了解复杂系统前沿进展，20场讲座合集速览
2019年7月13日，第十次北京师范大学系统科学暑期学校圆满完成。2天，20位讲者与他们的讲座为我们带来了一次复杂性科学的盛宴。本文为2019年北师大系统学院复杂系统夏令营讲座的全部视频回放。
史蒂芬霍金有言：“21世纪是复杂性科学的世纪”，早在“复杂性”这一名词诞生之前，人类便无时无刻不受到复杂世界的影响。地球不断流动的大气形成气候；语言、文化、艺术在人类的消化与反刍中更新迭代。如今系统科学与复杂性科学已走出了懵懂，成为了一个独立的学科，吸引着一代代的科学人试图寻找、理解与解释复杂现象背后的简单规律。
北京师范大系统理论学科目前是全国系统科学学科唯一的国家重点学科，也是第一个成立系统科学和系统理论学科的大学有着扎实且悠久的科研积淀。自2010年开始举办暑期夏令营受到广泛的好评，吸引着来自全国各高校的优秀本科生与研究人员参与到复杂性科学领域中来。
2019复杂系统夏令营全回顾
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http://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=420
20场名师讲座详情介绍
目录
01探索复杂性
霍金曾说：“下世纪将是复杂性的世纪。”20世纪，在学森等国内学者的大力推导下，系统科学作为一门在方法论性质的新兴学科而诞生。适用范围同传统学科相比十分不同的这门学科开始在国内蓬勃发展。如今，对复杂系统涌现性的研究成为21世纪的研究热点。
狄老师用生动具体的例子，展示纷繁多样的复杂现象背后，可能存在着简单的、普适的规律。同时以“天使粒子”等前沿研究，引发了在场同学的极大兴趣。生命的起源是什么？智慧为何产生？探索各类系统的结构、环境与功能的普适关系以及演化与调控的一般规律，并在系统范式的基础上形成科学认识，是系统科学研究的重要任务。讲座中部分关于生态系统、人群移动、城市演化等领域的最新研究成果，揭示了各领域复杂现象背后的普适性规律。
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https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=10941
02群体智能与群体机器人
简单群体产生智慧一直是有趣的现象。单体的智慧也许不高，但是从群体的角度讲，它们可以完成一些复杂的任务。韩战钢老师以各种跨越层级结构的案例作基础，引出了重要概念：对称性破缺，它指的是群体的复杂系统在受到扰动时会出现由混乱到极化的现象，而极化的结果往往是非对称的。
综合看待、整体性思维是科学的趋势，对称性破缺以外，复杂系统中的非平衡、非线性、磁滞等现象仍是当代科学尚未完成的认识。因此，利用多主体模拟进行集体行为的模拟和研究十分重要，同时这也是群体智慧和群体机器人的重要研究工具可以用来解释和模拟包括鱼群、人类踩踏、蚂蚁、群体机器、追逐战甚至游戏的行为。
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https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=10940
03复杂网络分析
复杂网络是研究复杂系统的一种角度和方法，它关注系统中个体相互关联作用的结构。是理解复杂系统性质和功能的一种途径。它最早起源于七桥问题，而后发展至今则容纳了各个学科中的各种网络。常见的复杂网络包括技术网路（万维网、因特网、电力网）、社会网络（社交网络、科学家合作网、科学引文网）、交通运输网络、生态、生物网络（生态网络、蛋白质相互作用网络、基因网络）等。
复杂网络的基本特性是小世界和无标度。樊老师从不同角度说明了网络分析的普遍性，指出网络分析的要点在于明确网络的要素——什么是“节点”？什么构成了“连边”？复杂网络的研究过程包括：网络建模、定量刻画、演化推演和系统调控。樊老师介绍了复杂网络与数学、统计物理之间的联系，并强调了网络结构的重要性，结构不同网络在信息传递效率上可能不同。最后老师介绍了几种经典网络模型，并以艾滋病传播问题为例，介绍了本领域的应用。
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04行为、神经、基因和人工智能
——实验、建模与算法
王文旭老师介绍了复杂性科学在脑与认知神经科学、计算神经科学中的运用。王老师就行为、神经、基因和人工智能研究在实验、建模与算法方面展示了从学科之间的联系到交叉学科的研究方法与内容。他介绍的研究涉及演化博弈、脑与认知功能、基因与基因决定的脑行为与功能、最后到人类仿生创造的类脑计算和人工智能。最后王文旭老师介绍了网络最后通牒博弈实验。在场同学被老师生动的语言感染，展现了极大兴趣。
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05应用于多学科的广义投入产出分析和“系联”
吴金闪老师首先为听众们讲解了自己在科研路上的探索与思考，解释了学习者和科研工作者的不同。然后他提出了系统科学的研究方法论与思想。“一片两片三四片，飞入系统出涌现。五篇六篇七八片，飞入系统都不见。”吴金闪老师用一首生动的小诗解释了系统科学中重要的多者异也（More is different）的概念。在这以后吴老师又直接和间接联系（系连）进行了解释，为我们了解系统提供了更多的解释。在完成了系统科学的普及之后，他给听众们提供了投入产出问题作为案例。最后，他以汉字之间的联系为例子，为大家解释了系统科学能够为学习汉字提供什么样的帮助。
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06统计物理与地球系统
陈晓松老师从统计物理的角度出发，介绍了传统还原论研究观点和系统论研究观点的区别，进一步讲解了统计物理在复杂系统问题上的应用。陈老师通过几大本征微观态的讨论，介绍了地球系统中存在的复杂系统。在气候复杂系统中，各气候要素间的耦合往往是混沌、非线性的，并且具有涌现等复杂系统的典型特征。陈老师介绍了物理中的Ising模型以及统计物理在复杂系统研究中的一些应用，在场营员表现出极大兴趣。
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07全球变化系统研究
崔雪峰老师介绍了地球系统研究的一般方法。老师就全球变暖问题的一系列研究展开了具体讨论。提到了11年和12年的北京特大暴雨事件引起了社会各界对于极端气候事件的广泛关注。崔老师以两张折线图的对比反映了传统未考虑人为因素和加入考虑人为因素的气候影响的研究结果存在不同。当前随着全球观测（遥感）数据的快速发展，有必要就气候变化机理和地球系统耦合模式进行更为深入研究。这关系到全球排放能否真正降低，也意味着在国际环保谈判上中国研究者能否真正持有气候变化的话语权。
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08非晶态物质中的拓扑序与动力学
武振伟老师就晶体与非晶体的熔点问题为引子展开了关于非晶态研究的一般讨论。同时他介绍了不同物质粒子的不同拓扑排序对于物质结构、功能的重要影响。武老师就非晶态研究的最新进展进行了报告，介绍了我们在液体及玻璃态物质中的拓扑序的研究主要进展。
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09生命系统的复杂动力学
李辉老师介绍了生命系统的复杂动力学。李老师以单分子荧光动态成像技术、端粒功能研究等问题作为引子，介绍了对复杂生命系统研究的一般过程。这方面的研究集中在通过研究发掘复杂动力学与生物功能、物理特征以及环境因素等方面的关联，从物理角度理解真实的生命过程，探索肿瘤等疾病的成因和对策。
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10从动力学角度探索数据复杂性
崔晓华老师介绍了动力学角度探索数据复杂性的一些应用，以人口数量模型为例子介绍了根据数据做研究的一个过程。她简要介绍了动力学复杂系统研究的基本方法，从数学角度给出了动力方程的推导过程。随后，崔老师通过人口预测、股票数据挖掘等几个方面介绍了动力学角度探索数据复杂性的一些实例。最后她介绍了自己在复杂网络与非线性播传播中的一些工作。
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11经济金融系统复杂性
李红刚老师介绍了复杂系统研究中的涌现与演化等相关的背景知识，然后，他切入到复杂系统在经济学中的一些研究，其中包括以经济主体（agent）为基础的经济系统复杂性模拟方法。传统经济学中单纯的理性人的假设忽略了人主体的有限理性和相互作用。李老师以“酒吧理论”，生动解释了人群决策中的自我调整与反馈机制。同时就人群中模仿与学习、相互作用与通讯、预期与策略行为几方面介绍了经济学模型中的几个要素。
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https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=10950
12金融系统中的价格跳跃过程与风险
李汉东老师分三部分介绍了金融市场的系统风险，其中包括：
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股市危机与系统风险
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系统风险的测度与模型
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金融市场的典型事实——价格跳越与风险
他从不同方面介绍了金融系统性风险的典型案例。李老师介绍了用已实现GARCH模型进行波动率或VaR等的传统预测。对公式的直观解释让在场营员对如何度量金融风险波动有了更完整的认识。
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13系统观和因果倒置
——宏观经济学重构的逻辑次序
王有贵老师就传统宏观经济学存在的问题引出了自己的研究内容——重构经济学假设，进行逻辑的明确。王老师就金融市场的实质、银行的功能、银行间的信贷关系几方面要素进行了系统论述。同时，对于银行可以凭空创造信贷，银行债务中存在的信贷扩张等问题进行了进一步讨论，同时展示了团队最近的一些优秀科研成果，在场营员表现出了极大兴趣。
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14图网络——深度学习新架构
张章是系统科学学院教授张江教授的19级研究生。张章从图网络和深度学习方面对组内工作展开了介绍。深度学习作为人工智能时代的基本方法，正迅速进入到公众视野当中。图网络作为一种新兴网络科学，以其在多领域的广泛应用使得它在人工智能领域备受重视。张章介绍了张江教授现关注的一些图网络研究工作，同时介绍了组内成员和毕业生去向。
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15演化博弈与机制设计
周亚老师使用了几个博弈游戏为大家理解演化博弈进行了引用。周老师展示了一张计分表格，根据个人的不同决策和整体的最终决策，不同决策的玩家可以获得价值不等的奖励金额。随着一轮轮游戏的进行，玩家们逐渐找到了规律，最后在一位同学的呼吁下场上达到了最优均衡。这个活动让观众们对演化博弈背后的实际应用场景产生了一定的认识。营员们通过亲身参与，场内气氛十分活跃。周老师随后介绍了其他博弈论的一般模型，介绍了组内的一些科研工作。
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16神经信号分析
脑是自然界演化形成的复杂智能系统，脑也为人工智能的研究提供了范例。这块占据人体2%比重的轻量级器官消耗了人体20%的能量。斯老师的主要研究兴趣集中在神经信号分析上，这个领域试图揭示大脑背后的运行机制。其中构建同态智能系统是理解和创造智能的方法论。斯白露老师介绍了一些提供认知功能的脑区，展示了大脑空间认知能力的提供组织。斯老师介绍了脑区任务建模、位置细胞数据处理等研究方法和基于行为数据的模型分析，生动的讲解让在场营员对脑区建模有了较具体的认识。
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17神经突触可塑性微观机制及神经环路研究
脑科学是当下研究的前沿问题。李老师首先介绍了各国的脑计划与自己与各国脑计划的联系。随着美国脑计划、欧洲脑计划的提出，中国脑计划的开展势在必行。中国脑计划以研究脑认知神经的神经原理为主体，目标是在未来十五年内在脑科学、脑疾病早期诊断与干预、类脑智能器件三个前沿领域。脑科学的发展与技术发展是相符相成的，李老师从两部分内容神经元研究的目前进展：第一部分为神经元的轴突输运特征及其与神经形态之间的关系，第二部分为神经突触可塑性中涉及的囊泡输运和释放，短时突触可塑性的神经细胞差异性及其在神经元微环路中细胞发放特征的作用。
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18认知神经科学与脑网络
廖老师介绍了认知神经科学与脑网络相关的一些研究课题。脑是自然界最为复杂的系统之一，最近几年研究者已经逐渐意识到脑网络是人脑进行高效信息传输、实现各种认知功能的基础，开始全面而细致刻画人脑结构和功能连接模式。廖老师介绍了脑的运行方式这一重要研究课题，从整体论和还原论的不同角度分析了脑区功能的不同研究方式。廖老师从基于磁共振成像技术和复杂网络理论的脑网络研究出发，探讨了人脑结构和功能的组织原则以及认知行为的脑机制。
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19大数据与计算智能
邓晓丹是郭平老师的博士生。她从各个阶段科学工作的研究机制入手，介绍了现阶段大数据与计算智能研究的基石是背后驱动力是数据，这门学科是数据密集型学科。阿兰·图灵认为机器可以模拟人脑思维过程：一个良好设计的计算机能够做到人脑所能做到的一切。邓晓丹同学介绍了大数据的定义、大数据的定义，大数据的特征，大数据的应用领域，并简要介绍了人工智能的研究概况。同时，她以计算机视觉研究、围棋人机大战几个方例子指出了人工智能目前的具体应用。邓晓丹还具体提到了天文大数据作为大数据研究的一个前沿方向的当前发展，并提到了组内对于大数据研究和机器智能的展望。
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20 基于要素流动的实体关系分析：
从大学排名到贸易战
李小萌老师以陈清华老师的研究课题为主体，对整个基于要素流动实体关系研究课题进行了介绍：基于要素流动的实体关系分析。复杂社会经济系统包含了诸多实体要素，要素间流动形成的复杂系统研究可以反映各个经济实体的关系和作用。最后李老师从个体选择和多边迁移选择模型的角度介绍了实体网络分析的几个主要研究方向，其中包括：劳动力流动所反映的国家关系，人才流动所反映的大学排序，产品流动所体现的贸易地位等。
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至此，20位讲者完成了他们的讲座，内容范围从实验手段到理论建模，研究范围从抽象系统到实际系统。研究者们涉及的领域横跨物理学、语言学、地球科学、计算机科学、神经科学、经济金融等多个学科。系统科学学院的研究者们来自不同背景，但是他们的科研工作抱着揭示复杂现象背后的简单规律的相似目。正印证了复杂性科学“复杂现象，简单规则”的准则。
以上，为20位名师讲者在北师大系统学院复杂系统夏令营的讲座回顾，感谢他们为我们提供的复杂性科学盛宴。更多复杂系统与人工智能的学习资源，请登陆集智学园官网（https://campus.swarma.org），或点击阅读全文查看。
编辑：李倩雨
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