野兽机器和幻觉网络:阿尼尔赛斯讨论意识BNA 2021

我们的意识一直困扰着经验丰富的研究人员的基础上,受人尊敬的思想家和其他人类几千年。神经科学的发展给了我们一个独特的分析方法来理解意识。在英国神经科学神经科学协会2021年的节日苏塞克斯大学教授Anil赛斯用他的全体讲座深入研究新视角的意识在我们的科学理解。

意识的“真正的问题”

赛斯开始他的演讲通过检查的研究员大卫·查尔默斯的专注于“硬”和“简单”的问题意识。

查尔默斯的“硬”问题确定我们根本不了解为什么我们的大脑的物理处理应该引起我们对世界的丰富经验。“客观合理看来,它应该,查尔默斯说,“但是它。”

Chalmers对比这个形而上学mindbender与他的“简单”的问题意识。这些问题不是“简单的”,因为它们是简单的回答,而是因为我们至少有一个明确的科学的路线,可能会导致一个答案。他们围绕着理解各种过程,赛斯“附近的意识”的地方。我们如何看待世界?认知是如何工作的呢?赛斯指出,这些可以解决而不用参与到更深的问题,为什么这些过程应该合并到我们有意识的对世界的看法。

在这些问题,赛斯把他所说的,“真实”的问题意识。“我这是一个更务实的态度,”赛斯说。“真正的问题可以表达很简单。如何在大脑和身体机制和过程解释,预测和控制的意识属性?”

这种方法旨在“溶解”而不是“解决”的问题,赛斯说,通过将“大,可怕的神秘”意识分成更小的实验研究人员可以尝试回答的问题。赛斯专注于他的全体——其中两个小问题我们如何解释我们的意识的内容和我们如何解释意识自我的经验?

为什么我们体验世界的方式呢?

为了回答这些问题,赛斯探索当代意识研究中的关键概念,旨在解决知觉的“真正的问题”:大脑的想法“预测机器”。

赛斯表明,大脑被困在我们的头骨,花费了时间来猜测所有到达的电信号从我们的感觉器官的意思。这种“预测引擎”不断创造了我们感知通过平衡预测和预测错误:如果我们世界的大脑的预测是错误的,由此产生的感官信息然后帮助更新其预测,使它越来越接近大脑的“猜测”对世界的看法。

这种关注意味着后续的实验可以避开这些知觉的“硬”的问题可能会说关于我们在宇宙中的位置,然后继续回答实际查询如何看世界。赛斯解释说,这些实验的一个有趣的方面是他目前正在创建一个项目计算模型的幻觉。

幻觉网络

赛斯说,幻觉相差很大的复杂性、自发性和现实的内容看起来和感觉。苏塞克斯大学的赛斯和他的同事们正在调查幻觉在一个正在进行的研究中,使用计算机网络的一对。一个是感性的引擎,能够工作出给定的网络形象是基于以前的数据输入,另一个发电机网络负责复制图像。

通过运行感知引擎和发电机网络向前向后,团队可以创建模拟视觉幻觉。通过和引擎的设置,赛斯的团队可以模拟复杂的神经幻觉中看到路易体痴呆和迷幻的图像。外卖从这个研究,赛斯说,“如果我们能认为幻觉是不受控制的感觉,在大脑的最佳猜测不是控制,因为它们通常是通过从世界的感官刺激,然后我们可以认为现在的感知控制幻觉。”

作为一个身体

赛斯然后看着的经验作为一个有意识的自我。首先,他立刻驳回了现象学的解释,我们有意识的自我生成的接收信号与外界的联系。相反,赛斯提出,我们对世界的经验和我们的自我形式的感知,以相同的方式创建。

自我赛斯研究的一个方面是“身体”的概念,而不是“身体”——赛斯称之为“无形,无形的经验作为一个活的有机体,这可能是非常基础的有意识的自我。”这是enteroception有关,我们的感知的感觉在我们的身体内,像饥饿或心跳加速。赛斯说,enteroception是一种控制变量在我们的身体中,比如我们的血压和心率,使他们保持在一定范围内,使我们能够生存。

这样,赛斯认为,知觉和自我反思的预测引擎——我们的大脑使用远景预测我们的知觉经验和enteroception预测体现体验我们的情感和情绪等。赛斯建议,最终我们所有的知觉经验是基于生物生存。“我们理解我们周围的世界,和我们自己,,,我们的生活因为身体,”赛斯说。

结束,赛斯解释了为什么他题为“实际问题与野兽机器说话。“这一术语指的是法国哲学家笛卡尔的观点,动物,缺乏思想,是“盲目,无情的机器。”Seth suggested that the opposite may in fact be true – “Our conscious selfhood emerges because of, and not in spite of, our beast machine nature.”