興大施習德教授 發表棲蘭山新種淡水蟹

• 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 / 陳冠宇
• 本文轉載自 Care Online 照護線上《大啖秋蟹 過敏族小心腫如加菲貓、香腸嘴》，歡迎喜歡這篇文章的朋友訂閱支持 Care Online 喔

美味的秋蟹季來臨！許多饕客早已做足準備享用螃蟹大餐，但甲殼類海鮮尤其是螃蟹，對於易敏體質的族群來說，若不忌口容易引發過敏反應，造成皮膚出現紅疹凸起，嚴重更可能導致休克！這是因為螃蟹富含易導致過敏的原肌凝蛋白（tropomyosin），或是海鮮裡的組胺酸（Histidine）因為存放條件不理想，被孳生的細菌代謝成組織胺（Histamine），就會引發蕁麻疹。

皮膚科陳冠宇醫師表示，過往只要到了秋蟹季，診間前來就診的病患數明顯增加，一問之下多半是因為受不了美食誘惑大啖秋蟹，使得皮膚敏感的患者如蕁麻疹等症狀加劇。因此特別提醒，若有過敏病史或為蕁麻疹患者，在大啖秋蟹前，建議可參考過敏原檢測。如對於螃蟹類呈現高度過敏時，則不建議食用。若為低度過敏時，食用秋蟹建議料理方式以清蒸代替燒烤或辣炒，或是在食用前可預先服用抗組織胺藥物避免症狀發作。

蕁麻疹症狀腫如「加菲貓」，急性發作恐休克

陳冠宇醫師提及蕁麻疹發作部位可遍布於全身，患者會感覺癢、體溫升高，最為困擾的是當病症出現在臉上，嚴重時患者眼睛會腫起來如「加菲貓」，而嘴唇就像「香腸嘴」，影響平時的社交及工作。如果蕁麻疹未能在短時間內得到控制，也可能會引發更嚴重的症狀如喘、腹痛、關節痛等，甚至會導致無法呼吸。

曾經有一位住在梨山的中年女性患者，因慢性蕁麻疹突然急性發作，使氣管腫脹，呼吸困難，所幸在救護車火速將患者送到醫院後，經過醫師治療才控制病情。陳醫師回想這位案例時仍餘悸猶存，因為當時情況危急，若是耽誤太久可能就一命嗚呼。因此，提醒蕁麻疹患者，平時務必配合醫囑穩定治療，在急性發作時切莫輕忽，應立即就醫，以免有生命危險。

新一代抗組織胺不嗜睡，1 小時就可發揮藥效

陳冠宇醫師提及蕁麻疹的治療方式一般為口服抗組織胺藥物，抗組織胺藥物分為第一代及第二代。通常在急性蕁麻疹病灶較嚴重時，會選擇使用第一或二代抗組織胺藥物合併類固醇治療。而慢性蕁麻疹的病患，需花費較長的時間治療，故需避免副作用的產生，使用「新型第二代抗組織胺」進行治療，可在 1 小時內便發揮藥效緩解症狀，且藥效可維持 24 小時，不僅不會影響病患的肝腎功能，也不會造成嗜睡，提高服藥順從性。

另外，多數老年患者會同時服用多種藥物，而一天只服用一顆的「新型第二代抗組織胺」，較不須擔心會和其他藥物產生相互作用而影響藥效的發揮。

網路偏方不『蕁』常！長期持續治療才是上上策

除了秋蟹季節需格外留意，針對網路上流傳的治療蕁麻疹偏方：如米酒及薑汁擦拭患部、或用保鮮膜將患部包裹起來等，陳冠宇醫師也一一解釋並破除迷思，包含使用米酒及涼感藥物擦拭患部，雖會短暫感到舒緩，但米酒會造成刺激性皮膚炎；而保鮮膜與薑汁塗抹也會導致症狀更加嚴重。建議若病患無法立即就醫，又想在短時間內得到有效地緩解，可冰敷或是沖冷水澡降低體溫、減緩不適。雖然慢性蕁麻疹無法立即根治，但只要長期、持續治療，就可以減緩發作及嚴重程度。

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• 作者／凱瑟琳．麥考利夫 (Kathleen McAuliffe)；譯者／張馨方

在世界各個角落，寄生生物操控宿主行為各不相同。例如，蟹奴屬（Sacculina）的藤壺科動物（barnacle）會努力將螃蟹對幼蟹的注意力，轉移去照顧並養育藤壺的後代。

我們可能很難想像，藤壺竟然想得出且有能力去執行這種詭計。蟹奴屬明顯有別於同科的動物，牠沒有外殼，不會依附岩石、海草等任何物體，而是有如一束根莖，像轉移的惡性腫瘤一樣侵入螃蟹柔軟肥厚的體內。如果自然界中有任何符合盜屍者形象的生物，肯定是藤壺科動物。

蟹奴在幼兒時期獨立生存，在水中四處游動，直到循氣味停駐在螃蟹身上為止。之後，母蟹奴（這種幼蟲有兩種性別）會用形狀如匕首的外骨骼尖端刺穿螃蟹的堅實盔甲，將自己身上一團蠕蟲狀的微小細胞注入螃蟹體內，再脫下厚重外殼。

一旦進到螃蟹體內，牠會以根狀結構入侵螃蟹的眼柱、神經系統與其他器官。另一方面，遭蟹奴寄生的螃蟹會像其他正常同類一樣，繼續在河岸徘徊、捕食軟體動物。

而隨著遭感染的螃蟹持續覓食，蟹奴也更加茁壯並最終脫離宿主、並導致宿主無法生殖。這是寄生操縱犯最愛設下的陰謀。遭到寄生的螃蟹會停止交配或成長，生存目的只剩下餵養藤壺與幫助牠繁殖。

母蟹腹部的育兒袋可能不是自己的

在母蟹腹部通常會形成育兒袋的部位上，藤壺會長出捲鬚，打造自己的育兒袋。會有兩隻公幼蟲循氣味找到育兒袋，讓母幼蟲產下的卵受精。「這兩隻公蟲實際上會變成母蟲身體的一部分。」研究寄生藤壺的專家詹斯．霍格（Jens T. Høeg）表示，「母蟲會變成雌雄同體。」

蟲卵逐漸發育，同時間螃蟹會清除依附在體表上的海藻和其他寄生蟲，以保持育兒袋的整潔，並在蟲卵孵育時潛至更深的水域。在那裡，螃蟹會劇烈搏動讓幼蟲脫殼而出，並用爪子攪動水流以幫助牠們游動。這麼一來，藤壺的幼蟲會隨著潮水移動，進而寄生在其他螃蟹身上。

然而，忠誠的宿主們對寄生生物的奉獻不止於此。相反地，好戲才剛開始。只見蟹奴繼續產下一批又一批蟲卵，而每過數星期，螃蟹會一再回到深水域，重複這套散播寄生後代的儀式。自此之後，螃蟹不再擁有自由意志。

公蟹被寄生，還可能被迫性轉？！

被迫終生屈服於寄生生物的不只是母蟹。藤壺可以將雄性生物轉變成雌性生物。一般情況下，公蟹有狹窄的腹部，但若遭蟹奴入侵，牠的身體會變得像母蟹一樣寬大，還會長出育兒袋扶養蟹奴幼蟲。變性後的螃蟹也會流露母性本能，溫柔呵護養育蟹奴幼蟲。

從北歐、夏威夷到澳洲南岸，世界上有超過一百種蟹奴，而這種寄生藤壺在某些地區影響的螃蟹比例十分驚人：丹麥的峽灣有 20％；夏威夷多達 50％；在地中海某些地區更高達百分之百。螃蟹底部如果出現一團蘑菇狀的黃色物體（蟹奴的育兒袋），就是被藤壺寄生了。

受感染的螃蟹不會再脫殼長大，因此外殼容易黏附海藻與藤壺（這裡指的是常見、不具侵略性的物種）。假如你在海邊看到行色匆匆、身上布滿多樣生物的甲殼動物，請停下腳步好好欣賞寄生生物的壯舉。眼前那擁有十隻腳的生物看來或許和別的螃蟹沒有兩樣，但牠其實早已成為水陸兩棲的喪屍。

——本文摘自泛科學 7 月選書《寄生大腦：病毒、細菌、寄生蟲 如何影響人類行為與社會》，2020 年 6 月，木馬文化。