在上一篇文章中，我们了解了认知动力学的基本概念和动力学原理，但是对于如何使用顺序瞬态动力模型来构建意识和创造力的广义分层模型包含耦合的低维方程还不清楚，今天的推送中，我们将进一步了解这些方程控制多种认知模态的耦合变量：情景（语义）记忆，工作记忆，注意力，情感，知觉及其顺序相互作用。对其中的数学实例进行讨论。然后进一步介绍如何用顺序瞬态认知动力学描述大脑的创造力活动，比如诗歌音乐等艺术创作。最后讨论了利用顺序瞬态认知动力学描述认知过程中时间感知的前景，尤其是情绪对时间感知的影响，社交行为中大脑间时间同步，并且讨论了顺序瞬态认知动力学在人工智能领域的应用前景。本文的上半部分链接见下文（可添加微信号siyingyxf或18983979082获取原文及补充材料）：
Physics Reports：心理中复杂网络的顺序动力学：意识和创造力
3. 建立认知活动的动力学理论
3.1. 不稳定，分歧，收敛和吸引子——全局方面
上个世纪90年代，认知科学家伯纳德·巴尔（Bernard Baars）发表了他的开创性著作《意识的认知理论》。该理论的主要思想非常有吸引力：意识具有通过大脑全局工作空间实现的整合功能。在被视为高度专业化功能网络的集成集合的大脑中，这是有道理的。全局工作空间理论（Global Workspace Theory，GWT）已由Dehaene及其合作者推广。许多现代研究通过显示认知任务执行过程中全脑功能网络的重组来支持GWT的假设。这些现代的结果表明，当认知需求提高时，网络模块性下降，并据此预测行为表现。随着任务要求越来越多，全局连接中枢的数量增加了，而局部中枢的数量却减少了。神经生理学家和生理学家正在建立全局神经元工作空间的详细图谱，并探讨许多大脑区域在意识神经元工作空间模型中的作用。实际上，当前大多数意识理论都涉及整个大脑的分布式大规模网络。GWT集成信息理论或大脑神经能量学的整体理论背后的主要观点共同认为，意识依赖于广泛的双侧大脑活动。就在最近，意识的一个新维度出现了：包括数学家在内的科学家对心理过程的动力学特征和建模产生了兴趣。试图使信息集成理论具有抽象的数学形式主义，为其引入时空连续描述，并发展一种系统集成信息水平的度量。大约一个世纪以前，俄国科学家Lev Vygotsky（1925）定义了意识为负责组织人类认知功能的活动过程。自那时以来，几位作者提出了不同的方法来理解意识，创造力及其与自身记忆的相互作用。在这些观点中，意识处理与感知结合的内在心理过程。（1）有必要使用与关键全局脑网络的功能架构有关的所有可用信息，例如情节和语义记忆，工作记忆，默认和注意力网络，以及它们通过大脑中枢的交互作用；（2）建立一个数学模型来表示这种分层脑网络的顺序瞬态动力学，该模型必须是：（b）鲁棒可抵御小噪音，并且在各种初始条件下均可重现，（d）反映了以下事实：大脑中的任何信息处理都具有有限的能力：有限数量的单位（模式），这些模式具有自己的时间间隔，实际上可以描述为其他认知方式；（3）在不变模型中分析分层异宿功能网络，以发现并表征中枢，这些中枢统一记忆，注意力，默认和其他异宿网络。
3.2. 事件序列：事件间隔，工作记忆和意识动力学
有关事件组织和意识时间安排的核心思想与顺序组织的变化性有关。重点在于有意识地感知的，时间上扩展的现象（例如过程的鲁棒性和事件的连续性）。认知动力学的顺序时间离散性负责灵活性和稳定性之间的竞争平衡，这是目标依赖的想法产生和创造力的关键机制。最近的成像实验已经揭示出特定的人脑区域如何构建负责时间记忆的网络。特别是，海马在表示项目序列的任意列表时间背景方面起着中心作用。通常，海马，后内侧网络和其他区域（例如前额叶皮层）似乎在记忆的时间信息形成中起补充作用。有研究支持以下假设：时间间隔分配了一个工作记忆资源，该资源随序列中的时间信息量而变化。合理的做法是将间隔定时序列视为顺序存储器的其他形式，并通过绑定网络对其进行建模。间隔时间的纹状体节拍模型的一般化显示了神经动力学如何表示多个时间间隔的记忆，也可以用来解释工作记忆中资源分配的机制。
4. 创造力的动力学
4.1. 作为创造力模式的动态隐喻
构建一个简单的创造力的数学模型需要什么？自我产生的新思想和隐喻会引起信息过程的突然变化，找到这种突然变化所相对应的动力学分岔是构建创造力的动力学的目标。而且有理由认为，动力系统的这些转变与新自由度的突然激活有关。一般来讲，创造力的动力学来源于三个认知模式之间的相互作用：（1）集思广益（头脑风暴）和白日梦模态（默认网络活动与此有关）；（2）执行自传体记忆网络（当一个人需要将注意力集中在熟悉的目标上时会被激活）；（3）凸显网络：检测环境刺激并在执行和默认脑网络之间转移注意力。近来修辞学的隐喻作为一种认知现象在心理认知领域受到广泛的研究。隐喻在本质上是人们用某一领域的经验来理解说明另一领域的经验的认知活动过程。隐喻在人类认知方面有两大作用，一是创造新的意义，二是提供看待事物的新视角。语义记忆允许将隐喻包含在创造过程中。隐喻是创造力绑定过程中的时间模态。将两个不相关或间接链接的事物（模态）之间的时间连接称为动力学的隐喻。这种隐喻的存在是创造过程的关键特征。它可以创建强大的图像，可用于思考和日常交流中，从而对许多意识过程产生强大的影响。通常，最终的信息隐喻图像看起来绝对不寻常并引起注意。动力学的隐喻是以前不相关的模态之间的新的非常规联系。这对创造力至关重要，而且需要注意控制。在创作诗歌、音乐即兴创作和素描图片等各种各样的创造性或艺术性任务中，功能磁共振成像研究绘制了大脑活动图。有研究表明，颞中叶可能是产生新观念的关键，创造性评估可能不止包含支持深思熟虑的分析过程的执行脑区，还包括更多由默认和边缘脑区支持自发的评估过程。因此，创造性思维似乎采用了通常不协作的神经过程的独特结构。从动力学神经科学的角度研究音乐或诗歌创造力的最大挑战是什么？艺术创作作为一种难以捉摸的事物，通常是学习和建模最困难的主题之一。创造力包含人类活动的广泛范围，而且其很难轻易地融合在一起。就其本质而言，艺术和创造力是缺乏真正可预测性的概念。因此，试图将它们限制在科学实验的约束范围内并不是很自然而然的恰当。富有创造力的人的特点是：灵活而多变的网络顺序动力学，作者认为可以为意外信息产生制定通用的动力学原理。本文中提供结构化隐喻序列的一些示例。二十年前，Clevenger和Edwards建议使用语义空间中的距离来对隐喻进行定量描述，并用于表达交流中的隐喻编码。语义创造力涉及灵活性和独创性，产生讽刺和隐喻，其中距离遥远或似乎完全不相关的概念之间的关联可能导致有意义的语言结构。因此，具有创造力的人的语义网络可能与缺乏创造力的人的语义网络不同，从而在语义处理过程中实现了更为灵活和新颖的概念组合。有创造力的个人改变他们的精神焦点并在不同思维方式之间切换的能力已得到充分证明。这些转变和转换需要功能不同的大脑网络之间的动态交互。Sun等人揭示了语言创造力与涉及自发性思维、注意力和认知控制的皮质网络的高度可变性之间的密切关系。精神科医生知道，当患者想象未来事件时，情节细节的数量取决于最初的引导：与情节特异性引导相比，不关注情节提取的对照引导产生的细节要少。Madore已经证明，情节特异性引导可以增强不同的创造性思维。在本文中，作者用认知动力学的异宿轨迹的方法去描述隐喻。考虑一个特殊的信息项，该信息项由具有高维不稳定流形的平衡鞍点建模（此处的“高”可能从2开始）。心理会从这个信息项目跳向哪个方向？由于沿对应于Jacobian矩阵最大正特征值的特征向量的扰动以最快的速度增长，因此，异宿通道中的大多数轨道在相空间中沿着这一“领先”方向离开平衡并且指向同一个特定的亚稳态。但是这不意味这一个亚稳态必须跳到一个固定的亚稳态，它也可以跳到其他亚稳态但是这种转换非常稀少。各种项目之间的异宿连接的树状网络允许大量可能的隐喻，但是在通常情况下，这些连接中只有一小部分被激活。作者提出了两种可能的隐喻生成机制：局部机制和全局机制。（1）局部机制限制在一个平衡态的邻域：相流性质的局部变化就足够产生这种机制。灵感的激发可以反映在亚稳态状态的变化中。具体的说，一个亚稳态的以前的主导方向可能会失去其主导地位，而以前的非常用（尽管存在）途径之一可能会取代它的作用：只要保持灵感状态，异宿渠道就会将心理引导到另一个项目。对于这种类型的隐喻序列，在功能性认知相空间中不创建新的异宿轨迹，仅应以相对较低的能源成本激活一些现有的未使用的异宿轨迹。（2）全局机制采取更猛烈的（可能不那么常见）的产生过程，实际上将在相空间上铺开新的，迄今不存在的异宿链接，改变相空间结构并使远处的项目相互连接。与局部机制相比，这将需要更多的能量资源。
4.2. 振荡创造力模态的共振相互作用
Beaty等人最近总结了研究认知的网络交互机制的实验工作，还总结了那些估计网络动力学与个人创造力关系的相关研究。在创造力执行过程中，与网络交互相关的三个认知过程是：使用预测模型进行的研究表明，实验工作中记录的网络之间的功能连接（FC）——尤其是执行控制和默认网络——可以可靠地预测个人的创造性思维能力。作者强调，仅仅关于大脑中不同网络的功能连接的知识不足以描述意识表现及其通过感知对环境的依赖。为此，有必要了解在外部信号作用下脑网络的动力学活动：我们必须对非自治的认知动力学进行建模。设计合理的创造性认知活动的动力学模型应满足以下条件：（1）每个模态应具有允许其执行其自身功能的自由度数,比如工作记忆的检索和通过使用自身的不同步振荡来重新生成相应的信息项；（2）模态之间的相位协调必须是非线性共振过程的结果，例如组合相互作用满足不同脑节律之间的共振关系。来自认知和神经科学研究的现有证据表明，包括建设性记忆过程在内的几种创造性认知活动的模态建立新颖的表征，并在内部受到注意力的引导以支持活跃的想象力。该证据还证实了执行控制对于实施目标定向记忆的重要性，如情节记忆（海马theta振荡，4–8 Hz）和注意力（alpha节律，8–12 Hz ）。已经证实，在构想过程中额叶皮质和后皮质区域的事件相关的α带与发散思维有关。在构建用于隐喻生成的动力学模型时，使用此信息是合理的。每个模态的节律带由其自身的网络体系结构和内在动力学确定。我们在这里考虑具有两个层次的模态网络，并假设每个模态的基本节律是基本网络之间抑制性相互作用的结果（见图4.1）。图4.1模态中的每一种都是彼此交互的不同大脑网络活动的结果。在功能性认知相空间中，这种交互作用由分层的异宿网络表示。在创造力的背景下，混沌吸引子会出现在这个异宿网络附近。低级分成结构的（在图中圆圈内）表征为许多基本的异宿网络（基元），这些基元描述了基本信息项之间相互作用动力学。在不同情况下，此信息可能具有不同的含义：一首诗的节，爵士旋律的基本部分，编舞中的基本舞蹈等。
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如前所述，富有创造力的人在不同思维方式之间转移精神焦点和变化的能力,这将创造力与大脑网络之间的动态相互作用联系起来。作为估计创造力水平的一种方法，已经提出了一种语义距离的定量测量方法：Clevenger和Edwards建议使用语义空间中的距离来对隐喻进行定量描述。类似的研究补充了标准的主观测量，并提供了创造性产出的客观测量。这些研究还提供了解释语义记忆在创造力中作用的更直接方法。为了产生新颖的意外关联，认知应该能够改组和组合存储在记忆中的概念。在这里，记忆的作用是双重的，既有创新性又有保守性：它不仅为创造性思维提供信息，而且还会使搜索过程朝着已知用途的方向倾斜，因此“为了抑制有力的反应倾向”，一定的认知控制是必要的。有文章讨论了一些fMRI研究的结果，这些研究阐明哪些大脑进程促成了新思想的诞生。大脑激活的测量和扫描后分析被用来处理三种任务：对象的新原创用途的生成，原创对象用途的回想以及常见对象用途的回想。新的和原创的想法会产生激活模式，让人想起旧的想法：激活双边海马旁区域。这导致人们猜想“新思想的构建基于类似的过程，例如从情节记忆中重建原创思想”。与回想相比，新对象的产生需要左缘上回的更高激活。已有的研究表明，认知过程结合了两种基本的思维方式：自动启发式方式和外显式思维方式。前者用于处理在明显的时间间隔内保持较大不变的信息，而后者则处理与先前学习的模式明显不同的信息。通过fMRI方法进行的思想顺序对大脑反应的影响的研究发现了一些网络，这些网络支持外显思维方式，并有助于将传统的认知方式转变为新的认知方式。这些研究还证实了工作记忆能力与思维方式之间快速转换的相关性。对于隐喻产生的研究提供了新方法以理解人类怎样产生新思想。一些神经影像学研究使用不同的方法来研究涉及不同类型的创造性认知的大脑区域，例如顿悟问题解决，创造性想法的产生（即发散思维），故事产生和可视化问题解决。侧重于发散思维的研究通常涉及要求个人对开放性问题产生新颖反应。
4.3. Rabinovich–Fabrikant系统中的混沌瞬态动力学
诗人，画家和音乐家长期以来广为人知地被认为当他们陷入某种混乱的局面时，创造力就会展现出来。尽管他们肯定会从白话意义上解释“混乱”，但这种状态的高度敏感性和不可预测性意味着对创造力的充分的数学建模应该具有这种动态性，如今称为确定性混沌。作为一种动力学现象，混沌可以表示为相应的耗散动力学系统的相空间轨迹的有界集合，其特征在于对初始条件的敏感依赖性：如果从该集合中的相邻轨迹上选择了几个接近的初始条件，则它们之间的距离随着时间的增长而增长。这种敏感性排除了对单个轨迹的长期预测。当这个轨迹的集合吸引邻域的轨迹时称为混沌吸引子。它可以通过简单的动力学产生，作为控制参数变化的结果，可以通过分岔序列的分析进行预测。所以这种混沌又被称为可预测的。本文作者认为，混沌吸引子只能代表创造能力的某些特征。
图4.2. 简单基元显示的节律活动在很大程度上取决于参数：B中的极限环接近于异宿轮廓，因此振荡表现为明显不同时性。
图4.3. 体外新皮层局部回路中产生的持续性节律的多个模态峰值频率。
对于不同的创造力目标的特征，创造力动力学有不同的数学图像。将创造力分成至少两种是合理的：（1）一种新的动力学的出现，其特征是无限长的持续时间，并且可以作为一个时间过程来回想：音乐，诗歌，舞蹈等；（2）通过新的复杂的瞬态顺序过程出现了一种不寻常的信息模式，例如Pollock画和Escher建筑画，或者不寻常的烹饪菜肴。第一种创造力的示例图像如图4.4所示：是一个奇异吸引子。第二种创造力动力学的图像是一种新颖的稳定信息模式，即稳定状态。这种信息模式的复杂性依赖于相应稳态终点的瞬态序列的长度。R-F模型展示了创造力的两种图像（图4.5）。方程组（4.5）阐明了具有共振相互作用的系统中混沌集的出现。由于相空间中的多重稳定性和瞬态混沌现象，参数变化所导致的该模型中混沌的发生很难预测。在创造力的背景下，应该提到的是，当轨道游荡在这个特定的混沌吸引子上产生的信号被映射到鼓声和打击乐器的声音时，就会产生独特的“分形”音乐(https://www.youtube.com/watch?v=kh6ZLvpWr5k，这个网页中用视频展示了这个模型动力学所产生的分形音乐)。该系统具有三阶非线性，除了显示不同形状的混沌集，隐藏的混沌吸引子和隐藏的瞬态混沌轨道外，还显示“虚拟鞍座”（图4.4）。像许多其他复杂的动力学系统一样，认知活动模型通常具有多重稳定性：共存吸引子。在这种情况下，最终状态的选择取决于初始条件，并且通常对噪声和系统参数的波动高度敏感。最近的研究将多重稳定性与不可预测的混沌瞬态和所谓的“隐藏吸引子”的产生联系起来。要了解此类系统的全局动力学，必须确定可能的瞬态混沌集，吸引子及其盆地。隐藏的吸引子的数值定位通常很困难，因为它们不是从简单的平衡状态通过透明分岔路径演变而来的。
（a，b）隐藏的吸引子在此处以绿色描绘，其轨迹发散到无穷大，其他吸引子被稳定的平衡吸引。
4.4顺序创造力动力学与情绪
人们普遍认为，情感可以定义为对事件的反应，这些事件支持并适应了我们的思维和行为方式。情绪包括许多要素，例如对事件，运动表达，感觉自己和他人的认知评估。积极的情绪（喜悦，满足，自豪感）会在思想产生过程中增强创造力，并增加概念组合的灵活性，而消极的情绪则会降低创造性过程中可用信息的灵活性以及产生新思想的机会。让我们回到爵士独奏者合作的例子，并考虑六独奏活动的模型。独奏者的协作创造力是通过顺序切换他们的演奏来实现的（见图4.6）。
图4.6 一组独奏者（六边形网络）的协作创造力是通过在它们之间进行顺序切换（圆圈）来实现的。在此模型中，独奏者将创造力思想的顺序控制在组中其他人的初始状态需求内。这种动力学使独奏者的创造力最大化。独奏者使用注意力资源以及彼此的听觉和视觉信息（红色箭头）进行彼此的互动，并在创造力过程中建立他们的共同目标，见图2.7。有研究人员通过fMRI研究在特殊构造的电子琴上演奏的专业爵士钢琴演奏者的即兴演奏。即兴演奏期间活动的整体空间模式是不连贯的：内侧前额叶皮层的局部激活与外侧眶额区域以及后部前额叶区域的失活共存。这种分散的模式，显然是自发即兴表演所固有的，被解释为在缺乏对表演的有意识控制的情况下，内在动机驱动而且与刺激无关的行为的发展。
通常，所有合作爵士乐手都扮演独奏者的角色。作者忽略了这种复杂性，因为作者认为它对创造力模型的贡献很小，而且使相应的动力学模型复杂化。因此，作者省略了表演者之间的直接联系。
图4.7展示了独立独奏者的即兴表演的时间序列。为了简单起见，绘制了六个创造力思想中的四个。图4.8对应于同一演奏者作为乐队与其他音乐家的相互作用。
图4.8. 对图4.6中概述的乐队成员之间的相互作用模型所产生的顺序模式中的创造力的分析。乐队的每个成员都使用自己的关于正在进行的即兴演奏顺序的记忆。
4.5. 惊讶与不稳定性
当我们听到一首好诗并开始思考时，就像现实生活中一样，我们面对的是不可预测的一系列认知事件，这与非创意内容的认知是截然不同的。阅读或朗诵一首诗是一个顺序动力学过程，无法根据诗的开头预测结果。其不确定性可以通过Kolmogorov-Sinai熵或信息维来表征。实际上，上述动态范式在诗歌过程中的应用是众所周知的思想的发展，即诗歌创作是围绕初步主题的语义结构的顺序变化。特别的是，诗人Joseph Brodsky在他的诺贝尔文学奖获奖感言中说：在一首诗的开头，诗人通常不知道它会以怎样的方式结束，有时他会对结果感到非常惊讶，因为结果往往比他预期的要好，他的思想往往比他预想的更深入。参与诗歌创作过程有三种认知模式:分析思维，直觉思维，以及众所周知的“圣经先知”模式（作者理解为不稳定性），这些模式必须被约束。上面建立的规范模型可用于描述诗歌创作的认知动力。该模型的典型解决方案是一系列亚稳态，这一系列亚稳态表征通过语义网络的模式之间的关联在写作过程中出现的新概念或图像。这意味着，在作者的模型中，诗歌的创作过程在模型的相空间中由亚稳态的单向链表示（图1.2A）。通过结构类比，语义相似性，多义性等，亚稳态被触发到下一个状态。在某些步骤上，亚稳态的链变得不稳定，系统跳到另一个分支，在语义网络的新模式之间随机选择。这种不确定性是创造过程的数学表示所固有的。在上面讨论的模型的框架中，作者以块序列的形式，分析信息结构化对分层创造过程稳定性的影响。创造性认知能力与静息态功能性脑网络的动态重组相关。fMRI大数据分析已建立了在静息态下创造力与皮质和小脑区域的时间变化之间的关系。从一种网络状态到另一种网络状态过渡的随机性假设的支持可变性和创造力之间的联系。
4.6. 认知信息流的维度
意识和创造力的最具建设性特征之一是大脑的信息整合过程。它通过大脑的绑定机制进行实施。绑定是一种非线性的动力学现象，它瞬时地（即在空间和时间上顺序地）统一了不同模态流所携带的信息。作者将其命名为意识信息流（consciousness information flow, CIF）。在功能认知相空间中，流动的绑定动力学由相变轨迹表示，相变轨迹位于由具有多维不稳定流形的亚稳态形成的绑定异宿网络中。这些轨迹可以看作是多维CIF的元素。这样的通道代表的瞬态动力学是鲁棒的和可再现的。
5. 结论与展望
本文中作者将意识视为大脑中的一个瞬态多模态时空过程。这个过程是许多功能特定全局脑网络整合活动的结果，这些网络代表了不同的认知方式，例如自传体记忆，注意力，想法产生，感觉知觉等。在数学上，这种瞬态动力学可以由功能性认知相空间中的异宿轨迹网络来表示。意识的数学图像是动力学模型的相图，这模拟了大脑内的活动。
5.1. 意识的动力学时间安排，多模式绑定，同步和周期转换
作者认为意识是一个鲁棒的顺序过程，它的目的是识别当前并预测未来。这种瞬态整合过程基于几种认知模态。其中，关键的是：自传体记忆—包括情节与语义记忆，注意力控制和思想生成的自我意识。所有这些模式本身都是时间序列中的事件序列。作者在一个模态示例（工作记忆）中讨论的强大检索功能意味着序列中各项顺序的可重复性。只要序列足够短，这种鲁棒性是可能的。可以合理地假设认知多模态序列的鲁棒性是由绑定序列的稳定性决定的。这种问题的细节与一个模态是一系列时间间隔这一事实有关。这种模态通常被比喻为思想或者意识中的“潮起潮落”。由于将事件的时间顺序组织成块通常是不均匀的，因此有必要分析时间间隔的动力学控制。在最简单的情况下，它可以相互同步，或者，在多模态情况下视为周期转换。具有变化节律的爵士乐即兴创作和具有不同节奏的诗歌朗诵是众所周知的记忆检索例子，其中涉及相邻认知行为事件之间的时间间隔的灵活变化。与间隔的节律时间安排对比，当认知组块持续时间与组块之间间隔的比不依赖于局部时间时，具有变化的事件之间时间间隔的意识活动的描述更复杂而且需要新的方法。一个有趣的例子是多模态协作行为动力学中观察到的多模态协作模式转换以及它们之间的同步。
5.2. 顺序间隔时间安排的情绪和注意调节
音乐会中我们所听到的似乎取决于到达我们耳边的声音。然而，它也取决于之前所听到的声音的记忆。实际上，我们感知到原始音乐编排与当前表现形式的多模态混合。例如，具有顺序间隔时间安排的爵士乐的即兴创作。原则上，听者可以通过与工作记忆强相关的情绪和注意控制当前的表演效果。实验证明当杏仁核活动连接到海马和前额叶时，即构成一个网络，它们对检索情绪经历事件至关重要。Fayolle等人发现恐惧情绪会加速生物钟。生物钟受到注意和知觉的调节。对一个节律外界信号的初步调整也被认为对设置时间间隔起作用。一个动力学模型可以处理这种假设：通过负责面部表情处理的神经网络与负责时间的脑网络的相互作用，观察情绪表情可以扭曲个体时间感知。一般而言，这些网络之间的相互作用的动力学可以是半周期的或者混沌的。
5.3. 社会脑：大脑之间的时间调节
对于社会认知网络，显然必须提出有关意识动力学时间安排的挑战性问题。某些乐团，例如乐团和运动队，从事的活动需要参与者之间进行长时间的协调。在其中一些活动（古典合奏音乐，花样游泳）中取得成功的前提是小组成员之间的时间紧密联系。在其他情况下（爵士乐队，自行车和赛艇队），尽管个人保持了一定的自由度，但个人仍然受到整个团体时间安排的限制。小组内部如何进行调整？可以理解，为使集体行动取得成功，应将参与人员的大脑内部相关过程的时间标度调整为适应集体成员之间互动的特征时间。社交方式会影响时间感知，因此时间间隔的主观持续时间会发生变化，从而转换同步和不同步的感觉。有研究人员认为社交行为中时间相互作用的核心是一种“生物钟”，这种生物钟涉及表征时间信息的皮层下组织负责协调的振荡，例如持续时间和节律，也涉及到连接时间信息和内外经验的脑岛。相对于非社会的刺激，社会刺激的时间安排改变了相应网络之间的相互作用。这些互作用路径可以使时间和社交计算的交换和相应的节成为可能。作者认为，分析社会群体中的时间绑定动力学是一个有前途的方向。本文描述的形式体系具有在神经科学研究领域以外的应用。经典的机器人范式通常使用基于规则的决策，该决策几乎没有创造力或仅允许编程创造力的空间。将行为视为一系列鲁棒的顺序交互的观点为使用本文所描述的模型提供了机会，以便将认知交互的表征应用到机器人技术和人工智能领域。先前的工作表明，无赢家竞争和异宿网络可以用于机器人技术，机器人与人的互动或自动化研究，还包括机器学习领域。今天，我们目睹了以人为中心的社会范式向着日常生活中人工认知主体的更大参与转变。人与机器人之间的协作场景越来越频繁，并将对我们的日常工作产生深远的影响。人与机器人之间的相互交互是协作者之间时间（瞬态）信息交换的质量不断变化有关的几个特定问题的源头。在这种情况下的主要问题是：我们可以信任机器人的信息按原样使用它吗，反之亦然？针对此问题的在线决策需要针对情景和语义记忆中保留的信息对当前状况进行专心评估。这样的活动是有意识的机器人日常问题的一个例子。现在，有意识的机器人认知要求记忆信息集成，包括语言和感知/运动集成。实际上，本文所有讨论都基于这样一个思想，即意识是大脑外部和内部的时空信息模式的综合动力学。使用相同的建模方法（顺序异宿动力学）来描述和发展机器人意识，以组织有感知力的机器人与人类之间的协作，看起来很自然。这种协作的主要挑战是语言的自相关和所表示的感觉运动经验，通常称为语义间隙问题。本文所讨论中的“异宿通用性”可以有效解决这一问题，因为它可以实现分层序列绑定和协调。现代神经科学为语义记忆的结构提供了新的证据，并指出了语义信息是多感官，多模态和分布式的。在动态语言中，这意味着在“机器人认知”中的绑定过程必须是多模式的，并且必须紧紧地固定在时间上。时间的协调显然在人机协作过程的效率中起着重要作用。上面讨论的异宿同步现象提供了一种可能的机制，用于联合“人机交互”的时间协调和控制。与创造力神经过程有关的鲁棒序列的描述以及相应动力学和分支的识别也可以在生物医学研究和临床应用的背景下产生新方法。静息状态和刺激引起的认知神经活动的动力学特征已被建议用于设计脑疾病的新型生物标志物。最近，在不同的研究和生物医学应用中，提出了利用顺序脑动力学的特征来分析使用节律刺激的技术，例如稳态视觉诱发电位和颅内刺激。所有这些工作都指出了本文讨论的理论框架和模型的必要性和潜在的广泛影响。如上所述，自然界使用通用的动力学原理（例如传递性，鲁棒性和资源最少化）来实现许多认知功能：感知，强化记忆，决策，创造力和意识。对人脑中的瞬态信息过程及其动态图像的理解和预测对物理学家，数学家，精神病学家，神经生理学家，计算机科学家和医生而言具有挑战性和吸引力。今天，这些科学问题也在AI和机器人技术的背景下得到解决。当然，在单篇综述的框架内几乎不可能解决各种各样的问题，在这里介绍的材料只是冰山一角。诸如人类社交机器人群体的非线性动力学，大脑与人工智能在决策中的合作以及共同的平衡未来的创建等主题将是未来几年许多新工作的主题。Sequential dynamics of complex networks in mind: Consciousness and creativity
