IITは、フィードバックループで構成されるリエントラントアーキテクチャには、 *phi *と呼ばれるメトリックで測定できる意識レベルがあると仮定しています。PHIを計算するためのアルゴリズムは複雑ですが、一般的に少ない複雑なシステムはPHIのレベルが低くなりますが、より複雑なシステムはPHIのレベルが高くなっています。これらの要件を満たすシステムには、ある程度の意識があります。IITが正しければ、今日持っているAIニューラルネットワークは、ある程度の意識を持っていると仮定するのが合理的であるように思われますが、人間や動物よりもかなり少ないでしょう。

IITは証明されていない理論であり、この意識の解釈に対する有効な批判があることを覚えておくことが重要です。現時点では、AIが意識しているという証拠はなく、それが意識になることさえ可能かどうかは不明です。
IIT posits that reentrant architectures consisting of feedback loops have levels of consciousness that can be measured by a metric called *phi*. The algorithm for calculating phi is complicated, but in general less complex systems have lower levels of phi, while more complex systems have higher levels of phi. Any system meeting these requirements would have some level of consciousness. It seems reasonable to postulate that if IIT is correct, the AI neural networks we have today would have some level of consciousness, though likely considerably less so than humans or animals.

It is important to remember that IIT is an unproven theory, and there are valid criticisms of this interpretation of consciousness. At this time, there is no evidence that AI is conscious, and it is unknown whether it would even be possible for it to become conscious.