智能·文明·道路 | “智能+”主题研讨会报名通知

    当前人工智能在各领域飞速发展，影响到各学科和社会各个方面。本次研讨会，由北京大学武汉人工智能研究院联合中国图象图形学学会可视化与可视分析专委会、中文信息学会社交媒体专委会联合举办，共同探讨“智能+艺术”、“智能+历史计算”、“智能+媒体计算”等新交叉领域的最新动态与发展。

会议时间

8月24日上午9:00-12:40

会议地点

北京大学武汉人工智能研究院

（18楼1806会议室）

主办单位

北京大学武汉人工智能研究院

中国图象图形学学会

中文信息学会

承办单位

中国图象图形学学会可视化与可视分析专委会

中文信息学会社交媒体专委会

会议报名

点击文末“阅读原文”填写报名表单，可参与旁听本次会议。名额有限，报满即止。

会议议程

讲者简介：

郑达，跨媒体艺术家，“低科技艺术实验室”（Low Tech Art Lab）创立者，现为华中师范大学美术学院教授、院长。作品获得英国 “The 2017 Lumen Prize” 互动艺术大奖，“2018 第三届王式廓奖”艺术奖。创作聚焦于艺术与科学的跨媒体互动艺术。 

报告题目：

智能机器艺术与机器图像

报告摘要：

智能技术不仅改变了艺术创作的方式，还引发了关于艺术与技术、自然与数字生命之间关系的深层次讨论。本次分享将围绕“机器艺术与机器图像”的主题，通过低科技艺术实验室的机器艺术作品，探讨机器在艺术创作中的角色及其对图像生成的影响。展示机器如何通过数据处理、传感器和算法生成独特的视觉表达，思考“数字生命”与“自然生命”之间相互驯化的过程，揭示机器在艺术创作中所带来的新视角和可能性。

讲者简介：

阳芷倩，湖北美术学院创新学院讲师，跨学科和跨文化研究项目负责人。中国图象图形学学会(CSIG)可视化与可视分析专委会委员。作品入选慕尼黑TALENT国际竞赛特展，阿姆斯特丹市立美术馆Uncut项目，昆明美术双年展等。

报告题目：

生成式人工智能辅助艺术设计教育

报告摘要：

本次报告将介绍湖北美术学院在数智时代背景下探索AIGC数字技术辅助艺术设计领域的相关成果。生成式人工智能正在重新定义艺术设计创作的过程与方法。它不仅为“设计+”课程教学在艺科融合与重构实践方面提供了新颖的视角和途径，同时也对教育者和创作者提出了前所未有的挑战。融入AI美学的生成式人工智能技术，也反向推动着艺术设计领域审美认知研究向新模式转变。

讲者简介：

魏婧婧，南京艺术学院副教授，中国图像图形学学会会员，可视化与可视分析专委会委员。在数据可视化设计领域主持、参与国家、省、市级课题多项，发表论文十余篇，作品获多项国家级奖项，课程成果获国家、省、市级赛事奖项二十余项，参与中央美术学院等高校的数据可视化设计项目。

报告题目：

 “量化”的情感

报告摘要：

数据技术塑造了我们获取信息的方式，通过数据捕获认知自我和他人成为一种普遍的社交途径。数据成为驾驭现实世界的工具，数据技术如同“看不见的手” 重新定义传统的主客体关系，催生的新的社会文化形式。以设计介入被数据“量化”的情感，以数据驱动新的体验，唤起内心感受，以促进对数据的理解，实现“自我关怀”与“共情他人”， 成为一种新的文化现象。

讲者简介：

张孜颖，中国地质大学（武汉）教师，设计功效学学会会员。主要研究方向为智能字体设计。在汉字字体设计领域主持和参与国家、省市、校级课题多项，发表EI、SCI检索论文多篇，获得校级教学成果奖多次。作为学员参加“2024国家艺术基金中央美术学院新时代汉字字体研究与创新设计人才培养”项目。

报告题目：

从小样本生成到语义驱动的智能字体设计方法

报告摘要：

汉字集实用与审美于一体，是中华文化的根本和脊梁。但因其庞大的数量和复杂精细的结构，使其具有极强的设计难度。在“人工智能+”模式影响下，本研究希望借助人工智能的技术优势，通过人机协同的工作方法，探索汉字字体设计的新路径。在样本数量有限的情况下，我们提出了一种基于可逆网络的汉字字体生成新方法，该方法能够在保证内容信息完整传递的同时，通过全局与局部特征的融合，精准匹配笔画风格，显著提升汉字的质量与风格细粒度。此外，本研究还探索将自然语言处理技术应用于汉字风格的调控，开辟了文生图研究与语义分析相结合的新领域。虽然当前研究尚处初级阶段，但已展现出推动汉字设计向更智能化、可控化发展的潜力。

讲者简介：

袁晓如，北京大学智能学院研究员，大数据分析与应用国家工程实验室常务副主任，机器感知与智能教育部重点实验室副主任。长期致力于可视化与可视分析通用基础方法与领域应用系统的研究；开展与历史人文领域交叉合作，设计构建可视分析系统支持时空流传、内容演化等复杂任务。ChinaVis，IEEE VIS，PacificVis 指导委员会委员，IEEE TVCG 等国内外期刊编委。中国图象图形学学会可视化与可视分析专业委员会主任。

报告题目：

智能驱动的古代文化数据交互可视分析

报告摘要：

大数据时代研究范式的变革影响各个学科，而紧密结合人类智慧与机器强大计算能力的可视化与可视分析在其中发挥重要作用。报告将介绍近期可视化实验室与各人文社科研究者紧密合作，开展的包括古代彩陶花纹图像演变、古籍可视化图像分析、古籍目录探索、汉籍时空流传、中外文物对比展陈等可视分析交叉研究课题。这些工作一方面为历史文化领域研究学者提供了新的工具，支持更为高效的探索发现，另一方面也为大众理解领域专门知识提供的途径，为发展新的展陈方式提供思路。

讲者简介：

刘禹良，华中科技大学人工智能与自动化学院研究员，博士生导师。长期致力于文字图象智能的研究，教育部海外高层次人才引进，中国科协青年人才托举工程，湖北省海外高层次特聘专家及华为学者，入选2023年度美国斯坦福大学“全球前2%顶尖科学家榜单”，CSIG优博。担任中国科学-信息科学专刊编委等职务。主持国家自然科学基金青年项目及两项国家重点研发计划子课题。在国际顶刊顶会如TPAMI、CVPR等发表论文40余篇。曾获2次互联网+ 金奖，CVPR-TextVQA等国际权威学术竞赛冠军6项。9项研发成果应用于华为云、金山办公、Adobe等国内外知名企业。主持研发的Monkey多模态大模型（CVPR 2024焦点论文）曾在Meta AI公认的OpenCompass多模态大模型排行榜中名列开源模型榜首。

报告题目：

多途径人工智能辅助甲骨文考释工具

报告摘要：

多途径人工智能辅助甲骨文考释工具结合图像识别、自然语言处理、模式识别和知识图谱等技术，显著提升甲骨文解读效率与准确性。通过部首、字形演化和检索甲骨文文献，为文学研究者提供技术支持，加速古代文本研究进展，促进社会文化传承。

讲者简介：

左家莉，江西师范大学计算机信息工程学院副教授，中国中文信息学会信息检索专委会、计算语言学专委会、社会媒体处理专委会委员、计算历史专业组副组长。主要研究方向为自然语言处理、信息检索和数字人文。主持和参与多项国家和省级项目，在相关国际和国内期刊、会议上发表学术论文30余篇。

报告题目：

基于历史文本的信息抽取研究

报告摘要：

近年来，历史文本的知识化备受关注。信息抽取是实现历史文本知识化的有效手段，因此，我们展开了基于历史文本的信息抽取研究。我们首先构建了历史文本的命名实体识别和关系抽取数据集，然后研究了基于预训练语言模型和大模型的历史文本命名实体识别和关系抽取。以上述研究为基础，我们进一步探讨了任务驱动下的历史文本数据集的构建。

讲者简介：

王然，华中科技大学新闻与信息传播学院副教授，大数据与国家传播战略教育部重点实验室研究员，中国图象图形学学会会员，中国中文信息学会会员，中国新闻史学会智能与计算传播研究委员会会员。长期致力于多模态媒体信息智能处理方向的研究。主持国家社科基金青年项目、教育部社科基金，湖北省社科基金等12项研究课题；在CHI、AEJMC、Visual Informatics、国际新闻界、新闻大学等顶级学术期刊或会议发表论文20余篇，AEJMC2024获最佳论文奖；指导学生在高水平学科竞赛中获奖60余项，其中19项荣获赛事最高奖或单项奖。相关研究成果已被应用于湖北省委、字节跳动等政府部门和知名企业。

报告题目：

基于人机交互的社交媒体谣言可视化分析与验证

报告摘要：

随着社交媒体的发展，各种谣言可以轻易在互联网上传播，这些谣言可能对社会造成严重的负面影响。因此，社交媒体平台处理疑似谣言已成为一项关键任务。然而，由于缺乏有效的工具，平台管理员往往难以从大量社交媒体信息中高效地分析和验证谣言。为此，在总结了他们识别和分析谣言需求的基础上，我们提出了一个交互式可视化分析系统，以帮助他们高效地处理谣言，并深入了解谣言传播的模式。这项工作通过使用从新浪微博收集的真实数据集，并与领域专家进行了案例研究和评估，结果证明了我们方法的有用性和有效性。

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