【Gene思書齋】迷失在腦海中停不下來的人

• 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。

部分病人出現「特殊的偷竊行為，卻找不到任何理由或動機」。現在，偷竊症的案例遠少於強迫症，而相較於一般在商店中順手牽羊的小偷，偷竊症患者的年紀通常比較大，而且就像妥瑞氏症患者一樣，他們在偷竊前備感焦慮，偷竊後反而鬆了口氣。類似的疾患還有購物癖（或稱強迫購買症），它曾於一百年前短暫出現在精神醫學的教科書中。

另一項帶來極大困擾的衝動控制疾患是拔毛症。顧名思義，就是患者經常拔自己的頭髮，一旦到了東禿一塊、西禿一塊的地步，他們就會用假髮遮住。拔毛症患者所拔的通常是頭髮，但也有人偏好拔睫毛或陰毛，有些患者甚至完全沒察覺到自己的行為：一名因嚴重拔毛症而接受治療的男子，某次開車的時候低頭一看，赫然發現儀表板上竟然布滿自己的頭髮。有些患者則會吃毛髮：一名三十四歲的土耳其熟女連吃了十年的頭髮，最後醫生不得不動手術，取出塞滿她胃部的髮球。髮球一旦超過胃的負荷而被擠進腸道，就是醫師所說的「毛石腸梗阻症候群」，俗稱「長髮公主症候群」，名字源自格林童話《長髮公主》，但這個症狀可是會致命的。

還有一種疾患叫做「摳皮症」，患者不斷摳抓皮膚上的斑點、結痂等凸起或瑕疵，一天可以抓上好幾個小時，就連睡覺時也一樣。約有三分之一的摳皮症患者，甚至會吃掉自己摳下來的碎屑；部分患者還會用細針、大頭針、刮鬍刀和除針器等工具輔助。這些舉動都可能導致極為嚴重的後果。美國東部有名男子曾將患有摳皮症的妻子緊急送醫，因為他一回到家，看到妻子脖子上有個血淋淋的大傷口，看起來活像是彈孔，直覺以為她身受槍傷。

他的妻子聲稱脖子上有顆粉刺，動不動就會用指甲摳抓。那天，她拿了支鑷子來摳粉刺，甚至往皮膚下挖、深入皮下組織，最後碰到了肌肉；她用鑷子夾著自己的肉，一次又一次向下摳，差點就刺穿了頸動脈。萬一真的到了這種地步，她勢必會因失血過多而死亡。

這名女子是會計師，腦筋很好又口齒伶俐，各方面都十分正常，唯一的問題就是摳皮症。她對自己的皮膚外觀十分在意，簡直到了妄想的地步。她從四十四歲開始出現摳抓的毛病，而令她備感挫折的是，所有諮詢過的醫生都不了解她；對她來說，摳抓的動機並不是要傷害自己，而是要去除皮膚上的瑕疵。她會指著自己的臉，堅稱某塊皮膚有異狀，而且不承認自己有任何誇大；事實上，她身上所有的瑕疵，全都是自己狂抓腿部、手臂和臉部所留下的傷疤。

強迫症光譜上最令人煎熬的症狀，應當是「身體畸形恐懼症」。這個症狀會讓人過度在意外表的缺陷，通常是不滿意自己的樣子，但有時候是挑剔別人的容貌（所謂的「身體畸形恐懼投射症」）。這類患者的男女比例相當，多半是在意自己臉上或頭部的瑕疵，就算是一點點皺紋，他們都能當成難看無比的畸形。他們每天會花好幾個小時，強迫執行特定的儀式，可能是反覆檢查鏡中的自己，或者刻意上好幾層妝。這些患者多半認為自己外表的缺陷會嚇到其他人，有人甚至把自己關在家裡；即使出門，也要戴上假髮、帽子、墨鏡等配件，或是走路要維持特定姿勢；有些人只要經過商家或汽車的窗戶，就一定要照一下鏡子；還有人會把家裡所有的鏡子都蓋上毛巾。大部分患者都要再三確定自己外貌正常才能安心，且約有四分之一的患者會出現自殺的念頭。

不過，這種恐懼症並不新奇。早在一八九一年，義大利精神科醫師恩里科．摩瑟利就接手過類似病例，他說：「病人在日常生活中，會忽然萌生對身體畸形的恐懼，無論是說話、讀書或吃飯到一半，隨時隨地都可能出現這種念頭。」根據統計，目前約有一％至二％的人口罹患這種疾病。但是就跟強迫症一樣，患者本身羞於啟齒，再加上醫生不夠敏銳，導致診斷出來的病例比實際上要少。身體畸形恐懼症患者往往把真正的想法藏在心裡，因為怕別人會嗤之以鼻，批評他們虛榮或自戀；在臨床上，這些患者也比強迫症患者更容易被判定為妄想，因為他們較不會認知到自己的念頭或行為有多麼荒唐。

有人會把身體畸形恐懼症和「肢體健全認同障礙」混淆。所謂的肢體健全認同障礙，指的是身體健全的人覺得多了一隻手或一隻腳，因此會要求醫師幫自己截肢；如果醫師拒絕動手術，患者就會試著用斧頭、菜刀或自製的裁切器來完成心願。

如果腦袋浮現的擾人念頭跟外表無關，而是跟健康有關，那就有可能是「慮病症」。就像我們會形容某人「有點強迫症的傾向」，這個症狀也已經脫離了原本的臨床定義。許多人以為，慮病症患者就是對鼻塞和咳嗽等小毛病大驚小怪，或者一頭痛就擔心長了腦瘤。

這種症狀聽起來好像不嚴重—還讓人覺得有點蠢，但是真正的慮病症患者在日常生活中所受的煎熬，其實並不亞於強迫症患者：對罹病的焦慮轉變成執念，再用繁複冗長的強迫行為去壓抑。他們會自己量體溫、脈搏和血壓，反覆檢查自己的吞嚥能力、追蹤尿液和排便情況，並留意疑似癌症的腫塊。有些患者本來健健康康，但身體經過百般折騰後，反而出現變化或不適。他們也需要獲得別人的安撫才能放心，包括親朋好友、醫師、專家、醫院專線、網友等等。強迫症是源於內心的念頭，慮病症則沉溺在身體的感受，並將影響加以誇大。

厭食症和暴食症等飲食疾患，同樣有與強迫症明顯相同之處。重複出現的強烈念頭，迫使患者採取特定的行為模式來減少焦慮，譬如拒絕進食或吃個不停，隨之而來的就是催吐或劇烈運動等強迫行為。其中，刻意壓抑念頭似乎是關鍵所在。暴食症患者很厭惡自己的飲食習慣，努力克制卻不得要領，反而更容易出現暴食的行為。厭食症患者的執念和強迫行為則可能無關食物或體重，包括想把東西對稱排列等非理性的欲望。

本文摘自泛科學2015四月選書《停不下來的人：強迫症，與迷失在腦海中的真實人生》，究竟出版社出版。

俄國小說家托爾斯泰深知，人類的理智無法趕走不想要的念頭。他小時候會跟哥哥和妹妹玩個遊戲：世上有個叫「螞蟻兄弟會」的祕密社團，有許多美好的事物等待成員發掘，而入會的唯一條件就是必須站在房間角落，而且不能想到北極熊。但無論再怎麼努力，托爾斯泰和其他兄妹都辦不到。

同時代的杜斯妥也夫斯基也知道北極熊的事。他在一八六三年出版的《冬記夏日印象》中寫道：「努力讓自己不去想北極熊，北極熊卻像詛咒一般，無時無刻不在腦中。」百年後，杜斯妥也夫斯基的這段話，出現在美國雜誌《花花公子》的一篇文章中，當時還是心理系學生的丹尼爾．維格納剛好讀到。

維格納後來成了哈佛大學心理學家。二○一三年七月，他因運動神經元疾病過世。他生前負責管理哈佛大學的「心理控制實驗室」，最為人知的莫過於「白熊實驗」，足以解釋為什麼我們在騎腳踏車時，即使看到前方路面有洞，還是會騎進洞裡去，也能說明為何禁忌的愛戀總是最具快感；而足球員罰球時，為什麼越不想踢向守門員，越容易事與願違。

二○○九年，維格納在聲譽卓著的《科學》期刊上發表一篇文章，標題為〈思想、語言和行為為何沒有最壞，只有更壞〉。從重點來看，他的研究說明了擾人的念頭為什麼在侵入腦袋後就揮之不去，以及為什麼有些人特別不易擺脫這些念頭，並提及執念產生的過程。

德州聖安東尼奧市的三一大學距離阿拉莫要塞不遠，與北極熊根本八竿子打不著；不過在一九八○年代，維格納在這裡以科學方法，請部分學生重現托爾斯泰的實驗：他們必須努力不去想白熊。

學生很快就發現，要不想到白熊實在太難了；另一組學生的任務則相反，必須盡可能想著白熊，白熊也就不斷在腦海中浮現（維格納要他們按鈴，方便記錄白熊出現的次數）。讓人意想不到的是，當維格納把兩組的任務交換，原本努力不去想白熊的學生，現在完全不用刻意去想，腦袋就源源不絕地冒出白熊，次數多於原本要刻意想著白熊的那組。

經過後人多次重複實驗，都得到類似的結果。想壓抑討人厭的念頭雖然不是沒有可能，但要做到真的有夠困難；而且越用力壓抑，等到不需要壓抑時，念頭反而出現得越頻繁。心理學教科書指出，這就是壓抑念頭產生的反彈效應，許多心理學家稱為「白熊效應」：費盡心力趕走煩人的念頭，只會強化它反撲而來的力道。

套句愛爾蘭名作家王爾德的話，如果你「什麼都能抗拒，但就是抗拒不了誘惑」，就會明白要壓抑念頭根本就是難上加難；曾試過戒菸或節食的人，想必也點滴在心頭。渴求和欲望隆隆作響，就像白熊在外頭拚命拍門。

說來真是諷刺，越是壓抑想法，它越會反撲，這足以說明許多不尋常的行為。例如，最努力鞭策自己戒菸的人，通常是最難成功的那個。我們的大腦一旦被執念入侵，就會把它解讀成渴望，於是癮君子越抗拒香菸，內心的渴望也就越加倍放大。研究顯示，戒菸一再失敗的人，確實比較容易壓抑自己的想法。暴飲暴食的胖子也是一樣，他們極力抗拒巧克力或洋芋片，但對零食的欲望反而有增無減。而如果在睡前刻意壓抑某個念頭，它就很可能在夢中出現。

為什麼會這樣呢？根據大腦的理論，白熊效應主要牽涉兩種運作機制。第一種是「分神」，也就是為了不想到白熊，我們必須找個替代品，例如回憶早餐吃了什麼。但在這之前，我們要知道自己想躲開什麼念頭，所以大腦為了確定目標就是「白熊」，必須刻意想起牠，偏偏這又是我們最初想避開的。第二種是「監控」，用來確定目標已經消失，也就是腦中不再出現討厭的白熊。這種機制會在潛意識中自動執行，所以不需要耗費心力。

分神（也就是壓抑念頭）和監控是完全相反的，因為分神需要刻意為之，所以無法持續太久。心理學家認為，因為監控較不花力氣，運作時間較長，使得我們的大腦持續尋找目標。結論就是：刻意抗拒厭惡的念頭，只會讓它出現得更加頻繁。

這不代表我們無法趕走侵入腦袋的想法—至少會有短暫的效果。利用別的事情分散注意力，不讓腦袋閒下來，基本上就很有用了，但問題在於：很難維持太久。德國滑雪好手馬庫斯．瓦斯邁爾頂多只能撐三分鐘—這已經足以創下世界紀錄了。

本文摘自泛科學2015四月選書《停不下來的人：強迫症，與迷失在腦海中的真實人生》，究竟出版社出版。