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哈比人的奇幻漂流 佛洛勒斯島洞窟裡的大謎團

寒波_96
・2016/04/09 ・4228字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 544 ・八年級

印尼東部的佛洛勒斯島(Flores island)得名於葡萄牙文的「花」,位於度假勝地巴里島東方,面積 14300 平方公里,大概是 40% 台灣大。1998 年論文報告,島上出土距今 80 幾萬年的石器時[1],沒人料到隨後幾年這個島上的新發現,將徹底顛覆我們對人類演化史的認知。

佛洛勒斯島位於島嶼東南亞地區。冰河時期時,現在是島的爪哇,與東南亞大陸連在一起,稱作「巽他陸棚」,現在的澳洲則與新幾內亞連在一起,稱作「莎湖陸棚」,佛洛勒斯與北方的蘇拉威西島都位於當時兩者間的海域上。跨海對幾萬年前的智人不成問題,但佛洛勒斯人怎麼渡海抵達島上,仍不清楚。(取自ref 8)
佛洛勒斯島位於島嶼東南亞地區。冰河時期時,現在是島的爪哇,與東南亞大陸連在一起,稱作「巽他陸棚」,現在的澳洲則與新幾內亞連在一起,稱作「莎湖陸棚」,佛洛勒斯與北方的蘇拉威西島都位於當時兩者間的海域上。跨海對幾萬年前的智人不成問題,但佛洛勒斯人怎麼渡海抵達島上,仍不清楚。圖/取自Nature

智人以前,島上的石器製造者

人類現存於世最近的親戚是黑猩猩,兩者大約在 700 萬年前有共同祖先。人這一邊,幾百萬年來曾演化出許多與人類似的物種,例如阿法南猿(Australopithecus afarensis)、尼安德塔人(Neanderthal)等等,統稱「hominin」,不過他們全都滅絕了。除了 hominin 之外,沒有別的動物會製造石器,因此 88 萬年前島上有石器,等於那時島上也有 hominin 存在。

當時推論最可能的石器製造者,來自附近的爪哇,畢竟講到直立人(Homo erectus),最有名的就是一南一北的爪哇人與北京人。但這無法解釋一個問題:直立人怎麼渡海?所有大猿與 hominin,都沒有主動渡海的能力,唯一例外就是我們智人。

佛洛勒斯島上的遺址位置,佛洛勒斯人在西邊的Liang Bua出土,島中部的Mata Menge發現80餘萬年前的石器,附近的Wolo Sege則找到100多萬年前的石器。(取自ref2)
佛洛勒斯島上的遺址位置,佛洛勒斯人在西邊的 Liang Bua 出土,島中部的 Mata Menge 發現 80 餘萬年前的石器,附近的Wolo Sege 則找到 100 多萬年前的石器。圖/取自ref2

冰河時期時海平面較低,許多現在是島的地方,以前曾與臨近陸地相連,例如不列顛、台灣、爪哇。不列顛島上有尼安德塔人、台灣島附近有澎湖原人、爪哇島上有直立人,都可以推論是走過去的,然而佛洛勒斯島不同,這個島一直都是個島,即使海平面最低時,離最近的陸地仍有 19 公里之遙,沒有已知的 hominin 有能力克服[2]。

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不過 2004 年發表的新發現遠比渡海更難解,讓全世界都驚呆了。

在很久很久以前,有一個哈比人住在洞裡

事實上,佛洛勒斯人(Homo floresiensis)公諸於世前,早就先震驚了知情者。每個人類演化學家都期待有新發現,但當你費盡千辛萬苦後找到的,是個看起來像成人,身高卻只有一公尺,腦容量只有 400 cc(智人大概是 1300)的「人」,正常反應也會是驚嚇的無法言語,甚至沒辦法寫出令編輯滿意的論文。

Nature 期刊編輯 Henry Gee 看到論文初稿時,腦補作者們真正的意思是:「幫幫我們,我們實在不知道找到的是什麼,該怎麼描述,只好先來個曖昧的寫法,看看你覺得怎樣。」那時電影《魔戒》系列當紅,有作者甚至一度打算把這矮小的人種命名作「Homo hobbitus」,後來雖然沒有成真,「哈比人」仍成為佛洛勒斯人通用的外號[3]。

取自這裡
圖/取自moviequotesandmore

總之 2 篇論文還是在 2004 年發表了,「Homo」這個分類也不意外引爆論戰,這可是腦容量不到 500 cc 的物種,第一次被歸類為人屬[4] [5]。但隨著化石一起出土的石器卻表示,這種住在海島上的小腦袋生物,有製造工具的能力,更驚人的是,他們一直生存到距今 2 萬年內,那時智人都已經抵達附近的島嶼和澳洲幾萬年了。

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至今唯一發現佛洛勒斯人化石的,仍只有佛洛勒斯島上的梁布亞洞穴(Liang Bua Cave),在此後續幾年的挖掘又找到一些化石與石器。今年最新研究則發現,以前低估了化石所處地層的年代,定年結果修正後,化石介於 6 到 10 萬年前,石器介於 5 到 19 萬年前[6]。

梁布亞洞穴內部。Liang Bua的意思是「cool cave」,也許翻譯為「涼布亞」更為達意?(取自ref 8)
梁布亞洞穴內部。Liang Bua的意思是「cool cave」,也許翻譯為「涼布亞」更為達意?圖/取自Nature

好,我們現在知道佛洛勒斯人可能在 5 萬年前滅絕,那時剛好智人抵達附近區域,給人不少想像空間。然而這只是發現佛洛勒斯人後,一長串疑問中的一個,學者只能一方面儘量拼湊已知線索,另一方面繼續尋找更多資訊。目前佛洛勒斯人還有環環相扣的三大未解問題:他們是誰?怎麼抵達島上?在島上住了多久?

哈比人:意外旅程

佛洛勒斯人在島上住了多久?不知道。但 2010 年的論文報告,佛洛勒斯島上另一個地方找到距今 102 萬年的石器,刷新之前的 80 多萬年記錄,而且相隔甚遠的三個年代,石器技術卻很相似,也許意謂佛洛勒斯人獨居島上有百萬年之久[7]。不過 80 到 19 萬年間,畢竟是段很長的落差。

佛洛勒斯人是誰,演化上如何定位?假說主要有三個[8]。一說認為這些矮小、小腦袋的人,其實只是病態的智人,而非一種獨立的物種,但隨著對 9 個陸續挖掘出個體的分析,這論點站不住腳,因為不同個體的化石,皆在某些形態上觀察到原始的特徵,可見佛洛勒斯人與智人分家很早,有著不同的演化史[9]。

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佛洛勒斯人由於混合了古老與現代的形態特徵,因此學者至今仍爭論著他的演化位置。短腿、強壯下顎、喇叭形臀骨這些特徵接近南猿,小腦袋與強壯下顎這組合又像巧人,眉脊、較單薄的骨架、頭骨形狀則符合直立人。(取自ref 8)
佛洛勒斯人由於混合了古老與現代的形態特徵,因此學者至今仍爭論著他的演化位置。短腿、強壯下顎、喇叭形臀骨這些特徵接近南猿,小腦袋與強壯下顎這組合又像巧人,眉脊、較單薄的骨架、頭骨形狀則符合直立人。圖/取自Nature

其餘兩個假說,又關係到佛洛勒斯人是哪裡來的,至今勝負未分。一派學者主張,佛洛勒斯人本來是住在海的西邊,爪哇的直立人,在佛洛勒斯島上歷經島嶼侏儒化(insular dwarfism),所以身高變矮、大腦變小。另一群學者則認為(善意提醒,本文作者較為偏好這個,以下描述可能會有偏見),佛洛勒斯人源於某個古老的演化分枝,或許接近巧人(Homo habilis)、甚至是某種南猿,如此一來就比較難判斷,佛洛勒斯人經歷過哪些改變、變化程度如何。

不論佛洛勒斯人的祖先是爪哇直立人,或不知道哪來的人,要登陸佛洛勒斯島都勢必要先渡海;而不管是主動用木筏渡海,或是被動漂到島上,海流的方向都至關重要。

哈比人:隨波逐流

假設佛洛勒斯人的祖先無法主動渡海,最初又是如何抵達島上?學者推論是被海流帶上去的,海嘯、颶風在佛洛勒斯島附近的海域並不罕見,2004年的南亞大海嘯,更是有生還者直接從一個島被沖到另一個島,可見這種狀況的確有機會發生。

佛洛勒斯人祖先,抵達佛洛勒斯島的三條潛在路線。(取自ref 2)
佛洛勒斯人祖先,抵達佛洛勒斯島的三條潛在路線。圖/取自ref2

假如佛洛勒斯人從那時連著南亞大陸的爪哇來,最近路徑是「爪哇-巴里-龍目-松巴-佛洛勒斯」,直線距離看來比另外兩條可能路線更短,一條是「加里曼丹-蘇拉威西-佛洛勒斯」,另一條繞更遠:「中國-台灣-菲律賓-蘇拉威西-佛洛勒斯」。兩點間直線一定是最近距離嗎?考慮到海流方向,通過佛洛勒斯的海流,方向大致是從太平洋往印度洋,換句話說,爪哇路線距離雖短卻是逆流,機率反而不如另外兩條隨波逐流之路要高[10]。

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兩條繞島路線共通點是,佛洛勒斯的前一站,都是形狀很神奇的蘇拉威西島,若此假說為真,意謂爪哇那邊住著直立人,「蘇拉威西-佛洛勒斯」這邊住著佛洛勒斯人一脈,兩者擁有不同的過去,也沒見過面。蘇拉威西島上最近找到 10 到 20 萬年前的石器,替此說提供新的佐證[11]。

佛洛勒斯島附近的海流方向。(取自ref 10) 佛洛勒斯島附近的海流方向。(取自ref 10) 佛洛勒斯島附近的海流方向。(取自ref 10)
佛洛勒斯島附近的海流方向。圖/取自ref 10

值得一提的是,抵達蘇拉威西前,佛洛勒斯人可能曾路過台灣,機率不高就是。台灣目前已知的非智人 hominin 雖然只有澎湖原人,但台灣在人類演化史中,也許還有更重要的一席之地。(除了左鎮人,還有哪些古代人們在台灣生活過? 》

人類來到西邊與哈比人的隕落

綜合佛洛勒斯島的各項資訊,本來看似合理的故事是,百萬年來佛洛勒斯人在島上歷經海嘯、颶風、地震的重重兇險,一直延續到一萬多年前,終於不敵一場巨大的火山爆發,與島上共存許久的大型動物們,如劍齒象(Stegodon)一起滅團。但佛洛勒斯人更早消失的新事證,推翻了這個故事,也增添一個新問題:這與智人有關嗎?

看到這裡,讀者應該能更加了解佛洛勒斯人。這種小腦袋、小身軀的神秘 hominin 發現後,讓學者提出一個又一個推論,卻沒一個能肯定。每個如佛洛勒斯人或納萊迪人般(納萊迪人-既原始又現代的南非新星 》),人類演化領域的震撼發現都提醒我們,對這方面的了解仍是多麼侷限。

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參考文獻:

  1. Morwood, M. J., O’Sullivan, P. B., Aziz, F., & Raza, A. (1998). Fission-track ages of stone tools and fossils on the east Indonesian island of Flores. Nature, 392(6672), 173-176.
  2. Dennell, R. W., Louys, J., O’Regan, H. J., & Wilkinson, D. M. (2014). The origins and persistence of Homo floresiensis on Flores: biogeographical and ecological perspectives. Quaternary Science Reviews, 96, 98-107.
  3. The discovery of Homo floresiensis: Tales of the hobbit
  4. Brown, P., Sutikna, T., Morwood, M. J., Soejono, R. P., Saptomo, E. W., & Due, R. A. (2004). A new small-bodied hominin from the Late Pleistocene of Flores, Indonesia. Nature, 431(7012), 1055-1061.
  5. Morwood, M. J., Soejono, R. P., Roberts, R. G., Sutikna, T., Turney, C. S., Westaway, K. E., … & Hobbs, D. R. (2004). Archaeology and age of a new hominin from Flores in eastern Indonesia. Nature, 431(7012), 1087-1091.
  6. Revised stratigraphy and chronology for Homo floresiensis at Liang Bua in Indonesia
  7. Brumm, A., Jensen, G. M., van den Bergh, G. D., Morwood, M. J., Kurniawan, I., Aziz, F., & Storey, M. (2010). Hominins on Flores, Indonesia, by one million years ago. Nature, 464(7289), 748-752.
  8. Human evolution: Small remains still pose big problems
  9. Jungers, W. L., Harcourt-Smith, W. E. H., Wunderlich, R. E., Tocheri, M. W., Larson, S. G., Sutikna, T., … & Morwood, M. J. (2009). The foot of Homo floresiensis. Nature, 459(7243), 81-84.
  10. Morwood, M. J., & Jungers, W. L. (2009). Conclusions: implications of the Liang Bua excavations for hominin evolution and biogeography. Journal of Human Evolution, 57(5), 640-648.
  11. van den Bergh, G. D., Li, B., Brumm, A., Grün, R., Yurnaldi, D., Moore, M. W., … & Storey, M. (2016). Earliest hominin occupation of Sulawesi, Indonesia. Nature, 529(7585), 208-211.

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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寒波_96
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生命科學碩士、文學與電影愛好者、戳樂黨員,主要興趣為演化,希望把好東西介紹給大家。部落格《盲眼的尼安德塔石器匠》、同名粉絲團《盲眼的尼安德塔石器匠》。

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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。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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越南兩千年古早味咖哩?香料的食慾流動
寒波_96
・2023/09/06 ・3133字 ・閱讀時間約 6 分鐘

大多數台灣人對東南亞、南亞風格的香料不陌生,甚至有些常見的香料,不特別查詢還不知道起源於東南亞。

一項 2023 年問世的研究,調查將近兩千年前,越南南部的遺址,見到多款香料植物的蹤跡。證實那個時候已經有多款香料,從南亞或東南亞外海的島嶼,傳播到東南亞大陸。

很多香料,搭配是魔法。圖/參考資料3

越南兩千年古早味咖哩?

讀者們對咖哩(curry)想必都很熟悉,不過還是要先解釋一下。現今咖哩的定義範疇很廣,南亞、東南亞等地存在風味各異的香料混合料理,都能算是「咖哩」。此一名詞的讀音轉化自印度南部的泰米爾語,源自大英帝國對南亞的殖民,不過混合使用香料的料理,歷史當然更加悠久。

由澳洲國立大學的洪曉純率領的考古調查,地點位於越南南部的喔㕭(Oc Eo)遺址。這兒在公元一到七世紀,是「扶南國」的重要城市。這個政權以湄公河三角洲為中心,統治東南亞大陸的南部;柬埔寨的吳哥波雷(Angkor Borei)與喔㕭,為扶南國最重要的兩處遺址。

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東南亞大陸南部的喔㕭,與延伸的地理格局。圖/參考資料1

喔㕭地處湄公河三角洲的西南部,離海 25 公里。這兒一到八世紀有過不少人活動,四到六世紀最興盛。遺址中出土的 12 件工具,外型看來相當類似年代更早,南亞用於處理食物的工具。

進一步分析發現,工具上總共保存著 717 個澱粉顆粒,大部分年代可能介於距今 1600 到 1900 年左右的數百年間。不同植物產生的澱粉形狀有別,有時候可以用於識別物種,近年常用於考古學。

喔㕭遺址出土的研磨工具。圖/參考資料1

這批澱粉中有 604 個可以分辨物種,作為糧食的稻以外,還有八種常用於香料的植物,以薑科植物(Zingiberaceae)的存在感最高,包括五種:薑黃、薑、高良薑、凹唇薑、山奈;還有今日依然常見的丁香、肉豆蔻、肉桂。

解讀這些材料時必需注意,出土工具上能見到的澱粉,只是當年的一小部分,不能直接代表古代使用的比例,只能證明確實有過那些種類。

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越南南部,曾經相當繁榮的喔㕭遺址遠眺。圖/參考資料1

來自亞洲大陸:薑黃、薑、高良薑、凹唇姜、山奈

喔㕭遺址中出土數目最多的是薑黃(turmeric,學名 Curcuma longa)。薑黃的家鄉應該在南亞,早於四千年前的哈拉帕遺址中已經存在;後來薑黃向各地傳播,遠渡至地中海地區。這項發現則是東南亞大陸最早的紀錄。

台灣人大概對薑(ginger,學名 Zingiber officinale)更熟悉,薑可能起源於東亞與南亞,一路向西傳到歐洲。台灣飲食習慣中,薑不只是特定用途的香料,從海鮮湯中的薑絲,到餃子肉餡的蔥薑水與薑末,可謂無所不在的添加物(對!薑默默躲在很多食物中)。

另外三種比較少見的薑科植物,如今東南亞都有種植,包括高良薑(galangal,學名 Alpinia galanga)、凹唇姜(fingerroot,學名 Boesenbergia rotunda)、山奈(sand ginger,學名 Kaempferia galanga,也叫沙薑)。

香料考古的世界觀。圖/參考資料1

來自亞洲海島:丁香、肉豆蔻、肉桂

三種不屬於薑科的香料,如今台灣也都不陌生。肉豆蔻(nutmeg,學名 Myristica fragrans)原產於摩鹿加群島南部的班達群島。摩鹿加群島就是大航海時代歐洲人稱呼的「香料群島」,雖然算是東南亞外海的島嶼,不過靠近新幾內亞,和東南亞大陸有相當距離。

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丁香(clove,學名 Syzygium aromaticum)也原產於摩鹿加群島,早在公元前便已經傳播到歐亞大陸。越南南部的丁香應該是進口產品,不過無法判斷原本種在哪兒,是摩鹿加群島或更西邊的爪哇。

肉桂(cinnamon,學名 Cinnamomum sp.)可能源自好幾個物種,這回光靠澱粉無法準確判斷。不過從其餘植物遺骸看,喔㕭人使用的肉桂,大概是原產於斯里蘭卡,印度外海島嶼上的錫蘭肉桂(Ceylon cinnamon,學名 Cinnamomum verum)。

跨越空間,貫穿時間,香料的食慾流動

喔㕭出土的研磨器具上,除了澱粉還有另一種植物遺骸:植物矽酸體(phytolith),根據型態差異,也能用於植物的分門別類。棕梠、香蕉屬(Musa)植物的矽酸體,見證當時利用的植物種類相當多樣。

公元 1870 年,印度南部泰米爾的留影。 越南南部出土的工具,與她們使用的極為相似。圖/參考資料1

儘管缺乏直接證據,不過以常理推敲,東南亞大陸南部的喔㕭人,使用源於南亞的道具,研磨多款外地引進到當地種植,或是直接進口的香料植物,可能的一項目的,就是製作混合香料的咖哩料理。

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喔㕭遺址也保存許多稻米的碳化穀粒遺骸,稻米飯應該是當時菜單中的重要組成。我猜,當時的人會吃咖哩飯。

越南等地,香料搭配的魔法,顯然將近兩千年前已經存在惹。時至今日,和出土古物超過 87% 相似的研磨器具,依然有人使用。食慾流動的慾望,跨越空間,貫穿時間。

延伸閱讀

參考資料

  1. Wang, W., Nguyen, K. T. K., Zhao, C., & Hung, H. C. (2023). Earliest curry in Southeast Asia and the global spice trade 2000 years ago. Science Advances, 9(29), eadh5517.
  2. Researchers find evidence of a 2,000-year-old curry, the oldest ever found in Southeast Asia
  3. Curry may have landed in Southeast Asia 2000 years ago

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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寒波_96
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生命科學碩士、文學與電影愛好者、戳樂黨員,主要興趣為演化,希望把好東西介紹給大家。部落格《盲眼的尼安德塔石器匠》、同名粉絲團《盲眼的尼安德塔石器匠》。

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石器與傍人一同出土,誰是人之初的石器匠?
寒波_96
・2023/04/12 ・3785字 ・閱讀時間約 7 分鐘

古人類學研究中,如果挖掘現場同時出土石器和化石,多半會判斷石器的製造者,就是化石所屬的古人類。公元 2023 年發表的一項研究,卻讓智人們都很猶豫,因為與石器一起出土的死人骨頭竟然不是「人」,而是 Homo 的近親:傍人。究竟誰才是人之初的石器匠?

傍人拿著木棒,想像圖。圖/參考資料5

最早的奧都萬石器

空間上,遺址地點位於肯亞西部的 Nyayanga,非洲東部有多個大湖,這兒也是維多利亞湖的東北角,古時候算是適宜人居的優質地段。

時間上,年代不是那麼清楚。論文寫法是距今 259.5 到 303.2 萬年前之間,意思不是說延續 40 萬年那麼久,而是這段期間的某個時間點,或是某幾段時間,無法精確區分。如果簡單說一個大概年份,可以採取 290 萬年。

年代的判斷方式不只一種。原理為放射性元素的鈾釷/氦定年法((U-Th)/He dating)得到將近 300 萬年的數字,地磁反轉則判斷早於 258 萬年。地球的地磁曾經不定期反轉過好幾次,假如確認地層早於 258 萬年前的反轉,便能推測樣本比 258 萬年更早。

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Nyayanga 遺址的地點,附近就是維多利亞湖。圖/參考資料1

遺址總共出土 330 件人造物,195 件在地表撿到,135 件在遺址內挖到。石器數量不少,材質是當地不難取得的石英和流紋岩(rhyolite)。從形貌看來,確實是人為製作的工具,已經可以視為成熟的奧都萬(Oldowan)風格。

奧都萬石器最早於 1930 年代在坦尚尼亞出土,研究領導者正是上古神獸:路易斯.李奇(Louis Leakey)。2019 年的論文報告,衣索比亞的 Bokol Dora 1 出土的石器,比 258 萬年前的地磁反轉更早一些;這回肯亞的遺址年代似乎更早,也就是最早的奧都萬石器。

東非草原,多用途的工具

過往知道超過 200 萬年的奧都萬產品,大部分位於衣索比亞的阿法地區(就是命名「阿法南猿 Australopithecus afarensis」的那個地名阿法),距離這回的遺址超過 1300 公里。看來初期奧都萬使用者,分佈範圍不小。

Nyayanga 遺址出土的石器,屬於奧都萬風格。看似簡陋,意義卻可謂當年最先進的台積電晶片。圖/參考資料4

討論這些古人類學的議題時,我們習慣統稱作「東非」,不過東非概念類似東亞,相關地區的面積實際上很大,有時候距離可能超級遠。

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儘管相距甚遠,遺址當年似乎都是 C4 植物為主的草地,夾雜一些樹木,也就是如今常見的東非草原地形。這應該就是奧都萬使用者喜歡的環境。

石器是工具,做什麼用呢?根據磨痕等資訊判斷,有些石器曾接觸過堅硬的植物部位,如樹幹,也有些處理過軟的植物部位;另外還切割、砍砸過動物的骨頭與肉肉。

遺址出土的動物骨頭不少,能確定遭到石器迫害過的有河馬和牛科動物(包括各款式的牛、羊),石器使用者藉此取得肉肉和骨髓,可謂充分發揮石器的作用。動物未必是擊殺,也可能是撿屍取得。

據此判斷奧都萬最初的使用者,會用石器處理各種材料,不限於植物或動物。他們不只是熟練的石器匠,也是手巧的用戶。

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遠觀肯亞 Nyayanga 遺址。古人類活動時,這兒的環境應該更潮濕,足以讓河馬滾動。圖/參考資料4

石器與化石的演化史

製造與使用石器的人是誰?出土石器的遺址,不少沒有死人骨頭。Nyayanga 遺址倒是有化石,可是卻不是 Homo,而是 2 個「傍人」的牙齒。

這些名詞的關係有點複雜,先來解釋人的部分。傍人(Paranthropus)是何許人也?人類演化史上,300 到 400 萬年前是南猿(Australopithecus)的時代,傍人、Homo 應該都是南猿的衍生型號。

直立人、智人、尼安德塔人所屬的 Homo,和傍人、南猿是近親,都算是古人類;至於「人」是否包含傍人與南猿,看狀況。

再結合石器與年代的資訊,已知最早有 Homo 特徵的化石(無疑的「人」)為 280 萬年,最早的石器不是奧都萬,而是作工更簡陋的拉米關(Lomekwian),存在 330 萬年前的肯亞。所以最早的石器匠不是 Homo,想來也不意外。

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按照之前的資訊推敲,最早的拉米關石器早於 Homo,接著 Homo 距今 280 萬年誕生,260 萬年左右研發出奧都萬石器,看似井然有序。

可是 Nyayanga 遺址的年代十分曖昧,剛好卡在 Homo 最初誕生的階段。至今缺乏直接證據,證明那時已經有 Homo 存在,有的話卻也不意外,符合奧都萬最早製造者的時程。

然而,最早的奧都萬石器,卻與傍人化石一起出土,莫非最早的奧都萬是傍人手筆嗎?

傍人的牙齒。圖/參考資料4

傍人或 Homo,誰是製造工具的石器匠?

傍人的外貌更加粗壯,或許也有更猛的咬合力。以前推測傍人的適應主要在肉體和生理,Homo 則是製作工具的行為。此前缺乏明確證據,支持傍人也使用石器,所以這回即使傍人和石器一同出土,依然不敢認定傍人就是使用者。

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倘若某些南猿,已經摸索出最初的石器奧義,那麼身為南猿後裔的傍人也會操弄石頭,似乎沒那麼意外。

可是其他遺址也見到過,傍人和南猿與 Homo 住在附近;所以也可能是遺址當年同時住著沒有石器的傍人,以及使用石器的 Homo,後來卻只有傍人留下化石。總之,目前難以判斷誰是石器匠。

還有個黑暗的可能性:與石器一同出土的傍人,搞不好是被石器處理的對象?

古人類們的年代(橫軸)、飲食狀態(縱軸)。這回肯亞 Nyayanga 的化石是已知最早的傍人,和最早的 Homo 大略處於同一時期。圖/參考資料1

最早的傍人

我們對傍人的認識不多,這項研究儘管無法判斷傍人是否會使用石器,依然獲得重要的新知。

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傍人一度被歸類於南猿旗下,比較粗壯的南猿,後來才另立新屬 Paranthropus;para 意思是旁邊(beside 或 near),anthropus 是人。目前可分為 3 個物種,這項研究沒有斷言是哪個物種。

以前知道最早的傍人化石距今 260 萬年,出土於衣索比亞的 Omo Kibish,被歸類為衣索比亞傍人(Paranthropus aethiopicus)。

這項研究沒有特別討論,有趣的是,如果年代估計無誤,曾經於肯亞 Nyayanga 出沒的傍人極可能早於 260 萬年,那麼這就不只是最早的奧都萬石器,也是最早的傍人。距離最近的傍人化石 230 公里,也拓展了傍人的分佈範圍。

劃重點:

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  • 最早的傍人及奧都萬石器,在肯亞出土,年代超過 260 萬年,可能有 300 萬年。
  • 東非草原環境中,石器剛出現,用途就很廣。
  • 那時可能已經有 Homo 存在,但是石器與傍人一同出土,不確定誰是石器匠。

延伸閱讀

參考資料

  1. Plummer, T. W., Oliver, J. S., Finestone, E. M., Ditchfield, P. W., Bishop, L. C., Blumenthal, S. A., … & Potts, R. (2023). Expanded geographic distribution and dietary strategies of the earliest Oldowan hominins and Paranthropus. Science, 379(6632), 561-566.
  2. Stone Age discovery fuels mystery of who made early tools
  3. 2.9-million-year-old butchery site reopens case of who made first stone tools
  4. We found 2.9-million-year-old stone tools used to butcher ancient hippos – but likely not by our ancestors
  5. Did more than one ancient human relative use early stone tools?
  6. Ancient stone tools suggest early humans dined on hippo
  7. The “Robust” Australopiths
  8. de la Torre, I. (2019). Searching for the emergence of stone tool making in eastern Africa. Proceedings of the National Academy of Sciences, 116(24), 11567-11569.
  9. Harmand, S., Lewis, J. E., Feibel, C. S., Lepre, C. J., Prat, S., Lenoble, A., … & Roche, H. (2015). 3.3-million-year-old stone tools from Lomekwi 3, West Turkana, Kenya. Nature, 521(7552), 310-315.
  10. Villmoare, B., Kimbel, W. H., Seyoum, C., Campisano, C. J., DiMaggio, E. N., Rowan, J., … & Reed, K. E. (2015). Early Homo at 2.8 Ma from Ledi-Geraru, Afar, Ethiopia. Science, 347(6228), 1352-1355.

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