集智百科 - 复杂系统|人工智能|复杂科学|复杂网络|自组织 - 用户贡献 [zh-cn]

张江

2026-03-06T07:18:13Z

Cancyqian：

{{#seo:
* |keywords=张江,Jiang Zhang,复杂网络,图网络
* |description=名字,研究领域
* }}'''张江'''，北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人、集智科学研究中心理事长、集智学园（北京）科技有限公司董事长，曾任腾讯研究院特聘顾问。主要研究领域包括因果涌现、复杂系统自动建模、社会与经济系统的规模法则（Scaling Laws）等。其开创的集智俱乐部是国内外知名的学术社区，致力于复杂系统、人工智能等多领域的跨学科交流与合作。

== 基本信息 ==
<div style="width:100%;height:300px;align:center"><div style="width:30%;float:left">[[文件:张老师证件照材料.jpg|替代=|右|360x360px|张江]]</div>
<div style="width:68%;float:left;margin-left:2%">
{| class="wikitable" width="75%"
|-style="height:30px"
! 类别 !! 信息
|-
|姓名：|| 张江（Jiang Zhang）
|-
|国籍：|| 中国
|-
|母校：|| 北京交通大学
|-
| 所在机构： || 北京师范大学系统科学学院，集智科学研究中心、集智学园
|-
| 研究方向：|| 因果涌现、复杂系统分析与建模，规模法则（Scaling Laws）
|-
|个人主页链接|| https://bnusss.github.io/
|-
| 所在城市： || 北京
|-
| 电子邮箱： || [[/cdn-cgi/l/email-protection|[email protected]]]
|-
| 联系电话： || +86 10 58807085
|}
</div>
</div>

<br />
===详细介绍===

'''张江'''，北京师范大学系统科学学院教授，集智俱乐部创始人，集智学园（北京）科技有限公司创始人兼董事长，集智研究中心理事长，National Science Review 编委成员。主要研究领域：[[因果涌现]]、[[复杂系统]]分析与建模、[[复杂网络]]与[[机器学习]]、社会与经济系统的[[规模法则]]（Scaling Laws）等。多篇文章发表在包括：Nature Communications、Nature Machine Intelligence、National Science Review、Nonlinear Systems、Chaos等国际知名刊物上。曾出版专著《规模法则——探索细胞到城市的普适规律》、第二作者合著《数字创世纪——人工生命的新科学》，及译著《自然与人工系统中的适应——理论分析及其在生物、控制与人工智能中的应用》等。

其开创的[[集智俱乐部]]是国内外知名的学术社区，致力于复杂系统、人工智能等多领域的跨学科交流与合作，目前已在学术界和产业界产生了一定影响力。曾影响、孕育多家人工智能创业团队，包括：彩云AI、Momenta自动驾驶团队等，其创始人都是俱乐部核心成员。2018年俱乐部资深成员吴令飞发表Nature封面期刊。集智俱乐部为冠名出版过多本科普著作，包括《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》、《深度学习原理与 PyTorch 实战》、《NetLogo多主动建模入门》，译作《深度思考》等。

2016年底创办集智学园（北京）科技有限公司，专门致力于复杂性科学、人工智能等领域的知识服务工作，合作伙伴包括腾讯、华为、湖畔大学、混沌大学等多家知名机构。2019年底获得国家高新技术企业称号。

2021年底注册民非组织集智科学研究中心，为集智俱乐部实体，任该中心法人与理事长。

=== 访学经历 ===
* 2010.11~至今：多次访问美国[[圣塔菲研究所]]（Santa Fe Institute）；他在圣塔菲的访问经历记录:[[访问圣塔菲研究所]]
* 2014.12~2015.1：访问亚利桑那州立大学（Arizona State University）；
* 2007.7~2007.8: 学术访问美国密西根大学复杂系统研究中心；
* 2007.6~2007.7: 赴美国Vermont大学参加Stephen Wolfram的A New Kind of Science暑期学校；
* 2005.8: 参加圣塔菲研究所在北京主办的复杂系统暑期学校；

=== 邀请报告 ===
* 2025.8.16：新疆大学“第三届中国系统科学前沿论坛”青年学者报告
* 2025.8.13：兰州大学“《国家科学评论》信息与生命科学前沿论坛”邀请报告
* 2025.7.17：北京师范大学珠海校区“生命系统科学驱动智慧医学研究新范式学术研讨会”邀请报告
* 2023.5：重庆西南大学“第十九届中国网络科学论坛”邀请报告
* 2011.6：Internet，Satellite session at NetSci 2021 on "Complex Networks in Economics and lnnovation",邀请报告
* 2019.11：广西大学“管理学在中国”2019邀请报告；
* 2019.10：江苏大学“全国复杂网络大会图网络与机器学习分会场”邀请报告；
* 2019.10：新加坡南洋理工大学“International Conference of Complex Systems”口头报告；
* 2019.9：清华大学“International Conference of Social Computing”邀请报告；
* 2019.9：郑州大学“全国物理秋季年会统计物理分会场”邀请报告；
* 2018.1：杭州市西湖区黄龙饭店“第四届国际网络科学-X会议”邀请报告；
* 2009.6：北京师范大学“International Conference on Economic Science with Heterogeneous Interacting Agents, ESHIA2009”；
* 2011.6：赴上海参加“International Conference of Econophysics”；
* 2010.7：赴香港参加“StatPhysHK: Complexity, Computation, Information”会议；
* 2009.2：赴上海理工大学“Complexity Science 2009”会议；

=== 职业历程 ===

* 2017.6至今，任北京师范大学系统科学学院教授；<ref>[https://baike.baidu.com/item/%E5%BC%A0%E6%B1%9F/5829918?fr=aladdin 张江老师个人百度词条]</ref>
* 2012.7~2017.6，任北京师范大学系统科学学院副教授；
* 2008年6月~2012年7月，任北京师范大学管理学院系统科学系讲师；
* 2006.4~2008.4，在中科院数学与系统科学研究院的复杂系统研究中心从事博士后研究工作，导师：郭雷；
* 2006年博士毕业于北京交通大学经济与管理学专业；

=== 所获奖励 ===

* 2006年获中科院系统所许国志博士后奖励基金；
* 2008年获北京师范大学青年教师教学基本功比赛理科一等奖；
* 2014.1~2016.12，入选北京市青年英才计划，项目：复杂网络的异速生长律研究；

=== 合作学者 ===

* [[Geoffrey West]]
* [[尤金·斯坦利 H. Eugene Stanley]]

* Lifei Wang
* [https://scholar.google.com/citations?user=NoDUFVUAAAAJ&hl=en Lingfei Wu 吴令飞]

* [[李睿琪]]

== 主要论文/著作/课程 ==
所有已发表论文记录可以访问[https://bnusss.github.io/publications.html 张江老师研究组页面]

=== 代表性论文 ===
*Jiang Zhang et al. [https://www.nature.com/articles/s44260-025-00028-0 Dynamical reversibility and a new theory of causal emergence based on SVD]. npj Complexity, 2, 3 (2025)

[[因果涌现]]（CE）理论结合[[有效信息]]（EI），认为[[复杂系统]]可以展现出[[因果涌现]]现象，即宏观动力学表现出比微观动力学更强的[[因果效应]]。该理论的一个关键挑战在于其对[[粗粒化]]方法的依赖。本文引入了基于[[马尔可夫链]]的[[奇异值分解]]（SVD）推导出的[[近似动力学可逆性]]这一新概念，并据此建立了全新的[[基于动力学可逆性的因果涌现理论]]框架。我们发现，因果涌现的本质在于冗余的存在，这由马尔可夫动力学中的不可逆和相关信息通路体现。因此，因果涌现可被量化为动力学可逆性或信息传递潜在最大效率提升。我们还展示了近似动力学可逆性与[[有效信息]]之间的强相关性，建立了由 SVD 和 EI 最大化框架量化因果涌现的等价性，这一结论得到了来自[[布尔网络]]、[[元胞自动机]]和[[复杂网络]]的理论分析和数值实例的支持。重要的是，我们基于 SVD 的因果涌现理论框架不依赖于具体的粗粒化技术，并能有效捕捉动力学的基本特征。

*Bing Yuan et al. [https://www.mdpi.com/1099-4300/26/2/108 Emergence and Causality in Complex Systems: A Survey of Causal Emergence and Related Quantitative Studies]. Entropy 2024, 26(2), 108

涌现与因果是理解复杂系统的两个基本概念，同时它们也是相互联系的。一方面，涌现指宏观属性不能由微观个体特性所解释的现象。另一方面，因果也具备涌现特性，这意味着当我们提高描述系统的抽象层级，就可能得到全新的因果规律。因果涌现理论试图在这两种概念建立起一座桥梁，甚至于用因果性定量刻画涌现。本篇论文综述了因果涌现在定量研究及应用的最新进展，重点包括：“定量的因果涌现”和“从数据中识别因果涌现”两个方面。后一个方面由于结合了机器学习和神经网络技术，因而建立了因果涌现理论与机器学习之间的联系。我们指出，这种联系包括将机器学习技术用于因果涌现识别及其将因果涌现理论用于机器学习这两个方面，这两个方面都凸显出了有效信息（EI）作为因果涌现的核心度量指标的重要性。本文的最后也对潜在应用等方面进行了讨论。

*Jiang Zhang, Kaiwei Liu: [https://www.mdpi.com/1099-4300/25/1/26 Neural Information Squeezer for Causal Emergence]. Entropy 2023, 25(1), 26

经典的因果涌现理论指出对于一个马尔科夫动力系统来说，通过选择恰当的粗粒化策略，可以在宏观状态得到因果性更强的马尔科夫动力学，这一现象被称为因果涌现。然而，由于最优的粗粒化策略很难被找到，因此如何从数据中识别这类因果涌现现象成为了制约该理论应用的难点。这篇文章提出了一种称为“神经信息压缩机”（Neural Information Squeezer, 简称NIS）的机器学习框架，从而可以自动从时间序列数据中提取有效的粗粒化策略和宏观动力学，并能辨识出因果涌现现象。通过使用可逆神经网络，我们可以把粗粒化策略分解为：“信息转换”和“信息抛弃”这两个过程，从而使得我们不仅可以控制信息通道的带宽，还可以获得系统的一些可解析的特征。最后，本文展示了该系统如何应用于一些具体的案例。

*Ying Tang et al.: [https://www.nature.com/articles/s41467-024-45172-8 Learning nonequilibrium statistical mechanics and dynamical phase transitions]. Nature Communications volume 15, 1117 (2024)

探究非平衡系统中的相变现象和普适性行为，是统计物理研究领域的重点课题之一。在非平衡态统计物理学中，动力配分函数（dynamical partition function）堪称其核心概念的代表之一，有着与平衡态统计物理中的系综和配分函数相仿的地位。与计算平衡态系统配分函数不同，动力配分函数的求解不仅需要对所有可能的系统状态进行求和，还必须引入对时间这一额外维度的考量。虽然在长时间极限情况下，该问题可通过简化处理并利用大偏差理论等方法进行分析，但要精确计算系统在任意有限时间内演化得到的动力配分函数，仍是一项颇具挑战性的工作。这个计算难题不仅继承了平衡态配分函数计算的复杂性，还需精确捕捉系统变量在任意时刻的联合分布情况。

*Lifei Wang et al.: "[https://www.nature.com/articles/s42256-020-00244-4 An interpretable deep-learning architecture of capsule networks for identifying cell-type gene expression programs from single-cell RNA-sequencing data]; Nature Machine Intelligence, 2: 693703(2020)

这篇文章开发了一种可解释的胶囊网络深度学习架构(scCapsNet)，在此基础上，使用多个scRNA-seq数据集评估scCapsNet为单细胞转录组分析指定的值。利用二维主成分分析(PCA)对特征提取层内权值参数进行分析。通过竞争性单细胞类型识别，scCapsNet模型能够进行特征选择来识别编码不同亚细胞类型的基因组，使亚细胞型识别成为可能的RNA表达特征被有效地集成到scCapsNet的参数矩阵中。这一特性使基因调控模块的发现成为可能。

*Zhang, Z., Zhao, Y., Liu, J. et al. [https://link.springer.com/article/10.1007/s41109-019-0194-4#citeas A general deep learning framework for network reconstruction and dynamics learning]. Appl Netw Sci 4, 110 (2019). https://doi.org/10.1007/s41109-019-0194-4<ref name="GNN">Zhang Zhang, Yi Zhao, Jing Liu, Shuo Wang, Ruyi Tao, Ruyue Xin & Jiang Zhang (2019) [https://pattern.swarma.org/paper?id=199529de-337f-11ea-b58a-0242ac1a0005 A general deep learning framework for network reconstruction and dynamics learning].</ref>

这篇文章提出了一套全新的网络和动力学重构的算法。即仅根据时间序列数据，就能够重构整个原始的相互作用网络以及每个节点的动力学，这相当于对原系统进行了自动建模。该算法不仅在精确度上远超其它对比算法，而且可以广泛地适用于各类系统。于2019年发表在Applied Network Science上。相关的论文解读资料可以查看[https://mp.weixin.qq.com/s/O9Q81ebX7DKEUIhvc7r5kQ 超越简单规则——用图神经网络对复杂系统进行自动建模]

* Li, R., Dong, L., Zhang, J., Wang, X., Wang, W. X., & Di, Z & Stanley, H. E. (2017). "[https://www.nature.com/articles/s41467-017-01882-w.pdf Simple spatial scaling rules behind complex cities]". Nature Communications, 8(1), 1841. <ref name="rules">Ruiqi Li,Lei Dong,Jiang Zhang,Xinran Wang,Wen-Xu Wang,Zengru Di,H. Eugene Stanley (2017) [https://pattern.swarma.org/paper?id=ff73afb2-3838-11ea-bb46-0242ac1a0005 Simple spatial scaling rules behind complex cities].</ref>相关的论文解读资料可以查看[https://mp.weixin.qq.com/s/O9Q81ebX7DKEUIhvc7r5kQ 张江：从规模理论，看城市的生长、创新与奇点]

这篇文章不仅回答了宏观规模标度律的起源，而且可以精准预测人口、GDP、道路网络等城市要素的空间分布情况。于2017年发表在Nature Communications上。

* Jiang Zhang, Xintong Li, Xinran Wang, Wenxu Wang, Lingfei Wu: [http://swarmagents.cn.13442.m8849.cn/thesis/doc/jake_379.pdf Scaling behaviours in the growth of networked systems and their geometric origins], Scientific Reports 2015, 5: 9767.<ref name="scale">Jiang Zhang,Xintong Li,Xinran Wang,Wen-Xu Wang,Lingfei Wu (2015) [https://pattern.swarma.org/paper?id=ad6da34e-455d-11ea-ac18-0242ac1a0005 Scaling behaviours in the growth of networked systems and their geometric origins].</ref>

这篇文章主要提出了一种几何网络模型，该模型可以很好地对社会经济系统中的缩放行为进行解释。于2017年发表在Scientific Reports上。

<br/>

=== 代表著作 ===
'''《规模法则》'''
* 张江：规模法则：探索从细胞到城市的普适规律，人邮出版社，2023

这是一本有关复杂系统的前沿研究方向“规模法则”（scaling law）的科普读物。所谓复杂系统，是指由大量个体通过错综复杂的相互作用关系形成的整体，它包括生命系统、生态系统、互联网社区、城市、国家、企业等。这些复杂系统表面上看起来毫不相干，甚至按照传统的学科划分，它们隶属于完全不同的科学领域，但是它们背后却存在统一的规律与法则。规模法则就是这些规律中的一组非常简洁而深刻的定量法则，它描绘了复杂系统的各类宏观变量是如何随着系统规模的大小而变化的，而且通常能够表达成简单的幂律公式。这些简单的数量关系背后隐藏着更深刻的复杂系统普适的基本原理。

====《数字创世纪——人工生命的新科学》====

* 李建会，张江：[http://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid=8230907a4a1fd035af7581439f8f8fbd&site=xueshu_se 数字创世纪——人工生命的新科学]，科学出版社，2006

本书对计算机和生物学交叉的前沿学科——人工生命进行了较系统详细的论述，在深入讨论了人工生命思想的起源、理论根据、计算机建模技术以及最新进展的基础上，系统地探讨人工生命的主要内容以及构建方法，通过对生命和计算关系的论述揭示了人工生命的计算主义哲学蕴意。本书涉及到虚拟生命(数字生命)的构建、基于行为的机器人的设计、人工生命的涌现与进化等内容，可供对人工生命、复杂系统理论、计算机程序演化、机器人研究、人工智能等感兴趣的读者，以及从事相关科学技术哲学研究的人员和学生参考。

<gallery class="center" widths="300" heights="300">
文件:规模法则封面.png
文件:数字创世纪.jpg|《数字创世纪》封面
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=== 最受欢迎的课程 ===
[[File:复杂性阶梯.jpg|400px|thumb|right| [https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=432 复杂性思维2020]]]
张江老师作为复杂性思维的布道者，在复杂性科学的科普上准备了很多的适合于初学者了解的科普内容和视频，将复杂性科学的概念和生活紧密结合，同时又能有趣的阐述晦涩难懂的概念，非常值得学习。

====[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=432 复杂性思维2020]====

本课程中，张江老师将用一套自己搭建的“复杂性阶梯”的框架串联起众多复杂性科学概念，包括混沌、秩序、自催化网络、涌现、混沌边缘、热力学第二定律、分形、网络、自指等等。沿着复杂性阶梯一路攀爬，复杂性层级将逐步提升。生命组织如此，人类组织亦是如此，它们其实都遵循着非常相似的复杂性规律。只不过由于每个系统演化所处的阶段的不同，以及我们每个人看待这些事物的观察视角不同，因而它就会呈现出令人眼花缭乱的复杂性。本课程则带领你透过现象看到本质。

[[File:深度学习原理与Pytorch实战.png|400px|thumb|right| [https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=421 深度学习原理与Pytorch实战]]]
====[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=421 深度学习原理与Pytorch实战]====

此系列课程主要围绕集智俱乐部众包写作的书籍《深度学习原理与 PyTorch 实战》展开，兼具理论与实践，是想要掌握一门深度学习技术不可错过的课程。每节课围绕一个有意思的实战案例展开，不仅循序渐进地讲解了PyTorch的基本使用、神经网络的搭建、卷积神经网络和循环神经网络的实现，而且全面深入地介绍了计算机视觉、自然语言处理、迁移学习，以及最新的对抗学习和深度强化学习等前沿技术。同学们可以通过亲自动手实践，轻松入门深度学习，学会构造一个图像识别器，生成逼真的图画，让机器理解单词与文本，让机器作曲，教会机器玩游戏，还可以实现一个简单的机器翻译系统。

[[File:Netlogo.jpg|400px|thumb|right| [https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=429 NetLogo多主体建模入门]]]
====[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=429 NetLogo多主体建模入门]====

《NetLogo多主体建模入门》这个课程就是通过数个案例教会大家如何去动手搭建一个多主体仿真模型，以及如何利用NetLogo软件实现这些模型，是一门既有理论又有实操的入门课程。它将会循序渐进地给你介绍如何使用NetLogo软件，如何通过算法来理解数值微分、数值积分，甚至求解微分方程、动力系统。通过学习，你就能搭建一个人工生命的世界，一个人工经济系统，以及一个人工生态系统。通过计算模拟，你还能理解到什么叫做捕食与被捕食的依存关系，病毒如何沿着网络进行传播甚至大爆发，你还能对人类财富不平等的起源拥有全新的洞察。其实，所有这一切真没有那么复杂，无非就是几行NetLogo的代码而已。而所有这些不同领域的知识都可以从玩弄这些代码得到。

<br/>

== 主导的项目 ==

=== 科研项目 ===

* 2020年度北京师范大学“新型冠状病毒防治科研攻关”项目，基于大规模人口移动的新冠病毒疫情扩散模型、预测及其干预，2020.04-2020.06，20万，在研，主持
* 国家自然科学基金，面上项目，11775020，非线性波在非均匀振荡介质内传播特性的研究，2018-01至2021-12，56万，在研，参与
* 国家自然科学基金，面上项目，6167020305，互联网的集体注意力流研究，2016-02至2020-12，77.04万，在研，主持
* 北京师范大学自主科研基金，310421103，开放式流网络的结构、演化与应用，2015-09至2018-09，35万, 已结题，主持
* 国家自然科学基金，青年项目，11205014，在相干态表象中求解非平衡多体系统量子主方程，2012-01至2014-12，20万，已结题，参与
* 国家自然科学基金，面上项目，61174165，经济系统中的流动性及其对尺度分布的影响，2012-01至2015-12, 60万，已结题，参与
* 国家自然科学基金，青年项目， 61004107，加权食物网的异速标度律研究，2010-01至2013-12， 22万，已结题，主持

=== 企业科研合作项目 ===

====与腾讯合作====
<center>
[[File:社区9月份.png|400px]] [[File:社区10月份.png|400px]]
</center>
利用海量腾讯社交网络数据，比如好友关系、消息量，加群信息等，对企业社群进行构建以及分析。通过社交网络数据对企业社群进行分析可以对企业的发展趋势有更准确的掌握，比如根据企业的社群网络的变化可以看出企业内部凝聚力的变化，企业内员工的入/离职情况可以判断企业的发展方向等等。因此，借助腾讯大量的社交网络数据以及我们的提供的网络分析的工具和方法，可以从图网络的角度对企业的发展趋势有一个更清晰的判断。

包括从海量的社交网络中构建企业社群以及对企业社群进行分析和比较。在企业社群的构建过程中，我们采用标签传播等算法，构建企业内员工的社交网络。目前主要对3000家上市企业的社群进行构建。基于构建出的企业社群，对公司发展状况进行分析，比如通过计算节点度中心性等指标进行KOL关键人物发现、对比不同时间企业社群网络的变化特征，通过员工画像分析其变化原因以及企业发展趋势等。

以某准备上市的汽车企业为例，我们构建了其18年9月份和10月份两个月的企业社群，然后对企业社群进行分析，可以看出，从网络图和指标上看，该公司社群较稳定，而通过对员工的浏览情况的分析，可以看出员工更加关注新能源、电动汽车、未来等相关内容，与目前该公司正在准备上市，且新能源汽车已成为支柱业务情况相一致。因此，分析公司社群动态变化可以帮助了解公司现状，甚至提前了解公司动态。

<br/>
[[File:华为项目分析.png|400px|thumb|right|[http://business.swarma.org/advisory 项目合作]]]

====与某知名企业合作====

我们利用复杂性科学中的规模理论（scaling theory）分析了大型知名企业X公司30年的成长过程，并与全球5万家公司进行了比较，从而帮助该公司发现了企业在实际经营中的重点问题。此项研究获得了该公司领导高层的一致认可，为企业制定了发展战略和方向。

这一套针对企业现状的定量评估系统是十分有价值的。首先这套系统可以帮助企业进行自身的“体检”。了解企业目前的发展状况，特别是与市场上其他公司相比企业的表现及排名，有助于企业发现异常的指标，并及时采取行动；

其次该方法也支持同“年龄”的公司、同产业或者跨产业的公司比较，了解自身在市场大环境中的生存状况。相比绝对值或者人均值等直接比较的方法，规模法则考虑了企业规模不同带来的影响以及市场非线性作用。

最后，这套方法可以对企业进行动态化的预测和评估。即对企业一段时间内的生长状况作出评价，评分越高，企业的成长性越高。

数据来自标准普尔（S&P）核心数据库Capital IQ以及Capital IQ旗下的Compustat数据，数据包括了57427家公司的财务数据和经营数据，按照GICS（全球行业分类系统）将公司分为了12个经济部门和285个子行业。这些数据作为我们的对比数据，在企业评估时发挥作用。

总结而言，基于规模理论的指导，我们可以对企业的静态表现和动态生长做出定量评估，有助于企业经营者对企业自身发展和市场平均水平有清晰的了解，并且能够帮助企业快速定位异常指标，及时做出调整和改进，同时也能够方便企业分析竞争对手的现状和历史发展状况。

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=== 企业咨询合作项目 ===

==== 与得到合作 ====
*'''合作课程：'''[https://m.igetget.com/share/course/pay/detail?id=b0rNAzaYOj7VyPMsljK8P54m6wlk12 《张江·复杂科学前沿》]
*'''主要内容：'''
:北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人张江的全新课程《张江·复杂科学前沿》已经上线得到APP。十多年的科研与教学积累，1套独有的框架脉络，超过1年的斟酌打磨，27节精品内容，5小时原声呈现，共同构建起这门课程。这既是复杂性科学的新手入门课，也是复杂性思维的升级训练营。
:收获一套前沿学科的认知框架。复杂科学是一门前沿学科，学科很年轻，还没有形成成体系的学科框架。只靠自己学，可能只记住了比如涌现、混沌、自组织等复杂科学的概念，弄不清楚它们之间的联系。而张江老师会给你搭建一套认识复杂科学的框架。你再看到复杂科学的新书、新概念，会自己定位它们的位置，有个更全面的理解。
:收获更多观察世界的新视角。复杂科学是名副其实的“跨领域”研究学科。它跨越的学科范围之广，涉及物理学、生命科学、生态学、人工智能，及社会科学等。学习这个学科，能让你能超越分属于不同学科孤立的琐碎知识，找到不同事物背后的共性规律，给你带来更本质的洞察。
:复杂科学一线研究者亲自讲述。张江老师从事复杂科学的教学与科研十余年，曾主持多项国家级复杂科学研究项目，在Nature Communications、Scientific Reports等国际刊物上发表过论文60多篇，活跃在学科前沿的第一线。课程中用到的部分案例，就来自张老师自己的研究成果。在这些研究成果中，还包括他和复杂科学领域里的大神，杰弗里·韦斯特共同做过的课题。
:获得跨学科的知识借鉴。复杂科学可以为你的工作提供更多的启发。比如你是一名创业者，你是一名产品经理，在学习这门课之前，你很可能想不到进化论对你的创业项目能有什么帮助。但是学过这门课，你会发现它完全可以借鉴过来，帮助你做产品研发。
*'''公司介绍：'''
:[https://www.igetget.com/ 得到]，旨在为用户提供“省时间的高效知识服务” ，2016年5月上线，由罗辑思维团队出品，提倡碎片化学习方式，让用户短时间内获得有效的知识。

====与混沌大学合作====
* '''合作课程：'''《复杂性思维：重塑理解世界的思维框架》
* '''主要内容：'''
: 通过介绍复杂性科学的经典理论和前言进展，带你了解什么是复杂系统，什么是复杂性科学，复杂系统如何演化，群体智慧是怎么产生的，如何才能抵御熵增走向进化，对于企业来说，如何利用复杂性思维打造有生命力的学习型组织，如何促进组织的自组织和涌现。

* '''公司介绍：'''
: [https://www.hundun.cn/ 混沌大学]公司名为混沌时代（北京）教育科技有限公司，成立于2014年，致力于为创新创业者提供认知升级。创办人李善友教授亲自打磨创新学科，同时邀请中国及全球名师，通过线上或线下讲授，以及独特的思维模型+刻意练习学习方法，开创了互联网时代的创新教育。

====与湖畔大学合作====

* '''合作课程：'''《熵增、规模理论和企业生命周期》
* '''主要内容：'''
:万事万物都无法回避生长、衰老与死亡。然而，生物、城市以及公司的生长、衰老与死亡的机制是什么？张江老师通过从热力学第二定律谈起，指出熵才是主宰万事万物生老病死背后的核心因素，并运用发展于物理学中的标度分析（Scale）方法到生物、城市以及企业等不同的宏观复杂系统之上，找到了它们背后的普适规律，与系统的生老病死与其新陈代谢的规模法则联系起来，同时应用于企业，揭示出不同行业中的增长规律，并且在个体上对企业进行诊断和评价。
* '''公司介绍：'''
: [https://www.hupan.com/o/web/index.html#/ 湖畔大学]由柳传志、马云、冯仑、郭广昌、史玉柱、沈国军、钱颖一、蔡洪滨、邵晓锋九位企业家和著名学者共同发起创办。湖畔大学坚持公益性和非营利性，主张坚守底线、完善社会。

====与龙湖集团合作====
* '''合作课程：'''《复杂性科学与企业管理》
* '''主要内容：'''
: 与龙湖的中高管系统地介绍什么是复杂系统，什么是复杂性科学，以及它的发展历史脉络如何，对企业的发展有何帮助，如何运用复杂性思维进行企业管理？对于传统行业如何借助复杂性思维突破转型，走出管理发展的瓶颈。
*'''公司介绍：'''
: [https://www.longfor.com/about/ 龙湖集团]1993年创建于重庆，发展于全国，业务涵盖地产开发、商业运营、租赁住房、智慧服务四大主航道业务，并积极试水养老、产城等创新领域。

====与百词斩合作====

*'''合作课程：'''《21世纪的复杂性科学》
*'''主要内容：'''
: 介绍什么是复杂系统，什么是复杂性科学，以及它的发展历史脉络如何，对企业的发展有何帮助，如何运用复杂性思维进行企业管理？为什么人工智能时代更加需要复杂性思维？针对成都超有爱公司，具体如何利用复杂性理论指导其进一步成长、壮大。
*'''公司介绍：'''
: [https://app.mokahr.com/campus_apply/baicizhan/120 “百词斩”]的公司名称是成都超有爱科技有限公司，成立于 2012 年。产品有 App “百词斩"以及“薄荷阅读”、“番茄英语”、“蛋糕英语”、“芝士派” 等其他英语细分学习领域产品，其中 App “百词斩”的用户已过八千万，领先目前其他在线教育创业公司。配合经纬中国 A 轮、中国文化产业投资基金 B 轮、红杉资本 C 轮、腾讯 D 轮投资，目前公司正稳定而快速的发展中。

====与深圳城市设计规划研究院合作====

*'''合作课程：'''《迎接AI时代》
*'''主要内容：'''
:从人工智能的历史到AI时代的未来，再到AI在各个行业的落地应用。本系列课程带你全面走进AI时代。主要介绍了人工智能的发展历史，解答了为什么机器学习构成了新一代人工智能革命的核心？它与普通的人工智能算法最本质的不同是什么？以及最新的人工智能算法包括监督学习、无监督学习、迁移学习、强化学习等在实际生产中的应用，与深规院深度探讨了相应的业务的AI实践与可行性。
*'''公司介绍：'''
: [https://www.upr.cn/about-scenic.htm 深圳市城市规划设计研究院(深规院)]是专注于创造和务实解决城市问题的规划咨询研究与设计机构。深规院擅长以多学科综合规划的方法，应对城市发展过程中出现的复杂问题。1990年成立至今，在深圳以及国内外200多个地区完成了3500多个项目，涉及宏观区域研究、城市综合发展咨询、规划与城市设计、交通与市政基础设施、低碳生态技术研究与应用、地区开发政策等多个领域。同时，深规院与国内外多家咨询公司、大学、大型企业建立了长期的战略伙伴关系，在产业经济、生态环保、社会治理、投资融资、公众咨询、学术培养等方面进行合作。<br />

== 相关机构 ==

=== 北京师范大学系统科学学院 ===
[https://sss.bnu.edu.cn/ 北京师范大学系统科学学院]是国际一流的复杂性科学研究和人才培养基地，国内系统科学学科建设与发展的引领者，北京师范大学学科交叉和科研创新的重要平台。其使命是探索复杂性，加深人类对自然与社会的认识。推进系统科学基础和前沿科学研究，培养具有综合素质和能力的高水平人才，把系统科学的学术进步转化为推动社会经济发展的力量。

=== [[集智俱乐部]] ===
[http://swarma.org/ 集智俱乐部]，英文名：Swarma Club，成立于2003年，是一个从事学术研究、享受科学乐趣的探索者的团体，也是国内最早的研究人工智能、复杂系统的科学社区。它倡导以平等开放的态度、科学实证的精神，进行跨学科的研究与交流，力图搭建一个中国的 “ 没有围墙的研究所 ”。

=== 集智学园 ===
[https://campus.swarma.org/ 集智学园]成立于2016年10月1日，是集智俱乐部孕育的创业项目之一。为一个知识服务社区，专门致力于复杂性科学、人工智能等先进技术的普及工作，合作伙伴包括腾讯、华为、北京师范大学、湖畔大学、混沌大学等多家知名机构。2019年底获得国家高新技术企业称号。
旗下产品[https://pattern.swarma.org/ 集智斑图]是一个复杂性科学领域的自组织学习社区，包含了该领域学习路径的展示，同时承载了集智特色的论文解读活动，为知识探索者提供了一个良好的学习平台。口号是用知识连接探索者。

=== 集智科学研究中心 ===
集智科学研究中心是门头沟民政局批准成立、门头沟科信局主管的民办非企业，致力于营造跨学科探索小生境，催化复杂性科学新理论。集智科学研究中心是“集智俱乐部”的运营主体，有接受社会捐赠的资质，长期面向企业、个人募集公益性捐赠款，用于集智俱乐部科学社区的运营工作，以支持复杂系统相关科研、交流、传播工作。

== 联系方式 ==

* '''联系电话'''：16601040080（微信同）合作、授课联系此号

* '''电子邮件'''：[[/cdn-cgi/l/email-protection|[email protected]]]、[[/cdn-cgi/l/email-protection|[email protected]]]

* '''北京师范大学办公地点'''：北京师范大学科技楼B区
* 集智研究中心办公地点：西山艺境

== 相关链接 ==

1、[https://baike.baidu.com/item/%E5%BC%A0%E6%B1%9F/5829918?fr=aladdin 百度百科]

2、[http://jake.swarma.org 个人主页]

4、[https://scholar.google.com/citations?user=N0k2mpcAAAAJ&hl=en Google scholar的个人主页]

== 参考资料 ==
<references />

== 编者推荐 ==

[[文件:GEB.png|400px|thumb|right|[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=10135 解读《GEB》]]]

====《哥德尔、艾舍尔、巴赫——集异璧之大成》====
张江老师曾在多次讲座中必推荐的一本书，就是来自侯世达的《哥德尔、艾舍尔、巴赫——集异璧之大成》，这本书对他产生了非常深远的影响，是他走向复杂性科学的启蒙之作，但是这本巨著内容详尽但不是那么容易理解，为了让大家更好的阅读这本书，他从自身的阅读经验出发，给出了一些方法并且对这本书做了一个大致的解读：[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=10135 解读《GEB》]

====[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=11044 "科研学习中的快速迭代法"]====
在这门课程中张江老师总结了这么多年做科研的经验，整理成了一个大的框架，告诉大家如何「科学科研」，希望能够让年轻的科研者少走弯路，快速提升。

====其他====
张江老师的科研方向集中在因果涌现、图网络和复杂系统自动建模方向，为了让大家快速了解这个领域的知识，并且入门，他梳理了3条特别实用的路径，适合希望在这个领域入门并且深入研究的学生。
: 这条路径[https://pattern.swarma.org/path?id=3 从网络科学的视角入门图网络之学习路径]更适合初学者入门学习。
: 这条路径涵盖不同领域不同方面的87篇文献介绍，堪比综述。[https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，更适合在这个领域已经入门，希望深入研究的朋友。
: [https://pattern.swarma.org/article/296 因果涌现入门路径]
: 本条路径的目标是给出一个学习因果涌现读书会相关视频的顺序，构建全局的框架。如果你是初学者，对因果涌现这个主题感兴趣，面对我们因果涌现读书会的框架和分享的主题，觉得太多，无从下手，我希望可以从初学者的角度，给你推荐一个相对合适的学习顺序和逻辑，帮助你快速的get重要的信息。
:

==== 得到课程分享 ====
[[文件:复杂科学前沿课.jpg|缩略图|[https://www.dedao.cn/course/b0rNAzaYOj7VyPMsljK8P54m6wlk12 复杂科学前沿课]]]

北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人张江的全新课程《张江·复杂科学前沿》已经上线得到APP。十多年的科研与教学积累，1套独有的框架脉络，超过1年的斟酌打磨，27节精品内容，5小时原声呈现，共同构建起这门课程。这既是复杂性科学的新手入门课，也是复杂性思维的升级训练营。

# 收获一套前沿学科的认知框架。复杂科学是一门前沿学科，学科很年轻，还没有形成成体系的学科框架。只靠自己学，可能只记住了比如涌现、混沌、自组织等复杂科学的概念，弄不清楚它们之间的联系。而张江老师会给你搭建一套认识复杂科学的框架。你再看到复杂科学的新书、新概念，会自己定位它们的位置，有个更全面的理解。
# 收获更多观察世界的新视角。复杂科学是名副其实的“跨领域”研究学科。它跨越的学科范围之广，涉及物理学、生命科学、生态学、人工智能，及社会科学等。学习这个学科，能让你能超越分属于不同学科孤立的琐碎知识，找到不同事物背后的共性规律，给你带来更本质的洞察。
# 复杂科学一线研究者亲自讲述。张江老师从事复杂科学的教学与科研十余年，曾主持多项国家级复杂科学研究项目，在Nature Communications、Scientific Reports等国际刊物上发表过论文60多篇，活跃在学科前沿的第一线。课程中用到的部分案例，就来自张老师自己的研究成果。在这些研究成果中，还包括他和复杂科学领域里的大神，杰弗里·韦斯特共同做过的课题。
# 获得跨学科的知识借鉴。复杂科学可以为你的工作提供更多的启发。比如你是一名创业者，你是一名产品经理，在学习这门课之前，你很可能想不到进化论对你的创业项目能有什么帮助。但是学过这门课，你会发现它完全可以借鉴过来，帮助你做产品研发。

==== 混沌学园课程分享 ====

===== 一、复杂性思维：重塑理解世界的思维框架 =====
生活在这个充满不确定性且瞬息万变的世界，我们面临着许多高度复杂的问题。有来自科技进步、经济增长和全球化加深带来的挑战，也有人类自身的衰老、疾病和死亡的威胁。如何科学的看待这些问题，找寻解决之法？复杂性思维方式就是必备的思维框架。

斯蒂芬·霍金曾说，21世纪将是复杂性科学的世纪。复杂性科学兴起于20世纪80年代，是当代科学发展的前沿领域，不仅在物理、数学、生物等传统自然科学中成就斐然，而且也深刻影响了经济、社会、管理领域，为人类的发展提供了新思路、新方法和新途径。

本次的课程中，北京师范大学系统科学学院教授，集智俱乐部、集智学园创始人—张江老师，将会为你讲解复杂性科学的经典理论和前沿进展，你将收获：

1、什么是复杂性科学

2、什么是复杂系统，复杂系统如何演化

3、如何促进群体的智慧产生

4、如何抵御熵增

5、如何走向进化

6、如何在更大的视角理解合作与竞争

学习价值：

帮助你培养复杂性思维方式，在科学的视角下理解这个日益复杂的世界

===== 二、自稳态觉醒：复杂科学和东方智慧视角下的AI奇点去未来 =====
“2050年代，我们是否还有机会带着地球去流浪？”

2023年已过半，俄乌战争尚未停歇，新冠仍在全球流行，极端天气继续频发，经济危机就在前方，15个气候临界点已然越过9个，地球正走向一条几乎不可逆的剧变之路。

同时，量子纠缠实验首获诺贝尔奖，激光核聚变首次产生净能量增益，生成式模型正在攻克人类引以为傲的艺术创作领域， 7月25日《Nature》文章称ChatGPT 已经攻破图灵测试，室温超导正在成为聚焦眼球的新爆点......新兴科技在社交媒体上间歇性狂欢。

人们正踏上天堂之路，人们正走向地狱之门。一系列研究表明，可能在2050年代前后，我们将会迎来一个奇点时刻——科技创新的周期接近无穷小，社会熵接近无穷大——既是生存环境崩溃、灾难频发的危机时代，也是量子科技与人工智能爆发的数字生命起点。

张江老师，北京师范大学系统科学学院教授，集智俱乐部创始人，2019年他在混沌分享的课程《复杂性思维：重塑理解世界的思维框架》赢得超39万学员的喜爱，大家评价这是改变世界观的一门课程。

时隔四年，张江老师带来新课，其中不仅会谈复杂科学，还会引入东方智慧易经中的“阴阳”思维，帮助大家跳出局限，用更全面的跨学科视角、更接近客观的系统思维，认知世界正在走向何方。

听完这堂课后，让我们一起来思考：奇点将至，东方智慧是否会成为新时代的诺亚方舟，带领我们穿越迷雾，找到人类文明延续的新方向

第一部分：为什么是复杂科学

1.1 奇幻五年背后的复杂

1.2 复杂科学要直面的问题

1.3 复杂科学的关键概念

第二部分：复杂科学之奇点

2.1 技术奇点

2.2 经济奇点

2.3 生态奇点

2.4 奇点融合

第三部分：东方智慧之阴阳

3.1 阴阳与平衡，混沌边缘的复杂

3.2 太极生阴阳，从熵增定律到观察者

3.3 阴阳返无极，自稳态觉醒

第四部分：解决之道之自稳态觉醒

4.1 人类文明与自稳态觉醒

4.2 人工智能与理性人假说

4.3 个体与组织的回归本心

适合人群

高科学素养

强思辨能力

对万物本质有强烈好奇心

加分项：对国学、易经知

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本词条内容源自wikipedia及公开资料，遵守 CC3.0协议。
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集智百科参与方式

2025-10-24T02:24:40Z

Cancyqian：已保护“集智百科参与方式”（[编辑=仅允许自动确认用户]（无限期）[移动=仅允许自动确认用户]（无限期））

<div id="mp-topbanner" style="clear:both; position:relative; box-sizing:border-box; width:100%; border:0px solid #ddd; background-color:#F4F6F9; color:black ">

<div style="margin:0em; width:100%; text-align:center;">
<div style="font-size:162%; padding:.1em;text-align:center"><big>'''欢迎来到集智百科！'''</big></div><div style="font-size:100%;text-align:center">''集智百科是复杂性科学领域科学、全面、客观的百科全书''</div></div>
</div>

== 集智百科的意义 ==
做集智百科具有多方面的深远意义，它不仅是一个知识的汇集地，更是一个促进学术交流、推动学科发展、凝聚集体智慧的平台。

=== 一、系统化知识沉淀与共享 ===
集智百科的核心目标是“做复杂性科学领域科学、全面、客观的百科全书”。这意味着它致力于将复杂性科学这一跨学科领域（涵盖复杂系统、人工智能、统计物理、因果科学、计算社会科学等）的知识进行系统化、结构化的整理和沉淀。

<nowiki>*</nowiki> 提供权威知识库：通过众包生产模式，吸引海内外知名高校的学生、教授以及各行各业的科学词条爱好者共同参与，确保词条的科学性、专业性和准确性【<nowiki>https://swarma.org/?p=22274</nowiki>>集智百科团队这一周都干了啥？ | 11.23-11.30 | 集智俱乐部 - swarma.org】。这为学习者和研究者提供了一个可靠的资源库，方便他们快速获取和查阅相关知识。

<nowiki>*</nowiki> 弥补知识空白：复杂性科学涉及众多前沿且晦涩的概念，集智百科通过将这些概念用易懂的语言进行阐释，帮助入门者跨越专业门槛，填补了中文世界在这一领域高质量基础资料的空白。例如，已完成的词条包括无标度网络、复杂网络的双曲几何模型、蚁群优化算法、贝叶斯网络、递归、鲍德温效应、复杂性经济学等【<nowiki>https://swarma.org/?p=23565</nowiki>>百科词条6条速览：蚁群优化算法、贝叶斯网络、自指…… - 集智俱乐部 - swarma.org】【<nowiki>https://swarma.org/?p=23045</nowiki>>百科词条3条速览：递归、鲍德温效应、复杂性经济学…… - 集智俱乐部 - swarma.org】。

=== 二、促进学习、交流与学科发展 ===
<nowiki>*</nowiki> 提升学习效率：通过提供最科学、专业、准确的知识，集智百科帮助用户快速了解某一知识概念，从而提高学习效率。志愿者在参与翻译和审校过程中，也显著提升了自身的英语阅读和翻译能力，并对相关领域有了初步了解，甚至跨越了专业门槛【<nowiki>https://swarma.org/?p=22274</nowiki>>集智百科团队这一周都干了啥？ | 11.23-11.30 | 集智俱乐部 - swarma.org】。

<nowiki>*</nowiki> 激发跨学科交流：复杂性科学的跨学科特性决定了其需要不同专业背景的人共同参与。集智百科作为一个共同的知识基础，能够促进不同学科背景的学者和爱好者之间的交流与合作，从而“涌现集体智慧”【<nowiki>https://pattern.swarma.org/about_us</nowiki>>关于我们 - 集智斑图】。

<nowiki>*</nowiki> 推动学科前沿探索：通过系统梳理和呈现复杂性科学领域的知识和前沿进展，集智百科有助于更多人了解并投身于该领域的研究，间接推动学科的持续发展和创新。

=== 三、凝聚集体智慧与构建独特学术生态 ===
“集智”一词本身就包含了“集体智慧”（Collective Intelligence）的含义，它是一种“从许多个体的合作与竞争中涌现出来的”共享智能。

<nowiki>*</nowiki> 众包生产模式：集智百科的生产模式是典型的“众包生产”，依靠社区的力量，吸引对知识本身、知识分享、知识整理感兴趣的朋友一同完成这项“万古长青的事业”【<nowiki>https://swarma.org/?p=22274</nowiki>>集智百科团队这一周都干了啥？ | 11.23-11.30 | 集智俱乐部 - swarma.org】。这种模式使得知识的生产不再局限于少数专家，而是通过广泛的协作，汇聚了来自清华大学、北京大学、北京师范大学等国内外知名高校的成员的智慧【<nowiki>https://swarma.org/?p=22274</nowiki>>集智百科团队这一周都干了啥？ | 11.23-11.30 | 集智俱乐部 - swarma.org】。

<nowiki>*</nowiki> 打造“自由学术探索”的小生境：集智俱乐部（集智百科是其一部分）被描述为一个“与世无争的‘自由学术探索’的小生境”，旨在承载科技创新梦想，为中国未来的原创生态注入希望【<nowiki>https://swarma.org/?p=43492</nowiki>>中国有“集智俱乐部” - swarma.org】。它为那些追求纯粹学术探索、不被外部功利因素干扰的科研工作者提供了一个精神家园和知识工具。

<nowiki>*</nowiki> 培养严谨的学术态度：在集智百科的生产流程中，从词源、翻译、审校、编辑到专家审校，每一步都强调内容的完整性、语句的通顺性、专业名词的准确性，并追求“信、达、雅”的翻译标准。这种严谨的流程不仅保证了百科的质量，也培养了参与者的学术素养和责任感。

=== 四、赋能人工智能大模型发展 ===
在当前人工智能大模型蓬勃发展的时代，高质量的训练语料库是其能力提升的关键要素。集智百科在这一方面也展现出其独特的价值和潜力。

<nowiki>*</nowiki> 弥补高质量中文语料短缺：当前，全球大模型发展普遍面临数据匮乏的问题，尤其是高质量中文语料资源短缺，这在一定程度上限制了我国人工智能技术的发展和创新应用【[https://m.bjnews.com.cn/detail/1710142219169246.html 破解大模型中文语料不足问题，并非毫无办法｜新京报专栏]】【[https://news.sciencenet.cn/htmlnews/2024/3/518781.shtm 周源委员：高质量中文语料数据短缺掣肘AI发展 - 新闻- 科学网]】。例如，ChatGPT的训练数据中，中文语料比重不足千分之一，而英文语料占比超过92.6%【[https://news.sciencenet.cn/htmlnews/2024/3/518781.shtm 周源委员：高质量中文语料数据短缺掣肘AI发展 - 新闻- 科学网]】。集智百科作为严谨、专业的知识平台，其内容经过严格的科学性、专业性和准确性审查，能够为大模型提供稀缺且可靠的中文语料。

<nowiki>*</nowiki> 提供高价值专业知识：大模型最大的语料库目前主要来自于用户生成内容（UGC），但“更为严谨的并获得反复验证的百科全书式知识信息，才是大模型最为可靠的语料库”。集智百科专注于复杂性科学这一前沿且专业的领域，其系统化、结构化的知识内容，如无标度网络、大语言模型的涌现等词条【[[大语言模型的涌现]]｜集智百科】，具有极高的专业性和权威性。这些高质量语料能够帮助大模型更好地理解和生成复杂性科学相关的专业内容，提升其在特定领域的知识广度和深度。

<nowiki>*</nowiki> 提升模型性能与鲁棒性：相关研究指出，“未来一个模型的好坏，20%由算法决定，80%由数据质量决定。接下来高质量的数据将是提升模型性能的关键”【[https://www.rmlt.com.cn/2024/0723/708072.shtml 加快建设人工智能大模型中文训练数据语料库 - 人民论坛]】。集智百科所提供的语料具备多样性、真实性、连贯性、无偏见等高质量语料的七大特征【[http://www.news.cn/tech/20240115/b9162aed4c3542f880d33556d20c2361/c.html 大模型发展亟需高质量“教材”相伴 - 新华网]】，能够有效提升大模型的准确性和稳定性，降低模型对特定数据集的依赖，从而增强其鲁棒性和泛化能力。

<nowiki>*</nowiki> 推动中文大模型发展：通过为中文大模型提供高质量、专业化的训练数据，集智百科不仅有助于解决当前中文语料的“数据荒”问题【[https://news.qq.com/rain/a/20240103A05GZ800 谷歌大模型]一出闹剧揭开中文数据荒 - QQ News】，更能推动中文大模型在科学研究、专业领域应用等方面的进步，使其在国际AI竞争中更具优势。

综上所述，集智百科的意义在于构建一个高质量、开放的复杂性科学知识平台，通过众包模式凝聚集体智慧，服务于知识的系统化沉淀、学习交流、学科发展，并为追求自由学术探索的学者和爱好者提供一个独特的学术环境，最终推动中国在复杂性科学领域的原创性贡献，并为人工智能大模型提供宝贵的高质量中文语料支持。

===如何表示科学？===
#内容客观，所有来源注明出处。
#充分佐证并且注明资料来源，这些资料不会只是某个作者自己冷僻的见解，而会是在该领域中被视为标准并且最常引用的。
#反映专业认知，并以事实为根据，同时遵守良好的学术和逻辑标准。
===如何表示全面？===
#参考多个相关网站，综合多方面的信息。推荐的网站有wikipedia、scholarpedia、中文集智百科、百度百科、官网、主页信息。
===如何表示客观？===
#翻译过程中应多用陈述性的语句，表述事实，而不是情绪性的、修饰性的语句。
#完全中立、没有偏颇。

理想情况是针对一个词条，先汇集资料信息，并针对必要的问题，对资料信息进行翻译、整理，回答问题。
*汇集信息的主要来源：wikipedia、scholarpedia、中文集智百科、百度百科、官网、主页信息。
*翻译的主要工具是：人工翻译整理为主，机器翻译为辅。
*必要问题：针对不同词条的类别，都有一些基本、必须涵盖的信息去回答。每个词条都应该涵盖这些基本信息。也可以在此基础上进行扩展。
==集智俱乐部发展时间轴==
*2013年，集智俱乐部张江发现没有一个可以让大家协作生产内容的平台（石墨还未出现），于是让集智俱乐部核心成员袁行远搭建了第一版的集智百科。
*2013-2015年期间，以袁行远、吴令飞、张江等核心集智俱乐部成员为首，在集智百科上贡献了许多知识性的词条内容，包括[[摄像机-电视自指系统]]、[[混沌的边缘]]、[[复杂网络的双曲几何模型]]等等。
*2018年6月-2018年10月期间，集智俱乐部志愿者王婷曾经组织一批志愿者，希望可以对复杂性科学领域的知识进行梳理，但是没有成功。期间有很多志愿者如靠倒立解气、高飞、Sherimon、Xhtinhunter、Iceblaze9527等参与内容生产工作，产生了一些优秀的知识性词条：[[幂律分布]]、[[小世界网络]]、[[无标度网络]]等。

*2019年11月-2020年3月，集智俱乐部再次组织志愿者生产复杂性科学领域的知识内容，希望可以打造复杂性科学领域最全面、科学、客观的百科全书。

*2020年3月，由于旧版的[http://wiki.swarma.net/index.php/%E9%A6%96%E9%A1%B5 集智百科]编辑器和备案的问题，集智学园工程师林嘉琦重新搭建了现在最新的集智百科平台。
*2020年5月，为了提高生产效率，集智志愿者侯月源实现了彩云小译的初步翻译过程。具体操作即给出词条list，通过爬虫，爬取对应的英文wiki页面，通过对页面进行格式调整后，给彩云小译得到初步翻译的结果。大大提高翻译的效率。
*2024年，张江立志继续把生产词条做为重要的任务，并由[[张倩]]设计规则，由[[王志鹏]]担任管理，开始通过[[集智社区游戏化晋级模式|游戏化机制]]从集智读书会社群中筛选了一批优秀的百科志愿者，完成了一系列精品词条：[[因果涌现]]、[[有效信息]]
== 集智百科项目分工 ==
集智百科的生产依然采用集智俱乐部传统且高效的模式：'''众包生产'''。希望依靠社区的力量，吸引一批对知识本身，知识分享，知识整理感兴趣的朋友，一同完成这项万古长青的事业。

目前集智百科项目分只有一种参与方式：通过[[集智社区游戏化晋级模式|社区游戏化]]晋级，先通过字幕志愿者任务晋升到百科志愿者。
[[文件:科研晋升图.png|缩略图]]

'''其他激励'''

:* 积分。积分可以用于在集智平台上购买或者消费，其中包括：集智学园、集智斑图、以及[[集智俱乐部周边]]等。(详细积分奖励及兑换制度见下表)
:* 为深度参与的同学颁发志愿者勋章、荣誉证书和相关实习证明。
:* 晋升科研志愿者参与与张江科研组。
== 一个词条的诞生 ==
一个词条的完善会经历主要四个环节：

# 建立词条（由老师或同学提出生产该条目的需求）
# 机器搬运（由集智百科嵌入的机器翻译助手彩云小译进行百科词条的生成以及搬运，搬运来源目前只支持英文[[wikipedia:Main_Page|Wikipedia]]）
# 翻译校对（由志愿者校对翻译内容的中文通顺性，需要对已经初步翻译过的稿件进行再修改、润色）
# 专家审核（由老师专家审核词条的专业性，保证内容科学全面客观）

* 我们希望词条的初步生产经历过以上四个环节可以形成一个由老师、志愿者提出，到质量审核保证的生产闭环。
* 所有的条目均由每个人自发提出的，其编辑过程有业界专家审核纠正。
* 词条的完善不是一蹴而就的，而是由所有百科社区成员不断维护完成的。
* 我们鼓励参与者积极对条目的内容进行深度的探讨及辩论，为其内容增添更多的可能性。

[[文件:一个词条的诞生.png|居中|无框|800x800像素]]

== 参与百科 ==
完成集智读书会的字幕修正与审校，即可进入百科词条团队
* 若您想要了解更详细的步骤，建议阅读[[如何上手集智百科]]词条，这是一个为新手打造的编写指引。更加规范性案例请查阅[[编辑案例]]。
==生产进展==

词条生产过程包括5个阶段：预备期、初级期、中级期、审核期以及完成期
* 预备期：志愿者认领词条，志愿者、词条负责人以及张江老师会一起制定词条大纲
* 初级期：志愿者需要根据制定的大纲结合具体的文献，初步翻译整合资料填写到词条对应的位置
* 中级期：进一步梳理初级期完成的词条，做到内容完整、格式、语法正确
* 审核期：词条负责人会进行初步的审核，排除格式、语法以及逻辑等问题，初步校验后张江老师会再次进行系统性的校验，保证词条的质量
* 完成期：需要在集智俱乐部公众号上发布

=== 预备期 ===

=== 初级期 ===
# [[神经网络中的顿悟]] 完成人：[[陶柯霏]]
# [[部分信息分解]] 完成人：[[王亦理]]、[[王盛嘉]]、[[吕奥博]]
# [[马尔科夫链的粗粒化]] 完成人：[[梁京昊]]、[[徐映妮]]
# [[规模法则]] 完成人：[[陶舟横]]、[[冉天枢]]、[[陶如意]]、[[刘凯威]]
# [[整合信息论]] 完成人：[[郑鸿盛]]、[[郑源]]、[[董宇凡]]、[[赵思语]]、[[杨明哲]]

=== 中级期 ===
# [[神经网络的有效信息计算]] 完成人：[[徐然]]
# [[复杂网络重整化]] 完成人：[[郑鸿盛]]

=== 审核期 ===

=== 完成期 ===
{{div col|colwidth=25em}}
# [[因果涌现]] 完成人：[[王志鹏]]
# [[基于有效信息的因果涌现理论]] 完成人：[[彭晨]]
# [[基于信息分解的因果涌现理论]] 完成人：[[吕奥博]]
# [[基于可逆性的因果涌现理论]] 完成人：[[龚铭康]]、[[刘凯威]]
# [[Causal Emergence]] 完成人：[[冉天枢]]
# [[有效信息]] 完成人：[[张江]]
# [[Effective Information]] 完成人：[[李梓嫣]]
# [[马尔科夫链]] 完成人：[[杨卓然]]、[[张代健]]
# [[马尔科夫链的成块性]] 完成人：[[梁京昊]]
# [[因果效应度量]] 完成人：[[刘易明]]
# [[复杂网络中的因果涌现]] 完成人：[[王志鹏]]
# [[奇异值分解（SVD）]] 完成人：[[刘宇康]]
# [[NIS]] 完成人：[[刘佳睿]]
# [[NIS+]] 完成人：[[潘琳莉]]
# [[计算力学]] 完成人：[[刘易明]]
# [[基于格兰杰因果量化涌现]] 完成人：[[许世鹏]]
# [[大语言模型的涌现]] 完成人：[[范卓仪]]、[[梁金]]、[[徐然]]、[[杨明哲]]
# [[Word2Vec]] 完成人：[[苏一铭]]、[[杨锦浩]]
# [[Deep Q Network]] 完成人：[[邹佳玮]]、[[罗福海]]
# [[Dreamer]] 完成人：[[潘琳莉]]、[[程嘉]]
# [[RWKV模型]] 完成人：[[王熙霖]]、[[宋鹏举]]
# [[DeepSeek-R1]] 完成人：[[朱瑞琪]]、[[宁定扬]]、[[冉天枢]]、[[范卓仪]]、[[潘琳莉]]、[[袁冰]]、[[王志鹏]]
{{div col end}}

=== 淘汰机制 ===

淘汰：出现下面五种中的任意一种情况视为一次警告，出现两次警告则劝退

五种情况：
# 不参加每周组会讨论（请假除外）
# 一周没有进展（特殊情况除外）
# 反馈的意见不改（如果有自己的理解可以一起交流）
# 初级任务两周未完成（特别复杂的词条除外）
# 中级任务一个月未完成（特别复杂的词条除外、修改反馈除外）

注：特别复杂的词条指的是不局限于1-2篇参考文献，需要参考超过3篇文章或一本书等，是一个综述性的知识点，如[[因果涌现]]、[[规模法则]]词条等。

=== 词条百科组成员 ===
{| class="wikitable"
|+
!序号
!姓名
!简介
!参与词条
!加入时间
!完成时间/晋级时间
!晋级情况
|-
|1
|何瑞杰
|中山大学和大湾区大学联培博士生研究兴趣：随机微分方程和随机动力系统应用
|[[逻辑斯谛方程]]
|2025.10.06
|
|进行中
|-
|1
|陈力
|昆明植物研究所生态学专业博士生研究兴趣：种间互作网络
|[[逻辑斯谛方程]]
|2025.10.19
|
|进行中
|-
|2
|王亦理
|北京化工大学数学与应用数学专业本科生，研究兴趣：统计物理与复杂系统
|[[部分信息分解]]
|2025.10.06
|
|进行中
|-
|3
|王盛嘉
|西北农林科技大学环境科学专业本科生，研究兴趣：与生物物理学相关的内容
|[[部分信息分解]]
|2025.10.01
|
|进行中
|-
|4
|赵思语
|东华大学统计专业的大三学生，研究兴趣：因果涌现
|[[整合信息论]]
|2025.09.08
|
|进行中
|-
|5
|陶柯霏
|国防科技大学博士生，研究兴趣：AI for 复杂系统
|[[神经网络中的顿悟]]
|2025.09.06
|
|进行中
|-
|6
|陶舟横
|UC Irvine 本科软件工程，研究兴趣：机器学习
|[[规模法则]]
|2025.05.06
|
|进行中
|-
|7
|郑源
|华东师范大学研究生，研究方向：决策认知神经科学
|[[整合信息论]]
|2025.08.10
|
|进行中
|-
|8
|董宇凡
|中科院神经所2020级博士研究生，研究方向：快速眼动睡眠
|[[整合信息论]]
|2025.08.10
|
|进行中
|-
|9
|徐映妮
|深圳大学数学院，研究方向：复杂网络的控制理论
|[[马尔科夫链的粗粒化]]
|2025.08.11
|
|进行中
|-
|10
|冉天枢
|清华社会学与哥大国际教育出身，现从事面向企业的AI素养课程开发
|[[Causal Emergence]]、[[DeepSeek-R1]]、[[规模法则]]
|2024.05.08
|
|持续做词条
|-
|11
|王志鹏
|北京师范大学在读博士，研究方向：脑神经系统中的因果涌现
|[[因果涌现]]、[[复杂网络中的因果涌现]]、[[神经网络的有效信息计算]]
|2024.01.05
|
|组内学生
|-
|12
|刘凯威
|北京师范大学在读博士，研究方向：贝叶斯统计、生存分析、复杂网络、因果涌现
|[[因果涌现]]、[[基于可逆性的因果涌现理论]]
|2024.04.03
|
|组内学生
|-
|13
|杨明哲
|北师大系统科学学院研究生，研究方向：因果涌现、复杂系统多尺度建模
|[[有效信息]]、[[NIS+]]、[[计算力学]]、[[大语言模型的涌现]]、[[整合信息论]]、[[部分信息分解]]
|2024.01.01
|
|组内学生
|-
|14
|潘琳莉
|北师大系统科学学院研究生，研究方向：因果涌现
|[[NIS+]]、[[Dreamer]]
|2024.11.08
|
|组内学生
|-
|15
|郑鸿盛
|北师大系统科学学院研究生，研究方向：因果涌现
|[[整合信息论]]
|2025.07.01
|
|组内学生
|-
|16
|陶如意
|北京师范大学在读博士，研究兴趣：规模法则，复杂系统多尺度建模，复杂系统理论在企业生长的应用
|[[规模法则]]
|2025.08.01
|
|组内学生
|-
|17
|刘易明
|长春工程学院，研究兴趣：系统科学以及人工智能相关领域
|[[计算力学]]、[[因果效应度量]]
|2024.06.23
|2025.05.06
|转为集智员工
|-
|18
|梁京昊
|北京大学地球与空间科学学院博士生，研究兴趣：城市轨迹计算以及信息论等
|[[马尔科夫链的成块性]] 、[[马尔科夫链的粗粒化]]
|2024.08.01
|2024.01.10
|转为科研助理
|-
|19
|彭晨
|浙江大学心理系研二，研究方向：计算精神病学
|[[基于有效信息的因果涌现理论]]
|2024.10.10
|2025.05.09
|转为科研助理
|-
|20
|杨**
|***
|[[马尔科夫链]]
|2025.01.19
|2025.07.06
|转为科研助理
|-
|21
|徐然
|代尔夫特理工大学，研究方向：复杂网络可靠性
|[[大语言模型的涌现]]、[[神经网络的有效信息计算]]
|2025.04.16
|2025.06.25
|转为科研助理
|-
|- style="background-color:#DDDDDD;"
|22
|朱瑞琪
|爱丁堡大学博士生，研究兴趣：复杂适应系统、演化计算
|[[DeepSeek-R1]]
|2025.02.10
|2025.02.24
|完成词条后退出
|-
|- style="background-color:#DDDDDD;"
|23
|宁定扬
|上海交通大学硕士研究生，研究方向：自动控制
|[[DeepSeek-R1]]
|2025.02.10
|2025.02.24
|完成词条后退出
|-
|- style="background-color:#DDDDDD;"
|24
|范卓仪
|浙江大学决策心理学博士生，研究兴趣：认知建模和复杂科学
|[[DeepSeek-R1]]、[[大语言模型的涌现]]
|2025.02.10
|2025.06.13
|完成词条后退出
|-
|- style="background-color:#DDDDDD;"
|25
|张代健
|北京大学本科生，研究领域：生物统计、多模态组学
|[[马尔科夫链]]
|2025.02.28
|2025.07.06
|完成词条后退出
|-
|- style="background-color:#DDDDDD;"
|26
|刘宇康
|中南大学，研究兴趣：AI应用及其可解释性
|[[奇异值分解（SVD）]]
|2024.09.03
|2025.01.05
|完成词条后退出
|-
|- style="background-color:#DDDDDD;"
|27
|李梓嫣
|重庆大学工商管理博士在读，研究方向：公司财务与会计治理
|[[Effective Information]]
|2024.10.08
|2024.12.24
|完成词条后退出
|-
|- style="background-color:#DDDDDD;"
|28
|许世鹏
|大理大学生态学硕士研究生，研究兴趣：地球生态网络及社会-生态耦合网络
|[[基于格兰杰因果量化涌现]]
|2024.10.11
|2024.12.23
|完成词条后退出
|-
|- style="background-color:#DDDDDD;"
|29
|刘佳睿
|现就读于美国南加州大学物理系本科，研究兴趣：统计物理与机器学习
|[[NIS]]
|2024.04.10
|2024.09.19
|转为科研助理后退出
|-
|- style="background-color:#DDDDDD;"
|30
|龚铭康
|本科毕业于南方科技大学物理专业，研究兴趣：复杂自适应系统、自然启发计算
|[[基于可逆性的因果涌现理论]]
|2024.08.02
|2024.09.15
|转为科研助理后退出
|}

=== 百科平台底层维护人员招募 ===
工作职责：

•负责集智百科的业务运维工作（e.g. 权限管理，账户管理，故障排查）

•负责集智百科的用户体验持续提升解决方案的设计和落地（e.g. 词条编辑器体验优化，系统升级）

•负责集智百科的服务连续性解决方案设计和落地(e.g. 容灾、监控、备份与恢复）

•负责核心系统的代码编写、系统优化以及技术架构持续改进

•参与开发和运维规范制定，编写相关技术文档

你可以获得：

•投身于构建良好的学术交流氛围，改善国内科研环境，进而促进国家科技革新的伟大事业中

•享受集智俱乐部VIP待遇(参与一年期的维护工作)

•以练促学，践行行业最佳实践（IT行业>9年经验的前辈带）

期望：

•能投入一定的时间和精力参与系统维护或组内讨论（>每周1小时）

•能积极主动地深入学习系统研发与运维相关知识

•有一定的软件研发、运维实践经验（不论技术栈）

•Nice to have: 有以下技术实践经验：PHP, Docker, MediaWiki, 阿里云

*

[[Category:集智相关]]

集智字幕组

2025-10-24T02:22:01Z

Cancyqian：已保护“集智字幕组”（[编辑=仅允许自动确认用户]（无限期）[移动=仅允许自动确认用户]（无限期））

== 关于集智字幕组 ==
集智字幕组把集智读书会视频以及课程视频AI生成的字幕做人工修正，主要服务于两个目的：

1）提升视频回放的观看体验与效率；

2）提升集智斑图内检索功能的效果

== 字幕志愿者参与方式 ==
加入[https://pattern.swarma.org/study_groups 集智俱乐部读书会]，即可和运营负责人领取字幕任务

== 字幕志愿者晋级方式 ==
字幕任务也是集智社区入门任务，通过一期字幕修正，一期字幕审校或者通过两期字幕修正，即可晋级到百科团队，成为百科志愿者，[[集智百科参与方式|百科参与方式可点击这里]]。更多晋级可参考[[集智社区游戏化晋级模式]]

字幕修改主要修改的内容包括：

1）机器识别的错字

2）重复的语气词、口头语、无效词语、口误

3）断开的术语/词汇合并到一行

字幕修改操作指南：

1）双击右侧字幕开始修改，Esc键退出编辑模式

2）Enter键提交修改，多行显示不全时将光标放到最后，然后按向右键

3）Tab键提交修改并跳转到下一行

== 过关标准 ==
1、修改数量达到总行数的三分之一、且运营负责人随机前中后抽查10处以上没明显错误

2、修改数量若未达到总行数的三分之一，运营负责人抽查前中后各5分钟错误率少于3个

== 字幕组现有成员 ==
{| class="wikitable"
|+
!序号
!姓名
!简介
!加入时间
!晋级情况
!
|-
|1
|彭晨
|浙江大学研三，研究方向计算精神病，想做大脑中的因果涌现
|2024.9.25
|百科团队
|科研助理
|-
|2
|徐然
|毕业于代尔夫特理工大学，原研究方向为复杂网络可靠性，计划读博
|2025.4.10
|百科团队
|科研助理
|-
|3
|杨卓然
|研究院算法工程师
|2025.6.29
|百科团队
|科研助理
|-
|4
|宋自桐
|北师大系系统科学院准研一
|2025.7.20
|百科团队
|
|-
|5
|冯天琪
|金陵科技学院通信工程专业准大一
|2025.7.20
|百科团队
|
|-
|6
|杜涛
|重庆文理学院大三
|2025.7.20
|百科团队
|
|-
|7
|丁琳
|北交大商科背景
|2025.7.24
|字幕志愿者
|
|-
|8
|董宇凡
|中科院神经所2020级博士研究生董宇凡，主要研究方向是快速眼动睡眠
|2025.7.27
|百科团队
|
|-
|9
|徐映妮
|深圳大学数学院，主要研究方向复杂网络的控制理论
|2025.7.27
|百科团队
|
|-
|10
|黄安然
|集智早期志愿者
|2025.8.19
|字幕志愿者
|
|-
|11
|田博文
|电子科技大学大四
|2025.8.21
|字幕志愿者
|
|-
|12
|陈永祺
|西南大学（准大一）
|2025.8.21
|字幕志愿者
|
|-
|13
|王欣哲
|上海复兴高中高一
|2025.8.21
|字幕志愿者
|
|-
|14
|吕耀宗
|神州健华细胞科技有限公司
|2025.8.21
|字幕志愿者
|
|-
|15
|陈力
|昆明植物研究所学生，研究主要关注生态系统中的物种间相互作用网络
|2025.8.22
|百科团队
|
|-
|16
|赵思语
|东华大学数学与统计学院统计学专业大三
|2025.8.27
|百科团队
|
|-
|17
|王盛嘉
|西北农林科技大学环境科学本科
|2025.09.09
|百科团队
|
|-
|18
|荆军昌
|河南师范大学计算机学院
|2025.09.19
|字幕志愿者
|
|-
|19
|周芷青
|在券商从事财富管理经营研究和督导工作
|2025.09.20
|字幕志愿者
|
|-
|20
|刘浩宇
|暨南大学新闻与传播学院
|2025.09.20
|字幕志愿者
|
|-
|21
|王亦理
|北京化工大学数学与应用数学
|2025.10.02
|百科团队
|
|-
|22
|黄烁
|BUAA大学Mathematics硕士
|2025.10.04
|字幕志愿者
|
|-
|23
|夏沛雯
|伦敦大学数学学院大三在读
|2025.10.07
|百科团队
|
|-
|24
|何瑞杰
|中山大学应用数学博士
|2025.10.10
|百科团队
|
|-
|25
|阴桂梅
|太原师范学院计算机科学与技术学院副教授，硕士生导师
|2025.10.10
|百科团队
|
|-
|26
|易佳炜
|北京化工大学化学工程与技术博士
|2025.10.11
|字幕志愿者
|
|-
|27
|周冰倩
|南京农业大学畜牧业研究生
|2025.10.24
|字幕志愿者
|
|}

集智字幕组

2025-10-24T00:00:43Z

Cancyqian：/* 字幕组现有成员 */

集智字幕组

2025-09-20T03:15:10Z

Cancyqian：

== 关于集智字幕组 ==
集智字幕组把集智读书会视频以及课程视频AI生成的字幕做人工修正，主要服务于两个目的：

1）提升视频回放的观看体验与效率；

2）提升集智斑图内检索功能的效果

== 字幕志愿者参与方式 ==
加入[https://pattern.swarma.org/study_groups 集智俱乐部读书会]，即可和运营负责人领取字幕任务

== 字幕志愿者晋级方式 ==
字幕任务也是集智社区入门任务，通过一期字幕修正，一期字幕审校或者通过两期字幕修正，即可晋级到百科团队，成为百科志愿者，[[集智百科参与方式|百科参与方式可点击这里]]。更多晋级可参考[[集智社区游戏化晋级模式]]

字幕修改主要修改的内容包括：

1）机器识别的错字

2）重复的语气词、口头语、无效词语、口误

3）断开的术语/词汇合并到一行

字幕修改操作指南：

1）双击右侧字幕开始修改，Esc键退出编辑模式

2）Enter键提交修改，多行显示不全时将光标放到最后，然后按向右键

3）Tab键提交修改并跳转到下一行

== 过关标准 ==
1、修改数量达到总行数的三分之一、且运营负责人随机前中后抽查10处以上没明显错误

2、修改数量若未达到总行数的三分之一，运营负责人抽查前中后各5分钟错误率少于3个

== 字幕组现有成员 ==
{| class="wikitable"
|+
!序号
!姓名
!简介
!加入时间
!晋级情况
!
|-
|1
|彭晨
|浙江大学研三，研究方向计算精神病，想做大脑中的因果涌现
|2024.9.25
|百科团队
|科研助理
|-
|2
|徐然
|毕业于代尔夫特理工大学，原研究方向为复杂网络可靠性，计划读博
|2025.4.10
|百科团队
|科研助理
|-
|3
|杨卓然
|研究院算法工程师
|2025.6.29
|百科团队
|科研助理
|-
|4
|宋自桐
|北师大系系统科学院准研一
|2025.7.20
|百科团队
|
|-
|5
|冯天琪
|金陵科技学院通信工程专业准大一
|2025.7.20
|百科团队
|
|-
|6
|杜涛
|重庆文理学院大三
|2025.7.20
|百科团队
|
|-
|7
|丁琳
|北交大商科背景
|2025.7.24
|字幕志愿者
|
|-
|8
|董宇凡
|中科院神经所2020级博士研究生董宇凡，主要研究方向是快速眼动睡眠
|2025.7.27
|百科团队
|
|-
|9
|徐映妮
|深圳大学数学院，主要研究方向复杂网络的控制理论
|2025.7.27
|百科团队
|
|-
|10
|黄安然
|集智早期志愿者
|2025.8.19
|字幕志愿者
|
|-
|11
|田博文
|电子科技大学大四
|2025.8.21
|字幕志愿者
|
|-
|12
|陈永祺
|西南大学（准大一）
|2025.8.21
|字幕志愿者
|
|-
|13
|王欣哲
|上海复兴高中高一
|2025.8.21
|字幕志愿者
|
|-
|14
|吕耀宗
|神州健华细胞科技有限公司
|2025.8.21
|字幕志愿者
|
|-
|15
|陈力
|昆明植物研究所学生，研究主要关注生态系统中的物种间相互作用网络
|2025.8.22
|字幕志愿者
|
|-
|16
|赵思语
|东华大学数学与统计学院统计学专业大三
|2025.8.27
|百科团队
|
|-
|17
|王盛嘉
|西北农林科技大学环境科学本科
|2025.09.09
|字幕志愿者
|
|-
|18
|荆军昌
|河南师范大学计算机学院
|2025.09.19
|字幕志愿者
|
|-
|19
|周芷青
|在券商从事财富管理经营研究和督导工作
|2025.09.20
|字幕志愿者
|
|-
|20
|刘浩宇
|暨南大学新闻与传播学院
|2025.09.20
|字幕志愿者
|
|}

集智字幕组

2025-09-20T03:08:00Z

Cancyqian：

== 关于集智字幕组 ==
集智字幕组把集智读书会视频以及课程视频AI生成的字幕做人工修正，主要服务于两个目的：

1）提升视频回放的观看体验与效率；

2）提升集智斑图内检索功能的效果

== 字幕志愿者参与方式 ==
加入[https://pattern.swarma.org/study_groups 集智俱乐部读书会]，即可和运营负责人领取字幕任务

== 字幕志愿者晋级方式 ==
字幕任务也是集智社区入门任务，通过一期字幕修正，一期字幕审校或者通过两期字幕修正，即可晋级到百科团队，成为百科志愿者，[[集智百科参与方式|百科参与方式可点击这里]]。更多晋级可参考[[集智社区游戏化晋级模式]]

字幕修改主要修改的内容包括：

1）机器识别的错字

2）重复的语气词、口头语、无效词语、口误

3）断开的术语/词汇合并到一行

字幕修改操作指南：

1）双击右侧字幕开始修改，Esc键退出编辑模式

2）Enter键提交修改，多行显示不全时将光标放到最后，然后按向右键

3）Tab键提交修改并跳转到下一行

== 过关标准 ==
1、修改数量达到总行数的三分之一、且运营负责人随机前中后抽查10处以上没明显错误

2、修改数量若未达到总行数的三分之一，运营负责人抽查前中后各5分钟错误率少于3个

== 字幕组现有成员 ==
{| class="wikitable"
|+
!序号
!姓名
!简介
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!晋级情况
!
|-
|1
|彭晨
|浙江大学研三，研究方向计算精神病，想做大脑中的因果涌现
|2024.9.25
|百科团队
|科研助理
|-
|2
|徐然
|毕业于代尔夫特理工大学，原研究方向为复杂网络可靠性，计划读博
|2025.4.10
|百科团队
|科研助理
|-
|3
|杨卓然
|研究院算法工程师
|2025.6.29
|百科团队
|科研助理
|-
|4
|宋自桐
|北师大系系统科学院准研一
|2025.7.20
|百科团队
|
|-
|5
|冯天琪
|金陵科技学院通信工程专业准大一
|2025.7.20
|百科团队
|
|-
|6
|杜涛
|重庆文理学院大三
|2025.7.20
|百科团队
|
|-
|7
|丁琳
|北交大商科背景
|2025.7.24
|字幕志愿者
|
|-
|8
|董宇凡
|中科院神经所2020级博士研究生董宇凡，主要研究方向是快速眼动睡眠
|2025.7.27
|百科团队
|
|-
|9
|徐映妮
|深圳大学数学院，主要研究方向复杂网络的控制理论
|2025.7.27
|百科团队
|
|-
|10
|黄安然
|集智早期志愿者
|2025.8.19
|字幕志愿者
|
|-
|11
|田博文
|电子科技大学大四
|2025.8.21
|字幕志愿者
|
|-
|12
|陈永祺
|西南大学（准大一）
|2025.8.21
|字幕志愿者
|
|-
|13
|王欣哲
|上海复兴高中高一
|2025.8.21
|字幕志愿者
|
|-
|14
|吕耀宗
|神州健华细胞科技有限公司
|2025.8.21
|字幕志愿者
|
|-
|15
|陈力
|昆明植物研究所学生，研究主要关注生态系统中的物种间相互作用网络
|2025.8.22
|字幕志愿者
|
|-
|16
|赵思语
|东华大学数学与统计学院统计学专业大三
|2025.8.27
|百科团队
|
|-
|17
|王盛嘉
|西北农林科技大学环境科学本科
|2025.09.09
|字幕志愿者
|
|-
|18
|荆军昌
|河南师范大学计算机学院
|2025.09.19
|字幕志愿者
|
|-
|19
|周芷青
|在券商从事财富管理经营研究和督导工作
|2025.09.20
|字幕志愿者
|
|}

集智字幕组

2025-08-27T08:29:20Z

Cancyqian：/* 字幕组现有成员 */

== 关于集智字幕组 ==
集智字幕组把集智读书会视频以及课程视频AI生成的字幕做人工修正，主要服务于两个目的：

1）提升视频回放的观看体验与效率；

2）提升集智斑图内检索功能的效果

== 字幕志愿者参与方式 ==
加入[https://pattern.swarma.org/study_groups 集智俱乐部读书会]，即可和运营负责人领取字幕任务

== 字幕志愿者晋级方式 ==
字幕任务也是集智社区入门任务，通过一条字幕修正，一条字幕审校，即可晋级到百科团队，成为百科志愿者，[[集智百科参与方式|百科参与方式可点击这里]]。更多晋级可参考[[集智社区游戏化晋级模式]]

字幕修改主要修改的内容包括：

1）机器识别的错字

2）重复的语气词、口头语、无效词语、口误

3）断开的术语/词汇合并到一行

字幕修改操作指南：

1）双击右侧字幕开始修改，Esc键退出编辑模式

2）Enter键提交修改，多行显示不全时将光标放到最后，然后按向右键

3）Tab键提交修改并跳转到下一行

== 过关标准 ==
1、修改数量达到总行数的三分之一、且运营负责人随机前中后抽查10处以上没明显错误

2、修改数量若未达到总行数的三分之一，运营负责人抽查前中后各5分钟错误率少于3个

== 字幕组现有成员 ==
{| class="wikitable"
|+
!序号
!姓名
!简介
!加入时间
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|-
|1
|彭晨
|浙江大学研三，研究方向计算精神病，想做大脑中的因果涌现
|2024.9.25
|百科团队
|科研助理
|-
|2
|徐然
|毕业于代尔夫特理工大学，原研究方向为复杂网络可靠性，计划读博
|2025.4.10
|百科团队
|科研助理
|-
|3
|杨卓然
|上海张江数学研究院算法工程师
|2025.6.29
|百科团队
|科研助理
|-
|4
|宋自桐
|北师大系系统科学院准研一
|2025.7.20
|百科团队
|
|-
|5
|冯天琪
|金陵科技学院通信工程专业准大一
|2025.7.20
|百科团队
|
|-
|6
|杜涛
|重庆文理学院大三
|2025.7.20
|百科团队
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|-
|7
|丁琳
|北交大商科背景
|2025.7.24
|字幕志愿者
|
|-
|8
|董宇凡
|中科院神经所2020级博士研究生董宇凡，主要研究方向是快速眼动睡眠
|2025.7.27
|百科团队
|
|-
|9
|徐映妮
|深圳大学数学院，主要研究方向复杂网络的控制理论
|2025.7.27
|百科团队
|
|-
|10
|黄安然
|集智早期志愿者
|2025.8.19
|
|
|-
|11
|田博文
|电子科技大学大四
|2025.8.21
|
|
|-
|12
|陈永祺
|西南大学（准大一）
|2025.8.21
|
|
|-
|13
|王欣哲
|上海复兴高中高一
|2025.8.21
|
|
|-
|14
|吕耀宗
|神州健华细胞科技有限公司
|2025.8.21
|
|
|-
|15
|陈力
|昆明植物研究所学生，研究主要关注生态系统中的物种间相互作用网络
|2025.8.22
|
|
|-
|16
|赵思语
|东华大学数学与统计学院统计学专业大三
|2025.8.27
|
|
|}

集智字幕组

2025-08-27T07:52:02Z

Cancyqian：/* 字幕志愿者晋级方式 */

集智字幕组

2025-08-22T11:56:44Z

Cancyqian：

集智字幕组

2025-08-22T10:58:52Z

Cancyqian：

== 关于集智字幕组 ==
集智字幕组把集智读书会视频以及课程视频AI生成的字幕做人工修正，主要服务于两个目的：

1）提升视频回放的观看体验与效率；

2）提升集智斑图内检索功能的效果

== 字幕志愿者晋级方式 ==
字幕任务也是集智社区入门任务，通过一条字幕修正，一条字幕审校，即可晋级到百科团队，成为百科志愿者，[[集智百科参与方式|百科参与方式可点击这里]]。更多晋级可参考[[集智社区游戏化晋级模式]]

字幕修改主要修改的内容包括：

1）机器识别的错字

2）重复的语气词、口头语、无效词语、口误

3）断开的术语/词汇合并到一行

字幕修改操作指南：

1）双击字幕开始修改，Esc键退出编辑模式

2）Enter键提交修改

3）Tab键提交修改并跳转到下一行
{| class="wikitable"
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|1
|宋自桐
|北师大系系统科学院准研一
|
|进入百科团队
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|2
|冯天琪
|金陵科技学院通信工程专业准大一
|
|进入百科团队
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|3
|杜涛
|重庆文理学院大三
|
|进入百科团队
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|4
|丁琳
|北交大商科背景
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|
|-
|5
|董宇凡
|中科院神经所2020级博士研究生董宇凡，主要研究方向是快速眼动睡眠
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|进入百科团队
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|6
|徐映妮
|深圳大学数学院，主要研究方向复杂网络的控制理论
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|进入百科团队
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|7
|黄安然
|集智早期志愿者
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|
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|8
|田博文
|电子科技大学大四
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|9
|陈永祺
|西南大学（准大一）
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|10
|王欣哲
|上海复兴高中高一
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|11
|吕耀宗
|神州健华细胞科技有限公司
|
|
|-
|12
|陈力
|昆明植物研究所学生，研究主要关注生态系统中的物种间相互作用网络
|
|
|}

集智字幕组

2025-08-22T10:55:12Z

Cancyqian：

== 关于集智字幕组 ==
集智字幕组把集智读书会视频以及课程视频AI生成的字幕做人工修正，主要服务于两个目的：

1）提升视频回放的观看体验与效率；

2）提升集智斑图内检索功能的效果

字幕任务也是集智社区入门任务，通过一条字幕修正，一条字幕审校，即可晋级到百科团队，成为百科志愿者。更多晋级可参考游戏化与[[百科自有团队|百科]]

字幕修改主要修改的内容包括：

1）机器识别的错字

2）重复的语气词、口头语、无效词语、口误

3）断开的术语/词汇合并到一行

字幕修改操作指南：

1）双击字幕开始修改，Esc键退出编辑模式

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|1
|宋自桐
|北师大系系统科学院准研一
|
|进入百科团队
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|2
|冯天琪
|金陵科技学院通信工程专业准大一
|
|进入百科团队
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|3
|杜涛
|重庆文理学院大三
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|进入百科团队
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|4
|丁琳
|北交大商科背景
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|-
|5
|董宇凡
|中科院神经所2020级博士研究生董宇凡，主要研究方向是快速眼动睡眠
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|进入百科团队
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|6
|徐映妮
|深圳大学数学院，主要研究方向复杂网络的控制理论
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|进入百科团队
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|7
|黄安然
|集智早期志愿者
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|8
|田博文
|电子科技大学大四
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|陈永祺
|西南大学（准大一）
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|10
|王欣哲
|上海复兴高中高一
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|11
|吕耀宗
|神州健华细胞科技有限公司
|
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|-
|12
|陈力
|昆明植物研究所学生，研究主要关注生态系统中的物种间相互作用网络
|
|
|}

集智字幕组

2025-08-22T10:53:46Z

Cancyqian：

== 关于集智字幕组 ==
集智字幕组把集智读书会视频以及课程视频AI生成的字幕做人工修正，主要服务于两个目的：

1）提升视频回放的观看体验与效率；

2）提升集智斑图内检索功能的效果

字幕任务也是集智社区入门任务，通过一条字幕修正，一条字幕审校，即可晋级到百科团队，成为百科志愿者。更多晋级可参考游戏化

字幕修改主要修改的内容包括：

1）机器识别的错字

2）重复的语气词、口头语、无效词语、口误

3）断开的术语/词汇合并到一行

字幕修改操作指南：

1）双击字幕开始修改，Esc键退出编辑模式

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3）Tab键提交修改并跳转到下一行
{| class="wikitable"
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|1
|宋自桐
|北师大系系统科学院准研一
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|2
|冯天琪
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|3
|杜涛
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|4
|丁琳
|北交大商科背景
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|
|-
|5
|董宇凡
|中科院神经所2020级博士研究生董宇凡，主要研究方向是快速眼动睡眠
|
|进入百科团队
|-
|6
|徐映妮
|深圳大学数学院，主要研究方向复杂网络的控制理论
|
|进入百科团队
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|7
|黄安然
|集智早期志愿者
|
|
|-
|8
|田博文
|电子科技大学大四
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|
|-
|9
|陈永祺
|西南大学（准大一）
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|
|-
|10
|王欣哲
|上海复兴高中高一
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|-
|11
|吕耀宗
|神州健华细胞科技有限公司
|
|
|-
|12
|陈力
|昆明植物研究所学生，研究主要关注生态系统中的物种间相互作用网络
|
|
|}

集智字幕组

2025-08-22T10:51:55Z

Cancyqian：

== 关于集智字幕组 ==
集智字幕组把集智读书会视频以及课程视频AI生成的字幕做人工修正，主要服务于两个目的

1）提升视频回放的观看体验与效率；

2）提升集智斑图内检索功能的效果

字幕任务也是集智社区入门任务，通过一条字幕修正，一条字幕审校，即可晋级到百科团队，成为百

字幕修改主要修改的内容包括：

1）机器识别的错字

2）重复的语气词、口头语、无效词语、口误

3）断开的术语/词汇合并到一行

字幕修改操作指南：

1）双击字幕开始修改，Esc键退出编辑模式

2）Enter键提交修改

3）Tab键提交修改并跳转到下一行
{| class="wikitable"
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!序号
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|1
|宋自桐
|北师大系系统科学院准研一
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|2
|冯天琪
|金陵科技学院通信工程专业准大一
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|杜涛
|重庆文理学院大三
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|进入百科团队
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|丁琳
|北交大商科背景
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|董宇凡
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|徐映妮
|深圳大学数学院，主要研究方向复杂网络的控制理论
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|进入百科团队
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|黄安然
|集智早期志愿者
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|10
|王欣哲
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|11
|吕耀宗
|神州健华细胞科技有限公司
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|-
|12
|陈力
|昆明植物研究所学生，研究主要关注生态系统中的物种间相互作用网络
|
|
|}

集智字幕组

2025-08-22T10:30:48Z

Cancyqian：建立内容为“{| class="wikitable" |+ !序号 !姓名 !简介 !任务 !晋级情况 |- |1 |宋自桐 |北师大系系统科学院准研一 | | |- |2 |冯天琪 |金陵科技学…”的新页面

{| class="wikitable"
|+
!序号
!姓名
!简介
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!晋级情况
|-
|1
|宋自桐
|北师大系系统科学院准研一
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|
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|2
|冯天琪
|金陵科技学院通信工程专业准大一
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|3
|杜涛
|重庆文理学院大三
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|进入百科团队
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|4
|丁琳
|北交大商科背景
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|
|董宇凡
|中科院神经所2020级博士研究生董宇凡，主要研究方向是快速眼动睡眠
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|进入百科团队
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|
|徐映妮
|深圳大学数学院，主要研究方向复杂网络的控制理论
|
|进入百科团队
|-
|
|黄安然
|集智早期志愿者
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|
|-
|
|
|
|
|
|}

张江

2025-08-16T04:46:52Z

Cancyqian：/* 邀请报告 */

{{#seo:
* |keywords=张江,Jiang Zhang,复杂网络,图网络
* |description=名字,研究领域
* }}'''张江'''，北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人、集智科学研究中心理事长、集智学园（北京）科技有限公司董事长，曾任腾讯研究院特聘顾问。主要研究领域包括因果涌现、复杂系统自动建模、社会与经济系统的规模法则（Scaling Laws）等。其开创的集智俱乐部是国内外知名的学术社区，致力于复杂系统、人工智能等多领域的跨学科交流与合作。

== 基本信息 ==
<div style="width:100%;height:300px;align:center"><div style="width:30%;float:left">[[文件:张老师证件照材料.jpg|替代=|右|360x360px|张江]]</div>
<div style="width:68%;float:left;margin-left:2%">
{| class="wikitable" width="75%"
|-style="height:30px"
! 类别 !! 信息
|-
|姓名：|| 张江（Jiang Zhang）
|-
|国籍：|| 中国
|-
|母校：|| 北京交通大学
|-
| 所在机构： || 北京师范大学系统科学学院，集智俱乐部
|-
| 研究方向：|| 复杂系统分析与建模，复杂网络与机器学习，规模法则（Scaling Laws）
|-
|个人主页链接|| https://bnusss.github.io/
|-
| 所在城市： || 北京
|-
| 电子邮箱： || zhangjiang@bnu.edu.cn
|-
| 联系电话： || +86 10 58807085
|}
</div>
</div>

<br />

===详细介绍===

'''张江'''，北京师范大学系统科学学院教授，集智俱乐部创始人，集智学园（北京）科技有限公司创始人兼董事长，集智研究中心理事长，曾任腾讯研究院特聘顾问。2006年博士毕业于北京交通大学经济与管理学专业；2006-2008年在中科院数学与系统科学研究院的复杂系统研究中心从事博士后研究工作；2008年6月-2012年7月，北京师范大学管理学院系统科学系讲师；2017年7月至今在北京师范大学系统科学学院担任教授。

主要关注领域：因果涌现、复杂系统分析与建模、复杂网络与机器学习、社会与经济系统的规模法则（Scaling Laws）等。

文章发表在包括：Nature Communications、Nature Machine Intelligence、Nonlinear Systems、Chaos、Physical Review E等国际知名刊物上。

他长期积极参与国际学术交流活动，曾多次访问[[圣塔菲研究所]]（Santa Fe Institute）等知名机构。2008年获得北京师范大学第11届青年教师教学基本功大赛理科组一等奖。曾先后获得多项国家自然科学基金资助。

其开创的[[集智俱乐部]]是国内外知名的学术社区，致力于复杂系统、人工智能等多领域的跨学科交流与合作，目前已在学术界和产业界产生了一定影响力。曾影响、孕育多家人工智能创业团队，包括：彩云AI、Momenta自动驾驶团队等，其创始人都是俱乐部核心成员。2018年俱乐部资深成员吴令飞发表Nature封面期刊。集智俱乐部为冠名出版过多本科普著作，包括《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》、《深度学习原理与 PyTorch 实战》、《NetLogo多主动建模入门》，译作《深度思考》等。

2016年底创办集智学园（北京）科技有限公司，专门致力于复杂性科学、人工智能等领域的知识服务工作，合作伙伴包括腾讯、华为、湖畔大学、混沌大学等多家知名机构。2019年底获得国家高新技术企业称号。

2021年底注册民非组织集智科学研究中心，为集智俱乐部实体，任该中心法人与理事长。

学术背景

张江老师累计发表论文SCI论文二十余篇，译著1本，专著1本。主要关注领域为复杂系统分析与建模、网络、因果涌现、机器学习，规模标度律等，他长期积极参与国际学术交流活动，曾先后访问过美国密西根大学（Michigan University）、佛蒙特大学(University of Vermont)、圣塔菲研究所（Santa Fe Institute）、瑞士弗雷堡大学(University of Fribourg)、亚利桑那州立大学（Arizona State University）等地。

2023年出版专著：《规模法则：探索细胞到城市的普适规律》
=== 访学经历 ===
* 2010.11~至今：多次访问美国[[圣塔菲研究所]]（Santa Fe Institute）；他在圣塔菲的访问经历记录:[[访问圣塔菲研究所]]
* 2014.12~2015.1：访问亚利桑那州立大学（Arizona State University）；
* 2007.7~2007.8: 学术访问美国密西根大学复杂系统研究中心；
* 2007.6~2007.7: 赴美国Vermont大学参加Stephen Wolfram的A New Kind of Science暑期学校；
* 2005.8: 参加圣塔菲研究所在北京主办的复杂系统暑期学校；

=== 邀请报告 ===
* 2025.8.16：新疆大学“第三届中国系统科学前沿论坛”青年学者报告
* 2025.8.13：兰州大学“《国家科学评论》信息与生命科学前沿论坛”邀请报告
* 2025.7.17：北京师范大学珠海校区“生命系统科学驱动智慧医学研究新范式学术研讨会”邀请报告
* 2023.5：重庆西南大学“第十九届中国网络科学论坛”邀请报告
* 2011.6：Internet，Satellite session at NetSci 2021 on "Complex Networks in Economics and lnnovation",邀请报告
* 2019.11：广西大学“管理学在中国”2019邀请报告；
* 2019.10：江苏大学“全国复杂网络大会图网络与机器学习分会场”邀请报告；
* 2019.10：新加坡南洋理工大学“International Conference of Complex Systems”口头报告；
* 2019.9：清华大学“International Conference of Social Computing”邀请报告；
* 2019.9：郑州大学“全国物理秋季年会统计物理分会场”邀请报告；
* 2018.1：杭州市西湖区黄龙饭店“第四届国际网络科学-X会议”邀请报告；
* 2009.6：北京师范大学“International Conference on Economic Science with Heterogeneous Interacting Agents, ESHIA2009”；
* 2011.6：赴上海参加“International Conference of Econophysics”；
* 2010.7：赴香港参加“StatPhysHK: Complexity, Computation, Information”会议；
* 2009.2：赴上海理工大学“Complexity Science 2009”会议；

=== 职业历程 ===

* 2017.6至今，任北京师范大学系统科学学院教授；<ref>[https://baike.baidu.com/item/%E5%BC%A0%E6%B1%9F/5829918?fr=aladdin 张江老师个人百度词条]</ref>
* 2012.7~2017.6，任北京师范大学系统科学学院副教授；
* 2008年6月~2012年7月，任北京师范大学管理学院系统科学系讲师；
* 2006.4~2008.4，在中科院数学与系统科学研究院的复杂系统研究中心从事博士后研究工作，导师：郭雷；
* 2006年博士毕业于北京交通大学经济与管理学专业；

=== 所获奖励 ===

* 2006年获中科院系统所许国志博士后奖励基金；
* 2008年获北京师范大学青年教师教学基本功比赛理科一等奖；
* 2014.1~2016.12，入选北京市青年英才计划，项目：复杂网络的异速生长律研究；

=== 合作学者 ===

* [[Geoffrey West]]
* [[尤金·斯坦利 H. Eugene Stanley]]

* Lifei Wang
* [https://scholar.google.com/citations?user=NoDUFVUAAAAJ&hl=en Lingfei Wu 吴令飞]

* [[李睿琪]]

== 主要论文/著作/课程 ==
所有已发表论文记录可以访问[https://bnusss.github.io/publications.html 张江老师研究组页面]

=== 代表性论文 ===
*Bing Yuan et al. [https://www.mdpi.com/1099-4300/26/2/108 Emergence and Causality in Complex Systems: A Survey of Causal Emergence and Related Quantitative Studies]. Entropy 2024, 26(2), 108

涌现与因果是理解复杂系统的两个基本概念，同时它们也是相互联系的。一方面，涌现指宏观属性不能由微观个体特性所解释的现象。另一方面，因果也具备涌现特性，这意味着当我们提高描述系统的抽象层级，就可能得到全新的因果规律。因果涌现理论试图在这两种概念建立起一座桥梁，甚至于用因果性定量刻画涌现。本篇论文综述了因果涌现在定量研究及应用的最新进展，重点包括：“定量的因果涌现”和“从数据中识别因果涌现”两个方面。后一个方面由于结合了机器学习和神经网络技术，因而建立了因果涌现理论与机器学习之间的联系。我们指出，这种联系包括将机器学习技术用于因果涌现识别及其将因果涌现理论用于机器学习这两个方面，这两个方面都凸显出了有效信息（EI）作为因果涌现的核心度量指标的重要性。本文的最后也对潜在应用等方面进行了讨论。

*Jiang Zhang, Kaiwei Liu: [https://www.mdpi.com/1099-4300/25/1/26 Neural Information Squeezer for Causal Emergence]. Entropy 2023, 25(1), 26

经典的因果涌现理论指出对于一个马尔科夫动力系统来说，通过选择恰当的粗粒化策略，可以在宏观状态得到因果性更强的马尔科夫动力学，这一现象被称为因果涌现。然而，由于最优的粗粒化策略很难被找到，因此如何从数据中识别这类因果涌现现象成为了制约该理论应用的难点。这篇文章提出了一种称为“神经信息压缩机”（Neural Information Squeezer, 简称NIS）的机器学习框架，从而可以自动从时间序列数据中提取有效的粗粒化策略和宏观动力学，并能辨识出因果涌现现象。通过使用可逆神经网络，我们可以把粗粒化策略分解为：“信息转换”和“信息抛弃”这两个过程，从而使得我们不仅可以控制信息通道的带宽，还可以获得系统的一些可解析的特征。最后，本文展示了该系统如何应用于一些具体的案例。

*Ying Tang et al.: [https://www.nature.com/articles/s41467-024-45172-8 Learning nonequilibrium statistical mechanics and dynamical phase transitions]. Nature Communications volume 15, 1117 (2024)

探究非平衡系统中的相变现象和普适性行为，是统计物理研究领域的重点课题之一。在非平衡态统计物理学中，动力配分函数（dynamical partition function）堪称其核心概念的代表之一，有着与平衡态统计物理中的系综和配分函数相仿的地位。与计算平衡态系统配分函数不同，动力配分函数的求解不仅需要对所有可能的系统状态进行求和，还必须引入对时间这一额外维度的考量。虽然在长时间极限情况下，该问题可通过简化处理并利用大偏差理论等方法进行分析，但要精确计算系统在任意有限时间内演化得到的动力配分函数，仍是一项颇具挑战性的工作。这个计算难题不仅继承了平衡态配分函数计算的复杂性，还需精确捕捉系统变量在任意时刻的联合分布情况。

*Lifei Wang et al.: "[https://www.nature.com/articles/s42256-020-00244-4 An interpretable deep-learning architecture of capsule networks for identifying cell-type gene expression programs from single-cell RNA-sequencing data]; Nature Machine Intelligence, 2: 693703(2020)

这篇文章开发了一种可解释的胶囊网络深度学习架构(scCapsNet)，在此基础上，使用多个scRNA-seq数据集评估scCapsNet为单细胞转录组分析指定的值。利用二维主成分分析(PCA)对特征提取层内权值参数进行分析。通过竞争性单细胞类型识别，scCapsNet模型能够进行特征选择来识别编码不同亚细胞类型的基因组，使亚细胞型识别成为可能的RNA表达特征被有效地集成到scCapsNet的参数矩阵中。这一特性使基因调控模块的发现成为可能。

*Zhang, Z., Zhao, Y., Liu, J. et al. [https://link.springer.com/article/10.1007/s41109-019-0194-4#citeas A general deep learning framework for network reconstruction and dynamics learning]. Appl Netw Sci 4, 110 (2019). https://doi.org/10.1007/s41109-019-0194-4<ref name="GNN">Zhang Zhang, Yi Zhao, Jing Liu, Shuo Wang, Ruyi Tao, Ruyue Xin & Jiang Zhang (2019) [https://pattern.swarma.org/paper?id=199529de-337f-11ea-b58a-0242ac1a0005 A general deep learning framework for network reconstruction and dynamics learning].</ref>

这篇文章提出了一套全新的网络和动力学重构的算法。即仅根据时间序列数据，就能够重构整个原始的相互作用网络以及每个节点的动力学，这相当于对原系统进行了自动建模。该算法不仅在精确度上远超其它对比算法，而且可以广泛地适用于各类系统。于2019年发表在Applied Network Science上。相关的论文解读资料可以查看[https://mp.weixin.qq.com/s/O9Q81ebX7DKEUIhvc7r5kQ 超越简单规则——用图神经网络对复杂系统进行自动建模]

* Li, R., Dong, L., Zhang, J., Wang, X., Wang, W. X., & Di, Z & Stanley, H. E. (2017). "[https://www.nature.com/articles/s41467-017-01882-w.pdf Simple spatial scaling rules behind complex cities]". Nature Communications, 8(1), 1841. <ref name="rules">Ruiqi Li,Lei Dong,Jiang Zhang,Xinran Wang,Wen-Xu Wang,Zengru Di,H. Eugene Stanley (2017) [https://pattern.swarma.org/paper?id=ff73afb2-3838-11ea-bb46-0242ac1a0005 Simple spatial scaling rules behind complex cities].</ref>相关的论文解读资料可以查看[https://mp.weixin.qq.com/s/O9Q81ebX7DKEUIhvc7r5kQ 张江：从规模理论，看城市的生长、创新与奇点]

这篇文章不仅回答了宏观规模标度律的起源，而且可以精准预测人口、GDP、道路网络等城市要素的空间分布情况。于2017年发表在Nature Communications上。

* Jiang Zhang, Xintong Li, Xinran Wang, Wenxu Wang, Lingfei Wu: [http://swarmagents.cn.13442.m8849.cn/thesis/doc/jake_379.pdf Scaling behaviours in the growth of networked systems and their geometric origins], Scientific Reports 2015, 5: 9767.<ref name="scale">Jiang Zhang,Xintong Li,Xinran Wang,Wen-Xu Wang,Lingfei Wu (2015) [https://pattern.swarma.org/paper?id=ad6da34e-455d-11ea-ac18-0242ac1a0005 Scaling behaviours in the growth of networked systems and their geometric origins].</ref>

这篇文章主要提出了一种几何网络模型，该模型可以很好地对社会经济系统中的缩放行为进行解释。于2017年发表在Scientific Reports上。

<br/>

=== 代表著作 ===
'''《规模法则》'''
* 张江：规模法则：探索从细胞到城市的普适规律，人邮出版社，2023

这是一本有关复杂系统的前沿研究方向“规模法则”（scaling law）的科普读物。所谓复杂系统，是指由大量个体通过错综复杂的相互作用关系形成的整体，它包括生命系统、生态系统、互联网社区、城市、国家、企业等。这些复杂系统表面上看起来毫不相干，甚至按照传统的学科划分，它们隶属于完全不同的科学领域，但是它们背后却存在统一的规律与法则。规模法则就是这些规律中的一组非常简洁而深刻的定量法则，它描绘了复杂系统的各类宏观变量是如何随着系统规模的大小而变化的，而且通常能够表达成简单的幂律公式。这些简单的数量关系背后隐藏着更深刻的复杂系统普适的基本原理。

====《数字创世纪——人工生命的新科学》====

* 李建会，张江：[http://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid=8230907a4a1fd035af7581439f8f8fbd&site=xueshu_se 数字创世纪——人工生命的新科学]，科学出版社，2006

本书对计算机和生物学交叉的前沿学科——人工生命进行了较系统详细的论述，在深入讨论了人工生命思想的起源、理论根据、计算机建模技术以及最新进展的基础上，系统地探讨人工生命的主要内容以及构建方法，通过对生命和计算关系的论述揭示了人工生命的计算主义哲学蕴意。本书涉及到虚拟生命(数字生命)的构建、基于行为的机器人的设计、人工生命的涌现与进化等内容，可供对人工生命、复杂系统理论、计算机程序演化、机器人研究、人工智能等感兴趣的读者，以及从事相关科学技术哲学研究的人员和学生参考。

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文件:规模法则封面.png
文件:数字创世纪.jpg|《数字创世纪》封面
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=== 最受欢迎的课程 ===
[[File:复杂性阶梯.jpg|400px|thumb|right| [https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=432 复杂性思维2020]]]
张江老师作为复杂性思维的布道者，在复杂性科学的科普上准备了很多的适合于初学者了解的科普内容和视频，将复杂性科学的概念和生活紧密结合，同时又能有趣的阐述晦涩难懂的概念，非常值得学习。

====[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=432 复杂性思维2020]====

本课程中，张江老师将用一套自己搭建的“复杂性阶梯”的框架串联起众多复杂性科学概念，包括混沌、秩序、自催化网络、涌现、混沌边缘、热力学第二定律、分形、网络、自指等等。沿着复杂性阶梯一路攀爬，复杂性层级将逐步提升。生命组织如此，人类组织亦是如此，它们其实都遵循着非常相似的复杂性规律。只不过由于每个系统演化所处的阶段的不同，以及我们每个人看待这些事物的观察视角不同，因而它就会呈现出令人眼花缭乱的复杂性。本课程则带领你透过现象看到本质。

[[File:深度学习原理与Pytorch实战.png|400px|thumb|right| [https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=421 深度学习原理与Pytorch实战]]]
====[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=421 深度学习原理与Pytorch实战]====

此系列课程主要围绕集智俱乐部众包写作的书籍《深度学习原理与 PyTorch 实战》展开，兼具理论与实践，是想要掌握一门深度学习技术不可错过的课程。每节课围绕一个有意思的实战案例展开，不仅循序渐进地讲解了PyTorch的基本使用、神经网络的搭建、卷积神经网络和循环神经网络的实现，而且全面深入地介绍了计算机视觉、自然语言处理、迁移学习，以及最新的对抗学习和深度强化学习等前沿技术。同学们可以通过亲自动手实践，轻松入门深度学习，学会构造一个图像识别器，生成逼真的图画，让机器理解单词与文本，让机器作曲，教会机器玩游戏，还可以实现一个简单的机器翻译系统。

[[File:Netlogo.jpg|400px|thumb|right| [https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=429 NetLogo多主体建模入门]]]
====[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=429 NetLogo多主体建模入门]====

《NetLogo多主体建模入门》这个课程就是通过数个案例教会大家如何去动手搭建一个多主体仿真模型，以及如何利用NetLogo软件实现这些模型，是一门既有理论又有实操的入门课程。它将会循序渐进地给你介绍如何使用NetLogo软件，如何通过算法来理解数值微分、数值积分，甚至求解微分方程、动力系统。通过学习，你就能搭建一个人工生命的世界，一个人工经济系统，以及一个人工生态系统。通过计算模拟，你还能理解到什么叫做捕食与被捕食的依存关系，病毒如何沿着网络进行传播甚至大爆发，你还能对人类财富不平等的起源拥有全新的洞察。其实，所有这一切真没有那么复杂，无非就是几行NetLogo的代码而已。而所有这些不同领域的知识都可以从玩弄这些代码得到。

<br/>

== 主导的项目 ==

=== 科研项目 ===

* 2020年度北京师范大学“新型冠状病毒防治科研攻关”项目，基于大规模人口移动的新冠病毒疫情扩散模型、预测及其干预，2020.04-2020.06，20万，在研，主持
* 国家自然科学基金，面上项目，11775020，非线性波在非均匀振荡介质内传播特性的研究，2018-01至2021-12，56万，在研，参与
* 国家自然科学基金，面上项目，6167020305，互联网的集体注意力流研究，2016-02至2020-12，77.04万，在研，主持
* 北京师范大学自主科研基金，310421103，开放式流网络的结构、演化与应用，2015-09至2018-09，35万, 已结题，主持
* 国家自然科学基金，青年项目，11205014，在相干态表象中求解非平衡多体系统量子主方程，2012-01至2014-12，20万，已结题，参与
* 国家自然科学基金，面上项目，61174165，经济系统中的流动性及其对尺度分布的影响，2012-01至2015-12, 60万，已结题，参与
* 国家自然科学基金，青年项目， 61004107，加权食物网的异速标度律研究，2010-01至2013-12， 22万，已结题，主持

=== 企业科研合作项目 ===

====与腾讯合作====
<center>
[[File:社区9月份.png|400px]] [[File:社区10月份.png|400px]]
</center>
利用海量腾讯社交网络数据，比如好友关系、消息量，加群信息等，对企业社群进行构建以及分析。通过社交网络数据对企业社群进行分析可以对企业的发展趋势有更准确的掌握，比如根据企业的社群网络的变化可以看出企业内部凝聚力的变化，企业内员工的入/离职情况可以判断企业的发展方向等等。因此，借助腾讯大量的社交网络数据以及我们的提供的网络分析的工具和方法，可以从图网络的角度对企业的发展趋势有一个更清晰的判断。

包括从海量的社交网络中构建企业社群以及对企业社群进行分析和比较。在企业社群的构建过程中，我们采用标签传播等算法，构建企业内员工的社交网络。目前主要对3000家上市企业的社群进行构建。基于构建出的企业社群，对公司发展状况进行分析，比如通过计算节点度中心性等指标进行KOL关键人物发现、对比不同时间企业社群网络的变化特征，通过员工画像分析其变化原因以及企业发展趋势等。

以某准备上市的汽车企业为例，我们构建了其18年9月份和10月份两个月的企业社群，然后对企业社群进行分析，可以看出，从网络图和指标上看，该公司社群较稳定，而通过对员工的浏览情况的分析，可以看出员工更加关注新能源、电动汽车、未来等相关内容，与目前该公司正在准备上市，且新能源汽车已成为支柱业务情况相一致。因此，分析公司社群动态变化可以帮助了解公司现状，甚至提前了解公司动态。

<br/>
[[File:华为项目分析.png|400px|thumb|right|[http://business.swarma.org/advisory 项目合作]]]

====与某知名企业合作====

我们利用复杂性科学中的规模理论（scaling theory）分析了大型知名企业X公司30年的成长过程，并与全球5万家公司进行了比较，从而帮助该公司发现了企业在实际经营中的重点问题。此项研究获得了该公司领导高层的一致认可，为企业制定了发展战略和方向。

这一套针对企业现状的定量评估系统是十分有价值的。首先这套系统可以帮助企业进行自身的“体检”。了解企业目前的发展状况，特别是与市场上其他公司相比企业的表现及排名，有助于企业发现异常的指标，并及时采取行动；

其次该方法也支持同“年龄”的公司、同产业或者跨产业的公司比较，了解自身在市场大环境中的生存状况。相比绝对值或者人均值等直接比较的方法，规模法则考虑了企业规模不同带来的影响以及市场非线性作用。

最后，这套方法可以对企业进行动态化的预测和评估。即对企业一段时间内的生长状况作出评价，评分越高，企业的成长性越高。

数据来自标准普尔（S&P）核心数据库Capital IQ以及Capital IQ旗下的Compustat数据，数据包括了57427家公司的财务数据和经营数据，按照GICS（全球行业分类系统）将公司分为了12个经济部门和285个子行业。这些数据作为我们的对比数据，在企业评估时发挥作用。

总结而言，基于规模理论的指导，我们可以对企业的静态表现和动态生长做出定量评估，有助于企业经营者对企业自身发展和市场平均水平有清晰的了解，并且能够帮助企业快速定位异常指标，及时做出调整和改进，同时也能够方便企业分析竞争对手的现状和历史发展状况。

<br>

=== 企业咨询合作项目 ===

==== 与得到合作 ====
*'''合作课程：'''[https://m.igetget.com/share/course/pay/detail?id=b0rNAzaYOj7VyPMsljK8P54m6wlk12 《张江·复杂科学前沿》]
*'''主要内容：'''
:北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人张江的全新课程《张江·复杂科学前沿》已经上线得到APP。十多年的科研与教学积累，1套独有的框架脉络，超过1年的斟酌打磨，27节精品内容，5小时原声呈现，共同构建起这门课程。这既是复杂性科学的新手入门课，也是复杂性思维的升级训练营。
:收获一套前沿学科的认知框架。复杂科学是一门前沿学科，学科很年轻，还没有形成成体系的学科框架。只靠自己学，可能只记住了比如涌现、混沌、自组织等复杂科学的概念，弄不清楚它们之间的联系。而张江老师会给你搭建一套认识复杂科学的框架。你再看到复杂科学的新书、新概念，会自己定位它们的位置，有个更全面的理解。
:收获更多观察世界的新视角。复杂科学是名副其实的“跨领域”研究学科。它跨越的学科范围之广，涉及物理学、生命科学、生态学、人工智能，及社会科学等。学习这个学科，能让你能超越分属于不同学科孤立的琐碎知识，找到不同事物背后的共性规律，给你带来更本质的洞察。
:复杂科学一线研究者亲自讲述。张江老师从事复杂科学的教学与科研十余年，曾主持多项国家级复杂科学研究项目，在Nature Communications、Scientific Reports等国际刊物上发表过论文60多篇，活跃在学科前沿的第一线。课程中用到的部分案例，就来自张老师自己的研究成果。在这些研究成果中，还包括他和复杂科学领域里的大神，杰弗里·韦斯特共同做过的课题。
:获得跨学科的知识借鉴。复杂科学可以为你的工作提供更多的启发。比如你是一名创业者，你是一名产品经理，在学习这门课之前，你很可能想不到进化论对你的创业项目能有什么帮助。但是学过这门课，你会发现它完全可以借鉴过来，帮助你做产品研发。
*'''公司介绍：'''
:[https://www.igetget.com/ 得到]，旨在为用户提供“省时间的高效知识服务” ，2016年5月上线，由罗辑思维团队出品，提倡碎片化学习方式，让用户短时间内获得有效的知识。

====与混沌大学合作====
* '''合作课程：'''《复杂性思维：重塑理解世界的思维框架》
* '''主要内容：'''
: 通过介绍复杂性科学的经典理论和前言进展，带你了解什么是复杂系统，什么是复杂性科学，复杂系统如何演化，群体智慧是怎么产生的，如何才能抵御熵增走向进化，对于企业来说，如何利用复杂性思维打造有生命力的学习型组织，如何促进组织的自组织和涌现。

* '''公司介绍：'''
: [https://www.hundun.cn/ 混沌大学]公司名为混沌时代（北京）教育科技有限公司，成立于2014年，致力于为创新创业者提供认知升级。创办人李善友教授亲自打磨创新学科，同时邀请中国及全球名师，通过线上或线下讲授，以及独特的思维模型+刻意练习学习方法，开创了互联网时代的创新教育。

====与湖畔大学合作====

* '''合作课程：'''《熵增、规模理论和企业生命周期》
* '''主要内容：'''
:万事万物都无法回避生长、衰老与死亡。然而，生物、城市以及公司的生长、衰老与死亡的机制是什么？张江老师通过从热力学第二定律谈起，指出熵才是主宰万事万物生老病死背后的核心因素，并运用发展于物理学中的标度分析（Scale）方法到生物、城市以及企业等不同的宏观复杂系统之上，找到了它们背后的普适规律，与系统的生老病死与其新陈代谢的规模法则联系起来，同时应用于企业，揭示出不同行业中的增长规律，并且在个体上对企业进行诊断和评价。
* '''公司介绍：'''
: [https://www.hupan.com/o/web/index.html#/ 湖畔大学]由柳传志、马云、冯仑、郭广昌、史玉柱、沈国军、钱颖一、蔡洪滨、邵晓锋九位企业家和著名学者共同发起创办。湖畔大学坚持公益性和非营利性，主张坚守底线、完善社会。

====与龙湖集团合作====
* '''合作课程：'''《复杂性科学与企业管理》
* '''主要内容：'''
: 与龙湖的中高管系统地介绍什么是复杂系统，什么是复杂性科学，以及它的发展历史脉络如何，对企业的发展有何帮助，如何运用复杂性思维进行企业管理？对于传统行业如何借助复杂性思维突破转型，走出管理发展的瓶颈。
*'''公司介绍：'''
: [https://www.longfor.com/about/ 龙湖集团]1993年创建于重庆，发展于全国，业务涵盖地产开发、商业运营、租赁住房、智慧服务四大主航道业务，并积极试水养老、产城等创新领域。

====与百词斩合作====

*'''合作课程：'''《21世纪的复杂性科学》
*'''主要内容：'''
: 介绍什么是复杂系统，什么是复杂性科学，以及它的发展历史脉络如何，对企业的发展有何帮助，如何运用复杂性思维进行企业管理？为什么人工智能时代更加需要复杂性思维？针对成都超有爱公司，具体如何利用复杂性理论指导其进一步成长、壮大。
*'''公司介绍：'''
: [https://app.mokahr.com/campus_apply/baicizhan/120 “百词斩”]的公司名称是成都超有爱科技有限公司，成立于 2012 年。产品有 App “百词斩"以及“薄荷阅读”、“番茄英语”、“蛋糕英语”、“芝士派” 等其他英语细分学习领域产品，其中 App “百词斩”的用户已过八千万，领先目前其他在线教育创业公司。配合经纬中国 A 轮、中国文化产业投资基金 B 轮、红杉资本 C 轮、腾讯 D 轮投资，目前公司正稳定而快速的发展中。

====与深圳城市设计规划研究院合作====

*'''合作课程：'''《迎接AI时代》
*'''主要内容：'''
:从人工智能的历史到AI时代的未来，再到AI在各个行业的落地应用。本系列课程带你全面走进AI时代。主要介绍了人工智能的发展历史，解答了为什么机器学习构成了新一代人工智能革命的核心？它与普通的人工智能算法最本质的不同是什么？以及最新的人工智能算法包括监督学习、无监督学习、迁移学习、强化学习等在实际生产中的应用，与深规院深度探讨了相应的业务的AI实践与可行性。
*'''公司介绍：'''
: [https://www.upr.cn/about-scenic.htm 深圳市城市规划设计研究院(深规院)]是专注于创造和务实解决城市问题的规划咨询研究与设计机构。深规院擅长以多学科综合规划的方法，应对城市发展过程中出现的复杂问题。1990年成立至今，在深圳以及国内外200多个地区完成了3500多个项目，涉及宏观区域研究、城市综合发展咨询、规划与城市设计、交通与市政基础设施、低碳生态技术研究与应用、地区开发政策等多个领域。同时，深规院与国内外多家咨询公司、大学、大型企业建立了长期的战略伙伴关系，在产业经济、生态环保、社会治理、投资融资、公众咨询、学术培养等方面进行合作。<br />

== 相关机构 ==

=== 北京师范大学系统科学学院 ===
[https://sss.bnu.edu.cn/ 北京师范大学系统科学学院]是国际一流的复杂性科学研究和人才培养基地，国内系统科学学科建设与发展的引领者，北京师范大学学科交叉和科研创新的重要平台。其使命是探索复杂性，加深人类对自然与社会的认识。推进系统科学基础和前沿科学研究，培养具有综合素质和能力的高水平人才，把系统科学的学术进步转化为推动社会经济发展的力量。

=== [[集智俱乐部]] ===
[http://swarma.org/ 集智俱乐部]，英文名：Swarma Club，成立于2003年，是一个从事学术研究、享受科学乐趣的探索者的团体，也是国内最早的研究人工智能、复杂系统的科学社区。它倡导以平等开放的态度、科学实证的精神，进行跨学科的研究与交流，力图搭建一个中国的 “ 没有围墙的研究所 ”。

=== 集智学园 ===
[https://campus.swarma.org/ 集智学园]成立于2016年10月1日，是集智俱乐部孕育的创业项目之一。为一个知识服务社区，专门致力于复杂性科学、人工智能等先进技术的普及工作，合作伙伴包括腾讯、华为、北京师范大学、湖畔大学、混沌大学等多家知名机构。2019年底获得国家高新技术企业称号。
旗下产品[https://pattern.swarma.org/ 集智斑图]是一个复杂性科学领域的自组织学习社区，包含了该领域学习路径的展示，同时承载了集智特色的论文解读活动，为知识探索者提供了一个良好的学习平台。口号是用知识连接探索者。

=== 集智科学研究中心 ===
集智科学研究中心是门头沟民政局批准成立、门头沟科信局主管的民办非企业，致力于营造跨学科探索小生境，催化复杂性科学新理论。集智科学研究中心是“集智俱乐部”的运营主体，有接受社会捐赠的资质，长期面向企业、个人募集公益性捐赠款，用于集智俱乐部科学社区的运营工作，以支持复杂系统相关科研、交流、传播工作。

== 联系方式 ==

* '''联系电话'''：16601040080（微信同）合作、授课联系此号

* '''电子邮件'''：jakezj@163.com、zhangqian@swarma.org

* '''北京师范大学办公地点'''：北京师范大学科技楼B区
* 集智研究中心办公地点：西山艺境

== 相关链接 ==

1、[https://baike.baidu.com/item/%E5%BC%A0%E6%B1%9F/5829918?fr=aladdin 百度百科]

2、[http://jake.swarma.org 个人主页]

4、[https://scholar.google.com/citations?user=N0k2mpcAAAAJ&hl=en Google scholar的个人主页]

== 参考资料 ==
<references />

== 编者推荐 ==

[[文件:GEB.png|400px|thumb|right|[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=10135 解读《GEB》]]]

====《哥德尔、艾舍尔、巴赫——集异璧之大成》====
张江老师曾在多次讲座中必推荐的一本书，就是来自侯世达的《哥德尔、艾舍尔、巴赫——集异璧之大成》，这本书对他产生了非常深远的影响，是他走向复杂性科学的启蒙之作，但是这本巨著内容详尽但不是那么容易理解，为了让大家更好的阅读这本书，他从自身的阅读经验出发，给出了一些方法并且对这本书做了一个大致的解读：[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=10135 解读《GEB》]

====[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=11044 "科研学习中的快速迭代法"]====
在这门课程中张江老师总结了这么多年做科研的经验，整理成了一个大的框架，告诉大家如何「科学科研」，希望能够让年轻的科研者少走弯路，快速提升。

====其他====
张江老师的最近的科研方向集中在图网络和复杂系统自动建模方向，为了让大家快速了解这个领域的知识，并且入门，他梳理了2条特别实用的路径，适合希望在这个领域入门并且深入研究的学生。
: 这条路径[https://pattern.swarma.org/path?id=3 从网络科学的视角入门图网络之学习路径]更适合初学者入门学习。
: 这条路径涵盖不同领域不同方面的87篇文献介绍，堪比综述。[https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，更适合在这个领域已经入门，希望深入研究的朋友。
:

==== 得到课程分享 ====
[[文件:复杂科学前沿课.jpg|缩略图|[https://www.dedao.cn/course/b0rNAzaYOj7VyPMsljK8P54m6wlk12 复杂科学前沿课]]]

北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人张江的全新课程《张江·复杂科学前沿》已经上线得到APP。十多年的科研与教学积累，1套独有的框架脉络，超过1年的斟酌打磨，27节精品内容，5小时原声呈现，共同构建起这门课程。这既是复杂性科学的新手入门课，也是复杂性思维的升级训练营。

# 收获一套前沿学科的认知框架。复杂科学是一门前沿学科，学科很年轻，还没有形成成体系的学科框架。只靠自己学，可能只记住了比如涌现、混沌、自组织等复杂科学的概念，弄不清楚它们之间的联系。而张江老师会给你搭建一套认识复杂科学的框架。你再看到复杂科学的新书、新概念，会自己定位它们的位置，有个更全面的理解。
# 收获更多观察世界的新视角。复杂科学是名副其实的“跨领域”研究学科。它跨越的学科范围之广，涉及物理学、生命科学、生态学、人工智能，及社会科学等。学习这个学科，能让你能超越分属于不同学科孤立的琐碎知识，找到不同事物背后的共性规律，给你带来更本质的洞察。
# 复杂科学一线研究者亲自讲述。张江老师从事复杂科学的教学与科研十余年，曾主持多项国家级复杂科学研究项目，在Nature Communications、Scientific Reports等国际刊物上发表过论文60多篇，活跃在学科前沿的第一线。课程中用到的部分案例，就来自张老师自己的研究成果。在这些研究成果中，还包括他和复杂科学领域里的大神，杰弗里·韦斯特共同做过的课题。
# 获得跨学科的知识借鉴。复杂科学可以为你的工作提供更多的启发。比如你是一名创业者，你是一名产品经理，在学习这门课之前，你很可能想不到进化论对你的创业项目能有什么帮助。但是学过这门课，你会发现它完全可以借鉴过来，帮助你做产品研发。

==== 混沌学园课程分享 ====

===== 一、复杂性思维：重塑理解世界的思维框架 =====
生活在这个充满不确定性且瞬息万变的世界，我们面临着许多高度复杂的问题。有来自科技进步、经济增长和全球化加深带来的挑战，也有人类自身的衰老、疾病和死亡的威胁。如何科学的看待这些问题，找寻解决之法？复杂性思维方式就是必备的思维框架。

斯蒂芬·霍金曾说，21世纪将是复杂性科学的世纪。复杂性科学兴起于20世纪80年代，是当代科学发展的前沿领域，不仅在物理、数学、生物等传统自然科学中成就斐然，而且也深刻影响了经济、社会、管理领域，为人类的发展提供了新思路、新方法和新途径。

本次的课程中，北京师范大学系统科学学院教授，集智俱乐部、集智学园创始人—张江老师，将会为你讲解复杂性科学的经典理论和前沿进展，你将收获：

1、什么是复杂性科学

2、什么是复杂系统，复杂系统如何演化

3、如何促进群体的智慧产生

4、如何抵御熵增

5、如何走向进化

6、如何在更大的视角理解合作与竞争

学习价值：

帮助你培养复杂性思维方式，在科学的视角下理解这个日益复杂的世界

===== 二、自稳态觉醒：复杂科学和东方智慧视角下的AI奇点去未来 =====
“2050年代，我们是否还有机会带着地球去流浪？”

2023年已过半，俄乌战争尚未停歇，新冠仍在全球流行，极端天气继续频发，经济危机就在前方，15个气候临界点已然越过9个，地球正走向一条几乎不可逆的剧变之路。

同时，量子纠缠实验首获诺贝尔奖，激光核聚变首次产生净能量增益，生成式模型正在攻克人类引以为傲的艺术创作领域， 7月25日《Nature》文章称ChatGPT 已经攻破图灵测试，室温超导正在成为聚焦眼球的新爆点......新兴科技在社交媒体上间歇性狂欢。

人们正踏上天堂之路，人们正走向地狱之门。一系列研究表明，可能在2050年代前后，我们将会迎来一个奇点时刻——科技创新的周期接近无穷小，社会熵接近无穷大——既是生存环境崩溃、灾难频发的危机时代，也是量子科技与人工智能爆发的数字生命起点。

张江老师，北京师范大学系统科学学院教授，集智俱乐部创始人，2019年他在混沌分享的课程《复杂性思维：重塑理解世界的思维框架》赢得超39万学员的喜爱，大家评价这是改变世界观的一门课程。

时隔四年，张江老师带来新课，其中不仅会谈复杂科学，还会引入东方智慧易经中的“阴阳”思维，帮助大家跳出局限，用更全面的跨学科视角、更接近客观的系统思维，认知世界正在走向何方。

听完这堂课后，让我们一起来思考：奇点将至，东方智慧是否会成为新时代的诺亚方舟，带领我们穿越迷雾，找到人类文明延续的新方向

第一部分：为什么是复杂科学

1.1 奇幻五年背后的复杂

1.2 复杂科学要直面的问题

1.3 复杂科学的关键概念

第二部分：复杂科学之奇点

2.1 技术奇点

2.2 经济奇点

2.3 生态奇点

2.4 奇点融合

第三部分：东方智慧之阴阳

3.1 阴阳与平衡，混沌边缘的复杂

3.2 太极生阴阳，从熵增定律到观察者

3.3 阴阳返无极，自稳态觉醒

第四部分：解决之道之自稳态觉醒

4.1 人类文明与自稳态觉醒

4.2 人工智能与理性人假说

4.3 个体与组织的回归本心

适合人群

高科学素养

强思辨能力

对万物本质有强烈好奇心

加分项：对国学、易经知

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本词条内容源自wikipedia及公开资料，遵守 CC3.0协议。
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[[Category:复杂系统]]
[[Category:人物]]
[[Category:集智科学家]]

集智百科参与方式

2025-08-12T03:25:59Z

Cancyqian：/* 集智百科项目分工 */

集智百科参与方式

2025-08-12T03:18:15Z

Cancyqian：

<div id="mp-topbanner" style="clear:both; position:relative; box-sizing:border-box; width:100%; border:0px solid #ddd; background-color:#F4F6F9; color:black ">

<div style="margin:0em; width:100%; text-align:center;">
<div style="font-size:162%; padding:.1em;text-align:center"><big>'''欢迎来到集智百科！'''</big></div><div style="font-size:100%;text-align:center">''集智百科是复杂性科学领域科学、全面、客观的百科全书''</div></div>
</div>

== 集智百科的意义 ==
做集智百科具有多方面的深远意义，它不仅是一个知识的汇集地，更是一个促进学术交流、推动学科发展、凝聚集体智慧的平台。

=== 一、系统化知识沉淀与共享 ===
集智百科的核心目标是“做复杂性科学领域科学、全面、客观的百科全书”。这意味着它致力于将复杂性科学这一跨学科领域（涵盖复杂系统、人工智能、统计物理、因果科学、计算社会科学等）的知识进行系统化、结构化的整理和沉淀。

<nowiki>*</nowiki> 提供权威知识库：通过众包生产模式，吸引海内外知名高校的学生、教授以及各行各业的科学词条爱好者共同参与，确保词条的科学性、专业性和准确性【<nowiki>https://swarma.org/?p=22274</nowiki>>集智百科团队这一周都干了啥？ | 11.23-11.30 | 集智俱乐部 - swarma.org】。这为学习者和研究者提供了一个可靠的资源库，方便他们快速获取和查阅相关知识。

<nowiki>*</nowiki> 弥补知识空白：复杂性科学涉及众多前沿且晦涩的概念，集智百科通过将这些概念用易懂的语言进行阐释，帮助入门者跨越专业门槛，填补了中文世界在这一领域高质量基础资料的空白。例如，已完成的词条包括无标度网络、复杂网络的双曲几何模型、蚁群优化算法、贝叶斯网络、递归、鲍德温效应、复杂性经济学等【<nowiki>https://swarma.org/?p=23565</nowiki>>百科词条6条速览：蚁群优化算法、贝叶斯网络、自指…… - 集智俱乐部 - swarma.org】【<nowiki>https://swarma.org/?p=23045</nowiki>>百科词条3条速览：递归、鲍德温效应、复杂性经济学…… - 集智俱乐部 - swarma.org】。

=== 二、促进学习、交流与学科发展 ===
<nowiki>*</nowiki> 提升学习效率：通过提供最科学、专业、准确的知识，集智百科帮助用户快速了解某一知识概念，从而提高学习效率。志愿者在参与翻译和审校过程中，也显著提升了自身的英语阅读和翻译能力，并对相关领域有了初步了解，甚至跨越了专业门槛【<nowiki>https://swarma.org/?p=22274</nowiki>>集智百科团队这一周都干了啥？ | 11.23-11.30 | 集智俱乐部 - swarma.org】。

<nowiki>*</nowiki> 激发跨学科交流：复杂性科学的跨学科特性决定了其需要不同专业背景的人共同参与。集智百科作为一个共同的知识基础，能够促进不同学科背景的学者和爱好者之间的交流与合作，从而“涌现集体智慧”【<nowiki>https://pattern.swarma.org/about_us</nowiki>>关于我们 - 集智斑图】。

<nowiki>*</nowiki> 推动学科前沿探索：通过系统梳理和呈现复杂性科学领域的知识和前沿进展，集智百科有助于更多人了解并投身于该领域的研究，间接推动学科的持续发展和创新。

=== 三、凝聚集体智慧与构建独特学术生态 ===
“集智”一词本身就包含了“集体智慧”（Collective Intelligence）的含义，它是一种“从许多个体的合作与竞争中涌现出来的”共享智能。

<nowiki>*</nowiki> 众包生产模式：集智百科的生产模式是典型的“众包生产”，依靠社区的力量，吸引对知识本身、知识分享、知识整理感兴趣的朋友一同完成这项“万古长青的事业”【<nowiki>https://swarma.org/?p=22274</nowiki>>集智百科团队这一周都干了啥？ | 11.23-11.30 | 集智俱乐部 - swarma.org】。这种模式使得知识的生产不再局限于少数专家，而是通过广泛的协作，汇聚了来自清华大学、北京大学、北京师范大学等国内外知名高校的成员的智慧【<nowiki>https://swarma.org/?p=22274</nowiki>>集智百科团队这一周都干了啥？ | 11.23-11.30 | 集智俱乐部 - swarma.org】。

<nowiki>*</nowiki> 打造“自由学术探索”的小生境：集智俱乐部（集智百科是其一部分）被描述为一个“与世无争的‘自由学术探索’的小生境”，旨在承载科技创新梦想，为中国未来的原创生态注入希望【<nowiki>https://swarma.org/?p=43492</nowiki>>中国有“集智俱乐部” - swarma.org】。它为那些追求纯粹学术探索、不被外部功利因素干扰的科研工作者提供了一个精神家园和知识工具。

<nowiki>*</nowiki> 培养严谨的学术态度：在集智百科的生产流程中，从词源、翻译、审校、编辑到专家审校，每一步都强调内容的完整性、语句的通顺性、专业名词的准确性，并追求“信、达、雅”的翻译标准。这种严谨的流程不仅保证了百科的质量，也培养了参与者的学术素养和责任感。

=== 四、赋能人工智能大模型发展 ===
在当前人工智能大模型蓬勃发展的时代，高质量的训练语料库是其能力提升的关键要素。集智百科在这一方面也展现出其独特的价值和潜力。

<nowiki>*</nowiki> 弥补高质量中文语料短缺：当前，全球大模型发展普遍面临数据匮乏的问题，尤其是高质量中文语料资源短缺，这在一定程度上限制了我国人工智能技术的发展和创新应用【[https://m.bjnews.com.cn/detail/1710142219169246.html 破解大模型中文语料不足问题，并非毫无办法｜新京报专栏]】【[https://news.sciencenet.cn/htmlnews/2024/3/518781.shtm 周源委员：高质量中文语料数据短缺掣肘AI发展 - 新闻- 科学网]】。例如，ChatGPT的训练数据中，中文语料比重不足千分之一，而英文语料占比超过92.6%【[https://news.sciencenet.cn/htmlnews/2024/3/518781.shtm 周源委员：高质量中文语料数据短缺掣肘AI发展 - 新闻- 科学网]】。集智百科作为严谨、专业的知识平台，其内容经过严格的科学性、专业性和准确性审查，能够为大模型提供稀缺且可靠的中文语料。

<nowiki>*</nowiki> 提供高价值专业知识：大模型最大的语料库目前主要来自于用户生成内容（UGC），但“更为严谨的并获得反复验证的百科全书式知识信息，才是大模型最为可靠的语料库”。集智百科专注于复杂性科学这一前沿且专业的领域，其系统化、结构化的知识内容，如无标度网络、大语言模型的涌现等词条【[[大语言模型的涌现]]｜集智百科】，具有极高的专业性和权威性。这些高质量语料能够帮助大模型更好地理解和生成复杂性科学相关的专业内容，提升其在特定领域的知识广度和深度。

<nowiki>*</nowiki> 提升模型性能与鲁棒性：相关研究指出，“未来一个模型的好坏，20%由算法决定，80%由数据质量决定。接下来高质量的数据将是提升模型性能的关键”【[https://www.rmlt.com.cn/2024/0723/708072.shtml 加快建设人工智能大模型中文训练数据语料库 - 人民论坛]】。集智百科所提供的语料具备多样性、真实性、连贯性、无偏见等高质量语料的七大特征【[http://www.news.cn/tech/20240115/b9162aed4c3542f880d33556d20c2361/c.html 大模型发展亟需高质量“教材”相伴 - 新华网]】，能够有效提升大模型的准确性和稳定性，降低模型对特定数据集的依赖，从而增强其鲁棒性和泛化能力。

<nowiki>*</nowiki> 推动中文大模型发展：通过为中文大模型提供高质量、专业化的训练数据，集智百科不仅有助于解决当前中文语料的“数据荒”问题【[https://news.qq.com/rain/a/20240103A05GZ800 谷歌大模型]一出闹剧揭开中文数据荒 - QQ News】，更能推动中文大模型在科学研究、专业领域应用等方面的进步，使其在国际AI竞争中更具优势。

综上所述，集智百科的意义在于构建一个高质量、开放的复杂性科学知识平台，通过众包模式凝聚集体智慧，服务于知识的系统化沉淀、学习交流、学科发展，并为追求自由学术探索的学者和爱好者提供一个独特的学术环境，最终推动中国在复杂性科学领域的原创性贡献，并为人工智能大模型提供宝贵的高质量中文语料支持。

===如何表示科学？===
#内容客观，所有来源注明出处。
#充分佐证并且注明资料来源，这些资料不会只是某个作者自己冷僻的见解，而会是在该领域中被视为标准并且最常引用的。
#反映专业认知，并以事实为根据，同时遵守良好的学术和逻辑标准。
===如何表示全面？===
#参考多个相关网站，综合多方面的信息。推荐的网站有wikipedia、scholarpedia、中文集智百科、百度百科、官网、主页信息。
===如何表示客观？===
#翻译过程中应多用陈述性的语句，表述事实，而不是情绪性的、修饰性的语句。
#完全中立、没有偏颇。

理想情况是针对一个词条，先汇集资料信息，并针对必要的问题，对资料信息进行翻译、整理，回答问题。
*汇集信息的主要来源：wikipedia、scholarpedia、中文集智百科、百度百科、官网、主页信息。
*翻译的主要工具是：人工翻译整理为主，机器翻译为辅。
*必要问题：针对不同词条的类别，都有一些基本、必须涵盖的信息去回答。每个词条都应该涵盖这些基本信息。也可以在此基础上进行扩展。
==集智俱乐部发展时间轴==
*2013年，集智俱乐部张江发现没有一个可以让大家协作生产内容的平台（石墨还未出现），于是让集智俱乐部核心成员袁行远搭建了第一版的集智百科。
*2013-2015年期间，以袁行远、吴令飞、张江等核心集智俱乐部成员为首，在集智百科上贡献了许多知识性的词条内容，包括[[摄像机-电视自指系统]]、[[混沌的边缘]]、[[复杂网络的双曲几何模型]]等等。
*2018年6月-2018年10月期间，集智俱乐部志愿者王婷曾经组织一批志愿者，希望可以对复杂性科学领域的知识进行梳理，但是没有成功。期间有很多志愿者如靠倒立解气、高飞、Sherimon、Xhtinhunter、Iceblaze9527等参与内容生产工作，产生了一些优秀的知识性词条：[[幂律分布]]、[[小世界网络]]、[[无标度网络]]等。

*2019年11月-2020年3月，集智俱乐部再次组织志愿者生产复杂性科学领域的知识内容，希望可以打造复杂性科学领域最全面、科学、客观的百科全书。

*2020年3月，由于旧版的[http://wiki.swarma.net/index.php/%E9%A6%96%E9%A1%B5 集智百科]编辑器和备案的问题，集智学园工程师林嘉琦重新搭建了现在最新的集智百科平台。
*2020年5月，为了提高生产效率，集智志愿者侯月源实现了彩云小译的初步翻译过程。具体操作即给出词条list，通过爬虫，爬取对应的英文wiki页面，通过对页面进行格式调整后，给彩云小译得到初步翻译的结果。大大提高翻译的效率。
*2024年，张江立志继续把生产词条做为重要的任务，并由[[张倩]]设计规则，由[[王志鹏]]担任管理，开始通过[[集智社区游戏化晋级模式|游戏化机制]]从集智读书会社群中筛选了一批优秀的百科志愿者，完成了一系列精品词条：[[因果涌现]]、[[有效信息]]
== 集智百科项目分工 ==
集智百科的生产依然采用集智俱乐部传统且高效的模式：'''众包生产'''。希望依靠社区的力量，吸引一批对知识本身，知识分享，知识整理感兴趣的朋友，一同完成这项万古长青的事业。

目前集智百科项目分为两种参与方式：[[读书会词条梳理]]与[[百科自有团队]]。

读书会词条梳理工作将基于集智社区不同主题的读书会，在读书会期间统筹志愿者对该领域进行学科知识梳理。内容主题取决于读书会，会由相关专家梳理审核词条质量。

百科自有团队则以两个月为周期推进，对复杂科学领域的重要概念进行梳理。

参与团队的一个重要要求是：'''对复杂性科学感兴趣，且热爱知识分享传播，每周能保证一定量的时间投入。'''

'''成就感'''

:* 对于任何一个词条，我们都会在词条的末尾标注内容生产、审校、编辑等参与者的信息，让大家对词条有归属感和责任感。
:* 一个词条从0到1，从没有相关的资料，到被搜索引擎收录，从无人知晓，到切实为知识探索者提供帮助，会给你带来最特别的体验。
:* 一个词条，在集智百科上被人搜索到的方式有N多种：
::: 1.搜索引擎（百科的搜索引擎是真的很好，一般都能排在最前面）
::: 2.嵌入集智俱乐部的公众号文章（集智俱乐部官网上所有公众号文章提到的相关关键词都会加上超链来到集智百科，供大家学习）
::: 3.集智斑图的路径（在集智斑图上作者编辑的路径提到的相关关键词都会加上超链来到集智百科，供大家学习）
::: 4.集智俱乐部公众号（在集智俱乐部公众号有一个集智百科专栏，我们每周会定期推广集智百科的相关知识，供大家学习讨论混沌理论元胞自动机
::: 5.生产的词条也有可能变成一个入门路径，发表在集智俱乐部和集智斑图的官网上，供大家学习等
:: 所以当你完成了一个词条，你不仅仅是完成一个词条，这个词条会在不同的角度，不同的侧面，给不同需求的探索者提供切实的帮助。

:* 我们每个人都有生死，但是客观、科学、及时更新的知识却是长存的。你编辑的知识内容，可以成为你个人的代表作品，流传下去，不断地被人阅读、更新，甚至比我们所想的时间更长。

'''知识提升'''

:* 我们每个人都讲究个人成长，如果你真切地想提升自己在复杂性科学领域的基础，提升英语翻译和写作能力，没有什么比沉下心来，编辑一个词条提升得更快。或许会有人说，编辑一个词条太费时间，但是无数人参与之后的总结就是'''慢即是快'''，看上去花费很久的时间只是编辑了一个词条，但是你获得的提升却是全面且持续的。
:* 参与百科团队：
::* 有梳理的内容知识框架和资源，帮助你快速入门。
::* 有专业的审校，为你的词条把关，及时反馈，获得提升。
::* 每周有定期的分享总结，回顾问题，讨论经验。
::* 群内分享每日一译，审校及时反馈，共同讨论翻译技巧和学科知识。

'''其他激励'''

:* 积分。积分可以用于在集智平台上购买或者消费，其中包括：集智学园、集智斑图、以及[[集智俱乐部周边]]等。(详细积分奖励及兑换制度见下表)
:* 为深度参与的同学颁发志愿者勋章、荣誉证书和相关实习证明

:* 在[[集智百科荣誉榜]]留下个人信息。
:* 优先获得集智俱乐部所有活动的参与权。
== 一个词条的诞生 ==
一个词条的完善会经历主要四个环节：

# 建立词条（由老师或同学提出生产该条目的需求）
# 机器搬运（由集智百科嵌入的机器翻译助手彩云小译进行百科词条的生成以及搬运，搬运来源目前只支持英文[[wikipedia:Main_Page|Wikipedia]]）
# 翻译校对（由志愿者校对翻译内容的中文通顺性，需要对已经初步翻译过的稿件进行再修改、润色）
# 专家审核（由老师专家审核词条的专业性，保证内容科学全面客观）

* 我们希望词条的初步生产经历过以上四个环节可以形成一个由老师、志愿者提出，到质量审核保证的生产闭环。
* 所有的条目均由每个人自发提出的，其编辑过程有业界专家审核纠正。
* 词条的完善不是一蹴而就的，而是由所有百科社区成员不断维护完成的。
* 我们鼓励参与者积极对条目的内容进行深度的探讨及辩论，为其内容增添更多的可能性。

[[文件:一个词条的诞生.png|居中|无框|800x800像素]]

== 参与百科 ==
完成集智读书会的字幕修正与审校，即可进入百科词条团队
* 若您想要了解更详细的步骤，建议阅读[[如何上手集智百科]]词条，这是一个为新手打造的编写指引。更加规范性案例请查阅[[编辑案例]]。
==生产进展==

=== 百科平台底层维护人员招募 ===
工作职责：

•负责集智百科的业务运维工作（e.g. 权限管理，账户管理，故障排查）

•负责集智百科的用户体验持续提升解决方案的设计和落地（e.g. 词条编辑器体验优化，系统升级）

•负责集智百科的服务连续性解决方案设计和落地(e.g. 容灾、监控、备份与恢复）

•负责核心系统的代码编写、系统优化以及技术架构持续改进

•参与开发和运维规范制定，编写相关技术文档

你可以获得：

•投身于构建良好的学术交流氛围，改善国内科研环境，进而促进国家科技革新的伟大事业中

•享受集智俱乐部VIP待遇(参与一年期的维护工作)

•以练促学，践行行业最佳实践（IT行业>9年经验的前辈带）

期望：

•能投入一定的时间和精力参与系统维护或组内讨论（>每周1小时）

•能积极主动地深入学习系统研发与运维相关知识

•有一定的软件研发、运维实践经验（不论技术栈）

•Nice to have: 有以下技术实践经验：PHP, Docker, MediaWiki, 阿里云

*

[[Category:集智相关]]

集智百科参与方式

2025-08-12T01:50:04Z

Cancyqian：/* 集智俱乐部发展时间轴 */

集智社区游戏化晋级模式

2025-08-12T01:44:36Z

Cancyqian：

== 集智科学研究中心是什么？ ==
是集智俱乐部的运营实体，集智俱乐部诞生于2003年，由当时还是博士生的张江创办。初心很简单：“营造跨学科小生境，催化复杂性科学新理论”。20年来，通过网络社区、线下读书会、学术沙龙、百科共创等形式，吸引了近30万来自高校、研究机构、企业的“科研玩家”，形成了一个充满活力与创造力的学术生态。

== “Complexity ^AI”实验室又是什么？ ==
这是集智科学研究中心旗下的开放实验室，聚焦于因果涌现等复杂系统与人工智能交叉的前沿领域。它最吸引人的地方，在于其革命性的“游戏化科研”培养模式！

== 为什么是“游戏化”？ ==
张江自己就是资深游戏玩家。他深知游戏的魔力：即时反馈、清晰目标、渐进挑战、成就激励、社交协作。这些机制能让人深度投入，乐此不疲。那么，何不将科研也设计成一场引人入胜的“游戏”？

== “Complexity ^AI”实验室的“科研通关攻略”： ==

=== 1. 新手村：基础知识与技能学习 ===
任务目标：掌握科研基础，了解复杂系统、因果涌现。

主线任务：加入“因果涌现读书会”（现已第六季！），学习核心概念。

支线任务：完成读书会字幕/术语整理等小任务。

技能训练：学习Python、PyTorch等工具（集智学园平台提供资源）。

通关奖励： “百科志愿者”称号、斑图积分（兑换课程、白T恤）、解锁下一关卡！
=== 2. 初级副本：成为百科志愿者 ===
任务目标：通过编写/完善集智百科词条（复杂系统、AI等领域），系统学习知识，锻炼研究写作能力。

通关奖励：解锁个人主页、获得一对一指导、更多斑图积分（兑换绿T恤）、晋级“科研志愿者”资格！
=== 3. 中级副本：晋级科研志愿者 ===
任务目标：接受实验室入门考核，展现解决问题的能力。

通关奖励：晋级“科研助理”、解锁高性能计算资源、获得博士生一对一指导、赢取入住北京集智公寓的线下科研机会！

=== 4. 高级副本：晋升科研助理 ===
任务目标：加入真实科研团队，攻克“因果涌现与意识”、“识别向下因果”、“理论突破”等核心课题！

通关奖励： “科研助理”称号、实验室核心资源（导师指导、国内会议资格）、斑图积分兑换现金、获赠酷炫蓝T恤！

这不仅仅是一场游戏，这是一条真实的科研进阶之路！通过完成任务、积累“经验值”（斑图积分、成果、认可），你将：

* 系统学习复杂科学与AI前沿知识。

* 掌握编程、建模、论文写作等硬核科研技能。

* 获得北师大教授、博士生及资深研究员的亲自指导。

* 深度参与真实的科研项目，产出论文、百科词条等成果。

* 结识来自全球各地、志同道合的顶尖伙伴，构建宝贵的学术网络。

实验室成立不到两年，在这种模式的推动下，已产出二十多篇高质量学术论文，并创建了大量精品中文百科词条，净化中文互联网语料，为中文大模型贡献力量。

[https://www.research.swarma.org/research 更多科研成果并点击这里查看]<nowiki>https://www.research.swarma.org/research</nowiki>

[[文件:科研晋升图.png|缩略图]]

== 通关英雄榜：你的学长学姐已就位！ ==

这套“游戏化科研”体系并非纸上谈兵，它已经培养了一批背景多元、才华横溢的“科研玩家”，他们中，有业界工程师、国内外名校学生、甚至高中生！背景各异，但都凭借热情与实力，在集智的平台上绽放光芒。

'''荣英淇'''：从本科参与集智读书会、百科译校，到Gap期间入住集智公寓深入研究，合作发表《National Science Review》论文。他深刻体会了团队协作与跨学科的力量，并在集智找到了科研与科普结合的独特氛围和志同道合的伙伴。

'''刘佳睿'''：一位南京外国语学校的高三学生！因《复杂》一书爱上复杂科学，参与因果涌现读书会，主动认领翻译整理“神经信息压缩(NIS)”词条的任务。在张江等老师指导下，她的视角从翻译者转变为内容创作者。暑假前往北京集智公寓实习，成功复现NIS实验，深刻理解了复杂系统研究中“化繁为简”的宏观视角的重要性。

'''梁京昊'''：研一时通过师兄介绍加入集智读书会，抓住机会成为科研助理并入住北京集智公寓。他收获了宝贵的科研交流、经历和跨学科思维训练，参与了理论和实践课题，合作发表论文，并融入了集智充满科研与娱乐（登山、K歌）的大家庭氛围，深感集智如同“深不可测的百宝袋”。

'''张章：''' 2017年开启与集智的缘分，被张江的课程吸引，从对机器学习算法的疑惑转向复杂系统领域。毅然辞职加入张江团队，重新考研成为其博士生。八年时光，他见证了集智的发展与不变——浪漫的社区氛围、对科研的高要求严标准、永远的开放性。他学习成为科研工作者，发表论文（包括Nature Communications），积累知识，度过快乐时光，并认为最大的收获是基于集智建立的、提供力量与情感支持的社交网络。

== 如何加入这场激动人心的科研冒险？ ==
1. 链接报名：立即加入最新一季任何主题的读书会！（首选张江组发起的因果涌现主题），告诉运营负责人：“我要通关！”

https://pattern.swarma.org/user/9/study_groups

2. 升级打怪：认真参与读书会，积极完成新手村任务，展现你的学习能力和热情。从编写一个词条开始，踏上你的科研征程！

3. 解锁副本：凭借实力和贡献，一步步晋级，挑战更高阶的科研任务，直至成为实验室核心成员，与团队一起破解“涌现之谜”！

为什么选择我们？

前沿阵地：深入因果涌现、复杂系统建模等国际前沿领域。

跨界协作：与计算机、物理、生物、神经科学等不同背景的顶尖头脑碰撞。

资源宝库：获取实验室代码库、论文资源、数据库及高性能计算支持。

导师天团：有机会获得张江教授及资深研究者的亲自指导。

成果闪耀：你的研究成果将被广泛传播，应用于实际问题，写在你的履历上！

真正的精彩，属于那些勇于推开“Complexity ^AI”实验室大门，踏上“游戏化科研”通关之路的探索者！

集智俱乐部，“Complexity ^AI”开放实验室，在此静候你的到来！

不看学历，只看实力！让我们共同书写你的逆袭科研传奇！

[https://pattern.swarma.org/user/9/study_groups 打开链接报名，开启你的通关之旅！]

张江寄语： “我创办集智俱乐部，很大一部分是在传承贺仲雄老师的教育理念——‘有教无类’，点燃每个人内心的科研火种。集智的‘游戏化科研’，就是为你这样未被过度开发的‘潜力股’准备的沃土。来这里，找到志同道合的伙伴，接触顶尖的导师，参与真实的项目，用实力证明你的光芒。最好的科研启蒙就在本科，别让任何人定义你的上限。我在‘复杂AI次方’实验室，等你来通关！”

集智科学研究中心 “Complexity ^AI” 开放实验室谨启

张江教授领衔

== 附：公共知识资源入口（助你启程）： ==
[https://pattern.swarma.org/article/296 因果涌现入门路径]：

[https://pattern.swarma.org/article/292 复杂系统中的因果和涌现综述]：

[https://www.research.swarma.org/research 实验室科研成果展示]：https://www.research.swarma.org/research

== 推荐阅读 ==
[https://mp.weixin.qq.com/s/ngP3jEj-qKnH1OGQEkdpqQ 笑指长虹问天涯——漫谈学习、科研与成才丨贺仲雄]

[https://mp.weixin.qq.com/s/NNxLkvPw0QsH4sqgxnFVig 记录集智2003-2015——一个民间科学探索群体的成长故事]

[https://mp.weixin.qq.com/s/bw5TUqUyxQHXl8MeM8RZYA 倩姐访谈：为什么他可以创办集智俱乐部？专访张江成长之路（连载）]

[https://mp.weixin.qq.com/s/hQBGlpS0Mihr2IeEKxE4PQ 一个需要支持的民间研究院-集智科学研究中心成立两年来做了哪些事 | 研究篇]

[https://mp.weixin.qq.com/s/yMBWeTKdjcTI59U7XpN0vg 倩姐访谈：做自己，就最好！集智俱乐部的“乐夏”]

[https://mp.weixin.qq.com/s/w6kPMohHKmV_I5JpJszYuQ 中国有“集智俱乐部”]

文件:科研晋升图.png

2025-08-12T01:39:33Z

Cancyqian：

科研晋升图

集智社区游戏化晋级模式

2025-08-11T03:50:03Z

Cancyqian：/* 推荐阅读 */

== 集智科学研究中心是什么？ ==
是集智俱乐部的运营实体，集智俱乐部诞生于2003年，由当时还是博士生的张江创办。初心很简单：“营造跨学科小生境，催化复杂性科学新理论”。20年来，通过网络社区、线下读书会、学术沙龙、百科共创等形式，吸引了近30万来自高校、研究机构、企业的“科研玩家”，形成了一个充满活力与创造力的学术生态。

== “Complexity ^AI”实验室又是什么？ ==
这是集智科学研究中心旗下的开放实验室，聚焦于因果涌现等复杂系统与人工智能交叉的前沿领域。它最吸引人的地方，在于其革命性的“游戏化科研”培养模式！

== 为什么是“游戏化”？ ==
张江自己就是资深游戏玩家。他深知游戏的魔力：即时反馈、清晰目标、渐进挑战、成就激励、社交协作。这些机制能让人深度投入，乐此不疲。那么，何不将科研也设计成一场引人入胜的“游戏”？

“Complexity ^AI”实验室的“科研通关攻略”：

=== 1. 新手村：基础知识与技能学习 ===
任务目标：掌握科研基础，了解复杂系统、因果涌现。

主线任务：加入“因果涌现读书会”（现已第六季！），学习核心概念。

支线任务：完成读书会字幕/术语整理等小任务。

技能训练：学习Python、PyTorch等工具（集智学园平台提供资源）。

通关奖励： “百科志愿者”称号、斑图积分（兑换课程、白T恤）、解锁下一关卡！

=== 2. 初级副本：成为百科志愿者 ===
任务目标：通过编写/完善集智百科词条（复杂系统、AI等领域），系统学习知识，锻炼研究写作能力。

通关奖励：解锁个人主页、获得一对一指导、更多斑图积分（兑换绿T恤）、晋级“科研志愿者”资格！

=== 3. 中级副本：晋级科研志愿者 ===
任务目标：接受实验室入门考核，展现解决问题的能力。

通关奖励：晋级“科研助理”、解锁高性能计算资源、获得博士生一对一指导、赢取入住北京集智公寓的线下科研机会！

=== 4. 高级副本：晋升科研助理 ===
任务目标：加入真实科研团队，攻克“因果涌现与意识”、“识别向下因果”、“理论突破”等核心课题！

通关奖励： “科研助理”称号、实验室核心资源（导师指导、国内会议资格）、斑图积分兑换现金、获赠酷炫蓝T恤！

这不仅仅是一场游戏，这是一条真实的科研进阶之路！通过完成任务、积累“经验值”（斑图积分、成果、认可），你将：

系统学习复杂科学与AI前沿知识。

掌握编程、建模、论文写作等硬核科研技能。

获得北师大教授、博士生及资深研究员的亲自指导。

深度参与真实的科研项目，产出论文、百科词条等成果。

结识来自全球各地、志同道合的顶尖伙伴，构建宝贵的学术网络。

证明你的“实力”远胜于一纸高考分数单！

实验室成立不到两年，在这种模式的推动下，已产出二十多篇高质量学术论文，并创建了大量精品中文百科词条，净化中文互联网语料，为中文大模型贡献力量。

更多科研成果并点击这里查看https://www.research.swarma.org/research

== 通关英雄榜：你的学长学姐已就位！ ==

这套“游戏化科研”体系并非纸上谈兵，它已经培养了一批背景多元、才华横溢的“科研玩家”，他们中，有业界工程师、国内外名校学生、甚至高中生！背景各异，但都凭借热情与实力，在集智的平台上绽放光芒。

荣英淇：从本科参与集智读书会、百科译校，到Gap期间入住集智公寓深入研究，合作发表《National Science Review》论文。他深刻体会了团队协作与跨学科的力量，并在集智找到了科研与科普结合的独特氛围和志同道合的伙伴。

刘佳睿：一位南京外国语学校的高三学生！因《复杂》一书爱上复杂科学，参与因果涌现读书会，主动认领翻译整理“神经信息压缩(NIS)”词条的任务。在张江等老师指导下，她的视角从翻译者转变为内容创作者。暑假前往北京集智公寓实习，成功复现NIS实验，深刻理解了复杂系统研究中“化繁为简”的宏观视角的重要性。

梁京昊：研一时通过师兄介绍加入集智读书会，抓住机会成为科研助理并入住北京集智公寓。他收获了宝贵的科研交流、经历和跨学科思维训练，参与了理论和实践课题，合作发表论文，并融入了集智充满科研与娱乐（登山、K歌）的大家庭氛围，深感集智如同“深不可测的百宝袋”。

张章： 2017年开启与集智的缘分，被张江的课程吸引，从对机器学习算法的疑惑转向复杂系统领域。毅然辞职加入张江团队，重新考研成为其博士生。八年时光，他见证了集智的发展与不变——浪漫的社区氛围、对科研的高要求严标准、永远的开放性。他学习成为科研工作者，发表论文（包括Nature Communications），积累知识，度过快乐时光，并认为最大的收获是基于集智建立的、提供力量与情感支持的社交网络。

== 如何加入这场激动人心的科研冒险？ ==
1. 扫码报名：立即加入最新一季任何主题的读书会！（首选张江组发起的因果涌现主题），告诉运营负责人：“我要通关！”

https://pattern.swarma.org/user/9/study_groups

2. 升级打怪：认真参与读书会，积极完成新手村任务，展现你的学习能力和热情。从编写一个词条开始，踏上你的科研征程！

3. 解锁副本：凭借实力和贡献，一步步晋级，挑战更高阶的科研任务，直至成为实验室核心成员，与团队一起破解“涌现之谜”！

为什么选择我们？

前沿阵地：深入因果涌现、复杂系统建模等国际前沿领域。

跨界协作：与计算机、物理、生物、神经科学等不同背景的顶尖头脑碰撞。

资源宝库：获取实验室代码库、论文资源、数据库及高性能计算支持。

导师天团：有机会获得张江教授及资深研究者的亲自指导。

成果闪耀：你的研究成果将被广泛传播，应用于实际问题，写在你的履历上！

高考，只是你漫长冒险的第一个小关卡。真正的精彩，属于那些勇于推开“Complexity ^AI”实验室大门，踏上“游戏化科研”通关之路的探索者！

集智俱乐部，“Complexity ^AI”开放实验室，在此静候你的到来！

不看学历，只看实力！让我们共同书写你的逆袭科研传奇！

扫码报名，开启你的通关之旅！

图片

张江寄语： “我创办集智俱乐部，很大一部分是在传承贺仲雄老师的教育理念——‘有教无类’，点燃每个人内心的科研火种。集智的‘游戏化科研’，就是为你这样未被过度开发的‘潜力股’准备的沃土。来这里，找到志同道合的伙伴，接触顶尖的导师，参与真实的项目，用实力证明你的光芒。最好的科研启蒙就在本科，别让任何人定义你的上限。我在‘复杂AI次方’实验室，等你来通关！”

集智科学研究中心 “Complexity ^AI” 开放实验室谨启

张江教授领衔

== 附：公共知识资源入口（助你启程）： ==
[https://pattern.swarma.org/article/296 因果涌现入门路径]：

[https://pattern.swarma.org/article/292 复杂系统中的因果和涌现综述]：

[https://www.research.swarma.org/research 实验室科研成果展示]：https://www.research.swarma.org/research

== 推荐阅读 ==
[https://mp.weixin.qq.com/s/ngP3jEj-qKnH1OGQEkdpqQ 笑指长虹问天涯——漫谈学习、科研与成才丨贺仲雄]

[https://mp.weixin.qq.com/s/NNxLkvPw0QsH4sqgxnFVig 记录集智2003-2015——一个民间科学探索群体的成长故事]

[https://mp.weixin.qq.com/s/bw5TUqUyxQHXl8MeM8RZYA 倩姐访谈：为什么他可以创办集智俱乐部？专访张江成长之路（连载）]

[https://mp.weixin.qq.com/s/hQBGlpS0Mihr2IeEKxE4PQ 一个需要支持的民间研究院-集智科学研究中心成立两年来做了哪些事 | 研究篇]

[https://mp.weixin.qq.com/s/yMBWeTKdjcTI59U7XpN0vg 倩姐访谈：做自己，就最好！集智俱乐部的“乐夏”]

[https://mp.weixin.qq.com/s/w6kPMohHKmV_I5JpJszYuQ 中国有“集智俱乐部”]

集智社区游戏化晋级模式

2025-08-11T03:43:56Z

Cancyqian：

== 集智科学研究中心是什么？ ==
是集智俱乐部的运营实体，集智俱乐部诞生于2003年，由当时还是博士生的张江创办。初心很简单：“营造跨学科小生境，催化复杂性科学新理论”。20年来，通过网络社区、线下读书会、学术沙龙、百科共创等形式，吸引了近30万来自高校、研究机构、企业的“科研玩家”，形成了一个充满活力与创造力的学术生态。

== “Complexity ^AI”实验室又是什么？ ==
这是集智科学研究中心旗下的开放实验室，聚焦于因果涌现等复杂系统与人工智能交叉的前沿领域。它最吸引人的地方，在于其革命性的“游戏化科研”培养模式！

== 为什么是“游戏化”？ ==
张江自己就是资深游戏玩家。他深知游戏的魔力：即时反馈、清晰目标、渐进挑战、成就激励、社交协作。这些机制能让人深度投入，乐此不疲。那么，何不将科研也设计成一场引人入胜的“游戏”？

“Complexity ^AI”实验室的“科研通关攻略”：

1. 新手村：基础知识与技能学习

任务目标：掌握科研基础，了解复杂系统、因果涌现。

主线任务：加入“因果涌现读书会”（现已第六季！），学习核心概念。

支线任务：完成读书会字幕/术语整理等小任务。

技能训练：学习Python、PyTorch等工具（集智学园平台提供资源）。

通关奖励： “百科志愿者”称号、斑图积分（兑换课程、白T恤）、解锁下一关卡！

2. 初级副本：成为百科志愿者

任务目标：通过编写/完善集智百科词条（复杂系统、AI等领域），系统学习知识，锻炼研究写作能力。

通关奖励：解锁个人主页、获得一对一指导、更多斑图积分（兑换绿T恤）、晋级“科研志愿者”资格！

3. 中级副本：晋级科研志愿者

任务目标：接受实验室入门考核，展现解决问题的能力。

通关奖励：晋级“科研助理”、解锁高性能计算资源、获得博士生一对一指导、赢取入住北京集智公寓的线下科研机会！

图片
4. 高级副本：晋升科研助理

任务目标：加入真实科研团队，攻克“因果涌现与意识”、“识别向下因果”、“理论突破”等核心课题！

通关奖励： “科研助理”称号、实验室核心资源（导师指导、国内会议资格）、斑图积分兑换现金、获赠酷炫蓝T恤！

图片

这不仅仅是一场游戏，这是一条真实的科研进阶之路！通过完成任务、积累“经验值”（斑图积分、成果、认可），你将：

系统学习复杂科学与AI前沿知识。

掌握编程、建模、论文写作等硬核科研技能。

获得北师大教授、博士生及资深研究员的亲自指导。

深度参与真实的科研项目，产出论文、百科词条等成果。

结识来自全球各地、志同道合的顶尖伙伴，构建宝贵的学术网络。

证明你的“实力”远胜于一纸高考分数单！

实验室成立不到两年，在这种模式的推动下，已产出二十多篇高质量学术论文，并创建了大量精品中文百科词条，净化中文互联网语料，为中文大模型贡献力量。

更多科研成果并点击这里查看https://www.research.swarma.org/research

== 通关英雄榜：你的学长学姐已就位！ ==

这套“游戏化科研”体系并非纸上谈兵，它已经培养了一批背景多元、才华横溢的“科研玩家”，他们中，有业界工程师、国内外名校学生、甚至高中生！背景各异，但都凭借热情与实力，在集智的平台上绽放光芒。

荣英淇：从本科参与集智读书会、百科译校，到Gap期间入住集智公寓深入研究，合作发表《National Science Review》论文。他深刻体会了团队协作与跨学科的力量，并在集智找到了科研与科普结合的独特氛围和志同道合的伙伴。

刘佳睿：一位南京外国语学校的高三学生！因《复杂》一书爱上复杂科学，参与因果涌现读书会，主动认领翻译整理“神经信息压缩(NIS)”词条的任务。在张江等老师指导下，她的视角从翻译者转变为内容创作者。暑假前往北京集智公寓实习，成功复现NIS实验，深刻理解了复杂系统研究中“化繁为简”的宏观视角的重要性。

梁京昊：研一时通过师兄介绍加入集智读书会，抓住机会成为科研助理并入住北京集智公寓。他收获了宝贵的科研交流、经历和跨学科思维训练，参与了理论和实践课题，合作发表论文，并融入了集智充满科研与娱乐（登山、K歌）的大家庭氛围，深感集智如同“深不可测的百宝袋”。

张章： 2017年开启与集智的缘分，被张江的课程吸引，从对机器学习算法的疑惑转向复杂系统领域。毅然辞职加入张江团队，重新考研成为其博士生。八年时光，他见证了集智的发展与不变——浪漫的社区氛围、对科研的高要求严标准、永远的开放性。他学习成为科研工作者，发表论文（包括Nature Communications），积累知识，度过快乐时光，并认为最大的收获是基于集智建立的、提供力量与情感支持的社交网络。

== 如何加入这场激动人心的科研冒险？ ==
1. 扫码报名：立即加入最新一季任何主题的读书会！（首选张江组发起的因果涌现主题），告诉运营负责人：“我要通关！”

https://pattern.swarma.org/user/9/study_groups

2. 升级打怪：认真参与读书会，积极完成新手村任务，展现你的学习能力和热情。从编写一个词条开始，踏上你的科研征程！

3. 解锁副本：凭借实力和贡献，一步步晋级，挑战更高阶的科研任务，直至成为实验室核心成员，与团队一起破解“涌现之谜”！

为什么选择我们？

前沿阵地：深入因果涌现、复杂系统建模等国际前沿领域。

跨界协作：与计算机、物理、生物、神经科学等不同背景的顶尖头脑碰撞。

资源宝库：获取实验室代码库、论文资源、数据库及高性能计算支持。

导师天团：有机会获得张江教授及资深研究者的亲自指导。

成果闪耀：你的研究成果将被广泛传播，应用于实际问题，写在你的履历上！

高考，只是你漫长冒险的第一个小关卡。真正的精彩，属于那些勇于推开“Complexity ^AI”实验室大门，踏上“游戏化科研”通关之路的探索者！

集智俱乐部，“Complexity ^AI”开放实验室，在此静候你的到来！

不看学历，只看实力！让我们共同书写你的逆袭科研传奇！

扫码报名，开启你的通关之旅！

图片

张江寄语： “我创办集智俱乐部，很大一部分是在传承贺仲雄老师的教育理念——‘有教无类’，点燃每个人内心的科研火种。高考分数不高？没关系！这或许意味着你保留了更宝贵的原创力。集智的‘游戏化科研’，就是为你这样未被过度开发的‘潜力股’准备的沃土。来这里，找到志同道合的伙伴，接触顶尖的导师，参与真实的项目，用实力证明你的光芒。最好的科研启蒙就在本科，别让任何人定义你的上限。我在‘复杂AI次方’实验室，等你来通关！”

致敬贺仲雄教授：“德才学识机遇，天时地利人和，科学决策。” ——您的精神，我们永远铭记，并在新时代践行。

集智科学研究中心 “Complexity ^AI” 开放实验室谨启

张江教授领衔

== 附：公共知识资源入口（助你启程）： ==
因果涌现入门路径：https://pattern.swarma.org/article/296

复杂系统中的因果和涌现综述：https://pattern.swarma.org/article/292

实验室科研成果展示：https://www.research.swarma.org/research

== 推荐阅读 ==
笑指长虹问天涯——漫谈学习、科研与成才丨贺仲雄

记录集智2003-2015——一个民间科学探索群体的成长故事

倩姐访谈：为什么他可以创办集智俱乐部？专访张江成长之路（连载）

一个需要支持的民间研究院-集智科学研究中心成立两年来做了哪些事 | 研究篇

倩姐访谈：做自己，就最好！集智俱乐部的“乐夏”

中国有“集智俱乐部”

集智社区游戏化晋级模式

2025-08-11T03:41:01Z

Cancyqian：

集智科学研究中心是什么？

是集智俱乐部的运营实体，集智俱乐部诞生于2003年，由当时还是博士生的张江创办。初心很简单：“营造跨学科小生境，催化复杂性科学新理论”。20年来，通过网络社区、线下读书会、学术沙龙、百科共创等形式，吸引了近30万来自高校、研究机构、企业的“科研玩家”，形成了一个充满活力与创造力的学术生态。

“Complexity ^AI”实验室又是什么？

这是集智科学研究中心旗下的开放实验室，聚焦于因果涌现等复杂系统与人工智能交叉的前沿领域。它最吸引人的地方，在于其革命性的“游戏化科研”培养模式！

为什么是“游戏化”？

张江自己就是资深游戏玩家。他深知游戏的魔力：即时反馈、清晰目标、渐进挑战、成就激励、社交协作。这些机制能让人深度投入，乐此不疲。那么，何不将科研也设计成一场引人入胜的“游戏”？

“Complexity ^AI”实验室的“科研通关攻略”：

1. 新手村：基础知识与技能学习

任务目标：掌握科研基础，了解复杂系统、因果涌现。

主线任务：加入“因果涌现读书会”（现已第六季！），学习核心概念。

支线任务：完成读书会字幕/术语整理等小任务。

技能训练：学习Python、PyTorch等工具（集智学园平台提供资源）。

通关奖励： “百科志愿者”称号、斑图积分（兑换课程、白T恤）、解锁下一关卡！

2. 初级副本：成为百科志愿者

任务目标：通过编写/完善集智百科词条（复杂系统、AI等领域），系统学习知识，锻炼研究写作能力。

通关奖励：解锁个人主页、获得一对一指导、更多斑图积分（兑换绿T恤）、晋级“科研志愿者”资格！

3. 中级副本：晋级科研志愿者

任务目标：接受实验室入门考核，展现解决问题的能力。

通关奖励：晋级“科研助理”、解锁高性能计算资源、获得博士生一对一指导、赢取入住北京集智公寓的线下科研机会！

图片
4. 高级副本：晋升科研助理

任务目标：加入真实科研团队，攻克“因果涌现与意识”、“识别向下因果”、“理论突破”等核心课题！

通关奖励： “科研助理”称号、实验室核心资源（导师指导、国内会议资格）、斑图积分兑换现金、获赠酷炫蓝T恤！

图片

这不仅仅是一场游戏，这是一条真实的科研进阶之路！通过完成任务、积累“经验值”（斑图积分、成果、认可），你将：

系统学习复杂科学与AI前沿知识。

掌握编程、建模、论文写作等硬核科研技能。

获得北师大教授、博士生及资深研究员的亲自指导。

深度参与真实的科研项目，产出论文、百科词条等成果。

结识来自全球各地、志同道合的顶尖伙伴，构建宝贵的学术网络。

证明你的“实力”远胜于一纸高考分数单！

实验室成立不到两年，在这种模式的推动下，已产出二十多篇高质量学术论文，并创建了大量精品中文百科词条，净化中文互联网语料，为中文大模型贡献力量。

更多科研成果并点击这里查看https://www.research.swarma.org/research

四、通关英雄榜：你的学长学姐已就位！

这套“游戏化科研”体系并非纸上谈兵，它已经培养了一批背景多元、才华横溢的“科研玩家”：

荣英淇：从本科参与集智读书会、百科译校，到Gap期间入住集智公寓深入研究，合作发表《National Science Review》论文。他深刻体会了团队协作与跨学科的力量，并在集智找到了科研与科普结合的独特氛围和志同道合的伙伴。

刘佳睿：一位南京外国语学校的高三学生！因《复杂》一书爱上复杂科学，参与因果涌现读书会，主动认领翻译整理“神经信息压缩(NIS)”词条的任务。在张江等老师指导下，她的视角从翻译者转变为内容创作者。暑假前往北京集智公寓实习，成功复现NIS实验，深刻理解了复杂系统研究中“化繁为简”的宏观视角的重要性。

梁京昊：研一时通过师兄介绍加入集智读书会，抓住机会成为科研助理并入住北京集智公寓。他收获了宝贵的科研交流、经历和跨学科思维训练，参与了理论和实践课题，合作发表论文，并融入了集智充满科研与娱乐（登山、K歌）的大家庭氛围，深感集智如同“深不可测的百宝袋”。

张章： 2017年开启与集智的缘分，被张江的课程吸引，从对机器学习算法的疑惑转向复杂系统领域。毅然辞职加入张江团队，重新考研成为其博士生。八年时光，他见证了集智的发展与不变——浪漫的社区氛围、对科研的高要求严标准、永远的开放性。他学习成为科研工作者，发表论文（包括Nature Communications），积累知识，度过快乐时光，并认为最大的收获是基于集智建立的、提供力量与情感支持的社交网络。

图片

他们中，有业界工程师、国内外名校学生、甚至高中生！背景各异，但都凭借热情与实力，在集智的平台上绽放光芒。这，就是贺仲雄教授“有教无类”精神在新时代的回响！

五、你的科研冒险，现在启航！

年轻的准大学生们，高考的篇章已经翻过。无论你手中的“入场券”是否金光闪闪，都请记住：

你的潜力，远未被高考分数定义。未被“过度开发”的你，可能拥有更旺盛的好奇心和更灵活的思维。

科研的大门，向所有怀有真诚热情的人敞开。贺仲雄教授和张江老师的故事就是明证。

最好的科研启蒙，就在本科！不要等待，不要怀疑，现在就行动起来。

集智俱乐部“Complexity ^AI”实验室，为你量身打造了“游戏化科研”的通关之路。这里不看学历，只看实力！这里有顶尖的导师、前沿的课题、志同道合的伙伴和一套让你乐在其中的成长体系。

如何加入这场激动人心的科研冒险？

1. 扫码报名：立即加入最新一季任何主题的读书会！（首选张江组发起的因果涌现主题），告诉运营负责人：“我要通关！”

https://pattern.swarma.org/user/9/study_groups

2. 升级打怪：认真参与读书会，积极完成新手村任务，展现你的学习能力和热情。从编写一个词条开始，踏上你的科研征程！

3. 解锁副本：凭借实力和贡献，一步步晋级，挑战更高阶的科研任务，直至成为实验室核心成员，与团队一起破解“涌现之谜”！

为什么选择我们？

前沿阵地：深入因果涌现、复杂系统建模等国际前沿领域。

跨界协作：与计算机、物理、生物、神经科学等不同背景的顶尖头脑碰撞。

资源宝库：获取实验室代码库、论文资源、数据库及高性能计算支持。

导师天团：有机会获得张江教授及资深研究者的亲自指导。

成果闪耀：你的研究成果将被广泛传播，应用于实际问题，写在你的履历上！

高考，只是你漫长冒险的第一个小关卡。真正的精彩，属于那些勇于推开“Complexity ^AI”实验室大门，踏上“游戏化科研”通关之路的探索者！

集智俱乐部，“Complexity ^AI”开放实验室，在此静候你的到来！

不看学历，只看实力！让我们共同书写你的逆袭科研传奇！

扫码报名，开启你的通关之旅！

图片

张江寄语： “我创办集智俱乐部，很大一部分是在传承贺仲雄老师的教育理念——‘有教无类’，点燃每个人内心的科研火种。高考分数不高？没关系！这或许意味着你保留了更宝贵的原创力。集智的‘游戏化科研’，就是为你这样未被过度开发的‘潜力股’准备的沃土。来这里，找到志同道合的伙伴，接触顶尖的导师，参与真实的项目，用实力证明你的光芒。最好的科研启蒙就在本科，别让任何人定义你的上限。我在‘复杂AI次方’实验室，等你来通关！”

致敬贺仲雄教授：“德才学识机遇，天时地利人和，科学决策。” ——您的精神，我们永远铭记，并在新时代践行。

集智科学研究中心 “Complexity ^AI” 开放实验室谨启

张江教授领衔

附：公共知识资源入口（助你启程）：

因果涌现入门路径：https://pattern.swarma.org/article/296

复杂系统中的因果和涌现综述：https://pattern.swarma.org/article/292

实验室科研成果展示：https://www.research.swarma.org/research

推荐阅读

笑指长虹问天涯——漫谈学习、科研与成才丨贺仲雄

记录集智2003-2015——一个民间科学探索群体的成长故事

倩姐访谈：为什么他可以创办集智俱乐部？专访张江成长之路（连载）

一个需要支持的民间研究院-集智科学研究中心成立两年来做了哪些事 | 研究篇

倩姐访谈：做自己，就最好！集智俱乐部的“乐夏”

中国有“集智俱乐部”

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彭中康 Chung-Kang Peng

2025-07-27T03:03:51Z

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== 基本信息 ==
[[File:Chung-Kang Peng.png|缩略图|右]]
=== 姓名 ===
彭仲康
=== 出生日期 ===
1957年
=== 学位 ===
物理学博士
=== 研究领域 ===
统计物理学
=== 主要职位及荣誉 ===
* 2012-2014年期间，任台湾中大健康科学与技术学院创院院长；
* 任贝斯以色列女执事医疗中心以及哈佛医学院动态生物标记研究中心的主任；
* 台湾国立交通大学的客座教授，以及中医科学院的客座教授;
* 他于2013年获得了BIDMC的十年（2002-2012）创新者奖；
* 于2015年获得了NCTU的杰出校友奖。
== 研究成果 ==
=== 生物标志物的开发 ===
彭博士在统计物理及其在生理测量研究中的应用方面具有丰富的专业知识。与其他合作者一起，他在这个领域开发了许多新技术，包括：
* 去趋势波动分析(DFA)是基于统计物理学原理，测量生理信号的分形特性(被引用6500次以上）；
* 多尺度熵(MSE)用于度量生理时间序列的复杂性(被引用次数超过2600次)；
* 一种基于信息论和统计物理学的算法，用于符号序列的语言分析。它已应用于生物医学信号，人类语言和DNA序列。彭教授也因在应用算法分析莎士比亚著作权问题方面的贡献而于2004年获得加尔文和罗斯·霍夫曼奖（Calvin & Rose G. Hoffman Prize）；
* 基于心电图的心肺耦合分析用于研究睡眠。该算法已在美国和欧洲获得专利；一种基于心率变异性来检测睡眠呼吸障碍的改进算法，已在美国、中国获得FDA批准；
* 动态脑自动调节的指标。
=== 生物医学设备的开发 ===
Peng与HTC Corporation共同领导了一个由医师、科学家和工程师组成的团队，称为动态生物标记物小组（DBG），以参加有史以来最大的生物医学奖Qualcomm Tricorder XPRIZE国际竞赛。自2012年发布以来，这款XPRIZE吸引了全球300多个团队的关注。竞赛的目的是为最终患者开发一种移动解决方案，以诊断其健康状况并监测其生命体征。Tricorder名称基于《星际迷航》成名的医疗诊断设备。经过4年的比赛和数轮淘汰后，DBG是晋级决赛的前两支球队之一，并于2017年4月获得100万美元的奖金。
=== PhysioNet ===
除这些科研成果之外，他还是PhysioNet资源的创始成员之一。 PhysioNet提供免费的Web访问，以访问大量记录的生理信号和相关的开源软件。 PhysioNet拥有超过一百万的访问者，每年下载的数据超过200 TB。
== 发表著作 ==
彭教授h指数73，累计被引次数37,000次。
* [https://www.ahajournals.org/doi/pdf/10.1161/01.CIR.101.23.e215 《PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet: components of a new research resource for complex physiologic signals》]circulation，Pages：e215-e220（2000/6/13，引用次数：8170）
* [https://link.aps.org/pdf/10.1103/PhysRevE.49.1685 《Mosaic organization of DNA nucleotides》]Physical review e，Pages：1685（1994/2/1，引用次数：4378）
* [http://havlin.biu.ac.il/PS/Quantification%20of%20scaling%20exponents%20and%20crossover%20phenomena%20in%20nonstationary%20heartbeat%20time%20series.pdf 《Quantification of scaling exponents and crossover phenomena in nonstationary heartbeat time series》]Chaos: an interdisciplinary journal of nonlinear science，Pages：82-87（1995/3，引用次数：3560）
* [http://dbiom.org/files/publications/Peng_MultiscaleEntropyAnalysisComplexPhysiologicTimeSeries.pdf 《Multiscale entropy analysis of complex physiologic time series》]Physical review letters，Pages：068102（2002/7/19，引用次数：2213）

== 相关链接 ==

1、[https://en.wikipedia.org/wiki/Chung-Kang_Peng 维基词条]

2、[https://scholar.google.com/citations?user=Z0fBt9oAAAAJ&hl=en#d=gs_md_cita-d&u=%2Fcitations%3Fview_op%3Dview_citation%26hl%3Den%26user%3DZ0fBt9oAAAAJ%26citation_for_view%3DZ0fBt9oAAAAJ%3AUeHWp8X0CEIC%26tzom%3D-480 谷歌学术主页]

[[Category:复杂系统]]
[[Category:旧词条迁移]]
[[Category:人物]]

集智百科荣誉榜

2025-04-27T02:39:24Z

Cancyqian：/* 周报 */

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所以希望能够在这个地方，留下所有哪些为集智百科的建造添砖加瓦的无名英雄们，我们相信知识因为传播而有价值，而我们因为知识而有价值。

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== 参与人员及积分榜 ==
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<center></center>

== 已生产词条 ==
===因果涌现领域===
{{div col|colwidth=25em}}
* [[有效信息]]
* [[因果涌现]]
* [[NIS]]
* [[NIS+]]
* [[基于格兰杰因果量化涌现]]
* [[复杂网络中的因果涌现]]
* [[奇异值分解（SVD）]]
* [[Effective Information]]
* [[计算力学]]
{{div col end}}

===大模型领域===
{{div col|colwidth=25em}}
* [[DeepSeek-R1]]
{{div col end}}

===其他===
{{div col|colwidth=25em}}
* [[社团结构]]
* [[模块度]]
* [[图论]]
* [[无标度网络]]
* [[ER随机图模型]]
* [[元胞自动机]]
* [[分形几何]]
* [[蚁群算法]]
* [[Logistic映射]]
* [[博弈论 Game Theory]]
* [[复杂系统 Complex Systems]]
* [[幂律分布 power law]]
* [[康威的生命游戏 Conway's Game of Life]]
* [[曼德布洛特集 Mandelbrot set]]
* [[朗顿的蚂蚁 Langton's ant]]
* [[最大熵原理]]
* [[HITS算法 HITS algorithm]]
* [[K-means聚类 k-means clustering]]
* [[PageRank算法]]
* [[SVM支持向量机]]
* [[WS小世界模型]]
* [[人工神经网络]]
* [[信号处理 Signal Processing]]
* [[熵]]
* [[自由意志定理 Free Will Theorem]]
* [[蝴蝶效应 Butterfly effect]]
* [[超图 Hypergraph]]
* [[链路预测]]
* [[巴拉巴西成功定律 The Formula: The Universal Laws of Success]]
* [[格兰杰因果关系 Granger causality]]
* [[巴拉巴西网络科学 Network Science]]
* [[自复制自动机理论 Theory of Self-reproducing Automata]]
* [[一种新科学 a New Kind of Science]]
* [[链接：网络新科学 Linked: The New Science of Networks]]
* [[克劳德·艾尔伍德·香农 Claude Elwood Shannon]]
* [[斯蒂芬·沃尔夫勒姆 Stephen Wolfram]]
* [[Josiah Willard Gibbs]]
* [[艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西 Albert-László Barabási]]
* [[张江]]
* [[斯蒂文·斯特罗加茨 Steven H. Strogatz]]
* [[罗伯特·梅]]
* [[诺伯特·维纳 Norbert Wiener]]
* [[陈关荣 Guanrong (Ron) Chen]]
* [[雷卡·阿尔伯特 Réka Albert]]
* [[路易斯·贝当古 Luís M. A. Bettencourt]]
* [[James Evans]]
* [[斯蒂文·斯特罗加茨 Steven H. Strogatz]]
* [[巴拉巴西网络科学 Network Science]]
* [[巴拉巴西成功定律 The Formula: The Universal Laws of Success]]
* [[链接：网络新科学 Linked: The New Science of Networks]]
* [[混沌理论]]
* [[群体行为]]
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== 待编辑词条 ==

== 待审校词条 ==
*[[收敛交叉映射算法]]
*[[数据科学]]
*[[计算社会科学]]
*[[科学学]]
*[[蝴蝶效应]]
*[[无标度网络模型]]
*[[计算社会学]]

== 待生产词条 ==
===因果涌现领域===
{{div col|colwidth=25em}}
*[[部分信息分解]]
*[[因果表示学习]]
*[[因果涌现识别]]
*[[Rosas的涌现定量指标]]
*[[马尔科夫动力系统]]
*[[马尔科夫链的可逆性]]
{{div col end}}
===大模型领域===
{{div col|colwidth=25em}}
*[[大语言模型的涌现能力]]
*[[大语言模型的规模法则]]
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===其他领域===
{{div col|colwidth=25em}}
*[[EM算法]]
*[[转移熵]]
*[[统计力学]]——佳欣
*[[压缩感知]]
*[[概率图模型]]
*[[贝叶斯网络]]
*[[自组织理论]]
*[[系统科学]]
*[[信息论]]
*[[耗散结构论]]
*[[协同学]]
*[[突变论]]
*[[混沌理论]]
*[[人工生命]]
*[[基于主体模型]]
*[[自创生理论]]
*[[系统动力学]]
*[[非线性系统 ]]
*[[涌现]]
*[[动力系统理论]]
*[[复杂适应系统理论]]
*[[热力学]]
*[[统计物理]]
*[[复杂经济学]]
*[[量子计算]]
*[[人工智能]]
*[[计算复杂性理论]]
*[[社会网络]]
*[[自复制]]
*[[反馈]]
*[[自组织临界性]]
*[[相变]]
*[[耗散结构]]
*[[同步]]
*[[斑图生成]]
*[[自指]]
*[[自发秩序 ]]
*[[热力学第二定律]]
*[[非平衡热力学的极值定理]]
*[[演化计算]]
*[[斑图识别]]
*[[自组织临界控制]]
*[[正反馈]]
*[[有序和无序]]
*[[系统生态学]]
*[[系统论]]
*[[自适应系统]]
*[[动态系统理论]]
*[[控制系统]]
*[[控制理论]]
*[[盖亚假说]]
*[[约翰霍普斯金野兽]]
*[[复杂巨系统]]
*[[机器人学]]
*[[美狄亚假说]]
*[[社会控制论]]
*[[微分熵]]
*[[条件熵]]
*[[联合熵]]
*[[互信息]]
*[[条件互信息]]
*[[相对熵]]
*[[模式识别]]
*[[有噪信道编码定理]]
*[[香农信源编码定理]]
*[[耗散系统]]
*[[时间之箭]]
*[[热力学平衡]]
*[[B-Z反应]]
*[[湍流]]
*[[非平衡动力学]]
*[[洛斯密特悖论]]
*[[耗散]]
*[[斑图]]
*[[临界点（热力学）]]
*[[平衡热力学]]
*[[非平衡系统]]
*[[自由度]]
*[[有效场论]]
*[[自由能原理]]
*[[序参量]]
*[[分岔理论]]
*[[奇点理论]]
*[[李雅普诺夫函数]]
*[[结构稳定性]]
*[[拐点]]
*[[对称性破缺]]
*[[自催化]]
*[[雪球效应]]
*[[多米诺效应]]
*[[初始状态]]
*[[反馈环]]
*[[费根鲍姆常数]]
*[[倍分岔周期图]]
*[[极限环]]

*[[混沌边缘]]
*[[吸引子]]
*[[周期点]]
*[[逻辑斯谛克映射]]
*[[分形维数]]
*[[门格海绵]]
*[[曼德布罗特集]]
*[[自相似]]
*[[科赫雪花]]
*[[L-系统]]
*[[Julia集]]
*[[谢尔宾斯基三角形]]
*[[迭代函数系统]]
*[[活系统]]
*[[模拟]]
*[[鲍德温效应]]
*[[进化算法]]
*[[多主体系统]]
*[[人工生命历史]]
*[[社会计算]]
*[[基于主体的计算经济学]]
*[[集群机器人]]
*[[鸟群算法]]
*[[主体建模软件的对比]]
*[[集群行为]]
*[[人工社会]]
*[[人群模拟]]
*[[自治系统理论]]
*[[信息新陈代谢]]
*[[负熵]]
*[[非平衡热力学]]
*[[非线性系统]]
*[[社会动力学]]
*[[环路图]]
*[[系统动力学软件对比]]
*[[Lotka–Volterra方程式]]
*[[系统中的12个杠杆点]]
*[[动力系统]]
*[[线性系统]]
*[[微分方程]]
*[[奇点]]
*[[多重稳定性]]
*[[自振荡]]
*[[玻尔兹曼方程]]
*[[蚁群优化算法]]
*[[自推进粒子算法]]
*[[粒子群优化算法]]
*[[空间组织]]
*[[集体智能]]
*[[社会性昆虫的任务分配与划分]]
*[[贪心算法]]
*[[模拟退火]]
*[[布莱恩大脑]]
*[[朗顿蚂蚁]]
*[[自动机理论]]
*[[量子元胞自动机]]
*[[康威生命游戏]]
*[[谢宾斯基三角形]]
*[[初等元胞自动机]]
*[[冯·诺依曼元胞自动机]]
*[[图灵机]]
*[[层级理论]]
*[[群体智能]]
*[[涌现进化]]
*[[大自然的斑图]]
*[[自发秩序]]
*[[双相演化]]
*[[生成科学]]
*[[零和博弈]]
*[[纳什均衡]]
*[[完全信息]]
*[[不完全信息]]
*[[增强学习]]
*[[策略]]
*[[帕累托最优]]
*[[囚徒困境]]
*[[公地悲剧]]
*[[组合博弈论]]
*[[离散时间和连续时间]]
*[[塔肯斯定理]]
*[[非线性动力系统]]
*[[遍历理论]]
*[[图动力系统]]
*[[动力系统和微分方程列表]]
*[[偏微分方程]]
*[[稳定性理论]]
*[[动态网络分析]]
*[[异质性主体]]
*[[适应行为]]
*[[集体行为]]
*[[适应系统]]
*[[热力系统]]
*[[热力学定律]]
*[[熵和生命]]
*[[热寂]]
*[[时间之箭中的熵]]
*[[配分函数]]
*[[统计力学]]
*[[伊辛模型]]
*[[重整化]]
*[[涨落耗散定理]]
*[[玻尔兹曼分布]]
*[[遍历假设]]
*[[平均场理论]]
*[[正则系综]]
*[[蒙特卡洛模拟]]
*[[有限理性]]
*[[爱尔法鲁酒吧问题]]
*[[人工股票市场]]
*[[经济物理学]]
*[[报酬递增]]
*[[行为经济学]]
*[[经济复杂性指数]]
*[[产品空间]]
*[[薛定谔的猫]]
*[[量子纠缠]]
*[[量子叠加态]]
*[[量子比特]]
*[[叠加原理]]
*[[量子图灵机]]
*[[量子算法]]
*[[薛定谔方程]]
*[[量子退相干性]]
*[[人工智能术语表]]
*[[计算机科学术语表]]
*[[机器视觉术语表]]
*[[知识图谱]]
*[[机器学习]]
*[[深度学习]]
*[[自然语言处理]]
*[[图网络]]
*[[贝叶斯网络]]
*[[通用人工智能]]
*[[计算模型]]
*[[计算复杂度]]
*[[计算理论]]
*[[算法分析]]
*[[复杂性]]
*[[可计算性和复杂性列表]]
*[[图灵停机问题]]
*[[NP-难问题]]
*[[递归]]
*[[数据挖掘]]
*[[信息可视化]]
*[[数据分析]]
*[[非结构化数据]]
*[[自动机器学习]]
*[[因果推断]]
*[[概率论和统计学术语表]]
*[[数据可视化]]
*[[社会科学]]
*[[计算经济学]]
*[[社交网络分析]]
*[[社会仿真]]
*[[社会复杂性]]
*[[城市复杂性]]
*[[社交网络]]

*[[成功学]]
*[[二分网络]]

*[[渗流理论]]
*[[网络演化]]
*[[图的绘制]]
*[[网络可控性]]
*[[链路分析]]
*[[社会结构]]
*[[社会网络分析]]
*[[基于主体的模型]]
*[[社会认同]]
*[[复杂传染]]
*[[六度分离理论]]
*[[朋友的朋友]]
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[[Category:集智相关]]

张倩

2025-02-17T06:30:30Z

Cancyqian：

张江创业合伙人、集智学园（北京）科技有限公司联合创始人

集智科学研究中心理事会成员

2003-2007年就读于南京信息工程大学大气探测专业

2007-2010就职于南京中网卫星通信

2010-2013自营网店

2013-2016就读于南京信息工程大学自动化学院计算机视觉专业

2015年加入集智俱乐部志愿者，做公众号小编

2016年研究生毕业后全职加入集智创业，发起了集智课堂、集智读书会在线学习模式

2022年注册民办非企业单位：集智科学研究中心

2024年被统战部认定为“无党派人士”

运营个人自媒体公众号：倩姐

参与编写《走进2050》、《Netlogo多主体建模入门》

参与翻译《复杂-诞生于秩序混沌边缘的科学》
[[文件:张倩.jpg|缩略图]]

文件:张倩.jpg

2025-02-17T06:29:51Z

Cancyqian：绿博园

== 文件说明 ==
绿博园

张倩

2025-02-17T06:24:54Z

Cancyqian：建立内容为“张江创业合伙人、集智学园（北京）科技有限公司联合创始人集智科学研究中心理事会成员 2003-2007年就读于南京信息工…”的新页面

张江

2024-06-05T03:24:46Z

Cancyqian：/* 相关机构 */

{{#seo:
* |keywords=张江,Jiang Zhang,复杂网络,图网络
* |description=名字,研究领域
* }}'''张江'''，北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人、集智科学研究中心理事长、集智学园（北京）科技有限公司董事长，曾任腾讯研究院特聘顾问。主要研究领域包括因果涌现、复杂系统自动建模、社会与经济系统的规模法则（Scaling Laws）等。其开创的集智俱乐部是国内外知名的学术社区，致力于复杂系统、人工智能等多领域的跨学科交流与合作。

== 基本信息 ==
<div style="width:100%;height:300px;align:center"><div style="width:30%;float:left">[[文件:张老师证件照材料.jpg|替代=|右|360x360px|张江]]</div>
<div style="width:68%;float:left;margin-left:2%">
{| class="wikitable" width="75%"
|-style="height:30px"
! 类别 !! 信息
|-
|姓名：|| 张江（Jiang Zhang）
|-
|国籍：|| 中国
|-
|母校：|| 北京交通大学
|-
| 所在机构： || 北京师范大学系统科学学院，集智俱乐部
|-
| 研究方向：|| 复杂系统分析与建模，复杂网络与机器学习，规模法则（Scaling Laws）
|-
|个人主页链接|| https://bnusss.github.io/
|-
| 所在城市： || 北京
|-
| 电子邮箱： || zhangjiang@bnu.edu.cn
|-
| 联系电话： || +86 10 58807085
|}
</div>
</div>

<br />

===详细介绍===

'''张江'''，北京师范大学系统科学学院教授，集智俱乐部创始人，集智学园（北京）科技有限公司创始人兼董事长，集智研究中心理事长，曾任腾讯研究院特聘顾问。2006年博士毕业于北京交通大学经济与管理学专业；2006-2008年在中科院数学与系统科学研究院的复杂系统研究中心从事博士后研究工作；2008年6月-2012年7月，北京师范大学管理学院系统科学系讲师；2017年7月至今在北京师范大学系统科学学院担任教授。

主要关注领域：复杂系统分析与建模、复杂网络与机器学习、社会与经济系统的规模法则（Scaling Laws）等。

文章发表在包括：Nature Communications、Nature Machine Intelligence、Nonlinear Systems、Chaos、Physical Review E等国际知名刊物上。

他长期积极参与国际学术交流活动，曾多次访问[[圣塔菲研究所]]（Santa Fe Institute）等知名机构。2008年获得北京师范大学第11届青年教师教学基本功大赛理科组一等奖。曾先后获得多项国家自然科学基金资助。

其开创的[[集智俱乐部]]是国内外知名的学术社区，致力于复杂系统、人工智能等多领域的跨学科交流与合作，目前已在学术界和产业界产生了一定影响力。曾影响、孕育多家人工智能创业团队，包括：彩云AI、Momenta自动驾驶团队等，其创始人都是俱乐部核心成员。2018年俱乐部资深成员吴令飞发表Nature封面期刊。集智俱乐部为冠名出版过多本科普著作，包括《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》、《深度学习原理与 PyTorch 实战》、《NetLogo多主动建模入门》，译作《深度思考》等。

2016年底创办集智学园（北京）科技有限公司，专门致力于复杂性科学、人工智能等领域的知识服务工作，合作伙伴包括腾讯、华为、湖畔大学、混沌大学等多家知名机构。2019年底获得国家高新技术企业称号。

2021年底注册民非组织集智科学研究中心，为集智俱乐部实体，任该中心法人与理事长。

学术背景

张江老师累计发表论文SCI论文二十余篇，译著1本，专著1本。主要关注领域为复杂系统分析与建模、网络、因果涌现、机器学习，规模标度律等，他长期积极参与国际学术交流活动，曾先后访问过美国密西根大学（Michigan University）、佛蒙特大学(University of Vermont)、圣塔菲研究所（Santa Fe Institute）、瑞士弗雷堡大学(University of Fribourg)、亚利桑那州立大学（Arizona State University）等地。

2023年出版专著：《规模法则：探索细胞到城市的普适规律》
=== 访学经历 ===
* 2010.11~至今：多次访问美国[[圣塔菲研究所]]（Santa Fe Institute）；他在圣塔菲的访问经历记录:[[访问圣塔菲研究所]]
* 2014.12~2015.1：访问亚利桑那州立大学（Arizona State University）；
* 2007.7~2007.8: 学术访问美国密西根大学复杂系统研究中心；
* 2007.6~2007.7: 赴美国Vermont大学参加Stephen Wolfram的A New Kind of Science暑期学校；
* 2005.8: 参加圣塔菲研究所在北京主办的复杂系统暑期学校；

=== 邀请报告 ===
* 2023.5：重庆西南大学“第十九届中国网络科学论坛”邀请报告
* 2011.6：Internet，Satellite session at NetSci 2021 on "Complex Networks in Economics and lnnovation",邀请报告
* 2019.11：广西大学“管理学在中国”2019邀请报告；
* 2019.10：江苏大学“全国复杂网络大会图网络与机器学习分会场”邀请报告；
* 2019.10：新加坡南洋理工大学“International Conference of Complex Systems”口头报告；
* 2019.9：清华大学“International Conference of Social Computing”邀请报告；
* 2019.9：郑州大学“全国物理秋季年会统计物理分会场”邀请报告；
* 2018.1：杭州市西湖区黄龙饭店“第四届国际网络科学-X会议”邀请报告；
* 2009.6：北京师范大学“International Conference on Economic Science with Heterogeneous Interacting Agents, ESHIA2009”；
* 2011.6：赴上海参加“International Conference of Econophysics”；
* 2010.7：赴香港参加“StatPhysHK: Complexity, Computation, Information”会议；
* 2009.2：赴上海理工大学“Complexity Science 2009”会议；

=== 职业历程 ===

* 2017.6至今，任北京师范大学系统科学学院教授；<ref>[https://baike.baidu.com/item/%E5%BC%A0%E6%B1%9F/5829918?fr=aladdin 张江老师个人百度词条]</ref>
* 2012.7~2017.6，任北京师范大学系统科学学院副教授；
* 2008年6月~2012年7月，任北京师范大学管理学院系统科学系讲师；
* 2006.4~2008.4，在中科院数学与系统科学研究院的复杂系统研究中心从事博士后研究工作，导师：郭雷；
* 2006年博士毕业于北京交通大学经济与管理学专业；

=== 所获奖励 ===

* 2006年获中科院系统所许国志博士后奖励基金；
* 2008年获北京师范大学青年教师教学基本功比赛理科一等奖；
* 2014.1~2016.12，入选北京市青年英才计划，项目：复杂网络的异速生长律研究；

=== 合作学者 ===

* [[Geoffrey West]]
* [[尤金·斯坦利 H. Eugene Stanley]]

* Lifei Wang
* [https://scholar.google.com/citations?user=NoDUFVUAAAAJ&hl=en Lingfei Wu 吴令飞]

* [[李睿琪]]

== 主要论文/著作/课程 ==
所有已发表论文记录可以访问[https://bnusss.github.io/publications.html 张江老师研究组页面]

=== 代表性论文 ===
*Bing Yuan et al. [https://www.mdpi.com/1099-4300/26/2/108 Emergence and Causality in Complex Systems: A Survey of Causal Emergence and Related Quantitative Studies]. Entropy 2024, 26(2), 108

涌现与因果是理解复杂系统的两个基本概念，同时它们也是相互联系的。一方面，涌现指宏观属性不能由微观个体特性所解释的现象。另一方面，因果也具备涌现特性，这意味着当我们提高描述系统的抽象层级，就可能得到全新的因果规律。因果涌现理论试图在这两种概念建立起一座桥梁，甚至于用因果性定量刻画涌现。本篇论文综述了因果涌现在定量研究及应用的最新进展，重点包括：“定量的因果涌现”和“从数据中识别因果涌现”两个方面。后一个方面由于结合了机器学习和神经网络技术，因而建立了因果涌现理论与机器学习之间的联系。我们指出，这种联系包括将机器学习技术用于因果涌现识别及其将因果涌现理论用于机器学习这两个方面，这两个方面都凸显出了有效信息（EI）作为因果涌现的核心度量指标的重要性。本文的最后也对潜在应用等方面进行了讨论。

*Jiang Zhang, Kaiwei Liu: [https://www.mdpi.com/1099-4300/25/1/26 Neural Information Squeezer for Causal Emergence]. Entropy 2023, 25(1), 26

经典的因果涌现理论指出对于一个马尔科夫动力系统来说，通过选择恰当的粗粒化策略，可以在宏观状态得到因果性更强的马尔科夫动力学，这一现象被称为因果涌现。然而，由于最优的粗粒化策略很难被找到，因此如何从数据中识别这类因果涌现现象成为了制约该理论应用的难点。这篇文章提出了一种称为“神经信息压缩机”（Neural Information Squeezer, 简称NIS）的机器学习框架，从而可以自动从时间序列数据中提取有效的粗粒化策略和宏观动力学，并能辨识出因果涌现现象。通过使用可逆神经网络，我们可以把粗粒化策略分解为：“信息转换”和“信息抛弃”这两个过程，从而使得我们不仅可以控制信息通道的带宽，还可以获得系统的一些可解析的特征。最后，本文展示了该系统如何应用于一些具体的案例。

*Ying Tang et al.: [https://www.nature.com/articles/s41467-024-45172-8 Learning nonequilibrium statistical mechanics and dynamical phase transitions]. Nature Communications volume 15, 1117 (2024)

探究非平衡系统中的相变现象和普适性行为，是统计物理研究领域的重点课题之一。在非平衡态统计物理学中，动力配分函数（dynamical partition function）堪称其核心概念的代表之一，有着与平衡态统计物理中的系综和配分函数相仿的地位。与计算平衡态系统配分函数不同，动力配分函数的求解不仅需要对所有可能的系统状态进行求和，还必须引入对时间这一额外维度的考量。虽然在长时间极限情况下，该问题可通过简化处理并利用大偏差理论等方法进行分析，但要精确计算系统在任意有限时间内演化得到的动力配分函数，仍是一项颇具挑战性的工作。这个计算难题不仅继承了平衡态配分函数计算的复杂性，还需精确捕捉系统变量在任意时刻的联合分布情况。

*Lifei Wang et al.: "[https://www.nature.com/articles/s42256-020-00244-4 An interpretable deep-learning architecture of capsule networks for identifying cell-type gene expression programs from single-cell RNA-sequencing data]; Nature Machine Intelligence, 2: 693703(2020)

这篇文章开发了一种可解释的胶囊网络深度学习架构(scCapsNet)，在此基础上，使用多个scRNA-seq数据集评估scCapsNet为单细胞转录组分析指定的值。利用二维主成分分析(PCA)对特征提取层内权值参数进行分析。通过竞争性单细胞类型识别，scCapsNet模型能够进行特征选择来识别编码不同亚细胞类型的基因组，使亚细胞型识别成为可能的RNA表达特征被有效地集成到scCapsNet的参数矩阵中。这一特性使基因调控模块的发现成为可能。

*Zhang, Z., Zhao, Y., Liu, J. et al. [https://link.springer.com/article/10.1007/s41109-019-0194-4#citeas A general deep learning framework for network reconstruction and dynamics learning]. Appl Netw Sci 4, 110 (2019). https://doi.org/10.1007/s41109-019-0194-4<ref name="GNN">Zhang Zhang, Yi Zhao, Jing Liu, Shuo Wang, Ruyi Tao, Ruyue Xin & Jiang Zhang (2019) [https://pattern.swarma.org/paper?id=199529de-337f-11ea-b58a-0242ac1a0005 A general deep learning framework for network reconstruction and dynamics learning].</ref>

这篇文章提出了一套全新的网络和动力学重构的算法。即仅根据时间序列数据，就能够重构整个原始的相互作用网络以及每个节点的动力学，这相当于对原系统进行了自动建模。该算法不仅在精确度上远超其它对比算法，而且可以广泛地适用于各类系统。于2019年发表在Applied Network Science上。相关的论文解读资料可以查看[https://mp.weixin.qq.com/s/O9Q81ebX7DKEUIhvc7r5kQ 超越简单规则——用图神经网络对复杂系统进行自动建模]

* Li, R., Dong, L., Zhang, J., Wang, X., Wang, W. X., & Di, Z & Stanley, H. E. (2017). "[https://www.nature.com/articles/s41467-017-01882-w.pdf Simple spatial scaling rules behind complex cities]". Nature Communications, 8(1), 1841. <ref name="rules">Ruiqi Li,Lei Dong,Jiang Zhang,Xinran Wang,Wen-Xu Wang,Zengru Di,H. Eugene Stanley (2017) [https://pattern.swarma.org/paper?id=ff73afb2-3838-11ea-bb46-0242ac1a0005 Simple spatial scaling rules behind complex cities].</ref>相关的论文解读资料可以查看[https://mp.weixin.qq.com/s/O9Q81ebX7DKEUIhvc7r5kQ 张江：从规模理论，看城市的生长、创新与奇点]

这篇文章不仅回答了宏观规模标度律的起源，而且可以精准预测人口、GDP、道路网络等城市要素的空间分布情况。于2017年发表在Nature Communications上。

* Jiang Zhang, Xintong Li, Xinran Wang, Wenxu Wang, Lingfei Wu: [http://swarmagents.cn.13442.m8849.cn/thesis/doc/jake_379.pdf Scaling behaviours in the growth of networked systems and their geometric origins], Scientific Reports 2015, 5: 9767.<ref name="scale">Jiang Zhang,Xintong Li,Xinran Wang,Wen-Xu Wang,Lingfei Wu (2015) [https://pattern.swarma.org/paper?id=ad6da34e-455d-11ea-ac18-0242ac1a0005 Scaling behaviours in the growth of networked systems and their geometric origins].</ref>

这篇文章主要提出了一种几何网络模型，该模型可以很好地对社会经济系统中的缩放行为进行解释。于2017年发表在Scientific Reports上。

<br/>

=== 代表著作 ===
'''《规模法则》'''
* 张江：规模法则：探索从细胞到城市的普适规律，人邮出版社，2023

这是一本有关复杂系统的前沿研究方向“规模法则”（scaling law）的科普读物。所谓复杂系统，是指由大量个体通过错综复杂的相互作用关系形成的整体，它包括生命系统、生态系统、互联网社区、城市、国家、企业等。这些复杂系统表面上看起来毫不相干，甚至按照传统的学科划分，它们隶属于完全不同的科学领域，但是它们背后却存在统一的规律与法则。规模法则就是这些规律中的一组非常简洁而深刻的定量法则，它描绘了复杂系统的各类宏观变量是如何随着系统规模的大小而变化的，而且通常能够表达成简单的幂律公式。这些简单的数量关系背后隐藏着更深刻的复杂系统普适的基本原理。

====《数字创世纪——人工生命的新科学》====

* 李建会，张江：[http://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid=8230907a4a1fd035af7581439f8f8fbd&site=xueshu_se 数字创世纪——人工生命的新科学]，科学出版社，2006

本书对计算机和生物学交叉的前沿学科——人工生命进行了较系统详细的论述，在深入讨论了人工生命思想的起源、理论根据、计算机建模技术以及最新进展的基础上，系统地探讨人工生命的主要内容以及构建方法，通过对生命和计算关系的论述揭示了人工生命的计算主义哲学蕴意。本书涉及到虚拟生命(数字生命)的构建、基于行为的机器人的设计、人工生命的涌现与进化等内容，可供对人工生命、复杂系统理论、计算机程序演化、机器人研究、人工智能等感兴趣的读者，以及从事相关科学技术哲学研究的人员和学生参考。

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文件:规模法则封面.png
文件:数字创世纪.jpg|《数字创世纪》封面
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=== 最受欢迎的课程 ===
[[File:复杂性阶梯.jpg|400px|thumb|right| [https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=432 复杂性思维2020]]]
张江老师作为复杂性思维的布道者，在复杂性科学的科普上准备了很多的适合于初学者了解的科普内容和视频，将复杂性科学的概念和生活紧密结合，同时又能有趣的阐述晦涩难懂的概念，非常值得学习。

====[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=432 复杂性思维2020]====

本课程中，张江老师将用一套自己搭建的“复杂性阶梯”的框架串联起众多复杂性科学概念，包括混沌、秩序、自催化网络、涌现、混沌边缘、热力学第二定律、分形、网络、自指等等。沿着复杂性阶梯一路攀爬，复杂性层级将逐步提升。生命组织如此，人类组织亦是如此，它们其实都遵循着非常相似的复杂性规律。只不过由于每个系统演化所处的阶段的不同，以及我们每个人看待这些事物的观察视角不同，因而它就会呈现出令人眼花缭乱的复杂性。本课程则带领你透过现象看到本质。

[[File:深度学习原理与Pytorch实战.png|400px|thumb|right| [https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=421 深度学习原理与Pytorch实战]]]
====[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=421 深度学习原理与Pytorch实战]====

此系列课程主要围绕集智俱乐部众包写作的书籍《深度学习原理与 PyTorch 实战》展开，兼具理论与实践，是想要掌握一门深度学习技术不可错过的课程。每节课围绕一个有意思的实战案例展开，不仅循序渐进地讲解了PyTorch的基本使用、神经网络的搭建、卷积神经网络和循环神经网络的实现，而且全面深入地介绍了计算机视觉、自然语言处理、迁移学习，以及最新的对抗学习和深度强化学习等前沿技术。同学们可以通过亲自动手实践，轻松入门深度学习，学会构造一个图像识别器，生成逼真的图画，让机器理解单词与文本，让机器作曲，教会机器玩游戏，还可以实现一个简单的机器翻译系统。

[[File:Netlogo.jpg|400px|thumb|right| [https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=429 NetLogo多主体建模入门]]]
====[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=429 NetLogo多主体建模入门]====

《NetLogo多主体建模入门》这个课程就是通过数个案例教会大家如何去动手搭建一个多主体仿真模型，以及如何利用NetLogo软件实现这些模型，是一门既有理论又有实操的入门课程。它将会循序渐进地给你介绍如何使用NetLogo软件，如何通过算法来理解数值微分、数值积分，甚至求解微分方程、动力系统。通过学习，你就能搭建一个人工生命的世界，一个人工经济系统，以及一个人工生态系统。通过计算模拟，你还能理解到什么叫做捕食与被捕食的依存关系，病毒如何沿着网络进行传播甚至大爆发，你还能对人类财富不平等的起源拥有全新的洞察。其实，所有这一切真没有那么复杂，无非就是几行NetLogo的代码而已。而所有这些不同领域的知识都可以从玩弄这些代码得到。

<br/>

== 主导的项目 ==

=== 科研项目 ===

* 2020年度北京师范大学“新型冠状病毒防治科研攻关”项目，基于大规模人口移动的新冠病毒疫情扩散模型、预测及其干预，2020.04-2020.06，20万，在研，主持
* 国家自然科学基金，面上项目，11775020，非线性波在非均匀振荡介质内传播特性的研究，2018-01至2021-12，56万，在研，参与
* 国家自然科学基金，面上项目，6167020305，互联网的集体注意力流研究，2016-02至2020-12，77.04万，在研，主持
* 北京师范大学自主科研基金，310421103，开放式流网络的结构、演化与应用，2015-09至2018-09，35万, 已结题，主持
* 国家自然科学基金，青年项目，11205014，在相干态表象中求解非平衡多体系统量子主方程，2012-01至2014-12，20万，已结题，参与
* 国家自然科学基金，面上项目，61174165，经济系统中的流动性及其对尺度分布的影响，2012-01至2015-12, 60万，已结题，参与
* 国家自然科学基金，青年项目， 61004107，加权食物网的异速标度律研究，2010-01至2013-12， 22万，已结题，主持

=== 企业科研合作项目 ===

====与腾讯合作====
<center>
[[File:社区9月份.png|400px]] [[File:社区10月份.png|400px]]
</center>
利用海量腾讯社交网络数据，比如好友关系、消息量，加群信息等，对企业社群进行构建以及分析。通过社交网络数据对企业社群进行分析可以对企业的发展趋势有更准确的掌握，比如根据企业的社群网络的变化可以看出企业内部凝聚力的变化，企业内员工的入/离职情况可以判断企业的发展方向等等。因此，借助腾讯大量的社交网络数据以及我们的提供的网络分析的工具和方法，可以从图网络的角度对企业的发展趋势有一个更清晰的判断。

包括从海量的社交网络中构建企业社群以及对企业社群进行分析和比较。在企业社群的构建过程中，我们采用标签传播等算法，构建企业内员工的社交网络。目前主要对3000家上市企业的社群进行构建。基于构建出的企业社群，对公司发展状况进行分析，比如通过计算节点度中心性等指标进行KOL关键人物发现、对比不同时间企业社群网络的变化特征，通过员工画像分析其变化原因以及企业发展趋势等。

以某准备上市的汽车企业为例，我们构建了其18年9月份和10月份两个月的企业社群，然后对企业社群进行分析，可以看出，从网络图和指标上看，该公司社群较稳定，而通过对员工的浏览情况的分析，可以看出员工更加关注新能源、电动汽车、未来等相关内容，与目前该公司正在准备上市，且新能源汽车已成为支柱业务情况相一致。因此，分析公司社群动态变化可以帮助了解公司现状，甚至提前了解公司动态。

<br/>
[[File:华为项目分析.png|400px|thumb|right|[http://business.swarma.org/advisory 项目合作]]]

====与某知名企业合作====

我们利用复杂性科学中的规模理论（scaling theory）分析了大型知名企业X公司30年的成长过程，并与全球5万家公司进行了比较，从而帮助该公司发现了企业在实际经营中的重点问题。此项研究获得了该公司领导高层的一致认可，为企业制定了发展战略和方向。

这一套针对企业现状的定量评估系统是十分有价值的。首先这套系统可以帮助企业进行自身的“体检”。了解企业目前的发展状况，特别是与市场上其他公司相比企业的表现及排名，有助于企业发现异常的指标，并及时采取行动；

其次该方法也支持同“年龄”的公司、同产业或者跨产业的公司比较，了解自身在市场大环境中的生存状况。相比绝对值或者人均值等直接比较的方法，规模法则考虑了企业规模不同带来的影响以及市场非线性作用。

最后，这套方法可以对企业进行动态化的预测和评估。即对企业一段时间内的生长状况作出评价，评分越高，企业的成长性越高。

数据来自标准普尔（S&P）核心数据库Capital IQ以及Capital IQ旗下的Compustat数据，数据包括了57427家公司的财务数据和经营数据，按照GICS（全球行业分类系统）将公司分为了12个经济部门和285个子行业。这些数据作为我们的对比数据，在企业评估时发挥作用。

总结而言，基于规模理论的指导，我们可以对企业的静态表现和动态生长做出定量评估，有助于企业经营者对企业自身发展和市场平均水平有清晰的了解，并且能够帮助企业快速定位异常指标，及时做出调整和改进，同时也能够方便企业分析竞争对手的现状和历史发展状况。

<br>

=== 企业咨询合作项目 ===

==== 与得到合作 ====
*'''合作课程：'''[https://m.igetget.com/share/course/pay/detail?id=b0rNAzaYOj7VyPMsljK8P54m6wlk12 《张江·复杂科学前沿》]
*'''主要内容：'''
:北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人张江的全新课程《张江·复杂科学前沿》已经上线得到APP。十多年的科研与教学积累，1套独有的框架脉络，超过1年的斟酌打磨，27节精品内容，5小时原声呈现，共同构建起这门课程。这既是复杂性科学的新手入门课，也是复杂性思维的升级训练营。
:收获一套前沿学科的认知框架。复杂科学是一门前沿学科，学科很年轻，还没有形成成体系的学科框架。只靠自己学，可能只记住了比如涌现、混沌、自组织等复杂科学的概念，弄不清楚它们之间的联系。而张江老师会给你搭建一套认识复杂科学的框架。你再看到复杂科学的新书、新概念，会自己定位它们的位置，有个更全面的理解。
:收获更多观察世界的新视角。复杂科学是名副其实的“跨领域”研究学科。它跨越的学科范围之广，涉及物理学、生命科学、生态学、人工智能，及社会科学等。学习这个学科，能让你能超越分属于不同学科孤立的琐碎知识，找到不同事物背后的共性规律，给你带来更本质的洞察。
:复杂科学一线研究者亲自讲述。张江老师从事复杂科学的教学与科研十余年，曾主持多项国家级复杂科学研究项目，在Nature Communications、Scientific Reports等国际刊物上发表过论文60多篇，活跃在学科前沿的第一线。课程中用到的部分案例，就来自张老师自己的研究成果。在这些研究成果中，还包括他和复杂科学领域里的大神，杰弗里·韦斯特共同做过的课题。
:获得跨学科的知识借鉴。复杂科学可以为你的工作提供更多的启发。比如你是一名创业者，你是一名产品经理，在学习这门课之前，你很可能想不到进化论对你的创业项目能有什么帮助。但是学过这门课，你会发现它完全可以借鉴过来，帮助你做产品研发。
*'''公司介绍：'''
:[https://www.igetget.com/ 得到]，旨在为用户提供“省时间的高效知识服务” ，2016年5月上线，由罗辑思维团队出品，提倡碎片化学习方式，让用户短时间内获得有效的知识。

====与混沌大学合作====
* '''合作课程：'''《复杂性思维：重塑理解世界的思维框架》
* '''主要内容：'''
: 通过介绍复杂性科学的经典理论和前言进展，带你了解什么是复杂系统，什么是复杂性科学，复杂系统如何演化，群体智慧是怎么产生的，如何才能抵御熵增走向进化，对于企业来说，如何利用复杂性思维打造有生命力的学习型组织，如何促进组织的自组织和涌现。

* '''公司介绍：'''
: [https://www.hundun.cn/ 混沌大学]公司名为混沌时代（北京）教育科技有限公司，成立于2014年，致力于为创新创业者提供认知升级。创办人李善友教授亲自打磨创新学科，同时邀请中国及全球名师，通过线上或线下讲授，以及独特的思维模型+刻意练习学习方法，开创了互联网时代的创新教育。

====与湖畔大学合作====

* '''合作课程：'''《熵增、规模理论和企业生命周期》
* '''主要内容：'''
:万事万物都无法回避生长、衰老与死亡。然而，生物、城市以及公司的生长、衰老与死亡的机制是什么？张江老师通过从热力学第二定律谈起，指出熵才是主宰万事万物生老病死背后的核心因素，并运用发展于物理学中的标度分析（Scale）方法到生物、城市以及企业等不同的宏观复杂系统之上，找到了它们背后的普适规律，与系统的生老病死与其新陈代谢的规模法则联系起来，同时应用于企业，揭示出不同行业中的增长规律，并且在个体上对企业进行诊断和评价。
* '''公司介绍：'''
: [https://www.hupan.com/o/web/index.html#/ 湖畔大学]由柳传志、马云、冯仑、郭广昌、史玉柱、沈国军、钱颖一、蔡洪滨、邵晓锋九位企业家和著名学者共同发起创办。湖畔大学坚持公益性和非营利性，主张坚守底线、完善社会。

====与龙湖集团合作====
* '''合作课程：'''《复杂性科学与企业管理》
* '''主要内容：'''
: 与龙湖的中高管系统地介绍什么是复杂系统，什么是复杂性科学，以及它的发展历史脉络如何，对企业的发展有何帮助，如何运用复杂性思维进行企业管理？对于传统行业如何借助复杂性思维突破转型，走出管理发展的瓶颈。
*'''公司介绍：'''
: [https://www.longfor.com/about/ 龙湖集团]1993年创建于重庆，发展于全国，业务涵盖地产开发、商业运营、租赁住房、智慧服务四大主航道业务，并积极试水养老、产城等创新领域。

====与百词斩合作====

*'''合作课程：'''《21世纪的复杂性科学》
*'''主要内容：'''
: 介绍什么是复杂系统，什么是复杂性科学，以及它的发展历史脉络如何，对企业的发展有何帮助，如何运用复杂性思维进行企业管理？为什么人工智能时代更加需要复杂性思维？针对成都超有爱公司，具体如何利用复杂性理论指导其进一步成长、壮大。
*'''公司介绍：'''
: [https://app.mokahr.com/campus_apply/baicizhan/120 “百词斩”]的公司名称是成都超有爱科技有限公司，成立于 2012 年。产品有 App “百词斩"以及“薄荷阅读”、“番茄英语”、“蛋糕英语”、“芝士派” 等其他英语细分学习领域产品，其中 App “百词斩”的用户已过八千万，领先目前其他在线教育创业公司。配合经纬中国 A 轮、中国文化产业投资基金 B 轮、红杉资本 C 轮、腾讯 D 轮投资，目前公司正稳定而快速的发展中。

====与深圳城市设计规划研究院合作====

*'''合作课程：'''《迎接AI时代》
*'''主要内容：'''
:从人工智能的历史到AI时代的未来，再到AI在各个行业的落地应用。本系列课程带你全面走进AI时代。主要介绍了人工智能的发展历史，解答了为什么机器学习构成了新一代人工智能革命的核心？它与普通的人工智能算法最本质的不同是什么？以及最新的人工智能算法包括监督学习、无监督学习、迁移学习、强化学习等在实际生产中的应用，与深规院深度探讨了相应的业务的AI实践与可行性。
*'''公司介绍：'''
: [https://www.upr.cn/about-scenic.htm 深圳市城市规划设计研究院(深规院)]是专注于创造和务实解决城市问题的规划咨询研究与设计机构。深规院擅长以多学科综合规划的方法，应对城市发展过程中出现的复杂问题。1990年成立至今，在深圳以及国内外200多个地区完成了3500多个项目，涉及宏观区域研究、城市综合发展咨询、规划与城市设计、交通与市政基础设施、低碳生态技术研究与应用、地区开发政策等多个领域。同时，深规院与国内外多家咨询公司、大学、大型企业建立了长期的战略伙伴关系，在产业经济、生态环保、社会治理、投资融资、公众咨询、学术培养等方面进行合作。<br />

== 相关机构 ==

=== 北京师范大学系统科学学院 ===
[https://sss.bnu.edu.cn/ 北京师范大学系统科学学院]是国际一流的复杂性科学研究和人才培养基地，国内系统科学学科建设与发展的引领者，北京师范大学学科交叉和科研创新的重要平台。其使命是探索复杂性，加深人类对自然与社会的认识。推进系统科学基础和前沿科学研究，培养具有综合素质和能力的高水平人才，把系统科学的学术进步转化为推动社会经济发展的力量。

=== [[集智俱乐部]] ===
[http://swarma.org/ 集智俱乐部]，英文名：Swarma Club，成立于2003年，是一个从事学术研究、享受科学乐趣的探索者的团体，也是国内最早的研究人工智能、复杂系统的科学社区。它倡导以平等开放的态度、科学实证的精神，进行跨学科的研究与交流，力图搭建一个中国的 “ 没有围墙的研究所 ”。

=== 集智学园 ===
[https://campus.swarma.org/ 集智学园]成立于2016年10月1日，是集智俱乐部孕育的创业项目之一。为一个知识服务社区，专门致力于复杂性科学、人工智能等先进技术的普及工作，合作伙伴包括腾讯、华为、北京师范大学、湖畔大学、混沌大学等多家知名机构。2019年底获得国家高新技术企业称号。
旗下产品[https://pattern.swarma.org/ 集智斑图]是一个复杂性科学领域的自组织学习社区，包含了该领域学习路径的展示，同时承载了集智特色的论文解读活动，为知识探索者提供了一个良好的学习平台。口号是用知识连接探索者。

=== 集智科学研究中心 ===
集智科学研究中心是门头沟民政局批准成立、门头沟科信局主管的民办非企业，致力于营造跨学科探索小生境，催化复杂性科学新理论。集智科学研究中心是“集智俱乐部”的运营主体，有接受社会捐赠的资质，长期面向企业、个人募集公益性捐赠款，用于集智俱乐部科学社区的运营工作，以支持复杂系统相关科研、交流、传播工作。

== 联系方式 ==

* '''联系电话'''：16601040080（微信同）合作、授课联系此号

* '''电子邮件'''：jakezj@163.com、zhangqian@swarma.org

* '''北京师范大学办公地点'''：北京师范大学科技楼B区
* 集智研究中心办公地点：西山艺境

== 相关链接 ==

1、[https://baike.baidu.com/item/%E5%BC%A0%E6%B1%9F/5829918?fr=aladdin 百度百科]

2、[http://jake.swarma.org 个人主页]

4、[https://scholar.google.com/citations?user=N0k2mpcAAAAJ&hl=en Google scholar的个人主页]

== 参考资料 ==
<references />

== 编者推荐 ==

[[文件:GEB.png|400px|thumb|right|[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=10135 解读《GEB》]]]

====《哥德尔、艾舍尔、巴赫——集异璧之大成》====
张江老师曾在多次讲座中必推荐的一本书，就是来自侯世达的《哥德尔、艾舍尔、巴赫——集异璧之大成》，这本书对他产生了非常深远的影响，是他走向复杂性科学的启蒙之作，但是这本巨著内容详尽但不是那么容易理解，为了让大家更好的阅读这本书，他从自身的阅读经验出发，给出了一些方法并且对这本书做了一个大致的解读：[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=10135 解读《GEB》]

====[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=11044 "科研学习中的快速迭代法"]====
在这门课程中张江老师总结了这么多年做科研的经验，整理成了一个大的框架，告诉大家如何「科学科研」，希望能够让年轻的科研者少走弯路，快速提升。

====其他====
张江老师的最近的科研方向集中在图网络和复杂系统自动建模方向，为了让大家快速了解这个领域的知识，并且入门，他梳理了2条特别实用的路径，适合希望在这个领域入门并且深入研究的学生。
: 这条路径[https://pattern.swarma.org/path?id=3 从网络科学的视角入门图网络之学习路径]更适合初学者入门学习。
: 这条路径涵盖不同领域不同方面的87篇文献介绍，堪比综述。[https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，更适合在这个领域已经入门，希望深入研究的朋友。
:

==== 得到课程分享 ====
[[文件:复杂科学前沿课.jpg|缩略图|[https://www.dedao.cn/course/b0rNAzaYOj7VyPMsljK8P54m6wlk12 复杂科学前沿课]]]

北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人张江的全新课程《张江·复杂科学前沿》已经上线得到APP。十多年的科研与教学积累，1套独有的框架脉络，超过1年的斟酌打磨，27节精品内容，5小时原声呈现，共同构建起这门课程。这既是复杂性科学的新手入门课，也是复杂性思维的升级训练营。

# 收获一套前沿学科的认知框架。复杂科学是一门前沿学科，学科很年轻，还没有形成成体系的学科框架。只靠自己学，可能只记住了比如涌现、混沌、自组织等复杂科学的概念，弄不清楚它们之间的联系。而张江老师会给你搭建一套认识复杂科学的框架。你再看到复杂科学的新书、新概念，会自己定位它们的位置，有个更全面的理解。
# 收获更多观察世界的新视角。复杂科学是名副其实的“跨领域”研究学科。它跨越的学科范围之广，涉及物理学、生命科学、生态学、人工智能，及社会科学等。学习这个学科，能让你能超越分属于不同学科孤立的琐碎知识，找到不同事物背后的共性规律，给你带来更本质的洞察。
# 复杂科学一线研究者亲自讲述。张江老师从事复杂科学的教学与科研十余年，曾主持多项国家级复杂科学研究项目，在Nature Communications、Scientific Reports等国际刊物上发表过论文60多篇，活跃在学科前沿的第一线。课程中用到的部分案例，就来自张老师自己的研究成果。在这些研究成果中，还包括他和复杂科学领域里的大神，杰弗里·韦斯特共同做过的课题。
# 获得跨学科的知识借鉴。复杂科学可以为你的工作提供更多的启发。比如你是一名创业者，你是一名产品经理，在学习这门课之前，你很可能想不到进化论对你的创业项目能有什么帮助。但是学过这门课，你会发现它完全可以借鉴过来，帮助你做产品研发。

==== 混沌学园课程分享 ====

===== 一、复杂性思维：重塑理解世界的思维框架 =====
生活在这个充满不确定性且瞬息万变的世界，我们面临着许多高度复杂的问题。有来自科技进步、经济增长和全球化加深带来的挑战，也有人类自身的衰老、疾病和死亡的威胁。如何科学的看待这些问题，找寻解决之法？复杂性思维方式就是必备的思维框架。

斯蒂芬·霍金曾说，21世纪将是复杂性科学的世纪。复杂性科学兴起于20世纪80年代，是当代科学发展的前沿领域，不仅在物理、数学、生物等传统自然科学中成就斐然，而且也深刻影响了经济、社会、管理领域，为人类的发展提供了新思路、新方法和新途径。

本次的课程中，北京师范大学系统科学学院教授，集智俱乐部、集智学园创始人—张江老师，将会为你讲解复杂性科学的经典理论和前沿进展，你将收获：

1、什么是复杂性科学

2、什么是复杂系统，复杂系统如何演化

3、如何促进群体的智慧产生

4、如何抵御熵增

5、如何走向进化

6、如何在更大的视角理解合作与竞争

学习价值：

帮助你培养复杂性思维方式，在科学的视角下理解这个日益复杂的世界

===== 二、自稳态觉醒：复杂科学和东方智慧视角下的AI奇点去未来 =====
“2050年代，我们是否还有机会带着地球去流浪？”

2023年已过半，俄乌战争尚未停歇，新冠仍在全球流行，极端天气继续频发，经济危机就在前方，15个气候临界点已然越过9个，地球正走向一条几乎不可逆的剧变之路。

同时，量子纠缠实验首获诺贝尔奖，激光核聚变首次产生净能量增益，生成式模型正在攻克人类引以为傲的艺术创作领域， 7月25日《Nature》文章称ChatGPT 已经攻破图灵测试，室温超导正在成为聚焦眼球的新爆点......新兴科技在社交媒体上间歇性狂欢。

人们正踏上天堂之路，人们正走向地狱之门。一系列研究表明，可能在2050年代前后，我们将会迎来一个奇点时刻——科技创新的周期接近无穷小，社会熵接近无穷大——既是生存环境崩溃、灾难频发的危机时代，也是量子科技与人工智能爆发的数字生命起点。

张江老师，北京师范大学系统科学学院教授，集智俱乐部创始人，2019年他在混沌分享的课程《复杂性思维：重塑理解世界的思维框架》赢得超39万学员的喜爱，大家评价这是改变世界观的一门课程。

时隔四年，张江老师带来新课，其中不仅会谈复杂科学，还会引入东方智慧易经中的“阴阳”思维，帮助大家跳出局限，用更全面的跨学科视角、更接近客观的系统思维，认知世界正在走向何方。

听完这堂课后，让我们一起来思考：奇点将至，东方智慧是否会成为新时代的诺亚方舟，带领我们穿越迷雾，找到人类文明延续的新方向

第一部分：为什么是复杂科学

1.1 奇幻五年背后的复杂

1.2 复杂科学要直面的问题

1.3 复杂科学的关键概念

第二部分：复杂科学之奇点

2.1 技术奇点

2.2 经济奇点

2.3 生态奇点

2.4 奇点融合

第三部分：东方智慧之阴阳

3.1 阴阳与平衡，混沌边缘的复杂

3.2 太极生阴阳，从熵增定律到观察者

3.3 阴阳返无极，自稳态觉醒

第四部分：解决之道之自稳态觉醒

4.1 人类文明与自稳态觉醒

4.2 人工智能与理性人假说

4.3 个体与组织的回归本心

适合人群

高科学素养

强思辨能力

对万物本质有强烈好奇心

加分项：对国学、易经知

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本词条内容源自wikipedia及公开资料，遵守 CC3.0协议。
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[[Category:复杂系统]]
[[Category:人物]]
[[Category:集智科学家]]

张江

2024-06-05T03:20:48Z

Cancyqian：/* 联系方式 */

{{#seo:
* |keywords=张江,Jiang Zhang,复杂网络,图网络
* |description=名字,研究领域
* }}'''张江'''，北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人、集智科学研究中心理事长、集智学园（北京）科技有限公司董事长，曾任腾讯研究院特聘顾问。主要研究领域包括因果涌现、复杂系统自动建模、社会与经济系统的规模法则（Scaling Laws）等。其开创的集智俱乐部是国内外知名的学术社区，致力于复杂系统、人工智能等多领域的跨学科交流与合作。

== 基本信息 ==
<div style="width:100%;height:300px;align:center"><div style="width:30%;float:left">[[文件:张老师证件照材料.jpg|替代=|右|360x360px|张江]]</div>
<div style="width:68%;float:left;margin-left:2%">
{| class="wikitable" width="75%"
|-style="height:30px"
! 类别 !! 信息
|-
|姓名：|| 张江（Jiang Zhang）
|-
|国籍：|| 中国
|-
|母校：|| 北京交通大学
|-
| 所在机构： || 北京师范大学系统科学学院，集智俱乐部
|-
| 研究方向：|| 复杂系统分析与建模，复杂网络与机器学习，规模法则（Scaling Laws）
|-
|个人主页链接|| https://bnusss.github.io/
|-
| 所在城市： || 北京
|-
| 电子邮箱： || zhangjiang@bnu.edu.cn
|-
| 联系电话： || +86 10 58807085
|}
</div>
</div>

<br />

===详细介绍===

'''张江'''，北京师范大学系统科学学院教授，集智俱乐部创始人，集智学园（北京）科技有限公司创始人兼董事长，集智研究中心理事长，曾任腾讯研究院特聘顾问。2006年博士毕业于北京交通大学经济与管理学专业；2006-2008年在中科院数学与系统科学研究院的复杂系统研究中心从事博士后研究工作；2008年6月-2012年7月，北京师范大学管理学院系统科学系讲师；2017年7月至今在北京师范大学系统科学学院担任教授。

主要关注领域：复杂系统分析与建模、复杂网络与机器学习、社会与经济系统的规模法则（Scaling Laws）等。

文章发表在包括：Nature Communications、Nature Machine Intelligence、Nonlinear Systems、Chaos、Physical Review E等国际知名刊物上。

他长期积极参与国际学术交流活动，曾多次访问[[圣塔菲研究所]]（Santa Fe Institute）等知名机构。2008年获得北京师范大学第11届青年教师教学基本功大赛理科组一等奖。曾先后获得多项国家自然科学基金资助。

其开创的[[集智俱乐部]]是国内外知名的学术社区，致力于复杂系统、人工智能等多领域的跨学科交流与合作，目前已在学术界和产业界产生了一定影响力。曾影响、孕育多家人工智能创业团队，包括：彩云AI、Momenta自动驾驶团队等，其创始人都是俱乐部核心成员。2018年俱乐部资深成员吴令飞发表Nature封面期刊。集智俱乐部为冠名出版过多本科普著作，包括《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》、《深度学习原理与 PyTorch 实战》、《NetLogo多主动建模入门》，译作《深度思考》等。

2016年底创办集智学园（北京）科技有限公司，专门致力于复杂性科学、人工智能等领域的知识服务工作，合作伙伴包括腾讯、华为、湖畔大学、混沌大学等多家知名机构。2019年底获得国家高新技术企业称号。

2021年底注册民非组织集智科学研究中心，为集智俱乐部实体，任该中心法人与理事长。

学术背景

张江老师累计发表论文SCI论文二十余篇，译著1本，专著1本。主要关注领域为复杂系统分析与建模、网络、因果涌现、机器学习，规模标度律等，他长期积极参与国际学术交流活动，曾先后访问过美国密西根大学（Michigan University）、佛蒙特大学(University of Vermont)、圣塔菲研究所（Santa Fe Institute）、瑞士弗雷堡大学(University of Fribourg)、亚利桑那州立大学（Arizona State University）等地。

2023年出版专著：《规模法则：探索细胞到城市的普适规律》
=== 访学经历 ===
* 2010.11~至今：多次访问美国[[圣塔菲研究所]]（Santa Fe Institute）；他在圣塔菲的访问经历记录:[[访问圣塔菲研究所]]
* 2014.12~2015.1：访问亚利桑那州立大学（Arizona State University）；
* 2007.7~2007.8: 学术访问美国密西根大学复杂系统研究中心；
* 2007.6~2007.7: 赴美国Vermont大学参加Stephen Wolfram的A New Kind of Science暑期学校；
* 2005.8: 参加圣塔菲研究所在北京主办的复杂系统暑期学校；

=== 邀请报告 ===
* 2023.5：重庆西南大学“第十九届中国网络科学论坛”邀请报告
* 2011.6：Internet，Satellite session at NetSci 2021 on "Complex Networks in Economics and lnnovation",邀请报告
* 2019.11：广西大学“管理学在中国”2019邀请报告；
* 2019.10：江苏大学“全国复杂网络大会图网络与机器学习分会场”邀请报告；
* 2019.10：新加坡南洋理工大学“International Conference of Complex Systems”口头报告；
* 2019.9：清华大学“International Conference of Social Computing”邀请报告；
* 2019.9：郑州大学“全国物理秋季年会统计物理分会场”邀请报告；
* 2018.1：杭州市西湖区黄龙饭店“第四届国际网络科学-X会议”邀请报告；
* 2009.6：北京师范大学“International Conference on Economic Science with Heterogeneous Interacting Agents, ESHIA2009”；
* 2011.6：赴上海参加“International Conference of Econophysics”；
* 2010.7：赴香港参加“StatPhysHK: Complexity, Computation, Information”会议；
* 2009.2：赴上海理工大学“Complexity Science 2009”会议；

=== 职业历程 ===

* 2017.6至今，任北京师范大学系统科学学院教授；<ref>[https://baike.baidu.com/item/%E5%BC%A0%E6%B1%9F/5829918?fr=aladdin 张江老师个人百度词条]</ref>
* 2012.7~2017.6，任北京师范大学系统科学学院副教授；
* 2008年6月~2012年7月，任北京师范大学管理学院系统科学系讲师；
* 2006.4~2008.4，在中科院数学与系统科学研究院的复杂系统研究中心从事博士后研究工作，导师：郭雷；
* 2006年博士毕业于北京交通大学经济与管理学专业；

=== 所获奖励 ===

* 2006年获中科院系统所许国志博士后奖励基金；
* 2008年获北京师范大学青年教师教学基本功比赛理科一等奖；
* 2014.1~2016.12，入选北京市青年英才计划，项目：复杂网络的异速生长律研究；

=== 合作学者 ===

* [[Geoffrey West]]
* [[尤金·斯坦利 H. Eugene Stanley]]

* Lifei Wang
* [https://scholar.google.com/citations?user=NoDUFVUAAAAJ&hl=en Lingfei Wu 吴令飞]

* [[李睿琪]]

== 主要论文/著作/课程 ==
所有已发表论文记录可以访问[https://bnusss.github.io/publications.html 张江老师研究组页面]

=== 代表性论文 ===
*Bing Yuan et al. [https://www.mdpi.com/1099-4300/26/2/108 Emergence and Causality in Complex Systems: A Survey of Causal Emergence and Related Quantitative Studies]. Entropy 2024, 26(2), 108

涌现与因果是理解复杂系统的两个基本概念，同时它们也是相互联系的。一方面，涌现指宏观属性不能由微观个体特性所解释的现象。另一方面，因果也具备涌现特性，这意味着当我们提高描述系统的抽象层级，就可能得到全新的因果规律。因果涌现理论试图在这两种概念建立起一座桥梁，甚至于用因果性定量刻画涌现。本篇论文综述了因果涌现在定量研究及应用的最新进展，重点包括：“定量的因果涌现”和“从数据中识别因果涌现”两个方面。后一个方面由于结合了机器学习和神经网络技术，因而建立了因果涌现理论与机器学习之间的联系。我们指出，这种联系包括将机器学习技术用于因果涌现识别及其将因果涌现理论用于机器学习这两个方面，这两个方面都凸显出了有效信息（EI）作为因果涌现的核心度量指标的重要性。本文的最后也对潜在应用等方面进行了讨论。

*Jiang Zhang, Kaiwei Liu: [https://www.mdpi.com/1099-4300/25/1/26 Neural Information Squeezer for Causal Emergence]. Entropy 2023, 25(1), 26

经典的因果涌现理论指出对于一个马尔科夫动力系统来说，通过选择恰当的粗粒化策略，可以在宏观状态得到因果性更强的马尔科夫动力学，这一现象被称为因果涌现。然而，由于最优的粗粒化策略很难被找到，因此如何从数据中识别这类因果涌现现象成为了制约该理论应用的难点。这篇文章提出了一种称为“神经信息压缩机”（Neural Information Squeezer, 简称NIS）的机器学习框架，从而可以自动从时间序列数据中提取有效的粗粒化策略和宏观动力学，并能辨识出因果涌现现象。通过使用可逆神经网络，我们可以把粗粒化策略分解为：“信息转换”和“信息抛弃”这两个过程，从而使得我们不仅可以控制信息通道的带宽，还可以获得系统的一些可解析的特征。最后，本文展示了该系统如何应用于一些具体的案例。

*Ying Tang et al.: [https://www.nature.com/articles/s41467-024-45172-8 Learning nonequilibrium statistical mechanics and dynamical phase transitions]. Nature Communications volume 15, 1117 (2024)

探究非平衡系统中的相变现象和普适性行为，是统计物理研究领域的重点课题之一。在非平衡态统计物理学中，动力配分函数（dynamical partition function）堪称其核心概念的代表之一，有着与平衡态统计物理中的系综和配分函数相仿的地位。与计算平衡态系统配分函数不同，动力配分函数的求解不仅需要对所有可能的系统状态进行求和，还必须引入对时间这一额外维度的考量。虽然在长时间极限情况下，该问题可通过简化处理并利用大偏差理论等方法进行分析，但要精确计算系统在任意有限时间内演化得到的动力配分函数，仍是一项颇具挑战性的工作。这个计算难题不仅继承了平衡态配分函数计算的复杂性，还需精确捕捉系统变量在任意时刻的联合分布情况。

*Lifei Wang et al.: "[https://www.nature.com/articles/s42256-020-00244-4 An interpretable deep-learning architecture of capsule networks for identifying cell-type gene expression programs from single-cell RNA-sequencing data]; Nature Machine Intelligence, 2: 693703(2020)

这篇文章开发了一种可解释的胶囊网络深度学习架构(scCapsNet)，在此基础上，使用多个scRNA-seq数据集评估scCapsNet为单细胞转录组分析指定的值。利用二维主成分分析(PCA)对特征提取层内权值参数进行分析。通过竞争性单细胞类型识别，scCapsNet模型能够进行特征选择来识别编码不同亚细胞类型的基因组，使亚细胞型识别成为可能的RNA表达特征被有效地集成到scCapsNet的参数矩阵中。这一特性使基因调控模块的发现成为可能。

*Zhang, Z., Zhao, Y., Liu, J. et al. [https://link.springer.com/article/10.1007/s41109-019-0194-4#citeas A general deep learning framework for network reconstruction and dynamics learning]. Appl Netw Sci 4, 110 (2019). https://doi.org/10.1007/s41109-019-0194-4<ref name="GNN">Zhang Zhang, Yi Zhao, Jing Liu, Shuo Wang, Ruyi Tao, Ruyue Xin & Jiang Zhang (2019) [https://pattern.swarma.org/paper?id=199529de-337f-11ea-b58a-0242ac1a0005 A general deep learning framework for network reconstruction and dynamics learning].</ref>

这篇文章提出了一套全新的网络和动力学重构的算法。即仅根据时间序列数据，就能够重构整个原始的相互作用网络以及每个节点的动力学，这相当于对原系统进行了自动建模。该算法不仅在精确度上远超其它对比算法，而且可以广泛地适用于各类系统。于2019年发表在Applied Network Science上。相关的论文解读资料可以查看[https://mp.weixin.qq.com/s/O9Q81ebX7DKEUIhvc7r5kQ 超越简单规则——用图神经网络对复杂系统进行自动建模]

* Li, R., Dong, L., Zhang, J., Wang, X., Wang, W. X., & Di, Z & Stanley, H. E. (2017). "[https://www.nature.com/articles/s41467-017-01882-w.pdf Simple spatial scaling rules behind complex cities]". Nature Communications, 8(1), 1841. <ref name="rules">Ruiqi Li,Lei Dong,Jiang Zhang,Xinran Wang,Wen-Xu Wang,Zengru Di,H. Eugene Stanley (2017) [https://pattern.swarma.org/paper?id=ff73afb2-3838-11ea-bb46-0242ac1a0005 Simple spatial scaling rules behind complex cities].</ref>相关的论文解读资料可以查看[https://mp.weixin.qq.com/s/O9Q81ebX7DKEUIhvc7r5kQ 张江：从规模理论，看城市的生长、创新与奇点]

这篇文章不仅回答了宏观规模标度律的起源，而且可以精准预测人口、GDP、道路网络等城市要素的空间分布情况。于2017年发表在Nature Communications上。

* Jiang Zhang, Xintong Li, Xinran Wang, Wenxu Wang, Lingfei Wu: [http://swarmagents.cn.13442.m8849.cn/thesis/doc/jake_379.pdf Scaling behaviours in the growth of networked systems and their geometric origins], Scientific Reports 2015, 5: 9767.<ref name="scale">Jiang Zhang,Xintong Li,Xinran Wang,Wen-Xu Wang,Lingfei Wu (2015) [https://pattern.swarma.org/paper?id=ad6da34e-455d-11ea-ac18-0242ac1a0005 Scaling behaviours in the growth of networked systems and their geometric origins].</ref>

这篇文章主要提出了一种几何网络模型，该模型可以很好地对社会经济系统中的缩放行为进行解释。于2017年发表在Scientific Reports上。

<br/>

=== 代表著作 ===
'''《规模法则》'''
* 张江：规模法则：探索从细胞到城市的普适规律，人邮出版社，2023

这是一本有关复杂系统的前沿研究方向“规模法则”（scaling law）的科普读物。所谓复杂系统，是指由大量个体通过错综复杂的相互作用关系形成的整体，它包括生命系统、生态系统、互联网社区、城市、国家、企业等。这些复杂系统表面上看起来毫不相干，甚至按照传统的学科划分，它们隶属于完全不同的科学领域，但是它们背后却存在统一的规律与法则。规模法则就是这些规律中的一组非常简洁而深刻的定量法则，它描绘了复杂系统的各类宏观变量是如何随着系统规模的大小而变化的，而且通常能够表达成简单的幂律公式。这些简单的数量关系背后隐藏着更深刻的复杂系统普适的基本原理。

====《数字创世纪——人工生命的新科学》====

* 李建会，张江：[http://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid=8230907a4a1fd035af7581439f8f8fbd&site=xueshu_se 数字创世纪——人工生命的新科学]，科学出版社，2006

本书对计算机和生物学交叉的前沿学科——人工生命进行了较系统详细的论述，在深入讨论了人工生命思想的起源、理论根据、计算机建模技术以及最新进展的基础上，系统地探讨人工生命的主要内容以及构建方法，通过对生命和计算关系的论述揭示了人工生命的计算主义哲学蕴意。本书涉及到虚拟生命(数字生命)的构建、基于行为的机器人的设计、人工生命的涌现与进化等内容，可供对人工生命、复杂系统理论、计算机程序演化、机器人研究、人工智能等感兴趣的读者，以及从事相关科学技术哲学研究的人员和学生参考。

<gallery class="center" widths="300" heights="300">
文件:规模法则封面.png
文件:数字创世纪.jpg|《数字创世纪》封面
</gallery>

=== 最受欢迎的课程 ===
[[File:复杂性阶梯.jpg|400px|thumb|right| [https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=432 复杂性思维2020]]]
张江老师作为复杂性思维的布道者，在复杂性科学的科普上准备了很多的适合于初学者了解的科普内容和视频，将复杂性科学的概念和生活紧密结合，同时又能有趣的阐述晦涩难懂的概念，非常值得学习。

====[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=432 复杂性思维2020]====

本课程中，张江老师将用一套自己搭建的“复杂性阶梯”的框架串联起众多复杂性科学概念，包括混沌、秩序、自催化网络、涌现、混沌边缘、热力学第二定律、分形、网络、自指等等。沿着复杂性阶梯一路攀爬，复杂性层级将逐步提升。生命组织如此，人类组织亦是如此，它们其实都遵循着非常相似的复杂性规律。只不过由于每个系统演化所处的阶段的不同，以及我们每个人看待这些事物的观察视角不同，因而它就会呈现出令人眼花缭乱的复杂性。本课程则带领你透过现象看到本质。

[[File:深度学习原理与Pytorch实战.png|400px|thumb|right| [https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=421 深度学习原理与Pytorch实战]]]
====[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=421 深度学习原理与Pytorch实战]====

此系列课程主要围绕集智俱乐部众包写作的书籍《深度学习原理与 PyTorch 实战》展开，兼具理论与实践，是想要掌握一门深度学习技术不可错过的课程。每节课围绕一个有意思的实战案例展开，不仅循序渐进地讲解了PyTorch的基本使用、神经网络的搭建、卷积神经网络和循环神经网络的实现，而且全面深入地介绍了计算机视觉、自然语言处理、迁移学习，以及最新的对抗学习和深度强化学习等前沿技术。同学们可以通过亲自动手实践，轻松入门深度学习，学会构造一个图像识别器，生成逼真的图画，让机器理解单词与文本，让机器作曲，教会机器玩游戏，还可以实现一个简单的机器翻译系统。

[[File:Netlogo.jpg|400px|thumb|right| [https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=429 NetLogo多主体建模入门]]]
====[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=429 NetLogo多主体建模入门]====

《NetLogo多主体建模入门》这个课程就是通过数个案例教会大家如何去动手搭建一个多主体仿真模型，以及如何利用NetLogo软件实现这些模型，是一门既有理论又有实操的入门课程。它将会循序渐进地给你介绍如何使用NetLogo软件，如何通过算法来理解数值微分、数值积分，甚至求解微分方程、动力系统。通过学习，你就能搭建一个人工生命的世界，一个人工经济系统，以及一个人工生态系统。通过计算模拟，你还能理解到什么叫做捕食与被捕食的依存关系，病毒如何沿着网络进行传播甚至大爆发，你还能对人类财富不平等的起源拥有全新的洞察。其实，所有这一切真没有那么复杂，无非就是几行NetLogo的代码而已。而所有这些不同领域的知识都可以从玩弄这些代码得到。

<br/>

== 主导的项目 ==

=== 科研项目 ===

* 2020年度北京师范大学“新型冠状病毒防治科研攻关”项目，基于大规模人口移动的新冠病毒疫情扩散模型、预测及其干预，2020.04-2020.06，20万，在研，主持
* 国家自然科学基金，面上项目，11775020，非线性波在非均匀振荡介质内传播特性的研究，2018-01至2021-12，56万，在研，参与
* 国家自然科学基金，面上项目，6167020305，互联网的集体注意力流研究，2016-02至2020-12，77.04万，在研，主持
* 北京师范大学自主科研基金，310421103，开放式流网络的结构、演化与应用，2015-09至2018-09，35万, 已结题，主持
* 国家自然科学基金，青年项目，11205014，在相干态表象中求解非平衡多体系统量子主方程，2012-01至2014-12，20万，已结题，参与
* 国家自然科学基金，面上项目，61174165，经济系统中的流动性及其对尺度分布的影响，2012-01至2015-12, 60万，已结题，参与
* 国家自然科学基金，青年项目， 61004107，加权食物网的异速标度律研究，2010-01至2013-12， 22万，已结题，主持

=== 企业科研合作项目 ===

====与腾讯合作====
<center>
[[File:社区9月份.png|400px]] [[File:社区10月份.png|400px]]
</center>
利用海量腾讯社交网络数据，比如好友关系、消息量，加群信息等，对企业社群进行构建以及分析。通过社交网络数据对企业社群进行分析可以对企业的发展趋势有更准确的掌握，比如根据企业的社群网络的变化可以看出企业内部凝聚力的变化，企业内员工的入/离职情况可以判断企业的发展方向等等。因此，借助腾讯大量的社交网络数据以及我们的提供的网络分析的工具和方法，可以从图网络的角度对企业的发展趋势有一个更清晰的判断。

包括从海量的社交网络中构建企业社群以及对企业社群进行分析和比较。在企业社群的构建过程中，我们采用标签传播等算法，构建企业内员工的社交网络。目前主要对3000家上市企业的社群进行构建。基于构建出的企业社群，对公司发展状况进行分析，比如通过计算节点度中心性等指标进行KOL关键人物发现、对比不同时间企业社群网络的变化特征，通过员工画像分析其变化原因以及企业发展趋势等。

以某准备上市的汽车企业为例，我们构建了其18年9月份和10月份两个月的企业社群，然后对企业社群进行分析，可以看出，从网络图和指标上看，该公司社群较稳定，而通过对员工的浏览情况的分析，可以看出员工更加关注新能源、电动汽车、未来等相关内容，与目前该公司正在准备上市，且新能源汽车已成为支柱业务情况相一致。因此，分析公司社群动态变化可以帮助了解公司现状，甚至提前了解公司动态。

<br/>
[[File:华为项目分析.png|400px|thumb|right|[http://business.swarma.org/advisory 项目合作]]]

====与某知名企业合作====

我们利用复杂性科学中的规模理论（scaling theory）分析了大型知名企业X公司30年的成长过程，并与全球5万家公司进行了比较，从而帮助该公司发现了企业在实际经营中的重点问题。此项研究获得了该公司领导高层的一致认可，为企业制定了发展战略和方向。

这一套针对企业现状的定量评估系统是十分有价值的。首先这套系统可以帮助企业进行自身的“体检”。了解企业目前的发展状况，特别是与市场上其他公司相比企业的表现及排名，有助于企业发现异常的指标，并及时采取行动；

其次该方法也支持同“年龄”的公司、同产业或者跨产业的公司比较，了解自身在市场大环境中的生存状况。相比绝对值或者人均值等直接比较的方法，规模法则考虑了企业规模不同带来的影响以及市场非线性作用。

最后，这套方法可以对企业进行动态化的预测和评估。即对企业一段时间内的生长状况作出评价，评分越高，企业的成长性越高。

数据来自标准普尔（S&P）核心数据库Capital IQ以及Capital IQ旗下的Compustat数据，数据包括了57427家公司的财务数据和经营数据，按照GICS（全球行业分类系统）将公司分为了12个经济部门和285个子行业。这些数据作为我们的对比数据，在企业评估时发挥作用。

总结而言，基于规模理论的指导，我们可以对企业的静态表现和动态生长做出定量评估，有助于企业经营者对企业自身发展和市场平均水平有清晰的了解，并且能够帮助企业快速定位异常指标，及时做出调整和改进，同时也能够方便企业分析竞争对手的现状和历史发展状况。

<br>

=== 企业咨询合作项目 ===

==== 与得到合作 ====
*'''合作课程：'''[https://m.igetget.com/share/course/pay/detail?id=b0rNAzaYOj7VyPMsljK8P54m6wlk12 《张江·复杂科学前沿》]
*'''主要内容：'''
:北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人张江的全新课程《张江·复杂科学前沿》已经上线得到APP。十多年的科研与教学积累，1套独有的框架脉络，超过1年的斟酌打磨，27节精品内容，5小时原声呈现，共同构建起这门课程。这既是复杂性科学的新手入门课，也是复杂性思维的升级训练营。
:收获一套前沿学科的认知框架。复杂科学是一门前沿学科，学科很年轻，还没有形成成体系的学科框架。只靠自己学，可能只记住了比如涌现、混沌、自组织等复杂科学的概念，弄不清楚它们之间的联系。而张江老师会给你搭建一套认识复杂科学的框架。你再看到复杂科学的新书、新概念，会自己定位它们的位置，有个更全面的理解。
:收获更多观察世界的新视角。复杂科学是名副其实的“跨领域”研究学科。它跨越的学科范围之广，涉及物理学、生命科学、生态学、人工智能，及社会科学等。学习这个学科，能让你能超越分属于不同学科孤立的琐碎知识，找到不同事物背后的共性规律，给你带来更本质的洞察。
:复杂科学一线研究者亲自讲述。张江老师从事复杂科学的教学与科研十余年，曾主持多项国家级复杂科学研究项目，在Nature Communications、Scientific Reports等国际刊物上发表过论文60多篇，活跃在学科前沿的第一线。课程中用到的部分案例，就来自张老师自己的研究成果。在这些研究成果中，还包括他和复杂科学领域里的大神，杰弗里·韦斯特共同做过的课题。
:获得跨学科的知识借鉴。复杂科学可以为你的工作提供更多的启发。比如你是一名创业者，你是一名产品经理，在学习这门课之前，你很可能想不到进化论对你的创业项目能有什么帮助。但是学过这门课，你会发现它完全可以借鉴过来，帮助你做产品研发。
*'''公司介绍：'''
:[https://www.igetget.com/ 得到]，旨在为用户提供“省时间的高效知识服务” ，2016年5月上线，由罗辑思维团队出品，提倡碎片化学习方式，让用户短时间内获得有效的知识。

====与混沌大学合作====
* '''合作课程：'''《复杂性思维：重塑理解世界的思维框架》
* '''主要内容：'''
: 通过介绍复杂性科学的经典理论和前言进展，带你了解什么是复杂系统，什么是复杂性科学，复杂系统如何演化，群体智慧是怎么产生的，如何才能抵御熵增走向进化，对于企业来说，如何利用复杂性思维打造有生命力的学习型组织，如何促进组织的自组织和涌现。

* '''公司介绍：'''
: [https://www.hundun.cn/ 混沌大学]公司名为混沌时代（北京）教育科技有限公司，成立于2014年，致力于为创新创业者提供认知升级。创办人李善友教授亲自打磨创新学科，同时邀请中国及全球名师，通过线上或线下讲授，以及独特的思维模型+刻意练习学习方法，开创了互联网时代的创新教育。

====与湖畔大学合作====

* '''合作课程：'''《熵增、规模理论和企业生命周期》
* '''主要内容：'''
:万事万物都无法回避生长、衰老与死亡。然而，生物、城市以及公司的生长、衰老与死亡的机制是什么？张江老师通过从热力学第二定律谈起，指出熵才是主宰万事万物生老病死背后的核心因素，并运用发展于物理学中的标度分析（Scale）方法到生物、城市以及企业等不同的宏观复杂系统之上，找到了它们背后的普适规律，与系统的生老病死与其新陈代谢的规模法则联系起来，同时应用于企业，揭示出不同行业中的增长规律，并且在个体上对企业进行诊断和评价。
* '''公司介绍：'''
: [https://www.hupan.com/o/web/index.html#/ 湖畔大学]由柳传志、马云、冯仑、郭广昌、史玉柱、沈国军、钱颖一、蔡洪滨、邵晓锋九位企业家和著名学者共同发起创办。湖畔大学坚持公益性和非营利性，主张坚守底线、完善社会。

====与龙湖集团合作====
* '''合作课程：'''《复杂性科学与企业管理》
* '''主要内容：'''
: 与龙湖的中高管系统地介绍什么是复杂系统，什么是复杂性科学，以及它的发展历史脉络如何，对企业的发展有何帮助，如何运用复杂性思维进行企业管理？对于传统行业如何借助复杂性思维突破转型，走出管理发展的瓶颈。
*'''公司介绍：'''
: [https://www.longfor.com/about/ 龙湖集团]1993年创建于重庆，发展于全国，业务涵盖地产开发、商业运营、租赁住房、智慧服务四大主航道业务，并积极试水养老、产城等创新领域。

====与百词斩合作====

*'''合作课程：'''《21世纪的复杂性科学》
*'''主要内容：'''
: 介绍什么是复杂系统，什么是复杂性科学，以及它的发展历史脉络如何，对企业的发展有何帮助，如何运用复杂性思维进行企业管理？为什么人工智能时代更加需要复杂性思维？针对成都超有爱公司，具体如何利用复杂性理论指导其进一步成长、壮大。
*'''公司介绍：'''
: [https://app.mokahr.com/campus_apply/baicizhan/120 “百词斩”]的公司名称是成都超有爱科技有限公司，成立于 2012 年。产品有 App “百词斩"以及“薄荷阅读”、“番茄英语”、“蛋糕英语”、“芝士派” 等其他英语细分学习领域产品，其中 App “百词斩”的用户已过八千万，领先目前其他在线教育创业公司。配合经纬中国 A 轮、中国文化产业投资基金 B 轮、红杉资本 C 轮、腾讯 D 轮投资，目前公司正稳定而快速的发展中。

====与深圳城市设计规划研究院合作====

*'''合作课程：'''《迎接AI时代》
*'''主要内容：'''
:从人工智能的历史到AI时代的未来，再到AI在各个行业的落地应用。本系列课程带你全面走进AI时代。主要介绍了人工智能的发展历史，解答了为什么机器学习构成了新一代人工智能革命的核心？它与普通的人工智能算法最本质的不同是什么？以及最新的人工智能算法包括监督学习、无监督学习、迁移学习、强化学习等在实际生产中的应用，与深规院深度探讨了相应的业务的AI实践与可行性。
*'''公司介绍：'''
: [https://www.upr.cn/about-scenic.htm 深圳市城市规划设计研究院(深规院)]是专注于创造和务实解决城市问题的规划咨询研究与设计机构。深规院擅长以多学科综合规划的方法，应对城市发展过程中出现的复杂问题。1990年成立至今，在深圳以及国内外200多个地区完成了3500多个项目，涉及宏观区域研究、城市综合发展咨询、规划与城市设计、交通与市政基础设施、低碳生态技术研究与应用、地区开发政策等多个领域。同时，深规院与国内外多家咨询公司、大学、大型企业建立了长期的战略伙伴关系，在产业经济、生态环保、社会治理、投资融资、公众咨询、学术培养等方面进行合作。<br />

== 相关机构 ==

=== 北京师范大学系统科学学院 ===
[https://sss.bnu.edu.cn/ 北京师范大学系统科学学院]是国际一流的复杂性科学研究和人才培养基地，国内系统科学学科建设与发展的引领者，北京师范大学学科交叉和科研创新的重要平台。其使命是探索复杂性，加深人类对自然与社会的认识。推进系统科学基础和前沿科学研究，培养具有综合素质和能力的高水平人才，把系统科学的学术进步转化为推动社会经济发展的力量。

=== [[集智俱乐部]] ===
[http://swarma.org/ 集智俱乐部]，英文名：Swarma Club，成立于2003年，是一个从事学术研究、享受科学乐趣的探索者的团体，也是国内最早的研究人工智能、复杂系统的科学社区。它倡导以平等开放的态度、科学实证的精神，进行跨学科的研究与交流，力图搭建一个中国的 “ 没有围墙的研究所 ”。

=== 集智学园 ===
[https://campus.swarma.org/ 集智学园]成立于2016年10月1日，是集智俱乐部孕育的创业项目之一。为一个知识服务社区，专门致力于复杂性科学、人工智能等先进技术的普及工作，合作伙伴包括腾讯、华为、北京师范大学、湖畔大学、混沌大学等多家知名机构。2019年底获得国家高新技术企业称号。
旗下产品[https://pattern.swarma.org/ 集智斑图]是一个复杂性科学领域的自组织学习社区，包含了该领域学习路径的展示，同时承载了集智特色的论文解读活动，为知识探索者提供了一个良好的学习平台。口号是用知识连接探索者。

== 联系方式 ==

* '''联系电话'''：16601040080（微信同）合作、授课联系此号

* '''电子邮件'''：jakezj@163.com、zhangqian@swarma.org

* '''北京师范大学办公地点'''：北京师范大学科技楼B区
* 集智研究中心办公地点：西山艺境

== 相关链接 ==

1、[https://baike.baidu.com/item/%E5%BC%A0%E6%B1%9F/5829918?fr=aladdin 百度百科]

2、[http://jake.swarma.org 个人主页]

4、[https://scholar.google.com/citations?user=N0k2mpcAAAAJ&hl=en Google scholar的个人主页]

== 参考资料 ==
<references />

== 编者推荐 ==

[[文件:GEB.png|400px|thumb|right|[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=10135 解读《GEB》]]]

====《哥德尔、艾舍尔、巴赫——集异璧之大成》====
张江老师曾在多次讲座中必推荐的一本书，就是来自侯世达的《哥德尔、艾舍尔、巴赫——集异璧之大成》，这本书对他产生了非常深远的影响，是他走向复杂性科学的启蒙之作，但是这本巨著内容详尽但不是那么容易理解，为了让大家更好的阅读这本书，他从自身的阅读经验出发，给出了一些方法并且对这本书做了一个大致的解读：[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=10135 解读《GEB》]

====[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=11044 "科研学习中的快速迭代法"]====
在这门课程中张江老师总结了这么多年做科研的经验，整理成了一个大的框架，告诉大家如何「科学科研」，希望能够让年轻的科研者少走弯路，快速提升。

====其他====
张江老师的最近的科研方向集中在图网络和复杂系统自动建模方向，为了让大家快速了解这个领域的知识，并且入门，他梳理了2条特别实用的路径，适合希望在这个领域入门并且深入研究的学生。
: 这条路径[https://pattern.swarma.org/path?id=3 从网络科学的视角入门图网络之学习路径]更适合初学者入门学习。
: 这条路径涵盖不同领域不同方面的87篇文献介绍，堪比综述。[https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，更适合在这个领域已经入门，希望深入研究的朋友。
:

==== 得到课程分享 ====
[[文件:复杂科学前沿课.jpg|缩略图|[https://www.dedao.cn/course/b0rNAzaYOj7VyPMsljK8P54m6wlk12 复杂科学前沿课]]]

北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人张江的全新课程《张江·复杂科学前沿》已经上线得到APP。十多年的科研与教学积累，1套独有的框架脉络，超过1年的斟酌打磨，27节精品内容，5小时原声呈现，共同构建起这门课程。这既是复杂性科学的新手入门课，也是复杂性思维的升级训练营。

# 收获一套前沿学科的认知框架。复杂科学是一门前沿学科，学科很年轻，还没有形成成体系的学科框架。只靠自己学，可能只记住了比如涌现、混沌、自组织等复杂科学的概念，弄不清楚它们之间的联系。而张江老师会给你搭建一套认识复杂科学的框架。你再看到复杂科学的新书、新概念，会自己定位它们的位置，有个更全面的理解。
# 收获更多观察世界的新视角。复杂科学是名副其实的“跨领域”研究学科。它跨越的学科范围之广，涉及物理学、生命科学、生态学、人工智能，及社会科学等。学习这个学科，能让你能超越分属于不同学科孤立的琐碎知识，找到不同事物背后的共性规律，给你带来更本质的洞察。
# 复杂科学一线研究者亲自讲述。张江老师从事复杂科学的教学与科研十余年，曾主持多项国家级复杂科学研究项目，在Nature Communications、Scientific Reports等国际刊物上发表过论文60多篇，活跃在学科前沿的第一线。课程中用到的部分案例，就来自张老师自己的研究成果。在这些研究成果中，还包括他和复杂科学领域里的大神，杰弗里·韦斯特共同做过的课题。
# 获得跨学科的知识借鉴。复杂科学可以为你的工作提供更多的启发。比如你是一名创业者，你是一名产品经理，在学习这门课之前，你很可能想不到进化论对你的创业项目能有什么帮助。但是学过这门课，你会发现它完全可以借鉴过来，帮助你做产品研发。

==== 混沌学园课程分享 ====

===== 一、复杂性思维：重塑理解世界的思维框架 =====
生活在这个充满不确定性且瞬息万变的世界，我们面临着许多高度复杂的问题。有来自科技进步、经济增长和全球化加深带来的挑战，也有人类自身的衰老、疾病和死亡的威胁。如何科学的看待这些问题，找寻解决之法？复杂性思维方式就是必备的思维框架。

斯蒂芬·霍金曾说，21世纪将是复杂性科学的世纪。复杂性科学兴起于20世纪80年代，是当代科学发展的前沿领域，不仅在物理、数学、生物等传统自然科学中成就斐然，而且也深刻影响了经济、社会、管理领域，为人类的发展提供了新思路、新方法和新途径。

本次的课程中，北京师范大学系统科学学院教授，集智俱乐部、集智学园创始人—张江老师，将会为你讲解复杂性科学的经典理论和前沿进展，你将收获：

1、什么是复杂性科学

2、什么是复杂系统，复杂系统如何演化

3、如何促进群体的智慧产生

4、如何抵御熵增

5、如何走向进化

6、如何在更大的视角理解合作与竞争

学习价值：

帮助你培养复杂性思维方式，在科学的视角下理解这个日益复杂的世界

===== 二、自稳态觉醒：复杂科学和东方智慧视角下的AI奇点去未来 =====
“2050年代，我们是否还有机会带着地球去流浪？”

2023年已过半，俄乌战争尚未停歇，新冠仍在全球流行，极端天气继续频发，经济危机就在前方，15个气候临界点已然越过9个，地球正走向一条几乎不可逆的剧变之路。

同时，量子纠缠实验首获诺贝尔奖，激光核聚变首次产生净能量增益，生成式模型正在攻克人类引以为傲的艺术创作领域， 7月25日《Nature》文章称ChatGPT 已经攻破图灵测试，室温超导正在成为聚焦眼球的新爆点......新兴科技在社交媒体上间歇性狂欢。

人们正踏上天堂之路，人们正走向地狱之门。一系列研究表明，可能在2050年代前后，我们将会迎来一个奇点时刻——科技创新的周期接近无穷小，社会熵接近无穷大——既是生存环境崩溃、灾难频发的危机时代，也是量子科技与人工智能爆发的数字生命起点。

张江老师，北京师范大学系统科学学院教授，集智俱乐部创始人，2019年他在混沌分享的课程《复杂性思维：重塑理解世界的思维框架》赢得超39万学员的喜爱，大家评价这是改变世界观的一门课程。

时隔四年，张江老师带来新课，其中不仅会谈复杂科学，还会引入东方智慧易经中的“阴阳”思维，帮助大家跳出局限，用更全面的跨学科视角、更接近客观的系统思维，认知世界正在走向何方。

听完这堂课后，让我们一起来思考：奇点将至，东方智慧是否会成为新时代的诺亚方舟，带领我们穿越迷雾，找到人类文明延续的新方向

第一部分：为什么是复杂科学

1.1 奇幻五年背后的复杂

1.2 复杂科学要直面的问题

1.3 复杂科学的关键概念

第二部分：复杂科学之奇点

2.1 技术奇点

2.2 经济奇点

2.3 生态奇点

2.4 奇点融合

第三部分：东方智慧之阴阳

3.1 阴阳与平衡，混沌边缘的复杂

3.2 太极生阴阳，从熵增定律到观察者

3.3 阴阳返无极，自稳态觉醒

第四部分：解决之道之自稳态觉醒

4.1 人类文明与自稳态觉醒

4.2 人工智能与理性人假说

4.3 个体与组织的回归本心

适合人群

高科学素养

强思辨能力

对万物本质有强烈好奇心

加分项：对国学、易经知

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本词条内容源自wikipedia及公开资料，遵守 CC3.0协议。
<br/>
[[Category:复杂系统]]
[[Category:人物]]
[[Category:集智科学家]]

张江

2024-05-27T02:51:41Z

Cancyqian：

{{#seo:
* |keywords=张江,Jiang Zhang,复杂网络,图网络
* |description=名字,研究领域
* }}'''张江'''，北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人、集智科学研究中心理事长、集智学园（北京）科技有限公司董事长，曾任腾讯研究院特聘顾问。主要研究领域包括因果涌现、复杂系统自动建模、社会与经济系统的规模法则（Scaling Laws）等。其开创的集智俱乐部是国内外知名的学术社区，致力于复杂系统、人工智能等多领域的跨学科交流与合作。

== 基本信息 ==
<div style="width:100%;height:300px;align:center"><div style="width:30%;float:left">[[文件:张老师证件照材料.jpg|替代=|右|360x360px|张江]]</div>
<div style="width:68%;float:left;margin-left:2%">
{| class="wikitable" width="75%"
|-style="height:30px"
! 类别 !! 信息
|-
|姓名：|| 张江（Jiang Zhang）
|-
|国籍：|| 中国
|-
|母校：|| 北京交通大学
|-
| 所在机构： || 北京师范大学系统科学学院，集智俱乐部
|-
| 研究方向：|| 复杂系统分析与建模，复杂网络与机器学习，规模法则（Scaling Laws）
|-
|个人主页链接|| https://bnusss.github.io/
|-
| 所在城市： || 北京
|-
| 电子邮箱： || zhangjiang@bnu.edu.cn
|-
| 联系电话： || +86 10 58807085
|}
</div>
</div>

<br />

===详细介绍===

'''张江'''，北京师范大学系统科学学院教授，集智俱乐部创始人，集智学园（北京）科技有限公司创始人兼董事长，集智研究中心理事长，曾任腾讯研究院特聘顾问。2006年博士毕业于北京交通大学经济与管理学专业；2006-2008年在中科院数学与系统科学研究院的复杂系统研究中心从事博士后研究工作；2008年6月-2012年7月，北京师范大学管理学院系统科学系讲师；2017年7月至今在北京师范大学系统科学学院担任教授。

主要关注领域：复杂系统分析与建模、复杂网络与机器学习、社会与经济系统的规模法则（Scaling Laws）等。

文章发表在包括：Nature Communications、Nature Machine Intelligence、Nonlinear Systems、Chaos、Physical Review E等国际知名刊物上。

他长期积极参与国际学术交流活动，曾多次访问[[圣塔菲研究所]]（Santa Fe Institute）等知名机构。2008年获得北京师范大学第11届青年教师教学基本功大赛理科组一等奖。曾先后获得多项国家自然科学基金资助。

其开创的[[集智俱乐部]]是国内外知名的学术社区，致力于复杂系统、人工智能等多领域的跨学科交流与合作，目前已在学术界和产业界产生了一定影响力。曾影响、孕育多家人工智能创业团队，包括：彩云AI、Momenta自动驾驶团队等，其创始人都是俱乐部核心成员。2018年俱乐部资深成员吴令飞发表Nature封面期刊。集智俱乐部为冠名出版过多本科普著作，包括《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》、《深度学习原理与 PyTorch 实战》、《NetLogo多主动建模入门》，译作《深度思考》等。

2016年底创办集智学园（北京）科技有限公司，专门致力于复杂性科学、人工智能等领域的知识服务工作，合作伙伴包括腾讯、华为、湖畔大学、混沌大学等多家知名机构。2019年底获得国家高新技术企业称号。

2021年底注册民非组织集智科学研究中心，为集智俱乐部实体，任该中心法人与理事长。

学术背景

张江老师累计发表论文SCI论文二十余篇，译著1本，专著1本。主要关注领域为复杂系统分析与建模、网络、因果涌现、机器学习，规模标度律等，他长期积极参与国际学术交流活动，曾先后访问过美国密西根大学（Michigan University）、佛蒙特大学(University of Vermont)、圣塔菲研究所（Santa Fe Institute）、瑞士弗雷堡大学(University of Fribourg)、亚利桑那州立大学（Arizona State University）等地。

2023年出版专著：《规模法则：探索细胞到城市的普适规律》
=== 访学经历 ===
* 2010.11~至今：多次访问美国[[圣塔菲研究所]]（Santa Fe Institute）；他在圣塔菲的访问经历记录:[[访问圣塔菲研究所]]
* 2014.12~2015.1：访问亚利桑那州立大学（Arizona State University）；
* 2007.7~2007.8: 学术访问美国密西根大学复杂系统研究中心；
* 2007.6~2007.7: 赴美国Vermont大学参加Stephen Wolfram的A New Kind of Science暑期学校；
* 2005.8: 参加圣塔菲研究所在北京主办的复杂系统暑期学校；

=== 邀请报告 ===
* 2023.5：重庆西南大学“第十九届中国网络科学论坛”邀请报告
* 2011.6：Internet，Satellite session at NetSci 2021 on "Complex Networks in Economics and lnnovation",邀请报告
* 2019.11：广西大学“管理学在中国”2019邀请报告；
* 2019.10：江苏大学“全国复杂网络大会图网络与机器学习分会场”邀请报告；
* 2019.10：新加坡南洋理工大学“International Conference of Complex Systems”口头报告；
* 2019.9：清华大学“International Conference of Social Computing”邀请报告；
* 2019.9：郑州大学“全国物理秋季年会统计物理分会场”邀请报告；
* 2018.1：杭州市西湖区黄龙饭店“第四届国际网络科学-X会议”邀请报告；
* 2009.6：北京师范大学“International Conference on Economic Science with Heterogeneous Interacting Agents, ESHIA2009”；
* 2011.6：赴上海参加“International Conference of Econophysics”；
* 2010.7：赴香港参加“StatPhysHK: Complexity, Computation, Information”会议；
* 2009.2：赴上海理工大学“Complexity Science 2009”会议；

=== 职业历程 ===

* 2017.6至今，任北京师范大学系统科学学院教授；<ref>[https://baike.baidu.com/item/%E5%BC%A0%E6%B1%9F/5829918?fr=aladdin 张江老师个人百度词条]</ref>
* 2012.7~2017.6，任北京师范大学系统科学学院副教授；
* 2008年6月~2012年7月，任北京师范大学管理学院系统科学系讲师；
* 2006.4~2008.4，在中科院数学与系统科学研究院的复杂系统研究中心从事博士后研究工作，导师：郭雷；
* 2006年博士毕业于北京交通大学经济与管理学专业；

=== 所获奖励 ===

* 2006年获中科院系统所许国志博士后奖励基金；
* 2008年获北京师范大学青年教师教学基本功比赛理科一等奖；
* 2014.1~2016.12，入选北京市青年英才计划，项目：复杂网络的异速生长律研究；

=== 合作学者 ===

* [[Geoffrey West]]
* [[尤金·斯坦利 H. Eugene Stanley]]

* Lifei Wang
* [https://scholar.google.com/citations?user=NoDUFVUAAAAJ&hl=en Lingfei Wu 吴令飞]

* [[李睿琪]]

== 主要论文/著作/课程 ==
所有已发表论文记录可以访问[https://bnusss.github.io/publications.html 张江老师研究组页面]

=== 代表性论文 ===
*Bing Yuan et al. [https://www.mdpi.com/1099-4300/26/2/108 Emergence and Causality in Complex Systems: A Survey of Causal Emergence and Related Quantitative Studies]. Entropy 2024, 26(2), 108

涌现与因果是理解复杂系统的两个基本概念，同时它们也是相互联系的。一方面，涌现指宏观属性不能由微观个体特性所解释的现象。另一方面，因果也具备涌现特性，这意味着当我们提高描述系统的抽象层级，就可能得到全新的因果规律。因果涌现理论试图在这两种概念建立起一座桥梁，甚至于用因果性定量刻画涌现。本篇论文综述了因果涌现在定量研究及应用的最新进展，重点包括：“定量的因果涌现”和“从数据中识别因果涌现”两个方面。后一个方面由于结合了机器学习和神经网络技术，因而建立了因果涌现理论与机器学习之间的联系。我们指出，这种联系包括将机器学习技术用于因果涌现识别及其将因果涌现理论用于机器学习这两个方面，这两个方面都凸显出了有效信息（EI）作为因果涌现的核心度量指标的重要性。本文的最后也对潜在应用等方面进行了讨论。

*Jiang Zhang, Kaiwei Liu: [https://www.mdpi.com/1099-4300/25/1/26 Neural Information Squeezer for Causal Emergence]. Entropy 2023, 25(1), 26

经典的因果涌现理论指出对于一个马尔科夫动力系统来说，通过选择恰当的粗粒化策略，可以在宏观状态得到因果性更强的马尔科夫动力学，这一现象被称为因果涌现。然而，由于最优的粗粒化策略很难被找到，因此如何从数据中识别这类因果涌现现象成为了制约该理论应用的难点。这篇文章提出了一种称为“神经信息压缩机”（Neural Information Squeezer, 简称NIS）的机器学习框架，从而可以自动从时间序列数据中提取有效的粗粒化策略和宏观动力学，并能辨识出因果涌现现象。通过使用可逆神经网络，我们可以把粗粒化策略分解为：“信息转换”和“信息抛弃”这两个过程，从而使得我们不仅可以控制信息通道的带宽，还可以获得系统的一些可解析的特征。最后，本文展示了该系统如何应用于一些具体的案例。

*Ying Tang et al.: [https://www.nature.com/articles/s41467-024-45172-8 Learning nonequilibrium statistical mechanics and dynamical phase transitions]. Nature Communications volume 15, 1117 (2024)

探究非平衡系统中的相变现象和普适性行为，是统计物理研究领域的重点课题之一。在非平衡态统计物理学中，动力配分函数（dynamical partition function）堪称其核心概念的代表之一，有着与平衡态统计物理中的系综和配分函数相仿的地位。与计算平衡态系统配分函数不同，动力配分函数的求解不仅需要对所有可能的系统状态进行求和，还必须引入对时间这一额外维度的考量。虽然在长时间极限情况下，该问题可通过简化处理并利用大偏差理论等方法进行分析，但要精确计算系统在任意有限时间内演化得到的动力配分函数，仍是一项颇具挑战性的工作。这个计算难题不仅继承了平衡态配分函数计算的复杂性，还需精确捕捉系统变量在任意时刻的联合分布情况。

*Lifei Wang et al.: "[https://www.nature.com/articles/s42256-020-00244-4 An interpretable deep-learning architecture of capsule networks for identifying cell-type gene expression programs from single-cell RNA-sequencing data]; Nature Machine Intelligence, 2: 693703(2020)

这篇文章开发了一种可解释的胶囊网络深度学习架构(scCapsNet)，在此基础上，使用多个scRNA-seq数据集评估scCapsNet为单细胞转录组分析指定的值。利用二维主成分分析(PCA)对特征提取层内权值参数进行分析。通过竞争性单细胞类型识别，scCapsNet模型能够进行特征选择来识别编码不同亚细胞类型的基因组，使亚细胞型识别成为可能的RNA表达特征被有效地集成到scCapsNet的参数矩阵中。这一特性使基因调控模块的发现成为可能。

*Zhang, Z., Zhao, Y., Liu, J. et al. [https://link.springer.com/article/10.1007/s41109-019-0194-4#citeas A general deep learning framework for network reconstruction and dynamics learning]. Appl Netw Sci 4, 110 (2019). https://doi.org/10.1007/s41109-019-0194-4<ref name="GNN">Zhang Zhang, Yi Zhao, Jing Liu, Shuo Wang, Ruyi Tao, Ruyue Xin & Jiang Zhang (2019) [https://pattern.swarma.org/paper?id=199529de-337f-11ea-b58a-0242ac1a0005 A general deep learning framework for network reconstruction and dynamics learning].</ref>

这篇文章提出了一套全新的网络和动力学重构的算法。即仅根据时间序列数据，就能够重构整个原始的相互作用网络以及每个节点的动力学，这相当于对原系统进行了自动建模。该算法不仅在精确度上远超其它对比算法，而且可以广泛地适用于各类系统。于2019年发表在Applied Network Science上。相关的论文解读资料可以查看[https://mp.weixin.qq.com/s/O9Q81ebX7DKEUIhvc7r5kQ 超越简单规则——用图神经网络对复杂系统进行自动建模]

* Li, R., Dong, L., Zhang, J., Wang, X., Wang, W. X., & Di, Z & Stanley, H. E. (2017). "[https://www.nature.com/articles/s41467-017-01882-w.pdf Simple spatial scaling rules behind complex cities]". Nature Communications, 8(1), 1841. <ref name="rules">Ruiqi Li,Lei Dong,Jiang Zhang,Xinran Wang,Wen-Xu Wang,Zengru Di,H. Eugene Stanley (2017) [https://pattern.swarma.org/paper?id=ff73afb2-3838-11ea-bb46-0242ac1a0005 Simple spatial scaling rules behind complex cities].</ref>相关的论文解读资料可以查看[https://mp.weixin.qq.com/s/O9Q81ebX7DKEUIhvc7r5kQ 张江：从规模理论，看城市的生长、创新与奇点]

这篇文章不仅回答了宏观规模标度律的起源，而且可以精准预测人口、GDP、道路网络等城市要素的空间分布情况。于2017年发表在Nature Communications上。

* Jiang Zhang, Xintong Li, Xinran Wang, Wenxu Wang, Lingfei Wu: [http://swarmagents.cn.13442.m8849.cn/thesis/doc/jake_379.pdf Scaling behaviours in the growth of networked systems and their geometric origins], Scientific Reports 2015, 5: 9767.<ref name="scale">Jiang Zhang,Xintong Li,Xinran Wang,Wen-Xu Wang,Lingfei Wu (2015) [https://pattern.swarma.org/paper?id=ad6da34e-455d-11ea-ac18-0242ac1a0005 Scaling behaviours in the growth of networked systems and their geometric origins].</ref>

这篇文章主要提出了一种几何网络模型，该模型可以很好地对社会经济系统中的缩放行为进行解释。于2017年发表在Scientific Reports上。

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=== 代表著作 ===
'''《规模法则》'''
* 张江：规模法则：探索从细胞到城市的普适规律，人邮出版社，2023

这是一本有关复杂系统的前沿研究方向“规模法则”（scaling law）的科普读物。所谓复杂系统，是指由大量个体通过错综复杂的相互作用关系形成的整体，它包括生命系统、生态系统、互联网社区、城市、国家、企业等。这些复杂系统表面上看起来毫不相干，甚至按照传统的学科划分，它们隶属于完全不同的科学领域，但是它们背后却存在统一的规律与法则。规模法则就是这些规律中的一组非常简洁而深刻的定量法则，它描绘了复杂系统的各类宏观变量是如何随着系统规模的大小而变化的，而且通常能够表达成简单的幂律公式。这些简单的数量关系背后隐藏着更深刻的复杂系统普适的基本原理。

====《数字创世纪——人工生命的新科学》====

* 李建会，张江：[http://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid=8230907a4a1fd035af7581439f8f8fbd&site=xueshu_se 数字创世纪——人工生命的新科学]，科学出版社，2006

本书对计算机和生物学交叉的前沿学科——人工生命进行了较系统详细的论述，在深入讨论了人工生命思想的起源、理论根据、计算机建模技术以及最新进展的基础上，系统地探讨人工生命的主要内容以及构建方法，通过对生命和计算关系的论述揭示了人工生命的计算主义哲学蕴意。本书涉及到虚拟生命(数字生命)的构建、基于行为的机器人的设计、人工生命的涌现与进化等内容，可供对人工生命、复杂系统理论、计算机程序演化、机器人研究、人工智能等感兴趣的读者，以及从事相关科学技术哲学研究的人员和学生参考。

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文件:规模法则封面.png
文件:数字创世纪.jpg|《数字创世纪》封面
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=== 最受欢迎的课程 ===
[[File:复杂性阶梯.jpg|400px|thumb|right| [https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=432 复杂性思维2020]]]
张江老师作为复杂性思维的布道者，在复杂性科学的科普上准备了很多的适合于初学者了解的科普内容和视频，将复杂性科学的概念和生活紧密结合，同时又能有趣的阐述晦涩难懂的概念，非常值得学习。

====[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=432 复杂性思维2020]====

本课程中，张江老师将用一套自己搭建的“复杂性阶梯”的框架串联起众多复杂性科学概念，包括混沌、秩序、自催化网络、涌现、混沌边缘、热力学第二定律、分形、网络、自指等等。沿着复杂性阶梯一路攀爬，复杂性层级将逐步提升。生命组织如此，人类组织亦是如此，它们其实都遵循着非常相似的复杂性规律。只不过由于每个系统演化所处的阶段的不同，以及我们每个人看待这些事物的观察视角不同，因而它就会呈现出令人眼花缭乱的复杂性。本课程则带领你透过现象看到本质。

[[File:深度学习原理与Pytorch实战.png|400px|thumb|right| [https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=421 深度学习原理与Pytorch实战]]]
====[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=421 深度学习原理与Pytorch实战]====

此系列课程主要围绕集智俱乐部众包写作的书籍《深度学习原理与 PyTorch 实战》展开，兼具理论与实践，是想要掌握一门深度学习技术不可错过的课程。每节课围绕一个有意思的实战案例展开，不仅循序渐进地讲解了PyTorch的基本使用、神经网络的搭建、卷积神经网络和循环神经网络的实现，而且全面深入地介绍了计算机视觉、自然语言处理、迁移学习，以及最新的对抗学习和深度强化学习等前沿技术。同学们可以通过亲自动手实践，轻松入门深度学习，学会构造一个图像识别器，生成逼真的图画，让机器理解单词与文本，让机器作曲，教会机器玩游戏，还可以实现一个简单的机器翻译系统。

[[File:Netlogo.jpg|400px|thumb|right| [https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=429 NetLogo多主体建模入门]]]
====[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=429 NetLogo多主体建模入门]====

《NetLogo多主体建模入门》这个课程就是通过数个案例教会大家如何去动手搭建一个多主体仿真模型，以及如何利用NetLogo软件实现这些模型，是一门既有理论又有实操的入门课程。它将会循序渐进地给你介绍如何使用NetLogo软件，如何通过算法来理解数值微分、数值积分，甚至求解微分方程、动力系统。通过学习，你就能搭建一个人工生命的世界，一个人工经济系统，以及一个人工生态系统。通过计算模拟，你还能理解到什么叫做捕食与被捕食的依存关系，病毒如何沿着网络进行传播甚至大爆发，你还能对人类财富不平等的起源拥有全新的洞察。其实，所有这一切真没有那么复杂，无非就是几行NetLogo的代码而已。而所有这些不同领域的知识都可以从玩弄这些代码得到。

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== 主导的项目 ==

=== 科研项目 ===

* 2020年度北京师范大学“新型冠状病毒防治科研攻关”项目，基于大规模人口移动的新冠病毒疫情扩散模型、预测及其干预，2020.04-2020.06，20万，在研，主持
* 国家自然科学基金，面上项目，11775020，非线性波在非均匀振荡介质内传播特性的研究，2018-01至2021-12，56万，在研，参与
* 国家自然科学基金，面上项目，6167020305，互联网的集体注意力流研究，2016-02至2020-12，77.04万，在研，主持
* 北京师范大学自主科研基金，310421103，开放式流网络的结构、演化与应用，2015-09至2018-09，35万, 已结题，主持
* 国家自然科学基金，青年项目，11205014，在相干态表象中求解非平衡多体系统量子主方程，2012-01至2014-12，20万，已结题，参与
* 国家自然科学基金，面上项目，61174165，经济系统中的流动性及其对尺度分布的影响，2012-01至2015-12, 60万，已结题，参与
* 国家自然科学基金，青年项目， 61004107，加权食物网的异速标度律研究，2010-01至2013-12， 22万，已结题，主持

=== 企业科研合作项目 ===

====与腾讯合作====
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[[File:社区9月份.png|400px]] [[File:社区10月份.png|400px]]
</center>
利用海量腾讯社交网络数据，比如好友关系、消息量，加群信息等，对企业社群进行构建以及分析。通过社交网络数据对企业社群进行分析可以对企业的发展趋势有更准确的掌握，比如根据企业的社群网络的变化可以看出企业内部凝聚力的变化，企业内员工的入/离职情况可以判断企业的发展方向等等。因此，借助腾讯大量的社交网络数据以及我们的提供的网络分析的工具和方法，可以从图网络的角度对企业的发展趋势有一个更清晰的判断。

包括从海量的社交网络中构建企业社群以及对企业社群进行分析和比较。在企业社群的构建过程中，我们采用标签传播等算法，构建企业内员工的社交网络。目前主要对3000家上市企业的社群进行构建。基于构建出的企业社群，对公司发展状况进行分析，比如通过计算节点度中心性等指标进行KOL关键人物发现、对比不同时间企业社群网络的变化特征，通过员工画像分析其变化原因以及企业发展趋势等。

以某准备上市的汽车企业为例，我们构建了其18年9月份和10月份两个月的企业社群，然后对企业社群进行分析，可以看出，从网络图和指标上看，该公司社群较稳定，而通过对员工的浏览情况的分析，可以看出员工更加关注新能源、电动汽车、未来等相关内容，与目前该公司正在准备上市，且新能源汽车已成为支柱业务情况相一致。因此，分析公司社群动态变化可以帮助了解公司现状，甚至提前了解公司动态。

<br/>
[[File:华为项目分析.png|400px|thumb|right|[http://business.swarma.org/advisory 项目合作]]]

====与某知名企业合作====

我们利用复杂性科学中的规模理论（scaling theory）分析了大型知名企业X公司30年的成长过程，并与全球5万家公司进行了比较，从而帮助该公司发现了企业在实际经营中的重点问题。此项研究获得了该公司领导高层的一致认可，为企业制定了发展战略和方向。

这一套针对企业现状的定量评估系统是十分有价值的。首先这套系统可以帮助企业进行自身的“体检”。了解企业目前的发展状况，特别是与市场上其他公司相比企业的表现及排名，有助于企业发现异常的指标，并及时采取行动；

其次该方法也支持同“年龄”的公司、同产业或者跨产业的公司比较，了解自身在市场大环境中的生存状况。相比绝对值或者人均值等直接比较的方法，规模法则考虑了企业规模不同带来的影响以及市场非线性作用。

最后，这套方法可以对企业进行动态化的预测和评估。即对企业一段时间内的生长状况作出评价，评分越高，企业的成长性越高。

数据来自标准普尔（S&P）核心数据库Capital IQ以及Capital IQ旗下的Compustat数据，数据包括了57427家公司的财务数据和经营数据，按照GICS（全球行业分类系统）将公司分为了12个经济部门和285个子行业。这些数据作为我们的对比数据，在企业评估时发挥作用。

总结而言，基于规模理论的指导，我们可以对企业的静态表现和动态生长做出定量评估，有助于企业经营者对企业自身发展和市场平均水平有清晰的了解，并且能够帮助企业快速定位异常指标，及时做出调整和改进，同时也能够方便企业分析竞争对手的现状和历史发展状况。

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=== 企业咨询合作项目 ===

==== 与得到合作 ====
*'''合作课程：'''[https://m.igetget.com/share/course/pay/detail?id=b0rNAzaYOj7VyPMsljK8P54m6wlk12 《张江·复杂科学前沿》]
*'''主要内容：'''
:北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人张江的全新课程《张江·复杂科学前沿》已经上线得到APP。十多年的科研与教学积累，1套独有的框架脉络，超过1年的斟酌打磨，27节精品内容，5小时原声呈现，共同构建起这门课程。这既是复杂性科学的新手入门课，也是复杂性思维的升级训练营。
:收获一套前沿学科的认知框架。复杂科学是一门前沿学科，学科很年轻，还没有形成成体系的学科框架。只靠自己学，可能只记住了比如涌现、混沌、自组织等复杂科学的概念，弄不清楚它们之间的联系。而张江老师会给你搭建一套认识复杂科学的框架。你再看到复杂科学的新书、新概念，会自己定位它们的位置，有个更全面的理解。
:收获更多观察世界的新视角。复杂科学是名副其实的“跨领域”研究学科。它跨越的学科范围之广，涉及物理学、生命科学、生态学、人工智能，及社会科学等。学习这个学科，能让你能超越分属于不同学科孤立的琐碎知识，找到不同事物背后的共性规律，给你带来更本质的洞察。
:复杂科学一线研究者亲自讲述。张江老师从事复杂科学的教学与科研十余年，曾主持多项国家级复杂科学研究项目，在Nature Communications、Scientific Reports等国际刊物上发表过论文60多篇，活跃在学科前沿的第一线。课程中用到的部分案例，就来自张老师自己的研究成果。在这些研究成果中，还包括他和复杂科学领域里的大神，杰弗里·韦斯特共同做过的课题。
:获得跨学科的知识借鉴。复杂科学可以为你的工作提供更多的启发。比如你是一名创业者，你是一名产品经理，在学习这门课之前，你很可能想不到进化论对你的创业项目能有什么帮助。但是学过这门课，你会发现它完全可以借鉴过来，帮助你做产品研发。
*'''公司介绍：'''
:[https://www.igetget.com/ 得到]，旨在为用户提供“省时间的高效知识服务” ，2016年5月上线，由罗辑思维团队出品，提倡碎片化学习方式，让用户短时间内获得有效的知识。

====与混沌大学合作====
* '''合作课程：'''《复杂性思维：重塑理解世界的思维框架》
* '''主要内容：'''
: 通过介绍复杂性科学的经典理论和前言进展，带你了解什么是复杂系统，什么是复杂性科学，复杂系统如何演化，群体智慧是怎么产生的，如何才能抵御熵增走向进化，对于企业来说，如何利用复杂性思维打造有生命力的学习型组织，如何促进组织的自组织和涌现。

* '''公司介绍：'''
: [https://www.hundun.cn/ 混沌大学]公司名为混沌时代（北京）教育科技有限公司，成立于2014年，致力于为创新创业者提供认知升级。创办人李善友教授亲自打磨创新学科，同时邀请中国及全球名师，通过线上或线下讲授，以及独特的思维模型+刻意练习学习方法，开创了互联网时代的创新教育。

====与湖畔大学合作====

* '''合作课程：'''《熵增、规模理论和企业生命周期》
* '''主要内容：'''
:万事万物都无法回避生长、衰老与死亡。然而，生物、城市以及公司的生长、衰老与死亡的机制是什么？张江老师通过从热力学第二定律谈起，指出熵才是主宰万事万物生老病死背后的核心因素，并运用发展于物理学中的标度分析（Scale）方法到生物、城市以及企业等不同的宏观复杂系统之上，找到了它们背后的普适规律，与系统的生老病死与其新陈代谢的规模法则联系起来，同时应用于企业，揭示出不同行业中的增长规律，并且在个体上对企业进行诊断和评价。
* '''公司介绍：'''
: [https://www.hupan.com/o/web/index.html#/ 湖畔大学]由柳传志、马云、冯仑、郭广昌、史玉柱、沈国军、钱颖一、蔡洪滨、邵晓锋九位企业家和著名学者共同发起创办。湖畔大学坚持公益性和非营利性，主张坚守底线、完善社会。

====与龙湖集团合作====
* '''合作课程：'''《复杂性科学与企业管理》
* '''主要内容：'''
: 与龙湖的中高管系统地介绍什么是复杂系统，什么是复杂性科学，以及它的发展历史脉络如何，对企业的发展有何帮助，如何运用复杂性思维进行企业管理？对于传统行业如何借助复杂性思维突破转型，走出管理发展的瓶颈。
*'''公司介绍：'''
: [https://www.longfor.com/about/ 龙湖集团]1993年创建于重庆，发展于全国，业务涵盖地产开发、商业运营、租赁住房、智慧服务四大主航道业务，并积极试水养老、产城等创新领域。

====与百词斩合作====

*'''合作课程：'''《21世纪的复杂性科学》
*'''主要内容：'''
: 介绍什么是复杂系统，什么是复杂性科学，以及它的发展历史脉络如何，对企业的发展有何帮助，如何运用复杂性思维进行企业管理？为什么人工智能时代更加需要复杂性思维？针对成都超有爱公司，具体如何利用复杂性理论指导其进一步成长、壮大。
*'''公司介绍：'''
: [https://app.mokahr.com/campus_apply/baicizhan/120 “百词斩”]的公司名称是成都超有爱科技有限公司，成立于 2012 年。产品有 App “百词斩"以及“薄荷阅读”、“番茄英语”、“蛋糕英语”、“芝士派” 等其他英语细分学习领域产品，其中 App “百词斩”的用户已过八千万，领先目前其他在线教育创业公司。配合经纬中国 A 轮、中国文化产业投资基金 B 轮、红杉资本 C 轮、腾讯 D 轮投资，目前公司正稳定而快速的发展中。

====与深圳城市设计规划研究院合作====

*'''合作课程：'''《迎接AI时代》
*'''主要内容：'''
:从人工智能的历史到AI时代的未来，再到AI在各个行业的落地应用。本系列课程带你全面走进AI时代。主要介绍了人工智能的发展历史，解答了为什么机器学习构成了新一代人工智能革命的核心？它与普通的人工智能算法最本质的不同是什么？以及最新的人工智能算法包括监督学习、无监督学习、迁移学习、强化学习等在实际生产中的应用，与深规院深度探讨了相应的业务的AI实践与可行性。
*'''公司介绍：'''
: [https://www.upr.cn/about-scenic.htm 深圳市城市规划设计研究院(深规院)]是专注于创造和务实解决城市问题的规划咨询研究与设计机构。深规院擅长以多学科综合规划的方法，应对城市发展过程中出现的复杂问题。1990年成立至今，在深圳以及国内外200多个地区完成了3500多个项目，涉及宏观区域研究、城市综合发展咨询、规划与城市设计、交通与市政基础设施、低碳生态技术研究与应用、地区开发政策等多个领域。同时，深规院与国内外多家咨询公司、大学、大型企业建立了长期的战略伙伴关系，在产业经济、生态环保、社会治理、投资融资、公众咨询、学术培养等方面进行合作。<br />

== 相关机构 ==

=== 北京师范大学系统科学学院 ===
[https://sss.bnu.edu.cn/ 北京师范大学系统科学学院]是国际一流的复杂性科学研究和人才培养基地，国内系统科学学科建设与发展的引领者，北京师范大学学科交叉和科研创新的重要平台。其使命是探索复杂性，加深人类对自然与社会的认识。推进系统科学基础和前沿科学研究，培养具有综合素质和能力的高水平人才，把系统科学的学术进步转化为推动社会经济发展的力量。

=== [[集智俱乐部]] ===
[http://swarma.org/ 集智俱乐部]，英文名：Swarma Club，成立于2003年，是一个从事学术研究、享受科学乐趣的探索者的团体，也是国内最早的研究人工智能、复杂系统的科学社区。它倡导以平等开放的态度、科学实证的精神，进行跨学科的研究与交流，力图搭建一个中国的 “ 没有围墙的研究所 ”。

=== 集智学园 ===
[https://campus.swarma.org/ 集智学园]成立于2016年10月1日，是集智俱乐部孕育的创业项目之一。为一个知识服务社区，专门致力于复杂性科学、人工智能等先进技术的普及工作，合作伙伴包括腾讯、华为、北京师范大学、湖畔大学、混沌大学等多家知名机构。2019年底获得国家高新技术企业称号。
旗下产品[https://pattern.swarma.org/ 集智斑图]是一个复杂性科学领域的自组织学习社区，包含了该领域学习路径的展示，同时承载了集智特色的论文解读活动，为知识探索者提供了一个良好的学习平台。口号是用知识连接探索者。

== 联系方式 ==

* '''联系电话'''：+86 10 58807085

* '''电子邮件'''：jakezj@163.com

* '''北京师范大学办公地点'''：北京师范大学科技楼B区

== 相关链接 ==

1、[https://baike.baidu.com/item/%E5%BC%A0%E6%B1%9F/5829918?fr=aladdin 百度百科]

2、[http://jake.swarma.org 个人主页]

4、[https://scholar.google.com/citations?user=N0k2mpcAAAAJ&hl=en Google scholar的个人主页]

== 参考资料 ==
<references />

== 编者推荐 ==

[[文件:GEB.png|400px|thumb|right|[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=10135 解读《GEB》]]]

====《哥德尔、艾舍尔、巴赫——集异璧之大成》====
张江老师曾在多次讲座中必推荐的一本书，就是来自侯世达的《哥德尔、艾舍尔、巴赫——集异璧之大成》，这本书对他产生了非常深远的影响，是他走向复杂性科学的启蒙之作，但是这本巨著内容详尽但不是那么容易理解，为了让大家更好的阅读这本书，他从自身的阅读经验出发，给出了一些方法并且对这本书做了一个大致的解读：[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=10135 解读《GEB》]

====[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=11044 "科研学习中的快速迭代法"]====
在这门课程中张江老师总结了这么多年做科研的经验，整理成了一个大的框架，告诉大家如何「科学科研」，希望能够让年轻的科研者少走弯路，快速提升。

====其他====
张江老师的最近的科研方向集中在图网络和复杂系统自动建模方向，为了让大家快速了解这个领域的知识，并且入门，他梳理了2条特别实用的路径，适合希望在这个领域入门并且深入研究的学生。
: 这条路径[https://pattern.swarma.org/path?id=3 从网络科学的视角入门图网络之学习路径]更适合初学者入门学习。
: 这条路径涵盖不同领域不同方面的87篇文献介绍，堪比综述。[https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，更适合在这个领域已经入门，希望深入研究的朋友。
:

==== 得到课程分享 ====
[[文件:复杂科学前沿课.jpg|缩略图|[https://www.dedao.cn/course/b0rNAzaYOj7VyPMsljK8P54m6wlk12 复杂科学前沿课]]]

北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人张江的全新课程《张江·复杂科学前沿》已经上线得到APP。十多年的科研与教学积累，1套独有的框架脉络，超过1年的斟酌打磨，27节精品内容，5小时原声呈现，共同构建起这门课程。这既是复杂性科学的新手入门课，也是复杂性思维的升级训练营。

# 收获一套前沿学科的认知框架。复杂科学是一门前沿学科，学科很年轻，还没有形成成体系的学科框架。只靠自己学，可能只记住了比如涌现、混沌、自组织等复杂科学的概念，弄不清楚它们之间的联系。而张江老师会给你搭建一套认识复杂科学的框架。你再看到复杂科学的新书、新概念，会自己定位它们的位置，有个更全面的理解。
# 收获更多观察世界的新视角。复杂科学是名副其实的“跨领域”研究学科。它跨越的学科范围之广，涉及物理学、生命科学、生态学、人工智能，及社会科学等。学习这个学科，能让你能超越分属于不同学科孤立的琐碎知识，找到不同事物背后的共性规律，给你带来更本质的洞察。
# 复杂科学一线研究者亲自讲述。张江老师从事复杂科学的教学与科研十余年，曾主持多项国家级复杂科学研究项目，在Nature Communications、Scientific Reports等国际刊物上发表过论文60多篇，活跃在学科前沿的第一线。课程中用到的部分案例，就来自张老师自己的研究成果。在这些研究成果中，还包括他和复杂科学领域里的大神，杰弗里·韦斯特共同做过的课题。
# 获得跨学科的知识借鉴。复杂科学可以为你的工作提供更多的启发。比如你是一名创业者，你是一名产品经理，在学习这门课之前，你很可能想不到进化论对你的创业项目能有什么帮助。但是学过这门课，你会发现它完全可以借鉴过来，帮助你做产品研发。

==== 混沌学园课程分享 ====

===== 一、复杂性思维：重塑理解世界的思维框架 =====
生活在这个充满不确定性且瞬息万变的世界，我们面临着许多高度复杂的问题。有来自科技进步、经济增长和全球化加深带来的挑战，也有人类自身的衰老、疾病和死亡的威胁。如何科学的看待这些问题，找寻解决之法？复杂性思维方式就是必备的思维框架。

斯蒂芬·霍金曾说，21世纪将是复杂性科学的世纪。复杂性科学兴起于20世纪80年代，是当代科学发展的前沿领域，不仅在物理、数学、生物等传统自然科学中成就斐然，而且也深刻影响了经济、社会、管理领域，为人类的发展提供了新思路、新方法和新途径。

本次的课程中，北京师范大学系统科学学院教授，集智俱乐部、集智学园创始人—张江老师，将会为你讲解复杂性科学的经典理论和前沿进展，你将收获：

1、什么是复杂性科学

2、什么是复杂系统，复杂系统如何演化

3、如何促进群体的智慧产生

4、如何抵御熵增

5、如何走向进化

6、如何在更大的视角理解合作与竞争

学习价值：

帮助你培养复杂性思维方式，在科学的视角下理解这个日益复杂的世界

===== 二、自稳态觉醒：复杂科学和东方智慧视角下的AI奇点去未来 =====
“2050年代，我们是否还有机会带着地球去流浪？”

2023年已过半，俄乌战争尚未停歇，新冠仍在全球流行，极端天气继续频发，经济危机就在前方，15个气候临界点已然越过9个，地球正走向一条几乎不可逆的剧变之路。

同时，量子纠缠实验首获诺贝尔奖，激光核聚变首次产生净能量增益，生成式模型正在攻克人类引以为傲的艺术创作领域， 7月25日《Nature》文章称ChatGPT 已经攻破图灵测试，室温超导正在成为聚焦眼球的新爆点......新兴科技在社交媒体上间歇性狂欢。

人们正踏上天堂之路，人们正走向地狱之门。一系列研究表明，可能在2050年代前后，我们将会迎来一个奇点时刻——科技创新的周期接近无穷小，社会熵接近无穷大——既是生存环境崩溃、灾难频发的危机时代，也是量子科技与人工智能爆发的数字生命起点。

张江老师，北京师范大学系统科学学院教授，集智俱乐部创始人，2019年他在混沌分享的课程《复杂性思维：重塑理解世界的思维框架》赢得超39万学员的喜爱，大家评价这是改变世界观的一门课程。

时隔四年，张江老师带来新课，其中不仅会谈复杂科学，还会引入东方智慧易经中的“阴阳”思维，帮助大家跳出局限，用更全面的跨学科视角、更接近客观的系统思维，认知世界正在走向何方。

听完这堂课后，让我们一起来思考：奇点将至，东方智慧是否会成为新时代的诺亚方舟，带领我们穿越迷雾，找到人类文明延续的新方向

第一部分：为什么是复杂科学

1.1 奇幻五年背后的复杂

1.2 复杂科学要直面的问题

1.3 复杂科学的关键概念

第二部分：复杂科学之奇点

2.1 技术奇点

2.2 经济奇点

2.3 生态奇点

2.4 奇点融合

第三部分：东方智慧之阴阳

3.1 阴阳与平衡，混沌边缘的复杂

3.2 太极生阴阳，从熵增定律到观察者

3.3 阴阳返无极，自稳态觉醒

第四部分：解决之道之自稳态觉醒

4.1 人类文明与自稳态觉醒

4.2 人工智能与理性人假说

4.3 个体与组织的回归本心

适合人群

高科学素养

强思辨能力

对万物本质有强烈好奇心

加分项：对国学、易经知

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本词条内容源自wikipedia及公开资料，遵守 CC3.0协议。
<br/>
[[Category:复杂系统]]
[[Category:人物]]
[[Category:集智科学家]]

张江

2024-05-24T07:36:13Z

Cancyqian：

{{#seo:
* |keywords=张江,Jiang Zhang,复杂网络,图网络
* |description=名字,研究领域
* }}'''张江'''，北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人、集智科学研究中心理事长、集智学园（北京）科技有限公司董事长，曾任腾讯研究院特聘顾问。主要研究领域包括因果涌现、复杂系统自动建模、社会与经济系统的规模法则（Scaling Laws）等。其开创的集智俱乐部是国内外知名的学术社区，致力于复杂系统、人工智能等多领域的跨学科交流与合作。

== 基本信息 ==
<div style="width:100%;height:300px;align:center">
<div style="width:30%;float:left">[[文件:张老师证件照材料.jpg|替代=|右|360x360px|张江]]</div>
<div style="width:68%;float:left;margin-left:2%">
{| class="wikitable" width="75%"
|-style="height:30px"
! 类别 !! 信息
|-
|姓名：|| 张江（Jiang Zhang）
|-
|国籍：|| 中国
|-
|母校：|| 北京交通大学
|-
| 所在机构： || 北京师范大学系统科学学院，集智俱乐部
|-
| 研究方向：|| 复杂系统分析与建模，复杂网络与机器学习，规模法则（Scaling Laws）
|-
|个人主页链接|| https://bnusss.github.io/
|-
| 所在城市： || 北京
|-
| 电子邮箱： || zhangjiang@bnu.edu.cn
|-
| 联系电话： || +86 10 58807085
|}
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</div>

<br />

===详细介绍===

'''张江'''，北京师范大学系统科学学院教授，集智俱乐部创始人，集智学园（北京）科技有限公司创始人兼董事长，集智研究中心理事长，曾任腾讯研究院特聘顾问。2006年博士毕业于北京交通大学经济与管理学专业；2006-2008年在中科院数学与系统科学研究院的复杂系统研究中心从事博士后研究工作；2008年6月-2012年7月，北京师范大学管理学院系统科学系讲师；2017年7月至今在北京师范大学系统科学学院担任教授。

主要关注领域：复杂系统分析与建模、复杂网络与机器学习、社会与经济系统的规模法则（Scaling Laws）等。

文章发表在包括：Nature Communications、Nature Machine Intelligence、Nonlinear Systems、Chaos、Physical Review E等国际知名刊物上。

他长期积极参与国际学术交流活动，曾多次访问[[圣塔菲研究所]]（Santa Fe Institute）等知名机构。2008年获得北京师范大学第11届青年教师教学基本功大赛理科组一等奖。曾先后获得多项国家自然科学基金资助。

其开创的[[集智俱乐部]]是国内外知名的学术社区，致力于复杂系统、人工智能等多领域的跨学科交流与合作，目前已在学术界和产业界产生了一定影响力。曾影响、孕育多家人工智能创业团队，包括：彩云AI、Momenta自动驾驶团队等，其创始人都是俱乐部核心成员。2018年俱乐部资深成员吴令飞发表Nature封面期刊。集智俱乐部为冠名出版过多本科普著作，包括《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》、《深度学习原理与 PyTorch 实战》、《NetLogo多主动建模入门》，译作《深度思考》等。

2016年底创办集智学园（北京）科技有限公司，专门致力于复杂性科学、人工智能等领域的知识服务工作，合作伙伴包括腾讯、华为、湖畔大学、混沌大学等多家知名机构。2019年底获得国家高新技术企业称号。

2021年底注册民非组织集智科学研究中心，为集智俱乐部实体，任该中心法人与理事长。

学术背景

张江老师累计发表论文SCI论文二十余篇，译著1本，专著1本。主要关注领域为复杂系统分析与建模、网络、因果涌现、机器学习，规模标度律等，他长期积极参与国际学术交流活动，曾先后访问过美国密西根大学（Michigan University）、佛蒙特大学(University of Vermont)、圣塔菲研究所（Santa Fe Institute）、瑞士弗雷堡大学(University of Fribourg)、亚利桑那州立大学（Arizona State University）等地。

2023年出版专著：《规模法则：探索细胞到城市的普适规律》
=== 访学经历 ===
* 2010.11~至今：多次访问美国[[圣塔菲研究所]]（Santa Fe Institute）；他在圣塔菲的访问经历记录:[[访问圣塔菲研究所]]
* 2014.12~2015.1：访问亚利桑那州立大学（Arizona State University）；
* 2007.7~2007.8: 学术访问美国密西根大学复杂系统研究中心；
* 2007.6~2007.7: 赴美国Vermont大学参加Stephen Wolfram的A New Kind of Science暑期学校；
* 2005.8: 参加圣塔菲研究所在北京主办的复杂系统暑期学校；

=== 邀请报告 ===
* 2023.5：重庆西南大学“第十九届中国网络科学论坛”邀请报告
* 2011.6：Internet，Satellite session at NetSci 2021 on "Complex Networks in Economics and lnnovation",邀请报告
* 2019.11：广西大学“管理学在中国”2019邀请报告；
* 2019.10：江苏大学“全国复杂网络大会图网络与机器学习分会场”邀请报告；
* 2019.10：新加坡南洋理工大学“International Conference of Complex Systems”口头报告；
* 2019.9：清华大学“International Conference of Social Computing”邀请报告；
* 2019.9：郑州大学“全国物理秋季年会统计物理分会场”邀请报告；
* 2018.1：杭州市西湖区黄龙饭店“第四届国际网络科学-X会议”邀请报告；
* 2009.6：北京师范大学“International Conference on Economic Science with Heterogeneous Interacting Agents, ESHIA2009”；
* 2011.6：赴上海参加“International Conference of Econophysics”；
* 2010.7：赴香港参加“StatPhysHK: Complexity, Computation, Information”会议；
* 2009.2：赴上海理工大学“Complexity Science 2009”会议；

=== 职业历程 ===

* 2017.6至今，任北京师范大学系统科学学院教授；<ref>[https://baike.baidu.com/item/%E5%BC%A0%E6%B1%9F/5829918?fr=aladdin 张江老师个人百度词条]</ref>
* 2012.7~2017.6，任北京师范大学系统科学学院副教授；
* 2008年6月~2012年7月，任北京师范大学管理学院系统科学系讲师；
* 2006.4~2008.4，在中科院数学与系统科学研究院的复杂系统研究中心从事博士后研究工作，导师：郭雷；
* 2006年博士毕业于北京交通大学经济与管理学专业；

=== 所获奖励 ===

* 2006年获中科院系统所许国志博士后奖励基金；
* 2008年获北京师范大学青年教师教学基本功比赛理科一等奖；
* 2014.1~2016.12，入选北京市青年英才计划，项目：复杂网络的异速生长律研究；

=== 合作学者 ===

* [[Geoffrey West]]
* [[尤金·斯坦利 H. Eugene Stanley]]

* Lifei Wang
* [https://scholar.google.com/citations?user=NoDUFVUAAAAJ&hl=en Lingfei Wu 吴令飞]

* [[李睿琪]]

== 主要论文/著作/课程 ==
所有已发表论文记录可以访问[https://bnusss.github.io/publications.html 张江老师研究组页面]

=== 代表性论文 ===
*Bing Yuan et al. [https://www.mdpi.com/1099-4300/26/2/108 Emergence and Causality in Complex Systems: A Survey of Causal Emergence and Related Quantitative Studies]. Entropy 2024, 26(2), 108

涌现与因果是理解复杂系统的两个基本概念，同时它们也是相互联系的。一方面，涌现指宏观属性不能由微观个体特性所解释的现象。另一方面，因果也具备涌现特性，这意味着当我们提高描述系统的抽象层级，就可能得到全新的因果规律。因果涌现理论试图在这两种概念建立起一座桥梁，甚至于用因果性定量刻画涌现。本篇论文综述了因果涌现在定量研究及应用的最新进展，重点包括：“定量的因果涌现”和“从数据中识别因果涌现”两个方面。后一个方面由于结合了机器学习和神经网络技术，因而建立了因果涌现理论与机器学习之间的联系。我们指出，这种联系包括将机器学习技术用于因果涌现识别及其将因果涌现理论用于机器学习这两个方面，这两个方面都凸显出了有效信息（EI）作为因果涌现的核心度量指标的重要性。本文的最后也对潜在应用等方面进行了讨论。

*Jiang Zhang, Kaiwei Liu: [https://www.mdpi.com/1099-4300/25/1/26 Neural Information Squeezer for Causal Emergence]. Entropy 2023, 25(1), 26

经典的因果涌现理论指出对于一个马尔科夫动力系统来说，通过选择恰当的粗粒化策略，可以在宏观状态得到因果性更强的马尔科夫动力学，这一现象被称为因果涌现。然而，由于最优的粗粒化策略很难被找到，因此如何从数据中识别这类因果涌现现象成为了制约该理论应用的难点。这篇文章提出了一种称为“神经信息压缩机”（Neural Information Squeezer, 简称NIS）的机器学习框架，从而可以自动从时间序列数据中提取有效的粗粒化策略和宏观动力学，并能辨识出因果涌现现象。通过使用可逆神经网络，我们可以把粗粒化策略分解为：“信息转换”和“信息抛弃”这两个过程，从而使得我们不仅可以控制信息通道的带宽，还可以获得系统的一些可解析的特征。最后，本文展示了该系统如何应用于一些具体的案例。

*Ying Tang et al.: [https://www.nature.com/articles/s41467-024-45172-8 Learning nonequilibrium statistical mechanics and dynamical phase transitions]. Nature Communications volume 15, 1117 (2024)

探究非平衡系统中的相变现象和普适性行为，是统计物理研究领域的重点课题之一。在非平衡态统计物理学中，动力配分函数（dynamical partition function）堪称其核心概念的代表之一，有着与平衡态统计物理中的系综和配分函数相仿的地位。与计算平衡态系统配分函数不同，动力配分函数的求解不仅需要对所有可能的系统状态进行求和，还必须引入对时间这一额外维度的考量。虽然在长时间极限情况下，该问题可通过简化处理并利用大偏差理论等方法进行分析，但要精确计算系统在任意有限时间内演化得到的动力配分函数，仍是一项颇具挑战性的工作。这个计算难题不仅继承了平衡态配分函数计算的复杂性，还需精确捕捉系统变量在任意时刻的联合分布情况。

*Lifei Wang et al.: "[https://www.nature.com/articles/s42256-020-00244-4 An interpretable deep-learning architecture of capsule networks for identifying cell-type gene expression programs from single-cell RNA-sequencing data]; Nature Machine Intelligence, 2: 693703(2020)

这篇文章开发了一种可解释的胶囊网络深度学习架构(scCapsNet)，在此基础上，使用多个scRNA-seq数据集评估scCapsNet为单细胞转录组分析指定的值。利用二维主成分分析(PCA)对特征提取层内权值参数进行分析。通过竞争性单细胞类型识别，scCapsNet模型能够进行特征选择来识别编码不同亚细胞类型的基因组，使亚细胞型识别成为可能的RNA表达特征被有效地集成到scCapsNet的参数矩阵中。这一特性使基因调控模块的发现成为可能。

*Zhang, Z., Zhao, Y., Liu, J. et al. [https://link.springer.com/article/10.1007/s41109-019-0194-4#citeas A general deep learning framework for network reconstruction and dynamics learning]. Appl Netw Sci 4, 110 (2019). https://doi.org/10.1007/s41109-019-0194-4<ref name="GNN">Zhang Zhang, Yi Zhao, Jing Liu, Shuo Wang, Ruyi Tao, Ruyue Xin & Jiang Zhang (2019) [https://pattern.swarma.org/paper?id=199529de-337f-11ea-b58a-0242ac1a0005 A general deep learning framework for network reconstruction and dynamics learning].</ref>

这篇文章提出了一套全新的网络和动力学重构的算法。即仅根据时间序列数据，就能够重构整个原始的相互作用网络以及每个节点的动力学，这相当于对原系统进行了自动建模。该算法不仅在精确度上远超其它对比算法，而且可以广泛地适用于各类系统。于2019年发表在Applied Network Science上。相关的论文解读资料可以查看[https://mp.weixin.qq.com/s/O9Q81ebX7DKEUIhvc7r5kQ 超越简单规则——用图神经网络对复杂系统进行自动建模]

* Li, R., Dong, L., Zhang, J., Wang, X., Wang, W. X., & Di, Z & Stanley, H. E. (2017). "[https://www.nature.com/articles/s41467-017-01882-w.pdf Simple spatial scaling rules behind complex cities]". Nature Communications, 8(1), 1841. <ref name="rules">Ruiqi Li,Lei Dong,Jiang Zhang,Xinran Wang,Wen-Xu Wang,Zengru Di,H. Eugene Stanley (2017) [https://pattern.swarma.org/paper?id=ff73afb2-3838-11ea-bb46-0242ac1a0005 Simple spatial scaling rules behind complex cities].</ref>相关的论文解读资料可以查看[https://mp.weixin.qq.com/s/O9Q81ebX7DKEUIhvc7r5kQ 张江：从规模理论，看城市的生长、创新与奇点]

这篇文章不仅回答了宏观规模标度律的起源，而且可以精准预测人口、GDP、道路网络等城市要素的空间分布情况。于2017年发表在Nature Communications上。

* Jiang Zhang, Xintong Li, Xinran Wang, Wenxu Wang, Lingfei Wu: [http://swarmagents.cn.13442.m8849.cn/thesis/doc/jake_379.pdf Scaling behaviours in the growth of networked systems and their geometric origins], Scientific Reports 2015, 5: 9767.<ref name="scale">Jiang Zhang,Xintong Li,Xinran Wang,Wen-Xu Wang,Lingfei Wu (2015) [https://pattern.swarma.org/paper?id=ad6da34e-455d-11ea-ac18-0242ac1a0005 Scaling behaviours in the growth of networked systems and their geometric origins].</ref>

这篇文章主要提出了一种几何网络模型，该模型可以很好地对社会经济系统中的缩放行为进行解释。于2017年发表在Scientific Reports上。

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=== 代表著作 ===
'''《规模法则》'''
* 张江：规模法则：探索从细胞到城市的普适规律，人邮出版社，2023

这是一本有关复杂系统的前沿研究方向“规模法则”（scaling law）的科普读物。所谓复杂系统，是指由大量个体通过错综复杂的相互作用关系形成的整体，它包括生命系统、生态系统、互联网社区、城市、国家、企业等。这些复杂系统表面上看起来毫不相干，甚至按照传统的学科划分，它们隶属于完全不同的科学领域，但是它们背后却存在统一的规律与法则。规模法则就是这些规律中的一组非常简洁而深刻的定量法则，它描绘了复杂系统的各类宏观变量是如何随着系统规模的大小而变化的，而且通常能够表达成简单的幂律公式。这些简单的数量关系背后隐藏着更深刻的复杂系统普适的基本原理。

====《数字创世纪——人工生命的新科学》====

* 李建会，张江：[http://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid=8230907a4a1fd035af7581439f8f8fbd&site=xueshu_se 数字创世纪——人工生命的新科学]，科学出版社，2006

本书对计算机和生物学交叉的前沿学科——人工生命进行了较系统详细的论述，在深入讨论了人工生命思想的起源、理论根据、计算机建模技术以及最新进展的基础上，系统地探讨人工生命的主要内容以及构建方法，通过对生命和计算关系的论述揭示了人工生命的计算主义哲学蕴意。本书涉及到虚拟生命(数字生命)的构建、基于行为的机器人的设计、人工生命的涌现与进化等内容，可供对人工生命、复杂系统理论、计算机程序演化、机器人研究、人工智能等感兴趣的读者，以及从事相关科学技术哲学研究的人员和学生参考。

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文件:规模法则封面.png
文件:数字创世纪.jpg|《数字创世纪》封面
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=== 最受欢迎的课程 ===
[[File:复杂性阶梯.jpg|400px|thumb|right| [https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=432 复杂性思维2020]]]
张江老师作为复杂性思维的布道者，在复杂性科学的科普上准备了很多的适合于初学者了解的科普内容和视频，将复杂性科学的概念和生活紧密结合，同时又能有趣的阐述晦涩难懂的概念，非常值得学习。

====[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=432 复杂性思维2020]====

本课程中，张江老师将用一套自己搭建的“复杂性阶梯”的框架串联起众多复杂性科学概念，包括混沌、秩序、自催化网络、涌现、混沌边缘、热力学第二定律、分形、网络、自指等等。沿着复杂性阶梯一路攀爬，复杂性层级将逐步提升。生命组织如此，人类组织亦是如此，它们其实都遵循着非常相似的复杂性规律。只不过由于每个系统演化所处的阶段的不同，以及我们每个人看待这些事物的观察视角不同，因而它就会呈现出令人眼花缭乱的复杂性。本课程则带领你透过现象看到本质。

[[File:深度学习原理与Pytorch实战.png|400px|thumb|right| [https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=421 深度学习原理与Pytorch实战]]]
====[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=421 深度学习原理与Pytorch实战]====

此系列课程主要围绕集智俱乐部众包写作的书籍《深度学习原理与 PyTorch 实战》展开，兼具理论与实践，是想要掌握一门深度学习技术不可错过的课程。每节课围绕一个有意思的实战案例展开，不仅循序渐进地讲解了PyTorch的基本使用、神经网络的搭建、卷积神经网络和循环神经网络的实现，而且全面深入地介绍了计算机视觉、自然语言处理、迁移学习，以及最新的对抗学习和深度强化学习等前沿技术。同学们可以通过亲自动手实践，轻松入门深度学习，学会构造一个图像识别器，生成逼真的图画，让机器理解单词与文本，让机器作曲，教会机器玩游戏，还可以实现一个简单的机器翻译系统。

[[File:Netlogo.jpg|400px|thumb|right| [https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=429 NetLogo多主体建模入门]]]
====[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=429 NetLogo多主体建模入门]====

《NetLogo多主体建模入门》这个课程就是通过数个案例教会大家如何去动手搭建一个多主体仿真模型，以及如何利用NetLogo软件实现这些模型，是一门既有理论又有实操的入门课程。它将会循序渐进地给你介绍如何使用NetLogo软件，如何通过算法来理解数值微分、数值积分，甚至求解微分方程、动力系统。通过学习，你就能搭建一个人工生命的世界，一个人工经济系统，以及一个人工生态系统。通过计算模拟，你还能理解到什么叫做捕食与被捕食的依存关系，病毒如何沿着网络进行传播甚至大爆发，你还能对人类财富不平等的起源拥有全新的洞察。其实，所有这一切真没有那么复杂，无非就是几行NetLogo的代码而已。而所有这些不同领域的知识都可以从玩弄这些代码得到。

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== 主导的项目 ==

=== 科研项目 ===

* 2020年度北京师范大学“新型冠状病毒防治科研攻关”项目，基于大规模人口移动的新冠病毒疫情扩散模型、预测及其干预，2020.04-2020.06，20万，在研，主持
* 国家自然科学基金，面上项目，11775020，非线性波在非均匀振荡介质内传播特性的研究，2018-01至2021-12，56万，在研，参与
* 国家自然科学基金，面上项目，6167020305，互联网的集体注意力流研究，2016-02至2020-12，77.04万，在研，主持
* 北京师范大学自主科研基金，310421103，开放式流网络的结构、演化与应用，2015-09至2018-09，35万, 已结题，主持
* 国家自然科学基金，青年项目，11205014，在相干态表象中求解非平衡多体系统量子主方程，2012-01至2014-12，20万，已结题，参与
* 国家自然科学基金，面上项目，61174165，经济系统中的流动性及其对尺度分布的影响，2012-01至2015-12, 60万，已结题，参与
* 国家自然科学基金，青年项目， 61004107，加权食物网的异速标度律研究，2010-01至2013-12， 22万，已结题，主持

=== 企业科研合作项目 ===

====与腾讯合作====
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[[File:社区9月份.png|400px]] [[File:社区10月份.png|400px]]
</center>
利用海量腾讯社交网络数据，比如好友关系、消息量，加群信息等，对企业社群进行构建以及分析。通过社交网络数据对企业社群进行分析可以对企业的发展趋势有更准确的掌握，比如根据企业的社群网络的变化可以看出企业内部凝聚力的变化，企业内员工的入/离职情况可以判断企业的发展方向等等。因此，借助腾讯大量的社交网络数据以及我们的提供的网络分析的工具和方法，可以从图网络的角度对企业的发展趋势有一个更清晰的判断。

包括从海量的社交网络中构建企业社群以及对企业社群进行分析和比较。在企业社群的构建过程中，我们采用标签传播等算法，构建企业内员工的社交网络。目前主要对3000家上市企业的社群进行构建。基于构建出的企业社群，对公司发展状况进行分析，比如通过计算节点度中心性等指标进行KOL关键人物发现、对比不同时间企业社群网络的变化特征，通过员工画像分析其变化原因以及企业发展趋势等。

以某准备上市的汽车企业为例，我们构建了其18年9月份和10月份两个月的企业社群，然后对企业社群进行分析，可以看出，从网络图和指标上看，该公司社群较稳定，而通过对员工的浏览情况的分析，可以看出员工更加关注新能源、电动汽车、未来等相关内容，与目前该公司正在准备上市，且新能源汽车已成为支柱业务情况相一致。因此，分析公司社群动态变化可以帮助了解公司现状，甚至提前了解公司动态。

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[[File:华为项目分析.png|400px|thumb|right|[http://business.swarma.org/advisory 项目合作]]]

====与某知名企业合作====

我们利用复杂性科学中的规模理论（scaling theory）分析了大型知名企业X公司30年的成长过程，并与全球5万家公司进行了比较，从而帮助该公司发现了企业在实际经营中的重点问题。此项研究获得了该公司领导高层的一致认可，为企业制定了发展战略和方向。

这一套针对企业现状的定量评估系统是十分有价值的。首先这套系统可以帮助企业进行自身的“体检”。了解企业目前的发展状况，特别是与市场上其他公司相比企业的表现及排名，有助于企业发现异常的指标，并及时采取行动；

其次该方法也支持同“年龄”的公司、同产业或者跨产业的公司比较，了解自身在市场大环境中的生存状况。相比绝对值或者人均值等直接比较的方法，规模法则考虑了企业规模不同带来的影响以及市场非线性作用。

最后，这套方法可以对企业进行动态化的预测和评估。即对企业一段时间内的生长状况作出评价，评分越高，企业的成长性越高。

数据来自标准普尔（S&P）核心数据库Capital IQ以及Capital IQ旗下的Compustat数据，数据包括了57427家公司的财务数据和经营数据，按照GICS（全球行业分类系统）将公司分为了12个经济部门和285个子行业。这些数据作为我们的对比数据，在企业评估时发挥作用。

总结而言，基于规模理论的指导，我们可以对企业的静态表现和动态生长做出定量评估，有助于企业经营者对企业自身发展和市场平均水平有清晰的了解，并且能够帮助企业快速定位异常指标，及时做出调整和改进，同时也能够方便企业分析竞争对手的现状和历史发展状况。

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=== 企业咨询合作项目 ===

==== 与得到合作 ====
*'''合作课程：'''[https://m.igetget.com/share/course/pay/detail?id=b0rNAzaYOj7VyPMsljK8P54m6wlk12 《张江·复杂科学前沿》]
*'''主要内容：'''
:北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人张江的全新课程《张江·复杂科学前沿》已经上线得到APP。十多年的科研与教学积累，1套独有的框架脉络，超过1年的斟酌打磨，27节精品内容，5小时原声呈现，共同构建起这门课程。这既是复杂性科学的新手入门课，也是复杂性思维的升级训练营。
:收获一套前沿学科的认知框架。复杂科学是一门前沿学科，学科很年轻，还没有形成成体系的学科框架。只靠自己学，可能只记住了比如涌现、混沌、自组织等复杂科学的概念，弄不清楚它们之间的联系。而张江老师会给你搭建一套认识复杂科学的框架。你再看到复杂科学的新书、新概念，会自己定位它们的位置，有个更全面的理解。
:收获更多观察世界的新视角。复杂科学是名副其实的“跨领域”研究学科。它跨越的学科范围之广，涉及物理学、生命科学、生态学、人工智能，及社会科学等。学习这个学科，能让你能超越分属于不同学科孤立的琐碎知识，找到不同事物背后的共性规律，给你带来更本质的洞察。
:复杂科学一线研究者亲自讲述。张江老师从事复杂科学的教学与科研十余年，曾主持多项国家级复杂科学研究项目，在Nature Communications、Scientific Reports等国际刊物上发表过论文60多篇，活跃在学科前沿的第一线。课程中用到的部分案例，就来自张老师自己的研究成果。在这些研究成果中，还包括他和复杂科学领域里的大神，杰弗里·韦斯特共同做过的课题。
:获得跨学科的知识借鉴。复杂科学可以为你的工作提供更多的启发。比如你是一名创业者，你是一名产品经理，在学习这门课之前，你很可能想不到进化论对你的创业项目能有什么帮助。但是学过这门课，你会发现它完全可以借鉴过来，帮助你做产品研发。
*'''公司介绍：'''
:[https://www.igetget.com/ 得到]，旨在为用户提供“省时间的高效知识服务” ，2016年5月上线，由罗辑思维团队出品，提倡碎片化学习方式，让用户短时间内获得有效的知识。

====与混沌大学合作====
* '''合作课程：'''《复杂性思维：重塑理解世界的思维框架》
* '''主要内容：'''
: 通过介绍复杂性科学的经典理论和前言进展，带你了解什么是复杂系统，什么是复杂性科学，复杂系统如何演化，群体智慧是怎么产生的，如何才能抵御熵增走向进化，对于企业来说，如何利用复杂性思维打造有生命力的学习型组织，如何促进组织的自组织和涌现。

* '''公司介绍：'''
: [https://www.hundun.cn/ 混沌大学]公司名为混沌时代（北京）教育科技有限公司，成立于2014年，致力于为创新创业者提供认知升级。创办人李善友教授亲自打磨创新学科，同时邀请中国及全球名师，通过线上或线下讲授，以及独特的思维模型+刻意练习学习方法，开创了互联网时代的创新教育。

====与湖畔大学合作====

* '''合作课程：'''《熵增、规模理论和企业生命周期》
* '''主要内容：'''
:万事万物都无法回避生长、衰老与死亡。然而，生物、城市以及公司的生长、衰老与死亡的机制是什么？张江老师通过从热力学第二定律谈起，指出熵才是主宰万事万物生老病死背后的核心因素，并运用发展于物理学中的标度分析（Scale）方法到生物、城市以及企业等不同的宏观复杂系统之上，找到了它们背后的普适规律，与系统的生老病死与其新陈代谢的规模法则联系起来，同时应用于企业，揭示出不同行业中的增长规律，并且在个体上对企业进行诊断和评价。
* '''公司介绍：'''
: [https://www.hupan.com/o/web/index.html#/ 湖畔大学]由柳传志、马云、冯仑、郭广昌、史玉柱、沈国军、钱颖一、蔡洪滨、邵晓锋九位企业家和著名学者共同发起创办。湖畔大学坚持公益性和非营利性，主张坚守底线、完善社会。

====与龙湖集团合作====
* '''合作课程：'''《复杂性科学与企业管理》
* '''主要内容：'''
: 与龙湖的中高管系统地介绍什么是复杂系统，什么是复杂性科学，以及它的发展历史脉络如何，对企业的发展有何帮助，如何运用复杂性思维进行企业管理？对于传统行业如何借助复杂性思维突破转型，走出管理发展的瓶颈。
*'''公司介绍：'''
: [https://www.longfor.com/about/ 龙湖集团]1993年创建于重庆，发展于全国，业务涵盖地产开发、商业运营、租赁住房、智慧服务四大主航道业务，并积极试水养老、产城等创新领域。

====与百词斩合作====

*'''合作课程：'''《21世纪的复杂性科学》
*'''主要内容：'''
: 介绍什么是复杂系统，什么是复杂性科学，以及它的发展历史脉络如何，对企业的发展有何帮助，如何运用复杂性思维进行企业管理？为什么人工智能时代更加需要复杂性思维？针对成都超有爱公司，具体如何利用复杂性理论指导其进一步成长、壮大。
*'''公司介绍：'''
: [https://app.mokahr.com/campus_apply/baicizhan/120 “百词斩”]的公司名称是成都超有爱科技有限公司，成立于 2012 年。产品有 App “百词斩"以及“薄荷阅读”、“番茄英语”、“蛋糕英语”、“芝士派” 等其他英语细分学习领域产品，其中 App “百词斩”的用户已过八千万，领先目前其他在线教育创业公司。配合经纬中国 A 轮、中国文化产业投资基金 B 轮、红杉资本 C 轮、腾讯 D 轮投资，目前公司正稳定而快速的发展中。

====与深圳城市设计规划研究院合作====

*'''合作课程：'''《迎接AI时代》
*'''主要内容：'''
:从人工智能的历史到AI时代的未来，再到AI在各个行业的落地应用。本系列课程带你全面走进AI时代。主要介绍了人工智能的发展历史，解答了为什么机器学习构成了新一代人工智能革命的核心？它与普通的人工智能算法最本质的不同是什么？以及最新的人工智能算法包括监督学习、无监督学习、迁移学习、强化学习等在实际生产中的应用，与深规院深度探讨了相应的业务的AI实践与可行性。
*'''公司介绍：'''
: [https://www.upr.cn/about-scenic.htm 深圳市城市规划设计研究院(深规院)]是专注于创造和务实解决城市问题的规划咨询研究与设计机构。深规院擅长以多学科综合规划的方法，应对城市发展过程中出现的复杂问题。1990年成立至今，在深圳以及国内外200多个地区完成了3500多个项目，涉及宏观区域研究、城市综合发展咨询、规划与城市设计、交通与市政基础设施、低碳生态技术研究与应用、地区开发政策等多个领域。同时，深规院与国内外多家咨询公司、大学、大型企业建立了长期的战略伙伴关系，在产业经济、生态环保、社会治理、投资融资、公众咨询、学术培养等方面进行合作。<br />

== 相关机构 ==

=== 北京师范大学系统科学学院 ===
[https://sss.bnu.edu.cn/ 北京师范大学系统科学学院]是国际一流的复杂性科学研究和人才培养基地，国内系统科学学科建设与发展的引领者，北京师范大学学科交叉和科研创新的重要平台。其使命是探索复杂性，加深人类对自然与社会的认识。推进系统科学基础和前沿科学研究，培养具有综合素质和能力的高水平人才，把系统科学的学术进步转化为推动社会经济发展的力量。

=== [[集智俱乐部]] ===
[http://swarma.org/ 集智俱乐部]，英文名：Swarma Club，成立于2003年，是一个从事学术研究、享受科学乐趣的探索者的团体，也是国内最早的研究人工智能、复杂系统的科学社区。它倡导以平等开放的态度、科学实证的精神，进行跨学科的研究与交流，力图搭建一个中国的 “ 没有围墙的研究所 ”。

=== 集智学园 ===
[https://campus.swarma.org/ 集智学园]成立于2016年10月1日，是集智俱乐部孕育的创业项目之一。为一个知识服务社区，专门致力于复杂性科学、人工智能等先进技术的普及工作，合作伙伴包括腾讯、华为、北京师范大学、湖畔大学、混沌大学等多家知名机构。2019年底获得国家高新技术企业称号。
旗下产品[https://pattern.swarma.org/ 集智斑图]是一个复杂性科学领域的自组织学习社区，包含了该领域学习路径的展示，同时承载了集智特色的论文解读活动，为知识探索者提供了一个良好的学习平台。口号是用知识连接探索者。

== 联系方式 ==

* '''联系电话'''：+86 10 58807085

* '''电子邮件'''：jakezj@163.com

* '''北京师范大学办公地点'''：北京师范大学科技楼B区

== 相关链接 ==

1、[https://baike.baidu.com/item/%E5%BC%A0%E6%B1%9F/5829918?fr=aladdin 百度百科]

2、[http://jake.swarma.org 个人主页]

4、[https://scholar.google.com/citations?user=N0k2mpcAAAAJ&hl=en Google scholar的个人主页]

== 参考资料 ==
<references />

== 编者推荐 ==

[[文件:GEB.png|400px|thumb|right|[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=10135 解读《GEB》]]]

====《哥德尔、艾舍尔、巴赫——集异璧之大成》====
张江老师曾在多次讲座中必推荐的一本书，就是来自侯世达的《哥德尔、艾舍尔、巴赫——集异璧之大成》，这本书对他产生了非常深远的影响，是他走向复杂性科学的启蒙之作，但是这本巨著内容详尽但不是那么容易理解，为了让大家更好的阅读这本书，他从自身的阅读经验出发，给出了一些方法并且对这本书做了一个大致的解读：[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=10135 解读《GEB》]

====[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=11044 "科研学习中的快速迭代法"]====
在这门课程中张江老师总结了这么多年做科研的经验，整理成了一个大的框架，告诉大家如何「科学科研」，希望能够让年轻的科研者少走弯路，快速提升。

====其他====
张江老师的最近的科研方向集中在图网络和复杂系统自动建模方向，为了让大家快速了解这个领域的知识，并且入门，他梳理了2条特别实用的路径，适合希望在这个领域入门并且深入研究的学生。
: 这条路径[https://pattern.swarma.org/path?id=3 从网络科学的视角入门图网络之学习路径]更适合初学者入门学习。
: 这条路径涵盖不同领域不同方面的87篇文献介绍，堪比综述。[https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，更适合在这个领域已经入门，希望深入研究的朋友。

==== 得到课程分享 ====
[[文件:复杂科学前沿课.jpg|缩略图|[https://www.dedao.cn/course/b0rNAzaYOj7VyPMsljK8P54m6wlk12 复杂科学前沿课]]]

北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人张江的全新课程《张江·复杂科学前沿》已经上线得到APP。十多年的科研与教学积累，1套独有的框架脉络，超过1年的斟酌打磨，27节精品内容，5小时原声呈现，共同构建起这门课程。这既是复杂性科学的新手入门课，也是复杂性思维的升级训练营。

# 收获一套前沿学科的认知框架。复杂科学是一门前沿学科，学科很年轻，还没有形成成体系的学科框架。只靠自己学，可能只记住了比如涌现、混沌、自组织等复杂科学的概念，弄不清楚它们之间的联系。而张江老师会给你搭建一套认识复杂科学的框架。你再看到复杂科学的新书、新概念，会自己定位它们的位置，有个更全面的理解。
# 收获更多观察世界的新视角。复杂科学是名副其实的“跨领域”研究学科。它跨越的学科范围之广，涉及物理学、生命科学、生态学、人工智能，及社会科学等。学习这个学科，能让你能超越分属于不同学科孤立的琐碎知识，找到不同事物背后的共性规律，给你带来更本质的洞察。
# 复杂科学一线研究者亲自讲述。张江老师从事复杂科学的教学与科研十余年，曾主持多项国家级复杂科学研究项目，在Nature Communications、Scientific Reports等国际刊物上发表过论文60多篇，活跃在学科前沿的第一线。课程中用到的部分案例，就来自张老师自己的研究成果。在这些研究成果中，还包括他和复杂科学领域里的大神，杰弗里·韦斯特共同做过的课题。
# 获得跨学科的知识借鉴。复杂科学可以为你的工作提供更多的启发。比如你是一名创业者，你是一名产品经理，在学习这门课之前，你很可能想不到进化论对你的创业项目能有什么帮助。但是学过这门课，你会发现它完全可以借鉴过来，帮助你做产品研发。

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<br/>
[[Category:复杂系统]]
[[Category:人物]]
[[Category:集智科学家]]

张江

2024-05-24T03:09:37Z

Cancyqian：/* 详细介绍 */

{{#seo:
* |keywords=张江,Jiang Zhang,复杂网络,图网络
* |description=名字,研究领域
* }}'''张江'''，北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人、集智科学研究中心理事长、集智学园（北京）科技有限公司董事长，曾任腾讯研究院特聘顾问。主要研究领域包括因果涌现、复杂系统自动建模、社会与经济系统的规模法则（Scaling Laws）等。其开创的集智俱乐部是国内外知名的学术社区，致力于复杂系统、人工智能等多领域的跨学科交流与合作。

== 基本信息 ==
<div style="width:100%;height:300px;align:center">
<div style="width:30%;float:left">[[文件:张老师证件照材料.jpg|替代=|右|360x360px|张江]]</div>
<div style="width:68%;float:left;margin-left:2%">
{| class="wikitable" width="75%"
|-style="height:30px"
! 类别 !! 信息
|-
|姓名：|| 张江（Jiang Zhang）
|-
|国籍：|| 中国
|-
|母校：|| 北京交通大学
|-
| 所在机构： || 北京师范大学系统科学学院，集智俱乐部
|-
| 研究方向：|| 复杂系统分析与建模，复杂网络与机器学习，规模法则（Scaling Laws）
|-
|个人主页链接|| https://bnusss.github.io/
|-
| 所在城市： || 北京
|-
| 电子邮箱： || zhangjiang@bnu.edu.cn
|-
| 联系电话： || +86 10 58807085
|}
</div>
</div>

<br />

===详细介绍===

'''张江'''，北京师范大学系统科学学院教授，集智俱乐部创始人，集智学园（北京）科技有限公司创始人兼董事长，集智研究中心理事长，曾任腾讯研究院特聘顾问。2006年博士毕业于北京交通大学经济与管理学专业；2006-2008年在中科院数学与系统科学研究院的复杂系统研究中心从事博士后研究工作；2008年6月-2012年7月，北京师范大学管理学院系统科学系讲师；2017年7月至今在北京师范大学系统科学学院担任教授。

主要关注领域：复杂系统分析与建模、复杂网络与机器学习、社会与经济系统的规模法则（Scaling Laws）等。

文章发表在包括：Nature Communications、Nature Machine Intelligence、Nonlinear Systems、Chaos、Physical Review E等国际知名刊物上。

他长期积极参与国际学术交流活动，曾多次访问[[圣塔菲研究所]]（Santa Fe Institute）等知名机构。2008年获得北京师范大学第11届青年教师教学基本功大赛理科组一等奖。曾先后获得多项国家自然科学基金资助。

其开创的[[集智俱乐部]]是国内外知名的学术社区，致力于复杂系统、人工智能等多领域的跨学科交流与合作，目前已在学术界和产业界产生了一定影响力。曾影响、孕育多家人工智能创业团队，包括：彩云AI、Momenta自动驾驶团队等，其创始人都是俱乐部核心成员。2018年俱乐部资深成员吴令飞发表Nature封面期刊。集智俱乐部为冠名出版过多本科普著作，包括《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》、《深度学习原理与 PyTorch 实战》、《NetLogo多主动建模入门》，译作《深度思考》等。

2016年底创办集智学园（北京）科技有限公司，专门致力于复杂性科学、人工智能等领域的知识服务工作，合作伙伴包括腾讯、华为、湖畔大学、混沌大学等多家知名机构。2019年底获得国家高新技术企业称号。

2021年底注册民非组织集智科学研究中心，为集智俱乐部实体，任该中心法人与理事长。

学术背景

张江老师累计发表论文SCI论文二十余篇，译著1本，专著1本。主要关注领域为复杂系统分析与建模、网络、因果涌现、机器学习，规模标度律等，他长期积极参与国际学术交流活动，曾先后访问过美国密西根大学（Michigan University）、佛蒙特大学(University of Vermont)、圣塔菲研究所（Santa Fe Institute）、瑞士弗雷堡大学(University of Fribourg)、亚利桑那州立大学（Arizona State University）等地。

2023年出版专著：《规模法则：探索细胞到城市的普适规律》
=== 访学经历 ===
* 2010.11~至今：多次访问美国[[圣塔菲研究所]]（Santa Fe Institute）；他在圣塔菲的访问经历记录:[[访问圣塔菲研究所]]
* 2014.12~2015.1：访问亚利桑那州立大学（Arizona State University）；
* 2007.7~2007.8: 学术访问美国密西根大学复杂系统研究中心；
* 2007.6~2007.7: 赴美国Vermont大学参加Stephen Wolfram的A New Kind of Science暑期学校；
* 2005.8: 参加圣塔菲研究所在北京主办的复杂系统暑期学校；

=== 邀请报告 ===
* 2019.11：广西大学”管理学在中国“2019邀请报告；
* 2019.10：江苏大学”全国复杂网络大会图网络与机器学习分会场“邀请报告；
* 2019.10：新加坡南洋理工大学”International Conference of Complex Systems“口头报告；
* 2019.9：清华大学”International Conference of Social Computing“邀请报告；
* 2019.9：郑州大学”全国物理秋季年会统计物理分会场“邀请报告；
* 2009.6：北京师范大学“International Conference on Economic Science with Heterogeneous Interacting Agents, ESHIA2009”；
* 2011.6：赴上海参加“International Conference of Econophysics”；
* 2010.7：赴香港参加“StatPhysHK: Complexity, Computation, Information”会议；
* 2009.2：赴上海理工大学“Complexity Science 2009”会议；

=== 职业历程 ===

* 2017.6至今，任北京师范大学系统科学学院教授；<ref>[https://baike.baidu.com/item/%E5%BC%A0%E6%B1%9F/5829918?fr=aladdin 张江老师个人百度词条]</ref>
* 2012.7~2017.6，任北京师范大学系统科学学院副教授；
* 2008年6月~2012年7月，任北京师范大学管理学院系统科学系讲师；
* 2006.4~2008.4，在中科院数学与系统科学研究院的复杂系统研究中心从事博士后研究工作，导师：郭雷；
* 2006年博士毕业于北京交通大学经济与管理学专业；

=== 所获奖励 ===

* 2006年获中科院系统所许国志博士后奖励基金；
* 2008年获北京师范大学青年教师教学基本功比赛理科一等奖；
* 2014.1~2016.12，入选北京市青年英才计划，项目：复杂网络的异速生长律研究；

=== 合作学者 ===

* [[Geoffrey West]]
* [[尤金·斯坦利 H. Eugene Stanley]]

* Lifei Wang
* [https://scholar.google.com/citations?user=NoDUFVUAAAAJ&hl=en Lingfei Wu 吴令飞]

* [[李睿琪]]

== 主要论文/著作/课程 ==
所有已发表论文记录可以访问[https://bnusss.github.io/publications.html 张江老师研究组页面]

=== 代表性论文 ===
*Bing Yuan et al. [https://www.mdpi.com/1099-4300/26/2/108 Emergence and Causality in Complex Systems: A Survey of Causal Emergence and Related Quantitative Studies]. Entropy 2024, 26(2), 108

涌现与因果是理解复杂系统的两个基本概念，同时它们也是相互联系的。一方面，涌现指宏观属性不能由微观个体特性所解释的现象。另一方面，因果也具备涌现特性，这意味着当我们提高描述系统的抽象层级，就可能得到全新的因果规律。因果涌现理论试图在这两种概念建立起一座桥梁，甚至于用因果性定量刻画涌现。本篇论文综述了因果涌现在定量研究及应用的最新进展，重点包括：“定量的因果涌现”和“从数据中识别因果涌现”两个方面。后一个方面由于结合了机器学习和神经网络技术，因而建立了因果涌现理论与机器学习之间的联系。我们指出，这种联系包括将机器学习技术用于因果涌现识别及其将因果涌现理论用于机器学习这两个方面，这两个方面都凸显出了有效信息（EI）作为因果涌现的核心度量指标的重要性。本文的最后也对潜在应用等方面进行了讨论。

*Jiang Zhang, Kaiwei Liu: [https://www.mdpi.com/1099-4300/25/1/26 Neural Information Squeezer for Causal Emergence]. Entropy 2023, 25(1), 26

经典的因果涌现理论指出对于一个马尔科夫动力系统来说，通过选择恰当的粗粒化策略，可以在宏观状态得到因果性更强的马尔科夫动力学，这一现象被称为因果涌现。然而，由于最优的粗粒化策略很难被找到，因此如何从数据中识别这类因果涌现现象成为了制约该理论应用的难点。这篇文章提出了一种称为“神经信息压缩机”（Neural Information Squeezer, 简称NIS）的机器学习框架，从而可以自动从时间序列数据中提取有效的粗粒化策略和宏观动力学，并能辨识出因果涌现现象。通过使用可逆神经网络，我们可以把粗粒化策略分解为：“信息转换”和“信息抛弃”这两个过程，从而使得我们不仅可以控制信息通道的带宽，还可以获得系统的一些可解析的特征。最后，本文展示了该系统如何应用于一些具体的案例。

*Ying Tang et al.: [https://www.nature.com/articles/s41467-024-45172-8 Learning nonequilibrium statistical mechanics and dynamical phase transitions]. Nature Communications volume 15, 1117 (2024)

探究非平衡系统中的相变现象和普适性行为，是统计物理研究领域的重点课题之一。在非平衡态统计物理学中，动力配分函数（dynamical partition function）堪称其核心概念的代表之一，有着与平衡态统计物理中的系综和配分函数相仿的地位。与计算平衡态系统配分函数不同，动力配分函数的求解不仅需要对所有可能的系统状态进行求和，还必须引入对时间这一额外维度的考量。虽然在长时间极限情况下，该问题可通过简化处理并利用大偏差理论等方法进行分析，但要精确计算系统在任意有限时间内演化得到的动力配分函数，仍是一项颇具挑战性的工作。这个计算难题不仅继承了平衡态配分函数计算的复杂性，还需精确捕捉系统变量在任意时刻的联合分布情况。

*Lifei Wang et al.: "[https://www.nature.com/articles/s42256-020-00244-4 An interpretable deep-learning architecture of capsule networks for identifying cell-type gene expression programs from single-cell RNA-sequencing data]; Nature Machine Intelligence, 2: 693703(2020)

这篇文章开发了一种可解释的胶囊网络深度学习架构(scCapsNet)，在此基础上，使用多个scRNA-seq数据集评估scCapsNet为单细胞转录组分析指定的值。利用二维主成分分析(PCA)对特征提取层内权值参数进行分析。通过竞争性单细胞类型识别，scCapsNet模型能够进行特征选择来识别编码不同亚细胞类型的基因组，使亚细胞型识别成为可能的RNA表达特征被有效地集成到scCapsNet的参数矩阵中。这一特性使基因调控模块的发现成为可能。

*Zhang, Z., Zhao, Y., Liu, J. et al. [https://link.springer.com/article/10.1007/s41109-019-0194-4#citeas A general deep learning framework for network reconstruction and dynamics learning]. Appl Netw Sci 4, 110 (2019). https://doi.org/10.1007/s41109-019-0194-4<ref name="GNN">Zhang Zhang, Yi Zhao, Jing Liu, Shuo Wang, Ruyi Tao, Ruyue Xin & Jiang Zhang (2019) [https://pattern.swarma.org/paper?id=199529de-337f-11ea-b58a-0242ac1a0005 A general deep learning framework for network reconstruction and dynamics learning].</ref>

这篇文章提出了一套全新的网络和动力学重构的算法。即仅根据时间序列数据，就能够重构整个原始的相互作用网络以及每个节点的动力学，这相当于对原系统进行了自动建模。该算法不仅在精确度上远超其它对比算法，而且可以广泛地适用于各类系统。于2019年发表在Applied Network Science上。相关的论文解读资料可以查看[https://mp.weixin.qq.com/s/O9Q81ebX7DKEUIhvc7r5kQ 超越简单规则——用图神经网络对复杂系统进行自动建模]

* Li, R., Dong, L., Zhang, J., Wang, X., Wang, W. X., & Di, Z & Stanley, H. E. (2017). "[https://www.nature.com/articles/s41467-017-01882-w.pdf Simple spatial scaling rules behind complex cities]". Nature Communications, 8(1), 1841. <ref name="rules">Ruiqi Li,Lei Dong,Jiang Zhang,Xinran Wang,Wen-Xu Wang,Zengru Di,H. Eugene Stanley (2017) [https://pattern.swarma.org/paper?id=ff73afb2-3838-11ea-bb46-0242ac1a0005 Simple spatial scaling rules behind complex cities].</ref>相关的论文解读资料可以查看[https://mp.weixin.qq.com/s/O9Q81ebX7DKEUIhvc7r5kQ 张江：从规模理论，看城市的生长、创新与奇点]

这篇文章不仅回答了宏观规模标度律的起源，而且可以精准预测人口、GDP、道路网络等城市要素的空间分布情况。于2017年发表在Nature Communications上。

* Jiang Zhang, Xintong Li, Xinran Wang, Wenxu Wang, Lingfei Wu: [http://swarmagents.cn.13442.m8849.cn/thesis/doc/jake_379.pdf Scaling behaviours in the growth of networked systems and their geometric origins], Scientific Reports 2015, 5: 9767.<ref name="scale">Jiang Zhang,Xintong Li,Xinran Wang,Wen-Xu Wang,Lingfei Wu (2015) [https://pattern.swarma.org/paper?id=ad6da34e-455d-11ea-ac18-0242ac1a0005 Scaling behaviours in the growth of networked systems and their geometric origins].</ref>

这篇文章主要提出了一种几何网络模型，该模型可以很好地对社会经济系统中的缩放行为进行解释。于2017年发表在Scientific Reports上。

<br/>

=== 代表著作 ===
'''《规模法则》'''
* 张江：规模法则：探索从细胞到城市的普适规律，人邮出版社，2023

这是一本有关复杂系统的前沿研究方向“规模法则”（scaling law）的科普读物。所谓复杂系统，是指由大量个体通过错综复杂的相互作用关系形成的整体，它包括生命系统、生态系统、互联网社区、城市、国家、企业等。这些复杂系统表面上看起来毫不相干，甚至按照传统的学科划分，它们隶属于完全不同的科学领域，但是它们背后却存在统一的规律与法则。规模法则就是这些规律中的一组非常简洁而深刻的定量法则，它描绘了复杂系统的各类宏观变量是如何随着系统规模的大小而变化的，而且通常能够表达成简单的幂律公式。这些简单的数量关系背后隐藏着更深刻的复杂系统普适的基本原理。

====《数字创世纪——人工生命的新科学》====

* 李建会，张江：[http://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid=8230907a4a1fd035af7581439f8f8fbd&site=xueshu_se 数字创世纪——人工生命的新科学]，科学出版社，2006

本书对计算机和生物学交叉的前沿学科——人工生命进行了较系统详细的论述，在深入讨论了人工生命思想的起源、理论根据、计算机建模技术以及最新进展的基础上，系统地探讨人工生命的主要内容以及构建方法，通过对生命和计算关系的论述揭示了人工生命的计算主义哲学蕴意。本书涉及到虚拟生命(数字生命)的构建、基于行为的机器人的设计、人工生命的涌现与进化等内容，可供对人工生命、复杂系统理论、计算机程序演化、机器人研究、人工智能等感兴趣的读者，以及从事相关科学技术哲学研究的人员和学生参考。

<gallery class="center" widths="300" heights="300">
文件:规模法则封面.png
文件:数字创世纪.jpg|《数字创世纪》封面
</gallery>

=== 最受欢迎的课程 ===
[[File:复杂性阶梯.jpg|400px|thumb|right| [https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=432 复杂性思维2020]]]
张江老师作为复杂性思维的布道者，在复杂性科学的科普上准备了很多的适合于初学者了解的科普内容和视频，将复杂性科学的概念和生活紧密结合，同时又能有趣的阐述晦涩难懂的概念，非常值得学习。

====[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=432 复杂性思维2020]====

本课程中，张江老师将用一套自己搭建的“复杂性阶梯”的框架串联起众多复杂性科学概念，包括混沌、秩序、自催化网络、涌现、混沌边缘、热力学第二定律、分形、网络、自指等等。沿着复杂性阶梯一路攀爬，复杂性层级将逐步提升。生命组织如此，人类组织亦是如此，它们其实都遵循着非常相似的复杂性规律。只不过由于每个系统演化所处的阶段的不同，以及我们每个人看待这些事物的观察视角不同，因而它就会呈现出令人眼花缭乱的复杂性。本课程则带领你透过现象看到本质。

[[File:深度学习原理与Pytorch实战.png|400px|thumb|right| [https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=421 深度学习原理与Pytorch实战]]]
====[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=421 深度学习原理与Pytorch实战]====

此系列课程主要围绕集智俱乐部众包写作的书籍《深度学习原理与 PyTorch 实战》展开，兼具理论与实践，是想要掌握一门深度学习技术不可错过的课程。每节课围绕一个有意思的实战案例展开，不仅循序渐进地讲解了PyTorch的基本使用、神经网络的搭建、卷积神经网络和循环神经网络的实现，而且全面深入地介绍了计算机视觉、自然语言处理、迁移学习，以及最新的对抗学习和深度强化学习等前沿技术。同学们可以通过亲自动手实践，轻松入门深度学习，学会构造一个图像识别器，生成逼真的图画，让机器理解单词与文本，让机器作曲，教会机器玩游戏，还可以实现一个简单的机器翻译系统。

[[File:Netlogo.jpg|400px|thumb|right| [https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=429 NetLogo多主体建模入门]]]
====[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=429 NetLogo多主体建模入门]====

《NetLogo多主体建模入门》这个课程就是通过数个案例教会大家如何去动手搭建一个多主体仿真模型，以及如何利用NetLogo软件实现这些模型，是一门既有理论又有实操的入门课程。它将会循序渐进地给你介绍如何使用NetLogo软件，如何通过算法来理解数值微分、数值积分，甚至求解微分方程、动力系统。通过学习，你就能搭建一个人工生命的世界，一个人工经济系统，以及一个人工生态系统。通过计算模拟，你还能理解到什么叫做捕食与被捕食的依存关系，病毒如何沿着网络进行传播甚至大爆发，你还能对人类财富不平等的起源拥有全新的洞察。其实，所有这一切真没有那么复杂，无非就是几行NetLogo的代码而已。而所有这些不同领域的知识都可以从玩弄这些代码得到。

<br/>

== 主导的项目 ==

=== 科研项目 ===

* 2020年度北京师范大学“新型冠状病毒防治科研攻关”项目，基于大规模人口移动的新冠病毒疫情扩散模型、预测及其干预，2020.04-2020.06，20万，在研，主持
* 国家自然科学基金，面上项目，11775020，非线性波在非均匀振荡介质内传播特性的研究，2018-01至2021-12，56万，在研，参与
* 国家自然科学基金，面上项目，6167020305，互联网的集体注意力流研究，2016-02至2020-12，77.04万，在研，主持
* 北京师范大学自主科研基金，310421103，开放式流网络的结构、演化与应用，2015-09至2018-09，35万, 已结题，主持
* 国家自然科学基金，青年项目，11205014，在相干态表象中求解非平衡多体系统量子主方程，2012-01至2014-12，20万，已结题，参与
* 国家自然科学基金，面上项目，61174165，经济系统中的流动性及其对尺度分布的影响，2012-01至2015-12, 60万，已结题，参与
* 国家自然科学基金，青年项目， 61004107，加权食物网的异速标度律研究，2010-01至2013-12， 22万，已结题，主持

=== 企业科研合作项目 ===

====与腾讯合作====
<center>
[[File:社区9月份.png|400px]] [[File:社区10月份.png|400px]]
</center>
利用海量腾讯社交网络数据，比如好友关系、消息量，加群信息等，对企业社群进行构建以及分析。通过社交网络数据对企业社群进行分析可以对企业的发展趋势有更准确的掌握，比如根据企业的社群网络的变化可以看出企业内部凝聚力的变化，企业内员工的入/离职情况可以判断企业的发展方向等等。因此，借助腾讯大量的社交网络数据以及我们的提供的网络分析的工具和方法，可以从图网络的角度对企业的发展趋势有一个更清晰的判断。

包括从海量的社交网络中构建企业社群以及对企业社群进行分析和比较。在企业社群的构建过程中，我们采用标签传播等算法，构建企业内员工的社交网络。目前主要对3000家上市企业的社群进行构建。基于构建出的企业社群，对公司发展状况进行分析，比如通过计算节点度中心性等指标进行KOL关键人物发现、对比不同时间企业社群网络的变化特征，通过员工画像分析其变化原因以及企业发展趋势等。

以某准备上市的汽车企业为例，我们构建了其18年9月份和10月份两个月的企业社群，然后对企业社群进行分析，可以看出，从网络图和指标上看，该公司社群较稳定，而通过对员工的浏览情况的分析，可以看出员工更加关注新能源、电动汽车、未来等相关内容，与目前该公司正在准备上市，且新能源汽车已成为支柱业务情况相一致。因此，分析公司社群动态变化可以帮助了解公司现状，甚至提前了解公司动态。

<br/>
[[File:华为项目分析.png|400px|thumb|right|[http://business.swarma.org/advisory 项目合作]]]

====与某知名企业合作====

我们利用复杂性科学中的规模理论（scaling theory）分析了大型知名企业X公司30年的成长过程，并与全球5万家公司进行了比较，从而帮助该公司发现了企业在实际经营中的重点问题。此项研究获得了该公司领导高层的一致认可，为企业制定了发展战略和方向。

这一套针对企业现状的定量评估系统是十分有价值的。首先这套系统可以帮助企业进行自身的“体检”。了解企业目前的发展状况，特别是与市场上其他公司相比企业的表现及排名，有助于企业发现异常的指标，并及时采取行动；

其次该方法也支持同“年龄”的公司、同产业或者跨产业的公司比较，了解自身在市场大环境中的生存状况。相比绝对值或者人均值等直接比较的方法，规模法则考虑了企业规模不同带来的影响以及市场非线性作用。

最后，这套方法可以对企业进行动态化的预测和评估。即对企业一段时间内的生长状况作出评价，评分越高，企业的成长性越高。

数据来自标准普尔（S&P）核心数据库Capital IQ以及Capital IQ旗下的Compustat数据，数据包括了57427家公司的财务数据和经营数据，按照GICS（全球行业分类系统）将公司分为了12个经济部门和285个子行业。这些数据作为我们的对比数据，在企业评估时发挥作用。

总结而言，基于规模理论的指导，我们可以对企业的静态表现和动态生长做出定量评估，有助于企业经营者对企业自身发展和市场平均水平有清晰的了解，并且能够帮助企业快速定位异常指标，及时做出调整和改进，同时也能够方便企业分析竞争对手的现状和历史发展状况。

<br>

=== 企业咨询合作项目 ===

==== 与得到合作 ====
*'''合作课程：'''[https://m.igetget.com/share/course/pay/detail?id=b0rNAzaYOj7VyPMsljK8P54m6wlk12 《张江·复杂科学前沿》]
*'''主要内容：'''
:北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人张江的全新课程《张江·复杂科学前沿》已经上线得到APP。十多年的科研与教学积累，1套独有的框架脉络，超过1年的斟酌打磨，27节精品内容，5小时原声呈现，共同构建起这门课程。这既是复杂性科学的新手入门课，也是复杂性思维的升级训练营。
:收获一套前沿学科的认知框架。复杂科学是一门前沿学科，学科很年轻，还没有形成成体系的学科框架。只靠自己学，可能只记住了比如涌现、混沌、自组织等复杂科学的概念，弄不清楚它们之间的联系。而张江老师会给你搭建一套认识复杂科学的框架。你再看到复杂科学的新书、新概念，会自己定位它们的位置，有个更全面的理解。
:收获更多观察世界的新视角。复杂科学是名副其实的“跨领域”研究学科。它跨越的学科范围之广，涉及物理学、生命科学、生态学、人工智能，及社会科学等。学习这个学科，能让你能超越分属于不同学科孤立的琐碎知识，找到不同事物背后的共性规律，给你带来更本质的洞察。
:复杂科学一线研究者亲自讲述。张江老师从事复杂科学的教学与科研十余年，曾主持多项国家级复杂科学研究项目，在Nature Communications、Scientific Reports等国际刊物上发表过论文60多篇，活跃在学科前沿的第一线。课程中用到的部分案例，就来自张老师自己的研究成果。在这些研究成果中，还包括他和复杂科学领域里的大神，杰弗里·韦斯特共同做过的课题。
:获得跨学科的知识借鉴。复杂科学可以为你的工作提供更多的启发。比如你是一名创业者，你是一名产品经理，在学习这门课之前，你很可能想不到进化论对你的创业项目能有什么帮助。但是学过这门课，你会发现它完全可以借鉴过来，帮助你做产品研发。
*'''公司介绍：'''
:[https://www.igetget.com/ 得到]，旨在为用户提供“省时间的高效知识服务” ，2016年5月上线，由罗辑思维团队出品，提倡碎片化学习方式，让用户短时间内获得有效的知识。

====与混沌大学合作====
* '''合作课程：'''《复杂性思维：重塑理解世界的思维框架》
* '''主要内容：'''
: 通过介绍复杂性科学的经典理论和前言进展，带你了解什么是复杂系统，什么是复杂性科学，复杂系统如何演化，群体智慧是怎么产生的，如何才能抵御熵增走向进化，对于企业来说，如何利用复杂性思维打造有生命力的学习型组织，如何促进组织的自组织和涌现。

* '''公司介绍：'''
: [https://www.hundun.cn/ 混沌大学]公司名为混沌时代（北京）教育科技有限公司，成立于2014年，致力于为创新创业者提供认知升级。创办人李善友教授亲自打磨创新学科，同时邀请中国及全球名师，通过线上或线下讲授，以及独特的思维模型+刻意练习学习方法，开创了互联网时代的创新教育。

====与湖畔大学合作====

* '''合作课程：'''《熵增、规模理论和企业生命周期》
* '''主要内容：'''
:万事万物都无法回避生长、衰老与死亡。然而，生物、城市以及公司的生长、衰老与死亡的机制是什么？张江老师通过从热力学第二定律谈起，指出熵才是主宰万事万物生老病死背后的核心因素，并运用发展于物理学中的标度分析（Scale）方法到生物、城市以及企业等不同的宏观复杂系统之上，找到了它们背后的普适规律，与系统的生老病死与其新陈代谢的规模法则联系起来，同时应用于企业，揭示出不同行业中的增长规律，并且在个体上对企业进行诊断和评价。
* '''公司介绍：'''
: [https://www.hupan.com/o/web/index.html#/ 湖畔大学]由柳传志、马云、冯仑、郭广昌、史玉柱、沈国军、钱颖一、蔡洪滨、邵晓锋九位企业家和著名学者共同发起创办。湖畔大学坚持公益性和非营利性，主张坚守底线、完善社会。

====与龙湖集团合作====
* '''合作课程：'''《复杂性科学与企业管理》
* '''主要内容：'''
: 与龙湖的中高管系统地介绍什么是复杂系统，什么是复杂性科学，以及它的发展历史脉络如何，对企业的发展有何帮助，如何运用复杂性思维进行企业管理？对于传统行业如何借助复杂性思维突破转型，走出管理发展的瓶颈。
*'''公司介绍：'''
: [https://www.longfor.com/about/ 龙湖集团]1993年创建于重庆，发展于全国，业务涵盖地产开发、商业运营、租赁住房、智慧服务四大主航道业务，并积极试水养老、产城等创新领域。

====与百词斩合作====

*'''合作课程：'''《21世纪的复杂性科学》
*'''主要内容：'''
: 介绍什么是复杂系统，什么是复杂性科学，以及它的发展历史脉络如何，对企业的发展有何帮助，如何运用复杂性思维进行企业管理？为什么人工智能时代更加需要复杂性思维？针对成都超有爱公司，具体如何利用复杂性理论指导其进一步成长、壮大。
*'''公司介绍：'''
: [https://app.mokahr.com/campus_apply/baicizhan/120 “百词斩”]的公司名称是成都超有爱科技有限公司，成立于 2012 年。产品有 App “百词斩"以及“薄荷阅读”、“番茄英语”、“蛋糕英语”、“芝士派” 等其他英语细分学习领域产品，其中 App “百词斩”的用户已过八千万，领先目前其他在线教育创业公司。配合经纬中国 A 轮、中国文化产业投资基金 B 轮、红杉资本 C 轮、腾讯 D 轮投资，目前公司正稳定而快速的发展中。

====与深圳城市设计规划研究院合作====

*'''合作课程：'''《迎接AI时代》
*'''主要内容：'''
:从人工智能的历史到AI时代的未来，再到AI在各个行业的落地应用。本系列课程带你全面走进AI时代。主要介绍了人工智能的发展历史，解答了为什么机器学习构成了新一代人工智能革命的核心？它与普通的人工智能算法最本质的不同是什么？以及最新的人工智能算法包括监督学习、无监督学习、迁移学习、强化学习等在实际生产中的应用，与深规院深度探讨了相应的业务的AI实践与可行性。
*'''公司介绍：'''
: [https://www.upr.cn/about-scenic.htm 深圳市城市规划设计研究院(深规院)]是专注于创造和务实解决城市问题的规划咨询研究与设计机构。深规院擅长以多学科综合规划的方法，应对城市发展过程中出现的复杂问题。1990年成立至今，在深圳以及国内外200多个地区完成了3500多个项目，涉及宏观区域研究、城市综合发展咨询、规划与城市设计、交通与市政基础设施、低碳生态技术研究与应用、地区开发政策等多个领域。同时，深规院与国内外多家咨询公司、大学、大型企业建立了长期的战略伙伴关系，在产业经济、生态环保、社会治理、投资融资、公众咨询、学术培养等方面进行合作。<br />

== 相关机构 ==

=== 北京师范大学系统科学学院 ===
[https://sss.bnu.edu.cn/ 北京师范大学系统科学学院]是国际一流的复杂性科学研究和人才培养基地，国内系统科学学科建设与发展的引领者，北京师范大学学科交叉和科研创新的重要平台。其使命是探索复杂性，加深人类对自然与社会的认识。推进系统科学基础和前沿科学研究，培养具有综合素质和能力的高水平人才，把系统科学的学术进步转化为推动社会经济发展的力量。

=== [[集智俱乐部]] ===
[http://swarma.org/ 集智俱乐部]，英文名：Swarma Club，成立于2003年，是一个从事学术研究、享受科学乐趣的探索者的团体，也是国内最早的研究人工智能、复杂系统的科学社区。它倡导以平等开放的态度、科学实证的精神，进行跨学科的研究与交流，力图搭建一个中国的 “ 没有围墙的研究所 ”。

=== 集智学园 ===
[https://campus.swarma.org/ 集智学园]成立于2016年10月1日，是集智俱乐部孕育的创业项目之一。为一个知识服务社区，专门致力于复杂性科学、人工智能等先进技术的普及工作，合作伙伴包括腾讯、华为、北京师范大学、湖畔大学、混沌大学等多家知名机构。2019年底获得国家高新技术企业称号。
旗下产品[https://pattern.swarma.org/ 集智斑图]是一个复杂性科学领域的自组织学习社区，包含了该领域学习路径的展示，同时承载了集智特色的论文解读活动，为知识探索者提供了一个良好的学习平台。口号是用知识连接探索者。

== 联系方式 ==

* '''联系电话'''：+86 10 58807085

* '''电子邮件'''：jakezj@163.com

* '''北京师范大学办公地点'''：北京师范大学科技楼B区

== 相关链接 ==

1、[https://baike.baidu.com/item/%E5%BC%A0%E6%B1%9F/5829918?fr=aladdin 百度百科]

2、[http://jake.swarma.org 个人主页]

4、[https://scholar.google.com/citations?user=N0k2mpcAAAAJ&hl=en Google scholar的个人主页]

== 参考资料 ==
<references />

== 编者推荐 ==

[[文件:GEB.png|400px|thumb|right|[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=10135 解读《GEB》]]]

====《哥德尔、艾舍尔、巴赫——集异璧之大成》====
张江老师曾在多次讲座中必推荐的一本书，就是来自侯世达的《哥德尔、艾舍尔、巴赫——集异璧之大成》，这本书对他产生了非常深远的影响，是他走向复杂性科学的启蒙之作，但是这本巨著内容详尽但不是那么容易理解，为了让大家更好的阅读这本书，他从自身的阅读经验出发，给出了一些方法并且对这本书做了一个大致的解读：[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=10135 解读《GEB》]

====[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=11044 "科研学习中的快速迭代法"]====
在这门课程中张江老师总结了这么多年做科研的经验，整理成了一个大的框架，告诉大家如何「科学科研」，希望能够让年轻的科研者少走弯路，快速提升。

====其他====
张江老师的最近的科研方向集中在图网络和复杂系统自动建模方向，为了让大家快速了解这个领域的知识，并且入门，他梳理了2条特别实用的路径，适合希望在这个领域入门并且深入研究的学生。
: 这条路径[https://pattern.swarma.org/path?id=3 从网络科学的视角入门图网络之学习路径]更适合初学者入门学习。
: 这条路径涵盖不同领域不同方面的87篇文献介绍，堪比综述。[https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，更适合在这个领域已经入门，希望深入研究的朋友。

==== 得到课程分享 ====
[[文件:复杂科学前沿课.jpg|缩略图|[https://www.dedao.cn/course/b0rNAzaYOj7VyPMsljK8P54m6wlk12 复杂科学前沿课]]]

北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人张江的全新课程《张江·复杂科学前沿》已经上线得到APP。十多年的科研与教学积累，1套独有的框架脉络，超过1年的斟酌打磨，27节精品内容，5小时原声呈现，共同构建起这门课程。这既是复杂性科学的新手入门课，也是复杂性思维的升级训练营。

# 收获一套前沿学科的认知框架。复杂科学是一门前沿学科，学科很年轻，还没有形成成体系的学科框架。只靠自己学，可能只记住了比如涌现、混沌、自组织等复杂科学的概念，弄不清楚它们之间的联系。而张江老师会给你搭建一套认识复杂科学的框架。你再看到复杂科学的新书、新概念，会自己定位它们的位置，有个更全面的理解。
# 收获更多观察世界的新视角。复杂科学是名副其实的“跨领域”研究学科。它跨越的学科范围之广，涉及物理学、生命科学、生态学、人工智能，及社会科学等。学习这个学科，能让你能超越分属于不同学科孤立的琐碎知识，找到不同事物背后的共性规律，给你带来更本质的洞察。
# 复杂科学一线研究者亲自讲述。张江老师从事复杂科学的教学与科研十余年，曾主持多项国家级复杂科学研究项目，在Nature Communications、Scientific Reports等国际刊物上发表过论文60多篇，活跃在学科前沿的第一线。课程中用到的部分案例，就来自张老师自己的研究成果。在这些研究成果中，还包括他和复杂科学领域里的大神，杰弗里·韦斯特共同做过的课题。
# 获得跨学科的知识借鉴。复杂科学可以为你的工作提供更多的启发。比如你是一名创业者，你是一名产品经理，在学习这门课之前，你很可能想不到进化论对你的创业项目能有什么帮助。但是学过这门课，你会发现它完全可以借鉴过来，帮助你做产品研发。

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[[Category:复杂系统]]
[[Category:人物]]
[[Category:集智科学家]]

张江

2024-05-16T03:59:15Z

Cancyqian：/* 出版著作 */

{{#seo:
* |keywords=张江,Jiang Zhang,复杂网络,图网络
* |description=名字,研究领域
* }}'''张江'''，北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人、集智科学研究中心理事长、集智学园（北京）科技有限公司董事长，曾任腾讯研究院特聘顾问。主要研究领域包括因果涌现、复杂系统自动建模、社会与经济系统的规模法则（Scaling Laws）等。其开创的集智俱乐部是国内外知名的学术社区，致力于复杂系统、人工智能等多领域的跨学科交流与合作。

== 基本信息 ==
<div style="width:100%;height:300px;align:center">
<div style="width:30%;float:left">[[文件:张老师证件照材料.jpg|替代=|右|360x360px|张江]]</div>
<div style="width:68%;float:left;margin-left:2%">
{| class="wikitable" width="75%"
|-style="height:30px"
! 类别 !! 信息
|-
|姓名：|| 张江（Jiang Zhang）
|-
|国籍：|| 中国
|-
|母校：|| 北京交通大学
|-
| 所在机构： || 北京师范大学系统科学学院，集智俱乐部
|-
| 研究方向：|| 复杂系统分析与建模，复杂网络与机器学习，规模法则（Scaling Laws）
|-
|个人主页链接|| https://bnusss.github.io/
|-
| 所在城市： || 北京
|-
| 电子邮箱： || zhangjiang@bnu.edu.cn
|-
| 联系电话： || +86 10 58807085
|}
</div>
</div>

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===详细介绍===

'''张江'''，北京师范大学系统科学学院教授，集智俱乐部创始人，集智学园（北京）科技有限公司创始人兼董事长，集智研究中心理事长，曾任腾讯研究院特聘顾问。2006年博士毕业于北京交通大学经济与管理学专业；2006-2008年在中科院数学与系统科学研究院的复杂系统研究中心从事博士后研究工作；2008年6月-2012年7月，北京师范大学管理学院系统科学系讲师；2017年7月至今在北京师范大学系统科学学院担任教授。

主要关注领域：复杂系统分析与建模、复杂网络与机器学习、社会与经济系统的规模法则（Scaling Laws）等。

文章发表在包括：Nature Communications、Nature Machine Intelligence、Nonlinear Systems、Chaos、Physical Review E等国际知名刊物上。

他长期积极参与国际学术交流活动，曾多次访问[[圣塔菲研究所]]（Santa Fe Institute）等知名机构。2008年获得北京师范大学第11届青年教师教学基本功大赛理科组一等奖。曾先后获得多项国家自然科学基金资助。

其开创的[[集智俱乐部]]是国内外知名的学术社区，致力于复杂系统、人工智能等多领域的跨学科交流与合作，目前已在学术界和产业界产生了一定影响力。曾影响、孕育多家人工智能创业团队，包括：彩云AI、Momenta自动驾驶团队等，其创始人都是俱乐部核心成员。2018年俱乐部资深成员吴令飞发表Nature封面期刊。集智俱乐部为冠名出版过多本科普著作，包括《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》，译作《深度思考》等。

2016年底创办集智学园（北京）科技有限公司，专门致力于复杂性科学、人工智能等领域的知识服务工作，合作伙伴包括腾讯、华为、湖畔大学、混沌大学等多家知名机构。2019年底获得国家高新技术企业称号。

2021年底注册民非组织集智科学研究中心，为集智俱乐部实体，任该中心法人与理事长。

学术背景

张江老师累计发表论文SCI论文二十余篇，译著1本，专著1本。主要关注领域为复杂系统分析与建模、网络、因果涌现、机器学习，规模标度律等，他长期积极参与国际学术交流活动，曾先后访问过美国密西根大学（Michigan University）、佛蒙特大学(University of Vermont)、圣塔菲研究所（Santa Fe Institute）、瑞士弗雷堡大学(University of Fribourg)、亚利桑那州立大学（Arizona State University）等地。

2023年出版专著：《规模法则：探索细胞到城市的普适规律》
=== 访学经历 ===
* 2010.11~至今：多次访问美国[[圣塔菲研究所]]（Santa Fe Institute）；他在圣塔菲的访问经历记录:[[访问圣塔菲研究所]]
* 2014.12~2015.1：访问亚利桑那州立大学（Arizona State University）；
* 2007.7~2007.8: 学术访问美国密西根大学复杂系统研究中心；
* 2007.6~2007.7: 赴美国Vermont大学参加Stephen Wolfram的A New Kind of Science暑期学校；
* 2005.8: 参加圣塔菲研究所在北京主办的复杂系统暑期学校；

=== 邀请报告 ===
* 2019.11：广西大学”管理学在中国“2019邀请报告；
* 2019.10：江苏大学”全国复杂网络大会图网络与机器学习分会场“邀请报告；
* 2019.10：新加坡南洋理工大学”International Conference of Complex Systems“口头报告；
* 2019.9：清华大学”International Conference of Social Computing“邀请报告；
* 2019.9：郑州大学”全国物理秋季年会统计物理分会场“邀请报告；
* 2009.6：北京师范大学“International Conference on Economic Science with Heterogeneous Interacting Agents, ESHIA2009”；
* 2011.6：赴上海参加“International Conference of Econophysics”；
* 2010.7：赴香港参加“StatPhysHK: Complexity, Computation, Information”会议；
* 2009.2：赴上海理工大学“Complexity Science 2009”会议；

=== 职业历程 ===

* 2017.6至今，任北京师范大学系统科学学院教授；<ref>[https://baike.baidu.com/item/%E5%BC%A0%E6%B1%9F/5829918?fr=aladdin 张江老师个人百度词条]</ref>
* 2012.7~2017.6，任北京师范大学系统科学学院副教授；
* 2008年6月~2012年7月，任北京师范大学管理学院系统科学系讲师；
* 2006.4~2008.4，在中科院数学与系统科学研究院的复杂系统研究中心从事博士后研究工作，导师：郭雷；
* 2006年博士毕业于北京交通大学经济与管理学专业；

=== 所获奖励 ===

* 2006年获中科院系统所许国志博士后奖励基金；
* 2008年获北京师范大学青年教师教学基本功比赛理科一等奖；
* 2014.1~2016.12，入选北京市青年英才计划，项目：复杂网络的异速生长律研究；

=== 合作学者 ===

* [[Geoffrey West]]
* [[尤金·斯坦利 H. Eugene Stanley]]

* Lifei Wang
* [https://scholar.google.com/citations?user=NoDUFVUAAAAJ&hl=en Lingfei Wu 吴令飞]

* [[李睿琪]]

== 主要论文/著作/课程 ==
所有已发表论文记录可以访问[https://bnusss.github.io/publications.html 张江老师研究组页面]

=== 代表性论文 ===

*Lifei Wang et al.: "[https://www.nature.com/articles/s42256-020-00244-4 An interpretable deep-learning architecture of capsule networks for identifying cell-type gene expression programs from single-cell RNA-sequencing data]; Nature Machine Intelligence, 2: 693703(2020) 这篇文章开发了一种可解释的胶囊网络深度学习架构(scCapsNet)，在此基础上，使用多个scRNA-seq数据集评估scCapsNet为单细胞转录组分析指定的值。利用二维主成分分析(PCA)对特征提取层内权值参数进行分析。通过竞争性单细胞类型识别，scCapsNet模型能够进行特征选择来识别编码不同亚细胞类型的基因组，使亚细胞型识别成为可能的RNA表达特征被有效地集成到scCapsNet的参数矩阵中。这一特性使基因调控模块的发现成为可能。

*Zhang, Z., Zhao, Y., Liu, J. et al. [https://link.springer.com/article/10.1007/s41109-019-0194-4#citeas A general deep learning framework for network reconstruction and dynamics learning]. Appl Netw Sci 4, 110 (2019). https://doi.org/10.1007/s41109-019-0194-4<ref name="GNN">Zhang Zhang, Yi Zhao, Jing Liu, Shuo Wang, Ruyi Tao, Ruyue Xin & Jiang Zhang (2019) [https://pattern.swarma.org/paper?id=199529de-337f-11ea-b58a-0242ac1a0005 A general deep learning framework for network reconstruction and dynamics learning].</ref>:这篇文章提出了一套全新的网络和动力学重构的算法。即仅根据时间序列数据，就能够重构整个原始的相互作用网络以及每个节点的动力学，这相当于对原系统进行了自动建模。该算法不仅在精确度上远超其它对比算法，而且可以广泛地适用于各类系统。于2019年发表在Applied Network Science上。相关的论文解读资料可以查看[https://mp.weixin.qq.com/s/O9Q81ebX7DKEUIhvc7r5kQ 超越简单规则——用图神经网络对复杂系统进行自动建模]

* Li, R., Dong, L., Zhang, J., Wang, X., Wang, W. X., & Di, Z & Stanley, H. E. (2017). "[https://www.nature.com/articles/s41467-017-01882-w.pdf Simple spatial scaling rules behind complex cities]". Nature Communications, 8(1), 1841. <ref name="rules">Ruiqi Li,Lei Dong,Jiang Zhang,Xinran Wang,Wen-Xu Wang,Zengru Di,H. Eugene Stanley (2017) [https://pattern.swarma.org/paper?id=ff73afb2-3838-11ea-bb46-0242ac1a0005 Simple spatial scaling rules behind complex cities].</ref>相关的论文解读资料可以查看[https://mp.weixin.qq.com/s/O9Q81ebX7DKEUIhvc7r5kQ 张江：从规模理论，看城市的生长、创新与奇点]

:这篇文章不仅回答了宏观规模标度律的起源，而且可以精准预测人口、GDP、道路网络等城市要素的空间分布情况。于2017年发表在Nature Communications上。

* Jiang Zhang, Xintong Li, Xinran Wang, Wenxu Wang, Lingfei Wu: [http://swarmagents.cn.13442.m8849.cn/thesis/doc/jake_379.pdf Scaling behaviours in the growth of networked systems and their geometric origins], Scientific Reports 2015, 5: 9767.<ref name="scale">Jiang Zhang,Xintong Li,Xinran Wang,Wen-Xu Wang,Lingfei Wu (2015) [https://pattern.swarma.org/paper?id=ad6da34e-455d-11ea-ac18-0242ac1a0005 Scaling behaviours in the growth of networked systems and their geometric origins].</ref>

:这篇文章主要提出了一种几何网络模型，该模型可以很好地对社会经济系统中的缩放行为进行解释。于2017年发表在Scientific Reports上。

* Shi P, Zhang J, Yang B, et al. [https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0098247 Hierarchicality of trade flow networks reveals complexity of products][J]. PloS one, 2014, 9(6).<ref name="">Peiteng Shi, Jiang Zhang, Bo Yang, Jingfei Luo (2014) [https://pattern.swarma.org/paper?id=f109684e-78a8-11ea-873b-0242ac1a0005 Hierarchicality of trade flow networks reveals complexity of products].PLOS ONE.</ref>

:这篇文章通过计算贸易流网络的规模标度律从而利用规模标度律指数刻画不同产品的复杂性程度，即价值生产附加情况。另一方面，给每个国家针对某一产品的国际贸易网计算出其对其它国家整体的影响力。于2014年发表在PLOS ONE上。

* Jiang Zhang, Tongkui Yu, [https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0378437110006072 Allometric Scaling of Countries], Physica A 389 (2010) 4887-4896 (SCI,EI)<ref name="scaling">Jiang Zhang, Tongkui Yu (2010) [https://pattern.swarma.org/paper?id=359d4b7a-78a8-11ea-b30c-0242ac1a0005 Allometric scaling of countries].Physica A: Statistical Mechanics and its Applications.389.21:(4887-4896)</ref>

:这篇文章该文主要研究了国家的大量宏观属性与地理（区域），人口（人口）和经济（GDP，国内生产总值）大小之间的异度缩放比例关系。于2010年发表在Physica A上。
<br/>

=== 出版著作 ===

====《数字创世纪——人工生命的新科学》====

* 李建会，张江：[http://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid=8230907a4a1fd035af7581439f8f8fbd&site=xueshu_se 数字创世纪——人工生命的新科学]，科学出版社，2006

本书对计算机和生物学交叉的前沿学科——人工生命进行了较系统详细的论述，在深入讨论了人工生命思想的起源、理论根据、计算机建模技术以及最新进展的基础上，系统地探讨人工生命的主要内容以及构建方法，通过对生命和计算关系的论述揭示了人工生命的计算主义哲学蕴意。本书涉及到虚拟生命(数字生命)的构建、基于行为的机器人的设计、人工生命的涌现与进化等内容，可供对人工生命、复杂系统理论、计算机程序演化、机器人研究、人工智能等感兴趣的读者，以及从事相关科学技术哲学研究的人员和学生参考。

====《[[规模]]》====

* 杰弗里.韦斯特（著）张培（译）张江（校译）：[https://book.douban.com/subject/30244461/ 规模]，中信出版集团，2018

生命体、城市、公司，乃至一切复杂万物，是否都存在相通的内在生长逻辑？制约生命与死亡、城市化的扩张及公司寿命的决定因素究竟是什么？人类能否通过融汇生物学、物理学、社会学、经济学等跨学科知识，找到揭开复杂万物生长背后的简单法则？享誉全球的复杂系统性科学研究圣塔菲研究所前所长杰弗里·韦斯特潜心研究数十年，经过反复试验和求证，终于找到了解构复杂世界的简单逻辑——规模法则。在韦斯特眼中，规模成为衡量世间万物的不变标准，利用规模法则，复杂世界变得可量化、可预测、清晰明了且统一。规模法则阐明了从生命体到城市、从经济体到公司的生长与衰败都离不开其自身规模的制约，并与其规模呈一定比例关系，遵守统一的公式。这一算法框架不仅为人类思考未知世界提供了难得的简单法则，而且能解答不同生命体的生长极限之谜，优化城市发展架构并找到推动经济实现可持续发展、公司从初创到的生长曲线。

本书将帮助你重新思考生命、认识自身、了解你的生活与工作，并告诉你复杂世界其实充满简单的逻辑，只要跳脱思维框架，打破学科限制，你就会重新看清你周遭的一切。

《NetLogo多主体建模入门》

* 集智俱乐部：NetLogo多主体建模入门，人邮出版社，2021

本书从大量跨学科、跨领域的实际案例入手，循序渐进地讲解了NetLogo的使用方式、基本语法、设计思想，以及背后的计算机模拟、多主体建模、复杂性科学的基本理念和数理建模的常用方法，包括数值计算、微分方程、动力系统、概率统计等。通过学习，读者可以学会搭建一个人工生命的世界、一个人工经济系统，以及一个人工生态系统；通过计算机模拟，读者可以理解大自然的捕食依存关系、病毒传播和疫情暴发的原理，还能对人类社会财富分布不均衡的起源有新的认识。

《规模法则》

* 张江：规模法则：探索从细胞到城市的普适规律，人邮出版社，2023

这是一本有关复杂系统的前沿研究方向“规模法则”（scaling law）的科普读物。所谓复杂系统，是指由大量个体通过错综复杂的相互作用关系形成的整体，它包括生命系统、生态系统、互联网社区、城市、国家、企业等。这些复杂系统表面上看起来毫不相干，甚至按照传统的学科划分，它们隶属于完全不同的科学领域，但是它们背后却存在统一的规律与法则。规模法则就是这些规律中的一组非常简洁而深刻的定量法则，它描绘了复杂系统的各类宏观变量是如何随着系统规模的大小而变化的，而且通常能够表达成简单的幂律公式。这些简单的数量关系背后隐藏着更深刻的复杂系统普适的基本原理。

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文件:数字创世纪.jpg|《数字创世纪》封面
文件:规模理论.jpg|《规模》封面
文件:规模法则封面.png
文件:Netlogo多主体建模入门.png
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=== 最受欢迎的课程 ===
[[File:复杂性阶梯.jpg|400px|thumb|right| [https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=432 复杂性思维2020]]]
张江老师作为复杂性思维的布道者，在复杂性科学的科普上准备了很多的适合于初学者了解的科普内容和视频，将复杂性科学的概念和生活紧密结合，同时又能有趣的阐述晦涩难懂的概念，非常值得学习。

====[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=432 复杂性思维2020]====

本课程中，张江老师将用一套自己搭建的“复杂性阶梯”的框架串联起众多复杂性科学概念，包括混沌、秩序、自催化网络、涌现、混沌边缘、热力学第二定律、分形、网络、自指等等。沿着复杂性阶梯一路攀爬，复杂性层级将逐步提升。生命组织如此，人类组织亦是如此，它们其实都遵循着非常相似的复杂性规律。只不过由于每个系统演化所处的阶段的不同，以及我们每个人看待这些事物的观察视角不同，因而它就会呈现出令人眼花缭乱的复杂性。本课程则带领你透过现象看到本质。

[[File:深度学习原理与Pytorch实战.png|400px|thumb|right| [https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=421 深度学习原理与Pytorch实战]]]
====[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=421 深度学习原理与Pytorch实战]====

此系列课程主要围绕集智俱乐部众包写作的书籍《深度学习原理与 PyTorch 实战》展开，兼具理论与实践，是想要掌握一门深度学习技术不可错过的课程。每节课围绕一个有意思的实战案例展开，不仅循序渐进地讲解了PyTorch的基本使用、神经网络的搭建、卷积神经网络和循环神经网络的实现，而且全面深入地介绍了计算机视觉、自然语言处理、迁移学习，以及最新的对抗学习和深度强化学习等前沿技术。同学们可以通过亲自动手实践，轻松入门深度学习，学会构造一个图像识别器，生成逼真的图画，让机器理解单词与文本，让机器作曲，教会机器玩游戏，还可以实现一个简单的机器翻译系统。

[[File:Netlogo.jpg|400px|thumb|right| [https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=429 NetLogo多主体建模入门]]]
====[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=429 NetLogo多主体建模入门]====

《NetLogo多主体建模入门》这个课程就是通过数个案例教会大家如何去动手搭建一个多主体仿真模型，以及如何利用NetLogo软件实现这些模型，是一门既有理论又有实操的入门课程。它将会循序渐进地给你介绍如何使用NetLogo软件，如何通过算法来理解数值微分、数值积分，甚至求解微分方程、动力系统。通过学习，你就能搭建一个人工生命的世界，一个人工经济系统，以及一个人工生态系统。通过计算模拟，你还能理解到什么叫做捕食与被捕食的依存关系，病毒如何沿着网络进行传播甚至大爆发，你还能对人类财富不平等的起源拥有全新的洞察。其实，所有这一切真没有那么复杂，无非就是几行NetLogo的代码而已。而所有这些不同领域的知识都可以从玩弄这些代码得到。

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== 主导的项目 ==

=== 科研项目 ===

* 2020年度北京师范大学“新型冠状病毒防治科研攻关”项目，基于大规模人口移动的新冠病毒疫情扩散模型、预测及其干预，2020.04-2020.06，20万，在研，主持
* 国家自然科学基金，面上项目，11775020，非线性波在非均匀振荡介质内传播特性的研究，2018-01至2021-12，56万，在研，参与
* 国家自然科学基金，面上项目，6167020305，互联网的集体注意力流研究，2016-02至2020-12，77.04万，在研，主持
* 北京师范大学自主科研基金，310421103，开放式流网络的结构、演化与应用，2015-09至2018-09，35万, 已结题，主持
* 国家自然科学基金，青年项目，11205014，在相干态表象中求解非平衡多体系统量子主方程，2012-01至2014-12，20万，已结题，参与
* 国家自然科学基金，面上项目，61174165，经济系统中的流动性及其对尺度分布的影响，2012-01至2015-12, 60万，已结题，参与
* 国家自然科学基金，青年项目， 61004107，加权食物网的异速标度律研究，2010-01至2013-12， 22万，已结题，主持

=== 企业科研合作项目 ===

====与腾讯合作====
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[[File:社区9月份.png|400px]] [[File:社区10月份.png|400px]]
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利用海量腾讯社交网络数据，比如好友关系、消息量，加群信息等，对企业社群进行构建以及分析。通过社交网络数据对企业社群进行分析可以对企业的发展趋势有更准确的掌握，比如根据企业的社群网络的变化可以看出企业内部凝聚力的变化，企业内员工的入/离职情况可以判断企业的发展方向等等。因此，借助腾讯大量的社交网络数据以及我们的提供的网络分析的工具和方法，可以从图网络的角度对企业的发展趋势有一个更清晰的判断。

包括从海量的社交网络中构建企业社群以及对企业社群进行分析和比较。在企业社群的构建过程中，我们采用标签传播等算法，构建企业内员工的社交网络。目前主要对3000家上市企业的社群进行构建。基于构建出的企业社群，对公司发展状况进行分析，比如通过计算节点度中心性等指标进行KOL关键人物发现、对比不同时间企业社群网络的变化特征，通过员工画像分析其变化原因以及企业发展趋势等。

以某准备上市的汽车企业为例，我们构建了其18年9月份和10月份两个月的企业社群，然后对企业社群进行分析，可以看出，从网络图和指标上看，该公司社群较稳定，而通过对员工的浏览情况的分析，可以看出员工更加关注新能源、电动汽车、未来等相关内容，与目前该公司正在准备上市，且新能源汽车已成为支柱业务情况相一致。因此，分析公司社群动态变化可以帮助了解公司现状，甚至提前了解公司动态。

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[[File:华为项目分析.png|400px|thumb|right|[http://business.swarma.org/advisory 项目合作]]]

====与某知名企业合作====

我们利用复杂性科学中的规模理论（scaling theory）分析了大型知名企业X公司30年的成长过程，并与全球5万家公司进行了比较，从而帮助该公司发现了企业在实际经营中的重点问题。此项研究获得了该公司领导高层的一致认可，为企业制定了发展战略和方向。

这一套针对企业现状的定量评估系统是十分有价值的。首先这套系统可以帮助企业进行自身的“体检”。了解企业目前的发展状况，特别是与市场上其他公司相比企业的表现及排名，有助于企业发现异常的指标，并及时采取行动；

其次该方法也支持同“年龄”的公司、同产业或者跨产业的公司比较，了解自身在市场大环境中的生存状况。相比绝对值或者人均值等直接比较的方法，规模法则考虑了企业规模不同带来的影响以及市场非线性作用。

最后，这套方法可以对企业进行动态化的预测和评估。即对企业一段时间内的生长状况作出评价，评分越高，企业的成长性越高。

数据来自标准普尔（S&P）核心数据库Capital IQ以及Capital IQ旗下的Compustat数据，数据包括了57427家公司的财务数据和经营数据，按照GICS（全球行业分类系统）将公司分为了12个经济部门和285个子行业。这些数据作为我们的对比数据，在企业评估时发挥作用。

总结而言，基于规模理论的指导，我们可以对企业的静态表现和动态生长做出定量评估，有助于企业经营者对企业自身发展和市场平均水平有清晰的了解，并且能够帮助企业快速定位异常指标，及时做出调整和改进，同时也能够方便企业分析竞争对手的现状和历史发展状况。

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=== 企业咨询合作项目 ===

==== 与得到合作 ====
*'''合作课程：'''[https://m.igetget.com/share/course/pay/detail?id=b0rNAzaYOj7VyPMsljK8P54m6wlk12 《张江·复杂科学前沿》]
*'''主要内容：'''
:北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人张江的全新课程《张江·复杂科学前沿》已经上线得到APP。十多年的科研与教学积累，1套独有的框架脉络，超过1年的斟酌打磨，27节精品内容，5小时原声呈现，共同构建起这门课程。这既是复杂性科学的新手入门课，也是复杂性思维的升级训练营。
:收获一套前沿学科的认知框架。复杂科学是一门前沿学科，学科很年轻，还没有形成成体系的学科框架。只靠自己学，可能只记住了比如涌现、混沌、自组织等复杂科学的概念，弄不清楚它们之间的联系。而张江老师会给你搭建一套认识复杂科学的框架。你再看到复杂科学的新书、新概念，会自己定位它们的位置，有个更全面的理解。
:收获更多观察世界的新视角。复杂科学是名副其实的“跨领域”研究学科。它跨越的学科范围之广，涉及物理学、生命科学、生态学、人工智能，及社会科学等。学习这个学科，能让你能超越分属于不同学科孤立的琐碎知识，找到不同事物背后的共性规律，给你带来更本质的洞察。
:复杂科学一线研究者亲自讲述。张江老师从事复杂科学的教学与科研十余年，曾主持多项国家级复杂科学研究项目，在Nature Communications、Scientific Reports等国际刊物上发表过论文60多篇，活跃在学科前沿的第一线。课程中用到的部分案例，就来自张老师自己的研究成果。在这些研究成果中，还包括他和复杂科学领域里的大神，杰弗里·韦斯特共同做过的课题。
:获得跨学科的知识借鉴。复杂科学可以为你的工作提供更多的启发。比如你是一名创业者，你是一名产品经理，在学习这门课之前，你很可能想不到进化论对你的创业项目能有什么帮助。但是学过这门课，你会发现它完全可以借鉴过来，帮助你做产品研发。
*'''公司介绍：'''
:[https://www.igetget.com/ 得到]，旨在为用户提供“省时间的高效知识服务” ，2016年5月上线，由罗辑思维团队出品，提倡碎片化学习方式，让用户短时间内获得有效的知识。

====与混沌大学合作====
* '''合作课程：'''《复杂性思维：重塑理解世界的思维框架》
* '''主要内容：'''
: 通过介绍复杂性科学的经典理论和前言进展，带你了解什么是复杂系统，什么是复杂性科学，复杂系统如何演化，群体智慧是怎么产生的，如何才能抵御熵增走向进化，对于企业来说，如何利用复杂性思维打造有生命力的学习型组织，如何促进组织的自组织和涌现。

* '''公司介绍：'''
: [https://www.hundun.cn/ 混沌大学]公司名为混沌时代（北京）教育科技有限公司，成立于2014年，致力于为创新创业者提供认知升级。创办人李善友教授亲自打磨创新学科，同时邀请中国及全球名师，通过线上或线下讲授，以及独特的思维模型+刻意练习学习方法，开创了互联网时代的创新教育。

====与湖畔大学合作====

* '''合作课程：'''《熵增、规模理论和企业生命周期》
* '''主要内容：'''
:万事万物都无法回避生长、衰老与死亡。然而，生物、城市以及公司的生长、衰老与死亡的机制是什么？张江老师通过从热力学第二定律谈起，指出熵才是主宰万事万物生老病死背后的核心因素，并运用发展于物理学中的标度分析（Scale）方法到生物、城市以及企业等不同的宏观复杂系统之上，找到了它们背后的普适规律，与系统的生老病死与其新陈代谢的规模法则联系起来，同时应用于企业，揭示出不同行业中的增长规律，并且在个体上对企业进行诊断和评价。
* '''公司介绍：'''
: [https://www.hupan.com/o/web/index.html#/ 湖畔大学]由柳传志、马云、冯仑、郭广昌、史玉柱、沈国军、钱颖一、蔡洪滨、邵晓锋九位企业家和著名学者共同发起创办。湖畔大学坚持公益性和非营利性，主张坚守底线、完善社会。

====与龙湖集团合作====
* '''合作课程：'''《复杂性科学与企业管理》
* '''主要内容：'''
: 与龙湖的中高管系统地介绍什么是复杂系统，什么是复杂性科学，以及它的发展历史脉络如何，对企业的发展有何帮助，如何运用复杂性思维进行企业管理？对于传统行业如何借助复杂性思维突破转型，走出管理发展的瓶颈。
*'''公司介绍：'''
: [https://www.longfor.com/about/ 龙湖集团]1993年创建于重庆，发展于全国，业务涵盖地产开发、商业运营、租赁住房、智慧服务四大主航道业务，并积极试水养老、产城等创新领域。

====与百词斩合作====

*'''合作课程：'''《21世纪的复杂性科学》
*'''主要内容：'''
: 介绍什么是复杂系统，什么是复杂性科学，以及它的发展历史脉络如何，对企业的发展有何帮助，如何运用复杂性思维进行企业管理？为什么人工智能时代更加需要复杂性思维？针对成都超有爱公司，具体如何利用复杂性理论指导其进一步成长、壮大。
*'''公司介绍：'''
: [https://app.mokahr.com/campus_apply/baicizhan/120 “百词斩”]的公司名称是成都超有爱科技有限公司，成立于 2012 年。产品有 App “百词斩"以及“薄荷阅读”、“番茄英语”、“蛋糕英语”、“芝士派” 等其他英语细分学习领域产品，其中 App “百词斩”的用户已过八千万，领先目前其他在线教育创业公司。配合经纬中国 A 轮、中国文化产业投资基金 B 轮、红杉资本 C 轮、腾讯 D 轮投资，目前公司正稳定而快速的发展中。

====与深圳城市设计规划研究院合作====

*'''合作课程：'''《迎接AI时代》
*'''主要内容：'''
:从人工智能的历史到AI时代的未来，再到AI在各个行业的落地应用。本系列课程带你全面走进AI时代。主要介绍了人工智能的发展历史，解答了为什么机器学习构成了新一代人工智能革命的核心？它与普通的人工智能算法最本质的不同是什么？以及最新的人工智能算法包括监督学习、无监督学习、迁移学习、强化学习等在实际生产中的应用，与深规院深度探讨了相应的业务的AI实践与可行性。
*'''公司介绍：'''
: [https://www.upr.cn/about-scenic.htm 深圳市城市规划设计研究院(深规院)]是专注于创造和务实解决城市问题的规划咨询研究与设计机构。深规院擅长以多学科综合规划的方法，应对城市发展过程中出现的复杂问题。1990年成立至今，在深圳以及国内外200多个地区完成了3500多个项目，涉及宏观区域研究、城市综合发展咨询、规划与城市设计、交通与市政基础设施、低碳生态技术研究与应用、地区开发政策等多个领域。同时，深规院与国内外多家咨询公司、大学、大型企业建立了长期的战略伙伴关系，在产业经济、生态环保、社会治理、投资融资、公众咨询、学术培养等方面进行合作。<br />

== 相关机构 ==

=== 北京师范大学系统科学学院 ===
[https://sss.bnu.edu.cn/ 北京师范大学系统科学学院]是国际一流的复杂性科学研究和人才培养基地，国内系统科学学科建设与发展的引领者，北京师范大学学科交叉和科研创新的重要平台。其使命是探索复杂性，加深人类对自然与社会的认识。推进系统科学基础和前沿科学研究，培养具有综合素质和能力的高水平人才，把系统科学的学术进步转化为推动社会经济发展的力量。

=== [[集智俱乐部]] ===
[http://swarma.org/ 集智俱乐部]，英文名：Swarma Club，成立于2003年，是一个从事学术研究、享受科学乐趣的探索者的团体，也是国内最早的研究人工智能、复杂系统的科学社区。它倡导以平等开放的态度、科学实证的精神，进行跨学科的研究与交流，力图搭建一个中国的 “ 没有围墙的研究所 ”。

=== 集智学园 ===
[https://campus.swarma.org/ 集智学园]成立于2016年10月1日，是集智俱乐部孕育的创业项目之一。为一个知识服务社区，专门致力于复杂性科学、人工智能等先进技术的普及工作，合作伙伴包括腾讯、华为、北京师范大学、湖畔大学、混沌大学等多家知名机构。2019年底获得国家高新技术企业称号。
旗下产品[https://pattern.swarma.org/ 集智斑图]是一个复杂性科学领域的自组织学习社区，包含了该领域学习路径的展示，同时承载了集智特色的论文解读活动，为知识探索者提供了一个良好的学习平台。口号是用知识连接探索者。

== 联系方式 ==

* '''联系电话'''：+86 10 58807085

* '''电子邮件'''：jakezj@163.com

* '''北京师范大学办公地点'''：北京师范大学科技楼B区

== 相关链接 ==

1、[https://baike.baidu.com/item/%E5%BC%A0%E6%B1%9F/5829918?fr=aladdin 百度百科]

2、[http://jake.swarma.org 个人主页]

4、[https://scholar.google.com/citations?user=N0k2mpcAAAAJ&hl=en Google scholar的个人主页]

== 参考资料 ==
<references />

== 编者推荐 ==

[[文件:GEB.png|400px|thumb|right|[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=10135 解读《GEB》]]]

====《哥德尔、艾舍尔、巴赫——集异璧之大成》====
张江老师曾在多次讲座中必推荐的一本书，就是来自侯世达的《哥德尔、艾舍尔、巴赫——集异璧之大成》，这本书对他产生了非常深远的影响，是他走向复杂性科学的启蒙之作，但是这本巨著内容详尽但不是那么容易理解，为了让大家更好的阅读这本书，他从自身的阅读经验出发，给出了一些方法并且对这本书做了一个大致的解读：[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=10135 解读《GEB》]

====[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=11044 "科研学习中的快速迭代法"]====
在这门课程中张江老师总结了这么多年做科研的经验，整理成了一个大的框架，告诉大家如何「科学科研」，希望能够让年轻的科研者少走弯路，快速提升。

====其他====
张江老师的最近的科研方向集中在图网络和复杂系统自动建模方向，为了让大家快速了解这个领域的知识，并且入门，他梳理了2条特别实用的路径，适合希望在这个领域入门并且深入研究的学生。
: 这条路径[https://pattern.swarma.org/path?id=3 从网络科学的视角入门图网络之学习路径]更适合初学者入门学习。
: 这条路径涵盖不同领域不同方面的87篇文献介绍，堪比综述。[https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，更适合在这个领域已经入门，希望深入研究的朋友。

==== 得到课程分享 ====
[[文件:复杂科学前沿课.jpg|缩略图|[https://www.dedao.cn/course/b0rNAzaYOj7VyPMsljK8P54m6wlk12 复杂科学前沿课]]]

北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人张江的全新课程《张江·复杂科学前沿》已经上线得到APP。十多年的科研与教学积累，1套独有的框架脉络，超过1年的斟酌打磨，27节精品内容，5小时原声呈现，共同构建起这门课程。这既是复杂性科学的新手入门课，也是复杂性思维的升级训练营。

# 收获一套前沿学科的认知框架。复杂科学是一门前沿学科，学科很年轻，还没有形成成体系的学科框架。只靠自己学，可能只记住了比如涌现、混沌、自组织等复杂科学的概念，弄不清楚它们之间的联系。而张江老师会给你搭建一套认识复杂科学的框架。你再看到复杂科学的新书、新概念，会自己定位它们的位置，有个更全面的理解。
# 收获更多观察世界的新视角。复杂科学是名副其实的“跨领域”研究学科。它跨越的学科范围之广，涉及物理学、生命科学、生态学、人工智能，及社会科学等。学习这个学科，能让你能超越分属于不同学科孤立的琐碎知识，找到不同事物背后的共性规律，给你带来更本质的洞察。
# 复杂科学一线研究者亲自讲述。张江老师从事复杂科学的教学与科研十余年，曾主持多项国家级复杂科学研究项目，在Nature Communications、Scientific Reports等国际刊物上发表过论文60多篇，活跃在学科前沿的第一线。课程中用到的部分案例，就来自张老师自己的研究成果。在这些研究成果中，还包括他和复杂科学领域里的大神，杰弗里·韦斯特共同做过的课题。
# 获得跨学科的知识借鉴。复杂科学可以为你的工作提供更多的启发。比如你是一名创业者，你是一名产品经理，在学习这门课之前，你很可能想不到进化论对你的创业项目能有什么帮助。但是学过这门课，你会发现它完全可以借鉴过来，帮助你做产品研发。

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[[Category:复杂系统]]
[[Category:人物]]
[[Category:集智科学家]]

文件:Netlogo多主体建模入门.png

2024-05-16T03:51:52Z

Cancyqian：netlogo多主体建模入门

== 文件说明 ==
netlogo多主体建模入门

张江

2024-05-16T03:50:36Z

Cancyqian：/* 出版著作 */

{{#seo:
* |keywords=张江,Jiang Zhang,复杂网络,图网络
* |description=名字,研究领域
* }}'''张江'''，北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人、集智科学研究中心理事长、集智学园（北京）科技有限公司董事长，曾任腾讯研究院特聘顾问。主要研究领域包括因果涌现、复杂系统自动建模、社会与经济系统的规模法则（Scaling Laws）等。其开创的集智俱乐部是国内外知名的学术社区，致力于复杂系统、人工智能等多领域的跨学科交流与合作。

== 基本信息 ==
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<div style="width:30%;float:left">[[文件:张老师证件照材料.jpg|替代=|右|360x360px|张江]]</div>
<div style="width:68%;float:left;margin-left:2%">
{| class="wikitable" width="75%"
|-style="height:30px"
! 类别 !! 信息
|-
|姓名：|| 张江（Jiang Zhang）
|-
|国籍：|| 中国
|-
|母校：|| 北京交通大学
|-
| 所在机构： || 北京师范大学系统科学学院，集智俱乐部
|-
| 研究方向：|| 复杂系统分析与建模，复杂网络与机器学习，规模法则（Scaling Laws）
|-
|个人主页链接|| https://bnusss.github.io/
|-
| 所在城市： || 北京
|-
| 电子邮箱： || zhangjiang@bnu.edu.cn
|-
| 联系电话： || +86 10 58807085
|}
</div>
</div>

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===详细介绍===

'''张江'''，北京师范大学系统科学学院教授，集智俱乐部创始人，集智学园（北京）科技有限公司创始人兼董事长，集智研究中心理事长，曾任腾讯研究院特聘顾问。2006年博士毕业于北京交通大学经济与管理学专业；2006-2008年在中科院数学与系统科学研究院的复杂系统研究中心从事博士后研究工作；2008年6月-2012年7月，北京师范大学管理学院系统科学系讲师；2017年7月至今在北京师范大学系统科学学院担任教授。

主要关注领域：复杂系统分析与建模、复杂网络与机器学习、社会与经济系统的规模法则（Scaling Laws）等。

文章发表在包括：Nature Communications、Nature Machine Intelligence、Nonlinear Systems、Chaos、Physical Review E等国际知名刊物上。

他长期积极参与国际学术交流活动，曾多次访问[[圣塔菲研究所]]（Santa Fe Institute）等知名机构。2008年获得北京师范大学第11届青年教师教学基本功大赛理科组一等奖。曾先后获得多项国家自然科学基金资助。

其开创的[[集智俱乐部]]是国内外知名的学术社区，致力于复杂系统、人工智能等多领域的跨学科交流与合作，目前已在学术界和产业界产生了一定影响力。曾影响、孕育多家人工智能创业团队，包括：彩云AI、Momenta自动驾驶团队等，其创始人都是俱乐部核心成员。2018年俱乐部资深成员吴令飞发表Nature封面期刊。集智俱乐部为冠名出版过多本科普著作，包括《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》，译作《深度思考》等。

2016年底创办集智学园（北京）科技有限公司，专门致力于复杂性科学、人工智能等领域的知识服务工作，合作伙伴包括腾讯、华为、湖畔大学、混沌大学等多家知名机构。2019年底获得国家高新技术企业称号。

2021年底注册民非组织集智科学研究中心，为集智俱乐部实体，任该中心法人与理事长。

学术背景

张江老师累计发表论文SCI论文二十余篇，译著1本，专著1本。主要关注领域为复杂系统分析与建模、网络、因果涌现、机器学习，规模标度律等，他长期积极参与国际学术交流活动，曾先后访问过美国密西根大学（Michigan University）、佛蒙特大学(University of Vermont)、圣塔菲研究所（Santa Fe Institute）、瑞士弗雷堡大学(University of Fribourg)、亚利桑那州立大学（Arizona State University）等地。

2023年出版专著：《规模法则：探索细胞到城市的普适规律》
=== 访学经历 ===
* 2010.11~至今：多次访问美国[[圣塔菲研究所]]（Santa Fe Institute）；他在圣塔菲的访问经历记录:[[访问圣塔菲研究所]]
* 2014.12~2015.1：访问亚利桑那州立大学（Arizona State University）；
* 2007.7~2007.8: 学术访问美国密西根大学复杂系统研究中心；
* 2007.6~2007.7: 赴美国Vermont大学参加Stephen Wolfram的A New Kind of Science暑期学校；
* 2005.8: 参加圣塔菲研究所在北京主办的复杂系统暑期学校；

=== 邀请报告 ===
* 2019.11：广西大学”管理学在中国“2019邀请报告；
* 2019.10：江苏大学”全国复杂网络大会图网络与机器学习分会场“邀请报告；
* 2019.10：新加坡南洋理工大学”International Conference of Complex Systems“口头报告；
* 2019.9：清华大学”International Conference of Social Computing“邀请报告；
* 2019.9：郑州大学”全国物理秋季年会统计物理分会场“邀请报告；
* 2009.6：北京师范大学“International Conference on Economic Science with Heterogeneous Interacting Agents, ESHIA2009”；
* 2011.6：赴上海参加“International Conference of Econophysics”；
* 2010.7：赴香港参加“StatPhysHK: Complexity, Computation, Information”会议；
* 2009.2：赴上海理工大学“Complexity Science 2009”会议；

=== 职业历程 ===

* 2017.6至今，任北京师范大学系统科学学院教授；<ref>[https://baike.baidu.com/item/%E5%BC%A0%E6%B1%9F/5829918?fr=aladdin 张江老师个人百度词条]</ref>
* 2012.7~2017.6，任北京师范大学系统科学学院副教授；
* 2008年6月~2012年7月，任北京师范大学管理学院系统科学系讲师；
* 2006.4~2008.4，在中科院数学与系统科学研究院的复杂系统研究中心从事博士后研究工作，导师：郭雷；
* 2006年博士毕业于北京交通大学经济与管理学专业；

=== 所获奖励 ===

* 2006年获中科院系统所许国志博士后奖励基金；
* 2008年获北京师范大学青年教师教学基本功比赛理科一等奖；
* 2014.1~2016.12，入选北京市青年英才计划，项目：复杂网络的异速生长律研究；

=== 合作学者 ===

* [[Geoffrey West]]
* [[尤金·斯坦利 H. Eugene Stanley]]

* Lifei Wang
* [https://scholar.google.com/citations?user=NoDUFVUAAAAJ&hl=en Lingfei Wu 吴令飞]

* [[李睿琪]]

== 主要论文/著作/课程 ==
所有已发表论文记录可以访问[https://bnusss.github.io/publications.html 张江老师研究组页面]

=== 代表性论文 ===

*Lifei Wang et al.: "[https://www.nature.com/articles/s42256-020-00244-4 An interpretable deep-learning architecture of capsule networks for identifying cell-type gene expression programs from single-cell RNA-sequencing data]; Nature Machine Intelligence, 2: 693703(2020) 这篇文章开发了一种可解释的胶囊网络深度学习架构(scCapsNet)，在此基础上，使用多个scRNA-seq数据集评估scCapsNet为单细胞转录组分析指定的值。利用二维主成分分析(PCA)对特征提取层内权值参数进行分析。通过竞争性单细胞类型识别，scCapsNet模型能够进行特征选择来识别编码不同亚细胞类型的基因组，使亚细胞型识别成为可能的RNA表达特征被有效地集成到scCapsNet的参数矩阵中。这一特性使基因调控模块的发现成为可能。

*Zhang, Z., Zhao, Y., Liu, J. et al. [https://link.springer.com/article/10.1007/s41109-019-0194-4#citeas A general deep learning framework for network reconstruction and dynamics learning]. Appl Netw Sci 4, 110 (2019). https://doi.org/10.1007/s41109-019-0194-4<ref name="GNN">Zhang Zhang, Yi Zhao, Jing Liu, Shuo Wang, Ruyi Tao, Ruyue Xin & Jiang Zhang (2019) [https://pattern.swarma.org/paper?id=199529de-337f-11ea-b58a-0242ac1a0005 A general deep learning framework for network reconstruction and dynamics learning].</ref>:这篇文章提出了一套全新的网络和动力学重构的算法。即仅根据时间序列数据，就能够重构整个原始的相互作用网络以及每个节点的动力学，这相当于对原系统进行了自动建模。该算法不仅在精确度上远超其它对比算法，而且可以广泛地适用于各类系统。于2019年发表在Applied Network Science上。相关的论文解读资料可以查看[https://mp.weixin.qq.com/s/O9Q81ebX7DKEUIhvc7r5kQ 超越简单规则——用图神经网络对复杂系统进行自动建模]

* Li, R., Dong, L., Zhang, J., Wang, X., Wang, W. X., & Di, Z & Stanley, H. E. (2017). "[https://www.nature.com/articles/s41467-017-01882-w.pdf Simple spatial scaling rules behind complex cities]". Nature Communications, 8(1), 1841. <ref name="rules">Ruiqi Li,Lei Dong,Jiang Zhang,Xinran Wang,Wen-Xu Wang,Zengru Di,H. Eugene Stanley (2017) [https://pattern.swarma.org/paper?id=ff73afb2-3838-11ea-bb46-0242ac1a0005 Simple spatial scaling rules behind complex cities].</ref>相关的论文解读资料可以查看[https://mp.weixin.qq.com/s/O9Q81ebX7DKEUIhvc7r5kQ 张江：从规模理论，看城市的生长、创新与奇点]

:这篇文章不仅回答了宏观规模标度律的起源，而且可以精准预测人口、GDP、道路网络等城市要素的空间分布情况。于2017年发表在Nature Communications上。

* Jiang Zhang, Xintong Li, Xinran Wang, Wenxu Wang, Lingfei Wu: [http://swarmagents.cn.13442.m8849.cn/thesis/doc/jake_379.pdf Scaling behaviours in the growth of networked systems and their geometric origins], Scientific Reports 2015, 5: 9767.<ref name="scale">Jiang Zhang,Xintong Li,Xinran Wang,Wen-Xu Wang,Lingfei Wu (2015) [https://pattern.swarma.org/paper?id=ad6da34e-455d-11ea-ac18-0242ac1a0005 Scaling behaviours in the growth of networked systems and their geometric origins].</ref>

:这篇文章主要提出了一种几何网络模型，该模型可以很好地对社会经济系统中的缩放行为进行解释。于2017年发表在Scientific Reports上。

* Shi P, Zhang J, Yang B, et al. [https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0098247 Hierarchicality of trade flow networks reveals complexity of products][J]. PloS one, 2014, 9(6).<ref name="">Peiteng Shi, Jiang Zhang, Bo Yang, Jingfei Luo (2014) [https://pattern.swarma.org/paper?id=f109684e-78a8-11ea-873b-0242ac1a0005 Hierarchicality of trade flow networks reveals complexity of products].PLOS ONE.</ref>

:这篇文章通过计算贸易流网络的规模标度律从而利用规模标度律指数刻画不同产品的复杂性程度，即价值生产附加情况。另一方面，给每个国家针对某一产品的国际贸易网计算出其对其它国家整体的影响力。于2014年发表在PLOS ONE上。

* Jiang Zhang, Tongkui Yu, [https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0378437110006072 Allometric Scaling of Countries], Physica A 389 (2010) 4887-4896 (SCI,EI)<ref name="scaling">Jiang Zhang, Tongkui Yu (2010) [https://pattern.swarma.org/paper?id=359d4b7a-78a8-11ea-b30c-0242ac1a0005 Allometric scaling of countries].Physica A: Statistical Mechanics and its Applications.389.21:(4887-4896)</ref>

:这篇文章该文主要研究了国家的大量宏观属性与地理（区域），人口（人口）和经济（GDP，国内生产总值）大小之间的异度缩放比例关系。于2010年发表在Physica A上。
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=== 出版著作 ===

====《数字创世纪——人工生命的新科学》====

* 李建会，张江：[http://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid=8230907a4a1fd035af7581439f8f8fbd&site=xueshu_se 数字创世纪——人工生命的新科学]，科学出版社，2006

本书对计算机和生物学交叉的前沿学科——人工生命进行了较系统详细的论述，在深入讨论了人工生命思想的起源、理论根据、计算机建模技术以及最新进展的基础上，系统地探讨人工生命的主要内容以及构建方法，通过对生命和计算关系的论述揭示了人工生命的计算主义哲学蕴意。本书涉及到虚拟生命(数字生命)的构建、基于行为的机器人的设计、人工生命的涌现与进化等内容，可供对人工生命、复杂系统理论、计算机程序演化、机器人研究、人工智能等感兴趣的读者，以及从事相关科学技术哲学研究的人员和学生参考。

====《[[规模]]》====

* 杰弗里.韦斯特（著）张培（译）张江（校译）：[https://book.douban.com/subject/30244461/ 规模]，中信出版集团，2018

生命体、城市、公司，乃至一切复杂万物，是否都存在相通的内在生长逻辑？制约生命与死亡、城市化的扩张及公司寿命的决定因素究竟是什么？人类能否通过融汇生物学、物理学、社会学、经济学等跨学科知识，找到揭开复杂万物生长背后的简单法则？享誉全球的复杂系统性科学研究圣塔菲研究所前所长杰弗里·韦斯特潜心研究数十年，经过反复试验和求证，终于找到了解构复杂世界的简单逻辑——规模法则。在韦斯特眼中，规模成为衡量世间万物的不变标准，利用规模法则，复杂世界变得可量化、可预测、清晰明了且统一。规模法则阐明了从生命体到城市、从经济体到公司的生长与衰败都离不开其自身规模的制约，并与其规模呈一定比例关系，遵守统一的公式。这一算法框架不仅为人类思考未知世界提供了难得的简单法则，而且能解答不同生命体的生长极限之谜，优化城市发展架构并找到推动经济实现可持续发展、公司从初创到的生长曲线。

本书将帮助你重新思考生命、认识自身、了解你的生活与工作，并告诉你复杂世界其实充满简单的逻辑，只要跳脱思维框架，打破学科限制，你就会重新看清你周遭的一切。

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文件:数字创世纪.jpg|《数字创世纪》封面
文件:规模理论.jpg|《规模》封面
文件:规模法则封面.png
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=== 最受欢迎的课程 ===
[[File:复杂性阶梯.jpg|400px|thumb|right| [https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=432 复杂性思维2020]]]
张江老师作为复杂性思维的布道者，在复杂性科学的科普上准备了很多的适合于初学者了解的科普内容和视频，将复杂性科学的概念和生活紧密结合，同时又能有趣的阐述晦涩难懂的概念，非常值得学习。

====[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=432 复杂性思维2020]====

本课程中，张江老师将用一套自己搭建的“复杂性阶梯”的框架串联起众多复杂性科学概念，包括混沌、秩序、自催化网络、涌现、混沌边缘、热力学第二定律、分形、网络、自指等等。沿着复杂性阶梯一路攀爬，复杂性层级将逐步提升。生命组织如此，人类组织亦是如此，它们其实都遵循着非常相似的复杂性规律。只不过由于每个系统演化所处的阶段的不同，以及我们每个人看待这些事物的观察视角不同，因而它就会呈现出令人眼花缭乱的复杂性。本课程则带领你透过现象看到本质。

[[File:深度学习原理与Pytorch实战.png|400px|thumb|right| [https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=421 深度学习原理与Pytorch实战]]]
====[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=421 深度学习原理与Pytorch实战]====

此系列课程主要围绕集智俱乐部众包写作的书籍《深度学习原理与 PyTorch 实战》展开，兼具理论与实践，是想要掌握一门深度学习技术不可错过的课程。每节课围绕一个有意思的实战案例展开，不仅循序渐进地讲解了PyTorch的基本使用、神经网络的搭建、卷积神经网络和循环神经网络的实现，而且全面深入地介绍了计算机视觉、自然语言处理、迁移学习，以及最新的对抗学习和深度强化学习等前沿技术。同学们可以通过亲自动手实践，轻松入门深度学习，学会构造一个图像识别器，生成逼真的图画，让机器理解单词与文本，让机器作曲，教会机器玩游戏，还可以实现一个简单的机器翻译系统。

[[File:Netlogo.jpg|400px|thumb|right| [https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=429 NetLogo多主体建模入门]]]
====[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=429 NetLogo多主体建模入门]====

《NetLogo多主体建模入门》这个课程就是通过数个案例教会大家如何去动手搭建一个多主体仿真模型，以及如何利用NetLogo软件实现这些模型，是一门既有理论又有实操的入门课程。它将会循序渐进地给你介绍如何使用NetLogo软件，如何通过算法来理解数值微分、数值积分，甚至求解微分方程、动力系统。通过学习，你就能搭建一个人工生命的世界，一个人工经济系统，以及一个人工生态系统。通过计算模拟，你还能理解到什么叫做捕食与被捕食的依存关系，病毒如何沿着网络进行传播甚至大爆发，你还能对人类财富不平等的起源拥有全新的洞察。其实，所有这一切真没有那么复杂，无非就是几行NetLogo的代码而已。而所有这些不同领域的知识都可以从玩弄这些代码得到。

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== 主导的项目 ==

=== 科研项目 ===

* 2020年度北京师范大学“新型冠状病毒防治科研攻关”项目，基于大规模人口移动的新冠病毒疫情扩散模型、预测及其干预，2020.04-2020.06，20万，在研，主持
* 国家自然科学基金，面上项目，11775020，非线性波在非均匀振荡介质内传播特性的研究，2018-01至2021-12，56万，在研，参与
* 国家自然科学基金，面上项目，6167020305，互联网的集体注意力流研究，2016-02至2020-12，77.04万，在研，主持
* 北京师范大学自主科研基金，310421103，开放式流网络的结构、演化与应用，2015-09至2018-09，35万, 已结题，主持
* 国家自然科学基金，青年项目，11205014，在相干态表象中求解非平衡多体系统量子主方程，2012-01至2014-12，20万，已结题，参与
* 国家自然科学基金，面上项目，61174165，经济系统中的流动性及其对尺度分布的影响，2012-01至2015-12, 60万，已结题，参与
* 国家自然科学基金，青年项目， 61004107，加权食物网的异速标度律研究，2010-01至2013-12， 22万，已结题，主持

=== 企业科研合作项目 ===

====与腾讯合作====
<center>
[[File:社区9月份.png|400px]] [[File:社区10月份.png|400px]]
</center>
利用海量腾讯社交网络数据，比如好友关系、消息量，加群信息等，对企业社群进行构建以及分析。通过社交网络数据对企业社群进行分析可以对企业的发展趋势有更准确的掌握，比如根据企业的社群网络的变化可以看出企业内部凝聚力的变化，企业内员工的入/离职情况可以判断企业的发展方向等等。因此，借助腾讯大量的社交网络数据以及我们的提供的网络分析的工具和方法，可以从图网络的角度对企业的发展趋势有一个更清晰的判断。

包括从海量的社交网络中构建企业社群以及对企业社群进行分析和比较。在企业社群的构建过程中，我们采用标签传播等算法，构建企业内员工的社交网络。目前主要对3000家上市企业的社群进行构建。基于构建出的企业社群，对公司发展状况进行分析，比如通过计算节点度中心性等指标进行KOL关键人物发现、对比不同时间企业社群网络的变化特征，通过员工画像分析其变化原因以及企业发展趋势等。

以某准备上市的汽车企业为例，我们构建了其18年9月份和10月份两个月的企业社群，然后对企业社群进行分析，可以看出，从网络图和指标上看，该公司社群较稳定，而通过对员工的浏览情况的分析，可以看出员工更加关注新能源、电动汽车、未来等相关内容，与目前该公司正在准备上市，且新能源汽车已成为支柱业务情况相一致。因此，分析公司社群动态变化可以帮助了解公司现状，甚至提前了解公司动态。

<br/>
[[File:华为项目分析.png|400px|thumb|right|[http://business.swarma.org/advisory 项目合作]]]

====与某知名企业合作====

我们利用复杂性科学中的规模理论（scaling theory）分析了大型知名企业X公司30年的成长过程，并与全球5万家公司进行了比较，从而帮助该公司发现了企业在实际经营中的重点问题。此项研究获得了该公司领导高层的一致认可，为企业制定了发展战略和方向。

这一套针对企业现状的定量评估系统是十分有价值的。首先这套系统可以帮助企业进行自身的“体检”。了解企业目前的发展状况，特别是与市场上其他公司相比企业的表现及排名，有助于企业发现异常的指标，并及时采取行动；

其次该方法也支持同“年龄”的公司、同产业或者跨产业的公司比较，了解自身在市场大环境中的生存状况。相比绝对值或者人均值等直接比较的方法，规模法则考虑了企业规模不同带来的影响以及市场非线性作用。

最后，这套方法可以对企业进行动态化的预测和评估。即对企业一段时间内的生长状况作出评价，评分越高，企业的成长性越高。

数据来自标准普尔（S&P）核心数据库Capital IQ以及Capital IQ旗下的Compustat数据，数据包括了57427家公司的财务数据和经营数据，按照GICS（全球行业分类系统）将公司分为了12个经济部门和285个子行业。这些数据作为我们的对比数据，在企业评估时发挥作用。

总结而言，基于规模理论的指导，我们可以对企业的静态表现和动态生长做出定量评估，有助于企业经营者对企业自身发展和市场平均水平有清晰的了解，并且能够帮助企业快速定位异常指标，及时做出调整和改进，同时也能够方便企业分析竞争对手的现状和历史发展状况。

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=== 企业咨询合作项目 ===

==== 与得到合作 ====
*'''合作课程：'''[https://m.igetget.com/share/course/pay/detail?id=b0rNAzaYOj7VyPMsljK8P54m6wlk12 《张江·复杂科学前沿》]
*'''主要内容：'''
:北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人张江的全新课程《张江·复杂科学前沿》已经上线得到APP。十多年的科研与教学积累，1套独有的框架脉络，超过1年的斟酌打磨，27节精品内容，5小时原声呈现，共同构建起这门课程。这既是复杂性科学的新手入门课，也是复杂性思维的升级训练营。
:收获一套前沿学科的认知框架。复杂科学是一门前沿学科，学科很年轻，还没有形成成体系的学科框架。只靠自己学，可能只记住了比如涌现、混沌、自组织等复杂科学的概念，弄不清楚它们之间的联系。而张江老师会给你搭建一套认识复杂科学的框架。你再看到复杂科学的新书、新概念，会自己定位它们的位置，有个更全面的理解。
:收获更多观察世界的新视角。复杂科学是名副其实的“跨领域”研究学科。它跨越的学科范围之广，涉及物理学、生命科学、生态学、人工智能，及社会科学等。学习这个学科，能让你能超越分属于不同学科孤立的琐碎知识，找到不同事物背后的共性规律，给你带来更本质的洞察。
:复杂科学一线研究者亲自讲述。张江老师从事复杂科学的教学与科研十余年，曾主持多项国家级复杂科学研究项目，在Nature Communications、Scientific Reports等国际刊物上发表过论文60多篇，活跃在学科前沿的第一线。课程中用到的部分案例，就来自张老师自己的研究成果。在这些研究成果中，还包括他和复杂科学领域里的大神，杰弗里·韦斯特共同做过的课题。
:获得跨学科的知识借鉴。复杂科学可以为你的工作提供更多的启发。比如你是一名创业者，你是一名产品经理，在学习这门课之前，你很可能想不到进化论对你的创业项目能有什么帮助。但是学过这门课，你会发现它完全可以借鉴过来，帮助你做产品研发。
*'''公司介绍：'''
:[https://www.igetget.com/ 得到]，旨在为用户提供“省时间的高效知识服务” ，2016年5月上线，由罗辑思维团队出品，提倡碎片化学习方式，让用户短时间内获得有效的知识。

====与混沌大学合作====
* '''合作课程：'''《复杂性思维：重塑理解世界的思维框架》
* '''主要内容：'''
: 通过介绍复杂性科学的经典理论和前言进展，带你了解什么是复杂系统，什么是复杂性科学，复杂系统如何演化，群体智慧是怎么产生的，如何才能抵御熵增走向进化，对于企业来说，如何利用复杂性思维打造有生命力的学习型组织，如何促进组织的自组织和涌现。

* '''公司介绍：'''
: [https://www.hundun.cn/ 混沌大学]公司名为混沌时代（北京）教育科技有限公司，成立于2014年，致力于为创新创业者提供认知升级。创办人李善友教授亲自打磨创新学科，同时邀请中国及全球名师，通过线上或线下讲授，以及独特的思维模型+刻意练习学习方法，开创了互联网时代的创新教育。

====与湖畔大学合作====

* '''合作课程：'''《熵增、规模理论和企业生命周期》
* '''主要内容：'''
:万事万物都无法回避生长、衰老与死亡。然而，生物、城市以及公司的生长、衰老与死亡的机制是什么？张江老师通过从热力学第二定律谈起，指出熵才是主宰万事万物生老病死背后的核心因素，并运用发展于物理学中的标度分析（Scale）方法到生物、城市以及企业等不同的宏观复杂系统之上，找到了它们背后的普适规律，与系统的生老病死与其新陈代谢的规模法则联系起来，同时应用于企业，揭示出不同行业中的增长规律，并且在个体上对企业进行诊断和评价。
* '''公司介绍：'''
: [https://www.hupan.com/o/web/index.html#/ 湖畔大学]由柳传志、马云、冯仑、郭广昌、史玉柱、沈国军、钱颖一、蔡洪滨、邵晓锋九位企业家和著名学者共同发起创办。湖畔大学坚持公益性和非营利性，主张坚守底线、完善社会。

====与龙湖集团合作====
* '''合作课程：'''《复杂性科学与企业管理》
* '''主要内容：'''
: 与龙湖的中高管系统地介绍什么是复杂系统，什么是复杂性科学，以及它的发展历史脉络如何，对企业的发展有何帮助，如何运用复杂性思维进行企业管理？对于传统行业如何借助复杂性思维突破转型，走出管理发展的瓶颈。
*'''公司介绍：'''
: [https://www.longfor.com/about/ 龙湖集团]1993年创建于重庆，发展于全国，业务涵盖地产开发、商业运营、租赁住房、智慧服务四大主航道业务，并积极试水养老、产城等创新领域。

====与百词斩合作====

*'''合作课程：'''《21世纪的复杂性科学》
*'''主要内容：'''
: 介绍什么是复杂系统，什么是复杂性科学，以及它的发展历史脉络如何，对企业的发展有何帮助，如何运用复杂性思维进行企业管理？为什么人工智能时代更加需要复杂性思维？针对成都超有爱公司，具体如何利用复杂性理论指导其进一步成长、壮大。
*'''公司介绍：'''
: [https://app.mokahr.com/campus_apply/baicizhan/120 “百词斩”]的公司名称是成都超有爱科技有限公司，成立于 2012 年。产品有 App “百词斩"以及“薄荷阅读”、“番茄英语”、“蛋糕英语”、“芝士派” 等其他英语细分学习领域产品，其中 App “百词斩”的用户已过八千万，领先目前其他在线教育创业公司。配合经纬中国 A 轮、中国文化产业投资基金 B 轮、红杉资本 C 轮、腾讯 D 轮投资，目前公司正稳定而快速的发展中。

====与深圳城市设计规划研究院合作====

*'''合作课程：'''《迎接AI时代》
*'''主要内容：'''
:从人工智能的历史到AI时代的未来，再到AI在各个行业的落地应用。本系列课程带你全面走进AI时代。主要介绍了人工智能的发展历史，解答了为什么机器学习构成了新一代人工智能革命的核心？它与普通的人工智能算法最本质的不同是什么？以及最新的人工智能算法包括监督学习、无监督学习、迁移学习、强化学习等在实际生产中的应用，与深规院深度探讨了相应的业务的AI实践与可行性。
*'''公司介绍：'''
: [https://www.upr.cn/about-scenic.htm 深圳市城市规划设计研究院(深规院)]是专注于创造和务实解决城市问题的规划咨询研究与设计机构。深规院擅长以多学科综合规划的方法，应对城市发展过程中出现的复杂问题。1990年成立至今，在深圳以及国内外200多个地区完成了3500多个项目，涉及宏观区域研究、城市综合发展咨询、规划与城市设计、交通与市政基础设施、低碳生态技术研究与应用、地区开发政策等多个领域。同时，深规院与国内外多家咨询公司、大学、大型企业建立了长期的战略伙伴关系，在产业经济、生态环保、社会治理、投资融资、公众咨询、学术培养等方面进行合作。<br />

== 相关机构 ==

=== 北京师范大学系统科学学院 ===
[https://sss.bnu.edu.cn/ 北京师范大学系统科学学院]是国际一流的复杂性科学研究和人才培养基地，国内系统科学学科建设与发展的引领者，北京师范大学学科交叉和科研创新的重要平台。其使命是探索复杂性，加深人类对自然与社会的认识。推进系统科学基础和前沿科学研究，培养具有综合素质和能力的高水平人才，把系统科学的学术进步转化为推动社会经济发展的力量。

=== [[集智俱乐部]] ===
[http://swarma.org/ 集智俱乐部]，英文名：Swarma Club，成立于2003年，是一个从事学术研究、享受科学乐趣的探索者的团体，也是国内最早的研究人工智能、复杂系统的科学社区。它倡导以平等开放的态度、科学实证的精神，进行跨学科的研究与交流，力图搭建一个中国的 “ 没有围墙的研究所 ”。

=== 集智学园 ===
[https://campus.swarma.org/ 集智学园]成立于2016年10月1日，是集智俱乐部孕育的创业项目之一。为一个知识服务社区，专门致力于复杂性科学、人工智能等先进技术的普及工作，合作伙伴包括腾讯、华为、北京师范大学、湖畔大学、混沌大学等多家知名机构。2019年底获得国家高新技术企业称号。
旗下产品[https://pattern.swarma.org/ 集智斑图]是一个复杂性科学领域的自组织学习社区，包含了该领域学习路径的展示，同时承载了集智特色的论文解读活动，为知识探索者提供了一个良好的学习平台。口号是用知识连接探索者。

== 联系方式 ==

* '''联系电话'''：+86 10 58807085

* '''电子邮件'''：jakezj@163.com

* '''北京师范大学办公地点'''：北京师范大学科技楼B区

== 相关链接 ==

1、[https://baike.baidu.com/item/%E5%BC%A0%E6%B1%9F/5829918?fr=aladdin 百度百科]

2、[http://jake.swarma.org 个人主页]

4、[https://scholar.google.com/citations?user=N0k2mpcAAAAJ&hl=en Google scholar的个人主页]

== 参考资料 ==
<references />

== 编者推荐 ==

[[文件:GEB.png|400px|thumb|right|[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=10135 解读《GEB》]]]

====《哥德尔、艾舍尔、巴赫——集异璧之大成》====
张江老师曾在多次讲座中必推荐的一本书，就是来自侯世达的《哥德尔、艾舍尔、巴赫——集异璧之大成》，这本书对他产生了非常深远的影响，是他走向复杂性科学的启蒙之作，但是这本巨著内容详尽但不是那么容易理解，为了让大家更好的阅读这本书，他从自身的阅读经验出发，给出了一些方法并且对这本书做了一个大致的解读：[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=10135 解读《GEB》]

====[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=11044 "科研学习中的快速迭代法"]====
在这门课程中张江老师总结了这么多年做科研的经验，整理成了一个大的框架，告诉大家如何「科学科研」，希望能够让年轻的科研者少走弯路，快速提升。

====其他====
张江老师的最近的科研方向集中在图网络和复杂系统自动建模方向，为了让大家快速了解这个领域的知识，并且入门，他梳理了2条特别实用的路径，适合希望在这个领域入门并且深入研究的学生。
: 这条路径[https://pattern.swarma.org/path?id=3 从网络科学的视角入门图网络之学习路径]更适合初学者入门学习。
: 这条路径涵盖不同领域不同方面的87篇文献介绍，堪比综述。[https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，更适合在这个领域已经入门，希望深入研究的朋友。

==== 得到课程分享 ====
[[文件:复杂科学前沿课.jpg|缩略图|[https://www.dedao.cn/course/b0rNAzaYOj7VyPMsljK8P54m6wlk12 复杂科学前沿课]]]

北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人张江的全新课程《张江·复杂科学前沿》已经上线得到APP。十多年的科研与教学积累，1套独有的框架脉络，超过1年的斟酌打磨，27节精品内容，5小时原声呈现，共同构建起这门课程。这既是复杂性科学的新手入门课，也是复杂性思维的升级训练营。

# 收获一套前沿学科的认知框架。复杂科学是一门前沿学科，学科很年轻，还没有形成成体系的学科框架。只靠自己学，可能只记住了比如涌现、混沌、自组织等复杂科学的概念，弄不清楚它们之间的联系。而张江老师会给你搭建一套认识复杂科学的框架。你再看到复杂科学的新书、新概念，会自己定位它们的位置，有个更全面的理解。
# 收获更多观察世界的新视角。复杂科学是名副其实的“跨领域”研究学科。它跨越的学科范围之广，涉及物理学、生命科学、生态学、人工智能，及社会科学等。学习这个学科，能让你能超越分属于不同学科孤立的琐碎知识，找到不同事物背后的共性规律，给你带来更本质的洞察。
# 复杂科学一线研究者亲自讲述。张江老师从事复杂科学的教学与科研十余年，曾主持多项国家级复杂科学研究项目，在Nature Communications、Scientific Reports等国际刊物上发表过论文60多篇，活跃在学科前沿的第一线。课程中用到的部分案例，就来自张老师自己的研究成果。在这些研究成果中，还包括他和复杂科学领域里的大神，杰弗里·韦斯特共同做过的课题。
# 获得跨学科的知识借鉴。复杂科学可以为你的工作提供更多的启发。比如你是一名创业者，你是一名产品经理，在学习这门课之前，你很可能想不到进化论对你的创业项目能有什么帮助。但是学过这门课，你会发现它完全可以借鉴过来，帮助你做产品研发。

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本词条内容源自wikipedia及公开资料，遵守 CC3.0协议。
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[[Category:复杂系统]]
[[Category:人物]]
[[Category:集智科学家]]

文件:规模法则封面.png

2024-05-16T03:42:54Z

Cancyqian：规模法则封面

== 文件说明 ==
规模法则封面

张江

2024-05-16T03:36:27Z

Cancyqian：/* 详细介绍 */

{{#seo:
* |keywords=张江,Jiang Zhang,复杂网络,图网络
* |description=名字,研究领域
* }}'''张江'''，北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人、集智科学研究中心理事长、集智学园（北京）科技有限公司董事长，曾任腾讯研究院特聘顾问。主要研究领域包括因果涌现、复杂系统自动建模、社会与经济系统的规模法则（Scaling Laws）等。其开创的集智俱乐部是国内外知名的学术社区，致力于复杂系统、人工智能等多领域的跨学科交流与合作。

== 基本信息 ==
<div style="width:100%;height:300px;align:center">
<div style="width:30%;float:left">[[文件:张老师证件照材料.jpg|替代=|右|360x360px|张江]]</div>
<div style="width:68%;float:left;margin-left:2%">
{| class="wikitable" width="75%"
|-style="height:30px"
! 类别 !! 信息
|-
|姓名：|| 张江（Jiang Zhang）
|-
|国籍：|| 中国
|-
|母校：|| 北京交通大学
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| 所在机构： || 北京师范大学系统科学学院，集智俱乐部
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| 研究方向：|| 复杂系统分析与建模，复杂网络与机器学习，规模法则（Scaling Laws）
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|个人主页链接|| https://bnusss.github.io/
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| 所在城市： || 北京
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| 电子邮箱： || zhangjiang@bnu.edu.cn
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| 联系电话： || +86 10 58807085
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===详细介绍===

'''张江'''，北京师范大学系统科学学院教授，集智俱乐部创始人，集智学园（北京）科技有限公司创始人兼董事长，集智研究中心理事长，曾任腾讯研究院特聘顾问。2006年博士毕业于北京交通大学经济与管理学专业；2006-2008年在中科院数学与系统科学研究院的复杂系统研究中心从事博士后研究工作；2008年6月-2012年7月，北京师范大学管理学院系统科学系讲师；2017年7月至今在北京师范大学系统科学学院担任教授。

主要关注领域：复杂系统分析与建模、复杂网络与机器学习、社会与经济系统的规模法则（Scaling Laws）等。

文章发表在包括：Nature Communications、Nature Machine Intelligence、Nonlinear Systems、Chaos、Physical Review E等国际知名刊物上。

他长期积极参与国际学术交流活动，曾多次访问[[圣塔菲研究所]]（Santa Fe Institute）等知名机构。2008年获得北京师范大学第11届青年教师教学基本功大赛理科组一等奖。曾先后获得多项国家自然科学基金资助。

其开创的[[集智俱乐部]]是国内外知名的学术社区，致力于复杂系统、人工智能等多领域的跨学科交流与合作，目前已在学术界和产业界产生了一定影响力。曾影响、孕育多家人工智能创业团队，包括：彩云AI、Momenta自动驾驶团队等，其创始人都是俱乐部核心成员。2018年俱乐部资深成员吴令飞发表Nature封面期刊。集智俱乐部为冠名出版过多本科普著作，包括《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》，译作《深度思考》等。

2016年底创办集智学园（北京）科技有限公司，专门致力于复杂性科学、人工智能等领域的知识服务工作，合作伙伴包括腾讯、华为、湖畔大学、混沌大学等多家知名机构。2019年底获得国家高新技术企业称号。

2021年底注册民非组织集智科学研究中心，为集智俱乐部实体，任该中心法人与理事长。

学术背景

张江老师累计发表论文SCI论文二十余篇，译著1本，专著1本。主要关注领域为复杂系统分析与建模、网络、因果涌现、机器学习，规模标度律等，他长期积极参与国际学术交流活动，曾先后访问过美国密西根大学（Michigan University）、佛蒙特大学(University of Vermont)、圣塔菲研究所（Santa Fe Institute）、瑞士弗雷堡大学(University of Fribourg)、亚利桑那州立大学（Arizona State University）等地。

2023年出版专著：《规模法则：探索细胞到城市的普适规律》
=== 访学经历 ===
* 2010.11~至今：多次访问美国[[圣塔菲研究所]]（Santa Fe Institute）；他在圣塔菲的访问经历记录:[[访问圣塔菲研究所]]
* 2014.12~2015.1：访问亚利桑那州立大学（Arizona State University）；
* 2007.7~2007.8: 学术访问美国密西根大学复杂系统研究中心；
* 2007.6~2007.7: 赴美国Vermont大学参加Stephen Wolfram的A New Kind of Science暑期学校；
* 2005.8: 参加圣塔菲研究所在北京主办的复杂系统暑期学校；

=== 邀请报告 ===
* 2019.11：广西大学”管理学在中国“2019邀请报告；
* 2019.10：江苏大学”全国复杂网络大会图网络与机器学习分会场“邀请报告；
* 2019.10：新加坡南洋理工大学”International Conference of Complex Systems“口头报告；
* 2019.9：清华大学”International Conference of Social Computing“邀请报告；
* 2019.9：郑州大学”全国物理秋季年会统计物理分会场“邀请报告；
* 2009.6：北京师范大学“International Conference on Economic Science with Heterogeneous Interacting Agents, ESHIA2009”；
* 2011.6：赴上海参加“International Conference of Econophysics”；
* 2010.7：赴香港参加“StatPhysHK: Complexity, Computation, Information”会议；
* 2009.2：赴上海理工大学“Complexity Science 2009”会议；

=== 职业历程 ===

* 2017.6至今，任北京师范大学系统科学学院教授；<ref>[https://baike.baidu.com/item/%E5%BC%A0%E6%B1%9F/5829918?fr=aladdin 张江老师个人百度词条]</ref>
* 2012.7~2017.6，任北京师范大学系统科学学院副教授；
* 2008年6月~2012年7月，任北京师范大学管理学院系统科学系讲师；
* 2006.4~2008.4，在中科院数学与系统科学研究院的复杂系统研究中心从事博士后研究工作，导师：郭雷；
* 2006年博士毕业于北京交通大学经济与管理学专业；

=== 所获奖励 ===

* 2006年获中科院系统所许国志博士后奖励基金；
* 2008年获北京师范大学青年教师教学基本功比赛理科一等奖；
* 2014.1~2016.12，入选北京市青年英才计划，项目：复杂网络的异速生长律研究；

=== 合作学者 ===

* [[Geoffrey West]]
* [[尤金·斯坦利 H. Eugene Stanley]]

* Lifei Wang
* [https://scholar.google.com/citations?user=NoDUFVUAAAAJ&hl=en Lingfei Wu 吴令飞]

* [[李睿琪]]

== 主要论文/著作/课程 ==
所有已发表论文记录可以访问[https://bnusss.github.io/publications.html 张江老师研究组页面]

=== 代表性论文 ===

*Lifei Wang et al.: "[https://www.nature.com/articles/s42256-020-00244-4 An interpretable deep-learning architecture of capsule networks for identifying cell-type gene expression programs from single-cell RNA-sequencing data]; Nature Machine Intelligence, 2: 693703(2020) 这篇文章开发了一种可解释的胶囊网络深度学习架构(scCapsNet)，在此基础上，使用多个scRNA-seq数据集评估scCapsNet为单细胞转录组分析指定的值。利用二维主成分分析(PCA)对特征提取层内权值参数进行分析。通过竞争性单细胞类型识别，scCapsNet模型能够进行特征选择来识别编码不同亚细胞类型的基因组，使亚细胞型识别成为可能的RNA表达特征被有效地集成到scCapsNet的参数矩阵中。这一特性使基因调控模块的发现成为可能。

*Zhang, Z., Zhao, Y., Liu, J. et al. [https://link.springer.com/article/10.1007/s41109-019-0194-4#citeas A general deep learning framework for network reconstruction and dynamics learning]. Appl Netw Sci 4, 110 (2019). https://doi.org/10.1007/s41109-019-0194-4<ref name="GNN">Zhang Zhang, Yi Zhao, Jing Liu, Shuo Wang, Ruyi Tao, Ruyue Xin & Jiang Zhang (2019) [https://pattern.swarma.org/paper?id=199529de-337f-11ea-b58a-0242ac1a0005 A general deep learning framework for network reconstruction and dynamics learning].</ref>:这篇文章提出了一套全新的网络和动力学重构的算法。即仅根据时间序列数据，就能够重构整个原始的相互作用网络以及每个节点的动力学，这相当于对原系统进行了自动建模。该算法不仅在精确度上远超其它对比算法，而且可以广泛地适用于各类系统。于2019年发表在Applied Network Science上。相关的论文解读资料可以查看[https://mp.weixin.qq.com/s/O9Q81ebX7DKEUIhvc7r5kQ 超越简单规则——用图神经网络对复杂系统进行自动建模]

* Li, R., Dong, L., Zhang, J., Wang, X., Wang, W. X., & Di, Z & Stanley, H. E. (2017). "[https://www.nature.com/articles/s41467-017-01882-w.pdf Simple spatial scaling rules behind complex cities]". Nature Communications, 8(1), 1841. <ref name="rules">Ruiqi Li,Lei Dong,Jiang Zhang,Xinran Wang,Wen-Xu Wang,Zengru Di,H. Eugene Stanley (2017) [https://pattern.swarma.org/paper?id=ff73afb2-3838-11ea-bb46-0242ac1a0005 Simple spatial scaling rules behind complex cities].</ref>相关的论文解读资料可以查看[https://mp.weixin.qq.com/s/O9Q81ebX7DKEUIhvc7r5kQ 张江：从规模理论，看城市的生长、创新与奇点]

:这篇文章不仅回答了宏观规模标度律的起源，而且可以精准预测人口、GDP、道路网络等城市要素的空间分布情况。于2017年发表在Nature Communications上。

* Jiang Zhang, Xintong Li, Xinran Wang, Wenxu Wang, Lingfei Wu: [http://swarmagents.cn.13442.m8849.cn/thesis/doc/jake_379.pdf Scaling behaviours in the growth of networked systems and their geometric origins], Scientific Reports 2015, 5: 9767.<ref name="scale">Jiang Zhang,Xintong Li,Xinran Wang,Wen-Xu Wang,Lingfei Wu (2015) [https://pattern.swarma.org/paper?id=ad6da34e-455d-11ea-ac18-0242ac1a0005 Scaling behaviours in the growth of networked systems and their geometric origins].</ref>

:这篇文章主要提出了一种几何网络模型，该模型可以很好地对社会经济系统中的缩放行为进行解释。于2017年发表在Scientific Reports上。

* Shi P, Zhang J, Yang B, et al. [https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0098247 Hierarchicality of trade flow networks reveals complexity of products][J]. PloS one, 2014, 9(6).<ref name="">Peiteng Shi, Jiang Zhang, Bo Yang, Jingfei Luo (2014) [https://pattern.swarma.org/paper?id=f109684e-78a8-11ea-873b-0242ac1a0005 Hierarchicality of trade flow networks reveals complexity of products].PLOS ONE.</ref>

:这篇文章通过计算贸易流网络的规模标度律从而利用规模标度律指数刻画不同产品的复杂性程度，即价值生产附加情况。另一方面，给每个国家针对某一产品的国际贸易网计算出其对其它国家整体的影响力。于2014年发表在PLOS ONE上。

* Jiang Zhang, Tongkui Yu, [https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0378437110006072 Allometric Scaling of Countries], Physica A 389 (2010) 4887-4896 (SCI,EI)<ref name="scaling">Jiang Zhang, Tongkui Yu (2010) [https://pattern.swarma.org/paper?id=359d4b7a-78a8-11ea-b30c-0242ac1a0005 Allometric scaling of countries].Physica A: Statistical Mechanics and its Applications.389.21:(4887-4896)</ref>

:这篇文章该文主要研究了国家的大量宏观属性与地理（区域），人口（人口）和经济（GDP，国内生产总值）大小之间的异度缩放比例关系。于2010年发表在Physica A上。
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=== 出版著作 ===

====《数字创世纪——人工生命的新科学》====

* 李建会，张江：[http://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid=8230907a4a1fd035af7581439f8f8fbd&site=xueshu_se 数字创世纪——人工生命的新科学]，科学出版社，2006

本书对计算机和生物学交叉的前沿学科——人工生命进行了较系统详细的论述，在深入讨论了人工生命思想的起源、理论根据、计算机建模技术以及最新进展的基础上，系统地探讨人工生命的主要内容以及构建方法，通过对生命和计算关系的论述揭示了人工生命的计算主义哲学蕴意。本书涉及到虚拟生命(数字生命)的构建、基于行为的机器人的设计、人工生命的涌现与进化等内容，可供对人工生命、复杂系统理论、计算机程序演化、机器人研究、人工智能等感兴趣的读者，以及从事相关科学技术哲学研究的人员和学生参考。

====《[[规模]]》====

* 杰弗里.韦斯特（著）张培（译）张江（校译）：[https://book.douban.com/subject/30244461/ 规模]，中信出版集团，2018

生命体、城市、公司，乃至一切复杂万物，是否都存在相通的内在生长逻辑？制约生命与死亡、城市化的扩张及公司寿命的决定因素究竟是什么？人类能否通过融汇生物学、物理学、社会学、经济学等跨学科知识，找到揭开复杂万物生长背后的简单法则？享誉全球的复杂系统性科学研究圣塔菲研究所前所长杰弗里·韦斯特潜心研究数十年，经过反复试验和求证，终于找到了解构复杂世界的简单逻辑——规模法则。在韦斯特眼中，规模成为衡量世间万物的不变标准，利用规模法则，复杂世界变得可量化、可预测、清晰明了且统一。规模法则阐明了从生命体到城市、从经济体到公司的生长与衰败都离不开其自身规模的制约，并与其规模呈一定比例关系，遵守统一的公式。这一算法框架不仅为人类思考未知世界提供了难得的简单法则，而且能解答不同生命体的生长极限之谜，优化城市发展架构并找到推动经济实现可持续发展、公司从初创到的生长曲线。

本书将帮助你重新思考生命、认识自身、了解你的生活与工作，并告诉你复杂世界其实充满简单的逻辑，只要跳脱思维框架，打破学科限制，你就会重新看清你周遭的一切。

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File:数字创世纪.jpg|《数字创世纪》封面
File:规模理论.jpg|《规模》封面
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=== 最受欢迎的课程 ===
[[File:复杂性阶梯.jpg|400px|thumb|right| [https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=432 复杂性思维2020]]]
张江老师作为复杂性思维的布道者，在复杂性科学的科普上准备了很多的适合于初学者了解的科普内容和视频，将复杂性科学的概念和生活紧密结合，同时又能有趣的阐述晦涩难懂的概念，非常值得学习。

====[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=432 复杂性思维2020]====

本课程中，张江老师将用一套自己搭建的“复杂性阶梯”的框架串联起众多复杂性科学概念，包括混沌、秩序、自催化网络、涌现、混沌边缘、热力学第二定律、分形、网络、自指等等。沿着复杂性阶梯一路攀爬，复杂性层级将逐步提升。生命组织如此，人类组织亦是如此，它们其实都遵循着非常相似的复杂性规律。只不过由于每个系统演化所处的阶段的不同，以及我们每个人看待这些事物的观察视角不同，因而它就会呈现出令人眼花缭乱的复杂性。本课程则带领你透过现象看到本质。

[[File:深度学习原理与Pytorch实战.png|400px|thumb|right| [https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=421 深度学习原理与Pytorch实战]]]
====[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=421 深度学习原理与Pytorch实战]====

此系列课程主要围绕集智俱乐部众包写作的书籍《深度学习原理与 PyTorch 实战》展开，兼具理论与实践，是想要掌握一门深度学习技术不可错过的课程。每节课围绕一个有意思的实战案例展开，不仅循序渐进地讲解了PyTorch的基本使用、神经网络的搭建、卷积神经网络和循环神经网络的实现，而且全面深入地介绍了计算机视觉、自然语言处理、迁移学习，以及最新的对抗学习和深度强化学习等前沿技术。同学们可以通过亲自动手实践，轻松入门深度学习，学会构造一个图像识别器，生成逼真的图画，让机器理解单词与文本，让机器作曲，教会机器玩游戏，还可以实现一个简单的机器翻译系统。

[[File:Netlogo.jpg|400px|thumb|right| [https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=429 NetLogo多主体建模入门]]]
====[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=429 NetLogo多主体建模入门]====

《NetLogo多主体建模入门》这个课程就是通过数个案例教会大家如何去动手搭建一个多主体仿真模型，以及如何利用NetLogo软件实现这些模型，是一门既有理论又有实操的入门课程。它将会循序渐进地给你介绍如何使用NetLogo软件，如何通过算法来理解数值微分、数值积分，甚至求解微分方程、动力系统。通过学习，你就能搭建一个人工生命的世界，一个人工经济系统，以及一个人工生态系统。通过计算模拟，你还能理解到什么叫做捕食与被捕食的依存关系，病毒如何沿着网络进行传播甚至大爆发，你还能对人类财富不平等的起源拥有全新的洞察。其实，所有这一切真没有那么复杂，无非就是几行NetLogo的代码而已。而所有这些不同领域的知识都可以从玩弄这些代码得到。

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== 主导的项目 ==

=== 科研项目 ===

* 2020年度北京师范大学“新型冠状病毒防治科研攻关”项目，基于大规模人口移动的新冠病毒疫情扩散模型、预测及其干预，2020.04-2020.06，20万，在研，主持
* 国家自然科学基金，面上项目，11775020，非线性波在非均匀振荡介质内传播特性的研究，2018-01至2021-12，56万，在研，参与
* 国家自然科学基金，面上项目，6167020305，互联网的集体注意力流研究，2016-02至2020-12，77.04万，在研，主持
* 北京师范大学自主科研基金，310421103，开放式流网络的结构、演化与应用，2015-09至2018-09，35万, 已结题，主持
* 国家自然科学基金，青年项目，11205014，在相干态表象中求解非平衡多体系统量子主方程，2012-01至2014-12，20万，已结题，参与
* 国家自然科学基金，面上项目，61174165，经济系统中的流动性及其对尺度分布的影响，2012-01至2015-12, 60万，已结题，参与
* 国家自然科学基金，青年项目， 61004107，加权食物网的异速标度律研究，2010-01至2013-12， 22万，已结题，主持

=== 企业科研合作项目 ===

====与腾讯合作====
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[[File:社区9月份.png|400px]] [[File:社区10月份.png|400px]]
</center>
利用海量腾讯社交网络数据，比如好友关系、消息量，加群信息等，对企业社群进行构建以及分析。通过社交网络数据对企业社群进行分析可以对企业的发展趋势有更准确的掌握，比如根据企业的社群网络的变化可以看出企业内部凝聚力的变化，企业内员工的入/离职情况可以判断企业的发展方向等等。因此，借助腾讯大量的社交网络数据以及我们的提供的网络分析的工具和方法，可以从图网络的角度对企业的发展趋势有一个更清晰的判断。

包括从海量的社交网络中构建企业社群以及对企业社群进行分析和比较。在企业社群的构建过程中，我们采用标签传播等算法，构建企业内员工的社交网络。目前主要对3000家上市企业的社群进行构建。基于构建出的企业社群，对公司发展状况进行分析，比如通过计算节点度中心性等指标进行KOL关键人物发现、对比不同时间企业社群网络的变化特征，通过员工画像分析其变化原因以及企业发展趋势等。

以某准备上市的汽车企业为例，我们构建了其18年9月份和10月份两个月的企业社群，然后对企业社群进行分析，可以看出，从网络图和指标上看，该公司社群较稳定，而通过对员工的浏览情况的分析，可以看出员工更加关注新能源、电动汽车、未来等相关内容，与目前该公司正在准备上市，且新能源汽车已成为支柱业务情况相一致。因此，分析公司社群动态变化可以帮助了解公司现状，甚至提前了解公司动态。

<br/>
[[File:华为项目分析.png|400px|thumb|right|[http://business.swarma.org/advisory 项目合作]]]

====与某知名企业合作====

我们利用复杂性科学中的规模理论（scaling theory）分析了大型知名企业X公司30年的成长过程，并与全球5万家公司进行了比较，从而帮助该公司发现了企业在实际经营中的重点问题。此项研究获得了该公司领导高层的一致认可，为企业制定了发展战略和方向。

这一套针对企业现状的定量评估系统是十分有价值的。首先这套系统可以帮助企业进行自身的“体检”。了解企业目前的发展状况，特别是与市场上其他公司相比企业的表现及排名，有助于企业发现异常的指标，并及时采取行动；

其次该方法也支持同“年龄”的公司、同产业或者跨产业的公司比较，了解自身在市场大环境中的生存状况。相比绝对值或者人均值等直接比较的方法，规模法则考虑了企业规模不同带来的影响以及市场非线性作用。

最后，这套方法可以对企业进行动态化的预测和评估。即对企业一段时间内的生长状况作出评价，评分越高，企业的成长性越高。

数据来自标准普尔（S&P）核心数据库Capital IQ以及Capital IQ旗下的Compustat数据，数据包括了57427家公司的财务数据和经营数据，按照GICS（全球行业分类系统）将公司分为了12个经济部门和285个子行业。这些数据作为我们的对比数据，在企业评估时发挥作用。

总结而言，基于规模理论的指导，我们可以对企业的静态表现和动态生长做出定量评估，有助于企业经营者对企业自身发展和市场平均水平有清晰的了解，并且能够帮助企业快速定位异常指标，及时做出调整和改进，同时也能够方便企业分析竞争对手的现状和历史发展状况。

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=== 企业咨询合作项目 ===

==== 与得到合作 ====
*'''合作课程：'''[https://m.igetget.com/share/course/pay/detail?id=b0rNAzaYOj7VyPMsljK8P54m6wlk12 《张江·复杂科学前沿》]
*'''主要内容：'''
:北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人张江的全新课程《张江·复杂科学前沿》已经上线得到APP。十多年的科研与教学积累，1套独有的框架脉络，超过1年的斟酌打磨，27节精品内容，5小时原声呈现，共同构建起这门课程。这既是复杂性科学的新手入门课，也是复杂性思维的升级训练营。
:收获一套前沿学科的认知框架。复杂科学是一门前沿学科，学科很年轻，还没有形成成体系的学科框架。只靠自己学，可能只记住了比如涌现、混沌、自组织等复杂科学的概念，弄不清楚它们之间的联系。而张江老师会给你搭建一套认识复杂科学的框架。你再看到复杂科学的新书、新概念，会自己定位它们的位置，有个更全面的理解。
:收获更多观察世界的新视角。复杂科学是名副其实的“跨领域”研究学科。它跨越的学科范围之广，涉及物理学、生命科学、生态学、人工智能，及社会科学等。学习这个学科，能让你能超越分属于不同学科孤立的琐碎知识，找到不同事物背后的共性规律，给你带来更本质的洞察。
:复杂科学一线研究者亲自讲述。张江老师从事复杂科学的教学与科研十余年，曾主持多项国家级复杂科学研究项目，在Nature Communications、Scientific Reports等国际刊物上发表过论文60多篇，活跃在学科前沿的第一线。课程中用到的部分案例，就来自张老师自己的研究成果。在这些研究成果中，还包括他和复杂科学领域里的大神，杰弗里·韦斯特共同做过的课题。
:获得跨学科的知识借鉴。复杂科学可以为你的工作提供更多的启发。比如你是一名创业者，你是一名产品经理，在学习这门课之前，你很可能想不到进化论对你的创业项目能有什么帮助。但是学过这门课，你会发现它完全可以借鉴过来，帮助你做产品研发。
*'''公司介绍：'''
:[https://www.igetget.com/ 得到]，旨在为用户提供“省时间的高效知识服务” ，2016年5月上线，由罗辑思维团队出品，提倡碎片化学习方式，让用户短时间内获得有效的知识。

====与混沌大学合作====
* '''合作课程：'''《复杂性思维：重塑理解世界的思维框架》
* '''主要内容：'''
: 通过介绍复杂性科学的经典理论和前言进展，带你了解什么是复杂系统，什么是复杂性科学，复杂系统如何演化，群体智慧是怎么产生的，如何才能抵御熵增走向进化，对于企业来说，如何利用复杂性思维打造有生命力的学习型组织，如何促进组织的自组织和涌现。

* '''公司介绍：'''
: [https://www.hundun.cn/ 混沌大学]公司名为混沌时代（北京）教育科技有限公司，成立于2014年，致力于为创新创业者提供认知升级。创办人李善友教授亲自打磨创新学科，同时邀请中国及全球名师，通过线上或线下讲授，以及独特的思维模型+刻意练习学习方法，开创了互联网时代的创新教育。

====与湖畔大学合作====

* '''合作课程：'''《熵增、规模理论和企业生命周期》
* '''主要内容：'''
:万事万物都无法回避生长、衰老与死亡。然而，生物、城市以及公司的生长、衰老与死亡的机制是什么？张江老师通过从热力学第二定律谈起，指出熵才是主宰万事万物生老病死背后的核心因素，并运用发展于物理学中的标度分析（Scale）方法到生物、城市以及企业等不同的宏观复杂系统之上，找到了它们背后的普适规律，与系统的生老病死与其新陈代谢的规模法则联系起来，同时应用于企业，揭示出不同行业中的增长规律，并且在个体上对企业进行诊断和评价。
* '''公司介绍：'''
: [https://www.hupan.com/o/web/index.html#/ 湖畔大学]由柳传志、马云、冯仑、郭广昌、史玉柱、沈国军、钱颖一、蔡洪滨、邵晓锋九位企业家和著名学者共同发起创办。湖畔大学坚持公益性和非营利性，主张坚守底线、完善社会。

====与龙湖集团合作====
* '''合作课程：'''《复杂性科学与企业管理》
* '''主要内容：'''
: 与龙湖的中高管系统地介绍什么是复杂系统，什么是复杂性科学，以及它的发展历史脉络如何，对企业的发展有何帮助，如何运用复杂性思维进行企业管理？对于传统行业如何借助复杂性思维突破转型，走出管理发展的瓶颈。
*'''公司介绍：'''
: [https://www.longfor.com/about/ 龙湖集团]1993年创建于重庆，发展于全国，业务涵盖地产开发、商业运营、租赁住房、智慧服务四大主航道业务，并积极试水养老、产城等创新领域。

====与百词斩合作====

*'''合作课程：'''《21世纪的复杂性科学》
*'''主要内容：'''
: 介绍什么是复杂系统，什么是复杂性科学，以及它的发展历史脉络如何，对企业的发展有何帮助，如何运用复杂性思维进行企业管理？为什么人工智能时代更加需要复杂性思维？针对成都超有爱公司，具体如何利用复杂性理论指导其进一步成长、壮大。
*'''公司介绍：'''
: [https://app.mokahr.com/campus_apply/baicizhan/120 “百词斩”]的公司名称是成都超有爱科技有限公司，成立于 2012 年。产品有 App “百词斩"以及“薄荷阅读”、“番茄英语”、“蛋糕英语”、“芝士派” 等其他英语细分学习领域产品，其中 App “百词斩”的用户已过八千万，领先目前其他在线教育创业公司。配合经纬中国 A 轮、中国文化产业投资基金 B 轮、红杉资本 C 轮、腾讯 D 轮投资，目前公司正稳定而快速的发展中。

====与深圳城市设计规划研究院合作====

*'''合作课程：'''《迎接AI时代》
*'''主要内容：'''
:从人工智能的历史到AI时代的未来，再到AI在各个行业的落地应用。本系列课程带你全面走进AI时代。主要介绍了人工智能的发展历史，解答了为什么机器学习构成了新一代人工智能革命的核心？它与普通的人工智能算法最本质的不同是什么？以及最新的人工智能算法包括监督学习、无监督学习、迁移学习、强化学习等在实际生产中的应用，与深规院深度探讨了相应的业务的AI实践与可行性。
*'''公司介绍：'''
: [https://www.upr.cn/about-scenic.htm 深圳市城市规划设计研究院(深规院)]是专注于创造和务实解决城市问题的规划咨询研究与设计机构。深规院擅长以多学科综合规划的方法，应对城市发展过程中出现的复杂问题。1990年成立至今，在深圳以及国内外200多个地区完成了3500多个项目，涉及宏观区域研究、城市综合发展咨询、规划与城市设计、交通与市政基础设施、低碳生态技术研究与应用、地区开发政策等多个领域。同时，深规院与国内外多家咨询公司、大学、大型企业建立了长期的战略伙伴关系，在产业经济、生态环保、社会治理、投资融资、公众咨询、学术培养等方面进行合作。<br />

== 相关机构 ==

=== 北京师范大学系统科学学院 ===
[https://sss.bnu.edu.cn/ 北京师范大学系统科学学院]是国际一流的复杂性科学研究和人才培养基地，国内系统科学学科建设与发展的引领者，北京师范大学学科交叉和科研创新的重要平台。其使命是探索复杂性，加深人类对自然与社会的认识。推进系统科学基础和前沿科学研究，培养具有综合素质和能力的高水平人才，把系统科学的学术进步转化为推动社会经济发展的力量。

=== [[集智俱乐部]] ===
[http://swarma.org/ 集智俱乐部]，英文名：Swarma Club，成立于2003年，是一个从事学术研究、享受科学乐趣的探索者的团体，也是国内最早的研究人工智能、复杂系统的科学社区。它倡导以平等开放的态度、科学实证的精神，进行跨学科的研究与交流，力图搭建一个中国的 “ 没有围墙的研究所 ”。

=== 集智学园 ===
[https://campus.swarma.org/ 集智学园]成立于2016年10月1日，是集智俱乐部孕育的创业项目之一。为一个知识服务社区，专门致力于复杂性科学、人工智能等先进技术的普及工作，合作伙伴包括腾讯、华为、北京师范大学、湖畔大学、混沌大学等多家知名机构。2019年底获得国家高新技术企业称号。
旗下产品[https://pattern.swarma.org/ 集智斑图]是一个复杂性科学领域的自组织学习社区，包含了该领域学习路径的展示，同时承载了集智特色的论文解读活动，为知识探索者提供了一个良好的学习平台。口号是用知识连接探索者。

== 联系方式 ==

* '''联系电话'''：+86 10 58807085

* '''电子邮件'''：jakezj@163.com

* '''北京师范大学办公地点'''：北京师范大学科技楼B区

== 相关链接 ==

1、[https://baike.baidu.com/item/%E5%BC%A0%E6%B1%9F/5829918?fr=aladdin 百度百科]

2、[http://jake.swarma.org 个人主页]

4、[https://scholar.google.com/citations?user=N0k2mpcAAAAJ&hl=en Google scholar的个人主页]

== 参考资料 ==
<references />

== 编者推荐 ==

[[文件:GEB.png|400px|thumb|right|[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=10135 解读《GEB》]]]

====《哥德尔、艾舍尔、巴赫——集异璧之大成》====
张江老师曾在多次讲座中必推荐的一本书，就是来自侯世达的《哥德尔、艾舍尔、巴赫——集异璧之大成》，这本书对他产生了非常深远的影响，是他走向复杂性科学的启蒙之作，但是这本巨著内容详尽但不是那么容易理解，为了让大家更好的阅读这本书，他从自身的阅读经验出发，给出了一些方法并且对这本书做了一个大致的解读：[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=10135 解读《GEB》]

====[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=11044 "科研学习中的快速迭代法"]====
在这门课程中张江老师总结了这么多年做科研的经验，整理成了一个大的框架，告诉大家如何「科学科研」，希望能够让年轻的科研者少走弯路，快速提升。

====其他====
张江老师的最近的科研方向集中在图网络和复杂系统自动建模方向，为了让大家快速了解这个领域的知识，并且入门，他梳理了2条特别实用的路径，适合希望在这个领域入门并且深入研究的学生。
: 这条路径[https://pattern.swarma.org/path?id=3 从网络科学的视角入门图网络之学习路径]更适合初学者入门学习。
: 这条路径涵盖不同领域不同方面的87篇文献介绍，堪比综述。[https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，更适合在这个领域已经入门，希望深入研究的朋友。

==== 得到课程分享 ====
[[文件:复杂科学前沿课.jpg|缩略图|[https://www.dedao.cn/course/b0rNAzaYOj7VyPMsljK8P54m6wlk12 复杂科学前沿课]]]

北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人张江的全新课程《张江·复杂科学前沿》已经上线得到APP。十多年的科研与教学积累，1套独有的框架脉络，超过1年的斟酌打磨，27节精品内容，5小时原声呈现，共同构建起这门课程。这既是复杂性科学的新手入门课，也是复杂性思维的升级训练营。

# 收获一套前沿学科的认知框架。复杂科学是一门前沿学科，学科很年轻，还没有形成成体系的学科框架。只靠自己学，可能只记住了比如涌现、混沌、自组织等复杂科学的概念，弄不清楚它们之间的联系。而张江老师会给你搭建一套认识复杂科学的框架。你再看到复杂科学的新书、新概念，会自己定位它们的位置，有个更全面的理解。
# 收获更多观察世界的新视角。复杂科学是名副其实的“跨领域”研究学科。它跨越的学科范围之广，涉及物理学、生命科学、生态学、人工智能，及社会科学等。学习这个学科，能让你能超越分属于不同学科孤立的琐碎知识，找到不同事物背后的共性规律，给你带来更本质的洞察。
# 复杂科学一线研究者亲自讲述。张江老师从事复杂科学的教学与科研十余年，曾主持多项国家级复杂科学研究项目，在Nature Communications、Scientific Reports等国际刊物上发表过论文60多篇，活跃在学科前沿的第一线。课程中用到的部分案例，就来自张老师自己的研究成果。在这些研究成果中，还包括他和复杂科学领域里的大神，杰弗里·韦斯特共同做过的课题。
# 获得跨学科的知识借鉴。复杂科学可以为你的工作提供更多的启发。比如你是一名创业者，你是一名产品经理，在学习这门课之前，你很可能想不到进化论对你的创业项目能有什么帮助。但是学过这门课，你会发现它完全可以借鉴过来，帮助你做产品研发。

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[[Category:复杂系统]]
[[Category:人物]]
[[Category:集智科学家]]

张江

2024-05-16T03:04:40Z

Cancyqian：

{{#seo:
* |keywords=张江,Jiang Zhang,复杂网络,图网络
* |description=名字,研究领域
* }}'''张江'''，北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人、集智科学研究中心理事长、集智学园（北京）科技有限公司董事长，曾任腾讯研究院特聘顾问。主要研究领域包括因果涌现、复杂系统自动建模、社会与经济系统的规模法则（Scaling Laws）等。其开创的集智俱乐部是国内外知名的学术社区，致力于复杂系统、人工智能等多领域的跨学科交流与合作。

== 基本信息 ==
<div style="width:100%;height:300px;align:center">
<div style="width:30%;float:left">[[文件:张老师证件照材料.jpg|替代=|右|360x360px|张江]]</div>
<div style="width:68%;float:left;margin-left:2%">
{| class="wikitable" width="75%"
|-style="height:30px"
! 类别 !! 信息
|-
|姓名：|| 张江（Jiang Zhang）
|-
|国籍：|| 中国
|-
|母校：|| 北京交通大学
|-
| 所在机构： || 北京师范大学系统科学学院，集智俱乐部
|-
| 研究方向：|| 复杂系统分析与建模，复杂网络与机器学习，规模法则（Scaling Laws）
|-
|个人主页链接|| https://bnusss.github.io/
|-
| 所在城市： || 北京
|-
| 电子邮箱： || zhangjiang@bnu.edu.cn
|-
| 联系电话： || +86 10 58807085
|}
</div>
</div>

<br />

===详细介绍===

'''张江'''，北京师范大学系统科学学院教授，集智俱乐部创始人，集智学园（北京）科技有限公司创始人兼董事长，集智研究中心理事长，曾任腾讯研究院特聘顾问。2006年博士毕业于北京交通大学经济与管理学专业；2006-2008年在中科院数学与系统科学研究院的复杂系统研究中心从事博士后研究工作；2008年6月-2012年7月，北京师范大学管理学院系统科学系讲师；2017年7月至今在北京师范大学系统科学学院担任教授。

主要关注领域：复杂系统分析与建模、复杂网络与机器学习、社会与经济系统的规模法则（Scaling Laws）等。

文章发表在包括：Nature Communications、Nature Machine Intelligence、Nonlinear Systems、Chaos、Physical Review E等国际知名刊物上。

他长期积极参与国际学术交流活动，曾多次访问[[圣塔菲研究所]]（Santa Fe Institute）等知名机构。2008年获得北京师范大学第11届青年教师教学基本功大赛理科组一等奖。曾先后获得多项国家自然科学基金资助。

其开创的[[集智俱乐部]]是国内外知名的学术社区，致力于复杂系统、人工智能等多领域的跨学科交流与合作，目前已在学术界和产业界产生了一定影响力。曾影响、孕育多家人工智能创业团队，包括：彩云AI、Momenta自动驾驶团队等，其创始人都是俱乐部核心成员。2018年俱乐部资深成员吴令飞发表Nature封面期刊。集智俱乐部为冠名出版过多本科普著作，包括《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》，译作《深度思考》等。

2016年底创办集智学园（北京）科技有限公司，专门致力于复杂性科学、人工智能等领域的知识服务工作，合作伙伴包括腾讯、华为、湖畔大学、混沌大学等多家知名机构。2019年底获得国家高新技术企业称号。

== 学术背景 ==
张江老师累计发表论文SCI论文二十余篇，译著1本，专著1本。主要关注领域为复杂系统分析与建模、网络、因果涌现、机器学习，规模标度律等，他长期积极参与国际学术交流活动，曾先后访问过美国密西根大学（Michigan University）、佛蒙特大学(University of Vermont)、圣塔菲研究所（Santa Fe Institute）、瑞士弗雷堡大学(University of Fribourg)、亚利桑那州立大学（Arizona State University）等地。
=== 访学经历 ===
* 2010.11~至今：多次访问美国[[圣塔菲研究所]]（Santa Fe Institute）；他在圣塔菲的访问经历记录:[[访问圣塔菲研究所]]
* 2014.12~2015.1：访问亚利桑那州立大学（Arizona State University）；
* 2007.7~2007.8: 学术访问美国密西根大学复杂系统研究中心；
* 2007.6~2007.7: 赴美国Vermont大学参加Stephen Wolfram的A New Kind of Science暑期学校；
* 2005.8: 参加圣塔菲研究所在北京主办的复杂系统暑期学校；

=== 邀请报告 ===
* 2019.11：广西大学”管理学在中国“2019邀请报告；
* 2019.10：江苏大学”全国复杂网络大会图网络与机器学习分会场“邀请报告；
* 2019.10：新加坡南洋理工大学”International Conference of Complex Systems“口头报告；
* 2019.9：清华大学”International Conference of Social Computing“邀请报告；
* 2019.9：郑州大学”全国物理秋季年会统计物理分会场“邀请报告；
* 2009.6：北京师范大学“International Conference on Economic Science with Heterogeneous Interacting Agents, ESHIA2009”；
* 2011.6：赴上海参加“International Conference of Econophysics”；
* 2010.7：赴香港参加“StatPhysHK: Complexity, Computation, Information”会议；
* 2009.2：赴上海理工大学“Complexity Science 2009”会议；

=== 职业历程 ===

* 2017.6至今，任北京师范大学系统科学学院教授；<ref>[https://baike.baidu.com/item/%E5%BC%A0%E6%B1%9F/5829918?fr=aladdin 张江老师个人百度词条]</ref>
* 2012.7~2017.6，任北京师范大学系统科学学院副教授；
* 2008年6月~2012年7月，任北京师范大学管理学院系统科学系讲师；
* 2006.4~2008.4，在中科院数学与系统科学研究院的复杂系统研究中心从事博士后研究工作，导师：郭雷；
* 2006年博士毕业于北京交通大学经济与管理学专业；

=== 所获奖励 ===

* 2006年获中科院系统所许国志博士后奖励基金；
* 2008年获北京师范大学青年教师教学基本功比赛理科一等奖；
* 2014.1~2016.12，入选北京市青年英才计划，项目：复杂网络的异速生长律研究；

=== 合作学者 ===

* [[Geoffrey West]]
* [[尤金·斯坦利 H. Eugene Stanley]]

* Lifei Wang
* [https://scholar.google.com/citations?user=NoDUFVUAAAAJ&hl=en Lingfei Wu 吴令飞]

* [[李睿琪]]

== 主要论文/著作/课程 ==
所有已发表论文记录可以访问[https://bnusss.github.io/publications.html 张江老师研究组页面]

=== 代表性论文 ===

*Lifei Wang et al.: "[https://www.nature.com/articles/s42256-020-00244-4 An interpretable deep-learning architecture of capsule networks for identifying cell-type gene expression programs from single-cell RNA-sequencing data]; Nature Machine Intelligence, 2: 693703(2020) 这篇文章开发了一种可解释的胶囊网络深度学习架构(scCapsNet)，在此基础上，使用多个scRNA-seq数据集评估scCapsNet为单细胞转录组分析指定的值。利用二维主成分分析(PCA)对特征提取层内权值参数进行分析。通过竞争性单细胞类型识别，scCapsNet模型能够进行特征选择来识别编码不同亚细胞类型的基因组，使亚细胞型识别成为可能的RNA表达特征被有效地集成到scCapsNet的参数矩阵中。这一特性使基因调控模块的发现成为可能。

*Zhang, Z., Zhao, Y., Liu, J. et al. [https://link.springer.com/article/10.1007/s41109-019-0194-4#citeas A general deep learning framework for network reconstruction and dynamics learning]. Appl Netw Sci 4, 110 (2019). https://doi.org/10.1007/s41109-019-0194-4<ref name="GNN">Zhang Zhang, Yi Zhao, Jing Liu, Shuo Wang, Ruyi Tao, Ruyue Xin & Jiang Zhang (2019) [https://pattern.swarma.org/paper?id=199529de-337f-11ea-b58a-0242ac1a0005 A general deep learning framework for network reconstruction and dynamics learning].</ref>:这篇文章提出了一套全新的网络和动力学重构的算法。即仅根据时间序列数据，就能够重构整个原始的相互作用网络以及每个节点的动力学，这相当于对原系统进行了自动建模。该算法不仅在精确度上远超其它对比算法，而且可以广泛地适用于各类系统。于2019年发表在Applied Network Science上。相关的论文解读资料可以查看[https://mp.weixin.qq.com/s/O9Q81ebX7DKEUIhvc7r5kQ 超越简单规则——用图神经网络对复杂系统进行自动建模]

* Li, R., Dong, L., Zhang, J., Wang, X., Wang, W. X., & Di, Z & Stanley, H. E. (2017). "[https://www.nature.com/articles/s41467-017-01882-w.pdf Simple spatial scaling rules behind complex cities]". Nature Communications, 8(1), 1841. <ref name="rules">Ruiqi Li,Lei Dong,Jiang Zhang,Xinran Wang,Wen-Xu Wang,Zengru Di,H. Eugene Stanley (2017) [https://pattern.swarma.org/paper?id=ff73afb2-3838-11ea-bb46-0242ac1a0005 Simple spatial scaling rules behind complex cities].</ref>相关的论文解读资料可以查看[https://mp.weixin.qq.com/s/O9Q81ebX7DKEUIhvc7r5kQ 张江：从规模理论，看城市的生长、创新与奇点]

:这篇文章不仅回答了宏观规模标度律的起源，而且可以精准预测人口、GDP、道路网络等城市要素的空间分布情况。于2017年发表在Nature Communications上。

* Jiang Zhang, Xintong Li, Xinran Wang, Wenxu Wang, Lingfei Wu: [http://swarmagents.cn.13442.m8849.cn/thesis/doc/jake_379.pdf Scaling behaviours in the growth of networked systems and their geometric origins], Scientific Reports 2015, 5: 9767.<ref name="scale">Jiang Zhang,Xintong Li,Xinran Wang,Wen-Xu Wang,Lingfei Wu (2015) [https://pattern.swarma.org/paper?id=ad6da34e-455d-11ea-ac18-0242ac1a0005 Scaling behaviours in the growth of networked systems and their geometric origins].</ref>

:这篇文章主要提出了一种几何网络模型，该模型可以很好地对社会经济系统中的缩放行为进行解释。于2017年发表在Scientific Reports上。

* Shi P, Zhang J, Yang B, et al. [https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0098247 Hierarchicality of trade flow networks reveals complexity of products][J]. PloS one, 2014, 9(6).<ref name="">Peiteng Shi, Jiang Zhang, Bo Yang, Jingfei Luo (2014) [https://pattern.swarma.org/paper?id=f109684e-78a8-11ea-873b-0242ac1a0005 Hierarchicality of trade flow networks reveals complexity of products].PLOS ONE.</ref>

:这篇文章通过计算贸易流网络的规模标度律从而利用规模标度律指数刻画不同产品的复杂性程度，即价值生产附加情况。另一方面，给每个国家针对某一产品的国际贸易网计算出其对其它国家整体的影响力。于2014年发表在PLOS ONE上。

* Jiang Zhang, Tongkui Yu, [https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0378437110006072 Allometric Scaling of Countries], Physica A 389 (2010) 4887-4896 (SCI,EI)<ref name="scaling">Jiang Zhang, Tongkui Yu (2010) [https://pattern.swarma.org/paper?id=359d4b7a-78a8-11ea-b30c-0242ac1a0005 Allometric scaling of countries].Physica A: Statistical Mechanics and its Applications.389.21:(4887-4896)</ref>

:这篇文章该文主要研究了国家的大量宏观属性与地理（区域），人口（人口）和经济（GDP，国内生产总值）大小之间的异度缩放比例关系。于2010年发表在Physica A上。
<br/>

=== 出版著作 ===

====《数字创世纪——人工生命的新科学》====

* 李建会，张江：[http://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid=8230907a4a1fd035af7581439f8f8fbd&site=xueshu_se 数字创世纪——人工生命的新科学]，科学出版社，2006

本书对计算机和生物学交叉的前沿学科——人工生命进行了较系统详细的论述，在深入讨论了人工生命思想的起源、理论根据、计算机建模技术以及最新进展的基础上，系统地探讨人工生命的主要内容以及构建方法，通过对生命和计算关系的论述揭示了人工生命的计算主义哲学蕴意。本书涉及到虚拟生命(数字生命)的构建、基于行为的机器人的设计、人工生命的涌现与进化等内容，可供对人工生命、复杂系统理论、计算机程序演化、机器人研究、人工智能等感兴趣的读者，以及从事相关科学技术哲学研究的人员和学生参考。

====《[[规模]]》====

* 杰弗里.韦斯特（著）张培（译）张江（校译）：[https://book.douban.com/subject/30244461/ 规模]，中信出版集团，2018

生命体、城市、公司，乃至一切复杂万物，是否都存在相通的内在生长逻辑？制约生命与死亡、城市化的扩张及公司寿命的决定因素究竟是什么？人类能否通过融汇生物学、物理学、社会学、经济学等跨学科知识，找到揭开复杂万物生长背后的简单法则？享誉全球的复杂系统性科学研究圣塔菲研究所前所长杰弗里·韦斯特潜心研究数十年，经过反复试验和求证，终于找到了解构复杂世界的简单逻辑——规模法则。在韦斯特眼中，规模成为衡量世间万物的不变标准，利用规模法则，复杂世界变得可量化、可预测、清晰明了且统一。规模法则阐明了从生命体到城市、从经济体到公司的生长与衰败都离不开其自身规模的制约，并与其规模呈一定比例关系，遵守统一的公式。这一算法框架不仅为人类思考未知世界提供了难得的简单法则，而且能解答不同生命体的生长极限之谜，优化城市发展架构并找到推动经济实现可持续发展、公司从初创到的生长曲线。

本书将帮助你重新思考生命、认识自身、了解你的生活与工作，并告诉你复杂世界其实充满简单的逻辑，只要跳脱思维框架，打破学科限制，你就会重新看清你周遭的一切。

<gallery class="center" widths="300px" heights="300px">
File:数字创世纪.jpg|《数字创世纪》封面
File:规模理论.jpg|《规模》封面
</gallery>

=== 最受欢迎的课程 ===
[[File:复杂性阶梯.jpg|400px|thumb|right| [https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=432 复杂性思维2020]]]
张江老师作为复杂性思维的布道者，在复杂性科学的科普上准备了很多的适合于初学者了解的科普内容和视频，将复杂性科学的概念和生活紧密结合，同时又能有趣的阐述晦涩难懂的概念，非常值得学习。

====[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=432 复杂性思维2020]====

本课程中，张江老师将用一套自己搭建的“复杂性阶梯”的框架串联起众多复杂性科学概念，包括混沌、秩序、自催化网络、涌现、混沌边缘、热力学第二定律、分形、网络、自指等等。沿着复杂性阶梯一路攀爬，复杂性层级将逐步提升。生命组织如此，人类组织亦是如此，它们其实都遵循着非常相似的复杂性规律。只不过由于每个系统演化所处的阶段的不同，以及我们每个人看待这些事物的观察视角不同，因而它就会呈现出令人眼花缭乱的复杂性。本课程则带领你透过现象看到本质。

[[File:深度学习原理与Pytorch实战.png|400px|thumb|right| [https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=421 深度学习原理与Pytorch实战]]]
====[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=421 深度学习原理与Pytorch实战]====

此系列课程主要围绕集智俱乐部众包写作的书籍《深度学习原理与 PyTorch 实战》展开，兼具理论与实践，是想要掌握一门深度学习技术不可错过的课程。每节课围绕一个有意思的实战案例展开，不仅循序渐进地讲解了PyTorch的基本使用、神经网络的搭建、卷积神经网络和循环神经网络的实现，而且全面深入地介绍了计算机视觉、自然语言处理、迁移学习，以及最新的对抗学习和深度强化学习等前沿技术。同学们可以通过亲自动手实践，轻松入门深度学习，学会构造一个图像识别器，生成逼真的图画，让机器理解单词与文本，让机器作曲，教会机器玩游戏，还可以实现一个简单的机器翻译系统。

[[File:Netlogo.jpg|400px|thumb|right| [https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=429 NetLogo多主体建模入门]]]
====[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=429 NetLogo多主体建模入门]====

《NetLogo多主体建模入门》这个课程就是通过数个案例教会大家如何去动手搭建一个多主体仿真模型，以及如何利用NetLogo软件实现这些模型，是一门既有理论又有实操的入门课程。它将会循序渐进地给你介绍如何使用NetLogo软件，如何通过算法来理解数值微分、数值积分，甚至求解微分方程、动力系统。通过学习，你就能搭建一个人工生命的世界，一个人工经济系统，以及一个人工生态系统。通过计算模拟，你还能理解到什么叫做捕食与被捕食的依存关系，病毒如何沿着网络进行传播甚至大爆发，你还能对人类财富不平等的起源拥有全新的洞察。其实，所有这一切真没有那么复杂，无非就是几行NetLogo的代码而已。而所有这些不同领域的知识都可以从玩弄这些代码得到。

<br/>

== 主导的项目 ==

=== 科研项目 ===

* 2020年度北京师范大学“新型冠状病毒防治科研攻关”项目，基于大规模人口移动的新冠病毒疫情扩散模型、预测及其干预，2020.04-2020.06，20万，在研，主持
* 国家自然科学基金，面上项目，11775020，非线性波在非均匀振荡介质内传播特性的研究，2018-01至2021-12，56万，在研，参与
* 国家自然科学基金，面上项目，6167020305，互联网的集体注意力流研究，2016-02至2020-12，77.04万，在研，主持
* 北京师范大学自主科研基金，310421103，开放式流网络的结构、演化与应用，2015-09至2018-09，35万, 已结题，主持
* 国家自然科学基金，青年项目，11205014，在相干态表象中求解非平衡多体系统量子主方程，2012-01至2014-12，20万，已结题，参与
* 国家自然科学基金，面上项目，61174165，经济系统中的流动性及其对尺度分布的影响，2012-01至2015-12, 60万，已结题，参与
* 国家自然科学基金，青年项目， 61004107，加权食物网的异速标度律研究，2010-01至2013-12， 22万，已结题，主持

=== 企业科研合作项目 ===

====与腾讯合作====
<center>
[[File:社区9月份.png|400px]] [[File:社区10月份.png|400px]]
</center>
利用海量腾讯社交网络数据，比如好友关系、消息量，加群信息等，对企业社群进行构建以及分析。通过社交网络数据对企业社群进行分析可以对企业的发展趋势有更准确的掌握，比如根据企业的社群网络的变化可以看出企业内部凝聚力的变化，企业内员工的入/离职情况可以判断企业的发展方向等等。因此，借助腾讯大量的社交网络数据以及我们的提供的网络分析的工具和方法，可以从图网络的角度对企业的发展趋势有一个更清晰的判断。

包括从海量的社交网络中构建企业社群以及对企业社群进行分析和比较。在企业社群的构建过程中，我们采用标签传播等算法，构建企业内员工的社交网络。目前主要对3000家上市企业的社群进行构建。基于构建出的企业社群，对公司发展状况进行分析，比如通过计算节点度中心性等指标进行KOL关键人物发现、对比不同时间企业社群网络的变化特征，通过员工画像分析其变化原因以及企业发展趋势等。

以某准备上市的汽车企业为例，我们构建了其18年9月份和10月份两个月的企业社群，然后对企业社群进行分析，可以看出，从网络图和指标上看，该公司社群较稳定，而通过对员工的浏览情况的分析，可以看出员工更加关注新能源、电动汽车、未来等相关内容，与目前该公司正在准备上市，且新能源汽车已成为支柱业务情况相一致。因此，分析公司社群动态变化可以帮助了解公司现状，甚至提前了解公司动态。

<br/>
[[File:华为项目分析.png|400px|thumb|right|[http://business.swarma.org/advisory 项目合作]]]

====与某知名企业合作====

我们利用复杂性科学中的规模理论（scaling theory）分析了大型知名企业X公司30年的成长过程，并与全球5万家公司进行了比较，从而帮助该公司发现了企业在实际经营中的重点问题。此项研究获得了该公司领导高层的一致认可，为企业制定了发展战略和方向。

这一套针对企业现状的定量评估系统是十分有价值的。首先这套系统可以帮助企业进行自身的“体检”。了解企业目前的发展状况，特别是与市场上其他公司相比企业的表现及排名，有助于企业发现异常的指标，并及时采取行动；

其次该方法也支持同“年龄”的公司、同产业或者跨产业的公司比较，了解自身在市场大环境中的生存状况。相比绝对值或者人均值等直接比较的方法，规模法则考虑了企业规模不同带来的影响以及市场非线性作用。

最后，这套方法可以对企业进行动态化的预测和评估。即对企业一段时间内的生长状况作出评价，评分越高，企业的成长性越高。

数据来自标准普尔（S&P）核心数据库Capital IQ以及Capital IQ旗下的Compustat数据，数据包括了57427家公司的财务数据和经营数据，按照GICS（全球行业分类系统）将公司分为了12个经济部门和285个子行业。这些数据作为我们的对比数据，在企业评估时发挥作用。

总结而言，基于规模理论的指导，我们可以对企业的静态表现和动态生长做出定量评估，有助于企业经营者对企业自身发展和市场平均水平有清晰的了解，并且能够帮助企业快速定位异常指标，及时做出调整和改进，同时也能够方便企业分析竞争对手的现状和历史发展状况。

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=== 企业咨询合作项目 ===

==== 与得到合作 ====
*'''合作课程：'''[https://m.igetget.com/share/course/pay/detail?id=b0rNAzaYOj7VyPMsljK8P54m6wlk12 《张江·复杂科学前沿》]
*'''主要内容：'''
:北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人张江的全新课程《张江·复杂科学前沿》已经上线得到APP。十多年的科研与教学积累，1套独有的框架脉络，超过1年的斟酌打磨，27节精品内容，5小时原声呈现，共同构建起这门课程。这既是复杂性科学的新手入门课，也是复杂性思维的升级训练营。
:收获一套前沿学科的认知框架。复杂科学是一门前沿学科，学科很年轻，还没有形成成体系的学科框架。只靠自己学，可能只记住了比如涌现、混沌、自组织等复杂科学的概念，弄不清楚它们之间的联系。而张江老师会给你搭建一套认识复杂科学的框架。你再看到复杂科学的新书、新概念，会自己定位它们的位置，有个更全面的理解。
:收获更多观察世界的新视角。复杂科学是名副其实的“跨领域”研究学科。它跨越的学科范围之广，涉及物理学、生命科学、生态学、人工智能，及社会科学等。学习这个学科，能让你能超越分属于不同学科孤立的琐碎知识，找到不同事物背后的共性规律，给你带来更本质的洞察。
:复杂科学一线研究者亲自讲述。张江老师从事复杂科学的教学与科研十余年，曾主持多项国家级复杂科学研究项目，在Nature Communications、Scientific Reports等国际刊物上发表过论文60多篇，活跃在学科前沿的第一线。课程中用到的部分案例，就来自张老师自己的研究成果。在这些研究成果中，还包括他和复杂科学领域里的大神，杰弗里·韦斯特共同做过的课题。
:获得跨学科的知识借鉴。复杂科学可以为你的工作提供更多的启发。比如你是一名创业者，你是一名产品经理，在学习这门课之前，你很可能想不到进化论对你的创业项目能有什么帮助。但是学过这门课，你会发现它完全可以借鉴过来，帮助你做产品研发。
*'''公司介绍：'''
:[https://www.igetget.com/ 得到]，旨在为用户提供“省时间的高效知识服务” ，2016年5月上线，由罗辑思维团队出品，提倡碎片化学习方式，让用户短时间内获得有效的知识。

====与混沌大学合作====
* '''合作课程：'''《复杂性思维：重塑理解世界的思维框架》
* '''主要内容：'''
: 通过介绍复杂性科学的经典理论和前言进展，带你了解什么是复杂系统，什么是复杂性科学，复杂系统如何演化，群体智慧是怎么产生的，如何才能抵御熵增走向进化，对于企业来说，如何利用复杂性思维打造有生命力的学习型组织，如何促进组织的自组织和涌现。

* '''公司介绍：'''
: [https://www.hundun.cn/ 混沌大学]公司名为混沌时代（北京）教育科技有限公司，成立于2014年，致力于为创新创业者提供认知升级。创办人李善友教授亲自打磨创新学科，同时邀请中国及全球名师，通过线上或线下讲授，以及独特的思维模型+刻意练习学习方法，开创了互联网时代的创新教育。

====与湖畔大学合作====

* '''合作课程：'''《熵增、规模理论和企业生命周期》
* '''主要内容：'''
:万事万物都无法回避生长、衰老与死亡。然而，生物、城市以及公司的生长、衰老与死亡的机制是什么？张江老师通过从热力学第二定律谈起，指出熵才是主宰万事万物生老病死背后的核心因素，并运用发展于物理学中的标度分析（Scale）方法到生物、城市以及企业等不同的宏观复杂系统之上，找到了它们背后的普适规律，与系统的生老病死与其新陈代谢的规模法则联系起来，同时应用于企业，揭示出不同行业中的增长规律，并且在个体上对企业进行诊断和评价。
* '''公司介绍：'''
: [https://www.hupan.com/o/web/index.html#/ 湖畔大学]由柳传志、马云、冯仑、郭广昌、史玉柱、沈国军、钱颖一、蔡洪滨、邵晓锋九位企业家和著名学者共同发起创办。湖畔大学坚持公益性和非营利性，主张坚守底线、完善社会。

====与龙湖集团合作====
* '''合作课程：'''《复杂性科学与企业管理》
* '''主要内容：'''
: 与龙湖的中高管系统地介绍什么是复杂系统，什么是复杂性科学，以及它的发展历史脉络如何，对企业的发展有何帮助，如何运用复杂性思维进行企业管理？对于传统行业如何借助复杂性思维突破转型，走出管理发展的瓶颈。
*'''公司介绍：'''
: [https://www.longfor.com/about/ 龙湖集团]1993年创建于重庆，发展于全国，业务涵盖地产开发、商业运营、租赁住房、智慧服务四大主航道业务，并积极试水养老、产城等创新领域。

====与百词斩合作====

*'''合作课程：'''《21世纪的复杂性科学》
*'''主要内容：'''
: 介绍什么是复杂系统，什么是复杂性科学，以及它的发展历史脉络如何，对企业的发展有何帮助，如何运用复杂性思维进行企业管理？为什么人工智能时代更加需要复杂性思维？针对成都超有爱公司，具体如何利用复杂性理论指导其进一步成长、壮大。
*'''公司介绍：'''
: [https://app.mokahr.com/campus_apply/baicizhan/120 “百词斩”]的公司名称是成都超有爱科技有限公司，成立于 2012 年。产品有 App “百词斩"以及“薄荷阅读”、“番茄英语”、“蛋糕英语”、“芝士派” 等其他英语细分学习领域产品，其中 App “百词斩”的用户已过八千万，领先目前其他在线教育创业公司。配合经纬中国 A 轮、中国文化产业投资基金 B 轮、红杉资本 C 轮、腾讯 D 轮投资，目前公司正稳定而快速的发展中。

====与深圳城市设计规划研究院合作====

*'''合作课程：'''《迎接AI时代》
*'''主要内容：'''
:从人工智能的历史到AI时代的未来，再到AI在各个行业的落地应用。本系列课程带你全面走进AI时代。主要介绍了人工智能的发展历史，解答了为什么机器学习构成了新一代人工智能革命的核心？它与普通的人工智能算法最本质的不同是什么？以及最新的人工智能算法包括监督学习、无监督学习、迁移学习、强化学习等在实际生产中的应用，与深规院深度探讨了相应的业务的AI实践与可行性。
*'''公司介绍：'''
: [https://www.upr.cn/about-scenic.htm 深圳市城市规划设计研究院(深规院)]是专注于创造和务实解决城市问题的规划咨询研究与设计机构。深规院擅长以多学科综合规划的方法，应对城市发展过程中出现的复杂问题。1990年成立至今，在深圳以及国内外200多个地区完成了3500多个项目，涉及宏观区域研究、城市综合发展咨询、规划与城市设计、交通与市政基础设施、低碳生态技术研究与应用、地区开发政策等多个领域。同时，深规院与国内外多家咨询公司、大学、大型企业建立了长期的战略伙伴关系，在产业经济、生态环保、社会治理、投资融资、公众咨询、学术培养等方面进行合作。<br />

== 相关机构 ==

=== 北京师范大学系统科学学院 ===
[https://sss.bnu.edu.cn/ 北京师范大学系统科学学院]是国际一流的复杂性科学研究和人才培养基地，国内系统科学学科建设与发展的引领者，北京师范大学学科交叉和科研创新的重要平台。其使命是探索复杂性，加深人类对自然与社会的认识。推进系统科学基础和前沿科学研究，培养具有综合素质和能力的高水平人才，把系统科学的学术进步转化为推动社会经济发展的力量。

=== [[集智俱乐部]] ===
[http://swarma.org/ 集智俱乐部]，英文名：Swarma Club，成立于2003年，是一个从事学术研究、享受科学乐趣的探索者的团体，也是国内最早的研究人工智能、复杂系统的科学社区。它倡导以平等开放的态度、科学实证的精神，进行跨学科的研究与交流，力图搭建一个中国的 “ 没有围墙的研究所 ”。

=== 集智学园 ===
[https://campus.swarma.org/ 集智学园]成立于2016年10月1日，是集智俱乐部孕育的创业项目之一。为一个知识服务社区，专门致力于复杂性科学、人工智能等先进技术的普及工作，合作伙伴包括腾讯、华为、北京师范大学、湖畔大学、混沌大学等多家知名机构。2019年底获得国家高新技术企业称号。
旗下产品[https://pattern.swarma.org/ 集智斑图]是一个复杂性科学领域的自组织学习社区，包含了该领域学习路径的展示，同时承载了集智特色的论文解读活动，为知识探索者提供了一个良好的学习平台。口号是用知识连接探索者。

== 联系方式 ==

* '''联系电话'''：+86 10 58807085

* '''电子邮件'''：jakezj@163.com

* '''北京师范大学办公地点'''：北京师范大学科技楼B区

== 相关链接 ==

1、[https://baike.baidu.com/item/%E5%BC%A0%E6%B1%9F/5829918?fr=aladdin 百度百科]

2、[http://jake.swarma.org 个人主页]

4、[https://scholar.google.com/citations?user=N0k2mpcAAAAJ&hl=en Google scholar的个人主页]

== 参考资料 ==
<references />

== 编者推荐 ==

[[文件:GEB.png|400px|thumb|right|[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=10135 解读《GEB》]]]

====《哥德尔、艾舍尔、巴赫——集异璧之大成》====
张江老师曾在多次讲座中必推荐的一本书，就是来自侯世达的《哥德尔、艾舍尔、巴赫——集异璧之大成》，这本书对他产生了非常深远的影响，是他走向复杂性科学的启蒙之作，但是这本巨著内容详尽但不是那么容易理解，为了让大家更好的阅读这本书，他从自身的阅读经验出发，给出了一些方法并且对这本书做了一个大致的解读：[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=10135 解读《GEB》]

====[https://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=11044 "科研学习中的快速迭代法"]====
在这门课程中张江老师总结了这么多年做科研的经验，整理成了一个大的框架，告诉大家如何「科学科研」，希望能够让年轻的科研者少走弯路，快速提升。

====其他====
张江老师的最近的科研方向集中在图网络和复杂系统自动建模方向，为了让大家快速了解这个领域的知识，并且入门，他梳理了2条特别实用的路径，适合希望在这个领域入门并且深入研究的学生。
: 这条路径[https://pattern.swarma.org/path?id=3 从网络科学的视角入门图网络之学习路径]更适合初学者入门学习。
: 这条路径涵盖不同领域不同方面的87篇文献介绍，堪比综述。[https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，更适合在这个领域已经入门，希望深入研究的朋友。

==== 得到课程分享 ====
[[文件:复杂科学前沿课.jpg|缩略图|[https://www.dedao.cn/course/b0rNAzaYOj7VyPMsljK8P54m6wlk12 复杂科学前沿课]]]

北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人张江的全新课程《张江·复杂科学前沿》已经上线得到APP。十多年的科研与教学积累，1套独有的框架脉络，超过1年的斟酌打磨，27节精品内容，5小时原声呈现，共同构建起这门课程。这既是复杂性科学的新手入门课，也是复杂性思维的升级训练营。

# 收获一套前沿学科的认知框架。复杂科学是一门前沿学科，学科很年轻，还没有形成成体系的学科框架。只靠自己学，可能只记住了比如涌现、混沌、自组织等复杂科学的概念，弄不清楚它们之间的联系。而张江老师会给你搭建一套认识复杂科学的框架。你再看到复杂科学的新书、新概念，会自己定位它们的位置，有个更全面的理解。
# 收获更多观察世界的新视角。复杂科学是名副其实的“跨领域”研究学科。它跨越的学科范围之广，涉及物理学、生命科学、生态学、人工智能，及社会科学等。学习这个学科，能让你能超越分属于不同学科孤立的琐碎知识，找到不同事物背后的共性规律，给你带来更本质的洞察。
# 复杂科学一线研究者亲自讲述。张江老师从事复杂科学的教学与科研十余年，曾主持多项国家级复杂科学研究项目，在Nature Communications、Scientific Reports等国际刊物上发表过论文60多篇，活跃在学科前沿的第一线。课程中用到的部分案例，就来自张老师自己的研究成果。在这些研究成果中，还包括他和复杂科学领域里的大神，杰弗里·韦斯特共同做过的课题。
# 获得跨学科的知识借鉴。复杂科学可以为你的工作提供更多的启发。比如你是一名创业者，你是一名产品经理，在学习这门课之前，你很可能想不到进化论对你的创业项目能有什么帮助。但是学过这门课，你会发现它完全可以借鉴过来，帮助你做产品研发。

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集智学园VIP

2021-02-28T13:14:43Z

Cancyqian：

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=== 集智俱乐部 ===
[[集智俱乐部]]，英文名：Swarma Club，成立于 2003 年，是一个从事学术研究、享受科学乐趣的探索者的团体，也是国内最早的研究人工智能、复杂系统的科学社区。它倡导以平等开放的态度、科学实证的精神，进行跨学科的研究与交流，力图搭建一个中国的 “ 没有围墙的研究所 ”。

=== 集智学园 ===
[[集智学园]]，英文名：Swarma Campus，成立于 2016 年 10 月 1 日，是集智俱乐部孕育的创业项目之一。为一个知识服务社区，专门致力于复杂性科学、人工智能等先进技术的普及工作，合作伙伴包括腾讯、华为、北京师范大学、湖畔大学、混沌大学等多家知名机构。2019年底获得国家高新技术企业称号。
=== 集智斑图 ===
[[集智斑图]]，英文名：Swarma Pattern，是一个复杂性科学领域的自组织学习社区，包含了该领域学习路径的展示，同时承载了集智特色的论文解读活动，为知识探索者提供了一个良好的学习平台。口号是用知识连接探索者。
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| 4 || [https://swarma.org/?p=20838 因果科学与 Causal AI] || 王婷wt1511181498 ||9月20日- || 正在进行中 ||
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[[集智斑图]]，英文名：Swarma Pattern，是一个复杂性科学领域的自组织学习社区，包含了该领域学习路径的展示，同时承载了集智特色的论文解读活动，为知识探索者提供了一个良好的学习平台。口号是用知识连接探索者。
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