主动推理在意识觉知中的作用

The role of active inference in conscious awareness

主动推理在意识觉知中的作用

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

摘要

主动推理（active inference）是一种基于第一性原理的框架，用于建模有感知能力的代理（sentient agents）的行为，现正开始应用于意识研究。该框架产生的一个假设是：主动推理是意识内容变化的必要条件。作为一个广泛的对抗性合作（adversarial collaboration）的一部分，该合作涉及多个相互竞争的意识理论，主动推理将与其他两个意识理论进行对比，这两个理论均不认为主动推理是意识的必要条件。因此，我们在此呈现一项研究协议（Study Protocol），该协议旨在使用运动诱导盲视（motion-induced blindness）范式的精心控制的改编版本来测试主动推理假设。在该范式中，“主动”（active）条件（具有更丰富的主动推理）与“被动”（passive）条件形成对比。在主动条件下，参与者在目标刺激从意识中消失后，将注视方向转向该目标刺激，并报告其后续重新出现。在被动条件下，参与者保持中央注视，而刺激阵列则在视觉场上移动（基于在主动试验中获取的眼动追踪数据，对主动条件进行回放）。在两项实验中，我们计划调查主动和被动条件下目标的重新出现，以评估主动推理对意识觉知的贡献。结果最终将与其他所有作为整体对抗性合作一部分开展的实验结果一同考虑。

引言

预测处理理论对大脑功能和行为的研究在过去二十年中在认知科学领域引起了广泛兴趣[1–5]。最近，预测处理被倡导作为意识理论发展的系统性基础[6–9]。在本研究协议中，我们描述了两项实验，这些实验旨在测试一种新型意识理论，特别是源于主动推理（active inference，AI-C）的意识内容变化理论，该理论是预测处理的基于第一性原理的表述。该理论将与其他两个意识理论进行对比，作为由Templeton世界慈善基金会“加速意识研究”倡议资助的五个此类项目之一，由INTREPID联盟领导的国际对抗性合作的一部分。

主动推理提供了一个规范框架，用于理解自组织系统如何采样其世界以解决不确定性并占据其特征状态[9–12]。主动推理（及其伴随的过程理论）符合自由能量原理，作为适应性、自组织行为的解释[13,14]。从这一视角来看，自主代理（如人类）以最小化变分自由能量界（惊奇或自信息）的方式行动，随着时间推移，给定一个关于感官结果与导致这些结果的潜在状态之间概率映射的（生成）模型。此类代理推断潜在状态，并且至关重要的是，推断策略以选择性地采样符合其对未来感官输入期望的感官数据，从而为它们的模型积累证据，从而为其自身存在积累证据（参见自证；[15]）。由推断策略指定的感官结果的主动采样形成了广泛的代理类别，可以发生在运动行动中，例如眼动或头部运动，或者心理行动中，例如决定分配空间或特征注意。

与其他意识理论[16]相反，例如预测处理家族中的理论，如神经表征主义（NREP）[17,18]，以及不同类型的理论，例如整合信息理论（IIT）[19,20]、全局工作空间[21,22]和高阶思想理论（HOT）[23,24]，主动推理暗示，在推断策略下的感官领域的主动采样旨在减少关于（实际或预期）感觉原因的不确定性。例如，在视觉领域通过眼动或其他运动的采样，或者通过心理主动推理，即选择性注意分配，将基于关于实施此类策略将提供的信息增益的信念而发生。通过主动推理的不确定性减少表现为信念更新，这被假设为意识知觉变化的基础。有理由相信主动推理涉及意识知觉，因为行动赋予知觉以第一人称视角，并且因为主动推理可以帮助阐明意识科学中的许多发现，并帮助解决该领域的各种挑战（综述见[9]）。

意识内容主动推理理论（以下简称AI-C）陈述：主动推理是意识内容变化的必要条件；也就是说，如果意识内容发生变化，则存在主动推理，等价地，如果没有主动推理，则意识内容没有变化[8,9,25–32]。用一句口号来说，“看见就是注视”——意识中“看见”的东西只有在主动“注视”或“注意”时才能变化。这里，主动看见包括心理决策和规划，例如选择策略以隐蔽地注意空间位置或物体特征（伴随对其他位置或特征的去注意）。注意，该理论是最小的，因为它不指定意识经验生成的充分条件，留下了是否除了主动推理之外还需要其他因素的可能性。该理论与其他理论在本对抗性合作中形成对比，即NREP和IIT；这些理论不将运动或心理领域的决策和规划作为意识经验变化的必要条件；也就是说，这些竞争理论允许在没有以主动推理形式描述的行动的情况下意识内容变化（尽管这些理论自然地以不同种类的神经活动运作）。竞争理论确实承认行动和注意在塑造意识经验中的作用，例如我们注视或注意什么有助于塑造我们意识到的东西，但它们将诉诸其核心理论承诺之外的理论构造，以适应注意和运动活动如何影响意识。

如所述，AI-C表示主动推理是意识知觉变化的必要条件。在强解读下，如果一个刺激可以在没有主动推理的情况下变得有意识知觉，该理论将受到挑战。这一基本主动推理假设与意识内容有关，以及从看见某物到看见另一物（或从看不见某物到看见某物）的变化底层机制是什么。这一最小主动推理理论的一个推论与完全废除参与者的所有主动推理非常困难或可能不可能而不使他们完全无意识的事实有关。这是因为主动推理包括非常广泛的活动类别，本质上是任何策略引导的增益控制（或精度控制）在诸如人脑的系统中任何地方（注意，这为许多类型的活动留下了空间，这些活动正式来说不是策略引导的，例如解释、意象和自上而下预测的生成）。这一推论指定了理论对主动推理在某种程度上减少但未废除的情况的含义，导致假设：随着主动推理减少或不太自信（即精确）的主动推理，意识内容的变化将被阻碍、减慢或阻止。这一理论后果的动机在于策略信念的精度，其中具有精确预期结果的策略将为相关信念收集更多证据。例如，如果被动注视的策略——即暂停主动推理——与主动注视特定目标的策略形成对比，那么AI-C以强烈信心预测，在后一种情况下意识内容应得到促进。本研究协议中描述的实验将测试AI-C的这一后果。竞争理论NREP和IIT在同一方向做出预测或无变化预测，并且信心较低，因为它们不规定策略引导的行动作为意识变化的必要条件，但承认行动可能改变意识经验。

当前研究

在这里，我们描述了一组两项实验，这组实验构成了四个研究协议（将分别发表）之一，每个协议均基于本次对抗性合作中正在测试的三个主要意识理论（AI-C、IIT和NREP）之一的预测而开发。

如上所述，对AI-C假设的测试通过在一种“被动”条件下限制主动推理来进行，并将其与“主动”条件形成对比，在主动条件下，主动推理会导致选择具有高预期信息增益的行动策略，预测是主动条件将促进对目标的意识觉知。我们将在运动诱导盲视（MIB）范式中追求这一想法，在该范式中，由于全局图案的运动，一个静止的外周目标变得不可见。我们将对比主动采样（通过外显眼动）与被动采样（眼睛保持在注视点），关键在于参与者暴露于相同的视觉输入和视网膜激活，并且其他任务、注意和期望相关因素保持恒定。为了评估AI-C的关键预测，即意识内容的变化将在主动条件下更早系统性地发生，事后报告将评估被动处理的感官输入变化是否比主动采样的变化被知觉得更晚。

在本研究中，我们采用了两项实验来评估这些MIB主动-被动差异（有关对抗性合作中考虑的三个理论（IIT、AI-C、NREP）的更具体的操作化预测，请参见下文的“操作假设”部分）：

实验A：意识经验的变化是否在主动条件下比被动条件发生得更早？本实验将测试MIB的持续时间是否在主动和被动条件下有所不同。如果条件之间没有差异，或者MIB在主动条件下持续更长，那么这将是对AI-C的有力反证。如果MIB在被动条件下持续更长，这将主要支持AI-C。

实验B：行动是否改善对向后掩蔽刺激的敏感性？本实验将MIB与目标刺激的一种向后掩蔽相结合。如果目标被向后掩蔽以在被动条件下排除知觉——通过在目标接近视觉场的中央凹区域时移除目标——AI-C预测，当在主动条件下应用相同的掩蔽设置时，目标仍将被知觉。如果条件之间没有差异，或者被动条件导致知觉识别改善，这将是对AI-C的反证；否则，这将提供证据表明行动促进意识觉知，从而在该意义上主要支持主动推理预测。

两项实验还将配备自主神经和神经调制（即心脏和瞳孔）活动的测量，以调整任何可能被视为混淆条件特异性差异的注意设置差异（例如唤醒）。此外，在灵长类动物中，正常条件下的注意选择性采样通常与运动活动相关（如弹道性扫视或微扫视，以及眼眨和瞳孔扩张与收缩），因此本研究不仅将记录主动条件下的扫视（用于被动条件下的回放），还将全程记录微扫视、瞳孔直径和眼眨，以量化两种条件之间的差异（如在被动和行动条件下注视相关位置时的微扫视）。

在本研究协议的语境中，主动推理下的注意概念在整体辩证中发挥重要作用。在文献中，多项研究调查了传统观念下的注意是否可能与意识分离（综述见[33]）。这项研究可能有助于解释当前研究的发现，因为如果确实存在没有主动推理所构想的注意性心理行动的意识知觉变化，那么主动推理就不是意识的必要条件。然而，对于主动推理来说，注意（从技术上理解为策略引导的精度控制）构成了比标准文献中更广泛的类别，以至于任何种类的精度控制，包括运动主动推理和任何种类的心理主动推理，从技术上都算作注意处理。因此，对于AI-C来说，迄今为止暗示分离的发现需要在这种更广泛的注意概念的光照下进行讨论。在这里，AI-C确实与这些发现一致是合理的，因为即使日常观念的注意不存在，主动推理仍可能在意识中发挥作用——尽管需要对此做出完整论证。在本次对抗性合作的语境中，这一辩证将在对主动推理注意概念与NREP和IIT理论负责人所青睐的注意概念的批判性比较分析中展开。

当前研究在对抗性合作中的语境

将对AI-C的这一测试置于INTREPID对抗性合作的更广泛语境中进行语境化是非常重要的；这是因为对抗性合作的科学预期可能不同于更常见的科学项目。对抗性合作旨在区分不同理论，而不仅仅是单独测试理论；这意味着实验的设计是针对每个理论都有预测的情况。在科学发展的早期（前范式）阶段，理论在解释目标和理论构造上可能相对多样，因此可能会设计出一组相当多样的实验，每个实验都比其他理论更直接地测试一个理论。因此，一个理论可能对给定实验做出明确且自信的预测，而其他未被直接测试的理论则需要诉诸某些辅助假设来生成预测。这可能导致某些理论的预测虽然有方向性，但信心较低（由于添加辅助假设增加了复杂性）。此外，努力定义所有理论都能有预测的测试可能会导致妥协，使得这些测试实际上并非强烈相关于理论的主题，而是与更外围的预测相关（例如，可能涉及特定的神经元反应，而不是范式意识科学中的发现）。

测试多样化理论相关的挑战可以通过采用多实验策略来缓解，即不同实验更多地针对一个理论的关键理论预测而非另一个理论。综合起来，这些实验将产生一组平衡的结果，涉及一系列能够仲裁感兴趣理论的预测。对抗性合作的整体结果将取决于对这些结果的讨论，结合每个理论负责人在预注册中的预测及其相关信心（这些信心用于加权给定实验结果对自身理论的相关性），以及任何混淆因素和不可预见元素的意义。在这一语境中，一些实证结果可能仅导致理论之间的适度区分，而其他结果可能导致更鲜明的区分；然而，对每个理论的影响在每个实验的结果被结合之前不会清晰。因此，在所有实验结束并在其结果在单一的总体分析框架下完全整合之前，不要对对抗性合作的结局做出判断是很重要的。除了概念解释之外，贝叶斯对抗性合作分析框架可以正式描述这些情景，并为每个理论在所有实验中的预测（包括预测信心）提供数值结果，并将即使是差异很大的理论相互比较（只要每个理论对所有实验都有某些预测）（见[34]，该文还综述了对抗性合作的科学哲学）。

进一步注意，在对抗性合作的逻辑中，目的是区分所涉及的理论。这样做的好处是为该领域的研究者提供一个证据基础，以决定最相信哪个理论，或将自己的研究时间和资源投入哪个理论。一个潜在局限是，结果不一定对对抗性合作之外的理论具有实质性信息价值；例如，可能存在另一个理论，其预测与对抗性合作中的一个理论重叠。因此，从这样一个额外理论的视角来看，这些发现可能并不令人感兴趣，即使它们确实强烈区分了所涉及的理论。

在当前的对抗性合作（TWCF ARC INTREPID）中，设计了三项主要实验，其中一项（在本研究协议中描述）与AI-C相关。所有三个理论对每项实验都有预测（信心程度不同），目标是结果能够将一个理论与其他两个区分开来。完整的预测表已在预注册中公开[35]，我们在下文的“操作假设”部分列出了我们实验的预测表细节，并为整个预测集的示意图提供了语境。我们建议读者参阅预注册和其他研究协议，以了解其他实验的细节。

材料与方法

目的

本研究的目的是使用运动诱导盲视（MIB）中的外周目标，对比被动条件和主动条件。在主动条件下——参与者报告刺激初始消失（从觉知中淡出）之后——他们将被提示向先前观察到的目标位置进行扫视。这一扫视被视为外显主动推理的表现。在被动条件下，在报告消失之后，通过移动刺激阵列（包括网格）来“回放”扫视的感官后果，同时保持中央注视。被动回放将基于在主动条件下通过眼动追踪记录的眼动轨迹，从而确保跨条件的视觉刺激相同。在每个条件下，参与者将被指示——通过按键——当目标在意识中重新出现时进行指示（见图1）。

状态与时间线

在2020年下半年，由Cyriel M. A. Pennartz主持的两场Templeton世界慈善基金会在线研讨会导致了（1）TWCF INTREPID联盟的形成，（2）选择并完善能够仲裁源于IIT、NREP和AI-C假设的实验范式。从此，该联盟最初开始试点，测试实验在调解理论之间的可行性和可行性。2021年中，Monash大学的实验团队召开会议，与来自Friedrich Schiller University Jena的Gyula Kovács达成一致，为INTREPID联盟的一组实验形成复制实验室（对结果保持中立），这些实验测试主动推理对意识内容变化的必要性。2021年末，Monash实验室进行了眼动追踪和行为组件的原理证明试点。该设计随后在OSF上预注册（https://osf.io/35rhx），作为更大、多实验结构化对抗性合作的一部分（https://doi.org/10.54224/20646）。目前，两项实验的试点和范式开发已完成，数据收集正在进行中。

基于这一过程，本文所述实验构成了四个将要发表的协议之一，每个协议描述源于正在测试的三个理论（AI-C、IIT和NREP）预测的实验。展望未来，与共同设计原则一致，本出版物之后的实验协议任何修改将由墨尔本和耶拿数据收集地点的两个团队之间达成一致，并由三位INTREPID联盟理论负责人（Karl J. Friston、Cyriel M. A. Pennartz和Giulio Tononi）处理。每项修改将在实验报告中记录，标识具体变化和理由。一组一般分析原则将在研究开始前达成一致；然而，分析管道将在每个实验室单独开发和运行，以减轻潜在的特殊分析决策对结果的偏倚。这一过程将由INTREPID联盟的数据分析和复制委员会（DARC）监督。

参与者、样本量、纳入/排除标准以及停止规则

实验A和实验B将在Monash大学意识与冥想研究中心（Monash Centre for Consciousness and Contemplative Studies，澳大利亚墨尔本）和Friedrich Schiller大学心理学研究所（德国耶拿）并行进行。将使用相同的刺激材料和程序脚本，在相同的设备设置和非常相似的条件下运行实验。

参与者将通过各机构的内部招募系统从学生和教职员工中招募。也可通过基于传单回复的电子邮件方式从一般公众中招募。墨尔本的参与者将以课程学分或20-50澳元的形式获得时间补偿；耶拿的参与者将以欧元类似金额或部分课程学分的形式获得补偿。两个研究地点均已获得各自大学人类研究伦理委员会的伦理批准（Monash人类研究伦理委员会——伦理编号：29238；Friedrich Schiller大学伦理委员会——伦理编号：FSV 22/093）。

最近在MIB范式中部署眼动追踪和瞳孔测量的MIB研究[36]旨在达到55名参与者的目标样本量，以在效应量η²p = .13的情况下获得至少80%的统计功效；我们将采用这一样本量作为数据收集的停止点。参与者必须具有正常（或矫正至正常）的视力和听力，年龄在18至45岁之间。此外，参与者必须表现出计算机素养，并在预测试阶段能够至少保持5秒的恒定注视，并遵循基于注视的凝视策略。如果受试者（1）报告曾患中风或其他神经系统疾病；（2）目前正在服用精神活性药物；或（3）目前正在接受心理健康治疗，则将被排除参与。

在实验A中，如果参与者在超过50%的试验中未能报告消失，或者在报告消失的试验中超过25%未能产生重新出现响应，则将被排除。在实验B中，如果参与者未能达到刺激重新出现<50%的掩蔽边界，或者换言之，如果他们未能达到刺激觉知的阈值，则将被排除。这里“掩蔽边界”描述了一个以刺激为中心的虚拟圆圈。如果参与者的注视进入该区域，刺激将物理消失。相同的50%拒绝标准将适用于报告的消失，同样，如果参与者因任何原因未能完成>25%的试验（包括注视、预提示期；后提示期），将被排除在数据分析之外。此外，不符合下文“数据预处理”部分列出的行为、眼动追踪（例如微扫视、眼眨和注视位置）排除标准的参与者也将被排除在进一步分析之外。当超过这些拒绝标准的参与者总数达到上述定义的停止点时，参与者数据收集将被视为完成。

实验A：运动诱导盲视后重新出现的时间

设计、刺激和程序。本实验采用被试内设计，对比由运动诱导盲视（MIB）导致主观不可见的刺激重新出现时间上的差异。MIB任务将结合眼动追踪进行，以产生主动注视块和被动观看块（其中主动注视被精确回放）。

我们将使用Racially Diverse Affective Expression（RADIATE）面部刺激集[37]。我们仅使用中性面部作为刺激集，移除中性情绪状态准确率低于80%的任何刺激。这留下108张不同身份的刺激图像（以及一张仅用于指导目的的图像）。在每次试验中，刺激将伪随机采样，并施加约束：参与者不会看到特定身份连续重复超过两次。每个目标刺激将被转换为灰度，缩放到200x200像素，并使用SHINE工具箱[38]进行亮度匹配。所有图像将被包围在一个以面部形状为中心的椭圆掩蔽中。为了校正掩蔽造成的亮度差异，每个刺激图像的亮度将被缩放以匹配RGB值为100（+/- 0.1%）；显示器的背景颜色也将匹配此值。

目标刺激将在距中央注视点9度视觉角度的随机选择的极角（1–360度）呈现。在每次试验中，一个蓝色中央注视点将出现在刺激后面，一个填充整个屏幕的十字图案将以2.7秒/周期的速度旋转，与先前工作一致[39]。由于在本设计中，目标在被动情况下将被移动到中央注视后保持静止，或在主动情况下被参与者中央凹注视，最终在两种条件下它都将填充视觉场的中心。这意味着中央注意资源最终将被分配给它，即使在被动条件下它也会变得可见。这与主动推理一致，因为注意是一种（隐蔽的）行动形式。然而，本实验的核心在于外显行动（眼动）的角色，同时认识到在任务的某个时刻被动条件下也会部署隐蔽注意资源。

实验A的会话将分为三个部分：

训练。一个关键考虑——无论是在眼动追踪数据的分析中，还是在使用眼动追踪数据构建视网膜匹配回放时——是确保时期不被额外的扫视眼动中断。因此，在两项实验中，我们将采用类似于Kaunitz等人使用注视事件分期的研究中报告的训练程序[40]。在标准校准和验证程序之后，参与者将被教导保持注视在中央注视点上，随后是一个随机位置的外周目标（9度视觉角度）。最初，参与者只需在每个目标上注视1秒，但每次试验后，如果注视成功，目标将增加（+1秒），最多5秒。与先前工作一样，这一程序应帮助参与者学会控制扫视和注视的节奏，从而在改变注视前花时间。在这一训练阶段，如果参与者未能保持目标时长的注视，将显示警告。参与者将有最多20次20秒的试验（总计最多约6.6分钟）来达到这一训练标准。如果参与者在训练阶段结束前无法达到5秒的最大值，他们将无法进入实验的下一阶段。训练的最后部分将使用两次试验（每次20秒；总计40秒）演示物理移除刺激的知觉消失现象，以教导参与者区分潜在的瞬时消失和完全知觉消失（通常在暴露开始后约5–15秒发生）。考虑到指导时间，这一节最多需要10分钟。

练习实验。在训练之后，参与者将被告知如何完成主动和被动试验，然后正式实验开始。为了确保参与者完全理解任务，他们将首先进行实验的练习版本。这将是正式实验的简短版本，允许在实验者监督下指导参与者完成任务。参与者将完成六次主动试验和六次被动试验，如果参与者未能成功完成超过一半的练习试验，则重复练习。如果参与者未完成至少六次试验（即使包括重复），他们将无法进入实验的下一阶段。在这一阶段，参与者将在任何试验中收到警告，如果：1）未达到屏幕中心注视的最小眼注视时间；2）在未被指示时注视目标。

正式实验。在成功完成训练和练习试验后，参与者将在正式实验开始前通过图表提醒如何完成主动和被动试验。参与者将被告知，在主动试验中，提示将允许他们将眼睛移动到先前看到目标的位置；相反，在被动试验中，提示是保持注视的指示。在每次实验试验中，参与者最初需要对中央点进行至少1.5秒的不间断注视，然后才能给出响应。如果参与者无法在目标上保持超过1.5秒的眼注视，他们将无法完成试验。如果参与者在这一时间段内注视外周目标刺激，试验将自动结束（且不计为有效试验）。然后，参与者将被要求在外周目标刺激完全消失时按键；在此响应后，经过短暂延迟（随机抖动在500ms-1000ms之间），将通过中央注视点闪烁不同颜色给出提示，以信号下一阶段。在主动试验块中，提示后，参与者将被要求注视目标位置。在被动块中，参与者将被告知保持中央注视，同时整个视觉显示（包括旋转网格）相对于注视十字移动，最终以精确回放的方式将刺激定位为从主动块中随机选择的试验中的位置。关键的是，在本实验版本中，参与者将被要求一旦意识到目标就立即响应，从而生成重新出现时间的估计。

每次试验的最短持续时间为4秒（注视1.5秒；预提示延迟500 ms；后提示2秒），最长为20秒，试验间间隔（ITI）随机选择在1.5–2秒之间（期间仅显示中央注视点）。如果达到最大试验时间——而未完成试验的所有元素——该试验将被从进一步分析中移除。每个条件将包括72次试验，每24次试验休息一次（一个试验块）。在每个块中，将包括两次捕获试验；这些试验将伪随机出现（除第一个和最后3次试验外），并涉及刺激的物理消失。请注意，这些捕获试验将在参与者报告意识到这一消失时立即结束。主动和被动试验块将交替进行，即24次主动试验后跟随24次回放试验，直到每种类型显示144次（+12次捕获试验）。每张图像在主动试验中最多显示四次。接受的主动回放将被带入被动块，但其向屏幕中心的运动轨迹角度将被随机化。这将确保刺激可以在被动块中回放，而不会导致与特定运动轨迹相关的系统性混淆。

实验B：MIB目标掩蔽阈值用于重新出现、内容辨别和信心

设计、刺激和程序。实验B重复实验A的设计，但（i）加入向后掩蔽程序，以及（ii）引出刺激辨别和信心报告。当注视中心跨越目标刺激周围的不可见圆形边界时，将启动刺激掩蔽。在主动条件下，边界将保持在目标刺激周围静止；在被动条件下，边界将随着刺激（通过回放）向屏幕中心移动而跟踪刺激（见图2[右]）。圆形边界的半径将使用自适应阶梯程序迭代扩展或收缩，该程序旨在识别刺激意识知觉的阈值（见图2[左]）。此外，在实验B中，参与者不会立即报告重新出现，而是在试验结束时被询问刺激是否重新出现。

在每次试验后，如果参与者报告重新出现，他们将被要求在二元选择中使用以下方式辨别被掩蔽的刺激：被掩蔽的刺激 + “不匹配”选项（参与者必须识别刺激与被掩蔽刺激匹配）；或从RADIATE刺激集中抽取的诱饵 + “不匹配”选项（参与者必须识别诱饵与被掩蔽刺激不匹配）。所有选择阵列的一半将包含被掩蔽刺激，一半将不包含被掩蔽刺激。二元选择中的每个刺激将在随机选择的选择屏幕一侧呈现。参与者将通过使用鼠标点击滑块来进行选择。参与者将被告知，他们的光标从屏幕中心点击的位置（选择置于滑块的两端）将用于测量决策信心，点击越靠近滑块末端表示信心越大。该选择屏幕将呈现直到参与者通过按键确认答案。

训练。训练阶段将与实验A相同。

练习实验。练习阶段将复制实验A的阶段，并添加关于刺激辨别任务、在进行扫视时刺激掩蔽以及试验结束时选择屏幕的额外指导。如果参与者在刺激辨别任务中错误选择诱饵，将收到警告，以鼓励正确的任务参与。

正式实验。正式实验遵循实验A概述的相同一般程序，另外加入向后掩蔽、刺激辨别和信心报告程序。在主动试验中，参与者在报告目标消失后将被提示向目标位置进行扫视。当眼注视跨越不可见掩蔽边界时，刺激将消失。这一边界的精确半径将在逐试验基础上调整（见图2），即在报告刺激重新出现的试验后，边界将在刺激周围扩展（即在扫视中更早启动掩蔽），或在报告刺激未重新出现的试验后，边界将在刺激周围缩小（即在扫视中更晚启动掩蔽）。试验的数量和长度与实验A相同。

数据收集程序

1. 行为数据。参与者将使用按键来指示外周目标的消失。当给出消失响应、启动提示以及刺激被主动或被动中央凹注视时，将设置时间戳。这将允许从注视开始时精确提取回放注视轨迹。在实验A中，参与者将被要求一旦意识到刺激就立即按空格键；在实验B中，参与者将被要求在试验结束后给出强制二元选择，以报告刺激是否重新出现。如果报告重新出现，将扩展启动掩蔽的不可见边界；如果未报告，则收缩该边界。如果报告重新出现，参与者将被问及后续关于刺激身份的问题。参与者可以选择呈现的身份或“不匹配”选项。在50%的试验中，试验中显示的身份将与这一试验后问题中呈现的身份不匹配，这允许我们计算信号检测理论测量指标。参与者的选择还将基于其点击位置产生信心测量（见图3）。为了分析数据，我们将在心理物理觉知阈值上拟合线性混合效应模型。这将被量化 为模型下重新出现报告率为50%时的不可见边界半径，将主动 vs. 被动条件作为预测变量纳入，可能包括潜在干扰变量作为协变量。将拟合类似模型来分析目标辨别的信号检测理论测量指标以及决策信心。

试验将被拒绝，如果：

1. 在试验开始后<3秒内做出任何按键响应

2. 在提示后<250 ms报告重新出现时间

3. 在提示后>1秒报告重新出现时间

1. 眼动追踪。实验的双眼注视和瞳孔响应数据将使用台式SR Research Eyelink 1000系统（35 mm镜头）以1000 Hz的频率采样。测试将在隔音房间中进行，显示器亮度将通过从屏幕四个象限测量的亮度值匹配跨记录地点（墨尔本和耶拿），并考虑房间照明。参与者将就座，头部固定在下巴托上，下巴托距刺激呈现屏幕105.3 cm，距眼动追踪相机至眼睛约55 cm。在实验开始时，将进行九点校准和九点验证。在每个块开始时将进行额外验证。如果任何块间验证未被视为“好”（最差点误差<1.5°，平均误差<1.0°），将重复初始校准和块验证。

被动条件，眼动回放。回放数据处理必须在块间期间完成，因此已保持相对精简以防止额外计算时间：

1. 回放时期使用从提示初始化到首次注视目标刺激的窗口进行分期。

2. 移除屏幕边界外的任何值，眼眨时期必须在点之间线性插值以保持平滑回放。任何偏离从注视到目标的线性路径超过1.5°视觉角度的数据点将不被考虑用于回放。任何距离前一数据点超过1.5°的数据点将被视为错误，且不被考虑用于回放。

3. 任何包含差信号的试验（即双眼缺失超过20%的采样点；[41]）将不被选中用于回放。对于符合此标准的回放，所有未包含的样本将被线性插值。为了确保主动和被动试验数量相等，在用完所有可用回放后，主动试验可额外次数用于回放。与目标刺激对应的回放路径将被用于回放（如果可用），但路径轨迹将跨随机选择的极角进行变换。

分析。以下预处理步骤描述了实验后眼动追踪数据的分析，用于试验验证、眼眨、微扫视和瞳孔测量：

1. 如果参与者在允许时间内（20秒）未能保持1.5秒注视的试验将被移除。

2. 移除屏幕边界外的任何值，眼眨时期基于周围数据点线性插值。眼眨定义为瞳孔大小>参与者平均瞳孔大小1.5标准差以下或2标准差以上。

3. 微扫视将基于Engbert定义的微扫视检测程序[42]在每个试验中量化。

4. 试验使用时间锁定到提示和首次注视目标刺激的窗口进行分期，用于眼注视位置和瞳孔大小。该窗口因此在这些事件之前（涵盖注视、提示和后续运动）和之后延伸。在实验B中，窗口将提取时间锁定到提示和掩蔽启动。

5. 包含差质量信号的试验将被从后续分析中移除。差信号质量定义为双眼缺失超过30%样本的试验[41]。如果参与者未能注视目标刺激，或者在被动条件下在提示与运动序列结束之间的时期未能保持中央注视，试验也将被拒绝。

3 心电图。为了在任务执行期间追踪生理唤醒，我们将测量源于心电图（ECG）的心动周期变化（即拍间间隔）。我们将使用改良的Einthoven II导联配置通过ADInstruments PowerLab 26T设备（墨尔本）采集ECG，或者使用改良的I导联（锁骨）配置通过BIOSEMI ActiveTwo EEG放大器（耶拿）和Biosemi平面主动电极采集。拍间间隔将被量化为连续R峰之间的持续时间（RR间隔）。R峰将使用基于Pan-Tompkins算法的自动QRS检测程序进行识别（例如[43]）。生理上不可能的拍间间隔（<300 ms或>2000 ms）将被拒绝，任何剩余的间隔>参与者均值的4个标准差也将被拒绝。缺失的间隔将通过三次样条插值进行校正。

操作假设

本研究协议中描述的实验所测试的假设如下：

实验A：意识经验的变化在主动条件下比被动条件表现得更早，以行为响应测量；

实验B：向后掩蔽可以在被动条件下阻止意识经验的变化，但在主动条件下不能（或不那么）阻止。

这些假设源于主动推理在确认行动后预期感官输入方面的假设作用（如引言中所述）。主动采样应促进不确定性的更快解决，从而产生更早的知觉推理。这些假设可以用关于我们在每个实验中预期观察到的数据模式的以下预测来表达：

1] 在实验A的主动条件与被动条件相比，外周刺激重新出现的主观报告将在主观消失后以更短的延迟发生（见表1）。

2] 掩蔽边界的心理物理重新出现阈值（一旦眼注视进入这一不可见圆形边界，刺激将被掩蔽）的半径将更高；即，在实验B的主动条件与被动条件相比，半径更大（见表2）。

在本对抗性合作中考虑的其他理论，即IIT和NREP，对这些提供了不同的预测，这些预测在信心程度上也不同：

IIT与两种操作（主动或被动目标采样）都很快打破抑制一致，通过改变视觉皮层状态。运动参与（主动）可能足以更容易地将平衡倾斜向打破抑制，从而在重新出现时间和/或掩蔽边界上产生小的差异。因此，对于实验A（见表1），IIT预测减少或无变化，信心低；对于实验B（见表2），IIT预测增加或无变化，信心低。

NREP与运动运动传达唤醒/注意效应（除通过主动推理之外）相容，这可能促进早期检测。例如，运动活动可以深刻刺激V1放电活动，并且与运动相关的唤醒可能有助于在距中央凹注视点更远距离检测刺激。因此，对于实验A（见表1），NREP预测减少或无变化，信心中等；对于实验B（见表2），NREP预测增加或无变化，信心中等。

除了两个主要假设之外，我们还基于AI-C预测以下内容，这些预测不属于对抗性合作的一部分，因此不会引出竞争理论的预测：

1. 在实验B中，在重新出现频率相同的情况下，目标刺激在主动试验中的辨别准确性高于被动试验。

2. 在实验B中，在重新出现频率相同的情况下，目标辨别的信心在主动试验中高于被动试验。

在整体对抗性合作（TWCF ARC INTREPID）的语境中，这些预测集将与所有理论对三项主要实验的预测相结合考虑。目标是，所有实验的这一总发现集将强烈区分这三个理论（即使单个实验无法强烈区分它们）。表3展示了每个理论对每个实验选定关键参数的主要预测和信心，实验3在本研究协议中描述（完整细节请见预注册）。

计划分析和预期结果

为了捕捉两个实验中协变量的贡献，3A和3B的因变量将在基于预指定决策树的广义线性建模框架下进行分析（见图3）。链接函数的选择将基于数据的分布特性以及标准模型诊断（例如残差的Q-Q图）和边际似然指标（例如AIC）的评估。嵌套模型比较将用于评估纳入焦点参数是否显著改善模型拟合。如果理论考虑和模型比较证明合理，可纳入随机效应和额外协变量以解释潜在噪声来源（例如平均拍间间隔、任务时间）。作为这一分析的一部分，我们将量化微扫视的频率和潜伏期，以及瞳孔面积轨迹。这些发现将被纳入结果中，如果我们发现这些数据特征中的任何一项在提示后紧随时期在条件之间显著不同，我们将将其作为协变量纳入模型。

数据管理和共享计划

知识产权的管理将符合欧洲委员会的指南以及项目涉及的两个机构的指南，我们分享生理、行为和眼动追踪数据的政策也是如此。具体而言，我们将遵守欧洲委员会的开放获取和数据管理政策以及欧洲委员会关于共享独特研究资源的赠款政策。

所有研究者同意自愿分享与本项目相关的数据和材料，以加速意识领域的未来发现并最大化本研究的影响。在数据采集后，所有数据及任何后续分析将上传到所有团队成员以及联盟及其相关委员会成员可访问的共享服务器。在项目生命周期中，基于这些数据的分析和发现将通过多种媒介共享，例如（包括但不限于）媒体露面、实验室会议、会议报告和研讨会（在主办机构以及更广泛的国内和国际科学社区）。

符合开放科学原则，去标识化数据将在适当的数据存储库中公开。作为我们资源共享计划的一部分，将公开的具体项目包括：

1. 用于刺激创建、操作和实验呈现的所有R/Matlab/Python代码，以及用于预处理或分析数据的所有代码。

2. 所有（去标识化和移除PHI的）生理、眼动追踪和行为数据，遵守FAIR数据原则。

尽管本项目分支不产生神经成像数据，但更大的TWCF项目将组织为与脑成像数据结构BIDS格式（http://bids.neuroimaging.io）对齐。所有元数据将被公开。

1. 任何同行评议出版物（TWCF ARC倡议要求开放获取出版物）。

为了允许数据重用——同时确保其完整性——下载方在下载任何人口统计、行为、眼动追踪或生理数据前需注册。注册的条件是用户同意：1）不将数据分发给第三方；2）不尝试识别研究参与者；3）适当致谢数据资源。数据将被转换为可共享数据格式（BIDS），并包含任务的机器可读注释以及详述组件用途的R/Matlab/Python脚本。将有一个与主要EBRAINS（或等效替代）存储库链接的GITHUB存储库，在INTREPID项目完成时公开。我们将在上传前审查所有数据，以确保不包含个人信息或可识别特征。数据将被剥离这些细节，并符合通用数据保护条例（GDPR）。我们将共享未处理（ASCII）、最小处理和最终处理（CSV）数据。所有自定义代码和分析管道将被共享。该实验将在出版后通过OSF平台公开，该平台将用户与通过EBRAINS（https://ebrains.eu/）共享的所有数据链接。

本研究协议针对源于主动推理框架的关于意识内容变化假设的关键行为承诺进行了处理，该假设在对抗性合作中与源于预测处理基础理论（NREP）和整合信息理论（IIT）的预测形成对比，后两者均不将行动视为意识经验变化的必要条件。因此，本研究协议构成了该对抗性合作联盟的四个研究协议（将分别发表）之一（实验2有两个协议），作为INTREPID联盟项目的一部分。简而言之，预测是：主动推理——如在外显眼动中实现——将比被动条件更多地促进意识知觉的变化，在一个范式中，一个首先通过运动诱导盲视变得不可见的刺激变得有意识知觉。对比的被动条件是没有外显行动，并且意识知觉的变化应被延迟或阻止。

在本研究协议开发中考虑的一个重要因素是唤醒在引出或促进觉知方面的潜在贡献，其中唤醒可以采取阶段性（刺激特异性）或紧张性（语境特异性）唤醒的形式。在基本的生理学术语中，唤醒在诸如这里描述的心理物理实验中的作用是众所周知的——具体而言，它增强神经兴奋性，并且根据水平，可能提高信噪比。这里，蓝斑（LC）系统调解影响整体警觉性的紧张性和阶段性唤醒状态，而阶段性唤醒有助于响应特定刺激微调知觉。使用瞳孔测量的研究直接将LC活动与感官处理变化联系起来，强化了唤醒在知觉中发挥主要作用的想法。因此，所有理论都应预期这些生理过程在发挥作用，并且被如此理解，唤醒的存在不会直接支持一个理论而非另一个。将是进一步解释和建模结果的问题，以指定唤醒如何与每个理论的核心信条对齐。这里，重要的是，根据主动推理框架，在这一设置中的唤醒可以从注意设置的角度解读，因此反映心理主动推理，通常涉及内感受推理[45–51]；这将使唤醒过程成为支撑意识变化的主动推

在本整体项目的后期阶段，本实验的发现将与进一步的计算建模以及使用EEG或MEG获取的电生理响应（以及这些实验的进一步无报告迭代）结合考虑。计算建模——在主动推理下——将阐明产生假设行为响应差异的底层计算机制，并且进一步生成时间分辨的合成神经元响应，以与实证响应比较。研究的EEG和MEG版本将使用频率标记技术[54,55]，这允许刺激绑定神经活动的时间分辨追踪。从理论上讲，这种进一步基于计算建模和神经元数据的依据将解决关于主动推理自身神经生理实施的问题（即，不是在对抗性设置中），特别是主动感官期间运动行动和心理行动的协调。这些研究将旨在区分自上而下和自下而上的信号，以表征它们在运动诱导盲视中知觉重新出现过程中的传播时间进程。

理不可或缺的部分。相反，对于IIT和NREP，唤醒将涉及与NREP和IIT作为意识必要条件的核心过程不同但以重要方式互动的过程；对唤醒和注意的这种不同观点部分解释了本实验预测表（上文所示）中的差异；即，IIT和NREP的预测不是与AI-C相反，而是部分重叠，并且信心较弱。对结果的解释，特别是两种条件之间唤醒的差异，结合理论承诺，将有助于定位唤醒和注意设置在不同意识理论中的作用。为了帮助消除运动主动推理（扫视）和心理主动推理（即注意和唤醒）对知觉贡献的歧义，我们选择测量心脏和瞳孔响应。测量拍间间隔估计允许我们针对给定试验调整语境特异性唤醒。瞳孔测量变化被视为主动推理的刺激绑定方面的组成部分[51–53]。因此，心脏和瞳孔数据允许我们量化（刺激特异性和语境特异性）注意设置以及（扫视）运动行动对知觉内容变化的贡献。

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