What biology can, and cannot, tell us about conscious AI
Freie Universität Berlin（柏林自由大学）；Université de Montréal（蒙特利尔大学）；CHU Sainte-Justine（圣杰斯汀大学医院）；Bernstein Center for Computational Neuroscience（伯恩斯坦计算神经科学中心）
本文区分了两种类型的生物自然主义，指出类型A不可检验，类型B可检验且与计算功能主义兼容，强调生物学可指导但无法解决意识与信息处理的关系。
2026-06-01 q-bio.NC
What do neural nets and quantum theory tell us about mind and reality?
本文提出了一种方法来框架和回答有关意识的基本问题。它认为，许多关于意识的理论性辩论，如关于“意识何时开始？“，是错位和毫无意义的，部分原因是“意识”作为一个词有许多有效和有趣的定义，部分原因是意识作为心灵或智力（这里的主要焦点）是一个程度或水平的问题，而不是一个二进制变量。它提出，新的数学工作与功能神经网络设计-设计功能，使他们可以在工程中使用-是必不可少的智能功能的理解，并概述了一些关键的数学作为1999年，引用早期的工作，以获得更多的细节。量子理论是相关的，但不是在更流行的哲学中提出的简单方法。
2003-11-07 q-bio.NC
A generic model of consciousness
该研究提出一种通用意识模型，基于医学感受机制研究，核心为联想记忆与生理的相互作用，可解释意识困难问题，适配人类、动物与AI，反驳了意识不可科学解释的哲学观点。
2024-01-02 q-bio.NC
On Computational Mechanisms for Shared Intentionality, and Speculation on Rationality and Consciousness
SRI International（斯坦福国际研究院）
本文基于 David Marr 信息处理模型，推导了实现前语言计算智能体间共享意向性的计算机制，并指出其在AI机器人中的实现方式，进而提出理性与意识的共享意向性优先理论（SIFT）。
2023-06-29 cs.AI q-bio.NC
Consciousness: Here, There but Not Everywhere
本文提出整合信息理论（IIT）作为意识理论，基于现象学公理推导物理机制属性，解释意识存在与质量，并预测数字计算机即使模拟人脑也几乎无意识。
2014-05-27 q-bio.NC
Can a Machine be Conscious? Towards Universal Criteria for Machine Consciousness
Imperial College London（帝国理工学院）
针对机器意识判定缺乏共识的问题，本文深入分析意识的基础与特征，提出五项通用判据，为哲学、计算机科学、医学等领域研究者提供进一步探索机器意识这一“圣杯”的入门框架。
2024-04-30 cs.AI cs.CY q-bio.NC
Can Computers overcome Humans? Consciousness interaction and its implications
University Pompeu Fabra（庞培法布拉大学）；Sorbonne University, Pierre et Marie Curie, Paris VI（索邦大学，皮埃尔和玛丽·居里大学，巴黎第六大学）
计算机能超越人类的能力吗？这是一个自相矛盾和有争议的问题，特别是因为有许多隐藏的假设。本文重点讨论这个问题，提出一些与未来几代机器和对大脑的理解有关的误解。我们将讨论计算机在多大程度上可以达到人类的能力，以及只有当计算机是一台有意识的机器时，它才是可能的。然而，它将表明，如果计算机是有意识的，由于意识的干扰过程将影响系统的信息处理。因此，有可能制造出有意识的机器来克服人类的能力，这将与人类一样具有局限性。换句话说，试图用计算机来克服人类的能力意味着一个矛盾的结论，即计算机永远不会克服人类的能力，或者如果计算机做到了，它就不应该被认为是计算机了。
2017-06-26 cs.AI q-bio.NC
Only what exists can cause: An intrinsic powers view of free will
University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）；Allen Institute for Brain Science（艾伦脑科学研究所）
本文基于整合信息理论的内在能力本体论，论证意识作为内在存在赋予我们真正的自由意志，即我们是自身行为的起因并承担责任。
2026-09-23 q-bio.NC
What is a Mathematical Structure of Conscious Experience?
在意识科学中，已经开发了几种有前途的方法来描述数学空间和结构方面的意识体验。然而，缺少的是一个明确的定义，什么是“意识经验的数学结构”。在这里，我们提出这样一个定义。这个定义提供了数学的抽象形式实体和意识经验的具体之间的联系;它补充了最近的研究质量空间，感质空间或现象空间的方法;它提供了一种识别和研究意识经验结构的一般方法;它可以作为一个框架来统一来自不同领域的各种方法。我们希望最终这项工作为开发一种共同的形式语言来研究意识提供了基础。
2023-01-26 q-bio.NC
Human Creativity and Consciousness: Unintended Consequences of the Brain's Extraordinary Energy Efficiency?
有人提出，人类的创造力和人类的意识都是人类大脑非凡的能量效率的（无意的）结果。创造力和意识的主题是分开处理的，虽然有一个共同的子结构。有人认为，创造力来自于人类大脑两种认知模式之间的协同作用（这与卡尼曼的系统1和2大致一致）。在第一种情况下，可用能量分布在相对较大的神经元网络中。因此，每个活跃神经元的能量的量是如此之小，以至于这样的神经元的操作容易受到热（最终量子退相干）噪声的影响。在第二种情况下，可用的能量集中在一个足够小的神经元子集，以保证确定性的操作。这种协同作用如何导致创造力与硅计算的影响进行了讨论。从讨论自由意志的概念开始，意识的概念被定义为对状态空间中被感知为附近的反事实世界的意识。有人认为，这种意识来自于我们的记忆和神经网络的离子通道中的量子物理机制（与经典物理学不同，附近的反事实世界扮演着不可或缺的动力学角色）之间的相互作用。正如大脑对噪音的敏感性一样，有人认为，在量子物理学在大脑中发挥作用的情况下，它是出于能源效率的原因。作为意识定义的一个例证，一个新的提议被概述为为什么量子纠缠看起来如此违反直觉。
2020-01-31 q-bio.NC
The problem with AI consciousness: A neurogenetic case against synthetic sentience
Kalaidos University of Applied Sciences（卡拉多斯应用科学大学）；University of Fribourg（弗里堡大学）；University Hospital for Psychiatry Bern（伯尔尼大学精神病医院）；University of Bern（伯尔尼大学）
自从第一个基于机器学习（ML）的人工智能（AI）机器诞生以来，公众社会就一直认为，最终计算机可以变得有知觉，并发展出自己的意识。随着这些模型变得越来越好，令人信服地更具拟人化，甚至一些工程师也开始相信人工智能可能会变得有意识，这将导致严重的社会后果。本文主要基于神经发生结构主义的理论来反对有感觉的人工智能的可解释性，该理论声称生物神经元的生理学及其复杂大脑的结构组织是真正意识出现的必要先决条件。
2022-12-07 cs.AI cs.CY q-bio.NC
The Principles of Human-like Conscious Machine
Mind Simulation Lab（心智模拟实验室）；Chongqing Medical and Pharmaceutical College（重庆医药高等专科学校）
本文提出一个与基底无关且抗伪造的现象意识充分性判据及形式化框架，论证满足该框架的机器原则上可实现现象意识，并以人类自身作为初步验证，为构建真正类人人工智能提供新范式。
2025-09-21 cs.AI q-bio.NC
On Human Consciousness
我们认为神经元到神经元动态复杂网络的数学分析的影响。我们展示了小规模强连接网络的动态行为如何自然地导致非二进制信息处理，从而多个假设决策，即使在最低层次的大脑结构。反过来，我们建立在这些想法，以解决意识的难题。我们讨论了如何提出的“双层次模型”，由外部感知，物理，日益复杂的元素，和内部心理元素（经验）的形式，可能会支持学习和不断发展的意识。我们讨论的想法，人类的大脑应该能够重新变戏法主观的心理感受，因此这些不能依赖于内部的鼻子（喋喋不休）或内部不稳定驱动的活动。基于动力系统和非二进制信息处理的这个模型的直接结果是，有限的人类大脑必须总是学习或遗忘，任何可能的主观内在感觉，可能是理想化的可数无限的方面，永远不能被僵尸或自动机学习：尽管它可以被进化中的大脑越来越充分地体验到（但永远不会完全体验到，甚至一生都不会）。
2016-09-11 q-bio.NC
Elucidation of the Concept of Consciousness from the Theory of Non-Human Communication Agents
Universidad Nacional de José C. Paz（何塞·帕兹国立大学）
本文从关系性与后现象学的非人类沟通智能体理论出发，整合自我模型、非意识认知和计算涌现等视角阐释意识，并质疑自主性、自由与相互责任等关联概念，旨在为ANHC的设计、监管和交互构建更具包容性的伦理与务实理解框架。
2025-02-05 cs.AI cs.HC q-bio.NC
Towards the Artificial Brain: A Base Framework for Modelling Consciousness and Unconsciousness
本文提出了一个基础框架，通过借鉴身体、意识与无意识的交互来建模人类大脑运作，以辅助开发自主多用途人工大脑，从而创建、理解和控制人工意识系统。
2023-05-19 q-bio.NC
Ictal and Post Ictal Impaired Consciousness due to Enhanced Mutual Information in Temporal Lobe Epilepsy
癫痫发作和同步化以复杂的方式相互关联。改变的同步性与部分性癫痫发作期间的意识丧失有关。然而，癫痫发作终止后意识改变的机制尚未得到很好的研究。在这项工作中，我们使用双变量互信息作为同步的措施，以了解中央颞叶发作癫痫发作期间和终止后的意识改变的神经相关。首先，我们比较了离散双变量互信息测度与幅度相关、相位同步、非线性相关和相干性，确定了互信息测度是一种鲁棒的同步测度。其次，我们通过主成分方法将MI扩展到两个以上的信号。对11例患者23次颞叶癫痫发作前、中、后的颅内脑电图（iEEG）应用扩展MI。在δ、θ、α、β和γ波段进行分析。在77%的复杂部分性癫痫发作中，在β和γ频带中的癫痫发作区（SOZ）通道中，MI朝向癫痫发作偏移高于癫痫发作的前半部分，而MI在癫痫发作开始或中间仍然高于相同频带中最少参与通道的偏移。同步似乎在SOZ外建立，逐渐扩散并在SOZ达到高潮，并保持在超过偏移的高度，导致82%的复杂部分性颞叶癫痫发作的意识受损。意识障碍的评分方法，以前应用于评估颞叶癫痫患者在癫痫发作期间相同。
2018-01-26 q-bio.NC
The age of spiritual machines: Language quietus induces synthetic altered states of consciousness in artificial intelligence
University College London（伦敦大学学院）；Imperial College London（帝国理工学院）
该研究通过操纵 CLIP 和 FLAVA 多模态模型的注意力权重模拟语言静默，发现降低语言注意力可使模型嵌入空间更接近无自我、合一性和最小现象体验等意识改变状态，从而支持语言分类在迷幻与冥想现象学中的关键作用。
2024-09-30 cs.AI cs.CL q-bio.NC
Modelling aspects of consciousness: a topological perspective
注意图式理论（AST）是近年来提出的一种对主观意识基础的科学解释。在AST中，大脑构建了一个发生在自己（和他人）头脑中的注意力的表征（“注意力图式”）。此外，出于效率原因，这种表示是不完整的。注意图式的这种内在不完整性导致人类无法理解他们自己的主观意识是如何产生的（与所谓的意识“难题”有关）。鉴于这一理论，本文提出的问题是，一个包含了注意力的心智（无论是人类的还是机器的），以及一个包含了自己注意力的表征的心智，是否能够拥有一个完整的表征。使用简单而通用的模型和基于经典拓扑的数学论证，我们表明注意力的完整表示是不可能的，因为它不能忠实地表示注意力流。通过这种方式，这项研究支持了AST的一个核心方面，即大脑对自身注意力的表征必然是不完整的。
2021-04-27 q-bio.NC
Integrated Information as a Metric for Group Interaction: Analyzing Human and Computer Groups Using a Technique Developed to Measure Consciousness
许多学科的研究人员以前使用过各种数学技术来分析群体互动。在这里，我们使用了一个新的指标，称为“综合信息”或“phi”。Phi最初是由神经科学家开发的，作为大脑意识的衡量标准，但它在一个单一的数学数量中捕获了两个在许多其他类型的群体中也很重要的特性：差异化信息和整合。在这里，我们将此指标应用于涉及人和计算机的三种类型的组的活动。首先，我们发现，具有较高测量phi的4人工作组更有效地执行广泛的任务，如他们的集体智慧所衡量的。接下来，我们发现具有更高测量phi的维基百科编辑组创建更高质量的文章。最后，我们发现，在最近的六年时间里，在互联网上通信的人和计算机的集合的测量phi增加。总之，这些结果表明，综合信息可以是一个有用的方式来表征某种干扰的复杂性，至少有时，预测组的表现。从这个意义上说，phi可以被看作是一个有效的团队合作的潜在指标。由于该指标最初是作为一种意识的衡量标准而开发的，因此这些结果也提出了一些有趣的问题，即在何种条件下将群体视为具有某种意识可能是有用的。
2017-02-08 cs.SI q-bio.NC
Can quantum physics help solve the hard problem of consciousness? A hypothesis based on entangled spins and photons
意识的难题是主观经验如何从大脑物质中产生的问题。我建议探索量子物理学可能是答案的一部分的可能性。从经典物理学的角度来看，主观经验的统一性和复杂性是难以理解的。相比之下，量子纠缠自然既复杂又统一。此外，与经典物理学相比，量子物理学中的物质概念要微妙得多，量子计算表明量子效应可以用于信息处理。基于量子技术和神经科学的最新进展，我提出了一个具体的假设作为进一步研究的基础，即主观体验与复杂的自旋纠缠态的动力学有关，这种纠缠态通过光子的交换不断产生和更新。在室温或体温下，凝聚态系统中的自旋可以在主观体验的相关范围内（毫秒到秒）具有相干时间。光子非常适合在宏观距离上分配纠缠。神经元发射光子，线粒体中的活性氧可能是来源。视蛋白是一种光敏蛋白质，是一种可能的单光子探测器，存在于大脑中，并且在进化上是保守的，这表明它们具有某种功能。我们最近通过详细的数值模拟表明，轴突可以作为光子波导。具有非零电子自旋并发射光子的氧分子可能充当光子和自旋之间的界面。可实现的光子速率似乎足以支持主观体验的带宽。这一假说在神经科学、量子物理学、进化生物学、心理物理学和哲学领域提出了许多有趣的实验和理论问题。
2018-09-08 physics.bio-ph q-bio.NC quant-ph
What's in a name?
在复杂网络形式主义应用于自然现象研究的几个发现中，语言结构遵循幂律的事实对心理学和脑科学的潜在影响特别感兴趣。这种与语言相关的特性与人类最基本的表现形式之一相对应，表明与语言和联想记忆相关的大脑区域也可能固有类似的动力学，甚至可能是意识。目前的工作报告的初步实验研究，旨在表征和建模的流动顺序诱导的关联从英语语言的复杂网络方面的话。这些数据是通过心理物理实验产生的，在实验中，一个单词被呈现给受试者，受试者被要求联想另一个单词。复杂网络和图论的形式主义和测量，以表征实验数据。确定了几个有趣的结果，包括表征的吸引盆地，关联不对称，上下文偏置，以及可能的幂律潜在的词协会，这可以解释的外观奇怪的循环沿层次结构的单词类别。
2003-09-10 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech q-bio.NC
Human brain state classification via permutation entropy of EEG phase dynamics across consciousness levels and inattentive-type ADHD
Asia Pacific Center for Theoretical Physics（亚太理论物理中心）；Pohang University of Science and Technology（浦项科技大学）；Center for Neuroscience Imaging Research, Institute for Basic Science（基础科学研究院神经科学成像研究中心）；Sungkyunkwan University（成均馆大学）；Center for Artificial Intelligence and Natural Sciences, Korea Institute for Advanced Study（韩国高等研究院人工智能与自然科学中心）；Research Institute of Slowave Inc.（Slowave公司研究所）；Department of Anesthesiology, University of Michigan Medical School（密歇根大学医学院麻醉学系）
本文利用排列熵分析EEG信号，探讨不同脑状态的区分性。通过EEG相动态的主模态量化紊乱，发现意识、注意力不集中型ADHD和闭眼状态的排列熵均值较低且标准差较大，表明排列熵在脑状态分类中具有有效性，但对注意力不集中型ADHD的识别存在局限。
2026-05-08 nlin.AO q-bio.NC
Cycle is All You Need: More Is Different
Department of Computer Science University at Albany（计算机科学系阿尔巴尼大学）
提出信息拓扑框架，以循环闭合为记忆与意识核心机制，通过不变循环编码内容，结合生物学实现与层-余层对偶，实现非遍历环境中的泛化。
2025-09-15 cs.AI cs.LG cs.NE
