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迷惘之必要

林書帆
・2014/05/13 ・1545字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 536 ・七年級

《生活中的微知識》書封

晨星出版社最近引進了日本分子生物學家福岡伸一教授的兩本著作,分別是《生活中的微知識》《生命等待逆襲的機會》,都是由他的專欄「杜立德醫生的憂鬱」集結而成,其中有不少有趣的科學知識,比如閃蝶的翅膀為什麼是藍色的、吃甲魚有沒有美容效果等等,不過我認為這兩本書之所以迷人,是因為作者擁有跨學科的靈魂。

此話怎說?福岡教授先前唯一的中譯本《生命是最精彩的推理小說》是三得利學藝賞的得獎作品,這個獎又被稱為「人文科學、社會科學的芥川賞」,通常頒發給有跨學科特質的作品。這本書以一個提問開始:「如何定義生命?」接著從DNA一路談到他參與過的一個實驗──科學家發現某種蛋白質「GP2」很可能與胰臟分泌胰島素的功能有關,為了證明,他們藉由基因剔除技術製造出沒有GP2的實驗鼠受精卵,但老鼠長成後卻沒有出現糖尿病等異狀,這表示投入大量時間和經費的實驗,並沒有得到原先預期的結果。

但福岡教授是如何解讀這個結果的呢?他寫道,不能因此斷定GP2是無用之物,老鼠之所以沒有任何異常,或許是「名為生命的動態平衡從某個時點以後,巧妙的彌補了GP2的缺損後的結果。」「我們對缺少了一個基因的老鼠沒有發生任何異常,不應感到失望,而應該覺得驚訝。應感嘆動態平衡所具有的強大適應力和復原力。結果,我們明白機械性的、操作性的處理生命是不可能的。」

從分子生物學的觀點來看,生命體本就是「無數微小零件組成的精密模型,說它是分子機械也不為過」,既然是機械,應該就可以依照人的意志進行操作或「改良」。被福岡教授視為最理想生物學家的杜立德醫生,會把豬當家人,也愛吃香腸和排骨,這看似矛盾的行為,實際上是代表他時時處在自我懷疑的狀態,而這是所謂「理智」的最低條件。既然實驗過程中免不了要殺死老鼠、磨碎碾壓細胞,是否保持自我懷疑會有差別嗎?然而正因他沒有逃避這樣的矛盾,仍繼續保有對「活生生的生命」的熱情,才能從失敗的實驗中得出那樣動人的啟示。《生命等待逆襲的機會》中的「逆襲」並非反擊或復仇,而是指自認站在演化頂峰的人類,其實有很多應該向其他生物學習的地方,這本書的中心思想,也表現出一個科學家面對生命奧秘的謙虛。

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或許在一般人的印象裡,科學沒有多少曖昧空間,但福岡教授卻說,讓孩子瞭解世界上充滿未知事物,比告訴他解答更重要。雖然孩子可能因此而迷惘,不過「內心懷抱疑問是有意義的,而關於這一點進行自我思考,這個行為也是有意義的。」正是因為世界充滿未知,所以即使我們已經掌握部分基因資訊,也不能自以為可以用「粗淺的知識來控制生命」──這也是杜立德醫生之所以憂鬱的原因。

雖然基因是他的研究領域,但福岡教授是反對基因決定論的。《生活中的微知識》日文原名為「遺伝子はダメなあなたを愛してる」,意譯為「即使基因不對盤,我也愛著你」,作者以此為書名,應是感嘆隨著基因科技的發達,人們越來越在意所謂的肥胖基因、同志基因……等等,說不定未來有一天基因會取代星座成為速不速配的根據:「不論什麼時代,我們總想要將命運委託給他人,以往藉由夜觀星空占卜,但時至如今卻轉到了體內的微小細胞上。」這或許是因為人不喜歡迷惘的感覺,但「DNA終究只是資訊的檔案,而不是命令與程式指令」,所以在問自己是不是有易胖基因之前,不如先進行飲食控制吧!

福岡教授寫道,「生物學家原就不是解析自然的人,而應該是喜愛自然的人(博物學家)。」杜立德醫生和美國作家約翰.布洛斯(John Burroughs)都是博物學家,後者曾說,(科學)知識如果能歸結到生命、個性與衝動等「人性」特質,那麼它就是屬於文學的。因為迷惘、自我懷疑而保有溫度的福岡教授,無疑也是個文學家。

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林書帆
15 篇文章 ・ 1 位粉絲
在東華大學華文所發現自己對科普書的興趣,相信E.O.Wilson說的「科學和人文藝術是由同一個紡織機編織出來的」。就像為蝴蝶命名這件事,誰能肯定林奈將「金色之馬」(Chrysippus)做為樺斑蝶的種名時,沒有一點文學想像呢?

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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加進沙士裡的鹽巴背後藏有什麼秘密?——《化學有多重要,為什麼我從來不知道?》
商周出版_96
・2020/10/16 ・1235字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 426 ・四年級

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  • 作者/陳瑋駿

二氧化碳全員逃走中!在成核點集合吧!

想要把二氧化碳從汽水裡面趕出來,除了加熱以外,不知道你有沒有喝過加鹽沙士的經驗,我指的不是外面已經加好鹽巴的那種,而是自己買沙士回來之後,拿家裡的鹽巴丟下去。

相信只要你有做過這件事,看到加鹽之後的變化印象一定很深刻,因為每加一匙鹽巴,就會有相當綿密的氣泡大量從杯中湧出。這是因為鹽巴加入的瞬間,提供了一個非常好的「成核點」讓二氧化碳聚集,這是什麼意思呢?

剛開瓶的碳酸飲料,裡面的氣泡還相當旺盛,只要你稍微仔細觀察一下,氣泡生成的位置並不是平均分散在飲料的每個地方,你會發現氣泡是由瓶壁「長」出來的,甚至當你把汽水倒到杯子裡,把手指放進去水中,氣泡也會從你的手指「長」出來。

將碳酸飲料倒進杯子時,會發現氣泡沿著杯緣「長」。圖/Pixabay

事實上,由於二氧化碳想要從水裡逃脫出來的時候,必須要想辦法克服水分子之間的吸引力,因為當一個氣泡要生成,勢必將要占有一定的空間,因此就必須試圖「推開」氣泡周遭的水分。

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揪團「越獄」的二氧化碳

只不過,水分子之間的吸引力對他們來講就好像是一個監獄,光靠自己一個人的力量是無法推開周遭的水分子而「越獄」變成氣泡的。

這個時候你就可以看到,二氧化碳之間的互動可是很有「人情味」的,俗話說團結力量大,既然一個人力量不夠,那麼二氧化碳們就靜候佳機,若有機會相遇便會互相集結成團,等人數夠多、時機成熟了再一起飛走,而這才是你在外觀上所看到的泡泡,但由於二氧化碳平均分散在水中,他們可沒有手機傳Line 相約,所以要提高他們相遇的機會,我們可以替二氧化碳設立一個「地標」, 也就是我們所謂的「成核點」。

二氧化碳們靜若有機會相遇便會互相集結成團,等人數夠多、時機成熟了再一起飛走。圖/giphy

成核點的意義在於它可以讓二氧化碳立即明白到:這個地方能快速找到同伴,大家一起壯大聲勢,脫離水中。

什麼東西可以做為成核點呢?

一般來說,粗糙不平的固體表面是絕佳的場所,這裡的粗糙不平不是指人類感受的層級,對二氧化碳來說,甚至是器皿內壁上輕微的刮傷,都能成為成核點,所以像寶特瓶的瓶壁、你的手指,還有我們加鹽沙士的主角——鹽巴都是一個能讓二氧化碳聚攏的場所。

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——本文摘自泛科學 2020 年 10 月選書《化學有多重要,為什麼我從來不知道?》,2020 年 8 月,商周出版
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