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洛基、索爾可能是我們的兄弟!

陳俊堯
・2016/05/15 ・3490字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 520 ・七年級

Tom
圖/By Gage Skidmore, CC BY-SA 3.0, wikipedia.

這是地球上真核生命起源的故事。

這個星球上的生物種類真是多得亂七八糟。這些生物據信都是來自同一個祖先細胞,慢慢變出現在這麼多種的生物。動物大概有 140 萬種,植物有 30 萬種,已知的細菌有  1.6  萬種。但是估計在地球上有數百萬種細菌,是多樣性最高的類群,這些物種各自以自己獨特的方式生活下去。

如果把這數百萬種生物依據演化關係畫成演化樹,你會得到一棵枝葉茂盛的生命之樹,說明這個星球擁有的生物多樣性非常高。

不過如果你仔細瞧瞧這樹上的細節,就會發現在大部份枝條上代表的生物種類,其實我們不太認識它們,甚至連它們是怎麼演化來的,還有一大堆待解的問號。

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我們的細胞其實是兩種生命的複合體

動植物和我們人類都是真核生物。真核生物在每個細胞裡都有個細胞核,裡面裝了遺傳密碼 DNA。地球上有一群更早出現的單細胞生物叫原核生物,包括細菌(bacteria)和古菌(archaea)。

原核生物每隻個體都由一個細胞構成,細胞裡構造簡單,沒有細胞核,DNA 就直接放在細胞裡。

生物演化的過程自然是由簡單的原核生物走向複雜的真核生物。只是原核生物有細菌和古菌,到底誰才是現在地球上真核生物的祖先呢?

Carl Woese 教授在 1970 年代獨創以 DNA 序列來幫生物分類作法,而這種方法現在已經變成要幫生物分類時一項非常重要的工具。當年他根據 DNA 序列,把地球上的生物區分成細菌、古菌和真核生物三個生物界,其中原核的古菌竟然和真核生物比較接近。

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科學界相信在古早年代裡,有隻古菌跟細菌發生共生關係,讓細菌進到古菌的細胞裡幫忙製造能量,而這個由細菌與古菌形成的複合體組合生物後來變成了真核細胞。人類自己也是這種組合生物的後代,所以說起來我們的每個細胞裡有點細菌味。

海洋深處埋藏著生命的秘密

雖然科學家認為真核細胞是由古菌和細菌共生而來,但是證據還是差了那麼一點沒到位。

如果真核細胞來自古菌,那我們是不是應該要能找到某種古菌,在這種古菌裡有很多跟真核細胞相近的構造或基因?而且要讓兩種不同的生物組合在一起,又要能讓彼此基因互助合作來在環境裡討生活,應該不是件容易的事。

當時的那些細胞到底是怎麼生活,長什麼樣子,會代謝什麼東西,這些過去的事到了現在早已不可考。我們只能從 DNA 序列殘留的痕跡裡去推敲歷史的走向,因為這些肉眼看不見的單細胞小生物根本沒有堅硬的構造可以成為化石留下來讓我們看。

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不過如果能找到這種帶有古老特徵的古菌,我們就可以看看它是用什麼方法協調兩套系統的運作而成功存活下來的。要解開這謎團,最後機會就在海洋裡。生命是在海洋裡演化出來的,或許還有一些古老的生物還留在海洋裡,用古老的生活方式努力活著。

基於這樣想法,數十年來一群又一群的科學家往海底去,希望能找到那些最像真核生物的原核生物,希望它們能帶來一些關於我們祖先的訊息。

總基因體序列分析技術上場

或許你有這樣的經驗:小時候到野溪玩,興沖沖抓了小魚小蝦回家說要養,想要每天看著它游來游去。可是因為自己根本不懂照顧方法,結果小魚小蝦沒幾天後就死翹翹,你平白害死了好多原本在野外可以好好生活的小生命。

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圖/Hillebrand Steve, U.S. Fish and Wildlife Service, public domain (CC0)

科學家也想把細菌帶回實驗室裡養多養大,再好好觀察研究它們。可是面對環境裡佔大部份的未知的細菌,我們一樣不知道它們喜歡什麼,只能準備最好的環境給它,卻總是得眼睜睜看它們死去(其實它們太小,想看都看不到)。

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科學家現在可以用個麻煩的方法來解決問題,就是把樣本裡所有生物的 DNA 統統抽出來解序,再從序列裡推論這裡有什麼生物,以及它們有什麼基因和本領。

這項技術稱為總基因體分析(metagenomic analysis),近年來這項技術帶來好多令人驚訝的突破,包括我們接下來要談的洛基古菌(Lokiarchaeum)。

在洛基城堡找到洛基

洛基古菌在 2015 年才被正式發表,讓世界上的人開始認識它。這菌是在兩千四百公尺深的洛基城堡(Loki’s Castle海底熱泉區裡被找到的。

在這裡地底熱水帶著黑色的暗黑物質(啊不是,是硫化氫、氫氣等等)往外噴,沉積物在噴口附近堆積,變成像城堡的結構。這裡的細菌古菌可以利用這些地底來的物質來得到能量,才能在這個沒有光,完全不能行光合作用生產養份的黑暗世界裡存活下來。

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  • 洛基城堡區的海底熱泉噴出大量地底來的還原態物質

不過這菌還不能被培養,一群歐洲研究人員直接用了總基因體分析法,收集分析底泥裡的 DNA 後,一點一點拼湊出這種新的古菌的基因體。

在將這種古菌的序列跟其它已知生物的 DNA 做比較之後,科學家發現它不但是個新種的生物,而且還是跟真核生物最接近的古菌,在當時出現很多宣稱「找到真核生命起源」的科學新聞報導。

洛基是位具有爭議性的北歐神祇(不過你現在想到的畫面大概是帥帥的 Tom Hiddleston,正好跟學界長年來對真核細胞起源的爭議一樣反反覆覆,於是科學家給了這生物「洛基古菌」(Lokiarchaeum)這個名字。

他們發現跟洛基古菌序列相似的序列在全球各地海底的數量都不少,也建立洛基古菌門(Lokiarchaeota)這個名詞來稱呼這一群我們住在海底的親戚。

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洛基古菌有很多基因在 DNA 序列上都跟真核生物的基因相似,如果用這些基因的序列來推論演化關係的話,可以看到真核生物根本該算做是洛基古菌家族裡的一員。科學家也發現洛基古菌甚至擁有 175 個被認為是真核生物特有蛋白質的基因(eukaryotic signature proteins)。

眾多證據都指出它們是現生原核生物裡最接近真核生物的一群,它是真核生物祖先的可能性很高了。

索爾也現身來助陣

繼洛基之後,雷神索爾也出現了。

2016 年年初,一個美國的研究團隊以總基因體分析法分析河口區底泥深處的 DNA,試著組出那裡優勢菌的基因體。他們發現了一種新的古菌,跟洛基古菌親緣關係接近,就借用了洛基哥哥的名字,將它們命名為索爾古菌門(Thorarchaeota)。

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在跟全球各地得到的微生物序列比對後,他們發現原來索爾古菌序列也曾經在淡水湖的湖底或是海底熱泉附近出現,顯示索爾古菌可以分佈在淡水或海水環境裡,是普遍存在但之前沒人注意過的古菌。

在仔細解讀它們的基因體序列後,科學家推論索爾古菌在底泥裡可以靠分解有機物維生、愛吃蛋白質、沒得吃的時候還能學植物自己把二氧化碳固定下來使用。它們代謝有機物時主要產生的廢物是醋酸,換句話說這索爾古菌是到處害人家吃醋的生物(索爾表示……)。

除了代謝了不少含碳化合物,索爾古菌還有還原硫的能力,因此這群菌在這個地面下的世界裡影響了碳和硫兩種主要元素的循環。

雖然索爾古菌在地球上可能是個很重要的角色,我們可是到現在才知道它們的存在呢!

洛基真的是我們的祖先嗎?

不過也有科學家對洛基古菌到底是不是真核生物祖先的這一件事,抱持比較保留的態度

例如不能因為我有了某董座家傳的玉珮,就證明我是他的後代,而可以來分他死後留下來的財產,擁有一些真核基因的洛基古菌,也可能是經由其它的管道「偷」到這些基因,必須先弄清楚這些基因的來源再下判斷才是安全的做法。

我們已經知道環境裡的病毒可以幫助基因在微生物間傳來傳去,所以目前看到的現象,也有可能是因為某些病毒傳遞的基因可以幫助當時生物存活,或許洛基古菌和真核生物的祖先都從病毒得到這些基因,是改造過存活下來的人生勝利組。

不過目前的證據的確指向洛基古菌和索爾古菌這兩個門的生物與真核生物的高度相似。我選擇浪漫點地接受這個可能,相信那個當年跟我們分家的原核兄弟還住在地球上我們看不到的地下世界裡,並注意未來出現的新證據是否支持這個想法。

其實,誰不想當索爾和洛基的兄弟呢?

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陳俊堯
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慈濟大學生命科學系的教書匠。對肉眼看不見的微米世界特別有興趣,每天都在探聽細菌間的愛恨情仇。希望藉由長時間的發酵,培養出又香又醇的細菌人。

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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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奠定現代通信基礎的克勞德.香農(Claude Shannon)
數感實驗室_96
・2024/06/06 ・743字 ・閱讀時間約 1 分鐘

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本文由 國立臺灣師範大學 委託,泛科學企劃執行。 

以前小時候如果調皮不聽話,就會被大人叫去跪算盤,現在的家長家裡沒算盤了,反而會拿出電路板讓小孩跪。

咦?為什麼總是拿算數工具來懲罰小孩呢?

電路板上看似複雜電路板密密麻麻的,是電腦進行邏輯計算的關鍵。這小小的薄片能執行驚人的運算功能,背後的奧秘離不開一位傳奇科學家的貢獻。他不僅奠定了現代通信的基礎,還開創了人工智慧研究,這可不是一般人一生能做到的成就,但克勞德.香農(Claude Shannon)卻一次搞定。

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這位非凡的科學家是如何改變了我們的時代?

他讓我們今天能享受高效的通訊技術和智慧生活。如果你也覺得現在生活離不開手機和電腦,那你應該感謝這位數學和電機工程的天才。

對於 2000 年後出生的人而言,或許覺得用手機傳訊息、用電腦看影片再平常不過。但在 Shannon 出現之前,沒有人能系統性地定義「資訊」和「通訊」。他以其對動手實驗的熱忱,將這些看似無形的概念轉化為實際的理論,為世界帶來了一場資訊革命。

正是因為 Shannon 的卓越貢獻,我們才能享受如此便捷的現代通信技術。他不僅改變了科學的面貌,還深刻地影響了我們的日常生活。

Shannon 的故事也提醒我們,熱愛與好奇心是推動進步的核心力量。他用智慧和創造力,為我們打造現代通信的基礎,並開啟未來的無限可能。

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更多、更完整的內容,歡迎上數感實驗室 Numeracy Lab 的 YouTube 頻道觀看完整影片,並開啟訂閱獲得更多有趣的資訊!

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數感實驗室_96
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數感實驗室的宗旨是讓社會大眾「看見數學」。 數感實驗室於 2016 年 4 月成立 Facebook 粉絲頁,迄今超過 44,000 位粉絲追蹤。每天發布一則數學文章,內容包括介紹數學新知、生活中的數學應用、或是數學和文學、藝術等跨領域結合的議題。 詳見網站:http://numeracy.club/ 粉絲專頁:https://www.facebook.com/pg/numeracylab/

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古人用的超大型手機?從烽火臺到智能手機:通信科技的演進
數感實驗室_96
・2024/05/13 ・883字 ・閱讀時間約 1 分鐘

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本文由 國立臺灣師範大學 委託,泛科學企劃執行。 

現代人手機普及率極高,你可能正在用手機閱讀這篇文章。

仔細想想,我們每天使用的手機真的很厲害。只需幾下操作,就能傳訊息、視訊通話,還能上網看影片、玩遊戲、使用社群網路等。

你可能知道全世界的第一支手機是 Motorola 在 1973 年 4 月 3 日推出的黑金剛,重達 2 公斤的程度。不過,早在幾千年前,其實已經有「手機」存在了。

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當時的手機不只兩公斤重或兩公升水壺大,甚至是有好幾層樓那麼高,那這些手機的傳輸速率也超級慢,看影片一定是不可能,連打電話聊天都辦不到。超級陽春,基本上只能傳遞「有」或「沒有」這樣的是非題。

應該有些人猜到了,其實就是「烽火臺」。

烽火臺是中國古代為了傳遞軍情所設計的通信系統。一座烽火臺上有幾位士兵,備有大量的稻草與木柴,如果看到敵人侵犯,或是前後的烽火臺燃起狼煙,士兵們就會立刻燃燒乾柴,釋放狼煙,傳遞攸關國家存亡的重要資訊。雖然,烽火臺的尺寸大小與現今我們常用的手機差很多,傳輸能力也差很多,但烽火臺還真是上古時代標準的通信設施哦!

接下來還會推出一系列「通信科技」相關的節目,內容囊括了通信發展的歷史故事、重要的通信科學家、通信相關的技術知識。

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讓你認識新聞報導中,常聽到的一些通信專有名詞,什麼是頻帶、頻寬?現代通信技術如此厲害的關鍵又在哪裡?甚至,這些技術跟我們平常在學校裡學到的各科知識,又有怎樣的連結呢?

這系列將用影片帶領大家進入這個有趣、改變全人類生活的通信世界,敬請期待哦!有更多想法也可以留言分享喔!

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數感實驗室_96
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