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「資源回收」怎麼分？全國22縣市清運日期、分類方式這邊看！｜資源回收懶人包｜104職場力

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星期幾有收資源回收？哪些物品需要回收呢？資源回收日期與時間因各行政區可能有所不同，詳細請洽各縣市之鄉鎮市公所網站或全國垃圾車清運路線查詢網查詢。

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使用酒精燈加熱蒸發皿。

除了用於化學實驗， 虹吸式咖啡壺 也常以酒精燈做為熱源。

酒精因為 毛細現象 到達燈芯頂端，蒸發為酒精蒸氣，經過點火後，酒精蒸氣就可以被點燃，燃燒的溫度促進酒精蒸發，使得燃燒持續進行。

燈壺內貯存有作為燃料的酒精。燈芯是用多股棉紗擰在一起或編織而成的，插在一個 陶瓷套管當中，燈芯一頭伸入酒精，一頭露在空氣中，酒精發生 毛細現象而浸潤燈芯。燈帽是一個可以遮住燈芯的蓋子，用於熄滅酒精燈火焰，在酒精燈不用時可以防止酒精 揮發 。

酒精燈正常的火焰分為三層：焰心、內焰和外焰。焰心是酒精蒸氣，溫度最低；內焰由於酒精蒸氣燃燒不充分，並且有含碳的物質生成，所以火焰具有還原性，又稱作「還原焰」，但是因為熱交換不多，所以溫度最高；外焰酒精蒸氣雖然充分燃燒，但是熱交換最多，所以溫度反而不如內焰，進行實驗時，一般使用外焰來加熱。

外焰呈現酒精充分燃燒所成的淡藍色，而內焰因為酒精燈玻璃外殼中含有鈉元素，而發生 焰色反應 ，而顯出黃色。

使用酒精燈給物質加熱，受熱物質的溫度一般能達到400℃左右，實際溫度跟酒精含水量（即酒精濃度）和大氣壓有關。

新酒精燈需要配置燈芯，將燈芯修剪到浸入酒精4~5 cm，可以調整露出陶瓷套管的燈芯長度，來控制火焰的高度，但不宜超過3mm，否則會使火焰不穩定。對於舊燈，尤其是長時間沒有使用的酒精燈，應該取下燈帽並提起陶瓷套管，用 洗耳球 或嘴輕輕地向燈壺內吹氣，以趕走其中聚集的酒精蒸氣，接著再檢查燈芯，如果燈芯不整齊或者燒焦的話，應用剪刀修剪整齊。使用前還應該檢查燈壺是否有破損。

酒精燈在使用之前需要檢查酒精儲量，酒精若少於容積的1/2，就應該添加酒精，但酒精不能超過容積的2/3。添加酒精應將陶瓷套管取出，用 漏斗或者 玻璃棒 引流添加，以免漏撒，而點燃的酒精燈應先熄滅再添加，否則容易引起火災。添加酒精後還應該擦拭桌面，保持乾淨乾燥，以免點火時發生危險。

點燃酒精燈前要調整燈芯，使得燈芯浸滿酒精，否則容易將燈芯燒焦。點燃酒精燈必須使用火柴，不能用已經點燃的酒精燈來引燃另一個酒精燈，否則容易使酒精撒漏引起火災。

使用中的酒精燈，應放置在適當的高度，使用木塊墊高，不能使用書本。擋風可以使用專用擋板，也不能使用書本。使用中不可以傾斜拿取和放置，以免酒精撒出，謹防碰倒酒精燈。

如果需要穩定火焰以及提高火焰溫度，可以在火焰周圍增加一個金屬網罩。

使用酒精燈應該遵守實驗室規則。

若酒精燈不慎翻倒，造成小面積著火，可以使用濕抹布蓋滅，也可用水澆熄，因為甲醇可溶於水中。火熄滅後，不可立即移開抹布，否則可能引起復燃。

如果大面積著火，甚至發生火災，應使用滅火器滅火，並且報告消防部門。滅火後還應該打開門窗通風，使酒精蒸氣排散。

如果發生燒傷，應該按燒傷處理方法及時處理。

熄滅酒精燈，不可以用嘴吹滅，需使用燈帽蓋滅。如為玻璃燈帽，則應該在蓋滅後將燈帽拔起一次，然後再蓋上，否則有可能因壓力原因造成下次的燈帽難以拔出。

不使用的酒精燈應該將燈帽蓋上，置於妥善位置並且嚴格防火，如有必要還應該將酒精倒回酒精儲存瓶。

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酒精燈 - 維基百科，自由的百科全書

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歐洲新聞報導，聊天機器人「C

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歐洲新聞報導，聊天機器人「ChatGPT」2022年普及後，大型科技公司紛紛增設人工智慧驅動的搜尋、對話與客戶服務等功能，但人工智慧運算所需的電力比傳統應用程式及單純上網本身還多出許多。德佛里斯寫道：「考量人類對人工智慧服務的需求不斷擴大，未來幾年人工智慧相關的能源消耗很可能會顯著增加」。

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聯合學苑｜閱讀‧寫作‧跨域學習

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文／陳韻涵輯

人工智慧（AI）蓬勃發展，驅動這些語料庫模型訓練的電力也相當驚人。荷蘭商業與經濟學者德佛里斯（Alex DeVries）研究指出，時至2027年，使用人工智慧服務的每年耗電量，可能堪比歐洲部分國家的全民一年用電量。

荷蘭阿姆斯特丹自由大學（VU Amsterdam）商業與經濟學研究所博士候選人德佛里斯（Alex de Vries）的論文《人工智慧持續成長的能源足跡》（The growing energy footprint of artificial intelligence）10日發表於國際能源材料期刊《Joule》。

●運算所需電力 大過上網跑程式

歐洲新聞報導，聊天機器人「ChatGPT」2022年普及後，大型科技公司紛紛增設人工智慧驅動的搜尋、對話與客戶服務等功能，但人工智慧運算所需的電力比傳統應用程式及單純上網本身還多出許多。德佛里斯寫道：「考量人類對人工智慧服務的需求不斷擴大，未來幾年人工智慧相關的能源消耗很可能會顯著增加」。

生成式人工智慧（Generative AI）每天被愈來愈多人使用，其中「Open AI」公司的ChatGPT和「Midjourney」研發的同名圖像創造工具最受歡迎。為了創建輸出成果，生成式人工智慧模型需要經過機器學習（machine learning）的過程，期間需要輸入大量數據資料。

●機器學習用電 可給40戶用一年

美國人工智慧新創公司「Hugging Face」表示，公司的多種語言文字生成人工智慧在訓練過程中，使用約433千瓩時（megawatt-hours，簡稱MWh）的電量，足以為美國40個一般家庭供電一年。

人工智慧不僅訓練時耗能，德佛里斯解釋，ChatGPT等工具根據使用者輸入的訊息輸出文字時，也會使用「大量的運算能力和能源」。他指出，ChatGPT每天可能消耗564千瓩時。

●傑文斯悖論 技術與能源成正比

德佛里斯表示，研發人員正努力提高人工智慧工具的效率，卻可能導致「傑文斯悖論」（Jevons' Paradox）的現象。英國經濟學家傑文斯（William Stanley Jevons）1865年發現，改良技術提高煤炭的使用效率，反而導致各行各業的煤炭使用量增加，意即技術進步與能源消耗和需求成正比。

德佛里斯以Google於2021年的18.3兆瓦時（terrawatt-hours，簡稱TWh）耗電量計算，當時人工智慧占Google整體耗電量的10%到15%不等。然而，Google自生成式人工智慧普及之後，至少已經新增20個人工智慧模型至Google雲端服務。

生活中AI應用無所不在，民視推出AI主播，負責播報全球各主要城市-的天氣。圖／民視

●Google採用AI 愛爾蘭一年電量

德佛里斯推算，Google全面採用人工智慧搜尋後，耗電量最高可達27.4兆瓦時。若Google每天使用人工智慧來進行約90億次的搜尋，每年將需要29.2兆瓦時的電力，相當於愛爾蘭全國一年29.3兆瓦時的用電量。

德佛里斯估計，美國半導體企業輝達（Nvidia）與台積電（TSMC）投資的「CoWoS」先進封裝設備廠，預計2027年量產並交付人工智慧伺服器，其數量與用電量將達85兆瓦時到134兆瓦時，相當於荷蘭、阿根廷與瑞典一年的電力使用。「CoW」是「晶片堆疊」（Chip-on-Wafer）的縮寫，而「WoS」則是把晶片疊在基板上（Wafer-on-Substrate）的簡稱，兩者加起來便是「CoWoS」，即把疊好的晶片封裝在基板上，藉此減少空間、能源消耗與成本。

德佛里斯坦言這篇研究的許多數據是推斷而來，畢竟大多數科技公司並未公布詳盡人工智慧能源消耗數據，甚至根本未公開。

德佛里斯說：「人工智慧工具變得更有效率且更方便使用，結果更多人使用人工智慧，更多企業推出人工智慧驅動的自動化服務。」

他呼籲人工智慧開發者謹慎判斷，人工智慧是否真的有必要放進相關應用與服務當中。

德佛里斯創辦數位經濟平台與研究公司「Digiconomist」，致力揭發數位趨勢造成的意外後果。他的研究重點著眼新興技術對環境的影響，並在相關區塊鏈（blockchain）技術可持續性的全球討論方面，發揮重要作用。

●看問題／資料中心充滿電腦 機組冷卻艱鉅考驗

生成式人工智慧對話機器人如ChatGPT和Google的Bard需要在放滿電腦的資料中心運作，不僅需要大量電力，也仰賴大量水資源降溫並維持工作環境涼爽。

《英國廣播公司》報導，德佛里斯的研究並未考量人工智慧機組冷卻的要素。蘇格蘭數據中心公司「DataVita」指出，即便科技公司將廠房設在寒冷地帶，機組冷卻設備仍是項艱鉅挑戰。

DataVita創辦人奎恩（Danny Quinn）表示，今年初以來，公司每個星期都會收到一、兩件關於使用DataVita設施存放人工智慧套件的詢問諮詢，近期則暴增至每個星期數百件。

奎恩解釋標準伺服器機櫃（放機器的層架櫃），以及人工智慧處理器機櫃之間的能源使用差異。他說：「裝滿普通套件的標準機櫃功率約4瓩（kW），相當於一個家庭住宅的用電功率。然而，人工智慧套件機櫃的功率約為20倍，等同約80瓩。別忘了，單一個數據中心內可能有幾百個、上千個這種高功率的機櫃。」

●閱報秘書／瓦特 國際通用功率單位 焦耳 國際通用能量單位

特（Watt）是國際通用的功率單位，功率即為「單位時間內的能量轉換率」。

能量的國際單位則是焦耳，瓦特的定義便是「焦耳／秒」，1Ｗ＝1J/S。

英國工程師瓦特（James Watt）改良蒸汽引擎效率進而促成工業革命，國際計量大會1960年採用瓦特為國際標準單位中的功率計量，以茲紀念瓦特。

瓦特簡稱瓦，用來計算電力設備或電器的「電容量」，1瓦=1W。

1瓩=1 Kilo Watt（1kW）= 1000W

千瓩（Megawatt，簡稱MW）= 1000瓩 = 1000kW

百萬瓩（Gigawatt，簡稱GW）＝100萬瓩 = 1000MW

兆瓦（Terrawatt，簡稱TW） = 10億瓩 = 1000GW

每小時消耗或供應的用電量則以度數計算，「1度」電即1瓩時（kWh），也就是1瓩的電器連續使用1小時的電量；百萬度則為（Gigawatt hour，簡稱GWh）。

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原文出自《好讀周報》743期

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機器學習+海量搜尋 AI成耗電巨獸 - 聯合學苑｜閱讀‧寫作‧跨域學習

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聯合學苑｜閱讀‧寫作‧跨域學習 機器學習+海量搜尋 AI成耗電巨獸 好讀跨領域文章

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海邊雕塑節

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Back for its 19th year, Sculpture by the Sea is set to bring over 70 large-scale works to the shores of Cottesloe Beach. Clinging to the final days of summer in the beachside town, the exhibition will be held over three weekends in March.

After a massive call out, 70 artists from all over the world - including Japan, New Zealand, Switzerland, the United States, Taiwan and the Czech Republic - have been selected for the competitive exhibition. Joining their international brethren, talented local sculptors from every Australian state and territory are represented in the exhibition. Thirty-two artists - nearly half of the total number exhibiting - call Western Australia home.

This exhibition will also welcome three artists - American Peter Lundberg, Takahiro Hirata from Japan and Aussie Greg Johns - into the Sculpture by the Sea "decade club", for artists who have exhibited at Cottesloe 10 or more times.

The annual outdoor sculpture exhibition, is one of Perth's largest free public events, attracting an estimated 180,000 visitors each year.

More information here.

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For 18-days the white sands and rocky breakwaters of Cottesloe Beach will be dotted with sculptures and large-scale artworks - including 32 pieces by Western Australian artists.

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蒼 蠅 的 大 眼 睛

乍看蒼蠅的頭部，只見2對大眼，眼間夾著一對觸角，下方有一個吮吸式的口器。透過攝影放大的模樣很滑稽，如果人類也長成這樣，恐怕大家都會驚惶失色，或許外星球有這樣的人？

在姑婆芋葉片上觀察蒼蠅，牠專注吮食一隻幼蟲的屍體，相機幾乎碰觸頭部，看清楚複眼和口器的細節。牠的口器能自由伸縮，口器前端長了許多纖毛，這是用來辨識味道的器官，口器在蟲體上翻攪享受甜美的汁液。

最讓人驚異的是這對大紅色的眼睛，由4000顆小眼所組成，在陽光下閃閃發亮，像蜂窩般的小眼精密排列的紋理令人目眩，這是什麼樣的眼睛呢？蒼蠅的眼睛是由許多小眼所組成，又稱單眼，每一個單眼所看到的外界是局部的影像，聚合所有局部影像才成一個完整的形體。通常甲蟲單眼有900顆，蝴蝶單眼有10000顆，螞蟻、蚊只有50顆，所以蒼蠅視力還算好，但若其中幾顆單眼損傷，所看到的物體影像是殘缺不全的。蒼蠅的 飛行很靈敏，能以 每秒鐘330次的頻率振動，與地面呈30度角迅速起飛，飛行時速達40公里，就像 昆蟲 界的戰鬥機一樣 。

或許你早就知道昆蟲單眼的秘密，不過像下圖如萬花筒般的眼睛，恐怕你我都第一次感受到，有機會不妨拿放大鏡細看蒼蠅的眼睛，建議你―姑婆芋的葉面是很好的觀察站喔！

↑麗蠅，體背灰褐色，在姑婆芋葉片的蒼蠅專注的吮吸獵物。

↑麗蠅，頭部只見2對大眼，兩眼間夾著一對短小的觸角。

↑麗蠅，複眼由4000顆以上的小眼所組成的，不過牠們是近視以，視力範圍只有40-100公分，所以拍照時若知道對方的安全的距離就較容易掌握，而陰天、雨天、黃昏昆蟲的視力也會變得較差，行動遲緩，所以在較差的天氣下拍照有時候更容易。

↑麗蠅，側視，具翅基瓣，各腳黃褐色。

↑麗蠅，口器可自由伸縮。

↑麗蠅，翅脈構造。

其他： 談生態教育 、 昆蟲的眼睛

回主題頁

本頁建製2005年03月15日 更新2022/10/17 網頁、攝影： 嘎嘎 版權說明 首頁

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蒼 蠅 的 大 眼 睛 乍看蒼蠅的頭部，只見2對大眼，眼間夾著一對觸角，下方有一個吮吸式的口器。透過攝影放大的模樣很滑稽，如果人類也長成這樣，恐怕大家都會驚惶失色，或許外星球有這樣的人？ 在姑婆芋葉片上觀察蒼蠅，牠專注吮食一隻幼蟲的屍體，相機幾乎碰觸頭部，看清楚複眼和口器的細節。牠的口器能自由伸縮，口器前端長了許多纖毛，這是用來辨識味道的器官，口器在蟲體上翻攪享受甜美的汁液。 最讓人驚異的是這對大紅色的眼睛，由4000顆小眼所組成，在陽光下閃閃發亮，像蜂窩般的小眼精密排列的紋理令人目眩，這是什麼樣的眼睛呢？蒼蠅的眼睛是由許多小眼所組成，又稱單眼，每一個單眼所看到的外界是局部的影像，聚合所有局部影像才成一個完整的形體。通常甲蟲單眼有900顆，蝴蝶單眼有10000顆，螞蟻、蚊只有50顆，所以蒼蠅視力還算好，但若其中幾顆單眼損傷，所看到的物體影像是殘缺不全的。蒼蠅的 飛行很靈敏，能以 每秒鐘330次的頻率振動，與地面呈30度角迅速起飛，飛行時速達40公里，就像 昆蟲 界的戰鬥機一樣 。 或許你早就知道昆蟲單眼的秘密，不過像下圖如萬花筒般的眼睛，恐怕你我都第一次感受到，有機會不妨拿放大鏡細看蒼蠅的眼睛，建議你―姑婆芋的葉面是很好的觀察站喔！ ↑麗蠅，體背灰褐色，在姑婆芋葉片的蒼蠅專注的吮吸獵物。 ↑麗蠅，頭部只見2對大眼，兩眼間夾著一對短小的觸角。 ↑麗蠅，複眼由4000顆以上的小眼所組成的，不過牠們是近視以，視力範圍只有40-100公分，所以拍照時若知道對方的安全的距離就較容易掌握，而陰天、雨天、黃昏昆蟲的視力也會變得較差，行動遲緩，所以在較差的天氣下拍照有時候更容易。 ↑麗蠅，側視，具翅基瓣，各腳黃褐色。 ↑麗蠅，口器可自由伸縮。 ↑麗蠅，翅脈構造。 其他： 談生態教育 、 昆蟲的眼睛 　 　 　 回主題頁 　 本頁建製2005年03月15日 更新2022/10/17 網頁、攝影： 嘎嘎 版權說明 首頁

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持續陪伴：年輕人使用智慧手機

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持續陪伴：年輕人使用智慧手機一周》報告共同作者、「美國兒科學會」社群媒體與青少年心理健康卓越中心主任珍妮‧雷德斯基（Jenny Radesky）表示，「青少年的智慧手機永遠開機，有時成為影響年輕人生活的干擾因素。」

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之前雖然已有人警告今年有可能取代2016年，

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之前雖然已有人警告今年有可能取代2016年，拿下最高溫年份的頭銜，9月和10月高溫破紀錄之後這麼說的人更多；然而這次是頭一次證實2023年真的是最熱1年。

11月同時有兩天的氣溫比工業革命前高出攝氏2度，這類紀錄過去1天也未曾有過。

哥白尼氣候變化服務副負責人勃吉斯（Samantha Burgess）表示，2023年「如今有6個破紀錄月份和兩個破紀錄季節」。

她說：「異常的11月全球溫度，包括兩天比工業革命前（基準）高出攝氏2度，意味著2023年是有紀錄以來最熱的1年。」

而科學家們表示，諸如冰核（ice cores）、樹木年輪等數據暗示著，今年有可能是10萬年來最熱的一年。

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2023年9月8日晚間11時11分，摩洛哥馬拉喀什-薩菲大區豪茲省發生地震矩規模6.8地震。地震震央位於馬拉喀什西南71.8公里處，靠近阿特拉斯山脈的伊吉爾鎮。深度18.5公里，最大震度為麥卡利震度表VIII度（嚴重）[3]。地震造成2,946人死亡、5,674人受傷[2]，其中大部分人死於馬拉喀什以外的地區。地震造成馬拉喀什的建築物和歷史地標破壞。西班牙、葡萄牙和阿爾及利亞有震感[4][5][6]。該次地震為該地區有記錄以來最大的地震，超過1755年梅克內斯地震[7]。

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2023年摩洛哥地震 - 維基百科，自由的百科全書

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人工智慧（英語：artificial intelligence，縮寫為 AI）亦稱 機器智慧，指由人製造出來的機器所表現出來的 智慧。通常人工智慧是指透過普通電腦程式來呈現人類智慧的技術。該詞也指出研究這樣的智慧系統是否能夠實現，以及如何實現。同時，通過 醫學、 神經科學、 機器人學及 統計學 等的進步，常態預測則認為人類的很多職業也逐漸被其取代。

人工智慧於一般教材中的定義領域是「智慧主體（intelligent agent）的研究與設計」，智慧主體指一個可以觀察周遭環境並作出行動以達致目標的系統。 約翰·麥卡錫於1955年的定義是「製造智慧機器的科學與工程」。 安德烈亞斯·卡普蘭和 麥可·海恩萊因（Michael Haenlein）將人工智慧定義為「系統正確解釋外部資料，從這些資料中學習，並利用這些知識透過靈活適應達成特定目標和任務的能力」。 人工智慧可以定義為模仿人類與人類思維相關的認知功能的機器或計算機，如學習和解決問題。人工智慧是 電腦科學 的一個分支，它感知其環境並採取行動，最大限度地提高其成功機會。此外，人工智慧能夠從過去的經驗中學習，做出合理的決策，並快速回應。因此，人工智慧研究人員的科學目標是通過構建具有象徵意義的推理或推理的計算機程式來理解智慧。人工智慧的四個主要組成部分是：

專家系統：作為專家處理正在審查的情況，併產生預期或預期的績效。

啟發式問題解決：包括評估小範圍的解決方案，並可能涉及一些猜測，以找到接近最佳的解決方案。

自然語言處理：在自然語言中實現人機之間的交流。

人工智慧的研究是高度技術性和專業的，各分支領域都是深入且各不相通的，因而涉及範圍極廣。人工智慧的研究可以分為幾個技術問題。其分支領域主要集中在解決具體問題，其中之一是，如何使用各種不同的工具完成特定的應用程式。

AI的核心問題包括建構能夠跟人類似甚至超卓的 推理、 知識、 計劃、 學習、 交流、 感知、 移動 、 移物、 使用工具和操控 機械的能力等。通用人工智慧（GAI）目前仍然是該領域的長遠目標。目前 弱人工智慧已經有初步成果，甚至在一些影像辨識、 語言分析、棋類遊戲等等單方面的能力達到了超越人類的水準，而且人工智慧的通用性代表著，能解決上述的問題的是一樣的AI程式，無須重新開發演算法就可以直接使用現有的AI完成任務，與人類的處理能力相同，但達到具備思考能力的統合強人工智慧還需要時間研究，比較流行的方法包括統計方法，計算智慧和傳統意義的AI。目前有大量的工具應用了人工智慧，其中包括搜尋和數學最佳化、 邏輯推演。而基於 仿生學、 認知心理學，以及基於 概率論和 經濟學的 演算法 等等也在逐步探索當中。

人工智慧的定義可以分為兩部分，即「人工」和「智慧」。「人工」即由人設計，為人創造、製造。

關於甚麼是「智慧」，較有爭議性。這涉及到其它諸如 意識、 自我、 心靈，包括 無意識的精神等等問題。人唯一瞭解的智慧是人本身的智慧，這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智慧的理解都非常有限，對構成人的智慧必要元素的瞭解也很有限，所以就很難定義甚麼是「人工」製造的「智慧」。因此人工智慧的研究往往涉及對人智慧本身的研究。其它關於 動物 或其它人造系統的智慧也普遍被認為是人工智慧相關的研究課題。

人工智慧目前在 電腦領域內，得到了愈加廣泛的發揮。並在 機器人、經濟政治決策、 控制系統、 仿真系統 中得到應用。

人工智慧也廣泛應用於許多不同領域。機器人經營餐館和商店並修復城市基礎設施。人工智慧管理運輸系統和自動駕駛車輛。智慧平台管理多個城市領域，例如垃圾收集和空氣品質監測。事實上，城市人工智慧體現在城市空間、基礎設施和技術中，將我們的城市變成了無人監督的自治實體。可以方便地實時實現數位化支援的智慧響應服務。許多城市現在主動利用大數據和人工智慧，通過為我們的基礎設施提供更好的能源、計算能力和連接性來提高經濟回報。

最近，由於人工智慧減少了行政成本和時間，許多政府開始將人工智慧用於各種公共服務。例如，移民流程的機器人自動化減少了處理時間並提高了效率。人工智慧為地方政府服務帶來技術突破。人工智慧代理協助城市規劃者基於目標導向的蒙特卡羅樹搜尋進行場景規劃。目標推理人工智慧代理提供最佳的土地利用解決方案，幫助我們制定民主的城市土地利用規劃。人工智慧利用在線數據來監控和修改環境威脅政策。在2019 年水危機期間，潛在狄利克雷分配方法確定了 Twitter (X) 中討論最多的主題，這是一種樸素的推文分類方法，對乾旱的影響和原因、政府響應和潛在解決方案等主題進行了分類。人工智慧工具與司法部門的人類法官相輔相成，提供客觀、一致的風險評估。

目前人工智慧的研究方向已經被分成幾個子領域，研究人員希望一個人工智慧系統應該具有某些特定能力，以下將這些能力列出並說明。

早期的人工智慧研究人員直接模仿人類進行逐步的推理，就像是玩棋盤遊戲或進行邏輯推理時人類的思考模式。到了1980和1990年代，利用 概率和 經濟學上的概念，人工智慧研究還發展了非常成功的方法處理 不確定 或不完整的資訊。

對於困難的問題，有可能需要大量的運算資源，也就是發生了「可能組合爆增」：當問題超過一定的規模時，電腦會需要天文數量級的 記憶體或是 運算時間 。尋找更有效的演算法是優先的人工智慧研究專案。

人類解決問題的模式通常是用最快捷、直觀的判斷，而不是有意識的、一步一步的推導，早期人工智慧研究通常使用逐步推導的方式。人工智慧研究已經於這種「次表徵性的」解決問題方法取得進展：實體化Agent研究強調 感知運動 的重要性。神經網路研究試圖以類比人類和動物的大腦結構重現這種技能。

本體論將知識表示為一個領域內的一組概念以及這些概念之間的關係。

知識表示是人工智慧領域的核心研究問題之一，它的目標是讓機器儲存相應的知識，並且能夠按照某種規則推理演繹得到新的知識。有許多需要解決的問題需要大量的對世界的知識,這些知識包括事先儲存的先驗知識和透過智慧推理得到的知識。事先儲存的先驗知識指：人類透過某種方式告訴給機器的知識。透過智慧推理得到的知識指：結合先驗知識和某種特定的推理規則（邏輯推理）得到的知識。首先，先驗知識可以指描述目標，特徵，種類及物件之間的關係的知識， 也可以描述事件，時間，狀態，原因和結果， 以及任何知識你想要機器儲存的。比如：今天沒有太陽，沒有太陽就是陰天。那麼以命題邏輯語言，這些知識可以被表示為：今天-->沒有太陽， 沒有太陽-->陰天。這些知識是先驗知識，那麼透過推理可以得到新知識：今天-->陰天。由此例子可以看出，先驗知識的正確性非常重要，這個例子中沒有太陽就是陰天，這個命題是不嚴謹的、比較籠統的，因為沒有太陽可能是下雨，也可能下雪。另外如果人工智慧能看出太陽，除了該如何判斷的這件問題，在這個前提之下，應該也能判斷出陰天與晴天的差異。邏輯命題表示在知識表示中非常重要，邏輯推理規則是目前主要推理規則。可以在機器中用邏輯符號定義每一個邏輯命題，然後再讓機器儲存相應的邏輯推理規則，那麼自然而然機器便可進行推理。目前知識表達有許多困境尚無法解決，比如：建立一個完備的知識庫幾乎不可能，所以知識庫的資源受到限制；先驗知識的正確性需要進行檢驗，而且先驗知識有時候不一定是只有對或者錯兩種選擇。

智慧Agent必須能夠制定目標和達成這些目標。他們需要一種方法來建立一個可預測的世界模型（將整個世界狀態用數學模型表現出來，並能預測它們的行為將如何改變這個世界），這樣就可以選擇功效最大的行為。 在傳統的規劃問題中，智慧Agent被假定它是世界中唯一具有影響力的，所以它要做出什麼行為是已經確定的。但是，如果事實並非如此，它必須定期檢查世界模型的狀態是否和自己的預測相符合。如果不符合，它必須改變它的計劃。因此 智慧代理必須具有在不確定結果的狀態下推理的能力。在多Agent中，多個Agent規劃以合作和競爭的方式去完成一定的目標，使用演化演算法和群體智慧可以達成一個整體的 突現行為 目標。

機器學習的主要目的是為了讓機器從使用者和輸入資料等處獲得知識，從而讓機器自動地去判斷和輸出相應的結果。這一方法可以幫助解決更多問題、減少錯誤，提高解決問題的效率。對於人工智慧來說，機器學習從一開始就很重要。1956年，在最初的達特茅斯夏季會議上，雷蒙德·索洛莫諾夫寫了一篇關於不監視的概率性機器學習：一個歸納推理的機器。

機器學習的方法各種各樣，主要分為監督學習和非監督學習兩大類。監督學習指事先給定機器一些訓練樣本並且告訴樣本的類別，然後根據這些樣本的類別進行訓練，提取出這些樣本的共同屬性或者訓練一個分類器，等新來一個樣本，則透過訓練得到的共同屬性或者分類器進行判斷該樣本的類別。監督學習根據輸出結果的離散性和連續性，分為分類和回歸兩類。非監督學習是不給定訓練樣本，直接給定一些樣本和一些規則，讓機器自動根據一些規則進行分類。無論哪種學習方法都會進行誤差分析，從而知道所提的方法在理論上是否誤差有上限。

自然語言處理探討如何處理及運用 自然語言，自然語言認知則是指讓電腦「懂」人類的 語言 。自然語言生成系統把計算機數據轉化為自然語言。自然語言理解系統把自然語言轉化為計算機程式更易於處理的形式。

Kismet ，一個具有表情等社交能力的機器人[27]

情感和社交技能對於一個智慧agent是很重要的。首先，透過了解他們的動機和情感狀態，代理人能夠預測別人的行動（這涉及要素 博弈論、決策理論以及能夠塑造人的情感和情緒感知能力檢測）。此外，為了良好的 人機互動 ，智慧代理人也需要表現出情緒來。至少它必須出現禮貌地和人類打交道。至少，它本身應該有正常的情緒。

一個人工智慧的子領域，代表了理論（從哲學和心理學的角度）和實際（通過特定的實現產生的系統的輸出是可以考慮的創意，或系統識別和評估創造力）所定義的創造力。相關領域的研究包括了 人工直覺和 人工想像 。

史蒂芬·霍金、 比爾蓋茲、 埃隆·馬斯克 、Jaan Tallinn以及Nick Bostrom等人都對於人工智慧技術的未來公開表示憂心，人工智慧若在許多方面超越人類智慧水準的智慧、不斷更新、自我提升，進而取得控制管理權，人類是否有足夠的能力及時停止人工智慧領域的「軍備競賽」，能否保有最高掌控權，現有事實是：機器常失控導致人員傷亡，這樣的情況是否會更加擴大規模出現，歷史顯然無法給出可靠的樂觀答案。特斯拉電動車馬斯克（Elon Musk）在麻省理工學院（MIT）航空航天部門百年紀念研討會上稱人工智慧是「召喚惡魔」行為，英國發明家Clive Sinclair認為一旦開始製造抵抗人類和超越人類的智慧機器，人類可能很難生存，蓋茲同意馬斯克和其它人所言，且不知道為何有些人不擔憂這個問題。

DeepMind的人工智慧（AI）系統在2016年「 AlphaGo」對戰南韓棋王 李世乭 獲勝，開發商表示在內部設立倫理委員會，針對人工智慧的應用制定政策，防範人工智慧淪為犯罪開發者。

科技進步，人工智慧科技產生「自主武器」軍備競賽已悄悄展開，英國、以色列與挪威，都已部署自主飛彈與無人操控的無人機，具「射後不理」（fire-and-forget）能力的飛彈，多枚飛彈還可互相溝通，分享找到攻擊目標。這些武器還未被大量投入，但很快就會出現在戰場上，且並非使用人類所設計的程式，而是完全利用機器自行決策。 霍金等人在英國獨立報發表文章警告未來人工智慧可能會比人類金融市場、科學家、人類領袖更能操縱人心、甚至研發出人們無法理解的武器。專家恐發展到無法控制的局面，援引聯合國禁止研發某些特定武器的「特定常規武器公約」加以限制。 新南威爾斯大學 人工智慧的教授認為這是一種欺騙，因為機器無區別戰敵和平民的技術。

CNN財經網數位媒體未來學家、 美國線上等紛紛預測一些即將被機器人取代的職業，日本 野村綜合研究所也與英國 牛津大學 的研究學者共同調查指出，10至20年後，日本有49%的職業（235種職業）可能會被機械和人工智慧取代而消失，直接影響約達2500萬人，例如：超市店員、一般事務員、計程車司機、收費站運營商和收銀員、市場營銷人員、客服人員、製造業工人、金融中間人和分析師、新聞記者、電話公司職員、麻醉師、士兵和保安、律師、醫生、軟體開發者和操盤手、股票交易員等等高薪酬的腦力職業將最先受到衝擊。

2017年6月份 馬雲在美國 底特律舉行「鏈結世界」（Gateway 17）產業大會，會上提出人工智慧可能導致 第三次世界大戰，因為前兩次產業革命都導致兩次大戰，戰爭原因並非這些創新發明本身，而是發明對社會上許多人的生活方式衝擊處理不當，新科技在社會上產生新工作也取代舊工作，產生了新的輸家和贏家，若是輸家的人數太多將造成一股社會不穩的能量而這股能量被有心人利用可能導致各種事件。他認為各國應該強制訂定規定AI機器只能用於人類不能做的工作，避免短時間大量人類被取代的 失業 大潮，但馬雲沒有提出這種世界性規定將如何實現並確保遵守的細節方案。

資料科學和人工智慧被 哈佛商業評論稱為《二十一世紀最Sexy的職業》，人工智慧需求量大，鼓勵了不少大學諸如 伯克利大學專門成立 資料科學系。矽谷和紐約為主的《》公司於2012年成立，焦點是 資料科學， 大數據 ，和人工智慧企業培訓，提供國際大數據培訓服務。

此議題目前分成兩個學派：

此學派的代表是天文物理學家 史蒂芬·霍金，以及特斯拉執行長 伊隆·馬斯克 。霍金認為AI對人類將來有很大的威脅，主要有以下理由：

1. AI會遵循科技發展的加速度理論。

2. AI可能會有自我改造創新的能力。

3. AI進步的速度遠遠超過人類。

4. 人類會有被滅絕的危機。

主要是Google、Facebook等AI的主要技術發展者，他們對AI持樂觀看法的理由：

1. 人類只要關掉電源就能除掉AI機器人。

2. 任何的科技都會有瓶頸，摩爾定律到目前也遇到相當的瓶頸，AI科技也不會無限成長，依然存在許多難以克服的瓶頸。

3. 依目前的研究方向，電腦無法突變、甦醒、產生自我意志，AI也不可能具有創意與智慧、同情心與審美等這方面的能力。

AI逐漸普及後，將會在企業管理中扮演很重要的角色，而人類的管理者應如何適度的調整自己的工作職能，有以下幾點建議：

1. 放棄行政工作

2. 退守分析預測的領域而強化自己的綜合判斷力。

3. 把AI當作同事，形成協同合作的團隊。

4. 多琢磨在創造力以及各種流程架構設計師角色。

5. 強化自己人際網路、溝通協調、談判上的能力。

6. 培養自身領導能力，能有效地帶領一個士氣高、團結及凝結力高的工作夥伴。

人工智慧的一個比較流行的定義，也是該領域較早的定義，是由當時 麻省理工學院的 約翰·麥卡錫於1956年的 達特矛斯會議上提出的：人工智慧就是要讓機器的行為看起來就像是人所表現出的智慧行為一樣。但是這個定義似乎忽略了 強人工智慧 的可能性（見下）。另一個定義指人工智慧是人造機器所表現出來的智慧。總體來講，目前對人工智慧的定義大多可劃分為四類，即機器「像人一樣思考」、「像人一樣行動」、「理性地思考」和「理性地行動」。這裡「行動」應廣義地理解為採取行動，或制定行動的決策，而不是肢體動作。

強人工智慧觀點認為「有可能」製造出「真正」能 推理和 解決問題 的智慧機器，並且，這樣的機器將被認為是具有知覺、有自我意識的。強人工智慧可以有兩類：

人類的人工智慧，即機器的思考和推理就像人的思維一樣。

非人類的人工智慧，即機器產生了和人完全不一樣的知覺和意識，使用和人完全不一樣的推理方式。

弱人工智慧觀點認為「不可能」製造出能「真正」地 推理和 解決問題 的智慧機器，這些機器只不過「看起來」像是智慧的，但是並不真正擁有智慧，也不會有自主意識。

弱人工智慧是對比強人工智慧才出現的，因為人工智慧的研究一度處於停滯不前的狀態下，直到類神經網路有了強大的運算能力加以類比後，才開始改變並大幅超前。但人工智慧研究者不一定同意弱人工智慧，也不一定在乎或者了解強人工智慧和弱人工智慧的內容與差別，對定義爭論不休。

就當下的人工智慧研究領域來看，研究者已大量造出「看起來」像是智慧的機器，取得相當豐碩的理論上和實質上的成果，如2009年 康乃爾大學教授Hod Lipson 和其博士研究生Michael Schmidt 研發出的 Eureqa電腦程式，只要給予一些資料，這電腦程式自己只用幾十個小時計算就推論出 牛頓 花費多年研究才發現的牛頓力學公式，等於只用幾十個小時就自己重新發現牛頓力學公式，這電腦程式也能用來研究很多其他領域的科學問題上。這些所謂的弱人工智慧在神經網路發展下已經有巨大進步，但對於要如何整合成強人工智慧，現在還沒有明確定論。

「強人工智慧」一詞最初是 約翰·瑟爾針對 電腦和其它 資訊處理 機器創造的，其定義為：

「強人工智慧觀點認為計算機不僅是用來研究人的思維的一種工具；相反，只要執行適當的程式，計算機本身就是有思維的。」（J Searle in Minds Brains and Programs. The Behavioral and Brain Sciences, vol. 3, 1980）

關於強人工智慧的爭論，不同於更廣義的 一元論和 二元論的爭論。其爭論要點是：如果一台機器的唯一工作原理就是轉換編碼數據，那麼這台機器是不是有思維的？希爾勒認為這是不可能的。他舉了個 中文房間的例子來說明，如果機器僅僅是轉換數據，而數據本身是對某些事情的一種編碼表現，那麼在不理解這一編碼和這實際事情之間的對應關係的前提下，機器不可能對其處理的數據有任何理解。基於這一論點，希爾勒認為即使有機器通過了 圖靈測試 ，也不一定說明機器就真的像人一樣有自我思維和自由意識。

也有哲學家持不同的觀點。 丹尼爾·丹尼特 在其著作《》（Consciousness Explained）裡認為，人也不過是一台有靈魂的機器而已，為什麼我們認為：「人可以有智慧，而普通機器就不能」呢？他認為像上述的數據轉換機器是有可能有思維和意識的。

有的哲學家認為如果弱人工智慧是可實現的，那麼強人工智慧也是可實現的。比如（Simon Blackburn）在其哲學入門教材Think裡說道，一個人的看起來是「智慧」的行動並不能真正說明這個人就真的是智慧的。我永遠不可能知道另一個人是否真的像我一樣是智慧的，還是說她／他僅僅是「看起來」是智慧的。基於這個論點，既然弱人工智慧認為可以令機器「看起來」像是智慧的，那就不能完全否定這機器是真的有智慧的。布萊克本認為這是一個主觀認定的問題。

需要指出的是，弱人工智慧並非和強人工智慧完全對立，也就是說，即使強人工智慧是可能的，弱人工智慧仍然是有意義的。至少，今日的計算機能做的事，像算術運算等，在一百多年前是被認為很需要智慧的。並且，即使強人工智慧被證明為可能的，也不代表強人工智慧必定能被研製出來。

目前沒有統一的原理或 範式 指導人工智慧研究。許多問題上研究者都存在爭論。

其中幾個長久以來仍沒有結論的問題是：是否應從 心理或 神經方面類比人工智慧?或者像鳥類生物學對於 航空工程一樣，人類生物學對於人工智慧研究是沒有關係的？智慧行為能否用簡單的原則（如 邏輯或 最佳化 ）來描述？還是必須解決大量完全無關的問題？

智慧是否可以使用進階符號表達，如詞和想法？還是需要「子符號」的處理？ 約翰·豪格蘭德（John Haugeland）提出了GOFAI（出色的老式人工智慧）的概念，也提議人工智慧應歸類為，這個概念後來被某些非GOFAI研究者採納。

20世紀40年代到50年代，許多研究者探索 神經學、 資訊理論及 控制論之間的聯絡。其中還造出一些使用電子網路絡構造的初步智慧，如的烏龜（turtle）和 約翰霍普金斯野獸 。

這些研究者還經常在 普林斯頓大學 和英國的Ratio Club舉行技術協會會議。直到1960，大部分人已經放棄這個方法，儘管在80年代再次提出這些原理。

當20世紀50年代，數位電腦研製成功，研究者開始探索人類智慧是否能簡化成符號處理。研究主要集中在 卡內基梅隆大學， 史丹福大學和 麻省理工學院，而各自有獨立的研究風格。約翰·豪格蘭德（John Haugeland）稱這些方法為 GOFAI（出色的老式人工智慧）。60年代，符號方法在小型證明程式上類比進階思考有很大的成就。基於 控制論或 類神經網路的方法則置於次要。60－70年代的研究者確信符號方法最終可以成功創造 強人工智慧 的機器，同時這也是他們的目標。

基於知識：大約在1970年出現大容量記憶體電腦，研究者分別以三個方法開始把知識構造成應用軟體。這場「知識革命」促成專家系統的開發與計劃，這是第一個成功的人工智慧軟體形式。「知識革命」同時讓人們意識到許多簡單的人工智慧軟體可能需要大量的知識。

1980年代符號人工智慧停滯不前，很多人認為符號系統永遠不可能模仿人類所有的認知過程，特別是感知、機器人、機器學習和圖型識別。很多研究者開始關注子符號方法解決特定的人工智慧問題。

自下而上、介面agent、嵌入環境（機器人）、行為主義、新式AI：機器人領域相關的研究者，如羅德尼·布魯克斯，否定符號人工智慧而專注於機器人移動和求生等基本的工程問題。他們的工作再次關注早期控制論研究者的觀點，同時提出了在人工智慧中使用控制理論。這與認知科學領域中的表徵感知論點是一致的:更高的智慧需要個體的表徵（如移動，感知和形象）。

1990年代，人工智慧研究發展出複雜的數學工具來解決特定的分支問題。這些工具是真正的科學方法，即這些方法的結果是可測量的和可驗證的，同時也是近期人工智慧成功的原因。共享的數學語言也允許已有學科的合作（如數學，經濟或運籌學）。和 彼德·諾米格 指出這些進步不亞於「革命」和「neats的成功」。有人批評這些技術太專注於特定的問題，而沒有考慮長遠的強人工智慧目標。

智慧agent範式：智慧agent是一個會感知環境並作出行動以達致目標的系統。最簡單的智慧agent是那些可以解決特定問題的程式。更複雜的agent包括人類和人類組織（如公司）。這些範式可以讓研究者研究單獨的問題和找出有用且可驗證的方案，而不需考慮單一的方法。一個解決特定問題的agent可以使用任何可行的方法-一些agent用符號方法和邏輯方法，一些則是子符號神經網路或其他新的方法。範式同時也給研究者提供一個與其他領域溝通的共同語言--如決策論和經濟學（也使用abstract agents的概念）。1990年代智慧agent範式被廣泛接受。

人工智慧基本的應用可分為四大部分：

指的是人類透過感官所收到環境的刺激，察覺訊息的能力，簡單的說就是人類五官的看、聽、說、讀、寫等能力，學習人類的感知能力是AI目前主要的焦點之一，包括：

「看」：電腦視覺（Computer Vision）、圖像辨識（Image Recognition）、臉部辨識（Face Recognition）、物件偵測（Object Detection）。

「聽」：語音辨識（Sound Recognition）。

「說」：語音生成（Sound Generation）、文字轉換語音（Text-to-Speech）。

「讀」：自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）、語音轉換文字（Speech-to-Text）。

「寫」：機器翻譯（Machine Translation）、文字生成（Text Generation）

指的是人類透過學習、判斷、分析等等心理活動來瞭解訊息、獲取知識的過程與能力，對人類認知的模仿與學習也是目前AI第二個焦點領域，主要包括：

分析辨識能力：例如醫學圖像分析、產品推薦、垃圾郵件辨識、法律案件分析、犯罪偵測、信用風險分析、消費行為分析等。

預測能力：例如AI執行的預防性維修（Predictive Maintenance）、智慧天然災害預測與防治。

判斷能力：例如AI下圍棋、自動駕駛車、健保詐欺判斷、癌症判斷等。

學習能力：例如機器學習、深度學習、增強式學習等等各種學習方法。

指的是人類產生新思想，新發現，新方法，新理論，新設計，創造新事物的能力，它是結合知識、智力、能力、個性及潛意識等各種因素優化而成，這個領域目前人類仍遙遙領先AI，但AI也試著急起直追，主要領域包括：AI作曲、AI作詩、AI小說、AI繪畫、AI設計等。

指的是人類深刻瞭解人、事、物的真相，能探求真實真理、明辨是非，指導人類可以過著有意義生活的一種能力，這個領域牽涉人類自我意識、自我認知與價值觀，是目前AI尚未觸及的一部分，也是人類最難以模仿的一個領域。

人工智慧是一門邊緣學科，屬於 自然科學和 社會科學 的交叉。

2019年6月，基於 神經網路技術DeepNude軟體面世，該軟體可以將人物相片的衣著褪去，顯示出裸體。隨後，經該軟體處理後的色情圖片在網路上泛濫並引發爭議，此後該軟體在批評聲中被下架。據美國網路安全公司Sensity統計，DeepNude已經產生了68萬以上女性的假裸照，其中70%的原相片來自社群網路中的真實女性，而經 DeepFake技術處理的影片在以每6個月翻一番的數量增長。截至2020年12月，Sensity檢測到的相關影片數量超過8.5萬個。而惡用該技術則可能涉嫌違反《著作權法》等法律，日本警方便多次處理過使用人工智慧技術去除 色情影片中的 馬賽克、替換色情影片中 女優 容貌等相關案件。

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人工智慧 - 維基百科，自由的百科全書

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人工智慧（英語：artificial intelligence，縮寫為 AI）亦稱 機器智慧，指由人製造出來的機器所表現出來的 智慧。通常人工智慧是指透過普通電腦程式來呈現人類智慧的技術。該詞也指出研究這樣的智慧系統是否能夠實現，以及如何實現。同時，通過 醫學、 神經科學、 機器人學及 統計學 等的進步，常態預測則認為人類的很多職業也逐漸被其取代。 ...

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不受限的生命力

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Works by Patrick Bergsma: power of nature 2, 2019 , power of nature 3, 2019 , Power of Nature 4, 2019 , Power of Nature, 2018 , Power of Nature 5 , Power of Nature 6

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ET

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外星生命到底長什麼樣？近期關於「宇宙」、「外星」或是「不明飛行物」等相關話題討論度急遽增加，也讓不少人對其產生極大好奇心；而有別於過往的認知，如今多名科學家認為所謂的「外星生命體」並不是真正具有生命的有機生物，而是像科幻電影裡出現的「智能機器人」可能性更高。

根據《每日星報（Daily Star）》報導，不少科學家認為，太空旅程是漫長而危險的，對於地球上的人類是這樣、因此也理所當然適用於來自外星的一切生物。因此科學家強調，首要之務除了探尋宜居星球之外，不應該聚焦在「尋找外星足跡」上，而是致力於創造出適合長期探索宇宙的人工智能。

59歲的前NASA（美國航太總署）學者馬庫奇（Dirk Schulze-Makuch）指出，所有的人工智能都有各自的優缺點，但對於太空計畫來說，在缺乏人工智能的情況下必定難以達成；穿梭於星際空間所花費的時間遠超想像，這不僅適用於我們、對外來物種也是同理，「我們不該期待外星人是有機生物」。

對於壽命相對較短、容易腐爛的有機生命來說，完成耗時極長的太空旅程顯然是不可能的。在面對未知的宇宙時，輻射能量、小行星碰撞等因素都是不可預估的，儘管有可能透過先進的冷凍技術延緩衰老，有機生命的造訪機率仍是微乎其微；馬庫奇認為當今的宇宙若說已經被人工智能佔領，也是不足為奇。

另外79歲的「SETI研究所」高級天文學家肖斯塔克（Seth Shostak）也同樣贊同此觀點，在他看來，無論是怎樣的外貌，存在於太陽系以外的外星生命體都不太可能是碳基生命形式，同時也認為這些「生物」有極高的可能已經超越了生物智慧、甚至超越了生物學本身；也強調當今的研究目標應該是「尋找下一個水星」而非「下一個地球」。

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ET並不存在？科學家揭「外星生命真身」示警：更接近終結者

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外星生命到底長什麼樣？近期關於「宇宙」、「外星」或是「不明飛行物」等相關話題討論度急遽增加，也讓不少人對其產生極大好奇心；而有別於過往的認知，如今多名科學家認為所謂的「外星生命體」並不是真正具有生命的有機生物，而是像科幻電影裡出現的「智能機器人」可能性更高。

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位於南極洲邦傑山（Bunger Hills）的艾傑華斯大衛大本營（Edgeworth David Base Camp）是澳洲南極研究計畫最雄心勃勃的深野營地之一，預計將運作3年。去年，研究團隊飛往當地搭建帳篷平台、添加新的帳篷，並建造廚房地基。

來自台灣的謝伽欣將在當地待上3個月，在遠離補給站凱西站450公里的廚房裡，設法滿足42人的飲食需求。她有2個烤箱、2口爐和1個蒸鍋，但沒有自來水，工作空間也極為有限。

她說：「最具挑戰性的部分不是烹飪，而是洗碗。」「約有一半的科學家吃素，其中包括4名海鮮素食者和2名純素食主義者。還有1名科學家有些食物過敏問題，雖然不嚴重，但我還是必須小心準備她的食物。」

在艱困環境中滿足特殊飲食需求方面，雅基具有豐富經驗。她曾在澳洲金伯利地區的醫院、寄宿學校和偏遠的野生動物保護區工作，保護區「一半的科學家都吃素，因為他們與動物一起工作，因此不想吃牠們的肉」。

在邦傑山，新鮮的肉類和蔬菜將以冷凍真空包裝送達。「我每天早上都會提供熱湯，這是開啟一天最溫暖而充實的方式。我的工作就是照顧那裡的人們，為他們提供幸福和慰藉。」

11月9日／周四中午12:00截稿，獲刊登者贈小禮一份，另選特別獎，神祕禮相贈，本期禮物於12月中寄送。

好讀五問

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1. 你家有什麼餐桌規矩？

特別獎-何汮憲（新北新莊國中702）

吃飯時不要分心做其他事，咀嚼時不要太大聲，不要拿餐具或食物來玩......等。

劉玉筑（台中清泉國中802）

吃飯時不要拿筷子敲碗、夾菜不要翻找，很不禮貌、吃多少夾多少，不要浪費。

潘愛慈（台北五常國中702）

吃飯不超過1小時、不要邊用手機邊吃、吃完要幫忙洗餐具。

陳盈辰（台北介壽國中706）

不要在吃飯時講話，以免食物噴出。咀嚼聲音不要大到讓別人聽見。

李亮穎（台北明湖國中804）

坐姿要端正、進食不可發出聲響、發言時嘴巴要清空、喝茶時茶杯底下必須有盤子撐著、大腿一定要放餐巾避免弄髒等等。

楊溱婕（台北金華國中717）

吃飯不講話、吃飯時兩手扶著碗、吃麵時不發出咻咻的聲音。

許捷詒（彰化彰泰國中214）

① 要等到長輩到齊再開動。②不能用自己的筷子夾菜，要用公筷。

黃品皓（彰化鹿港國中115）

不可以翻攪菜餚、不可以邊玩邊吃、不可以敲擊餐具發出聲音。

張博泰（彰化和美高中國中部208）

不可以手撐著頭吃，以表對煮飯者的尊重；不可以把筷子插在飯上，不吉利。

温宗妤（嘉義興嘉國小608）

不能在菜裡挑來挑去、不可以拿筷子指人。

邱語宣（新北鷺江國中911）

碗裡的東西要先吃完才能再夾，家中最小的要洗碗（除了12歲以下）。

2. 家人一起吃飯時，你最怕或最不喜歡被問的是？

特別獎-何汮憲（新北新莊國中702）

「功課寫完了沒？」因為通常吃飯時功課都還沒寫完，被問到時就會想起還有功課還沒寫完，就無法開心吃飯。

古宥希（台北南港高中國中部703）

最怕被問到今天上課怎樣，雖然這是爸媽愛的詢問，但當你答「很好、不錯」時，空氣又陷入了寂靜。

周于喬（台北雙園國中801）

我最害怕被問到的是：最近有沒有長高，也不喜歡很久不見的家人說我怎麼還是小小一隻。

楊嘉玄（花蓮玉東國中701）

我最不喜歡被爸爸或是老人家用族語問我一些問題，但我沒什麼不喜歡被問的，除非是問我的隱私。

張芳瑜（花蓮豐濱國中701）

最怕被問「菜好吃嗎」，回好吃，有可能一直煮這道菜，回不好吃，煮菜的人會傷心。

廖子瑜（苗栗大西國中702）

到底有看書嗎？或許是一件很簡單的問題，卻會讓我心煩意亂。

彭奕涵（新竹培英國中810）

不喜歡被問成績如何，考得好會被爸媽拿去炫耀，考得爛會受到斥責。

楊景翔（新竹自強國中707）

我最不喜歡被問的問題是你想吃「a」還是「b」，因爲我都不知道要回什麼。

李家渝（新北蘆洲國中808）

我最怕被問上次比賽第幾名，因為會讓我想起不好的回憶。

陳禹彤（新北蘆洲國中705）

「妳今天過得好嗎？」這句。說今天過得很糟，就會被問東問西；說今天過得很不錯，又很像在自欺欺人，完全不知道該說什麼，只好說「還可以」了。

廖翊勝（新北漳和國中805）

最不想被問你怎麼這麼挑食，因為他們已經在知道答案了，但還是會一直問。

3. 如果家裡餐桌出現你不喜歡的菜餚，大人們通常會怎麼做？

特別獎-何汮憲（新北新莊國中702）

跟我說不喜歡吃就少盛一點，但不能完全不盛或表現出厭惡的表情，這樣不禮貌，會讓做菜的人很受傷。

林益柔（苗栗明仁國中805）

父母不會強迫我吃不喜歡的食物，但會耐心跟我說這些食物的優點。

陳奕（苗栗烏眉國中702）

父母很了解我，因此不會煮我不喜歡的菜，所以我全部都會吃完。

朱興文（苗栗國中804）

我媽都會夾一點讓我吃，我就忍著吃下去了。

吳峻豐（高雄鳳翔國中103）

我都會拜託他們可不可以少吃一點，他們通常會說：「好啊」或是「好啊，但是還是要吃一點喔」。也有例外會逼我吞下肚，害我很不舒服。

王宣雅（連江中山國中701）

大人會說不能浪費食物，不然會下地獄。

李芷君（新北漳和國中805）

會調整盤子順序，讓大家面前都是自己喜歡吃的東西。

陳沛慈（新北義學國中812）

不管我們要不要吃，就是最後一定要吃完。

陳品喬（新北新莊國中702）

他們會說：「你吃一點就好了啦！」，但是每一次都會夾給我很多食物。

李翃毅（新北桃子腳國中小802）

有時候會用數隻來決定誰要吃。

李芷紜（台北五常國中702）

他們會一邊說小朋友不可以挑食之類的話，一邊夾菜給我。

4. 你覺得餐桌上的「得體舉止」包括那些？

特別獎-何汮憲（新北新莊國中702）

不要在吃飯時大聲喧嘩，不要大聲咀嚼食物，不要嬉戲，不要拿食物來玩......等。

廖宥寧（新北三芝國中705）

①先等長輩夾菜，之後才輪到晚輩。②等大家都到齊後再開始吃飯，這是基本的尊重。

范涵羽（新北大觀國中705）

① 坐姿端正。②吃飯時嘴巴要閉起來，不可發出聲音。③同個食物一次夾一點，不要一次夾太多吃不完。

朱品睿（新北石碇高中國中部201）

不要抖腳、不要吃一口不好吃放回去、不要把筷子前端含進嘴裡、不要說話噴飯。

黃雰妮（新北安康高中國中部702）

公筷母匙、咀嚼食物時要閉著嘴、要把剩下的食物吃完時要先問還有誰要吃。

趙翊崴（新北江翠國中709）

吃飯時不說話、吃飯時用公筷、不能只吃自己喜歡的菜、讓長輩優先食用、吃飯時不能張開嘴巴咬，會發出噪音。

陳欣慧（新北義學國中703）

不可以在桌上敲敲打打或菜一上來就說怎麼看起來這麼難吃。

陳旻琪（苗栗明仁國中815）

① 讓長輩先吃。②不在飯桌上以自己的筷子翻動菜餚。③吃飯不說話，避免口水噴到飯菜中。④飯後主動收拾碗筷。

林宇曦（台北金華國中708）

① 吃飯要專心，不要邊看邊吃。②吃飯時不要講話。③夾菜要使用公筷，這樣比較衛生。④夾菜時要知道自己能吃的量，不要剩下來。

喬依（台北明湖國中816）

坐姿端正、端碗吃飯、長輩先吃、要用公筷、依照食物使用不同餐具吃飯、不要說話。

楊瑀葳（台中居仁國中201）

吃合菜時要用公筷、別人夾菜時不要轉轉盤，要等他夾完後再轉、吃飯不要敲打碗盤。

5. 談談你印象最深刻的用餐經驗。

特別獎-何汮憲（新北新莊國中702）

我從小咀嚼聲音就很大，有一次我和家人去外面餐廳吃飯，因為沒有改掉這個壞習慣，就被爸爸訓斥了一頓，我現在仍然記憶猶新。

鄭宥涔（新北林口國中701）

那天是媽媽生日，但是媽媽似乎因為工作忘記了，我和爸爸一起準備禮物，吃完飯送給媽媽，媽媽看起來十分開心呢！

施睿緁（新北桃子腳國中小702）

有一次跟家人去日本餐廳吃飯 他們送餐都穿和服，吃飯前都要先說「我要開動了」才可以吃。我覺得很像我們家的規矩，感覺爸媽都是在學他們欸。

許苡芹（新北新莊國中702）

今年暑假參加一場家族聚會，100多人的大場面真的好壯觀，到現場我才發現吃的是西餐，那時我才慶幸我知道西餐禮儀，家族聚會時才沒有手足無措。

張禾亞（新北義學國中703）

在山上露營自己煮飯，記得當時爸爸和我要去山下買不夠的食材，結果回程遇到猴子，把我們的食材偷走了。

劉愷硯（新竹仁愛國中709）

之前去澳洲時，因為聽說有牛排可以吃，所以我很興奮，可是萬萬沒想到，8天裡面有4天是牛排餐，讓我那一陣子都不敢去吃牛排了。

李杰叡（台北金華國中717）

去一家日式餐廳吃飯，結果嘴巴還沒吃到，眼睛就已經吃飽了。

王品喬（台北南港高中國中部703）

家裡輩分高的長輩要辦生日會，阿公說身為長孫女必須去。結果餐桌上都是我不能吃的海鮮，為了讓阿祖開心還是吃了，當晚很不舒服。

毋巧翊（台北瑠公國中802）

小時候不懂用餐規矩，一直觸犯規定，但那時父母並沒有責罵，而是一直教我餐桌禮儀，直到我學會為止。所以哪一次最令我印象深刻。

陳怡瑋（台北雙園國中801）

國小時老師曾經帶我們認識「西餐禮儀」，對我來說是一次很難得的用餐體驗，我學習到了用刀叉擺放方式來表示我的用餐進度。

黃元峻（花蓮富北國中701）

① 辦桌時會分大人桌和小孩桌，有時候就會偷夾別桌的菜來吃。②颱風天大停電，晚上手電筒又沒電，只能靠打火機照明來吃飯。

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2023代表字

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台灣 2023 代表字大選

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台灣 2023 代表字大選

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動動手指頭，選字抽大獎！FUJI按摩椅、燦坤禮券、眼部按摩器送給你～

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2023代表字

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2023年就要結束了，「台灣2023代表字大選」票選結果今（7）日公布，「缺」字拿到第一高票，第二名則是「蛋」字。

田徑國手楊俊瀚表示，「不管是缺電、缺水，或是缺蛋，以前缺口罩，這些的問題，我覺得在年底揭曉這個字（缺），就代表說我們有足夠的信心，去面對新的一年，我們怎麼去如何去轉變我們的人生，讓這個社會越來越好。」

邁入第16年的台灣年度代表字大選活動，由台灣最速男楊俊瀚公布票選結果。

「缺」字獲選為今年代表字，主辦單位表示，也象徵民眾在這年中，最關心的缺工以及缺水、缺電議題。值得注意的是，「蛋」字是第二高票，呼應今年延燒多時的「缺蛋」議題。

「台灣2023代表字大選」由中國信託文教基金會與聯合報合辦，累積25天民眾選票65043張，選出年度代表字。

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王興中 林俊賢／台北報導

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台灣2023年代表字 「缺」第一「蛋」居次 ｜ 公視新聞網 PNN

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2023年就要結束了，「台灣2023代表字大選」票選結果今（7）日公布，「缺」字拿到第一高票，第二名則是「蛋」字。

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種子大觀

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From the fuzzy casing of the levant cotton seed to the speckled scarlet runner bean to the star-shaped pod of the aptly named star anise, the minuscule sources of the world's edible plants take center stage in photographer Uli Westphal's newest project. Fascinated by food systems ( previously) and the myriad ways we have adapted botanicals to our needs, the artist showcases the phenomenal diversity of plants, or in this case, their tiny origins. In the ongoing Seeds series, he creates a collective portrait of all edible plants, capturing incredible textures and colors in micro-photographic detail.

While other projects include amassing large quantities of produce, he started focusing on a collection of crop seeds during the pandemic, many of which he accumulated over the years. Currently, he has about 400 species, with a shortlist of 3,000 considered highly edible. Varying in shape, size, color, and texture, the specimens require a setup that allows Westphal to capture every minute characteristic.

Because the seeds are often so tiny they're impossible to capture with traditional camera lenses, Westphal added high-resolving microscope objectives-the magnifying part of the microscope lens closest to the object-to his camera. The objectives have an extremely shallow depth of field, so he built a machine that moves the camera a few micrometers at a time, allowing him to take hundreds of images of each seed. These individual shots are used to create one composite image in which the entire seed is in focus."It's a time consuming but rewarding process that reveals a world that would otherwise remain invisible to the naked eye," he says.

Westphal considers this body of work, in addition to others like the Cultivar Series, "infinite projects that I intend to pursue and expand for as long as I'm around...I believe we need this knowledge to raise awareness, celebrate, and safeguard this botanic cornucopia."

If you're in The Netherlands, you can see some of the images in the exhibition Spacefarming at the Evoluon in Eindhoven, which continues through March 2024. Westphal is currently working on a project site to accompany the series, but in the meantime, you can explore some of his other projects on his website, and follow updates on Instagram.

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An Ambitious Series of Portraits by Uli Westphal Captures the Character of Every Edible Plant Seed - Colossal

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From the fuzzy casing of the levant cotton seed to the speckled scarlet runner bean to the star-shaped pod of the aptly named star anise, the minuscule sources of the world's edible plants take center stage in photographer Uli Westphal's newest project.

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海邊雕塑節

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Sculpture by the Sea and Allens have revealed that Juan Pablo Pinto and Cristian Rojas are the recipients of this year's Allens People's Choice Award, as voted by the exhibition visitors. Juan Pablo and Cristian receive a prize of $5,000 for 'The Hermitage', a humorous take on the Sydney housing affordability crisis. Based in Sydney, the sculptors met 10 years...

Announced at the closing ceremony on the weekend internationally renowned art collective Glue Society + James Dive were the recipients of the Kids' Choice Prize of $5,000 for 'Hot with the Chance of a Late Storm'. The melted Mr Whippy truck returned to Tamarama beach as part of the exhibition's 25th celebrations after first exhibiting in 2006, where it became one of...

Videography by Gareth Carr

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In iconic locations. Annual exhibitions in Bondi NSW and Cottesloe WA. Local & Overseas Artists. World-Class Event. 2km Long Sculpture Park. Free To The Public. Featuring 100 Sculptures.

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2024年，適逢台灣開台400年，好讀周報連兩期推出台灣史專輯，透過文物爬梳、老師講古，帶你來一堂別開生面的歷史課。

文／聯經提供

●空間篇／康熙跨國委託 台灣只畫一半？

16世紀晚期起，歐洲天主教傳教士陸續遠赴亞洲傳教，中國一些傳統文人也對這些來自海外的「西僧」，以及他們帶來的歐洲知識與技術感到好奇，雙方因而揭開了東、西方文化交流的新篇章。

17世紀晚期，淸朝的康熙皇帝也頗注意這類知識，尤其對數學特別感興趣。他也想試試這些新事物是否能投入實際應用，其中一個嘗試，就是請傳教士幫他把帝國統治的天下畫成精確地圖。

在康熙皇帝委託下，耶穌會士白晉、雷孝思、杜德美等法國傳教士，就在1708年於長城地區啟動測繪工作，隔年完成圖稿。之後，在其他耶穌會士與淸廷官員參與下，淸朝各省份與周邊地區的測繪行動也接續展開，到了1717年，終於完成全套28幅的圖稿，送交木版雕刻印刷，這即是《皇輿全覽圖》最初成果。1721至1722年又有一次增修刊印，圖幅數量更擴大到32幅的規模。

福建省圖 年代　1738年 材料　紙 尺寸　34.5公分×40.1公分 （圖／聯經提供）

當時的台灣已在淸朝統治之下，所以也是《皇輿全覽圖》的描繪對象。為了進行實地測繪，馮秉正、德瑪諾與雷孝思等3位法國耶穌會士，就在1714年4月從廈門坐船出發，先至澎湖、再抵台灣府城，展開為期1個多月的台灣地圖測繪行動。最後繪製的成果被呈現在〈福建省圖〉右下角，圖中的台灣很接近我們從衛星影像所熟知的形狀，但卻只有西半邊，少了東半邊。

為何台灣只畫一半？這是因為馮秉正相當清楚當時淸朝在台灣的統治狀況。1715年，他給法國耶穌會科洛尼亞神父寫了一封工作業務的報告信，描述：「台灣島並未完全控制在中國人手中，它似乎被一條高大的山脈分為東西兩部分......只有山巒以西的地方才屬於中國，東部只有野蠻人居住。」

由此可知，馮秉正等人知道台灣有完整的輪廓，但仍然依照淸朝統治者的觀點，只測繪西半部，不處理東半部。這套陸地實測的台灣基本地圖，就因為這段特定的時空背景，而呈現出獨特的半邊姿態。

●空間篇／從打狗到恆春 一條熱門路線

〈南部福爾摩沙圖〉由英國人畢詩禮所繪，他在1875年來到台灣南部探訪，後來在1884年完成〈福爾摩沙南部陸上旅行記〉一文，隔年發表在《英國皇家地理學會期刊》，並附上這張地圖，標示他行經的地點及路線。畢詩禮的旅行記記述一行人從打狗走到墾丁，並詳盡地描述整個墾丁海岸的地貌與人文。

他也曾造訪牡丹社，並遇見原住民瑯嶠十八社總頭目朱雷（卓杞篤的繼任者）。該文被當時的英國皇家地理學會編輯讚譽是他們所讀過、有關台灣的自然地理報告中，最重要的三篇之一。另二篇是英國博物學家郇和與英國攝影師湯姆生之作。

畢詩禮來到台灣探訪是有原因的。瑯嶠海域接連發生海難，西方各國向清朝施壓要求在當地設立燈塔。1875年，清國的海關總稅務司赫德指派當時在海關擔任工程師的畢詩禮專程來台，協助選定設置燈塔的位置。

南部福爾摩沙圖 年代　1885年 材料　紙 尺寸　25.4公分×23.4公分 （圖／聯經提供）

畢詩禮一行人搭乘轎子從打狗出發，沿著海岸線走，抵達瑯嶠，他們打算要拜會大名鼎鼎的卓杞篤，希望在通過部落領土以及徵用土地蓋燈塔事宜上，徵得他的同意。當時他們還不知道卓杞篤已過世。最終是繼任者朱雷同意以100銀元的代價，出售鵝鑾鼻一塊約120丈的土地，做為燈塔建造的基地。不過因擔心原住民日後攻擊，以及考量建置燈塔前後的防衛措施，遲至1881年才動工，1883年興建完成。

在畢詩禮繪製的地圖中，紅線是一行人途經的路線。他們從打狗出發，沿路都走海岸線，到了柴城之後，往東進入猴洞、射麻里、八龜律等原住民部落，再南下到鵝鑾鼻。基本上，這樣的路線就是外人進入恆春半島的慣常走法，而這張圖也反映出19世紀中葉以來，西方人對台灣南部的地理認知方式。

●人間篇／牡丹少女被俘東京 穿上錦繪當展示品

物件用作展示，在展覽中司空見慣，但「人」被當成展示的物件，你曾見過嗎？19世紀時，隨著航海技術發展及帝國勢力擴張，不少人趁機前往海外探索，攜回各式各樣充滿異國情調的物種及相關紀錄，「異國人種」也不例外。而且有些「人」還被軍事力量強迫遷居至海外，成為被研究及展示的活體樣品，也被迫改變身份或重塑新形象。

出現在1874年6月26日《東京日日新聞》畫面中的少女，便是1874年日軍出兵台灣南部恆春半島（通常稱為牡丹社事件）時捕獲的排灣族原住民。少女出身女乃社，時年約莫12至13歲，被俘後送往日本東京生活5個月左右，日本人稱呼她為オタイ（音近Otai，可譯為御台或阿台，以下採用阿台稱呼）。

在這張新聞錦繪中，視覺焦點為阿台及兩位日本士兵。畫的右後方，是一位朝阿台方向過來的日本士兵。阿台正被兩個日本士兵架住，全身白衣的士兵在阿台身後扶住她的雙臂，另一位黑衣白褲的士兵以跪姿為阿台套上大紅色的浴衣。阿台留著接近平頭的髮型，耳朵上帶著偏橘紅色的垂珠耳飾，她高舉的右手，掛著金黃色的手鐲。她頭部低垂著，面色似無表情又似無奈。

阿台在此錦繪的裝扮相當值得探究。關於這點，本件《東京日日新聞》上方文字，提到西鄉從道都督贈送阿台這一身的漂亮衣服。不過，阿台穿上和服的過程，包含是誰幫她套上、整個過程又花費多少時間，我們已經不得而知。我們僅能合理推測，她第一次穿上的時候，應該是不懂怎麼把多層次的和服逐一穿上身。至於阿台穿和服的情境是否如畫中所繪，由兩位男性日本士兵協助穿上，目前也無從而知。

《東京日日新聞》726號 年代　1874年 材料　紙 尺寸　23.8公分×37.4公分 （圖／聯經提供）

●時間篇／農曆3月 媽祖活動高峰期 遶境進香 數萬人絡繹不絕

台史博收藏的「1916年黃煌輝的北港進香旗」是一面三角旗子，旗面為紅底黑邊，上面書寫有「北港」、「進香」等字，另在側邊寫有「新竹廳苗栗二堡通霄北勢庄弟子黃煌輝敬奉」、「大正伍年歲次丙辰花月日吉置」，說明了居住在苗栗通霄北勢庄的媽祖信眾黃煌輝，於1916年農曆2月，隨著進香團到北港朝天宮進香──從苗栗到北港實際距離有120公里之遠。

清代以來，北港朝天宮、新港奉天宮、台南大天后宮、鹿耳門天后宮、鹿港天后宮都是各地信徒常去進香的地點，跨域的進香活動非常盛行，「北港進香」更是全台熱門的大型進香活動，多數選擇在媽祖誕辰的農曆3月辦理，成為全台媽祖活動的高峰期，整個月遶境、進香活動絡繹不絕。清末的《安平縣雜記》便記載：「三月，北港進香。市街里保民人沿途役來，數萬人日夜絡繹不絕，各持一小旗、掛一小燈；燈旗各寫『天上聖母北港進香』八字。」

日治初期，進香因各地動亂而稍歇，1897年之後又逐漸恢復。清代因交通不便，信徒們只能步行至北港進香，1908年台灣縱貫鐵路修築完成，及各地輕便鐵道陸續鋪設，為香客們提供便捷的交通，促使大量香客湧入北港。1917年3月16日《臺灣日日新報》以〈北港媽祖盛況〉報導：「北港媽祖參詣者，年年皆50萬至70萬之多。」從日治開始，本來一輩子只可能到北港參拜一次的香客，因交通的改善，旅程縮短，得以時常前往進香。

●閱報祕書／進香旗 進香隨身帶 留竹梢 祈求好尾溜

進香指的是信眾跟隨分靈的神明，回到原廟參加祭典或參拜的活動，而集體揪團隨著神明參拜的團體，就稱為「進香團」。信眾於進香時隨身攜帶的進香旗也稱「隨香旗」，一般旗面會書寫神明及進香的寺廟名稱。進香旗是信眾自己購買或訂製的，劍帶或旗桿面寫上供奉人姓名、地址、年代等，旗桿以竹製為佳，有時候會保留竹梢，祈求「好尾溜」（表示有好的結束或結尾）。

有的人會在旗子頂端掛著錫製進香牌，一面打製媽祖與宮女像，另一面打製「天上聖母」字樣；進香牌頂端吊掛小孔的斜邊上，會有一個洞，讓信徒可以放入祖廟的香灰。一般進香旗是放在家中神明桌上，每年進香時，持旗人將進香旗及進香牌帶到祖廟香爐過火、取香火，象徵持旗人生命更新。（摘錄）
延伸閱讀

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好讀選書：看得見的臺灣史 - 聯合學苑｜閱讀‧寫作‧跨域學習

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2024年，適逢台灣開台400年，好讀周報連兩期推出台灣史專輯，透過文物爬梳、老師講古，帶你來一堂別開生面的歷史課。

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不受限的生命力

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聯合學苑｜閱讀‧寫作‧跨域學習

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根據知名期刊《當代生物學》在12月4日發布的線上論文，由多國研究人員組成團隊，在琥珀中發現兩隻雄性古蚊，將目前已知最早的蚊子化石從白堊紀晚期推進到白堊紀早期，這也是一種此前未見的古蚊物種。 古生物學家發現，兩隻雄性古蚊擁有穿刺口器，以及鋒利的下顎骨以及唇齒，很可能是食血動物，「這一發現顯示，不僅最早的雌性蚊子是吸血的，雄性蚊子在某些情況下也是吸血的。」 節肢動物門蚊科節包含3000多種蚊子。雌蚊因會吸血，成為許多傳染病的主要媒介。研究人員指，昆蟲的噬血行為被認為演化自牠們原先是使用口器吸吮植物汁液。但由於昆蟲化石很少見，研究嗜血行為的進化一直很困難。 檢視新證據，研究人員表示，嗜血行為的進化可能要比以前認為的更複雜。希望未來可以深入研究白堊紀雄性蚊子吸血的效用，以及為什麼現今雄蚊已不再吸食血液維生。
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呂捷｜老派日曆細數台灣這些事 - 聯合學苑｜閱讀‧寫作‧跨域學習

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文／陳韻涵輯

冰島位處歐美板塊交界帶，火山活動頻繁，西南部雷克雅內斯半島的「法格拉達爾火山」自10月下旬起蠢蠢欲動，火山周遭地震頻傳，沿岸市鎮格林達維克的路面被震出長達15公里、深約1公尺的巨大裂縫。種種跡象顯示，岩漿正積聚在地表之下，能量蓄勢待發。部分人好奇，能否以人為方式，在可控制的條件下釋放火山壓力並控制岩漿流向以降低火山爆發的危害，但專家表示，這在技術層面行不通。

法格拉達爾火山自10月25日起轉趨活躍，火山附近人口約2800人的小漁村格林達維克淺層地震頻傳、地面隆起，顯示岩漿積聚在地下，居民緊急疏散。

冰島氣象局11月11日的數據顯示，北部孫德努克約15公里處，有一條「岩漿隧道」，一直延伸到格林達維克並通往大海。專家表示，這條隧道（岩脈）沿線的任何地方，都可能火山爆發。冰島氣象局推測，最有可能噴發的地點是格林達維克西北方約2公里的赫爾加費爾周遭地區。

岩漿在地殼下流動引發地震，造成地面膨脹與裂縫，甚至飄出縷縷白煙與蒸騰熱氣。雷克雅維克的北歐火山中心負責人佩德森表示：「火山爆發前，地震活動通常會減少，就像暴風雨前的寧靜，因為熔岩距離地表已經很近，無法形成巨大張力引發大規模地震。」

冰島火山學者索爾達松表示，斯瓦特森吉地熱發電廠附近區域已進入新的爆發階段，廠房周遭土地膨脹，出現巨大裂縫。索爾達松說，岩漿本月20日以每秒約50立方公尺的速度，湧入該電廠地下約4.5公里處的儲藏室，岩漿流速比10日之前快上將近10倍。冰島政府11月上旬已在該電廠周圍興築防禦工事 ，並挖壕溝以期改變岩漿流向， 以免電廠在火山爆發時嚴重受損。

此外，冰島氣象局官員15日在格林達維克測得高濃度的二氧化硫，警方緊急疏散當地居民。氣象專家指出，沒有準確跡象顯示火山即將爆發，但若不是岩漿已在地殼中竄升，不會出現那麼大量的二氧化硫氣體，因此無法排除火山爆發的可能性。

●專家說／人為引爆火山？ 技術面不可行！

冰島火山蠢蠢欲動，撤離居民雖然獲得政府未來3個月的薪資補助保障，心情仍忐忑，不禁提問：能否在掌控安全等要素的情況下，透過地表探鑽等人為方式，觸動火山爆發並控制岩漿流向呢？

美國國立自然史博物館地質學者安德魯斯表示，「我認為這在技術層面並不可行。」安德魯斯身兼「全球火山活動計畫」研究所所長，他解釋，岩脈中的岩漿非常黏稠，無法通過狹窄的開口，因此「需要鑽出一個非常大的洞，讓岩漿流過」。然而，岩漿的溫度可能高達攝氏1100度到攝氏1200度之間，現有的任何探鑽設備都無法承受這種足以融化岩石的高溫。

安德魯斯表示，就算可以透過人為方式「引爆」火山，這種地球工程的解決辦法也會遭受法律和道德質疑。

●看生成／坐落板塊分離區 火山活躍卻溫和

科學新聞網站《活生生的科學》引述美國西維吉尼亞大學地質學教授托羅的見解，說明冰島的火山活動為何如此頻繁、活躍卻大多溫和，不若「環太平洋火山帶」沿線火山屬於猛爆性噴發的樣態。

托羅表示，「冰島地底有兩個正在分裂的巨大構造板塊。」

冰島位於兩大構造板塊之上，左側為北美板塊，右側則為歐亞板塊交界的邊界上，板塊邊界大致穿越冰島中央。冰島政府遂於歐美板塊交界處興建了一座美歐板塊交界橋，附近海域則有天然的熔岩泳池。

托羅指出，板塊構造理論於1960年代興起，地質學家發現許多火山位於構造板塊交會的區域。構造板塊是地球堅硬外層的巨大板塊，承載著大陸和海洋且不斷移動，這些構造板塊就像球形拼圖般，覆蓋整個地球。

許多火山位於板塊交界的隱沒帶，即較薄的海洋板塊會緩緩沉入地函，如環太平洋火山帶的「複式火山」，如日本的富士山、美國西雅圖郊區的雷尼爾山等。複式火山又稱「成層火山」或「錐形火山」，由許多層的硬岩、火山噴發碎屑和火山灰堆積而成。複式火山的氣體含量高，因此通常會出現災難性噴發。

第二種較寧靜的火山坐落板塊分離的區域，格林達維克附近的火山活動就是屬於這種板塊構造運動。歐亞板塊和北美板塊之間的大西洋中脊，正好穿過冰島南部的雷克雅內斯半島，冰島三大國家公園之一的「辛格韋德利國家公園」就是位在兩大構造板塊之間。

當板塊遠離時，下方的地函會朝地表上升以填補空隙，並攜帶熱能移動至壓力較低的區域，這種過程會導致深層岩漿融化與地表火山活動。

今年10月以來，承受板塊壓力的岩漿開始朝地表推進，引發地震和火山爆發的疑慮。這種情況與中洋脊在水下形成新海洋地殼的過程相同，當岩漿凝固成玄武岩後，就會看似「侵入」周遭區域的垂直牆壁。

目前可取得的最新數據顯示，截至11月14日，格林達維克岩脈已到達距離地表約1公里處，很快就會到達地表。

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原文出自《好讀周報》747期

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冰島 火山甦醒 - 聯合學苑｜閱讀‧寫作‧跨域學習

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聯合學苑｜閱讀‧寫作‧跨域學習 冰島 火山甦醒 專題專欄

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好厲害

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好棒