嚼口香糖可以趕走你腦中的「小蘋果」

本文與 研華科技 合作，泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言，總能牽動整個 AI 產業的神經。然而，我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線，那如果哪天「網路斷了」，會發生什麼事？

想像你正在自駕車打個盹，系統突然警示：「網路連線中斷」，車輛開始偏離路線，而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭，開始暴走跳舞，甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎？當然不是！也因為如此，「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端，AI 就能在現場即時反應，不只更安全、低延遲，還能讓數據當場變現，不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ？

邊緣 AI，乍聽之下，好像是「孤單站在角落的人工智慧」，但事實上，它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前，像是企業、醫院、學校內部的伺服器，個人電腦，甚至手機等裝置，都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算，稱為邊緣運算；而在邊緣節點上運行 AI ，就被稱為邊緣 AI。簡單來說，就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力，「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

那麼，為什麼需要這樣做？資料放在雲端，集中管理不是更方便嗎？對，就是不好。

第一個不好是物理限制：「延遲」。
即使光速已經非常快，數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房，再把分析結果傳回來，中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回，就算只是幾十毫秒的延遲，對於需要「即刻反應」的 AI 應用，比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時，每一毫秒都攸關安全與精度，這點延遲都是無法接受的！這是物理距離與網路架構先天上的限制，無法繞過去。

第二個挑戰，是資訊科學跟工程上的考量：「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送，湧入的資料數據量就像超級大的水流，一下子就把水管塞爆！要避免流量爆炸，你就要一直擴充水管，也就是擴增頻寬，然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理，把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端，是不是就能減輕頻寬負擔，也能節省大量費用呢？

第三個挑戰：系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時，一旦網路不穩、甚至斷線，那怎麼辦？很多關鍵應用，像是公共安全監控或是重要設備的預警系統，可不能這樣「看天吃飯」啊！邊緣處理讓系統更獨立，就算暫時斷線，本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應，這在工程上是非常重要的考量。

所以你看，邊緣運算不是科學家們沒事找事做，它是順應數據特性和實際應用需求，一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇，是我們想要抓住即時數據價值，非走不可的一條路！

邊緣 AI 的實戰魅力：從工廠到倉儲，再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了，接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢？它強就強在能夠做到「深度感知（Deep Perception）」！

所謂深度感知，並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減，而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型，從原始數據裡面，去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

以研華科技為例，旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例，利用物件偵測模型，快速將工業產品中的瑕疵挑出來，而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測，因此品管上能達到一致性，減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中，檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品，替工廠節省大量人力，同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

此外，在智慧倉儲場域，研華與威剛合作，研華與威剛聯手合作，在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台，打造倉儲系統的 AMR（Autonomous Mobile Robot） 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣，AMR 不需要事先規劃好路線，靠著感測器偵測，就能輕鬆避開障礙物，識別路線，並且將貨物載到指定地點存放。

當然，還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning )，除了可以做備忘錄跟排程規劃以外，還能將實務上碰到的問題記錄下來，等到之後碰到類似的問題時，就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問，那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了？其實，對許多企業來說，內部資料往往具有高度機密性與商業價值，有些場域甚至連手機都禁止員工帶入，自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安，又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言，自行部署大型語言模型（self-hosted LLM）才是理想選擇。而這樣的應用，並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，體積僅如後背包大小，卻能輕鬆支援語言模型的運作，實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現：要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型，會不會太吃資源？這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一：如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」，又不減智慧。接下來，我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

語言模型瘦身術之一：量化（Quantization）—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限，大模型卻越來越龐大，「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像：有些畫面細節我們肉眼根本看不出來，刪掉也不影響整體感覺，卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此，只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示，什麼是浮點數？其實就是你我都熟知的小數。舉例來說，圓周率是個無窮不循環小數，唸下去就會是3.141592653…但實際運算時，我們常常用 3.14 或甚至直接用 3，也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思！ 

然而，量化並不是那麼容易的事情。而且實際上，降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時，工程師會精密調整，確保效能在可接受範圍內，達成「瘦身不減智」的目標。

模型剪枝（Model Pruning）—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型，其實就是在搭建一整套類神經網路系統，並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而，在這麼多參數中，總會有一些參數明明佔了一個位置，卻對整體模型沒有貢獻。既然如此，不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候，總會雜草叢生，但這些雜草並不是我們想要的作物，這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在，而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術，就稱為 AI 模型的模型剪枝（Model Pruning）。

模型剪枝的效果，大概能把100變成70這樣的程度，說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助，但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型，僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手，採取更治本的方法：一開始就打造一個很小的模型，並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」，是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾（Knowledge Distillation）—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下，一位經驗豐富、見多識廣的老師傅，就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在，他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案，老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」，例如「為什麼我會這樣想？」、「其他選項的可能性有多少？」。這樣一來，小小的學徒模型，用它有限的「腦容量」，也能學到老師傅的「智慧精髓」，表現就能大幅提升！這是一種很高級的訓練技巧，跟遷移學習有關。

舉個例子，當大型語言模型在收到「晚餐：鳳梨」這組輸入時，它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯：50%，蝦球：30%，披薩：15%，汁：5%」。在知識蒸餾的過程中，它可以把這套機率表一起教給小語言模型，讓小語言模型不必透過自己訓練，也能輕鬆得到這個推理過程。如今，許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成，讓我們得以在資源有限的邊緣設備上，也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是！即使模型經過了這些科學方法的優化，變得比較「苗條」了，要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料，並且高速、即時、穩定地運作，仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說，要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型，真正放到邊緣的現場去發揮作用，就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

邊緣 AI 的強心臟：SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色！那麼，它到底厲害在哪？

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要？因為 GPU 的設計，天生就擅長做「平行計算」，這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的！

你想想看，那麼多數據要同時處理，就像要請一大堆人同時算數學一樣，GPU 就是那個最有效率的工具人！而且，有多張 GPU，代表可以同時跑更多不同的 AI 任務，或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果，在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎！

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房，有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計，體積相對緊湊，散熱空間也比較好（這對高功耗的 GPU 很重要！），部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算，進行「工程化」，讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格，背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場，系統穩定壓倒一切！你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧？這些設計確保了部署在現場的 AI 系統，能夠長時間、穩定地運作，把實驗室裡的科學成果，可靠地轉化成實際的應用價值。

台灣製造 × 在地智慧：打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能，能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署，及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析，還是其他 AI 相關的服務，都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務，讓企業在啟動 AI 專案前，大幅降低前期投入門檻，靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構，從精密製造、城市交通管理，到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全，都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是，這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示，這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果，往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI，不只是一項技術創新，更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場，就能被有效的「理解」與「利用」，是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石！

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還留著她的氣味和身體的餘溫，但現在我只能靜靜躺在地上。
只剩下風吹雨打，和路人的輕蔑。
等待哪天被科學家拾起，進入最後一段精彩而短暫的旅程。

時間是多年前的一個夏天，西班牙歷史悠久的瓦倫西亞大學的校園裡，一個諾貝爾獎等級的研究，即將在校園裡的人行道上展開。

這個研究的成果後來引起眾人矚目，贏得 2021 年搞笑諾貝爾獎的生態學獎項，為人類對「微生物生態學」的認識，做出了貢獻。

「搞笑諾貝爾獎」雖然不等於諾貝爾獎，但是全球各地那些長年坐在電腦前，盯著螢幕長吁短歎的科學家們，每一年可都是都認真期待，等著揭曉後細讀這些得獎作品；這些獲獎研究受到的注意，甚至可能比最新一期的《Nature》學術期刊還高（人家一年一次嘛）。

今年，搞笑諾貝爾獎的「生態獎」，頒給了西班牙瓦倫西亞大學「整合系統生物學研究所」的團隊（論文連結）。

對我這個細菌人來說，無疑是得獎研究裡最吸引人的一個。這群研究人員在日常生活裡最不起眼的東西上，探索細小生命群體的組成，他們的研究成果，展現了自然運作的動人法則。

研究對象：口香糖，是島嶼上被人嚼過的口香糖（嚼嚼）

這個研究的主角，是口香糖。不是躺在包裝紙裡散發香氣的這個，

而是剛剛在某人嘴裡承受利齒扯咬撕裂後的那個。

這個全球尺度的研究，使用了來自五個國家共計十份樣本，它們都是採自戶外人行道上的口香糖。研究人員小心翼翼地用無菌刀具將樣本刮下，快速送回實驗室放在負 80 度超低溫冷凍櫃保存。微生物菌相研究都得這樣做，要趕在現場生物發生變化前，把它們的關係快速封存起來。

研究人員像處理 COVID-19 檢體一樣，小心翼翼地從這些樣本裡萃取出 DNA，進行 PCR 複製 DNA，然後拿這些 DNA 去做次世代定序。定序儀定序得到的 DNA 序列，經過整理並與序列資料庫進行比對之後，研究人員找出了它們的身份。這樣一來，我們就知道每塊口香糖上到底住了什麼細菌，以及這個種族有多少隻壯丁。

口香糖不大，但是在上面住下來的細菌更小。這塊口香糖成了個和四周環境大不相同的島嶼，接納從空氣砂土來的苦命菌兒，成為它們落腳的新家園。比例上來說，一粒土粒相對於細菌的大小，大概等於兩棟台北 101 疊起來放在一個人的面前。

101 頂樓的風景氣候都跟一樓大廳不同，那口香糖樣本的頂端和底端，對菌來說也就像是高山到平地，環境上應該也會有差異吧？研究人員撿起刀片，俐落地把其中一個樣本削成一公厘厚的薄片，準備分別來看看這低中高三個海拔裡是不是住了不一樣的細菌。

口香糖的生物地理學（認真）

每塊口香糖上的住民不是只有單種細菌，而是一整個細菌社會。

這個社會裡的細菌種類還蠻多的，有四五百種細菌同時住在上面。台北木柵動物園裡的動物，大約有四百種（維基說的），種數上它們是屬於同一個量級的。但這些細菌分散在不同門底下（來背一下，界門綱目科屬種），而動物園裡大部份動物都屬於脊椎動物門。所以我們可以說，人行道口香糖上的生物多樣性，是遠遠超過動物園的唷。

先來看那三個不同「海拔」的細菌社會。這些細菌社會在組成上，彼此間看起來沒有太大差別，顯然三公厘距離裡的環境變化，還不足以影響細菌社會的組成。可惜他們沒去看人行道相隔幾公尺的左邊右邊細菌社會的差別，不過資源有限就不怪他們了，畢竟沒有人會出錢讓你去研究這種議題，這種有娛樂性的主題或許該去找電視台贊助還會有一點機會。

接著我們把尺度放大到國際等級。同個島嶼上的細菌社會組成很相似，那分佈在不同國家，接受不同人類社會影響的細菌社會，會不會有類似的細菌居住呢? 

動物園的動物來自世界各地，而口香糖黏滿口水裡牙齒上的細菌，到地面後變成接受環境細菌移民。以這個為基礎來推論，來自法國的細菌社會，跟遠在土耳其的細菌社會，會因為同樣是來自人的口腔，而且同樣處於人類居住環境，就有類似的細菌社會組成嗎？——歐洲和亞洲的遙遠距離，會成為決定細菌社會組成的因素嗎？

很不幸地，作者沒有給我們答案。因為他的樣本實在是太少了，西班牙、法國和新加坡各只有兩個樣本，希臘和土耳其甚至僅有一個，實在沒代表性。你不能拿一個阿部寬來代表全部的日本男生嘛是不是。

好吧資料太少不能戰國家，但這些樣本間還是有些共通的特性。在這些樣本上出現的，大部份是曾經在戶外環境表面上被找到，適合在環境裡生活的細菌。他們拿野生口香糖細菌社會去各處比對，發現它們和南極冰河區石頭和太陽能板上的社會組成還蠻像的。

仔細想想，在人行道上曬到的太陽跟光電板的是同一個，同樣承受紫外線和高熱的壓力，會看到這樣的現象好像也就合理了。

口香糖與細菌的歷史重現（浪漫）

生態學上關心的是這個環境裡有什麼生物，以及為什麼有這些生物。口香糖先接觸到口腔，應該要有很多很多來自口腔的細菌，但是在這些來自各國的樣本裡，它們似乎不見了。這案情不單純，值得花點時間研究一下這段從離開口腔到再度被人拾起之間發生的歷史。

講到歷史。《斯卡羅》一劇推出後引起討論風潮，但因為當時沒留下足夠詳細的資料，大家只能就手上有的資料各自拼湊解讀，猜測最有可能的真相。但如果看的是微生物的歷史，就可以透過重做實驗，再看一次這個過程裡發生什麼事。只要設好舞台，讓事件再發生一次，就有機會好好觀察這段時間裡的變化。

這個「生物組成隨時間變化」的過程，在生態學上叫「演替（succession）」，一段演替發生的時間，都要好多代人的時間。想要在實驗室裡看到生物的演替，只有在細菌這種複製快速的生物上才有機會。

實驗回到瓦倫西亞大學的校園裡來進行。他們特別請了專人來做這個實驗裡最重要的工作：吃口香糖，而且要按固定標準吃。

這位志願者是位 36 歲的健康女性，她每天處理兩塊口香糖，每塊嚼 30 分鐘，讓上面的細菌品質保持一致。生產出來的口香糖會被放在人行道上觀察細菌的變化，她花了 12 天生產出來的口香糖，都被好好的放在瓦倫西亞大學校園裡的人行道上，然後準備變成連續 12 週的樣本，來追踪口香糖上的菌相在 12 週裡的變化。

口香糖的細菌史（認真）

這些樣本也跟前面提過的各國樣本一樣，經過小心翼翼的處理後查出上面的細菌社會組成。在瓦倫西亞大學的口做歷史實驗結果，跟各國路上樣本看到的變化，走的是同一個趨勢。剛嚼完的口香糖上，如預期地都是口腔裡的細菌；而口香糖被移到人行道上之後，口腔裡的細菌開始承受環境的重大改變。

首先是環境溫度從體溫 37 度的恆溫，變成隨著日夜運行而有上下變化。人行道上也沒有口水的滋潤，和源源不絶的養份提供。這些嬌生慣養的口腔細菌，受不了這麼大的改變，數量逐漸減少。

在 12 週的變化裡，可以看到原本口腔裡的菌，在第一個月裡還能維持優勢，接著環境細菌的數量開始上升，第三個月起，環境菌開始超越口腔細菌，這是第一波的環境菌入侵。而在各國樣本裡看到的菌屬，則是在第三個月尾聲時出現，算是第二波的環境菌入侵。

研究團隊發現，口腔細菌裡有好菌也有壞菌的鏈球菌（Streptococcus），雖然數量慢慢下降，但到了三個月結束時還有超過 5% 的佔比。所以路邊的口香糖不要採（誰會啊），上面可能會有餓到快死掉的病原菌在等待重生的機會。

你不「吃」口香糖，但細菌得吃

沒有人吃口香糖是為了攝取養份。但是當它離開了口腔，住在上面的細菌就必須真的「吃」口香糖才能存活。那到底它們吃到了什麼？

這群研究人員先是從人行道口香糖上分離出 15 種細菌，做為細菌社會代表。接著他們採了人行道上的口香糖，用了不知道什麼魔法把它們磨成了粉，加在培養基裡，看看它能不能幫助細菌生長。實驗結果證實，這些地上的口香糖裡，的確還殘存著足以養活細菌的養份。

口香糖的膠體很難被分解，所以能當養份的就是吃起來甜甜的糖了吧？研究人員把可能加進口香糖裡的各種成份都拿來測試。細菌們跟人一樣喜歡蔗糖（sucrose），不過有些口香糖加的是取代蔗糖的甘露醇（mannitol）、山梨糖醇（sorbitol）或代糖阿斯巴甜（aspartame），這些也有不少細菌喜歡。

但標榜防蛀牙的木糖醇（xylitol，腦中響起賽駱駝），細菌就敬謝不敏了。另外，讓膠體軟化的甘油也能成為細菌的食物。能利用這裡養份的細菌，才有機會可以在這裡活下來。

這研究很惡搞

這篇研究為什麼會受到搞笑諾貝爾獎的重視呢？可能是因為它是入圍作品裡讓評審笑最大聲的那一篇吧！如果你覺得這是什麼亂七八糟的研究題目啊，然後把它丟在一邊，那就可惜了。

人家開宗明義就說了，這獎是要先讓人大笑，但是笑完可以讓你好好想想。

這雖然不是個完整的重要的研究，但它還是讓我們對未來有新的想像。

能有什麼新的想像呢？舉個例子來說吧！世界各國花了大把鈔票在對抗街上一直長出來的口香糖（據說英國每年要花七千萬歐元來清掉黏在街角的口香糖呢！），而且口香糖黏在一般建物牆上已經很惹人厭了，如果有人把它黏在歷史建築上，後續清理恐怕還會對古蹟造成進一步的傷害。這的確是個大問題。

這群研究人員在文中透露出他們想做但沒達成的希望——
我們不吃的口香糖，會不會有細菌愛吃，而可以請它們幫忙清除呢？

雖然這篇研究沒能直接測試細菌吃膠的能力，但根據他們得到的細菌名單，有些有分解口香糖膠體潛力的細菌，的確在各地樣本裡一再出現，至少說明它能在這些地方存活。或許在不遠的未來，科學家們真的能找到一種有本事住在街頭啃膠的細菌，只要把它噴灑在口香糖上，細菌們就能在暗巷裡默默執行清除工作。

※ 更多搞笑諾貝爾的相關介紹，請到泛科專題【不認真就輸了！搞笑諾貝爾獎】

參考文獻

• Satari, L., Guillén, A., Vidal-Verdú, À., & Porcar, M. (2020). The wasted chewing gum bacteriome. Scientific reports, 10(1), 1-10.
• Modes of Cat-Human Communication: 2021 Ig Informal Lecture

世界上99%的人都有這樣的困擾 – 聽到一首歌後，腦海裡就會不自覺地不斷重播這首曲子，怎麼趕都趕不走；像是你是我的小啊小蘋果、我的字典裡沒有放棄、跳針跳針跳針。現在，英國雷丁大學的研究團隊已經找到這個問題的解藥。原來，只要靠著嚼口香糖，我們就可以減輕歌曲在腦中不斷重播的問題，他們也將這個研究結果發表於《Quarterly Journal of Experimental Psychology》季刊。

當我們聽到一首歌時，負責傳送聽覺訊息的聽覺皮質就會被啟動，這也是為什麼再一次聽到熟悉的旋律時，我們的大腦就會自動補上剩下的段落，並在我們腦中不斷重複撥放這首歌曲。這樣子的運作方式就有如一種「非自願性的音樂記憶型態」，研究團隊的領導人Philip Beaman博士說。

研究團隊認為可以靠嚼口香糖來消除這方面的困擾，因為嚼口香糖這個動作與在心中默念不相關的內容一樣，都會活動到我們真實或腦海中的發聲器官，而後者已被證實可以減弱短期記憶以及聽覺意象。為了證實嚼口香糖同樣也可以減輕音樂在腦中揮之不去的問題，研究團隊分別做了以下三個實驗。

在第一個實驗中，研究團隊找來四十四位受試者，先撥放兩遍副歌給他們聽，在聽完歌曲的前三分鐘內，請他們盡量不去想任何跟歌曲有關的事情，後三分鐘才允許他們隨心所欲地想事情，包括跟歌曲有關的內容，而在這六分鐘內，只要他們一想到與歌曲相關的內容，他們就必須按下鍵盤上的「q」鍵。

研究人員將這個實驗分成兩部分，在第一個部分中，受試者可以在沒有任何干擾的情形下聽音樂、想事情；在第二個部分中，受試者在開始聽歌時就必須「大力」嚼口香糖。每位受試者都會經歷兩部份的實驗，但每個人經歷的先後順序會有所不同，以達到平衡的狀態。結果顯示，不論是在受壓迫還是放鬆的狀態下，咀嚼口香糖都會減少受試者想起歌曲相關內容的次數。不過這個實驗美中不足的地方在於，研究團隊可以以此證明嚼口香糖能減少歌曲相關內容被想起的次數，卻無法確切證明嚼口香糖能減少我們在腦中「聽到歌曲」的情形。於是，為了做進一步的驗證，研究團隊做了第二個實驗。

在第二個實驗中，研究團隊找來十八位受試者，實驗的進行方式與第一個實驗十分類似，差別在於，這次受試者只需做在受壓迫狀態下進行的前三分鐘測驗，而且這次，當受試者僅是想起歌曲相關內容時，必須按下「q」鍵，當他們真的「聽到」歌曲在腦中重播時，才會按下「p」鍵。

這個實驗證明嚼口香糖真的可以減少我們在腦中「聽到歌曲」的情形。但是，上述這兩個實驗仍無法證明，這樣的效果是只有當我們活動發聲器官時才會產生，還是只要我們進行其他動作，也會產生相同的效果。因此，深具實驗精神的研究團隊又做了第三個實驗。

第三個實驗與第一個實驗也很相近，研究團隊找來三十六位受試者，與實驗一的主要差別在於，這個實驗被分成三個部分 – 沒有受任何干擾的、嚼口香糖的以及必須以手指敲出節奏的。這次，受試者如果想起跟歌曲有關的內容，就必須按下「w」鍵。同樣地，每位受試者經歷三個部份的先後順序也不相同。結果顯示，嚼口香糖這個會活動到發聲器官的動作真的比其他動作更能有效減少歌曲在腦中不斷重播的情形。

「歌曲在腦中不斷重播」這個問題困擾我們已久，上述三個實驗是第一個發現嚼口香糖能減輕這個問題的研究。往後，如果再有不請自來的音樂在你腦中不斷重播，你就知道該怎麼做了。

資料來源：

1. How to stop songs from getting stuck in our heads? Chew some gum! ScienceDaily [Apr 28, 2015]
2. Want to block earworms from conscious awareness? B(u)y gum! Taylor & Francis [Apr 21, 2015]

聽說考古學家總是在挖死人骨頭，才能研究史前人類的基因序列？現在可以不用挖骨頭啦！研究口香糖就可以啦。

最近，科學家第一次運用出土的古早味口香糖與上頭的唾液，定序出一位丹麥女性──蘿拉 (Lola) 的完整基因組。

骨頭掰掰！丹麥口香糖寫歷史

這塊古早味口香糖出土於丹麥羅蘭島西爾索姆 (Syltholm) 遺址，距今 5,700 年左右。

鑒於考古出土遺物的性質，絕大部分出土人體的 DNA 採集都是透過骨頭進行，這是科學家首次從非人骨的物體上成功提取完整的古代人類基因，堪稱一大突破。研究人員甚至還在上頭發現大量且多元的古代微生物 DNA ，從細菌、植物到動物等等皆包含在內。

哥本哈根大學 (University of Copenhagen) 全球研究所 (Globe Institute) 副教授施若德 (Hannes Schroeder) 表示，「可以從人骨外的地方成功提取出完整的古代人類基因組，真的相當令人驚豔。」

石器時代也有口香糖？跟你想像可能不一樣

樺木瀝青是一種能透過加熱樺樹皮而獲得的黑褐色物質，加熱後可用於黏著，像是將石刀固定於手柄上，而這項習慣最早可追溯至中更新世（約 750,000 到 125,000 年前）左右。出土的樺木瀝青表面時常存在齒痕，一來可能是因為樺樹皮加熱後冷卻會變硬，所以人們使用前必須將它嚼軟；二來，白樺樹皮具有防腐性，人們會當作藥用，用以防治牙齦疾病。所以，它也扮演了「古早味口香糖」的角色。

瀝青碎片在被咀嚼的過程中，它的無菌和疏水特性抑制了微生物和化學降解，讓 DNA 被截取並保留在裡頭，提供了古代人類和非人類生物的 DNA，以及古代人類遺傳、表型、健康狀況等等面向的生存訊息，讓現代人能一窺他們的生活片段。

不是每一次的考古發掘都能發現人類遺體，這種時候，被嚼食過的物體就成了研究人員的唯一指標。不過，在過去，考古學家總懷疑不起眼的它們是否真能提供古代 DNA ？一直到最近，研究者們才真正擁有能從「古代口香糖」提取基因組資訊的工具。從這塊蘿拉的口香糖，他們提取了她的 DNA 和微生物群相，並在當地發現製造工具和屠殺動物的痕跡。除此之外，該處並未發現人類遺骸。

口香糖的碳十四定年結果約落在 5,700 年前，當時丹麥從中石器時代進入了新石器時代，南部和東部地區引入農業，而中石器時期的狩獵採集者的生活習慣也因此受到了干擾。

古早味口香糖告訴了我們甚麼？

蘿拉雖然身處丹麥中石器到新石器時代的交界，但遺傳上仍完全屬於西方狩獵採集族群，並沒有任何新石器時代農民的血統。這表明當時在斯堪地那維亞南部的新石器農業社群的遺傳影響，可能不像以前所想的那樣迅速及普遍，而當地的狩獵採集者的生存期則比以前想像更長，和農業人口共榮共存，只是沒有情慾流動。

和其他古代歐洲狩獵採集者一樣，蘿拉擁有藍眼睛、黑頭髮、黑皮膚，但她的年齡、死亡時間和地點等資訊，研究者都無法得知，因為關於她的一切，都只能從這塊瀝青上既有的基因證據進行推斷。

換句話說，蘿拉可能其實是位丹麥阿嬤，而非女孩也說不定。

研究人員從被她嚼食過的樺木瀝青中，推測蘿拉有乳糖不耐症，生前最後一餐是鴨肉和榛果，且患有牙齦疾病。她口中多數的病菌類型都很正常，但也有些具致病性，如：肺炎鏈球菌 (Streptococcus pneumoniae)和人類皰疹病毒第四型 (Epstein–Barr virus)，不過，發現病菌也不等於她咀嚼這塊口香糖時就患有肺炎、或曾引起過任何人類皰疹病毒第四型的症狀就是了。

口香糖的逆襲！不起眼的文物也有無價資訊

美國考古學家史蒂文．勒布朗 (Steven LeBlanc) 曾在 2007 年，以咀嚼過的絲蘭纖維，開創了以「非人體材料」獲取人體基因資訊的領域。他表示，這種從瀝青上的人類口水中分離出特定植物和動物 DNA 的能力，使研究人員能夠發掘那些古代人類在考古紀錄上看不見的飲食習慣。

勒布朗亦補充，這次發現提醒了大眾，即使是最不起眼的文物也應加以研究和保存，看似古老的「古早味口香糖」也可能包含無價的資訊，改變人類對過去的認知。

如果想更了解蘿拉的故事，也可以參考以下 News24 World 的影片：

資料來源

• 本文編譯自 Kristin Romey 所撰寫之科普報導 DNA from Stone Age ‘chewing gum’ tells an incredible story ，刊載於 National Geographic ( Dec.17, 2019 )

原始研究

• Jensen, T.Z.T., Niemann, J., Iversen, K.H. et al. A 5700 year-old human genome and oral microbiome from chewed birch pitch. Nat Commun 10, 5520 (2019) doi:10.1038/s41467-019-13549-9

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• Ancient ‘chewing gum’ yields insights into people and bacteria of the past. by University of Copenhagen the Faculty of Health and Medical Sciences