纪荣嵘教授结合不同学科的研究问题，分别从AI研究背景、研究成果汇报、交叉学科研究以及应用探讨几个方面与大家进行分享。首先，纪荣嵘教授简单为大家介绍了人工智能相关的研究背景。纪荣嵘教授指出，进行人工智能研究的科学意义在于，通过视觉、文本、语音的跨媒体分析与计算实现通用AI应用，为海量的互联网多媒体数据进行有效的内容管理与知识挖掘。近年来，随着技术的发展，工业界和学术界的一个重要研究趋势是进行大规模跨模态预训练研究，利用海量的以图像和文本为代表的多媒体数据来训练超大型AI模型，实现真正的多模态与多技能应用。

 接下来，纪荣嵘教授展示了他们的科研团队在跨媒体分析与计算方向上的一些研究成果。首先关于跨媒体情感分析任务，纪荣嵘教授团队通过将心理学情绪概念与常见事物组合，将抽象的情绪转换成具象的视觉语义检测。基于此，在算法的支持下，AI就可以实现对舆情事件的实时监控与趋势预测，以及对特定区域的社交网络内容进行实时分析与检测。在看图说话任务方面，纪荣嵘教授团队不但可以准确且全面地根据给定的图像生成对应的自然语言描述，还能在跨模态攻防领域实现图片信息的精准擦除，避免敏感的视觉信息被AI识别。

 此外，结合管理学科的研究背景，纪荣嵘教授还介绍了几个相关的交叉学科研究课题。以金融情绪词典为例，由于金融文本的情绪实际上对股票市场有非常明显的影响，但是之前并没有一个专门的中文情绪字典，特别是针对社交媒体、贴吧、论坛等这样非正式文本场合的分析字典，因此纪荣嵘教授团队利用深度学习方法构建了面向非正式文本分析的金融情绪字典。同时，纪荣嵘教授团队还进行了高管先天特征建模研究，通过利用深度学习算法对高管长相进行客观评估，同时协助语音特征的处理，探究其对IPO市场的影响。

 结合现有的技术与需求，纪荣嵘教授就人工智能未来的应用与大家进行了探讨。纪荣嵘教授认为，目前跨媒体分析与计算在管理学科的应用场景中主要起到数据分析和知识检索的工具作用。那么展望未来，随着交叉学科研究的深入，AI或许拥有更加智能化的应用场景，例如企业文档的智能写作与阅读；具备专业知识的通用AI机器人应用以及人物的意图识别（撒谎、欺诈）等。

 最后，纪荣嵘教授与线上线下的老师同学进行了交流与讨论，本次讲座圆满结束！