研究:有限实验下整合信息φ的可识别性
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研究:有限实验下整合信息φ的可识别性
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AI 综述
Linqian Wu 与 Diaoxuan He 提交论文,研究在有限、部分、含噪干预下,整合信息论中的整合信息 φ 何时可识别、可认证,并在四、五单元随机网络中给出精确回答。 作者称,在四、五单元随机网络中,输入输出规律相同的循环网络与前馈网络分别携带 0.28 与 0 bit 的 φ,但内部记录可在 4 至 53 次试验内区分二者。该结果针对这一设定,说明相同外部行为未必对应相同机制。
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最新进展11月6日 13:00
相同行为,不同机制:有限实验能对整合信息 φ 证明什么报道时间线
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11月6日
- arXiv cs.AI相同行为,不同机制:有限实验能对整合信息 φ 证明什么
研究针对整合信息论中的 φ 在有限、部分、含噪干预下何时可识别、可认证给出精确回答:在四、五单元随机网络中,输入输出规律相同的循环与前馈网络分别携带 0.28 与 0 bit,但内部记录可在 4-53 次试验内区分二者。
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