《系统科学前沿》第二期第三课：信息和复杂度对生命系统的约束

导语

集智学园联合北师大系统科学学院开设，以方福康先生系统科学文集为思想基石，汇聚北师大系统科学领域十位教授，系统整合统计物理、生命系统中的智能行为、社会复杂系统建模、人工智能与复杂网络等多个交叉方向，构建一条从微观机制到宏观结构、从理论分析到实际应用的知识脉络。

在此次系列课的第三课中，本周五晚7：30北京师范大学文理学院系统科学系刘宇老师将为大家带来一场从信息与复杂度的视角洞察生命系统的奥秘的理论盛宴。本次课程将从信息与复杂度的统一视角带领学员探索生命的起源与演化，并思考这一角度对未来生命研究、人工智能和复杂系统科学的启示。

分享简介

本讲旨在从信息论与算法信息论的视角，与大家一同思考生命与智能的本质。首先，我们将从“生命是什么”“智能是什么”“信息是什么”这三个看似宏大而又根本的问题出发，借助“自我复制与自我维持”“忒修斯之船的悖论”“奥卡姆剃刀与理解的边界”等哲学与科学思考，探讨生命与智能的内在逻辑与共通特征。此部分希望引导听众建立一种跨越生物、计算与哲学的整体视野，体会生命系统与人工智能系统在结构、功能与演化机制上的潜在相似性。

随后，报告将介绍信息压缩与算法信息论的核心思想，从香农熵与熵编码谈起，延伸至柯尔莫哥洛夫复杂度、Lempel–Ziv压缩、gzip与BPE等典型算法，讨论“压缩即智能”这一命题背后的理论关联。最后，我们将进一步探讨：为何信息约束会成为生命系统演化的重要驱动力？并尝试从所罗门诺夫归纳与通用先验的角度，理解自然界复杂性的起源与“进化上的修修补补”(Evolutionary Tinkering)过程。通过理论、算法与生物实例的交织，本讲希望与大家一起思考（而非直接提供答案）——信息如何塑造生命的可能性与边界。

主讲教师

刘宇，北京师范大学文理学院-系统科学系，副教授，副系主任。于瑞典Uppsala大学获得应用数学与统计博士学位，之后分别在荷兰Groningen大学、瑞典Mittag-Leffler数学研究院、英国Glasgow大学任副研究员。曾在瑞典Mittag-Leffler数学研究院独立主持科研项目。多次受邀作为keynote speaker参加国际国内学术会议（德国Max-Planck研究所、牛津大学、北京大学定量生物中心、国家天元数学东南中心等），接受国际国内科学媒体采访（英国皇家化学学会chemistryworld.com、集智科学社区等）。目前研究方向：用算法信息论研究生命系统的演化，以及算法信息论在人工智能/AI4Science方面的理论探索和应用。论文发表在Science Advances, Pattern Recognition, Journal of Chemical Information and Modeling, Journal of Biological Chemistry, Physical Review Research, npj Complexity等期刊。

主页：www.wuyichen.org

微信公众号 ecsLab

教学目标

• 启发学员深入对生命、智能与信息的思考

• 帮助学员了解信息论与算法信息论的核心框架及相应联系

• 帮助学员理解信息如何约束生命？

提纲

第一部分：引子(20min)

• 思考：生命是什么？

  1.自我复制、自我维持

  2.垃圾场龙卷风、忒修斯之船

• 思考:智能是什么？

  1.何为理解? 奥卡姆剃刀

  2.通用人工智能

• 思考:信息是什么？

第二部分：信息压缩与算法信息论(40min)

• 信息论

  1.香农熵

  2.熵编码

• 算法信息论

  1.概述&柯氏复杂度

  2.压缩算法：Lempel-Ziv、gzip、BPE

• 信息论和算法信息论的联系

  1.所罗门诺夫归纳、通用先验

  2.压缩即智能

第三部分：为什么信息会对生命系统构成约束(30min)

• 研究前沿

• 自然界是否向复杂演化

• Evolutionary Tinkering("进化上的修修补补")

第四部分：问答环节 （Q&A）

上课时间

上课时间：10月31日晚19：30 -22：00，授课1.5小时，答疑0.5小时。

课程形式：腾讯会议直播，集智学园网站录播。

课程周期：2025年10月31日第三课，每周五晚19：30-21：30点，授课1.5小时，答疑0.5小时。

课程适用

本次课程适合：

• 生命复杂性、信息科学、人工智能等方向的高校师生、研究者。

• 对生命复杂性和智能本质问题感兴趣的系统科学爱好者。

推荐文献

1.Johnston, et al. Symmetry and simplicity spontaneously emerge from the algorithmic nature of evolution, PNAS, 2022【关于蛋白质的算法信息】

2. Y Liu, et al., Exploring and mapping chemical space with molecular assembly trees, Science Advances, 7, eabj2465, 2021.【关于Evolutionary Tinkering】

3. Y Liu*, Z Di, P Gerlee, Ladderpath approach: How tinkering and reuse increase complexity and information, Entropy, 24(8): 1082, 2022.【关于Evolutionary Tinkering和梯径Ladderpath】

4. Y Liu*, D Sumpter, Mmathematical modeling reveals spontaneous emergence of self-replication in chemical reaction systems, J. Biological Chemistry, 293(49): 18854-18863, 2018.【关于生命系统自我复制、自催化集合】

刘宇老师科研团队主页 www.wuyichen.org 和 实验室微信公众号 ecsLab

报名须知

课程形式：腾讯会议直播，集智学园网站录播。本系列课程不安排免费直播。

课程周期：2025年10月17日第一课，每周五晚19：30-21：30点，授课1.5小时，答疑0.5小时。

课程定价：原价599元，早鸟价299元。早鸟优惠截止到2025年10月30日中午12点。

付费流程

课程页面填写学员登记表，微信扫码入群；

课程可开发票。

关于主办方

北京师范大学-系统科学学科团队

北京师范大学是中国系统科学学科的重要发源地之一，自20世纪70年代末即开始布局相关研究和教育体系。学院已建立起从本科到博士后完整的人才培养体系，并在复杂系统研究领域形成深厚积淀。依照北京师范大学“一体两翼”办学格局，北京师范大学系统科学学科研究生培养分别在北京校区和珠海校区进行。北京校区培养单位为系统科学学院、珠海校区培养单位是文理学院系统科学系（含复杂系统国际科学中心）

【北京校区】

北京校区系统科学研究团队聚焦复杂系统的结构、演化和控制等方面。研究内容涵盖从自然到社会的多个层面，尤其在复杂系统的涌现行为与控制优化、社会经济系统建模、生命与脑认知系统的自组织行为、多主体系统与智能算法、以及复杂系统的信息建模等方面形成了特色鲜明、国际接轨的研究方向，并在复杂网络、脑科学、经济系统建模等研究领域取得了一系列有影响力的成果，多篇论文被国际权威期刊选为封面或亮点评述，并受到国内外学术界和主流媒体广泛关注。

【珠海校区】

珠海校区系统科学团队由国际系统与控制科学院院士狄增如教授领衔。除院士工作站外，校区还建有广东省高校系统涌现与自然智能重点实验室，具备先进的实验条件、完善的计算机系统支持与优越的科研实践平台。团队汇聚十余名优秀的中青年教师，拥有坚实的数学与物理学基础，长期在系统科学基础理论、生物与脑科学、社会经济系统等交叉领域开展创新性研究。依托雄厚的人才力量与科研条件，团队在研究生高质量培养方面积累了丰富经验，取得了一系列具有原创性的研究成果，并在高水平学术期刊上发表多篇论文，产生了广泛的国内外学术影响。

珠海校区独立招收本科、硕士、博士学生，颁发学位证书同北京校区一样。同时，珠海校区也提供博后与青年PI职位。

集智学园：

集智学园作为集智科学研究中心孕育的商业公司，力图传播复杂科学、人工智能等前沿知识和新兴技术，促进、推动复杂科学领域的知识探索与生态构建。合作伙伴包括腾讯、华为、北京师范大学、湖畔大学、混沌大学等多家知名机构。2019年被评定为“中关村高新技术企业”和“国家高新技术企业”。

口号：学复杂科学，到集智学园

使命：梳理复杂知识体系，普及科学理论方法。