主動推理在意識覺知中的作用

The role of active inference in conscious awareness

主動推理在意識覺知中的作用

https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12677518/pdf/pone.0328836.pdf

摘要

主動推理（active inference）是一種基于第一性原理的框架，用于建模有感知能力的代理（sentient agents）的行為，現正開始應用于意識研究。該框架產生的一個假設是：主動推理是意識內容變化的必要條件。作為一個廣泛的對抗性合作（adversarial collaboration）的一部分，該合作涉及多個相互競爭的意識理論，主動推理將與其他兩個意識理論進行對比，這兩個理論均不認為主動推理是意識的必要條件。因此，我們在此呈現一項研究協議（Study Protocol），該協議旨在使用運動誘導盲視（motion-induced blindness）范式的精心控制的改編版本來測試主動推理假設。在該范式中，“主動”（active）條件（具有更豐富的主動推理）與“被動”（passive）條件形成對比。在主動條件下，參與者在目標刺激從意識中消失后，將注視方向轉向該目標刺激，并報告其后續重新出現。在被動條件下，參與者保持中央注視，而刺激陣列則在視覺場上移動（基于在主動試驗中獲取的眼動追蹤數據，對主動條件進行回放）。在兩項實驗中，我們計劃調查主動和被動條件下目標的重新出現，以評估主動推理對意識覺知的貢獻。結果最終將與其他所有作為整體對抗性合作一部分開展的實驗結果一同考慮。

引言

預測處理理論對大腦功能和行為的研究在過去二十年中在認知科學領域引起了廣泛興趣[1–5]。最近，預測處理被倡導作為意識理論發展的系統性基礎[6–9]。在本研究協議中，我們描述了兩項實驗，這些實驗旨在測試一種新型意識理論，特別是源于主動推理（active inference，AI-C）的意識內容變化理論，該理論是預測處理的基于第一性原理的表述。該理論將與其他兩個意識理論進行對比，作為由Templeton世界慈善基金會“加速意識研究”倡議資助的五個此類項目之一，由INTREPID聯盟領導的國際對抗性合作的一部分。

主動推理提供了一個規范框架，用于理解自組織系統如何采樣其世界以解決不確定性并占據其特征狀態[9–12]。主動推理（及其伴隨的過程理論）符合自由能量原理，作為適應性、自組織行為的解釋[13,14]。從這一視角來看，自主代理（如人類）以最小化變分自由能量界（驚奇或自信息）的方式行動，隨著時間推移，給定一個關于感官結果與導致這些結果的潛在狀態之間概率映射的（生成）模型。此類代理推斷潛在狀態，并且至關重要的是，推斷策略以選擇性地采樣符合其對未來感官輸入期望的感官數據，從而為它們的模型積累證據，從而為其自身存在積累證據（參見自證；[15]）。由推斷策略指定的感官結果的主動采樣形成了廣泛的代理類別，可以發生在運動行動中，例如眼動或頭部運動，或者心理行動中，例如決定分配空間或特征注意。

與其他意識理論[16]相反，例如預測處理家族中的理論，如神經表征主義（NREP）[17,18]，以及不同類型的理論，例如整合信息理論（IIT）[19,20]、全局工作空間[21,22]和高階思想理論（HOT）[23,24]，主動推理暗示，在推斷策略下的感官領域的主動采樣旨在減少關于（實際或預期）感覺原因的不確定性。例如，在視覺領域通過眼動或其他運動的采樣，或者通過心理主動推理，即選擇性注意分配，將基于關于實施此類策略將提供的信息增益的信念而發生。通過主動推理的不確定性減少表現為信念更新，這被假設為意識知覺變化的基礎。有理由相信主動推理涉及意識知覺，因為行動賦予知覺以第一人稱視角，并且因為主動推理可以幫助闡明意識科學中的許多發現，并幫助解決該領域的各種挑戰（綜述見[9]）。

意識內容主動推理理論（以下簡稱AI-C）陳述：主動推理是意識內容變化的必要條件；也就是說，如果意識內容發生變化，則存在主動推理，等價地，如果沒有主動推理，則意識內容沒有變化[8,9,25–32]。用一句口號來說，“看見就是注視”——意識中“看見”的東西只有在主動“注視”或“注意”時才能變化。這里，主動看見包括心理決策和規劃，例如選擇策略以隱蔽地注意空間位置或物體特征（伴隨對其他位置或特征的去注意）。注意，該理論是最小的，因為它不指定意識經驗生成的充分條件，留下了是否除了主動推理之外還需要其他因素的可能性。該理論與其他理論在本對抗性合作中形成對比，即NREP和IIT；這些理論不將運動或心理領域的決策和規劃作為意識經驗變化的必要條件；也就是說，這些競爭理論允許在沒有以主動推理形式描述的行動的情況下意識內容變化（盡管這些理論自然地以不同種類的神經活動運作）。競爭理論確實承認行動和注意在塑造意識經驗中的作用，例如我們注視或注意什么有助于塑造我們意識到的東西，但它們將訴諸其核心理論承諾之外的理論構造，以適應注意和運動活動如何影響意識。

如所述，AI-C表示主動推理是意識知覺變化的必要條件。在強解讀下，如果一個刺激可以在沒有主動推理的情況下變得有意識知覺，該理論將受到挑戰。這一基本主動推理假設與意識內容有關，以及從看見某物到看見另一物（或從看不見某物到看見某物）的變化底層機制是什么。這一最小主動推理理論的一個推論與完全廢除參與者的所有主動推理非常困難或可能不可能而不使他們完全無意識的事實有關。這是因為主動推理包括非常廣泛的活動類別，本質上是任何策略引導的增益控制（或精度控制）在諸如人腦的系統中任何地方（注意，這為許多類型的活動留下了空間，這些活動正式來說不是策略引導的，例如解釋、意象和自上而下預測的生成）。這一推論指定了理論對主動推理在某種程度上減少但未廢除的情況的含義，導致假設：隨著主動推理減少或不太自信（即精確）的主動推理，意識內容的變化將被阻礙、減慢或阻止。這一理論后果的動機在于策略信念的精度，其中具有精確預期結果的策略將為相關信念收集更多證據。例如，如果被動注視的策略——即暫停主動推理——與主動注視特定目標的策略形成對比，那么AI-C以強烈信心預測，在后一種情況下意識內容應得到促進。本研究協議中描述的實驗將測試AI-C的這一后果。競爭理論NREP和IIT在同一方向做出預測或無變化預測，并且信心較低，因為它們不規定策略引導的行動作為意識變化的必要條件，但承認行動可能改變意識經驗。

當前研究

在這里，我們描述了一組兩項實驗，這組實驗構成了四個研究協議（將分別發表）之一，每個協議均基于本次對抗性合作中正在測試的三個主要意識理論（AI-C、IIT和NREP）之一的預測而開發。

如上所述，對AI-C假設的測試通過在一種“被動”條件下限制主動推理來進行，并將其與“主動”條件形成對比，在主動條件下，主動推理會導致選擇具有高預期信息增益的行動策略，預測是主動條件將促進對目標的意識覺知。我們將在運動誘導盲視（MIB）范式中追求這一想法，在該范式中，由于全局圖案的運動，一個靜止的外周目標變得不可見。我們將對比主動采樣（通過外顯眼動）與被動采樣（眼睛保持在注視點），關鍵在于參與者暴露于相同的視覺輸入和視網膜激活，并且其他任務、注意和期望相關因素保持恒定。為了評估AI-C的關鍵預測，即意識內容的變化將在主動條件下更早系統性地發生，事后報告將評估被動處理的感官輸入變化是否比主動采樣的變化被知覺得更晚。

在本研究中，我們采用了兩項實驗來評估這些MIB主動-被動差異（有關對抗性合作中考慮的三個理論（IIT、AI-C、NREP）的更具體的操作化預測，請參見下文的“操作假設”部分）：

實驗A：意識經驗的變化是否在主動條件下比被動條件發生得更早？本實驗將測試MIB的持續時間是否在主動和被動條件下有所不同。如果條件之間沒有差異，或者MIB在主動條件下持續更長，那么這將是對AI-C的有力反證。如果MIB在被動條件下持續更長，這將主要支持AI-C。

實驗B：行動是否改善對向后掩蔽刺激的敏感性？本實驗將MIB與目標刺激的一種向后掩蔽相結合。如果目標被向后掩蔽以在被動條件下排除知覺——通過在目標接近視覺場的中央凹區域時移除目標——AI-C預測，當在主動條件下應用相同的掩蔽設置時，目標仍將被知覺。如果條件之間沒有差異，或者被動條件導致知覺識別改善，這將是對AI-C的反證；否則，這將提供證據表明行動促進意識覺知，從而在該意義上主要支持主動推理預測。

兩項實驗還將配備自主神經和神經調制（即心臟和瞳孔）活動的測量，以調整任何可能被視為混淆條件特異性差異的注意設置差異（例如喚醒）。此外，在靈長類動物中，正常條件下的注意選擇性采樣通常與運動活動相關（如彈道性掃視或微掃視，以及眼眨和瞳孔擴張與收縮），因此本研究不僅將記錄主動條件下的掃視（用于被動條件下的回放），還將全程記錄微掃視、瞳孔直徑和眼眨，以量化兩種條件之間的差異（如在被動和行動條件下注視相關位置時的微掃視）。

在本研究協議的語境中，主動推理下的注意概念在整體辯證中發揮重要作用。在文獻中，多項研究調查了傳統觀念下的注意是否可能與意識分離（綜述見[33]）。這項研究可能有助于解釋當前研究的發現，因為如果確實存在沒有主動推理所構想的注意性心理行動的意識知覺變化，那么主動推理就不是意識的必要條件。然而，對于主動推理來說，注意（從技術上理解為策略引導的精度控制）構成了比標準文獻中更廣泛的類別，以至于任何種類的精度控制，包括運動主動推理和任何種類的心理主動推理，從技術上都算作注意處理。因此，對于AI-C來說，迄今為止暗示分離的發現需要在這種更廣泛的注意概念的光照下進行討論。在這里，AI-C確實與這些發現一致是合理的，因為即使日常觀念的注意不存在，主動推理仍可能在意識中發揮作用——盡管需要對此做出完整論證。在本次對抗性合作的語境中，這一辯證將在對主動推理注意概念與NREP和IIT理論負責人所青睞的注意概念的批判性比較分析中展開。

當前研究在對抗性合作中的語境

將對AI-C的這一測試置于INTREPID對抗性合作的更廣泛語境中進行語境化是非常重要的；這是因為對抗性合作的科學預期可能不同于更常見的科學項目。對抗性合作旨在區分不同理論，而不僅僅是單獨測試理論；這意味著實驗的設計是針對每個理論都有預測的情況。在科學發展的早期（前范式）階段，理論在解釋目標和理論構造上可能相對多樣，因此可能會設計出一組相當多樣的實驗，每個實驗都比其他理論更直接地測試一個理論。因此，一個理論可能對給定實驗做出明確且自信的預測，而其他未被直接測試的理論則需要訴諸某些輔助假設來生成預測。這可能導致某些理論的預測雖然有方向性，但信心較低（由于添加輔助假設增加了復雜性）。此外，努力定義所有理論都能有預測的測試可能會導致妥協，使得這些測試實際上并非強烈相關于理論的主題，而是與更外圍的預測相關（例如，可能涉及特定的神經元反應，而不是范式意識科學中的發現）。

測試多樣化理論相關的挑戰可以通過采用多實驗策略來緩解，即不同實驗更多地針對一個理論的關鍵理論預測而非另一個理論。綜合起來，這些實驗將產生一組平衡的結果，涉及一系列能夠仲裁感興趣理論的預測。對抗性合作的整體結果將取決于對這些結果的討論，結合每個理論負責人在預注冊中的預測及其相關信心（這些信心用于加權給定實驗結果對自身理論的相關性），以及任何混淆因素和不可預見元素的意義。在這一語境中，一些實證結果可能僅導致理論之間的適度區分，而其他結果可能導致更鮮明的區分；然而，對每個理論的影響在每個實驗的結果被結合之前不會清晰。因此，在所有實驗結束并在其結果在單一的總體分析框架下完全整合之前，不要對對抗性合作的結局做出判斷是很重要的。除了概念解釋之外，貝葉斯對抗性合作分析框架可以正式描述這些情景，并為每個理論在所有實驗中的預測（包括預測信心）提供數值結果，并將即使是差異很大的理論相互比較（只要每個理論對所有實驗都有某些預測）（見[34]，該文還綜述了對抗性合作的科學哲學）。

進一步注意，在對抗性合作的邏輯中，目的是區分所涉及的理論。這樣做的好處是為該領域的研究者提供一個證據基礎，以決定最相信哪個理論，或將自己的研究時間和資源投入哪個理論。一個潛在局限是，結果不一定對對抗性合作之外的理論具有實質性信息價值；例如，可能存在另一個理論，其預測與對抗性合作中的一個理論重疊。因此，從這樣一個額外理論的視角來看，這些發現可能并不令人感興趣，即使它們確實強烈區分了所涉及的理論。

在當前的對抗性合作（TWCF ARC INTREPID）中，設計了三項主要實驗，其中一項（在本研究協議中描述）與AI-C相關。所有三個理論對每項實驗都有預測（信心程度不同），目標是結果能夠將一個理論與其他兩個區分開來。完整的預測表已在預注冊中公開[35]，我們在下文的“操作假設”部分列出了我們實驗的預測表細節，并為整個預測集的示意圖提供了語境。我們建議讀者參閱預注冊和其他研究協議，以了解其他實驗的細節。

材料與方法

目的

本研究的目的是使用運動誘導盲視（MIB）中的外周目標，對比被動條件和主動條件。在主動條件下——參與者報告刺激初始消失（從覺知中淡出）之后——他們將被提示向先前觀察到的目標位置進行掃視。這一掃視被視為外顯主動推理的表現。在被動條件下，在報告消失之后，通過移動刺激陣列（包括網格）來“回放”掃視的感官后果，同時保持中央注視。被動回放將基于在主動條件下通過眼動追蹤記錄的眼動軌跡，從而確保跨條件的視覺刺激相同。在每個條件下，參與者將被指示——通過按鍵——當目標在意識中重新出現時進行指示（見圖1）。

狀態與時間線

在2020年下半年，由Cyriel M. A. Pennartz主持的兩場Templeton世界慈善基金會在線研討會導致了（1）TWCF INTREPID聯盟的形成，（2）選擇并完善能夠仲裁源于IIT、NREP和AI-C假設的實驗范式。從此，該聯盟最初開始試點，測試實驗在調解理論之間的可行性和可行性。2021年中，Monash大學的實驗團隊召開會議，與來自Friedrich Schiller University Jena的Gyula Kovács達成一致，為INTREPID聯盟的一組實驗形成復制實驗室（對結果保持中立），這些實驗測試主動推理對意識內容變化的必要性。2021年末，Monash實驗室進行了眼動追蹤和行為組件的原理證明試點。該設計隨后在OSF上預注冊（https://osf.io/35rhx），作為更大、多實驗結構化對抗性合作的一部分（https://doi.org/10.54224/20646）。目前，兩項實驗的試點和范式開發已完成，數據收集正在進行中。

基于這一過程，本文所述實驗構成了四個將要發表的協議之一，每個協議描述源于正在測試的三個理論（AI-C、IIT和NREP）預測的實驗。展望未來，與共同設計原則一致，本出版物之后的實驗協議任何修改將由墨爾本和耶拿數據收集地點的兩個團隊之間達成一致，并由三位INTREPID聯盟理論負責人（Karl J. Friston、Cyriel M. A. Pennartz和Giulio Tononi）處理。每項修改將在實驗報告中記錄，標識具體變化和理由。一組一般分析原則將在研究開始前達成一致；然而，分析管道將在每個實驗室單獨開發和運行，以減輕潛在的特殊分析決策對結果的偏倚。這一過程將由INTREPID聯盟的數據分析和復制委員會（DARC）監督。

參與者、樣本量、納入/排除標準以及停止規則

實驗A和實驗B將在Monash大學意識與冥想研究中心（Monash Centre for Consciousness and Contemplative Studies，澳大利亞墨爾本）和Friedrich Schiller大學心理學研究所（德國耶拿）并行進行。將使用相同的刺激材料和程序腳本，在相同的設備設置和非常相似的條件下運行實驗。

參與者將通過各機構的內部招募系統從學生和教職員工中招募。也可通過基于傳單回復的電子郵件方式從一般公眾中招募。墨爾本的參與者將以課程學分或20-50澳元的形式獲得時間補償；耶拿的參與者將以歐元類似金額或部分課程學分的形式獲得補償。兩個研究地點均已獲得各自大學人類研究倫理委員會的倫理批準（Monash人類研究倫理委員會——倫理編號：29238；Friedrich Schiller大學倫理委員會——倫理編號：FSV 22/093）。

最近在MIB范式中部署眼動追蹤和瞳孔測量的MIB研究[36]旨在達到55名參與者的目標樣本量，以在效應量η2p = .13的情況下獲得至少80%的統計功效；我們將采用這一樣本量作為數據收集的停止點。參與者必須具有正常（或矯正至正常）的視力和聽力，年齡在18至45歲之間。此外，參與者必須表現出計算機素養，并在預測試階段能夠至少保持5秒的恒定注視，并遵循基于注視的凝視策略。如果受試者（1）報告曾患中風或其他神經系統疾病；（2）目前正在服用精神活性藥物；或（3）目前正在接受心理健康治療，則將被排除參與。

在實驗A中，如果參與者在超過50%的試驗中未能報告消失，或者在報告消失的試驗中超過25%未能產生重新出現響應，則將被排除。在實驗B中，如果參與者未能達到刺激重新出現<50%的掩蔽邊界，或者換言之，如果他們未能達到刺激覺知的閾值，則將被排除。這里“掩蔽邊界”描述了一個以刺激為中心的虛擬圓圈。如果參與者的注視進入該區域，刺激將物理消失。相同的50%拒絕標準將適用于報告的消失，同樣，如果參與者因任何原因未能完成>25%的試驗（包括注視、預提示期；后提示期），將被排除在數據分析之外。此外，不符合下文“數據預處理”部分列出的行為、眼動追蹤（例如微掃視、眼眨和注視位置）排除標準的參與者也將被排除在進一步分析之外。當超過這些拒絕標準的參與者總數達到上述定義的停止點時，參與者數據收集將被視為完成。

實驗A：運動誘導盲視后重新出現的時間

設計、刺激和程序。本實驗采用被試內設計，對比由運動誘導盲視（MIB）導致主觀不可見的刺激重新出現時間上的差異。MIB任務將結合眼動追蹤進行，以產生主動注視塊和被動觀看塊（其中主動注視被精確回放）。

我們將使用Racially Diverse Affective Expression（RADIATE）面部刺激集[37]。我們僅使用中性面部作為刺激集，移除中性情緒狀態準確率低于80%的任何刺激。這留下108張不同身份的刺激圖像（以及一張僅用于指導目的的圖像）。在每次試驗中，刺激將偽隨機采樣，并施加約束：參與者不會看到特定身份連續重復超過兩次。每個目標刺激將被轉換為灰度，縮放到200x200像素，并使用SHINE工具箱[38]進行亮度匹配。所有圖像將被包圍在一個以面部形狀為中心的橢圓掩蔽中。為了校正掩蔽造成的亮度差異，每個刺激圖像的亮度將被縮放以匹配RGB值為100（+/- 0.1%）；顯示器的背景顏色也將匹配此值。

目標刺激將在距中央注視點9度視覺角度的隨機選擇的極角（1–360度）呈現。在每次試驗中，一個藍色中央注視點將出現在刺激后面，一個填充整個屏幕的十字圖案將以2.7秒/周期的速度旋轉，與先前工作一致[39]。由于在本設計中，目標在被動情況下將被移動到中央注視后保持靜止，或在主動情況下被參與者中央凹注視，最終在兩種條件下它都將填充視覺場的中心。這意味著中央注意資源最終將被分配給它，即使在被動條件下它也會變得可見。這與主動推理一致，因為注意是一種（隱蔽的）行動形式。然而，本實驗的核心在于外顯行動（眼動）的角色，同時認識到在任務的某個時刻被動條件下也會部署隱蔽注意資源。

實驗A的會話將分為三個部分：

訓練。一個關鍵考慮——無論是在眼動追蹤數據的分析中，還是在使用眼動追蹤數據構建視網膜匹配回放時——是確保時期不被額外的掃視眼動中斷。因此，在兩項實驗中，我們將采用類似于Kaunitz等人使用注視事件分期的研究中報告的訓練程序[40]。在標準校準和驗證程序之后，參與者將被教導保持注視在中央注視點上，隨后是一個隨機位置的外周目標（9度視覺角度）。最初，參與者只需在每個目標上注視1秒，但每次試驗后，如果注視成功，目標將增加（+1秒），最多5秒。與先前工作一樣，這一程序應幫助參與者學會控制掃視和注視的節奏，從而在改變注視前花時間。在這一訓練階段，如果參與者未能保持目標時長的注視，將顯示警告。參與者將有最多20次20秒的試驗（總計最多約6.6分鐘）來達到這一訓練標準。如果參與者在訓練階段結束前無法達到5秒的最大值，他們將無法進入實驗的下一階段。訓練的最后部分將使用兩次試驗（每次20秒；總計40秒）演示物理移除刺激的知覺消失現象，以教導參與者區分潛在的瞬時消失和完全知覺消失（通常在暴露開始后約5–15秒發生）。考慮到指導時間，這一節最多需要10分鐘。

練習實驗。在訓練之后，參與者將被告知如何完成主動和被動試驗，然后正式實驗開始。為了確保參與者完全理解任務，他們將首先進行實驗的練習版本。這將是正式實驗的簡短版本，允許在實驗者監督下指導參與者完成任務。參與者將完成六次主動試驗和六次被動試驗，如果參與者未能成功完成超過一半的練習試驗，則重復練習。如果參與者未完成至少六次試驗（即使包括重復），他們將無法進入實驗的下一階段。在這一階段，參與者將在任何試驗中收到警告，如果：1）未達到屏幕中心注視的最小眼注視時間；2）在未被指示時注視目標。

正式實驗。在成功完成訓練和練習試驗后，參與者將在正式實驗開始前通過圖表提醒如何完成主動和被動試驗。參與者將被告知，在主動試驗中，提示將允許他們將眼睛移動到先前看到目標的位置；相反，在被動試驗中，提示是保持注視的指示。在每次實驗試驗中，參與者最初需要對中央點進行至少1.5秒的不間斷注視，然后才能給出響應。如果參與者無法在目標上保持超過1.5秒的眼注視，他們將無法完成試驗。如果參與者在這一時間段內注視外周目標刺激，試驗將自動結束（且不計為有效試驗）。然后，參與者將被要求在外周目標刺激完全消失時按鍵；在此響應后，經過短暫延遲（隨機抖動在500ms-1000ms之間），將通過中央注視點閃爍不同顏色給出提示，以信號下一階段。在主動試驗塊中，提示后，參與者將被要求注視目標位置。在被動塊中，參與者將被告知保持中央注視，同時整個視覺顯示（包括旋轉網格）相對于注視十字移動，最終以精確回放的方式將刺激定位為從主動塊中隨機選擇的試驗中的位置。關鍵的是，在本實驗版本中，參與者將被要求一旦意識到目標就立即響應，從而生成重新出現時間的估計。

每次試驗的最短持續時間為4秒（注視1.5秒；預提示延遲500 ms；后提示2秒），最長為20秒，試驗間間隔（ITI）隨機選擇在1.5–2秒之間（期間僅顯示中央注視點）。如果達到最大試驗時間——而未完成試驗的所有元素——該試驗將被從進一步分析中移除。每個條件將包括72次試驗，每24次試驗休息一次（一個試驗塊）。在每個塊中，將包括兩次捕獲試驗；這些試驗將偽隨機出現（除第一個和最后3次試驗外），并涉及刺激的物理消失。請注意，這些捕獲試驗將在參與者報告意識到這一消失時立即結束。主動和被動試驗塊將交替進行，即24次主動試驗后跟隨24次回放試驗，直到每種類型顯示144次（+12次捕獲試驗）。每張圖像在主動試驗中最多顯示四次。接受的主動回放將被帶入被動塊，但其向屏幕中心的運動軌跡角度將被隨機化。這將確保刺激可以在被動塊中回放，而不會導致與特定運動軌跡相關的系統性混淆。

實驗B：MIB目標掩蔽閾值用于重新出現、內容辨別和信心

設計、刺激和程序。實驗B重復實驗A的設計，但（i）加入向后掩蔽程序，以及（ii）引出刺激辨別和信心報告。當注視中心跨越目標刺激周圍的不可見圓形邊界時，將啟動刺激掩蔽。在主動條件下，邊界將保持在目標刺激周圍靜止；在被動條件下，邊界將隨著刺激（通過回放）向屏幕中心移動而跟蹤刺激（見圖2[右]）。圓形邊界的半徑將使用自適應階梯程序迭代擴展或收縮，該程序旨在識別刺激意識知覺的閾值（見圖2[左]）。此外，在實驗B中，參與者不會立即報告重新出現，而是在試驗結束時被詢問刺激是否重新出現。

在每次試驗后，如果參與者報告重新出現，他們將被要求在二元選擇中使用以下方式辨別被掩蔽的刺激：被掩蔽的刺激 + “不匹配”選項（參與者必須識別刺激與被掩蔽刺激匹配）；或從RADIATE刺激集中抽取的誘餌 + “不匹配”選項（參與者必須識別誘餌與被掩蔽刺激不匹配）。所有選擇陣列的一半將包含被掩蔽刺激，一半將不包含被掩蔽刺激。二元選擇中的每個刺激將在隨機選擇的選擇屏幕一側呈現。參與者將通過使用鼠標點擊滑塊來進行選擇。參與者將被告知，他們的光標從屏幕中心點擊的位置（選擇置于滑塊的兩端）將用于測量決策信心，點擊越靠近滑塊末端表示信心越大。該選擇屏幕將呈現直到參與者通過按鍵確認答案。

訓練。訓練階段將與實驗A相同。

練習實驗。練習階段將復制實驗A的階段，并添加關于刺激辨別任務、在進行掃視時刺激掩蔽以及試驗結束時選擇屏幕的額外指導。如果參與者在刺激辨別任務中錯誤選擇誘餌，將收到警告，以鼓勵正確的任務參與。

正式實驗。正式實驗遵循實驗A概述的相同一般程序，另外加入向后掩蔽、刺激辨別和信心報告程序。在主動試驗中，參與者在報告目標消失后將被提示向目標位置進行掃視。當眼注視跨越不可見掩蔽邊界時，刺激將消失。這一邊界的精確半徑將在逐試驗基礎上調整（見圖2），即在報告刺激重新出現的試驗后，邊界將在刺激周圍擴展（即在掃視中更早啟動掩蔽），或在報告刺激未重新出現的試驗后，邊界將在刺激周圍縮小（即在掃視中更晚啟動掩蔽）。試驗的數量和長度與實驗A相同。

數據收集程序

1. 行為數據。參與者將使用按鍵來指示外周目標的消失。當給出消失響應、啟動提示以及刺激被主動或被動中央凹注視時，將設置時間戳。這將允許從注視開始時精確提取回放注視軌跡。在實驗A中，參與者將被要求一旦意識到刺激就立即按空格鍵；在實驗B中，參與者將被要求在試驗結束后給出強制二元選擇，以報告刺激是否重新出現。如果報告重新出現，將擴展啟動掩蔽的不可見邊界；如果未報告，則收縮該邊界。如果報告重新出現，參與者將被問及后續關于刺激身份的問題。參與者可以選擇呈現的身份或“不匹配”選項。在50%的試驗中，試驗中顯示的身份將與這一試驗后問題中呈現的身份不匹配，這允許我們計算信號檢測理論測量指標。參與者的選擇還將基于其點擊位置產生信心測量（見圖3）。為了分析數據，我們將在心理物理覺知閾值上擬合線性混合效應模型。這將被量化 為模型下重新出現報告率為50%時的不可見邊界半徑，將主動 vs. 被動條件作為預測變量納入，可能包括潛在干擾變量作為協變量。將擬合類似模型來分析目標辨別的信號檢測理論測量指標以及決策信心。

試驗將被拒絕，如果：

1. 在試驗開始后<3秒內做出任何按鍵響應

2. 在提示后<250 ms報告重新出現時間

3. 在提示后>1秒報告重新出現時間

1. 眼動追蹤。實驗的雙眼注視和瞳孔響應數據將使用臺式SR Research Eyelink 1000系統（35 mm鏡頭）以1000 Hz的頻率采樣。測試將在隔音房間中進行，顯示器亮度將通過從屏幕四個象限測量的亮度值匹配跨記錄地點（墨爾本和耶拿），并考慮房間照明。參與者將就座，頭部固定在下巴托上，下巴托距刺激呈現屏幕105.3 cm，距眼動追蹤相機至眼睛約55 cm。在實驗開始時，將進行九點校準和九點驗證。在每個塊開始時將進行額外驗證。如果任何塊間驗證未被視為“好”（最差點誤差<1.5°，平均誤差<1.0°），將重復初始校準和塊驗證。

被動條件，眼動回放。回放數據處理必須在塊間期間完成，因此已保持相對精簡以防止額外計算時間：

1. 回放時期使用從提示初始化到首次注視目標刺激的窗口進行分期。

2. 移除屏幕邊界外的任何值，眼眨時期必須在點之間線性插值以保持平滑回放。任何偏離從注視到目標的線性路徑超過1.5°視覺角度的數據點將不被考慮用于回放。任何距離前一數據點超過1.5°的數據點將被視為錯誤，且不被考慮用于回放。

3. 任何包含差信號的試驗（即雙眼缺失超過20%的采樣點；[41]）將不被選中用于回放。對于符合此標準的回放，所有未包含的樣本將被線性插值。為了確保主動和被動試驗數量相等，在用完所有可用回放后，主動試驗可額外次數用于回放。與目標刺激對應的回放路徑將被用于回放（如果可用），但路徑軌跡將跨隨機選擇的極角進行變換。

分析。以下預處理步驟描述了實驗后眼動追蹤數據的分析，用于試驗驗證、眼眨、微掃視和瞳孔測量：

1. 如果參與者在允許時間內（20秒）未能保持1.5秒注視的試驗將被移除。

2. 移除屏幕邊界外的任何值，眼眨時期基于周圍數據點線性插值。眼眨定義為瞳孔大小>參與者平均瞳孔大小1.5標準差以下或2標準差以上。

3. 微掃視將基于Engbert定義的微掃視檢測程序[42]在每個試驗中量化。

4. 試驗使用時間鎖定到提示和首次注視目標刺激的窗口進行分期，用于眼注視位置和瞳孔大小。該窗口因此在這些事件之前（涵蓋注視、提示和后續運動）和之后延伸。在實驗B中，窗口將提取時間鎖定到提示和掩蔽啟動。

5. 包含差質量信號的試驗將被從后續分析中移除。差信號質量定義為雙眼缺失超過30%樣本的試驗[41]。如果參與者未能注視目標刺激，或者在被動條件下在提示與運動序列結束之間的時期未能保持中央注視，試驗也將被拒絕。

3 心電圖。為了在任務執行期間追蹤生理喚醒，我們將測量源于心電圖（ECG）的心動周期變化（即拍間間隔）。我們將使用改良的Einthoven II導聯配置通過ADInstruments PowerLab 26T設備（墨爾本）采集ECG，或者使用改良的I導聯（鎖骨）配置通過BIOSEMI ActiveTwo EEG放大器（耶拿）和Biosemi平面主動電極采集。拍間間隔將被量化為連續R峰之間的持續時間（RR間隔）。R峰將使用基于Pan-Tompkins算法的自動QRS檢測程序進行識別（例如[43]）。生理上不可能的拍間間隔（<300 ms或>2000 ms）將被拒絕，任何剩余的間隔>參與者均值的4個標準差也將被拒絕。缺失的間隔將通過三次樣條插值進行校正。

操作假設

本研究協議中描述的實驗所測試的假設如下：

實驗A：意識經驗的變化在主動條件下比被動條件表現得更早，以行為響應測量；

實驗B：向后掩蔽可以在被動條件下阻止意識經驗的變化，但在主動條件下不能（或不那么）阻止。

這些假設源于主動推理在確認行動后預期感官輸入方面的假設作用（如引言中所述）。主動采樣應促進不確定性的更快解決，從而產生更早的知覺推理。這些假設可以用關于我們在每個實驗中預期觀察到的數據模式的以下預測來表達：

1] 在實驗A的主動條件與被動條件相比，外周刺激重新出現的主觀報告將在主觀消失后以更短的延遲發生（見表1）。

2] 掩蔽邊界的心理物理重新出現閾值（一旦眼注視進入這一不可見圓形邊界，刺激將被掩蔽）的半徑將更高；即，在實驗B的主動條件與被動條件相比，半徑更大（見表2）。

在本對抗性合作中考慮的其他理論，即IIT和NREP，對這些提供了不同的預測，這些預測在信心程度上也不同：

IIT與兩種操作（主動或被動目標采樣）都很快打破抑制一致，通過改變視覺皮層狀態。運動參與（主動）可能足以更容易地將平衡傾斜向打破抑制，從而在重新出現時間和/或掩蔽邊界上產生小的差異。因此，對于實驗A（見表1），IIT預測減少或無變化，信心低；對于實驗B（見表2），IIT預測增加或無變化，信心低。

NREP與運動運動傳達喚醒/注意效應（除通過主動推理之外）相容，這可能促進早期檢測。例如，運動活動可以深刻刺激V1放電活動，并且與運動相關的喚醒可能有助于在距中央凹注視點更遠距離檢測刺激。因此，對于實驗A（見表1），NREP預測減少或無變化，信心中等；對于實驗B（見表2），NREP預測增加或無變化，信心中等。

除了兩個主要假設之外，我們還基于AI-C預測以下內容，這些預測不屬于對抗性合作的一部分，因此不會引出競爭理論的預測：

1. 在實驗B中，在重新出現頻率相同的情況下，目標刺激在主動試驗中的辨別準確性高于被動試驗。

2. 在實驗B中，在重新出現頻率相同的情況下，目標辨別的信心在主動試驗中高于被動試驗。

在整體對抗性合作（TWCF ARC INTREPID）的語境中，這些預測集將與所有理論對三項主要實驗的預測相結合考慮。目標是，所有實驗的這一總發現集將強烈區分這三個理論（即使單個實驗無法強烈區分它們）。表3展示了每個理論對每個實驗選定關鍵參數的主要預測和信心，實驗3在本研究協議中描述（完整細節請見預注冊）。

計劃分析和預期結果

為了捕捉兩個實驗中協變量的貢獻，3A和3B的因變量將在基于預指定決策樹的廣義線性建模框架下進行分析（見圖3）。鏈接函數的選擇將基于數據的分布特性以及標準模型診斷（例如殘差的Q-Q圖）和邊際似然指標（例如AIC）的評估。嵌套模型比較將用于評估納入焦點參數是否顯著改善模型擬合。如果理論考慮和模型比較證明合理，可納入隨機效應和額外協變量以解釋潛在噪聲來源（例如平均拍間間隔、任務時間）。作為這一分析的一部分，我們將量化微掃視的頻率和潛伏期，以及瞳孔面積軌跡。這些發現將被納入結果中，如果我們發現這些數據特征中的任何一項在提示后緊隨時期在條件之間顯著不同，我們將將其作為協變量納入模型。

數據管理和共享計劃

知識產權的管理將符合歐洲委員會的指南以及項目涉及的兩個機構的指南，我們分享生理、行為和眼動追蹤數據的政策也是如此。具體而言，我們將遵守歐洲委員會的開放獲取和數據管理政策以及歐洲委員會關于共享獨特研究資源的贈款政策。

所有研究者同意自愿分享與本項目相關的數據和材料，以加速意識領域的未來發現并最大化本研究的影響。在數據采集后，所有數據及任何后續分析將上傳到所有團隊成員以及聯盟及其相關委員會成員可訪問的共享服務器。在項目生命周期中，基于這些數據的分析和發現將通過多種媒介共享，例如（包括但不限于）媒體露面、實驗室會議、會議報告和研討會（在主辦機構以及更廣泛的國內和國際科學社區）。

符合開放科學原則，去標識化數據將在適當的數據存儲庫中公開。作為我們資源共享計劃的一部分，將公開的具體項目包括：

1. 用于刺激創建、操作和實驗呈現的所有R/Matlab/Python代碼，以及用于預處理或分析數據的所有代碼。

2. 所有（去標識化和移除PHI的）生理、眼動追蹤和行為數據，遵守FAIR數據原則。

盡管本項目分支不產生神經成像數據，但更大的TWCF項目將組織為與腦成像數據結構BIDS格式（http://bids.neuroimaging.io）對齊。所有元數據將被公開。

1. 任何同行評議出版物（TWCF ARC倡議要求開放獲取出版物）。

為了允許數據重用——同時確保其完整性——下載方在下載任何人口統計、行為、眼動追蹤或生理數據前需注冊。注冊的條件是用戶同意：1）不將數據分發給第三方；2）不嘗試識別研究參與者；3）適當致謝數據資源。數據將被轉換為可共享數據格式（BIDS），并包含任務的機器可讀注釋以及詳述組件用途的R/Matlab/Python腳本。將有一個與主要EBRAINS（或等效替代）存儲庫鏈接的GITHUB存儲庫，在INTREPID項目完成時公開。我們將在上傳前審查所有數據，以確保不包含個人信息或可識別特征。數據將被剝離這些細節，并符合通用數據保護條例（GDPR）。我們將共享未處理（ASCII）、最小處理和最終處理（CSV）數據。所有自定義代碼和分析管道將被共享。該實驗將在出版后通過OSF平臺公開，該平臺將用戶與通過EBRAINS（https://ebrains.eu/）共享的所有數據鏈接。

本研究協議針對源于主動推理框架的關于意識內容變化假設的關鍵行為承諾進行了處理，該假設在對抗性合作中與源于預測處理基礎理論（NREP）和整合信息理論（IIT）的預測形成對比，后兩者均不將行動視為意識經驗變化的必要條件。因此，本研究協議構成了該對抗性合作聯盟的四個研究協議（將分別發表）之一（實驗2有兩個協議），作為INTREPID聯盟項目的一部分。簡而言之，預測是：主動推理——如在外顯眼動中實現——將比被動條件更多地促進意識知覺的變化，在一個范式中，一個首先通過運動誘導盲視變得不可見的刺激變得有意識知覺。對比的被動條件是沒有外顯行動，并且意識知覺的變化應被延遲或阻止。

在本研究協議開發中考慮的一個重要因素是喚醒在引出或促進覺知方面的潛在貢獻，其中喚醒可以采取階段性（刺激特異性）或緊張性（語境特異性）喚醒的形式。在基本的生理學術語中，喚醒在諸如這里描述的心理物理實驗中的作用是眾所周知的——具體而言，它增強神經興奮性，并且根據水平，可能提高信噪比。這里，藍斑（LC）系統調解影響整體警覺性的緊張性和階段性喚醒狀態，而階段性喚醒有助于響應特定刺激微調知覺。使用瞳孔測量的研究直接將LC活動與感官處理變化聯系起來，強化了喚醒在知覺中發揮主要作用的想法。因此，所有理論都應預期這些生理過程在發揮作用，并且被如此理解，喚醒的存在不會直接支持一個理論而非另一個。將是進一步解釋和建模結果的問題，以指定喚醒如何與每個理論的核心信條對齊。這里，重要的是，根據主動推理框架，在這一設置中的喚醒可以從注意設置的角度解讀，因此反映心理主動推理，通常涉及內感受推理[45–51]；這將使喚醒過程成為支撐意識變化的主動推

在本整體項目的后期階段，本實驗的發現將與進一步的計算建模以及使用EEG或MEG獲取的電生理響應（以及這些實驗的進一步無報告迭代）結合考慮。計算建模——在主動推理下——將闡明產生假設行為響應差異的底層計算機制，并且進一步生成時間分辨的合成神經元響應，以與實證響應比較。研究的EEG和MEG版本將使用頻率標記技術[54,55]，這允許刺激綁定神經活動的時間分辨追蹤。從理論上講，這種進一步基于計算建模和神經元數據的依據將解決關于主動推理自身神經生理實施的問題（即，不是在對抗性設置中），特別是主動感官期間運動行動和心理行動的協調。這些研究將旨在區分自上而下和自下而上的信號，以表征它們在運動誘導盲視中知覺重新出現過程中的傳播時間進程。

理不可或缺的部分。相反，對于IIT和NREP，喚醒將涉及與NREP和IIT作為意識必要條件的核心過程不同但以重要方式互動的過程；對喚醒和注意的這種不同觀點部分解釋了本實驗預測表（上文所示）中的差異；即，IIT和NREP的預測不是與AI-C相反，而是部分重疊，并且信心較弱。對結果的解釋，特別是兩種條件之間喚醒的差異，結合理論承諾，將有助于定位喚醒和注意設置在不同意識理論中的作用。為了幫助消除運動主動推理（掃視）和心理主動推理（即注意和喚醒）對知覺貢獻的歧義，我們選擇測量心臟和瞳孔響應。測量拍間間隔估計允許我們針對給定試驗調整語境特異性喚醒。瞳孔測量變化被視為主動推理的刺激綁定方面的組成部分[51–53]。因此，心臟和瞳孔數據允許我們量化（刺激特異性和語境特異性）注意設置以及（掃視）運動行動對知覺內容變化的貢獻。

原文：https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12677518/pdf/pone.0328836.pdf