计算领域也有类似的事情。阿兰·图灵（Alan Turing）有过一个著名的证明：所有足够先进的计算机都能相互模仿，因此一个视频游戏角色在它的虚拟世界中无从知晓它的计算介质（“计算态”）是一台MAC还是一台PC，也无从知晓计算硬件由什么原子构成。重要的只是抽象信息处理过程。如果被创造的这个角色复杂到拥有了意识，就像电影《黑客帝国》中那样，这种信息处理过程需要具备什么性质才行呢？
我很久以来一直主张，意识是在被以某种复杂方式处理时信息的感觉方式。神经学家朱利奥·托诺尼（Giulio Tononi）把这个想法推向了具体和实用，得出了一个令人信服的论点：信息处理系统若要有意识，它的信息必须被整合为一个统一的整体。换句话说，系统必须不可能被分解为几乎独立的部分才行，否则那些部分感觉起来就会像是彼此分离的意识实体。托诺尼及其同事将这一思想融入了一个复杂的数学理论，称之为整合信息理论（integrated information theory，缩写为IIT）。 IIT在神经科学领域引起了重大兴趣，因为它为很多有趣的问题提供了答案。比如，为什么我们脑中的一些信息处理系统似乎是没有意识的？依据将脑部测量与主观体验报告结合起来的大量研究，神经学家克里斯托弗·科克（Christof Koch）等人得出结论认为，小脑没有意识，而是一个无意识的信息处理器，帮助脑的其他部分完成特定的计算任务。 IIT对此的解释是，小脑主要是一个“前馈”神经网络集合，信息在其中如河水一般流淌，每个神经元基本上只影响下游。没有反馈，便没有整合，也就没有意识。这个道理也同样适用于谷歌公司的前馈人工神经网络，它最近处理了数百万帧YouTube视频以确定里面是否有猫。与此形成对照的是，脑中与意识有关的系统都是高度整合的，所有部分都能够互相影响。 因此，对于超级智能计算机是否会有意识这个问题，IIT给出了答案：看情况。它的信息处理系统中高度整合的部分将真正拥有意识。然而IIT研究表明，对很多整合系统来说，人们可以设计出功能等效但不会具备意识的前馈系统。这意味着原则上有可能存在所谓的“哲学僵尸”——也就是那些行为与人类无异，也能通过针对机器智能的图灵测试，却没有任何意识体验的系统。目前很多“深度学习”的人工智能系统，都属于这种哲学僵尸。幸运的是，像人脑这样的整合系统需要的计算资源一般远少于等效的前馈“僵尸”系统，这大概可以解释为什么整合系统受到了演化的青睐，从而令我们获得了意识。 另一个被IIT给出答案的问题是：为什么我们在癫痫发作、使用镇静剂以及深度睡眠时没有意识，快速眼动睡眠阶段却有意识？在使用镇静剂或者深度睡眠阶段，尽管我们的神经元保持着完好的状态，但它们的互动被削弱了，以至于整合度减小，继而令我们失去了意识。癫痫发作时，互动又变得太强，以至于大量的神经元开始互相模仿，失去了贡献出独立信息的能力，而根据IIT，这恰恰是意识的另一个关键条件。这就像是一台计算机的硬盘上，所有编码信息的比特位被迫全部为1或者全部为0，造成这块硬盘仅仅储存了1比特的信息。托诺尼和阿登纳·卡萨里（Adenauer Casali）、马塞洛·马西米尼（Marcello Massimini）等人合作，最近用实验方法验证了这些想法。他们发明了一种“意识指数”，利用脑电图监测人脑在接受磁力刺激后的电活动，通过这种方式来测量这一指数，并利用它成功预测被测者是否有意识。 为什么我们感知到的体验会是现在这个样子，而不是反过来？ 探测设备 清醒和做梦的人具有相对较高的意识指数，而被麻醉或者处于深度睡眠阶段的人指数要低得多。意识指数甚至成功地将两名闭锁综合征患者判定为有意识，他们清醒且有感知，但因麻痹而无法说话或者活动。这表明，这项技术很有潜力帮助医生判断无反应的病患是否还有意识。
