为什么中国做不出ChatGPT这样的产品？为什么中国没有OpenAI这样的“技术理想主义”组织？其实，当你问出这样的问题的时候，已经在潜意识深处把我们自己定位为一个“跟随者”，而不是一个“引领者”，于是，这两个问题自然已经有了答案。
那么，我们为什么一直都要盯着美国看呢？其实，我们中华民族无论是过去还是今天，都是一个充满了无限创意的民族，只不过，我们不善于表达，我们的不自信把所有这些创意都锁在了灵魂的深处。
七千多年前，伏羲大帝“神开我心，一画开天”，创立了独一无二的以“易”文化为基础的中华文明。无论是儒家还是道家，还是后来融合了佛教的释家，他们都可以算做是“易”文化的源远流长，并对全球人类文明产生了独特而巨大的潜在影响。迄今为止，中华文明仍然是全世界保留得最完好，延续最久远的人类古文明。
今天，当现代科技成为了全球的角力场之时，中国的异军突起同样让全球瞩目。无论是“神舟”、“天宫”、“北斗”，还是“墨子”、“麒麟”与“鸿蒙”，它们都彰显出中国科技在航天、量子计算与量子信息、超级计算机、芯片制造等领域的赶超势能。
当人们还在苦苦追问，为什么中国没有一家类似OpenAI这样的非营利机构的时候，一家名为“集智俱乐部”的非营利开源科学组织已经悄无声息地成长了整整20年了。尽管她还非常弱小，甚至于无法进入人们“高企的”视线和“严苛”的评判标准，但正是因为中国有了“集智俱乐部”这样一个能够承载科技创新梦想的“小生境”，才使得中国未来的原创生态更加充满希望。
科技创新能力无疑是重中之重。然而，提升创新实力，谈何容易？君不知古有著名“钱学森之问”，今有“为何ChatGPT没有诞生在中国”这样的全民焦虑。然而，问题的关键点是什么呢？
谈到创新，必然离不开创新的主体——科研工作者。尽管我国科技从业人员的总量早在2011年的时候已达到世界之最，但创新偏偏就不是一个靠量就能堆出来的问题。对于一名一线的科研工作者来说，最大的麻烦还是心理障碍——我们缺乏安全感。
这话一听可能会有些奇怪，为何会缺乏安全感呢？活在今天全民小康社会的科研工作者不是早已经衣食无忧了吗？怎么会缺乏安全感？科技创新本身就是一种非常高层次精神领域的探索活动，孤独而持久。科学探索宛如一个猎人走进了黑暗森林深处，不仅追逐的猎物可能早已不见踪迹，就连旁边的队友也不知了去向。猎人必须凭借强大的心理能量，才能继续朝更深的黑暗义无反顾地走下去。面对这种远超常人所能想象的精神目标，一般意义上的心理安全感早已经不足以支撑。
有一个习得性无助的实验，说的是一只跳蚤本来可以轻易地跳出瓶子，但是当它被封口的瓶子关得太久之后，即使盖子已经被移除了，它仍然不会轻易跳出瓶子。一个隐形的天花板正在封挡在跳蚤的头顶。
这个比喻用来形容中国大多数科研工作者的状态可能并不为过。其实，随着这几年国家对科技创新的大力支持，科研工作者们已经步入了小康生活，然而，长期的文化氛围和社会风气已经成为了那个看不见的“天花板”。作为刚刚走上工作岗位的“青椒”，他们会被教育劝说去争取各类Title和“帽子”，只有早日一鸣惊人，才能出人头地、衣食无忧。而好不容易混到“帽子”的中年科研人，又会被过度地“开发”和“利用”，从而产生严重的“时间匮乏”症。
由于科普工作长期不受重视，我们的社会大熔炉只能依靠“帽子”来评价专家。这就导致越有Title的专家越能轻松获得各种项目和资助，但却越没有时间去做创新性研究。各种混乱、不专业的科研供需匹配被“勾兑”出来，让可怜的专家们身陷评审会、投标会不能自拔。而真正潜心钻研的优秀人才却被市场冷冷地搁置一边。所以，无论是否成功，科研工作者就是无法聚焦到真正的科学问题本身上来。然而，越是重大的、具有颠覆性的科技创新，就越要求科研工作者能够孤勇前进，步入黑暗森林深处。然而，悖论的是，我们越是对创新充满紧迫需求，却越是在无意识地阻挠专注的探索。
第二个天花板，则来自我们的国际同行——美国或西方的学术权威们。没错，在过去的几十年间，美国学者们充当了导师的角色，他们毫无保留地倾囊相授，将年轻的中国科研带入飞速发展的快车道。然而，也正是这种毫无保留的“学术倾倒”，使得中国学者们形成了严重的心理依赖，从而导致我们不敢提出自己的想法，更不敢去和欧美学术权威“骂街”（在学术期刊上争论）。如果我们绘制一幅学者们之间的科研引用关系图，则现在的情况大概是这样的：
其中每个节点代表一名学者，连边代表学者作品的引用关系，红色连边代表中国学者对美国学者的引用，黑色连边代表中国学者彼此之间的引用。从图中可以看出，中国学者对美国学者的引用大于美国学者对中国学者的引用，以及中国学者自己对自己的引用。
如果观察中美两国学者的科研模式。我们会发现美国学者大多对自己奋斗的学术有着崇高的使命感，而中国学者更加在意文章在何种等级的刊物上发表；美国学者大多对科技领域的所谓热点事件“孤陋寡闻”，而中国学者则仿佛有一种只要热点一出，就要拼命追赶的紧张感；美国学者更喜欢慢条斯理地反复打磨论文，中国学者则天天想着抢先把论文挂上arXiv，占个坑再说。总之，美国学者仿佛一头沉稳而行动迟缓的“大象”，中国学者则更像一只眼观六路，东蹿西跳的“猴子”。
然而，如果我们真的成长为了一头学术“大象”，则极有可能会被“美国老师”们反过来以各种不同方式打压。由于目前学术论战的主战场大多都是欧美的顶尖学术期刊，所以这种环境让中国学者在原创观点阐发上毫无优势可言。于是，靠“发顶刊”维系生活的我们，只有乖乖低下头。最好的策略显然不是创新，而是跟随。
对深层安全感的缺失，导致中国学者仿佛被关进了一座心理的“铁屋”之中。
我们怎样才能重见光明？没错，我们需要在黑漆漆的“铁壁”上，凿出一个小洞，而这个小洞就是集智俱乐部。
2003年的春天，非典肺炎大爆发。北交大一个叫张江的博士生被学校关到了宿舍里，不能外出。被“囚禁”的他不得不靠读书消磨时间。这个时候，他读到了那本影响他一生的书——《复杂——诞生于秩序与混沌边缘的科学》。该书记述了来自美国的另类、叛逆的科学家们如何冲破传统学术藩篱，开辟全新学科——复杂性科学（简称复杂科学，Complexity Science），并创立圣塔菲研究所（Santa Fe Institute）的故事。
令张江惊喜的是，很多有趣的东西竟然全部在书中找到了出处，包括遗传算法、元胞自动机、囚徒困境博弈、蚁群算法、人工生命等等。原来这些稀奇古怪的东西是一个正在萌芽的独立学科，叫做“复杂科学”，而这些东西的发明者们正在圣塔菲研究所这个地方开会呢！
张江如果不是被“非典”疫情封禁了，恨不得一下子就蹦到圣塔菲去。于是，他萌生了另一个念头——“我为什么不创建一个中国的‘圣塔菲研究所’呢？尽管我没钱、没人、没实力，但是我可以建一个网站呀！我可以把书中那些有意思的程序都找来，或者自己编程仿造出来。再搜集、翻译一些复杂科学的资料，分享给中文互联网世界的人们。”
于是，一个毫不起眼的网站——“集智俱乐部”——就在中国互联网世界诞生了。打开网站，你首先会看到在屏幕上方有三只蚂蚁爬来爬去。它们的脚下，是随时间演化的元胞自动机，以及一个用数学方程绘制的分形图案——大名鼎鼎的“曼德布罗特集合（Mandelbrot Set）”。网站取名“集智”，既有“极致”的谐音，又有聚集智慧、集体智能的含义，这正是复杂科学的精髓之所在。以“俱乐部”为名，张江希望把他初遇《复杂》那种快乐和兴奋传递给更多的人。
很快，网站的论坛上便聚集了一大批同类。有人留言说，“太好了，终于找到组织了！”，“我苦苦思考了十几年的问题，却从来不知道它们原来属于复杂科学”，“居然国内还有这么一个‘纯粹’的地方，真是太难得了！”
是啊，可能很多探索者、科研人和张江一样，被现实的牢笼关闭、压抑得太久了。而“集智俱乐部”便成为了一个大家可以“堂而皇之”大谈什么“生命的本质是什么？”，“如何设计机器，让其涌现出智能？”，“经济系统算不算复杂系统？”……这些问题的小窗口。这些问题由于都是“大问题”，同时又涉及到很多深层次的哲学思考，所以，不太容易被主流的学者或期刊接纳。但对这类问题进行思考和洞察并不是欧美科学家的专利，大量的中国学者同样有资格思考和讨论。学者们终于可以撇开房子、车子、职称、评审等等问题，酣畅淋漓地讨论学术了。慢慢地，网站论坛的注册用户开始越来越多，几乎已经承载不了用户们激烈的争论了。
2007年的北京春风荡漾。伴随着互联网的普及，文艺青年们开始从线上走到线下，他们聚集到五道口、三里屯的大大小小的酒吧中一起看独立电影，一起听小众音乐。“与众不同”是他们身上最独特的标签！
“为什么科研青年们不能也这样到酒吧分享、聚会呢？”张江受到了文艺青年们的启发，突然就萌生了这样的想法。于是，他找来了孙滔、李旭东等几个小伙伴，打算创建一个线下的“真正的”集智俱乐部。
年轻的爱因斯坦在1902时也创建了一个叫做“奥林匹亚学院”的哲学/科学团体；1920年，控制论之父维纳等人也组织了一个“维也纳小组”。1984年的时候，尽管乔治·考温（George Cowan）、默里·盖尔曼（Muarry Gellman）等人已经不再年轻，但他们老骥伏枥，不也创建了今天的圣塔菲研究所吗？
就这样，集智俱乐部终于从线上走到了线下。他们选择了位于北三环边上，原“青云仪器厂”废弃厂房内部建立起来的一家神秘的咖啡馆——“叁号会所”作为他们的活动地点。之所以选择这么一个奇怪的地方，很重要的原因就是希望能区别于学院派的正统风格。张江最不想看到的就是，集智俱乐部受到某一个学校或研究所的影响过重，最终成为了另一个学生社团或“官方”组织。自主独立的发展才是学术求真探索的关键。
那个时候，每到周末，“叁号会所”的大厅都会被挤得满满的。从复杂适应系统到计算机游戏，从生态中性理论到自复制自动机，从裂脑人到自由意志，从复杂网络到复杂经济学，集智俱乐部的活动始终与复杂科学国际最新研究成果同步，而且主题依然保留了她的前瞻性和哲学品味。
在一次次活动中，集智俱乐部开始明确了自己的使命和愿景，这就是：
“营造自由交流学术思想小生境， 孕育开创性的科学发现”
显然，这些创始成员都是一些没什么名气，可能也不怎么受欢迎的小人物。然而，这里的话题却又是那么的充满争议和不被人理解——毕竟“人工智能”、“生命模拟”在那个时候还相当科幻。所以，他们真的是憋的太久了，需要有那么一个小小的避风港——小生境，不用太大，关键是能够自由交流学术，畅所欲言。
那个时候营造的小生境中，就已经聚集了一批非常有意思的人。
吴令飞，当时还在北大读新闻传播学的一名学生，却对统计物理、幂律、分形等问题产生了极大的兴趣，并试图将韦斯特（Geoffery West）等人的“规模理论”（Scaling Laws）引入到互联网世界中。
曹旭东，当时在北大读流体力学的一名学生，却对机器学习产生了巨大的热情。他在2012年的时候就与肖达、袁行远等人组织了一个“深度学习”的读书会。深度学习在当时还是一个相当陌生的名词，谁也没有预料未来它会有如此深远的影响。
袁行远，一个刚刚从阿里算法广告部门离职的年轻人，他正在尝试用算法搞出各种稀奇古怪的东西来改变世界。记得他在集智俱乐部的第一次分享就是他自己写的歌曲自动识别算法。
尤亦庄，当时在清华大学高等研究院读书的博士生，虽然他专业是凝聚态物理，但却对复杂系统、人工智能等研究产生了浓厚的兴趣。在交谈中，他总是能一下子洞悉到问题背后的本质，并已经展现出物理学家才有的独到而深邃的见解。
就这样，一个个原本孤独寂寞的探索者们终于可以聚集到了一起，尽情“合法地”讨论他们追逐的问题——在当时，讨论这些问题在很多场合是会被视为另类和疯子的。
那时，很多高校、科研院所的官僚主义风气盛行。集智俱乐部排斥官僚主义的最好做法就是聚焦科学话题本身。记得有一次，一个参加者希望在集智俱乐部拉关系，勾兑项目。然而，他发现与会者全部投入到激烈的研讨中，根本没人搭理他，于是便灰溜溜地走了。
在这里，各界“权威”人士完全不占优势，甚至受到了“不合理”的待遇。很多学术界、政界、商界的大咖来到这里参加活动，但却被一帮初生牛犊的年轻人晾在了一边。
在被晾一边的人当中，就包括当时大名鼎鼎的《失控》一书的作者——凯文·凯利（Kevin Kelly）。后来，经人提醒才知道，他曾在一个夏天的周末造访过叁号会所参加集智俱乐部的活动，但却没有人顾得上搭理他。
集智就是这么一个有趣而神奇的地方，一个与世无争的“自由学术探索”的小生境——他给压抑良久的中国探索者们打开了一扇窗。然而，集智的最终愿景是要“孕育开创性的科学发现”，那么，这些人能做到吗？
2019年6月，集智俱乐部在凯风基金会的支持下，于东三环边上的“启皓大厦”的会议室中举办了研读营的公开报告会。吴令飞、曹旭东、尤亦庄、袁行远等等这些久违的小伙伴们从世界各地赶回北京，共同促成这个盼望已久的线下交流会，分享各自的最新进展。
这次分享会最神采飞扬的，就是吴令飞了。他当时已经成为了美国芝加哥大学知识实验室的一名博士后研究员。在此不久前，他和美国西北大学王大顺以及芝加哥大学的James Evans等人合作，提出了一个关于小团队与颠覆式创新的理论，在Nature上发表。该文章指出，尽管大科学时代下团队规模变得越来越庞大，然而，真正做出更具颠覆性创新成果的却是小团队，大团队更擅长开发和利用小团队提出来的原创思想。这是因为，小团队没有包袱，更容易跳出原有的思维框架，去探讨那些更加小众，边缘化的课题。但这并不意味着，小团队的冒险探索就一定能成功。相反，绝大多数的冒险都是失败的。然而，正是这些数量巨大的失败，才能造就少数幸运儿的成功。
2019年2月21日，吴令飞等人的文章登上了Nature封面文章。就像封面图片所示意的，小团队就像特立独行的鲨鱼，大团队就像聚集成群的小鱼，它们共同形成了科学研究的生态系统。科研生态的健康发展，需要各种不同规模的团队。
尤亦庄依然还是那样斯文优雅，但却在分享的时候激情洋溢。他当时已经是美国哈佛大学物理系的博士后研究员，正在从事凝聚态物理与量子信息等领域的研究。然而，他这次分享的内容却是如何用机器学习技术用于宇宙大尺度时空结构的发现。更神奇的是，同样的技术还可以用于大规模人脸图像的生成与压缩。尤亦庄把他们的这项技术称为——重整化群流（Renormalization Group Flow）。
曹旭东当时已经成长为一个不折不扣的明星创业者了。他凭借过硬的AI技术和冷静的思考力组建了一支光彩夺目的创业团队——Momenta（初速度），专注研究自动驾驶技术。他们团队刚刚组建就受到了风投资本的青睐，刚刚拿到B+轮融资。真没想到，他从2012年组织“深度学习读书会”以来，已经在AI这条路上走了那么深，那么远。
袁行远也是一家AI创业公司的创始人了，他早在2014年就联合“深度学习读书会”中的肖达、苑明理等人组建了“彩云AI”团队，成功研发了一款能够随时随地定制化地预报天气情况的APP——彩云天气。最近，他们又研发出了一款新产品——彩云小译，可以非常方便的实现即时口译。
看着昔日集智小伙伴们在舞台上分享，张江欣慰地看到他为探索者们营造的这个温暖的“小生境”——集智俱乐部也算是开花结果了。除了这些成长中的学术、创业新星，集智这两年也利用众包的方式写作了不少科普书，如《科学的极致——漫谈人工智能》、《走近2050——注意力、互联网与人工智能》，译著《深度思考》等等。“开创性的研究成果”可能还谈不上，但是他们的确正在孕育这种可能性。这些初露锋芒的年轻学子们仅仅是集智俱乐部所展现的冰山一角。假如再过15年，还会有更多的人、更多的成果生长起来。
然而，看到小伙伴们的成就张江也感到了一丝委屈和不甘。自从2016年以来，他也算是一只脚踏上了艰苦的创业道路。与大多数创业者不同，他之所以创业也是为了让集智俱乐部能够有一个正式注册单位，同时能够实现更好的发展。虽然很多人都觉得集智俱乐部应该很容易搞到钱，但事实上，如果把坚持集智俱乐部的初心和调性作为一个非常重要的约束条件，这条路就变得困难了很多。然而，在踩过了所有创业者都要踩的雷之后，他才发现，运营一个团队远比无心插柳地维持一个活动空间难上十倍。
令人欣慰的是，在经历了将近两年的艰苦创业之后，集智学园（北京）科技有限公司终于有了比较稳定的业务和现金流，同时也获得了两笔大额的融资。资助我们的，正是“潜伏”集智俱乐部多年的资深粉丝，王小川和郑杰，两位都是业界大名鼎鼎的人物。我们也已经形成了一个十个人的小型团队。集智俱乐部的运作也终于实现了他多年以前梦寐以求的状态，可以在不用操心的情况下自组织地运转。
但是，这仍然不是集智俱乐部的理想状态。集智俱乐部不是一家以营利为目的的公司，而更应该是一家偏向于社会公益性质的研究所。
2022年的11月底，集智在北京西山艺境小区的会客厅中座无虚席，大家正在庆祝“北京市门头沟区集智科学研究中心”这一民办非企业的正式成立。尽管只是薄薄的一张纸，但却花费了团队足足两年的时间拿到它。这中间有太多的辛酸苦辣。可是，自从今天开始，集智俱乐部终于成为了一个名正言顺的公益组织了。
其实，自打2003年一开始，张江就想把集智俱乐部打造成一个类似圣塔菲研究所那样的“没有围墙的研究所”。2016年的时候，由于没有申办民办非企业的资质而不得不以公司的方式运作集智俱乐部。在绕了一大圈子以后，今天，集智科学研究中心的成立意味着集智俱乐部终于可以回归到初心了。
尽管集智的确在很多方面都想去模仿圣塔菲研究所，但是与他们相比，集智太弱小了。圣塔菲研究所在成立之初就受到了三位诺贝尔奖得主的加持，而集智俱乐部自从2003年到现在却始终是一种非常“草根”的状态。虽然集智的小伙伴们都在飞速的成长，但是在那些学术大佬看来，他们就是一帮娃娃。
所以，即使集智科学研究中心已经挂牌成立，但是接下来如何走仍然是一个困难的问题。仿照大多数国内研究院所的发展模式吗？拉很多院士、博导挂职做挂虚名吗？仿照国外的民间研究院所的形式吗？像OpenAI或贝尔实验室？不，都不是，集智必须摸索一条属于自己的路！
“基于互联网社区”的草根模式，这就集智科学研究中心找到的未来发展模式。拥抱互联网，这始终是深植在集智俱乐部骨髓里的发展基因。2003年的集智俱乐部就是发起于互联网，今天的集智俱乐部显然要更加拥抱互联网。事实上，今天的集智俱乐部已经不再是一个名不见经传的小型网站，而是一个拥有着20万粉丝的高端、专业化的网络社区。经过创业7年的摸索，已经找到了“读书会”这种适合集智俱乐部的活动形式。
“后ChatGPT时代”、“AI+Science”、“因果科学第四季”、“复杂管理学第三季”、“因果涌现第二季”……，一个个读书会如雨后春笋一般地在集智大社区的照耀下茁壮成长起来。每个读书会都非常受欢迎，甚至出现了瞬间就爆满500多名额的情形。
集智斑图网站（pattern.swarma.org）
每一季读书会很好地延续了集智俱乐部十多年以来的活动风格：年轻的学者们是读书会的绝对主角，他们只需要尽情地把自己的学术思想表达出来即可，可以是对某个领域的综述，也可以是对某篇论文的分享。他们甚至不需要太多听众的感受，让自己“讲爽”才是第一要责。学习者和从业者们则是各取所需。他们可能是为了学习某个知识，可能是希望结交某个学术明星，也可能是为了获取最前沿的信息——读书会活动就像是一场热闹的大Party。
每次读书会都能涌现一些活跃的人物，他们的身上或多或少都能看到吴令飞、袁行远等人的影子。而集智科学研究中心的使命，就是要让这些“冒尖”的人物能够获得更好的成长和支持。从活跃社区成员到深度支持学者，再到访问学者、常驻学者，研究中心力图打造一个人才成长的阶梯。
总之，摸索出来的读书会模式构成了集智科学研究中心的源头活水。然而，水只有在流动之中才能发挥其巨大的能量，集智又如何引导这股“上善之水”来谋求新的发展呢？
互联网社区的一个严重弊端就是，信息过于分散，参与者的时间不能得到保证。尽管每一次活动都能吸引大量的人参与讨论，但是这些话题完全没有办法形成积累和再创造。这远远不符合集智的初衷——“孕育开创性的科学发现”，如何让讨论的内容沉淀下来呢？答案就是“集智斑图”（Swarma Pattern）。
理想化的集智斑图应该是一个智能系统，这里的智能既包括了人工智能，又包括大量用户的集体智能。所以，严格来说，集智斑图是一个人-机协作系统，其目的就是为了“孕育开创性的科学发现”。
如何实现呢？这个大问题基本上可以分解为如下三个步骤：沉淀知识、理解知识、创造知识。
第一步，也是当前亟待解决的知识的沉淀。所谓知识沉淀就是通过不同的手段，将深藏在每一个读书会参与者头脑之中的知识变成一种显性的方式记录并存储下来。
“交互式播放器”就是我们尝试知识沉淀的第一个小工具。它就是一个视频播放器，然而与众不同的是，它却承载着知识沉淀的艰巨使命。无论是一期读书会，还是一篇论文的分享活动，它们都体现为一个视频。而一段视频本质上就是一个线性化的时间轴。于是，在这个时间轴上，我们便可以附加非常多的东西了，包括：字幕、术语、互动、超链，等等。我们一方面可以通过机器学习算法从视频之中提取大量的技术要素，另一方面则可以让观看视频的用户来帮助算法纠正错误，甚至提供更多信息。这些信息再进一步经过算法，打包成一个汇总页面，呈现给用户。
“学习路径”则是一种沉淀互联网中弥散知识的方式，这是一个互联网资源的聚合器，它能够把不同格式，来源于不同地点的互联网资源汇聚到一个复合文档中，方便一个领域的初学者阅读、学习。我们经常会在知乎等平台看到类似“深度学习新手入门路径”等帖子，这本质上就是一种路径，但这种路径并未把各类信息格式化。斑图上的路径，则可以以更加格式化的方式呈现出来。
“复杂性研究速递”则是一种纯算法的论文聚合器。它能实时扫描互联网上最新发表的有关复杂科学研究的最新论文。未来，它还会朝向更加个性化的方式发展。
“集智百科”则是一个以词条为单位的知识沉淀平台。它力图打造一个专为“复杂科学”领域定制化的维基百科。
第二步，知识理解。所有这些知识沉淀都会被斑图系统打散成“概念”加以存储。当概念的积累达到一定规模以后，它们之间的关系便凸显出重要性来。关系的来源可以通过飞速发展的自然语言处理基础来实现，也可以通过大量用户的众包模式来加以构造。
知识理解模块可以和用户的在线学习功能密切地结合起来。本质上讲，我们学习一个领域的知识，就是对知识的一种理解。也就是在掌握一个个概念在不同语境之下的关系。一方面是人类的学习，另一方面是人工智能系统的知识理解过程，如果能将二者紧密地结合起来将能够让用户与机器系统共同生长。
第三步，知识创造。集智科学研究中心这一草根研究所的一大特点就是要自下而上的生长出原创性的科研成果。因此，斑图系统中知识的沉淀和理解的一大目标就是为了能够支持这样的原创性的科学发现。
尽管人工智能在掌握了大量知识之后是可以在一定程度上完成知识创造的，就像今天的ChatGPT等大语言模型那样，但是我们的最终目的并不仅仅是一个人工智能算法，我们更希望这样的人工智能能够帮助到每一个平台上的探索者，让他们能够更加顺畅地完成知识创造的过程。
“用知识链接探索者”，这是集智斑图在创建伊始就确定下来的口号。没错，探索者才是整个集智斑图系统的主体，而不是平台上沉淀下来的那些冷冰冰的格式化的知识。那么，如何让探索者们能够在集智斑图的支持下更好地实现知识创造呢？
答案是WEB3.0技术。基于区块链分布式存储的技术，可以从根源上解决人与人之间的信任问题。前文说到，科研工作者之所以难以创新，就是因为他们的基本安全感无法很好地被满足。WEB3.0技术则可以从很大程度上解决这个问题。例如，我们可以给每一篇原创成果，哪怕是一个词条、一篇博客文章都构筑NFT，从而让每个用户所创造的知识被标识。
其次，这就是要利用斑图系统，打造出一个别开生面的“基于知识的社交平台”，这样才能让一个个沉淀下来的知识被激活，从而更好地在用户社交网络上流动起来。
我们笃信，人与机器的高层次的融合才是未来的发展方向。所以，集智斑图系统与大多数平台最大的不同之处就在于，我们并不对单纯的人工智能感兴趣，虽然当前它正展示出非常迅猛的发展势头。但斑图更想做的，是如何能够利用人工智能的最新技术去放大用户的群体智能。
在集智斑图系统的支持下，集智科学研究中心将真正开辟自己的全新模式，即一个真正地发源于互联网社区的“没有围墙的研究所”。
在2023年集智科学研究中心第一次内部大会上，张江慷慨激昂地介绍了整个基于互联网社区的发展模式，以及集智斑图的宏大构想之后，却有人指出一个尖锐的问题：“这一切与集智长时间坚持的‘复杂科学’发展方向又有什么关系呢？”这个问题一下子把张江问住了。是啊，目前的集智斑图系统完全是一个通用化的平台，它原则上可以服务于任意的学科。那集智为什么要坚持复杂科学呢？能不能放弃它？
张江显然是不甘心的，毕竟，他顶多算是一半的创业者，他的另一半身份是复杂科学领域中的科研工作者。如何为所有的复杂系统构造一套可定量化描述的框架？如何找到复杂系统普适的规律？如何将我们对生命本质问题的理解平移到社会经济系统中？这些“复杂”的问题，才是他最关心的。当初之所以创建集智俱乐部，一个很重要的原因就是为了他自己的学术研究。但是，现如今，创业的7年时间里，张江自认为几乎荒废了学术。所以，他必须将个人目标和集智俱乐部的目标重新在更高层次绑定在一起，才能获得源源不断的动力！
另外，如果一家科研机构没有了相对明确的科研问题，则它必然不能获得更加长久的发展。很多机构在失去了科研目标后，很快就会人心涣散。集智斑图系统的服务对象并不是这些搭建集智斑图平台的人，所以斑图的发展目标并不能直接激励到参与集智斑图的科研工作者。他们需要一个全新的目标和意义，才能更好地停留在这个平台上，甚至完成原创性的科学创造。
长久以来，“复杂系统”始终是集智俱乐部的活跃话题。然而，随着时代的发展，系统科学中的一些标志性的概念名词，如：自组织、涌现、混沌等等逐渐失去了吸引力。当你打开现在的集智斑图，你看到的更多的关键词是：因果、机器学习、网络表征学习、高阶网络、计算社会科学、信息分解、NeuroAI等等。
久而久之，年轻学者们开始与集智多年的老话题产生了一定的脱节。很多人甚至从来没听说过“复杂科学”。这也难怪他们，以系统论、混沌、分形、复杂网络、耗散结构论等等为支撑的老的复杂科学的确已经年代久远，也缺乏理论、概念上的创新。相反，现在势头发展最猛的学科自然都与AI相关。以深度学习、神经网络为代表的人工智能科学仿佛一夜之间便成为了一种跨学科的普适研究方法。这个时候，集智科学研究中心是否还必须要拉着“复杂科学”的旗子呢？
其实，如果你仔细考察“人工智能”与“复杂科学”这两门学科的发展历史，便会惊奇地发现，现在的“复杂科学”所处的境地像极了在上个世纪90年代时候的人工智能。张江是在1998年左右接触到人工智能的，那个时候，从业人士会刻意回避使用“人工智能”这个词，人们更愿意说自己是做“语音识别”，或“自然语言处理”等具体领域的。没人相信大一统的人工智能会独立发展成一门学科。
现在的复杂科学也是处于类似的尴尬境地。真正研究这个领域的学者们会或多或少地羞于谈论自己是在做“复杂科学”的，而更愿意说，自己是从事“生命科学”或“经济学”或“神经科学”等具体领域研究的。甚至有相当一部分人认为，根本不存在什么大一统的“复杂科学”理论，人们更应该脚踏实地地研究一个个具体的领域问题才是正道。
然而，不可否认的是，“复杂系统”这一研究对象始终是在那里的，而且上个世纪的发展已经证明，不同复杂系统的背后的确存在着一些统一性的规律，包括幂律、分形、混沌等等。只不过，这些初步的统一性还很浅，它并不能帮我们深入到复杂系统的精微细节之处，而给我们带来更加具体，更加具有指导性意义的知识。但这些并不能完全否认“复杂科学”，对不同复杂系统进行统一认知仍然具备一定的可能性。
随着人工智能技术的发展，人们对复杂系统的认识应该进一步深入。随着这种认知的积累，早晚会出现一种全新的局面：人们会解锁各式各样复杂系统的现象和规律，慢慢地这些局部的规律会汇聚成一整套新的复杂系统理论，我们不妨把它叫做“复杂新科学”。为什么那么肯定呢？答案就在于，人工智能本身就是一种统一的跨学科技术手段。无论针对什么样的系统，人工智能都能应用。然而，人工智能再发展，它仍然是一种技术，而不是科学。从某种意义上来说，人工智能是人类认识复杂系统的一种重要工具。尽管我们现在的注意力焦点还在如何发展这套工具上面，但未来早晚会有一天，我们将从这种工具中抽象出新的理论——关于各类复杂系统的统一性科学认知，这便是“复杂新科学”。
2021年，乔治·帕里西等人获得了诺贝尔物理学奖，获奖理由就是他在“复杂物理系统”领域的突出贡献，特别是在大气复杂系统之中的应用。这是将近半个世纪以来，诺贝尔奖再次青睐“复杂系统”研究。诺奖的第一次青睐可以追溯到1977年，著名的化学家、物理学家普利高津因他在“耗散结构”理论方面的研究而获得诺贝尔化学奖。虽然，一个诺贝尔奖并不代表着它是未来方向，但是它至少证明，复杂系统值得我们认真研究。
2021年，著名的《科学》杂志更新了全世界最前沿的125个科学问题。包括生命起源、意识起源、气候系统基本原理、集体运动和群体智能的原理、宏观微观世界的模拟、经络系统的依据等一系列复杂系统难题。可想而知，人们对复杂系统的认知并非已经足够，而是还远远不足。这才需要我们进一步发展复杂科学，而不是消极地认为，复杂科学已经发展落寞。参见：
https://www.science.org/content/resource/125-questions-exploration-and-discovery
那么，集智科学研究中心的未来发展就要聚焦在这种“复杂新科学”上。
这便是集智科学研究中心的全新使命。相比较早期集智俱乐部的使命：“营造自由交流学术思想小生境， 孕育开创性的科学发现”，我们一是更加明确了跨学科探索作为我们的研究手段。其次，我们的未来奋斗目标更加具体化了。如果说“开创性的科学发现”还比较含糊，那么“复杂性科学新理论”则更加聚焦在复杂系统研究上。另外，我们将“孕育”改为了“催化”，则更能够彰显我们对开创性科研成果的决心和毅力。
“催化”一词是一个化学术语，它表示的是一种特殊的化学反应物，即催化剂，它可以加速一个化学反应，但却并不直接参与。虽然催化反应仅仅起到了一种加速的作用，但是这种加速本身就是非常关键的。例如，生命起源理论认为，最原始的生命组织就是一种能够“自我催化”（autocatalyze）的化学反应网络。其中，这个网络中的每一个化学分子都可能催化其它的化学反应，从而形成一种闭合的组织结构。这种结构一旦形成，就会非常牢靠、具有鲁棒性。例如，如果我们将其中的某一个化学分子移除，则“自催化”网络就会通过其它的化学反应自动补全这个网络。
集智俱乐部所营造的“小生境”就像是一锅原始的化学分子汤。每个参与的小伙伴就像是一个个化学反应分子，他们在集智一次次的思想碰撞就像是一次次的化学反应，这些化学反应就有可能催生出全新的原创性的科学发现。
如果你还在感叹，为什么中国没有OpenAI？为什么中国科研人开发不出自己的ChatGPT？那么，就请你记住中国有集智俱乐部。不是中国的学者不懂得创新，更不是国家不重视创新的发展。自上而下的资金投入当然是必不可少的，但是过快的大量投入很容易造成“消化不良”的问题。这就是为什么我们会看到，国家投入在科技创新上的钱越多，学者们就会越忙于奔命，出现了这样那样的各种问题，而真正开创性的科研成果则始终没有出现。
问题的根源在于创新者得不到生长的土壤。这片土壤并不是靠国家自上而下砸多少亿的资金砸出来的，而必须是在中国本土环境中慢慢地生长起来的。集智俱乐部，以及升级版的集智科学研究中心，就是在培养这样一片土壤。尽管它并不肥沃，但是它已经以坚定的信心坚持了20年之久。无论是成长起来的集智小伙伴，还是一个个人气爆满的读书会，这些都是成长于集智沃土上的一颗颗小嫩芽。
然而，光靠张江和他的十几个人的团队是远远不能承载更多“沃土新芽”的生长的，更加承载不了中国的原创式科研。所以，集智需要更多机构、更多人的帮助！
2023年，集智俱乐部迎来了她的20年生日。历史似乎是有着某种巧合。
1983年，一个叫乔治·考温的物理学家正在美国新墨西哥州到处游说一些科学家和投资人，他想要突破还原论的桎梏，去理解涌现、混沌等复杂系统现象，希望创办一个以复杂科学为研究重心的独立研究所。考温等人最终在1984年成功创办了圣塔菲研究所。他坚定地说，如果他不走这一步，20年后，还会有年轻人来走出这一步。
2003年，也恰恰是考温所说的20年后，在中国，一个叫张江的年轻博士创建了一个网站，取名为：集智俱乐部，发布着他对复杂科学的思考。圣塔菲研究所此时已经成了世界复杂科学研究圣地，吸引着世界各地的年轻科学家们过去朝圣，张江就是其中之一。
他将圣塔菲自由交流的氛围带到了集智俱乐部，每当周末就会在北京的咖啡厅里举行小型的学术交流会，这一群北京高校的普通大学生们，有着和圣塔菲的高级研究员们一样的热情和兴趣，在交流着同样的话题。自指、涌现、人工智能、意识、生命等这些话题使得他们的活动看起来像某种神秘的宗教。
20年后，集智俱乐部已经不是原来的科研爱好者游击队，在集智er们日复一日的坚持下，早已硕果累累，并且在北京门头沟有了固定地点。集智俱乐部成功注册了民办非企业——集智科学研究中心。这是集智俱乐部新的开始。
我们会在八月下旬举行集智俱乐部20周年庆典，在此年会上，我们会有重磅发布。如果你想深入了解我们的蓝图，想和老朋友们一起叙旧并结识新朋友，欢迎来参加我们的年会，来感受集智俱乐部自由火热的氛围吧！
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