系统论(十八)——进阶之途：AI赋能智能系统科学研究

在信息泛滥与不确定性剧增的当下，理解和驾驭“复杂系统”成为科学界和工程界面临的重大挑战。传统的建模方法在面对多主体、非线性、自组织等特性时屡显力不从心。与此同时，人工智能的迅猛发展正引领复杂系统研究进入一个“数据驱动+机制融合”的新时代。这里系统探讨AI如何在自动建模、因果推理、强化学习等维度赋能复杂系统科学，开启智能认知与复杂治理的进阶之路。

一、引言：复杂性时代的科学范式转型

在当代科学与工程的诸多前沿领域，复杂系统研究日益成为理解和应对自然、社会、技术系统演化规律的关键。复杂系统广泛存在于生态环境、社会经济、城市交通、电力能源、金融网络等多个领域，其特征表现为：

  • 多主体异质性；
  • 非线性交互；
  • 自组织与涌现；
  • 多尺度耦合；
  • 动态演化性。

然而，传统的建模与预测方法在这些系统中面临巨大挑战。

与此同时，人工智能（AI）的飞跃式发展，特别是在大数据分析、深度学习、强化学习、图神经网络与因果推断等领域的突破，为复杂系统研究提供了新的范式支撑。

二、AI自动建模：复杂系统智能建模的新跃迁

示例1 示例2

2.1 自动建模的时代到来

在传统方法中，模型结构依赖于专家经验设定，过程包括变量选择、关系设定、方程推导、参数估计等。但面对动态、异构、强非线性的复杂系统，这种方式常常显得捉襟见肘。

AI自动建模系统的出现，正在改变这一局面。

2.2 自动建模的AI流程

阶段 AI方法支撑
数据预处理 缺失补全、异常检测、自编码器降维
特征工程 注意力机制、SHAP/LIME特征重要性评估
模型结构生成 神经网络结构搜索（NAS）、符号回归
变量关系挖掘 因果图学习（如NOTEARS、CausalNex）
可解释机制发现 多变量信息流、因果链路识别

2.3 自动建模系统的优势

  • 摆脱人为设定假设；
  • 自动生成可迁移的模型结构；
  • 可结合符号推理与因果图实现“因果自动建模”；
  • 在生态预测、金融演化、系统风险监测中广泛应用。

三、AI赋能复杂系统研究的核心技术栈

3.1 数据驱动建模的基本逻辑

[系统观测数据] → [AI建模机制] → [预测/优化] → [控制反馈] → [演化机制识别]

流程描述了AI赋能复杂系统的智能建模与演化分析路径。首先，系统通过多源感知采集观测数据，构建出状态空间的动态表现；接着，AI模型对数据进行特征提取与建模学习，提炼出核心结构和变量关系；随后模型实现预测与优化，如状态演化趋势、调度策略等；紧接着系统通过反馈机制实施控制策略；最终，模型可进一步实现演化机制识别，理解系统背后的因果路径与规律性，支撑智能决策与科学认知。

3.2 AI关键模块概览

模块 方法与模型
数据融合 多源拼接、模态嵌入、时空同步
表征学习 自编码器、GNN、Transformer
时序建模 LSTM, GRU, Temporal GCN, N-BEATS
强化学习 DQN, PPO, Actor-Critic, Multi-Agent RL
机制挖掘 SHAP、LIME、因果发现算法
自动建模 NAS, CausalNex, Symbolic AI

技术模块体系构成了AI赋能复杂系统建模的全流程链条。从最初的多源数据融合开始，系统需整合结构化数据、遥感图像、传感器时序等异构信息，确保信息输入的一致性与完备性；随后通过表征学习自动提取高维数据的核心特征，再结合时序建模，捕捉系统动态演化过程中的时空依赖关系；强化学习模块则可在交互式环境中实现策略优化；而机制挖掘与自动建模作为高级阶段，支持系统因果路径识别和结构自动生成，是走向智能建模与科学发现的关键步骤。

📌 说明：AI的价值不仅在于拟合能力，更在于从数据中挖掘规律、重构结构、发现机制。

四、典型应用案例分析

4.1 城市交通系统智能调度

痛点：

  • 拥堵波动剧烈；
  • 多源数据结构复杂；
  • 信号控制响应滞后。

AI路径：

  • 图神经网络（GNN） + LSTM → 路网流量预测；
  • 强化学习（Multi-Agent RL）→ 信号灯调度优化；
  • 多智能体博弈框架 → 自动驾驶避障与路径博弈。

PyTorch 图神经网络示例：

import torch
from torch_geometric.nn import GCNConv

class TrafficGNN(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = GCNConv(16, 32)
        self.conv2 = GCNConv(32, 1)

    def forward(self, x, edge_index):
        x = torch.relu(self.conv1(x, edge_index))
        return self.conv2(x, edge_index)

4.2 智能电力系统中的负荷预测与调度

场景：

  • 电网稳定性高度依赖预测精度；
  • 可再生能源输出不稳定；
  • 储能系统需参与市场博弈。

AI解决方案：

  • Transformer + 天气数据预测负荷；
  • 深度强化学习调控储能行为；
  • 风光出力通过遥感图像 CNN 实时推估。

五、AI与复杂系统科学的融合逻辑

复杂系统的建模一直面临“机制复杂而难以明析、数据海量却结构模糊”的双重难题。随着AI技术的发展，现代复杂系统建模正逐步迈向“数据驱动”与“机制驱动”并重的“双轮模式”，力图实现预测精度与科学解释的协同提升。

在“数据驱动”模式下，AI通过对海量观测数据的端到端训练，自动学习出系统行为规律，适用于模型难以先验明确、高维交互难以公式化的复杂场景。其优势在于建模速度快、适应性强、可应对非线性与异构输入。但同时，其黑箱性和过拟合风险也常常被诟病，尤其在高风险系统中缺乏透明性与因果解释。
而“机制驱动”则侧重于从物理、经济、生物等领域的理论中提炼因果链条与系统结构。机制模型往往具备良好的可解释性与迁移性，能够指导结构设计与干预控制，但其构建过程依赖专家知识，且在面对动态系统与多源数据时灵活性不足。
因此，融合数据与机制的建模模式正成为复杂系统研究的重要方向。例如，AI可用于从数据中提取潜在结构并辅助机制设定；或在已知机制的基础上，通过数据修正参数与边界条件。近年来兴起的因果图学习、符号回归、神经微分方程（Neural ODE）等方法，正是这一融合趋势的代表。

真正面向未来的复杂系统建模范式，不是简单地选择数据或机制之一，而是在两者之间建立动态耦合，让数据指导建模、机制提升认知，共同驱动系统智能演化建模的进阶之路。

六、因果推断：重构系统机制的核心工具

在传统机器学习中，模型主要依赖于相关性学习，虽然能够有效拟合数据，但在面对复杂系统中“若做某操作，系统将如何响应”的决策问题时，常常陷入困境。这是因为相关性并不等价于因果关系，尤其在动态系统与控制干预场景中，忽视因果结构可能导致预测偏差、策略失效，甚至系统性风险放大。
因果推断（Causal Inference） 正是为了解决这一问题而兴起的一类理论与方法体系，其目标是在观测或实验数据的基础上识别变量之间的因果路径、干预效应与传导机制。通过构建因果图模型，我们可以系统性地识别“谁影响了谁”、“影响的方向与强度”以及“控制哪个变量最有效”等关键问题。

在复杂系统研究中，因果推断具有以下重要作用：

  • 明确多变量系统中的关键因子与调控杠杆；
  • 分析非线性系统中的反馈回路与因果闭环；
  • 识别系统崩溃、突变等演化过程的前因指标；
  • 为AI模型提供解释机制，增强其可控性与可信度。

代表性方法和工具：

  • DoWhy 框架：由Microsoft开发，提供统一的因果建模、估计、验证和反事实分析流程，适合结构明确的经济与社会系统；
  • NOTEARS（Non-combinatorial Optimization via Trace Exponential and Augmented lagRangian for Structure learning）：通过优化无环约束高效学习因果图结构，适合数据驱动下的复杂系统结构发现；
  • CausalNex：集成贝叶斯网络、因果图建模与策略评估的Python库，常用于金融系统风险推演与城市治理因果链分析。

✅ 在电力系统中，因果推断可识别风速变化对区域负荷波动的实际影响路径，从而构建鲁棒调度策略；在疫情防控中，可用因果图解析政策干预对传播速度与高风险人群的影响机制。

随着“因果AI”技术的快速演进，因果推断已成为AI与复杂系统深度融合中不可或缺的核心能力，也是从“黑箱预测”迈向“机制认知”的关键通道。未来，其与自动建模、强化学习的结合将进一步增强复杂系统建模的智能性与科学性。

七、未来趋势展望

趋势方向 技术内容与亮点 适用场景与意义
自动建模系统 神经架构搜索（NAS）、符号回归、因果图学习等技术支持结构自动发现 提高模型构建效率，适用于未知结构或弱先验知识的复杂系统，如生态建模、系统诊断
因果AI融合 将因果推断（如DAG、SEM）与AI模型融合，增强模型的可解释性与干预可控性 支持复杂系统中关键因子识别、机制提取与策略模拟，应用于政策分析、金融监管、灾害干预等
多模态系统模拟 联合处理图、时序、图像、文本等多类型数据，实现跨模态建模与推理 适用于交通、城市、环境等系统的全面理解与仿真模拟，提升系统表征完整性
自监督/小样本学习 利用数据内在结构进行自预训练与知识迁移，缓解标注稀缺问题 应用于早期风险识别、新兴系统分析与冷启动情境下的模型训练，如新病毒传播预测、设备故障预测
数字孪生平台 构建虚实同步的数字镜像系统，实现状态感知、异常预测与智能控制 支持智能工厂、智慧城市、电网仿真等系统的实时管理与智能运行
多主体博弈控制 多智能体强化学习、博弈论建模，解决系统中不同子体的协同与冲突 用于交通流协同、电力调度、物流系统、无人集群等多主体交互型复杂系统

八、总结

AI与复杂系统的融合，正推动系统科学迈向一个以数据驱动、因果推理和智能优化为核心的新阶段。它不再仅限于模型拟合与预测，更承担起挖掘结构机制、辅助科学发现的重要角色。通过自动建模、因果图学习、强化学习等技术，AI正逐步构建从数据理解到演化控制的完整闭环。

机制 + 数据 → 模型 + 因果 → 预测 + 优化 → 控制 + 演化

自动建模与因果推理的加入，让AI不再只是“预测工具”，更是揭示复杂结构、辅助科学认知的系统性助手。AI赋能复杂系统将在城市治理、智能制造、生态管理等领域成为支撑智能化转型与复杂性治理的基础性工具和关键引擎。

参考文献

  1. 狄增如, 陈晓松. (2022). [复杂系统科学研究进展]. 北京师范大学学报(自然科学版), 58(6): 670–684.
  2. Siegenfeld, A. F., & Bar-Yam, Y. (2020). An Introduction to Complex Systems Science and its Applications. New England Complex Systems Institute, MIT.
  3. Pearl, J. (2018). The Book of Why: The New Science of Cause and Effect. Basic Books.
  4. 国家电网人工智能调度系统案例研究报告. (2021). 国家电网数字化技术研究院内部资料与技术白皮书摘编.
  5. 澎湃新闻. (2022). [AI如何实现自动建模？解读复杂系统的智能新路径]. 载于《澎湃新闻》链接

posted @ 2025-06-17 07:41  郝hai  阅读(294)  评论(0)    收藏  举报