17/07/2026
這是一個最好的時代，也可能是一個最壞的時代。AI快速席捲我們的日常生活，也變得越來越聰明，先進的AI機器人甚至會推理與「思考」，展現令人驚訝的能力。
然而，我們越來越依賴的AI，是否成為我們難以理解的黑盒子？
史丹佛大學蘇里亞‧甘古利教授（Prof. Surya Ganguli）運用「 #逆向工程」（ ）的方法，結合物理學和數學工具，剖析複雜的神經網路，從中找出它們的運作邏輯與規律。
不但拆解AI的機器腦，也解構生物的大腦。
甘古利教授結合統計物理學、機器學習和計算神經學，從神經元與突觸的微觀互動，試圖拼湊出大腦的感知與認知功能。他的研究團隊對處理情感分析的「 #循環神經網路」（Recurrent Neural Network）進行逆向工程研究，結果發現，這些複雜網路的運作背後，可能存在較簡單且可理解的計算結構，有助於我們理解AI是如何逐步推理、完成任務。
一起來認識AI，也認識我們的大腦，以及兩者如何互相學習！
➡︎➡︎➡︎「特別講座」➡︎➡︎➡︎
📍講題：AI如何學會思考？從大腦到人工智慧的探索
📍主講人：蘇里亞・甘古利博士（史丹佛大學應用物理系副教授）
📍主持人：本院數學所陳之寧研究員
📍時間：2026年7月17日（星期五）下午2:00開始
📍地點：本院學術活動中心2樓第1會議室
📍地址：臺北市南港區研究院路二段128號
- 本活動全程以英文進行。
𝗦𝗽𝗲𝗰𝗶𝗮𝗹 𝗟𝗲𝗰𝘁𝘂𝗿𝗲 𝗯𝘆 𝗣𝗿𝗼𝗳𝗲𝘀𝘀𝗼𝗿 𝗦𝘂𝗿𝘆𝗮 𝗚𝗮𝗻𝗴𝘂𝗹𝗶 (𝗦𝘁𝗮𝗻𝗳𝗼𝗿𝗱 𝗨𝗻𝗶𝘃𝗲𝗿𝘀𝗶𝘁𝘆)
📌 𝗧𝗼𝘄𝗮𝗿𝗱𝘀 𝗮 𝗦𝗰𝗶𝗲𝗻𝗰𝗲 𝗼𝗳 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗹𝗹𝗶𝗴𝗲𝗻𝗰𝗲: 𝗛𝗼𝘄 𝗗𝗼 𝗕𝗿𝗮𝗶𝗻𝘀 𝗮𝗻𝗱 𝗠𝗮𝗰𝗵𝗶𝗻𝗲𝘀 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻, 𝗧𝗵𝗶𝗻𝗸, 𝗮𝗻𝗱 𝗜𝗺𝗮𝗴𝗶𝗻𝗲
- This lecture will be given in English.
📌Brief Synopsis:
All of your thoughts and actions emerge from about 100 billion neurons connected by about 100 trillion synapses. This biological network has enabled humanity to develop engineering and science, including neuroscience, which allows us to look inward and understand how our brains work. At the same time it has given rise to artificial intelligence (AI), which is capable of reproducing many feats of human reasoning and imagination.
We will explore the latest knowledge regarding how intelligence emerges from networks of neurons, whether biological or artificial. This will include explaining how animals see and act, and how AI learns, reasons and imagines. It will also include how we can meld minds and machines so that machines can learn the language of the brain and speak directly back to it, thereby writing thoughts directly into the brain.
