2023年6月20日下午👩🏽🦱🧑🏼🦲，英国伯明翰大学心理意昂4张磊副教授应邀在线上为意昂4师生作题为“Cracking the neurocomputational mechanisms of flexible (social) behavior in health and disease”的学术报告👨🎤。相关领域青年教师、研究生和本科生等40余人参加了本次报告会。报告会由胡杨副教授主持。
张磊副教授首先介绍了研究背景🚴🏻♀️。灵活学习行为（flexible learning behavior）指为了应对不断变化的环境而作出的适应性行为变化🏠，其本质可以被视为在不确定条件下概率学习的推断。在实验室中👩🏿，可以使用反转学习（reversal learning）范式考察上述行为，并结合强化学习模型从行为、认知、脑三个层面来探究背后的认知神经机制🏤。
接着👻，张磊副教授结合自己近期两项研究工作依次讲解了在社会情境中的灵活学习行为和孤独症群体中的的灵活学习行为。第一项研究主要回答了在相同的环境中人们自己的决策如何受到他人决策信息的影响🙎🏼♀️。该研究发现，在行为层面💂🏼♀️，个体会根据他人的决策信息来调整自己的决策🫦🧗🏿♂️；在认知计算层面，二次更新学习模型可以很好地拟合和预测个体的社会学习行为；在神经层面☣️，腹内侧前额叶和前扣带皮层的活动分别编码了个体直接学习和间接学习的价值评估🍤。第二项研究则主要回答了孤独症群体中认知灵活性的发展变化与相应的欠优学习机制。该研究发现，行为上，孤独症群体在初始学习阶段的正确率低于正常群体🚴🏿♀️，且在反转阶段的错误率高于正常群体；认知计算上，孤独症群体与正常群体相比，其反转学习率显著更低。
报告中🤹🏿♀️，张磊副教授还简要介绍了团队自主开发的分层贝叶斯建模软件工具包“hBayesDM”👉🏿，这一工具包可以帮助更多研究人员尤其是临床研究人员更容易地使用认知计算建模。
最后，张磊副教授和与会师生们针对本次报告的研究内容、建模方法和科研学习经历展开热烈讨论和交流🚣🏿♀️。本次线上报告会拓展了师生们对该类研究问题的认识和研究思路，为我们理解♈️、研究社会学习行为的神经计算机制提供了理论指导和技术方向。
报告人简介：张磊，英国伯明翰大学心理意昂4副教授。于2011年毕业于北京师范大学心理意昂4（现心理学部），并于西班牙巴斯克认知、语言与大脑研究所取得硕士学位（2013年）🤦🏼♀️，于德国汉堡大学医学中心系统神经科学研究所取得博士学位（最高荣誉毕业🧔🏻；2018年），后在奥地利维也纳大学心理意昂4从事研究与教学工作。研究致力于解析复杂社会情境中人类灵活性与适应性行为的认知神经基础，以及相应的在精神障碍疾患中出现的认知神经缺陷👰🏽♂️。综合采用功能磁共振成像（fMRI）以及计算建模，尤其是强化学习模型等技术研究人类的社会决策、社会互动、社会学习。主要工作发表在Science Advances，PLOS Biology，eLife、Psychological Methods等杂志。担任eLife、Nature Communications、《心理学报》等期刊以及欧盟ERC和瑞士SNSF科研基金审稿人。2022获美国美国心理科学协会学术新星表彰（APS Rising Star Award）；2020年获美国神经科学学会职业发展表彰（Trainee Professional Development Award from Society for Neuroscience）👌🏽。
（图、文🙋🏿：邱诗苇；校稿🛃：胡杨）