导语


大脑是由大量神经元组成的复杂系统，尤其牵涉到复杂的信息处理过程，所以从信息论的角度研究大脑这样的复杂系统尤为重要。在上个世纪，研究人工生命的朗顿就发现，复杂系统之所以有各种涌现特征，不在于其物质材料，而在于系统的组织形式，即它是如何处理信息的，于是提出了信息动力学（Information dynamics）。悉尼大学的Joseph Lizier在其博士论文中，细致地梳理了信息动力学框架下的各种度量指标，并展现了它们在各种应用领域的威力。现在我们把目光放在最为精妙的神经系统上，来看看信息动力学如何帮我们理解大脑这个复杂系统，回答我们关心的研究问题：大脑是如何涌现出各种高级认知功能和意识的？神经元之间的交互在大脑功能中扮演了什么样的角色？

因果涌现社区成员北京师范大学硕士生杨明哲和清华大学硕士生梁京昊，邀请到悉尼大学计算机科学学院副教授 Joseph Lizier，发起此次读书会。活动计划于北京时间 5月17日（本周五）晚 18:00-20:00，悉尼时间 5月17日（周五）晚 20:00-22:00 线上公开进行。欢迎感兴趣的朋友参与！





报告简介




当我们在研究神经系统中相互作用的时空动力学的时候，通常会用信息处理或计算的术语来描述，特别是涉及信息在这些系统中的存储、转移和修正。在这一期读书会里，我们会介绍一种信息论框架——信息动力学（information dynamics）来建模和模拟信息在时间和空间上的操作和动力学。这个框架不仅在定量上与神经信息处理的自然定性描述一致，还从多个互补的角度展示了系统何时、何地以及为何表现出复杂性。我们将回顾这个框架在计算神经科学中的应用，描述它可以解决哪些典型的研究问题，以及在这一领域中揭示了什么。


首先，我们会讨论如何通过信息处理来表征不同神经条件下和临界状态附近的行为模式和响应。接下来，我们会展示信息存储、转移和修正的时空动力学如何呈现分布式计算在系统中的实现，还有信息处理的热点和涌现的计算结构，并为关于神经信息处理的猜想（如预测编码理论）提供了证据。最后，通过在动态网络模型和神经记录中的应用，我们展示了如何根据信息流来建模有效的网络结构。


推荐阅读

我们用三篇文章介绍了 Joseph Lizier 关于信息动力学的博士论文：


论文信息

Lizier, Joseph T. The local information dynamics of distributed computation in complex systems. Springer Science & Business Media, 2012. https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-642-32952-4





核心概念




复杂系统  complex systems

信息动力学 information dynamics

信息存储、转移和修正 information storage, transfer and modification

计算神经科学 computational neuroscience




主讲人




Joseph Lizier，悉尼大学计算机科学学院副教授，复杂系统组成员。他的研究重点是利用信息理论工具研究生物及生物启发式复杂系统和网络中的信息处理动力学，使用信息理论工具揭示复杂系统中的信息存储、转移和修正在何时何处发生。他的研究不仅涉及关于信息处理本质的基本理论，同时还应用于多个领域，包括计算神经科学方面从神经记录中揭示大脑中的定向信息结构。他开发了JIDT工具箱用于使用信息理论测量复杂系统的动力学，以及IDTxl工具箱用于推断神经数据中的有效网络结构。在2015年加入悉尼大学之前，曾在CSIRO ICT中心和马克斯·普朗克数学科学研究所担任博士后职位，并在电信行业工作了10年，于2010年获得悉尼大学计算机科学博士学位。





主持人&活动发起人




杨明哲，北京师范大学系统科学学院硕士生，张江老师因果涌现研究小组成员。研究领域是因果涌现、复杂系统自动建模。

梁京昊，清华大学硕士二年级在读，目前在集智俱乐部做科研助理。研究方向：信息论，因果科学，复杂系统。




参与方式




  • 直播信息
北京时间：2024年5月17日（本周五）晚18:00-20:00
悉尼时间：2024年5月17日（本周五）晚20:00-22:00

  • 线上Zoom会议室（社区成员可获得会议链接参与讨论）

报名参与读书会：
斑图链接：https://pattern.swarma.org/study_group_issue/663

扫码参与因果涌现读书会，加入群聊，获取系列读书会回看权限，加入因果涌现社区，与社区的一线科研工作者沟通交流，共同推动因果涌现这一前沿领域的发展。


报名成为主讲人：

读书会成员均可以在读书会期间申请成为主讲人。主讲人作为读书会成员，均遵循内容共创共享机制，可以获得报名费退款，并共享本读书会产生的所有内容资源。详情请见：荟萃复杂系统前沿进展，集结因果涌现学术社区：因果涌现读书会第五季启动


因果涌现读书会第五季招募中


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。从2021年夏天至今，集智俱乐部已经陆续举办了四季「因果涌现」读书会，系统梳理了因果涌现理论的发展脉络，深入探讨了信息整合与信息分解的本质，并探索了在生物网络、脑网络、机器学习等跨学科领域的应用。此次因果涌现读书会第五季将追踪因果涌现领域的前沿进展，展示集智社区成员的原创性工作，希望探讨因果涌现理论、复杂系统的低秩表示理论、本征微观态理论之间的相通之处，对复杂系统的涌现现象有更深刻的理解。读书会从2024年4月19日开始，每周五晚20:00-22:00进行，持续时间预计8-10周。欢迎感兴趣的朋友报名参与！



详情请见：
荟萃复杂系统前沿进展，集结因果涌现学术社区：因果涌现读书会第五季启动



“复杂 AI 次方”开放实验室招募


作为北师大系统科学学院的教授，以及集智俱乐部、集智学园的创始人，集智科学研究中心院长，张江从2003年开始，就长期从事有关复杂系统建模的工作。近年来，张江带领着北师大的研究组开始聚焦在基于新兴AI技术进行基于数据驱动的自动建模研究，并立志破解复杂系统的涌现之谜。我们希望可以有对复杂系统自动建模领域有热情，且认可这个领域发展前景的朋友一起来合作，促进这一领域的快速发展。我们希望这个叫做“ Complexity AI ”，中文叫做“复杂AI次方”的开放实验室，能够真正实现思想共享、资源共享、跨学科交叉，共同为复杂系统自动建模而奋进。


详情请见：“复杂 AI 次方”开放实验室招募，挑战“涌现”难题



点击“阅读原文”，报名读书会