总的来说，全脑工作空间理论能解释很多关于意识及其脑机制的观察发现。它解释了为什么我们只能意识到储存在脑中的极少一部分知识。为了能够有意识地获取信息，脑必须在高级皮质区域把信息编码为有序的神经元激活模式，而且这个模式必须再启动一组相互之间紧密联系的脑区间的内部回路以形成一个全脑工作空间。这个长距离启动的特点解释了脑成像实验中发现的意识标志。
尽管我们实验室的电脑模拟重现了意识通达的一些特征，但是要模仿真正的脑还有很长的路要走。现在的模拟程序和真正的意识还相距甚远。但是，从理论上来说，我深信，电脑程序能够抓住意识状态的细节。一个更合适的模拟程序应该能够展示数十亿种不同的神经元状态。不仅仅是将激活传播至整个网络，而且还能对输入的信息进行有用的统计推论，比如计算一个特定面孔出现的概率或者预测一个运动轨迹能够到达目的地的可能性。
我们开始预想，神经元网络是如何连接起来实现这类统计运算的 76 。由特定神经元提供的积累起来的带有噪声的证据逐步形成初级知觉决策 77 。在意识启动的过程中，工作空间的子集达成一个统一的解释，产生一个关于下一步要做什么的内部决定。想象一个由多个脑区组成的心理舞台，这些脑区努力想在其中达成共识，就好像塞尔弗里奇提出的鬼蜮模型中的魔鬼一样。它们的运算规则让它们一直对各自接收到的不同信息寻求一个一致的解释。在全脑水平上，通过长距离的神经连接，各个脑区交叉比对零碎的知识并积累证据，以得到一个符合有机体当前目标的一致答案。
整个神经网络只是部分地受外部输入影响，自主性才是其显著特征。由于自发激活，该网络能够产生自己的目标，并且通过这些激活以自上而下的方式塑造其他脑活动。这些激活引导其他脑区提取长时记忆，产生心理图像，并根据语言或者逻辑规则改变它。持续的神经活动流在内部工作空间中循环，通过数以百万计的平行处理器进行仔细筛选。每个达成一致的结论都会使我们在心理运算中更进一步，并且永不停息，这就是意识思维的涌动。
根据真实的神经元法则模拟这个巨大的平行统计机器，将会令人陶醉。在欧洲，研究的力量正聚焦于实现人脑计划，这将是一次尝试理解并模拟人脑规模网络的壮举。由百万神经元和数亿突触组成的模拟神经网络已经触手可及，一切都以专门模拟“神经元形态”的硅芯片为基础 78 。在下一个十年里，这些计算工具将能更详细地描述脑是如何产生意识体验的。
