Like Mother [25 July 2011]
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？
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。
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：
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：
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 可分成兩種：
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。
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。」
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
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過去也有多次政府發錢刺激消費的作法，但他們發的不是錢，而是有使用限制的「消費券」。
既然可以發錢，為什麼之前要發消費券呢？這次又為什麼要發現金？
從經濟學的角度來看，過往的消費券到底是什麼，與這次發現金的使用情境有什麼不一樣？
對消費者來說，消費券就是被限定用途的紙鈔或者是折價券；但從政府的角度，或從經濟學的角度來看，消費券並非這麼簡單。在了解消費券前，要先有兩個概念：「經濟活動循環」及「景氣循環」。
在最簡單的經濟行為流程裡，我們看的是「家計部門」與「廠商」，也就是消費者與生產者之間的互動。「家計部門」需要買各式各樣的產品維持生存或生活品質，「廠商」則提供這些產品，這兩者組成了「產品市場」；「廠商」為生產商品所需的勞動力，就由「家計部門」提供，形成了「勞動市場」或是「生產要素市場」。
將上述概念再加入相反的資金流向，如：購買產品的消費支出、提供勞動力的薪水所得等，就可繪製成「經濟活動循環圖」。
而在一次的「景氣循環」中，會分別經歷擴張期與收縮期；根據國家發展研究院的定義，每個時期所持續時間的至少為 5 個月，走完一次循環則需至少 15 個月。
在擴張期中會先經歷探底復甦，接者是穩定成長，最後來到高峰繁榮期；在這之後就會進入收縮期，開始經濟衰退，直到觸底復甦進入新循環。
舉一個不遠的經濟衰退案例，那就是 2008 年全球金融危機。當時由於美國房地產市場崩潰，房價急劇下跌，許多人失去了房屋資產，造成負債問題；導致消費者信心下降、消費減少，進而使生產減少。此外，由於銀行與金融機構資產負債問題激增，使得貸款停止，造成資金不流動；這麼一來企業也必須減少生產，進而裁員、倒閉，失業率隨之攀升。
有了「經濟活動循環」和「景氣循環」概念，我們可以幫消費券下個定義了：就是透過增加家庭的消費支出，來復甦產品市場；通常在經濟衰退時使用。也就是說，消費券是政府發給我們的消費工具，希望再補點錢把廠商的庫存清光，增加消費來維持市場穩定，避免持續經濟衰退。
那麼，直接發錢跟消費券的功能一樣嗎？發現金也會刺激消費，但消費券刺激的力道理論上會再強一些。
由於消費券在設計上會「排除基本必須開支」，這麼一來便會減少用於「消費替代」的機會，像是水電費、勞健保費、或是繳稅跟罰金，而消費券的各種優惠跟加碼活動，都激勵我們花超過原本支出的錢。另外，「限時用完」、「不找零」、「排除儲值跟預付類消費」都是消費券的關鍵設計，目的就是要在短時間內激發經濟流動性。
反過來說，發現金不像消費券，有明確的優惠活動可以刺激我們亂花錢，在沒有使用期限跟排除開支項目的情況下，這些錢還可以自由分配到每個月的日常支出裡；假如沒有多花一些錢，發的現金將不會幫助消費增長。
新冠疫情影響下，美國在 2020 年普發現金：成人發 1200 美元、兒童 500 美元，年底再加碼 600 美元，2021 年又發 1400 美元。根據美國聯準會紐約分行研究，截至 2020 年 6 月底，民眾取得的現金補助中，有 36% 為儲蓄、35% 償還債務，僅 29% 用於消費，民眾甚至表示，在收到 2021 年的補助金後，會花更多錢去還債。
而日本則於 2021 年底，向全民普發 10 萬日圓的特別定額給付金，日本 Money Forward Lab、早稻田大學與澳洲昆士蘭大學的共同研究研究指出，給民眾的給付金中，只有 6％ 到 27% 用於消費，其中非日常用品的支出沒有明顯改變。
那消費券的成效呢？根據經濟部對 2020 發放的振興三倍券評估成效，考量印製、宣傳與行政，包含發給我們的 2000 元，總成本為 510.5 億元，以領取率接近 100% 來計算，大約就是 2300 萬人去攤這 510.5 億，政府在每一個人身上花約 2220 元，而每人平均消費了 5785 元；等於政府花 1 元能換來 2.6 元的消費，是有效果的。
不過由於使用情境不同，不好將日美發放的現金與我們的振興券相比較。
日美發放的是「紓困金」，目的是幫助人民度過難關；針對這些「紓困金」得用社會投資報酬率（SROI）來考慮，也就是衡量投入資源，所得到「非財務面」的回饋與報酬，例如社會安全、社會價值等。
那這次台灣發現金的目的到底是什麼呢？假設是要振興經濟，應該不是個好方法。若用社會投資報酬率來看，不少人提出更該把要拿來發的 1800 億用於投資科學技術研究、大學經費或減免高等教育學費，而非普發 6000。
讓我們回顧 2022 年搞笑諾貝爾經濟學獎，研究團隊以每隔五年會獲得「政府資金」補助，並在模型裡設計了好幾種情境，除了把經費徹底平均分配的普發式外，還有只補助過去表現好的人的菁英式，一部分重點補助菁英，剩下再普發的折衷式，以及最後一個亂槍打鳥樂透式。每一式再加入補助金額高低變化，總共有 18 種方案。
透過這個人生遊戲模組，若以研究定義的成功率來看，折衷式的其中一種方案讓「高能力族群」的成功率從沒有補助的 32.05% ，一口氣提高到 94.82%，其結果最好，但也是所有方案中最貴的；相較之下，如果採取普發式的其中一種方案，成功率也可以達到 94.40%，政府花費還低了將近一半。
若不只看成功率，而是看政府每花一塊錢能增加多少高能力族群成功率的效率來判斷，竟然還是普發式的方案結果最好，能用最少的花費，就讓成功率提升到 69.48%！表現最差的方案，都是菁英式，其中只把錢給過往表現前 10% 的極端菁英方案，效率只有最佳普發方案的 1/25。
研究者也提到，在真實世界中，折衷式方案一方面人人有獎，一方面也給表現較好的人鼓勵，可能產生激勵效果，讓所有人都更加努力，發揮更大的整體效果。
再回到一開始討論的，現在政府有一筆多出來的錢，而預期目標是讓人民的生活過得更好，這筆錢該直接給民眾，還是執行特定的菁英投資政策呢？若是按照搞諾經濟學獎，就是直接普發！（難道政府裡也有和我們一樣熱愛搞笑諾貝爾獎的好捧油？XD）
然而，不管是從經濟學基本原理、過往發現金跟消費券的效益評估，還是搞笑諾貝爾經濟學獎的人生遊戲模型，其實都無法替普發 6000 還稅於民的政策效果背書，一時半刻也很難看出效益。
說到這裡，6000 元你打算怎麼花呢？
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關於第一個人們如何學會喜愛香料的問題，其實比較容易回答。打從胎兒還在母親子宮裡的時候， 就會開始學習享受某些香料的香氣﹙以及風味﹚，並在出生之後繼續強化這些他們學到的經驗。
在懷胎期間，母親所吃的食物的味覺和氣味，胎兒一樣會接觸並品嚐到。食物中的化學物質會進入羊膜液、跑進胎兒的鼻子裡：胎兒有辦法嗅聞自己身處的那片小小海洋。胎兒似乎先天就傾向認定，在自己悠游的環境中所聞到的母體香氣是令人愉悅、在出生之後也值得追求的好香氣。就算那香氣是來自植物的防禦性成分也一樣。
舉例來說，母綿羊食用大蒜後，牠們的羊膜液聞起來也會帶有大蒜中的防禦性物質的氣味。聞到這種氣味的綿羊胎兒，在出生之後便會因為有過接觸經驗，而較為偏好那種氣味。
若是在懷孕大鼠的羊膜液中注入大蒜萃取物，大鼠的小孩在出生後，只要聞到大蒜的氣味就會不由自主地開始噘起粉紅小嘴吸吮起來、並四處尋找母親。｢你在哪裡，我親愛的蒜味媽媽？」
對人類進行的研究，實驗侵入性沒有那麼高，不過結果依然類似。法國國家科學研究中心﹙National Center for Scientific Research，CNRS﹚的貝諾瓦．夏爾﹙Benoist Schaal﹚及其同事們在一項研究中，比較了兩群來自法國阿爾薩斯地區﹙Alsace﹚的女性。
在其中一群女性懷孕的最後十天，研究人員提供了大茴香口味的薄荷糖、餅乾和糖漿任她們盡情享用。對於另外一群女性，研究人員則不提供任何大茴香口味的食物，也要求她們不要食用任何含大茴香的食物﹙她們顯然有遵照指示﹚。研究者藉此比較，這兩群女性所產下的新生兒，對於大茴香氣味來源的茴香腦的偏好程度是否有所不同。
懷孕期間沒有吃大茴香的母親，嬰兒出生後接觸到稀釋的茴香腦樣本時通常會露出不悅的表情。相反地，懷孕期間有吃大茴香的母親，生下的嬰兒則比較可能會將頭轉向茴香腦，伸出舌頭，並做出彷彿是在舔嘴唇的動作。
另一項對人類進行的研究顯示，母親在懷孕期間如果曾吃過大蒜，新生兒聞到大蒜的氣味時便會噘起雙唇吸吮。同樣地，在懷孕期間吃豌豆、四季豆以及如卡芒貝爾乳酪、蒙斯特﹙Munster﹚乳酪及埃普瓦斯乳酪﹙Époisses﹚等氣味濃郁的乳酪，也有研究發現會導致相似的效果。
母親在懷孕期間曾吃過豌豆、四季豆和其他綠色蔬菜的八個月大的嬰兒，會偏好綠色蔬菜帶有的氣味﹙2-異丁基-3-甲氧基吡嗪，2 – isobutyl -3 – methoxypyrazine﹚；若是母親在懷孕期間吃過氣味濃郁的乳酪，嬰兒則會偏好二甲硫醚﹙dimethyl sulfide，在氣味濃郁的乳酪以及大蒜中都存在的成分﹚。
在哺乳期間有吃魚的母親，養出的嬰兒也通常會喜歡魚味或起碼是喜歡魚中含有的三甲胺﹙trimethylamine﹚分子的氣味。在有吃魚的母親的羊膜液及母乳中，都可以找得到三甲胺的蹤跡。羊膜液及母乳中的氣味所造成的這些現象，似乎可以維持到童年時期或更久之後，雖然並不總是如此 。
大自然告訴人類以及其他動物，要信任他們的母親和母親吃下肚的食物的氣味。在過往人類祖先規模較小的族群中，母親所吃的東西的氣味，通常就等同於族群中其他成員所吃的東西的氣味，少有例外。
人類身為哺乳動物的一員，透過在出生前及出生後的嗅覺學習，得以一代一代累積對自己有益或有害的食物知識，甚至不需要人教。回想一下黑猩猩的飲食傳統：對黑猩猩寶寶來說，出生前的學習，也許就已經足以讓牠們認識很多該吃的食物，特別是氣味強烈的食物。
人類與黑猩猩六百萬年的共同祖先大概也一樣。現代人類確實是如此，而且還有個額外的特徵：人類使用語言的能力，能幫我們為這套傳承偏好的古老系統再添加一層複雜度。
我們母親的身體教導了我們要喜愛什麼風味，而父母的話語也再三提醒此事。除了這兩方面的影響，整個社群中其他人的行為以及飲食習慣，也會助我們一臂之力，時時提醒我們人類喜愛什麼風味。因此，我們的老祖宗應該很容易就學會了如何喜愛香料，同時也忘記了自己並非自古以來總是喜愛香料。
該不會有甚麼胚胎或胎盤(胎盤主要是父系基因表達?)開始的篩選過程? 只有適應的，才得以持續發育? 最近看到風味人間介紹蠶豆在歐洲地中海區也有食用歷史，但是當地也是屬於常被懷疑瘧疾與G6PD缺陷有彼此適應演化關係的區域?(雖然說，似乎一開始是因為有些使用來治療瘧疾的藥物，跟G6PD缺陷，不搭? 而衍生的相關探討研究?) 才突然覺得，其實槍砲病菌鋼鐵之外，可能還要加上，新穎食品物種的傳播? 包含比如說，常出現在介紹亞洲文化交融的沙茶麵? 通常是沙茶麵不可或缺的花生跟小麥，可能也曾是清除當地先住民遺傳的主力? 因為至今都是重要過敏原? 且小麥可能要等車諾比核事故之後，周邊可能相對不被西北歐採購開始? (雖然最近才突然發覺，其實歐盟一直有關注野生菇類跟藍莓屬等，其實也可能是美洲藍莓等物種被歐洲大量消費的契機?)
狐禪
fierycloud
