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当人工智能遇上传统书法教学，会碰撞出怎样的火花？是用电子屏幕代替宣纸的无纸书法课？或是机器人写书法做示范？都不是！华东师大通信与电子工程学院微电子“菁英班”本科生刘杭、王茜、顾俊杰研发的书法教学智能系统，集合了图像处理技术、深度学习技术、增强现实技术、智能机器人技术于一体，为智能书法学习、书法等级考试训练提供了一套完整的解决方案。系统利用智能书法提取技术，打破以往书法教学软件脱离纸笔书写的弊端，将深度学习应用于毛笔字迹的书法评价，真正实现了人工智能与艺术的结合；利用智能机器人技术，实现了智能書写台的移动与升降，打破了传统书写台不可移动的限制，帮助行动不便人士进行书法学习。近日，该系统荣获“2019（第12届）中国大学生计算机设计大赛”人工智能组一等奖。目前，该团队已申请1项软件著作权、5项国家发明专利、6项实用新型专利，并拿到申请号，部分专利已授权。
纳入5种字体
据团队负责人刘杭介绍，他自幼练习书法，大一下学期还选修了学校的书法课。“我们计划组队参与比赛，却还没确定选题。当时我一边临习《颜勤礼碑》，一边和大家开线上会议，突然就有了灵感：利用图像处理技术识别出书写字迹的好坏，并进行指导，把这种功能整合成系统，便实现了书法的智能教学。”为了积累足够多的书法字迹数据，团队前期通过网络字库获取了几千张名家名帖及搜集手写字迹。此外，通过拍摄搜集了5000多张正确执笔姿势图片，5000多张错误执笔姿势图片。刘杭说，在这套系统中纳入行、草、隶、篆、楷5种字体，使用者可以根据自身喜好选择合适的书法字体以及书写风格。系统利用基于向量误差的书写评析模型，通过书法字迹智能提取、智能书法评分、智能书写指导等过程，将单字书法中书写失误部位用红色标记，将书写准确部位用绿色标记，最终实现有效指导书写者进一步改进与学习的目的。另外，刘杭还解释说，在设计智能教学系统时，还可以运用图像处理技术对书写者字迹墨色的变化、线条的运动节奏以及结构的准确性进行精确检测。“特别是通过和原帖进行比对，给出相应的书写评分和深度解析。”他进一步举例说：“您写的书法，比例合适，用笔轻重合适，写得很棒，综合得分为：87分，请看右图，红色区域需要注意。”系统的评分及指导表达很“接地气”，根据书写字迹的特征分析情况，给出相应的书写建议。他强调，这一过程实际上是为书法学习者提供可参考的书写建议及分析，以引导书写者反思书写方式，提升书写水平。同时，团队研发的另一个亮点是智能书写台。将机器人技术与人工智能相结合，实现了智能书写台的移动以及书写台面的升降，造福行动不便人士。
设计方案从磨墨转变为智能算法
刘杭坦言，系统能够实现多种功能，具有很强的应用价值，与团队的“跨界”指导老师密不可分。从比赛选题到方案设计再到赛前准备，通信与电子工程学院田应洪及计算机科学与技术学院朱晴婷两位老师运用专业知识和对人工智能应用方面的见解，为智能算法的研发提供了有力的技术指导，并给出了建议。在决赛答辩之前，通信与电子工程学院石艳玲教授对答辩过程进行悉心指导，为比赛的顺利进行提供了有力保障。此外，书法教育研究者的意见同样宝贵。在整体方案设计初始阶段，系统雏形为帮助书写者自动磨墨、洗笔、自动升降的自动化镇尺。只要使用者预约，系统便如同“小书童”般可以提前磨好墨汁，准备好纸笔。华东师大美术学院崔树强副教授建议系统有所侧重。他认为对于学书法的人来说，智能书法教学的实现意义最大。于是，刘杭团队调整了方案，把工作重心放在了智能算法的设计上。在智能算法设计的后期，美术学院郑文老师、顾琴老师建议将书法分析的部分以直观的方式表现出来，有效指导书写者进行自我纠错。同时，指出硬笔书法更侧重于结构，如果将智能教学系统应用于硬笔书法将会更有市场，并建议将书法教学与书法等级考试进行关联。
人工智能是否能理解审美
在刘杭看来，书法作品不仅仅是线条和结构，它的呈现与书写者的情感、经历密不可分。所以智能教学系统更应该是具有敏锐眼光的“伴读书童”，帮助书写者观察、分析、比对，迫使书写者进行思考和自我纠错。“希望可以进入书法老师的工作室，和书法专业的同学一同研讨书法理论，将书法艺术的纯粹性、人类对艺术的敏感性与计算机技术对图像敏捷的洞察力进行结合。”谈及未来的打算，刘杭表示将人工智能在深度书法解析方面的应用继续深入下去，向科研学术或产品商业化方面继续发展，以此挖掘出人工智能和书法艺术结合的更大价值。
人工智能距离艺术还有多远
过去两年，在人工智能的风潮下，人们相继看到了谷歌DeepDream项目作的画、小冰写的诗、听到了Magenta项目创作的流行歌。艺术，这块传统上被认为是人类智慧金字塔尖的领域也要被AI占领了吗？技术与艺术一向被视为光谱的两端。技术意味着可量化、可复现、可批量产出，艺术则截然相反。南加州大学机器学习中心主任刘燕教授认为艺术本身的创造性很难被取代，但人工智能的可解释性、可迁移性、可靠性非常重要。如果将可解释性人工智能应用到艺术领域，可以提升人对艺术的理解，比如什么样的艺术能够产生美感、如何创造美的艺术，甚至影响对艺术品的评价和估价等。这种帮助可能首先在艺术品鉴赏方面实现，北京航空航天大学计算机学院副院长王蕴红认为，“人工智能能够做到‘见多识广’和‘是非分明’。”人工智能见得足够多，就能鉴别出艺术品的真伪。但她也表达了自己对人工智能介入艺术的更大的忧虑。她指出：“人工智能用大概率训练的方法能否带来艺术这种小概率事件的发生；‘原创’是什么；我们又该如何避免过度训练，从而产生大量的‘艺术工人’。”
纳入5种字体
据团队负责人刘杭介绍，他自幼练习书法，大一下学期还选修了学校的书法课。“我们计划组队参与比赛，却还没确定选题。当时我一边临习《颜勤礼碑》，一边和大家开线上会议，突然就有了灵感：利用图像处理技术识别出书写字迹的好坏，并进行指导，把这种功能整合成系统，便实现了书法的智能教学。”为了积累足够多的书法字迹数据，团队前期通过网络字库获取了几千张名家名帖及搜集手写字迹。此外，通过拍摄搜集了5000多张正确执笔姿势图片，5000多张错误执笔姿势图片。刘杭说，在这套系统中纳入行、草、隶、篆、楷5种字体，使用者可以根据自身喜好选择合适的书法字体以及书写风格。系统利用基于向量误差的书写评析模型，通过书法字迹智能提取、智能书法评分、智能书写指导等过程，将单字书法中书写失误部位用红色标记，将书写准确部位用绿色标记，最终实现有效指导书写者进一步改进与学习的目的。另外，刘杭还解释说，在设计智能教学系统时，还可以运用图像处理技术对书写者字迹墨色的变化、线条的运动节奏以及结构的准确性进行精确检测。“特别是通过和原帖进行比对，给出相应的书写评分和深度解析。”他进一步举例说：“您写的书法，比例合适，用笔轻重合适，写得很棒，综合得分为：87分，请看右图，红色区域需要注意。”系统的评分及指导表达很“接地气”，根据书写字迹的特征分析情况，给出相应的书写建议。他强调，这一过程实际上是为书法学习者提供可参考的书写建议及分析，以引导书写者反思书写方式，提升书写水平。同时，团队研发的另一个亮点是智能书写台。将机器人技术与人工智能相结合，实现了智能书写台的移动以及书写台面的升降，造福行动不便人士。
设计方案从磨墨转变为智能算法
刘杭坦言，系统能够实现多种功能，具有很强的应用价值，与团队的“跨界”指导老师密不可分。从比赛选题到方案设计再到赛前准备，通信与电子工程学院田应洪及计算机科学与技术学院朱晴婷两位老师运用专业知识和对人工智能应用方面的见解，为智能算法的研发提供了有力的技术指导，并给出了建议。在决赛答辩之前，通信与电子工程学院石艳玲教授对答辩过程进行悉心指导，为比赛的顺利进行提供了有力保障。此外，书法教育研究者的意见同样宝贵。在整体方案设计初始阶段，系统雏形为帮助书写者自动磨墨、洗笔、自动升降的自动化镇尺。只要使用者预约，系统便如同“小书童”般可以提前磨好墨汁，准备好纸笔。华东师大美术学院崔树强副教授建议系统有所侧重。他认为对于学书法的人来说，智能书法教学的实现意义最大。于是，刘杭团队调整了方案，把工作重心放在了智能算法的设计上。在智能算法设计的后期，美术学院郑文老师、顾琴老师建议将书法分析的部分以直观的方式表现出来，有效指导书写者进行自我纠错。同时，指出硬笔书法更侧重于结构，如果将智能教学系统应用于硬笔书法将会更有市场，并建议将书法教学与书法等级考试进行关联。
人工智能是否能理解审美
在刘杭看来，书法作品不仅仅是线条和结构，它的呈现与书写者的情感、经历密不可分。所以智能教学系统更应该是具有敏锐眼光的“伴读书童”，帮助书写者观察、分析、比对，迫使书写者进行思考和自我纠错。“希望可以进入书法老师的工作室，和书法专业的同学一同研讨书法理论，将书法艺术的纯粹性、人类对艺术的敏感性与计算机技术对图像敏捷的洞察力进行结合。”谈及未来的打算，刘杭表示将人工智能在深度书法解析方面的应用继续深入下去，向科研学术或产品商业化方面继续发展，以此挖掘出人工智能和书法艺术结合的更大价值。
人工智能距离艺术还有多远
过去两年，在人工智能的风潮下，人们相继看到了谷歌DeepDream项目作的画、小冰写的诗、听到了Magenta项目创作的流行歌。艺术，这块传统上被认为是人类智慧金字塔尖的领域也要被AI占领了吗？技术与艺术一向被视为光谱的两端。技术意味着可量化、可复现、可批量产出，艺术则截然相反。南加州大学机器学习中心主任刘燕教授认为艺术本身的创造性很难被取代，但人工智能的可解释性、可迁移性、可靠性非常重要。如果将可解释性人工智能应用到艺术领域，可以提升人对艺术的理解，比如什么样的艺术能够产生美感、如何创造美的艺术，甚至影响对艺术品的评价和估价等。这种帮助可能首先在艺术品鉴赏方面实现，北京航空航天大学计算机学院副院长王蕴红认为，“人工智能能够做到‘见多识广’和‘是非分明’。”人工智能见得足够多，就能鉴别出艺术品的真伪。但她也表达了自己对人工智能介入艺术的更大的忧虑。她指出：“人工智能用大概率训练的方法能否带来艺术这种小概率事件的发生；‘原创’是什么；我们又该如何避免过度训练，从而产生大量的‘艺术工人’。”