皮层神经元类别与递归曲率坍缩：一种关于意识动态的神经生物学模型

《Theory in Biosciences》：Cortical neuron classes and recursive curvature collapse: a neurobiological model of conscious dynamics

　　

摘要

要理解在不确定性、冲突和干扰条件下，意识认知如何保持稳定，就需要一个能够将神经动态与不断变化的表征状态的几何结构联系起来的框架。在此，我们提出了递归信息曲率模型（RIC），这是一种神经几何框架，其中意识获取被建模为分层信息流形上轨迹的稳定状态。在该框架中，递归增益、符号熵分散以及循环层面的时间一致性共同决定了神经活动是保持在有助于信息闭合的稳定状态中，还是趋向于崩溃。我们通过一个有效曲率指数\(\mathcal{K}(t)\)来量化这种平衡，该指数是相对于一个设定的临界边界\({\mathcal{K}}_{\text{c}\text{r}\text{i}\text{t}}\)定义的，同时还利用基于循环的时间统计量来衡量具有相位组织的循环稳定性。这一理论整合了三个相互关联的几何层：用于精确加权区分度的费希尔层、用于方向依赖性转换成本的芬斯勒层，以及用于相位编码递归协调的厄米层。此外，我们还提出了机制假设，将可识别的皮层神经元类型，包括镜像回路、富含冯·埃科诺莫神经元的显著性区域、TPJ心理化神经元群以及前额叶相位调节中枢，与特定类型的曲率控制联系起来。为了将这一框架与数据相结合，我们为增益、符号熵结构、循环不稳定性和有效曲率制定了适合测量的估计方法，并通过基于EEG的简化实证分析表明，对几何结构敏感的神经状态空间代理指标与道德判断偏差有关，而更广泛的社会中介效应则无法仅通过这一简化指标来体现。因此，RIC为在理论、实证及应用层面研究意识动态的稳定性、崩溃及其恢复过程提供了正式且实用的框架。