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【Gene思書齋】零下鳥任務

Gene Ng_96
・2014/07/31 ・2503字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 504 ・六年級

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這標題不是要殺人,是因為對我而言,南極就是一個不折不扣的鳥地方,因為能夠在南極大陸上度冬生存的動物,就只有身為鳥類的企鵝了XD

這麼說一定會有人指正,因為人類也能在南極大陸上度冬啊,可是我們畢竟還是要靠一大堆的裝備和物資啊!有部生態記錄片《企鵝寶貝:南極的旅程》(March of the Penguins), 是由法國人拍攝的,內容描繪處於南極洲的皇帝企鵝每年為了生存和繁衍而進行的艱苦旅程。 在2006年,此片獲第78屆奧斯卡金像獎最佳紀錄片獎。這部生態記錄片在美國上映時,非常的叫好又叫座,在影廳放映了好幾個月,在社會和媒體上得到極大 的迴響。為了拍攝皇帝企鵝如何度過極度嚴寒且暗無天日的冬天,拍攝小組是冒死在南極度冬和活動!老法拍攝生態記錄片不屈不撓的精神,非常令人欽佩!

南極真的是一個令人充滿想像的地方啊。2011年,日本TBS電視台為了慶祝60週年台慶,製作了一部紀念性電視劇《南極大陸》。改編自由北村泰一所著的 《南極越冬隊太郎次郎的真實》( 南極越冬隊タロジロの真実 )一書,並由木村拓哉擔任主演,後來爆紅的堺雅人也和木村拓哉演對手戲,是亦敵亦友的關係。

《南極大陸》的故事發生在1955年間,戰後十年左右,日本為了重振過去經濟上的雄風,舉國上下都拚命打拚,可是各國仍把日本視為「戰敗國」或者「模仿之 國」。當時,世界各地觀測地球的活動很活躍。以美國、蘇聯為中心成立了國際地球觀測年特別委員會,計劃在南極大陸進行觀測。故事中,東京大學的教授白崎優 與倉持岳志二人參加了關於南極觀測的國際協調會議,二人回國後致力推動日本參與南極觀測。作為亞洲唯一參加該計畫的國家,日本被分配到的觀測地點是在地圖 上被標示為「無法靠近」(Inaccessible)的哈拉爾王子海岸(Prince Harald Coast),那裡攝氏零下50度,充斥著每秒風速高達百米的暴風雪,是最惡劣的地方,完全不被世人所期待。在資金匱乏,並且沒有遠航船隻等困難重重之 下,克難成軍的日本南極觀測隊終於在兩年後,帶同十幾頭樺太犬向著遙遠的南極進發……

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南極大陸和澳洲大陸是世界上僅有的被海洋包圍的兩塊大陸,其四周有太平洋、大西洋、印度洋,形成一個圍繞地球的巨大水圈,呈完全封閉狀態,是一塊遠離其他 大陸,與文明世界完全隔絕的大陸,至今仍然沒有常住居民,只有少量的科學考察人員輪流在為數不多的考察站臨時居住和工作。南極是各先進國家正積極研究的新 天地,過去各國探險家相繼發現了南極大陸的不同區域,英國、紐西蘭、德國、南非、澳洲、法國、挪威、智利、阿根廷、巴西的政府先後對南極洲的部分地區正式 提出主權要求,使這塊冰封的淨土籠罩上國際糾紛的陰影。還好從1961年6月通過的各式《南極條約》(Antarctic Treaty),凍結了以上國家對南極的領土主權要求,規定南極只用於和平目的。南極現在不屬於任何一個國家,它屬於全人類!

出自各種各樣的原因,台灣由於種種原因未能參與南極的考察其中。不過到了2009年,國立海洋生物博物館、正修科技大學、東華大學、中山大學與中國南極考 察隊攜手合作,台灣研究人員得以藉由中國大陸研究船海龍號和研究站前往南極收集第一手資料,帶回包括土壤和各類生物高達數百個樣本,讓台灣正式踏上南極科 學考察之旅。

圖文並茂的《零下任務:臺灣科學界第一次南極長征》就是記錄著海生館等組成的台灣南極考察隊的零下任務。《零下任務》是探訪南極的台灣考察團員共同撰寫的,從各種不同角度述說他們在南極的見聞,是寓教於樂的作品,不僅可以當科普書讀,也可當遊記讀,如果有機會(雖然不大)去南極,也能當參考書XD

《零下任務》記錄了他們如何零度C下的垂釣和出海採集,還有逗趣地帝王企鵝的新鮮糞便。除了採集,他們也走訪智利、烏拉圭、韓國、俄羅斯極地站,還有超環 保的澳洲站和只見貨櫃屋的印度站,以及丘陵上的雷達天線陣。雖然沒有共襄盛舉,不過看到內陸隊在冰穹上拚搏的故事,真的非常欽佩這些為了科學研究,能夠冒 死和忍受孤獨的勇者!

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在南極生存,真的不易,不僅嚴寒和風暴會危脅研究和工作人員,連平時能夠輕易處理的意外,在那人煙罕至之處,也可能釀成大禍。《零下任務》描寫了從冰山崩 塌現場死裡逃生,還有漂流受困冰洋中,以及工安意外釀成的低氣壓。《零下任務》也提到了過去在嚴寒的天氣下出了門就再也回不去的研究人員,以及他們幾年後 才發現保存完好的屍體。

最有趣的是,《零下任務》中的南極生活,在船上的日子以及極地食衣住行等等,連發一個簡單的電郵都不容易,要花錢還要等待。有趣的是,在他們工作站中食物 是自取,以致回到現實生活中,隊員常常上商店拿了東西沒付錢就走XD 掛病號當然不是件樂事,不過在南極掛病號,也算是個難得的經驗,在極地過年當然更算是難得。

《零下任務》也 圖文並茂地展示了他們採集的成果,如令人驚豔的水底世界,還有超耐寒的極地生物,牠們不僅形態逗趣,也有特殊的生理。不過很不幸的,南極也非淨土了,他們 採了企鵝的樣本,測試結果發現,企鵝體內各種污染物的含量居然比地球其他地方的動物還高,顯示我們人類製造的污染之無遠弗屆XD

除了海生館領導和中國合作的考察隊,台灣科學家也相繼踏上南極大陸作科學之旅,台大物理系暨天文物理所講座教授陳丕燊領軍的「天壇陣列國際合作計畫」(Askaryan Radio Array, ARA),從2011年開始預計用四年時間在南極大陸架設37座天線測量站,範圍達100平方公里的無線電天線陣列,深埋於海拔3,000公尺高的南極冰原中,完工後將是全世界最大微中子天文台,將用於偵測穿透南極冰層內的高能宇宙微中子,藉此探索宇宙的邊際。

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我幾年前有次到信義誠品剛好遇到陳丕燊教授的科普演講,講述他在南極捕捉微中子的故事,印象非常深刻!南極是各國展現科研實力的戰場,希望台灣不會因為要 做「有用」的研究,短視地失去邁向科研大國的機會了!我們現在享有的科技突破,有多少是當初發現時,就馬上想到用處的?當初日本百廢待興時,仍奮力克難地 參與南極考察,這樣堅毅的精神,不是他們後來成為科技大國的助力嗎?

本文原刊登於【GENE思書軒】,並同步刊登於The Sky of Gene

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Gene Ng_96
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來自馬來西亞,畢業於台灣國立清華大學生命科學系學士暨碩士班,以及美國加州大學戴維斯分校(University of California at Davis)遺傳學博士班,從事果蠅演化遺傳學研究。曾於台灣中央研究院生物多樣性研究中心擔任博士後研究員,現任教於國立清華大學分子與細胞生物學研究所,從事鳥類的演化遺傳學、基因體學及演化發育生物學研究。過去曾長期擔任中文科學新聞網站「科景」(Sciscape.org)總編輯,現任台大科教中心CASE特約寫手Readmoo部落格【GENE思書軒】關鍵評論網專欄作家;個人部落格:The Sky of Gene;臉書粉絲頁:GENE思書齋

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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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為什麼腿短短,走路還搖搖晃晃?解密企鵝賣萌的背後真相!——《鴿子為什麼要邊走邊搖頭?》
晨星出版
・2023/10/24 ・1652字 ・閱讀時間約 3 分鐘

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企鵝搖搖晃晃地走路

圖/giphy

說到用兩隻腳走路的鳥類,就不得不提企鵝。企鵝用兩隻腳在冰上搖搖晃晃走路的樣子非常可愛。在水中卻可以自由自在地高速游泳、追捕魚,這兩種樣子帶給人的印象有非常大的不同。

話說,企鵝意外地可以走很長一段距離。牠們會在地上蒐集石頭來作巢,所以當然要可以走到築巢的地點。通常企鵝類的繁殖群會位在距離海岸線幾百公尺的地方,但有時會在距離海岸 3 公里以上的內陸,想像企鵝排成一列搖搖晃晃地走 3 公里,實在是可愛至極。

說是這樣說,但是走 3 公里,我們人類都覺得有點遠了,企鵝真的可以搖搖晃晃走過去嗎?

牠們的走路方式感覺效率很差,好像很累。企鵝走路時腳會使用的力量以及計算其所需能量的研究顯示,企鵝的走路方式一如外表印象,效率很差。大概所有人都會覺得「我想也是」吧,但我們不妨來仔細思考為什麼會效率很差。

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圖/giphy

鵝生好累!企鵝其實一直蹲著?

在討論企鵝的步行時,首先得要知道的是其獨特的體型。企鵝看起來是用兩隻腳站著,腳感覺極端的短。大概因為身上的毛色彷彿穿著燕尾服一樣,總覺得像是人類的喜劇演員一般。

但是牠嚴格說來並不是「站著」。看企鵝的骨骼圖(圖一)就很清楚。髖關節跟膝關節強烈彎曲的姿勢,以人類來說就是「蹲著」。換言之,企鵝時時刻刻都是蹲著的,連走路時也是蹲著的狀態。試著自己蹲著走路看看,就會像企鵝那樣搖搖晃晃地。牠們搖搖晃晃的姿態,背後的祕密就是體型與姿勢。

而由此延伸,企鵝的步行方式非常沒效率的理由,可能就是身體橫向搖擺和轉動幅度非常大。搖擺跟旋轉的動作,對前進而言怎麼看都是不必要的舉動,但是根據之前的研究,其實企鵝不搖晃反而效率會更差。之前也說過雙足步行的動能跟位能要有效率地轉換,才能有效率地運動,但企鵝似乎是用橫向搖擺的動作來進行這種能量轉換。

圖一、企鵝的樣子跟人很像,所以如果讓企鵝在山手線月台上排隊,也不會有人發現(右),但是如果看骨骼(左),企鵝蹲下來就可以跟站著的人類簡單區分開來。

短腿優先?

也就是說,企鵝走路效率不佳的理由,跟牠們這種體型跟姿勢有關。

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企鵝的腳確實很短,以現在還活著的企鵝種類來說,體型最大的皇帝企鵝的體重將近 20 公斤,和澳洲的平胸鳥類鶆䴈幾乎相同,然而比較這兩種鳥類的腿長的話,鶆䴈的髖關節大概在 80 公分高的位置,而皇帝企鵝大概在 30 公分高左右。明明體重差不多相同,企鵝的腳的長度卻只有鶆䴈的一半以下,步行效率差也是沒辦法的事。

本章已經反覆提過好幾次,腿愈長一般來說會步行速度愈快、效率也愈好,企鵝的短腳和蹲下的姿勢非常不適合走路,這點沒有人能否定。

圖/giphy

企鵝的腳會這麼短,恐怕是為了在寒冷地帶保住體溫。雖然也有棲息在熱帶的企鵝,但多數企鵝都棲息在極地,在水中跟地面上不失去體溫就是牠們最重要的課題。四肢末梢要是比較長,就會因為體積的表面積變大,容易失去體溫。所以在寒冷地帶演化的物種,耳朵等突出部位通常都會比較小。

雖然意外地能走很長距離,但企鵝仍然主要屬於在寒冷地區游泳的鳥類,為此演化出的短腿跟蹲著的姿勢,必須讓身體左右搖晃走路來補足才更有效率。

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——本文摘自《鴿子為什麼要邊走邊搖頭?》,2023 年 8 月,晨星出版,未經同意請勿轉載。

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逝者已矣?為什麼我們卻覺得他們好像從沒離開——《悲傷的的大腦》
臉譜出版_96
・2023/03/24 ・2216字 ・閱讀時間約 4 分鐘

那些我們仍忘不了的逝者

幾年前,我有位年長的同事過世,我在他過世後的幾個月裡花了一些時間陪伴他的遺孀。那位同事是研究睡眠的重要學者,時常為參加世界各地的學術研討會而四處旅行。

有一次和他的遺孀吃晚餐時,她一邊搖頭一邊告訴我,她實在對丈夫已經離世這件事沒有真實感,她感覺丈夫好像只是又出門旅行了,隨時都會再次從家門走進來。

許多哀悼中的人仍覺得過世的親人或愛人仍會回來。圖/envatoelements

大家大概都聽過正在哀悼失去的人這麼說,不過這並不是因為產生了幻覺,畢竟這些人通常同時也會說自己確實知道對方已逝;他們並不是因為太害怕悲傷的情緒而拒絕接受現實,也不是在否認真相。

還有另一個抱持這種信念的知名案例,也就是瓊.蒂蒂安(Joan Didion)的著作《奇想之年》(The Year of Magical Thinking)。蒂蒂安在書中寫道,她實在無法把已逝丈夫的鞋子送出去,因為她覺得「他或許有一天還穿得到。」

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為何即便理智上知道事實,我們卻還是相信那些已經離開人世的重要他人終究會回到自己身邊呢?從大腦的神經系統就能推斷這種矛盾現象從何而來,因為大腦神經系統會創造出不同層面的資訊,並傳輸到人類的意識裡。

如果深愛的人不見了,大腦會預設這些人只是當下不在我們身邊,之後一定還找得到他們;對大腦來說,對方已經不在這個世界上,空間、時間、關係的向度都已不再適用的概念根本就不合邏輯。

我在第五章會再從神經生物學的角度向大家解釋,為何人類會渴望找到離開的重要他人;在本章我們要探討的議題則是,為何我們相信自己終究找得到這些逝者?

我們仍渴望找回他們。圖/envatoelements

在依附關係裡留下鮮明的記憶

心理學家約翰.雅徹(John Archer)在他的著作《悲傷是什麼》(The Nature of Grief,書名為暫譯)裡提出,正因為演化的強大力量,人類才能在明知道事實並非如此的情況下,依然相信所愛之人終究會回到自己身邊。

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人類物種發展的早期,相信配偶會帶著食物回來的個體會持續待在子代身邊,而這些孩子也因為有正在等待配偶回家的父母貼身保護,才更有機會存活下來;我們在動物世界裡也能觀察到這種現象。在《企鵝寶貝》(March of the Penguins)紀錄片裡,皇帝企鵝爸爸在南極的嚴酷環境下負責孵蛋,等待企鵝媽媽從冰凍的大海裡覓食回家。

企鵝爸爸保護這些蛋的決心十分驚人—公企鵝能夠維持約四個月的時間不進食,一心等待配偶回來。附帶一提,同性配偶關係的企鵝伴侶也是同樣優秀的家長;中央公園動物園(Central Park Zoo)的公企鵝伴侶羅伊(Roy)和塞隆(Silo)就孵出了一隻可愛的小企鵝探戈(Tango),並且成功將牠養育長大。

無論企鵝家長究竟是公是母,最重要的是其中一方必須維持信念,相信配偶即便在極地消失了很長一段時間,依然會帶著食物回到自己身邊。假如原本應該待在原地保護企鵝蛋的一方認定伴侶不會回來,自顧自地到海裡捕魚,這些蛋就無法成功孵化,也可能導致幼雛死亡。

企鵝孵蛋和養育雛鳥的過程始終相信伴侶還會回來。圖/envatoelements

那些始終維持信念,相信伴侶會回來而靜靜等待的企鵝,更有可能成功將蛋孵化或將幼雛扶養長大。在影片中,我們可以看到在上千隻的企鵝中,覓食回家的企鵝媽媽必須透過企鵝爸爸獨特的叫聲找到伴侶。這些企鵝克服了數不盡的種種困難,動物的天性實在令人讚嘆。

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是什麼讓企鵝願意為了待在下一代的身邊而絕食?這種依附關係究竟是如何運作?企鵝伴侶之間無形的連結是如何形成?企鵝伴侶之間的緊密關係實在令人心醉。

繁殖季剛開始時,成雙成對的企鵝伴侶會互相交頸纏繞,對彼此發出求偶的叫聲;此時牠們的大腦也開始出現生理變化,在腦神經深深烙下了對伴侶的記憶,留下明確的標記,這樣牠們就不會忘記伴侶的樣貌、氣味、叫聲。

企鵝伴侶在彼此中留下深刻的記憶。圖/envatoelements

在企鵝的大腦裡,伴侶不再只是隨便一隻企鵝了,而是最重要的那隻企鵝。企鵝伴侶離開彼此身邊,一方覓食、一方孵蛋的時候,牠們腦中對於伴侶的印象已不僅僅是一般的記憶,同時還帶著某種信念或動力──「我要等他回來,他就是那個特別的存在,是專屬於我的存在。」

在人類身上亦然,因為你的所愛之人存在於世上,大腦裡的某些神經細胞才會同時激發,某些蛋白質才會在你的大腦裡以特別的方式折疊。

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也正因為你的所愛之人曾經那樣活生生地存在於世上,正因為你們曾經如此相愛,他們才會在死去後卻依然存在──活在你的腦神經細胞裡。

——本文摘自《悲傷的大腦:一位心理神經免疫學者的傷慟考,從腦科學探究失去摯愛的悲痛與修復》,2023 年 3 月,臉譜出版,未經同意請勿轉載。

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