日本感性工學發展近況與其在遠隔控制介面設計上應用的可能性

黃崇彬

摘要
本世紀人類在工程學領域的研究與快速發展，已到達史無前例的境界，同時卻也面臨了發展的瓶頸。日本學界期待「感性工學」的嶄新觀點，能為工學注入新生命，帶來煥然一新的面目。
本文蒐羅多方文獻資料，介紹日本感性工學發展的起由經過，及目前感性工學研究的現況。概略說明感性工學的定義，以及其研究手法的類型。最後以遠距離操控介面（遙控器）的例證，淺介外在導向介面Reactive Interface的概念﹐以及遠隔操控介面的雙重結構與整合型介面URC的設計概念；並透過階層分析法與曖昧推理，檢證感性工學的優越性。

關鍵字：
感性工學﹐Kansei-Engineering﹐感性﹐感性資訊﹐感性量﹐感覺量﹐感受量﹐遠距離控制﹐使用者介面﹐遠隔操控介面的雙重結構﹐特記演算﹐User Interface﹐Reactive Interface﹐階層分析法﹐曖昧推論

1. 感性工學的發展
1. 感性工學的濫觴

在西方哲學體系的認識論中，自古以來即有「理性」與「情感」二元對立構造的概念。直到十八世紀，首創「美學」（Aesthetic）一辭的德國唯心論哲學家鮑爾卡登（A. G. Baumgarten, 1714 1762）氏，1750年在他的「Aesthetica」（美學）一書中，開章明義便定義美學是「感性的認識之學」（scientia cognitionis sensitivae ）。主張以理性的「論證思維」（cogitatio demonstrativa），來處置非理性的「情感知覺」（perceptio sensitiva）。

然而造化弄人，後來康德在「判斷力批判」中，指陳鮑爾卡登論證過程的缺失與獨斷；到了唯物論哲學大師黑格爾時，在其巨著「美學講義」中更未提及隻言片語。至此唯物的美學觀點君臨天下，鮑爾卡登被埋沒在歷史的角隅，世人僅知他首創美學一辭，而多不知其主張。

雖然鮑爾卡登所倡言的美學，偏向哲學上的「認識論」與「本體論」部份。但是他倡言以科學理性的觀點來探討感性，卻不可不謂是今日感性工學研究的濫觴。

2. 感性工學的緣起

任何學術領域的興衰，皆取決於創新觀點的導入。例如物理學在大師牛頓爾後，漸趨停滯了兩個世紀，直到麥克斯威爾等人導入機率的概念，始獲重生。同樣地，工程科學（工學）的發展，目前表面上蓬勃鼎盛；事實上除了資訊工程等新興領域外，其他既有學門或多或少都面臨了發展的瓶頸。

有鑑於此，美國卡耐基美侖大學的賽門教授（Prof. Hervert A. Simon）於1980年代最早開始倡導發展「人性科學」，認為「設計學」「心理學」「資訊學」這三個新興學術領域的發展，將導致工程學再一次出發的機會。由此正可認識到，在「以人作為存在主體」的大前提之下，設計界未來思考的方向。

「感性工學」（Kansei Engineering）一辭，應源自東洋工業KK集團（今馬自達汽車集團）前會長山本健一，1986年在美國密西根大學發表題為「車的文化論」演講時﹐首次正式見諸文獻，進而引發巨大回響。事實上馬自達汽車公司本身，亦於次年在該公司的橫濱研究所中，成立「感性工學研究室」。其後，日本的主要汽車業者與家電業者，陸續成立類似的研究單位。

另一方面，前日本廣島大學教授長町三生，1988年於雪梨國際人因工程學會，發表論文，稱其原本主張的「情緒工學」更名為「感性工學」。

3. 感性工學的背景

沒有任何一種學術領域是無中生有的，感性工學自不例外；亦是源自諸多其他學術領域的累積。

遠在山本氏提出這個名詞之前，感性工學的相關研究其實早已展開。在日本物理學界原來即有所謂「感應工學」﹑「誘導工學」的研究；另外諸如「人間工學」（日本所謂「人間工學」研究的基本觀照，其實與美國的Human Engineering﹑Human Factors﹑ 或歐洲的Ergonomics，在語意上略有差異）﹑「感覺工學」（Sensology）﹑「情緒工學」﹑「生理工學」﹑「生體工學」等等領域的先驅研究者，都直接間接為感性工學奠定了相當的基礎。

繼馬自達汽車山本健一氏在日本國內外倡導感性工學之後，豐田﹑日產和三菱汽車亦積極展感性工學的技術開發。不多久後，日本機械學會和日本化學工學會亦出版感性工學論文專輯；而日本通產省則撥下約日幣200億圓的經費，由1990年到1998年，發展「人性感覺計測的應用技術」的大型研究專案。

1992年12月，日本總理大臣（即內閣首相）在科學技術會議諮詢中答申，同意將「感性工學分野列為國家重點科技」（第19號答申）。次年，文部省成立「感性工學小委員會」﹐檢討此一新學門的發展潛力。

1994年，在日本學術會議代表座談會中，前千葉大學教授鈴木邁發表了「從既存工學體系到感性工學體系宣言」一文。1995年12月，由日本學術會議主辦了名為「第一屆感性工學研討會」（Kansei Engineering Symposium）的學術會議。這是感性工學研究者，首次匯聚一堂的大規模正式學術研討會議。

依據1996年度日本文部省委託筑波大學教授原田昭的調查；收集了400多篇相關論文，建立感性工學研究的資料庫。分析各篇論文的關鍵字，加以計算並建立其空間散布圖，一窺目前日本感性工學整個學術領域的研究分布與趨勢。筆者亦參與了此計畫的一小部份；我們認為迄今為止感性工學的相關研究，大致上可以區分為「官能測定」﹑「Fuzzy模式」﹑「類神經網路」……等等，16個主要的研究方向。

4. 感性工學的發展（日本）
1. 感性工學的研究組織

1993年，在「日本學術會議」的「材料工學研究連絡委員會」（以下略稱「材研連」）中，設置「感性工學小委員會」的臨時性組織（委員長為當時千葉大學教授鈴木邁），將感性工學正式納入日本政府文部省的學科領域分類（註：工業設計迄今仍未被納入）。感性工學小委員會雖然隸屬材研連，但是主要成員由日本設計學會和纖維學會所組成，定期研討感性工學研究的發展可能與相關進展。此一小委員會運作至1997年夏，完成階段性任務而告終止。同年起，由筑波大學教授原田昭負責籌組相關學會組織（感性工學學會）。

2. 感性工學的教育組織

日本信州大學白石教授於1991年，向日本文部省提出成立感覺工學科（學系）申請，於1995年四月率先創設「感性工學學系」（感性工學科），為迄今為止日本國內唯一的感性工學相關科系。該系隸屬纖維學部，下設三大講座，分別為：「感性分子心理學講座」﹑「感性情報講座」和「感性創造工學講座」。

日本國內其他學校，目前則尚無類似科系，頂多只是在課程中安插感性工學的相關課目。不過據信將來在感性工學學會成立後，可能會有其他學校也準備設立感性工學的專門科系。

3. 感性工學的研究現況

在文部省主導下，近年來日本各個學術領域，積極導入感性工學的觀念。尤其在諸如機械人工程﹑人工智能﹑人間工學﹑心理學﹑認知﹑情報處理……等學門，感性二字幾乎成為流行語，許多研究者都投入其相關研究。從哲學美學研究到材料工程學，日本文部省近年來挹注了相當的補助經費，在感性工學相關研究上；同時向國際上積極推廣「感性」（KANSEI）一辭。

這些文部省獎助的眾多研究中，值得一提的是筑波大學原田昭教授所主持的一個超大型特別研究專案：「感性評價構造模式之構築」（Modeling the Evaluation Structure of Kansei）。該計畫由1997年7月起，為期三年，將集中約五十位各國研究人員，包括工業設計﹑機械人工程﹑控制工程﹑資訊工程﹑資訊管理﹑認知科學﹑美學﹑藝術等眾多領域的專家團隊，分為「感性評價」﹑「程式與感性資料庫」﹑「機械人系統」等三組，進行一個超大型研究專案。該計畫預定在全球幾個重要的美術館，設置附攝影機的機械人；然後讓受測者在別的地方（國家），透過網際網路的電腦連線，遠距離遙控機械人來觀賞藝術品；將受測者操縱機械人的整個過程記錄，加以分析整理。期能瞭解觀賞者在鑑賞藝術品時，如何建立其感性評價的心理機制。這是日本工業設計學者，首次爭取到如此規模的國家級研究計畫，因而備受矚目。

除了文部省所直接或間接贊助的相關研究外（據聞感性工學學門今年第一年申請研究補助案即高達96件）；尚有為數眾多的獨立研究者，在各個領域進行感性工學相關研究。除了材料科學﹑機械人工程﹑人工智慧﹑認知科學……之外，工業設計學界更是感性工學一大研究重鎮。如筑波大學﹑千葉大學﹑京都工藝纖維大學﹑九州藝術工科大學﹑東京工藝大學﹑千葉工業大學﹑東北工業大學等校的工業設計學者，皆有感性工學的相關研究在陸續進行中。

4. 感性工學的工業應用

除了前述日本汽車產業與家電電子產業，於90年代前後，分別成立相關部門，展開感性工學的應用研究外，其他產業亦不枉多讓。諸如化妝品產業﹑製鞋業﹑女性生理用品業﹑運動用品﹑老人看護用品﹑住宅﹑陶瓷業﹑漆器……等，都先後導入感性工學的技術，應用在新商品研發上。

其中又以纖維產業，在感性工學的應用上最為投入。時至今日，日本纖維產業業者在感性工學的應用技術，相當成熟而先進，早已凌駕汽車業。部份業者的研究，甚至超脫應用研究的範疇，深入到基礎的學術研究了。

2. 感性工學概說
1. 感性工學的定義

材研連的定義：「經由解析人類的感性，有效結合商品化技術，於商品諸多特性中實現感性的要素。」

長町三生氏：「將人們的想像及感性等心願，翻譯成物理性的設計要素，具體進行開發設計的技術。」

篠原昭等人的定義：「心與心的交流，支援相互間幸福的技術。」

永村寧一氏：「感性與理性﹑悟性並列，原來皆為認識論的專門用語。……若欲由感性作為創造新價值的泉源，必須客觀而定量的計測感性。……發展一種客觀而定量的感情測量技術是非常重要的。」

事實上，到去年感性工學小委員會結束為止，對感性工學的定義並沒有找到最後的結論。筆者綜合各家說法的共通點，基本上就是要以工學的手法，設法將人的各種感性定量化（暫且稱之為「感性量」），再尋找出這個感性量與工學中所使用的各種物理量之間的高元函數關係，作為工程發展時的基礎。這個感性量，應包含生理上的「感覺量」和心理上的「感受量」。

所以向來關心感性工學發展的東京大學總長吉川校長（日本學術會議議長﹑文部省學術顧問﹑原感性工學小委員會委員）即曾慨言：「感性工學和過去冶學的方法論完全不同，吾人要有放棄既有一切成就的覺悟，準備自滅之後重生。」

2. 感性工學的類型
1. 依測定手法區分

如前所言，在感性工學這個全新的領域，如何測定人類天生五感能力，就變成首要發展的技術。這樣的技術稱之為「官能檢查」或「官能測定」，目前大致上可以區分為以下兩大方向在進行。

表出法
對於人類五感在生理上的「感覺量」測定，原本在生理學即有對視覺﹑聽覺﹑觸覺﹑痛覺﹑溫覺﹑味覺﹑嗅覺﹑筋肉感覺﹑平衡感﹑時間感……等各自對應的測量技術。人們能夠感覺到的最小量稱之為「刺激閾」，最小差則稱之為其「辨別閾」。

另外，感覺量中的舒適性（amenity），與人體生理的變化量，理論上相當程度能視同一致。將人們受到外在刺激後，透過測量生理上反應值的變化，如血壓﹐呼吸﹐心跳﹐筋電圖﹐腎上腺素分泌﹐排汗……等等；將這些數值轉化為舒適性的值。

這些測定方法與技術，基本上都是透過測定人體外在的生理變化來推導。

印象法
由於外在「表出法」的測量，有其一定的侷限性。相對於此，另一個方式便是測量內在的「印象法」。

受測者接受不同程度的外在刺激後，以問卷的方式讓其陳述自己的感受。其中最典型的方法便是語意差異法（SD法）了。將此視同為感受量，再利用多次元尺度法﹑圖形理論（graph theory）將其構造化；或是用多變量分析﹑曖昧推論（Fuzzy reasoning）等統計解析技術，將人的感性資訊轉變成定量的數據。如此，即能將內在的感性資訊定量化。

2. 依施行手法區分
   長町氏歸納現今感性工學的施行手法為如下五類。

Category Classification
經由各式感性資訊，凝聚成產品概念。再從產品概念（第0次元感性概念），向下逐次展開（break down），直到最後出現物理量的階層為止。

KES, Kansei Engineering System
藉由一個充分的感性資訊資料庫（database），和正確的邏輯推論能力，所組成的專家系統（expert system）。建立這樣的系統後，即可進行物理量與感性量之間的轉譯工作。

KES可以概略區分為「前向型感性工學系統」與「逆向型感性工學系統」兩大類型。

• 順向型感性工學系統：將感性需求轉譯為設計要素，以進行開發工作。
• 逆向型感性工學系統：則是將設計提案轉譯，進行感性診斷。

Hybrid Kansei Engineering System
將前述順向型及逆向型兩種KES的感性工學轉譯系統構想，整合為一個可雙向轉譯的混成系統。

Kansei Engineering Modeling
以抽象的數學形式，表記∕演繹感性工學的構造。

Virtual Kansei Engineering
將感性工學手法所得之設計構想，利用虛擬實境（VR）技術，以各種模擬裝置（simulator）再現。在這樣的多媒體虛擬空間中，體驗∕驗證構想。

3. 感性工學應用的可能性（控制介面為例）

以下筆者將以家用遙控器介面設計的實例，比較現有數種介面的設計概念，與基於感性工學觀點的設計概念，驗證其間的差異。

1. 外部環境主動感知型介面Reactive Interface

基於感性工學，筑波大學原田昭研究室，曾提出「外部環境主動感知型介面」的控制概念。

目前的使用者介面，都是將資訊的假想世界，預先在電子基板內部設計好；由這個介面來支援人與機械的對話（「內在導向」）。相對於此，「外部環境主動感知型介面」的概念則是；機械能夠主動感知在電子系統外部，使用者的感性狀態和現實環境的情況，機械在獲取當時外在現實世界的資訊後，主動做出反應的介面。

筆者參考此一概念，發展出三個萬用遙控器的操控介面概念。（見3.2.2節）

2. 遠距離操控介面（遙控器）

自1959年，美國RCA公司發表名為「Cyclops」的第一代電視遙控器以來，遙控器已經成為今日家居生活中的必需品；電視﹑錄放影機﹑第四台﹑冷氣﹑電扇﹑汽機車防盜……，各式各樣的遙控器充斥家中。

當操控介面與機器本體分離之後，遠距離即能隨心所欲地操控機器，確實一個不錯的構想。然而這樣的想法，只是將操控介面由機器本體脫離，延長∕移動到使用者的身邊罷了。針對機器功能的不同，專用的操控介面自然不同；加上製造商的不同，即令同樣的機器，介面依然不統一。當許多不同機器的遙控器，同時集中到使用者手上一起操作時，就變成一種負擔了。

這個問題點，源於各個遙控器當初設計時，皆以機器本體為唯一的準據，未曾思考到使用者的可能狀況。遠距離操控介面的設計發想，不應是單純地將機器的操控元件延長至使用者端；其實應該反過來，將使用者的意志延伸到機器端，以此展開設計概念才是。

1. 內在導向介面

Ê 使用複數遙控器
現今許多家庭中，陸續添購許多附遙控器的家電用品。由於每個產品功能不同，對應的遙控碼自然規格相異；加上各個製造商，分別使用各自獨家的控制碼；所以一般家庭中，同時存在每個機器專用的遙控器。

同時擁有數把遙控器（即等同於：同時使用複數的專用介面），雖然介面的切換雖然不太困難（只是換一把遙控器而已），所以操作比較單純而直接，學習操作也比較容易。但是由於眾多的介面並存，併同操控時其操作性差，同時操作的直覺性也不好。

Ë 內建型萬用遙控器
為了解決現有家庭中遙控器過多的問題，市面上出現所謂萬用遙控器的產品；期望以能一個遙控器達到同時操控多個機器的目的。最初的設計是蒐集市面上各AV大廠暢銷機種的控制碼，將其同時燒錄在一塊晶片上；使用者在使用之前，須做先期設定的工作（preset）。先查明家中所有之機器的代號，然後依照特定程序輸入代號，令遙控器得知其對應機器的控制碼。使用時，以切換鍵來選擇∕切換各個機器的控制碼（介面）。這種遙控器，我們稱之為「內建型萬用遙控器」。

然而對於一些市面上較罕見廠牌的產品，或是過早的老舊機種，往往就無法使用。後來添購的新機器，如果使用製造商更新的控制碼，亦無法對應操控。偶爾，也不能操作一些特定功能。

同時，在有限的操作可能面積上，僅能佈置有限的操控元件（對電子產品而言，過多的元件，亦意味著過多的接點，此將降低產品可靠度）；是以在不同的介面狀態，同一個操控元件，可能對應不同的機能。這將導致使用者心智認知模型（mental cognitive model）的混亂。

Ì 學習型萬用遙控器
市面上另有一種所謂「學習型」的萬用遙控器。這種萬用遙控器並未內建控制碼，而是透過讀取現有各個遙控器的控制碼，加以儲存來使用；解決了內建型萬用遙控器的一部份問題。

雖然表面上學習型遙控器似乎沒有機種的限制；但是機器控制碼的位元數必須相同，否則依然無法讀取使用。而且實際操作使用時，依然避免不了心智認知模型混淆的問題。加上讀取現有遙控器的操作程序，煩瑣複雜，仍然存在許多問題點。

Í 整合型泛用遙控器（URC-Ⅱ）
在現有兩種萬用遙控器，皆無法有效解決問題的情況下；工研院電腦與通訊研究所曾與筆者，從1994年到1996年，進行一個「泛用遙控器」（URC，Universal Remote Controller）的研究計畫。筆者負責URC遙控器及其使用者介面（UI）的設計工作。

其後在筆者的研究中發現；遠距離遙控時，操控介面的構造其實不同於一般的UI，而形成一種筆者稱之為「雙層結構」的狀態。經由數學形式的特記（meta-script）演算，推導出「整合型雙向操控介面」的概念。

由於整個URC計畫，企圖訂定所有家用電子∕電器產品的標準遙控碼，所以沒有介面不一致的問題。基本上，筆者在第三代URC的設計構想中，將所有機器（被控制端）除了紅外線接收器之外，再裝上紅外線發射器。同時遙控器本身亦然，同時裝載了紅外線發射器與接收器。使用者僅需將遙控器指向被控制端的機器，便能經由回傳的訊號，自動定義遙控器的介面。如此，則統一了操控介面，同時也一舉解決了介面切換的問題。

2. 外在導向介面
   將後三種遙控器的介面，結合外在導向的reactive interface設計概念，發展出如下三種外在導向介面。

Î +α型reactive interface遙控器
以「內建型萬用遙控器」為基礎﹐加上「reactive interface」的設計概念（即加上必要的感應器元件）；使之能主動測知使用者的感性量，進而配合當時狀態，做出最佳操控設定值。

Ï 主動式AI學習型遙控器
以「學習型萬用遙控器」的設計構想為基礎﹐加上「reactive interface」與人工智能的概念；使之除了能藉由感性量來配合使用者，簡化學習舊控制碼的操作程序外，更能主動研判使用者的操控習性。

Ð 整合型reactive interface遙控器
以URC的設計理念，配合reactive interface的設計概念，發展而成。構想在遙控器與機器（被控制端），同時裝置必要的感應元件（感性資訊擷取裝置），如此，在URC原本即相當直覺而友善的操控介面上，強化其操控的互動性與對應性。

例如當遙控器指向空調時，空調上的感應元件，將感知的室內環境資訊（溫度﹑溼度等），傳給遙控器，再配合遙控器上感應元件所感知的使用者感性量，計算最佳設定值，直接回傳空調進行調整。

3. 評價
1. 評價基準

以筆者在過去多年從事控制介面設計的經驗，抽取出八項評價基準。視此8個項目為，發展直覺﹑友善而人性化操控介面時的設計評價基準。

À 認知性
意指操控方法的認知性。

此處所謂的認知性，並非僅指GUI（Graphic User Interface）的認知性；而是意指使用者對整個遙控器，該介面中的所有操控元件（含被動輸入元件與主動感知元件），使用方法的認知∕理解之難易程度。

Á 學習性
指操控程序的學習性。
當使用者初次接觸該操控介面時，學習新的操控程序時，學習的容易程度。

 操作性
指操作介面上各個控制元件時的操作性。

à 複雜度
整個操控系統架構與操控程序的複雜度。
為了實際的需要，在後面的計算時，將其值逆轉為反數；亦即以「單純性」來替代「複雜度」。

Ä 互動性
指操控過程中的互動性。
操作時機器與使用者﹑機器與環境間互動性的高低。

Å 直覺性
指操作時的直覺性而言。

Æ 資訊量
指操控資訊量的多寡。

Ç 對應度
對個人差異性以及環境變化的對應程度。

2. AHP評價

利用以上八個評價基準，作為比較前述七個控制介面優劣的基準。先對此八個評價基準做AHP（Analytic Hierarchy Process，階層分析法）分析，下表（表1）即為其配對比較矩陣。將這個評價基準的配對比較矩陣，經由AHP計算，可以得到在評比操控介面優劣時，對各個評價基準的重視度。

	À	Á	Â	Ã	Ä	Å	Æ	Ç
À 認知性	1	1	3	1	1/3	1/5	1/3	1/5
Á 學習性	1	1	2	1	1/3	1/5	1	1/5
 操作性	1/3	1/2	1	1	1/4	1/5	1/3	1/3
à 複雜度	1	1	1	1	1/3	1/4	1/3	1/4
Ä 互動性	3	3	4	3	1	1/3	3	1/3
Å 直覺性	5	5	5	4	3	1	5	2
Æ 資訊量	3	1	3	3	1/3	1/5	1	1/3
Ç 對應度	5	5	3	4	3	1/2	3	1

表1 評價基準的配對比較矩陣



表2 AHP法計算結果

經AHP分析，求得對各評價基準的重視度依序為：Å 直覺性（0.3150）＞Ç 對應度（0.2372）＞Ä 互動性（0.1492）＞Æ 資訊量（0.0923）＞Á 學習性（0.0587）＞À 認知性（0.0563）＞Ã 複雜度（0.0499）＞Â 操作性（0.0410）。檢查其整合度（CI）為0.07234，整合比（CR）為0.05131；兩者皆小於0.1；顯示配對比較矩陣中的評點相當合理，計算結果有效。

這個結果意味著，在這個資訊焦慮的時代，所有的介面設計工作，都在追求一個直覺的﹑能夠對應使用者個人差異的﹑互動的﹑資訊量大而精神負荷低的介面。

得出各個評價基準之間的重視後；將7個操控介面的

概念，分別依各個評價基準，各做一次配對比較，得到8個7×7的配對比較矩陣。將此8個配對比較矩陣做AHP分析。最後再依評價基準的重視度，依次加總計算成為「總合評價」值。

3. 評價結果

總和評價的計算，除了傳統AHP的「加法性測度」外；筆者另外參考曖昧推論的想法，計算「可能性測度」；以及考慮特定需求下，在某些特定評價基準中評點突出的介面，亦有可能相當優異，所以也計算了「必然性測度」。所有的計算結果與總合評價如后。（參見表2）

檢查所有各評價基準的整合度（CI）和整合比（CR），其值皆在0.1以下，顯示此次計算評點無可疑之處。將計算結果會製成折線圖，以方便比較。（如圖1）

圖1 總合評價比較圖

圖中顯示「加法性測度」（中間的折線）的結果，可以發現Ð 整合型reactive interface遙控器＞Í 整合型泛用遙控器（URC-Ⅱ）＞Ï 主動式AI學習型遙控器＞Î +α型reactive interface遙控器＞Ì 學習型萬用遙控器＞Ê 使用複數遙控器＞Ë 內建型萬用遙控器。在「可能性測度」（上方的折線）結果中，是Ð ＞Í ＞Ï ＞Î ＞Ê ＞Ì ＞Ë 。「必然性測度」（下方的折線）的結果，則是Ð ＞Í ＞Ï ＞Î ＞Ì ＞Ë ＞Ê 。無論任何一種比較觀點（測度方式），雖然差距不同，但前四名依序都是Ð ＞Í ＞Ï ＞Î ；意味著加入reactive interface設計概念後，操控介面會變得更好。由此可見感性工學的優越性，以及其可能對生活環境帶來的變革。

4. 感性工學的展望

雖然感性工學尚在起步階段﹐也沒有具體的定義；可是其反省過去兩百年來工學發展的盲點，逆向思考，欲以人為本，將人人不同的情感反應，納入研究對象。希望能設法將人類的感性轉換∕翻譯為定量的數值（感性量），尋找這些感性量與物理量的關連，作為發展下一世紀工程學的基本依據。

簡言之，便是從人性反應（感性）作為思考的出發點。將過去認為定性的﹑無法量化的﹑非理性無邏輯可言的感性反應，以工學的觀點與手法探討之，藉以發展下一代的新技術。由於回歸到以人為發展工程技術的原點，過去工程學的一些研究方法與研究程序不再適用；正由於此，所以更有機會突破前人的成就與限制，找到更多的可能性與創新的觀點。

「以人出發」這樣的觀念，其實與工業設計的一些基本想法不謀而合。所不同的是，過去工業設計偏重在定性的推演與發想，定量的研究與演繹其實是近十年才開始逐漸形成的趨勢。

筆者一再鼓吹，今日工業設計不論在研究方面與教育方面，都必須由目前著重在設計「術」的現況，提升到設計「學」的境界。尤其資訊技術對人類社會體系的影響，劇大衝擊，而這個影響還在持續擴大當中。許多傳統的思考模式，必須適時地加以揚棄，才有可能讓工業設計這個領域持續發展下去。國內過去數年中，亦有不少研究論文逐漸介入感性工學領域，寄語國內設計學界各位賢達先進，讓我們營造台灣設計的春天。（這句話很感性吧！一笑。）