導(dǎo)語(yǔ)

當(dāng)世界變得高度互聯(lián)、非線(xiàn)性與不可預(yù)測(cè)，理解問(wèn)題本身，正在成為比解決問(wèn)題更重要的能力。2025 年，集智俱樂(lè)部圍繞復(fù)雜系統(tǒng)、人工智能、意識(shí)科學(xué)與社會(huì)系統(tǒng)，系統(tǒng)性地展開(kāi)了一系列讀書(shū)會(huì)，從非線(xiàn)性動(dòng)力學(xué)到大模型可解釋性，從金融復(fù)雜性到意識(shí)科學(xué)，從生態(tài)系統(tǒng)到人機(jī)共生，嘗試為這個(gè)復(fù)雜時(shí)代重建一套可對(duì)話(huà)、可遷移的認(rèn)知語(yǔ)言。本文將帶你回顧集智俱樂(lè)部 2025 年全部讀書(shū)會(huì)，梳理它們背后的思想脈絡(luò)與時(shí)代關(guān)切。

關(guān)鍵詞：復(fù)雜科學(xué)、非線(xiàn)性、涌現(xiàn)、跨學(xué)科、人工智能、大模型、可解釋性、意識(shí)科學(xué)、復(fù)雜系統(tǒng)、人機(jī)共生、系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)、認(rèn)知范式

趙思怡丨整理

任筱芃丨出圖

2025 年，世界正在同時(shí)經(jīng)歷多重躍遷：人工智能從工具走向主體，全球系統(tǒng)在氣候、金融與地緣政治沖擊下呈現(xiàn)高度非線(xiàn)性，意識(shí)與生命的邊界被新技術(shù)不斷重塑。在這樣的時(shí)代背景下，單一學(xué)科、線(xiàn)性因果與局部最優(yōu)的思維方式，越來(lái)越難以回應(yīng)真實(shí)世界的復(fù)雜挑戰(zhàn)。

正是在這一背景下，集智俱樂(lè)部圍繞“復(fù)雜性”這一核心線(xiàn)索，持續(xù)組織了一系列跨學(xué)科讀書(shū)會(huì)，覆蓋從物理、生態(tài)、金融到智能、意識(shí)與社會(huì)系統(tǒng)的多個(gè)關(guān)鍵前沿。這些讀書(shū)會(huì)并非各自為戰(zhàn)，而是共同構(gòu)成了一張理解復(fù)雜世界的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，回應(yīng)著同一個(gè)根本問(wèn)題：當(dāng)傳統(tǒng)線(xiàn)性范式逐漸失效，我們應(yīng)如何重新理解系統(tǒng)、智能與人類(lèi)自身？

要回答這一問(wèn)題，首先必須回到復(fù)雜系統(tǒng)的思想源頭。無(wú)論是自然生態(tài)、技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施還是社會(huì)系統(tǒng)，其宏觀行為都源于多主體在約束條件下的動(dòng)態(tài)交互，無(wú)法被簡(jiǎn)化為孤立要素的線(xiàn)性疊加。

正是在這一理論框架下，復(fù)雜性不再只是“難以預(yù)測(cè)”的代名詞，而成為一種可建模、可分析、甚至可干預(yù)的系統(tǒng)屬性。

地球系統(tǒng)科學(xué)讀書(shū)會(huì)（第二季）：

在復(fù)雜耦合的地球系統(tǒng)中理解氣候變化的新范式

世界氣象組織《2023年全球氣候狀況》報(bào)告確認(rèn)2023年是有觀測(cè)記錄以來(lái)最暖的一年。氣候變化正在以高溫、干旱、洪水、野火和沙塵暴等極端天氣的形式吸引人們的廣泛關(guān)注。世界經(jīng)濟(jì)論壇《2024全球風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告》將氣候變化作為首要值得關(guān)注的風(fēng)險(xiǎn)。地球作為一個(gè)多要素、非線(xiàn)性的開(kāi)放復(fù)雜系統(tǒng)，要素間相互作用關(guān)系復(fù)雜，往往牽一發(fā)而動(dòng)全身。在人類(lèi)活動(dòng)深刻影響下，我們?cè)撊绾卫斫獠⒂行?yīng)對(duì)正在面臨的氣候變化以及其帶來(lái)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)等一系列議題，實(shí)現(xiàn)人類(lèi)與地球的可持續(xù)發(fā)展？

為了能夠深入理解人類(lèi)世背景下地球系統(tǒng)各要素之間復(fù)雜的相互作用與演化機(jī)制，并為人類(lèi)應(yīng)對(duì)未來(lái)的地球系統(tǒng)科學(xué)重大挑戰(zhàn)提供一套科學(xué)的認(rèn)知框架，集智俱樂(lè)部聯(lián)合清華大學(xué)講席教授陳德亮、北京師范大學(xué)教授樊京芳、東莞理工學(xué)院特聘副研究員陳愛(ài)芳、南開(kāi)大學(xué)副教授戴啟立老師和愛(ài)爾蘭都柏林大學(xué)博士生班嶄共同發(fā)起「地球系統(tǒng)科學(xué)」系列讀書(shū)會(huì)第二季，將組織大家從新的研究范式出發(fā)梳理相關(guān)文獻(xiàn)，并深入研讀其中涉及的理論與模型。

讀書(shū)會(huì)詳情：

讀書(shū)會(huì)參與學(xué)員可視化：

如果說(shuō)地球系統(tǒng)展現(xiàn)了自然復(fù)雜性的極限形態(tài)，那么人工智能的發(fā)展，則讓復(fù)雜性第一次以“可設(shè)計(jì)系統(tǒng)”的方式進(jìn)入人類(lèi)工程實(shí)踐。

具身智能讀書(shū)會(huì)：

從物理交互出發(fā)的智能研究路徑

近年來(lái)，人工智能在語(yǔ)言、視覺(jué)等數(shù)字空間取得了顯著進(jìn)展，但在真實(shí)物理世界中的感知、交互與決策能力仍然有限。在復(fù)雜、動(dòng)態(tài)、不確定的環(huán)境中，AI 系統(tǒng)往往難以穩(wěn)定運(yùn)行，這一差距凸顯了當(dāng)前智能系統(tǒng)在“具身性”上的不足。缺乏與物理世界的直接交互，使得智能系統(tǒng)難以通過(guò)行動(dòng)獲取反饋、驗(yàn)證認(rèn)知并形成可靠的泛化能力。如何讓 AI 系統(tǒng)真正理解并適應(yīng)物理世界的復(fù)雜性，成為人工智能研究面臨的重要挑戰(zhàn)之一。

在這一背景下，具身智能（Embodied AI）作為一個(gè)重要的交叉研究方向逐漸興起。為系統(tǒng)梳理具身智能領(lǐng)域的研究框架與關(guān)鍵問(wèn)題，集智俱樂(lè)部聯(lián)合上海交通大學(xué)助理教授李永露、銀河通用機(jī)器人合伙人史雪松、南京大學(xué)LAMDA組博士生陳雄輝、香港大學(xué)在讀博士生穆堯，共同發(fā)起首季「具身智能」讀書(shū)會(huì)。圍繞從機(jī)器人硬件、數(shù)據(jù)與仿真環(huán)境、到機(jī)器人學(xué)習(xí)與任務(wù)系統(tǒng)的完整技術(shù)棧，采用自下而上的結(jié)構(gòu)研讀相關(guān)文獻(xiàn)，重點(diǎn)討論感知、控制與規(guī)劃等決策框架，以及不同學(xué)習(xí)范式在真實(shí)物理交互中的作用，幫助參與者形成對(duì)具身智能整體研究路徑的理解。

讀書(shū)會(huì)詳情：

讀書(shū)會(huì)參與學(xué)員可視化：

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué)讀書(shū)會(huì)：

復(fù)雜系統(tǒng)中的結(jié)構(gòu)、動(dòng)力學(xué)與涌現(xiàn)機(jī)制

現(xiàn)代世界由大量相互作用的個(gè)體構(gòu)成，當(dāng)我們跳出單個(gè)主體的視角，從整體層面觀察時(shí)，往往會(huì)發(fā)現(xiàn)局部耦合能夠促使系統(tǒng)涌現(xiàn)出全新的宏觀性質(zhì)。無(wú)論是生態(tài)系統(tǒng)演替、金融市場(chǎng)波動(dòng)，還是社交網(wǎng)絡(luò)中的信息擴(kuò)散與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的泛化能力，這些現(xiàn)象都體現(xiàn)了復(fù)雜系統(tǒng)的典型特征：多主體交互、非線(xiàn)性耦合、自適應(yīng)反饋以及復(fù)雜的連接結(jié)構(gòu)。如何刻畫(huà)這些現(xiàn)象背后的共性機(jī)制，是傳統(tǒng)還原論方法難以應(yīng)對(duì)的問(wèn)題，也是復(fù)雜系統(tǒng)研究中的基礎(chǔ)而前沿議題。

在這一背景下，網(wǎng)絡(luò)科學(xué)為描述系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及其動(dòng)態(tài)演化提供了重要工具，統(tǒng)計(jì)物理則為理解微觀相互作用如何涌現(xiàn)宏觀規(guī)律奠定了理論基礎(chǔ)。二者交叉形成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué)研究，為分析、預(yù)測(cè)乃至調(diào)控復(fù)雜系統(tǒng)行為提供了新的視角。基于此，集智俱樂(lè)部聯(lián)合合肥工業(yè)大學(xué)物理系教授李明、同濟(jì)大學(xué)副教授張毅超、北京師范大學(xué)特聘副研究員史貴元與在讀博士生邱仲普、張章共同發(fā)起「復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué)」讀書(shū)會(huì)。本讀書(shū)會(huì)聚焦當(dāng)代復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論中的三個(gè)關(guān)鍵方向——相變與臨界現(xiàn)象、擴(kuò)散與隨機(jī)游走、以及時(shí)序網(wǎng)絡(luò)中的演化博弈，通過(guò)共讀前沿文獻(xiàn)與跨領(lǐng)域交流，系統(tǒng)梳理相關(guān)理論模型與研究進(jìn)展，幫助參與者在理論理解與實(shí)際應(yīng)用之間建立更緊密的聯(lián)系。

讀書(shū)會(huì)詳情：

讀書(shū)會(huì)參與學(xué)員可視化：

因果涌現(xiàn)讀書(shū)會(huì)（第六季）：

跨尺度因果結(jié)構(gòu)與宏觀涌現(xiàn)的理論探索

在自然系統(tǒng)、社會(huì)系統(tǒng)與認(rèn)知系統(tǒng)中，宏觀層面的復(fù)雜現(xiàn)象往往并不能由微觀個(gè)體行為的簡(jiǎn)單疊加得到解釋。從群體協(xié)作到意識(shí)產(chǎn)生，這些現(xiàn)象揭示了微觀與宏觀之間跨尺度的因果關(guān)聯(lián)。如何刻畫(huà)多尺度動(dòng)態(tài)交互中涌現(xiàn)的因果結(jié)構(gòu)，是復(fù)雜系統(tǒng)研究中的核心挑戰(zhàn)。圍繞這一問(wèn)題，因果涌現(xiàn)理論逐步形成了一套跨越數(shù)學(xué)、物理與信息科學(xué)的研究框架，通過(guò)粗?；?、動(dòng)態(tài)可逆性分析、因果抽象與信息分解等方法，系統(tǒng)探索宏觀層級(jí)因果有效性及其與微觀機(jī)制之間的關(guān)系。

為了系統(tǒng)梳理因果涌現(xiàn)最新進(jìn)展，北京師范大學(xué)系統(tǒng)科學(xué)學(xué)院教授、集智俱樂(lè)部創(chuàng)始人張江老師領(lǐng)銜發(fā)起「因果涌現(xiàn)第六季」讀書(shū)會(huì)，組織對(duì)本話(huà)題感興趣的朋友，深入研讀相關(guān)文獻(xiàn)，激發(fā)科研靈感。第六季讀書(shū)會(huì)將聚焦動(dòng)力學(xué)與因果涌現(xiàn)、因果抽象與信息分解三個(gè)核心方向，通過(guò)共讀前沿文獻(xiàn)與跨學(xué)科研討，梳理不同方法在多尺度因果分析中的作用，幫助參與者形成對(duì)因果涌現(xiàn)研究路徑與核心問(wèn)題的整體理解。

讀書(shū)會(huì)詳情：

讀書(shū)會(huì)參與學(xué)員可視化：

當(dāng)復(fù)雜系統(tǒng)理論進(jìn)入智能社會(huì)，其關(guān)注點(diǎn)也從“系統(tǒng)如何運(yùn)作”，逐漸轉(zhuǎn)向“人如何在系統(tǒng)中學(xué)習(xí)、協(xié)作與定位自身”。

AI 時(shí)代的學(xué)習(xí)學(xué)讀書(shū)會(huì)：

在智能技術(shù)沖擊下重新理解學(xué)習(xí)的復(fù)雜性

在技術(shù)浪潮持續(xù)推進(jìn)的背景下，智能時(shí)代正在深刻改變?nèi)瞬排囵B(yǎng)與學(xué)習(xí)的基本邏輯。當(dāng)機(jī)器逐步替代程式化技能，單純以知識(shí)傳遞與記憶為核心的學(xué)習(xí)模式面臨挑戰(zhàn)；當(dāng)知識(shí)更新周期不斷縮短，學(xué)習(xí)不再是階段性任務(wù)，而成為貫穿一生的持續(xù)過(guò)程。與此同時(shí)，學(xué)習(xí)情境日益呈現(xiàn)出開(kāi)放、多元、非線(xiàn)性和高度社會(huì)化的特征，學(xué)習(xí)不再發(fā)生于孤立個(gè)體之中，而是在技術(shù)、環(huán)境與群體交互構(gòu)成的復(fù)雜系統(tǒng)中不斷演化。傳統(tǒng)以線(xiàn)性過(guò)程理解學(xué)習(xí)的理論框架，已難以充分解釋智能時(shí)代學(xué)習(xí)的真實(shí)樣態(tài)。

在這一背景下，集智俱樂(lè)部聯(lián)合江南大學(xué)教授王志軍，北京師范大學(xué)教授崔光佐，翼鷗教育創(chuàng)始人宋軍波，TalkingBrain 聯(lián)合創(chuàng)始人林思恩，清華大學(xué)講師方可，北京師范大學(xué)博士后郭玉娟，共同發(fā)起「AI時(shí)代的學(xué)習(xí)：共探學(xué)習(xí)的復(fù)雜性」主題讀書(shū)會(huì)。讀書(shū)會(huì)試圖跳出“AI + 教育”的工具化敘事，從復(fù)雜系統(tǒng)視角出發(fā)，系統(tǒng)討論人工智能條件下學(xué)習(xí)的機(jī)制、結(jié)構(gòu)與演化路徑，通過(guò)跨學(xué)科文獻(xiàn)研讀與交流，幫助參與者形成對(duì)智能時(shí)代學(xué)習(xí)問(wèn)題的整體認(rèn)識(shí)。

讀書(shū)會(huì)參與學(xué)員可視化：

大模型時(shí)代的人機(jī)協(xié)同讀書(shū)會(huì)：

在算法能力邊界中重新審視人類(lèi)與機(jī)器的分工

在智能時(shí)代，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等算法在多個(gè)領(lǐng)域取得了顯著的進(jìn)展，尤其是在自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和語(yǔ)音識(shí)別等任務(wù)中表現(xiàn)出色。然而，盡管這些算法在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和復(fù)雜模式識(shí)別上展現(xiàn)了強(qiáng)大的能力，機(jī)器算法仍然存在諸多局限性。首先，深度學(xué)習(xí)模型通常依賴(lài)于大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)的獲取和標(biāo)注成本高昂，且在一些領(lǐng)域如醫(yī)學(xué)診斷中，數(shù)據(jù)稀缺問(wèn)題尤為嚴(yán)重。其次，機(jī)器算法在面對(duì)復(fù)雜、動(dòng)態(tài)的環(huán)境時(shí)，其決策能力依然有限，尤其在處理需要直覺(jué)、創(chuàng)造力和道德判斷的任務(wù)時(shí)，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及人類(lèi)。

與此不同，人類(lèi)智能具備獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。人類(lèi)不僅能夠理解復(fù)雜的背景信息，還能夠在不完全的條件下做出高效決策，尤其是在應(yīng)對(duì)新問(wèn)題時(shí)，人類(lèi)能夠利用豐富的經(jīng)驗(yàn)和常識(shí)進(jìn)行推理。此外，人類(lèi)能夠靈活地適應(yīng)變化和不確定性，做出倫理和情感驅(qū)動(dòng)的判斷，這是當(dāng)前機(jī)器算法無(wú)法替代的。 因此，單純依賴(lài)機(jī)器的智能已無(wú)法滿(mǎn)足日益復(fù)雜的任務(wù)需求。人機(jī)協(xié)同應(yīng)運(yùn)而生，成為彌補(bǔ)機(jī)器算法局限性和發(fā)揮人類(lèi)獨(dú)特智能的必要方式。通過(guò)人類(lèi)和機(jī)器的緊密合作，我們可以在充分利用機(jī)器運(yùn)算速度與處理能力的同時(shí)，借助人類(lèi)的智慧和創(chuàng)造力，實(shí)現(xiàn)更高效、更智能的決策與創(chuàng)新。

在此背景下，集智俱樂(lè)部聯(lián)合中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)教授趙云波、華東師范大學(xué)副教授吳興蛟?xún)晌焕蠋煿餐l(fā)起「人機(jī)協(xié)同的智能時(shí)代」讀書(shū)會(huì)。本次讀書(shū)會(huì)探討了：人類(lèi)智能和機(jī)器智能各自的優(yōu)勢(shì)有哪些？智能邊界如何？如何通過(guò)更有效的標(biāo)注策略和數(shù)據(jù)生成技術(shù)來(lái)解決數(shù)據(jù)稀缺問(wèn)題？如何設(shè)計(jì)更加高效的人機(jī)協(xié)作系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)高效共贏的效果？如何提高機(jī)器決策的可解釋性與透明性，確保系統(tǒng)的可信度？如何通過(guò)多模態(tài)協(xié)作融合不同感知通道，應(yīng)對(duì)復(fù)雜的決策任務(wù)？

讀書(shū)會(huì)詳情：

讀書(shū)會(huì)參與學(xué)員可視化：

大模型的可解釋性研究：

從“黑箱智能”走向可理解的決策機(jī)制

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自2012年以來(lái)取得了巨大突破，特別是以大模型為代表的新一代人工智能技術(shù)。但是，隨著深度學(xué)習(xí)模式的興起，“端到端”的學(xué)習(xí)模式逐漸占據(jù)主導(dǎo)地位。然而，人們不了解它是如何做到的，只能視之為“黑箱”。因此，人們對(duì)AI的改進(jìn)被限制在堆算力與數(shù)據(jù)上，也無(wú)法完全信任AI。

長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，基于數(shù)據(jù)和算力資源Scaling law的大模型能力的提升會(huì)走到盡頭。因此，深度學(xué)習(xí)的研究范式需要從「經(jīng)驗(yàn)性技術(shù)」轉(zhuǎn)換到「科學(xué)方法論」。理想情況下，最好我們能從理論上證明“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的精細(xì)決策邏輯”可以在數(shù)學(xué)上被推導(dǎo)和建模。當(dāng)然，不少學(xué)者也從統(tǒng)計(jì)物理、復(fù)雜科學(xué)等視角嘗試?yán)斫獯竽Ｐ偷挠楷F(xiàn)機(jī)制、上下文學(xué)習(xí)能力及結(jié)構(gòu)與功能的對(duì)應(yīng)關(guān)系等。最近，Anthropic公司也嘗試拿起「手術(shù)刀」，拆解大模型的工作回路，希望能夠理解大模型在推理、創(chuàng)作、理解語(yǔ)言等各種能力上的工作回路是什么樣的，也引起大家的廣泛關(guān)注。

為了更深入的理解大語(yǔ)言模型的可解釋性，集智俱樂(lè)部聯(lián)合上海交通大學(xué)副教授張拳石、阿里云大模型可解釋性團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人沈旭、彩云科技首席科學(xué)家肖達(dá)、北京師范大學(xué)碩士生楊明哲和浙江大學(xué)博士生姚云志共同發(fā)起「大模型可解釋性」讀書(shū)會(huì)。系統(tǒng)梳理了大模型可解釋性的核心問(wèn)題，包括模型性能的根因、模塊重要性的識(shí)別、有限決策路徑下的性能與安全權(quán)衡，以及不同推理范式的融合路徑，試圖推動(dòng)深度學(xué)習(xí)研究從經(jīng)驗(yàn)性工程走向更具理論基礎(chǔ)的科學(xué)范式。

讀書(shū)會(huì)詳情：

讀書(shū)會(huì)參與學(xué)員可視化：

大模型時(shí)代的 Agent 建模與仿真：

在虛擬社會(huì)中探索復(fù)雜行為與集體智能

當(dāng)前人工智能領(lǐng)域正在經(jīng)歷一場(chǎng)從“機(jī)械執(zhí)行”到“自主認(rèn)知”的深刻范式變革，這場(chǎng)變革正在從根本上重塑我們對(duì)智能系統(tǒng)的理解、設(shè)計(jì)和應(yīng)用方式。隨著大模型技術(shù)的突破性發(fā)展及其在復(fù)雜系統(tǒng)建模中的廣泛應(yīng)用，多智能體系統(tǒng)（Multi-Agent Systems, MAS）的研究正經(jīng)歷著前所未有的轉(zhuǎn)型——從傳統(tǒng)的基于固定規(guī)則的建模（Agent-Based Modeling, ABM）向由LLM驅(qū)動(dòng)的、具備自主認(rèn)知能力的智能體范式演進(jìn)。這一轉(zhuǎn)變不僅帶來(lái)了技術(shù)架構(gòu)的根本性革命，使智能體具備了類(lèi)人的推理能力、動(dòng)態(tài)適應(yīng)能力和復(fù)雜社交能力，更開(kāi)創(chuàng)了復(fù)雜系統(tǒng)研究的新紀(jì)元。

大模型賦能的智能體展現(xiàn)出三大革命性特征：認(rèn)知深度（能夠進(jìn)行類(lèi)人的推理和決策，甚至展現(xiàn)出記憶、學(xué)習(xí)和個(gè)性特征）、動(dòng)態(tài)交互（基于自然語(yǔ)言的自主協(xié)商和社交行為）以及涌現(xiàn)行為（微觀交互產(chǎn)生更復(fù)雜的宏觀社會(huì)現(xiàn)象）。這些特性使得我們可以構(gòu)建前所未有的"高保真社會(huì)模擬器"，為理解經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、管理、軍事等復(fù)雜系統(tǒng)提供了全新視角。

因此，集智俱樂(lè)部聯(lián)合山東工商學(xué)院副教授高德華、天津大學(xué)教授薛霄、北京師范大學(xué)教授張江、國(guó)防科技大學(xué)博士研究生曾利共同發(fā)起「大模型時(shí)代下的Agent建模與仿真」讀書(shū)會(huì)。讀書(shū)會(huì)自2025年7月8日開(kāi)始，每周二晚上7:30-9:30進(jìn)行，預(yù)計(jì)持續(xù)分享8周左右。掃碼加入Agent建模與仿真的前沿探索之旅，一起共學(xué)、共創(chuàng)、共建、共享「大模型時(shí)代下的Agent建模與仿真」社區(qū)，共同暢想大模型時(shí)代人工社會(huì)的未來(lái)圖景！

讀書(shū)會(huì)詳情：

讀書(shū)會(huì)參與學(xué)員可視化：

AI驅(qū)動(dòng)的計(jì)算醫(yī)學(xué)前沿研討會(huì)：

從科學(xué)發(fā)現(xiàn)到數(shù)字孿生

在新一輪科技革命的推動(dòng)下，生命科學(xué)與醫(yī)學(xué)研究進(jìn)入以數(shù)據(jù)密集與多尺度建模為特征的新階段?；蚪M學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)、單細(xì)胞測(cè)序等技術(shù)不斷拓展人類(lèi)對(duì)疾病分子機(jī)制的理解，但隨之而來(lái)的，是數(shù)據(jù)規(guī)模、維度與復(fù)雜度的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。如何在海量異構(gòu)生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)中提煉可解釋、可轉(zhuǎn)化的知識(shí)，并有效連接基礎(chǔ)研究與臨床實(shí)踐，逐漸成為精準(zhǔn)醫(yī)療發(fā)展中的核心瓶頸，也構(gòu)成了生命科學(xué)與人工智能交叉研究的關(guān)鍵問(wèn)題。

近幾年，大語(yǔ)言模型、多智能體系統(tǒng)與多模態(tài)基礎(chǔ)模型的快速發(fā)展，為計(jì)算醫(yī)學(xué)提供了新的方法論工具。AI 驅(qū)動(dòng)的生物醫(yī)學(xué)研究正從被動(dòng)的數(shù)據(jù)分析，邁向假設(shè)生成、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、執(zhí)行與反饋相互耦合的閉環(huán)探索模式；醫(yī)學(xué)影像與臨床智能體開(kāi)始重塑診療流程，使醫(yī)療決策更加標(biāo)準(zhǔn)化與個(gè)性化；而多模態(tài)模型的引入，則為構(gòu)建疾病與個(gè)體層面的數(shù)字孿生奠定了基礎(chǔ)。

為了更好地促進(jìn)生命科學(xué)與人工智能領(lǐng)域的深度交叉融合，推動(dòng)前沿研究與醫(yī)療實(shí)踐的快速落地，DAMO開(kāi)發(fā)者矩陣與集智俱樂(lè)部聯(lián)合發(fā)起了“AI驅(qū)動(dòng)的計(jì)算醫(yī)學(xué)前沿：從科學(xué)發(fā)現(xiàn)到數(shù)字孿生”研討會(huì)，通過(guò)結(jié)構(gòu)化的深度主題對(duì)話(huà)，邀請(qǐng)國(guó)內(nèi)外生命科學(xué)與AI交叉領(lǐng)域的前沿研究者和產(chǎn)業(yè)實(shí)踐者，共同探討如何用AI賦能生命科學(xué)與精準(zhǔn)醫(yī)療，推動(dòng)研究范式與醫(yī)療模式的革新。

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金融復(fù)雜性讀書(shū)會(huì)：

從統(tǒng)計(jì)事實(shí)到系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的復(fù)雜系統(tǒng)視角

金融復(fù)雜性研究源于復(fù)雜科學(xué)在金融系統(tǒng)中的系統(tǒng)性引入。自 20 世紀(jì) 90 年代圣塔菲研究所以“復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)”為框架，將異質(zhì)主體、學(xué)習(xí)行為與反饋機(jī)制納入人工金融市場(chǎng)模型以來(lái)，金融市場(chǎng)開(kāi)始被視為一個(gè)由多主體交互驅(qū)動(dòng)的涌現(xiàn)系統(tǒng)。進(jìn)入 21 世紀(jì)，金融復(fù)雜性逐漸發(fā)展為獨(dú)立研究領(lǐng)域，從對(duì)波動(dòng)集聚、肥尾分布與極端事件等統(tǒng)計(jì)事實(shí)的再現(xiàn)，擴(kuò)展到對(duì)金融體系整體行為與穩(wěn)定性的解釋?zhuān)瑥?qiáng)調(diào)價(jià)格、風(fēng)險(xiǎn)與結(jié)構(gòu)并非外生給定，而是在非線(xiàn)性網(wǎng)絡(luò)中內(nèi)生生成。近年來(lái)，金融復(fù)雜性研究進(jìn)一步走向風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與治理實(shí)踐。銀行同業(yè)網(wǎng)絡(luò)、跨市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)與傳染機(jī)制被系統(tǒng)刻畫(huà)，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析、相變預(yù)警與壓力測(cè)試工具逐步進(jìn)入宏觀審慎監(jiān)管視野。

在氣候風(fēng)險(xiǎn)升級(jí)、中美貿(mào)易摩擦反復(fù)與俄烏沖突持續(xù)等多重不確定性交織下，全球金融體系呈現(xiàn)前所未有的高度復(fù)雜性，為系統(tǒng)探討金融復(fù)雜系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)、量化識(shí)別方法、生成演化機(jī)理及風(fēng)險(xiǎn)治理路徑，集智俱樂(lè)部聯(lián)合北京師范大學(xué)李紅剛教授、愛(ài)爾蘭都柏林圣三一學(xué)院Brain Lucey教授、中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（北京）黃書(shū)培副教授、首都師范大學(xué)王澤講師、北京林業(yè)大學(xué)幸小云副教授與北京化工大學(xué)王欣雅副教授，共同發(fā)起“金融復(fù)雜性”主題讀書(shū)會(huì)，來(lái)深入探索金融復(fù)雜系統(tǒng)的有效建模與管理策略，助力在高不確定性時(shí)代提升金融體系的穩(wěn)健性與韌性。

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AI×傳播讀書(shū)會(huì)：

當(dāng)機(jī)器成為主體，傳播學(xué)要如何應(yīng)對(duì)？

人工智能從1956年達(dá)特茅斯會(huì)議起步，就與傳播學(xué)科緊密相連。它本質(zhì)上就是一門(mén)關(guān)于信息傳遞、理解和互動(dòng)的科學(xué)。更值得深思的是，從圖靈測(cè)試開(kāi)始，AI研究的一個(gè)重要目標(biāo)就是實(shí)現(xiàn)機(jī)器與人類(lèi)的有效溝通，這說(shuō)明AI從誕生之初就將“傳播能力”作為智能的重要標(biāo)志。機(jī)器翻譯、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言生成等AI的重要分支，都直接服務(wù)于改善和增強(qiáng)傳播效果。如今，當(dāng)ChatGPT、Claude、Deepseek等大型語(yǔ)言模型走進(jìn)千家萬(wàn)戶(hù)，當(dāng)算法推薦重塑信息分發(fā)格局時(shí)，我們不禁要問(wèn)：AI究竟如何改變著人類(lèi)傳播的本質(zhì)？

但是，傳統(tǒng)傳播學(xué)聚焦人與人之間的信息交流，AI的崛起打破了這一核心。機(jī)器不再僅僅是研究的工具，而是傳播主體。算法開(kāi)始理解并創(chuàng)造內(nèi)容，人機(jī)對(duì)話(huà)日益自然，這重構(gòu)了“他者”概念。我們面臨新問(wèn)題：AI是參與者還是媒介？AI生成的內(nèi)容如何塑造公共話(huà)語(yǔ)？這些變化挑戰(zhàn)傳播學(xué)科的根基。

在AI快速發(fā)展的當(dāng)下，AI不僅深刻影響著信息傳播的方式，也為傳播學(xué)研究帶來(lái)了全新視角和方法。基于此，集智俱樂(lè)部聯(lián)合北京師范大學(xué)許小可教授、浙江大學(xué)張子柯教授、南京大學(xué)王成軍教授、深圳大學(xué)廖好副教授共同發(fā)起“AI×傳播”讀書(shū)會(huì)，從計(jì)算敘事、智能傳播、人機(jī)傳播與傳播仿真四個(gè)板塊向來(lái)共同探索AI與傳播的前沿交叉，來(lái)深度理解傳播機(jī)制和傳播生態(tài)。

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回到思想源頭，走向意識(shí)與自然

圣塔菲 · 復(fù)雜科學(xué)經(jīng)典論文研讀讀書(shū)會(huì)：

回到復(fù)雜性的思想源頭

在科學(xué)研究日新月異的今天，復(fù)雜科學(xué)作為一門(mén)探索自然界和人類(lèi)社會(huì)中各類(lèi)復(fù)雜系統(tǒng)規(guī)律的學(xué)科，正日益展現(xiàn)出其獨(dú)特的價(jià)值與魅力。從生命起源的奧秘到意識(shí)的產(chǎn)生機(jī)制，從氣候系統(tǒng)的微妙平衡到群體智能的涌現(xiàn)，諸多困擾人類(lèi)的世界難題都與復(fù)雜系統(tǒng)息息相關(guān)。它打破了傳統(tǒng)學(xué)科的邊界，試圖在看似紛繁復(fù)雜的現(xiàn)象背后，尋找底層的統(tǒng)一性和通用的理論框架，為我們理解這個(gè)充滿(mǎn)不確定性的世界提供了全新的視角。

然而，復(fù)雜科學(xué)的發(fā)展并非一蹴而就，它的理論根基深深植根于一系列經(jīng)典的研究成果之中。那些歷經(jīng)時(shí)間沉淀的經(jīng)典論文依然閃耀著智慧的光芒，它們是學(xué)科發(fā)展的基石，承載著前輩學(xué)者的深刻洞見(jiàn)，為我們探索未知提供了寶貴的思想源泉。

因此，集智俱樂(lè)部聯(lián)合北京師范大學(xué)教授張江、中國(guó)人民大學(xué)博士研究生陳繹安、北京師范大學(xué)博士研究生陶如意，邱仲普、清華大學(xué)博士后劉家臻共同發(fā)起「復(fù)雜科學(xué)經(jīng)典論文研讀·第一季」讀書(shū)會(huì)，聚焦圣塔菲研究所發(fā)布的文集《Foundational Papers in Complexity Science》。這本文集收錄了 20 世紀(jì)復(fù)雜科學(xué)領(lǐng)域 89 篇重要文獻(xiàn)，涵蓋熵、演化與適應(yīng)、非線(xiàn)性動(dòng)力學(xué)與計(jì)算等關(guān)鍵主題。

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計(jì)算神經(jīng)科學(xué)第三季讀書(shū)會(huì)：

從神經(jīng)動(dòng)力學(xué)到意識(shí)的跨尺度計(jì)算、演化與涌現(xiàn)

從單個(gè)神經(jīng)元的放電到全腦范圍的意識(shí)涌現(xiàn)，理解智能的本質(zhì)與演化始終是一個(gè)關(guān)于尺度的問(wèn)題。更值得深思的是，無(wú)論是微觀的突觸可塑性、介觀的皮層模塊自組織，還是宏觀的全局信息廣播，不同尺度的動(dòng)力學(xué)過(guò)程都在共同塑造著認(rèn)知與意識(shí)。這說(shuō)明，對(duì)心智的研究從最初就必須直面一個(gè)核心挑戰(zhàn)：局部的神經(jīng)活動(dòng)如何整合為統(tǒng)一的體驗(yàn)？局域的網(wǎng)絡(luò)連接又如何支撐靈活的智能行為？

近年來(lái)，計(jì)算神經(jīng)科學(xué)正在突破單一尺度的研究范式。重尾分布與非平衡動(dòng)力學(xué)揭示了神經(jīng)編碼的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，發(fā)育與演化視角下的模型顯示皮層結(jié)構(gòu)如何在約束中自組織成跨物種的通用模式，而多腦區(qū)協(xié)同的動(dòng)力學(xué)則為意識(shí)狀態(tài)的形成提供了可計(jì)算的解釋框架。這些進(jìn)展共同表明，智能并非某一層級(jí)的專(zhuān)屬屬性，而是多尺度過(guò)程相互約束、協(xié)同演化的涌現(xiàn)結(jié)果。

圍繞這一認(rèn)識(shí)，集智俱樂(lè)部聯(lián)合來(lái)自數(shù)學(xué)、物理學(xué)、生物學(xué)、神經(jīng)科學(xué)和計(jì)算機(jī)的一線(xiàn)研究者共同發(fā)起「從神經(jīng)動(dòng)力學(xué)到意識(shí)：跨尺度計(jì)算、演化與涌現(xiàn)」讀書(shū)會(huì)，跨越微觀、介觀與宏觀的視角，探索意識(shí)與智能的跨尺度計(jì)算、演化與涌現(xiàn)。重點(diǎn)探討物理規(guī)律與人工智能如何幫助我們認(rèn)識(shí)神經(jīng)動(dòng)力學(xué)，以及神經(jīng)活動(dòng)跨尺度的計(jì)算與演化如何構(gòu)建微觀與宏觀、結(jié)構(gòu)與功能之間的橋梁。

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復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)瓦解讀書(shū)會(huì)：

從結(jié)構(gòu)脆弱性到智能優(yōu)化前沿

在萬(wàn)物互聯(lián)的時(shí)代，從互聯(lián)網(wǎng)、電網(wǎng)、金融系統(tǒng)到社交網(wǎng)絡(luò)與供應(yīng)鏈，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為現(xiàn)代社會(huì)的核心骨架。然而，這種高效性背后往往潛藏著深層次的脆弱性：一次局部的攻擊、故障或過(guò)載，可能通過(guò)復(fù)雜的連接關(guān)系引發(fā)災(zāi)難性的級(jí)聯(lián)失效，導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)的全面崩潰。如何理解并控制這種脆弱性，是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究中的根本問(wèn)題之一。

傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)魯棒性研究主要聚焦在節(jié)點(diǎn)或邊的靜態(tài)刪除，但隨著研究的深入，我們認(rèn)識(shí)到真實(shí)網(wǎng)絡(luò)的性質(zhì)、瓦解算法與約束模型都遠(yuǎn)比最初設(shè)想的更為復(fù)雜?？臻g嵌入、時(shí)序演化和高階結(jié)構(gòu)，使得網(wǎng)絡(luò)功能的維系不僅僅依賴(lài)局部連接，而是根植于多層次、多維度的組織特征；啟發(fā)式策略、統(tǒng)計(jì)物理框架與機(jī)器學(xué)習(xí)方法則為“高效且接近最優(yōu)”的瓦解提供了不同思路；而異質(zhì)成本、攻防博弈與多目標(biāo)優(yōu)化，正在將瓦解研究從純粹的理論問(wèn)題推向更現(xiàn)實(shí)、更復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景。

基于此，集智俱樂(lè)部聯(lián)合北京師范大學(xué)教授吳俊、國(guó)防科技大學(xué)副研究員譚索怡、北京化工大學(xué)副教授谷偉偉、中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)博士后范天龍、國(guó)防科技大學(xué)在讀博士卿楓共同發(fā)起「復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)瓦解讀書(shū)會(huì)」，跨越網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、算法模型與應(yīng)用場(chǎng)景的視角，探索復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)瓦解的前沿進(jìn)展。重點(diǎn)探討不同算法與優(yōu)化框架如何幫助我們認(rèn)識(shí)網(wǎng)絡(luò)的脆弱性，并在現(xiàn)實(shí)約束下推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的智能演化與應(yīng)用發(fā)展。

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非線(xiàn)性動(dòng)力學(xué)與混沌：

從確定性方程到不可預(yù)測(cè)的世界

從湍流結(jié)構(gòu)的形成到鳥(niǎo)群的協(xié)同行為，從種群爆發(fā)到基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，許多自然與人工系統(tǒng)的關(guān)鍵特征都源于非線(xiàn)性動(dòng)力學(xué)機(jī)制。在線(xiàn)性近似失效的情形下，非線(xiàn)性系統(tǒng)通過(guò)分岔、極限環(huán)與反饋放大，展現(xiàn)出高度豐富而難以直覺(jué)把握的演化行為?；煦缋碚摰奶岢?，更是揭示了確定性方程也能產(chǎn)生對(duì)初始條件極端敏感的不可預(yù)測(cè)性，成為 20 世紀(jì)物理學(xué)的重要思想突破之一。

圍繞這些核心思想，非線(xiàn)性動(dòng)力學(xué)與混沌理論逐漸發(fā)展出一套跨學(xué)科的通用語(yǔ)言。奇異吸引子與分形結(jié)構(gòu)不僅深化了我們對(duì)動(dòng)力系統(tǒng)內(nèi)在機(jī)制的理解，也為生物系統(tǒng)、工程控制與信息處理中的復(fù)雜行為提供了建?；A(chǔ)?！斗蔷€(xiàn)性動(dòng)力學(xué)與混沌》是一本既嚴(yán)謹(jǐn)又有趣，既高大上又淺顯易懂的非線(xiàn)性科學(xué)領(lǐng)域的著作。本書(shū)在前半部分詳細(xì)地介紹了一維和二維非線(xiàn)性系統(tǒng)中所蘊(yùn)含的非線(xiàn)性動(dòng)力學(xué)問(wèn)題，最后一部分介紹了被稱(chēng)為20世紀(jì)物理學(xué)的三次重大革命之一的混沌理論，從混沌的起源、分形和奇異吸引子三方面進(jìn)行細(xì)致的解讀和描述。

集智俱樂(lè)部聯(lián)合北京師范大學(xué)張江科研組聯(lián)和信大李春彪科研組師生共同發(fā)起「非線(xiàn)性動(dòng)力學(xué)與混沌」讀書(shū)會(huì)，由師生共同領(lǐng)讀《非線(xiàn)性動(dòng)力學(xué)與混沌》，以分章節(jié)精讀的方式，帶領(lǐng)大家系統(tǒng)學(xué)習(xí)非線(xiàn)性動(dòng)力學(xué)的基本理論與典型模型，結(jié)合洛倫茲系統(tǒng)、Kurmoto模型等經(jīng)典案例，深入探討混沌的起源、分形與奇異吸引子等前沿問(wèn)題。

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走向意識(shí)科學(xué)讀書(shū)會(huì)：從現(xiàn)象之窗到理論之梯

2025 年被普遍視為意識(shí)研究的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)。主流意識(shí)理論開(kāi)始進(jìn)入可檢驗(yàn)與可對(duì)照的階段，全局神經(jīng)工作空間、整合信息理論與預(yù)測(cè)加工等框架不再各自為戰(zhàn)，而是通過(guò)對(duì)抗性實(shí)驗(yàn)與統(tǒng)一任務(wù)展開(kāi)直接比較；與此同時(shí)，數(shù)學(xué)與結(jié)構(gòu)性方法逐步滲入意識(shí)研究的核心，群論、拓?fù)鋵W(xué)、范疇論與信息幾何被用于刻畫(huà)主觀體驗(yàn)的形式結(jié)構(gòu)，使意識(shí)第一次擁有了超越隱喻的精確語(yǔ)言。在技術(shù)層面，大語(yǔ)言模型的涌現(xiàn)能力、腦機(jī)接口與意識(shí)相關(guān)工程的發(fā)展，使“意識(shí)是否只屬于生物體”從哲學(xué)問(wèn)題轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)。

在這一背景下，意識(shí)研究正在從現(xiàn)象描述走向理論建構(gòu)，從經(jīng)驗(yàn)碎片走向結(jié)構(gòu)化解釋。意識(shí)不再被視為單一尺度或單一學(xué)科可以窮盡的對(duì)象，而是橫跨神經(jīng)機(jī)制、主觀體驗(yàn)、計(jì)算過(guò)程與社會(huì)技術(shù)系統(tǒng)的復(fù)雜現(xiàn)象。

圍繞這一轉(zhuǎn)向，集智俱樂(lè)部聯(lián)合來(lái)自哲學(xué)、認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、復(fù)雜科學(xué)領(lǐng)域的研究者共同發(fā)起「意識(shí)科學(xué)讀書(shū)會(huì)」，跨越理論與實(shí)證、功能與現(xiàn)象、生物與人工的視角，全面深入研討意識(shí)這一現(xiàn)象本身。重點(diǎn)探討當(dāng)代主流意識(shí)理論的核心主張與分歧，神經(jīng)機(jī)制與主觀體驗(yàn)之間的橋梁，以及AI意識(shí)、腦機(jī)接口等技術(shù)如何重塑人類(lèi)意識(shí)主體的邊界與文明的未來(lái)。

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理論生態(tài)學(xué)讀書(shū)會(huì)：

在系統(tǒng)視角中理解自然的復(fù)雜秩序

作為支撐生態(tài)文明建設(shè)的重要理論基礎(chǔ)，理論生態(tài)學(xué)在長(zhǎng)期發(fā)展中逐步完成了從生物學(xué)分支到系統(tǒng)科學(xué)核心領(lǐng)域的轉(zhuǎn)變。它以數(shù)學(xué)模型和邏輯推演為工具，刻畫(huà)生態(tài)系統(tǒng)中多尺度、多要素之間的相互作用，在抽象理論與實(shí)證研究的不斷對(duì)話(huà)中，深化了我們對(duì)生物多樣性維持機(jī)制、生態(tài)穩(wěn)定性與演化過(guò)程的理解，也為人類(lèi)如何與自然系統(tǒng)共存提供了堅(jiān)實(shí)的認(rèn)知框架。

在具體研究層面，理論生態(tài)學(xué)的方法早已深度嵌入生態(tài)研究的各個(gè)方面：從種群動(dòng)態(tài)的時(shí)間尺度分析，到高階相互作用下的群落結(jié)構(gòu)解析，再到空間過(guò)程與物種共存機(jī)制的系統(tǒng)建模。這些理論進(jìn)展不僅推動(dòng)了生態(tài)學(xué)自身的演化，也成為連接復(fù)雜系統(tǒng)科學(xué)、環(huán)境科學(xué)與可持續(xù)發(fā)展研究的重要紐帶。圍繞相關(guān)主題展開(kāi)的讀書(shū)會(huì)，通過(guò)系統(tǒng)梳理經(jīng)典思想與前沿工作，幫助研究者在理論與現(xiàn)實(shí)之間建立更緊密的聯(lián)系，為理解生態(tài)系統(tǒng)的復(fù)雜性與應(yīng)對(duì)真實(shí)生態(tài)挑戰(zhàn)提供持續(xù)的思想動(dòng)力。

為讓更多人走近這門(mén)充滿(mǎn)溫度與風(fēng)景的學(xué)科，集智俱樂(lè)部聯(lián)合北京林業(yè)大學(xué)大學(xué)副教授李周園，普利高津獎(jiǎng)?wù)碌弥鳌owson大學(xué)Brian D. Fath教授以及北京大學(xué)理論生態(tài)學(xué)課題組博士研究生于越共同發(fā)起「理論生態(tài)學(xué)讀書(shū)會(huì)」，旨在深入探討理論生態(tài)學(xué)的基礎(chǔ)思想與前沿進(jìn)展，通過(guò)分享經(jīng)典文獻(xiàn)與最新研究，促進(jìn)對(duì)生態(tài)學(xué)復(fù)雜性、共存機(jī)制及生態(tài)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)的理解，推動(dòng)理論生態(tài)學(xué)與實(shí)際生態(tài)問(wèn)題的連接與創(chuàng)新。

讀書(shū)會(huì)詳情：

讀書(shū)會(huì)參與學(xué)員可視化：

結(jié)語(yǔ)：面向復(fù)雜系統(tǒng)的長(zhǎng)期認(rèn)知實(shí)踐

回顧集智俱樂(lè)部 2025 年度所舉辦的系列讀書(shū)會(huì)，可以清晰地看到一條貫穿始終的主線(xiàn)：無(wú)論主題涉及氣候系統(tǒng)、金融風(fēng)險(xiǎn)、人工智能、意識(shí)研究，還是學(xué)習(xí)、傳播與生態(tài)系統(tǒng)，這些議題雖分屬不同領(lǐng)域，卻共同指向復(fù)雜系統(tǒng)這一核心視角。現(xiàn)實(shí)世界并非由彼此獨(dú)立的問(wèn)題構(gòu)成，而是由多尺度、多主體、強(qiáng)耦合的系統(tǒng)持續(xù)演化。在這一背景下，理解問(wèn)題的生成機(jī)制與系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，往往比尋找單一解法更為關(guān)鍵。

圍繞這一認(rèn)識(shí)，集智俱樂(lè)部在 2025 年持續(xù)通過(guò)讀書(shū)會(huì)這一長(zhǎng)期、穩(wěn)定的共學(xué)機(jī)制，推動(dòng)一種以理論為起點(diǎn)、以方法論為核心的知識(shí)實(shí)踐路徑。讀書(shū)會(huì)強(qiáng)調(diào)回到經(jīng)典與前沿文獻(xiàn)，梳理不同學(xué)科在理解復(fù)雜系統(tǒng)時(shí)的基本假設(shè)與研究方法，并在跨學(xué)科討論中檢驗(yàn)其適用邊界。盡管討論主題不斷更新，但關(guān)注始終聚焦于同一問(wèn)題：當(dāng)線(xiàn)性、單一尺度的分析框架難以解釋現(xiàn)實(shí)，我們應(yīng)如何構(gòu)建更具系統(tǒng)性與遷移能力的理解方式。

同樣重要的，是參與其中的人。讀書(shū)會(huì)的成員來(lái)自不同學(xué)科與行業(yè)背景：有仍在學(xué)習(xí)階段的本科生、研究生，也有長(zhǎng)期從事科研工作的教師與學(xué)者；有算法與工程領(lǐng)域的一線(xiàn)從業(yè)者，也有來(lái)自金融、醫(yī)療、教育與科技行業(yè)的研究人員、產(chǎn)品負(fù)責(zé)人與戰(zhàn)略管理者。不同經(jīng)驗(yàn)與問(wèn)題意識(shí)在討論中不斷交匯，使每一個(gè)主題都不再停留在單一學(xué)科內(nèi)部，而是在真實(shí)關(guān)切與方法論差異中被反復(fù)打磨，激發(fā)出持續(xù)而廣泛的討論。而參與討論的所有人也完成了一種共同的實(shí)踐：用系統(tǒng)性的視角面對(duì)不確定性，用跨學(xué)科的語(yǔ)言理解復(fù)雜現(xiàn)實(shí)。

某種意義上，我們一直以來(lái)堅(jiān)持舉辦的并不僅僅是一次次圍繞特定主題的學(xué)術(shù)活動(dòng)，更像是一場(chǎng)關(guān)于“如何在復(fù)雜時(shí)代共同思考”的長(zhǎng)期練習(xí)。面對(duì)快速演化的技術(shù)環(huán)境與不斷累積的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，我們所希望持續(xù)推進(jìn)的，并不是提供確定性的結(jié)論，而是與更多來(lái)自不同領(lǐng)域的人一起，保持對(duì)復(fù)雜性的尊重，持續(xù)練習(xí)一種更耐心、更清醒、也更具連接性的理解世界的方式。

進(jìn)入 2026 年，集智俱樂(lè)部將延續(xù)這一方向，繼續(xù)圍繞復(fù)雜系統(tǒng)、人工智能、意識(shí)科學(xué)、社會(huì)與生命系統(tǒng)等領(lǐng)域，組織新的讀書(shū)會(huì)與共學(xué)活動(dòng)。在不斷變化的問(wèn)題現(xiàn)場(chǎng)中，持續(xù)推進(jìn)對(duì)復(fù)雜世界的理解，并探索將系統(tǒng)性認(rèn)知轉(zhuǎn)化為行動(dòng)與實(shí)踐的可能路徑。