「游戏×复杂科学」读书会第二期｜交互世界：从线性知识到涌现理解——基于 UE 的可交互认知系统设计

导语

在传统以线性讲授为主的教育模式之外，一种基于实时交互与复杂系统的新型学习范式正在兴起。本次读书会以 Unreal Engine 为技术基础，结合游戏设计与物理仿真等方法，尝试将“知识”转化为“可运行的系统”，让学习者在探索、行动与反馈中生成理解。从进入历史情境到模拟生态系统，这种“可探索的知识世界”不再是内容的被动接收，而是结构性认知的主动涌现。

集智俱乐部发起（2026 年 3 月 31 日起，每周二 19:30–21:30，读书会集智谷线下场时间会调整在下午），邀请 AI、复杂系统与游戏设计领域的研究者与实践者，共同探讨：游戏如何启发科学？科学如何重塑游戏？我们是否生活在一个多主体演化系统之中？

读书会简介

传统教育通常以线性结构组织知识，从概念到结论逐步传递。但现实中的理解，并不是被动接收的结果，而是在环境、行动与反馈的循环中逐步生成。

基于 Unreal Engine 的实时交互能力，我们可以将知识转化为一个“可运行的系统”：通过空间建模、规则设计与行为反馈，让学习者在探索中形成结构性理解。这一过程不仅依赖游戏设计方法，也建立在图形学、着色器（HLSL）、物理仿真与实时渲染等技术基础之上。

在我们的实践中，这种方法已经被具体化为一类“可探索的知识世界”：例如，与“孔子”一同进入东周列国，在人物关系与历史情境中理解思想如何生成；或以一只狮子的视角进入非洲大草原，在捕猎、迁徙与生态互动中理解生存与系统结构。这些并非传统意义上的“内容呈现”，而是将知识嵌入到规则驱动的交互环境中，使理解在行动与反馈中逐步涌现。

本期将结合 UE 开发实践与游戏设计理念，探讨：如何将知识从“内容”转化为“系统”，并在交互中实现理解的涌现？

分享大纲

1. 学习的再定义

2. 线性学习与涌现式学习

3. 游戏中的学习机制

4. 反馈回路如何引导学习路径

5. 学习的封闭式目标 vs 开放式探索

6. 涌现式学习的内在驱动力

7. 涌现式学习的可能性

核心概念

基础图形学、着色器、HLSL、物理仿真、流体力学、涌现叙事、游戏设计模式

主讲人介绍

tt脑思（张卓），毕业于美国UCLA高性能计算与人工智能硕士与加拿大UBC计算机科学专业，现研究方向为利用实时物理引擎收集人类行为数据集、游戏设计、游戏NPC强化学习，Transformer与机器人学，交互艺术与传感器设计，Ambient电子音乐，Bilibili课堂百万流量UE虚幻引擎Up主。现任空间交互科技有限公司董事长兼技术总监，湖南师范大学数字媒体实验室技术总监，实时物理引擎原理与游戏研发授课教师，正开发中的新型教育游戏《探险家》总导演与技术总监。保利集团主导的10万+人次的《我与我的主体世界》，《地球流浪计划》等多个大型国际数字艺术展览的创作者，技术总监；Facebook GraphQL开源项目贡献者之一；美国Yeapee乐队吉他手；森乐队键盘手与作曲。中国红客联盟TPoI分会会长，编写联盟Linux防火墙代码，网络负载均衡代码，端口扫描代码等。

tt脑思b站主页：

湖南师大美院数字媒体实验室作品集锦：

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时间信息

2026年4月7日（周二）晚19:30-21:30，腾讯会议线上进行，微信视频号+集智俱乐部B站号同步直播，感兴趣的朋友扫码报名加入「游戏✖️复杂科学」读书会后，可进入学员群进行交流。

报名读书会：「游戏×复杂科学」读书会

集智俱乐部发起（2026 年 3 月 31 日起，每周二 19:30–21:30），邀请 AI、复杂系统与游戏设计领域的研究者与实践者，共同探讨：

• 游戏如何启发科学？

• 科学如何重塑游戏？

• 我们是否生活在一个多主体演化系统之中？

我们将从规则生成复杂性出发，延伸到系统设计、程序化生成与 AI 世界构建，结合博弈论与多智能体理解群体行为与社会结构，并从机制、信息与演化角度分析玩家体验。最终回到哲学层面，思考规则、涌现与游戏人“行动力”的归属，以及游戏与现实的关系。

报名方式：

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