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了解高等教育机构中亲环境态度的驱动因素：知识，意识与社会>之间的相互作用
具有亲环境态度的院士可以在开发旨在为可持续发展的教育的课程和新计划中发挥关键作用。因此，确定影响院士对环境的积极态度的因素至关重要。这项研究试图研究环境意识，环境知识和生物圈价值观的影响，以及社会影响力的调节作用，对巴基斯坦南部高等教育机构（HIE）教职员工对环境的态度。数据是从巴基斯坦旁遮普邦的Veanari区的六所大学收集的。检查可靠性和有效性后，该研究使用结构方程建模技术来检查上述关联。结果表明，环境意识和生物圈价值显着影响教师对环境的态度。此外，社会影响力积极地缓和了生物圈价值和对环境态度之间的关系。总的来说，这项研究对在特定文化和教育环境中教师的态度影响的因素产生了原始见解。其发现可以为有针对性的策略提供信息，以增强环境教育和参与高等教育，使其成为有关可持续发展教育文献的宝贵补充。此外，海斯还应该建立“绿色团队”，以通过社会影响来诱导积极的环境态度。这些发现可以指导高等教育机构的决策者通过实施提高环境意识并将生物圈价值观纳入其核心使命的认识计划，从而在教师之间促进促进环境的态度。
在国家范围内建立意识障碍专业知识的连贯结构：对法国的提议
a 索邦大学、巴黎脑研究所 - ICM、法国国家健康与医学研究院、法国巴黎国家科学研究院 b 索邦大学、UPMC 巴黎第六大学、皮蒂-萨尔佩特里埃医学院、法国巴黎 c AP–HP、皮蒂-萨尔佩特里埃医院集团、德新月大学神经科学、临床神经生理学系、法国巴黎 d AP–HP、皮蒂-萨尔佩特里埃医院集团、德新月大学神经科学、神经内科、神经重症监护室、法国巴黎 e 物理医学与康复系、亨利-加布里埃尔医院、里昂临终关怀院、圣热尼拉瓦尔、法国 f “轨迹”团队、里昂神经科学研究中心、法国国家健康与医学研究院1028，CNRS UMR 5292，里昂大学，里昂第一大学，布龙，法国 g 重症监护病房，Purpan 大学医院，31000 图卢兹，法国 h 图卢兹神经影像中心 (ToNIC 实验室) URM UPS/INSERM 1214，31000 图卢兹，法国
重症监护病房中残留意识的多模式预测：CONNECT-ME 研究
功能性磁共振成像 (fMRI) 和脑电图 (EEG) 可能揭示意识障碍 (DoC) 患者的残留意识，这反映在有关慢性意识障碍的文献中。然而，急性意识障碍很少被研究，尽管识别残留意识是重症监护病房 (ICU) 临床决策的关键。因此，前瞻性、观察性、三级中心队列、诊断性 IIb 期研究“使用脑电图和 fMRI 进行神经重症监护队列研究中的意识”(CONNECT-ME，NCT02644265) 的目的是评估 fMRI 和脑电图在 ICU 中识别急性意识障碍的残留意识的准确性。2016 年 4 月至 2020 年 11 月期间，对 87 名患有创伤性或非创伤性脑损伤的急性意识障碍患者进行了反复临床评估、fMRI 和脑电图检查。通过视觉分析、频带分析和支持向量机 (SVM) 意识分类器评估静息态脑电图和外部刺激下的脑电图。此外，还评估了典型静息态 fMRI 网络内和网络间静息态连接。接下来，我们使用研究入组时的 EEG 和 fMRI 数据，采用两种不同的机器学习算法（随机森林和带线性核的 SVM）来区分研究入组时和转出 ICU 时（或死亡前）处于微意识状态或更好（≥ MCS）的患者与昏迷或无反应觉醒状态（≤UWS）的患者。使用曲线下面积（AUC）评估预测性能。在 87 名 DoC 患者（平均年龄 50.0 ± 18 岁，43% 为女性）中，51 名（59%）在研究入组时≤UWS，36 名（41%）≥ MCS。31 名（36%）患者在 ICU 死亡，其中 28 名患者停止了生命维持治疗。 EEG 和 fMRI 可预测入选研究和转出 ICU 时的意识水平，最大 AUC 分别为 0.79（95% CI 0.77–0.80）和 0.71（95% CI 0.77–0.80）。基于组合 EEG 和 fMRI 特征的模型可预测入选研究和转出 ICU 时的意识水平，最大 AUC 分别为 0.78（95% CI 0.71–0.86）和 0.83（95% CI 0.75–0.89），阳性预测值和灵敏度均有所提高。总体而言，两种机器学习算法（SVM 和随机森林）的表现同样出色。总之，我们建议 ICU 中的急性 DoC 预测模型应基于 fMRI 和 EEG 特征的组合，而不管使用哪种机器学习算法。
实现人工智能
基于来自人类的证据，计算策略寻求识别与意识紧密相关甚至必然相关的特征，以便它们推广到人工系统。鉴于其他方法面临严重障碍，计算策略已被证明很受欢迎。基于与有意识的人类的行为和表面认知类比的推理（Dung，2022；Tye，2017）在动物意识研究中很常见，但这种推理是有问题的，因为人类和人工智能系统在身体构造和因果历史方面通常被认为差异太大，而无法将过多的权重放在这种类比上（Shevlin，2020）。此外，基于口头报告的推论也是有问题的，因为不清楚如何从人工智能系统中引出真正内省的报告（Birch & Andrews，2023）。1此外，由于人工智能系统缺乏大脑，使用意识的神经生物学理论似乎行不通。因此，完善意识的计算理论并探索如何将它们推广到人工智能系统是重要的研究重点。然而，尽管计算策略有着普遍的前景，但它面临着若干挑战。首先，计算主义是否正确并不明显——也就是说，尚不清楚实现正确类型的计算是否对意识足够（且必要）（Anderson & Piccinini，2024 ；Piccinini，2020 ）。其次，即使计算主义是正确的，哪种意识计算理论是正确的仍然是一个悬而未决的问题，例如全局工作空间理论（Mashour 等人，2020 ）或感知现实监控理论（Lau，2022 ）。第三，即使我们同意正确的计算理论，也不明显需要什么来实现必要的计算（Chalmers，1994 、2011 ）。下面，我们将重点讨论第三个挑战（计算实现），但值得简要评论一下前两个挑战。关于第一个挑战，正如 Sebo 和 Long（2023）所指出的，计算主义有两种显著的替代观点。第一种观点称为生物基质观，该观点认为意识必然依赖于生物的碳基基质。例如，如果意识与某种大脑状态类型相同（Place，1956；Smart，1959），则这种观点可能是正确的。第二种观点称为生物功能观，最为突出的倡导者是 Godfrey-Smith（2016、2020），该观点认为意识依赖于细粒度的生物功能，如新陈代谢、系统范围的同步或其他功能，这些功能的实现依赖于神经元的物理特征或大脑生物化学的具体情况。 2 这种观点是功能主义的，但不是计算主义的（例如，Piccinini，2020，第 14 章），因为标准数字计算机无法实现这些功能。在下文中，我们很少排除生物学基础或功能观点。然而，正如 Sebo 和 Long（2023）指出的那样，由于许多研究人员都是计算主义者，因此计算理论对人工意识意味着什么就显得尤为重要。例如，最近一份关于人工意识的有影响力的报告甚至从一开始就假设计算主义是正确的（Butlin 等人，2023 年）。此外，前面的非计算主义观点经常与我们将在这里讨论的观点相混淆：计算实现存在实质性限制。然而，我们认为，这些是不同的观点，由不同的论据支持。在下一节中，我们将进一步阐明非计算主义与计算实现存在实质性限制的观点之间的区别。关于第二个挑战，我们注意到，最近的研究在不同的计算理论可能对人工意识意味着什么的问题上取得了迅速进展（Butlin 等人，2023 年）。希望这项工作可以为基于证据的评估提供信息
脑损伤后长期意识障碍
即使患有 VS 的人在家人说了或做了某事后微笑、流泪、改变面部表情或转动眼睛，这在现阶段可能只是巧合。但是，如果这种情况经常发生，或者这种行为似乎是有意针对周围环境的（例如，在有人说出物体的名称后试图伸手去拿物体），向临床和护理团队提及这一点可能会有所帮助。您还可以讨论记录您与亲人的互动并与临床团队一起审查记录的选择。
B-Man Stra/TAC模型是新的，全面的，旨在取代以前的意识和思想理论。
关键思想是自然选择已经安排了它，因此阳性的elauno表明了繁殖势的增加，而负相反。有机棒是心灵的一部分，享有积极的elauno，但遭受了负面版本，它很痛苦，有机棒对此非常反对。例如，如果您折断骨头，则疼痛，负elauno将表明繁殖潜力的丧失，并且除非采取行动，否则潜在的损失将变得真实。疼痛压力有机孔提出溶液。
Technodelics 开放博士职位，通过合并来诱导自我意识的改变状态
虚拟现实、迷幻药和机器人技术。认知神经科学实验室（Olaf Blanke：https://www.epfl.ch/labs/lnco）开设了一个新的博士职位，研究自我意识状态改变，特别是灵魂出窍体验（OBX），使用虚拟现实（VR）、机器人和人体运动平台等技术，结合迷幻药和高密度脑电图记录，揭示注意力和社交大脑机制对幻觉的影响。该项目是我们技术实验室主要研究工作的一部分，技术实验室是一种新的神经技术方法，用于诱导高度特异性和精细滴定的意识状态改变。项目描述：最近，对迷幻药（如裸盖菇素）引起的意识状态改变的研究重新兴起，包括自我意识状态改变（即自我消解）和治疗效果。布兰克实验室率先使用新技术，通过实验诱导自我意识改变状态、自我消解和相关精神状态，如灵魂出窍体验 (OBX)，特别是脑刺激 (Blanke 等人，Nature 2002)、沉浸式虚拟现实 (Lenggenhager 等人，Science 2007；Aspell 等人，Psychological Science 2013；Noel 等人，Cognition 2015)、机器人技术 (Ionta 等人，Neuron 2011；Blanke 等人，Neuron 2015)，以及运动平台上的前庭刺激 (Wu 等人，iScience 2024)。这种方法被称为技术节点，正如我们最近所指出的，与基于药理学的传统迷幻方法相比，它在研究自我意识改变状态方面具有多项优势（Bernasconi 等人，《自然协议》2022 年）。该博士项目旨在将迷幻药与技术节点相结合，通过在受控实验条件下研究精神药理学干预的效果，这些实验条件是通过沉浸在丰富的 VR 场景中，通过精确管理的机器人和/或前庭刺激来提供，从而诱导良好控制和细粒度的自我意识改变状态（OBX、自我消解和相关心理状态）。我们将开发新的行为（心理物理学、认知心理学）和神经测量（高密度脑电图）。我们还将研究通过机器学习和大型语言模型的技术创新来丰富该项目的可能性，例如通过集成我们最近开发的完全自动化的基于 AI 的聊天机器人面试系统。要求：理想候选人应拥有工程学、计算机科学、神经科学或心理学硕士学位（或同等学历），并对认知系统神经科学、神经成像和电生理学有浓厚兴趣。之前从事过虚拟现实开发和实验、应用机器学习和/或非侵入性脑刺激工作者优先。工作环境：成功申请者将加入由 Olaf Blanke 教授领导的 EPFL 认知神经假体学教授团队。该实验室是日内瓦蓬勃发展的神经科学社区的一部分，位于美丽的生物技术园区，
人工意识可以实现吗？人类大脑的经验教训
我们在此从进化的角度分析开发人工意识的问题，以人类大脑的进化及其与意识的关系作为参考模型或基准。这种分析揭示了人类大脑的几个结构和功能特征，这些特征似乎是实现类似人类的复杂意识体验的关键，当前的人工智能 (AI) 研究在尝试开发能够进行类似人类意识处理的系统时应该考虑到这些特征。我们认为，即使人工智能由于内在（即结构和架构）和外在（即与当前科学和技术知识阶段有关）原因而无法模拟人类意识，从大脑的那些使类似人类的意识处理成为可能和/或对其进行调节的特征中汲取灵感，也是开发有意识的人工智能的一种有前途的策略。
意识的量子理论
Penrose-Hameroff方法是创造一种量子意识理论的迷人尝试。这个概念最初是在皇帝的新思想中提出的（Penrose，1989年），后来又在《阴影》（Penrose，1994）中提出。penrose-hameroff将该理论称为精心策划的客观重新分解（ORT OR）。许多科学家认为，大脑和意识类似于计算机的操作。意识在某种程度上是一种简单神经元之间的一种复杂计算，每个神经元都接收并将突触输入整合到一个类似位的触发的阈值中。Roger Penrose的理论与Stuart Hameroff的概念有关，其中主要重点是称为微管的蛋白质聚合物。它们也是细胞结构细胞骨架的主要成分。作为Garrett Birkhoff和John von Neumann观察：作为Garrett Birkhoff和John von Neumann观察：
Functional near-infrared spectroscopy: A novel tool for detecting consciousness after acute severe brain injury
In the intensive care unit (ICU), unresponsive patients with acute brain injury may retain a higher level of consciousness than apparent at the bedside. Our study highlights the utility of functional near - infrared spectroscopy (fNIRS), a portable optical neuroimaging device, for detecting the neural signatures of conscious processing. We identified resting - state networks, sensorimotor and auditory processing, and command - driven brain activity at the individual level in healthy participants. Moreover, we applied fNIRS to detect preserved consciousness in three severely brain - injured ICU patients and found that one patient had fully preserved awareness despite lacking behavioral signs of consciousness. Our study highlights the potential of fNIRS as a valuable tool for identifying hidden cognitive states in patients following serious brain injury.