研究方向： 张艺源对探索大脑和心理世界有强烈的兴趣。目前他在做计算神经科学和脑启发的人工智能。他的工作主要是用动态复杂系统与生物实验相结合，构建大脑视觉处理的计算模型。他的代表性工作包括人类腹侧颞皮层（VTC）的功能拓扑组织机制，脑启发的高鲁棒性人工智能，以及视觉意识的模型。为了探索VTC功能拓扑组织背后的机制，他根据VTC神经元的生理约束和布线成本最小化原则构建了一个模型，模型中的功能区域之间的空间位置关系与VTC中的相似。最后得出结论，VTC的功能拓扑组织机制是一个受神经元形态制约的布线最小化原则。后来他在此基础上开发了一个新的人工神经网络模型，该模型在鲁棒性方面优于传统的深度学习模型。在这样的模型基础上，他加入了前反馈信号来模拟视觉意识现象，并通过实验进行验证。这项工作提出了一个关于视觉意识的可能机制。