复杂科学进展2023——来自集智俱乐部的年终大总结

编者按：

如何发现AI+Science中的下一个AlphaFold和ChatGPT？物医学大模型落地有哪些问题挑战？大语言模型之外，人工智能还有哪些潜力方向？图神经网络怎样与具体学科问题结合？

怎样量化多尺度复杂系统中的涌现？生命起源研究有哪些路径，进展如何？意识如何测量？机器能否产生意识？通用人工智能是否迎来了临界点？

怎样塑造反脆弱的、进化的组织？复杂科学与人工智能怎样革新城市科学研究？地球气候系统是否剧变在即，如何应对危机？怎样理解经济-金融系统的复杂性？

2023年，带着对这些问题的追问，集智俱乐部组织了十多个主题读书会，上百位学者在这里共读共研前沿学术论文，分享原创观点。更多的社区成员以共创的形式，参与各种形式的内容整理、社区运营和技术支持工作。

集智编辑部在此整理了2023年的文章，从中选取部分集智社区学者的原创观点和研究介绍，编辑部精选的本年度重要前沿方向的综述探讨、有代表性的新工作解读，以及集智这一年的行动探索，以飨读者。

2024，我们一起探索！

温馨提示：本文是集智俱乐部年度精选内容汇总，包含大量文章链接，建议收藏后在PC端阅读。也可扫描下方二维码在“集智斑图”页面查看并收藏此文章路径。

目录：

一、读书会

二、编辑部年度精选

三、书籍推荐

四、前沿课程

五、集智故事

一、读书会

读书会是实践用复杂科学方法研讨复杂科学问题的模式。集智俱乐部读书会是面向广大科研工作者的系列论文研读活动，其目的是针对各个复杂科学前沿方向，组织深入探讨相关科学议题，构建主题学术社区，提高科研信息匹配效率，促进跨学科交流与合作。

读书会活动始于 2008 年，线上线下结合的形式，至今已经有 40 余个主题，内容涵盖复杂系统、人工智能、脑与意识、生命科学、因果科学、计算社会科学等。凝聚了众多优秀科研工作者，促进了科研合作发表论文，孵化了许多科研产品。

2023年，集智俱乐部举办了「后ChatGPT」、「AI+Science」系列、「图神经网络与组合优化」、「通用人工智能（AGI）」、「因果涌现」系列、「城市科学」、「复杂系统管理学」等十多个主题读书会。

后ChatGPT读书会

2022年11月30日，ChatGPT 横空出世。集智俱乐部「后 ChatGPT」读书会由张江、肖达、李嫣然、崔鹏、侯月源、钟翰廷、卢燚等多位老师共同发起，系统梳理ChatGPT技术，从复杂适应系统、因果推理、意识机器、人工智能社会等角度，展望后GPT时代人工智能的更多可能性。参看：“后 ChatGPT”读书会启动：从通用人工智能到意识机器
社区共创

• AI何以涌现：复杂适应系统视角的ChatGPT和大语言模型（张江、王志鹏、刘凯威、杨明哲、牟牧云）
• ChatGPT 向通用意识机器进化的关键——自指的启示
  
• 让 ChatGPT 拥有意识，冯·诺依曼会怎么做？——自指机器的奥秘
  
• “意识机器”初探：如何让大语言模型具备自我意识？（张江）
• AI奇点临近，如何唤醒行星智能？（张江）

• GPT-4来了，但大模型的诸多未解之谜仍然未解（李嫣然）
• 让GPT-4写代码，模拟物理复杂系统中的涌现（梁师翎）
• ChatGPT 为啥那么牛？语言模型足够大就会涌现出新能力
  
• 圣塔菲学者：AI 大语言模型真的理解人类语言吗？
  
• Wolfram：AI 会抢走所有工作并终结人类历史吗？
  

AI+Science 读书会

第一季

AI+Science 是近年兴起的将人工智能和科学相结合的一种趋势。集智俱乐部「AI+Science」读书会由吴泰霖、扈鸿业、刘子鸣共同发起，探讨这个激动人心的前沿方向。一方面是 AI for Science，机器学习和其他 AI 技术被用来解决科学研究中的问题，像科学家一样进行科学发现，被称为科学发现的“第五范式”。另一方面是 Science for AI，科学尤其是物理学中的规律和思想启发机器学习理论，为人工智能的发展提供全新的视角和方法。参看：人工智能和科学发现相互赋能的新范式：AI+Science 读书会启动

社区共创

• 如何发现 AI+Science 中的下一个 AlphaFold 和 ChatGPT？（吴泰霖）
• 14个机构63位学者合作 AI for Science 重磅综述：用于量子、原子和连续体系科学的人工智能
  
• 探索“AI 大统一理论”：科学启发的机器学习理论（刘子鸣）
• 人脸和宇宙是啥关系？看物理学家怎样用重整化群流模型重新理解视觉（扈鸿业）
• 解码薛定谔的猫：量子物理和人工智能的新颖交叉（尤亦庄）
• 量子到经典的涌现：从信息角度理解薛定谔的猫
• 当量子计算遇到语言模型：量子互文性助力生成模型（董唯元）

• AI 科学家帮助发现新的物理学定律
  
• AI for Science 新议程：架起数据驱动和机制建模的桥梁
  
• AI 笛卡尔：结合第一性原理和数据驱动发现自然现象的原理
  
• Nature：为什么人工智能需要理解因果？
  
• 因果推理与大语言模型：开辟因果关系的新前沿

• 前沿综述：统一复杂性科学与机器学习
  
• 梅拉妮·米歇尔Science刊文：AI能否自主学习世界模型？
  
• 从扩散模型到泊松流模型，生成式AI的物理基础是否有望大一统？
  
• AI生成艺术的底层原理：非平衡物理的扩散模型

第二季：大模型与生物医学读书会



生命世界构成了形形色色而相互关联的复杂系统，从分子、细胞、组织，到个体、种群、生态系统。以AlphaFold为代表的人工智能技术已成为破解生命复杂性难题的重要工具，而AI基础模型的引入有望从多个层次进一步提升生命科学研究。「大模型与生物医学」读书会由吴泰霖、王瀚宸、黄柯鑫、黄倩、屠鑫明共同发起，旨在探讨基础模型在生物医学等科学领域的应用、影响和展望。参看：大模型与生物医学：AI + Science第二季读书会启动

社区共创

• Yoshua Bengio领衔跨学科团队，Nature刊文综述人工智能时代的科学发现（王瀚宸）
• 深度学习与分子学习结合：从拓扑、几何和文本角度进行解析（刘圣超）
• Science前沿：大语言模型涌现演化信息，加速蛋白质结构预测

第三季：人工智能与数学读书会

数学作为兼具理论属性与工具属性的重要基础学科，与人工智能关系甚密，相辅相成。「人工智能与数学」读书会由陈小杨、袁洋、夏克林三位老师共同发起，从 AI　for　Math，Math　for　AI 两个方面深入探讨人工智能与数学的密切联系。一方面，人工智能在解决数学领域的诸多工程问题、理论问题乃至圣杯难题上屡创记录。另一方面，数学持续为人工智能构筑理论基石并拓展其未来空间。参看：人工智能与数学读书会启动：AI for Math，Math for AI
社区共创

• 人工智能与数学前沿综述：如何借助 AI 发现数学规律？（陈小杨）
• 数学探索的未来：从AI引导人类直觉到数学大语言模型（何杨辉）
• 当机器学习遇见拓扑：拓扑数据分析与拓扑深度学习（夏克林）
• 大模型的能力边界在哪里？来自范畴论视角的答案（袁洋）
• 智能是什么？范畴论为通用人工智能提供普适框架

图神经网络与组合优化读书会

图神经网络是一个强有力的工具，能够充分利用图结构的特性，实现对高复杂度算法的高效近似求解。基于图神经网络的复杂系统优化与控制被认为是大模型热潮之后新的未来方向。「图神经网络与组合优化」读书会由范长俊、黄文炳两位老师共同发起，聚焦于图神经网络与算法神经化求解的相关领域。参看：

• 加速经典算法效率，突破现实技术瓶颈：图神经网络与组合优化读书会启动
• 大模型热潮之后的未来新方向：图神经网络与组合优化 | 文献汇总
  

社区共创

• 人工智能前沿：组合优化问题的机器学习求解（范长俊）
• 几何深度学习：让物理世界拥有AI（黄文炳）
• 图与基础模型：多模态基础模型关系推理能力概述（应智韬）
• 前沿探讨：图神经网络、组合优化、大模型与AI4Science如何相互促进？（范长俊、严骏驰、应智韬、戴涵俊、黄文炳、胡子牛）
• 前沿进展：在组合优化问题中重新审视采样（戴涵俊）
  
• 多模态图学习蓝图：应用于视觉、语言、自然科学
  
• 前沿综述：面向复杂系统建模的多模态图学习

AGI读书会

通用人工智能（AGI) 是指一种能够在各种不同的任务和领域中表现出与人类相当或超过人类水平的智能的人工智能系统。2023年大模型的出现让人们看到了实现AGI的更多可能性。「AGI 读书会」由岳玉涛、沈马成、徐博文三位老师共同发起，从智能的定义与度量、智能的原理、感知与具身智能、对齐技术与AGI安全性等角度探讨相关话题。参看：AGI 读书会启动：迈向通用人工智能的跨学科路径
社区共创

• 通往具身通用智能：如何让机器从自然模态中学习到世界模型？（沈马成）
• 智能是什么？（徐博文）
• 通用人工智能（AGI）已经到来？深度解析 ChatGPT 获得智能的数学物理机理（王庆法）
• 机器会思考吗？图灵《计算机器与智能》经典回顾
• 当人工智能超越人类智能：通往 AGI 通用人工智能之路丨集智百科
  

因果涌现读书会

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。因果涌现理论、机器学习重整化技术、信息论或信息分解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。集智俱乐部因果涌现系列读书会由张江老师领衔发起，目前已经进行了四季。2023年进行的第三季读书会围绕因果涌现的核心问题「因果涌现的定义」以及「因果涌现的辨识」进行深入学习和讨论；第四季主题是「新信息论：从分解到整合」，重点梳理信息分解与整合信息论的相关研究。参看：

• 因果涌现读书会第三季启动：深入多尺度复杂系统核心，探索因果涌现理论应用
• 新信息论：从分解到整合｜因果涌现读书会第四季启动
  

社区共创

• 什么是涌现？人工智能给你答案（张江、袁冰）
• 因果涌现：概念、理论到应用｜集智百科（王志鹏）
• 计算力学：量化涌现的又一条路径（杨明哲）
• 脑与涌现的联系：从协同核到因果涌现（荣英淇）
• 如何让机器识别涌现？基于数据驱动的多尺度因果涌现框架（杨明哲）
• 124位科学家批评整合信息论是伪科学：我们该如何探讨意识难题？（章彦博）

• 科学能解释自由意志吗？
  
• Entropy 因果与复杂系统特刊：从自上而下因果到闪烁涌现
• 涌现的信息论方法：跨层级涌现与演化的信息存储方式
• George Ellis 经典论文：自上而下的因果与涌现
  
• 自指的演化：物质、符号和语义闭包

城市科学读书会

城市是一个典型的复杂系统，由许多相互关联的要素组成，不仅包含物理空间和基础设施，也包含人口、经济、社会等要素。城市科学作为一门新兴的交叉学科，试图从科学角度理解城市这一复杂系统，探索城市的发展规律和运行机制，并为城市的实践提供指导。「城市科学」读书会由董磊、朱递、李海峰、寄家豪四位老师共同发起，从复杂系统视角下的城市科学、城市科学中的AI、城市科学中的因果性三个方向探讨“城市作为复杂系统”的理论、研究方法及应用。参看：

• 城市科学读书会启动：AI与因果交织的城市复杂系统
  
• 城市科学读书会3大主题、60篇文献抢先读：AI与因果交织的城市复杂系统
  

社区共创

• Physics Reports 最新综述：溯源城市规模法则的数学模型
  
• 洪灾背后的城市韧性
• 城市越大越不平等：个体不平等如何造就城市规模法则
  
• 从城市到国家：多学科视角的城市复杂系统
  
• 交叉前沿：人类移动科学的未来方向
• Nature封面：机器学习携手卫星影像，理解电力设施与经济财富的因果关系
• 如何预测交通堵塞？来自复杂系统的出行指南
  

复杂系统管理学读书会

企业、组织都是典型的复杂系统，也是复杂科学可以落地的方向。复杂系统管理学，是建构在复杂系统基础上发展的管理学新视角。「复杂系统管理学」读书季第二季由罗家德、张勉、陆云波、吕鸿江等多位老师共同发起，聚焦自组织、DAO、创新型管理、网络等方向，共同探讨复杂科学理论在复杂系统管理场景的应用、实践与展望，一起应对复杂多变的人类发展未来。参看：生态型组织进化：混沌边缘的涌现｜复杂管理学读书会第二季启动
社区共创

• 如何免缴管理税？自组织的实践（张勉）
• 青色组织：内卷时代，我们需要的全新组织范式（小飞）
• 你的公司有没有偏离规模法则？中美对比、企业评估与生长预测（张江）
• 整体大脑与智慧制造：从复杂科学到企业实践（陆云波）
• 从概念到仿真，不同时期基于复杂理论的管理学模型（陈雁鸿）

2023，新的读书会在如火如荼地进行，已有的系列读书会也在持续焕发生机。

因果科学系列读书会

集智俱乐部已经组织四季「因果科学」读书会，旨在探讨如何让 AI 系统超越曲线拟合，攀登因果之梯思考为什么，并使用因果建模回答因果问题。最新的第四季读书会参看：连接因果科学与深度学习的桥梁：因果表征学习读书会启动
社区共创

• 张坤：因果表征学习进展——发现隐藏的世界｜2023泛太平洋因果推断大会回顾
• 从因果到涌现：迈向新一代人工智能 | 陆超超博士访谈
• 因果科学 x Agents：如何让AI更好地理解因果？（邓智鸿）

自生成结构读书会

生命与意识都具有”自我生成”的能力，生命自发从非生命中生成，意识自发从生命中生成。更惊人的是，生命与意识的自我生成结构似乎很相似。「自生成结构」读书会旨在认识复杂活系统的自生成结构。参看：自生成结构读书会启动：剖解生命、意识与智能的核心结构。2023年，社区学者持续追踪前沿进展，并产出学术论文。

社区共创

• 合成人造生命的理论视角：从生命起源中学习（彭璐等）
• 生命起源与复杂性 | 刘宇访谈
  
• 思考生命复杂性的新视角：从组装理论到梯径理论
  
• Nature 评论：无目的的物理学，如何涌现出有目的生命？
  
• 前沿综述：人工细胞的过去、现在、未来

2023年在此起彼伏的AI狂潮中涌向终点。2024年，新的读书会将继续进行。

AI安全与对齐读书会

大模型的狂飙突进唤醒了人们对AI技术的热情和憧憬，也引发了对AI技术本身存在的社会伦理风险及其对人类生存构成的潜在威胁的普遍担忧。在此背景下，AI安全与对齐得到广泛关注，这是一个致力于让AI造福人类，避免AI模型失控或被滥用而导致灾难性后果的研究方向。集智俱乐部和安远AI联合举办「AI安全与对齐」读书会，由多位海内外一线研究者联合发起，旨在深入探讨AI安全与对齐所涉及的核心技术、理论架构、解决路径以及安全治理等交叉课题。参看：2024开年读书会：AI安全与对齐——应对前沿AI失控与滥用的技术路线
更多 AI 前沿进展

• 多主体智能综述：社会互动启发的人工智能进化
  
• 前沿进展：大模型agent的社交互动涌现出无标度网络
• 数字世界中的大模型Agent：机遇与风险

编辑部年度精选

• 诺奖之后的复杂科学：18位学者勾勒未来20年复杂系统研究图景
• 诺奖得主 Giorgio Parisi 访谈：每个复杂系统都有自己独特的复杂性

• 复杂性的跨学科关联：分数阶微积分、重整化群与机器学习
  
• 当自然语言处理遇上量子计算与范畴论：人工智能开启更大想象空间
  
• 众里寻一：从复杂性中探索普适规律
  
• 复杂科学的信息论基础——最大熵原理
  
• Nature Physics评论：重整化群50年，应用于非平衡系统前景广阔
  

• 第三次科学范式转移？
  
• 安德森四原则：从对称性破缺到复杂性涌现
• 因果不对称性：从热力学之箭到因果之箭
• 图灵和冯·诺依曼的遗产：生命计算机的架构
  
• 生物麦克斯韦妖：生命如何利用信息产生秩序
  

• 未来医学展望：多尺度生命形式为生物医学提供新道路
  
• 超越集体智能：集体适应性
  
• 蜜蜂的群体决策：一万只蜜蜂如何投票选择最佳巢穴？
  
• 地球复杂系统在人类世的多米诺过程：从临界级联到建立韧性
  
• 行星奇点：规模法则解释为何外星文明隐匿于“黑暗森林”
  

• Physics Reports重磅综述：网络韧性及核心研究主题
  
• 吕琳媛：2021年诺奖后，复杂科学未来二十年的重大挑战是什么？
  
• Nature Reviews Physics 综述：控制具有复杂节点的复杂网络
  
• Nature Physics综述：“多者异也”在真实世界多层网络中如何体现？
  
• Nature Physics：重整化群——理解异构网络的显微镜
  

三、书籍推荐

• 探索复杂性之旅 | 集智俱乐部书单24本
  
• 张江新书发布！《规模法则——探索从细胞到城市的普适规律》
  
• 时空、对称性、因果，都是源自意识的感知界面
  
• 机器意识：人工智能的终极挑战
  
• 人类语言能力的自然演化：乔姆斯基对阵达尔文|《达尔文的危险思想》
  
• 主体意识的起源：建立符号世界和经验世界之间的拱桥 | 金观涛《真实与虚拟》

四、前沿课程

• 怎样从范畴论，切入机器学习？｜「范畴论与机器学习」主题免费先导课
• 张江：第三代人工智能技术基础——从可微分编程到因果推理 | 集智学园全新课程
  
• 复杂阶梯理论：看待生命、组织、城市统一性的新视角 | 复杂性思维系列课程
  
• 混沌科学系列科普课程：确定性的系统无法预测？
• Chaos & Muses：复杂科学×艺术系列研讨会
  
• 加入集智学园VIP，一次性获取集智平台所有内容资源

五、集智故事

集智俱乐部20周年年会2023年，集智俱乐部迎来了20岁生日。自成立之初，集智俱乐部就始终探索着宇宙从何而来、生命怎样演变、智能何以涌现、秩序如何起源等复杂世界的本源问题。以大模型为代表的人工智能技术爆发，正在掀起从科学范式到生产方式的新革命。人类距离揭秘智能的本质更近一步，距离明暗交织的奇点时刻亦近一步。

在盛夏8月的20周年年会上，集智俱乐部与腾讯研究院共同举办“AIS²系列学术报告和研讨活动”沙龙，特邀 Max Tegmark、Jure Leskovec 等全球一线学者，分析大模型技术的机制和挑战，梳理大模型在生物医学等领域的应用，并探讨人工智能对人与社会的深刻影响。

• 集智俱乐部20周年完整日程发布AIS²：学术报告开放报名 | AI&Society×Science
• 斯坦福大学教授 Jure Leskovec：基础模型在全科医学人工智能中的应用潜力

从2003到2023，集智故事仍在继续

• 中国有“集智俱乐部”
• 记录集智2003-2015——一个民间科学探索群体的成长故事
• 超越与重生-记录集智2015-2016（上）
• 超越与重生-记录集智2015-2016（下）
• 我在北京创业的那五年|记录集智的2017-2021
• 为什么他可以创办集智俱乐部？专访张江成长之路
• 做自己，就最好！集智俱乐部的“乐夏”
• 我们的时代：摇滚、互联网与科学

2023，感谢集智俱乐部所有社区成员的参与和贡献，感谢你们共同营造了深度探讨的集智社区氛围。
感谢复杂科学及各个交叉领域学者的持续探索、知识沉淀和观点争鸣，期待你们有更多优秀工作在2024年开花结果。集智俱乐部一直以来力图搭建一个「没有围墙的研究所」，期待更多朋友一同前来，交流探讨科学领域的大问题，从宇宙起源到生命演化，从智能何以涌现到人类社会的未来。2024，我们一起探索！祝大家新年快乐！

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