2024暑期iHUB·上海：心理學專題：所思即所見，所見真的即所得？心理學視角下人類視覺在認知表達與條件反射中的核心作用研究

專業(yè)：社會科學

項目類型：海外導師線下項目

開始時間：2024年07月20日

是否可加論文：是

項目周期：1周在線科研+14天面授科研+5周在線論文指導

語言：英文

有無剩余名額：名額充足

建議學生年級：大學生 高中生

是否必需面試：否

適合專業(yè)：心理學人工智能計算機視覺編程語言機器人人機交互

地點：上海圣華紫竹學院

建議選修：學術方法論與學術溝通禮儀

建議具備的基礎：對于計算心理學、計算神經學、認知心理學、認知科學、計算機心理學，計算機科學、人工智能感興趣，希望跟隨名校導師深入學習，建立學術網絡，選擇相關領域作為未來學術研究或就業(yè)方向的學生。 本項目無需計算機與編程基礎。

產出：1周在線科研+14天面授科研+5周在線論文指導 項目報告 優(yōu)秀學員獲主導師Reference Letter EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等級別索引國際會議全文投遞與發(fā)表指導（可用于申請） 結業(yè)證書 成績單

項目背景：計算心理學（Computational Psychology）作為一個全新的、有潛力且尚未被全部定義的前端研究領域正在被各個商業(yè)機構與學術研究中心所關注，該領域通過基于數學及算法相關的(廣義上)過程模型來理解心靈、認知及其他傳統(tǒng)的心理學研究領域，這些模型背后所支持理論又基于人工智能和計算機科學。也就是說，計算心理學使計算過程與心理功能相互解釋并產生關聯，從而產生可運行的、有預見性的計算模型。一門新興的究領域，離不開例如認知心理學、社會心理學和發(fā)展心理學這類的傳統(tǒng)心理學研究領域所提供的豐富經驗數據與指導思想，計算心理學家通過對前述傳統(tǒng)研究中已被證實的研究理論進行分析與抽象化，再以算法的形式形成連貫的新理論。與此同時，這些新理論也影響了傳統(tǒng)的學科發(fā)展，包括那些最對心理學研究產生靈感的學科。有趣的是，算法模型既是“過程理論”，即旨在回答人類的表現和行為是如何產生的這一問題，包括：心理機制、行為過程、情緒表征和知識獲取相反。逆向來看，算法模型也有可能形成“產品理論”，即提供對現象的功能性解釋與數據化表達（廣義上的，非某種特定的心理機制）。

項目介紹：The primary learning goal of this program is to explain how seeing works. For decades, how humans see was among the major achievements of cognitive and neural science. We have an in depth understanding of how to characterize human vision at a computational, algorithmic, and implementation level. Perhaps unsurprisingly then, vision is one of the first major areas where artificial systems have caught up with (maybe surpassed) human intelligence. Our learning goals in this class are to understand how human vision works, despite the complex computational challenge that seeing poses. Then to understand how insights from psychology and neuroscience, together with advances in computer hardware, have ushered in a time of pervasive artificial visual intelligence. And finally, to compare the capabilities and limitations of human and machine vision. To meet these learning goals, the program will provide an introductory foundation to the science of human vision including the computational framework for understanding vision as a problem, the neural organization of the early visual system, and the functions of visual subsystems such as color vision, face perception, and object recognition. We will then turn attention to the foundations of computer vision: the perceptron architecture and more contemporary neural networks, as well as ‘classic’ (symbolic) AI approaches. Finally, we will engage with contemporary literature comparing and contrasting human and machine performance and consider whether modern architectures are good models of human vision. Students will work in teams to devise and implement independent research projects with a wide range of methods including visual illusions, psychophysical tasks, online tools for building and training artificial intelligence, and image generation tools.

本項目的主要學習目標是解釋在認知心理學與計算心理學框架下，視覺是如何工作的。幾十年來，人類如何“看”外界事物是認知和神經科學的主要研究成就之一。在項目中，學生將深入了解了如何在計算與算法的層面上刻畫人類視覺。探討在“視覺”這一功能上，基于算法的人工智能是否趕超了基于認知的人類智能。同時，學生還將了解人類視覺是如何工作的，了解心理學和神經科學的對視覺這一概念的解釋，以及隨著計算機硬件的進步和人工視覺智能時代的來臨，計算心理學領域又是如何對人類視覺作出解釋的。項目中，導師還將帶領學生比較人類生理和機器功能在視覺能力上各自的局限性?？偟膩碚f，本項目提供了人類視覺科學的在認知心理學和計算機科學兩個領域中的入門基礎內容，在認知科學角度，講述視覺作為一個功能性問題的計算框架；早期視覺系統(tǒng)的神經組織；視覺子系統(tǒng)的功能，如：顏色視覺、人臉感知和物體識別等。在計算機科學角度，講述計算視覺的基礎：感知器架構和當代的神經網絡；以及“經典”(符號)人工智能理論。學生將接觸當代文獻，比較人類和機器在特定領域的表現的優(yōu)劣，并考慮現代架構是否是人類視覺的良好模型。學生將以團隊為單位，使用各種方法設計和實施獨立的研究項目，選題包括視覺錯覺、心理物理任務、構建和訓練人工智能的在線工具和圖像生成工具等。項目將以論文作為最終產出

項目大綱：計算心理學導論Introduction of Computational Psychology 生理學視角中的視覺系統(tǒng)The Physiology of the Visual System 人類生理視覺識別上的局限性Vision Impossible 人工智能手段干涉下的視覺識別Adversarial Images 項目回顧與成果展示Program Review and Presentation 論文輔導Project Deliverables Tutoring