避孕藥之父：翟若適（Carl Djerassi）

• 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。

5月 15號，日本 twitter 上一則女高中生的推文，急速獲得關注，大意是這位女高中生的健教老師在上課時點到：「我想在妳們裡面應該沒有人在吃（避孕藥）吧？」。即便是健教老師，也都把避孕藥的作用想得過於狹隘，讓女高中生覺得相當衝擊。

連應該對於基礎藥物有一定認識的健教老師，都以為避孕藥僅用於避孕，就更不難想像一般人對於「使用避孕藥物」所存在的誤解。

避孕藥其實是一種過於簡單的俗稱，口服避孕藥其實是兩種人造荷爾蒙的混合藥物。早期的避孕藥以黃體素 (Progesterone) 為主；較新的避孕藥則還會混合少量的雌激素 (Estrogen)。雌激素與黃體素都是原本就存在於人體體內的荷爾蒙 (Hormone，也稱激素)，無論男性或女性的體內，都存有一定的比例。只不過在女性，雌激素的比例遠高於睪固酮；而男性的血液中，睪固酮的比例較雌激素高出許多。

也正是荷爾蒙濃度的改變，影響了女性經期的週期。

荷爾蒙的波動決定了月經週期

雖然月經週期的間隔因人而異，一般而言是 25-38 天左右，都與體內荷爾蒙的波動有關。以平均 28 天一次的月經週期為例，在排卵前雌激素會到達高峰，刺激黃體刺激素 (LH) 的分泌，使濾泡破裂，排出卵子，形成黃體。而黃體則會分泌黃體素，支持子宮內膜的肥厚，等待可能的著床，直到黃體退化，肥厚的子宮內膜逐漸崩解，形成經血，完成一次經期。

而服用人造荷爾蒙可以避孕的原理，便是利用體內荷爾蒙的回饋機制，「欺騙」大腦所得到的效果。

人體分泌荷爾蒙的控制中心，位在大腦的下視丘和腦下垂體。由於口服避孕藥中有少量的雌激素，會誤導下視丘，減少刺激腦下垂體分泌黃體刺激素和濾泡刺激素，讓濾泡無法成熟，抑制或延遲排卵的時間，也讓子宮內膜無法肥厚，使受精卵無法著床，並減少黏液分泌，讓精子很難與卵子結合，達到避孕的目的。口服避孕藥物雖然能干擾受精的過程，卻無法阻止已經著床的受精卵繼續發育。

目前市面上主流使用的口服避孕藥物，大多為極低劑量雌激素與第三代黃體素 (Desogestrol, Gestodene 或 Norgestimate)，或是第四代黃體素 (Drospirenone 或 Cyproterone acetate) 的混合型藥物。第三代藥物改善了過往水腫的副作用、第四代則又更降低油脂分泌過多的副作用。

人造荷爾蒙除了避孕，還有其他用途

例如健保給付的口服避孕藥黛麗安 (Diane，黃體素成分 Cyproterone，簡稱CPA)，由於 CPA 對卵巢囊腫所造成的痤瘡有治療效果，可用於輔助治療青春痘。並非所有的避孕藥都有這樣的效果，也需搭配正確的青春痘藥物進行治療。

避孕藥由於能夠調整體內荷爾蒙含量，重新整理經期的起始點，所以也用來緩解嚴重的經痛、排卵疼痛、調整經期紊亂。另外部分口服避孕藥，也用來治療因為雄性素比例過高或是卵巢囊腫導致的多毛症等症狀。也用於抑制子宮內膜異位，降緩症狀所造成的疼痛。

避孕藥的使用限制

對於使用避孕藥的錯誤認知，除了顯示日本社會對於女性需要更多同理之外，也表示多數人都應了解如何才能安全使用口服避孕藥物。目前建議，如果年紀大於 35 歲以上，過度肥胖、有抽菸習慣、高血壓、糖尿病、容易形成血栓或是曾經中風的體質，由於口服避孕藥物會使 LDL （低密度膽固醇）和血壓上升，增加風險，並不建議使用。

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自古以來，婦女總是被賦予生兒育女的責任，一旦結婚，青春往往就耗費在懷孕、生產的循環中。雖然避孕自古有之，例如四千年前的古埃及人就用磨碎的石榴籽混合蠟做成栓劑，放入女性體內；古今中外也都不乏各種千奇百怪的偏方，但這些毫無根據的方法都極不可靠，而保險套、體外射精、算安全期等方式又操之在男性手中，女性還是難以擺脫不斷懷孕生子的宿命。直到一九六○年代，口服避孕藥的問世才改變這一切。

口服避孕藥的發明始自美國一位奇女子桑格（Margaret Sanger）的大力推動。她的母親在二十二年間懷孕了十八次，終於在 49 歲時死於難產，悲憤的桑格因此自 1916 年起即致力於推廣節育運動。1951 年，高齡 72 歲的她認識了專門研究荷爾蒙與生殖系統之關聯性的平克斯（Gregory Pincus），在她的牽線之下，平克斯獲得資助，著手研發桑格畢生企求的「神奇藥丸」──口服避孕藥。

其實早在 1937 年，科學家就在動物實驗中發現高劑量的黃體激素會抑制排卵，然而天然黃體激素非常昂貴，這項發現也就束之高閣，並未衍伸出實際用途。恰好奧地利裔的化學家翟若適（Carl Djerassi）就在 1951 這一年成功合成出口服的黃體激素，第二年另一家藥廠也做出此合成黃體激素的同分異構物。但要如何做人體實驗呢？跟食品藥物管理局（FDA）說此藥毫無治療用途，只為了避孕，只怕無法通過審核。

平克斯乾脆反其道而行，他請專門治療不孕症的洛克醫生（John Rock）來做人體實驗。洛克醫生讓他的病人連續服用三個月的合成黃體激素，製造身體的「假懷孕」後，再突然停藥，藉由荷爾蒙的「反彈」增加受孕的機會。洛克醫生的實驗結果證明合成黃體激素的確能抑制排卵、改變月經週期，因而讓 14% 的不孕病人成功受孕。而同分異構物那批黃體激素恰好汙染到微量的雌激素，結果反而減少出血的副作用。

於是 1957 年的今天，FDA 核准含有黃體激素與雌激素的 Enovid 上市，不過其用途卻是為了治療月經不順與不孕症。直到 1960 年 5 月 9 日，FDA 才追認它也可用於避孕，無安全之虞；人類史上第一顆口服避孕藥終於光明正大上市。其實在此之前，至少已有五十萬名婦女為了避孕而吃過此藥了。

口服避孕藥讓女性奪回身體的自主權，不但取得更好的生活品質，也才得以追求更多的學習教育與職場生涯，對於性別平等有極大的助益。《經濟學人》因此於 1999 年評選它為二十世紀最重要的科學進步；這說法或許過譽，但口服避孕藥對於文明的影響程度絕對是名列前茅的。

本文同時收錄於《科學史上的今天：歷史的瞬間，改變世界的起點》，由究竟出版社出版。