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群眾力量發威的關鍵時刻

探索頻道雜誌_96
・2015/01/12 ・5921字 ・閱讀時間約 12 分鐘 ・SR值 526 ・七年級

NO24_無所不能的機器人(RGB)撰文/克里斯.萊特(Chris Wright)

在人類社會的關鍵時刻裡,無論是驚天巨災,還是歷史上壓倒性的勝利,群眾往往扮演重要角色。然而,近期才有少數研究者開始深入探究群眾的行為。在此,1月號《探索頻道雜誌》將回顧歷史上一些大型群眾集會事件的成就與弊病,並且指出:如果群眾能夠得到應有的尊敬,表現就會比預期好。

2009年5月,《探索頻道雜誌》來到了利物浦足球俱樂部(Liverpool Football Club)神聖的主場──安菲爾德足球場(Anfield),該隊是英格蘭最厲害的足球隊之一。場中的利物浦隊漸漸把比分拉開,以三比零領先正面臨降級危機的對手紐卡索隊(Newcastle)。後者新上任的總教練阿倫.舒利亞(Alan Shearer)不久前才辭去收入豐碩的電視台工作,嘗試著幫助自己昔日球員生涯待過的球隊保級。

突然間,觀眾開始唱歌。利物浦隊的球迷借用古巴知名民謠〈關達拉美拉〉(Guantanamera)的旋律,把歌詞改成:「留在電視圈,你應該留在電視圈……」這的確有點殘酷。但風度絕佳的舒利亞卻起身並咧嘴一笑,洩氣地承認大夥說的完全沒錯。

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不過,重點是:到底那次大合唱是怎麼開始的呢?約有4萬名利物浦隊球迷在安菲爾德球場觀賞那場例行賽,且在場邊高聲齊唱。起頭的是誰?是誰想到要這樣唱?還有,為什麼才重複個幾次,一群數量相當於一座小鎮人口的球迷就知道要怎麼唱,而且知道接下來的旋律,完全不須彩排或仔細教唱?簡而言之,怎樣才能讓一片人海般的群眾異口同聲呢?

圖片1群聚的自我

過去幾世紀以來,凡是研究人性者,例如人類學家與社會學家等都深深著迷於群眾研究;軍方與警方更是如此,因為他們常常需要處理大規模集體行動所造成的後果。群眾現象最令人難解的是:每當置身群眾之中,我們的行為似乎都會有點反常。

古斯塔夫.勒龐(Gustave Le Bon)在其1895年出版的《烏合之眾》一書寫道:「觀察結果證明,每當一定數量的人為了採取某種行動而群聚,光是像這樣聚在一起,就足以衍生出某些新的心理特性。」勒龐認為,「當時的人類社會正要進入一個所謂『群眾的年代』。」

然而他似乎不認為這是件好事。他指出,好幾個世代以來,政府總是以對自身最有利的方式管理群眾,且無懼於旁人的意見。「如今,那些越來越清楚的群眾訴求就像是種想徹底摧毀現有社會的決心,目的在於回到文明出現之前人類群體的普遍社會型態──原始的共產主義,」他以預示的口吻繼續寫道,「群眾的力量已經變得強大無比。」

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也許有人會反駁,在勒龐這本書問世的很久以前,早有案例能證明群眾的力量,即便在勒龐的祖國法國也是如此。如果法國大革命不是群眾力量的展現,那又是什麼呢?只不過,從他提出預言的120年後來看,他真的沒說錯嗎?就某些方面而言,如今群眾的力量已經不如勒龐那個年代。多年來,大部分西方國家的工會代替群眾發聲的功能早已式微;而許多亞洲國家的工會運動甚至從沒成氣候過(顯然南韓並不在那些國家之列)。

但是,當我們環顧近代歷史,也可以主張群眾力量已經超越從前。光是看看群眾如今做得到哪些事就好:他們能幫足球隊或某位奧運短跑選手加油;他們會在足球比賽中高唱有趣的歌曲;他們曾多次推翻政府,就如同2010年年底的阿拉伯之春一樣,當時一波波抗議、暴動與內戰的革命性風潮席捲了阿拉伯世界,從突尼西亞蔓延至埃及、利比亞甚至敘利亞。現今的群眾也以一種網路虛擬的新姿態出現,正改變商務模式:所謂的群眾集資(crowdfunding)並非是上千人在公共廣場大聲吶喊,但仍然足以形塑未來集體行動的樣貌。

跟隨領導者

群眾行為理論的主題之一,就是個人責任感喪失的概念。既然大家都在做一樣的事,你為什麼不跟著一起做?這常見於英超足球賽,有時球迷會開始唱起一些不堪入耳的歌,攻擊對方球員或者裁判。大部分跟著一起唱歌的球迷若非在人群裡,還會對著吼叫的對象說出歌詞裡的那些話嗎?當然不會。但只要在人群裡,不可能的事情就可能發生。

融入人群後,我們可能會忘了自我。從好的方面來看,那不過是種從屬於集體的行為。一切都像是遊戲,我們一起支持某些運動員的時候就是這樣。然而,就最糟糕的層面觀察,當一群人同時在做某件可怕的事,人們就會覺得自己有正當理由可以做同樣的事。

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希特勒的崛起也許就可以作為這種狀況的例子。他常在慕尼黑許多啤酒屋裡口沫橫飛地發表憤怒激昂的演說,且因此成名。希特勒展現了許多德國年輕人深藏心中的怒氣,他們仍在為前幾代人於第一次世界大戰中犯的錯付出代價,並對遭受的待遇感到越來越不滿。納粹黨即以此為起點,中間歷經了許多善用恐懼的階段,最後崛起了。

另一個可怕的例子是1980年代足球流氓的興起。雖然足球問世後一直有暴力行為存在,但直到1960年代後才惡化,並有組織化的趨勢。1980年代開始又發展出一些稱為「公司」(firms)的非正式組織。這些組織在英格蘭的勢力四處蔓延,眾人皆懼怕。

這些群體並非真正熱愛足球,只因足球賽能提供他們方便鬧事的場合。難道這些人沒有群聚時,就認為暴力行為是不對的?有位社會學家說這是一種「儀式性的男性暴力行為」,一種人群回歸原始、變成獸群或暴民的狀態。

不過,群眾也不一定是暴力的。就像印度聖雄甘地1930年為了抗議鹽稅而發起的那些遊行,以及1950與1960年代美國民權運動期間,人們也只是靜坐抗議,或者穿戴整齊,上街遊行而已。上述例子證明了集體行動亦能帶來正面結果,不會造成威脅。這就是人數優勢展現的和平力量,就像過去某英國工會廣告宣稱的,如果想讓人聽見你的聲音,就跟大夥一起發聲。

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社會學家把群眾分為主動(如暴民)與被動(如觀眾)兩種。主動的群眾又可區分為侵略型、避難型、獲取型以及表現型等四種。侵略型群眾包括足球流氓,或是1992年洛杉磯暴動的群體。獲取型群眾則出現在爭取有限資源時,如周年慶時在百貨公司搶購特價品的人們,或卡崔娜颶風期間四處洗劫食物與水的搶匪。至於搖滾演唱會或者宗教慶典上的群眾,就是表現型。

不過,最可怕的群眾行為也許就展現在避難型群眾身上,因為他們都只想求生。最近的一個可怕案例令所有在場人士都永難忘懷。

別忘了他們的名字

回到安菲爾德球場,比賽結束了。4萬5000多人以可觀速度步出球場。出場時,許多球迷都會經過球場中一座巨型棕色大理石方尖碑,上面刻了大量人名與對應的年紀,其中許多都相當年輕。常去安菲爾德球場的人會用尊敬與嚴肅的語氣跟你說,那是希爾斯堡紀念碑。

1989年4月15日發生了一件慘案。當時利物浦隊正與諾丁罕森林隊(Nottingham Forest)進行英格蘭足總盃(FA Cup)的準決賽。賽制規定準決賽不能在兩隊主場舉行,以表公平,所以比賽地點是謝菲爾德星期三足球俱樂部(Sheffield Wednesday Football Club)的主場,希爾斯堡足球場。當年的球場通常有一邊是可讓人站著看球的大露臺。因此,希爾斯堡球場裡有數萬名利物浦隊球迷擠在靠近雷平斯巷(Leppings Lane)那側的巨型站位看台,他們捨棄舒適地坐著看球,享受站著帶來的臨場感與參與感。因為足球流氓橫行於1980年代,故看台都圍有鐵絲網,遭推擠的球迷無法往前移動而被困住。

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慘案過後,警方極力掩蓋真相,25年後世人才了解當時希爾斯堡球場裡到底發生了什麼事。如今,無論指責誰都已經沒有意義,但值得一提的是,慘案基本上並非球迷造成的,事實上他們那天有很多英勇表現。慘案導因於各種因素,包括場地的狀況、球場規劃不佳、警方決策失當,還有一般人對於足球球迷行為的成見。

這一切導致球迷並非平均地分散在七個站位區,而是大量地從一個通道湧進,全擠到球門後方兩個狹窄的站位區。他們在那裡擠成一團,逃也逃不走。95人因此喪生,其中有許多小孩。還有一人未曾出現康復的跡象,多年後維生系統被關掉後辭世。這就是為什麼利物浦隊球迷如今常常在電子郵件的最後面加上「JF96」,意思是「Justice For the 96」(為那96人討公道)。此外,還有766人也受傷了。

《探索頻道雜誌》訪問了幾十位當時在場的人,其中許多人都描述,當群眾都發現不對勁時,他們已經逃不掉了,根本沒有出路,且情況很快就惡化了。想像一下,當你與周遭的人,還有擠在那令人窒息的狹小空間裡的1萬人幾乎都同時意識到危機。開始推擠時,所有人都感到一陣焦躁、激動與驚慌,連肺都沒了氧氣,因為胸腔被擠得無法吸氣。

希爾斯堡球場慘案的照片令人不忍卒睹。然而,透過那些捕捉到圍欄後方景象的照片,我們的確可以看出受困球迷的絕望與無助。仔細看其中一張被擠壓的臉,表情是如此無助,幾乎已經認命,因為她不只被後方人群的體重還有前方的無情鐵絲網壓到不能動彈,上方還有一大堆全都擠在一起的人,他們快要窒息,互相堆疊。只看到一隻隻扭曲的手臂,許多人往空中伸長脖子。一根根手指緊抓著鐵絲網想保命求生。堅固的鐵絲網往外膨脹,一張張垂死掙扎的臉擠在上面。

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在那危急存亡的時刻,人都會變得很簡單。我們不再是群眾裡的個人,跟動物也沒太大差別,心裡只掛念自己與身邊的摯愛能否存活。不管是火災、空難現場,或者大型宗教朝聖活動的推擠事件,想生存的人都是這樣。這就是避難型群眾,世界上少有事物比它更可怕。

群眾的情誼

即便如此,該慘案的許多倖存者都清楚記得,當大家奮力求生時,也都試著幫助身邊的人。當他們感覺自己被捲進去,試著掙扎時,同樣也試著把其他人往上拉。這就是群眾的另一個特點:儘管古典理論主張群眾會讓人的主體性消失,但是許多證據都顯示,我們實際上不會因為面臨極大壓力就泯滅人性。現今的思想家們試著用不同的角度來看待群眾。

路克.克拉克訪問了群眾心理學專家兼英國里茲大學的客座教授克利佛.史達特博士。當史達特被問及他想要破除什麼關於群眾的迷思時,他指出:「就是那種認為群眾『瘋狂、邪惡,而且危險』的觀念。這種主張認為個人成為群眾的一部分後就失去了理性控制行為的能力。」

史達特說,他的研究與類似研究都顯示,這種觀念是不正確的。他認為群眾不管多生氣,通常都有充分的理由。其次,狀況緊急時群眾通常不會驚慌。再者,問題通常不在群眾本身,而在我們對群眾的反應。

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史達特表示:「希爾斯堡慘案的起因是警方把群眾視為一種公眾治安問題,這觀念太根深蒂固了,以至於他們試著抑制潛在的脫序現象時,反而將球場變成一個不安全甚至致命的地方。就連人們已經在垂死掙扎了,警方還是堅持己見,把整件事當成群眾脫序的現象。所以當有人想要爬過鐵絲網,還是被警方丟了回去。」

然而,一般人都還是多少會認同公權力,因為群眾通常不容易了解。群眾並不採會員制。你不須別人允許就自然而然成為群眾的一部分。就此而言,群眾可以很快地擴散。英國政府曾委託里茲大學進行一項群眾行為研究,結果有幾項有趣的發現。其一是,只要5%的群眾就能改變整群人的方向,這代表95%的人在還搞不清楚事情的狀況下就跟進了。這在人類以外的群體中,如鳥群與魚群,也能發現這個現象。

這就是群眾維安人員努力試著了解的。群眾「為什麼」決定做某件事?這種決定可能與任何事有關,像是惡劣的主場球迷改編歌曲來嘲諷阿倫.舒利亞,或者本來只是在唱歌的群眾突然衝進大樓裡。如今這也衍生出一個行業。在美國,知名的保羅.威瑟莫(Paul Wertheimer)就開了間叫做群眾管理策略(Crowd Management Strategies)的公司。他初次處理群眾問題是1979年12月英國搖滾樂團The Who在辛辛那提市河濱體育館開演唱會時,當時館外發生了嚴重的推擠事件,他受命調查。

該樂團開始試音時,在外排隊的歌迷以為演唱會開始了,故不斷往前推擠,欲進入場內。演唱會員工以為他們不想付錢而硬闖,於是把許多入口關閉。結果有11人在推擠的人潮中喪生。

有個目擊證人寫信給威瑟莫的團隊:「猛烈的人潮一波波襲來,人們開始跌倒,但除了身邊的人,沒有人注意到。在他們身後約3公尺的人根本不知道出狀況了。群眾嘈雜,根本不可能聽見他們的哭喊。」

她接著寫道:「如果前面的人跌倒了,你也會跟著一起跌倒,因為你沒有任何人可以倚靠。一陣人潮把我往左邊推,等到重新站好時,我感覺到自己踩在別人身上。無助與挫折之餘,我內心感到一陣驚慌失措,聲嘶力竭地叫說我踩著別人。但我動不了,只能尖叫。」

這類證詞讓威瑟莫深感不安,於是他開始向場館營運人員與公眾安全官員請益,避免類似悲劇再發生。他與他的團隊建議,應該禁止大型室內演唱會設置搖滾區,主辦單位也應提交群眾管理計畫,就像火災安全計畫一樣,但除了撤離方式,進場方式也是重點。

政府並未採納威瑟莫提出的標準,所以他開始著手記錄意外,傳播相關資訊。他常常走進具有潛在危險性的群眾裡,把所見寫下來。特別是1990年代油漬搖滾樂(grunge rock)出現後,他會走進「人體衝浪區」(mosh pit)。他指出:「人體衝浪區是研究人群律動的好地方,因為那裡的人潮跟大型群眾災難事件一樣充滿震撼力,只是規模較小而已。」

想出避免災難發生的方法後,他出版了一本人體衝浪區求生指南,並成立了一個名為「Crowd Safe」(群眾安全)的網站,刊登數千篇關於群眾的報告。

如今,我們已透過各種經驗與研究更深入了解並知道如何管理群眾了。群眾跟這世界上的萬物一樣,也會演化。

可預期的群眾動向

為了撰述本文而進行群眾研究時,《探索頻道雜誌》曾經造訪繁忙且交通壅塞的伊朗首都德黑蘭。在亞洲與中東,窒塞的交通不是什麼異常現象,無論是在雅加達、上海、孟買或開羅,我們都能看到道路功能盡失的狀況。然而德黑蘭的交通卻非如此。儘管八線道的高速公路上擠滿了巴士、卡車與方正且灰撲撲的柯德洛牌(Khodro)伊朗製家用轎車,還是有一輛輛車子以高速從旁邊的車道切進去。那些車並未減速:儘管在高速公路上並肩高速行駛的車輛,已經達到八線道路正常容納量的兩倍,卻沒有人減速,而是各自抓到可以匯入車流的角度。

而且他們連側邊的後照鏡也不用看一下。總之,都沒有出錯,而且車流一直都很順暢。這可以說是最難以理解的群眾行為之一:我們總是有辦法預期別人要做什麼,並且採取應變措施。就像鳥群、蜂群,甚或在忙碌而狹窄的人行道上行走的香港人。總之當我們大量群聚時,就是有辦法精確地預測別人下一步要做什麼。

也許這也有助於了解為什麼群眾能夠一起發聲:正如我們在安菲爾德球場上觀察到那首嘲笑阿倫.舒利亞的合唱歌曲。那個大合唱到底是怎樣開始的?群眾裡有個傢伙覺得很有趣,於是開始唱歌。他才唱出頭幾個字,他身邊的人都已經知道他怎麼編歌,採用的旋律為何,接下來該怎麼唱。促成這一切的除了不自覺的習慣,還有德黑蘭那些汽車駕駛擁有的預期能力。

他唱第二句時,已經有50個人跟唱。他們附近的人聽見後又跟著唱,唱到第三句時,跟唱的已經有200人了。此刻,有半邊觀眾席都聽見了,所以接下來就有1000人跟著重唱一遍,直到最後,整個球場都唱了起來。透過這首歌,一個笑話就這樣傳了開來。在大家開始厭煩之前,它會持續四處流傳。接著這首歌就此消退,速度就跟它出現時一樣快,沒多久就被其他歌曲取代了。

這對舒利亞來講沒什麼好高興的,但卻以其特有的方式令人印象深刻。我們該藉此牢記的事實是,不管我們認為自己有多麼獨特與個人化,當與大家的思維與行動一致時,才能展現出更為強大的力量。

本文出自《探索頻道雜誌 中文版》2015年1月號第24期

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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

  • 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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群眾監控科技:以 2023 雪梨世界驕傲節為例
胡中行_96
・2023/03/16 ・3422字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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COVID-19 疫情趨緩後,各國都敞開大門,迎接國際觀光客。今年雪梨同志狂歡節(Sydney Gay and Lesbian Mardi Gras)的主辦單位,與 InterPride 合作,將活動升級為 2023 雪梨世界驕傲節(Sydney World Pride)。[1]其中最受矚目的年度大遊行,也於 2 月 25 日晚間,重磅回歸 Oxford 和 Flinders 兩街。[2, 3]

今年遊行中,率先登場的女同志團體「Dykes on Bikes」。圖/胡中行攝(CC BY-SA 4.0)
今年遊行的第二個隊伍,是男同志團體「Boys on Bikes」。圖/胡中行攝(CC BY-SA 4.0)

警察的角色

澳洲雪梨一年到頭,觀光活動難以計數。從知名的跨年煙火、國慶典禮、體育賽事、聖誕市集、繽紛雪梨燈光音樂節(Vivid Sydney)到同志狂歡節等,[4]負責維安的警察早已身經百戰,什麼場面都見過了。如果當天鬧事被逮的人數不多,他們有時還會在事後,透過新聞稿嘉勉群眾幾句。[5]雖然新南威爾斯州警察,在1978年拘捕同志運動抗爭者;但誰也沒想到他們後來化敵為友,自 1998 年起,竟每屆都組隊參加遊行。[6, 7]

2023 年面對前所未有的人潮挑戰,他們派出 900 多名員警,並與主辦單位、雪梨市政府、科技保全公司,以及州政府的觀光、交通、消防和急救等部門攜手合作。[2, 7]

曾參與 1978 年抗爭的同志乘車遊行,受到群眾熱烈歡迎。圖/胡中行攝(CC BY-SA 4.0)
新南威爾斯州警察今年的遊行花車。(不含背景右上的彩虹旗。)圖/胡中行攝(CC BY-SA 4.0)

RAMP分析

根據英國曼徹斯特都會大學(Manchester Metropolitan University)G. Keith Still 教授 30 多年的經驗,規劃大型活動時,要從 RAMP 分析(RAMP Analysis)的 4 個面向,評估群眾安全。[8]

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  1. 路線(routes):進入與離開的方向。[8]雪梨同志遊行的隊伍,一般不超出 Oxford 和 Flinders 這兩條街。[2]遊客則必定是從四面八方,逐漸湧入。
  2. 區域(areas):人群聚集的範圍。[8]當天的交通管制,擴及市中心與市郊的幾條主要幹道。[9]
  3. 動向(movement):進場及散場的時間。[8]官網號稱遊行從晚上 6 開始,預計 11 點結束。[10]實際上,觀眾提早幾個小時佔位,正式開幕的時間為晚上 7 點左右,而結束後不少人仍於附近逗留。各街道的交通管制不同,最早從下午 2 點開始,最晚至隔天凌晨 4 點結束。[9]
  4. 群眾(people):對參與群眾的了解。[8]官方預計有 1 萬 2 千 500 人和 200 多輛花車參與遊行。[10]此外,疫情解封以及世界驕傲節的國際觀光效應,勢必帶來人數龐大,而且類型多元的遊客。

此活動行之有年,遊行的路線、群眾聚集的區域,以及周邊交通管制的規劃等,多少都有參考依據。唯一可能比較難以預測的,是今年會增加的遊客。

遊行開始前,Oxford 和 Flinders 街口的人海。圖/胡中行攝(CC BY-SA 4.0)
散場時,尚未撤離的維安、急救、轉播和封街用車輛。圖/胡中行攝(CC BY-SA 4.0)

群眾與手機

為了精準掌握群眾的情形,這次遊行首度依循跨年和燈光音樂節的模式,請動態群眾測量(Dynamic Crowd Measurement)公司在遊行地點周邊,架設了臨時性的監視攝影機與手機偵測器材。[2]

  1. 監視攝影機:配合相應的軟體,從蒐集到的個體表情,例如:開心、中性、難過、生氣等,分析群眾情緒的平均值。同時,測量他們步行移動的速度[2]
  2. 手機訊號:現在幾乎人手一機,由手機通訊用的電磁波,便可推估現場人數。接受《雪梨晨鋒報》(Sydney Morning Herald)訪問的專家認為,不仰賴基地臺的技術,可以避免人數過多時,電信網絡的數據失準。動態群眾測量公司在附近店面,安裝臨時性的偵測器材。[2]
澳洲原住民團體帶了一條蛇來助興。圖/胡中行攝(CC BY-SA 4.0)
技職學校(TAFE)隊伍的大型人偶。圖/胡中行攝(CC BY-SA 4.0)

監控軟體的功能

監視攝影機蒐集到的數據,會被上傳雲端,並呈現於動態群眾測量公司設計的軟體。[11]遊行當天,由主辦單位的工作人員監控,再將必要的資訊報告給警方,以疏導聚眾。[2]下面是該公司官網,所介紹的軟體特色功能:[12]

  1. 地理空間熱區圖(geospatial heatmap):地圖以不同顏色,顯示人群的密集程度,並附帶群眾情緒和人流速度等資訊。[12]
  2. 警報程度指標(alert level indicator):將各區域的危險程度,分級且視覺化,方便監控者一目了然。[12]
  3. 區域監視(zone monitor):群眾密度、情緒和移動速率的警示程度,各區域可以分開設定。[12]
  4. 數據回放(data playback):除了即時監控,已經上傳雲端的數據,也能重新調出來檢視。[12]
  5. 通知管理(notifications manager):客製化群眾密度、情緒平均值,或移動速率等警示,以接收特定的更新資訊通知。[12]
  6. 視覺驗證(visual validator):將即時影像或地理空間熱區圖,與數據並列比較。[12]
動態群眾測量公司的軟體介紹影片,範例地圖是臨近雪梨歌劇院的環形碼頭。影/參考資料11

隱私疑慮

美國喬治城大學法律中心(Georgetown University Law Center)的 Paul Ohm 教授曾說,手機的位置,不該被視為匿名數據。試想一個人幾乎每天在住家與公司之間往返,從手機蒐集到的地理資訊,還真能推測出其身份。[13]所以,參與雪梨同志遊行的群眾,是否有個人隱私外洩的疑慮?主辦單位的發言人表示,他們單純偵測範圍內的手機數量,不包含任何個人化特徵。另外,監視攝影機不具人臉辨識功能,影像也不留紀錄,只儲存數據,因此大家不用擔心。[2]

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雪梨舞蹈團的遊行花車。圖/胡中行攝(CC BY-SA 4.0)
工人團體的遊行花車。圖/胡中行攝(CC BY-SA 4.0)

通宵達旦

遊行吸引 30 萬人聚集,[14]連總理 Anthony Albanese 也親臨現場,成為第一位參加此活動的澳洲現任元首。[3]整晚狂歡不夠,據報相關的官方派對,還續攤到翌日早晨 8 點。[14]遊行當天有 4 人遭到逮捕;而衝突過程中,1 名員警似乎斷了鼻子,另個眼睛瘀青。[7, 15]除此之外,賴在地上阻擋花車的國會議員 Lidia Thorpe,被和平勸離,並登上各大媒體。[16]新南威爾斯州警察在新聞稿中,表示滿意群眾表現,請大家在 2023 雪梨世界驕傲節剩餘的活動裡,繼續關照彼此的安全。[7]

總理 Anthony Albanese 是第一位參加同志遊行的澳洲現任元首。圖/Anthony Albanese on Twitter

  

參考資料

  1. InterPride. ‘Proud to be here – Who we are’. Sydney World Pride 2023. (Accessed on 27 FEB 2023)
  2. Grubb B. (24 FEB 2023) ‘How your phone and mood will be tracked at Mardi Gras’. Sydney Morning Herald.
  3. Anthony Albanese makes history as first sitting PM to march in Sydney’s Mardi Gras parade’. (26 FEB 2023) SBS News.
  4. Destination NSW. ‘Sydney, Australia’. Sydney.com. (Accessed on 26 FEB 2023)
  5. Police pleased with behaviour of revellers during 2022 New Year’s Eve celebrations’. (01 JAN 2023) NSW Police Force.
  6. The Age & Sydney Morning Herald. (24 FEB 2023) ‘Sydney Mardi Gras – from ’78 to World Pride’. YouTube.
  7. 45th Mardi Gras celebrated in high spirits and perfect weather’. (26 FEB 2023) NSW Police Force.
  8. Still GK. (2019) ‘Crowd Science and Crowd Counting’. Impact, 2019(1): 19-23.
  9. InterPride. ‘Sydney Worldpride 2023 Road Closures’. Sydney World Pride 2023.  (Accessed on 01 MAR 2023)
  10. InterPride. ‘Mardi Gras Parade’. Sydney World Pride 2023. (Accessed on 26 FEB 2023)
  11. Shortstories Media. (28 JUL 2022) ‘DCM/Dynamic Crowd Measurement Explainer Video’. YouTube.
  12. DCM Features’. Dynamic Crowd Measurement. (Accessed on 28 FEB 2023)
  13. Thompson SA, Warzel C. (19 DEC 2019) ‘Twelve Million Phones, One Dataset, Zero Privacy’. The New York Times.
  14. Hyland J, Pearson-Jones B. (26 FEB 2023) ‘The morning after! Mardi Gras revellers finally start heading home as the last official party ends at 8am – and there’ll be some sore heads today’. Daily Mail Australia.
  15. Sarkari K, Sciberras A. (26 FEB 2023) ‘Police praise behaviour of Mardi Gras attendees as Anthony Albanese makes history’. 9News.
  16. Hildebrandt C. (27 FEB 2023) ‘Federal senator Lidia Thorpe halts Sydney’s Mardi Gras parade with police protest’. ABC News.
胡中行_96
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曾任澳洲臨床試驗研究護理師,以及臺、澳劇場工作者。 西澳大學護理碩士、國立台北藝術大學戲劇學士(主修編劇)。邀稿請洽臉書「荒誕遊牧」,謝謝。

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星爺一腳帶你飛!從物理學角度解析「大力金剛腿」有多致命?——《少林足球》20 週年
Rock Sun
・2021/08/24 ・5523字 ・閱讀時間約 11 分鐘

編按:少林功夫好耶~真的棒♫~~相信各位讀者看到這句歌詞,腦海中不由自主的冒出旋律來!但你知道嗎?《少林足球》上映至今已經滿 20 年了!片中逆天的少林絕技雖然記憶猶新,但當年出生的小孩現在可是已經有投票權了呢(^^)……嗯……咳!

《咒術迴戰》中的七海健人有云:「枕邊掉的頭髮越來越多,喜歡的夾菜麵包從便利商店消失,這些微小的絕望不斷積累,才會使人長大。」——泛科《童年崩壞》專題邀請各位讀者重新檢視童年時期的產物,讓你的童年持續崩壞不停歇 ψ(`∇´)ψ。

20 年前的 8 月,一部讓筆者永生難忘的電影在台灣上映,那是一部顛覆想像,讓當時年紀還小的我對(超能力)武術和足球有一種憧憬,那部電影叫作:《少林足球》。

裡面那誇張的劇情、動作和足球技術的展現一定讓看過的人讚嘆連連……但是也滿頭問號。

這力道是怎麼回事?這球怎麼踢出來的?這太扯了吧人都起飛了!

畢竟是周星馳星爺的電影,綜觀《九品芝麻官》、《功夫》……等電影,都充滿了超乎常理的行為和現象,這正好就是空想科學的搖籃,讓我們一起來用物理學來分析這些少林足球中的超扯射門。

這篇文章中,筆者會聚焦在 4 個少林足球中最具有標誌性和衝擊的足球技巧,來看看它們到底灌注了多少武術能量!

從基礎開始檢驗:足球射門有可能將人擊飛嗎?

在少林足球中,最最最常看到的景象當屬主角阿星(周星馳飾)踢出足球,球速之快會讓被足球擊中的人向後飛走。

這個技能貫穿整個少林足球,不只是阿星,一大票的角色們都可以輕而易舉的用足球把人頂上天,所以當屬第一個一定要檢驗的足球奇蹟。

有幾個足球相關的參數我們這篇文章一定會用到的先蒐集起來,根據世界足總 FIFA 的規定,足球共分 5 種不同的大小,而成人職業比賽所用的足球都屬 Size 5 的大小,周長介於 68 ~ 70 公分之間(原本為英制單位 27 ~ 28 英吋),也就是直徑大約 22 公分,而在比賽開始前的足球剛打完氣重量應該要介於 410~450 公克之間(原本為英制單位 14 ~ 16 盎司,我們以下取平均值 430 克)。

我們先別管踢的過程,只考慮一位 70 公斤的人應該要被一顆多快的足球擊中,才能向後飛大概 2 公尺吧!

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我們假設力 100% 傳導(雖然不太可能,這已經是答案最不會太誇張的假設了),並且足球接觸人的時間為 0.1 秒,用簡單的 F = M 足球 A 足球 = M A 來運算一下。

0.43(球重)(0-V)0.1(球接觸後加速度)= 70(人重)a(人加速度)

其中 V 就是我們「未知的球」的速度,人的加速度 a 我們使用位移 (s) 之於加速度的關係公式 s = V0t + 0.5at2來代入取得,假設人向後飛的時間為 0.5 秒,我得到 2 = 0.5a(0.5)2,也就是說 a = 16 m/s2,我們把這些假設代回上面的等式運算一下,可以知道球的速度大概要是……秒速 260 公尺,大約時速 936 公里(正負號僅代表方向)。

太驚人了!只不過是個把人擊飛,球就需要這麼誇張的速度,而且不要忘記這可是球命中人的速度,也就是說前面球踢出去、整個飛行過程可能會失去的速度還沒考慮到,就已經比一般商用客機的巡航速度還快了。

但是我們談的是足球,這樣比可能沒啥感覺,所以筆者特別幫大家查了一下:世界上最快射門的記錄!

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這項紀錄的保持人是前巴西足球員羅尼賀伯森(Ronny Heberson)。他在 2006 年為葡萄牙「里斯本運動」(Sporting CP)足球隊效力時,在一場對抗「拿華足球隊」(Associação Naval 1º de Maio)的比賽中,羅尼在比賽 88 分鐘起腳射門破網,得了致勝的一分。當時根據場邊的記錄,這記射門最高時速為每小時 221 公里,差不多是秒速 58.6 公尺,為目前為止記錄過最快的射門。

而我們得到的結果比這個快 4 倍以上,雖然考慮到摩擦力、球鞋的抓地力、球行徑的方向等,人會不會向後飛兩公尺會有很多變數,但是被一顆秒速 260 公尺的球直接命中,這絕對會出事的吧!我看沒有暴斃的話,大概也斷幾根肋骨或肺泡破裂了……少林足球中的人都是超人不成?看來劇情中說要把大家打成殘廢從熱身賽就開始了。

唬我啊?阿星的防身技:一腳踢出狂風!

在少林足球開頭沒多久的一場和小混混對決的戲中,我們就看到阿星露了一(好幾?)腳,除了把人踢飛外,另外一個讓小混混瞠目結舌的當屬用腳踢出一陣持續3秒鐘的狂風,宛如用工業電風扇吹人家一樣。

這老實說在現實這完全是不可能的,因為每當腳踢出,四周的空氣會因為壓縮性和擴散性,幾乎完全無法在腳前集合成一陣風,除非你的腳運動和形狀都類似於扇子。

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但是這樣就結案太無聊了,我們就假設阿星用腳踢出一陣風這件事,是發生在一個空氣「逃不了」的地方,我們就可以勉強假設這塊風是一個物體,具有體積、重量、飛行速度,而阿星腳的力量剛好可以全部傳遞到這塊空氣裡。

我們的目標就是阿星的這一腳能夠踢出蒲福風級5級風,大概就是風速每秒 10 公尺,我們藉由阿星這一腳的運動中,計算每秒搧出多少空氣體積,除以搧出空氣運動的側面積,就知道每一平方公尺有多少空氣被移動,這樣大概就能知道這腳速度要多快了。

方程式大概為:(阿星腳面積 x 速度 V )/(阿星的腳寬 x 這一腳的半圓周) = 產生的風速

(400 x V )/阿星的腳寬 10公分 x 腳長半徑 70 公分的半圓周 = 10

這樣算出來,阿星的這一踢的速度大概是 55 m/s,差不多是時速 198 公里,比職業泰拳的中段踢擊的時速 60 公里還快上 3 倍,被這種腳力踢到大概會像被砲彈打到一樣吧……而用動能守恆公式試算一下,這力道朝足球踢下去,球的初速會將近時速 460 公里,用這種速度,球大概 1 秒鐘不到就從底線開始飛出足球場啦!真是太恐怖了,但是不知為何……在本電影中莫名地呈現很到位。

解析阿星給魔鬼隊的見面禮:火焰獵豹射門

少林隊靠著超人類的能力和技巧把對手都踢成殘廢成功闖進冠軍賽與魔鬼隊對戰,成為少林足球中最誇張的足球賽,過程中兩隊展現出的破壞力完美的證實了「地球是很危險的,快回火星去吧」。

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這場冠軍戰中出現的殺人足球族繁不及備載,筆者就挑兩個關鍵球:阿星剛開場強力的火焰射門 和 少林隊最後反攻的龍捲風球。

這兩個射門產生的現象實在過度誇張,所以可能有點難計算,但是我們卻都可以在現實世界中找到類似的案例。

首先,阿星開場數秒鐘的火焰射門有非常不錯的緩慢鏡頭可以分析一下,撇除最後莫名其妙的變成一隻火焰獵豹之外,整個射門我們可以看到空氣在球的前面受到壓縮、加熱然後變成火球。

當物體在高速移動的時候,會讓它周遭空氣加溫的關鍵不是摩擦生熱,而是壓縮空氣,因為相較於空氣粒子黏滯力所產生的熱量,移動時正面壓力造成的空氣粒子無處可躲、彼此擠壓才是升溫的最大主因,大家最熟知的例子就是太空船回到地球。

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當太空船再入大氣層時,時速高達將近 28,000 公里,馬赫數最高可達 25 ,也就是比音速快 25 倍,前端空氣加熱可達 1500 度 C。

但是我們的火焰球不太一樣……我們是在地表踢出的,因為地面上的大氣本來就比較多,所以要藉由壓縮空氣加熱理論上應該是不用這麼快吧?

根據畫面中我們看到足球前緣的壓縮空氣已經加熱到青白色了,這已經超越我們平時看到的紅、橘、白色火焰,根據溫度焰色的資料,青白色火焰的溫度介於 1400 度 C 到 1650 度 C 之間,我不知道為什麼在這種溫度下足球怎麼沒有被燒成灰,但是我知道很籠統的大概要多快才能把空氣壓縮到這麼高溫。

我們假設足球賽當天的氣溫是涼爽的 20 度 C 好了,然後這一球被踢出後空氣粒子接觸到足球表面被減速到 0(這是不太可能的情況,但是如同前面,如果不這麼考慮數字只會更誇張),然後使用空氣流速減速到 0 的溫升量公式:

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ΔT=V2/2Cp

其中 20 度 C 時 1 大氣壓的空氣比熱容( Cp )是 1035 ,溫度變化( ΔT )為 1500 度 C ,我們這樣得到空氣流速為秒速 1762 公尺!這可是音速的 5 倍,也就是高達 5 馬赫啊!

為什麼魔鬼隊守門員的手臂沒有被音爆撕成碎片啊?這美國的藥真是不得了,能把人類改造成浩克等級的怪物。

少林隊的逆轉勝大絕:災難級的「龍捲風球」

整部電影的結尾,少林隊被打了禁藥的魔鬼隊虐的體無完膚,數名選手被迫下場,但是這時候火星人阿梅趕到擔任守門員,並與阿星合作踢出了扭轉戰局的龍捲風球。

這一球為何特別呢?因為跟上面幾個速度型足球技巧不同,這一球完全是威力的展現,因為我們從電影片段中可以看到,這球只是飛過 1/4 的場地就需要大概 2 秒鐘,也就是速度只有大概「緩慢」的每秒 14 公尺,也就是時速 50 公里,但是相對的……龍捲風球正如其名,在球的週遭颳起了一道龍捲風,並以平行的方式向對面球門飛過去,所到之處捲起草皮、掀起土壤,留下一道地面上的深溝和滿地躺平的魔鬼隊成員,最後把整個球門吹壞了。

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這種破壞程度參考現實世界的龍捲風強度表,已經是藤田級數中的 F2 等級龍捲風,能夠把部分房頂牆壁吹跑、交通工具會脫軌或掀翻,大樹攔腰折斷或整棵吹倒。

F2 龍捲風的中心風速介於時速 181~253 公里之間,取平均大概為時速 217 公里,也就是秒速 60.2 公尺,要讓足球週遭出現這種程度的風速,要考慮的東西可多了,181~253 公里之間,取平均大概為時速 217 公里,也就是秒速 60.2 公尺。

要讓足球週遭出現這種程度的風速,要考慮的東西可多了,包括空氣的拖曳力、黏滯性……等,這個球所做的旋轉不只要克服空氣的阻礙,還要有辦法在黏滯性極低的空氣中製造出極高風速,相關的計算使用紙筆計算相當的困難,可能需要請出流體力學模型進行模擬才能知道,而且根據筆者所能找到的資料,足球相關旋轉造成的拖曳力的實驗,在超過秒速 30 公尺就停止了,所以我們的目標:要靠著足球的旋轉造成龍捲風幾乎是天方夜譚。

不管如何,這種自然災難出現在人山人海的冠軍賽球場中真的太危險,打個禁藥的魔鬼隊不說,身在 F2 龍捲風周圍,我看攝影師、記者、沒打禁藥的裁判、球證……等工作人員大概不是被捲出場地,就是被風暴中的物體砸成重傷了吧!

筆者本人學過一些武術,但這篇文章討論到的現象已經不是下苦功練功夫可以解釋的了~少林隊獲得冠軍固然可喜可賀,但是在整個電影過程中,你們靠著殺人足球到底送了多少人進醫院啊……

還有最重要的,這顆錦標賽中所使用的足球實在是運動材料界的一大奇蹟,不只可以忍受 1500 度C的高溫、承受超過因速的射門還能完好如初,本人在這裡宣布它與浩克的褲子、網球王子的球拍與網球齊名,為動漫電影界的超強物體。

後記

總算有頭緒的龍捲風射門——傳統物理下去吧! 這是微觀物理踢球的時代了

前面剛說到最後的龍捲風球超出了筆者的運算範圍,幸虧在這幾天某神人朋友現身出來幫我了,讓我知道我想的太簡單了~

感謝台大土木系水利組的「磅磅鏘」友人幫忙,他利用電腦模擬幫筆者得出了這個龍捲風球需要轉多快才能造成 F2 龍捲風。

首先,我們的足球體積和目標轉速和上面都相同,追加兩個設定:從電影畫面得知,踢出之後龍捲風形成時間需求大概 0.5 秒,而龍捲風距離球面約 5 公分。

經過電腦計算,這麼短時間還無法形成完整的氣旋,但是球表面邊界層的流速是可以算的~由初始空氣流速為 0 開始計算,在 0.5 秒要達到流速 60.5 m/s,球表面速度大約要達到秒速 1600 萬公尺,以周長 70 公分的球算就是大約每秒 2300 萬轉。

這個旋轉速度已經超出正常理解範圍啦!單就速度而言這可是超過 46000 馬赫、將近 0.05 倍光速的超快旋轉,而考慮到轉速,已經比人類目前發明最快的渦輪增壓器還快上 1.5 倍、連宇宙中的毫秒中子星都要甘拜下風了!足球表面材質的移動速度甚至比快中子的移動速度還快!這不管是球、球鞋、場地還是阿星的腳,都可向空想世界的「最強」叩關了!

參考資料

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Rock Sun
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前泛科學的實習編輯,曾經就讀環境工程系,勉強說專長是啥大概是水汙染領域,但我現在會說沒有專長(笑)。也對太空科學和科普教育有很大的興趣,陰陽錯差下在泛科學越寫越多空想科學類的文章。多次在思考自己到底喜歡什麼,最後回到了原點:我喜歡科學,喜歡科學帶給人們的驚喜和歡樂。 "我們只想盡我們所能找出答案,勤奮、細心、且有條理,那就是科學精神。 不只有穿實驗室外袍的人能玩科學,只要是想用心了解這個世界的人,都能玩科學" - 流言終結者