意识的综合信息理论（IIT）具有前所未有的雄心壮志，它从意识体验的基本特性出发，提出了一个通用数学公式，用于描述任何拥有意识的物理系统的意识质量和数量。
该理论提出了一个数学公式，通过将现象学的基本原理提炼为一小套公理而得出，并假定它能描述任何拥有意识的物理系统的意识数量和质量。
此外，由 IIT 启发的神经动力学 "复杂性 "测量方法 与 IIT 的预言表现一致，并已在评估意识障碍脑损伤患者的意识水平方面找到了重要的临床应用。
然而，除了在某些 "玩具 "系统中，IIT 提出的基本公式是难以实现的，而且在某些情况下（包括在人脑这一关键应用案例中）定义不清。
因此，现有的由 IIT 启发的测量方法并没有对 IIT 进行具体的检验（例如，将 IIT 与其他可能的类似理论区分开来的检验）；相反，它们证明了宏观神经活动的某些方面与意识水平之间的相关性，而其他理论框架也认为这两者之间存在潜在的相关性。
IIT雄心勃勃的主张与检验其最具体、最独特主张的这些困难相结合，造成了相当大的混乱和两极分化，同时也引发了批评。
目前，一些大型国际项目正试图将 IIT 与相互竞争的意识理论对立起来，因此，厘清围绕 IIT 的格局至关重要，这样才能使实证研究更好地与理论主张相匹配。
在此，我们建议通过区分IIT理论的 "强 "与 "弱"，扩大IIT的吸引力和适用性。
我们认为，区分 IIT 的 "弱 "与 "强 "可以为正在进行的实证工作提供一个有用的理论保护伞，扩大该理论的整体吸引力和适用性。
意识的综合信息理论（IIT）存在分歧：
- 一些人认为它为解决 "难题 "提供了前所未有的有力方法，
- 而另一些人则以无法检验为由将其否定。
我们认为，如果我们区分出两种不同的理论，就能大大拓宽信息意识理论的吸引力和适用性：
- 一种是强信息意识理论，它将意识与综合信息最大值相关的特定属性联系起来；
- 另一种是弱信息意识理论，它检验的是将意识的各个方面与更广泛的信息动态测量相关联的实用假说。
强弱之分在科学界由来已久，人工智能和涌现就是两个突出的例子：
- 广义上讲，"强 "视角往往具有本体论色彩，规定事物是如何存在的；
- 而 "弱 "视角则旨在通过解释和模拟现象的属性来描述现象。
这些区别不仅在概念上有用，而且在科学上也很有成效，因为它们能让科学家以更广泛的理念、目标和方法来参与相关理论。
在强IIT中，意识状态被认为是任何物理系统中综合信息的最大值。
相比之下，弱IIT将根据信息整合动态与意识的某些方面之间的解释性关联来检验实用性假设。
强IIT认为意识是一种基本的普遍物理属性，如电荷或质量，并假定理论上可以得到一个普遍适用的描述意识的公式，而现象学和理论物理学是构建该公式的驱动力。
而弱 IIT 则对是否存在这种情况持不可知态度，因此可以容纳更广泛的哲学观点。
此外，弱式 IIT 所产生的假设可以规避强式方法的可操作性问题，可以直接针对经验上可观察到的神经生理学变量进行表述。在实践中，强式 IIT 强调理论发展以指导新的测量方法，而弱式 IIT 则侧重于测量方法的应用以指导理论。两者结合起来，可以促进研究计划的互补和相互充实。
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反方观点：
包括《自然》和《科学》杂志上的新闻文章在内的媒体最近将综合信息理论（IIT）誉为“领先的”且经过实证检验的意识理论。我们以具有相关专业知识的研究人员的身份写信来表达我们的担忧。
- 不是主导理论
- 短期内无法测试
- 伪科学。