复杂阶梯
“科学就是整理事实，以便从中得出普遍的规律或结论。” ——查尔斯·达尔文（1809.02.12－1882.04.19），英国博物学家、地质学家和生物学家。
海豚与沙丁鱼群的战斗
在海洋中，当单个海豚接近并冲进沙丁鱼群时，鱼群会躲避并聚成一团，来降低被捕食的概率。
那海豚会怎么办呢？海豚们学会了协作狩猎，来提高捕食的效率。当海豚发现沙丁鱼群时，会形成一个包围圈，其中一只海豚会充当轰赶者，将猎物向包围圈中驱赶。然后不断缩小包围圈，让沙丁鱼无处可逃。此时海豚会自动分组，以顺时针方向依次入圈进食，持续进食5分钟后，海豚集体保持圆圈阵形整齐浮出海面，呼吸一次，又集体潜游下去，开始新一轮的进食。
这是一种用蜂群对抗蜂群的战术。海豚群与沙丁鱼群不断博弈，来获取自身的生存空间和机会。
图片摄影师：Michael Aw，来源每日邮报报道
面对复杂世界新的思考工具
当我们面对的是如沙丁鱼群一样复杂的世界时，就需要升级我们的思维方式，用复杂性思维应对复杂世界，它背后的科学就是被霍金称为21世界的科学的复杂科学。
复杂科学的使命在于获得不同复杂系统背后的统一规律。北京师范大学教授、集智俱乐部创始人张江提出的一种认识复杂系统普遍演化规律的理论雏形——复杂阶梯理论，它也是复杂性思维的核心框架。
复杂阶梯理论假设所有复杂系统能按照其行为和功能上的复杂性排布成一个大致的阶梯，「从混沌，聚集，涌现，新陈代谢、网络，自复制、进化，到自指、层级跃迁」，沿着阶梯向上，系统的复杂性将逐步提高，功能性将逐渐增多。其中，自指可能是系统实现从“物理”系统向“活”系统关键跃迁的重要环节。这个还在发展中的理论，还将寻求跃迁环节的重要规律，最终形成对不同复杂系统的统一描述。
好的研究会改变人们如何思考问题，小世界网络、临界相变、颠覆式创新、复杂阶梯理论等等就是这样的思考工具。
透过复杂阶梯理论，我们可以看到生命的演化规律，组织、城市、地球等复杂系统的生长与发展规律。面对关于组织如何重塑、城市结构与功能如何优化、地球气候危机如何应对、生命从何起源等等一系列真实世界的复杂问题中，我们都能找到洞悉其规律的切入口，发现这些系统的呼吸韵律，新陈代谢，生长规律等等。
系列课程训练你的思维模式
2021年8月，北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人张江的全新课程《 》完整上线得到APP。十多年的科研与教学积累，1套独有的框架脉络，超过1年的斟酌打磨，27节精品内容，5小时原声呈现，共同构建起这门课程。这既是复杂科学的新手入门课，也是复杂性思维的升级训练营。目前已有超过2万人在线学习。
在这个体系的基础上，由集智学园出品，张江教授录制了26小时的在线视频课程，系统介绍了复杂阶梯理论，包括混沌、秩序、自催化网络、涌现、混沌边缘、热力学第二定律、分形、网络、自指等概念，同时也包括复杂网络、多主体建模、规模法则等具体的分析方法。
四十亿年前，原始的液态氨基酸分子转化为最初的活细胞，这是关于生命起源的一种假设。模拟生命的起源，把这门课程的核心概念和理论，放到你脑袋里晃一晃，可能会帮助你形成新的认知框架。
不管过去还是现在，科学都是对一切可能的事物的观察。所谓先见之明，是对即将出现的事物的认识，而这认识要有一个过程。 ——达·芬奇
诚然，一门课程无法就任何具体问题给出准确的答案。它能够提供的是一套复杂性思维的脚手架——复杂阶梯理论。在这一框架下，你可以将真实世界中纷繁复杂的现象梳理成一个个清晰的复杂性科学概念。你会逐渐发现，其实宇宙的万物都不过是复杂性演化之“道”在不同侧面的展现，它可以催生地球上的第一个细胞；引发生态系统的突变；导致不可一世的霸道物种的灭绝，自然也指引了人类前进的方向。这是一门课程是具有持久生命力的重塑思维类课程，兼具严谨的科学研究与思维深度。适合本科生、研究生、研究者、企业家。
课程信息
课程定价与购买方式
课程定价：199元
https://campus.swarma.org/course/1112?from=wechat
付费流程：
第一步：扫码付费
第二步：在课程详情页面，填写“学员信息登记表”
第三步：扫码添加助教微信，入群
本课程可开发票。
课程大纲
总览：21世纪的复杂性科学
从系统科学到复杂性 21世纪的复杂性科学 复杂网络 计算社会科学 复杂系统的物理学 未来展望
混沌
二、从混沌开始 认识指数增长 从微分方程到迭代 Logistic生长 Logistic迭代 混沌动力学
聚集
三、秩序的起源 什么是秩序？ 混沌与秩序的辩证关系 从混沌到秩序的典型案例：生命起源理论 自闭合网络 四、从聚集到涌现 鸟群的智慧——三条简单规则的复杂性 蚁群——正反馈的力量 黏菌——天才的设计 人类的群体愚蠢与群体智慧 工程应用
涌现
五、涌现与斑图 涌现 斑图 强涌现 六、模拟复杂性 模拟复杂性 设计复杂性 玩=生产 七、混沌的边缘 方格的世界 混沌与秩序的边缘 认识“阴阳”
新陈代谢、网络
八、熵增与耗散结构 热力学熵 统计力学熵 什么是耗散结构？ 九、从负熵流到幂律分布 负熵流驱动的层级世界 二八准则与黑天鹅 无标度网络 长尾理论 偏好依附机制 自组织临界理论 十、规模法则与克莱伯定律 什么是规模法则 克莱伯法则及推论 城市的规模法则 企业的规模法则 十一、最优设计的网络 克莱伯定律的起源 生命的第四维 最优网络模型 流动中的普适规律？ 人类组织超线性规模法则的起源 社区的匹配生长模型 城市的匹配生长模型 十二、城市生长与技术奇点 奇点与技术奇点 城市的增长与奇点
自复制、进化
十三、自复制与达尔文式进化 冯·诺伊曼的自复制自动机 遗传算法与复杂适应系统 十四、层级与自指 层级与层次的缠结 自指 从悖论到哥德尔定理 自复制机器
层级跃迁
十五、层级跃迁 什么是层级跃迁 真实的层级跃迁 虚拟层级与包含层级 意识难题 有关意识的实验 自模拟机器 意识的障碍
推荐资源
课程：
讲师：张江（北京师范大学系统科学学院教授，集智俱乐部、集智学园创始人）
简介：这门课程，试图系统化地梳理从机器学习到大语言模型，从图神经网络到因果推理等一系列可能成为第三代人工智能基础的技术要素，为研究者或学生在生成式AI、大模型、AI for Science等相关领域的学习和研究工作奠定基础。
课程：
讲师：刘宇（北京师范大学珠海校区复杂系统国际科学中心副研究员）
简介：这门课程为初学者提供一个低门槛、高水平的入门课程，并且为在复杂系统已有一定涉猎的同学提供一些复杂系统的新视角和研究进展。帮助你形成对复杂系统形成一个大体的认识，了解该学科具体的研究问题、一些的基本方法和思维方式；并且了解复杂系统的知识脉络，在后续遇到具体问题或开展研究工作，需要更专业、更技术的场景时，能否知道从何查找，如何切入。
读书会：因果涌现读书会
跨尺度、跨层次的涌现是复杂系统研究的关键问题，生命起源和意识起源这两座仰之弥高的大山是其代表。而因果涌现理论、机器学习重整化技术、自指动力学等近年来新兴的理论与工具，有望破解复杂系统的涌现规律。同时，新兴的因果表示学习、量子因果等领域也将为因果涌现研究注入新鲜血液。
在第一季的因果涌现读书会中，我们系统化地梳理了因果涌现的概念，以及它与Sloopy Model、复杂性阈值、自指等概念之间的联系，也探讨了该理论在复杂网络、机器学习中的应用。
详情请见：
第二季读书会探讨了涌现、因果科学和机器学习三大主题的融合，包括信息论拓展、因果涌现理论、因果表示学习、多尺度机器学习动力学建模。我们深入研究这些领域的最新文献和进展，以拓宽我们对因果和信息等概念的理解。
详情请见：
因果涌现第三季的读书会中，我们将进一步围绕因果涌现的核心研究问题『因果涌现的定义』以及『因果涌现的辨识』来进行深入的学习和讨论，对 Erik Hoel 提出的 Causal Emergence，Causal Geometry 等因果涌现的核心理论进行深入的探讨和剖析，并且详细梳理其中涉及到的方法论，包括从动力学约简、隐空间动力学学习等其他研究领域中学习和借鉴相关的研究思路，最后探讨因果涌现的应用，包括基于生物网络、脑网络或者涌现探测等问题展开扩展，发掘更多的实际应用场景。
详情请见：
结尾：永恒的好奇，不断的追问
2005年，Science杂志为纪念创刊125周年，发表了125个最重要的前沿科学问题。我们从中挑选了部分。
意识的⽣物学基础是什么? What is the biological basis of consciousness?
⼈类寿命到底可以延长多久? How much can human life span be extended?
地球⽣命在何处产⽣、如何产⽣? How and where did life on earth arise?
⼈类合作⾏为如何发展? How did cooperative behavior evolve?
能否预测蛋⽩质折叠? Can we predict how proteins will fold?
是什么保持了细胞内的通⾏顺畅? What keeps intracellular traffic running smoothly?
为什么细胞的成分可以独⽴于DNA⽽⾃⾏复制? What enables cellular components to copy themselves independent of DNA?
器官和整个有机体如何了解停⽌⽣长的时间? How do organs and whole organisms know when to stop growing?
是什么提升了现代⼈类的⾏为? What gave rise to modern human behavior?
什么是⼈类⽂化的根源? What are the roots of human culture?
热门跟贴