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神经元作为意志和表征
记忆回忆和自愿行为通常被认为是与外部刺激无关的自发产生。尽管它们是我们神经元的产物，但在神经元层面上很少在人类身上出现。在这里，我回顾了从独特的神经外科手术机会中收集到的见解，这些机会记录和刺激了能够表达自己的想法、记忆和愿望的人的单神经元活动。我讨论了人类回忆的主观体验和自愿行为的主观体验来自两个内部神经元发生器的活动的证据，前者来自内侧颞叶再激活，后者来自额顶叶预激活。我描述了这些发生器及其相互作用的特性，从而能够灵活地招募基于记忆的行动选择以及招募基于行动的计划以在记忆中表示概念知识。这两个内部发生器都以令人惊讶的明确但不同的神经元代码运行，这些代码似乎伴随着不同的单神经元活动而出现，通常在参与者报告有意识之前观察到。我讨论了基于这些代码的行为预测及其调节的潜力。通过增强、开始或删除特定的、选定的内容来编辑人类记忆和意志的前景带来了治疗可能性和伦理问题。
神经元作为意志和表征
记忆回忆和自愿行为通常被认为是与外部刺激无关的自发产生。尽管它们是我们神经元的产物，但在神经元层面上很少在人类身上出现。在这里，我回顾了从独特的神经外科手术机会中收集到的见解，这些机会记录和刺激了能够表达自己的想法、记忆和愿望的人的单神经元活动。我讨论了人类回忆的主观体验和自愿行为的主观体验来自两个内部神经元发生器的活动的证据，前者来自内侧颞叶再激活，后者来自额顶叶预激活。我描述了这些发生器及其相互作用的特性，从而能够灵活地招募基于记忆的行动选择以及招募基于行动的计划以在记忆中表示概念知识。这两个内部发生器都以令人惊讶的明确但不同的神经元代码运行，这些代码似乎伴随着不同的单神经元活动而出现，通常在参与者报告有意识之前观察到。我讨论了基于这些代码的行为预测及其调节的潜力。通过增强、开始或删除特定的、选定的内容来编辑人类记忆和意志的前景带来了治疗可能性和伦理问题。
人工智能系统可以拥有自由意志吗？
摘要：虽然人们对人工智能系统是否可以充当道德主体或获得感知能力进行了大量讨论，但对人工智能系统是否可以拥有自由意志的讨论却相对较少。在本文中，我概述了一个思考这个问题的框架。我认为，要确定人工智能系统是否具有自由意志，我们不应该寻找一些神秘的属性，不应该期望其底层算法是不确定的，也不应该问系统是否不可预测。相反，我们应该简单地问，将系统视为有意图的主体是否在解释上不可或缺，具有在备选方案之间进行选择的能力，以及对由此产生的行为进行控制的能力。如果答案是“是”，那么该系统在实用和诊断意义上就被视为具有自由意志。
人工智能系统可以拥有自由意志吗？
摘要：虽然人们对人工智能系统是否可以充当道德主体或获得感知能力进行了大量讨论，但对人工智能系统是否可以拥有自由意志的讨论却相对较少。在本文中，我概述了一个思考这个问题的框架。我认为，要确定人工智能系统是否具有自由意志，我们不应该寻找一些神秘的属性，不应该期望其底层算法是不确定的，也不应该问系统是否不可预测。相反，我们应该简单地问，将系统视为有意图的主体是否在解释上不可或缺，具有在备选方案之间进行选择的能力，以及对由此产生的行为进行控制的能力。如果答案是“是”，那么该系统在实用和诊断意义上就被视为具有自由意志。
伟大的法律“他者”与自由意志的否定
我们的社会自由处于什么状态？我们将日常生活完全数字化，再加上大脑扫描（或通过植入物监测我们的身体过程），这一前景开启了一种现实可能性，即外部机器将在生物学和心理学上比我们自己更了解我们自己：通过记录我们吃什么、买什么、读什么和看什么，通过辨别我们的情绪、恐惧和满足感，外部机器将比我们的意识自我更准确地了解我们，而我们知道，意识自我甚至不存在一个连贯的实体。我们的“自我”是由叙述构成的，这些叙述通过抹去那些扰乱这些叙述的经历和记忆，试图在我们混乱的经历中强加一些连贯性。意识形态主要不在于当权者为欺骗他人而编造的故事；它在于主体为了欺骗自己而编造的故事。但混乱依然存在，机器会注意到这种差异，甚至可能比我们的意识更理性地处理它。这个选项可以非常现实地论证：记录我们活动的计算机并不是万能的、绝对可靠的；只是，平均而言，他的决定确实有效
理论计算机科学视角下的自由意志
在本段中，国际象棋游戏代表了任何需要 CTM 在超过一个时钟滴答的时间内做出决策的游戏 - 并且这样的游戏是存在的 [5]。现在考虑一个被要求在游戏中占据特定位置的 CTM。不同的处理器建议不同的走法。CTM 游戏处理器通过从 STM 广播表示，它认识到它可以选择多种可能的走法，并且决定走哪一步值得仔细考虑每一步的后果。在 CTM 认识到它必须做出的决定时，直到它做出最终决定之前，CTM 可以通过从 STM 广播有意识地问自己，“我应该走哪一步，这一步还是那一步？”，“如果我这样做，那么呢？”等等。因此，通过有意识的思考，CTM 会收敛到它认为最好的走法。这在上文中被定义为行使自由意志。
感觉对运动皮层意志调节的限制
自主运动由初级运动皮层 (M1) 驱动，个体可以学会随意调节单个神经元。然而，M1 也接收明显的感官输入并有助于感官驱动的运动反应。这些非意志信号在多大程度上限制了 M1 的自主调节？使用一个任务，其中单个神经元的发放率直接决定计算机光标沿视轴的位置，我们 5 评估了猴子在不同感官环境下调节单个神经元的能力。我们发现感官环境持续影响 M1 中单个神经元的意志控制。例如，视觉旋转生物反馈轴可能会使相同的神经任务变得轻松或困难。值得注意的是，几天内或几天之间的延长训练并不能解决这种差异。我们的研究结果表明，感官环境可以限制 M1 活动受意志控制的程度。10
人类大脑中单个神经元的意志控制
脑机接口使神经科学家能够将特定的神经活动模式与特定的行为联系起来。因此，除了目前的临床应用外，脑机接口还可用作研究大脑学习和可塑性的神经机制的工具。数十年来使用此类脑机接口的研究表明，动物（非人类灵长类动物和啮齿动物）可以通过操作条件反射自我调节大脑各种运动相关结构的神经活动。在这里，我们要问的是，人类大脑是一个由超过 800 亿个神经元组成的复杂互连结构，它能否学会在最基本的层面——单个神经元——上自我控制。我们利用这个独特的机会记录了 11 名癫痫患者的单个单元，以探索边缘系统和其他与记忆相关的大脑结构中单个（直接）神经元的发放率是否可以受到意志控制。为此，我们开发了一个视觉神经反馈任务，训练参与者通过调节他们大脑中任意选择的神经元的活动来移动屏幕上的方块。值得注意的是，参与者能够有意识地调节这些以前未经研究的结构中的直接神经元的发放率。我们发现一部分参与者（学习者）能够在一次训练课程中提高他们的表现。成功的学习的特点是：（i）直接神经元的高度特异性调节（表现为发放率和爆发频率显著增加）；（ii）直接神经元的活动与邻近神经元的活动同时去关联；（iii）直接神经元与局部 alpha/beta 频率振荡的稳健锁相，这可能为促进这种学习的潜在神经机制提供一些见解。记忆结构中神经元活动的意志控制可能为探索人类记忆的功能和可塑性提供新方法，而无需外部刺激。此外，这些大脑区域神经活动的自我调节可能为开发新型神经假体提供途径，用于治疗通常与这些大脑结构中的病理活动相关的神经系统疾病，例如药物难治性癫痫。
利贝特的遗产：意志神经科学入门
4 幅度是指波相对于基线的相对高度，与波的极性无关。对于非周期性信号（例如准备就绪电位），幅度是比振幅更明确的指标。振幅有更多定义，当应用于非周期性信号时，会使“较低”或“较大”等术语的使用不一致。较大的振幅可能意味着峰间幅度较大（因此偏转“较大”）。但是，较大的振幅也可能意味着较大的振幅值（在负偏转的情况下，这意味着更大的正值，使偏转“较小”）。因此，我们以后使用术语幅度。
脑皮质中的量子倾向和自由意志
有意识的代理人在未来替代方案中执行真正选择的能力是道德责任的先决条件。遍及古典物理学的决定论禁止自由意志破坏道德的基础，并排除了个人偏见的有意义的量化。为了解决这种僵局，我们利用量子物理学的特征不确定性，并得出对脑皮质网络将表现出的自由量的定量度量。中枢神经系统与周围环境之间的相互作用被证明是对神经成分进行量子测量的，该测量结果实现了从所得量子概率分布中选择的单个测量结果。替代物理结局的量子倾向中的固有偏见提供了不同数量的自由意志，可以通过学习神经系统选择的实际作用方案来量化预期信息的增益。例如，神经元电尖峰引起了确定性的突触囊泡在感觉或体育体途径突触中的释放，没有任何自由会表现出来。然而，在皮质突触中，囊泡释放是不确定的，概率为每个尖峰0.35。这使脑皮质具有超过100万亿的突触，每秒的自由度将超过96吨。尽管可靠的感觉或躯体运动信息的确定性传播可确保动物对身体环境的强大适应性，但由脑皮层做出的决策引发的行为反应的不可预测性对于避免捕食者而言是进化的优势。因此，自由意志可能具有生存价值，可以通过自然选择进行优化。