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參與泛科學的心得

Gene Ng_96
・2015/10/26 ・5333字 ・閱讀時間約 11 分鐘 ・SR值 532 ・七年級

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泛科學已經成為台灣最大的科普網站,臉書粉絲頁已有超過25萬人按讚。泛科學準備在11月8日(日)舉辦泛科知識節,一天內舉辦超過40場講座、對談和工作坊,將會是台灣科普界的里程碑。

其實,當泛科學的臉書粉絲頁有5萬人按讚時,我還吐槽了一下,說朱學恒的有15萬人按讚,泛科學只有他的三分之一而已。而現在泛科學臉書粉絲頁已達到他40萬人的超過一半,希望有一天能夠徹底超越!

對這成就,身為持續在泛科學發表文章的作者群之一,當然感到甚有榮焉。泛科學不是完美的,我有不少意見,當然讀者也更是有不少意見,最近有篇文章〈閱讀泛科學的心得〉,在幾位泛科學作者間有些討論。基本上,該作者阿捷認為泛科學有些作者在文章中「腦補」。

由於這篇文章有個大問題,就是就抽象原則來說,他說得很有道理啊。可問題是,文中完全沒有舉任何例子,指出他認為腦補的是啥。這個很難進行討論,因為找十個人來讀該文章,然後去找近期符合他描述的泛科學文章,可能會有十個版本XD

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不過,由於近來我們在泛科學有就一些問題進行了討論,我想就在這篇文章闡明我的立場,那就是科普作家能否有自己個人的見解、主張和立場?我並沒有要作平衡報導,因為我在這裡就是要用鮮明的立場來說明,科普作家有個人鮮明的立場,不僅不是個必要之惡,還可以是錦上添花。由於,無法明確瞭解該作者的例子,所以這篇文章可能和他的論點是毫無交集的,這可能有待未來的交鋒和討論來釐清。

其實,我認為科普作家,只要沒有扭曲科學事實,個人風格不該是受限的,並且只要清楚闡明,作者是能夠有個人立場的。如果不能有個人立場,市面上許多優異的科普書可能都要消失了。而且如果只是要忠實地以白話描述科學發現,那根本就不需要泛科學,只要有維基百科就行了!

科普文章能有價值判斷嗎?

有一些哲學家在研究科學時,是用規範性(normative)的立場,就是在闡述科學應該要怎麼樣等等等。這篇顯然就是用規範性的立場出發。另一種科學哲學的態度和方法,則不是在試圖規範科學,而是去探討為什麼科學家會這麼做和這麼說?

要求科普文章力求完全客觀,並不是一個人的主張而已。有些讀者也曾有過強烈的要求,認為科普作家只要客觀呈現科學知識就好,不該妄加主觀的立場和判斷。在哲學上,陳述有兩種,實證陳述(positive statements)和規範陳述(normative statements),前者是客觀地提出事實,簡來就說就是指事物是什麼;而後者是有價值判斷的,簡單來說是指事情該怎麼樣。我今天喝了八杯水,是實證陳述,可是我建議你一天要喝八杯水,是規範陳述。

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因此,如果力求客觀,至少就不該出現規範陳述,因為涉及了價值判斷。為什麼一天該喝八杯水?是因為健康嗎?那為何要健康?不健康不行嗎?因為,只要涉及了價值判斷,就一定是主觀的,即使大部分人都同意也如此。

回到科普或科學傳播的問題,完全的客觀,是可能的嗎?科學家在處理科學知識時,或者一個科學傳播者,在傳播科學知識時,實際上是怎麼看待那些科學知識的,是把它們完全客觀的使用和闡述嗎?

其實,後來的許多科學哲學家都指出,完全的客觀是很難的。就算是最基礎的物理學來說好了,光有波粒二重性,這個大家都知道吧?可是什麼是粒子?什麼是波?粒子就一定是一顆顆小小的東西嗎?那什麼又是波?是上上下下的振動嗎?用粒子也好,波也好來描述光子,是因為我們在現實生活中,能知道什麼是粒子和波,但光其實不是真正的粒子和波,也不是非粒子和波,是我們人類主觀把光當粒子和波。

波粒二象性示意圖說明,從不同角度觀察同樣一件物體,可以看到兩種迥然不同的圖樣。source:wikipedia
波粒二象性示意圖說明,從不同角度觀察同樣一件物體,可以看到兩種迥然不同的圖樣。source:wikipedia


光子的行為最客觀來說,可以用數學方程式來描述,可是只要述諸了文字,要去描繪其行為時,就只能用一些人類比較能夠理解的具體事物來描述。沒有人學物理只用數字方程式,這根本不可能完全不用任何文字來描述現象。可能只有學者型自閉症患者的世界是最接近完全客觀的,因為他們沒有正常人有的情感能力,但他們也許根本無法和外界溝通啊,也幾乎沒有哪位物理學大師是學者型自閉症患者吧?

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所以,在科學教育上,純然的客觀,根本不太可能存在,因為我們,尤其是初學者,必定要用具體和主觀的事物去理解學習科學。而科學研究的過程,更不會是純然客觀的,高度的客觀都會有傷科學研究。科學是實證的,可是科學研究的過程是藝術。如果科學研究是個純然客觀的過程,那麼意思就是可以用電腦程式來進行。

科學研究過程,重要的問題是什麼?那些問題為何比另一些問題重要?問題該用什麼方法解決?實驗數據該怎麼解釋?某領域的科學知識能用在另一個領域來解決問題嗎?這些,都是人類主觀認定的,只是這樣的主觀會由科學社群去中心化地凝聚成共識而成為一定的客觀。

投稿最頂尖的科學期刊如《自然》(Nature)和《科學》(Science),有高達97%在第一關就被退稿,進入審查程序的,也大概只有三分之一會被接受發表。很多投稿,在投稿信中就要簡短闡述其研究的重要性和價值,而重要性和價值的判斷,更不可能是客觀的!很多時候,往往只是主編的偏好而已。但這阻礙了科學進展了嗎?多少會有影響,但劃時代的研究,終究有一天仍然會在科學社群內被重新發掘。而且我們都知道,不幸被《自然》或《科學》退稿的好論文,還可以試試《美國國家科學院院刊》(PNAS)啊XD

科學數據和知識是死的,是要靠人解釋的。在撰寫論文時,要分成好幾個部分來寫,有Introduction、Materials & Methods、Results、Discussion和Conclusion。我博士論文指導教授在教我寫論文時,就說Introduction、Materials & Methods、Results和Conclusion要老老實實地寫,可是Discussion可以發揮想像力。有些國內學者嘲笑國外學者的論文太浮誇,是因為人家就是在Discussion有些天馬行空啊,可是論文的同儕審查,一般上對Discussion是比較鬆的,只要不要過度誇張地誇大,討論到超出論文主題太多,基本上的是睜隻眼、閉隻眼,也就是說即使是科學論文也有一定的彈性。

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即使Introduction是要老實地寫,可是寫得好不好,就是能否交待清楚什麼問題是重要的,過去人家做過了什麼,為什麼還值得繼續做,自己的研究又推動了什麼樣的科學進展,有什麼樣的價值,也某個程度上決定了論文的好壞。這些都是在一定程度上是主觀的,同樣的科學數據,寫得精不精彩,解釋得夠不夠力,決定了刊登的期刊有多好。

還有,科學研究的過程還有許多人性的部分,這些人性的部分也很腦補。李遠哲看棒球時想到了分子束的研究方法,費曼看到轉動的盤子想到量子力學的問題,穆利斯在塞車的雙向車陣中得出PCR的靈感,凱庫勒從夢中咬住自己尾巴的蛇想到苯環的結構,這些算是腦補嗎?是腦補啊,他們都沒在客觀地看事物啊,還腦補到其他東西去了啊XD

科學的運作是去中心化的

回到科學哲學的問題,科學是一個人類最特殊的文明活動,有機會讀孔恩(Thomas S. Kuhn,1922-1996)的《科學革命的結構》(The Structure of Scientific Revolutions),不管同不同意他的觀點,都不得不承認他列出了科學活動的許多迷人的特色。

我談到科學活動的主觀和藝術,並非認定科學有如人文和藝術那樣主觀。科學界其實是有強力的規範的,我們在學習科學研究方法的過程中,其中最重要的一環就是摸索其規範。科學界既然有許多規範,可是這些規範是哪來的?科學界沒有帝王和政府來制定規範,是由科學家們組成一個個社群討論出來的,整個過程是自發組織且去中心化的。幾乎所有運作良好的學會、期刊,都是自發組織且去中心化的!學會會長和總編輯甚至只是行政職,學會和期刊的發展走向是由理事會和編輯部商討出來的。這個自發組織且去中心化的方法,比網際網路的去中心化早了幾百年!

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去中心化,沒有帝王和政府來規範,科學家自我規範,才是科學運作最順暢的條件!因為科學是探索未知的,是因地制宜的,沒有人知道未來什麼該規範,而什麼不該規範!基因重組在方興未艾時,引起社會大眾恐懼,迄今仍有不少科幻片在拍科學家製造出毀滅性的病毒等等。可是,從事分子生物研究的人都知道,我們必須遵守不少規範,而那些規範,是科學家自我設限的,不是有一個高高在上的政府來主導管制的。

科學的規範,好比如球賽的規則,不想遵守大可不玩,可是要玩就要遵守,有哪條規則過時了,可以討論修改,而非一成不變。無法規範的科學社群會成為散沙無法凝集產生影響力,而墨守成規的科學社群會被淘汰,就像許多期刊、學會、科系走進歷史一樣,會有後起之秀起而代之,是科學一直不斷進步前進的動力,是整個科學社群去中心化地運作的結果,不是由一個全能全知的人來規範和主導。因此,我們在學習如何進行科學研究的過程,是在學會其默契,而非拿一本本高人撰寫的教條來背。

以上談的是科學研究,而科學教育和科學傳播呢?其實也是一樣去中心化地運作!去市面上買下所有的大學基礎教科書,如普生、普化、普物等教科書,即使作者文風不同,書中舉的例子不同,可是談的原則基本上大同小異啊!課綱是誰來主導的?科學界有教育部來主導課綱嗎?反課綱要上哪去反啊?基本上也沒有全球科學界的教育部啊!沒有課綱,科學家要怎麼教小孩啊?科學教育,也是用去中心化的方式在運作的啊!愈是基礎的教科書,就愈是能夠掌握科學界的共識。我們怎麼知道哪本教科書比較好?靠的是口碑啊!口碑,就是去中心化的!

去中心化,所以科學才能滲透到幾乎所有國家的基礎教育裡去,聯合國並沒有規定科學在國民教育裡該教什麼,該怎麼教吧?去中心化,就因為沒有高高在上的力量,才更有力量!這和我們,尤其是亞洲社會認知有差,很多人可能以為要有一個權力一把捉的團體,才能有效率和力量。崇尚威權的政黨,尤其無法理解公民運動的自發性和去中心化,心裡一直認定一定是在幕後黑手在操縱婉君。

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科學教育是去中心化的,就科普而言,也是如此。如果去讀一百本科普書(我書評都寫超過兩百篇了),就會發現每個作家有很不同的風格,有些平實、有些比較誇張、有些嚴肅、有些詼諧、有些立求客觀、有些有濃厚的個人立場和主張,可是共同的原則是不能扭曲和曲解科學事實和知識。是誰來規範科普作家呢?不是由一個中心化的組織來規範,是靠讀者和科學社群的評價,說穿了就是靠口碑而已。

科學家也好,科普作家也有,最在乎的之一是名聲,大家都是愛惜羽毛的。要進行科學研究、科學教育和科學傳播,就是要來遵守默契,也就是無形的、去中心化的規範。我也有文章被泛科學被讀者質疑後,經編輯部和我討論後,決定下架。有篇是因為內容不合適,另一篇是因為涉及太多主觀認定而有偏頗。我的疏失是我個人不對,但我更慶幸這個平台的運作,就是科學社群運作的典範!所以我不吝分享這些丟臉的經驗,來說明科學社群的審查是無時無刻在進行的,立言就是要力求嚴謹。

科學活動和科學傳播,基本上是去中心化運作的,而泛科學就是因為提供了一個去中心化的平台,給予作者們很大的彈性和自由,所以激盪出許多好文章。泛科學只有給我們一項原則,就是要引用出處,在實證陳述部分要言必有據。促成科普書的黃金時代的一位科普界前輩就曾跟我提過,他認為泛科學的最大優點之一就是「亂」XD 因為「亂」,泛科學才多元而活潑,也才讓許多科普前輩跌破眼鏡地壯大。

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如果要力求客觀,可以去維基百科撰寫或閱讀條目,維基百科的撰寫有其遊戲規則,其規範也是社群研討出來的。維基百科是參考資料,是已經對某些事物感興趣的人去主動參閱的,維基百科的功能不在於主動告訴你什麼東西是有趣的、重要的。可是科普書也好,科普文章、演講也好,就是作者試圖主動告訴你,什麼是重要的,什麼是有趣的,這絕對涉及價值判斷。維基百科和泛科學,是網際網路去中心化運作的好例子,是兩個不同功能但能互補的多元存在。

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而且泛科學這個平台,還能透過在文章底下的留言和臉書的分享來討論。就像這篇文章,雖然我不同意他的觀點,我也盡力反駁,但他激發我們的思考,就是一篇好文章啊XD 這篇文章有點雜,就是因為是從臉書討論拼貼擴展而成的。

既然是去中心化的,何不就讓泛科學繼續多元?讓想寫客觀報導的作者寫客觀的報導,讓有立場、見解的作者演示如何用科學方法來解答他 們關注的問題,讓社群來解決那樣的解答好不好,如果解答得不夠好,只要作者沒有扭曲事實和曲解科學知識,何不也寫篇文章來討論,作者也能回應。我自己就在泛科學和其他作者討論了美國牛和偽科學而有好幾篇一系列的文章,這就是網路媒體的最大優勢之一啊!

我這篇文章有沒有價值,不是我個人吹噓出來的(因為一定是好文),也不是稿費多少(因為沒有T.T),更不是有老師打分數(教育部指派嗎?),而是由社群去中心化地決定的。與其規範性地要求不能有規範陳述,還不如參與社群的去中心化運動吧!

本文原刊登於The Sky of Gene本文亦同步刊登於泛科學。

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Gene Ng_96
295 篇文章 ・ 30 位粉絲
來自馬來西亞,畢業於台灣國立清華大學生命科學系學士暨碩士班,以及美國加州大學戴維斯分校(University of California at Davis)遺傳學博士班,從事果蠅演化遺傳學研究。曾於台灣中央研究院生物多樣性研究中心擔任博士後研究員,現任教於國立清華大學分子與細胞生物學研究所,從事鳥類的演化遺傳學、基因體學及演化發育生物學研究。過去曾長期擔任中文科學新聞網站「科景」(Sciscape.org)總編輯,現任台大科教中心CASE特約寫手Readmoo部落格【GENE思書軒】關鍵評論網專欄作家;個人部落格:The Sky of Gene;臉書粉絲頁:GENE思書齋

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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

  • 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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激盪全民對科普的想像!Open Call 成果展 5 月 26 日盛大登場
PanSci_96
・2023/05/10 ・1712字 ・閱讀時間約 3 分鐘

國科會首度向全國高中職及大專院校廣下英雄帖,舉辦「Open Call 科普 創意松」,得獎名單已揭曉,並將於今(112)年 5 月 26 日在臺北松山文創園區一號倉庫進行頒獎及展示得獎作品,當日將結合國科會科普活動計畫及科普產品製播計畫成果一同展出,讓各界能藉此機會相互激盪對科普的想像!

兼顧科普傳播與社會需求,將學生科普創意轉換為未來社會影響力

聚焦校園年輕世代所舉辦的「Open Call 科普創意松」徵件活動,分「科普創意提案」及「科普短片徵件」兩類,鼓勵高職中職及大專院校學生,透過多元科普傳播模式和影音創作發揮社會影響力。

自去(111)年 8 月底啟動徵件,有將近 90 所學校、400 多隊報名、超過 1200 人次的師生參與。在學子創意孵化的過程中,國科會也邀請業界各領域執牛耳的輔導業師,透過業師陪伴及前後世代的交流互動,優化學子的提案創意並強化其作品未來之可行性。

「科普創意提案」獲獎案例展現出青年學子對於科學教育、環境永續、生 態保育、偏鄉孩童心理輔導等議題的關注與熱情,並嘗試透過創新的科普傳播手法為在地社會議題尋求新解方。

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大專組金獎由來自臺北醫學大學及中國醫藥大學合組團隊「醫線教育」獲得,該團隊跨區域、跨校號召志同道合夥伴,針對疾病診斷邏輯,設計互動式教具與課程,幫助國內外大學生模擬情境以銜 接基礎知識在臨床的應用,獲評審們一致認同是難能可貴的社會實踐行動。

高中職組金獎,由彰化二林工商的「哇哈哈科學服務團」團隊獲獎,該團隊以在地高中職學生為出發點,率先成立科學服務社團,學習科技教育知識,再教導鄰近國中小學童,達到自助人助,進一步儲備種子志願團,由受助者變成助人者,形成良善循環機制,不僅將科學教育資源帶入偏鄉,培養在地科學人才, 且結合科學教育與地方文化,對地方經濟和社會發展有正面且積極的影響。

科普短片類大專組金獎作品為清華大學「清大天文社」之〈進擊的黑洞:類星體〉,該創作短片從熱門的科學新聞切入,呼應天文迷對於黑洞的好奇心, 片中穿插許多令人會心一笑的譬喻與橋段,風趣又不失其意涵。

高中職組金獎作品,是由虎尾高中「動感光波」團隊所創作之短片〈光通訊〉,主要講述以 發射器(燈泡)產生之光訊號,經由接收、轉換成電訊號,進而發出特定音階, 透過生動活潑的表演和拍攝手法,故事情節可愛清新,搭配簡易動畫和資訊圖卡,讓影片具知識性及趣味性。

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當日除了展示 21 個來自校園學子的獲獎科普創意,下午在舞台區會放映獲獎的 11 支科普短片及科普產品製播計畫影片,內容生動更兼具知識性與教育性,讓民眾沉浸於深入淺出的科學知識寶庫與科普視聽饗宴。

精選年度科普活動計畫作品及科普產品製播影片成果同步展出

國科會為持續推動全民科普,使科學教育不僅走入校園、更深入大眾生活,今年首度集結科普相關計畫 45 個團隊共同展出成果,國內長期推動科普、第一線面對學子的科普推手,為本次展覽設計豐富多元的科學演示,將深奧的科研成果轉化為各年齡層易懂的手作互動實驗等,包括循環材料與物件微展覽、 原住民文化數學數位教材、科普桌遊、AI 自駕車模擬行駛、植物染手作體驗、 蝴蝶科普解謎遊戲等有趣又豐富的科普體驗;此外,「數感盃中英文數學詩創作競賽」的創作成果,也將在展場中幻化為 24 公尺長的「數學詩牆」,當縝密精準的數學與柔軟詩意的文學交會,迸發出跨域創作的科普新火花!歡迎大小朋友帶著好奇心一同共襄盛舉!

活動官網

Open Call 頒獎典禮暨科普成果展」活動資訊

  • 時間:2023 年 5 月 26 日(星期五)上午 10:00 ~ 下午 5:00
  • 地點:臺北松山文創園區一號倉庫(信義區光復南路 133 號)
  • 展覽活動詳情請上活動官網:www.opencall-nstc.org.tw
PanSci_96
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本地工作者暢談科學時代的人文發展:哲學、專才培訓與大眾教育
臺灣邏輯、方法論、科學與科技哲學學會_96
・2023/02/01 ・5061字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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  • 撰文/詹遠至|臺灣邏輯、方法論、科學與科技哲學學會助理、臺灣大學哲學系碩士生
  • 校對/陳樂知|臺灣大學哲學系副教授、臺大傳統與科學形上學研究中心執行長、臺灣邏輯、方法論、科學與科技哲學學會秘書長

我們所處的二十一世紀已是科學的時代,科學理論被視為宇宙的終極答案。在這個「科學至上」的時代,人文探求還如何可能?人文如何可以與科學攜手並進?以「人文」與「科學」之間的對話為主軸,臺灣邏輯、方法論、科學與科技哲學學會(LMPST Taiwan)於 2022 年 11 月 19 日在臺灣大學主辦了一場以《科學內外的人文可能》為題的論壇,邀請了國內哲學學者以及科學普及界的資深工作者擔任講者。

本活動主持人由鄭會穎教授(政治大學哲學系助理教授、政大現象學研究中心主任)擔任,受邀講者則包括陳竹亭教授(臺灣大學化學系名譽教授)、陳樂知教授(臺灣大學哲學系副教授、臺大傳統與科學形上學研究中心執行長、LMPST Taiwan 秘書長)、鄭國威先生(PanSci 泛科學知識長)與嚴如玉教授(陽明交通大學心智哲學研究所副教授兼所長)。

本論壇屬於 LMPST Taiwan 長期舉辦的《種種意識論壇》系列。除 LMPST Taiwan 以外,這一系列的論壇由政治大學現象學研究中心、清華大學實作哲學中心、臺灣大學哲學系、臺灣跨校意識社群、PHEDO 台灣高中哲學教育推廣學會、沃草公民學院共同合辦;贊助單位則為順奕有限公司。

《科學內外的人文可能》邀請了國內哲學學者,以及科學普及界的資深工作者擔任講者。圖/臺灣邏輯、方法論、科學與科技哲學學會 – LMPST Taiwan

科學為人文帶來危機?先論科學主義與自然主義

主持人鄭會穎教授點出了本論壇的核心議題後,陳樂知教授(臺灣大學哲學系副教授、臺大傳統與科學形上學研究中心執行長、LMPST Taiwan 秘書長)發表了他的觀點。

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陳教授想要討論的是「就其理論本質而言,科學是否威脅人文」這個問題。陳教授首先談到一些人持有「科學主義(scientism)」的世界觀。科學主義認為,科學是唯一可以讓我們獲得知識的可靠方法。陳教授認為科學主義是一種自相矛盾的世界觀;原因在於科學主義本身並不是科學,並未被科學方法證明,它只是一個哲學理論。因此,科學主義身為一個哲學理論,它本身就是自己會排斥的對象。

回到核心問題,科學是否帶來了人文危機?陳教授的答案是否定的。他認為科學所帶來的其實不是科學主義,而是「自然主義(naturalism)」。自然主義認為,這個世界最根本、基礎的組成,就是自然科學理論認為存在的那些事物,例如粒子、力場、化學反應等。

陳教授認為科學所帶來的自然主義是現代世界觀的基礎;即使一些特定人士因為宗教背景等理由而不同意自然主義,其實也應該要同意例外情況相當有限。如果我們接受「自然主義」,而非「科學主義」,那麼科學本身根本就不會帶來人文危機。這是因為,自然主義只認為世界最根本的組成是科學所談論的事物,但是它並不認為我們只能透過科學方法來認識這些事物。

「就其理論本質而言,科學是否威脅人文?」。圖/臺灣邏輯、方法論、科學與科技哲學學會 – LMPST Taiwan

事實上,從科學世界觀的角度來說,人類也是自然的一員。人類作為一種自然生命體,出於其演化而來的結構,與生俱來就有各種世界互動、認識世界的方式,不限於科學方法。就此而言,人類會發展出的人文也是一種自然現象。因此,雖然人類後來發展出了「科學方法」這種較為優化的認識途徑,我們依然不能否定「人文方法」也是一種認識世界的可靠方法。

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接著,陳教授提及羅素(Bertrand Russell)對「熟知知識(knowledge by acquaintance)」以及「描述知識(knowledge by description)」的區分。熟知知識指的是我們透過直接的感受、互動與掌握所獲得的知識,描述知識則是理論性的知識。

陳教授認為熟知知識與描述知識不可被截然二分,兩者之間是程度上的差別。而人文學門的一些觀念就較為接近熟知知識,因為它們重視同理及感受。雖然如此,這一切都符合腦神經科學的描述,人文仍然是自然現象。另一方面,人文因此仍然是科學可以研究的對象,也需要科學的補充。人文學門自己也必須要了解,自己所研究的熟知知識其實也是自然現象,有其組成基礎與運作原理。

因此,科學可以幫助人文把熟知知識轉換為更精確的描述知識,並且為人文提供更精密的研究方法,以及協助其排除錯誤,比如排除人類先天認知系統的偏誤、漏洞等等。總結來說,科學與人文其實研究的是同一個自然界;科學非但不應帶來人文危機,還可以幫助人文研究走得更加長遠。

跨科際合作的需求,兼論「人類世」中的人文與科學走向

不同於陳樂知教授從哲學觀點出發,陳竹亭教授(臺灣大學化學系名譽教授)帶來的是他在教育方面的經驗。首先,陳教授介紹了他為台灣教育部主持的「科學人文跨科際人才培育計畫」,簡稱「SHS(Society-Humanities-Science)計畫」。

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由於現代社會中的問題包含人文以及科學的面向,因此 SHS 計畫的主軸在於推動「跨科際教育(trans-disciplinary education)」。以往的教育先是學科主義,然後衍生出「多領域(multi-disciplinary)」或是「跨領域(inter-disciplinary)」,也就是由各學科各自探究共同問題,或是由兩個學科進行合作。

跨科際教育則有所不同,它以「真實世界的共同問題」為核心,直接打破學科之間的界線。只要是對解決真實世界的問題有幫助的知識,參與的學科,甚至政府、產業、民間的 NPO 或利害關係人都擔責分工合作進行知識生產、解決問題。

SHS 計畫的主軸在於推動「跨科際教育」。圖/臺灣邏輯、方法論、科學與科技哲學學會 – LMPST Taiwan

由於現代社會中的問題愈趨複雜、多元,且多樣,社會對科學界的要求也跟以往有所不同。科學家開始被要求具備社會意識及社會參與的能力,還有溝通與對話的能力;這些能力都是傳統的科學界非常缺乏的。有鑑於此,陳教授所主持的 SHS 計畫積極推動「問題導向的學習」、「系統思考」、以及「實用方法論上的創新」。他也提到,SHS 計畫的推動非常有賴於大學對本身社會角色的自覺與復興。

陳教授參與的另一個國科會計畫是「以社會需求為核心的跨領域研究計畫」。與 SHS 計畫相同,這個計畫也非常重視跨科際教育,並且認知到單靠科學知識無法解決真實世界的複雜問題。

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那麼,人文究竟該扮演什麼樣的角色呢?陳教授討論到他撰寫的新書《丈量人類世》中的「人類世(anthropocene)」這個概念。「人類世」指的是一個新的地質紀元。在工業革命之後,人類文明成為影響地球環境與生態變遷的關鍵角色。因此,部分學者認為地球已經進入「人類世」這個地質紀元。

在人類世中,全球有非常多的變遷趨勢,其中一個就是:科學發展帶動理性價值的昂揚,其他的人性價值卻被輕忽。陳教授說,我們培養出了許多「職業科學家」。可是,在科技急速發展的同時,人類的科技文明卻缺乏方向感:我們正面臨物質文明與精神文明之間極大的不均衡。總而言之,他認為「人類的智能尚未學會如何掌舵文明巨輪的方向」。

最後,針對人文與科學應該要如何在人類世中發展,陳教授提出了他本人的看法。首先,科學研究的同儕審核程序需要人文專業學者的投入,也就是科學家不能閉門造車。再來,婦女應該要積極加入科學與科技事業的陣容,因為科學發展不能只由男性思維主導。

最後,未來教育的趨勢必須往跨科際的方向邁進,也就是人文與科學必須並重。如此一來,陳教授強調:「人文的啟發價值和社會重大需求必須挺身而出,為人類文明的永續承擔文明指南針的角色,與科學共同尋求世紀困境的解方。」

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「科學實作哲學」帶來人文與科學的合作新可能

繼陳竹亭教授分享了跨科際教育發展的大方向後,嚴如玉教授(陽明交通大學心智哲學研究所副教授兼所長)則分享了她在科學人文互動的個案經驗。嚴教授身為一個哲學學者,卻在因緣際會下,走上了不同於普通學者每天關在辦公室做研究的路。她為了提升生醫背景的學生對哲學的興趣,也為了把哲學帶到課堂之外,推動了青銀共學。

嚴教授推動青銀共學,提升學生對哲學的興趣,也將哲學帶到課堂之外。圖/臺灣邏輯、方法論、科學與科技哲學學會 – LMPST Taiwan

嚴教授把社區中的長輩們請到大學的哲學課堂上,與大學生一起進行小組報告。這些生醫背景的學生們未來大多會從醫;因此,對未來將要在醫療院所工作的他們來說,與長輩互動是很好的練習。

嚴教授也針對與學生們未來在醫療場域會遇到的一些價值性思考,與哲學作出連結,讓學生們學習哲學能夠學以致用,對醫療過程有所幫助。舉例來說,她會帶領學生討論如何面對死亡、以及照護倫理等哲學議題。她認為,在學生未來的臨床工作上,這些哲學議題將派得上用場。

除了青銀共學外,嚴教授還以非常不同於傳統學者的方式,進行她個人的哲學研究。傳統哲學學者往往是埋首於書堆中,發展自己的理論;她則是親自到醫療院所中進行田野調查,去訪問醫生、護理師等第一線的人員。藉由直接了解醫療工作者在實作上遇到的困難,她試圖讓哲學能夠真正被實用。

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嚴教授說,這樣的研究方法被稱為「科學實作哲學」。科學實作哲學作為一種研究方法,其實不單單適用於人文學門,也同樣適用於科學。非常理論性、艱深的基礎科學如果能夠走出象牙塔,了解社會的真實需求,便有機會與人文接軌。因此,不論是科學或人文學門,若研究者可以調整研究方法,從研究對象在實作上的細節出發,再轉而調整自己的理論,那麼科學與人文的互動、合作並非不可能。

科學素養對現代社會的重要性

最後進行分享的是科普媒體《PanSci 泛科學》的知識長鄭國威先生。鄭知識長首先釐清了「人文」的定義:他認為,「人文主義」認為人類可以靠自身的能力認識這個世界,而「人文學科」正是培養這種能力的學科。從這個定義來看,人文與科學根本就不是分開的;畢竟科學也是人類靠自身能力認識世界的方式之一。

鄭知識長提到,台灣的學生在國際學生能力評量計畫(PISA)中表現非常優異,世界排名名列前茅。然而,台灣的學生卻普遍缺乏自信,在失敗時容易產生自我質疑。

鄭知識長指出,台灣學生普遍缺乏自信,在失敗時容易產生自我質疑。圖/臺灣邏輯、方法論、科學與科技哲學學會 – LMPST Taiwan

在學習的過程中,我們大致可以把人分為兩種:具有「定型心態」與具有「成長心態」的人。前者只重視結果、學習態度較消極,且容易受挫折打擊;後者則重視過程、學習態度較積極,且勇於面對挑戰。鄭知識長指出,具有定型心態的台灣學生似乎占多數。

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鄭知識長在高中時也面臨相同的困境,他那時非常厭惡數學和理化,完全沒有學習他們的熱忱。他後來發現不止他是如此,有許多人也在學生階段就放棄了對科學的學習;這對台灣社會是個嚴重的現象。舉例來說,公投的題目許多都牽涉科學知識,放棄學習科學的公民要如何在這種公投中作出正確的判斷?這樣的考量促使他後來創辦 PanSci 泛科學。

鄭知識長認為,獲得成長心態最簡單的方式就是學會科學原則與方法,也就是用科學方法來面對日常生活中遇到的問題。而培養科學素養則需要承認自己對許多事的無知,且需要身處一個好的素養集體之中。最後,鄭知識長勉勵大家一起培養出「科學思辨力」,為本次的論壇畫下一個強而有力的句點。

臺灣邏輯、方法論、科學與科技哲學學會_96
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臺灣邏輯、方法論、科學與科技哲學學會(The Taiwan Association for Logic, Methodology and Philosophy of Science and Technology, LMPST Taiwan)為國內非營利法人團體,主要幹部均為國內教授或研究員。本會以促進科學型的哲學研究為宗旨,工作包括國內專業學術工作、跨領域學科交流及哲學普及推廣。