舉辦目的
感性工學最早由日本學界發展，強調將人類的情感、知覺與主觀體驗轉化為可分析與應用於設計之科學方法，並逐漸擴展至產品設計、人機互動（HCI）及使用者體驗（UX）等領域。台灣感性學會大力推廣感性工學（Kansei Engineering）與情感研究（Emotion Research），也是設計及藝術研究領域日益重視的學術趨勢。
在2020年代，生成式AI迎來爆發性成長。特別是2022年前後，以ChatGPT、DALL·E與Stable Diffusion為代表的模型大幅提升內容生成品質，使AI從「分析工具」轉變為「創作工具」，能生成文本、圖像、音訊甚至程式碼，全面改變知識生產與設計流程。2023 年AI 科技發展漸趨成熟，Adobe Firefly、Leonardo.Ai、Midjourney、Gemini…等生成式 AI 工具的大量使用在設計及藝術領域。
在未來，人工智慧將不再僅僅被視為一種以邏輯與效率為導向的計算工具，而是逐步轉變為具備情感理解能力與情境感知能力的智慧互動夥伴。透過導入感性工學（Kansei Engineering）相關研究，讓AI系統得以學習並解析人們在語言、語氣與互動過程中的細微情感與主觀感受。結合感性研究的生成式人工智慧（Generative AI）將突破傳統「指令—回應」的互動模式，轉而發展出具備情感共鳴能力的生成機制。此種感性人工智慧（Kansei AI）不僅能強化使用者的投入感與滿意度，更有助於建立人機之間更自然、直覺且具有同理性的互動關係。
另一方面，感性研究與人工智慧的整合亦為虛擬與真實世界之間的關係帶來新的詮釋與發展方向。過去大部份的感性研究多聚焦於視覺或觸覺等單一感官的模擬與延伸，而在新興人機互動（HCI）技術的推動下，未來的互動體驗將朝向多感官整合（multi-sensory integration）的方向發展。透過結合視覺、聽覺、觸覺，甚至氣味與空間感知等多重感官資訊，AI系統將能夠建構更為真實且沉浸式的互動情境，讓使用者在虛實之間的切換更加自然流暢。進一步，在擴增實境（AR）與虛擬實境（VR）技術的輔助下，設計者可於虛實整合環境中進行即時調整與感性評估，從而提升設計決策的準確性與效率。
預期效益
在AI蓬勃發展之下，本研討會的目的是透過感性AI讓生成式AI自動生成的結果具備「情感共鳴」，更符合人們的心理需求；同時以感性AI結合生成式AI探討虛擬與真實世界的議題，提出不同的研究與應用。本研討會將聚集國內外專家學者，探討如何給合生成式AI與感性AI所帶來的各種變化進行交流討論，預期在產、官、學三個面向發揮效益，提高設計研發動能，使生成式AI與感性AI可以相互給合，讓數位科技及創新設計具備國際之水準。
對學術研究，除能匯集尖端研究成果，促進研究交流，更能為產業結合生成式AI與感性AI在創新設計的未來應用方向，促使產業投入研發和技術升級。對政府部門，能夠推動AI在設計領域中的虛擬與真實應用的相關研究，有助作為制定相關產業及教育政策之參考。
在論文出版計畫，將在每個主題選出二篇最佳論文，推薦到「感性學報」進行期刊發表。
子題說明
A1 | 認知感性
感性研究、使用者認知、設計心理、
人因設計、五感研究等。
A2 | 設計感性
產品設計、文創設計、文化工藝、視覺傳達
傳播設計、多媒體、色彩、材質等。
A3 | 生活感性
餐飲、休閒、觀光、音樂、公共議題、
教育醫療與照護、高齡社會、商業行銷、
創意產業等。
A4 | 環境感性
地方創生、環境空間、展示、建築、
都市計畫、城鄉設計、綠色工程等。
B1 | 設計AI
商品設計、視覺傳達、空間設計、動畫、
影音創作、數位媒體、科技藝術等。
B2 | 虛實AI
虛擬/擴增實境、數位遊戲、體感設計、
人機互動、AI智能等。
B3 | 服務AI
UI/UX、體驗設計、服務設計、設計管理、
社會設計、永續設計等。
B4 | 教學AI
USR設計教育、設計思考、設計史、
設計理論與工具應用等。