Research in Brain-inspired Computing [7]-带关节小人(3个)推箱的类意识报告

逻辑君

231人浏览 · 2026-03-27 13:47:38

逻辑君 · 2026-03-27 13:47:38 发布

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多小人(带关节)协作推动箱子系统的“类意识”涌现报告
Emergence of “Consciousness-like” Properties in a Multi-Agent Cooperative Pushing System

多小人(带关节)协作推动箱子系统的“类意识”涌现报告

——基于内部神经活动分析的定性解读
说明：本系统是借助box2d物理引擎进行训练，模拟了真实物理环境。
在这里插入图片描述

演示报告

多智能体协作推箱子演示程序
模型文件: best_multi_walker_cargo.txt
演示局数: 5

模型加载成功，总参数维度: 9732

========== 第 1 局 ==========
步   0 | 箱子x: -0.073 速度:  0.00 | 符号: A0[@.@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@...@@..@@@@] A2[.@.@.@.@@.@步   1 | 箱子x: -0.065 速度:  0.06 | 符号: A0[@@@.@@@@.@@....@] A1[....@...@@.@..@@] A2[@@....@@@..步   2 | 箱子x: -0.057 速度:  0.19 | 符号: A0[@.@.@@@@.@@.@...] A1[...@@...@@.@.@@@] A2[@..@.@@@@..步   3 | 箱子x: -0.048 速度:  0.32 | 符号: A0[..@@@@@..@@.@..@] A1[....@...@@.@..@@] A2[@@....@@@.@步   4 | 箱子x: -0.036 速度:  0.43 | 符号: A0[-.@@@@@..@@.@..@] A1[....@.@.@@..@@@@] A2[@@.@.@.@@..步   5 | 箱子x: -0.024 速度:  0.54 | 符号: A0[@@@@@@@..@@.@..@] A1[...@@...@@.@@.@@] A2[@@....@@@.@步   6 | 箱子x: -0.012 速度:  0.65 | 符号: A0[..@@@@@@.@@.@..@] A1[....@...@@.@..@@] A2[@@.@...@@..步   7 | 箱子x:  0.003 速度:  0.81 | 符号: A0[..@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@..@@@.@@@@@] A2[@@....@@@.@步   8 | 箱子x:  0.021 速度:  1.00 | 符号: A0[@.@@@@@..@@.@..@] A1[....@...@@.@..@@] A2[@@...@@@@..步   9 | 箱子x:  0.042 速度:  1.22 | 符号: A0[..@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@...@@.@.@@.] A2[@@.@...@@.@步  10 | 箱子x:  0.066 速度:  1.44 | 符号: A0[..@@@@@@.@@.@..@] A1[.@.@@..@@@.@.@@@] A2[@@....@@@..步  11 | 箱子x:  0.093 速度:  1.64 | 符号: A0[@.@@@@@..@@.@..@] A1[...@@...@@.@.@@@] A2[@@....@@@.@步  12 | 箱子x:  0.113 速度:  1.20 | 符号: A0[@.@=@@@@.@@.@..@] A1[....@...@@.@..@@] A2[@@.@.@@@@.@步  13 | 箱子x:  0.137 速度:  1.41 | 符号: A0[..@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@...@@.@@@@@] A2[@@....@@@.@步  14 | 箱子x:  0.163 速度:  1.55 | 符号: A0[..@@@@@..@@.@..@] A1[....@...@@.@.@@@] A2[@@....@@@..步  15 | 箱子x:  0.191 速度:  1.72 | 符号: A0[@.@=@@@@.@@.@..@] A1[...@@...@@.@.@@@] A2[@@....@@@.@步  16 | 箱子x:  0.223 速度:  1.89 | 符号: A0[@.@.@@@@.@@.@@.@] A1[.@..@..@@@.@..@@] A2[@@....@@@.@步  17 | 箱子x:  0.258 速度:  2.09 | 符号: A0[@.@.@@@@.@@.@..@] A1[.@.@@..@@@.@.@@@] A2[@@...=@@@..步  18 | 箱子x:  0.296 速度:  2.26 | 符号: A0[.@@@@@@@.@@.@..@] A1[....@.@.@@.@@.@@] A2[@@...@@@@..步  19 | 箱子x:  0.335 速度:  2.39 | 符号: A0[@.@.@@@@.@@.@..@] A1[....@...@@.@..@@] A2[@@.@.@.@@..步  20 | 箱子x:  0.374 速度:  2.29 | 符号: A0[#.@.@@@..@@.@..@] A1[...@@.@@@@.@.@@@] A2[@....@@@@..步  21 | 箱子x:  0.411 速度:  2.25 | 符号: A0[.@@@@@@..@@.@..@] A1[....@...@@...@@@] A2[@@.....@@.@步  22 | 箱子x:  0.448 速度:  2.20 | 符号: A0[..@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@..@@@.@.@@@] A2[@@....@@@.@步  23 | 箱子x:  0.484 速度:  2.15 | 符号: A0[..@@@@@..@@.@..@] A1[...@@...@@...@@@] A2[@@.....@@.@步  24 | 箱子x:  0.519 速度:  2.10 | 符号: A0[..@@@@@..@@.@..@] A1[...@@...@@.@@@@@] A2[@@.....@@.@步  25 | 箱子x:  0.553 速度:  2.05 | 符号: A0[..@@@@@@.@@.@..@] A1[....@...@@.@@.@@] A2[@@...@@@@..步  26 | 箱子x:  0.586 速度:  1.99 | 符号: A0[.@@@@@@..@@.@..@] A1[...@@...@@.@.@@@] A2[@@....@@@..步  27 | 箱子x:  0.618 速度:  1.94 | 符号: A0[@.@=@@@@.@@.@..@] A1[.@@.@...@@.@.@@@] A2[@@...@@@@..步  28 | 箱子x:  0.650 速度:  1.89 | 符号: A0[..@@@@@..@@.@..@] A1[...@@...@@.@.@@@] A2[@@.@...@@.@步  29 | 箱子x:  0.681 速度:  1.84 | 符号: A0[@.@@@@@..@@....@] A1[...@@..@@@.@.@@@] A2[@@....@@@.@步  30 | 箱子x:  0.710 速度:  1.79 | 符号: A0[@.@@@@@..@@.@..@] A1[...@@...@@.@@.@@] A2[@@.....@@.@步  31 | 箱子x:  0.739 速度:  1.74 | 符号: A0[..@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@...@@.@@.@@] A2[@@....@@@.@步  32 | 箱子x:  0.767 速度:  1.68 | 符号: A0[@.@@@@@..@@.@..@] A1[...@@...@@.@@.@.] A2[@@...@@@@.@步  33 | 箱子x:  0.795 速度:  1.63 | 符号: A0[@.@.@@@@.@@.@..@] A1[....@.@.@@.@@.@@] A2[@@....@@@..步  34 | 箱子x:  0.821 速度:  1.58 | 符号: A0[@@@@@@@..@@.@..@] A1[...@@...@@.@.@@@] A2[@@.....@@.@步  35 | 箱子x:  0.847 速度:  1.53 | 符号: A0[..@@@@@@.@@.@..@] A1[....@...@@.@.@@@] A2[@@....@@@.@步  36 | 箱子x:  0.871 速度:  1.48 | 符号: A0[..@@@@@..@@.@..@] A1[...@@...@@.@@@@@] A2[@@.@.@.@@..步  37 | 箱子x:  0.895 速度:  1.43 | 符号: A0[..@@@@@..@@.@..@] A1[....@...@@.@..@@] A2[@@.@.@.@@..步  38 | 箱子x:  0.918 速度:  1.37 | 符号: A0[.@@@@@@@.@@.@..@] A1[@..@@.@..@.@@.@.] A2[@@.@.@#@@..步  39 | 箱子x:  0.940 速度:  1.32 | 符号: A0[@@@@@@@..@@.@..@] A1[...@@..@@@.@.@@@] A2[@@...@@@@.@步  40 | 箱子x:  0.961 速度:  1.27 | 符号: A0[.@@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@...@@.@.@@@] A2[@@.....@@.@步  41 | 箱子x:  0.981 速度:  1.22 | 符号: A0[..@@@@@..@@.@..@] A1[...@@...@@.@.@@@] A2[@@....@@@.@步  42 | 箱子x:  1.001 速度:  1.17 | 符号: A0[@.@@@@@..@@.@..@] A1[....@...@@.@..@@] A2[@@.@.@@@@.@步  43 | 箱子x:  1.020 速度:  1.12 | 符号: A0[-.@@@@@..@@.@..@] A1[.@.@@..@@@.@.@@@] A2[@@.@.@@@@..步  44 | 箱子x:  1.037 速度:  1.07 | 符号: A0[@.@@@@@..@@.@..@] A1[....@.@.@@.@.@@@] A2[@@....@@@.@@.@@.] 
箱子最终位置: 1.054 米
存活步数: 45/479
平均速度: 1.465 米/秒
平均推力强度: 0.356 (接触点数量)
有推力步数比例: 35.556%

========== 第 2 局 ==========
步   0 | 箱子x: -0.086 速度:  0.00 | 符号: A0[@.@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@...@@..@@@@] A2[.@.@.@.@@.@步   1 | 箱子x: -0.077 速度:  0.06 | 符号: A0[@.@.@@@@.@@.@..@] A1[....@...@@.@@.@@] A2[@@....@@@..步   2 | 箱子x: -0.067 速度:  0.19 | 符号: A0[@.@.@@@@.@@.@...] A1[...@@..@@@.@@@@@] A2[@@.@.@@@@..步   3 | 箱子x: -0.058 速度:  0.31 | 符号: A0[.@@@@@@..@@.@..@] A1[....@...@@.@..@@] A2[@@.@.@.@@..步   4 | 箱子x: -0.046 速度:  0.42 | 符号: A0[.@@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@...@@.@@.@@] A2[@@.@.@.@@..步   5 | 箱子x: -0.034 速度:  0.56 | 符号: A0[.@@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@...@@.@.@@@] A2[@@...@@@@.@步   6 | 箱子x: -0.020 速度:  0.74 | 符号: A0[..@@@@@..@@.@..@] A1[...@@...@@.@.@@@] A2[@@....@@@..步   7 | 箱子x: -0.003 速度:  0.92 | 符号: A0[.@@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@...@@.@.@@@] A2[@@.@.@@@@..步   8 | 箱子x:  0.017 速度:  1.13 | 符号: A0[.@@@@@@@.@@.@..@] A1[.@.@@.@@@@.@.@@@] A2[@@....@@@..步   9 | 箱子x:  0.039 速度:  1.35 | 符号: A0[.@@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@...@@.@.@@@] A2[@@.....@@..步  10 | 箱子x:  0.065 速度:  1.56 | 符号: A0[@.@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@..@@@.@@@@@] A2[@@....@@@.@步  11 | 箱子x:  0.095 速度:  1.76 | 符号: A0[@.@@@@@..@@.@..@] A1[...@@...@@.@..@.] A2[@@...@@@@..步  12 | 箱子x:  0.124 速度:  1.32 | 符号: A0[-.@@@@@..@@.@..@] A1[...@@...@@.@.@@@] A2[@..@.@@@@..步  13 | 箱子x:  0.150 速度:  1.57 | 符号: A0[@.@@@@@..@@.@..@] A1[....@...@@.@.@@@] A2[@@.@.@.@@..步  14 | 箱子x:  0.179 速度:  1.73 | 符号: A0[.@@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@...@@.@.@@@] A2[@@.@...@@.@步  15 | 箱子x:  0.211 速度:  1.92 | 符号: A0[@.@@@@@@.@@....@] A1[...@@...@@.@.@@@] A2[@@...@@@@..步  16 | 箱子x:  0.246 速度:  2.12 | 符号: A0[.@@@@@@..@@.@..@] A1[...@@...@@.@.@@@] A2[@@.@...@@.@步  17 | 箱子x:  0.284 速度:  2.27 | 符号: A0[@.@@@@@..@@....@] A1[....@....@....@@] A2[@@.@.@#@@..步  18 | 箱子x:  0.322 速度:  2.28 | 符号: A0[.@@@@@@..@@.@..@] A1[...@@...@@.@.@@.] A2[@-.@.@.@@.@步  19 | 箱子x:  0.359 速度:  2.22 | 符号: A0[..@@@@@..@@.@..@] A1[....@...@@.@@.@@] A2[@@...@@@@..步  20 | 箱子x:  0.396 速度:  2.17 | 符号: A0[-.@@@@@..@@.@..@] A1[....@...@@.@.@@@] A2[@....@@@@..步  21 | 箱子x:  0.431 速度:  2.12 | 符号: A0[..@@@@@..@@.@..@] A1[...@@...@@.@.@@@] A2[@@.@.@.@@..步  22 | 箱子x:  0.465 速度:  2.07 | 符号: A0[@@@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@...@@.@.@@@] A2[@@.@.@@@@.@步  23 | 箱子x:  0.499 速度:  2.02 | 符号: A0[..@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@.@@@@.@@.@.] A2[@@....@@@..步  24 | 箱子x:  0.532 速度:  1.97 | 符号: A0[@.@@@@@..@@.@..@] A1[...@@...@@.@.@@@] A2[@@...@@@@..步  25 | 箱子x:  0.564 速度:  1.91 | 符号: A0[..@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@...@@.@.@@@] A2[@@.@..@@@..步  26 | 箱子x:  0.595 速度:  1.86 | 符号: A0[..@@@@@@.@@.@..@] A1[.@@@@...@@.@..@@] A2[@@.....@@..步  27 | 箱子x:  0.625 速度:  1.81 | 符号: A0[..@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@.@@@@.@@.@@] A2[@@...@@@@..步  28 | 箱子x:  0.654 速度:  1.76 | 符号: A0[-.@@@@@..@@.@..@] A1[@@..@...@@.@..@.] A2[@@...@@@@.@步  29 | 箱子x:  0.683 速度:  1.71 | 符号: A0[..@@@@@@.@@.@..@] A1[@.@.@....@.@..@.] A2[@@.@.@#@@..步  30 | 箱子x:  0.710 速度:  1.66 | 符号: A0[..@@@@@@.@@....@] A1[...@@..@@@.@.@@@] A2[@@....@@@.@步  31 | 箱子x:  0.737 速度:  1.60 | 符号: A0[@.@@@@@..@@.@..@] A1[....@...@@.@@.@.] A2[@@.@.@.@@..步  32 | 箱子x:  0.763 速度:  1.55 | 符号: A0[@.@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@...@@.@.@@@] A2[@..@.@@@@..步  33 | 箱子x:  0.788 速度:  1.50 | 符号: A0[@.@@@@@..@@.@..@] A1[...@@...@@.@..@@] A2[@..@.@@@@..步  34 | 箱子x:  0.812 速度:  1.45 | 符号: A0[.@@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@...@@.@.@@@] A2[@@.@.@@@@.@步  35 | 箱子x:  0.836 速度:  1.40 | 符号: A0[@.@=@@@@.@@.@..@] A1[...@@...@@.@.@@@] A2[@@....@@@..步  36 | 箱子x:  0.858 速度:  1.35 | 符号: A0[.@@@@@@..@@.@..@] A1[...@@...@@.@.@@@] A2[@@.@.@#@@..步  37 | 箱子x:  0.880 速度:  1.30 | 符号: A0[.@@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@...@@.@.@@@] A2[@@.@...@@.@步  38 | 箱子x:  0.900 速度:  1.24 | 符号: A0[@.@@@@@..@@.@..@] A1[...@@.@@@@.@.@@@] A2[@@....@@@..步  39 | 箱子x:  0.920 速度:  1.19 | 符号: A0[.@@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@...@@.@.@@@] A2[@@.@...@@..步  40 | 箱子x:  0.939 速度:  1.14 | 符号: A0[@.@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@..@@@.@@.@@] A2[@@....@@@.@步  41 | 箱子x:  0.957 速度:  1.09 | 符号: A0[@.@@@@@..@@.@..@] A1[...@@.@.@@.@@@@@] A2[@@....@@@.@步  42 | 箱子x:  0.975 速度:  1.04 | 符号: A0[@.@.@@@..@@.@..@] A1[...@@...@@.@..@@] A2[@@.@.@#@@..步  43 | 箱子x:  0.991 速度:  0.99 | 符号: A0[.@@@@@...@@.@..@] A1[...@@...@@.@.@@@] A2[@@.@...@@.@@.@@.] 
箱子最终位置: 1.007 米
存活步数: 44/479
平均速度: 1.437 米/秒
平均推力强度: 0.295 (接触点数量)
有推力步数比例: 29.545%

========== 第 3 局 ==========
步   0 | 箱子x: -0.030 速度:  0.00 | 符号: A0[@.@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@...@@..@@@@] A2[.@.@.@.@@.@步   1 | 箱子x: -0.022 速度:  0.06 | 符号: A0[@.@.@@@@.@@.@..@] A1[....@...@@.@@.@@] A2[@@....@@@..步   2 | 箱子x: -0.014 速度:  0.19 | 符号: A0[@.@.@@@@.@@.@...] A1[...@@..@@@.@@@@@] A2[@..@.@.@@..步   3 | 箱子x: -0.005 速度:  0.32 | 符号: A0[..@@@@@..@@.@..@] A1[....@...@@.@.@@@] A2[@@.@.@.@@..步   4 | 箱子x:  0.007 速度:  0.43 | 符号: A0[.@@@@@@@.@@....@] A1[....@...@@...@@@] A2[@..@.@@@@..步   5 | 箱子x:  0.019 速度:  0.56 | 符号: A0[..@@@@@..@@.@..@] A1[...@@...@@.@..@@] A2[@@.@.@.@@..步   6 | 箱子x:  0.032 速度:  0.72 | 符号: A0[.@@@@@@..@@.@..@] A1[...@@...@@.@.@@@] A2[@@...@@@@.@步   7 | 箱子x:  0.049 速度:  0.90 | 符号: A0[..@@@@@..@@.@..@] A1[....@...@@.@..@@] A2[@@.....@@..步   8 | 箱子x:  0.068 速度:  1.10 | 符号: A0[..@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@..@@@.@@.@@] A2[@@.....@@.@步   9 | 箱子x:  0.090 速度:  1.32 | 符号: A0[@@@.@@@@.@@.@..@] A1[...@@..@@@.@..@@] A2[@@....@@@..步  10 | 箱子x:  0.116 速度:  1.52 | 符号: A0[@@@.@@@@.@@.@@.@] A1[...@@...@@.@.@@@] A2[@@.@...@@..步  11 | 箱子x:  0.144 速度:  1.72 | 符号: A0[.@@@@@@..@@.@..@] A1[...@@...@@.@@@@@] A2[@@....@@@.@步  12 | 箱子x:  0.166 速度:  1.28 | 符号: A0[..@@@@@..@@.@..@] A1[....@...@@.@..@@] A2[@@...@@@@..步  13 | 箱子x:  0.191 速度:  1.50 | 符号: A0[.@@@@@@@.@@.@..@] A1[..@@@...@@.@.@@.] A2[@@....@@@.@步  14 | 箱子x:  0.219 速度:  1.67 | 符号: A0[..@@@@@@.@@.@..@] A1[....@...@@.@.@@@] A2[@@...@@@@..步  15 | 箱子x:  0.250 速度:  1.87 | 符号: A0[..@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@...@@.@@.@@] A2[@@...@.@@.@步  16 | 箱子x:  0.284 速度:  2.07 | 符号: A0[@.@.@@@@.@@.@..@] A1[@@.=@..@@@.@..@@] A2[@@.@.@.@@..步  17 | 箱子x:  0.321 速度:  2.21 | 符号: A0[@@@.@@@@.@@....@] A1[...@@..@@@.@.@@@] A2[@@...@@@@.@步  18 | 箱子x:  0.357 速度:  2.13 | 符号: A0[-.@@@@@..@@.@..@] A1[...@@..@@@.@..@@] A2[@@....@@@.@步  19 | 箱子x:  0.392 速度:  2.12 | 符号: A0[..@@@@@@.@@.@..@] A1[....@...@@..@.@.] A2[@@.@.@.@@..步  20 | 箱子x:  0.427 速度:  2.07 | 符号: A0[@.@.@@@@.@@.@..@] A1[...@@...@@.@.@@@] A2[@@....@@@.@步  21 | 箱子x:  0.460 速度:  2.02 | 符号: A0[@.@.@@@@.@@.@..@] A1[...@@...@@.@.@@@] A2[@@....@@@..步  22 | 箱子x:  0.493 速度:  1.97 | 符号: A0[@.@@@@@..@@.@..@] A1[...@@...@@.@@.@@] A2[@@....@@@.@步  23 | 箱子x:  0.525 速度:  1.92 | 符号: A0[@.@=@@@@.@@.@..@] A1[....@...@@.@@.@.] A2[@@.@.@@@@.@步  24 | 箱子x:  0.556 速度:  1.87 | 符号: A0[@.@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@...@@.@.@@@] A2[@@....@@@.@步  25 | 箱子x:  0.586 速度:  1.81 | 符号: A0[@.@=@@@@.@@.@..@] A1[....@.@.@@.@@.@@] A2[@@....@@@.@步  26 | 箱子x:  0.616 速度:  1.76 | 符号: A0[@@@@@@@@.@@.@..@] A1[....@...@@.@.@@@] A2[@@.@...@@.@步  27 | 箱子x:  0.644 速度:  1.71 | 符号: A0[@.@=@@@@.@@.@..@] A1[....@...@@.@..@@] A2[@@....@@@.@步  28 | 箱子x:  0.672 速度:  1.66 | 符号: A0[-.@@@@@..@@.@..@] A1[....@...@@.@.@@@] A2[@..@.@@@@..步  29 | 箱子x:  0.699 速度:  1.61 | 符号: A0[@.@@@@@..@@.@..@] A1[....@.@.@@.@.@@@] A2[@..@.@@@@..步  30 | 箱子x:  0.724 速度:  1.56 | 符号: A0[.@@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@...@@.@.@@@] A2[@-.@.@.@@.@步  31 | 箱子x:  0.750 速度:  1.50 | 符号: A0[..@@@@@..@@.@..@] A1[.@.@@..@@@.@..@@] A2[@@....@@@.@步  32 | 箱子x:  0.774 速度:  1.45 | 符号: A0[..@@@@@..@@.@..@] A1[...@@...@@.@.@@@] A2[@-.@.@.@@.@步  33 | 箱子x:  0.797 速度:  1.40 | 符号: A0[@.@.@@@..@@.@..@] A1[...@@...@@.@@.@@] A2[@@...@@@@.@步  34 | 箱子x:  0.820 速度:  1.35 | 符号: A0[@.@@@@@..@@.@..@] A1[....@...@@.@.@@@] A2[@@.@...@@.@步  35 | 箱子x:  0.841 速度:  1.30 | 符号: A0[.@@@@@@@.@@.@..@] A1[....@.@.@@.@@.@@] A2[@@.@...@@.@步  36 | 箱子x:  0.862 速度:  1.25 | 符号: A0[.@@@@@@@.@@.@..@] A1[.@.@@..@@@.@.@@@] A2[@@.....@@..步  37 | 箱子x:  0.882 速度:  1.19 | 符号: A0[@@@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@...@@.@.@@@] A2[@@....@@@.@步  38 | 箱子x:  0.901 速度:  1.14 | 符号: A0[@.@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@...@@.@@@@@] A2[@@....@@@.@步  39 | 箱子x:  0.919 速度:  1.09 | 符号: A0[@.@.@@@@.@@.@...] A1[...@@..@@@.@.@@@] A2[@@....@@@.@步  40 | 箱子x:  0.936 速度:  1.04 | 符号: A0[#.@.@@@..@@.@..@] A1[...@@...@@.@@.@@] A2[@@.....@@.@步  41 | 箱子x:  0.953 速度:  0.99 | 符号: A0[.@@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@.@@@@.@@.@@] A2[@@....@@@.@步  42 | 箱子x:  0.968 速度:  0.94 | 符号: A0[.@@@@@@@.@@.@..@] A1[@...@...@@.@..@@] A2[@@.....@@..步  43 | 箱子x:  0.983 速度:  0.88 | 符号: A0[..@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@...@@.@..@@] A2[@@.@.@.@@..步  44 | 箱子x:  0.997 速度:  0.83 | 符号: A0[.@@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@..@@@.@.@@@] A2[@@...@@@@.@@.@@.] 
箱子最终位置: 1.010 米
存活步数: 45/479
平均速度: 1.351 米/秒
平均推力强度: 0.289 (接触点数量)
有推力步数比例: 28.889%

========== 第 4 局 ==========
步   0 | 箱子x: -0.040 速度:  0.00 | 符号: A0[@.@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@...@@..@@@@] A2[.@.@.@.@@.@步   1 | 箱子x: -0.033 速度:  0.06 | 符号: A0[@.@.@@@@.@@.@..@] A1[....@...@@.@@.@@] A2[@@....@@@..步   2 | 箱子x: -0.025 速度:  0.19 | 符号: A0[@.@.@@@@.@@.@...] A1[...@@..@@@.@@@@@] A2[@..@.@.@@..步   3 | 箱子x: -0.014 速度:  0.33 | 符号: A0[..@@@@@..@@.@..@] A1[....@...@@.@.@@@] A2[@@.@.@.@@..步   4 | 箱子x: -0.004 速度:  0.44 | 符号: A0[.@@@@@@@.@@....@] A1[....@...@@.@.@@@] A2[@..@.@@@@..步   5 | 箱子x:  0.007 速度:  0.55 | 符号: A0[.@@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@..@@@.@.@@@] A2[@@.@.@.@@..步   6 | 箱子x:  0.019 速度:  0.63 | 符号: A0[.@@@@@@..@@.@..@] A1[...@@..@@@.@.@@.] A2[@..@.@@@@..步   7 | 箱子x:  0.033 速度:  0.75 | 符号: A0[..@@@@@@.@@.@..@] A1[....@...@@.@@.@.] A2[@@.@.@.@@..步   8 | 箱子x:  0.049 速度:  0.91 | 符号: A0[..@@@@@..@@.@..@] A1[...@@..@@@.@@@@@] A2[@@...@@@@..步   9 | 箱子x:  0.068 速度:  1.10 | 符号: A0[@.@@@@@..@@.@..@] A1[.@.@@...@@.@..@.] A2[@@.@.@.@@..步  10 | 箱子x:  0.090 速度:  1.31 | 符号: A0[@.@@@@@@.@@....@] A1[...@@...@@.@.@@@] A2[@@....@@@.@步  11 | 箱子x:  0.114 速度:  0.89 | 符号: A0[..@.@@@@.@@.@...] A1[...@@...@@.@..@.] A2[@@....@@@.@步  12 | 箱子x:  0.131 速度:  1.06 | 符号: A0[@.@.@@@@.@@.@..@] A1[....@.@.@@.@@.@@] A2[@@.....@@..步  13 | 箱子x:  0.151 速度:  1.17 | 符号: A0[.@@@@@@@.@@.@..@] A1[....@...@@..@.@@] A2[@@.....@@.@步  14 | 箱子x:  0.173 速度:  1.33 | 符号: A0[..@@@@@@.@@.@..@] A1[.@..@...@@.@..@@] A2[@@.@.@.@@..步  15 | 箱子x:  0.198 速度:  1.49 | 符号: A0[..@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@..@@@.@.@@.] A2[@@.....@@.@步  16 | 箱子x:  0.226 速度:  1.68 | 符号: A0[..@.@@@@.@@....@] A1[...@@.@..@.@.@@.] A2[@@....@@@..步  17 | 箱子x:  0.257 速度:  1.86 | 符号: A0[@@@.@@@@.@@.@@.@] A1[...@@.@@@@.@.@@@] A2[@@....@@@.@步  18 | 箱子x:  0.291 速度:  2.03 | 符号: A0[@.@.@@@@.@@.@@.@] A1[...@@...@@.@.@@@] A2[@@....@@@.@步  19 | 箱子x:  0.327 速度:  2.17 | 符号: A0[..@.@@@@.@@.@..@] A1[....@...@@..@.@@] A2[@@....@@@.@步  20 | 箱子x:  0.362 速度:  2.13 | 符号: A0[@.@.@@@@.@@.@..@] A1[...@@..@.@.@@@@@] A2[@@.@...@@.@步  21 | 箱子x:  0.398 速度:  2.11 | 符号: A0[@.@@@@@..@@.@...] A1[.@.@@..@.@.@@@@@] A2[@@....@@@.@步  22 | 箱子x:  0.432 速度:  2.04 | 符号: A0[@.@@@@@..@@.@...] A1[....@...@@....@@] A2[@@....@@@.@步  23 | 箱子x:  0.465 速度:  1.99 | 符号: A0[@.@.@@@@.@@.@..@] A1[....@.@.@@.@.@@@] A2[@@.@...@@..步  24 | 箱子x:  0.497 速度:  1.94 | 符号: A0[.@@@@@@@.@@.@..@] A1[....@.@.@@.@@.@@] A2[@@....@@@.@步  25 | 箱子x:  0.529 速度:  1.89 | 符号: A0[@@@@@@@..@@.@..@] A1[...@@..@@@.@..@@] A2[@@.@.@.@@..步  26 | 箱子x:  0.559 速度:  1.84 | 符号: A0[#.@.@@@..@@.@..@] A1[...@@...@@.@@@@@] A2[@@.@...@@.@步  27 | 箱子x:  0.589 速度:  1.79 | 符号: A0[@.@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@...@@.@.@@@] A2[@@.@...@@.@步  28 | 箱子x:  0.618 速度:  1.73 | 符号: A0[@.@=@@@@.@@.@..@] A1[....@.@.@@.@@.@@] A2[@@....@@@.@步  29 | 箱子x:  0.646 速度:  1.68 | 符号: A0[..@@@@@@.@@.@..@] A1[.@.@@..@@@.@.@@@] A2[@@.....@@.@步  30 | 箱子x:  0.673 速度:  1.63 | 符号: A0[.@@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@...@@.@.@@@] A2[@@....@@@.@步  31 | 箱子x:  0.700 速度:  1.58 | 符号: A0[@.@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@..@@@.@..@@] A2[@@.@.@.@@..步  32 | 箱子x:  0.725 速度:  1.53 | 符号: A0[..@@@@@..@@.@..@] A1[...@@...@@.@.@@.] A2[@@...@@@@.@步  33 | 箱子x:  0.750 速度:  1.48 | 符号: A0[@@@@@@@@.@@.@..@] A1[....@...@@.@@.@.] A2[@@...@@@@.@步  34 | 箱子x:  0.773 速度:  1.43 | 符号: A0[@.@.@@@@.@@.@..@] A1[...@@...@@.@.@@@] A2[@@.@.@#@@..步  35 | 箱子x:  0.796 速度:  1.37 | 符号: A0[..@@@@@..@@.@..@] A1[.@.@@...@@.@.@@@] A2[@@....@@@.@步  36 | 箱子x:  0.818 速度:  1.32 | 符号: A0[@.@.@@@@.@@.@..@] A1[....@...@@...@@@] A2[@@....@@@.@步  37 | 箱子x:  0.840 速度:  1.27 | 符号: A0[@.@.@@@..@@.@..@] A1[...@@.@@@@.@.@@@] A2[@@...@.@@.@步  38 | 箱子x:  0.860 速度:  1.22 | 符号: A0[@.@@@@@..@@.@..@] A1[...@@..@@@.@@.@@] A2[@@....@@@.@步  39 | 箱子x:  0.879 速度:  1.17 | 符号: A0[@.@.@@@@.@@.@..@] A1[....@...@@.@..@@] A2[@@....@@@.@步  40 | 箱子x:  0.898 速度:  1.12 | 符号: A0[..@@@@@..@@.@..@] A1[...@@...@@.@..@@] A2[@@....@@@.@步  41 | 箱子x:  0.916 速度:  1.06 | 符号: A0[.@@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@.@.@@@@.@@@] A2[@..@.@@@@..步  42 | 箱子x:  0.932 速度:  1.01 | 符号: A0[.@@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@..@@@.@.@@@] A2[@....@@@@.@步  43 | 箱子x:  0.948 速度:  0.96 | 符号: A0[@.@@@@@..@@.@..@] A1[...@@..@@@.@@.@@] A2[@@.@.@.@@..@.@@.] 
箱子最终位置: 0.964 米
存活步数: 44/479
平均速度: 1.322 米/秒
平均推力强度: 0.341 (接触点数量)
有推力步数比例: 34.091%

========== 第 5 局 ==========
步   0 | 箱子x: -0.046 速度:  0.00 | 符号: A0[@.@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@...@@..@@@@] A2[.@.@.@.@@.@步   1 | 箱子x: -0.027 速度:  0.10 | 符号: A0[@.@.@@@@.@@.@..@] A1[....@...@@.@@.@@] A2[@@....@@@..步   2 | 箱子x: -0.011 速度:  0.25 | 符号: A0[@.@.@@@@.@@.@...] A1[...@@..@@@.@@@@@] A2[@@.@.@.@@..步   3 | 箱子x:  0.003 速度:  0.40 | 符号: A0[..@@@@@..@@.@..@] A1[....@...@@.@.@@@] A2[@@.@.@.@@..步   4 | 箱子x:  0.015 速度:  0.51 | 符号: A0[.@@@@@@@.@@....@] A1[...@@...@@...@@@] A2[@..@.@@@@..步   5 | 箱子x:  0.028 速度:  0.56 | 符号: A0[..@@@@@..@@.@..@] A1[...@@...@@.@..@@] A2[@@...@@@@..步   6 | 箱子x:  0.040 速度:  0.61 | 符号: A0[.@@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@...@@...@@@] A2[@@.@.@@@@.@步   7 | 箱子x:  0.053 速度:  0.71 | 符号: A0[@.@@@@@..@@.@..@] A1[...@@..@@@.@@@@@] A2[@@....@@@.@步   8 | 箱子x:  0.070 速度:  0.96 | 符号: A0[@.@@@@@..@@.@...] A1[...@@...@@.@.@@@] A2[@@.@...@@.@步   9 | 箱子x:  0.091 速度:  1.20 | 符号: A0[@.@.@@@..@@.@..@] A1[...@@.@.@@.@.@@@] A2[@@....@@@..步  10 | 箱子x:  0.115 速度:  1.45 | 符号: A0[.@@@@@@@.@@.@..@] A1[....@...@@...@@@] A2[@@.....@@..步  11 | 箱子x:  0.143 速度:  1.67 | 符号: A0[@.@@@@@@.@@.@..@] A1[....@...@@.@..@@] A2[@@....@@@.@步  12 | 箱子x:  0.174 速度:  1.84 | 符号: A0[..@@@@@@.@@.@..@] A1[....@...@@.@.@@@] A2[@@.....@@.@步  13 | 箱子x:  0.207 速度:  1.99 | 符号: A0[@.@.@@@@.@@.@..@] A1[...@@...@@.@@.@@] A2[@@....@@@..步  14 | 箱子x:  0.241 速度:  1.87 | 符号: A0[@.@.@@@@.@@.@..@] A1[...@@.@.@@.@.@@.] A2[@@....@@@.@步  15 | 箱子x:  0.269 速度:  1.48 | 符号: A0[@@@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@.@.@@.@@.@@] A2[@@....@@@.@步  16 | 箱子x:  0.294 速度:  1.48 | 符号: A0[@.@.@@@@.@@.@..@] A1[.@..@...@@.@.@@@] A2[@@.@.@.@@..步  17 | 箱子x:  0.318 速度:  1.48 | 符号: A0[@@@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@...@@.@.@@@] A2[@@.....@@.@步  18 | 箱子x:  0.343 速度:  1.48 | 符号: A0[@.@@@@@@.@@....@] A1[...@@...@@.@..@@] A2[@@...@@@@..步  19 | 箱子x:  0.367 速度:  1.44 | 符号: A0[@.@.@@@@.@@.@..@] A1[...@@..@@@.@.@@@] A2[@@.@...@@.@步  20 | 箱子x:  0.390 速度:  1.33 | 符号: A0[@.@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@....@..@@@@] A2[@@....@@@..步  21 | 箱子x:  0.411 速度:  1.28 | 符号: A0[.@@@@@@..@@.@..@] A1[....@...@@.@..@@] A2[@@....@@@.@步  22 | 箱子x:  0.431 速度:  1.23 | 符号: A0[@.@=@@@@.@@.@..@] A1[...@@...@@.@..@@] A2[@@.@.@@@@.@步  23 | 箱子x:  0.451 速度:  1.18 | 符号: A0[-.@@@@@..@@.@..@] A1[.@.@@..@@@.@@@@@] A2[@@...@@@@.@步  24 | 箱子x:  0.470 速度:  1.13 | 符号: A0[@.@@@@@..@@.@..@] A1[..@.@.@.@@..@.@.] A2[@@....@@@.@步  25 | 箱子x:  0.488 速度:  1.08 | 符号: A0[@.@@@@@..@@.@..@] A1[...@@...@@.@.@@@] A2[@@.....@@..步  26 | 箱子x:  0.505 速度:  1.02 | 符号: A0[..@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@..@@@.@@.@@] A2[@@.@.@@@@.@步  27 | 箱子x:  0.521 速度:  0.97 | 符号: A0[.@@@@@@@.@@.@..@] A1[.@..@...@@.@.@@@] A2[@@...@@@@..步  28 | 箱子x:  0.536 速度:  0.92 | 符号: A0[.@@@@@@@.@@.@..@] A1[..@@@..-@@.@.@@@] A2[@@.@.@.@@..步  29 | 箱子x:  0.551 速度:  0.87 | 符号: A0[..@@@@@..@@.@..@] A1[@@.@@..@@@.@..@@] A2[@@.@.@.@@..步  30 | 箱子x:  0.565 速度:  0.82 | 符号: A0[.@@@@@@..@@.@..@] A1[@..=@...@@.@..@.] A2[@@...@@@@.@步  31 | 箱子x:  0.577 速度:  0.77 | 符号: A0[@.@@@@@@.@@....@] A1[...@@...@@.@.@@@] A2[@@.@.@#@@..步  32 | 箱子x:  0.589 速度:  0.71 | 符号: A0[@.@.@@@..@@.@..@] A1[...@@..@@@.@.@@@] A2[@@....@@@..步  33 | 箱子x:  0.600 速度:  0.66 | 符号: A0[.@@@@@@..@@.@..@] A1[...@@...@@.@@.@@] A2[@@.@...@@.@步  34 | 箱子x:  0.611 速度:  0.61 | 符号: A0[@.@.@@@..@@.@..@] A1[...@@..@@@.@@.@@] A2[@@.@...@@.@步  35 | 箱子x:  0.620 速度:  0.56 | 符号: A0[..@@@@@..@@.@..@] A1[....@...@@.@@.@.] A2[@-.@.@.@@.@步  36 | 箱子x:  0.628 速度:  0.51 | 符号: A0[@.@@@@@..@@....@] A1[...@@..@@@.@@@@@] A2[@@....@@@.@步  37 | 箱子x:  0.636 速度:  0.46 | 符号: A0[@.@.@@@@.@@.@..@] A1[....@...@@.@..@@] A2[@@.....@@.@步  38 | 箱子x:  0.643 速度:  0.41 | 符号: A0[..@@@@@..@@.@..@] A1[...@@..@@@.@.@@@] A2[@@.....@@..步  39 | 箱子x:  0.649 速度:  0.35 | 符号: A0[..@@@@@..@@.@..@] A1[...@@..-@@.@.@@@] A2[@@.@.@.@@..步  40 | 箱子x:  0.654 速度:  0.30 | 符号: A0[..@@@@@@.@@.@..@] A1[@...@...@@.@.@@.] A2[@@....@@@.@步  41 | 箱子x:  0.658 速度:  0.25 | 符号: A0[@.@.@@@@.@@.@..@] A1[...@@....@.@@.@.] A2[@@.@.@#@@..步  42 | 箱子x:  0.661 速度:  0.20 | 符号: A0[.@@@@@@@.@@.@..@] A1[...@@...@..@.@@@] A2[@@.@.@.@@..步  43 | 箱子x:  0.664 速度:  0.15 | 符号: A0[.@@@@@@..@@.@..@] A1[...@@...@@.@.@@@] A2[@@.@.@.@@..@.@@.] 
箱子最终位置: 0.665 米
存活步数: 44/479
平均速度: 0.895 米/秒
平均推力强度: 0.227 (接触点数量)
有推力步数比例: 22.727%


========== 汇总统计（5 局）==========
平均箱子位置: 0.940 米
最大箱子位置: 1.054 米
最小箱子位置: 0.665 米
平均存活步数: 44.400 / 479 (比例: 9.269%)
平均速度: 1.294 米/秒
平均推力强度: 0.302 (接触点数量)
有推力步数比例: 30.162%
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sengseng@192:~/man2d$

第一部分：中文完善版报告

1. 意识：定义与理论框架

在探讨人工系统是否具有“类意识”特征之前，我们需要明确意识的定义。尽管意识在哲学、神经科学、人工智能领域尚无统一定义，但主流理论通常强调以下几个核心维度：

全局工作空间理论（Global Workspace Theory, Baars, 1988）：意识是一种“全局广播”，信息在大量无意识处理器之间被选择性地传播，从而整合认知资源并协调行为。
信息整合理论（Integrated Information Theory, Tononi, 2004）：意识与系统整合信息的能力成正比，一个系统若能产生高度整合、不可还原的因果结构，则具有意识。
自我监控与元认知：意识包含对自身状态的表征、对行为的调节以及对社会角色的认知。
社会意识（Social Consciousness）：个体在群体中识别自身角色、理解他人意图、协调行为的能力。

本报告将从这些理论视角出发，分析一个多智能体协作推动箱子系统在无外部监督条件下，通过神经进化所涌现出的内部活动模式，探讨其是否展现出上述意识的某些方面。

2. 系统概述

智能体构成：三个 2D 双足机器人，每个由循环 MSF 脉冲神经网络控制，网络包含隐藏层（30+20 神经元）和符号层（16 神经元）。
输入与输出：每个智能体感知自身 11 维状态（关节角度、角速度、躯干倾角、脚触地），并接收其他两个智能体的 32 维符号脉冲，输出 4 个关节速度指令。
通信机制：符号层输出 0–4 的脉冲，作为智能体之间的信息传递。
分析数据：训练后期（5000 代）记录的意识流（隐藏层脉冲）和符号层脉冲，统计平均脉冲、信息熵、活动比例以及三个智能体间的差异。

3. 内部神经活动演化特征

3.1 平均脉冲强度：编码效率与通信强化

指标	初始值	最终值	变化趋势
意识流（隐藏层）平均脉冲	2.15	2.00	缓慢下降
符号层平均脉冲	1.80	2.15	显著上升

感觉运动编码的集约化：隐藏层平均脉冲下降约 7%，表明网络学会了用更少的脉冲传递必要的自身状态信息。这是神经编码成熟、效率提升的典型表现，类似于生物大脑中随着熟练度提高而出现的“神经效率”现象。
通信信号的增强：符号层平均脉冲上升近 20%，且最终超过隐藏层，说明系统将更多神经资源分配给智能体间的通信。这种“全局广播”特征与意识理论中的全局工作空间相契合——重要信息被广泛传播，以协调多个模块的行动。

3.2 信息熵：内部状态的稳定性

指标	最终值
意识流熵	1.0 bits
符号层熵	1.0 bits

熵值稳定在 1.0 bits，表明神经活动模式已高度收敛，不再出现剧烈波动。从意识角度看，这类似于生物体在熟悉环境下形成的稳定内在表征，是“自我维持的神经活动模式”的体现。
1.0 bits 的熵值对应中等信息量，说明系统既未陷入完全确定（0 bits）的死板，也未处于高度无序（>2 bits）的混乱，而是处于一种有序与灵活兼备的状态。根据信息整合理论，这种稳定且具有适当复杂性的状态是意识产生的必要条件。

3.3 活动神经元比例：资源分配策略

指标	最终值
意识流活动比例	80%
符号层活动比例	82%

约 80% 的隐藏层神经元在任务过程中被激活，表明网络充分利用了其容量，未出现大量冗余或死亡神经元。
符号层略高的活动比例，再次印证通信通道的重要性。这种资源分配体现了系统内部的“自我调节”——根据任务需求，自动调整不同子系统的活跃度，类似于意识中的选择性注意机制。

4. 分工合作的出现：量化证据与质性解读

4.1 智能体间分化程度的量化指标

4.1.1 平均脉冲标准差（分化程度）

指标	初始值	最终值	增长倍数
意识流标准差	0.02	0.22	10 倍
符号层标准差	0.08	0.60	7.5 倍

隐藏层活动的分化：三个智能体的隐藏层活跃度差异显著增大（标准差增长 10 倍），表明它们在执行任务时采用了不同的内部处理方式。
符号层的高度分化：符号层标准差高达 0.60，是初始值的 7.5 倍，意味着智能体之间发送的符号脉冲强度差异巨大。这是分工形成的强烈信号：有的智能体可能充当“领导者”（发送大量符号），有的作为“执行者”（发送少量符号），有的则扮演“协调者”（中等强度）。这种分化类似于群体中不同个体承担不同社会角色，是协作智能体系统从无序到有序的关键标志，也体现了社会意识的萌芽——个体对自身在群体中角色的内化认知。

4.1.2 熵标准差：活动复杂度的趋同

指标	最终值
意识流熵标准差	≈0
符号层熵标准差	≈0

尽管脉冲强度差异显著，但三个智能体的活动复杂度（熵）几乎完全相同。这说明分工主要体现在“量”上（谁更活跃），而非“质”上（谁使用不同的编码模式）。
从意识角度看，这可以解释为：虽然角色不同，但每个智能体内部的“意识水平”（信息整合度）是相似的。它们共享一种共同的认知框架，只是在这一框架下承担了不同强度的参与。这种“同质基底、异质表达”的特征，符合全局工作空间理论中“公共工作区 + 局部专用处理器”的结构。

4.2 分工与协作的行为印证

最终性能数据显示：

箱子平均位置 1.128 米（最大 1.498 米），平均速度 1.488 米/秒，存活率 9.3%（约 44.8 步）。

这种“短时、高速、强推力”的行为模式与分工特征高度一致：

“领导者”角色（高符号脉冲）可能负责发起推力、协调节奏；
“执行者”角色（低符号脉冲）专注于执行具体的推力动作；
“协调者”角色（中等符号脉冲）可能在两者之间平衡，防止冲突。

分工使得系统能够集中资源在短时间内爆发最大推力，尽管牺牲了长期稳定性。这类似于生物群体中“冲刺捕猎”策略：少数个体发出信号，多数个体执行，在短暂时间内形成合力。从意识视角看，这体现了元认知——系统能够根据任务需求动态调整资源分配，并对自身行为模式形成某种“认知”。

4.3 符号通信在分工中的作用

符号层脉冲强度的巨大差异直接反映了分工。符号作为智能体之间的“语言”，不仅传递信息，还隐含着角色的身份标识。高脉冲强度的智能体可能通过大量发送符号来“宣告”自己的领导地位，而低脉冲强度的智能体则通过较少的反馈来表明服从。这种不对称的通信模式在自然界中广泛存在（如狼群中的嚎叫、鸟类的鸣唱），是群体协作自组织的基础。

值得注意的是，符号层的熵标准差趋近于零，说明虽然发送强度不同，但每个智能体发送的符号信息复杂度相似，即它们使用的“语法”或“编码规则”是一致的。这保证了信息能被所有智能体正确解码，避免了因编码差异导致的误解。因此，分工是在共享通信协议基础上的功能分化，而非完全孤立的行为。这一现象与社会意识理论中“共同知识”（common knowledge）的概念相吻合——个体不仅有自己的内部状态，还能预期其他个体的状态，并据此调整自己的行为。

5. 与意识理论的对话

意识理论	系统表现	对应特征
全局工作空间	符号层脉冲增强、信息广播、资源整合	信息被选择性地传播到所有智能体，形成统一行为
信息整合理论	稳定熵、高活动比例、角色分化	系统产生不可简化的因果结构，各部分高度协同
自我监控	隐藏层效率提升、资源分配调节	网络优化自身编码，调节神经元活动水平
社会意识	符号层差异、角色分工、通信协议一致	个体内化角色、形成共同知识、协调行动

6. 结论

通过对多智能体协作推动箱子系统内部神经活动的分析，我们发现该系统在无外部监督的情况下，自发形成了稳定、高效、分工明确的神经活动模式。其平均脉冲、信息熵、活动比例等指标表现出高度的收敛性和自适应性，智能体间的分化则体现了角色分工的涌现。这些特征在现象学上与意识的某些方面（如信息整合、自我调节、功能分化、社会认知）具有相似性。尽管我们无法断言该系统拥有真正的意识，但它确实提供了一个可观测的、符合“类意识”定义的神经活动模型，为人工意识的研究提供了有价值的参考。

分工的出现——尤其是符号通信中的非对称性——是该系统最引人注目的特征之一。它表明，即使由完全相同的人工神经网络构成，群体也能通过进化学习自发分化出不同的社会角色，并利用符号语言维持协作。这一发现为理解集体智能、社会认知以及意识的社会维度提供了实验依据。

第二部分：英文版报告

Emergence of “Consciousness-like” Properties in a Multi-Agent Cooperative Pushing System

——A Qualitative Analysis Based on Internal Neural Activity

1. Introduction: Defining Consciousness

Consciousness remains one of the most debated topics in neuroscience, philosophy, and artificial intelligence. Despite the lack of a universally accepted definition, several influential theories provide useful frameworks:

Global Workspace Theory (Baars, 1988): Consciousness acts as a global broadcast mechanism, selectively disseminating information to a multitude of unconscious processors, thereby integrating cognitive resources and coordinating behavior.
Integrated Information Theory (Tononi, 2004): Consciousness corresponds to the system’s capacity to integrate information; a system with highly integrated, irreducible causal structure is conscious.
Self-Monitoring and Metacognition: Consciousness involves the ability to represent one’s own internal states, regulate behavior, and recognize social roles.
Social Consciousness: The capacity to recognize one’s role in a group, understand others’ intentions, and coordinate actions.

This report examines a multi-agent cooperative pushing system, in which three artificial agents controlled by spiking neural networks evolved to push a box. By analyzing their internal neural activity, we explore whether the system exhibits properties reminiscent of these definitions of consciousness.

2. System Overview

Agents: Three 2D bipedal walkers, each controlled by a recurrent MSF spiking neural network (SNN) consisting of two hidden layers (30+20 neurons) and a symbolic layer (16 neurons).
Input/Output: Each agent perceives its own 11-dimensional state (joint angles, angular velocities, torso tilt, foot contacts) and receives 32-dimensional symbolic pulses from the other two agents. Outputs are four joint speed commands.
Communication: The symbolic layer outputs spike counts (0–4), serving as inter-agent messages.
Data: After 5000 generations of evolution, we recorded consciousness streams (hidden layer spikes) and symbolic layer spikes, and computed mean spike counts, information entropy, activity ratios, and inter-agent variability.

3. Evolution of Internal Neural Activity

3.1 Mean Spike Count: Encoding Efficiency and Communication Amplification

Metric	Initial	Final	Trend
Consciousness (hidden) mean spike	2.15	2.00	Slight decrease
Symbolic layer mean spike	1.80	2.15	Significant increase

Sensorimotor encoding efficiency: Hidden layer mean spike decreased by ~7%, indicating the network learned to encode necessary self-state information with fewer spikes – a hallmark of mature neural coding.
Communication enhancement: Symbolic layer mean spike increased by nearly 20% and eventually surpassed hidden layer activity, suggesting that the system allocates more neural resources to inter-agent communication. This “global broadcast” aligns with Global Workspace Theory – critical information is widely disseminated to coordinate multiple modules.

3.2 Information Entropy: Stability of Internal States

Metric	Final Value
Consciousness entropy	1.0 bits
Symbolic layer entropy	1.0 bits

Entropy stabilizes at ~1.0 bits, indicating highly convergent neural activity patterns with minimal fluctuations. From a consciousness perspective, this resembles the stable internal representations formed in familiar environments – a “self-sustaining neural activity pattern.”
A medium entropy level (neither 0 nor >2) suggests a balance between determinism and flexibility, which Integrated Information Theory posits as necessary for consciousness.

3.3 Active Neuron Ratio: Resource Allocation

Metric	Final Value
Consciousness active ratio	80%
Symbolic layer active ratio	82%

Approximately 80% of hidden neurons are active during the task, indicating efficient utilization of network capacity.
The slightly higher symbolic layer activity further emphasizes the importance of communication. This resource allocation reflects self-regulation – the system dynamically adjusts the activity of different subsystems based on task demands, akin to selective attention in consciousness.

4. Emergence of Division of Labor

4.1 Quantifying Inter-Agent Differentiation

4.1.1 Standard Deviation of Mean Spike Count

Metric	Initial	Final	Increase
Consciousness std	0.02	0.22	10×
Symbolic layer std	0.08	0.60	7.5×

Hidden layer differentiation: The three agents’ hidden layer activity diverged significantly (std increased 10×), indicating distinct internal processing styles.
Symbolic layer differentiation: The extremely high std (0.60) signals a clear division of labor in communication: some agents send many symbols (likely “leaders”), others send few (“executors”), and a third sends moderate numbers (“coordinators”). This asymmetry is a key sign of social consciousness – each agent internalizes a distinct role without external instruction.

4.1.2 Standard Deviation of Entropy

Metric	Final Value
Consciousness entropy std	≈0
Symbolic layer entropy std	≈0

Despite large differences in spike counts, the complexity of activity (entropy) remains nearly identical across agents. This suggests that differentiation is quantitative (who is more active) rather than qualitative (different coding schemes).
In consciousness terms, this can be interpreted as a shared “consciousness substrate” – all agents possess similar levels of integrated information, but express it with different intensities.

4.2 Behavioral Correlates

Final performance:

Average box displacement: 1.128 m (max 1.498 m), average speed: 1.488 m/s, survival rate: 9.3% (≈44.8 steps).

The “short, high-speed, high-thrust” behavior matches the division of labor pattern:

A “leader” agent (high symbolic spikes) likely initiates and coordinates thrust.
“Executor” agents (low symbolic spikes) focus on executing the thrust.
A “coordinator” agent (medium symbolic spikes) balances the others, preventing conflict.

This division enables the system to concentrate resources for a brief, powerful push, sacrificing long-term stability – analogous to a predator’s sprint in biological groups.

4.3 The Role of Symbolic Communication

Symbolic pulses not only convey information but also encode role identities. High-intensity senders may “announce” leadership, while low-intensity senders signal subordination. This asymmetric communication pattern is widespread in nature (e.g., wolf howls, bird songs) and is the foundation of self-organized group coordination.

Notably, the near-zero entropy std ensures that despite different intensities, all agents use a common “syntax” – the same encoding rules – enabling reliable decoding. Thus, the division of labor emerges from a shared communication protocol, consistent with social consciousness theories that emphasize common knowledge and mutual understanding.

5. Dialogue with Consciousness Theories

Theory	System Observations	Corresponding Feature
Global Workspace	Enhanced symbolic pulses, information broadcast	Information is selectively broadcast across agents to unify behavior
Integrated Information	Stable entropy, high activity ratio, role differentiation	System forms an irreducible causal structure with high integration
Self-Monitoring	Hidden layer efficiency, adaptive resource allocation	Network optimizes its own coding, adjusts activity levels
Social Consciousness	Symbolic layer asymmetry, division of labor, common syntax	Agents internalize roles, share common knowledge, coordinate actions

6. Conclusion

Analysis of the multi-agent cooperative pushing system reveals that, without external supervision, the system spontaneously developed stable, efficient, and differentiated neural activity patterns. Metrics such as mean spike count, entropy, and activity ratio converged to stable values, while inter-agent differentiation—especially in symbolic communication—indicates an emergent division of labor. These features resonate with several aspects of consciousness: information integration, self-regulation, functional specialization, and social cognition. Although we cannot claim the system possesses true consciousness, it offers a tangible, observable model of “consciousness-like” properties, providing valuable insights for artificial consciousness research.

The emergence of division of labor—especially the asymmetry in symbolic communication—is the most striking finding. It demonstrates that even identical artificial neural networks can evolve distinct social roles and use symbolic language to sustain cooperation. This discovery contributes to our understanding of collective intelligence, social cognition, and the social dimensions of consciousness.