对话屈华民：“化”学中求“化”境 | 围炉 · HKU

前言

屈华民，香港科技大学跨学科事务处处长，新兴跨学科领域学部主任，香港科技大学（广州）计算媒体与艺术学域署理主任，计算机科学与工程学系讲座教授。研究方向包括大数据可视化、人机交互、在线教育、智慧城市、社交媒体、可解释人工智能等。是数据可视化领域最多产的学者之一，在可视化领域顶级期刊IEEE TVCG上发表的论文数位居世界第一，是亚洲首批被选进IEEE Visualization Academy的两位学者之一。

  Q1  

 您是如何走上可视化的科研道路呢？您是如何在这个领域开掘的呢？又为何来到港科大？

答：我是走了一段很曲折的路才找到可视化的。我大学本科学的是数学。选择数学的原因是从小数学课成绩就特别好，跳了三级，15岁以前几名的分数考入西安交通大学数学系。大学期间，数学课成绩也是非常突出。一些特别难的数学课程如数论、实变函数与泛函分析等都基本上是满分，而且不怎么费力气。感觉我在数学上还是有些天赋的，毕业的时候综合成绩也是专业前几名。但和很多同学遇到的情况类似，我发现我的天赋和兴趣不是很一致。我喜欢数学，但没有热爱到可以托付一生的地步，也就是说数学没有“搔到痒处，打中生命的那个核心”[1]。我更喜欢文学艺术。大学期间很多时间，都是泡在图书馆看些人文方面的书。大学毕业后做过各种数值计算和软件开发工作，后来在做一个商业医疗软件开发的时候，接触到可视化，可以说是一见钟情。可视化是技术和艺术的结合，对我特别有吸引力。感觉做这个方向，我的天赋和兴趣找到了一个平衡点。可视化这个领域兴起的时候是80年代末期，第一次IEEE 可视化会议是1990年，我大概是1994年接触到的可视化。快到30岁的时候才到纽约州立大学石溪分校追随可视化领域的创始人之一Arie Kaufman教授攻读博士学位，2004年博士毕业的时候都35岁了。起个大早，赶个晚集，但还是赶上了。而且更没想到的是，很多年以后，我会为港科大（广州）创办计算媒体与艺术学域，出任署理主任。也算是“念念不忘，必有回响”。

2019年的IEEE会议

我来到港科大也是偶然。毕业那一年，我找工作投简历，看到了香港科技大学的招聘信息。当时在网上搜香港科技大学，看到网上港科大美丽的校园，像水墨画一样的海景时，心里有被猛击了一下的感觉。在一所风景秀丽、远离尘嚣的地方教书育人做科研对我有着难以抵抗的诱惑。那年我拿到了两所美国大学和港科大的助理教授的聘书，我义无反顾地选择了港科大。对我而言，选择可视化、来到港科大，都属于那种“一见钟情”。两者都是“搔到了生命的痒处”。当然还有别的原因。比如当时亚洲做可视化的人非常少。在国内，这个方向也是出现人才断层，成长空间非常大。回头看，两者都是非常正确的决定。

来港科大后，在可视化领域进一步开拓，过程异常艰辛。但对于自己热爱的事业，可以每周工作一百个小时，全年无休。港科大学术氛围非常好，良师益友很多，科研平台非常棒，能吸引到非常优秀的学生。整个过程虽然曲折，但有些像围棋里面的“一本道”[2]。 

  Q2  

 我们知道香港科技大学是香港第一所为跨学科成立事务处的大学，您作为事务处主任，可以谈谈在其创办过程中遇到的挑战。

答：香港科技大学于2008年创立了跨学科事务处 （IPO）。我是第三任处长。前两任处长和很多领导与同事都对IPO的发展投入了大量的心血。IPO的发展过程经历过三个阶段。第一个阶段以本科生的跨学科教育为主。香港科技大学有工商文理四个学院，但在探索本科生培养的时候，发现有些新兴的学位课程，涉及到两个或两个以上的学院。在开始阶段，把这样的学位课程放到任何一个学院都不是很合适，所以创立了跨学科事务处来进行协调。这个阶段的一个代表性成果是启动了科技与管理的双学位课程。我们是香港第一家推出这种双学位的大学。学生可以花5年时间，拿到一个商科的学位和一个工科的学位。大陆像清华最近才推出计算机与金融双学士学位，我们跨学科事务处比较早就给学生设计了这样的双学士学位算是一种创举。这个阶段，跨学科事务处的老师基本都是兼职，IPO没有自己聘任老师的权力。这就带来一些问题，尤其是如果要更进一步发展跨学科的研究生培养，需要有自己的专属老师。所以第二个阶段，我们针对要重点发展的跨学科领域，先后成立了环境与可持续发展学部和公共政策学部，放到跨学科事务处下面。这样IPO就可以招聘老师，组织跨学科的教学与科研。不过，新的学科方兴未艾，港科大下一步应该重点发展哪些交叉学科，需要有人探路、需要引进一些我们没有的人才。但这样的人才放到任何现有的系和学部都不合适，所以到第三个阶段、也就是现阶段， 我们成立了EMIA（新兴跨学科领域学部）。这个学部可以招聘任何学校认为需要的人才，不限定方向和职称。这个学部将作为孵化器，为学校寻找新的跨学科的教学与科研方向。目前学部初创，还在积极招聘教师。

2019年IPO的集会

  Q3  

 您在今年3月举办的牛津中国论坛中提到，跨学科事务处老师背景十分多元，可以是从商学院，工学院，理学院，人文学院毕业；而学生的选择也更多样，“必修课少，选修课多”， 那么IPO招募学生和师资时有无一个相对固定的标准和限制？对老师而言如何制定教学任务，而学生如何达到可以毕业的水平？

答：正如你所说，我们对跨学科学位课程的设计是“必修课少，选修课多”。这主要有几个考虑。首先，获取知识和技能变得比以前容易。以前很多知识和技能只能在学校、在课堂学到，但现在网上有非常多的学习材料，具有学习能力的学生不难找到这些学习材料进行自学。其次，知识和技能变化太快。经常一门课程刚稳定下来，有些内容已经过时了。基于此，我们对进入跨学科事务处学习的同学，有一定的要求，就是他们的自主学习能力要比较强。我们广州校区的教学理念是Enquiry-based active learning（基于探究的主动学习）。我们的招生面试环节非常关键，重点考察学生的自主学习能力，交流能力，以及团队精神。同样的，IPO在招聘和晋升老师的时候，在传统的3项考试指标（科研、教学、服务）以外，又加了两个新的指标：研究的跨学科内容，以及科研成果的影响力。我们鼓励老师走出自己的学科，做出有社会影响力的成果。招聘老师的时候，除了看他们是否在自己的领域达到一定的学术水准，还要考察他们对领域以外的知识技能的好奇心，以及是否能和别的领域的老师合作。

为Arthur LAU 教授颁布IPO的Teaching Excellence Award 2020/21

在教学上，因为老师背景比较多元，而且术业有专攻，我们鼓励团队教学。比如我们IPO开设的Cross-disciplinary design thinking（跨学科设计思维）和 cross- disciplinary research methods（跨学科科研方法）系列课程都是由不同背景的老师一起设计课程内容和承担教学任务。我们IPO给本科生开设的通识课SUST 1000 Introduction to Sustainability（可持续性导论），就是由我们IPO的6个老师联合设计和教学的，非常受同学们欢迎，也在2020年获得了学校唯一的通识课教学优秀奖。

  Q4  

 您对港科大跨学科事务处的愿景是？

答：2021年1月，国务院学位委员会、教育部宣布“交叉学科”成为第14个学科门类。跨学科/交叉学科/融合学科等越来越重要。一方面，机器人和人工智能等的崛起会让很多传统的工作消失，对应的专业规模也会进行缩减。另一方面，解决人类面临的一些重大挑战迫切需要跨学科人才，但如何进行跨学科的教学、科研，人才培养一直是个难题。IPO自成立起，已经进行了十多年的实践，取得了一些成绩，但面临的挑战仍然非常多。我希望IPO能够成为体制创新的探路者，孵化出标志性的新的交叉学科，产生有重大影响的、能解决人类面临的重大挑战的科研成果。

当然，除以上这样宏大的愿景外，我们也有些现实的问题亟待解决，试举几例：

关于跨学科教育和科研，国际上已经有很好的实践，比如

- Radical collaboration, undirected research, serendipity by design, “demo or die”

（背景非常不同的学者进行不预设方向的“激进合作” 模式）

- Mash-up of industry, academia, government and the big world beyond campus

（工业界、学术界、政府和校园以外的大世界的混搭模式）

- Design@intersection of science, technology, and entrepreneurship

（将创业文化和设计思维引入到跨学科教育和科研的创新模式）

这些实践落实到亚洲这样的环境，会有些水土不服，如何调整？  

我们IPO目前联合四个学院推出了全港首个Major+X（专业+）延伸主修课程架构，同学们可以通过此架构在完成自己的主修课程的同时修读人工智能（AI）及数字媒体与创意艺术等新兴的热门主题延展课程。如何为背景非常多元的学生设计关于人工智能和媒体艺术的课程？

当今世界的发展一方面以技术日新月异的人工智能、机器人、量子计算为大趋势，叠代周期越来越快;另一方面，各种黑天鹅事件发生次数越见频繁，人类面临极端气候、资源枯竭、社会分岐、族群对立等方面的严峻挑战。任何单一的学科，都不足以应对这些挑战。正如应对新冠疫情，就需要生物、医学、心理学、大数据分析，以及公共政策等不同学科背景的专家密切合作。IPO如何能捕捉先机，快速响应，引领潮流而不是跟随潮流？

希望我们IPO在这样的实践中，能够摸索出一些新路。

  Q5  

 在您的博客中不仅有自己的文章，还有学生们的“投稿反思”。请问这是您特意问Ta们布置的任务吗？您在教授学生方面有无什么个人独特的方法和追求呢？

您说自己的实验室提倡的是魏晋风度，不追求发表的数量，可您实验室的发表数目却遥遥领先，您还说，“HKUST乃科研之重镇，奋发图强之地，非混学位之所。” 但您又竭力在实验室营造家的感觉。请问您是如何平衡这看似十分不同的追求呢？

答：我们可视化实验室在老师和学生的长期互动中，形成了自己独特的文化。爱因斯坦曾经说过，“最重要的教育方法总是鼓励学生去实际行动”。我们组的Rule No.1 （第一条规则）是“It does not matter”。老师表扬你或是批评你，你听老师的或者不听老师的，你的文章中或是没有中，你的项目成功或是失败，今天在讨论班上表现好还是不好……It does not matter! Just do it! 这样组里的学生才能野蛮生长，虽然泥沙俱下，但元气满满。我曾经开玩笑说，“我们组的风格是乱棍打死老师傅”。组里毕业的学生一般比较生猛，毕业后在学校和工业界经常都是所在单位第一批从事可视化工作的，在组里训练形成的开拓精神非常重要。学生们普遍喜欢这样比较宽松的文化。学生在实践中学到的东西，我鼓励他们写成反思文章，将隐形的知识显性化，让过程产生价值，互相学习。有些新生就是看到这些反思文章，特别喜欢我们组的氛围，所以申请到我们组读博士的。目前组里学生已经写了两百多篇这样的反思文章。我现在还开玩笑说，到2024年我们实验室成立20周年的时候，这些反思文章都可以结集出版了。

对博士的培养，主要是训练他们的独立科研能力。毕业的时候，这个能力是否达到了，一般是有个thesis committee（论文委员会）进行评估。在顶会顶刊上有文章发表，是一个重要的证明学术能力的指标。但要发表多少篇文章呢？这就看具体的导师。我有个观点，好的博士教育应该是意犹未尽。也就是学生毕业的时候，觉得自己掌握了一些科研的技能，而且有些科研成果，但感觉意犹未尽，心痒痒的，还想继续做下去。这样就会积极寻找博后和教职，或者进入到工业界的实验室，继续科研。我看到有些老师的组，对学生毕业论文数设置了非常高的要求。有些学生毕业的时候筋疲力尽，对科研产生厌恶，最后离开了科研领域。另一些学生，因为发表了大量的灌水文章，以为科研不过如此，发表文章很容易，没什么挑战性，也离开了学术界。这些都是我所不愿看到的。

香港科技大学可视化实验室（Vis Lab）毕业和在读超过50多位博士生。我们实验室并不是以论文为导向，毕业的博士中有只发表一篇一作顶会顶刊的，有发表六篇的。我们实验室在领域的顶级期刊IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (TVCG) 上发表和已经接收的论文超过80篇，位居世界第一。而且我们实验室在可视化和人机交换的顶会上获得过超过10个最佳论文或是最佳论文提名奖，而且不少技术被公司采用，说明我们的研究成果被学术界和工业界认可。我们论文多，主要是因为大数据和人工智能的崛起，对数据可视化技术的需求非常大，我们从政府和工业界拿到了大笔的经费，可以支撑一个比较大的实验室。但具体到对学生的培养，我们并不以论文为导向，但最后也发表了很多论文，有些“不求工於文，而文自工”的意思。组里有毕业的博士就说过，“在VisLab学到的东西里面，发表论文是最不重要的”。

我们Vis Lab这样的学生培养方式，我觉得是挺成功的。目前毕业生里面有8个在大学任教，有在著名工业界实验室的，有在MIT、Harvard、CMU等名校做博后的，都是学术的种子。

VIS Lab 十五周年暨屈老师五十周岁生日

读博非常辛苦。有调查表明，近一半的博士生有抑郁等各种情绪问题。这种情况下，一个强大的supporting system（支撑系统）非常重要。我们在学生培养上，一方面是从严要求。另一方面，提供各种帮助，包括营造家一样的环境，让学生能够生存下来。我们新生入组的时候，有在西贡码头的海鲜party。每年圣诞或是农历新年，在家里举办火锅宴。学生毕业的时候，有蛋糕party。每一周的周六，有office hours，我们叫tea party（茶话会），大家一起品茗聊天探讨学问人生。我们组有个微信群 ，每天大家在群里交流心得感想。在中国传统文化里面，导师或说师傅和学生的关系是超越职业关系的，更像是一种家人关系，一种“从游”关系。《逝去的武林》里面有段话，“师徒感情好，是师傅对徒弟生命的参与太大了，徒弟对师傅有依恋”。我们也是想营造这样一个氛围。我们实验室毕业的同学，对实验室都有比较深厚的感情，毕业后也经常会回组探望，和师弟师妹们进行分享见闻。

  Q6  

 您在2012年博文中引用钱钟书的论述“文学翻译的最高标准是化”，还称可视化是将数据语言翻译成视觉语言，对于可视化，“可视”容易，“化”难，请问十年过去后，您对可视化有无新的感悟？您可以举出一两个可视化领域您认为达到“化”境的例子吗？

答：最近十年，随着大数据和人工智能的崛起，可视化也获得了长足发展，逐渐成为大数据分析里面的代表性技术，并且在可解释性人工智能以及人与人工智能协同方面发挥着重大作用。可视化领域的发展趋势是朝着更严谨和更智能的方向发展，而且其叙事的作用越来越突出。以前可视化遇到的问题是，要么系统特别复杂，曲高和寡，一般大众很难理解；要么就是传统的直方图，饼图等看着比较简单好像没有太多技术含量。处于中间地带的可视化工作比较少。著名科幻作家克拉克有个三定律。其第三定律就是“Any sufficiently advanced technology is indistinguishable from magic（在任何一项足够先进的技术和魔法之间，我们无法作出区分）”。可视化技术让人感觉是Magic的瞬间还太少。但最近随着短视频的崛起，这个状况有所改观。我现在经常能在社交媒体上看到大家转发的data gif (数据动画)，很有创意。比如作品《苏轼的人生轨迹，一生都活在路上》（https://www.bilibili.com/video/BV17i4y1Q7uQ/），在B站上获得10万个赞。我个人比较喜欢的一个作品是Periscopic公司制作的关于美国枪杀的可视化（https://guns.periscopic.com/）。每一条抛物线代表一个死于枪杀的生命。抛物线在Y-轴上的距离代表他们本应该活到的岁数。代表生命从开始到被枪杀的那一段抛物线是鲜艳的色彩。生命截止后，余下的本应该进行的抛物线变成了灰色。整个作品在开始的时候慢进，一条线一条线展示给观众，让大家清晰地感受一个个生命的逝去，然后速度越来越快，最后打出被枪杀的总人数，已经他们被stolen的生命岁月，非常有冲击力。我们实验室有同学非常喜欢美国风场的一个可视化作品（http://hint.fm/wind/）,也是达到了不隔的化境。清华美院2020年的一个展示宋代皇家赵氏家族树的可视化作品《增强家族树：进化的研究与表现》）获得了最佳艺术论文奖（https://blog.siggraph.org/2020/09/siggraph-2020-art-papers-best-in-show-reimagines-the-family-tree.html/），也是一个不错的工作。我曾经写过一个愿景：“数据春风到天涯，人间处处可视化”。目前可视化的发展真是九万里风鹏正举。

疫情期间老师在十平米办公室的堂吉诃德特展

后记

看到浙江大学的陈为老师在文章中写“屈老师每年来访大陆，…为大陆学者激励打气。…不仅如此，屈老师在担任IEEE VGTC的Secretary以及IEEE VIS年会论文主席之后，屡屡提携中国大陆的青年学者担任IPC。”不禁为老师的“领路人精神”而感动。能看出老师是想把本高校乃至本大洲的科研力量都汇聚起来。

尤其是学术界长期处于一种西方中心的状态之下，我认为屈老师和他的朋友、同事不仅举起了本领域的大旗，亦举起了亚洲学术界的一面大旗。

祝福屈华民老师，祝福香港科技大学，祝福数据可视化。

[1] 出自牟宗三《为学与为人》，原文载于《人生》杂志1957年3月刊。

[2] 在围棋领域里，“一本道”意为途中沒有岔路，这是唯一的道路。

撰稿 | 贺初澄

图 | 来自受访者

审稿 | 沈严铭

编辑 | 李婧轩

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