为促进我室在脑机理与电磁特性方面的基础理论研究，天地一体频谱认智能实验室自2022年3月开始组办认知决策机理与智能科学基础理论高端论坛。组办该高端论坛的目的是，围绕认知决策与智能科学的国际学术前沿，面向天地一体化网络和电磁频谱智能管控的国家重大战略需求，就引领认知决策与智能科学发展的关键科学问题、制约天地一体化网络构建和电磁频谱智能管控的瓶颈技术问题，以学术交流为契机，开展一系列高端学术活动，营造浓厚的学术氛围，广交学术友人，广聚学术资源，广纳真知灼见，促进学术进步，形成理论研究高地，打造核心关键技术攻关的创新生态。
2022年2月28日下午，本高端论坛迎来了第一位嘉宾，北京师范大学、北京脑科学与类脑研究中心柳昀哲研究员。他在线上为我们带来了 “人类经验促进灵活行为的神经计算机制”的学术报告，主要围绕如何利用神经活动重现来帮助我们更高效地学习机理进行深入详细讲解。我校副校长、实验室主任吴启晖教授携周福辉教授、周博教授、董培浩副研究员、戚楠副教授以及相关课题组同学参与了交流。
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。类脑计算可以通过建立认知图谱的模型来获得更加高效灵活的行为和决策。同时，神经活动重现是形成和维持认知图谱的重要组成部分，主要存在于动物与人在探索空间后的静息状态与睡眠状态中。
在报告中，柳昀哲研究员指出可以利用强化学习与无创功能脑磁图技术相结合，证明神经活动重现是线下学习的神经机制，并解决如何通过神经活动重现来促进灵活决策，即使用当前的经验来指导未来的决策的问题。这就涉及到一个直接学习（顺序神经活动重现）与间接学习（逆序神经活动重现）的问题。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，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。
总的来说，这种间接经验的神经活动重现帮助我们显著提升基于模型的学习效率，同时间接经验可以根据优先级更多地表征对未来决策更有意义的经验。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。
报告结束后，在座的师生同柳昀哲研究员就认知决策脑机理，认知图谱中的语义特征等问题展开了热烈、深入的讨论，双方均获得了较大的收获。此次学术交流将促进双方今后的进一步合作，促进我室在认知决策、电磁特性等方向上应用类脑机理的研究工作。
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。