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看看我的尖牙利爪——《動物的武器》

PanSci_96
・2016/01/07 ・5086字 ・閱讀時間約 10 分鐘 ・SR值 501 ・六年級

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擬狐獸 Source: morphobank

約莫是在六千三百萬年前,恐龍消失後不久,地球上便出現最早的肉食性哺乳動物。這些肉食動物其實是雜食的半掠食者,牙齒構造也因應食性而特化,因此葷素皆宜。以擬狐獸(Vulpavus為例,體型小,跟鼬差不多大,身體瘦長還有一條細細的尾巴,可能以昆蟲、蜘蛛、蜥蜴、鳥類和鼩鼱這類小型哺乳動物為食。這隻古代掠食者的牙齒,主要的獵食工具是犬齒、門齒和一排沿著上下顎的前臼齒和臼齒。就最早期的肉食性動物化石外觀來看,那時牙齒已經特化出不同功能。犬齒比其他牙齒長,用於捕捉和咬死獵物。突起的前臼齒可以固定獵物,而臼齒則能在進食時切斷和撕裂食物。

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從左自右依序為門齒、犬齒、前臼齒、臼齒。肉食動物的牙齒逐漸特化出幾個群組,專門用於特定的任務,諸如刺穿、切斷或粉碎。

長時間下來,這幾類牙齒針對特定功能演化得更具效率。與此同時,隨著肉食性動物數量遽增,牙齒的功能也開始改變。許多物種開始鎖定特定獵物,物種間也開始因應獵物差異而產生不同的使用需求。肉食性動物的牙齒往不同方向演化,端視其獵物和狩獵習慣而定。儘管有些物種保留了雜食性動物的基本齒形,多數物種包括狼、土狼、貓和劍齒虎這類已滅絕的貓科動物,都發展成高效率的「超級肉食性動物」,完全特化成肉食性。

狼在這群超級肉食性動物中是屬於「十八般武藝樣樣俱全」的通才型掠食者。牠那細長的上下顎能以驚人的速度緊緊咬合,在與大型獵物搏鬥時,強韌的犬齒能一口咬住牠們的側腹或腿,將獵物狠狠摔在地上。狼是成群狩獵,將獵物往幾個不同的方向拉,便可以扳倒體型遠比牠大的動物。獵殺後,狼則使用具兩種功能的臼齒來撕開屍體。鋒利的外緣就像剪板機一樣刺穿肌腱和肉食動物的牙齒逐漸特化出幾個群組,專門用於特定的任務,諸如刺穿、切斷或粉碎。鋒利的外緣就像剪板機一樣刺穿肌腱和肉,而且這些牙齒仍然有一定厚度,足以將小骨頭壓個粉碎。

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狼、鬣狗、貓和劍齒虎的牙齒各不相同,尺寸和形狀都不一樣。

鬣狗也成群狩獵,但牠們的上下顎和狼非常不同。鬣狗犬齒比較短,臼齒也失去貓科祖先的「雙重功能」。鬣狗的臼齒不能切割食物。鬣狗能夠粉碎骨骼,吃骨髓,牠們的牙齒較寬,也比較堅硬,牙帽是圓的,就像教堂圓頂。牠們的臉和顎都很短粗,使牙齒帶來巨大的結構優勢。這是基本物理學:施力點越接近槓桿的關節,就越強大。短顎上的牙齒不會離上下顎的開合點太遠,雖然會導致速度變慢,卻帶來強大的咬合力(這一點與狼正好相反,牠們的犬齒位於長顎的遠端,儘管咬合速度快,但力道稍嫌不足)。鬣狗似乎是用下頜骨閉合速度來換取關緊上下顎的力量。牠們的咬合力非常強大,再搭配上牙齒的形狀,適合用於咬碎骨頭,而不是穿刺或撕裂肌肉。

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貓科動物的吻部和顎也是相對短的,在力學上有利於閉合,而不是速度。而且,就跟鬣狗一樣,牠們的臼齒已特化成單一功能。這項功能是撕裂,而不是粉碎。貓的臼齒咬合面很窄,也很銳利,處理四肢骨骼時毫無用武之地,但非常適合用來撕裂肌肉。再者,跟鬣狗不一樣,貓科主要武器不是臼齒而是犬齒。牠們的犬齒會刺穿獵物厚厚的皮,切斷脊椎。

貓科動物還有另一種特化功能。牠們可以反轉自己的前肢,也就是扭轉腳踝將腳踏向身體內側。擁有靈活的前肢,讓貓科動物能攀附到獵物身上,找好位置,再精確地咬下去,發揮強大的咬合功能。牠們犬齒細長,非常善撕裂,但要是被甩下來,就很容易弄斷。最好能夠在發動一波波攻擊時,先爬到在獵物身上,量好位置,將細長牙齒直接刺穿皮下。要是咬的時候沒能固定獵物,讓其扭動,犬齒可能就折斷了。

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劍齒類的貓科動物可能是從樹上跳下,攻擊毫無戒心的小乳齒象。

由於前肢靈活,貓科動物異常敏捷,能夠猛撲,還能爬樹,就像之前我在家後面遇到的山獅。(古老格言說貓總是用腳著地,真是再貼切不過,遠超過大多數人的理解。)儘管貓科動物為其他動物帶來致命的危險,牠們當中還是有些黯然走上滅絕之途,好比說劍齒虎。劍齒虎的犬齒不是普通的大,等於是把二十五公分長的匕首,足以切斷長毛象的脊椎。劍齒虎的牙齒要和精心調整過形狀的顎骨和頭骨以及身體姿勢一起搭配,才能發揮功能。長時間下來,上顎變短,甚至比其他貓科動物都還要短小,由於縮短了犬齒到上下顎接合處的距離,產生了巨大的咬力。劍齒虎上下顎都很厚,還可以將嘴張開到不可思議的程度。劍齒虎在使出大犬齒,刺入獵物前,必須一直拉住自己的下顎,就好像鬆開底板的訂書機

那樣。最後,縮短的面部和壓縮的顱骨讓整個頭往後縮,讓犬齒在攻擊時能夠向前推。一切的調整都是為了要讓肉食性動物成為狩獵高手,但姿勢和頭形的改變要付出高昂的成本這讓牠們跑起來——基本上是讓他們的一舉一動——都變得既麻煩又怪異。

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隨著牙齒的尺寸發展到極致,劍齒虎能夠撲殺的獵物也越來越大。在那個充滿雷獸、巨型樹懶和乳齒象的時代,確實是一大優勢。在整個哺乳動物譜系中,至少有四群動物演化出劍齒,前兩個分屬現已滅絕的掠食性動物,肉齒目動物(creodonts)如擬貓獸(Apataelurus sp.)和獵貓科(nimrarids),如弗氏巴博劍齒虎(Barbourofelis fricki),還有貓科動物,例如彎齒貓和短劍齒貓,最後則是有袋類動物的袋劍齒虎(Thylacosmilus atrox)。我們多半都將現存的有袋動物與澳洲聯想在一起,但有袋哺乳動物其實曾分布在世界上絕大多數的地方,而有袋劍齒虎則是分布在南美洲。

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劍齒虎 Source: wikipedia

在拉布雷亞(the La Brea)瀝青坑所發現的完好短劍齒貓(Smilodon fatalis)標本,顯示這種動物比現代獅子小,但體重是獅子兩倍(約為兩百七十公斤),具有束狀的尾巴。這些短小粗壯的動物大概不曾追捕獵物,幾乎可以肯定牠們只進行近距離伏擊。從遺留的化石看來,貓科劍齒類專門攻擊行動緩慢的笨重獵物,諸如駱駝和年輕的猛獁象與乳齒象,而從牠們的前肢形狀看來,強烈暗示牠們是從樹上跳到龐然大物的背上。

肉食性動物的牙齒,不是因為不能演化或沒有演化而維持得如此小巧。牠們牙齒小,是因為具有一口大牙的個體在獵捕特定獵物時表現不好。牙齒和身體主要結構總是不斷在得失之間權衡,眼下所見是對抗選汰力量的平衡結果。大武器也許更能殺死獵物,但也可能妨礙打獵。具有異常大武器的個體肯定不時會在掠食性動物的行列中演化出來,但若是在捕捉獵物上表現不佳,長時間下來,這些終極武器都可能消失無蹤。

貓科劍齒類動物便是其中一個典型。在每一個例子中都可以看到,犬齒演化到終極大時,需要大幅調整顎骨和顱骨形狀。要將嘴打開到這麼大,上下顎骨的關節也不可能不經修改,要將長牙插入獵物頸部或喉嚨,頭還需要大幅往後傾。貓科劍齒類動物都跑不快,純粹因為牠們長得太奇怪了。靠速度來追捕獵物的肉食性動物,絕不可能長出巨大的武器。巨大的牙齒不僅阻礙到跑步,就連吃東西和其他活動都變得很困難。光是把食物吃下去這樣簡單的動作都因為巨大犬齒而顯得笨拙。劍齒類動物不得不把臉轉向一邊,側對獵物屍體,從嘴巴側邊來啃食,好繞過那對宛如匕首的巨大犬齒。

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就是因為終極武器的弊病,大多數掠食者身上的武器仍然小巧。不論是牙齒、爪子還是螯,都很銳利,足以致命,但並不會特別大,或是特別壯觀。好比說山貓,犬齒長得比旁邊牙齒更長,適合分離野兔脊椎骨,但也不會大到妨礙靈活度,或是轉頭的角度,更不會大到損及速度和協調能力,這兩項特點可是山貓生存的重要條件。

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山貓 Source: Kaede Wu

牙齒的權衡取捨,主要在於形狀和大小。一顆牙齒無法勝任所有工作。犬齒這類細長的牙齒在刺穿皮膚、肌肉或內臟方面特別好用,但要是撞到骨骼,可能就會斷掉。堅固又如刀刃般的牙齒,若是與其他同樣尖銳的牙齒在上下顎整齊排列,就能切割肌肉和肌腱。但要是拿來壓碎或磨碎骨骼,可能就此斷裂,甚至連不小心碰到入口的食物骨頭,都可能損傷,讓牙齒失去功能。另一方面,齒面較寬、堅固的圓頂形臼齒則非常適合用來咬斷骨骼,吸取營養的骨髓,但這些在切割或刺穿上則毫無用武之地。

提高一方面的性能可能會減損在另一方面的表現,因此生物演化必須妥協。在這種情況下,僅具備切割、穿刺或磨碎等單一功能的牙齒就成了日益特化的掠食者武器演化的阻礙。哺乳類的成功演化,一定程度上可歸功於牠們無意間發展出一種機制,多少能避免妥協。哺乳類中的掠食動物,從不同類型的牙齒演化中解套,讓口腔內的每組牙齒演化出不同功能。如此一來哺乳類的上下顎上便附有三或四種工具(例如犬齒、臼齒和前臼齒),各司其職。

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暴龍和其他肉食性恐龍缺少臼齒和前臼齒這類特化的牙齒組合。

這在演化史上是相當不容易的壯舉,其他類的掠食動物從來沒有達成過。就拿掠食者當中惡名昭彰的獸腳類恐龍來說,這包括異特龍(Allosaurus)、食肉牛龍(Carnotaurus)和赫赫有名的暴龍或稱霸王龍(Tyrannosaurus rex),他們全都沒有類似臼齒或前臼齒的構造,沒有剃刀似的邊緣可以切割,也沒有圓頂形的牙帽能磨碎食物;牠們幾乎所有的牙齒都類似犬齒。結果便是,儘管獸腳類恐龍在體形上分化出大小,讓牠們多少得以鎖定不同獵物,但這樣的多樣化從未達到肉食性哺乳類間的生態廣度。簡單來講,就是獸腳類恐龍中從來沒出現能咬斷骨骼,或是長出劍齒的。

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跳脫僅維持一種特定牙齒的形狀和功能,這讓掠食性哺乳類一舉成為專業的獵人,並獲得令人難以置信的成功。但就算是這樣的解決方案也稱不上完善,還是受限於一些基本限制。犬齒、前臼齒和臼齒仍舊是排在同一根顎骨上,這有點像是同時打開瑞士刀上所有的工具。這意味必須要仔細咀嚼,將食物就定位,把骨頭送往圓頂形的臼齒處,肌腱和肉類留在具有刀刃的前臼齒,咀嚼時還要避開犬齒。

我們在法國餐廳細嚼慢嚥的享用一道牛排,對這些野外的頂級掠食者來說是難能可貴的奢侈體驗,牠們得面對競爭對手長久激烈的競爭,隨時提防對手竊取剛獵殺的戰利品。因此,在現實生活中,動物必須迅速地切割和粉碎獵物,在急速的現實世界中,難免有失誤。鋒利的切割面因而磨損,或是牙齒斷裂。針對現生和滅絕的掠食動物做的調查顯示,牙齒自然破損率驚人的高,每四顆牙齒中就有一顆是碎掉、破裂或損壞。

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鮪魚 Source: wikipedia

大小和功能之間的平衡,同樣可以在掠食性魚類的牙齒和顎骨上發現,尤其是在海洋這類開闊的水域中,像鮪魚和扁鰺這類洄游性掠食者。牠們就跟肉食性哺乳類動物一樣,通常在動物群體中都是頂端掠食者,體型可以長到十分巨大。大魚頜骨和牙齒都很大,能夠一口吞掉大型獵物。嘴巴小的小魚,無法吞下大型獵物,純粹因為身體結構上無法這麼做,嘴巴就是塞不下。掠食性魚類必須快速游泳來追逐和捕捉獵物,而且就跟山貓一樣,這些掠食者也經常失敗。事實上,牠們的獵捕行動一半以上都失敗,因此,能夠提高游泳速度的體型成了關鍵。

原則上,在不改變體型的情況下,魚應該能增加下巴和牙齒的大小,如此可以吞下更大的獵物,甚至可能大過追捕者自身,而且免去維持特大身體的代謝需求。在這裡,又遇到同樣的老問題,要在兩股相對勢力之間求取平衡。下巴尺寸會在兩方面影響到個體表現:一是吞嚥,另一個是捕捉獵物。誠然,一張大嘴自然能夠吃下更大、更多樣化的獵物。但這樣的性狀經常遭到淘汰,因為穿過水中時,大嘴會引發一股拖力。對多數開放水域的掠食性魚類來說,天擇同時青睞游泳速度和吞食大型獵物的血盆大口,這是兩股反向的力量。一隻魚必須要同時達成這兩項,最後便是長出具有功能但稱不上壯觀的頜骨和牙齒,以及大小合宜的武器。

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1225-臉譜-動物武器-立體書封-new300 本文摘自泛科學2016年1月選書《動物的武器》,由臉譜出版。

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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
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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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被垃圾科學耽誤的人生:哈沃德的冤獄與平反——《法庭上的偽科學》
商周出版_96
・2024/01/04 ・4615字 ・閱讀時間約 9 分鐘

紐約市沃斯街四十號,無辜計畫

哈沃德的故事:因被冤枉身陷囹圄三十四年

基思.艾倫.哈沃德可以說是一名倖存者。他被維吉尼亞州錯誤定罪,但是逃過死刑執行。而且還是兩次。梅克倫堡矯正中心在一九八四年爆發了所謂的「大逃亡」(The Great Escape)1,那是有六名死囚越獄的空前維安漏洞,哈沃德面對其後的嚴密禁閉也倖存了下來。哈沃德面臨過殘酷的獄警、僅存的希望全被澆熄、父母的死訊,他的身分也被侵蝕到只能淪為 1125797 號罪犯,但是他倖存了下來。

他在維吉尼亞州刑罰體系中所有最嚴酷的監獄裡倖存下來了,先是梅克倫堡,接著是奧古斯塔(Augusta),然後又在蘇塞克斯二監(Sussex II)待了十年,還有現在的諾托韋,他在諾托韋那樣環境惡劣的監獄醫務室裡進行了重大的腸道手術,並且活了下來。雖然很勉強。

圖/unsplash

在被錯誤監禁的三十四年裡,哈沃德排的這條等待救援的隊伍從未向前移動。大量監禁讓他身邊的囚犯如雨後春筍般湧現,因此這條隊伍只會越排越長。他最初因為傑西.佩隆的入室謀殺案和對他妻子特蕾莎.佩隆的性虐待案而被關到梅克倫堡時,維吉尼亞州每十萬名居民中有大約一百五十人遭到監禁。

當我們發現特蕾莎用過的性侵採證套組、把它送去做 DNA 檢驗時,維吉尼亞州的監禁率已經超過每十萬名居民有四百五十多名囚犯,每十萬名黑人居民則是超過兩千四百人。2在那個看不見的國度裡,到底住著多少無辜的 1125797 號囚犯,我們不會知道。但是統計顯示,在維吉尼亞州和全國有數千名無辜的人被關在牢裡;他們大部分人都永遠不會再拿回他們的名字了。

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維吉尼亞州剝奪了哈沃德生命中的每一個里程碑。他沒能結婚,沒有小孩,沒有做過除海軍之外的其他職業。他在二十幾歲之後,除了監獄檔案的照片,就只有一張自己的照片。他具有指標意義的生日,三十歲……四十歲……五十歲……六十歲,都是在鐵牢裡度過的,他只是沒死而已。

事情一開始不是這樣的。他也曾經奮鬥過。他從獄中出庭為自己辯護一事,曾經讓他的有罪判決遭到撤銷。為他贏來一次重新審判的機會、再一次讓真相大白的機會。但是當陪審團第二次做出有罪判決、上訴法院也維持這個裁決時,哈沃德體內的鬥志突然被掏空了。他決定放棄,讓餘生都在監獄裡度過。就像他有一次對我說的:「我就待在牢裡等死算了。」

重新審判:不可靠的咬痕證據

就訴訟而言,二○一六年發現了性侵採證套組,州也同意進行檢驗,這使得前進的道路變得清晰。哈沃德和史蒂夫.錢尼不同,他不需要維吉尼亞州法院或是其他法院承認咬痕證據完全不可靠。他不需要新法律或是定罪完善小組就可以重返法庭。也不需要當初把哈沃德的牙齒和特蕾莎.佩隆大腿上的咬痕「配對」的六名牙醫取消他們的證詞。

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哈沃德很幸運:他有 DNA 。檢測開始之後,就會像是一顆小圓石被丟出來,滾下山坡引起 被壓住的真相一波又一波的雪崩。其規模之大,會讓哈沃德甚至不需要重回法庭。

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他幾乎立刻就被排除在可能的嫌疑人之外,也就是說所有檢驗項目,包括性侵採證套組、凶手蓋在特蕾莎頭上的尿布,以及她被性侵時的沙發墊,上面的生物證據都不可能是他的。

我的辦公室裡傳來更多歡呼聲。這種感覺不同於最初發現物證箱時的那種驚喜。是好消息,但也是預期中的結果。無辜計畫法律團隊的每個人都相信基思.哈沃德是清白的,也都知道他是清白的。

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之前在訴訟中移交的文件就已經證明了:刑事專家不實宣稱在犯罪現場收集到的血清證據,根據在 DNA 之前的血型技術無法確定。其實在審判之前就可以將哈沃德排除在取樣之外了。後來他又被排除在 DNA 證據之外,就是理所當然的了。

接著,我們得知 DNA 分析人員可以從保存的生物樣本中發展出完整的基因輪廓。這表示除了可以排除哈沃德是 DNA 的來源,甚至還有可能得知到底是誰的 DNA ;不同於史蒂夫.錢尼案中的 DNA 已經受到毀損,只能夠做到排除錢尼。

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從每一件證據中提取的 DNA 輪廓都沒有更新的資訊。它們都來自同一名男性,既不是基思.哈沃德,也不是特蕾莎的丈夫傑西。反而是一名陌生人把他的 DNA 留在整個犯罪現場。發現證據的位置和特蕾莎的證詞完全一致,因此顯得更有說服力,這份證據也與哈沃德自己的陳述一致;哈沃德說他從來沒有進過佩隆家。

證人誤認是錯誤定罪一大主因?

這在大多數州就足以推翻有罪判決了。但也還是有可能出現荒謬的「沒被起訴的共同射精者」理論。不過,這個案件中有一名受害者還活著。特蕾莎強忍著痛苦和性侵她的人共度了三小時。她知道那天晚上只有一個入侵者。一名殺了她丈夫的凶手。一個「咬了她的人」。

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早在 DNA 排除哈沃德之前,特蕾莎本人就為哈沃德的清白提供了最有說服力的證據:她拒絕指認哈沃德。哈沃德是因為咬了他的女朋友而被逮捕,而且還戴著手銬,在這樣容易誤認的情境中,特蕾莎都沒有指認哈沃德就是毀了她家庭的那名水手。

她的這個立場在兩次審判中都沒有絲毫動搖。許多犯罪受害者很可能會接受暗示,或是不論有意或無意,急著指認被警方確信是凶手的那個人。的確,證人指認時的誤認,通常是因為警方的建議而導致的無心之過,是錯誤定罪的一大主因。

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除了咬痕,另外的唯一證據就是駐衛指認了哈沃德。然而,即使在當時,他的證詞也是勉強得來而且不可靠的,我們得知在取得他的證詞時,用了可以「強化」記憶的祕密催眠,因此顯然缺乏可信度。

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即使用催眠誘導的指認可以相信,不過駐衛也只是說在襲擊案發生當晚,他有看到哈沃德回到基地。是的,他是說那個人穿了血跡斑斑的制服,不過那人其實不是基思.哈沃德,而且在當時的紐波特紐斯,喝醉酒的水手在酒吧跟人打架,然後滿身是血回到船上,也不是什麼罕見的事。歸根究柢,不論證人指認的這番話具有多少分量,它都不代表哈沃德那天晚上有進入佩隆家。只有洛威爾.萊文和阿爾文.凱吉的專家證人證詞明確說出了這一點。而 DNA 也證明了兩位牙醫是錯的。

真正的兇手到底是誰!?

哈沃德的案件已經走向崩解。真正的證據(affirmative evidence)不是指向他有罪,而是指向另一個第三人。無論在哪一州,這個「新發現」的證據應該都對推翻任何一個有罪判決綽綽有餘了,但是維吉尼亞州和大多數州都不一樣。維吉尼亞州是全美國對無罪主張最有敵意的州之一。被判無期徒刑的囚犯很少有活著走出來的。要讓無辜者重獲自由,通常前提是必須破案。

然後「聯合 DNA 索引系統」(CODIS)就找到他了:在訴訟中喊出了「將軍!」

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根據美國的 DNA 數據庫「聯合 DNA 索引系統」,確定性侵取證套組、沙發墊和尿布上的 DNA 是來自一名叫做傑里.克羅蒂的人。在這起性侵謀殺案發生時,克羅蒂是卡爾文森號航空母艦的一名水手,這艘航空母艦當時停泊在紐波特紐斯的船塢。

基思.哈沃德也在這艘船上服役。克羅蒂和哈沃德長得有點像,他曾經因為綁架罪而在俄亥俄州的監獄服刑,並在十年前死於獄中。在哈沃德入獄期間,他還犯下其他暴力犯罪,但是都沒有像一九八二年對佩隆一家的暴行那樣殘忍;當然,除非克羅蒂還犯了其他沒有被偵破的案件,或是被以為已經破案的犯罪。

全美國對無罪主張最有敵意的州?

媒體壓力再次升高。但不是像一九八二年那樣,當時行凶的水手逍遙法外,因此有兩名美國參議員敦促要盡速逮捕他;這次的壓力是要推翻多年前因為媒體推波助瀾而造成的有罪判決。

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弗蘭克.格林(Frank Green)是《里奇蒙時報》(Richmond Times-Dispatch)的記者,他長期以來都對維吉尼亞州對無辜者的敵意有批判性觀察,他詳細報導了哈沃德的故事,從聲請推翻他的有罪判決的那一刻起。連諾托韋裡面的囚犯都注意到了。

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哈沃德在監獄裡的朋友們都為他打氣。他們開始從監獄圖書館的報紙上剪下與哈沃德案件有關的新聞剪報,並保留給他。隨著哈沃德的案件從一團混亂的垃圾科學訴訟,轉變成教科書等級的 DNA 平反案件,格林的報導刊登位置也越來越靠近頭版。當哈沃德的聲請在等待維吉尼亞州最高法院的決定時,他成了頭版新聞,而當 DNA 檢驗證明哈沃德是無辜的時候,他直接登上頭條。

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既然已經在「聯合 DNA 索引系統」找到符合者了,但凡有一點基本的正當程序概念,都會覺得繼續監禁哈沃德是不可接受的。他顯然是無辜的。任何殘存的反對意見都消失無蹤了。

總檢察長在一場匆忙召開的新聞發布會上,公開承認哈沃德是無罪的,並要求該州高等法院盡速對其聲請做出裁決。維吉尼亞州最高法院在第二天就宣布基思.哈沃德是一個無辜的人。

——本文摘自《法庭上的偽科學》,2023 年 12 月,出版,未經同意請勿轉載。

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原文注釋

  1. Bill McKelway, “From the Archives: How the 1984 Escape from Virginia’s Death Row Happened,” Richmond Times-Dispatch, May 30, 2009,瀏覽日期二○二一年七月五日,richmond.com/from-the-archives/from-the-archives-how-the-1984-escapefrom-virginias-death-row-happened/article_19ea1684-9af2-5d24-86ab-5875eaf2068c.html。 ↩︎
  2. Prison Policy Initiative, Virginia profile,瀏覽日期二○二一年七月五日,www.prisonpolicy.org/profiles/VA.html。 ↩︎
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【成語科學】馬齒徒增:你的馬今年貴庚?扳開嘴讓我看看!
張之傑_96
・2023/09/06 ・1033字 ・閱讀時間約 2 分鐘

馬的牙齒,隨著年齡增加,會有顯著的變化。買馬的人,都會扳開馬嘴,觀察牙齒,這樣就能判斷馬的年齡。這個從生活中得出的經驗,引伸出成語「馬齒徒增」,比喻年齡白白增加,卻沒什麼成就,是句自謙的話。

談到這裡,讓我們先造兩個句吧。

這些年來馬齒徒增,一事所成,真是愧對父母、師長啊!

他事業有成,卻常說自己馬齒徒增,顯示他的虛懷若谷。

這個成語最早見於《穀梁傳‧僖公二年》:「璧則猶是也,而馬齒加長矣。」因此這個成語也可寫成「馬齒徒長」。章老師說過,孔子著的《春秋》,用字遣詞極其簡約,不解釋很難看懂。解釋《春秋》的「傳」有三種,那就是《公羊傳》、《穀梁傳》和《左傳》,《穀梁傳》就是其中之一。

「璧則猶是也,而馬齒加長矣。」意思是說:「璧玉還是老樣子,馬的牙齒卻加長了。」難道馬和老鼠一樣,牙齒可以不停的生長?當然不是。這裡的「加長」,指的是牙齒的變化。

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馬齒加長的加長是指牙齒的變化,而非一直增長。圖/Giphy

馬和人類一樣,也有乳齒和恆齒的分別。馬到了兩歲半左右,乳齒開始脫落,逐漸換成恆齒。

在動物學上,恆齒的排列稱為「齒式」,馬的齒式是 3、1、3、3,表示雄馬每一側(左側或右側)及每一面(上顎或下顎)各有 3 顆門齒、1 顆犬齒、3 顆前臼齒,3 顆臼齒。亦即雄馬有 12 顆門齒,4 顆犬齒,12 顆前臼齒,12 顆臼齒,總共 40 顆。母馬沒有犬齒,總共 36 顆。

馬一生下來就有 4 顆門齒(上下顎各 2 顆),4-6 週再長出 4 顆,另 4 顆要到 6-9 個月才長出來。至於前臼齒,出生後不久長齊,臼齒要到換成恆齒後才陸續長出來。

從乳齒換成恆齒的的過程大致如下:10-12 個月,長出第 1 顆臼齒。兩歲左右,長出第 2 顆臼齒。兩歲半,脫換中央門齒,同時脫換第 1-2 顆前臼齒。三歲半,脫換另兩顆門齒,同時脫換第 3 顆前臼齒。四歲半,脫換最旁邊的門齒。4-5 歲,雄馬長出犬齒。六歲,長出第 3 顆臼齒(共 4 顆)。

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馬頭骨。圖/wikimedia

小朋友,如果你要買一匹兩歲的小馬,要根據哪些指標?如果你買的雄馬已長出犬齒,那麼牠至少有幾歲了?

當恆齒長齊了,根據門齒的磨損情況,可以進一步判斷年齡。總之,有經驗的人,一看馬的牙齒,就可得出許多訊息。

張之傑_96
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張之傑,字百器,出入文理,著述多樣,其中以科普和科學史較為人知。