鋼鐵人和阿笠博士沒跟你說的核心秘密

本文與 BRITA 合作，泛科學企劃執行。

你確定你喝的水真的乾淨嗎？

如果你回到兩百年前，試圖喝一口當時世界上最大城市的飲用水，可能會立刻放下杯子——那水的顏色帶點黃褐，氣味刺鼻，甚至還飄著肉眼可見的雜質。十九世紀倫敦泰晤士河的水，被戲稱為「流動的污水」，當時的人們雖然知道水不乾淨，但卻無力改變，導致霍亂和傷寒等疾病肆虐。

幸運的是，現代自來水處理系統已經讓我們喝不到這種「肉眼可見」的污染物，但問題可還沒徹底解決。面對 21 世紀的飲水挑戰，哪些技術真正有效？

濾水技術：從霍亂危機到高效濾芯

19 世紀的歐洲因為城市人口膨脹與工業發展，面臨了前所未有的水污染挑戰。當時多數城市的供水系統仍然依賴河流、湖泊，甚至未經處理的地下水，導致傳染病肆虐。

1854 年，英國醫生約翰·斯諾（John Snow）透過流行病學調查，發現倫敦某口公共水井與霍亂爆發直接相關，這是歷史上首次確立「飲水與疾病傳播的關聯」。這項發現徹底改變了各國政府對供水系統的態度，促使公衛政策改革，加速了濾水與消毒技術的發展。到了 20 世紀初，英國、美國等國開始在自來水中加入氯消毒，成功降低霍亂、傷寒等水媒傳染病的發生率，這一技術迅速普及，成為現代供水安全的基石。    

 19 世紀末的台灣同樣深受傳染病困擾，尤其是鼠疫肆虐。1895 年割讓給日本後，惡劣的衛生條件成為殖民政府最棘手的問題之一。1896 年，後藤新平出任民政長官，他本人曾參與東京自來水與下水道系統的規劃建設，對公共衛生系統有深厚理解。為改善台灣水源與防疫問題，他邀請了曾參與東京水道工程的英籍技師 W.K. 巴爾頓（William Kinnimond Burton） 來台，規劃現代化的供水設施。在雙方合作下，台灣陸續建立起結合過濾、消毒、儲水與送水功能的設施。到 1917 年，全台已有 16 座現代水廠，有效改善公共衛生，為台灣城市化奠定關鍵基礎。

進入 20 世紀，人們已經可以喝到看起來乾淨的水，但問題真的解決了嗎？ 科學家如今發現，水裡仍然可能殘留奈米塑膠、重金屬、農藥、藥物代謝物，甚至微量的內分泌干擾物，這些看不見、嚐不出的隱形污染，正在成為21世紀的飲水挑戰。也因此，濾水技術迎來了一波科技革新，活性碳吸附、離子交換樹脂、微濾、逆滲透（RO）等技術相繼問世，各有其專長：

• 活性碳吸附：去除氯氣、異味與部分有機污染物

• 離子交換樹脂：軟化水質，去除鈣鎂離子，減少水垢

• 微濾技術、逆滲透（RO）技術：攔截細菌與部分微生物，過濾重金屬與污染物等

這些技術相互搭配，能夠大幅提升飲水安全，然而，無論技術如何進步，濾芯始終是濾水設備的核心。一個設計優良的濾芯，決定了水質能否真正被淨化，而現代濾水器的競爭，正是圍繞著「如何打造更高效、更耐用、更智能的濾芯」展開的。於是，最關鍵的問題就在於到底該如何確保濾芯的效能？

濾芯的壽命與更換頻率：濾水效能的關鍵時刻濾芯，雖然是濾水器中看不見的內部構件，卻是決定水質純淨度的核心。以德國濾水品牌 BRITA 為例，其濾芯技術結合椰殼活性碳和離子交換樹脂，能有效去除水中的氯、除草劑、殺蟲劑及藥物殘留等化學物質，並過濾鉛、銅等重金屬，同時軟化水質，提升口感。

然而，隨著市場需求的增長，非原廠濾芯也悄然湧現，這不僅影響濾水效果，更可能帶來健康風險。據消費者反映，同一網路賣場內便可輕易購得真假 BRITA 濾芯，顯示問題日益嚴重。為確保飲水安全，建議消費者僅在實體官方授權通路或網路官方直營旗艦店購買濾芯，避免誤用來路不明的濾芯產品讓自己的身體當過濾器。

辨識濾芯其實並不難——正品 BRITA 濾芯的紙盒下方應有「台灣碧然德」的進口商貼紙，正面則可看到 BRITA 商標，以及「4週換放芯喝」的標誌。塑膠袋外包裝上同樣印有 BRITA 商標。濾芯本體的上方會有兩個浮雕的 BRITA 字樣，並且沒有拉環設計，底部則標示著創新科技過濾結構。購買時仔細留意這些細節，才能確保濾芯發揮最佳過濾效果，讓每一口水都能保證潔淨安全。

不過，即便是正品濾芯，其效能也非永久不變。隨著使用時間增加，濾芯的孔隙會逐漸被污染物堵塞，導致過濾效果減弱，濾水速度也可能變慢。而且，濾芯在拆封後便接觸到空氣，潮濕的環境可能會成為細菌滋生的溫床。如果長期不更換濾芯，不僅會影響過濾效能，還可能讓積累的微小污染物反過來影響水質，形成「過濾器悖論」（Filter Paradox）：本應淨化水質的裝置，反而成為污染源。為此，BRITA 建議每四週更換一次濾芯，以維持穩定的濾水效果。

為了解決使用者容易忽略更換時機的問題，BRITA 推出了三大智慧提醒機制，確保濾芯不會因過期使用而影響水質：

1. Memo 或 LED 智慧濾芯指示燈：即時監測濾芯狀況，顯示剩餘效能，讓使用者掌握最佳更換時間。

2. QR Code 掃碼電子日曆提醒：掃描包裝外盒上的 QR Code 記錄濾芯的使用時間，自動提醒何時該更換，減少遺漏。

3. LINE 官方帳號自動通知：透過 LINE 推送更換提醒，確保用戶不會因忙碌而錯過更換時機。

在濾水技術日新月異的今天，濾芯已不僅僅是過濾裝置，更是智慧監控的一部分。如何挑選最適合自己需求的濾水設備，成為了健康生活的關鍵。

濾水技術：不僅是進步，更是守護未來

人類對潔淨飲用水的追求，從未停止。19世紀，隨著城市化與工業化發展，水污染問題加劇並引發霍亂等疾病，促使濾水技術迅速發展。20世紀，氯消毒技術普及，進一步保障了水質安全。隨著科技進步，現代濾水技術透過活性碳、離子交換等技術，去除水中的污染物，讓每一口水更加潔淨與安全。

今天，消費者不再單純依賴公共供水系統，而是能根據自身需求選擇適合的濾水設備。例如，BRITA 提供的「純淨全效型濾芯」與「去水垢專家濾芯」可針對不同需求，從去除餘氯、過濾重金屬到改善水質硬度等問題，去水垢專家濾芯的去水垢能力較純淨全效型濾芯提升50%，並通過 SGS 檢測，通過國家標準水質檢測「可生飲」，讓消費者能安心直飲。

然而，隨著環境污染問題的加劇，真正的挑戰在於如何減少水污染，並確保每個人都能擁有乾淨水源。科技不僅是解決問題的工具，更應該成為守護未來的承諾。濾水器不僅是家用設備，它象徵著人類與自然的對話，提醒我們水的純淨不僅是技術的勝利，更是社會的責任和對未來世代的承諾。

*符合濾(淨)水器飲用水水質檢測技術規範所列9項「金屬元素」及15項「揮發性有機物」測試
*僅限使用合格自來水源，且住宅之儲水設備至少每6-12個月標準清洗且無受汙染之虞

• 本文轉載自科技大觀園，原文為《試問Siri與Jarvis的距離有多遠？》
• 作者 / 科技大觀園特約編輯｜姚荏富

近年來因為人工智慧、大數據、區塊鏈等應用科技快速發展，以及 Google 等科技公司大舉來到臺灣進駐並招聘大量軟體工程師，臺灣頂大的資工科系成為超熱門志願。不過大家對資工系的印象就是要學寫程式，也就是俗稱的 coding，但 coding 在解決什麼問題？今天我們訪問了臺大資工系的陳縕儂副教授，從老師的專業「自然語言處理」（Natural Language Processing，縮寫 NLP）做切入，來帶大家了解資工系究竟在解決什麼問題。

讓 AI 聽得懂人話，就是「自然語言處理」

陳縕儂老師的機器智慧與理解實驗室，主要是針對語言處理及對話系統相關技術進行研發，藉由機器學習技術，透過資料讓機器自動學習，理解人類語言並且進行適當的互動，目標是希望能讓機器的智能比肩人類，甚至超越人類。

「自然語言處理」是資工領域中的一個分支，名字聽起來很抽象，但其實這項學門的目標就是讓電腦可以「聽懂」人類說的話、「理解」語意並給予「回應」，就像鋼鐵人電影中的 AI 助理 Jarvis，鋼鐵人只要說如常說話就可以下達指令，讓 Jarvis 協助生活中各種大小事。

不過理想很飽滿現實卻很骨感，要做到像 Jarvis 這樣有求必應的 AI 助理並不容易，目前市面上的智慧助理如 Apple Siri、Google Assistant 及 Amazon Alexa 都已經隨著 3C 產品普及化了，但很多時候它們仍會說：「很抱歉，我聽不懂你的意思。」可見，從 Siri 到到 Jarvis 仍有很長的一段路要走，但為什麼這是條漫漫長路？——歡迎來到「自然語言處理」的思考領域。

• 延伸閱讀：喜歡教書、喜歡台灣自由的研究學風 ，要讓語音助理「賈維斯」成真——陳縕儂專訪

從「聽懂」到「回應」，AI 必須克服多項關卡

大家可以想像一下，今天要跟一個 AI 互動，通常是透過語音或者文字來下達指令，接著 AI 就會協助我們完成特定的任務，並解決特定的問題。

在這個過程中，有四個主要的環節必須克服，分別是語音辨識 （Automatic Speech Recognition; ASR）、語意理解 （Natural Language Understanding; NLU）、對話決策 （Dialogue Management）、以及語言生成 （Natural Language Generation; NLG），說的白話一點，就是接收你講的話、翻譯成 AI 能理解的指令、要如何處理指令，以及怎麼把回應翻譯成人類能聽懂的聲音或文字。

在這四個環節裡都有相當複雜的問題需要去解決，譬如語音辨識，在技術上通常是將語音訊號直接轉換成文字，讓 AI 去理解，但在將音訊輸入的過程中，就必須要排除掉我們口語中會用的「嗯」、「啊」、「喔」等贅字或不自然的停頓，又或者是新創的流行語、方言、口音……等等的問題必須先解決，才能讓 AI 真的能聽懂人類的自然語言。

在「語意理解」上，要讓 AI 去分析語言或文字的脈絡、理解關鍵字，再找出對應的資料（搜尋資料庫）；而「對話決策」更是困難，前面理解了人類的語言或文字表意後，AI 應該要如何回應？可能使用者給的資訊不完整，AI 要追問使用者以釐清問題？又或者在語意理解上有聽不懂的字，得要再次詢問並確認？

這還只是 AI 面對人類自然語言時，其中幾個回應的選項，真實的對話情境可能更加複雜，而且整個對話過程只要有一個環節正確度不夠高，那 AI 後續也很難準確的回應，只要有一步錯了，就會對後續對話體驗造成負面影響。

不過好消息是，現在的深度學習技術已經相當成熟，只要餵資料給電腦時，告訴他怎麼樣是對、怎麼樣是錯，基本上電腦都可以不斷修正（餵的資料也要夠多），再加上現行語言代表模型的優化，智慧 AI 在特定領域的應用上都有蠻不錯的成果。

Jarvis 仍遙遠，AI 的新突破是精準翻譯

聊到這幾年 AI 的重要突破，老師提到三年前 Google 所開發的語言代表模型 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），當時 BERT 一出現市面上所有自然語言處理的模型都改採用了它的運作邏輯。相較於過去的語言模型，通常都是餵指定任務的文字來訓練電腦，BERT 是在給電腦任務前，先餵它吃很多的文章或書，接著再提供任務給它。

以翻譯為例，這就好像讓一般人翻譯，跟讀過很多書的人來翻譯一樣，讀過很多書的人懂得字彙跟用法，自然翻譯出來的成品更流暢。

而 BERT 的技術確實也得到相當好的成效，所以擊敗了當時許多正在開發的語言模型，成為了當前語言模型的基礎。有趣的是，BERT 的前身是一個名為 ELMo（Embeddings from Language Models，與芝麻街角色名字相同）的語言模型，所以 BERT 的開發者們就用芝麻街的角色，來為他們開發出來的語言模型命名。

• 延伸閱讀：別意外！Google 真的聽得懂「人話」：BERT 自然語意演算法如何提升關鍵字理解能力？

當前 AI 發展的目標，為它建立「人的常識」

雖然說 NLP 領域在商業與學術上都有相當大的發展空間，但陳老師認為，目前要達到人的「common sense（常識）」對 AI 來說還是非常困難，舉例來說，今天我們跟智慧助理說我今天要跟某某人吃晚餐，這個時候如果是人類的助理，我們可能會聯想到「吃什麼」、「要不要聯絡某某人」、「交通方式是？」……等等與飯局相關的問題，但 AI 目前並沒有辦法執行這麼複雜的互動，還得必須跟 AI 說「幫我訂位」、「幫我叫車」，仍在一個指令一個動作的狀態，這種 AI「common sense」的建立，可說是目前非常有挑戰性的項目。

• 延伸閱讀：剖析霍金的「代言人」：人機如何透過語音互動溝通？

AI 的開發方向——人類的工作輔具

身為 AI 的設計者，陳縕儂老師認為 AI 會成為輔助人類的一部分，雖然說現階段許多人對於 AI 可以執行我們的工作感到彆扭，但實際上 AI 正在減輕我們的工作量，舉例來說，像是目前醫院已經有在使用協助診斷的 AI，但這樣的 AI 並不會取代醫生的工作，因為 AI 只是提供醫生診斷的相關依據，實務上對於病患的判斷最終還是得由醫生來做。

雖然 AI 已在產業中被廣泛利用，但基本上仍以「人機協作」為大宗，雖然能取代部分人力，但像是創造類型的工作 AI 就幾乎無法獨自完成。至於大家想像中，AI 恐對人類造成威脅的情節，基本上不會發生，因為 AI 是不會憑空出現意識的，AI 威脅人類的可能，比較會是人類不當利用造成的風險，所以在未來 AI 的開發上，基本上會往輔助人類的方向去做應用。

資工領域瞬息萬變，「喜歡新知」很關鍵

談到什麼特質適合來讀資工系，陳縕儂老師認為，數學或是邏輯只是基礎，重要的是「喜歡接受新知」的特質，因為在資工領域瞬息萬變，資訊更新的相當快速，隨時都會有新東西出來，如果不喜歡吸收新知識，讀資工系可能會比較痛苦一點。另外，資工在應用上時常會和不同領域的人做合作，你必須了解對方的需求跟他們的條件，才能設計出能夠幫別人解決問題的方法，而這也是資工有趣的地方。

陳縕儂老師也和我們分享了在他眼中臺灣學生和外國學生的差異，他認為臺灣學生應用網路資源自學的能力非常強，而外國學生則是勇於在課堂上和老師提問並討論，各有各的優點，不過教授也認為由於臺灣學生擅長自己找答案，所以在協作與表達上的可能相較於外國會比較弱一些，但如果這一塊能做到加強，臺灣的學生其實是非常有競爭力的。

最後老師還告訴我們，當初大學時機器學習與 NLP 領域並不是資工領域的主流，一開始只是選擇了自己有興趣的領域，也沒想到近幾年 NLP 會變成現在的顯學，他認為自己真的非常幸運，可以一路延續自己熱愛的主題。

最後的最後，陳縕儂老師建議有意投入資工領域的學員們，可以先了解這個領域需要的先備知識，像是 coding 要用到的程式語言、跟 AI 相關的內容則會牽涉到數學，最後當然就是對知識的熱情和態度，了解之後才比較能判斷這個領域適不適合你，千萬不要因為從眾而選擇。

• 延伸閱讀：大學科系選擇難題該怎麼解？背景知識、線索蒐集與獨立思考是你的最佳武器！

「數感盃青少年寫作競賽」提供國中、高中職學生在培養數學素養後，一個絕佳的發揮舞台。本競賽鼓勵學生跨領域學習，運用數學知識，培養及展現邏輯思考與文字撰寫的能力，盼提升臺灣青少年科普寫作的風氣以及對數學的興趣。

本文為 2019數感盃青少年寫作競賽 / 國中組專題報導類佳作 之作品，為盡量完整呈現學生之作品樣貌，本文除首圖及標點符號、錯字之外並未進行其他大幅度編修。

• 作者：鍾依庭／台北市立明倫高中

一、研究動機

去年紅遍全台的柯南電影——零的執行人，不但壓倒性強勢攻上日本全國票房榜首，創下觀影人數達1,289,000人，票房突破16.7億円（約新台幣4.67億元），創下系列作品首週票房最高紀錄！我們就來一探柯南拯救世界背後的數字究竟隱藏了多驚人的秘密吧！

二、前情提要

一開始，無人探測機-天鵝號，結束火星上採樣本的任務，即將返回地球，透過遠端操控程式修正衛星軌道，讓其脫離等速率圓周運動的軌跡，使其墜落地球，且墜落過程中，探測機本體會在大氣層中燃燒，僅讓直徑約4m的太空艙重返大氣層，之後本體的隔熱罩分離，降落傘會展開，預定將在日本近海的的太平洋上降落。

殊不知，兇嫌利用網路技術，駭入遠端操控無人機的程式，更改其墜落軌道，企圖讓太空艙墜落於警視廳。警方為了避免傷亡，將居民疏散並暫時安置在新興建造，位於東京填海地區的博弈塔中。另一方面，為了防止無人機墜落於警視廳，柯南與公安警察安適透利用阿笠博士發明的遙控型無人機，承載炸藥，飛向墜落中太空艙，於離地30000m的高空將炸藥引爆，藉由爆炸的能量改變無人探測機落下的軌道，希望讓其落入太平洋上，沒想到改變軌道後的太空艙，居然不偏不倚的朝向充滿避難居民的博弈塔方向飛去 !

此時，柯南乘坐安室的車，為了再次解決危機，朝向博弈塔的方向駛去，並開上了一棟20層樓高的興建中大樓，從頂樓以180km/hr的速度衝向空中，接著就是大家熟悉的場景，柯南利用一記射門，將足球踢向墜落中的太空艙，並成功讓其些微偏移原本的軌道，只有擦撞到博弈塔邊緣，對整體結構沒有很大的影響，成功化解了危機。

接著，就來探討這令人吸睛的過程，究竟有無可能發生？

三、禍從天降

根據每日頭條報導，以色列一無人太空飛行器高1.5米，直徑2米，重600公斤，若將所有太空艙視為一圓柱體且密度皆相同，接著由圓柱體積公式及密度公式 :

將無人探測機從宇宙失重落下的位置視為警視廳的正上方，離地30km處（也就是引爆炸藥的高度）的順時速度為10km/s，不計空氣阻力，重力加速度為10m/，炸藥爆炸時會改變太空艙墜落的方向。

將炸藥產生的能量視為水平衝擊，不影響鉛質落下的速度，爆炸釋放的能量會使太空艙進行水平拋射運動。接著由下圖可知，警視廳本部到博弈塔（東京填海地區）的直線距離為11.63km（約12km）。

三、禍不單行

爆炸後太空艙會因為炸藥衝擊而得到一水平方向的力，也就是說爆炸造成的平拋運動，不影響鉛質速度，爆炸前後落地時間不會改變。已知改變軌道的太空艙會撞上博弈塔，又太空艙在爆炸後第3秒末時（落地瞬間），要擊中相距警視廳（原落下位置)）12km處的博弈塔，可以推算出爆炸後太空艙的水平速度為(km/s)。

安室與柯南將車駛至高20層樓的廢棄大樓，高度約為3*20=60(m)，柯南由離地60m高處將足球踢向墜落中的太空艙，假設柯南踢球的力道為鉛直向上，一顆普通足球的平均重量為440g，使球做一鉛直上拋運動，且足球與太空艙碰撞時，要讓太空艙產生1m的軌道偏離，也就是說球向上的鉛直速度要大到足夠讓太空艙鉛直下降的速度降低，使其落地的距離延後1m。若柯南所踢的足球接觸到太空艙的瞬間為落地前一秒，碰撞前，太空艙最後一秒的水平位移原為4km=4000m，碰撞後，要延後1m落地，也就是說，最後一秒內要行走的距離變成4000+1m。

利用動量守恆公式，可得4000 2400+0.44v=(2400+0.44) 4001，v = 9455.55m/s。

如果想讓太空艙偏離原本落下的軌道，柯南至少要讓一顆440g的足球產生將近10000m/s。那麼究竟需要多大的力道才能讓球產生比音速還快的速度呢？這個速度就連M16突擊步槍（子彈射出的速度為1450m/s）也無法超越。

假設柯南踢球時，腳與球的接觸時間為0.1s，接著可以利用衝量公式

當柯南對足球的鉛直施力大於41604.42N時才能讓太空艙產生1m的偏移，反之，若施以小於41604.42N的力，墜落太空艙就會擊中博弈塔，這樣是無法拯救在塔中避難的居民（還有小蘭）。

上述討論情形還是在沒有空氣阻力的理想情況下，若討論空氣阻力，也就是現實的情況之下，需要施比41604.42N更大的力，才有可能讓太空艙產生些許的軌道偏移。

五、大危機背後的數字

那麼，41604.42N的力量又有多大呢？如果對牛頓這個單位沒有概念的話，可以用1kgw=10N來換算，大約是4160.442kgw的重量，就連武林中的風雲人物李小龍，一也只能踢出700kgw的力量，再者以一個小學生的外表與肌肉量，想踢出超過4160kgw的力道，根本違反了人體工學，想做到幾乎不可能，但從成功的結果來看，應該要將一切歸功青山岡昌老師（名偵探柯南的作者）過人的想像力。

六、有朝一日

或許在未來科技的進步之下，宇宙並非遙不可及，但探索其奧秘的同時，勢必會有些負面的影響，例如大量的探測機要從宇宙帶回遙遠星球甚至星系的樣本，又或是突然有巨大太空垃圾撞擊地球時，一定會對地球造成傷害，但若科學家們能製做一台機器，讓某物體（例如足球）在極短的時間內獲得極大的加速度，藉此改變其落下的軌道，將能減少對地球的傷害。

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參考資料

• 東京都港灣局
• 每日頭條-以色列將發射登月無人探測器