Gradland：以梯度结构刻画现象体验的多维分化

该论文检验一个假设：物理相互作用的一阶结构，即梯度或雅可比矩阵，刻画了现象体验的结构。作者构建了一个由神经网络栖居的理想化世界 Gradland，其中物理规律已知、函数大多可微。论文提出两种基于基尔霍夫复杂度的雅可比结构度量：有效秩与内聚度。通过一系列示例，该假设被用于解释：体验的持续时间可达数百毫秒；鲜明体验与模糊体验之间的差别；质感体验；新生儿可能经历的纷乱喧嚣；清晰持存于心与含混不清的观念之别；学习是什么样子；以及丰富而稠密体验的功能。