導語

一方面，人類面對各式各樣的復雜系統(tǒng)之謎需要AI的助力——AI已經幫助人們嘗試破解生命之謎、調控復雜的氣候系統(tǒng)、甚至于獨立完成獨屬于AI的科研探索；另一方面，狂飆的AI需要復雜系統(tǒng)思維進行全局性的思考——最近一篇名為“AI危機”的文章引爆全球，AI絕不僅僅是一個技術問題，它的快速發(fā)展關系到社會經濟乃至地球環(huán)境的整體發(fā)展。因此，人工智能與復雜系統(tǒng)始終是兩個雙向奔赴的學科——我們既可以用AI技術來助理我們破解復雜系統(tǒng)，又可以利用復雜系統(tǒng)思維來理解AI技術。本講座作為系列研究生課程《面向復雜系統(tǒng)的人工智能》的第一節(jié)課，將會想你綜述這兩方面的發(fā)展：包括面向復雜系統(tǒng)的數據驅動建模，以及AI時代下的復雜科學。

課程主題：面向復雜系統(tǒng)的人工智能

課程大綱：

• 背景：復雜科學與AI發(fā)展

• 面向復雜系統(tǒng)的數據驅動建模與調控

• 作為復雜系統(tǒng)的AI技術

• AI時代下的復雜思維

課程時間：2026/03/02 13:30-15:30

騰訊會議：306-2978-5994

會議密碼：147258

從技術突破到全球危機：AI奇點的復雜系統(tǒng)視角

在探討“AI × 復雜科學”交叉融合之前，我們必須直面一個宏大的問題：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奇點？

早在大模型浪潮初起之時，張江教授便發(fā)起「后 ChatGPT時代：從通用人工智能到意識機器」系列讀書會，系統(tǒng)梳理大模型的技術原理、能力邊界與潛在風險。在當時全球熱議尚未形成之際，讀書會就提出了更深層的思考：人工智能的加速演化，是否正逼近一個結構性的全球臨界點？

在第12期主題「AI奇點與行星智能」中，張江教授從復雜系統(tǒng)視角全面評估AI對社會、經濟、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，而是嵌入在熱力學第二定律與城市超線性規(guī)模法則推動的超指數增長結構中。技術奇點的臨近，可能與氣候系統(tǒng)的不穩(wěn)定性疊加，形成真正的“行星級風險”。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)顯得深遠而警醒。（詳情請見集智俱樂部2023年文章）

正是在這一思想脈絡之下，本學期研究生課程《面向復雜系統(tǒng)的人工智能》正式開啟。這門課程不僅教授機器學習、神經網絡與大模型技術，更重要的是訓練一種復雜系統(tǒng)視角——理解人工智能作為復雜系統(tǒng)的動力學特征，分析技術與社會、經濟、生態(tài)系統(tǒng)之間的耦合機制，洞察結構性風險與臨界轉變。

在技術狂飆的時代，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構中識別趨勢、判斷臨界點，并以系統(tǒng)思維理解未來演化方向的能力。這門課程，正是一場面向未來的復雜思維訓練。

課程背景

通用領域的自然語言交流、編寫代碼、蛋白質結構預測、新質子模型的發(fā)現、輔助數學定理證明，所有這些不同領域的難題都正在被新興人工智能技術逐一攻破。人工智能， 特別是以機器學習與神經網絡技術為代表的智能技術，近年來獲得了迅猛的發(fā)展，它正在與各個學科發(fā)生交叉、融合，逐漸演化為一種解決各種復雜系統(tǒng)問題的跨學科方論，成為支撐復雜系統(tǒng)分析與建模的重要新興技術。

復雜系統(tǒng)是由大量的單元通過非線性的相互作用而形成的整體，并在不同尺度上展現出了不同的涌現現象和規(guī)律。一方面，機器學習與人工智能的新興技術可以輔助我們發(fā)現這些復雜系統(tǒng)隱藏在不同尺度上的運行規(guī)律，并實現優(yōu)化與控制，另一方面，從復雜系統(tǒng)中發(fā)展出來的理論與方法也可以幫助我們理解復雜人工智能系統(tǒng)的運行規(guī)律。

為了更好地融合復雜系統(tǒng)與人工智能這兩個重大領域，北師大系統(tǒng)科學學院張江教授開設《面向復雜系統(tǒng)的人工智能》課程，內容包括但不限于：人工智能簡介、機器學習基礎、強化學習基礎、因果推斷基礎、面向復雜系統(tǒng)的神經網絡技術、在具體領域中的應用等。

另外，本課程的實踐項目部分，將帶領大家一起學習使用最新的AI編程工具，用“氛圍編程”（Vibe Coding）方式完成小型AI項目。

專業(yè)術語

復雜系統(tǒng)、非線性動力學、涌現、多尺度建模、機器學習、大語言模型、數據驅動建模、復雜網絡

課程信息

課程主題：AI x 復雜科學 = 面向復雜系統(tǒng)的AI

課程時間：3月2日（周一）下午13：30

課程形式：線上：騰訊會議

課程主題：面向復雜系統(tǒng)的人工智能

課程時間：2026/03/02 13:30-15:30

騰訊會議號：306-2978-5994

會議密碼：147258

線下：北師大海淀校區(qū)七號教學樓106（北師大校外人士可通過聯系集智小助手申請入校）

課程主講人：

張江，北京師范大學系統(tǒng)科學學院教授，集智俱樂部、集智學園創(chuàng)始人，集智科學研究中心理事長，曾任騰訊研究院、華為戰(zhàn)略研究院等特聘顧問。主要研究領域包括因果涌現、復雜系統(tǒng)分析與建模、規(guī)模理論等。

教學目標

• 深入理解復雜系統(tǒng)數據驅動建模、決策與控制的基本問題和常用方法

• 熟悉并掌握面向復雜系統(tǒng)的各種人工智能技術，包括但不限于：機器學習、神經網絡、大語言模型、因果推理、決策控制等。

本學期大綱（共48學時）

• 復雜系統(tǒng)與人工智能簡介

• 機器學習基本概念

• 基本神經網絡介紹

• 復雜系統(tǒng)自動建模框架

• 復雜動力學學習

• 生成式AI技術

• 大語言模型

• 圖神經網絡

• 因果科學簡介

• 基于世界模型的強化學習

• 因果涌現與多尺度建模

• 用復雜科學方法理解人工智能大模型

考核方式

• 平時考核：課堂討論與內容共創(chuàng)

• 期末考核：項目匯報

面向對象

• 理工科背景高年級本科生

• 理工科背景碩士、博士研究生

參考課程

• 吳恩達：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/

• 對復雜系統(tǒng)連續(xù)變化自動建?！狽eural Ordinary Differential Equations解讀

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

• 復雜網絡自動建模在大氣污染中的應用

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

• 兩套因果框架深度剖析：潛在結果模型與結構因果模型

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

• 穩(wěn)定學習：發(fā)掘因果推理和機器學習的共同基礎

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

• 因果強化學習

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

• 張江：因果與機器學習能夠破解涌現之謎嗎

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

• 因果涌現理論提出者：Erik Hoel主題報告

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

• 如何從數據中發(fā)現因果涌現——神經信息壓縮器

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

• 標準化流技術簡介

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

• 帶隱狀態(tài)的強化學習世界模型

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

前置課程

• Python編程基礎

• 深度學習原理與PyTorch：https://campus.swarma.org/course/956

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