Human AI 跨学科研究计划 夏季2025年7月初2周 - Amsterdam

各种各样的人类过程都是复杂且具有适应性的. 随着时间的推移，心理、社会和健康相关的过程都可能随着人类的行为而改变和适应. 基于思维的过程会随着学习而改变, 社会互动会随着时间的推移而演变, 与健康相关的流程也容易发生变化.

本课程将介绍来自广泛学科的理论和发现, 包括认知的不同分支, social, health and neuroscience, 以深入了解人类过程的潜在机制，这些机制可以在人类人工智能建模和仿真中得到利用. 各种科学理论构成了对这些过程进行建模的事实基础. 我们可以通过因果关系和因果途径来理解这些适应性机制, 我们可以用网络来建模吗. 利用这一理论框架和提供的软件, 学生可以很容易地模拟各种场景.

During the second week, 学生们将开展一些活动，为以后在课程中完成的出版物奠定基础. 本课程介绍一种基于自适应网络的面向网络的建模方法. 这种方法有助于在各自的网络中对社会互动和心理与健康相关的过程进行建模.

这些网络模型涵盖了因果效应的动态, 改变因果关系和兴奋性或敏感性阈值. 高阶适应性是本课程的另一个主题, 其中包括元可塑性的作用以及可塑性在认知神经科学领域发生的程度.

在课程结束时，学生将能够:
-确定不同类型的心理、社会和健康相关过程
-了解个人和社会行为是如何从认知机制中产生的, 情感与社会神经科学, 以及认知和社会科学, and Health Sciences
-为适应性心理、社会和健康相关过程设计网络模型
-使用提供的面向网络的建模软件环境，根据这些模型进行仿真

课程描述下列出的联系时间可能会有所不同，因为每门课程需要基于讲座和独立工作的组合. CEA CAPA的推荐学分是基于阿姆斯特丹自由大学(VU Amsterdam)分配的接触时数:15个接触时数等于1个U.S. credit