整合信息理論4.0：關于意識的公理體系與物理公設

來源：集智俱樂部

本文為Giulio Tononi與其合作者Melanie Boly于2025年10月29日全新發表的深度意識綜述，首次系統呈現整合信息論（IIT）的完整思想圖景：它從一個看似簡單卻不可動搖的起點——“意識存在”出發，構建出一套嚴謹的現象學公理體系，并由此推演出以Φ結構為核心的數學框架，用以同時刻畫意識的“多少”與“是什么”。此篇文章不僅厘清了IIT如何重新定義意識的神經載體，更深入探討其在臨床診斷、嬰兒發育、動物心智乃至人工智能等前沿領域的驚人預測與深刻爭議。

?論文題目：Integrated Information Theory: A Consciousness-First Approach to What Exists

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2510.25998

發表時間：2025年10月29日

論文來源：arxiv

引言

傳統科學通常將意識視為物理過程的衍生現象，試圖通過觀測腦活動來反推其機制。而IIT則反轉了這一邏輯：它以“意識存在”為不可否認的起點——即“當我有意識時，總會有某種東西存在”。這一看似樸素的直覺，在IIT中被提升為“第零公理”（存在公理），成為整個理論的基石。由此，IIT不再追問“意識如何從物質中產生”，而是問：“一個能支撐如此體驗的物理系統必須具備什么屬性？”

IIT是當前意識科學中少有的非還原主義理論，但也是最具影響力的理論之一，IIT相關的文章已汗牛充棟，其獨特之處在于：它并非從外部觀測出發歸納意識的神經相關物，而是以意識體驗本身為起點，構建了一套基于現象學公理的形式化體系，并由此推導出一個可量化意識“存在程度”的數學指標——Φ。

正是這種“從意識出發反推物理基礎”的逆向路徑，使 IIT 既備受矚目，也飽受爭議。一方面，它試圖為意識提供一種嚴格、內在且原則上可計算的度量方式；另一方面，隨著理論演進至 IIT 4.0 版本，其概念以及它背后的數學推導和計算，早已復雜到令人望而卻步的程度。更重要的是，IIT 挑戰了傳統科學“從物理到現象”的還原主義范式，主張意識不是大腦活動的副產品，而是需要被當作基本存在來對待的首要事實。

Tononi與Boly的這篇綜述并非技術性論文，全文無公式、無實驗，旨在回歸IIT的哲學原點，系統梳理其核心概念，并說服讀者接受其公理體系的合理性。文章開篇強調“存在即體驗”，正是為了凸顯IIT的根本立場：唯有承認意識的本體論優先性，才能建立真正解釋意識的科學理論。

傳統意識研究——包括主流神經科學與認知心理學——通常采取“從物理到現象學”的路徑。研究者首先測量大腦的客觀活動，如fMRI或EEG信號，或基于已知的神經機制（例如赫布學習規則）構建計算模型；再從這些數據中歸納出與意識可能相關的規律，最終嘗試判斷哪些神經過程“對應”或“產生”了主觀體驗。這種方法默認：意識是某種可被外部觀測推導出的副現象。

IIT則徹底反轉了這一邏輯順序，提出一種“從現象學到物理”的新范式。它以一個不可否認的事實為起點：我們擁有主觀的意識體驗。由此出發，IIT首先追問：這種體驗具有哪些本質屬性？答案是——它是內在的、特定的、不可分割的、排他的，并具有結構，即IIT的現象學公理（Axioms of phenomenal existence）。接著，理論進一步要求：若某一體驗真實存在，那么支撐它的物理系統必須具備與之匹配的因果屬性，即物理存在公設（Postulates of physical existence）。唯有滿足這些條件的系統，才能真正承載意識。

通過這種雙向映射，IIT試圖建立主觀體驗與客觀物理結構之間的嚴格對應關系，并在此基礎上發展出可量化意識程度的數學框架（如指標Φ）。下圖示意了這一核心思路，后文將詳細展開其公理體系與物理公設的具體內容。

在IIT框架中，意識體驗與其物理基礎并非松散關聯，而是通過一種嚴格的“解釋性等同”（explanatory identity）建立雙向對應：每一個現象學公理都必然對應一組物理公設，而任何滿足這些物理公設的系統，也必然能完全解釋其所對應的意識體驗。這種等同不是類比或相關，而是一種本體論上的同一——圖中雙向箭頭正體現了這一核心思想：主觀體驗的結構與物理系統的因果結構彼此定義、互為充要條件。

要理解這一對應關系，首先需明確IIT中“物理”的特殊含義。這里的“物理”并非指傳統意義上的物質或能量，而是指因果力（cause-effect power）——即一個系統在內在視角下產生并感受差異的能力。正是基于這一理解，IIT將意識的物理載體界定為具備特定因果屬性的系統。

由此，物理公設的作用便清晰起來：它們是從現象學公理推導出的對物理系統必須滿足的約束條件。通過這些公設，IIT能在復雜的神經活動中識別出唯一真正承載意識的子系統——即主復合體（main complex）。盡管大腦中可能存在多個具有整合性的子網絡（即“復合體”），但只有那個在特定時空尺度上實現最大不可約因果整合的系統，才構成主復合體，也才是意識的物理載體。其余部分，無論多么活躍，只要不滿足全部物理公設，就與意識無關。

一旦確定了主復合體，便可進一步“展開”其內部每個機制所貢獻的因果關系，構建出完整的因果結構（cause–effect structure）。這一結構不僅刻畫了系統如何在過去與未來之間產生不可還原的因果差異，更直接對應意識體驗的內容與質性。

接下來，我們將逐一解析IIT中的六大意識公理及其對應的物理公設，揭示這一從體驗到因果、再從因果回溯體驗的嚴密邏輯鏈條。

意識的公理體系與物理公設

IIT的六個現象學公理對應意識的以下基本特征：存在性（Existence）、內在性（Intrinsicality）、信息性（Information）、整合性（Integration）、排外性（Exclusion）與結構性（Composition）。

（1）存在公理

這是IIT的“第零公理”：意識體驗是存在的。這一命題看似平凡，卻是整個理論不可動搖的起點——一個“不存在的體驗”在邏輯上無法被設想。正因為每個人都能通過內省確認自身意識的存在，IIT將此作為不證自明的前提。

在物理層面，存在公理意味著：必須存在一個具有因果力（cause-effect power）的物理載體——即能夠產生并感受差異的系統。圖中就用簡單的布爾網絡為例：箭頭表示它們之間的相互作用，小寫字母和白色圓圈表示狀態是“0”（off），大寫字母和黑色圓圈表示“1”（on）。節點狀態（0/1）通過相互作用形成動態系統，其因果結構既可被外部觀察（眼睛圖標），也可被干預（手圖標），從而體現其“真實存在”。

（2）內在公理

基于存在公理，我們便可以接著展開下面的五個公理。

內在公理（Intrinsicality）：意識體驗是從系統內部視角出發的，而非依賴外部觀察者的描述。它意味著支撐意識的物理系統必須在其內部產生并感知差異。對應地，物理公設要求我們只考慮系統內部的因果作用。下面右圖中的藍色虛線便是框定出了一個候選的物理載體（aB），我們要分析的是其內部連接如何產生不可還原的因果效應，而非依賴它與外部環境的關系。

（3）信息公理

意識體驗總是特定的：此刻你在臥室看書，而非在海邊散步。在無數多種潛在可能的體驗中確定唯一現實，這便意味著體驗承載了大量的信息，這便是信息公理（Information）。對應到物理載體上，如下面右圖所示，當前狀態是aB，結合節點間相互作用的機制，同時可以確定發生在上一時刻的最大可能的因狀態（橙色Ab），和發生在下一時刻最大可能的果狀態（綠色Ab）。這一過程通過最大化內在信息（intrinsic information）實現，確保每個狀態都具有明確的因果意義——因果狀態（cause-effect state）。

（4）整合公理

意識體驗不僅是特定的一個體驗，同時它一定是一個整體的體驗，不可被分割，這便是所有公理里最著名的整合公理（Integration）。如下面左圖所示，你沒辦法想象在臥室的床上看書這樣一個體驗如何被分成兩個體驗。對應到物理載體上，如下右圖所示，如果要切斷a和B兩個節點之間的聯系，必然會導致因果信息的顯著損失。這一損失量即為整合信息 φs，用以衡量系統作為整體的不可約程度。

（5）排外公理

意識體驗具有確定的時空邊界和內容，如下左圖所示，你的注意力要么在書上，要么在臥室的環境上。體驗不會無限疊加或模糊延展，這便是排外公理（Exclusion）。

對應到物理載體上，這個物理系統必須在所有可能的時空尺度和空間劃分中，選出那個整合信息最大的子系統，這便是主復合體（main complex）。圖中藍框標記的 aB 正是這樣一個最優解：它比其子集（a）或超集（aBC）都更“整體”。值得注意的是，這一選擇依賴于對時間粒度和空間粗粒化的全面比較，比如可以100毫秒算一個時間步，也可以10微秒算一個時間步，同時某一個單元（比如a）也可能是更微觀的某幾個單元（s，u，t）的組合。主復合體是在所有時空粗粒度上某一個最大化整合信息的尺度上最“整體”的系統。

（6）結構公理

在主復合體的基礎上，IIT最后一個公理便是結構公理（Composition）。

我們的意識體驗具有豐富的內部結構，比如還以臥室床上看書舉例，在你的體驗中有種種要素，比如書、手、床、鞋子等等。這些元素以特定方式組合成一個統一但有層次的整體。

這種結構對應到物理載體上，便是由主復合體展開的因果結構（cause-effect structure）。通過對主復合體內所有可能機制（如 a、B、aB）逐一計算其最不可約的原因集與效果集，并確保它們彼此兼容，最終構建出一個由“區分”（distinctions）和“關系”（relations）組成的網絡。

大致流程是，首先遍歷所有的候選機制，圖中是a，B，aB；然后計算每個候選機制的原因集（cause purview，所有會影響該機制的過去狀態），以及效果集（effect purview，所有會被該機制影響的未來狀態）。所有原因集和效果集都是在眾多候選里比較出來的最不可約（整合信息最大）的原因和效果，同時我們還要保證它們是彼此兼容的、一致的，比如a的原因集效果集，要對應地包含在aB的原因集和效果集里面。最后，我們再排除它們當中重復的部分，便有了下圖當中的因果結構。

結構中黑色的節點就是所有的機制（mechanism），棕色點表示原因集，綠色點表示效果集，棕色線便表示每一個機制唯一確定了自己的原因集和效果集，而藍綠色的連線表示不同機制的原因集和效果集的重疊效應。每個機制跟自己的原因集效果集結合在一起，便形成了一個區分（distinction），而藍綠色線則代表關系（relations）。關系的存在是一個因果結構不可約的關鍵，它的不可約性由另一個指標φr來計算。關系的不可約（φr）和每個機制自身的不可約程度（φd）放在一起，要使得整個因果結構的不可約程度最大。

因果結構看起來比較抽象，原來用一些類比來幫助讀者理解。從一個神經元網絡中展開出一個因果結構，就好比旅行時把一個打包好的基底展開成一頂帳篷；或者說把一個生物體從一串DNA中“展開”；也可以看成是把原始數據從壓縮的版本中展開。不難看出，因果結構的計算量是非常大的，對于有n個二元取值單元的系統來說，其中區分的數量上限可以有

個。展開得到的唯一的因果結構也被稱為Φ結構（Φ-structure），該結構最終對應的Φ就是所有φr和φd的求和。事實上，人的體驗所對應的Φ確實是非常高的（即使少量節點構成的布爾網絡系統就已經可以有驚人的整合信息量了），這意味著哪怕是純粹的黑暗和寂靜，體驗的豐富程度也是非常不可思議的。

我相信不少讀者看完了上述公理體系的介紹（尤其是結構公理）后，會感到頭暈目眩。如果這是你當下的體驗，不必懷疑自己。IIT本身理論之復雜，正是令同行學者頭疼以及引起爭議的地方。如果你想深入了解由公理體系得到的具體的數學框架，可以參考IIT4.0的文章以及整合信息論讀書會第二期。

IIT背后的哲學思考

正如前文所述，IIT的公理體系以及它一系列的計算方法，是通過內省的方式確定下來的，其中必然牽涉不少哲學層次上的思考。為了深入理解IIT建立的根據，我們要回溯該理論在哲學上的前提和假設。

現實主義：有一個世界在我體驗之外持續地存在著。這個原則很好地解釋了為什么我們在入睡前和睡醒后體驗到的是同一個房間，因為世界作為一種客觀實在，在我“失去”意識時沒有發生太大的變化。

存在原則：存在意味著擁有因果力，即造成和感受差別的能力。它意味著一定有一個物理上的載體（substrate），可以被觀察和操控。這個看法最早可以追溯到古希臘厄利亞學派（Eleatic school）對存在的討論。在IIT的數學體系下，因果力實質上是轉移概率矩陣（transition probability matrix，TPM）。IIT的第零公理存在公理，便是把該原則應用在了意識的物理載體上。

生成原則：物理載體的能力是會隨著狀態的變化而變化的。具體來說，在TPM中，不同狀態對應的轉移概率分布是不同的，所以我們要在計算中考慮具體狀態的取值。IIT自2.0版本開始，整合信息的計算結果便與具體的狀態有關，而不僅僅只關乎于一個系統本身的動力學。

最小存在原則：任何事物存在的程度都不會超過其最小存在的程度。這便是為什么在整合信息的計算中會采取最小信息分割（minimum information partition）的做法。具體來說，在評估一個系統整合的程度時，我們只需要考慮系統內最薄弱的連接即可。

最大存在原則：真正存在的是最充分存在的。這意味著當我們有很多候選的復合體時，要選擇整合信息最大的復合體對應為意識的載體。其他復合體不管整合信息有多大，只要不是最大的，都與意識的存在沒有關系。

有限論：具有因果力的物理載體是有限大小的。這意味著意識的物理載體應當是由有限個基本單元構成的。

原子論：具有因果力的物理載體具有最細顆粒度。它假設了對物理存在的完全解釋，應當基于能夠產生并接受差異的最小單元。

正是以上種種哲學上的原則配合著公理體系，IIT發展出了一套龐雜的理論體系。作者在文中提到，類似的方法論也可以應用在其他自然現象的研究上。我們需要想清楚的是，什么是現象的存在，什么是物理的存在。現象的存在是內在的，難以用傳統科學手段研究的，而物理的存在是外在的存在，是可以被觀察者觀察到并操控的。然后通過一些公設，我們可以將它們聯系在一起，從而可以通過物理的手段研究現象的存在。畢竟它們都是對同一個客觀實在的對象的描述。

目前關于意識的哲學討論遠多于數學和物理層面上的討論，我們可以把IIT與其他哲學觀點對比，從而理解IIT的哲學立場。關于意識存在的哲學理解大致有兩個流派：

（1）基質本體論。當我與你交談時，本質上只是兩團神經元在“交談”。也就是說，只有作為物理載體的神經元是真實存在的，而所謂的意識并不存在。

（2）涌現論。意識是隨附（supervenience ）在物理載體上的。在涌現論視角下，多個尺度或層次都是真實的。當我與你交談時，既可以理解為兩團神經元在“交談”，也可以理解是兩個意識主體在交談，所以說意識是真實存在的，而且意識這種存在甚至是更容易在日常語境下被人們所接受的——我們不可能談論任何一件事都要還原到神經元和分子層次。

IIT與這兩種觀點都不同。首先，IIT認為意識真實存在，而且它的存在處于更加重要和本體的位置上。IIT不認為在多個層次上都有本體論意義上的存在，所以不認可涌現論。既然如此，神經元這樣的底層物理載體便是不存在的（本體論意義上）。面對這樣有悖于直覺的結論，IIT也給神經元安放了一個位置——這樣的神經元是在操作的意義上存在（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識別的意識載體是什么樣子的？

經過前述對IIT公理體系與物理公設的梳理，我們或許仍會疑惑：這個理論最終認定的“意識載體”在現實中究竟長什么樣？ 整合信息高的腦區有什么特點？是否就是連接更稠密的神經網絡？它會是一個很大的系統還是很小的系統？回答這些問題，其實就讓IIT從形式化原則落地到生物系統——就有了IIT對“意識的神經相關物”（Neural Correlates of Consciousness, NCC）問題的答案。

首先，如果兩個系統規模大小就很不同，那么大系統看起來會有更多信息量，因為它可以具備更多可能的狀態。但不一定越大越好，因為一個系統要注意自己的整合性，內部要有緊湊的連接，不能出現一處可能被切斷的薄弱之處，否則它在整合信息指標上很可能比不過自己的某一個子系統。比如，我們可以把一個人體看成一個系統，每個細胞都是一個單元，但不是人體中任何一部分都與人的意識有關。事實上，人體中存在一個連接更加緊密的子系統，那便是大腦。而在大腦里，也會有一個比整個大腦連接都更緊密的子系統，比如某個腦區。如果一個子系統的整合信息比包含它的系統，以及它包含的所有子系統都要大，那么這就是主復合體。這便是意識的載體，是IIT對NCC問題的回應。

根據實踐，大腦皮層的大部分區域，尤其是后部和中間部分，似乎最有可能承擔上述所有要求。負責信號傳遞的金字塔形神經元，尤其是在上層皮質區域，十分專業化，并聚集在密集相連的小柱群里。此外，只要周圍條件基本穩定，一小群神經元就能以非常高效的方式彼此協作。這種密集的、呈發散—匯聚式的分層連接網絡，由專門化的單位組成，每個單位執行不同的輸入與輸出功能，但它們的輸入區域（原因集）和輸出區域（結果集）存在部分重疊，這樣的結構特別適合形成一個龐大、緊密的主復合體。

這里的“連接緊湊”只是對不可約程度的一個泛泛的描述，無法單一地用復雜網絡的連邊密度來直觀的表示，因為在計算時還要考慮具體的動力學過程，以及正如講排外公理時所說，還要考慮不同的時空尺度。宏觀尺度在大腦當中可能對應的是蛋白質、離子通道、細胞器、突觸囊泡、神經元群等等，它們可能相比于微觀尺度在整合程度和排外性上更有優勢。而它們對應的外部參數，比如離子通道開啟的時間常數、膜電時間常數等等，雖然傳統的神經科學領域喜歡通過這些參數來研究系統是如何工作的，但在IIT里并不重要，至少不如那些單元是如何在內部組織成一個整合的系統重要。

因此，IIT所描繪的意識載體，并非一張靜態的腦區地圖，而是一個在特定時空尺度下動態的因果核心——它可能隨任務、狀態甚至個體差異而變化，但始終遵循“最大化 Φ”這一根本原則。這不僅回答了NCC問題（大腦皮層的中后部），而且為NCC研究提供了新范式：從現象學要求出發，尋找最符合物理公設條件的大腦區域。

意識的定量和定性問題

IIT自發展伊始，始終圍繞兩個核心問題展開：

1.定量問題：意識的程度如何被刻畫；

2.定性問題：意識體驗的內容如何被刻畫。

（1）定量：用 Φ 衡量意識水平

定量問題比較好理解，IIT認為應該就用Φ來度量意識的程度。如果一個成年人報告自己很清醒，那么他大腦（主復合體）的Φ就應該很高，而如果一個人處于比較昏沉的狀態，他此時大腦的Φ就應該比較低。如前文所述，Φ的提出幫助我們鎖定了和意識最相關的腦區，我們據此可以回答：為什么為了成為有意識者，皮質-丘腦系統必須完整存在，而小腦或脊髓則不然？為什么在慢波睡眠中，我們會失去意識，即便皮質-丘腦系統仍然活躍？

然而，在真實的實驗中，實際的Φ幾乎不可計算，實踐中，研究者常用替代指標，如擾動復雜性指數（PCI）：通過經顱磁刺激（TMS）擾動大腦，記錄腦電反應的多樣性與整合性，以此間接估計意識水平。

（2）定性：“質性即結構”

比“有多少意識”更難回答的是：“為什么意識是這樣的？” 例如，為何視覺體驗仿佛鋪展在空間畫布上？為何聲音在時間中流動？這類問題無法用單一的數字回答。

在IIT早期版本中，Tononi等人使用Qualia空間嘗試描述體驗內容，它借助信息幾何的方法計算得到。而在IIT最新的4.0版本中，Φ結構便體現了意識體驗的內容，正如Tononi在論文中強調，“質性就是結構”（quality is structure）。

對于一個結構來說，我們可以特別地把注意力放到某些局部上。這些被關注的局部可以被稱為“焦點”（spots）。我們可以通過內省來挖掘關于焦點的性質，比如它一定包含自身（自反性）；它可以包含或被其他焦點包含（包含性）；與其他焦點可以部分重疊（連接性）；與相連的焦點可以融合成另一個焦點（融合性）等等。我們對空間延展性的感受可以由這些焦點的體驗來表達。在下面的章節里我們會看到，涉及到定性方面的實驗預測時，根據IIT，我們必須考慮被試者對內在體驗的報告，僅僅依靠觀測的神經活動數據是不夠的。

這一方面其實讓IIT觸及到了心靈哲學上的解釋鴻溝問題：即使我們能把參與視覺過程的每一個神經元功能解釋清楚，也沒辦法從科學的角度解釋我們為什么在主觀上會體驗到某種顏色，比如綠色。這里是以視覺作為一個例子，其他的體驗，比如聽覺觸覺等等也有類似的問題。面對這樣的問題，IIT倡導現象學優先的方法論。值得一提的是，我們如今很早就會學習一些拓撲幾何，抽象的數學概念等等，會以為先有了三角形、正方形這樣的抽象概念，才有了對空間的體驗。但在IIT看來是相反的，是先有了足夠復雜的大腦讓我們具有意識體驗，然后才有了這些抽象的幾何概念。

（3）感知與意義：皆由 Φ 結構承載

在意識體驗中還有一個話題，意義（meaning）。一以貫之地，在IIT看來，意義即感受（反之亦然）。我們對意義的體驗一樣離不開特定的Φ結構。而人與人之間能夠傳播意義，正是因為我們有著類似的支持意識的物理載體。計算機之間就不能傳播意義，因為在IIT看來一般的計算機不具備支持意識體驗的主復合體。

進一步的，IIT還有一個更大膽和令人費解的判斷，感知（perception）也是一種內在體驗，即可以由Φ結構完全解釋。一般來說，我們認為視覺上的感知首先來自視網膜上采樣的刺激，而我們的大腦在不斷處理和預測外界的信號，以及大腦內部在建模和表征一個世界模型。但IIT認為不是這樣的。固然我們周邊有不少正在發生的因果過程，而且它們會影響我們的意識，但這一定是通過影響Φ結構來實現的，而Φ結構可以完全解釋我們對于感知的體驗。有一個例子是，我們不需要外界刺激時也可以體驗“美”。不過即使如此，IIT一樣可以評估在不同環境刺激下，感知Φ結構變化的多樣性。

（4）最后強調

在進入實驗部分前需明確：IIT不關心大腦如何識別或分類對象——這類功能已被神經科學和AI日益精準地建模。IIT的核心關切是：哪些神經機制能夠支撐特定的 Φ 結構，從而解釋我們為何會以某種方式體驗時間、空間、概念乃至意義？這才是它試圖回答的“意識之問”。

IIT在實驗中的預測

整合信息論（IIT）不僅提供了一套哲學框架，也作出了大量可檢驗的科學預測。這些預測主要圍繞前文拋出的兩個方向：定量與定性的問題。

（1）定量：主復合體的位置與意識分裂

如前文所述，單純從解剖結構來看，中后部大腦皮層很可能是支持意識的主復合體，小腦就不行。這可以解釋為何對后部-中部皮層的大面積病變會直接影響意識，而對小腦的病變則不會。另外，前額葉有一些長程通路會影響大腦皮層的功能，但它不會包含在主復合體內，因為這種跨區域的連接很容易成為易被“切斷”的連邊。

除了解剖結構，IIT還可以解釋為什么在慢波睡眠時期人會失去意識——它其實是整合信息的崩潰。由于慢波睡眠中的神經調制變化，神經元進入雙穩態，激活很快被一個 OFF 期取代，持續十幾到上百毫秒。OFF期（OFF-period）是神經元興奮活動后的抑制階段。這會導致內在信息很低，因為大多數輸入會產生相同的輸出，從而導致整合信息會很低。癲癇患者發作時失去意識可能也是類似的原因：病變導致神經元相互的因果作用發生錯配，使得大多數輸入的改變對輸出沒有任何影響。

關于大腦的兩個腦半球，IIT有一個有趣的預測。如果逐步降低胼胝體（corpus callosum）的傳遞效力，即減少兩半球皮層之間的跨半球信息傳遞，可能在某個很小的“擾動”或改變后，主復合體內部的排他性邊界被破壞，從而導致一個原本統一的意識體驗瞬時分裂成兩個獨立的意識體或體驗。

（2）體驗內容的變化：結構決定質性

下面我們來看IIT在意識體驗的定性內容方面有什么實驗支持。

與傳統理論不同，IIT 強調：很多體驗內容的變化不能由神經活動強度變化所捕捉。

最初的測試是針對空間體驗進行的：在訓練階段，兩個相鄰的點被反復同時閃爍，以暫時增強它們在皮層目標區域的連接性。訓練后，兩個未經訓練的遙遠點之間的空間被感知為收縮，盡管這兩個未訓練點所觸發的皮層活動可能保持不變。這意味著，僅靠觀測到的神經序列數據是不能區分某些體驗的。

IIT還有一個較有爭議的預測。對于主復合體的局部激活可以支持簡單的體驗，比如單一的視覺、聽覺等，無需廣域激活或全局意識的參與。這乍看似乎與IIT原則相悖，但需要注意的是，在IIT的計算下，沒有激活的神經元依然有重要的作用。一個神經元從激活狀態進入抑制狀態，確實會對主復合體的整合信息有影響，不過相比于滅活神經元來說，這個影響是很小的。

能夠說明這一點是冥想修行者的例子。他們在進入冥想狀態時，腦電圖顯示廣帶功率下降，在伽馬頻段尤為明顯。伽馬頻段功率下降暗示神經元放電減少。這說明很可能主復合體的許多神經元進入了抑制的狀態，但此時他們甚至可以有豐富的、澄明的體驗。這個對于普通人來說很難做到，但這種體驗的可能性與IIT的預測是相符合的。

與空間體驗類似，IIT也可以解釋時間流動的體驗。在大腦中，保持激活或者抑制狀態持續約30毫秒的一組神經元可以支持長達一秒或更長時間的體驗。這同樣可以解釋由于情緒、藥物或深度冥想引起的時間感加快或減慢的現象。

除了時間和空間，我們還有一個基本的體驗是對概念的體驗。比如你在看到一張臉的時候，自動地會把你看到的東西當成“臉”這個概念的實例化。這種體驗的基本屬性是層級性，即概念是有層次之分的。在實驗上對應的觀察是，對于內在性物體識別障礙（通常由視覺層級高層區域損傷引起）的患者，他們似乎無法以整體概念的方式體驗對象。他們仍能體驗組成對象的低層次特征，如一棵樹的輪廓及其表面色塊，卻不理解自己看到的其實是一棵樹。反之，如果結構的高層保持完整，而低層受損，患者可能會在缺乏低層具體特征的情況下體驗抽象的特征。低層視覺區域被抑制或破壞的患者中可能會出現類似的情況。當高層區域V5被激活時，這類患者可能會報告感到某種模糊的移動感，同時又否認自己“看到”了任何東西。

（3）環境意義與神經復雜性

前文提及，盡管感知由很難計算的Φ結構完全解釋，但IIT允許一些神經生理學指標來評估系統響應環境的多樣性。這樣的評估可以判斷哪些環境是更有意義的。比如，通過Lempel-Ziv復雜性估算的大腦皮層內fMRI活動模式的神經生理學差異化，對于一部電影來說最高，對于時間上打亂的電影則降低，而對于等價的電視噪聲幀序列則最低。神經生理學差異化還與人類高密度腦電圖記錄和小鼠鈣成像中的序列意義具有相關性。

在介紹因果結構時我們提到，計算這些結構時有著不可思議的組合爆炸問題，這意味著我們的體驗（主復合體）有著天文數字級別的整合信息量——我們的體驗通常是極其豐富的。實際上真的是這樣嗎？有些經典實驗似乎不支持這樣的結論。比如在幾個人專注玩傳球游戲時，中間走過一只大猩猩居然沒人注意到。于是專家得出結論，人只能同時關注有限的幾樣東西，所以體驗是非常稀疏的。

而IIT對此的解釋是，我們只考慮了一個人關注的對象本身，忽略了看到這些對象所需的結構性方面——使視覺體驗成為其所是的那些結構。在視覺方面，至少可以有三個現象學層次：(1)基于對象和場景的感受；(2)中級視覺特征（色調、邊緣和紋理）的分組；(3)由斑點及其關系組成的基礎視覺空間，包括其區域和位置。這樣拆開來看，我們的體驗就是一個極其豐富的結構。

IIT 的諸多預測已與現有神經科學證據吻合，但仍有不少尚待驗證——尤其是涉及痛覺、情感等高度嵌套的復合體驗，因其 Φ 結構極其復雜，實證難度極大。未來研究需結合更精細的擾動方法、計算模型與第一人稱報告，才能真正檢驗這一雄心勃勃的理論。

除了普通人，

還有誰或什么具有意識？

IIT關于意識體驗的討論一直在圍繞成年人的體驗展開，因為對于內在的體驗，只有清醒的成年人可以報告自己的體驗情況。不過基于IIT的原則，我們可以嘗試推斷，在成年人之外，其他人或系統具備意識的可能性。

（1）腦損傷患者：沉默不等于無意識

對于各種類型患者，神經科學領域有豐富的臨床實踐。例如，通過神經影像學，研究者證明了一位行為上無反應的患者在被指示想象不同場景（打網球或在房間里導航）時，可以激活與健康受試者相同的腦區。不幸的是，即使是有意識但神經學上受損的受試者，也可能無法完成這種認知要求高的任務。對于通常用于判斷意識狀態（認知功能）的神經相關性，根據IIT，即使未能顯示激活，也不應被視為無意識的證據。事實上，有充分理由推斷，那些反應最小的腦損傷患者——幾乎只能用眼睛追蹤面孔或物體——可能擁有豐富的感官體驗。一個原因是，在這類患者中，PCI（前面提到的擾動復雜性指數）幾乎總是處于意識顯著的范圍內。PCI的評估不僅具有經驗有效性，而且它是基于IIT的公設來捕捉意識的一些基本特性（盡管是粗略的）。

（2）嬰兒：意識何時出現？

對于一個擁有不成熟大腦且腦區間連接受限的嬰兒來說，意識是什么樣的？有些人認為嬰兒在基本體驗方面可能與成年人非常相似。另一些人則提出，嬰兒可能比成年人更有意識，因為與我們不同，他們傾向于同時關注一切。還有人認為，意識可能只有在掌握語言后才會出現，因此嬰兒在開始咿呀學語之前基本上只是進食、微笑和哭泣的機器。在這方面，IIT目前只能提供粗略的理論指導。例如，嚙齒動物研究表明，在早期發育階段，局部丘腦-皮層模塊內的神經元可能已經活躍并連接到感覺輸入或運動輸出，但彼此間尚未連接。如前文所述，在皮質-丘腦系統中不可能存在高Φ的復合體。

隨后，初級感覺區域的神經元經歷了連接的爆發性生長，但起初這些連接排列相當隨機。再往后，經過突觸精細化過程，連接性成熟并達到成年人類似的模式，在感覺區域類似于晶格結構。突然間，神經基底可能變成具有較高Φ值的Φ結構。進一步的突觸細化和學習相關的突觸變化將導致：局部簇的形成、感覺層級中皮層區域內部連接的成熟，以及建立成年人類似的跨區域連接模式，將大大擴展主復合體。如果類似的發育變化發生在人類神經系統中，我們會預期意識的程度和質性在此時也隨之發生變化。

（3）其他動物：相似性是否意味著意識？

我們還會津津樂道的是，其他物種是否有意識。大多數人很難否認其他靈長類動物的意識，因為它們與我們有著驚人的相似之處。行為、身體和大腦的連續性將我們與其他哺乳動物（包括我們認為更了解的動物，如狗和貓）聯系在一起，這表明它們也可能是"有知覺的"。

當然，對于與我們截然不同的物種，類比就變得更加可疑了。就大腦而言，我們與其他哺乳動物的大腦之間有更多相似之處而非差異。神經細胞類型、突觸、蛋白質和基因在人類大腦中也存在于許多其他物種中。大象、海豚和鯨魚的大腦在大小和神經元數量上甚至超過了我們的大腦。即便是與我們大腦非常不同的腦結構也可能極其復雜。例如，一只蜜蜂有大約80萬個神經細胞，這些細胞種類繁多，比我們的大腦更加緊密地打包在一起，形成復雜的網絡和回路。

然而，復雜的大腦和行為雖然暗示了意識的存在，但并不能保證意識一定存在。正如前面討論的，小腦從大多數角度來看都是一個極其豐富和復雜的組織，與大腦皮層高度相互連接，但似乎并不能為體驗貢獻任何內容。蜜蜂大腦的中樞復合體在體驗方面是更像小腦，還是更像大腦皮層？我們也可以在看似自動的狀態下執行一些復雜的行為，且不伴隨任何體驗內容。蜜蜂在迷宮中決定向左還是向右，是像我們深思熟慮時做決定，還是像我們打字時機械地按下左右鍵？在后續研究中，如果發現蜜蜂大腦中包含一個主復合體，其Φ值僅比人類做夢時的大腦低一個數量級，且遠高于人類無夢睡眠時的大腦，我們就有理由假設蜜蜂確實有某種體驗。

（4）人工智能：智能 ≠ 意識

隨著AI的爆火，有一個問題人們越來越關心——未來（甚至現在）的AI會不會有意識？在過去的幾十年里，人們常常認為機器不可能有意識，因為它們缺乏某些關鍵能力，比如推理、學習、想象、創造力、同理心或幽默感、創作藝術、音樂或文學等。然而，隨著機器已經能夠定期通過圖靈測試（在對話中與人類無法區分）和人工通用智能（AGI）的即將到來，許多人突然不那么確定了。一旦機器在功能上與我們相等或超越我們，我們憑什么剝奪它們具有意識的特權？事實上，有些人已經欣然接受了機器可能具有意識的可能性。

IIT處理機器意識問題的方法與處理疾病和個體發育中的意識問題相同。事實上，在機器的情況下，可以從IIT得出的推論已經很清晰。可以證明，如果機器的大腦是在馮·諾依曼計算機上實現的，那么它可能在功能上與我們等效，但在現象上絲毫不等效。簡短地說，這樣構建的機器不可能有意識。事實上，計算機"解體"為許多小模塊，每個模塊支持微不足道的Φ結構，這些結構無論模擬什么系統都基本保持不變。因此，如果IIT是正確的，可以復制我們行為或認知功能的計算機將不會復制我們的體驗。

這個結論也是IIT的一大特色。在IIT的體系下，智能和意識是兩回事，前者是通過與外在環境交互體現出來的，而后者是內在的體驗。強大的AI就是典型的高智能但無意識的例子。關于IIT在這方面的具體論述，讀者可以參考之前的文章。

IIT對于批評意見的回應

IIT長期受到各種批評和爭議。在這篇最新文章中，作者也直面這些批評，對其中部分意見做出了回應。

首先是John Searle對IIT的批評：

意識在本體論上是主觀的且獨立于觀察者，而"信息"卻依賴于外部觀察者。

文中總結，香農信息刻畫的相關性，而IIT中的信息刻畫的是因果性；香農信息是外在的視角（如John Searle所認為），而IIT中的信息是內在視角（內在公理）；香農信息描述的是變量之間的關系，而IIT的信息關注的是特定的狀態（筆者注：一般使用的平均互信息是這樣的，但香農信息也可以計算局部互信息，此時度量的也是特定事件之間的關系，而不是隨機變量之間的關系）；香農信息是分割的（可以看成各個子部分分別提供的信息），而整合信息是整合的；香農信息是可加的，即系統單元數變多，信息量一定會變大，而整合信息取到最大時對應的是一定數量的單元集合；最后，整合信息相比于香農信息，背后是有結構的。

另一個主流的批評來自于功能主義的誤讀，這一點前文已講到過，這里不再贅述，讀者可參考文章。

有一個有趣的批評來自于Scott Aaronson。他發現IIT暗示大型網格可能具有高度意識后，得出IIT是不可靠的結論。在他看來，盡管數學上證明了大型網格可能具有高意識，但直覺認為這些網格不太可能是有意識的，因為它們看似過于簡單。對此作者們認為，直覺并不總是可靠的。事實上，在決定任何系統（包括網格或其他任何底層結構）是否有意識時，唯一可靠的方法是依賴像IIT這樣的理論——一個已經在我們身上得到驗證的理論。無論我們是否直觀地認為網格基質看起來很簡單，對其進行嚴肅的現象學和經驗考慮都至關重要。簡單本身并不排除它具有意識的可能性。

還有很多人對IIT的困惑是，為什么這樣的因果結構就一定會產生意識？這個問題的來源在于，即使許多人聽過不少報告，看過不少關于IIT的文章，在思維方式上總是以物理世界為首要基礎，然后問，意識這樣的現象是如何在物質世界中被“擠壓”出來的？在IIT作者們看來，這個問題就問錯了，這是從物理出發追問現象。因為我們唯一能確定的是自身是有意識的，所以IIT反復強調，我們要從現象學出發再回到物理。這時候我們要從操作的角度來看待這些物理屬性。這便是為什么IIT在介紹自己的數學框架之前，要有充足的哲學層面上的論述。

最后一個批評是關于泛靈論的。很多人擔心IIT的計算會判定自然界中許多事物都具有意識，因為這里判斷標準只在于整合信息量的大小，那么也許一組連接緊密的邏輯電門，或者一塊致密的石頭，一顆行星，都有可能有較高的整合信息，此時根據IIT的主張就應當判定它們是有意識的。但IIT的作者對此回應到，相比于人腦那樣天文數字級別的整合信息量，自然界中絕大部分的系統整合信息量都是微乎其微的。盡管這些數值不是0，但也不足以說明它們有意識。所以泛靈論的情況在實際計算中不會出現（當然從理論角度來看是不能排除這種可能性的）。

總結

相信認真讀到這里的讀者，都能感受到整合信息論（IIT）的雄心與復雜：它從“意識存在”這一內省事實出發，試圖重構物理世界的因果基礎。正因如此，IIT既引人入勝，也飽受爭議——若其成立，現代科學的客觀主義范式或將被徹底挑戰。

關于爭議的更多信息，讀者可參考之前的文章。而IIT仍然在持續發展，它的提出者們不但沒有放棄，還在讓這座理論大廈變得更加完善。

筆者以為，IIT如果要被承認是一種科學的理論，還需要對內省和可證偽性的問題作出回應。如文中所說，IIT最重要的公理體系和一系列的推論是通過內省的方式得到的，這既不是數學推導，也不是物理實驗。可以說，IIT提出了除了數學推導和實驗驗證以外的第三種研究方式，那這樣的研究方式究竟是否可靠？IIT的公理體系有沒有可能因為一些新的想法或證據的出現而被推翻或修正？更何況IIT認為意識是內在的體驗，完全不能依賴任何的外在觀測手段去判斷。正如Anil Seth所說，這是IIT最有特色的一點，同時也是它最難以被驗證的一點。

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