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AT2026 week 1-1

為什麼先講這些？ 今天一開始我要講的事情，其實跟課程內容沒有那麼直接的關係。我想了很久，因為我發現大家進到大氣系，其實很多事情並不清楚。 所以，如果你聽不懂，請一定要問我。我很樂意用十種不同的方法再講一次那句你聽不懂的話——雖然有時候我會把它講得更複雜，這是我的習慣。 我們在這個課堂上想傳遞的一件事，不只是「知識本身」，而是：在這個科技爆炸、資訊唾手可得的年代，你如何在學習的過程中，找到屬於自己的問題。 你會慢慢發現，你學到的東西，跟大家平常理解或吸收的東西，不太一樣。這時候你要做選擇。你會開始覺得某一條路徑（pathway）比較對。 這個過程，就是學習的本質。 你從問題出發，去思考，得到答案；再從答案回頭，修正你的問題。問題會越來越精準。你不會再問： 「請問大氣科學是什麼？」 「請問大氣熱力學是什麼？」 然後得到一千字的介紹：第一定律、第二定律、卡諾熱機……這些的組合。 你會問出更精準的問題。而這個精準，來自於你對知識的內化與吸收，來自於你對問題本身更成熟的判斷。 ⸻ 老師的任務是什麼？ 老師的任務，其實不是告訴你「知識是什麼」。 因為知識來自資訊。資訊整理成知識，在過去或許是老師的工作。但現在不是。 在大氣科學裡： • 測計學比較像「量測與實現」。 • 熱力學比較像「理論的推演」。 • 而整個學門的核心，是控制方程式（Governing Equations）。 說白一點，就是一堆數學式子。黑板上那些莫名其妙的符號，就是數學的描述（mathematical description）。 這些方程式，是人類幾百年科學發展的精煉結果。我們把問題抽取出來，得到某種特徵的表示式。 這些式子太複雜了，沒有人能一次理解全部。我們只能理解「一部分」，然後從部分理解整體。 ⸻ 第一層：Representation（表示） Governing equation 是最純粹、最精煉的表示。 如果你問我，大氣科學是什麼？ 我可以說，大氣科學就是這幾組控制方程式。 但這些式子太複雜，我們怎麼理解？ 很多時候，對方程式的理解，來自於數學技巧—— • 積分 • 微分 • 變數代換 • 坐標轉換 • 進到不同的 dimension 我們用數學回答數學。 這是傳統物理的方式。 ⸻ 第二層：Interpretation（詮釋） 但在大氣科學裡，我們面對的是真實世界。 我們不能只用更高深的數學去回答數學。我們需要的是——概念模型（conceptual model）。 舉例來說： 我可不可以假設某個項（term）不重要？ 這就是 assumption。 一個合理的假設，可以把方程式簡化成我想看的形式。然後我去解讀它。 這就是 interpretation。 昨天我舉的例子是海陸風。 如果我把台灣日夜變化簡化成一個海陸風環流，那我就可以： • 做合理假設 • 簡化方程式 • 解讀變化的物理意義 這不是亂簡化，而是有意識地抽象化。 ⸻ 第三層：Estimation（定量） 接下來是定量。 如果這個量改變多少，另外一個量會改變多少？ 這是培養物理直覺最好的方法。 例如： • 全球暖化幾度合理？ • 對應能量通量是多少瓦？ • 某種溫度範圍合理嗎？ 這些不是「算出答案」就好。這些是物理直覺。 很多時候，你可以解析推導出結果，不一定要算數字。但如果問題太複雜，你就寫程式吧。 寫 code，算積分，做模擬。 但重點不是算出 300。 重點是： • 這個 300 合不合理？ • 單位是什麼？ • 是哪個假設導致這個結果？ • 如果是 500，你能不能反駁我？ 這才是重點。 ⸻ 機器人在哪裡幫得上忙？ 現在是 2020 年代，每過一個月，機器人就更厲害一點。 你可以把 code 丟給 Gemini 或 GPT，請它幫你改。 這很好。 但問題是： 當機器人給你答案，你有能力判斷它對不對嗎？ 如果你算出 300，很喜歡這個數字，連單位都不知道，那是沒有意義的。 真正的答案是： • 你如何從方程式出發 • 建構概念模型 • 做假設 • 推理 • 定量 • 再回頭檢查合理性 這整套流程，機器人不能替代。 資訊變成知識，是你的工作，不是我的工作。 ⸻ 為什麼這麼痛苦？ 因為這是一種訓練。 我透過： • 理論 • 模式 • 觀測 • AI • 程式 • 推理 來訓練你。 這個過程很痛苦。很多人會放棄我。 但問題是——你放棄我之後還會一直看到我。 不如就接受吧。大一而已，撐過去。 ⸻ 為什麼值得？ 我常常很驚訝，很多以前的學生，拿著我熱力學某一頁筆記，成為他現在工作的核心。 甚至有學生的博士論文，某個概念來自當年我隨口講的一句話。 不是我厲害。 是因為熱力學是 fundamental。它提供的是一種思考架構。 ⸻ 小故事 這堂課有很多助教。第一排那幾位，不用躲。 你們現在覺得熱力學很痛苦。 但等到大四，你可能會覺得它是一段美好的回憶。 我不知道 CP 值是多少。 但我覺得這是一種值得體驗的訓練。 ⸻ 最後 熱力學難，不只是因為數學。 而是因為我們要把標準拉高。 這是幾百年人類智慧的結晶。我們要往前推進。 不能只是： 我寫了一個爛程式，跑出來像就好。 如果標準拉高，這件事就變得有趣。 但拉高標準的過程，會很痛苦。 因為寫程式本來就很痛苦。