CNCC 2024：AI遇见复杂系统，碰撞出智慧火花

CNCC 2024：AI遇见复杂系统，碰撞出智慧火花

2024中国计算机大会（CNCC 2024）于10月24日至26日在浙江横店盛大召开。作为中国计算机学会（CCF）主办的年度旗舰会议，本届大会以"发展新质生产力，计算引领未来"为主题，汇聚了来自全球的顶尖学者和业界精英，共同探讨计算机科学与技术的前沿进展。在众多专题论坛中，"AI+复杂系统"前沿论坛尤为引人注目，它不仅展现了AI与复杂系统理论的深度融合，更预示着这一交叉领域未来的发展方向。

复杂系统理论研究的是由大量相互作用的组成部分构成的系统，这些系统展现出涌现性、自组织性和非线性等特征。从基本粒子到生命体，再到社会系统，复杂系统无处不在。清华大学电子工程系教授李勇指出，复杂系统的研究有助于增进对自然和社会现象的理解和预测，在解决人类面临的复杂问题中具有重要价值。

然而，传统复杂系统研究面临着三大挑战：真实复杂系统的动力学机理不明晰、难以基于第一性原理精确仿真、高阶拓扑特性难以刻画。AI的兴起为突破这些瓶颈提供了新的可能。北京师范大学系统科学学院院长樊京芳教授表示，AI与复杂系统的结合，预示着一种新的研究范式：通过大规模数据驱动的AI方法，可以更好地理解复杂现象背后的本质规律。

在论坛上，多位专家分享了AI与复杂系统结合的最新研究成果。同济大学物理科学与工程学院严钢教授介绍了复杂系统隐含随机动力学的可解释推理方法。他提出了一种名为Langevin图网络（LaGNA）的方法，用于学习复杂网络系统的隐含随机微分方程。该方法在鸟类集群行为和大脑中tau蛋白病理扩散过程的研究中取得了突破性进展，为控制复杂系统开辟了新途径。

南方科技大学胡延庆研究员则从实际应用出发，展示了AI在新冠"动态清零"政策中的应用。通过构建数学模型，研究团队系统分析了深圳市针对Omicron疫情的控制过程，揭示了"动态清零"政策的基本原理和适用范围。这一研究不仅为疫情防控提供了科学依据，也展示了AI在复杂社会系统中的应用潜力。

北京邮电大学石川教授则从图机器学习的角度，探讨了AI在复杂系统中的应用前景。他指出，面向科学的图机器学习方法，能够更好地处理复杂系统中的高阶拓扑特性，为复杂系统的描述和预测提供了新的工具。

AI与复杂系统的结合，正在开启科学研究的新篇章。正如2021年诺贝尔物理学奖表彰的那样，复杂系统研究在揭示科学基本规律和改善人类福祉方面具有重要作用。而AI的引入，不仅能够帮助我们更好地理解复杂现象，还能够使AI系统本身变得更加透明和可控。

微软研究院的郑书新博士在论坛的Panel环节中指出，AI与复杂系统的结合，将为地球系统科学、航空工程、城市社会治理等领域带来革命性的变化。通过AI赋能，科学家们能够更准确地预测气候变化、优化航空器设计、提升城市治理效率，为解决全球性挑战提供新的思路和方法。

然而，这一交叉领域的研究仍面临诸多挑战。如何在保证AI系统性能的同时保持其可解释性？如何在复杂系统中有效应用AI方法？如何处理大规模复杂系统数据带来的计算挑战？这些问题都需要研究者们持续探索和解决。

CNCC 2024"AI+复杂系统"前沿论坛的成功举办，不仅展示了AI与复杂系统结合的最新研究成果，更为这一交叉领域未来的发展指明了方向。随着研究的不断深入，我们有理由相信，AI与复杂系统的结合将在更多领域展现出其独特价值，为推动科技进步和解决人类面临的复杂问题提供新的可能。