导语


这次要讨论的文章《Computational Mechanics: Pattern and Prediction, Structure and Simplicity》是早期综合讨论因果、粗粒化、预测等概念的经典文章。作者Shalizi和Crutchfield两位学者提出了“计算力学”这一数学框架,试图寻找从历史序列中总结规律,并预测未来这一“智能活动”背后的一般规律。尽管文章中没有提出“因果涌现”这一概念,但已经涵盖了因果涌现理论的绝大部分思想,并进行了较为完善的理论分析,可以期待能应用于复杂系统的研究。

因果涌现读书会第二季主要围绕追根溯源、因果涌现、因果表示学习、机器学习多尺度自动建模、量子因果五大主题来探寻涌现、因果科学和机器学习这三大主题之间的联系。自2022年5月22日开始,每周日晚上19:00-21:00举办,持续时间预计 7-8周。欢迎对本话题感兴趣的朋友报名参加!





跟读书会主题之间的关系




这次要讨论的文章是早期综合讨论因果、粗粒化、预测等概念的经典文章。该文章探讨了魔似的概念,尽管没有提出“因果涌现”这一概念,但已经涵盖了因果涌现理论的绝大部分思想,并进行了较为完善的理论分析,作者将这一理论框架称之为“计算力学”(Computational Mechanics)。





报告内容简介




众所周知,牛顿力学是关于物质、力与运动的基本原理;而人工智能时代,我们需要的是理解信息、计算与预测背后的基本原理。圣塔菲研究所的Shalizi和Crutchfield两位学者提出了“计算力学”这一数学框架,试图寻找从历史序列中总结规律,并预测未来这一“智能活动”背后的一般规律。他们从信息论出发,定义出模式,因果态,态之间的转移等重要概念,并将智能抽象为所谓的ɛ-机器。他们从理论上证明,ɛ-机器可以展现出极大的预测能力和极小的复杂性。


【大纲】
1.探讨模式的概念,跟代数性,随机性,因果性和计算的关系
2.信息论基础,熵和互信息
3. 系综,随机过程和Occam水池
4.模式的形成和可预测性
5.因果态和状态转移
6.ɛ-机器。
7.ɛ-机器的基本特性:极大的预测能力和极小复杂性

8.总结


【主要涉及到的知识概念】
复杂性
因果态
ɛ-机器

Occam水池





主讲人介绍




薛金鑫,清华大学数学科学系教授,主要的研究领域是与动力系统相关的数学,包括天体力学,哈密顿系统,双曲动力系统,群作用,辛拓扑,几何流等。在Acta Math, Ann. of Math., Geometry & Topology, CVPDE, Asterisque, Comm. Math Phys. 等顶级期刊和优质期刊上发表文章。主要研究内容包括:证明了四体问题存在非碰撞奇点,从而终结长达100多年的潘勒韦猜想;证明随机版本的标准映射双曲性猜想;证明正定系统的Arnold扩散猜想;解决Lorentz型哈密顿系统周期轨存在性的Arnold问题和相关的Polterovich问题;完整分类了一类环面上的可解群作用;证明了黑洞背景下粒子运动的KAM和Arnold扩散行为;在通有初值的平均曲率流的Huisken猜想研究中获得重要进展。


参考文献

[1]Cosma, Rohilla, ShaliziJames,等. “Computational Mechanics: Pattern and Prediction, Structure and Simplicity.” Journal of Statistical Physics (2001).





直播信息




直播时间:

2022年8月7日(周日)晚上19:00-21:00


参与方式:

  • 集智俱乐部 B 站免费直播,扫码可预约:

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  • 文末扫码付费参加因果涌现读书会第二季可加入腾讯会议,可提问交流,加入群聊,获取回看地址及更多学习资料,成为因果涌现社区种子用户,与因果涌现社区的一线科研工作者沟通交流,共同推动因果涌现社区的发展。


因果涌现读书会第二季招募中


跨尺度、跨层次的涌现是复杂系统研究的关键问题,生命起源和意识起源这两座仰之弥高的大山是其代表。而因果涌现理论、机器学习重整化技术、自指动力学等近年来新兴的理论与工具,有望破解复杂系统的涌现规律。同时,新兴的因果表示学习、量子因果等领域也将为因果涌现研究注入新鲜血液。


由北京师范大学教授、集智俱乐部创始人张江和加州大学圣地亚哥分校助理教授尤亦庄等人发起的「因果涌现」系列读书会第二季,将组织对本话题感兴趣的朋友,深入研读相关文献,激发科研灵感。本读书会自2022年5月22日开始,每周日晚19:00举办,预计持续7-8周。欢迎感兴趣的朋友报名参与。


本季读书会详情与报名方式请参考:
因果、涌现与机器学习:因果涌现读书会第二季启动


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