2018集智－凯风研读营

主题：网络、几何与机器学习

“网络、几何与机器学习”研读营是由集智俱乐部主办，凯风基金会资助的“复杂系统的信息物理研讨会”系列活动的第三期。我们计划将于2018年6月举行的为期5天的前沿文献研读、讨论的活动，主题范围涵盖：复杂网络、统计物理、量子物理与机器学习。其目的是为了从这些前沿科学领域获得新的研究灵感以及促进集智科学家成员之间的彼此互动、交流，从而孕育全新的科研思想。

背景

网络、几何与机器学习研讨会旨在把握当前前沿物理学与人工智能的发展趋势与本质。一方面，复杂网络模型可以用于理解时空的本源，也可以构建复杂的神经网络，模拟大脑的思维。另一方面，网络是几何学的进一步延伸与拓展，我们利用几何化的思路来抓住网络背后的简单原理，机器学习则是一种必要的技术。 传统的社会科学研究的一个主要目标是模仿自然科学把社会活动及其背后的原理运用数学进行定量化。近年来在科学界掀起的注重关系而非实体的思潮可能给这种社会科学－自然科学的交融的产生很大的影响，从而产生新的研究范式。这种范式注重数据分析和社会活动所依托的复杂网络，运用近年来在人工智能领域很有可能在不远的将来颠覆以往的社会科学的研究方式。因此，本研讨会的研讨结果将有可能对社会科学研究产生重要的作用。

本届研读营是对2016年第一届研读营的延伸讨论，主题涉及：张量网络、深度学习、消息传播算法等

参加人员

• 李熙，中南大学哲学系讲师，通用人工智能理论，通用归纳论、Kolmogrov算法复杂度
• 肖达，北京邮电大学讲师，彩云科技首席科学家
• 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AI学园创始人，研究兴趣包括：复杂系统、集体注意力流、流网络、异速生长律等。
• 张潘，中国科学院理论物理研究所副研究员，集智科学家，研究方向为统计物理与复杂系统，具体来说是用统计物理中的一些理论如自旋玻璃理论，副本对称破缺理论研究应用数学，网络和计算机科学中的一些问题。张潘的研究兴趣广泛，涉及物理，统计，网络和机器学习的很多方面并且在不断地拓宽自己的研究领域。
• 尤亦庄，加州大学圣地亚哥分校助理教授，集智科学家，主要研究领域是量子多体物理，关注集体行为导致的演生现象和临界现象。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。
• 吴令飞，芝加哥大学计算中心知识实验室博士后，集智俱乐部核心成员、集智科学家，社会科学背景但自我定位成物理学家。研究兴趣：注意力动力学和知识生产（Attention dynamics and knowledge production）。目前在研究的项目是科学家的跨学科注意力流动。
• 王成军，南京大学新闻传播学院助理研究员，集智俱乐部集核成员，集智科学家，集智俱乐部南京读书会成员、奥美数据科学实验室主任、计算传播学实验中心成员、香港城市大学互联网挖掘实验室成员，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。
• 唐乾元，东京大学大学院综合文化研究科特任研究员，南京大学物理系物理学博士。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」。
• 苑明理，北京彩彻区明公司软件工程师，集智核心成员，数学系毕业、程序员生涯，年龄渐长，但对许多事情仍然充满好奇和困惑。因维基对知识工程发生兴趣，想去探寻知识大厦搭建之道。通过一些长期的思考，认为知识表示的几何化有助于揭示概念创生过程的秘密。
• 李林倬，芝加哥大学在读博士生，研究兴趣为使用词向量模型等计算方法研究公共知识生产与意识形态形成与演化。
• 章彦博，亚利桑那州立大学复杂系统博士在读，对统计物理、复杂系统等领域有一些兴趣，并计划向此方向发展。现在在合肥微尺度国家实验室与导师合作高维逾渗模型、键逾渗的拓扑结构等工作。
• 罗秀哲,中国科学院物理研究所助理。感兴趣的方向是将新的机器学习理论应用在量子物理和利用量子物理理论改进机器学习，具体包括Quantum Validation, Quantum Optimization等量子信息理论和量子蒙卡，张量网络等凝聚态数值方法。详见我的主页：rogerluo.me。
• 程嵩，中国科学院物理研究所在读博士，研究方向为凝聚态理论量子多体与强关联系统，具体来说是基于张量重整化群的强关联数值算法。张量重整化群是近年来一个新兴的且还在不断发展的方法，为了不断优化这个方法，我自己的兴趣面也不断地在纠缠，网络，几何，机器学习等等方面拓展。
• 刘晶，北京师范大学物理系本科，北京师范大学系统科学学院博士生，对统计物理、机器学习、复杂系统有着浓厚的兴趣。
• 张章，北京师范大学系统科学学院科研助理，对复杂系统、人工智能等学科有浓厚兴趣，并计划向此方向深入发展，目前在进行使用机器学习方法进行网络重构等工作。有过工业界背景，后因对科学的喜爱而投身于学术界。

基本信息

• 时间：2018年6月23日－6月27日
• 地点：大理喜林苑

日程安排

条目	第一天	第二天	第三天	第四天	第五天
初步计划	统计物理	张量网络与机器学习	人工智能	文化与社会	自由讨论交流
主讲人	尤亦庄	主持：张潘	主持：张江	吴令飞	全体
上午		张潘：张量网络基础，矩阵乘积态与非监督学习 下载： Tutorial notebook	肖达：组合子与深度学习	Liwen（skype, CS, UofC）: Knowledge graph embedding and question answering，靳擎：topic embedding, Bill, 永仁等skype参与讨论
下午		程嵩，罗秀哲	李熙：通用人工智能，张江：复杂网络上的机器学习	林倬：文化，社会，与权力结构, 王成军：The shape of stories，令飞：The future of work and educaton

说明

• 先按照负责人制把基本的活动安排分配下去，每位负责人负责自己的时间段，可以自己讲，也可以邀请与会者来讲