生命、智能涌现与复杂系统研究 | 周一直播·AI by Complexity读书会
导语
内容简介
内容简介
关键词
关键词
分享大纲
分享大纲
-
关于生命和智能涌现的思考
-
二十一世纪是复杂性的世纪
-
复杂性研究的几个工具
参考文献
参考文献
-
“On Principles of emergent organization”, A. Rupe and J. P. Crutchfield, Physics Reports 1071,1(2024). -
“More is different”, P.W. Anderson, Science 177, 393(1972). -
M. Cross, H. Greenside, Pattern Formation and Dynamics in Nonequilibrium Systems, Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom, 2009. -
“Reconstructing dynamics of complex systems from noisy time series with hidden variables”, Z. Yan, L. Gui, K. Xu and Y. Lan, New J. Phys. 25, 083011 (2023). -
“On the architecture of cell regulation networks”, Y. Lan and I. Mezi´c, BMC Syst. Biol. 5,37(2011). -
“Linearization in the large of nonlinear systems and Koopman operator spectrum”, Y. Lan and I. Mezi´c, Physica D 242, 42(2013). -
“Bridging steady states with renormalization group analysis”, Y. Lan, Phys. Rev. E 87,012914(2013). -
“Criticality in reservoir computer of coupled phase oscillators ”, L. Wang, H. Fan, J. Xiao, Y. Lan, and X. Wang, Phys. Rev. E 105, L052201(2022). -
“Koopman analysis of nonlinear systems with a neural network representation”, C. Li and Y. Lan, Commun. Theor. Phys. 74, 095604(2022).
主讲人
主讲人
直播信息
直播信息
时间:2024年9月9日(周一)20:00-21:30
AI By Complexity读书会招募中
大模型、多模态、多智能体层出不穷,各种各样的神经网络变体在AI大舞台各显身手。复杂系统领域对于涌现、层级、鲁棒性、非线性、演化等问题的探索也在持续推进。而优秀的AI系统、创新性的神经网络,往往在一定程度上具备优秀复杂系统的特征。因此,发展中的复杂系统理论方法如何指导未来AI的设计,正在成为备受关注的问题。
集智俱乐部联合加利福尼亚大学圣迭戈分校助理教授尤亦庄、北京师范大学副教授刘宇、北京师范大学系统科学学院在读博士张章、牟牧云和在读硕士杨明哲、清华大学在读博士田洋共同发起「AI By Complexity」读书会,探究如何度量复杂系统的“好坏”?如何理解复杂系统的机制?这些理解是否可以启发我们设计更好的AI模型?在本质上帮助我们设计更好的AI系统。读书会于6月10日开始,每周一晚上20:00-22:00举办。欢迎从事相关领域研究、对AI+Complexity感兴趣的朋友们报名读书会交流!
-
第一期 张章 于玉国 田洋 牟牧云 刘宇 杨明哲:复杂性怎样量化和驱动下一代AI系统 -
第二期 徐奕舟 翁康宇:统计物理与信息论视角下,结构化噪声与神经网络初始化研究 -
第三期 刘宇:“压缩即智能”与算法信息论 -
第四期 程奥华 熊巍:从高阶相互作用到神经算子模型:启发更好的AI -
第五期 蒋春恒:网络属性决定神经网络模型性能 -
第七期 朱群喜:从复杂系统到生成式人工智能
点击“阅读原文”,报名读书会