2024年10月11日，罗马艺术大学教授、校长助理、意大利卡坦扎洛国立美术学院教授、四川美术学院教授、上海美术学院特聘教授、博士生导师宋钢应邀在“上美讲堂”做了题为“网络艺术设计学”与具身智能、混合智能、合成数据”的讲座。在此次讲座中，宋钢教授介绍了“网络艺术设计学”的原理和形态，对网络构成进行深入分析，并介绍了具身智能、混合智能与合成数据的定义和应用场景。

【设计源起】

他强调设计具有当下性、场景性和社会性等属性，这些属性是由设计所指称的对象的独特性质决定的。随着网络时代的到来，设计领域也在不断扩展。

【网络艺术设计学】

在“网络艺术设计学”的3+2构成里面的网络构成，除上述的描述以外，还体现在以下几个方面，如智能设计、场景化的智能设计以及制造领域智能设计方法论：

1.【智能设计】

宋钢教授介绍，智能设计是人类文化特有的现象，它在生物进化之后形成了一个新的发展步骤，使得不同的发明创造可以相互借鉴和融合。智能设计通过信息技术模拟人类思维，结合设计学和网络艺术设计学的方法论，深入研究智能设计的本质和过程。智能设计体现在自动化和智能化的设计任务，以及与传统CAD [1] 技术的集成，提供统一的数据模型和交换接口。在人机交互方面，智能设计允许设计师在设计过程中进行干预，同时利用信息技术和软件工具提升产品性能，控制设计风险。

宋钢教授强调了智能设计在复杂系统观和跨学科策略中的重要性，涉及对文化、经济、技术等社会要素的深入理解。智能设计技术能够使用复杂的模型和算法进行多属性综合优化，解决设计中的复杂关系问题，及时反映物理设计参数的修改，实现设计的综合性优化。智能设计技术可以通过分析设计者的交互行为，结合数学模型理论，自动生成设计方案，提高初始方案的质量，降低设计时间和费用，实现高效率、高质量的设计进程。智能设计采用集成式、协同式的设计模式，实现多方共享、多方参与的跨机构设计，提供基于Web的设计咨询服务，为产业化设计提供支持。

宋钢教授的作品

2.【场景化的“智能设计”】

宋钢教授指出，智能设计是通过现代信息技术模拟人类神经网络的思维活动，提升机器智能水平，使机器能承担设计中的复杂任务。智能设计的发展依赖于对设计过程的理解，需要探索适合计算机处理的设计理论和模式。他强调了设计知识表示的重要性，指出有效的知识模型和表示方式是专家系统成功的关键。他还讨论了协同专家系统技术，通过多个专家系统的合作和信息共享，解决设计中的多学科决策难题。再设计与自学习机制，使系统在设计问题出现时能返回进行再设计，并通过归纳推理和类比推理扩充知识库。宋钢教授探讨了多种推理机制的综合应用，如演绎推理、归纳推理和类比推理等，以及智能化人机接口技术，这对于复杂设计任务和多专家参与的设计过程至关重要。总的来说，智能设计的交叉领域广泛，覆盖了数据挖掘、知识图谱、各类设计领域，包括人工智能辅助设计、人工设计智能系统、用户体验设计和人工智能产品经理等方向，形成了不同的前沿高地。

3.【制造领域的智能设计方法论】

宋钢教授介绍了几种关键的智能设计方法，包括衍生式设计、拓扑优化设计、仿真设计、可靠性优化设计和多学科优化设计。衍生式设计通过机器神经网络模拟人的思维进行辅助决策，设计人员规划空间，机器自动生成方案。他强调，这种设计需包含评估标准和反馈机制。拓扑优化设计利用有限元技术和优化算法，在给定空间内优化材料布局。仿真设计借助软件模拟分析，如动力学、热分析等。可靠性优化设计结合可靠性分析和优化技术，考虑不确定性因素，确保产品安全和性能。多学科优化设计则探索工程系统中多学科间的相互作用和协同机制，从系统角度优化复杂工程系统。

宋钢教授的作品

涉及本讲座的“网络艺术设计学与具身智能、混合智能、合成数据”的主题上，他分别从具身智能、混合智能、合成数据的原理进行分析。

【具身智能】

宋钢教授在讲座中提出了具身智能的概念，将其视为机器人技术的升级版，强调了情感的重要性。他追溯了具身智能的起源，提到了十五年前的Cyber-PhysicalSystems，即赛博物理系统，这是一个能够接收实时数据、快速处理并反馈到物理世界的预编程系统。他指出，具身智能的核心在于执行力和思想的结合，体现了一个完整的统一体。他解释了“具身智能”中的“具身”（Embodied）意味着必须具备物理形态，而如果还具备声音、触觉、视觉、味觉等多模态特征，那么它就更加复杂。他提出，虚拟主体的智性也可以视为具身智能的一种，尽管其物理身体可能存在模糊界限。

宋钢教授进一步阐述了具身智能与人工智能（AI）的关系，指出具身智能是AI的一个特定类型，强调智能系统与其物理身体之间的交互。他区分了两者的定义、实现方式、应用领域和研究方向。AI通过算法和模型实现，广泛应用于数据分析和图像识别等领域，而具身智能则依赖于传感器、执行器和物理动力学的结合，特别适用于需要与物理环境交互的场景，如机器人和自动化制造。总的来说，人工智能是一个广泛的领域，而具身智能则是其中的一个子领域，专注于物理实体与环境交互间的智能状态。他强调，AI的能力与具身智能的实现程度成正比，具身智能的发展将推动AI在物理世界中的应用和进步。

宋钢教授介绍了混合智能的概念，将其定义为不同类型智能的结合，尤其是人工智能与人类智能的融合。他强调，混合智能的目的是将人工智能的数据处理和分析能力与人类的创造力、直觉和道德判断相结合，以实现更全面、高效和道德的决策过程。混合智能也被称为“人机混合增强智能”（HI），特别强调在智能系统的操作和决策过程中保持人的主动参与。他描述了混合增强智能的两种主要形式：

第一种形式是“混合增强智能”，在这种模式下，人类作为智能系统的一部分，能够在必要时介入系统的运作。例如，当系统的计算机输出置信度较低时，人类可以主动参与调整参数，提供正确的问题解决方案。这种方式不仅增强了系统的智能水平，还确保了决策过程中人类的介入、参与和控制。

第二种形式是基于认知计算的混合增强智能，它通过在人工智能系统中融入受生物启发的智能计算模型，旨在模仿人类大脑的功能，提升机器的感知、推理和决策能力。这种形式的混合智能侧重于通过认知计算构建的AI来模拟人类大脑的感知和推理方式，尤其是在建立因果模型、直觉推理和联想记忆方面。这种方法试图使计算机更准确地建立类似人类大脑的感知和响应模式。

宋钢教授指出，混合智能的最终目标是将人工智能与人类价值观和社会价值观更好地结合起来，实现有意义的人类控制。通过这种方式，混合智能能够促进人工智能的负责任使用，并确保技术发展与人类社会的道德和伦理标准相一致。

宋钢教授的作品

【合成数据】

宋钢教授探讨了合成数据的概念和应用。合成数据是通过计算机程序人工生成的，旨在模拟真实世界数据的特征和模式。这种数据的开发目的是为了克服真实世界数据的局限性，尤其是在真实数据稀缺、涉及隐私或获取困难的情况下。随着人工智能对真实数据的大量使用，合成数据的重要性日益增加，其数据量甚至开始超越真实数据。在医疗、保健、金融服务等涉及个人敏感信息的领域，使用真实数据可能违反隐私法和道德标准，而合成数据则提供了一种解决方案。它允许研究者和开发者在不使用真实敏感数据的情况下训练和测试AI模型，增强模型对真实世界场景的泛化能力，提高准确性和可靠性。此外，合成数据可以设计得更加平衡和多元化，以减少偏见。

宋钢教授介绍了合成数据的生成方法，包括基于规则的方法、基于统计的方法和机器学习方法，如生成对抗网络。这些方法能够捕捉复杂的数据模式和关系，生成高度逼真的数据。然而，合成数据也有其缺点，如可能无法完全捕捉真实数据的复杂性和细微差别，以及生成方法的偏差可能影响模型的性能和准确性。他强调了数据的价值层次，指出数据作为原始资源，在协作完成经济任务或目标时，通过数据定价解决了协作问题，实现了价值化。合成数据提供了一种平衡数据利用与隐私保护之间的有效方法，随着人工智能技术的发展，其在各行业的应用将越来越广泛。

【案例】

【从“涌现"视角探究文化遗产下的数智大足】

宋钢教授深入探讨了“涌现”理论在文化遗产保护和传承中的应用，特别是在大足石刻的研究中，展现了“涌现”理论的跨学科价值和实践意义。他比较了物理世界和虚拟世界中的感知方式。物理世界有五种感知觉和理解现实世界的方法；而在虚拟世界中，他强调了大数据、物联网、云计算、区块链、人工智能、元宇宙（数字孪生）以及各种接口技术（如VR、AR、MR、脑机接口等）的重要性。

宋钢教授将“涌现”理论应用于大足石刻的研究。他提到大足石刻的起源和历史，以及这些石刻如何通过艺术形式保存和传承神话元素。他还讨论了大足石刻在数智化时代的保护、传承与展示，以及如何通过线下结合线上的视觉传达增加大众对大足石刻的理解。他还以“千手观音”石刻为例，说明了系统或模型在智能场景中达到某个临界点时，通过外界介入能够展现出智性行为。

宋钢 大足石刻：从线下到线上

总的来说，“涌现”是一种世界观，它是哲学和科学视角理论，注重系统的整体性质和功能通过其组成部分的分析来理解，而是要考虑到组成部分之间的相互作用和整体结构。这一理论涉及到物理学、‌生物学、‌社会学、智能科学等诸学科，特点是解释和理解复杂系统的行为和特性。

【结语】

宋钢教授总结说，“网络艺术设计学”源于设计学、艺术设计学。由彼及此，“网络艺术设计学”，包含如智能设计、场景化的“智能设计”、制造领域的智能设计方法论，还涉及具像智能、混合智能、合成数据以及“智能设计”的源流、形态衍生的叠加与变化。在案例说明中，他强调线下与线上知识逻辑的依承与流变的关系，传统知识与智能场景新知识结合的必要性，如“从湧现视角探究文化遗产下的数智大足”。对此，“网络艺术设计学”的“学”，涉及到学问、学理、学源；更关涉到“学科化”。在这里，“学科”是人们对知识的界定与划分，是知识聚集到一定程度后按照分化与演化的逻辑而进行的分类，并逐渐演化为学科判断的价值标准，便之成为一门学科能否独立的标志。当下，在“新工科”、“新理科”、“新农科”、“新医科”、“新文科”诸学科交叉的背景下，学科的判断标准依然包括独特的研究对象、研究方法与完整的知识体系，它是学科特有“学术领地”与独有的“认知方式”；这里，知识体系指从概念到理论的逻辑严密的“线性”知识构架；“学科化”的“化”，是将学科领域进一步分解为不同的子领域，让学科细化，强调研究定位，使目标聚焦和集中，避免重复投入，使之更具专业化，进而推动专业领域更加具体。

注释：

1、  CAD即为计算机辅助设计(Computer-Aided Design)，系指用计算机软件来帮助设计不同产品、结构和物体的过程。就此而言，‌传统CAD涉及的基础技术大致包括如下：

（1）处理技术‌：

涉及自动绘图、几何建模、图形仿真及其他图形输入、输出技术。

（2）‌分析技术‌：

包括有限元分析、优化设计及面向各种专业的工程分析等。

（3）数据管理与数据交换技术‌：

如数据库管理、产品数据管理、产品数据交换规范及接口技术等。

（4）‌文档处理技术‌：

如文档制作、编辑及文字处理等。这些技术用于生成设计文档等。

（5）‌软件设计技术‌：

比如窗口界面设计、软件工具、软件工程规范等。

还涉及到计算机科学和工程、计算数学、几何造型、计算机图形显示、数据结构和数据库、仿真、数控、机器人和人工智能、产品设计制造等技术领域。

‌基本功能包括绘图、编辑、注释、建模和仿真等。如建筑设计、机械设计和电子设计等。以建筑设计为例，CAD软件用于创建建筑平面图、立面图和剖面图，帮助设计师直观展示建筑物的外观和内部结构‌。又如机械设计，CAD软件用于零件和装配体的设计、分析和优化‌。再如电子设计，CAD软件用于创建电路图和印刷电路板布局，支持精确的电气设计等（常用软件如AutoCAD、SolidWorks、Inventor等）。

学术支持及校对：邱宇

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