题    目(TITLE):    人类经验促进灵活行为的神经计算机制 讲座人(SPEAKER):    柳昀哲，研究员，北京师范大学 & 北京脑科学与类脑研究中心 主持人(CHAIR):    蒋田仔，研究员，中科院自动化研究所  时    间(TIME):    2022年3月30日，14:30-15:30  地    点(VENUE):    智能化大厦三层第一会议室

基于过去的经验，对未知环境进行高效探索是人类高级智能的体现。认知图谱早期发现于动物对于迷宫等物理世界的表征，进而发现认知图谱对于抽象概念表征同样具有重要的作用。理解认知图谱在抽象概念空间表征的神经机制，为理解人类高级智能提供了可能。神经活动重现是形成和维持认知图谱的重要组成部分，主要存在于模式动物与人在探索空间后的静息状态与睡眠状态中。但前人对于神经活动重现对于人类灵活行为和推理行为的功能特征缺乏理解。柳昀哲研究员巧妙结合强化学习范式，利用无创功能脑磁图技术，区分了直接经验和间接经验学习的作用。间接经验学习根据认知图谱进行推论学习，不需要直接经历奖赏，同时当奖赏信息发生变化时，大脑出现了促使间接经验学习的神经活动重现。这种间接经验的神经活动重现显著提高了强化学习的效率，揭示了基于认知地图的强化学习的神经基础，对理解人类的高效学习和决策具有重要意义。 

柳昀哲，伦敦大学学院（UCL）计算神经科学博士，牛津大学博士后，回国后任北京师范大学认知神经科学和北京脑科学与类脑研究中心双聘研究员。同时受邀担任Cognitive Science Society、Cognitive Neuroscience Society协会成员，《Cell press》、《Nature》杂志的同行评议及审稿人。柳昀哲研究员的研究方向主要围绕人类基于认知地图的高级认知功能展开，以神经活动重现为切入点，结合机器学习算法、计算建模，心理认知实验和无创神经成像技术，目前已在认知计算和神经机制层面取得了一系列富有影响力的研究成果。柳昀哲研究员已发表SCI论文20余篇，第一（含并列）或通讯作者论文16篇，包括Cell (2篇)，Science，Nature Neuroscience (2篇)，Neuron，Nature Reviews Neuroscience, Science Advances，Nature Communications，eLife 等顶尖杂志。