Return to Video

如何拍攝黑洞的照片

  • 0:01 - 0:03
    在「星際效應」這部電影中,
  • 0:03 - 0:07
    我們更近距離地看到了
    超質量黑洞。
  • 0:07 - 0:09
    在明亮氣體的背景下,
  • 0:09 - 0:11
    黑洞的巨大引力
  • 0:11 - 0:12
    使光線形成戒指般的環狀。
  • 0:12 - 0:15
    但是,這不是張真實的照片,
  • 0:15 - 0:16
    而是電腦圖像的呈現,
  • 0:16 - 0:20
    是對黑洞可能的呈像的
    藝術化的演繹。
  • 0:20 - 0:22
    一百年前,
  • 0:22 - 0:25
    愛因斯坦首先發表了他的相對論。
  • 0:25 - 0:27
    那之後的幾年,
  • 0:27 - 0:30
    科學家提供了很多證據支持他的理論。
  • 0:30 - 0:33
    但是從他的理論中預測到的黑洞
  • 0:33 - 0:35
    仍然無法有直接證據證實。
  • 0:35 - 0:38
    雖然我們對於黑洞的呈像有一些想法,
  • 0:38 - 0:41
    但是我們從來沒有真正
    拍攝過一張黑洞的相片。
  • 0:41 - 0:45
    也許你會驚訝於這種困境即將改變。
  • 0:45 - 0:50
    我們在未來幾年內也許
    可以得到第一張黑洞的相片。
  • 0:50 - 0:54
    國際的科學家團隊
    將會獲得這第一張圖片,
  • 0:54 - 0:55
    透過地球大小般的望遠鏡,
  • 0:55 - 0:58
    和一個演算方法,獲得最後這張圖片。
  • 0:58 - 1:02
    雖然,我今天無法讓大家看到
    黑洞真正的照片,
  • 1:02 - 1:05
    但是,我想要簡單地向各位說明一下
  • 1:05 - 1:06
    獲得這首張照片所付出的努力。
  • 1:07 - 1:09
    我是 Katie Bouman ,
  • 1:09 - 1:12
    一名麻省理工學院博士生。
  • 1:12 - 1:14
    我在電腦科學實驗室做研究,
  • 1:14 - 1:17
    讓電腦透過影像及影片,
    能夠「看見」、識別。
  • 1:17 - 1:19
    雖然我不是天文學家,
  • 1:19 - 1:20
    但是,我現在要讓大家看的是
  • 1:20 - 1:23
    我如何投入這令人興奮的專案。
  • 1:23 - 1:26
    如果今晚你們離開了城市明亮的燈光,
  • 1:26 - 1:27
    可能運氣夠好,
  • 1:27 - 1:30
    可以看到銀河系美麗的影像。
  • 1:30 - 1:33
    如果你的視野能夠穿越數百萬顆星星,
  • 1:33 - 1:36
    向着銀河的螺旋中心前進 26,000 光年,
  • 1:36 - 1:40
    最後會在中心點遇到一群星星。
  • 1:40 - 1:43
    天文學家使用紅外線望遠鏡
    透過銀河系塵埃
  • 1:43 - 1:47
    觀察這些星星,
    已經超過了 16 年。
  • 1:47 - 1:51
    但是,最為壯觀的東西,
    卻是他們無法看見的。
  • 1:51 - 1:54
    這些星星似乎繞著一個
    隱形的物體運轉著。
  • 1:54 - 1:56
    藉由追蹤這些星星的軌跡,
  • 1:56 - 1:57
    天文學家得到一個結論:
  • 1:57 - 2:01
    只有一個又小又重的物體
    才能夠造成這樣的運動軌跡,
  • 2:01 - 2:03
    那就是超質量黑洞,
  • 2:03 - 2:07
    它的密度高到能夠吸收
    所有敢於近距離靠近它的東西,
  • 2:07 - 2:08
    連光線也不例外。
  • 2:08 - 2:11
    但是,如果我們將影像放大,
    會發生什麼事呢?
  • 2:11 - 2:16
    有沒有可能看到那些
    原本被定義為看不見的東西呢?
  • 2:17 - 2:20
    事實顯示,如果我們
    以無線電波長的尺度放大,
  • 2:20 - 2:22
    我們預期可以看到一個光環,
  • 2:22 - 2:24
    它是由黑洞旁
    高速移動的熱離子體的
  • 2:24 - 2:26
    「引力透鏡」效應形成。
  • 2:26 - 2:27
    換句話說,
  • 2:27 - 2:30
    黑洞在明亮物質的背景下投射出陰影,
  • 2:30 - 2:32
    刻畫出黑色的球體。
  • 2:32 - 2:36
    這個光環揭露了黑洞的表面界限,
  • 2:36 - 2:38
    在那個地方,引力拉扯的力量很大,
  • 2:38 - 2:40
    連光線都無法逃脫。
  • 2:40 - 2:43
    愛因斯坦方程式預測了
    這個光環的大小與形狀,
  • 2:43 - 2:46
    所以拍攝黑洞的相片不只是很酷,
  • 2:46 - 2:48
    它也有助於驗證這些方程式
  • 2:48 - 2:51
    能在黑洞附近這樣的
    極端環境下成立。
  • 2:51 - 2:53
    但是,這個黑洞距離我們非常遙遠,
  • 2:53 - 2:57
    從地球看過去,
    這個光環是不可思議的小,
  • 2:57 - 3:00
    就像是月球表面的
    一個橘子那樣的小。
  • 3:01 - 3:04
    所以拍攝黑洞的相片是極其困難的。
  • 3:05 - 3:06
    為什麼呢?
  • 3:07 - 3:10
    因為,這所有的一切
    可以歸結於一個簡單的方程式。
  • 3:10 - 3:12
    由於「衍射」現象,
  • 3:12 - 3:14
    我們所能觀察到的最小物體,
  • 3:14 - 3:16
    是有限小的,
    我們無法洞察更小的結構。
  • 3:17 - 3:20
    這個方程式說,
    為了要看到越來越小的物體,
  • 3:20 - 3:23
    我們必須製作越來越大的望遠鏡。
  • 3:23 - 3:26
    但是,即使透過地球上
    最強大的光學望遠鏡,
  • 3:26 - 3:29
    我們還是遠遠達不到
  • 3:29 - 3:31
    拍攝月球表面的影像所需要的解析度。
  • 3:31 - 3:34
    事實上,請大家看看這張從地球拍攝的
  • 3:34 - 3:36
    解析度最高的月球照片之一,
  • 3:36 - 3:38
    這張相片大約有一萬三千像素,
  • 3:38 - 3:43
    而每一個像素可包含
    超過 150 萬個橘子。
  • 3:43 - 3:45
    那麼,為了要看到月球表面的橘子,
  • 3:45 - 3:48
    我們需要多大的望遠鏡呢?
  • 3:48 - 3:50
    再者,為了要看到黑洞?
  • 3:50 - 3:53
    事實證明,透過大量運算,
  • 3:53 - 3:55
    我們可以很容易地計算出
    我們所需要的望遠鏡
  • 3:55 - 3:57
    必須是整個地球那麼大。
  • 3:57 - 3:58
    (笑聲)
  • 3:58 - 4:00
    如果我們建造出地球般大小的望遠鏡,
  • 4:00 - 4:03
    我們馬上就可以探測出一個獨特光環,
  • 4:03 - 4:05
    它表明了黑洞的表面界限。
  • 4:05 - 4:08
    雖然這張相片沒有包含所有細節,
  • 4:08 - 4:10
    像我們在電腦圖形渲染上看到的那樣,
  • 4:10 - 4:12
    但是,至少我們可以安全地
  • 4:12 - 4:14
    對黑洞附近的環境瞥上一眼。
  • 4:14 - 4:16
    然而,如同大家想像的,
  • 4:16 - 4:20
    建造一個地球大小的
    單碟望遠鏡是不可能的。
  • 4:20 - 4:22
    但是在 Mick Jagger 的名言中:
  • 4:22 - 4:23
    「你無法一直得到你所想要的,
  • 4:23 - 4:26
    但是如果你去嘗試,你可能會發現
  • 4:26 - 4:27
    你得到了你所需要的。」
  • 4:27 - 4:29
    藉由連結世界各地的望遠鏡,
  • 4:29 - 4:33
    名為「事件視界望遠鏡」的國際組織
  • 4:33 - 4:36
    正著手創建一個地球大小的
    計算型望遠鏡,
  • 4:36 - 4:38
    它能夠解析黑洞的
  • 4:38 - 4:40
    表面界限的結構。
  • 4:40 - 4:43
    這個望遠鏡網路預計明年
  • 4:43 - 4:45
    拍攝黑洞的第一張相片。
  • 4:45 - 4:49
    世界各地的望遠鏡網路同時運作。
  • 4:49 - 4:51
    透過原子鐘的精準時間鏈結,
  • 4:51 - 4:55
    每個地點的研究團隊
    藉由蒐集數千兆兆字節的數據
  • 4:55 - 4:57
    將光線「定格」。
  • 4:57 - 5:02
    麻薩諸塞州這裡的實驗室
    接下來處理這些資料。
  • 5:02 - 5:04
    那麼,這些資料是如何運作的呢?
  • 5:04 - 5:07
    還記得嗎?如果我們想要
    看清在銀河中間的黑洞,
  • 5:07 - 5:10
    我們就需要建造地球大小的
    望遠鏡,這是不現實的。
  • 5:10 - 5:12
    等一下,假設我們能夠建造
  • 5:12 - 5:14
    地球般大小的望遠鏡。
  • 5:14 - 5:17
    就有點像將地球
  • 5:17 - 5:19
    想像成舞廳裡的迪斯可旋轉球。
  • 5:19 - 5:21
    每一面鏡子會蒐集光線,
  • 5:21 - 5:23
    然後我們能將這些
    影像整合成一張圖片。
  • 5:23 - 5:26
    但是,現在讓我們
    移除大多數的鏡子,
  • 5:26 - 5:28
    只剩下少數幾個。
  • 5:28 - 5:31
    我們仍可試著整合這些資訊,
  • 5:31 - 5:33
    但是,現在只能看到很多「孔洞」。
  • 5:33 - 5:37
    這些剩下的鏡子代表
    那些有望遠鏡的地方。
  • 5:37 - 5:42
    測量數據少之又少,
    甚至無法形成一張圖片。
  • 5:42 - 5:45
    雖然我們只在少數
    有望遠鏡的地方蒐集光線,
  • 5:45 - 5:49
    地球旋轉時,我們可以
    獲得一些新的測量數據。
  • 5:49 - 5:53
    換句話說,就像迪斯可球旋轉時,
    那些鏡子也會改變位置,
  • 5:53 - 5:56
    我們得以觀察不同面向的影像。
  • 5:56 - 6:00
    我們所開發的成像算法填補了
    「迪斯可球」的不可見縫隙,
  • 6:00 - 6:03
    目的在重建黑洞的相片。
  • 6:03 - 6:05
    如果地球的每個地方都有望遠鏡,
  • 6:05 - 6:07
    也就是整個迪斯可球佈滿了鏡子,
  • 6:07 - 6:09
    這是最簡潔、理想的情況。
  • 6:09 - 6:12
    但是,我們只看得到
    某些局部的成像,因此,
  • 6:12 - 6:14
    有無數可能的相片
  • 6:14 - 6:17
    可以與現有望遠鏡的
    局部成像相吻合。
  • 6:17 - 6:20
    當然,並不是每一張「相片」的
    優先級別都相同。
  • 6:21 - 6:25
    有些相片比別的
    更近似我們所想像的。
  • 6:25 - 6:29
    因此,為了協助拍攝黑洞
    第一張相片,我的任務就是
  • 6:29 - 6:32
    設計發現最合理影像的演算法,
  • 6:32 - 6:34
    當然也必須符合望遠鏡的量測數據。
  • 6:35 - 6:39
    就像法庭的素描家一樣,
    利用有限的相貌描述以及
  • 6:39 - 6:42
    他們對於臉部結構的知識,
    將表現相貌特點的圖片拼湊出來,
  • 6:42 - 6:46
    我開發的影像演算法
    使用有限的望遠鏡資料
  • 6:46 - 6:50
    為我們生成這種影像:
    類似於宇宙中的事物的影像。
  • 6:50 - 6:54
    利用這些演算法,
    讓我們能夠利用零零散散的資料
  • 6:54 - 6:56
    拼湊出黑洞可能的樣子。
  • 6:56 - 7:00
    在這裡,讓大家看一個利用模擬資料
    重建的影像樣本,
  • 7:00 - 7:02
    這是我們假設將望遠鏡指向
  • 7:02 - 7:05
    銀河系中心的黑洞時所得到的。
  • 7:05 - 7:09
    雖然這只是一個模擬,
    但是這讓我們充滿了希望:
  • 7:09 - 7:13
    我們能夠仰賴這樣的模擬演算法,
    很快地得到黑洞的第一張相片,
  • 7:13 - 7:15
    同時也能計算「光環」的大小。
  • 7:16 - 7:19
    雖然我很樂意繼續說明
    這個演算法的所有細節,
  • 7:19 - 7:22
    但由於時間不夠,所以
    你們也不用費腦子聽了。
  • 7:22 - 7:24
    但是,我還是很樂意
    跟大家做個簡短的說明:
  • 7:24 - 7:26
    我們如何定義宇宙看起來像什麼?
  • 7:26 - 7:30
    以及我們如何
    利用這個演算法重建並驗證結果。
  • 7:30 - 7:33
    因為有無數可能的影像
  • 7:33 - 7:35
    與地球上望遠鏡的量測完全符合,
  • 7:35 - 7:38
    我們必須在它們之間
    找個方法進行挑選。
  • 7:38 - 7:40
    我們對影像進行打分,
  • 7:40 - 7:43
    打分的根據是:看起來有多像黑洞,
  • 7:43 - 7:45
    然後選擇最像的影像。
  • 7:45 - 7:47
    那麼,這到底是什麼意思呢?
  • 7:48 - 7:50
    假設我們試著建立一個模型,
  • 7:50 - 7:53
    它告訴我們這個影像在
    Facebook 上出現的可能性。
  • 7:53 - 7:55
    我們希望這個模型會這樣判斷:
  • 7:55 - 7:58
    大家應該不太可能會上傳
    像左邊這張亂亂的圖,
  • 7:58 - 8:01
    而比較可能會上傳自拍照,
  • 8:01 - 8:02
    像右邊這張。
  • 8:02 - 8:04
    中間這張圖像片是模糊的,
  • 8:04 - 8:06
    即使模糊,和亂亂的圖像比較的話,
    我們還是很有可能
  • 8:07 - 8:08
    在 Facebook 上看到,
  • 8:08 - 8:11
    只不過不如自拍照那樣常見。
  • 8:11 - 8:13
    但是,如果是黑洞的影像,
  • 8:13 - 8:17
    我們遇到一個真正的難題:
    我們從來沒見過黑洞的樣子。
  • 8:17 - 8:19
    在這種情況下,
    黑洞可能的影像是什麼?
  • 8:19 - 8:22
    我們應該假設黑洞的結構是什麼?
  • 8:22 - 8:25
    我們可能會試著使用
    之前生成的模擬結果,
  • 8:25 - 8:27
    像「星際效應」裡的黑洞影像,
  • 8:27 - 8:30
    但是,如果這樣做的話,
    可能會造成一些嚴重的問題。
  • 8:30 - 8:34
    如果愛因斯坦的理論不適用的話,
    會發生什麼事?
  • 8:34 - 8:38
    我們還是想要重建
    一個準確的圖像。
  • 8:38 - 8:41
    如果將太多愛因斯坦的方程式
    融入我們的演算法中,
  • 8:41 - 8:44
    最後只會得到我們期望的結果,
    而不一定是事實。
  • 8:44 - 8:46
    換句話說,我們不能
    貿然確定實際情況如何,
  • 8:46 - 8:49
    因為銀河系中央有一隻巨象。
  • 8:49 - 8:50
    (笑聲)
  • 8:50 - 8:53
    不同類型的影像有著
    各自非常顯著的特徵。
  • 8:53 - 8:57
    我們可以很容易地區分
    黑洞模擬影像
  • 8:57 - 8:59
    以及我們在地球上日常生活中的照片。
  • 8:59 - 9:02
    我們需要一種方法來告訴演算法
    影像看起來像什麼,
  • 9:02 - 9:05
    而不是去強加特定一種影像的特徵給它。
  • 9:06 - 9:08
    我們可以用一個方法
    試著解決這個問題:
  • 9:08 - 9:11
    通過導入不同類型影像的特徵
    讓演算法重建影像,
  • 9:11 - 9:15
    然後觀察預先假設的影像類型
    如何影響我們重建的影像。
  • 9:16 - 9:19
    如果所有不同類型的影像特徵
    產生的結果都很類似,
  • 9:19 - 9:21
    那麼我們可以充滿信心地說:
  • 9:21 - 9:25
    對於這個影像所做的假設
    沒有與事實偏差太多。
  • 9:26 - 9:28
    這有點像是將相同的相貌描述
  • 9:29 - 9:32
    提供給三個來自世界各地不同的素描家,
  • 9:32 - 9:34
    如果他們都畫出很相像的臉,
  • 9:34 - 9:36
    那麼我們可以充滿信心地說:
  • 9:36 - 9:40
    他們的作品沒有受到
    本人的文化偏見的影響。
  • 9:40 - 9:43
    我們導入不同類型影像
    的特徵的一個方法
  • 9:43 - 9:46
    就是藉由現存的影像去拼湊。
  • 9:46 - 9:48
    所以我們要蒐集大量的影像,
  • 9:48 - 9:51
    然後將它們分解成許多碎片。
  • 9:51 - 9:55
    之後我們可以把這些碎片
    當作拼圖的碎片。
  • 9:55 - 10:00
    我們使用常見的「碎片」拼湊成圖片,
  • 10:00 - 10:02
    這張圖片當然也要
    符合望遠鏡的量測數據。
  • 10:03 - 10:07
    不同類型的影像有其獨特的拼圖碎片。
  • 10:07 - 10:10
    所以,當我們利用相同的數據資料
  • 10:10 - 10:14
    卻使用不同類型的拼圖碎片
    來重建這個影像,會發生什麼事?
  • 10:14 - 10:19
    讓我們先從黑洞模擬
    圖像的拼圖碎片開始。
  • 10:19 - 10:20
    好的,這看起來很合理。
  • 10:20 - 10:23
    這看起來像我們
    所期待的黑洞的樣子。
  • 10:23 - 10:26
    但是,僅僅是導入了
    一些些黑洞模擬影像的碎片,
  • 10:26 - 10:27
    我們就得出了結果嗎?
  • 10:27 - 10:29
    讓我們來試試另一組拼圖,
  • 10:29 - 10:32
    這些是天文學影像的拼圖,不是黑洞的。
  • 10:33 - 10:35
    沒錯,我們得到一個類似的影像。
  • 10:35 - 10:37
    那麼如果是日常生活的影像呢?
  • 10:37 - 10:40
    就像用相機所照的照片一樣?
  • 10:41 - 10:43
    很好,我們得到相同的影像。
  • 10:43 - 10:47
    當我們從不同類型的拼圖
    得到相同的影像,
  • 10:47 - 10:49
    我們更有信心了,
  • 10:49 - 10:51
    我們所假定的影像
  • 10:51 - 10:54
    和我們最後得到的影像
    並沒有差距太多。
  • 10:54 - 10:57
    我們可以做的另一件事
    就是使用同一組拼圖,
  • 10:57 - 11:00
    比如日常生活中的影像碎片,
  • 11:00 - 11:03
    並利用它們來重組
    各種不同素材來源的影像。
  • 11:03 - 11:05
    那麼,在模擬實驗當中,
  • 11:05 - 11:08
    我們假設黑洞看起來就像是
    天文學裡那些非黑洞的物體,
  • 11:08 - 11:12
    或者又把它看成「銀河系中央的大象」
    這樣的日常生活影像。
  • 11:12 - 11:15
    我們下方的演算結果
  • 11:15 - 11:18
    和上方的模擬實驗中的真實影像很相像,
  • 11:18 - 11:21
    我們就可以對我們的演算法更有信心。
  • 11:21 - 11:23
    我真的想要強調這一點:
  • 11:23 - 11:25
    這些所有的圖片都是
  • 11:25 - 11:28
    由日常生活照片的碎片
    拼湊出來的,
  • 11:28 - 11:30
    就是那種用私人相機照出來的照片。
  • 11:30 - 11:33
    我們之前從沒看過黑洞的相片,
  • 11:33 - 11:37
    但最後黑洞的相片也許是由我們
    常常看到的日常生活照片拼湊出來的:
  • 11:37 - 11:40
    人像、建築物、樹木、貓、狗等等。
  • 11:40 - 11:43
    這些成像方法讓我們能夠
  • 11:43 - 11:45
    拍攝出黑洞的第一張相片,
  • 11:45 - 11:48
    我們同時也希望
    能夠驗證那些著名的理論,
  • 11:48 - 11:50
    那些科學家平常所依賴的理論。
  • 11:50 - 11:53
    當然,提出這些成像的方法與理論,
  • 11:53 - 11:56
    沒有一個驚人的研究團隊
    是不可能達到這種成果的,
  • 11:56 - 11:58
    我很榮幸身為這個團隊的一員。
  • 11:58 - 11:59
    我對這件事感到驚異:
  • 11:59 - 12:03
    雖然我沒有任何天文物理的背景
    而加入這個專案,
  • 12:03 - 12:05
    我們透過這獨特的合作所得到的,
  • 12:05 - 12:08
    能夠獲得第一張黑洞的相片。
  • 12:08 - 12:11
    但是像「事件視界望遠鏡」
    這樣的大專案,
  • 12:11 - 12:14
    多虧有跨學科領域的專業知識而成功,
  • 12:14 - 12:15
    不同的專家共同合作着。
  • 12:15 - 12:17
    我們像是個熔爐,集結了天文學家、
  • 12:17 - 12:19
    物理學家、數學家和工程師。
  • 12:19 - 12:22
    這就是我們讓不可思議的事情
  • 12:22 - 12:25
    快速實現的原因。
  • 12:25 - 12:27
    我很想鼓勵大家
  • 12:27 - 12:29
    去協助推動科學的前沿,
  • 12:29 - 12:33
    即使第一步可能像黑洞那樣神秘。
  • 12:33 - 12:34
    謝謝大家。
  • 12:34 - 12:37
    (掌聲)
Title:
如何拍攝黑洞的照片
Speaker:
Katie Bouman
Description:

在銀河系中心,有個超大質量黑洞。壯觀的它,有個熱氣旋的轉盤,會吸引敢於近距離接近它的所有東西,連光線也不例外。其實我們看不見它,由於它的表面投下了陰影,而這個陰影的影像有助於解釋關於宇宙的一些重大的問題。科學家之前認為,要製作出這樣的影像需要地球般大小的望遠鏡。然而 Katie Bouman 和天文學家團隊想出一個聰明的解決方案。和我們一起來探索,如何看清這無盡的黑暗吧。

more » « less
Video Language:
English
Team:
TED
Project:
TEDTalks
Duration:
12:51

Chinese, Traditional subtitles

Revisions