導語

繼「神經動力學模型」與「計算神經科學」讀書會后，集智俱樂部聯(lián)合來自數(shù)學、物理學、生物學、神經科學和計算機的一線研究者共同發(fā)起，跨越微觀、介觀與宏觀的視角，探索意識與智能的跨尺度計算、演化與涌現(xiàn)。重點探討物理規(guī)律與人工智能如何幫助我們認識神經動力學，以及神經活動跨尺度的計算與演化如何構建微觀與宏觀、結構與功能之間的橋梁。

想了解大腦中的“熱搜”是如何誕生的嗎？當信息沖破競爭，在全腦引爆一場“神經元雪崩”，全局神經元工作空間理論帶我們走進意識研究。

分享簡介

全局神經元工作空間（Global Neuronal Workspace, GNW）理論是當前意識研究領域最具影響力的理論之一。GNW的核心觀點認為，大腦由多個模塊化的無意識處理器構成，而意識的產生過程，源于特定信息通過模塊間的競爭機制進入 “全局工作空間”，并實現(xiàn)全腦范圍的信息整合與廣播。其計算模型通過微分方程模擬“神經元點火”過程，預測了神經活動的全局廣播模式，將抽象理論轉化為可驗證的數(shù)學框架。這是一種當信息進入全局工作空間時，由局部向全腦爆發(fā)式擴散的現(xiàn)象，它與“神經元雪崩”等大腦臨界狀態(tài)下的動態(tài)模式存在深刻聯(lián)系。同時，也有觀點認為，在意識的 “簡單問題”，如意識的神經機制和功能上，GNW取得了顯著成果；但在意識的“困難問題”，即如何解釋意識的主觀體驗上，它仍未給出答案。本期讀書會，我們將從神經激活的雪崩等實驗現(xiàn)象出發(fā)，介紹GNW的主要觀點、計算模型、“全局廣播” 機制與小世界網絡特性等，并討論其在“意識的難題”等方面所遇到的挑戰(zhàn)。

核心關注問題

1. GNW的數(shù)學框架是什么？如何用計算模型來驗證？

2. 意識來源于自下而上的“廣播”還是自上而下的“整合”？

3. GNW理論能否解釋主觀體驗這一意識“難題”？

分享大綱

1.意識的“劇場”隱喻：全局工作空間理論GWT

• 意識作為信息廣播機制

• 無意識模塊與并行處理

• 意識的難問題與功能主義方案

2.神經機制與計算模型：全局神經元工作空間理論GNW

• 長程連接與大腦樞紐區(qū)

• “點火”：全腦廣播的非線性動力學

• Dehaene-Changeux計算模型與注意調控

3.實驗支持與證據(jù)體系

• 掩蔽實驗與意識進入閾值

• P3b電位與長程相位同步

• 麻醉與意識障礙的GNW解釋

主講人介紹

吳佳銘，巴黎薩克雷大學物理學博士，師從 Marcelo Rozenberg 教授，研究興趣：固體物理、腦計算、神經網絡動力學、具身智能等。

參與時間

2025年10月18日（周六）晚上19:00-21:00（固定時間，記得關注獲取每周分享信息～）

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https://pattern.swarma.org/study_group_issue/977?from=wechat

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領域必讀文獻

最初的全局工作空間理論的核心論點，比較定性、心理學

1. Baars, Bernard J. A cognitive theory of consciousness. Cambridge University Press, 1993.

這本是比較綜合性地介紹GNW的書籍

1. Dehaene, Stanislas. Consciousness and the brain: Deciphering how the brain codes our thoughts. Penguin, 2014.

這篇是Dehaene和Changeux開發(fā)的GNW的計算模型，使用微分方程模擬神經元雪崩和點火過程，預測神經活動的時空模式

1. Dehaene, S., & Changeux, J. P. (2005). Ongoing spontaneous activity controls access to consciousness: a neuronal model for inattentional blindness. PLoS biology, 3(5), e141.

一篇比較近的綜述，結合實驗證據(jù)進行了討論

1. Mashour, George A., et al. "Conscious processing and the global neuronal workspace hypothesis." Neuron 105.5 (2020): 776-798.

1. Baars, Bernard J., Stan Franklin, and Thomas Zoega Ramsoy. "Global workspace dynamics: cortical “binding and propagation” enables conscious contents." Frontiers in psychology 4 (2013): 200.

2. Dehaene, Stanislas, and Jean-Pierre Changeux. "Neural mechanisms for access to consciousness." (2004): 1145-1157.

3. Shanahan, Murray. "A spiking neuron model of cortical broadcast and competition." Consciousness and Cognition 17.1 (2008): 288-303.

4. Wajnerman Paz, Abel. "The global neuronal workspace as a broadcasting network." Network Neuroscience 6.4 (2022): 1186-1204.

5. VanRullen, Rufin, and Ryota Kanai. "Deep learning and the global workspace theory." Trends in Neurosciences 44.9 (2021): 692-704.

6. Connor, Dustin, and Murray Shanahan. "A computational model of a global neuronal workspace with stochastic connections." Neural Networks 23.10 (2010): 1139-1154.

社區(qū)招募：

這是近年意識科學領域最受關注的一系列理論對抗性協(xié)作之一，本文主要是全局神經元工作空間理論和整合信息論的實驗測試結果

1. Cogitate Consortium., Ferrante, O., Gorska-Klimowska, U. et al. Adversarial testing of global neuronal workspace and integrated information theories of consciousness. Nature642, 133–142 (2025).

推薦閱讀：Nature意識之爭：兩大理論首次正面對決

非常全面地綜述了各種主流意識理論

1. Seth, A.K., Bayne, T. Theories of consciousness. Nat Rev Neurosci23, 439–452 (2022).

計算神經科學第三季讀書會

從單個神經元的放電到全腦范圍的意識涌現(xiàn)，理解智能的本質與演化始終是一個關于尺度的問題。更值得深思的是，無論是微觀的突觸可塑性、介觀的皮層模塊自組織，還是宏觀的全局信息廣播，不同尺度的動力學過程都在共同塑造著認知與意識。這說明，對心智的研究從最初就必須直面一個核心挑戰(zhàn)：局部的神經活動如何整合為統(tǒng)一的體驗？局域的網絡連接又如何支撐靈活的智能行為？

繼「」與「」讀書會后，集智俱樂部聯(lián)合來自數(shù)學、物理學、生物學、神經科學和計算機的一線研究者共同發(fā)起，跨越微觀、介觀與宏觀的視角，探索意識與智能的跨尺度計算、演化與涌現(xiàn)。重點探討物理規(guī)律與人工智能如何幫助我們認識神經動力學，以及神經活動跨尺度的計算與演化如何構建微觀與宏觀、結構與功能之間的橋梁。

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