Tại các phòng thí nghiệm ở Oxford và Cambridge, các nhà nghiên cứu ghi lại hoạt động điện não bộ của những người tình nguyện chỉ nằm với mắt nhắm, không thực hiện bất kỳ nhiệm vụ nào. Thay vì các thí nghiệm truyền thống với kích thích và phản hồi, các nhà khoa học áp dụng thuật toán học máy vào những tín hiệu "tự do" này. Các mẫu hình thu được không chỉ cho phép ghi lại hoạt động não bộ, mà còn dự đoán được chính xác người đó đang suy nghĩ gì tại thời điểm đó – về một cuộc gặp gỡ sắp tới, hay về một cuộc trò chuyện đã xảy ra.
Bài báo tổng quan trên Nature Reviews Neuroscience, được xuất bản ngày 15 tháng 7 năm 2026, được viết bởi Andrea Luppi và các đồng nghiệp từ Oxford, Cambridge, Montreal và Dublin. Luppi, nghiên cứu sinh Wellcome Early Career Fellow tại St John's College Cambridge, là tác giả đầu tiên và chịu trách nhiệm liên lạc của bài báo.
Bài báo khẳng định rằng hoạt động não bộ tự phát không còn là rào cản đối với việc hiểu về ý thức. Các tác giả chỉ ra cách các phương pháp dựa trên phân tích dữ liệu (data-driven approaches) trích xuất thông tin có ý nghĩa từ các tín hiệu mà trước đây các nhà nghiên cứu chỉ loại bỏ như nhiễu. Công trình tích hợp dữ liệu EEG, fMRI và phân tích so sánh hoạt động não bộ của người, chuột và khỉ, nhưng không chứa các thí nghiệm mới – đây là một bài tổng quan hệ thống, tóm tắt các nghiên cứu đã được công bố. Các tác giả báo cáo không có xung đột lợi ích; nguồn tài trợ đến từ các khoản trợ cấp tiêu chuẩn của trường đại học.
Các lý thuyết ý thức truyền thống, như Thuyết Không gian Làm việc Toàn cục (Global Workspace Theory), được xây dựng dựa trên các nghiên cứu với kích thích bên ngoài, khi sự chú ý của con người hướng về thế giới xung quanh. Hoạt động tự phát đặt ra câu hỏi cho kịch bản quen thuộc: liệu có thực sự cần một cơ chế riêng biệt cho chế độ tư duy "nội tâm"? Xử lý Dự đoán (Predictive Processing), một lý thuyết thay thế, cho rằng não bộ liên tục tạo ra các dự đoán về thế giới xung quanh.
Dữ liệu của Luppi và các đồng nghiệp cho thấy rằng những dự đoán này vẫn có cấu trúc và có ý nghĩa nhận thức ngay cả khi con người không nhận đầu vào từ bên ngoài – não bộ tiếp tục mô hình hóa, phân tích và dự đoán. Tuy nhiên, bản thân bài tổng quan không đưa ra câu trả lời cuối cùng cho câu hỏi cơ bản: liệu hoạt động tự phát có cấu trúc như vậy có đủ để tạo ra ý thức hiện tượng (trải nghiệm chủ quan) hay nó chỉ phản ánh quá trình xử lý thông tin chức năng mà không có sự nhận thức đi kèm.
Những hạn chế về phương pháp luận là rõ ràng: hầu hết các nghiên cứu được thực hiện trên các mẫu người tham gia nhỏ, và các thuật toán học máy được huấn luyện trên dữ liệu thu thập trong điều kiện nghỉ ngơi hoàn toàn, nơi sự kiểm soát suy nghĩ và sự chú ý của người tình nguyện là tối thiểu. Các tác giả thẳng thắn thừa nhận rằng việc chuyển các kết quả khoa học này vào thực hành lâm sàng – từ quản lý gây mê trong phẫu thuật đến chẩn đoán rối loạn ý thức – đòi hỏi các kiểm tra và xác nhận cẩn thận thêm trên các mẫu bệnh nhân lớn hơn.
Để hiểu rõ hơn bản chất của cách tiếp cận, hãy tưởng tượng một chuyến tàu đang di chuyển trên đường ray mà không có lịch trình cố định. Trước đây, các kỹ sư chỉ nghiên cứu các điểm dừng tại nhà ga – những thời điểm tàu đứng yên hoặc bắt đầu di chuyển. Bây giờ, họ phân tích cách toa tàu di chuyển giữa các ga: tốc độ, dao động, sự tương tác của các hệ thống. Tương tự, các phương pháp data-driven cho phép nhìn thấy không chỉ những khoảng lặng trong suy nghĩ, mà còn cách hoạt động não bộ tự phát "dẫn dắt" các phản ứng tiếp theo và hình thành sự sẵn sàng của nó cho các nhiệm vụ mới.
Nếu cách tiếp cận này được chấp nhận trong khoa học thần kinh, không chỉ thực hành thí nghiệm của các nhà nghiên cứu sẽ thay đổi, mà cả sự hiểu biết cơ bản của chúng ta về những gì được coi là "bình thường" đối với một bộ não khỏe mạnh cũng sẽ thay đổi. Các nghiên cứu đã chỉ ra sự suy giảm tính độc đáo và độ phức tạp của kết nối chức năng dưới tác động của thuốc mê và ở trẻ sinh non – những mẫu hình có thể đóng vai trò là dấu ấn sinh học của trạng thái ý thức.
