張江：AI x 復(fù)雜科學(xué) = 面向復(fù)雜系統(tǒng)的AI ——《面向復(fù)雜系統(tǒng)的人工智能》第一講｜北師大隨堂直播預(yù)告

導(dǎo)語(yǔ)

一方面，人類面對(duì)各式各樣的復(fù)雜系統(tǒng)之謎需要AI的助力——AI已經(jīng)幫助人們嘗試破解生命之謎、調(diào)控復(fù)雜的氣候系統(tǒng)、甚至于獨(dú)立完成獨(dú)屬于AI的科研探索；另一方面，狂飆的AI需要復(fù)雜系統(tǒng)思維進(jìn)行全局性的思考——最近一篇名為“AI危機(jī)”的文章引爆全球，AI絕不僅僅是一個(gè)技術(shù)問(wèn)題，它的快速發(fā)展關(guān)系到社會(huì)經(jīng)濟(jì)乃至地球環(huán)境的整體發(fā)展。因此，人工智能與復(fù)雜系統(tǒng)始終是兩個(gè)雙向奔赴的學(xué)科——我們既可以用AI技術(shù)來(lái)助理我們破解復(fù)雜系統(tǒng)，又可以利用復(fù)雜系統(tǒng)思維來(lái)理解AI技術(shù)。本講座作為系列研究生課程《面向復(fù)雜系統(tǒng)的人工智能》的第一節(jié)課，將會(huì)想你綜述這兩方面的發(fā)展：包括面向復(fù)雜系統(tǒng)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模，以及AI時(shí)代下的復(fù)雜科學(xué)。

課程主題：面向復(fù)雜系統(tǒng)的人工智能

課程大綱：

• 背景：復(fù)雜科學(xué)與AI發(fā)展

• 面向復(fù)雜系統(tǒng)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模與調(diào)控

• 作為復(fù)雜系統(tǒng)的AI技術(shù)

• AI時(shí)代下的復(fù)雜思維

課程時(shí)間：2026/03/02 13:30-15:30

騰訊會(huì)議：306-2978-5994

會(huì)議密碼：147258

從技術(shù)突破到全球危機(jī)：AI奇點(diǎn)的復(fù)雜系統(tǒng)視角

在探討“AI × 復(fù)雜科學(xué)”交叉融合之前，我們必須直面一個(gè)宏大的問(wèn)題：人工智能的加速演化，是否正在將人類推向前所未有的技術(shù)奇點(diǎn)？

早在大模型浪潮初起之時(shí)，張江教授便發(fā)起「后 ChatGPT時(shí)代：從通用人工智能到意識(shí)機(jī)器」系列讀書會(huì)，系統(tǒng)梳理大模型的技術(shù)原理、能力邊界與潛在風(fēng)險(xiǎn)。在當(dāng)時(shí)全球熱議尚未形成之際，讀書會(huì)就提出了更深層的思考：人工智能的加速演化，是否正逼近一個(gè)結(jié)構(gòu)性的全球臨界點(diǎn)？

在第12期主題「AI奇點(diǎn)與行星智能」中，張江教授從復(fù)雜系統(tǒng)視角全面評(píng)估AI對(duì)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、就業(yè)、教育及地球環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展的潛在影響。他指出，人工智能革命并非孤立事件，而是嵌入在熱力學(xué)第二定律與城市超線性規(guī)模法則推動(dòng)的超指數(shù)增長(zhǎng)結(jié)構(gòu)中。技術(shù)奇點(diǎn)的臨近，可能與氣候系統(tǒng)的不穩(wěn)定性疊加，形成真正的“行星級(jí)風(fēng)險(xiǎn)”。這一前瞻性判斷，在AI飛速發(fā)展與全球能源壓力同步上升的今天，愈發(fā)顯得深遠(yuǎn)而警醒。（詳情請(qǐng)見集智俱樂(lè)部2023年文章）

正是在這一思想脈絡(luò)之下，本學(xué)期研究生課程《面向復(fù)雜系統(tǒng)的人工智能》正式開啟。這門課程不僅教授機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與大模型技術(shù)，更重要的是訓(xùn)練一種復(fù)雜系統(tǒng)視角——理解人工智能作為復(fù)雜系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)特征，分析技術(shù)與社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)系統(tǒng)之間的耦合機(jī)制，洞察結(jié)構(gòu)性風(fēng)險(xiǎn)與臨界轉(zhuǎn)變。

在技術(shù)狂飆的時(shí)代，真正稀缺的能力不是掌握某一種算法，而是能夠在多尺度結(jié)構(gòu)中識(shí)別趨勢(shì)、判斷臨界點(diǎn)，并以系統(tǒng)思維理解未來(lái)演化方向的能力。這門課程，正是一場(chǎng)面向未來(lái)的復(fù)雜思維訓(xùn)練。

課程背景

通用領(lǐng)域的自然語(yǔ)言交流、編寫代碼、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)、新質(zhì)子模型的發(fā)現(xiàn)、輔助數(shù)學(xué)定理證明，所有這些不同領(lǐng)域的難題都正在被新興人工智能技術(shù)逐一攻破。人工智能， 特別是以機(jī)器學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為代表的智能技術(shù)，近年來(lái)獲得了迅猛的發(fā)展，它正在與各個(gè)學(xué)科發(fā)生交叉、融合，逐漸演化為一種解決各種復(fù)雜系統(tǒng)問(wèn)題的跨學(xué)科方論，成為支撐復(fù)雜系統(tǒng)分析與建模的重要新興技術(shù)。

復(fù)雜系統(tǒng)是由大量的單元通過(guò)非線性的相互作用而形成的整體，并在不同尺度上展現(xiàn)出了不同的涌現(xiàn)現(xiàn)象和規(guī)律。一方面，機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能的新興技術(shù)可以輔助我們發(fā)現(xiàn)這些復(fù)雜系統(tǒng)隱藏在不同尺度上的運(yùn)行規(guī)律，并實(shí)現(xiàn)優(yōu)化與控制，另一方面，從復(fù)雜系統(tǒng)中發(fā)展出來(lái)的理論與方法也可以幫助我們理解復(fù)雜人工智能系統(tǒng)的運(yùn)行規(guī)律。

為了更好地融合復(fù)雜系統(tǒng)與人工智能這兩個(gè)重大領(lǐng)域，北師大系統(tǒng)科學(xué)學(xué)院張江教授開設(shè)《面向復(fù)雜系統(tǒng)的人工智能》課程，內(nèi)容包括但不限于：人工智能簡(jiǎn)介、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、因果推斷基礎(chǔ)、面向復(fù)雜系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、在具體領(lǐng)域中的應(yīng)用等。

另外，本課程的實(shí)踐項(xiàng)目部分，將帶領(lǐng)大家一起學(xué)習(xí)使用最新的AI編程工具，用“氛圍編程”（Vibe Coding）方式完成小型AI項(xiàng)目。

專業(yè)術(shù)語(yǔ)

復(fù)雜系統(tǒng)、非線性動(dòng)力學(xué)、涌現(xiàn)、多尺度建模、機(jī)器學(xué)習(xí)、大語(yǔ)言模型、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)

課程信息

課程主題：AI x 復(fù)雜科學(xué) = 面向復(fù)雜系統(tǒng)的AI

課程時(shí)間：3月2日（周一）下午13：30

課程形式：線上：騰訊會(huì)議

課程主題：面向復(fù)雜系統(tǒng)的人工智能

課程時(shí)間：2026/03/02 13:30-15:30

騰訊會(huì)議號(hào)：306-2978-5994

會(huì)議密碼：147258

線下：北師大海淀校區(qū)七號(hào)教學(xué)樓106（北師大校外人士可通過(guò)聯(lián)系集智小助手申請(qǐng)入校）

課程主講人：

張江，北京師范大學(xué)系統(tǒng)科學(xué)學(xué)院教授，集智俱樂(lè)部、集智學(xué)園創(chuàng)始人，集智科學(xué)研究中心理事長(zhǎng)，曾任騰訊研究院、華為戰(zhàn)略研究院等特聘顧問(wèn)。主要研究領(lǐng)域包括因果涌現(xiàn)、復(fù)雜系統(tǒng)分析與建模、規(guī)模理論等。

教學(xué)目標(biāo)

• 深入理解復(fù)雜系統(tǒng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模、決策與控制的基本問(wèn)題和常用方法

• 熟悉并掌握面向復(fù)雜系統(tǒng)的各種人工智能技術(shù)，包括但不限于：機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、大語(yǔ)言模型、因果推理、決策控制等。

本學(xué)期大綱（共48學(xué)時(shí)）

• 復(fù)雜系統(tǒng)與人工智能簡(jiǎn)介

• 機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念

• 基本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹

• 復(fù)雜系統(tǒng)自動(dòng)建模框架

• 復(fù)雜動(dòng)力學(xué)學(xué)習(xí)

• 生成式AI技術(shù)

• 大語(yǔ)言模型

• 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

• 因果科學(xué)簡(jiǎn)介

• 基于世界模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)

• 因果涌現(xiàn)與多尺度建模

• 用復(fù)雜科學(xué)方法理解人工智能大模型

考核方式

• 平時(shí)考核：課堂討論與內(nèi)容共創(chuàng)

• 期末考核：項(xiàng)目匯報(bào)

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• 理工科背景高年級(jí)本科生

• 理工科背景碩士、博士研究生

參考課程

• 吳恩達(dá)：Build with Andrew https://www.deeplearning.ai/courses/build-with-andrew/

• Jure Leskovec: Machine Learning with Graphs, StanfordCS224W.

https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rPLKxIpqhjhPgdQy7imNkDn

• Steve Brunton: Data Driven Science and Engineering, University of Washington

https://www.youtube.com/playlist?list=PLMrJAkhIeNNRpsRhXTMt8uJdIGz9-X_1-

• Karthik Duraisamy: DATA-DRIVEN ANALYSIS AND MODELING OF COMPLEX SYSTEMS, Michigen institute for computational discovery and engineering, Michigen University.

https://micde.umich.edu/academic-programs-old/data-driven-course/

• Sergey Levine: Deep Reinforcement Learning, CS 285 at UC Berkeley.

http://rail.eecs.berkeley.edu/deeprlcourse/

• 對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)連續(xù)變化自動(dòng)建模——Neural Ordinary Differential Equations解讀

https://campus.swarma.org/course/2046

• 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)建模在大氣污染中的應(yīng)用

https://campus.swarma.org/course/1998

• 兩套因果框架深度剖析：潛在結(jié)果模型與結(jié)構(gòu)因果模型

https://campus.swarma.org/course/2526

• 穩(wěn)定學(xué)習(xí)：發(fā)掘因果推理和機(jī)器學(xué)習(xí)的共同基礎(chǔ)

https://campus.swarma.org/course/2323

• 因果強(qiáng)化學(xué)習(xí)

https://campus.swarma.org/course/2156

• 張江：因果與機(jī)器學(xué)習(xí)能夠破解涌現(xiàn)之謎嗎

https://campus.swarma.org/course/4540

• 因果涌現(xiàn)理論提出者：Erik Hoel主題報(bào)告

https://campus.swarma.org/course/4317

• 如何從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)因果涌現(xiàn)——神經(jīng)信息壓縮器

https://campus.swarma.org/course/4874

• 標(biāo)準(zhǔn)化流技術(shù)簡(jiǎn)介

https://campus.swarma.org/course/1999

• 帶隱狀態(tài)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)世界模型

• • https://campus.swarma.org/course/4848

前置課程

• Python編程基礎(chǔ)

• 深度學(xué)習(xí)原理與PyTorch：https://campus.swarma.org/course/956

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