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淺談性聯遺傳之腎上腺白質退化症

林希陶_96
・2015/01/20 ・3285字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 512 ・六年級

「這孩子從半年前開始,字就越寫越糟糕。一開始我還以為他不認真,作業都隨便寫一寫,每個字都跑出格子外面。好好跟他講,他有聽沒有到,一樣還是寫得歪七扭八。唸也唸過了,打也打過了,都沒有用。學校老師是說,以前沒有這麼糟糕,最近好像變得更嚴重了,可能是視力方面有問題,叫我們帶去給眼科醫師看看。我們也是很擔心,就帶去給眼科看,誰知道醫生看了,說他的視力沒有問題,可能是其他問題造成的,在這裡沒有辦法解決,叫我們帶去大一點的醫院看看。我們也真的有帶去大醫院看,醫生就排了一些檢查,叫我們兩個禮拜後回診。之後看了報告,說什麼他們懷疑是一種罕見疾病,我也聽不懂,不過這裡可能治療不來,最好帶到醫學中心去才有辦法。我有跟我先生商量,想說鄉下哪有什麼醫學中心,就帶來台北給你們看,拜託你們想想辦法,看這個小孩是生什麼病……」

「這個小孩很奇怪,從上小學之後就跟我說,他覺得老師講話很小聲,都聽不太見,他也常常忘記老師交代的事。老師是說,他上課不專心,也沒耐性,對於很多事情都很衝動,根本不聽老師在說什麼。我在家裡是有觀察到,他聽不見電話鈴聲,也聽不見門鈴響的聲音。可是你面對面跟他說,他又聽得到,很奇怪。我們也帶去附近的耳鼻喉科看了,醫生是說他的問題比較複雜,要大醫院才有辦法解決。我們來了你們醫學中心,先看了耳鼻喉科,看完之後又轉到小兒科。之後醫生是說要排一些檢查,如腦波、誘發電位等等,也要我們去兒童心智科、神經科、基因醫學科看看。現在又到你們心理師這邊看,那你們覺得他心理是有什麼問題……」

以上都是個案的父母親對於小孩的描述,乍聽之下可能會以為是聽力或視力有問題,甚至會懷疑是過動兒。不只旁人無法理解他是什麼樣的疾病,連學有專攻的人士,也是要透過一連串的檢查,才能確定所罹患的疾病。以上兩個個案,最後皆經由一項關鍵性的檢驗—血中超長鍊脂肪酸(very long chain fatty acid)之比例檢查,其結果才確定指向同一種罕見性疾病:性聯遺傳之腎上腺白質退化症(X­linked Adrenoleukodystrophy,以下縮寫為X­ALD)。

credit:en.wikipedia.org
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X­ALD之致病原理

腎上腺白質退化症(Adrenoleukodystrophy)這個疾病其實在代謝醫學上分成兩類,一為性聯遺傳之腎上腺白質退化症(X­ALD),一為新生兒之腎上腺白質退化症(Neonatal ALD),兩種是不同致病機轉所導致。雖然兩種皆屬罕見疾病,但一般臨床上較易遇到的,都屬X­ALD這一類。而X­ALD這個疾病是因為身體的代謝系統出了問題,因而無法分解體內的超長鏈脂肪酸。這群無法排解的脂肪酸,主要堆積在人體的腎上腺與腦中白質,而使此處的神經髓鞘去髓鞘化,進而影響神經髓鞘的傳送功能。髓鞘是神經細胞外的一層薄膜,神經訊號的傳導可利用它作高速運輸。假如現在髓鞘受到損害,傳導就會越走越慢,最後甚至傳不動了。以火車為例的話,就是從高鐵等級落到站站停的普通車等級,最後甚至會停駛。神經傳導無法傳送到正確的接收地,整個大腦就無法接受外界的刺激,想當然耳腦部功能都會受到影響,語音區辨、視覺敏銳度、空間能力、運動能力、組織能力、記憶、語言等等功能都會受到阻礙。不過此等影響是漸進式的,不是一下子就全部喪失。個人所遇到的個案中,有些是從視覺受損開始,慢慢的作業就會寫得歪七扭八,無法順利寫到格子裡;有些是從注意力不集中、脾氣暴躁開始,慢慢在課堂上會坐不住,不專心聽講。

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X­ALD之基因與表現型

credit:commons.wikimedia.org
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X­ALD此一疾病,現今的科學研究已經找到它的基因位置了,是在X染色體長軸編號28的位置(Xq28),也就是國中生物課本有提到的性染色體上,此一染色體是決定我們是男是女的關鍵,倘若有疾病基因在上面的話,就會產生所謂的性聯遺傳。當隱性基因存在於單一X染色體上時,在女生體內就不會表現出來,但在男生上,因其性染色體是一個X,一個Y,X染色體上所背負的隱性基因沒有受到任何抑制,疾病自然就會出現。所以小男生能長大是件不容易的事,因為在生物學上,男性是處於相對弱勢中,許多千奇百怪的遺傳性疾病都由男性承擔。但X­ALD也不是全部的個案都是男生,也有少數幾個是女生,這些人主要是因為異卵雙生所造成的。另外必須說明的是,X­ALD一共有七種表現型,也就是說,有這種基因的人,會有不同的顯現,而最常見的是屬於兒童期之腦葉亞型(childhood cerebral ALD)。這一亞型,在X­ALD中大約佔了百分之三十五,此一亞型的病情進展快速,約在神經學症狀出現後二到三年內,就會過世。存活下來的,可能也不會過得很好,因為各種認知功能逐漸消失,甚至會出現癲癇、癱瘓或幻聽,最後免不了成為植物人。

至於有一些辨識不明的人,會質疑為何媽媽有遺傳性疾病之基因,還一連生了這麼多兒子,並讓所有兒子都陷入此一疾病。但其實這個問題是時代所造成的缺憾,因為個案的家長這一代與上一代醫療不發達所致。在五零年代時,很多小孩常會因不明緣故就夭折,老一輩的人並不會去追究是什麼病因,也常會以為是營養不良或醫藥水準不夠所導致,因此大部分有遺傳性罕見疾病的家族,都不清楚基因從何而來。時至今日,婚前、產前檢查雖然行之有年,但特殊疾病的基因檢查並非例行性工作,所以在婚前會特別去檢查自己的基因的,實在少之又少。

X­ALD之相關治療

關於X­ALD的治療方法,目前都還在實驗階段。如眾所皆知的「羅倫佐的油」(Lorenzo’s oil),在嚴謹的科學驗證中並未具體證實它的功效。因為目前世界上在做此等研究之人,所下的結論都相當的保守,連一個大師級的人物,如H.W. Moser,在這一行研究三十年了,所給的建議也是相當的中肯,他認為「假如小孩子的神經學症狀已經出現的話,建議個案不要吃羅倫佐的油」。因為此油吃多了有副作用,其中一種是會讓血小板的數目急遽降低。而「禁食含油食物」的方式,基本上並無法具體的改善此一疾病,因為我們人體會自行合成超長鍊脂肪酸,不是禁食食物就能禁止超長鍊脂肪酸的生成,所以禁食只能算是消極應對的方式。

「骨髓移植」也是改善X­ALD的方法之一。但全世界的醫院在實行此一手術時都相當謹慎,因其手術風險很高,且移植之後需密集照護。兩者相形之下,妥善的照顧更為重要,因為骨髓移植者,至少要在無菌室待上一個月,等造血、免疫功能恢復不是件容易的事。倘若能順利熬到出院,之前已經喪失的功能並無法恢復,已經去髓鞘化的神經是不會再生的,這是醫療現場上最為殘酷的現實。因此,在現階段的醫療水準中,並非將主力放在「治癒」此一疾病,而是讓這些個案的生活更有品質。

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目前值得期待的作法,就是要加強臨床心理師的功能。每六個月定期評估個案的神經心理功能,有了此一衡鑑之結果,除了可瞭解個案的優勢與劣勢功能外,還可作為個案功能進步或退化之依據。另外,心理師還可幫助整個原生家庭適應此一個案的改變,並針對個案不同的行為問題,提供詳實的應對方式,並提供預防性心理治療,讓所有的家人做好準備,個案在不知期的未來,即將離開人世。在學校方面,也可趁此機會到個案的學校與師生座談,除了衛教宣導外,也針對導師與班上學生,提供具體因應個案行為的方法。當然,也需讓個案詳細的明白X­ALD此一疾病,並對所有的身心變化有所瞭解,進而面對自己的人生。

以上就是X­ALD這個疾病真實的一面,期盼社會大眾可正確的瞭解此一罕見疾病,並經由社會福利制度的制訂,協助個案有所養、有所終,適切的走完人生旅途。

credit:http://ntoshi.pixnet.net/
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後記(20150109):當初這篇入圍2005國科會科普寫作獎決選,但最後並未錄取。另外,Lorenzo Odone於2008年五月去世,享年30歲。有興趣的人可以去找電影Lorenzo’s Oil來看。雖然年代久遠,不過應該還是深具啟發性。

本文轉載自作者部落格暗香浮動月黃昏

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參考資料:

  • Lin, S. T., Lu, L. H., Su, S. C., Hwu, W. L., Huang, A., Soong, W. T. (2004).Neuropsychological profile of three cases of adrenoleukodystrophy. Archivesof Clinical Psychology.
  • Moser, H.W. (1997). Adrenoleukodystrophy: phenotype, genetics, pathogenesisand therapy. Brain, 120: 1485­1508.
  • Moser, H.W. (1999). Treatment of X­linked adrenoleukodystrophy with Lorenzo’s oil. Journal of Neurology, Neurosurgery, and Psychiatry. 67: 279­280.
  • Moser, H.W., Smith, K.D., Watkins, P.A., Powers, J. & Moser, A.B. (2001).X­linked adrenoleukodystrophy. In: Scriver, C.R., Beaudet, A.L., Sly, W.S.,& Valle, D. (8th Eds). The metabolic and molecular basis of inherited disease. (pp.2325­2349). New York: McGraw­Hill.
  • Shapiro, E., Krivit, W., Lockman, L.,Jambaque, I., Peters, C., Cowan, M.,et al. (2000). Long­term effect ofbone­marrow transplantation for childhoodonset cerebral X­linked adrenoleukodystrophy. Lancet. 356: 713­718.
  • van Geel, B.M., Assies, J., Wanders, R.J.A., & Barth, P.G. (1997). X linkedadrenoleukodystrophy: clinical presentation, diagnosis, and therapy. Journalof Neurology, Neurosurgery, and Psychiatry. 63: 4­14.

 

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林希陶_96
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作者為臨床心理師,專長為臨床兒童心理病理、臨床兒童心理衡鑑、臨床兒童心理治療與親子教養諮詢。近來因生養雙胞胎,致力於嬰幼兒相關教養研究,並將科學育兒的經驗,集結為《心理師爸爸的心手育嬰筆記》。與許正典醫師合著有《125遊戲,提升孩子專注力》(1)~(6)、《99連連看遊戲,把專心變有趣》、《99迷宮遊戲,把專心變有趣》。並主持FB專頁:林希陶臨床心理師及部落格:暗香浮動月黃昏。

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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。