3月31日，经济学院第二十一期金融学术讲座于bifa必发类脑经济学研究中心举行，吴冀彬博士应邀做了题为“Towards Next-Generation Auditory Information Processing: A Neuromorphic Approach”的学术报告，报告由经济学院博士后王文华博士主持，学院部分师生参会。

报告聚焦于人工智能听觉信息加工的相关研究，以及大脑启发认知机器的未来发展等核心议题。报告从人工智能的发展历程切入，详细阐述了当前人工智能领域所面临的挑战，包括数据依赖、高能耗、不稳定以及缺乏认知推理能力等。介绍了全球范围内脑计划的推广以及我国在该领域的重大投入，凸显了类脑计算研究的重要性与前沿性。吴冀彬还分享了团队最新研究成果，通过建立类脑的认知计算模型，结合深度学习技术，对人类的听觉过程进行模拟，揭示了大脑对语音信号的加工机制，包括听觉信号如何逐步编码为电信号、如何通过脉冲神经网络进行解码加工等。此外，从鸡尾酒会效应出发，探讨了如何通过类脑计算模拟人脑屏蔽背景噪声信号的过程。这一研究有重要的理论价值和现实意义，例如改进老年人助听器的功能，为类脑计算研究的产学研结合提供了有益启示。最后，报告总结了类脑计算的不足和未来发展方向，并与参会师生就类脑计算与神经经济学、神经金融学现有研究的结合进行了深入交流与讨论。

吴冀彬，香港理工大学计算机系助理教授，研究方向包括类脑智能、神经形态计算、语音信号处理和机器学习等。吴冀彬致力于揭示大脑的计算原理和架构，开发具有卓越智能、高能效、稳健性、适应性和可解释性的尖端认知机器。相关研究成果多次在人工智能和语音信号处理领域的国际顶级会议及期刊发表，包括NeurlPS，ICLR，AAAl，TPAMI，TNNLS，TCDS，TASLP，Neurocomputing、IEEE JSTSP等。

文/周晓博、董秋雅