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假睫毛越長就越棒嗎?!最好還是不要超過眼寬的1/3

曾 文宣
・2015/12/01 ・531字 ・閱讀時間約 1 分鐘 ・SR值 507 ・六年級

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ISTOCKPHOTO-THINKSTOCK
有人想要請問PanSci週四動畫日的常景陸主播,牠的睫毛是不是最長的呢? Source: ISTOCKPHOTO-THINKSTOCK

標題的問題我不只一次問過吾家老媽。每次出門前,她總坐在梳妝台前耗去一大把時間,最後走出房間,我只會發現她長到很不自然的睫毛,這麼容易被識破的假睫毛,甘伍咖賀(台語)?

今年二月刊在《英國皇家學會介面期刊》的研究找來了22種哺乳動物,除了量了他們的睫毛長和眼寬長,還進一步去量測這些不同動物眼睛的水分蒸散量、阻隔塵埃量等空氣動力學相關的物理數據。大致上的結論是:

  • (1)如果按比例的話,大概睫毛長都是眼寬的1/3
  • (2)這樣的睫毛黃金比例,此長度能夠最有效將外界氣流攔截於眼睛之上,降低 50% 從眼睛蒸散出去和塵粒進入到眼睛的量(所以可以保濕防汙)。如果睫毛再長下去,這些功能反而就沒有囉!
來看看這22種動物的睫毛大概多長吧!編譯自 Amador et al. 2015_Fig. 4

快好好請身邊的朋友們拿起尺來量量,作者在此徵求黃金比例的睫毛照~XD

研究文獻:
Amador GJ, Mao W, DeMercurio P, Montero C, Clewis J, Alexeev A, Hu DL. 2015 Eyelashes divert airflow to protect the eye. J. R. Soc. Interface 12: 20141294.

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曾 文宣
22 篇文章 ・ 15 位粉絲
我是甩啊!畢業於臺灣師範大學生科系生態演化組|寫稿、審稿、審書被編輯們追殺是日常,經常到各學校或有關單位演講,寒暑假會客串帶小朋友到博物館學暴龍吼叫。癡迷鱷魚,守備領域從恐龍到哺乳動物,從陰莖到動物視覺,因此貴為「視覺系男孩」、或被稱呼「老二大大」。

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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

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  • 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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頭好撞撞追求女生的「獬豸鹿」,和長頸鹿脖子變長有什麼關係?
寒波_96
・2022/08/31 ・2359字 ・閱讀時間約 4 分鐘

長頸鹿最顯眼的特色莫過於長脖子。牠們祖先的脖子沒有那麼長,從短頸鹿變成長頸鹿是為什麼呢?一般說法是長脖子有利於覓食,天擇有優勢。然而一篇 2022 年的論文,報告一款長頸鹿的遠古親戚之餘,還主張脖子變長和性擇有關:男生脖子長有利於求偶。此一論點能相信嗎?

長頸鹿男生用脖子互撞,是爭取女生的手段之一。圖/參考資料 1

頭好撞撞向女生求愛!

進入主題以前,先請大家動動腦:分類學中,馬是馬科,人是人科,豬是豬科,牛是牛科,羊是牛科(!),鹿是鹿科,長頸鹿是哪一科?

這個問題很容易答錯,正確答案是:長頸鹿就是長頸鹿科(Giraffidae)。

多數人大概根本不知道有個長頸鹿科,它如今獸口單薄,只剩下住在非洲的長頸鹿、㺢㹢狓兩群。不同人對於長頸鹿有幾個物種見解不一,反正就是一群類似的長頸鹿。㺢㹢狓的知名度很低,許多人是從博客來 Okapi 網站的吉祥物認識牠。㺢㹢狓沒有長脖子,這點與許多長頸鹿科的古代親戚類似。

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長頸鹿科及其近親們,古時候的多樣性遠勝現在。獬豸鹿便是其中一員,牠們住在中新世(Miocene)早期, 約莫 1700 萬年前的新疆。多年下來古生物學家在準噶爾盆地蒐集到幾件化石,可以推測獬豸鹿的體型,以及腦補頭部、頸部的狀況。

獬豸鹿男生想像圖。圖/參考資料 3

新發表的論文將其定義為新的物種:Discokeryx xiezhi,屬名和種小名都是新的。屬名 Discokeryx 的英文意思為 round-plated horn,可以翻譯作圓板角;種小名 xiezhi 則來自傳奇上古神獸「獬豸」,本文皆稱之為獬豸鹿,唸作蟹智露

研究者根據化石認為,獬豸鹿的頭部、頸部適應衝撞,頭好撞撞的戰鬥值很高,男牲求偶時可能用衝撞來爭搶女牲。會用腦袋撞來撞去的動物並不罕見,論文分析後主張,獬豸鹿的撞擊能力可謂難波萬,比所有古今的牛、羊、馬、豬都更能撞。

不過接下來的推論乍看有點神奇:脖子長有利同性競爭,於是愈來愈長變成長頸鹿!?

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獬豸鹿、長頸鹿,與眾多親戚們的演化關係。圖/參考資料 1

向女生求愛,使得脖子長?

關於這點,其實沒有比較明確的證據。論文的思路是,長頸鹿古早近親們在頭部、頸部變化的花樣不少,堅頭曼們競爭女生的性擇力量,應該是適應的一大影響力。長頸鹿祖先的脖子變長,或許就是為了求偶有優勢。

長頸鹿和獬豸鹿的親戚關係如何?應該沒有直接關係。獬豸鹿住在 1700 萬年前的新疆草地,長頸鹿脖子變長則發生在 500 萬年前的非洲草地,算是上新世(Pliocene)早期。沒有證據支持獬豸鹿是長頸鹿的直系祖先,兩者頸部是獨立演化,適應方向也不一樣。

獬豸鹿和長頸鹿的年代差距非常遠。圖/參考資料 1

然而,論文很努力類比,強調兩者的相似。假如頭、頸適應的主要驅動力是性擇,獬豸鹿超耐撞是性擇所致,那麼長頸鹿脖子超長也有機會是性擇造成。

動物吃進不同的食物,會影響身體構造的成分,能夠由穩定同位素判斷飲食組成。對新疆獬豸鹿的牙齒分析得知,牠們當年應該住在乾燥的草地,也許乾旱到其他大型動物都不太能生存。

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現在的長頸鹿也時常住在資源稀缺,不太有牛、羊的棲位。苦行的邊緣路線,或許是長頸鹿及其部分古代親戚的特色。

獬豸鹿生活的生態系想像圖,牠們或許能住在比其他動物更邊緣的棲位。圖/參考資料 2

一項特徵的演變,受到性擇影響之外,也可能涉及天擇。論文的說辭是,長頸鹿脖子變長一開始為性擇影響,尺寸增長有利於獲得女生歡心;脖子變長以後更容易取得資源,也對天擇有利。所以長期看來性擇、天擇兩個方向,都支持脖子延長的趨勢,也衍生出如今的長頸鹿。

不過這件事和獬豸鹿有關係嗎?好像沒有。

長頸鹿的脖子變長,和男牲競爭女牲有關嗎?這題交給各位讀者自行判斷。

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延伸閱讀

參考資料

  1. Wang, S. Q., Ye, J., Meng, J., Li, C., Costeur, L., Mennecart, B., … & Deng, T. (2022). Sexual selection promotes giraffoid head-neck evolution and ecological adaptation. Science, 376(6597), eabl8316.
  2. Strange fossil solves giraffe evolutionary mystery
  3. How the giraffe got its neck: ‘unicorn’ fossil could shed light on puzzle
  4. This ancient giraffe relative head-butted rivals with an ‘amazing sexual weapon’

本文亦刊載於作者部落格《盲眼的尼安德塔石匠》暨其 facebook 同名專頁

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【2011 諾貝爾化學獎】與確立的知識奮戰:黃金比例的晶體——準晶體
諾貝爾化學獎譯文_96
・2022/07/03 ・5569字 ・閱讀時間約 11 分鐘

本文轉載自諾貝爾化學獎專題系列,原文為《【2011諾貝爾化學獎】具有黃金比例的晶體 — 準晶

  • 譯者/蔡蘊明|台大化學系名譽教授
  • 圖/曹一允|美國德州農工大學 Karen Wooley 教授指導下取得博士,現於日本萊雅公司進行研究。

十重對稱的黃金比例

當丹尼.謝西曼(Daniel Shechtman)將這個讓他得到 2011 年諾貝爾化學獎的發現登記於實驗記錄簿上時,在後面寫下了三個問號,因為從那些在他眼前的晶體裡面的原子,產生了一個不可能的對稱性,那就好像一個足球——一個球面 ——不可能只由正六邊形組成。從此之後,有趣的馬賽克圖案(Mosaic)、數學裡面的黃金比例以及藝術,幫科學家們解釋了謝西曼那令人困惑的觀察。

「Eyn chaya kazoo」,丹尼.謝西曼用希伯來語告訴自己「不可能有這種東西」。時值 1982 年 4 月 8 號的早晨,他正在研究的物質,是一個由鋁和錳組成的混合物,看起來很奇怪,因此他用電子顯微鏡,企圖從原子的層次來觀察,但是透過電子顯微鏡得到的圖像,卻違反了所有的邏輯:他看到一些同心圓,每一個都是由十個相互等距的亮點所組成(圖 1)。

謝西曼迅速地將灼熱的熔化金屬冷卻下來。這種溫度的突然改變應該會讓原子的排列混亂,但是他所觀察到的圖案,卻說出了一個完全不同的故事:那些原子以一種違反自然定律的方式而排列。謝西曼一再重複地數著那些點,四個或六個點是可能的,但十個是絕不可能。他在實驗記錄簿上寫下:十重對稱???

一個未知的發現

為了瞭解謝西曼的實驗結果,以及為何他會如此驚訝,讓我們想像下面的一個課堂實驗:一位物理老師讓光通過一個鑿有縫隙的金屬板,一個被稱為繞射光柵的物體(圖 2),當光波通過這個光柵時,它會產生折射,就好像海浪的波紋通過一個防波堤的開口一般。

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在光柵的另一邊,波紋以一個半圓方式散開,並與其它的波紋相交,波峰與波谷相互地加強或減弱。在繞射光柵後面的螢幕上,一種具有明暗的紋路出現,稱為繞射圖紋。

這就是謝西曼在 1982 年 4 月早晨所得到的那種繞射圖紋(圖 1),只不過他的實驗是不同的:他不是用光,而是用電子(註:電子具有波的性質),而他的光柵就是那個快速冷卻了的金屬原子之間的縫隙。

此外,他的實驗是三度空間的,而非平面的。

圖 1:丹尼.謝西曼的繞射圖紋具有十重對稱:將此圖轉動十分之一的圓周角度時(36 度)可得到相同的圖案。圖/諾貝爾獎官網
圖 2:光通過一個繞射光柵產生散射,產生的波相互干涉得到繞射圖案。圖/諾貝爾獎官網

那個繞射圖紋顯示,在那金屬之內的原子是排列成一個整齊有序的晶體。這當然不意外,幾乎所有的固體物質,不論是冰塊或金子,都具有整齊的晶體。雖然謝西曼使用電子顯微鏡非常有經驗,然而,一個由十個亮點排列成的圓形,卻是過去他從未看到過的。

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更有甚者,這樣的晶體並沒有被列在國際晶體規格表之內,那是一個結晶學的主要參考指引。在當時的科學,明訂了一個由十個亮點排列成的圓形圖紋是不可能的,而其證明是非常簡單而明顯的。

違反所有邏輯的圖紋

在一個晶體中,原子是以固定而重複的方式排列的。決定於化學的組成,它們會具有不同的對稱性。在圖 3a 中,我們可以看到每一個原子是由三個原子圍繞著,而形成不斷重複的排列圖案,產生一個三重對稱;將此圖案轉動 120 度,又會得到相同的圖案。

同樣的原理發生在四重對稱(圖 3b)以及六重對稱(圖 3c),圖案不斷重複。當你個別地轉動 90 度或 60 度,相同的圖案會重複出現。

圖 3:晶體中不同的對稱性。具有五重對稱的晶體結構單元無法重複。圖/諾貝爾獎官網

然而,五重對稱(圖 3d)是不可能的,某些原子之間的距離會小於其它原子之間的距離,也就是說,相同的圖案不會重複。科學家認為這足以證明五重對稱不可能存在於晶體中。同樣的原因存在於七重對稱或更高重的對稱。

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謝西曼卻發現,他的圖案轉動一個圓的十分之一的角度(36 度)時,又可得到相同的圖案。他的確看到了一個被認為不可能的十重對稱,因此,不意外地,他在實驗記錄簿上寫下了三個問號。

基本假設出錯了

在美國國家標準局(NIST),謝西曼從他的辦公室向外探頭,望了望走廊,希望能看到某一個可以與他分享發現的人,但是走廊空無一人,所以他回到電子顯微鏡前,對那個晶體繼續進一步的實驗。其中他重複地確認所得到的不是巒晶(twin crystal):兩種共生的晶體享有相同的晶面,而導致了奇怪的繞射圖紋;但是他無法找到任何的跡象顯示那是巒晶。

除此之外,他將電子顯微鏡下的晶體轉動,看看到底要轉多少度可以讓這個十重對稱的繞射圖紋重複出現。實驗顯示晶體的對稱性與圖紋的十重對稱不同,但仍然是一個不可能的五重對稱。謝西曼的結論是:科學界的基本假設是錯誤的

當謝西曼告訴科學家們他的發現時,他面對了完全的否定,一些同事們甚至認為這根本是無稽之談,許多人宣稱他所得到的是巒晶。實驗室的主管丟給了他一本結晶學教科書,建議他讀讀。謝西曼當然知道教科書裡面說了什麼,但是他更相信自己的實驗。

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根據謝西曼的回憶,所有的騷動終於導致他的老闆要求他離開那個研究小組,狀況變得非常難堪。

與已知奮戰

謝西曼是在以色列科技大學(Technion-Israel Institute of Technology)修得博士學位的。在 1983 年,他引發了在他母校任職的伊蘭.布雷契(Ilan Blech)對這個研究的興趣,他們合力企圖解釋此一繞射圖紋,並轉譯成為原子在晶體內的排列模式。

於 1984 年夏,他們送了一份論文稿到應用物理期刊(Journal of Applied Physics),但是該稿似乎在收到當日,就即刻被編輯退回。

接著,謝西曼向約翰.康(John Cahn)提出要求。康是一位著名的物理學家,也是當初邀聘謝西曼到 NIST 的人。謝西曼希望康能看看他的數據。這位通常很忙的學者終於答應,接著,康與一位法國的結晶學家丹尼斯.格拉提亞斯(Denis Gratias)諮詢,看看謝西曼是否忽略了什麼,但是根據格拉提亞斯的檢驗,謝西曼的實驗是可以信賴的,格拉提亞斯如果親自做那些實驗,也會使用同樣的方法。

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在 1984 年的十一月,偕同了康、布雷契與格拉提亞斯,謝西曼等人終於在 Physical Review Letters 這份期刊中,共同發表了他的數據。這篇論文像顆炸彈一般,投在結晶學者之間。它質疑了他們的科學學門中的最基本教條:所有的晶體具有重複的週期性結構模式。

揭開知識的迷障

現在這項發現觸及了更多的讀者,而謝西曼成為了更多批評的目標。不過,在此同時,全世界的結晶學者們都產生了一種似曾相識的感覺,許多人在分析一些其它的物質時,也曾經得到過類似的繞射圖紋,但是當初,他們都將之視為巒晶的證據。現在,他們開始翻箱倒櫃,找出以前的實驗記錄簿,很快發現有些其它的晶體也會產生這種看似不可能的圖紋,譬如八重和十二重的對稱。

在謝西曼發表了他的發現之後,他仍然不知道那個奇怪的晶體內部結構到底如何。顯然地,它的對稱性是五重的,那是何種堆疊方式呢?這個答案卻從另一個未曾料到的領域而得:數學中的馬賽克遊戲。

用以解謎的馬賽克

數學家們喜歡用迷團和邏輯問題來挑戰自我。於 1960 年代,他們開始思索是否可以用有限數目的圖案塊,舖出不會重複的馬賽克圖案,創造一種所謂的「非週期馬賽克」。

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頭一個成功的嘗試是在 1966 年,由一位美國的數學家所發表,但是他需要超過兩萬種圖案塊來做到,這很難讓著迷於精簡的數學家滿足。當更多的數學家投入這項挑戰,需要的不同圖案塊數目穩定下修。

終於,在 1970 年代中期,一位英國數學教授羅傑.潘洛斯(Roger Penrose)對此問題提出了一個最漂亮的解答。他用僅僅兩種圖案塊創造出非週期馬賽克,例如一胖一瘦的菱形(圖 4-1)。

潘洛斯的馬賽克在好幾個不同方面啟發了學界,其中之一是他的發現被用來分析中世紀伊斯蘭綺理(Girih)圖案。我們也發現阿拉伯藝術家早在 13 世紀就創造出了非週期馬賽克,這種馬賽克裝飾著非凡的西班牙阿罕布拉宮,還有伊朗 Darb-i Imam 寺廟的入口和穹頂。

結晶學者艾倫.馬凱(Alan Mackay)運用潘洛斯的馬賽克於另一個方面,他想探究構成物質的原子是否也能如同非週期馬賽克的圖案般排列。他做了一個實驗,用代表原子的圓圈放置在潘洛斯的馬賽克圖案的交點位置(圖 4-2),然後用這樣的圖案作成繞射光柵,來看會得到何種繞射圖案,結果得到一個十重對稱——十個光點圍成一圈。

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馬凱的模型與謝西曼的繞射圖紋之間的關聯性,接著被物理學家保羅.史坦哈特(Paul Steinhardt)與多夫.李凡(Dov Levine)所發現。謝西曼的論文在 Physical Review Letters 這份期刊上發表之前,編輯將該文稿交由其他的科學家審核,在這個過程中,史坦哈特有機會看到這份文章,他早就對馬凱的模型熟悉,因此體認到馬凱的理論模型,存在現實世界中,亦存在於謝西曼在 NIST 的實驗室裡。

在 1984 年的聖誕夜,就在謝西曼的論文出刊後的四週,史坦哈特與李凡發表了一篇論文,其中描述了準晶體(quasicrystal)以及它的非週期馬賽克排列。在這篇論文中,準晶體得到了它的名字。

關鍵的黃金比例

準晶體與非週期馬賽克具有一項共同的迷人特質,那是一個在數學與藝術中不斷出現的黃金比例,亦即數學常數 tau。例如:在潘洛斯的馬賽克中,胖的和瘦的菱形數目的比例是 tau;類似地,準晶體中原子間的不同距離的比例,總是與 tau 相關。

13 世紀的義大利數學家費布那西(Fibonacci),從一個有關兔子繁殖的假設性實驗中找到的一系列數字中,描述了這個數學常數 tau。在這個著名的數列中,每一個數字是前兩個數字之和:1、1、2、3、5、8、13、21、34、55、89、144 等等。如果將一個費氏數列中較大的數字除以前一個數字,例如 144/89,你就會得到一個接近黃金比例的數字。

當科學家想要用一個繞射圖紋來描述準晶體中的原子排列時,費氏數列與黃金比例對他們是很重要的。費氏數列也可以解釋 2011 年的諾貝爾化學獎所表彰的發現,為何改變了化學家對晶體結構的規律性之看法。

費氏數列解釋了為何準晶體改變了化學家對晶體結構規律性的看法。 圖/seventyfourimages

不會重複的規律

先前,化學家解釋晶體的規律性在於一個週期性不斷重複的模式。費氏數列雖然不會重複,卻也是規律的,因為它遵守一個數學的規則。

在準晶體中,原子間的距離與費氏數列相關,原子以規律的方式排列,化學家可以預測一個準晶體中的結構是何樣,不過這種規律性與具有周期性結構的晶體是不同的。

在 1992 年,這個認知導致了國際結晶學會改變了他們對晶體的定義。先前對晶體的定義是「一個物質,其中組成的原子、分子或離子以一個整齊而且重複的方式堆疊成立體的型態」,現在新的定義是「任何固體,基本上具有可區別的繞射圖紋」,這個定義比較寬廣,而且允許未來可能發現的其它種晶體。

準晶體也存在於…

從他們 1982 年的發現之後,數以百計的準晶體在全球許多實驗室中被合成,但一直到了 2009 年的夏天,科學家才第一次報導了天然的準晶體。他們發現了一種採自東俄的哈吐卡(Khatyrka)河的樣本中之礦石。這種礦石是由鋁、銅和鐵組成,具有一個十重對稱的繞射圖紋。它被稱為二十面石(icosahedrite),此名源自於二十面體(icosahedron),那是一種具有 20 個正三角形面的幾何固體,黃金比例存在於其幾何結構中。

準晶體也被發現存在於一種世界上最耐用的鐵當中。在嘗試不同組合的金屬時,一家瑞典的公司成功的製備出一種鐵,具有許多令人驚訝的良好特質。分析它的原子排列結構時,顯示它具有兩種相:硬鐵的準晶體嵌在一種較軟的鐵中,此一準晶體具有一種盔甲的功能。現在它被用於刮鬍刀片,以及眼睛手術的細針等產品中。

準晶體現在也被用在刮鬍刀中。 圖/Pressmaster

除了特別堅硬外,準晶體能像玻璃般輕易的碎裂。

由於其特殊原子排列結構,它們也是很差的熱與電的導體,以及含有不具黏性的表面。其低熱傳導的性質可以讓它們成為有用的熱電材料,能將熱轉為電,發展這種材料的目的在解決熱能的再利用,例如用在汽車與卡車上。現在科學家們正在實驗將準晶體用做像是煎鍋,以及節能的發光二極體(LED)之表面塗料,或是作為引擎的隔熱等等。

保持開放的心

謝西曼的故事並非唯一。

在科學的歷史中,一再地有研究工作者被迫與已經建立的「真理」作戰。事後看來,那些真理不過是一些假設。謝西曼和他的準晶體所面對過的最嚴厲批評,來自於鮑林(Linus Pauling),他曾得過兩次諾貝爾獎。這很清楚地顯示,即使是我們最偉大的科學家,也無法免疫於被陷在舊教條當中。

保持一個開放的心態,勇於質疑已經建立的知識,實際上可能是科學家們最重要的性格特質。

參考資料

諾貝爾化學獎譯文_96
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「諾貝爾化學獎專題」系列文章,為臺大化學系名譽教授蔡蘊明等譯者,依諾貝爾化學獎委員會的新聞稿編譯而成。泛科學獲得蔡蘊明老師授權,將多年來的編譯文章收錄於此。 原文請參見:諾貝爾化學獎專題系列