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時間旅行(一)可能性的幾種區分

活躍星系核_96
・2014/08/16 ・1458字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 559 ・八年級

Credit: Zorin Denu via Flickr

Credit: Zorin Denu via Flickr

文/陳培興,部落格書寫隨興

〈時間旅行(序)〉,我們已簡介過時間旅行(Time travel)的討論。接下來可以開始探討時間旅行的可能性。但在此之前,我們首先要先知道「可能」這個語辭也是有歧義的,這次本文會說明和區分「可能」的不同意思,藉此把它清楚地應用在時間旅行的討論中。

你或許會奇怪:「可能不就是可能嗎?這有什麼好區分的?」其實「可能」是一個有歧義的語辭,雖然在日常生活上就算不釐清也什麼影響,但是在談論時間旅行的語境中,它會是比較容易引起混淆的字眼。為免因為歧義而引起不必要的爭論,我們要先釐清「可能」的用法,藉此展開一個較清晰的討論。

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談論時間旅行至少會涉及以下幾種可能性:

  1. 邏輯可能性(logical possibility)
  2. 經驗可能性(empirical possibility)[1]
  3. 技術可能性(technical possibility)

當我們說某件事態是邏輯上可能的意思是指:該命題並不抵觸邏輯定律、並不同時斷定(或蘊涵)自相矛盾的情況。那什麼是自相矛盾呢?譬如:「我是人並且不是人」就是一個自相矛盾的例子,它有著同時斷定P和~P的意思,凡是不蘊涵這種邏輯矛盾的命題才是邏輯上可能的。

而當我們說某件事態是經驗上可能的意思是指:該事態並不違反自然律(laws of nature)包括各種物理法則例如「沒有任何物質能以超光速運動」(假設這些物理法則是真的),凡是不違反自然律的事態才是經驗上可能的。

另外當我們說某件事態是技術上可能的意思是指:該事態並不與當時的技術水平有所抵觸。例如「載人登陸月球」在過往是技術上不可能的,但隨著科技水平提升,在現今的技術已經能夠實現。又例如「建造載人百萬的飛行船」亦是現今技術上可能的,儘管沒有國家會耗費龐大的資金和人力去實踐。只要不抵觸當時的科技水平,我們就會說該事態是技術上可能的。

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最後若你有細心留意,應該不難發現這幾種可能性之間還有重要程度之分,其中又以第一項邏輯可能性最為基本,第二項經驗可能性次之,第三項技術可能性在後。許多哲學家和科學家所質疑的並不是「時間旅行」是否在技術上可能,而是邏輯上是否可能,這種質疑比起其餘兩項有更大威脅。

因為任何命題若是邏輯上不可能,那麼它在經驗上和技術上也是不可能的。比如「我畫一個『是圓又並非圓』的圖形」,這命題無論我怎樣做,它在經驗上和技術上也是無法達成的。這因為該命題隱含矛盾:「圓」和「並非圓」兩者既不可能同真,亦不可能同假,我們無法達成邏輯上矛盾的命題。相反,如果某件事態並不抵觸邏輯定律,也不違反自然律,只是在目前技術上無法實現,那麼我們仍可以想像有一天科技進步了,到時候就能把它實現。

附註

經驗可能性有時亦稱「物理可能性」(physical possibility)。

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參考資料

  • Hospers, John. An Introduction to Philosophical Analysis. 4th Edition. London: Routledge, 1997, pp. 121–122.

延伸閱讀

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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

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  • 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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替晶片打造數學工具的喬治.布爾(George Boole)
數感實驗室_96
・2024/06/01 ・561字 ・閱讀時間約 1 分鐘

本文由 國立臺灣師範大學 委託,泛科學企劃執行。 

煮湯時看到調理包背面寫著「加水且加入鹽巴或味精,就大功告成了」。

這句話該怎麼解讀呢?邏輯思維好的人可能很快就能反應過來,意思是加水是必須的,鹽巴和味精至少要加一個。當然,兩者都加也行,但似乎不太健康。

你可能會說:「煮湯時誰會想那麼多?這太哲學了!」其實,19 世紀有位數學家將邏輯建立在數學而非哲學之上,他的貢獻深深影響了現代電腦的運算。他就是我們今天的主角——喬治.布爾(George Boole)。

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在工作會議中,清晰的邏輯思維能幫助我們有條理地表達觀點,並迅速理解他人的意見;程式設計中,邏輯是核心,透過布林代數和邏輯運算,電腦能根據條件執行不同的任務,在智慧家電中利用邏輯閘判斷多個輸入條件來控制輸出結果。

因此,布爾提出的這一套邏輯思維與布林代數,不僅在學術領域至關重要,更是日常生活中不可或缺的工具。

更多、更完整的內容,歡迎上數感實驗室 Numeracy Lab 的 youtube 頻道觀看完整影片,並開啟訂閱獲得更多有趣的資訊!

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數感實驗室_96
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數感實驗室的宗旨是讓社會大眾「看見數學」。 數感實驗室於 2016 年 4 月成立 Facebook 粉絲頁,迄今超過 44,000 位粉絲追蹤。每天發布一則數學文章,內容包括介紹數學新知、生活中的數學應用、或是數學和文學、藝術等跨領域結合的議題。 詳見網站:http://numeracy.club/ 粉絲專頁:https://www.facebook.com/pg/numeracylab/

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時空旅行有可能嗎?我們如何感受時間?談談那些神秘的時空理論!
PanSci_96
・2023/06/25 ・3872字 ・閱讀時間約 8 分鐘

時空旅人存在嗎?霍金的未來派對

回到過去不只是科幻迷的夢想,每個人或多或少,都有一兩件想要改變或挽回的事。可惜的是,我們在空間中可以自由移動,甚至走到馬路對面再走回來,回到起點。(當然,也有人走個斑馬線就到了異世界)然而在時間軸上,我們卻不斷地向前進,不能倒頭。這是為什麼呢?

物理大師史蒂芬.霍金,對時間的研究可說是不遺餘力,他也透過著名的《時間簡史》、《大設計》等著作,向我們闡述宇宙與時空的奧妙。霍金是位時空旅行的夢想家,為了驗證世界上是否真的有時空旅人,他甚至曾經做了一個有趣的實驗。

2009 年 6 月 28 日中午 12 點,霍金認真地在劍橋大學舉辦一場盛大派對,桌上擺了美食與香檳,一旁的柱子上還綁了三色氣球。霍金仔細地準備好公開邀請函,上面寫著「誠摯地邀請您參加時空旅行者派對」,附上時間、地點甚至是準確的經緯度,希望時空旅人沒有迷路的藉口。

邀請函對外公開時間是派對結束「之後」,他確保這個訊息可以流傳數百年,並希望有時空旅人能看到邀請函,回到過去參加這個派對。可惜的是,無人響應、無人到場。霍金認為這證明了他的推論——時間旅人不存在。當然,如果當時有時空旅人跳出來打臉他,他也會感到非常開心。還是你認為,這只是因為時空管理局下明令,禁止未來人透露各種訊息給過去的人類,對於結果其實不需要感到意外呢?

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為何我們不能讓時間倒轉?霍金的三支箭矢

在研究時空旅行之前,我們先來了解,為什麼我們總無法倒轉時間。

對於時間的流向,霍金提出了「三支箭矢」的構想,這不是安倍晉三的經濟學箭矢,而是時間箭矢。這三支時間箭矢,分別為心理學箭矢、熱力學箭矢、和宇宙箭矢

心理學箭矢,就是我們生物感受到時間的流向。熱力學箭矢,則是熱力學中「熵」越來越大的方向,也是世上一切現象運行的方向。

所謂「熵」,是我們用來評估一個狀態的混亂程度的物理量。熵越大越混亂;例如,髒亂房間的熵比整齊的房間還大、摔成碎片的杯子熵比完整的時候還要大。根據熱力學第二定律,世間一切現象都會朝著熵變大的方向發展:杯子一定會摔碎、裡面的水一定會灑滿一地。但是,我不是可以把髒亂的房間整理整齊嗎?沒錯,但熱力學告訴你,在你整理房間的時候,你可能為世界增加了 20 點的秩序量,但你身體因為運動放出的熱能,可能會為整個宇宙增加 100 點的混亂量,整體的熵還是增加的。

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熱力學告訴你,在你整理房間的時候,你可能為世界增加了 20 點的秩序量,但你身體因為運動放出的熱能,可能會為整個宇宙增加 100 點的混亂量,整體的熵還是增加的。圖/envatoelements

至於最後一根箭,宇宙箭矢,則是宇宙膨脹的方向。宇宙在膨脹過程中,粒子會越加分散,熵也會持續增加,因此宇宙箭矢會與熱力學箭矢同方向

回到體感時間,既然熱力學箭矢代表世界運行的方向,如果熱力學箭矢與心理學箭矢的方向相同,那我們就會看到杯子掉到地上摔破、水灑出來。但如果反過來,熱力學箭矢跟心理學箭矢反向飛行,那我們就能看到天能中的逆熵,我們會看到杯子從碎片修復、回到桌上,水也跟著回到杯子之中。

既然如此,那我們要怎麼讓這兩支箭矢反向飛行呢?遺憾的是,因為我們的這具肉身限制,要感受環境、需要外界訊號刺激,並且轉為神經訊號到大腦;要思考,神經細胞必須透過呼吸作用,取得能量來持續運作。我們的一舉一動,建立在生物與化學反應上,也因此必須遵守熱力學第二定律。如果不遵守,我們甚至無法獲得能量,生命根本無法維持。這種現象也被稱為「弱人擇原理」。

為何心理學箭矢和熱力學箭矢必須同向?因為不同向,我們就無法存在,也就無法思考這個問題。

超光速可以連接過去?

在 DC 宇宙的影視作品中,能穿越時間的閃電俠肯定是經典代表。在 DC 宇宙,透過神速力的加持,閃電俠可以突破光速,回到過去。這會發生什麼事情呢?

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根據相對論,在速度接近光速時,時間會變為相對,對於不同速度的觀察者來說,也會產生歧異。舉例來說,如果閃電俠在路上與粉絲打招呼,卻被蝙蝠俠催著去開會。無奈的他,只好與粉絲說掰掰,接著以超光速前往蝙蝠俠基地,準時趕上會議。如果粉絲這時候用望遠鏡看著這一切,他們會看到,閃電俠先跟自己說了掰掰,接著才趕上遠處的會議,而且以距離計算,閃電俠肯定超越了光速。

粉絲的時空視角:閃電俠先跟自己說了掰掰,接著才趕上遠處的會議。圖/Pansci

然而神奇的事來了,如果此時蝙蝠俠等得不耐煩,突然想回高譚市與小丑敘敘舊,他拿出了從沒有任何人知道的特製蝙蝠車,一台可以以接近光速移動的蝙蝠車,從基地離開。就在這個時候,從他的角度觀察閃電俠,他會發現,閃電俠先到達了會議室,接著才發生遠處閃電俠與粉絲說掰掰的場面。蝙蝠俠和粉絲們看到的情景大不相同,不同觀察者的時間產生歧異了。

蝙蝠俠的時空視角:閃電俠先到達了會議室,接著才發生遠處閃電俠與粉絲說掰掰的場面。圖/Pansci

甚至對於獲得高速移動能力的蝙蝠俠來說,如果他的蝙蝠車也能以超光速移動而且速度夠快,他甚至能在閃電俠到達會議室前,就先跑去正在與粉絲說掰掰的閃電俠旁邊,告訴他開會的會議結論,你不用再跑一趟了。

看來透過超光速回到過去,還真的是有可能的。但別忘了相對論施加的限制,要將物體越加速到接近光速,所需要的能量就越大。如果要將有質量的物體加速到等於光速,就需要無限大的能量。或許閃電俠的神速力確實能辦到,當然這也就代表,閃電俠或許是DC宇宙中無敵的存在了。

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顯然,沒有神速力,也不是超級英雄的我們,把自身加速到超光速來時間旅行,顯然不是一個好選項。但如果我們能扭曲時空、建立捷徑,達成超光速呢?

就算兩地相隔數公里,如果我們能將時空對折,並在中間打一個洞,創造出一個任意門,只要跨過一步就能跨越原本要走上半天的路程,不就超光速了嗎?事實上,不能超光速移動的我們,跨越時空的「蟲洞」,很有可能就是我們最後的選項。

蟲洞有辦法被製造嗎?

蟲洞的概念不只是存在於科幻小說的情節,1935 年,愛因斯坦與羅森發表一篇論文,指出根據廣義相對論的計算,在某些條件下,宇宙中可能出現連接不同時空區域的「蛀孔」,稱為愛因斯坦——羅森橋,也就是我們說的「蟲洞」。

蟲洞在地面可能的樣子。圖/wikipedia

正常來說,宇宙中的能量或有質量的物質,會在宇宙中產生如同球面的正時空曲率,產生引力。如果想要產生負時空曲率,將時空向內凹陷,創造出蟲洞,我們就需要創造出負能量或具有負質量的物質。

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那麼要怎麼做出負能量或負質量的物質呢?

接下來我們進入到腦洞大開的環節:還記得我們在量子系列第五集,介紹薛丁格的貓時提到的不確定性原理嗎?根據這個理論我們可以預測,就算在空無一物的「真空」中,其實非常熱鬧。在真空中,會不斷出現正粒子反粒子組成的虛粒子對,他們一起出現,又重新碰撞、互相湮滅,這個過程被稱為量子漲落。雖然兩種粒子會互相湮滅,但不論正、反粒子都是擁有正能量與正質量,在量子漲落的過程中,為了維持整體的能量穩定,某些地方出現正能量密度,某些地方就會出現負能量密度。以此架構延伸,我們便能在真空中設計兩塊金屬板,能透過卡西米爾效應,在兩塊金屬板中,創造出負能量的區域。而這個卡西米爾效應,也在 1996 年在實驗中被實際觀測到。

卡西米爾效應示意圖。圖/wikipedia

透過蟲洞時間旅行有可能嗎?

那麼通過蟲洞時間旅行是可能的嗎?根據後來的計算,愛因斯坦——羅森橋,也就是蟲洞的存在時間非常短,會在太空船通過之前,就塌縮成奇異點。而蟲洞的通道大小,也不足以讓任何粒子大小的物體穿過。

但霍金沒有將可能性說死,或許將來,會有技術可以撐開並維持蟲洞的存在,足以讓人類穿梭而行。或許時空旅行,將成為現實。除此之外,超弦理論也有一些說法證實蟲洞可能存在,但目前弦理論都還僅止在數學計算,還未能應用在實際現象中。

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但你說,霍金不是已經透過時間旅人派對證實,沒有時空旅人了嗎?霍金解釋,根據時間悖論問題,我們看不到時空旅人,是非常正常的。至於為何無法修改過去,產生時間悖論,有可能是當過去已被「測量」,那宇宙就不能再被更改,又或是真的有某種有形或無形的時空管理局,在維持這個世界的安全呢?

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