2020年3月，ACM宣布艾德·卡特姆(Ed Catmull)和帕特·汉拉汉(Pat Hanrahan)获得2019年图灵奖。本期译文是这两位获奖者十年前的访谈对话。两位获奖者分别创立的皮克斯(Pixar)动画工作室和Tableau在电影动画界和可视化领域都是标杆性的企业。我们也许可以从这个访谈中一窥成功的途径。
与艾德·卡特姆的访谈
译者按：在历年ACM图灵奖的获奖者名单中，计算机图形学和相关方向的学者并不多。2020年3月，ACM宣布艾德·卡特姆(Ed Catmull)和帕特·汉拉汉(Pat Hanrahan)获得2019年图灵奖，这是计算机图形学方向学者继1988年伊凡·苏泽兰(Ivan Sutherland)被授予图灵奖之后，再次荣获这一计算机科学领域的最高荣誉。我们翻译的这篇文章是十年前两位获奖者的访谈对话。访谈里面回顾了卡特姆在早期开展的经典工作。精彩的工作简洁而具有启发性，虽然时间已经过去四十多年，但是我们还能感受到图形学创世时期那段激动人心的时代。第二个话题提到创新的问题：“当一个事物是全新的时候，你不能预知它是什么。当你在为未来创造一些东西时，你却不知道它到底是什么。”如何开展保护对未知的探索？在今天，他们的对话对我们探索如何开展创新、如何设立保护机制仍具有极好的借鉴意义。两位获奖者分别创立的皮克斯(Pixar)动画工作室和Tableau在电影动画界和可视化领域都是标杆性的企业。我们也许可以从这个访谈中一窥成功的途径。在访谈中，两位还提到了艺术与技术的关系，这是一个非常有趣的视角，值得一读。
1995年，随着《玩具总动员》(Toy Story)的上映，皮克斯动画工作室总裁艾德·卡特姆实现了他的一个人生愿景：制作世界上第一部全电脑生成的正片长度电影。这是20年持久工作的巅峰。以20世纪70年代初犹他大学(University of Utah)一个传奇的计算机图形学项目为起点，一路历经纽约理工学院(New York Institute of Technology)、卢卡斯影业(Lucasfilm)这些重要节点，最后在1986年，他与史蒂夫·乔布斯(Steve Jobs)和约翰·拉塞特(John Lasseter)共同创立了皮克斯公司。从那时起，皮克斯就成了家喻户晓的名字，卡特姆最初的梦想也演变成了一系列成功的计算机动画制作的电影。在他传奇的职业生涯中，每个阶段都面临着新的挑战，同时也留下了很多新的经验教训。在本次采访中，卡特姆从最佳的曲面建模方法到皮克斯内部艺术和科学如何交互等多个角度，分享了他在过去40年中获得的睿智见解。
画图促使你从不同的角度观察事物。在这一点上,我强力推荐一本由Betty Edwards著的《像艺术家一样思考(Drawing on the Right Side of the Brain)》的书,以及她所写的与之配套的手册。这本书是专门为那些从未受到过绘画训练的人撰写。
艾德·卡特姆（图片来源：www.seattletimes.com）
帕特·汉拉汉（图片来源：www.seattletimes.com）
汉拉汉：作为一名幸运者，您进入犹他大学的时候，正处于计算机领域最具创造力的时代，很多伟大的人都出自这所学校。您曾经得到过伊凡·苏泽兰的指导，verge，吉姆·克拉克(Jim Clark)、艾伦·凯(Alan Kay)、约翰·沃诺克(John Warnock)以及许多其他杰出的人物都在那里。那是一种什么样的感觉？你们那时工作和休闲都在一起吗？，
当时戴夫·埃文斯(Dave Evans)是系主任，伊凡·苏泽兰在教课，但他们的公司(Evans and Sutherland)占用了他们所有业余时间。我非常赞同学生必须独立完成一些事情。我们被要求做出原创的工作。我们当时已经站在领域的前沿，任务就是进一步开拓。伊凡他们告诉我们：“你们可以经常来咨询我们，我们也会联系你们，但是我们得去经营这家公司。”
我认为这样做的效果很好。它建立了一个相互支持、共同协作的环境。
汉拉汉：在那个时代，您几乎在计算机图形学每个领域都发表了论文。您的博士论文描述了z缓冲(z-buffering)、纹理映射算法(texture-mapping algorithms)和双三次曲面(bicubic surfaces)显示方法。您撰写了有关（消除）隐藏面算法(hidden-surface algorithms)、抗锯齿(anti-aliasing)算法、计算机动画(computer animation)和几何建模(geometrical modeling)的论文。您的兴趣范围如此之广，不像当今典型的研究生专注于一个特定的小主题并深入研究的研究方式。
卡特姆：看上去的确是这样。
汉拉汉：在所有的工作中，您最喜欢哪一个？那段时期您最有灵感的想法是什么？
卡特姆：对我而言，当时的挑战在于弄清楚如何制作真正的曲面，因为当时除了非常局限的二次曲面之外，其他所有模型都是用多边形组成的。因此，我的第一个想法是找到一种方法来真正弯曲多边形，让它们看起来正确。
汉拉汉：您是如何把一个多边形扭转变形的？
卡特姆：（将多边形扭转变形）是有特定条件的。它在大部分情况下没有问题，但是可能正如你想象的那样，如果你没有一个良好定义的曲面，那么就有可能出现各种例外情况。因此，我想出了如何处理B样条曲面(B-spline surfaces)，但是这个方法最大的挑战在于渲染图片花费的时间太长。我当时最巧妙的想法是一种细分曲面的新方法。它相当于一个有限差分方程，不同之处在于它在每次迭代中将曲线分成两半。想象一条线：在一个差分方程中，四次加法可以获得三次曲线中的下一个点；每四次相加得到一个新点。我想出了一种方法，每四次相加就可以得到曲线的中点。事实证明，对于细分曲面而言，这种方法确实非常快。
汉拉汉：它可以递归吗？
卡特姆：事实上，它就是递归的。这是当时我能想到的最简洁的方法，事实上它确实如此。这是对差分方程的原创贡献。但是随着计算机变得越来越快，这已经不是主要问题了。当时我实现了这个方法，确实很快；但是那时候在PDP-10机器上生成图片仍需要45分钟。
汉拉汉：埃文斯和苏泽兰公司高度重视实时图形，但是当时您仍愿意退后一步，并提到：“我知道这里他们高度重视让事情高效，但我们仍应该探索非实时图形的前沿领域，看看有什么新的可能，而不仅仅是专注于我们当时可以在实时方面进行的工作。”
卡特姆：这里确实存在分歧，但是戴夫和伊凡的广泛支持同时包容了这两个方向。当时，我想开发这项技术，以便我们制作电影。我的目标非常明确。
汉拉汉：所以您的目标和其他人不一样吗？
卡特姆：是的，但是完全没有问题。实际上，伊凡曾一度创立了一家电影公司，名为Electric Picture。他打算雇用加里·戴莫斯(Gary Demos)和我，但他们无法获得资金，所以最终公司分崩离析。伊凡有兴趣推动电影方向的发展，他也知道那是我的兴趣所在。所以那时我在研究漂亮的图像，而他们正在研究交互性。
汉拉汉：当我在研究生阶段时对图形学感兴趣，我听说过一个制作全长计算机生成电影的需求。当时我对人工智能非常感兴趣，包括图灵测试和模拟大脑。我认为制作计算机生成的图像这一想法是建立人类思维模型的前提，或者说它至少和建立人类思维模型一样复杂。因为你必须对整个虚拟世界进行建模，必须有人在这个世界中，而如果虚拟世界和其中的人看起来不智能，那么这个世界就不会通过图灵测试，因此看起来也不合理。
我想我可以足够明智地认定，我们无法在我的有生之年真正建立人类智能模型。所以，我对图形学感兴趣的原因之一是我认为它有很好的长期职业发展潜力。当我进入这个领域时，我从没想过在我有生之年我们能够制作一个完全由计算机生成的图像，但我认为这会非常有趣，而且我相信最终会发生。您有过类似的想法吗？
卡特姆：是的，但是当我毕业时，我的目标并没有像“模拟现实的一切”那样远大；而是制作一部动画电影。这是更容易实现的，我当时认为这需要10年的时间。那时是1974年，of，所以我认为到1984年也许可以做到。然而事实上我用了两倍的时间，20年。我记得当时我在一次演讲中说过：“看看你面前的桌子。还没有人能生成出一张足以捕捉到即使只是那张桌子的复杂度的图片。”随着我们开始接近目标，它不再是一个有意义的话题。当然，现在我们已经超越了那一步。
我们认为实现真实感的外观是一个伟大的技术目标，这不是因为我们试图模仿现实，而是因为这样做非常困难，它将有助于推动我们继续前进。事实上，这也是实际发生的事情。我们试图与现实世界的物理学相匹配，在这一过程中，我们最终达到了能够创建令人信服的逼真图像的程度。一段时间以来，真实感是一个很伟大的目标。现在，我们有了非真实感渲染(non-photorealistic rendering)的目标以及其他类似的补充。多年来，动画和追求真实感是非常有用的目标，但我从未将其视为最终目标。
当时其他人都在购买克雷(Cray)超级计算机，而我们很擅长分析达成目标所需的计算能力。那时候我们在卢卡斯影业，认为如果有人买得起克雷计算机，那就是卢卡斯影业。但是从我们的角度来看，这太疯狂了，因为我们问过自己：“制作一部完整的电影需要多少算力？”答案是需要100台Cray-1。我们意识到自己还相距甚远，甚至不应该浪费时间去眼馋。我们还有其他事情要做。
汉拉汉：这是一个有趣的故事，因为您有一个为期十年的计划，并且没有试图太快地去实现它。如果未来的某件事太遥远，通常无法列举实现目标所需要做的每一件事，但您似乎已经弄清楚了实现目标的步骤，并且一直朝着这个最终目标努力。
画图促使你从不同的角度观察事物。可以参考由Betty Edwards著的《像艺术家一样思考(Drawing on the Right Side of the Brain)》的书,以及她所写的与之配套的手册。这本书是专门为那些从未受到过绘画训练的人撰写的。我从一本心理学。
卡特姆：我一直认为（实现目标）需要考虑具体步骤，我们必须考虑计算可以提供的东西，经济性和软件解决方案。
从基础架构来讲，那时候我们就知道了摩尔定律并且预计它会延续相当长的时间。但是还有很多事情我们不知道如何去做，我们可以把它们列举出来：建模、动画和仿真。那时，这些是摆在我们面前明确的问题。我们不想把钱浪费在购买克雷计算机上，因为我们还没有解决其他问题。
卡特姆：有趣的是，当我从犹他大学毕业时，我曾尝试去其他大学任教，但我找不到一所能认同我这样的长期计划的大学。当然，我刚从一个做长期计划的地方出来。我一直将ARPA视为政府政策推动正确方向发展的一个非常成功的例子。它的官僚主义程度很低，并且相信如果向聪明人提供资金，就能产出一些有趣的成果。我是从那种环境中走出来的，至今我一直相信这是一件很棒的事情。这并不意味着在此过程中不会有任何失败或滥用，但是这种资助大学的模式取得了惊人的成功。
可惜这并不是我申请的其他学校的工作方式，因此我最初在Applicon公司找了一份做CAD的工作。随后，纽约理工学院的创始人亚历山大·舒尔出现了，他想投资动画，并让我担任计算机图形学系主任。
他不具备做这件事所必需的全部条件，但他是当时唯一愿意投资的人。我们有一群出色的软件人员来到纽约理工学院，舒尔是全力支持他们的，但那里的技术人员知道仍缺少一个要素：他们没有艺术家或电影制作需要的其他组成部分。舒尔并不明白这一点，他认为我们就是电影制作人，可以解决所有问题，而不是一个更大事物的一部分。不幸的是，由于这一盲点，他的功绩从未得到充分的认可。他确实做了很多事情，但并没有得到太多的赞誉。
激发求知欲和好奇心，培养敏锐的观察力和丰富的想象力，特别是创造性想象，以及培养善于进行变革和发现新问题或新关系的能力。重视思维的流畅性、变通性和独创性。培养求异思维和求同思维。培养急骤性联想能力。
我最终去了卢卡斯影业，在那里发生了一件非常有趣的事情，但是我想可能大家并不太了解。当时卢卡斯影业正在制作第二部《星球大战》(Star Wars)电影，而卢卡斯影业的特效部门工业光魔(Industrial Light and Magic，ILM)的员工是当时世界上最擅长做特效的人。因此，乔治·卢卡斯带我去见他们，说：“好吧，我们要做一些计算机图形学的工作。”那些人非常友好而且开放，但是很明显，我所做的与他们所做的完全无关。
汉拉汉：他们不明白吗？
卡特姆：他们不认为这是相关的。在他们看来，我们是在研究计算机生成的图像。对于他们来说，什么是计算机生成的图像？是他们在阴极射线管(CRT)上看到的图像，也就是电视。
即使你制作了出色的电视效果，按他们的标准看也很糟糕。当然在他们看来，这是乔治的决定，他可以用他的钱做任何他想做的事。乔治没有让他们损失什么，只不过计算机图形学与他们在那部电影中所做的事情无关。
回过头来看，当时我们所拥有的就是非常重要的“保护”。当你尝试做一些新的事情时，它实际上是相当脆弱的。人们不太了解它是什么，甚至我们有时都不一定完全明白它是什么。如果人们不了解它，并且他们都有自己紧迫的手头工作，就很难看到事情的相关性。就工业光魔这个事情而言，当务之急是制作电影，而我们所做的事确实与他们手头的工作无关。
因此，我们需要的是早期的保护。这个也是我们在犹他大学得到的。ARPA在做的实质上就是保护“新事物”，尽管我们不知道这个“新事物”具体是什么。这是一个很难理解的概念，因为当大多数人谈论“新事物”时，他们实际上都是在事后谈论它。他们会事后诸葛亮地来说你做的这一切是多么的聪明，等等。然而这些话毫无意义。当一个事物是全新的时候，你不能预知它是什么。你在为未来创造一些东西，但你却不知道它到底是什么。保护这样的工作是很难的。而我们从乔治那里得到的就是这种保护。
我之所以提到这个工作模式，是因为当时我们在皮克斯有一个开发下一代工具的软件项目，这个任务分配给了一个开发小组。但是我们面临另外一个问题：负责我们电影的人并没有把这个开发小组看作是别人已经为之支付了经费的新事物，而是将这个小组视为可以用来帮助制作电影的人力来源。我们为开发小组安排了开发新软件的任务，一年后，却发现整个小组已经转向为现有产品提供工具了。
汉拉汉：我明白了。所以，他们没有得到足够的保护是吗？
卡特姆：那时候他们没有得到足够的保护，所以我又从头再来，并安排另外一个人负责该项目。一年后，我回来发现那个小组又一次被完全破坏而转向于生产了。因此，我想：“好吧，这里的势力比我原来意识到的要强大得多。”
我们第三次尝试的时候，采用了非常严格的机制，这样设置的根本原因是为了保护它。我们还做了另一件事：从外部引进了一位在管理发布高度可靠软件方面非常有经验的人。意想不到的是，在此过程中我们发现一切都在按计划进行，但是为了保持进度，最后交付的成果被裁减了。在某些时候，所交付的产品甚至不足以支持制作电影，这样一来，日程安排反而会拖延。我们让一些人推动事情按计划进行，但是他直到软件完美无缺时才愿意交付。
现在我们走到了另一个极端——保护措施使得工作无法与用户沟通互动。那时我们让埃本·奥斯比(Eben Ostby)负责，因为埃本知道用户参与的价值。现在我们正在经历一个研发投产新软件的血腥过程。但是我们之前已经经历过，而且我们知道这是一个痛苦和混乱的过程。
对我来说，诀窍是你必须意识到有两个极端：全面参与和全面保护，而且你必须知道自己在做什么，才能在两者之间来回灵活切换。对我来说，研发是你真正需要保护的东西，但你并不需要设置一面不透气的墙来保护它。有一段时间，你需要进入混乱的竞技场并实际参与其中。
汉拉汉：这似乎不仅发生在您的事业上，在任何软件项目上都应当如此。
卡特姆：是的，这个想法可以应用到任何地方。
汉拉汉：在皮克斯完成的大量创新工作中，有一件事对世界产生了巨大的影响，那就是您改变了许多人对计算的看法。许多人将计算视为数字运算，其主要应用是商业和工程。而皮克斯在计算中增添了艺术的一面。我与许多学生交流，他们意识到艺术可以成为计算的一部分；创造力可以成为计算的一部分；他们对艺术和科学领域中感兴趣的部分可以融合起来。他们认为计算是一项非常有成就感的追求。
我认为您能激励他们的原因是您拥有这些杰出的艺术人才和卓越的技术专家，并且您显然对这两者都感兴趣。像皮克斯这样的地方，您对这里的艺术与科学的交互有什么看法？
4.《Drawing the Head and Figure (Perigee)》 作者Jack Hamm(纯美式画风,有很详细的过程和步骤,不过就画功或者说画风而言,个人更推荐第一本) 5.《Drawing on the Right Side of the Brain》 作者Betty Edwards(比较偏向于古典画风。
卡特姆：我突然想到两件事。第一个是在这个位置上，我能了解到全球在艺术和技术方面一流的人才。对于这两类人，都有创造力的维度和对应于管理和实现的组织维度。如果你查看这些标准，会发现这两类人在创意和组织技能方面的分布是一致的。人们可能认为艺术家缺乏组织性，但这种说法完全没有根据。
汉拉汉：我完全同意。大多数人认为科学家是那些十分严谨、理性、有条理的人，而艺术家则是富有想象力、情感丰富、无法捉摸的人。
卡特姆：你会发现有些艺术家确实是这样，有些则非常严谨，知道自己想要的是什么。他们有条理、有领导力和感召力。
汉拉汉：他们同样需要不可思议的工匠精神。无论是编程技巧还是艺术技巧，都可以非常详细和精确。
卡特姆：如果考虑布局软件系统的技巧，架构师将带领其他很多人参与其中。在一部电影中，导演就是架构师，他系统地指挥其他人工作，并将他们融合在一起。这里的组织技巧是相似的。
我们有电影制作团队。我们同样有软件生产经理，他们可以帮助组织和整理事物。他们不是在编写代码，而是在确保人们一起工作并进行交流。具体工作起来可能高低参差不同，但结构是一样的。
正如软件中可能存在漏洞错误一样，你的故事也可能会有漏洞。你会看着说：“哦，天哪，这太蠢了！”或“那没有任何意义！”。是的，这是一个漏洞！
我对艺术与科学交互的第二次观察来源于迪士尼(Disney)的发展早期，那时候电影制作和动画都是全新的事物。这也是当时技术革命的一部分。他们必须弄清楚如何做颜色、声音和抠图，等等。在技术成熟之前，他们已经实践了很多年。现在人们回顾历史，所看到的只是这些技术中产生的艺术作品。很少有人注意到不断变化的技术所起的作用以及当年发生的激动人心的事情。
当计算机图形学变得实用时，它重新引入了技术变革并振兴这一领域。我相信技术变革是保持这个行业活力与健康的重要组成部分。
然而，大多数人的倾向是追求稳定。他们只是想要正确的过程，但我认为这个目标是错误的。实际上你需要处在一个能够不断改变事物的地方。我们现在正在编写新的软件系统，确切地说，我们不必这样做。我认为，这样做主要是为了改变我们正在做的事情。我们让自己从安乐窝里走出来，这很难向人们解释。大多数人不想待在一个不稳定的地方，他们想去舒适区，所以当你说我们想去一个不稳定的地方时，你实际上是在与大多数人的自然倾向作斗争。
卡特姆：我支持这个观点。我认为其中一项是非常重要的，尤其是在小学时，这一点尤其重要，那就是绘画方面的训练能够教会人们观察。
汉拉汉：这是您想让科学家拥有的特质，对吧？
卡特姆：是的。还有医生或律师。你需要有观察力的人。我认为大多数人都没有接受过艺术（家）的培训，因此他们对艺术家的行为举动有不正确的看法，认为大众和艺术家做的事情完全风马牛不相及。但是在某些地方，我们可以看到还有这样的沟通理解，例如贝蒂·爱德华兹(Betty Edwards)的那本著名的书《用右脑绘画》(Drawing on the Right Side of the Brain)。
需要指出的是，如果你学习绘画，并不一定意味着你是一个艺术家。事实上，你可以学习如何打篮球，但这并不意味着你可以为湖人队(Lakers)效力。但是这种技巧是可以学习的。艺术也是如此。这是一种我们所有人都应该学习的、用于观察和交流的技能。
第二件事是，有一种观念认为创造力只适用于艺术。我们这些技术领域的人意识到了这些领域的创造力。在这两个领域中，令人富有创造力的东西几乎相同。我们可能具有不同的基础技能或背景，但是张开双臂拥抱新事物的观念同样适用。
汉拉汉：以前我遇到您的时候，您总是随身带着一些数学书，我总觉得您想解决一些更酷的数学和技术问题。您有机会这样做吗？我知道您很忙，但有没有类似的您期待去做的工作？
卡特姆：是的，这里有一个。我花了很多时间试图对复数产生一种直观的感觉。尽管我在大学时在复分析(complex analysis)课程上取得了不错的分数，但我总觉得自己缺少一些感觉。我想知道它是如何工作的，但所有的书都是用同样的方式解释的。其中一部分是术语。例如，我认为虚部(imaginary)这个词是不合适的。如果称之为旋转数(rotation numbers)，会变得更容易理解。事实上，当时我试图弄清楚这一点，可是无法在书中找到这些信息，尽管我确实发现了一个例外：特里斯坦·尼达姆(Tristan Needham)的《可视化复分析》(Visual Complex Analysis)[牛津大学出版社，1999年]。他曾是罗杰·彭罗斯(Roger Penrose)在数学学院任教时的学生。
汉拉汉：我记得您说的那本书。那是一本很棒的书。
卡特姆：不幸的是，他去行政部门工作了。我觉得他应该再写一本书，因为他思考这些事情的方式相当有启发性。
汉拉汉：这也是一本可视化的书籍。它有很多很棒的图表。您理解了这些想法的精髓而不只是一堆推导。
卡特姆：我从中得到了一些我从未在其他（复）分析工作中获得的概念。因此，我坐下来写了一个程序来尝试理解这个空间。我绘制了复级数，然后查看了复平面。在这样做的过程中，我开始看到并理解以前从未见过的东西。
我现在知道很多物理学家实际上都了解这一点。我当时花了一段时间才意识到有些术语只是关于旋转的，但由于书中的描述方式，我开始并没有领会。
然后我试图进入下一个阶段，那就是思考复数矩阵意味着什么？那时我没时间了，但是在双曲空间中我想做一些与相对论和物理学有关的有趣的事情。多年来，我一直想这样做，我仍然相信那里有一些东西待挖掘。
艾德·卡特姆(Ed Catmull)
新课改到底应该培养中职生哪些综合职业能 力?。的分析与解决等都属于 学生独立思考能力培养的内容)。学校
美国计算机科学家，迪士尼动画工作室和皮克斯动画工作室前任总裁，皮克斯创始人之一。
帕特·汉拉汉(Pat Hanrahan)
斯坦福大学计算机图形学教授。hanrahan@cs.stanford.edu
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