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AVS 表面之下 - Andrea Tononi
微电子设备的微型化要求制造技术达到原子级精度，特别是在薄膜沉积方面。原子层沉积 (ALD) 因其在控制复杂三维结构上的薄膜厚度和成分方面的精度而受到认可。本研究重点研究了钌 (Ru) 的 ALD 成核和生长机制，钌是一种对未来微电子学具有重大影响的金属。尽管具有诸多优势，但将高表面自由能材料（如 Ru）沉积在低表面自由能材料（如氧化物）上通常面临成核延迟大和生长不均匀的挑战。为了应对这些挑战，我们探索了使用三甲基铝 (TMA) 或二乙基锌 (DEZ) 进行有机金属表面预处理以增强 Ru 薄膜成核和生长的有效性。我们的研究采用了一种研究较少的 Ru 前体，环戊二烯基乙基（二羰基）钌 [RuCpEt(CO) 2 ]，它在减少成核延迟和增加薄膜连续性方面表现出良好的效果。 Ru ALD 在具有天然氧化物的硅基板上进行，使用 RuCpEt(CO) 2 和 O 2 作为共反应物。我们的研究结果表明，表面预处理显著提高了最初 60 个 ALD 循环内的成核密度和膜厚度，与未经预处理的基板相比，Ru 表面覆盖率提高了 3.2 倍。在密度泛函理论计算的支持下，我们提出，与之前研究的 Ru(Cp) 2 相比，RuCpEt(CO) 2 观察到的增强成核是由于两种关键机制：沉积过程中 CO 配体的促进去除，从而增强了前体的反应性，以及涉及 RuCpEt(CO) 2 的乙基配体和表面上的金属烷基团的氢提取反应。这项研究不仅加深了我们对 Ru ALD 工艺的理解，而且还强调了前体化学和表面处理对优化 ALD 以用于高级微电子应用的重大影响。
泛心论和人工智能意识
1 我们的论点与最近另一种论点有很大不同，即（某些）数字计算机可能不具备现象意识（Tononi 和 Koch 2015）。根据 Tononi 的意识整合信息理论 (IIT)，该理论认为现象意识等同于最大程度整合的信息，Tononi 和 Koch 认为两个功能相同的系统可以具有相同的输入输出功能，但其中只有一个系统整合信息，而另一个则不整合信息。根据 IIT，后一个系统（即使它在其他方面像人脑一样运作）将是一个没有意识体验的“僵尸”系统（另见 Oizumi 等人2014：第19-22 页）。此外，正如 Tononi 和 Koch (2015) 以及 Koch (2019) 所阐述的那样，由于当前的数字计算机无法像人类大脑那样以任何细粒度的方式整合信息 (Koch 2019，第页 142-4)，如果 IIT 是正确的，那么人工智能可能需要“根据大脑的设计原则构建”的神经形态电子硬件来“积累足够的内在因果力量来感受某种东西”(同上，第 150 页；另见 Tononi 和 Koch 2015，第 16 页，脚注。15)。我们的论点至少在两个方面比这更激进。首先，我们的论证意味着，即使是“神经形态”数字机器也可能无法实现连贯的宏观现象意识——因为这样的机器可能仍然无法以一种将基本现象品质组合成连贯的宏观现象流形所必需的方式操纵基本微观物理学。其次，正如我们在第 4 节中解释的那样，我们的论证意味着 IIT 本身可能是错误的。如果我们是正确的，那么人工智能拥有连贯的宏观现象意识的唯一方法可能是让它们成为以正确方式整合基本微观物理现象量的模拟机器。
有意识的访问假设
二十年前有争议的七个预测是有争议的，但是所有这些预测已经积累了所有预测，如下所述。（1）有意识的感知涉及的不仅仅是感觉分析；它可以访问广泛的大脑来源，而无意识的输入处理仅限于感官区域。对许多科学家来说，“有意识的感知”一词表明了多余的，而“无意识的感知”是自我矛盾。然而，在过去的二十年中，许多证据来源出现了无意识的感觉分析，提出了一个问题：“感知的有意识和无意识方面有什么区别？今天，我们可以将感知意识视为实验变量。Dehaene等。 最近表明，向后掩盖的视觉单词主要激活视觉皮层，而相同的有意识的单词引起了广泛的视觉，顶点和正面激活（图） 1）[8]。 Tononi等。 和Srinivasan等。 已在中演示Dehaene等。最近表明，向后掩盖的视觉单词主要激活视觉皮层，而相同的有意识的单词引起了广泛的视觉，顶点和正面激活（图1）[8]。Tononi等。 和Srinivasan等。 已在中演示Tononi等。和Srinivasan等。已在
向护理学生教英语说话技巧
背景神经教育是教育的新趋势之一，它涉及大脑自然学习和最大化的教学和学习素质。在过去的二十年中，大脑研究领域已经从关注不同大脑区域的区域功能和心理处理转变为关注被称为网络连通性的大脑区域之间的相互关系。因此，一个整体观点，即使是简单的任务也是大脑区域重叠集的结果的结果，例如Ganis，Thompson（1），Sporns，Tononi（2）和Friston（3）。同样，Connectome理论 - 这项研究的理论框架 - 由Sporns，Tononi（2）以及后来由美国国家卫生研究院（National Institute of Health）（2016）发起，试图解释基于大脑神经，解剖学和功能连接的人类认知活动之间的现有关系。另一种基于大脑的学习（BBL）理论是适应性，重点是大脑如何经历因学习新能力，技能和经验以及其他
如何成为一个综合信息理论家而不会失去身体
综合信息理论4.0（IIT）是意识神经科学中的主要框架之一（Consortium et al。，2023; Seth and Bayne，2022; Signorelli等，2021）。它旨在通过数学上形式化其与因果关系和存在的关系来解释意识，同时采用计算工具在实验上研究了这一意识（Zaeemzadeh和Tononi，2024； Albantakis等人，2023年； Ellia等，2021年； Albantakis等人，2021年）。原则上，IIT可用于评估任何物理系统中意识水平和内容的水平和内容，例如昏迷患者的大脑或在麻醉下的大脑（Albantakis等，2023; Tononi等，2016）。更具体地，IIT将意识视为因果效应的固有结构，并提出任何有意识的系统都是自身作为最大统一整体而存在的（Albantakis等人，2023年； Ellia等，2021年）。这是数学形式化的，并根据“综合信息”的几种措施对计算进行了分析。在本文中，我们专门关注最大系统集成信息（ϕ ∗ s）。IIT使用这是在一组候选系统中识别支持意识的一个，因此主观和不可否认的“自身存在”。相反，根据IIT的假设，没有指定ϕ ∗ s的系统，充其量只能从另一个有意识的实体的角度出发，因此不存在“真正存在”（Albantakis等，2023; Koch，2024; 2024; Tononi; Tononi et et and。，202222，2022）。以这种方式，IIT在概念上与意识和绝对内在的存在形式相关，因此提供了一个计算神经科学框架，以定量地解决与意识和本体论（即生存）有关的问题，这些问题已归于无休止的哲学辩论。同时，我们承认，与熟悉的物理框架（例如经典的力学或热力学）不同，可以在数学细节和复杂性的渐进水平上引入（例如，从F = MA到更先进的矢量配方），IIT的形式性仍然相对地是不透明的，并且很难掌握。尽管如此，IIT仍然具有通过数学和计算手段来促进与本体论和意识相关的问题的理解的潜力。，但IIT的一些关键本体论假设阻碍了这种潜力，这导致了对其数学形式主义的有问题的概念解释，计算
教授护理专业学生英语口语技能
背景神经教育是教育领域的新趋势之一，它研究大脑如何自然地学习并最大限度地提高教学和学习质量。在过去的二十年里，大脑研究领域经历了范式转变，从关注不同大脑区域的区域功能和心理处理转向关注大脑区域之间的相互关系，即网络连接。因此，Ganis、Thompson (1)、Sporns、Tononi (2) 和 Friston (3) 等学者和神经学家采取了一种整体观点，认为即使是一项简单的任务也是大脑重叠区域激活的结果。同样，由 Sporns、Tononi (2) 以及后来美国国立卫生研究院 (2016) 发起的连接组理论——本研究的理论框架——试图基于大脑的神经、解剖和功能连接来解释人类认知活动之间存在的关系。另一种基于大脑的学习 (BBL) 理论是适应性理论，它关注的是大脑如何因学习新的能力、技能和经验以及其他因素而发生变化和重组。
沃尔特·J·弗里曼的《大脑如何做出决定》评论
在“大脑十年”期间，许多作者都试图提供帮助。心理学家伯纳德·巴尔斯 (Bernard Baars) 的《意识剧场》(1997)，哲学家大卫·查尔默斯 (David Chalmers) 的《意识心灵》(1996)，神经学家安东尼奥·达马西奥 (Antonio Damasio) 的《对所发生之事的感觉》(1999)，生物人类学家特伦斯·迪肯 (Terrence Deacon) 的《象征物种》(1997)，神经科学家杰拉尔德·埃德尔曼 (Gerald Edelman) 和朱利奥·托诺尼 (Giulio Tononi) 的《意识宇宙》(2000)，进化论者尼古拉斯·汉弗莱斯 (Nicholas Humphreys) 的《如何解决身心问题》(2000)，认知科学家史蒂芬·平克 (Steven Pinker) 的《心灵如何运作》(1997)，计算神经科学家埃德蒙·罗尔斯 (Edmund Rolls) 的《大脑与情感》(1999)。所有这些作品或多或少都涉及大脑、心灵的运作以及两者之间的关系。尽管这些作者来自不同的学科，但或多或少都认同目前普遍持有的观点，可以粗略地表述为“心智就是大脑所做的事情”。
综合信息理论的数学结构
整合信息理论 (IIT) 由 Giulio Tononi 等人 [ 5 , 45 – 47 ] 提出，已成为意识研究的主要科学理论之一。该理论最新版本 [ 19 , 25 , 26 , 31 , 40 ] 的核心是一种算法，该算法基于给定状态下物理系统内部功能关系的整合水平，旨在确定其意识体验的质量和数量（“ Φ 值”）。尽管该理论本身很有前景 [ 12 , 43 ]，但其数学表述迄今为止并不令人满意。以示例和附带解释的形式呈现掩盖了该理论的基本数学结构，阻碍了哲学和科学分析。此外，该理论的当前定义只能应用于相对简单的经典物理系统 [1]，如果将该理论视为意识的基本理论，那么这一点就有问题，并且最终应与我们现有的物理理论相协调。为了解决这些问题，我们研究了 IIT 算法的基本原理，并正式定义了集成信息理论的广义概念。该概念抓住了 IIT 固有的数学结构，并提供了该理论的严格数学定义，其中 Tononi 等人的“经典”IIT 3.0 [25，26，31] 以及最近引入的 Zanardi、Tomka 和 Venuti [50] 的量子集成信息理论作为特例。此外，这种概括使我们能够扩展经典 IIT，使其摆脱 [3] 中确定的许多简化假设。我们的结果总结在图 1 中。在相关文章 [ 44 ] 中，我们更广泛地展示了如何处理 IIT 的主要概念（包括因果关系和积分），以及定义 IIT，从任何合适的物理系统理论和用范畴论描述的过程开始。然后，限制为经典或量子过程，将上述每个过程视为特殊情况。这种处理使 IIT 适用于一大类物理系统，并有助于克服当前的限制。
