Consciousness science: where are we, where are we going, and what if we get there?
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the biophysical basis of consciousness remains a substantial challenge for 21st-century science. This endeavor is becoming even more pressing in light of accelerating progress in artificial intelligence and other technologies. In this article, we provide an overview of recent developments in the scientific study of consciousness and consider possible futures for the field. We highlight how several novel approaches may facilitate new breakthroughs, including increasing attention to theory development, adversarial collaborations, greater focus on the phenomenal character of conscious experiences, and the development and use of new methodologies and ecological experimental designs. Our emphasis is forward-looking: we explore what “success” in consciousness science may look like, with a focus on clinical, ethical, societal, and scientific implications. We conclude that progress in understanding consciousness will reshape how we see ourselves and our relationship to both artificial intelligence and the natural world, usher in new realms of intervention for modern medicine, and inform discussions around both nonhuman animal welfare and ethical concerns surrounding the beginning and end of human life.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,031 |
| Communication savante | 0,012 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».