9月24日上午，泽如拔尖人才大讲堂第2期在雁塔校区教学九楼9209报告厅开讲。北京大学心理与认知科学学院和IDG麦戈文脑科学研究院双聘课题组长、研究员张洳源应邀作题为“现代心理、脑与人工智能的交叉融合”（The Convergence of Modern Psychology, Brain Science, and Artificial Intelligence）的学术讲座。讲座由李雅副教授主持。

张洳源研究员从计算脑科学的视角出发，围绕“智能从何而来、向何而去”这一主线展开报告。报告指出，当前人工智能的飞速发展，源于神经网络模型卓越的表征能力、强大的优化与生成机制，以及对大规模数据的高效利用；但若进一步追问“智能”究竟是什么，问题终将回到心理学与脑科学的根源——人工智能的灵感本就来自对人类认知与大脑计算机制的理解。报告首先回溯了心理学、脑科学与人工智能交织发展的历史脉络：从上世纪80年代联结主义的兴起，到深度学习在2012年前后的突破，认知科学的每一次进展都为人工智能提供了关键思想资源，而心理学家在其中的贡献却长期被忽视。在此基础上，张洳源研究员提出了一个“跨学科三角”框架——心理学、神经科学与计算科学彼此交叉，分别生长出认知神经科学、计算神经科学与类脑计算三条进路，共同构成理解智能的框架。随后，报告介绍了"AI for Neuroscience"与"Neuroscience for AI"两个方向的前沿进展：在AI赋能脑科学方面，经过优化的神经网络能够自发产生类似人脑视皮层神经元的感受野，为解析脑活动提供了新的计算工具；在脑启发计算方面，接受空间导航训练的循环神经网络无须预设任何神经结构，便能自发涌现出类似网格细胞的表征，印证了人脑的高效学习机制可为改进机器学习算法提供直接灵感。在此基础上，报告进一步讨论了大语言模型（LLM）对心理学与脑科学研究范式的改变，指出其不仅成为研究语言与思维的新实验平台，也促使研究者重新审视“理解”、“记忆”与“意识”等经典心理学概念。报告最后展望了人工智能与脑科学深度融合的前景，认为二者的双向启发有望共同推动通用智能的真正实现。

围绕大语言模型是否真正“理解”、模型置信度的校准、人工智能在心理健康评估与干预中的应用等问题，与会师生与张洳源研究员进行了深入的交流与讨论。

初审：雷  萍

复审：郭  敏

终审：王  彤