你認為你正在閱讀這個故事的機器現在有一種“它是什麼樣的' 處於其狀態？ 那麼寵物狗呢？ 它是否知道自己所處的狀態是什麼樣的？ 它可能渴望關注，並且似乎有獨特的主觀體驗，但這兩種情況有什麼區別呢？ 這些絕對不是簡單的問題。 特定情況如何以及為何會引起我們的體驗保留一些最令人費解的問題我們這個時代的。
新生兒、腦損傷患者、複雜的機器和動物可能會表現出意識。 然而，他們的經驗的程度或性質仍然是智力探究。
能夠量化意識將有助於解決其中一些問題。 從臨床角度來看，任何可能達到此目的的假設也需要能夠解釋為什麼大腦的某些區域會出現對意識至關重要，以及為什麼其他區域的損壞或移除似乎相對有影響不大。
其中一項假設已獲得科學界的支持。 這就是所謂的綜合資訊理論（個人所得稅）， 並且是2008年提出經過吉利奧·托諾尼，一位美國神經科學家。
它還有一個相當令人驚訝的含義：原則上，意識可以被發現任何地方那裡正在進行正確的資訊處理，無論是在大腦中還是在電腦中。
訊息與意識
這個假設認為，如果滿足兩個物理假設，物理系統就可以產生意識。 首先，物理系統的資訊必須非常豐富。
如果一個系統能夠意識到大量的事物，例如電影中的每一幀，但如果每一幀都明顯不同，那麼我們會說有意識的體驗是高度差異化的。 你的大腦和硬碟都能夠容納如此高度差異化的訊息。 但其中一個是有意識的，而另一個則沒有。
那麼你的硬碟和你的大腦有什麼差別呢？ 其一，人類的大腦也是高度集成。 各個輸入之間存在數十億個交叉鏈接，遠遠超過任何（當前）計算機。 這給我們帶來了第二個假設，為了意識的出現，物理系統也必須高度整合。
無論你意識到什麼訊息，都會完整地呈現在你的腦海中。 因為，無論你如何努力，你都無法將電影的畫面分成一系列靜態影像。 您也無法完全隔離從每種感官接收到的訊息。
這意味著整合是衡量我們的大腦與其他高度複雜系統的差異的指標。
整合資訊與大腦
透過借用語言數學，IIT 嘗試產生一個數字作為綜合資訊的衡量標準，稱為 phi（？，發音為「fi」）。 具有低 phi 的東西，例如硬碟驅動器，不會有意識。 而具有足夠高 phi 的東西，例如哺乳動物的大腦，就會如此。
phi 的有趣之處在於，它的許多預測都可以透過經驗進行檢驗：如果意識對應於系統中整合資訊的數量，那麼在意識狀態改變時，近似 phi 的測量值應該會有所不同。
最近，一組研究人員開發了一種儀器，能夠測量人腦中整合資訊的相關量，並測試了這個想法。 他們用電磁脈衝刺激大腦，並能夠根據所產生的神經活動的複雜性來區分清醒和麻醉的大腦。
同樣的方法甚至能夠區分處於植物人狀態和最低意識狀態的腦損傷患者。 當患者從無夢睡眠狀態進入充滿夢的睡眠狀態時，它也會增加。
印度理工學院也預測了為什麼小腦（人類大腦後部的一個區域）似乎對意識的貢獻微乎其微。 儘管它含有比大腦皮質其他部分多四倍的神經元，而大腦皮質似乎是意識的所在地。
小腦有一個比較簡單神經元的晶體排列。 因此，IIT 會認為該領域資訊豐富，或高度分化，但它不符合 IIT 的第二個整合要求。 儘管還有很多工作要做，但這種意識假說仍然存在一些顯著的含義。
如果意識確實是高度整合網路的新興特徵，正如印度理工學院所暗示的那樣，那麼可能所有複雜系統都是如此？ 當然所有生物都有大腦？ 有一些最小形式的意識。
推而廣之，如果意識是由系統中整合資訊的數量來定義的，那麼我們可能還需要擺脫任何形式的人類例外論，即意識是我們獨有的。
