从脆弱的地球环境到飞速进化的AI智能体——2025集智读书会大放送

导语

当世界变得高度互联、非线性与不可预测，理解问题本身，正在成为比解决问题更重要的能力。2025 年，集智俱乐部围绕复杂系统、人工智能、意识科学与社会系统，系统性地展开了一系列读书会，从非线性动力学到大模型可解释性，从金融复杂性到意识科学，从生态系统到人机共生，尝试为这个复杂时代重建一套可对话、可迁移的认知语言。本文将带你回顾集智俱乐部 2025 年全部读书会，梳理它们背后的思想脉络与时代关切。

关键词：复杂科学、非线性、涌现、跨学科、人工智能、大模型、可解释性、意识科学、复杂系统、人机共生、系统性风险、认知范式

赵思怡丨整理

任筱芃丨出图

2025 年，世界正在同时经历多重跃迁：人工智能从工具走向主体，全球系统在气候、金融与地缘政治冲击下呈现高度非线性，意识与生命的边界被新技术不断重塑。在这样的时代背景下，单一学科、线性因果与局部最优的思维方式，越来越难以回应真实世界的复杂挑战。

正是在这一背景下，集智俱乐部围绕“复杂性”这一核心线索，持续组织了一系列跨学科读书会，覆盖从物理、生态、金融到智能、意识与社会系统的多个关键前沿。这些读书会并非各自为战，而是共同构成了一张理解复杂世界的知识网络，回应着同一个根本问题：当传统线性范式逐渐失效，我们应如何重新理解系统、智能与人类自身？

要回答这一问题，首先必须回到复杂系统的思想源头。无论是自然生态、技术基础设施还是社会系统，其宏观行为都源于多主体在约束条件下的动态交互，无法被简化为孤立要素的线性叠加。

正是在这一理论框架下，复杂性不再只是“难以预测”的代名词，而成为一种可建模、可分析、甚至可干预的系统属性。

地球系统科学读书会（第二季）：

在复杂耦合的地球系统中理解气候变化的新范式

世界气象组织《2023年全球气候状况》报告确认2023年是有观测记录以来最暖的一年。气候变化正在以高温、干旱、洪水、野火和沙尘暴等极端天气的形式吸引人们的广泛关注。世界经济论坛《2024全球风险报告》将气候变化作为首要值得关注的风险。地球作为一个多要素、非线性的开放复杂系统，要素间相互作用关系复杂，往往牵一发而动全身。在人类活动深刻影响下，我们该如何理解并有效应对正在面临的气候变化以及其带来的社会经济等一系列议题，实现人类与地球的可持续发展？

为了能够深入理解人类世背景下地球系统各要素之间复杂的相互作用与演化机制，并为人类应对未来的地球系统科学重大挑战提供一套科学的认知框架，集智俱乐部联合清华大学讲席教授陈德亮、北京师范大学教授樊京芳、东莞理工学院特聘副研究员陈爱芳、南开大学副教授戴启立老师和爱尔兰都柏林大学博士生班崭共同发起「地球系统科学」系列读书会第二季，将组织大家从新的研究范式出发梳理相关文献，并深入研读其中涉及的理论与模型。

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如果说地球系统展现了自然复杂性的极限形态，那么人工智能的发展，则让复杂性第一次以“可设计系统”的方式进入人类工程实践。

具身智能读书会：

从物理交互出发的智能研究路径

近年来，人工智能在语言、视觉等数字空间取得了显著进展，但在真实物理世界中的感知、交互与决策能力仍然有限。在复杂、动态、不确定的环境中，AI 系统往往难以稳定运行，这一差距凸显了当前智能系统在“具身性”上的不足。缺乏与物理世界的直接交互，使得智能系统难以通过行动获取反馈、验证认知并形成可靠的泛化能力。如何让 AI 系统真正理解并适应物理世界的复杂性，成为人工智能研究面临的重要挑战之一。

在这一背景下，具身智能（Embodied AI）作为一个重要的交叉研究方向逐渐兴起。为系统梳理具身智能领域的研究框架与关键问题，集智俱乐部联合上海交通大学助理教授李永露、银河通用机器人合伙人史雪松、南京大学LAMDA组博士生陈雄辉、香港大学在读博士生穆尧，共同发起首季「具身智能」读书会。围绕从机器人硬件、数据与仿真环境、到机器人学习与任务系统的完整技术栈，采用自下而上的结构研读相关文献，重点讨论感知、控制与规划等决策框架，以及不同学习范式在真实物理交互中的作用，帮助参与者形成对具身智能整体研究路径的理解。

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复杂网络动力学读书会：

复杂系统中的结构、动力学与涌现机制

现代世界由大量相互作用的个体构成，当我们跳出单个主体的视角，从整体层面观察时，往往会发现局部耦合能够促使系统涌现出全新的宏观性质。无论是生态系统演替、金融市场波动，还是社交网络中的信息扩散与神经网络中的泛化能力，这些现象都体现了复杂系统的典型特征：多主体交互、非线性耦合、自适应反馈以及复杂的连接结构。如何刻画这些现象背后的共性机制，是传统还原论方法难以应对的问题，也是复杂系统研究中的基础而前沿议题。

在这一背景下，网络科学为描述系统结构及其动态演化提供了重要工具，统计物理则为理解微观相互作用如何涌现宏观规律奠定了理论基础。二者交叉形成的复杂网络动力学研究，为分析、预测乃至调控复杂系统行为提供了新的视角。基于此，集智俱乐部联合合肥工业大学物理系教授李明、同济大学副教授张毅超、北京师范大学特聘副研究员史贵元与在读博士生邱仲普、张章共同发起「复杂网络动力学」读书会。本读书会聚焦当代复杂网络理论中的三个关键方向——相变与临界现象、扩散与随机游走、以及时序网络中的演化博弈，通过共读前沿文献与跨领域交流，系统梳理相关理论模型与研究进展，帮助参与者在理论理解与实际应用之间建立更紧密的联系。

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因果涌现读书会（第六季）：

跨尺度因果结构与宏观涌现的理论探索

在自然系统、社会系统与认知系统中，宏观层面的复杂现象往往并不能由微观个体行为的简单叠加得到解释。从群体协作到意识产生，这些现象揭示了微观与宏观之间跨尺度的因果关联。如何刻画多尺度动态交互中涌现的因果结构，是复杂系统研究中的核心挑战。围绕这一问题，因果涌现理论逐步形成了一套跨越数学、物理与信息科学的研究框架，通过粗粒化、动态可逆性分析、因果抽象与信息分解等方法，系统探索宏观层级因果有效性及其与微观机制之间的关系。

为了系统梳理因果涌现最新进展，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领衔发起「因果涌现第六季」读书会，组织对本话题感兴趣的朋友，深入研读相关文献，激发科研灵感。第六季读书会将聚焦动力学与因果涌现、因果抽象与信息分解三个核心方向，通过共读前沿文献与跨学科研讨，梳理不同方法在多尺度因果分析中的作用，帮助参与者形成对因果涌现研究路径与核心问题的整体理解。

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当复杂系统理论进入智能社会，其关注点也从“系统如何运作”，逐渐转向“人如何在系统中学习、协作与定位自身”。

AI 时代的学习学读书会：

在智能技术冲击下重新理解学习的复杂性

在技术浪潮持续推进的背景下，智能时代正在深刻改变人才培养与学习的基本逻辑。当机器逐步替代程式化技能，单纯以知识传递与记忆为核心的学习模式面临挑战；当知识更新周期不断缩短，学习不再是阶段性任务，而成为贯穿一生的持续过程。与此同时，学习情境日益呈现出开放、多元、非线性和高度社会化的特征，学习不再发生于孤立个体之中，而是在技术、环境与群体交互构成的复杂系统中不断演化。传统以线性过程理解学习的理论框架，已难以充分解释智能时代学习的真实样态。

在这一背景下，集智俱乐部联合江南大学教授王志军，北京师范大学教授崔光佐，翼鸥教育创始人宋军波，TalkingBrain 联合创始人林思恩，清华大学讲师方可，北京师范大学博士后郭玉娟，共同发起「AI时代的学习：共探学习的复杂性」主题读书会。读书会试图跳出“AI + 教育”的工具化叙事，从复杂系统视角出发，系统讨论人工智能条件下学习的机制、结构与演化路径，通过跨学科文献研读与交流，帮助参与者形成对智能时代学习问题的整体认识。

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大模型时代的人机协同读书会：

在算法能力边界中重新审视人类与机器的分工

在智能时代，机器学习和深度学习等算法在多个领域取得了显著的进展，尤其是在自然语言处理、计算机视觉和语音识别等任务中表现出色。然而，尽管这些算法在处理大规模数据和复杂模式识别上展现了强大的能力，机器算法仍然存在诸多局限性。首先，深度学习模型通常依赖于大量的标注数据，而数据的获取和标注成本高昂，且在一些领域如医学诊断中，数据稀缺问题尤为严重。其次，机器算法在面对复杂、动态的环境时，其决策能力依然有限，尤其在处理需要直觉、创造力和道德判断的任务时，远远不及人类。

与此不同，人类智能具备独特的优势。人类不仅能够理解复杂的背景信息，还能够在不完全的条件下做出高效决策，尤其是在应对新问题时，人类能够利用丰富的经验和常识进行推理。此外，人类能够灵活地适应变化和不确定性，做出伦理和情感驱动的判断，这是当前机器算法无法替代的。 因此，单纯依赖机器的智能已无法满足日益复杂的任务需求。人机协同应运而生，成为弥补机器算法局限性和发挥人类独特智能的必要方式。通过人类和机器的紧密合作，我们可以在充分利用机器运算速度与处理能力的同时，借助人类的智慧和创造力，实现更高效、更智能的决策与创新。

在此背景下，集智俱乐部联合中国科学技术大学教授赵云波、华东师范大学副教授吴兴蛟两位老师共同发起「人机协同的智能时代」读书会。本次读书会探讨了：人类智能和机器智能各自的优势有哪些？智能边界如何？如何通过更有效的标注策略和数据生成技术来解决数据稀缺问题？如何设计更加高效的人机协作系统，实现高效共赢的效果？如何提高机器决策的可解释性与透明性，确保系统的可信度？如何通过多模态协作融合不同感知通道，应对复杂的决策任务？

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大模型的可解释性研究：

从“黑箱智能”走向可理解的决策机制

人工神经网络自2012年以来取得了巨大突破，特别是以大模型为代表的新一代人工智能技术。但是，随着深度学习模式的兴起，“端到端”的学习模式逐渐占据主导地位。然而，人们不了解它是如何做到的，只能视之为“黑箱”。因此，人们对AI的改进被限制在堆算力与数据上，也无法完全信任AI。

长远来看，基于数据和算力资源Scaling law的大模型能力的提升会走到尽头。因此，深度学习的研究范式需要从「经验性技术」转换到「科学方法论」。理想情况下，最好我们能从理论上证明“神经网络的精细决策逻辑”可以在数学上被推导和建模。当然，不少学者也从统计物理、复杂科学等视角尝试理解大模型的涌现机制、上下文学习能力及结构与功能的对应关系等。最近，Anthropic公司也尝试拿起「手术刀」，拆解大模型的工作回路，希望能够理解大模型在推理、创作、理解语言等各种能力上的工作回路是什么样的，也引起大家的广泛关注。

为了更深入的理解大语言模型的可解释性，集智俱乐部联合上海交通大学副教授张拳石、阿里云大模型可解释性团队负责人沈旭、彩云科技首席科学家肖达、北京师范大学硕士生杨明哲和浙江大学博士生姚云志共同发起「大模型可解释性」读书会。系统梳理了大模型可解释性的核心问题，包括模型性能的根因、模块重要性的识别、有限决策路径下的性能与安全权衡，以及不同推理范式的融合路径，试图推动深度学习研究从经验性工程走向更具理论基础的科学范式。

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大模型时代的 Agent 建模与仿真：

在虚拟社会中探索复杂行为与集体智能

当前人工智能领域正在经历一场从“机械执行”到“自主认知”的深刻范式变革，这场变革正在从根本上重塑我们对智能系统的理解、设计和应用方式。随着大模型技术的突破性发展及其在复杂系统建模中的广泛应用，多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）的研究正经历着前所未有的转型——从传统的基于固定规则的建模（Agent-Based Modeling, ABM）向由LLM驱动的、具备自主认知能力的智能体范式演进。这一转变不仅带来了技术架构的根本性革命，使智能体具备了类人的推理能力、动态适应能力和复杂社交能力，更开创了复杂系统研究的新纪元。

大模型赋能的智能体展现出三大革命性特征：认知深度（能够进行类人的推理和决策，甚至展现出记忆、学习和个性特征）、动态交互（基于自然语言的自主协商和社交行为）以及涌现行为（微观交互产生更复杂的宏观社会现象）。这些特性使得我们可以构建前所未有的"高保真社会模拟器"，为理解经济、社会、管理、军事等复杂系统提供了全新视角。

因此，集智俱乐部联合山东工商学院副教授高德华、天津大学教授薛霄、北京师范大学教授张江、国防科技大学博士研究生曾利共同发起「大模型时代下的Agent建模与仿真」读书会。读书会自2025年7月8日开始，每周二晚上7:30-9:30进行，预计持续分享8周左右。扫码加入Agent建模与仿真的前沿探索之旅，一起共学、共创、共建、共享「大模型时代下的Agent建模与仿真」社区，共同畅想大模型时代人工社会的未来图景！

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AI驱动的计算医学前沿研讨会：

从科学发现到数字孪生

在新一轮科技革命的推动下，生命科学与医学研究进入以数据密集与多尺度建模为特征的新阶段。基因组学、蛋白质组学、单细胞测序等技术不断拓展人类对疾病分子机制的理解，但随之而来的，是数据规模、维度与复杂度的指数级增长。如何在海量异构生物医学数据中提炼可解释、可转化的知识，并有效连接基础研究与临床实践，逐渐成为精准医疗发展中的核心瓶颈，也构成了生命科学与人工智能交叉研究的关键问题。

近几年，大语言模型、多智能体系统与多模态基础模型的快速发展，为计算医学提供了新的方法论工具。AI 驱动的生物医学研究正从被动的数据分析，迈向假设生成、实验设计、执行与反馈相互耦合的闭环探索模式；医学影像与临床智能体开始重塑诊疗流程，使医疗决策更加标准化与个性化；而多模态模型的引入，则为构建疾病与个体层面的数字孪生奠定了基础。

为了更好地促进生命科学与人工智能领域的深度交叉融合，推动前沿研究与医疗实践的快速落地，DAMO开发者矩阵与集智俱乐部联合发起了“AI驱动的计算医学前沿：从科学发现到数字孪生”研讨会，通过结构化的深度主题对话，邀请国内外生命科学与AI交叉领域的前沿研究者和产业实践者，共同探讨如何用AI赋能生命科学与精准医疗，推动研究范式与医疗模式的革新。

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金融复杂性读书会：

从统计事实到系统性风险的复杂系统视角

金融复杂性研究源于复杂科学在金融系统中的系统性引入。自 20 世纪 90 年代圣塔菲研究所以“复杂适应系统”为框架，将异质主体、学习行为与反馈机制纳入人工金融市场模型以来，金融市场开始被视为一个由多主体交互驱动的涌现系统。进入 21 世纪，金融复杂性逐渐发展为独立研究领域，从对波动集聚、肥尾分布与极端事件等统计事实的再现，扩展到对金融体系整体行为与稳定性的解释，强调价格、风险与结构并非外生给定，而是在非线性网络中内生生成。近年来，金融复杂性研究进一步走向风险识别与治理实践。银行同业网络、跨市场联动与传染机制被系统刻画，复杂网络分析、相变预警与压力测试工具逐步进入宏观审慎监管视野。

在气候风险升级、中美贸易摩擦反复与俄乌冲突持续等多重不确定性交织下，全球金融体系呈现前所未有的高度复杂性，为系统探讨金融复杂系统的理论基础、量化识别方法、生成演化机理及风险治理路径，集智俱乐部联合北京师范大学李红刚教授、爱尔兰都柏林圣三一学院Brain Lucey教授、中国地质大学（北京）黄书培副教授、首都师范大学王泽讲师、北京林业大学幸小云副教授与北京化工大学王欣雅副教授，共同发起“金融复杂性”主题读书会，来深入探索金融复杂系统的有效建模与管理策略，助力在高不确定性时代提升金融体系的稳健性与韧性。

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AI×传播读书会：

当机器成为主体，传播学要如何应对？

人工智能从1956年达特茅斯会议起步，就与传播学科紧密相连。它本质上就是一门关于信息传递、理解和互动的科学。更值得深思的是，从图灵测试开始，AI研究的一个重要目标就是实现机器与人类的有效沟通，这说明AI从诞生之初就将“传播能力”作为智能的重要标志。机器翻译、语音识别、自然语言生成等AI的重要分支，都直接服务于改善和增强传播效果。如今，当ChatGPT、Claude、Deepseek等大型语言模型走进千家万户，当算法推荐重塑信息分发格局时，我们不禁要问：AI究竟如何改变着人类传播的本质？

但是，传统传播学聚焦人与人之间的信息交流，AI的崛起打破了这一核心。机器不再仅仅是研究的工具，而是传播主体。算法开始理解并创造内容，人机对话日益自然，这重构了“他者”概念。我们面临新问题：AI是参与者还是媒介？AI生成的内容如何塑造公共话语？这些变化挑战传播学科的根基。

在AI快速发展的当下，AI不仅深刻影响着信息传播的方式，也为传播学研究带来了全新视角和方法。基于此，集智俱乐部联合北京师范大学许小可教授、浙江大学张子柯教授、南京大学王成军教授、深圳大学廖好副教授共同发起“AI×传播”读书会，从计算叙事、智能传播、人机传播与传播仿真四个板块向来共同探索AI与传播的前沿交叉，来深度理解传播机制和传播生态。

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回到思想源头，走向意识与自然

圣塔菲 · 复杂科学经典论文研读读书会：

回到复杂性的思想源头

在科学研究日新月异的今天，复杂科学作为一门探索自然界和人类社会中各类复杂系统规律的学科，正日益展现出其独特的价值与魅力。从生命起源的奥秘到意识的产生机制，从气候系统的微妙平衡到群体智能的涌现，诸多困扰人类的世界难题都与复杂系统息息相关。它打破了传统学科的边界，试图在看似纷繁复杂的现象背后，寻找底层的统一性和通用的理论框架，为我们理解这个充满不确定性的世界提供了全新的视角。

然而，复杂科学的发展并非一蹴而就，它的理论根基深深植根于一系列经典的研究成果之中。那些历经时间沉淀的经典论文依然闪耀着智慧的光芒，它们是学科发展的基石，承载着前辈学者的深刻洞见，为我们探索未知提供了宝贵的思想源泉。

因此，集智俱乐部联合北京师范大学教授张江、中国人民大学博士研究生陈绎安、北京师范大学博士研究生陶如意，邱仲普、清华大学博士后刘家臻共同发起「复杂科学经典论文研读·第一季」读书会，聚焦圣塔菲研究所发布的文集《Foundational Papers in Complexity Science》。这本文集收录了 20 世纪复杂科学领域 89 篇重要文献，涵盖熵、演化与适应、非线性动力学与计算等关键主题。

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计算神经科学第三季读书会：

从神经动力学到意识的跨尺度计算、演化与涌现

从单个神经元的放电到全脑范围的意识涌现，理解智能的本质与演化始终是一个关于尺度的问题。更值得深思的是，无论是微观的突触可塑性、介观的皮层模块自组织，还是宏观的全局信息广播，不同尺度的动力学过程都在共同塑造着认知与意识。这说明，对心智的研究从最初就必须直面一个核心挑战：局部的神经活动如何整合为统一的体验？局域的网络连接又如何支撑灵活的智能行为？

近年来，计算神经科学正在突破单一尺度的研究范式。重尾分布与非平衡动力学揭示了神经编码的统计规律，发育与演化视角下的模型显示皮层结构如何在约束中自组织成跨物种的通用模式，而多脑区协同的动力学则为意识状态的形成提供了可计算的解释框架。这些进展共同表明，智能并非某一层级的专属属性，而是多尺度过程相互约束、协同演化的涌现结果。

围绕这一认识，集智俱乐部联合来自数学、物理学、生物学、神经科学和计算机的一线研究者共同发起「从神经动力学到意识：跨尺度计算、演化与涌现」读书会，跨越微观、介观与宏观的视角，探索意识与智能的跨尺度计算、演化与涌现。重点探讨物理规律与人工智能如何帮助我们认识神经动力学，以及神经活动跨尺度的计算与演化如何构建微观与宏观、结构与功能之间的桥梁。

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复杂网络瓦解读书会：

从结构脆弱性到智能优化前沿

在万物互联的时代，从互联网、电网、金融系统到社交网络与供应链，复杂网络已经成为现代社会的核心骨架。然而，这种高效性背后往往潜藏着深层次的脆弱性：一次局部的攻击、故障或过载，可能通过复杂的连接关系引发灾难性的级联失效，导致整个系统的全面崩溃。如何理解并控制这种脆弱性，是复杂网络研究中的根本问题之一。

传统的网络鲁棒性研究主要聚焦在节点或边的静态删除，但随着研究的深入，我们认识到真实网络的性质、瓦解算法与约束模型都远比最初设想的更为复杂。空间嵌入、时序演化和高阶结构，使得网络功能的维系不仅仅依赖局部连接，而是根植于多层次、多维度的组织特征；启发式策略、统计物理框架与机器学习方法则为“高效且接近最优”的瓦解提供了不同思路；而异质成本、攻防博弈与多目标优化，正在将瓦解研究从纯粹的理论问题推向更现实、更复杂的应用场景。

基于此，集智俱乐部联合北京师范大学教授吴俊、国防科技大学副研究员谭索怡、北京化工大学副教授谷伟伟、中国科学技术大学博士后范天龙、国防科技大学在读博士卿枫共同发起「复杂网络瓦解读书会」，跨越网络结构、算法模型与应用场景的视角，探索复杂网络瓦解的前沿进展。重点探讨不同算法与优化框架如何帮助我们认识网络的脆弱性，并在现实约束下推动网络系统的智能演化与应用发展。

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非线性动力学与混沌：

从确定性方程到不可预测的世界

从湍流结构的形成到鸟群的协同行为，从种群爆发到基因调控网络，许多自然与人工系统的关键特征都源于非线性动力学机制。在线性近似失效的情形下，非线性系统通过分岔、极限环与反馈放大，展现出高度丰富而难以直觉把握的演化行为。混沌理论的提出，更是揭示了确定性方程也能产生对初始条件极端敏感的不可预测性，成为 20 世纪物理学的重要思想突破之一。

围绕这些核心思想，非线性动力学与混沌理论逐渐发展出一套跨学科的通用语言。奇异吸引子与分形结构不仅深化了我们对动力系统内在机制的理解，也为生物系统、工程控制与信息处理中的复杂行为提供了建模基础。《非线性动力学与混沌》是一本既严谨又有趣，既高大上又浅显易懂的非线性科学领域的著作。本书在前半部分详细地介绍了一维和二维非线性系统中所蕴含的非线性动力学问题，最后一部分介绍了被称为20世纪物理学的三次重大革命之一的混沌理论，从混沌的起源、分形和奇异吸引子三方面进行细致的解读和描述。

集智俱乐部联合北京师范大学张江科研组联和信大李春彪科研组师生共同发起「非线性动力学与混沌」读书会，由师生共同领读《非线性动力学与混沌》，以分章节精读的方式，带领大家系统学习非线性动力学的基本理论与典型模型，结合洛伦兹系统、Kurmoto模型等经典案例，深入探讨混沌的起源、分形与奇异吸引子等前沿问题。

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走向意识科学读书会：从现象之窗到理论之梯

2025 年被普遍视为意识研究的关键转折点。主流意识理论开始进入可检验与可对照的阶段，全局神经工作空间、整合信息理论与预测加工等框架不再各自为战，而是通过对抗性实验与统一任务展开直接比较；与此同时，数学与结构性方法逐步渗入意识研究的核心，群论、拓扑学、范畴论与信息几何被用于刻画主观体验的形式结构，使意识第一次拥有了超越隐喻的精确语言。在技术层面，大语言模型的涌现能力、脑机接口与意识相关工程的发展，使“意识是否只属于生物体”从哲学问题转变为现实挑战。

在这一背景下，意识研究正在从现象描述走向理论建构，从经验碎片走向结构化解释。意识不再被视为单一尺度或单一学科可以穷尽的对象，而是横跨神经机制、主观体验、计算过程与社会技术系统的复杂现象。

围绕这一转向，集智俱乐部联合来自哲学、认知神经科学、计算机科学、复杂科学领域的研究者共同发起「意识科学读书会」，跨越理论与实证、功能与现象、生物与人工的视角，全面深入研讨意识这一现象本身。重点探讨当代主流意识理论的核心主张与分歧，神经机制与主观体验之间的桥梁，以及AI意识、脑机接口等技术如何重塑人类意识主体的边界与文明的未来。

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理论生态学读书会：

在系统视角中理解自然的复杂秩序

作为支撑生态文明建设的重要理论基础，理论生态学在长期发展中逐步完成了从生物学分支到系统科学核心领域的转变。它以数学模型和逻辑推演为工具，刻画生态系统中多尺度、多要素之间的相互作用，在抽象理论与实证研究的不断对话中，深化了我们对生物多样性维持机制、生态稳定性与演化过程的理解，也为人类如何与自然系统共存提供了坚实的认知框架。

在具体研究层面，理论生态学的方法早已深度嵌入生态研究的各个方面：从种群动态的时间尺度分析，到高阶相互作用下的群落结构解析，再到空间过程与物种共存机制的系统建模。这些理论进展不仅推动了生态学自身的演化，也成为连接复杂系统科学、环境科学与可持续发展研究的重要纽带。围绕相关主题展开的读书会，通过系统梳理经典思想与前沿工作，帮助研究者在理论与现实之间建立更紧密的联系，为理解生态系统的复杂性与应对真实生态挑战提供持续的思想动力。

为让更多人走近这门充满温度与风景的学科，集智俱乐部联合北京林业大学大学副教授李周园，普利高津奖章得主、Towson大学Brian D. Fath教授以及北京大学理论生态学课题组博士研究生于越共同发起「理论生态学读书会」，旨在深入探讨理论生态学的基础思想与前沿进展，通过分享经典文献与最新研究，促进对生态学复杂性、共存机制及生态系统动态的理解，推动理论生态学与实际生态问题的连接与创新。

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结语：面向复杂系统的长期认知实践

回顾集智俱乐部 2025 年度所举办的系列读书会，可以清晰地看到一条贯穿始终的主线：无论主题涉及气候系统、金融风险、人工智能、意识研究，还是学习、传播与生态系统，这些议题虽分属不同领域，却共同指向复杂系统这一核心视角。现实世界并非由彼此独立的问题构成，而是由多尺度、多主体、强耦合的系统持续演化。在这一背景下，理解问题的生成机制与系统结构，往往比寻找单一解法更为关键。

围绕这一认识，集智俱乐部在 2025 年持续通过读书会这一长期、稳定的共学机制，推动一种以理论为起点、以方法论为核心的知识实践路径。读书会强调回到经典与前沿文献，梳理不同学科在理解复杂系统时的基本假设与研究方法，并在跨学科讨论中检验其适用边界。尽管讨论主题不断更新，但关注始终聚焦于同一问题：当线性、单一尺度的分析框架难以解释现实，我们应如何构建更具系统性与迁移能力的理解方式。

同样重要的，是参与其中的人。读书会的成员来自不同学科与行业背景：有仍在学习阶段的本科生、研究生，也有长期从事科研工作的教师与学者；有算法与工程领域的一线从业者，也有来自金融、医疗、教育与科技行业的研究人员、产品负责人与战略管理者。不同经验与问题意识在讨论中不断交汇，使每一个主题都不再停留在单一学科内部，而是在真实关切与方法论差异中被反复打磨，激发出持续而广泛的讨论。而参与讨论的所有人也完成了一种共同的实践：用系统性的视角面对不确定性，用跨学科的语言理解复杂现实。

某种意义上，我们一直以来坚持举办的并不仅仅是一次次围绕特定主题的学术活动，更像是一场关于“如何在复杂时代共同思考”的长期练习。面对快速演化的技术环境与不断累积的系统性风险，我们所希望持续推进的，并不是提供确定性的结论，而是与更多来自不同领域的人一起，保持对复杂性的尊重，持续练习一种更耐心、更清醒、也更具连接性的理解世界的方式。

进入 2026 年，集智俱乐部将延续这一方向，继续围绕复杂系统、人工智能、意识科学、社会与生命系统等领域，组织新的读书会与共学活动。在不断变化的问题现场中，持续推进对复杂世界的理解，并探索将系统性认知转化为行动与实践的可能路径。