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=== 系统整合信息(φ,“小 phi”)===
 
=== 系统整合信息(φ,“小 phi”)===
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$\phi$ 衡量的是单个机制(如一个神经元、一个逻辑门,或一组元素构成的子机制)在其当前状态下,所指定的因果信息(cei)在多大程度上是不可被其组成部分还原的。
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<math>\phi</math>衡量的是单个机制(如一个神经元、一个逻辑门,或一组元素构成的子机制)在其当前状态下,所指定的因果信息(cei)在多大程度上是不可被其组成部分还原的。
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\paragraph{核心思想:}
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其核心思想为:一个机制(例如 AB)可能显示出很高的因果信息(cei),但如果这个信息完全可以由它的两个部分(A 和 B)独立提供,那么这个整体机制 AB 就从系统的内在视角来看是“多余”的,它并不作为一个独立的因果实体而存在。<math>\phi</math> 衡量的是这个机制“作为整体”(above and beyond its parts)的因果贡献。
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一个机制(例如 AB)可能显示出很高的因果信息(cei),但如果这个信息完全可以由它的两个部分(A 和 B)独立提供,那么这个整体机制 AB 就从系统的内在视角来看是“多余”的,它并不作为一个独立的因果实体而存在。$\phi$ 衡量的是这个机制“作为整体”(above and beyond its parts)的因果贡献。
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\paragraph{计算方法:}
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计算方法:
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\begin{enumerate}
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     *确定机制:选择一个机制(如 AB 在状态 11)。
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     \item 确定机制:选择一个机制(如 AB 在状态 11)。
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     *寻找最小信息分区(MIP):在所有可能的分区(Partition)中,找到那个对机制指定的因果 repertoire 破坏最小的分区。分区的方式是“注入噪声”来切断部分之间的因果连接。
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     \item 寻找最小信息分区(MIP):在所有可能的分区(Partition)中,找到那个对机制指定的因果 repertoire 破坏最小的分区。分区的方式是“注入噪声”来切断部分之间的因果连接。
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     *计算差异:计算未分区时整个机制指定的因果 repertoire 与 MIP 分区后的因果 repertoire 之间的 Earth Mover's Distance (EMD)。
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     \item 计算差异:计算未分区时整个机制指定的因果 repertoire 与 MIP 分区后的因果 repertoire 之间的 Earth Mover's Distance (EMD)。
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     *取最小值:与 cei 类似,<math>\phi</math>是原因方向的<math>\phi</math>(<math>\phi_{\text{cause}}</math>)和效果方向的<math>\phi</math>(<math>\phi_{\text{effect}}</math>)中的最小值。
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     \item 取最小值:与 cei 类似,$\phi$ 是原因方向的 $\phi$($\phi_{\text{cause}}$)和效果方向的 $\phi$($\phi_{\text{effect}}$)中的最小值。
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\end{enumerate}
     −
\[
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<math>
 
\phi = \min(\phi_{\text{cause}}, \phi_{\text{effect}})
 
\phi = \min(\phi_{\text{cause}}, \phi_{\text{effect}})
−
\]
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</math>
   −
\paragraph{结果:}
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如果<math>\phi > 0</math>:该机制是一个概念(Concept)。它从一个不可还原的因果视角指定了系统处于何种状态(它的最大不可还原因果 repertoire,MICE),并对意识体验的质量(内容)有贡献。<math>\phi</math>值的大小代表这个概念在体验中“呈现的程度”。
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$\phi > 0$:该机制是一个概念(Concept)。它从一个不可还原的因果视角指定了系统处于何种状态(它的最大不可还原因果 repertoire,MICE),并对意识体验的质量(内容)有贡献。$\phi$ 值的大小代表这个概念在体验中“呈现的程度”。
     −
$\phi = 0$:该机制不是一个独立存在的概念,它的因果作用可以完全由其分解后的部分来解释。
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如果<math>\phi = 0</math>:则该机制不是一个独立存在的概念,它的因果作用可以完全由其分解后的部分来解释。
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\paragraph{简单比喻:}
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简单比喻:
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一个单词(如“SONO”)的含义,不能还原为“SO”和“NO”两个部分含义的简单叠加。它的“$\phi$”很高。而“AB”机制如果只是两个独立信号的简单并列,它的“$\phi$”就为0。
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一个单词(如“SONO”)的含义,不能还原为“SO”和“NO”两个部分含义的简单叠加。它的“$\phi$”很高。而“AB”机制如果只是两个独立信号的简单并列,它的“<math>\phi</math>”就为0。
    
=== 结构整合信息(Φ,“大 phi”)===
 
=== 结构整合信息(Φ,“大 phi”)===
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