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→PID框架在意识研究中的应用
前者解决了IIT 2.0的中 $$\Phi ^{WMS}$$指标的负值问题，成为衡量意识存在性、强度的硬性指标；后者则从信息利用率的角度捕捉了$$\Phi_R$$无法度量的意识信息利用差异程度，与$$\Phi_R$$形成互补 ,为分析意识的信息加工机制提供了量化线索。
前者解决了IIT 2.0的中 $$\Phi ^{WMS}$$指标的负值问题，成为衡量意识存在性、强度的硬性指标；后者则从信息利用率的角度捕捉了$$\Phi_R$$无法度量的意识信息利用差异程度，与$$\Phi_R$$形成互补 ,为分析意识的信息加工机制提供了量化线索。
[[文件:Phi R与Phi R-ing.png|居中|缩略图|600x600像素]]
作者分别设计了三个实验，分别为意识的丧失与恢复、大脑默认模式网络（DMN）的信息原子分析、和跨物种（人类 vs 猕猴）脑网络的信息原子对比。系列试验结果表明,意识模式并非先天固定，而是'''系统与环境互动的产物'''，环境的信息需求会塑造神经信息的加工模式，进而决定意识的体验模式；跨物种的意识差异核心是'''意识模式'''差异，而非量的差异。
这一工作中，从PID框架扩展而来的Phi_ID框架为意识研究提供了全新的信息论分析工具，基于Phi_ID开发的$$\Phi_R$$和$$\Phi_{R-ing}$$ 比率两类指标将意识研究推向了量 + 质+效率的精细分析，弥补了IIT2.0仅关注意识量的缺陷。
=== PID框架在随机过程中的应用 ===
=== PID框架在随机过程中的应用 ===