Интегрированная теория информации - Integrated information theory

Фи, символ, используемый для интегрированной информации

Интегрированная теория информации (ИИТ) пытается объяснить, что сознание есть и почему это может быть связано с определенными физическими системами. Для любой такой системы теория предсказывает, является ли эта система сознательной, в какой степени она сознательна и какой конкретный опыт она испытывает (см. Центральная идентичность ). Согласно IIT, сознание системы определяется ее причинный свойств и поэтому является внутренним фундаментальным свойством любой физической системы.^[1]

ИИТ был предложен нейробиологом Джулио Тонони в 2004 г. Последняя версия теории, обозначенная ИИТ 3.0, был опубликован в 2014 году.^[2][3]

Обзор

Отношение к «нелегкой проблеме сознания»

Дэвид Чалмерс утверждал, что любая попытка объяснить сознание в чисто физических терминах (т.е. начать с законов физики в их нынешней формулировке и вывести необходимое и неизбежное существование сознания) в конечном итоге приводит к так называемому "сложная проблема ". Вместо того, чтобы пытаться начать с физических принципов и прийти к сознанию, ИИТ" начинает с сознания "(принимает существование сознания как несомненное) и рассуждает о свойствах, которые постулируемый физический субстрат должен обладать, чтобы объяснить это. . Возможность выполнить этот прыжок из феноменология к механизму основывается на предположении ИИТ о том, что если формальные свойства сознательного опыта могут быть полностью объяснены лежащей в основе физической системой, то свойства физической системы должны быть ограничены свойствами опыта.

В частности, ИИТ переходит от феноменологии к механизму, пытаясь идентифицировать существенные свойства сознательного опыта (получившие название «аксиомы»), а оттуда - существенные свойства сознательных физических систем (получившие название «постулаты»).

Аксиомы: существенные свойства опыта

Аксиомы и постулаты теории интегрированной информации

Аксиомы предназначены для того, чтобы охватить существенные аспекты каждого сознательного опыта. Каждая аксиома должна применяться ко всем возможностям.

Формулировка аксиом немного изменилась по мере развития теории, и самое последнее и полное изложение аксиом выглядит следующим образом:

• Внутреннее существование: Сознание существуют: каждый опыт действительный- действительно, мой опыт здесь и сейчас существует (он реален) - это единственный факт, в котором я могу быть уверен сразу и абсолютно. Более того, мой опыт существует сам по себе внутренний перспектива, независимая от внешних наблюдателей (она по сути реальная или актуальная).
• Сочинение: Сознание структурированный: каждый опыт состоит из нескольких феноменологические различия, элементарный или высший. Например, в одном опыте я могу различить книгу, синий цвет, синюю книгу, левую сторону, синюю книгу слева и так далее.
• Информация: Сознание специфический: каждый опыт - это конкретный способ- быть составленным из определенного набора конкретных феноменальных различий - тем самым отличаясь от других возможных переживаний (дифференциация). Например, опыт может включать феноменальные различия, определяющие большое количество пространственных местоположений, несколько положительных концепций, таких как спальня (в отличие от отсутствия спальни), кровать (в отличие от отсутствия кровати), книга (в отличие от отсутствия спальни). книга), синий цвет (в отличие от отсутствия синего), «привязки» высшего порядка различий первого порядка, такие как синяя книга (в отличие от отсутствия синей книги), а также многие негативные концепции, такие как отсутствие синей книги. птица (в отличие от птицы), без велосипеда (в отличие от велосипеда), без куста (в отличие от куста) и т. д. Точно так же переживание чистой тьмы и тишины является особым образом - оно имеет определенные качества, которые у него есть (нет спальни, нет кровати, нет книги, нет синего или любого другого объекта, цвета, звука, мысли и т. Д. ). И, таким образом, это обязательно отличается от большого количества альтернативных опытов, которые я мог бы получить, но на самом деле у меня нет.
• Интеграция: Сознание единый: каждый опыт несводимый и не могут быть разделены на независимые, непересекающиеся подмножества феноменальных различий. Таким образом, я испытываю всю визуальную сцену, а не левую часть поля зрения независимо от правой (и наоборот). Например, переживание слова «ПОТОМУ ЧТО», написанное в середине пустой страницы, не сводится к переживанию «БЫТЬ» слева плюс переживание «ПРИЧИНА» справа. Точно так же просмотр синей книги не сводится к просмотру книги без синего цвета, плюс синий цвет без книги.
• Исключение: Сознание определенный, по содержанию и пространственно-временной зернистости: каждый опыт имеет набор феноменальных различий, которые он имеет, ни меньше (подмножество), ни больше (надмножество), и он течет со скоростью, с которой он течет, ни быстрее, ни медленнее. Например, у меня есть опыт, когда я вижу тело на кровати в спальне, книжный шкаф с книгами, одна из которых - синяя книга, но у меня нет опыта с меньшим содержанием - скажем, без феноменального различие синий / не синий или цветной / неокрашенный; или с большим содержанием - скажем, с дополнительным феноменальным различием высокого / низкого кровяного давления. Более того, мой опыт протекает с определенной скоростью - каждый опыт охватывает, скажем, сотню миллисекунд или около того, - но у меня нет опыта, который охватывает всего несколько миллисекунд или вместо этого минуты или часы.
  — Доктор Джулио Тонони, Интегрированная теория информации, Scholarpedia^[3]

Постулаты: свойства, необходимые для физического субстрата

Аксиомы описывают закономерности в сознательном опыте, и IIT пытается объяснить эти закономерности. Чем можно объяснить тот факт, что каждый опыт существует, структурирован, дифференцирован, унифицирован и определен? IIT утверждает, что существование основной причинной системы с такими же свойствами предлагает наиболее экономное объяснение. Таким образом, физическая система, если она сознательна, является таковой в силу своих причинных свойств.

Свойства, требуемые от сознательного физического субстрата, называются «постулатами», поскольку существование физического субстрата само по себе лишь постулируется (помните, IIT утверждает, что единственное, в чем можно быть уверенным, - это в существовании собственного сознания). Далее под «физической системой» понимается набор элементов, каждый из которых имеет два или более внутренних состояния, входы, влияющие на это состояние, и выходы, на которые влияет это состояние (естественные примеры - нейроны или логические элементы). . Исходя из этого определения «физической системы», постулаты следующие:

• Внутреннее существование: Чтобы объяснить внутреннее существование опыта, система, состоящая из элементов в состоянии, должна существовать внутренне (быть актуальной): в частности, для того, чтобы существовать, она должна иметь причинно-следственную силу, поскольку нет смысла предполагать, что что-то существует. если ничто не может повлиять на это, или если это не может повлиять ни на что. Более того, чтобы существовать со своей собственной внутренней точки зрения, независимой от внешних наблюдателей, система элементов в государстве должна обладать причинно-следственной силой на себя, независимо от внешних факторов. Причинно-следственная сила может быть установлена ​​путем рассмотрения причинно-следственное пространство с осью для каждого возможного состояния системы в прошлом (причины) и будущем (следствия). В рамках этого пространства достаточно показать, что «вмешательство», которое устанавливает систему в некоторое начальное состояние (причину), сохраняя фиксированное состояние элементов вне системы (фоновые условия), может привести с вероятностью, отличной от случайности до ее настоящее состояние; и наоборот, установка системы в ее текущее состояние приводит с вероятностью выше шанса к некоторому другому состоянию (эффекту).
• Сочинение: Система должна быть структурированной: подмножества элементов, составляющих систему, составленные в различных комбинациях, также обладают причинно-следственной силой внутри системы. Таким образом, если система ABC состоит из элементов А, B, и C, любое подмножество элементов (его набор мощности), включая А, B, C, AB, AC, до н.э, как и вся система, ABC, может составить механизм, обладающий причинно-следственной силой. Композиция позволяет элементарным элементам (первого порядка) формировать отдельные механизмы более высокого порядка, а множественным механизмам - формировать структуру.
• Информация: Система должна указать причинно-следственная структура это конкретный способ: определенный набор конкретных причинно-следственный репертуар - тем самым отличаясь от других возможных (дифференциация). Причинно-следственный репертуар полностью характеризует причинно-следственную силу механизма в системе, делая явными все его причинно-следственные свойства. Его можно определить, возмущая систему всеми возможными способами, чтобы оценить, как механизм в его нынешнем состоянии влияет на вероятность прошлого и будущего состояний системы. Вместе причинно-следственный репертуар, определяемый каждой композицией элементов в системе, определяет причинно-следственную структуру. ...
• Интеграция: Причинно-следственная структура, заданная системой, должна быть унифицирована: она должна быть по своей сути несводимой к структуре, заданной невзаимозависимыми подсистемами, полученными посредством однонаправленные перегородки. Разделы производятся однонаправленно, чтобы гарантировать, что причинно-следственная сила по своей природе нередуцируема - с внутренней точки зрения системы - что подразумевает, что каждая часть системы должна иметь возможность как воздействовать, так и подвергаться влиянию остальной системы. Внутренняя несводимость может быть измерена как интегрированная информация ("большой фи" или же ${\textstyle \Phi }$, неотрицательное число), который количественно определяет, в какой степени причинно-следственная структура, определяемая элементами системы, изменяется, если система разделена (сокращена или сокращена) по ее минимальный раздел (тот, который имеет наименьшее значение). Напротив, если раздел системы не влияет на ее причинно-следственную структуру, то целое сводится к этим частям. Если целое не имеет причинно-следственной силы сверх своих частей, тогда нет смысла предполагать, что целое существует само по себе: таким образом, наличие неснижаемой причинно-следственной силы является еще одним предварительным условием существования. Этот постулат также применим к индивидуальным механизмам: подмножество элементов может способствовать определенному аспекту опыта только в том случае, если их совокупный причинно-следственный репертуар не может быть сокращен минимальным разбиением механизма ("маленький фи" или же ${\textstyle \varphi }$).
• Исключение: Причинно-следственная структура, определяемая системой, должна быть определенной: она задается для одного набора элементов - ни меньше, ни больше - того, по отношению к которому она максимально несводима с ее внутренней точки зрения (${\textstyle \Phi ^{\textrm {Max}}}$ ), тем самым предъявляя максимальные претензии на внутреннее существование. ... Что касается причинно-следственной связи, это приводит к тому, что "выигрышная" причинно-следственная структура исключает альтернативные причинно-следственные структуры, определенные перекрывающимися элементами, иначе возникнет причинно-следственная сверхопределенность. ... Можно сказать, что постулат исключения усиливает бритву Оккама (сущности не следует умножать сверх необходимости): более экономно постулировать существование единой причинно-следственной структуры над системой элементов - той, которая является максимально несводимой. с внутренней точки зрения системы - чем множество перекрывающихся причинно-следственных структур, существование которых не имело бы дальнейшего значения. Постулат исключения также применим к отдельным механизмам: подмножество элементов в состоянии определяет причинно-следственный репертуар, который является максимально несводимым (МЫШЕЙ ) внутри системы (${\textstyle \Phi ^{\textrm {Max}}}$), называемый основной концепцией, или концепция для краткости. Опять же, он не может дополнительно указать причинно-следственный репертуар, перекрывающий одни и те же элементы, потому что в противном случае разница, которую создает механизм, будет учитываться несколько раз. ... Наконец, постулат об исключении также применяется к пространственно-временным зернам, подразумевая, что концептуальная структура задается для определенного размера зерна в пространстве (кварки, атомы, нейроны, нейронные группы, области мозга и т. Д.) И во времени. (микросекунды, миллисекунды, секунды, минуты и т. д.), тот, в котором ${\textstyle \Phi }$ достигает максимума. ... Еще раз, это означает, что механизм не может определять причинно-следственный репертуар на конкретном временном уровне и дополнительные эффекты на более мелком или более крупном уровне, иначе различия, которые создает механизм, будут учитываться многократно.
  — Доктор Джулио Тонони, Интегрированная теория информации, Scholarpedia^[3]

Математика: формализация постулатов

Полный и подробный отчет о математической формализации IIT см. В ссылке.^[2] Нижеследующее предназначено как краткое изложение, адаптированное из^[4] наиболее важных задействованных количеств. Псевдокод алгоритмов, используемых для вычисления этих величин, можно найти по ссылке.^[5] Для наглядной иллюстрации алгоритма см. Дополнительные материалы к статье, описывающей набор инструментов PyPhi.^[6]

А система относится к набору элементов, каждый с двумя или более внутренними состояниями, входами, которые влияют на это состояние, и выходами, на которые влияет это состояние. А механизм относится к подмножеству элементов системы. Приведенные ниже величины на уровне механизма используются для оценки интеграции любого данного механизма, а величины на уровне системы используются для оценки интеграции наборов механизмов («наборы наборов»).

Чтобы применить формализм IIT к системе, должна быть известна ее полная матрица вероятностей перехода (TPM). TPM определяет вероятность, с которой любое состояние системы переходит в любое другое состояние системы. Каждая из следующих величин рассчитывается восходящим образом из TPM системы.

Количества на уровне механизма
А причинно-следственный репертуар ${\textstyle {\textrm {CER}}(m_{t},\,Z_{t\pm 1})=\{p_{\textrm {cause}}(z_{t-1}|m_{t}),\,p_{\textrm {effect}}(z_{t+1}|m_{t})\}}$ представляет собой набор двух вероятностных распределений, описывающих, как механизм ${\textstyle M_{t}}$ в нынешнем состоянии ${\textstyle m_{t}}$ ограничивает прошлое и будущее состояния наборов элементов системы ${\textstyle Z_{t-1}}$ и ${\textstyle Z_{t+1}}$, соответственно. Обратите внимание, что ${\textstyle Z_{t-1}}$ может отличаться от ${\textstyle Z_{t+1}}$, поскольку элементы, на которые воздействует механизм, могут отличаться от элементов, влияющих на него.
А раздел ${\textstyle P=\{M_{1},Z_{1};M_{2},Z_{2}\}}$ это группировка элементов системы, где связи между частями ${\textstyle \{M_{1},Z_{1}\}}$ и ${\textstyle \{M_{2},Z_{2}\}}$ вводятся независимым шумом. Для простого двоичного элемента ${\textstyle A}$ который выводится в простой двоичный элемент ${\textstyle B}$, вводя соединение ${\textstyle A\to B}$ с независимым шумом означает, что входное значение, которое ${\textstyle A}$ получает, ${\textstyle 0}$ или же ${\textstyle 1}$, совершенно не зависит от фактического состояния ${\textstyle B}$, таким образом оказывая ${\textstyle B}$ причинно неэффективный. ${\textstyle P_{t\pm 1}}$ обозначает пару разделов, одна из которых рассматривается при рассмотрении причин механизма, а другая - при рассмотрении его последствий.
В расстояние землекопа ${\textstyle {\textrm {EMD}}(p_{1},\,p_{2})}$ используется для измерения расстояний между распределениями вероятностей ${\textstyle p_{1}}$ и ${\textstyle p_{2}}$. EMD зависит от выбора пользователем расстояния между точками в метрическом пространстве, в котором измеряются распределения вероятностей, которое в IIT является пространством состояний системы. При вычислении EMD с помощью системы простых бинарных элементов расстояние между состояниями системы выбирается равным их Расстояние Хэмминга.
Интегрированная информация ${\textstyle \varphi }$ измеряет неснижаемость причинно-следственного репертуара по отношению к разделу ${\textstyle P_{t\pm 1}}$, полученный путем объединения несводимости составляющих его причинно-следственных репертуаров по отношению к одному и тому же разделению. Несводимость причинного репертуара по отношению к ${\textstyle P_{t-1}}$ дан кем-то ${\textstyle \varphi _{\textrm {cause}}(m_{t},\,Z_{t-1},\,P_{t-1})={\textrm {EMD}}(p_{\textrm {cause}}(z_{t-1}|m_{t}),\,p_{\textrm {cause}}(z_{1,t-1}|m_{1,t})\times p_{\textrm {cause}}(z_{2,t-1}|m_{2,t}))}$, и то же самое для репертуара эффектов. Комбинированный, ${\textstyle \varphi _{\textrm {cause}}}$ и ${\textstyle \varphi _{\textrm {effect}}}$ дают неприводимость ${\textstyle {\textrm {CER}}}$ в целом: ${\textstyle \varphi (m_{t},\,Z_{t\pm 1},\,P_{t\pm 1})=\min(\varphi _{\textrm {cause}}(m_{t},\,Z_{t-1},\,P_{t-1}),\varphi _{\textrm {effect}}(m_{t},\,Z_{t+1},\,P_{t+1})).}$.
В раздел с минимальной информацией механизма и его компетенции определяется ${\textstyle {\textrm {MIP}}(m_{t},\,Z_{t\pm 1})=\operatorname {*} {\arg \,\min }_{P_{t\pm 1}}\,(\varphi (m_{t},\,Z_{t\pm 1},\,P_{t\pm 1}))}$. Раздел с минимальной информацией - это раздел, который меньше всего влияет на причинно-следственный репертуар. По этой причине его иногда называют раздел с минимальной разностью. Обратите внимание, что «раздел» с минимальной информацией, несмотря на свое название, на самом деле является пара перегородок. Мы называем эти перегородки ${\textstyle {\textrm {MIP}}_{\textrm {cause}}}$ и ${\textstyle {\textrm {MIP}}_{\textrm {effect}}}$.
Существует по крайней мере один выбор элементов, по которым причинно-следственный репертуар механизма является максимально несводимым (другими словами, по которым его ${\textstyle \varphi }$ самый высокий). Мы называем этот выбор элементов ${\textstyle Z_{t\pm 1}^{*}=\{Z_{t-1}^{*},\,Z_{t+1}^{*}\}}$, и скажем, что этот выбор задает максимально несократимый причинно-следственный репертуар. Формально, ${\textstyle Z_{t-1}^{*}=\{\operatorname {*} {\arg \,\max }_{Z_{t-1}}\,(\varphi _{\textrm {cause}}(m_{t},\,Z_{t-1},\,{\textrm {MIP}}_{\textrm {cause}}))\}}$ и ${\textstyle Z_{t+1}^{*}=\{\operatorname {*} {\arg \,\max }_{Z_{t+1}}\,(\varphi _{\textrm {effect}}(m_{t},\,Z_{t+1},\,{\textrm {MIP}}_{\textrm {effect}}))\}}$.
В концепция ${\textstyle {\textrm {CER}}(m_{t},\,Z_{t\pm 1}^{*})=\{p_{\textrm {cause}}(z_{t-1}^{*}|m_{t}),\,p_{\textrm {effect}}(z_{t+1}^{*}|m_{t})\}}$ - это максимально несводимый причинно-следственный репертуар механизма${\textstyle M_{t}}$ в нынешнем состоянии ${\textstyle m_{t}}$ над ${\textstyle Z_{t\pm 1}^{*}}$, и описывает причинную роль ${\textstyle M_{t}}$ внутри системы. Неофициально ${\textstyle Z_{t\pm 1}^{*}}$ это концепция компетенция, и указывает, о чем «идет речь». В внутренняя причинно-следственная сила из ${\textstyle m_{t}}$ сила концепции и выражается в:${\textstyle \varphi ^{\textrm {Max}}(m_{t})=\varphi (m_{t},\,Z_{t\pm 1}^{*},\,{\textrm {MIP}})=\min(\varphi _{\textrm {cause}}(m_{t},\,Z_{t-1}^{*},\,{\textrm {MIP}}_{\textrm {cause}}),\,\varphi _{\textrm {effect}}(m_{t},\,Z_{t+1}^{*},\,{\textrm {MIP}}_{\textrm {effect}}))}$

Количества на уровне системы
А причинно-следственная структура ${\textstyle C(s_{t})}$ набор понятий, определяемых всеми механизмами с ${\textstyle \varphi ^{\textrm {Max}}(m_{t})>0}$ в системе ${\textstyle S_{t}}$ в нынешнем состоянии ${\textstyle s_{t}}$. Если система оказывается сознательной, ее причинно-следственную структуру часто называют концептуальный структура.
А однонаправленное разделение ${\textstyle P_{\to }=\{S_{1},S_{2}\}}$ - это группа элементов системы, в которой соединения из набора элементов ${\textstyle S_{1}}$ к ${\textstyle S_{2}}$ вводятся независимым шумом.
В увеличенное расстояние землеройного ${\textstyle {\textrm {XEMD}}(C_{1},\,C_{2})}$ используется для измерения минимальной стоимости преобразования причинно-следственной структуры ${\textstyle C_{1}}$ в структуру ${\textstyle C_{2}}$. Неформально можно сказать, что, в то время как EMD переносит вероятность состояния системы на расстояние между двумя состояниями системы, XEMD переносит силу концепции на расстояние между двумя концепциями. В XEMD «земля», которую необходимо транспортировать, является внутренней причинно-следственной силой (${\textstyle \varphi ^{\textrm {Max}}}$), и расстояние между концепциями ${\textstyle A}$ и ${\textstyle B}$ с репертуаром дела ${\textstyle A_{\textrm {cause}}}$ и ${\textstyle B_{\textrm {cause}}}$ и репертуар эффектов ${\textstyle A_{\textrm {effect}}}$ и ${\textstyle B_{\textrm {effect}}}$ дан кем-то ${\textstyle {\textrm {EMD}}(A_{\textrm {cause}},\,B_{\textrm {cause}})+{\textrm {EMD}}(A_{\textrm {effect}},\,B_{\textrm {effect}})}$.
Интегрированная (концептуальная) информация ${\textstyle \Phi (s_{t},\,P_{\to })={\textrm {XEMD}}(C(s_{t})|C(s_{t},\,P_{\to }))}$ измеряет несводимость причинно-следственной структуры по отношению к однонаправленному разбиению. ${\textstyle \Phi }$ фиксирует, насколько изменен причинно-следственный репертуар механизмов системы и сколько внутренней причинно-следственной силы (${\textstyle \varphi ^{\textrm {Max}}}$) теряется из-за разделения ${\textstyle P_{\to }}$.
В раздел с минимальной информацией набора элементов в состоянии задается ${\textstyle {\textrm {MIP}}(s_{t})=\operatorname {*} {\arg \,\min }_{P_{\to }}\,(\Phi (s_{t},\,\,P_{\to }))}$. Раздел с минимальной информацией - это однонаправленный раздел, который меньше всего влияет на причинно-следственную структуру. ${\textstyle C(s_{t})}$.
В внутренняя причинно-следственная сила набора элементов в состоянии задается ${\textstyle \Phi ^{\textrm {Max}}(s_{t}^{*})=\Phi (s_{t}^{*},\,{\textrm {MIP}}(s_{t}^{*}))}$, что для любого другого ${\textstyle S_{t}}$ с ${\textstyle (S_{t}\cap S_{t}^{*})\neq \emptyset }$, ${\textstyle \Phi (s_{t})\leq \Phi (s_{t}^{*})}$. Согласно IIT, система ${\textstyle \Phi ^{\textrm {Max}}}$ это степень, в которой можно сказать, что он существует.
А сложный это набор элементов ${\textstyle S_{t}^{*}}$ с ${\textstyle \Phi ^{\textrm {Max}}=\Phi (s_{t}^{*})>0}$, и таким образом определяет максимально несократимая причинно-следственная структура, также называемый концептуальная структура. Согласно IIT, комплексы - это сознательные сущности.

Причинно-следственное пространство

Для системы ${\displaystyle N}$ простые бинарные элементы, причинно-следственное пространство формируется ${\displaystyle 2\times 2^{N}}$ оси, по одной для каждого возможного прошлого и будущего состояния системы. Любой причинно-следственный репертуар ${\displaystyle R}$, который определяет вероятность каждого возможного прошлого и будущего состояния системы, может быть легко отображен как точка в этом многомерном пространстве: положение этой точки вдоль каждой оси задается вероятностью этого состояния, как указано ${\displaystyle R}$. Если точка также имеет скалярную величину (которую можно неформально рассматривать как, например, «размер» точки), то она может легко представлять концепцию: причинно-следственный репертуар концепта определяет местоположение точки в причинно-следственное пространство, а понятие ${\displaystyle \varphi ^{\textrm {Max}}}$ value указывает величину этой точки.

Таким образом, концептуальная структура ${\displaystyle C}$ может быть изображен как созвездие точек в причинно-следственном пространстве. Каждая точка называется звезда, а величина каждой звезды (${\displaystyle \varphi ^{\textrm {Max}}}$) это его размер.

Центральная идентичность

ИИТ занимается проблема разума и тела предлагая тождество феноменологических свойств опыта и причинных свойств физических систем: Концептуальная структура, определяемая комплексом элементов в государстве, идентична его опыту.

В частности, форма концептуальной структуры в причинно-следственном пространстве полностью определяет качество переживания, а несводимость ${\displaystyle \Phi ^{\textrm {Max}}}$ концептуальной структуры определяет уровень, на котором она существует (т. е. уровень сознания комплекса). Максимально несводимый причинно-следственный репертуар каждого понятия в концептуальной структуре определяет, какой вклад концепция вносит в качество опыта, в то время как его несводимость ${\displaystyle \varphi ^{\textrm {Max}}}$ указывает, насколько концепция присутствует в опыте.

Согласно IIT, переживание, таким образом, является внутренним свойством комплекса механизмов в состоянии.

Расширения

Расчет даже небольшого размера системы ${\displaystyle \Phi ^{\textrm {Max}}}$ часто сложно поддается вычислению,^[6] поэтому были предприняты усилия по разработке эвристических или косвенных мер интегрированной информации. Например, Масафуми Оидзуми и его коллеги разработали как ${\displaystyle \Phi ^{*}}$^[7] и геометрическая интегрированная информация или ${\displaystyle \Phi ^{G}}$,^[8] которые являются практическими приближениями для интегрированной информации. Они связаны с прокси-мерами, разработанными ранее Анил Сетом и Адамом Барреттом.^[9] Однако ни один из этих косвенных показателей не имеет математически доказанной связи с фактическим ${\displaystyle \Phi ^{\textrm {Max}}}$ значение, что затрудняет интерпретацию анализов, в которых они используются. Они могут давать качественно разные результаты даже для очень маленьких систем.^[10]

Существенной вычислительной проблемой при вычислении интегрированной информации является поиск Минимальный информационный раздел нейронной системы, которая требует перебора всех возможных разделов сети. Чтобы решить эту проблему, Даниэль Токер и Фридрих Т. Зоммер показали, что спектральное разложение корреляционной матрицы динамики системы является быстрым и надежным заместителем минимального информационного раздела.^[11]

Связанные экспериментальные работы

Пока алгоритм^[6][5] для оценки системы ${\displaystyle \Phi ^{\textrm {Max}}}$ и концептуальная структура относительно проста, ее высокая временная сложность делает его вычислительно труднопреодолимым для многих представляющих интерес систем.^[6] Иногда для получения приблизительных оценок интегрированной информации сложной системы можно использовать эвристические методы и аппроксимации, но точные вычисления часто невозможны. Эти вычислительные проблемы в сочетании с и без того сложной задачей надежной и точной оценки сознания в экспериментальных условиях затрудняют проверку многих предсказаний теории.

Несмотря на эти проблемы, исследователи попытались использовать меры интеграции и дифференциации информации для оценки уровней сознания у различных субъектов.^[12][13] Например, недавнее исследование с использованием менее ресурсоемкого прокси для ${\displaystyle \Phi ^{\textrm {Max}}}$ был в состоянии надежно различать различные уровни сознания у бодрствующих, спящих (сновидения и без сновидений), под наркозом и коматозных (вегетативных против минимально сознательных против запертых) людей.^[14]

ИИТ также делает несколько предсказаний, которые хорошо согласуются с существующими экспериментальными данными и могут быть использованы для объяснения некоторых противоречивых результатов исследования сознания.^[3] Например, IIT можно использовать, чтобы объяснить, почему некоторые области мозга, такие как мозжечок похоже, не способствуют сознанию, несмотря на их размер и / или функциональную важность.

Прием

Интегрированная теория информации получила широкую критику и поддержку.

Поддерживать

Нейробиолог Кристоф Кох, который помог разработать теорию, назвал ИИТ «единственной действительно многообещающей фундаментальной теорией сознания».^[15] Технолог и экс-исследователь ИИТ Вирджил Гриффит говорит: «В настоящее время ИИТ является ведущей теорией сознания». Однако его ответ на вопрос, является ли ИИТ верной теорией: «Вероятно, нет».^[16]

Дэниел Деннетт рассматривает ИИТ как теорию сознания с точки зрения «интегрированной информации, которая использует теорию информации Шеннона новым способом». Таким образом, он играет «очень ограниченную роль для близость: он измеряет количество информации Шеннона, которую система или механизм имеет о своем собственном предыдущем состоянии, то есть состояния всех ее частей ».^[17]

Критика

Одна из критических замечаний заключается в том, что утверждения ИИТ как теории сознания «в настоящий момент не научно обоснованы и не проверены».^[18]

Теоретик-информатик Скотт Ааронсон подверг критике IIT, продемонстрировав своей собственной формулировкой, что неактивная серия логических ворот, организованных правильным образом, будет не только сознательной, но и «безгранично более сознательной, чем люди».^[19] Сам Тонони согласен с оценкой и утверждает, что, согласно IIT, даже более простое расположение неактивных логических вентилей, если оно достаточно велико, также было бы разумным. Однако он далее утверждает, что это сильная сторона IIT, а не слабость.^[20][21]

Рецензируемый комментарий 58 ученых, занимающихся научным изучением сознания, отвергает эти выводы о логических воротах как «загадочные и неопровержимые утверждения», которые следует отличать от «эмпирически продуктивных гипотез».^{[22][требуется разъяснение ]} ИИТ как научная теория сознания подвергается критике в научной литературе как «либо ложная, либо ненаучная» только по своим собственным определениям.^[23] ИИТ также осуждается другими членами поля сознания как требующий «ненаучного прыжка веры».^[24] Теория также была подвергнута критике за неспособность ответить на основные вопросы, требуемые от теории сознания. Философ Адам Паутц говорит: «До тех пор, пока сторонники ИИТ не ответят на эти вопросы, они не предложат четкую теорию, которая может быть оценена как истинная или ложная».^[25]

Влиятельный философ Джон Сирл дал критический анализ теории, заявив: «Теория подразумевает панпсихизм» и «Проблема с панпсихизмом не в том, что он ложен; он не поднимается до уровня ложности. Это, строго говоря, бессмысленно, потому что не было дано четкого представления. к иску ".^[26]

Математика IIT также подвергалась критике, поскольку «для высокого значения Φ требуются узкоспециализированные структуры, неустойчивые к незначительным возмущениям».^[27] Эта восприимчивость к незначительным возмущениям не согласуется с эмпирическими результатами о нейропластичность в человеческом мозгу.

Вычислительная управляемость меры Φ была поставлена ​​под сомнение. По словам Макса Тегмарка, «предложенная IIT мера интеграции вычислительно невыполнима для больших систем, которые суперэкспоненциально растут вместе с информационным содержанием системы».^[28] В результате Φ можно только приблизить. Однако разные способы аппроксимации Φ дают принципиально разные результаты.^[29]

Философ Тим Бейн подверг критике аксиоматические основы теории.^[30] Он заключает, что «так называемые« аксиомы », которые Tononi et al. призыв не квалифицироваться как подлинные аксиомы ».

Критике подвергались и различные аспекты ИИТ. К ним относятся:

• ИИТ предлагает условия, которые необходимы для осознания, но критики полагают, что их может быть недостаточно.^[31]
• Говорят, что ИИТ утверждает, что его аксиомы самоочевидны.^{[32][требуется разъяснение ]}
• Функционалист философы критиковали ИИТ за нефункционализм.^[32]
• Определение сознания в ИИТ подверглось прямой критике.^{[31][32][требуется разъяснение ]}

Смотрите также

• Причинно-следственная связь
• Сознание
• Тяжелая проблема сознания
• Проблема разума и тела
• Нейронные корреляты сознания
• Феноменология (философия)
• Феноменология (психология)
• Философия разума
• Qualia
• Разумность

Рекомендации

1. Тонони, Джулио; Боли, Мелани; Массимини, Марчелло; Кох, Кристоф (2016). «Интегрированная теория информации: от сознания к его физическому субстрату». Обзоры природы Неврология. 17 (7): 450–461. Дои:10.1038 / номер 2016.44. PMID  27225071. S2CID  21347087.
2. Оидзуми, Масафуми; Албантакис, Лариса; Тонони, Джулио (2014-05-08). «От феноменологии к механизмам сознания: интегрированная теория информации 3.0». PLOS Comput Biol. 10 (5): e1003588. Bibcode:2014PLSCB..10E3588O. Дои:10.1371 / journal.pcbi.1003588. ЧВК  4014402. PMID  24811198.
3. Тонони, Джулио (2015). «Интегрированная теория информации». Scholarpedia. 10 (1): 4164. Bibcode:2015SchpJ..10.4164T. Дои:10.4249 / scholarpedia.4164.
4. Албантакис, Лариса; Тонони, Джулио (31.07.2015). «Внутренняя причинно-следственная сила дискретных динамических систем - от элементарных клеточных автоматов до адаптирующихся аниматов». Энтропия. 17 (8): 5472–5502. Bibcode:2015 Энтрп..17.5472А. Дои:10.3390 / e17085472.
5. "CSC-UW / iit-псевдокод". GitHub. Получено 2016-01-29.
6. Mayner, William G.P .; Маршалл, Уильям; Албантакис, Лариса; Финдли, Грэм; Марчман, Роберт; Тонони, Джулио (26.07.2018). «PyPhi: набор инструментов для интегрированной теории информации». PLOS вычислительная биология. 14 (7): e1006343. arXiv:1712.09644. Bibcode:2018PLSCB..14E6343M. Дои:10.1371 / journal.pcbi.1006343. ISSN  1553-7358. ЧВК  6080800. PMID  30048445.
7. Оидзуми, Масафуми; Амари, Шун-ичи; Янагава, Тору; Фудзи, Наотака; Цутия, Наоцугу (17 мая 2015 г.). «Измерение интегрированной информации с точки зрения декодирования». PLOS вычислительная биология. 12 (1): e1004654. arXiv:1505.04368. Bibcode:2016PLSCB..12E4654O. Дои:10.1371 / journal.pcbi.1004654. ЧВК  4721632. PMID  26796119.
8. Оидзуми, Масафуми; Цутия, Наоцугу; Амари, Сюн-ичи (20 декабря 2016 г.). «Единая платформа для интеграции информации на основе геометрии информации». Труды Национальной академии наук. 113 (51): 14817–14822. Дои:10.1073 / pnas.1603583113. ЧВК  5187746. PMID  27930289.
9. Barrett, A.B .; Сет, А. (2011). «Практические меры интегрированной информации для данных временных рядов». PLOS Comput. Биол. 7 (1): e1001052. Bibcode:2011PLSCB ... 7E1052B. Дои:10.1371 / journal.pcbi.1001052. ЧВК  3024259. PMID  21283779.
10. Медиано, Педро; Сет, Анил; Барретт, Адам (2018-12-25). «Измерение интегрированной информации: сравнение возможных методов теории и моделирования». Энтропия. 21 (1): 17. arXiv:1806.09373. Bibcode:2018Энтрп..21 ... 17 млн. Дои:10.3390 / e21010017. ISSN  1099-4300.
11. Токер, Дэниел; Зоммер, Фридрих Т .; Marinazzo, Daniele (7 February 2019). "Information integration in large brain networks". PLOS вычислительная биология. 15 (2): e1006807. Bibcode:2019PLSCB..15E6807T. Дои:10.1371/journal.pcbi.1006807. ЧВК  6382174. PMID  30730907.
12. Massimini, M.; Ferrarelli, F.; Murphy, Mj; Huber, R.; Riedner, Ba; Casarotto, S.; Tononi, G. (2010-09-01). "Cortical reactivity and effective connectivity during REM sleep in humans". Когнитивная неврология. 1 (3): 176–183. Дои:10.1080/17588921003731578. ISSN  1758-8936. ЧВК  2930263. PMID  20823938.
13. Ferrarelli, Fabio; Массимини, Марчелло; Sarasso, Simone; Casali, Adenauer; Riedner, Brady A.; Angelini, Giuditta; Tononi, Giulio; Pearce, Robert A. (2010-02-09). "Breakdown in cortical effective connectivity during midazolam-induced loss of consciousness". Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки. 107 (6): 2681–2686. Bibcode:2010PNAS..107.2681F. Дои:10.1073/pnas.0913008107. ISSN  1091-6490. ЧВК  2823915. PMID  20133802.
14. Casali, Adenauer G.; Gosseries, Olivia; Rosanova, Mario; Boly, Mélanie; Sarasso, Simone; Casali, Karina R.; Casarotto, Silvia; Bruno, Marie-Aurélie; Лаурис, Стивен; Massimini, Marcello (2013-08-14). "A Theoretically Based Index of Consciousness Independent of Sensory Processing and Behavior". Научная трансляционная медицина. 5 (198): 198ra105. Дои:10.1126 / scitranslmed.3006294. ISSN  1946-6234. PMID  23946194. S2CID  8686961.
15. Zimmer, Carl (2010-09-20). "Sizing Up Consciousness by Its Bits". Нью-Йорк Таймс. ISSN  0362-4331. Получено 2015-11-23.
16. "How valid is Giulio Tononi's mathematical formula for consciousness?".
17. Dennett D., От бактерий до Баха и обратно., Norton and Co, New York, 2017, page 127.
18. au, Hakwan. "Open letter to NIH on Neuroethics Roadmap (BRAIN initiative) 2019". In Consciousness We Trust..
19. Ааронсон, Скотт. "Why I Am Not An Integrated Information Theorist (or, The Unconscious Expander)". Shetl-Optimized: The Blog of Scott Aaronson.
20. Ааронсон, Скотт. "Giulio Tononi and Me: A Phi-nal Exchange". Shetl-Optimized: The Blog of Scott Aaronson.
21. Tononi, Giulio. "Why Scott should stare at a blank wall and reconsider (or, the conscious grid)". Shetl-Optimized: The Blog of Scott Aaronson.
22. Michel, Matthias; Beck, Diane; Block, Ned; Blumenfeld, Hal; Браун, Ричард; Carmel, David; Карраско, Мариса; Chirimuuta, Mazviita; Chun, Marvin; Cleeremans, Axel; Dehaene, Stanislas; Fleming, Stephen; Frith, Chris; Хаггард, Патрик; He, Biyu; Heyes, Cecilia; Goodale, Mel; Irvine, Liz; Kawato, Mitsuo; Kentridge, Robert; Кинг, младший; Knight, Robert; Kouider, Sid; Lamme, Victor; Lamy, Dominique; Lau, Hakwan; Лаурис, Стивен; LeDoux, Joseph; Lin, Ying-Tung; Liu, Kayuet; Macknik, Stephen; Мартинес-Конде, Сусана; Mashour, George; Melloni, Lucia; Miracchi, Lisa; Mylopoulos, Myrto; Naccache, Lionel; Owen, Adrian; Passingham, Richard; Песоа, Луис; Peters, Megan; Rahnev, Dobromir; Ro, Tony; Rosenthal, David; Sasaki, Yuka; Sergent, Claire; Solovey, Guillermo; Schiff, Nicholas; Сет, Анил; Tallon-Baudry, Catherine; Tamietto, Marco; Тонг, Фрэнк; ван Гал, Саймон; Vlassova, Alexandra; Watanabe, Takeo; Weisberg, Josh; Yan, Karen; Yoshida, Masatoshi (February 4, 2019). "Opportunities and challenges for a maturing science of consciousness". Природа Человеческое поведение. 3 (2): 104–107. Дои:10.1038/s41562-019-0531-8. ЧВК  6568255. PMID  30944453.
23. Doerig, Adrian; Schruger, Aaron; Hess, Kathryn; Herzog, Michael (2019). "The unfolding argument: Why IIT and other causal structure theories cannot explain consciousness". Сознание и познание. 72: 49–59. Дои:10.1016/j.concog.2019.04.002. PMID  31078047.
24. Lau, Hakwan; Michel, Matthias (2019). "On the dangers of conflating strong and weak versions of a theory of consciousness". PsyArXiv. Дои:10.31234/osf.io/hjp3s.
25. Pautz, Adam (2019). "What is Integrated Information Theory?: A Catalogue of Questions". Журнал исследований сознания. 26` (1): 188–215.
26. Сирл, Джон. "Can Information Theory Explain Consciousness?". Нью-Йоркское обозрение книг.
27. Schwitzgebel, Eric. "The Phi Value of Integrated Information Theory Might Not Be Stable Across Small Changes in Neural Connectivity". The Splintered Mind: Reflections in Philosophy of Psychology, Broadly Contrued.
28. Tegmark, Max (2016). "Improved Measures of Integrated Information". PLOS вычислительная биология. 12 (11): e1005123. arXiv:1601.02626. Bibcode:2016PLSCB..12E5123T. Дои:10.1371/journal.pcbi.1005123. ЧВК  5117999. PMID  27870846.
29. Mediano, Pedro; Сет, Анил; Barrett, Adam (2019). "Measuring Integrated Information: Comparison of Candidate Measures in Theory and Simulation". Энтропия. 21 (1): 17. Дои:10.3390/e21010017.
30. Bayne, Tim (2018). "On the axiomatic foundations of the integrated information theory of consciousness". Neuroscience of Consciousness. 2018 (1): niy007. Дои:10.1093/nc/niy007. ЧВК  6030813. PMID  30042860.
31. "Shtetl-Optimized » Blog Archive » Why I Am Not An Integrated Information Theorist (or, The Unconscious Expander)". www.ScottAaronson.com. Получено 23 ноября 2015.
32. Cerullo, Michael A. (17 September 2015). "The Problem with Phi: A Critique of Integrated Information Theory". PLOS вычислительная биология. 11 (9): e1004286. Bibcode:2015PLSCB..11E4286C. Дои:10.1371/journal.pcbi.1004286. ЧВК  4574706. PMID  26378789.

внешняя ссылка

Связанные документы

• Tononi, Giulio; Боли, Мелани; Массимини, Марчелло; Koch, Christof (2016). "Integrated information theory: From consciousness to its physical substrate". Обзоры природы Неврология. 17 (7): 450–461. Дои:10.1038/nrn.2016.44. PMID  27225071. S2CID  21347087.
• Tononi, Giulio (2015). "Integrated information theory". Scholarpedia. 10 (1): 4164. Bibcode:2015SchpJ..10.4164T. Дои:10.4249/scholarpedia.4164.
• Oizumi, Masafumi; Albantakis, Larissa; Tononi, Giulio (2014). "From the Phenomenology to the Mechanisms of Consciousness: Integrated Information Theory 3.0". PLOS вычислительная биология. 10 (5): e1003588. Bibcode:2014PLSCB..10E3588O. Дои:10.1371/journal.pcbi.1003588. ЧВК  4014402. PMID  24811198. S2CID  2578087.
• Integrated Information Theory: An Updated Account (2012) (First presentation of IIT 3.0)
• Tononi, Giulio (2008). "Consciousness as Integrated Information: A Provisional Manifesto". Биологический бюллетень. 215 (3): 216–242. Дои:10.2307/25470707. JSTOR  25470707. PMID  19098144.
• Tononi, Giulio (2004). "An information integration theory of consciousness". BMC Neuroscience. 5: 42. Дои:10.1186/1471-2202-5-42. ЧВК  543470. PMID  15522121.

Сайты

• integratedinformationtheory.org: resource for learning about IIT; особенности graphical user interface to PyPhi.
• "Integrated Information Theory of Consciousness". Интернет-энциклопедия философии.

Программного обеспечения

• PyPhi: an open-source Python package for calculating integrated information.
  • Mayner, William G. P.; Marshall, William; Albantakis, Larissa; Findlay, Graham; Marchman, Robert; Tononi, Giulio (2018). "PyPhi: A toolbox for integrated information theory". PLOS вычислительная биология. 14 (7): e1006343. arXiv:1712.09644. Bibcode:2018PLSCB..14E6343M. Дои:10.1371/journal.pcbi.1006343. ЧВК  6080800. PMID  30048445.
  • Графический пользовательский интерфейс
  • Документация

Книги

• The Feeling of Life Itself: Why Consciousness is Widespread but Can't Be Computed by Christof Koch (2019)
• Phi: A Voyage from the Brain to the Soul by Giulio Tononi (2012)

Новостные статьи

• New Scientist (2019): How does consciousness work? A radical theory has mind-blowing answers
• Nautilus (2017): Is Matter Conscious?
• Aeon (2016): Consciousness creep
• MIT Technology Review (2014): What It Will Take for Computers to Be Conscious
• Wired (2013): A Neuroscientist's Radical Theory of How Networks Become Conscious
• The New Yorker (2013): How Much Consciousness Does an iPhone Have?
• New York Times (2010): Sizing Up Consciousness by Its Bits
• Scientific American (2009): A "Complex" Theory of Consciousness
• IEEE Spectrum (2008): A Bit of Theory: Consciousness as Integrated Information Theory

Переговоры

• David Chalmers (2014): How do you explain consciousness?
• Christof Koch (2014): The Integrated Information Theory of Consciousness