概念诞生与感知重塑：我们如何用语言"看见"世界

讲座简介

人类智能的核心能力之一是从复杂的感官经验中抽象出概念（符号化），并在此基础上发展出语言。然而，概念如何从底层感知中”脱离”出来，以及语言系统如何反向塑造我们的感知过程，在计算层面仍缺乏统一的解释。本次报告将围绕以下两项研究展开： 首先，我将探讨概念是如何自下而上形成的。我们将介绍一个统一的概念认知计算框架——CATS Net。该模型通过双模块架构，模拟了人类如何从高维感官体验中提取低维概念，并随后在脱离直接感官输入的情况下进行知觉任务与交流。模型-大脑拟合分析表明，这种自发形成的概念空间与人类腹侧枕颞皮层（VOTC）的表征结构高度对齐。 随后，我将进一步探讨语言经验如何反向调节视觉感知。通过对比具有不同语言经验的视觉模型，我们发现引入语言经验能显著提升模型对人类VOTC神经表征的解释力。此外，结合脑损伤患者的数据，我们表明：语言网络（左侧角回）与视觉皮层之间的白质连接完整性，会直接影响这一语言经验优势。

演讲者简介

陈昊扬现于北京大学毕彦超实验室就读心理学博士。他目前结合使用特殊被试人群与深度学习模型，来研究人脑语言系统与视觉系统的交互过程。其研究成果已发表于Nature Human Behavior, Nature Computational Science。

参与方式

• 时间：2026年03月13日 上午 11:00（北京时间）
• 平台：Zoom
• 语言：中文

讲座大纲

1. 讲座内容
2. 问答环节

相关资源

• 预读材料即将更新
• 讲座回放将在讲座结束后提供