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第九屆全球複雜系統會議（ICCS）精選內容推薦

08-23
第九屆全球複雜系統會議（ICCS）精選內容推薦

來自專欄複雜性科學8 人贊了文章

導語

關於複雜系統科學，業內還沒有給出一個清晰的界定。目前聚焦該領域的，有兩個機構最為著名：聖塔菲研究所和新英格蘭複雜系統研究所。本文就是來自於後者舉辦的第九屆全球複雜系統會議內容精選，其中涉及到計算社會科學、人工智慧、群體智慧、區塊鏈等話題，供各位複雜系統學習愛好者們參考。

來源：代觀（微信ID：ExtendedOrder）

原題：第九屆全球複雜系統會議（ICCS）精選內容推薦

由新英格蘭複雜系統研究所(NECSI, New England Complex System Institute)舉辦的第九屆全球複雜系統會議(ICCS)在2018年7月21日-27日在波士頓召開。會議主題主要圍繞著全球各學科領域的複雜性研究，大會的分主題主要分成以下幾個類別：

  • 集體行為
  • 計算社會科學
  • 經濟
  • 機器學習與人工智慧
  • 網路

以上五個是相對來說較為側重，研究該方向的學者也較為密集的領域。

  • 其他分主題還包括：

城市科學/計算社會科學/決策/湧現/醫學/神經科學/非線性動力學/安全/社交網路/社交系統/系統生物學/教育/進化/科學的科學/氣候與生態/工程/流行病學

關於複雜系統科學，國際上其實現在還是沒有很嚴格的給出複雜系統理論的科學定義，所以其實真正嚴格意義上似乎沒有這麼一門科學，參會的教授學者的學科背景跨度非常大。在美國授予複雜系統博士學位的學校大概是三個左右，整個學科研究進展比較緩慢。主要的研究機構有聖塔菲研究所Santa Fe和新英格蘭複雜系統研究所NECSI( New England Complex System Institute)。兩個研究機構的風格有所區別，NECSI總部在波士頓，和MIT，Harvard這樣的大學合作機會比較多，跟Santa Fe相比更偏向於「實用」一些。

總體來說，複雜系統科學包括的學科有經濟，生物，社會，心理等多學科，由於研究方式和研究問題比較多樣，所以對於複雜系統的研究在各個專門的學科裡面算是非常小眾的研究，並不是主流學界所看重的領域。

會議鏈接：

necsi.edu/events/iccs20

以下我們將介紹一些會議中精選的部分內容（以演講者或是主題劃分）：

Stephen Wolfram

17歲發表論文在《核物理》上，可以稱得上科學屆的神童。1980年代，在他學術生涯蒸蒸日上的時候，他卻因為不滿美國大學的管理制度而毅然走出學界。Wolfram想在人們想要什麼和複雜的計算資源之間搭建一個橋樑。開發了Mathematica. Mathematica相對於其他編程語言簡單，可以用照片等各種形式輸入作為參數，Wolfram現場照了一張自己的照片,可以直接拖動照片到函數中，讓圖片作為輸入參數把得到放到深度學習模型裡面進行處理。

Wolfram 認為現在複雜系統研究缺乏內核，搞經濟的人用計算機模擬經濟模型，搞生物的又去構造一個模型解釋生物，而這些研究都是分散的沒有必然聯繫。那有沒有什麼是必然而簡單的規則呢？他現場用很簡單的幾個參數定義了不同模型，能夠產生出完全不一樣的圖片。那我們能用這些規則預測未來嗎？就算規則非常簡單，還是不能預測。他認為人機合作的方向是，由人類確定目標和目的，執行交給機器去做。

著作推薦： A New Kind of Science

鏈接：wolframscience.com/nks/

該書的核心理念就是：探討一個新型抽象宇宙——一個由各種簡單程序組成的「計算型宇宙」，Wolfram在該書中向人們展示這些簡單程序是如何捕捉很多自然系統複雜性（美學）的精髓的。在計算型宇宙中，即便是極其簡單的法則或程序都可能會有積極複雜的行為。

Albert-laszlo Barabasi

被譽為無標度網路之父，主要擅長網路理論。現場更多的介紹了網路控制論，從線性系統的控制論，到非線性系統的非對稱控制，後面衍生到網路結構的重要性，不同結構的網路的強健度等特性都不一致。利用線蟲來研究神經網路控制肌肉。在279個神經元中只有12個可以控制肌肉。

相關論文：

arxiv.org/abs/1805.1108

原文標題：Caenorhabditis elegans and the network control framework – FAQs

作者：Emma K. Towlson, Petra E. Vertes, Gang Yan, Yee Lian Chew, Denise S. Walker, William R. Schafer, Albert-Laszlo Barabasi

著作推薦：

Bursts: The Hidden Pattern Behind Everything We Do

Linked: The New Science of Networks

Nassim Nicholas Taleb

擔任過眾多金融公司交易員，思想家，懷疑經驗論者，對於隨機性，不確定性等概念有深入的理解。現場分享主題為The Precautionary Principle (with Application to the Genetic Modification of Organisms)。

我們可以為黑天鵝事件做準備但是不能去預測。提出的PP方案，就是precautionary principle，是一種整合的框架，把黑天鵝事件的影響考慮到通常的統計學中去。即，哪怕有高概率高回報的選擇也不能覆蓋低概率無限成本的選擇。

著作推薦：The Black Swan: The Impact of the Highly Improbable

論文鏈接：arxiv.org/pdf/1410.5787

Caser Hidalgo

統計物理學家，經濟學家。在經濟學，複雜理論方面有開創新領域的作用，MIT media lab裡面唯一一個南美人。開創性的用大數據的方法研究經濟相關問題。利用github等社交數據研究程序員是怎麼合作的。程序員是通過和其他人的相互協作來學習的。雖然現在計算機非常方便人遠程合作，但是人們還是願意集中在城市裡面學習交流，因為面對面的交流的效率還是不可以替代的。

著作推薦：Why Information Grows: The Evolution of Order from Atoms to Economies

Sandy Pentland

大數據專家，Enigma, Endor聯合創始人。福布斯評選的"世界上最強大的7位數據科學家」之一，美國國家工程院院士。

Endor的自動化AI預測系統採用「社會物理學」的概念，運用人工智慧+大數據+區塊鏈的前沿技術。使用者可以用簡單的語言提出預測性問題，即可得到AI對事物自動準確的預測。

Sandy認為以後社會人的數據是隱私的，但是metadata是公開的，在更加透明化的社會裡面，政府在做什麼也應該是公開的. Sandy認為決定人的並不是生物數據，而是人和他人的關係。

著作推薦：Social Physics: How Social Networks Can Make Us Smarter

Predrag Tosic

關鍵詞：個人理性，合作競爭譜，多主體系統，圖網路動力學，博弈論

報告標題：On individual rationality, social welfare and complex strategic Interactions: Regret minimization and the competitive-cooperative spectrum

摘要：報告在複雜性思維下對一些傳統經濟學概念進行了重新思考。在多主體重複博弈系統當中，對單個主體理性行為以及最優策略進行了重新思考，對博弈論中最優策略概念進行了進一步思考，對IPD（Iterated Prison Dilemma）中的最優策略進行進一步探究，由於文章尚未發表，無法給出論文鏈接，但是可以從ResearchGate上面可以看到作者本人已經在這方面做了許多的研究項目。

相關鏈接：

researchgate.net/public

論文推薦

1.Dynamics of Community Structure in an Adaptive Voter Model

作者：Philip Chodrow (phd) and Peter Mucha（prof）——MIT

鏈接：necsi.edu/events/iccs20（文章尚未發表，此處是文章摘要地址）

摘要：開發了一種新的自適應選擇器模型（AVM）分析。在這個模型中，代理商與擁有不同意見的朋友爭論，從而在他們的本地網路中尋求統一。此外，代理人表現出選擇偏好，並可能與他們觀念不同的朋友斷絕關係。在傳統模型中，局部影響和同質性的相互作用最終將網路推向一個不切實際的，完全支離破碎的狀態，這可能是平等主義的，也可能由單一意見主導，具體取決於系統參數。為了更恰當地模擬社交網路，我們將外部力量引入模型，即使在較低的範圍內，也會抵制完全的碎片化，並引入不同代理之間持續對話的可能性。

2.Social Signals in the Blockchain Trading Network

作者：Yaniv Altshuler and Shahar Somin——MIT

鏈接：arxiv.org/abs/1805.1209

摘要：在以太坊區塊鏈之上調查符合ERC20協議的加密貨幣交易數據。它由超過1500萬筆交易組成，在2017年1月至2018年2月之間徘徊，描繪了350個不同加密硬幣的380萬個錢包的交易活動。根據初步調查結果，重點分析此區塊鏈流量的網路動態。我們確定了傳入度和傳出度分布都呈現出強大的冪律模式，並且高波動性在逐步減弱。

3.Conjoining Uncooperative Societies to Promote Evolution of Cooperation

作者：Babak Fotouhi, Naghmeh Momeni, Benjamin Allen and Martin Nowak——Harvard

鏈接：arxiv.org/abs/1805.1221

摘要：網路結構影響社交網路中的合作演變。在進化博弈論的框架下，我們通過分析證明，合作抑制社會網路可以稀疏地結合在一起，形成複合合作促進結構。為此，我們引入了一種基於圖上進化博弈的等價性和合併隨機遊走的方法。我們考慮幾種隨機和非隨機網路拓撲，以及經驗網路。

4.A State-Space Modeling Framework for Engineering Blockchain-Enabled Economic Systems

作者：Michael Zargham, Zixuan Zhang and Victor Preciado

鏈接：arxiv.org/abs/1807.0095

摘要：建立區塊鏈系統行為的適當數學框架。在本文中，我們解決了這一需求並提供了以下貢獻：（i）我們使用動態系統理論的工具建立一個正式框架，以數學方式描述支持區塊鏈的網路中的核心概念，（ii）我們將此框架應用於比特幣網路和復現了比特幣經濟網路的關鍵屬性，以及（iii）我們將建模框架與控制工程中的強大工具（如Lyapunov類函數）結合起來，以正確設計具有可證明屬性的經濟系統。

5.Evolutionary Development：A universal perspective

作者：John M, Smart

鏈接：evodevouniverse.com/wik

摘要：Evo Devo Universe(EDU) 是一個複雜系統研究社區，報告主要介紹了他們的研究方法--——Evo Devo model。該社區學術研究主要方向包括：如何理解宇宙作為一個複雜系統，通過信息、計算研究和進化發展(evo-devo)生物學觀點不斷得到進化，以及如何通過擬進化（quasi-evolutionary）和擬發展（quasi-developmental）過程的假設和模型來增強的。社區的主要焦點是在十個普遍複雜性領域中的被生物激發的複雜性科學和哲學(BICS & P)。他們認為這種方法有助於我們解決當今複雜性研究中一些「缺失的環節」。

6.Transient Induced Global Response Synchronization in Dispositional Cellular Automata

作者：William Sulis

鏈接：researchgate.net/public

摘要：本文綜述了TIGoRS（瞬變誘導全局響應同步）的概念及其在幾個複雜系統模型中的表達，包括回火（tempered）神經網路、驅動細胞自動機和雞尾酒會（cocktail party）自動機。並討論了Sulis機器的湧現語言學。介紹了一種新的複雜系統模型——配置元胞自動機。介紹了一種新的TIGoRS度量方法——過剩同步，並將其應用於氣質元胞自動機中的TIGoRS研究。結果表明，這些自動機對某些擾動瞬態具有非線性同步響應。這對於研究複雜系統中局部擾動和整體響應之間的關係有很重要的作用。

結語

本次會議涵蓋內容相對比較全面，論文也比較多，想要了解更全面的內容，可參考官方對本次會議的論文所作的匯總。

鏈接：link.springer.com/conte

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