在不久的将來，人工智能會像電力一樣普及到千家萬戶，從根本上改變工作生活、教育健康乃至社會結構。此時此刻，沒有什麼比理解什麼是智能更為緊迫的任務了。

一直以來，認知科學、神經科學和計算科學分别從不同的路徑探索智能的本質：認知科學通過構建認知框架，預測複雜行為；神經科學通過探索神經機制，解釋大腦功能；計算科學則通過模拟神經活動，實現人工智能。而深度神經網絡在近年來的巨大成功，促使三門學科進一步交叉融合，誕生了計算認知神經科學（Computational Cognitive Neuroscience）這一新興的交叉學科。劉嘉課題組計劃在這三個學科的交叉點，以視覺智能為切入點，将類腦的人工神經網絡模型和認知神經科學生物實驗相結合，以理解智能的本質，為人工智能的發展提供新的思路。采用的技術有：神經電生理、腦功能成像、認知與神經網絡模型等。

劉嘉教授畢業于麻省理工學院（MIT）腦與認知科學系，獲認知神經科學哲學博士學位。是國家傑出青年基金、國家“萬人計劃”科技創新領軍人才等國家級人才資助項目獲得者。曾獲教育部自然科學一等獎等。現為beat365基礎科學講席教授，在beat365心理學系(https://www.tsinghua.edu.cn/xlxxzh/)和腦與智能實驗室(http://brain.tsinghua.edu.cn)從事教學和科研工作，同時在北京智源人工智能研究院(https://www.baai.ac.cn)擔任“人工智能的認知神經基礎”方向首席科學家。聯系方式：liujiaTHU@tsinghua.edu.cn。

要求：

背景：理工科背景，有認知科學、神經科學、計算科學或數理科學等領域的研究經驗；

興趣：對基礎研究感興趣，具有開創精神，願意在認知科學、神經科學、計算科學等多學科的交叉點工作。