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该项目的目标是应用类别理论的强大数学语言，以重新形成并最终统一每个现有意识的主要理论。这将为这些理论提供一个统一的观点，这些理论在数学上是严格的且在概念上有良好的动机。以及此项目，该项目旨在培养一个新成长的关于数学，尤其是Cate-Cate的国际研究界，以解决思维关系。近年来，类别理论的应用导致了计算机科学，生物学，认知和尤其是物理学的革命性项目。在后者中，类别的使用导致了一种新的图形形式主义来推理量子信息过程，由我们的Pi Bob Coecke开创，并随后由我们团队的其他成员应用，以产生量子理论本身的完整AxioMatiation [1,9,9,32,38]。该过程理论的图形框架，也称为对称的单体类别，现在正在量子设置内部和外部应用于广泛的主题，包括自然语言处理和认知[11]。在这个项目中，我们的目标是将这些21世纪的数学工具应用于所有科学的最基本主题之一：意识的本质。尽管历史上一直存在该主题，但在过去的三十年中，越来越多的研究人员社区不仅包括哲学家和神经科学家，而且数学家，计算机科学家和物理学家，已经开始解决这个问题，并且已经建立了许多新的新科学科学理论。到目前为止，意识理论最有前途，最成功的理论之一是由Giulio Tononi和合作者开发的综合信息理论（IIT）[37，33]。在最近的工作中，我们团队的成员采用了分类技术来提供对IIT的深度数学研究[29，39]。这项工作为理论及其中心算法提供了清晰的重新重新制定，旨在捕获物理系统有意识的体验的质量以及其数量或“φ值”。虽然IIT以前仅针对相当简单的古典系统制定，但这项工作允许该理论扩展到更一般的物理设置。
桥接神经科学和基本物理
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