2025-03-16 20:21 北京
从新手村到科研巅峰：集智“复杂AI次方”实验室邀你通关
大家对游戏中的“打怪升级”一定不陌生。游戏机制之所以让人欲罢不能，是因为它们巧妙地利用了人类的心理和行为特点——通过即时反馈、目标挑战、渐进式奖励、社交互动等手段，持续激发玩家的兴趣与动力。那么，如果我们将科研晋升之路也设计成一场“游戏”，你愿意来挑战通关吗？
集智俱乐部读书会社区正是这样一个绝佳的游戏化试验平台。凭借其独特的社区自驱动模式，集智已经成功构建了一个丰富且自给自足的科研生态。通过读书会、学术沙龙、百科共创等形式，集智吸引了众多志同道合的“科研玩家”，形成了一个充满活力与创造力的学术社区。在这里，科研不再是枯燥的任务，而是一场充满挑战与成就的冒险。你，准备好加入这场游戏了吗？
ComplexityAI 实验室介绍
集智科学研究中心由张江教授发起并成立了“ComplexityAI”，中文名为“复杂AI次方”的开放实验室。实验室聚焦于因果涌现领域，致力于通过思想共享、资源共享和跨学科交叉，共同破解“涌现之谜”。我们诚挚邀请对复杂系统、人工智能以及因果涌现领域充满热情的同学加入我们，共同探索科学的边界，推动这一领域的前沿发展。无论你是刚刚踏入科研领域的新手，还是经验丰富的研究者，只要你怀揣对未知的好奇与探索的激情，我们都欢迎你的加入！
游戏化的科研模式
我们率先开创了游戏化的培养模式，将科研探索与游戏机制巧妙结合，打造了一个充满活力与创新的学术社区：：
1. 游戏入门：读书会与共创任务
我们通过举办高质量的读书会，吸引了大量对复杂科学感兴趣的社区成员。读书会不仅是知识分享的平台，更是筛选和培养科研人才的摇篮。通过设置共创任务，优秀的成员从中脱颖而出，展现他们的潜力与热情。
2.副本任务：科研团队的筛选与组建
我们设计了游戏式的共创任务机制，从社区成员中筛选出优秀者，加入科研团队。这支团队由北师大师生与集智社区成员共同组成，形成了跨学科、多元化的研究力量。这种模式不仅降低了科研成本，还激发了社区成员的参与热情，让每个人都能在科研中找到自己的角色与价值。
3. 奖励与荣誉机制：成果与认可
在两年的打磨中，团队产出了多篇学术论文、百科词条等高质量成果。这些成果不仅是科研的结晶，更是对优秀玩家的荣誉与奖励。我们通过荣誉榜单、成果展示等方式，让每一位贡献者都能获得应有的认可与激励。
你的队友有哪些
跨学科协作
团队成员来自不同背景，包括计算机科学、物理学、生物学等，这种跨学科协作推动了创新性研究的诞生。
前辈玩家分享经验值
在该模式下我们成功培养并涌现出了一大批优秀的社区成员，如张章、荣英淇、梁京昊、刘佳睿等。这些成员背景多元，既有业界工程师，也有来自国内外名校的学生，甚至还有对科学充满热情的高中生。他们中有人深度参与科研工作，推动复杂科学与人工智能领域的前沿探索；有人投身于百科编写，致力于知识的传播与普及。无论背景如何，他们都凭借自身的实力与热情，在集智的平台上展现了卓越的才华与贡献。
荣英淇
我最初通过网络课程接触到复杂科学这一领域，并由此关注了集智俱乐部的公众号。在本科期间，我积极参与了集智的因果涌现读书会和百科译校工作，这些经历不仅让我积累了宝贵的科研经验，还让我从一名普通参与者逐渐成长为科研志愿者。在gap期间，我有幸来到北京集智公寓，参与了因果涌现与脑科学结合的研究项目，深入探讨了脑动力学、因果效应等前沿科学难题。在集智读书会中，我曾多次进行学术分享，并与杨明哲等同学合作完成了题为《Finding emergence in data by maximizing effective information》的论文，发表于《National Science Review》。这一合作经历让我深刻体会到团队协作与跨学科研究的重要性。此外，集智不仅是一个科研平台，还兼具公司与组织的属性。在这里，我结识了许多不直接参与科研但致力于科普内容产出、读书会运营和技术支持的伙伴。他们同样怀揣对科学与知识的热爱，身上洋溢着理想主义者的热情。无论是在工作中还是生活中，他们都给予了我许多帮助与支持。同时，集智作为连接多个学术社群的桥梁，也为我提供了结识不同领域和行业老师的机会，极大地拓宽了我的学术视野。
在集智的这段时光里，我不仅深入了解了复杂科学的前沿动态，还结识了许多志同道合的伙伴，感受到了科研与科普相结合的独特氛围。这段经历让我在复杂科学领域积累了丰富的科研经验与人脉资源，也让我更加坚定了在这一领域继续探索与深耕的决心。
刘佳睿
我目前就读于南京外国语学校高三年级，因阅读《复杂》一书而对复杂科学产生了浓厚的兴趣，尤其是热力学和量子物理中蕴含的随机性深深吸引了我。通过这本书，我了解到圣塔菲研究所（Santa Fe Institute）和集智俱乐部，更被集智“不看学历，只看实力”的理念所打动。怀着对复杂科学的好奇与热情，我参与了集智的因果涌现读书会，并由此激发了探索这一领域的激情。随后，我主动认领了翻译与整理NIS（神经信息压缩）词条的共创任务。选择NIS词条的原因很简单：翻译一篇完整的学术论文并将其整理成易于理解的词条形式，既充满挑战，又是我入门复杂科学（尤其是因果涌现领域）的绝佳方式。在创作NIS词条的过程中，我得到了张江老师和王志鹏学长的悉心指导。在他们的帮助下，我的视角从单纯的翻译者逐渐转变为以读者为中心的内容创作者，不断思考什么样的结构和表达方式最能帮助读者理解NIS的核心思想。张江老师曾用一个生动的比喻来形容词条创作：“翻译就像‘切菜’，是准备材料的过程，而如何‘烹饪’这些材料，才是形成词条的关键。”暑假期间，我有幸前往北京的集智公寓实习。在袁冰老师和杨明哲学长的面对面指导下，我成功复现了NIS实验，并计划进一步深入研究因果涌现。这段经历让我转变为一个真正的创作者，深刻体会到复杂系统研究中简化与宏观视角的重要性。正如我的偶像史蒂夫·乔布斯所言：“将一个产品做到无比复杂并不难，但将其化繁为简，则需要设计者对产品的本质有最深刻的理解。”这段经历不仅让我在学术上有所成长，也让我更加坚定了对复杂科学的热爱与追求。
集智的经历让我明白，复杂科学的研究不仅需要扎实的理论基础，更需要一种化繁为简的能力和宏观的视角。我希望未来能继续在这一领域深耕，探索更多未知的奥秘。
梁京昊
在研一的时候，我和导师尝试了一些涌现的小课题。在那个时候，通过师兄的介绍，我了解到了集智。随后，我加入了读书会，并在那里发现了集智正在招募科研助理的信息。当时感觉这个机会来的刚刚好，而且集智还提供在北京的宽敞别墅宿舍，非常的期待。所以，我毫不犹豫地报了名，并顺利地加入了这个团队。在集智，最基本也是最重要的收获是科研上宝贵的交流、经历和训练。我自己的研究偏向实践，而张老师课题组关注的因果涌现则涵盖了从理论到实践的很多问题。在课题组中，我参与了一个理论性课题和一个实践性课题，这让我体验并学习到了不同于自己习惯的科研模式。记得有一次，与两位老师长达两小时的深入讨论后，我终于理解了马尔科夫链的某一性质及其证明过程，切身的体会到了原来物理理论研究的思考过程是这样的。在集智，这样的学习机会比比皆是，总会让人有一种“通了”的感觉。老师和同学们经验丰富，能力出众，能够就某些问题展开深入探讨，从而获得宝贵的启发和经验。当然，集智的生活远不止科研。我们还有丰富的娱乐活动，如登山、看电影和K歌，这些都是集智的必玩项目。而且大家都住一起，每天一起吃饭聊天，很有大家庭的感觉。
最后，我想提及一些实际的收获。首先，我有幸合作发表了一篇Dynamical Reversibility and a New Theory of Causal Emergence based on SVD的文章。其次，集智在国内复杂系统学术圈内享有一定的声誉。如果你希望结识更多学术界的老师和同学，集智无疑是一个极佳的平台。因此，我强烈推荐那些学有余力并对复杂系统充满热情的朋友加入我们。正如一位前同事所言，集智就像一个深不可测的百宝袋。即便我已经加入了一年，我依然觉得其中蕴藏着无数待探索的宝藏。
张章
我在2017年开启了和集智的缘分，这份缘分持续至今，并且还将持续下去。2017年我大学刚毕业，自认为已经对大学所学的软件相关的知识的原理都了解了，但我一直好奇所谓智能算法是怎么工作的。为了解答心中疑惑，那时我一边在一家创业公司做软件工程师，一边自学机器学习。在搜索学习资料的时候偶然看到了张老师的一门线上课。在那门课上，我收获了两个感悟，一是感觉到这位老师真的很认真，很有才华，而且他能讲出抽象的数学背后的直觉，听起来是种享受。第二个感悟是随着学习的进行，我逐渐感受到这些机器学习算法并没有回答智能本质的问题，在张老师的推荐下，我了解到了复杂系统这一领域，并且深深感觉到其中蕴含着世界为何如此，智能为何如此的宝藏。在张老师和倩姐的欢迎中，我果断从创业公司辞职，来到北京加入张老师的科研团队，并重新考研，后来成了张老师的博士研究生。这些事情距今已经过去八年了，我也即将博士毕业，八年来我在张老师的研究组和集智公司中见到了很多变化与不变。集智从我刚来时候的北京二环内两间大平层搬到了门头沟依山傍水的大别墅里，开发过很多产品，读书会越办越热闹，集智成了国内复杂性科学首屈一指的媒体与社区。在这八年来集智的讨论氛围却没有变，这里永远是一个知识审美趣味驱动的浪漫社区。张老师对科研的高品位严要求没有变，问题回答的不深刻？那我们就一起刨根问底吧！集智的开放性也没有变，只要你对复杂科学感兴趣，那你就来！在集智的八年，我逐渐学习着成为一名科研工作者，一路走来有非常多的收获，发表了一些论文（《自然通讯》刊文：Coarse-graining network flowthroughstatistical physics and machine learning），受到了科学训练，积累了知识，度过了很多快乐的时光。但我感觉最大的一份收获，还是认识了集智的这一群人——这么说好像有点煽情的意思，但让我来科学的表述一下：复杂系统告诉我们，单个单元融入网络中才能发挥巨大的力量，对我而言，我的社交网络不但给我提供了力量，还因为这些邻居节点都是很好的人而提供了很多情感支持，而这些社交网络都是基于集智而生发出来的，所以这是最大的收获。
集智平等的欢迎着每一个有趣的人，我是非常幸运的那一个。
实验室科研成果介绍
学术论文
经过近两年的努力，在这一创新模式的推动下，实验室成员已成功产出了二十多篇高质量学术论文。这些成果不仅展现了团队在复杂系统与因果涌现领域的深厚研究实力，也为破解“涌现之谜”提供了重要的理论支持和实践探索。
更多科研成果并点击这里查看
https://www.research.swarma.org/research
共创百科词条
单一的科研评价体系误导了大量的中国学者，以为只有发表一流的英文学术文章是科研的最终目标。这不仅导致中文互联网上的正式的学术类的文章在大量减少，中国学者在英文互联网上的地位被进一步稀释，而且还导致中国学者们彼此之间互不相通，难以形成自催化效应。
为了打破这一僵局，集智科学研究中心团队开辟了全新的科研成果产出模式，即撰写集智百科词条。通过撰写高质量的词条，我们可以进一步回归到科学问题本身，以一种格物致知的态度，穷尽对所撰写词条的理解，而不是一味地生产英文论文。事实上，每一个词条的撰写都伴随着大量的对该词条所牵涉概念的讨论，使得每一个词条的撰写都变成了一个或者多个小型科研项目。以中文的形式撰写词条的一个间接效应就是可以净化中文互联网世界，为现在火热的大模型提供更多优质的中文语料库，尽管我们的力量还很微小，但是我们期待我们的努力会改变大家对中文语料的刻板印象。
集智百科团队在博士生王志鹏的带领下硕果累累，我们用这一年多的时间打造了十几个精品词条：
计划撰写的词
大语言模型的涌现能力
大语言模型的规模法则
部分信息分解
因果表示学习
因果涌现识别
Rosas的涌现定量指标
马尔科夫动力系统
马尔科夫链的可逆性
如何升级打怪，参与科研游戏副本？
看了这些玩家的经历，以及实验室丰硕的成果，你是否也动心了呢？
在集智，你将有机会经历一场网游般的科研训练，参与前沿的科研项目，与志同道合的伙伴共同探讨复杂科学与人工智能的核心问题；你将接触到多元化的学术资源，从读书会到百科共创，从理论研讨到实践复现，全面提升自己的科研能力；你还将融入一个充满活力与包容性的社区，与来自不同背景的伙伴交流碰撞，激发灵感与创造力。
晋级过程如下，期待你早日通关。
第一阶段，新手村：基础知识与技能学习
新手村：基础知识与技能学习
任务目标：掌握科研基础技能，了解复杂系统和因果涌现的基本概念。
任务内容：
主线任务：参与“因果涌现读书会”，学习复杂系统、涌现理论、AI建模等基础知识。
支线任务：领取一节读书会的字幕+术语任务并完成。
技能训练：学习 Python、机器学习框架（如 PyTorch）等工具，完成简单的代码练习。推荐集智学园学习平台：campus.swarma.org
通关奖励：
升级为百科志愿者。
获得“斑图积分”（可用于兑换课程与读书会以及白色集智T恤）。
集智俱乐部因果涌现读书会目前已经进行到了第六季，由张江科研团队发起，系统梳理了因果涌现理论的发展脉络，深入探讨了信息整合与信息分解的本质，并探索了在生物网络、脑网络、机器学习等跨学科领域的应用。因果涌现社区聚集了600+成员，积累了大量论文解读资料。为了更好地了解张江科研组的工作，以及感受集智社区的科研氛围，需要你先加入读书会。
扫码报名（可开发票）
斑图地址：
https://pattern.swarma.org/mobile/study_group/60?from=wechat
第二阶段，初级副本：成为百科志愿者
任务目标：通过做百科词条，积累科研经验，系统学习领域知识。通过编写和编辑百科词条，你将有机会为全球读者提供准确、权威的信息，同时提升自己的写作和研究能力。
任务内容：
编写集智百科词条，涵盖复杂系统、人工智能等多个领域
更新和完善现有词条，确保信息的准确性和时效性
校对和审核其他志愿者提交的内容，确保词条质量
通关奖励：
获得“百科志愿者”称号。
解锁集智斑图个人主页。
一对一指导。
获得“斑图积分”（可用于兑换课程与读书会以及绿色集智T恤）
晋级科研志愿者
第三阶段，中级副本：晋级科研志愿者
如果你从百科志愿者阶段经过了考核，可以晋升为科研志愿者，参与实验室的入门考核。
任务目标：考查解决问题的能力
任务内容：成为科研志愿者可解锁任务。
通关奖励：
晋级“科研助理”。
解锁高级科研工具包（高性能计算资源）。
博士生一对一指导
获得入住北京集智公寓的权益，成为线下志愿者。
第四阶段，高级副本：晋升科研助理
任务目标：与团队合作，攻克因果涌现的核心难题。
任务内容：
团队副本1：因果涌现与意识研究与神经科学团队合作，分析大脑时间序列数据，探索意识与涌现的关系。
团队副本2：识别向下因果开发一套能够在时间序列数据中自动识别向下因果的算法。
团队副本3：理论突破如何融合因果涌现理论的Hoel与Rosas的两个理论框架？如何从转移概率矩阵的角度理解协同与冗余信息。
通关奖励：
获得“科研助理”称号。
解锁“实验室核心资源”（如导师一对一指导、国内会议参会资格）。
获得“斑图积分”兑换现金的权利
获赠蓝色集智T恤
如何参与？
1. 扫码报名：加入因果涌现读书会，最好加入最新的一季，告诉运营负责人你要通关。
2. 升级打怪：通过一系列任务和挑战，展现你的能力和热情。
3. 加入实验室：成功通过考核后，你将正式成为 ComplexityAI Open Lab 的一员，与我们一起破解复杂系统的涌现之谜。
不看学历，只看实力！
为什么加入我们？
前沿研究：参与因果涌现、复杂系统自动建模等前沿课题，探索科学的未知领域。
跨学科协作：与来自不同背景的优秀研究者合作，激发创新思维。
资源支持：获得实验室的代码库、论文资源、数据库等科研支持。
导师指导：有机会获得张江教授及其他资深研究者的亲自指导。
成果共享：你的研究成果将被广泛传播，并有机会应用于实际问题。
我们期待这样的你：
对复杂系统、人工智能、因果涌现等领域有浓厚兴趣。
具备一定的编程能力（如 Python、机器学习框架）。
有科研经验或强烈的研究热情。
愿意与团队协作，共同攻克科学难题。
公共知识资源
一个开放性的实验室最重要的是吸引优秀的人才以及沉淀积累相关的知识和资源，所以我们也非常注重相关资源的积累，希望可以沉淀从基础到实践的知识资源，提升科研效率，帮助大家少踩坑，多出成果。（以下为部分资源介绍）
针对新手的入门路径针对一些没有基础，但是对因果涌现感兴趣的同学，实验室为大家整理了入门资料合集，从简到难，从基础到实战，让你快速入门相关内容，不走弯路。
因果涌现入门路径：
https://pattern.swarma.org/article/296
复杂系统中的因果和涌现：因果涌现及相关定量研究综述
https://pattern.swarma.org/article/292
什么是因果涌现？
你是否曾好奇，飞鸟为何能默契成群？蚂蚁如何找到巢穴与食物间的最短路径？阿米巴虫如何设计出精妙的城市网络？大语言模型为何突然展现出推理能力？这些看似简单的现象背后，隐藏着复杂科学中的一个神秘概念——涌现。
数十年来，复杂系统研究者们为破解涌现之谜，发明了多主体仿真、遗传算法、复杂网络、大数据、机器学习等先进技术。然而，面对神奇的涌现现象，科学家们仍需要凭借个人洞察和经验，逐个案例地建立模型，始终未能找到破解涌现特性的一般规律和方法论。
2013年，理论神经科学家 Erik Hoel 与其导师 Giulio Tononi 提出了因果涌现理论，为“涌现”这一核心概念提供了定量刻画。这一理论为科学中长期存在的难题——如生命、意识、智能等——提供了新的解释框架。例如，人类的“自由意志”现象，或许可以从涌现的向下因果（Emergent downward causality）的角度得到诠释。然而，复杂系统中的涌现现象远不止因果，还蕴含着丰富多彩的属性和规律。
随着新一代人工智能技术的突破，特别是图神经网络、自动微分计算、因果推理、大语言模型等技术的飞速发展，我们已经能够根据复杂系统的行为表现，自动推断出系统背后的运行规律——动力学，以及系统内部的相互作用结构。这些技术已在人群预测、基因网络重构、雾霾预报、交通流预测等领域取得了显著成果，甚至能够自动识别因果涌现并构建内嵌的世界模型。这意味着，我们可以根据系统的涌现行为和特征，自动构建复杂系统的机理模型。新兴 AI 技术，正让这一切从梦想变为现实！
集智研究中心介绍
集智科学研究中心是门头沟民政局批准成立、门头沟科信局主管的民办非企业，致力于营造跨学科探索小生境，催化复杂性科学新理论。集智科学研究中心是“集智俱乐部”的运营主体，有接受社会捐赠的资质，长期面向企业、个人募集公益性捐赠款，用于集智俱乐部科学社区的运营工作，以支持复杂系统相关科研、交流、传播工作。
集智俱乐部成立于 2003 年，是一个从事学术研究、享受科学乐趣的探索者的团体，也是国内最早的研究人工智能、复杂系统的科学社区。它倡导以平等开放的态度、科学实证的精神，进行跨学科的研究与交流，力图搭建一个中国的 “ 没有围墙的研究所 ”。
我们相信每个人都是化学反应网络中的一颗小分子，每一个思想碰撞都有可能催生出全新的原创性的科学发现。我们需要你的帮助，成为这个催化反应网络中的一份子，共同开创中国原创式科研的新时代！
捐赠我们，您将获得：
社区荣誉展示：在集智社区中彰显您对社区的宝贵贡献。
最新动态洞察：随时掌握社区的最新进展，并为社区发展建言献策。
学术新星连接：与社区中的学术新星建立更深层次的联系，并支持他们的研究项目。
创业孵化支持：帮助社区中的创业者获得集智社区的孵化机会，并为他们的初创项目提供天使资金。
资金透明度：清晰了解资金流向，确保您的捐赠投入到最有价值的地方。
若您有意向捐赠，欢迎发邮件给zhangqian@swarma.org，或加微信16601040080详聊。
也欢迎大家转发+推荐，将有机会获得集智俱乐部精心准备的纪念礼包。
推荐阅读
前沿进展：借鉴量子多体纠缠，开发高效无监督学习算法｜Physical Review E
变分自回归网络求解非平衡态统计力学和动力学相变｜Nature Communications
如何让机器识别涌现？基于数据驱动的多尺度因果涌现框架｜National Science Review
前沿进展：线性随机迭代系统的精确因果涌现理论｜Entropy 因果与复杂系统特刊
集智科学研究中心重磅综述：复杂系统中的因果和涌现｜Entropy 因果与复杂系统特刊
“涌现”发现之旅：人工智能观察者与涌现的量化｜National Science Review
因果涌现与“时间倒流”：基于可逆性的因果涌现新理论｜NPJ Complexity
如何获得一个网络的素描？——统计物理和机器学习共同给你答案｜Nature Communications
用机器识别涌现发生：Neural Information Squeezer
因果涌现读书会第六季
在霓虹灯的闪烁、蚁群的精密协作、人类意识的诞生中，隐藏着微观与宏观之间深刻的因果关联——这些看似简单的个体行为，如何跨越尺度，涌现出令人惊叹的复杂现象？因果涌现理论为我们揭示了答案：复杂系统的宏观特征无法通过微观元素的简单叠加解释，而是源于多尺度动态交互中涌现的因果结构。从奇异值分解（SVD）驱动的动态可逆性分析，到因果抽象与信息分解的量化工具，研究者们正逐步构建起一套跨越数学、物理与信息科学的理论框架，试图解码复杂系统的“涌现密码”。
为了系统梳理因果涌现最新进展，北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人张江老师领衔发起「因果涌现第六季」读书会，组织对本话题感兴趣的朋友，深入研读相关文献，激发科研灵感。
读书会将从2025年3月16日开始，每周日早9:00-11:00，持续时间预计10周左右。每周进行线上会议，与主讲人等社区成员当面交流，之后可以获得视频回放持续学习。诚挚邀请领域内研究者、寻求跨领域融合的研究者加入，共同探讨。
点击“阅读原文”，报名读书会
