從脆弱的地球環(huán)境到飛速進化的AI智能體——2025集智讀書會大放送

導(dǎo)語

當(dāng)世界變得高度互聯(lián)、非線性與不可預(yù)測，理解問題本身，正在成為比解決問題更重要的能力。2025 年，集智俱樂部圍繞復(fù)雜系統(tǒng)、人工智能、意識科學(xué)與社會系統(tǒng)，系統(tǒng)性地展開了一系列讀書會，從非線性動力學(xué)到大模型可解釋性，從金融復(fù)雜性到意識科學(xué)，從生態(tài)系統(tǒng)到人機共生，嘗試為這個復(fù)雜時代重建一套可對話、可遷移的認(rèn)知語言。本文將帶你回顧集智俱樂部 2025 年全部讀書會，梳理它們背后的思想脈絡(luò)與時代關(guān)切。

關(guān)鍵詞：復(fù)雜科學(xué)、非線性、涌現(xiàn)、跨學(xué)科、人工智能、大模型、可解釋性、意識科學(xué)、復(fù)雜系統(tǒng)、人機共生、系統(tǒng)性風(fēng)險、認(rèn)知范式

趙思怡丨整理

任筱芃丨出圖

2025 年，世界正在同時經(jīng)歷多重躍遷：人工智能從工具走向主體，全球系統(tǒng)在氣候、金融與地緣政治沖擊下呈現(xiàn)高度非線性，意識與生命的邊界被新技術(shù)不斷重塑。在這樣的時代背景下，單一學(xué)科、線性因果與局部最優(yōu)的思維方式，越來越難以回應(yīng)真實世界的復(fù)雜挑戰(zhàn)。

正是在這一背景下，集智俱樂部圍繞“復(fù)雜性”這一核心線索，持續(xù)組織了一系列跨學(xué)科讀書會，覆蓋從物理、生態(tài)、金融到智能、意識與社會系統(tǒng)的多個關(guān)鍵前沿。這些讀書會并非各自為戰(zhàn)，而是共同構(gòu)成了一張理解復(fù)雜世界的知識網(wǎng)絡(luò)，回應(yīng)著同一個根本問題：當(dāng)傳統(tǒng)線性范式逐漸失效，我們應(yīng)如何重新理解系統(tǒng)、智能與人類自身？

要回答這一問題，首先必須回到復(fù)雜系統(tǒng)的思想源頭。無論是自然生態(tài)、技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施還是社會系統(tǒng)，其宏觀行為都源于多主體在約束條件下的動態(tài)交互，無法被簡化為孤立要素的線性疊加。

正是在這一理論框架下，復(fù)雜性不再只是“難以預(yù)測”的代名詞，而成為一種可建模、可分析、甚至可干預(yù)的系統(tǒng)屬性。

地球系統(tǒng)科學(xué)讀書會（第二季）：

在復(fù)雜耦合的地球系統(tǒng)中理解氣候變化的新范式

世界氣象組織《2023年全球氣候狀況》報告確認(rèn)2023年是有觀測記錄以來最暖的一年。氣候變化正在以高溫、干旱、洪水、野火和沙塵暴等極端天氣的形式吸引人們的廣泛關(guān)注。世界經(jīng)濟論壇《2024全球風(fēng)險報告》將氣候變化作為首要值得關(guān)注的風(fēng)險。地球作為一個多要素、非線性的開放復(fù)雜系統(tǒng)，要素間相互作用關(guān)系復(fù)雜，往往牽一發(fā)而動全身。在人類活動深刻影響下，我們該如何理解并有效應(yīng)對正在面臨的氣候變化以及其帶來的社會經(jīng)濟等一系列議題，實現(xiàn)人類與地球的可持續(xù)發(fā)展？

為了能夠深入理解人類世背景下地球系統(tǒng)各要素之間復(fù)雜的相互作用與演化機制，并為人類應(yīng)對未來的地球系統(tǒng)科學(xué)重大挑戰(zhàn)提供一套科學(xué)的認(rèn)知框架，集智俱樂部聯(lián)合清華大學(xué)講席教授陳德亮、北京師范大學(xué)教授樊京芳、東莞理工學(xué)院特聘副研究員陳愛芳、南開大學(xué)副教授戴啟立老師和愛爾蘭都柏林大學(xué)博士生班嶄共同發(fā)起「地球系統(tǒng)科學(xué)」系列讀書會第二季，將組織大家從新的研究范式出發(fā)梳理相關(guān)文獻，并深入研讀其中涉及的理論與模型。

讀書會詳情：

讀書會參與學(xué)員可視化：

如果說地球系統(tǒng)展現(xiàn)了自然復(fù)雜性的極限形態(tài)，那么人工智能的發(fā)展，則讓復(fù)雜性第一次以“可設(shè)計系統(tǒng)”的方式進入人類工程實踐。

具身智能讀書會：

從物理交互出發(fā)的智能研究路徑

近年來，人工智能在語言、視覺等數(shù)字空間取得了顯著進展，但在真實物理世界中的感知、交互與決策能力仍然有限。在復(fù)雜、動態(tài)、不確定的環(huán)境中，AI 系統(tǒng)往往難以穩(wěn)定運行，這一差距凸顯了當(dāng)前智能系統(tǒng)在“具身性”上的不足。缺乏與物理世界的直接交互，使得智能系統(tǒng)難以通過行動獲取反饋、驗證認(rèn)知并形成可靠的泛化能力。如何讓 AI 系統(tǒng)真正理解并適應(yīng)物理世界的復(fù)雜性，成為人工智能研究面臨的重要挑戰(zhàn)之一。

在這一背景下，具身智能（Embodied AI）作為一個重要的交叉研究方向逐漸興起。為系統(tǒng)梳理具身智能領(lǐng)域的研究框架與關(guān)鍵問題，集智俱樂部聯(lián)合上海交通大學(xué)助理教授李永露、銀河通用機器人合伙人史雪松、南京大學(xué)LAMDA組博士生陳雄輝、香港大學(xué)在讀博士生穆堯，共同發(fā)起首季「具身智能」讀書會。圍繞從機器人硬件、數(shù)據(jù)與仿真環(huán)境、到機器人學(xué)習(xí)與任務(wù)系統(tǒng)的完整技術(shù)棧，采用自下而上的結(jié)構(gòu)研讀相關(guān)文獻，重點討論感知、控制與規(guī)劃等決策框架，以及不同學(xué)習(xí)范式在真實物理交互中的作用，幫助參與者形成對具身智能整體研究路徑的理解。

讀書會詳情：

讀書會參與學(xué)員可視化：

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)動力學(xué)讀書會：

復(fù)雜系統(tǒng)中的結(jié)構(gòu)、動力學(xué)與涌現(xiàn)機制

現(xiàn)代世界由大量相互作用的個體構(gòu)成，當(dāng)我們跳出單個主體的視角，從整體層面觀察時，往往會發(fā)現(xiàn)局部耦合能夠促使系統(tǒng)涌現(xiàn)出全新的宏觀性質(zhì)。無論是生態(tài)系統(tǒng)演替、金融市場波動，還是社交網(wǎng)絡(luò)中的信息擴散與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的泛化能力，這些現(xiàn)象都體現(xiàn)了復(fù)雜系統(tǒng)的典型特征：多主體交互、非線性耦合、自適應(yīng)反饋以及復(fù)雜的連接結(jié)構(gòu)。如何刻畫這些現(xiàn)象背后的共性機制，是傳統(tǒng)還原論方法難以應(yīng)對的問題，也是復(fù)雜系統(tǒng)研究中的基礎(chǔ)而前沿議題。

在這一背景下，網(wǎng)絡(luò)科學(xué)為描述系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及其動態(tài)演化提供了重要工具，統(tǒng)計物理則為理解微觀相互作用如何涌現(xiàn)宏觀規(guī)律奠定了理論基礎(chǔ)。二者交叉形成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)動力學(xué)研究，為分析、預(yù)測乃至調(diào)控復(fù)雜系統(tǒng)行為提供了新的視角。基于此，集智俱樂部聯(lián)合合肥工業(yè)大學(xué)物理系教授李明、同濟大學(xué)副教授張毅超、北京師范大學(xué)特聘副研究員史貴元與在讀博士生邱仲普、張章共同發(fā)起「復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)動力學(xué)」讀書會。本讀書會聚焦當(dāng)代復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論中的三個關(guān)鍵方向——相變與臨界現(xiàn)象、擴散與隨機游走、以及時序網(wǎng)絡(luò)中的演化博弈，通過共讀前沿文獻與跨領(lǐng)域交流，系統(tǒng)梳理相關(guān)理論模型與研究進展，幫助參與者在理論理解與實際應(yīng)用之間建立更緊密的聯(lián)系。

讀書會詳情：

讀書會參與學(xué)員可視化：

因果涌現(xiàn)讀書會（第六季）：

跨尺度因果結(jié)構(gòu)與宏觀涌現(xiàn)的理論探索

在自然系統(tǒng)、社會系統(tǒng)與認(rèn)知系統(tǒng)中，宏觀層面的復(fù)雜現(xiàn)象往往并不能由微觀個體行為的簡單疊加得到解釋。從群體協(xié)作到意識產(chǎn)生，這些現(xiàn)象揭示了微觀與宏觀之間跨尺度的因果關(guān)聯(lián)。如何刻畫多尺度動態(tài)交互中涌現(xiàn)的因果結(jié)構(gòu)，是復(fù)雜系統(tǒng)研究中的核心挑戰(zhàn)。圍繞這一問題，因果涌現(xiàn)理論逐步形成了一套跨越數(shù)學(xué)、物理與信息科學(xué)的研究框架，通過粗?；?、動態(tài)可逆性分析、因果抽象與信息分解等方法，系統(tǒng)探索宏觀層級因果有效性及其與微觀機制之間的關(guān)系。

為了系統(tǒng)梳理因果涌現(xiàn)最新進展，北京師范大學(xué)系統(tǒng)科學(xué)學(xué)院教授、集智俱樂部創(chuàng)始人張江老師領(lǐng)銜發(fā)起「因果涌現(xiàn)第六季」讀書會，組織對本話題感興趣的朋友，深入研讀相關(guān)文獻，激發(fā)科研靈感。第六季讀書會將聚焦動力學(xué)與因果涌現(xiàn)、因果抽象與信息分解三個核心方向，通過共讀前沿文獻與跨學(xué)科研討，梳理不同方法在多尺度因果分析中的作用，幫助參與者形成對因果涌現(xiàn)研究路徑與核心問題的整體理解。

讀書會詳情：

讀書會參與學(xué)員可視化：

當(dāng)復(fù)雜系統(tǒng)理論進入智能社會，其關(guān)注點也從“系統(tǒng)如何運作”，逐漸轉(zhuǎn)向“人如何在系統(tǒng)中學(xué)習(xí)、協(xié)作與定位自身”。

AI 時代的學(xué)習(xí)學(xué)讀書會：

在智能技術(shù)沖擊下重新理解學(xué)習(xí)的復(fù)雜性

在技術(shù)浪潮持續(xù)推進的背景下，智能時代正在深刻改變?nèi)瞬排囵B(yǎng)與學(xué)習(xí)的基本邏輯。當(dāng)機器逐步替代程式化技能，單純以知識傳遞與記憶為核心的學(xué)習(xí)模式面臨挑戰(zhàn)；當(dāng)知識更新周期不斷縮短，學(xué)習(xí)不再是階段性任務(wù)，而成為貫穿一生的持續(xù)過程。與此同時，學(xué)習(xí)情境日益呈現(xiàn)出開放、多元、非線性和高度社會化的特征，學(xué)習(xí)不再發(fā)生于孤立個體之中，而是在技術(shù)、環(huán)境與群體交互構(gòu)成的復(fù)雜系統(tǒng)中不斷演化。傳統(tǒng)以線性過程理解學(xué)習(xí)的理論框架，已難以充分解釋智能時代學(xué)習(xí)的真實樣態(tài)。

在這一背景下，集智俱樂部聯(lián)合江南大學(xué)教授王志軍，北京師范大學(xué)教授崔光佐，翼鷗教育創(chuàng)始人宋軍波，TalkingBrain 聯(lián)合創(chuàng)始人林思恩，清華大學(xué)講師方可，北京師范大學(xué)博士后郭玉娟，共同發(fā)起「AI時代的學(xué)習(xí)：共探學(xué)習(xí)的復(fù)雜性」主題讀書會。讀書會試圖跳出“AI + 教育”的工具化敘事，從復(fù)雜系統(tǒng)視角出發(fā)，系統(tǒng)討論人工智能條件下學(xué)習(xí)的機制、結(jié)構(gòu)與演化路徑，通過跨學(xué)科文獻研讀與交流，幫助參與者形成對智能時代學(xué)習(xí)問題的整體認(rèn)識。

讀書會參與學(xué)員可視化：

大模型時代的人機協(xié)同讀書會：

在算法能力邊界中重新審視人類與機器的分工

在智能時代，機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等算法在多個領(lǐng)域取得了顯著的進展，尤其是在自然語言處理、計算機視覺和語音識別等任務(wù)中表現(xiàn)出色。然而，盡管這些算法在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和復(fù)雜模式識別上展現(xiàn)了強大的能力，機器算法仍然存在諸多局限性。首先，深度學(xué)習(xí)模型通常依賴于大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)的獲取和標(biāo)注成本高昂，且在一些領(lǐng)域如醫(yī)學(xué)診斷中，數(shù)據(jù)稀缺問題尤為嚴(yán)重。其次，機器算法在面對復(fù)雜、動態(tài)的環(huán)境時，其決策能力依然有限，尤其在處理需要直覺、創(chuàng)造力和道德判斷的任務(wù)時，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及人類。

與此不同，人類智能具備獨特的優(yōu)勢。人類不僅能夠理解復(fù)雜的背景信息，還能夠在不完全的條件下做出高效決策，尤其是在應(yīng)對新問題時，人類能夠利用豐富的經(jīng)驗和常識進行推理。此外，人類能夠靈活地適應(yīng)變化和不確定性，做出倫理和情感驅(qū)動的判斷，這是當(dāng)前機器算法無法替代的。 因此，單純依賴機器的智能已無法滿足日益復(fù)雜的任務(wù)需求。人機協(xié)同應(yīng)運而生，成為彌補機器算法局限性和發(fā)揮人類獨特智能的必要方式。通過人類和機器的緊密合作，我們可以在充分利用機器運算速度與處理能力的同時，借助人類的智慧和創(chuàng)造力，實現(xiàn)更高效、更智能的決策與創(chuàng)新。

在此背景下，集智俱樂部聯(lián)合中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)教授趙云波、華東師范大學(xué)副教授吳興蛟兩位老師共同發(fā)起「人機協(xié)同的智能時代」讀書會。本次讀書會探討了：人類智能和機器智能各自的優(yōu)勢有哪些？智能邊界如何？如何通過更有效的標(biāo)注策略和數(shù)據(jù)生成技術(shù)來解決數(shù)據(jù)稀缺問題？如何設(shè)計更加高效的人機協(xié)作系統(tǒng)，實現(xiàn)高效共贏的效果？如何提高機器決策的可解釋性與透明性，確保系統(tǒng)的可信度？如何通過多模態(tài)協(xié)作融合不同感知通道，應(yīng)對復(fù)雜的決策任務(wù)？

讀書會詳情：

讀書會參與學(xué)員可視化：

大模型的可解釋性研究：

從“黑箱智能”走向可理解的決策機制

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自2012年以來取得了巨大突破，特別是以大模型為代表的新一代人工智能技術(shù)。但是，隨著深度學(xué)習(xí)模式的興起，“端到端”的學(xué)習(xí)模式逐漸占據(jù)主導(dǎo)地位。然而，人們不了解它是如何做到的，只能視之為“黑箱”。因此，人們對AI的改進被限制在堆算力與數(shù)據(jù)上，也無法完全信任AI。

長遠(yuǎn)來看，基于數(shù)據(jù)和算力資源Scaling law的大模型能力的提升會走到盡頭。因此，深度學(xué)習(xí)的研究范式需要從「經(jīng)驗性技術(shù)」轉(zhuǎn)換到「科學(xué)方法論」。理想情況下，最好我們能從理論上證明“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的精細(xì)決策邏輯”可以在數(shù)學(xué)上被推導(dǎo)和建模。當(dāng)然，不少學(xué)者也從統(tǒng)計物理、復(fù)雜科學(xué)等視角嘗試?yán)斫獯竽Ｐ偷挠楷F(xiàn)機制、上下文學(xué)習(xí)能力及結(jié)構(gòu)與功能的對應(yīng)關(guān)系等。最近，Anthropic公司也嘗試拿起「手術(shù)刀」，拆解大模型的工作回路，希望能夠理解大模型在推理、創(chuàng)作、理解語言等各種能力上的工作回路是什么樣的，也引起大家的廣泛關(guān)注。

為了更深入的理解大語言模型的可解釋性，集智俱樂部聯(lián)合上海交通大學(xué)副教授張拳石、阿里云大模型可解釋性團隊負(fù)責(zé)人沈旭、彩云科技首席科學(xué)家肖達(dá)、北京師范大學(xué)碩士生楊明哲和浙江大學(xué)博士生姚云志共同發(fā)起「大模型可解釋性」讀書會。系統(tǒng)梳理了大模型可解釋性的核心問題，包括模型性能的根因、模塊重要性的識別、有限決策路徑下的性能與安全權(quán)衡，以及不同推理范式的融合路徑，試圖推動深度學(xué)習(xí)研究從經(jīng)驗性工程走向更具理論基礎(chǔ)的科學(xué)范式。

讀書會詳情：

讀書會參與學(xué)員可視化：

大模型時代的 Agent 建模與仿真：

在虛擬社會中探索復(fù)雜行為與集體智能

當(dāng)前人工智能領(lǐng)域正在經(jīng)歷一場從“機械執(zhí)行”到“自主認(rèn)知”的深刻范式變革，這場變革正在從根本上重塑我們對智能系統(tǒng)的理解、設(shè)計和應(yīng)用方式。隨著大模型技術(shù)的突破性發(fā)展及其在復(fù)雜系統(tǒng)建模中的廣泛應(yīng)用，多智能體系統(tǒng)（Multi-Agent Systems, MAS）的研究正經(jīng)歷著前所未有的轉(zhuǎn)型——從傳統(tǒng)的基于固定規(guī)則的建模（Agent-Based Modeling, ABM）向由LLM驅(qū)動的、具備自主認(rèn)知能力的智能體范式演進。這一轉(zhuǎn)變不僅帶來了技術(shù)架構(gòu)的根本性革命，使智能體具備了類人的推理能力、動態(tài)適應(yīng)能力和復(fù)雜社交能力，更開創(chuàng)了復(fù)雜系統(tǒng)研究的新紀(jì)元。

大模型賦能的智能體展現(xiàn)出三大革命性特征：認(rèn)知深度（能夠進行類人的推理和決策，甚至展現(xiàn)出記憶、學(xué)習(xí)和個性特征）、動態(tài)交互（基于自然語言的自主協(xié)商和社交行為）以及涌現(xiàn)行為（微觀交互產(chǎn)生更復(fù)雜的宏觀社會現(xiàn)象）。這些特性使得我們可以構(gòu)建前所未有的"高保真社會模擬器"，為理解經(jīng)濟、社會、管理、軍事等復(fù)雜系統(tǒng)提供了全新視角。

因此，集智俱樂部聯(lián)合山東工商學(xué)院副教授高德華、天津大學(xué)教授薛霄、北京師范大學(xué)教授張江、國防科技大學(xué)博士研究生曾利共同發(fā)起「大模型時代下的Agent建模與仿真」讀書會。讀書會自2025年7月8日開始，每周二晚上7:30-9:30進行，預(yù)計持續(xù)分享8周左右。掃碼加入Agent建模與仿真的前沿探索之旅，一起共學(xué)、共創(chuàng)、共建、共享「大模型時代下的Agent建模與仿真」社區(qū)，共同暢想大模型時代人工社會的未來圖景！

讀書會詳情：

讀書會參與學(xué)員可視化：

AI驅(qū)動的計算醫(yī)學(xué)前沿研討會：

從科學(xué)發(fā)現(xiàn)到數(shù)字孿生

在新一輪科技革命的推動下，生命科學(xué)與醫(yī)學(xué)研究進入以數(shù)據(jù)密集與多尺度建模為特征的新階段?；蚪M學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)、單細(xì)胞測序等技術(shù)不斷拓展人類對疾病分子機制的理解，但隨之而來的，是數(shù)據(jù)規(guī)模、維度與復(fù)雜度的指數(shù)級增長。如何在海量異構(gòu)生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)中提煉可解釋、可轉(zhuǎn)化的知識，并有效連接基礎(chǔ)研究與臨床實踐，逐漸成為精準(zhǔn)醫(yī)療發(fā)展中的核心瓶頸，也構(gòu)成了生命科學(xué)與人工智能交叉研究的關(guān)鍵問題。

近幾年，大語言模型、多智能體系統(tǒng)與多模態(tài)基礎(chǔ)模型的快速發(fā)展，為計算醫(yī)學(xué)提供了新的方法論工具。AI 驅(qū)動的生物醫(yī)學(xué)研究正從被動的數(shù)據(jù)分析，邁向假設(shè)生成、實驗設(shè)計、執(zhí)行與反饋相互耦合的閉環(huán)探索模式；醫(yī)學(xué)影像與臨床智能體開始重塑診療流程，使醫(yī)療決策更加標(biāo)準(zhǔn)化與個性化；而多模態(tài)模型的引入，則為構(gòu)建疾病與個體層面的數(shù)字孿生奠定了基礎(chǔ)。

為了更好地促進生命科學(xué)與人工智能領(lǐng)域的深度交叉融合，推動前沿研究與醫(yī)療實踐的快速落地，DAMO開發(fā)者矩陣與集智俱樂部聯(lián)合發(fā)起了“AI驅(qū)動的計算醫(yī)學(xué)前沿：從科學(xué)發(fā)現(xiàn)到數(shù)字孿生”研討會，通過結(jié)構(gòu)化的深度主題對話，邀請國內(nèi)外生命科學(xué)與AI交叉領(lǐng)域的前沿研究者和產(chǎn)業(yè)實踐者，共同探討如何用AI賦能生命科學(xué)與精準(zhǔn)醫(yī)療，推動研究范式與醫(yī)療模式的革新。

讀書會詳情：

讀書會參與學(xué)員可視化：

金融復(fù)雜性讀書會：

從統(tǒng)計事實到系統(tǒng)性風(fēng)險的復(fù)雜系統(tǒng)視角

金融復(fù)雜性研究源于復(fù)雜科學(xué)在金融系統(tǒng)中的系統(tǒng)性引入。自 20 世紀(jì) 90 年代圣塔菲研究所以“復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)”為框架，將異質(zhì)主體、學(xué)習(xí)行為與反饋機制納入人工金融市場模型以來，金融市場開始被視為一個由多主體交互驅(qū)動的涌現(xiàn)系統(tǒng)。進入 21 世紀(jì)，金融復(fù)雜性逐漸發(fā)展為獨立研究領(lǐng)域，從對波動集聚、肥尾分布與極端事件等統(tǒng)計事實的再現(xiàn)，擴展到對金融體系整體行為與穩(wěn)定性的解釋，強調(diào)價格、風(fēng)險與結(jié)構(gòu)并非外生給定，而是在非線性網(wǎng)絡(luò)中內(nèi)生生成。近年來，金融復(fù)雜性研究進一步走向風(fēng)險識別與治理實踐。銀行同業(yè)網(wǎng)絡(luò)、跨市場聯(lián)動與傳染機制被系統(tǒng)刻畫，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析、相變預(yù)警與壓力測試工具逐步進入宏觀審慎監(jiān)管視野。

在氣候風(fēng)險升級、中美貿(mào)易摩擦反復(fù)與俄烏沖突持續(xù)等多重不確定性交織下，全球金融體系呈現(xiàn)前所未有的高度復(fù)雜性，為系統(tǒng)探討金融復(fù)雜系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)、量化識別方法、生成演化機理及風(fēng)險治理路徑，集智俱樂部聯(lián)合北京師范大學(xué)李紅剛教授、愛爾蘭都柏林圣三一學(xué)院Brain Lucey教授、中國地質(zhì)大學(xué)（北京）黃書培副教授、首都師范大學(xué)王澤講師、北京林業(yè)大學(xué)幸小云副教授與北京化工大學(xué)王欣雅副教授，共同發(fā)起“金融復(fù)雜性”主題讀書會，來深入探索金融復(fù)雜系統(tǒng)的有效建模與管理策略，助力在高不確定性時代提升金融體系的穩(wěn)健性與韌性。

讀書會詳情：

讀書會參與學(xué)員可視化：

AI×傳播讀書會：

當(dāng)機器成為主體，傳播學(xué)要如何應(yīng)對？

人工智能從1956年達(dá)特茅斯會議起步，就與傳播學(xué)科緊密相連。它本質(zhì)上就是一門關(guān)于信息傳遞、理解和互動的科學(xué)。更值得深思的是，從圖靈測試開始，AI研究的一個重要目標(biāo)就是實現(xiàn)機器與人類的有效溝通，這說明AI從誕生之初就將“傳播能力”作為智能的重要標(biāo)志。機器翻譯、語音識別、自然語言生成等AI的重要分支，都直接服務(wù)于改善和增強傳播效果。如今，當(dāng)ChatGPT、Claude、Deepseek等大型語言模型走進千家萬戶，當(dāng)算法推薦重塑信息分發(fā)格局時，我們不禁要問：AI究竟如何改變著人類傳播的本質(zhì)？

但是，傳統(tǒng)傳播學(xué)聚焦人與人之間的信息交流，AI的崛起打破了這一核心。機器不再僅僅是研究的工具，而是傳播主體。算法開始理解并創(chuàng)造內(nèi)容，人機對話日益自然，這重構(gòu)了“他者”概念。我們面臨新問題：AI是參與者還是媒介？AI生成的內(nèi)容如何塑造公共話語？這些變化挑戰(zhàn)傳播學(xué)科的根基。

在AI快速發(fā)展的當(dāng)下，AI不僅深刻影響著信息傳播的方式，也為傳播學(xué)研究帶來了全新視角和方法。基于此，集智俱樂部聯(lián)合北京師范大學(xué)許小可教授、浙江大學(xué)張子柯教授、南京大學(xué)王成軍教授、深圳大學(xué)廖好副教授共同發(fā)起“AI×傳播”讀書會，從計算敘事、智能傳播、人機傳播與傳播仿真四個板塊向來共同探索AI與傳播的前沿交叉，來深度理解傳播機制和傳播生態(tài)。

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回到思想源頭，走向意識與自然

圣塔菲 · 復(fù)雜科學(xué)經(jīng)典論文研讀讀書會：

回到復(fù)雜性的思想源頭

在科學(xué)研究日新月異的今天，復(fù)雜科學(xué)作為一門探索自然界和人類社會中各類復(fù)雜系統(tǒng)規(guī)律的學(xué)科，正日益展現(xiàn)出其獨特的價值與魅力。從生命起源的奧秘到意識的產(chǎn)生機制，從氣候系統(tǒng)的微妙平衡到群體智能的涌現(xiàn)，諸多困擾人類的世界難題都與復(fù)雜系統(tǒng)息息相關(guān)。它打破了傳統(tǒng)學(xué)科的邊界，試圖在看似紛繁復(fù)雜的現(xiàn)象背后，尋找底層的統(tǒng)一性和通用的理論框架，為我們理解這個充滿不確定性的世界提供了全新的視角。

然而，復(fù)雜科學(xué)的發(fā)展并非一蹴而就，它的理論根基深深植根于一系列經(jīng)典的研究成果之中。那些歷經(jīng)時間沉淀的經(jīng)典論文依然閃耀著智慧的光芒，它們是學(xué)科發(fā)展的基石，承載著前輩學(xué)者的深刻洞見，為我們探索未知提供了寶貴的思想源泉。

因此，集智俱樂部聯(lián)合北京師范大學(xué)教授張江、中國人民大學(xué)博士研究生陳繹安、北京師范大學(xué)博士研究生陶如意，邱仲普、清華大學(xué)博士后劉家臻共同發(fā)起「復(fù)雜科學(xué)經(jīng)典論文研讀·第一季」讀書會，聚焦圣塔菲研究所發(fā)布的文集《Foundational Papers in Complexity Science》。這本文集收錄了 20 世紀(jì)復(fù)雜科學(xué)領(lǐng)域 89 篇重要文獻，涵蓋熵、演化與適應(yīng)、非線性動力學(xué)與計算等關(guān)鍵主題。

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計算神經(jīng)科學(xué)第三季讀書會：

從神經(jīng)動力學(xué)到意識的跨尺度計算、演化與涌現(xiàn)

從單個神經(jīng)元的放電到全腦范圍的意識涌現(xiàn)，理解智能的本質(zhì)與演化始終是一個關(guān)于尺度的問題。更值得深思的是，無論是微觀的突觸可塑性、介觀的皮層模塊自組織，還是宏觀的全局信息廣播，不同尺度的動力學(xué)過程都在共同塑造著認(rèn)知與意識。這說明，對心智的研究從最初就必須直面一個核心挑戰(zhàn)：局部的神經(jīng)活動如何整合為統(tǒng)一的體驗？局域的網(wǎng)絡(luò)連接又如何支撐靈活的智能行為？

近年來，計算神經(jīng)科學(xué)正在突破單一尺度的研究范式。重尾分布與非平衡動力學(xué)揭示了神經(jīng)編碼的統(tǒng)計規(guī)律，發(fā)育與演化視角下的模型顯示皮層結(jié)構(gòu)如何在約束中自組織成跨物種的通用模式，而多腦區(qū)協(xié)同的動力學(xué)則為意識狀態(tài)的形成提供了可計算的解釋框架。這些進展共同表明，智能并非某一層級的專屬屬性，而是多尺度過程相互約束、協(xié)同演化的涌現(xiàn)結(jié)果。

圍繞這一認(rèn)識，集智俱樂部聯(lián)合來自數(shù)學(xué)、物理學(xué)、生物學(xué)、神經(jīng)科學(xué)和計算機的一線研究者共同發(fā)起「從神經(jīng)動力學(xué)到意識：跨尺度計算、演化與涌現(xiàn)」讀書會，跨越微觀、介觀與宏觀的視角，探索意識與智能的跨尺度計算、演化與涌現(xiàn)。重點探討物理規(guī)律與人工智能如何幫助我們認(rèn)識神經(jīng)動力學(xué)，以及神經(jīng)活動跨尺度的計算與演化如何構(gòu)建微觀與宏觀、結(jié)構(gòu)與功能之間的橋梁。

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復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)瓦解讀書會：

從結(jié)構(gòu)脆弱性到智能優(yōu)化前沿

在萬物互聯(lián)的時代，從互聯(lián)網(wǎng)、電網(wǎng)、金融系統(tǒng)到社交網(wǎng)絡(luò)與供應(yīng)鏈，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為現(xiàn)代社會的核心骨架。然而，這種高效性背后往往潛藏著深層次的脆弱性：一次局部的攻擊、故障或過載，可能通過復(fù)雜的連接關(guān)系引發(fā)災(zāi)難性的級聯(lián)失效，導(dǎo)致整個系統(tǒng)的全面崩潰。如何理解并控制這種脆弱性，是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究中的根本問題之一。

傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)魯棒性研究主要聚焦在節(jié)點或邊的靜態(tài)刪除，但隨著研究的深入，我們認(rèn)識到真實網(wǎng)絡(luò)的性質(zhì)、瓦解算法與約束模型都遠(yuǎn)比最初設(shè)想的更為復(fù)雜。空間嵌入、時序演化和高階結(jié)構(gòu)，使得網(wǎng)絡(luò)功能的維系不僅僅依賴局部連接，而是根植于多層次、多維度的組織特征；啟發(fā)式策略、統(tǒng)計物理框架與機器學(xué)習(xí)方法則為“高效且接近最優(yōu)”的瓦解提供了不同思路；而異質(zhì)成本、攻防博弈與多目標(biāo)優(yōu)化，正在將瓦解研究從純粹的理論問題推向更現(xiàn)實、更復(fù)雜的應(yīng)用場景。

基于此，集智俱樂部聯(lián)合北京師范大學(xué)教授吳俊、國防科技大學(xué)副研究員譚索怡、北京化工大學(xué)副教授谷偉偉、中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)博士后范天龍、國防科技大學(xué)在讀博士卿楓共同發(fā)起「復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)瓦解讀書會」，跨越網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、算法模型與應(yīng)用場景的視角，探索復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)瓦解的前沿進展。重點探討不同算法與優(yōu)化框架如何幫助我們認(rèn)識網(wǎng)絡(luò)的脆弱性，并在現(xiàn)實約束下推動網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的智能演化與應(yīng)用發(fā)展。

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非線性動力學(xué)與混沌：

從確定性方程到不可預(yù)測的世界

從湍流結(jié)構(gòu)的形成到鳥群的協(xié)同行為，從種群爆發(fā)到基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，許多自然與人工系統(tǒng)的關(guān)鍵特征都源于非線性動力學(xué)機制。在線性近似失效的情形下，非線性系統(tǒng)通過分岔、極限環(huán)與反饋放大，展現(xiàn)出高度豐富而難以直覺把握的演化行為。混沌理論的提出，更是揭示了確定性方程也能產(chǎn)生對初始條件極端敏感的不可預(yù)測性，成為 20 世紀(jì)物理學(xué)的重要思想突破之一。

圍繞這些核心思想，非線性動力學(xué)與混沌理論逐漸發(fā)展出一套跨學(xué)科的通用語言。奇異吸引子與分形結(jié)構(gòu)不僅深化了我們對動力系統(tǒng)內(nèi)在機制的理解，也為生物系統(tǒng)、工程控制與信息處理中的復(fù)雜行為提供了建?；A(chǔ)。《非線性動力學(xué)與混沌》是一本既嚴(yán)謹(jǐn)又有趣，既高大上又淺顯易懂的非線性科學(xué)領(lǐng)域的著作。本書在前半部分詳細(xì)地介紹了一維和二維非線性系統(tǒng)中所蘊含的非線性動力學(xué)問題，最后一部分介紹了被稱為20世紀(jì)物理學(xué)的三次重大革命之一的混沌理論，從混沌的起源、分形和奇異吸引子三方面進行細(xì)致的解讀和描述。

集智俱樂部聯(lián)合北京師范大學(xué)張江科研組聯(lián)和信大李春彪科研組師生共同發(fā)起「非線性動力學(xué)與混沌」讀書會，由師生共同領(lǐng)讀《非線性動力學(xué)與混沌》，以分章節(jié)精讀的方式，帶領(lǐng)大家系統(tǒng)學(xué)習(xí)非線性動力學(xué)的基本理論與典型模型，結(jié)合洛倫茲系統(tǒng)、Kurmoto模型等經(jīng)典案例，深入探討混沌的起源、分形與奇異吸引子等前沿問題。

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走向意識科學(xué)讀書會：從現(xiàn)象之窗到理論之梯

2025 年被普遍視為意識研究的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點。主流意識理論開始進入可檢驗與可對照的階段，全局神經(jīng)工作空間、整合信息理論與預(yù)測加工等框架不再各自為戰(zhàn)，而是通過對抗性實驗與統(tǒng)一任務(wù)展開直接比較；與此同時，數(shù)學(xué)與結(jié)構(gòu)性方法逐步滲入意識研究的核心，群論、拓?fù)鋵W(xué)、范疇論與信息幾何被用于刻畫主觀體驗的形式結(jié)構(gòu)，使意識第一次擁有了超越隱喻的精確語言。在技術(shù)層面，大語言模型的涌現(xiàn)能力、腦機接口與意識相關(guān)工程的發(fā)展，使“意識是否只屬于生物體”從哲學(xué)問題轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)實挑戰(zhàn)。

在這一背景下，意識研究正在從現(xiàn)象描述走向理論建構(gòu)，從經(jīng)驗碎片走向結(jié)構(gòu)化解釋。意識不再被視為單一尺度或單一學(xué)科可以窮盡的對象，而是橫跨神經(jīng)機制、主觀體驗、計算過程與社會技術(shù)系統(tǒng)的復(fù)雜現(xiàn)象。

圍繞這一轉(zhuǎn)向，集智俱樂部聯(lián)合來自哲學(xué)、認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)、計算機科學(xué)、復(fù)雜科學(xué)領(lǐng)域的研究者共同發(fā)起「意識科學(xué)讀書會」，跨越理論與實證、功能與現(xiàn)象、生物與人工的視角，全面深入研討意識這一現(xiàn)象本身。重點探討當(dāng)代主流意識理論的核心主張與分歧，神經(jīng)機制與主觀體驗之間的橋梁，以及AI意識、腦機接口等技術(shù)如何重塑人類意識主體的邊界與文明的未來。

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理論生態(tài)學(xué)讀書會：

在系統(tǒng)視角中理解自然的復(fù)雜秩序

作為支撐生態(tài)文明建設(shè)的重要理論基礎(chǔ)，理論生態(tài)學(xué)在長期發(fā)展中逐步完成了從生物學(xué)分支到系統(tǒng)科學(xué)核心領(lǐng)域的轉(zhuǎn)變。它以數(shù)學(xué)模型和邏輯推演為工具，刻畫生態(tài)系統(tǒng)中多尺度、多要素之間的相互作用，在抽象理論與實證研究的不斷對話中，深化了我們對生物多樣性維持機制、生態(tài)穩(wěn)定性與演化過程的理解，也為人類如何與自然系統(tǒng)共存提供了堅實的認(rèn)知框架。

在具體研究層面，理論生態(tài)學(xué)的方法早已深度嵌入生態(tài)研究的各個方面：從種群動態(tài)的時間尺度分析，到高階相互作用下的群落結(jié)構(gòu)解析，再到空間過程與物種共存機制的系統(tǒng)建模。這些理論進展不僅推動了生態(tài)學(xué)自身的演化，也成為連接復(fù)雜系統(tǒng)科學(xué)、環(huán)境科學(xué)與可持續(xù)發(fā)展研究的重要紐帶。圍繞相關(guān)主題展開的讀書會，通過系統(tǒng)梳理經(jīng)典思想與前沿工作，幫助研究者在理論與現(xiàn)實之間建立更緊密的聯(lián)系，為理解生態(tài)系統(tǒng)的復(fù)雜性與應(yīng)對真實生態(tài)挑戰(zhàn)提供持續(xù)的思想動力。

為讓更多人走近這門充滿溫度與風(fēng)景的學(xué)科，集智俱樂部聯(lián)合北京林業(yè)大學(xué)大學(xué)副教授李周園，普利高津獎?wù)碌弥?、Towson大學(xué)Brian D. Fath教授以及北京大學(xué)理論生態(tài)學(xué)課題組博士研究生于越共同發(fā)起「理論生態(tài)學(xué)讀書會」，旨在深入探討理論生態(tài)學(xué)的基礎(chǔ)思想與前沿進展，通過分享經(jīng)典文獻與最新研究，促進對生態(tài)學(xué)復(fù)雜性、共存機制及生態(tài)系統(tǒng)動態(tài)的理解，推動理論生態(tài)學(xué)與實際生態(tài)問題的連接與創(chuàng)新。

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結(jié)語：面向復(fù)雜系統(tǒng)的長期認(rèn)知實踐

回顧集智俱樂部 2025 年度所舉辦的系列讀書會，可以清晰地看到一條貫穿始終的主線：無論主題涉及氣候系統(tǒng)、金融風(fēng)險、人工智能、意識研究，還是學(xué)習(xí)、傳播與生態(tài)系統(tǒng)，這些議題雖分屬不同領(lǐng)域，卻共同指向復(fù)雜系統(tǒng)這一核心視角。現(xiàn)實世界并非由彼此獨立的問題構(gòu)成，而是由多尺度、多主體、強耦合的系統(tǒng)持續(xù)演化。在這一背景下，理解問題的生成機制與系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，往往比尋找單一解法更為關(guān)鍵。

圍繞這一認(rèn)識，集智俱樂部在 2025 年持續(xù)通過讀書會這一長期、穩(wěn)定的共學(xué)機制，推動一種以理論為起點、以方法論為核心的知識實踐路徑。讀書會強調(diào)回到經(jīng)典與前沿文獻，梳理不同學(xué)科在理解復(fù)雜系統(tǒng)時的基本假設(shè)與研究方法，并在跨學(xué)科討論中檢驗其適用邊界。盡管討論主題不斷更新，但關(guān)注始終聚焦于同一問題：當(dāng)線性、單一尺度的分析框架難以解釋現(xiàn)實，我們應(yīng)如何構(gòu)建更具系統(tǒng)性與遷移能力的理解方式。

同樣重要的，是參與其中的人。讀書會的成員來自不同學(xué)科與行業(yè)背景：有仍在學(xué)習(xí)階段的本科生、研究生，也有長期從事科研工作的教師與學(xué)者；有算法與工程領(lǐng)域的一線從業(yè)者，也有來自金融、醫(yī)療、教育與科技行業(yè)的研究人員、產(chǎn)品負(fù)責(zé)人與戰(zhàn)略管理者。不同經(jīng)驗與問題意識在討論中不斷交匯，使每一個主題都不再停留在單一學(xué)科內(nèi)部，而是在真實關(guān)切與方法論差異中被反復(fù)打磨，激發(fā)出持續(xù)而廣泛的討論。而參與討論的所有人也完成了一種共同的實踐：用系統(tǒng)性的視角面對不確定性，用跨學(xué)科的語言理解復(fù)雜現(xiàn)實。

某種意義上，我們一直以來堅持舉辦的并不僅僅是一次次圍繞特定主題的學(xué)術(shù)活動，更像是一場關(guān)于“如何在復(fù)雜時代共同思考”的長期練習(xí)。面對快速演化的技術(shù)環(huán)境與不斷累積的系統(tǒng)性風(fēng)險，我們所希望持續(xù)推進的，并不是提供確定性的結(jié)論，而是與更多來自不同領(lǐng)域的人一起，保持對復(fù)雜性的尊重，持續(xù)練習(xí)一種更耐心、更清醒、也更具連接性的理解世界的方式。

進入 2026 年，集智俱樂部將延續(xù)這一方向，繼續(xù)圍繞復(fù)雜系統(tǒng)、人工智能、意識科學(xué)、社會與生命系統(tǒng)等領(lǐng)域，組織新的讀書會與共學(xué)活動。在不斷變化的問題現(xiàn)場中，持續(xù)推進對復(fù)雜世界的理解，并探索將系統(tǒng)性認(rèn)知轉(zhuǎn)化為行動與實踐的可能路徑。