සංයුක්ත තොරතුරු සිද්ධාන්තය හෙවත් Integrated Information Theory (IIT) යනු විඥානය (Consciousness) යනු කුමක්ද සහ එය මැනිය හැක්කේ කෙසේද යන්න පැහැදිලි කිරීමට ස්නායු විද්යාඥ ගියුලියෝ ටොනෝනි (Giulio Tononi) විසින් ඉදිරිපත් කරන ලද ගණිතමය සහ දාර්ශනික පදනමකින් යුතු ප්රමුඛතම සිද්ධාන්තයකි.
මෙහි ඇති සුවිශේෂත්වය වන්නේ, අනෙකුත් සිද්ධාන්ත මොළයේ ව්යුහයෙන් පටන් ගෙන විඥානය පැහැදිලි කිරීමට උත්සාහ කරන විට, IIT පටන් ගන්නේ විඥානයේ මූලික ලක්ෂණවලින් (Phenomenology) වීමයි.
1. IIT හි මූලික උපකල්පන (Axioms)
IIT පවසන්නේ ඕනෑම සවිඥානික අත්දැකීමකට අත්යවශ්ය ලක්ෂණ 5ක් ඇති බවයි:
- පැවැත්ම (Existence): විඥානය සැබෑවක් ලෙස පවතී.
- සංයුක්ත බව (Composition): විඥානය යනු විවිධ ලක්ෂණ රාශියක එකතුවකි (උදා: හැඩය, වර්ණය, හැඟීම).
- තොරතුරු (Information): සෑම සවිඥානික අත්දැකීමක්ම අනෙක් ඒවායින් වෙනස් වේ (උදා: නිල් පැහැය දැකීම, රතු පැහැය දැකීමට වඩා වෙනස් අත්දැකීමකි).
- ඒකාබද්ධතාවය (Integration): විඥානය කොටස්වලට වෙන් කළ නොහැක. ඔබ රූපයක් දකින විට එහි වර්ණය සහ හැඩය වෙන් වෙන්ව නොව එකම අත්දැකීමක් ලෙස අත්දකියි.
- සුවිශේෂත්වය (Exclusion): විඥානයට නිශ්චිත සීමාවක් ඇත. එය ඉතා වේගවත් හෝ ඉතා මන්දගාමී තොරතුරු ඇතුළත් කර නොගනී.
2. මූලික සංකල්පය: “Phi” ($\Phi$) අගය
IIT හි වැදගත්ම අංගය වන්නේ විඥානයේ ප්රමාණය මැනීමට භාවිතා කරන $\Phi$ (Phi) නමැති ගණිතමය ඒකකයයි.
- පද්ධතියක කොටස් එකිනෙක සම්බන්ධ වී ඇති තරමට සහ එම පද්ධතියට සමස්තයක් ලෙස උත්පාදනය කළ හැකි තොරතුරු ප්රමාණය වැඩි වන තරමට, එහි $\Phi$ අගය වැඩි වේ.
- යම් පද්ධතියක $\Phi$ අගය ශුන්යයට වඩා වැඩි නම්, එම පද්ධතියට යම් මට්ටමක විඥානයක් හෝ අත්දැකීමක් ඇති බව මෙම සිද්ධාන්තය පවසයි.
3. IIT සහ මොළය
මොළයේ ඇති සියලුම කොටස් විඥානය ඇති කිරීමට දායක නොවන බව IIT පැහැදිලි කරයි.
- මස්තිෂ්ක බාහිකය (Cerebral Cortex): මෙය ඉතා ඉහළ ලෙස ඒකාබද්ධ වූ (Integrated) ජාලයකින් යුක්ත නිසා ඉහළ $\Phi$ අගයක් සහ ඉහළ විඥානයක් ජනනය කරයි.
- අනුමස්තිෂ්කය (Cerebellum): මෙහි නියුරෝන බිලියන ගණනක් තිබුණත්, ඒවා එකිනෙක ඒකාබද්ධ වී ඇත්තේ අඩුවෙනි (Parallel lines වැනි). එබැවින් එහි $\Phi$ අගය අඩුය. අනුමස්තිෂ්කයට හානි වූ විට මිනිසාගේ විඥානය නැති නොවන බව මෙයින් පැහැදිලි වේ.
4. IIT හි මතභේදාත්මක කරුණු
IIT සිද්ධාන්තය විද්යා ලෝකයේ විශාල විවාදයන්ට තුඩු දී ඇත:
- Panpsychism (සර්වවිඥානවාදය): IIT පවසන පරිදි ඉතා සරල පද්ධතියකට වුවද (උදා: නියුරෝන කිහිපයක ජාලයකට හෝ සරල පරිපථයකට) $\Phi$ අගය ශුන්යයට වඩා වැඩි නම්, එයට යම් මට්ටමක “දැනීමක්” ඇත.
- සංකීර්ණ ගණිතය: විශාල පද්ධතියක (මිනිස් මොළය වැනි) $\Phi$ අගය ගණනය කිරීම වර්තමාන සුපිරි පරිගණකවලට පවා කළ නොහැකි තරම් සංකීර්ණ කාර්යයකි.
ART, GWT සහ IIT අතර වෙනස
- ART: තොරතුරු “ගැළපීම” (Matching) ගැන කියයි.
- GWT: තොරතුරු “විකාශනය කිරීම” (Broadcasting) ගැන කියයි.
- IIT: පද්ධතියේ කොටස් කොපමණ දුරට “ඒකාබද්ධ වී ඇත්ද” (Integration) යන්න මත විඥානය තීරණය වන බව කියයි.
තතු 
ප්රතිචාරයක් ලබාදෙන්න