计算艺术：未来创造力的众妙之门 | CNCC2021

孙茂松

清华大学人工智能研究院常务副院长，欧洲科学院外籍院士

清华大学计算机科学与技术系教授、博士生导师，清华大学计算机学位评定分委员会主席。2007-2018年任该系系主任、党委书记。主要研究领域为自然语言处理、人工智能、社会人文计算和计算教育学。国家重点基础研究发展计划（973计划）项目首席科学家，国家社会科学基金重大项目首席专家。北京智源人工智能研究院自然语言处理重大研究方向首席科学家，中央音乐学院兼职教授，新加坡国立大学访问教授，《中文信息学报》主编，《数字人文》共同主编。2016年获“全国优秀科技工作者”。

管晓宏

中国科学院院士、西安交通大学电子与信息学部主任、教授

报告题目：音乐艺术中的计算智能：定量模型与分析揭示的规律

报告摘要：艺术与科学密切相关，相互影响，音乐艺术中的计算智能的研究促进科学与艺术的共同发展。隐藏在优美旋律中的数学物理规律，竟然同众多自然、工程和社会系统中的规律一致，能够定量分析，对艺术创作产生重要影响。报告讨论音乐旋律的三个数学特征，由此建立数学模型，揭示作曲家追求旋律变化的有约束熵最大，从而求解得到音乐旋律变化的幂律。研究结果有助于深度分析音乐艺术特别是作曲理论中的计算智能，探索人工智能辅助作曲的定量化方法。基于乐器声学机理+智能信息处理是音质分析的有力工具，报告将给出最新的研究进展。

个人简介：管晓宏，中国科学院院士，IEEE Fellow，分别于1982、1985年获清华大学自动化系学士与硕士学位，1993年获美国康涅狄格大学电气与系统工程系博士学位；1993-1995年任美国PG&E公司高级顾问工程师，1999-2000年任哈佛大学访问科学家，1995年起任西安交通大学教授，1999-2009年任机械制造系统工程国家重点实验室主任，2009-2019年任电子与信息工程学院院长，2019年起任电子与信息学部主任；自2001年先后任清华大学讲席教授组成员、双聘教授，2003-2008年任清华大学自动化系主任；目前兼任中央音乐学院教授和博士生导师。管晓宏院士主要从事复杂网络化系统的经济性与安全性，电力、能源、制造系统优化，网络信息安全，信息物理融合系统等领域的研究，同时开展作曲理论分析和音乐智能信息处理的研究；曾获2005年、2018年国家自然科学二等奖，2019年何梁何利科技进步奖以及1996年美国李氏基金杰出成就奖、2015 IEEE CASE大会最佳论文奖等多项国际学术奖励。近年来，管晓宏院士与西安音乐学院艺术学科和交响乐团合作，创办了“艺术与科学的交汇”系列音乐会，采用演奏穿插学术报告形式，以中英文两个版本，先后为清华大学、香港理工大学等10余所境内外高校，全国科技工作者日，省市专场，丝路大学联盟校长和2017 IEEE自动化科学与工程国际年会演出，探讨艺术与科学的关系、音乐中的科学规律，艺术思维对科技创新的启发。管晓宏院士担任音乐会策划和讲解，并与专业交响乐团合作演奏。新近创办的“艺术与科学的交汇”中学版音乐会，从艺术思维与科学思维相互启发的独特维度，促进拔尖创新人才的培养。

王小勤

清华大学脑与智能实验室主任、生物医学工程系教授

报告题目：大脑处理音乐的神经机理

报告摘要：听觉系统在人类大脑进化的过程中起着重要的作用，大脑通过听觉系统来感知自然界多姿多彩的声学环境。在我们日常听见的众多声音中，语音和音乐是我们人类间相互交流最为重要的两类声学信号。在过去几十年中，脑科学的研究对于大脑如何处理音乐有了较为深刻的理解，这些研究结果对于理解音乐的本质具有重大的意义。音乐信号有着复杂的时域和频域特征，听觉系统通过一系列复杂的处理提取音乐中的信息及特征。大脑基于这些特征形成音乐的感知、包括音乐情感认知等高级功能并进一步产生音乐的记忆。在这个过程中，大脑的学习和记忆功能至关重要。我在这个报告中将和大家分享大脑处理音乐机制的最新进展。

个人简介：王小勤，清华大学脑与智能实验室主任及生物医学工程系教授。研究方向为大脑处理语音和音乐的机制、听觉系统在复杂声场中提取信号的原理、大脑控制发声和听觉反馈的机理，以及注意力和行为对听觉大脑的调制。王小勤教授在听觉神经系统的编码机制研究中做出过若干重大的发现，因他对“听觉神经生物学做出的杰出贡献以及开创了在语音通讯生理机制研究中的实验和计算方法”，于1999年荣获“美国总统青年科学家奖”。他领导的团队在国际上率先发现听觉大脑皮层神经元处理时变信号的机理、大脑中处理音高和谐波的特殊区域以及听觉大脑皮层处理听觉反馈信号的神经机理。这些发现对理解听觉大脑皮层的核心功能及病理机制有着重大的意义，并已经被逐步写入神经科学领域主流教科书中。王小勤教授近年来的研究工作关注大脑处理音乐信号、音乐情感和音乐记忆的神经机理。

邱志杰

中央美术学院实验艺术学院院长、教授

报告题目：美术与人工智能

报告摘要：美术的创作过程如同科学实验，在这个过程中，需要不断尝试并深入探索未知领域，从而才能产生新的想法，这种不断迭代和推进的过程和人工智能有非常相近的关系，此报告试图解析在美术领域人类创作与AI创作的关系，以及如何合理利用AI打破人类世界的边界，为艺术创作打开更多视角。人工智能的发展代表了人类对人类自身规律的审视和探索，在科学技术飞速发展的前提下，人工智能也成为了理解世界的工具，它延伸了人类的创作思维，增强了人类的创作效率，由此可见，当人类携手人工智能共同创作美术作品时，想象空间是巨大的，未来的潜力也是无限的。

个人简介：邱志杰，艺术家和策展人，中央美术学院教授，中央美术学院实验艺术学院院长，中央美术学院科技艺术研究院副院长，中央美术学院人工智能与数据艺术实验室负责人，中国美术学院跨媒体艺术艺术学院特聘教授，中国美术家协会理事，中国美术家协会实验艺术委员会副主任，中国摄影家协会理事，中国人工智能学会艺术与人工智能专委会副主任。

谭旭

微软亚洲研究院主管研究员

报告题目：基于深度学习的流行音乐创作

报告摘要：近年来，随着深度学习的发展，人工智能音乐成为了一个非常火热的研究课题。在本次报告中，我将简要分析流行音乐的创作流程以及如何将深度学习应用到流行音乐的创作中。然后介绍我们开展的一系列研究工作，包括：1）SongMASS，歌词到旋律和旋律到歌词的生成系统；2）StructMelody，基于音乐结构信息的旋律生成系统；3）MusicBERT，基于大规模音乐数据预训练的音乐理解模型；4）PopMAG，基于序列建模的伴奏生成系统；5）HiFiSinger，高保真的歌声合成系统。最后，我将分析当前人工智能音乐创作研究的局限，以及未来潜在的研究方向。

个人简介：谭旭，微软亚洲研究院主管研究员，研究兴趣为深度学习及其在自然语言/语音/音乐中的应用，包括神经机器翻译、预训练模型、语音合成、语音识别、音乐理解与生成等。他开发的机器翻译系统在中英机器翻译上达到人类水平，并在WMT机器翻译比赛中获得多项冠军。他的研究成果（如预训练语言模型MASS、语音合成系统FastSpeech等）受到学界广泛关注并应用于微软重要产品中（如Azure、Bing等）。

孙茂松

清华大学人工智能研究院常务副院长，欧洲科学院外籍院士

报告题目：从人类空间与机器空间融通视域看艺术创造力的新境界 

报告摘要：本报告从人类空间和机器空间这两个密切相关空间的视域，围绕“机器能创造吗？”以及“机器能被允许进行艺术创造吗？”这两个核心问题，做了一些初步的思考，着重讨论了当前这一代人工智能技术应用于艺术创造的现实可行性及其主要局限性，并期待在人工智能不断发展的条件下艺术创造力能通过两个空间的融通达至一种新的境界。

个人简介：孙茂松，清华大学计算机科学与技术系教授、博士生导师，清华大学人工智能研究院常务副院长，清华大学计算机学位评定分委员会主席，欧洲科学院外籍院士。2007-2018年任该系系主任、党委书记。主要研究领域为自然语言处理、人工智能、社会人文计算和计算教育学。国家重点基础研究发展计划（973计划）项目首席科学家，国家社会科学基金重大项目首席专家。北京智源人工智能研究院自然语言处理重大研究方向首席科学家，中央音乐学院兼职教授，新加坡国立大学访问教授，《中文信息学报》主编，《数字人文》共同主编。2016年获“全国优秀科技工作者”。