规模法则如何制约生长与死亡 | AI&Society第九期预告

为了挖掘在AI与社会研究交叉领域有想法的研究者，促进思维碰撞，腾讯研究院S-Tech工作室与集智俱乐部共同打造了“AI&Society”的系列学术沙龙活动。

AI&Society第九期

复杂世界的量化法则

主题：复杂世界的量化法则

时间：8月18日（周六）14:00-17:00

地点：上海杨浦区政学路77号 

           INNOSPACE+ 

生命体、城市、公司，乃至一切复杂万物，是否都存在相通的内在生长逻辑？

制约生命与死亡、城市化的扩张及公司寿命的决定因素究竟是什么？

人类能否通过融汇生物学、物理学、社会学、经济学等跨学科知识，找到揭开复杂万物生长背后的简单法则？

在理论物理学家、圣塔菲研究所前所长、《规模》一书的作者杰弗里·韦斯特（Geoffrey West）眼中，规模成为衡量世间万物的不变标准，利用规模法则，复杂世界变得可量化、可预测、清晰明了且极度统一。

《规模》英文版封面

这就是《规模》背后的基本精神和态度，追求至高无上的基本原理和逻辑框架，而不是随波逐流。它就像注入人工智能时代的一股清流。

《规模》不仅系统性地探索了这些普遍存在于各类复杂系统中的规模法则，还将它与其他已知的科学事实和规律相结合，为生物体、城市和公司构造了一个定量化的理论框架。在这一框架下，《规模》推导出了大量有意思的、令人吃惊的科学结论。

本期活动，我们特邀电子科技大学吕琳媛教授和北京师范大学张江教授，解读《规模》一书背后的复杂性思维，探讨复杂世界背后不变的规模法则。

主讲嘉宾

• 吕琳媛
  

电子科技大学教授，阿里巴巴复杂科学研究中心副主任，国家优秀青年基金获得者。

• 张江



北京师范大学教授，集智俱乐部、集智AI学园创始人，腾讯研究院特聘顾问。

活动安排

14:00-15:00 吕琳媛主讲

15:00-16:00 张江主讲

16:00-16:30 互动提问

现场提问互动，更有机会获赠《规模》新书！

【复制链接或点击阅读原文购买】

规模：复杂世界的简单法则 杰弗里 韦斯特著 https://j.youzan.com/zCH-FY

报名方式↓↓↓

扫码报名

http://campus.swarma.org/tablepublish/tengxun?activity_id=525

提交报名信息后，请告知集智小助手你已报名，审核后会拉你进活动群。

《规模》在讲什么？

无论我们用什么指标来度量，如长度、身高、体重、人口数、员工数等，任何复杂系统都有其特定的规模尺度，并起到极其重要的作用，因为几乎所有的其他变量，包括生物体的代谢率、寿命、心率，城市的专利数量、犯罪率、基础设施数量，公司的资产、收益、成本、盈利等都与其规模形成了规模法则。

为什么所有的哺乳类动物一生的心跳次数都是 15 亿次左右？为什么人类会衰老和死亡？衰老过程有哪些重要影响因素？为什么所有生物体在成长到一定阶段就停止了生长？为什么城市的扩张却似乎从未停止过？城市作为超级生物体是如何摆脱死亡的厄运的？为什么大量的公司都活不过 10 年？所有这些都是重要的理论问题。

以上的问题，都在《规模》可以找到答案。《规模》将帮助你重新思考生命、认识自身、了解你的生活与工作，并告诉你复杂世界其实充满简单的逻辑，只要跳脱思维框架，打破学科限制，你就会重新看清你周遭的一切。

关于《规模》，了解更多：

张江：寻找人工智能时代的牛顿

王小川：企业与生命体 

吕琳媛：复杂世界，简单法则

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✎AI&Scociety学术沙龙简介

人类已经全面进入了智能社会，以人工智能为代表的新一代技术必将逐步渗透到我们的日常生活之中，并彻底改变我们的社会形态。

那么，新一代的人机共生社会需要怎样的社会科学？社会科学的研究成果又如何促进人工智能的发展？人工智能会怎样影响人类社会？社会科学研究又如何借鉴人工智能领域的最新成果？

我们认为挖掘AI与社会领域有想法的年轻学者，促进AI与社会原创思想的交流与碰撞是探索、回答这一系列重大问题的第一步。因此，腾讯研究院S-Tech工作室与集智俱乐部共同打造了“AI&Society”的系列学术沙龙活动。

该系列沙龙以线下实体活动为主，我们将邀请AI与社会领域的交叉研究学者进行公开性的讨论与思想碰撞。沙龙的主题可涵盖但不限于如下的内容和主题：

计算社会科学（Computational Social Sicence）

社会计算（Social Computing）

多主体系统（Multi agent systems）

算法经济学（Algorithm Economy）

人工智能社会学（Artificial Intelligence Sociology）

群体智慧（Swarm Intelligence）

人类计算（Human Computation）

机器学习（Machine Learning）

技术与人类社会（Technology and Human Society）

人工智能与城市科学（Artificial Intelligence and Urban Science）