Nel suo recente articolo "How Molecules Became Signs?", Deacon afferma che, per rispondere alla domanda "Quale processo è necessario e sufficiente per trattare una molecola come un segno?", dobbiamo concentrarci sul sistema interpretativo. Per Deacon, spiegare il sistema interpretativo significa spiegare che tipo di sistema è un sistema vivente. Ciò implica che la vita stessa sia sufficiente per l'interpretazione. Due domande fondamentali devono essere affrontate in questo contesto. In primo luogo, qual è il sistema più semplice che può essere considerato vivente? In secondo luogo, tale sistema è sufficiente per l'interpretazione? Per rispondere a queste due domande, si utilizza l'esperimento mentale di Deacon, il sistema teleologico più semplice: l'autogenesi.

Capire la natura e l'origine della vita è uno dei problemi più complessi nelle scienze biologiche. Esistono due principali approcci per affrontare questa problematica: l'approccio darwiniano e quello organismico. L'approccio darwiniano sostiene che la natura della vita risieda nel meccanismo di replicazione, dove l'informazione molecolare viene trascritta per facilitare l'auto-replicazione e l'auto-produzione. Al contrario, l'approccio organismico enfatizza le caratteristiche di auto-produzione e auto-mantenimento della vita. Da questa prospettiva, la natura della vita è definita dall'auto-generazione e dall'auto-permanenza, ottenute tramite la resistenza all'equilibrio termodinamico attraverso il metabolismo. Sebbene l'approccio darwiniano catturi l'aspetto informazionale della vita, trascura quello fisico. D'altro canto, l'approccio organismico, con le sue elevate richieste per un sistema vivente, non può servire realisticamente come modello primario per l'origine della vita e non tiene conto degli aspetti informazionali. Sebbene sia dibattuto quali siano le caratteristiche essenziali della vita, è ragionevole assumere che una spiegazione soddisfacente debba comprendere le preoccupazioni sia dell'approccio darwiniano che di quello organismico, evitando le loro limitazioni. Il modello di Deacon sull'autogenesi potrebbe rispondere a queste esigenze.

Generalmente, tre elementi sono cruciali per un sistema vivente: metabolismo, geni e contenimento. Il metabolismo definisce la natura auto-prodottrice della vita. Un sistema vivente produce gli elementi che lo costituiscono attraverso il metabolismo, consentendo l'auto-riparazione, l'auto-ricostruzione e l'auto-permanenza, mantenendo così l'auto-generazione e l'auto-mantenimento. Il contenimento è il confine che separa l'interno dall'esterno in un organismo, ma è anche l'interfaccia attraverso cui l'organismo interagisce con l'ambiente. I geni sono onnipresenti nei sistemi viventi e sono essenziali per l'auto-replicazione. Una spiegazione soddisfacente della natura della vita deve affrontare questi tre elementi. Ora si argomenta che l'auto-replicazione, il metabolismo e il contenimento possano realizzarsi spontaneamente nell'esperimento mentale dell'autogenesi.

L'autogenesi più semplice è realizzata da due processi di auto-organizzazione reciproca: la catalisi reciproca e l'auto-assemblaggio. La catalisi reciproca coinvolge almeno due reazioni catalitiche, dove il prodotto di ciascuna reazione catalizza l'altra. Se sono presenti un numero sufficiente di molecole di substrato, questa catalisi reciproca persiste e può espandersi in una rete di catene reazionali cicliche. L'auto-assemblaggio, d'altra parte, è un processo di aggregazione molecolare in cui i componenti molecolari favorevoli dal punto di vista energetico si aggregano spontaneamente in regioni localizzate, dando luogo alla formazione di strutture chiuse, regolari, come capsidi poliedrici o tubolari.

Questi due processi si completano a vicenda. Quando sono accoppiati, ciascuno fornisce le condizioni al contorno critiche per l'altro. Mentre la rete di catalisi reciproca cresce, diventa progressivamente fragile e incline alla diffusione. Tuttavia, quando si forma il capsid auto-assemblato, esso fornisce un contenimento per questa rete, isolandola dalle interferenze esterne e prevenendo così la dissipazione del catalizzatore. A sua volta, mantenere il contenimento del capsid richiede un'alta concentrazione locale di componenti molecolari specifici, che la rete di catalisi reciproca può produrre come sottoprodotto. Man mano che questi processi si integrano, le condizioni al contorno precedentemente imposte dall'esterno diventano intrinseche al nuovo intero. Deacon definisce questo sistema integrato come un "autogen".

Quando viene avviata la catalisi reciproca, a condizione che siano presenti i giusti substrati, essa produce una singola specie di molecole componenti che tendono ad auto-assemblarsi in un contenimento capsidale chiuso. Questa struttura racchiude la catalisi reciproca, formando un autogen. Quando i substrati all'interno del contenimento vengono consumati, la catalisi reciproca si arresta, fermando la produzione delle molecole componenti. Il contenimento diventa vulnerabile ai danni senza un continuo apporto di componenti, fino a che non si riapre nuovamente. Se substrati appropriati sono nelle vicinanze, la catalisi reciproca può riprendere. Con un nuovo apporto di componenti, il contenimento si auto-ripara. Se i danni sono sufficientemente estesi da separare il contenimento in parti indipendenti, questi frammenti separati possono ripartire separatamente, quando i substrati necessari sono abbondanti nell'ambiente circostante, formando autogeni autonomi distinti. In altre parole, gli autogeni hanno la capacità di auto-replicarsi.

L'autogenesi, quindi, si allinea con la comprensione organismica della vita. Tuttavia, questa visione differisce in modi importanti da altre teorie della vita. Innanzitutto, alcune teorie richiedono che un sistema possieda un metabolismo persistente e una membrana semipermeabile per essere considerato vivente. Tuttavia, un autogen non possiede queste caratteristiche. Quando la struttura del capsid forma il contenimento, l'autocatalisi, che è analoga al metabolismo nei sistemi unicellulari, si interrompe. In altre parole, non esiste un "metabolismo" persistente nell'autogen. In secondo luogo, le teorie esistenti della vita sostengono che una membrana lipidica semipermeabile sia necessaria per un sistema vivente. Tale membrana non solo funge da confine che separa il sistema dall'ambiente esterno, ma anche da interfaccia attraverso cui il sistema interagisce con l'ambiente circostante. Il contenimento in un autogen non è semipermeabile. Quando è chiuso, separa completamente l'interno dall'esterno, ma funge comunque da interfaccia. Quando il contenimento si rompe, l'autogen interagisce con l'ambiente.

Inoltre, gli autogeni sono evolvibili. Quando un autogen esaurisce le sue reazioni e riapre verso l'ambiente, componenti inaspettati dall'ambiente circostante possono essere incorporati nel suo contenimento. Alcuni di questi possono interrompere la catalisi reciproca interna, portando alla distruzione dell'autogen, mentre altri possono migliorare l'efficienza della catalisi, producendo autogeni che si replicano più efficientemente. Alcuni nuovi componenti incorporati potrebbero non contribuire né disturbare i processi originali. Nel caso degli autogeni più efficienti, che riproducono discendenti in modo più efficace, la loro fitness supera quella dell'autogen originale. Man mano che questi discendenti ereditano le stesse informazioni strutturali, gradualmente prevalgono sulla popolazione. In altre parole, l'evoluzione per selezione naturale ha luogo.

Come si misura il contenuto informativo e come può essere utilizzato per comprendere il significato?

Il concetto di contenuto informativo è stato oggetto di vari approcci teorici, tra cui quello basato sulla teoria dell'informazione di Shannon e le successive elaborazioni che ne hanno ampliato i limiti. La teoria di Shannon, che si concentra sulla quantità di informazione trasmessa da un segnale, prende in considerazione solo il cambiamento nella probabilità di uno stato particolare. Tuttavia, un'importante evoluzione di questa teoria, introdotta da Skyrms, suggerisce che il contenuto informativo debba essere concepito come un "vettore" che tiene conto di come un segnale modifichi le probabilità di ciascun stato possibile. Questa visione apre la strada a una comprensione più articolata dell'informazione, in cui ogni componente del vettore misura il cambiamento nelle probabilità di uno specifico stato.

Il contenuto informativo, secondo questa teoria, ha molteplici componenti: ciascuna misura come un segnale cambia la probabilità di uno stato possibile. Immagina una sorgente che può trovarsi in uno tra n stati (s1, s2, ..., sn). Quando riceviamo un segnale m, il contenuto informativo di quel segnale si esprime come una serie di probabilità che mutano in funzione dello stato originario della sorgente. Il cambiamento nella probabilità di ciascuno di questi stati costituisce il contenuto informativo che il segnale trasmette.

Scarantino (2015) ha ulteriormente sviluppato la teoria di Skyrms introducendo una distinzione tra due tipi di contenuto informativo: l'informazione incrementale naturale e il grado complessivo di supporto. Quest'ultimo aspetto non era contemplato nella teoria di Skyrms, la quale si concentrava esclusivamente sull'informazione incrementale, cioè sul cambiamento delle probabilità causato dal segnale. Scarantino, invece, sottolinea che una semplice descrizione quantitativa delle probabilità non è sufficiente per comprendere completamente il contenuto informativo di un segnale. Un segnale informativo non solo indica come sono cambiate le probabilità, ma anche quali stati di cose sono stati influenzati. Due segnali che comportano lo stesso cambiamento nelle probabilità possono infatti riferirsi a stati di cose completamente diversi.

Un altro aspetto critico che Scarantino evidenzia nella teoria di Skyrms è la mancanza di considerazione delle probabilità posteriori. Oltre ai cambiamenti nelle probabilità, è fondamentale conoscere le probabilità complessive degli stati di cose dopo la ricezione del segnale. La teoria del "Probabilistic Difference Maker" proposta da Scarantino risponde a queste problematiche e fornisce una descrizione più completa del contenuto informativo. In particolare, essa distingue tra l'informazione incrementale, che riguarda il cambiamento delle probabilità, e il supporto complessivo conferito dal segnale, che tiene conto dei dati di background già acquisiti dal ricevente.

La teoria del Probabilistic Difference Maker, pur essendo ancorata alle formule generali di Shannon, evita i paradossi che altre teorie hanno incontrato. Un esempio di paradosso che altre teorie di contenuto informativo non sono riuscite a risolvere è il paradosso di Bar-Hillel e Carnap, che nasce dalla distinzione tra contenuto informativo e informativeness. Quest'ultimo, che riguarda l'informazione incrementale, è logicamente consistente nel caso di frasi auto-contraddittorie, le quali implicano una grande quantità di informazione, ma in realtà non contengono alcun vero significato poiché sono necessariamente false. La teoria di Scarantino, invece, distingue tra il contenuto informativo e il supporto complessivo e consente di evitare tali paradossi.

La teoria del contenuto informativo ha il merito di allinearsi alle nostre intuizioni quotidiane sull'informazione. Secondo Shannon, l'informazione riduce l'incertezza di chi la riceve, ma ciò non spiega completamente cosa sia l'informazione. L'informazione è, infatti, relativa a qualcosa di specifico. In altre parole, l'informazione riduce l'incertezza riguardo a un determinato stato delle cose. Nella teoria del Probabilistic Difference Maker, l'informazione incrementale rappresenta la riduzione dell'incertezza, mentre il supporto complessivo indica lo stato epistemico del ricevente riguardo alla sorgente, una visione che rispecchia il nostro comune senso dell'informazione.

Questa teoria si distingue anche per la sua capacità di evitare il paradosso infinito, che altre teorie di informazione incontrano. Il paradosso infinito nasce quando si considera l'informazione come indipendente dai dati di background, ma la teoria di Scarantino risolve questo problema legando il contenuto informativo ai dati disponibili e alla correlazione tra di essi, senza ricorrere a leggi nomiche che sono difficili da definire.

A questo punto, la domanda che si pone è: come può il contenuto informativo fornire una base solida per comprendere il significato? Esplorare la relazione tra significato e informazione è una delle questioni più rilevanti nelle teorie moderne dell'informazione. La questione centrale è come i dati possano acquisire significato. Questo problema si articola in due domande principali: (1) come l'informazione acquisisce il suo carattere di "riguardare qualcosa" e (2) in che modo le relazioni informative possano fondare il significato. Le teorie contemporanee sull'informazione, come quelle di Dretske, Stegmann, e Scarantino, tentano di affrontare queste problematiche in modo che l'informazione non sia solo una misura quantitativa, ma una via per comprendere il significato stesso.

Il percorso verso la comprensione del significato attraverso l'informazione passa attraverso una serie di approcci filosofici, tra cui quello proposto da Paul Grice, che distingue tra significato naturale e non naturale. Il significato naturale non può essere falso, mentre quello non naturale ha un aspetto normativo. Ad esempio, se il fumo appare senza il fuoco, non è un segno naturale del fuoco, ma potrebbe essere un segno non naturale, con un valore normativo che indica una discrepanza. La comprensione di come il significato non naturale emerga da quello naturale è fondamentale per radicare il significato nell'informazione.

Per comprendere appieno come l'informazione possa servire da base per il significato, è necessario esplorare le teorie che cercano di "naturalizzare" il significato, rispondendo alle domande fondamentali sulla natura del significato stesso e su come l'aspetto normativo del significato non naturale emerga da quello naturale.

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