Integrated Information Theory

Die Integrated Information Theory (IIT) wurde ab 2004 von dem Neurowissenschaftler Giulio Tononi an der University of Wisconsin-Madison entwickelt. Sie versucht, Bewusstsein mathematisch zu definieren und messbar zu machen. Der Kerngedanke: Bewusstsein ist identisch mit integrierter Information, quantifiziert durch den Wert Phi (Φ).

Phi misst, wie stark die Teile eines Systems über die Summe seiner Einzelteile hinaus miteinander interagieren. Ein Thermostat hat ein winziges Phi (fast null), weil seine Komponenten kaum integriert sind. Das menschliche Gehirn hat ein extrem hohes Phi, weil Milliarden von Neuronen in komplexen Schleifen miteinander verbunden sind.

Die Theorie hat überraschende Konsequenzen: Wenn Bewusstsein gleich integrierter Information ist, dann ist es substratunabhängig. Ein Computersystem mit ausreichend hohem Phi wäre tatsächlich bewusst. Gleichzeitig wäre ein Feedforward-Netzwerk (Information fließt nur in eine Richtung) niemals bewusst, egal wie viele Neuronen es hat, weil ihm die Rückkopplung fehlt, die Phi erzeugt.

Kritiker wie Scott Aaronson haben gezeigt, dass bestimmte einfache Systeme (z.B. Gitternetze) nach IIT extrem hohe Phi-Werte haben müssten und damit bewusster wären als ein Mensch, was intuitiv absurd erscheint. Tononi kontert, dass Phi korrekt berechnet werden muss und einfache Gitter die Bedingungen in der Praxis nicht erfüllen.

2023 testete das Adversarial Collaboration Project (Melloni et al.) IIT gegen die konkurrierende Global Workspace Theory. Die Ergebnisse waren für beide Theorien gemischt: IIT sagte korrekt vorher, dass Bewusstsein mit anhaltender Aktivität im hinteren Kortex korreliert, konnte aber andere Vorhersagen nicht bestätigen.

Für die Science-Fiction ist IIT bedeutsam, weil sie eine konkrete Antwort auf die Frage gibt, ob KI bewusst sein kann: Ja, wenn ihr Phi hoch genug ist. Die Frage wäre dann nicht ob, sondern wie die Architektur aussehen muss.