科研攻关和教书育人，这两件事对刘世霞来说同等重要，这也是她深耕工业界多年后，最终回归母校清华的原因。
“比起我自己做科研，我更愿意看到有更多新生力量加入可视化领域。在企业工作只能影响到企业，但当老师可以影响更多人。”
让刘世霞高兴的是，在清华大学软件学院的支持和她的努力下，从去年开始，清华的本科生可以选修可视化相关课程了。从IBM中国研究院研究员到微软亚洲研究院主任研究员，再到清华大学软件学院长聘副教授，刘世霞在可视化领域深耕细作，每一步都走得扎扎实实。“让可视化成为人工智能的灵魂之眼”是她孜孜不倦的追求。刘世霞的研究领域是信息可视化与可视分析。她解释说，可以把可视化看作一种“翻译”，即将数据“语言”翻译成视觉“语言”，让用户更快了解数据里的基本内容，“可视化的基本宗旨是一图胜千言”。她用疫情期间新闻内容分析的实例进一步解释道：现在网上关于新冠肺炎疫情的新闻有数百万篇，短时间内很难把所有新闻都读一遍。为了帮助用户快速理解新闻内容，我们抽取这些新闻的主题，将其以词云的方式展现出来。利用这一可视化技术，可以快速看出这几百万篇新闻主要包括疫情报告、复工复产、输入病例、返程、清零等10个主题，“重点新闻内容就会一目了然。”可视化和可视分析在欧美等国家较为普遍，大多数高校都有相关学科，在我国起步较晚，目前只有清华、北大、浙大等十几所高校有相关研究生专业。刘世霞认为，可视化和可视分析的应用前景十分广阔，可用于军事、医疗、反恐等专业领域，也可以为政府和企业决策提供便利的工具，更可以为大众的工作和生活带来便捷。
“可以说，可视化技术就是人工智能系统的灵魂之眼。”
刘世霞深谙可视分析的重要性，她希望大众都能对此有所了解。刘世霞出生于内蒙古扎鲁特旗，一个当年信息科学还未普及到的地方，成长于该环境下的她，如何成了一名时代前沿的领跑者？
“出于对未知的计算机学科和已知的基础数学的仰慕，我报考了哈工大数学系的计算数学专业。”
刘世霞坦言，正是扎实的数学功底，为她今后的科研工作打下了坚实基础。博士毕业后，刘世霞成为IBM中国研究院的一名研究员，她把这份“较高起点”的工作归咎于自己的幸运。
“研究自然语言处理的科研小组雇用了我这个博士期间学图形学的‘外行’，可能是觉得我的学习能力与钻研能力比较强吧。”
在研究院，最初做的都是自然语言处理的相关研究，但刘世霞还是更喜欢做用眼睛能看到的东西。她发现，自然语言处理中全靠自动算法并不现实，因为统一的模型不能满足所有人的需求。于是，她探索性地把自然语言处理和可视化结合在一起，尝试突破。当时，文本可视化的研究在我国基本没有，刘世霞所在的小组可以说是可视分析在我国做起来的第一家。经过一段时间探索，她和团队做出了第一份文本可视分析的研究成果，被可视分析创始人T. Ertl教授誉为“文本可视分析领域的开创性工作之一”。
“其实，对于能不能做出来，我也不是特别有信心。当时老板多次找我谈话，为我在IBM能不能生存下去感到担忧。但我们做科研的，不就是不断尝试吗？”
刘世霞还是执着地想去试一试，“轴”性格让她坚持了下去。这项基于主题的文本可视分析工作，不但发表了高水平论文，还有了落地成果——用于IBM客户的信息反馈分析。她清晰地记得，该成就获得了“IBM研究成果奖”，这是研究院第一个以研究为主的奖励。开创性的成果奠定了刘世霞在可视分析领域的地位。她的第二份工作——在学术圈里有着很高影响力的微软亚洲研究院任主任研究员，更高的起点、更深入的研究，让她在学术圈里逐渐得到认可。刘世霞的加入，也让微软亚洲研究院成为可视化人才培养的基地，与很多高校联合培养了不少博士生。也正是从那时起，刘世霞体会到，比起自己做科研，看着一个学生从零成长起来更有成就感。为了影响到更多学生，2014年，她任教于清华。在十几年的研究中，刘世霞在可视分析的多个方向取得突破，研究成果广泛应用于各个领域、各大企业。她提出的基于主题的文本可视分析模型，帮助用户理解大规模文本数据中的主要主题、主题间的关系等，部分解决了文本数据由于其歧义性和多样性而难以分析的难题。该技术成功应用于联想大数据解决方案、航天科工的辅助办案平台、西门子工业现场分析工具、微软Power BI以及IBM Cognos，帮助企业和政府大大提升了工作效率。同时，针对机器学习中模型决策过程难以解释这一难题，她系统研究了基于可视分析的可解释人工智能关键技术，显著提高了模型的可解释性，为实现人机平等沟通和融合奠定了理论基础。相关成果应用于阿里云机器学习平台PAI、快手短视频内容辅助审核系统、英业达集团及天远科技的解决方案中。
“英业达是生产主板的企业，我们用算法帮他们判断主板是否合格。据反馈，这套系统有效检测通过率达到99.54%，实现了每10条产线仅需2个复检员。”
看着自己的一项项研究成果落地，看着我国科研人员不断提出先进的人工智能技术，刘世霞感谢这个时代给予每个人的机会。现在，作为老师的她，特别想告诉那些有志于学习人工智能的年轻一代。
“只要你从心底热爱人工智能研究并充满期待和好奇，那么剩下的就是如何去扬长避短。很多时候科学研究不容易定义成功或失败，只要坚持下去，就会种瓜得瓜、种豆得豆。”
（本文原题《让可视化成为人工智能的灵魂之眼》，来自《中国妇女报》2020年4月3日1版）♦ 女报评论〡“高管涉性侵养女案”诸多疑点亟待公正回应
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