背景

人工智能技术的发展正在以惊人的广度和深度上冲击和重塑各个行业、影响和改变每个人的生活。但同时，它又似乎与人类智能有太多的不同，许多在人类看来非常自然而简单的事情，人工智能却又完全无法实现。智能的本质是什么？人工智能的瓶颈如何突破？如何构建通用人工智能（AGI）？人类已知最复杂的系统——大脑是如何从分子、原子、细胞和其相互作用和连接中产生出卓越的人类智能的？没有人能够确切的回答。

复杂性科学、信息科学、神经生物学这几种人类认知和研究世界的不同框架的融合，被应用于因果现象的研究，并给出了非常有趣而深刻的洞见。也许，对因果和因果涌现的深刻理解，能够为回答上述问题开启一道曙光。

内容简介

1. 前情提要（因果几何、因果涌现案例）

2. 《When the Map Is Better Than the Territory》（有效信息，因果涌现案例，因果与信道，有效信息的最优化）

3. 《Quantifying causal emergence shows that macro can beat micro》（基础理论，因果涌现案例，应用于实际系统）

岳玉涛，集萃深度感知技术研究所创始人、所长。主要研究兴趣包括计算建模与人工智能、雷达视觉融合、电磁场、AGI等。

参考资料：

• [1]Hoel, E.P. When the map is better than the territory. Entropy 2017, 19, 188.

• [2]Hoel, E.P.; Albantakis, L.; Tononi, G. Quantifying causal emergence shows that macro can beat micro. Proc. Natl. Acad. Sci. USA 2013, 110, 19790–19795.

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