今天，有 “計算機界諾貝爾獎” 之稱的 ACM AM 圖靈獎（ACM A.M. Turing Award）公佈最新一屆獲獎者。和往屆得主相比，相信不少非計算機領域的讀者都曾 “欣賞” 過他們的工作。
兩位獲獎者分別是 Patrick Hanrahan 和 Edwin Catmull。他們的工作對 3D 計算機圖形學有著重要推動性作用，而且這些工作對於近當代電影製作和各種電腦成像技術（Computer-generated imagery，電腦成像）有著革命性影響。
Patrick Hanrahan 現為斯坦福大學計算機圖形學實驗室的教授，曾經是全球頂尖動畫公司、3D 動畫開山鼻祖皮克斯（Pixar）的創始團隊中的一員。
而 Edwin Catmull，則曾是皮克斯聯合創始人和華特 · 迪士尼動漫工作室的總裁，由他參與創辦的 NYIT 計算機圖形實驗室，引領了計算機 3D 動畫近 20 餘年，該實驗室現仍為迪士尼、IBM、HBO、美國娛樂與體育節目電視網 (ESPN) 等公司管理數字動畫和攝影項目。
圖丨 EDWIN E.CATMULL（左）和 PATRICK M. HANRAHAN（右）；ACM 將為兩人頒出圖靈獎獎項和 100 萬美元獎金，兩人將在 6 月 20 日的 ACM 年度頒獎晚宴上正式領獎（來源：如圖示）
或許他們沒有持續加入到每一部《玩具總動員》的創作中，但是可以說，沒有他們的工作，我們還不知道什麼時候才感受到 3D 動畫電影的全新魅力。
圖丨相信不少熱愛電影的讀者都對這家傳奇電影公司頗為熟悉，上為皮克斯經典片頭和工作室最初的標識（來源：互聯網）
兩位皮克斯“前員工”，一場藝術和計算技術的“聯姻”
在兩位獲獎者真正締造前所未有的視覺新景象之前，同樣有一段漫長的蟄伏期。
Catmull 於 1974 年在猶他大學獲得計算機科學博士學位。
他的老師包括計算機圖形學之父 Ivan Sutherland 和 1988 年的圖靈獎獲得者。在他的博士學位論文中，Catmull 介紹了一種可以明確顯示彎曲塊狀物而非多邊形的突破性方法，之後延伸出兩項新技術：Z 緩衝（Z-buffering ）——一種處理 3D 物體深度信息的技術, 它對不同物體和同一物體不同部分的當前 Z 座標進行記錄；以及紋理貼圖（texture mapping），即將二維表面紋理包裹在三維對象周圍。此後，Catmull 還創建了一種通過指定更粗糙的多邊形網格來顯示光滑表面的新方法。
畢業後，他與 Jim Clark 合作，後者後來在 Catmull-Clark 細分曲面上創建了 Silicon Graphics 和 Netscape，該曲面現在是動畫和電影特效中使用的出色曲面補丁。Catmull 的技術在開發照片級逼真的圖形，消除 “鋸齒”（形狀周圍的粗糙邊緣）方面起著重要作用。而鋸齒，正是“古典” 計算機圖形的象徵之一。
離開猶他大學後，Catmull 成立了 NYIT 計算機圖形實驗室，這是美國最早的專業計算機圖形實驗室之一。即使在那個時候，Catmull 也夢想著製作一部基於計算機圖形技術的動畫電影。
1979 年，George Lucas 聘請 Catmull 加入盧卡斯電影公司（LucasFilm），他離自己的夢想又進一步實。
在盧卡斯電影公司，Catmull 及其同事繼續開發 3D 計算機圖形動畫的創新，而這個行業仍然被傳統的 2D 技術所主導。1986 年，史蒂夫 · 喬布斯（Steve Jobs）收購了盧卡斯電影公司的計算機動畫部門，並將其更名為皮克斯，由 Catmull 擔任總裁。資料顯示，雖然一開始，喬布斯是看中的是團隊的畫圖軟件和電腦產品，但他最後被團隊的動畫電影夢深深打動。
圖丨皮克斯動畫帝國背後曾有三位重要人物：計算機科學家 Edwin Catmull、動畫師 John Lasseter 以及富有遠見的企業家 Steve Jobs。（來源：互聯網）
此次另一位圖靈獎得主 Pat Hanrahan，正是 Catmull 在皮克斯招募的第一批員工之一。
Hanrahan 於 1985 年獲得了威斯康星大學麥迪遜分校的生物物理學博士學位，在加入皮克斯之前曾在 NYIT 計算機圖形實驗室短暫工作過。
Hanrahan 與 Catmul 以及 Pixar 團隊的其他成員一起工作，開發出了一套日後稱為 “RenderMan” 的生產渲染器雛形，並試圖將兩人在計算機圖形上的諸多創新集成到了其中。
在皮克斯工作期間，Hanrahan 還開發了體積渲染技術，讓 CGI 設計師得以渲染 3-D 數據集的 2D 投影。Hanrahan 還與另一位合作者 Marc Levoy 在一篇高引用量的論文中介紹了光場渲染，這種方法可以使觀看者感覺他們正在穿越場景、身臨其境。
1990 年，Hanrahan 曾在 ACM SIGGRAPH 上發表了他的開創性的 RenderMan 研究。然而，在當時，計算硬件發展到可以使用 RenderMan 製作類似《玩具總動員》這樣的 3D 動畫電影，還需要五年的時間。
但在 Catmull 的領導下，皮克斯還是實現了用 RenderMan 製作一系列成功的電影，之後公司還將 RenderMan 授權給其他電影同行。現在，奧斯卡金像獎視覺效果類電影的 44 部，包括《阿凡達》、《泰坦尼克號》、《美女與野獸》、《指環王》三部曲以及《星球大戰》前傳，都有 RenderMan 的身影在。RenderMan 仍然是 CGI 視覺效果的標準工作流程。
圖丨註定載入電影史冊的第一部計算機動畫電影《玩具總動員》（來源：《玩具總動員》）
1989 年離開皮克斯後，Hanrahan 曾在普林斯頓大學和斯坦福大學擔任學術職務。從 20 世紀 90 年代開始，他和他的學生將 RenderMan 著色語言（RSL）擴展到在強大的 GPU 上實時工作，那時 GPU 才剛剛進入市場。Hanrahan 和他的學生開發的 GPU 編程語言促使了商業版本的開發（包括 OpenGL 著色語言），這徹底改變了電子遊戲行業。
當時 GPU 上廣泛使用的各種各樣的著色語言，也促使 GPU 硬件設計師開發出更靈活的架構。這些架構反過來允許 GPU 在各種計算環境下使用，包括運行高性能計算應用程序的算法，以及在人工智能應用程序的海量數據集上訓練機器學習算法。特別是，Hanrahan 和他的學生開發了一種用於 GPU 的語言 Brook，最終導致了 NVIDIA 集成技術 CUDA 的誕生。
Catmull 在皮克斯工作了 30 多年。在他的領導下，這些實驗室的數十名研究人員發明了包括圖像合成（image compositing）、運動模糊（motion blur）、布料模擬（cloth simulation）等基礎技術，這些技術對計算機動畫電影和計算機圖形做出了更廣泛的貢獻。
ACM 的認可：他們不僅僅改變了電影產業
更早之前，Hanrahan 和 Catmull 都因其技術貢獻獲得了 ACM SIGGRAPH（計算機圖形學和交互技術國際計算機械協會特別興趣小組）以及美國電影藝術與科學學院（簡稱美國影藝學院）的獎項。
ACM 認為，兩位科學家通過概念創新以及對軟件和硬件的貢獻，從根本上影響了計算機圖形學領域。他們的工作對電影製作產生了革命性的影響，從 25 年前的《玩具總動員》開始，一直延續到今天，給世界創造出一種全新的、完全由計算機動畫製作的影像存在。
如今，在全球價值 1380 億美元的電影行業中，3D 動畫電影仍是頗受歡迎的一類。而且，其背後發展起來的 3D 計算機圖像技術也在不斷滋養著視頻遊戲行業以及新興的虛擬現實、增強現實應用。如今回頭來看，Catmull 和 Hanrahan 的開創性技術貢獻，仍是當今 CGI 開發不可或缺的部分。
此外，他們對於 GPU 的認識，不但影響著計算機圖形學領域，也推動著包括數據中心和 AI 在內的新興領域產生改變。
對於這一次的圖靈獎選擇，ACM 主席 Cherri M. Pancake 表示：“ CGI 改變了電影的製作和體驗方式，同時也在更廣泛的尺度上深刻影響了娛樂產業。我們非常榮幸將獎項授予 Pat Hanrahan 和 Ed Catmull，因為計算機圖形學社區也是 ACM 體系中最大、最活躍的社區之一，這一點在每年的 ACM SIGGRAPH 大會上都得到了證明。
與此同時，Catmull 和 Hanrahan 的貢獻證明了，一項專用的計算技術可以對其他領域產生重大影響，例如，Hanrahan 基於 GPU 的 shading languages 的工作，使其成為了更廣泛領域的通用型計算引擎，包括我自己所在的高性能計算領域。”
谷歌 AI 高級研究員兼高級副總裁 Jeff Dean 則評論道，“3D 計算圖像現在已經如此普及，導致我們時常忘了這個領域並不遙遠的曾經，當時，即便是視頻遊戲 Pong 這樣只有一個白色動點在兩根直線中晃動的視頻遊戲，就代表著非常領先的技術。技術不斷髮展，但在數十年前，Hanrahan 和 Catmull 所做的工作至今仍是該領域的標準，這實在讓人讚歎。重要的是，我們認識到 CGI 技術的科學貢獻，並讓更多人獲知這項技術還將在未來幾年影響到包括虛擬現實、增強現實、數據可視化、教育、醫學影像在內的更多領域。”
圖丨2018 年獲獎者、三位深度學習之父——蒙特利爾大學教授 Yoshua Bengio、多倫多大學名譽教授 Geoffrey Hinton、紐約大學教授 Yann LeCun（來源：ACM）
有趣的是，對比近年來的圖靈獎獲獎名單，似乎與 AI 相關的領域正在受到更多的青睞。上一屆的圖靈獎就選擇了深度學習，大獎就頒給了三位深度學習之父。
圖靈獎歸屬於美國計算機協會 ACM，以計算機科學先驅圖靈的名字命名，覆蓋的範圍其實是整個計算機領域，而不僅僅限於 AI。
在 1966 年至 2019 年共 73 名獲獎者名單中，涉及到的技術領域為計算機科學的多個分支，例如概率論、計算理論、編程語言和系統等。而且，圖靈獎獲獎條件極高，評獎程序也極嚴，每年通常只獎勵一名計算機科學家，只有極少數年度有兩名合作者或在同一方向作出貢獻的科學家共享此獎。
儘管 AI 發展的歷史比圖靈獎還稍久些，自 1956 年誕生至今已有 60 多個年頭，AI 方向所誕生的圖靈獎得主卻佔比不大，從 20 世紀因神經網絡獲獎的 Marvin Minsky，因邏輯推理獲獎的 John McCarthy、Allen Newell、Herbert A. Simon，因專家系統獲獎的 Edward Feigenbaum、Raj Reddy，到 2011 年 Judea Pearl 因貝葉斯網絡被青睞，再到 2019 年，圖靈獎由深度學習三巨頭 Geoffrey Hinton， Yann LeCun，和 Yoshua Bengio 共同獲得，AI 科學家才在這個名單中有了顯著的佔比提升， 加之此次獲獎者的領域也與 AI 有著高關聯度，或許在可預見的未來，AI 領域還將誕生更多的圖靈獎得主。
附：近 5 年的圖靈獎獲獎名單
- ACM A.M. Turing Award 2018：深度學習革命之父：Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton、Yann LeCun
- ACM A.M. Turing Award 2017：史丹佛大學前校長 John L. Hennessy 和加州大學伯克利分校退休教授 David A. Patterson，開創一種系統性、定量方法來設計和評價電腦架構，並對 RISC 微處理器工業產生持久的影響
- ACM A.M. Turing Award 2016：Timothy John Berners-Lee，萬維網發明人
- ACM A.M. Turing Award 2015：Martin E. Hellman 及 Whitfield Diffie，發明 Diffie–Hellman key exchange 密鑰交換，對公開密鑰加密技術有重大貢獻
- ACM A.M. Turing Award 2014：Michael Stonebraker，為現代數據庫系統的概念和實踐做出基本貢獻
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