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脑实验是基于FMRI数据，对830个人类被试做了两组实验，第一组是让他们执行看一段电影短片的视觉任务，第二组实验是让他们处于静息态下。由于原始维度比较高，作者们首先通过使用[[Schaefer atlas]]方法对原始的14000维数据降维到100个维度，每个维度对应一个脑区。之后，作者们通过NIS+学习这些数据，并提炼出6个不同宏观尺度下的动力学，图a展示了不同尺度下的多步预测误差结果，图b展示了在静息态和看电影视觉任务中NIS与NIS+方法在不同宏观维度上EI的对比。作者们发现在视觉任务数据中，维度q=1时因果涌现最显著，通过归因分析发现视觉区发挥的作用最大(图c)，与真实的场景保持一致，图d展示了脑区归因的不同视角图。而在静息态下，1个宏观维度不足以预测微观时间序列数据，因果涌现最大的维度是表现在3-7维之间。

脑实验是基于FMRI数据，对830个人类被试做了两组实验，第一组是让他们执行看一段电影短片的视觉任务，第二组实验是让他们处于静息态下。由于原始维度比较高，作者们首先通过使用[[Schaefer atlas]]方法对原始的14000维数据降维到100个维度，每个维度对应一个脑区。之后，作者们通过NIS+学习这些数据，并提炼出6个不同宏观尺度下的动力学，图a展示了不同尺度下的多步预测误差结果，图b展示了在静息态和看电影视觉任务中NIS与NIS+方法在不同宏观维度上EI的对比。作者们发现在视觉任务数据中，维度q=1时因果涌现最显著，通过归因分析发现视觉区发挥的作用最大(图c)，与真实的场景保持一致，图d展示了脑区归因的不同视角图。而在静息态下，1个宏观维度不足以预测微观时间序列数据，因果涌现最大的维度是表现在3-7维之间。

[[文件:NIS+ 脑数据.png|居左|600x600像素|脑神经系统中的因果涌现]]

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