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IIT2.0对归一化方法进行了修改，以减少划分选择对结果的敏感性；而IIT3.0则进一步放弃单一标量 <math>\Phi</math> 的充分性，将系统描述扩展为高维“概念结构”，并采用新的距离度量（如概率分布间的距离函数）来定义整合程度。这一变化标志着从“单值指标”向“结构性描述”的转变。

IIT2.0对归一化方法进行了修改，以减少划分选择对结果的敏感性；而IIT3.0则进一步放弃单一标量 <math>\Phi</math> 的充分性，将系统描述扩展为高维“概念结构”，并采用新的距离度量（如概率分布间的距离函数）来定义整合程度。这一变化标志着从“单值指标”向“结构性描述”的转变。

IIT1.0提出了“意识对应于信息整合”的理论命题，但其具体预测在经验层面的可验证性仍存在争议<ref name="Doerig2019">{{cite journal|author1=Doerig A|author2=Schurger A|author3=Hess K|title=The unfolding argument|journal=Consciousness and Cognition|year=2019|volume=72|pages=49–59|url=https://pubs.aip.org/aip/cha/article/32/1/013115/2835635/Integrated-information-as-a-common-signature-of}}</ref>。例如，不同系统在具有相似 <math>\Phi</math> 值时，是否必然对应相似的[[意识]]状态，仍缺乏一致结论。

IIT1.0提出了“意识对应于信息整合”的理论命题，但其具体预测在经验层面的可验证性仍存在争议<ref name="Doerig2019">{{cite journal|author1=Doerig A|author2=Schurger A|author3=Hess K|title=The unfolding argument|journal=Consciousness and Cognition|year=2019|volume=72|pages=49–59|url=https://doi.org/10.1063/5.0063384}}</ref>。例如，不同系统在具有相似 <math>\Phi</math> 值时，是否必然对应相似的[[意识]]状态，仍缺乏一致结论。

此外，IIT1.0对不同神经结构（如丘脑—皮层系统与小脑）的解释依赖于其整合程度的差异，但这一解释在不同实验范式中并非总能得到直接验证。为弥补这一问题，后续研究提出了多种近似指标（如基于扰动响应的复杂性测度PCI），用于在实际数据中间接评估系统的整合水平。

此外，IIT1.0对不同神经结构（如丘脑—皮层系统与小脑）的解释依赖于其整合程度的差异，但这一解释在不同实验范式中并非总能得到直接验证。为弥补这一问题，后续研究提出了多种近似指标（如基于扰动响应的复杂性测度PCI），用于在实际数据中间接评估系统的整合水平。