教育背景：      

中山大學邏輯與認知研究所哲學博士，2002，中山大學      

     

研究哲學：      

我的研究總目标是理解人類的學習與推理能力。我嘗試從多個角度來達到這個目的：哲學，心理學，邏輯，數學模型和人工智能。目前我的重點是人類的學習與推理的計算模型，例如，基于Bayesian統計學的概率模型。我曾嘗試過人工神經網絡模型，基于lambda演算的邏輯-行為模型。也許Bayesian模型是最簡明和最有解釋力的模型。      

除了形式模型外，我需要心理學行為實驗和計算機模拟這些重要方法。行為實驗可以檢驗模型的成功與否，計算機模拟可以幫助理解人類的在某些狀态下的行為模式。      

這些方法可以應用在社會-情感計算領域，例如，信息傳播（gossip），空間傳播，emotion在社會網絡中的傳播。複雜社會行為的計算模型是一個新興的研究領域。      

     

研究方向：      

Bayesian模型（圖模型與反事實條件句的因果解釋力）；多agent系統；社會-情感計算；邏輯與哲學      

     

講授課程：人工智能；推理心理學；計算認知科學；進化心理學；符号邏輯      

     

相關論文：      

心靈與機器的分野，自然辯證法研究，2004（6）      

計算思維：哲學，邏輯和實踐，計算機科學，2009（4）      

Diameter of spread of happiness in social network，1th international conference on public mangement，Wuhan，China，2011