过滤统一信息场：意识系统中信息访问的多层架构模型

本文提出了一个理论框架，将宇宙建模为一个自我生成的计算系统，组织为多层分布式架构。引入了信息访问边界（IAB）和信息访问容量（IAC）作为核心构件。基础层包含统一信息场（UIF），这是一个未分化、信息完整、无时间性的基质，作为一个自我训练系统，优化以实现双重对称。中间层包含实例化节点，由UIF生成的局部自相似信息子系统。客户端层由意识观察者组成，即通过IAB与节点耦合的生物系统，IAB作为由进化压力校准、由个体能动性调节的过滤机制。IAC作为统一的潜在变量被引入，表现为抑制控制、注意力方向和元认知，决定IAB的通透性。提出了通过信息理论函数关联这些构件的形式模型。提出了一个双门能动性模型：第一门（进化许可）决定物种是否具备能动性架构，第二门（个体选择）决定个体是否通过实践发展这种能力。该框架简要解释了四个此前分离的现象：跨物种意识访问差异、同种内个体差异、意识状态改变及主观体验本身的存在。识别出高IAC的可观察相关指标，并预测这些指标将呈正相关，相关强度为实证问题。该框架与现有的沉思神经科学、默认模式网络研究、流动心理学及冲动控制研究相结合，提出统一的架构解释。提出了可检验假设，邀请实证研究。