学术讲座— 人工智能的底层逻辑探讨：蒙古族家具研究的回顾
发布者： 科研处 更新日期： 2025-05-19 访问次数： 10
讲座题目人工智能的底层逻辑探讨：蒙古族家具研究的回顾
主办单位设计学院
联合主办单位
讲座人沈华杰讲座人
职称		副高主持人繆远
讲座类型社会科学讲座对象全校师生时间2025-05-21 14:40
地点福建理工大学旗山校区南校区田家炳2号楼605
讲
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人
简
介		沈华杰，博士、副教授、硕士研究生导师，学校2022年引进人才，设计学院院长助理、产品设计专业负责人，国家级一流本科课程“家具设计与制造”负责人，中国林学会家具与定制家居分会常务理事，中国高等教育学会会员，国家林业和草原局木雕标准化委员会委员，全国工商联家具装饰业商会标准委员会特聘专家，北大中文核心期刊《家具与室内装饰》青年编委，SCI期刊《frontiers in psychology》等期刊审稿专家，主持省部级项目5项，发表SCI文章7篇，授权发明专利6项。
讲座
主要内容		从算法、数据、模型到认知框架，解构AI的“思维模式”，探索机器学习在文化符号识别中的应用（如蒙古族家具纹样语义分析），交流生成式AI与传统工艺创新路径的碰撞，从文化基因的解码、研究方法的范式递进、语言编码等方面分享蒙古族家具研究的有关内容，从大语言模型在福建传统竹编文化数字化整理、畲银技艺数字化整理的应用前景等案例分享团队在人工智能有关研究的进展。 人工智能的“思维模式”正经历从算法驱动到认知框架构建的范式跃迁。在文化符号识别领域，传统机器学习依赖数据标注与特征工程的“系统一思维”（快速直觉式处理）已难以应对复杂语义解析需求，而结合“系统二思维”（深度推理与逻辑分析）的认知智能框架成为新趋势。以蒙古族家具纹样研究为例，通过融合符号学三分科理论——符形学（分析纹样类型、色彩与结构）、符义学（解码游牧文化内涵）、符用学（探讨符号载体与应用场景），AI可构建多模态学习模型，实现纹样语义的层级化解析。例如，基于皮尔斯符号学理论，蒙古族装饰纹样的“五核十四式”通过AI图像识别与知识图谱技术，能自动关联纹样与民族信仰、生态伦理等深层文化基因，将传统纹样数据库转化为可计算的符号系统。 生成式AI与传统工艺创新的碰撞则体现在路径重构与效率提升上。福建藤铁工艺通过AI设计工具（如Stable Diffusion）生成数万种编织纹样，结合3D建模优化传统技法，使设计周期缩短83%；而在蒙古族家具设计中，生成式AI通过输入历史纹样数据集，可自动生成符合现代审美的创新图案，同时通过强化学习模拟工匠经验，平衡文化传承与市场适应性。这种“数据驱动+知识引导”的模式，既保留工艺的“灵韵”，又突破手工生产的效率瓶颈。 文化基因的解码与研究范式递进方面，AI技术正推动方法论革新。以蒙古族家具研究为例，大语言模型（LLM）通过分析民族史诗、口述史等非结构化文本，提取“人与自然共生”“刚柔并济”等文化基因关键词，并与纹样数据库进行跨模态关联，构建“符号-语义-语境”三维分析框架。同时，认知智能中的情感计算技术可量化用户对纹样的审美偏好，为文化符号的当代转化提供数据支撑。 在传统工艺数字化领域，团队研究已取得突破性进展。例如，针对福建竹编技艺，利用计算机视觉自动识别百余种编织技法（如人字编、纹丝编），建立工艺动作捕捉数据库；结合自然语言处理技术，将匠人口述经验转化为结构化知识图谱，实现非遗技艺的标准化保存。畲银技艺的数字化则引入生成式对抗网络（GAN），通过银器纹样生成与缺陷检测模型，辅助工匠优化錾刻工艺，使产品良率提升15%。这些案例表明，AI不仅是技术工具，更是文化基因的“解译者”与创新表达的“共谋者”，为传统工艺的活态传承开辟了新路径。