【8】综合信息理论（公开资料）
综合信息理论（英语：Integrated information theory，IIT）提出了一个系统意识的数学模型。它包括一个框架，最终旨在解释为什么某些物理系统（如人脑）是有意识的，并能够提供关于任何物理系统是否是有意识的、在多大程度上以及它具有何种特定体验的具体推断；为什么在特定状态下会有特殊的感觉（例如，为什么当我们凝视夜空时，我们对视野的主观感受会显得更大），以及其他物理系统需要什么才能有意识（其他动物有意识吗？可能是整个宇宙吗？）
根据 IIT的观点，一个系统的意识（主观上是什么样子）被推测为与其因果属性（客观上是什么样子）相同。因此，应该有可能通过展开物理系统的完整因果力量来解释其有意识地体验。
IIT 由神经科学家朱利·奥托诺尼（Giulio Tononi）于 2004 年提出。尽管人们对此非常感兴趣，但 IIT 仍然存在争议，并受到广泛批评，甚至被批评为不可证伪的伪科学。该理论的最新版本称为IIT 3.0，于2014年发布。
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简介
IIT基于两项重要的生理观察结论，第一个是每一个被观察到的意识状态都包含将近无穷的资讯。以看电影为例，当人看到电影画面的每一个单一影格，人脑会立刻将画面转换成“特定意识感知”。和数码相机不同，人脑会将画面中所看到的所有事物组合起来（明暗、颜色、线条、图形、辨识出的物体、整个场景内容），这些复杂的组合在数学上将会投射到一个特定的意识空间中的某个区域，这可以导出第二个观察结论。从意识状态里所得到的所有资讯是完全地和自然地整合在我们的心智活动里，要让人脑分开感知并且了解事物是不可能的。
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综述
与“意识难题”的关联
大卫·查尔默斯 （David Chalmers） 认为，任何试图用纯粹物理学术语解释意识的尝试（即，从目前制定的物理定律开始，并得出意识的必要和不可避免地存在）最终会遇到所谓的“难题”。
IIT 不是试图从物理原理开始并得出意识，而是“从意识开始”（接受我们自己的意识是确定的）并推理假设的物理基础需要具备的属性才能解释它。从现象学到机制的跳跃能力取决于 IIT 的假设，即如果有意识体验的形式属性可以完全由潜在的物理系统来解释，那么物理系统的属性必须受到体验属性的约束。意识存在的物理系统的限制是未知的，意识可能存在于一个光谱上，正如涉及裂脑患者和大量脑物质缺失的清醒患者的研究所暗示的那样。
具体而言，IIT试图厘清意识经验的本质属性，称作“公理”（axioms），再由此找出有意识的物理系统所具有的本质属性，称作“公设”（postulates），进而从现象学转向机械论。
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公理：经验的本质
整合信息论的公理和假设。
这些公理是为了捕获每种意识经验的本质，每条公理都应该适用所有可能产生的经验。随着理论发展，公理的用词也略有变化，关于最新、最完整的公理陈述如下：
内在的存在性（Intrinsic existence）：意识是“存在的”：经验皆为“真”，事实上，唯一可立即完全确定的事实就是“此时此刻的自我经验是真实的存在”。此外，经验是从其“内在”观点出发，独立于外部观察者而存在（内在的真实）。
成分：意识是“结构化的”：每个经验都是由多个“现象差异”（phenomenological distinctions）组成，这些是基本成分，有些则是高阶成分。例如可能在某次经验中分辨书、蓝色、蓝书、左边、左边的蓝书等等。
资讯：意识是“特定的”：每个经验都有其独特之处，是以特定的现象差异组合而成的特定集合，因此与其他可能的经验有所不同（“差异化”，differentiation）。举例来说，有一种经验可能指定大量空间位置的现象差异，包括指定几个积极的概念，如卧室（与无卧室相对），床（与无床相对），书（与无书相对），蓝色（与无蓝色相对）；也包括指定一阶差异的高阶“束缚”，如蓝书（与无蓝书相对），以及可能指定许多消极的概念，如无鸟（与鸟相对）、无自行车（与自行车相对）、无灌木（与灌木相对）等等。纯粹黑暗和纯粹寂静的经验同样是这种特殊方式，拥有其所具备的特定性质（无卧室、无床、无书、无蓝色，也无其他任何物体、颜色、声音、思想等等）。如此一来，它必然与很多本来可能拥有但实际上没有的另类经验有所不同。
整合：意识是“统一的”：每一个经验皆不可简化，不能再细分为非相依、不相干的现象差异所组成的不相交子集。因此人们所经验到的会是一个完整的视觉场景，而非左视野独立于右视野（反之亦然）。例如，看到空白页中间写着“BECAUSE”这个词的经验，并不能还原为看到左边的“BE”加上看到右边的“CAUSE”的经验。同样，看到一本蓝色的书，也不能还原为看到一本没有蓝色的书，加上没有书的蓝色。
排他性：意识是“绝对的”，在内容和时空纹路上：每个经验都有其现象差异的集合，既不会少（子集）也不会多（超集），它依照自身的流速流动，既不会快也不会慢。举例来说，若现在的经验是看到卧室的床上有一具身体，书柜上有一本书，其中一本是蓝色的书，那么就不会有内容较少的经验（比如说，缺少“蓝色/非蓝色”或“有色/无色”的现象差异）；也不会有内容较多的经验（比如说，被赋予了“高血压/低血压”的附加现象差异）。此外，经验是以特定的速度流动，比如每次经验都一百毫秒左右，不会正在经历几毫秒、几分钟或几个小时的经验。
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公设：物理基质所需的特性
公理描述了意识经验中的规律性，而IIT试图对这些规律性进行解释。什么东西能够解释每一种都是存在的、结构化的、特定的、统一的、绝对的经验呢？IIT认为，一个具有这些相同属性的潜在因果系统的存在，提供了最简洁的解释。因此，如果物理系统是有意识的，那么所凭借的就是其因果属性。
有意识的物理基质所需的属性被称为“公设”，因为这种物理基质的存在本身就只是个假设（记住，IIT坚持人们唯一可以确信的是自身意识的存在）。在下面的内容中，“物理系统”被认为是一组元素，每个元素都有两个或更多的内部状态，影响该状态的输入，以及受该状态影响的输出（神经元或逻辑门是自然的例子）。因此给出“物理系统”的定义，公设如下：
本质的存在性（Intrinsic existence）：为了解释经验的内在存在性，由状态中的元素构成的系统必须是本质的存在（是实际的）：具体而言，经验为了存在就必须有因果力（cause-effect power），因为如果没有任何东西可改变它，或者它不能改变任何东西，那么假设其存在毫无意义。此外，若欲使系统元素独立于外部观察者，以自身的内在视角来存在，则必须使其独立于外在因素，拥有对自身的因果力。因果力可以借由考虑一个因果空间来建立，这个空间的轴线代表系统在过去（因）和未来（果）的每一种可能状态。在此空间中，足以证明：以一种“干预”设定系统于某初始状态（因），并保持外部元素不变（背景条件），即可以非偶然的几率导向当前状态；反之，设定为当前状态，则很可能导向其他状态（果）。
成分：系统必须是结构化的：构成系统的元素所形成的子集合会以各种方式组合，并拥有因果力。因此，若系统ABC是由元素A、B和C所构成，则元素所组成的任何子集合（其幂集的一个元素），包括A、B、C、AB、AC、BC，以及整个系统ABC，都可以组成具有因果力的机制。组合允许基本元素（一阶元素）形成不同的高阶机制，并允许多个机制形成一个结构。
资讯：系统必须指定一个具体的因果结构：一组特定集合的特定因果库（cause-effect repertoires），从而与其他可能的系统有所不同（“差异化”，differentiation）。因果库借由厘清系统内机制的所有因果属性，充分体现系统内机制的因果力。因果库的测定可透过以各种可能方法扰动系统，借此评估一个机制是如何在当前状态下对系统的过去和未来状态的几率造成影响。系统中每个元素成分所指定的因果库一起指定了一个因果结构。
整合：系统所规定的因果结构必须统一：必须本质上不可再简化，无法被分解为由单向分区所得到的非相依子系统所指定的内容。从系统的内在视角来看，单向分区是为了确保因果力在本质上不可简化，亦即系统的每个部分都必须能够影响其余部分，同时也受其影响。内在不可简化性可用于度量资讯整合的程度（“big phi”或Φ，是一个非负数），若该系统依最小分区（差异最小的分区）进行分割，内在不可简化性量化了一个系统的元素所指定的因果结构在多大程度上发生了变化。相比之下，若系统的分割对其因果结构没有影响，那么整个系统可以简化为这些部分，如果整体未超出其局部的因果力，那么假设整体本身存在就没有意义：因此，具有不可简化的因果力是存在的另一个先决条件。这一公设也适用于个别机制：它们的因果库无法以机制的最小分区来简化（“small phi”或φ）。
排他性：系统指定的因果结构必须是绝对的：恰好指定一组元素，这组元素从其内在视角ΦMax来看为最大不可简化的元素，从而最大限度地宣称内在存在性。就因果关系而言，其结果是“获胜的”因果结构排除了大量重叠元素上指定的替代因果结构，否则会在因果上过度决定。排他性公设可以说是执行了奥卡姆剃刀（实体不应该超出必要的范围而多样化）：假设在单元素系统上存在一个单一的因果结构（从系统的内在视角来看，这个元素系统是最大限度地不可简化），这比起假设有许多无法分辨差异的重叠因果结构存在更加简约。排他性公设也适用于单个机制：一个状态下的元素子集指定了系统内
ΦMax最大不可简化的因果关系（MICE），称为核心概念，或简称为概念。同样，它不能额外指定一个在相同元素上的重叠因果库，因为这样做的话会导致机制所产生的差异被多次计算。最后，排他性公设也适用于时空纹路，意味着概念结构在空间（夸克、原子、神经元、神经元组、脑区等）和时间（微秒、毫秒、秒、分钟等）确定的纹路大小上被指定，即在Φ达到最大值。 这再次意味着一个机制不能在特定的时间纹路上指定因果库，也不能在更细或更粗的纹路上指定其他影响，否则机制产生的差异将被计算多次。
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因果空间
对于有N个简单二元元素的系统而言，因果空间是由2×2N轴组成，每个轴对应于每个系统可能的过去状态和未来状态。任一因果库规定了系统每种可能的过去和未来状态的几率，可被轻易绘成为这种高维空间中的一个点：该点在每个轴的位置由
R指定的状态几率给出。若一个点也具有标量值（可以非正式地想象为该点的“尺寸”），则概念可以用这种方式轻松表示：该概念的因果库指定了该点在因果空间的位置，以及概念的ΦMax值指定该点的数值。如此一来，概念结构C可以绘制为因果空间中的点组成的星座图（constellation）。 每个点称为星（star），每个星的数值ΦMax是它的尺寸（size） 。
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主要同一性
IIT借由提出经验的现象学性质和物理系统的因果性质之间的同一性来解决心物问题 ：“由状态中的复杂元素指定的概念结构与其经验相同。”
具体来说，因果空间中概念结构的形式完全规定了经验的性质，而概念结构的不可简化性ΦMax指定了其存在的级别（亦即复合体的意识级别）。在概念结构中，每个概念对经验品质的贡献是由其最大不可简化的因果库所规定，而概念结构的不可简化性ΦMax则指定该概念在经验中的存在量。
根据IIT的说法，经验是在某种状态下一系列复杂机制的内在属性。
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扩展
即使是中等规模的系统ΦMax的计算也往往在计算上很困难，因此人们努力开发集成信息的启发式或代理度量。例如，Masafumi Oizumi（大泉正文）及其同事开发了Φ∗和几何集成信息或ΦG是集成信息的实际近似值。这些指标与Anil Seth（阿尼尔·赛斯）和Adam Barrett（亚当·巴雷特）之前开发的代理指标有关，但是，这些代理指标都与实际
ΦMax值没有数学上证明的关系，这使得使用它们的分析的解释变得复杂。即使对于非常小的系统，它们也可以给出定性不同的结果。
2021年，Angus Leung（梁·安格斯）及其同事发表了IIT的数学形式主义在神经数据中的直接应用。为了规避与大型数据集相关的计算挑战，作者专注于苍蝇中的神经元种群活动。研究表明，ΦMax可以很容易地为较小的神经数据集计算。此外，当动物接受全身麻醉时，ΦMax与IIT预测的匹配率显著降低。
计算集成信息的一个重大计算挑战是找到神经系统的最小信息分区，这需要遍历所有可能的网络分区。为了解决这个问题，Daniel Toker（丹尼尔·托克）和 Friedrich T. Sommer（弗里德里希T.索默）已经证明，系统动力学相关矩阵的频谱分解是最小信息分区的快速而稳健的代理。
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相关实验工作
虽然用于评估系统和ΦMax概念结构的算法相对简单，但其高度的时间复杂性使其在计算上难以处理许多感兴趣的系统。启发式和近似值有时可用于提供复杂系统集成信息的大致估计，但通常无法进行精确计算。这些计算挑战，再加上在实验条件下可靠和准确地评估意识已经很困难的任务，使得测试该理论的许多预测变得困难。
尽管存在这些挑战，研究人员仍试图使用信息整合和分化的测量来评估各种受试者的意识水平。例如，最近的一项研究使用计算密集度较低的代理ΦMax能够可靠地区分清醒、睡眠（做梦与非做梦）、麻醉和昏迷（植物人与最低意识与闭锁）个体的不同意识水平。
IIT还做出了几项与现有实验证据非常吻合的预测，可用于解释意识研究中的一些违反直觉的发现。例如，IIT 可用于解释为什么某些大脑区域（如小脑）似乎对意识没有贡献，尽管它们有较大体积，且在功能上相当重要。
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支持该理论的声音
帮助发展该理论后期版本的神经科学家克里斯托夫·科赫（Christof Koch）称 IIT 是“唯一真正有前途的意识基础理论”。
神经科学家和意识研究员Anil Seth（阿尼尔·赛斯）支持这一理论，但有一些警告，声称“有意识的体验信息量很大，并且总是整合的。以及“[IIT] 紧接着的一件事是，你对我们所知道的关于意识的某些事情有一个很好的事后解释。但他也声称“我觉得IIT中不太有前途的部分是它声称整合信息实际上是意识的地方——两者之间存在同一性”，并批评了该理论的泛心理学外推。
哲学家大卫·查尔默斯（David Chalmers）以意识这一难题的思想而闻名，他对IIT表达了一些热情。根据查尔默斯的说法，无论IIT是否正确，IIT都是朝着正确方向发展的。
Max Tegmark（马克思·特格马克）试图解决计算背后的计算复杂性问题。根据马克思·特格马克的说法，“IIT 提出的集成度量在计算上无法评估大型系统，随着系统的信息内容呈超指数增长。因此，Φ只能一般地近似计算。然而，不同的近似Φ方法提供了截然不同的结果。其他工作表明，Φ可以在一些大型平均场神经网络模型中计算，尽管必须修改该理论的一些假设才能捕捉这些大型系统中的相变。
2019年，邓普顿基金会宣布提供超过 6,000,000 美元的资金，用于测试 IIT 和竞争对手理论（全局神经元工作空间理论，GNWT）的对立实证预测。这两个理论的发起者签署了实验方案和数据分析，以及满足他们所支持的理论是否正确预测结果的确切条件。初步结果于2023年6月公布。GNWT的预测都没有通过对立实证预测前商定的内容，而 IIT 的预测中有三分之二通过了该门槛。
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批评该理论的声音
有影响力的哲学家约翰·塞尔（John Searle）对理论进行了批评，他说：“该理论暗示了泛灵论”和“泛灵论的问题不在于它是错误的；它没有达到虚假的程度。严格来说，这毫无意义，因为没有对这种说法给出明确的概念。然而，一个理论是否具有泛灵论的含义（即所有或大部分物理存在的事物必须是、是有意识的事物的一部分，或由有意识的部分组成）与该理论的科学有效性无关。塞尔的观点也遭到了其他哲学家的反驳，因为他们误解和歪曲了一个实际上与他自己的想法产生共鸣的理论。
理论计算机科学家斯科特·阿伦森（Scott Aaronson）批评了IIT，他通过自己的公式证明，以正确的方式排列的一系列不活跃的逻辑门不仅是有意识的，而且“比人类更有意识”。Tononi本人也同意这一评估，并认为根据 IIT 的说法，如果足够大，更简单的非活动逻辑门安排也是有意识的。然而，他进一步争辩说，这是IIT的优势而不是弱点，因为这正是大脑皮层的大部分所遵循的细胞结构，特别是在大脑后部，根据一些评论，这是最有可能的意识神经解剖学相关性。
哲学家蒂姆·贝恩（Tim Bayne）批评了该理论的公理基础，他得出结论说，“托诺尼等人诉诸的所谓'公理'无法成为真正的公理”。
IIT作为一种关于意识的科学理论，在科学文献中被批评为只能根据其自己的定义“要么是错误的，要么是不科学的”.IIT也被意识领域的其他成员谴责为需要“不科学的信仰飞跃”，但并不清楚如果该理论得到正确理解，情况是否确实如此.该理论也因未能回答意识理论所需的基本问题。哲学家亚当·保茨 （Adam Pautz）说：“只要 IIT 的支持者不解决这些问题，他们就没有提出一个可以评估为真或假的明确理论。神经科学家迈克尔·格拉齐亚诺 （Michael Graziano） 是竞争注意力图式理论的支持者，他拒绝将IIT视为伪科学。他声称IIT是一个“神奇的理论”，“没有机会获得科学上的成功或理解”。同样，IIT也受到批评，称其主张“目前没有科学依据或可检验”。
然而，虽然 IIT 建议的完整分析目前确实无法完成对人脑的分析，但 IIT 已经应用于视觉皮层模型，以解释为什么视觉空间会有这样的感觉。
神经科学家 Björn Merker、David Rudrauf 和哲学家 Kenneth Williford 合著了一篇论文，从几个方面批评了 IIT。首先，由于没有证明在正式的IIT意义上实际上结合了整合和分化的系统的所有成员都是有意识的，表现出高度整合和信息分化的系统可能会为意识提供必要的条件，但这些属性的组合并不构成意识的条件。其次，测量Φ反映了整体信息传递的效率而不是意识水平，并且Φ与不同清醒状态（例如清醒、做梦和无梦睡眠、麻醉、癫痫发作和昏迷）的意识水平的相关性实际上反映了为皮层参与而执行的有效网络交互水平。因此，Φ反映的是网络效率而不是意识，而意识将是皮层网络效率所服务的功能之一。
2023 年 9 月 15 日，一封由124 位学者签署的预印本存储库中发表的信中断言，在 IIT 可进行实证检验之前，它应该被贴上伪科学的标签。一些研究人员为该理论辩护作为回应。关于这封信，IIT 以及他认为同样不科学的理论，剑桥大学和牛津大学的装配论 （AT）计算机科学家 Hector Zenil 根据 IIT 的一些研究论文和媒体狂热中方法和理论缺乏对应性提出了批评。50 Zenil 批评了媒体报道的肤浅和误导性，包括在《自然》和《科学》等明显受人尊敬的期刊上。他还批评了 IIT 支持者使用的测试方法和证据，指出一项测试相当于简单地应用 LZW 压缩来测量熵，而不是像支持者声称的那样表明意识。一项匿名公众调查邀请了 2013 年至 2023 年间发表的同行评审论文的所有作者，这些论文是使用“consciousness AND theor*”对 Web of Science 进行查询找到的。在总共 60 名受访者中，31% 部分同意这封信，8% “完全”同意，20% “完全”同意这封信。
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参考文献
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