意识的现象学公理
意识的公理体系由整合信息论提出，是该理论在意识研究方面最主要的特色。
公理体系
IIT的六个现象学公理对应意识的以下基本特征：存在性（Existence）、内在性（Intrinsicality）、信息性（Information）、整合性（Integration）、排外性（Exclusion）与结构性（Composition）。
存在公理
这是IIT的“第零公理”：意识体验是存在的。这一命题看似平凡，却是整个理论不可动摇的起点——一个“不存在的体验”在逻辑上无法被设想。正因为每个人都能通过内省确认自身意识的存在，IIT将此作为不证自明的前提。
图1
在物理层面，存在公理意味着：必须存在一个具有因果力（cause-effect power）的物理载体——即能够产生并感受差异的系统。图中就用简单的布尔网络为例：箭头表示它们之间的相互作用，小写字母和白色圆圈表示状态是“0”（off），大写字母和黑色圆圈表示“1”（on）。节点状态（0/1）通过相互作用形成动态系统，其因果结构既可被外部观察（眼睛图标），也可被干预（手图标），从而体现其“真实存在”。
内在公理
基于存在公理，我们便可以接着展开下面的五个公理。 内在公理（Intrinsicality）：意识体验是从系统内部视角出发的，而非依赖外部观察者的描述。它意味着支撑意识的物理系统必须在其内部产生并感知差异。对应地，物理公设要求我们只考虑系统内部的因果作用。下面右图中的蓝色虚线便是框定出了一个候选的物理载体（aB），我们要分析的是其内部连接如何产生不可还原的因果效应，而非依赖它与外部环境的关系。
图2
信息公理
意识体验总是特定的：此刻你在卧室看书，而非在海边散步。在无数多种潜在可能的体验中确定唯一现实，这便意味着体验承载了大量的信息，这便是信息公理（Information）。对应到物理载体上，如下面右图所示，当前状态是aB，结合节点间相互作用的机制，同时可以确定发生在上一时刻的最大可能的因状态（橙色Ab），和发生在下一时刻最大可能的果状态（绿色Ab）。这一过程通过最大化内在信息（intrinsic information）实现，确保每个状态都具有明确的因果意义——因果状态（cause-effect state）。
图3
整合公理
意识体验不仅是特定的一个体验，同时它一定是一个整体的体验，不可被分割，这便是所有公理里最著名的整合公理（Integration）。如下面左图所示，你没办法想象在卧室的床上看书这样一个体验如何被分成两个体验。对应到物理载体上，如下右图所示，如果要切断a和B两个节点之间的联系，必然会导致因果信息的显著损失。这一损失量即为整合信息 φs，用以衡量系统作为整体的不可约程度。
图4
排外公理
意识体验具有确定的时空边界和内容，如下左图所示，你的注意力要么在书上，要么在卧室的环境上。体验不会无限叠加或模糊延展，这便是排外公理（Exclusion）。 对应到物理载体上，这个物理系统必须在所有可能的时空尺度和空间划分中，选出那个整合信息最大的子系统，这便是主复合体（main complex）。图中蓝框标记的 aB 正是这样一个最优解：它比其子集（a）或超集（aBC）都更“整体”。值得注意的是，这一选择依赖于对时间粒度和空间粗粒化的全面比较，比如可以100毫秒算一个时间步，也可以10微秒算一个时间步，同时某一个单元（比如a）也可能是更微观的某几个单元（s，u，t）的组合。主复合体是在所有时空粗粒度上某一个最大化整合信息的尺度上最“整体”的系统。
图5
结构公理
在主复合体的基础上，IIT最后一个公理便是结构公理（Composition）。 我们的意识体验具有丰富的内部结构，比如还以卧室床上看书举例，在你的体验中有种种要素，比如书、手、床、鞋子等等。这些元素以特定方式组合成一个统一但有层次的整体。 这种结构对应到物理载体上，便是由主复合体展开的因果结构（cause-effect structure）。通过对主复合体内所有可能机制（如 a、B、aB）逐一计算其最不可约的原因集与效果集，并确保它们彼此兼容，最终构建出一个由“区分”（distinctions）和“关系”（relations）组成的网络。 大致流程是，首先遍历所有的候选机制，图中是a，B，aB；然后计算每个候选机制的原因集（cause purview，所有会影响该机制的过去状态），以及效果集（effect purview，所有会被该机制影响的未来状态）。所有原因集和效果集都是在众多候选里比较出来的最不可约（整合信息最大）的原因和效果，同时我们还要保证它们是彼此兼容的、一致的，比如a的原因集效果集，要对应地包含在aB的原因集和效果集里面。最后，我们再排除它们当中重复的部分，便有了下图当中的因果结构。结构中黑色的节点就是所有的机制（mechanism），棕色点表示原因集，绿色点表示效果集，棕色线便表示每一个机制唯一确定了自己的原因集和效果集，而蓝绿色的连线表示不同机制的原因集和效果集的重叠效应。每个机制跟自己的原因集效果集结合在一起，便形成了一个区分（distinction），而蓝绿色线则代表关系（relations）。关系的存在是一个因果结构不可约的关键，它的不可约性由另一个指标$$\varphi_r$$来计算。关系的不可约（$$\varphi_r$$）和每个机制自身的不可约程度（$$\varphi_d$$）放在一起，要使得整个因果结构的不可约程度最大。
图6
因果结构看起来比较抽象，原来用一些类比来帮助读者理解。从一个神经元网络中展开出一个因果结构，就好比旅行时把一个打包好的基底展开成一顶帐篷；或者说把一个生物体从一串DNA中“展开”；也可以看成是把原始数据从压缩的版本中展开。不难看出，因果结构的计算量是非常大的，对于有n个二元取值单元的系统来说，其中区分的数量上限可以有$$2^{2^n-1}-1$$个。展开得到的唯一的因果结构也被称为$$\Phi$$结构（$$\Phi$$-structure），该结构最终对应的$$\Phi$$就是所有$$\varphi_r$$和$$\varphi_d$$的求和。事实上，人的体验所对应的$$\Phi$$确实是非常高的（即使少量节点构成的布尔网络系统就已经可以有惊人的整合信息量了），这意味着哪怕是纯粹的黑暗和寂静，体验的丰富程度也是非常不可思议的。 我相信不少读者看完了上述公理体系的介绍（尤其是结构公理）后，会感到头晕目眩。如果这是你当下的体验，不必怀疑自己。IIT本身理论之复杂，正是令同行学者头疼以及引起争议的地方。