复杂社会系统中的动力学涌现行为研究

<p>社会大数据系统具有典型的非线性、随机性、动态性等复杂性特征，导致涌现难解释、趋势难预测、系统难调控等重要瓶颈。报告将从信息传播、认知演化、博弈决策等三类基本动力学模式出发，介绍汇报人在复杂社会系统领域的系列进展，探讨复杂涌现行为背后的可解释性机理。最后将简要讨论人工智能时代背景下该领域的前沿发趋势。</p> 王鑫,北京航空航天大学人工智能学院副教授，博士生导师。从事复杂系统、脑科学与人工智能交叉研究。近五年在Nature Communications、Physical Review X、Communications Physics等国际知名期刊发表SCI论文20余篇，获PRX Highlights Paper、Chaos Editor’s Pick、EPL 2019 Highlights Paper等，被美国科学院院刊、美国工业与应用数学学会、美国物理学会、物理学家网等十余家国际国内权威媒体专题报道，被美国科学院院士、欧洲科学院院士、英国皇家学会会士等顶级学者及普林斯顿、哈佛、宾夕法尼亚、MIT等顶级科研机构多次引用并正面评价。担任Nature Human Behavior等二十余个国际知名期刊审稿人，中国自动化学会计算社会与社会智能专委会委员，2023、2024演化博弈论与人工智能国际会议程序委员会主席等。主持或参与国家自然科学基金青年项目、国家自然科学基金重大专项、科技部科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目、国家重点研发计划等国家、省部级项目近10项。获北京市优秀博士学位论文、北航研究生十佳（博士生最高奖）、北航十佳学术论文奖、北京市优秀毕业生（博士&本科）、北航金质奖章（本科生最高奖）等荣誉奖励，入选第十届中国科协青年人才托举工程。