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Nature:科学家首次利用深度学习量化人类意识

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【新智元导读】一项由韩国、比利时等合作的最新脑科学研究发现,利用深度学习可以量化意识,研究对睡眠、麻醉、脑损伤等不同状况都获得了实验数据。

这次的研究,是通过深度学习算法的AI方式来揭开谜题。

竟然!睡眠、全身麻醉、严重脑损伤等不同状况下的意识,都得了有效测量。

最近,由欧盟资助的一项有关HBP SGA3和DOCMA的项目研究取得了重大进展,已经可以量化人类意识。

论文题为《利用可解释的深度学习量化不同状态下的唤醒和意识》,发表在今年2月25日的《自然通讯》上。

在这项研究中,研究团队成功开创了一种可解释的意识指示器(EXPLAINABLE CONSCIOUSNESS INDICATOR,简称ECI),这种指示器能帮助科学家探索意识的不同组成部分。

意识将由两部分来描述:一部分叫做AROUSAL,即「清醒状态」,另一部分叫做AWARENESS,指人的「认知能力」。

也就是说,正常的人睁开双眼,就意味着这个人处于「清醒状态」。如果他有能力接收不同的指令,依照指令行动,则表明他具备了「认知能力」。

然而,在不同条件下,包括无梦的睡眠、有梦的睡眠、麻醉状态以及严重的大脑损伤,人们具有不同水平的意识能力。

这项研究正是使用了睡眠、全身麻醉、严重脑损伤共3类实验数据,分别获得了6个、16个和34个观察样本。

到目前为止,这是第一个对意识进行量化的研究,实验得到了较为可靠的数据。

不过,论文合作者、列日大学昏迷研究小组主任OLIVIA GOSSERIES表示,「想要在临床实践中应用这项新工具,并开发出线上实时工具,还需要更多的研究。」

研究是如何在ECI的帮助下进行的?这是ECI意识指示器框架示意图:

它的工作原理可以分步解释为:

第二步,转换后的3D特征被用于卷积神经网络的两种意识成分:「清醒状态」和「认知能力」,在每种意识状态下,脑电图数据被训练成两类:低类和高类。

最后一步,研究使用分层关联传播(LRP)检查模型已经学习了哪些大脑信号,以及它为什么会做出这样的决定。

研究人员表示,这种新型的研究工具是一种可靠的「鉴别器」,是衡量意识的一种客观工具。

与此同时,ECI还具有提升不同环境下病患临床护理水平的潜力,例如,在手术过程中监测麻醉诱导状态和诊断昏迷或植物人状态。

研究显示,大部分状态的「清醒程度」和「认知能力」是一致的,上图表现即「清醒状态」和「认知能力」栏有相同的「+」和「-」。

但是,快速眼动睡眠状态(REM)和氯胺酮引起的麻醉状态有较低的「清醒程度」和较高的「认知能力」,这两种状态和其它的状态有显著的区别。

该论文的第二作者、韩国高丽大学AI系的SEONG-WHAN LEE教授表示,论文展示了全球首创的ECI意识测量,是一种可以同时量化「清醒程度」和「认知水平」的新技术。

在生理状态中,第1类,正常的醒着状态是高「清醒程度」、高「认知能力」;第2类,做梦的快速眼动(REM)睡眠状态是低「清醒程度」、高「认知能力」;第3类,无梦的非快速眼动(NREM)睡眠状态是低「清醒程度」、低「认知能力」。

在药理状态中,第4类,氯胺酮麻醉是低「清醒程度」、高「认知能力」;第5类,异丙酚或氙气诱导麻醉是低「清醒程度」、低「认知能力」。

在病理状态中,第6类,微意识状态(MCS)是高「清醒程度」、高「认知能力」;第7类,无行为能力的微意识状态(MCS*)是高「清醒程度」、高「认知能力」;第8类,无反应性觉醒综合征状态(UWS)是高「清醒程度」、低「认知能力」。

此外,大脑的顶叶区域和人的「清醒程度」、「认知能力」的衡量最具相关性。

本次合作成果颇丰,展示了EBRAINS共享数据平台工具,在研究大规模的人类神经图像集方面非常有效。

未来,研究量化意识的专家借助HBP小组的一些成果,继续发展数字神经科学和脑科学。


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