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大暴龍的小鋸齒─台灣團隊參與研究揭開肉食恐龍牙齒的奧祕

timd_huang
・2015/07/29 ・5907字 ・閱讀時間約 12 分鐘 ・SR值 530 ・七年級

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《侏羅紀世界》打破多項影史票房紀錄,全球再度掀起恐龍熱,當然,我們很難不去挑剔電影中的女主角穿著不知幾吋高跟鞋狂跑的荒唐鏡頭,以及它的劇情根本只是套以前《侏羅記公園》的老套公式,再把影劇內的人事物換了一下了事,但這和四千萬年前的蚊子能吸到六千五百萬年前就已經死光光的恐龍血(算術不及格),和白堊紀恐龍跑到侏羅紀公園湊熱鬧,張飛打岳飛等大笑話、負面教材一比,前述的缺點可說是無關緊要了!反正電影嘛,搏君一笑就好了,就如我們看台灣當下那些政客名嘴所說的,能認真地「ㄏㄠˋㄍㄨㄛ」嗎?同樣的道理,哈哈一笑,可也,認真不得。

不過,這一系列的電影主角,兇猛的暴龍以及其它敏捷的肉食性恐龍張開血盆大口、追逐吃咬獵物的鏡頭,肯定是令觀眾印象深刻。先撇開到底這些獸腳類出現於地球的時間對不對、身上有沒有毛髮等問題不談,牠們咬食的最基本工具--牙齒,到底是怎麼一回事?

牙齒決定了吃什麼

我們老中自古以來有句俗諺說「民以食為天」!美國人則有一句話說:「你就是你吃的東西(You are what you eat.)」,我們所吃的食物,決定你我如何:吃得好吃得對,身體健康,做事有幹勁;吃不好吃不對,健康出問題,昏聵人生。有好的牙齒,可享受營養可口的大餐,沒有好牙齒,空有山珍海味在眼前,也無福消受,豈不是折磨嗎?

除了要有好的牙齒之外,更需要有對的牙齒,沒有對的牙齒,同樣只能流口水,有看吃不到,滿口假牙的老人家應該最能體會這些話。換一個角度來說,牙齒的結構,決定吃什麼,當然,整個嘴巴上下頜骨的構造,也是非常關鍵,不過那是本文的題外話。

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回到恐龍話題,以食性作區分,恐龍可分成「肉食性」、「雜食性」、和「植食性」等三大類。在說下去之前,我要先罵罵人--經常看到無知或糊塗蛋記者使用「草食性」這個用詞;但侏羅紀的時候,我們現今所認知的「草」根本還沒出現於地球上,直至今天,也尚未發現任何恐龍吃「草」的證據,所以若要問我恐龍究竟吃的是什麼草?恐怕得請不用功的記者大德代為回答了。

過去,研究學者對於恐龍的食性分類,是依據骨盤裡面的坐骨和恥骨方向:然而問題來了,恥骨指向尾巴的鳥臀目恐龍的確都是吃素的沒錯,但恥骨指向頭部的蜥臀目恐龍又分為吃素的蜥腳類和吃葷的獸腳類;我個人總覺得,看屁股決定吃葷吃素,會不會太鬼扯了一點?天下豈有看屁股吃東西的道理?牙齒才是決定該動物吃什麼的最主要直接關鍵,恐龍的食性判斷,也應該要以牠的牙齒基準。因此,恐龍牙齒的型態與結構,才是我們玩恐龍食性者該探討的課題項目。

圖片1
圖一:長達 18 公尺的姜驛元謀龍,頭顱長度不到 50 公分(相片中紅圈處);左邊中央插上的頭顱照片是清理到一半的頭顱,請注意到鉛筆狀的牙齒,左下照片是我 2005 年正在清理這個頭顱的樣子。

說到了牙齒型態和結構,要先從型態,也就是牙齒的形狀說起。侏羅紀的植食性恐龍,牙齒形狀像鉛筆,可能會稍微往內彎,外型構造相對簡單;而且整個頭部相對於實際的身體長度和大小來說,簡直不成比例:這類恐龍的身長可達 20、30,甚至 40、50 公尺,就算是體型更大的蜥腳類恐龍,頭部長度也頂多 60 公分而已。牠們頭顱裡面的牙齒像耙子,把植物的葉子一股腦地往肚子裡面送,完全沒有經過咀嚼、切碎的步驟。

這些出現於侏羅紀中晚期出現的蜥腳類恐龍可說是地球史上身體最長、體型最大,也是噸位最重的動物,至今沒有任何其它的動物可以和牠們比擬。一個很有趣的問題出現了,吃素的牠們到底為什麼會長得這麼大?成長速度還能這麼快?牠們一天要吃幾噸的樹葉?拉出幾噸的大便?這種「巨大現象 (Gigantism)」,到底怎麼一回事情?實在令人好奇。

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另外,這些龐然大物就是讓一般人,特別是媒體記者們所喜歡使用「恐龍XX」取笑某些遲鈍、腦筋不靈光、不食人間煙火者的由來,但牠們真是如此顢頇、行動遲鈍嗎?這群古老而巨大的動物用尾巴當作自我防禦的武器,鞭打想吃牠們的獵食性恐龍,科學家算過,牠們甩動尾巴的速度可能高達每小時 60 英哩(相當於時速95.56公里)!可別忘了這群大傢伙可是在地球上興盛存活了一億年,令人不禁懷疑那些挪揄、謾罵別人是「恐龍XX」者,到底是在譏嘲罵人,或是在捧人?又或只是彰顯罵人者自己的無知?

接下來到了白堊紀,特別是白堊紀晚期的植食性恐龍,牙齒的演化就更為有趣了。角龍類和鴨嘴龍類的體型雖然沒有蜥腳類恐龍那麼大,但部分種類的體型還是可達十多公尺,嘴巴裡面的牙齒數目可能高達兩千以上,並具備咀嚼、磨碎樹葉的功能。

恐龍有一副怎樣的牙齒?

說了半天還沒進入主題,該打屁股!現在馬上就回來談肉食性恐龍的牙齒。

在 2015 年 7 月 28 日美國東部時間上午 5 點鐘(台灣時間 28 日下午 5 點鐘),本團隊在自然出版集團的重量級期刊《科學報告 (Scientific Reports)》發表〈獸腳類恐龍有鋸齒之牙齒發展和演化的重要性 (Developmental and evolutionary novelty in the serrated teeth of theropod dinosaurs)〉,這篇文章可說是國際兩岸聯合科研團隊在研究世界最古老恐龍胚胎課題中,無心插柳得到的意外成果。

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此項研究本來是團隊老大賴茲 (Robert Reisz)院士的博士生,克絲丁●布林克 (Kirstin Brink)的博士論文研究課題,和台灣團隊並無直接關係,在一次賴茲院士提起後,我主動為台灣團隊爭取機會,雖然他多次指責我們多管閒事,表示這項研究和我們無關,別想攪局參一咖!但我還是懇求他務必讓台灣團隊試試看,承諾若我們不能為該研究做出貢獻,便不必放進論文裡,就當作是我們團隊額外的練習題。

沒想到,台灣團隊四人(佔作者群的一半)的努力成果,竟促使克絲丁整個研究計畫,回歸最原本的繪畫版,重新檢討原本的論點,更提出強而有力的證據、推翻了過去對於肉食恐龍鋸齒的認知,說明這些具關鍵意義的小鋸齒的來龍去脈。我們難道不該浮一大白慶祝一下?

圖片2
圖二:牙齒於牙床外部的構造──最外面是琺瑯層,最裡面是牙本質層,牙本質裡面有很多牙小管,兩層之間是琺瑯/牙本介面。

先從最基本的牙齒構造來開始說明:每根牙齒可分為露出在牙床外面,以及埋在牙床內的牙根等兩大部份,牙床外面的部份,如圖二的結構,最外面的是琺瑯層,最裡面的是牙本質,兩者之間有個被稱為「琺瑯/牙本介面 (Dentin Enamel Junction, DEJ)」的區塊,而牙本質內還有很多的牙小管 (Dentinal Tubules)。牙齒的強弱,取決於這三層裡的構造,也影響了動物會吃哪些東西。

我們的研究發現,吃素的恐龍牙齒,部份牙小管從牙本質區域直直地延伸到琺瑯/牙本介面區域,少數又延伸到琺瑯層;相對地,吃葷的恐龍牙齒,牙小管會從牙本質延伸到琺瑯牙本質介面區域裡面,並打結成球狀、形成被戲稱大家為「干貝」的構造,我們認為這些「干貝」可能俱備了力學緩衝的功能;吃素恐龍的牙齒,不若吃葷恐龍需要進行咬碎骨頭、撕開肌肉等大力道的動作,在此區域內的牙小管型態,就沒有必要有力學緩衝的機制,所以直直的也就夠了。此介面區域內的牙小管型態構造不同,決定了該恐龍的葷素食性;現在就來考考看倌們的眼力,圖二的恐龍,究竟是吃葷的,抑或是吃素的?很有趣吧!

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圖片3
圖三:肉食恐龍的牙齒 左一:牙齒在頭顱裡的位置示意(方框處)。左三:一根實際的肉食恐龍牙齒,左二和左四為左三兩側之鋸齒狀結構,左四附有細微結構名稱。 圖片取自於論文。

除了上述的「牙齒結構決定恐龍的食性」外,肉食性,也就是獸腳類恐龍的牙齒,為了方便咬撕獵物,牠們的牙齒除了會往口內彎曲,以防止獵物掙脫外,從橫切面來看,這些接近橢圓型的牙齒的前後兩邊,都有小鋸齒存在(如圖三所示),就像牛排刀的刀鋒一樣,可以用來撕咬獵物的肌肉。雖然大部分的肉食恐龍牙齒並不是特別巨大,但是暴龍口中最大的「牛排刀牙齒」連同齒根可達 30 公分,若滿口都是這種類似牛排刀的粗壯牙齒,一次吃下幾百公斤恐龍肉恐怕也稱不上什麼難事。

底下的圖四是裝設在美國蒙大拿州立大學,洛基山脈博物館外的原尺寸暴龍銅複製,頭部離地大約三公尺(一層樓高)。試想,如果在你的頭頂上,出現這麼一個血盆大口,眼睛緊盯著你,隨時準備要一口把你吞下,你不會嚇得屁滾尿流?不過我們其實大可以放心,人類出現在地球才不到一千萬年,這些活在陸地上不會飛的恐龍,早在六千五百萬年前就滅絕殆盡了,絕對不可能如某些話唬爛騙人的報導:「恐龍之所以會滅絕,是因為牠們原本是人類的寵物,那時的人類未盡到該有的責任,沒有好好照顧恐龍,導致牠們的滅絕」--嘿,不要說我亂扯蛋,曾經就有台大外文系畢業當老師的某人,真相信有這麼一回事情,還特地跑到雲南要證實這種荒謬。

圖片4
圖四:美國蒙大拿州立大學洛基山脈博物館外面裝架的原尺寸銅複製暴龍,我常問同行小朋友:「要幾個小孩才能塞滿這恐龍的嘴巴?」

肉食性恐龍上面的小鋸齒

又扯遠了一點,讓我們再回到肉食恐龍牙齒上面的小鋸齒上;圖三中最右邊有註解的這張相片,請仔細看到從自最下方數到第二個的註解「牙間皺摺 (inter-dental fold)」。以往,包括本次研究的中期以前,這個結構都被稱為「牙間洞 (Ampulla)」,普遍的認知是,當肉食恐龍咬到獵物骨頭和撕裂肌肉時,會對獵者牙齒的小鋸齒產生很大的壓力,容易導致兩個小鋸齒間產生裂隙,並在裂線底部產生一個小洞,作為應力的緩衝,以保護小鋸齒和整根牙齒不會繼續受損,產生更嚴重的傷害。

過去曾有無數篇論文都以「牙間洞 」為前提來展開討論,我們團隊一開始也延續這個想法;依照此說,這些「牙間洞」有可能藏著當年的食物碎屑,就像我們的蛀牙那樣會塞食物,並有細菌跑進「洞」裡來消化這些食物碎屑。如果能透過國家同步輻射研究中心的 BL-14A 工作站傅立葉轉換紅外線 (sr-FTIR)掃描,我們應該有機會在這些牙齒化石切片中,找到殘留有機物的證據;這也是我用來說服賴茲院士的有力說詞,於是乎他終於答應提供台灣團隊相關樣本,進行一系列的掃描。

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團隊中服務於同步輻射研究中心的江正誠先生,以他笑傲江湖、獨領風騷的高超製作試片技巧,磨了不知多少試片,我和該中心世界頂尖的光譜專家李耀昌博士則花了不知多少時間,做了無數次的顯微紅外線掃描,卻始終未能在牙間「洞」裡發現機殘留物的波峰、找出任何有機物殘留的證據;也就是說「牙間洞」的存在很可能並非向大家過去所認知的那樣,而是一個需要重新思考的課題。

在我粗淺紅外線光譜分析中,雖然沒找到任何有機物殘留物的蛛絲馬跡,卻看到了相對未成熟的磷灰石群礦物(即構成牙齒的基本礦物質),這意味著有新的牙本質形成於過去所謂的「牙間洞」內,這就很有趣啦!「洞」裡沒有有機物,反倒有新的牙本質形成,這意味者可能根本沒有所謂牙間的「洞」存在;再者,李博士在分析用同步輻射傅立葉轉換顯微紅外線形成的光譜後,又有另一個更重大的發現。

圖片5
圖五:肉食恐龍牙齒小鋸齒間的同步輻射傅立葉轉換紅外線光譜與分析,詳見內文說明。取自論文中的圖六。

圖五是李博士所做的光譜分析,可說是精彩絕倫。先解說最上面一排的圖片 A – F:

  • A 是在紅外線光源下掃描區域的光學影像,可以明顯看到所謂的「牙間洞」。
  • B 是一般的光學影像,「牙間洞」更為明顯(按:同樣的樣本,在不同的光源下,所「看」到的影像會有所不同)。從影像 C 到影像 F,越是紅色的區域代表濃度越高,越是藍色代表濃度越低。
  • C 為二氧化碳在 2345 cm-1 位置的分布,主要見於琺瑯層和少量在「牙間皺摺」。
  • D 為碳酸磷灰石A 在 879 cm-1 的分布,存在於「牙間折摺」的球狀牙本質內。
  • E 為碳酸磷灰石B 在 867 cm-1 的分布,存在於「牙間折摺」的球狀牙本質內。
  • F 在 3000 – 2800 cm-1 之間的烷基,請注意,這些有機物殘留物,基本上不存在於所謂的「牙間洞」內,而是在四周的牙本質(牙小管)內。
  • G 是傅立葉轉換紅外線光譜與解讀。
  • H 為琺瑯質的傅立葉轉換紅外線光譜。
  • I 為牙本質的傅立葉轉換紅外線光譜。
  • J 為琺瑯層內的碳酸磷灰石A 和 碳酸磷灰B 解析圖。
  • K 為保存在牙本質內的有機烷基。

到此為止,我們徹底打破了過去對於「牙間洞」的認知,進而提出新的正確名稱──在兩小鋸齒間的這個構造,應該稱為「牙間皺摺」。對於不是搞光譜分析的芸芸眾生來說,這些技術性說法,這些內容同天書般難以閱讀,看倌們也不必勉強自己一定得讀懂這部份,我只希望能在本文留下個人的心路歷程,讓子孫們知道,當年爺爺有幹過此等大事。

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現在我來試著講講普通人的話,說明這些光譜掃描和分析的重要結果:

  1. 從 F 可以明顯看到,在過去所謂的牙間「洞」內,沒有看到有機殘留物存在,反倒是在牙本質內出現了烷基。
  2. 二氧化碳 (CO2)和牙齒化石有著很密切的關係──中生代比現在氣溫高上很多,南北極都沒有冰層覆蓋,大氣中的二氧化碳濃度更是現在的好幾倍。因此,溶解到地下水裡面的二氧化碳濃度高於現在,這些溶解於水中的二氧化碳與它和水所形成碳酸,在牙齒石化過程中滲入其中。但就如 C 所顯示的,二氧化碳只滲透到琺瑯層,加上少部分跑進「牙間皺摺」,並沒有擴展到牙本質區域內;換句話說,二氧化碳的侵入就到此處為止。
  3. 水中的碳酸成分跑進「牙間皺摺」區域裡面,並與磷灰石起了作用,產生兩種不同的碳酸磷灰石A 和 碳酸磷灰石B。
  4. 綜合以上兩點,可以看到二氧化碳和碳酸在石化過程中,扮演了一個非常有趣而獨特的作用:它們在琺瑯層和「牙間皺摺」等地方,形成「水泥覆蓋 (Cementing)」作用(水泥就是碳酸鈣),這個「覆蓋作用」或許就是讓牙本質內得以保存有機殘留物的重要原因!

為了探究「牙間皺摺」的形成,克絲丁又做了許多切片,觀察尚未長出牙床的小鋸齒間;依據以前的說法,「牙間洞」是在牙齒使用過程中產生的,所以還沒長出來使用的牙齒,理論上應該不會有這些結構。然而克絲丁卻在許多尚未長出牙床的牙齒邊緣同樣看到了「牙間皺摺」(圖六),這更是壓垮老駱駝的致命一槍,徹底推翻了過去的「牙間洞」說法!

哈哈哈!雖然我們推翻的只是一個一般人根本不會關注的、非常學術的小小課題,但能在浩瀚學海中,留下了一點點小記錄,人生也就夠本啦!

圖六 蛇髮女怪龍近似種未長出牙床的切片,明顯可看到,即便牙齒還沒長出牙床,也就是還沒用過的牙齒,已經有很清晰明顯的「牙間皺摺」結構,對於「牙間洞」說法來說,一槍斃命。
圖六:蛇髮女怪龍(學名:Gorgosaurus)近似種未長出牙床的切片,可看到沒長出牙床的牙齒,已經有很清晰明顯的「牙間皺摺」結構,對「牙間洞」說法可算是最有力的反證。

原始論文

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Developmental and evolutionary novelty in the serrated teeth of theropod dinosaurs 
Scientific Reports. [July 28, 2015]

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跟我玩恐龍去!

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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。

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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。

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。/ 圖片來源:MotionArray

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)」!

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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。

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。

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。/ 圖片提供:研華科技

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。

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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。

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。/ 圖片來源:MotionArray

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)。

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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。

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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。

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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。/ 圖片提供:研華科技

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。

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貓咪也會學鳥叫?揭秘貓貓發出「喀喀聲」背後的可能原因
F 編_96
・2024/12/24 ・2480字 ・閱讀時間約 5 分鐘

F 編按:本文編譯自 Live Science

貓是一種神秘而又引人注目的動物,牠們看似深居簡出,但擁有多元的聲音表達:從吸引人類注意的「喵喵叫」,到面對威脅時的「嘶嘶聲」與低沉的「咆哮」。

延伸閱讀:貓咪為什麼總愛對人喵喵叫?看貓如何用聲音征服人類的心

然而,細心的貓奴們可能會注意到,貓有時會對著窗外的鳥兒或屋內小動物玩具,發出一種獨特的「卡卡聲」或「咯咯聲」。這種聲音既像牙齒打顫,又好似一陣陣輕微的顫鳴,卻很難歸類到常見的喵叫或咆哮裡。這種名為「chatter」的行為,究竟在貓的生活中扮演什麼角色?目前科學界尚未對此有定論,但有幾種廣為討論的假說,或許能為我們提供一些思考方向。

卡卡叫:情緒的釋放或表達?

有些貓行為專家推測,貓咪在看到獵物(如窗外的鳥、老鼠)卻無法接近時,會因「欲捕無法」的挫折感或興奮感,發出這種「卡卡聲」。就像人類遇到障礙時,可能會發出抱怨的咕噥聲或乾著急的嘆息聲一樣,貓咪的「喀喀聲」也可能只是把當下的情緒外顯,並非有特別針對人或其他動物的溝通目的。

  • 情緒假說
    • 挫折:當貓看見鳥兒在窗外飛舞卻無法撲殺,內心焦躁,遂用聲音抒發。
    • 興奮:或許貓在準備捕獵時也感到高度亢奮,因此嘴部不自覺抖動並出聲。
貓咪的「喀喀聲」可能源於挫折或興奮情緒,表達捕獵受阻的內在反應。圖/envato

要在科學上驗證「情緒假說」並不容易,因為需要同時測量貓咪行為和生理指標。例如,研究人員可能需要測量貓咪在卡卡叫時的壓力荷爾蒙變化,才能確認牠們究竟是帶著正面興奮,或是負面挫折的情緒。不過,由於貓的獨立特質,實驗設計往往困難重重,樣本量要足夠也不容易,所以至今沒有定論。

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增強嗅覺?貓咪的「第二鼻子」

另一種說法則認為,貓咪發出「卡卡聲」時,可能同時開啟了其位於口腔上顎的「犁鼻器」(vomeronasal organ),也稱作「賈氏器官(Jacobson’s organ)」。這個感知器官能捕捉一般鼻腔聞不到的化學分子,如費洛蒙或特定氣味分子,因此對貓的求偶、社交和獵捕行為都非常重要。

  • 嗅覺假說
    • 張口呼吸:如果貓咪一邊「咯咯咯」地開合上下顎,可能在嘗試讓空氣(及其中所含的氣味分子)進入犁鼻器。
    • 蒐集更多環境資訊:在確定下手前,更完整的嗅覺分析或能提高牠們獵捕成功率,或是幫助判斷環境中是否有其他潛在威脅或機會。

然而,要科學驗證「增強嗅覺假說」同樣不簡單。研究人員不僅要觀察貓咪在卡卡叫時的行為,也需要測量牠們是否真的打開了更大的氣道,並在那個同時有效使用犁鼻器。這些行為與生理測量都必須在相對可控卻又不影響貓自由行動的實驗環境中進行,實務上難度頗高。

聲音模仿:貓咪的「偽鳥叫」?

貓咪的「卡卡聲」或許是為了模仿獵物的聲音,讓獵物降低警戒。圖/envato

第三種最有趣也最具「野性色彩」的假說,是「模仿獵物聲音」。在野外,一些中南美洲的小型貓科動物(例如:長尾虎貓,又稱美洲豹貓或瑪家貓,Margay)曾被觀察到,在捕獵小猴群時,發出類似猴子叫聲的音調;有些當地原住民族群也傳說,叢林裡的某些捕食者會模仿目標獵物的聲音來誘捕。由此推測,家貓看到鳥兒時發出的「卡卡聲」,可能包含些微模仿鳥兒啁啾的元素,試圖降低獵物警戒或甚至吸引獵物靠近。

  • 模仿假說
    • 案例參考:野生貓科動物曾出現學習或偽裝聲音的紀錄。
    • 家貓可能繼承的行為:家貓的祖先——北非野貓(African wildcat)及其他小型貓科物種,是否具備聲音模仿能力?這在生物演化研究上仍是未解之謎。
    • 缺乏大規模觀察:由於小型野生貓科動物研究資料有限,且家貓實驗更不易做大樣本長期追蹤,最終導致此理論尚未獲得廣泛實證。

貓咪行為研究的挑戰:野性祖先的重要性

探討貓咪行為,常常需要回溯至野生祖先的棲地環境。家貓(Felis catus)普遍被認為源自北非野貓(Felis lybica),然而,野貓習性的研究本就不多,尤其是關於聲音與捕獵策略更是資料有限。我們想知道「為什麼家貓會卡卡叫」,首先要確定:「牠們的野性祖先或其他小型貓科,也有同樣的行為嗎?」若有,家貓則可能繼承自古老基因;若無,則可能是家貓在與人類共處的環境中演化出的新行為。

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如果要探查家貓「卡卡叫」的原因,還需要了解其祖先或其他小型貓科是否具有類似行為。圖/envato

再者,貓在實驗室中的「不可控」因素相當多。貓不像狗般樂於服從人類指令,常有自己的規律與個性。要在實驗情境下穩定地誘發貓的「卡卡叫」行為、同時檢測牠們的生理和心理反應,並確保每隻貓的個體差異都被考慮到,這些都對研究團隊是極大考驗。

對於許多貓奴來說,貓咪坐在窗邊,一邊盯著外頭的鳥兒或松鼠,一邊發出獨特的「卡卡聲」,是一幕既可愛又神祕的風景。究竟牠們是在抒發情緒、強化嗅覺、抑或真的在「假扮鳥叫」以誘捕獵物?目前沒有確切的答案。然而,也正因為這層未知,貓貓才更顯得迷人。

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F 編_96
20 篇文章 ・ 1 位粉絲
一個不小心闖入霍格華茲(科普)的麻瓜(文組).原泛科學編輯.現任家庭小精靈,至今仍潛伏在魔法世界中💃

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台灣有恐龍嗎?化石學家帶你探索島嶼的古老秘密——《好久・不見》
麥田出版_96
・2024/11/02 ・2579字 ・閱讀時間約 5 分鐘

台灣的地理位置與化石形成

台灣也有化石嗎?台灣也有恐龍嗎?

世界地圖攤開一看,台灣陸地上的面積看來是不大,但其面對的太平洋,不只在我的想像中、在我多年搭著飛機到世界各地檢視相關的標本,試著拼湊出鯨魚們在數千萬年間演化歷程的經驗中,我知道也相信台灣的地底下,必定蘊涵著能跟我們講出帶有全球視野的化石標本。

同時,台灣除了被海洋包圍之外,那平均深度只有六、七十公尺深的台灣海峽,也清楚的意味著,當更新世的冰河時期讓海平面下降幅度來到或超過這個臨界點時,台灣就會成為歐亞大陸最東南邊的一角。

相信在台灣的不少人都常聽過,台灣在冰河時期會和中國大陸連在一起,但我在跟大家解釋這樣的環境變遷與古生物演化時,總是會特別強調我不想泛政治化,但世界地圖清楚的標示出台灣的地理位置應該是可以、也該要放在更大的版圖:歐亞大陸的板塊底下來討論,而不是只有限縮在與中國大陸連結的關係。

畢竟,當我們像是讚嘆著非洲地區的陸生大型哺乳動物,能在以年為單位的時間軸來進行長距離的移動時,基本上是用「萬年」以上的尺度來探討生物演化、移動的古生物學,處於歐亞大陸東岸的台灣上的大型脊椎動物,要橫跨歐亞大陸到西邊、或是反方向的來到台灣,大概都會是稀鬆平常的移動距離。

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建立起這樣的思維模式後,當然就是需要有最直接的化石證據來驗證這樣的想法,或深入討論其化石標本的背後,隱藏了怎樣的大尺度演化事件。

大型脊椎動物跨越歐亞大陸到台灣,在古生物學的長時尺度下是平常現象。圖/envato

早坂一郎的開創性研究與犀牛化石

二○一八年一月底從日本的筑波搬到台北後,一邊重新改造所接手的退休丘臺生教授的實驗室、一邊開始準備新學期的上課內容;除此之外,很重要、也是主要的工作內容,就是要開始到野外和各個單位的收藏庫裡尋找、檢視相關的化石標本,試著解讀其背後所帶有的古生物學、演化學上的意義。

有趣、但不令人意外的是,知道我開始要在台灣從事大型脊椎動物化石研究的人,第一個反應通常都會是:台灣也有化石嗎?台灣也有恐龍嗎?這樣之類的疑問。

要回答台灣有沒有化石紀錄的出現,我在日本的工作經驗,和剛好不小心娶了日本太太,讓我能從搬到日本工作前還不會五十音的狀態,到現在能有一定用日文溝通和閱讀日文文獻的基礎能力,幫了很大的忙。

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因為,台灣的古生物研究歷史,基本上就是從日治時期展開並奠下根基。也因此,有一定的日文能力和在日本古生物學界中遊走的經驗,確實是對於一些細微的狀況,更能推敲或掌握。

舉例來說,我目前所服務的台灣大學於一九二八年創立時的前身:日治時期的台北帝國大學,一開始創校時就加入的早坂一郎教授,可以說就是在研究台灣大型脊椎動物化石的先驅,也就不意外為什麼一九八四年在台灣所發現、並被命名為一個新亞種的犀牛化石,會以早坂為名(犀牛的故事書寫在第四話)。

延伸閱讀:從放牛學生到震驚世界:左鎮犀牛化石背後的傳奇——《好久・不見》

台灣有化石的出沒,對生物多樣性、生命演化等議題有些敏感度的人來說,大概不會太意外。但台灣有沒有令許多人為之瘋狂的恐龍,聽起來就是一個棘手許多的疑問。

或許出乎大多數人的意外,台灣不只有貨真價實的恐龍,還有台灣才有的特有種恐龍!

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一九九三年上映的《侏羅紀公園》(Jurassic Park),可以說是徹底的激發了全世界對於恐龍的狂熱與追逐。即使到了二○二四年的今天,恐龍的形象,對於大多數的人來說,似乎就是古生物學研究的全部了。

《侏羅紀公園》激發全球恐龍熱潮,至今在大眾心中恐龍仍象徵著古生物學。圖/wikimedia

但恐龍有如此的代表性,可不是只有形象般的讓人摸不著邊際,而是有全世界各地的古生物學家用一生的精力,和政府、私人所挹注的大量資源,來試著一點一滴揭開恐龍那引人入勝的演化歷程。

舉一個比較可以讓大多數人理解到我們對於恐龍知識是如何持續的累積、建構起來的例子:我正在書寫這段文字的當下是二○二○年的五月中旬,這年從一月一日到這個時間點,已經有二十種,先前完全未知、生存於中生代的恐龍們被古生物學家發現,並且正式的命名為新物種、發表在國際間相關的古生物學研究期刊中—平均不到一個禮拜,全世界就又會多了一種中生代的恐龍在我們的知識體系中!

台灣的鳥類恐龍故事:恐龍演化新視角

藉由這樣的研究能量,我們現在不只清楚的知道所有現生鳥類都是貨真價實的恐龍,連我上課在談論恐龍演化所使用的教科書,所提到恐龍定義裡的其中一個主角,即有我們幾乎每天都會見到面的麻雀:

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恐龍包含了滅絕的三角龍和現生的麻雀最近的共同祖先,以及從這共同祖先開始的所有後代,都是恐龍。沒有被包含在三角龍和麻雀最近的共同祖先裡的後代,都不是恐龍。

大部分隨口問我台灣到底有沒有恐龍的人,我基本上都很難有足夠的時間用上述簡短的內容來說明,因為可以感覺得出來,大部分的人,真的都只是隨口問問,大概也沒有打算真的想要了解恐龍、或是古生物學的研究工作到底是怎麼一回事,背後又有什麼重要的意涵。所以我一般都只會簡短的回應著像是,台灣當然有恐龍,因為所有的鳥類都是恐龍,不只如此,我們每天也都在吃著貨真價實的恐龍肉!

——本文摘自《好久・不見:露脊鯨、劍齒虎、古菱齒象、鱷魚公主、鳥類恐龍⋯⋯跟著「古生物偵探」重返遠古台灣,尋訪神祕化石,訴說在地生命的演化故事》,2024 年 9 月,麥田出版,未經同意請勿轉載。

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麥田出版_96
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1992,麥田裡播下了種籽…… 耕耘多年,麥田在摸索中成長,然後努力使自己成為一個以人文精神為主軸的出版體。從第一本文學小說到人文、歷史、軍事、生活。麥田繼續生存、繼續成長,希圖得到眾多讀者對麥田出版的堅持認同,並成為讀者閱讀生活裡的一個重要部分。