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第534行： − − == [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。 第560行：
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第697行： − + − 从加拿大极端热浪，到德国的洪灾，从澳大利亚的森林大火，到中国河南的特大暴雨，极端天气已经成为新常态。气候变化正以我们所能感知的态势发生着。2021年诺贝尔物理学奖的一半被授予气象学家真锅淑郎和气象学家克劳斯·哈塞尔曼，以表彰对地球气候的物理建模、量化变化和可靠地预测全球变暖，表达了对人类命运的关切。不仅如此，空气污染与排放等因素也作为影响人类生活和生态环境的重要一环而一直被受关注。+ − 我们统一将这些放在地球科学研究的范畴中。近年来，系统科学、人工智能等学科的发展，为地球系统的研究提供了一系列有力的研究手段。本次读书会，我们将系统地研究这些复杂网络、深度学习等方法在地球科学中应用的相关文献。+ + − 读书会适用于基于复杂系统相关学科研究，对地球系统科学相关研究有浓厚兴趣的科研工作者；能熟练阅读英文文献，并对复杂科学充满激情，对世界的本质充满好奇的探索者；欢迎基于读书会所列文本和文献的具体探讨，欢迎进一步提供适合的文献和主题。+ − [[文件:QR.png|左|无框|307x307像素]]+ + − 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656行：
第722行： − 本次读书会将于12月14日开始，欢迎报名参加+ 第665行：
第731行： − + − 21世纪人类已经进入了全球化的时代，事物彼此之间的依赖程度愈来愈深，传统的分割式思维模式已经无法深入的分析与解决现有的问题。在此时代背景之下，一种主张以系统思维模式为核心的科学管理理论顺势而起。+ − 过去，我们整个科学的范式是“化约主义”，强调分析思维。化约主义把事情越分越小，当我们不了解宇宙就研究星体，不了解星体就研究物质，不了解物质就研究原子，不了解原子就研究粒子......研究范围分割越来越小，以至于我们总认为个体的加总会变成总体，总体的拆分会变成个体。但另一个与之相对应的范式，是复杂的，更强调整体性思维的，我们称之为“复杂科学”。其实，这一个范式在大约100年前物理学界就发生了。早在1978年时就成立了一个跨物理、工程、生物和社会科学的研究机构，叫Institute of Santa Fe。大概在70年前，社会学界也发生了复杂科学。+ + − 复杂科学一直想要看到系统的本身，相信“个体的加总不再等于总体”，个体的网络以及网络的结构，加上个体行动的演化，会造成整个系统的演化。我们也无法再把总体分解为个体，分解为小系统就能够去理解整个系统。每一层的系统，就如同人类的大脑一样，是层层自组织的系统。每一层都会涌现出很特殊的东西，系统的上一层都不是下一层分子的加总，而是加总之外还有涌现出来的其他特质。 − === 基本介绍 ===+ − 复杂，是一个跨学科的概念。最早是从物理学开始的，如普利高津的耗散理论等等，经由各个领域的科学家补充，复杂逐渐发展出一整套理论，比如AI就属于复杂概念的范畴——用计算机模拟人的脑神经网络，如何变成可思考的人工智能。而在社会科学领域，从第三条路到文明的冲突，复杂思维同样可以解释很多东西。再加上复合学科的方法论与方法基础，这些观点就会变成社会科学的模型，用以收集大数据、验证模型、预测未来，而不仅仅是一个锐利的观点。 − − 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692行：
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第765行： − + − 待添加+ − 待介绍 做什么+ + + + + − 怎么做 适用人群 − ==== 参与方式 ==== − 读书会报名二维码 − 第二步：信息填写之后，进入付款流程，提交保证金***元。（符合退费条件后可退费。）+ − 第723行：
第790行： − 本次读书会马上开始，敬请期待。+
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== [https://mp.weixin.qq.com/s/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学读书会第二季] ==
== [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/_wUeYz3wlfZqG8_W9_X3QQ 因果科学与Causal AI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。
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。
* [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 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://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。
== 因果科学与Casual AI读书会第三季 ==
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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。
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=== 其他参考资料 ===
==== 文章总结 ====
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== [https://mp.weixin.qq.com/s/-HMX_8RwDcf4xQUdYq19kQ 复杂经济学读书会] ==
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[https://pattern.swarma.org/path?id=109 复杂经济学读书会论文清单]
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== 宏观金融系列读书会 ==
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* [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。
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== [https://mp.weixin.qq.com/s/cqRXAIOynrbpjY8a3idAew 面向复杂系统的人工智能读书会] ==
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==== 相关路径 ====
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* [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。
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* [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。
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== [https://mp.weixin.qq.com/s/yL2LmgkURpMhnZJjx1fkVA 复杂系统自动建模读书会] ==
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* [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。
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== 城市复杂性读书会 ==
== 复杂管理学读书会 ==
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== [https://pattern.swarma.org/mobile/study_group/14 地球科学读书会] ==
== [https://pattern.swarma.org/mobile/study_group/13 自生成结构读书会] ==
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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。
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=== 内容列表 ===
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== [https://pattern.swarma.org/mobile/study_group/9 复杂管理学读书会] ==
== 城市复杂性读书会 ==
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== 因果科学读书会第三季（见第二季更新） ==
== [https://pattern.swarma.org/mobile/study_group/14 地球科学读书会] ==
从加拿大极端热浪，到德国的洪灾，从澳大利亚的森林大火，到中国河南的特大暴雨，极端天气已经成为新常态。气候变化正以我们所能感知的态势发生着。2021年诺贝尔物理学奖的一半被授予气象学家真锅淑郎和气象学家克劳斯·哈塞尔曼，以表彰对地球气候的物理建模、量化变化和可靠地预测全球变暖，表达了对人类命运的关切。不仅如此，空气污染与排放等因素也作为影响人类生活和生态环境的重要一环而一直被受关注。
=== 基本介绍 ===
=== 基本介绍 ===
我们统一将这些放在地球科学研究的范畴中。近年来，系统科学、人工智能等学科的发展，为地球系统的研究提供了一系列有力的研究手段。本次读书会，我们将系统地研究这些复杂网络、深度学习等方法在地球科学中应用的相关文献。
读书会适用于基于复杂系统相关学科研究，对地球系统科学相关研究有浓厚兴趣的科研工作者；能熟练阅读英文文献，并对复杂科学充满激情，对世界的本质充满好奇的探索者；欢迎基于读书会所列文本和文献的具体探讨，欢迎进一步提供适合的文献和主题。
==== 参与方式 ====
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