《系统科学前沿》(第二期）第十课：大脑学习记忆之中的复杂性

导语

集智学园联合北师大系统科学学院开设，以方福康先生系统科学文集为思想基石，汇聚北师大系统科学领域十位教授，系统整合统计物理、生命系统中的智能行为、社会复杂系统建模、人工智能与复杂网络等多个交叉方向，构建一条从微观机制到宏观结构、从理论分析到实际应用的知识脉络。

你是否曾思考过：

• 对人而言，学习、记忆是什么样的活动？学习可以等同于记忆吗？

• 其它动物是否也和人一样具有学习和记忆的能力？

你是否曾试图探索：

• 为何有些人的记忆时长如金鱼般短暂，而另一些人可以做到过目不忘？

• 动物与人的学习、记忆机制如何在人工智能研究中得到应用？

在本周五晚的第十课中，北京师范大学文理学院系统科学系特聘研究员刘鹤老师将从神经科学的视角切入，为各位集智学员的解答上面的问题，这门课程将带您深入探索大脑学习记忆的复杂机制，理解其中精妙的神经网络与动态过程，这不仅有助于揭示人类认知的核心奥秘，更能为高效学习、记忆提升乃至人工智能的发展提供关键启示。

课程简介

大脑的学习与记忆功能是神经系统最为核心且复杂的认知活动之一，涉及信息的编码、存储与提取等多个高级神经过程。对这一领域的研究历史悠久，可追溯至古希腊时期关于记忆机制的哲学探讨，19世纪末艾宾浩斯的遗忘曲线研究则标志着其科学化的开端。尽管历经数代学者的努力，关于记忆形成的分子机制、神经环路基础以及意识与记忆的交互作用等关键问题，至今仍未完全阐明。

本次课程将首先讲解神经科学视角下学习和记忆活动的定义，以及与学习、记忆相关的科学概念，并以人类学习、记忆的异常的实际案例向学员展示探索学习、记忆活动背后的神经生物学机制研究的必要性。

在此基础上，本次课程中将对学习与记忆研究中的经典及现代实验范式进行系统介绍，并讲解利用模式动物研究学习记忆的方法，涵盖从无脊椎动物（如果蝇）到哺乳动物（如小鼠、猴子）等多种模式生物的研究案例。

在课程的最后，刘鹤研究员将以自身研究团队本年度的最新研究进展为例介绍学习记忆领域的最新进展和研究思路，重点讲解、饥饿状态促进学习能力的机制研究、非线性学习曲线的分子和环路机制以及利用线虫的学习环路框架改造人工智能算法。

主讲人

刘鹤，特聘研究员，博士生导师。2008年毕业于东南大学生物工程专业获工学学士，2014年毕业于中国科学院上海生命科学研究院神经所获理学博士学位。2014年10月份赴美国哈佛大学脑科学中心担任博士后/助理研究员进行研究工作，2021年4月入职复杂系统国际科学中心担任特聘研究员。曾获得国家级海外人才项目称号，广东省珠江人才称号。

研究工作曾发表在Neuron, Science Advances, Nature Communications，Advanced Science等杂志上，担任E-journal of Translational Medication, FASEB Journal, Journal of Medical Discovery, Open Medicine, Toxin Reviews 等杂志审稿人，多次受邀于国际会议中进行学术报告。主持国自然青年项目，面上项目，海关总署署级项目，北师大创新项目等。

研究兴趣：衰老的神经机制，记忆形成和遗忘的神经生物学基础，基于小型模式动物神经环路的仿生算法开发等。

课程目标

1. 介绍学习与记忆的基本概念

2. 讲解学习记忆相关研究的实际案例

3. 介绍生物学习、记忆领域的研究方法与前沿进展及其对人工智能研究的启发

课程亮点

• 从“过目不忘”和“活在当下”的人的案例出发，形象化介绍学习记忆的一些相关概念

• 系统介绍利用不同模式生物研究学习记忆的范式

• 以本实验室2025年的多篇一区研究论文为例，介绍学习记忆领域的最新进展和研究思路

课程大纲

第一部分：学习记忆的基本概念

• 引入：什么是学习，什么是记忆？

• 学习记忆领域的相关概念

• 被写进教科书的病人：Henry Molaison（H.M.）

• 只生活在“当下”的人只有几秒钟的记忆

• 一群“过目不忘”的人

• 猴子作为模式动物

• 小鼠作为模式动物

• 果蝇作为模式动物

• 饥饿状态促进学习能力的机制研究

• 利用线虫的学习环路框架改造人工智能算法

• 非线性学习曲线的分子和环路机制

课程安排

上课时间：12月26日周五晚19：30 -21：30，授课1.5小时，答疑0.5小时。

课程形式：腾讯会议线上课，集智学园网站录播。

课程适用

本次课程适合：

• 对神经科学感兴趣的新手

• 希望开展学习记忆领域研究的研究人员

• 有志于神经科学领域的跨学科学习者

推荐内容

[1].神经生物学原理_（美）骆利群著 李沉简译；大脑传，马修·科布著，张今译

[2].大脑传，马修·科布著，张今译

[3].H. Zhao, G. Shi, R. Qin, et al. “ Hungry for Knowledge: Octopamine Signaling Regulates Hunger-Enhanced Olfactory Learning.” Adv. Sci. (2025)

付费流程

课程页面填写学员登记表，微信扫码入群；

课程可开发票。

关于主办方

北京师范大学-系统科学学科团队

北京师范大学是中国系统科学学科的重要发源地之一，自20世纪70年代末即开始布局相关研究和教育体系。学院已建立起从本科到博士后完整的人才培养体系，并在复杂系统研究领域形成深厚积淀。依照北京师范大学“一体两翼”办学格局，北京师范大学系统科学学科研究生培养分别在北京校区和珠海校区进行。北京校区培养单位为系统科学学院、珠海校区培养单位是文理学院系统科学系（含复杂系统国际科学中心）

【北京校区】

北京校区系统科学研究团队聚焦复杂系统的结构、演化和控制等方面。研究内容涵盖从自然到社会的多个层面，尤其在复杂系统的涌现行为与控制优化、社会经济系统建模、生命与脑认知系统的自组织行为、多主体系统与智能算法、以及复杂系统的信息建模等方面形成了特色鲜明、国际接轨的研究方向，并在复杂网络、脑科学、经济系统建模等研究领域取得了一系列有影响力的成果，多篇论文被国际权威期刊选为封面或亮点评述，并受到国内外学术界和主流媒体广泛关注。

【珠海校区】

珠海校区系统科学团队由国际系统与控制科学院院士狄增如教授领衔。除院士工作站外，校区还建有广东省高校系统涌现与自然智能重点实验室，具备先进的实验条件、完善的计算机系统支持与优越的科研实践平台。团队汇聚十余名优秀的中青年教师，拥有坚实的数学与物理学基础，长期在系统科学基础理论、生物与脑科学、社会经济系统等交叉领域开展创新性研究。依托雄厚的人才力量与科研条件，团队在研究生高质量培养方面积累了丰富经验，取得了一系列具有原创性的研究成果，并在高水平学术期刊上发表多篇论文，产生了广泛的国内外学术影响。

珠海校区独立招收本科、硕士、博士学生，颁发学位证书同北京校区一样。同时，珠海校区也提供博后与青年PI职位。

集智学园：

集智学园作为集智科学研究中心孕育的商业公司，力图传播复杂科学、人工智能等前沿知识和新兴技术，促进、推动复杂科学领域的知识探索与生态构建。合作伙伴包括腾讯、华为、北京师范大学、湖畔大学、混沌大学等多家知名机构。2019年被评定为“中关村高新技术企业”和“国家高新技术企业”。

口号：学复杂科学，到集智学园

使命：梳理复杂知识体系，普及科学理论方法。

线性代数：一名合格科研人的筑基课

在科研世界中，无论你研究的是人工智能、生物信息、网络科学，还是物理与工程，几乎所有复杂系统的建模与推理都指向同一种底层语言——线性代数。它不仅是计算公式的集合，更是一名科研人理解“结构”、刻画“变换”、判断“稳定性”、提取“信息”的基本思维框架。本课程以系统科学的视角重新解构线性代数，带你越过技巧、直达本质，在跨学科的真实问题中建立起科研必备的数学基石。

集智学园联合清华大学数学博士诸葛昌靖老师开设，课程将于12月20日开启，现在加入可享早鸟价格。

详情请见：