thumb|Phi – symbol używany do oznaczania zintegrowanej informacji (pionowa kreska „I” oznacza informację, a okrąg „O” integrację) Teoria zintegrowanej informacji (ang. Integrated Information Theory, IIT) – model matematyczny zaproponowany przez neuronaukowca Giulio Tononi mający opisać warunki, które określają, w jakim stopniu dany system posiada świadomość oraz jaki jest jej charakter (np. co decyduje o specyficznej i pozornie nieredukowalnej jakości różnych modalności sensorycznych i dlaczego są one takie, jakie są).
Teoria zintegrowanej informacji została po raz pierwszy zaproponowana w 2004 i od tego czasu podlegała ciągłemu rozwojowi. Najnowsza wersja teorii została nazwana IIT 4.0 oraz opublikowana w 2023. Wedle IIT, świadomość systemu (to jak to jest subiektywnie być tym systemem) jest określona jako identyczna z jego właściwościami przyczynowymi (obiektywne własności systemu). Pomimo znacznego zainteresowania, teoria ta została poddana znacznej krytyce i jest uznawana za kontrowersyjną w dziedzinie badań nad świadomością.
Ogólny opis założeń Teoria zintegrowanej informacji uznaje, że nie powinno się wnioskować o istnieniu świadomości, zaczynając od systemów fizycznych, gdyż prowadzi to do trudnego problemu świadomości (tj. dlaczego danemu procesowi fizycznemu towarzyszy doświadczenie). Zamiast tego, IIT przyjmuje odwrotne podejście: zaczyna od założenia, że świadomość niezaprzeczalnie istnieje oraz identyfikuje jej fundamentalne własności (aksjomaty), a następnie wnioskuje, jakie właściwości powinny posiadać systemy fizyczne, aby wyjaśnić jej istotne właściwości (postulaty). Następnie IIT wykorzystuje postulaty, aby wyprowadzić czy dany system fizyczny w określonym stanie posiada świadomość, w jakim stopniu oraz jakiego rodzaju. Możliwość wykonania tego przejścia od fenomenologii do sformalizowanego mechanizmu opiera się na założeniu, że jeśli formalne właściwości doświadczenia świadomego mogą być w pełni wyjaśnione przez leżący u podstaw system fizyczny, to właściwości tego systemu fizycznego muszą być ograniczone przez właściwości doświadczenia. Dokładne ograniczenia dotyczące systemu fizycznego, które są konieczne do istnienia świadomości, pozostają nieznane, a sama świadomość może istnieć na kontinuum, na co wskazują badania dotyczące pacjentów z zespołem rozdwojonego mózgu oraz pacjentów świadomych, którym brakuje znacznych części tkanki mózgowej.
Teoria podejmuje dwa zasadnicze problemy związane ze świadomością: pierwszy dotyczy tego, dlaczego dany system jest świadomy lub nieświadomy (dlaczego świadomość powstaje tylko w określonych obszarach mózgu, np. w obszarze a nie w innych obszarach takich jak móżdżek oraz dlaczego świadomość objawia się w trakcie czuwania i zanika w trakcie głębokiego snu). Drugi problem dotyczy określenia, dlaczego konkretne części mózgu przyczyniają się do konkretnych jakości naszego świadomego doświadczenia, takich jak wzrok i słuch.
Założenia metodologiczne IIT jest oparte na trzech założeniach metodologicznych, które mają umożliwić naukowe badanie świadomości poprzez wnioskowanie o rzeczywistości wykraczającej poza subiektywne doświadczenie. Są nimi: Realizm – rzeczywistość istnieje niezależnie od naszego doświadczenia Fizykalizm operacyjny – istnienie fizyczne jest scharakteryzowane poprzez moc przyczynowo-skutkową. Oznacza to, że fundamentalną naturę bytów określa ich zdolność do wpływania na inne byty i bycia przez nie wpływanym. Atomizm – moc przyczynowo-skutkowa jest co do zasady redukowalna do interakcji najmniejszych części składowych. Sugeruje to, że złożone systemy i ich właściwości ostatecznie wynikają z interakcji fundamentalnych, niepodzielnych elementów.
Aksjomaty: elementarne własności doświadczenia mały|skala=1.3|Aksjomaty teorii zintegrowanej informacji Aksjomaty IIT są uznawane za właściwości doświadczenia, które mają być oczywiste i niewymagające wyprowadzenia ani dowodu. Do aksjomatów należą:
Rzeczywiste istnienie – świadomość jest wewnętrzną własnością systemu: każde doświadczenie istnieje i jest realne. Istnieje ono ze swojej własnej wewnętrznej perspektywy, niezależnie od zewnętrznych obserwatorów. Podejście to odróżnia IIT od stanowisk antyrealistycznych wobec świadomości, takich jak eliminatywizm czy iluzjonizm, które negują jej istnienie jako rzeczywistego fenomenu. Struktura – świadomość jest ustrukturyzowana: każde doświadczenie można fenomenologicznie rozróżnić; składa się z doświadczeń elementarnych lub wyższego rzędu. Informacja – każde doświadczenie jest unikalne; składa się z konkretnych fenomenologicznych składowych i jest takie, jakie jest, tym samym różni się od innych możliwych doświadczeń. Integracja – świadome doświadczenia są niepodzielne, całościowe oraz nieredukowalne do niezależnych aspektów. Wyłączność – świadome doświadczenie ma określone fenomenalne czaso-przestrzenne cechy i charakterystyczną szybkość zmian, nie może być inne, niż jest.
Postulaty: właściwości, które system fizyczny musi posiadać mały|skala=1.3|Postulaty teorii zintegrowanej informacji Postulatami IIT są założenia wyprowadzone z aksjomatów, dotyczące fizycznych substratów świadomości, które można sformalizować. Do postulatów należą:
Aby dany system był świadomy, układ mechanizmów w danym systemie musi istnieć wewnętrznie: aby istnieć, musi mieć moc przyczynowo-skutkową aby istnieć z własnej wewnętrznej perspektywy, niezależnie od czynników zewnętrznych, musi mieć moc przyczynowo-skutkową na samym sobie jego obecne mechanizmy oraz stan muszą mieć jakieś znaczenie dla prawdopodobieństwa pewnego przeszłego i przyszłego stanu systemu (jego przestrzeni przyczynowo-skutkowej)
System musi być ustrukturyzowany – podzbiory elementów systemu (złożone w różnych kombinacjach) muszą mieć moc przyczynowo-skutkową w systemie. System musi określić strukturę przyczynowo-skutkową, w sposób, który jest specyficzny – konkretny zestaw konkretnych zakresów przyczynowo-skutkowych – tym samym różniąc się w szczególny sposób od innych możliwych struktur (różnicowanie). Zakres przyczynowo-skutkowy określa prawdopodobieństwo wszystkich możliwych przyczyn i skutków mechanizmu w danym stanie. Struktura przyczynowo-skutkowa to zestaw zakresów przyczynowo-skutkowych określonych przez wszystkie podzbiory elementów systemu i wyraża, w jaki sposób system nadaje rzeczywistą formę przestrzeni możliwości. Struktura przyczynowo-skutkowa określona przez system musi być zintegrowana – musi być wewnętrznie nieredukowalna do struktury określonej przez niezależne podsystemy () poprzez jej najsłabsze (jednokierunkowe) ogniwo (MIP – Minimum Information Partition). Jeśli dana struktura może zostać rozbita na pomniejsze, niezależne komponenty, to znaczy, że nie posiada wymaganej integracji, więc struktura ta jako całość nie stanowi subiektu doświadczania. Struktura przyczynowo-skutkowa określona przez system musi być określona – musi być specyfikowana w obrębie jednego zestawu elementów—nie mniej ani więcej—i w określonych ramach czasowo-przestrzennych—nie szybciej ani wolniej; jest to maksymalnie wewnętrznie nieredukowalna struktura (), nazywana strukturą konceptualną, składająca się z maksymalnie nieredukowalnych zestawów przyczynowo-skutkowych (konceptów).
Formalizm matematyczny System opisuje się za pomocą jego macierzy stochastycznej, oznaczanej jako dla wszystkich jego możliwych stanów. Na tej podstawie IIT definiuje:
Informację wewnętrzną (ii; intrinsic information) dla stanu s względem możliwego stanu przyczynowego/skutkowego :
Zintegrowaną informację (φ) jako nieredukowalność tej struktury przyczynowo-skutkowej względem minimalnego podziału informacji (MIP):
Kompleksy są definiowane jako systemy (podzbiory jednostek), które lokalnie maksymalizują φ. Ich wewnętrzne dystynkcje i relacje tworzą strukturę Φ systemu:
odpowiada ilości świadomości, podczas gdy szczególna struktura dystynkcji i relacji definiuje jej jakość.
Moc eksplanacyjna i predykcyjna Wyjaśnienia Teoria zintegrowanej informacji dostarcza wyjaśnień dla kilku pozornie rozbieżnych faktów dotyczących fizycznego substratu świadomości. Np. struktura i łączność warstw tylnej części kory mózgowej jest dostosowana do posiadania dużej ilości zintegrowanej informacji, w przeciwieństwie do móżdżka, którego struktura powoduje, że przetwarzanie informacji ma miejsce w sposób jednokierunkowy (sprzężenie w przód) i w dużej mierze niezależny od siebie, nie mogąc zatem tworzyć większego kompleksu. Te różnice w organizacji neuronalnej mają wyjaśnić, dlaczego uszkodzenia móżdżka, który posiada 4 razy więcej neuronów niż w korze mózgowej, może nie mieć większego wpływu na świadomość. IIT tłumaczy również zanik świadomości podczas snu wolnofalowego: neurony kory stają się wtedy bistabilne, tracąc zdolność do selektywnego i skutecznego przekazywania informacji, co prowadzi do rozpadu integracji przy zachowanej aktywności elektrycznej. Teoria dostarcza też argumentów na rzecz ewolucyjnej przewagi układów o wysokim — lepiej integrujące informacje organizmy mogą skuteczniej przewidywać i kontrolować środowisko, co potwierdzają symulacje z użyciem sztucznych organizmów (animatów), w których wysoki poziom korelował z przystosowaniem do złożonych zadań.
Predykcje Teoria zintegrowanej informacji formułuje szereg przewidywań dotyczących świadomości. Przede wszystkim zakłada, że jej fizyczny substrat to ten układ elementów (np. neuronów), który maksymalizuje wewnętrzną moc przyczynowo–skutkową (), niezależnie od tego, na jakim poziomie organizacji się znajduje. Przewiduje również, że świadomość powinna zaniknąć, gdy kompleks ulega podziałowi, np. przy osłabieniu połączeń między półkulami. Praktycznym narzędziem do testowania tych przewidywań jest wskaźnik złożoności perturbacyjnej (PCI – Perturbational Complexity Index), który mierzy zdolność kory mózgowej do zintegrowanej i zróżnicowanej reakcji na stymulację poprzez przezczaszkową stymulację magnetyczną. Badania potwierdziły, że PCI obniża się przy utracie świadomości (np. w śnie, narkozie, czy w stanie wegetatywnym), zgodnie z przewidywaniami IIT. Teoria sugeruje też, że różnice jakościowe między doświadczeniami (np. kolory, dźwięki, przestrzeń) odpowiadają różnym strukturom w przestrzeni przyczynowo–skutkowej oraz że zmiany w połączeniach neuronalnych mogą modyfikować doświadczenie nawet bez zmian w aktywności neuronów. Dodatkowo teoria przewiduje, że nawet nieaktywne obszary mogą wpływać na treść doświadczenia, o ile zachowują odpowiednie połączenia – a uszkodzenia tych połączeń skutkują utratą określonych aspektów fenomenalnych (np. koloru czy przestrzeni), niezależnie od tego, czy neurony w tych obszarach są obecnie aktywne, czy nie.
Rozwinięcia Obliczanie nawet dla systemu o niewielkich rozmiarach jest często obliczeniowo niewykonalne z uwagi na konieczność przejścia przez wiele poziomów organizacji, w wielu skalach czasowych, w wielu obszarach mózgu, podczas wykonywania nadzwyczajnej liczby zaburzeń i obserwacji. Dlatego podjęto wysiłki w celu opracowania heurystycznych lub zastępczych miar zintegrowanej informacji. Na przykład Masafumi Oizumi i współpracownicy opracowali zarówno , jak i geometryczną informację zintegrowaną, czyli , które są praktycznymi przybliżeniami miray zintegrowanej informacji. Są one powiązane z miarami zastępczymi opracowanymi wcześniej przez Anila Setha i Adama Barretta. Jednakże żadna z tych miar zastępczych nie ma matematycznie udowodnionego związku z rzeczywistą wartością , co komplikuje interpretację analiz, które je wykorzystują. Mogą one dawać jakościowo różne wyniki nawet dla bardzo małych systemów.