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拉格(淡)啤酒的酵母之謎

老橘子
・2011/08/29 ・2360字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 533 ・七年級

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歐洲文化史裡常提到修道院的修士在修道院裡釀造含有酒精成份的麥汁,以便補充齋戒日裡不能進食的體力消耗,讓人以為修士每天都是醉醺醺的。到歐洲旅遊,也常常因為酒吧林立,晌午就看到一堆人或坐或站在酒吧裡外喝啤酒。一旦喝到地區性的啤酒或發酵的果實酒,其風味、口感差異之大,不得不讓人思考罐裝啤酒之乏味。當我們以為啤酒是歐洲的產物時,是否也有個失落的環節,如同咖啡、煙草、馬鈴薯等影響西方文明的重要商品,也是靠著舶來品,才拼湊出完整的現代圖像?

雖然我們喝啤酒,可以不論啤酒為何物。但是,當大麥、小麥、玉米、米、啤酒花、水、麥芽等等不同組合,經過發酵之後,就會變成讓人大聲說話、面紅耳赤、稱兄道弟、忽而意氣風發、乍時又黯然落淚的出神飲料。知道一下啤酒跟最新的科學發現之間的偶遇,也是酣暢之際的樂事。

2011 年8月份的Proceedings of the National Academy of Sciences的一份新的研究報告,這個研究的故事就來自一個跨國的研究團隊發現了貝酵母的野生遠親:優貝酵母(尚無中文,筆者暫譯,原文 Saccharomyces eubayanus)。大概是因為啤酒這喝的玩意,跟生活、經濟、產業密切相關,報導這個研究的媒體真是不少,本文綜合Science New, Science Now, Economist, BBC, USAtoday, Wired.co.uk,簡單說明。

啤酒歷史從15世紀開始有了革命性的轉變,巴伐利亞地區的修道院開始採取低溫發酵,以便可以在冬天釀造啤酒。從此之後,拉格(Lager)與愛爾(Ale)的啤酒世界開始大不相同。例如,2008年拉格啤酒的全球銷售額達到2500億美金,而你在台灣的便利商店幾乎找不到愛爾。拉格與愛爾的差別主要在發酵溫度,前者低溫後者稍稍高於室溫,原因乃是酵母不同,愛爾使用的是釀酒酵母( Saccharomyces cerevisiae),拉格使用的則是釀酒酵母和貝酵母( Saccharomyces bayanus)的混株,稱為加士柏酵母( Saccharomyces carsbergensis),也因為生物學家巴斯德的發現與貢獻,也稱巴氏酵母( Saccharomyces pastorianus)。當代的拉格啤酒廠使用的是巴氏酵母的混株,包括歐洲大陸、北美、亞洲地區的流行品牌都是拉格,台灣也不例外;而英國就延續傳統的釀酒法,仍是愛爾、史脫特(Stout)的大本營。

從15世紀開始,釀酒人經過了好幾個世紀的努力,盡其所能地增加口感或色澤,使生產出來的啤酒容易被接受,他們根據這些受歡迎的特徵製造下一批啤酒。一開始,他們並不知道他們正在影響酵母的演化。

拉格啤酒的關鍵在於其低溫釀造。今日拉格啤酒商所用的酵母,科學家雖然早就知道是典型的釀酒酵母與貝氏酵母混株而成。 因此科學家翻遍歐洲和北美尋找, 但是貝氏酵母的母本卻從未找到,原來他們找錯半球了。

圖:癭

一個由Chris Todd Hittinger率領的國際研究團隊,在巴塔哥尼亞山區找到了拉格酵母的另一半失落的母本:優貝酵母。 因此在山毛櫸樹上,因真菌感染造成的如白桃與氣球般的結構:癭(galls)內找到了優貝酵母。其中包含了優貝酵母和另外一種野生酵母以及發酵的糖分,當癭熟透掉到地面上破裂後,地面會覆蓋一層薄薄的地衣,還有濃濃的乙醇味道。 所以,拉格啤酒源於巴伐利亞,但是主要添加物則是來自半個地球之外。釀造拉格啤酒的酵母來自阿根廷的巴塔哥尼亞山區的山毛櫸森林裡,卻遠渡重洋到歐洲,並溜進了釀啤酒的木桶裡。

當研究者把優貝酵母的基因進行排序,並搜尋其他酵母基因的資料庫後發現,他的近親貝氏酵母,而且非常接近卡士柏酵母。事實上高達99.5%的相似度。與卡氏柏酵母不同之處,在於用於釀造拉格啤酒的酵母,在過去幾個世紀以來,已經突變,並且被馴化,以便用於大量工業生產。

研究者合理的推論這就是要找的野生酵母。另外一個原因則是:一般來說寒冷的氣候是拉格酵母喜歡的環境,拉格釀造的溫度大多於攝氏4-9度。但是用於製造愛爾、果實酒或其他酒精飲料的釀酒酵母,適溫是攝氏15-25度,因此德國人得以在冬天釀造啤酒,並且避免遭受的夏天霉菌、細菌或者其他東西使啤酒發酵失敗,變得又酸又臭。而巴塔哥尼亞山區的平均溫度大約攝氏6 度。所以人和生長於此的酵母都具有抗寒基因,對於尋找低溫釀造啤酒的釀酒商而言,十分有價值。因為酵母偏好的低溫特性,有助於啤酒工業的擴展。

其中的一位成員Jose’ Paulo Sampaio,葡萄牙坎培拉的Nova de Lisboa大學的微生物學家說,他並不知道到底優貝酵母如何從山毛櫸的樹上移動到歐洲的啤酒釀酒廠。但是可以假設,酵母搭便車在某些動物或生物身上移動。另一位Vanderbilt大學的演化生物學家Antonis Rokas則猜測,優貝酵母可能隨著一片片的木料或山毛櫸製成的桶子,或是依附在水果、甚至果蠅的腹部遷徙。不管如何,最後還是到了歐洲,還找到為他量身打造的棲地和夥伴。這個研究開啟了新視野,也給人們臆測的空間。如USAToday的編輯用了「我們應該感謝哥倫布帶給我們拉格淡啤酒」(We have Columbus to thank for lager beer)。但是經濟學人(Economist)則認為這引發了另外一個謎,因為真菌從巴塔哥尼亞移動到歐洲的唯一可能方法,就是靠人類的運輸。但是歐洲直到15世紀末才開始探索新大陸,直到16世紀,歐洲人尚未抵達巴塔哥尼亞。但是記錄低溫發酵的啤酒的記載,最早始於1420年。計畫主持人 Hittinger 表示,也不排除優貝酵母住在某些被遺忘的舊大陸,顯然我們尚未搜尋整個地球的所有可能的棲息地。

一位研究發酵飲料歷史的費城賓州大學博物館的分子生物考古學家Patrick Mcgovern表示,這個研究發現震驚了歷史學界和考古學界,因為再也沒有比這更真實、更神奇的發酵過程。可見酵母是適應力很強的物種,隨著人類在世界各地移動。

了解野生母本有助科學家們了解拉格酵母混株的形成,並且也了解基因的馴化如何改變酵母,Rokas則說,釀酒商或許也可以為新的啤酒創造出新的混株。

p.s. 寫完了,來一杯吧。

論文連結:

相關報導:

  1. Lager’s mystery ingredient found
  2. lager-beers-mystery-yeast
  3. The yeast that gave rise to lager is tracked down to South America
  4. We have Columbus to thank for lager beer
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老橘子
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貓人複合體。成員為黃貓、花貓、虎班貓。東海社會學博士,清華社人所碩士,曾任報社編輯和記者,博士後研究員,流浪博士。

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AI 是理科「主場」? AI 也可以成為文科人的助力!
研之有物│中央研究院_96
・2022/08/13 ・5646字 ・閱讀時間約 11 分鐘

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本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位。

  • 採訪撰文/田偲妤
  • 美術設計/蔡宛潔

AI 的誕生,文理缺一不可

人工智慧(Artificial Intelligence,簡稱 AI)在 21 世紀的今日已大量運用在生活當中,近期掀起熱議的聊天機器人 LaMDA、特斯拉自駕系統、AI 算圖生成藝術品等,都是 AI 技術的應用。多數 AI 的研發秉持改善人類生活的人文思維,除了仰賴工程師的先進技術,更需要人文社會領域人才的加入。

中央研究院「研之有物」專訪院內人文社會科學研究中心蔡宗翰研究員,帶大家釐清什麼是 AI?文科人與工程師合作時,需具備什麼基本 AI 知識?AI 如何應用在人文社會領域的工作當中?

中央研究院人文社會科學研究中心蔡宗翰研究員。圖/研之有物

詩詞大對決:人與 AI 誰獲勝?

一場緊張刺激的詩詞對決在線上展開!人類代表是有「AI 界李白」稱號的蔡宗翰研究員,AI 代表則是能秒速成詩的北京清華九歌寫詩機器人,兩位以「人工智慧」、「類神經」為命題創作七言絕句,猜猜看以下兩首詩各是誰的創作?你比較喜歡哪一首詩呢?

猜猜哪首詩是 AI 做的?哪首詩是人類做的?圖/研之有物

答案揭曉!A 詩是蔡宗翰研究員的創作,B 詩是寫詩機器人的創作。細細賞讀可發覺,A 詩的內容充滿巧思,為了符合格律,將「類神經」改成「類審經」;詩中的「福落天赦」是「天赦福落」的倒裝,多念幾次會發現,原來是 Google 開發的機器學習開源軟體庫「Tensor Flow」的音譯;而「拍拓曲」則是 Facebook 開發的機器學習庫「Pytorch」的音譯,整首詩創意十足,充滿令人會心一笑的魅力!

相較之下,B 詩雖然有將「人工」兩字穿插引用在詩中,但整體內容並沒有呼應命題,只是在詩的既有框架內排列字句。這場人機詩詞對決明顯由人類獲勝!

由此可見,當前的 AI 缺乏創作所需的感受力與想像力,無法做出超越預先設定的創意行為。然而,在不久的將來,AI 是否會逐漸產生情感,演變成電影《A.I. 人工智慧》中渴望人類關愛的機器人?

AI 其實沒有想像中聰明?

近期有一則新聞「AI 有情感像 8 歲孩童?Google 工程師爆驚人對話遭停職」,讓 AI 是否已發展出「自我意識」再度成為眾人議論的焦點。蔡宗翰研究員表示:「當前的 AI 還是要看過資料、或是看過怎麼判讀資料,經過對應問題與答案的訓練才能夠運作。換而言之,AI 無法超越程式,做它沒看過的事情,更無法替人類主宰一切!

會產生 AI 可能發展出情感、甚至主宰人類命運的傳言,多半是因為我們對 AI 的訓練流程認識不足,也缺乏實際使用 AI 工具的經驗,因而對其懷抱戒慎恐懼的心態。這種狀況特別容易發生在文科人身上,更延伸到文科人與理科人的合作溝通上,因不了解彼此領域而產生誤會與衝突。如果文科人可以對 AI 的研發與應用有基本認識,不僅能讓跨領域的合作更加順利,還能在工作中應用 AI 解決許多棘手問題。

「職場上常遇到的狀況是,由於文科人不了解 AI 的訓練流程,因此對 AI 產生錯誤的期待,認為辛苦標注的上千筆資料,應該下個月就能看到成果,結果還是錯誤百出,準確率卡在 60、70% 而已。如果工程師又不肯解釋清楚,兩方就會陷入僵局,導致合作無疾而終。」蔡宗翰研究員分享多年的觀察與建議:

如果文科人了解基本的 AI 訓練流程,並在每個訓練階段協助分析:錯誤偏向哪些面向?AI 是否看過這方面資料?文科人就可以補充缺少的資料,讓 AI 再進行更完善的訓練。

史上最認真的學生:AI

認識 AI 的第一步,我們先從分辨什麼是 AI 做起。現在的數位工具五花八門,究竟什麼才是 AI 的應用?真正的 AI 有什麼樣的特徵?

基本上,有「預測」功能的才是 AI,你無法得知每次 AI 會做出什麼判斷。如果只是整合資料後視覺化呈現,而且人類手工操作就辦得到,那就不是 AI。

數位化到 AI 自動化作業的進程與舉例。圖/研之有物

蔡宗翰研究員以今日常見的語音辨識系統為例,大家可以試著對 Siri、Line 或 Google 上的語音辨識系統講一句話,你會發現自己無法事先知曉將產生什麼文字或回應,結果可能正是你想要的、也可能牛頭不對馬嘴。此現象點出 AI 與一般數位工具最明顯的不同:AI 無法百分之百正確!

因此,AI 的運作需建立在不斷訓練、測試與調整的基礎上,盡量維持 80、90% 的準確率。在整個製程中最重要的就是訓練階段,工程師彷彿化身老師,必須設計一套學習方法,提供有助學習的豐富教材。而 AI 則是史上最認真的學生,可以穩定、一字不漏、日以繼夜地學習所有課程。

AI 的學習方法主要分為「非監督式學習」、「監督式學習」。非監督式學習是將大批資料提供給 AI,讓其根據工程師所定義的資料相似度算法,逐漸學會將相似資料分在同一堆,再由人類檢視並標注每堆資料對應的類別,進而產生監督式學習所需的訓練資料。而監督式學習則是將大批「資料」和「答案」提供給 AI,讓其逐漸學會將任意資料對應到正確答案。

圖/研之有物

學習到一定階段後,工程師會出試題,測試 AI 的學習狀況,如果成績只有 60、70 分,AI 會針對答錯的地方調整自己的觀念,而工程師也應該與專門領域專家一起討論,想想是否需補充什麼教材,讓 AI 的準確率可以再往上提升。

就算 AI 最後通過測試、可以正式上場工作,也可能因為時事與技術的推陳出新,導致準確率下降。這時,AI 就要定時進修,針對使用者回報的錯誤進行修正,不斷補充新的學習內容,讓自己可以跟得上最新趨勢。

在了解 AI 的基本特徵與訓練流程後,蔡宗翰研究員建議:文科人可以看一些視覺化的操作影片,加深對訓練過程的認識,並實際參與檢視與標注資料的過程。現在網路上也有很多 playground,可以讓初學者練習怎麼訓練 AI,有了上述基本概念與實務經驗,就可以跟工程師溝通無礙了。

AI 能騙過人類,全靠「自然語言處理」

AI 的應用領域相當廣泛,而蔡宗翰研究員專精的是「自然語言處理」。問起當初想投入該領域的原因,他充滿自信地回答:因為自然語言處理是「AI 皇冠上的明珠」!這顆明珠開創 AI 發展的諸多可能性,可以快速讀過並分類所有資料,整理出能快速檢索的結構化內容,也可以如同真人般與人類溝通。

著名的「圖靈測試」(Turing Test)便證明了自然語言處理如何在 AI 智力提升上扮演關鍵角色。1950 年代,傳奇電腦科學家艾倫・圖靈(Alan Turing)設計了一個實驗,用來測試 AI 能否表現出與人類相當的智力水準。首先實驗者將 AI 架設好,並派一個人操作終端機,再找一個第三者來進行對話,判斷從終端機傳入的訊息是來自 AI 或真人,如果第三者無法判斷,代表 AI 通過測試。

圖靈測試:AI(A)與真人(B)同時傳訊息給第三者(C),如果 C 分不出訊息來自 A 或 B,代表 AI 通過實驗。圖/研之有物

換而言之,AI 必須擁有一定的智力,才可能成功騙過人類,讓人類不覺得自己在跟機器對話,而這有賴自然語言處理技術的精進。目前蔡宗翰的研究團隊有將自然語言處理應用在:人文研究文本分析、新聞真偽查核,更嘗試以合成語料訓練臺灣人專用的 AI 語言模型。

讓 AI 替你查資料,追溯文本的起源

目前幾乎所有正史、許多地方志都已經數位化,而大量數位化的經典更被主動分享到「Chinese Text Project」平台,讓 AI 自然語言處理有豐富的文本資料可以分析,包含一字不漏地快速閱讀大量文本,進一步畫出重點、分門別類、比較相似之處等功能,既節省整理文本的時間,更能橫跨大範圍的文本、時間、空間,擴展研究的多元可能性。

例如我們想了解經典傳說《白蛇傳》是怎麼形成的?就可以應用 AI 進行文本溯源。白蛇傳的故事起源於北宋,由鎮江、杭州一帶的說書人所創作,著有話本《西湖三塔記》流傳後世。直至明代馮夢龍的《警世通言》二十八卷〈白娘子永鎮雷峰塔〉,才讓流傳 600 年的故事大體成型。

我們可以透過「命名實體辨識技術」標記文本中的人名、地名、時間、職業、動植物等關鍵故事元素,接著用這批標記好的語料來訓練 BERT 等序列標注模型,以便將「文本向量化」,進而找出給定段落與其他文本的相似之處。

經過多種文本的比較之後發現,白蛇傳的原型可追溯自印度教的那伽蛇族故事,傳說那伽龍王的三女兒轉化成佛、輔佐觀世音,或許與白蛇誤食舍利成精的概念有所關連,推測印度神話應該是跟著海上絲路傳進鎮江與杭州等通商口岸。此外,故事的雛型可能早從唐代便開始醞釀,晚唐傳奇《博異志》便記載了白蛇化身美女誘惑男子的故事,而法海和尚、金山寺等關鍵人物與景點皆真實存在,金山寺最初就是由唐宣宗時期的高僧法海所建。

白蛇傳中鎮壓白娘子的雷峰塔。最早為五代吳越王錢俶於 972 年建造,北宋宣和二年(1120 年)曾因戰亂倒塌,大致為故事雛形到元素齊全的時期。照片中雷峰塔為 21 世紀重建。圖/Wikimedia

在 AI 的協助之下,我們得以跨時空比較不同文本,了解說書人如何結合印度神話、唐代傳奇、在地的真人真事,創作出流傳千年的白蛇傳經典。

最困難的挑戰:AI 如何判斷假新聞

除了應用在人文研究文本分析,AI 也可以查核新聞真偽,這對假新聞氾濫的當代社會是一大福音,但對 AI 來說可能是最困難的挑戰!蔡宗翰研究員指出 AI 的弱點:

如果是答案和數據很清楚的問題,就比較好訓練 AI。如果問題很複雜、變數很多,對 AI 來說就會很困難!

困難點在於新聞資訊的對錯會變動,可能這個時空是對的,另一個時空卻是錯的。雖然坊間有一些以「監督式學習」、「文本分類法」訓練出的假新聞分類器,可輸入當前的新聞讓機器去判讀真假,但過一段時間可能會失準,因為新的資訊源源不絕出現。而且道高一尺、魔高一丈,當 AI 好不容易能分辨出假新聞,製造假新聞的人就會破解偵測,創造出 AI 沒看過的新模式,讓先前的努力功虧一簣。

因此,現在多應用「事實查核法」,原理是讓 AI 模仿人類查核事實的過程,尋找權威資料庫中有無類似的陳述,可用來支持新聞上描述的事件、主張與說法。目前英國劍橋大學為主的學者群、Facebook 與 Amazon 等業界研究人員已組成 FEVEROUS 團隊,致力於建立英文事實查核法模型所能運用的資源,並透過舉辦國際競賽,廣邀全球學者專家投入研究。

蔡宗翰教授團隊 2021 年參加 FEVEROUS 競賽勇奪全球第三、學術團隊第一後,也與合作夥伴事實查核中心及資策會討論,正著手建立中文事實查核法模型所需資源。預期在不久的將來,AI 就能幫讀者標出新聞中所有說法的資料來源,節省讀者查證新聞真偽的時間。

AI 的無限可能:專屬於你的療癒「杯麵」

想像與 AI 共存的未來,蔡宗翰研究員驚嘆於 AI 的學習能力,只要提供夠好、夠多的資料,幾乎都可以訓練到讓人驚訝的地步!圖/研之有物

AI 的未來充滿無限可能,不僅可以成為分類與查證資料的得力助手,還能照護並撫慰人類的心靈,這對邁入高齡化社會的臺灣來說格外重要!許多青壯年陷入三明治人(上有老、下有小要照顧)的困境,期待有像動畫《大英雄天團》的「杯麵」(Baymax)機器人出現,幫忙分擔家務、照顧家人,在身心勞累時給你一個溫暖的擁抱。

機器人陪伴高齡者已是現在進行式,新加坡南洋理工大學 Gauri Tulsulkar 教授等學者於 2021 年發表了一項部署在長照機構的機器人實驗。這名外表與人類相似的機器人叫「娜丁」(Nadine),由感知、處理、互動等三層架構組成,可以透過麥克風、3D和網路鏡頭感知用戶特徵、所處環境,並將上述資訊發送到處理層。處理層會依據感知層提供的資訊,連結該用戶先前與娜丁互動的記憶,讓互動層可以進行適當的對話、變化臉部表情、用手勢做出反應。

長照機構的高齡住戶多數因身心因素、長期缺乏聊天對象,或對陌生事物感到不安,常選擇靜默不語,需要照護者主動引導。因此,娜丁內建了注視追蹤模型,當偵測到住戶已長時間處於被動狀態,就會自動發起話題。

實驗發現,在娜丁進駐長照機構一段時間後,住戶有一半的天數會去找她互動,而娜丁偵測到的住戶情緒多為微笑和中性,其中有 8 位認知障礙住戶的溝通能力與心理狀態有明顯改善。

照護機器人娜丁的運作架構。圖/研之有物

至於未來的改進方向,研究團隊認為「語音辨識系統」仍有很大的改進空間,需要讓機器人能配合老年人緩慢且停頓較長的語速,音量也要能讓重聽者可以清楚聽見,並加強對方言與多語混雜的理解能力。

臺灣如要發展出能順暢溝通的機器人,首要任務就是要開發一套臺灣人專用的 AI 語言模型,包含華語、臺語、客語、原住民語及混合以上兩種語言的理解引擎。這需花費大量人力與經費蒐集各種語料、發展預訓練模型,期待政府能整合學界與業界的力量,降低各行各業導入 AI 相關語言服務的門檻。

或許 AI 無法發展出情感,但卻可以成為人類大腦的延伸,協助我們節省處理資料的時間,更可以心平氣和地回應人們的身心需求。與 AI 共存的未來即將來臨,如何讓自己的行事邏輯跟上 AI 時代,讓 AI 成為自己的助力,是值得你我關注的課題。

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研之有物│中央研究院_96
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研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook

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葡萄酒變酸了?這可不能忍!巴斯德揪出「乳酸菌」,成功拯救法國的釀酒業──《厲害了,我的生物》
聚光文創_96
・2022/09/12 ・2154字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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國安危機!為什麼葡萄酒變酸了?

在上一集中,我們聊到了十七世紀,荷蘭科學家 aka 手作達人雷文霍克,以他那充滿手工溫度的兩百五十臺顯微鏡,以及一百七十二塊鏡片,為世人展示了「微型動物」(微生物)的世界。

然而在雷文霍克之後,除了斯巴蘭札尼神父曾經投以關愛的眼神,做了一些相關的實驗與研究,微生物似乎逐漸被眾人遺忘。

一直到微生物學的奠基者,巴斯德(Louis Pasteur)的出現,微生物的存在終於開始閃閃發光。一開始,巴斯德是打算進行「自然發生說」的相關實驗,沒想到,一個可能動搖國本的問題卻找上了他。

巴斯德(Louis Pasteur)被譽為微生物學的奠基者,也是研發出狂犬病疫苗的科學家。圖/Wikipedia

在浪漫優雅的法國,飲酒文化與釀酒事業同樣歷史悠久,然而,當時的酒商與釀酒廠負責人卻天天急得跳腳,一點也浪漫不起來。

原來,釀酒這門手藝太過精細,只要一不小心,酒廠生產的酒很可能就會酸化變質,不僅造成商譽與營運的巨大損失,也會影響市場供應的穩定性。

生活不能缺少微醺的感覺,釀酒業的危機,簡直就是國安危機,巴斯德義無反顧的決定伸出援手。

於是,巴斯德拿出科學家的精神,仔細研究了整個釀酒過程,收集、觀察製程中,不同時間的發酵液,並且分析、比較這些酒液的不同。

經過一次一次的培養與試驗,巴斯德終於發現,在顯微鏡下,正常的發酵液中,有一種形狀圓圓的球體小生物(也就是酵母菌);而那些發酵失敗、變酸的酒液中,則可以看見一種又細又長的桿狀小生物(乳酸菌是也)。

乳酸菌平常也許是不錯的東西,但要是跑到酒裡面可就不好了。圖/envatoelements

抓出讓酒精變質的小小兇手

一八五七年八月,巴斯德發表了他的研究成果,這篇論文,可以說是現代微生物學的開山之作。論文中指出,發酵,是涉及某些特定的細菌、黴菌、酵母菌等微生物的活動。

這些研究不僅拯救了釀酒業,也影響著食品業與醫藥產業。當時的科學界一度認為,發酵與食物腐敗、傷口發炎等現象,是可以畫上等號的,因此啟發了一名外科醫師的抗菌革命之路(這段故事我們後面再聊,先賣個關子)。

回到釀酒業的危機處理之上,雖然揪出了讓酒變酸的凶手,但巴斯德的工作還沒有完成,還得找出一勞永逸的方法,才算是功德圓滿。

經過一番苦思冥想,巴斯德最後採用的是加熱滅菌法,這種方法,如今也被稱為「巴斯德消毒法」(pasteurization)。

我們都知道,加熱是個有效的滅菌方式,巴斯德將釀好的酒,短暫、而且小心翼翼的加熱,直到攝氏五十至六十度,藉此殺死那些可能讓酒變質的細菌。如此一來,不僅能讓酒長斯保存,也不會犧牲酒的口感,是不是很讚!

感謝巴斯德讓我們今天能喝到沒有壞掉的酒。圖/聚光文創

陷入絕境的養蠶業:蠶寶寶為什麼會生病?

感謝飛天小女警,啊不,是巴斯德的努力,一天又平安的過去了,釀酒業終於恢復了平靜。然而,一八六五年,法國農村再次遭遇危機。

雍容華貴的絲綢,是廣受貴族喜愛的高級布料,養蠶、攪絲、織布,也是當時法國農村的一大主力產業。沒想到,一種傳播快速、並且容易致死的疾病,卻在蠶寶寶界蔓延開來,蠶農們對此束手無策,養蠶業因此陷入絕境。

在昔日師長的建議之下,巴斯德決定投身於蠶病研究,為蠶寶寶尋得一線生機。

在此之前,他並沒有養過蠶,也缺乏相關知識。於是他動身前往法國南部,花了五年的時間,在第一線的蠶病疫區進行研究。

透過顯微鏡,巴斯德在病蠶的身體裡,發現了一些微小的病原體。

不曉得大家小時候有沒有養過蠶寶寶呢?圖/envatoelements

同樣的,溯源之後還得找出根治方法,巴斯德除了研究鑑定方法,以幫助蠶農辨認染病的蠶寶寶之外,也建議蠶農對病蠶進行隔離。

篩檢與隔離,加上選擇性育種與提高蠶群的清潔度,巴斯德提出的「蠶界防疫新生活」,不但拯救了無數蠶寶寶的性命,也讓瀕臨崩潰的法國絲綢獲得喘息。

在釀酒業與養蠶業分別取得成功之後,巴斯德於是將目光從經濟產業轉向醫療產業。

這些肉眼看不見的微生物,既然可能讓酒變酸,也可能讓蠶生病,是不是也可能引發人類的疾病?如果真是如此,只要知道如何躲避生物的攻擊,或許就能增加戰勝疾病的可能性。

大家努力待在家防疫的時候也別忘了記得動一動。圖/聚光文創

──本文摘自《厲害了,我的生物》,2022 年 9 月,聚光文創,未經同意請勿轉載。

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聚光文創_96
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據說三人出版社就算得上中型規模,也許是島嶼南方太過溫暖,我們對出版業的寒冬始終抱持著浪漫與天真。 作者們說,出版市場很艱困,但我們依然想在翻譯領軍的文學市場中,為本土的作者、原創故事發聲。 喜歡做為升學孩子減輕壓力的書,不要厚重百科類型、沒有艱澀的專有名詞,很多重大發現的背後故事更值得我們好好品味。

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史上最早金屬吸管——5000年前一組8人喝啤酒?
寒波_96
・2022/02/07 ・3857字 ・閱讀時間約 8 分鐘

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湖中女神:「請問你掉的是金吸管,銀吸管,還是紙吸管?」
考古學家:「我只要塑膠吸管,塑膠吸管是人類最偉大的發明。」

前幾年台灣政府限制使用塑膠吸管後,好些人響應環保號召,隨身攜帶金屬吸管。最近有論文報告,發現已知最古老的金屬吸管,以高貴的金、銀打造,距今有 5000 年之久。古代人使用金屬吸管的目的當然不是環保,是享樂。

啤酒 8 人一桶,保證群聚感染。圖/參考資料 1

超過一公尺的金屬管,是權杖還是吸管?

這批「吸管」出土於北高加索的梅科普遺址(Maikop),而且早在公元 1897 年就重現於世。它們來自一座豪華墓葬(kurgan),是豐富陪葬品的一部分。照現代的認知,這座墓葬距今約 5000 年,被歸類為青銅時代早期。

墓中陪葬的金屬長管共有 8 根,擺在長眠的墓主附近。它們由金、銀打造,金屬原料被打薄成大薄片,再捲起來成管狀。每根長度 112 公分,直徑約 1 公分,管壁厚度介於 0.27 到 0.70 mm,重量約 200 公克。

梅科普遺址出土,由金、銀製成,長度超過一公尺的「權杖」?圖/參考資料 1

超過一公尺的金屬管並非一體成型,而是多段組合而成。4 根包含較短的二或三段銀管,其中 2 根上有小隻銀牛的雕像裝飾;另外 4 根則包括金管和銀管,其中 2 根上有金牛雕像。金牛與銀牛皆為實心,長度 7 到 9 公分,中間穿孔插在管上,可以滑動調整位置。

一開始挖掘的考古學家,聖彼得堡大學的 Nikolai Veselovsky 判斷,這組金屬管是古代大人物用的權杖,後來還有其他學者提出不同見解,覺得是出巡用大棒棒之類的(法西斯?)。但是他們都無法解釋,為什麼權杖要大費周章做成空心的。

新發表的論文認為應該是「吸管」,使用時過濾器方向朝下,可移動的金牛、銀牛是倒立的。圖/參考資料 1

新發表的論文則提出幾點證據,認為這組「權杖」應該是吸管,目的是讓大家一起吸啤酒。如此判斷的證據,來自與中東地區考古的比較。

咕咕咕咕嘟嘟嘟嘟,用吸管逸樂的歷史

啤酒的歷史也許非常早。早於植物被馴化,農業誕生、人類定居形成農村以前,黎凡特(現今的以色列、黎巴嫩與周圍一帶)的納圖夫文化(Natufian)疑似已經有人發酵穀物,釀造啤酒。反正酒的歷史,淵遠流長。

至於吸管的歷史,不可考。用管子吸液體,應該不是太難的發明,但是如果以麥稈、蘆葦等材質作為吸管,幾乎不可能留下考古紀錄。

如今已知最早的吸管並非實體,而是留在印章上的圖案,來自伊拉克北部的 Gawra XII,以及伊朗西部的 Chogha Mish 這些位於中東的遺址,超過五千年。

1 是烏爾王室墓葬中,以吸管共享飲料的圖像;2 是普阿比女王墓葬中,包金的蘆葦吸管;3 是普阿比女王墓葬中,包金和青金石的銀西管;4 是 Tell Asmar 出土的過濾器; 5 是敘利亞的 Chagar Bazar 出土的過濾器。圖/參考資料 1

六千年前過後,美索不達米亞的蘇美等古文化,漸漸發展出初步的古文明,也顯現出逸樂的跡象。幾處距今 4000 多年的貴氣墓葬,描繪宴會的場景中,可以見到一群人用長吸管喝飲料。

蘇美人常用的吸管材質應該是蘆葦,也有豪華版的包金蘆葦。烏爾(Ur)的普阿比女王(Queen Puabi)距今約 4600 年的華麗墓葬中,便出土金箔包覆的蘆葦桿,長度 124 公分、直徑 1 公分。另外還有 2 根類似的吸管,一根銅製,另一根銀製,上頭包金,2 根都有青金石裝飾。

烏魯克(Uruk)等地,則出土過吸管上的動物裝飾小雕像。

梅科普遺址出土金屬長管的一截尖端,推測是浸入啤酒中,作為過濾器使用。圖/參考資料 1

和普阿比女王墓葬同時期的 Tell Asmar 留下一組飲用設備,包括碗、長管、過濾器。過濾器通常為銅製的窄椎體,安裝在蘆葦吸管的前端,浸入液體過濾啤酒中的雜質,可以拆卸重複使用。

一組八人咕咕咕咕咕咕咕咕,第九個人沒酒喝!?

上述位於今日伊拉克境內的多處遺址,出土的長管們,可以肯定作為吸管之用,它們的型態和北高加索的金屬長管十分相似。

另外北高加索的金屬管內,疑似作為過濾器的部分,也發現裡頭殘留大麥澱粉顆粒和植物矽酸體(phytolith)。綜合推論,這組金屬管應該也是作為吸管使用,曾用於吸食啤酒。

梅科普遺址出土,1 是銀製過濾器;2、3 為大麥的澱粉顆粒;4 為椴樹(lime tree)的花粉粒;5 為穀物的植物矽酸體。圖/參考資料 1

早在公元 1897 年便被發掘的梅科普遺址,後來成為廣布北高加索地區,梅科普文化的代表性遺址。此一文化介於新石器時代晚期(或銅石並用時期)到青銅時代早期,過去常認為以畜牧業為主要生產方式。

然而該遺址其實也出土大量石製鐮刀、儲存容器,這些都是農業生產的特徵。當時的人,無疑具備用大麥等穀物釀酒的條件。

超過一公尺的金屬吸管如何使用?參考距今 4000 年左右,敘利亞的 Tell Bagüz 遺址的狀況,論文推測可能是將 8 支吸管插在大酒桶裡,同時讓 8 個人圍一圈一起喝酒(第 9 個人沒酒喝!),是宴會的項目之一。

梅科普遺址的吸管上的金牛、銀牛。圖/參考資料 1

考慮到不少吸管是陪葬品,而葬禮是人類最重要的聚會形式之一,古人也可能會在葬禮中痛飲一輪,再把吸管組陪葬。不論如何,這都是某種享受與奢華的展現。

穿越文明疆界的啤酒社交風俗

這類社交場合,也伴隨體液交流,可想而知是群聚感染的溫床,不過當然不能用現代公衛標準要求古代人。

另一點有趣的是,要用超過一公尺的吸管吸到啤酒,肺活量想必不能太差;比起倒出來用酒杯痛飲,吸管的飲酒效率應該差很多,為什麼不倒出來喝呢?(想想李白用吸管啜飲美酒的畫面……好違和)

位於北高加索的梅科普,距離當時美索不達米亞的文明中心有段距離,兩地卻存在一樣的共享啤酒文化。圖/修改自 google map

我猜有個可能理由是促進社交,辦流水席吃吃喝喝,是不同時空的文化,維繫組織運作的一大共通手段。大家圍一圈喝酒,人際交流的意義不遜於飲酒本身(8 個人同時吸一大桶酒,佔著位置不吸大概也不會被發現,嘻嘻),這樣設計的目的,也許本來就是避免參與者喝的太多、太快,而忽略社交。

有趣的是,長吸管共飲是四、五千年前,中東文化發達地區流行的風尚。以中東古文明的視角觀之,距離數百公里的高加索北部可謂化外之地,但是這批邊緣人也存在使用金、銀吸管的風俗(順帶證實他們金屬加工的手藝相當優秀),與中東文明中心類似。啤酒文化的交流與傳播,顯然能穿越空間的阻礙。

延伸閱讀

參考資料

  1. Trifonov, V., Petrov, D., & Savelieva, L. (2022). Party like a Sumerian: reinterpreting the ‘sceptres’ from the Maikop kurgan. Antiquity, 1-18.
  2. Oldest known drinking straws identified

本文亦刊載於作者部落格《盲眼的尼安德塔石匠》暨其 facebook 同名專頁