因果涌現讀書會丨第八期：涌現與溯因 AI

導語

為了系統梳理因果涌現最新進展，北京師范大學系統科學學院教授、集智俱樂部創始人張江老師領銜發起，邀請對復雜系統與涌現問題感興趣的研究者與同好共同研讀前沿文獻、碰撞科研靈感。

本周開啟第七季第八期，主題“涌現與溯因 AI”。朱元培學者將分享統計推斷與溯因推理在復雜系統中的新路徑，探討傳統概率模型不足下，如何以“邏輯+事實”構建穩健推理框架。重點介紹一種不依賴嚴格先驗與似然假設的概率推理方法及其優勢、案例，簡要討論其在動態系統與因果涌現中的潛在應用，啟發相關理論與實踐。

報告簡介

統計推斷是在歷史上對溯因推理的數學實現的種種嘗試。傳統統計方法無法避免在一個完整的生成式模型上對統計推斷做出合理性解釋。在對復雜系統推理時，對系統基于“模型”的簡化可能導致模型誤導，進而使得傳統的合理性解釋受到質疑。本報告介紹一種僅通過邏輯和事實結合，即可對大量數據作出概率推理的簡單方法。這種方法運用主觀概率對布爾邏輯進行簡單推廣，使其可以在實際問題中被應用在證據既不完全可靠，也不完全不可靠情況下，對模凌兩可的證據做出準確的概率性推理。這種方法既不依賴于某一個似然函數的真實性，也不依賴于某一個先驗概率的合理性。我們通過具體介紹兩個簡單的例子來了解這種方法的基本數學構造和計算方法。同時我們也簡單介紹類似的方法以及本方法在動態系統方向的應用。以幫助人類更好的做基于事實的邏輯性思辨為目的，本報告介紹的統計方法在過去引領了專家系統和符號人工智能的大量理論工作和實際應用。我們期待這種方法未來也將對因果涌現的理論工作和實際應用產生重要的作用。

分享大綱

• 人工智能的目的是取代人類嗎？

• • 歷史上的答案：1600-2020

  • 溯因推理怎樣解決歸納推理和演繹推理的不足

• 多層系統推理：怎樣從宏觀態推微觀態？怎樣估計？

• 2(+1)個傳統解法：頻率學統計和貝葉斯統計（+貝葉斯非參數統計）

• 多層系統推理的困難之處：模型誤導，計算難度

• 第3種解法：信仰推斷

• 2個例子：拋硬幣，基因學

• 其他信仰推斷的特例和推廣（僅做簡介）

• 動態系統方向類似的方法（僅做簡介）

核心概念

貝葉斯非參數推斷，信仰推斷，可能性理論，不精確概率，模糊邏輯

主講人介紹

主講人：朱培元，英屬哥倫比亞大學實驗醫學在讀博士生。主攻Dempster-Shafer證據理論和fudicial推斷在生命科學領域的應用。熱愛科學和投資。業余研究過程和科學哲學：皮爾斯，威廉詹姆斯，波普爾，懷特海，龐加萊，莊子。興趣愛好：滑雪，帆船運動，林迪舞，脫口秀。

參考文獻

• Ding, Jingtao, Yu Zheng, Fengli Xu, et al.“Understanding emergence in complex systems using abductive AI.”Nature Reviews Physics (2025). https://doi.org/10.1038/s42254-025-00895-5

• Pearl, Judea. Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems: Networks of Plausible Inference. Morgan Kaufmann Publishers, 1988. https://doi.org/10.1016/C2009-0-27609-4

• Cuzzolin, Fabio. The Geometry of Uncertainty: The Geometry of Imprecise Probabilities. Springer, 2020. https://doi.org/10.1007/978-3-030-63153-6

• Dempster, Arthur P. “The Dempster–Shafer calculus for statisticians.” International Journal of Approximate Reasoning 48, no. 2 (2008): 365–377. https://doi.org/10.1016/j.ijar.2007.03.004

• Jansma, Abel. “A Mereological Approach to Higher-Order Structure in Complex Systems: From Macro to Micro with M?bius.” Physical Review Research 7, no. 2 (2025): 023016. https://doi.org/10.1103/PhysRevResearch.7.023016

時間信息

2026年5月10日（周日）上午10:00-12:00，騰訊會議線上進行，感興趣的朋友掃碼報名加入因果涌現讀書會后，可進入學員群進行交流。

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為系統梳理因果涌現領域的最新進展，北京師范大學系統科學學院教授、集智俱樂部創始人張江老師領銜發起，組織對該主題感興趣的研究者與探索者共同研讀前沿文獻、交流研究思路。讀書會將于2026年2月22日起每周日上午（創建讀書會暫定時間為10:00-12:00）線上開展，持續約10周，包含主講分享與討論交流，并提供會后視頻回放，誠邀相關領域研究者及跨學科興趣者參與。

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