综合信息理论和现象绑定问题:动态框架中的挑战和解决方案
Chris Percy1,2, Andrés Gómez-Emilsson2
1College of Arts, Humanities and Education, University of Derby, Derby DE22 1GB, UK.
综合信息理论 (IIT) 通过提出实体从信息单元汇总而来,为现象绑定问题提供了一个解决方案. 然而,动态系统带来了一个挑战,给 IIT 带来了一个关于随着时间的推移自我进化的困境.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 思想的哲学 思想的哲学
- 认知科学 认知科学
背景情况:
- 意识理论必须解决现象绑定问题:微层信息单元如何形成宏观层次的意识体验.
- 目前对约束问题的解决方案受到质疑,需要进一步的理论发展.
研究的目的:
- 探索综合信息理论 (IIT) v4.0的形而上学框架,作为现象绑定问题的潜在解决方案.
- 识别和分析"动态实体演变问题",当将IIT应用于动态神经系统时出现.
主要方法:
- 对 IIT v4.0 关于实体聚合和存在的核心原则的概念分析.
- 检查动态过程对 IIT 提出的解决绑定问题的解决方案的影响.
- 确定一个关于非局部过渡与不断演变的有意识实体中的连续自我的困境.
主要成果:
- 印度理工学院的静态解决方案,即实体从信息单元汇总,在动态的生物神经网络中面临挑战.
- 对IIT而言,出现了一个困境:将非本地实体过渡与随着时间的推移连续的自我概念相协调.
- 建议在IIT框架内解决这个动态实体演变问题的三个潜在解决方案.
结论:
- 澄清 IIT 对这种不可思议的约束问题的立场,特别是在动态环境中,对于理解和评估其可信度至关重要.
- 这项工作有助于IIT研究从静态分析到动态分析意识的持续转变.
- 需要进一步的理论和实证研究来验证 IIT 对有意识实体的动态解释.
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