请自觉抵制“科技”这个词。Frederick Brooks: 计算机科学家的使命是制造工具

2011-10-07 约 13277 字 预计阅读 27 分钟

非常同意 Frederick Brooks 这篇文章,不仅是计算机学科,甚至所有的工程类学科都有这样子的趋势。忘记了工程与技术首要的是解决问题与改造人类所面对的世界,而更多的像科学一样去发现新东西,为了新颖而创新。这就是目前学术界的现状。

在中文中有一个万恶的词汇是别的语言中所没有的:科技。科技这个词指的是科学与技术两者那还算正常,但在许多人的语境中科技却对应着 technology 这个词。请看看中文世界中如何称呼这些词就知道了 high tech, technology park, science park 等。公司的英文名称中用的是 technology 这个词,但中文名称使用技术这个词的绝对是凤毛麟角。虽然科学、技术、工程三者间有一定的重叠处,但他们还是有根本的区别的。出现这里说的这个情况原因主要是该文所指出的“这暗示着我们接受这样一种地位序列,更多尊重自然科学家,而更少尊重工程师,因此我们据此为自己谋求更高的地位。”只是这种思维在我们的文化中尤为严重,人家至少不耻于称自己为 technology,我们却需要用科技这个词来充门面。

请自觉抵制“科技”这个词。

science 相比 technology 在人们心目中的地位,不仅不是不堪,是反过来。 technology 在人们心目中地位是低于 science 的,不管是在西方 还是东方,但在东方尤甚。

science 的研究对象是本来就存在那里的,只是认识清楚他。technology 是 完全由人创造出来的,本来是不存在的。technology 的发展可以为新的 science 发现提供更好的工具与方法,而 science 的发展使得人们可以凭借新的认识 创造出更先进的技术。

计算机那些东西本来不存在的,是被人创造出来的,所以说不是科学。 这方面的研究是技术研究,而不是科学研究。

我前面试图思考两个很有意思的问题:

  1. 为什么国人很多情况下会将 technology 翻译成“科技”? 这个例子随处可见,特别是非严肃的翻译。去译言、东西网,或者随便一个关于 技术发展的编译过来的新闻,都是用的“科技”这词,查一下英文原文却是 technology.

  2. 为什么绝大多数公司其英文名中用 technology 而中文名中用“科技”? 这个太常见了。一抓一大把的啥啥科技有限公司,但较少叫啥啥技术有限公司的。 但看一下其英文名却是用的 technology.

坚船利炮靠的是技术,但其设计原理必须是基于科学的。

在英语中 science 和 technology 也是不同的,这个 wikipedia 上也有解释。 Frederick Brooks 也就是表达的这么个观点,computer 更多是 technology 而不是 science.

science 和 technology 分别被日本人翻译为科学和技术。中国在引进时是直接 把汉字拿来用的。这种直接拿日语翻译来用的情况很多,这些翻译一般都从 中国古代典籍中借用的,被赋予了现代的意义。但有些单字日语和汉语中的 意思不同可能会有一定的影响。

在清末民初以至现代,科学与技术对建设现代化国家至关重要。又由于科学与 技术间相辅相成的关系,所以屡屡被并列提及,就是“科学(和)技术”,但由于 汉语的特性,可以省略成“科学技术”。注意这是个并列式短语而不是一个词, 对应着”science and technology”。正如“数学、物理和化学”被简称为“数理化”, “科学技术”又被国人缩略为“科技”,并且被当成了一个词来看待。“科学技术” 是“科技”这个“词”的唯一来源。

长久以来,在汉语文化圈中(中国大陆、香港、台湾等)出现了一种现象,就是 会把 technology 翻译为“科技”。那么很奇怪他们又该将”science and technology” 如何翻译呢?wikipedia 中文“技术”词条中也充斥着“科技”指代“技术”的说法。

不管是东西方,搞 science 比搞 technology 更容易获得荣誉感,这大概是 Brooks 所说的许多学科把自己加上个 science 字样的原因。

但在我们的文化里还不止这些,我们的传统文化中凡是带“技”和“术”字样的东西 基本上都是被人看不上瞧不起的,属于末流的。很不幸的 technology 被翻译成了这 俩字,于是有些人总想拉上那个科字头过来来提升下档次。现在基本是全民提升档次了, 连各级官员都有科研项目的,你信吗?

我们可以将“科技”看作一个风向标,什么时候 technology 不被称作“科技”了, 这个文化才能孕育一流的科学和技术。也许 technology 被翻译成“泰科捺勒斋” 什么的人们就觉得高尚点了。

附:参考汉语大词典上的解释。

【科學】1.科举之学。 宋  陈亮 《送叔祖主筠州高要簿序》:“自科學之興,世之爲士者 往往困於一日之程文,甚至於老死而或不遇。”2.反映自然、社会、思维等的客观规律的分 科知识体系。 毛泽东 《在中国共产党全国代表会议上的讲话》:“人们必须通过对现象的 分析和研究,才能了解到事物的本质,因此需要有科学。” 公刘 《太阳的家乡》:“这种 悲惨的情况,不是我一个人的力量所能改变的,根本问题是要办教育,叫人们接受科学。” 3.特指自然科学。 曹禺 《北京人》第二幕:“白吃,白喝,白住,研究科学,研究美术, 研究文学,研究他们每个人所喜欢的,为 中国 ,为人类谋幸福。”4.合乎科学的;合理的 。 丁玲 《莎菲女士的日记》:“我不相信恋爱是如此的理智,如此的科学。” 柯岩 《奇 异的书简·船长》:“多么精细,多么科学!完全是科学家的逻辑!”

【技術】1.技艺;法术。《史记·货殖列传》:“醫方諸食技術之人,焦神極能,爲重糈也 。” 宋  陆游 《老学庵笔记》卷三:“忽有一道人,亦美風表,多技術…… 張若水 介之 來謁。” 清  侯方域 《再与贾三兄书》:“蓋足下之性好新異,喜技術,作之不必果成, 成之不必果用,然凡可以嘗試爲之者,莫不爲之。”2.知识技能和操作技巧。 周而复 《上 海的早晨》第一部七:“ 张学海 是沪江纱厂保全部的青年工人,思想进步,对机器特别有 兴趣,有空就钻研技术。” 李準 《李双双小传》六:“两个人见面, 双双 总要说他们猪 场的新鲜事。比如一个猪下了十个猪娃呀,人工授精的新技术呀。”3.指文学艺术的创作技 巧。 胡適 《读<楚辞>》:“《卜居》、《渔父》为有主名的著作,见解与技术都可代表 一个《楚辞》进步已高的时期。”《<刘半农诗选>自序》:“而这两位先生的学问技术, 却不妨一样的高明,一样的可敬。” 张天翼 《速写三篇·“新生”》:“只要画得人家看 得懂就行,即使技术很幼稚也不要紧。”

The computer scientist as toolsmith II

Toolsmith-CACM

http://giftdotyoung.blogspot.com/2011/10/frederick-brooks-ii.html

Frederick Brooks: 计算机科学家的使命是制造工具 II

The Computer Scientist as Toolsmith II

翻译 杨贵福

[杨注:Brooks先生著有《人月神话》和《设计原本》,领导过IBM OS/360系统的 设计。只是为Brooks先生的睿智所倾倒,我不自量力地把这篇演说翻译为中文。 绝非谦虚,很多地方我也没有读懂,更遑论先生文笔精彩而又幽默诙谐、随手用 典。希望看到翻译有误的同学,回贴也好,开骂也好,能够让读到本文的同学们 不致被我误导。]

Fred Brooks是ACM Allen Newell奖的首位获得者。ACM Allen Newell奖每年度授 予致力沟通计算机科学与其他学科的个人。Brooks的获奖原因是他在计算机科学 与工程学科内的广泛研究,及他对生物化学的可视化方法的跨学科贡献。在这 里,我们发表他在SIGGRAPH 94会议获奖时的演讲。

Frederick Brooks: 计算机科学家是工具制造者 II

接受以Allen Newell冠名的奖项是一项殊荣。Allen是”计算机之父”之一。他作为 一位前瞻者和引路人,在把人工智能发展为一个学科分支中具有重要地位,他清 晰地阐明了人工智能的远景。

一个人的品性比他的专业工作更加重要,因此,Allen的谦虚、高贵、无私的品德 对于获奖者而言是双重的奖励。我深深地感谢评奖委员会。我不想讨论某个特别 的研究领域,而是想遵循Newell Awardr的精神,分享那些我在计算机事业中进行 了一生的谨慎思考,那些我对于这个宇宙的信念。

我第一次谈到本次演讲的标题和一些公开过的小节,是在1977年一次演讲上。让 我重申一下那些要点,既然你们中很多人那时候刚刚出生。在某段时间,计算机 图形学还是个后娘养的孩子,还有点另类。从某个角度上讲,计算机科学是致力 于解决问题的系统的学科,而在这个角度上,计算机图形学非常接近学科的核心。

  • 错误命名的学科

当我们的学科初生的时候,按常例,在命名上有点混乱。在教堂山[杨注:估计指 北卡罗莱纳大学教堂山分校],我们遵从,我相信,遵从了Allen Newell 和 Herb Simon的命名方法,称我们的系为计算机科学系。现在,得益于过了三十 年,我可以放一个马后炮,我相信我们把名字起错了。如果我们了解原理,那么 我们就可以更好地理解工艺。那么,什么是科学?

Webster词典里,科学的定义是”涉及观察事实和对事实分类的分支,尤其是通过 建立可检验的通用规律和量化公式的手段。”这非常清楚–科学是与对事实和规律 的观察有关的。一条学术专业的民间谚语说,”凡是称自己为科学的,都不是科学。 “按这一标准,物理学、化学、地质学、天文,可能都是科学;政治科学、军事科 学、社会科学,还有计算机科学,都不是科学。可能最恰当的区别是在科学与工 程学科之间。这一区别不在于参与者的活动,而在于他们的目的。高能物理学家 可能会花大部分时间建造设备;空间飞行器工程师可能要花费大部分时间研究真 空中的材料的特性。然后,科学家是为了研究而建造,工程师是为了建造而研究。

我们的学科是什么?

我提议,根据合理的标准,我们称之为计算机科学的这一学科,事实上不是科 学,而是人造的[杨注:synthetic]工程类学科。我们从事制造东西–这些东西 是计算机、算法、或者软件系统。

与其他工程学科不同,我们多数的产品都是无形的:算法、程序、软件系统。 Heinz Zemanek恰当地定义了计算机学科,”抽象对象的工程”。甚至当我们造计算 机的时候,计算机科学家们设计的也只是抽象的特性–架构和实施方案。电子工程 师,机械工程师,致冷工程师设计那些真实的实现。

与那些制造房屋、汽车、药品、服装的工程师正相反,他们是为了人类的需求和 愉悦,而我们制造的东西本身并不直接满足人们的需求,而是由他人使用这些东 西来制造出满足人们生活的东西。一句话,计算机科学家是工具制造者–即不多 也不少。这是一个光荣的称呼。

如果我们正确地认识我们的角色,那么我们可以更清晰地认识到成功的标准:工 具制造者的成功在于,也只在于,工具的用户在他的帮助下成功。不管刀刃多么 亮,刀柄有多少宝石,重量掂起来多么完美,只有切割才是真正地检验一把刀的 依据。刀匠的成功,就是他的客户死于衰老。

  • 命名如何误导我们?

如果我们的学科命令错误,会怎么样呢?显然,叫做计算机科学,有一种无害的 自豪感。名字当中隐含着什么?很多。我们自己错误的命名导致了许多不好的趋 势。

首先,这暗示着我们接受这样一种地位序列,更多尊重自然科学家,而更少尊重 工程师,因此我们据此为自己谋求更高的地位。这是一种怎么的看法,因此也是 可疑的。而且,这也是一种有风险的看法;在一些自命不凡的社会”科学”的案例 中,科学这个名字恰恰是滑稽的,而且使得参与者看起来很愚蠢。更进一步的, 这一看法也并无实在用处–我们应该因技术而获得尊重,而不是头衔。

其次,科学以对事实和法律的发现作为其自身合理的终级目的。科学的成果就在 于新的事实、新的法律,正是这些值得发表。如果我们把自己同科学家混淆,我 们就会把发明(并发表)无穷无尽不同的计算机、算法、语言作为最终目的。但 是在设计工作中,与科学正相反,创新并非成果。而如果我们把我们的成果视为 工具的话,那么,我们就会以它们的实用性和代价,而不是新颖,来检验它们。

再次,我们倾向于忘记用户和他们真正的问题,只顾爬进我们的象牙塔,剖析从 那些问题中抽象出来的东西,这些抽象对我们来说更易于驾驭,而可能把真正的 问题的本质部分抛在脑后。

我们用越来越深奥的术语交谈和写作,直到连本学科的人也看不懂我们的期刊, 出版费用一再提高,而且由作者付版面费,而不是由读者花钱订阅。在经济上, 我们的写作就跟垃圾一样,生产垃圾的人要付钱,收集垃圾的人收钱。

这一该死的趋势已经诅咒了美国的数学界,它的阴影正悬在计算机科学的头上。 我们正向一种教师的职业病屈服,2000年前耶稣基督对它做过如下诊断:”你们 互相受荣耀[约翰福音 5:44]”[杨注:圣经原文的全句是,”你们互相受荣耀,却 不求从独一之神来的荣耀,怎能信我呢?”本文中此句原意是,你们渴望彼此的赞 美。]

最后,当我们对数学和抽象赞誉更多,对我们学科中的”科学”的部分赞誉更多, 而实践性的部分赞誉较少时,我们正错误地把那些年轻的杰出的思想从富于挑战 精神的躯体中引领移走,还有那些问题,那些问题正是我们独特的领域,我们正 错失本应给予这些问题有力攻击的时机。

  • 学科命名中”计算机”的部分是完全正确的

有人希望我们的学科,我们的专业团体,不以一种机器命名。我认为Newell和 Simon在这一点上是完全正确的。计算机使得软件能够操控复杂性的世界,这突破 了以前的手工技术的限制。复杂性这一新世界,正是我们特有的领域。对于我们 特别生要的是,任意复杂度正是系统设计问题的特性。典型的复杂例子,有操作 系统、知识网络、计算机网络。任意性是固有的特征–这是具有独立思想的主机 所需要的,正是它包含着具有独立思想主机的活力。

这些问题从两种不同的角度使那些数学和自然科学背景的人震惊和气馁。数学家 们感到震惊的原因是,他们喜欢那些可以被简单地公式化并已经抽象好的问题, 而解这些问题非常困困难。四色问题就是个非常好的例子。

另一方面,物理学家和生物学家,因任意性而震惊。复杂性对于他们根本不陌生。 物理学家们挖得越深,他们发现的”基本”粒子的结构就越微妙和复杂。但是他们 不断挖,满怀信心地相信自然世界不是任意的,相信必然存在统一和一致的根本 规律,只要他们能发现它。

计算机科学家则不能用这种确信来安慰自己。任意复杂性是我们的命运,而且恰 是此处而并非他处,是本学科所需的最佳思想,它造就对这些问题更强有力的进 攻。现在变更已经建立的名字已经太晚了。

因此,我们目的并非提议改名,而是提出对潜意识态度的理智反抗。这些反抗中 最重要的,是持续关注我们的用户,是以用户的成功为依据的持续演进过程。

  • 创造的天赋[杨注:创造,原文是Subcreation,我实在不知道如何翻译。作者 的大意,上帝是创造者,他创造了人类,而人类的创造是subcreation.]

制造东西是光荣而愉悦的,并且这种感觉与数学家和科学家的感觉不同。让我们 谨慎地用根本的方式来考虑这一问题。

创世纪1-2中涉及的创造不可思议地丰富和微妙,这可以从许多层次解读。我本人 并非相信上帝七天创造世界的原教旨主义者,但是我非常重视对创世纪的解读。 它指出,造物主给予人类七种非常杰出的生具来的天赋。默想这七种天赋,我们 发现那正是我们最深的渴望和最大愉悦的条款。(参见图1。)这里,我想集中讨 论最后一点,工作的天赋,即具有才能,或者说制造东西的天赋。

图1 创世纪中人类给予人类的七种与生具来的天赋

1.生命,和死亡;2.造物主相伴;3.友谊,尤其是婚姻;4.孩子;5.自然,尤其 是动物;6.自由;7.创造性工作

J.R.R. Tolkien(托尔金),史诗指环王三部曲的作者,花费毕生创造了丰富的 奇幻世界,这一世界具有它自己的法则、种族、语言、地理.他称这一创造为 subscreation的天赋,他用一首与graphicists[杨注:画师?]的作品特别相关 的一首诗阐释了这一天赋。

[杨注:下面这首诗,是本着瞎翻译比直接抄英文略强的原则翻译的,请视为占 位符。]

尽管流放已久, 他仍未完全迷失或完全改变, 他可能不再优雅,但尚未废黜, 仍保留着曾拥有的统治的碎片: 人类,具有创造力的造物,折射的光线 通过他由单纯的白光分裂为 诸多色彩,并且无尽地组合成为 从一个头脑到另一个头脑的鲜活的形状。

尽管在我们在世界的缝隙中我们填充了 精灵和地精,尽管我们敢于建造 神和他们的房舍,从黑暗与光明中, 并且播洒了龙的种子–那是我们的权利, (使用的或滥用的)。那权利仍未腐朽; 我们创造,仍然依据着创造我们的法则。

Tolkien仅在奇幻故事的创作和奇幻世界中应用了这一思想。我赞同英国作家 Dorothy Sayers的观点,人类所有的创造都适用这一思想。一个谨慎的小小的思 考提示我们,制造东西的能力,这种模仿造物主的能力,是一种为了我们,而不 是造物主而给予的能力。正如他轻蔑地提醒以色列人,他并不需要我们的创造能 力:“一千座山上的牛群都是我们;如果我饥饿,我会求助于你们吗?”[诗篇 50:12]

因此我们必定能得出结论,这种能力,被称为创造的能力,给予我们的原因是丰 富我们的生活,并使我们可以使彼此丰富。

  • 人工智能(AI)的健康发展

自创建以来,AI领域已经有了健康的发展,现在是观察和称颂这些进步的时候了。 在最初,实践仍然非常原始,但是本领域的言辞就回荡着巴别塔建造者的声音:”我 们要建造会思考的机器;我们要建造巨大的脑。”只要给予充足的钱和努力,我迎 来的,将是不可思议的机器,它们能够识别视觉的模式,能够讲话,能够计划复 杂的行动,能够回答复杂的问题,能够具备大多数专家全部的专业技能。

在超过三十年中,我们投入了惊人的国家投资。是的,我认为,相比其他可能可 能获得成果的领域,在计算机科学研究中的公共投资中,我们对人工智能领域投 资过多。与投入的金钱相相比更严重的是,一代最杰出的计算机科学家的头脑, 和最杰出的从事学术研究的实验室的努力。

这些研究成果的副产品令人印象深刻:新的数据结构、新的知识表达的方法、新 的程序设计语言、新的计算机家族。但是,至于说到我们的主要目标,令人震惊 地,相对于花费的时间和投次,本领域的成果几乎没有。我们只要看看在当前的语 音识别和笔迹识别方面我们走了有多远,尽管我们在此做了多少工作。

曾经,至少专家系统领域将要奏响凯歌,尽管很多其他的目标都不值一提。然后 令人猛醒的消息来了:在2500至3000条规则领域的某处,当世界改变的时候,规 则库变得令人崩溃地难以维护。识别新的或者变化的规则与剩余的库的一致性变 得非常困难,困难到我们要为可用的规则库大小设置一个有效的上限。因此现 在,我们就拥有了专家系统技术,有几百个专家系统例子,但并非最初梦想的那 种可无限扩展的工具。

这些年来,我们给予人工智能研究者对人类智能力量的深切尊重。人工智能系统 的研究路线已经一点一点改变了,现在,我们听说研究者们提出了”飞行员助手 “,”训练建议者”,或者”计划工具”。

当真正的成果开始增加的时候,本领域的言论也变得适度了。这一演进过程完全 健康了。这也对应了一个基本的真理,可能Walt Kelly,comic strip Pogo的作 者,对它剖析得最清楚了Albert Alligator贬低过Ole熊那的确非常有限的智力。 Ole熊的反应令人难忘:

“你木有跑到我的头盖骨下面去。内里有非常想像力撒。”

[杨注:据wikipedia,Walt Kelly以画一种漫画–称为comicstrip的,分格的幽 默或叙事作品,在人物的脑袋上面的气球状圈里写上对白–著称,他的代表作是 Pogo;Albert Alligator是Pogo系列里的常驻角色,Ole bear没查到,可能也 是。从原文引用Ole Bear的话的语法上看,他的智力可能确实有限。]

是时候承认了,人工智能的最初目标不单纯是非常的困难,这些目标很迷人,也 很令人鼓舞,但是它们把我们这个学科引导到了错误的方向。

如果我们的目标确实是建立计算机系统,以解决非常富有挑战性的问题的话,我 的观点是:

IA > AI [杨注:intelligence amplifying,IA;人工智能,AI]

也就是说,智力放大系统IA能够,在有效系统技术的任何级别,击败人工智能AI。 也就是说,机器和头脑能够击败模仿头脑并单独工作的机器。

有一天,计算机会击败国际象棋世界冠军。当那一天到来的时候,我希望看到这 位世界冠军装备上强有力且适宜的IA象棋工具,然后和那个AI系统再比一次。我 打赌IA队会赢。

现在所有问题的重点是,不同的长跑目标会把我们的研究引导向不同的方向。当 我们不再继续梦想计算机会取代人脑,而是决定准备驾驭在 脑-机系统 中的头 脑的头脑的力量,我们应该研究如何以宽带的信道把头脑和机器连接在一起,这 是一个对SIGGRAPH而言珍贵的研究领域,对于这一领域的注意力仍不及对AI研究 的一小点。这些问题是富有挑战性而艰难的,正如图2的广告中所描绘的。

图2 沟通问题 一个戴眼镜的男人头部的俯视图,面朝纸的正上方。他的眼前写着 “沟通”,脑后写着”最难的部分是最后四英寸”。4英寸合10.16厘米。

不深入任何细节,我想指出从机器中取出信息给头脑是计算机图形学的核心任 务,这占用了我们最宽带的信道。然而,我们其他的每个信道也都具有独特的特 性,我们一定不能忽略对头脑中的潜意识部分有影响的声音和触觉。同样的,从 头脑中取出信息放回机器中,能够肯定的是,字符串通常并非自然的和正确的机 制。我们希望像与其他头脑沟通那样与机器沟通,通过陈述命令,通过说话,指 点,或者通过移通来表明 “什么”、”在哪里”、”有多远”。

  • 工具制造者是协作者

如果计算机科学家是工具制造者,又如果我们乐于制造强有力的工具和头脑放大 器,我们就必须和那些将使用我们的工具的人们一起工作,和我们希望放大他们 智力的那些人一起工作。请让我和你们分享一些过去超过30年我们在教堂山跨学 科协作的经验。这些经验很令人兴奋,我把它作为一种工作方式推荐给你们。它 也有一些固有的代价,我们得决定是不是打算承受,还有一些固有的陷阱。

  • 问题驱动的研究途径

让我们从一个矛盾的观点开始:

让我们的研究搭别人研究问题的便车,在他们的术语的基础上解决那些问题,这 会引导我们丰富计算机科学的研究。

这是一个”下面在上面”的悖论,它支持了生活中太多的事情,从婚姻生活到职业 发展。 怎么会是这样呢?在其他学科的问题上工作,以增进协作者为目的,怎么会帮助 作为计算机科学家的我们呢?因为许多原因:

  • 这让我们瞄准相关问题,而不是仅做练习或玩具级别的小问题;

  • 这使我们对成功或失败保持诚实的态度,这样我们欺骗自己时就不那么容易了;

  • 这使我们面对整个问题,而不仅是容易的或者数学的部分。比如在计算几何 中,我们就无法绕过三重共线点[杨注:?],或者四重共面点[杨注:?]。我们 无法假设病态条件的情况是不存在的。

  • 面对整个问题反过来也迫使我们学习和发展新的计算机科学,这些新思想如果 不是在面对整个问题中暴露出来,我们可能根本不会涉及;

  • 除了以上这些,在别人旁边看着发现蛋白质如何工作,或者看设计潜水艇,或 者看纳米尺度的装配,这本身也是件非常有意思的事。

在我们的教堂山实验室,我们的虚拟现实小组已经与许多方向的研究人员合作 过,这些方向列在了表1中。你可能问一个合理的问题,计算机科学家在合作中 得到了什么,你们学到了东西么?

表2给出了仅从分子结构化学家合作时,计算机科学家得到的一些结果。一个非 常好的副作用,是针对分子表面开发的多边形简化算法,也适用于潜水艇零件35 万个多边形的模型的实时可视化。

图3是从最近实验的视频中采集到的,物理学研究生Michael Falvo正使用原子力 显微镜把一个黄金的小球置入电路的目标缝隙之中。图4给出了视频中的几帧, 显示的是对于用原子力显微镜置入探针对烟草花叶病病毒重组。

图2的画面是这样的:一位男士背对我们,手持一个从天花板上悬挂下来的装置,他 面前的桌子上,有几条弯曲的线条,不怎么像电路,看着倒是有点像蛋白质。这 些线条的背景是像月球环形山一样的平面。题注中指出他的整个视野范围是1纳 米。这个视野范围在图上看,应该在1平方米以上。[杨注:以上是杨用文字对图 画作的描述,不是题注本身。这几张图都是。]

图3的画面是这样的:有几张图,每一张里都有两个或三个杆菌一样的东西,它们 的位置在变化。题注说明:场景的大小是1纳米。

表1 虚拟现实驱动问题

  • 医学图像和重建

  • 放射治疗计划

  • 分子结构

  • 扫描探针显微镜的控制

  • 建筑设计和潜水艇空间

  • 战斗机飞行员战术练习的训示

表2 一些来自分子图像驱动问题的计算机科学结果

  • 不要赋予手动设备多种功能

  • 强制显示可以使分子以快至两倍的速度停靠

  • 新的线性时间并行alpha-hull算法

  • 新的多边形简化算法

  • 协作的代价

与专业领域合作确实有一些代价,跨学科合作的代价还有独特性。我发现我们的 小组花费大约四分之一的时间从事支持我们的合作者的日常工作,而没有在这些 时间里推进我们的联合研究,更没有进行计算机科学部分的研究。某个化学家需 要一张特别的适合于某种尺寸的纸张或者课本封面的插图。某个潜水艇设计师需 要一个特别的技术演示,给他的项目基金负责人或者主管看。这些我们都非常高 兴完成。这是有来有往的。我们的化学家合作者要花上几个小时培训我们的研究 生关于蛋白质结构的元素,通过手把手摆弄黄铜的或者塑料模型的实验指导他们。

所有的合作都需要安排时间让资深科学家做计划和沟通。这些工作是不能交给别 人做的–只有两边的老板才行。

最后,我们的职员和学生必须花时间学习蛋白质化学、表面物理、放射学,或者 建筑设计。我们的博士生经常要上合作学科的导论课程,他们总是阅读合作者方 面的课程,用来准备他们的毕业论文。当然,他不必成为合作者领域的专家,但 是他必须得学习基础课程、术语、还有合作者的研究目标。

  • 合作的条款

每对合作者都是不同的,不过在美好的意愿下,许多不同的安排也都能达成合作 成功。我们发现了一些简单的规则,它们能够帮助明智的跨学科合作。最有帮助 的一条是,任何一方不应成为另一方的承包商–应该是每一方都提供他们的支持。 这确保,在一方发现不再值得投资时,合作中不存在人为的羁绊。合作只有在每 个人都赢的时候才能有效果。

对于一个工具,我们有两条准则:

  • 它必须足够容易使用,容易到全职教授能够使用;

  • 它必须有足够效率,有效率到全职教授乐于使用。

只要能对他们的论文有点好处,博士生们乐意使用任何糟烂的工具。只有在与我 们合作的资深科学家在他们自己的工作中使用我们的工作,我们才视工具制造这 一合作是成功的。制造工具能够满足这两条强制性准则,就要求与合作者紧密地 一起工作,对什么是有用的进行不断迭代的定义。

荣誉分配呢?在获得冠军的队伍里,每个人都能得到指环。在成功的合作中,有 足够的成果供大家作为荣誉。在成功的合作中,我从来不知道荣誉会是个问题。

  • 对娱乐的质疑

现在让我们转回来讨论计算机图形学和SIGGRAPH会议。计算机科学中再没有比这 一块更精彩和有趣的了。

我们的会议是对稳定的成功和进步的欢乐的庆典,无论是在硬件、软件、使用的 概念上。我们有太多的东西要庆祝了。

然而,我愿望我我们大家面前提出一个质疑。在最近一次面谈中,Dan Goldin,NASA的主任,他说,”我并不担心宇宙的问题,我担心的是美国。我们 的国度已经成了消费的国度。娱乐和消遣是为未来准备的最重要的事。愿上帝帮 助我们!”

我赞同Goldin的观点。当罗马人变得只对面包和马戏感兴趣的时候,罗马就是从 那时开始由内部开始腐烂。让我们只要考虑一下美国娱乐和消遣的一个方面,而 这正是与SIGGRAPH会议特别相关的–电视。

在一次最近的大学毕业典礼上,Teresa修女获得了荣誉学位,人群礼貌地鼓掌。 后来,最后的领奖人,来的才是人们来这里想看的–Meryl Streep[杨注:你猜对 了,她是美国著名女演员。获过16项奥斯卡提名,获过一次最佳女主角,一次最 佳女配角。猎鹿人,走出非洲,穿普拉达的女王,廊桥遗梦。]Streep小姐在她的 领域非常杰出,但是我们看重的是什么?我们实验室的成果出现在国家电视台上 时受到不温不火的祝贺,我一直对此惊讶,好象这次曝光能够增强或者检验我们 的工作似的。O. J. Simposon审判案向我们展示了名声如何获利。传媒教授Neil Postman,在他写的书《娱乐至死》中写出了这些细节,”我们的政治、新闻、宗 教、教育,都已经成为娱乐业的附属。”

作为消遣的传媒,电视具有我们可以预见到的空前的力量–它是”可视的”。但是 这一传媒固有的特性是”被动的”,这一缺点导致我们在座的许多人从事交互媒体。 电视固有的是”非社会”的,我们清楚与人互动的价值。而且,正如在美国的实践 表明,电视是疯狂的–令人兴奋,但并不令人提神。[杨注:后面还有半句完全不 明白,”with the average cut lasting 3-12 seconds “,后面注了参考文献, 就是《娱乐至死》。]

Minow曾经这样给出美国电视的特性,”广阔的荒漠”。现在,这块荒漠更广阔了,有 更多的频道,还有更多将要出现的频道。它也更加荒无人烟。我担心我们很少停 下来沉思一下这该有多么糟糕。

古希腊人这样要求生活的每个方面:它是真的吗?它是美的吗?它是善的吗?

电视也并非真相的集散地。由于电视的存在,我们现在不得不教会幼童一件事 情,这是我们以前要在晚得多的时候才接触到的–人们会说谎,尤其是当他们出 售东西的时候。更严重的是,节目的内容教给对生活错误的暗示–节目回避了悲 伤、失落,与死亡同来的空虚,与成熟同来的快乐,抚养孩子的喜悦。电视在美 的方面也不尽人意。尽管电影艺术通常非常巧妙,但是总体的效果是丑陋的–荒 凉的贫民窟、丑陋的暴力,还有没完没了的汽车追逐。

电视只有偶而的情况下才是善的。对物质的强烈贪婪只具有中等程度的戏剧性。 电视中的角色鲜有那种我们希望他们是我们的朋友的人,都是非常不希望作朋友 的,比如在Neville Shute小说中的人物。只有极偶然的情况下,我们才会希望 我们的孩子把电视角色作为他们的偶像。

Lee DeForest的后半生因发明真空管而享有盛誉,他谈论真空管如何使广播成为 可能的时候,悲哀地说:“这是我DeForest的主要罪恶。”现在,我们有一个新的 候选项目了。

“在没有电视的时候,人们都做些什么?”我们如何放松消遣?

  • 人们彼此拜访。

  • 人们做被褥,从事发明,演奏音乐,做游戏。

  • 人们阅读,用他们的想像力填满图画。

  • 人们从事运动,而不是主要地观看别人从事运动。

  • 人们观察大自然,而不是观察大自然的照片。

好吧,所有这些与SIGGRAPH会议有什么关系呢?关系非常多;SIGGRAPH会议也崇 拜电视及电视的名声。没有比电子剧场更明显的例子了。年复一年,我们越来越 按电视文化的标准选择应该尊敬什么样的成果。这里越来越像个电子剧场,而不 是计算机图形学的展示会。我们看到展出的是闪闪发光的舞蹈演员、虚假的唇同 步音乐[杨注:假唱?],还有真实世界的廉价变形的二维影像。

每年都有一些精彩的例外,从Luxo, Jr.[杨注:皮克斯公司那个一跳一跳的小台 灯的动画片]到Devil’s Mine Ride[杨注:也是动画片,没看过,可能跟矿井里的 小车有关]。但是我只能对完成了的东西而感到惊异,而没有同样感到它们内在的 喜悦。同样的问题在文艺演出中也存在:

  • 纯粹的美在哪里?那难道不是艺术所具有的么?

  • 我们可以与艺术家分享的喜悦在哪里?

  • 我们已经放弃了艺术是丰富彼此的再创造,放弃了艺术是自我净化,是原始的 呼唤么?[杨注:非常不确定这一段作者的态度,不知道翻译得对不对,可能 正好反了。]

  • 计算机图形学研究者可以做些什么?

图形学的魔力,在计算机每秒百万次运算力量的支持下,确实带给我们一种全新 的富有创造力的媒体。我们能够创造出在它们自己的规则下运行的世界;我们可 以沉浸在这样的世界中,真实得有时甚至欺骗了我们的头脑。这些世界能够向我 们显示我们真实世界的新的真相,这些真相以科学建模和可视化的方式呈现给我 们。这些世界展示给我们新的卓越,新的美丽,那些直接从我们的想像中产生出 来的。

从人类的想像中而来的,可能极其美丽,也可能极尽丑陋,可能深刻的真实,也 可能极端的虚假,至善或者极恶。正如耶稣所说,产生出来的东西依赖于心灵本 身的情况[马太福音 15:18]。如果我们希望我们的创造物是真、美、善的,那么 我们务必关注我们的心灵。正如使徒保罗在[腓力比书 4:8]中所说,”在你的头脑 中充满那些善的和值得称颂的;那些真实的,可敬的,公义的,清洁的,可爱 的,有美名的事物。” - 致谢

Newell Award奖给终生的成就,尤其是跨学科的工作。因此,这也隐含地承认了 我们许多合作者的工作。我要明晰地向这几十年来与我合作的人们表达特别的谢 意。

  • 感谢你全部所做的 - Nancy Greenwood Brooks

  • 计算机架构 - Gerrit Blaauw, Richard Case, John Cocke, John Fairclough

  • 图形学 - William Wright, Henry Fuchs, Michael Pique, David and Jane Richardson

  • 建立计算机科学系 - Peter Calingaert, Henry Fuchs, Stephen Pizer, Donald Stanat, Stephen Weiss. C

参考文献 略

关于作者 略