大脑皮层中的神经活动会产生电脉冲和同步振荡，但从这些过程如何转化为“作为某物（being-a-subject）”的感觉，仍然是科学中最深奥的谜团之一。克里斯托夫·科赫（Christof Koch），世界领先的意识研究者之一，艾伦脑科学研究所所长，曾多次强调，正是生理学与体验之间的这种鸿沟构成了意识问题的核心。
科赫是神经科学家朱利奥·托诺尼（Giulio Tononi）于2004年提出的整合信息理论（IIT）的积极倡导者。根据该理论，当一个系统拥有高度整合的信息时，即整个系统无法被简单地分解为其独立部分的总和时，就会产生意识。核心思想是：意识与信息相关联，这些信息具有因果联系——系统各部分相互影响，作为一个整体协同工作。脑磁刺激和测量值Φ（phi）的实验证实了信息整合的复杂性与人们对有意识的感知的报告之间的相关性。然而，无论是实验数据还是理论本身，都未能解释最关键的一点：为什么神经层面的信息整合伴随着主观体验，而不是仅仅的数据处理？
另一种方法——认知心理学家伯纳德·巴尔斯（Bernard Baars）于1988年提出的全局工作空间理论——从不同角度审视了这个问题。它强调意识的产生是因为信息在大脑中广泛传播：独立的、专门的大脑区域并行处理信息，但只有那些“聚焦”的信息——进入所谓的全局工作空间——才能被意识感知。科赫和其他神经科学家认为这一理论有前景，但这里仍然存在一个悬而未决的问题：为什么仅仅是信息的可访问性会产生体验，而不是仅仅使系统能够更快地处理数据？
这两种方法都面临一个根本性问题——哲学家大卫·查尔默斯（David Chalmers）所描述的、他称之为意识的“难问题”（hard problem of consciousness）的所谓“解释鸿沟”（explanatory gap）。即使科学家们能够确定意识的全部神经关联物（NCC）——即特定有意识感觉所需的所有神经过程——最后一个未解决的问题仍然存在：大脑的物理活动是如何以及为何产生“感受质”（qualia）——感觉的独特主观品质？再多的电极和扫描仪也无法捕捉到主体自身的“作为某物”的感觉。
当前研究的方法学限制也使得结论无法最终确定。样本量通常很小，结果取决于受试者的主观口头报告，而且科学家们总是面临着控制背景神经活动的困难。最近对人工智能模型的研究，研究人员在其中发现了类似于意识工作空间的结构，反而加剧了这个悖论：如果功能等同性就足够了，那么原则上意识可以在硅基芯片中产生，或者在任何实现相同功能的系统中产生。
想象一个巨大城市的电力网络：数百万盏灯以一种复杂、看似有智能的节奏闪烁，信息以奇妙的一致性在它们之间流动。工程师们研究每一根电线、每一个开关，绘制出流动图——然而，没有一个人能指出网络何时开始不仅仅是*工作*，而是开始*感知*黑暗或光明。意识的生理学就像这项任务：我们记录活动，绘制连接图，但却始终找不到物理学转化为体验的地方。
这种未解决的状态迫使我们重新审视不仅是神经科学的基础，还有实际的、深刻的伦理问题。如果我们不能确定复杂信息处理与真正有意识的体验之间的界限在哪里，我们如何判断动物是否像人类一样感受到疼痛？植物人状态下的人是否隐藏着意识？未来的人工智能系统是否会拥有意识？意识从何处开始这个问题，其现实意义日益重大，而它的答案将影响到道德、法律以及我们对待生命的态度。
