5月27日下午两点，庆祝建校118周年校庆系列学术报告会在交叉学科二号楼E1006报告厅举行。计算机科学技术学院副教授荆一楠、计算机科学技术学院副教授池明旻、计算机科学技术学院青年研究员李直旭、计算机科学技术学院青年副研究员张鹏、计算机科学技术学院青年副研究员娄一翎、上海市数据科学重点实验室数据资产研究室主任叶雅珍共同带来上海市数据科学重点实验室主办的数据智能专场的报告。计算机科学技术学院教授、上海市数据科学重点实验室副主任卢暾主持报告会。本次报告会到场50多名同学倾听各位老师精彩纷呈的报告，同步设置线上直播，观众总数达到1600多人。
1、李直旭：AIGC时代的多模态知识工程思考与展望
李直旭老师的报告聚焦与AIGC时代的多模态知识工程思考与展望，分五个部分展开讨论。ChatGPT的爆红出圈宣告了生成式人工智能(AIGC)时代的到来，而随着算法的不断迭代，生成式人工智能技术(AIGC)不断发展。现在AIGC可生成的内容形式已囊括文本、图像、音频和视频。同时PaLM-E进一步验证了“智慧涌现”在多模感知和具身智能上的效果。那么Is the AI game REALLY over?在第二部分中，李老师以AIGC的阿克琉斯之踵展开讨论。诸如语言大模型的诸多问题难以忽视：幻觉问题、推理问题等，并且AIGC跨模态生成虽然视觉效果惊艳，但往往存在较大的信息不对称性。大模型驱动的跨模态问答，也会因缺乏知识和常识而产生错误回答。总而言之是统计模型始终难以较低成本全面准确地掌握人类的知识、常识与逻辑推理能力。接着李老师进一步说明多模态认知智能是实现高级多模态智能的关键阶段，但在当前阶段AIGC多模态大模型与大规模多模态知识图谱仍然互有优缺点。因此在当前阶段，大模型与知识图谱仍应继续保持竞合关系，互相帮助，互为补充。在AIGC for MMKG部分中，AIGC为知识获取降本增效：零样本、少样本、开放知识获取。同时，MMKG for AIGC而言，MMKG参与AIGC的生成能力评估，引导AIGC的可控约束生成，帮助AIGC进行知识编辑，也可以辅助AIGC的领域(任务)适配。从以上讨论中进而探讨AIGC 与 MMKG之前的可能性：走向通用人工智能需要AIGC与MMKG携手，但是符号知识+统计模型的竞合方式有待继续探索。
2、张鹏：Human-Centered Personalized AI for Online Communities
张鹏老师的报告通过以下几个部分展开：Online Communities、Human-Centered Computing / AI、Human-Centered Personalized AI、Case Study、Summary。在线社区聚集了大规模具有不同期望、价值和目标的用户及信息检测、辅助编辑、内容推荐等多种类型的AI应用。如何深度揭示不同AI应用场景下用户多样化和差异化的期望、价值和目标，精准刻画用户的个性化行为特征是提升应用服务质量和实现良好交互体验的关键，也是CSCW与社会计算、人机交互等领域持续关注的重要研究问题。本报告介绍研究团队针对该问题所构建的以人为中心的在线社区人机协同行为分析模式及个性化AI应用，分享典型研究案例，并总结展望该领域未来研究方向。
3、娄一翎：Intelligent Software Testing and Debugging
报告三由娄一翎老师带来有关智能化软件测试与调试的分享。近年来，深度学习尤其是大模型的发展为软件质量保障提供了新的机遇。本次报告以智能化软件测试与调试为主题，分别介绍了相关的研究工作，并展望与探讨了未来的发展方向。
4、荆一楠：DataHubble: 智能大数据探索系统
荆一楠老师的报告主要包含四个部分：Background、System Overview、Our Works、DataHubble。在数字化转型浪潮中，以数据为驱动的“数据科学”起到非常关键的推动作用。数据科学缺不了人的参与，是一个典型的“human-in-the-loop”的过程，大数据分析系统的发展也呈现出一种平民化趋势。为了适应这种发展趋势，针对传统数据分析系统对用户专业性要求高等问题，提出一种智能大数据探索系统（DataHubble）。通过该系统可以实现对用户分析意图的理解，实现对数据、方法、分析途径的智能推荐，从而为用户的大数据分析提供智能交互向导服务，以提高易用性、交互性、智能性、时效性，为各类数据分析人员提供更简单易用的数据分析工具。
5、池明旻：纺织工业智能的研究与应用
随着人工智能和工业技术的飞速发展，工业智能成为人工智能研究不可或缺的一部分。池明旻老师的报告以纺织工业数据为研究对象，分别就织物缺陷检测、纺织品纤维检测以及纺织工业物联网安全展开了讨论，给出对应的研究进展、挑战和解决方案，并展示在实际场景下的应用系统和产品。研究工作分别发表在ACM MM， IJCAI，ICME，ICASSP，中国科学信息科学（英文）等会议和期刊上。
6、叶雅珍：新竞争格局下的数据能力建设
叶雅珍老师分享了在新竞争格局下的数据能力建设。随着大数据、人工智能、物联网等新兴技术的发展运用，经济形态和行业竞争格局正在发生深刻变化。当前，新竞争格局正在形成，各行业形态正经历着变革重构，传统企业将逐渐被新型企业所取代。未来新型企业主要具有以网络化运行、数据驱动型以及资金密集型等特征。数字化转型是通过大数据、云计算、人工智能、互联网等等新兴技术的组合应用形成的组织特性的重大变革，并重构组织及运行系统的过程。企业数据能力建设是数字化转型的核心内容，这也是企业未来竞争力之所在。数据能力主要体现在数据资产、数据员工、数据运用等多方面。
在报告过程中，设置问答环节，同学们纷纷举手提问，各位老师逐一耐心地解答，与到场同学进行交流。最后，主持人卢暾教授向各位老师的精彩发言表达谢意，报告会在同学们热烈的掌声中落下帷幕。