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大脑中神经元网络是分布式并行系统，个体神经元仅负责自身决策，属 “多” 体系统。但意识常是统一整合体，呈现 “一” 的特征，如同一时刻只能聚焦一事。问题在于大脑如何将神经元并行决策转变为统一意识，这需信息汇聚处理。托诺尼认为将 “多” 信息整合成 “一” 是意识关键特征，甚至可将系统信息整合能力定义为意识度，这就是整合信息量（Φ）。从本质上讲，Φ就是一种有效信息（Effective Information，简称EI），即将大脑视作一个因果网络之后，在所有子网络中能够让因果瓶颈处的有效信息所能达到的最大值。

大脑中神经元网络是分布式并行系统，个体神经元仅负责自身决策，属 “多” 体系统。但意识常是统一整合体，呈现 “一” 的特征，如同一时刻只能聚焦一事。问题在于大脑如何将神经元并行决策转变为统一意识，这需信息汇聚处理。托诺尼认为将 “多” 信息整合成 “一” 是意识关键特征，甚至可将系统信息整合能力定义为意识度，这就是整合信息量（Φ）。从本质上讲，Φ就是一种有效信息（Effective Information，简称EI），即将大脑视作一个因果网络之后，在所有子网络中能够让因果瓶颈处的有效信息所能达到的最大值。

具体来说，整合信息理论中<math>\Phi</math>计算将复杂网络换成大脑因果网络，节点为神经元，连边为突触链接，连边强弱为因果联系的有效信息。遍历所有子网络，对每个子网络遍历切断划分方法找最小有效信息切分（因果瓶颈）得该子网络\(\phi\)，所有子网络中最大的\(\phi\)即\(\Phi\)，此为因果网络信息整合程度，对应意识发生区域。

具体来说，整合信息理论中<math>\Phi</math>计算将复杂网络换成大脑因果网络，节点为神经元，连边为突触链接，连边强弱为因果联系的有效信息。遍历所有子网络，对每个子网络遍历切断划分方法找最小有效信息切分（因果瓶颈）得该子网络<math>\phi<\math>，所有子网络中最大的<math>\phi<\math>即<math>\Phi</math>，此为因果网络信息整合程度，对应意识发生区域。

== 整合信息量（Φ）==

== 整合信息量（Φ）==