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北京市政协委员建言历史文化名城保护 ：注重赓续“京味文化”******
中新网北京1月18日电 (记者 杜燕)作为首批国家历史文化名城，40年间，北京努力探索历史文化名城保护。北京市政协十四届一次会议上，委员们围绕赓续“京味文化”、守护精神家园建言北京历史文化名城保护。
来自教育界别的北京市政协委员、中国戏曲学院院长尹晓东谈到，目前，中轴线申遗进入最后冲刺阶段，2023年2月将正式提交申遗文本。申遗的过程，应该成为向世界讲好中国故事、传播好中国声音的过程。而以昆曲、京剧为代表的非物质文化遗产，没有得到充分的挖掘和很好的彰显。
他建议，在北京中轴线申遗过程中阐发更多的非物质文化遗产元素，讲述由线到面的建筑群和城市生活空间与文化传承发展的故事，讲述文化遗产与中国人精神文化生活之间的关系，讲述非物质文化对城市生活的滋养，以此突出昆曲、京剧两个人类非物质文化遗产诞生和传承发展与中轴线之间的独特关系。
他认为，要通过中轴线申遗，讲好中国人对待民族优秀传统文化进行守正创新的文化追求，讲好对传统文化进行创造性转化、创新性发展的故事，传递好古今辉映、文明互鉴的声音。
来自文艺界别的北京市政协委员、北京京剧院领衔主演杜镇杰认为，传承非遗文化守护精神家园从非遗传承保护的高度出发，更加全面地巩固和发展“京味文化”。京味文化不是片面单一的，它是一个内涵丰富、包罗万象的综合体，是由京剧、相声、鼓曲，胡同、美食、古迹等一个个具象概念组成。
他还建议加大对非遗文化创意和文化科技创新工作的鼓励引导和政策支持。中国有着五千年悠久历史，目前对基于传统文化的核心创意及其与科技融合创新的支持还不够，还没有把文化科技人才、文化市场人才的积极性和创造力充分激发出来。因此，希望有关部门鼓励更多有识之士，尤其要鼓励青年人才从事传统非遗文化的研究与探索，努力使非遗文化融入百姓生活，给人们带来愉悦身心、寓教于乐的感受等方面贡献智慧、增添力量、创造价值。
“我们生活在北京这座城市，人们动不动就讲‘老北京’，‘老北京’不是说它岁数大了、年头长了，而是指有文化积淀。”来自民盟界别的北京市政协委员、中华文学基金会副秘书长王勇强建议，在旧城改造中，应注重赓续京味传统文化。
他关注到，许多腾退下来的文物建筑大都变成了小博物馆，发展比较受限。建议深入挖掘已经整治过的街巷、文物建筑历史，使历史传承与地域民俗文化、人文构思相结合，找出突破点，逐步调整，做好规划，使每一个文物建筑不但具有历史文化内涵，而且更加具备文物特性、个性和活力。
北京房山琉璃河西周燕都遗址出土文物。 北京市文物局供图来自文艺界别的北京市政协委员、北京北京语言大学教授方铭谈到，北京保有全国最大规模的古典建筑群，建议对北京地区迄今为止发现最早的古城遗址——房山琉璃河西周燕都遗址进行适当复原，以体现北京作为华夏文明重要节点的意义。
在他看来，历史文化名城建设绝不仅限于对有形遗迹的保护，还应包括对传统文化的保护和传承。孔子创立的儒家学说以及在此基础上发展起来的儒家思想，对中华文明产生了深刻影响，是中国传统文化的重要组成部分。建议北京在历史文化名城保护中，保护北京孔庙和国子监，加强市民的伦理文化建设，从小教育孩子们学会与人相处的礼节和言谈举止，培养仁义礼智信、温良恭俭让之德。
《北京市“十四五”时期历史文化名城保护发展规划》指出，要统筹做好历史文化名城的保护利用传承，构建涵盖老城、中心城区、市域和京津冀的历史文化名城保护体系，实现市域保护全覆盖，应保尽保不漏项，推动优秀传统文化创造性转化、创新性发展。按照老城不能再拆的要求，以中轴线申遗保护为抓手推进老城整体保护与复兴，建设三山五园地区国家历史文化传承典范地区，统筹推进大运河文化带、长城文化带、西山永定河文化带建设，创新历史文化遗产保护利用，构建历史文化名城保护治理体系，精心保护好北京历史文化这张“金名片”，凸显北京历史文化整体价值。(完)
人工智能，如何妙笔“生”画****** 核心阅读 输入一段话，“绘”出一幅画——人工智能的绘画本领，吸引众多职业画师和零基础用户尝鲜。人工智能绘画的本质是计算，接受“语言描述”指令后根据自身的理解还原出图像。未来，人工智能技术应用于艺术创作等领域，还要注意防范潜在风险，让技术进步更好地造福社会。 不用画笔、颜料，输入一段描述性文字，计算机就能自动解析，生成相应的画作。2022世界人工智能大会上，人工智能绘画的展示令观众惊叹。 一些过去专属于人类创作的领域，比如绘画、书法、写作、作曲，如今人工智能也已开始涉足。人工智能是如何绘画的？当前沿技术与艺术相遇，将碰撞出怎样的火花？在内容、版权等方面又是否存在问题？ 从文本到图像，人工智能绘画本质是计算 人工智能绘画是一个从文本到图像的生成过程，输入一段话，生成一幅画，本质是计算。简要地说，计算机通过大量学习，能识别特定图片元素和文本之间的关联。同理，人工智能程序在收到“语言描述”指令后，可以根据自身的算法还原出图像。 设定计算机程序作画的想法由来已久。早在20世纪70年代，就有艺术家开发了操作机械臂的电脑程序，让机械臂按照指令在画纸上作画。近些年，人工智能技术日新月异，科研人员尝试设计自动作图的计算机程序。但过去很长一段时间，人工智能“画”出的作品普遍不够好，往往只是一些模糊的图像元素的组合，还称不上是完整的画。 今年以来，人工智能画技迅速“进化”。谈及技术突破原因，百度文心一格总架构师肖欣延认为，这是预训练大模型的兴起、大数据的训练和扩散模型的出现3方面共同作用的结果。 具体来说，预训练大模型增强了人工智能的通用性，成为人工智能技术及应用的新基座；大数据的训练中，通过在众多高性能GPU(图形处理器)算力资源中进行并行学习，计算机能够在短时间内完成大量的数据学习。近年来，几乎所有人工智能的技术发展都受益于这两方面的进展。而对人工智能绘画来说，扩散模型的出现至关重要。 扩散模型的原理是，通过人为逐步添加噪声，让图像逐渐变“模糊”，再不断学习去噪过程，如此人工智能就能从完全是噪声的图片中逐渐还原出清晰的图片，即“画”出图像。 “这一过程与人类学习相似。通常，人们学画从临摹开始，机器也是如此。它最初生成的图像可能很模糊，但计算机会不断修正，从而输出越来越清楚、层次越来越丰富的图像。”肖欣延说。 扩散模型让人工智能绘画技术实现跨越，不仅作画质量快速提升，生成时间也缩短到几秒钟。 众多用户尝鲜，大量应用加速“画技”进化 汤林杰是某互联网公司的运营人员。工作中，他需要借助一些图片来丰富文案，而网络上找到合适的配图并不容易。今年10月，了解人工智能绘画程序后，他尝试自己“画”图。现在，人工智能绘画工具已经是他工作的重要辅助。 随着算法模型对公众开放以及训练数据成本的下降，人工智能绘画门槛越来越低，一些简易化操作平台在国内外兴起。如今，不仅一些职业插画师尝试用人工智能绘画程序辅助作画、激发灵感，许多没有绘画基础的用户也开始尝鲜，并“晒”在社交平台上。 大量需求的涌现也加速了技术的更新迭代。“用人工智能绘画的人越多，算法就越能理解输入的描述文本，画作质量就越高。”肖欣延表示，当前人工智能绘画水平与今年初相比，已经有很大进步。 不过，目前的人工智能绘画技术并不完美。首先，可控性仍然不高，即计算机不能很好理解人类指令的含义，即便是输入“画两个苹果，左边红色，右边绿色”这样的简单描述，生成的图像也可能有很大偏差；其次，细节呈现能力还不够。比如，对空间、透视和光影的刻画就很不如意。不少人工智能渲染出的画作，初看上去惊艳，认真观察问题却不少。 但肖欣延认为，人工智能绘画在技法上的缺陷未来有望得到弥补。比如，基于跨模态大模型和强大的深度学习框架，百度开发的技术一定程度上已经缓解这些问题。此外，未来人工智能不仅能作画，还能根据文本描述生成视频，并直接配上解说文字，“可以把视频生成看作是维度更高的绘画，从技术层面看，这是可以实现的。” 防范潜在风险，守住法律和伦理底线 人工智能进入绘画领域，计算机会取代人类画师吗？ 在肖欣延看来，好的绘画与构图、设计语言、视觉情绪息息相关，即使人人都可以用人工智能技术作画，但通常只有高水平的画师才能制作出优秀的人工智能绘画作品，“人工智能只是作画的辅助工具”。此外，虽然有的人工智能绘画语言娴熟，也包含细腻的情感，但并不意味着机器有意识、情感，它不过是学过类似的作品，又恰好呈现出来了。“优秀的艺术作品往往是人的思想的投射，目前机器并没有真正具备思考能力。”肖欣延说。 不少业内人士认为，不妨以开放的心态拥抱人工智能绘画，接受新事物。可以预想，将来绘画中一些繁琐、重复性的工作可能由计算机完成，创作者能腾出更多时间去构思想法与创意，调整构图、色彩、光影氛围等。 “人工智能可能会激发绘画创造的活力。”肖欣延表示，20世纪前后，照相技术让传统肖像画失去市场，促使一些画家向非写实方向创新。与人工智能技术融合，或许能激发画家创作出别开生面的作品。 不过，由于人工智能绘画发展刚刚起步，技术发展也引发关于版权、内容把控等问题的争议。比如，有人认为，未经授权人工智能画作模仿原画的内容、构图和风格等，侵犯了原作者的版权，有违法嫌疑。也有人认为，“机器学习”过程是一种类人化的创作行为，同样体现了创造者的思想和劳动，应当获得版权保护。此外，还有人担忧，人工智能绘画技术若被滥用，可能滋生暴力等令人不适的图像。面对新技术发展，有必要前瞻潜在的风险，只有守住法律和伦理底线，技术进步才能更好地造福社会。 不只是绘画，写作、作曲、生成短片，人工智能日益强大的深度学习能力，让它与不同艺术门类发生着奇妙的碰撞。展望未来，业界专家认为，人工智能与艺术融合，一方面会降低一些艺术门类的创造门槛，让更多人参与到当代的审美创造中来；另一方面新技术会带来新的审美风格，人们或许能从中扩展对自身和世界的认识。 记者 喻思南 （文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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