2025年4月14日，北京语言大学语言监测与智能学习实验室（BLCU-ICALL）举办了一场题为“从大脑到大模型：语言的认知计算之路”的学术讲座。本次讲座由斯白露教授担任主讲，采用线上线下相结合的方式进行，吸引了众多相关领域的研究者与学生踊跃参与。北京语言大学语言认知科学教育部重点实验室副主任陈傲教授，信息科学学院党委书记李超、杨天麟副教授出席了本次讲座。除实验室全体成员外，还有来自其他课题组的师生积极参与，现场气氛热烈。讲座结束后，李超书记与斯老师进行了深入交流，并表示希望未来进一步加强双方在相关领域的合作与交流。
现场共有 35 人参与，线上参会人数超过 100 人。会议伊始，斯白露教授系统回顾了当前智能研究的两条主要路径：一是以深度学习为代表的数据驱动的黑箱建模，二是融合第一性原理的认知机制建模。他指出，智能的本质在于认知力，包括记忆、理解与想象等能力。
斯教授强调，数据智能虽在感知层面取得显著进展，但在泛化能力、稳健性与动态适应能力方面仍面临诸多挑战。例如，当前主流大模型缺乏概念形成机制，无法有效自我评估学习过程，难以灵活应对环境变化。这类方法在应对静态、具体、封闭式任务时表现出色，但与动物或人类智能相比，尚未实现真正的认知建构。
相较而言，认知计算路径更关注神经机制的还原与机制建模。斯教授以海马体与相关皮层的空间表征机制为例，阐释了认知地图的神经基础，包括位置细胞与栅格细胞对位置和导航向量的编码能力。他指出，认知智能的核心在于从感知空间向认知空间的映射——这不仅涉及信息的获取与整合，更包含基于动力学机制的变量推理与结构化表征。
最后，斯教授联系人脑中与语义表征相关脑区的高阶拓扑结构，展望了其与大模型表征结构之间的深层对照与未来研究前景。
北京语言大学信息科学学院以及语言监测与智能学习实验室将继续拓展和凝聚多方力量，积极探索人工智能前沿科学，努力拓展产学研合作，为推动智慧教育与语言技术的创新发展作出贡献。
图文：王梦焰，朱浩楠
编辑：陆瑶
审核：李超