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愛因斯坦的最大錯誤?—— 宇宙論常數

科學月刊_96
・2011/12/11 ・6654字 ・閱讀時間約 13 分鐘 ・SR值 555 ・八年級

如果你相信今年 3 位諾貝爾物理獎得主所觀測到的結論,那愛因斯坦自認為的最大錯誤,可能又將成為他在理論物理上的另一巨大貢獻!

  • 文/賴昭正   美國芝加哥大學化學博士

你知道愛因斯坦一生中所犯的最大錯誤是什麼嗎?湊答案!在完成創世巨著《廣義相對論》(General Theory of Relativity)後不久,他發現由該理論所導出的宇宙觀竟然與當時物理學家(包括他自己)所接受的不同;於是愛因斯坦人為地在他的方程式裡加了一項常數,使其結果能符合當時之宇宙觀!沒想到 12 年後,天文學家發現當時的宇宙觀根本就是錯的!愛因斯坦非常後悔地悄悄將那常數從其筆記本上擦去,謂這是他一生中所犯的最大錯誤!可是該常數卻陰魂不散,在愛因斯坦去世後四分之一世紀,又重新登上舞台,成了今日探討宇宙歷史的主要工具。

20 世紀前的宇宙觀

宇宙的起源、歷史與結構,在 16 世紀以前,一直被認為是屬於宗教與哲學的範圍;因此哥白尼(N . Copernicus, 1473~1543)只敢在去世前夕才出版地球繞日的理論書,粉碎了以地球為宇宙中心的幻想,開創了近代天文的研究。約百年後,伽利略(G. Galilei, 1564~1642)改進了望遠鏡,並將其鏡頭轉向天空, 開啟了觀測天文(observational astronomy)之門,並大力支持哥白尼之地球繞日的理論(晚年被羅馬天主教強迫收回,並被軟禁在家)。為了紀念伽利略首次使用望遠鏡進行天文觀測 400 週年,國際天文學聯合會及聯合國教科文組織,共同訂西元 2009 年為「全球天文年」;科月也在元月號專輯中共襄盛舉〔註一〕。

四百多年來──尤其是 20 世紀後,科學家在了解宇宙的性質與演化上已有非常快速的進展!有關創世紀或盤古開天闢地到底是什麼時候發生、或如何發生的問題,科學家已不再須要依靠信仰來解決,已可以用科學儀器去「看」宇宙像什麼樣子及如何演化。像這類大哲學的問題已不再是信仰的爭論,而是證據與理論的問題──正如其他科學訓練一樣。

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哥白尼粉碎了地球為宇宙中心的幻想後,慢慢地,天文學家也了解到太陽也不可能是宇宙的中心。以人為主的宇宙觀一旦破滅,科學家再沒有任何理由認為我們所身處的地方在宇宙中佔了一個很獨特的地位;同樣地,我們所身處的時刻也沒理由是個很特殊的時刻。顯然地,宇宙永遠就是那樣地存在,它沒有開始,也不會有終結──因為如果有開始,那顯然就應有創造者,這不是太宗教了嗎?

廣義相對論

愛因斯坦在 1905 年所發表的狹義相對論(Special Theory of Relativity),雖然震撼物理界,完全改變了物理學家對時間及空間的觀念;但很遺憾地不能用於牛頓的萬有引力(重力)。經過 10 年的苦思與奮鬥,他終於在 1915 年完成了他的廣義相對論,彌補了此一缺失。愛因斯坦完成此一理論後,立即用它來計算水星繞日的軌跡,解決了牛頓重力理論無法解釋的「為何水星繞日軌跡慢慢變化」的困惑。他更用其廣義相對論,預測了光線在經過太陽附近時,會因該處時空變形(因太陽重力的關係)而彎曲。在 1919 年的日蝕裡,英國天文學家愛丁頓爵士(Sir A. Eddington)測得了星光經太陽附近後的彎曲,發現其值與愛因斯坦理論所計算出來的完全符合〔註二〕!瞬間,全世界報紙競登此一理論,愛因斯坦一夜之間成了全世界家喻戶曉之名字!

圖一:1919 年愛丁頓到西非觀測日全食並拍攝此照 片,觀測結果證實愛因斯坦廣義相對論。太陽正後 方的星光行經太陽,受到太陽四周時空的影響,產 生偏折現象。

讓我們還是將時間倒回到 1915 年吧。愛因斯坦的廣義相對論闡釋了物體如何改變其周遭的時空幾何(geometry of spacetime)、及後者又如何反過來決定物體該如何運動。因宇宙充滿了物體,因此廣義相對論立即成為探討宇宙的工具。1916 年年初(廣義相對論的最後形式是愛因斯坦於 1915 年 11 月 25 日演講時提出的),史瓦斯德(K. Schwarzschild)不但更嚴格的用此理論證明了水星軌跡的位移,並預測了「黑洞」(black hole)的存在(愛因斯坦一直不相信黑洞可能真的存在)。

愛因斯坦當然也在思考著宇宙的問題。一個充滿著星球的無限宇宙在邏輯上是有問題的:任何一點均應感受到無限大的重力、及天空不應是黑暗的〔註三〕。可是一個懸掛在「空間」的有限宇宙也是有問題的:宇宙外的「空間」又是什麼呢?左思右想,愛因斯坦於 1917 年 2 月提出了一個連他自己都認為可能被關到「瘋人院」的第三個宇宙結構:沒有邊界的有限宇宙。這確實是一個非常奇怪的想法:有限的空間怎麼會沒有邊界呢?愛因斯坦舉的例子就是生活在二度球面上的怪人:他們生活的球面是有限的,但卻沒有邊界(上下對他們來說是沒有意義的)。這種宇宙觀雖然奇怪,但是符合邏輯,在數學上也是完全可能的!但他的方程式卻說這樣的宇宙只能膨脹或收縮,這與當時大部分科學家所認為的靜態宇宙觀相衝突!沒想到推翻了深植物理學家心中達兩百多年之久的牛頓時空觀念的革命壯士,竟然在這裡屈服了:為了符合當時的想法,他在其宇宙論裡做了「少許修改」──加入了一個具有排斥力的「宇宙論常數」(cosmological constant)──來平衡萬有引力,使他的宇宙能保持靜態!

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膨脹中的宇宙

1929 年,美國天文學家哈柏(E. Hubble)發表了一些有關從遙遠星群傳來之光譜的測量結果,分析其頻率顯示其光譜線很有系統地向紅色方向位移。哈柏發現此一所謂的紅色位移(red shift),其值隨星球距離之增加而加大。顯然地,遙遠星群是依一定的規則在遠離我們:距離我們越遠,後退速率越快。

這無可避免的結論是:宇宙正處於一種正在膨脹中的狀態!此一完全出乎意外的發現,改變了宇宙論這一研究的整個面貌!如果愛因斯坦在 1917 年時不追隨風尚,硬是相信其相對論的結果,再次大膽地做宇宙膨脹(或縮收)的預測,其大名相信將又再次在全世界各大報章雜誌出現!可惜啊!怪不得他自嘆謂那是他一生中所犯的最大錯誤(biggest blunder)!

一個膨脹的宇宙是一個在改變的宇宙,因此應該具有生命的歷史──甚至可能有出生與死亡。事實上早在1922 年,俄國數學家佛里曼( A . Friedman)就已用廣義相對論去建造膨脹宇宙之各種數學模型:他當年靜靜地發表了他的研究結果,這些模型到現在還是一直被用來做為討論宇宙論的基本理論架構。這些模型的兩個重要特徵是一、膨脹率隨時間縮小;二、雖然現在我們所觀察到的星群均相互越離越遠,但它們過去一定曾經非常接近過。依現在廣為大部分科學家所接受的「標準大霹靂宇宙論」(standard cosmological Big Bang model),現在的宇宙年齡大約是 140 億年。

我們雖然對 140 億年前的宇宙結構細節非常不清楚,但大部分的科學家均認為宇宙是由「一個時空特異點」突然大爆炸而出現的──雖然物理學家尚不知道可用於該特異點的理論。爆炸前的宇宙是處於一個高度均勻、非常高溫、及高輻射能密度的狀態;它爆炸後快速地膨脹而冷卻,於是基本粒子、氫、氦、離子電漿、冷氣體、星群、恆星、太陽及地球相繼出現,形成我們今日所看到的宇宙。大約在大爆炸後 38 萬年時,輻射能的能量因宇宙膨脹而降低到不再足以使氫原子離子化,因此成了孤魂野鬼遊蕩在太空中。此一所謂的「微波輻射背景」(microwave background radiation)果然在 1964 年被發現,成為支持宇宙大霹靂論的最有力實驗證據!

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圖二:如果宇宙的生命只有140 億年,而其直徑卻至少在9300 億光年以上,那相距在140億光年以上的兩個不同區域,如何能 互通信息與能量而達到平衡(均勻)狀態呢?

標準大霹靂的幾個謎題

我們在前面曾提到大霹靂前的宇宙是均勻的;事實上,微波背景的數據顯示,現今的宇宙不但也是均勻,其均勻度更高達萬分之一。這均勻性當然是從大尺度來看的──正如桌面在顯微鏡下雖然凹凸不平,但在肉眼下卻是平滑一樣。可是為什麼這麼均勻呢?最簡單與合理的解釋當然是大霹靂後的瞬間即是如此。可是問題出來了:如果宇宙的生命只有 140 億年,而其直徑卻至少在 9300 億光年以上,那相距在 140億光年以上的兩個不同區域,如何能互通信息與能量而達到平衡(均勻)狀態呢?當然,宇宙在大霹靂之初並沒有這麼大;可是前面提過,佛里曼之宇宙模型的一個特色是膨脹速率越來越慢,因此如果現在不可能互通信息,那以前(大霹靂後不久之時)更不可能了〔註四〕!

第二個問題是為什麼我們的宇宙,其空間幾何(geometry)是這麼的「平」(flat)〔註五〕呢?依廣義相對論,空間幾何的曲度(curvature)是取決於質量密度(單位體積內的質量和能量總和);因此如果大霹靂前的質量密度正好就是造成曲度為零之空間所需之值,那大霹靂後其曲度還是會保持在零值的。問題是:如果霹靂後的質量密度為臨界值的 99.99%(誤差千分之一),則依大霹靂理論推算,現在的宇宙質量密度應只有臨界值的千億分之一!測量宇宙之質量密度當然不是一件簡單的工作,但所有的數據均顯示現在宇宙的質量密度誤差絕對沒有那麼大的!這意謂著大霹靂前的質量密度非常非常準確地正是造成「平」空間所須之臨界值──但怎麼那樣巧呢?

還有,到底是什麼促成了大霹靂呢?

宇宙論常數

1979 年十二月,美國基本粒子研究者古士(A. Guth)突然心血來潮,懷疑他的研究──超冷(supercooled)〔註六〕的希格斯場(Higgs field)──或許也適用於宇宙論。進一步探討的結果,他發現其超冷希格斯場所具有的能量及負壓(negative pressure)比,正與愛因斯坦強行加入其宇宙論的宇宙論常數一樣!我們前面提過此常數是愛因斯坦用來平衡重力相吸的人為常數,本來應該沒有什麼物理意義的!但從其在數學式子中所佔的位置,拉麥崔(G. Lemaitre,比利時牧師及天文學家,大霹靂論的創始者)看到了其所代表的物理意義:均勻地分布於空間的一種奇怪能量。愛因斯坦並未提出此一能量的可能來源,但分析顯示它絕不是我們所熟悉之電子、質子或輻射能等。

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在牛頓力學裡,重力的來源只是質量;愛因斯坦的狹義相對論告訴我們,能量也是一種質量,因此在廣義相對論裡,能量也會產生物質相吸的重力效應。事實上不只如此,廣義相對論裡還有第三種重力來源:壓力!更奇怪的是,如果壓力為正(類似容器內之氣體壓力),則可造成相吸的重力效應;如果為負,則可造成相斥的重力效應。後者的負內壓,正是愛因斯坦用來平衡相吸之重力,而達到靜態宇宙觀的方法!

膨脹宇宙論

古士的研究顯示,如果當初宇宙充滿了稱為膨脹子(inflation)的希格斯場〔註七〕,則在慢慢膨脹而冷卻下來時,這膨脹子可能被困在一能量不為零的非常不穩定之超冷狀態。此狀態的膨脹子因具負內壓,可以提供非常強大的排斥力〔註八〕,促成瞬間非常巨大的膨脹(「大霹靂」的原因),但因此一狀態非常不穩定,膨脹只維持了大約 10^- 35 秒之久,而在這期間,宇宙膨脹率隨著時間而急速加快!此一巨大、迅速加速的膨脹不但能解釋為何現今的宇宙是如此的均勻;它甚至還告訴了我們現今所觀測到的宇宙,事實上只是整個宇宙中非常小的一部份!這又說明了為什麼現今觀測到的宇宙是平的──正如大球表面上的一個小面積看起來是平的一樣。哇!此一偶然發現一下子解決了宇宙大霹靂論的三大謎題!

在宇宙大霹靂理論裡,因為只有重力相吸的關係,認為除了大霹靂那瞬間外,宇宙的膨脹率一直都是隨時間而減緩的。古士的研究則認為大霹靂不是瞬間的,而是持續了大約 10^-35 秒;不僅如此,他也認為在大霹靂的過程中,膨脹率是隨時間而急速越來越大的(圖三a),因此宇宙變得非常、非常的巨大!在大約 10^-35 秒後,此一大霹靂才停止,膨脹子才放出其多餘的超冷能量,產生我們現今所看到的一般物質與能量。在此之後,宇宙的膨脹率才因重力的關係又恢復到其越來越小的正常狀態(圖三 b)!天文學家稱此一改良的「標準大霹靂宇宙論」為「膨脹宇宙論」(inflationary cosmology),為現今絕大部分的科學家所接受的宇宙論。

圖三:宇宙的主要演進。(a)10-35 秒之「大霹靂」(膨脹率越來越大);(b)「標準大霹靂」理 論之大霹靂後的演進(膨脹率越來越小);(c)加速膨脹期(大霹靂後約 70 億年開始)。

不止如此,膨脹宇宙論還解決了標準大霹靂宇宙論裡的一個頭痛大問題,即前面提過之霹靂前的質量密度必須非常準確地接近一臨界值,否則今日可觀測到的宇宙之曲度便不可能為零。膨脹宇宙論不但沒有這個要求,事實上它還預測了今日的宇宙質量(包括能量在內)密度應該非常接近此一臨界值!可是各種數據顯示我們今日所觀測到的宇宙,其質量密度大概只有膨脹宇宙論所預測之值的 5% 而已!

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早在 30 年代,就有美國加州理工學院科學家朱偉基(F. Zwicky)從星群的運動中,懷疑到宇宙中尚存有其他看不到的「暗物體」(dark matter)!科學家也像世人一樣喜歡追風隨俗,一旦有人提出「暗物體」,其存在的證據便開始排山倒海的出現,只是到現在還沒有人知道它到底是什麼「東西」!據估計,這些看不見的暗物體大約可以提供臨界質量密度的25%;加上可看到5%的已知物體,顯然我們還差 70%,才可解釋為何我們的宇宙空間幾何是平的問題!

宇宙中的暗物體與暗能量

1998 年美國加州大學柏克萊分校(Berkeley)的波麥特(S. Perlmutter)團隊,澳洲國家大學(Australia National University)的施密特(B.P. Schmidt)與美國約翰霍普金斯大學(Johns Hopkins University)的李斯(A. G. Riess)團隊,相繼宣佈超級新星 la 型的數據顯示,在大霹靂後的 70 億年,宇宙的膨脹率又再次加速了(圖三 c)!此一發現再次重寫了人類對宇宙演化的看法,因此諾貝爾獎委員會決定將 2011 年的物理獎頒給這 3 位「大膽」的科學家。但牛頓重力只有相吸的作用,因此要解釋此一加速膨脹,看來又得求助於愛因斯坦的宇宙論常數了〔註九〕!

不錯,波麥特及施密特思考著:在大霹靂後,宇宙靠大霹靂時的衝力(物理學上稱為慣性)而繼續膨脹,但因萬有引力的關係,膨脹速率將越來越慢;可是如果真有「愛因斯坦的宇宙論常數」,則因其排斥強度不會隨宇宙膨脹而降低(萬有引力則會因宇宙膨脹而降低),它總有一天會強過萬有引力,使宇宙的膨脹率由減速再次變成加速!這一天顯然就發生在他們所發現之大霹靂後約 70 億年時!詳細分析加速資料顯示,他們所需之宇宙論常數之值所代表的質量密度正好是──信不信由你──膨脹宇宙論所在尋找的那 70%!看來愛因斯坦的「宇宙論常數」是真的存在、而不是愛因斯坦所犯之最大錯誤了?!

可是如果真的存在,這現今被稱為「暗能量」(dark energy)的「愛因斯坦宇宙論常數」到底是啥「東西」呢?拭目以待吧,物理學家及天文學家正在努力地尋找此一充滿宇宙及必須具有負內壓的怪物呢:美國能源部、美國國家太空總署及美國國家科學委員會已於 2005 年成立「黑能量特別小組」,來負責此一工作。

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如果真有暗能量存在,那是不是得改寫牛頓萬有引力及愛因斯坦相對論呢?幸運的是:由暗能量所造成的排斥力是與體積成正比的,在像太陽系這樣「小」的體積下,暗能量的效應是完全可以忽略不計的。

結論

為了符合當時的靜態宇宙觀,愛因斯坦於 1917 年強行地於其廣義相對論導出之宇宙觀中加入一稱為「宇宙論常數」的人為常數。1929 年,新數據顯示宇宙不是靜態,而是在膨脹中;愛因斯坦因而後悔當初為何不相信自己的推論,稱他那人為常數為一生中所犯之最大錯誤。80 年代末,「膨脹宇宙論」卻藉助了宇宙論常數,解釋了當時廣為科學家所接受之「標準大霹靂宇宙論」中的 3 個謎題。90 年代末期,新的發現顯示現在宇宙的膨脹速率不是隨時間減小、而是加大,宇宙論常數又再次提供了解釋膨脹率加快所需之排斥力的來源──雖然我們還不知道那所謂的「暗能量」是啥!當然,我們也不知道愛因斯坦在天之靈是否還認為宇宙論常數是他一生中所犯的最大錯誤?

〔註一〕陳俊郎及林琦峰,「伽利略與異想世界-全球天文年開幕」,科學月刊, 2009 年 1 月號。

〔註二〕因 E=mc^2 及質量會受重力之吸引,事實上愛因斯坦早在 1911 年時就已預測光會受重力場彎曲;但其「彎曲值」只有廣義相對論之計算值的一半。

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〔註三〕稱為「歐博斯謎題」(Olbers Paradox);內容詳見參考資料 1 ,第 164 頁。

〔註四〕我們可以用底下的例子來說明。A 為膨脹 1 秒後的原點,B 為膨脹 2 秒後的原點;如果從 O 點發出的光正好於 2 秒後抵達 B 點,因為光速為一定值,而 OB < 2OA(膨脹速率越來越慢),所以在1 秒時,兩點間的距離雖然已為 OA,但光線卻無法由 O 達到 A。

〔註五〕即我們中學所學的所謂「歐氏幾何」(Euclidean geometry)。在三度空間裡,我們很難感覺到「平」的意義。在二度空間, 平面的幾何就是「平」的;而球面雖也是二度空間,但其幾何不「平」;其三角形之內角和不等於 180 °!

〔註六〕像在攝氏零下的水,本應結成冰,但也可能存在於不穩定之超冷水狀態。

〔註七〕此一希格斯場不同於在自發性對稱破壞時,使基本粒子取得質量之希格斯場,內容詳見參考資料 2 。

〔註八〕為當初愛因斯坦用來「平衡宇宙」之常數的 10^100倍!

〔註九〕宇宙膨脹加速的理論當然不止愛因斯坦宇宙論常數一種──但它無疑地是較廣為接受的。另一個認為暗能量是一種第五類物質的 quintessence 理論,則認為暗能量密度不為定值(宇宙論常數裡的暗能量密度為定值,不會因為時間或宇宙膨脹而變)。

參考資料

  1. P. C. W. Davies ,賴昭正譯,《近代宇宙觀中的空間與時間》,新竹市,國興出版社,1982 年。
  2. 賴昭正,《量子的故事》,新竹市,凡異出版社,第二版,2005 年。

原刊載於 《科學月刊》第四十二卷第十二期

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「融合蛋白」如何全方位圍剿狡猾癌細胞
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/11/07 ・5944字 ・閱讀時間約 12 分鐘

本文與 TRPMA 台灣研發型生技新藥發展協會合作,泛科學企劃執行

我們知道癌症是台灣人健康的頭號公敵。 為此,我們花了很多時間介紹最新、最有效的抗癌方法之一:免疫療法

免疫療法中最重要的技術就是抗體藥物。科學家會人工製造一批抗體去標記癌細胞。它們就像戰場上的偵察無人機,能精準鎖定你體內的敵人——癌細胞,為它們打上標記,然後引導你的免疫系統展開攻擊。

這跟化療、放射線治療那種閉著眼睛拿機槍亂掃不同。免疫療法是重新叫醒你的免疫系統,為身體「上buff (增益) 」來抗癌,副作用較低,因此備受好評。

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但尷尬的是,經過幾年的臨床考驗,科學家發現:光靠抗體對抗癌症,竟然已經不夠用了。

事情是這樣的,臨床上醫生與科學家逐漸發現:這個抗體標記,不是容易損壞,就是癌細胞同時設有多個陷阱關卡,只靠叫醒免疫細胞,還是難以發揮戰力。

但好消息是,我們的生技工程也大幅進步了。科學家開始思考:如果這台偵察無人機只有「標記」這一招不夠用,為什麼不幫它升級,讓它多學幾招呢?

這個能讓免疫藥物(偵察無人機)大進化的訓練器,就是今天的主角—融合蛋白(fusion protein)

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融合蛋白(fusion protein)/ 圖片來源:wikipedia

融合蛋白是什麼?

免疫療法遇到的問題,我們可以這樣理解:想像你的身體是一座國家,病毒、細菌、腫瘤就是入侵者;而抗體,就是我們派出的「偵察無人機」。

當我們透過注射放出這支無人機群進到體內,它能迅速辨識敵人、緊抓不放,並呼叫其他免疫單位(友軍)一同解決威脅。過去 20 年,最強的偵查機型叫做「單株抗體」。1998年,生技公司基因泰克(Genentech)推出的藥物赫賽汀(Herceptin),就是一款針對 HER2 蛋白的單株抗體,目標是治療乳癌。

這支無人機群為什麼能對抗癌症?這要歸功於它「Y」字形的小小抗體分子,構造看似簡單,卻蘊藏巧思:

  • 「Y」 字形上面的兩隻「叉叉」是敵人偵測器,能找到敵人身上的抗原特徵,並黏上去,稱為抗體結合區「Fab 區域」。
  • 「Y」 字形的「尾巴」就是我們說的「標籤」,它能通知免疫系統啟動攻擊,稱為結晶區域片段「Fc 區域」。具體來說,當免疫細胞在體內巡邏,免疫細胞上的 Fc 受體 (FcR) 會和 Fc區域結合,進而認出病原體或感染細胞,接著展開清除。

更厲害的是,這個 Fc 區域標籤還能加裝不同功能。一般來說,人體內多餘的分子,會被定期清除。例如,細胞內會有溶酶體不斷分解多餘的物質,或是血液經過肝臟時會被代謝、分解。那麼,人造抗體對身體來說,屬於外來的東西,自然也會被清除。

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而 Fc區域會與細胞內體上的Fc受體結合,告訴細胞「別分解我」的訊號,阻止溶酶體的作用。又或是單純把標籤做的超大,例如接上一段長長的蛋白質,或是聚乙二醇鏈,讓整個抗體分子的大小,大於腎臟過濾孔的大小,難以被腎臟過濾,進而延長抗體在體內的存活時間。

偵測器(Fab)加上標籤(Fc)的結構,使抗體成為最早、也最成功的「天然設計藥物」。然而,當抗體在臨床上逐漸普及,一個又一個的問題開始浮現。抗體的強項在於「精準鎖定」,但這同時也是它的限制。

「Y」 字形上面的兩隻「叉叉」是敵人偵測器,能找到敵人身上的抗原特徵,並黏上去,稱為抗體結合區「Fab 區域」/ 圖片來源:shutterstock

第一個問題:抗體只能打「魔王」,無法毀掉「魔窟」。 

抗體一定要有一個明確的「標的物」才能發揮作用。這讓它在針對「腫瘤」或「癌細胞本身」時非常有效,因為敵人身上有明顯標記。但癌細胞的形成與惡化,是細胞在「生長、分裂、死亡、免疫逃脫」這些訊號通路上被長期誤導的結果。抗體雖然勇猛,卻只能針對已經帶有特定分子的癌細胞魔王,無法摧毀那個孕育魔王的系統魔窟。這時,我們真正欠缺的是能「調整」、「模擬」或「干擾」這些錯誤訊號的藥物。

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第二個問題:開發產線的限制。

抗體的開發,得經過複雜的細胞培養與純化程序。每次改變結構或目標,幾乎都要重新開發整個系統。這就像你無法要求一台偵測紅外線的無人機,明天立刻改去偵測核輻射。高昂的成本與漫長的開發時間,讓新產線難以靈活創新。

為了讓免疫藥物能走向多功能與容易快速製造、測試的道路,科學家急需一個更工業化的藥物設計方式。雖然我們追求的是工業化的設計,巧合的是,真正的突破靈感,仍然來自大自然。

在自然界中,基因有時會彼此「融合」成全新的組合,讓生物獲得額外功能。例如細菌,它們常仰賴一連串的酶來完成代謝,中間產物要在細胞裡來回傳遞。但後來,其中幾個酶的基因彼此融合,而且不只是基因層級的合併,產出的酶本身也變成同一條長長的蛋白質。

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結果,反應效率大幅提升。因為中間產物不必再「跑出去找下一個酶」,而是直接在同一條生產線上完成。對細菌來說,能更快處理養分、用更少能量維持生存,自然形成適應上的優勢,這樣的融合基因也就被演化保留下來。

科學家從中得到關鍵啟發:如果我們也能把兩種有用的蛋白質,「人工融合」在一起,是否就能創造出更強大的新分子?於是,融合蛋白(fusion protein)就出現了。

以假亂真:融合蛋白的HIV反制戰

融合蛋白的概念其實很直覺:把兩種以上、功能不同的蛋白質,用基因工程的方式「接起來」,讓它們成為同一個分子。 

1990 年,融合蛋白 CD4 免疫黏附素(CD4 immunoadhesin)誕生。這項設計,是為了對付令人類聞風喪膽的 HIV 病毒。

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我們知道 T 細胞是人體中一種非常重要的白血球。在這些 T 細胞中,大約有六到七成表面帶有一個叫做「CD4」的輔助受體。CD4 會和另一個受體 TCR 一起合作,幫助 T 細胞辨識其他細胞表面的抗原片段,等於是 T 細胞用來辨認壞人的「探測器」。表面擁有 CD4 受體的淋巴球,就稱為 CD4 淋巴球。

麻煩的來了。 HIV 病毒反將一軍,竟然把 T 細胞的 CD4 探測器,當成了自己辨識獵物的「標記」。沒錯,對 HIV 病毒來說,免疫細胞就是它的獵物。HIV 的表面有一種叫做 gp120 的蛋白,會主動去抓住 T 細胞上的 CD4 受體。

一旦成功結合,就會啟動一連串反應,讓病毒外殼與細胞膜融合。HIV 進入細胞內後會不斷複製並破壞免疫細胞,導致免疫系統逐漸崩潰。

為了逆轉這場悲劇,融合蛋白 CD4 免疫黏附素登場了。它的結構跟抗體類似,由由兩個不同段落所組成:一端是 CD4 假受體,另一端則是剛才提到、抗體上常見的 Fc 區域。當 CD4 免疫黏附素進入體內,它表面的 CD4 假受體會主動和 HIV 的 gp120 結合。

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厲害了吧。 病毒以為自己抓到了目標細胞,其實只是被騙去抓了一個假的 CD4。這樣 gp120 抓不到 CD4 淋巴球上的真 CD4,自然就無法傷害身體。

而另一端的 Fc 區域則有兩個重要作用:一是延長融合蛋白在體內的存活時間;二是理論上能掛上「這裡有敵人!」的標籤,這種機制稱為抗體依賴性細胞毒殺(ADCC)或免疫吞噬作用(ADCP)。當免疫細胞的 Fc 受體與 Fc 區域結合,就能促使免疫細胞清除被黏住的病毒顆粒。

不過,這裡有個關鍵細節。

在實際設計中,CD4免疫黏附素的 Fc 片段通常會關閉「吸引免疫細胞」的這個技能。原因是:HIV 專門攻擊的就是免疫細胞本身,許多病毒甚至已經藏在 CD4 細胞裡。若 Fc 區域過於活躍,反而可能引發強烈的發炎反應,甚至讓免疫系統錯把帶有病毒碎片的健康細胞也一併攻擊,這樣副作用太大。因此,CD4 免疫黏附素的 Fc 區域會加入特定突變,讓它只保留延長藥物壽命的功能,而不會與淋巴球的 Fc 受體結合,以避免誘發免疫反應。

從 DNA 藍圖到生物積木:融合蛋白的設計巧思

融合蛋白雖然潛力強大,但要製造出來可一點都不簡單。它並不是用膠水把兩段蛋白質黏在一起就好。「融合」這件事,得從最根本的設計圖,也就是 DNA 序列就開始規劃。

我們體內的大部分蛋白質,都是細胞照著 DNA 上的指令一步步合成的。所以,如果科學家想把蛋白 A 和蛋白 B 接在一起,就得先把這兩段基因找出來,然後再「拼」成一段新的 DNA。

不過,如果你只是單純把兩段基因硬接起來,那失敗就是必然的。因為兩個蛋白會互相「打架」,導致摺疊錯亂、功能全毀。

這時就需要一個小幫手:連接子(linker)。它的作用就像中間的彈性膠帶,讓兩邊的蛋白質能自由轉動、互不干擾。最常見的設計,是用多個甘胺酸(G)和絲胺酸(S)組成的柔性小蛋白鏈。

設計好這段 DNA 之後,就能把它放進細胞裡,讓細胞幫忙「代工」製造出這個融合蛋白。接著,科學家會用層析、電泳等方法把它純化出來,再一一檢查它有沒有摺疊正確、功能是否完整。

如果一切順利,這個人工設計的融合分子,就能像自然界的蛋白一樣穩定運作,一個全新的「人造分子兵器」就此誕生。

CD4免疫黏附素問世之後,融合蛋白逐漸成為生物製藥的重要平台之一。而且現在的融合蛋白,早就不只是「假受體+Fc 區域」這麼單純。它已經跳脫模仿抗體,成為真正能自由組裝、自由設計的生物積木。

CD4免疫黏附素問世之後,融合蛋白逐漸成為生物製藥的重要平台之一 / 圖片來源:wikipedia

融合蛋白的強項,就在於它能「自由組裝」。

以抗體為骨架,科學家可以接上任何想要的功能模組,創造出全新的藥物型態。一般的抗體只能「抓」(標記特定靶點);但融合蛋白不只會抓,還能「阻斷」、「傳遞」、甚至「調控」訊號。在功能模組的加持下,它在藥物設計上,幾乎像是一個分子級的鋼鐵蜘蛛人裝甲。

一般來說,當我們選擇使用融合蛋白時,通常會期待它能發揮幾種關鍵效果:

  1. 療效協同: 一款藥上面就能同時針對多個靶點作用,有機會提升治療反應率與持續時間,達到「一藥多效」的臨床價值。
  2. 減少用藥: 原本需要兩到三種單株抗體聯合使用的療法,也許只要一種融合蛋白就能搞定。這不僅能減少給藥次數,對病人來說,也有機會因為用藥減少而降低治療成本。
  3. 降低毒性風險: 經過良好設計的融合蛋白,可以做到更精準的「局部活化」,讓藥物只在目標區域發揮作用,減少副作用。

到目前為止,我們了解了融合蛋白是如何製造的,也知道它的潛力有多大。

那麼,目前實際成效到底如何呢?

一箭雙鵰:拆解癌細胞的「偽裝」與「內奸」

2016 年,德國默克(Merck KGaA)展開了一項全新的臨床試驗。 主角是一款突破性的雙功能融合蛋白──Bintrafusp Alfa。這款藥物的厲害之處在於,它能同時封鎖 PD-L1 和 TGF-β 兩條免疫抑制路徑。等於一邊拆掉癌細胞的偽裝,一邊解除它的防護罩。

PD-L1,我們或許不陌生,它就像是癌細胞身上的「偽裝良民證」。當 PD-L1 和免疫細胞上的 PD-1 受體結合時,就會讓免疫系統誤以為「這細胞是自己人」,於是放過它。我們的策略,就是用一個抗體或抗體樣蛋白黏上去,把這張「偽裝良民證」封住,讓免疫系統能重新啟動。

但光拆掉偽裝還不夠,因為癌細胞還有另一位強大的盟友—一個起初是我軍,後來卻被癌細胞收買、滲透的「內奸」。它就是,轉化生長因子-β,縮寫 TGF-β。

先說清楚,TGF-β 原本是體內的秩序管理者,掌管著細胞的生長、分化、凋亡,還負責調節免疫反應。在正常細胞或癌症早期,它會和細胞表面的 TGFBR2 受體結合,啟動一連串訊號,抑制細胞分裂、減緩腫瘤生長。

但當癌症發展到後期,TGF-β 跟 TGFBR2 受體之間的合作開始出問題。癌細胞表面的 TGFBR2 受體可能突變或消失,導致 TGF-β 不但失去了原本的抑制作用,反而轉向幫癌細胞做事

它會讓細胞骨架(actin cytoskeleton)重新排列,讓細胞變長、變軟、更有彈性,還能長出像觸手的「偽足」(lamellipodia、filopodia),一步步往外移動、鑽進組織,甚至進入血管、展開全身轉移。

更糟的是,這時「黑化」的 TGF-β 還會壓抑免疫系統,讓 T 細胞和自然殺手細胞變得不再有攻擊力,同時刺激新血管生成,幫腫瘤打通營養補給線。

為了對抗這個內奸,默克在 Bintrafusp Alfa 的結構裡,加上了一個「TGF-β 陷阱(trap)」。就像 1989 年的 CD4 免疫黏附素用「假受體」去騙 HIV 一樣,這個融合蛋白在體內循環時,會用它身上的「陷阱」去捕捉並中和游離的 TGF-β。這讓 TGF-β 無法再跟腫瘤細胞或免疫細胞表面的天然受體結合,從而鬆開了那副壓抑免疫系統的腳鐐。

為了對抗這個內奸,默克在 Bintrafusp Alfa 的結構裡,加上了一個「TGF-β 陷阱(trap)」/ 情境圖來源:shutterstock

告別單一解方:融合蛋白的「全方位圍剿」戰

但,故事還沒完。我們之前提過,癌細胞之所以難纏,在於它會發展出各種「免疫逃脫」策略。

而近年我們發現,癌細胞的「偽良民證」至少就有兩張:一張是 PD-L1;另一張是 CD-47。CD47 是癌細胞向巨噬細胞展示的「別吃我」訊號,當它與免疫細胞上的 SIRPα 結合時,就會抑制吞噬反應。

為此,總部位於台北的漢康生技,決定打造能同時對付 PD-L1、CD-47,乃至 TGF-β 的三功能生物藥 HCB301。

雖然三功能融合蛋白聽起來只是「再接一段蛋白」而已,但實際上極不簡單。截至目前,全球都還沒有任何三功能抗體或融合蛋白批准上市,在臨床階段的生物候選藥,也只佔了整個生物藥市場的 1.6%。

漢康生技透過自己開發的 FBDB 平台技術,製作出了三功能的生物藥 HCB301,目前第一期臨床試驗已經在美國、中國批准執行。

免疫療法絕對是幫我們突破癌症的關鍵。但我們也知道癌症非常頑強,還有好幾道關卡我們無法攻克。既然單株抗體在戰場上顯得單薄,我們就透過融合蛋白,創造出擁有多種功能模組的「升級版無人機」。

融合蛋白強的不是個別的偵查或阻敵能力,而是一組可以「客製化組裝」的平台,用以應付癌細胞所有的逃脫策略。

Catch Me If You Can?融合蛋白的回答是:「We Can.」

未來癌症的治療戰場,也將從尋找「唯一解」,轉變成如何「全方位圍剿」癌細胞,避免任何的逃脫。

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解密機器人如何學會思考、觸摸與變形
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/09/09 ・6820字 ・閱讀時間約 14 分鐘

本文與 Perplexity 合作,泛科學企劃執行

「Hello. I am… a robot.」

在我們的記憶裡,機器人的聲音就該是冰冷、單調,不帶一絲情感 。它們的動作僵硬,肢體不協調,像一個沒有靈魂的傀儡,甚至啟發我們創造了機械舞來模仿那獨特的笨拙可愛。但是,現今的機器人發展不再只會跳舞或模仿人聲,而是已經能獨立完成一場膽囊切除手術。

就在2025年,美國一間實驗室發表了一項成果:一台名為「SRT-H」的機器人(階層式手術機器人Transformer),在沒有人類醫師介入的情況下,成功自主完成了一場完整的豬膽囊切除手術。SRT-H 正是靠著從錯誤中學習的能力,最終在八個不同的離體膽囊上,達成了 100% 的自主手術成功率。

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這項成就的意義重大,因為過去機器人手術的自動化,大多集中在像是縫合這樣的單一「任務」上。然而,這一場完整的手術,是一個包含數十個步驟、需要連貫策略與動態調整的複雜「程序」。這是機器人首次在包含 17 個步驟的完整膽囊切除術中,實現了「步驟層次的自主性」。

這就引出了一個讓我們既興奮又不安的核心問題:我們究竟錯過了什麼?機器人是如何在我們看不見的角落,悄悄完成了從「機械傀儡」到「外科醫生」的驚人演化?

這趟思想探險,將為你解密 SRT-H 以及其他五款同樣具備革命性突破的機器人。你將看到,它們正以前所未有的方式,發展出生物般的觸覺、理解複雜指令、學會團隊合作,甚至開始自我修復與演化,成為一種真正的「準生命體」 。

所以,你準備好迎接這個機器人的新紀元了嗎?

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只靠模仿還不夠?手術機器人還需要學會「犯錯」與「糾正」

那麼,SRT-H 這位機器人的外科大腦,究竟藏著什麼秘密?答案就在它創新的「階層式框架」設計裡 。

你可以想像,SRT-H 的腦中,住著一個分工明確的兩人團隊,就像是漫畫界的傳奇師徒—黑傑克與皮諾可 。

  • 第一位,是動口不動手的總指揮「黑傑克」: 它不下達具體的動作指令,而是在更高維度的「語言空間」中進行策略規劃 。它發出的命令,是像「抓住膽管」或「放置止血夾」這樣的高層次任務指令 。
  • 第二位,是靈巧的助手「皮諾可」: 它負責接收黑傑克的語言指令,並將這些抽象的命令,轉化為機器手臂毫釐不差的精準運動軌跡 。

但最厲害的還不是這個分工,而是它們的學習方式。SRT-H 研究團隊收集了 17 個小時、共 16,000 條由人類專家操作示範的軌跡數據來訓練它 。但這還只是開始,研究人員在訓練過程中,會刻意讓它犯錯,並向它示範如何從抓取失敗、角度不佳等糟糕的狀態中恢復過來 。這種獨特的訓練方法,被稱為「糾正性示範」 。

SRT-H 研究團隊收集了 17 個小時、共 16,000 條由人類專家操作示範的軌跡數據來訓練它 。 / 圖片來源:shutterstock

這項訓練,讓 SRT-H 學會了一項外科手術中最關鍵的技能:當它發現執行搞砸了,它能即時識別偏差,並發出如「重試抓取」或「向左調整」等「糾正性指令」 。這套內建的錯誤恢復機制至關重要。當研究人員拿掉這個糾正能力後,機器人在遇到困難時,要不是完全失敗,就是陷入無效的重複行為中 。

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正是靠著這種從錯誤中學習、自我修正的能力,SRT-H 最終在八次不同的手術中,達成了 100% 的自主手術成功率 。

SRT-H 證明了機器人開始學會「思考」與「糾錯」。但一個聰明的大腦,足以應付更混亂、更無法預測的真實世界嗎?例如在亞馬遜的倉庫裡,機器人不只需要思考,更需要實際「會做事」。

要能精準地與環境互動,光靠視覺或聽覺是不夠的。為了讓機器人能直接接觸並處理日常生活中各式各樣的物體,它就必須擁有生物般的「觸覺」能力。

解密 Vulcan 如何學會「觸摸」

讓我們把場景切換到亞馬遜的物流中心。過去,這裡的倉儲機器人(如 Kiva 系統)就像放大版的掃地機器人,核心行動邏輯是極力「避免」與周遭環境發生任何物理接觸,只負責搬運整個貨架,再由人類員工挑出包裹。

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但 2025 年5月,亞馬遜展示了他們最新的觸覺機器人 Vulcan。在亞馬遜的物流中心裡,商品被存放在由彈性帶固定的織物儲物格中,而 Vulcan 的任務是必須主動接觸、甚至「撥開」彈性織網,再從堆放雜亂的儲物格中,精準取出單一包裹,且不能造成任何損壞。

2025 年5月,亞馬遜展示了他們最新的觸覺機器人 Vulcan / 圖片引用:https://www.aboutamazon.com/news

Vulcan 的核心突破,就在於它在「拿取」這個動作上,學會了生物般的「觸覺」。它靈活的機械手臂末端工具(EOAT, End-Of-Arm Tool),不僅配備了攝影機,還搭載了能測量六個自由度的力與力矩感測器。六個自由度包含上下、左右、前後的推力,和三個維度的旋轉力矩。這就像你的手指,裡頭分布著非常多的受器,不只能感測壓力、還能感受物體橫向拉扯、運動等感觸。

EOAT 也擁有相同精確的「觸覺」,能夠在用力過大之前即時調整力道。這讓 Vulcan 能感知推動一個枕頭和一個硬紙盒所需的力量不同,從而動態調整行為,避免損壞貨物。

其實,這更接近我們人類與世界互動的真實方式。當你想拿起桌上的一枚硬幣時,你的大腦並不會先計算出精準的空間座標。實際上,你會先把手伸到大概的位置,讓指尖輕觸桌面,再沿著桌面滑動,直到「感覺」到硬幣的邊緣,最後才根據觸覺決定何時彎曲手指、要用多大的力量抓起這枚硬幣。Vulcan 正是在學習這種「視覺+觸覺」的混合策略,先用攝影機判斷大致的空間,再用觸覺回饋完成最後精細的操作。

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靠著這項能力,Vulcan 已經能處理亞馬遜倉庫中約 75% 的品項,並被優先部署來處理最高和最低層的貨架——這些位置是最容易導致人類員工職業傷害的位置。這也讓自動化的意義,從單純的「替代人力」,轉向了更具建設性的「增強人力」。

SRT-H 在手術室中展現了「專家級的腦」,Vulcan 在倉庫中演化出「專家級的手」。但你發現了嗎?它們都還是「專家」,一個只會開刀,一個只會揀貨。雖然這種「專家型」設計能有效規模化、解決痛點並降低成本,但機器人的終極目標,是像人類一樣成為「通才」,讓單一機器人,能在人類環境中執行多種不同任務。

如何教一台機器人「舉一反三」?

你問,機器人能成為像我們一樣的「通才」嗎?過去不行,但現在,這個目標可能很快就會實現了。這正是 NVIDIA 的 GR00T 和 Google DeepMind 的 RT-X 等專案的核心目標。

過去,我們教機器人只會一個指令、一個動作。但現在,科學家們換了一種全新的教學思路:停止教機器人完整的「任務」,而是開始教它們基礎的「技能基元」(skill primitives),這就像是動作的模組。

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例如,有負責走路的「移動」(Locomotion) 基元,和負責抓取的「操作」(Manipulation) 基元。AI 模型會透過強化學習 (Reinforcement Learning) 等方法,學習如何組合這些「技能基元」來達成新目標。

舉個例子,當 AI 接收到「從冰箱拿一罐汽水給我」這個新任務時,它會自動將其拆解為一系列已知技能的組合:首先「移動」到冰箱前、接著「操作」抓住把手、拉開門、掃描罐子、抓住罐子、取出罐子。AI T 正在學會如何將這些單一的技能「融合」在一起。有了這樣的基礎後,就可以開始來大量訓練。

當多重宇宙的機器人合體練功:通用 AI 的誕生

好,既然要學,那就要練習。但這些機器人要去哪裡獲得足夠的練習機會?總不能直接去你家廚房實習吧。答案是:它們在數位世界裡練習

NVIDIA 的 Isaac Sim 等平台,能創造出照片級真實感、物理上精確的模擬環境,讓 AI 可以在一天之內,進行相當於數千小時的練習,獨自刷副本升級。這種從「模擬到現實」(sim-to-real)的訓練管線,正是讓訓練這些複雜的通用模型變得可行的關鍵。

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DeepMind 的 RT-X 計畫還發現了一個驚人的現象:用來自多種「不同類型」機器人的數據,去訓練一個單一的 AI 模型,會讓這個模型在「所有」機器人上表現得更好。這被稱為「正向轉移」(positive transfer)。當 RT-1-X 模型用混合數據訓練後,它在任何單一機器人上的成功率,比只用該機器人自身數據訓練的模型平均提高了 50%。

這就像是多重宇宙的自己各自練功後,經驗值合併,讓本體瞬間變強了。這意味著 AI 正在學習關於物理、物體特性和任務結構的抽象概念,這些概念獨立於它所控制的特定身體。

AI 正在學習關於物理、物體特性和任務結構的抽象概念,這些概念獨立於它所控制的特定身體。/ 圖片來源:shutterstock

不再是工程師,而是「父母」: AI 的新學習模式

這也導向了一個科幻的未來:或許未來可能存在一個中央「機器人大腦」,它可以下載到各種不同的身體裡,並即時適應新硬體。

這種學習方式,也從根本上改變了我們與機器人的互動模式。我們不再是逐行編寫程式碼的工程師,而是更像透過「示範」與「糾正」來教導孩子的父母。

NVIDIA 的 GR00T 模型,正是透過一個「數據金字塔」來進行訓練的:

  • 金字塔底層: 是大量的人類影片。
  • 金字塔中層: 是海量的模擬數據(即我們提過的「數位世界」練習)。
  • 金字塔頂層: 才是最珍貴、真實的機器人操作數據。

這種模式,大大降低了「教導」機器人新技能的門檻,讓機器人技術變得更容易規模化與客製化。

當機器人不再是「一個」物體,而是「任何」物體?

我們一路看到了機器人如何學會思考、觸摸,甚至舉一反三。但這一切,都建立在一個前提上:它們的物理形態是固定的。

但,如果連這個前提都可以被打破呢?這代表機器人的定義不再是固定的形態,而是可變的功能:它能改變身體來適應任何挑戰,不再是一台單一的機器,而是一個能根據任務隨選變化的物理有機體。

有不少團隊在爭奪這個機器人領域的聖杯,其中瑞士洛桑聯邦理工學院特別具有代表性,該學院的仿生機器人實驗室(Bioinspired Robotics Group, BIRG)2007 年就打造模組化自重構機器人 Roombots。

有不少團隊在爭奪這個機器人領域的聖杯,其中瑞士洛桑聯邦理工學院(EPFL)特別具有代表性。該學院的仿生機器人實驗室(BIRG)在 2007 年就已打造出模組化自重構機器人 Roombots。而 2023 年,來自 EPFL 的另一個實驗室——可重組機器人工程實驗室(RRL),更進一步推出了 Mori3,這是一套把摺紙藝術和電腦圖學巧妙融合的模組化機器人系統。

2023 年來自 EPFL 的另一個實驗室—可重組機器人工程實驗室(RRL)推出了 Mori3 © 2023 Christoph Belke, EPFL RRL

Mori3 的核心,是一個個小小的三角形模組。別看它簡單,每個模組都是一個獨立的機器人,有自己的電源、馬達、感測器和處理器,能獨立行動,也能和其他模組合作。最厲害的是,它的三條邊可以自由伸縮,讓這個小模組本身就具備「變形」能力。

當許多 Mori3 模組連接在一起時,就能像一群活的拼圖一樣,從平面展開,組合成各種三維結構。研究團隊將這種設計稱為「物理多邊形網格化」。在電腦圖學裡,我們熟悉的 3D 模型,其實就是由許多多邊形(通常是三角形)拼湊成的網格。Mori3 的創新之處,就是把這種純粹的數位抽象,真正搬到了現實世界,讓模組們化身成能活動的「實體網格」。

這代表什麼?團隊已經展示了三種能力:

  • 移動:他們用十個模組能組合成一個四足結構,它能從平坦的二維狀態站立起來,並開始行走。這不只是結構變形,而是真正的協調運動。
  • 操縱: 五個模組組合成一條機械臂,撿起物體,甚至透過末端模組的伸縮來擴大工作範圍。
  • 互動: 模組們能形成一個可隨時變形的三維曲面,即時追蹤使用者的手勢,把手的動作轉換成實體表面的起伏,等於做出了一個會「活」的觸控介面。

這些展示,不只是實驗室裡的炫技,而是真實證明了「物理多邊形網格化」的潛力:它不僅能構建靜態的結構,還能創造具備複雜動作的動態系統。而且,同一批模組就能在不同情境下切換角色。

想像一個地震後的救援場景:救援隊帶來的不是一台笨重的挖土機,而是一群這樣的模組。它們首先組合成一條長長的「蛇」形機器人,鑽入瓦礫縫隙;一旦進入開闊地後,再重組成一隻多足的「蜘蛛」,以便在不平的地面上穩定行走;發現受困者時,一部分模組分離出來形成「支架」撐住搖搖欲墜的橫樑,另一部分則組合成「夾爪」遞送飲水。這就是以任務為導向的自我演化。

這項技術的終極願景,正是科幻中的概念:可程式化物質(Programmable Matter),或稱「黏土電子學」(Claytronics)。想像一桶「東西」,你可以命令它變成任何你需要的工具:一支扳手、一張椅子,或是一座臨時的橋樑。

未來,我們只需設計一個通用的、可重構的「系統」,它就能即時創造出任務所需的特定機器人。這將複雜性從實體硬體轉移到了規劃重構的軟體上,是一個從硬體定義的世界,走向軟體定義的物理世界的轉變。

更重要的是,因為模組可以隨意分開與聚集,損壞時也只要替換掉部分零件就好。足以展現出未來機器人的適應性、自我修復與集體行為。當一群模組協作時,它就像一個超個體,如同蟻群築橋。至此,「機器」與「有機體」的定義,也將開始動搖。

從「實體探索」到「數位代理」

我們一路見證了機器人如何從單一的傀儡,演化為學會思考的外科醫生 (SRT-H)、學會觸摸的倉儲專家 (Vulcan)、學會舉一反三的通才 (GR00T),甚至是能自我重構成任何形態的「可程式化物質」(Mori3)。

但隨著機器人技術的飛速發展,一個全新的挑戰也隨之而來:在一個 AI 也能生成影像的時代,我們如何分辨「真實的突破」與「虛假的奇觀」?

舉一個近期的案例:2025 年 2 月,一則影片在網路上流傳,顯示一台人形機器人與兩名人類選手進行羽毛球比賽,並且輕鬆擊敗了人類。我的第一反應是懷疑:這太誇張了,一定是 AI 合成的影片吧?但,該怎麼驗證呢?答案是:用魔法打敗魔法。

在眾多 AI 工具中,Perplexity 特別擅長資料驗證。例如這則羽球影片的內容貼給 Perplexity,它馬上就告訴我:該影片已被查證為數位合成或剪輯。但它並未就此打住,而是進一步提供了「真正」在羽球場上有所突破的機器人—來自瑞士 ETH Zurich 團隊的 ANYmal-D

接著,選擇「研究模式」,就能深入了解 ANYmal-D 的詳細原理。原來,真正的羽球機器人根本不是「人形」,而是一台具備三自由度關節的「四足」機器人。

如果你想更深入了解,Perplexity 的「實驗室」功能,還能直接生成一份包含圖表、照片與引用來源的完整圖文報告。它不只介紹了 ANYmal-D 在羽球上的應用,更詳細介紹了瑞士聯邦理工學院發展四足機器人的完整歷史:為何選擇四足?如何精進硬體與感測器結構?以及除了運動領域外,四足機器人如何在關鍵的工業領域中真正創造價值。

AI 代理人:數位世界的新物種

從開刀、揀貨、打球,到虛擬練功,這些都是機器人正在學習「幫我們做」的事。但接下來,機器人將獲得更強的「探索」能力,幫我們做那些我們自己做不到的事。

這就像是,傳統網路瀏覽器與 Perplexity 的 Comet 瀏覽器之間的差別。Comet 瀏覽器擁有自主探索跟決策能力,它就像是數位世界裡的機器人,能成為我們的「代理人」(Agent)

它的核心功能,就是拆解過去需要我們手動完成的多步驟工作流,提供「專業代工」,並直接交付成果。

例如,你可以直接對它說:「閱讀這封會議郵件,檢查我的行事曆跟代辦事項,然後草擬一封回信。」或是直接下達一個複雜的指令:「幫我訂 Blue Origin 的太空旅遊座位,記得要來回票。」

接著,你只要兩手一攤,Perplexity 就會接管你的瀏覽器,分析需求、執行步驟、最後給你結果。你再也不用自己一步步手動搜尋,或是在不同網站上重複操作。

AI 代理人正在幫我們探索險惡的數位網路,而實體機器人,則在幫我們前往真實的物理絕境。

立即點擊專屬連結 https://perplexity.sng.link/A6awk/k74… 試用 Perplexity吧! 現在申辦台灣大哥大月付 599(以上) 方案,還可以獲得 1 年免費 Perplexity Pro plan 喔!(價值 新台幣6,750)

◆Perplexity 使用實驗室功能對 ANYmal-D 與團隊的全面分析 https://drive.google.com/file/d/1NM97…

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從太陽發光到生命突變,一切都歸功於量子穿隧效應?
PanSci_96
・2024/10/19 ・1962字 ・閱讀時間約 4 分鐘

在這個充滿光與生命的宇宙中,我們的存在其實與一種看不見的力量密切相關,那就是量子力學。沒有量子力學,太陽將不會發光,地球上的生命將無法誕生,甚至整個宇宙的運行規則都會截然不同。這些微觀層次的奧秘深深影響了我們日常生活的方方面面。

其中,量子穿隧效應是一個看似違背直覺但至關重要的現象,從太陽的核融合反應到基因的突變,這種效應無處不在,甚至還牽動著當今的高科技產業。

歡迎訂閱 Pansci Youtube 頻道 獲取更多深入淺出的科學知識!

什麼是量子穿隧效應?

我們可以將量子穿隧效應比作一個奇妙的穿牆術。想像一下,你身處一個被高牆包圍的城市,牆外是未知的世界。通常,如果你要越過這道牆,需要極大的力量來翻越它,或者用工具打破它。然而,在量子的世界裡,情況並不如此。

在微觀的量子力學世界中,粒子同時具有波的特性,這意味著它們並不完全受限於傳統物理的規則。當一個微觀粒子遇到能量障礙時,即使它沒有足夠的能量直接穿過障礙,卻仍有一定機率能出現在障礙的另一邊,這就是「量子穿隧效應」。粒子彷彿直接在牆上挖了一條隧道,然後穿越過去。

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這聽起來像魔法,但它背後有深刻的物理學道理。這個現象的發生取決於量子粒子的波動性質以及能量障礙的高度和寬度。如果障礙較矮且較窄,粒子穿隧的機率就較高;反之,障礙越高或越寬,穿隧的機率則會降低。

太陽發光:核融合與量子穿隧效應的結合

量子穿隧效應的存在,讓我們能夠理解恆星如何持續發光。以太陽為例,太陽內部的高溫環境為核融合反應提供了所需的能量。在這個過程中,氫原子核(質子)需要克服極大的電磁排斥力,才能彼此靠近,進而融合成為氦原子核。

然而,單靠溫度提供的能量並不足以讓所有質子進行核融合。根據科學家的計算,只有約10的 434 次方個質子中,才有一對具備足夠的能量進行核融合。這是一個極小的機率。如果沒有量子穿隧效應,這種反應幾乎不可能發生。

幸好,量子穿隧效應在這裡發揮了關鍵作用。由於量子粒子具有波動性,即便質子沒有足夠的能量直接跨越能量障礙,它們仍然能透過穿隧效應,以一定機率克服電磁排斥力,完成核融合反應。這就是為什麼太陽內部的核融合能夠源源不斷地發生,並且持續產生光與熱,讓地球成為適合生命生存的家園。

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量子穿隧效應與生命的演化

除了恆星的發光之外,量子穿隧效應還對生命的誕生和演化起到了關鍵作用。地球上物種的多樣性,很大一部分源於基因突變,而量子穿隧效應則幫助了這一過程。

DNA 分子是攜帶遺傳訊息的載體,但它的結構並不穩定,容易在外界因素影響下發生變異。然而,即使沒有外界因素的干擾,科學家發現 DNA 仍會自發性地發生「點突變」,這是一種單一核苷酸替換另一種核苷酸的突變形式。

量子穿隧效應讓氫原子隨時可能在 DNA 結構中進行位置轉換,從而導致鹼基對的錯位,這在 DNA 複製過程中,可能會引發突變。這些突變若保留下來,就會傳遞給下一代,最終豐富了基因與物種的多樣性。

量子穿隧幫助促進 DNA 突變,協助生命的演化與物種多樣性。圖/envato

半導體技術中的量子穿隧效應

除了在宇宙和生命中發揮作用,量子穿隧效應還影響著我們的日常生活,尤其在現代科技中。隨著半導體技術的發展,電子設備的體積不斷縮小,這也讓電子元件的性能面臨更大的挑戰。

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在微小的電子元件中,量子穿隧效應會導致電子穿過元件中的障礙,產生不必要的漏電流。這種現象對電晶體的性能帶來了負面影響,因此設計師們需要找到方法來減少穿隧效應的發生,以確保元件的穩定性。

雖然這是我們不希望見到的量子效應,但它再次證明了量子力學在我們生活中的深遠影響。設計更有效的半導體元件,必須考慮到量子穿隧效應,這讓科學家與工程師們需要不斷創新。

量子力學是我們宇宙的隱藏力量

量子穿隧效應看似深奧難懂,但它對宇宙的運作和生命的誕生至關重要。從太陽的核融合反應到基因突變,甚至現代科技中的半導體設計,量子力學影響著我們生活的方方面面。

在這個充滿未知的微觀世界裡,量子現象帶來的影響是我們難以想像的。正是這些看似不可思議的現象,塑造了我們的宇宙,讓生命得以誕生,科技得以發展。當我們仰望星空時,別忘了,那閃耀的光芒,背後藏著的是量子力學的奇妙力量。

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PanSci_96
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