Jacob Biamonte来自北京雁栖湖应用数学研究院，他的研究方向集中于数理物理学、网络理论、张量网络状态、化学反应网络、计算和哈密顿复杂理论、电路理论及其与凝聚态物理的联系、绝热量子计算、利用量子计算模拟多体物理和利用量子计算机进行化学从头计算、量子网络理论、数理网络理论和手性量子游走。他对于复杂系统的论述集中于其与量子理论结合的方向。
在开始谈论复杂系统之前，Jacob Biamonte首先指出了目前的很多科学家都采取以还原论为中心的视角看待问题，这一现象主要体现在两个方面：① 一些科学家认为对于任何东西的描述都可以简化为最基础的自然法则（例如开普勒的行星运动定律和伽利略的落体实验都可以简化为牛顿力学）；② 另一些科学家梦想着可以通过将基础/微小组成的精准描述累积起来形成对庞大世界的描述（例如想要理解汽车的工作原理，我们只需要将汽车分解为我们可以理解的零部件）。尽管这些说法听起来很美妙，但在实际应用中却常常因不切实际而导致失败。这样的失败在尝试利用“基本组成部分描述的集合”进行系统预测中凸显出来：例如，预测一个物理状态比宇宙中电子数量更多的相互作用系统。这类系统的行为集合非常难以预测，且很多正在尝试的预测方法与从头计算相去甚远。这意味着复杂系统并不仅仅是一个理论或是一个方法，更应该是视角/观念的转变。
复杂系统难以定义的原因可能在于它以不同的形式出现在各种领域，但有趣的是，网络科学家发现很多不同领域的复杂系统有一些共性，可以反映在复杂系统的建模中，而计算机科学家则通过将问题分类（class）并确定每一类问题中所需计算资源下限的方法在许多正在研究的复杂系统中实现模拟计算。
复杂系统领域在量子理论的研究方面仍然缺乏。虽然有一些令人惊喜的成果：例如2001年时Bianconi–Barabasi理论已经将网络缩放法则（network scaling laws）和玻色-爱因斯坦凝聚（Bose–Einstein condensation）联系在一起，以及2010年时学者发现随即网络中的量子效应产生了令人意想不到的连接子图，但是目前量子理论相关的网络研究中，网络属性和量子效应之间的关系并未完全阐明。很多学者也认为，相变点是最难计算和建模的，对此，Jacob Biamonte模糊的提到以往的成功经验在于不试图解决看似不可能的问题。
对于2021年的诺奖，他高度赞美了Giorgio Parisi的工作——对于自旋玻璃的研究，其获诺奖使人们更多的关注到了这一美丽而永恒的科学问题，在此他引用了Philip Anderson（1977年诺贝尔奖获得者）所说的话：The history of spin glass may be the best example I know of the dictum that a real scientific mystery is worth pursuing to the ends of the Earth for its own sake, independently of any obvious practical importance or intellectual glamour.
最后，Jacob Biamonte以富含诗意的语言作为结束：If history tells us anything, it will not be the last and there’s plenty more to learn.
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