美味的牛排其實是殺人兇手？

• 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。

本文由 安麗紐崔萊 委託，泛科學企劃執行。

• 作者／陳亭瑋

在農業大規模革命、跨國貿易興起之前，夏秋季豐收的農產品經常為人們帶來另一種煩惱：該怎麼將新鮮的蔬菜水果保存到天寒地凍的冬天享用呢？

利用各種方式將食物中的水份減少，防止微生物或酵素所造成的腐敗變質，是人類很早期就會使用的食物保存方法。時至今日，乾燥技術除了用於保存食物，也用於減小體積、減輕重量方便食品包裝與運輸，而由此也發展出許多便利的食品，如咖啡粉、泡麵等，攜帶方便、沖泡熱水就能夠食用。

而乾燥的方式有分許多種，可被分為兩大類：自然乾燥與人工乾燥。

自然乾燥法：利用環境的陽光與風

自然乾燥法利用環境中的陽光、風來替食物乾燥，主要包括日曬、風乾、陰乾。常見柿餅、蘿蔔乾、香菇、筍乾、葡萄乾等就是以日曬來製成；傳統新竹米粉則是以風乾來乾燥。

既然是利用環境能量，優點就是不耗能、最為經濟、操作簡單，也不需什麼技術或設備就可以進行。但主要的缺點就是「天有不測風雲」，需要依賴環境氣候，有太陽或大風才方便進行。由於自然環境不易控制，難以掌握乾燥速率、衛生條件、場地需求大、需要人工輔助整理等，因此不利於大量生產。

人工乾燥法：人工提供熱源，利用空氣加熱乾燥

自然乾燥需要依賴自然環境的條件，而人工乾燥當然就是人工以各種技術，提供想要加工的食品適合的乾燥環境囉，一般會有不同的壓力環境，以傳導、對流、輻射，或以電磁波加熱的方式乾燥食品。這裡的技術種類非常多，受限於篇幅，本篇主要介紹在常壓下，以空氣為媒介的乾燥技術，其他如加壓乾燥、減壓乾燥、電磁波乾燥就暫不介紹了。

最古老的人工乾燥法被稱為「窯式乾燥法」。簡單來說，就是設置一個密閉空間，分成上下兩層，上層是待乾燥的食物，下面擺放爐火熱源，經由熱空氣將食品慢慢地烘烤至全乾。這個乾燥法常見於乾燥水果等食品。現在也有用同樣原理推出的小家電「食物乾燥機」，讓你在家裡就可以自製果乾或是肉乾等。

新興乾燥技術：噴霧乾燥與折射窗乾燥

前面介紹的乾燥法，主要處理的成品是屬於顆粒體積較大者，大如蔬菜乾、水果乾，小如肉丁、砂糖等。如果要處理相對液態或糊狀等產品又該怎麼辦呢？以下要介紹兩種常應用於液狀食品的乾燥技術。

噴霧乾燥法（Spray Drying）

「噴霧乾燥法」（spray drying）的特性就是由噴霧器擔當了重要角色。機器內的噴霧器會將液狀或糊狀的原料噴出為小液滴，藉由熱空氣作用，在幾秒鐘的時間內將小液滴乾燥為細粉狀。噴霧乾燥機主要分為空氣加熱與循環系統、噴霧裝置、乾燥倉本體以及產品回收裝置。

因為液滴表面積大、乾燥速度很快，實際上食品本身的溫度不會升到很高，對於保存食品原有的營養有很大的幫助，常用於食品、飲料、保健食品和藥品的製作。這個方法製作的常見產品有奶粉、咖啡粉、豆漿粉、蛋白粉等，只要加水就可以飲用的粉末。

折射窗乾燥法（Refractance Window Drying）

另外一種更嶄新的食品乾燥方法則是「折射窗乾燥法」（Refractance window drying），將想乾燥的材料放在透明聚脂膜的「折射窗」上，折射窗下有使用 95-97℃ 的熱水作為熱源，同時會抽風去除多餘水分，最後把薄膜和材料分離就完成乾燥啦！

雖然步驟有點多，但實際上因為同時有傳導、對流、輻射三種導熱模式介入，所以進行乾燥的速度相當快；又以熱水做為熱源，產品溫度也不會升到太高，因此適合使用於對溫度敏感、需要保存更多營養成分的產品。有研究指出，可藉由「折射窗乾燥法」保留植物蔬果類產品容易流失的天然色素分子，也能保留植物蔬果中較多的營養價值。此乾燥技術不止應用於食品工業，亦可見於保健食品、製藥、化妝品等各方面的應用。

食品科學中的乾燥方法非常多種多樣，不同的乾燥方式亦有不同的適用對象、與成本考量。如何選擇適合的乾燥方法，應用於加工品，其中也牽涉到許多專業。而隨著食品科學的進展，過往天然食品經過加工後，必然會損失許多營養元素的情況，已經越來越能夠避免。

請與我們一同期待新興的萃取與乾燥技術，能夠帶來哪些更健康、更營養的食品吧！

秉持科學嚴謹精神，安麗紐崔萊研究植物營養的科學家們持續革新技術，為了從植物蔬果中萃取最多的營養價值，從原物料篩選到萃取生產，每道程序皆嚴格把關。在萃取階段，安麗紐崔萊以獨家萃取技術——「噴霧劑乾燥法」與「折射窗乾燥法」，保留植物蔬果中最多的營養素，提供消費者營養充足、純淨安全的保健食品。

本文由 安麗紐崔萊 委託，泛科學企劃執行。

參考資料

1. 施明智、蕭思玉、蔡敏郎（2017 年 9 月）。食品加工學，188-213。
2. Refractance window drying of foods: A review
3. Refractance window drying of fruits and vegetables: A Review

COVID-19（俗稱：武漢肺炎、新冠肺炎）肆虐全球，此一疾病由 SARS 的親戚，冠狀病毒 SARS-CoV-2 所引發，本文之後稱為「SARS二世」。

和 SARS一世相比，SARS二世的致死率較低，但是傳播能力更好，感染人數較多，死亡人數也更多。然而也有專家警告，考慮到疾病不同的型態，兩者的殺傷力不宜直接比較。

冠狀病毒家族有很多成員，各自以不同動物為宿主，至少有 7 種會感染人類，引發呼吸道的症狀。

• 4 種病毒 OC43、HKU1、229E、NL63 主要感染上呼吸道，造成的症狀比較輕微，類似一般感冒；
• 2 種病毒 SARS 和 MERS 主要攻擊下呼吸道，也就是氣管、支氣管、肺臟，引發的症狀嚴重，患者死亡機率較高。

最新現身的 SARS 二世不但能感染下呼吸道，也不放過上呼吸道。攻擊下呼吸道和 SARS 一樣，能引發肺炎等重症，而感染上呼吸道則類似流感，使其能輕易傳染給別人。

也就是說，SARS 二世綜合兩種特色，同時具備 SARS 的殺傷力，以及流感的傳染力，是極為適應人類的傳染病。

SARS 二世抵達人體後先接觸上呼吸道，才有機會再前往下呼吸道。不過有些患者狀況沒這麼單純，病毒直接穿越他們的喉嚨進入肺部，因此不太影響上呼吸道，沒什麼咳嗽、發燒的症狀，卻直接在下呼吸道發展成肺炎。

SARS 主要感染下呼吸道，殺傷力雖高，傳播卻受到限制，要等到出現症狀以後才會傳染。SARS二世也能在上呼吸道大量複製、繁殖，組裝新的病毒，使得感染者尚未產生症狀以前，就已經有強大的傳染能力，而且口水中的病毒量非常高。

SARS 二世的感染能力很強。SARS 二世和一世一樣，都以自己表面的 S 蛋白質（spike protein）和細胞的 ACE2 受器結合，但是 SARS 二世的接附能力是 10 到 20 倍。

另一方面，SARS 二世的 S蛋白質有個特殊的位置，能讓宿主細胞的 furin 酵素作用，把 S 蛋白質處理過（概念上類似開罐器，打開病毒的外殼，讓病毒的內容物更輕易進入宿主細胞），能使得病毒更容易入侵細胞。

• 延伸閱讀：讓武漢肺炎席捲人類的關鍵變異有哪些？和穿山甲有關嗎？

表面上，SARS 二世整體的殺傷力不強，SARS 的致死率較高，但是愛荷華大學的 Stanley Perlman 認為事情不能直接這麼看。

許多人感染 SARS 二世後，其實是因為病毒沒有進入肺部，症狀才不嚴重；一旦病毒順利深入呼吸道，SARS二世的殺傷力可能不遜於 SARS一世。

病毒入侵肺部以後，除了感染細胞導致的直接傷害以外，也有機會引發細胞激素風暴（cytokine storm），使得免疫系統過度反應，間接造成肺部的重傷害。呼吸道以外，SARS二世也有機會感染其他組織和器官，像是心臟、腎臟、精子、眼睛、腦部、腸道等等，引發腎衰竭、心律不整、血栓、腦炎等衍生問題。

• 延伸閱讀：不只是武漢「肺炎」！心血管、腎、腦、肝、腸等器官也可能出問題

有些學者認為 SARS 二世會往殺傷力降低的方向演化，不過至今仍沒有見到證據，也無法保證事情一定會這樣發展。這是一種已經極為適應人類的病毒，它的各項面貌，完全是屬於這個時代的產物。至少在現在，沒有人能肯定它未來的演化方向。

• 本文轉載自新公民議會〈武漢肺炎肆虐之道：傳染像流感，殺傷似SARS〉

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• 族群大、傳播強、致死少、很難好，讓武漢肺炎威脅超越流感
• 冰島追蹤武漢肺炎：重症比例極低，大量無症狀才是疫情全貌？
• 輕微到無症狀的感染者，可能是許多傳染的關鍵源頭？
• 病毒可能空氣傳染，減少接觸、戴口罩有助防範
• WARS症狀出現的前一兩天，病毒最多，傳播最強
• 台灣前100例WARS，有無症狀的傳染風險差不多

參考資料

• Profile of a killer: the complex biology powering the coronavirus pandemic

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。