💡 意识产生在哪个尺度？宏观、介观、微观还是都存在？本次读书会探讨了连接意识宏观体验与微观神经活动的多尺度因果框架，为理解意识产生的尺度问题提供了新的视角。
🧠 大脑是如何进行多层级信息聚合的？研究发现，在较低层级，变量主要整合低尺度的信息；而在较高层级，通过清醒时的亚稳态或鞍点动力学传递因果，并在麻醉状态下转向局部化的随机动力学。
🔍 如何定量刻画大脑的意识动力学？基于机器学习方法，研究利用小鼠背侧皮层近细胞级分辨率的钙成像数据，推断多尺度因果变量及其动力学，为量化大脑意识动力学提供了新方法。
🌐 物理规律与人工智能如何帮助我们认识神经动力学？研究利用机器学习方法分析神经数据，揭示了多尺度因果变量的动力学机制，展示了物理规律与人工智能在神经科学中的应用潜力。
🧠 脑区归因：研究发现，一维顶层“意识变量”捕获了大部分因果力，但是其他尺度变量同样具有因果力的贡献，并且在意识状态下产生较高的“涌现复杂性”，为脑区归因提供了新的理论依据。
2025-10-10 14:31 湖南
2025年10月11日（周六）晚上19:00-21:00直播
导语
继「神经动力学模型」与「计算神经科学」读书会后，集智俱乐部联合来自数学、物理学、生物学、神经科学和计算机的一线研究者共同发起「从神经动力学到意识：跨尺度计算、演化与涌现」读书会，跨越微观、介观与宏观的视角，探索意识与智能的跨尺度计算、演化与涌现。重点探讨物理规律与人工智能如何帮助我们认识神经动力学，以及神经活动跨尺度的计算与演化如何构建微观与宏观、结构与功能之间的桥梁。
本次读书会探讨了连接意识宏观体验与微观神经活动的多尺度因果框架。现有理论（如整合信息理论）多局限于单一尺度，且缺乏跨尺度因果动力学研究。为此，基于课题组提出的机器学习方法，利用小鼠皮层高分辨率钙成像数据，识别多尺度因果变量及其动力学机制。该研究为理解神经活动与意识的关系提供了跨尺度因果分析新路径。
分享简介
核心关注问题
意识产生在哪个尺度？宏观、介观、微观还是都存在？大脑是如何进行多层级信息聚合的？如何定量刻画大脑的意识动力学？核心概念
#意识态#有效信息#因果涌现#多尺度因果#信息整合#涌现动力学分享大纲
意识理论概述意识与因果涌现的关系小鼠脑神经系统中的因果涌现主讲人介绍
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。参与方式
参与时间2025年10月11日（周六）晚上19:00-21:00（固定时间，记得关注获取每周分享信息～）报名加入社群交流https://pattern.swarma.org/study_group_issue/976?from=wechat扫码参与「从神经动力学到意识：跨尺度计算、演化与涌现」读书会，加入社群，获取系列读书会永久回看权限，与社区的一线科研工作者沟通交流，共同溯源复杂科学的思想脉络。领域必读文献
这篇文章是一种基于有效信息最大化的因果涌现识别方法，可以用于构建多尺度的大脑动力学Mingzhe Yang, Zhipeng Wang, Kaiwei Liu, Yingqi Rong, Bing Yuan, and Jiang Zhang. Finding emergence in data by maximizing effective information. National Science Review,12(1):nwae279, 2025.这是IIT1.0整合信息论的论文，提出了意识度的衡量指标Φ, 该工作认为意识发生在Φ值最大的子系统中。Tononi, G. (2004). An information integration theory of consciousness. BMC neuroscience, 5(1), 42.这篇文章是计算因果力分布的涌现复杂度的方法，可以用来量化大脑动力学系统中的多尺度的因果贡献分布的均匀程度Erik Hoel. Causal emergence 2.0: Quantifying emergent complexity. arXiv preprint arXiv:2503.13395, 2025.推荐阅读：Luppi, A. I., Mediano, P. A., Rosas, F. E., Allanson, J., Pickard, J., Carhart-Harris, R. L., ... & Stamatakis, E. A. (2024). A synergistic workspace for human consciousness revealed by integrated information decomposition. Elife, 12, RP88173.Luppi, Andrea I., et al. A synergistic core for human brain evolution and cognition. Nature Neuroscience 25.6 (2022): 771-782.开放招募：Luppi, A. I., Craig, M. M., Pappas, I., Finoia, P., Williams, G. B., Allanson, J., ... & Stamatakis, E. A. (2019). Consciousness-specific dynamic interactions of brain integration and functional diversity. Nature communications, 10(1), 4616.Luppi, A. I., Cabral, J., Cofre, R., Destexhe, A., Deco, G., & Kringelbach, M. L. (2022). Dynamical models to evaluate structure–function relationships in network neuroscience. Nature Reviews Neuroscience, 23(12), 767-768.计算神经科学第三季读书会
从单个神经元的放电到全脑范围的意识涌现，理解智能的本质与演化始终是一个关于尺度的问题。更值得深思的是，无论是微观的突触可塑性、介观的皮层模块自组织，还是宏观的全局信息广播，不同尺度的动力学过程都在共同塑造着认知与意识。这说明，对心智的研究从最初就必须直面一个核心挑战：局部的神经活动如何整合为统一的体验？局域的网络连接又如何支撑灵活的智能行为？
继「神经动力学模型」与「计算神经科学」读书会后，集智俱乐部联合来自数学、物理学、生物学、神经科学和计算机的一线研究者共同发起「从神经动力学到意识：跨尺度计算、演化与涌现」读书会，跨越微观、介观与宏观的视角，探索意识与智能的跨尺度计算、演化与涌现。重点探讨物理规律与人工智能如何帮助我们认识神经动力学，以及神经活动跨尺度的计算与演化如何构建微观与宏观、结构与功能之间的桥梁。
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