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生命禮讚

timd_huang
・2011/10/04 ・6106字 ・閱讀時間約 12 分鐘 ・SR值 500 ・六年級

台灣和大陸對於玩石頭、收藏各種石頭的稱呼千百種,有叫「奇石」者、有叫「雅 石」者、有叫「異石」者、有叫「怪石」者、有叫「片雲」者、有叫「幽石」者、有叫「巧石」者、有叫「研山」者、有叫「片石」者、有叫「美石」者、有叫「雲 根」者、有叫「拳石」者、…等等等,難以計數,基本上來說,不管這些都有古籍可考證的名稱如何,玩來玩去,一直到現在都還是在中國傳統文人社會思維框架裡 面打轉,並沒有什麼重大的突破,至少在思想方面,還是意淫於石頭的外形,一廂情願想像多於實質內涵,最可悲的是被商業化的炒作,拿石頭騙錢。

不過,撇開那些惡質商業炒作不說,傳統玩石所追求石頭的藝術性,還是有準則:某塊石頭必須具備有「瘦」、「漏」、「透」、「皺」、「醜」等五種特(德)性,才能入行為尊。

「瘦」者:表現石形堅勁挺拔的氣勢;
「漏」者:石上有‘眼’,四面玲瓏;
「透」者:此通於彼,彼通於此,若有道路可行;
「皺」者:表面紋理千變萬化;
「醜」者:蘇東坡的「醜而雄、醜而秀」方臻佳品;《鄭板橋集》。

我從廿多年前回國以來,力主科學性、教育性的「玩石(家)」,期望能從傳統中國人玩石頭玩了幾千年的死胡同內,打開一片新天地,從知識證據學習的角度來把 玩、欣賞我們所腳踏的「石」地,不再被諸如「(雅石圈內大老)我們幾人說好,明年要流行XX石」等騙術耍得傾家蕩產(如某名藝人);我們力主透過石頭的內 涵瞭解地球,增進知識,達成教寓於樂的環保觀念,在號稱台灣有六、七十萬玩石人口與社團中,可說是異數怪胎。

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我們並不反對傳統的玩 石,畢竟這是幾千年的文化累積傳承,也是個人所好的選擇,你我歡喜就好了,但是,我們堅決反對當今社會那種惡質的政治與商業炒作,把一顆莫名其妙的石頭, 喊到上千萬新台幣的天文數字、胡說水晶有磁場、…等等,雖然世界上並沒有任何國家法律禁止「笨得愉快」,畢竟人生有選擇可以不要如此,多學一點、多知道一 些,不會死啦!至少不會像某玩過藍綠的失意女政客某某某,連南北極都搞不清楚,竟然還敢拍環保紀錄片(騙)〈正負兩攝氏度〉,這種所謂的科普紀錄片,或可 唬弄老百姓一時,但當觀眾瞭解真相覺醒之後,或會產生反感,哦!他們所謂的地球暖化、節能減碳等等環保議題,喊得漫天價響,原來只是政客們用來對付我們小 老百姓騙錢騙選票的藉口而已;最終的結果就是,打著環保紅旗反環保,適得其反。

生命禮讚「正面」。
生命禮讚「反面」。

最近帶著研究團隊部份成員跑了一趟雲南,撿拾了幾塊石頭,頗為有趣,我老頑童就以傳統的遊戲規則--「瘦、漏、透、皺、醜」五德,拿出一塊來和雅石界朋友玩玩,沒錯,我用你們的遊戲規則,公開侵門踏戶叫陣,有本事的雅石朋友們,歡迎上此擂台比劃兩下。

首先,僅就傳統玩雅石的外型「五德」來說,這塊我命名為〈生命禮讚〉的石頭,「瘦」、「漏」、「透」、「皺」、「醜」五德沒少一樣全都有,簡單描述如下:

「瘦」:整塊石頭的形狀堅勁挺拔,化石突出,凹凸有致,體積雖不大,卻氣勢宏偉;
「漏」:石上有好多個圓圓的‘眼’,也有一條小縫隙,可從這邊看到另一邊的漏光;
「透」:此生物化石通於彼生物化石,彼生物化石通於此生物化石,若道路四處通行;
「皺」:石頭表面千變萬化,有化石、有圍岩、有較軟的、有較硬的、有堆疊,紋理變化無數;
「醜」:諸多尚未鑑定遠古生命遺骸碎塊雜置,「醜而雄、醜而秀」,當之無愧。

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所以說,僅就玩雅石者所訴求石之「五德」,我此石乃「無法計價、獨一無二、罕世難得、天地瑰寶」者也,讓你流口水了吧?讓我們這些走科普路線、批評雅石沒有可衡量準則的玩石者,隨便拿出一塊石頭,就用你們的遊戲規則,把你們統統打個大敗,不服氣也得服氣,不是嗎?

無法計價

這塊我命名為〈生命禮讚〉的石頭,撿自於雲南中部的埃迪卡拉紀實體化石點,從地層學來說,屬於埃迪卡拉紀(Ediacaran Period, 6.3 – 5.4 億年前),即大陸稱之為震旦紀之最頂層,依據雲南當地的資深地質學者說,此處為出土恐龍化石的中生代與前寒武紀(Precambrian)之不整合地層, 上方的中生代地層已經全被風化掉了,讓下部前寒武紀的地層露出來,岩層屬於燈影灰岩;很抱歉,確實的地點,無法透露,免得那些虎視眈眈、諸如雲南在地的 「恐龍商人」和台灣科博館「學術鯊魚」等不學無術者覬覦,偷搶硬搶過去,導致破壞毀滅了如此重要的科學研究。

埃迪卡拉紀是地球上首次出現巨型多細胞生物(生命)的偉大時期,在地球上生命史的演化過程中,雖然到如今科學們對牠們的研究與瞭解並不充份,但絕對是非常關鍵的主要時期,因為 從大約35億年前地球海洋裡面開始有簡單的單細胞生命開始(最原始的生命如何開始是另外一個課題,在此不論),目前的化石證據顯示,這是地球上第一次、最早有如此體型巨大、多細胞生物的關鍵重要期間,而且生物種數量眾多,到目前已經命名了超過一百多種埃迪卡拉紀的生物,相對於「寒武紀大爆發 (Cambrian Explosion)」,我給此時期取了「埃迪卡拉紀大繁榮(Ediacaran  Thrives)」的名稱;又,埃迪卡拉紀在寒武紀之前,比寒武紀更古老。

過去古生物學和地質年代教科書,把地球生命演化分為兩個主要階段:1. 肉眼看不見的生命之「隱生宙(Cryptozoic Eon)」,和 2.肉眼可見的「顯生宙(Phanerozoic Eon)」,並以古生代最早的寒武紀開始為界線,寒武紀之前歸於「隱生宙」,那時候的生物都是很小很小的顯微生物,必須透過顯微鏡才能看清楚;而從寒武紀 早期的「寒武紀大爆發」之後,歸類於「顯生宙」,自此之後,出現了不必靠顯微就、光用肉眼就可看清楚的生物;雖然微小的生物從幾十億年前出現、繼續生存到 如今還有,可是一般來說,埃迪卡拉紀巨型生物化石的出土,小者好幾公分,十多公分者很普遍,甚至有長達一兩公尺的生物,「顯生」生物的化石證據擺在眼前, 隱生宙和顯生宙的界線,必須往前挪移,從5.4億到大約5.8億年前或更早。

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在還沒更進一步說明之前,光僅就上面這段「隱生宙和顯 生宙的界線,必須往前挪移,從5.4億到大約5.8億年前或更早」這一點來說,那些看到石頭眼眶內只有鈔票多寡的雅石玩家們,你們來說說看,到底這要價值 多少?人生那有這種靠一塊石頭就可修正世界古生物學與地層教科書的機會?我前面說我這塊石頭「無法計價」,有說錯嗎?

獨一無二

埃 迪卡拉紀的化石,到目前為止的紀錄,在世界上有廿、卅個地方出土,全都(只)是印模化石(Cast/Imprint),雖然如此無奈,科學家們過去就靠著 這些印模化石做研究,提出了好些有趣的意見與看法,也促成了國際地層學會在兩百多年以來,於2004年首次定名一個新的地質年代,以最著名的澳洲地名命名 為「埃迪卡拉紀」;但是,除了我所發現的雲南中部這個點所出土的化石樣本之外,世界其餘各地的埃迪卡拉化石,全都是印模而非實體化石(Body Fossil),也就是當時生物死亡之後,被海底黏涕涕微生物墊(Microbial Mate)的微生物分解吃掉,所剩下空間被泥沙填充的遺跡化石(Trace Fossil),而非原本生物石化的結果。

印模化石可以用來作外觀的形態學 (Morphology)的描述研究,卻無法進一步探討這些生物內部組織細胞構造與生理機制,這有如醫學院的學生,不能拿著公仔做大體解剖學習人體內部構造,或如吹氣娃娃可以抱抱,卻無法生孩子;因為過去只有印模化石的關係,以至於至今有諸多的爭論,各說各話,舉一兩個最關鍵的問題來說:這些埃迪卡拉紀的生物,到底是動物或植物?或者有動物也有植物?德國的權威研究者Seilacher曾經提出「凡德生物界(Vendobionta)」,認為這些生物,既不屬於動物界,也非植物界,而是一個已經滅絕的生物界(Kingdom);牠們如何取得生命的能源?是靠光合作用 (Photosynthesis)?或是化合作用 (Chemosynthesis)?再者,怎麼會在這段期間,開始出現如此巨大的諸多生物?那時候的地球生態環境如何?諸如此類關鍵問題,靠著印模遺跡, 根本無法想像推論,我們也就無法得知地球上最首先的生物,到底怎麼活的?活在什麼樣的環境?後來為何在埃迪卡拉紀/寒武紀界線,完全都滅絕了?難道是上帝 創造生命的第一次實驗失敗了,所以到寒武紀又重新來過?

好消息是,如今被我找到了埃迪卡拉紀的實體化石,過去幾十年來阻礙困擾科學 研究的無法跨越藩籬高牆,當下已經消失了,從現在開始,實體材料有了,接下來就要看科研人員的本事了,我手中有好多透過穿透式X光顯微照片和各種光學顯微 照片,可以作為證據,隨便舉一張為證,可以明顯地看到細胞狀的結構,這也是駁斥某學者認為這些化石是新生代石灰華最有力的證據;前面說過,到如今,從文件 搜索的角度來說,我這個發現,不管別人承不承認,的確是「獨一無二」的。

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穿透式X光顯微照片,可清楚看到細胞狀的結構

罕世難得

相 對於世界其它各處的印模遺跡化石,雲南這個地點所出土的實體化石,若從埋藏學(Taphonomy, 或謔稱「死相學」)的角度來看,其它各處的死亡埋藏情況,大部份是被火山灰壓倒到海洋底面,所以基本上都還保留著生物遺骸排列的方向性,也都是比較完整的 鑄模,從型態學的角度來說,能知道某個當時代生物長得什麼樣子,當然非常重要,台灣話不是說,先要瞭解人家長得像熊或像虎?面貌青面獠牙或溫文儒雅?身體魁武或缺肢斷腳?生物體的外形,當然是鑑定的第一步;到目前為止,從這些印模來看,埃迪卡拉紀的生物,相對於寒武紀大爆發的生物來說,體型顯然龐大無比, 寒武紀生命大爆發的生物,除了奇蝦可到60公分左右、算是最大的掠食者之外,其它的生物,通常都不到10公分,而埃迪卡拉紀的生物,動不動就是十幾公分,有的還可能長達一兩公尺,僅就體型大小來說,寒武紀生物難以比較;這就指出了一個有趣的問題來:依據達爾文的進化學說,生物體型大小,隨著演化變大,古老的生物,通常體型較小,後來的越來越大,到了某一程度之後,又往小的方向縮,就拿恐龍為例,早期的恐龍大約在10公尺上下或以下,到了(侏羅紀)中期,長達卅、四十、甚至五十公尺的地震龍、超級龍等龐然大物,相當普遍,後來到白堊紀,至少到了快滅絕的白堊紀晚期,恐龍又縮小到十米上下。

不同於其它地點埃迪卡拉紀化石,雲南這處的實體化石,幾乎沒找到完整的生物個體,而是一大堆相對大塊的碎片,沒有被當時海底的微生物啃食掉,胡亂堆積在一 起,很明顯的,這裡的死亡原因,和世界其它各處都不同,我姑且稱這種情況為「沙拉碗埋藏」,就好像到餐館吃的沙拉碗內,放有一大堆被剁成碎塊的各種蔬菜混拌在一起,沒有整顆的洋蔥、青椒、或其它蔬菜。

在化石現場,看到最多的是管狀體類(Tubular)的殘片,半邊管壁的化石,幾乎閉者眼睛亂抓都會抓到;還保留圓圈一根根管狀的實體化石,也不難見,從直徑1公分左右到6公分的都有;此外,相對來說,葉片狀(Frond)生物,目前我鑑定出來的黃楊清蓮體(Chinglian huangyoung, Huang 2009),碎片數量不如管狀體類者多,但只要懂得辨識,也不難找到;再者,從這些生物殘片堆埋的情況來說,我不認為是一般的遷移埋藏,就如死蛤死螺被海水沖積到海底凹處胡亂堆放,因為這些生物,基本上都是軟體的生物,經不起大風大浪的折騰,反而目前有初步的證據顯示,很有可能是當時的海底黑煙囪生態系統 (環境),被突發奇來的海底火山或黑煙囪噴泉爆發打死切碎掩埋在現場的--若是我如此的猜測是對的話,那就更加「大條代誌」了,意味著我找到了將近六億年前海底火山爆發或黑煙囪爆炸現場的遺跡,呀呼!

我在雲南中部找到了埃迪卡拉紀的巨型實體化石,從記錄上來說,這是世界首次的重大發現,從此之後,科研人員要切要剁要刮,深入探討牠們的身體內部構造,找尋各種問題的答案,就有了實際的物體,不像以前只能推論猜測,如今可以把牠們放在顯微鏡下仔細觀察比較,我也網羅了世界最頂尖的學者和研究設備,正在積極努力研究中;所以說啊!從這個埃迪卡拉紀實體化石的死相學和實際“深”入研究的角度來說,這塊石頭絕對是「罕世難得」,別的地方也還沒找到過。

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天地瑰寶

接著從這塊具有以上三種特性的埃迪卡拉 紀實體化石所含有的生物生命來說,上述的管狀體類,其實有可能不只有一個生物種:目前採集到的樣本,有的管子外表平滑,有的表面有凹溝,也有的管外表面如 苦瓜諸多突出的顆粒,很有可能是不同的生物;但也有可能是同一種生物的不同部位,這一點目前無法確定,因為還沒有找到足夠多的樣本,也沒有正式的發掘,每 次去都只待了很短的時間,所以只有撿到一堆片段的碎片,來日若有找到一端是平滑、中間是有凹溝、另一端卻是苦瓜皮,那就可確認說是相同生物不同的部位,目 前尚無法定論,姑且認為是三種不同的生物。

除了管狀體類的樣本很多之外,此地點還有一類葉片狀的生物:目前從諸多碎片拼逗,我為了 紀念偉大的媽媽,命名為黃楊清蓮體,她老人家因受老爸白色恐怖的拖累,自己忍辱負重一手把我們三個孩子拉拔長大,還稍微不輸給別人,我覺得世界上她最偉 大,所以以她的名字來命名這個我最先鑑定出來的埃迪卡拉生物,略表兒子綿薄孝心;有關黃楊清蓮體的介紹,請見我部落格拙作〈讓媽媽萬古留芳---試論「黃大一啥米碗糕體」〉和在〈自然優先(Nature Prededings〉的 文章;當然,有沒有可能我搞錯了,竹篙接菜刀,把馬嘴裝到牛頭了?當然有可能實際上有好多種葉片狀的生物,不過,當世界研究埃迪卡拉的權威、哈佛大學的 Andrew Knoll 博士教授看過照片之後,他給了我打了一劑強心劑,他非常肯定這葉片狀的生物,絕對是埃迪卡拉紀的生物。

除了以上這兩大類之外,其實,這塊樣本上還有好幾種形狀非常怪異、到現在我還無法讚一詞的生物,比方說,照片第一面大約中央位置,有一個幾乎像個圓形餅乾的東東,在第二面也有一個,牠(們)到底是啥米碗糕?莫宰羊,在這塊石頭上,從外觀型態來說,我認為至少有五、六種、搞不好還不只這個數目的生物種數--雖然這只是一塊冷冰冰的石頭,卻充滿了生命的活力,取名「生命禮讚」,只要我喜歡,有何不可?又,從手頭的其它樣本塊,還看到有像高麗菜葉的、有像拉直的法 國牛角麵包者、還有好幾種我根本無法描述歸類的,右邊這張照片上,有一些破裂薄薄的化石碎片,應該是另外一種等待鑑定的埃迪卡拉生物;總而言之,統而言 之,這一塊和我手頭上其它的埃迪卡拉化石樣本,實際上是充滿了我們地球最早期的巨型多細胞生物,在將近六億年前,牠們都是活生生的生命啊!如今已化為石頭,令人歎為觀止,這不是「天地瑰寶」嗎?

這塊樣本上面,有些相對來說(碎裂的)薄片,顯然是某種有待鑑定的古生物。

有人或許會說,我黃大一實在太臭屁,沒錯,我真的很臭屁,臭屁到讓好些人心裡恨得癢癢的;沉思一下人生的價值,不就這麼一回事情?要懂得抓住機會,老黃賣瓜,自賣自誇;我從小就被貼上台灣黑五類,人生一路走過來坎苛窮困潦倒,等了五十六年又兩個月,才拿到老爸被槍斃前夕寫的遺書、老爸的遺產,全被國民黨的阿兵哥明的暗的搶去了…,如今我抓住機會,盼能揚個小名立個小萬,酒店關門的時候自己不後悔,雖然經常下一頓飯在哪裡都沒有把握,還瘋狂投入研究,我才不 要等死了以後才上郵票,每每有了小發現小進展,當下能稍微自醉於狂妄的思想春藥中,難道有過份嗎?不是有詩句說:「有花堪折需直折,莫待無花空折枝」,那 些螢幕畫冊上姣好美麗的身材的小妹妹,難道等到七八十還有ㄏㄧㄠˊㄅㄞ的本錢嗎?所謂:「數天下風流人物,且看今朝」,捨我又其誰?

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本文原發表於作者部落格催眠恐龍[2011-09-30]

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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

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  • 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
43 篇文章 ・ 56 位粉絲
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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【2023 年搞笑諾貝爾化學與地質獎】舔石頭以外,猛獁象竟是海龜湯?
寒波_96
・2023/10/20 ・2211字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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搞笑諾貝爾獎每年都是新的開始,2023 年也不例外。今年「第 33 次第一屆搞笑諾貝爾獎」頒發十個獎項,「化學與地質獎」以看似獵奇的舔石頭博取不少眼球,不過得主揚.扎拉謝維奇( Jan Zalasiewicz)的文章中,其實還提到另一件知名的歷史公案。

1951 年晚宴真相,竟然是海龜湯?!圖/americanoceans

1951 年晚宴真相,竟然是海龜湯?!圖/americanoceans

文學史上用味覺帶出情節,最知名的案例之一是普魯斯特的小說《追憶似水年華》開頭,由瑪德蓮的味道切入,接著進入意識的海洋游泳。扎拉謝維奇的文章開頭,也從品嚐岩石的味道切入,自由切換不同的題材。

地質學家為什麼要舔石頭?《舌頭、石頭,迸出新滋味?科學家為什麼要舔石頭?——2023 搞笑諾貝爾獎》一文有精簡介紹。最主要的理由是,缺乏現代儀器之際,舌頭可謂方便的化學感應器,能提供有用的資訊。

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當然,即使有了現代儀器,舌頭還是很方便的工具。

處於意識流科學史中,扎拉謝維奇的文章從舌頭感應器,十分合理地切換到一場宴會。那場 1951 年的晚宴中,據說提供猛獁象肉製作的餐點。

這場晚宴由美國的「探險俱樂部(The Explorers Club)」舉行,主辦方宣稱當天有道菜,來自已經滅絕的動物大地懶(Megatherium)。但是幾天後有報紙披露,宴會中的奇珍異獸不是大地懶,而是來自阿留申群島,25 萬年久遠的猛獁象!

1951 年保存至今的晚餐。圖/取自 參考資料3

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奇妙的是,當天的餐點竟然有少量樣本被保留至今。當時沒有參加的豪威斯(Paul Griswold Howes)寫信要到一份樣本,一直保存到他去世為止。後來樣本輾轉來到耶魯大學的皮博迪自然史博物館(Yale Peabody Museum)。

那一餐到底是大地懶,還是猛獁象呢?2014 年,耶魯大學的研究生葛拉斯(Jessica Glass)等人成功由樣本中取得 DNA,結果在 2016 年發表。比對之下相當明顯,答案是綠蠵龜。

現今綠蠵龜是保育類動物,合法的狀況下沒有機會吃到。然而 1951 年那個時候,綠蠵龜尚未面臨滅團威脅,仍然是普遍的食材。

區區綠蠵龜製成的海龜湯,當然無法彰顯晚宴的尊絕不凡。不過俱樂部宣稱的大地懶,怎麼又會變成猛獁象?

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最可疑的是當天在場的俱樂部成員尼可斯(Herbert Bishop Nichols),他也是基督科學箴言報(The Christian Science Monitor)的科學編輯。可考的記錄中,他第一個對外提出相關描述,後來被視為吃猛獁象的證據。

海龜湯的幾位相關人猿。(A) 據說將食材從北極帶回的極區探險家 Father Bernard Rosecrans Hubbard。(B) 極區探險家 George Francis Kosco。(C) 晚宴主辦人 Wendell Phillips Dodge。(D) 保存樣本的 Paul Griswold Howes。圖/取自 參考資料3

如果真的是那道菜的材料,那麼狀況就是:俱樂部用綠蠵龜做菜,宣稱是大地懶,報紙以訛傳訛寫成猛獁象。

「吃猛獁象」之類的傳聞,雖然不是嚴謹的科學,卻因為有噱頭而容易引人注目。作為沒多少負面影響的玩笑,也沒有人想要特別澄清。使得這類事件的真相,往往不了了之。

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儘管沒有特別獲得搞笑諾貝爾獎關注,對於這道海龜湯的追根究底,倒是相當符合搞笑諾貝爾獎的精神。

海龜湯以後,扎拉謝維奇的文章意識又跳躍到另一種已經滅團的生物:貨幣蟲(Nummulites)。許多古生物,當初也是其他古生物的食物。儘管擁有堅硬的外殼保護,貨幣蟲這種生物依然有機會成為美食。

1912 年的時候,英國古生物學家庫克派崔克(Randolph Kirkpatrick)提出一個觀點:地球有一段時間存在非常大量的貨幣蟲,後來它們變成稱為「貨幣球(Nummulosphere)」的地層,是地殼岩石的源頭。

看起來很搞笑,可是庫克派崔克是認真的。所以他即使生在現代,應該也沒有獲得搞笑諾貝爾獎的機會。

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2023 年搞笑諾貝爾獎頒獎典禮影片(化學與地質獎從 10:18 開始):

延伸閱讀

參考資料

  1. The 33rd First Annual Ig Nobel Prizes
  2. Eating fossils
  3. Was Frozen Mammoth or Giant Ground Sloth Served for Dinner at The Explorers Club?
  4. Mammoth meat was never served at 1950s New York dinner, says researcher

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

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寒波_96
193 篇文章 ・ 1066 位粉絲
生命科學碩士、文學與電影愛好者、戳樂黨員,主要興趣為演化,希望把好東西介紹給大家。部落格《盲眼的尼安德塔石器匠》、同名粉絲團《盲眼的尼安德塔石器匠》。

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舌頭、石頭,迸出新滋味?科學家為什麼要舔石頭?——2023 搞笑諾貝爾獎
PanSci_96
・2023/09/30 ・3674字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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J……J 個是!這顆石頭一接觸到我的舌頭,它就像火一樣燃燒,同時留下苦澀和尿味的味道,在這之後還留下了一點甜味。

圖/Youtube

這,這一顆石頭不一樣,它有酸辣味和硫酸鹽味,卻同時給我一種難以形容的愉悅感!就像在品嘗紅酒的酸味一樣!

圖/Youtube

等等,我並沒有壞掉,我現在做的事是某些地質學家和古生物學家真的會做的事,而且這件事還得了諾貝爾獎!只是是搞笑諾貝爾獎。

搞笑歸搞笑,舔石頭卻真的是再實用不過的方法。因為,舌頭真的是太好用了!

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地質地科系祖傳秘招——舔石大法!

2023 年的搞笑諾貝爾獎的化學與地質獎頒給了地質學家揚.扎拉謝維奇,得獎的原因不是因為特定研究,而是它整理了地質學家和古生物學家「品嘗」岩石和化石的「研究史」。

有在跟我們直播的泛糰肯定知道,在今年搞笑諾貝爾獎頒發的隔週,上個月的 9 月 18 日,我們在 YouTube 官方舉辦的 2023 YouTube Festival 活動中,辦了一個實體見面會。在見面會中我們介紹了今年其中三個搞笑諾貝爾獎,其中就包含這則「地質學家為什麼要舔石頭」。另外兩個獎項分別是操縱死靈蜘蛛,和研究為什麼上課為什麼會令人感到無聊。這場見面會也有同時開直播,連結放在右上角的資訊卡,裡面提到不少有趣的觀點,歡迎去直播存檔複習。

當天,除了就像開場演繹的,不同岩石真的嚐起來味道不一樣以外,有一個地科系的觀眾,現場分享了另一個有趣的觀點。但先說聲抱歉,那時候觀眾手持的麥克風訊號沒有進到我們的混音器,所以在線上收聽的朋友沒有聽到前半段。

我們這邊重新轉述一下,這位觀眾說早在這個獎項頒發前,就知道用舔石頭來辨識種類的這種方法了,因為他的老師就是這麼教他的!沒想到,這竟然是地科與地質系祖傳的秘技嗎!

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舌頭比手指還好用?

但除了味道外,觀眾還分享了一個這次搞諾沒有提到的原因,就是舌頭的觸覺可能比手還靈敏。某些岩石例如砂岩跟頁岩,可能用手摸不出差別;用舌頭舔,竟然就能分別出差別。

什麼,舌頭真的這麼厲害嗎?想想好像也是,我們吃東西的時候會用舌頭去感受食物的形狀,這些觸感甚至也是我們品嘗食物時,了解食物的重要一環。除此之外,我們還可以找出食物中的魚刺,或是卡在牙縫中的菜渣,有些人還能幫櫻桃梗打結呢。

圖/Giphy

但好像從來沒有人拿舌頭和手去做比較,因為只要講到觸覺,我們第一時間就會認為手指更加靈敏。

其實,還真的找到有人研究過,一群俄亥俄州立大學食品科技系的實驗團隊,就研究了這個問題。他們準備了幾個形狀極為相似的樣品,樣品的長度、厚度、缺口的大小都一樣,只有缺口處的傾角不同。

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傾角從 45 度到 90 度都有,每塊的角度以 5 度為間隔。受試者必須拿起兩塊樣品,並在蒙眼的情況下,分別用摸或舔的方式來分辨出兩者分別為哪一塊。其中一塊始終是 90 度,另一塊則是從 65 度開始角度遞增。

這次的實驗有 30 位受試者,結果表明,使用手指來分辨兩塊樣品,平均要兩塊的角度差超過 19.81 度時,才能分辨出差異。如果用舌頭舔呢?只要兩者的角度差超過 12.75 度,就能分辨出差異!比用手摸的角度差小了許多,也就是舌頭真的比較靈敏。

實驗結果數據,JND(Just Noticeable Difference)表受試者在樣品相差幾度時能感受到差異。圖/Comparison of The Tactile Sensitivity of Tongue and Fingertip Using a Pure-Tactile Task

當然,這個實驗還有兩個方向值得討論,一是這只針對物體邊緣形狀的靈敏作分析,但觸覺有許多不同感受,例如紋理、粗糙程度等,所以可能每種觸覺做出來的實驗結果會不同。這個實驗看起來不難做,各位可以準備一些能放入嘴的材料,例如請朋友直接將比較硬的芭樂切成不同形狀來舔舔看差別,就能簡單復刻這個實驗甚至更改參數,有實際測試的觀眾也不要忘記留言告訴我們。我們這邊也同步徵求花京院來協助我們實驗。

而另一點是,關於舌頭為什麼有跟手指同等,甚至更強觸覺的生理機制,本篇研究僅止於現象探討,還未有深入研究。

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圖/Giphy

濕濕的石頭更好觀察?

除了味覺和觸覺外,舔石頭還有另一個重要的原因,就是濕潤的石頭紋理更清楚,更方便研究。

這應該大家都有經驗,在學校的大理石地板拖地,或是海邊的鵝卵石,沾到水之後,石頭的紋理都更加清楚,看起來也更漂亮。但這又是為什麼呢?

影響的原因有很多,但影響最大的,就是濕潤的表面讓石頭更「平」,產生類似拋光的效果。但為什麼磨平拋光,顏色就更好看呢?

我們知道光線照到鏡子會產生反射,但鏡子很平整,如果現在照射到的是一個凹凸不平的表面,光線就會往四處反射,這種現象稱為漫反射。當我們只想看石頭上的其中一點時,旁邊的光卻會雜亂的跑進我們的眼睛,影響到對比度。並且各種顏色的色光聚在一起會形成白光,因此這些漫反射而來的光線,就會以白光的形式被我們看到。白話文就是,物體的對比下降了,但是整體的亮度提高,變成我們常看到灰白色的石頭表面。

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直到石頭被拋光,或是因為濕潤產生拋光的效果,這些漫反射就會減少,石頭整體變得比較暗沉,但是斑紋之間的對比度提高了。這就是為什麼粗糙的石頭顯得灰白,浸濕之後卻呈現深沉而圖樣明顯的原因。

還沒完,薄薄一層水還會造成更多影響。例如,這層折射率介於空氣與石頭之間的介質,可以幫助光線稍微穿透岩石的表層後再反射出來,提供視覺上更多的紋理細節。如果將水換成木工中常使用的亮光漆,除了反射與折射外,亮光漆中的分子,還足以讓光線產生散射,讓你在上不同厚度的亮光漆時,能產生不同的顏色變化。

簡單來說,不論是水還是漆,這薄薄的一層介質,能像相機的鏡片一樣,透過光學調校,將更清楚、細節更多的影像送進相機的感光元件,也就是我們的眼睛上。而替換不同的鏡片,就能改變我們看到的樣子。

有介質存在於空氣與觀測物間時,光會產生折射,造成不同視覺效果。圖/askamathematician.com

這個看似玩笑的舔石頭研究,確實好像又有幾分認真的道理,我們自己在研究的時候,最開始也覺得超ㄎㄧㄤ,後來又發現能學到不少冷知識。

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最後也想調查一下,除了舔石頭以外,大家還對哪一則搞笑諾貝爾獎有興趣,希望我們也來講講呢?

  1. 帶電的筷子,能讓食物更好吃?
  2. 哪些人有倒著說話的特殊能力?
  3. 要多少人抬頭看天空,才會吸引路人跟著抬頭?

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PanSci_96
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