导语


复杂系统在宏观状态和微观状态都有不同的刻画和描述，当一个系统在宏观尺度能够展现出比它的微观尺度更强的因果特性，就发生了因果涌现。然而，从数据中识别这种出现的因果关系仍然是一个尚未解决的难题，因为正确的粗粒化策略并不容易找到。本次分享是张江老师近日在arXiv公开的一篇论文《Neural Information Squeezer for Causal Emergence》，本文提出了一个通用的机器学习框架：「NIS框架」（Neural Information Squeezer）针对连续动力系统的因果涌现辨识问题，能自动提取有效的粗粒化和宏观状态。


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14-16周。欢迎对本话题感兴趣的朋友报名参加！对本期话题感兴趣可以点击预约链接进行预约：




报告内容简介




本次分享是张江老师近日在arXiv公开的一篇论文《Neural Information Squeezer for Causal Emergence》的分享，针对连续动力系统的因果涌现辨识问题，提供了一套新的框架，称为神经信息压缩「Neural Information Squeezer」，通过可逆神经网络等技术，可以找到合适的粗粒化方案和宏观动力学，以及直接从时间序列数据中识别因果关系的出现。

【大纲】

  • 涌现及因果涌现理论介绍

  • 从涌现到因果涌现理论

  • 因果涌现辨识问题与已有解决方案

  • 关于有效信息的计算

  • 背景知识
  • 多尺度数据驱动建模
  • 可逆神经网络

  • 基于神经网络的高维映射有效信息的计算

  • 神经信息压缩机（Neural Information Squeezer简称NIS）
  • 问题背景和解决方案——连续动力系统的因果涌现辨识
  • NIS的架构与实现
  • 理论分析结果

  • 数值实验结果

  • 问题与展望
  • 存在问题

  • 进一步研究


【主要涉及到的知识概念】

  • 因果涌现 Causal Emergence

  • 粗粒化 Coarse-graining

  • 有效信息 Effective Information

  • 多尺度数据驱动建模 Multi-scale data driven modelling

  • 可逆神经网络 Invertible Neural Network

  • 信息瓶颈理论 Information bottleneck theory





主讲人简介




张江，北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人、集智学园创始人、曾任腾讯研究院特聘顾问，复杂系统、人工智能的研究者与布道者。主要研究领域包括复杂网络与机器学习、复杂系统分析与建模、计算社会科学等。

参考文献

[1]Jiang Zhang. Neural Information Squeezer for Causal Emergence. arXiv:2201.10154, 2022


 



与读书会主题之间的关系




与读书会之间的关系：本次主讲内容与因果涌现主题密切相关，提出了一种神经网络架构，能够有效地在一组时间序列数据之中，找到合适的粗粒化方案和宏观动力学，从而辨识出系统之中是否存在着因果涌现现象，同时指出发生这一现象的尺度是多少。

与复杂系统之间的关系：涌现是复杂系统的重要主题，因果涌现理论找到了一条定量刻画涌现现象的方法，然而，因果涌现理论尚难以应用到针对真实复杂系统的运行数据进行因果涌现辨识的情形，本文介绍的方法提供了一条解决该问题的有效途径。
 



直播信息



 

时间：
2022年11月6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

  • 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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