文化计算赋能文化遗产数字化价值挖掘与活化利用

北京邮电大学人工智能学院副教授、博士生导师、移动媒体与文化计算北京市重点实验室主任赵海英

文化计算是一门新型学科，它研究文化表征、文化理解、文化传承创新三大问题，面临如何量化文化、如何理解以及如何分析文化三大挑战，利用最优化理论、社会计算、大数据、人工智能，并与人文、历史等学科相互融合，旨在对文化内容挖掘、传播，推动数字人文研究，促进文化传承和创新技术手段。

文化计算通过对文化基因进行数学建模，并利用拓扑理论对文化本质的价值进行挖掘。文化基因是在特定地域和文化环境中形成的具有稳定性和继承性的基本信息模式，蕴含着文化固有的本质属性，并演绎着文化时空规律。它具有三大特点：可量化、可传承、有内涵。通过对文化基因的研究，文化计算得以成为研究文化的起源、发展、传播、内涵挖掘的重要方法和工具。

人工智能也为文化计算带来了新的发展。例如以人工智能工具对绘制的图案可以快速完成定位，对色彩可以通过学习自动交互填充。在人工智能工具对文化遗产的使用过程中，我们希望它能自动加工提取出独特的文化元素符号，因此也开始着手基于语义模型的中华文化素材库的架构。文化计算在融入人工智能后发生了非常大的变化。北京邮电大学人工智能学院贯通文化计算这门学科，并提出了八门主要的骨干课程，搭建了多学科交叉的文化计算实训平台。当文化计算能够与人工智能相结合时，会产生出新的火花，使得文化科技整个的跨界更加透彻。希望智能化的技术能够提取更多的文化符号、更多的文化基因，挖掘更深的文化内涵。希望这种跨界可以有更完美的结合，有更大胆的定位和发展的方向。

文化计算的框架以人工智能为核心。北京邮电大学在信息光电子和光通信的国家重点实验室、交互技术的文旅部实验室、移动媒体与文化计算的北京实验室等多个学科实验室的支持下，搭建了一支多学科交叉的团队——文化计算研究中心。在研究过程中，文化计算研究中心承担了“文化资源大数据服务集成与典型应用”项目。在此项目下，中心率先提出了以文字、线稿、色彩、声音、形态、技法为特点的六类文化基因的提取模式，并首次给出了文化资源的六大特点，搭建出了一套文化计算的采存算传承一体化技术方案，提供一套开放的语义互联互通的系统，在文化基因的表示、理解和传播下进行文化计算技术的储备、数据的沉淀。目前我们在文化计算的采存算传承上搭建了三个引擎，分别是文化内容互动引擎、文化理解计算引擎、文化表示计算引擎，在不同场景进行应用。

文化计算在挖掘量化层面，主要是汇聚相应领域知识进行六类基因研究。以舞蹈动作为例，新疆有非常多的少数民族舞蹈，我们将各个少数民族舞蹈动作编排成为基因入库。这些数据之间是有关联的，在融合关联过程中采用一套叫作PatternNET的架构体系。这套体系把数据融入整个网络时，可以进行不同层次的关联。关联后的数据可以进行知识提取和服务，为重构多模态的展呈提供非常好的数据支撑。现在主要以文化数字化的生产工具箱为主要目标，将采存算的技术形成一个链条式的技术以及各自可以单点使用的技术。在整个研究过程中，文化是引领，技术只是手段。因此希望以语义操作的框架为基底，构建可以作为知识服务乃至可以知识付费的一种体系，为更多的资源提供跨模态的接口。课题组首次提出一套语义互联互操作的框架ICCF——从基础的知识体系、表征模型到数据库使用的知识的元数据，提供多模态的关联检索的基底数据。

文化计算赋能文化遗产数字化价值挖掘和活化利用主要分三个层面。一是数据组织层面，要围绕着数据科学、智能科学来探讨如何把数据关联好组织好，为学科奠定相应的基础。从采集、解构、存储、标注、关联、重构这一套完整的文化计算的方法体系，在数据层面用相应的技术手段支持智能化学科。二是在体验层面，不能只是一个沉浸式的展览展示的体验，文化计算是个新型的量化学科，应通过科学的方法在这个层面提供一套建模推理。三是智能化层面，要提出一套基因学习模型，是大模型但更是优质数据的小模型。无论数据是大还是小它都是一个领域应用，同时也是模型今天面临的挑战。

文化遗产多种多样，都拥有厚重的历史感和使命感。文化计算遇到文化遗产后，可以挖掘出更好的文化价值，并成为更好的文物活化利用的抓手。希望未来无论是文字、线稿、色彩、技法、声音、舞蹈等元素，都能被更好地提取出来，让更多文化遗产的符号能被发现、研究和使用，产生更加绚丽的火花。希望大家努力携手文化计算，赋能文化遗产数字化价值挖掘与活化利用。

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