什么是集成信息理论或IIT?

信息是意识之谜的钥匙吗?

信息是强大的，但它是揭开意识之谜的钥匙吗?这是有可能的，根据综合信息理论(IIT)，首先是由Giulio Tononi(威斯康星大学麦迪逊分校)提出的。

他希望了解为什么大脑的某些部分会提供有意识的体验，而其他部分则不会，以及大脑如何提供我们主观赋予的感觉数据的质量。数学在自然科学中有着良好的记录，所以托诺尼希望看到它也是意识的关键(Koch, Brooks 40-1，托诺尼，巴雷特)。

他从两个主要的公理开始发展他的理论。第一种是意识状态有很多种类，这些状态中的信息被捆绑在不同的片段上，一旦进入大脑就无法分解。当我们睡着或被麻醉时，意识就会消失。所以，当思想支离破碎时，我们就失去了意识(同上)。

所以，如果一个人要有意识，那么“你需要成为一个单一的、综合的实体，拥有大量高度分化的状态。”这可以解释为什么像电脑硬盘这样的东西没有意识，因为虽然它有很多数据，但它并没有很好地集成，而是一堆离散的束。提高整合水平会导致更高程度的意识。减少这些联系，意识就消失了。

为了“表示与任何因果相互作用的部分网络相关的意识库的大小”，我们使用希腊字母Phi。这是一种观察系统如何根据其结构集成其信息的方法，一种对应于“系统不同部分之间的反馈和相互依赖”(Koch, Brooks 42, Horgar, Tonon)。

这些信息是如何从一个基团传递到另一个基团的，这是计算的一部分，所以我们必须仔细选择我们的复数。这是因为我们需要对所有非零的Phi值进行比较，以及随着我们的结构以整合的方式增长(Ibidi)，它的值越来越大。

这本质上是不相容原理，意识只发生在最大的时候。整体所经历的意识程度必须大于任何单个部分。这意味着一个系统可以有许多不同的过程同时进行，但只有一个累积的Phi将被测量，如果正确执行，它将是它的最大值(Brooks 42, Horgar, Tononi)。

这似乎暗示了一个意识结构中有一个迷你大脑，但意识的总体性质压倒了它们。这就解释了为什么我们不认为经验是离散的小数据包。有些东西可以有很多收集数据的方法，但如果不能有效的有了这些信息，它的Phi值就相当低(同上)。

我们的大脑对所接收的信息有很大的依赖性，因此意识的质量将基于信息如何与我们的情结元素相关，以及所述信息的有效性。实际的意识经验将反映这一点(同上)。

引入数学

因此，意识需要以某种方式解释这种综合能力，而不是最大的一组独立的信息状态。你可以认为熵会提供所允许的最大状态，但它不考虑信息的积分，只考虑可用状态的数量。相反，我们需要检查一些基本单元的独立状态的数量，这些基本单元的信息不能被整合。然后，我们可以从这些元素中构建可以集成信息的东西(Tononi)。

就我们的目的而言，神经分组可能是一种基本状态，不同的神经分组激发了不同的状态值。将神经元分组分解为子集，我们可以绘制出元素之间的关系，并查看信息在所有因果关联子集之间的集成程度(同上)。

为了做到这一点，我们将子集放入A和B两对，找到所有来自A输入的B个响应，并找到由A产生的所有可能的状态以及这些响应的变化程度。简单,是吧?好吧，你得测试一下所有可能的分裂(同前)。

然后，让我们深入研究一些定义，以阐明这个过程。我们用A表示^Hmax作为“A输出的最大熵”，并使用随机噪声作为A的发射，我们可以找到基于A的B的后续熵，EI(A->B)是A和B之间的有效信息，为了测量它，我们注意到EI(A->B) = MI(A^Hmax;B)，其中MI(A;B)为互信息。因此,MI (A^HmaxB)，将是“源a和目标B之间共享的熵或信息的度量”(同上)。

在我们的例子中，因为A将是独立的噪声数据，所以没有因果关系存在从B到A，只有A到B。还要注意，EI(A->B)是“A对B的所有可能影响”的指示，并不一定反映在正常条件下运行时会发生什么。它是关于势能状态作为一个最大边界，EI(a ->B)被a所限制^Hmax或B^Hmax以较小者为准。”如果A和B之间的联系是“强的和专门化的”，那么EI(A->B)将很高，因为我们的A输入可以为我们的B输出提供广泛的变化。但如果A对B的影响很小或没有影响，则EI(A->B)将很小(同上)。

将B和A翻转，做同样的过程，你可以得到EI(A <->B) = EI(A->B) + EI(B->A)。这种分块交互是查看集成级别的关键之间的的元素。如果EI(A<->B) = 0，那么我们还没有分裂成最远的子集来得到真正的综合图像，因为这意味着所有的链接都以相同的方式使用信息(这意味着我们还没有足够专门地划分我们的分割)。如果我们搜索将我们的集合分割为A和B，使得EI(A<->B)在其最小的非零值处，我们已经找到了我们集合的积分能力(同上)。

这就导致^MIBA <-> B作为我们子集的最小信息二分区，”是规范化有效信息达到最小的二分区，对应于min {EI(A <-> B/H^马克斯(A <-> B)}，所以要么有效信息很小，要么最大熵很大，我们希望有一个最小的MIB(同上)。

最后，我们得到了Phi(S)作为信息积分的正式定义，并且“仅仅是EI(A <->B)对于最小信息分块的(非归一化)值”或Phi(S) = EI(^MIBA <-> B)。通过找到可以在bipartitions中集成的最小数量的信息，您可以获得系统复杂性的度量，并希望从中得出关于意识的结论(同上)。

但是如何找到对信息进行积分的实际子集呢?它有多少信息?为了找到这一点，“我们考虑一个系统的n个元素中m个元素的每一个可能的子集S，从m=2的子集开始，以对应于整个系统m=n的子集结束。”我们求出每一个然后根据这个值对它们排序。最后，我们去掉了包含在较大的具有较高Phi值的子集中的任何子集(同上)。

剩下的是我们的复合体，或“可以整合信息的个体实体”。如果存在许多复合物，我们将Phi值最大的标记为主复合物。连接到该综合体之外的东西被称为port-in和port-out。此外，元素可以属于许多复合物，这些复合物本身可以重叠，但由于它们的整合能力而保持不同(同上)。

神秘的解决

如果印度理工学院想要获得认可，它首先需要解释大脑的一些神秘特征，并提供一些潜在的解决方案。其中之一就是为什么小脑比大脑皮层有更多的神经元，但对意识并不重要。神经元数量应该等同于意识水平，对吧?(科克，布鲁克斯42，托诺尼)

IIT会显示小脑中的神经元并不是一个完整的网络，所以Phi值会很低，导致意识水平很低。大脑中有少量高度分组的神经元的区域，如果受损，会严重影响意识，研究已经证明这是正确的(同上)。

以丘脑皮层网络为例。丘脑皮质区域的缺陷和损伤阻碍了意识，尽管在几个皮质区域发现了许多有意识的活动。这是因为大脑的丘脑皮层区域被设计成IIT复合体(Tononi)。

关于整合信息，大脑区域“包括大量功能专门化的元素，在不同的环境下被激活”，并且“由区域内和区域间连接的扩展网络连接，允许区域内和区域之间快速有效的互动。”这意味着大脑这一区域的神经元分组将机会强加给遥远的、间接连接的区域(同上)。

梦想呢?它们通常很难记住，但涉及到我们的感官，与大脑活动相匹配，就像我们醒着一样。但在我们休息时，大脑活动具有“缓慢、大而高度同步的波”，因此信息在大脑中传播时被分解，因此不能很好地整合(Koch, Brooks 43, Tononi)。

这也可能与我们在麻醉过程中失去意识有关。虽然它也涉及到由于中断而缺乏综合信息，但在这种情况下，它与丘脑的放电模式减少以及中间和顶叶皮层区域的关闭有关。这一切都会导致“皮质丘脑复合体的大规模功能整合”的中断(同上)。

Panpsychism吗?

通过对Phi的讨论，我们已经注意到不同积分级别的不同系统是如何存在的。这意味着我们生活中的某些元素比我们最初想象的更有意识。动物现在会有不同层次的意识……但小到亚原子粒子的东西也可以(Koch, Brooks 40, Horgar, Azarian, Tononi, Barrett)。

意识可能不是全有或全无的属性，而是基于Phi的存在而分级的。这可以被视为该理论的一个弱点，除非你认同泛心论，或者认为意识是现实的基本要素。形式并没有包含和整合的信息本身那么重要。

世界上没有那么多有意识的意识结构的原因是信息被整合到系统中的能力。在这方面，形式固然重要，但如果内容毫无意义，形式就毫无意义。这一切都是关于“一个系统对所有可能的扰动的响应的潜在差异，但不可否认的是实际”(同前)。

未来的视野

印度理工学院为科学和哲学领域的长期冲突提供了许多解决方案，但它仍需要努力解决其他问题。自然选择是否以某种方式涉及到具有更高Phi值的生物?这是因为更高的智力允许或考虑进化上的优势，还是真的像适者生存一样简单?(科克，布鲁克斯43，阿扎里安，巴雷特)。

另一个问题是IIT的实用性，虽然理论上很有前景，但在实际实践中几乎是不可能的。我们目前无法计算非常简单的系统，更不用说任何复杂的生命形式。一个更大的挑战是将无意识过程整合到IIT中，并找出它们的位置。最重要的是，Phi只是一个测量意识的工具，但它真的能解释意识吗?它是否提供了信息如何变成一种体验?(同前)

现场综合信息假说

这些问题的一个可能的解决方案是使用物理学的常见场论来改进IIT，并将其重新命名为场集成信息假说(FIIH)。由亚当·巴雷特提出，FIIH推测“意识源于基本场的内在信息，并提出，为了推动IIT向前发展，所需要的是一种适用于连续场配置的内在信息的度量”(巴雷特)。

这种基本原理来自于一个场，或“一个抽象的数学实体，它将一个数学对象分配到空间和时间的每个点”，作为现实的基本构件。每个粒子都在一个场下运行，基本粒子有自己的特殊场。虽然存在物质粒子和携带力的粒子，但每种粒子都有相关的场，“所有的自然力都可以用场理论来描述，场理论模拟了场之间的相互作用。”田地，田地，田地!所以，如果我们想让意识成为一种基本性质，它需要一个场论或某种量子粒子。根据大脑的电活动，这些领域似乎是一个很好的起点(同上)。

但其他领域还能负责吗?我们为什么要怀疑这种可能性呢?在宇宙的某一时刻，所有的场都是一个。如果意识是基本的，那么它从一开始就应该存在。

但更有可能的是，意识很可能是em衍生的，“与其他领域相比，电磁场的物理和化学原因有关。”强核力和弱核力只是相互作用非常小距离，在原子尺度上，我们目前没有意识活动的证据(同上)。

由于缺乏IIT运行所需的复杂结构，重力场也被消除了。但电磁场具有大规模的特性，使它们适合我们的需求，而且它们可以“既排斥又吸引，从根本上来说，它是实现非平凡的化学和生物学的基础”(同上)。

一旦我们知道我们正在研究电磁场，巴雷特将IIT修改为“从基本场的配置中固有的信息中产生的意识”。如果所说的场有很多这种内在的综合信息，“在数学上有一个与之相关的高维信息结构”，并基于其几何特征决定了“意识的内容”(同上)。

为了符合相对论，我们需要场独立于参照系，所以传统的是不行的。这是因为它是基于系统中的离散元素和不在连续场上。相反，我们正在寻找一个公式，“int理论可以普遍应用于探索任何时空补丁的内在信息，而不需要观察者做任何建模”(同上)。

因此，为什么IIT的离散性是不行的，因为我们总是可以放大，得到一个更小的尺度(值得庆幸的是，一旦达到普朗克尺度，就没有IIT的复杂性，所以连续的性质适用于所有相关尺度)。这并不是说我们不能利用分离性来帮助我们。我们应该，用离散的观察来建立一个连续解的近似。(同前)。

通过这种领域的方法，我们可以将意识与物理学结合在一起，有可能为新的、勇敢的未知打开大门……

作品的引用

• Azarian,鲍比。神经科学的新意识理论是精神的Huffingtonpost.com．Oath, Inc. 2015年9月21日2020年11月18日。
• 亚当·巴雷特，《综合信息论与基础物理学的整合》。前面。Psychol。， 2014年2月4日|https://doi.org/10.3389/fpsyg.2014.00063．2021年4月6日。
• 布鲁克斯,迈克尔。”。在那里。到处都是吗?”《新科学家》。新科学家有限公司，2020年5月2日。40-3打印。
• Horgar,约翰。“综合信息论能解释意识吗?”scientificamerican.com。自然美国，2015年12月1日。2020年11月18日。
• 科赫,创造者。“意识的‘复杂’理论”Scientificamerican.com．施普林格美国自然公司2009年7月1日。2020年8月9日。
• 托诺尼,朱里奥。"意识的信息整合理论"BMC Neuroscience 2004, 5:42 doi:10.1186/1471-2202-5-42。

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©2022 Leonard Kelley