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      啟策認知 (CogniAND):人機共生決策實驗平臺丨「大模型時代下的人機交互與協同」讀書會·周六直播

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      導語

      集智俱樂部聯合中國科學技術大學教授趙云波、華東師范大學副教授吳興蛟兩位老師共同發起。本次讀書會探討人類與機器智能的優勢與邊界,聚焦數據稀缺、高效人機協作、決策可解釋性及多模態協作在交叉學科中的應用。


      本期是「大模型時代下的人機協同與交互」第一次分享,伍海燕老師將探討人工智能如何通過復雜社會行為建模、高生態效度實驗任務構建及人機互動理解,重塑社會決策研究框架,介紹“啟策認知(CogniAND)”平臺,推動傳統實驗范式向融合多主體交互與認知機制的轉型,助力AI提升社會理解與適應能力。


      簡介

      人工智能(AI)正深刻改變社會決策研究的基礎框架。本次報告系統簡述AI在三個關鍵方面的推動作用:復雜社會行為的建模;高生態效度實驗任務的構建;人機互動過程及其影響的理解。

      基于此,我們提出構建一個“人-AI共存”的在線社會任務平臺--啟策認知 (CogniAND)。該平臺旨在實現從傳統實驗范式向融合高生態效度、多主體交互與認知機制整合的研究范式轉型。圍繞這一理念,我們實驗室在孵化一項整合大語言模型(LLM)、認知神經科學工具(如EEG、fMRI)、多智能體系統(MAS)及多模態神經數據采集技術的新型線上實驗平臺。

      該平臺的核心目標是為社會智能研究提供:先進的實驗支撐環境和豐富的多維度數據基礎。其長遠意義在于推動人工智能系統向更具社會理解力、適應性和參與能力的方向發展,以更好地融入人類社會的復雜環境。

      大綱

      1. AI在社會決策研究的推動作用

      2. “人-AI共存”的在線社會任務平臺--啟策認知

      主講人

      伍海燕,澳門大學助理教授,博士生導師,認知與腦科學中心(CCBS)核心成員。她于北京師范大學獲得認知神經科學博士學位,曾在中國科學院心理研究所任副教授,并于2017–2019年赴美國加州理工學院(Caltech)開展訪問研究。伍海燕教授長期從事社會認知神經科學研究,聚焦于社交互動中的情緒調節、同理心、道德決策及其神經機制。她系統結合行為實驗、fMRI、EEG/iEEG、心理生理、眼動追蹤等多模態技術,提出多項創新性實驗范式與分析框架,相關成果發表于《Nature Communications》《iScience》《NeuroImage》等國際主流期刊。主持澳門科技發展基金項目、國家自然科學基金項目等多項科研課題,積極參與國際學術服務,擔任IEEE ICDL 2020副編輯、《Communications Psychology》《Brain Sciences》等期刊編委。她還多次組織社會神經科學主題國際會議與論壇,現為IEEE、SfN、OHBM等多個國際學會成員。

      研究方向:社會情感神經科學、計算神經科學、人工智能及人機交互

      直播信息

      時間:

      2025年7月5日下午14:00-16:00

      報名加入社群交流:

      掃碼參與,加入群聊,獲取系列讀書會回看權限,成為人機交互與協同社區的種子用戶,與社區的一線科研工作者與企業實踐者溝通交流,共同推動人機交互與協同社區的發展。

      參考文獻

      1. 伍海燕, 何翠琳, 曲由之, 等. 大語言模型的情感智能及其心理學應用[J]. 科技導報, 2025, 43(3): 47-58; doi:10.3981/j.issn.1000-7857.2023.09.01352

      2. Cao, S., Fu, D., Yang, X., Wermter, S., Liu, X., & Wu, H. (2024). Pain recognition and pain empathy from a human-centered AI perspective. iScience, 27(8), 110570. https://doi.org/10.1016/j.isci.2024.110570

      3. Zhang, S., Seak, L., Dolan, R., & Wu, H. (2025). AI in the computation and regulation of social decision-making.


      「大模型時代下的人機交互與協同」

      讀書會

      集智俱樂部聯合中國科學技術大學教授趙云波、華東師范大學副教授吳興蛟兩位老師共同發起。本次讀書會將探討:

      人類智能和機器智能各自的優勢有哪些?智能邊界如何?如何通過更有效的標注策略和數據生成技術來解決數據稀缺問題?如何設計更加高效的人機協作系統,實現高效共贏的效果?如何提高機器決策的可解釋性與透明性,確保系統的可信度?如何通過多模態協作融合不同感知通道,應對復雜的決策任務?

      讀書會7月4日開始第一次分享,每周六進行,預計持續約8周,具體時間社群通知,誠摯邀請領域內研究者、尋求跨領域融合的研究者加入,共同探討。

      詳情請見:

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