2023年6月7日下午，上海交通大学心理与行为科学研究院与上海市精神卫生中心双聘副研究员张洳源博士应邀来到我院，在俊秀楼105会议室，为我院“心理学+计算机”双学位班和耀翔班作了题为“新时代心理学和人工智能的交叉研究”的学术讲座。讲座由我院胡杨副教授主持，双学位班、耀翔班以及其他感兴趣的校内外师生分别通过线上线下方式参与了本次活动。
张洳源首先回顾了人工智能（AI）发展的三次浪潮。从历史的来看，AI从最初的感知机（第一次浪潮：1956-1974年），逐渐发展出复杂的多层神经网络（第二次浪潮：1980年代），再到重新聚焦深度神经网络（第三次浪潮：2006年以来）。目前人工智能技术开始从计算机扩展到其他学科，并得到广泛应用。
张洳源指出，在这三次浪潮中，有以下几点特别值得关注：1）早在上世纪80年代，“深度神经网络”这个想法就存在；2）计算资源和海量数据是当代人工智能成功的关键；3）商业资本对学科发展起着巨大的作用。由此，张老师进一步和同学们讨论了以下几点：1）在不同领域，好模型的标准不同：计算机领域中，好模型的标准是performance，这一点也直接决定了AI的发展进程，而心理学/神经科学领域中好模型的标准是Brain-like与可解释性；2）神经网络并并非是研究AI的唯一路径，除此之外，还可以采用概率模型图这一思想进行研究。
一个有趣的现象是当前AI领域中有数位重要研究者与心理学有者深厚的渊深，这表明两个领域在发展过程中相互促进。
张洳源指出，为了更好地将心理学与人工智能结合起来，需要明确两者结合的目的。
具体而言，目的①是建立预测模型。这是人工智能众多应用中的一个很值得探索的方向，因为算法并不是瓶颈，数据才是瓶颈。例如计算机辅助诊断和脑机接口中，模型的表现至关重要。
目的②是脑启发的计算。实际上，计算机科学家对这个方向比心理学/神经科学家更有热情。这不由让我们产生疑问：“设计一个好的模型一定需要了解脑么？”。以飞机的发明为例，到底是巨大的资源（经费/计算/数据）还是对鸟类脑的研究对飞机的发明更重要？这一问题值得我们思考。
目的③是理解脑。通过思考为什么人脑会以某种方式工作，可以为脑信息加工提供一个全新的视角。然而，这个方向要求具备交叉学科背景的人才（脑科学理论知识＋ 计算知识）。遗憾的是，目前国内高校的培养体系很少能培养出这样的复合型人才，这使得实现这一目标变得较为困难。然而，这也凸显了我校在探索心理学+AI复合型人才培养方面的重要意义。
最后，张洳源提出了当前研究中存在的一些共同问题：比如，心理学和脑科学知识能够帮助我们建立更好的人工智能算法吗(brain-inspired computing)? 深度学习网络能够指导我们更好的理解人脑吗(understand the brain)? 我们到底是需要一个表现出色还是可以解释的模型，这是否取决于领域(Neuroscience? Medicine? CS? Industry)的需求差异？这些问题引发了我们重新思考对当代AI研究的争论，以及心理学和人工智能结合的目的。
讲座结束后，张洳源就如何在这一领域进行学习与同学们进行了深入交流。他鼓励双学位班的学生多思考研究目的，用AI的方法回答脑科学的问题。他建议从理解基本的机器学习或计算神经科学知识开始，寻找优秀的导师和合作伙伴，在研究过程中合理区分人工智能的理论部分和工程实现部分，不要让“心理学”限制自己。此外，张老师还结合自身的学习、研究和教学经验，为双学位班的课程设置提供了宝贵建议。
主讲人介绍
张洳源，上海交通大学心理与行为科学研究院与上海市精神卫生中心双聘副研究员，认知计算神经和脑影像课题组PI。本科毕业于北京大学心理与认知科学学院，博士毕业于罗彻斯特大学实验心理学专业。主要研究方向为视觉加工的计算机制、深度学习模型和人脑加工的异同、精神疾病如精神分裂症和儿童孤独症等为基础的计算精神病学、大规模精神疾病脑影像数据的分析建模等。相关研究工作发表在PNAS，Journal of Neuroscience, Neuroimage, Communications Biology, PLoS Computational Biology等神经科学与认知科学领域高影响力期刊，以及ICML等计算机A类会议。目前获得国家自然科学基金青年项目，上海市浦江人才，上海市自然科学基金的资助。
（图、文：陈梓童、胡杨）