Resumen

El surgimiento de desarrollos matemáticos en las teorías de la conciencia ha llevado a nuevas medidas para detectar la conciencia en un sistema. La Teoría de la Información Integrada (IIT) es uno de los mejores intentos matemáticos para cuantificar el nivel de conciencia en un sistema, con la información efectiva generada en un sistema por encima de sus partes. Recientemente, la IIT ha inspirado el Índice de Complejidad Perturbacional (PCI) para detectar estados conscientes en pacientes con trastornos de la conciencia, y ha demostrado tener una precisión de clasificación casi perfecta. En este estudio, exploramos la correspondencia estadística entre el PCI teórico y experimental a través de un modelo neurocomputacional de osciladores acoplados que pueden ser artificialmente perturbados, centrándose principalmente en la dinámica de sincronización colectiva entre subconjuntos de áreas cerebrales. Nuestros resultados revelan que ambas medidas están estadísticamente relacionadas, pero en principio, esta relación está lejos de ser perfecta. Est

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Desarrollos matemáticos; Teorías de la conciencia; Teoría de la Información Integrada; Índice de Complejidad Perturbacional; Detección de la conciencia; Sincronización colectiva
• Keywords:Mathematical developments; Theories of consciousness; Integrated Information Theory; Perturbational Complexity Index; Consciousness detection; Collective synchronization