两个AI“助手”对战，或可揭开唤醒意识的关键

这项发表于《自然·神经科学》的研究提出了一种创新方法：利用一对协同工作的AI模型探索意识的神经基础。第一个模型（称为“黑箱”）基于68万段人和动物的脑电图（EEG）数据训练而成，能准确区分清醒、睡眠、植物状态及深度昏迷等不同意识水平；第二个模型（称为“透明脑”）是一个符合生物学原理的人脑计算仿真系统，它不断调整自身参数，试图‘欺骗’黑箱模型，使其误判其生成的脑电信号来自真实清醒或昏迷状态。研究人员随后分析‘透明脑’在成功模拟无意识脑电图时所依赖的关键参数。结果验证了部分已知机制，更关键的是发现了两项全新线索：一是基底节中的‘外侧苍白球’与纹状体之间的连接减弱，会显著增加产生无意识脑电图的可能性，该发现已通过意识障碍患者的脑成像数据得到证实；二是无意识状态下，抑制性神经元之间的信号耦合反而增强，这一预测也通过对比昏迷死亡者与非昏迷死亡者的脑组织数据获得支持。此外，模型还预测刺激‘丘脑底核’可能促发意识恢复。虽然目前尚无针对意识障碍患者的临床深部脑刺激试验，但研究人员借助颈部肌张力障碍患者接受该靶点刺激后的脑电数据发现，刺激后其意识评分升高——提示该靶点值得进一步临床验证。团队正筹备开展相关临床试验。该方法还可拓展至其他疾病（如抑郁症）研究，只需更换训练数据即可构建对应AI对；甚至有望用于跨物种意识机制比较，推动意识科学从现象描述走向机制解析。