因果涌現的“底層代碼”：溯因AI、符號回歸與度-狀態相關性丨因果涌現讀書會第十一期

導語

為了系統梳理因果涌現最新進展，北京師范大學系統科學學院教授、集智俱樂部創始人張江老師領銜發起，邀請對復雜系統與涌現問題感興趣的研究者與同好共同研讀前沿文獻、碰撞科研靈感。

本周開啟第七季第十一期，主題“AI溯因、符號回歸中的度-狀態相關性與因果涌現”。劉凱威學者將基于因果涌現前沿視角，聚焦復雜網絡符號化研究。針對傳統網絡研究偏重拓撲指標、忽視節點動力學狀態的局限，結合溯因推理與AI方法，通過強化學習、符號回歸提煉核心量化指標，依托度-狀態相關性與粗粒化思路，從因果涌現視角打通微觀節點與宏觀系統的關聯，解析網絡韌性與系統崩潰機制。

報告簡介

本次報告主要關注復雜系統的符號化，具體集中在復雜網絡中關鍵節點識別與系統韌性解釋問題。傳統方法通常依賴復雜網絡節點度、中心性等拓撲指標，但這些指標往往忽略節點自身的動力學狀態，因此難以準確判斷哪些節點真正決定系統崩潰。該研究通過強化學習搜索網絡拆解過程中的核心節點，再結合可解釋性分析和符號回歸，從高維網絡數據中提煉出低維有效變量度和狀態強度的乘積——ds，該指標刻畫了節點對系統功能的綜合影響。

進一步來看，ds不僅能更準確地識別關鍵節點，還揭示了網絡層面的脆弱性機制：當高度節點同時具有高狀態，即 度-狀態相關性corr(d,s)較高時，系統功能會集中在少數集群上，攻擊少量節點即可導致崩潰；相反，當結構中心性與功能狀態解耦時，系統功能更分散，韌性更強。由此，度-狀態相關性可以被理解為一種宏觀組織關系，用于解釋不同網絡韌性的差異。雖然這種相關性提升不能直接等同于因果涌現中的有效信息增加，但它提示我們：從微觀節點特征中構造出的低維變量和宏觀組織指標，能夠更有效地解釋、預測并預警復雜系統的崩潰。而這點與因果涌現——復雜系統的宏觀動力學比微觀動力學存在千絲萬縷的聯系。

分享大綱

• 涌現現象

• 演繹/歸納方法

• 溯因推理 + AI

• • 假說生成器

  • 網絡韌性問題

• 符號化強化學習

• • 強化學習搜索

  • 符號回歸

  • 從節點到網絡度-狀態相關性

• 度-狀態相關性與粗粒化

• 因果涌現視角

核心概念

溯因推理，網絡韌性，強化學習，符號回歸，度-狀態相關性

主講人介紹

主講人：劉凱威，北京師范大學系統科學學院博士研究生。研究領域，涉及統計學的生存分析、貝葉斯統計，以及系統科學的復雜網絡重構、規模法則、因果涌現等。目前已在National Science Review、Physica D、Physical Review E、npj Complexity等學術期刊發表多篇論文。

參考文獻

• Ding J, Zheng Y, Xu F, et al. Understanding emergence in complex systems using abductive AI[J]. Nature Reviews Physics, 2025: 1-3.

• Krenn M, Pollice R, Guo S Y, et al. On scientific understanding with artificial intelligence[J]. Nature Reviews Physics, 2022, 4(12): 761-769.

• Zheng Y, Ding J, Jin D, et al. Advancing network resilience theories with symbolized reinforcement learning[J]. arXiv preprint arXiv:2507.08827, 2025.

時間信息

2026年6月7日（周日）上午10:00-12:00，騰訊會議線上進行，感興趣的朋友掃碼報名加入因果涌現讀書會后，可進入學員群進行交流。

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為系統梳理因果涌現領域的最新進展，北京師范大學系統科學學院教授、集智俱樂部創始人張江老師領銜發起，組織對該主題感興趣的研究者與探索者共同研讀前沿文獻、交流研究思路。讀書會將于2026年2月22日起每周日上午（創建讀書會暫定時間為10:00-12:00）線上開展，持續約10周，包含主講分享與討論交流，并提供會后視頻回放，誠邀相關領域研究者及跨學科興趣者參與。

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