现在，科学家对人类意识有了新的认识！本研究是通过深度学习算法的AI方法来揭开其中的奥秘。事实证明！睡眠、全身麻醉、重度脑损伤等不同条件下的意识得到有效测量。QuantifyingHumanConsciousness最近，一个由欧盟资助的关于HBPSGA3和DoCMA的项目在量化人类意识方面取得了重大进展。论文题目是《利用可解释的深度学习量化不同状态下的唤醒和意识》，发表于今年2月25日的《自然通讯》。全文下载地址：https://www.nature.com/articles/s41467-022-28451-0该项目由韩国高丽大学MinjiLee牵头，比利时列日大学也参与合作研究。在这项研究中，该论文的第一作者、高丽大学脑与认知工程系MinjiLee的研究团队成功创建了一个可解释的意识指标（简称ECI），可以帮助科学家探索意识的不同组成部分。意识会分两部分来描述：一部分叫做Arousal，意思是“清醒的状态”，另一部分叫做Awareness，指的是人的“认知能力”。也就是说，如果一个正常人睁开眼睛，就说明这个人处于“清醒状态”。如果他有能力接受不同的指令，并按照指令行事，就说明他有“认知能力”。然而，人在不同条件下的意识能力水平不同，包括无梦睡眠、有梦睡眠、麻醉和严重的脑损伤。本研究使用了睡眠、全身麻醉和重度脑损伤三类实验的数据，分别获得了6、16和34个观察样本。迄今为止，这是首次将意识量化的研究，实验获得了相对可靠的数据。然而，该论文的合著者、列日大学昏迷研究小组主任OliviaGosseries表示，“需要更多的研究来将这一新工具应用于临床实践并开发在线实时工具。”OliviaGosseries,UniversityofLiege,BelgiumGosseriesOlivia认为我们的研究在ECI意识指标在手术室或ICU中投入使用之前还有一段路要走。ECI意识指标研究是如何在ECI的帮助下进行的？这是ECIConsciousnessIndicator的框架示意图：其工作原理可以一步步解释：第一步是将原始脑电信号转换为3D时空矩阵。在第二步中，将转换后的3D特征用于卷积神经网络的两个意识组件：“清醒状态”和“认知能力”。在每种意识状态下，脑电图数据被训练成两类：低级和高级。在第三步中，对每种意识状态的类间概率进行平均，并用于计算每次会话中的ECI。作为最后一步，该研究使用分层关系传播(LRP)来检查模型学习了哪些大脑信号，以及它做出此类决定的原因。研究指出，ECI意识指标可以借助深度学习区分“清醒状态”和“认知能力”。加号表示高水平，减号表示低水平研究人员表示，新的研究工具是一种可靠的“鉴别器”，一种客观的意识测量方法。同时，ECI也有可能改善不同环境下患者的临床护理，例如监测麻醉诱导状态和诊断手术期间的昏迷或植物人状态。研究表明，大多数状态的“清醒程度”和“认知能力”是一致的。上图显示，“清醒状态”和“认知能力”两栏，“+”和“-”是一样的。然而，快速眼动睡眠（REM）和氯胺酮诱导的麻醉具有较低的“觉醒”和较高的“认知能力”，这与其他状态有显着差异。该论文的第二作者、高丽大学人工智能系教授Seong-WhanLee表示，该论文展示了世界上第一个ECI意识测量，这是一种可以同时量化“觉醒”和“认知水平”的新技术.研究针对3种生理、药理、病理状态解释了8种状态的意识：在生理状态下，第一种，正常的清醒状态是高“觉醒”和高“认知能力”；类型3，做梦的快速眼动（REM）睡眠状态是低“觉醒”和高“认知能力”；类别3，无梦非快速眼动（NREM）睡眠状态是低“觉醒”和低“认知能力”。药理状态，第四类，氯胺酮麻醉“意识”低，“认知能力”高；第五类，丙泊酚或氙气麻醉，“觉醒”低，“认知能力”低。病理状态，第6类，最低意识状态（MCS）是一种高“意识”和高“认知能力”；第7类，无行为能力的最低意识状态（MCS*）是一种高“意识”，高“认知能力”；第8类，反应迟钝的觉醒综合症状态（UWS）是高“觉醒”和低“认知能力”。此外，大脑的顶叶区与衡量人的“清醒度”和“认知能力”的关联度最高。据悉，此次HBPSGA3（全称：HumanBrainProjectSpecificGrantAgreement3）是人类大脑研究项目的最后阶段。此次合作卓有成效，表明EBRAINS共享数据平台工具在研究大规模人类神经图像集方面非常有效。未来，研究定量意识的专家将借助HBP组的一些成果，继续发展数字神经科学和脑科学。
