新信息论：从分解到整合 | 直播·因果涌现读书会

本周日（11月19日）上午9:00-11:00将进行因果涌现读书会第四季的第一次分享，由北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人张江老师，集智科学研究中心技术与产品顾问袁冰老师，北京师范大学系统科学学院硕士生杨明哲，北京师范大学系统科学学院博士生牟牧云，以及杭州心识宇宙有限公司研究院院长十三维，共同研读一篇最新发表的综述文章，对向下因果与自由意志进行深入探讨。欢迎感兴趣的朋友一起加入讨论，扫描上方二维码即可报名！

读书会背景

什么是意识？意识能否度量？机器能否产生意识？对于意识问题，人们可能即将迎来一个大的突破，各种有关意识的理论正如雨后春笋般展现出勃勃生机。在诸多理论中，神经科学家Giulio Tononi的整合信息论（Integrated Information Theory，简称IID）被认为是最有前景的意识理论之一。该理论的核心是提出了一个度量意识程度的指标Φ，而这个指标恰恰是基于Shannon提出的互信息（Mutual Information），因此你也可以把整合信息论理解为信息论的一种延展。

另外，如果你相信意识是大脑神经活动的一种涌现结果，那么什么是涌现便成为了理解意识过程中一个重要环节。事实上，Erik Hoel和Giulio Tononi共同提出的因果涌现理论恰恰是对基于Φ的意识理论的一个扩展。因果涌现理论目前发展出两个派别，除了Erik Hoel的有效信息因果涌现框架以外，还有一个是Rosas的信息分解（Partial Information Decomposition，简称PID）框架。而PID恰恰是对Shannon的互信息（Mutual Information）进行进一步地拆分，用协同（Synergy）、冗余（Redundency）和特有（Unique）这三种度量尝试刻画多变量系统的复杂关系。更进一步，Rosas基于信息分解理论又提出了融合了整合信息论的信息分解框架ΦID，并基于此尝试构建新的意识理论。

一边是信息整合（IIT），一边是信息分解（PID），这看起来很分裂，但其实它们的背后都是互信息（I），这是当年Shannon用于理解通信的一般理论，刻画信道容量而提出的一种度量指标。从这个意义上来说，IIT和PID都是对Shannon信息论的进一步发展。我们这一期的读书会也恰恰就聚焦在这些“新信息论”度量指标上。对这些指标的理解，不仅有利于我们理解什么是意识，什么是涌现，更能够拓宽我们的视野，找到不同学科，不同问题背后的统一性原理。

为了更好地理解这些信息框架与测度，并将这些前沿技术应用于交叉领域的研究工作中，本次读书会将梳理信息论领域的发展脉络，从信息熵的概念开始，逐步梳理各种信息测度的意义及其间的联系。其中我们将重点关注整合信息论以及信息分解这两个前沿话题，并展开相关应用研究的研读与分享活动。我们希望借此读书会理解并跟踪信息测度领域的前沿进展，对什么是信息，以及信息论领域的前沿工具在涌现、意识、自由意志中的作用、功能、如何应用，有更深入的思考，并交流探索信息测度与复杂系统交叉领域的研究内容。

参加完本次读书会，你将收获：

• 对“新信息论”以及它是如何从信息论中发展而来的完整脉络；

• 了解涌现的定量理论；

• 了解意识的定量理论：整合信息论；

• 理解信息整合与信息分解的本质，为跨学科应用做好准备。

读书会框架

开始时间

2023年11月19日（本周日）

上午9:00-11:00

此次读书会将首先对信息论领域进行整体回顾，介绍经典信息指标，希望建立对信息熵的直觉，给后面的内容打基础。第二部分介绍整合信息论的理论框架。第三部分将详细梳理信息分解的理论框架，包括部分信息分解（PID）、延展的PID框架、信息分解计算，以及信息论在脑与复杂系统中的应用。最后介绍整合信息分解（ΦID）与 Rosas 的因果涌现框架。

内容大纲

1. 关于意识的问题

2. 信息与因果
   

3. 因果等价原理与向下因果

4. 复杂系统的层次结构

5. 脑层次结构中的因果和信息

核心概念

• 复杂系统 Complex system
  

• 层次结构 Hierarchical structure
  

• 意识理论 Consciousness theory
  

• 向下因果 Downward causation
  

• 因果涌现 Causal Emergence
  

• 因果等价原理 Causal Equivalence Principle，CEP
  

主讲人简介

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、集智科学研究中心创始人，曾任腾讯研究院、华为战略研究院等特聘顾问。主要研究领域包括复杂系统分析与建模、规模理论等。

袁冰

集智科学研究中心技术与产品顾问。毕业于华中科技大学，研究兴趣包括因果推断、复杂科学，以及人工智能相关领域。曾于西门子，甲骨文，唯品会等公司研发部门任职。

杨明哲

北京师范大学系统科学学院硕士生，张江老师因果涌现研究小组成员。研究领域是因果涌现、复杂系统自动建模。

牟牧云

北京师范大学系统科学学院博士生，张江老师因果涌现研究小组成员。研究方向：图网络、贝叶斯网络、组合优化。

十三维

杭州心识宇宙有限公司研究院院长，集智俱乐部核心作者，科学作家。长期关注研究意识与认知科学、复杂系统与因果科学，文艺理论与数字美学、游戏科学等。

报名参加读书会

本读书会谢绝参与的对象

为确保专业性和讨论的聚焦，本读书会谢绝脱离读书会文本和复杂科学问题本身的空泛的哲学和思辨式讨论；不提倡过度引申在社会、人文、管理、政治、经济等应用层面的讨论。我们将对参与人员进行筛选，如果出现讨论内容不符合要求、经提醒无效者，会被移除群聊并对未参与部分退费，解释权归集智俱乐部所有。

运行模式

本季读书会预计讨论分享8～10次，按暂定框架贯次展开；每周进行线上会议，由 1-2 名读书会成员以PPT讲解的形式领读相关论文，与会者可以广泛参与讨论，会后可以获得视频回放持续学习。

举办时间

2023年11月19日开始，每周日上午 9:00-11:00，持续时间预计 8～10 周。我们会对每次分享的内容进行录制，剪辑后发布在集智斑图网站上，供读书会成员回看，报名的成员可以根据情况自由安排学习时间。

此次读书会为线上闭门读书会，采用的会议软件是腾讯会议（请提前下载安装）。在扫码完成报名并添加负责人微信后，负责人会将您拉入交流社区（微信群），入群后告知具体的会议号码。

报名方式

第一步：扫码填写报名信息：

扫码填写

第二步：填写信息后，付费299元。

第三步：添加负责人微信，拉入对应主题的读书会社区（微信群）。

本读书会可开发票，请联系相关负责人沟通详情。
针对学生的退费机制读书会通过共学共研的机制，围绕前沿主题进行内容梳理和沉淀，所以针对于学生，可以通过参与共创任务，获取积分，积分达到退费标准之后，可以直接退费。

因果涌现社区

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。因果涌现理论、机器学习重整化技术、信息论或信息分解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。

集智俱乐部因果涌现读书会目前已经进行了三季。第一季读书会系统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，也探讨了因果涌现理论在复杂网络、机器学习中的应用。参看：

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。请参看：。

第三季读书会进一步围绕因果涌现的核心问题「因果涌现的定义」以及「因果涌现的辨识」进行深入学习和讨论，对 Erik Hoel 提出的 Causal Emergence，Causal Geometry 等因果涌现的核心理论进行探讨和剖析，并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。请参看：。

此次读书会主题是「新信息论：从分解到整合」，是因果涌现系列读书会的第四季，将重点梳理信息分解与整合信息论的相关研究。

因果涌现社区聚集了600+成员，积累了大量论文解读资料。欢迎感兴趣的朋友报名，加入因果涌现社区，解锁对应录播权限。

因果涌现读书会回放视频

第一季：https://pattern.swarma.org/study_group/7

第二季：https://pattern.swarma.org/study_group/16

第三季：https://pattern.swarma.org/study_group/28

第四季：https://pattern.swarma.org/study_group/35