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廉價的性──《植物的性愛與生死的秘密》

大家出版_96
・2016/05/24 ・4515字 ・閱讀時間約 9 分鐘 ・SR值 491 ・五年級

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授粉的詳情並不是克羅伊特(Christian Konrad Sprengel,1750 – 1816,德國神學家、教師,也是為博物學家,以研究植物的性別表現著稱。)最有興趣的事,他的觀察也不嚴謹。他只觀察了幾種植物,但史普林格研究了將近五百種植物,在許多植物的自然棲地持續觀察數天,以觀察「自然運作」。幾天的時間裡,授粉可能發生在黃昏或晚上,或只發生一次,全程僅僅幾秒。(蘭花可以綻放幾個月,這是因為它們的授粉者太特別,需要很長的時間才能找到它們。)蚋和小蒼蠅也可能是偷偷摸摸的授粉者,你不把眼睛貼到花上,恐怕會忽略了授粉的過程。不過史普林格知道,只要觀察夠久,授粉者幾乎一定會出現。有些植物即使沒有昆蟲造訪,也會產生種子,這些植物也誤導了克羅伊特。他沒想到測試種子的可稔性,但史普林格測試了,發現這些種子不育。昆蟲對於被子植物的生殖,確實不可或缺。史普林格費盡千辛萬苦,得到了開創性的發現。自然界裡,兩性花「無法被自己的花粉授精,只能被其他花朵的花粉授精。」首先,解剖構造就不允許自花授粉。花藥和柱頭雖然在花朵裡距離很近,彼此卻不會經常接觸。它們的高度通常相差懸殊,減少接觸的機會。時機是另一個因素,一朵花的花藥成熟,釋放花粉,之後柱頭才能接受花粉,順序可能相反。這種不同時的表現(雄雌蕊異時成熟)能防止自花授粉。

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在柏林植物園中,有一個為了史普林格所設置的小型紀念碑。圖/wikipedia

史普林格也破除了一些關於花蜜的牽強理論(應該說,如果有人讀過他的書,應該能破除)。有些植物學權威斷言,花蜜的目的是餵養子房中正在發育的種子,他們聲稱昆蟲盜取花蜜,會傷害花朵。也有人認為花蜜對花朵很危險,蜜蜂除去花蜜,是為了保護牠們的花粉來源。如果沒收集花蜜,花蜜應該會累積,變得濃稠,毀了發育中的果實。但史普林格知道事實不是如此。「花蜜之於花,就像彈簧之於鐘。如果花裡沒有花蜜,花朵其餘的部位就沒了用處;這就會毀了花最終的目的,也就是產生果實。」

不論史普林格提供多少數據,那一代的植物學家仍然完全無法吸收他這些令人不安的思想。這位沒沒無名的業餘研究者提出,造物者把雄性和雌性的器官放到同一朵花裡(這些生物沒辦法站起來尋找它們的配偶,這樣的安排非常合理),然後又阻止它們結合?太荒謬了。造物者火上加油,設置一個迷宮系統,尋找花蜜的昆蟲會在這個迷宮之中不經意地傳遞遠方某朵花的花粉?這理論顯得可笑。史普林格並沒有盡力爭取,因為他無法想出這個錯綜複雜的交媾方式有任何目的。此外,異花授粉的事讓人想到雜交,誰都知道雜交種(例如騾)常常不孕。一位專家稱他的花朵理論是「有趣的童話故事」。他的書一直沒翻譯成英文(至今仍然沒有完整的翻譯版),原來打算寫的第二部也從來沒動筆。達爾文口中「可憐的老史普林格」在一八一六年過世,他太沒名氣,至今沒人知道他葬在哪裡。

達爾文完全準備好了解史普林格的成果;這位德國的業餘人士證實了他先前就懷疑的事。史普林格的資料加上達爾文在旅程中收集的資訊、他從科學文獻中整理出屬與種的比例、和動物育種者的談話,以及他閱讀時搜集到的例子,在在改良了他的理論,並且寫進《物種起源》之中。他從一八五一年開始寫下草稿,八年後,這本書出版時,他已經遠遠超越了史普林格的成就。史普林格體認到「自然永遠厭惡自花授粉」,但不確定為什麼。達爾文知道原因。異花授粉比自花授粉造成更多更強健的後代。較強健的異花授粉後代把存活力較高的性狀遺傳下去,包括花朵的心皮和雄蕊成熟時間不同的性狀。

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達爾文得知華勒斯正準備發表手稿,提出非常相近的理論;他受到刺激,趕緊印行《物種起源》。出版之後,這本書的相關信件令他接應不暇,和這本書有關的問題令他窮於應付。一八六○年,他開始研究植物,尤其是蘭花;這不只是為了紓解心理壓力,也是為了替他的理論搜集更多證據。他在蘭花受粉的著作《使蘭花由昆蟲授粉的各種設計》(一八六二)裡寫道:「比較高等的生物需要偶爾和其他個體雜交,這幾乎是自然界中普遍的定律……之前一直受到責備……因為筆者在書中(《物種起源》)提出這個學說,又沒有提供足夠的事實支持,希望在此證明筆者提出學說之前,並不是未曾研究細節。」

達爾文住在倫敦東南,野生蘭花在那附近的鄉間盛開,達爾文開始挖起蘭花,移植到他的花園裡。他徹底調查了英國的蘭花種類之後,把他的研究對象擴展到更精巧的熱帶種。十九世紀的英國,昂貴的玻璃溫室已經成為地位的象徵,而收集一系列異國蘭花又是上層階級的嗜好。有些貴族甚至雇用採集者替他們在熱帶搜索蘭花。達爾文擁有不少人脈,於是找上可能給他特別樣本的人。

雖然他收集了數十種蘭花,但這只是蘭花科的一小部分。蘭花科是植物的一大科,大約有兩萬五千種蘭花生長在南極洲之外所有大陸的各種生態棲位(包括地面下)。蘭花的多樣性驚人─外觀可能像壺狀、拖鞋、蜜蜂、古怪的海葵、蜘蛛、捲曲的緞帶、鴨子的輪廓、長耳騾的頭,甚至像茉莉、番紅花、紫羅蘭或豌豆花;除了純黑,顏色應有盡有,還有各式各樣的顏色組合;有些沒味道,有些聞起來像腐肉,有些飄送醉人的香氣。蘭花的重量有的不到三十公克,有的重達九百公斤(如斑被蘭)。蘭花似乎靠著天擇,飛躍演化。這麼花稍的結構怎麼會和生存的苦差事有關?達爾文的朋友赫胥黎是他理論的主要推廣者,他問過:「誰會想到在蘭花的形態和顏色中,找到實用的目的?」

達爾文想到了,他提出有力的證據,證明蘭花是「修飾遺傳」的驚人例子;這種反覆的過程中,小小的改變能稍稍改善授精的成功率,增加具有這些改變的後代的數量,將改變的擴散到整個族群中。雖然蘭花的外表差異很大,但這些差異都有相同的基本解剖學設計─三枚萼片、三枚花瓣(其中一枚是脣瓣,也就是授粉者降落的地方),還有蕊柱。蕊柱是指狀的單一器官,具有柱頭面,以及鮮黃花粉袋(稱為花粉塊),從細瘦的花粉塊柄頂向外突出。蘭花的策略是吸引昆蟲進入花裡,同時黏上花粉塊。花粉塊柄和小袋會黏附來訪者的某個身體部位(頭、腹部、背部,或喙)。幾秒之內,花粉塊柄會枯萎或扭曲,使得昆蟲進入另一朵花的時候,花粉塊的位置正好避開蕊柱的雄性部位,接觸到黏稠的柱頭面,脫落下來。達爾文明白,花朵上所有看似無用的脊和褶,所有顏色和斑紋、氣味,所有古怪的設計,都經過天擇塑造,擁有生殖上的功能。

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達爾文深信這種安排,所以信心十足地預測有種古怪至極的不知名飛蛾。事情是這樣的,之前一位朋友把馬達加斯加的大彗星風蘭的幾個樣本送給達爾文,這種蘭花的花朵有十五公分寬,花瓣是白色蠟質,氣味強烈辛辣,基部有「綠色的鞭狀蜜腺,長度驚人」。他百思不解,究竟什麼樣的昆蟲可以搆到三十公分長、彎曲狹窄的蜜腺底部的花蜜呢?他嘗試操作針和鬃毛深入花中,但是都不成功。他把鐵絲伸進「距」之中,才能碰到花蜜。由於花朵是白色的,又有強烈的氣味,他知道授粉者一定是蛾,而且應該有長達三十公分的喙。他也預測這種蛾的體型應該很大;他發現他必須用對柱頭施加不小的壓力,才能讓花粉塊脫落。

昆蟲學家從來沒看過蛾有接近這種長度的喙,因此將他的預測視為無稽之談,然而,一九○三年發現了完全符合描述的蛾。大彗星風蘭是由一種褐色的天蛾授粉,這種天蛾翅長十二點七公分,喙長達三十公分。喙通常緊緊捲成一團,但是蛾看見或聞到牠的獨特花朵,液體就會湧進喙內,使得喙像派對的捲笛一樣展開。這種蛾叫作長喙天蛾。達爾文認為蘭花總是用花蜜報答它們的授粉者,而且雖然他聽過有些花沒有花蜜,卻不相信這種說法。昆蟲應該會學著不浪費時間造訪沒有好處的植物。看到花朵空空而避開這些植物的昆蟲,應該會留下更多後代,把看破騙局的能力傳給整個物種。

圖片02
大彗星風蘭和它的授粉者長喙天蛾。

這次達爾文錯了,他低估了蘭花擬態的準確度。所有蘭花之中,大約有三分之一是騙子,承諾有午餐吃,卻什麼也不給。有些蘭花模擬的花朵屬於完全無關的屬,原來應該充滿花蜜。阿爾科克在他有趣的著作《蘭花狂熱─植物演化的性與謊言》裡提出,雙尾蘭演化得和豆科的成員極度相似。粉紅搪瓷蘭似乎有五瓣鮮明耀眼的粉紅花瓣,看起來就像草坪上一些會供應花蜜的野花。這些蘭花或許無法一直騙過蜜蜂,但它們也不用每次成功。它們的花粉塊裡有數百萬個小小的花粉粒,遠遠多於豆科植物花藥上的花粉粒數目。蘭花只要騙來幾隻蜜蜂,就能替它們繁多的花粉安排交通工具。而且放棄產生花蜜,又能節省能量。

蜂蘭(蜂蘭屬的成員)一樣狡猾,但不是用不存在的食物引誘,而是用交配的機會誘惑。蜂蘭的脣瓣外觀演化得就像一隻雌蜂把頭探進花裡的模樣。雄蜂看到一個毛茸圓鼓像蜂屁股的東西,嗅到特定的香氣顯示那是「順從的童貞雌性,完全是你的菜」,雄蜂於是撲過去,試圖交尾。(想要刺激一點的人,可以在YouTube 上找到蜜蜂和蜂蘭假交配的影片片段。)雄蜂欲求不滿地和花做愛一分鐘左右才放棄,飛去尋找更合意的伴侶,不經意中帶走了蘭花的花粉。

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研究顯示,蜜蜂會飛一段距離,然後再度嘗試。蜜蜂為什麼不飛去長在隔壁分枝上的隔壁那朵花呢?並不是因為困窘的蜜蜂想避免他先前受到的屈辱被目睹,而是由於蘭花香氣的演化與複雜程度。蜂蘭屬的每個種都演化而產生比例精準的碳水化合物,模仿一種授粉蜂蜜的雌蜂產生的至少十來種化合物。如此一來,蘭花能確保挫折的雄蜂去找同一種的另一朵花(也偽裝成蜜蜂了),把它的花粉帶去可以發揮效用的地方。但如果挫折的雄蜂只是換到同一棵植株的另一朵花,蘭花就無法完成異花授粉的目標。因此,蘭花的花朵還有其他兩種祕訣,確保情聖會去別的地方。維也納動物學研究中心的研究者發現,早花蜘蛛蘭被假交配的蜜蜂授粉之後,花朵立刻產生新的芳香化合物,己酸金合歡醇的忠實複製品(己酸金合歡醇是交尾成功之後雌蜂釋出的物質)。附近只要有一絲那種費洛蒙,雄蜂立刻就會離開。其他種的蘭花,則是雄蜂能感覺到個別蘭花產生的性相關化合物的調配有微弱的變異(或許是八號物質多了幾個分子,十二號物質少了幾個分子),於是會避免已經證實令他失望的植株花朵。

天擇為什麼不淘汰浪費時間和花親熱的雄蜂呢?看來雄蜂毫無防備。最能成功把基因傳給下一代的雄蜂,可以最快擺脫錯誤,找到真正的處女雌蜂,贏過牠們競爭對手。然而處女雌蜂的數量遠遠超過不老實的蘭花,因此整體而言,偶爾犯錯而和花朵交尾的雄蜂會勝過拖拖拉拉而能夠區別的雄蜂。好色的蜂蜜讓蘭花頗為滿意。蘭花吸引了貪婪的授粉者,這些授粉者很可能會把它的花粉帶給正確的花朵,而且代價極小,只要一件性感的裙子和對味的香水就好。


 

 

 

 

 

一個好奇的居家園藝者,回到人類蒙昧狀態中對植物進行發掘,以新鮮的眼光看著植物如何一步步向人類揭露自身,還有圍繞在植物學發展過程中,那些趣味橫生的歷史和人物,以及讓人不時墜入沉思的科學樂趣。《植物的性、愛與生死的祕密》,大家出版

 

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名為大家,在藝術人文中,指「大師」的作品;在生活旅遊中,指「眾人」的興趣。

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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
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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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蘭「大」如虎:世界上最巨的蘭花,你知道嗎?
張文忻_96
・2023/01/06 ・2511字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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虎蘭:最重可達兩噸的蘭花

時光飛逝,虎年行將結束,或許大家在年初的時候讀過一些俗名帶「虎」字的植物,但其中卻有一種罕為人知——那就是 tiger orchid「虎蘭」。虎蘭是金氏世界紀錄(Guinness World Records)最大的蘭花,最重可達兩噸,是蘭花中當之無愧的「巨無霸」;它的花為黃色,帶有栗色或暗紅色的斑點,是不是和老虎神形皆似呢?

盛開的虎蘭。圖/Lily M.J.Chen 陳美君攝

虎蘭 Grammatophyllum speciosum 隸屬於斑被蘭屬,差不多兩百年前由著名植物學家卡爾.路德維希.布魯姆 Carl Ludwig Blume(1796-1862)根據他本人采自印度尼西亞爪哇的標本命名的。

布魯姆在荷屬東印度群島和荷蘭本土度過了他的職業生涯,對東南亞的植物進行了廣泛而深入的研究,出版了《荷屬東印度群島植物誌》等專著。從 1823 年至 1826 年,他任職於印尼茂物植物園,虎蘭就是在此期間命名的。虎蘭的拉丁屬名 Grammatophyllum 由兩部分組成:源自希臘文的 grammatus 是「有凸起條紋」的意思,phyllum 是「葉」的意思,意指葉片上有條紋狀凸起;種加詞則是「美麗的,壯麗的」意思。

植物學家卡爾.路德維希.布魯姆(Carl Ludwig Blume;1796-1862)。圖/Wikimedia
虎蘭的模式標本
。左側圖片顯示花朵,右側圖片顯示假鱗莖的一部分;
目前收藏在荷蘭萊頓標本館。圖/鄧雲飛博士提供

你說虎蘭大?到底有多大?

虎蘭到底有多大呢?說起來,它乃一眾嬌弱蘭花中的「重量級」選手。虎蘭的植物體成簇生長,由根部伸出數十條或者上百條巨大的圓筒形肉質假鱗莖,可長 到2~3 米,如果在花期,前端再伸出 1~2 米的花序,每個花序上可開 80~100 朵花,單花直徑約 10 厘米,總重可達幾百千克到兩噸。一般轎車約重 1.5 噸,也就是說最大的虎蘭比轎車還重!所以它又被叫做巨蘭(giant orchid)、女王蘭(Queen of the orchids)。

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虎蘭開兩種花:可育的花長在花序頂端,有 5 個花瓣;不育的花靠近花序基部,帶有花香,有 4 個花瓣。

虎蘭為 5~ 8 月開放,一般 2~5 年開一次花,花期 40 天以上,花香清新淡雅,沁人心脾,加之龐大的體型,繁花似錦,蔚為大觀,極具觀賞價值。

虎蘭的葉。圖/Instagram
虎蘭的總狀花序。圖/Lily M.J.Chen 陳美君攝
蘭的果實。圖/何文釧博士攝

虎蘭原產於東南亞的泰國、緬甸、老撾、印尼和菲律賓等地,喜熱喜濕,常附生於低地熱帶雨林中的大樹枝椏上,根盤旋纏繞、錯綜復雜。與寄生不一樣,它們利用空氣中的水汽、雨露和腐殖質(枯枝殘葉、動物排泄物等)維生,而不是從所附著的大樹中吸取養分。附生的優點是借助其他植物而「長」得比較高,「站在巨人的肩膀上」受到更多的陽光照耀,利於光合作用。

附生在大樹上的虎蘭。圖/何文釧博士攝

野生虎蘭面臨數量危機

虎蘭用途甚廣,形貌昳麗的它現在主要作為觀賞植物被栽培在各處,增添別樣的風景。但在傳統上,它們被東南亞人民利用到生活中許多方面。

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在泰國,虎蘭可入藥,把莖幹搗碎,與米酒混合後過濾,濾液就是治療有毒動物咬傷的解藥;在印尼的蘇拉威西島上,人們把虎蘭種子磨成粉末敷於傷口上可以消炎並促進愈合;在蘇門答臘島上,虎蘭用於治療新生兒黃疸;有些地方還將新鮮虎蘭的根用水煎服以治療胃病。不僅如此,虎蘭的假鱗莖可食用,在馬來西亞的某些地方,人們把它切成薄片炒食。

紐約布魯克林植物園的虎蘭盛開。圖/Brooklyn Botanic Garden

隨著社會經濟發展、環境破壞及人類過度采集,野生虎蘭的數量日益減少,面臨巨大的生存壓力。它被列入《瀕危野生動植物種國際貿易公約》附錄 II,對其貿易加以嚴格控製。另外一方面,一些科研機構和園藝公司用無菌播種技術大規模培育蘭花,虎蘭也不例外。通過無菌播種來繁殖,能在短期內得到大量的組培實生苗,再將它們種植到合適的地方。

新加坡國家公園局和植物園就對此做了很好的示範,它們從 1996 年開始通過人工方式培育虎蘭的種子,種子萌發後的小苗在實驗室培育兩年,再把幼苗回歸到它們的原產地烏敏島(Pulau Ubin,位於新加坡東北部)的芒果、榴蓮、雨樹、紅毛丹等樹上,待它們再長大一些,再移栽到植物園、Bukit Timah 自然保護區、新加坡市中心的烏節大道(Orchard Boulevard)等處,基本獲得成功。

既然有最大蘭花,那最小是哪一種呢?

上文介紹了世界上最大的蘭花,那估計你也有興趣想知道世界上最小的蘭花有多大。目前,世界上最小的蘭花為麗斑蘭屬的 Lepanthes oscarrodrigoi,是危地馬拉和法國的植物學家在 2018 年在危地馬拉發現的。

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該蘭花花序僅 4 毫米長,每一朵花有兩瓣 0.15 毫米長、0.3 毫米寬的花瓣,花柱直徑 0.4 毫米,大小同削尖的鉛筆尖差不多。它長在樹枝上,被苔蘚覆蓋,很難被發現。

在今天的科學發展下,基因突變與重組、環境的更迭每時每刻不曾停歇,萬事萬物都處於不斷的變化之中,同時,人們對自然的認識是逐漸加深且永無止境的,或許在不久的將來,這個記錄也會有被打破的一天。

致謝

感謝星加坡植物園何文釧博士和陳美君女士、華南植物園鄧雲飛博士提供部分圖片。

參考資料

  1. 李春華,李天純,李柯澄. 2015. 巨蘭繁殖與養護. 中國花卉園藝,22:25-27.
  2. Morales, F. A. & G. R. Chiron. 2018. The smallest orchid in the world is now a Lepanthes. Richardiana 2: 175-184.
  3. Chee, B. J. 2015. Know Thy Herb: The Tiger Orchid. Natural Bulletin 5: 3.
  4. Wing, Y. T., P. Ang, F. Tay & W. Soh. 2012. Conservation and Reintroduction of Native Orchids in the City in A Garden. CITYGREEN 4: 142-147.
  5. American Orchid Society—Grammatophyllum
  6. Holotype of Grammatophyllum speciosum Blume [family ORCHIDACEAE]
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抽絲剝繭的果樹學,19世紀的進步與藝術──《馴果記》
臉譜出版_96
・2022/06/25 ・1811字 ・閱讀時間約 3 分鐘

16 世紀,植物學先驅開始將植物分類成科和種,為記錄和研究植被的龐大工作奠定基礎。幸運的是,他們與當時的藝術家密切合作,為植物和果實創作無數描繪。這些圖像代表植物學插圖極盛時期,益形增加的精確度和美麗的形式,讓人感受到植物分類學在不同國家激發的熱情。

果樹學(種植水果的科學)在 19 世紀早期發展成為一門學科,並帶來了對不同類型水果的全新思考方式。這種新的系統研究還產生有趣的追溯效應:儘管「pomologist」(果樹學家)這個詞剛被創造出來,它似乎突然在歷史上有了許多適用的對象。

果樹學前輩的隊伍從泰奧弗拉斯托斯一直延伸到哈里斯(Richard Harris,在 16 世紀創立了英格蘭第一個商業苗圃),再到奈特(Tomas Andrew Knight, 1759–1838,倫敦園藝學會主席)等人。

托馬斯·安德魯·奈特,所羅門·科爾繪。圖/Wikipedia

奈特支持當時流行的一種理論,即所有果樹品種都有預先確定的壽命,當其終點到來時,就會腐爛和死亡。

雖然這種想法完全錯誤,但確實激發人們依當時最先進的科學方法栽培出大量新品種櫻桃(雞心﹝Black Eagle﹞、艾爾頓﹝Elton﹞和滑鐵盧﹝Waterloo﹞等品種)、蘋果、梨、李和其他水果,藉此確保這些水果在未來的供應。

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奈特最知名的著作是1811 年出版的《赫里福德郡的水果女神波莫娜》(Pomona Herefordensis)。

野生酸蘋果是我們喜愛的栽培蘋果的祖先,20世紀早期。圖/《馴果記

從那時起,果樹學作為植物學分支的地位就牢固地確立下來。

18 世紀末和 19 世紀初,大多數試圖為各種水果類型建立規範的人都不是專職的科學家,而是牧師、醫生、藥劑師和教師。他們收集標本、繪圖,並比較他們的發現。

平版印刷術出現後——而且很快就有了彩色平版印刷——更可以用相對較少的費用複製出水果圖像。

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《大英水果百科;或這個國家目前栽培的最受珍視水果集》(Pomona Britannica; or, A Collection of the Most Esteemed Fruits at Present Cultivated in This Country)這部作品就利用了這種新技術,該書由製圖師暨雕刻師布魯克紹(George Brookshaw, 1751–1823)於 1812 年初版。

布魯克紹的書收錄許多整頁插圖,這些令人印象深刻的插圖展現當時英國果園的豐收成果——十五種水果的兩百五十六個品種。這些圖像非常逼眞,即使在今日也會讓人口水直流。

隨後的幾十年間,更多作者創作了關於水果的重要作品,包括倫敦《園藝期刊》(Journal of Horticulture)編輯霍格(Robert Hogg, 1818–1897)。霍格的作品《水果手冊》(The Fruit Manual, 1860)曾多次再版。

同一時期,大英果樹學會(British Pomological Society)成立,其宗旨在於:

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在英國領地推廣水果文化,特別要注意水果新品種的生產,審查並報告其優點,並努力對大不列顛、歐洲大陸和美洲的水果進行分類。

收穫季節的花園,德國,19世紀晚期。圖/《馴果記

為什麼水果品種的世界一開始就像是一張糾結的網?

雖然水果種植者自中世紀以來就知道嫁接技術,但並不總是遵守規則,反而是在需要新樹時,自己去取隨機發芽的蘋果、梨、櫻桃或李的樹苗。如果他們喜歡這些植物,就會把它們用作下一次嫁接的接穗。

假使想像這個過程在許多不同地方一次又一次發生,就能想像出各地不同水果類型怎麼出現的。大多數地方的品種不會被記錄在果樹學概要中。

法國和德國是果樹學先驅,北美地區對水果類型的深入研究直到 19 世紀中期才開始。很長一段時間,品種的產生多少出於偶然。有目的性的水果育種,亦即刻意用父本植株的花粉讓母本植株的柱頭授粉,一直到 20 世紀才實踐。

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——本書摘自《馴果記》,2022 年 6 月,臉譜,未經同意請勿轉載

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