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【小小科學超人 🖥大鬧雙十一新聞台】

AI助手無微不至主人的大腦會變懶變蠢嗎？

使用智能電子郵件程序，人工智能小助手會及時甚至提前提示，下一句該寫什麼，用什麼詞，於是發一封郵件的時間比原來縮短了很多，或許也更有文採，但是，被AI如此體貼關照，我們是不是因此而逐漸丟失了某些東西？

在谷歌的Gmail中輸入答覆，你可能從一開始就覺得它能讀懂你心裏所思所想，打出字母「tha」，一句話的其餘部分便會彈出，在屏幕上以灰色字體顯示。你按 Tab 鍵，這句話就自動完成。

在一切都更簡單的時代，你需要花寶貴的幾秒鐘不厭其煩地手動輸入「非常感謝」或「聽起來很棒」，但現在，像 Gmail 這樣的電子郵件系統可以為您自動完成句子。

在背後支撐這個功能的是一種叫做自然語言處理的AI，它對語言的理解和使用與人類更相似，不同於以前的計算機處理。

但是，雖然它有助於縮短寫電子郵件花費的時間，許多人對自動完成功能的感覺還是比較複雜。有些人覺得它可以掃描信息並提出恰當回應建議，這種能力簡直「令人毛骨悚然」。

機器開始接替我們完成給同事、朋友和親人髮信息這件事的部分努力，這個過程中是否有可能剝奪了一些對我們而言更重要的東西？它是否在抽走我們的個性和人類互動的樂趣？甚至，這種自動完成技術會不會改變我們大腦的工作方式？

「預測是感知和我們與世界關聯的基礎，」美國賓夕法尼亞大學研究聽覺感知和學習神經元迴路的瑪麗亞·格芬說。

「我們的大腦持續不斷地做預測。例如，當某人在嘈雜的背景噪音中高聲說話時，即使我們只聽到一部分聲音，我們的大腦也會預測他口中說出的短語是什麼。更複雜的認知過程也同樣，包括造句。」

寫作 —— 無論是手寫還是在計算機上寫 —— 涉及複雜的認知過程的協調，包括調用長期記憶、語義系統、工作記憶和計劃。

但是，如果我們將遣詞造句的工作分包給機器，格芬認為那可能會對我們大腦的工作方式產生一些深遠的影響。

「我們現在正在做實驗，一連數天跟蹤代表聲音的神經元在大腦中的活動，發現相同的神經元集合每天都表現出不同的活動模式，」 她說。「因此，設想一下這種情況會很有意思 —— 預測是由計算機算法執行，而不經由我們的大腦，以及這種不斷重覆的體驗對我們與世界的互動會產生什麼影響。」

據估計，全球 38 億電子郵件用戶每天發送 2810 億封電子郵件，這意味著我們每個人平均每天收到大約 74 封電子郵件。回到互聯網誕生前的時光，我們每天收到二、三封以上的信就很幸運了，而且其中大部分都是賬單。

因此，在應對接踵而來的一堆信息時，我們可能需要一點幫助來減輕負擔，也就不足為奇了。能夠分析我們的寫作習慣繼而預測接下來我們最有可能使用什麼詞匯的技術，可以把鍵入數十個字母的工作減少到只需在鍵上點一下。

智能撰寫只是使用人工智能來預測我們可能想說什麼的眾多技術之一。大多數智能手機上都已經有預測文本算法程序，在我們編寫文字過程中基於過去我們曾輸入的內容提出接下來建議用什麼詞匯。在桌面電腦文字處理程序上自動完成遣詞造句的應用程序也開始出現。

這些技術緊隨其他一些嘗試之後出現，那些嘗試的目的是減輕我們必須完成的打字任務中一些繁重的部分。

在推出智慧撰寫（Smart Compose）之前，Gmail曾推出智慧回復（Smart Reply），它使用類似的方法為用戶提供三個簡短的可選回應，作為「快捷方式」，可以通過單擊按鈕進行選擇。搜索引擎現在通常使用自動完成功能來建議我們可能會提出的問題。智能手機和網絡瀏覽器還具有自動填寫功能，可以為我們填寫在線表格。

好處當然是有的。例如，自動完成可以減少認知負荷和填寫在線表格所需的時間。根據一項研究，它甚至可以幫助你拿到更低的機票價格。

但即使是相對簡單的功能，如自動更正——1990年代首次在Microsoft Word上引入，後來在手機上無處不在的短信輔助工具——也令人擔憂它對兒童寫作技能會產生不利影響。

對自動完成遣詞造句任務的更先進技術的影響進行大量研究，目前可能還為時過早，但有跡象表明它們可能會改變我們使用語言的方式。

一項為期一年的研究發現，在手機上使用預測文本的中學生比非用戶犯的拼寫錯誤更多，但使用寫作輔助工具的大學生犯的語法錯誤更少。

甚至有一些證據表明，預測文本技術可能會對使用它們的人產生積極影響，領導這項研究的諾丁漢特倫特大學心理學家克萊爾·伍德（Clare Wood）說。

「我們知道，對於成年人來說，接觸拼寫錯誤有時會干擾他們對正確拼寫的記憶，」她說。「因此，自動建議功能可能有助於最大限度地減少文本和其他在線通信中拼寫錯誤的單詞對成年人可能產生的負面影響。」

自動建議功能也有可能對在線交流的語法結構產生積極影響。

不過，伍德警告說，由於這些人工智能驅動的系統依賴於從我們過去輸入的內容中學習，它也可能會引入錯誤。

「如果它檢測到某個不合語法規範的單詞經常同時出現，那麼這種組合就會得到強化確認，」 她補充道。

但是自動暗示也可能影響我們想說什麼以及我們如何說。哈佛大學和馬薩諸塞州劍橋市德雷珀實驗室的計算機科學家發現，使用人工智能驅動的預測文本系統可能會給人們寫的東西帶來偏見。

這是因為用於在大量數據集上訓練AI系統的機器學習算法可以拾取並放大數據中包含的偏差。因此，使用來自正面在線評論的文本進行訓練的預測文本系統可能傾向於建議更積極的單詞。

研究人員發現，當人們寫一家餐館時，人們看到的文本快捷方式被偏向為更積極，由此產生的評論往往比他們看到有負面傾向的快捷方式建議更積極。

「預測文本系統開始提供比以往任何時候都更長、更連貫、更切合上下文的建議，」 哈佛大學工程與應用科學學院研究員肯·阿諾德（Ken Arnold）說。「想想未來的預測文本系統如何幫助人們成為更有效的作家是令人興奮的，但我們也需要透明度和問責制，以防止可能帶有偏見或具操縱性的建議。」

現在連八歲的孩子都開始使用手機，而且也可能用這些自動功能發送短信和電子郵件，這就引發了一個問題，即它們會對下一代的思維發展可能產生什麼影響。

「大多數關於神經可塑性的數據來自兒科患者人群，他們的神經元連接正處於快速形成階段，」堪薩斯州執業的醫生欽維·德萊爾（Chinwe Dryer）說。「隨著越來越多的年輕人使用手機，預測文本也可能影響詞庫的形成和演變。」

硅谷居民一直在抱怨 - 我們今天使用的大部分技術就是在那裏開發的 - 他們不希望自己的孩子經常使用屏幕。位於加利福尼亞州山景城的半島華爾道夫學校（Waldorf School of the Peninsula）的學費高達38000美元（29000英鎊），就讀的大多是硅谷高級技術高管的子女，該校盡量避免年輕學子使用計算機。學校指出，對教師的調查表明，使用計算機和發短信會損害學生的寫作技能。

這是各地許多教師都同意的觀點。

「通常，使用自動更正的學生非常依賴它來確定他們拼寫的單詞是什麼，以至於不會停下來查看這個單詞是否自己想要的正確單詞，」俄亥俄州的教師凱特·海特坎普（Kate Heitkamp）說。「如果學生沒有基本的拼寫技能，自動更正似乎沒有幫助，因為它會給他們一個不正確的單詞。」

過度依賴這種技術「拐杖」可能會對今天的兒童產生長期影響。孩子的詞匯量，即使是從很小的時候開始，也可以成為他們以後生活中「成功」程度的指標。

然而，伍德說沒有跡象表明自動暗示和預測文本技術對兒童的識字能力發展有任何影響。

「歸根到底，這種技術的主要優點是提高了我們在線撰寫的速度，」 她說。「對於那些閲讀能力可能強於拼寫能力的孩子，自動建議將促進他們在網上有效溝通的能力，從而向更年輕的群體或可能正在努力用傳統方式識字的孩子打開短信世界的大門。」

但是， AI 輔助帶來的方便對人們彼此之間溝通的方式也可能會有其他長遠、持久的影響。

谷歌透露，它已在其智能撰寫技術中內置過濾器，以防止其暗示基於性別的代詞。

該公司的一位研究科學家發現，當他輸入一個包含「投資者」一詞的句子時，人工智能工具假設伴隨的代詞應該是「他」。同樣，人工智能技術假設「醫生」是男性，「護士」是女性。

為了避免尷尬，谷歌選擇從系統中完全刪除性別代詞。

無論如何，我們對可以替我們寫作的技術的使用可能會增加。現在整篇體育消息可能都是由人工智能利用數據串編寫而成。其他人正在使用預測文本背後的技術來撰寫新形式的虛構文學作品。

我們每天喜愛和使用的語言是否有可能因此而失去一些東西？

「更高級的預測文本把預測從我們自身的語言系統中移除，用以填補的是回歸均值的東西，這就減少了變化性，」格芬說。她警告說，其結果可能會使我們寫出來的文字變得欠缺人性化。

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【小小科學教室 吃進肚子裡的🍉西瓜子會發芽嗎？】

炎熱的☀️夏天，香甜可口的🍉西瓜是我們消熱解暑的佳品。西瓜🍉除了可以消熱解署，還含有豐富的營養，因此備受人們的喜愛。但是我們吃西瓜時，有時會不小心將西瓜子吃入肚中。西瓜子會在肚子裡發芽嗎？當然不會。

種子發芽需要一定的條件，如溫度、水分、空氣等，而且🍉西瓜種子發芽還必須具備一個重要的條件，那就是時間。西瓜種子發芽需要三四天的時間，但是進入我們的肚子裡的種子，第二天就會被排泄出來，當然就不會在肚子裡變成西瓜秧了。

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【小小科學超人 ⭐️大鬧雙十一精華相片⭐️】

💕各位未來的小小科學家大家好，基地內的小小科學家在北極熊超人的帶領下，已經開始進行各種有趣的科學實驗了🧑‍🔬。還有一眾小小動物隊員在科學基地等著和大家見面。

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【小小科學超人 🖥大鬧雙十一新聞台】

美國加拿大高溫：熱死人的北美熱蓋天氣給我們什麼警訊

北美地區出現熱死人的「熱蓋」天氣，並不是因為加拿大和美國西北地區出現了新的最高溫紀錄，而是新的最高溫遠遠超過舊的紀錄。在這之前，加拿大史上最高溫紀錄是1937年創下的，當時在加拿大不列顛哥倫比亞省的利頓出現過攝氏45度。通常情況下就算會出現新的最高溫紀錄，每次也只會有些微增加，但這次最高溫紀錄不但連續三天被刷新，而且最高溫竟然比舊的紀錄超過攝氏4.6度。

為了讓政策制定者對極端天氣事件有所凖備，科學家目前正在想方設法預測未來可能會發生的幾近瘋狂的極端氣候。不只是熱浪，還包括導致局部地區發生洪災的暴雨等極端天氣現象，在我們認清溫室氣體會給地球氣候帶來混亂之前就做好凖備。英國氣象局希望他們最新使用的超級電腦能夠計算出更為精確的預測模型。

與此同時，全球氣溫不斷上升，科學計算所使用的參考數值也不斷發生變化，地球平均溫度和人類工業化之前相比升高了1.2度。未來10年，地球平均溫度和工業化之前的水平相比，可能會升高1.5度，如果我們不做徹底改變的話，有可能會升高2度，如果升高2度，你能想象那是什麼情況嗎？

執政當局正在努力避免出現這種潛在的可能，但早在1980年代，英國前首相撒切爾夫人就已經對此提出警告，「溫室氣體正在危害地球環境，未來出現的變化要比我們已知的更加深入而且廣泛，這種改變帶來的影響就好比人類發現如何分裂原子一樣，其結果可能影響更為深遠。」

撒切爾夫人還表示，「在這裏爭論誰要負責或誰應該負擔成本是沒有意義的，只有通過廣泛的國際合作努力才能解決問題。」

但是一些氣候懷疑論者質疑撒切爾的觀點，有一些氣候懷疑論者是由數十年來製造假消息活動的化石燃料公司所支持的。富裕國家專注於經濟的成長，而不是拯救地球，開發中國家認為他們也有理由和富裕國家一樣將經濟放在環保的前面。富裕國家將援助窮國的款項拿來研發清潔科技，國際協商一直無法取得撒切爾認為有必要的困難、全面的改變。

最後，許多國家終於開始制定政策在未來數十年之間減少溫室氣體排放。他們擔心的不只是熱蓋現象，近年來我們看到世界各地出現許多極端氣候，包括北極、南極、甚至是喜馬拉雅山。一些科學家警告如果目前的趨勢沒有改變的話，未來地球上有些地方將變成人類無法居住的地方。

美國總統拜登表示，2030年以前將二氧化碳的排放量在2005年的基礎上減半，但是他提議的對清潔科技的投資卻受到共和黨的反對。拜登的氣候特使克里甚至還說，美國人的生活方式不需要改變，他的發言招致更多批評，專家已經明確表示，保護氣候不但需要用新的技術，也要改變我們行為，例如開小一點的汽車，少吃肉。科技和商業方面對氣候變化有一點正面發展，太陽能和風力發電的成本越來越低，但根據國際可再生能源機構的數據，太陽能和風力發電只足夠供應全世界能源需求的14%。

還是撒切爾夫人說得對，我們只有一個地球，我們幾十年前早就該採取行動了。

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【小小科學教室 為什麼說爬山虎是爬高能手？】

夏天，我們在大樹🌳幹上或舊牆璧上常常能看到許多青綠色的蔓，冬天只剩下一些光禿秀的藤條，這就是我們常說的爬山虎。那麼，爬山虎是怎樣爬上光溜溜的牆壁的呢？原來，爬山虎身上有很多小卷鬚，這些卷鬚和普通的捲須不一樣，每根卷鬚上都有個小吸盤，就像壁虎的腳一樣。只要吸盤碰到牆壁或樹幹，不管表面多麼光滑，它們都能牢牢地吸上去。爬山虎就是依靠這些小吸盤，不停地往上爬呀爬，甚至能爬到五六層樓那麼高呢!

其實，大自然中的攀爬高手還有很多，我們把它們統稱為攀緣🌳植物。植物攀爬高的技巧有很多種，每種植物🌳都有自己攀爬的竅門。如牽牛花是以左旋方式爬高的能手，只要在幼苗旁邊插一根竹竿，用不了幾天，它的莖就會按從左到右的方向纏繞在竹竿上。而何首烏則是左右開弓，隨時會改變莖的攀緣方向。

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東京奧運：百米大戰在即，盤點那些讓更多選手衝進10秒的高科技

2012年奧運會男子100米短跑決賽上，倫敦奧林匹克體育場內的觀眾很可能並沒有察覺，田徑場上的巔峰賽事正孕育著一場地震級的轉變。

1968年才第一次突破的10秒大關，對於短跑運動員來說仍然是一個重大的關口,一個將他們與其他跑手區分開來的一個榮耀標誌。世界田聯的數據顯示，在1968至2008年的40年裏，只有67名跑手突破過這個大關，但是之後那10年，卻有70人新加入了這個行列。2021年7月初，又有17名男子選手首次完成自己的「破10」成績。

這到底是怎麼回事？

✅「破10俱樂部」迅速擴大

像哈克這樣的科學家們相信，這當中有很多因素，首先就是全世界範圍內參加徑賽類項目的人變多了，然後就是更優良的訓練方式。

證據是，「破十俱樂部」已經擴大到美國和牙買加等傳統強國以外，漸漸包括了像英國和加拿大等國家——這些國家在男子100米短跑項目上都至少贏得過一面金牌。

比如尼日利亞，就和英國一樣，「破10」選手人數並列世界第三，近年還有日本、土耳其、中國和南非等過去在短跑項目並不出眾的國家陸續加入了「破10俱樂部」。

✅鞋子、跑道和運動科學

科技肯定是起了很大作用：如今的短跑選手穿的跑鞋更輕——最新款式重量可能不足150克。

這個年代的鞋子所使用的材質也非常不一樣。其中一個例子是德國運動鞋品牌彪馬和一級方程式車隊梅塞德斯合作的項目，製作成果是一種以碳纖維為鞋底的跑鞋,同樣的物料被用於設計世界一級方程式冠軍車手劉易斯·漢密爾頓的戰車。

與曾經的精英跑手在泥地和草地上賽跑的年代相比，跑道也已經發生很大的改變。為了在跑道上提高能達到「更快」效果的條件，連跑道平面上硫化橡膠顆粒的形狀，現在都會成為考慮的因素。

在2008年北京奧運會，徑賽類項目上創造了五個新世界紀錄，為比賽提供跑道的意大利地板生產商盟多集團幾乎和破紀錄的跑手們一樣歡欣鼓舞。

在營養和訓練上，科學也起了作用。現今的短跑選手可以被全面分析，以對技術動作和反應時間作出調整。研究甚至能找出哪些肌肉對於短跑成績更加重要。

✅心理關口？

「破10俱樂部」的人數擴大，並且越來越多元，似乎也使得這個關口對於運動員來說不再那麼可怕了。至少這是中國跑手蘇炳添的看法。他在2015年成為第一個在亞洲出生並且100米跑進10秒以內的男子選手。

「我認為這個關口更多是心理上，而不是身體上的，」他在2019年這樣說過。

✅獎牌格局未變

舉個例子，直到今天，包括印度在內的很多國家，甚至還包括一整個大陸（南美洲），都仍然未出現過任何「破10」的男子百米選手或者「破11」的女子選手。而且，「破10俱樂部」的擴大並沒有真的在獎牌分佈上打破這項運動的統治格局。

在男女項目上，1980年代以來的奧運會和世錦賽，美國和牙買加的跑手仍然系統性地統領著領獎台。在東京奧運會上，大體格局發生改變的機會並不大——儘管這是博爾特退役之後的第一屆奧運會。

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【小小科學教室 為什麼黑色的花🌺特別少？】

世界上花🌺的顏色雖然很多，但黑色的花卻十分稀少。我們都知道，太陽☀️光由紅、橙、黃、綠、青、藍、紫7種顏色組成，每種有色光線的光波長短都不同，所含的熱量也有明顯的差異。花的組織，尤其是花瓣，一般都比較柔嫩，容易受到高溫傷害。

在植物界中，紅、藍、橙、白色的🌺花朵能反射高熱量的有色光，避免被高溫灼傷，具有自我保護的能力。而黑色花正好相反，它吸收熱量的能力強，可吸收太陽光的大部分熱量，花朵🌺很容易被灼傷，不利於其成長。因此，經過長時間的自然淘汰，黑花品種也就寥寥無幾了。

另外，要人為地創造黑色的花也十分困難。即使通過雜交，獲得黑花的概率也極其微小。所以，在萬紫千紅的花朵中，黑牡丹等花因為稀少而變得十分珍貴。

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【小小科學超人 🎨繪出新開年精華相片🎨】

💕各位未來的小小科學家大家好，基地內的小小科學家在北極熊超人的帶領下，已經開始進行各種有趣的科學實驗了🧑‍🔬。還有一眾小小動物隊員在科學基地等著和大家見面。

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【小小科學超人 🎃萬聖節快樂🎃】

Trick or treat？
小小科學超人在此祝大家萬聖節快樂🎃

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【小小科學超人 🖥 繪出新開年新聞台】

人體與健康：鬍鬚中鮮為人知的衛生功效和潛在醫學奧秘

留著鬍子當真是不衛生的行為？

然而，美國和英國醫學界一些更加科學的研究則得出了非常不同的結論。

研究者最初取樣的目的很簡單，因為近年來在世界各地的醫院中，患者因住院期間傳染、感染疾病而導致死亡的比率很高，而人們一直不清楚問題出在哪裏？消毒很嚴格的地方為什麼會出現這種狀況？是洗手不乾淨，白色醫護服或醫療器具沒有消毒完全，還是有的大夫有鬍子？

研究結果讓人大吃一驚。每天刮鬍子的醫護，臉上竟然比不刮鬍子的醫護攜帶更多病菌。

每日鬍子刮淨的醫護人員，面部攜帶的一種很難治療的具有抗藥性金黃色葡萄球菌（又稱　超級細菌／MRSA）的數目是留著鬍子醫護人員的三倍多。而這種超級細菌正是導致很多病患感染並最終無藥可治死亡的病源之一。

這究竟是怎麼回事？研究者的一種假設是，剃須刮臉很可能局部破壞了面部表皮，導致細菌乘虛而入並大量繁殖。

這只是一種假設。另外一種可能的解釋是，鬍鬚原生帶有消滅病菌的功能。

建立在美國科學家的研究基礎上，英國倫敦大學學院微生物專家亞當·羅伯茨博士（Dr Adam Roberts）也對鬍子中的奧秘展開了進一步研究。

通過隨機鬍鬚取樣，羅伯茨博士從取樣中培養出百餘種細菌，包括腸桿菌。不過，羅伯茨博士並不認為這些細菌來自糞便。

除了發現大量細菌之外，更令人羅伯茨博士驚訝的是，在幾個培養皿中，他發現了多種天然抗生體——殺死其它細菌的微生物。

專家解釋說，人類往往把微生物當作「敵人」，而其實它們的「敵人」卻不是我們。因為真正與細菌競爭生存資源與空間的是其它細菌，而它們之間經常互用的殺手就是我們常說的「抗生素」。

舉例來說，青霉素（或盤尼西林　Penicillin）最初就來源自廣泛存在於自然界的產黃青霉菌；亞歷山大·弗萊明做實驗的細菌培養皿中落入這種霉菌，並偶然殺死了培養中的細菌，成為人類發現抗生素關鍵契機。

羅伯茨博士認為，人類鬍鬚中的這些我們還認知不多微生物，很可能也產生天然抗生素——可以殺死很多細菌的毒素。

羅伯茨博士認為，鬍鬚中的這種天然抗生素很可能屬於表皮葡萄球菌（Staphylococcus epidermidis）一族——滋生於生物體表皮上的一種革蘭氏陽性球菌，存在於人體的皮膚，陰道等部位，因常堆聚成葡萄串狀，故命名為表皮葡萄球菌。

他把鬍鬚中培養出來的表皮葡萄球菌與常見大腸桿菌放在一起，結果大腸桿菌被消滅殆盡。

羅伯茨博士同時指出，淨化、分離、測試以及最終批量生產一種全新的抗生素是曠日持久的工作，不是簡簡單單剪下幾根鬍子就可以的問題。不過，他認真呼籲醫藥研究機構，應該嚴肅對待人類鬍鬚，因為其中很可能會藏有新一代抗生素的秘密。

另據專家介紹，全球每年因病菌抗藥而感染無治死亡的人數高達70萬，由於現有「消炎藥」濫用導致抗生素無效，預計到2050年每年死於超級病菌感染的人數將可能高達一千萬。過去30年中，人類一直未能找到新的抗生素。

羅伯茨博士的研究團隊表示，從鬍鬚入手以及很多被人們忽視的體表微生物群入手，很可能會有助找到下一代的有效抗生素。

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【小小科學教室 為什麼🌼向日葵會圍著太陽轉？】

有人做了一個實驗，在溫室裡，用日光燈模擬☀️大陽對🌼向日葵盤進行照射，儘管“陽光”早晨從東方照來，傍晚從西方照來，葵花始終都沒轉動。然而，當用火盆代替大陽，並把火光遮擋起來，花盤就會一反常態，不分白天黑夜，也不管東西南北， 一個勁兒朝著火盆的方尚轉動。研究表明，向日葵🌼花盤的轉動不受光線的直接影響，而是由於☀️陽光把向日葵花盤中的管狀小花曬熱了，基部的纖維會發生收縮，這一收縮就使花盤能主動較換方向來接收陽光。

另外，你知道嗎？向日葵🌼的花盤轉動可是有組織。有 紀律的集體行為。原來，向日葵頭頂上的大花盤並不是一朵花，而是由很多小花組成的。這些小花分成兩大類，一類叫舌狀花，圍在花盤外面；另一類叫管狀花，像細管子那樣緊緊擠在花盤中央。到了秋天，每一朵管狀花就能結出一粒葵花籽。這麼算來，一個🌼向日葵花盤裡應該有1000朵-2000朵小花，也就有相應數量的葵花籽了。

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【小小科學超人 🖥 繪出新開年新聞台】

調味師：創造加工食品味道的發明家

懷特在新澤西州克蘭伯裏的一個實驗室工作。她是食品巨頭阿徹丹尼爾斯米德蘭旗下調味料公司的全球首席調味師。在她的職業生涯中，她一直在努力解決一些古怪的問題，比如是什麼讓梨子嘗起來像梨子，以便在餅乾或冰淇淋中加入梨子香味，還有一些基本問題，比如如何把富含微量營養素的奶昔變得可口。

她已經發明了大約1500種口味，儘管她不想說出名字，但你很可能已經品嚐過其中的一些。懷特說，她對味道和香氣的興趣源於她在英國度過的童年時代，學校裏單調的食譜讓她對英國菜充滿絶望。然而，在家裏，情況卻截然不同。她的父母都是美食家，他們從土耳其和意大利的傳統烹飪方法中汲取靈感，使用大量的新鮮香草。他們帶著孩子在法國香水之都格拉斯附近度假，那裏數百年來一直有提取加工花朵香味的產業。

懷特獲得了博士學位，專業是化學和食品科學。她希望進入研究領域工作，在面試中機會出現了。一位資深調味師在同事的提醒下，發現她可能有天賦，於是對她進行了測試。

調味師把紙條浸入香水中，然後請她聞味道並進行描述，看看她是否有能力剖析似乎不可言說的體驗。她不需要知道分子的名稱，甚至不需要知道成分是什麼。可是她能找到詞語來定義它們嗎？像麝香味，奶油，綠色的？她做到了。

在懷特目前的工作中，調味品的製作通常始於客戶公司的一個想法——用黑松露調味的沙拉醬，用桃子調味的伏特加，讓肉餅的肉味更濃郁。調味師在他們的辦公桌上寫出草稿，然後穿上白大褂，來到實驗室的工作台邊，混合精油、香精、提取物和合成分子。懷特最擅長調和梨的味道，她能一口氣說出所有配料。有一種類似於香蕉的泡泡糖分子叫醋酸異戊酯，還有一種分子叫癸二烯酸乙酯，它有強烈的梨味。

製造味道大多數都是通過嗅覺來完成的，調味師只在最後用味覺品嚐一下。在這個過程中，懷特使用大量她能想到的並且可獲得的物質，以測定合成味道的範圍。

「我敢肯定，這就像畫畫一樣。你要知道明暗度……在你成功之前如果知道自己能走多遠，就會變得有些做作。」她說。然而，對於某些事情，反應是人為的。櫻桃味道從來都不像新鮮櫻桃那種柔和的味道和獨特質地。相反，它有強烈的杏仁和罐子裏的黑櫻桃的味道，懷特發現，如果你不加這些，客戶會回來告訴你，他們想要的味道沒有品嚐到。

懷特經常根據產品的營養成分為其定制口味，比如能量棒和功能飲料，這些東西最終被她調製完成時，會變成食客需要的口味。調味師使用一些巧妙手法來修飾植物提取物的苦味或令人不快的蛋白質口味。

「調製過程中的基本味道簡直讓人作嘔，但當我們完成調製的時候，不能說它很好吃，但味道基本令人愉快。我喜歡這種挑戰，即做一些能與這些不合常規的事情，」她說。

然而，就在最近，懷特和她的團隊一直在研究柑橘口味——火橙、黑酸橙、柚子香和蜜餞檸檬。他們在木炭上烤橙子，橙汁凝結成焦糖。

「我們今天在這方面做了更多的工作，」她在4月底說。「我們正在調製蛋白酥皮。我等不及了，我想，我們能不能在下午，大約三點，然後一起喝杯下午茶？」她笑著說。

「今天我要分析一條魚的味道成分，一條白魚，很有趣。所以我昨晚吃了鱈魚。」

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【小小科學教室 無花果真的沒有花🌸嗎？】

一般🌳植物，是花托把花萼、花冠、雄蕊、雌蕊抬得高高的，來吸引蜂蝶。而無花果的🌸花卻靜悄悄地隱藏在新枝葉腋間，它的雄花雌花都躲藏在肥大的囊狀總花托里。總花托頂端深凹下去，形成一間寬大的房子。由於總花托把雄花雌花從頭到腳都包裏起來了，人們看不見，就以為無花果是不開花的。

說起來你或許不相信，無花果還會一年開兩次花呢。當大地回春、萬物蓮生的時候，它就蓬蓬勒勒地抽枝發葉，葉腋間生出花來；在秋高氣爽、雨水充足的時候，它的枝條又“大踏步”地向上延伸，葉腋間又生出花米。

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高血壓：長頸鹿如何適應超高的血壓而不會生病

事實證明，長頸鹿解決了一個每年導致數百萬人死亡的問題：高血壓。至於解決方案，科學家們到目前為止只理解了一部分，涉及加壓器官、改變心律、血液儲存——和生物學上相當於護腿長襪的東西。

長頸鹿的血壓高是因為它們的頭高得離譜，成年長頸鹿的頭高出地面約6米——對於心臟抵抗重力泵血來說，這是一段很長的路。長頸鹿的腦部血壓要達到110/70，心臟的血壓要達到220/180左右。長頸鹿不會被這樣的壓力嚇到，但這樣的壓力會給人們帶來各種各樣的問題，包括心臟衰竭、腎衰竭到腳踝和腿部腫脹。

對於人類來說，慢性高血壓會導致心肌增厚。每次中風後，左心室變得僵硬，無法再次填充，導致舒張性心力衰竭，其特徵是疲勞、呼吸短促和運動能力下降。

當哈佛大學和加州大學洛杉磯分校的心臟病學家和進化生物學家芭芭拉·納特森-霍洛維茨檢查長頸鹿的心臟時，她和學生發現，長頸鹿的左心室確實變厚了，但沒有出現人類心臟會出現的硬化或纖維化。研究人員還發現，長頸鹿有五種與纖維化有關的基因發生了突變。

長頸鹿還有另一個避免心力衰竭的技巧：它的心臟電節律與其他哺乳動物不同。納特森-霍洛維茨發現，長頸鹿的心室充盈期延長。這使得心臟每次跳動都能泵出更多的血液，因此長頸鹿儘管有更厚的心肌，但快跑起來也不會喪命。他將注意力轉向長頸鹿已經解決的另一個問題：懷孕期間的高血壓，一種被稱為子癇前期的疾病。對人來說，這會導致嚴重的併發症，包括肝損傷、腎衰竭和胎盤脫離。但長頸鹿似乎過得很好。

至少在一定程度上，長頸鹿用護士對病人使用的相同伎倆來減少腫脹：護腿長襪。對人來說，這些是緊繃的，有彈性的打底褲，可以壓縮腿部組織，防止液體積聚。長頸鹿用緊密的結締組織來完成同樣的事情。阿克傑埃爾的團隊測試了這一效果，他們在包裹物下面向四隻長頸鹿的腿部注射了少量的鹽溶液，長頸鹿因為其他原因被麻醉了。

研究人員發現，長頸鹿膝蓋附近也有厚壁動脈，可能起到氣流限制的作用。這可能會降低下肢的血壓，就像軟水管扭結之後的水壓會下降一樣。不過目前還不清楚長頸鹿是否會根據需要打開和關閉動脈來調節小腿的壓力。

阿克傑埃爾對這些非凡的動物還有一個疑問。當長頸鹿在彎腰喝水後抬起頭時，大腦的血壓會急劇下降——這是許多人突然站起來時經歷的更嚴重的頭暈。為什麼長頸鹿不會暈倒？

部分原因是，長頸鹿可以緩衝血壓的突然變化。在被麻醉的長頸鹿身上，它們的頭可以用繩子和滑輪升降，阿克傑埃爾發現，當頭垂下時，頸部的大靜脈裏會有血池。這可以儲存超過1升的血液，暫時減少了返回心臟的血量。由於可用的血液較少，當頭部垂下時，心臟每次跳動產生的壓力較小。當頭部再次抬起時，儲存的血液會突然湧回心臟，而心臟會做出有力、高壓的反應，幫助將血液泵到大腦。

那麼，我們能從長頸鹿身上學到醫學教訓嗎？這些見解尚未產生具體的臨牀治療方法。但這並不意味著不會，納特森-霍洛維茨說。儘管其中一些適應能力可能與人類的高血壓無關，但它們可能有助於生物醫學科學家以新的方式思考這個問題，並找到治療這種常見疾病的新方法。

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【小小科學教室 🍎蘋果削皮後為什麼會變色？】

蘋果🍎的營養很豐富，含有多種維生素，但是切開後放置一段時間後就會變色，達是為什麼呢？

蘋果從樹上🌳摘下後，雖然已經脫離了母體，但呼吸活動仍在活躍地進行著，這是由於蘋果🍎中的酚類物質維持其呼吸作用的結果。當我們切開蘋果時，它就會接觸到空氣，這樣空氣中的氧氣和酚類物質就相遇了，在酶的作用下就會發生一系列的反應，切口處的果肉就會慢慢變成褐色。

蘋果🍎變色以後，所含的維生素C就會減少，從而影響它的營養價值。為了防止切開後的蘋果變色，可以不讓它與空氣接觸，最好的辦法就是把蘋果泡在鹽水里。

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氣候變化：極地變暖與冬天越來越冷之間的關聯

科學家發現，極地地區變暖最終會擾亂一種被稱為「極地渦旋」（Polar Vortex，或稱極地漩渦）的氣流環繞形態。

這麼一來，冬天時低溫的冷空氣就得以流動下到美國，例如2021年2月美國德州遭遇的寒流侵襲。

研究人員表示，極地變暖將造成部分地區的冬天越來越冷，而不是越來越熱。

過去40多年來，衛星圖片顯示全球變暖對極地地區帶來了深遠的影響。

極地地區的變暖現象要比地球其他地方更為明顯，也造成了海冰加速融化，冰蓋面積縮小。

長久以來，科學家一直希望能了解在極地地區更為嚴重的暖化現象對地球其他地方會產生什麼後果。

現在，新的研究顯示極地地區暖化對北美洲和東亞地區的冬天氣候有非常顯著的影響。

研究人員表示，上述那些較溫暖的地區和「極地渦旋」冷空氣的環繞模式互相連接，形成一個非常複雜的氣象連鎖反應。

巴倫支海（Barents Sea）和喀拉海（Kara Sea）的海冰融化，導致西伯利亞降雪增加，影響北極上空平流層的氣流環繞形態。暖空氣最終造成極地渦旋延伸，連帶將酷寒天氣往下送到美國。

1979年開始用衛星觀察之後，極地渦旋延伸的次數越來越多。科學家相信2021年2月美國德州遭遇的寒流侵襲就是這樣造成的。

研究負責人、麻省理工學院（MIT）大氣環境研究教授柯恩（Judah Cohen）博士表示，「我們認為歐亞大陸西北的海冰融化，使得西伯利亞降雪增加，導致歐亞大陸東西溫度差距加大。」

「我們知道溫度差距一旦加大，會擾亂極地渦旋的氣流環繞形態，這麼一來就有越來越多的嚴冬酷寒天氣會發生，就像德州二月遭遇的罕見奪命寒流一樣。」

研究人員表示，他們是根據觀察和模型分析而得出結果的，他們能夠展示北極氣候變化和極地渦旋以及地面天氣變化之間的實際聯繫。

研究人員相信，他們的研究能夠改進極端嚴寒天氣的氣象預報。

「這個研究的其中一個好處就是，如果了解這些預兆，並且知道哪些狀況會造成哪些天氣形態發生，那麼就能夠加強天氣預報的預測凖確度和提前預知時間。」

「如果再發生類似德州的寒流我們就不會措手不及，人們就會有更早的預警，做更好的凖備，避免在家裏被凍死的情況。」

研究人員也希望，新發現能讓人們更加了解到全球變暖的複雜程度，破解一些人們誤以為「冬天越來越冷、可見沒有氣候變暖」的錯誤認知。

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【小小科學教室 🌳植物也會感冒發燒嗎？】

🌳植物也會“發燒”。有趣的是，植物🌳的發燒通常也表明它生病了。是什麼原因引起植物發燒的呢？科學家👩‍🔬仔細觀察後發現，植物的病害往往起源於根部，這就影響根對地下營養的吸收，營養不足就會引起發燒。另外，植物因缺水而“渴”得厲害的話，也會發起燒來。

實驗表明，有病害的🌳植物葉子比正常的植物葉子溫度要高3-5°C。

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【小小科學超人 🖥 繪出新開年新聞台】

人工智能：編程員為何喜愛這些可能令他們失業的新科技？

她剛開始進入公司時，她是團隊裏第一個女的軟件開發人員。現在，她會用業餘時間來鼓勵其他女性、有色人種和LGBT（同性戀、雙性戀及跨性別）人士嘗試編程。對於像她這樣的程序員來說，最近最有趣的轉變是人工智能（AI）工具的興起，它能夠自己完成越來越巨量的代碼編寫。

6月，位於舊金山（三藩市）、擁有5600萬用戶的代碼託管平台GitHub公布了一個新的AI工具，叫做Copilot。鍵入幾個新的代碼字符串，然後AI會給出建議，如何寫完剩下的部分。它是基於一項被稱為「GPT-3」的人工智能技術，那是一家位於舊金山的人工智能實驗室，由伊隆·馬斯克聯合創辦。

GitHub的母公司微軟在9月買下獨家許可使用GPT-3，而GitHub還決定訓練另一個類似的模型。只不過這一次，是訓練AI寫軟件的源代碼。GitHub是世界最大的源代碼庫，擁有至少2800萬個公共代碼庫。所以，這家公司也能給Copilot一個可觀的公共代碼原始素材。

作為一名程序員，她遠沒有把這個工具看作是她工作的威脅，而是喜歡有AI來幫她做寫代碼當中那些「比較沉悶的部分」，比如檢查那些被叫做「正則表達式」的複雜字串，她過去總是要「三番四次複查」。而且，佛蒙特州開源軟件公司紅帽的資深程序員迪娜·穆斯卡內爾說，由於AI接收的是由專業程序員寫的代碼，它真的能幫助編程者運用同僚的集體智慧結晶。

不過，專業程序員對於AI這個初來乍到的新兵還是有一些顧慮。其中一個是找錯。在代碼當中的微小錯誤有可能非常難於被發現，同時導致非常大的代價。未來一種可能的解決方法是利用AI來查找漏洞：比如，發現在微波爐上按某些按鈕「是有效的輸入，但是卻不合情理」。不過，我們還沒有達到這一步。

另一個大問題則涉及這些自動生成代碼的所有權。如果Copilot是在用其他人寫的程序來獲得訓練，編出一些與另一名程序員寫的幾乎一樣的代碼，然後你又用到它，這會怎樣？

陸伶彥說，使用AI工具「有可能會侵犯一些開源軟件許可，因為它可能會有些東西是來源於訓練代碼」。而這可能會令你掉進剽竊的漩渦。

賈卡奇說，這完全是一個「法律尚未跟上技術」的領域。

理論上，你可以衡量有多少代碼是源自於一組訓練代碼：方法是通過訓練一個不同的AI去省略掉一組特定代碼，但是使用所有剩餘的代碼。

實際上，目前AI只提供一些短的代碼片段，不會完全編寫軟件程序。

賈拉奇說，相較之下，要在網頁代碼中「得到任何一種有意義的功能」，最短的代碼長度是1萬行。所以，它還沒有凖備好要取代真人程序員。

也沒有到可以出現傳說中的人工智能技術奇點的程度——這個想法最早是由數學家約翰·馮·紐曼假定的，指的是電腦智能的自學循環進入一個失控的爆發點，然後飛快地超越人類的智慧。代碼仍然需要全面覆核，而且要進行兩部分測試，一個是它如何運作，另一個是它如何與其他代碼融合。

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