王涵

如果用一個詞來形容我們現(xiàn)在生活著的這個世界，那就是“網”?，F(xiàn)代科技尤其是互聯(lián)網技術的進步，推動了社會的發(fā)展。人們的認知越來越多，世界變得越來越“小”。大家就像生活在一張“大網”里，這張網包羅萬象、高度融合，各種元素、環(huán)節(jié)盤根交錯，互相交叉，互相聯(lián)系……

對復旦大學青年教授盧文聯(lián)來說，他所研究的世界就可以用“網絡”這個詞來描述。不管是他所研究的對象——網絡化系統(tǒng)，包括計算機科學、人工智能、復雜系統(tǒng)等；還是他所接觸的學科和人，包括數(shù)學、工程、生物、醫(yī)學、計算機科學、社會科學甚至還有金融、管理等領域及領域里的人，都有著“網”的特性或和“網”有著千絲萬縷的聯(lián)系。

萬變不離其“宗”

“腦科學”大概是近幾年來科技研究領域里最熱的話題之一了。它的興起與人類一直以來對大腦的探索欲望有著緊密的聯(lián)系。但令人遺憾的是，時至今日，大腦依舊是人類認知的黑洞。

人類大腦大約有1000億個神經元，它們究竟是怎么連接、如何工作的？人類能否能制作模擬人腦的人工神經元……了解大腦的生物學原理，包括從遺傳基礎到神經網絡機制，是21世紀最主要的科學挑戰(zhàn)之一。這個領域的發(fā)展將解開腦的奧秘，而且將會對社會發(fā)展的多方面有深遠影響。腦科學的研究同時催生了計算神經科學。計算神經科學是一門跨領域的交叉學科，科學家們意圖把實驗神經科學和理論研究聯(lián)系在一起，運用物理、數(shù)學以及工程學的概念和分析工具來研究大腦的功能。

“對我來說，不管是數(shù)據(jù)，計算機科學、人工智能還是各種復雜系統(tǒng)，我們都試圖通過網絡化的方式建模，然后通過獨特的數(shù)學工具來描述它……”俗語有云：萬變不離其宗，不管萬事萬物如何變化，它都離不開一條基本的規(guī)律。但是如何撥開繁冗的各種表象，直擊事物的本質和規(guī)律？在盧文聯(lián)和他的研究伙伴們這里，數(shù)學就是這么一門幫助人們尋找規(guī)律的基礎性學科。數(shù)學之美，在于它能通過抽象化和邏輯推理的使用，通過計數(shù)、計算、量度和對物體形狀及運動的觀察和分析，來實現(xiàn)對事物的精確表達和完美演繹。

盧文聯(lián)與數(shù)學的“淵源”自小就開啟。他的母親是小學數(shù)學老師，潛移默化下，他對這門學科的愛好一直多于其他學科。高中畢業(yè)后，他以優(yōu)異成績考取復旦大學數(shù)學系，自此踏上了數(shù)學研究的大門。

因為有興趣愛好作為基礎，盧文聯(lián)攀爬起象牙塔來顯得“還挺輕松”，先后于2000年和2005年獲得復旦大學數(shù)學系本科和博士學位，且博士論文獲得“全國優(yōu)秀博士論文”，而他所在的團隊是國際上最早把不連續(xù)激發(fā)函數(shù)引入到人工神經網絡的團隊之一。

也因為有興趣作為指引，驅使盧文聯(lián)用好奇的視角去不斷尋找自己感興趣的研究方向：從最初關注應用數(shù)學，到研究生時“情定”神經網絡數(shù)學方法及應用，包括之后在人工智能、計算系統(tǒng)生物學，非線性動力系統(tǒng)和復雜網絡系統(tǒng)的協(xié)調性研究等領域里翱翔探索，期間多次轉換方向，越做越精細，但其實也是“萬變不離其宗”，一直堅持到現(xiàn)在。

為拓展自己的視野，盧文聯(lián)于2005年至2007年到德國萊比錫馬普科學數(shù)學所從事博士后研究工作，其后于2012年至2014年在英國華威大學計算機系擔任歐盟瑪麗居里研究員。兩次游居海外學習和工作，使他獲益匪淺。簡單的科研環(huán)境讓他能夠靜下心來做科研，期間順利完成了各個科研方向的轉換。值得一提的是，借助項目資助，他還有機會到歐洲等地去學習和交流，期間接觸了很多不同學科背景的人，包括數(shù)學、工程、氣象和電力等領域的專家。盡管在溝通交流的過程中，不同國家、不同領域的人或多或少都會有所隔閡，但在盧文聯(lián)看來，發(fā)現(xiàn)并盡力去打破、彌補這些隔閡，從而實現(xiàn)多領域的溝通是件“非常值得”“非常有意思”的事情。這些溝通和交流工作為他之后在交叉學科領域里的一些合作項目埋下了良好伏筆。

當研究逐漸深入、細化，盧文聯(lián)對數(shù)學的神奇魅力領略得越深。

“你會發(fā)現(xiàn)把數(shù)學作為工具到哪兒都是有用的，而且非常有意思的是，不同問題的內核其實可以歸結為幾種類型的數(shù)學問題，比方神經網絡學習算法的收斂性可以歸結為動力系統(tǒng)的穩(wěn)定性問題；神經網絡系統(tǒng)信息傳遞的形態(tài)可以歸結為網絡化系統(tǒng)的分析問題等。我們有一套數(shù)學工具，可以將他們放在不同的環(huán)境背景下去演化改進，用于解決生物、醫(yī)學、物理等領域里不同的實際工作問題……”

從早期只是單純的喜歡到后來逐漸深入其中，領略更深層次的奧妙和作用，盧文聯(lián)通過多年的科研磨礪，早已褪去了當年的稚嫩走向成熟，而他對數(shù)學的喜歡也是由表及里，愈加深厚。正是這把鑰匙，為他打開了神經網絡研究的大門——

神奇神經網絡研究

2015年，盧文聯(lián)領銜的“復雜耦合網絡系統(tǒng)的協(xié)調性行為分析與控制”項目榮獲教育部高等學校優(yōu)秀科研成果二等獎。這一項目向世人展示了一個看似復雜，其實可以從中找到規(guī)律的“神秘網絡世界”。

從互聯(lián)網到通訊網、從電力網到交通網，復雜耦合網絡系統(tǒng)的協(xié)調性行為表現(xiàn)為網絡通過節(jié)點間的局部相互作用實現(xiàn)整體化行為，對于理解網絡系統(tǒng)的行為和實現(xiàn)其控制有重要的意義。不僅如此，隨著分布式多智能體系統(tǒng)應用領域和系統(tǒng)規(guī)模的不斷擴大，網絡協(xié)調性已成為影響系統(tǒng)性能的重要因素。因此，復雜耦合網絡系統(tǒng)的協(xié)調性分析與控制在智能控制、電路系統(tǒng)、模式識別以及生命科學和社會科學中有著越來越著重要的應用。

盧文聯(lián)和他的研究團隊通過這一項目提出了一系列的新觀點和新方法，對于復雜耦合網絡系統(tǒng)的牽制穩(wěn)定性、分群同步和系統(tǒng)性，以及各類耦合特性對于協(xié)調性的影響，完成了一系列獨特的工作，包括首次提出了通過牽制單個節(jié)點實現(xiàn)網絡的整體穩(wěn)定性、分別揭示了非線性耦合函數(shù)和動態(tài)演化耦合結構對于復雜耦合網絡系統(tǒng)協(xié)調性的影響等，被系統(tǒng)控制和信息科學等領域20多個國家的知名學者正面評價并且采用。

事實上，在盧文聯(lián)和他研究伙伴這里，利用網絡化系統(tǒng)方法研究世界就是這么神奇：人們可以通過它來避免電網因為相位出現(xiàn)異步而導致的大面積崩潰和故障；也可以讓機器人、航空器、車輛和輪船等在一個有限的范圍內保持通訊協(xié)調；科學家甚至還能可以通過它研究群聚行為，避免大規(guī)模情緒行為帶來的沖撞而造成重大的安全問題……endprint