如何理解复杂系统中的复杂网络和复杂场景？

复杂系统与复杂网络是自然界和人类社会中广泛存在的结构，它们在多种复杂场景中发挥着至关重要的作用，复杂系统和复杂网络从早期的研究到现阶段面临的挑战，都体现了这一领域的活跃和重要性，复杂网络科学是研究复杂系统的一个重要分支，它关注的是系统中个体相互关联作用的结构，这种结构是理解复杂系统性质和功能的一个关键途径。

复杂系统指的是由大量以非线性方式相互作用的主体构成的系统，这些系统能够涌现出主体之间简单相加所不能产生的复杂现象，尽管一架飞机由数千万的部件组成，只要了解每个部件的功能，人们就能理解飞机的飞行原理，对于大脑这样的系统，即使人们明白每个神经元如何工作，仍然无法解释意识、智慧是如何产生，像鸟群的飞行，一只鸟的飞行是力学问题，但一群鸟的飞行则成为了复杂性科学的问题。

《复杂系统与复杂网络》一书提供了复杂网络的视角来认识世界的一个方法，并介绍了复杂网络领域的基本知识和当前的进展情况，通过学习复杂网络的基本知识，如熵、计算机与信息、非平衡统计物理学等，可以掌握一些相应的网络分析方法，并能够联系实际培养学生的系统思维以及创新意识。

复杂网络作为研究复杂系统的一种视角和方法，它关注系统中的个体相互关联作用的结构，了解复杂网络的基本概念，如其定义与统计特性，以及几种典型的复杂网络模型，能够帮助人们更好地理解复杂网络结构特性与网络动力学。

现阶段复杂网络科学领域所面临的三大问题包括结构与功能的关联、网络的稳健性和脆弱性，以及网络的演化与调控，这些问题是当前研究的热点，也是未来研究的关键方向，AI方法在解决这些问题上具有潜在的优势，如通过机器学习算法可以对大规模网络数据进行模式识别和特征提取，从而揭示网络结构和功能之间的关系。

复杂系统与复杂网络在多个领域都有着广泛的应用和重要的意义，通过深入的研究和学习，人们能够更好地理解这些复杂场景下的现象和规律，为应对各种挑战提供理论支持和解决方案。