運用科技來預防「致命的錯誤」

• 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。

作者：Christopher Breggren，為都會攝影師、部落客兼攝影助理，現居紐約市。

美國身陷於眾多社會問題之中，例如肥胖與健康隱憂、交通堵塞與家庭相處時間減少、孤立的市中心等。我們必須反思這些現象從何而來，又該如何改變。去年夏天在歐洲居住三個月後，我確信其他美國民眾若前往其他國家，一定常驚嘆當地生活品質之高，尤其若對比仰賴汽車、毫無生氣的美國城市，差異更加顯著。美國社會之所以變得既依賴汽車又不健康，原因在於早期讓汽車主導城市發展，又缺乏維繫街車與單車文化的制衡機制，後者在一九三零年代之前，其實普遍存在於各個人口破萬的美國城市。阿姆斯特丹、哥本哈根等許多歐洲城市均已成為典範，以單車做為主要工具，重建城市交通均衡與永續。

單車的經濟效應與健康益處

丹麥由納稅人支持全民健保制度，再加上眾人皆知騎單車對健康有益，故健保機構大力鼓吹與投資單車建設。一項研究指出，成人若騎單車上下班，死亡率可降低三成。哥本哈根市政府估計，每年醫療成本可節省上億美元，還不包括勞工健康、提高產能對社會的助益，此外亦可減少道路維護費用與塞車情況。哥本哈根興建單車專用道時，平均每英里單側約200萬美元，五年後即可攤平成本；經濟衝擊研究估算，每騎乘單車一英里，社會淨收益為21美元，同樣距離若改為開車，淨虧損為12美元，這項數據包括公部門節約經費與增加私部門經濟活動。

單車通勤與都會永續

今日哥本哈根單車通勤族人口比全美總和還多，且單程平均距離為3.5英里。過去30年間，哥本哈根市逐漸減少汽車停車位與道路面積，做為單車建設空間；荷蘭單車文化盛行程度或許是全球之最，「荷蘭單車大使館」為公私合作機構，善用荷蘭著名的都會運輸模式，因應全球都市化趨勢與城市振興需求，向世界各大企業與政府領袖推廣都市行動力精神，以及宣傳永續原則對運輸解決方案的重要性。荷蘭社會親身體驗到單車對社會的種種好處，包括居民更健康、城市更適合居住、道路更安全、空氣更清新、交通更順暢、社會交流更頻繁、經濟更活絡。

單車是可行交通方式

美國若希望依循法規興建基礎設施，讓單車成為可行的交通方式，必須將單車騎士視為一般民眾，而非次文化的一部分。丹麥顧問公司Copenhagenize時常建議其他城市，如何透過行為及行銷活動，為單車及都市行動力創造正面形象，他們主張藉由建立「完全街道」，讓城市更適合居住，美國有個非政府組織也以「完全街道」為名，為美國城市帶來些許進步。

改善都市紋理、重建市區活力

城市所獲的州政府與聯邦政府經費持續萎縮，街上不見人潮，何處安置新人口也成問題，故領導人必須尋找永續發展模式，但其實只要觀察阿姆斯特丹與哥本哈根的熱門觀光景點，即可找到高價值方案。兩地和許多美國城市相同，可發展的腹地面積有限，美國有些城市縱然幅員廣闊，可是若要維繫長期活動，唯有集中發展現有區域。今日單身民眾與年輕家庭希望城市生活更具意義，能夠在安全的市區街道上步行或騎單車，也鄰近商家、娛樂及都會設施。從荷蘭經驗可見，城市裡若設有適當及廣泛的路徑，許多人其實願意培養騎單車習慣；光是單車，便足以開啟美國智慧成長之門，也不必犧牲人們對汽車的迷戀。

本文其他語言版本： 英語

轉載自This Big City 城事

作者：Drew Reed（網路媒體製作人兼社區運動人士，專注於永續運輸，現居阿根廷首都）

過去我很難涉足舊金山，因為生於南加州，我代表著舊金山民眾很難忍受的幾件事，例如溫室氣體、中央高速公路、未設分類垃圾桶的咖啡店等，不過近期相較於南加州的呆瓜，Google公車更讓他們覺得刺眼。

這幾年來，網路公司Google分階段引進豪華巴士服務，方便旗下年輕、時髦的程式設計師從舊金山住家前往總部上班，Facebook、Apple等矽谷企業也陸續跟進。

這些巴士與公營MUNI的灰褐色公車完全不同，除了車身既高大又潔白，還佩備遮光玻璃、柔軟座椅、行動無線網路，卻與舊金山經濟困境形成強烈對比，引來各方批判。批評者不滿這些巴士占據許多空間，也常長時間停在一般公車站前，更象徵當地貧富差距不斷擴大。

類似情緒蘊釀多時，終於在去年底引爆，舊金山民眾群起抗議，更抬棺擋住一輛Google巴士，棺材兩側寫著「平價住宅」字樣；而在同樣受影響的歐克蘭地區，抗議群眾更進一步，拿石塊砸破Google巴士窗戶。

因為Google巴士轉移多數舊金山民眾的目光，讓我找到前往當地的絕佳時機，我一抵達市區，才剛走出Mission區的捷運站，就見到一輛往南方行駛的Google巴士。

我向北走在Valencia街時，決定走進路過的一家書店，是棟非常典型的舊金山百年建築，天花板挑高，還有兩層貌似維多利亞風格的公寓，門前陳列著新舊書籍，入口上方掛著一輛單車，店名也很特別：摺角書店。

我隨口詢問收銀員，對Google巴士何看法，她的陽光態度頓時黯淡，沉默了一會，開口時面無表情，「他們正在摧毀城市，讓一般民眾更難住在此處」，不過她也承認，市民面對的危險絕不僅止於此，「舊金山一向都很繁忙，許多人都對Google巴士不滿，但我不會讓此事影響生活，還是每天騎單車上下班」。

儘管許多人心有同感，若將舊金山房價上揚的責任，全都歸咎於Google巴士，似乎也不盡公允，雖然加州大學柏克萊分校一位前研究生的論文指出，Google公車站與高房價之間確實為正相關，但還有許多其他因素。此外，Google巴士也有正面效益，包括減少高速公路車流量、降低碳排放量、改善塞車問題，或許也由此可見，舊金山在大眾運輸方面多麼先進，即使搭乘公車，仍然顯得不夠進步。

目前當地已有若干解決方案，官員提議向Google巴士收取每個公車站一美元費用（反對者認為金額太低）；Google增加往來公司的渡輪，而且渡輪上當然也提供無線網路訊號。

不過此事核心問題不僅攸關舊金山，也涉及整個灣區，舊金山人口約82.5萬，在灣區710萬居民僅占11.5%，但Google與Facebook的員工人數卻高度集中於舊金山（以及歐克蘭），因此足以建立巴士路線。喜劇演員Emily Heller在《舊金山週報》的一篇文章，或許最能道出問題重點：「我和許多灣區居民一樣，出外旅行時，都自稱住在舊金山，但其實我從小生長在阿拉梅達地區一間美麗的老房子內；自稱住在舊金山並非為了便宜行事…阿拉梅達因為位置鄰近又無趣，因此總活在舊金山的陰影中」。換言之，在灣區工作的民眾心目中，舊金山是居住地首選。

原因在於舊金山受盛名所累，一九五零年代時，多數美國城市紛紛放棄街車，也夷平社區改建高速公路，但舊金山保留數條重要街車路線（今日由市政單位經營），並且阻止高速公路肆無忌憚地發展。今日舊金山已成都市規劃政策典範，受到規劃界人士青睞，然而灣區其他城市卻沒這麼幸運，例如海瓦德、弗利蒙特、康科德等地均深受人口擴張政策影響，發展歷程更近似於洛杉磯等美國大城。

富裕的Google員工不願住在灣區其他郊區，紛紛湧入舊金山，其實正是世界各地許多規劃人員希望透過政策達成的目標，但這種現象也是個警訊，儘管步行建設、無障礙環境、公共空間等都市規劃原則都有助打造社區活力，將左右城市成敗，可是這些社區不能專屬於少數富有族群。當11%的人口居住在規劃完善的城市，而其他民眾居住地深受人口擴張政策影響，就會發生目前情況，Google巴士只是反映出大眾多麼渴望社區充滿活力。

摺頁書店為舊金山相關書籍設置專區，包括馬克吐溫與已故記者凱因（Herb Caen）的引言錄、希區考克在舊金山拍攝多部電影的攝影集，也有不少近期著作，例如卡米亞（Gary Kamiya）的《舊金山的49個風景》。其中有本書格外吸引我：《無盡城市：舊金山地圖集》，由土生土長的舊金山居民索尼（Rebecca Solnit）彙編而成，她曾獲獎無數，大概足以放滿整家書店；書中詳細且近距離地重新想像舊金山許多社區，也歌頌許多居民在此生活的軌跡。

這本書內容出於對城市的熱愛，但卻很難複製到許多消沉的灣區城市，且舊金山部分元素也難在附近其他城市重現，例如歷史、高低起伏的山丘、大橋的壯麗景色、時常繚繞橋邊的雲霧等。不過在舊金山的成功經驗中，也有些規劃元素能夠沿用至他處，例如適合步行的社區、便利的轉運系統、為數眾多的公園等，若能應用在其他灣區城市，應可分散Google巴士希望服務的通勤需求。

要將舊金山的成功經驗拓展到其他灣區城市並不容易，得投入數十年間，且其他城市的政治文化若與舊金山大不相同，又欠缺大眾支持，將會更加困難，不過從Google巴士爭議中，更可看出良好規劃對於各地多麼重要，絕不僅限於單一城市的都會區。

若期望海瓦德、康科德等地能吸引世界級人才前來，如馬克吐溫、希區考克等人，或許只是奢求，但若規劃妥當，這些城市有朝一日也能建立鮮明的都市社區文化，支持如摺頁書店的商家生存，或許也能吸引部分富有的Google員工移居，不過在此之前，Google巴士還是會繼續橫行舊金山街頭，也讓南加州居民如我造訪時，心情更加輕鬆。

本文其他語言版本： 英語

轉載自This Big City 城事

通勤生活，在現代社會已成為生活必須，然而平日習以為常的一切，卻可能被突如其來的天災影響。在台灣，經常被形容「不堪一擊」的蘇花高與中橫，豪雨的阻斷往往會打擊到東部觀光業。而世界各地都有類似前例：2013年9月，日本關東地區出現氣候異常現象，連日的大雨造成多處淹水，甚至波及以準時聞名的東京地鐵，因雷電影響而造成罕見的連續誤點；遠在南美洲，智利火山灰前年的大規模飄散，就已經讓阿根廷甚至澳洲等地的大批航班取消，不僅打亂旅客行程，也造成航空公司嚴重的經濟損失。

我們經常為天然災害提早防範，但人為疏失或許才是經常被忽略的隱性危機。最近一件引發關注的大眾交通事故出現於2013年12月1日，紐約的「大都會北方鐵路」（Metro-North Commuter Railroad Company）發生火車出軌意外，八節中的六節車廂在大轉彎時脫離軌道，造成四人死亡、六十多人受傷的慘劇。駕駛表示當時他正在打嗑睡，直到列車脫軌後五秒才開始剎車。「大都會北方鐵路」是往返於紐約中央車站與康乃狄克州的通勤鐵路，這是該公司自1982年營運以來首次發生致命車禍。

摩菲定理(Murphy’s Law)指的就是「凡是可能會出錯的事，必定會出錯。」因此諸如此類的交通事故可能永無止息的一天。但是我們若將其視為面對天然災害一般，利用縝密的事前準備、新的發明科技，或許能在不久的將來幫助我們防患於未然、降低事故發生的可能性。

機場跑道狀態燈（Runway status lights）

雖說飛機的任務是翱翔於天際，但許多致命意外卻是發生在地面跑道。美國國家運輸安全委員會（National Transportation Safety Board，NTSB）指出，2006年在肯塔基州萊辛頓市的機場，正是由於駕駛以錯誤跑道起飛而造成49人死亡；2008年在全美面積最大的丹佛國際機場（Denver International Airport），一架飛機正要飛離跑道時突然起火，造成數十位乘客與機組人員受傷。

如果在機場滑行道的地面安裝「跑道狀態燈」，可以同時告知飛行員和停機坪的地勤人員跑道的安全性，避免上述悲劇重演。就像平常十字路口的交通號誌與紅綠燈一樣，能適時更改號誌顏色與安全資訊以供識別，只不過飛機的狀況較為複雜，需要特殊演算法來進行號誌管理，因此目前尚未普及，但是美國聯邦航空總署（Federal Aviation Administration， FAA）已經打算在2017年之前為全美17座機場安裝此系統。

主動列車控制系統（Positive train control，PTC）

鐵路與航空一樣深受信任，但駕駛們一瞬間的疲勞、渙散、分心等人為因素，往往是釀成巨災的原因。2008年加州查茨沃斯（Chatsworth）的一起25人死亡車禍，僅僅是因為列車操作員低頭看了一下手機簡訊，而沒看到一閃而過的紅色指示燈。

一般簡稱為PTC的「主動列車控制系統｣，在進入車站或是急轉彎等關鍵路段時，能適時抹消人為的錯誤操作，取代駕駛員而拿回主控權。PTC仰賴無線訊號如GPS（Global Positioning System，全球衛星定位系統）、列車內建電腦與制動系統，以此來感知列車位置、協調車距、控制岔道與傳送速度資訊。

美國的「鐵路安全改善法案」（Rail Safety Improvement Act，RSIA）要求包括「大都會北方鐵路」在內的各大鐵路公司在2015年以前裝設PTC系統，但該法案並沒有提供財務支援，使得鐵路公司的投資無法涵蓋其經濟效益而引起反彈，至今兩方仍在協調當中。

公路汽車防撞科技（Vehicle collision avoidance technologies）

美國國家公路交通安全管理局（National Highway Traffic Safety Administration，NHTSA）指出，大約28%的公路意外屬於「追尾碰撞｣（rear-end collisions）、23%是車子自行駛離道路造成。如果某些科技能幫助人們注意這兩種情況，就有可能避免一半以上的車禍。

美國國家運輸安全委員會（National Transportation Safety Board，NTSB）為行車安全科技列出了建議名單，像是限速技術（speed-limiting technology）、車道偏離預警系統（lane-departure warning systems）、輪胎壓力監測技術（tire-pressure–monitoring technologies）、前向碰撞預警系統（forward-collision–warning systems）、自動巡航控制系統（adaptive cruise control）、自動剎車和電子穩定控制系統（automatic braking and electronic stability control systems）等。現在的許多汽車已經備有以上安全裝置，讓駕駛人更有保障。

旅客的生命是交通運輸這一行最珍視的價值，造型、速度與舒適度皆在其次，而日新月異的運輸防災科技正是保護我們在上學與上班途中免於煩惱的隱形幫手。（本文由國科會補助「新媒體科普傳播實作計畫─重大天然災害之防救災科普知識教育推廣」 執行團隊撰稿）

責任編輯：鄭國威｜元智大學資訊社會研究所

本文原發表於行政院科技部-科技大觀園「科技新知」。歡迎大家到科技大觀園的網站看更多精彩又紮實的科學資訊，也有臉書喔！