自 2026 年 9 月 · 招募中
「拯救2050：未来学」读书会
发起人：崔浩川、章彦博
气候系统的多个翻转按钮正在被按下、生成式人工智能重塑知识生产、全球人口结构逼近拐点、地缘政治秩序加速重组——这些变化不是线性的，也无法用单一学科的工具完整把握。读书会引入未来学（Futures Studies）半个多世纪的方法积累：什么时候可以预测、什么时候只能准备、什么时候必须想象；并以相变、混沌、分叉、涌现等复杂系统概念为数学语言，探讨如何侦测系统相变、在临界点到来之前实现稳健决策。共 10 期。
ABOUT US
营造跨学科探索小生境，
催化复杂性科学新理论
集智俱乐部创立于 2003 年，二十余年持续探索复杂系统与人工智能的前沿交叉研究，是中国历史最悠久、最具活力的跨学科学术社区之一。
我们汇聚清华大学、北京大学、北京师范大学等高校的教授与研究员，以集智斑图线上平台凝聚全球近 30 万名研究者、工程师与青年学者——其中硕博生占比超过 80%，在平等开放的环境中共同提出问题、积累知识、检验新的解释。
- 始于
- 2003
- 线上社区成员
- 30万+
- 读书会主题
- 80+
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读书会
读书会是面向广大科研工作者的系列论文研读活动：针对复杂科学前沿方向组织深入探讨，构建主题学术社区，沉淀学科知识，促进知识的理解与创造。集智斑图已承载近 80 个主题的读书会，内容涵盖复杂系统、人工智能、脑与意识、生命科学、因果科学、因果涌现、计算社会科学等。
自 2026 年 8 月 · 招募中
自指与AI：从大模型自我改进到意识研究
发起人：张江、李筱健
由集智俱乐部创始人张江教授与清华大学人工智能博士生李筱健共同发起，聚焦大模型时代的两个前沿追问：AI 能否实现递归式自我改进（RSI），大语言模型展现的元认知与自省是否意味着意识的萌芽。读书会从罗素悖论、哥德尔定理、图灵停机问题出发，重读《哥德尔、埃舍尔、巴赫》中的「建构性自指」，结合模型塌缩、全局工作空间、冯诺伊曼复杂度阈值等研究，探讨自指作为生命、智能与意识最小逻辑基础的可能。
自 2026 年 8 月 · 进行中
人工智能与哲学读书会
发起人：王东、耿之雍
主题为「涌现之后：追问机器的智能、意识与知识」。当大语言模型开始推理与创作、AI for Science 参与提出假设与发现规律，机器表现得智能是否意味着真正拥有智能？计算能否产生意识？大语言模型是在理解语言还是在预测符号？读书会联合人工智能哲学、心智哲学、逻辑学、知识论等领域学者，通过 10 期讲座回到人工智能的概念基础与思想史现场，依次讨论归纳、具身认知、机器意识、大语言模型的符号意义，并延伸至赛博格行动、价值对齐与 AI 驱动的科学发现。
自 2026 年 8 月 · 进行中
世界模型读书会：从内部表征到真实世界的智能
发起人：牟牧云、胡洁雯
随着具身智能、视频生成、自动驾驶与 AI Agent 的发展，世界模型成为人工智能研究的新焦点，但其概念边界仍在快速扩张。读书会系统辨析 Dreamer 模型式强化学习、JEPA、视频生成、空间智能、物理 AI 与多智能体等技术路线的异同，围绕四个基本问题展开：模型表征的「世界」是什么、状态及其动力学如何定义、预测如何转化为规划与行动、不同路线分别解决了哪些问题，帮助学习者建立理解世界模型研究的完整框架。
ONLINE · ACADEMY
在线课程 · 集智学园
集智学园是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，促进并推动复杂科学领域的知识探索与生态构建。课程版块涵盖复杂系统、人工智能、数理基础、北师讲堂。
- 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
泛函分析（二）：重新理解 AI 的底层逻辑主讲人：贾伊阳泛函分析系列第二期。第一期建立了函数空间、希尔伯特空间与核方法的基本框架，理解了「无限宽神经网络在数学上等价于一个核方法」等深度学习基础；第二期面对更真实的高维挑战——来自量子多体系统、复杂系统、生命过程乃至恒星演化的原函数，往往带有拓扑结构、分形特征或嵌入非平凡流形。课程探讨如何认识高维空间中的流形及其几何属性与运算规则，为模拟一个细胞、描述一个生态系统等前沿问题提供数学语言。
量子物理导论主讲人：李永乐从经典物理出发，补充分析力学与波动的基础知识，进入量子力学的实验基础与基本假设，逐步展开希尔伯特空间、密度算符、势箱、谐振子、散射与近似方法，直至量子计算与量子信息的初步内容。课程重点不在罗列结论，而是帮助学习者建立一套可持续生长的知识结构：如何从经典物理中生长出量子物理，如何从纷繁的物理现象中抽象出最基本的简化量子模型，使自己的思维与当代量子科技适配。
面向应用的泛函分析：空间、算子与结构主讲人：贾伊阳以严谨的理论推导为核心，分四个阶段逐步建立泛函分析的基础架构：探讨从有限维跨越到无限维的动机与基础；建立度量与完备性，掌握 Banach 空间与不动点定理的精髓；深入 Hilbert 空间的几何结构与对偶空间的映射体系；最终梳理完整的结构总览与应用地图，透视这些纯数学工具如何作为底层基石广泛应用于现代物理、复杂系统模拟与前沿计算科学。
面向复杂系统的人工智能主讲人：张江由张江教授主讲，融合复杂系统与人工智能两大领域，内容包括人工智能简介、机器学习基础、强化学习基础、因果推断基础、面向复杂系统的神经网络技术及其在具体领域中的应用。课程实践部分将带领大家学习使用最新的 AI 编程工具，以「氛围编程」（Vibe Coding）方式完成小型 AI 项目，实现从理论到动手的完整闭环。
复杂网络节点与边中心性主讲人：周进围绕复杂网络的核心分析工具——节点与边中心性方法，系统介绍基于结构与动力学的中心性思想，深入剖析其背后的线性代数原理与谱特征。通过对多种典型算法的对比与统一理解，帮助学习者构建从线性代数到复杂网络研究的坚实方法论基础，适合希望系统掌握网络分析工具的研究者与工程师。
量子场论十二讲主讲人：贾治安旨在帮助学习者系统掌握量子场论的核心结构：自由场、相互作用场、正则量子化、路径积分量子化、费曼图、重整化与规范理论，学完后具备阅读基础文献、进行公式推导与独立完成计算的能力。课程同时简要介绍量子反常、拓扑场论、广义对称性等前沿主题，以及量子场论在神经网络、量子计算等方向的跨学科应用，兼具深度与学术视野。
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