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导语

为了系统梳理整合信息论，北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人张江老师领衔发起「」，希望探讨整合信息论的基础理论框架、近似计算方法，在神经科学中的应用、在复杂系统中的拓展应用、系统临界态，以及机器意识等主题。

本周五（11月22日）晚上19:00-21:00将进行这一系列读书会的第六期分享，由北京师范大学系统科学学院博士生王志鹏介绍整合信息论在神经科学中的实验验证。欢迎感兴趣的朋友加入读书会一起讨论交流，期待更多感兴趣的研究者能够在这片方兴未艾的研究领域找到未来的科研方向。

内容简介

本次读书会分享主要介绍基于整合信息指标在脑系统中的实验验证，会介绍两个实验，一个实验是基于整合信息来量化一个认知系统在阅读和对话时的意识，定性地 比较了 Φ 随着认知系统的行为的变化，揭示了合理的模式。 另一个实验提出了一种从脑电图信号中识别和编码心理状态的方法，并利用人工神经网络进行动力学分析，人工神经网络能检测并编码与感官和认知事件相关的混沌吸引子信号，最后基于每一种动力学吸引子所对应的心理状态来验证其整合信息指标的差异。

内容大纲

  1. 背景介绍

  2. 整合信息

  3. 两个实验验证：

a. 使用整合信息来量化一个认知系统在阅读和对话时的意识

b. 基于EEG信号来计算整合信息内容

核心概念

  • 整合信息

  • OpenCog认知框架

  • EEG信号

  • 吸引子

主讲人

王志鹏，北京师范大学在读博士，师从张江教授，研究兴趣包括复杂系统多尺度建模、因果涌现等。

分享信息：

时间：2024年11月22日（本周五）晚19:00-21:00

报名参与读书会：

斑图链接：https://pattern.swarma.org/study_group_issue/803?from=wechat

扫码参与，加入群聊，获取系列读书会回看权限，加入「意识的量化与建模」社区，与社区的一线科研工作者沟通交流，共同推动这一前沿领域的发展。

报名成为主讲人

读书会成员均可以在读书会期间申请成为主讲人。主讲人作为读书会成员，均遵循内容共创共享机制，可以获得报名费退款，并共享本读书会产生的所有内容资源。详情请见：

参考文献

1. Pizzi, R., & Musumeci, M. (2017). Coding Mental States from EEG Signals and evaluating their Integreted Information Content: a Computational Intelligence Approach. Internationa Journal of Circuits, System and Signals Processing, 11(4464), 464-470.

2. Sellman, G., Cover, C., Allgeier, J., Smith, R., Sowards, M., Schuldberg, D., ... & Hanson, D. Using Tononi Phi to Measure Consciousness of a Cognitive System While Reading and Conversing.

整合信息论读书会

为什么我们在清醒时有意识，而在无梦的睡眠中意识水平大大降低？为什么我们的意识由大脑的某些部分产生，而非其他部分？为什么大脑的特定部分与视觉和听觉等意识体验密切相关？这些具体的问题本质上涉及到，理解决定一个系统产生意识体验的条件，以及理解决定一个系统具有何种意识的条件。整合信息论（IIT）试图用几何学一般的公理体系来解释意识是什么，意识如何测量。根据该理论，意识对应于一个系统整合信息的能力。

为了深入探索意识奥秘，系统梳理整合信息论的理论体系，北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人张江领衔发起，组织对本话题感兴趣的朋友，深入研读相关文献，激发科研灵感。读书会分为以下几个部分：整合信息论综述，基础理论框架，近似计算方法，在神经科学中的应用，在复杂系统中的拓展应用，Φ与系统临界态，以及机器意识。2024年9月28日开始，每周六上午9:00-11:00进行，持续时间预计 10 周，欢迎感兴趣的朋友报名参与！

详情请见：