神经科学和人工智能领域的多位著名学者近日发表 NeuroAI 白皮书认为，神经科学长期以来一直是推动人工智能（AI）发展的重要驱动力，NeuroAI 领域的基础研究将推动下一代人工智能的进程。文章发表后引发热议：神经科学是否推动了人工智能？未来的人工智能是否需要神经科学？
本着促进神经科学、计算机科学、认知科学和脑科学等不同领域的学术工作者的交流与合作，集智俱乐部联合北京师范大学柳昀哲、北京大学鲍平磊和昌平实验室吕柄江三位研究员共同发起了「NeuroAI」读书会，聚焦在视觉、语言和学习领域中神经科学与人工智能的相关研究，期待能够架起神经科学与人工智能领域的合作桥梁，激发跨学科的学术火花。
读书会线上进行，11月27日开始，每周日下午19:00-16:00，持续时间预计10周。读书会详情及参与方式见后文。
在吕柄江老师主持的语言智能模块，先后两次分享从不同侧面分享了人工神经网络对语言结构、语义的定量表征对理解大脑语言神经机制的帮助和语言中的句法和语义知识在深度学习语言模型中的体现。本次圆桌，邀请了不同学科背景的语言研究学者和工业中的实践者，一起来讨论发展语言神经网络和研究大脑语言加工机制之间的关系，二者是否可能互相促进。
本次圆桌拟从以下三个方面进行展开：
1. chatgpt有哪些和⼈脑语⾔加⼯相似的地⽅？
2. 语⾔神经⽹络能否帮助我们理解⼤脑如何加⼯语⾔？
2011年于大连理工大学获得学士学位，2017年于北京大学获得博士学位，2017年-2021年在英国剑桥大学从事博士后研究，2021年11月至今任昌平实验室研究员。
目前主要开展基于多模态脑成像技术的神经解码研究工作。
浙江大学本科，马里兰大学博士，纽约大学博士后，2015年至今在浙江大学任教。
主要研究语言和其它复杂序列的神经编码机制，尤其是语音听觉特征的编码以及语音层级结构的编码，近年来也关注深度神经网络语言模型。
个人主页：https://person.zju.edu.cn/dingnai
2005年于南开大学取得学士学位。2012年于北京师范大学取得博士学位。2012年至今任职于中国科学院心理研究所。
个人主页：http://eyemind.psych.ac.cn/LinN/enlinn.html
2013年于东北大学获得学士学位，2018年于中国科学院自动化研究所获得博士学位，后留所工作至今。2021年至今于纽约大学从事博士后研究。
个人主页：https://wangshaonan.github.io/
2009年于北京师范大学获得学士学位，2019年于康奈尔大学获得博士学位，2018年-2022年在纽约大学阿布扎比分校从事博士后研究，2022年10月至今任香港城市大学助理教授。
目前主要开展比较机器与人脑和动物脑处理语言的研究工作。
个人主页：https://jixing-li.github.io/
实验室主页：https://compneurolinglab.github.io/index.html
2016年于北京师范大学获得博士学位，并于2016-2018年开展博士后研究。2018年至2022年在剑桥大学从事博士后研究。现为Akrivia Health, AI Lab的高级AI科学家。
时间：
2023年1月15日（本周日）晚上19:00-21:00
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Heilbron, Micha, et al. “A hierarchy of linguistic predictions during natural language comprehension.” Proceedings of the National Academy of Sciences 119.32 (2022): e2201968119.
Goldstein, Ariel, et al. “Brain embeddings with shared geometry to artificial contextual embeddings, as a code for representing language in the human brain.” bioRxiv (2022).
Caucheteux, Charlotte, and Jean-Rémi King. “Brains and algorithms partially converge in natural language processing.” Communications biology 5.1 (2022): 1-10.
Caucheteux, Charlotte, Alexandre Gramfort, and Jean-Rémi King. “Deep language algorithms predict semantic comprehension from brain activity.” Scientific Reports 12.1 (2022): 1-10.
Goldstein, Ariel, et al. “Shared computational principles for language processing in humans and deep language models.” Nature neuroscience 25.3 (2022): 369-380.
Schrimpf, Martin, et al. “The neural architecture of language: Integrative modeling converges on predictive processing.” Proceedings of the National Academy of Sciences 118.45 (2021): e2105646118.
Lake, Brenden M., and Gregory L. Murphy. “Word meaning in minds and machines.” Psychological review (2021).
神经科学和人工智能领域的多位著名学者近日发表 NeuroAI 白皮书认为，神经科学长期以来一直是推动人工智能（AI）发展的重要驱动力，NeuroAI 领域的基础研究将推动下一代人工智能的进程。文章发表后引发热议：神经科学是否推动了人工智能？未来的人工智能是否需要神经科学？
本着促进神经科学、计算机科学、认知科学和脑科学等不同领域的学术工作者的交流与合作，集智俱乐部联合北京师范大学柳昀哲、北京大学鲍平磊和昌平实验室吕柄江三位研究员共同发起了「NeuroAI」读书会，聚焦在视觉、语言和学习领域中神经科学与人工智能的相关研究，期待能够架起神经科学与人工智能领域的合作桥梁，激发跨学科的学术火花。
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