演化为什么必然喜欢Φ值高的系统，这一点目前还不清楚。Φ值高的系统有什么行为上的优势吗？

Φ值高的系统的优势在于，它能够组合来自不同感应器的数据从而深思熟虑和对未来的行动过程进行计划。具有高Φ值的通用神经网络，诸如皮层-丘脑复合体，应当能够比专门的网络更好地处理预料之外的和异常的情况，诸如黑天鹅事件。与那些具有相同神经元数量但整合较低的脑的生物相比，Φ值高的脑的生物应当能更好地适应这个在各种不同时间尺度中有许多独立行动者运行的世界。

重要的一点是要确证：Φ值高的脑以某种方式优于整合尺度较低的脑，即它们更能适应复杂的自然环境。它会证明意识有益于生存，因为Φ值高的生物会更适合生存下来。如果缺乏这样一个证据，那么尽管整合信息理论不会被取消，它仍会使体验成为副现象。

整合信息理论的另一个值得注意的挑战是解释无意识。整合信息理论的假定意味着无意识构成比意识构成更少依赖整合，可是传统上许多被归于无意识的特性似乎相当复杂。根据算法进行恰当的分析是否表明与依赖有意识心智的任务相比，它们的协同性更小而劳动更密集吗？你在第6章读过的感官-运动僵尸行动者当然符合要求。它们的行为是高度适应的，但也是刻板的，这些行为依赖专门化的信息。我们需要在脑清醒时追踪主要复合体的记录技术。清醒时的脑是高度整合的，而且它与脑中活跃但整合度较低的那些部分不同，那些部分调节无意识。

整合信息理论不仅具体说明了与系统每个状态相关的意识的总量，Φ。它也捕捉住了那个体验的独一无二的品质。整合信息理论实现这一点是通过考虑底层物理系统具有的所有信息关系的集合，即产生整合信息的方式不仅决定了一个系统拥有多少意识，也决定了它拥有的意识的种类。朱利奥的理论是通过引入感受质空间的想法（其维度等同于系统能够占据的不同状态的数目）完成这一点的。对于一个具有n个二进制交换元素的简单网络，感受质空间有2^n个维度，每个维度对应于一个可能的状态。每个轴表示这个系统处于那个状态的概率。

物理系统的任何状态都可以被映射到这种想象的多维感受质空间中的一个形状上，它的表面是多面状的。这个形状的技术术语有多种，但我更喜欢这个更诗意的词语“晶状体”。处于任何一种特定状态的神经系统在感受质空间中都有一个相关联的形状，它产生于信息关系。如果这个网络转换为一种不同的状态，这个晶状体就会改变，它反映了网络部分之间的信息关系。每个有意识体验可以由相关的晶状体给出完整的描述，并且每种状态感受不同是因为每个晶状体完全是独一无二的。“看见红色”晶状体的独一无二的几何方式不同于“看见绿色”晶状体的几何方式。而“颜色体验”的拓扑结构也不同于“看见运动”或“闻到鱼”的拓扑结构。

这个晶状体不同于机械的、因果交互作用的底层网络，因为前者是现象性体验而后者是一个物质事物。该理论假定宇宙中有两种不能彼此还原的属性——心智的和物理的。它们通过一个简单却复杂精致的规律——整合信息的数学相关联。

晶状体是从内被观察到的系统。它是头脑中的声音、头颅中的光亮，是你关于世界所知的一切。它是你唯一的实在，是体验的实质。由于上万亿维度空间中独特各异的晶状体，忘却往事者的梦、禅修僧人的正念和癌症患者的极大痛苦都有各自不同的感受，这确实是一个让人欢欣的景象。整合信息的代数学转换为体验的几何学，这证实了毕达哥拉斯的信念，即数学是终极实在：

> 数是形式和观念的标尺，是产生神灵和恶魔的原因。

莱布尼茨可能会对整合信息很满意。

这个理论能被用于建立一个意识仪（consciousness-meter）。这个小装置能用彼此进行交互作用的组分所构成的任何系统——无论是湿的生物回路系统还是蚀刻在硅上的系统——的布线图来评估那个系统所具有的意识状态的大小。这个意识仪扫描网络的物理电路，通过读出它的活动水平来计算Φ值和该网络当下正在体验的感受质的晶状体的形状。整合信息理论还需要发展几何微积分，以便决定这个晶状体的形状代表的是脚趾的疼痛还是满月下玫瑰的芳香。