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三屆奧斯卡科學技術獎得主、NVIDA 電腦影像圖學博士 Jos Stam 專訪
投身於電腦繪圖技術研究將近 30 年的 Jos Stam 博士，曾在 2005、2008 和 2019 年，以 Subdivision Surface 模型細分以及 Maya 流體模擬獲得三座奧斯卡科學技術獎。而今年初加入 NVIDIA 的 Jos Stam，本次受 SIGGRAPH Asia 產業發展與創新論壇(BIS, Business & Innovation Sympoisum) 主席梁幸堯的邀請與贊助，以及在 NVIDIA Taiwan 的行銷支持下，於台灣一連舉辦三場學術交流座談。擔任本次活動的合作夥體，映CG 非常榮幸能與 Jos Stam 博士聊聊，他過往的技術開發心得以及未來的技術發展趨勢。
Jos Stam 博士
Jos 博士在荷蘭的海牙出生、瑞士日內瓦長大並求學、在日內瓦大學研讀純數學與電腦科學，在多倫多大學的動態圖像實驗室 (The Dynamic Graphics Project) 完成電腦科學碩士和博士學位，博士後研究則分別於法國國立電腦圖像與自動化研究院(INRIA in Paris)、芬蘭赫爾辛基的 VTT 研究中心完成。他很早就以優異的能力，加入當時主導全球圖像電腦市場的 SGI 公司，任職於 Alias|Wavefront軟體部門，這是當今主流電腦 3D 繪圖軟體 Maya 的起源。在 Autodesk 從事研究多年後，目前被人工智慧及電腦視覺居領導地位的 NVIDIA 公司延攬，從事高階研究工作。
www.josstam.com
曾在 Autodesk 擔任資深主任科學家將近十六年的 Stam。因為尋求改變，所以在加入 NVIDIA 之前自我沉潛了一年，思考接下該做些什麼。過程中他和許多公司談過，但最終加入 NVIDIA 對他來說，可是再自然不過的事情。「我喜歡他們背後所代表的精神，NVIDIA 對於研究新技術、想法抱持著非常開放的態度。」Stam 在 NVIDIA 除了將持續研究新項目之外，他豐富的電腦圖學經驗，也為許多部門的研究項目帶來激盪。
放眼 AI 人工智慧
在訪談的過程中，Stam 表示自己很喜歡學習新技術，這也是他離開 Autodesk 的另一個原因。他近期會將目光放在 AI 人工智慧上，或是電腦繪圖可以用 AI 來做些什麼。「我們知道數學是由許多參數組合而成的，而 AI 也是一種數學。我想探索 AI 的原因，是因為以前我做的各種流體特效研究，都能夠套用在 AI 上，可以做出各種不同於神經網絡的模擬。並試著學習控制流體。」即便這一切都還在非常初期的階段，但這也是「研究」有趣的地方，你能夠盡情探索，而如果你能夠研究出某種對公司或產業帶來衝擊性的變革，那你就中了大獎！
談到近期非常火紅的 AI 人工智慧技術「Deepfake」，先不論它對社會帶來哪些好或壞的影響，但對於 CG 產業來說，在臉部置換的需求上看起來十分有用。Stam 表示，因為它最終的成果看起來非常驚人，讓許多人覺得 Deepfake 很容易做，但因為它是基於 GAN「生成對抗網絡」（Generative Adversarial Network, GAN）系統，實際上很難被控制。對 Stam 來說，做研究的最終目的是要能夠獲得掌控，他認為 Deepfake 技術目前太過熱門，已經有太多人在研究它了，除非能夠找出那關鍵的突破點，否則還是會從其它方面著手。
我總是對人們說追尋你的熱情，試著探尋不同的道路。即便它可能會為你帶來麻煩，但這就是研究的精神。這也是為什麼 NVIDIA 在各個領域的圖學研究能夠獨佔鰲頭，對於新點子、研究都保有非常開放的態度。
Jos Stam
投身產業，解決實際的問題
Jos Stam 博士研究的項目非常多，從流體、模型細分技術，包含 Maya nCloth 的前身 Nucleus。在如何決定研究項目的方式上，他表示大致上分成兩種，他以Subdivision Surface與流體模擬為例。「當我在研究流體技術的時候，當時我是利用其它研究的空檔之餘所做的。因為我觀察到自然界中的雲煙、火焰、海洋，它到底該如何在 CG 中做出來、控制它。我覺得這真得很酷！所以算是我個人興趣所做的研究。但 Subdivision Surface 是當時我與團隊成員，被賦予任務要讓這個技術能實際被應用。有趣的是，以我個人興趣所開發的流體模擬技術，最終也成為被產業和許多人使用的產品。」
Stam 的這兩項技術研究對未來 30 年的電腦繪圖產業帶來非常大的貢獻，像《駭客任務》中的 CG 衣料正是多虧了 Stam 與他的夥伴 Duncan Brinsmead，當時他們把 nCloth 的一段 Demo 影片給時任 Digital Domain 的策略VP Kim Libreri 看，展現數位布料能不需額外的運算，就能即時與物件產生互動。Stam 更表示，這也是為什麼他只考慮在公司產業中做研究，而非在學校或學術單位當中。「在公司產業中我能獲得實際的問題，你能夠把新的想法放到產品當中，更容易滿足自己的成就感。但在產業中工作，也代表有更大的壓力，萬一你再也無法研發出新的技術呢？那你就只能做別人要求你做的事，那這對我來說就會有點無趣了。」
我並不會持續把舊的技術做精進。我就像埋下一顆種子，讓更多人去以我的解決方案為基礎，開發出更多不同的技術應用。
Jos Stam
談到平常是否有看電影的習慣，Stam 很喜歡在 Netflix 看各種影集。反倒是較少去電影院看院線片，真要看的話，也只是為了觀察電影中視覺特效。「我習慣把聲音開成靜音，只觀察畫面中各種元素。現代的電影中充斥著許多 CG，但我感覺愈看得出 CG 元素的電影，通常故事都不會太好。但《駭客任務》卻是一大特例，也是我最喜歡的一部電影。」1993年的《侏羅紀公園》也是另一部讓他大開眼界的作品。有趣的是，當時 Stam 與他的太太在看電影時，以為做出這些畫面就是 Stam 的工作，而 Stam 則說這是遠高於他在做的事情。「 我們研究者並無法做出這些視覺特效，我們為藝術家創作工具，同時震懾於這些藝術家所做的事情，這正是電影製作中最具魔力的地方。」
成為藝術與程式溝通的橋樑
從小並非傾心於程式設計的 Stam，其實是喜歡畫畫，並非常崇拜達利大師的作品。但因為哥哥的一句話「你能夠利用程式設計來賺錢。」說服了他去學習電腦程式。也因此了解到程式的概念，以及它的強大之處。在藝術和程式都浸淫過的 Stam，能夠以藝術家的思考方式去做出這些技術研究。「程式設計師與藝術家的思考方向是不同的，例如藝術家並非會在意天空為什麼是藍色的，他們更在意天空能否有戲劇性的展現，而我能夠成為藝術與物理模擬之間搭起一座橋樑，也是我工作中的一大樂趣。」
直到現在常常有人問 Stam 為何不繼續畫圖、創作。而他自我解析，以前他在畫畫的時候，並非是想呈現出某種意境，而是因為他想學習畫家的技法是怎麼辦到的。程式設計也是，你會重覆使用程式碼，然後試著以自己的方式重新建構，就像是畢卡索說的，「傑出的藝術家模仿，偉大的藝術家盜竊。」重點在於你是否有能力內化成為屬於自己的作品。
成為藝術與程式溝通的橋樑
除了持續參加更多活動、認識更多人之外。Stam 把明年目標放在學習 AI，以及它能為 CG 帶來哪些應用。而他更遠大的計畫，則是思考未來 30 年的電腦圖學會變成怎樣的呢？「我們從粗製像素的遊戲畫面發展到現在高度擬真的視覺效果。當然，我們能夠不斷提升畫面的解析度，這完全是不會有限制的，但愈高像素的畫面並不一定是好的，有時候你呈現愈少的資訊，人類的腦袋反而能感受到更多訊息，人們更能夠擁有專屬於自己的體驗。所以，未來30年會怎麼發展，是更讓我感到興奮期待的。」
