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]

1-FZKX

2022-11-08T09:41:53Z

Tensor麻麻麻：重定向页面至复杂科学扑克牌

#REDIRECT [[复杂科学扑克牌]]

Incentive method

2022-04-20T07:38:55Z

Tensor麻麻麻：重定向页面至激励制度

#REDIRECT [[激励制度]]

ZM

2022-02-28T01:48:45Z

Tensor麻麻麻：重定向页面至激励制度

#REDIRECT [[激励制度]]

3-C4

2022-02-09T07:27:56Z

Tensor麻麻麻：重定向页面至范畴论

#REDIRECT [[范畴论]]

3-S5

2022-02-09T07:27:21Z

Tensor麻麻麻：重定向页面至熵增原理

#REDIRECT [[熵增原理]]

范畴论

2022-02-09T07:08:28Z

Tensor麻麻麻：

待建立

（对应集智扑克3.0中的♣️4）

范畴论通过描述各种对象之间的各阶相互作用，为跨领域表述、解决问题提供了可能，被称为数学的数学；其不仅能沟通不同数学分支，还能关联不同科学领域。除了数学，范畴论的应用遍及神经科学、化学、生物学、集成电路、计算机科学甚至宇宙学。

统一性

2022-02-09T07:00:02Z

Tensor麻麻麻：建立内容为“（集智扑克3.0中的♠️4）统一性指一些规律跨越时空尺度、系统类型仍然成立，某种意义上是复杂性科学存在的基础。不…”的新页面

（集智扑克3.0中的♠️4）

统一性指一些规律跨越时空尺度、系统类型仍然成立，某种意义上是复杂性科学存在的基础。不同复杂系统中常常共享的规律包括但不限于涌现的发生、斑图的产生，具有高度非线性且处于混沌边缘等。统一性可以在复杂系统外部观察者的视角中找到。

集智俱乐部读书会

2021-08-11T13:56:27Z

Tensor麻麻麻：

{{#seo:
|keywords=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
|description=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
}}

集智俱乐部读书会是面向广大科研工作者的系列论文研读活动，其目的是共同深入学习探讨某个科学议题，了解前沿进展，激发科研灵感，促进科研合作，降低科研门槛。

每个读书会均有对应的微信交流群。付费报名读书会后，即可添加读书会负责人微信，并入群交流。

读书会活动始于 2008 年，至今已经有 40 余个主题，内容涵盖复杂系统、人工智能、脑与意识、生命科学、因果科学、计算社会科学等。凝聚了众多优秀科研工作者，促进了科研合作发表论文，孵化了许多科研产品。如 2013 年的“深度学习”读书会孕育了彩云天气 APP，2015 年的“集体注意力流”读书会产生了众包书籍《走近2050》等。

集智俱乐部从2020年开始举办线上读书会，目前已有因果科学、生命复杂性、图神经网络、复杂系统自动建模、科学学、复杂经济学等主题的读书会，沉淀了非常多的主题和讨论，具体可看以下列表。

{| class="wikitable"
|+ 集智俱乐部2020-2021年读书会排期表
|-
! 读书会主题!! 核心发起人 !! 运营负责人 !! 报名途径 !! 持续期数 !! 当前状态 !! 固定时间
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] || 李奉治等 || 王婷 || https://campus.swarma.org/form/activity/27 || 11 || 进行中 || 周日上午10：00-12：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] || 李红刚等||王朝会 ||https://campus.swarma.org/form/activity/24 || 16 || 进行中|| 周二晚上8：00-10：00
|-
| [https://pattern.swarma.org/path?id=125 企业发展建模与预测读书会] || 张江等 || 陶如意 || https://campus.swarma.org/form/activity/31
|| 10 || 进行中 || 每周一晚上20:00--22:00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 社会计算读书会] ||王硕等 || 王建男|| https://campus.swarma.org/form/activity/32 || 12 || 已结束 || 周四晚上8：00-10：00
|-
|[https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] || 傅渥成等 ||刘培源 || https://campus.swarma.org/form/activity/16 ||12 || 已结束 ||周四晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] || 龚鹤扬等 || 王婷||https://campus.swarma.org/form/activity/12||14 || 已结束 ||周日晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能研究读书会] || 张江 ||张章 || https://campus.swarma.org/form/activity/8 ||9 ||已结束 ||周日晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] || 胡乔 || 胡乔|| https://campus.swarma.org/form/activity/7 ||6 || 已结束 || 周三晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ||张江 ||王婷 ||https://campus.swarma.org/form/activity/3 ||12 ||已结束 || 周日晚上8：00-10：00
|-

| 复杂管理学读书会||罗家德 || 张爱华|| || || 待开始 ||
|-

| 城市复杂性读书会|| 待定 || 王婷 || || ||待开始 ||
|-
| 地球科学读书会|| 待定 || 张倩 || || ||待开始 ||
|-
| 因果科学读书会第三季|| 待定 || 王婷 || || ||待开始 ||
|-
|}

== [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] ==

为了进一步帮助整个社群的参与者拥有将因果推理的方法真正的应用到自己相关的研究中的能力，从基础知识及基本技能建立因果科学的计算框架，掌握举一反三，发现真正的问题并解决问题的能力；我们启动了因果科学社区的第二季读书会。

=== 基本介绍 ===

哥伦比亚大学 CausalAI 实验室主任 Elias Bareinboim 在其 ACM 邀请文章中提到：“如果我们希望下一代人工智能系统是安全的，稳健的，与人类兼容的，提升人类社会福祉的，那么把因果之梯和人类经验连接起来是至关重要的步骤”。回顾人类从亚里士多德开始的 2000 多年的因果研究历程，探求事物之间的因果关系是哲学、自然科学和社会科学等众多研究所追求的终极目标。那么如何让 AI 系统超越曲线拟合，攀登因果之梯思考为什么，并使用因果建模回答因果问题？是本次读书会希望解决的问题。

读书会期间将会精读两本因果科学方向最广泛认可入门教材（具体内容见下方阅读材料），我们不仅将共同完成书籍中的思考题，同时还独创性地加入编程实践内容，让大家可以亲手体验因果科学的美丽。
新的读书会将着重介绍如何计算干预分布，如何从观察和干预数据中推断因果模型，以及因果思想如何产生用于经典机器学习问题。非常适合有机器学习背景，希望深入学习研究因果科学的基础知识和重要模型方法，寻求解决相关研究问题的朋友参加。

==== 参与方式 ====

[[File:因果科学读书会报名.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容:[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址]

[[File:因果科学第二期报名.png|1300px |[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址] ]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/mOdTI0gR9rsRyX4fz3mYNA 因果科学入门读什么书？Y. Bengio博士候选人的研读路径推荐]

[https://mp.weixin.qq.com/s/TtYsTyyGEX7U1ZOSl-lsPw 前沿综述：因果推断与因果性学习研究进展]

[https://mp.weixin.qq.com/s/W6PIE211TavEgg_s3adDdg 因果表征学习最新综述：连接因果科学和机器学习的桥梁]

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] ==

为了更好地普及复杂经济学思想，促进复杂经济学教育，推进复杂经济学研究，集智俱乐部特筹备复杂经济学的主题读书会。读书会由北京师范大学李红刚教授发起，获得王有贵、周涛、吕琳媛、张江、陈清华、李睿琪六位老师的内容支持。

=== 基本介绍 ===

传统的主流经济学基于理性人假设，寻求静态的均衡结果。而复杂经济学是一门超越了均衡范式的经济学，它认为经济不是机械的、确定的、可预测的，而是有机的、不确定的、永远在演化进程中。

复杂经济学以一种不同的方式来思考经济，将经济视作不断进行自我“计算”、自我创建和自我更新的处于动态过程中的演化系统。它强调偶然性、意义构建和“一切变化皆有可能”，是一门以预测、反应、创新和替代为基础的“动词”意义上的学科。

复杂经济学以非均衡为基本前提（均衡是其特例），用更具一般性的方法来研究经济，它不仅是对传统经济学的补充和拓展，更可能稳步走向未来经济学的中心。

目前的复杂经济学研究一般基于复杂系统思维，使用多主体建模、复杂网络、统计物理和其它学科、以及大数据分析等思想方法工具，去研究一些传统经济学有意忽视或难以处理的社会经济问题。

==== 参与方式 ====

[[File:复杂经济学读书会.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]

[[File:复杂经济学读书会2_compressed.jpg|1300px| [https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/sAcfkZXlKuE1Y0ooU6JePg César Hidalgo：收益递增的复杂性]

[https://mp.weixin.qq.com/s/_C7v1-lx_BpRSJb1Bv775w 布莱恩·阿瑟：数字经济是增长新引擎，还是潘多拉魔盒？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/3yj4LN3IV0UNkXHcQDyLzQ 为什么大脑都是吝啬鬼——大脑网络组织中的经济学]

==== 相关路径 ====

[https://pattern.swarma.org/path?id=109 复杂经济学读书会论文清单]

== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 复杂系统自动建模——企业建模与发展预测读书会] ==

复杂系统自动建模是通过数据驱动，使用机器学习或其他算法，去找到复杂系统的相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个系统进行建模的技术。

此前，我们已经展开了两季复杂系统自动建模主题的读书会。

在第一季读书会中，我们以“助力科研”为核心目的，汇集了一批对复杂系统自动建模感兴趣，以及正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿和经典文献，对复杂系统进行结构和动力学重构领域进行了深度的讨论和交流。

而在第二季“面向复杂系统人工智能研究”的读书会中，我们着重关注用复杂系统的理论和方法更好地理解人工智能，探讨了基于深度学习的复杂系统自动建模技术，以及基于可解释性的因果推断方法论。并且在此基础上，集智俱乐部涌现出了“因果科学社区”，“因果读书会”第二季也正如火如荼地进行中。

=== 基本介绍 ===

本次读书会是复杂系统自动建模系列读书会第三季。

实证数据表明，一些大企业创造的财富总量往往比一些国家还要多。例如，2019年，苹果公司的总资产为3385亿美元，超过了全球第38大经济体新加坡的国内生产总值(GDP) ；中国最大的互联网企业之一阿里集团的总资产为1438亿美元，几乎和乌克兰的 GDP相等。另一方面，企业是当代经济的基本单位，也是人类与经济环境互动的主要载体。因此，理解企业的演化规律，与理解经济、国家、城市的演化一样，都是我们认识社会系统的重要手段。

而企业是一个典型的复杂系统。企业内部，企业与企业之间都存在着相互作用关系，并且这种相互作用又会推动企业系统的演化。《规模》这本书介绍了企业和生命体一样，存在生长、新陈代谢，以及死亡的机制，探索了不同类型的系统背后存在的统一规律，将网络和规模缩放范式应用于公司的动力学、生长和结构上来，推动了用复杂科学的视角对企业系统的进一步讨论。

我们这次主要内容聚焦于复杂系统自动建模技术在企业研究领域的应用，包括企业破产预测，企业财务属性预测，企业网络研究，企业建模等等。目的在于进一步深入探索复杂科学理论和方法在实证研究中的应用，进一步揭示真实世界的运作模式。

我们也邀请了来自管理科学的老师和同学，对企业研究领域当前关注的问题和方法进行分享，以期实现机器学习、管理科学、网络科学等多学科的碰撞。

==== 报名方式 ====

[[文件:报名表.png|200px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2570 企业读书会回放地址点击跳转]

=== 其他参考资料 ===

==== 前两季视频回放 ====

[https://campus.swarma.org/course/1740 复杂系统自动建模第一期的内容回放]
[https://campus.swarma.org/course/1775 复杂系统自动建模第二期的内容回放]

==== 相关文章资料 ====
[https://mp.weixin.qq.com/s/iIq4VaLMz_zhquoFL10oYw 企业规模法则：数学模型如何破解公司组织层级难题]
[https://mp.weixin.qq.com/s/ouu4cfM0ovYUtBPY5hXTiA 为什么公司有衰老死亡，而城市却长生不老？]
[https://mp.weixin.qq.com/s/LQlyD9YFrEci8V-ZJyZMKg 如何用网络科学预测创业公司未来成败？]
[https://mp.weixin.qq.com/s/_qhFxmF-qAvZRyHY37haOQ PNAS刊文揭秘三千万员工大数据：初创公司要想生存，就应该这样招人]
[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]

==== 相关路径 ====
[https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]
[https://pattern.swarma.org/path?id=84 路径 - 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]
[https://pattern.swarma.org/path?id=28 路径 - 复杂网络动力学系统重构文献]
[https://pattern.swarma.org/path?id=20 路径 - 复杂系统自动建模必读论文列表]

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== [https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 社会计算系列读书会] ==

为了相关领域学者更好地讨论和交流，推动交叉学科间的合作，促进社会计算的发展和研究，集智社会计算读书会期待和大家一起分享论文、讨论和交流碰撞。

=== 基本介绍 ===

==== 公众号推文：[https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 融合计算科学、社会科学与复杂科学：社会计算系列读书会启动招募]====

数字技术不仅彻底改变了我们的社会，也正在改变我们研究社会的方式。目前，硅谷里那些价值不菲的公司、许多强大的政府机构和影响力颇大的社会运动都在利用这一点。而这一切的共同点是，它们都在使用计算工具或数据处理技术来帮助理解并影响人类的行为及其社会动力学。

在这个数据时代里，数字足迹毫无保留地记录下了日益增多的人类社会中的各种互动信息，而对这些信息的研究可以使我们对社会的本质及其运作规律获得前所未有的认知和理解。这其中包括了长期以来令人困惑的错综复杂的社会网络，计算能力的改变让该领域的研究取得了长足进步，诸如机器学习和自然语言处理等技术的进步使得科学家可以检测和分析那些隐藏的模式。计算仿真将使我们拥有模拟已知现实甚至探索未知条件的能力，这些变化彻底改变了传统的社会科学研究范式。
新的研究范式方兴未艾，而本读书会希望将这些新的研究范式呈现出来并集结起来，通过分享和讨论加强社区的交流碰撞，促进对这个领域的梳理和建设。

==== 参与方式 ====

[[File:社会计算读书会报名.png|200px]]

扫码/点击报名：https://campus.swarma.org/form/activity/32

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金399元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会即将开启，内容沉淀会放到集智学园的平台上
* [https://campus.swarma.org/course/2709 社会计算读书会回放地址]
 
 
[[File:社会计算读书会.jpg | 1000px | [https://campus.swarma.org/course/2709 社会计算读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===
* [https://pattern.swarma.org/paper?id=cf4e13d4-3c7b-11eb-8ce1-0242ac1a0007 2020年社会计算国际会议]

==== 文章总结 ====

==== 社会计算相关路径 ====

* [https://pattern.swarma.org/path?id=126 集智俱乐部【社会计算读书会】论文列表]， ⬅️ 这个是读书会中列出的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=77 计算社会学入门路径 - 项目实操型]
* [https://pattern.swarma.org/path?id=12 计算社会科学入门路径]
* [https://pattern.swarma.org/path?id=98 社会计算入门路径]
* [https://pattern.swarma.org/path?id=33 社会引力定律——追根溯源]

==== 集智百科词条 ====
* [https://wiki.swarma.org/index.php?title=%E8%AE%A1%E7%AE%97%E7%A4%BE%E4%BC%9A%E5%AD%A6 社会计算（集智百科）]
* [https://wiki.swarma.org/index.php?title=%E7%A4%BE%E4%BC%9A%E5%A4%8D%E6%9D%82%E6%80%A7 社会复杂性（集智百科）]

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== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] ==

生命作为最典型的复杂系统，从细胞到个体再到群体，在不同层次上都展现出各种复杂性，引发不同学科研究者的兴趣。为了促进生命复杂系统的跨学科交流，我们策划“生命复杂性”系列读书会，组织精读和讨论相关研究。

=== 基本介绍 ===

在物理学家薛定谔的《生命是什么》中，生命以负熵为食，能够新陈代谢和自我复制。

* 在自创生理论看来，生命就是一个复杂的化学网络，每时每刻都在不断地生成自己，仅仅是化学过程。
*
* 从计算的视角，生命就是一台图灵机。碱基配的过程与图灵二进制的工作原理如出一辙。
*
* 而从信息的视角，生命主体是能将自身信息从过去传播到未来、并保持一定时间完整性度量的集合体。

对“生命是什么”的定义，流派众多。在本次读书会中，我们尝试跳出生物学的桎梏，从物理和信息的角度，理解生命是什么，个体与环境的边界是什么。

==== 报名方式 ====
[[File:生命复杂性读书会报名表.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。
第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。
第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]

[[File: 生命复杂性读书会.jpg |1300px| [https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/zUlrRQNZg2nY2k535mj1wQ 生命是什么？圣塔菲研究所提出“个体信息理论”，重新定义个体生命]

[https://mp.weixin.qq.com/s/xe54zCUPKQAf6wfx666hxQ 生命起源百年探索：进化论、信息论、热力学谁是主角？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/YqvLBfnkkXq4T33j3AhqAg 生命起源研究的新里程碑：Science刊文揭示前生命化学自催化网络]

[https://mp.weixin.qq.com/s/qH_6-4smLQdHkh8YpfEvMw 为什么蛋白质兼具可塑性与稳定性？从进化视角揭示生命复杂系统的内在平衡]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=105 「生命—信息—物理」生命复杂性读书会论文清单（更新中）]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] ==

本次读书会的目的是希望可以出版一本关于因果推理相关的书籍，我们希望可以通过闭门分享讨论的形式，为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境，共同掌握因果推理的基础知识，前沿探究，和业界应用，同时将读书会的产出以科普书籍的方式出版。

=== 基本介绍 ===

Judea Pearl 认为当下正在进行一场改变数据科学的新革命 — ”因果革命“。因果革命和以数据为中心的第一次数据科学革命，也就是大数据革命（涉及机器学习，深度学习及其应用，例如Alpha-Go、语音识别、机器翻译、自动驾驶等等）的不同之处在于，它以科学为中心，涉及从数据到政策、可解释性、机制的泛化，再到一些社会科学中的归因和公平性问题，甚至哲学中的创造性和自由意志。可以说，因果革命彻底改变了科学家处理因果问题的方式，形成了一门新学科—因果科学。

前的大多数 AI 系统只是曲线拟合，他们面临许多开放性难题本质上与因果相关，而其中的三个最主要困难 (1) 稳健性/适应性， (2) 可解释性，和 (3) 不能理解因果关系，而这些问题可以用现代因果建模解决。因果推理和机器学习融合，构建具备果推理能力的 Causal AI 系统，是实现强人工智能的关键步骤。

==== 报名方式 ====

[[File:因果科学与causal AI读书会第一期.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

=== 内容列表 ===
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]

[[File: 因果科学与Causal AI读书会-1.png |1300px| [https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能读书会] ==

本次读书会的目的是通过闭门分享讨论的形式，我们将为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境。帮助大家了解面向复杂系统的人工智能研究和前沿进展，了解深度学习，因果推断等方法论如何与复杂系统研究相互影响。为大家在自己的研究领域引入何种人工智能方法提供灵感。

此外，本次读书会还将邀请数名进行过高质量分享的青年学者参与我们后续的闭门研讨活动：“集智-凯风研读营”。研读营是集智年度最高水准的闭门科学研讨活动，是集智科学家们的年度聚会。在研读营期间，你将与多位来自不同领域，世界各个高校的集智科学家们进行为期一周的广泛而深刻的闭门交流，共享前沿知识和灵感。历届研读营都是集智科学家相互赋能的平台，每次研读营之后，集智科学家们都会带着新的灵感进一步推进自己的研究。

=== 基本介绍 ===

近 3 年来，随着数据量的井喷式增长，计算效率的显著提升，以深度学习为代表的人工智能技术迎来了第三次高潮，许多人工智能的产品应用在生活的方方面面，如人脸识别，机器翻译，语音识别等。但是进一步，人们希望机器可以辅助决策时却发现，以人类的视角没有办法很好的理解机器的决策，这时候就存在人与机器的「信任鸿沟」。我们不敢真正信任机器的决策，这也是人工智能在落地智能金融，无人驾驶等更复杂领域时遇到的问题和瓶颈。

所以为了更好利用机器的智能，理解复杂世界，人们开始寻求新的解释世界的方式：希望可以从「复杂系统」的角度进行突破，借助人工智能的方法和技术，揭开人工智能的黑箱，实现人与机器的真正信任。

集智俱乐部一直以来都是国内研究复杂科学的前沿阵地，我们希望可以发动社区内相关领域的研究者，一起来共同学习和探索，结合复杂系统的理论和方法，来更好的理解人工智能。所以我们发起了「面向复杂系统的人工智能研究」读书会。本次读书会将会围绕下面二个子主题，分别是：
基于深度学习的复杂系统自动建模
基于可解释性的因果推断方法论

==== 报名方式 ====

* 第一步：扫码填写报名信息。
* 第二步：信息填写之后，会弹出对应的负责人微信二维码，截图扫码添加二维码即可。
* 第三步：添加负责人微信号，提交保证金399元。
* 第四步：拉入对应的读书会讨论群。
* 第五步：想进一步继续参与研读营的朋友，发送简历或个人网站，research gate主页等能说明身份的资料给到负责人，在读书会结束之后，将公布研读营入选名单。

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1775

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=79 面向复杂系统的人工智能读书会论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] ==

科学是研究实践、是理性精神，也是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。科学学则是一门学科，旨在深入理解科学研究的种种因素并推动科学发展。

=== 基本介绍 ===

科学是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。与人类社会的其他复杂系统相比，科学通过自我革新精神实现了更大跨度的发展（科学革命），又通过文献传承更好的记录了自身的发展历史。

科学复杂系统中的事件对世界有广泛而深刻的影响：
* 创新是如何发生的
* 科学思想与知识是如何传播的
* 各学科发展的趋势是什么
* 跨学科研究何以不断涌现
* 团队规模如何影响科研成果
* 科学家的职业生涯与成就有无规律可循
* ...

这些都是科学学研究的问题。通过研究和回答这些问题，我们能够以科学的视角认知科学、理解科学，进而也促进科学事业的发展。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/2014

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/_Ye_9_88VAoCJQqro-OB-g Science经典综述文章：什么是科学学]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=70 复杂系统下的科学学]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=12 计算社会科学入门路径]，这个路径是梳理了计算社会科学的历史和研究方法，并列举了一些重要且经典的论文。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ==

复杂系统广阔而神秘，地球上的生物、气候、人脑、社会和经济的组织、一个生态系统、一个活细胞、甚至整个宇宙都属于复杂系统。本文旨在召集对复杂系统建模感兴趣或正在进行相关研究的朋友参与到此次读书会中，通过阅读经典文章，大家集思广益，激发科研想法，促进科研合作。

=== 基本介绍 ===

复杂系统是对生物，社会，金融，气候等不同领域内大量现象进行建模的重要手段。复杂系统的一大特征是，在系统内存在着大量个体，他们之间会发生相互作用。在现实生活中，尤其是在当今的大数据时代，我们通常面临的问题就是我们拥有大量对系统进行观察的数据，如个体个体的时间演变状态，个体的信息，而无法直接观察到个体之间的网络连接结构，也不知道个体之间的动力学演化规则。复杂网路自动建模问题关注的即是通过数据驱动，通过机器学习或其他算法去找到他们相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个复杂系统进行建模。

本次读书会的核心目的是「助力科研」，旨在汇集一批对复杂系统自动建模感兴趣或者正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿或者经典的对复杂系统进行结构和动力学重构的文章，进行深度讨论和交流，从而激发科研想法，促进读书会成员内部的科研的合作，产出和落地，并产生学术价值。

这是一个长期的读书会活动，读书会预计持续时间为半年，每2周会有人选择网络重构文献待续列表中论文（会持续增加新的经典和前沿论文），制作论文解读的 ppt 文件，在 zoom 会议软件上按照每2周1次，每次研读2-3篇论文的形式进行，以分享、讨论、复现代码为主。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1740

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=20 复杂系统自动建模必读论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

计算社会学

2021-06-17T09:36:12Z

Tensor麻麻麻：/* 集智推荐 */

{{#seo:
|keywords=计算社会学，社会学，复杂系统
|description=复杂性科学，社会学，网络科学
}}
'''计算社会学 Computational Sociology''' 是社会学的一个分支，它使用计算密集型方法来分析和模拟社会现象。借助计算机模拟、人工智能、复杂统计方法以及社会网络分析等分析方法，计算社会学通过自下而上地建立社会互动模型来发展和检验关于复杂社会过程的理论。

它涉及理解社会行为主体和它们的相互作用，以及这些相互作用如何影响社会总体。<ref name="SfSS1">{{cite book|last1=Gilbert |first1=Nigel |last2=Troitzsch |first2=Klaus |year=2005 |title=Simulation for Social Scientists |edition=2 |chapter=Simulation and social science |publisher=Open University Press |chapter-url=http://cress.soc.surrey.ac.uk/s4ss/}}</ref> 虽然社会科学的主题和方法不同于自然科学或计算机科学，但当代社会仿真模拟中使用的一些方法起源于物理学和人工智能等领域。<ref name="Artificial Societies">{{cite book|last1=Epstein |first1=Joshua M. |last2=Axtell |first2=Robert |year=1996 |title=Growing Artificial Societies: Social Science from the Bottom Up |location=Washington DC |publisher=Brookings Institution Press|url=https://archive.org/details/growingartificia00epst|url-access=registration |isbn=978-0262050531 }}</ref><ref name="Cooperation">{{cite book|last1=Axelrod |first1=Robert |year=1997 |title=The Complexity of Cooperation: Agent-Based Models of Competition and Collaboration |location=Princeton, NJ |publisher=Princeton University Press}}</ref> 这一领域的一些方法，如来自[[社会网络]]分析和[[网络科学]]领域的[[网络中心性]]度量方法等，早已被引入到自然科学中。

在相关文献中，计算社会学经常与[[社会复杂性]]的研究有关。<ref>{{cite journal|last=Casti |first=J |year=1999 |title=The Computer as Laboratory: Toward a Theory of Complex Adaptive Systems |journal=Complexity |volume=4 |issue=5 |pages=12–14 |doi=10.1002/(SICI)1099-0526(199905/06)4:5<12::AID-CPLX3>3.0.CO;2-4}}</ref> [[复杂系统]]、宏观和微观过程之间的非线性关联、涌现等社会复杂性概念已经进入计算社会学的词汇。<ref>{{cite journal|last=Goldspink |first=C |year=2002 |title=Methodological Implications of Complex Systems Approaches to Sociality: Simulation as a Foundation for Knowledge |url=http://jasss.soc.surrey.ac.uk/5/1/3.html |publisher=Journal of Artificial Societies and Social Simulation |volume=5 |issue=1}}</ref> 一个实际而著名的例子是建立“'''人工社会 Artificial Society'''”的计算模型，通过它研究人员可以分析一个社会系统的结构。 <ref name="SfSS1"/><ref name="Generative">{{cite book|last=Epstein |first=Joshua |year=2007 |title=Generative Social Science: Studies in Agent-Based Computational Modeling |location=Princeton, NJ |publisher=Princeton University Press|url=https://www.researchgate.net/publication/283615593}}</ref>

==历史==

[[File:Complexity-map-with-sociolo.png|thumb|right|300px|社会学和复杂性中的研究范式和科学家的历史地图.]]

===背景===
在过去的四十年里，计算社会学诞生并且越来越受欢迎。这主要用于建模或构建社会过程的解释，并且依赖于从简单活动中'''涌现 Emergence'''的复杂行为。<ref name="EACICS">Salgado, Mauricio, and Nigel Gilbert. "[http://epubs.surrey.ac.uk/749319/1/Emergence%20and%20Communication%20-%20V3%201.pdf Emergence and communication in computational sociology]." Journal for the Theory of Social Behaviour 43.1 (2013): 87-110.</ref> 涌现背后的思想是，任何较大系统不总是必须和组成系统的部分具有一样的性质。<ref>Macy, Michael W., and Robert Willer. "[http://sct.uab.cat/lsds/sites/sct.uab.cat.lsds/files/FROM%20FACTORS%20TO%20ACTORS%20(Macy%20and%20Willer%202002).pdf From factors to actors: computational sociology and agent-based modeling]." Annual review of sociology 28.1 (2002): 143-166.</ref> 引入涌现思想的人是亚历山大 Alexander、摩根 Morgan和布罗德 Broad，他们都是'''经典涌现主义者 Classical Emergentists'''。经典涌现主义者提出这个概念和方法的时间是在二十世纪初期。这种方法的目的是在还原论的唯物主义和二元论这两种不同的本体论之间找到一个足够好的调和。<ref name="EACICS"/>

虽然涌现在计算社会学的建立上发挥了宝贵而重要的作用，但也有人不太同意。该领域的一个主要人物爱泼斯坦 Epstein对这种概念持怀疑态度，因为有些方面是这个概念无法解释的。爱泼斯坦提出了一种反对“涌现主义”的观点，他表示:“正是这些部分所产生的充分性构成了对整体的解释”。<ref name="EACICS"/>

'''基于主体的模型 Agent-based Models'''对计算社会学有着历史性的影响。这些模型最早出现在20世纪60年代，用于仿真模拟组织、城市等系统的控制和反馈过程。在20世纪70年代，ABM模型引入个体作为主要的分析单元，并使用自下而上的策略来对行为建模。最后一波浪潮发生在20世纪80年代。那时，模型仍然是自下而上的; 唯一的区别是主体之间具有互相依赖和相互作用。<ref name="EACICS"/>

===系统理论和结构功能主义===

战后时期，范内瓦·布什 Vannevar Bush的微分分析机 Differential Analyser 、[[冯·诺伊曼 John von Neumann]]的[[元胞自动机 Cellular Automata]]、维纳 Norbert Wiener的[[控制论 Cybernetics]]和[[克劳德·香农 Claude Shannon]]的[[信息论 Information Theory]]成为技术系统中建模和理解复杂性的重要范式。物理学、生物学、电子学和经济学等学科的科学家开始阐述系统的一般理论，即所有自然和物理现象都是具有共同模式和属性的系统中相互关联的元素的表现。沿着涂尔干 Émile Durkheim分析特定的复杂现代社会的思路，<ref>{{cite book|first=Émile |last=Durkheim |title=The Division of Labor in Society |location=New York, NY |publisher=Macmillan}}</ref> 战后结构功能主义社会学家如'''帕森斯 Talcott Parsons'''利用这些组成部分之间系统化和层次化相互作用的理论，试图产生大统一的社会学理论，如 AGIL 范式。<ref name="Bailey">{{cite book|first1=Kenneth D. |last1=Bailey |editor=Jonathan H. Turner |chapter=Systems Theory |title=Handbook of Sociological Theory |publisher=Springer Science |year=2006 |location=New York, NY |isbn=978-0-387-32458-6 |pages=379–404}}</ref> '''霍曼斯 George Homans'''等社会学家认为，社会学理论应该被构建为具有逻辑命题和精确术语的层次化结构，并且从中可以得出能够在实证研究中被操作化的其他命题和假设。<ref name="Blackwell">{{cite encyclopedia|year=2007 |title=Computational Sociology |last=Bainbridge |first=William Sims |encyclopedia=Blackwell Encyclopedia of Sociology |publisher=Blackwell Reference Online |url=http://www.sociologyencyclopedia.com/subscriber/tocnode?id=g9781405124331_chunk_g97814051243319_ss1-85 |doi=10.1111/b.9781405124331.2007.x |hdl=10138/224218 |editor=Ritzer, George|isbn=978-1-4051-2433-1|hdl-access=free }}</ref> 由于早在1956年计算机算法和程序就已经被用来测试和验证数学定理（如'''四色定理Four Color Theorem'''），<ref>{{cite book|last=Crevier |first=D. |year=1993 |title=AI: The Tumultuous History of the Search for Artificial Intelligence |url=https://archive.org/details/aitumultuoushist00crev |url-access=registration |publisher=Basic Books |location=New York, NY}}</ref>一些学者预计相似的计算方法可以“解释”和“证明”关于社会结构和演变的类似形式化的问题和定理。

===宏观模拟和微观模拟===

截至20世纪60年代末70年代初，社会科学家越来越多地使用已有的计算技术，对组织、工业、城市和全球人口进行包含控制和反馈过程的'''宏观模拟 Macrosimulation''' 。这些模型使用微分方程作为其他系统因素的整体函数来预测人口分布，这些系统因素包括财产控制、城市交通、人口迁移和疾病传播等。<ref>{{cite book|first=Jay |last=Forrester |year=1971 |title=World Dynamics |location=Cambridge, MA |publisher=MIT Press}}</ref><ref>{{cite journal|doi=10.1287/opre.26.2.237|title=Using Simulation to Develop and Validate Analytic Models: Some Case Studies |first1=Edward J. |last1=Ignall |first2=Peter |last2=Kolesar |first3=Warren E. |last3=Walker |journal=Operations Research |volume=26 |issue=2 |year=1978 |pages=237–253}}</ref> 20世纪70年代中期，尽管对社会系统的仿真获得了巨大的关注，但在'''罗马俱乐部 Club of Rome''' 发布预测报告称促进指数式经济增长的政策最终将导致全球环境灾难，<ref>{{cite book|title=The Dynamics of Growth in a Finite World |last1=Meadows |first1=DL |last2=Behrens |first2=WW |last3=Meadows |first3=DH |last4=Naill |first4=RF |last5= Randers |first5=J |last6=Zahn |first6=EK |year=1974 |location=Cambridge, MA |publisher=MIT Press}}</ref>这个悲观的结论导致许多研究者尝试抹黑这些(仿真)模型，并试图让(这些模型的)研究者自身显得不那么科学。<ref name="SfSS1"/><ref>{{cite news|title=Computer View of Disaster Is Rebutted |newspaper=The New York Times |date=October 18, 1974|url=https://www.nytimes.com/1974/10/18/archives/computer-view-of-disaster-is-rebutted.html?_r=0}}</ref> 为了避免同样的情况，许多社会科学家将注意力转向'''微观模拟 Microsimulation'''模型。这些模型通过模拟个体状态的总体变化而不是总体人口级别的分布变化来进行预测和研究政策的效果。<ref>{{cite journal|doi=10.1016/0167-2681(90)90038-F|title=From engineering to microsimulation : An autobiographical reflection |journal=Journal of Economic Behavior & Organization |year=1990 |volume=14 |issue=1 |pages=5–27 |first=Guy H. |last=Orcutt}}</ref>然而，这些微观模拟模型并不允许个体相互作用或适应、变化，研究者也不打算将它们用于基础理论研究。

===元胞自动机和基于主体建模===

20世纪70年代和80年代，物理学家和数学家也在试图模拟和分析简单的组成单位如何产生整体特性，比如低温环境中原子在磁性材料和湍流中(表现出的)的复杂材料特性。<ref>{{cite book|title=Cellular automata machines: a new environment for modeling |url=https://archive.org/details/cellularautomata00toff |url-access=registration |first1=Tommaso |last1=Toffoli |first2=Norman |last2=Margolus | author2-link = \|year=1987 |publisher=MIT Press |location=Cambridge, MA}}</ref> 使用'''[[元胞自动机 Cellular Automata]]'''，科学家们能够指定由元胞网格组成的系统，其中每个元胞只占据一些有限的状态，状态之间的变化完全由相邻元胞的状态控制。随着人工智能和微型计算机能力的进步，这些方法促进了“[[混沌理论]]”和“[[复杂性理论]]”的发展，这反过来又重新引起了人们对跨学科的复杂物理和社会系统的兴趣。<ref name="SfSS1"/>明确致力于跨学科复杂性研究的机构也是在这个时代成立的: [[圣塔菲研究所]]是由美国洛斯阿拉莫斯国家实验室Los Alamos National Laboratory的科学家于1984年建立的，密歇根大学的 BACH 小组也是在20世纪80年代中期建立的。

元胞自动机范式引发了强调'''基于主体建模 Agent-based Modeling'''的第三次社会模拟浪潮。与微观模拟一样，这些模型强调自下而上的设计，但采用了与微观模拟不同的四个关键假设: 自主性 Autonomy、相互依赖性 Interdependency、简单规则 Simple Rules和适应性行为 Adaptive Behavior。<ref>{{cite journal |title=A simulation of the structure of academic science |journal=Sociological Research Online |volume=2 |issue=2 |pages=1–15 |year=1997 |first=Nigel |last=Gilbert |url=http://www.socresonline.org.uk/socresonline/2/2/3.html |doi=10.5153/sro.85 |access-date=2009-12-16 |archive-url=https://web.archive.org/web/19980524062306/http://www.socresonline.org.uk/socresonline/2/2/3.html |archive-date=1998-05-24 |url-status=dead }}</ref> 1981年，数学家、政治学家阿克塞尔罗德 Robert Axelrod和进化生物学家汉密尔顿 W.D. Hamilton 在《科学》杂志上发表了一篇名为《合作的进化 The Evolution of Cooperation》的重要论文，该论文采用基于主体建模方法，论证了在一个囚徒困境中，当主体遵循简单的自利规则 rules of self-interest 时，互惠的社会合作是如何建立和稳定的。<ref>{{cite journal|title=The Evolution of Cooperation |first1=Robert |last1=Axelrod |first2=William D. |last2=Hamilton |journal=Science |volume=211 |issue=4489 |pages=1390–1396 |doi=10.1126/science.7466396|pmid=7466396 |date=March 27, 1981|bibcode=1981Sci...211.1390A }}</ref>阿克塞尔罗德和汉密尔顿证明，主体遵循这样一套简单的规则: (1)在第一轮进行合作，(2)在其后重复伙伴以前的行动，能够在没有人口学差异、价值观、宗教和文化等社会规范作为合作的先决条件或中介的情况下制定合作和制裁的“规范”。<ref name="Cooperation"/> 整个20世纪90年代，像威廉·希姆斯·本布里奇 William Sims Bainbridge ，Kathleen Carley，Michael Macy 和 John Skvoretz 这样的学者开发了关于广义互惠、偏见、社会影响和组织信息处理模型的多主体模型。1999年，吉尔伯特 Nigel Gilbert出版了第一本关于社会模拟的教科书: 《写给社会科学家的仿真模拟 Simulation for the social scientist》，并建立了它最相关的杂志: 人工社会和社会模拟杂志《the Journal of Artificial Societies and Social Simulation》。

===数据挖掘和社会网络分析===

'''社会网络分析 Social Network Analysis'''独立于社会系统计算模型的发展，在20世纪70年代和80年代出现于[[图论]]、统计学和社会结构的研究中，它作为一种独特的分析方法被社会学家如 James s. Coleman，Harrison White，Linton Freeman，J. Clyde Mitchell，Mark Granovetter，Ronald Burt 和 Barry Wellman 等阐述和采用。<ref>{{cite book|title=The Development of Social Network Analysis: A Study in the Sociology of Science |first=Linton C. |last=Freeman |publisher=Empirical Press |location=Vancouver, BC |year=2004}}</ref> 在整个1980年代和1990年代，计算和通信技术日益普及，这要求采用诸如网络分析和多级建模等分析技术，这些技术可以扩展到日益复杂和庞大的数据集中。最近的计算社会学没有使用模拟，而是使用网络分析和先进的统计技术来分析大规模电子服务器构成的计算机数据库中的行为数据。<ref>{{cite journal|title=Life in the network: the coming age of computational social science|first9=J|last10=Gutmann|first10=M.|last11=Jebara|first11=T.|last12=King|first12=G.|last13=Macy|first13=M.|last14=Roy|first14=D.|last15=Van Alstyne|first15=M.|last9=Fowler|first8=N|last8=Contractor|first7=N|last7=Christakis|first6=D|last6=Brewer|first5=AL|last5=Barabasi|first4=S |journal=Science|last4=Aral |date=February 6, 2009|first3=L |volume=323|pmid=19197046 |issue=5915|last3=Adamic |pages=721–723|pmc=2745217 |doi=10.1126/science.1167742 |first1=David |last1=Lazer |first2=Alex |last2=Pentland |display-authors=8}}</ref> 电子记录，如电子邮件和即时消息记录，[[万维网]]上的超链接，移动电话数据，以及 Usenet 上的讨论，使社会科学家能够直接观察社会行为并在多个时间点和多个层次的分析行为，并且不受传统的实证方法，如访谈、观察或调查工具的限制。机器学习算法的不断改进同样使得社会科学家和企业家能够使用新技术来识别大型电子数据集中潜在但有意义的社会互动和演化模式。<ref>{{cite journal|first1=Jaideep |last1=Srivastava |first2=Robert |last2=Cooley |first3=Mukund |last3=Deshpande |first4=Pang-Ning |last4=Tan |journal=Proceedings of the ACM Conference on Knowledge Discovery and Data Mining |title=Web usage mining: discovery and applications of usage patterns from Web data|volume=1 |year=2000 |pages=12–23 |doi=10.1145/846183.846188|issue=2}}</ref><ref>{{cite journal|doi=10.1016/S0169-7552(98)00110-X|title=The anatomy of a large-scale hypertextual Web search engine |first1=Sergey |last1=Brin |first2=Lawrence |last2=Page |journal=Computer Networks and ISDN Systems |volume=30 |issue=1–7 |pages=107–117 |date=April 1998|citeseerx=10.1.1.115.5930 }}</ref>

[[File:Tripletsnew2012.png|thumb|right| 2012年美国大选叙事网络<ref name="ReferenceA">{{cite journal|title=Automated analysis of the US presidential elections using Big Data and network analysis|author1=S Sudhahar|author2=GA Veltri|author3=N Cristianini|journal=Big Data & Society|volume=2|issue=1|pages=1–28|year=2015|doi=10.1177/2053951715572916|doi-access=free}}</ref>]]

文本语料库的自动解析使对参与者及其关系网络的大规模提取成为可能，它将文本数据转换为网络数据。由此产生的网络可以包含数千个'''节点 Nodes'''，然后利用网络理论中的工具对其进行分析，以确定关键参与者、关键群体，以及网络的总体特性如稳健性、结构稳定性，或某些节点的'''中心性 Centrality'''等。<ref>{{cite journal|title=Network analysis of narrative content in large corpora|author1=S Sudhahar|author2=G De Fazio|author3=R Franzosi|author4=N Cristianini|journal=Natural Language Engineering|volume=21|issue=1|pages=1–32|year=2013|doi=10.1017/S1351324913000247 |url=https://research-information.bristol.ac.uk/files/129621186/Network_Analysis_of_Narrative_Content_in_Large_Corpora.pdf}}</ref> 这使'''定量叙事分析Quantitative Narrative Analysis'''引入的方法得以自动化，<ref>{{cite book|title=Quantitative Narrative Analysis|last=Franzosi|first=Roberto|publisher=Emory University|year=2010}}</ref>据此，主语-动词-宾语三元组被看作由动作连接的成对行为者，或者由行为者-宾语形成的成对行为者。<ref name="ReferenceA"/>

===计算内容分析 ===

长期以来，内容分析一直是社会科学和媒体研究的传统方法。内容分析的自动化使得这一领域发生了一场“大数据”革命，这些研究中，社交媒体和报纸内容包括了数百万条的新闻。<ref>{{cite journal|author1=I. Flaounas|author2=M. Turchi|author3=O. Ali|author4=N. Fyson|author5=T. De Bie|author6=N. Mosdell|author7=J. Lewis|author8=N. Cristianini|title=The Structure of EU Mediasphere|journal=PLOS One|volume=5|issue=12|pages=e14243|year=2010|doi=10.1371/journal.pone.0014243|url=https://orca-mwe.cf.ac.uk/50732/1/Flaounas%202010.pdf|pmid=21170383|pmc=2999531|bibcode=2010PLoSO...514243F}}</ref><ref>{{cite journal|title=Nowcasting Events from the Social Web with Statistical Learning|author1=V Lampos|author2=N Cristianini|journal=ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology |volume=3|issue=4|page=72|doi=10.1145/2337542.2337557|year=2012|url=http://www.lampos.net/sites/default/files/papers/lampos2012nowcasting.pdf}}</ref><ref>{{cite conference|title=NOAM: news outlets analysis and monitoring system|author1=I. Flaounas|author2=O. Ali|author3=M. Turchi|author4=T Snowsill|author5=F Nicart|author6=T De Bie|author7=N Cristianini|conference=Proc. of the 2011 ACM SIGMOD international conference on Management of data|year=2011|url=http://www.tijldebie.net/system/files/SIGMOD_11_demo_Ilias.pdf|doi=10.1145/1989323.1989474}}</ref><ref>{{cite book|author=N Cristianini|title=''Combinatorial Pattern Matching''|pages=2–13|year=2011|volume=6661|series= Lecture Notes in Computer Science|isbn=978-3-642-21457-8|doi=10.1007/978-3-642-21458-5_2|chapter=Automatic Discovery of Patterns in Media Content|citeseerx=10.1.1.653.9525}}</ref><ref>{{Cite journal|last=Lansdall-Welfare|first=Thomas|last2=Sudhahar|first2=Saatviga|last3=Thompson|first3=James|last4=Lewis|first4=Justin|last5=Team|first5=FindMyPast Newspaper|last6=Cristianini|first6=Nello|date=2017-01-09|title=Content analysis of 150 years of British periodicals|url=http://www.pnas.org/content/early/2017/01/03/1606380114|journal=Proceedings of the National Academy of Sciences|volume=114|issue=4|language=en|pages=E457–E465|doi=10.1073/pnas.1606380114|issn=0027-8424|pmid=28069962|pmc=5278459}}</ref> 基于数以百万计的文档和文本挖掘方法，性别偏差Gender Bias、可读性 Readability、内容相似度 Content Similarity、读者偏好 Reader Preferences，甚至是情绪 Mood都可以被分析。Flaounas等人对可读性、性别偏差和话题偏差 Topic Bias的研究，<ref>{{cite journal|author1=I. Flaounas|author2=O. Ali|author3=M. Turchi|author4=T. Lansdall-Welfare|author5=T. De Bie|author6=N. Mosdell|author7=J. Lewis|author8=N. Cristianini|title=Research methods in the age of digital journalism|journal=Digital Journalism|year=2012|doi=10.1080/21670811.2012.714928|volume=1|pages=102–116}}</ref> 展示了不同的话题如何有不同的性别偏差和可读性水平; 以及通过分析推特内容来检测人群情绪变化的可能性。<ref>{{cite conference|title=Effects of the Recession on Public Mood in the UK|author=T Lansdall-Welfare|author2=V Lampos|author3=N Cristianini|series=Mining Social Network Dynamics (MSND) session on Social Media Applications|doi=10.1145/2187980.2188264|conference=Proceedings of the 21st International Conference on World Wide Web|pages=1221–1226|location=New York, NY, USA|url=http://www.cs.bris.ac.uk/Publications/Papers/2001521.pdf}}</ref>

对大量历史报纸内容的分析是由 Dzogang 等人率先进行的，<ref>{{Cite journal|last=Dzogang|first=Fabon|last2=Lansdall-Welfare|first2=Thomas|last3=Team|first3=FindMyPast Newspaper|last4=Cristianini|first4=Nello|date=2016-11-08|title=Discovering Periodic Patterns in Historical News|journal=PLOS One|volume=11|issue=11|pages=e0165736|doi=10.1371/journal.pone.0165736|issn=1932-6203|pmc=5100883|pmid=27824911|bibcode=2016PLoSO..1165736D}}</ref> 他们展示了如何在历史报纸中自动发现'''周期结构 Periodic Structures'''。一个类似的社交媒体上进行的分析，也揭示了强烈的周期性结构。参考[https://core.ac.uk/download/pdf/83929129.pdf 维基百科搜索和推特帖子揭示的集体情绪的季节性波动]。

==挑战==

计算社会学和其他研究领域一样面临着一系列的挑战。<ref name="MCSS">Conte, Rosaria, et al. "[https://link.springer.com/content/pdf/10.1140%252Fepjst%252Fe2012-01697-8.pdf Manifesto of computational social science]." The European Physical Journal Special Topics 214.1 (2012): 325-346.</ref> 必须有针对性地合理处理这些挑战，才能对社会产生最大的影响。

===层级和层级的交互关系===

形成的每个社会都处于某种层次上，并且这些层次之间和跨层次间有相互作用的倾向。社会中的级别不仅可以分为微观或宏观的层次，还可以存在中间的层次，比如群体、网络、社区等。<ref name="MCSS" />

然而问题是，这些层次是如何确定的以及如何产生的？并且，一旦它们产生了，它们如何在自身内部以及与其他层次相互作用？

如果我们把'''实体 Entities'''（主体 Agents）看作节点，把它们之间的连接看作边，我们就看到了网络的形成。这些网络中的连接并非只是基于实体之间的客观关系，而是由实体选择的因素决定的。.<ref>{{cite journal|last1=Egu´ıluz|first1=V. M.|last2=Zimmermann|first2=M. G.|last3=Cela-Conde|first3=C. J.|last4=San Miguel|first4=M.|title=American Journal of Sociology|issue=2005|pages=110, 977}}</ref>这个过程的困难之处在于，很难确定一组实体何时形成网络。这些网络可以是信任网络、合作网络、依赖网络等。在一些情况下，异质的实体集在它们之间形成了强大而有意义的网络。<ref>{{cite journal|last1=Sichman|first1=J. S.|last2=Conte|first2=R.|title=Computational & Mathematical Organization Theory|issue=2002|pages=8(2)}}</ref><ref>{{cite journal|last1=Ehrhardt|first1=G.|last2=Marsili|first2=M.|last3=Vega-Redondo|first3=F.|title=Physical Review E|issue=2006|pages=74(3)}}</ref>

正如前面所讨论的，社会分为不同层次。在其中的一个层次：个体层次中，'''微观-宏观联系 Micro-macro Link'''<ref>Billari, Francesco C. [https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=Tc8iL0b-OycC&oi=fnd&pg=PA1&dq=%22Agent-based+computational+modelling:+applications+in+demography,+social,+economic+and+environmental+sciences%22&ots=6MNVK7JP-e&sig=-o_iS9zCK3r-t1eHn3554UVadUs Agent-based computational modelling: applications in demography, social, economic and environmental sciences]. Taylor & Francis, 2006.</ref> 指的是创造更高层次的相互作用。关于微观-宏观链接有一系列问题等待回答。它们是如何形成的？它们什么时候汇聚？什么反馈被推到了较低的层次，以及它们是如何被推到较低层次的？

这一分类的另一个主要挑战涉及信息的有效性及其来源。近年来，信息收集和处理有着蓬勃的发展。但人们很少注意到社会之间虚假信息的传播。追溯资料来源并找到这些资料的所有者是很困难的。

===文化建模===

社会网络和层次的演变带来了文化的多样性。<ref>{{cite journal|last1=Centola|first1=D.|last2=Gonz´alez-Avella|first2=J. C.|last3=Egu´ıluz|first3=V. M.|last4=San Miguel|first4=M.|title=Journal of Conflict Resolution|issue=2007|pages=51}}</ref> 然而人们会想，当人们倾向于相互作用，变得更能接受其他文化和信仰时，为什么多样性仍然存在？为什么人们没有趋同？一个主要的挑战是如何为这些多样性建立模型。是否存在大众传媒、社会地域性等外部因素，这些因素影响文化多样性的演化或保持？

===实验和评估===

任何与实验结合的研究或建模都需要能够解决所提出的问题。计算社会科学处理大规模数据，并且数据规模越大建模的挑战就越明显。如何在一个大规模的数据集里设计信息仿真模型？并且，即使提出了一个大规模的仿真模型，应该如何对它进行评估？

===模型选择和模型复杂性===

另一个挑战是确定最适合数据的模型，以及最合适的'''模型复杂性 Model Complexities'''。这些模型将帮助我们预测随着时间的推移社会将如何演变，并为事物如何运动和变化提供可能的解释。<ref>Weisberg, Michael. [http://www.academia.edu/download/30604870/lessmorefinal.pdf When less is more: Tradeoffs and idealization in model building]. Diss. Stanford University, 2003.</ref>

====生成模型====

'''生成模型 Generative Models'''帮助我们以一种受控的方式进行广泛的定性分析。爱泼斯坦 Epstein提出的一个基于主体的模型，就是探讨如何识别异质实体(主体)的初始集 Initial Set，并观察它们基于简单的局部规则带来的演化和增长。<ref>Epstein, Joshua M. [https://www.researchgate.net/profile/Eric_Jones14/publication/283615593_Book_Review_-_Generative_Social_Science_Studies_in_Agent-Based_Computational_Modeling/links/5641398808aebaaea1f70216.pdf Generative social science: Studies in agent-based computational modeling]. Princeton University Press, 2006.</ref>

但是这些局部规则是什么呢？如何识别一组异质实体？这些规则的评估和影响都是新出现的困难之处。

====异质模型和组合模型====

集成在单个任务中表现良好的简单模型并形成'''混合模型 Hybrid model'''是一种可以继续考虑的方法。这些模型有更好的性能并可以对数据提供更好的理解。然而，当需要提出一个整合的、性能良好的模型时，识别简单模型和深入理解模型之间相互作用的权衡问题就出现了。此外，另一个挑战是开发工具和应用程序来帮助分析和可视化基于这些混合模型的数据。

==影响==

计算社会学可以给科学、技术和社会带来影响。<ref name="MCSS" />

===对科学的影响===

为了使计算社会学的研究有效，必须有一些有价值的创新。这些创新可以是新形式的数据分析工具，或更好的模型和算法。这些创新的出现将为整个科学界带来益处。

===对社会的影响===

计算社会学的主要挑战之一是对社会过程的建模。各种法律和政策制定者将能够得到发布新指导方针的快速有效的方法，广大群众将能够评价和更好地理解各种备选方案，从而实现决策进程的公开和平衡。

==期刊和学术出版物==

该学科最相关的期刊是《人工社会与社会模拟 the Journal of Artificial Societies and Social Simulation》。

* [https://web.archive.org/web/20100611121626/http://www.ccsr.uiuc.edu/web/Journals/Journals.html 复杂研究期刊列表] （资料来自伊利诺伊大学香槟分校）
* [https://web.archive.org/web/20100611091342/http://www.ccsr.uiuc.edu/web/Groups/Groups.html 相关研究组] （资料来自伊利诺伊大学香槟分校）

==协会、会议及工作坊==

*[http://www.casos.cs.cmu.edu/naacsos/ North American Association for Computational Social and Organization Sciences]

*[http://www.essa.eu.org/ ESSA: European Social Simulation Association]

==学术课程、院系和学位==

* [http://mediapatterns.enm.bris.ac.uk/ University of Bristol "Mediapatterns" project]

* [http://www.cos.cs.cmu.edu/ Carnegie Mellon University], [http://www.casos.cs.cmu.edu PhD program] in Computation, Organizations and Society (COS)

* [http://www.uchicago.edu University of Chicago]
** [https://macss.uchicago.edu/ Certificate, MA and PhD in Computational Social Sciences]

* [http://www.gmu.edu George Mason University]
** PhD program in [http://css.gmu.edu CSS (Computational Social Sciences)]
** MA program in [http://mais.gmu.edu/programs/la-mais-css Master's of Interdisciplinary Studies, CSS emphasis]

* [http://www.pdx.edu/sysc/program-systems-science-phd-program Portland State], PhD program in Systems Science

* [http://www.pdx.edu/sysc/program-systems-science-masters-program Portland State], MS program in Systems Science

* [http://www.ucd.ie University College Dublin],
** PhD Program in [http://www.ucd.ie/geary/postgraduatetraining/cscs Complex Systems and Computational Social Science]
** MSc in [https://sisweb.ucd.ie/usis/!W_HU_MENU.P_PUBLISH?p_tag=PROG&MAJR=W390 Social Data Analytics]
** BSc in [https://www.myucd.ie/courses/social-sciences/computational-social-science Computational Social Science]

* [https://archive.is/20121215023745/http://hcs.ucla.edu/courses.htm UCLA], Minor in Human Complex Systems

* [http://www.cs.ucla.edu/~cyber/ UCLA], Major in Computational & Systems Biology (including behavioral sciences)

* [http://cscs.umich.edu/education/undergrad/undergrad.html Univ. of Michigan], Minor in Complex Systems

* [http://www.pdx.edu/sysc/resources-other-systems-science-programs Systems Sciences Programs List], Portland State. List of other worldwide related programs.

==中心和机构==

===北美===

* [http://cnets.indiana.edu/ Center for Complex Networks and Systems Research], Indiana University, Bloomington, IN, USA.

* [https://web.archive.org/web/20110430200327/http://www.ccsr.uiuc.edu/ Center for Complex Systems Research], University of Illinois at Urbana-Champaign, IL, USA.

* [http://socialcomplexity.gmu.edu/ Center for Social Complexity], George Mason University, Fairfax, VA, USA.

* [http://www.asu.edu/clas/csdc/ Center for Social Dynamics and Complexity], Arizona State University, Tempe, AZ, USA.

* [http://www.cscs.umich.edu/ Center of the Study of Complex Systems], University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA.

* [http://hcs.ucla.edu/ Human Complex Systems], University of California Los Angeles, Los Angeles, CA, USA.

* [http://www.iq.harvard.edu/ Institute for Quantitative Social Science], Harvard University, Boston, MA, USA.

* [http://www.nico.northwestern.edu/ Northwestern Institute on Complex Systems (NICO)], Northwestern University, Evanston, IL USA.

* [http://www.santafe.edu/ Santa Fe Institute], Santa Fe, NM, USA.

* Duke Network Analysis Center, Duke University, Durham, NC, USA

===南美===

* [http://www5.each.usp.br/mestrado-academico-em-modelagem-de-sistemas-complexos/ Modelagem de Sistemas Complexos], University of São Paulo - EACH, São Paulo, SP, Brazil

* [http://inct.cnpq.br/web/inct-sc Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia de Sistemas Complexos], Centro Brasileiro de Pesquisas Físicas, Rio de Janeiro, RJ, Brazil

===欧洲===

* [http://cfpm.org Centre for Policy Modelling], Manchester, UK.

* [http://cress.soc.surrey.ac.uk/ Centre for Research in Social Simulation], University of Surrey, UK.

* [https://web.archive.org/web/20130425014018/http://dl.ucd.ie/ UCD Dynamics Lab- Centre for Computational Social Science], Geary Institute for Public Policy, University College Dublin, Ireland.

* [http://www.rug.nl/research/gcscs/ Groningen Center for Social Complexity Studies (GCSCS)], Groningen, NL.

* [http://www.soms.ethz.ch/ Chair of Sociology, in particular of Modeling and Simulation (SOMS)], Zürich, Switzerland.

* [http://www.eco.unibs.it/gecs/ Research Group on Experimental and Computational Sociology (GECS)], Brescia, IT.

===亚洲===

* [http://bandungfe.net Bandung Fe Institute, Centre for Complexity in Surya University], Bandung, Indonesia.

==参见==

* [https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_society Artificial society] 人工社会

* [https://en.wikipedia.org/wiki/Simulated_reality Simulated reality] 虚拟现实

* [https://en.wikipedia.org/wiki/Social_simulation Social simulation] 社会仿真

* [https://en.wikipedia.org/wiki/Agent-based_social_simulation Agent-based social simulation] 基于主体的社会仿真

* [https://en.wikipedia.org/wiki/Social_complexity Social complexity 社会复杂性]

* [https://en.wikipedia.org/wiki/Computational_economics Computational economics 计算经济学]

* [https://en.wikipedia.org/wiki/Computational_epidemiology Computational epidemiology] 计算流行病学

* [https://en.wikipedia.org/wiki/Cliodynamics Cliodynamics] 历史动力学

* [https://en.wikipedia.org/wiki/Predictive_analytics Predictive analytics]]预测分析

== 参考文献 ==

{{reflist|35em}}

==外部链接==

*[http://cress.soc.surrey.ac.uk/s4ss/ On-line book "Simulation for the Social Scientist" by Nigel Gilbert and Klaus G. Troitzsch, 1999, second edition 2005 社会科学家的仿真建模电子书作者：Nigel Gilbert and Klaus G. Troitzsch 第二版（2005年版）]

*[http://jasss.soc.surrey.ac.uk/JASSS.html Journal of Artificial Societies and Social Simulation 人工社会和社会建模仿真期刊]

*[https://web.archive.org/web/20110516072744/http://cmol.nbi.dk/models/ Agent based models for social networks, interactive java applets 基于主体的社会网络模型，交互式 java 小程序]

*[https://web.archive.org/web/20090827052722/http://www.personal.kent.edu/~bcastel3/ Sociology and Complexity Science Website 社会学与复杂性科学网站]

== 编者推荐 ==
[[File:计算社会.jpg|300px|缩略图|右|《社会计算的基本方法与应用》的封面]]
=== 书籍推荐 ===
====[https://e.jd.com/30159646.html 社会计算的基本方法与应用]====
这是中科院自动化所的王飞跃老师关于社会计算的专著，从利用计算技术解决社会问题的角度介绍社会计算。阅读难度可能较高。

=== 集智推荐 ===

[https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA '''【集智】社会计算读书会（报名后加入社会计算读书会交流群、查看回放视频）''']

为了相关领域研究的学者更好地讨论和交流，推动交叉学科间的合作，促进社会计算的发展和研究，集智俱乐部组织的社会计算读书会，希望能够和大家一起分享论文、讨论和交流。

* 回放视频：https://campus.swarma.org/course/2709
* 阅读论文列表：https://pattern.swarma.org/path?id=126

====[https://campus.swarma.org/course/1028 2019 International Conference of Social Computing]====
本课程是2019年8月26日、27日的2019 International Conference of Social Computing记录。教师团队由芝加哥大学社会学系James Evans教授，Science University of Gottingen傅晓明教授，清华大学罗家德教授，电子科技大学周涛教授等多位老师组成。
 

====[https://campus.swarma.org/course/1016 复杂系统与社会计算研讨会]====
本课程是，2019年10月27日北京计算科学研究中心主办的复杂系统与社会计算研讨会活动记录。
 

====[https://pattern.swarma.org/path?id=12 计算社会科学入门路径]====
计算社会科学诞生至今，已有将近10年。在自然科学领域已经广泛应用大数据、分布式计算等方式提高研究质量的今天，社会科学领域涉及到的核心数据仍然被少数机构所拥有并创造着巨大的价值。本文将从计算社会科学的发展历史，常用方法，以及前沿问题来给大家粗略地展示计算社会科学的脉络。

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集智俱乐部读书会

2021-06-03T08:22:12Z

Tensor麻麻麻：

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|keywords=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
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集智俱乐部读书会是面向广大科研工作者的系列论文研读活动，其目的是共同深入学习探讨某个科学议题，了解前沿进展，激发科研灵感，促进科研合作，降低科研门槛。

每个读书会均有对应的微信交流群。付费报名读书会后，即可添加读书会负责人微信，并入群交流。

读书会活动始于 2008 年，至今已经有 40 余个主题，内容涵盖复杂系统、人工智能、脑与意识、生命科学、因果科学、计算社会科学等。凝聚了众多优秀科研工作者，促进了科研合作发表论文，孵化了许多科研产品。如 2013 年的“深度学习”读书会孕育了彩云天气 APP，2015 年的“集体注意力流”读书会产生了众包书籍《走近2050》等。

集智俱乐部从2020年开始举办线上读书会，目前已有因果科学、生命复杂性、图神经网络、复杂系统自动建模、科学学、复杂经济学等主题的读书会，沉淀了非常多的主题和讨论，具体可看以下列表。

{| class="wikitable"
|+ 集智俱乐部2020-2021年读书会排期表
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! 读书会主题!! 核心发起人 !! 运营负责人 !! 报名途径 !! 持续期数 !! 当前状态 !! 固定时间
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| [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] || 李奉治等 || 王婷 || https://campus.swarma.org/form/activity/27 || 11 || 进行中 || 周日上午10：00-12：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] || 李红刚等||王朝会 ||https://campus.swarma.org/form/activity/24 || 16 || 进行中|| 周二晚上8：00-10：00
|-
| [https://pattern.swarma.org/path?id=125 企业发展建模与预测读书会] || 张江等 || 陶如意 || https://campus.swarma.org/form/activity/31
|| 10 || 进行中 || 每周一晚上20:00--22:00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 社会计算读书会] ||王硕等 || 王建男|| https://campus.swarma.org/form/activity/32 || 10 || 进行中 || 每周四晚上8：00-10：00
|-
|[https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] || 傅渥成等 ||刘培源 || https://campus.swarma.org/form/activity/16 ||12 || 已结束 ||周四晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] || 龚鹤扬等 || 王婷||https://campus.swarma.org/form/activity/12||14 || 已结束 ||周日晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能研究读书会] || 张江 ||张章 || https://campus.swarma.org/form/activity/8 ||9 ||已结束 ||周日晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] || 胡乔 || 胡乔|| https://campus.swarma.org/form/activity/7 ||6 || 已结束 || 周三晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ||张江 ||王婷 ||https://campus.swarma.org/form/activity/3 ||12 ||已结束 || 周日晚上8：00-10：00
|-

| 复杂管理学读书会||罗家德 || 张爱华|| || || 待开始 ||
|-

| 城市复杂性读书会|| 待定 || 王婷 || || ||待开始 ||
|-
| 地球科学读书会|| 待定 || 张倩 || || ||待开始 ||
|-
| 因果科学读书会第三季|| 待定 || 王婷 || || ||待开始 ||
|-
|}

== [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] ==

为了进一步帮助整个社群的参与者拥有将因果推理的方法真正的应用到自己相关的研究中的能力，从基础知识及基本技能建立因果科学的计算框架，掌握举一反三，发现真正的问题并解决问题的能力；我们启动了因果科学社区的第二季读书会。

=== 基本介绍 ===

哥伦比亚大学 CausalAI 实验室主任 Elias Bareinboim 在其 ACM 邀请文章中提到：“如果我们希望下一代人工智能系统是安全的，稳健的，与人类兼容的，提升人类社会福祉的，那么把因果之梯和人类经验连接起来是至关重要的步骤”。回顾人类从亚里士多德开始的 2000 多年的因果研究历程，探求事物之间的因果关系是哲学、自然科学和社会科学等众多研究所追求的终极目标。那么如何让 AI 系统超越曲线拟合，攀登因果之梯思考为什么，并使用因果建模回答因果问题？是本次读书会希望解决的问题。

读书会期间将会精读两本因果科学方向最广泛认可入门教材（具体内容见下方阅读材料），我们不仅将共同完成书籍中的思考题，同时还独创性地加入编程实践内容，让大家可以亲手体验因果科学的美丽。
新的读书会将着重介绍如何计算干预分布，如何从观察和干预数据中推断因果模型，以及因果思想如何产生用于经典机器学习问题。非常适合有机器学习背景，希望深入学习研究因果科学的基础知识和重要模型方法，寻求解决相关研究问题的朋友参加。

==== 参与方式 ====

[[File:因果科学读书会报名.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容:[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址]
[[File:因果科学第二期报名.png|1300px |[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址] ]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/mOdTI0gR9rsRyX4fz3mYNA 因果科学入门读什么书？Y. Bengio博士候选人的研读路径推荐]

[https://mp.weixin.qq.com/s/TtYsTyyGEX7U1ZOSl-lsPw 前沿综述：因果推断与因果性学习研究进展]

[https://mp.weixin.qq.com/s/W6PIE211TavEgg_s3adDdg 因果表征学习最新综述：连接因果科学和机器学习的桥梁]

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] ==

为了更好地普及复杂经济学思想，促进复杂经济学教育，推进复杂经济学研究，集智俱乐部特筹备复杂经济学的主题读书会。读书会由北京师范大学李红刚教授发起，获得王有贵、周涛、吕琳媛、张江、陈清华、李睿琪六位老师的内容支持。

=== 基本介绍 ===

传统的主流经济学基于理性人假设，寻求静态的均衡结果。而复杂经济学是一门超越了均衡范式的经济学，它认为经济不是机械的、确定的、可预测的，而是有机的、不确定的、永远在演化进程中。

复杂经济学以一种不同的方式来思考经济，将经济视作不断进行自我“计算”、自我创建和自我更新的处于动态过程中的演化系统。它强调偶然性、意义构建和“一切变化皆有可能”，是一门以预测、反应、创新和替代为基础的“动词”意义上的学科。

复杂经济学以非均衡为基本前提（均衡是其特例），用更具一般性的方法来研究经济，它不仅是对传统经济学的补充和拓展，更可能稳步走向未来经济学的中心。

目前的复杂经济学研究一般基于复杂系统思维，使用多主体建模、复杂网络、统计物理和其它学科、以及大数据分析等思想方法工具，去研究一些传统经济学有意忽视或难以处理的社会经济问题。

==== 参与方式 ====

[[File:复杂经济学读书会.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]
[[File:复杂经济学读书会2_compressed.jpg|1300px| [https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/sAcfkZXlKuE1Y0ooU6JePg César Hidalgo：收益递增的复杂性]

[https://mp.weixin.qq.com/s/_C7v1-lx_BpRSJb1Bv775w 布莱恩·阿瑟：数字经济是增长新引擎，还是潘多拉魔盒？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/3yj4LN3IV0UNkXHcQDyLzQ 为什么大脑都是吝啬鬼——大脑网络组织中的经济学]

==== 相关路径 ====

[https://pattern.swarma.org/path?id=109 复杂经济学读书会论文清单]

== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 复杂系统自动建模——企业建模与发展预测读书会] ==

复杂系统自动建模是通过数据驱动，使用机器学习或其他算法，去找到复杂系统的相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个系统进行建模的技术。

此前，我们已经展开了两季复杂系统自动建模主题的读书会。

在第一季读书会中，我们以“助力科研”为核心目的，汇集了一批对复杂系统自动建模感兴趣，以及正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿和经典文献，对复杂系统进行结构和动力学重构领域进行了深度的讨论和交流。

而在第二季“面向复杂系统人工智能研究”的读书会中，我们着重关注用复杂系统的理论和方法更好地理解人工智能，探讨了基于深度学习的复杂系统自动建模技术，以及基于可解释性的因果推断方法论。并且在此基础上，集智俱乐部涌现出了“因果科学社区”，“因果读书会”第二季也正如火如荼地进行中。

=== 基本介绍 ===

本次读书会是复杂系统自动建模系列读书会第三季。

实证数据表明，一些大企业创造的财富总量往往比一些国家还要多。例如，2019年，苹果公司的总资产为3385亿美元，超过了全球第38大经济体新加坡的国内生产总值(GDP) ；中国最大的互联网企业之一阿里集团的总资产为1438亿美元，几乎和乌克兰的 GDP相等。另一方面，企业是当代经济的基本单位，也是人类与经济环境互动的主要载体。因此，理解企业的演化规律，与理解经济、国家、城市的演化一样，都是我们认识社会系统的重要手段。

而企业是一个典型的复杂系统。企业内部，企业与企业之间都存在着相互作用关系，并且这种相互作用又会推动企业系统的演化。《规模》这本书介绍了企业和生命体一样，存在生长、新陈代谢，以及死亡的机制，探索了不同类型的系统背后存在的统一规律，将网络和规模缩放范式应用于公司的动力学、生长和结构上来，推动了用复杂科学的视角对企业系统的进一步讨论。

我们这次主要内容聚焦于复杂系统自动建模技术在企业研究领域的应用，包括企业破产预测，企业财务属性预测，企业网络研究，企业建模等等。目的在于进一步深入探索复杂科学理论和方法在实证研究中的应用，进一步揭示真实世界的运作模式。

我们也邀请了来自管理科学的老师和同学，对企业研究领域当前关注的问题和方法进行分享，以期实现机器学习、管理科学、网络科学等多学科的碰撞。

==== 报名方式 ====

[[文件:报名表.png|200px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2570 企业读书会回放地址点击跳转]

=== 其他参考资料 ===

==== 前两季视频回放 ====

[https://campus.swarma.org/course/1740 复杂系统自动建模第一期的内容回放]
[https://campus.swarma.org/course/1775 复杂系统自动建模第二期的内容回放]

==== 相关文章资料 ====
[https://mp.weixin.qq.com/s/iIq4VaLMz_zhquoFL10oYw 企业规模法则：数学模型如何破解公司组织层级难题]
[https://mp.weixin.qq.com/s/ouu4cfM0ovYUtBPY5hXTiA 为什么公司有衰老死亡，而城市却长生不老？]
[https://mp.weixin.qq.com/s/LQlyD9YFrEci8V-ZJyZMKg 如何用网络科学预测创业公司未来成败？]
[https://mp.weixin.qq.com/s/_qhFxmF-qAvZRyHY37haOQ PNAS刊文揭秘三千万员工大数据：初创公司要想生存，就应该这样招人]
[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]

==== 相关路径 ====
[https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]
[https://pattern.swarma.org/path?id=84 路径 - 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]
[https://pattern.swarma.org/path?id=28 路径 - 复杂网络动力学系统重构文献]
[https://pattern.swarma.org/path?id=20 路径 - 复杂系统自动建模必读论文列表]

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== [https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 社会计算系列读书会] ==

为了相关领域学者更好地讨论和交流，推动交叉学科间的合作，促进社会计算的发展和研究，集智社会计算读书会期待和大家一起分享论文、讨论和交流碰撞。

=== 基本介绍 ===

==== 公众号推文：[https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 融合计算科学、社会科学与复杂科学：社会计算系列读书会启动招募]====

数字技术不仅彻底改变了我们的社会，也正在改变我们研究社会的方式。目前，硅谷里那些价值不菲的公司、许多强大的政府机构和影响力颇大的社会运动都在利用这一点。而这一切的共同点是，它们都在使用计算工具或数据处理技术来帮助理解并影响人类的行为及其社会动力学。

在这个数据时代里，数字足迹毫无保留地记录下了日益增多的人类社会中的各种互动信息，而对这些信息的研究可以使我们对社会的本质及其运作规律获得前所未有的认知和理解。这其中包括了长期以来令人困惑的错综复杂的社会网络，计算能力的改变让该领域的研究取得了长足进步，诸如机器学习和自然语言处理等技术的进步使得科学家可以检测和分析那些隐藏的模式。计算仿真将使我们拥有模拟已知现实甚至探索未知条件的能力，这些变化彻底改变了传统的社会科学研究范式。
新的研究范式方兴未艾，而本读书会希望将这些新的研究范式呈现出来并集结起来，通过分享和讨论加强社区的交流碰撞，促进对这个领域的梳理和建设。

==== 参与方式 ====

[[File:社会计算读书会报名.png|200px]]

扫码/点击报名：https://campus.swarma.org/form/activity/32

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金399元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会即将开启，内容沉淀会放到集智学园的平台上
* [https://campus.swarma.org/course/2709 社会计算读书会回放地址]
 
 
[[File:社会计算读书会.jpg | 1000px | [https://campus.swarma.org/course/2709 社会计算读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===
* [https://pattern.swarma.org/paper?id=cf4e13d4-3c7b-11eb-8ce1-0242ac1a0007 2020年社会计算国际会议]

==== 文章总结 ====

==== 社会计算相关路径 ====

* [https://pattern.swarma.org/path?id=126 集智俱乐部【社会计算读书会】论文列表]， ⬅️ 这个是读书会中列出的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=77 计算社会学入门路径 - 项目实操型]
* [https://pattern.swarma.org/path?id=12 计算社会科学入门路径]
* [https://pattern.swarma.org/path?id=98 社会计算入门路径]
* [https://pattern.swarma.org/path?id=33 社会引力定律——追根溯源]

==== 集智百科词条 ====
* [https://wiki.swarma.org/index.php?title=%E8%AE%A1%E7%AE%97%E7%A4%BE%E4%BC%9A%E5%AD%A6 社会计算（集智百科）]
* [https://wiki.swarma.org/index.php?title=%E7%A4%BE%E4%BC%9A%E5%A4%8D%E6%9D%82%E6%80%A7 社会复杂性（集智百科）]

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== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] ==

生命作为最典型的复杂系统，从细胞到个体再到群体，在不同层次上都展现出各种复杂性，引发不同学科研究者的兴趣。为了促进生命复杂系统的跨学科交流，我们策划“生命复杂性”系列读书会，组织精读和讨论相关研究。

=== 基本介绍 ===

在物理学家薛定谔的《生命是什么》中，生命以负熵为食，能够新陈代谢和自我复制。

* 在自创生理论看来，生命就是一个复杂的化学网络，每时每刻都在不断地生成自己，仅仅是化学过程。
*
* 从计算的视角，生命就是一台图灵机。碱基配的过程与图灵二进制的工作原理如出一辙。
*
* 而从信息的视角，生命主体是能将自身信息从过去传播到未来、并保持一定时间完整性度量的集合体。

对“生命是什么”的定义，流派众多。在本次读书会中，我们尝试跳出生物学的桎梏，从物理和信息的角度，理解生命是什么，个体与环境的边界是什么。

==== 报名方式 ====
[[File:生命复杂性读书会报名表.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。
第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。
第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]

[[File: 生命复杂性读书会.jpg |1300px| [https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/zUlrRQNZg2nY2k535mj1wQ 生命是什么？圣塔菲研究所提出“个体信息理论”，重新定义个体生命]

[https://mp.weixin.qq.com/s/xe54zCUPKQAf6wfx666hxQ 生命起源百年探索：进化论、信息论、热力学谁是主角？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/YqvLBfnkkXq4T33j3AhqAg 生命起源研究的新里程碑：Science刊文揭示前生命化学自催化网络]

[https://mp.weixin.qq.com/s/qH_6-4smLQdHkh8YpfEvMw 为什么蛋白质兼具可塑性与稳定性？从进化视角揭示生命复杂系统的内在平衡]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=105 「生命—信息—物理」生命复杂性读书会论文清单（更新中）]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] ==

本次读书会的目的是希望可以出版一本关于因果推理相关的书籍，我们希望可以通过闭门分享讨论的形式，为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境，共同掌握因果推理的基础知识，前沿探究，和业界应用，同时将读书会的产出以科普书籍的方式出版。

=== 基本介绍 ===

Judea Pearl 认为当下正在进行一场改变数据科学的新革命 — ”因果革命“。因果革命和以数据为中心的第一次数据科学革命，也就是大数据革命（涉及机器学习，深度学习及其应用，例如Alpha-Go、语音识别、机器翻译、自动驾驶等等）的不同之处在于，它以科学为中心，涉及从数据到政策、可解释性、机制的泛化，再到一些社会科学中的归因和公平性问题，甚至哲学中的创造性和自由意志。可以说，因果革命彻底改变了科学家处理因果问题的方式，形成了一门新学科—因果科学。

前的大多数 AI 系统只是曲线拟合，他们面临许多开放性难题本质上与因果相关，而其中的三个最主要困难 (1) 稳健性/适应性， (2) 可解释性，和 (3) 不能理解因果关系，而这些问题可以用现代因果建模解决。因果推理和机器学习融合，构建具备果推理能力的 Causal AI 系统，是实现强人工智能的关键步骤。

==== 报名方式 ====

[[File:因果科学与causal AI读书会第一期.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

=== 内容列表 ===
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]

[[File: 因果科学与Causal AI读书会-1.png |1300px| [https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能读书会] ==

本次读书会的目的是通过闭门分享讨论的形式，我们将为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境。帮助大家了解面向复杂系统的人工智能研究和前沿进展，了解深度学习，因果推断等方法论如何与复杂系统研究相互影响。为大家在自己的研究领域引入何种人工智能方法提供灵感。

此外，本次读书会还将邀请数名进行过高质量分享的青年学者参与我们后续的闭门研讨活动：“集智-凯风研读营”。研读营是集智年度最高水准的闭门科学研讨活动，是集智科学家们的年度聚会。在研读营期间，你将与多位来自不同领域，世界各个高校的集智科学家们进行为期一周的广泛而深刻的闭门交流，共享前沿知识和灵感。历届研读营都是集智科学家相互赋能的平台，每次研读营之后，集智科学家们都会带着新的灵感进一步推进自己的研究。

=== 基本介绍 ===

近 3 年来，随着数据量的井喷式增长，计算效率的显著提升，以深度学习为代表的人工智能技术迎来了第三次高潮，许多人工智能的产品应用在生活的方方面面，如人脸识别，机器翻译，语音识别等。但是进一步，人们希望机器可以辅助决策时却发现，以人类的视角没有办法很好的理解机器的决策，这时候就存在人与机器的「信任鸿沟」。我们不敢真正信任机器的决策，这也是人工智能在落地智能金融，无人驾驶等更复杂领域时遇到的问题和瓶颈。

所以为了更好利用机器的智能，理解复杂世界，人们开始寻求新的解释世界的方式：希望可以从「复杂系统」的角度进行突破，借助人工智能的方法和技术，揭开人工智能的黑箱，实现人与机器的真正信任。

集智俱乐部一直以来都是国内研究复杂科学的前沿阵地，我们希望可以发动社区内相关领域的研究者，一起来共同学习和探索，结合复杂系统的理论和方法，来更好的理解人工智能。所以我们发起了「面向复杂系统的人工智能研究」读书会。本次读书会将会围绕下面二个子主题，分别是：
基于深度学习的复杂系统自动建模
基于可解释性的因果推断方法论

==== 报名方式 ====

* 第一步：扫码填写报名信息。
* 第二步：信息填写之后，会弹出对应的负责人微信二维码，截图扫码添加二维码即可。
* 第三步：添加负责人微信号，提交保证金399元。
* 第四步：拉入对应的读书会讨论群。
* 第五步：想进一步继续参与研读营的朋友，发送简历或个人网站，research gate主页等能说明身份的资料给到负责人，在读书会结束之后，将公布研读营入选名单。

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1775

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=79 面向复杂系统的人工智能读书会论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] ==

科学是研究实践、是理性精神，也是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。科学学则是一门学科，旨在深入理解科学研究的种种因素并推动科学发展。

=== 基本介绍 ===

科学是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。与人类社会的其他复杂系统相比，科学通过自我革新精神实现了更大跨度的发展（科学革命），又通过文献传承更好的记录了自身的发展历史。

科学复杂系统中的事件对世界有广泛而深刻的影响：
* 创新是如何发生的
* 科学思想与知识是如何传播的
* 各学科发展的趋势是什么
* 跨学科研究何以不断涌现
* 团队规模如何影响科研成果
* 科学家的职业生涯与成就有无规律可循
* ...

这些都是科学学研究的问题。通过研究和回答这些问题，我们能够以科学的视角认知科学、理解科学，进而也促进科学事业的发展。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/2014

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/_Ye_9_88VAoCJQqro-OB-g Science经典综述文章：什么是科学学]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=70 复杂系统下的科学学]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=12 计算社会科学入门路径]，这个路径是梳理了计算社会科学的历史和研究方法，并列举了一些重要且经典的论文。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ==

复杂系统广阔而神秘，地球上的生物、气候、人脑、社会和经济的组织、一个生态系统、一个活细胞、甚至整个宇宙都属于复杂系统。本文旨在召集对复杂系统建模感兴趣或正在进行相关研究的朋友参与到此次读书会中，通过阅读经典文章，大家集思广益，激发科研想法，促进科研合作。

=== 基本介绍 ===

复杂系统是对生物，社会，金融，气候等不同领域内大量现象进行建模的重要手段。复杂系统的一大特征是，在系统内存在着大量个体，他们之间会发生相互作用。在现实生活中，尤其是在当今的大数据时代，我们通常面临的问题就是我们拥有大量对系统进行观察的数据，如个体个体的时间演变状态，个体的信息，而无法直接观察到个体之间的网络连接结构，也不知道个体之间的动力学演化规则。复杂网路自动建模问题关注的即是通过数据驱动，通过机器学习或其他算法去找到他们相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个复杂系统进行建模。

本次读书会的核心目的是「助力科研」，旨在汇集一批对复杂系统自动建模感兴趣或者正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿或者经典的对复杂系统进行结构和动力学重构的文章，进行深度讨论和交流，从而激发科研想法，促进读书会成员内部的科研的合作，产出和落地，并产生学术价值。

这是一个长期的读书会活动，读书会预计持续时间为半年，每2周会有人选择网络重构文献待续列表中论文（会持续增加新的经典和前沿论文），制作论文解读的 ppt 文件，在 zoom 会议软件上按照每2周1次，每次研读2-3篇论文的形式进行，以分享、讨论、复现代码为主。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1740

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=20 复杂系统自动建模必读论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

集智俱乐部读书会

2021-05-07T12:44:02Z

Tensor麻麻麻：/* 其他参考资料 */

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|keywords=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
|description=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
}}

集智俱乐部读书会是面向广大科研工作者的系列论文研读活动，其目的是共同深入学习探讨某个科学议题，了解前沿进展，激发科研灵感，促进科研合作，降低科研门槛。

读书会活动始于 2008 年，至今已经有 40 余个主题，内容涵盖复杂系统、人工智能、脑与意识、生命科学、因果科学、计算社会科学等。凝聚了众多优秀科研工作者，促进了科研合作发表论文，孵化了许多科研产品。如 2013 年的“深度学习”读书会孕育了彩云天气 APP，2015 年的“集体注意力流”读书会产生了众包书籍《走近2050》等。

集智俱乐部从2020年开始举办线上读书会，目前已有因果科学、生命复杂性、图神经网络、复杂系统自动建模、科学学、复杂经济学等主题的读书会，沉淀了非常多的主题和讨论，具体可看以下列表。

{| class="wikitable"
|+ 集智俱乐部2020-2021年读书会排期表
|-
! 读书会主题!! 核心发起人 !! 运营负责人 !! 报名途径 !! 持续期数 !! 当前状态 !! 固定时间
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] || 李奉治等 || 王婷 || https://campus.swarma.org/form/activity/27 || 11 || 进行中 || 周日上午10：00-12：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] || 李红刚等||王朝会 ||https://campus.swarma.org/form/activity/24 || 16 || 进行中|| 周二晚上8：00-10：00
|-
| [https://pattern.swarma.org/path?id=125 企业发展建模与预测读书会] || 张江等 || 陶如意 || https://campus.swarma.org/form/activity/31
|| 10 || 进行中 || 每周一晚上20:00--22:00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 社会计算读书会] ||王硕等 || 王建男|| https://campus.swarma.org/form/activity/32 || 10 || 即将开启 || 5月27日起，每周四晚上8：00-10：00
|-
|[https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] || 傅渥成等 ||刘培源 || https://campus.swarma.org/form/activity/16 ||12 || 已结束 ||周四晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] || 龚鹤扬等 || 王婷||https://campus.swarma.org/form/activity/12||14 || 已结束 ||周日晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能研究读书会] || 张江 ||张章 || https://campus.swarma.org/form/activity/8 ||9 ||已结束 ||周日晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] || 胡乔 || 胡乔|| https://campus.swarma.org/form/activity/7 ||6 || 已结束 || 周三晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ||张江 ||王婷 ||https://campus.swarma.org/form/activity/3 ||12 ||已结束 || 周日晚上8：00-10：00
|-

| 复杂管理学读书会||待定 || 待定 || || || 待开始 ||
|-

| 城市复杂性读书会|| 待定 || 王婷 || || ||待开始 ||
|-
|}

== [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] ==

为了进一步帮助整个社群的参与者拥有将因果推理的方法真正的应用到自己相关的研究中的能力，从基础知识及基本技能建立因果科学的计算框架，掌握举一反三，发现真正的问题并解决问题的能力；我们启动了因果科学社区的第二季读书会。

=== 基本介绍 ===

哥伦比亚大学 CausalAI 实验室主任 Elias Bareinboim 在其 ACM 邀请文章中提到：“如果我们希望下一代人工智能系统是安全的，稳健的，与人类兼容的，提升人类社会福祉的，那么把因果之梯和人类经验连接起来是至关重要的步骤”。回顾人类从亚里士多德开始的 2000 多年的因果研究历程，探求事物之间的因果关系是哲学、自然科学和社会科学等众多研究所追求的终极目标。那么如何让 AI 系统超越曲线拟合，攀登因果之梯思考为什么，并使用因果建模回答因果问题？是本次读书会希望解决的问题。

读书会期间将会精读两本因果科学方向最广泛认可入门教材（具体内容见下方阅读材料），我们不仅将共同完成书籍中的思考题，同时还独创性地加入编程实践内容，让大家可以亲手体验因果科学的美丽。
新的读书会将着重介绍如何计算干预分布，如何从观察和干预数据中推断因果模型，以及因果思想如何产生用于经典机器学习问题。非常适合有机器学习背景，希望深入学习研究因果科学的基础知识和重要模型方法，寻求解决相关研究问题的朋友参加。

==== 参与方式 ====

[[File:因果科学读书会报名.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容:[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址]
[[File:因果科学第二期报名.png|1300px |[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址] ]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/mOdTI0gR9rsRyX4fz3mYNA 因果科学入门读什么书？Y. Bengio博士候选人的研读路径推荐]

[https://mp.weixin.qq.com/s/TtYsTyyGEX7U1ZOSl-lsPw 前沿综述：因果推断与因果性学习研究进展]

[https://mp.weixin.qq.com/s/W6PIE211TavEgg_s3adDdg 因果表征学习最新综述：连接因果科学和机器学习的桥梁]

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] ==

为了更好地普及复杂经济学思想，促进复杂经济学教育，推进复杂经济学研究，集智俱乐部特筹备复杂经济学的主题读书会。读书会由北京师范大学李红刚教授发起，获得王有贵、周涛、吕琳媛、张江、陈清华、李睿琪六位老师的内容支持。

=== 基本介绍 ===

传统的主流经济学基于理性人假设，寻求静态的均衡结果。而复杂经济学是一门超越了均衡范式的经济学，它认为经济不是机械的、确定的、可预测的，而是有机的、不确定的、永远在演化进程中。

复杂经济学以一种不同的方式来思考经济，将经济视作不断进行自我“计算”、自我创建和自我更新的处于动态过程中的演化系统。它强调偶然性、意义构建和“一切变化皆有可能”，是一门以预测、反应、创新和替代为基础的“动词”意义上的学科。

复杂经济学以非均衡为基本前提（均衡是其特例），用更具一般性的方法来研究经济，它不仅是对传统经济学的补充和拓展，更可能稳步走向未来经济学的中心。

目前的复杂经济学研究一般基于复杂系统思维，使用多主体建模、复杂网络、统计物理和其它学科、以及大数据分析等思想方法工具，去研究一些传统经济学有意忽视或难以处理的社会经济问题。

==== 参与方式 ====

[[File:复杂经济学读书会.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]
[[File:复杂经济学读书会2_compressed.jpg|1300px| [https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/sAcfkZXlKuE1Y0ooU6JePg César Hidalgo：收益递增的复杂性]

[https://mp.weixin.qq.com/s/_C7v1-lx_BpRSJb1Bv775w 布莱恩·阿瑟：数字经济是增长新引擎，还是潘多拉魔盒？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/3yj4LN3IV0UNkXHcQDyLzQ 为什么大脑都是吝啬鬼——大脑网络组织中的经济学]

==== 相关路径 ====

[https://pattern.swarma.org/path?id=109 复杂经济学读书会论文清单]

== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 复杂系统自动建模——企业建模与发展预测读书会] ==

复杂系统自动建模是通过数据驱动，使用机器学习或其他算法，去找到复杂系统的相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个系统进行建模的技术。

此前，我们已经展开了两季复杂系统自动建模主题的读书会。

在第一季读书会中，我们以“助力科研”为核心目的，汇集了一批对复杂系统自动建模感兴趣，以及正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿和经典文献，对复杂系统进行结构和动力学重构领域进行了深度的讨论和交流。

而在第二季“面向复杂系统人工智能研究”的读书会中，我们着重关注用复杂系统的理论和方法更好地理解人工智能，探讨了基于深度学习的复杂系统自动建模技术，以及基于可解释性的因果推断方法论。并且在此基础上，集智俱乐部涌现出了“因果科学社区”，“因果读书会”第二季也正如火如荼地进行中。

=== 基本介绍 ===

本次读书会是复杂系统自动建模系列读书会第三季。

实证数据表明，一些大企业创造的财富总量往往比一些国家还要多。例如，2019年，苹果公司的总资产为3385亿美元，超过了全球第38大经济体新加坡的国内生产总值(GDP) ；中国最大的互联网企业之一阿里集团的总资产为1438亿美元，几乎和乌克兰的 GDP相等。另一方面，企业是当代经济的基本单位，也是人类与经济环境互动的主要载体。因此，理解企业的演化规律，与理解经济、国家、城市的演化一样，都是我们认识社会系统的重要手段。

而企业是一个典型的复杂系统。企业内部，企业与企业之间都存在着相互作用关系，并且这种相互作用又会推动企业系统的演化。《规模》这本书介绍了企业和生命体一样，存在生长、新陈代谢，以及死亡的机制，探索了不同类型的系统背后存在的统一规律，将网络和规模缩放范式应用于公司的动力学、生长和结构上来，推动了用复杂科学的视角对企业系统的进一步讨论。

我们这次主要内容聚焦于复杂系统自动建模技术在企业研究领域的应用，包括企业破产预测，企业财务属性预测，企业网络研究，企业建模等等。目的在于进一步深入探索复杂科学理论和方法在实证研究中的应用，进一步揭示真实世界的运作模式。

我们也邀请了来自管理科学的老师和同学，对企业研究领域当前关注的问题和方法进行分享，以期实现机器学习、管理科学、网络科学等多学科的碰撞。

==== 报名方式 ====

[[文件:报名表.png|200px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2570 企业读书会回放地址点击跳转]

=== 其他参考资料 ===

==== 前两季视频回放 ====

[https://campus.swarma.org/course/1740 复杂系统自动建模第一期的内容回放]
[https://campus.swarma.org/course/1775 复杂系统自动建模第二期的内容回放]

==== 相关文章资料 ====
[https://mp.weixin.qq.com/s/iIq4VaLMz_zhquoFL10oYw 企业规模法则：数学模型如何破解公司组织层级难题]
[https://mp.weixin.qq.com/s/ouu4cfM0ovYUtBPY5hXTiA 为什么公司有衰老死亡，而城市却长生不老？]
[https://mp.weixin.qq.com/s/LQlyD9YFrEci8V-ZJyZMKg 如何用网络科学预测创业公司未来成败？]
[https://mp.weixin.qq.com/s/_qhFxmF-qAvZRyHY37haOQ PNAS刊文揭秘三千万员工大数据：初创公司要想生存，就应该这样招人]
[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]

==== 相关路径 ====
[https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]
[https://pattern.swarma.org/path?id=84 路径 - 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]
[https://pattern.swarma.org/path?id=28 路径 - 复杂网络动力学系统重构文献]
[https://pattern.swarma.org/path?id=20 路径 - 复杂系统自动建模必读论文列表]

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== [https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 社会计算系列读书会] ==

为了相关领域学者更好地讨论和交流，推动交叉学科间的合作，促进社会计算的发展和研究，集智社会计算读书会期待和大家一起分享论文、讨论和交流碰撞。

=== 基本介绍 ===

==== 公众号推文：[https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 融合计算科学、社会科学与复杂科学：社会计算系列读书会启动招募]====

数字技术不仅彻底改变了我们的社会，也正在改变我们研究社会的方式。目前，硅谷里那些价值不菲的公司、许多强大的政府机构和影响力颇大的社会运动都在利用这一点。而这一切的共同点是，它们都在使用计算工具或数据处理技术来帮助理解并影响人类的行为及其社会动力学。

在这个数据时代里，数字足迹毫无保留地记录下了日益增多的人类社会中的各种互动信息，而对这些信息的研究可以使我们对社会的本质及其运作规律获得前所未有的认知和理解。这其中包括了长期以来令人困惑的错综复杂的社会网络，计算能力的改变让该领域的研究取得了长足进步，诸如机器学习和自然语言处理等技术的进步使得科学家可以检测和分析那些隐藏的模式。计算仿真将使我们拥有模拟已知现实甚至探索未知条件的能力，这些变化彻底改变了传统的社会科学研究范式。
新的研究范式方兴未艾，而本读书会希望将这些新的研究范式呈现出来并集结起来，通过分享和讨论加强社区的交流碰撞，促进对这个领域的梳理和建设。

==== 参与方式 ====

[[File:社会计算读书会报名.png|200px]]

扫码/点击报名：https://campus.swarma.org/form/activity/32

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金399元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会即将开启，内容沉淀会放到集智学园的平台上
* [https://campus.swarma.org/course/2709 社会计算读书会回放地址]
 
 
[[File:社会计算读书会.jpg | 1000px | [https://campus.swarma.org/course/2709 社会计算读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===
* [https://pattern.swarma.org/paper?id=cf4e13d4-3c7b-11eb-8ce1-0242ac1a0007 2020年社会计算国际会议]

==== 文章总结 ====

==== 社会计算相关路径 ====

* [https://pattern.swarma.org/path?id=126 集智俱乐部【社会计算读书会】论文列表]， ⬅️ 这个是读书会中列出的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=77 计算社会学入门路径 - 项目实操型]
* [https://pattern.swarma.org/path?id=12 计算社会科学入门路径]
* [https://pattern.swarma.org/path?id=98 社会计算入门路径]
* [https://pattern.swarma.org/path?id=33 社会引力定律——追根溯源]

==== 集智百科词条 ====
* [https://wiki.swarma.org/index.php?title=%E8%AE%A1%E7%AE%97%E7%A4%BE%E4%BC%9A%E5%AD%A6 社会计算（集智百科）]
* [https://wiki.swarma.org/index.php?title=%E7%A4%BE%E4%BC%9A%E5%A4%8D%E6%9D%82%E6%80%A7 社会复杂性（集智百科）]

——————————————————————————————————

== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] ==

生命作为最典型的复杂系统，从细胞到个体再到群体，在不同层次上都展现出各种复杂性，引发不同学科研究者的兴趣。为了促进生命复杂系统的跨学科交流，我们策划“生命复杂性”系列读书会，组织精读和讨论相关研究。

=== 基本介绍 ===

在物理学家薛定谔的《生命是什么》中，生命以负熵为食，能够新陈代谢和自我复制。

* 在自创生理论看来，生命就是一个复杂的化学网络，每时每刻都在不断地生成自己，仅仅是化学过程。
*
* 从计算的视角，生命就是一台图灵机。碱基配的过程与图灵二进制的工作原理如出一辙。
*
* 而从信息的视角，生命主体是能将自身信息从过去传播到未来、并保持一定时间完整性度量的集合体。

对“生命是什么”的定义，流派众多。在本次读书会中，我们尝试跳出生物学的桎梏，从物理和信息的角度，理解生命是什么，个体与环境的边界是什么。

==== 报名方式 ====
[[File:生命复杂性读书会报名表.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。
第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。
第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]

[[File: 生命复杂性读书会.jpg |1300px| [https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/zUlrRQNZg2nY2k535mj1wQ 生命是什么？圣塔菲研究所提出“个体信息理论”，重新定义个体生命]

[https://mp.weixin.qq.com/s/xe54zCUPKQAf6wfx666hxQ 生命起源百年探索：进化论、信息论、热力学谁是主角？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/YqvLBfnkkXq4T33j3AhqAg 生命起源研究的新里程碑：Science刊文揭示前生命化学自催化网络]

[https://mp.weixin.qq.com/s/qH_6-4smLQdHkh8YpfEvMw 为什么蛋白质兼具可塑性与稳定性？从进化视角揭示生命复杂系统的内在平衡]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=105 「生命—信息—物理」生命复杂性读书会论文清单（更新中）]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] ==

本次读书会的目的是希望可以出版一本关于因果推理相关的书籍，我们希望可以通过闭门分享讨论的形式，为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境，共同掌握因果推理的基础知识，前沿探究，和业界应用，同时将读书会的产出以科普书籍的方式出版。

=== 基本介绍 ===

Judea Pearl 认为当下正在进行一场改变数据科学的新革命 — ”因果革命“。因果革命和以数据为中心的第一次数据科学革命，也就是大数据革命（涉及机器学习，深度学习及其应用，例如Alpha-Go、语音识别、机器翻译、自动驾驶等等）的不同之处在于，它以科学为中心，涉及从数据到政策、可解释性、机制的泛化，再到一些社会科学中的归因和公平性问题，甚至哲学中的创造性和自由意志。可以说，因果革命彻底改变了科学家处理因果问题的方式，形成了一门新学科—因果科学。

前的大多数 AI 系统只是曲线拟合，他们面临许多开放性难题本质上与因果相关，而其中的三个最主要困难 (1) 稳健性/适应性， (2) 可解释性，和 (3) 不能理解因果关系，而这些问题可以用现代因果建模解决。因果推理和机器学习融合，构建具备果推理能力的 Causal AI 系统，是实现强人工智能的关键步骤。

==== 报名方式 ====

[[File:因果科学与causal AI读书会第一期.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

=== 内容列表 ===
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]

[[File: 因果科学与Causal AI读书会-1.png |1300px| [https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能读书会] ==

本次读书会的目的是通过闭门分享讨论的形式，我们将为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境。帮助大家了解面向复杂系统的人工智能研究和前沿进展，了解深度学习，因果推断等方法论如何与复杂系统研究相互影响。为大家在自己的研究领域引入何种人工智能方法提供灵感。

此外，本次读书会还将邀请数名进行过高质量分享的青年学者参与我们后续的闭门研讨活动：“集智-凯风研读营”。研读营是集智年度最高水准的闭门科学研讨活动，是集智科学家们的年度聚会。在研读营期间，你将与多位来自不同领域，世界各个高校的集智科学家们进行为期一周的广泛而深刻的闭门交流，共享前沿知识和灵感。历届研读营都是集智科学家相互赋能的平台，每次研读营之后，集智科学家们都会带着新的灵感进一步推进自己的研究。

=== 基本介绍 ===

近 3 年来，随着数据量的井喷式增长，计算效率的显著提升，以深度学习为代表的人工智能技术迎来了第三次高潮，许多人工智能的产品应用在生活的方方面面，如人脸识别，机器翻译，语音识别等。但是进一步，人们希望机器可以辅助决策时却发现，以人类的视角没有办法很好的理解机器的决策，这时候就存在人与机器的「信任鸿沟」。我们不敢真正信任机器的决策，这也是人工智能在落地智能金融，无人驾驶等更复杂领域时遇到的问题和瓶颈。

所以为了更好利用机器的智能，理解复杂世界，人们开始寻求新的解释世界的方式：希望可以从「复杂系统」的角度进行突破，借助人工智能的方法和技术，揭开人工智能的黑箱，实现人与机器的真正信任。

集智俱乐部一直以来都是国内研究复杂科学的前沿阵地，我们希望可以发动社区内相关领域的研究者，一起来共同学习和探索，结合复杂系统的理论和方法，来更好的理解人工智能。所以我们发起了「面向复杂系统的人工智能研究」读书会。本次读书会将会围绕下面二个子主题，分别是：
基于深度学习的复杂系统自动建模
基于可解释性的因果推断方法论

==== 报名方式 ====

* 第一步：扫码填写报名信息。
* 第二步：信息填写之后，会弹出对应的负责人微信二维码，截图扫码添加二维码即可。
* 第三步：添加负责人微信号，提交保证金399元。
* 第四步：拉入对应的读书会讨论群。
* 第五步：想进一步继续参与研读营的朋友，发送简历或个人网站，research gate主页等能说明身份的资料给到负责人，在读书会结束之后，将公布研读营入选名单。

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1775

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=79 面向复杂系统的人工智能读书会论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] ==

科学是研究实践、是理性精神，也是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。科学学则是一门学科，旨在深入理解科学研究的种种因素并推动科学发展。

=== 基本介绍 ===

科学是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。与人类社会的其他复杂系统相比，科学通过自我革新精神实现了更大跨度的发展（科学革命），又通过文献传承更好的记录了自身的发展历史。

科学复杂系统中的事件对世界有广泛而深刻的影响：
* 创新是如何发生的
* 科学思想与知识是如何传播的
* 各学科发展的趋势是什么
* 跨学科研究何以不断涌现
* 团队规模如何影响科研成果
* 科学家的职业生涯与成就有无规律可循
* ...

这些都是科学学研究的问题。通过研究和回答这些问题，我们能够以科学的视角认知科学、理解科学，进而也促进科学事业的发展。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/2014

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/_Ye_9_88VAoCJQqro-OB-g Science经典综述文章：什么是科学学]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=70 复杂系统下的科学学]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=12 计算社会科学入门路径]，这个路径是梳理了计算社会科学的历史和研究方法，并列举了一些重要且经典的论文。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ==

复杂系统广阔而神秘，地球上的生物、气候、人脑、社会和经济的组织、一个生态系统、一个活细胞、甚至整个宇宙都属于复杂系统。本文旨在召集对复杂系统建模感兴趣或正在进行相关研究的朋友参与到此次读书会中，通过阅读经典文章，大家集思广益，激发科研想法，促进科研合作。

=== 基本介绍 ===

复杂系统是对生物，社会，金融，气候等不同领域内大量现象进行建模的重要手段。复杂系统的一大特征是，在系统内存在着大量个体，他们之间会发生相互作用。在现实生活中，尤其是在当今的大数据时代，我们通常面临的问题就是我们拥有大量对系统进行观察的数据，如个体个体的时间演变状态，个体的信息，而无法直接观察到个体之间的网络连接结构，也不知道个体之间的动力学演化规则。复杂网路自动建模问题关注的即是通过数据驱动，通过机器学习或其他算法去找到他们相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个复杂系统进行建模。

本次读书会的核心目的是「助力科研」，旨在汇集一批对复杂系统自动建模感兴趣或者正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿或者经典的对复杂系统进行结构和动力学重构的文章，进行深度讨论和交流，从而激发科研想法，促进读书会成员内部的科研的合作，产出和落地，并产生学术价值。

这是一个长期的读书会活动，读书会预计持续时间为半年，每2周会有人选择网络重构文献待续列表中论文（会持续增加新的经典和前沿论文），制作论文解读的 ppt 文件，在 zoom 会议软件上按照每2周1次，每次研读2-3篇论文的形式进行，以分享、讨论、复现代码为主。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1740

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=20 复杂系统自动建模必读论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

集智俱乐部读书会

2021-05-07T12:42:13Z

Tensor麻麻麻：/* 其他参考资料 */

{{#seo:
|keywords=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
|description=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
}}

集智俱乐部读书会是面向广大科研工作者的系列论文研读活动，其目的是共同深入学习探讨某个科学议题，了解前沿进展，激发科研灵感，促进科研合作，降低科研门槛。

读书会活动始于 2008 年，至今已经有 40 余个主题，内容涵盖复杂系统、人工智能、脑与意识、生命科学、因果科学、计算社会科学等。凝聚了众多优秀科研工作者，促进了科研合作发表论文，孵化了许多科研产品。如 2013 年的“深度学习”读书会孕育了彩云天气 APP，2015 年的“集体注意力流”读书会产生了众包书籍《走近2050》等。

集智俱乐部从2020年开始举办线上读书会，目前已有因果科学、生命复杂性、图神经网络、复杂系统自动建模、科学学、复杂经济学等主题的读书会，沉淀了非常多的主题和讨论，具体可看以下列表。

{| class="wikitable"
|+ 集智俱乐部2020-2021年读书会排期表
|-
! 读书会主题!! 核心发起人 !! 运营负责人 !! 报名途径 !! 持续期数 !! 当前状态 !! 固定时间
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] || 李奉治等 || 王婷 || https://campus.swarma.org/form/activity/27 || 11 || 进行中 || 周日上午10：00-12：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] || 李红刚等||王朝会 ||https://campus.swarma.org/form/activity/24 || 16 || 进行中|| 周二晚上8：00-10：00
|-
| [https://pattern.swarma.org/path?id=125 企业发展建模与预测读书会] || 张江等 || 陶如意 || https://campus.swarma.org/form/activity/31
|| 10 || 进行中 || 每周一晚上20:00--22:00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 社会计算读书会] ||王硕等 || 王建男|| https://campus.swarma.org/form/activity/32 || 10 || 即将开启 || 5月27日起，每周四晚上8：00-10：00
|-
|[https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] || 傅渥成等 ||刘培源 || https://campus.swarma.org/form/activity/16 ||12 || 已结束 ||周四晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] || 龚鹤扬等 || 王婷||https://campus.swarma.org/form/activity/12||14 || 已结束 ||周日晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能研究读书会] || 张江 ||张章 || https://campus.swarma.org/form/activity/8 ||9 ||已结束 ||周日晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] || 胡乔 || 胡乔|| https://campus.swarma.org/form/activity/7 ||6 || 已结束 || 周三晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ||张江 ||王婷 ||https://campus.swarma.org/form/activity/3 ||12 ||已结束 || 周日晚上8：00-10：00
|-

| 复杂管理学读书会||待定 || 待定 || || || 待开始 ||
|-

| 城市复杂性读书会|| 待定 || 王婷 || || ||待开始 ||
|-
|}

== [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] ==

为了进一步帮助整个社群的参与者拥有将因果推理的方法真正的应用到自己相关的研究中的能力，从基础知识及基本技能建立因果科学的计算框架，掌握举一反三，发现真正的问题并解决问题的能力；我们启动了因果科学社区的第二季读书会。

=== 基本介绍 ===

哥伦比亚大学 CausalAI 实验室主任 Elias Bareinboim 在其 ACM 邀请文章中提到：“如果我们希望下一代人工智能系统是安全的，稳健的，与人类兼容的，提升人类社会福祉的，那么把因果之梯和人类经验连接起来是至关重要的步骤”。回顾人类从亚里士多德开始的 2000 多年的因果研究历程，探求事物之间的因果关系是哲学、自然科学和社会科学等众多研究所追求的终极目标。那么如何让 AI 系统超越曲线拟合，攀登因果之梯思考为什么，并使用因果建模回答因果问题？是本次读书会希望解决的问题。

读书会期间将会精读两本因果科学方向最广泛认可入门教材（具体内容见下方阅读材料），我们不仅将共同完成书籍中的思考题，同时还独创性地加入编程实践内容，让大家可以亲手体验因果科学的美丽。
新的读书会将着重介绍如何计算干预分布，如何从观察和干预数据中推断因果模型，以及因果思想如何产生用于经典机器学习问题。非常适合有机器学习背景，希望深入学习研究因果科学的基础知识和重要模型方法，寻求解决相关研究问题的朋友参加。

==== 参与方式 ====

[[File:因果科学读书会报名.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容:[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址]
[[File:因果科学第二期报名.png|1300px |[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址] ]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/mOdTI0gR9rsRyX4fz3mYNA 因果科学入门读什么书？Y. Bengio博士候选人的研读路径推荐]

[https://mp.weixin.qq.com/s/TtYsTyyGEX7U1ZOSl-lsPw 前沿综述：因果推断与因果性学习研究进展]

[https://mp.weixin.qq.com/s/W6PIE211TavEgg_s3adDdg 因果表征学习最新综述：连接因果科学和机器学习的桥梁]

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] ==

为了更好地普及复杂经济学思想，促进复杂经济学教育，推进复杂经济学研究，集智俱乐部特筹备复杂经济学的主题读书会。读书会由北京师范大学李红刚教授发起，获得王有贵、周涛、吕琳媛、张江、陈清华、李睿琪六位老师的内容支持。

=== 基本介绍 ===

传统的主流经济学基于理性人假设，寻求静态的均衡结果。而复杂经济学是一门超越了均衡范式的经济学，它认为经济不是机械的、确定的、可预测的，而是有机的、不确定的、永远在演化进程中。

复杂经济学以一种不同的方式来思考经济，将经济视作不断进行自我“计算”、自我创建和自我更新的处于动态过程中的演化系统。它强调偶然性、意义构建和“一切变化皆有可能”，是一门以预测、反应、创新和替代为基础的“动词”意义上的学科。

复杂经济学以非均衡为基本前提（均衡是其特例），用更具一般性的方法来研究经济，它不仅是对传统经济学的补充和拓展，更可能稳步走向未来经济学的中心。

目前的复杂经济学研究一般基于复杂系统思维，使用多主体建模、复杂网络、统计物理和其它学科、以及大数据分析等思想方法工具，去研究一些传统经济学有意忽视或难以处理的社会经济问题。

==== 参与方式 ====

[[File:复杂经济学读书会.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]
[[File:复杂经济学读书会2_compressed.jpg|1300px| [https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/sAcfkZXlKuE1Y0ooU6JePg César Hidalgo：收益递增的复杂性]

[https://mp.weixin.qq.com/s/_C7v1-lx_BpRSJb1Bv775w 布莱恩·阿瑟：数字经济是增长新引擎，还是潘多拉魔盒？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/3yj4LN3IV0UNkXHcQDyLzQ 为什么大脑都是吝啬鬼——大脑网络组织中的经济学]

==== 相关路径 ====

[https://pattern.swarma.org/path?id=109 复杂经济学读书会论文清单]

== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 复杂系统自动建模——企业建模与发展预测读书会] ==

复杂系统自动建模是通过数据驱动，使用机器学习或其他算法，去找到复杂系统的相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个系统进行建模的技术。

此前，我们已经展开了两季复杂系统自动建模主题的读书会。

在第一季读书会中，我们以“助力科研”为核心目的，汇集了一批对复杂系统自动建模感兴趣，以及正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿和经典文献，对复杂系统进行结构和动力学重构领域进行了深度的讨论和交流。

而在第二季“面向复杂系统人工智能研究”的读书会中，我们着重关注用复杂系统的理论和方法更好地理解人工智能，探讨了基于深度学习的复杂系统自动建模技术，以及基于可解释性的因果推断方法论。并且在此基础上，集智俱乐部涌现出了“因果科学社区”，“因果读书会”第二季也正如火如荼地进行中。

=== 基本介绍 ===

本次读书会是复杂系统自动建模系列读书会第三季。

实证数据表明，一些大企业创造的财富总量往往比一些国家还要多。例如，2019年，苹果公司的总资产为3385亿美元，超过了全球第38大经济体新加坡的国内生产总值(GDP) ；中国最大的互联网企业之一阿里集团的总资产为1438亿美元，几乎和乌克兰的 GDP相等。另一方面，企业是当代经济的基本单位，也是人类与经济环境互动的主要载体。因此，理解企业的演化规律，与理解经济、国家、城市的演化一样，都是我们认识社会系统的重要手段。

而企业是一个典型的复杂系统。企业内部，企业与企业之间都存在着相互作用关系，并且这种相互作用又会推动企业系统的演化。《规模》这本书介绍了企业和生命体一样，存在生长、新陈代谢，以及死亡的机制，探索了不同类型的系统背后存在的统一规律，将网络和规模缩放范式应用于公司的动力学、生长和结构上来，推动了用复杂科学的视角对企业系统的进一步讨论。

我们这次主要内容聚焦于复杂系统自动建模技术在企业研究领域的应用，包括企业破产预测，企业财务属性预测，企业网络研究，企业建模等等。目的在于进一步深入探索复杂科学理论和方法在实证研究中的应用，进一步揭示真实世界的运作模式。

我们也邀请了来自管理科学的老师和同学，对企业研究领域当前关注的问题和方法进行分享，以期实现机器学习、管理科学、网络科学等多学科的碰撞。

==== 报名方式 ====

[[文件:报名表.png|200px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2570 企业读书会回放地址点击跳转]

=== 其他参考资料 ===

==== 前两季视频回放 ====

[https://campus.swarma.org/course/1740 复杂系统自动建模第一期的内容回放]
[https://campus.swarma.org/course/1775 复杂系统自动建模第二期的内容回放]

==== 相关文章资料 ====
[https://mp.weixin.qq.com/s/iIq4VaLMz_zhquoFL10oYw 企业规模法则：数学模型如何破解公司组织层级难题]
[https://mp.weixin.qq.com/s/ouu4cfM0ovYUtBPY5hXTiA 为什么公司有衰老死亡，而城市却长生不老？]
[https://mp.weixin.qq.com/s/LQlyD9YFrEci8V-ZJyZMKg 如何用网络科学预测创业公司未来成败？]
[https://mp.weixin.qq.com/s/_qhFxmF-qAvZRyHY37haOQ PNAS刊文揭秘三千万员工大数据：初创公司要想生存，就应该这样招人]
[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]

==== 相关路径 ====
[https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]
[https://pattern.swarma.org/path?id=84 路径 - 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]
[https://pattern.swarma.org/path?id=28 路径 - 复杂网络动力学系统重构文献]
[https://pattern.swarma.org/path?id=20 路径 - 复杂系统自动建模必读论文列表]

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== [https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 社会计算系列读书会] ==

为了相关领域学者更好地讨论和交流，推动交叉学科间的合作，促进社会计算的发展和研究，集智社会计算读书会期待和大家一起分享论文、讨论和交流碰撞。

=== 基本介绍 ===

==== 公众号推文：[https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 融合计算科学、社会科学与复杂科学：社会计算系列读书会启动招募]====

数字技术不仅彻底改变了我们的社会，也正在改变我们研究社会的方式。目前，硅谷里那些价值不菲的公司、许多强大的政府机构和影响力颇大的社会运动都在利用这一点。而这一切的共同点是，它们都在使用计算工具或数据处理技术来帮助理解并影响人类的行为及其社会动力学。

在这个数据时代里，数字足迹毫无保留地记录下了日益增多的人类社会中的各种互动信息，而对这些信息的研究可以使我们对社会的本质及其运作规律获得前所未有的认知和理解。这其中包括了长期以来令人困惑的错综复杂的社会网络，计算能力的改变让该领域的研究取得了长足进步，诸如机器学习和自然语言处理等技术的进步使得科学家可以检测和分析那些隐藏的模式。计算仿真将使我们拥有模拟已知现实甚至探索未知条件的能力，这些变化彻底改变了传统的社会科学研究范式。
新的研究范式方兴未艾，而本读书会希望将这些新的研究范式呈现出来并集结起来，通过分享和讨论加强社区的交流碰撞，促进对这个领域的梳理和建设。

==== 参与方式 ====

[[File:社会计算读书会报名.png|200px]]

扫码/点击报名：https://campus.swarma.org/form/activity/32

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金399元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会即将开启，内容沉淀会放到集智学园的平台上
* [https://campus.swarma.org/course/2709 社会计算读书会回放地址]
 
 
[[File:社会计算读书会.jpg | 1000px | [https://campus.swarma.org/course/2709 社会计算读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===
* [https://pattern.swarma.org/paper?id=cf4e13d4-3c7b-11eb-8ce1-0242ac1a0007 2020年社会计算国际会议]
* [https://wiki.swarma.org/index.php?title=%E8%AE%A1%E7%AE%97%E7%A4%BE%E4%BC%9A%E5%AD%A6 社会计算（集智百科）]

==== 文章总结 ====

==== 社会计算相关路径 ====

* [https://pattern.swarma.org/path?id=126 集智俱乐部【社会计算读书会】论文列表]， ⬅️ 这个是读书会中列出的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=77 计算社会学入门路径 - 项目实操型]
* [https://pattern.swarma.org/path?id=12 计算社会科学入门路径]
* [https://pattern.swarma.org/path?id=98 社会计算入门路径]
* [https://pattern.swarma.org/path?id=33 社会引力定律——追根溯源]

——————————————————————————————————

== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] ==

生命作为最典型的复杂系统，从细胞到个体再到群体，在不同层次上都展现出各种复杂性，引发不同学科研究者的兴趣。为了促进生命复杂系统的跨学科交流，我们策划“生命复杂性”系列读书会，组织精读和讨论相关研究。

=== 基本介绍 ===

在物理学家薛定谔的《生命是什么》中，生命以负熵为食，能够新陈代谢和自我复制。

* 在自创生理论看来，生命就是一个复杂的化学网络，每时每刻都在不断地生成自己，仅仅是化学过程。
*
* 从计算的视角，生命就是一台图灵机。碱基配的过程与图灵二进制的工作原理如出一辙。
*
* 而从信息的视角，生命主体是能将自身信息从过去传播到未来、并保持一定时间完整性度量的集合体。

对“生命是什么”的定义，流派众多。在本次读书会中，我们尝试跳出生物学的桎梏，从物理和信息的角度，理解生命是什么，个体与环境的边界是什么。

==== 报名方式 ====
[[File:生命复杂性读书会报名表.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。
第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。
第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]

[[File: 生命复杂性读书会.jpg |1300px| [https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/zUlrRQNZg2nY2k535mj1wQ 生命是什么？圣塔菲研究所提出“个体信息理论”，重新定义个体生命]

[https://mp.weixin.qq.com/s/xe54zCUPKQAf6wfx666hxQ 生命起源百年探索：进化论、信息论、热力学谁是主角？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/YqvLBfnkkXq4T33j3AhqAg 生命起源研究的新里程碑：Science刊文揭示前生命化学自催化网络]

[https://mp.weixin.qq.com/s/qH_6-4smLQdHkh8YpfEvMw 为什么蛋白质兼具可塑性与稳定性？从进化视角揭示生命复杂系统的内在平衡]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=105 「生命—信息—物理」生命复杂性读书会论文清单（更新中）]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] ==

本次读书会的目的是希望可以出版一本关于因果推理相关的书籍，我们希望可以通过闭门分享讨论的形式，为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境，共同掌握因果推理的基础知识，前沿探究，和业界应用，同时将读书会的产出以科普书籍的方式出版。

=== 基本介绍 ===

Judea Pearl 认为当下正在进行一场改变数据科学的新革命 — ”因果革命“。因果革命和以数据为中心的第一次数据科学革命，也就是大数据革命（涉及机器学习，深度学习及其应用，例如Alpha-Go、语音识别、机器翻译、自动驾驶等等）的不同之处在于，它以科学为中心，涉及从数据到政策、可解释性、机制的泛化，再到一些社会科学中的归因和公平性问题，甚至哲学中的创造性和自由意志。可以说，因果革命彻底改变了科学家处理因果问题的方式，形成了一门新学科—因果科学。

前的大多数 AI 系统只是曲线拟合，他们面临许多开放性难题本质上与因果相关，而其中的三个最主要困难 (1) 稳健性/适应性， (2) 可解释性，和 (3) 不能理解因果关系，而这些问题可以用现代因果建模解决。因果推理和机器学习融合，构建具备果推理能力的 Causal AI 系统，是实现强人工智能的关键步骤。

==== 报名方式 ====

[[File:因果科学与causal AI读书会第一期.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

=== 内容列表 ===
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]

[[File: 因果科学与Causal AI读书会-1.png |1300px| [https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能读书会] ==

本次读书会的目的是通过闭门分享讨论的形式，我们将为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境。帮助大家了解面向复杂系统的人工智能研究和前沿进展，了解深度学习，因果推断等方法论如何与复杂系统研究相互影响。为大家在自己的研究领域引入何种人工智能方法提供灵感。

此外，本次读书会还将邀请数名进行过高质量分享的青年学者参与我们后续的闭门研讨活动：“集智-凯风研读营”。研读营是集智年度最高水准的闭门科学研讨活动，是集智科学家们的年度聚会。在研读营期间，你将与多位来自不同领域，世界各个高校的集智科学家们进行为期一周的广泛而深刻的闭门交流，共享前沿知识和灵感。历届研读营都是集智科学家相互赋能的平台，每次研读营之后，集智科学家们都会带着新的灵感进一步推进自己的研究。

=== 基本介绍 ===

近 3 年来，随着数据量的井喷式增长，计算效率的显著提升，以深度学习为代表的人工智能技术迎来了第三次高潮，许多人工智能的产品应用在生活的方方面面，如人脸识别，机器翻译，语音识别等。但是进一步，人们希望机器可以辅助决策时却发现，以人类的视角没有办法很好的理解机器的决策，这时候就存在人与机器的「信任鸿沟」。我们不敢真正信任机器的决策，这也是人工智能在落地智能金融，无人驾驶等更复杂领域时遇到的问题和瓶颈。

所以为了更好利用机器的智能，理解复杂世界，人们开始寻求新的解释世界的方式：希望可以从「复杂系统」的角度进行突破，借助人工智能的方法和技术，揭开人工智能的黑箱，实现人与机器的真正信任。

集智俱乐部一直以来都是国内研究复杂科学的前沿阵地，我们希望可以发动社区内相关领域的研究者，一起来共同学习和探索，结合复杂系统的理论和方法，来更好的理解人工智能。所以我们发起了「面向复杂系统的人工智能研究」读书会。本次读书会将会围绕下面二个子主题，分别是：
基于深度学习的复杂系统自动建模
基于可解释性的因果推断方法论

==== 报名方式 ====

* 第一步：扫码填写报名信息。
* 第二步：信息填写之后，会弹出对应的负责人微信二维码，截图扫码添加二维码即可。
* 第三步：添加负责人微信号，提交保证金399元。
* 第四步：拉入对应的读书会讨论群。
* 第五步：想进一步继续参与研读营的朋友，发送简历或个人网站，research gate主页等能说明身份的资料给到负责人，在读书会结束之后，将公布研读营入选名单。

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1775

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=79 面向复杂系统的人工智能读书会论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] ==

科学是研究实践、是理性精神，也是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。科学学则是一门学科，旨在深入理解科学研究的种种因素并推动科学发展。

=== 基本介绍 ===

科学是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。与人类社会的其他复杂系统相比，科学通过自我革新精神实现了更大跨度的发展（科学革命），又通过文献传承更好的记录了自身的发展历史。

科学复杂系统中的事件对世界有广泛而深刻的影响：
* 创新是如何发生的
* 科学思想与知识是如何传播的
* 各学科发展的趋势是什么
* 跨学科研究何以不断涌现
* 团队规模如何影响科研成果
* 科学家的职业生涯与成就有无规律可循
* ...

这些都是科学学研究的问题。通过研究和回答这些问题，我们能够以科学的视角认知科学、理解科学，进而也促进科学事业的发展。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/2014

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/_Ye_9_88VAoCJQqro-OB-g Science经典综述文章：什么是科学学]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=70 复杂系统下的科学学]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=12 计算社会科学入门路径]，这个路径是梳理了计算社会科学的历史和研究方法，并列举了一些重要且经典的论文。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ==

复杂系统广阔而神秘，地球上的生物、气候、人脑、社会和经济的组织、一个生态系统、一个活细胞、甚至整个宇宙都属于复杂系统。本文旨在召集对复杂系统建模感兴趣或正在进行相关研究的朋友参与到此次读书会中，通过阅读经典文章，大家集思广益，激发科研想法，促进科研合作。

=== 基本介绍 ===

复杂系统是对生物，社会，金融，气候等不同领域内大量现象进行建模的重要手段。复杂系统的一大特征是，在系统内存在着大量个体，他们之间会发生相互作用。在现实生活中，尤其是在当今的大数据时代，我们通常面临的问题就是我们拥有大量对系统进行观察的数据，如个体个体的时间演变状态，个体的信息，而无法直接观察到个体之间的网络连接结构，也不知道个体之间的动力学演化规则。复杂网路自动建模问题关注的即是通过数据驱动，通过机器学习或其他算法去找到他们相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个复杂系统进行建模。

本次读书会的核心目的是「助力科研」，旨在汇集一批对复杂系统自动建模感兴趣或者正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿或者经典的对复杂系统进行结构和动力学重构的文章，进行深度讨论和交流，从而激发科研想法，促进读书会成员内部的科研的合作，产出和落地，并产生学术价值。

这是一个长期的读书会活动，读书会预计持续时间为半年，每2周会有人选择网络重构文献待续列表中论文（会持续增加新的经典和前沿论文），制作论文解读的 ppt 文件，在 zoom 会议软件上按照每2周1次，每次研读2-3篇论文的形式进行，以分享、讨论、复现代码为主。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1740

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=20 复杂系统自动建模必读论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

集智俱乐部读书会

2021-05-07T12:12:03Z

Tensor麻麻麻：/* 其他参考资料 */

{{#seo:
|keywords=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
|description=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
}}

集智俱乐部读书会是面向广大科研工作者的系列论文研读活动，其目的是共同深入学习探讨某个科学议题，了解前沿进展，激发科研灵感，促进科研合作，降低科研门槛。

读书会活动始于 2008 年，至今已经有 40 余个主题，内容涵盖复杂系统、人工智能、脑与意识、生命科学、因果科学、计算社会科学等。凝聚了众多优秀科研工作者，促进了科研合作发表论文，孵化了许多科研产品。如 2013 年的“深度学习”读书会孕育了彩云天气 APP，2015 年的“集体注意力流”读书会产生了众包书籍《走近2050》等。

集智俱乐部从2020年开始举办线上读书会，目前已有因果科学、生命复杂性、图神经网络、复杂系统自动建模、科学学、复杂经济学等主题的读书会，沉淀了非常多的主题和讨论，具体可看以下列表。

{| class="wikitable"
|+ 集智俱乐部2020-2021年读书会排期表
|-
! 读书会主题!! 核心发起人 !! 运营负责人 !! 报名途径 !! 持续期数 !! 当前状态 !! 固定时间
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] || 李奉治等 || 王婷 || https://campus.swarma.org/form/activity/27 || 11 || 进行中 || 周日上午10：00-12：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] || 李红刚等||王朝会 ||https://campus.swarma.org/form/activity/24 || 16 || 进行中|| 周二晚上8：00-10：00
|-
| [https://pattern.swarma.org/path?id=125 企业发展建模与预测读书会] || 张江等 || 陶如意 || https://campus.swarma.org/form/activity/31
|| 10 || 进行中 || 每周一晚上20:00--22:00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 社会计算读书会] ||王硕等 || 王建男|| https://campus.swarma.org/form/activity/32 || 10 || 即将开启 || 5月27日起，每周四晚上8：00-10：00
|-
|[https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] || 傅渥成等 ||刘培源 || https://campus.swarma.org/form/activity/16 ||12 || 已结束 ||周四晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] || 龚鹤扬等 || 王婷||https://campus.swarma.org/form/activity/12||14 || 已结束 ||周日晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能研究读书会] || 张江 ||张章 || https://campus.swarma.org/form/activity/8 ||9 ||已结束 ||周日晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] || 胡乔 || 胡乔|| https://campus.swarma.org/form/activity/7 ||6 || 已结束 || 周三晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ||张江 ||王婷 ||https://campus.swarma.org/form/activity/3 ||12 ||已结束 || 周日晚上8：00-10：00
|-

| 复杂管理学读书会||待定 || 待定 || || || 待开始 ||
|-

| 城市复杂性读书会|| 待定 || 王婷 || || ||待开始 ||
|-
|}

== [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] ==

为了进一步帮助整个社群的参与者拥有将因果推理的方法真正的应用到自己相关的研究中的能力，从基础知识及基本技能建立因果科学的计算框架，掌握举一反三，发现真正的问题并解决问题的能力；我们启动了因果科学社区的第二季读书会。

=== 基本介绍 ===

哥伦比亚大学 CausalAI 实验室主任 Elias Bareinboim 在其 ACM 邀请文章中提到：“如果我们希望下一代人工智能系统是安全的，稳健的，与人类兼容的，提升人类社会福祉的，那么把因果之梯和人类经验连接起来是至关重要的步骤”。回顾人类从亚里士多德开始的 2000 多年的因果研究历程，探求事物之间的因果关系是哲学、自然科学和社会科学等众多研究所追求的终极目标。那么如何让 AI 系统超越曲线拟合，攀登因果之梯思考为什么，并使用因果建模回答因果问题？是本次读书会希望解决的问题。

读书会期间将会精读两本因果科学方向最广泛认可入门教材（具体内容见下方阅读材料），我们不仅将共同完成书籍中的思考题，同时还独创性地加入编程实践内容，让大家可以亲手体验因果科学的美丽。
新的读书会将着重介绍如何计算干预分布，如何从观察和干预数据中推断因果模型，以及因果思想如何产生用于经典机器学习问题。非常适合有机器学习背景，希望深入学习研究因果科学的基础知识和重要模型方法，寻求解决相关研究问题的朋友参加。

==== 参与方式 ====

[[File:因果科学读书会报名.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容:[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址]
[[File:因果科学第二期报名.png|1300px |[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址] ]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/mOdTI0gR9rsRyX4fz3mYNA 因果科学入门读什么书？Y. Bengio博士候选人的研读路径推荐]

[https://mp.weixin.qq.com/s/TtYsTyyGEX7U1ZOSl-lsPw 前沿综述：因果推断与因果性学习研究进展]

[https://mp.weixin.qq.com/s/W6PIE211TavEgg_s3adDdg 因果表征学习最新综述：连接因果科学和机器学习的桥梁]

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] ==

为了更好地普及复杂经济学思想，促进复杂经济学教育，推进复杂经济学研究，集智俱乐部特筹备复杂经济学的主题读书会。读书会由北京师范大学李红刚教授发起，获得王有贵、周涛、吕琳媛、张江、陈清华、李睿琪六位老师的内容支持。

=== 基本介绍 ===

传统的主流经济学基于理性人假设，寻求静态的均衡结果。而复杂经济学是一门超越了均衡范式的经济学，它认为经济不是机械的、确定的、可预测的，而是有机的、不确定的、永远在演化进程中。

复杂经济学以一种不同的方式来思考经济，将经济视作不断进行自我“计算”、自我创建和自我更新的处于动态过程中的演化系统。它强调偶然性、意义构建和“一切变化皆有可能”，是一门以预测、反应、创新和替代为基础的“动词”意义上的学科。

复杂经济学以非均衡为基本前提（均衡是其特例），用更具一般性的方法来研究经济，它不仅是对传统经济学的补充和拓展，更可能稳步走向未来经济学的中心。

目前的复杂经济学研究一般基于复杂系统思维，使用多主体建模、复杂网络、统计物理和其它学科、以及大数据分析等思想方法工具，去研究一些传统经济学有意忽视或难以处理的社会经济问题。

==== 参与方式 ====

[[File:复杂经济学读书会.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]
[[File:复杂经济学读书会2_compressed.jpg|1300px| [https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/sAcfkZXlKuE1Y0ooU6JePg César Hidalgo：收益递增的复杂性]

[https://mp.weixin.qq.com/s/_C7v1-lx_BpRSJb1Bv775w 布莱恩·阿瑟：数字经济是增长新引擎，还是潘多拉魔盒？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/3yj4LN3IV0UNkXHcQDyLzQ 为什么大脑都是吝啬鬼——大脑网络组织中的经济学]

==== 相关路径 ====

[https://pattern.swarma.org/path?id=109 复杂经济学读书会论文清单]

== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 复杂系统自动建模——企业建模与发展预测读书会] ==

复杂系统自动建模是通过数据驱动，使用机器学习或其他算法，去找到复杂系统的相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个系统进行建模的技术。

此前，我们已经展开了两季复杂系统自动建模主题的读书会。

在第一季读书会中，我们以“助力科研”为核心目的，汇集了一批对复杂系统自动建模感兴趣，以及正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿和经典文献，对复杂系统进行结构和动力学重构领域进行了深度的讨论和交流。

而在第二季“面向复杂系统人工智能研究”的读书会中，我们着重关注用复杂系统的理论和方法更好地理解人工智能，探讨了基于深度学习的复杂系统自动建模技术，以及基于可解释性的因果推断方法论。并且在此基础上，集智俱乐部涌现出了“因果科学社区”，“因果读书会”第二季也正如火如荼地进行中。

=== 基本介绍 ===

本次读书会是复杂系统自动建模系列读书会第三季。

实证数据表明，一些大企业创造的财富总量往往比一些国家还要多。例如，2019年，苹果公司的总资产为3385亿美元，超过了全球第38大经济体新加坡的国内生产总值(GDP) ；中国最大的互联网企业之一阿里集团的总资产为1438亿美元，几乎和乌克兰的 GDP相等。另一方面，企业是当代经济的基本单位，也是人类与经济环境互动的主要载体。因此，理解企业的演化规律，与理解经济、国家、城市的演化一样，都是我们认识社会系统的重要手段。

而企业是一个典型的复杂系统。企业内部，企业与企业之间都存在着相互作用关系，并且这种相互作用又会推动企业系统的演化。《规模》这本书介绍了企业和生命体一样，存在生长、新陈代谢，以及死亡的机制，探索了不同类型的系统背后存在的统一规律，将网络和规模缩放范式应用于公司的动力学、生长和结构上来，推动了用复杂科学的视角对企业系统的进一步讨论。

我们这次主要内容聚焦于复杂系统自动建模技术在企业研究领域的应用，包括企业破产预测，企业财务属性预测，企业网络研究，企业建模等等。目的在于进一步深入探索复杂科学理论和方法在实证研究中的应用，进一步揭示真实世界的运作模式。

我们也邀请了来自管理科学的老师和同学，对企业研究领域当前关注的问题和方法进行分享，以期实现机器学习、管理科学、网络科学等多学科的碰撞。

==== 报名方式 ====

[[文件:报名表.png|200px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2570 企业读书会回放地址点击跳转]

=== 其他参考资料 ===

==== 前两季视频回放 ====

[https://campus.swarma.org/course/1740 复杂系统自动建模第一期的内容回放]
[https://campus.swarma.org/course/1775 复杂系统自动建模第二期的内容回放]

==== 相关文章资料 ====
[https://mp.weixin.qq.com/s/iIq4VaLMz_zhquoFL10oYw 企业规模法则：数学模型如何破解公司组织层级难题]
[https://mp.weixin.qq.com/s/ouu4cfM0ovYUtBPY5hXTiA 为什么公司有衰老死亡，而城市却长生不老？]
[https://mp.weixin.qq.com/s/LQlyD9YFrEci8V-ZJyZMKg 如何用网络科学预测创业公司未来成败？]
[https://mp.weixin.qq.com/s/_qhFxmF-qAvZRyHY37haOQ PNAS刊文揭秘三千万员工大数据：初创公司要想生存，就应该这样招人]
[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]

==== 相关路径 ====
[https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]
[https://pattern.swarma.org/path?id=84 路径 - 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]
[https://pattern.swarma.org/path?id=28 路径 - 复杂网络动力学系统重构文献]
[https://pattern.swarma.org/path?id=20 路径 - 复杂系统自动建模必读论文列表]

——————————————————————————————————

== [https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 社会计算系列读书会] ==

为了相关领域学者更好地讨论和交流，推动交叉学科间的合作，促进社会计算的发展和研究，集智社会计算读书会期待和大家一起分享论文、讨论和交流碰撞。

=== 基本介绍 ===

==== 公众号推文：[https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 融合计算科学、社会科学与复杂科学：社会计算系列读书会启动招募]====

数字技术不仅彻底改变了我们的社会，也正在改变我们研究社会的方式。目前，硅谷里那些价值不菲的公司、许多强大的政府机构和影响力颇大的社会运动都在利用这一点。而这一切的共同点是，它们都在使用计算工具或数据处理技术来帮助理解并影响人类的行为及其社会动力学。

在这个数据时代里，数字足迹毫无保留地记录下了日益增多的人类社会中的各种互动信息，而对这些信息的研究可以使我们对社会的本质及其运作规律获得前所未有的认知和理解。这其中包括了长期以来令人困惑的错综复杂的社会网络，计算能力的改变让该领域的研究取得了长足进步，诸如机器学习和自然语言处理等技术的进步使得科学家可以检测和分析那些隐藏的模式。计算仿真将使我们拥有模拟已知现实甚至探索未知条件的能力，这些变化彻底改变了传统的社会科学研究范式。
新的研究范式方兴未艾，而本读书会希望将这些新的研究范式呈现出来并集结起来，通过分享和讨论加强社区的交流碰撞，促进对这个领域的梳理和建设。

==== 参与方式 ====

[[File:社会计算读书会报名.png|200px]]

扫码/点击报名：https://campus.swarma.org/form/activity/32

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金399元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会即将开启，内容沉淀会放到集智学园的平台上
* [https://campus.swarma.org/course/2709 社会计算读书会回放地址]
 
 
[[File:社会计算读书会.jpg | 1000px | [https://campus.swarma.org/course/2709 社会计算读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===
* [https://pattern.swarma.org/paper?id=cf4e13d4-3c7b-11eb-8ce1-0242ac1a0007 2020年社会计算国际会议]

==== 文章总结 ====

==== 社会计算相关路径 ====

* [https://pattern.swarma.org/path?id=126 集智俱乐部【社会计算读书会】论文列表]， ⬅️ 这个是读书会中列出的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=77 计算社会学入门路径 - 项目实操型]
* [https://pattern.swarma.org/path?id=12 计算社会科学入门路径]
* [https://pattern.swarma.org/path?id=98 社会计算入门路径]
* [https://pattern.swarma.org/path?id=33 社会引力定律——追根溯源]

——————————————————————————————————

== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] ==

生命作为最典型的复杂系统，从细胞到个体再到群体，在不同层次上都展现出各种复杂性，引发不同学科研究者的兴趣。为了促进生命复杂系统的跨学科交流，我们策划“生命复杂性”系列读书会，组织精读和讨论相关研究。

=== 基本介绍 ===

在物理学家薛定谔的《生命是什么》中，生命以负熵为食，能够新陈代谢和自我复制。

* 在自创生理论看来，生命就是一个复杂的化学网络，每时每刻都在不断地生成自己，仅仅是化学过程。
*
* 从计算的视角，生命就是一台图灵机。碱基配的过程与图灵二进制的工作原理如出一辙。
*
* 而从信息的视角，生命主体是能将自身信息从过去传播到未来、并保持一定时间完整性度量的集合体。

对“生命是什么”的定义，流派众多。在本次读书会中，我们尝试跳出生物学的桎梏，从物理和信息的角度，理解生命是什么，个体与环境的边界是什么。

==== 报名方式 ====
[[File:生命复杂性读书会报名表.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。
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第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]

[[File: 生命复杂性读书会.jpg |1300px| [https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/zUlrRQNZg2nY2k535mj1wQ 生命是什么？圣塔菲研究所提出“个体信息理论”，重新定义个体生命]

[https://mp.weixin.qq.com/s/xe54zCUPKQAf6wfx666hxQ 生命起源百年探索：进化论、信息论、热力学谁是主角？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/YqvLBfnkkXq4T33j3AhqAg 生命起源研究的新里程碑：Science刊文揭示前生命化学自催化网络]

[https://mp.weixin.qq.com/s/qH_6-4smLQdHkh8YpfEvMw 为什么蛋白质兼具可塑性与稳定性？从进化视角揭示生命复杂系统的内在平衡]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=105 「生命—信息—物理」生命复杂性读书会论文清单（更新中）]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] ==

本次读书会的目的是希望可以出版一本关于因果推理相关的书籍，我们希望可以通过闭门分享讨论的形式，为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境，共同掌握因果推理的基础知识，前沿探究，和业界应用，同时将读书会的产出以科普书籍的方式出版。

=== 基本介绍 ===

Judea Pearl 认为当下正在进行一场改变数据科学的新革命 — ”因果革命“。因果革命和以数据为中心的第一次数据科学革命，也就是大数据革命（涉及机器学习，深度学习及其应用，例如Alpha-Go、语音识别、机器翻译、自动驾驶等等）的不同之处在于，它以科学为中心，涉及从数据到政策、可解释性、机制的泛化，再到一些社会科学中的归因和公平性问题，甚至哲学中的创造性和自由意志。可以说，因果革命彻底改变了科学家处理因果问题的方式，形成了一门新学科—因果科学。

前的大多数 AI 系统只是曲线拟合，他们面临许多开放性难题本质上与因果相关，而其中的三个最主要困难 (1) 稳健性/适应性， (2) 可解释性，和 (3) 不能理解因果关系，而这些问题可以用现代因果建模解决。因果推理和机器学习融合，构建具备果推理能力的 Causal AI 系统，是实现强人工智能的关键步骤。

==== 报名方式 ====

[[File:因果科学与causal AI读书会第一期.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

=== 内容列表 ===
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]

[[File: 因果科学与Causal AI读书会-1.png |1300px| [https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能读书会] ==

本次读书会的目的是通过闭门分享讨论的形式，我们将为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境。帮助大家了解面向复杂系统的人工智能研究和前沿进展，了解深度学习，因果推断等方法论如何与复杂系统研究相互影响。为大家在自己的研究领域引入何种人工智能方法提供灵感。

此外，本次读书会还将邀请数名进行过高质量分享的青年学者参与我们后续的闭门研讨活动：“集智-凯风研读营”。研读营是集智年度最高水准的闭门科学研讨活动，是集智科学家们的年度聚会。在研读营期间，你将与多位来自不同领域，世界各个高校的集智科学家们进行为期一周的广泛而深刻的闭门交流，共享前沿知识和灵感。历届研读营都是集智科学家相互赋能的平台，每次研读营之后，集智科学家们都会带着新的灵感进一步推进自己的研究。

=== 基本介绍 ===

近 3 年来，随着数据量的井喷式增长，计算效率的显著提升，以深度学习为代表的人工智能技术迎来了第三次高潮，许多人工智能的产品应用在生活的方方面面，如人脸识别，机器翻译，语音识别等。但是进一步，人们希望机器可以辅助决策时却发现，以人类的视角没有办法很好的理解机器的决策，这时候就存在人与机器的「信任鸿沟」。我们不敢真正信任机器的决策，这也是人工智能在落地智能金融，无人驾驶等更复杂领域时遇到的问题和瓶颈。

所以为了更好利用机器的智能，理解复杂世界，人们开始寻求新的解释世界的方式：希望可以从「复杂系统」的角度进行突破，借助人工智能的方法和技术，揭开人工智能的黑箱，实现人与机器的真正信任。

集智俱乐部一直以来都是国内研究复杂科学的前沿阵地，我们希望可以发动社区内相关领域的研究者，一起来共同学习和探索，结合复杂系统的理论和方法，来更好的理解人工智能。所以我们发起了「面向复杂系统的人工智能研究」读书会。本次读书会将会围绕下面二个子主题，分别是：
基于深度学习的复杂系统自动建模
基于可解释性的因果推断方法论

==== 报名方式 ====

* 第一步：扫码填写报名信息。
* 第二步：信息填写之后，会弹出对应的负责人微信二维码，截图扫码添加二维码即可。
* 第三步：添加负责人微信号，提交保证金399元。
* 第四步：拉入对应的读书会讨论群。
* 第五步：想进一步继续参与研读营的朋友，发送简历或个人网站，research gate主页等能说明身份的资料给到负责人，在读书会结束之后，将公布研读营入选名单。

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1775

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=79 面向复杂系统的人工智能读书会论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] ==

科学是研究实践、是理性精神，也是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。科学学则是一门学科，旨在深入理解科学研究的种种因素并推动科学发展。

=== 基本介绍 ===

科学是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。与人类社会的其他复杂系统相比，科学通过自我革新精神实现了更大跨度的发展（科学革命），又通过文献传承更好的记录了自身的发展历史。

科学复杂系统中的事件对世界有广泛而深刻的影响：
* 创新是如何发生的
* 科学思想与知识是如何传播的
* 各学科发展的趋势是什么
* 跨学科研究何以不断涌现
* 团队规模如何影响科研成果
* 科学家的职业生涯与成就有无规律可循
* ...

这些都是科学学研究的问题。通过研究和回答这些问题，我们能够以科学的视角认知科学、理解科学，进而也促进科学事业的发展。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/2014

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/_Ye_9_88VAoCJQqro-OB-g Science经典综述文章：什么是科学学]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=70 复杂系统下的科学学]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=12 计算社会科学入门路径]，这个路径是梳理了计算社会科学的历史和研究方法，并列举了一些重要且经典的论文。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ==

复杂系统广阔而神秘，地球上的生物、气候、人脑、社会和经济的组织、一个生态系统、一个活细胞、甚至整个宇宙都属于复杂系统。本文旨在召集对复杂系统建模感兴趣或正在进行相关研究的朋友参与到此次读书会中，通过阅读经典文章，大家集思广益，激发科研想法，促进科研合作。

=== 基本介绍 ===

复杂系统是对生物，社会，金融，气候等不同领域内大量现象进行建模的重要手段。复杂系统的一大特征是，在系统内存在着大量个体，他们之间会发生相互作用。在现实生活中，尤其是在当今的大数据时代，我们通常面临的问题就是我们拥有大量对系统进行观察的数据，如个体个体的时间演变状态，个体的信息，而无法直接观察到个体之间的网络连接结构，也不知道个体之间的动力学演化规则。复杂网路自动建模问题关注的即是通过数据驱动，通过机器学习或其他算法去找到他们相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个复杂系统进行建模。

本次读书会的核心目的是「助力科研」，旨在汇集一批对复杂系统自动建模感兴趣或者正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿或者经典的对复杂系统进行结构和动力学重构的文章，进行深度讨论和交流，从而激发科研想法，促进读书会成员内部的科研的合作，产出和落地，并产生学术价值。

这是一个长期的读书会活动，读书会预计持续时间为半年，每2周会有人选择网络重构文献待续列表中论文（会持续增加新的经典和前沿论文），制作论文解读的 ppt 文件，在 zoom 会议软件上按照每2周1次，每次研读2-3篇论文的形式进行，以分享、讨论、复现代码为主。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1740

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=20 复杂系统自动建模必读论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

集智俱乐部读书会

2021-05-07T12:10:50Z

Tensor麻麻麻：/* 社会计算相关路径 */

{{#seo:
|keywords=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
|description=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
}}

集智俱乐部读书会是面向广大科研工作者的系列论文研读活动，其目的是共同深入学习探讨某个科学议题，了解前沿进展，激发科研灵感，促进科研合作，降低科研门槛。

读书会活动始于 2008 年，至今已经有 40 余个主题，内容涵盖复杂系统、人工智能、脑与意识、生命科学、因果科学、计算社会科学等。凝聚了众多优秀科研工作者，促进了科研合作发表论文，孵化了许多科研产品。如 2013 年的“深度学习”读书会孕育了彩云天气 APP，2015 年的“集体注意力流”读书会产生了众包书籍《走近2050》等。

集智俱乐部从2020年开始举办线上读书会，目前已有因果科学、生命复杂性、图神经网络、复杂系统自动建模、科学学、复杂经济学等主题的读书会，沉淀了非常多的主题和讨论，具体可看以下列表。

{| class="wikitable"
|+ 集智俱乐部2020-2021年读书会排期表
|-
! 读书会主题!! 核心发起人 !! 运营负责人 !! 报名途径 !! 持续期数 !! 当前状态 !! 固定时间
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] || 李奉治等 || 王婷 || https://campus.swarma.org/form/activity/27 || 11 || 进行中 || 周日上午10：00-12：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] || 李红刚等||王朝会 ||https://campus.swarma.org/form/activity/24 || 16 || 进行中|| 周二晚上8：00-10：00
|-
| [https://pattern.swarma.org/path?id=125 企业发展建模与预测读书会] || 张江等 || 陶如意 || https://campus.swarma.org/form/activity/31
|| 10 || 进行中 || 每周一晚上20:00--22:00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 社会计算读书会] ||王硕等 || 王建男|| https://campus.swarma.org/form/activity/32 || 10 || 即将开启 || 5月27日起，每周四晚上8：00-10：00
|-
|[https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] || 傅渥成等 ||刘培源 || https://campus.swarma.org/form/activity/16 ||12 || 已结束 ||周四晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] || 龚鹤扬等 || 王婷||https://campus.swarma.org/form/activity/12||14 || 已结束 ||周日晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能研究读书会] || 张江 ||张章 || https://campus.swarma.org/form/activity/8 ||9 ||已结束 ||周日晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] || 胡乔 || 胡乔|| https://campus.swarma.org/form/activity/7 ||6 || 已结束 || 周三晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ||张江 ||王婷 ||https://campus.swarma.org/form/activity/3 ||12 ||已结束 || 周日晚上8：00-10：00
|-

| 复杂管理学读书会||待定 || 待定 || || || 待开始 ||
|-

| 城市复杂性读书会|| 待定 || 王婷 || || ||待开始 ||
|-
|}

== [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] ==

为了进一步帮助整个社群的参与者拥有将因果推理的方法真正的应用到自己相关的研究中的能力，从基础知识及基本技能建立因果科学的计算框架，掌握举一反三，发现真正的问题并解决问题的能力；我们启动了因果科学社区的第二季读书会。

=== 基本介绍 ===

哥伦比亚大学 CausalAI 实验室主任 Elias Bareinboim 在其 ACM 邀请文章中提到：“如果我们希望下一代人工智能系统是安全的，稳健的，与人类兼容的，提升人类社会福祉的，那么把因果之梯和人类经验连接起来是至关重要的步骤”。回顾人类从亚里士多德开始的 2000 多年的因果研究历程，探求事物之间的因果关系是哲学、自然科学和社会科学等众多研究所追求的终极目标。那么如何让 AI 系统超越曲线拟合，攀登因果之梯思考为什么，并使用因果建模回答因果问题？是本次读书会希望解决的问题。

读书会期间将会精读两本因果科学方向最广泛认可入门教材（具体内容见下方阅读材料），我们不仅将共同完成书籍中的思考题，同时还独创性地加入编程实践内容，让大家可以亲手体验因果科学的美丽。
新的读书会将着重介绍如何计算干预分布，如何从观察和干预数据中推断因果模型，以及因果思想如何产生用于经典机器学习问题。非常适合有机器学习背景，希望深入学习研究因果科学的基础知识和重要模型方法，寻求解决相关研究问题的朋友参加。

==== 参与方式 ====

[[File:因果科学读书会报名.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容:[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址]
[[File:因果科学第二期报名.png|1300px |[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址] ]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/mOdTI0gR9rsRyX4fz3mYNA 因果科学入门读什么书？Y. Bengio博士候选人的研读路径推荐]

[https://mp.weixin.qq.com/s/TtYsTyyGEX7U1ZOSl-lsPw 前沿综述：因果推断与因果性学习研究进展]

[https://mp.weixin.qq.com/s/W6PIE211TavEgg_s3adDdg 因果表征学习最新综述：连接因果科学和机器学习的桥梁]

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] ==

为了更好地普及复杂经济学思想，促进复杂经济学教育，推进复杂经济学研究，集智俱乐部特筹备复杂经济学的主题读书会。读书会由北京师范大学李红刚教授发起，获得王有贵、周涛、吕琳媛、张江、陈清华、李睿琪六位老师的内容支持。

=== 基本介绍 ===

传统的主流经济学基于理性人假设，寻求静态的均衡结果。而复杂经济学是一门超越了均衡范式的经济学，它认为经济不是机械的、确定的、可预测的，而是有机的、不确定的、永远在演化进程中。

复杂经济学以一种不同的方式来思考经济，将经济视作不断进行自我“计算”、自我创建和自我更新的处于动态过程中的演化系统。它强调偶然性、意义构建和“一切变化皆有可能”，是一门以预测、反应、创新和替代为基础的“动词”意义上的学科。

复杂经济学以非均衡为基本前提（均衡是其特例），用更具一般性的方法来研究经济，它不仅是对传统经济学的补充和拓展，更可能稳步走向未来经济学的中心。

目前的复杂经济学研究一般基于复杂系统思维，使用多主体建模、复杂网络、统计物理和其它学科、以及大数据分析等思想方法工具，去研究一些传统经济学有意忽视或难以处理的社会经济问题。

==== 参与方式 ====

[[File:复杂经济学读书会.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]
[[File:复杂经济学读书会2_compressed.jpg|1300px| [https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/sAcfkZXlKuE1Y0ooU6JePg César Hidalgo：收益递增的复杂性]

[https://mp.weixin.qq.com/s/_C7v1-lx_BpRSJb1Bv775w 布莱恩·阿瑟：数字经济是增长新引擎，还是潘多拉魔盒？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/3yj4LN3IV0UNkXHcQDyLzQ 为什么大脑都是吝啬鬼——大脑网络组织中的经济学]

==== 相关路径 ====

[https://pattern.swarma.org/path?id=109 复杂经济学读书会论文清单]

== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 复杂系统自动建模——企业建模与发展预测读书会] ==

复杂系统自动建模是通过数据驱动，使用机器学习或其他算法，去找到复杂系统的相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个系统进行建模的技术。

此前，我们已经展开了两季复杂系统自动建模主题的读书会。

在第一季读书会中，我们以“助力科研”为核心目的，汇集了一批对复杂系统自动建模感兴趣，以及正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿和经典文献，对复杂系统进行结构和动力学重构领域进行了深度的讨论和交流。

而在第二季“面向复杂系统人工智能研究”的读书会中，我们着重关注用复杂系统的理论和方法更好地理解人工智能，探讨了基于深度学习的复杂系统自动建模技术，以及基于可解释性的因果推断方法论。并且在此基础上，集智俱乐部涌现出了“因果科学社区”，“因果读书会”第二季也正如火如荼地进行中。

=== 基本介绍 ===

本次读书会是复杂系统自动建模系列读书会第三季。

实证数据表明，一些大企业创造的财富总量往往比一些国家还要多。例如，2019年，苹果公司的总资产为3385亿美元，超过了全球第38大经济体新加坡的国内生产总值(GDP) ；中国最大的互联网企业之一阿里集团的总资产为1438亿美元，几乎和乌克兰的 GDP相等。另一方面，企业是当代经济的基本单位，也是人类与经济环境互动的主要载体。因此，理解企业的演化规律，与理解经济、国家、城市的演化一样，都是我们认识社会系统的重要手段。

而企业是一个典型的复杂系统。企业内部，企业与企业之间都存在着相互作用关系，并且这种相互作用又会推动企业系统的演化。《规模》这本书介绍了企业和生命体一样，存在生长、新陈代谢，以及死亡的机制，探索了不同类型的系统背后存在的统一规律，将网络和规模缩放范式应用于公司的动力学、生长和结构上来，推动了用复杂科学的视角对企业系统的进一步讨论。

我们这次主要内容聚焦于复杂系统自动建模技术在企业研究领域的应用，包括企业破产预测，企业财务属性预测，企业网络研究，企业建模等等。目的在于进一步深入探索复杂科学理论和方法在实证研究中的应用，进一步揭示真实世界的运作模式。

我们也邀请了来自管理科学的老师和同学，对企业研究领域当前关注的问题和方法进行分享，以期实现机器学习、管理科学、网络科学等多学科的碰撞。

==== 报名方式 ====

[[文件:报名表.png|200px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2570 企业读书会回放地址点击跳转]

=== 其他参考资料 ===

==== 前两季视频回放 ====

[https://campus.swarma.org/course/1740 复杂系统自动建模第一期的内容回放]
[https://campus.swarma.org/course/1775 复杂系统自动建模第二期的内容回放]

==== 相关文章资料 ====
[https://mp.weixin.qq.com/s/iIq4VaLMz_zhquoFL10oYw 企业规模法则：数学模型如何破解公司组织层级难题]
[https://mp.weixin.qq.com/s/ouu4cfM0ovYUtBPY5hXTiA 为什么公司有衰老死亡，而城市却长生不老？]
[https://mp.weixin.qq.com/s/LQlyD9YFrEci8V-ZJyZMKg 如何用网络科学预测创业公司未来成败？]
[https://mp.weixin.qq.com/s/_qhFxmF-qAvZRyHY37haOQ PNAS刊文揭秘三千万员工大数据：初创公司要想生存，就应该这样招人]
[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]

==== 相关路径 ====
[https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]
[https://pattern.swarma.org/path?id=84 路径 - 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]
[https://pattern.swarma.org/path?id=28 路径 - 复杂网络动力学系统重构文献]
[https://pattern.swarma.org/path?id=20 路径 - 复杂系统自动建模必读论文列表]

——————————————————————————————————

== [https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 社会计算系列读书会] ==

为了相关领域学者更好地讨论和交流，推动交叉学科间的合作，促进社会计算的发展和研究，集智社会计算读书会期待和大家一起分享论文、讨论和交流碰撞。

=== 基本介绍 ===

==== 公众号推文：[https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 融合计算科学、社会科学与复杂科学：社会计算系列读书会启动招募]====

数字技术不仅彻底改变了我们的社会，也正在改变我们研究社会的方式。目前，硅谷里那些价值不菲的公司、许多强大的政府机构和影响力颇大的社会运动都在利用这一点。而这一切的共同点是，它们都在使用计算工具或数据处理技术来帮助理解并影响人类的行为及其社会动力学。

在这个数据时代里，数字足迹毫无保留地记录下了日益增多的人类社会中的各种互动信息，而对这些信息的研究可以使我们对社会的本质及其运作规律获得前所未有的认知和理解。这其中包括了长期以来令人困惑的错综复杂的社会网络，计算能力的改变让该领域的研究取得了长足进步，诸如机器学习和自然语言处理等技术的进步使得科学家可以检测和分析那些隐藏的模式。计算仿真将使我们拥有模拟已知现实甚至探索未知条件的能力，这些变化彻底改变了传统的社会科学研究范式。
新的研究范式方兴未艾，而本读书会希望将这些新的研究范式呈现出来并集结起来，通过分享和讨论加强社区的交流碰撞，促进对这个领域的梳理和建设。

==== 参与方式 ====

[[File:社会计算读书会报名.png|200px]]

扫码/点击报名：https://campus.swarma.org/form/activity/32

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金399元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会即将开启，内容沉淀会放到集智学园的平台上
* [https://campus.swarma.org/course/2709 社会计算读书会回放地址]
 
 
[[File:社会计算读书会.jpg | 1000px | [https://campus.swarma.org/course/2709 社会计算读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

==== 社会计算相关路径 ====

* [https://pattern.swarma.org/path?id=126 集智俱乐部【社会计算读书会】论文列表]， ⬅️ 这个是读书会中列出的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=77 计算社会学入门路径 - 项目实操型]
* [https://pattern.swarma.org/path?id=12 计算社会科学入门路径]
* [https://pattern.swarma.org/path?id=98 社会计算入门路径]
* [https://pattern.swarma.org/path?id=33 社会引力定律——追根溯源]

——————————————————————————————————

== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] ==

生命作为最典型的复杂系统，从细胞到个体再到群体，在不同层次上都展现出各种复杂性，引发不同学科研究者的兴趣。为了促进生命复杂系统的跨学科交流，我们策划“生命复杂性”系列读书会，组织精读和讨论相关研究。

=== 基本介绍 ===

在物理学家薛定谔的《生命是什么》中，生命以负熵为食，能够新陈代谢和自我复制。

* 在自创生理论看来，生命就是一个复杂的化学网络，每时每刻都在不断地生成自己，仅仅是化学过程。
*
* 从计算的视角，生命就是一台图灵机。碱基配的过程与图灵二进制的工作原理如出一辙。
*
* 而从信息的视角，生命主体是能将自身信息从过去传播到未来、并保持一定时间完整性度量的集合体。

对“生命是什么”的定义，流派众多。在本次读书会中，我们尝试跳出生物学的桎梏，从物理和信息的角度，理解生命是什么，个体与环境的边界是什么。

==== 报名方式 ====
[[File:生命复杂性读书会报名表.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。
第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。
第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]

[[File: 生命复杂性读书会.jpg |1300px| [https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/zUlrRQNZg2nY2k535mj1wQ 生命是什么？圣塔菲研究所提出“个体信息理论”，重新定义个体生命]

[https://mp.weixin.qq.com/s/xe54zCUPKQAf6wfx666hxQ 生命起源百年探索：进化论、信息论、热力学谁是主角？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/YqvLBfnkkXq4T33j3AhqAg 生命起源研究的新里程碑：Science刊文揭示前生命化学自催化网络]

[https://mp.weixin.qq.com/s/qH_6-4smLQdHkh8YpfEvMw 为什么蛋白质兼具可塑性与稳定性？从进化视角揭示生命复杂系统的内在平衡]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=105 「生命—信息—物理」生命复杂性读书会论文清单（更新中）]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] ==

本次读书会的目的是希望可以出版一本关于因果推理相关的书籍，我们希望可以通过闭门分享讨论的形式，为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境，共同掌握因果推理的基础知识，前沿探究，和业界应用，同时将读书会的产出以科普书籍的方式出版。

=== 基本介绍 ===

Judea Pearl 认为当下正在进行一场改变数据科学的新革命 — ”因果革命“。因果革命和以数据为中心的第一次数据科学革命，也就是大数据革命（涉及机器学习，深度学习及其应用，例如Alpha-Go、语音识别、机器翻译、自动驾驶等等）的不同之处在于，它以科学为中心，涉及从数据到政策、可解释性、机制的泛化，再到一些社会科学中的归因和公平性问题，甚至哲学中的创造性和自由意志。可以说，因果革命彻底改变了科学家处理因果问题的方式，形成了一门新学科—因果科学。

前的大多数 AI 系统只是曲线拟合，他们面临许多开放性难题本质上与因果相关，而其中的三个最主要困难 (1) 稳健性/适应性， (2) 可解释性，和 (3) 不能理解因果关系，而这些问题可以用现代因果建模解决。因果推理和机器学习融合，构建具备果推理能力的 Causal AI 系统，是实现强人工智能的关键步骤。

==== 报名方式 ====

[[File:因果科学与causal AI读书会第一期.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

=== 内容列表 ===
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]

[[File: 因果科学与Causal AI读书会-1.png |1300px| [https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能读书会] ==

本次读书会的目的是通过闭门分享讨论的形式，我们将为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境。帮助大家了解面向复杂系统的人工智能研究和前沿进展，了解深度学习，因果推断等方法论如何与复杂系统研究相互影响。为大家在自己的研究领域引入何种人工智能方法提供灵感。

此外，本次读书会还将邀请数名进行过高质量分享的青年学者参与我们后续的闭门研讨活动：“集智-凯风研读营”。研读营是集智年度最高水准的闭门科学研讨活动，是集智科学家们的年度聚会。在研读营期间，你将与多位来自不同领域，世界各个高校的集智科学家们进行为期一周的广泛而深刻的闭门交流，共享前沿知识和灵感。历届研读营都是集智科学家相互赋能的平台，每次研读营之后，集智科学家们都会带着新的灵感进一步推进自己的研究。

=== 基本介绍 ===

近 3 年来，随着数据量的井喷式增长，计算效率的显著提升，以深度学习为代表的人工智能技术迎来了第三次高潮，许多人工智能的产品应用在生活的方方面面，如人脸识别，机器翻译，语音识别等。但是进一步，人们希望机器可以辅助决策时却发现，以人类的视角没有办法很好的理解机器的决策，这时候就存在人与机器的「信任鸿沟」。我们不敢真正信任机器的决策，这也是人工智能在落地智能金融，无人驾驶等更复杂领域时遇到的问题和瓶颈。

所以为了更好利用机器的智能，理解复杂世界，人们开始寻求新的解释世界的方式：希望可以从「复杂系统」的角度进行突破，借助人工智能的方法和技术，揭开人工智能的黑箱，实现人与机器的真正信任。

集智俱乐部一直以来都是国内研究复杂科学的前沿阵地，我们希望可以发动社区内相关领域的研究者，一起来共同学习和探索，结合复杂系统的理论和方法，来更好的理解人工智能。所以我们发起了「面向复杂系统的人工智能研究」读书会。本次读书会将会围绕下面二个子主题，分别是：
基于深度学习的复杂系统自动建模
基于可解释性的因果推断方法论

==== 报名方式 ====

* 第一步：扫码填写报名信息。
* 第二步：信息填写之后，会弹出对应的负责人微信二维码，截图扫码添加二维码即可。
* 第三步：添加负责人微信号，提交保证金399元。
* 第四步：拉入对应的读书会讨论群。
* 第五步：想进一步继续参与研读营的朋友，发送简历或个人网站，research gate主页等能说明身份的资料给到负责人，在读书会结束之后，将公布研读营入选名单。

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1775

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=79 面向复杂系统的人工智能读书会论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] ==

科学是研究实践、是理性精神，也是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。科学学则是一门学科，旨在深入理解科学研究的种种因素并推动科学发展。

=== 基本介绍 ===

科学是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。与人类社会的其他复杂系统相比，科学通过自我革新精神实现了更大跨度的发展（科学革命），又通过文献传承更好的记录了自身的发展历史。

科学复杂系统中的事件对世界有广泛而深刻的影响：
* 创新是如何发生的
* 科学思想与知识是如何传播的
* 各学科发展的趋势是什么
* 跨学科研究何以不断涌现
* 团队规模如何影响科研成果
* 科学家的职业生涯与成就有无规律可循
* ...

这些都是科学学研究的问题。通过研究和回答这些问题，我们能够以科学的视角认知科学、理解科学，进而也促进科学事业的发展。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/2014

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/_Ye_9_88VAoCJQqro-OB-g Science经典综述文章：什么是科学学]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=70 复杂系统下的科学学]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=12 计算社会科学入门路径]，这个路径是梳理了计算社会科学的历史和研究方法，并列举了一些重要且经典的论文。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ==

复杂系统广阔而神秘，地球上的生物、气候、人脑、社会和经济的组织、一个生态系统、一个活细胞、甚至整个宇宙都属于复杂系统。本文旨在召集对复杂系统建模感兴趣或正在进行相关研究的朋友参与到此次读书会中，通过阅读经典文章，大家集思广益，激发科研想法，促进科研合作。

=== 基本介绍 ===

复杂系统是对生物，社会，金融，气候等不同领域内大量现象进行建模的重要手段。复杂系统的一大特征是，在系统内存在着大量个体，他们之间会发生相互作用。在现实生活中，尤其是在当今的大数据时代，我们通常面临的问题就是我们拥有大量对系统进行观察的数据，如个体个体的时间演变状态，个体的信息，而无法直接观察到个体之间的网络连接结构，也不知道个体之间的动力学演化规则。复杂网路自动建模问题关注的即是通过数据驱动，通过机器学习或其他算法去找到他们相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个复杂系统进行建模。

本次读书会的核心目的是「助力科研」，旨在汇集一批对复杂系统自动建模感兴趣或者正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿或者经典的对复杂系统进行结构和动力学重构的文章，进行深度讨论和交流，从而激发科研想法，促进读书会成员内部的科研的合作，产出和落地，并产生学术价值。

这是一个长期的读书会活动，读书会预计持续时间为半年，每2周会有人选择网络重构文献待续列表中论文（会持续增加新的经典和前沿论文），制作论文解读的 ppt 文件，在 zoom 会议软件上按照每2周1次，每次研读2-3篇论文的形式进行，以分享、讨论、复现代码为主。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1740

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=20 复杂系统自动建模必读论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

集智俱乐部读书会

2021-05-07T09:53:52Z

Tensor麻麻麻：/* 参与方式 */

{{#seo:
|keywords=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
|description=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
}}

集智俱乐部读书会是面向广大科研工作者的系列论文研读活动，其目的是共同深入学习探讨某个科学议题，了解前沿进展，激发科研灵感，促进科研合作，降低科研门槛。

读书会活动始于 2008 年，至今已经有 40 余个主题，内容涵盖复杂系统、人工智能、脑与意识、生命科学、因果科学、计算社会科学等。凝聚了众多优秀科研工作者，促进了科研合作发表论文，孵化了许多科研产品。如 2013 年的“深度学习”读书会孕育了彩云天气 APP，2015 年的“集体注意力流”读书会产生了众包书籍《走近2050》等。

集智俱乐部从2020年开始举办线上读书会，目前已有因果科学、生命复杂性、图神经网络、复杂系统自动建模、科学学、复杂经济学等主题的读书会，沉淀了非常多的主题和讨论，具体可看以下列表。

{| class="wikitable"
|+ 集智俱乐部2020-2021年读书会排期表
|-
! 读书会主题!! 核心发起人 !! 运营负责人 !! 报名途径 !! 持续期数 !! 当前状态 !! 固定时间
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] || 李奉治等 || 王婷 || https://campus.swarma.org/form/activity/27 || 11 || 进行中 || 周日上午10：00-12：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] || 李红刚等||王朝会 ||https://campus.swarma.org/form/activity/24 || 16 || 进行中|| 周二晚上8：00-10：00
|-
| [https://pattern.swarma.org/path?id=125 企业发展建模与预测读书会] || 张江等 || 陶如意 || https://campus.swarma.org/form/activity/31
|| 10 || 进行中 || 每周一晚上20:00--22:00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 社会计算读书会] ||王硕等 || 王建男|| https://campus.swarma.org/form/activity/32 || 10 || 即将开启 || 5月27日起，每周四晚上8：00-10：00
|-
|[https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] || 傅渥成等 ||刘培源 || https://campus.swarma.org/form/activity/16 ||12 || 已结束 ||周四晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] || 龚鹤扬等 || 王婷||https://campus.swarma.org/form/activity/12||14 || 已结束 ||周日晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能研究读书会] || 张江 ||张章 || https://campus.swarma.org/form/activity/8 ||9 ||已结束 ||周日晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] || 胡乔 || 胡乔|| https://campus.swarma.org/form/activity/7 ||6 || 已结束 || 周三晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ||张江 ||王婷 ||https://campus.swarma.org/form/activity/3 ||12 ||已结束 || 周日晚上8：00-10：00
|-

| 复杂管理学读书会||待定 || 待定 || || || 待开始 ||
|-

| 城市复杂性读书会|| 待定 || 王婷 || || ||待开始 ||
|-
|}

== [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] ==

为了进一步帮助整个社群的参与者拥有将因果推理的方法真正的应用到自己相关的研究中的能力，从基础知识及基本技能建立因果科学的计算框架，掌握举一反三，发现真正的问题并解决问题的能力；我们启动了因果科学社区的第二季读书会。

=== 基本介绍 ===

哥伦比亚大学 CausalAI 实验室主任 Elias Bareinboim 在其 ACM 邀请文章中提到：“如果我们希望下一代人工智能系统是安全的，稳健的，与人类兼容的，提升人类社会福祉的，那么把因果之梯和人类经验连接起来是至关重要的步骤”。回顾人类从亚里士多德开始的 2000 多年的因果研究历程，探求事物之间的因果关系是哲学、自然科学和社会科学等众多研究所追求的终极目标。那么如何让 AI 系统超越曲线拟合，攀登因果之梯思考为什么，并使用因果建模回答因果问题？是本次读书会希望解决的问题。

读书会期间将会精读两本因果科学方向最广泛认可入门教材（具体内容见下方阅读材料），我们不仅将共同完成书籍中的思考题，同时还独创性地加入编程实践内容，让大家可以亲手体验因果科学的美丽。
新的读书会将着重介绍如何计算干预分布，如何从观察和干预数据中推断因果模型，以及因果思想如何产生用于经典机器学习问题。非常适合有机器学习背景，希望深入学习研究因果科学的基础知识和重要模型方法，寻求解决相关研究问题的朋友参加。

==== 参与方式 ====

[[File:因果科学读书会报名.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容:[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址]
[[File:因果科学第二期报名.png|1300px |[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址] ]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/mOdTI0gR9rsRyX4fz3mYNA 因果科学入门读什么书？Y. Bengio博士候选人的研读路径推荐]

[https://mp.weixin.qq.com/s/TtYsTyyGEX7U1ZOSl-lsPw 前沿综述：因果推断与因果性学习研究进展]

[https://mp.weixin.qq.com/s/W6PIE211TavEgg_s3adDdg 因果表征学习最新综述：连接因果科学和机器学习的桥梁]

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] ==

为了更好地普及复杂经济学思想，促进复杂经济学教育，推进复杂经济学研究，集智俱乐部特筹备复杂经济学的主题读书会。读书会由北京师范大学李红刚教授发起，获得王有贵、周涛、吕琳媛、张江、陈清华、李睿琪六位老师的内容支持。

=== 基本介绍 ===

传统的主流经济学基于理性人假设，寻求静态的均衡结果。而复杂经济学是一门超越了均衡范式的经济学，它认为经济不是机械的、确定的、可预测的，而是有机的、不确定的、永远在演化进程中。

复杂经济学以一种不同的方式来思考经济，将经济视作不断进行自我“计算”、自我创建和自我更新的处于动态过程中的演化系统。它强调偶然性、意义构建和“一切变化皆有可能”，是一门以预测、反应、创新和替代为基础的“动词”意义上的学科。

复杂经济学以非均衡为基本前提（均衡是其特例），用更具一般性的方法来研究经济，它不仅是对传统经济学的补充和拓展，更可能稳步走向未来经济学的中心。

目前的复杂经济学研究一般基于复杂系统思维，使用多主体建模、复杂网络、统计物理和其它学科、以及大数据分析等思想方法工具，去研究一些传统经济学有意忽视或难以处理的社会经济问题。

==== 参与方式 ====

[[File:复杂经济学读书会.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]
[[File:复杂经济学读书会2_compressed.jpg|1300px| [https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/sAcfkZXlKuE1Y0ooU6JePg César Hidalgo：收益递增的复杂性]

[https://mp.weixin.qq.com/s/_C7v1-lx_BpRSJb1Bv775w 布莱恩·阿瑟：数字经济是增长新引擎，还是潘多拉魔盒？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/3yj4LN3IV0UNkXHcQDyLzQ 为什么大脑都是吝啬鬼——大脑网络组织中的经济学]

==== 相关路径 ====

[https://pattern.swarma.org/path?id=109 复杂经济学读书会论文清单]

== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 复杂系统自动建模——企业建模与发展预测读书会] ==

复杂系统自动建模是通过数据驱动，使用机器学习或其他算法，去找到复杂系统的相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个系统进行建模的技术。

此前，我们已经展开了两季复杂系统自动建模主题的读书会。

在第一季读书会中，我们以“助力科研”为核心目的，汇集了一批对复杂系统自动建模感兴趣，以及正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿和经典文献，对复杂系统进行结构和动力学重构领域进行了深度的讨论和交流。

而在第二季“面向复杂系统人工智能研究”的读书会中，我们着重关注用复杂系统的理论和方法更好地理解人工智能，探讨了基于深度学习的复杂系统自动建模技术，以及基于可解释性的因果推断方法论。并且在此基础上，集智俱乐部涌现出了“因果科学社区”，“因果读书会”第二季也正如火如荼地进行中。

=== 基本介绍 ===

本次读书会是复杂系统自动建模系列读书会第三季。

实证数据表明，一些大企业创造的财富总量往往比一些国家还要多。例如，2019年，苹果公司的总资产为3385亿美元，超过了全球第38大经济体新加坡的国内生产总值(GDP) ；中国最大的互联网企业之一阿里集团的总资产为1438亿美元，几乎和乌克兰的 GDP相等。另一方面，企业是当代经济的基本单位，也是人类与经济环境互动的主要载体。因此，理解企业的演化规律，与理解经济、国家、城市的演化一样，都是我们认识社会系统的重要手段。

而企业是一个典型的复杂系统。企业内部，企业与企业之间都存在着相互作用关系，并且这种相互作用又会推动企业系统的演化。《规模》这本书介绍了企业和生命体一样，存在生长、新陈代谢，以及死亡的机制，探索了不同类型的系统背后存在的统一规律，将网络和规模缩放范式应用于公司的动力学、生长和结构上来，推动了用复杂科学的视角对企业系统的进一步讨论。

我们这次主要内容聚焦于复杂系统自动建模技术在企业研究领域的应用，包括企业破产预测，企业财务属性预测，企业网络研究，企业建模等等。目的在于进一步深入探索复杂科学理论和方法在实证研究中的应用，进一步揭示真实世界的运作模式。

我们也邀请了来自管理科学的老师和同学，对企业研究领域当前关注的问题和方法进行分享，以期实现机器学习、管理科学、网络科学等多学科的碰撞。

==== 报名方式 ====

[[文件:报名表.png|200px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2570 企业读书会回放地址点击跳转]

=== 其他参考资料 ===

==== 前两季视频回放 ====

[https://campus.swarma.org/course/1740 复杂系统自动建模第一期的内容回放]
[https://campus.swarma.org/course/1775 复杂系统自动建模第二期的内容回放]

==== 相关文章资料 ====
[https://mp.weixin.qq.com/s/iIq4VaLMz_zhquoFL10oYw 企业规模法则：数学模型如何破解公司组织层级难题]
[https://mp.weixin.qq.com/s/ouu4cfM0ovYUtBPY5hXTiA 为什么公司有衰老死亡，而城市却长生不老？]
[https://mp.weixin.qq.com/s/LQlyD9YFrEci8V-ZJyZMKg 如何用网络科学预测创业公司未来成败？]
[https://mp.weixin.qq.com/s/_qhFxmF-qAvZRyHY37haOQ PNAS刊文揭秘三千万员工大数据：初创公司要想生存，就应该这样招人]
[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]

==== 相关路径 ====
[https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]
[https://pattern.swarma.org/path?id=84 路径 - 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]
[https://pattern.swarma.org/path?id=28 路径 - 复杂网络动力学系统重构文献]
[https://pattern.swarma.org/path?id=20 路径 - 复杂系统自动建模必读论文列表]

——————————————————————————————————

== [https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 社会计算系列读书会] ==

为了相关领域学者更好地讨论和交流，推动交叉学科间的合作，促进社会计算的发展和研究，集智社会计算读书会期待和大家一起分享论文、讨论和交流碰撞。

=== 基本介绍 ===

==== 公众号推文：[https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 融合计算科学、社会科学与复杂科学：社会计算系列读书会启动招募]====

数字技术不仅彻底改变了我们的社会，也正在改变我们研究社会的方式。目前，硅谷里那些价值不菲的公司、许多强大的政府机构和影响力颇大的社会运动都在利用这一点。而这一切的共同点是，它们都在使用计算工具或数据处理技术来帮助理解并影响人类的行为及其社会动力学。

在这个数据时代里，数字足迹毫无保留地记录下了日益增多的人类社会中的各种互动信息，而对这些信息的研究可以使我们对社会的本质及其运作规律获得前所未有的认知和理解。这其中包括了长期以来令人困惑的错综复杂的社会网络，计算能力的改变让该领域的研究取得了长足进步，诸如机器学习和自然语言处理等技术的进步使得科学家可以检测和分析那些隐藏的模式。计算仿真将使我们拥有模拟已知现实甚至探索未知条件的能力，这些变化彻底改变了传统的社会科学研究范式。
新的研究范式方兴未艾，而本读书会希望将这些新的研究范式呈现出来并集结起来，通过分享和讨论加强社区的交流碰撞，促进对这个领域的梳理和建设。

==== 参与方式 ====

[[File:社会计算读书会报名.png|200px]]

扫码/点击报名：https://campus.swarma.org/form/activity/32

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金399元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会即将开启，内容沉淀会放到集智学园的平台上
* [https://campus.swarma.org/course/2709 社会计算读书会回放地址]
 
 
[[File:社会计算读书会.jpg | 1000px | [https://campus.swarma.org/course/2709 社会计算读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

==== 社会计算相关路径 ====

* [https://pattern.swarma.org/path?id=126 集智俱乐部【社会计算读书会】论文列表]， ⬅️ 这个是读书会中列出的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=77 计算社会学入门路径 - 项目实操型]
* [https://pattern.swarma.org/path?id=12 计算社会科学入门路径]
* [https://pattern.swarma.org/path?id=98 社会计算入门路径]

——————————————————————————————————

== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] ==

生命作为最典型的复杂系统，从细胞到个体再到群体，在不同层次上都展现出各种复杂性，引发不同学科研究者的兴趣。为了促进生命复杂系统的跨学科交流，我们策划“生命复杂性”系列读书会，组织精读和讨论相关研究。

=== 基本介绍 ===

在物理学家薛定谔的《生命是什么》中，生命以负熵为食，能够新陈代谢和自我复制。

* 在自创生理论看来，生命就是一个复杂的化学网络，每时每刻都在不断地生成自己，仅仅是化学过程。
*
* 从计算的视角，生命就是一台图灵机。碱基配的过程与图灵二进制的工作原理如出一辙。
*
* 而从信息的视角，生命主体是能将自身信息从过去传播到未来、并保持一定时间完整性度量的集合体。

对“生命是什么”的定义，流派众多。在本次读书会中，我们尝试跳出生物学的桎梏，从物理和信息的角度，理解生命是什么，个体与环境的边界是什么。

==== 报名方式 ====
[[File:生命复杂性读书会报名表.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。
第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。
第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]

[[File: 生命复杂性读书会.jpg |1300px| [https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/zUlrRQNZg2nY2k535mj1wQ 生命是什么？圣塔菲研究所提出“个体信息理论”，重新定义个体生命]

[https://mp.weixin.qq.com/s/xe54zCUPKQAf6wfx666hxQ 生命起源百年探索：进化论、信息论、热力学谁是主角？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/YqvLBfnkkXq4T33j3AhqAg 生命起源研究的新里程碑：Science刊文揭示前生命化学自催化网络]

[https://mp.weixin.qq.com/s/qH_6-4smLQdHkh8YpfEvMw 为什么蛋白质兼具可塑性与稳定性？从进化视角揭示生命复杂系统的内在平衡]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=105 「生命—信息—物理」生命复杂性读书会论文清单（更新中）]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] ==

本次读书会的目的是希望可以出版一本关于因果推理相关的书籍，我们希望可以通过闭门分享讨论的形式，为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境，共同掌握因果推理的基础知识，前沿探究，和业界应用，同时将读书会的产出以科普书籍的方式出版。

=== 基本介绍 ===

Judea Pearl 认为当下正在进行一场改变数据科学的新革命 — ”因果革命“。因果革命和以数据为中心的第一次数据科学革命，也就是大数据革命（涉及机器学习，深度学习及其应用，例如Alpha-Go、语音识别、机器翻译、自动驾驶等等）的不同之处在于，它以科学为中心，涉及从数据到政策、可解释性、机制的泛化，再到一些社会科学中的归因和公平性问题，甚至哲学中的创造性和自由意志。可以说，因果革命彻底改变了科学家处理因果问题的方式，形成了一门新学科—因果科学。

前的大多数 AI 系统只是曲线拟合，他们面临许多开放性难题本质上与因果相关，而其中的三个最主要困难 (1) 稳健性/适应性， (2) 可解释性，和 (3) 不能理解因果关系，而这些问题可以用现代因果建模解决。因果推理和机器学习融合，构建具备果推理能力的 Causal AI 系统，是实现强人工智能的关键步骤。

==== 报名方式 ====

[[File:因果科学与causal AI读书会第一期.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

=== 内容列表 ===
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]

[[File: 因果科学与Causal AI读书会-1.png |1300px| [https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能读书会] ==

本次读书会的目的是通过闭门分享讨论的形式，我们将为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境。帮助大家了解面向复杂系统的人工智能研究和前沿进展，了解深度学习，因果推断等方法论如何与复杂系统研究相互影响。为大家在自己的研究领域引入何种人工智能方法提供灵感。

此外，本次读书会还将邀请数名进行过高质量分享的青年学者参与我们后续的闭门研讨活动：“集智-凯风研读营”。研读营是集智年度最高水准的闭门科学研讨活动，是集智科学家们的年度聚会。在研读营期间，你将与多位来自不同领域，世界各个高校的集智科学家们进行为期一周的广泛而深刻的闭门交流，共享前沿知识和灵感。历届研读营都是集智科学家相互赋能的平台，每次研读营之后，集智科学家们都会带着新的灵感进一步推进自己的研究。

=== 基本介绍 ===

近 3 年来，随着数据量的井喷式增长，计算效率的显著提升，以深度学习为代表的人工智能技术迎来了第三次高潮，许多人工智能的产品应用在生活的方方面面，如人脸识别，机器翻译，语音识别等。但是进一步，人们希望机器可以辅助决策时却发现，以人类的视角没有办法很好的理解机器的决策，这时候就存在人与机器的「信任鸿沟」。我们不敢真正信任机器的决策，这也是人工智能在落地智能金融，无人驾驶等更复杂领域时遇到的问题和瓶颈。

所以为了更好利用机器的智能，理解复杂世界，人们开始寻求新的解释世界的方式：希望可以从「复杂系统」的角度进行突破，借助人工智能的方法和技术，揭开人工智能的黑箱，实现人与机器的真正信任。

集智俱乐部一直以来都是国内研究复杂科学的前沿阵地，我们希望可以发动社区内相关领域的研究者，一起来共同学习和探索，结合复杂系统的理论和方法，来更好的理解人工智能。所以我们发起了「面向复杂系统的人工智能研究」读书会。本次读书会将会围绕下面二个子主题，分别是：
基于深度学习的复杂系统自动建模
基于可解释性的因果推断方法论

==== 报名方式 ====

* 第一步：扫码填写报名信息。
* 第二步：信息填写之后，会弹出对应的负责人微信二维码，截图扫码添加二维码即可。
* 第三步：添加负责人微信号，提交保证金399元。
* 第四步：拉入对应的读书会讨论群。
* 第五步：想进一步继续参与研读营的朋友，发送简历或个人网站，research gate主页等能说明身份的资料给到负责人，在读书会结束之后，将公布研读营入选名单。

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1775

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=79 面向复杂系统的人工智能读书会论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] ==

科学是研究实践、是理性精神，也是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。科学学则是一门学科，旨在深入理解科学研究的种种因素并推动科学发展。

=== 基本介绍 ===

科学是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。与人类社会的其他复杂系统相比，科学通过自我革新精神实现了更大跨度的发展（科学革命），又通过文献传承更好的记录了自身的发展历史。

科学复杂系统中的事件对世界有广泛而深刻的影响：
* 创新是如何发生的
* 科学思想与知识是如何传播的
* 各学科发展的趋势是什么
* 跨学科研究何以不断涌现
* 团队规模如何影响科研成果
* 科学家的职业生涯与成就有无规律可循
* ...

这些都是科学学研究的问题。通过研究和回答这些问题，我们能够以科学的视角认知科学、理解科学，进而也促进科学事业的发展。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/2014

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/_Ye_9_88VAoCJQqro-OB-g Science经典综述文章：什么是科学学]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=70 复杂系统下的科学学]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=12 计算社会科学入门路径]，这个路径是梳理了计算社会科学的历史和研究方法，并列举了一些重要且经典的论文。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ==

复杂系统广阔而神秘，地球上的生物、气候、人脑、社会和经济的组织、一个生态系统、一个活细胞、甚至整个宇宙都属于复杂系统。本文旨在召集对复杂系统建模感兴趣或正在进行相关研究的朋友参与到此次读书会中，通过阅读经典文章，大家集思广益，激发科研想法，促进科研合作。

=== 基本介绍 ===

复杂系统是对生物，社会，金融，气候等不同领域内大量现象进行建模的重要手段。复杂系统的一大特征是，在系统内存在着大量个体，他们之间会发生相互作用。在现实生活中，尤其是在当今的大数据时代，我们通常面临的问题就是我们拥有大量对系统进行观察的数据，如个体个体的时间演变状态，个体的信息，而无法直接观察到个体之间的网络连接结构，也不知道个体之间的动力学演化规则。复杂网路自动建模问题关注的即是通过数据驱动，通过机器学习或其他算法去找到他们相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个复杂系统进行建模。

本次读书会的核心目的是「助力科研」，旨在汇集一批对复杂系统自动建模感兴趣或者正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿或者经典的对复杂系统进行结构和动力学重构的文章，进行深度讨论和交流，从而激发科研想法，促进读书会成员内部的科研的合作，产出和落地，并产生学术价值。

这是一个长期的读书会活动，读书会预计持续时间为半年，每2周会有人选择网络重构文献待续列表中论文（会持续增加新的经典和前沿论文），制作论文解读的 ppt 文件，在 zoom 会议软件上按照每2周1次，每次研读2-3篇论文的形式进行，以分享、讨论、复现代码为主。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1740

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=20 复杂系统自动建模必读论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

集智俱乐部读书会

2021-05-07T09:53:12Z

Tensor麻麻麻：/* 参与方式 */

{{#seo:
|keywords=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
|description=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
}}

集智俱乐部读书会是面向广大科研工作者的系列论文研读活动，其目的是共同深入学习探讨某个科学议题，了解前沿进展，激发科研灵感，促进科研合作，降低科研门槛。

读书会活动始于 2008 年，至今已经有 40 余个主题，内容涵盖复杂系统、人工智能、脑与意识、生命科学、因果科学、计算社会科学等。凝聚了众多优秀科研工作者，促进了科研合作发表论文，孵化了许多科研产品。如 2013 年的“深度学习”读书会孕育了彩云天气 APP，2015 年的“集体注意力流”读书会产生了众包书籍《走近2050》等。

集智俱乐部从2020年开始举办线上读书会，目前已有因果科学、生命复杂性、图神经网络、复杂系统自动建模、科学学、复杂经济学等主题的读书会，沉淀了非常多的主题和讨论，具体可看以下列表。

{| class="wikitable"
|+ 集智俱乐部2020-2021年读书会排期表
|-
! 读书会主题!! 核心发起人 !! 运营负责人 !! 报名途径 !! 持续期数 !! 当前状态 !! 固定时间
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] || 李奉治等 || 王婷 || https://campus.swarma.org/form/activity/27 || 11 || 进行中 || 周日上午10：00-12：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] || 李红刚等||王朝会 ||https://campus.swarma.org/form/activity/24 || 16 || 进行中|| 周二晚上8：00-10：00
|-
| [https://pattern.swarma.org/path?id=125 企业发展建模与预测读书会] || 张江等 || 陶如意 || https://campus.swarma.org/form/activity/31
|| 10 || 进行中 || 每周一晚上20:00--22:00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 社会计算读书会] ||王硕等 || 王建男|| https://campus.swarma.org/form/activity/32 || 10 || 即将开启 || 5月27日起，每周四晚上8：00-10：00
|-
|[https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] || 傅渥成等 ||刘培源 || https://campus.swarma.org/form/activity/16 ||12 || 已结束 ||周四晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] || 龚鹤扬等 || 王婷||https://campus.swarma.org/form/activity/12||14 || 已结束 ||周日晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能研究读书会] || 张江 ||张章 || https://campus.swarma.org/form/activity/8 ||9 ||已结束 ||周日晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] || 胡乔 || 胡乔|| https://campus.swarma.org/form/activity/7 ||6 || 已结束 || 周三晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ||张江 ||王婷 ||https://campus.swarma.org/form/activity/3 ||12 ||已结束 || 周日晚上8：00-10：00
|-

| 复杂管理学读书会||待定 || 待定 || || || 待开始 ||
|-

| 城市复杂性读书会|| 待定 || 王婷 || || ||待开始 ||
|-
|}

== [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] ==

为了进一步帮助整个社群的参与者拥有将因果推理的方法真正的应用到自己相关的研究中的能力，从基础知识及基本技能建立因果科学的计算框架，掌握举一反三，发现真正的问题并解决问题的能力；我们启动了因果科学社区的第二季读书会。

=== 基本介绍 ===

哥伦比亚大学 CausalAI 实验室主任 Elias Bareinboim 在其 ACM 邀请文章中提到：“如果我们希望下一代人工智能系统是安全的，稳健的，与人类兼容的，提升人类社会福祉的，那么把因果之梯和人类经验连接起来是至关重要的步骤”。回顾人类从亚里士多德开始的 2000 多年的因果研究历程，探求事物之间的因果关系是哲学、自然科学和社会科学等众多研究所追求的终极目标。那么如何让 AI 系统超越曲线拟合，攀登因果之梯思考为什么，并使用因果建模回答因果问题？是本次读书会希望解决的问题。

读书会期间将会精读两本因果科学方向最广泛认可入门教材（具体内容见下方阅读材料），我们不仅将共同完成书籍中的思考题，同时还独创性地加入编程实践内容，让大家可以亲手体验因果科学的美丽。
新的读书会将着重介绍如何计算干预分布，如何从观察和干预数据中推断因果模型，以及因果思想如何产生用于经典机器学习问题。非常适合有机器学习背景，希望深入学习研究因果科学的基础知识和重要模型方法，寻求解决相关研究问题的朋友参加。

==== 参与方式 ====

[[File:因果科学读书会报名.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容:[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址]
[[File:因果科学第二期报名.png|1300px |[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址] ]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/mOdTI0gR9rsRyX4fz3mYNA 因果科学入门读什么书？Y. Bengio博士候选人的研读路径推荐]

[https://mp.weixin.qq.com/s/TtYsTyyGEX7U1ZOSl-lsPw 前沿综述：因果推断与因果性学习研究进展]

[https://mp.weixin.qq.com/s/W6PIE211TavEgg_s3adDdg 因果表征学习最新综述：连接因果科学和机器学习的桥梁]

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] ==

为了更好地普及复杂经济学思想，促进复杂经济学教育，推进复杂经济学研究，集智俱乐部特筹备复杂经济学的主题读书会。读书会由北京师范大学李红刚教授发起，获得王有贵、周涛、吕琳媛、张江、陈清华、李睿琪六位老师的内容支持。

=== 基本介绍 ===

传统的主流经济学基于理性人假设，寻求静态的均衡结果。而复杂经济学是一门超越了均衡范式的经济学，它认为经济不是机械的、确定的、可预测的，而是有机的、不确定的、永远在演化进程中。

复杂经济学以一种不同的方式来思考经济，将经济视作不断进行自我“计算”、自我创建和自我更新的处于动态过程中的演化系统。它强调偶然性、意义构建和“一切变化皆有可能”，是一门以预测、反应、创新和替代为基础的“动词”意义上的学科。

复杂经济学以非均衡为基本前提（均衡是其特例），用更具一般性的方法来研究经济，它不仅是对传统经济学的补充和拓展，更可能稳步走向未来经济学的中心。

目前的复杂经济学研究一般基于复杂系统思维，使用多主体建模、复杂网络、统计物理和其它学科、以及大数据分析等思想方法工具，去研究一些传统经济学有意忽视或难以处理的社会经济问题。

==== 参与方式 ====

[[File:复杂经济学读书会.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]
[[File:复杂经济学读书会2_compressed.jpg|1300px| [https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/sAcfkZXlKuE1Y0ooU6JePg César Hidalgo：收益递增的复杂性]

[https://mp.weixin.qq.com/s/_C7v1-lx_BpRSJb1Bv775w 布莱恩·阿瑟：数字经济是增长新引擎，还是潘多拉魔盒？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/3yj4LN3IV0UNkXHcQDyLzQ 为什么大脑都是吝啬鬼——大脑网络组织中的经济学]

==== 相关路径 ====

[https://pattern.swarma.org/path?id=109 复杂经济学读书会论文清单]

== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 复杂系统自动建模——企业建模与发展预测读书会] ==

复杂系统自动建模是通过数据驱动，使用机器学习或其他算法，去找到复杂系统的相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个系统进行建模的技术。

此前，我们已经展开了两季复杂系统自动建模主题的读书会。

在第一季读书会中，我们以“助力科研”为核心目的，汇集了一批对复杂系统自动建模感兴趣，以及正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿和经典文献，对复杂系统进行结构和动力学重构领域进行了深度的讨论和交流。

而在第二季“面向复杂系统人工智能研究”的读书会中，我们着重关注用复杂系统的理论和方法更好地理解人工智能，探讨了基于深度学习的复杂系统自动建模技术，以及基于可解释性的因果推断方法论。并且在此基础上，集智俱乐部涌现出了“因果科学社区”，“因果读书会”第二季也正如火如荼地进行中。

=== 基本介绍 ===

本次读书会是复杂系统自动建模系列读书会第三季。

实证数据表明，一些大企业创造的财富总量往往比一些国家还要多。例如，2019年，苹果公司的总资产为3385亿美元，超过了全球第38大经济体新加坡的国内生产总值(GDP) ；中国最大的互联网企业之一阿里集团的总资产为1438亿美元，几乎和乌克兰的 GDP相等。另一方面，企业是当代经济的基本单位，也是人类与经济环境互动的主要载体。因此，理解企业的演化规律，与理解经济、国家、城市的演化一样，都是我们认识社会系统的重要手段。

而企业是一个典型的复杂系统。企业内部，企业与企业之间都存在着相互作用关系，并且这种相互作用又会推动企业系统的演化。《规模》这本书介绍了企业和生命体一样，存在生长、新陈代谢，以及死亡的机制，探索了不同类型的系统背后存在的统一规律，将网络和规模缩放范式应用于公司的动力学、生长和结构上来，推动了用复杂科学的视角对企业系统的进一步讨论。

我们这次主要内容聚焦于复杂系统自动建模技术在企业研究领域的应用，包括企业破产预测，企业财务属性预测，企业网络研究，企业建模等等。目的在于进一步深入探索复杂科学理论和方法在实证研究中的应用，进一步揭示真实世界的运作模式。

我们也邀请了来自管理科学的老师和同学，对企业研究领域当前关注的问题和方法进行分享，以期实现机器学习、管理科学、网络科学等多学科的碰撞。

==== 报名方式 ====

[[文件:报名表.png|200px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2570 企业读书会回放地址点击跳转]

=== 其他参考资料 ===

==== 前两季视频回放 ====

[https://campus.swarma.org/course/1740 复杂系统自动建模第一期的内容回放]
[https://campus.swarma.org/course/1775 复杂系统自动建模第二期的内容回放]

==== 相关文章资料 ====
[https://mp.weixin.qq.com/s/iIq4VaLMz_zhquoFL10oYw 企业规模法则：数学模型如何破解公司组织层级难题]
[https://mp.weixin.qq.com/s/ouu4cfM0ovYUtBPY5hXTiA 为什么公司有衰老死亡，而城市却长生不老？]
[https://mp.weixin.qq.com/s/LQlyD9YFrEci8V-ZJyZMKg 如何用网络科学预测创业公司未来成败？]
[https://mp.weixin.qq.com/s/_qhFxmF-qAvZRyHY37haOQ PNAS刊文揭秘三千万员工大数据：初创公司要想生存，就应该这样招人]
[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]

==== 相关路径 ====
[https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]
[https://pattern.swarma.org/path?id=84 路径 - 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]
[https://pattern.swarma.org/path?id=28 路径 - 复杂网络动力学系统重构文献]
[https://pattern.swarma.org/path?id=20 路径 - 复杂系统自动建模必读论文列表]

——————————————————————————————————

== [https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 社会计算系列读书会] ==

为了相关领域学者更好地讨论和交流，推动交叉学科间的合作，促进社会计算的发展和研究，集智社会计算读书会期待和大家一起分享论文、讨论和交流碰撞。

=== 基本介绍 ===

==== 公众号推文：[https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 融合计算科学、社会科学与复杂科学：社会计算系列读书会启动招募]====

数字技术不仅彻底改变了我们的社会，也正在改变我们研究社会的方式。目前，硅谷里那些价值不菲的公司、许多强大的政府机构和影响力颇大的社会运动都在利用这一点。而这一切的共同点是，它们都在使用计算工具或数据处理技术来帮助理解并影响人类的行为及其社会动力学。

在这个数据时代里，数字足迹毫无保留地记录下了日益增多的人类社会中的各种互动信息，而对这些信息的研究可以使我们对社会的本质及其运作规律获得前所未有的认知和理解。这其中包括了长期以来令人困惑的错综复杂的社会网络，计算能力的改变让该领域的研究取得了长足进步，诸如机器学习和自然语言处理等技术的进步使得科学家可以检测和分析那些隐藏的模式。计算仿真将使我们拥有模拟已知现实甚至探索未知条件的能力，这些变化彻底改变了传统的社会科学研究范式。
新的研究范式方兴未艾，而本读书会希望将这些新的研究范式呈现出来并集结起来，通过分享和讨论加强社区的交流碰撞，促进对这个领域的梳理和建设。

==== 参与方式 ====

[[File:社会计算读书会报名.png|200px]]

https://campus.swarma.org/form/activity/32

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金399元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会即将开启，内容沉淀会放到集智学园的平台上
* [https://campus.swarma.org/course/2709 社会计算读书会回放地址]
 
 
[[File:社会计算读书会.jpg | 1000px | [https://campus.swarma.org/course/2709 社会计算读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

==== 社会计算相关路径 ====

* [https://pattern.swarma.org/path?id=126 集智俱乐部【社会计算读书会】论文列表]， ⬅️ 这个是读书会中列出的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=77 计算社会学入门路径 - 项目实操型]
* [https://pattern.swarma.org/path?id=12 计算社会科学入门路径]
* [https://pattern.swarma.org/path?id=98 社会计算入门路径]

——————————————————————————————————

== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] ==

生命作为最典型的复杂系统，从细胞到个体再到群体，在不同层次上都展现出各种复杂性，引发不同学科研究者的兴趣。为了促进生命复杂系统的跨学科交流，我们策划“生命复杂性”系列读书会，组织精读和讨论相关研究。

=== 基本介绍 ===

在物理学家薛定谔的《生命是什么》中，生命以负熵为食，能够新陈代谢和自我复制。

* 在自创生理论看来，生命就是一个复杂的化学网络，每时每刻都在不断地生成自己，仅仅是化学过程。
*
* 从计算的视角，生命就是一台图灵机。碱基配的过程与图灵二进制的工作原理如出一辙。
*
* 而从信息的视角，生命主体是能将自身信息从过去传播到未来、并保持一定时间完整性度量的集合体。

对“生命是什么”的定义，流派众多。在本次读书会中，我们尝试跳出生物学的桎梏，从物理和信息的角度，理解生命是什么，个体与环境的边界是什么。

==== 报名方式 ====
[[File:生命复杂性读书会报名表.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。
第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。
第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]

[[File: 生命复杂性读书会.jpg |1300px| [https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/zUlrRQNZg2nY2k535mj1wQ 生命是什么？圣塔菲研究所提出“个体信息理论”，重新定义个体生命]

[https://mp.weixin.qq.com/s/xe54zCUPKQAf6wfx666hxQ 生命起源百年探索：进化论、信息论、热力学谁是主角？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/YqvLBfnkkXq4T33j3AhqAg 生命起源研究的新里程碑：Science刊文揭示前生命化学自催化网络]

[https://mp.weixin.qq.com/s/qH_6-4smLQdHkh8YpfEvMw 为什么蛋白质兼具可塑性与稳定性？从进化视角揭示生命复杂系统的内在平衡]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=105 「生命—信息—物理」生命复杂性读书会论文清单（更新中）]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] ==

本次读书会的目的是希望可以出版一本关于因果推理相关的书籍，我们希望可以通过闭门分享讨论的形式，为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境，共同掌握因果推理的基础知识，前沿探究，和业界应用，同时将读书会的产出以科普书籍的方式出版。

=== 基本介绍 ===

Judea Pearl 认为当下正在进行一场改变数据科学的新革命 — ”因果革命“。因果革命和以数据为中心的第一次数据科学革命，也就是大数据革命（涉及机器学习，深度学习及其应用，例如Alpha-Go、语音识别、机器翻译、自动驾驶等等）的不同之处在于，它以科学为中心，涉及从数据到政策、可解释性、机制的泛化，再到一些社会科学中的归因和公平性问题，甚至哲学中的创造性和自由意志。可以说，因果革命彻底改变了科学家处理因果问题的方式，形成了一门新学科—因果科学。

前的大多数 AI 系统只是曲线拟合，他们面临许多开放性难题本质上与因果相关，而其中的三个最主要困难 (1) 稳健性/适应性， (2) 可解释性，和 (3) 不能理解因果关系，而这些问题可以用现代因果建模解决。因果推理和机器学习融合，构建具备果推理能力的 Causal AI 系统，是实现强人工智能的关键步骤。

==== 报名方式 ====

[[File:因果科学与causal AI读书会第一期.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

=== 内容列表 ===
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]

[[File: 因果科学与Causal AI读书会-1.png |1300px| [https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能读书会] ==

本次读书会的目的是通过闭门分享讨论的形式，我们将为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境。帮助大家了解面向复杂系统的人工智能研究和前沿进展，了解深度学习，因果推断等方法论如何与复杂系统研究相互影响。为大家在自己的研究领域引入何种人工智能方法提供灵感。

此外，本次读书会还将邀请数名进行过高质量分享的青年学者参与我们后续的闭门研讨活动：“集智-凯风研读营”。研读营是集智年度最高水准的闭门科学研讨活动，是集智科学家们的年度聚会。在研读营期间，你将与多位来自不同领域，世界各个高校的集智科学家们进行为期一周的广泛而深刻的闭门交流，共享前沿知识和灵感。历届研读营都是集智科学家相互赋能的平台，每次研读营之后，集智科学家们都会带着新的灵感进一步推进自己的研究。

=== 基本介绍 ===

近 3 年来，随着数据量的井喷式增长，计算效率的显著提升，以深度学习为代表的人工智能技术迎来了第三次高潮，许多人工智能的产品应用在生活的方方面面，如人脸识别，机器翻译，语音识别等。但是进一步，人们希望机器可以辅助决策时却发现，以人类的视角没有办法很好的理解机器的决策，这时候就存在人与机器的「信任鸿沟」。我们不敢真正信任机器的决策，这也是人工智能在落地智能金融，无人驾驶等更复杂领域时遇到的问题和瓶颈。

所以为了更好利用机器的智能，理解复杂世界，人们开始寻求新的解释世界的方式：希望可以从「复杂系统」的角度进行突破，借助人工智能的方法和技术，揭开人工智能的黑箱，实现人与机器的真正信任。

集智俱乐部一直以来都是国内研究复杂科学的前沿阵地，我们希望可以发动社区内相关领域的研究者，一起来共同学习和探索，结合复杂系统的理论和方法，来更好的理解人工智能。所以我们发起了「面向复杂系统的人工智能研究」读书会。本次读书会将会围绕下面二个子主题，分别是：
基于深度学习的复杂系统自动建模
基于可解释性的因果推断方法论

==== 报名方式 ====

* 第一步：扫码填写报名信息。
* 第二步：信息填写之后，会弹出对应的负责人微信二维码，截图扫码添加二维码即可。
* 第三步：添加负责人微信号，提交保证金399元。
* 第四步：拉入对应的读书会讨论群。
* 第五步：想进一步继续参与研读营的朋友，发送简历或个人网站，research gate主页等能说明身份的资料给到负责人，在读书会结束之后，将公布研读营入选名单。

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1775

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=79 面向复杂系统的人工智能读书会论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] ==

科学是研究实践、是理性精神，也是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。科学学则是一门学科，旨在深入理解科学研究的种种因素并推动科学发展。

=== 基本介绍 ===

科学是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。与人类社会的其他复杂系统相比，科学通过自我革新精神实现了更大跨度的发展（科学革命），又通过文献传承更好的记录了自身的发展历史。

科学复杂系统中的事件对世界有广泛而深刻的影响：
* 创新是如何发生的
* 科学思想与知识是如何传播的
* 各学科发展的趋势是什么
* 跨学科研究何以不断涌现
* 团队规模如何影响科研成果
* 科学家的职业生涯与成就有无规律可循
* ...

这些都是科学学研究的问题。通过研究和回答这些问题，我们能够以科学的视角认知科学、理解科学，进而也促进科学事业的发展。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/2014

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/_Ye_9_88VAoCJQqro-OB-g Science经典综述文章：什么是科学学]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=70 复杂系统下的科学学]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=12 计算社会科学入门路径]，这个路径是梳理了计算社会科学的历史和研究方法，并列举了一些重要且经典的论文。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ==

复杂系统广阔而神秘，地球上的生物、气候、人脑、社会和经济的组织、一个生态系统、一个活细胞、甚至整个宇宙都属于复杂系统。本文旨在召集对复杂系统建模感兴趣或正在进行相关研究的朋友参与到此次读书会中，通过阅读经典文章，大家集思广益，激发科研想法，促进科研合作。

=== 基本介绍 ===

复杂系统是对生物，社会，金融，气候等不同领域内大量现象进行建模的重要手段。复杂系统的一大特征是，在系统内存在着大量个体，他们之间会发生相互作用。在现实生活中，尤其是在当今的大数据时代，我们通常面临的问题就是我们拥有大量对系统进行观察的数据，如个体个体的时间演变状态，个体的信息，而无法直接观察到个体之间的网络连接结构，也不知道个体之间的动力学演化规则。复杂网路自动建模问题关注的即是通过数据驱动，通过机器学习或其他算法去找到他们相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个复杂系统进行建模。

本次读书会的核心目的是「助力科研」，旨在汇集一批对复杂系统自动建模感兴趣或者正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿或者经典的对复杂系统进行结构和动力学重构的文章，进行深度讨论和交流，从而激发科研想法，促进读书会成员内部的科研的合作，产出和落地，并产生学术价值。

这是一个长期的读书会活动，读书会预计持续时间为半年，每2周会有人选择网络重构文献待续列表中论文（会持续增加新的经典和前沿论文），制作论文解读的 ppt 文件，在 zoom 会议软件上按照每2周1次，每次研读2-3篇论文的形式进行，以分享、讨论、复现代码为主。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1740

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=20 复杂系统自动建模必读论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

集智俱乐部读书会

2021-05-07T09:52:41Z

Tensor麻麻麻：/* 内容列表 */

{{#seo:
|keywords=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
|description=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
}}

集智俱乐部读书会是面向广大科研工作者的系列论文研读活动，其目的是共同深入学习探讨某个科学议题，了解前沿进展，激发科研灵感，促进科研合作，降低科研门槛。

读书会活动始于 2008 年，至今已经有 40 余个主题，内容涵盖复杂系统、人工智能、脑与意识、生命科学、因果科学、计算社会科学等。凝聚了众多优秀科研工作者，促进了科研合作发表论文，孵化了许多科研产品。如 2013 年的“深度学习”读书会孕育了彩云天气 APP，2015 年的“集体注意力流”读书会产生了众包书籍《走近2050》等。

集智俱乐部从2020年开始举办线上读书会，目前已有因果科学、生命复杂性、图神经网络、复杂系统自动建模、科学学、复杂经济学等主题的读书会，沉淀了非常多的主题和讨论，具体可看以下列表。

{| class="wikitable"
|+ 集智俱乐部2020-2021年读书会排期表
|-
! 读书会主题!! 核心发起人 !! 运营负责人 !! 报名途径 !! 持续期数 !! 当前状态 !! 固定时间
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] || 李奉治等 || 王婷 || https://campus.swarma.org/form/activity/27 || 11 || 进行中 || 周日上午10：00-12：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] || 李红刚等||王朝会 ||https://campus.swarma.org/form/activity/24 || 16 || 进行中|| 周二晚上8：00-10：00
|-
| [https://pattern.swarma.org/path?id=125 企业发展建模与预测读书会] || 张江等 || 陶如意 || https://campus.swarma.org/form/activity/31
|| 10 || 进行中 || 每周一晚上20:00--22:00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 社会计算读书会] ||王硕等 || 王建男|| https://campus.swarma.org/form/activity/32 || 10 || 即将开启 || 5月27日起，每周四晚上8：00-10：00
|-
|[https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] || 傅渥成等 ||刘培源 || https://campus.swarma.org/form/activity/16 ||12 || 已结束 ||周四晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] || 龚鹤扬等 || 王婷||https://campus.swarma.org/form/activity/12||14 || 已结束 ||周日晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能研究读书会] || 张江 ||张章 || https://campus.swarma.org/form/activity/8 ||9 ||已结束 ||周日晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] || 胡乔 || 胡乔|| https://campus.swarma.org/form/activity/7 ||6 || 已结束 || 周三晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ||张江 ||王婷 ||https://campus.swarma.org/form/activity/3 ||12 ||已结束 || 周日晚上8：00-10：00
|-

| 复杂管理学读书会||待定 || 待定 || || || 待开始 ||
|-

| 城市复杂性读书会|| 待定 || 王婷 || || ||待开始 ||
|-
|}

== [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] ==

为了进一步帮助整个社群的参与者拥有将因果推理的方法真正的应用到自己相关的研究中的能力，从基础知识及基本技能建立因果科学的计算框架，掌握举一反三，发现真正的问题并解决问题的能力；我们启动了因果科学社区的第二季读书会。

=== 基本介绍 ===

哥伦比亚大学 CausalAI 实验室主任 Elias Bareinboim 在其 ACM 邀请文章中提到：“如果我们希望下一代人工智能系统是安全的，稳健的，与人类兼容的，提升人类社会福祉的，那么把因果之梯和人类经验连接起来是至关重要的步骤”。回顾人类从亚里士多德开始的 2000 多年的因果研究历程，探求事物之间的因果关系是哲学、自然科学和社会科学等众多研究所追求的终极目标。那么如何让 AI 系统超越曲线拟合，攀登因果之梯思考为什么，并使用因果建模回答因果问题？是本次读书会希望解决的问题。

读书会期间将会精读两本因果科学方向最广泛认可入门教材（具体内容见下方阅读材料），我们不仅将共同完成书籍中的思考题，同时还独创性地加入编程实践内容，让大家可以亲手体验因果科学的美丽。
新的读书会将着重介绍如何计算干预分布，如何从观察和干预数据中推断因果模型，以及因果思想如何产生用于经典机器学习问题。非常适合有机器学习背景，希望深入学习研究因果科学的基础知识和重要模型方法，寻求解决相关研究问题的朋友参加。

==== 参与方式 ====

[[File:因果科学读书会报名.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容:[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址]
[[File:因果科学第二期报名.png|1300px |[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址] ]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/mOdTI0gR9rsRyX4fz3mYNA 因果科学入门读什么书？Y. Bengio博士候选人的研读路径推荐]

[https://mp.weixin.qq.com/s/TtYsTyyGEX7U1ZOSl-lsPw 前沿综述：因果推断与因果性学习研究进展]

[https://mp.weixin.qq.com/s/W6PIE211TavEgg_s3adDdg 因果表征学习最新综述：连接因果科学和机器学习的桥梁]

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] ==

为了更好地普及复杂经济学思想，促进复杂经济学教育，推进复杂经济学研究，集智俱乐部特筹备复杂经济学的主题读书会。读书会由北京师范大学李红刚教授发起，获得王有贵、周涛、吕琳媛、张江、陈清华、李睿琪六位老师的内容支持。

=== 基本介绍 ===

传统的主流经济学基于理性人假设，寻求静态的均衡结果。而复杂经济学是一门超越了均衡范式的经济学，它认为经济不是机械的、确定的、可预测的，而是有机的、不确定的、永远在演化进程中。

复杂经济学以一种不同的方式来思考经济，将经济视作不断进行自我“计算”、自我创建和自我更新的处于动态过程中的演化系统。它强调偶然性、意义构建和“一切变化皆有可能”，是一门以预测、反应、创新和替代为基础的“动词”意义上的学科。

复杂经济学以非均衡为基本前提（均衡是其特例），用更具一般性的方法来研究经济，它不仅是对传统经济学的补充和拓展，更可能稳步走向未来经济学的中心。

目前的复杂经济学研究一般基于复杂系统思维，使用多主体建模、复杂网络、统计物理和其它学科、以及大数据分析等思想方法工具，去研究一些传统经济学有意忽视或难以处理的社会经济问题。

==== 参与方式 ====

[[File:复杂经济学读书会.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]
[[File:复杂经济学读书会2_compressed.jpg|1300px| [https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/sAcfkZXlKuE1Y0ooU6JePg César Hidalgo：收益递增的复杂性]

[https://mp.weixin.qq.com/s/_C7v1-lx_BpRSJb1Bv775w 布莱恩·阿瑟：数字经济是增长新引擎，还是潘多拉魔盒？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/3yj4LN3IV0UNkXHcQDyLzQ 为什么大脑都是吝啬鬼——大脑网络组织中的经济学]

==== 相关路径 ====

[https://pattern.swarma.org/path?id=109 复杂经济学读书会论文清单]

== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 复杂系统自动建模——企业建模与发展预测读书会] ==

复杂系统自动建模是通过数据驱动，使用机器学习或其他算法，去找到复杂系统的相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个系统进行建模的技术。

此前，我们已经展开了两季复杂系统自动建模主题的读书会。

在第一季读书会中，我们以“助力科研”为核心目的，汇集了一批对复杂系统自动建模感兴趣，以及正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿和经典文献，对复杂系统进行结构和动力学重构领域进行了深度的讨论和交流。

而在第二季“面向复杂系统人工智能研究”的读书会中，我们着重关注用复杂系统的理论和方法更好地理解人工智能，探讨了基于深度学习的复杂系统自动建模技术，以及基于可解释性的因果推断方法论。并且在此基础上，集智俱乐部涌现出了“因果科学社区”，“因果读书会”第二季也正如火如荼地进行中。

=== 基本介绍 ===

本次读书会是复杂系统自动建模系列读书会第三季。

实证数据表明，一些大企业创造的财富总量往往比一些国家还要多。例如，2019年，苹果公司的总资产为3385亿美元，超过了全球第38大经济体新加坡的国内生产总值(GDP) ；中国最大的互联网企业之一阿里集团的总资产为1438亿美元，几乎和乌克兰的 GDP相等。另一方面，企业是当代经济的基本单位，也是人类与经济环境互动的主要载体。因此，理解企业的演化规律，与理解经济、国家、城市的演化一样，都是我们认识社会系统的重要手段。

而企业是一个典型的复杂系统。企业内部，企业与企业之间都存在着相互作用关系，并且这种相互作用又会推动企业系统的演化。《规模》这本书介绍了企业和生命体一样，存在生长、新陈代谢，以及死亡的机制，探索了不同类型的系统背后存在的统一规律，将网络和规模缩放范式应用于公司的动力学、生长和结构上来，推动了用复杂科学的视角对企业系统的进一步讨论。

我们这次主要内容聚焦于复杂系统自动建模技术在企业研究领域的应用，包括企业破产预测，企业财务属性预测，企业网络研究，企业建模等等。目的在于进一步深入探索复杂科学理论和方法在实证研究中的应用，进一步揭示真实世界的运作模式。

我们也邀请了来自管理科学的老师和同学，对企业研究领域当前关注的问题和方法进行分享，以期实现机器学习、管理科学、网络科学等多学科的碰撞。

==== 报名方式 ====

[[文件:报名表.png|200px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2570 企业读书会回放地址点击跳转]

=== 其他参考资料 ===

==== 前两季视频回放 ====

[https://campus.swarma.org/course/1740 复杂系统自动建模第一期的内容回放]
[https://campus.swarma.org/course/1775 复杂系统自动建模第二期的内容回放]

==== 相关文章资料 ====
[https://mp.weixin.qq.com/s/iIq4VaLMz_zhquoFL10oYw 企业规模法则：数学模型如何破解公司组织层级难题]
[https://mp.weixin.qq.com/s/ouu4cfM0ovYUtBPY5hXTiA 为什么公司有衰老死亡，而城市却长生不老？]
[https://mp.weixin.qq.com/s/LQlyD9YFrEci8V-ZJyZMKg 如何用网络科学预测创业公司未来成败？]
[https://mp.weixin.qq.com/s/_qhFxmF-qAvZRyHY37haOQ PNAS刊文揭秘三千万员工大数据：初创公司要想生存，就应该这样招人]
[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]

==== 相关路径 ====
[https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]
[https://pattern.swarma.org/path?id=84 路径 - 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]
[https://pattern.swarma.org/path?id=28 路径 - 复杂网络动力学系统重构文献]
[https://pattern.swarma.org/path?id=20 路径 - 复杂系统自动建模必读论文列表]

——————————————————————————————————

== [https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 社会计算系列读书会] ==

为了相关领域学者更好地讨论和交流，推动交叉学科间的合作，促进社会计算的发展和研究，集智社会计算读书会期待和大家一起分享论文、讨论和交流碰撞。

=== 基本介绍 ===

==== 公众号推文：[https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 融合计算科学、社会科学与复杂科学：社会计算系列读书会启动招募]====

数字技术不仅彻底改变了我们的社会，也正在改变我们研究社会的方式。目前，硅谷里那些价值不菲的公司、许多强大的政府机构和影响力颇大的社会运动都在利用这一点。而这一切的共同点是，它们都在使用计算工具或数据处理技术来帮助理解并影响人类的行为及其社会动力学。

在这个数据时代里，数字足迹毫无保留地记录下了日益增多的人类社会中的各种互动信息，而对这些信息的研究可以使我们对社会的本质及其运作规律获得前所未有的认知和理解。这其中包括了长期以来令人困惑的错综复杂的社会网络，计算能力的改变让该领域的研究取得了长足进步，诸如机器学习和自然语言处理等技术的进步使得科学家可以检测和分析那些隐藏的模式。计算仿真将使我们拥有模拟已知现实甚至探索未知条件的能力，这些变化彻底改变了传统的社会科学研究范式。
新的研究范式方兴未艾，而本读书会希望将这些新的研究范式呈现出来并集结起来，通过分享和讨论加强社区的交流碰撞，促进对这个领域的梳理和建设。

==== 参与方式 ====

[[File:社会计算读书会报名.png|300px]]

https://campus.swarma.org/form/activity/32

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金399元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会即将开启，内容沉淀会放到集智学园的平台上
* [https://campus.swarma.org/course/2709 社会计算读书会回放地址]
 
 
[[File:社会计算读书会.jpg | 1000px | [https://campus.swarma.org/course/2709 社会计算读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

==== 社会计算相关路径 ====

* [https://pattern.swarma.org/path?id=126 集智俱乐部【社会计算读书会】论文列表]， ⬅️ 这个是读书会中列出的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=77 计算社会学入门路径 - 项目实操型]
* [https://pattern.swarma.org/path?id=12 计算社会科学入门路径]
* [https://pattern.swarma.org/path?id=98 社会计算入门路径]

——————————————————————————————————

== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] ==

生命作为最典型的复杂系统，从细胞到个体再到群体，在不同层次上都展现出各种复杂性，引发不同学科研究者的兴趣。为了促进生命复杂系统的跨学科交流，我们策划“生命复杂性”系列读书会，组织精读和讨论相关研究。

=== 基本介绍 ===

在物理学家薛定谔的《生命是什么》中，生命以负熵为食，能够新陈代谢和自我复制。

* 在自创生理论看来，生命就是一个复杂的化学网络，每时每刻都在不断地生成自己，仅仅是化学过程。
*
* 从计算的视角，生命就是一台图灵机。碱基配的过程与图灵二进制的工作原理如出一辙。
*
* 而从信息的视角，生命主体是能将自身信息从过去传播到未来、并保持一定时间完整性度量的集合体。

对“生命是什么”的定义，流派众多。在本次读书会中，我们尝试跳出生物学的桎梏，从物理和信息的角度，理解生命是什么，个体与环境的边界是什么。

==== 报名方式 ====
[[File:生命复杂性读书会报名表.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。
第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。
第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]

[[File: 生命复杂性读书会.jpg |1300px| [https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/zUlrRQNZg2nY2k535mj1wQ 生命是什么？圣塔菲研究所提出“个体信息理论”，重新定义个体生命]

[https://mp.weixin.qq.com/s/xe54zCUPKQAf6wfx666hxQ 生命起源百年探索：进化论、信息论、热力学谁是主角？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/YqvLBfnkkXq4T33j3AhqAg 生命起源研究的新里程碑：Science刊文揭示前生命化学自催化网络]

[https://mp.weixin.qq.com/s/qH_6-4smLQdHkh8YpfEvMw 为什么蛋白质兼具可塑性与稳定性？从进化视角揭示生命复杂系统的内在平衡]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=105 「生命—信息—物理」生命复杂性读书会论文清单（更新中）]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] ==

本次读书会的目的是希望可以出版一本关于因果推理相关的书籍，我们希望可以通过闭门分享讨论的形式，为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境，共同掌握因果推理的基础知识，前沿探究，和业界应用，同时将读书会的产出以科普书籍的方式出版。

=== 基本介绍 ===

Judea Pearl 认为当下正在进行一场改变数据科学的新革命 — ”因果革命“。因果革命和以数据为中心的第一次数据科学革命，也就是大数据革命（涉及机器学习，深度学习及其应用，例如Alpha-Go、语音识别、机器翻译、自动驾驶等等）的不同之处在于，它以科学为中心，涉及从数据到政策、可解释性、机制的泛化，再到一些社会科学中的归因和公平性问题，甚至哲学中的创造性和自由意志。可以说，因果革命彻底改变了科学家处理因果问题的方式，形成了一门新学科—因果科学。

前的大多数 AI 系统只是曲线拟合，他们面临许多开放性难题本质上与因果相关，而其中的三个最主要困难 (1) 稳健性/适应性， (2) 可解释性，和 (3) 不能理解因果关系，而这些问题可以用现代因果建模解决。因果推理和机器学习融合，构建具备果推理能力的 Causal AI 系统，是实现强人工智能的关键步骤。

==== 报名方式 ====

[[File:因果科学与causal AI读书会第一期.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

=== 内容列表 ===
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]

[[File: 因果科学与Causal AI读书会-1.png |1300px| [https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能读书会] ==

本次读书会的目的是通过闭门分享讨论的形式，我们将为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境。帮助大家了解面向复杂系统的人工智能研究和前沿进展，了解深度学习，因果推断等方法论如何与复杂系统研究相互影响。为大家在自己的研究领域引入何种人工智能方法提供灵感。

此外，本次读书会还将邀请数名进行过高质量分享的青年学者参与我们后续的闭门研讨活动：“集智-凯风研读营”。研读营是集智年度最高水准的闭门科学研讨活动，是集智科学家们的年度聚会。在研读营期间，你将与多位来自不同领域，世界各个高校的集智科学家们进行为期一周的广泛而深刻的闭门交流，共享前沿知识和灵感。历届研读营都是集智科学家相互赋能的平台，每次研读营之后，集智科学家们都会带着新的灵感进一步推进自己的研究。

=== 基本介绍 ===

近 3 年来，随着数据量的井喷式增长，计算效率的显著提升，以深度学习为代表的人工智能技术迎来了第三次高潮，许多人工智能的产品应用在生活的方方面面，如人脸识别，机器翻译，语音识别等。但是进一步，人们希望机器可以辅助决策时却发现，以人类的视角没有办法很好的理解机器的决策，这时候就存在人与机器的「信任鸿沟」。我们不敢真正信任机器的决策，这也是人工智能在落地智能金融，无人驾驶等更复杂领域时遇到的问题和瓶颈。

所以为了更好利用机器的智能，理解复杂世界，人们开始寻求新的解释世界的方式：希望可以从「复杂系统」的角度进行突破，借助人工智能的方法和技术，揭开人工智能的黑箱，实现人与机器的真正信任。

集智俱乐部一直以来都是国内研究复杂科学的前沿阵地，我们希望可以发动社区内相关领域的研究者，一起来共同学习和探索，结合复杂系统的理论和方法，来更好的理解人工智能。所以我们发起了「面向复杂系统的人工智能研究」读书会。本次读书会将会围绕下面二个子主题，分别是：
基于深度学习的复杂系统自动建模
基于可解释性的因果推断方法论

==== 报名方式 ====

* 第一步：扫码填写报名信息。
* 第二步：信息填写之后，会弹出对应的负责人微信二维码，截图扫码添加二维码即可。
* 第三步：添加负责人微信号，提交保证金399元。
* 第四步：拉入对应的读书会讨论群。
* 第五步：想进一步继续参与研读营的朋友，发送简历或个人网站，research gate主页等能说明身份的资料给到负责人，在读书会结束之后，将公布研读营入选名单。

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1775

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=79 面向复杂系统的人工智能读书会论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] ==

科学是研究实践、是理性精神，也是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。科学学则是一门学科，旨在深入理解科学研究的种种因素并推动科学发展。

=== 基本介绍 ===

科学是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。与人类社会的其他复杂系统相比，科学通过自我革新精神实现了更大跨度的发展（科学革命），又通过文献传承更好的记录了自身的发展历史。

科学复杂系统中的事件对世界有广泛而深刻的影响：
* 创新是如何发生的
* 科学思想与知识是如何传播的
* 各学科发展的趋势是什么
* 跨学科研究何以不断涌现
* 团队规模如何影响科研成果
* 科学家的职业生涯与成就有无规律可循
* ...

这些都是科学学研究的问题。通过研究和回答这些问题，我们能够以科学的视角认知科学、理解科学，进而也促进科学事业的发展。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/2014

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/_Ye_9_88VAoCJQqro-OB-g Science经典综述文章：什么是科学学]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=70 复杂系统下的科学学]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=12 计算社会科学入门路径]，这个路径是梳理了计算社会科学的历史和研究方法，并列举了一些重要且经典的论文。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ==

复杂系统广阔而神秘，地球上的生物、气候、人脑、社会和经济的组织、一个生态系统、一个活细胞、甚至整个宇宙都属于复杂系统。本文旨在召集对复杂系统建模感兴趣或正在进行相关研究的朋友参与到此次读书会中，通过阅读经典文章，大家集思广益，激发科研想法，促进科研合作。

=== 基本介绍 ===

复杂系统是对生物，社会，金融，气候等不同领域内大量现象进行建模的重要手段。复杂系统的一大特征是，在系统内存在着大量个体，他们之间会发生相互作用。在现实生活中，尤其是在当今的大数据时代，我们通常面临的问题就是我们拥有大量对系统进行观察的数据，如个体个体的时间演变状态，个体的信息，而无法直接观察到个体之间的网络连接结构，也不知道个体之间的动力学演化规则。复杂网路自动建模问题关注的即是通过数据驱动，通过机器学习或其他算法去找到他们相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个复杂系统进行建模。

本次读书会的核心目的是「助力科研」，旨在汇集一批对复杂系统自动建模感兴趣或者正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿或者经典的对复杂系统进行结构和动力学重构的文章，进行深度讨论和交流，从而激发科研想法，促进读书会成员内部的科研的合作，产出和落地，并产生学术价值。

这是一个长期的读书会活动，读书会预计持续时间为半年，每2周会有人选择网络重构文献待续列表中论文（会持续增加新的经典和前沿论文），制作论文解读的 ppt 文件，在 zoom 会议软件上按照每2周1次，每次研读2-3篇论文的形式进行，以分享、讨论、复现代码为主。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1740

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=20 复杂系统自动建模必读论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

集智俱乐部读书会

2021-05-07T09:52:17Z

Tensor麻麻麻：/* 内容列表 */

{{#seo:
|keywords=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
|description=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
}}

集智俱乐部读书会是面向广大科研工作者的系列论文研读活动，其目的是共同深入学习探讨某个科学议题，了解前沿进展，激发科研灵感，促进科研合作，降低科研门槛。

读书会活动始于 2008 年，至今已经有 40 余个主题，内容涵盖复杂系统、人工智能、脑与意识、生命科学、因果科学、计算社会科学等。凝聚了众多优秀科研工作者，促进了科研合作发表论文，孵化了许多科研产品。如 2013 年的“深度学习”读书会孕育了彩云天气 APP，2015 年的“集体注意力流”读书会产生了众包书籍《走近2050》等。

集智俱乐部从2020年开始举办线上读书会，目前已有因果科学、生命复杂性、图神经网络、复杂系统自动建模、科学学、复杂经济学等主题的读书会，沉淀了非常多的主题和讨论，具体可看以下列表。

{| class="wikitable"
|+ 集智俱乐部2020-2021年读书会排期表
|-
! 读书会主题!! 核心发起人 !! 运营负责人 !! 报名途径 !! 持续期数 !! 当前状态 !! 固定时间
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] || 李奉治等 || 王婷 || https://campus.swarma.org/form/activity/27 || 11 || 进行中 || 周日上午10：00-12：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] || 李红刚等||王朝会 ||https://campus.swarma.org/form/activity/24 || 16 || 进行中|| 周二晚上8：00-10：00
|-
| [https://pattern.swarma.org/path?id=125 企业发展建模与预测读书会] || 张江等 || 陶如意 || https://campus.swarma.org/form/activity/31
|| 10 || 进行中 || 每周一晚上20:00--22:00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 社会计算读书会] ||王硕等 || 王建男|| https://campus.swarma.org/form/activity/32 || 10 || 即将开启 || 5月27日起，每周四晚上8：00-10：00
|-
|[https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] || 傅渥成等 ||刘培源 || https://campus.swarma.org/form/activity/16 ||12 || 已结束 ||周四晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] || 龚鹤扬等 || 王婷||https://campus.swarma.org/form/activity/12||14 || 已结束 ||周日晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能研究读书会] || 张江 ||张章 || https://campus.swarma.org/form/activity/8 ||9 ||已结束 ||周日晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] || 胡乔 || 胡乔|| https://campus.swarma.org/form/activity/7 ||6 || 已结束 || 周三晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ||张江 ||王婷 ||https://campus.swarma.org/form/activity/3 ||12 ||已结束 || 周日晚上8：00-10：00
|-

| 复杂管理学读书会||待定 || 待定 || || || 待开始 ||
|-

| 城市复杂性读书会|| 待定 || 王婷 || || ||待开始 ||
|-
|}

== [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] ==

为了进一步帮助整个社群的参与者拥有将因果推理的方法真正的应用到自己相关的研究中的能力，从基础知识及基本技能建立因果科学的计算框架，掌握举一反三，发现真正的问题并解决问题的能力；我们启动了因果科学社区的第二季读书会。

=== 基本介绍 ===

哥伦比亚大学 CausalAI 实验室主任 Elias Bareinboim 在其 ACM 邀请文章中提到：“如果我们希望下一代人工智能系统是安全的，稳健的，与人类兼容的，提升人类社会福祉的，那么把因果之梯和人类经验连接起来是至关重要的步骤”。回顾人类从亚里士多德开始的 2000 多年的因果研究历程，探求事物之间的因果关系是哲学、自然科学和社会科学等众多研究所追求的终极目标。那么如何让 AI 系统超越曲线拟合，攀登因果之梯思考为什么，并使用因果建模回答因果问题？是本次读书会希望解决的问题。

读书会期间将会精读两本因果科学方向最广泛认可入门教材（具体内容见下方阅读材料），我们不仅将共同完成书籍中的思考题，同时还独创性地加入编程实践内容，让大家可以亲手体验因果科学的美丽。
新的读书会将着重介绍如何计算干预分布，如何从观察和干预数据中推断因果模型，以及因果思想如何产生用于经典机器学习问题。非常适合有机器学习背景，希望深入学习研究因果科学的基础知识和重要模型方法，寻求解决相关研究问题的朋友参加。

==== 参与方式 ====

[[File:因果科学读书会报名.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容:[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址]
[[File:因果科学第二期报名.png|1300px |[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址] ]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/mOdTI0gR9rsRyX4fz3mYNA 因果科学入门读什么书？Y. Bengio博士候选人的研读路径推荐]

[https://mp.weixin.qq.com/s/TtYsTyyGEX7U1ZOSl-lsPw 前沿综述：因果推断与因果性学习研究进展]

[https://mp.weixin.qq.com/s/W6PIE211TavEgg_s3adDdg 因果表征学习最新综述：连接因果科学和机器学习的桥梁]

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] ==

为了更好地普及复杂经济学思想，促进复杂经济学教育，推进复杂经济学研究，集智俱乐部特筹备复杂经济学的主题读书会。读书会由北京师范大学李红刚教授发起，获得王有贵、周涛、吕琳媛、张江、陈清华、李睿琪六位老师的内容支持。

=== 基本介绍 ===

传统的主流经济学基于理性人假设，寻求静态的均衡结果。而复杂经济学是一门超越了均衡范式的经济学，它认为经济不是机械的、确定的、可预测的，而是有机的、不确定的、永远在演化进程中。

复杂经济学以一种不同的方式来思考经济，将经济视作不断进行自我“计算”、自我创建和自我更新的处于动态过程中的演化系统。它强调偶然性、意义构建和“一切变化皆有可能”，是一门以预测、反应、创新和替代为基础的“动词”意义上的学科。

复杂经济学以非均衡为基本前提（均衡是其特例），用更具一般性的方法来研究经济，它不仅是对传统经济学的补充和拓展，更可能稳步走向未来经济学的中心。

目前的复杂经济学研究一般基于复杂系统思维，使用多主体建模、复杂网络、统计物理和其它学科、以及大数据分析等思想方法工具，去研究一些传统经济学有意忽视或难以处理的社会经济问题。

==== 参与方式 ====

[[File:复杂经济学读书会.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]
[[File:复杂经济学读书会2_compressed.jpg|1300px| [https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/sAcfkZXlKuE1Y0ooU6JePg César Hidalgo：收益递增的复杂性]

[https://mp.weixin.qq.com/s/_C7v1-lx_BpRSJb1Bv775w 布莱恩·阿瑟：数字经济是增长新引擎，还是潘多拉魔盒？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/3yj4LN3IV0UNkXHcQDyLzQ 为什么大脑都是吝啬鬼——大脑网络组织中的经济学]

==== 相关路径 ====

[https://pattern.swarma.org/path?id=109 复杂经济学读书会论文清单]

== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 复杂系统自动建模——企业建模与发展预测读书会] ==

复杂系统自动建模是通过数据驱动，使用机器学习或其他算法，去找到复杂系统的相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个系统进行建模的技术。

此前，我们已经展开了两季复杂系统自动建模主题的读书会。

在第一季读书会中，我们以“助力科研”为核心目的，汇集了一批对复杂系统自动建模感兴趣，以及正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿和经典文献，对复杂系统进行结构和动力学重构领域进行了深度的讨论和交流。

而在第二季“面向复杂系统人工智能研究”的读书会中，我们着重关注用复杂系统的理论和方法更好地理解人工智能，探讨了基于深度学习的复杂系统自动建模技术，以及基于可解释性的因果推断方法论。并且在此基础上，集智俱乐部涌现出了“因果科学社区”，“因果读书会”第二季也正如火如荼地进行中。

=== 基本介绍 ===

本次读书会是复杂系统自动建模系列读书会第三季。

实证数据表明，一些大企业创造的财富总量往往比一些国家还要多。例如，2019年，苹果公司的总资产为3385亿美元，超过了全球第38大经济体新加坡的国内生产总值(GDP) ；中国最大的互联网企业之一阿里集团的总资产为1438亿美元，几乎和乌克兰的 GDP相等。另一方面，企业是当代经济的基本单位，也是人类与经济环境互动的主要载体。因此，理解企业的演化规律，与理解经济、国家、城市的演化一样，都是我们认识社会系统的重要手段。

而企业是一个典型的复杂系统。企业内部，企业与企业之间都存在着相互作用关系，并且这种相互作用又会推动企业系统的演化。《规模》这本书介绍了企业和生命体一样，存在生长、新陈代谢，以及死亡的机制，探索了不同类型的系统背后存在的统一规律，将网络和规模缩放范式应用于公司的动力学、生长和结构上来，推动了用复杂科学的视角对企业系统的进一步讨论。

我们这次主要内容聚焦于复杂系统自动建模技术在企业研究领域的应用，包括企业破产预测，企业财务属性预测，企业网络研究，企业建模等等。目的在于进一步深入探索复杂科学理论和方法在实证研究中的应用，进一步揭示真实世界的运作模式。

我们也邀请了来自管理科学的老师和同学，对企业研究领域当前关注的问题和方法进行分享，以期实现机器学习、管理科学、网络科学等多学科的碰撞。

==== 报名方式 ====

[[文件:报名表.png|200px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2570 企业读书会回放地址点击跳转]

=== 其他参考资料 ===

==== 前两季视频回放 ====

[https://campus.swarma.org/course/1740 复杂系统自动建模第一期的内容回放]
[https://campus.swarma.org/course/1775 复杂系统自动建模第二期的内容回放]

==== 相关文章资料 ====
[https://mp.weixin.qq.com/s/iIq4VaLMz_zhquoFL10oYw 企业规模法则：数学模型如何破解公司组织层级难题]
[https://mp.weixin.qq.com/s/ouu4cfM0ovYUtBPY5hXTiA 为什么公司有衰老死亡，而城市却长生不老？]
[https://mp.weixin.qq.com/s/LQlyD9YFrEci8V-ZJyZMKg 如何用网络科学预测创业公司未来成败？]
[https://mp.weixin.qq.com/s/_qhFxmF-qAvZRyHY37haOQ PNAS刊文揭秘三千万员工大数据：初创公司要想生存，就应该这样招人]
[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]

==== 相关路径 ====
[https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]
[https://pattern.swarma.org/path?id=84 路径 - 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]
[https://pattern.swarma.org/path?id=28 路径 - 复杂网络动力学系统重构文献]
[https://pattern.swarma.org/path?id=20 路径 - 复杂系统自动建模必读论文列表]

——————————————————————————————————

== [https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 社会计算系列读书会] ==

为了相关领域学者更好地讨论和交流，推动交叉学科间的合作，促进社会计算的发展和研究，集智社会计算读书会期待和大家一起分享论文、讨论和交流碰撞。

=== 基本介绍 ===

==== 公众号推文：[https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 融合计算科学、社会科学与复杂科学：社会计算系列读书会启动招募]====

数字技术不仅彻底改变了我们的社会，也正在改变我们研究社会的方式。目前，硅谷里那些价值不菲的公司、许多强大的政府机构和影响力颇大的社会运动都在利用这一点。而这一切的共同点是，它们都在使用计算工具或数据处理技术来帮助理解并影响人类的行为及其社会动力学。

在这个数据时代里，数字足迹毫无保留地记录下了日益增多的人类社会中的各种互动信息，而对这些信息的研究可以使我们对社会的本质及其运作规律获得前所未有的认知和理解。这其中包括了长期以来令人困惑的错综复杂的社会网络，计算能力的改变让该领域的研究取得了长足进步，诸如机器学习和自然语言处理等技术的进步使得科学家可以检测和分析那些隐藏的模式。计算仿真将使我们拥有模拟已知现实甚至探索未知条件的能力，这些变化彻底改变了传统的社会科学研究范式。
新的研究范式方兴未艾，而本读书会希望将这些新的研究范式呈现出来并集结起来，通过分享和讨论加强社区的交流碰撞，促进对这个领域的梳理和建设。

==== 参与方式 ====

[[File:社会计算读书会报名.png|300px]]

https://campus.swarma.org/form/activity/32

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金399元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会即将开启，内容沉淀会放到集智学园的平台上
* [https://campus.swarma.org/course/2709 社会计算读书会回放地址]
*
[[File:社会计算读书会.jpg | 1000px | [https://campus.swarma.org/course/2709 社会计算读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

==== 社会计算相关路径 ====

* [https://pattern.swarma.org/path?id=126 集智俱乐部【社会计算读书会】论文列表]， ⬅️ 这个是读书会中列出的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=77 计算社会学入门路径 - 项目实操型]
* [https://pattern.swarma.org/path?id=12 计算社会科学入门路径]
* [https://pattern.swarma.org/path?id=98 社会计算入门路径]

——————————————————————————————————

== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] ==

生命作为最典型的复杂系统，从细胞到个体再到群体，在不同层次上都展现出各种复杂性，引发不同学科研究者的兴趣。为了促进生命复杂系统的跨学科交流，我们策划“生命复杂性”系列读书会，组织精读和讨论相关研究。

=== 基本介绍 ===

在物理学家薛定谔的《生命是什么》中，生命以负熵为食，能够新陈代谢和自我复制。

* 在自创生理论看来，生命就是一个复杂的化学网络，每时每刻都在不断地生成自己，仅仅是化学过程。
*
* 从计算的视角，生命就是一台图灵机。碱基配的过程与图灵二进制的工作原理如出一辙。
*
* 而从信息的视角，生命主体是能将自身信息从过去传播到未来、并保持一定时间完整性度量的集合体。

对“生命是什么”的定义，流派众多。在本次读书会中，我们尝试跳出生物学的桎梏，从物理和信息的角度，理解生命是什么，个体与环境的边界是什么。

==== 报名方式 ====
[[File:生命复杂性读书会报名表.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。
第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。
第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]

[[File: 生命复杂性读书会.jpg |1300px| [https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/zUlrRQNZg2nY2k535mj1wQ 生命是什么？圣塔菲研究所提出“个体信息理论”，重新定义个体生命]

[https://mp.weixin.qq.com/s/xe54zCUPKQAf6wfx666hxQ 生命起源百年探索：进化论、信息论、热力学谁是主角？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/YqvLBfnkkXq4T33j3AhqAg 生命起源研究的新里程碑：Science刊文揭示前生命化学自催化网络]

[https://mp.weixin.qq.com/s/qH_6-4smLQdHkh8YpfEvMw 为什么蛋白质兼具可塑性与稳定性？从进化视角揭示生命复杂系统的内在平衡]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=105 「生命—信息—物理」生命复杂性读书会论文清单（更新中）]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] ==

本次读书会的目的是希望可以出版一本关于因果推理相关的书籍，我们希望可以通过闭门分享讨论的形式，为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境，共同掌握因果推理的基础知识，前沿探究，和业界应用，同时将读书会的产出以科普书籍的方式出版。

=== 基本介绍 ===

Judea Pearl 认为当下正在进行一场改变数据科学的新革命 — ”因果革命“。因果革命和以数据为中心的第一次数据科学革命，也就是大数据革命（涉及机器学习，深度学习及其应用，例如Alpha-Go、语音识别、机器翻译、自动驾驶等等）的不同之处在于，它以科学为中心，涉及从数据到政策、可解释性、机制的泛化，再到一些社会科学中的归因和公平性问题，甚至哲学中的创造性和自由意志。可以说，因果革命彻底改变了科学家处理因果问题的方式，形成了一门新学科—因果科学。

前的大多数 AI 系统只是曲线拟合，他们面临许多开放性难题本质上与因果相关，而其中的三个最主要困难 (1) 稳健性/适应性， (2) 可解释性，和 (3) 不能理解因果关系，而这些问题可以用现代因果建模解决。因果推理和机器学习融合，构建具备果推理能力的 Causal AI 系统，是实现强人工智能的关键步骤。

==== 报名方式 ====

[[File:因果科学与causal AI读书会第一期.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

=== 内容列表 ===
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]

[[File: 因果科学与Causal AI读书会-1.png |1300px| [https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能读书会] ==

本次读书会的目的是通过闭门分享讨论的形式，我们将为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境。帮助大家了解面向复杂系统的人工智能研究和前沿进展，了解深度学习，因果推断等方法论如何与复杂系统研究相互影响。为大家在自己的研究领域引入何种人工智能方法提供灵感。

此外，本次读书会还将邀请数名进行过高质量分享的青年学者参与我们后续的闭门研讨活动：“集智-凯风研读营”。研读营是集智年度最高水准的闭门科学研讨活动，是集智科学家们的年度聚会。在研读营期间，你将与多位来自不同领域，世界各个高校的集智科学家们进行为期一周的广泛而深刻的闭门交流，共享前沿知识和灵感。历届研读营都是集智科学家相互赋能的平台，每次研读营之后，集智科学家们都会带着新的灵感进一步推进自己的研究。

=== 基本介绍 ===

近 3 年来，随着数据量的井喷式增长，计算效率的显著提升，以深度学习为代表的人工智能技术迎来了第三次高潮，许多人工智能的产品应用在生活的方方面面，如人脸识别，机器翻译，语音识别等。但是进一步，人们希望机器可以辅助决策时却发现，以人类的视角没有办法很好的理解机器的决策，这时候就存在人与机器的「信任鸿沟」。我们不敢真正信任机器的决策，这也是人工智能在落地智能金融，无人驾驶等更复杂领域时遇到的问题和瓶颈。

所以为了更好利用机器的智能，理解复杂世界，人们开始寻求新的解释世界的方式：希望可以从「复杂系统」的角度进行突破，借助人工智能的方法和技术，揭开人工智能的黑箱，实现人与机器的真正信任。

集智俱乐部一直以来都是国内研究复杂科学的前沿阵地，我们希望可以发动社区内相关领域的研究者，一起来共同学习和探索，结合复杂系统的理论和方法，来更好的理解人工智能。所以我们发起了「面向复杂系统的人工智能研究」读书会。本次读书会将会围绕下面二个子主题，分别是：
基于深度学习的复杂系统自动建模
基于可解释性的因果推断方法论

==== 报名方式 ====

* 第一步：扫码填写报名信息。
* 第二步：信息填写之后，会弹出对应的负责人微信二维码，截图扫码添加二维码即可。
* 第三步：添加负责人微信号，提交保证金399元。
* 第四步：拉入对应的读书会讨论群。
* 第五步：想进一步继续参与研读营的朋友，发送简历或个人网站，research gate主页等能说明身份的资料给到负责人，在读书会结束之后，将公布研读营入选名单。

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1775

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=79 面向复杂系统的人工智能读书会论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] ==

科学是研究实践、是理性精神，也是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。科学学则是一门学科，旨在深入理解科学研究的种种因素并推动科学发展。

=== 基本介绍 ===

科学是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。与人类社会的其他复杂系统相比，科学通过自我革新精神实现了更大跨度的发展（科学革命），又通过文献传承更好的记录了自身的发展历史。

科学复杂系统中的事件对世界有广泛而深刻的影响：
* 创新是如何发生的
* 科学思想与知识是如何传播的
* 各学科发展的趋势是什么
* 跨学科研究何以不断涌现
* 团队规模如何影响科研成果
* 科学家的职业生涯与成就有无规律可循
* ...

这些都是科学学研究的问题。通过研究和回答这些问题，我们能够以科学的视角认知科学、理解科学，进而也促进科学事业的发展。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/2014

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/_Ye_9_88VAoCJQqro-OB-g Science经典综述文章：什么是科学学]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=70 复杂系统下的科学学]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=12 计算社会科学入门路径]，这个路径是梳理了计算社会科学的历史和研究方法，并列举了一些重要且经典的论文。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ==

复杂系统广阔而神秘，地球上的生物、气候、人脑、社会和经济的组织、一个生态系统、一个活细胞、甚至整个宇宙都属于复杂系统。本文旨在召集对复杂系统建模感兴趣或正在进行相关研究的朋友参与到此次读书会中，通过阅读经典文章，大家集思广益，激发科研想法，促进科研合作。

=== 基本介绍 ===

复杂系统是对生物，社会，金融，气候等不同领域内大量现象进行建模的重要手段。复杂系统的一大特征是，在系统内存在着大量个体，他们之间会发生相互作用。在现实生活中，尤其是在当今的大数据时代，我们通常面临的问题就是我们拥有大量对系统进行观察的数据，如个体个体的时间演变状态，个体的信息，而无法直接观察到个体之间的网络连接结构，也不知道个体之间的动力学演化规则。复杂网路自动建模问题关注的即是通过数据驱动，通过机器学习或其他算法去找到他们相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个复杂系统进行建模。

本次读书会的核心目的是「助力科研」，旨在汇集一批对复杂系统自动建模感兴趣或者正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿或者经典的对复杂系统进行结构和动力学重构的文章，进行深度讨论和交流，从而激发科研想法，促进读书会成员内部的科研的合作，产出和落地，并产生学术价值。

这是一个长期的读书会活动，读书会预计持续时间为半年，每2周会有人选择网络重构文献待续列表中论文（会持续增加新的经典和前沿论文），制作论文解读的 ppt 文件，在 zoom 会议软件上按照每2周1次，每次研读2-3篇论文的形式进行，以分享、讨论、复现代码为主。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1740

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=20 复杂系统自动建模必读论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

集智俱乐部读书会

2021-05-07T09:51:47Z

Tensor麻麻麻：/* 内容列表 */

{{#seo:
|keywords=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
|description=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
}}

集智俱乐部读书会是面向广大科研工作者的系列论文研读活动，其目的是共同深入学习探讨某个科学议题，了解前沿进展，激发科研灵感，促进科研合作，降低科研门槛。

读书会活动始于 2008 年，至今已经有 40 余个主题，内容涵盖复杂系统、人工智能、脑与意识、生命科学、因果科学、计算社会科学等。凝聚了众多优秀科研工作者，促进了科研合作发表论文，孵化了许多科研产品。如 2013 年的“深度学习”读书会孕育了彩云天气 APP，2015 年的“集体注意力流”读书会产生了众包书籍《走近2050》等。

集智俱乐部从2020年开始举办线上读书会，目前已有因果科学、生命复杂性、图神经网络、复杂系统自动建模、科学学、复杂经济学等主题的读书会，沉淀了非常多的主题和讨论，具体可看以下列表。

{| class="wikitable"
|+ 集智俱乐部2020-2021年读书会排期表
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! 读书会主题!! 核心发起人 !! 运营负责人 !! 报名途径 !! 持续期数 !! 当前状态 !! 固定时间
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| [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] || 李奉治等 || 王婷 || https://campus.swarma.org/form/activity/27 || 11 || 进行中 || 周日上午10：00-12：00
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| [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] || 李红刚等||王朝会 ||https://campus.swarma.org/form/activity/24 || 16 || 进行中|| 周二晚上8：00-10：00
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| [https://pattern.swarma.org/path?id=125 企业发展建模与预测读书会] || 张江等 || 陶如意 || https://campus.swarma.org/form/activity/31
|| 10 || 进行中 || 每周一晚上20:00--22:00
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| [https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 社会计算读书会] ||王硕等 || 王建男|| https://campus.swarma.org/form/activity/32 || 10 || 即将开启 || 5月27日起，每周四晚上8：00-10：00
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|[https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] || 傅渥成等 ||刘培源 || https://campus.swarma.org/form/activity/16 ||12 || 已结束 ||周四晚上8：00-10：00
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| [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] || 龚鹤扬等 || 王婷||https://campus.swarma.org/form/activity/12||14 || 已结束 ||周日晚上8：00-10：00
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| [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能研究读书会] || 张江 ||张章 || https://campus.swarma.org/form/activity/8 ||9 ||已结束 ||周日晚上8：00-10：00
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| [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] || 胡乔 || 胡乔|| https://campus.swarma.org/form/activity/7 ||6 || 已结束 || 周三晚上8：00-10：00
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| [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ||张江 ||王婷 ||https://campus.swarma.org/form/activity/3 ||12 ||已结束 || 周日晚上8：00-10：00
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| 复杂管理学读书会||待定 || 待定 || || || 待开始 ||
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| 城市复杂性读书会|| 待定 || 王婷 || || ||待开始 ||
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|}

== [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] ==

为了进一步帮助整个社群的参与者拥有将因果推理的方法真正的应用到自己相关的研究中的能力，从基础知识及基本技能建立因果科学的计算框架，掌握举一反三，发现真正的问题并解决问题的能力；我们启动了因果科学社区的第二季读书会。

=== 基本介绍 ===

哥伦比亚大学 CausalAI 实验室主任 Elias Bareinboim 在其 ACM 邀请文章中提到：“如果我们希望下一代人工智能系统是安全的，稳健的，与人类兼容的，提升人类社会福祉的，那么把因果之梯和人类经验连接起来是至关重要的步骤”。回顾人类从亚里士多德开始的 2000 多年的因果研究历程，探求事物之间的因果关系是哲学、自然科学和社会科学等众多研究所追求的终极目标。那么如何让 AI 系统超越曲线拟合，攀登因果之梯思考为什么，并使用因果建模回答因果问题？是本次读书会希望解决的问题。

读书会期间将会精读两本因果科学方向最广泛认可入门教材（具体内容见下方阅读材料），我们不仅将共同完成书籍中的思考题，同时还独创性地加入编程实践内容，让大家可以亲手体验因果科学的美丽。
新的读书会将着重介绍如何计算干预分布，如何从观察和干预数据中推断因果模型，以及因果思想如何产生用于经典机器学习问题。非常适合有机器学习背景，希望深入学习研究因果科学的基础知识和重要模型方法，寻求解决相关研究问题的朋友参加。

==== 参与方式 ====

[[File:因果科学读书会报名.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容:[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址]
[[File:因果科学第二期报名.png|1300px |[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址] ]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/mOdTI0gR9rsRyX4fz3mYNA 因果科学入门读什么书？Y. Bengio博士候选人的研读路径推荐]

[https://mp.weixin.qq.com/s/TtYsTyyGEX7U1ZOSl-lsPw 前沿综述：因果推断与因果性学习研究进展]

[https://mp.weixin.qq.com/s/W6PIE211TavEgg_s3adDdg 因果表征学习最新综述：连接因果科学和机器学习的桥梁]

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] ==

为了更好地普及复杂经济学思想，促进复杂经济学教育，推进复杂经济学研究，集智俱乐部特筹备复杂经济学的主题读书会。读书会由北京师范大学李红刚教授发起，获得王有贵、周涛、吕琳媛、张江、陈清华、李睿琪六位老师的内容支持。

=== 基本介绍 ===

传统的主流经济学基于理性人假设，寻求静态的均衡结果。而复杂经济学是一门超越了均衡范式的经济学，它认为经济不是机械的、确定的、可预测的，而是有机的、不确定的、永远在演化进程中。

复杂经济学以一种不同的方式来思考经济，将经济视作不断进行自我“计算”、自我创建和自我更新的处于动态过程中的演化系统。它强调偶然性、意义构建和“一切变化皆有可能”，是一门以预测、反应、创新和替代为基础的“动词”意义上的学科。

复杂经济学以非均衡为基本前提（均衡是其特例），用更具一般性的方法来研究经济，它不仅是对传统经济学的补充和拓展，更可能稳步走向未来经济学的中心。

目前的复杂经济学研究一般基于复杂系统思维，使用多主体建模、复杂网络、统计物理和其它学科、以及大数据分析等思想方法工具，去研究一些传统经济学有意忽视或难以处理的社会经济问题。

==== 参与方式 ====

[[File:复杂经济学读书会.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]
[[File:复杂经济学读书会2_compressed.jpg|1300px| [https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/sAcfkZXlKuE1Y0ooU6JePg César Hidalgo：收益递增的复杂性]

[https://mp.weixin.qq.com/s/_C7v1-lx_BpRSJb1Bv775w 布莱恩·阿瑟：数字经济是增长新引擎，还是潘多拉魔盒？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/3yj4LN3IV0UNkXHcQDyLzQ 为什么大脑都是吝啬鬼——大脑网络组织中的经济学]

==== 相关路径 ====

[https://pattern.swarma.org/path?id=109 复杂经济学读书会论文清单]

== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 复杂系统自动建模——企业建模与发展预测读书会] ==

复杂系统自动建模是通过数据驱动，使用机器学习或其他算法，去找到复杂系统的相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个系统进行建模的技术。

此前，我们已经展开了两季复杂系统自动建模主题的读书会。

在第一季读书会中，我们以“助力科研”为核心目的，汇集了一批对复杂系统自动建模感兴趣，以及正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿和经典文献，对复杂系统进行结构和动力学重构领域进行了深度的讨论和交流。

而在第二季“面向复杂系统人工智能研究”的读书会中，我们着重关注用复杂系统的理论和方法更好地理解人工智能，探讨了基于深度学习的复杂系统自动建模技术，以及基于可解释性的因果推断方法论。并且在此基础上，集智俱乐部涌现出了“因果科学社区”，“因果读书会”第二季也正如火如荼地进行中。

=== 基本介绍 ===

本次读书会是复杂系统自动建模系列读书会第三季。

实证数据表明，一些大企业创造的财富总量往往比一些国家还要多。例如，2019年，苹果公司的总资产为3385亿美元，超过了全球第38大经济体新加坡的国内生产总值(GDP) ；中国最大的互联网企业之一阿里集团的总资产为1438亿美元，几乎和乌克兰的 GDP相等。另一方面，企业是当代经济的基本单位，也是人类与经济环境互动的主要载体。因此，理解企业的演化规律，与理解经济、国家、城市的演化一样，都是我们认识社会系统的重要手段。

而企业是一个典型的复杂系统。企业内部，企业与企业之间都存在着相互作用关系，并且这种相互作用又会推动企业系统的演化。《规模》这本书介绍了企业和生命体一样，存在生长、新陈代谢，以及死亡的机制，探索了不同类型的系统背后存在的统一规律，将网络和规模缩放范式应用于公司的动力学、生长和结构上来，推动了用复杂科学的视角对企业系统的进一步讨论。

我们这次主要内容聚焦于复杂系统自动建模技术在企业研究领域的应用，包括企业破产预测，企业财务属性预测，企业网络研究，企业建模等等。目的在于进一步深入探索复杂科学理论和方法在实证研究中的应用，进一步揭示真实世界的运作模式。

我们也邀请了来自管理科学的老师和同学，对企业研究领域当前关注的问题和方法进行分享，以期实现机器学习、管理科学、网络科学等多学科的碰撞。

==== 报名方式 ====

[[文件:报名表.png|200px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2570 企业读书会回放地址点击跳转]

=== 其他参考资料 ===

==== 前两季视频回放 ====

[https://campus.swarma.org/course/1740 复杂系统自动建模第一期的内容回放]
[https://campus.swarma.org/course/1775 复杂系统自动建模第二期的内容回放]

==== 相关文章资料 ====
[https://mp.weixin.qq.com/s/iIq4VaLMz_zhquoFL10oYw 企业规模法则：数学模型如何破解公司组织层级难题]
[https://mp.weixin.qq.com/s/ouu4cfM0ovYUtBPY5hXTiA 为什么公司有衰老死亡，而城市却长生不老？]
[https://mp.weixin.qq.com/s/LQlyD9YFrEci8V-ZJyZMKg 如何用网络科学预测创业公司未来成败？]
[https://mp.weixin.qq.com/s/_qhFxmF-qAvZRyHY37haOQ PNAS刊文揭秘三千万员工大数据：初创公司要想生存，就应该这样招人]
[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]

==== 相关路径 ====
[https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]
[https://pattern.swarma.org/path?id=84 路径 - 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]
[https://pattern.swarma.org/path?id=28 路径 - 复杂网络动力学系统重构文献]
[https://pattern.swarma.org/path?id=20 路径 - 复杂系统自动建模必读论文列表]

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== [https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 社会计算系列读书会] ==

为了相关领域学者更好地讨论和交流，推动交叉学科间的合作，促进社会计算的发展和研究，集智社会计算读书会期待和大家一起分享论文、讨论和交流碰撞。

=== 基本介绍 ===

==== 公众号推文：[https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 融合计算科学、社会科学与复杂科学：社会计算系列读书会启动招募]====

数字技术不仅彻底改变了我们的社会，也正在改变我们研究社会的方式。目前，硅谷里那些价值不菲的公司、许多强大的政府机构和影响力颇大的社会运动都在利用这一点。而这一切的共同点是，它们都在使用计算工具或数据处理技术来帮助理解并影响人类的行为及其社会动力学。

在这个数据时代里，数字足迹毫无保留地记录下了日益增多的人类社会中的各种互动信息，而对这些信息的研究可以使我们对社会的本质及其运作规律获得前所未有的认知和理解。这其中包括了长期以来令人困惑的错综复杂的社会网络，计算能力的改变让该领域的研究取得了长足进步，诸如机器学习和自然语言处理等技术的进步使得科学家可以检测和分析那些隐藏的模式。计算仿真将使我们拥有模拟已知现实甚至探索未知条件的能力，这些变化彻底改变了传统的社会科学研究范式。
新的研究范式方兴未艾，而本读书会希望将这些新的研究范式呈现出来并集结起来，通过分享和讨论加强社区的交流碰撞，促进对这个领域的梳理和建设。

==== 参与方式 ====

[[File:社会计算读书会报名.png|300px]]

https://campus.swarma.org/form/activity/32

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金399元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会即将开启，内容沉淀会放到集智学园的平台上
* [https://campus.swarma.org/course/2709 社会计算读书会回放地址]
[[File:社会计算读书会.jpg | 1000px | [https://campus.swarma.org/course/2709 社会计算读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

==== 社会计算相关路径 ====

* [https://pattern.swarma.org/path?id=126 集智俱乐部【社会计算读书会】论文列表]， ⬅️ 这个是读书会中列出的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=77 计算社会学入门路径 - 项目实操型]
* [https://pattern.swarma.org/path?id=12 计算社会科学入门路径]
* [https://pattern.swarma.org/path?id=98 社会计算入门路径]

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== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] ==

生命作为最典型的复杂系统，从细胞到个体再到群体，在不同层次上都展现出各种复杂性，引发不同学科研究者的兴趣。为了促进生命复杂系统的跨学科交流，我们策划“生命复杂性”系列读书会，组织精读和讨论相关研究。

=== 基本介绍 ===

在物理学家薛定谔的《生命是什么》中，生命以负熵为食，能够新陈代谢和自我复制。

* 在自创生理论看来，生命就是一个复杂的化学网络，每时每刻都在不断地生成自己，仅仅是化学过程。
*
* 从计算的视角，生命就是一台图灵机。碱基配的过程与图灵二进制的工作原理如出一辙。
*
* 而从信息的视角，生命主体是能将自身信息从过去传播到未来、并保持一定时间完整性度量的集合体。

对“生命是什么”的定义，流派众多。在本次读书会中，我们尝试跳出生物学的桎梏，从物理和信息的角度，理解生命是什么，个体与环境的边界是什么。

==== 报名方式 ====
[[File:生命复杂性读书会报名表.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。
第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。
第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]

[[File: 生命复杂性读书会.jpg |1300px| [https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/zUlrRQNZg2nY2k535mj1wQ 生命是什么？圣塔菲研究所提出“个体信息理论”，重新定义个体生命]

[https://mp.weixin.qq.com/s/xe54zCUPKQAf6wfx666hxQ 生命起源百年探索：进化论、信息论、热力学谁是主角？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/YqvLBfnkkXq4T33j3AhqAg 生命起源研究的新里程碑：Science刊文揭示前生命化学自催化网络]

[https://mp.weixin.qq.com/s/qH_6-4smLQdHkh8YpfEvMw 为什么蛋白质兼具可塑性与稳定性？从进化视角揭示生命复杂系统的内在平衡]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=105 「生命—信息—物理」生命复杂性读书会论文清单（更新中）]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] ==

本次读书会的目的是希望可以出版一本关于因果推理相关的书籍，我们希望可以通过闭门分享讨论的形式，为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境，共同掌握因果推理的基础知识，前沿探究，和业界应用，同时将读书会的产出以科普书籍的方式出版。

=== 基本介绍 ===

Judea Pearl 认为当下正在进行一场改变数据科学的新革命 — ”因果革命“。因果革命和以数据为中心的第一次数据科学革命，也就是大数据革命（涉及机器学习，深度学习及其应用，例如Alpha-Go、语音识别、机器翻译、自动驾驶等等）的不同之处在于，它以科学为中心，涉及从数据到政策、可解释性、机制的泛化，再到一些社会科学中的归因和公平性问题，甚至哲学中的创造性和自由意志。可以说，因果革命彻底改变了科学家处理因果问题的方式，形成了一门新学科—因果科学。

前的大多数 AI 系统只是曲线拟合，他们面临许多开放性难题本质上与因果相关，而其中的三个最主要困难 (1) 稳健性/适应性， (2) 可解释性，和 (3) 不能理解因果关系，而这些问题可以用现代因果建模解决。因果推理和机器学习融合，构建具备果推理能力的 Causal AI 系统，是实现强人工智能的关键步骤。

==== 报名方式 ====

[[File:因果科学与causal AI读书会第一期.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

=== 内容列表 ===
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]

[[File: 因果科学与Causal AI读书会-1.png |1300px| [https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能读书会] ==

本次读书会的目的是通过闭门分享讨论的形式，我们将为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境。帮助大家了解面向复杂系统的人工智能研究和前沿进展，了解深度学习，因果推断等方法论如何与复杂系统研究相互影响。为大家在自己的研究领域引入何种人工智能方法提供灵感。

此外，本次读书会还将邀请数名进行过高质量分享的青年学者参与我们后续的闭门研讨活动：“集智-凯风研读营”。研读营是集智年度最高水准的闭门科学研讨活动，是集智科学家们的年度聚会。在研读营期间，你将与多位来自不同领域，世界各个高校的集智科学家们进行为期一周的广泛而深刻的闭门交流，共享前沿知识和灵感。历届研读营都是集智科学家相互赋能的平台，每次研读营之后，集智科学家们都会带着新的灵感进一步推进自己的研究。

=== 基本介绍 ===

近 3 年来，随着数据量的井喷式增长，计算效率的显著提升，以深度学习为代表的人工智能技术迎来了第三次高潮，许多人工智能的产品应用在生活的方方面面，如人脸识别，机器翻译，语音识别等。但是进一步，人们希望机器可以辅助决策时却发现，以人类的视角没有办法很好的理解机器的决策，这时候就存在人与机器的「信任鸿沟」。我们不敢真正信任机器的决策，这也是人工智能在落地智能金融，无人驾驶等更复杂领域时遇到的问题和瓶颈。

所以为了更好利用机器的智能，理解复杂世界，人们开始寻求新的解释世界的方式：希望可以从「复杂系统」的角度进行突破，借助人工智能的方法和技术，揭开人工智能的黑箱，实现人与机器的真正信任。

集智俱乐部一直以来都是国内研究复杂科学的前沿阵地，我们希望可以发动社区内相关领域的研究者，一起来共同学习和探索，结合复杂系统的理论和方法，来更好的理解人工智能。所以我们发起了「面向复杂系统的人工智能研究」读书会。本次读书会将会围绕下面二个子主题，分别是：
基于深度学习的复杂系统自动建模
基于可解释性的因果推断方法论

==== 报名方式 ====

* 第一步：扫码填写报名信息。
* 第二步：信息填写之后，会弹出对应的负责人微信二维码，截图扫码添加二维码即可。
* 第三步：添加负责人微信号，提交保证金399元。
* 第四步：拉入对应的读书会讨论群。
* 第五步：想进一步继续参与研读营的朋友，发送简历或个人网站，research gate主页等能说明身份的资料给到负责人，在读书会结束之后，将公布研读营入选名单。

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1775

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=79 面向复杂系统的人工智能读书会论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] ==

科学是研究实践、是理性精神，也是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。科学学则是一门学科，旨在深入理解科学研究的种种因素并推动科学发展。

=== 基本介绍 ===

科学是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。与人类社会的其他复杂系统相比，科学通过自我革新精神实现了更大跨度的发展（科学革命），又通过文献传承更好的记录了自身的发展历史。

科学复杂系统中的事件对世界有广泛而深刻的影响：
* 创新是如何发生的
* 科学思想与知识是如何传播的
* 各学科发展的趋势是什么
* 跨学科研究何以不断涌现
* 团队规模如何影响科研成果
* 科学家的职业生涯与成就有无规律可循
* ...

这些都是科学学研究的问题。通过研究和回答这些问题，我们能够以科学的视角认知科学、理解科学，进而也促进科学事业的发展。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/2014

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/_Ye_9_88VAoCJQqro-OB-g Science经典综述文章：什么是科学学]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=70 复杂系统下的科学学]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=12 计算社会科学入门路径]，这个路径是梳理了计算社会科学的历史和研究方法，并列举了一些重要且经典的论文。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ==

复杂系统广阔而神秘，地球上的生物、气候、人脑、社会和经济的组织、一个生态系统、一个活细胞、甚至整个宇宙都属于复杂系统。本文旨在召集对复杂系统建模感兴趣或正在进行相关研究的朋友参与到此次读书会中，通过阅读经典文章，大家集思广益，激发科研想法，促进科研合作。

=== 基本介绍 ===

复杂系统是对生物，社会，金融，气候等不同领域内大量现象进行建模的重要手段。复杂系统的一大特征是，在系统内存在着大量个体，他们之间会发生相互作用。在现实生活中，尤其是在当今的大数据时代，我们通常面临的问题就是我们拥有大量对系统进行观察的数据，如个体个体的时间演变状态，个体的信息，而无法直接观察到个体之间的网络连接结构，也不知道个体之间的动力学演化规则。复杂网路自动建模问题关注的即是通过数据驱动，通过机器学习或其他算法去找到他们相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个复杂系统进行建模。

本次读书会的核心目的是「助力科研」，旨在汇集一批对复杂系统自动建模感兴趣或者正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿或者经典的对复杂系统进行结构和动力学重构的文章，进行深度讨论和交流，从而激发科研想法，促进读书会成员内部的科研的合作，产出和落地，并产生学术价值。

这是一个长期的读书会活动，读书会预计持续时间为半年，每2周会有人选择网络重构文献待续列表中论文（会持续增加新的经典和前沿论文），制作论文解读的 ppt 文件，在 zoom 会议软件上按照每2周1次，每次研读2-3篇论文的形式进行，以分享、讨论、复现代码为主。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1740

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=20 复杂系统自动建模必读论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

集智俱乐部读书会

2021-05-07T09:51:10Z

Tensor麻麻麻：/* 内容列表 */

{{#seo:
|keywords=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
|description=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
}}

集智俱乐部读书会是面向广大科研工作者的系列论文研读活动，其目的是共同深入学习探讨某个科学议题，了解前沿进展，激发科研灵感，促进科研合作，降低科研门槛。

读书会活动始于 2008 年，至今已经有 40 余个主题，内容涵盖复杂系统、人工智能、脑与意识、生命科学、因果科学、计算社会科学等。凝聚了众多优秀科研工作者，促进了科研合作发表论文，孵化了许多科研产品。如 2013 年的“深度学习”读书会孕育了彩云天气 APP，2015 年的“集体注意力流”读书会产生了众包书籍《走近2050》等。

集智俱乐部从2020年开始举办线上读书会，目前已有因果科学、生命复杂性、图神经网络、复杂系统自动建模、科学学、复杂经济学等主题的读书会，沉淀了非常多的主题和讨论，具体可看以下列表。

{| class="wikitable"
|+ 集智俱乐部2020-2021年读书会排期表
|-
! 读书会主题!! 核心发起人 !! 运营负责人 !! 报名途径 !! 持续期数 !! 当前状态 !! 固定时间
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] || 李奉治等 || 王婷 || https://campus.swarma.org/form/activity/27 || 11 || 进行中 || 周日上午10：00-12：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] || 李红刚等||王朝会 ||https://campus.swarma.org/form/activity/24 || 16 || 进行中|| 周二晚上8：00-10：00
|-
| [https://pattern.swarma.org/path?id=125 企业发展建模与预测读书会] || 张江等 || 陶如意 || https://campus.swarma.org/form/activity/31
|| 10 || 进行中 || 每周一晚上20:00--22:00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 社会计算读书会] ||王硕等 || 王建男|| https://campus.swarma.org/form/activity/32 || 10 || 即将开启 || 5月27日起，每周四晚上8：00-10：00
|-
|[https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] || 傅渥成等 ||刘培源 || https://campus.swarma.org/form/activity/16 ||12 || 已结束 ||周四晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] || 龚鹤扬等 || 王婷||https://campus.swarma.org/form/activity/12||14 || 已结束 ||周日晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能研究读书会] || 张江 ||张章 || https://campus.swarma.org/form/activity/8 ||9 ||已结束 ||周日晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] || 胡乔 || 胡乔|| https://campus.swarma.org/form/activity/7 ||6 || 已结束 || 周三晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ||张江 ||王婷 ||https://campus.swarma.org/form/activity/3 ||12 ||已结束 || 周日晚上8：00-10：00
|-

| 复杂管理学读书会||待定 || 待定 || || || 待开始 ||
|-

| 城市复杂性读书会|| 待定 || 王婷 || || ||待开始 ||
|-
|}

== [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] ==

为了进一步帮助整个社群的参与者拥有将因果推理的方法真正的应用到自己相关的研究中的能力，从基础知识及基本技能建立因果科学的计算框架，掌握举一反三，发现真正的问题并解决问题的能力；我们启动了因果科学社区的第二季读书会。

=== 基本介绍 ===

哥伦比亚大学 CausalAI 实验室主任 Elias Bareinboim 在其 ACM 邀请文章中提到：“如果我们希望下一代人工智能系统是安全的，稳健的，与人类兼容的，提升人类社会福祉的，那么把因果之梯和人类经验连接起来是至关重要的步骤”。回顾人类从亚里士多德开始的 2000 多年的因果研究历程，探求事物之间的因果关系是哲学、自然科学和社会科学等众多研究所追求的终极目标。那么如何让 AI 系统超越曲线拟合，攀登因果之梯思考为什么，并使用因果建模回答因果问题？是本次读书会希望解决的问题。

读书会期间将会精读两本因果科学方向最广泛认可入门教材（具体内容见下方阅读材料），我们不仅将共同完成书籍中的思考题，同时还独创性地加入编程实践内容，让大家可以亲手体验因果科学的美丽。
新的读书会将着重介绍如何计算干预分布，如何从观察和干预数据中推断因果模型，以及因果思想如何产生用于经典机器学习问题。非常适合有机器学习背景，希望深入学习研究因果科学的基础知识和重要模型方法，寻求解决相关研究问题的朋友参加。

==== 参与方式 ====

[[File:因果科学读书会报名.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容:[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址]
[[File:因果科学第二期报名.png|1300px |[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址] ]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/mOdTI0gR9rsRyX4fz3mYNA 因果科学入门读什么书？Y. Bengio博士候选人的研读路径推荐]

[https://mp.weixin.qq.com/s/TtYsTyyGEX7U1ZOSl-lsPw 前沿综述：因果推断与因果性学习研究进展]

[https://mp.weixin.qq.com/s/W6PIE211TavEgg_s3adDdg 因果表征学习最新综述：连接因果科学和机器学习的桥梁]

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] ==

为了更好地普及复杂经济学思想，促进复杂经济学教育，推进复杂经济学研究，集智俱乐部特筹备复杂经济学的主题读书会。读书会由北京师范大学李红刚教授发起，获得王有贵、周涛、吕琳媛、张江、陈清华、李睿琪六位老师的内容支持。

=== 基本介绍 ===

传统的主流经济学基于理性人假设，寻求静态的均衡结果。而复杂经济学是一门超越了均衡范式的经济学，它认为经济不是机械的、确定的、可预测的，而是有机的、不确定的、永远在演化进程中。

复杂经济学以一种不同的方式来思考经济，将经济视作不断进行自我“计算”、自我创建和自我更新的处于动态过程中的演化系统。它强调偶然性、意义构建和“一切变化皆有可能”，是一门以预测、反应、创新和替代为基础的“动词”意义上的学科。

复杂经济学以非均衡为基本前提（均衡是其特例），用更具一般性的方法来研究经济，它不仅是对传统经济学的补充和拓展，更可能稳步走向未来经济学的中心。

目前的复杂经济学研究一般基于复杂系统思维，使用多主体建模、复杂网络、统计物理和其它学科、以及大数据分析等思想方法工具，去研究一些传统经济学有意忽视或难以处理的社会经济问题。

==== 参与方式 ====

[[File:复杂经济学读书会.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]
[[File:复杂经济学读书会2_compressed.jpg|1300px| [https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/sAcfkZXlKuE1Y0ooU6JePg César Hidalgo：收益递增的复杂性]

[https://mp.weixin.qq.com/s/_C7v1-lx_BpRSJb1Bv775w 布莱恩·阿瑟：数字经济是增长新引擎，还是潘多拉魔盒？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/3yj4LN3IV0UNkXHcQDyLzQ 为什么大脑都是吝啬鬼——大脑网络组织中的经济学]

==== 相关路径 ====

[https://pattern.swarma.org/path?id=109 复杂经济学读书会论文清单]

== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 复杂系统自动建模——企业建模与发展预测读书会] ==

复杂系统自动建模是通过数据驱动，使用机器学习或其他算法，去找到复杂系统的相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个系统进行建模的技术。

此前，我们已经展开了两季复杂系统自动建模主题的读书会。

在第一季读书会中，我们以“助力科研”为核心目的，汇集了一批对复杂系统自动建模感兴趣，以及正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿和经典文献，对复杂系统进行结构和动力学重构领域进行了深度的讨论和交流。

而在第二季“面向复杂系统人工智能研究”的读书会中，我们着重关注用复杂系统的理论和方法更好地理解人工智能，探讨了基于深度学习的复杂系统自动建模技术，以及基于可解释性的因果推断方法论。并且在此基础上，集智俱乐部涌现出了“因果科学社区”，“因果读书会”第二季也正如火如荼地进行中。

=== 基本介绍 ===

本次读书会是复杂系统自动建模系列读书会第三季。

实证数据表明，一些大企业创造的财富总量往往比一些国家还要多。例如，2019年，苹果公司的总资产为3385亿美元，超过了全球第38大经济体新加坡的国内生产总值(GDP) ；中国最大的互联网企业之一阿里集团的总资产为1438亿美元，几乎和乌克兰的 GDP相等。另一方面，企业是当代经济的基本单位，也是人类与经济环境互动的主要载体。因此，理解企业的演化规律，与理解经济、国家、城市的演化一样，都是我们认识社会系统的重要手段。

而企业是一个典型的复杂系统。企业内部，企业与企业之间都存在着相互作用关系，并且这种相互作用又会推动企业系统的演化。《规模》这本书介绍了企业和生命体一样，存在生长、新陈代谢，以及死亡的机制，探索了不同类型的系统背后存在的统一规律，将网络和规模缩放范式应用于公司的动力学、生长和结构上来，推动了用复杂科学的视角对企业系统的进一步讨论。

我们这次主要内容聚焦于复杂系统自动建模技术在企业研究领域的应用，包括企业破产预测，企业财务属性预测，企业网络研究，企业建模等等。目的在于进一步深入探索复杂科学理论和方法在实证研究中的应用，进一步揭示真实世界的运作模式。

我们也邀请了来自管理科学的老师和同学，对企业研究领域当前关注的问题和方法进行分享，以期实现机器学习、管理科学、网络科学等多学科的碰撞。

==== 报名方式 ====

[[文件:报名表.png|200px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2570 企业读书会回放地址点击跳转]

=== 其他参考资料 ===

==== 前两季视频回放 ====

[https://campus.swarma.org/course/1740 复杂系统自动建模第一期的内容回放]
[https://campus.swarma.org/course/1775 复杂系统自动建模第二期的内容回放]

==== 相关文章资料 ====
[https://mp.weixin.qq.com/s/iIq4VaLMz_zhquoFL10oYw 企业规模法则：数学模型如何破解公司组织层级难题]
[https://mp.weixin.qq.com/s/ouu4cfM0ovYUtBPY5hXTiA 为什么公司有衰老死亡，而城市却长生不老？]
[https://mp.weixin.qq.com/s/LQlyD9YFrEci8V-ZJyZMKg 如何用网络科学预测创业公司未来成败？]
[https://mp.weixin.qq.com/s/_qhFxmF-qAvZRyHY37haOQ PNAS刊文揭秘三千万员工大数据：初创公司要想生存，就应该这样招人]
[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]

==== 相关路径 ====
[https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]
[https://pattern.swarma.org/path?id=84 路径 - 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]
[https://pattern.swarma.org/path?id=28 路径 - 复杂网络动力学系统重构文献]
[https://pattern.swarma.org/path?id=20 路径 - 复杂系统自动建模必读论文列表]

——————————————————————————————————

== [https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 社会计算系列读书会] ==

为了相关领域学者更好地讨论和交流，推动交叉学科间的合作，促进社会计算的发展和研究，集智社会计算读书会期待和大家一起分享论文、讨论和交流碰撞。

=== 基本介绍 ===

==== 公众号推文：[https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 融合计算科学、社会科学与复杂科学：社会计算系列读书会启动招募]====

数字技术不仅彻底改变了我们的社会，也正在改变我们研究社会的方式。目前，硅谷里那些价值不菲的公司、许多强大的政府机构和影响力颇大的社会运动都在利用这一点。而这一切的共同点是，它们都在使用计算工具或数据处理技术来帮助理解并影响人类的行为及其社会动力学。

在这个数据时代里，数字足迹毫无保留地记录下了日益增多的人类社会中的各种互动信息，而对这些信息的研究可以使我们对社会的本质及其运作规律获得前所未有的认知和理解。这其中包括了长期以来令人困惑的错综复杂的社会网络，计算能力的改变让该领域的研究取得了长足进步，诸如机器学习和自然语言处理等技术的进步使得科学家可以检测和分析那些隐藏的模式。计算仿真将使我们拥有模拟已知现实甚至探索未知条件的能力，这些变化彻底改变了传统的社会科学研究范式。
新的研究范式方兴未艾，而本读书会希望将这些新的研究范式呈现出来并集结起来，通过分享和讨论加强社区的交流碰撞，促进对这个领域的梳理和建设。

==== 参与方式 ====

[[File:社会计算读书会报名.png|300px]]

https://campus.swarma.org/form/activity/32

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金399元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会即将开启，内容沉淀会放到集智学园的平台上
* [https://campus.swarma.org/course/2709 社会计算读书会回放地址]
[[File:社会计算读书会.jpg | 700px | [https://campus.swarma.org/course/2709 社会计算读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

==== 社会计算相关路径 ====

* [https://pattern.swarma.org/path?id=126 集智俱乐部【社会计算读书会】论文列表]， ⬅️ 这个是读书会中列出的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=77 计算社会学入门路径 - 项目实操型]
* [https://pattern.swarma.org/path?id=12 计算社会科学入门路径]
* [https://pattern.swarma.org/path?id=98 社会计算入门路径]

——————————————————————————————————

== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] ==

生命作为最典型的复杂系统，从细胞到个体再到群体，在不同层次上都展现出各种复杂性，引发不同学科研究者的兴趣。为了促进生命复杂系统的跨学科交流，我们策划“生命复杂性”系列读书会，组织精读和讨论相关研究。

=== 基本介绍 ===

在物理学家薛定谔的《生命是什么》中，生命以负熵为食，能够新陈代谢和自我复制。

* 在自创生理论看来，生命就是一个复杂的化学网络，每时每刻都在不断地生成自己，仅仅是化学过程。
*
* 从计算的视角，生命就是一台图灵机。碱基配的过程与图灵二进制的工作原理如出一辙。
*
* 而从信息的视角，生命主体是能将自身信息从过去传播到未来、并保持一定时间完整性度量的集合体。

对“生命是什么”的定义，流派众多。在本次读书会中，我们尝试跳出生物学的桎梏，从物理和信息的角度，理解生命是什么，个体与环境的边界是什么。

==== 报名方式 ====
[[File:生命复杂性读书会报名表.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。
第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。
第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]

[[File: 生命复杂性读书会.jpg |1300px| [https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/zUlrRQNZg2nY2k535mj1wQ 生命是什么？圣塔菲研究所提出“个体信息理论”，重新定义个体生命]

[https://mp.weixin.qq.com/s/xe54zCUPKQAf6wfx666hxQ 生命起源百年探索：进化论、信息论、热力学谁是主角？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/YqvLBfnkkXq4T33j3AhqAg 生命起源研究的新里程碑：Science刊文揭示前生命化学自催化网络]

[https://mp.weixin.qq.com/s/qH_6-4smLQdHkh8YpfEvMw 为什么蛋白质兼具可塑性与稳定性？从进化视角揭示生命复杂系统的内在平衡]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=105 「生命—信息—物理」生命复杂性读书会论文清单（更新中）]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] ==

本次读书会的目的是希望可以出版一本关于因果推理相关的书籍，我们希望可以通过闭门分享讨论的形式，为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境，共同掌握因果推理的基础知识，前沿探究，和业界应用，同时将读书会的产出以科普书籍的方式出版。

=== 基本介绍 ===

Judea Pearl 认为当下正在进行一场改变数据科学的新革命 — ”因果革命“。因果革命和以数据为中心的第一次数据科学革命，也就是大数据革命（涉及机器学习，深度学习及其应用，例如Alpha-Go、语音识别、机器翻译、自动驾驶等等）的不同之处在于，它以科学为中心，涉及从数据到政策、可解释性、机制的泛化，再到一些社会科学中的归因和公平性问题，甚至哲学中的创造性和自由意志。可以说，因果革命彻底改变了科学家处理因果问题的方式，形成了一门新学科—因果科学。

前的大多数 AI 系统只是曲线拟合，他们面临许多开放性难题本质上与因果相关，而其中的三个最主要困难 (1) 稳健性/适应性， (2) 可解释性，和 (3) 不能理解因果关系，而这些问题可以用现代因果建模解决。因果推理和机器学习融合，构建具备果推理能力的 Causal AI 系统，是实现强人工智能的关键步骤。

==== 报名方式 ====

[[File:因果科学与causal AI读书会第一期.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

=== 内容列表 ===
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]

[[File: 因果科学与Causal AI读书会-1.png |1300px| [https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能读书会] ==

本次读书会的目的是通过闭门分享讨论的形式，我们将为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境。帮助大家了解面向复杂系统的人工智能研究和前沿进展，了解深度学习，因果推断等方法论如何与复杂系统研究相互影响。为大家在自己的研究领域引入何种人工智能方法提供灵感。

此外，本次读书会还将邀请数名进行过高质量分享的青年学者参与我们后续的闭门研讨活动：“集智-凯风研读营”。研读营是集智年度最高水准的闭门科学研讨活动，是集智科学家们的年度聚会。在研读营期间，你将与多位来自不同领域，世界各个高校的集智科学家们进行为期一周的广泛而深刻的闭门交流，共享前沿知识和灵感。历届研读营都是集智科学家相互赋能的平台，每次研读营之后，集智科学家们都会带着新的灵感进一步推进自己的研究。

=== 基本介绍 ===

近 3 年来，随着数据量的井喷式增长，计算效率的显著提升，以深度学习为代表的人工智能技术迎来了第三次高潮，许多人工智能的产品应用在生活的方方面面，如人脸识别，机器翻译，语音识别等。但是进一步，人们希望机器可以辅助决策时却发现，以人类的视角没有办法很好的理解机器的决策，这时候就存在人与机器的「信任鸿沟」。我们不敢真正信任机器的决策，这也是人工智能在落地智能金融，无人驾驶等更复杂领域时遇到的问题和瓶颈。

所以为了更好利用机器的智能，理解复杂世界，人们开始寻求新的解释世界的方式：希望可以从「复杂系统」的角度进行突破，借助人工智能的方法和技术，揭开人工智能的黑箱，实现人与机器的真正信任。

集智俱乐部一直以来都是国内研究复杂科学的前沿阵地，我们希望可以发动社区内相关领域的研究者，一起来共同学习和探索，结合复杂系统的理论和方法，来更好的理解人工智能。所以我们发起了「面向复杂系统的人工智能研究」读书会。本次读书会将会围绕下面二个子主题，分别是：
基于深度学习的复杂系统自动建模
基于可解释性的因果推断方法论

==== 报名方式 ====

* 第一步：扫码填写报名信息。
* 第二步：信息填写之后，会弹出对应的负责人微信二维码，截图扫码添加二维码即可。
* 第三步：添加负责人微信号，提交保证金399元。
* 第四步：拉入对应的读书会讨论群。
* 第五步：想进一步继续参与研读营的朋友，发送简历或个人网站，research gate主页等能说明身份的资料给到负责人，在读书会结束之后，将公布研读营入选名单。

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1775

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=79 面向复杂系统的人工智能读书会论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] ==

科学是研究实践、是理性精神，也是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。科学学则是一门学科，旨在深入理解科学研究的种种因素并推动科学发展。

=== 基本介绍 ===

科学是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。与人类社会的其他复杂系统相比，科学通过自我革新精神实现了更大跨度的发展（科学革命），又通过文献传承更好的记录了自身的发展历史。

科学复杂系统中的事件对世界有广泛而深刻的影响：
* 创新是如何发生的
* 科学思想与知识是如何传播的
* 各学科发展的趋势是什么
* 跨学科研究何以不断涌现
* 团队规模如何影响科研成果
* 科学家的职业生涯与成就有无规律可循
* ...

这些都是科学学研究的问题。通过研究和回答这些问题，我们能够以科学的视角认知科学、理解科学，进而也促进科学事业的发展。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/2014

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/_Ye_9_88VAoCJQqro-OB-g Science经典综述文章：什么是科学学]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=70 复杂系统下的科学学]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=12 计算社会科学入门路径]，这个路径是梳理了计算社会科学的历史和研究方法，并列举了一些重要且经典的论文。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ==

复杂系统广阔而神秘，地球上的生物、气候、人脑、社会和经济的组织、一个生态系统、一个活细胞、甚至整个宇宙都属于复杂系统。本文旨在召集对复杂系统建模感兴趣或正在进行相关研究的朋友参与到此次读书会中，通过阅读经典文章，大家集思广益，激发科研想法，促进科研合作。

=== 基本介绍 ===

复杂系统是对生物，社会，金融，气候等不同领域内大量现象进行建模的重要手段。复杂系统的一大特征是，在系统内存在着大量个体，他们之间会发生相互作用。在现实生活中，尤其是在当今的大数据时代，我们通常面临的问题就是我们拥有大量对系统进行观察的数据，如个体个体的时间演变状态，个体的信息，而无法直接观察到个体之间的网络连接结构，也不知道个体之间的动力学演化规则。复杂网路自动建模问题关注的即是通过数据驱动，通过机器学习或其他算法去找到他们相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个复杂系统进行建模。

本次读书会的核心目的是「助力科研」，旨在汇集一批对复杂系统自动建模感兴趣或者正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿或者经典的对复杂系统进行结构和动力学重构的文章，进行深度讨论和交流，从而激发科研想法，促进读书会成员内部的科研的合作，产出和落地，并产生学术价值。

这是一个长期的读书会活动，读书会预计持续时间为半年，每2周会有人选择网络重构文献待续列表中论文（会持续增加新的经典和前沿论文），制作论文解读的 ppt 文件，在 zoom 会议软件上按照每2周1次，每次研读2-3篇论文的形式进行，以分享、讨论、复现代码为主。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1740

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=20 复杂系统自动建模必读论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

文件:社会计算读书会.jpg

2021-05-07T09:50:06Z

Tensor麻麻麻：基于MsUpload的文件上传

基于MsUpload的文件上传

集智俱乐部读书会

2021-05-07T09:47:22Z

Tensor麻麻麻：/* 社会计算读书会 */

{{#seo:
|keywords=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
|description=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
}}

集智俱乐部读书会是面向广大科研工作者的系列论文研读活动，其目的是共同深入学习探讨某个科学议题，了解前沿进展，激发科研灵感，促进科研合作，降低科研门槛。

读书会活动始于 2008 年，至今已经有 40 余个主题，内容涵盖复杂系统、人工智能、脑与意识、生命科学、因果科学、计算社会科学等。凝聚了众多优秀科研工作者，促进了科研合作发表论文，孵化了许多科研产品。如 2013 年的“深度学习”读书会孕育了彩云天气 APP，2015 年的“集体注意力流”读书会产生了众包书籍《走近2050》等。

集智俱乐部从2020年开始举办线上读书会，目前已有因果科学、生命复杂性、图神经网络、复杂系统自动建模、科学学、复杂经济学等主题的读书会，沉淀了非常多的主题和讨论，具体可看以下列表。

{| class="wikitable"
|+ 集智俱乐部2020-2021年读书会排期表
|-
! 读书会主题!! 核心发起人 !! 运营负责人 !! 报名途径 !! 持续期数 !! 当前状态 !! 固定时间
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] || 李奉治等 || 王婷 || https://campus.swarma.org/form/activity/27 || 11 || 进行中 || 周日上午10：00-12：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] || 李红刚等||王朝会 ||https://campus.swarma.org/form/activity/24 || 16 || 进行中|| 周二晚上8：00-10：00
|-
| [https://pattern.swarma.org/path?id=125 企业发展建模与预测读书会] || 张江等 || 陶如意 || https://campus.swarma.org/form/activity/31
|| 10 || 进行中 || 每周一晚上20:00--22:00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 社会计算读书会] ||王硕等 || 王建男|| https://campus.swarma.org/form/activity/32 || 10 || 即将开启 || 5月27日起，每周四晚上8：00-10：00
|-
|[https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] || 傅渥成等 ||刘培源 || https://campus.swarma.org/form/activity/16 ||12 || 已结束 ||周四晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] || 龚鹤扬等 || 王婷||https://campus.swarma.org/form/activity/12||14 || 已结束 ||周日晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能研究读书会] || 张江 ||张章 || https://campus.swarma.org/form/activity/8 ||9 ||已结束 ||周日晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] || 胡乔 || 胡乔|| https://campus.swarma.org/form/activity/7 ||6 || 已结束 || 周三晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ||张江 ||王婷 ||https://campus.swarma.org/form/activity/3 ||12 ||已结束 || 周日晚上8：00-10：00
|-

| 复杂管理学读书会||待定 || 待定 || || || 待开始 ||
|-

| 城市复杂性读书会|| 待定 || 王婷 || || ||待开始 ||
|-
|}

== [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] ==

为了进一步帮助整个社群的参与者拥有将因果推理的方法真正的应用到自己相关的研究中的能力，从基础知识及基本技能建立因果科学的计算框架，掌握举一反三，发现真正的问题并解决问题的能力；我们启动了因果科学社区的第二季读书会。

=== 基本介绍 ===

哥伦比亚大学 CausalAI 实验室主任 Elias Bareinboim 在其 ACM 邀请文章中提到：“如果我们希望下一代人工智能系统是安全的，稳健的，与人类兼容的，提升人类社会福祉的，那么把因果之梯和人类经验连接起来是至关重要的步骤”。回顾人类从亚里士多德开始的 2000 多年的因果研究历程，探求事物之间的因果关系是哲学、自然科学和社会科学等众多研究所追求的终极目标。那么如何让 AI 系统超越曲线拟合，攀登因果之梯思考为什么，并使用因果建模回答因果问题？是本次读书会希望解决的问题。

读书会期间将会精读两本因果科学方向最广泛认可入门教材（具体内容见下方阅读材料），我们不仅将共同完成书籍中的思考题，同时还独创性地加入编程实践内容，让大家可以亲手体验因果科学的美丽。
新的读书会将着重介绍如何计算干预分布，如何从观察和干预数据中推断因果模型，以及因果思想如何产生用于经典机器学习问题。非常适合有机器学习背景，希望深入学习研究因果科学的基础知识和重要模型方法，寻求解决相关研究问题的朋友参加。

==== 参与方式 ====

[[File:因果科学读书会报名.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容:[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址]
[[File:因果科学第二期报名.png|1300px |[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址] ]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/mOdTI0gR9rsRyX4fz3mYNA 因果科学入门读什么书？Y. Bengio博士候选人的研读路径推荐]

[https://mp.weixin.qq.com/s/TtYsTyyGEX7U1ZOSl-lsPw 前沿综述：因果推断与因果性学习研究进展]

[https://mp.weixin.qq.com/s/W6PIE211TavEgg_s3adDdg 因果表征学习最新综述：连接因果科学和机器学习的桥梁]

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] ==

为了更好地普及复杂经济学思想，促进复杂经济学教育，推进复杂经济学研究，集智俱乐部特筹备复杂经济学的主题读书会。读书会由北京师范大学李红刚教授发起，获得王有贵、周涛、吕琳媛、张江、陈清华、李睿琪六位老师的内容支持。

=== 基本介绍 ===

传统的主流经济学基于理性人假设，寻求静态的均衡结果。而复杂经济学是一门超越了均衡范式的经济学，它认为经济不是机械的、确定的、可预测的，而是有机的、不确定的、永远在演化进程中。

复杂经济学以一种不同的方式来思考经济，将经济视作不断进行自我“计算”、自我创建和自我更新的处于动态过程中的演化系统。它强调偶然性、意义构建和“一切变化皆有可能”，是一门以预测、反应、创新和替代为基础的“动词”意义上的学科。

复杂经济学以非均衡为基本前提（均衡是其特例），用更具一般性的方法来研究经济，它不仅是对传统经济学的补充和拓展，更可能稳步走向未来经济学的中心。

目前的复杂经济学研究一般基于复杂系统思维，使用多主体建模、复杂网络、统计物理和其它学科、以及大数据分析等思想方法工具，去研究一些传统经济学有意忽视或难以处理的社会经济问题。

==== 参与方式 ====

[[File:复杂经济学读书会.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]
[[File:复杂经济学读书会2_compressed.jpg|1300px| [https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/sAcfkZXlKuE1Y0ooU6JePg César Hidalgo：收益递增的复杂性]

[https://mp.weixin.qq.com/s/_C7v1-lx_BpRSJb1Bv775w 布莱恩·阿瑟：数字经济是增长新引擎，还是潘多拉魔盒？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/3yj4LN3IV0UNkXHcQDyLzQ 为什么大脑都是吝啬鬼——大脑网络组织中的经济学]

==== 相关路径 ====

[https://pattern.swarma.org/path?id=109 复杂经济学读书会论文清单]

== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 复杂系统自动建模——企业建模与发展预测读书会] ==

复杂系统自动建模是通过数据驱动，使用机器学习或其他算法，去找到复杂系统的相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个系统进行建模的技术。

此前，我们已经展开了两季复杂系统自动建模主题的读书会。

在第一季读书会中，我们以“助力科研”为核心目的，汇集了一批对复杂系统自动建模感兴趣，以及正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿和经典文献，对复杂系统进行结构和动力学重构领域进行了深度的讨论和交流。

而在第二季“面向复杂系统人工智能研究”的读书会中，我们着重关注用复杂系统的理论和方法更好地理解人工智能，探讨了基于深度学习的复杂系统自动建模技术，以及基于可解释性的因果推断方法论。并且在此基础上，集智俱乐部涌现出了“因果科学社区”，“因果读书会”第二季也正如火如荼地进行中。

=== 基本介绍 ===

本次读书会是复杂系统自动建模系列读书会第三季。

实证数据表明，一些大企业创造的财富总量往往比一些国家还要多。例如，2019年，苹果公司的总资产为3385亿美元，超过了全球第38大经济体新加坡的国内生产总值(GDP) ；中国最大的互联网企业之一阿里集团的总资产为1438亿美元，几乎和乌克兰的 GDP相等。另一方面，企业是当代经济的基本单位，也是人类与经济环境互动的主要载体。因此，理解企业的演化规律，与理解经济、国家、城市的演化一样，都是我们认识社会系统的重要手段。

而企业是一个典型的复杂系统。企业内部，企业与企业之间都存在着相互作用关系，并且这种相互作用又会推动企业系统的演化。《规模》这本书介绍了企业和生命体一样，存在生长、新陈代谢，以及死亡的机制，探索了不同类型的系统背后存在的统一规律，将网络和规模缩放范式应用于公司的动力学、生长和结构上来，推动了用复杂科学的视角对企业系统的进一步讨论。

我们这次主要内容聚焦于复杂系统自动建模技术在企业研究领域的应用，包括企业破产预测，企业财务属性预测，企业网络研究，企业建模等等。目的在于进一步深入探索复杂科学理论和方法在实证研究中的应用，进一步揭示真实世界的运作模式。

我们也邀请了来自管理科学的老师和同学，对企业研究领域当前关注的问题和方法进行分享，以期实现机器学习、管理科学、网络科学等多学科的碰撞。

==== 报名方式 ====

[[文件:报名表.png|200px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2570 企业读书会回放地址点击跳转]

=== 其他参考资料 ===

==== 前两季视频回放 ====

[https://campus.swarma.org/course/1740 复杂系统自动建模第一期的内容回放]
[https://campus.swarma.org/course/1775 复杂系统自动建模第二期的内容回放]

==== 相关文章资料 ====
[https://mp.weixin.qq.com/s/iIq4VaLMz_zhquoFL10oYw 企业规模法则：数学模型如何破解公司组织层级难题]
[https://mp.weixin.qq.com/s/ouu4cfM0ovYUtBPY5hXTiA 为什么公司有衰老死亡，而城市却长生不老？]
[https://mp.weixin.qq.com/s/LQlyD9YFrEci8V-ZJyZMKg 如何用网络科学预测创业公司未来成败？]
[https://mp.weixin.qq.com/s/_qhFxmF-qAvZRyHY37haOQ PNAS刊文揭秘三千万员工大数据：初创公司要想生存，就应该这样招人]
[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]

==== 相关路径 ====
[https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]
[https://pattern.swarma.org/path?id=84 路径 - 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]
[https://pattern.swarma.org/path?id=28 路径 - 复杂网络动力学系统重构文献]
[https://pattern.swarma.org/path?id=20 路径 - 复杂系统自动建模必读论文列表]

——————————————————————————————————

== [https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 社会计算系列读书会] ==

为了相关领域学者更好地讨论和交流，推动交叉学科间的合作，促进社会计算的发展和研究，集智社会计算读书会期待和大家一起分享论文、讨论和交流碰撞。

=== 基本介绍 ===

==== 公众号推文：[https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 融合计算科学、社会科学与复杂科学：社会计算系列读书会启动招募]====

数字技术不仅彻底改变了我们的社会，也正在改变我们研究社会的方式。目前，硅谷里那些价值不菲的公司、许多强大的政府机构和影响力颇大的社会运动都在利用这一点。而这一切的共同点是，它们都在使用计算工具或数据处理技术来帮助理解并影响人类的行为及其社会动力学。

在这个数据时代里，数字足迹毫无保留地记录下了日益增多的人类社会中的各种互动信息，而对这些信息的研究可以使我们对社会的本质及其运作规律获得前所未有的认知和理解。这其中包括了长期以来令人困惑的错综复杂的社会网络，计算能力的改变让该领域的研究取得了长足进步，诸如机器学习和自然语言处理等技术的进步使得科学家可以检测和分析那些隐藏的模式。计算仿真将使我们拥有模拟已知现实甚至探索未知条件的能力，这些变化彻底改变了传统的社会科学研究范式。
新的研究范式方兴未艾，而本读书会希望将这些新的研究范式呈现出来并集结起来，通过分享和讨论加强社区的交流碰撞，促进对这个领域的梳理和建设。

==== 参与方式 ====

[[File:社会计算读书会报名.png|300px]]

https://campus.swarma.org/form/activity/32

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金399元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会即将开启，内容沉淀会放到集智学园的平台上
* [https://campus.swarma.org/course/2709 社会计算读书会回放地址]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

==== 社会计算相关路径 ====

* [https://pattern.swarma.org/path?id=126 集智俱乐部【社会计算读书会】论文列表]， ⬅️ 这个是读书会中列出的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=77 计算社会学入门路径 - 项目实操型]
* [https://pattern.swarma.org/path?id=12 计算社会科学入门路径]
* [https://pattern.swarma.org/path?id=98 社会计算入门路径]

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== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] ==

生命作为最典型的复杂系统，从细胞到个体再到群体，在不同层次上都展现出各种复杂性，引发不同学科研究者的兴趣。为了促进生命复杂系统的跨学科交流，我们策划“生命复杂性”系列读书会，组织精读和讨论相关研究。

=== 基本介绍 ===

在物理学家薛定谔的《生命是什么》中，生命以负熵为食，能够新陈代谢和自我复制。

* 在自创生理论看来，生命就是一个复杂的化学网络，每时每刻都在不断地生成自己，仅仅是化学过程。
*
* 从计算的视角，生命就是一台图灵机。碱基配的过程与图灵二进制的工作原理如出一辙。
*
* 而从信息的视角，生命主体是能将自身信息从过去传播到未来、并保持一定时间完整性度量的集合体。

对“生命是什么”的定义，流派众多。在本次读书会中，我们尝试跳出生物学的桎梏，从物理和信息的角度，理解生命是什么，个体与环境的边界是什么。

==== 报名方式 ====
[[File:生命复杂性读书会报名表.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。
第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。
第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]

[[File: 生命复杂性读书会.jpg |1300px| [https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/zUlrRQNZg2nY2k535mj1wQ 生命是什么？圣塔菲研究所提出“个体信息理论”，重新定义个体生命]

[https://mp.weixin.qq.com/s/xe54zCUPKQAf6wfx666hxQ 生命起源百年探索：进化论、信息论、热力学谁是主角？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/YqvLBfnkkXq4T33j3AhqAg 生命起源研究的新里程碑：Science刊文揭示前生命化学自催化网络]

[https://mp.weixin.qq.com/s/qH_6-4smLQdHkh8YpfEvMw 为什么蛋白质兼具可塑性与稳定性？从进化视角揭示生命复杂系统的内在平衡]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=105 「生命—信息—物理」生命复杂性读书会论文清单（更新中）]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] ==

本次读书会的目的是希望可以出版一本关于因果推理相关的书籍，我们希望可以通过闭门分享讨论的形式，为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境，共同掌握因果推理的基础知识，前沿探究，和业界应用，同时将读书会的产出以科普书籍的方式出版。

=== 基本介绍 ===

Judea Pearl 认为当下正在进行一场改变数据科学的新革命 — ”因果革命“。因果革命和以数据为中心的第一次数据科学革命，也就是大数据革命（涉及机器学习，深度学习及其应用，例如Alpha-Go、语音识别、机器翻译、自动驾驶等等）的不同之处在于，它以科学为中心，涉及从数据到政策、可解释性、机制的泛化，再到一些社会科学中的归因和公平性问题，甚至哲学中的创造性和自由意志。可以说，因果革命彻底改变了科学家处理因果问题的方式，形成了一门新学科—因果科学。

前的大多数 AI 系统只是曲线拟合，他们面临许多开放性难题本质上与因果相关，而其中的三个最主要困难 (1) 稳健性/适应性， (2) 可解释性，和 (3) 不能理解因果关系，而这些问题可以用现代因果建模解决。因果推理和机器学习融合，构建具备果推理能力的 Causal AI 系统，是实现强人工智能的关键步骤。

==== 报名方式 ====

[[File:因果科学与causal AI读书会第一期.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

=== 内容列表 ===
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]

[[File: 因果科学与Causal AI读书会-1.png |1300px| [https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能读书会] ==

本次读书会的目的是通过闭门分享讨论的形式，我们将为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境。帮助大家了解面向复杂系统的人工智能研究和前沿进展，了解深度学习，因果推断等方法论如何与复杂系统研究相互影响。为大家在自己的研究领域引入何种人工智能方法提供灵感。

此外，本次读书会还将邀请数名进行过高质量分享的青年学者参与我们后续的闭门研讨活动：“集智-凯风研读营”。研读营是集智年度最高水准的闭门科学研讨活动，是集智科学家们的年度聚会。在研读营期间，你将与多位来自不同领域，世界各个高校的集智科学家们进行为期一周的广泛而深刻的闭门交流，共享前沿知识和灵感。历届研读营都是集智科学家相互赋能的平台，每次研读营之后，集智科学家们都会带着新的灵感进一步推进自己的研究。

=== 基本介绍 ===

近 3 年来，随着数据量的井喷式增长，计算效率的显著提升，以深度学习为代表的人工智能技术迎来了第三次高潮，许多人工智能的产品应用在生活的方方面面，如人脸识别，机器翻译，语音识别等。但是进一步，人们希望机器可以辅助决策时却发现，以人类的视角没有办法很好的理解机器的决策，这时候就存在人与机器的「信任鸿沟」。我们不敢真正信任机器的决策，这也是人工智能在落地智能金融，无人驾驶等更复杂领域时遇到的问题和瓶颈。

所以为了更好利用机器的智能，理解复杂世界，人们开始寻求新的解释世界的方式：希望可以从「复杂系统」的角度进行突破，借助人工智能的方法和技术，揭开人工智能的黑箱，实现人与机器的真正信任。

集智俱乐部一直以来都是国内研究复杂科学的前沿阵地，我们希望可以发动社区内相关领域的研究者，一起来共同学习和探索，结合复杂系统的理论和方法，来更好的理解人工智能。所以我们发起了「面向复杂系统的人工智能研究」读书会。本次读书会将会围绕下面二个子主题，分别是：
基于深度学习的复杂系统自动建模
基于可解释性的因果推断方法论

==== 报名方式 ====

* 第一步：扫码填写报名信息。
* 第二步：信息填写之后，会弹出对应的负责人微信二维码，截图扫码添加二维码即可。
* 第三步：添加负责人微信号，提交保证金399元。
* 第四步：拉入对应的读书会讨论群。
* 第五步：想进一步继续参与研读营的朋友，发送简历或个人网站，research gate主页等能说明身份的资料给到负责人，在读书会结束之后，将公布研读营入选名单。

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1775

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=79 面向复杂系统的人工智能读书会论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] ==

科学是研究实践、是理性精神，也是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。科学学则是一门学科，旨在深入理解科学研究的种种因素并推动科学发展。

=== 基本介绍 ===

科学是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。与人类社会的其他复杂系统相比，科学通过自我革新精神实现了更大跨度的发展（科学革命），又通过文献传承更好的记录了自身的发展历史。

科学复杂系统中的事件对世界有广泛而深刻的影响：
* 创新是如何发生的
* 科学思想与知识是如何传播的
* 各学科发展的趋势是什么
* 跨学科研究何以不断涌现
* 团队规模如何影响科研成果
* 科学家的职业生涯与成就有无规律可循
* ...

这些都是科学学研究的问题。通过研究和回答这些问题，我们能够以科学的视角认知科学、理解科学，进而也促进科学事业的发展。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/2014

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/_Ye_9_88VAoCJQqro-OB-g Science经典综述文章：什么是科学学]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=70 复杂系统下的科学学]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=12 计算社会科学入门路径]，这个路径是梳理了计算社会科学的历史和研究方法，并列举了一些重要且经典的论文。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ==

复杂系统广阔而神秘，地球上的生物、气候、人脑、社会和经济的组织、一个生态系统、一个活细胞、甚至整个宇宙都属于复杂系统。本文旨在召集对复杂系统建模感兴趣或正在进行相关研究的朋友参与到此次读书会中，通过阅读经典文章，大家集思广益，激发科研想法，促进科研合作。

=== 基本介绍 ===

复杂系统是对生物，社会，金融，气候等不同领域内大量现象进行建模的重要手段。复杂系统的一大特征是，在系统内存在着大量个体，他们之间会发生相互作用。在现实生活中，尤其是在当今的大数据时代，我们通常面临的问题就是我们拥有大量对系统进行观察的数据，如个体个体的时间演变状态，个体的信息，而无法直接观察到个体之间的网络连接结构，也不知道个体之间的动力学演化规则。复杂网路自动建模问题关注的即是通过数据驱动，通过机器学习或其他算法去找到他们相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个复杂系统进行建模。

本次读书会的核心目的是「助力科研」，旨在汇集一批对复杂系统自动建模感兴趣或者正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿或者经典的对复杂系统进行结构和动力学重构的文章，进行深度讨论和交流，从而激发科研想法，促进读书会成员内部的科研的合作，产出和落地，并产生学术价值。

这是一个长期的读书会活动，读书会预计持续时间为半年，每2周会有人选择网络重构文献待续列表中论文（会持续增加新的经典和前沿论文），制作论文解读的 ppt 文件，在 zoom 会议软件上按照每2周1次，每次研读2-3篇论文的形式进行，以分享、讨论、复现代码为主。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1740

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=20 复杂系统自动建模必读论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

集智俱乐部读书会

2021-05-07T09:46:59Z

Tensor麻麻麻：/* 社会计算读书会回放地址 */

{{#seo:
|keywords=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
|description=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
}}

集智俱乐部读书会是面向广大科研工作者的系列论文研读活动，其目的是共同深入学习探讨某个科学议题，了解前沿进展，激发科研灵感，促进科研合作，降低科研门槛。

读书会活动始于 2008 年，至今已经有 40 余个主题，内容涵盖复杂系统、人工智能、脑与意识、生命科学、因果科学、计算社会科学等。凝聚了众多优秀科研工作者，促进了科研合作发表论文，孵化了许多科研产品。如 2013 年的“深度学习”读书会孕育了彩云天气 APP，2015 年的“集体注意力流”读书会产生了众包书籍《走近2050》等。

集智俱乐部从2020年开始举办线上读书会，目前已有因果科学、生命复杂性、图神经网络、复杂系统自动建模、科学学、复杂经济学等主题的读书会，沉淀了非常多的主题和讨论，具体可看以下列表。

{| class="wikitable"
|+ 集智俱乐部2020-2021年读书会排期表
|-
! 读书会主题!! 核心发起人 !! 运营负责人 !! 报名途径 !! 持续期数 !! 当前状态 !! 固定时间
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] || 李奉治等 || 王婷 || https://campus.swarma.org/form/activity/27 || 11 || 进行中 || 周日上午10：00-12：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] || 李红刚等||王朝会 ||https://campus.swarma.org/form/activity/24 || 16 || 进行中|| 周二晚上8：00-10：00
|-
| [https://pattern.swarma.org/path?id=125 企业发展建模与预测读书会] || 张江等 || 陶如意 || https://campus.swarma.org/form/activity/31
|| 10 || 进行中 || 每周一晚上20:00--22:00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 社会计算读书会] ||王硕等 || 王建男|| https://campus.swarma.org/form/activity/32 || 10 || 即将开启 || 5月27日起，每周四晚上8：00-10：00
|-
|[https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] || 傅渥成等 ||刘培源 || https://campus.swarma.org/form/activity/16 ||12 || 已结束 ||周四晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] || 龚鹤扬等 || 王婷||https://campus.swarma.org/form/activity/12||14 || 已结束 ||周日晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能研究读书会] || 张江 ||张章 || https://campus.swarma.org/form/activity/8 ||9 ||已结束 ||周日晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] || 胡乔 || 胡乔|| https://campus.swarma.org/form/activity/7 ||6 || 已结束 || 周三晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ||张江 ||王婷 ||https://campus.swarma.org/form/activity/3 ||12 ||已结束 || 周日晚上8：00-10：00
|-

| 复杂管理学读书会||待定 || 待定 || || || 待开始 ||
|-

| 城市复杂性读书会|| 待定 || 王婷 || || ||待开始 ||
|-
|}

== [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] ==

为了进一步帮助整个社群的参与者拥有将因果推理的方法真正的应用到自己相关的研究中的能力，从基础知识及基本技能建立因果科学的计算框架，掌握举一反三，发现真正的问题并解决问题的能力；我们启动了因果科学社区的第二季读书会。

=== 基本介绍 ===

哥伦比亚大学 CausalAI 实验室主任 Elias Bareinboim 在其 ACM 邀请文章中提到：“如果我们希望下一代人工智能系统是安全的，稳健的，与人类兼容的，提升人类社会福祉的，那么把因果之梯和人类经验连接起来是至关重要的步骤”。回顾人类从亚里士多德开始的 2000 多年的因果研究历程，探求事物之间的因果关系是哲学、自然科学和社会科学等众多研究所追求的终极目标。那么如何让 AI 系统超越曲线拟合，攀登因果之梯思考为什么，并使用因果建模回答因果问题？是本次读书会希望解决的问题。

读书会期间将会精读两本因果科学方向最广泛认可入门教材（具体内容见下方阅读材料），我们不仅将共同完成书籍中的思考题，同时还独创性地加入编程实践内容，让大家可以亲手体验因果科学的美丽。
新的读书会将着重介绍如何计算干预分布，如何从观察和干预数据中推断因果模型，以及因果思想如何产生用于经典机器学习问题。非常适合有机器学习背景，希望深入学习研究因果科学的基础知识和重要模型方法，寻求解决相关研究问题的朋友参加。

==== 参与方式 ====

[[File:因果科学读书会报名.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容:[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址]
[[File:因果科学第二期报名.png|1300px |[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址] ]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/mOdTI0gR9rsRyX4fz3mYNA 因果科学入门读什么书？Y. Bengio博士候选人的研读路径推荐]

[https://mp.weixin.qq.com/s/TtYsTyyGEX7U1ZOSl-lsPw 前沿综述：因果推断与因果性学习研究进展]

[https://mp.weixin.qq.com/s/W6PIE211TavEgg_s3adDdg 因果表征学习最新综述：连接因果科学和机器学习的桥梁]

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] ==

为了更好地普及复杂经济学思想，促进复杂经济学教育，推进复杂经济学研究，集智俱乐部特筹备复杂经济学的主题读书会。读书会由北京师范大学李红刚教授发起，获得王有贵、周涛、吕琳媛、张江、陈清华、李睿琪六位老师的内容支持。

=== 基本介绍 ===

传统的主流经济学基于理性人假设，寻求静态的均衡结果。而复杂经济学是一门超越了均衡范式的经济学，它认为经济不是机械的、确定的、可预测的，而是有机的、不确定的、永远在演化进程中。

复杂经济学以一种不同的方式来思考经济，将经济视作不断进行自我“计算”、自我创建和自我更新的处于动态过程中的演化系统。它强调偶然性、意义构建和“一切变化皆有可能”，是一门以预测、反应、创新和替代为基础的“动词”意义上的学科。

复杂经济学以非均衡为基本前提（均衡是其特例），用更具一般性的方法来研究经济，它不仅是对传统经济学的补充和拓展，更可能稳步走向未来经济学的中心。

目前的复杂经济学研究一般基于复杂系统思维，使用多主体建模、复杂网络、统计物理和其它学科、以及大数据分析等思想方法工具，去研究一些传统经济学有意忽视或难以处理的社会经济问题。

==== 参与方式 ====

[[File:复杂经济学读书会.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]
[[File:复杂经济学读书会2_compressed.jpg|1300px| [https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/sAcfkZXlKuE1Y0ooU6JePg César Hidalgo：收益递增的复杂性]

[https://mp.weixin.qq.com/s/_C7v1-lx_BpRSJb1Bv775w 布莱恩·阿瑟：数字经济是增长新引擎，还是潘多拉魔盒？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/3yj4LN3IV0UNkXHcQDyLzQ 为什么大脑都是吝啬鬼——大脑网络组织中的经济学]

==== 相关路径 ====

[https://pattern.swarma.org/path?id=109 复杂经济学读书会论文清单]

== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 复杂系统自动建模——企业建模与发展预测读书会] ==

复杂系统自动建模是通过数据驱动，使用机器学习或其他算法，去找到复杂系统的相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个系统进行建模的技术。

此前，我们已经展开了两季复杂系统自动建模主题的读书会。

在第一季读书会中，我们以“助力科研”为核心目的，汇集了一批对复杂系统自动建模感兴趣，以及正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿和经典文献，对复杂系统进行结构和动力学重构领域进行了深度的讨论和交流。

而在第二季“面向复杂系统人工智能研究”的读书会中，我们着重关注用复杂系统的理论和方法更好地理解人工智能，探讨了基于深度学习的复杂系统自动建模技术，以及基于可解释性的因果推断方法论。并且在此基础上，集智俱乐部涌现出了“因果科学社区”，“因果读书会”第二季也正如火如荼地进行中。

=== 基本介绍 ===

本次读书会是复杂系统自动建模系列读书会第三季。

实证数据表明，一些大企业创造的财富总量往往比一些国家还要多。例如，2019年，苹果公司的总资产为3385亿美元，超过了全球第38大经济体新加坡的国内生产总值(GDP) ；中国最大的互联网企业之一阿里集团的总资产为1438亿美元，几乎和乌克兰的 GDP相等。另一方面，企业是当代经济的基本单位，也是人类与经济环境互动的主要载体。因此，理解企业的演化规律，与理解经济、国家、城市的演化一样，都是我们认识社会系统的重要手段。

而企业是一个典型的复杂系统。企业内部，企业与企业之间都存在着相互作用关系，并且这种相互作用又会推动企业系统的演化。《规模》这本书介绍了企业和生命体一样，存在生长、新陈代谢，以及死亡的机制，探索了不同类型的系统背后存在的统一规律，将网络和规模缩放范式应用于公司的动力学、生长和结构上来，推动了用复杂科学的视角对企业系统的进一步讨论。

我们这次主要内容聚焦于复杂系统自动建模技术在企业研究领域的应用，包括企业破产预测，企业财务属性预测，企业网络研究，企业建模等等。目的在于进一步深入探索复杂科学理论和方法在实证研究中的应用，进一步揭示真实世界的运作模式。

我们也邀请了来自管理科学的老师和同学，对企业研究领域当前关注的问题和方法进行分享，以期实现机器学习、管理科学、网络科学等多学科的碰撞。

==== 报名方式 ====

[[文件:报名表.png|200px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2570 企业读书会回放地址点击跳转]

=== 其他参考资料 ===

==== 前两季视频回放 ====

[https://campus.swarma.org/course/1740 复杂系统自动建模第一期的内容回放]
[https://campus.swarma.org/course/1775 复杂系统自动建模第二期的内容回放]

==== 相关文章资料 ====
[https://mp.weixin.qq.com/s/iIq4VaLMz_zhquoFL10oYw 企业规模法则：数学模型如何破解公司组织层级难题]
[https://mp.weixin.qq.com/s/ouu4cfM0ovYUtBPY5hXTiA 为什么公司有衰老死亡，而城市却长生不老？]
[https://mp.weixin.qq.com/s/LQlyD9YFrEci8V-ZJyZMKg 如何用网络科学预测创业公司未来成败？]
[https://mp.weixin.qq.com/s/_qhFxmF-qAvZRyHY37haOQ PNAS刊文揭秘三千万员工大数据：初创公司要想生存，就应该这样招人]
[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]

==== 相关路径 ====
[https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]
[https://pattern.swarma.org/path?id=84 路径 - 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]
[https://pattern.swarma.org/path?id=28 路径 - 复杂网络动力学系统重构文献]
[https://pattern.swarma.org/path?id=20 路径 - 复杂系统自动建模必读论文列表]

——————————————————————————————————

== [https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 社会计算读书会] ==

为了相关领域学者更好地讨论和交流，推动交叉学科间的合作，促进社会计算的发展和研究，集智社会计算读书会期待和大家一起分享论文、讨论和交流碰撞。

=== 基本介绍 ===

==== 公众号推文：[https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 融合计算科学、社会科学与复杂科学：社会计算系列读书会启动招募]====

数字技术不仅彻底改变了我们的社会，也正在改变我们研究社会的方式。目前，硅谷里那些价值不菲的公司、许多强大的政府机构和影响力颇大的社会运动都在利用这一点。而这一切的共同点是，它们都在使用计算工具或数据处理技术来帮助理解并影响人类的行为及其社会动力学。

在这个数据时代里，数字足迹毫无保留地记录下了日益增多的人类社会中的各种互动信息，而对这些信息的研究可以使我们对社会的本质及其运作规律获得前所未有的认知和理解。这其中包括了长期以来令人困惑的错综复杂的社会网络，计算能力的改变让该领域的研究取得了长足进步，诸如机器学习和自然语言处理等技术的进步使得科学家可以检测和分析那些隐藏的模式。计算仿真将使我们拥有模拟已知现实甚至探索未知条件的能力，这些变化彻底改变了传统的社会科学研究范式。
新的研究范式方兴未艾，而本读书会希望将这些新的研究范式呈现出来并集结起来，通过分享和讨论加强社区的交流碰撞，促进对这个领域的梳理和建设。

==== 参与方式 ====

[[File:社会计算读书会报名.png|300px]]

https://campus.swarma.org/form/activity/32

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金399元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会即将开启，内容沉淀会放到集智学园的平台上
* [https://campus.swarma.org/course/2709 社会计算读书会回放地址]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

==== 社会计算相关路径 ====

* [https://pattern.swarma.org/path?id=126 集智俱乐部【社会计算读书会】论文列表]， ⬅️ 这个是读书会中列出的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=77 计算社会学入门路径 - 项目实操型]
* [https://pattern.swarma.org/path?id=12 计算社会科学入门路径]
* [https://pattern.swarma.org/path?id=98 社会计算入门路径]

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== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] ==

生命作为最典型的复杂系统，从细胞到个体再到群体，在不同层次上都展现出各种复杂性，引发不同学科研究者的兴趣。为了促进生命复杂系统的跨学科交流，我们策划“生命复杂性”系列读书会，组织精读和讨论相关研究。

=== 基本介绍 ===

在物理学家薛定谔的《生命是什么》中，生命以负熵为食，能够新陈代谢和自我复制。

* 在自创生理论看来，生命就是一个复杂的化学网络，每时每刻都在不断地生成自己，仅仅是化学过程。
*
* 从计算的视角，生命就是一台图灵机。碱基配的过程与图灵二进制的工作原理如出一辙。
*
* 而从信息的视角，生命主体是能将自身信息从过去传播到未来、并保持一定时间完整性度量的集合体。

对“生命是什么”的定义，流派众多。在本次读书会中，我们尝试跳出生物学的桎梏，从物理和信息的角度，理解生命是什么，个体与环境的边界是什么。

==== 报名方式 ====
[[File:生命复杂性读书会报名表.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。
第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。
第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]

[[File: 生命复杂性读书会.jpg |1300px| [https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/zUlrRQNZg2nY2k535mj1wQ 生命是什么？圣塔菲研究所提出“个体信息理论”，重新定义个体生命]

[https://mp.weixin.qq.com/s/xe54zCUPKQAf6wfx666hxQ 生命起源百年探索：进化论、信息论、热力学谁是主角？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/YqvLBfnkkXq4T33j3AhqAg 生命起源研究的新里程碑：Science刊文揭示前生命化学自催化网络]

[https://mp.weixin.qq.com/s/qH_6-4smLQdHkh8YpfEvMw 为什么蛋白质兼具可塑性与稳定性？从进化视角揭示生命复杂系统的内在平衡]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=105 「生命—信息—物理」生命复杂性读书会论文清单（更新中）]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] ==

本次读书会的目的是希望可以出版一本关于因果推理相关的书籍，我们希望可以通过闭门分享讨论的形式，为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境，共同掌握因果推理的基础知识，前沿探究，和业界应用，同时将读书会的产出以科普书籍的方式出版。

=== 基本介绍 ===

Judea Pearl 认为当下正在进行一场改变数据科学的新革命 — ”因果革命“。因果革命和以数据为中心的第一次数据科学革命，也就是大数据革命（涉及机器学习，深度学习及其应用，例如Alpha-Go、语音识别、机器翻译、自动驾驶等等）的不同之处在于，它以科学为中心，涉及从数据到政策、可解释性、机制的泛化，再到一些社会科学中的归因和公平性问题，甚至哲学中的创造性和自由意志。可以说，因果革命彻底改变了科学家处理因果问题的方式，形成了一门新学科—因果科学。

前的大多数 AI 系统只是曲线拟合，他们面临许多开放性难题本质上与因果相关，而其中的三个最主要困难 (1) 稳健性/适应性， (2) 可解释性，和 (3) 不能理解因果关系，而这些问题可以用现代因果建模解决。因果推理和机器学习融合，构建具备果推理能力的 Causal AI 系统，是实现强人工智能的关键步骤。

==== 报名方式 ====

[[File:因果科学与causal AI读书会第一期.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

=== 内容列表 ===
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]

[[File: 因果科学与Causal AI读书会-1.png |1300px| [https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能读书会] ==

本次读书会的目的是通过闭门分享讨论的形式，我们将为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境。帮助大家了解面向复杂系统的人工智能研究和前沿进展，了解深度学习，因果推断等方法论如何与复杂系统研究相互影响。为大家在自己的研究领域引入何种人工智能方法提供灵感。

此外，本次读书会还将邀请数名进行过高质量分享的青年学者参与我们后续的闭门研讨活动：“集智-凯风研读营”。研读营是集智年度最高水准的闭门科学研讨活动，是集智科学家们的年度聚会。在研读营期间，你将与多位来自不同领域，世界各个高校的集智科学家们进行为期一周的广泛而深刻的闭门交流，共享前沿知识和灵感。历届研读营都是集智科学家相互赋能的平台，每次研读营之后，集智科学家们都会带着新的灵感进一步推进自己的研究。

=== 基本介绍 ===

近 3 年来，随着数据量的井喷式增长，计算效率的显著提升，以深度学习为代表的人工智能技术迎来了第三次高潮，许多人工智能的产品应用在生活的方方面面，如人脸识别，机器翻译，语音识别等。但是进一步，人们希望机器可以辅助决策时却发现，以人类的视角没有办法很好的理解机器的决策，这时候就存在人与机器的「信任鸿沟」。我们不敢真正信任机器的决策，这也是人工智能在落地智能金融，无人驾驶等更复杂领域时遇到的问题和瓶颈。

所以为了更好利用机器的智能，理解复杂世界，人们开始寻求新的解释世界的方式：希望可以从「复杂系统」的角度进行突破，借助人工智能的方法和技术，揭开人工智能的黑箱，实现人与机器的真正信任。

集智俱乐部一直以来都是国内研究复杂科学的前沿阵地，我们希望可以发动社区内相关领域的研究者，一起来共同学习和探索，结合复杂系统的理论和方法，来更好的理解人工智能。所以我们发起了「面向复杂系统的人工智能研究」读书会。本次读书会将会围绕下面二个子主题，分别是：
基于深度学习的复杂系统自动建模
基于可解释性的因果推断方法论

==== 报名方式 ====

* 第一步：扫码填写报名信息。
* 第二步：信息填写之后，会弹出对应的负责人微信二维码，截图扫码添加二维码即可。
* 第三步：添加负责人微信号，提交保证金399元。
* 第四步：拉入对应的读书会讨论群。
* 第五步：想进一步继续参与研读营的朋友，发送简历或个人网站，research gate主页等能说明身份的资料给到负责人，在读书会结束之后，将公布研读营入选名单。

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1775

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=79 面向复杂系统的人工智能读书会论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] ==

科学是研究实践、是理性精神，也是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。科学学则是一门学科，旨在深入理解科学研究的种种因素并推动科学发展。

=== 基本介绍 ===

科学是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。与人类社会的其他复杂系统相比，科学通过自我革新精神实现了更大跨度的发展（科学革命），又通过文献传承更好的记录了自身的发展历史。

科学复杂系统中的事件对世界有广泛而深刻的影响：
* 创新是如何发生的
* 科学思想与知识是如何传播的
* 各学科发展的趋势是什么
* 跨学科研究何以不断涌现
* 团队规模如何影响科研成果
* 科学家的职业生涯与成就有无规律可循
* ...

这些都是科学学研究的问题。通过研究和回答这些问题，我们能够以科学的视角认知科学、理解科学，进而也促进科学事业的发展。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/2014

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/_Ye_9_88VAoCJQqro-OB-g Science经典综述文章：什么是科学学]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=70 复杂系统下的科学学]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=12 计算社会科学入门路径]，这个路径是梳理了计算社会科学的历史和研究方法，并列举了一些重要且经典的论文。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ==

复杂系统广阔而神秘，地球上的生物、气候、人脑、社会和经济的组织、一个生态系统、一个活细胞、甚至整个宇宙都属于复杂系统。本文旨在召集对复杂系统建模感兴趣或正在进行相关研究的朋友参与到此次读书会中，通过阅读经典文章，大家集思广益，激发科研想法，促进科研合作。

=== 基本介绍 ===

复杂系统是对生物，社会，金融，气候等不同领域内大量现象进行建模的重要手段。复杂系统的一大特征是，在系统内存在着大量个体，他们之间会发生相互作用。在现实生活中，尤其是在当今的大数据时代，我们通常面临的问题就是我们拥有大量对系统进行观察的数据，如个体个体的时间演变状态，个体的信息，而无法直接观察到个体之间的网络连接结构，也不知道个体之间的动力学演化规则。复杂网路自动建模问题关注的即是通过数据驱动，通过机器学习或其他算法去找到他们相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个复杂系统进行建模。

本次读书会的核心目的是「助力科研」，旨在汇集一批对复杂系统自动建模感兴趣或者正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿或者经典的对复杂系统进行结构和动力学重构的文章，进行深度讨论和交流，从而激发科研想法，促进读书会成员内部的科研的合作，产出和落地，并产生学术价值。

这是一个长期的读书会活动，读书会预计持续时间为半年，每2周会有人选择网络重构文献待续列表中论文（会持续增加新的经典和前沿论文），制作论文解读的 ppt 文件，在 zoom 会议软件上按照每2周1次，每次研读2-3篇论文的形式进行，以分享、讨论、复现代码为主。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1740

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=20 复杂系统自动建模必读论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

集智俱乐部读书会

2021-05-07T09:46:42Z

Tensor麻麻麻：/* 相关路径 */

{{#seo:
|keywords=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
|description=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
}}

集智俱乐部读书会是面向广大科研工作者的系列论文研读活动，其目的是共同深入学习探讨某个科学议题，了解前沿进展，激发科研灵感，促进科研合作，降低科研门槛。

读书会活动始于 2008 年，至今已经有 40 余个主题，内容涵盖复杂系统、人工智能、脑与意识、生命科学、因果科学、计算社会科学等。凝聚了众多优秀科研工作者，促进了科研合作发表论文，孵化了许多科研产品。如 2013 年的“深度学习”读书会孕育了彩云天气 APP，2015 年的“集体注意力流”读书会产生了众包书籍《走近2050》等。

集智俱乐部从2020年开始举办线上读书会，目前已有因果科学、生命复杂性、图神经网络、复杂系统自动建模、科学学、复杂经济学等主题的读书会，沉淀了非常多的主题和讨论，具体可看以下列表。

{| class="wikitable"
|+ 集智俱乐部2020-2021年读书会排期表
|-
! 读书会主题!! 核心发起人 !! 运营负责人 !! 报名途径 !! 持续期数 !! 当前状态 !! 固定时间
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] || 李奉治等 || 王婷 || https://campus.swarma.org/form/activity/27 || 11 || 进行中 || 周日上午10：00-12：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] || 李红刚等||王朝会 ||https://campus.swarma.org/form/activity/24 || 16 || 进行中|| 周二晚上8：00-10：00
|-
| [https://pattern.swarma.org/path?id=125 企业发展建模与预测读书会] || 张江等 || 陶如意 || https://campus.swarma.org/form/activity/31
|| 10 || 进行中 || 每周一晚上20:00--22:00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 社会计算读书会] ||王硕等 || 王建男|| https://campus.swarma.org/form/activity/32 || 10 || 即将开启 || 5月27日起，每周四晚上8：00-10：00
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|[https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] || 傅渥成等 ||刘培源 || https://campus.swarma.org/form/activity/16 ||12 || 已结束 ||周四晚上8：00-10：00
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| [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] || 龚鹤扬等 || 王婷||https://campus.swarma.org/form/activity/12||14 || 已结束 ||周日晚上8：00-10：00
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| [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能研究读书会] || 张江 ||张章 || https://campus.swarma.org/form/activity/8 ||9 ||已结束 ||周日晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] || 胡乔 || 胡乔|| https://campus.swarma.org/form/activity/7 ||6 || 已结束 || 周三晚上8：00-10：00
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| [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ||张江 ||王婷 ||https://campus.swarma.org/form/activity/3 ||12 ||已结束 || 周日晚上8：00-10：00
|-

| 复杂管理学读书会||待定 || 待定 || || || 待开始 ||
|-

| 城市复杂性读书会|| 待定 || 王婷 || || ||待开始 ||
|-
|}

== [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] ==

为了进一步帮助整个社群的参与者拥有将因果推理的方法真正的应用到自己相关的研究中的能力，从基础知识及基本技能建立因果科学的计算框架，掌握举一反三，发现真正的问题并解决问题的能力；我们启动了因果科学社区的第二季读书会。

=== 基本介绍 ===

哥伦比亚大学 CausalAI 实验室主任 Elias Bareinboim 在其 ACM 邀请文章中提到：“如果我们希望下一代人工智能系统是安全的，稳健的，与人类兼容的，提升人类社会福祉的，那么把因果之梯和人类经验连接起来是至关重要的步骤”。回顾人类从亚里士多德开始的 2000 多年的因果研究历程，探求事物之间的因果关系是哲学、自然科学和社会科学等众多研究所追求的终极目标。那么如何让 AI 系统超越曲线拟合，攀登因果之梯思考为什么，并使用因果建模回答因果问题？是本次读书会希望解决的问题。

读书会期间将会精读两本因果科学方向最广泛认可入门教材（具体内容见下方阅读材料），我们不仅将共同完成书籍中的思考题，同时还独创性地加入编程实践内容，让大家可以亲手体验因果科学的美丽。
新的读书会将着重介绍如何计算干预分布，如何从观察和干预数据中推断因果模型，以及因果思想如何产生用于经典机器学习问题。非常适合有机器学习背景，希望深入学习研究因果科学的基础知识和重要模型方法，寻求解决相关研究问题的朋友参加。

==== 参与方式 ====

[[File:因果科学读书会报名.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容:[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址]
[[File:因果科学第二期报名.png|1300px |[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址] ]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/mOdTI0gR9rsRyX4fz3mYNA 因果科学入门读什么书？Y. Bengio博士候选人的研读路径推荐]

[https://mp.weixin.qq.com/s/TtYsTyyGEX7U1ZOSl-lsPw 前沿综述：因果推断与因果性学习研究进展]

[https://mp.weixin.qq.com/s/W6PIE211TavEgg_s3adDdg 因果表征学习最新综述：连接因果科学和机器学习的桥梁]

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] ==

为了更好地普及复杂经济学思想，促进复杂经济学教育，推进复杂经济学研究，集智俱乐部特筹备复杂经济学的主题读书会。读书会由北京师范大学李红刚教授发起，获得王有贵、周涛、吕琳媛、张江、陈清华、李睿琪六位老师的内容支持。

=== 基本介绍 ===

传统的主流经济学基于理性人假设，寻求静态的均衡结果。而复杂经济学是一门超越了均衡范式的经济学，它认为经济不是机械的、确定的、可预测的，而是有机的、不确定的、永远在演化进程中。

复杂经济学以一种不同的方式来思考经济，将经济视作不断进行自我“计算”、自我创建和自我更新的处于动态过程中的演化系统。它强调偶然性、意义构建和“一切变化皆有可能”，是一门以预测、反应、创新和替代为基础的“动词”意义上的学科。

复杂经济学以非均衡为基本前提（均衡是其特例），用更具一般性的方法来研究经济，它不仅是对传统经济学的补充和拓展，更可能稳步走向未来经济学的中心。

目前的复杂经济学研究一般基于复杂系统思维，使用多主体建模、复杂网络、统计物理和其它学科、以及大数据分析等思想方法工具，去研究一些传统经济学有意忽视或难以处理的社会经济问题。

==== 参与方式 ====

[[File:复杂经济学读书会.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]
[[File:复杂经济学读书会2_compressed.jpg|1300px| [https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/sAcfkZXlKuE1Y0ooU6JePg César Hidalgo：收益递增的复杂性]

[https://mp.weixin.qq.com/s/_C7v1-lx_BpRSJb1Bv775w 布莱恩·阿瑟：数字经济是增长新引擎，还是潘多拉魔盒？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/3yj4LN3IV0UNkXHcQDyLzQ 为什么大脑都是吝啬鬼——大脑网络组织中的经济学]

==== 相关路径 ====

[https://pattern.swarma.org/path?id=109 复杂经济学读书会论文清单]

== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 复杂系统自动建模——企业建模与发展预测读书会] ==

复杂系统自动建模是通过数据驱动，使用机器学习或其他算法，去找到复杂系统的相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个系统进行建模的技术。

此前，我们已经展开了两季复杂系统自动建模主题的读书会。

在第一季读书会中，我们以“助力科研”为核心目的，汇集了一批对复杂系统自动建模感兴趣，以及正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿和经典文献，对复杂系统进行结构和动力学重构领域进行了深度的讨论和交流。

而在第二季“面向复杂系统人工智能研究”的读书会中，我们着重关注用复杂系统的理论和方法更好地理解人工智能，探讨了基于深度学习的复杂系统自动建模技术，以及基于可解释性的因果推断方法论。并且在此基础上，集智俱乐部涌现出了“因果科学社区”，“因果读书会”第二季也正如火如荼地进行中。

=== 基本介绍 ===

本次读书会是复杂系统自动建模系列读书会第三季。

实证数据表明，一些大企业创造的财富总量往往比一些国家还要多。例如，2019年，苹果公司的总资产为3385亿美元，超过了全球第38大经济体新加坡的国内生产总值(GDP) ；中国最大的互联网企业之一阿里集团的总资产为1438亿美元，几乎和乌克兰的 GDP相等。另一方面，企业是当代经济的基本单位，也是人类与经济环境互动的主要载体。因此，理解企业的演化规律，与理解经济、国家、城市的演化一样，都是我们认识社会系统的重要手段。

而企业是一个典型的复杂系统。企业内部，企业与企业之间都存在着相互作用关系，并且这种相互作用又会推动企业系统的演化。《规模》这本书介绍了企业和生命体一样，存在生长、新陈代谢，以及死亡的机制，探索了不同类型的系统背后存在的统一规律，将网络和规模缩放范式应用于公司的动力学、生长和结构上来，推动了用复杂科学的视角对企业系统的进一步讨论。

我们这次主要内容聚焦于复杂系统自动建模技术在企业研究领域的应用，包括企业破产预测，企业财务属性预测，企业网络研究，企业建模等等。目的在于进一步深入探索复杂科学理论和方法在实证研究中的应用，进一步揭示真实世界的运作模式。

我们也邀请了来自管理科学的老师和同学，对企业研究领域当前关注的问题和方法进行分享，以期实现机器学习、管理科学、网络科学等多学科的碰撞。

==== 报名方式 ====

[[文件:报名表.png|200px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2570 企业读书会回放地址点击跳转]

=== 其他参考资料 ===

==== 前两季视频回放 ====

[https://campus.swarma.org/course/1740 复杂系统自动建模第一期的内容回放]
[https://campus.swarma.org/course/1775 复杂系统自动建模第二期的内容回放]

==== 相关文章资料 ====
[https://mp.weixin.qq.com/s/iIq4VaLMz_zhquoFL10oYw 企业规模法则：数学模型如何破解公司组织层级难题]
[https://mp.weixin.qq.com/s/ouu4cfM0ovYUtBPY5hXTiA 为什么公司有衰老死亡，而城市却长生不老？]
[https://mp.weixin.qq.com/s/LQlyD9YFrEci8V-ZJyZMKg 如何用网络科学预测创业公司未来成败？]
[https://mp.weixin.qq.com/s/_qhFxmF-qAvZRyHY37haOQ PNAS刊文揭秘三千万员工大数据：初创公司要想生存，就应该这样招人]
[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]

==== 相关路径 ====
[https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]
[https://pattern.swarma.org/path?id=84 路径 - 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]
[https://pattern.swarma.org/path?id=28 路径 - 复杂网络动力学系统重构文献]
[https://pattern.swarma.org/path?id=20 路径 - 复杂系统自动建模必读论文列表]

——————————————————————————————————

== [https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 社会计算读书会] ==

为了相关领域学者更好地讨论和交流，推动交叉学科间的合作，促进社会计算的发展和研究，集智社会计算读书会期待和大家一起分享论文、讨论和交流碰撞。

=== 基本介绍 ===

==== 公众号推文：[https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 融合计算科学、社会科学与复杂科学：社会计算系列读书会启动招募]====

数字技术不仅彻底改变了我们的社会，也正在改变我们研究社会的方式。目前，硅谷里那些价值不菲的公司、许多强大的政府机构和影响力颇大的社会运动都在利用这一点。而这一切的共同点是，它们都在使用计算工具或数据处理技术来帮助理解并影响人类的行为及其社会动力学。

在这个数据时代里，数字足迹毫无保留地记录下了日益增多的人类社会中的各种互动信息，而对这些信息的研究可以使我们对社会的本质及其运作规律获得前所未有的认知和理解。这其中包括了长期以来令人困惑的错综复杂的社会网络，计算能力的改变让该领域的研究取得了长足进步，诸如机器学习和自然语言处理等技术的进步使得科学家可以检测和分析那些隐藏的模式。计算仿真将使我们拥有模拟已知现实甚至探索未知条件的能力，这些变化彻底改变了传统的社会科学研究范式。
新的研究范式方兴未艾，而本读书会希望将这些新的研究范式呈现出来并集结起来，通过分享和讨论加强社区的交流碰撞，促进对这个领域的梳理和建设。

==== 参与方式 ====

[[File:社会计算读书会报名.png|300px]]

https://campus.swarma.org/form/activity/32

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金399元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会即将开启，内容沉淀会放到集智学园的平台上
====[https://campus.swarma.org/course/2709 社会计算读书会回放地址]====

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

==== 社会计算相关路径 ====

* [https://pattern.swarma.org/path?id=126 集智俱乐部【社会计算读书会】论文列表]， ⬅️ 这个是读书会中列出的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=77 计算社会学入门路径 - 项目实操型]
* [https://pattern.swarma.org/path?id=12 计算社会科学入门路径]
* [https://pattern.swarma.org/path?id=98 社会计算入门路径]

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== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] ==

生命作为最典型的复杂系统，从细胞到个体再到群体，在不同层次上都展现出各种复杂性，引发不同学科研究者的兴趣。为了促进生命复杂系统的跨学科交流，我们策划“生命复杂性”系列读书会，组织精读和讨论相关研究。

=== 基本介绍 ===

在物理学家薛定谔的《生命是什么》中，生命以负熵为食，能够新陈代谢和自我复制。

* 在自创生理论看来，生命就是一个复杂的化学网络，每时每刻都在不断地生成自己，仅仅是化学过程。
*
* 从计算的视角，生命就是一台图灵机。碱基配的过程与图灵二进制的工作原理如出一辙。
*
* 而从信息的视角，生命主体是能将自身信息从过去传播到未来、并保持一定时间完整性度量的集合体。

对“生命是什么”的定义，流派众多。在本次读书会中，我们尝试跳出生物学的桎梏，从物理和信息的角度，理解生命是什么，个体与环境的边界是什么。

==== 报名方式 ====
[[File:生命复杂性读书会报名表.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。
第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。
第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]

[[File: 生命复杂性读书会.jpg |1300px| [https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/zUlrRQNZg2nY2k535mj1wQ 生命是什么？圣塔菲研究所提出“个体信息理论”，重新定义个体生命]

[https://mp.weixin.qq.com/s/xe54zCUPKQAf6wfx666hxQ 生命起源百年探索：进化论、信息论、热力学谁是主角？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/YqvLBfnkkXq4T33j3AhqAg 生命起源研究的新里程碑：Science刊文揭示前生命化学自催化网络]

[https://mp.weixin.qq.com/s/qH_6-4smLQdHkh8YpfEvMw 为什么蛋白质兼具可塑性与稳定性？从进化视角揭示生命复杂系统的内在平衡]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=105 「生命—信息—物理」生命复杂性读书会论文清单（更新中）]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] ==

本次读书会的目的是希望可以出版一本关于因果推理相关的书籍，我们希望可以通过闭门分享讨论的形式，为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境，共同掌握因果推理的基础知识，前沿探究，和业界应用，同时将读书会的产出以科普书籍的方式出版。

=== 基本介绍 ===

Judea Pearl 认为当下正在进行一场改变数据科学的新革命 — ”因果革命“。因果革命和以数据为中心的第一次数据科学革命，也就是大数据革命（涉及机器学习，深度学习及其应用，例如Alpha-Go、语音识别、机器翻译、自动驾驶等等）的不同之处在于，它以科学为中心，涉及从数据到政策、可解释性、机制的泛化，再到一些社会科学中的归因和公平性问题，甚至哲学中的创造性和自由意志。可以说，因果革命彻底改变了科学家处理因果问题的方式，形成了一门新学科—因果科学。

前的大多数 AI 系统只是曲线拟合，他们面临许多开放性难题本质上与因果相关，而其中的三个最主要困难 (1) 稳健性/适应性， (2) 可解释性，和 (3) 不能理解因果关系，而这些问题可以用现代因果建模解决。因果推理和机器学习融合，构建具备果推理能力的 Causal AI 系统，是实现强人工智能的关键步骤。

==== 报名方式 ====

[[File:因果科学与causal AI读书会第一期.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

=== 内容列表 ===
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]

[[File: 因果科学与Causal AI读书会-1.png |1300px| [https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能读书会] ==

本次读书会的目的是通过闭门分享讨论的形式，我们将为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境。帮助大家了解面向复杂系统的人工智能研究和前沿进展，了解深度学习，因果推断等方法论如何与复杂系统研究相互影响。为大家在自己的研究领域引入何种人工智能方法提供灵感。

此外，本次读书会还将邀请数名进行过高质量分享的青年学者参与我们后续的闭门研讨活动：“集智-凯风研读营”。研读营是集智年度最高水准的闭门科学研讨活动，是集智科学家们的年度聚会。在研读营期间，你将与多位来自不同领域，世界各个高校的集智科学家们进行为期一周的广泛而深刻的闭门交流，共享前沿知识和灵感。历届研读营都是集智科学家相互赋能的平台，每次研读营之后，集智科学家们都会带着新的灵感进一步推进自己的研究。

=== 基本介绍 ===

近 3 年来，随着数据量的井喷式增长，计算效率的显著提升，以深度学习为代表的人工智能技术迎来了第三次高潮，许多人工智能的产品应用在生活的方方面面，如人脸识别，机器翻译，语音识别等。但是进一步，人们希望机器可以辅助决策时却发现，以人类的视角没有办法很好的理解机器的决策，这时候就存在人与机器的「信任鸿沟」。我们不敢真正信任机器的决策，这也是人工智能在落地智能金融，无人驾驶等更复杂领域时遇到的问题和瓶颈。

所以为了更好利用机器的智能，理解复杂世界，人们开始寻求新的解释世界的方式：希望可以从「复杂系统」的角度进行突破，借助人工智能的方法和技术，揭开人工智能的黑箱，实现人与机器的真正信任。

集智俱乐部一直以来都是国内研究复杂科学的前沿阵地，我们希望可以发动社区内相关领域的研究者，一起来共同学习和探索，结合复杂系统的理论和方法，来更好的理解人工智能。所以我们发起了「面向复杂系统的人工智能研究」读书会。本次读书会将会围绕下面二个子主题，分别是：
基于深度学习的复杂系统自动建模
基于可解释性的因果推断方法论

==== 报名方式 ====

* 第一步：扫码填写报名信息。
* 第二步：信息填写之后，会弹出对应的负责人微信二维码，截图扫码添加二维码即可。
* 第三步：添加负责人微信号，提交保证金399元。
* 第四步：拉入对应的读书会讨论群。
* 第五步：想进一步继续参与研读营的朋友，发送简历或个人网站，research gate主页等能说明身份的资料给到负责人，在读书会结束之后，将公布研读营入选名单。

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1775

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=79 面向复杂系统的人工智能读书会论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] ==

科学是研究实践、是理性精神，也是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。科学学则是一门学科，旨在深入理解科学研究的种种因素并推动科学发展。

=== 基本介绍 ===

科学是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。与人类社会的其他复杂系统相比，科学通过自我革新精神实现了更大跨度的发展（科学革命），又通过文献传承更好的记录了自身的发展历史。

科学复杂系统中的事件对世界有广泛而深刻的影响：
* 创新是如何发生的
* 科学思想与知识是如何传播的
* 各学科发展的趋势是什么
* 跨学科研究何以不断涌现
* 团队规模如何影响科研成果
* 科学家的职业生涯与成就有无规律可循
* ...

这些都是科学学研究的问题。通过研究和回答这些问题，我们能够以科学的视角认知科学、理解科学，进而也促进科学事业的发展。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/2014

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/_Ye_9_88VAoCJQqro-OB-g Science经典综述文章：什么是科学学]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=70 复杂系统下的科学学]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=12 计算社会科学入门路径]，这个路径是梳理了计算社会科学的历史和研究方法，并列举了一些重要且经典的论文。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ==

复杂系统广阔而神秘，地球上的生物、气候、人脑、社会和经济的组织、一个生态系统、一个活细胞、甚至整个宇宙都属于复杂系统。本文旨在召集对复杂系统建模感兴趣或正在进行相关研究的朋友参与到此次读书会中，通过阅读经典文章，大家集思广益，激发科研想法，促进科研合作。

=== 基本介绍 ===

复杂系统是对生物，社会，金融，气候等不同领域内大量现象进行建模的重要手段。复杂系统的一大特征是，在系统内存在着大量个体，他们之间会发生相互作用。在现实生活中，尤其是在当今的大数据时代，我们通常面临的问题就是我们拥有大量对系统进行观察的数据，如个体个体的时间演变状态，个体的信息，而无法直接观察到个体之间的网络连接结构，也不知道个体之间的动力学演化规则。复杂网路自动建模问题关注的即是通过数据驱动，通过机器学习或其他算法去找到他们相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个复杂系统进行建模。

本次读书会的核心目的是「助力科研」，旨在汇集一批对复杂系统自动建模感兴趣或者正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿或者经典的对复杂系统进行结构和动力学重构的文章，进行深度讨论和交流，从而激发科研想法，促进读书会成员内部的科研的合作，产出和落地，并产生学术价值。

这是一个长期的读书会活动，读书会预计持续时间为半年，每2周会有人选择网络重构文献待续列表中论文（会持续增加新的经典和前沿论文），制作论文解读的 ppt 文件，在 zoom 会议软件上按照每2周1次，每次研读2-3篇论文的形式进行，以分享、讨论、复现代码为主。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1740

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=20 复杂系统自动建模必读论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

集智俱乐部读书会

2021-05-07T09:43:34Z

Tensor麻麻麻：/* 内容列表 */

{{#seo:
|keywords=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
|description=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
}}

集智俱乐部读书会是面向广大科研工作者的系列论文研读活动，其目的是共同深入学习探讨某个科学议题，了解前沿进展，激发科研灵感，促进科研合作，降低科研门槛。

读书会活动始于 2008 年，至今已经有 40 余个主题，内容涵盖复杂系统、人工智能、脑与意识、生命科学、因果科学、计算社会科学等。凝聚了众多优秀科研工作者，促进了科研合作发表论文，孵化了许多科研产品。如 2013 年的“深度学习”读书会孕育了彩云天气 APP，2015 年的“集体注意力流”读书会产生了众包书籍《走近2050》等。

集智俱乐部从2020年开始举办线上读书会，目前已有因果科学、生命复杂性、图神经网络、复杂系统自动建模、科学学、复杂经济学等主题的读书会，沉淀了非常多的主题和讨论，具体可看以下列表。

{| class="wikitable"
|+ 集智俱乐部2020-2021年读书会排期表
|-
! 读书会主题!! 核心发起人 !! 运营负责人 !! 报名途径 !! 持续期数 !! 当前状态 !! 固定时间
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] || 李奉治等 || 王婷 || https://campus.swarma.org/form/activity/27 || 11 || 进行中 || 周日上午10：00-12：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] || 李红刚等||王朝会 ||https://campus.swarma.org/form/activity/24 || 16 || 进行中|| 周二晚上8：00-10：00
|-
| [https://pattern.swarma.org/path?id=125 企业发展建模与预测读书会] || 张江等 || 陶如意 || https://campus.swarma.org/form/activity/31
|| 10 || 进行中 || 每周一晚上20:00--22:00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 社会计算读书会] ||王硕等 || 王建男|| https://campus.swarma.org/form/activity/32 || 10 || 即将开启 || 5月27日起，每周四晚上8：00-10：00
|-
|[https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] || 傅渥成等 ||刘培源 || https://campus.swarma.org/form/activity/16 ||12 || 已结束 ||周四晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] || 龚鹤扬等 || 王婷||https://campus.swarma.org/form/activity/12||14 || 已结束 ||周日晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能研究读书会] || 张江 ||张章 || https://campus.swarma.org/form/activity/8 ||9 ||已结束 ||周日晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] || 胡乔 || 胡乔|| https://campus.swarma.org/form/activity/7 ||6 || 已结束 || 周三晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ||张江 ||王婷 ||https://campus.swarma.org/form/activity/3 ||12 ||已结束 || 周日晚上8：00-10：00
|-

| 复杂管理学读书会||待定 || 待定 || || || 待开始 ||
|-

| 城市复杂性读书会|| 待定 || 王婷 || || ||待开始 ||
|-
|}

== [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] ==

为了进一步帮助整个社群的参与者拥有将因果推理的方法真正的应用到自己相关的研究中的能力，从基础知识及基本技能建立因果科学的计算框架，掌握举一反三，发现真正的问题并解决问题的能力；我们启动了因果科学社区的第二季读书会。

=== 基本介绍 ===

哥伦比亚大学 CausalAI 实验室主任 Elias Bareinboim 在其 ACM 邀请文章中提到：“如果我们希望下一代人工智能系统是安全的，稳健的，与人类兼容的，提升人类社会福祉的，那么把因果之梯和人类经验连接起来是至关重要的步骤”。回顾人类从亚里士多德开始的 2000 多年的因果研究历程，探求事物之间的因果关系是哲学、自然科学和社会科学等众多研究所追求的终极目标。那么如何让 AI 系统超越曲线拟合，攀登因果之梯思考为什么，并使用因果建模回答因果问题？是本次读书会希望解决的问题。

读书会期间将会精读两本因果科学方向最广泛认可入门教材（具体内容见下方阅读材料），我们不仅将共同完成书籍中的思考题，同时还独创性地加入编程实践内容，让大家可以亲手体验因果科学的美丽。
新的读书会将着重介绍如何计算干预分布，如何从观察和干预数据中推断因果模型，以及因果思想如何产生用于经典机器学习问题。非常适合有机器学习背景，希望深入学习研究因果科学的基础知识和重要模型方法，寻求解决相关研究问题的朋友参加。

==== 参与方式 ====

[[File:因果科学读书会报名.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容:[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址]
[[File:因果科学第二期报名.png|1300px |[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址] ]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/mOdTI0gR9rsRyX4fz3mYNA 因果科学入门读什么书？Y. Bengio博士候选人的研读路径推荐]

[https://mp.weixin.qq.com/s/TtYsTyyGEX7U1ZOSl-lsPw 前沿综述：因果推断与因果性学习研究进展]

[https://mp.weixin.qq.com/s/W6PIE211TavEgg_s3adDdg 因果表征学习最新综述：连接因果科学和机器学习的桥梁]

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] ==

为了更好地普及复杂经济学思想，促进复杂经济学教育，推进复杂经济学研究，集智俱乐部特筹备复杂经济学的主题读书会。读书会由北京师范大学李红刚教授发起，获得王有贵、周涛、吕琳媛、张江、陈清华、李睿琪六位老师的内容支持。

=== 基本介绍 ===

传统的主流经济学基于理性人假设，寻求静态的均衡结果。而复杂经济学是一门超越了均衡范式的经济学，它认为经济不是机械的、确定的、可预测的，而是有机的、不确定的、永远在演化进程中。

复杂经济学以一种不同的方式来思考经济，将经济视作不断进行自我“计算”、自我创建和自我更新的处于动态过程中的演化系统。它强调偶然性、意义构建和“一切变化皆有可能”，是一门以预测、反应、创新和替代为基础的“动词”意义上的学科。

复杂经济学以非均衡为基本前提（均衡是其特例），用更具一般性的方法来研究经济，它不仅是对传统经济学的补充和拓展，更可能稳步走向未来经济学的中心。

目前的复杂经济学研究一般基于复杂系统思维，使用多主体建模、复杂网络、统计物理和其它学科、以及大数据分析等思想方法工具，去研究一些传统经济学有意忽视或难以处理的社会经济问题。

==== 参与方式 ====

[[File:复杂经济学读书会.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]
[[File:复杂经济学读书会2_compressed.jpg|1300px| [https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/sAcfkZXlKuE1Y0ooU6JePg César Hidalgo：收益递增的复杂性]

[https://mp.weixin.qq.com/s/_C7v1-lx_BpRSJb1Bv775w 布莱恩·阿瑟：数字经济是增长新引擎，还是潘多拉魔盒？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/3yj4LN3IV0UNkXHcQDyLzQ 为什么大脑都是吝啬鬼——大脑网络组织中的经济学]

==== 相关路径 ====

[https://pattern.swarma.org/path?id=109 复杂经济学读书会论文清单]

== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 复杂系统自动建模——企业建模与发展预测读书会] ==

复杂系统自动建模是通过数据驱动，使用机器学习或其他算法，去找到复杂系统的相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个系统进行建模的技术。

此前，我们已经展开了两季复杂系统自动建模主题的读书会。

在第一季读书会中，我们以“助力科研”为核心目的，汇集了一批对复杂系统自动建模感兴趣，以及正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿和经典文献，对复杂系统进行结构和动力学重构领域进行了深度的讨论和交流。

而在第二季“面向复杂系统人工智能研究”的读书会中，我们着重关注用复杂系统的理论和方法更好地理解人工智能，探讨了基于深度学习的复杂系统自动建模技术，以及基于可解释性的因果推断方法论。并且在此基础上，集智俱乐部涌现出了“因果科学社区”，“因果读书会”第二季也正如火如荼地进行中。

=== 基本介绍 ===

本次读书会是复杂系统自动建模系列读书会第三季。

实证数据表明，一些大企业创造的财富总量往往比一些国家还要多。例如，2019年，苹果公司的总资产为3385亿美元，超过了全球第38大经济体新加坡的国内生产总值(GDP) ；中国最大的互联网企业之一阿里集团的总资产为1438亿美元，几乎和乌克兰的 GDP相等。另一方面，企业是当代经济的基本单位，也是人类与经济环境互动的主要载体。因此，理解企业的演化规律，与理解经济、国家、城市的演化一样，都是我们认识社会系统的重要手段。

而企业是一个典型的复杂系统。企业内部，企业与企业之间都存在着相互作用关系，并且这种相互作用又会推动企业系统的演化。《规模》这本书介绍了企业和生命体一样，存在生长、新陈代谢，以及死亡的机制，探索了不同类型的系统背后存在的统一规律，将网络和规模缩放范式应用于公司的动力学、生长和结构上来，推动了用复杂科学的视角对企业系统的进一步讨论。

我们这次主要内容聚焦于复杂系统自动建模技术在企业研究领域的应用，包括企业破产预测，企业财务属性预测，企业网络研究，企业建模等等。目的在于进一步深入探索复杂科学理论和方法在实证研究中的应用，进一步揭示真实世界的运作模式。

我们也邀请了来自管理科学的老师和同学，对企业研究领域当前关注的问题和方法进行分享，以期实现机器学习、管理科学、网络科学等多学科的碰撞。

==== 报名方式 ====

[[文件:报名表.png|200px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2570 企业读书会回放地址点击跳转]

=== 其他参考资料 ===

==== 前两季视频回放 ====

[https://campus.swarma.org/course/1740 复杂系统自动建模第一期的内容回放]
[https://campus.swarma.org/course/1775 复杂系统自动建模第二期的内容回放]

==== 相关文章资料 ====
[https://mp.weixin.qq.com/s/iIq4VaLMz_zhquoFL10oYw 企业规模法则：数学模型如何破解公司组织层级难题]
[https://mp.weixin.qq.com/s/ouu4cfM0ovYUtBPY5hXTiA 为什么公司有衰老死亡，而城市却长生不老？]
[https://mp.weixin.qq.com/s/LQlyD9YFrEci8V-ZJyZMKg 如何用网络科学预测创业公司未来成败？]
[https://mp.weixin.qq.com/s/_qhFxmF-qAvZRyHY37haOQ PNAS刊文揭秘三千万员工大数据：初创公司要想生存，就应该这样招人]
[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]

==== 相关路径 ====
[https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]
[https://pattern.swarma.org/path?id=84 路径 - 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]
[https://pattern.swarma.org/path?id=28 路径 - 复杂网络动力学系统重构文献]
[https://pattern.swarma.org/path?id=20 路径 - 复杂系统自动建模必读论文列表]

——————————————————————————————————

== [https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 社会计算读书会] ==

为了相关领域学者更好地讨论和交流，推动交叉学科间的合作，促进社会计算的发展和研究，集智社会计算读书会期待和大家一起分享论文、讨论和交流碰撞。

=== 基本介绍 ===

==== 公众号推文：[https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 融合计算科学、社会科学与复杂科学：社会计算系列读书会启动招募]====

数字技术不仅彻底改变了我们的社会，也正在改变我们研究社会的方式。目前，硅谷里那些价值不菲的公司、许多强大的政府机构和影响力颇大的社会运动都在利用这一点。而这一切的共同点是，它们都在使用计算工具或数据处理技术来帮助理解并影响人类的行为及其社会动力学。

在这个数据时代里，数字足迹毫无保留地记录下了日益增多的人类社会中的各种互动信息，而对这些信息的研究可以使我们对社会的本质及其运作规律获得前所未有的认知和理解。这其中包括了长期以来令人困惑的错综复杂的社会网络，计算能力的改变让该领域的研究取得了长足进步，诸如机器学习和自然语言处理等技术的进步使得科学家可以检测和分析那些隐藏的模式。计算仿真将使我们拥有模拟已知现实甚至探索未知条件的能力，这些变化彻底改变了传统的社会科学研究范式。
新的研究范式方兴未艾，而本读书会希望将这些新的研究范式呈现出来并集结起来，通过分享和讨论加强社区的交流碰撞，促进对这个领域的梳理和建设。

==== 参与方式 ====

[[File:社会计算读书会报名.png|300px]]

https://campus.swarma.org/form/activity/32

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金399元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会即将开启，内容沉淀会放到集智学园的平台上
====[https://campus.swarma.org/course/2709 社会计算读书会回放地址]====

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=126 集智俱乐部【社会计算读书会】论文列表]，这个是读书会中列出的论文。

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== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] ==

生命作为最典型的复杂系统，从细胞到个体再到群体，在不同层次上都展现出各种复杂性，引发不同学科研究者的兴趣。为了促进生命复杂系统的跨学科交流，我们策划“生命复杂性”系列读书会，组织精读和讨论相关研究。

=== 基本介绍 ===

在物理学家薛定谔的《生命是什么》中，生命以负熵为食，能够新陈代谢和自我复制。

* 在自创生理论看来，生命就是一个复杂的化学网络，每时每刻都在不断地生成自己，仅仅是化学过程。
*
* 从计算的视角，生命就是一台图灵机。碱基配的过程与图灵二进制的工作原理如出一辙。
*
* 而从信息的视角，生命主体是能将自身信息从过去传播到未来、并保持一定时间完整性度量的集合体。

对“生命是什么”的定义，流派众多。在本次读书会中，我们尝试跳出生物学的桎梏，从物理和信息的角度，理解生命是什么，个体与环境的边界是什么。

==== 报名方式 ====
[[File:生命复杂性读书会报名表.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。
第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。
第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]

[[File: 生命复杂性读书会.jpg |1300px| [https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/zUlrRQNZg2nY2k535mj1wQ 生命是什么？圣塔菲研究所提出“个体信息理论”，重新定义个体生命]

[https://mp.weixin.qq.com/s/xe54zCUPKQAf6wfx666hxQ 生命起源百年探索：进化论、信息论、热力学谁是主角？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/YqvLBfnkkXq4T33j3AhqAg 生命起源研究的新里程碑：Science刊文揭示前生命化学自催化网络]

[https://mp.weixin.qq.com/s/qH_6-4smLQdHkh8YpfEvMw 为什么蛋白质兼具可塑性与稳定性？从进化视角揭示生命复杂系统的内在平衡]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=105 「生命—信息—物理」生命复杂性读书会论文清单（更新中）]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] ==

本次读书会的目的是希望可以出版一本关于因果推理相关的书籍，我们希望可以通过闭门分享讨论的形式，为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境，共同掌握因果推理的基础知识，前沿探究，和业界应用，同时将读书会的产出以科普书籍的方式出版。

=== 基本介绍 ===

Judea Pearl 认为当下正在进行一场改变数据科学的新革命 — ”因果革命“。因果革命和以数据为中心的第一次数据科学革命，也就是大数据革命（涉及机器学习，深度学习及其应用，例如Alpha-Go、语音识别、机器翻译、自动驾驶等等）的不同之处在于，它以科学为中心，涉及从数据到政策、可解释性、机制的泛化，再到一些社会科学中的归因和公平性问题，甚至哲学中的创造性和自由意志。可以说，因果革命彻底改变了科学家处理因果问题的方式，形成了一门新学科—因果科学。

前的大多数 AI 系统只是曲线拟合，他们面临许多开放性难题本质上与因果相关，而其中的三个最主要困难 (1) 稳健性/适应性， (2) 可解释性，和 (3) 不能理解因果关系，而这些问题可以用现代因果建模解决。因果推理和机器学习融合，构建具备果推理能力的 Causal AI 系统，是实现强人工智能的关键步骤。

==== 报名方式 ====

[[File:因果科学与causal AI读书会第一期.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

=== 内容列表 ===
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]

[[File: 因果科学与Causal AI读书会-1.png |1300px| [https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能读书会] ==

本次读书会的目的是通过闭门分享讨论的形式，我们将为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境。帮助大家了解面向复杂系统的人工智能研究和前沿进展，了解深度学习，因果推断等方法论如何与复杂系统研究相互影响。为大家在自己的研究领域引入何种人工智能方法提供灵感。

此外，本次读书会还将邀请数名进行过高质量分享的青年学者参与我们后续的闭门研讨活动：“集智-凯风研读营”。研读营是集智年度最高水准的闭门科学研讨活动，是集智科学家们的年度聚会。在研读营期间，你将与多位来自不同领域，世界各个高校的集智科学家们进行为期一周的广泛而深刻的闭门交流，共享前沿知识和灵感。历届研读营都是集智科学家相互赋能的平台，每次研读营之后，集智科学家们都会带着新的灵感进一步推进自己的研究。

=== 基本介绍 ===

近 3 年来，随着数据量的井喷式增长，计算效率的显著提升，以深度学习为代表的人工智能技术迎来了第三次高潮，许多人工智能的产品应用在生活的方方面面，如人脸识别，机器翻译，语音识别等。但是进一步，人们希望机器可以辅助决策时却发现，以人类的视角没有办法很好的理解机器的决策，这时候就存在人与机器的「信任鸿沟」。我们不敢真正信任机器的决策，这也是人工智能在落地智能金融，无人驾驶等更复杂领域时遇到的问题和瓶颈。

所以为了更好利用机器的智能，理解复杂世界，人们开始寻求新的解释世界的方式：希望可以从「复杂系统」的角度进行突破，借助人工智能的方法和技术，揭开人工智能的黑箱，实现人与机器的真正信任。

集智俱乐部一直以来都是国内研究复杂科学的前沿阵地，我们希望可以发动社区内相关领域的研究者，一起来共同学习和探索，结合复杂系统的理论和方法，来更好的理解人工智能。所以我们发起了「面向复杂系统的人工智能研究」读书会。本次读书会将会围绕下面二个子主题，分别是：
基于深度学习的复杂系统自动建模
基于可解释性的因果推断方法论

==== 报名方式 ====

* 第一步：扫码填写报名信息。
* 第二步：信息填写之后，会弹出对应的负责人微信二维码，截图扫码添加二维码即可。
* 第三步：添加负责人微信号，提交保证金399元。
* 第四步：拉入对应的读书会讨论群。
* 第五步：想进一步继续参与研读营的朋友，发送简历或个人网站，research gate主页等能说明身份的资料给到负责人，在读书会结束之后，将公布研读营入选名单。

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1775

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=79 面向复杂系统的人工智能读书会论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] ==

科学是研究实践、是理性精神，也是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。科学学则是一门学科，旨在深入理解科学研究的种种因素并推动科学发展。

=== 基本介绍 ===

科学是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。与人类社会的其他复杂系统相比，科学通过自我革新精神实现了更大跨度的发展（科学革命），又通过文献传承更好的记录了自身的发展历史。

科学复杂系统中的事件对世界有广泛而深刻的影响：
* 创新是如何发生的
* 科学思想与知识是如何传播的
* 各学科发展的趋势是什么
* 跨学科研究何以不断涌现
* 团队规模如何影响科研成果
* 科学家的职业生涯与成就有无规律可循
* ...

这些都是科学学研究的问题。通过研究和回答这些问题，我们能够以科学的视角认知科学、理解科学，进而也促进科学事业的发展。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/2014

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/_Ye_9_88VAoCJQqro-OB-g Science经典综述文章：什么是科学学]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=70 复杂系统下的科学学]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=12 计算社会科学入门路径]，这个路径是梳理了计算社会科学的历史和研究方法，并列举了一些重要且经典的论文。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ==

复杂系统广阔而神秘，地球上的生物、气候、人脑、社会和经济的组织、一个生态系统、一个活细胞、甚至整个宇宙都属于复杂系统。本文旨在召集对复杂系统建模感兴趣或正在进行相关研究的朋友参与到此次读书会中，通过阅读经典文章，大家集思广益，激发科研想法，促进科研合作。

=== 基本介绍 ===

复杂系统是对生物，社会，金融，气候等不同领域内大量现象进行建模的重要手段。复杂系统的一大特征是，在系统内存在着大量个体，他们之间会发生相互作用。在现实生活中，尤其是在当今的大数据时代，我们通常面临的问题就是我们拥有大量对系统进行观察的数据，如个体个体的时间演变状态，个体的信息，而无法直接观察到个体之间的网络连接结构，也不知道个体之间的动力学演化规则。复杂网路自动建模问题关注的即是通过数据驱动，通过机器学习或其他算法去找到他们相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个复杂系统进行建模。

本次读书会的核心目的是「助力科研」，旨在汇集一批对复杂系统自动建模感兴趣或者正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿或者经典的对复杂系统进行结构和动力学重构的文章，进行深度讨论和交流，从而激发科研想法，促进读书会成员内部的科研的合作，产出和落地，并产生学术价值。

这是一个长期的读书会活动，读书会预计持续时间为半年，每2周会有人选择网络重构文献待续列表中论文（会持续增加新的经典和前沿论文），制作论文解读的 ppt 文件，在 zoom 会议软件上按照每2周1次，每次研读2-3篇论文的形式进行，以分享、讨论、复现代码为主。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1740

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=20 复杂系统自动建模必读论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

集智俱乐部读书会

2021-05-07T09:42:05Z

Tensor麻麻麻：/* 基本介绍 */

{{#seo:
|keywords=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
|description=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
}}

集智俱乐部读书会是面向广大科研工作者的系列论文研读活动，其目的是共同深入学习探讨某个科学议题，了解前沿进展，激发科研灵感，促进科研合作，降低科研门槛。

读书会活动始于 2008 年，至今已经有 40 余个主题，内容涵盖复杂系统、人工智能、脑与意识、生命科学、因果科学、计算社会科学等。凝聚了众多优秀科研工作者，促进了科研合作发表论文，孵化了许多科研产品。如 2013 年的“深度学习”读书会孕育了彩云天气 APP，2015 年的“集体注意力流”读书会产生了众包书籍《走近2050》等。

集智俱乐部从2020年开始举办线上读书会，目前已有因果科学、生命复杂性、图神经网络、复杂系统自动建模、科学学、复杂经济学等主题的读书会，沉淀了非常多的主题和讨论，具体可看以下列表。

{| class="wikitable"
|+ 集智俱乐部2020-2021年读书会排期表
|-
! 读书会主题!! 核心发起人 !! 运营负责人 !! 报名途径 !! 持续期数 !! 当前状态 !! 固定时间
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] || 李奉治等 || 王婷 || https://campus.swarma.org/form/activity/27 || 11 || 进行中 || 周日上午10：00-12：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] || 李红刚等||王朝会 ||https://campus.swarma.org/form/activity/24 || 16 || 进行中|| 周二晚上8：00-10：00
|-
| [https://pattern.swarma.org/path?id=125 企业发展建模与预测读书会] || 张江等 || 陶如意 || https://campus.swarma.org/form/activity/31
|| 10 || 进行中 || 每周一晚上20:00--22:00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 社会计算读书会] ||王硕等 || 王建男|| https://campus.swarma.org/form/activity/32 || 10 || 即将开启 || 5月27日起，每周四晚上8：00-10：00
|-
|[https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] || 傅渥成等 ||刘培源 || https://campus.swarma.org/form/activity/16 ||12 || 已结束 ||周四晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] || 龚鹤扬等 || 王婷||https://campus.swarma.org/form/activity/12||14 || 已结束 ||周日晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能研究读书会] || 张江 ||张章 || https://campus.swarma.org/form/activity/8 ||9 ||已结束 ||周日晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] || 胡乔 || 胡乔|| https://campus.swarma.org/form/activity/7 ||6 || 已结束 || 周三晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ||张江 ||王婷 ||https://campus.swarma.org/form/activity/3 ||12 ||已结束 || 周日晚上8：00-10：00
|-

| 复杂管理学读书会||待定 || 待定 || || || 待开始 ||
|-

| 城市复杂性读书会|| 待定 || 王婷 || || ||待开始 ||
|-
|}

== [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] ==

为了进一步帮助整个社群的参与者拥有将因果推理的方法真正的应用到自己相关的研究中的能力，从基础知识及基本技能建立因果科学的计算框架，掌握举一反三，发现真正的问题并解决问题的能力；我们启动了因果科学社区的第二季读书会。

=== 基本介绍 ===

哥伦比亚大学 CausalAI 实验室主任 Elias Bareinboim 在其 ACM 邀请文章中提到：“如果我们希望下一代人工智能系统是安全的，稳健的，与人类兼容的，提升人类社会福祉的，那么把因果之梯和人类经验连接起来是至关重要的步骤”。回顾人类从亚里士多德开始的 2000 多年的因果研究历程，探求事物之间的因果关系是哲学、自然科学和社会科学等众多研究所追求的终极目标。那么如何让 AI 系统超越曲线拟合，攀登因果之梯思考为什么，并使用因果建模回答因果问题？是本次读书会希望解决的问题。

读书会期间将会精读两本因果科学方向最广泛认可入门教材（具体内容见下方阅读材料），我们不仅将共同完成书籍中的思考题，同时还独创性地加入编程实践内容，让大家可以亲手体验因果科学的美丽。
新的读书会将着重介绍如何计算干预分布，如何从观察和干预数据中推断因果模型，以及因果思想如何产生用于经典机器学习问题。非常适合有机器学习背景，希望深入学习研究因果科学的基础知识和重要模型方法，寻求解决相关研究问题的朋友参加。

==== 参与方式 ====

[[File:因果科学读书会报名.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容:[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址]
[[File:因果科学第二期报名.png|1300px |[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址] ]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/mOdTI0gR9rsRyX4fz3mYNA 因果科学入门读什么书？Y. Bengio博士候选人的研读路径推荐]

[https://mp.weixin.qq.com/s/TtYsTyyGEX7U1ZOSl-lsPw 前沿综述：因果推断与因果性学习研究进展]

[https://mp.weixin.qq.com/s/W6PIE211TavEgg_s3adDdg 因果表征学习最新综述：连接因果科学和机器学习的桥梁]

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] ==

为了更好地普及复杂经济学思想，促进复杂经济学教育，推进复杂经济学研究，集智俱乐部特筹备复杂经济学的主题读书会。读书会由北京师范大学李红刚教授发起，获得王有贵、周涛、吕琳媛、张江、陈清华、李睿琪六位老师的内容支持。

=== 基本介绍 ===

传统的主流经济学基于理性人假设，寻求静态的均衡结果。而复杂经济学是一门超越了均衡范式的经济学，它认为经济不是机械的、确定的、可预测的，而是有机的、不确定的、永远在演化进程中。

复杂经济学以一种不同的方式来思考经济，将经济视作不断进行自我“计算”、自我创建和自我更新的处于动态过程中的演化系统。它强调偶然性、意义构建和“一切变化皆有可能”，是一门以预测、反应、创新和替代为基础的“动词”意义上的学科。

复杂经济学以非均衡为基本前提（均衡是其特例），用更具一般性的方法来研究经济，它不仅是对传统经济学的补充和拓展，更可能稳步走向未来经济学的中心。

目前的复杂经济学研究一般基于复杂系统思维，使用多主体建模、复杂网络、统计物理和其它学科、以及大数据分析等思想方法工具，去研究一些传统经济学有意忽视或难以处理的社会经济问题。

==== 参与方式 ====

[[File:复杂经济学读书会.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]
[[File:复杂经济学读书会2_compressed.jpg|1300px| [https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/sAcfkZXlKuE1Y0ooU6JePg César Hidalgo：收益递增的复杂性]

[https://mp.weixin.qq.com/s/_C7v1-lx_BpRSJb1Bv775w 布莱恩·阿瑟：数字经济是增长新引擎，还是潘多拉魔盒？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/3yj4LN3IV0UNkXHcQDyLzQ 为什么大脑都是吝啬鬼——大脑网络组织中的经济学]

==== 相关路径 ====

[https://pattern.swarma.org/path?id=109 复杂经济学读书会论文清单]

== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 复杂系统自动建模——企业建模与发展预测读书会] ==

复杂系统自动建模是通过数据驱动，使用机器学习或其他算法，去找到复杂系统的相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个系统进行建模的技术。

此前，我们已经展开了两季复杂系统自动建模主题的读书会。

在第一季读书会中，我们以“助力科研”为核心目的，汇集了一批对复杂系统自动建模感兴趣，以及正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿和经典文献，对复杂系统进行结构和动力学重构领域进行了深度的讨论和交流。

而在第二季“面向复杂系统人工智能研究”的读书会中，我们着重关注用复杂系统的理论和方法更好地理解人工智能，探讨了基于深度学习的复杂系统自动建模技术，以及基于可解释性的因果推断方法论。并且在此基础上，集智俱乐部涌现出了“因果科学社区”，“因果读书会”第二季也正如火如荼地进行中。

=== 基本介绍 ===

本次读书会是复杂系统自动建模系列读书会第三季。

实证数据表明，一些大企业创造的财富总量往往比一些国家还要多。例如，2019年，苹果公司的总资产为3385亿美元，超过了全球第38大经济体新加坡的国内生产总值(GDP) ；中国最大的互联网企业之一阿里集团的总资产为1438亿美元，几乎和乌克兰的 GDP相等。另一方面，企业是当代经济的基本单位，也是人类与经济环境互动的主要载体。因此，理解企业的演化规律，与理解经济、国家、城市的演化一样，都是我们认识社会系统的重要手段。

而企业是一个典型的复杂系统。企业内部，企业与企业之间都存在着相互作用关系，并且这种相互作用又会推动企业系统的演化。《规模》这本书介绍了企业和生命体一样，存在生长、新陈代谢，以及死亡的机制，探索了不同类型的系统背后存在的统一规律，将网络和规模缩放范式应用于公司的动力学、生长和结构上来，推动了用复杂科学的视角对企业系统的进一步讨论。

我们这次主要内容聚焦于复杂系统自动建模技术在企业研究领域的应用，包括企业破产预测，企业财务属性预测，企业网络研究，企业建模等等。目的在于进一步深入探索复杂科学理论和方法在实证研究中的应用，进一步揭示真实世界的运作模式。

我们也邀请了来自管理科学的老师和同学，对企业研究领域当前关注的问题和方法进行分享，以期实现机器学习、管理科学、网络科学等多学科的碰撞。

==== 报名方式 ====

[[文件:报名表.png|200px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2570 企业读书会回放地址点击跳转]

=== 其他参考资料 ===

==== 前两季视频回放 ====

[https://campus.swarma.org/course/1740 复杂系统自动建模第一期的内容回放]
[https://campus.swarma.org/course/1775 复杂系统自动建模第二期的内容回放]

==== 相关文章资料 ====
[https://mp.weixin.qq.com/s/iIq4VaLMz_zhquoFL10oYw 企业规模法则：数学模型如何破解公司组织层级难题]
[https://mp.weixin.qq.com/s/ouu4cfM0ovYUtBPY5hXTiA 为什么公司有衰老死亡，而城市却长生不老？]
[https://mp.weixin.qq.com/s/LQlyD9YFrEci8V-ZJyZMKg 如何用网络科学预测创业公司未来成败？]
[https://mp.weixin.qq.com/s/_qhFxmF-qAvZRyHY37haOQ PNAS刊文揭秘三千万员工大数据：初创公司要想生存，就应该这样招人]
[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]

==== 相关路径 ====
[https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]
[https://pattern.swarma.org/path?id=84 路径 - 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]
[https://pattern.swarma.org/path?id=28 路径 - 复杂网络动力学系统重构文献]
[https://pattern.swarma.org/path?id=20 路径 - 复杂系统自动建模必读论文列表]

——————————————————————————————————

== [https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 社会计算读书会] ==

为了相关领域学者更好地讨论和交流，推动交叉学科间的合作，促进社会计算的发展和研究，集智社会计算读书会期待和大家一起分享论文、讨论和交流碰撞。

=== 基本介绍 ===

==== 公众号推文：[https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 融合计算科学、社会科学与复杂科学：社会计算系列读书会启动招募]====

数字技术不仅彻底改变了我们的社会，也正在改变我们研究社会的方式。目前，硅谷里那些价值不菲的公司、许多强大的政府机构和影响力颇大的社会运动都在利用这一点。而这一切的共同点是，它们都在使用计算工具或数据处理技术来帮助理解并影响人类的行为及其社会动力学。

在这个数据时代里，数字足迹毫无保留地记录下了日益增多的人类社会中的各种互动信息，而对这些信息的研究可以使我们对社会的本质及其运作规律获得前所未有的认知和理解。这其中包括了长期以来令人困惑的错综复杂的社会网络，计算能力的改变让该领域的研究取得了长足进步，诸如机器学习和自然语言处理等技术的进步使得科学家可以检测和分析那些隐藏的模式。计算仿真将使我们拥有模拟已知现实甚至探索未知条件的能力，这些变化彻底改变了传统的社会科学研究范式。
新的研究范式方兴未艾，而本读书会希望将这些新的研究范式呈现出来并集结起来，通过分享和讨论加强社区的交流碰撞，促进对这个领域的梳理和建设。

==== 参与方式 ====

[[File:社会计算读书会报名.png|300px]]

https://campus.swarma.org/form/activity/32

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金399元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会即将开启，内容沉淀会放到集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容:[https://campus.swarma.org/course/2709 社会计算读书会回放地址]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=126 集智俱乐部【社会计算读书会】论文列表]，这个是读书会中列出的论文。

——————————————————————————————————

== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] ==

生命作为最典型的复杂系统，从细胞到个体再到群体，在不同层次上都展现出各种复杂性，引发不同学科研究者的兴趣。为了促进生命复杂系统的跨学科交流，我们策划“生命复杂性”系列读书会，组织精读和讨论相关研究。

=== 基本介绍 ===

在物理学家薛定谔的《生命是什么》中，生命以负熵为食，能够新陈代谢和自我复制。

* 在自创生理论看来，生命就是一个复杂的化学网络，每时每刻都在不断地生成自己，仅仅是化学过程。
*
* 从计算的视角，生命就是一台图灵机。碱基配的过程与图灵二进制的工作原理如出一辙。
*
* 而从信息的视角，生命主体是能将自身信息从过去传播到未来、并保持一定时间完整性度量的集合体。

对“生命是什么”的定义，流派众多。在本次读书会中，我们尝试跳出生物学的桎梏，从物理和信息的角度，理解生命是什么，个体与环境的边界是什么。

==== 报名方式 ====
[[File:生命复杂性读书会报名表.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。
第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。
第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]

[[File: 生命复杂性读书会.jpg |1300px| [https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/zUlrRQNZg2nY2k535mj1wQ 生命是什么？圣塔菲研究所提出“个体信息理论”，重新定义个体生命]

[https://mp.weixin.qq.com/s/xe54zCUPKQAf6wfx666hxQ 生命起源百年探索：进化论、信息论、热力学谁是主角？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/YqvLBfnkkXq4T33j3AhqAg 生命起源研究的新里程碑：Science刊文揭示前生命化学自催化网络]

[https://mp.weixin.qq.com/s/qH_6-4smLQdHkh8YpfEvMw 为什么蛋白质兼具可塑性与稳定性？从进化视角揭示生命复杂系统的内在平衡]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=105 「生命—信息—物理」生命复杂性读书会论文清单（更新中）]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] ==

本次读书会的目的是希望可以出版一本关于因果推理相关的书籍，我们希望可以通过闭门分享讨论的形式，为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境，共同掌握因果推理的基础知识，前沿探究，和业界应用，同时将读书会的产出以科普书籍的方式出版。

=== 基本介绍 ===

Judea Pearl 认为当下正在进行一场改变数据科学的新革命 — ”因果革命“。因果革命和以数据为中心的第一次数据科学革命，也就是大数据革命（涉及机器学习，深度学习及其应用，例如Alpha-Go、语音识别、机器翻译、自动驾驶等等）的不同之处在于，它以科学为中心，涉及从数据到政策、可解释性、机制的泛化，再到一些社会科学中的归因和公平性问题，甚至哲学中的创造性和自由意志。可以说，因果革命彻底改变了科学家处理因果问题的方式，形成了一门新学科—因果科学。

前的大多数 AI 系统只是曲线拟合，他们面临许多开放性难题本质上与因果相关，而其中的三个最主要困难 (1) 稳健性/适应性， (2) 可解释性，和 (3) 不能理解因果关系，而这些问题可以用现代因果建模解决。因果推理和机器学习融合，构建具备果推理能力的 Causal AI 系统，是实现强人工智能的关键步骤。

==== 报名方式 ====

[[File:因果科学与causal AI读书会第一期.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

=== 内容列表 ===
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]

[[File: 因果科学与Causal AI读书会-1.png |1300px| [https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能读书会] ==

本次读书会的目的是通过闭门分享讨论的形式，我们将为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境。帮助大家了解面向复杂系统的人工智能研究和前沿进展，了解深度学习，因果推断等方法论如何与复杂系统研究相互影响。为大家在自己的研究领域引入何种人工智能方法提供灵感。

此外，本次读书会还将邀请数名进行过高质量分享的青年学者参与我们后续的闭门研讨活动：“集智-凯风研读营”。研读营是集智年度最高水准的闭门科学研讨活动，是集智科学家们的年度聚会。在研读营期间，你将与多位来自不同领域，世界各个高校的集智科学家们进行为期一周的广泛而深刻的闭门交流，共享前沿知识和灵感。历届研读营都是集智科学家相互赋能的平台，每次研读营之后，集智科学家们都会带着新的灵感进一步推进自己的研究。

=== 基本介绍 ===

近 3 年来，随着数据量的井喷式增长，计算效率的显著提升，以深度学习为代表的人工智能技术迎来了第三次高潮，许多人工智能的产品应用在生活的方方面面，如人脸识别，机器翻译，语音识别等。但是进一步，人们希望机器可以辅助决策时却发现，以人类的视角没有办法很好的理解机器的决策，这时候就存在人与机器的「信任鸿沟」。我们不敢真正信任机器的决策，这也是人工智能在落地智能金融，无人驾驶等更复杂领域时遇到的问题和瓶颈。

所以为了更好利用机器的智能，理解复杂世界，人们开始寻求新的解释世界的方式：希望可以从「复杂系统」的角度进行突破，借助人工智能的方法和技术，揭开人工智能的黑箱，实现人与机器的真正信任。

集智俱乐部一直以来都是国内研究复杂科学的前沿阵地，我们希望可以发动社区内相关领域的研究者，一起来共同学习和探索，结合复杂系统的理论和方法，来更好的理解人工智能。所以我们发起了「面向复杂系统的人工智能研究」读书会。本次读书会将会围绕下面二个子主题，分别是：
基于深度学习的复杂系统自动建模
基于可解释性的因果推断方法论

==== 报名方式 ====

* 第一步：扫码填写报名信息。
* 第二步：信息填写之后，会弹出对应的负责人微信二维码，截图扫码添加二维码即可。
* 第三步：添加负责人微信号，提交保证金399元。
* 第四步：拉入对应的读书会讨论群。
* 第五步：想进一步继续参与研读营的朋友，发送简历或个人网站，research gate主页等能说明身份的资料给到负责人，在读书会结束之后，将公布研读营入选名单。

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1775

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=79 面向复杂系统的人工智能读书会论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] ==

科学是研究实践、是理性精神，也是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。科学学则是一门学科，旨在深入理解科学研究的种种因素并推动科学发展。

=== 基本介绍 ===

科学是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。与人类社会的其他复杂系统相比，科学通过自我革新精神实现了更大跨度的发展（科学革命），又通过文献传承更好的记录了自身的发展历史。

科学复杂系统中的事件对世界有广泛而深刻的影响：
* 创新是如何发生的
* 科学思想与知识是如何传播的
* 各学科发展的趋势是什么
* 跨学科研究何以不断涌现
* 团队规模如何影响科研成果
* 科学家的职业生涯与成就有无规律可循
* ...

这些都是科学学研究的问题。通过研究和回答这些问题，我们能够以科学的视角认知科学、理解科学，进而也促进科学事业的发展。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/2014

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/_Ye_9_88VAoCJQqro-OB-g Science经典综述文章：什么是科学学]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=70 复杂系统下的科学学]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=12 计算社会科学入门路径]，这个路径是梳理了计算社会科学的历史和研究方法，并列举了一些重要且经典的论文。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ==

复杂系统广阔而神秘，地球上的生物、气候、人脑、社会和经济的组织、一个生态系统、一个活细胞、甚至整个宇宙都属于复杂系统。本文旨在召集对复杂系统建模感兴趣或正在进行相关研究的朋友参与到此次读书会中，通过阅读经典文章，大家集思广益，激发科研想法，促进科研合作。

=== 基本介绍 ===

复杂系统是对生物，社会，金融，气候等不同领域内大量现象进行建模的重要手段。复杂系统的一大特征是，在系统内存在着大量个体，他们之间会发生相互作用。在现实生活中，尤其是在当今的大数据时代，我们通常面临的问题就是我们拥有大量对系统进行观察的数据，如个体个体的时间演变状态，个体的信息，而无法直接观察到个体之间的网络连接结构，也不知道个体之间的动力学演化规则。复杂网路自动建模问题关注的即是通过数据驱动，通过机器学习或其他算法去找到他们相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个复杂系统进行建模。

本次读书会的核心目的是「助力科研」，旨在汇集一批对复杂系统自动建模感兴趣或者正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿或者经典的对复杂系统进行结构和动力学重构的文章，进行深度讨论和交流，从而激发科研想法，促进读书会成员内部的科研的合作，产出和落地，并产生学术价值。

这是一个长期的读书会活动，读书会预计持续时间为半年，每2周会有人选择网络重构文献待续列表中论文（会持续增加新的经典和前沿论文），制作论文解读的 ppt 文件，在 zoom 会议软件上按照每2周1次，每次研读2-3篇论文的形式进行，以分享、讨论、复现代码为主。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1740

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=20 复杂系统自动建模必读论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

集智俱乐部读书会

2021-05-07T09:39:40Z

Tensor麻麻麻：/* [社会计算读书会] */

{{#seo:
|keywords=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
|description=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
}}

集智俱乐部读书会是面向广大科研工作者的系列论文研读活动，其目的是共同深入学习探讨某个科学议题，了解前沿进展，激发科研灵感，促进科研合作，降低科研门槛。

读书会活动始于 2008 年，至今已经有 40 余个主题，内容涵盖复杂系统、人工智能、脑与意识、生命科学、因果科学、计算社会科学等。凝聚了众多优秀科研工作者，促进了科研合作发表论文，孵化了许多科研产品。如 2013 年的“深度学习”读书会孕育了彩云天气 APP，2015 年的“集体注意力流”读书会产生了众包书籍《走近2050》等。

集智俱乐部从2020年开始举办线上读书会，目前已有因果科学、生命复杂性、图神经网络、复杂系统自动建模、科学学、复杂经济学等主题的读书会，沉淀了非常多的主题和讨论，具体可看以下列表。

{| class="wikitable"
|+ 集智俱乐部2020-2021年读书会排期表
|-
! 读书会主题!! 核心发起人 !! 运营负责人 !! 报名途径 !! 持续期数 !! 当前状态 !! 固定时间
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] || 李奉治等 || 王婷 || https://campus.swarma.org/form/activity/27 || 11 || 进行中 || 周日上午10：00-12：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] || 李红刚等||王朝会 ||https://campus.swarma.org/form/activity/24 || 16 || 进行中|| 周二晚上8：00-10：00
|-
| [https://pattern.swarma.org/path?id=125 企业发展建模与预测读书会] || 张江等 || 陶如意 || https://campus.swarma.org/form/activity/31
|| 10 || 进行中 || 每周一晚上20:00--22:00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 社会计算读书会] ||王硕等 || 王建男|| https://campus.swarma.org/form/activity/32 || 10 || 即将开启 || 5月27日起，每周四晚上8：00-10：00
|-
|[https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] || 傅渥成等 ||刘培源 || https://campus.swarma.org/form/activity/16 ||12 || 已结束 ||周四晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] || 龚鹤扬等 || 王婷||https://campus.swarma.org/form/activity/12||14 || 已结束 ||周日晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能研究读书会] || 张江 ||张章 || https://campus.swarma.org/form/activity/8 ||9 ||已结束 ||周日晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] || 胡乔 || 胡乔|| https://campus.swarma.org/form/activity/7 ||6 || 已结束 || 周三晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ||张江 ||王婷 ||https://campus.swarma.org/form/activity/3 ||12 ||已结束 || 周日晚上8：00-10：00
|-

| 复杂管理学读书会||待定 || 待定 || || || 待开始 ||
|-

| 城市复杂性读书会|| 待定 || 王婷 || || ||待开始 ||
|-
|}

== [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] ==

为了进一步帮助整个社群的参与者拥有将因果推理的方法真正的应用到自己相关的研究中的能力，从基础知识及基本技能建立因果科学的计算框架，掌握举一反三，发现真正的问题并解决问题的能力；我们启动了因果科学社区的第二季读书会。

=== 基本介绍 ===

哥伦比亚大学 CausalAI 实验室主任 Elias Bareinboim 在其 ACM 邀请文章中提到：“如果我们希望下一代人工智能系统是安全的，稳健的，与人类兼容的，提升人类社会福祉的，那么把因果之梯和人类经验连接起来是至关重要的步骤”。回顾人类从亚里士多德开始的 2000 多年的因果研究历程，探求事物之间的因果关系是哲学、自然科学和社会科学等众多研究所追求的终极目标。那么如何让 AI 系统超越曲线拟合，攀登因果之梯思考为什么，并使用因果建模回答因果问题？是本次读书会希望解决的问题。

读书会期间将会精读两本因果科学方向最广泛认可入门教材（具体内容见下方阅读材料），我们不仅将共同完成书籍中的思考题，同时还独创性地加入编程实践内容，让大家可以亲手体验因果科学的美丽。
新的读书会将着重介绍如何计算干预分布，如何从观察和干预数据中推断因果模型，以及因果思想如何产生用于经典机器学习问题。非常适合有机器学习背景，希望深入学习研究因果科学的基础知识和重要模型方法，寻求解决相关研究问题的朋友参加。

==== 参与方式 ====

[[File:因果科学读书会报名.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容:[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址]
[[File:因果科学第二期报名.png|1300px |[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址] ]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/mOdTI0gR9rsRyX4fz3mYNA 因果科学入门读什么书？Y. Bengio博士候选人的研读路径推荐]

[https://mp.weixin.qq.com/s/TtYsTyyGEX7U1ZOSl-lsPw 前沿综述：因果推断与因果性学习研究进展]

[https://mp.weixin.qq.com/s/W6PIE211TavEgg_s3adDdg 因果表征学习最新综述：连接因果科学和机器学习的桥梁]

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] ==

为了更好地普及复杂经济学思想，促进复杂经济学教育，推进复杂经济学研究，集智俱乐部特筹备复杂经济学的主题读书会。读书会由北京师范大学李红刚教授发起，获得王有贵、周涛、吕琳媛、张江、陈清华、李睿琪六位老师的内容支持。

=== 基本介绍 ===

传统的主流经济学基于理性人假设，寻求静态的均衡结果。而复杂经济学是一门超越了均衡范式的经济学，它认为经济不是机械的、确定的、可预测的，而是有机的、不确定的、永远在演化进程中。

复杂经济学以一种不同的方式来思考经济，将经济视作不断进行自我“计算”、自我创建和自我更新的处于动态过程中的演化系统。它强调偶然性、意义构建和“一切变化皆有可能”，是一门以预测、反应、创新和替代为基础的“动词”意义上的学科。

复杂经济学以非均衡为基本前提（均衡是其特例），用更具一般性的方法来研究经济，它不仅是对传统经济学的补充和拓展，更可能稳步走向未来经济学的中心。

目前的复杂经济学研究一般基于复杂系统思维，使用多主体建模、复杂网络、统计物理和其它学科、以及大数据分析等思想方法工具，去研究一些传统经济学有意忽视或难以处理的社会经济问题。

==== 参与方式 ====

[[File:复杂经济学读书会.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]
[[File:复杂经济学读书会2_compressed.jpg|1300px| [https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/sAcfkZXlKuE1Y0ooU6JePg César Hidalgo：收益递增的复杂性]

[https://mp.weixin.qq.com/s/_C7v1-lx_BpRSJb1Bv775w 布莱恩·阿瑟：数字经济是增长新引擎，还是潘多拉魔盒？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/3yj4LN3IV0UNkXHcQDyLzQ 为什么大脑都是吝啬鬼——大脑网络组织中的经济学]

==== 相关路径 ====

[https://pattern.swarma.org/path?id=109 复杂经济学读书会论文清单]

== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 复杂系统自动建模——企业建模与发展预测读书会] ==

复杂系统自动建模是通过数据驱动，使用机器学习或其他算法，去找到复杂系统的相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个系统进行建模的技术。

此前，我们已经展开了两季复杂系统自动建模主题的读书会。

在第一季读书会中，我们以“助力科研”为核心目的，汇集了一批对复杂系统自动建模感兴趣，以及正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿和经典文献，对复杂系统进行结构和动力学重构领域进行了深度的讨论和交流。

而在第二季“面向复杂系统人工智能研究”的读书会中，我们着重关注用复杂系统的理论和方法更好地理解人工智能，探讨了基于深度学习的复杂系统自动建模技术，以及基于可解释性的因果推断方法论。并且在此基础上，集智俱乐部涌现出了“因果科学社区”，“因果读书会”第二季也正如火如荼地进行中。

=== 基本介绍 ===

本次读书会是复杂系统自动建模系列读书会第三季。

实证数据表明，一些大企业创造的财富总量往往比一些国家还要多。例如，2019年，苹果公司的总资产为3385亿美元，超过了全球第38大经济体新加坡的国内生产总值(GDP) ；中国最大的互联网企业之一阿里集团的总资产为1438亿美元，几乎和乌克兰的 GDP相等。另一方面，企业是当代经济的基本单位，也是人类与经济环境互动的主要载体。因此，理解企业的演化规律，与理解经济、国家、城市的演化一样，都是我们认识社会系统的重要手段。

而企业是一个典型的复杂系统。企业内部，企业与企业之间都存在着相互作用关系，并且这种相互作用又会推动企业系统的演化。《规模》这本书介绍了企业和生命体一样，存在生长、新陈代谢，以及死亡的机制，探索了不同类型的系统背后存在的统一规律，将网络和规模缩放范式应用于公司的动力学、生长和结构上来，推动了用复杂科学的视角对企业系统的进一步讨论。

我们这次主要内容聚焦于复杂系统自动建模技术在企业研究领域的应用，包括企业破产预测，企业财务属性预测，企业网络研究，企业建模等等。目的在于进一步深入探索复杂科学理论和方法在实证研究中的应用，进一步揭示真实世界的运作模式。

我们也邀请了来自管理科学的老师和同学，对企业研究领域当前关注的问题和方法进行分享，以期实现机器学习、管理科学、网络科学等多学科的碰撞。

==== 报名方式 ====

[[文件:报名表.png|200px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2570 企业读书会回放地址点击跳转]

=== 其他参考资料 ===

==== 前两季视频回放 ====

[https://campus.swarma.org/course/1740 复杂系统自动建模第一期的内容回放]
[https://campus.swarma.org/course/1775 复杂系统自动建模第二期的内容回放]

==== 相关文章资料 ====
[https://mp.weixin.qq.com/s/iIq4VaLMz_zhquoFL10oYw 企业规模法则：数学模型如何破解公司组织层级难题]
[https://mp.weixin.qq.com/s/ouu4cfM0ovYUtBPY5hXTiA 为什么公司有衰老死亡，而城市却长生不老？]
[https://mp.weixin.qq.com/s/LQlyD9YFrEci8V-ZJyZMKg 如何用网络科学预测创业公司未来成败？]
[https://mp.weixin.qq.com/s/_qhFxmF-qAvZRyHY37haOQ PNAS刊文揭秘三千万员工大数据：初创公司要想生存，就应该这样招人]
[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]

==== 相关路径 ====
[https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]
[https://pattern.swarma.org/path?id=84 路径 - 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]
[https://pattern.swarma.org/path?id=28 路径 - 复杂网络动力学系统重构文献]
[https://pattern.swarma.org/path?id=20 路径 - 复杂系统自动建模必读论文列表]

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== [https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 社会计算读书会] ==

为了相关领域学者更好地讨论和交流，推动交叉学科间的合作，促进社会计算的发展和研究，集智社会计算读书会期待和大家一起分享论文、讨论和交流碰撞。

=== 基本介绍 ===

数字技术不仅彻底改变了我们的社会，也正在改变我们研究社会的方式。目前，硅谷里那些价值不菲的公司、许多强大的政府机构和影响力颇大的社会运动都在利用这一点。而这一切的共同点是，它们都在使用计算工具或数据处理技术来帮助理解并影响人类的行为及其社会动力学。

在这个数据时代里，数字足迹毫无保留地记录下了日益增多的人类社会中的各种互动信息，而对这些信息的研究可以使我们对社会的本质及其运作规律获得前所未有的认知和理解。这其中包括了长期以来令人困惑的错综复杂的社会网络，计算能力的改变让该领域的研究取得了长足进步，诸如机器学习和自然语言处理等技术的进步使得科学家可以检测和分析那些隐藏的模式。计算仿真将使我们拥有模拟已知现实甚至探索未知条件的能力，这些变化彻底改变了传统的社会科学研究范式。
新的研究范式方兴未艾，而本读书会希望将这些新的研究范式呈现出来并集结起来，通过分享和讨论加强社区的交流碰撞，促进对这个领域的梳理和建设。

==== 参与方式 ====

[[File:社会计算读书会报名.png|300px]]

https://campus.swarma.org/form/activity/32

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金399元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会即将开启，内容沉淀会放到集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容:[https://campus.swarma.org/course/2709 社会计算读书会回放地址]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=126 集智俱乐部【社会计算读书会】论文列表]，这个是读书会中列出的论文。

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== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] ==

生命作为最典型的复杂系统，从细胞到个体再到群体，在不同层次上都展现出各种复杂性，引发不同学科研究者的兴趣。为了促进生命复杂系统的跨学科交流，我们策划“生命复杂性”系列读书会，组织精读和讨论相关研究。

=== 基本介绍 ===

在物理学家薛定谔的《生命是什么》中，生命以负熵为食，能够新陈代谢和自我复制。

* 在自创生理论看来，生命就是一个复杂的化学网络，每时每刻都在不断地生成自己，仅仅是化学过程。
*
* 从计算的视角，生命就是一台图灵机。碱基配的过程与图灵二进制的工作原理如出一辙。
*
* 而从信息的视角，生命主体是能将自身信息从过去传播到未来、并保持一定时间完整性度量的集合体。

对“生命是什么”的定义，流派众多。在本次读书会中，我们尝试跳出生物学的桎梏，从物理和信息的角度，理解生命是什么，个体与环境的边界是什么。

==== 报名方式 ====
[[File:生命复杂性读书会报名表.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。
第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。
第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]

[[File: 生命复杂性读书会.jpg |1300px| [https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/zUlrRQNZg2nY2k535mj1wQ 生命是什么？圣塔菲研究所提出“个体信息理论”，重新定义个体生命]

[https://mp.weixin.qq.com/s/xe54zCUPKQAf6wfx666hxQ 生命起源百年探索：进化论、信息论、热力学谁是主角？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/YqvLBfnkkXq4T33j3AhqAg 生命起源研究的新里程碑：Science刊文揭示前生命化学自催化网络]

[https://mp.weixin.qq.com/s/qH_6-4smLQdHkh8YpfEvMw 为什么蛋白质兼具可塑性与稳定性？从进化视角揭示生命复杂系统的内在平衡]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=105 「生命—信息—物理」生命复杂性读书会论文清单（更新中）]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] ==

本次读书会的目的是希望可以出版一本关于因果推理相关的书籍，我们希望可以通过闭门分享讨论的形式，为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境，共同掌握因果推理的基础知识，前沿探究，和业界应用，同时将读书会的产出以科普书籍的方式出版。

=== 基本介绍 ===

Judea Pearl 认为当下正在进行一场改变数据科学的新革命 — ”因果革命“。因果革命和以数据为中心的第一次数据科学革命，也就是大数据革命（涉及机器学习，深度学习及其应用，例如Alpha-Go、语音识别、机器翻译、自动驾驶等等）的不同之处在于，它以科学为中心，涉及从数据到政策、可解释性、机制的泛化，再到一些社会科学中的归因和公平性问题，甚至哲学中的创造性和自由意志。可以说，因果革命彻底改变了科学家处理因果问题的方式，形成了一门新学科—因果科学。

前的大多数 AI 系统只是曲线拟合，他们面临许多开放性难题本质上与因果相关，而其中的三个最主要困难 (1) 稳健性/适应性， (2) 可解释性，和 (3) 不能理解因果关系，而这些问题可以用现代因果建模解决。因果推理和机器学习融合，构建具备果推理能力的 Causal AI 系统，是实现强人工智能的关键步骤。

==== 报名方式 ====

[[File:因果科学与causal AI读书会第一期.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

=== 内容列表 ===
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]

[[File: 因果科学与Causal AI读书会-1.png |1300px| [https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能读书会] ==

本次读书会的目的是通过闭门分享讨论的形式，我们将为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境。帮助大家了解面向复杂系统的人工智能研究和前沿进展，了解深度学习，因果推断等方法论如何与复杂系统研究相互影响。为大家在自己的研究领域引入何种人工智能方法提供灵感。

此外，本次读书会还将邀请数名进行过高质量分享的青年学者参与我们后续的闭门研讨活动：“集智-凯风研读营”。研读营是集智年度最高水准的闭门科学研讨活动，是集智科学家们的年度聚会。在研读营期间，你将与多位来自不同领域，世界各个高校的集智科学家们进行为期一周的广泛而深刻的闭门交流，共享前沿知识和灵感。历届研读营都是集智科学家相互赋能的平台，每次研读营之后，集智科学家们都会带着新的灵感进一步推进自己的研究。

=== 基本介绍 ===

近 3 年来，随着数据量的井喷式增长，计算效率的显著提升，以深度学习为代表的人工智能技术迎来了第三次高潮，许多人工智能的产品应用在生活的方方面面，如人脸识别，机器翻译，语音识别等。但是进一步，人们希望机器可以辅助决策时却发现，以人类的视角没有办法很好的理解机器的决策，这时候就存在人与机器的「信任鸿沟」。我们不敢真正信任机器的决策，这也是人工智能在落地智能金融，无人驾驶等更复杂领域时遇到的问题和瓶颈。

所以为了更好利用机器的智能，理解复杂世界，人们开始寻求新的解释世界的方式：希望可以从「复杂系统」的角度进行突破，借助人工智能的方法和技术，揭开人工智能的黑箱，实现人与机器的真正信任。

集智俱乐部一直以来都是国内研究复杂科学的前沿阵地，我们希望可以发动社区内相关领域的研究者，一起来共同学习和探索，结合复杂系统的理论和方法，来更好的理解人工智能。所以我们发起了「面向复杂系统的人工智能研究」读书会。本次读书会将会围绕下面二个子主题，分别是：
基于深度学习的复杂系统自动建模
基于可解释性的因果推断方法论

==== 报名方式 ====

* 第一步：扫码填写报名信息。
* 第二步：信息填写之后，会弹出对应的负责人微信二维码，截图扫码添加二维码即可。
* 第三步：添加负责人微信号，提交保证金399元。
* 第四步：拉入对应的读书会讨论群。
* 第五步：想进一步继续参与研读营的朋友，发送简历或个人网站，research gate主页等能说明身份的资料给到负责人，在读书会结束之后，将公布研读营入选名单。

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1775

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=79 面向复杂系统的人工智能读书会论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] ==

科学是研究实践、是理性精神，也是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。科学学则是一门学科，旨在深入理解科学研究的种种因素并推动科学发展。

=== 基本介绍 ===

科学是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。与人类社会的其他复杂系统相比，科学通过自我革新精神实现了更大跨度的发展（科学革命），又通过文献传承更好的记录了自身的发展历史。

科学复杂系统中的事件对世界有广泛而深刻的影响：
* 创新是如何发生的
* 科学思想与知识是如何传播的
* 各学科发展的趋势是什么
* 跨学科研究何以不断涌现
* 团队规模如何影响科研成果
* 科学家的职业生涯与成就有无规律可循
* ...

这些都是科学学研究的问题。通过研究和回答这些问题，我们能够以科学的视角认知科学、理解科学，进而也促进科学事业的发展。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/2014

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/_Ye_9_88VAoCJQqro-OB-g Science经典综述文章：什么是科学学]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=70 复杂系统下的科学学]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=12 计算社会科学入门路径]，这个路径是梳理了计算社会科学的历史和研究方法，并列举了一些重要且经典的论文。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ==

复杂系统广阔而神秘，地球上的生物、气候、人脑、社会和经济的组织、一个生态系统、一个活细胞、甚至整个宇宙都属于复杂系统。本文旨在召集对复杂系统建模感兴趣或正在进行相关研究的朋友参与到此次读书会中，通过阅读经典文章，大家集思广益，激发科研想法，促进科研合作。

=== 基本介绍 ===

复杂系统是对生物，社会，金融，气候等不同领域内大量现象进行建模的重要手段。复杂系统的一大特征是，在系统内存在着大量个体，他们之间会发生相互作用。在现实生活中，尤其是在当今的大数据时代，我们通常面临的问题就是我们拥有大量对系统进行观察的数据，如个体个体的时间演变状态，个体的信息，而无法直接观察到个体之间的网络连接结构，也不知道个体之间的动力学演化规则。复杂网路自动建模问题关注的即是通过数据驱动，通过机器学习或其他算法去找到他们相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个复杂系统进行建模。

本次读书会的核心目的是「助力科研」，旨在汇集一批对复杂系统自动建模感兴趣或者正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿或者经典的对复杂系统进行结构和动力学重构的文章，进行深度讨论和交流，从而激发科研想法，促进读书会成员内部的科研的合作，产出和落地，并产生学术价值。

这是一个长期的读书会活动，读书会预计持续时间为半年，每2周会有人选择网络重构文献待续列表中论文（会持续增加新的经典和前沿论文），制作论文解读的 ppt 文件，在 zoom 会议软件上按照每2周1次，每次研读2-3篇论文的形式进行，以分享、讨论、复现代码为主。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1740

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=20 复杂系统自动建模必读论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

集智俱乐部读书会

2021-05-07T09:39:09Z

Tensor麻麻麻：

{{#seo:
|keywords=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
|description=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
}}

集智俱乐部读书会是面向广大科研工作者的系列论文研读活动，其目的是共同深入学习探讨某个科学议题，了解前沿进展，激发科研灵感，促进科研合作，降低科研门槛。

读书会活动始于 2008 年，至今已经有 40 余个主题，内容涵盖复杂系统、人工智能、脑与意识、生命科学、因果科学、计算社会科学等。凝聚了众多优秀科研工作者，促进了科研合作发表论文，孵化了许多科研产品。如 2013 年的“深度学习”读书会孕育了彩云天气 APP，2015 年的“集体注意力流”读书会产生了众包书籍《走近2050》等。

集智俱乐部从2020年开始举办线上读书会，目前已有因果科学、生命复杂性、图神经网络、复杂系统自动建模、科学学、复杂经济学等主题的读书会，沉淀了非常多的主题和讨论，具体可看以下列表。

{| class="wikitable"
|+ 集智俱乐部2020-2021年读书会排期表
|-
! 读书会主题!! 核心发起人 !! 运营负责人 !! 报名途径 !! 持续期数 !! 当前状态 !! 固定时间
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] || 李奉治等 || 王婷 || https://campus.swarma.org/form/activity/27 || 11 || 进行中 || 周日上午10：00-12：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] || 李红刚等||王朝会 ||https://campus.swarma.org/form/activity/24 || 16 || 进行中|| 周二晚上8：00-10：00
|-
| [https://pattern.swarma.org/path?id=125 企业发展建模与预测读书会] || 张江等 || 陶如意 || https://campus.swarma.org/form/activity/31
|| 10 || 进行中 || 每周一晚上20:00--22:00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/ITDH5nRONpMQ_UeLJwh7PA 社会计算读书会] ||王硕等 || 王建男|| https://campus.swarma.org/form/activity/32 || 10 || 即将开启 || 5月27日起，每周四晚上8：00-10：00
|-
|[https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] || 傅渥成等 ||刘培源 || https://campus.swarma.org/form/activity/16 ||12 || 已结束 ||周四晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] || 龚鹤扬等 || 王婷||https://campus.swarma.org/form/activity/12||14 || 已结束 ||周日晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能研究读书会] || 张江 ||张章 || https://campus.swarma.org/form/activity/8 ||9 ||已结束 ||周日晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] || 胡乔 || 胡乔|| https://campus.swarma.org/form/activity/7 ||6 || 已结束 || 周三晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ||张江 ||王婷 ||https://campus.swarma.org/form/activity/3 ||12 ||已结束 || 周日晚上8：00-10：00
|-

| 复杂管理学读书会||待定 || 待定 || || || 待开始 ||
|-

| 城市复杂性读书会|| 待定 || 王婷 || || ||待开始 ||
|-
|}

== [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] ==

为了进一步帮助整个社群的参与者拥有将因果推理的方法真正的应用到自己相关的研究中的能力，从基础知识及基本技能建立因果科学的计算框架，掌握举一反三，发现真正的问题并解决问题的能力；我们启动了因果科学社区的第二季读书会。

=== 基本介绍 ===

哥伦比亚大学 CausalAI 实验室主任 Elias Bareinboim 在其 ACM 邀请文章中提到：“如果我们希望下一代人工智能系统是安全的，稳健的，与人类兼容的，提升人类社会福祉的，那么把因果之梯和人类经验连接起来是至关重要的步骤”。回顾人类从亚里士多德开始的 2000 多年的因果研究历程，探求事物之间的因果关系是哲学、自然科学和社会科学等众多研究所追求的终极目标。那么如何让 AI 系统超越曲线拟合，攀登因果之梯思考为什么，并使用因果建模回答因果问题？是本次读书会希望解决的问题。

读书会期间将会精读两本因果科学方向最广泛认可入门教材（具体内容见下方阅读材料），我们不仅将共同完成书籍中的思考题，同时还独创性地加入编程实践内容，让大家可以亲手体验因果科学的美丽。
新的读书会将着重介绍如何计算干预分布，如何从观察和干预数据中推断因果模型，以及因果思想如何产生用于经典机器学习问题。非常适合有机器学习背景，希望深入学习研究因果科学的基础知识和重要模型方法，寻求解决相关研究问题的朋友参加。

==== 参与方式 ====

[[File:因果科学读书会报名.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容:[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址]
[[File:因果科学第二期报名.png|1300px |[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址] ]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/mOdTI0gR9rsRyX4fz3mYNA 因果科学入门读什么书？Y. Bengio博士候选人的研读路径推荐]

[https://mp.weixin.qq.com/s/TtYsTyyGEX7U1ZOSl-lsPw 前沿综述：因果推断与因果性学习研究进展]

[https://mp.weixin.qq.com/s/W6PIE211TavEgg_s3adDdg 因果表征学习最新综述：连接因果科学和机器学习的桥梁]

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] ==

为了更好地普及复杂经济学思想，促进复杂经济学教育，推进复杂经济学研究，集智俱乐部特筹备复杂经济学的主题读书会。读书会由北京师范大学李红刚教授发起，获得王有贵、周涛、吕琳媛、张江、陈清华、李睿琪六位老师的内容支持。

=== 基本介绍 ===

传统的主流经济学基于理性人假设，寻求静态的均衡结果。而复杂经济学是一门超越了均衡范式的经济学，它认为经济不是机械的、确定的、可预测的，而是有机的、不确定的、永远在演化进程中。

复杂经济学以一种不同的方式来思考经济，将经济视作不断进行自我“计算”、自我创建和自我更新的处于动态过程中的演化系统。它强调偶然性、意义构建和“一切变化皆有可能”，是一门以预测、反应、创新和替代为基础的“动词”意义上的学科。

复杂经济学以非均衡为基本前提（均衡是其特例），用更具一般性的方法来研究经济，它不仅是对传统经济学的补充和拓展，更可能稳步走向未来经济学的中心。

目前的复杂经济学研究一般基于复杂系统思维，使用多主体建模、复杂网络、统计物理和其它学科、以及大数据分析等思想方法工具，去研究一些传统经济学有意忽视或难以处理的社会经济问题。

==== 参与方式 ====

[[File:复杂经济学读书会.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]
[[File:复杂经济学读书会2_compressed.jpg|1300px| [https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/sAcfkZXlKuE1Y0ooU6JePg César Hidalgo：收益递增的复杂性]

[https://mp.weixin.qq.com/s/_C7v1-lx_BpRSJb1Bv775w 布莱恩·阿瑟：数字经济是增长新引擎，还是潘多拉魔盒？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/3yj4LN3IV0UNkXHcQDyLzQ 为什么大脑都是吝啬鬼——大脑网络组织中的经济学]

==== 相关路径 ====

[https://pattern.swarma.org/path?id=109 复杂经济学读书会论文清单]

== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 复杂系统自动建模——企业建模与发展预测读书会] ==

复杂系统自动建模是通过数据驱动，使用机器学习或其他算法，去找到复杂系统的相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个系统进行建模的技术。

此前，我们已经展开了两季复杂系统自动建模主题的读书会。

在第一季读书会中，我们以“助力科研”为核心目的，汇集了一批对复杂系统自动建模感兴趣，以及正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿和经典文献，对复杂系统进行结构和动力学重构领域进行了深度的讨论和交流。

而在第二季“面向复杂系统人工智能研究”的读书会中，我们着重关注用复杂系统的理论和方法更好地理解人工智能，探讨了基于深度学习的复杂系统自动建模技术，以及基于可解释性的因果推断方法论。并且在此基础上，集智俱乐部涌现出了“因果科学社区”，“因果读书会”第二季也正如火如荼地进行中。

=== 基本介绍 ===

本次读书会是复杂系统自动建模系列读书会第三季。

实证数据表明，一些大企业创造的财富总量往往比一些国家还要多。例如，2019年，苹果公司的总资产为3385亿美元，超过了全球第38大经济体新加坡的国内生产总值(GDP) ；中国最大的互联网企业之一阿里集团的总资产为1438亿美元，几乎和乌克兰的 GDP相等。另一方面，企业是当代经济的基本单位，也是人类与经济环境互动的主要载体。因此，理解企业的演化规律，与理解经济、国家、城市的演化一样，都是我们认识社会系统的重要手段。

而企业是一个典型的复杂系统。企业内部，企业与企业之间都存在着相互作用关系，并且这种相互作用又会推动企业系统的演化。《规模》这本书介绍了企业和生命体一样，存在生长、新陈代谢，以及死亡的机制，探索了不同类型的系统背后存在的统一规律，将网络和规模缩放范式应用于公司的动力学、生长和结构上来，推动了用复杂科学的视角对企业系统的进一步讨论。

我们这次主要内容聚焦于复杂系统自动建模技术在企业研究领域的应用，包括企业破产预测，企业财务属性预测，企业网络研究，企业建模等等。目的在于进一步深入探索复杂科学理论和方法在实证研究中的应用，进一步揭示真实世界的运作模式。

我们也邀请了来自管理科学的老师和同学，对企业研究领域当前关注的问题和方法进行分享，以期实现机器学习、管理科学、网络科学等多学科的碰撞。

==== 报名方式 ====

[[文件:报名表.png|200px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2570 企业读书会回放地址点击跳转]

=== 其他参考资料 ===

==== 前两季视频回放 ====

[https://campus.swarma.org/course/1740 复杂系统自动建模第一期的内容回放]
[https://campus.swarma.org/course/1775 复杂系统自动建模第二期的内容回放]

==== 相关文章资料 ====
[https://mp.weixin.qq.com/s/iIq4VaLMz_zhquoFL10oYw 企业规模法则：数学模型如何破解公司组织层级难题]
[https://mp.weixin.qq.com/s/ouu4cfM0ovYUtBPY5hXTiA 为什么公司有衰老死亡，而城市却长生不老？]
[https://mp.weixin.qq.com/s/LQlyD9YFrEci8V-ZJyZMKg 如何用网络科学预测创业公司未来成败？]
[https://mp.weixin.qq.com/s/_qhFxmF-qAvZRyHY37haOQ PNAS刊文揭秘三千万员工大数据：初创公司要想生存，就应该这样招人]
[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]

==== 相关路径 ====
[https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]
[https://pattern.swarma.org/path?id=84 路径 - 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]
[https://pattern.swarma.org/path?id=28 路径 - 复杂网络动力学系统重构文献]
[https://pattern.swarma.org/path?id=20 路径 - 复杂系统自动建模必读论文列表]

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== [社会计算读书会] ==

为了相关领域学者更好地讨论和交流，推动交叉学科间的合作，促进社会计算的发展和研究，集智社会计算读书会期待和大家一起分享论文、讨论和交流碰撞。

=== 基本介绍 ===

数字技术不仅彻底改变了我们的社会，也正在改变我们研究社会的方式。目前，硅谷里那些价值不菲的公司、许多强大的政府机构和影响力颇大的社会运动都在利用这一点。而这一切的共同点是，它们都在使用计算工具或数据处理技术来帮助理解并影响人类的行为及其社会动力学。

在这个数据时代里，数字足迹毫无保留地记录下了日益增多的人类社会中的各种互动信息，而对这些信息的研究可以使我们对社会的本质及其运作规律获得前所未有的认知和理解。这其中包括了长期以来令人困惑的错综复杂的社会网络，计算能力的改变让该领域的研究取得了长足进步，诸如机器学习和自然语言处理等技术的进步使得科学家可以检测和分析那些隐藏的模式。计算仿真将使我们拥有模拟已知现实甚至探索未知条件的能力，这些变化彻底改变了传统的社会科学研究范式。
新的研究范式方兴未艾，而本读书会希望将这些新的研究范式呈现出来并集结起来，通过分享和讨论加强社区的交流碰撞，促进对这个领域的梳理和建设。

==== 参与方式 ====

[[File:社会计算读书会报名.png|300px]]

https://campus.swarma.org/form/activity/32

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金399元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会即将开启，内容沉淀会放到集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容:[https://campus.swarma.org/course/2709 社会计算读书会回放地址]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=126 集智俱乐部【社会计算读书会】论文列表]，这个是读书会中列出的论文。

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== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] ==

生命作为最典型的复杂系统，从细胞到个体再到群体，在不同层次上都展现出各种复杂性，引发不同学科研究者的兴趣。为了促进生命复杂系统的跨学科交流，我们策划“生命复杂性”系列读书会，组织精读和讨论相关研究。

=== 基本介绍 ===

在物理学家薛定谔的《生命是什么》中，生命以负熵为食，能够新陈代谢和自我复制。

* 在自创生理论看来，生命就是一个复杂的化学网络，每时每刻都在不断地生成自己，仅仅是化学过程。
*
* 从计算的视角，生命就是一台图灵机。碱基配的过程与图灵二进制的工作原理如出一辙。
*
* 而从信息的视角，生命主体是能将自身信息从过去传播到未来、并保持一定时间完整性度量的集合体。

对“生命是什么”的定义，流派众多。在本次读书会中，我们尝试跳出生物学的桎梏，从物理和信息的角度，理解生命是什么，个体与环境的边界是什么。

==== 报名方式 ====
[[File:生命复杂性读书会报名表.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。
第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。
第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]

[[File: 生命复杂性读书会.jpg |1300px| [https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/zUlrRQNZg2nY2k535mj1wQ 生命是什么？圣塔菲研究所提出“个体信息理论”，重新定义个体生命]

[https://mp.weixin.qq.com/s/xe54zCUPKQAf6wfx666hxQ 生命起源百年探索：进化论、信息论、热力学谁是主角？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/YqvLBfnkkXq4T33j3AhqAg 生命起源研究的新里程碑：Science刊文揭示前生命化学自催化网络]

[https://mp.weixin.qq.com/s/qH_6-4smLQdHkh8YpfEvMw 为什么蛋白质兼具可塑性与稳定性？从进化视角揭示生命复杂系统的内在平衡]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=105 「生命—信息—物理」生命复杂性读书会论文清单（更新中）]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] ==

本次读书会的目的是希望可以出版一本关于因果推理相关的书籍，我们希望可以通过闭门分享讨论的形式，为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境，共同掌握因果推理的基础知识，前沿探究，和业界应用，同时将读书会的产出以科普书籍的方式出版。

=== 基本介绍 ===

Judea Pearl 认为当下正在进行一场改变数据科学的新革命 — ”因果革命“。因果革命和以数据为中心的第一次数据科学革命，也就是大数据革命（涉及机器学习，深度学习及其应用，例如Alpha-Go、语音识别、机器翻译、自动驾驶等等）的不同之处在于，它以科学为中心，涉及从数据到政策、可解释性、机制的泛化，再到一些社会科学中的归因和公平性问题，甚至哲学中的创造性和自由意志。可以说，因果革命彻底改变了科学家处理因果问题的方式，形成了一门新学科—因果科学。

前的大多数 AI 系统只是曲线拟合，他们面临许多开放性难题本质上与因果相关，而其中的三个最主要困难 (1) 稳健性/适应性， (2) 可解释性，和 (3) 不能理解因果关系，而这些问题可以用现代因果建模解决。因果推理和机器学习融合，构建具备果推理能力的 Causal AI 系统，是实现强人工智能的关键步骤。

==== 报名方式 ====

[[File:因果科学与causal AI读书会第一期.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

=== 内容列表 ===
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]

[[File: 因果科学与Causal AI读书会-1.png |1300px| [https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能读书会] ==

本次读书会的目的是通过闭门分享讨论的形式，我们将为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境。帮助大家了解面向复杂系统的人工智能研究和前沿进展，了解深度学习，因果推断等方法论如何与复杂系统研究相互影响。为大家在自己的研究领域引入何种人工智能方法提供灵感。

此外，本次读书会还将邀请数名进行过高质量分享的青年学者参与我们后续的闭门研讨活动：“集智-凯风研读营”。研读营是集智年度最高水准的闭门科学研讨活动，是集智科学家们的年度聚会。在研读营期间，你将与多位来自不同领域，世界各个高校的集智科学家们进行为期一周的广泛而深刻的闭门交流，共享前沿知识和灵感。历届研读营都是集智科学家相互赋能的平台，每次研读营之后，集智科学家们都会带着新的灵感进一步推进自己的研究。

=== 基本介绍 ===

近 3 年来，随着数据量的井喷式增长，计算效率的显著提升，以深度学习为代表的人工智能技术迎来了第三次高潮，许多人工智能的产品应用在生活的方方面面，如人脸识别，机器翻译，语音识别等。但是进一步，人们希望机器可以辅助决策时却发现，以人类的视角没有办法很好的理解机器的决策，这时候就存在人与机器的「信任鸿沟」。我们不敢真正信任机器的决策，这也是人工智能在落地智能金融，无人驾驶等更复杂领域时遇到的问题和瓶颈。

所以为了更好利用机器的智能，理解复杂世界，人们开始寻求新的解释世界的方式：希望可以从「复杂系统」的角度进行突破，借助人工智能的方法和技术，揭开人工智能的黑箱，实现人与机器的真正信任。

集智俱乐部一直以来都是国内研究复杂科学的前沿阵地，我们希望可以发动社区内相关领域的研究者，一起来共同学习和探索，结合复杂系统的理论和方法，来更好的理解人工智能。所以我们发起了「面向复杂系统的人工智能研究」读书会。本次读书会将会围绕下面二个子主题，分别是：
基于深度学习的复杂系统自动建模
基于可解释性的因果推断方法论

==== 报名方式 ====

* 第一步：扫码填写报名信息。
* 第二步：信息填写之后，会弹出对应的负责人微信二维码，截图扫码添加二维码即可。
* 第三步：添加负责人微信号，提交保证金399元。
* 第四步：拉入对应的读书会讨论群。
* 第五步：想进一步继续参与研读营的朋友，发送简历或个人网站，research gate主页等能说明身份的资料给到负责人，在读书会结束之后，将公布研读营入选名单。

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1775

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=79 面向复杂系统的人工智能读书会论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] ==

科学是研究实践、是理性精神，也是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。科学学则是一门学科，旨在深入理解科学研究的种种因素并推动科学发展。

=== 基本介绍 ===

科学是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。与人类社会的其他复杂系统相比，科学通过自我革新精神实现了更大跨度的发展（科学革命），又通过文献传承更好的记录了自身的发展历史。

科学复杂系统中的事件对世界有广泛而深刻的影响：
* 创新是如何发生的
* 科学思想与知识是如何传播的
* 各学科发展的趋势是什么
* 跨学科研究何以不断涌现
* 团队规模如何影响科研成果
* 科学家的职业生涯与成就有无规律可循
* ...

这些都是科学学研究的问题。通过研究和回答这些问题，我们能够以科学的视角认知科学、理解科学，进而也促进科学事业的发展。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/2014

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/_Ye_9_88VAoCJQqro-OB-g Science经典综述文章：什么是科学学]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=70 复杂系统下的科学学]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=12 计算社会科学入门路径]，这个路径是梳理了计算社会科学的历史和研究方法，并列举了一些重要且经典的论文。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ==

复杂系统广阔而神秘，地球上的生物、气候、人脑、社会和经济的组织、一个生态系统、一个活细胞、甚至整个宇宙都属于复杂系统。本文旨在召集对复杂系统建模感兴趣或正在进行相关研究的朋友参与到此次读书会中，通过阅读经典文章，大家集思广益，激发科研想法，促进科研合作。

=== 基本介绍 ===

复杂系统是对生物，社会，金融，气候等不同领域内大量现象进行建模的重要手段。复杂系统的一大特征是，在系统内存在着大量个体，他们之间会发生相互作用。在现实生活中，尤其是在当今的大数据时代，我们通常面临的问题就是我们拥有大量对系统进行观察的数据，如个体个体的时间演变状态，个体的信息，而无法直接观察到个体之间的网络连接结构，也不知道个体之间的动力学演化规则。复杂网路自动建模问题关注的即是通过数据驱动，通过机器学习或其他算法去找到他们相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个复杂系统进行建模。

本次读书会的核心目的是「助力科研」，旨在汇集一批对复杂系统自动建模感兴趣或者正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿或者经典的对复杂系统进行结构和动力学重构的文章，进行深度讨论和交流，从而激发科研想法，促进读书会成员内部的科研的合作，产出和落地，并产生学术价值。

这是一个长期的读书会活动，读书会预计持续时间为半年，每2周会有人选择网络重构文献待续列表中论文（会持续增加新的经典和前沿论文），制作论文解读的 ppt 文件，在 zoom 会议软件上按照每2周1次，每次研读2-3篇论文的形式进行，以分享、讨论、复现代码为主。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1740

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=20 复杂系统自动建模必读论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

集智俱乐部读书会

2021-05-06T08:47:40Z

Tensor麻麻麻：/* 内容列表 */

{{#seo:
|keywords=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
|description=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
}}

集智俱乐部读书会是面向广大科研工作者的系列论文研读活动，其目的是共同深入学习探讨某个科学议题，了解前沿进展，激发科研灵感，促进科研合作，降低科研门槛。

读书会活动始于 2008 年，至今已经有 40 余个主题，内容涵盖复杂系统、人工智能、脑与意识、生命科学、因果科学、计算社会科学等。凝聚了众多优秀科研工作者，促进了科研合作发表论文，孵化了许多科研产品。如 2013 年的“深度学习”读书会孕育了彩云天气 APP，2015 年的“集体注意力流”读书会产生了众包书籍《走近2050》等。

集智俱乐部从2020年开始举办线上读书会，目前已有因果科学、生命复杂性、图神经网络、复杂系统自动建模、科学学、复杂经济学等主题的读书会，沉淀了非常多的主题和讨论，具体可看以下列表。

{| class="wikitable"
|+ 集智俱乐部2020-2021年读书会排期表
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! 读书会主题!! 核心发起人 !! 运营负责人 !! 报名途径 !! 持续期数 !! 当前状态 !! 固定时间
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| [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] || 李奉治等 || 王婷 || https://campus.swarma.org/form/activity/27 || 11 || 进行中 || 周日上午10：00-12：00
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| [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] || 李红刚等||王朝会 ||https://campus.swarma.org/form/activity/24 || 16 || 进行中|| 周二晚上8：00-10：00
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| [https://pattern.swarma.org/path?id=125 企业发展建模与预测读书会] || 张江等 || 陶如意 || https://campus.swarma.org/form/activity/31
|| 10 || 进行中 || 每周一晚上20:00--22:00
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| [https://pattern.swarma.org/path?id=125 社会计算读书会] ||王硕等 || 王建男|| https://campus.swarma.org/form/activity/32 || 10 || 即将开启 || 5月27日起，每周四晚上8：00-10：00
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|[https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] || 傅渥成等 ||刘培源 || https://campus.swarma.org/form/activity/16 ||12 || 已结束 ||周四晚上8：00-10：00
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| [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] || 龚鹤扬等 || 王婷||https://campus.swarma.org/form/activity/12||14 || 已结束 ||周日晚上8：00-10：00
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| [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能研究读书会] || 张江 ||张章 || https://campus.swarma.org/form/activity/8 ||9 ||已结束 ||周日晚上8：00-10：00
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| [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] || 胡乔 || 胡乔|| https://campus.swarma.org/form/activity/7 ||6 || 已结束 || 周三晚上8：00-10：00
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| [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ||张江 ||王婷 ||https://campus.swarma.org/form/activity/3 ||12 ||已结束 || 周日晚上8：00-10：00
|-

| 复杂管理学读书会||待定 || 待定 || || || 待开始 ||
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| 城市复杂性读书会|| 待定 || 王婷 || || ||待开始 ||
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|}

== [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] ==

为了进一步帮助整个社群的参与者拥有将因果推理的方法真正的应用到自己相关的研究中的能力，从基础知识及基本技能建立因果科学的计算框架，掌握举一反三，发现真正的问题并解决问题的能力；我们启动了因果科学社区的第二季读书会。

=== 基本介绍 ===

哥伦比亚大学 CausalAI 实验室主任 Elias Bareinboim 在其 ACM 邀请文章中提到：“如果我们希望下一代人工智能系统是安全的，稳健的，与人类兼容的，提升人类社会福祉的，那么把因果之梯和人类经验连接起来是至关重要的步骤”。回顾人类从亚里士多德开始的 2000 多年的因果研究历程，探求事物之间的因果关系是哲学、自然科学和社会科学等众多研究所追求的终极目标。那么如何让 AI 系统超越曲线拟合，攀登因果之梯思考为什么，并使用因果建模回答因果问题？是本次读书会希望解决的问题。

读书会期间将会精读两本因果科学方向最广泛认可入门教材（具体内容见下方阅读材料），我们不仅将共同完成书籍中的思考题，同时还独创性地加入编程实践内容，让大家可以亲手体验因果科学的美丽。
新的读书会将着重介绍如何计算干预分布，如何从观察和干预数据中推断因果模型，以及因果思想如何产生用于经典机器学习问题。非常适合有机器学习背景，希望深入学习研究因果科学的基础知识和重要模型方法，寻求解决相关研究问题的朋友参加。

==== 参与方式 ====

[[File:因果科学读书会报名.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容:[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址]
[[File:因果科学第二期报名.png|1300px |[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址] ]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/mOdTI0gR9rsRyX4fz3mYNA 因果科学入门读什么书？Y. Bengio博士候选人的研读路径推荐]

[https://mp.weixin.qq.com/s/TtYsTyyGEX7U1ZOSl-lsPw 前沿综述：因果推断与因果性学习研究进展]

[https://mp.weixin.qq.com/s/W6PIE211TavEgg_s3adDdg 因果表征学习最新综述：连接因果科学和机器学习的桥梁]

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] ==

为了更好地普及复杂经济学思想，促进复杂经济学教育，推进复杂经济学研究，集智俱乐部特筹备复杂经济学的主题读书会。读书会由北京师范大学李红刚教授发起，获得王有贵、周涛、吕琳媛、张江、陈清华、李睿琪六位老师的内容支持。

=== 基本介绍 ===

传统的主流经济学基于理性人假设，寻求静态的均衡结果。而复杂经济学是一门超越了均衡范式的经济学，它认为经济不是机械的、确定的、可预测的，而是有机的、不确定的、永远在演化进程中。

复杂经济学以一种不同的方式来思考经济，将经济视作不断进行自我“计算”、自我创建和自我更新的处于动态过程中的演化系统。它强调偶然性、意义构建和“一切变化皆有可能”，是一门以预测、反应、创新和替代为基础的“动词”意义上的学科。

复杂经济学以非均衡为基本前提（均衡是其特例），用更具一般性的方法来研究经济，它不仅是对传统经济学的补充和拓展，更可能稳步走向未来经济学的中心。

目前的复杂经济学研究一般基于复杂系统思维，使用多主体建模、复杂网络、统计物理和其它学科、以及大数据分析等思想方法工具，去研究一些传统经济学有意忽视或难以处理的社会经济问题。

==== 参与方式 ====

[[File:复杂经济学读书会.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]
[[File:复杂经济学读书会2_compressed.jpg|1300px| [https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/sAcfkZXlKuE1Y0ooU6JePg César Hidalgo：收益递增的复杂性]

[https://mp.weixin.qq.com/s/_C7v1-lx_BpRSJb1Bv775w 布莱恩·阿瑟：数字经济是增长新引擎，还是潘多拉魔盒？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/3yj4LN3IV0UNkXHcQDyLzQ 为什么大脑都是吝啬鬼——大脑网络组织中的经济学]

==== 相关路径 ====

[https://pattern.swarma.org/path?id=109 复杂经济学读书会论文清单]

== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 复杂系统自动建模——企业建模与发展预测读书会] ==

复杂系统自动建模是通过数据驱动，使用机器学习或其他算法，去找到复杂系统的相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个系统进行建模的技术。

此前，我们已经展开了两季复杂系统自动建模主题的读书会。

在第一季读书会中，我们以“助力科研”为核心目的，汇集了一批对复杂系统自动建模感兴趣，以及正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿和经典文献，对复杂系统进行结构和动力学重构领域进行了深度的讨论和交流。

而在第二季“面向复杂系统人工智能研究”的读书会中，我们着重关注用复杂系统的理论和方法更好地理解人工智能，探讨了基于深度学习的复杂系统自动建模技术，以及基于可解释性的因果推断方法论。并且在此基础上，集智俱乐部涌现出了“因果科学社区”，“因果读书会”第二季也正如火如荼地进行中。

=== 基本介绍 ===

本次读书会是复杂系统自动建模系列读书会第三季。

实证数据表明，一些大企业创造的财富总量往往比一些国家还要多。例如，2019年，苹果公司的总资产为3385亿美元，超过了全球第38大经济体新加坡的国内生产总值(GDP) ；中国最大的互联网企业之一阿里集团的总资产为1438亿美元，几乎和乌克兰的 GDP相等。另一方面，企业是当代经济的基本单位，也是人类与经济环境互动的主要载体。因此，理解企业的演化规律，与理解经济、国家、城市的演化一样，都是我们认识社会系统的重要手段。

而企业是一个典型的复杂系统。企业内部，企业与企业之间都存在着相互作用关系，并且这种相互作用又会推动企业系统的演化。《规模》这本书介绍了企业和生命体一样，存在生长、新陈代谢，以及死亡的机制，探索了不同类型的系统背后存在的统一规律，将网络和规模缩放范式应用于公司的动力学、生长和结构上来，推动了用复杂科学的视角对企业系统的进一步讨论。

我们这次主要内容聚焦于复杂系统自动建模技术在企业研究领域的应用，包括企业破产预测，企业财务属性预测，企业网络研究，企业建模等等。目的在于进一步深入探索复杂科学理论和方法在实证研究中的应用，进一步揭示真实世界的运作模式。

我们也邀请了来自管理科学的老师和同学，对企业研究领域当前关注的问题和方法进行分享，以期实现机器学习、管理科学、网络科学等多学科的碰撞。

==== 报名方式 ====

[[文件:报名表.png|200px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2570 企业读书会回放地址点击跳转]

=== 其他参考资料 ===

==== 前两季视频回放 ====

[https://campus.swarma.org/course/1740 复杂系统自动建模第一期的内容回放]
[https://campus.swarma.org/course/1775 复杂系统自动建模第二期的内容回放]

==== 相关文章资料 ====
[https://mp.weixin.qq.com/s/iIq4VaLMz_zhquoFL10oYw 企业规模法则：数学模型如何破解公司组织层级难题]
[https://mp.weixin.qq.com/s/ouu4cfM0ovYUtBPY5hXTiA 为什么公司有衰老死亡，而城市却长生不老？]
[https://mp.weixin.qq.com/s/LQlyD9YFrEci8V-ZJyZMKg 如何用网络科学预测创业公司未来成败？]
[https://mp.weixin.qq.com/s/_qhFxmF-qAvZRyHY37haOQ PNAS刊文揭秘三千万员工大数据：初创公司要想生存，就应该这样招人]
[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]

==== 相关路径 ====
[https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]
[https://pattern.swarma.org/path?id=84 路径 - 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]
[https://pattern.swarma.org/path?id=28 路径 - 复杂网络动力学系统重构文献]
[https://pattern.swarma.org/path?id=20 路径 - 复杂系统自动建模必读论文列表]

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== [社会计算读书会] ==

为了相关领域学者更好地讨论和交流，推动交叉学科间的合作，促进社会计算的发展和研究，集智社会计算读书会期待和大家一起分享论文、讨论和交流碰撞。

=== 基本介绍 ===

数字技术不仅彻底改变了我们的社会，也正在改变我们研究社会的方式。目前，硅谷里那些价值不菲的公司、许多强大的政府机构和影响力颇大的社会运动都在利用这一点。而这一切的共同点是，它们都在使用计算工具或数据处理技术来帮助理解并影响人类的行为及其社会动力学。

在这个数据时代里，数字足迹毫无保留地记录下了日益增多的人类社会中的各种互动信息，而对这些信息的研究可以使我们对社会的本质及其运作规律获得前所未有的认知和理解。这其中包括了长期以来令人困惑的错综复杂的社会网络，计算能力的改变让该领域的研究取得了长足进步，诸如机器学习和自然语言处理等技术的进步使得科学家可以检测和分析那些隐藏的模式。计算仿真将使我们拥有模拟已知现实甚至探索未知条件的能力，这些变化彻底改变了传统的社会科学研究范式。
新的研究范式方兴未艾，而本读书会希望将这些新的研究范式呈现出来并集结起来，通过分享和讨论加强社区的交流碰撞，促进对这个领域的梳理和建设。

==== 参与方式 ====

[[File:社会计算读书会报名.png|300px]]

https://campus.swarma.org/form/activity/32

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金399元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会即将开启，内容沉淀会放到集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容:[https://campus.swarma.org/course/2709 社会计算读书会回放地址]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=126 集智俱乐部【社会计算读书会】论文列表]，这个是读书会中列出的论文。

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== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] ==

生命作为最典型的复杂系统，从细胞到个体再到群体，在不同层次上都展现出各种复杂性，引发不同学科研究者的兴趣。为了促进生命复杂系统的跨学科交流，我们策划“生命复杂性”系列读书会，组织精读和讨论相关研究。

=== 基本介绍 ===

在物理学家薛定谔的《生命是什么》中，生命以负熵为食，能够新陈代谢和自我复制。

* 在自创生理论看来，生命就是一个复杂的化学网络，每时每刻都在不断地生成自己，仅仅是化学过程。
*
* 从计算的视角，生命就是一台图灵机。碱基配的过程与图灵二进制的工作原理如出一辙。
*
* 而从信息的视角，生命主体是能将自身信息从过去传播到未来、并保持一定时间完整性度量的集合体。

对“生命是什么”的定义，流派众多。在本次读书会中，我们尝试跳出生物学的桎梏，从物理和信息的角度，理解生命是什么，个体与环境的边界是什么。

==== 报名方式 ====
[[File:生命复杂性读书会报名表.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。
第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。
第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]

[[File: 生命复杂性读书会.jpg |1300px| [https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/zUlrRQNZg2nY2k535mj1wQ 生命是什么？圣塔菲研究所提出“个体信息理论”，重新定义个体生命]

[https://mp.weixin.qq.com/s/xe54zCUPKQAf6wfx666hxQ 生命起源百年探索：进化论、信息论、热力学谁是主角？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/YqvLBfnkkXq4T33j3AhqAg 生命起源研究的新里程碑：Science刊文揭示前生命化学自催化网络]

[https://mp.weixin.qq.com/s/qH_6-4smLQdHkh8YpfEvMw 为什么蛋白质兼具可塑性与稳定性？从进化视角揭示生命复杂系统的内在平衡]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=105 「生命—信息—物理」生命复杂性读书会论文清单（更新中）]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] ==

本次读书会的目的是希望可以出版一本关于因果推理相关的书籍，我们希望可以通过闭门分享讨论的形式，为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境，共同掌握因果推理的基础知识，前沿探究，和业界应用，同时将读书会的产出以科普书籍的方式出版。

=== 基本介绍 ===

Judea Pearl 认为当下正在进行一场改变数据科学的新革命 — ”因果革命“。因果革命和以数据为中心的第一次数据科学革命，也就是大数据革命（涉及机器学习，深度学习及其应用，例如Alpha-Go、语音识别、机器翻译、自动驾驶等等）的不同之处在于，它以科学为中心，涉及从数据到政策、可解释性、机制的泛化，再到一些社会科学中的归因和公平性问题，甚至哲学中的创造性和自由意志。可以说，因果革命彻底改变了科学家处理因果问题的方式，形成了一门新学科—因果科学。

前的大多数 AI 系统只是曲线拟合，他们面临许多开放性难题本质上与因果相关，而其中的三个最主要困难 (1) 稳健性/适应性， (2) 可解释性，和 (3) 不能理解因果关系，而这些问题可以用现代因果建模解决。因果推理和机器学习融合，构建具备果推理能力的 Causal AI 系统，是实现强人工智能的关键步骤。

==== 报名方式 ====

[[File:因果科学与causal AI读书会第一期.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

=== 内容列表 ===
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]

[[File: 因果科学与Causal AI读书会-1.png |1300px| [https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能读书会] ==

本次读书会的目的是通过闭门分享讨论的形式，我们将为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境。帮助大家了解面向复杂系统的人工智能研究和前沿进展，了解深度学习，因果推断等方法论如何与复杂系统研究相互影响。为大家在自己的研究领域引入何种人工智能方法提供灵感。

此外，本次读书会还将邀请数名进行过高质量分享的青年学者参与我们后续的闭门研讨活动：“集智-凯风研读营”。研读营是集智年度最高水准的闭门科学研讨活动，是集智科学家们的年度聚会。在研读营期间，你将与多位来自不同领域，世界各个高校的集智科学家们进行为期一周的广泛而深刻的闭门交流，共享前沿知识和灵感。历届研读营都是集智科学家相互赋能的平台，每次研读营之后，集智科学家们都会带着新的灵感进一步推进自己的研究。

=== 基本介绍 ===

近 3 年来，随着数据量的井喷式增长，计算效率的显著提升，以深度学习为代表的人工智能技术迎来了第三次高潮，许多人工智能的产品应用在生活的方方面面，如人脸识别，机器翻译，语音识别等。但是进一步，人们希望机器可以辅助决策时却发现，以人类的视角没有办法很好的理解机器的决策，这时候就存在人与机器的「信任鸿沟」。我们不敢真正信任机器的决策，这也是人工智能在落地智能金融，无人驾驶等更复杂领域时遇到的问题和瓶颈。

所以为了更好利用机器的智能，理解复杂世界，人们开始寻求新的解释世界的方式：希望可以从「复杂系统」的角度进行突破，借助人工智能的方法和技术，揭开人工智能的黑箱，实现人与机器的真正信任。

集智俱乐部一直以来都是国内研究复杂科学的前沿阵地，我们希望可以发动社区内相关领域的研究者，一起来共同学习和探索，结合复杂系统的理论和方法，来更好的理解人工智能。所以我们发起了「面向复杂系统的人工智能研究」读书会。本次读书会将会围绕下面二个子主题，分别是：
基于深度学习的复杂系统自动建模
基于可解释性的因果推断方法论

==== 报名方式 ====

* 第一步：扫码填写报名信息。
* 第二步：信息填写之后，会弹出对应的负责人微信二维码，截图扫码添加二维码即可。
* 第三步：添加负责人微信号，提交保证金399元。
* 第四步：拉入对应的读书会讨论群。
* 第五步：想进一步继续参与研读营的朋友，发送简历或个人网站，research gate主页等能说明身份的资料给到负责人，在读书会结束之后，将公布研读营入选名单。

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1775

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=79 面向复杂系统的人工智能读书会论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] ==

科学是研究实践、是理性精神，也是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。科学学则是一门学科，旨在深入理解科学研究的种种因素并推动科学发展。

=== 基本介绍 ===

科学是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。与人类社会的其他复杂系统相比，科学通过自我革新精神实现了更大跨度的发展（科学革命），又通过文献传承更好的记录了自身的发展历史。

科学复杂系统中的事件对世界有广泛而深刻的影响：
* 创新是如何发生的
* 科学思想与知识是如何传播的
* 各学科发展的趋势是什么
* 跨学科研究何以不断涌现
* 团队规模如何影响科研成果
* 科学家的职业生涯与成就有无规律可循
* ...

这些都是科学学研究的问题。通过研究和回答这些问题，我们能够以科学的视角认知科学、理解科学，进而也促进科学事业的发展。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/2014

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/_Ye_9_88VAoCJQqro-OB-g Science经典综述文章：什么是科学学]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=70 复杂系统下的科学学]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=12 计算社会科学入门路径]，这个路径是梳理了计算社会科学的历史和研究方法，并列举了一些重要且经典的论文。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ==

复杂系统广阔而神秘，地球上的生物、气候、人脑、社会和经济的组织、一个生态系统、一个活细胞、甚至整个宇宙都属于复杂系统。本文旨在召集对复杂系统建模感兴趣或正在进行相关研究的朋友参与到此次读书会中，通过阅读经典文章，大家集思广益，激发科研想法，促进科研合作。

=== 基本介绍 ===

复杂系统是对生物，社会，金融，气候等不同领域内大量现象进行建模的重要手段。复杂系统的一大特征是，在系统内存在着大量个体，他们之间会发生相互作用。在现实生活中，尤其是在当今的大数据时代，我们通常面临的问题就是我们拥有大量对系统进行观察的数据，如个体个体的时间演变状态，个体的信息，而无法直接观察到个体之间的网络连接结构，也不知道个体之间的动力学演化规则。复杂网路自动建模问题关注的即是通过数据驱动，通过机器学习或其他算法去找到他们相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个复杂系统进行建模。

本次读书会的核心目的是「助力科研」，旨在汇集一批对复杂系统自动建模感兴趣或者正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿或者经典的对复杂系统进行结构和动力学重构的文章，进行深度讨论和交流，从而激发科研想法，促进读书会成员内部的科研的合作，产出和落地，并产生学术价值。

这是一个长期的读书会活动，读书会预计持续时间为半年，每2周会有人选择网络重构文献待续列表中论文（会持续增加新的经典和前沿论文），制作论文解读的 ppt 文件，在 zoom 会议软件上按照每2周1次，每次研读2-3篇论文的形式进行，以分享、讨论、复现代码为主。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1740

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=20 复杂系统自动建模必读论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

集智俱乐部读书会

2021-05-06T08:46:49Z

Tensor麻麻麻：/* [社会计算读书会] */

{{#seo:
|keywords=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
|description=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
}}

集智俱乐部读书会是面向广大科研工作者的系列论文研读活动，其目的是共同深入学习探讨某个科学议题，了解前沿进展，激发科研灵感，促进科研合作，降低科研门槛。

读书会活动始于 2008 年，至今已经有 40 余个主题，内容涵盖复杂系统、人工智能、脑与意识、生命科学、因果科学、计算社会科学等。凝聚了众多优秀科研工作者，促进了科研合作发表论文，孵化了许多科研产品。如 2013 年的“深度学习”读书会孕育了彩云天气 APP，2015 年的“集体注意力流”读书会产生了众包书籍《走近2050》等。

集智俱乐部从2020年开始举办线上读书会，目前已有因果科学、生命复杂性、图神经网络、复杂系统自动建模、科学学、复杂经济学等主题的读书会，沉淀了非常多的主题和讨论，具体可看以下列表。

{| class="wikitable"
|+ 集智俱乐部2020-2021年读书会排期表
|-
! 读书会主题!! 核心发起人 !! 运营负责人 !! 报名途径 !! 持续期数 !! 当前状态 !! 固定时间
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] || 李奉治等 || 王婷 || https://campus.swarma.org/form/activity/27 || 11 || 进行中 || 周日上午10：00-12：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] || 李红刚等||王朝会 ||https://campus.swarma.org/form/activity/24 || 16 || 进行中|| 周二晚上8：00-10：00
|-
| [https://pattern.swarma.org/path?id=125 企业发展建模与预测读书会] || 张江等 || 陶如意 || https://campus.swarma.org/form/activity/31
|| 10 || 进行中 || 每周一晚上20:00--22:00
|-
| [https://pattern.swarma.org/path?id=125 社会计算读书会] ||王硕等 || 王建男|| https://campus.swarma.org/form/activity/32 || 10 || 即将开启 || 5月27日起，每周四晚上8：00-10：00
|-
|[https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] || 傅渥成等 ||刘培源 || https://campus.swarma.org/form/activity/16 ||12 || 已结束 ||周四晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] || 龚鹤扬等 || 王婷||https://campus.swarma.org/form/activity/12||14 || 已结束 ||周日晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能研究读书会] || 张江 ||张章 || https://campus.swarma.org/form/activity/8 ||9 ||已结束 ||周日晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] || 胡乔 || 胡乔|| https://campus.swarma.org/form/activity/7 ||6 || 已结束 || 周三晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ||张江 ||王婷 ||https://campus.swarma.org/form/activity/3 ||12 ||已结束 || 周日晚上8：00-10：00
|-

| 复杂管理学读书会||待定 || 待定 || || || 待开始 ||
|-

| 城市复杂性读书会|| 待定 || 王婷 || || ||待开始 ||
|-
|}

== [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] ==

为了进一步帮助整个社群的参与者拥有将因果推理的方法真正的应用到自己相关的研究中的能力，从基础知识及基本技能建立因果科学的计算框架，掌握举一反三，发现真正的问题并解决问题的能力；我们启动了因果科学社区的第二季读书会。

=== 基本介绍 ===

哥伦比亚大学 CausalAI 实验室主任 Elias Bareinboim 在其 ACM 邀请文章中提到：“如果我们希望下一代人工智能系统是安全的，稳健的，与人类兼容的，提升人类社会福祉的，那么把因果之梯和人类经验连接起来是至关重要的步骤”。回顾人类从亚里士多德开始的 2000 多年的因果研究历程，探求事物之间的因果关系是哲学、自然科学和社会科学等众多研究所追求的终极目标。那么如何让 AI 系统超越曲线拟合，攀登因果之梯思考为什么，并使用因果建模回答因果问题？是本次读书会希望解决的问题。

读书会期间将会精读两本因果科学方向最广泛认可入门教材（具体内容见下方阅读材料），我们不仅将共同完成书籍中的思考题，同时还独创性地加入编程实践内容，让大家可以亲手体验因果科学的美丽。
新的读书会将着重介绍如何计算干预分布，如何从观察和干预数据中推断因果模型，以及因果思想如何产生用于经典机器学习问题。非常适合有机器学习背景，希望深入学习研究因果科学的基础知识和重要模型方法，寻求解决相关研究问题的朋友参加。

==== 参与方式 ====

[[File:因果科学读书会报名.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容:[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址]
[[File:因果科学第二期报名.png|1300px |[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址] ]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/mOdTI0gR9rsRyX4fz3mYNA 因果科学入门读什么书？Y. Bengio博士候选人的研读路径推荐]

[https://mp.weixin.qq.com/s/TtYsTyyGEX7U1ZOSl-lsPw 前沿综述：因果推断与因果性学习研究进展]

[https://mp.weixin.qq.com/s/W6PIE211TavEgg_s3adDdg 因果表征学习最新综述：连接因果科学和机器学习的桥梁]

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] ==

为了更好地普及复杂经济学思想，促进复杂经济学教育，推进复杂经济学研究，集智俱乐部特筹备复杂经济学的主题读书会。读书会由北京师范大学李红刚教授发起，获得王有贵、周涛、吕琳媛、张江、陈清华、李睿琪六位老师的内容支持。

=== 基本介绍 ===

传统的主流经济学基于理性人假设，寻求静态的均衡结果。而复杂经济学是一门超越了均衡范式的经济学，它认为经济不是机械的、确定的、可预测的，而是有机的、不确定的、永远在演化进程中。

复杂经济学以一种不同的方式来思考经济，将经济视作不断进行自我“计算”、自我创建和自我更新的处于动态过程中的演化系统。它强调偶然性、意义构建和“一切变化皆有可能”，是一门以预测、反应、创新和替代为基础的“动词”意义上的学科。

复杂经济学以非均衡为基本前提（均衡是其特例），用更具一般性的方法来研究经济，它不仅是对传统经济学的补充和拓展，更可能稳步走向未来经济学的中心。

目前的复杂经济学研究一般基于复杂系统思维，使用多主体建模、复杂网络、统计物理和其它学科、以及大数据分析等思想方法工具，去研究一些传统经济学有意忽视或难以处理的社会经济问题。

==== 参与方式 ====

[[File:复杂经济学读书会.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]
[[File:复杂经济学读书会2_compressed.jpg|1300px| [https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/sAcfkZXlKuE1Y0ooU6JePg César Hidalgo：收益递增的复杂性]

[https://mp.weixin.qq.com/s/_C7v1-lx_BpRSJb1Bv775w 布莱恩·阿瑟：数字经济是增长新引擎，还是潘多拉魔盒？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/3yj4LN3IV0UNkXHcQDyLzQ 为什么大脑都是吝啬鬼——大脑网络组织中的经济学]

==== 相关路径 ====

[https://pattern.swarma.org/path?id=109 复杂经济学读书会论文清单]

== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 复杂系统自动建模——企业建模与发展预测读书会] ==

复杂系统自动建模是通过数据驱动，使用机器学习或其他算法，去找到复杂系统的相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个系统进行建模的技术。

此前，我们已经展开了两季复杂系统自动建模主题的读书会。

在第一季读书会中，我们以“助力科研”为核心目的，汇集了一批对复杂系统自动建模感兴趣，以及正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿和经典文献，对复杂系统进行结构和动力学重构领域进行了深度的讨论和交流。

而在第二季“面向复杂系统人工智能研究”的读书会中，我们着重关注用复杂系统的理论和方法更好地理解人工智能，探讨了基于深度学习的复杂系统自动建模技术，以及基于可解释性的因果推断方法论。并且在此基础上，集智俱乐部涌现出了“因果科学社区”，“因果读书会”第二季也正如火如荼地进行中。

=== 基本介绍 ===

本次读书会是复杂系统自动建模系列读书会第三季。

实证数据表明，一些大企业创造的财富总量往往比一些国家还要多。例如，2019年，苹果公司的总资产为3385亿美元，超过了全球第38大经济体新加坡的国内生产总值(GDP) ；中国最大的互联网企业之一阿里集团的总资产为1438亿美元，几乎和乌克兰的 GDP相等。另一方面，企业是当代经济的基本单位，也是人类与经济环境互动的主要载体。因此，理解企业的演化规律，与理解经济、国家、城市的演化一样，都是我们认识社会系统的重要手段。

而企业是一个典型的复杂系统。企业内部，企业与企业之间都存在着相互作用关系，并且这种相互作用又会推动企业系统的演化。《规模》这本书介绍了企业和生命体一样，存在生长、新陈代谢，以及死亡的机制，探索了不同类型的系统背后存在的统一规律，将网络和规模缩放范式应用于公司的动力学、生长和结构上来，推动了用复杂科学的视角对企业系统的进一步讨论。

我们这次主要内容聚焦于复杂系统自动建模技术在企业研究领域的应用，包括企业破产预测，企业财务属性预测，企业网络研究，企业建模等等。目的在于进一步深入探索复杂科学理论和方法在实证研究中的应用，进一步揭示真实世界的运作模式。

我们也邀请了来自管理科学的老师和同学，对企业研究领域当前关注的问题和方法进行分享，以期实现机器学习、管理科学、网络科学等多学科的碰撞。

==== 报名方式 ====

[[文件:报名表.png|200px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2570 企业读书会回放地址点击跳转]

=== 其他参考资料 ===

==== 前两季视频回放 ====

[https://campus.swarma.org/course/1740 复杂系统自动建模第一期的内容回放]
[https://campus.swarma.org/course/1775 复杂系统自动建模第二期的内容回放]

==== 相关文章资料 ====
[https://mp.weixin.qq.com/s/iIq4VaLMz_zhquoFL10oYw 企业规模法则：数学模型如何破解公司组织层级难题]
[https://mp.weixin.qq.com/s/ouu4cfM0ovYUtBPY5hXTiA 为什么公司有衰老死亡，而城市却长生不老？]
[https://mp.weixin.qq.com/s/LQlyD9YFrEci8V-ZJyZMKg 如何用网络科学预测创业公司未来成败？]
[https://mp.weixin.qq.com/s/_qhFxmF-qAvZRyHY37haOQ PNAS刊文揭秘三千万员工大数据：初创公司要想生存，就应该这样招人]
[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]

==== 相关路径 ====
[https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]
[https://pattern.swarma.org/path?id=84 路径 - 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]
[https://pattern.swarma.org/path?id=28 路径 - 复杂网络动力学系统重构文献]
[https://pattern.swarma.org/path?id=20 路径 - 复杂系统自动建模必读论文列表]

——————————————————————————————————

== [社会计算读书会] ==

为了相关领域学者更好地讨论和交流，推动交叉学科间的合作，促进社会计算的发展和研究，集智社会计算读书会期待和大家一起分享论文、讨论和交流碰撞。

=== 基本介绍 ===

数字技术不仅彻底改变了我们的社会，也正在改变我们研究社会的方式。目前，硅谷里那些价值不菲的公司、许多强大的政府机构和影响力颇大的社会运动都在利用这一点。而这一切的共同点是，它们都在使用计算工具或数据处理技术来帮助理解并影响人类的行为及其社会动力学。

在这个数据时代里，数字足迹毫无保留地记录下了日益增多的人类社会中的各种互动信息，而对这些信息的研究可以使我们对社会的本质及其运作规律获得前所未有的认知和理解。这其中包括了长期以来令人困惑的错综复杂的社会网络，计算能力的改变让该领域的研究取得了长足进步，诸如机器学习和自然语言处理等技术的进步使得科学家可以检测和分析那些隐藏的模式。计算仿真将使我们拥有模拟已知现实甚至探索未知条件的能力，这些变化彻底改变了传统的社会科学研究范式。
新的研究范式方兴未艾，而本读书会希望将这些新的研究范式呈现出来并集结起来，通过分享和讨论加强社区的交流碰撞，促进对这个领域的梳理和建设。

==== 参与方式 ====

[[File:社会计算读书会报名.png|300px]]

https://campus.swarma.org/form/activity/32

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金399元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容:[https://campus.swarma.org/course/2709 社会计算读书会回放地址]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=126 集智俱乐部【社会计算读书会】论文列表]，这个是读书会中列出的论文。

——————————————————————————————————

== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] ==

生命作为最典型的复杂系统，从细胞到个体再到群体，在不同层次上都展现出各种复杂性，引发不同学科研究者的兴趣。为了促进生命复杂系统的跨学科交流，我们策划“生命复杂性”系列读书会，组织精读和讨论相关研究。

=== 基本介绍 ===

在物理学家薛定谔的《生命是什么》中，生命以负熵为食，能够新陈代谢和自我复制。

* 在自创生理论看来，生命就是一个复杂的化学网络，每时每刻都在不断地生成自己，仅仅是化学过程。
*
* 从计算的视角，生命就是一台图灵机。碱基配的过程与图灵二进制的工作原理如出一辙。
*
* 而从信息的视角，生命主体是能将自身信息从过去传播到未来、并保持一定时间完整性度量的集合体。

对“生命是什么”的定义，流派众多。在本次读书会中，我们尝试跳出生物学的桎梏，从物理和信息的角度，理解生命是什么，个体与环境的边界是什么。

==== 报名方式 ====
[[File:生命复杂性读书会报名表.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。
第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。
第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]

[[File: 生命复杂性读书会.jpg |1300px| [https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/zUlrRQNZg2nY2k535mj1wQ 生命是什么？圣塔菲研究所提出“个体信息理论”，重新定义个体生命]

[https://mp.weixin.qq.com/s/xe54zCUPKQAf6wfx666hxQ 生命起源百年探索：进化论、信息论、热力学谁是主角？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/YqvLBfnkkXq4T33j3AhqAg 生命起源研究的新里程碑：Science刊文揭示前生命化学自催化网络]

[https://mp.weixin.qq.com/s/qH_6-4smLQdHkh8YpfEvMw 为什么蛋白质兼具可塑性与稳定性？从进化视角揭示生命复杂系统的内在平衡]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=105 「生命—信息—物理」生命复杂性读书会论文清单（更新中）]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] ==

本次读书会的目的是希望可以出版一本关于因果推理相关的书籍，我们希望可以通过闭门分享讨论的形式，为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境，共同掌握因果推理的基础知识，前沿探究，和业界应用，同时将读书会的产出以科普书籍的方式出版。

=== 基本介绍 ===

Judea Pearl 认为当下正在进行一场改变数据科学的新革命 — ”因果革命“。因果革命和以数据为中心的第一次数据科学革命，也就是大数据革命（涉及机器学习，深度学习及其应用，例如Alpha-Go、语音识别、机器翻译、自动驾驶等等）的不同之处在于，它以科学为中心，涉及从数据到政策、可解释性、机制的泛化，再到一些社会科学中的归因和公平性问题，甚至哲学中的创造性和自由意志。可以说，因果革命彻底改变了科学家处理因果问题的方式，形成了一门新学科—因果科学。

前的大多数 AI 系统只是曲线拟合，他们面临许多开放性难题本质上与因果相关，而其中的三个最主要困难 (1) 稳健性/适应性， (2) 可解释性，和 (3) 不能理解因果关系，而这些问题可以用现代因果建模解决。因果推理和机器学习融合，构建具备果推理能力的 Causal AI 系统，是实现强人工智能的关键步骤。

==== 报名方式 ====

[[File:因果科学与causal AI读书会第一期.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

=== 内容列表 ===
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]

[[File: 因果科学与Causal AI读书会-1.png |1300px| [https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能读书会] ==

本次读书会的目的是通过闭门分享讨论的形式，我们将为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境。帮助大家了解面向复杂系统的人工智能研究和前沿进展，了解深度学习，因果推断等方法论如何与复杂系统研究相互影响。为大家在自己的研究领域引入何种人工智能方法提供灵感。

此外，本次读书会还将邀请数名进行过高质量分享的青年学者参与我们后续的闭门研讨活动：“集智-凯风研读营”。研读营是集智年度最高水准的闭门科学研讨活动，是集智科学家们的年度聚会。在研读营期间，你将与多位来自不同领域，世界各个高校的集智科学家们进行为期一周的广泛而深刻的闭门交流，共享前沿知识和灵感。历届研读营都是集智科学家相互赋能的平台，每次研读营之后，集智科学家们都会带着新的灵感进一步推进自己的研究。

=== 基本介绍 ===

近 3 年来，随着数据量的井喷式增长，计算效率的显著提升，以深度学习为代表的人工智能技术迎来了第三次高潮，许多人工智能的产品应用在生活的方方面面，如人脸识别，机器翻译，语音识别等。但是进一步，人们希望机器可以辅助决策时却发现，以人类的视角没有办法很好的理解机器的决策，这时候就存在人与机器的「信任鸿沟」。我们不敢真正信任机器的决策，这也是人工智能在落地智能金融，无人驾驶等更复杂领域时遇到的问题和瓶颈。

所以为了更好利用机器的智能，理解复杂世界，人们开始寻求新的解释世界的方式：希望可以从「复杂系统」的角度进行突破，借助人工智能的方法和技术，揭开人工智能的黑箱，实现人与机器的真正信任。

集智俱乐部一直以来都是国内研究复杂科学的前沿阵地，我们希望可以发动社区内相关领域的研究者，一起来共同学习和探索，结合复杂系统的理论和方法，来更好的理解人工智能。所以我们发起了「面向复杂系统的人工智能研究」读书会。本次读书会将会围绕下面二个子主题，分别是：
基于深度学习的复杂系统自动建模
基于可解释性的因果推断方法论

==== 报名方式 ====

* 第一步：扫码填写报名信息。
* 第二步：信息填写之后，会弹出对应的负责人微信二维码，截图扫码添加二维码即可。
* 第三步：添加负责人微信号，提交保证金399元。
* 第四步：拉入对应的读书会讨论群。
* 第五步：想进一步继续参与研读营的朋友，发送简历或个人网站，research gate主页等能说明身份的资料给到负责人，在读书会结束之后，将公布研读营入选名单。

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1775

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=79 面向复杂系统的人工智能读书会论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] ==

科学是研究实践、是理性精神，也是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。科学学则是一门学科，旨在深入理解科学研究的种种因素并推动科学发展。

=== 基本介绍 ===

科学是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。与人类社会的其他复杂系统相比，科学通过自我革新精神实现了更大跨度的发展（科学革命），又通过文献传承更好的记录了自身的发展历史。

科学复杂系统中的事件对世界有广泛而深刻的影响：
* 创新是如何发生的
* 科学思想与知识是如何传播的
* 各学科发展的趋势是什么
* 跨学科研究何以不断涌现
* 团队规模如何影响科研成果
* 科学家的职业生涯与成就有无规律可循
* ...

这些都是科学学研究的问题。通过研究和回答这些问题，我们能够以科学的视角认知科学、理解科学，进而也促进科学事业的发展。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/2014

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/_Ye_9_88VAoCJQqro-OB-g Science经典综述文章：什么是科学学]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=70 复杂系统下的科学学]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=12 计算社会科学入门路径]，这个路径是梳理了计算社会科学的历史和研究方法，并列举了一些重要且经典的论文。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ==

复杂系统广阔而神秘，地球上的生物、气候、人脑、社会和经济的组织、一个生态系统、一个活细胞、甚至整个宇宙都属于复杂系统。本文旨在召集对复杂系统建模感兴趣或正在进行相关研究的朋友参与到此次读书会中，通过阅读经典文章，大家集思广益，激发科研想法，促进科研合作。

=== 基本介绍 ===

复杂系统是对生物，社会，金融，气候等不同领域内大量现象进行建模的重要手段。复杂系统的一大特征是，在系统内存在着大量个体，他们之间会发生相互作用。在现实生活中，尤其是在当今的大数据时代，我们通常面临的问题就是我们拥有大量对系统进行观察的数据，如个体个体的时间演变状态，个体的信息，而无法直接观察到个体之间的网络连接结构，也不知道个体之间的动力学演化规则。复杂网路自动建模问题关注的即是通过数据驱动，通过机器学习或其他算法去找到他们相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个复杂系统进行建模。

本次读书会的核心目的是「助力科研」，旨在汇集一批对复杂系统自动建模感兴趣或者正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿或者经典的对复杂系统进行结构和动力学重构的文章，进行深度讨论和交流，从而激发科研想法，促进读书会成员内部的科研的合作，产出和落地，并产生学术价值。

这是一个长期的读书会活动，读书会预计持续时间为半年，每2周会有人选择网络重构文献待续列表中论文（会持续增加新的经典和前沿论文），制作论文解读的 ppt 文件，在 zoom 会议软件上按照每2周1次，每次研读2-3篇论文的形式进行，以分享、讨论、复现代码为主。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1740

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=20 复杂系统自动建模必读论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

文件:社会计算读书会报名.png

2021-05-06T08:38:22Z

Tensor麻麻麻：基于MsUpload的文件上传

基于MsUpload的文件上传

集智俱乐部读书会

2021-05-06T08:30:45Z

Tensor麻麻麻：/* [社会计算读书会] */

{{#seo:
|keywords=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
|description=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
}}

集智俱乐部读书会是面向广大科研工作者的系列论文研读活动，其目的是共同深入学习探讨某个科学议题，了解前沿进展，激发科研灵感，促进科研合作，降低科研门槛。

读书会活动始于 2008 年，至今已经有 40 余个主题，内容涵盖复杂系统、人工智能、脑与意识、生命科学、因果科学、计算社会科学等。凝聚了众多优秀科研工作者，促进了科研合作发表论文，孵化了许多科研产品。如 2013 年的“深度学习”读书会孕育了彩云天气 APP，2015 年的“集体注意力流”读书会产生了众包书籍《走近2050》等。

集智俱乐部从2020年开始举办线上读书会，目前已有因果科学、生命复杂性、图神经网络、复杂系统自动建模、科学学、复杂经济学等主题的读书会，沉淀了非常多的主题和讨论，具体可看以下列表。

{| class="wikitable"
|+ 集智俱乐部2020-2021年读书会排期表
|-
! 读书会主题!! 核心发起人 !! 运营负责人 !! 报名途径 !! 持续期数 !! 当前状态 !! 固定时间
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] || 李奉治等 || 王婷 || https://campus.swarma.org/form/activity/27 || 11 || 进行中 || 周日上午10：00-12：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] || 李红刚等||王朝会 ||https://campus.swarma.org/form/activity/24 || 16 || 进行中|| 周二晚上8：00-10：00
|-
| [https://pattern.swarma.org/path?id=125 企业发展建模与预测读书会] || 张江等 || 陶如意 || https://campus.swarma.org/form/activity/31
|| 10 || 进行中 || 每周一晚上20:00--22:00
|-
| [https://pattern.swarma.org/path?id=125 社会计算读书会] ||王硕等 || 王建男|| https://campus.swarma.org/form/activity/32 || 10 || 即将开启 || 5月27日起，每周四晚上8：00-10：00
|-
|[https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] || 傅渥成等 ||刘培源 || https://campus.swarma.org/form/activity/16 ||12 || 已结束 ||周四晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] || 龚鹤扬等 || 王婷||https://campus.swarma.org/form/activity/12||14 || 已结束 ||周日晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能研究读书会] || 张江 ||张章 || https://campus.swarma.org/form/activity/8 ||9 ||已结束 ||周日晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] || 胡乔 || 胡乔|| https://campus.swarma.org/form/activity/7 ||6 || 已结束 || 周三晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ||张江 ||王婷 ||https://campus.swarma.org/form/activity/3 ||12 ||已结束 || 周日晚上8：00-10：00
|-

| 复杂管理学读书会||待定 || 待定 || || || 待开始 ||
|-

| 城市复杂性读书会|| 待定 || 王婷 || || ||待开始 ||
|-
|}

== [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] ==

为了进一步帮助整个社群的参与者拥有将因果推理的方法真正的应用到自己相关的研究中的能力，从基础知识及基本技能建立因果科学的计算框架，掌握举一反三，发现真正的问题并解决问题的能力；我们启动了因果科学社区的第二季读书会。

=== 基本介绍 ===

哥伦比亚大学 CausalAI 实验室主任 Elias Bareinboim 在其 ACM 邀请文章中提到：“如果我们希望下一代人工智能系统是安全的，稳健的，与人类兼容的，提升人类社会福祉的，那么把因果之梯和人类经验连接起来是至关重要的步骤”。回顾人类从亚里士多德开始的 2000 多年的因果研究历程，探求事物之间的因果关系是哲学、自然科学和社会科学等众多研究所追求的终极目标。那么如何让 AI 系统超越曲线拟合，攀登因果之梯思考为什么，并使用因果建模回答因果问题？是本次读书会希望解决的问题。

读书会期间将会精读两本因果科学方向最广泛认可入门教材（具体内容见下方阅读材料），我们不仅将共同完成书籍中的思考题，同时还独创性地加入编程实践内容，让大家可以亲手体验因果科学的美丽。
新的读书会将着重介绍如何计算干预分布，如何从观察和干预数据中推断因果模型，以及因果思想如何产生用于经典机器学习问题。非常适合有机器学习背景，希望深入学习研究因果科学的基础知识和重要模型方法，寻求解决相关研究问题的朋友参加。

==== 参与方式 ====

[[File:因果科学读书会报名.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容:[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址]
[[File:因果科学第二期报名.png|1300px |[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址] ]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/mOdTI0gR9rsRyX4fz3mYNA 因果科学入门读什么书？Y. Bengio博士候选人的研读路径推荐]

[https://mp.weixin.qq.com/s/TtYsTyyGEX7U1ZOSl-lsPw 前沿综述：因果推断与因果性学习研究进展]

[https://mp.weixin.qq.com/s/W6PIE211TavEgg_s3adDdg 因果表征学习最新综述：连接因果科学和机器学习的桥梁]

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] ==

为了更好地普及复杂经济学思想，促进复杂经济学教育，推进复杂经济学研究，集智俱乐部特筹备复杂经济学的主题读书会。读书会由北京师范大学李红刚教授发起，获得王有贵、周涛、吕琳媛、张江、陈清华、李睿琪六位老师的内容支持。

=== 基本介绍 ===

传统的主流经济学基于理性人假设，寻求静态的均衡结果。而复杂经济学是一门超越了均衡范式的经济学，它认为经济不是机械的、确定的、可预测的，而是有机的、不确定的、永远在演化进程中。

复杂经济学以一种不同的方式来思考经济，将经济视作不断进行自我“计算”、自我创建和自我更新的处于动态过程中的演化系统。它强调偶然性、意义构建和“一切变化皆有可能”，是一门以预测、反应、创新和替代为基础的“动词”意义上的学科。

复杂经济学以非均衡为基本前提（均衡是其特例），用更具一般性的方法来研究经济，它不仅是对传统经济学的补充和拓展，更可能稳步走向未来经济学的中心。

目前的复杂经济学研究一般基于复杂系统思维，使用多主体建模、复杂网络、统计物理和其它学科、以及大数据分析等思想方法工具，去研究一些传统经济学有意忽视或难以处理的社会经济问题。

==== 参与方式 ====

[[File:复杂经济学读书会.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]
[[File:复杂经济学读书会2_compressed.jpg|1300px| [https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/sAcfkZXlKuE1Y0ooU6JePg César Hidalgo：收益递增的复杂性]

[https://mp.weixin.qq.com/s/_C7v1-lx_BpRSJb1Bv775w 布莱恩·阿瑟：数字经济是增长新引擎，还是潘多拉魔盒？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/3yj4LN3IV0UNkXHcQDyLzQ 为什么大脑都是吝啬鬼——大脑网络组织中的经济学]

==== 相关路径 ====

[https://pattern.swarma.org/path?id=109 复杂经济学读书会论文清单]

== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 复杂系统自动建模——企业建模与发展预测读书会] ==

复杂系统自动建模是通过数据驱动，使用机器学习或其他算法，去找到复杂系统的相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个系统进行建模的技术。

此前，我们已经展开了两季复杂系统自动建模主题的读书会。

在第一季读书会中，我们以“助力科研”为核心目的，汇集了一批对复杂系统自动建模感兴趣，以及正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿和经典文献，对复杂系统进行结构和动力学重构领域进行了深度的讨论和交流。

而在第二季“面向复杂系统人工智能研究”的读书会中，我们着重关注用复杂系统的理论和方法更好地理解人工智能，探讨了基于深度学习的复杂系统自动建模技术，以及基于可解释性的因果推断方法论。并且在此基础上，集智俱乐部涌现出了“因果科学社区”，“因果读书会”第二季也正如火如荼地进行中。

=== 基本介绍 ===

本次读书会是复杂系统自动建模系列读书会第三季。

实证数据表明，一些大企业创造的财富总量往往比一些国家还要多。例如，2019年，苹果公司的总资产为3385亿美元，超过了全球第38大经济体新加坡的国内生产总值(GDP) ；中国最大的互联网企业之一阿里集团的总资产为1438亿美元，几乎和乌克兰的 GDP相等。另一方面，企业是当代经济的基本单位，也是人类与经济环境互动的主要载体。因此，理解企业的演化规律，与理解经济、国家、城市的演化一样，都是我们认识社会系统的重要手段。

而企业是一个典型的复杂系统。企业内部，企业与企业之间都存在着相互作用关系，并且这种相互作用又会推动企业系统的演化。《规模》这本书介绍了企业和生命体一样，存在生长、新陈代谢，以及死亡的机制，探索了不同类型的系统背后存在的统一规律，将网络和规模缩放范式应用于公司的动力学、生长和结构上来，推动了用复杂科学的视角对企业系统的进一步讨论。

我们这次主要内容聚焦于复杂系统自动建模技术在企业研究领域的应用，包括企业破产预测，企业财务属性预测，企业网络研究，企业建模等等。目的在于进一步深入探索复杂科学理论和方法在实证研究中的应用，进一步揭示真实世界的运作模式。

我们也邀请了来自管理科学的老师和同学，对企业研究领域当前关注的问题和方法进行分享，以期实现机器学习、管理科学、网络科学等多学科的碰撞。

==== 报名方式 ====

[[文件:报名表.png|200px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2570 企业读书会回放地址点击跳转]

=== 其他参考资料 ===

==== 前两季视频回放 ====

[https://campus.swarma.org/course/1740 复杂系统自动建模第一期的内容回放]
[https://campus.swarma.org/course/1775 复杂系统自动建模第二期的内容回放]

==== 相关文章资料 ====
[https://mp.weixin.qq.com/s/iIq4VaLMz_zhquoFL10oYw 企业规模法则：数学模型如何破解公司组织层级难题]
[https://mp.weixin.qq.com/s/ouu4cfM0ovYUtBPY5hXTiA 为什么公司有衰老死亡，而城市却长生不老？]
[https://mp.weixin.qq.com/s/LQlyD9YFrEci8V-ZJyZMKg 如何用网络科学预测创业公司未来成败？]
[https://mp.weixin.qq.com/s/_qhFxmF-qAvZRyHY37haOQ PNAS刊文揭秘三千万员工大数据：初创公司要想生存，就应该这样招人]
[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]

==== 相关路径 ====
[https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]
[https://pattern.swarma.org/path?id=84 路径 - 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]
[https://pattern.swarma.org/path?id=28 路径 - 复杂网络动力学系统重构文献]
[https://pattern.swarma.org/path?id=20 路径 - 复杂系统自动建模必读论文列表]

——————————————————————————————————

== [社会计算读书会] ==

为了相关领域学者更好地讨论和交流，推动交叉学科间的合作，促进社会计算的发展和研究，集智社会计算读书会期待和大家一起分享论文、讨论和交流碰撞。

=== 基本介绍 ===

数字技术不仅彻底改变了我们的社会，也正在改变我们研究社会的方式。目前，硅谷里那些价值不菲的公司、许多强大的政府机构和影响力颇大的社会运动都在利用这一点。而这一切的共同点是，它们都在使用计算工具或数据处理技术来帮助理解并影响人类的行为及其社会动力学。

在这个数据时代里，数字足迹毫无保留地记录下了日益增多的人类社会中的各种互动信息，而对这些信息的研究可以使我们对社会的本质及其运作规律获得前所未有的认知和理解。这其中包括了长期以来令人困惑的错综复杂的社会网络，计算能力的改变让该领域的研究取得了长足进步，诸如机器学习和自然语言处理等技术的进步使得科学家可以检测和分析那些隐藏的模式。计算仿真将使我们拥有模拟已知现实甚至探索未知条件的能力，这些变化彻底改变了传统的社会科学研究范式。
新的研究范式方兴未艾，而本读书会希望将这些新的研究范式呈现出来并集结起来，通过分享和讨论加强社区的交流碰撞，促进对这个领域的梳理和建设。

==== 参与方式 ====

[[File:社会计算读书会报名.jpg|400px]]

https://campus.swarma.org/form/activity/32

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金399元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容:[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址]
[[File:因果科学第二期报名.png|1300px |[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址] ]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/mOdTI0gR9rsRyX4fz3mYNA 因果科学入门读什么书？Y. Bengio博士候选人的研读路径推荐]

[https://mp.weixin.qq.com/s/TtYsTyyGEX7U1ZOSl-lsPw 前沿综述：因果推断与因果性学习研究进展]

[https://mp.weixin.qq.com/s/W6PIE211TavEgg_s3adDdg 因果表征学习最新综述：连接因果科学和机器学习的桥梁]

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

——————————————————————————————————

== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] ==

生命作为最典型的复杂系统，从细胞到个体再到群体，在不同层次上都展现出各种复杂性，引发不同学科研究者的兴趣。为了促进生命复杂系统的跨学科交流，我们策划“生命复杂性”系列读书会，组织精读和讨论相关研究。

=== 基本介绍 ===

在物理学家薛定谔的《生命是什么》中，生命以负熵为食，能够新陈代谢和自我复制。

* 在自创生理论看来，生命就是一个复杂的化学网络，每时每刻都在不断地生成自己，仅仅是化学过程。
*
* 从计算的视角，生命就是一台图灵机。碱基配的过程与图灵二进制的工作原理如出一辙。
*
* 而从信息的视角，生命主体是能将自身信息从过去传播到未来、并保持一定时间完整性度量的集合体。

对“生命是什么”的定义，流派众多。在本次读书会中，我们尝试跳出生物学的桎梏，从物理和信息的角度，理解生命是什么，个体与环境的边界是什么。

==== 报名方式 ====
[[File:生命复杂性读书会报名表.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。
第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。
第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]

[[File: 生命复杂性读书会.jpg |1300px| [https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/zUlrRQNZg2nY2k535mj1wQ 生命是什么？圣塔菲研究所提出“个体信息理论”，重新定义个体生命]

[https://mp.weixin.qq.com/s/xe54zCUPKQAf6wfx666hxQ 生命起源百年探索：进化论、信息论、热力学谁是主角？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/YqvLBfnkkXq4T33j3AhqAg 生命起源研究的新里程碑：Science刊文揭示前生命化学自催化网络]

[https://mp.weixin.qq.com/s/qH_6-4smLQdHkh8YpfEvMw 为什么蛋白质兼具可塑性与稳定性？从进化视角揭示生命复杂系统的内在平衡]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=105 「生命—信息—物理」生命复杂性读书会论文清单（更新中）]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] ==

本次读书会的目的是希望可以出版一本关于因果推理相关的书籍，我们希望可以通过闭门分享讨论的形式，为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境，共同掌握因果推理的基础知识，前沿探究，和业界应用，同时将读书会的产出以科普书籍的方式出版。

=== 基本介绍 ===

Judea Pearl 认为当下正在进行一场改变数据科学的新革命 — ”因果革命“。因果革命和以数据为中心的第一次数据科学革命，也就是大数据革命（涉及机器学习，深度学习及其应用，例如Alpha-Go、语音识别、机器翻译、自动驾驶等等）的不同之处在于，它以科学为中心，涉及从数据到政策、可解释性、机制的泛化，再到一些社会科学中的归因和公平性问题，甚至哲学中的创造性和自由意志。可以说，因果革命彻底改变了科学家处理因果问题的方式，形成了一门新学科—因果科学。

前的大多数 AI 系统只是曲线拟合，他们面临许多开放性难题本质上与因果相关，而其中的三个最主要困难 (1) 稳健性/适应性， (2) 可解释性，和 (3) 不能理解因果关系，而这些问题可以用现代因果建模解决。因果推理和机器学习融合，构建具备果推理能力的 Causal AI 系统，是实现强人工智能的关键步骤。

==== 报名方式 ====

[[File:因果科学与causal AI读书会第一期.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

=== 内容列表 ===
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]

[[File: 因果科学与Causal AI读书会-1.png |1300px| [https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能读书会] ==

本次读书会的目的是通过闭门分享讨论的形式，我们将为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境。帮助大家了解面向复杂系统的人工智能研究和前沿进展，了解深度学习，因果推断等方法论如何与复杂系统研究相互影响。为大家在自己的研究领域引入何种人工智能方法提供灵感。

此外，本次读书会还将邀请数名进行过高质量分享的青年学者参与我们后续的闭门研讨活动：“集智-凯风研读营”。研读营是集智年度最高水准的闭门科学研讨活动，是集智科学家们的年度聚会。在研读营期间，你将与多位来自不同领域，世界各个高校的集智科学家们进行为期一周的广泛而深刻的闭门交流，共享前沿知识和灵感。历届研读营都是集智科学家相互赋能的平台，每次研读营之后，集智科学家们都会带着新的灵感进一步推进自己的研究。

=== 基本介绍 ===

近 3 年来，随着数据量的井喷式增长，计算效率的显著提升，以深度学习为代表的人工智能技术迎来了第三次高潮，许多人工智能的产品应用在生活的方方面面，如人脸识别，机器翻译，语音识别等。但是进一步，人们希望机器可以辅助决策时却发现，以人类的视角没有办法很好的理解机器的决策，这时候就存在人与机器的「信任鸿沟」。我们不敢真正信任机器的决策，这也是人工智能在落地智能金融，无人驾驶等更复杂领域时遇到的问题和瓶颈。

所以为了更好利用机器的智能，理解复杂世界，人们开始寻求新的解释世界的方式：希望可以从「复杂系统」的角度进行突破，借助人工智能的方法和技术，揭开人工智能的黑箱，实现人与机器的真正信任。

集智俱乐部一直以来都是国内研究复杂科学的前沿阵地，我们希望可以发动社区内相关领域的研究者，一起来共同学习和探索，结合复杂系统的理论和方法，来更好的理解人工智能。所以我们发起了「面向复杂系统的人工智能研究」读书会。本次读书会将会围绕下面二个子主题，分别是：
基于深度学习的复杂系统自动建模
基于可解释性的因果推断方法论

==== 报名方式 ====

* 第一步：扫码填写报名信息。
* 第二步：信息填写之后，会弹出对应的负责人微信二维码，截图扫码添加二维码即可。
* 第三步：添加负责人微信号，提交保证金399元。
* 第四步：拉入对应的读书会讨论群。
* 第五步：想进一步继续参与研读营的朋友，发送简历或个人网站，research gate主页等能说明身份的资料给到负责人，在读书会结束之后，将公布研读营入选名单。

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1775

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=79 面向复杂系统的人工智能读书会论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] ==

科学是研究实践、是理性精神，也是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。科学学则是一门学科，旨在深入理解科学研究的种种因素并推动科学发展。

=== 基本介绍 ===

科学是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。与人类社会的其他复杂系统相比，科学通过自我革新精神实现了更大跨度的发展（科学革命），又通过文献传承更好的记录了自身的发展历史。

科学复杂系统中的事件对世界有广泛而深刻的影响：
* 创新是如何发生的
* 科学思想与知识是如何传播的
* 各学科发展的趋势是什么
* 跨学科研究何以不断涌现
* 团队规模如何影响科研成果
* 科学家的职业生涯与成就有无规律可循
* ...

这些都是科学学研究的问题。通过研究和回答这些问题，我们能够以科学的视角认知科学、理解科学，进而也促进科学事业的发展。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/2014

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/_Ye_9_88VAoCJQqro-OB-g Science经典综述文章：什么是科学学]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=70 复杂系统下的科学学]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=12 计算社会科学入门路径]，这个路径是梳理了计算社会科学的历史和研究方法，并列举了一些重要且经典的论文。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ==

复杂系统广阔而神秘，地球上的生物、气候、人脑、社会和经济的组织、一个生态系统、一个活细胞、甚至整个宇宙都属于复杂系统。本文旨在召集对复杂系统建模感兴趣或正在进行相关研究的朋友参与到此次读书会中，通过阅读经典文章，大家集思广益，激发科研想法，促进科研合作。

=== 基本介绍 ===

复杂系统是对生物，社会，金融，气候等不同领域内大量现象进行建模的重要手段。复杂系统的一大特征是，在系统内存在着大量个体，他们之间会发生相互作用。在现实生活中，尤其是在当今的大数据时代，我们通常面临的问题就是我们拥有大量对系统进行观察的数据，如个体个体的时间演变状态，个体的信息，而无法直接观察到个体之间的网络连接结构，也不知道个体之间的动力学演化规则。复杂网路自动建模问题关注的即是通过数据驱动，通过机器学习或其他算法去找到他们相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个复杂系统进行建模。

本次读书会的核心目的是「助力科研」，旨在汇集一批对复杂系统自动建模感兴趣或者正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿或者经典的对复杂系统进行结构和动力学重构的文章，进行深度讨论和交流，从而激发科研想法，促进读书会成员内部的科研的合作，产出和落地，并产生学术价值。

这是一个长期的读书会活动，读书会预计持续时间为半年，每2周会有人选择网络重构文献待续列表中论文（会持续增加新的经典和前沿论文），制作论文解读的 ppt 文件，在 zoom 会议软件上按照每2周1次，每次研读2-3篇论文的形式进行，以分享、讨论、复现代码为主。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1740

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=20 复杂系统自动建模必读论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

集智俱乐部读书会

2021-05-06T06:56:31Z

Tensor麻麻麻：

{{#seo:
|keywords=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
|description=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
}}

集智俱乐部读书会是面向广大科研工作者的系列论文研读活动，其目的是共同深入学习探讨某个科学议题，了解前沿进展，激发科研灵感，促进科研合作，降低科研门槛。

读书会活动始于 2008 年，至今已经有 40 余个主题，内容涵盖复杂系统、人工智能、脑与意识、生命科学、因果科学、计算社会科学等。凝聚了众多优秀科研工作者，促进了科研合作发表论文，孵化了许多科研产品。如 2013 年的“深度学习”读书会孕育了彩云天气 APP，2015 年的“集体注意力流”读书会产生了众包书籍《走近2050》等。

集智俱乐部从2020年开始举办线上读书会，目前已有因果科学、生命复杂性、图神经网络、复杂系统自动建模、科学学、复杂经济学等主题的读书会，沉淀了非常多的主题和讨论，具体可看以下列表。

{| class="wikitable"
|+ 集智俱乐部2020-2021年读书会排期表
|-
! 读书会主题!! 核心发起人 !! 运营负责人 !! 报名途径 !! 持续期数 !! 当前状态 !! 固定时间
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] || 李奉治等 || 王婷 || https://campus.swarma.org/form/activity/27 || 11 || 进行中 || 周日上午10：00-12：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] || 李红刚等||王朝会 ||https://campus.swarma.org/form/activity/24 || 16 || 进行中|| 周二晚上8：00-10：00
|-
| [https://pattern.swarma.org/path?id=125 企业发展建模与预测读书会] || 张江等 || 陶如意 || https://campus.swarma.org/form/activity/31
|| 10 || 进行中 || 每周一晚上20:00--22:00
|-
| [https://pattern.swarma.org/path?id=125 社会计算读书会] ||王硕等 || 王建男|| https://campus.swarma.org/form/activity/32 || 10 || 即将开启 || 5月27日起，每周四晚上8：00-10：00
|-
|[https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] || 傅渥成等 ||刘培源 || https://campus.swarma.org/form/activity/16 ||12 || 已结束 ||周四晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] || 龚鹤扬等 || 王婷||https://campus.swarma.org/form/activity/12||14 || 已结束 ||周日晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能研究读书会] || 张江 ||张章 || https://campus.swarma.org/form/activity/8 ||9 ||已结束 ||周日晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] || 胡乔 || 胡乔|| https://campus.swarma.org/form/activity/7 ||6 || 已结束 || 周三晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ||张江 ||王婷 ||https://campus.swarma.org/form/activity/3 ||12 ||已结束 || 周日晚上8：00-10：00
|-

| 复杂管理学读书会||待定 || 待定 || || || 待开始 ||
|-

| 城市复杂性读书会|| 待定 || 王婷 || || ||待开始 ||
|-
|}

== [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] ==

为了进一步帮助整个社群的参与者拥有将因果推理的方法真正的应用到自己相关的研究中的能力，从基础知识及基本技能建立因果科学的计算框架，掌握举一反三，发现真正的问题并解决问题的能力；我们启动了因果科学社区的第二季读书会。

=== 基本介绍 ===

哥伦比亚大学 CausalAI 实验室主任 Elias Bareinboim 在其 ACM 邀请文章中提到：“如果我们希望下一代人工智能系统是安全的，稳健的，与人类兼容的，提升人类社会福祉的，那么把因果之梯和人类经验连接起来是至关重要的步骤”。回顾人类从亚里士多德开始的 2000 多年的因果研究历程，探求事物之间的因果关系是哲学、自然科学和社会科学等众多研究所追求的终极目标。那么如何让 AI 系统超越曲线拟合，攀登因果之梯思考为什么，并使用因果建模回答因果问题？是本次读书会希望解决的问题。

读书会期间将会精读两本因果科学方向最广泛认可入门教材（具体内容见下方阅读材料），我们不仅将共同完成书籍中的思考题，同时还独创性地加入编程实践内容，让大家可以亲手体验因果科学的美丽。
新的读书会将着重介绍如何计算干预分布，如何从观察和干预数据中推断因果模型，以及因果思想如何产生用于经典机器学习问题。非常适合有机器学习背景，希望深入学习研究因果科学的基础知识和重要模型方法，寻求解决相关研究问题的朋友参加。

==== 参与方式 ====

[[File:因果科学读书会报名.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容:[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址]
[[File:因果科学第二期报名.png|1300px |[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址] ]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/mOdTI0gR9rsRyX4fz3mYNA 因果科学入门读什么书？Y. Bengio博士候选人的研读路径推荐]

[https://mp.weixin.qq.com/s/TtYsTyyGEX7U1ZOSl-lsPw 前沿综述：因果推断与因果性学习研究进展]

[https://mp.weixin.qq.com/s/W6PIE211TavEgg_s3adDdg 因果表征学习最新综述：连接因果科学和机器学习的桥梁]

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] ==

为了更好地普及复杂经济学思想，促进复杂经济学教育，推进复杂经济学研究，集智俱乐部特筹备复杂经济学的主题读书会。读书会由北京师范大学李红刚教授发起，获得王有贵、周涛、吕琳媛、张江、陈清华、李睿琪六位老师的内容支持。

=== 基本介绍 ===

传统的主流经济学基于理性人假设，寻求静态的均衡结果。而复杂经济学是一门超越了均衡范式的经济学，它认为经济不是机械的、确定的、可预测的，而是有机的、不确定的、永远在演化进程中。

复杂经济学以一种不同的方式来思考经济，将经济视作不断进行自我“计算”、自我创建和自我更新的处于动态过程中的演化系统。它强调偶然性、意义构建和“一切变化皆有可能”，是一门以预测、反应、创新和替代为基础的“动词”意义上的学科。

复杂经济学以非均衡为基本前提（均衡是其特例），用更具一般性的方法来研究经济，它不仅是对传统经济学的补充和拓展，更可能稳步走向未来经济学的中心。

目前的复杂经济学研究一般基于复杂系统思维，使用多主体建模、复杂网络、统计物理和其它学科、以及大数据分析等思想方法工具，去研究一些传统经济学有意忽视或难以处理的社会经济问题。

==== 参与方式 ====

[[File:复杂经济学读书会.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]
[[File:复杂经济学读书会2_compressed.jpg|1300px| [https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/sAcfkZXlKuE1Y0ooU6JePg César Hidalgo：收益递增的复杂性]

[https://mp.weixin.qq.com/s/_C7v1-lx_BpRSJb1Bv775w 布莱恩·阿瑟：数字经济是增长新引擎，还是潘多拉魔盒？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/3yj4LN3IV0UNkXHcQDyLzQ 为什么大脑都是吝啬鬼——大脑网络组织中的经济学]

==== 相关路径 ====

[https://pattern.swarma.org/path?id=109 复杂经济学读书会论文清单]

== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 复杂系统自动建模——企业建模与发展预测读书会] ==

复杂系统自动建模是通过数据驱动，使用机器学习或其他算法，去找到复杂系统的相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个系统进行建模的技术。

此前，我们已经展开了两季复杂系统自动建模主题的读书会。

在第一季读书会中，我们以“助力科研”为核心目的，汇集了一批对复杂系统自动建模感兴趣，以及正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿和经典文献，对复杂系统进行结构和动力学重构领域进行了深度的讨论和交流。

而在第二季“面向复杂系统人工智能研究”的读书会中，我们着重关注用复杂系统的理论和方法更好地理解人工智能，探讨了基于深度学习的复杂系统自动建模技术，以及基于可解释性的因果推断方法论。并且在此基础上，集智俱乐部涌现出了“因果科学社区”，“因果读书会”第二季也正如火如荼地进行中。

=== 基本介绍 ===

本次读书会是复杂系统自动建模系列读书会第三季。

实证数据表明，一些大企业创造的财富总量往往比一些国家还要多。例如，2019年，苹果公司的总资产为3385亿美元，超过了全球第38大经济体新加坡的国内生产总值(GDP) ；中国最大的互联网企业之一阿里集团的总资产为1438亿美元，几乎和乌克兰的 GDP相等。另一方面，企业是当代经济的基本单位，也是人类与经济环境互动的主要载体。因此，理解企业的演化规律，与理解经济、国家、城市的演化一样，都是我们认识社会系统的重要手段。

而企业是一个典型的复杂系统。企业内部，企业与企业之间都存在着相互作用关系，并且这种相互作用又会推动企业系统的演化。《规模》这本书介绍了企业和生命体一样，存在生长、新陈代谢，以及死亡的机制，探索了不同类型的系统背后存在的统一规律，将网络和规模缩放范式应用于公司的动力学、生长和结构上来，推动了用复杂科学的视角对企业系统的进一步讨论。

我们这次主要内容聚焦于复杂系统自动建模技术在企业研究领域的应用，包括企业破产预测，企业财务属性预测，企业网络研究，企业建模等等。目的在于进一步深入探索复杂科学理论和方法在实证研究中的应用，进一步揭示真实世界的运作模式。

我们也邀请了来自管理科学的老师和同学，对企业研究领域当前关注的问题和方法进行分享，以期实现机器学习、管理科学、网络科学等多学科的碰撞。

==== 报名方式 ====

[[文件:报名表.png|200px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2570 企业读书会回放地址点击跳转]

=== 其他参考资料 ===

==== 前两季视频回放 ====

[https://campus.swarma.org/course/1740 复杂系统自动建模第一期的内容回放]
[https://campus.swarma.org/course/1775 复杂系统自动建模第二期的内容回放]

==== 相关文章资料 ====
[https://mp.weixin.qq.com/s/iIq4VaLMz_zhquoFL10oYw 企业规模法则：数学模型如何破解公司组织层级难题]
[https://mp.weixin.qq.com/s/ouu4cfM0ovYUtBPY5hXTiA 为什么公司有衰老死亡，而城市却长生不老？]
[https://mp.weixin.qq.com/s/LQlyD9YFrEci8V-ZJyZMKg 如何用网络科学预测创业公司未来成败？]
[https://mp.weixin.qq.com/s/_qhFxmF-qAvZRyHY37haOQ PNAS刊文揭秘三千万员工大数据：初创公司要想生存，就应该这样招人]
[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]

==== 相关路径 ====
[https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]
[https://pattern.swarma.org/path?id=84 路径 - 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]
[https://pattern.swarma.org/path?id=28 路径 - 复杂网络动力学系统重构文献]
[https://pattern.swarma.org/path?id=20 路径 - 复杂系统自动建模必读论文列表]

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== [社会计算读书会] ==

为了进一步帮助整个社群的参与者拥有将因果推理的方法真正的应用到自己相关的研究中的能力，从基础知识及基本技能建立因果科学的计算框架，掌握举一反三，发现真正的问题并解决问题的能力；我们启动了因果科学社区的第二季读书会。

=== 基本介绍 ===

哥伦比亚大学 CausalAI 实验室主任 Elias Bareinboim 在其 ACM 邀请文章中提到：“如果我们希望下一代人工智能系统是安全的，稳健的，与人类兼容的，提升人类社会福祉的，那么把因果之梯和人类经验连接起来是至关重要的步骤”。回顾人类从亚里士多德开始的 2000 多年的因果研究历程，探求事物之间的因果关系是哲学、自然科学和社会科学等众多研究所追求的终极目标。那么如何让 AI 系统超越曲线拟合，攀登因果之梯思考为什么，并使用因果建模回答因果问题？是本次读书会希望解决的问题。

读书会期间将会精读两本因果科学方向最广泛认可入门教材（具体内容见下方阅读材料），我们不仅将共同完成书籍中的思考题，同时还独创性地加入编程实践内容，让大家可以亲手体验因果科学的美丽。
新的读书会将着重介绍如何计算干预分布，如何从观察和干预数据中推断因果模型，以及因果思想如何产生用于经典机器学习问题。非常适合有机器学习背景，希望深入学习研究因果科学的基础知识和重要模型方法，寻求解决相关研究问题的朋友参加。

==== 参与方式 ====

[[File:因果科学读书会报名.png|400px]]

https://campus.swarma.org/form/activity/32

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金399元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容:[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址]
[[File:因果科学第二期报名.png|1300px |[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址] ]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/mOdTI0gR9rsRyX4fz3mYNA 因果科学入门读什么书？Y. Bengio博士候选人的研读路径推荐]

[https://mp.weixin.qq.com/s/TtYsTyyGEX7U1ZOSl-lsPw 前沿综述：因果推断与因果性学习研究进展]

[https://mp.weixin.qq.com/s/W6PIE211TavEgg_s3adDdg 因果表征学习最新综述：连接因果科学和机器学习的桥梁]

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

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== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] ==

生命作为最典型的复杂系统，从细胞到个体再到群体，在不同层次上都展现出各种复杂性，引发不同学科研究者的兴趣。为了促进生命复杂系统的跨学科交流，我们策划“生命复杂性”系列读书会，组织精读和讨论相关研究。

=== 基本介绍 ===

在物理学家薛定谔的《生命是什么》中，生命以负熵为食，能够新陈代谢和自我复制。

* 在自创生理论看来，生命就是一个复杂的化学网络，每时每刻都在不断地生成自己，仅仅是化学过程。
*
* 从计算的视角，生命就是一台图灵机。碱基配的过程与图灵二进制的工作原理如出一辙。
*
* 而从信息的视角，生命主体是能将自身信息从过去传播到未来、并保持一定时间完整性度量的集合体。

对“生命是什么”的定义，流派众多。在本次读书会中，我们尝试跳出生物学的桎梏，从物理和信息的角度，理解生命是什么，个体与环境的边界是什么。

==== 报名方式 ====
[[File:生命复杂性读书会报名表.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。
第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。
第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]

[[File: 生命复杂性读书会.jpg |1300px| [https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/zUlrRQNZg2nY2k535mj1wQ 生命是什么？圣塔菲研究所提出“个体信息理论”，重新定义个体生命]

[https://mp.weixin.qq.com/s/xe54zCUPKQAf6wfx666hxQ 生命起源百年探索：进化论、信息论、热力学谁是主角？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/YqvLBfnkkXq4T33j3AhqAg 生命起源研究的新里程碑：Science刊文揭示前生命化学自催化网络]

[https://mp.weixin.qq.com/s/qH_6-4smLQdHkh8YpfEvMw 为什么蛋白质兼具可塑性与稳定性？从进化视角揭示生命复杂系统的内在平衡]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=105 「生命—信息—物理」生命复杂性读书会论文清单（更新中）]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] ==

本次读书会的目的是希望可以出版一本关于因果推理相关的书籍，我们希望可以通过闭门分享讨论的形式，为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境，共同掌握因果推理的基础知识，前沿探究，和业界应用，同时将读书会的产出以科普书籍的方式出版。

=== 基本介绍 ===

Judea Pearl 认为当下正在进行一场改变数据科学的新革命 — ”因果革命“。因果革命和以数据为中心的第一次数据科学革命，也就是大数据革命（涉及机器学习，深度学习及其应用，例如Alpha-Go、语音识别、机器翻译、自动驾驶等等）的不同之处在于，它以科学为中心，涉及从数据到政策、可解释性、机制的泛化，再到一些社会科学中的归因和公平性问题，甚至哲学中的创造性和自由意志。可以说，因果革命彻底改变了科学家处理因果问题的方式，形成了一门新学科—因果科学。

前的大多数 AI 系统只是曲线拟合，他们面临许多开放性难题本质上与因果相关，而其中的三个最主要困难 (1) 稳健性/适应性， (2) 可解释性，和 (3) 不能理解因果关系，而这些问题可以用现代因果建模解决。因果推理和机器学习融合，构建具备果推理能力的 Causal AI 系统，是实现强人工智能的关键步骤。

==== 报名方式 ====

[[File:因果科学与causal AI读书会第一期.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

=== 内容列表 ===
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]

[[File: 因果科学与Causal AI读书会-1.png |1300px| [https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能读书会] ==

本次读书会的目的是通过闭门分享讨论的形式，我们将为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境。帮助大家了解面向复杂系统的人工智能研究和前沿进展，了解深度学习，因果推断等方法论如何与复杂系统研究相互影响。为大家在自己的研究领域引入何种人工智能方法提供灵感。

此外，本次读书会还将邀请数名进行过高质量分享的青年学者参与我们后续的闭门研讨活动：“集智-凯风研读营”。研读营是集智年度最高水准的闭门科学研讨活动，是集智科学家们的年度聚会。在研读营期间，你将与多位来自不同领域，世界各个高校的集智科学家们进行为期一周的广泛而深刻的闭门交流，共享前沿知识和灵感。历届研读营都是集智科学家相互赋能的平台，每次研读营之后，集智科学家们都会带着新的灵感进一步推进自己的研究。

=== 基本介绍 ===

近 3 年来，随着数据量的井喷式增长，计算效率的显著提升，以深度学习为代表的人工智能技术迎来了第三次高潮，许多人工智能的产品应用在生活的方方面面，如人脸识别，机器翻译，语音识别等。但是进一步，人们希望机器可以辅助决策时却发现，以人类的视角没有办法很好的理解机器的决策，这时候就存在人与机器的「信任鸿沟」。我们不敢真正信任机器的决策，这也是人工智能在落地智能金融，无人驾驶等更复杂领域时遇到的问题和瓶颈。

所以为了更好利用机器的智能，理解复杂世界，人们开始寻求新的解释世界的方式：希望可以从「复杂系统」的角度进行突破，借助人工智能的方法和技术，揭开人工智能的黑箱，实现人与机器的真正信任。

集智俱乐部一直以来都是国内研究复杂科学的前沿阵地，我们希望可以发动社区内相关领域的研究者，一起来共同学习和探索，结合复杂系统的理论和方法，来更好的理解人工智能。所以我们发起了「面向复杂系统的人工智能研究」读书会。本次读书会将会围绕下面二个子主题，分别是：
基于深度学习的复杂系统自动建模
基于可解释性的因果推断方法论

==== 报名方式 ====

* 第一步：扫码填写报名信息。
* 第二步：信息填写之后，会弹出对应的负责人微信二维码，截图扫码添加二维码即可。
* 第三步：添加负责人微信号，提交保证金399元。
* 第四步：拉入对应的读书会讨论群。
* 第五步：想进一步继续参与研读营的朋友，发送简历或个人网站，research gate主页等能说明身份的资料给到负责人，在读书会结束之后，将公布研读营入选名单。

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1775

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=79 面向复杂系统的人工智能读书会论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] ==

科学是研究实践、是理性精神，也是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。科学学则是一门学科，旨在深入理解科学研究的种种因素并推动科学发展。

=== 基本介绍 ===

科学是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。与人类社会的其他复杂系统相比，科学通过自我革新精神实现了更大跨度的发展（科学革命），又通过文献传承更好的记录了自身的发展历史。

科学复杂系统中的事件对世界有广泛而深刻的影响：
* 创新是如何发生的
* 科学思想与知识是如何传播的
* 各学科发展的趋势是什么
* 跨学科研究何以不断涌现
* 团队规模如何影响科研成果
* 科学家的职业生涯与成就有无规律可循
* ...

这些都是科学学研究的问题。通过研究和回答这些问题，我们能够以科学的视角认知科学、理解科学，进而也促进科学事业的发展。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/2014

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/_Ye_9_88VAoCJQqro-OB-g Science经典综述文章：什么是科学学]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=70 复杂系统下的科学学]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=12 计算社会科学入门路径]，这个路径是梳理了计算社会科学的历史和研究方法，并列举了一些重要且经典的论文。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ==

复杂系统广阔而神秘，地球上的生物、气候、人脑、社会和经济的组织、一个生态系统、一个活细胞、甚至整个宇宙都属于复杂系统。本文旨在召集对复杂系统建模感兴趣或正在进行相关研究的朋友参与到此次读书会中，通过阅读经典文章，大家集思广益，激发科研想法，促进科研合作。

=== 基本介绍 ===

复杂系统是对生物，社会，金融，气候等不同领域内大量现象进行建模的重要手段。复杂系统的一大特征是，在系统内存在着大量个体，他们之间会发生相互作用。在现实生活中，尤其是在当今的大数据时代，我们通常面临的问题就是我们拥有大量对系统进行观察的数据，如个体个体的时间演变状态，个体的信息，而无法直接观察到个体之间的网络连接结构，也不知道个体之间的动力学演化规则。复杂网路自动建模问题关注的即是通过数据驱动，通过机器学习或其他算法去找到他们相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个复杂系统进行建模。

本次读书会的核心目的是「助力科研」，旨在汇集一批对复杂系统自动建模感兴趣或者正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿或者经典的对复杂系统进行结构和动力学重构的文章，进行深度讨论和交流，从而激发科研想法，促进读书会成员内部的科研的合作，产出和落地，并产生学术价值。

这是一个长期的读书会活动，读书会预计持续时间为半年，每2周会有人选择网络重构文献待续列表中论文（会持续增加新的经典和前沿论文），制作论文解读的 ppt 文件，在 zoom 会议软件上按照每2周1次，每次研读2-3篇论文的形式进行，以分享、讨论、复现代码为主。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1740

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=20 复杂系统自动建模必读论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

集智俱乐部读书会

2021-04-27T03:45:43Z

Tensor麻麻麻：

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|keywords=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
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集智俱乐部读书会是面向广大科研工作者的系列论文研读活动，其目的是共同深入学习探讨某个科学议题，了解前沿进展，激发科研灵感，促进科研合作，降低科研门槛。

读书会活动始于 2008 年，至今已经有 40 余个主题，内容涵盖复杂系统、人工智能、脑与意识、生命科学、因果科学、计算社会科学等。凝聚了众多优秀科研工作者，促进了科研合作发表论文，孵化了许多科研产品。如 2013 年的“深度学习”读书会孕育了彩云天气 APP，2015 年的“集体注意力流”读书会产生了众包书籍《走近2050》等。

集智俱乐部从2020年开始举办线上读书会，目前已有因果科学、生命复杂性、图神经网络、复杂系统自动建模、科学学、复杂经济学等主题的读书会，沉淀了非常多的主题和讨论，具体可看以下列表。

{| class="wikitable"
|+ 集智俱乐部2020-2021年读书会排期表
|-
! 读书会主题!! 核心发起人 !! 运营负责人 !! 报名途径 !! 持续期数 !! 当前状态 !! 固定时间
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] || 李奉治等 || 王婷 || https://campus.swarma.org/form/activity/27 || 11 || 进行中 || 周日上午10：00-12：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] || 李红刚等||王朝会 ||https://campus.swarma.org/form/activity/24 || 16 || 进行中|| 周二晚上8：00-10：00
|-
| [https://pattern.swarma.org/path?id=125 企业发展建模与预测读书会] || 张江等 || 陶如意 || https://campus.swarma.org/form/activity/31
|| 10 || 进行中 || 每周一晚上20:00--22:00
|-
| [https://pattern.swarma.org/path?id=125 社会计算读书会] ||王硕等 || 王建男|| https://campus.swarma.org/form/activity/32 || 10 || 即将开启 || 5月27日起，每周四晚上8：00-10：00
|-
|[https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] || 傅渥成等 ||刘培源 || https://campus.swarma.org/form/activity/16 ||12 || 已结束 ||周四晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] || 龚鹤扬等 || 王婷||https://campus.swarma.org/form/activity/12||14 || 已结束 ||周日晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能研究读书会] || 张江 ||张章 || https://campus.swarma.org/form/activity/8 ||9 ||已结束 ||周日晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] || 胡乔 || 胡乔|| https://campus.swarma.org/form/activity/7 ||6 || 已结束 || 周三晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ||张江 ||王婷 ||https://campus.swarma.org/form/activity/3 ||12 ||已结束 || 周日晚上8：00-10：00
|-

| 复杂管理学读书会||待定 || 待定 || || || 待开始 ||
|-

| 城市复杂性读书会|| 待定 || 王婷 || || ||待开始 ||
|-
|}

== [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] ==

为了进一步帮助整个社群的参与者拥有将因果推理的方法真正的应用到自己相关的研究中的能力，从基础知识及基本技能建立因果科学的计算框架，掌握举一反三，发现真正的问题并解决问题的能力；我们启动了因果科学社区的第二季读书会。

=== 基本介绍 ===

哥伦比亚大学 CausalAI 实验室主任 Elias Bareinboim 在其 ACM 邀请文章中提到：“如果我们希望下一代人工智能系统是安全的，稳健的，与人类兼容的，提升人类社会福祉的，那么把因果之梯和人类经验连接起来是至关重要的步骤”。回顾人类从亚里士多德开始的 2000 多年的因果研究历程，探求事物之间的因果关系是哲学、自然科学和社会科学等众多研究所追求的终极目标。那么如何让 AI 系统超越曲线拟合，攀登因果之梯思考为什么，并使用因果建模回答因果问题？是本次读书会希望解决的问题。

读书会期间将会精读两本因果科学方向最广泛认可入门教材（具体内容见下方阅读材料），我们不仅将共同完成书籍中的思考题，同时还独创性地加入编程实践内容，让大家可以亲手体验因果科学的美丽。
新的读书会将着重介绍如何计算干预分布，如何从观察和干预数据中推断因果模型，以及因果思想如何产生用于经典机器学习问题。非常适合有机器学习背景，希望深入学习研究因果科学的基础知识和重要模型方法，寻求解决相关研究问题的朋友参加。

==== 参与方式 ====

[[File:因果科学读书会报名.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容:[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址]
[[File:因果科学第二期报名.png|1300px |[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址] ]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/mOdTI0gR9rsRyX4fz3mYNA 因果科学入门读什么书？Y. Bengio博士候选人的研读路径推荐]

[https://mp.weixin.qq.com/s/TtYsTyyGEX7U1ZOSl-lsPw 前沿综述：因果推断与因果性学习研究进展]

[https://mp.weixin.qq.com/s/W6PIE211TavEgg_s3adDdg 因果表征学习最新综述：连接因果科学和机器学习的桥梁]

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] ==

为了更好地普及复杂经济学思想，促进复杂经济学教育，推进复杂经济学研究，集智俱乐部特筹备复杂经济学的主题读书会。读书会由北京师范大学李红刚教授发起，获得王有贵、周涛、吕琳媛、张江、陈清华、李睿琪六位老师的内容支持。

=== 基本介绍 ===

传统的主流经济学基于理性人假设，寻求静态的均衡结果。而复杂经济学是一门超越了均衡范式的经济学，它认为经济不是机械的、确定的、可预测的，而是有机的、不确定的、永远在演化进程中。

复杂经济学以一种不同的方式来思考经济，将经济视作不断进行自我“计算”、自我创建和自我更新的处于动态过程中的演化系统。它强调偶然性、意义构建和“一切变化皆有可能”，是一门以预测、反应、创新和替代为基础的“动词”意义上的学科。

复杂经济学以非均衡为基本前提（均衡是其特例），用更具一般性的方法来研究经济，它不仅是对传统经济学的补充和拓展，更可能稳步走向未来经济学的中心。

目前的复杂经济学研究一般基于复杂系统思维，使用多主体建模、复杂网络、统计物理和其它学科、以及大数据分析等思想方法工具，去研究一些传统经济学有意忽视或难以处理的社会经济问题。

==== 参与方式 ====

[[File:复杂经济学读书会.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]
[[File:复杂经济学读书会2_compressed.jpg|1300px| [https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/sAcfkZXlKuE1Y0ooU6JePg César Hidalgo：收益递增的复杂性]

[https://mp.weixin.qq.com/s/_C7v1-lx_BpRSJb1Bv775w 布莱恩·阿瑟：数字经济是增长新引擎，还是潘多拉魔盒？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/3yj4LN3IV0UNkXHcQDyLzQ 为什么大脑都是吝啬鬼——大脑网络组织中的经济学]

==== 相关路径 ====

[https://pattern.swarma.org/path?id=109 复杂经济学读书会论文清单]

== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] ==

生命作为最典型的复杂系统，从细胞到个体再到群体，在不同层次上都展现出各种复杂性，引发不同学科研究者的兴趣。为了促进生命复杂系统的跨学科交流，我们策划“生命复杂性”系列读书会，组织精读和讨论相关研究。

=== 基本介绍 ===

在物理学家薛定谔的《生命是什么》中，生命以负熵为食，能够新陈代谢和自我复制。

* 在自创生理论看来，生命就是一个复杂的化学网络，每时每刻都在不断地生成自己，仅仅是化学过程。
*
* 从计算的视角，生命就是一台图灵机。碱基配的过程与图灵二进制的工作原理如出一辙。
*
* 而从信息的视角，生命主体是能将自身信息从过去传播到未来、并保持一定时间完整性度量的集合体。

对“生命是什么”的定义，流派众多。在本次读书会中，我们尝试跳出生物学的桎梏，从物理和信息的角度，理解生命是什么，个体与环境的边界是什么。

==== 报名方式 ====
[[File:生命复杂性读书会报名表.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。
第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。
第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]

[[File: 生命复杂性读书会.jpg |1300px| [https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/zUlrRQNZg2nY2k535mj1wQ 生命是什么？圣塔菲研究所提出“个体信息理论”，重新定义个体生命]

[https://mp.weixin.qq.com/s/xe54zCUPKQAf6wfx666hxQ 生命起源百年探索：进化论、信息论、热力学谁是主角？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/YqvLBfnkkXq4T33j3AhqAg 生命起源研究的新里程碑：Science刊文揭示前生命化学自催化网络]

[https://mp.weixin.qq.com/s/qH_6-4smLQdHkh8YpfEvMw 为什么蛋白质兼具可塑性与稳定性？从进化视角揭示生命复杂系统的内在平衡]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=105 「生命—信息—物理」生命复杂性读书会论文清单（更新中）]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] ==

本次读书会的目的是希望可以出版一本关于因果推理相关的书籍，我们希望可以通过闭门分享讨论的形式，为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境，共同掌握因果推理的基础知识，前沿探究，和业界应用，同时将读书会的产出以科普书籍的方式出版。

=== 基本介绍 ===

Judea Pearl 认为当下正在进行一场改变数据科学的新革命 — ”因果革命“。因果革命和以数据为中心的第一次数据科学革命，也就是大数据革命（涉及机器学习，深度学习及其应用，例如Alpha-Go、语音识别、机器翻译、自动驾驶等等）的不同之处在于，它以科学为中心，涉及从数据到政策、可解释性、机制的泛化，再到一些社会科学中的归因和公平性问题，甚至哲学中的创造性和自由意志。可以说，因果革命彻底改变了科学家处理因果问题的方式，形成了一门新学科—因果科学。

前的大多数 AI 系统只是曲线拟合，他们面临许多开放性难题本质上与因果相关，而其中的三个最主要困难 (1) 稳健性/适应性， (2) 可解释性，和 (3) 不能理解因果关系，而这些问题可以用现代因果建模解决。因果推理和机器学习融合，构建具备果推理能力的 Causal AI 系统，是实现强人工智能的关键步骤。

==== 报名方式 ====

[[File:因果科学与causal AI读书会第一期.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

=== 内容列表 ===
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]

[[File: 因果科学与Causal AI读书会-1.png |1300px| [https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能读书会] ==

本次读书会的目的是通过闭门分享讨论的形式，我们将为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境。帮助大家了解面向复杂系统的人工智能研究和前沿进展，了解深度学习，因果推断等方法论如何与复杂系统研究相互影响。为大家在自己的研究领域引入何种人工智能方法提供灵感。

此外，本次读书会还将邀请数名进行过高质量分享的青年学者参与我们后续的闭门研讨活动：“集智-凯风研读营”。研读营是集智年度最高水准的闭门科学研讨活动，是集智科学家们的年度聚会。在研读营期间，你将与多位来自不同领域，世界各个高校的集智科学家们进行为期一周的广泛而深刻的闭门交流，共享前沿知识和灵感。历届研读营都是集智科学家相互赋能的平台，每次研读营之后，集智科学家们都会带着新的灵感进一步推进自己的研究。

=== 基本介绍 ===

近 3 年来，随着数据量的井喷式增长，计算效率的显著提升，以深度学习为代表的人工智能技术迎来了第三次高潮，许多人工智能的产品应用在生活的方方面面，如人脸识别，机器翻译，语音识别等。但是进一步，人们希望机器可以辅助决策时却发现，以人类的视角没有办法很好的理解机器的决策，这时候就存在人与机器的「信任鸿沟」。我们不敢真正信任机器的决策，这也是人工智能在落地智能金融，无人驾驶等更复杂领域时遇到的问题和瓶颈。

所以为了更好利用机器的智能，理解复杂世界，人们开始寻求新的解释世界的方式：希望可以从「复杂系统」的角度进行突破，借助人工智能的方法和技术，揭开人工智能的黑箱，实现人与机器的真正信任。

集智俱乐部一直以来都是国内研究复杂科学的前沿阵地，我们希望可以发动社区内相关领域的研究者，一起来共同学习和探索，结合复杂系统的理论和方法，来更好的理解人工智能。所以我们发起了「面向复杂系统的人工智能研究」读书会。本次读书会将会围绕下面二个子主题，分别是：
基于深度学习的复杂系统自动建模
基于可解释性的因果推断方法论

==== 报名方式 ====

* 第一步：扫码填写报名信息。
* 第二步：信息填写之后，会弹出对应的负责人微信二维码，截图扫码添加二维码即可。
* 第三步：添加负责人微信号，提交保证金399元。
* 第四步：拉入对应的读书会讨论群。
* 第五步：想进一步继续参与研读营的朋友，发送简历或个人网站，research gate主页等能说明身份的资料给到负责人，在读书会结束之后，将公布研读营入选名单。

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1775

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=79 面向复杂系统的人工智能读书会论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] ==

科学是研究实践、是理性精神，也是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。科学学则是一门学科，旨在深入理解科学研究的种种因素并推动科学发展。

=== 基本介绍 ===

科学是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。与人类社会的其他复杂系统相比，科学通过自我革新精神实现了更大跨度的发展（科学革命），又通过文献传承更好的记录了自身的发展历史。

科学复杂系统中的事件对世界有广泛而深刻的影响：
* 创新是如何发生的
* 科学思想与知识是如何传播的
* 各学科发展的趋势是什么
* 跨学科研究何以不断涌现
* 团队规模如何影响科研成果
* 科学家的职业生涯与成就有无规律可循
* ...

这些都是科学学研究的问题。通过研究和回答这些问题，我们能够以科学的视角认知科学、理解科学，进而也促进科学事业的发展。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/2014

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/_Ye_9_88VAoCJQqro-OB-g Science经典综述文章：什么是科学学]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=70 复杂系统下的科学学]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=12 计算社会科学入门路径]，这个路径是梳理了计算社会科学的历史和研究方法，并列举了一些重要且经典的论文。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ==

复杂系统广阔而神秘，地球上的生物、气候、人脑、社会和经济的组织、一个生态系统、一个活细胞、甚至整个宇宙都属于复杂系统。本文旨在召集对复杂系统建模感兴趣或正在进行相关研究的朋友参与到此次读书会中，通过阅读经典文章，大家集思广益，激发科研想法，促进科研合作。

=== 基本介绍 ===

复杂系统是对生物，社会，金融，气候等不同领域内大量现象进行建模的重要手段。复杂系统的一大特征是，在系统内存在着大量个体，他们之间会发生相互作用。在现实生活中，尤其是在当今的大数据时代，我们通常面临的问题就是我们拥有大量对系统进行观察的数据，如个体个体的时间演变状态，个体的信息，而无法直接观察到个体之间的网络连接结构，也不知道个体之间的动力学演化规则。复杂网路自动建模问题关注的即是通过数据驱动，通过机器学习或其他算法去找到他们相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个复杂系统进行建模。

本次读书会的核心目的是「助力科研」，旨在汇集一批对复杂系统自动建模感兴趣或者正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿或者经典的对复杂系统进行结构和动力学重构的文章，进行深度讨论和交流，从而激发科研想法，促进读书会成员内部的科研的合作，产出和落地，并产生学术价值。

这是一个长期的读书会活动，读书会预计持续时间为半年，每2周会有人选择网络重构文献待续列表中论文（会持续增加新的经典和前沿论文），制作论文解读的 ppt 文件，在 zoom 会议软件上按照每2周1次，每次研读2-3篇论文的形式进行，以分享、讨论、复现代码为主。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1740

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=20 复杂系统自动建模必读论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

集智俱乐部读书会

2021-04-27T03:45:10Z

Tensor麻麻麻：

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|keywords=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
|description=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
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集智俱乐部读书会是面向广大科研工作者的系列论文研读活动，其目的是共同深入学习探讨某个科学议题，了解前沿进展，激发科研灵感，促进科研合作，降低科研门槛。

读书会活动始于 2008 年，至今已经有 40 余个主题，内容涵盖复杂系统、人工智能、脑与意识、生命科学、因果科学、计算社会科学等。凝聚了众多优秀科研工作者，促进了科研合作发表论文，孵化了许多科研产品。如 2013 年的“深度学习”读书会孕育了彩云天气 APP，2015 年的“集体注意力流”读书会产生了众包书籍《走近2050》等。

集智俱乐部从2020年开始举办线上读书会，目前已有因果科学、生命复杂性、图神经网络、复杂系统自动建模、科学学、复杂经济学等主题的读书会，沉淀了非常多的主题和讨论，具体可看以下列表。

{| class="wikitable"
|+ 集智俱乐部2020-2021年读书会排期表
|-
! 读书会主题!! 核心发起人 !! 运营负责人 !! 报名途径 !! 持续期数 !! 当前状态 !! 固定时间
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] || 李奉治等 || 王婷 || https://campus.swarma.org/form/activity/27 || 11 || 进行中 || 周日上午10：00-12：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] || 李红刚等||王朝会 ||https://campus.swarma.org/form/activity/24 || 16 || 进行中|| 周二晚上8：00-10：00
|-
| [https://pattern.swarma.org/path?id=125 企业发展建模与预测读书会] || 张江等 || 陶如意 || https://campus.swarma.org/form/activity/31
|| || 进行中 || 每周一晚上20:00--22:00
|-
| [https://pattern.swarma.org/path?id=125 社会计算读书会] ||王硕等 || 王建男|| https://campus.swarma.org/form/activity/32 || 10 || 即将开启 || 5月27日起，每周四晚上8：00-10：00
|-
|[https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] || 傅渥成等 ||刘培源 || https://campus.swarma.org/form/activity/16 ||12 || 已结束 ||周四晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] || 龚鹤扬等 || 王婷||https://campus.swarma.org/form/activity/12||14 || 已结束 ||周日晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能研究读书会] || 张江 ||张章 || https://campus.swarma.org/form/activity/8 ||9 ||已结束 ||周日晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] || 胡乔 || 胡乔|| https://campus.swarma.org/form/activity/7 ||6 || 已结束 || 周三晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ||张江 ||王婷 ||https://campus.swarma.org/form/activity/3 ||12 ||已结束 || 周日晚上8：00-10：00
|-

| 复杂管理学读书会||待定 || 待定 || || || 待开始 ||
|-

| 城市复杂性读书会|| 待定 || 王婷 || || ||待开始 ||
|-
|}

== [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] ==

为了进一步帮助整个社群的参与者拥有将因果推理的方法真正的应用到自己相关的研究中的能力，从基础知识及基本技能建立因果科学的计算框架，掌握举一反三，发现真正的问题并解决问题的能力；我们启动了因果科学社区的第二季读书会。

=== 基本介绍 ===

哥伦比亚大学 CausalAI 实验室主任 Elias Bareinboim 在其 ACM 邀请文章中提到：“如果我们希望下一代人工智能系统是安全的，稳健的，与人类兼容的，提升人类社会福祉的，那么把因果之梯和人类经验连接起来是至关重要的步骤”。回顾人类从亚里士多德开始的 2000 多年的因果研究历程，探求事物之间的因果关系是哲学、自然科学和社会科学等众多研究所追求的终极目标。那么如何让 AI 系统超越曲线拟合，攀登因果之梯思考为什么，并使用因果建模回答因果问题？是本次读书会希望解决的问题。

读书会期间将会精读两本因果科学方向最广泛认可入门教材（具体内容见下方阅读材料），我们不仅将共同完成书籍中的思考题，同时还独创性地加入编程实践内容，让大家可以亲手体验因果科学的美丽。
新的读书会将着重介绍如何计算干预分布，如何从观察和干预数据中推断因果模型，以及因果思想如何产生用于经典机器学习问题。非常适合有机器学习背景，希望深入学习研究因果科学的基础知识和重要模型方法，寻求解决相关研究问题的朋友参加。

==== 参与方式 ====

[[File:因果科学读书会报名.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容:[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址]
[[File:因果科学第二期报名.png|1300px |[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址] ]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/mOdTI0gR9rsRyX4fz3mYNA 因果科学入门读什么书？Y. Bengio博士候选人的研读路径推荐]

[https://mp.weixin.qq.com/s/TtYsTyyGEX7U1ZOSl-lsPw 前沿综述：因果推断与因果性学习研究进展]

[https://mp.weixin.qq.com/s/W6PIE211TavEgg_s3adDdg 因果表征学习最新综述：连接因果科学和机器学习的桥梁]

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] ==

为了更好地普及复杂经济学思想，促进复杂经济学教育，推进复杂经济学研究，集智俱乐部特筹备复杂经济学的主题读书会。读书会由北京师范大学李红刚教授发起，获得王有贵、周涛、吕琳媛、张江、陈清华、李睿琪六位老师的内容支持。

=== 基本介绍 ===

传统的主流经济学基于理性人假设，寻求静态的均衡结果。而复杂经济学是一门超越了均衡范式的经济学，它认为经济不是机械的、确定的、可预测的，而是有机的、不确定的、永远在演化进程中。

复杂经济学以一种不同的方式来思考经济，将经济视作不断进行自我“计算”、自我创建和自我更新的处于动态过程中的演化系统。它强调偶然性、意义构建和“一切变化皆有可能”，是一门以预测、反应、创新和替代为基础的“动词”意义上的学科。

复杂经济学以非均衡为基本前提（均衡是其特例），用更具一般性的方法来研究经济，它不仅是对传统经济学的补充和拓展，更可能稳步走向未来经济学的中心。

目前的复杂经济学研究一般基于复杂系统思维，使用多主体建模、复杂网络、统计物理和其它学科、以及大数据分析等思想方法工具，去研究一些传统经济学有意忽视或难以处理的社会经济问题。

==== 参与方式 ====

[[File:复杂经济学读书会.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]
[[File:复杂经济学读书会2_compressed.jpg|1300px| [https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/sAcfkZXlKuE1Y0ooU6JePg César Hidalgo：收益递增的复杂性]

[https://mp.weixin.qq.com/s/_C7v1-lx_BpRSJb1Bv775w 布莱恩·阿瑟：数字经济是增长新引擎，还是潘多拉魔盒？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/3yj4LN3IV0UNkXHcQDyLzQ 为什么大脑都是吝啬鬼——大脑网络组织中的经济学]

==== 相关路径 ====

[https://pattern.swarma.org/path?id=109 复杂经济学读书会论文清单]

== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] ==

生命作为最典型的复杂系统，从细胞到个体再到群体，在不同层次上都展现出各种复杂性，引发不同学科研究者的兴趣。为了促进生命复杂系统的跨学科交流，我们策划“生命复杂性”系列读书会，组织精读和讨论相关研究。

=== 基本介绍 ===

在物理学家薛定谔的《生命是什么》中，生命以负熵为食，能够新陈代谢和自我复制。

* 在自创生理论看来，生命就是一个复杂的化学网络，每时每刻都在不断地生成自己，仅仅是化学过程。
*
* 从计算的视角，生命就是一台图灵机。碱基配的过程与图灵二进制的工作原理如出一辙。
*
* 而从信息的视角，生命主体是能将自身信息从过去传播到未来、并保持一定时间完整性度量的集合体。

对“生命是什么”的定义，流派众多。在本次读书会中，我们尝试跳出生物学的桎梏，从物理和信息的角度，理解生命是什么，个体与环境的边界是什么。

==== 报名方式 ====
[[File:生命复杂性读书会报名表.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。
第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。
第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]

[[File: 生命复杂性读书会.jpg |1300px| [https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/zUlrRQNZg2nY2k535mj1wQ 生命是什么？圣塔菲研究所提出“个体信息理论”，重新定义个体生命]

[https://mp.weixin.qq.com/s/xe54zCUPKQAf6wfx666hxQ 生命起源百年探索：进化论、信息论、热力学谁是主角？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/YqvLBfnkkXq4T33j3AhqAg 生命起源研究的新里程碑：Science刊文揭示前生命化学自催化网络]

[https://mp.weixin.qq.com/s/qH_6-4smLQdHkh8YpfEvMw 为什么蛋白质兼具可塑性与稳定性？从进化视角揭示生命复杂系统的内在平衡]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=105 「生命—信息—物理」生命复杂性读书会论文清单（更新中）]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] ==

本次读书会的目的是希望可以出版一本关于因果推理相关的书籍，我们希望可以通过闭门分享讨论的形式，为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境，共同掌握因果推理的基础知识，前沿探究，和业界应用，同时将读书会的产出以科普书籍的方式出版。

=== 基本介绍 ===

Judea Pearl 认为当下正在进行一场改变数据科学的新革命 — ”因果革命“。因果革命和以数据为中心的第一次数据科学革命，也就是大数据革命（涉及机器学习，深度学习及其应用，例如Alpha-Go、语音识别、机器翻译、自动驾驶等等）的不同之处在于，它以科学为中心，涉及从数据到政策、可解释性、机制的泛化，再到一些社会科学中的归因和公平性问题，甚至哲学中的创造性和自由意志。可以说，因果革命彻底改变了科学家处理因果问题的方式，形成了一门新学科—因果科学。

前的大多数 AI 系统只是曲线拟合，他们面临许多开放性难题本质上与因果相关，而其中的三个最主要困难 (1) 稳健性/适应性， (2) 可解释性，和 (3) 不能理解因果关系，而这些问题可以用现代因果建模解决。因果推理和机器学习融合，构建具备果推理能力的 Causal AI 系统，是实现强人工智能的关键步骤。

==== 报名方式 ====

[[File:因果科学与causal AI读书会第一期.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

=== 内容列表 ===
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]

[[File: 因果科学与Causal AI读书会-1.png |1300px| [https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能读书会] ==

本次读书会的目的是通过闭门分享讨论的形式，我们将为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境。帮助大家了解面向复杂系统的人工智能研究和前沿进展，了解深度学习，因果推断等方法论如何与复杂系统研究相互影响。为大家在自己的研究领域引入何种人工智能方法提供灵感。

此外，本次读书会还将邀请数名进行过高质量分享的青年学者参与我们后续的闭门研讨活动：“集智-凯风研读营”。研读营是集智年度最高水准的闭门科学研讨活动，是集智科学家们的年度聚会。在研读营期间，你将与多位来自不同领域，世界各个高校的集智科学家们进行为期一周的广泛而深刻的闭门交流，共享前沿知识和灵感。历届研读营都是集智科学家相互赋能的平台，每次研读营之后，集智科学家们都会带着新的灵感进一步推进自己的研究。

=== 基本介绍 ===

近 3 年来，随着数据量的井喷式增长，计算效率的显著提升，以深度学习为代表的人工智能技术迎来了第三次高潮，许多人工智能的产品应用在生活的方方面面，如人脸识别，机器翻译，语音识别等。但是进一步，人们希望机器可以辅助决策时却发现，以人类的视角没有办法很好的理解机器的决策，这时候就存在人与机器的「信任鸿沟」。我们不敢真正信任机器的决策，这也是人工智能在落地智能金融，无人驾驶等更复杂领域时遇到的问题和瓶颈。

所以为了更好利用机器的智能，理解复杂世界，人们开始寻求新的解释世界的方式：希望可以从「复杂系统」的角度进行突破，借助人工智能的方法和技术，揭开人工智能的黑箱，实现人与机器的真正信任。

集智俱乐部一直以来都是国内研究复杂科学的前沿阵地，我们希望可以发动社区内相关领域的研究者，一起来共同学习和探索，结合复杂系统的理论和方法，来更好的理解人工智能。所以我们发起了「面向复杂系统的人工智能研究」读书会。本次读书会将会围绕下面二个子主题，分别是：
基于深度学习的复杂系统自动建模
基于可解释性的因果推断方法论

==== 报名方式 ====

* 第一步：扫码填写报名信息。
* 第二步：信息填写之后，会弹出对应的负责人微信二维码，截图扫码添加二维码即可。
* 第三步：添加负责人微信号，提交保证金399元。
* 第四步：拉入对应的读书会讨论群。
* 第五步：想进一步继续参与研读营的朋友，发送简历或个人网站，research gate主页等能说明身份的资料给到负责人，在读书会结束之后，将公布研读营入选名单。

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1775

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=79 面向复杂系统的人工智能读书会论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] ==

科学是研究实践、是理性精神，也是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。科学学则是一门学科，旨在深入理解科学研究的种种因素并推动科学发展。

=== 基本介绍 ===

科学是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。与人类社会的其他复杂系统相比，科学通过自我革新精神实现了更大跨度的发展（科学革命），又通过文献传承更好的记录了自身的发展历史。

科学复杂系统中的事件对世界有广泛而深刻的影响：
* 创新是如何发生的
* 科学思想与知识是如何传播的
* 各学科发展的趋势是什么
* 跨学科研究何以不断涌现
* 团队规模如何影响科研成果
* 科学家的职业生涯与成就有无规律可循
* ...

这些都是科学学研究的问题。通过研究和回答这些问题，我们能够以科学的视角认知科学、理解科学，进而也促进科学事业的发展。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/2014

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/_Ye_9_88VAoCJQqro-OB-g Science经典综述文章：什么是科学学]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=70 复杂系统下的科学学]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=12 计算社会科学入门路径]，这个路径是梳理了计算社会科学的历史和研究方法，并列举了一些重要且经典的论文。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ==

复杂系统广阔而神秘，地球上的生物、气候、人脑、社会和经济的组织、一个生态系统、一个活细胞、甚至整个宇宙都属于复杂系统。本文旨在召集对复杂系统建模感兴趣或正在进行相关研究的朋友参与到此次读书会中，通过阅读经典文章，大家集思广益，激发科研想法，促进科研合作。

=== 基本介绍 ===

复杂系统是对生物，社会，金融，气候等不同领域内大量现象进行建模的重要手段。复杂系统的一大特征是，在系统内存在着大量个体，他们之间会发生相互作用。在现实生活中，尤其是在当今的大数据时代，我们通常面临的问题就是我们拥有大量对系统进行观察的数据，如个体个体的时间演变状态，个体的信息，而无法直接观察到个体之间的网络连接结构，也不知道个体之间的动力学演化规则。复杂网路自动建模问题关注的即是通过数据驱动，通过机器学习或其他算法去找到他们相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个复杂系统进行建模。

本次读书会的核心目的是「助力科研」，旨在汇集一批对复杂系统自动建模感兴趣或者正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿或者经典的对复杂系统进行结构和动力学重构的文章，进行深度讨论和交流，从而激发科研想法，促进读书会成员内部的科研的合作，产出和落地，并产生学术价值。

这是一个长期的读书会活动，读书会预计持续时间为半年，每2周会有人选择网络重构文献待续列表中论文（会持续增加新的经典和前沿论文），制作论文解读的 ppt 文件，在 zoom 会议软件上按照每2周1次，每次研读2-3篇论文的形式进行，以分享、讨论、复现代码为主。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1740

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=20 复杂系统自动建模必读论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

集智俱乐部读书会

2021-04-26T15:18:29Z

Tensor麻麻麻：

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|keywords=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
|description=因果科学,复杂经济学,生命复杂性,网络科学
}}

集智俱乐部读书会是面向广大科研工作者的系列论文研读活动，其目的是共同深入学习探讨某个科学议题，了解前沿进展，激发科研灵感，促进科研合作，降低科研门槛。

读书会活动始于 2008 年，至今已经有 40 余个主题，内容涵盖复杂系统、人工智能、脑与意识、生命科学、因果科学、计算社会科学等。凝聚了众多优秀科研工作者，促进了科研合作发表论文，孵化了许多科研产品。如 2013 年的“深度学习”读书会孕育了彩云天气 APP，2015 年的“集体注意力流”读书会产生了众包书籍《走近2050》等。

集智俱乐部从2020年开始举办线上读书会，目前已有因果科学、生命复杂性、图神经网络、复杂系统自动建模、科学学、复杂经济学等主题的读书会，沉淀了非常多的主题和讨论，具体可看以下列表。

{| class="wikitable"
|+ 集智俱乐部2020-2021年读书会排期表
|-
! 读书会主题!! 核心发起人 !! 运营负责人 !! 报名途径 !! 持续期数 !! 当前状态 !! 固定时间
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] || 李奉治等 || 王婷 || https://campus.swarma.org/form/activity/27 || 11 || 进行中 || 周日上午10：00-12：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] || 李红刚等||王朝会 ||https://campus.swarma.org/form/activity/24 || 16 || 进行中|| 周二晚上8：00-10：00
|-
| 社会计算读书会 ||王硕等 || 王建男|| https://campus.swarma.org/form/activity/32 || 10 || 即将开启 || 5月27日起，每周四晚上8：00-10：00
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|[https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] || 傅渥成等 ||刘培源 || https://campus.swarma.org/form/activity/16 ||12 || 已结束 ||周四晚上8：00-10：00
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| [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] || 龚鹤扬等 || 王婷||https://campus.swarma.org/form/activity/12||14 || 已结束 ||周日晚上8：00-10：00
|-
| [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能研究读书会] || 张江 ||张章 || https://campus.swarma.org/form/activity/8 ||9 ||已结束 ||周日晚上8：00-10：00
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| [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] || 胡乔 || 胡乔|| https://campus.swarma.org/form/activity/7 ||6 || 已结束 || 周三晚上8：00-10：00
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| [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ||张江 ||王婷 ||https://campus.swarma.org/form/activity/3 ||12 ||已结束 || 周日晚上8：00-10：00
|-

| 复杂管理学读书会||待定 || 待定 || || || 待开始 ||
|-
| 企业复杂性读书会|| 待定 || 陶如意 || || || 待开始 ||
|-
| 城市复杂性读书会|| 待定 || 王婷 || || ||待开始 ||
|-
|}

== [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] ==

为了进一步帮助整个社群的参与者拥有将因果推理的方法真正的应用到自己相关的研究中的能力，从基础知识及基本技能建立因果科学的计算框架，掌握举一反三，发现真正的问题并解决问题的能力；我们启动了因果科学社区的第二季读书会。

=== 基本介绍 ===

哥伦比亚大学 CausalAI 实验室主任 Elias Bareinboim 在其 ACM 邀请文章中提到：“如果我们希望下一代人工智能系统是安全的，稳健的，与人类兼容的，提升人类社会福祉的，那么把因果之梯和人类经验连接起来是至关重要的步骤”。回顾人类从亚里士多德开始的 2000 多年的因果研究历程，探求事物之间的因果关系是哲学、自然科学和社会科学等众多研究所追求的终极目标。那么如何让 AI 系统超越曲线拟合，攀登因果之梯思考为什么，并使用因果建模回答因果问题？是本次读书会希望解决的问题。

读书会期间将会精读两本因果科学方向最广泛认可入门教材（具体内容见下方阅读材料），我们不仅将共同完成书籍中的思考题，同时还独创性地加入编程实践内容，让大家可以亲手体验因果科学的美丽。
新的读书会将着重介绍如何计算干预分布，如何从观察和干预数据中推断因果模型，以及因果思想如何产生用于经典机器学习问题。非常适合有机器学习背景，希望深入学习研究因果科学的基础知识和重要模型方法，寻求解决相关研究问题的朋友参加。

==== 参与方式 ====

[[File:因果科学读书会报名.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===

本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容:[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址]
[[File:因果科学第二期报名.png|1300px |[https://campus.swarma.org/course/2460 因果科学第二季回放地址] ]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/mOdTI0gR9rsRyX4fz3mYNA 因果科学入门读什么书？Y. Bengio博士候选人的研读路径推荐]

[https://mp.weixin.qq.com/s/TtYsTyyGEX7U1ZOSl-lsPw 前沿综述：因果推断与因果性学习研究进展]

[https://mp.weixin.qq.com/s/W6PIE211TavEgg_s3adDdg 因果表征学习最新综述：连接因果科学和机器学习的桥梁]

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] ==

为了更好地普及复杂经济学思想，促进复杂经济学教育，推进复杂经济学研究，集智俱乐部特筹备复杂经济学的主题读书会。读书会由北京师范大学李红刚教授发起，获得王有贵、周涛、吕琳媛、张江、陈清华、李睿琪六位老师的内容支持。

=== 基本介绍 ===

传统的主流经济学基于理性人假设，寻求静态的均衡结果。而复杂经济学是一门超越了均衡范式的经济学，它认为经济不是机械的、确定的、可预测的，而是有机的、不确定的、永远在演化进程中。

复杂经济学以一种不同的方式来思考经济，将经济视作不断进行自我“计算”、自我创建和自我更新的处于动态过程中的演化系统。它强调偶然性、意义构建和“一切变化皆有可能”，是一门以预测、反应、创新和替代为基础的“动词”意义上的学科。

复杂经济学以非均衡为基本前提（均衡是其特例），用更具一般性的方法来研究经济，它不仅是对传统经济学的补充和拓展，更可能稳步走向未来经济学的中心。

目前的复杂经济学研究一般基于复杂系统思维，使用多主体建模、复杂网络、统计物理和其它学科、以及大数据分析等思想方法工具，去研究一些传统经济学有意忽视或难以处理的社会经济问题。

==== 参与方式 ====

[[File:复杂经济学读书会.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园的官网上，供读书会成员回看。

=== 内容列表 ===
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]
[[File:复杂经济学读书会2_compressed.jpg|1300px| [https://campus.swarma.org/course/2294 复杂经济学回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/sAcfkZXlKuE1Y0ooU6JePg César Hidalgo：收益递增的复杂性]

[https://mp.weixin.qq.com/s/_C7v1-lx_BpRSJb1Bv775w 布莱恩·阿瑟：数字经济是增长新引擎，还是潘多拉魔盒？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/3yj4LN3IV0UNkXHcQDyLzQ 为什么大脑都是吝啬鬼——大脑网络组织中的经济学]

==== 相关路径 ====

[https://pattern.swarma.org/path?id=109 复杂经济学读书会论文清单]

== [https://mp.weixin.qq.com/s/oUlksh3GCEGxzkS5XPXuxw 生命复杂性系列读书会] ==

生命作为最典型的复杂系统，从细胞到个体再到群体，在不同层次上都展现出各种复杂性，引发不同学科研究者的兴趣。为了促进生命复杂系统的跨学科交流，我们策划“生命复杂性”系列读书会，组织精读和讨论相关研究。

=== 基本介绍 ===

在物理学家薛定谔的《生命是什么》中，生命以负熵为食，能够新陈代谢和自我复制。

* 在自创生理论看来，生命就是一个复杂的化学网络，每时每刻都在不断地生成自己，仅仅是化学过程。
*
* 从计算的视角，生命就是一台图灵机。碱基配的过程与图灵二进制的工作原理如出一辙。
*
* 而从信息的视角，生命主体是能将自身信息从过去传播到未来、并保持一定时间完整性度量的集合体。

对“生命是什么”的定义，流派众多。在本次读书会中，我们尝试跳出生物学的桎梏，从物理和信息的角度，理解生命是什么，个体与环境的边界是什么。

==== 报名方式 ====
[[File:生命复杂性读书会报名表.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。
第二步：信息填写之后，会弹出对应的课程购买信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。
第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群（需遵守群规）。

我们也会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智学园官网，读书会付费报名成员和集智VIP成员（详情见文末）可以观看录播。

=== 内容列表 ===

本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。
本次读书会正在进行中，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]

[[File: 生命复杂性读书会.jpg |1300px| [https://campus.swarma.org/course/2005 生命复杂性读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/zUlrRQNZg2nY2k535mj1wQ 生命是什么？圣塔菲研究所提出“个体信息理论”，重新定义个体生命]

[https://mp.weixin.qq.com/s/xe54zCUPKQAf6wfx666hxQ 生命起源百年探索：进化论、信息论、热力学谁是主角？]

[https://mp.weixin.qq.com/s/YqvLBfnkkXq4T33j3AhqAg 生命起源研究的新里程碑：Science刊文揭示前生命化学自催化网络]

[https://mp.weixin.qq.com/s/qH_6-4smLQdHkh8YpfEvMw 为什么蛋白质兼具可塑性与稳定性？从进化视角揭示生命复杂系统的内在平衡]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=105 「生命—信息—物理」生命复杂性读书会论文清单（更新中）]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/dSBpO_MBcksNcMIM6J9oMw 因果科学与Causal AI读书会] ==

本次读书会的目的是希望可以出版一本关于因果推理相关的书籍，我们希望可以通过闭门分享讨论的形式，为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境，共同掌握因果推理的基础知识，前沿探究，和业界应用，同时将读书会的产出以科普书籍的方式出版。

=== 基本介绍 ===

Judea Pearl 认为当下正在进行一场改变数据科学的新革命 — ”因果革命“。因果革命和以数据为中心的第一次数据科学革命，也就是大数据革命（涉及机器学习，深度学习及其应用，例如Alpha-Go、语音识别、机器翻译、自动驾驶等等）的不同之处在于，它以科学为中心，涉及从数据到政策、可解释性、机制的泛化，再到一些社会科学中的归因和公平性问题，甚至哲学中的创造性和自由意志。可以说，因果革命彻底改变了科学家处理因果问题的方式，形成了一门新学科—因果科学。

前的大多数 AI 系统只是曲线拟合，他们面临许多开放性难题本质上与因果相关，而其中的三个最主要困难 (1) 稳健性/适应性， (2) 可解释性，和 (3) 不能理解因果关系，而这些问题可以用现代因果建模解决。因果推理和机器学习融合，构建具备果推理能力的 Causal AI 系统，是实现强人工智能的关键步骤。

==== 报名方式 ====

[[File:因果科学与causal AI读书会第一期.png|400px]]

第一步：扫码填写报名信息。

第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金299元。（符合退费条件后可退费。）

第三步：添加负责人微信，拉入对应的读书会讨论群。

=== 内容列表 ===
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。[https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]

[[File: 因果科学与Causal AI读书会-1.png |1300px| [https://campus.swarma.org/course/1798 因果科学读书会回放地址点击跳转]]]

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/pRgLZFJpbgmAyI7LgOnHug 历时3个月，全球32位讲者，共同讲述因果科学与Causal AI的全景框架！]

[https://mp.weixin.qq.com/s/f-rI5W6tc6qOzthbzK4oAw 崔鹏：稳定学习——挖掘因果推理和机器学习的共同基础]

[https://mp.weixin.qq.com/s/l-05jRYabGI-JoXedU-PLA 因果科学：连接统计学、机器学习与自动推理的新兴交叉领域]

[https://mp.weixin.qq.com/s/ZOUeF_HEFneYVi2BPe8LFg 因果观念新革命？万字长文，解读复杂系统背后的暗因果]

[https://mp.weixin.qq.com/s/dVxgHcQAz_VjT-HDa2fXgg 周晓华：因果推断的数学基础和在医学中的应用]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=114 因果纠缠集智年会——因果推荐系统分论坛]关于因果推荐系统的参考文献和主要嘉宾介绍，来源是集智俱乐部的因果纠缠年会。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能读书会] ==

本次读书会的目的是通过闭门分享讨论的形式，我们将为大家提供更加沉浸，深度，自由的交流环境。帮助大家了解面向复杂系统的人工智能研究和前沿进展，了解深度学习，因果推断等方法论如何与复杂系统研究相互影响。为大家在自己的研究领域引入何种人工智能方法提供灵感。

此外，本次读书会还将邀请数名进行过高质量分享的青年学者参与我们后续的闭门研讨活动：“集智-凯风研读营”。研读营是集智年度最高水准的闭门科学研讨活动，是集智科学家们的年度聚会。在研读营期间，你将与多位来自不同领域，世界各个高校的集智科学家们进行为期一周的广泛而深刻的闭门交流，共享前沿知识和灵感。历届研读营都是集智科学家相互赋能的平台，每次研读营之后，集智科学家们都会带着新的灵感进一步推进自己的研究。

=== 基本介绍 ===

近 3 年来，随着数据量的井喷式增长，计算效率的显著提升，以深度学习为代表的人工智能技术迎来了第三次高潮，许多人工智能的产品应用在生活的方方面面，如人脸识别，机器翻译，语音识别等。但是进一步，人们希望机器可以辅助决策时却发现，以人类的视角没有办法很好的理解机器的决策，这时候就存在人与机器的「信任鸿沟」。我们不敢真正信任机器的决策，这也是人工智能在落地智能金融，无人驾驶等更复杂领域时遇到的问题和瓶颈。

所以为了更好利用机器的智能，理解复杂世界，人们开始寻求新的解释世界的方式：希望可以从「复杂系统」的角度进行突破，借助人工智能的方法和技术，揭开人工智能的黑箱，实现人与机器的真正信任。

集智俱乐部一直以来都是国内研究复杂科学的前沿阵地，我们希望可以发动社区内相关领域的研究者，一起来共同学习和探索，结合复杂系统的理论和方法，来更好的理解人工智能。所以我们发起了「面向复杂系统的人工智能研究」读书会。本次读书会将会围绕下面二个子主题，分别是：
基于深度学习的复杂系统自动建模
基于可解释性的因果推断方法论

==== 报名方式 ====

* 第一步：扫码填写报名信息。
* 第二步：信息填写之后，会弹出对应的负责人微信二维码，截图扫码添加二维码即可。
* 第三步：添加负责人微信号，提交保证金399元。
* 第四步：拉入对应的读书会讨论群。
* 第五步：想进一步继续参与研读营的朋友，发送简历或个人网站，research gate主页等能说明身份的资料给到负责人，在读书会结束之后，将公布研读营入选名单。

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1775

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=79 面向复杂系统的人工智能读书会论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述],这个路径对因果在哲学方面的探讨，以及因果在机器学习方面应用的分析。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=90 因果科学和 Causal AI入门路径]，这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/e1M-GX91sQ8w7K0ivjI3SA 科学学读书会] ==

科学是研究实践、是理性精神，也是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。科学学则是一门学科，旨在深入理解科学研究的种种因素并推动科学发展。

=== 基本介绍 ===

科学是一个由学者、文献、科研项目、科学思想与灵感等一起构成的自组织、自生长的复杂系统。与人类社会的其他复杂系统相比，科学通过自我革新精神实现了更大跨度的发展（科学革命），又通过文献传承更好的记录了自身的发展历史。

科学复杂系统中的事件对世界有广泛而深刻的影响：
* 创新是如何发生的
* 科学思想与知识是如何传播的
* 各学科发展的趋势是什么
* 跨学科研究何以不断涌现
* 团队规模如何影响科研成果
* 科学家的职业生涯与成就有无规律可循
* ...

这些都是科学学研究的问题。通过研究和回答这些问题，我们能够以科学的视角认知科学、理解科学，进而也促进科学事业的发展。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/2014

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[https://mp.weixin.qq.com/s/_Ye_9_88VAoCJQqro-OB-g Science经典综述文章：什么是科学学]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=70 复杂系统下的科学学]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=12 计算社会科学入门路径]，这个路径是梳理了计算社会科学的历史和研究方法，并列举了一些重要且经典的论文。

== [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ==

复杂系统广阔而神秘，地球上的生物、气候、人脑、社会和经济的组织、一个生态系统、一个活细胞、甚至整个宇宙都属于复杂系统。本文旨在召集对复杂系统建模感兴趣或正在进行相关研究的朋友参与到此次读书会中，通过阅读经典文章，大家集思广益，激发科研想法，促进科研合作。

=== 基本介绍 ===

复杂系统是对生物，社会，金融，气候等不同领域内大量现象进行建模的重要手段。复杂系统的一大特征是，在系统内存在着大量个体，他们之间会发生相互作用。在现实生活中，尤其是在当今的大数据时代，我们通常面临的问题就是我们拥有大量对系统进行观察的数据，如个体个体的时间演变状态，个体的信息，而无法直接观察到个体之间的网络连接结构，也不知道个体之间的动力学演化规则。复杂网路自动建模问题关注的即是通过数据驱动，通过机器学习或其他算法去找到他们相互作用的关系以及动力学法则，从而对整个复杂系统进行建模。

本次读书会的核心目的是「助力科研」，旨在汇集一批对复杂系统自动建模感兴趣或者正在进行相关研究的朋友，通过阅读和讨论一系列前沿或者经典的对复杂系统进行结构和动力学重构的文章，进行深度讨论和交流，从而激发科研想法，促进读书会成员内部的科研的合作，产出和落地，并产生学术价值。

这是一个长期的读书会活动，读书会预计持续时间为半年，每2周会有人选择网络重构文献待续列表中论文（会持续增加新的经典和前沿论文），制作论文解读的 ppt 文件，在 zoom 会议软件上按照每2周1次，每次研读2-3篇论文的形式进行，以分享、讨论、复现代码为主。

==== 报名方式 ====

==== 内容列表 ====
本次读书会已经结束，内容沉淀在了集智学园的平台上，往期回放解读可以看相关的内容。https://campus.swarma.org/course/1740

=== 其他参考资料 ===

==== 文章总结 ====

[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]

==== 相关路径 ====
* [https://pattern.swarma.org/path?id=20 复杂系统自动建模必读论文列表]，这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 复杂网络动力学系统重构文献]，这个路径是张江老师梳理了网络动力学重构问题，描述了动力学建模的常用方法和模型，并介绍了一些经典且重要的论文，这也是复杂系统自动建模读书会的主要论文来源，所以大部分都有解读视频。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=28 应用于复杂系统建模的深度学习技术小综述]，这个路径是张江老师对复杂系统自动建模的一个小综述，主要介绍了复杂系统自动建模的四个阶段，并介绍了一些经典且重要的论文。
* [https://pattern.swarma.org/path?id=85 基于图网络和深度学习的复杂系统自动建模技术]，本篇路径则重点放在综述用神经网络、深度学习方法实现的各种方法和文献。我们将按照动力学学习、网络结构学习及其它这三个方面来综述。

集智俱乐部

2021-02-22T07:56:26Z

Tensor麻麻麻：

{{#seo:
|keywords=集智俱乐部
|description=集智俱乐部介绍
}}
==集智俱乐部介绍==

===名称和简介===

[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 ”。

===集智俱乐部的口号和LOGO===

'''让苹果砸得更猛烈些吧！！！'''

[[File:集智俱乐部logo.png|200px|thumb|居中|集智俱乐部logo|居中]]

象征含义：通过砸在牛顿脑袋上的苹果，来象征着科学发现的灵感。

===集智俱乐部的使命（即目标） ===

营造自由交流学术思想的小生境，孕育开创性的科学发现。

===集智俱乐部思想起源 ===

1902年，从[https://ethz.ch/ 苏黎世联邦理工大]学毕业、在伯尔尼的瑞士专利局工作的爱因斯坦，跟几位朋友自发成立了讨论小组，取名“奥林匹亚科学院”，定期讨论科学和哲学问题。离开学校后，这段和友人讨论学术的经历，让爱因斯坦对自己的思想实验深入打磨，为那个连续发表多篇跨时代论文的爱因斯坦奇迹年做了铺垫。
[[File:三人组.png|400px|1903年的奥林匹亚科学院三人组|thumb|居中|1903年的奥林匹亚科学院三人组]]
1920年代，在奥地利首都维也纳，包括哥德尔在内的欧洲大陆几位优秀的物理学家、数学家和逻辑学家，以共同遵循的科学哲学为根基，形成了“维也纳小组”，逐渐发展为著名的维也纳学派。此后多年中，这个小组贡献甚多，不仅哥德尔不完备性定理影响了世界，而且维也纳小组推崇的逻辑实证主义的科学方法论，也成为了科学界的主流。
[[File:1925年的维也纳小组.png|400px|1903年的奥林匹亚科学院三人组|thumb|居中|1925年的维也纳小组]]

1984年，在核子时代的起源地洛斯阿拉莫斯国家实验旁，几位科学家跳出国家体制，建立了自主募资的圣塔菲研究所，研究被霍金称为“21世纪的科学”的复杂性科学，圣塔菲研究所逐渐成为复杂系统研究的圣地。发现现象背后的 pattern，探索事物涌现的秘密，寻找复杂世界的统一规律，这个新兴学科在与各个学科的交互中，正走向科学研究的核心地带。
[[File:圣塔菲研究所.png|400px|1903年的奥林匹亚科学院三人组|thumb|居中|圣塔菲研究所]]

奥林匹亚学院、维也纳小组、圣塔菲研究所，这是科学社区和科学共同体的真正典范，而打造出一个像它们一样，开放、自由、没有围墙的研究所，正是集智俱乐部的长期愿景。
[[File:集智俱乐部长图标.jpg|800px|1903年的奥林匹亚科学院三人组|thumb|居中|集智俱乐部]]

从集智俱乐部到集智学园，从松散的互联网社群到线下社交网络，从读书交流到合作发文出书，从靠兴趣驱动探索，到用产品改变生活，一个科学社区已经初步成型。飞速发展的集智科学社区，召唤热爱科学、乐于探索的你。

===发展历史 ===

[[File:集智俱乐部2020发展历史.png|800px|集智俱乐部发展历史|thumb|居中|集智俱乐部发展历史]]

* 2003年，集智俱乐部创始人张江（ Jake ）创办了集智俱乐部网站，该网站一直致力于宣传、普及、推广复杂系统科学，并展开广泛的跨学科交流，俱乐部渐渐聚集了一批有识之士。
* 2007年，集智俱乐部的交流和活动开始从虚拟世界走向现实，在叁号会所开始了第一次线下活动，并尝试发展一个现实世界中的学术组织。
* 2013年，[[袁行远]]等核心成员建立了集智百科网站。
* 2014年，通过集智俱乐部的读书会活动，由集智俱乐部内部核心成员[[袁行远]]孕育了第一个创业项目——彩云天气。同年集智俱乐部南京分部由[[王成军]]创立，并开始组织活动。
* 2015年7月，集智俱乐部在南京举办了第一届学术年会。目前集智俱乐部的主要活动有开放式的讲座与交流，技术专题读书会，以及不定期的学术研讨会，系列沙龙活动等。同年，集智俱乐部出版的第一本书《科学的极致：漫谈人工智能》，曾获得知名主持人杨澜的大力推荐；并且在8月份的时候成立了第一个线下志愿者团队，第一位线下活动志愿者就是图灵出版社的美女编辑张霞。
* 2016年，第二本书《走近2050——注意力、互联网与人工智能》出版面世；在2016年10月，凯风基金会赞助集智俱乐部共同举办了凯风研读营，开展了《网络、几何和机器学习》的学术会议；2016年底孵化了集智俱乐部第二个创业项目：集智学园，致力于打造人工智能、复杂科学领域的科学学习社区。
* 2017年，首次与腾讯研究院发起了[[AI&Society系列沙龙活动]]，致力于发掘在学术界和工业界的学术新星。
* 2018年，同年，由集智俱乐部牵头，以众包的形式，出版了两本书籍，第一本是《深度学习原理与PyTorch实战》；第二本是翻译书籍《深度思考》。
*2019年，集智俱乐部公众号在环球科学旗下学术媒体“科研圈”组织的2018明星学术公众号评选中，入围前十。
*2019年，集智学园新产品[https://pattern.swarma.org/ 集智斑图]上线。
*2020年，集智学园被认证为“国家级高新技术企业”。

这里记录了集智俱乐部从2003年到2015年的发展简史：[[记录集智2003-2015]]

=== 集智科学家 ===

集智科学家是指集智俱乐部对社区内有突出科研贡献和科研成果学者，是集智俱乐部社区的最高荣誉。我们梳理了这些年参与过集智社区建设的重要学者，符合以下标准之一则可以认定为集智科学家：
* 1.以学者的身份参与过集智凯风研读营
* 2.以特邀讲者的身份参与过AI&Society的活动
* 3.自己发表论文后写对应的解读文章投稿到集智俱乐部公众号，并以主推的形式进行推广

''以下为部分科学家代表，非社区内全部科学家名单。''
==== W. Brian Arthur ====
*[[布莱恩·阿瑟 W. Brian Arthur]]是著名经济学家，圣塔菲研究所外聘教授，帕罗奥多研究中心系统科学实验室访问研究员。阿瑟在上世纪八十年代，受诺贝尔经济学奖得主肯尼斯·阿罗的邀请，来到刚刚建立的圣塔菲研究所。在圣塔菲研究所，阿瑟将复杂系统理论与经济学研究结合在一起，逐渐形成了“复杂经济学（complexity economics）”的构想，并凭借报酬递增理论，于1990年获得熊彼特奖。作为报酬递增理论的提出者，阿瑟创立了对经济学和复杂系统的跨学科研究新模式。作为圣塔菲研究所最早一批研究复杂性的学者，阿瑟是复杂性科学领域的奠基人之一，由于其突出成绩，于2008年荣获复杂性科学领域首届拉格朗日奖。

*主要贡献：AI&Society第18期活动特邀讲者。

==== José Lobo ====
*José Lobo，美国亚利桑那州立大学可持续发展学院副研究员，Julie Ann Wrigley全球可持续发展研究所科学家，圣塔菲研究所“城市、规模可持续性”研究组成员。他的研究主题涵盖从人类早期群落到古代城市再到现代城市系统的规模理论，以及人类发明的本质和驱动因素，特别是城市环境如何住进技术和文化创新的形成。他是城市科学领域的领军研究者之一，在PNAS、Nature Human Behaviour等顶级期刊上发表多篇重要论文。

*主要贡献：AI&Society第17期活动特邀讲者。

==== James Evans ====
*James Evans 是芝加哥大学社会学系教授，是科学学（science of science）、复杂网络、知识社会学的世界级知名学者。毕业于斯坦福大学，曾在哈佛大学从事社会组织结构方面的研究，在芝加哥大学创立知识挖掘实验室，并创立和主持了芝加哥大学计算社会学硕士项目。主要兴趣包括：群体智能、社会组织结构分析、科技创新产生和传播规律等，在 Science, PNAS, American Journal of Sociology，Management Science 等顶级期刊上发表大量文章。

*主要贡献：AI&Society第12期活动特邀讲者，研读营学者

==== Geoffrey West ====
*Geoffrey West，理论物理学家，城市科学的顶尖学者，圣塔菲研究所杰出教授和前任所长，曾入选《时代周刊》全球最具影响力100人。数十年致力于“规模”的研究工作，其研究成果被应用在理解生命体、城市可持续发展、企业运营等众多领域，被业内奉为“跨学科诺贝奖”的不二人选。

*主要贡献：AI&Society第11期活动特邀讲者。

==== 侯世达 ====
*侯世达（Douglas, R.Hofstadter）是印第安纳大学认知科学与比较文学特聘教授、美国艺术与科学院院士、美国哲学学会成员和瑞典皇家社会科学院院士。他主要研究：自我与外部世界的关系、意识、类比、艺术创作、文学翻译、数学和物理学。除了学术成就，侯世达还出版了《哥德尔、艾舍尔、巴赫：集异璧之大成》（GEB）和《我是个怪圈》（I Am a Strange Loop），分别获得普利策文学奖（非虚构类）与美国国家图书奖（科学类）和《洛杉矶时报》科学写作图书奖。

*主要贡献：AI&Society第5期活动特邀讲者。

==== 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、曾任腾讯研究院特聘顾问，复杂系统、人工智能的研究者与布道者。主要研究领域包括复杂网络与机器学习、复杂系统分析与建模、计算社会科学等。曾在Nature Communications、Scientific Reports、Physical Review E、Journal of Theoretical Biology等国际知名刊物上发表过学术论文数十篇。

*主要贡献：'''集智俱乐部创始人'''

==== 王大顺 ====
*王大顺是西北大学副教授。他的研究方向是科学学，希望能够使用和开发复杂性科学的工具和人工智能，探索科学领域的发展和研究规律。

*主要贡献：研读营学者

==== 吴令飞 ====

*吴令飞集智科学家，匹兹堡大学助理教授，研究兴趣是组织创新与学习。通过使用数学模型和机器学习方法，通过研究来自科学界（例如Web of Science 和 ORCID数据）、工业界（例如美国专利数据）、和互联网众包社区（例如Stack Exchange 和 GitHub）大量团队的人员结构与产出的关系，报告人致力于寻找组织创新与学习的一般规律，促进组织管理和政策制定。

*主要贡献：AI&Society第2期活动特邀讲者，研读营学者，集核成员

==== 尤亦庄 ====

*尤亦庄，2013年博士毕业于清华大学，凝聚态物理方向。现为加州大学圣地亚哥分校助理教授。主要研究领域是量子多体物理，及其演生现象和临界现象。具体方向包括：拓扑量子物态，多体局域化和热化，高温超导和自旋液体等强关联体系，多体量子纠缠和张量网络。研究手段包括量子场论，拓扑场论，重整化群等等，对信息论（特别是量子信息），复杂系统，人工智能等领域也很感兴趣。

*主要贡献：AI&Society第2期活动特邀讲者，研读营学者，集核成员

==== 周涛 ====
*周涛，电子科技大学教授，成都新经济发展研究院执行院长。主要从事统计物理与复杂性方面的研究。在 Physics Reports、 PNAS、Nature Communications 等国际 SCI 期刊发表 300 余篇学术论文，引用 20000 余次，H指数为69。现象级畅销书《大数据时代》中文版译者，《为数据而生》作者。

*主要贡献：AI&Society第13期活动特邀讲者，文章贡献

==== 吕琳媛 ====
*吕琳媛，国家优秀青年基金获得者，电子科技大学教授，阿里巴巴复杂科学研究中心副主任。主要从事网络信息挖掘和社会经济复杂性方面的研究。在Nature Communications、Physics Reports、PNAS等学术期刊发表论文60余篇，引用6 000余次，8篇论文入选ESI全球Top-1%高引论文，研究成果入选2016年中国百篇具有影响力国际学术论文。

*主要贡献：AI&Society第9，13期活动特邀讲者，文章贡献

==== 王成军 ====

*王成军，南京大学新闻传播学院助理研究员、计算传播学实验中心成员，对复杂性科学和可计算方法(如机器学习)感兴趣，现在的研究主要集中于采用网络科学方法分析计算社会科学的研究问题，例如，采用重整化方法分析手机用户的注意力网络和移动网络。

*主要贡献：研读营学者

==== 唐乾元/傅渥成 ====
唐乾元，东京大学博士后，南京大学物理系物理学在读博士，集智核心成员，「知乎盐 Club 2014」荣誉会员，曾出版知乎盐系列电子书《写在物理边上》《临界：智能的设计原则》和知乎一小时电子书《能量守恒》。主要研究方向为统计物理及其在生命科学问题中的应用，曾作为中国博士生代表参加在德国林岛举办的「诺贝尔奖获得者大会」。

==== 殷裔安 ====
*殷裔安美国西北大学在读博士，王大顺合作者。研究方向为量化社会学方法、科学计量学、社会网络分析，文本分析等。

*主要贡献：研读营学者，文章贡献

==== 黄俊铭 ====
*黄俊铭，普林斯顿大学博士后，博士毕业于中国科学院计算技术研究所，曾在美国东北大学[[Albert-László Barabási]]实验室担任博士后，研究方向为量化社会学方法、科学计量学、社会网络分析，文本分析等。

*主要贡献：文章贡献

== 集智活动 ==
集智活动以线下活动居多，多以公开讲座、读书会、系列沙龙等形式研讨、科普前沿科学知识。活动所覆盖的学科领域包括：人工智能、复杂系统、生物科学、脑与认知等多个不同的领域。

=== 科普讲座 ===

===== 基本介绍=====
科普讲座是集智俱乐部的传统活动，是由集智俱乐部核心成员或者粉丝自发组织的讲座，面向公众，偏向于科普性质，活动频率大约1个月1次，力图用通俗的语言进行广泛的跨学科交流。
*烧脑指数：🌟🌟🌟（3颗星）
*参与方式：报名审核制
*适用人群：相关领域的爱好者
===== 典型活动介绍（挑选典型活动）=====
*2016/09/17 ·【任远】复杂性科学与生成艺术
*2016/08/28 ·【罗淼】科学与游戏沙龙活动
*2015/11/22 ·【董磊】基于大数据预测地区发展
*2015/07/26 ·【曹旭东、张江、袁行远】开源科学：人类科学往何处去
*2013/07/21 ·【张江】大自然如何设计？ — 探索网络、流动中的自组织规律
*2013/06/22 ·【尤亦庄】从涡旋到光与电的演生—漫谈凝聚态物理新思潮
*2013/05/12 ·【Robert Ackland】一个社会科学家眼中的“计算社会科学”
*2013/01/20 ·【吴令飞】计算社会科学总论
*2012/11/11 ·【Bertrand Roehner 】我们如何开始科学探索?
*2011/07/24 ·【Monk】自复制 — 生命的核心
*2009/04/18 ·【Miner】人工智能之梦

=== 读书会 ===
===== 基本介绍 =====
读书会是针对人工智能、复杂系统、生命科学、脑与认知等多个领域，由一位或多位发起人组织，系统研读经典文献，或深入学习某项特定技术，最终输出一些文章或者产品。该活动一般按照主题举办，为期1～3个月，定期举行线上或者线下讨论。

读书会可以针对具体主题进行一定强度的讨论研究，从而孕育出新的创新成果，例如科研论文、产品原型或者学术报告等；“彩云天气”APP就是“深度学习”读书会的成果；《走近2050》也是在“集体注意力流”读书会讨论中产生的。

*烧脑指数：🌟🌟🌟🌟（4颗星）
*参与方式：报名审核制
*适用人群：相关领域的深度爱好者、学习者

===== 典型活动 =====
*复杂系统自动建模读书会
*图网络读书会
*幂律读书会
*意识与认知读书会
*深度“深度学习”读书会
*探索脑与深度学习读书会
*热力学与进化论读书会
*自然语言处理读书会
*复杂经济学读书会
*量子决策理论读书会
*GEB读书会
*计算心理学读书会
以往的小组读书会，请看这里：[http://wiki.swarma.net/index.php/%E8%AF%BB%E4%B9%A6%E4%BC%9A]

=== 研读营 ===

===== 基本介绍 =====
研读营是集智俱乐部的特色活动，汇集一批青年学者，围绕某个与复杂系统和人工智能领域的前沿课题，进行一周左右的深度交流，激发科研灵感，孕育学术成果。集智研读营一般由相关基金或企业赞助。

*烧脑指数：🌟🌟🌟🌟🌟（5颗星）
*参与方式：学者推荐或外部申请
*适用人群：相关领域的科研工作者，或在读研究生、博士；思想开放，热爱交流

===== 典型活动 =====

*2016年10月8日-2016年10月14日在古北水镇召开了由凯风基金会赞助，集智俱乐部主办的“网络、几何与机器学习”研读营[[2016年集智俱乐部研读营]]

*2017年7月16日-2017年7月22日在古北水镇召开了由凯风基金会赞助，集智俱乐部主办的“物理、人工智能、几何与机器学习”研读营[[2017年集智俱乐部研读营]]

*2018年6月22日-2017年6月28日在云南大理喜洲召开了由凯风基金会赞助，集智俱乐部主办的“网络、几何与机器学习”研读营[[2018集智－凯风研读营]]

*2019年1月14日-2017年1月23日在南京大学仙林校区召开了由腾讯基金会赞助，集智俱乐部主办“从复杂网络到图神经网络的计算社会科学：理解人性、理解机器、理解当代社会”研读营[[2018年集智腾讯计算社会科学研读营]]

*2019年6月7日-2017年6月14日在云南剑川沙溪古镇召开了由凯风基金会赞助，集智俱乐部主办“网络、几何与机器学习”研读营[[2019凯风研读营]]

=== 学术沙龙 ===

===== 基本介绍 =====
针对前沿技术热点和重大社会问题，邀请一线研究者，面向公众，分享其最新研究成果。学术沙龙的宗旨是，挖掘交叉型人才，孕育原创性思想，传播最新科学认知。集智学术沙龙一般相关基金或企业赞助，面向公众开放。

*烧脑指数：🌟🌟🌟🌟（4颗星）
*参与方式：报名审核制
*适用人群：相关领域的研究者、从业者、爱好者

活动主题包括但不限于：
*计算社会科学：概况、发展现状与应用、大数据与机器学习在科学学中的应用专题；
*人工智能与城市科学：卫星遥感数据在城市科学中的应用；大数据与人工智能在城市科中的应用；智慧城市发展展望；
*多智能体系统：多智能体系统社会学仿真及其最新发展现状；
*人工智能社会：多主体智能、深度学习与多主体、经济推理与人工智能；
*算法与社会：计算广告学、推荐算法等算法简介以及对社会的影响；
*算法经济：云计算、算法经济平台，以及算法经济的发展展望。

===== 典型活动 =====

主要分享学者：黄晶生、程明霞、施永仁、吴令飞、王成军、侯世达、陆云波、韩战钢、陈永伟、张江、肖达、吕林媛、李睿琪、Geoffrey West、James Evans、周涛、高见、龙瀛、肖仰华、王鹏、José Lobo、W.Brain Arthur

详情请见：[[AI&Society系列沙龙活动]]

=== 集智圣诞年会 ===

===== 基本介绍 =====

集智年会是集智俱乐部一年一度的盛会，一般在圣诞节或者元旦举办，其目的是为了总结集智俱乐部一年的发展，并为集智俱乐部的忠实粉丝提供一个深度交流的平台。

*烧脑指数：🌟🌟🌟（3颗星）
*参与方式：邀请或报名审核
*适用人群：集智俱乐部粉丝；希望深入了解集智俱乐部的朋友

===== 典型活动 =====
*2015年7月15日、7月16日在南京大学新闻传播学院召开了第一次学术会议：南京'''注意力'''的科学会议[http://wiki.swarma.net/index.php/%E5%8D%97%E4%BA%AC%E6%B3%A8%E6%84%8F%E5%8A%9B%E7%9A%84%E7%A7%91%E5%AD%A6%E4%BC%9A%E8%AE%AE]

*2016年的学术圣诞晚会是在帝都心脏三里屯的Surperfit举办，此次活动的主题是'''AI与创业'''。[https://mp.weixin.qq.com/s/JMaf3r70ej0E5-_5rQ-Dmg]

*2017年的学术圣诞晚会是在768创意产业园区内的彩云科技举办，此次活动的主题是'''AI改变生活'''[https://mp.weixin.qq.com/s/QjRJ-Rf2qDwcdweKOXF5uw]。

*2018年的学术圣诞晚会是在北京朝阳区乌托邦工厂举办，此次活动的主题是'''奇点临近'''[https://mp.weixin.qq.com/s/aTd8fLStWOiDafBpv2ptdw]。

*2019年的学术年会是在北京海淀区的E_ZIKOO智慧谷举办，此次活动的主题是'''量子跃迁'''[https://swarma.org/?p=17911]。

==集智内容 ==

=== 集智公众号 ===
[[File:集智俱乐部公众号云图.png|800px|集智俱乐部发展历史|thumb|居中|集智俱乐部公众号关键词云图]]

集智俱乐部致力于报道复杂性科学与人工智能领域的最新进展，特别关注跨学科研究与交流。从社交网络到生态系统，从城市的结构到语言的结构，从机器学习到量子信息……「集智俱乐部」这个公众号跨越了学科的局限，向我们揭示出复杂世界背后的简单规则，也启发我们思考人工智能和复杂系统中的那些最前沿、最深刻、最普适的问题。

集智俱乐部公众号在环球科学旗下学术媒体“科研圈”组织的2018明星学术公众号评选中，入围前十。

==== 代表作品 ====
集智俱乐部公众号下分为多个子栏目，包括前沿报道、科研议题、科普文章、科学解释世界、经典论文回顾等。典型代表作品如下：

*栏目：前沿报道
代表文章：[https://mp.weixin.qq.com/s/eDP_1GdltOeER4mgJKrnBg 巴拉巴西nature封面文章，网络3d打印]

*栏目：科研议题
代表文章：[https://mp.weixin.qq.com/s/iXXZi6dQeTBBSZoHlLuCHA 学术互捧没有用？可能还有负面作用]

*栏目：科普文章
代表文章：[https://mp.weixin.qq.com/s/pVgX5o2pu7l_Fbq3GAcn0A 一文读懂复杂网络与群体智慧]

*栏目：科学解释世界
代表文章：[https://mp.weixin.qq.com/s/Dl0DowLx70uFwq67XJGvVA Science文章：要想成功，快抱大腿]

*栏目：经典论文回顾
代表文章：[https://mp.weixin.qq.com/s/X7AWuytD8D3Z5-rUAi7TEQ 热力学与进化论]

*栏目：集智活动
代表文章：[https://mp.weixin.qq.com/s/TOOcBnaMPm6NycWvZYa8sQ 集智-凯风复杂系统论坛全天回顾]

公众号 ID：swarma_org
[[File:集智俱乐部.jpg|200px|集智俱乐部发展历史|thumb|居中|扫一扫，关注集智俱乐部]]

=== 集智百科 ===

[[File:集智百科.png|500px|集智俱乐部发展历史|thumb|居中|[[集智百科]]]]

[[集智百科]]是一个自由内容、公开编辑的科学知识库，主要内容集中在复杂系统科学与人工智能，创建于2013年，主要内容由集智俱乐部志愿者贡献。

集智百科作为一个开源的项目，致力于在复杂性科学这个学科领域，为大家翻译、整理、编辑最专业、准确的中文百科全书，为广大的科学爱好者提供最便捷的搜索方式。

集智百科的'''愿景'''：做复杂性科学领域科学、全面、客观的百科全书；

集智百科的'''口号'''：知识从我而来，问题到我为止。

从13年创建以来，集智百科上断断续续的有人生产内容，但是这些内容缺乏规范性，也不成体系，自2019年年底以来，集智俱乐部希望可以着重的梳理复杂性科学领域的基础知识，为广大的科学爱好者提供便捷易懂的知识。所以我们成立了信息收集、整理翻译、审校、编辑、专家审校、代码实现等小组，希望可以共同去完成这样一个万古长青的事业。

如果恰好你也对知识整理、分享感兴趣，也愿意参与我们，请添加相关负责人联系方式，加入对应的小组，和大家一同前行，共同编辑，改变世界！

[[File:集智百科报名.png |200px|集智俱乐部发展历史|thumb|居中|集智百科志愿者报名]]

==== 代表作品 ====
知识类词条：
*[[摄像机-电视自指系统]]
*[[无标度网络]]
*[[小世界网络]]
*[[异速生长律]]
*[[元胞自动机]]

人物类词条：
* [[沃尔夫勒姆]]
* [[香农]]
* [[吉布斯]]
* [[巴拉巴西]]

书籍类词条：
* [[链接：网络新科学]]
* [[巴拉巴西网络科学]]
* [[巴拉巴西成功定律]]

=== 集智众包 ===
集智俱乐部自2015年以来，在集智社区形成了成熟的众包运作模式，充分利用集体智慧，进行团体合作写作、翻译等活动，最终输出内容。目前已创作和翻译3本图书作品：

==== 代表作品 ====

[[File:科学的极致：漫谈人工智能.JPG|350px|居中|科学的极致：漫谈人工智能]]

[[科学的极致：漫谈人工智能]]

简介：这本书主要向大家介绍了人工智能的历史和发展，当然也包括了很多在集智俱乐部讨论过的AI方面的主题，例如：哥德尔不完备定理、柯尔莫戈洛夫复杂性、深度学习和集体智慧等主题。

[[File:走近2050——注意力、互联网与人工智能.jpg|300px|居中|走近2050——注意力、互联网与人工智能]]

[[走近2050]]——注意力、互联网与人工智能

简介：这本书主要讲述了机器世界最重要的能源：注意力流，因为我们生活中所有的产品和程序都是为了获取我们的注意力。这本书涵盖了人工智能、互联网、心理学和计算机游戏。

[[File:深度思考——人工智能的终点与人类创造力的起点.jpg |400px|居中|深度思考——人工智能的终点与人类创造力的起点]]

[[深度思考]]——人工智能的终点与人类创造力的起点

简介：在这本突破性的书中，卡斯帕罗夫第次揭示了他惊人的一面，描述了他在面对最为强大的对手时的谋划与布局，在全世界的注视下奋勇争先，并叙述了通过国际象棋程序的发展考察人工智能的发展历史。

[[File:深度学习原理与PyTorch实战.png |400px|居中|[http://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=421 深度学习原理与PyTorch实战]]]

[http://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=421 深度学习原理与PyTorch实战]

简介：本书系统介绍了深度学习技术及开源框架 PyTorch。实战与理论兼具，每章围绕一个有意思的实战案例展开，全面深入地介绍了计算机视觉、自然语言处理、迁移学习，以及最新的对抗式学习和深度强化学习等前沿技术。

==成果展示 ==

=== 集智社区 ===

在集智社群中

既有做出重要贡献的'''成熟学者'''

也有引领科技行业潮流的'''先锋企业家'''

还有许多正冉冉升起的'''青年学者、潜力硕博'''

更不乏从志愿者工作开始，逐渐切入学界、迅速成长的'''优秀青年'''

集智社群名人不完全名单：
文小刚，侯世达，凯文·凯利，李子青，王飞跃，段永朝，王小川，顾学雍，陈晓松，周海军，王啸，吴岩，刘锋，张寒燕，俞志晨，张一甲，杨南征，狄增如，韩战钢，吴金闪，尹相志，韩锋，李嫣然，傅渥成，林思恩，吴令飞，吕正东，唐璐，贾梓筠，尤亦庄，肖达，谷鹄翔，王成军，张勉，秦建军，苑明理，董磊，王乃岩，许铁，陆宜，陆云波，赵云峰，袁行远，曹旭东，陆树燊，王昆，刘寰青，唐文，姚欣，宋家泰，黄钊等等等等。

[[File:GEB侯世达.jpg|800px|GEB作者侯世达公开分享|thumb|居中|《GEB》作者侯世达先生在集智俱乐部演讲]]

[[File:部分集智科学家.jpg|800px|部分集智科学家合照|thumb|居中|部分集智科学家合照]]

还有许许多多的大咖参与其中，共同打造没有围墙的研究所！
 

==== 社区科研成果 ====

'''[https://pattern.swarma.org/paper?id=ff73afb2-3838-11ea-bb46-0242ac1a0005 Simple spatial scaling rules behind complex cities]'''
* 2017年11月28日，集智科学家[[张江]]、董磊、[[李睿琪]]等人在Nature Communications上发表文章[https://pattern.swarma.org/paper?id=ff73afb2-3838-11ea-bb46-0242ac1a0005 Simple spatial scaling rules behind complex cities]<ref name="z">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>，该文提出了一种模拟城市分形生长过程的模型，用简单的规则就可以刻画纷繁复杂的城市背后的统一规律：[https://mp.weixin.qq.com/s/Kqwcpg3Tyl78eF6YQyHESw 复杂的城市，简单的规则]

'''[https://pattern.swarma.org/paper?id=9e15999a-383a-11ea-a26f-0242ac1a0005 Skill discrepancies between research, education, and jobs reveal the critical need to supply soft skills for the data economy]'''
* 2018年12月11日，集智科学家吴令飞（[[计算士]]）和王成军合作在PANS上发表文章[https://pattern.swarma.org/paper?id=9e15999a-383a-11ea-a26f-0242ac1a0005 Skill discrepancies between research, education, and jobs reveal the critical need to supply soft skills for the data economy]<ref name="w1">Katy Börner,Olga Scrivner,Mike Gallant,Shutian Ma,Xiaozhong Liu,Keith Chewning,Lingfei Wu,James A. Evans (2018) [https://pattern.swarma.org/paper?id=9e15999a-383a-11ea-a26f-0242ac1a0005 Skill discrepancies between research, education, and jobs reveal the critical need to supply soft skills for the data economy].</ref>，该文系统性分析了一万三千个技能关键词在过去七年间（2010-2016）发布的一亿两千万份招聘广告、三百万份课程大纲和一百万研究论文上被提及的频率，发现人类社会对编程、财务、统计等“硬技能”（hard skills）的需求越来越大，与此同时，研究人员发现，沟通、管理和团队合作等“软技能”（soft skills）频率波动的时间序列与硬技能之间密切相关，硬技能需求增加驱动着与之适配的软技能：[https://swarma.org/?p=13892 为什么未来需要软技能]

'''[https://pattern.swarma.org/paper?id=6f04749c-3839-11ea-bd9f-0242ac1a0007 Large Teams Have Developed Science and Technology ; Small Teams Have Disrupted It]'''
* 2019年2月21日，集智科学家吴令飞（[[计算士]]）在Nature杂志上发表封面文章[https://pattern.swarma.org/paper?id=6f04749c-3839-11ea-bd9f-0242ac1a0007 Large Teams Have Developed Science and Technology ; Small Teams Have Disrupted It] <ref name="w">Lingfei Wu,Dashun Wang,James A. Evans (2019) [https://pattern.swarma.org/paper?id=6f04749c-3839-11ea-bd9f-0242ac1a0007 Large teams develop and small teams disrupt science and technology].</ref>。该文介绍了一项对1954年-2014年期间超过6500万篇论文、专利和软件产品的数据分析工作。研究者量化评估了创新的“颠覆性”，发现小团队更有可能做出突破性的研究：[https://swarma.org/?p=14730 团队规模与颠覆性创新]。论文第一作者吴令飞为 Nature 撰写了这篇文章，介绍了论文背后的故事和作者们的思考：[https://swarma.org/?p=14825 Nature封面文章作者讲述论文故事：小团队知道答案]

'''[https://pattern.swarma.org/paper?id=9deb21ca-3839-11ea-b23d-0242ac1a0005 Emergence of scaling in complex substitutive systems]'''
* 2019年7月8日，集智科学家靳擎、王大顺等人在Nature Human Behaviour上发表封面文章[https://pattern.swarma.org/paper?id=9deb21ca-3839-11ea-b23d-0242ac1a0005 Emergence of scaling in complex substitutive systems]<ref name="j">Ching Jin,Chaoming Song,Johannes Bjelland,Geoffrey Canright,Dashun Wang (2019) [https://pattern.swarma.org/paper?id=9deb21ca-3839-11ea-b23d-0242ac1a0005 Emergence of scaling in complex substitutive systems].</ref>，该文章发表消费者购买产品的行为模式、新思想在网络上传播的模式，本质上都是一种幂律增长的模式：[https://swarma.org/?p=17317 复杂演替系统中的幂律增长模式]

'''[https://pattern.swarma.org/paper?id=0efe64d4-00b4-11ea-8d16-acde48001122 Quantifying dynamics of failure across science, startups, and security]'''
* 2019年10月30日，集智科学家殷裔安和王大顺等人一起在Nature发表文章[https://pattern.swarma.org/paper?id=0efe64d4-00b4-11ea-8d16-acde48001122 Quantifying dynamics of failure across science, startups, and security]<ref name="y">Yian Yin,Yang Wang,James A. Evans,Dashun Wang (2019) [https://pattern.swarma.org/paper?id=0efe64d4-00b4-11ea-8d16-acde48001122 Quantifying dynamics of failure across science, startups, and security].</ref>，分析了科研（数据集来源于NIH Grants）、投资（数据集来源于 VentureXpert 数据库）、公共安全（数据集来源于全球恐怖主义数据库GTD）三个领域的大规模数据，阐述了失败的动力学机制。从动力学所得到的早期信号中“明察秋毫”，或许胜败早有伏笔：[https://mp.weixin.qq.com/s/SNxL91Q-pRfP83YoXK9LSQ 原来胜败早有信号]

'''[https://pattern.swarma.org/paper?id=111e9e12-00ac-11ea-8fd1-acde48001122 Historical comparison of gender inequality in scientific careers across countries and disciplines]'''
* 2020年2月18日，集智科学家黄俊铭在PANS杂志上发表文章[https://pattern.swarma.org/paper?id=111e9e12-00ac-11ea-8fd1-acde48001122 Historical comparison of gender inequality in scientific careers across countries and disciplines]<ref name="h">Junming Huang,Alexander J. Gates,Roberta Sinatra,Albert-László Barabási (2020) [https://pattern.swarma.org/paper?id=111e9e12-00ac-11ea-8fd1-acde48001122 Historical comparison of gender inequality in scientific careers across countries and disciplines].proceedings of the national academy of sciences.117.9:(4609-4616)</ref>，该文整合Web of Science数据集和Microsoft Academic Graph数据集的论文发表、引用、单位等多项信息后，筛选整理出150万名科研人员的完整职业生涯，覆盖13个主流学科、83个国家和1300万篇论文的大规模数据，对学术界中女性科研人员的学术能力表现及其背后的原因做出了分析:[https://swarma.org/?p=18557 女性科研工作者的退出风险与学术成就]

=== 集智孕育 ===

==== 彩云AI ====

[[File:彩云天气.png|800px|居中]]

2014年，集智俱乐部核心成员袁行远、肖达开发彩云天气，这是一款能够精确预测未来1小时内局部地区降雨情况的APP。这款APP是集智俱乐部举办的深度学习读书会孕育出来的一款产品。目前，袁行远、肖达、苑明理、何永振等集智核心成员已独立成立了彩彻区明科技有限公司。

有关彩云天气可以参看：[http://caiyunapp.com/]

最近，这个团队又研发了一个“彩云小译”的AI应用，这个应用可以做中英之间的同声翻译，帮助你与外国人无障碍交流。

[[File:彩云小译.png|800px|居中]]

==== 集智斑图 ====

[[文件:QQ20210222-154924@2x.png|800px|thumb|居中|[https://pattern.swarma.org/ 集智斑图]首页截图]]

[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。

斑图的含义：来源于英文的pattern，有花纹，图案的意思，在复杂系统中特指大量相互作用单元涌现出的时间空间模式，集智斑图则特指学习者在探索互动中形成的知识空间和集体智慧

slogan：用知识连接探索者

'''推荐学习路径：'''

[https://pattern.swarma.org/path?id=13 意识科学入门路径]从意识是什么，详细介绍了认知科学有关的实验，介绍了认知科学当前的最新研究进展，并且从跨学科的角度探讨了认知科学的发展方向。

[https://pattern.swarma.org/path?id=2 复杂网络分析入门路径]系统地整理了复杂网络分析领域的主要问题、意义和研究思路（但并不包括具体细节），整理相关的学习资料、论文和在线课程，供新手快速入门复杂网络。

[https://pattern.swarma.org/path?id=9 因果推断方法概述]从因果关系，理解因果关系的三个层次，以及研究因果关系的算法详细的阐述了因果关系的研究问题。

[https://pattern.swarma.org/path?id=21 解读幂律(Power Law)分布与无标度(Scale Free)网络]从什么是幂律分布，什么是无标度网络，如何产生幂律分布以及如何估计和判断幂律分布等几个方面详细阐述了幂律分布的原理。

[https://pattern.swarma.org/path?id=11 人工生命入门路径]整理自Lana Sinapayen为人工智能研究者们提供的一份人工生命入门指南，从人工生命的研究目标，人工生命的发展历史，人工生命的未来展望和学习清单多方面阐述了人工生命这个领域的研究问题和方向。

'''推荐论文解读：'''

* Albert-Laszlo Barabasi;Reka Albert;Emergence of scaling in random networks ,Science,1999<ref name="a">Albert-Laszlo Barabasi,Reka Albert (1999) [https://pattern.swarma.org/paper?id=b298b520-00b6-11ea-8d16-acde48001122 Emergence of scaling in random networks].</ref>

[https://pattern.swarma.org/paper?id=b298b520-00b6-11ea-8d16-acde48001122 随机网络的无标度性]总结了存在于许多实际网络中的[[幂律分布]]特性，首次命名了[[无标度网络]]这一重要概念，并研究了其背后的生成机制——偏好连接(preferential attachment)。

* Dirk Brockmann; Dirk Helbing;The Hidden Geometry of Complex, Network-Driven Contagion Phenomena ,Science,2013 <ref name="b">Dirk Brockmann, Dirk Helbing (2013) [https://pattern.swarma.org/paper?id=3c4a6ace-3d7b-11ea-acdc-0242ac1a0005 The Hidden Geometry of Complex, Network-Driven Contagion Phenomena].</ref>

[https://pattern.swarma.org/paper?id=3c4a6ace-3d7b-11ea-acdc-0242ac1a0005 通过网络的隐藏几何推断病毒的传播]指出疾病的传播其实与城市间的地理距离没啥关系，而与城市间的“等效”距离密切相关。这里的等效距离就是指根据城市间交通流量数据而折合以后的距离。

* Marc Timme; Jose Casadiego;Revealing networks from dynamics: an introduction ,Journal of Physics A: Mathematical and Theoretical,2014,41 .37<ref name="c">Marc Timme, Jose Casadiego (2014) [https://pattern.swarma.org/paper?id=a1b46292-4da3-11ea-8912-0242ac1a0005 Revealing networks from dynamics: an introduction].Journal of Physics A: Mathematical and Theoretical.41.37:</ref>

[https://pattern.swarma.org/paper?id=a1b46292-4da3-11ea-8912-0242ac1a0005 基于动力学的网络重构]简单地引入了复杂网络的基本概念后，介绍了复杂网络中有效链接和结构链接两者之间的区别。文章中详细地回顾了基于群体动力学数据，重构网络中结构链接的三种主要基本方法，即驱动-响应方法、复制-同步方法和直接重构方法，并指出了每种方法的优缺点和适用范围；简略地介绍了基于相关函数和最大熵理论，重构有效链接的思路。

* Junming Huang;Alexander J. Gates;Roberta Sinatra;Historical comparison of gender inequality in scientific careers across countries and disciplines ,proceedings of the national academy of sciences,2020,117 .9:4609-4616<ref name="h">Junming Huang,Alexander J. Gates,Roberta Sinatra,Albert-László Barabási (2020) [https://pattern.swarma.org/paper?id=111e9e12-00ac-11ea-8fd1-acde48001122 Historical comparison of gender inequality in scientific careers across countries and disciplines].proceedings of the national academy of sciences.117.9:(4609-4616)</ref>

[https://pattern.swarma.org/paper?id=111e9e12-00ac-11ea-8fd1-acde48001122 PNAS论文解读：科学事业在不同国家和学科中性别不平等的历史比较]整合Web of Science数据集和Microsoft Academic Graph数据集的论文发表、引用、署名、单位等多项信息后，筛选整理出150万名科研人员的完整职业生涯，覆盖13个主流学科、83个国家和1300万篇论文的大规模数据。对学术界中女性科研人员的学术能力表现、及其背后的原因做出了分析。

==== 集智学园 ====
[http://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。

[http://campus.swarma.org 集智学园]的课程涵盖基础通识、复杂系统、网络科学、计算社会、人工智能五大模块。每个模块的精品课程，下表是部分课程：

{| class="wikitable sortable"
|-
! 课程类别 !! 课程名称
|-
| 基础与通识 || [http://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=429 NetLogo 多主体建模入门]

[http://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=10405 Mathematica基础入门教程]

[http://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=388 快速入门 Julia 语言]

[http://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=421 深度学习原理与PyTorch实战]

[http://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=10406 数据科学心法与机器学习实战]
|-
| 复杂系统 || [http://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=432 复杂性思维2020]

[http://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=10665 系统科学概论]

[http://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=394 复杂系统中的幂律分布]

[http://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=397 非线性动力学与混沌]

[http://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=433 复杂性与临界现象2020]

[http://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=423 系统科学与社会经济]
|-
| 网络科学 || [http://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=381 图网络：融合推理与学习的全新深度学习架构]

[http://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=440 复杂网络2020]

[http://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=443 图网络算法原理探究]

[http://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=122 非欧式数据的几何深度学习]
|-
| 计算社会 || [http://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=10634 计算社会科学的前沿与展望]

[http://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=10624 地球未来——生物体、城市和公司的生命、生长与死亡]

[http://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=10582 生长与设计——复杂性视角下的智慧城市]

[http://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=425 复杂系统与社会计算研讨会]

[http://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=10844 知识图谱与认知智能]
|-
| 人工智能 || [http://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=11076 产学结合：自然语言处理及其应用]

[http://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=416 系统讲解知识图谱——从建模到应用]

[http://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=412 GAN 专题论文解读]

[http://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=413 GAN 专题代码实践]

[http://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=10484 计算机视觉与深度学习]

[http://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=121 中文自然语言理解（NLU）在金融领域的应用]
|-

|}

查看各模块的精品课程，去到[http://campus.swarma.org 集智学园]官网。

===== [http://wiki.swarma.net/index.php/%E4%BC%81%E4%B8%9A%E5%90%88%E4%BD%9C%E8%AF%BE%E7%A8%8B%E5%88%97%E8%A1%A8 企业培训] =====

集智学园特别推出企业培训服务，为企业提供系统完整的技术、思维培训。建立员工深度学习机器学习思维，掌握机器学习的基本方法，提高企业活力。
 详细信息：http://business.swarma.org/

'''技术培训'''

《python数据科学与机器学习》 

《如何打造你自己的聊天机器人》 

《中文自然语言理解在中文中的应用》 

《自然语言处理与深度学习》 

《计算机视觉与深度学习》 

《火炬上的深度学习》 
......

'''思维升级'''

《复杂性科学》 

《迎接AI时代》 

《走近2050—人工智能、注意力与互联网》 

《机器学习思维》 

《企业生长的规模法则》 
......

查看更多精彩内容，请去到[http://campus.swarma.org 集智学园]官网。

===媒体报道===

李白薇：[http://sttc.net.cn/journal/130.html 没有围墙的研究所]，中国科技人才，2015 原文链接

Xtecher:[http://www.sohu.com/a/125848135_472705 集智俱乐部张江：复杂系统里“简单纯粹”的前行者]

以特邀嘉宾的身份参与录制CCTV2的节目：未来架构师。[http://tv.cctv.com/2017/08/06/VIDESuxtIaeQMfwZVNHtV1zU170806.shtml 《未来架构师》人与机器交融的未来场景]

===集智俱乐部官方微信群 ===

集智俱乐部大约有'''5个主要的微信群'''，按照兴趣方向进行分类，基本围绕着具体的科学课题建立。

* '''集智学园'''以技术讨论为主，话题涵盖机器学习、深度学习、PyTorch、编程、算法等； 

* '''自然语言处理群'''由李嫣然创建，群成员大多为集智学园自然语言处理课程学员以及NLP从业人员与科研学者； 

* '''清华火炬群'''由李周园创建，群成员主要为PyTorch课程学员以及学习PyTorch的从业人员与科研学者； 

*'''社会经济复杂系统群'''由高德华创建，话题涵盖复杂性科学、社会计算学、计算社会学、城市复杂性等话题； 

*'''智能控制与产业应用'''由贾梓筠创建，群成员主要为AI业界人士，话题涵盖智能控制、机器人与产业应用。 

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== 参考资料 ==

<references />

文件:QQ20210222-154924@2x.png

2021-02-22T07:53:10Z

Tensor麻麻麻：

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