現在，科學家對人類意識有了新認識！

這次的研究，是通過深度學習算法的AI方式來揭開謎題。

竟然！睡眠、全身麻醉、嚴重腦損傷等不同狀況下的意識，都得了有效測量。

量化人類意識

最近，由歐盟資助的一項有關HBP SGA3和DoCMA的項目研究取得了重大進展，已經可以量化人類意識。

論文題為《利用可解釋的深度學習量化不同狀態下的喚醒和意識》，發表在今年2月25日的《自然通訊》上。

全文下載地址：https://www.nature.com/articles/s41467-022-28451-0

該項目由韓國高麗大學Minji Lee牽頭，參與合作研究的還有比利時列日大學等。

論文第一作者、韓國高麗大學大腦與認知工程系Minji Lee

在這項研究中，研究團隊成功開創了一種可解釋的意識指示器（explainable consciousness indicator，簡稱ECI），這種指示器能幫助科學家探索意識的不同組成部分。

意識將由兩部分來描述：一部分叫做Arousal，即「清醒狀態」，另一部分叫做Awareness，指人的「認知能力」。

也就是說，正常的人睜開雙眼，就意味著這個人處于「清醒狀態」。如果他有能力接收不同的指令，依照指令行動，則表明他具備了「認知能力」。

然而，在不同條件下，包括無夢的睡眠、有夢的睡眠、麻醉狀態以及嚴重的大腦損傷，人們具有不同水平的意識能力。

這項研究正是使用了睡眠、全身麻醉、嚴重腦損傷共3類實驗數據，分別獲得了6個、16個和34個觀察樣本。

到目前為止，這是第一個對意識進行量化的研究，實驗得到了較為可靠的數據。

不過，論文合作者、列日大學昏迷研究小組主任Olivia Gosseries表示，「想要在臨床實踐中應用這項新工具，并開發出線上實時工具，還需要更多的研究。」

比利時列日大學Olivia Gosseries

Olivia認為，ECI意識指示器在手術室或者ICU投入使用之前，我們的研究還有路要走。

ECI意識指示器

研究是如何在ECI的幫助下進行的？這是ECI意識指示器框架示意圖：

它的工作原理可以分步解釋為：

第一步，將原始腦電信號轉換為3D時空矩陣。

第二步，轉換后的3D特征被用于卷積神經網絡的兩種意識成分：「清醒狀態」和「認知能力」，在每種意識狀態下，腦電圖數據被訓練成兩類：低類和高類。

第三步，對每種意識狀態的類間概率取平均值，用于計算每個會話中的ECI。

最后一步，研究使用分層關聯傳播（LRP）檢查模型已經學習了哪些大腦信號，以及它為什么會做出這樣的決定。

研究指出，ECI意識指示器借助深度學習能夠區分「清醒狀態」和「認知能力」。

加號表示高水平，減號表示低水平

研究人員表示，這種新型的研究工具是一種可靠的「鑒別器」，是衡量意識的一種客觀工具。

與此同時，ECI還具有提升不同環境下病患臨床護理水平的潛力，例如，在手術過程中監測麻醉誘導狀態和診斷昏迷或植物人狀態。

研究顯示，大部分狀態的「清醒程度」和「認知能力」是一致的，上圖表現即「清醒狀態」和「認知能力」欄有相同的「+」和「-」。

但是，快速眼動睡眠狀態（REM）和氯胺酮引起的麻醉狀態有較低的「清醒程度」和較高的「認知能力」，這兩種狀態和其它的狀態有顯著的區別。

該論文的第二作者、韓國高麗大學AI系的Seong-Whan Lee教授表示，論文展示了全球首創的ECI意識測量，是一種可以同時量化「清醒程度」和「認知水平」的新技術。

研究對生理、藥理、病理3類情況，進行了8種狀態的意識解釋：

在生理狀態中，第1類，正常的醒著狀態是高「清醒程度」、高「認知能力」；第2類，做夢的快速眼動（REM）睡眠狀態是低「清醒程度」、高「認知能力」；第3類，無夢的非快速眼動（NREM）睡眠狀態是低「清醒程度」、低「認知能力」。

在藥理狀態中，第4類，氯胺酮麻醉是低「清醒程度」、高「認知能力」；第5類，異丙酚或氙氣誘導麻醉是低「清醒程度」、低「認知能力」。

在病理狀態中，第6類，微意識狀態（MCS）是高「清醒程度」、高「認知能力」；第7類，無行為能力的微意識狀態（MCS*）是高「清醒程度」、高「認知能力」；第8類，無反應性覺醒綜合征狀態(UWS)是高「清醒程度」、低「認知能力」。

此外，大腦的頂葉區域和人的「清醒程度」、「認知能力」的衡量最具相關性。

據悉，這項HBP SGA3（全稱：Human Brain Project Specific Grant Agreement 3）是人腦研究項目的最后一個階段。

本次合作成果頗豐，展示了EBRAINS共享數據平臺工具，在研究大規模的人類神經圖像集方面非常有效。

未來，研究量化意識的專家借助HBP小組的一些成果，繼續發展數字神經科學和腦科學。