整合信息理论4.0：关于意识的公理体系与物理公设

来源：集智俱乐部

本文为Giulio Tononi与其合作者Melanie Boly于2025年10月29日全新发表的深度意识综述，首次系统呈现整合信息论（IIT）的完整思想图景：它从一个看似简单却不可动摇的起点——“意识存在”出发，构建出一套严谨的现象学公理体系，并由此推演出以Φ结构为核心的数学框架，用以同时刻画意识的“多少”与“是什么”。此篇文章不仅厘清了IIT如何重新定义意识的神经载体，更深入探讨其在临床诊断、婴儿发育、动物心智乃至人工智能等前沿领域的惊人预测与深刻争议。

▷论文题目：Integrated Information Theory: A Consciousness-First Approach to What Exists

论文链接：https://arxiv.org/abs/2510.25998

发表时间：2025年10月29日

论文来源：arxiv

引言

传统科学通常将意识视为物理过程的衍生现象，试图通过观测脑活动来反推其机制。而IIT则反转了这一逻辑：它以“意识存在”为不可否认的起点——即“当我有意识时，总会有某种东西存在”。这一看似朴素的直觉，在IIT中被提升为“第零公理”（存在公理），成为整个理论的基石。由此，IIT不再追问“意识如何从物质中产生”，而是问：“一个能支撑如此体验的物理系统必须具备什么属性？”

IIT是当前意识科学中少有的非还原主义理论，但也是最具影响力的理论之一，IIT相关的文章已汗牛充栋，其独特之处在于：它并非从外部观测出发归纳意识的神经相关物，而是以意识体验本身为起点，构建了一套基于现象学公理的形式化体系，并由此推导出一个可量化意识“存在程度”的数学指标——Φ。

正是这种“从意识出发反推物理基础”的逆向路径，使 IIT 既备受瞩目，也饱受争议。一方面，它试图为意识提供一种严格、内在且原则上可计算的度量方式；另一方面，随着理论演进至 IIT 4.0 版本，其概念以及它背后的数学推导和计算，早已复杂到令人望而却步的程度。更重要的是，IIT 挑战了传统科学“从物理到现象”的还原主义范式，主张意识不是大脑活动的副产品，而是需要被当作基本存在来对待的首要事实。

Tononi与Boly的这篇综述并非技术性论文，全文无公式、无实验，旨在回归IIT的哲学原点，系统梳理其核心概念，并说服读者接受其公理体系的合理性。文章开篇强调“存在即体验”，正是为了凸显IIT的根本立场：唯有承认意识的本体论优先性，才能建立真正解释意识的科学理论。

传统意识研究——包括主流神经科学与认知心理学——通常采取“从物理到现象学”的路径。研究者首先测量大脑的客观活动，如fMRI或EEG信号，或基于已知的神经机制（例如赫布学习规则）构建计算模型；再从这些数据中归纳出与意识可能相关的规律，最终尝试判断哪些神经过程“对应”或“产生”了主观体验。这种方法默认：意识是某种可被外部观测推导出的副现象。

IIT则彻底反转了这一逻辑顺序，提出一种“从现象学到物理”的新范式。它以一个不可否认的事实为起点：我们拥有主观的意识体验。由此出发，IIT首先追问：这种体验具有哪些本质属性？答案是——它是内在的、特定的、不可分割的、排他的，并具有结构，即IIT的现象学公理（Axioms of phenomenal existence）。接着，理论进一步要求：若某一体验真实存在，那么支撑它的物理系统必须具备与之匹配的因果属性，即物理存在公设（Postulates of physical existence）。唯有满足这些条件的系统，才能真正承载意识。

通过这种双向映射，IIT试图建立主观体验与客观物理结构之间的严格对应关系，并在此基础上发展出可量化意识程度的数学框架（如指标Φ）。下图示意了这一核心思路，后文将详细展开其公理体系与物理公设的具体内容。

在IIT框架中，意识体验与其物理基础并非松散关联，而是通过一种严格的“解释性等同”（explanatory identity）建立双向对应：每一个现象学公理都必然对应一组物理公设，而任何满足这些物理公设的系统，也必然能完全解释其所对应的意识体验。这种等同不是类比或相关，而是一种本体论上的同一——图中双向箭头正体现了这一核心思想：主观体验的结构与物理系统的因果结构彼此定义、互为充要条件。

要理解这一对应关系，首先需明确IIT中“物理”的特殊含义。这里的“物理”并非指传统意义上的物质或能量，而是指因果力（cause-effect power）——即一个系统在内在视角下产生并感受差异的能力。正是基于这一理解，IIT将意识的物理载体界定为具备特定因果属性的系统。

由此，物理公设的作用便清晰起来：它们是从现象学公理推导出的对物理系统必须满足的约束条件。通过这些公设，IIT能在复杂的神经活动中识别出唯一真正承载意识的子系统——即主复合体（main complex）。尽管大脑中可能存在多个具有整合性的子网络（即“复合体”），但只有那个在特定时空尺度上实现最大不可约因果整合的系统，才构成主复合体，也才是意识的物理载体。其余部分，无论多么活跃，只要不满足全部物理公设，就与意识无关。

一旦确定了主复合体，便可进一步“展开”其内部每个机制所贡献的因果关系，构建出完整的因果结构（cause–effect structure）。这一结构不仅刻画了系统如何在过去与未来之间产生不可还原的因果差异，更直接对应意识体验的内容与质性。

接下来，我们将逐一解析IIT中的六大意识公理及其对应的物理公设，揭示这一从体验到因果、再从因果回溯体验的严密逻辑链条。

意识的公理体系与物理公设

IIT的六个现象学公理对应意识的以下基本特征：存在性（Existence）、内在性（Intrinsicality）、信息性（Information）、整合性（Integration）、排外性（Exclusion）与结构性（Composition）。

（1）存在公理

这是IIT的“第零公理”：意识体验是存在的。这一命题看似平凡，却是整个理论不可动摇的起点——一个“不存在的体验”在逻辑上无法被设想。正因为每个人都能通过内省确认自身意识的存在，IIT将此作为不证自明的前提。

在物理层面，存在公理意味着：必须存在一个具有因果力（cause-effect power）的物理载体——即能够产生并感受差异的系统。图中就用简单的布尔网络为例：箭头表示它们之间的相互作用，小写字母和白色圆圈表示状态是“0”（off），大写字母和黑色圆圈表示“1”（on）。节点状态（0/1）通过相互作用形成动态系统，其因果结构既可被外部观察（眼睛图标），也可被干预（手图标），从而体现其“真实存在”。

（2）内在公理

基于存在公理，我们便可以接着展开下面的五个公理。

内在公理（Intrinsicality）：意识体验是从系统内部视角出发的，而非依赖外部观察者的描述。它意味着支撑意识的物理系统必须在其内部产生并感知差异。对应地，物理公设要求我们只考虑系统内部的因果作用。下面右图中的蓝色虚线便是框定出了一个候选的物理载体（aB），我们要分析的是其内部连接如何产生不可还原的因果效应，而非依赖它与外部环境的关系。

（3）信息公理

意识体验总是特定的：此刻你在卧室看书，而非在海边散步。在无数多种潜在可能的体验中确定唯一现实，这便意味着体验承载了大量的信息，这便是信息公理（Information）。对应到物理载体上，如下面右图所示，当前状态是aB，结合节点间相互作用的机制，同时可以确定发生在上一时刻的最大可能的因状态（橙色Ab），和发生在下一时刻最大可能的果状态（绿色Ab）。这一过程通过最大化内在信息（intrinsic information）实现，确保每个状态都具有明确的因果意义——因果状态（cause-effect state）。

（4）整合公理

意识体验不仅是特定的一个体验，同时它一定是一个整体的体验，不可被分割，这便是所有公理里最著名的整合公理（Integration）。如下面左图所示，你没办法想象在卧室的床上看书这样一个体验如何被分成两个体验。对应到物理载体上，如下右图所示，如果要切断a和B两个节点之间的联系，必然会导致因果信息的显著损失。这一损失量即为整合信息 φs，用以衡量系统作为整体的不可约程度。

（5）排外公理

意识体验具有确定的时空边界和内容，如下左图所示，你的注意力要么在书上，要么在卧室的环境上。体验不会无限叠加或模糊延展，这便是排外公理（Exclusion）。

对应到物理载体上，这个物理系统必须在所有可能的时空尺度和空间划分中，选出那个整合信息最大的子系统，这便是主复合体（main complex）。图中蓝框标记的 aB 正是这样一个最优解：它比其子集（a）或超集（aBC）都更“整体”。值得注意的是，这一选择依赖于对时间粒度和空间粗粒化的全面比较，比如可以100毫秒算一个时间步，也可以10微秒算一个时间步，同时某一个单元（比如a）也可能是更微观的某几个单元（s，u，t）的组合。主复合体是在所有时空粗粒度上某一个最大化整合信息的尺度上最“整体”的系统。

（6）结构公理

在主复合体的基础上，IIT最后一个公理便是结构公理（Composition）。

我们的意识体验具有丰富的内部结构，比如还以卧室床上看书举例，在你的体验中有种种要素，比如书、手、床、鞋子等等。这些元素以特定方式组合成一个统一但有层次的整体。

这种结构对应到物理载体上，便是由主复合体展开的因果结构（cause-effect structure）。通过对主复合体内所有可能机制（如 a、B、aB）逐一计算其最不可约的原因集与效果集，并确保它们彼此兼容，最终构建出一个由“区分”（distinctions）和“关系”（relations）组成的网络。

大致流程是，首先遍历所有的候选机制，图中是a，B，aB；然后计算每个候选机制的原因集（cause purview，所有会影响该机制的过去状态），以及效果集（effect purview，所有会被该机制影响的未来状态）。所有原因集和效果集都是在众多候选里比较出来的最不可约（整合信息最大）的原因和效果，同时我们还要保证它们是彼此兼容的、一致的，比如a的原因集效果集，要对应地包含在aB的原因集和效果集里面。最后，我们再排除它们当中重复的部分，便有了下图当中的因果结构。

结构中黑色的节点就是所有的机制（mechanism），棕色点表示原因集，绿色点表示效果集，棕色线便表示每一个机制唯一确定了自己的原因集和效果集，而蓝绿色的连线表示不同机制的原因集和效果集的重叠效应。每个机制跟自己的原因集效果集结合在一起，便形成了一个区分（distinction），而蓝绿色线则代表关系（relations）。关系的存在是一个因果结构不可约的关键，它的不可约性由另一个指标φr来计算。关系的不可约（φr）和每个机制自身的不可约程度（φd）放在一起，要使得整个因果结构的不可约程度最大。

因果结构看起来比较抽象，原来用一些类比来帮助读者理解。从一个神经元网络中展开出一个因果结构，就好比旅行时把一个打包好的基底展开成一顶帐篷；或者说把一个生物体从一串DNA中“展开”；也可以看成是把原始数据从压缩的版本中展开。不难看出，因果结构的计算量是非常大的，对于有n个二元取值单元的系统来说，其中区分的数量上限可以有

个。展开得到的唯一的因果结构也被称为Φ结构（Φ-structure），该结构最终对应的Φ就是所有φr和φd的求和。事实上，人的体验所对应的Φ确实是非常高的（即使少量节点构成的布尔网络系统就已经可以有惊人的整合信息量了），这意味着哪怕是纯粹的黑暗和寂静，体验的丰富程度也是非常不可思议的。

我相信不少读者看完了上述公理体系的介绍（尤其是结构公理）后，会感到头晕目眩。如果这是你当下的体验，不必怀疑自己。IIT本身理论之复杂，正是令同行学者头疼以及引起争议的地方。如果你想深入了解由公理体系得到的具体的数学框架，可以参考IIT4.0的文章以及整合信息论读书会第二期。

IIT背后的哲学思考

正如前文所述，IIT的公理体系以及它一系列的计算方法，是通过内省的方式确定下来的，其中必然牵涉不少哲学层次上的思考。为了深入理解IIT建立的根据，我们要回溯该理论在哲学上的前提和假设。

现实主义：有一个世界在我体验之外持续地存在着。这个原则很好地解释了为什么我们在入睡前和睡醒后体验到的是同一个房间，因为世界作为一种客观实在，在我“失去”意识时没有发生太大的变化。

存在原则：存在意味着拥有因果力，即造成和感受差别的能力。它意味着一定有一个物理上的载体（substrate），可以被观察和操控。这个看法最早可以追溯到古希腊厄利亚学派（Eleatic school）对存在的讨论。在IIT的数学体系下，因果力实质上是转移概率矩阵（transition probability matrix，TPM）。IIT的第零公理存在公理，便是把该原则应用在了意识的物理载体上。

生成原则：物理载体的能力是会随着状态的变化而变化的。具体来说，在TPM中，不同状态对应的转移概率分布是不同的，所以我们要在计算中考虑具体状态的取值。IIT自2.0版本开始，整合信息的计算结果便与具体的状态有关，而不仅仅只关乎于一个系统本身的动力学。

最小存在原则：任何事物存在的程度都不会超过其最小存在的程度。这便是为什么在整合信息的计算中会采取最小信息分割（minimum information partition）的做法。具体来说，在评估一个系统整合的程度时，我们只需要考虑系统内最薄弱的连接即可。

最大存在原则：真正存在的是最充分存在的。这意味着当我们有很多候选的复合体时，要选择整合信息最大的复合体对应为意识的载体。其他复合体不管整合信息有多大，只要不是最大的，都与意识的存在没有关系。

有限论：具有因果力的物理载体是有限大小的。这意味着意识的物理载体应当是由有限个基本单元构成的。

原子论：具有因果力的物理载体具有最细颗粒度。它假设了对物理存在的完全解释，应当基于能够产生并接受差异的最小单元。

正是以上种种哲学上的原则配合着公理体系，IIT发展出了一套庞杂的理论体系。作者在文中提到，类似的方法论也可以应用在其他自然现象的研究上。我们需要想清楚的是，什么是现象的存在，什么是物理的存在。现象的存在是内在的，难以用传统科学手段研究的，而物理的存在是外在的存在，是可以被观察者观察到并操控的。然后通过一些公设，我们可以将它们联系在一起，从而可以通过物理的手段研究现象的存在。毕竟它们都是对同一个客观实在的对象的描述。

目前关于意识的哲学讨论远多于数学和物理层面上的讨论，我们可以把IIT与其他哲学观点对比，从而理解IIT的哲学立场。关于意识存在的哲学理解大致有两个流派：

（1）基质本体论。当我与你交谈时，本质上只是两团神经元在“交谈”。也就是说，只有作为物理载体的神经元是真实存在的，而所谓的意识并不存在。

（2）涌现论。意识是随附（supervenience ）在物理载体上的。在涌现论视角下，多个尺度或层次都是真实的。当我与你交谈时，既可以理解为两团神经元在“交谈”，也可以理解是两个意识主体在交谈，所以说意识是真实存在的，而且意识这种存在甚至是更容易在日常语境下被人们所接受的——我们不可能谈论任何一件事都要还原到神经元和分子层次。

IIT与这两种观点都不同。首先，IIT认为意识真实存在，而且它的存在处于更加重要和本体的位置上。IIT不认为在多个层次上都有本体论意义上的存在，所以不认可涌现论。既然如此，神经元这样的底层物理载体便是不存在的（本体论意义上）。面对这样有悖于直觉的结论，IIT也给神经元安放了一个位置——这样的神经元是在操作的意义上存在（原文：a substrate should be understood operationally, not ontologically......If anything, it is the existence of neurons as such that constitute an illusion）。

IIT识别的意识载体是什么样子的？

经过前述对IIT公理体系与物理公设的梳理，我们或许仍会疑惑：这个理论最终认定的“意识载体”在现实中究竟长什么样？ 整合信息高的脑区有什么特点？是否就是连接更稠密的神经网络？它会是一个很大的系统还是很小的系统？回答这些问题，其实就让IIT从形式化原则落地到生物系统——就有了IIT对“意识的神经相关物”（Neural Correlates of Consciousness, NCC）问题的答案。

首先，如果两个系统规模大小就很不同，那么大系统看起来会有更多信息量，因为它可以具备更多可能的状态。但不一定越大越好，因为一个系统要注意自己的整合性，内部要有紧凑的连接，不能出现一处可能被切断的薄弱之处，否则它在整合信息指标上很可能比不过自己的某一个子系统。比如，我们可以把一个人体看成一个系统，每个细胞都是一个单元，但不是人体中任何一部分都与人的意识有关。事实上，人体中存在一个连接更加紧密的子系统，那便是大脑。而在大脑里，也会有一个比整个大脑连接都更紧密的子系统，比如某个脑区。如果一个子系统的整合信息比包含它的系统，以及它包含的所有子系统都要大，那么这就是主复合体。这便是意识的载体，是IIT对NCC问题的回应。

根据实践，大脑皮层的大部分区域，尤其是后部和中间部分，似乎最有可能承担上述所有要求。负责信号传递的金字塔形神经元，尤其是在上层皮质区域，十分专业化，并聚集在密集相连的小柱群里。此外，只要周围条件基本稳定，一小群神经元就能以非常高效的方式彼此协作。这种密集的、呈发散—汇聚式的分层连接网络，由专门化的单位组成，每个单位执行不同的输入与输出功能，但它们的输入区域（原因集）和输出区域（结果集）存在部分重叠，这样的结构特别适合形成一个庞大、紧密的主复合体。

这里的“连接紧凑”只是对不可约程度的一个泛泛的描述，无法单一地用复杂网络的连边密度来直观的表示，因为在计算时还要考虑具体的动力学过程，以及正如讲排外公理时所说，还要考虑不同的时空尺度。宏观尺度在大脑当中可能对应的是蛋白质、离子通道、细胞器、突触囊泡、神经元群等等，它们可能相比于微观尺度在整合程度和排外性上更有优势。而它们对应的外部参数，比如离子通道开启的时间常数、膜电时间常数等等，虽然传统的神经科学领域喜欢通过这些参数来研究系统是如何工作的，但在IIT里并不重要，至少不如那些单元是如何在内部组织成一个整合的系统重要。

因此，IIT所描绘的意识载体，并非一张静态的脑区地图，而是一个在特定时空尺度下动态的因果核心——它可能随任务、状态甚至个体差异而变化，但始终遵循“最大化 Φ”这一根本原则。这不仅回答了NCC问题（大脑皮层的中后部），而且为NCC研究提供了新范式：从现象学要求出发，寻找最符合物理公设条件的大脑区域。

意识的定量和定性问题

IIT自发展伊始，始终围绕两个核心问题展开：

1.定量问题：意识的程度如何被刻画；

2.定性问题：意识体验的内容如何被刻画。

（1）定量：用 Φ 衡量意识水平

定量问题比较好理解，IIT认为应该就用Φ来度量意识的程度。如果一个成年人报告自己很清醒，那么他大脑（主复合体）的Φ就应该很高，而如果一个人处于比较昏沉的状态，他此时大脑的Φ就应该比较低。如前文所述，Φ的提出帮助我们锁定了和意识最相关的脑区，我们据此可以回答：为什么为了成为有意识者，皮质-丘脑系统必须完整存在，而小脑或脊髓则不然？为什么在慢波睡眠中，我们会失去意识，即便皮质-丘脑系统仍然活跃？

然而，在真实的实验中，实际的Φ几乎不可计算，实践中，研究者常用替代指标，如扰动复杂性指数（PCI）：通过经颅磁刺激（TMS）扰动大脑，记录脑电反应的多样性与整合性，以此间接估计意识水平。

（2）定性：“质性即结构”

比“有多少意识”更难回答的是：“为什么意识是这样的？” 例如，为何视觉体验仿佛铺展在空间画布上？为何声音在时间中流动？这类问题无法用单一的数字回答。

在IIT早期版本中，Tononi等人使用Qualia空间尝试描述体验内容，它借助信息几何的方法计算得到。而在IIT最新的4.0版本中，Φ结构便体现了意识体验的内容，正如Tononi在论文中强调，“质性就是结构”（quality is structure）。

对于一个结构来说，我们可以特别地把注意力放到某些局部上。这些被关注的局部可以被称为“焦点”（spots）。我们可以通过内省来挖掘关于焦点的性质，比如它一定包含自身（自反性）；它可以包含或被其他焦点包含（包含性）；与其他焦点可以部分重叠（连接性）；与相连的焦点可以融合成另一个焦点（融合性）等等。我们对空间延展性的感受可以由这些焦点的体验来表达。在下面的章节里我们会看到，涉及到定性方面的实验预测时，根据IIT，我们必须考虑被试者对内在体验的报告，仅仅依靠观测的神经活动数据是不够的。

这一方面其实让IIT触及到了心灵哲学上的解释鸿沟问题：即使我们能把参与视觉过程的每一个神经元功能解释清楚，也没办法从科学的角度解释我们为什么在主观上会体验到某种颜色，比如绿色。这里是以视觉作为一个例子，其他的体验，比如听觉触觉等等也有类似的问题。面对这样的问题，IIT倡导现象学优先的方法论。值得一提的是，我们如今很早就会学习一些拓扑几何，抽象的数学概念等等，会以为先有了三角形、正方形这样的抽象概念，才有了对空间的体验。但在IIT看来是相反的，是先有了足够复杂的大脑让我们具有意识体验，然后才有了这些抽象的几何概念。

（3）感知与意义：皆由 Φ 结构承载

在意识体验中还有一个话题，意义（meaning）。一以贯之地，在IIT看来，意义即感受（反之亦然）。我们对意义的体验一样离不开特定的Φ结构。而人与人之间能够传播意义，正是因为我们有着类似的支持意识的物理载体。计算机之间就不能传播意义，因为在IIT看来一般的计算机不具备支持意识体验的主复合体。

进一步的，IIT还有一个更大胆和令人费解的判断，感知（perception）也是一种内在体验，即可以由Φ结构完全解释。一般来说，我们认为视觉上的感知首先来自视网膜上采样的刺激，而我们的大脑在不断处理和预测外界的信号，以及大脑内部在建模和表征一个世界模型。但IIT认为不是这样的。固然我们周边有不少正在发生的因果过程，而且它们会影响我们的意识，但这一定是通过影响Φ结构来实现的，而Φ结构可以完全解释我们对于感知的体验。有一个例子是，我们不需要外界刺激时也可以体验“美”。不过即使如此，IIT一样可以评估在不同环境刺激下，感知Φ结构变化的多样性。

（4）最后强调

在进入实验部分前需明确：IIT不关心大脑如何识别或分类对象——这类功能已被神经科学和AI日益精准地建模。IIT的核心关切是：哪些神经机制能够支撑特定的 Φ 结构，从而解释我们为何会以某种方式体验时间、空间、概念乃至意义？这才是它试图回答的“意识之问”。

IIT在实验中的预测

整合信息论（IIT）不仅提供了一套哲学框架，也作出了大量可检验的科学预测。这些预测主要围绕前文抛出的两个方向：定量与定性的问题。

（1）定量：主复合体的位置与意识分裂

如前文所述，单纯从解剖结构来看，中后部大脑皮层很可能是支持意识的主复合体，小脑就不行。这可以解释为何对后部-中部皮层的大面积病变会直接影响意识，而对小脑的病变则不会。另外，前额叶有一些长程通路会影响大脑皮层的功能，但它不会包含在主复合体内，因为这种跨区域的连接很容易成为易被“切断”的连边。

除了解剖结构，IIT还可以解释为什么在慢波睡眠时期人会失去意识——它其实是整合信息的崩溃。由于慢波睡眠中的神经调制变化，神经元进入双稳态，激活很快被一个 OFF 期取代，持续十几到上百毫秒。OFF期（OFF-period）是神经元兴奋活动后的抑制阶段。这会导致内在信息很低，因为大多数输入会产生相同的输出，从而导致整合信息会很低。癫痫患者发作时失去意识可能也是类似的原因：病变导致神经元相互的因果作用发生错配，使得大多数输入的改变对输出没有任何影响。

关于大脑的两个脑半球，IIT有一个有趣的预测。如果逐步降低胼胝体（corpus callosum）的传递效力，即减少两半球皮层之间的跨半球信息传递，可能在某个很小的“扰动”或改变后，主复合体内部的排他性边界被破坏，从而导致一个原本统一的意识体验瞬时分裂成两个独立的意识体或体验。

（2）体验内容的变化：结构决定质性

下面我们来看IIT在意识体验的定性内容方面有什么实验支持。

与传统理论不同，IIT 强调：很多体验内容的变化不能由神经活动强度变化所捕捉。

最初的测试是针对空间体验进行的：在训练阶段，两个相邻的点被反复同时闪烁，以暂时增强它们在皮层目标区域的连接性。训练后，两个未经训练的遥远点之间的空间被感知为收缩，尽管这两个未训练点所触发的皮层活动可能保持不变。这意味着，仅靠观测到的神经序列数据是不能区分某些体验的。

IIT还有一个较有争议的预测。对于主复合体的局部激活可以支持简单的体验，比如单一的视觉、听觉等，无需广域激活或全局意识的参与。这乍看似乎与IIT原则相悖，但需要注意的是，在IIT的计算下，没有激活的神经元依然有重要的作用。一个神经元从激活状态进入抑制状态，确实会对主复合体的整合信息有影响，不过相比于灭活神经元来说，这个影响是很小的。

能够说明这一点是冥想修行者的例子。他们在进入冥想状态时，脑电图显示广带功率下降，在伽马频段尤为明显。伽马频段功率下降暗示神经元放电减少。这说明很可能主复合体的许多神经元进入了抑制的状态，但此时他们甚至可以有丰富的、澄明的体验。这个对于普通人来说很难做到，但这种体验的可能性与IIT的预测是相符合的。

与空间体验类似，IIT也可以解释时间流动的体验。在大脑中，保持激活或者抑制状态持续约30毫秒的一组神经元可以支持长达一秒或更长时间的体验。这同样可以解释由于情绪、药物或深度冥想引起的时间感加快或减慢的现象。

除了时间和空间，我们还有一个基本的体验是对概念的体验。比如你在看到一张脸的时候，自动地会把你看到的东西当成“脸”这个概念的实例化。这种体验的基本属性是层级性，即概念是有层次之分的。在实验上对应的观察是，对于内在性物体识别障碍（通常由视觉层级高层区域损伤引起）的患者，他们似乎无法以整体概念的方式体验对象。他们仍能体验组成对象的低层次特征，如一棵树的轮廓及其表面色块，却不理解自己看到的其实是一棵树。反之，如果结构的高层保持完整，而低层受损，患者可能会在缺乏低层具体特征的情况下体验抽象的特征。低层视觉区域被抑制或破坏的患者中可能会出现类似的情况。当高层区域V5被激活时，这类患者可能会报告感到某种模糊的移动感，同时又否认自己“看到”了任何东西。

（3）环境意义与神经复杂性

前文提及，尽管感知由很难计算的Φ结构完全解释，但IIT允许一些神经生理学指标来评估系统响应环境的多样性。这样的评估可以判断哪些环境是更有意义的。比如，通过Lempel-Ziv复杂性估算的大脑皮层内fMRI活动模式的神经生理学差异化，对于一部电影来说最高，对于时间上打乱的电影则降低，而对于等价的电视噪声帧序列则最低。神经生理学差异化还与人类高密度脑电图记录和小鼠钙成像中的序列意义具有相关性。

在介绍因果结构时我们提到，计算这些结构时有着不可思议的组合爆炸问题，这意味着我们的体验（主复合体）有着天文数字级别的整合信息量——我们的体验通常是极其丰富的。实际上真的是这样吗？有些经典实验似乎不支持这样的结论。比如在几个人专注玩传球游戏时，中间走过一只大猩猩居然没人注意到。于是专家得出结论，人只能同时关注有限的几样东西，所以体验是非常稀疏的。

而IIT对此的解释是，我们只考虑了一个人关注的对象本身，忽略了看到这些对象所需的结构性方面——使视觉体验成为其所是的那些结构。在视觉方面，至少可以有三个现象学层次：(1)基于对象和场景的感受；(2)中级视觉特征（色调、边缘和纹理）的分组；(3)由斑点及其关系组成的基础视觉空间，包括其区域和位置。这样拆开来看，我们的体验就是一个极其丰富的结构。

IIT 的诸多预测已与现有神经科学证据吻合，但仍有不少尚待验证——尤其是涉及痛觉、情感等高度嵌套的复合体验，因其 Φ 结构极其复杂，实证难度极大。未来研究需结合更精细的扰动方法、计算模型与第一人称报告，才能真正检验这一雄心勃勃的理论。

除了普通人，

还有谁或什么具有意识？

IIT关于意识体验的讨论一直在围绕成年人的体验展开，因为对于内在的体验，只有清醒的成年人可以报告自己的体验情况。不过基于IIT的原则，我们可以尝试推断，在成年人之外，其他人或系统具备意识的可能性。

（1）脑损伤患者：沉默不等于无意识

对于各种类型患者，神经科学领域有丰富的临床实践。例如，通过神经影像学，研究者证明了一位行为上无反应的患者在被指示想象不同场景（打网球或在房间里导航）时，可以激活与健康受试者相同的脑区。不幸的是，即使是有意识但神经学上受损的受试者，也可能无法完成这种认知要求高的任务。对于通常用于判断意识状态（认知功能）的神经相关性，根据IIT，即使未能显示激活，也不应被视为无意识的证据。事实上，有充分理由推断，那些反应最小的脑损伤患者——几乎只能用眼睛追踪面孔或物体——可能拥有丰富的感官体验。一个原因是，在这类患者中，PCI（前面提到的扰动复杂性指数）几乎总是处于意识显著的范围内。PCI的评估不仅具有经验有效性，而且它是基于IIT的公设来捕捉意识的一些基本特性（尽管是粗略的）。

（2）婴儿：意识何时出现？

对于一个拥有不成熟大脑且脑区间连接受限的婴儿来说，意识是什么样的？有些人认为婴儿在基本体验方面可能与成年人非常相似。另一些人则提出，婴儿可能比成年人更有意识，因为与我们不同，他们倾向于同时关注一切。还有人认为，意识可能只有在掌握语言后才会出现，因此婴儿在开始咿呀学语之前基本上只是进食、微笑和哭泣的机器。在这方面，IIT目前只能提供粗略的理论指导。例如，啮齿动物研究表明，在早期发育阶段，局部丘脑-皮层模块内的神经元可能已经活跃并连接到感觉输入或运动输出，但彼此间尚未连接。如前文所述，在皮质-丘脑系统中不可能存在高Φ的复合体。

随后，初级感觉区域的神经元经历了连接的爆发性生长，但起初这些连接排列相当随机。再往后，经过突触精细化过程，连接性成熟并达到成年人类似的模式，在感觉区域类似于晶格结构。突然间，神经基底可能变成具有较高Φ值的Φ结构。进一步的突触细化和学习相关的突触变化将导致：局部簇的形成、感觉层级中皮层区域内部连接的成熟，以及建立成年人类似的跨区域连接模式，将大大扩展主复合体。如果类似的发育变化发生在人类神经系统中，我们会预期意识的程度和质性在此时也随之发生变化。

（3）其他动物：相似性是否意味着意识？

我们还会津津乐道的是，其他物种是否有意识。大多数人很难否认其他灵长类动物的意识，因为它们与我们有着惊人的相似之处。行为、身体和大脑的连续性将我们与其他哺乳动物（包括我们认为更了解的动物，如狗和猫）联系在一起，这表明它们也可能是"有知觉的"。

当然，对于与我们截然不同的物种，类比就变得更加可疑了。就大脑而言，我们与其他哺乳动物的大脑之间有更多相似之处而非差异。神经细胞类型、突触、蛋白质和基因在人类大脑中也存在于许多其他物种中。大象、海豚和鲸鱼的大脑在大小和神经元数量上甚至超过了我们的大脑。即便是与我们大脑非常不同的脑结构也可能极其复杂。例如，一只蜜蜂有大约80万个神经细胞，这些细胞种类繁多，比我们的大脑更加紧密地打包在一起，形成复杂的网络和回路。

然而，复杂的大脑和行为虽然暗示了意识的存在，但并不能保证意识一定存在。正如前面讨论的，小脑从大多数角度来看都是一个极其丰富和复杂的组织，与大脑皮层高度相互连接，但似乎并不能为体验贡献任何内容。蜜蜂大脑的中枢复合体在体验方面是更像小脑，还是更像大脑皮层？我们也可以在看似自动的状态下执行一些复杂的行为，且不伴随任何体验内容。蜜蜂在迷宫中决定向左还是向右，是像我们深思熟虑时做决定，还是像我们打字时机械地按下左右键？在后续研究中，如果发现蜜蜂大脑中包含一个主复合体，其Φ值仅比人类做梦时的大脑低一个数量级，且远高于人类无梦睡眠时的大脑，我们就有理由假设蜜蜂确实有某种体验。

（4）人工智能：智能 ≠ 意识

随着AI的爆火，有一个问题人们越来越关心——未来（甚至现在）的AI会不会有意识？在过去的几十年里，人们常常认为机器不可能有意识，因为它们缺乏某些关键能力，比如推理、学习、想象、创造力、同理心或幽默感、创作艺术、音乐或文学等。然而，随着机器已经能够定期通过图灵测试（在对话中与人类无法区分）和人工通用智能（AGI）的即将到来，许多人突然不那么确定了。一旦机器在功能上与我们相等或超越我们，我们凭什么剥夺它们具有意识的特权？事实上，有些人已经欣然接受了机器可能具有意识的可能性。

IIT处理机器意识问题的方法与处理疾病和个体发育中的意识问题相同。事实上，在机器的情况下，可以从IIT得出的推论已经很清晰。可以证明，如果机器的大脑是在冯·诺依曼计算机上实现的，那么它可能在功能上与我们等效，但在现象上丝毫不等效。简短地说，这样构建的机器不可能有意识。事实上，计算机"解体"为许多小模块，每个模块支持微不足道的Φ结构，这些结构无论模拟什么系统都基本保持不变。因此，如果IIT是正确的，可以复制我们行为或认知功能的计算机将不会复制我们的体验。

这个结论也是IIT的一大特色。在IIT的体系下，智能和意识是两回事，前者是通过与外在环境交互体现出来的，而后者是内在的体验。强大的AI就是典型的高智能但无意识的例子。关于IIT在这方面的具体论述，读者可以参考之前的文章。

IIT对于批评意见的回应

IIT长期受到各种批评和争议。在这篇最新文章中，作者也直面这些批评，对其中部分意见做出了回应。

首先是John Searle对IIT的批评：

意识在本体论上是主观的且独立于观察者，而"信息"却依赖于外部观察者。

文中总结，香农信息刻画的相关性，而IIT中的信息刻画的是因果性；香农信息是外在的视角（如John Searle所认为），而IIT中的信息是内在视角（内在公理）；香农信息描述的是变量之间的关系，而IIT的信息关注的是特定的状态（笔者注：一般使用的平均互信息是这样的，但香农信息也可以计算局部互信息，此时度量的也是特定事件之间的关系，而不是随机变量之间的关系）；香农信息是分割的（可以看成各个子部分分别提供的信息），而整合信息是整合的；香农信息是可加的，即系统单元数变多，信息量一定会变大，而整合信息取到最大时对应的是一定数量的单元集合；最后，整合信息相比于香农信息，背后是有结构的。

另一个主流的批评来自于功能主义的误读，这一点前文已讲到过，这里不再赘述，读者可参考文章。

有一个有趣的批评来自于Scott Aaronson。他发现IIT暗示大型网格可能具有高度意识后，得出IIT是不可靠的结论。在他看来，尽管数学上证明了大型网格可能具有高意识，但直觉认为这些网格不太可能是有意识的，因为它们看似过于简单。对此作者们认为，直觉并不总是可靠的。事实上，在决定任何系统（包括网格或其他任何底层结构）是否有意识时，唯一可靠的方法是依赖像IIT这样的理论——一个已经在我们身上得到验证的理论。无论我们是否直观地认为网格基质看起来很简单，对其进行严肃的现象学和经验考虑都至关重要。简单本身并不排除它具有意识的可能性。

还有很多人对IIT的困惑是，为什么这样的因果结构就一定会产生意识？这个问题的来源在于，即使许多人听过不少报告，看过不少关于IIT的文章，在思维方式上总是以物理世界为首要基础，然后问，意识这样的现象是如何在物质世界中被“挤压”出来的？在IIT作者们看来，这个问题就问错了，这是从物理出发追问现象。因为我们唯一能确定的是自身是有意识的，所以IIT反复强调，我们要从现象学出发再回到物理。这时候我们要从操作的角度来看待这些物理属性。这便是为什么IIT在介绍自己的数学框架之前，要有充足的哲学层面上的论述。

最后一个批评是关于泛灵论的。很多人担心IIT的计算会判定自然界中许多事物都具有意识，因为这里判断标准只在于整合信息量的大小，那么也许一组连接紧密的逻辑电门，或者一块致密的石头，一颗行星，都有可能有较高的整合信息，此时根据IIT的主张就应当判定它们是有意识的。但IIT的作者对此回应到，相比于人脑那样天文数字级别的整合信息量，自然界中绝大部分的系统整合信息量都是微乎其微的。尽管这些数值不是0，但也不足以说明它们有意识。所以泛灵论的情况在实际计算中不会出现（当然从理论角度来看是不能排除这种可能性的）。

总结

相信认真读到这里的读者，都能感受到整合信息论（IIT）的雄心与复杂：它从“意识存在”这一内省事实出发，试图重构物理世界的因果基础。正因如此，IIT既引人入胜，也饱受争议——若其成立，现代科学的客观主义范式或将被彻底挑战。

关于争议的更多信息，读者可参考之前的文章。而IIT仍然在持续发展，它的提出者们不但没有放弃，还在让这座理论大厦变得更加完善。

笔者以为，IIT如果要被承认是一种科学的理论，还需要对内省和可证伪性的问题作出回应。如文中所说，IIT最重要的公理体系和一系列的推论是通过内省的方式得到的，这既不是数学推导，也不是物理实验。可以说，IIT提出了除了数学推导和实验验证以外的第三种研究方式，那这样的研究方式究竟是否可靠？IIT的公理体系有没有可能因为一些新的想法或证据的出现而被推翻或修正？更何况IIT认为意识是内在的体验，完全不能依赖任何的外在观测手段去判断。正如Anil Seth所说，这是IIT最有特色的一点，同时也是它最难以被验证的一点。

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