Aby komunikacja mogła przebiegać skutecznie, należy rozwiązać trzy zasadnicze problemy: techniczny, semantyczny i efektywnościowy. Problem techniczny dotyczy dokładności przekazu symboli komunikacji, czyli czy przesyłany sygnał zachowuje swą integralność. Problem semantyczny odnosi się do zgodności interpretacji znaczenia przez odbiorcę z tym, co nadawca miał na myśli. Problem efektywnościowy koncentruje się na tym, czy przekazane znaczenie prowadzi do pożądanego działania odbiorcy.

Od lat 50. XX wieku wielu badaczy proponowało różne klasyfikacje informacji. Na przykład Bates wyróżnia informację jako wzór organizacji materii i energii (informacja 1), wzór z nadanym znaczeniem (informacja 2) oraz wiedzę rozumianą jako stan umysłu wynikający z przyswojenia wzoru z znaczeniem. Floridi rozpatruje informację z trzech perspektyw: jako rzeczywistość (wzory sygnałów fizycznych, które nie są ani prawdziwe, ani fałszywe), informację o rzeczywistości (informację semantyczną) oraz informację dla rzeczywistości (instrukcje, jak genetyczne informacje lub algorytmy). Deacon używa terminów informacja fizyczna, referencyjna i normatywna, które korespondują z tymi trzema perspektywami. Harms dzieli informacje na statystyczną, semantyczną i fizyczną, a Gregersen na liczenie, znaczenie i kształtowanie informacji.

Choć istnieje wiele klasyfikacji, żadna z nich nie jest idealna i wymaga dalszej analizy konceptualnej, by precyzyjnie określić warunki konieczne i wystarczające dla każdej formy informacji. Przykładowo, wiedza jako stan umysłu nie jest jedynym skutkiem bycia poinformowanym – równie istotne są zmiany w działaniu jednostki.

Tradycyjny podział informacji na syntaktyczną, semantyczną i pragmatyczną pochodzi z językoznawstwa i choć powszechnie używany, ma pewne ograniczenia. Po pierwsze, terminy te niosą ze sobą obciążenie teoretyczne, co utrudnia ich uniwersalne zastosowanie. Po drugie, informacja jest bardziej podstawowa niż język, a język jest tylko szczególnym przypadkiem informacji. Zastosowanie terminologii lingwistycznej może prowadzić do pomieszania symboli językowych, które niosą znaczenia konwencjonalne, z naturalnymi znakami mającymi znaczenie naturalne.

Dlatego warto przyjąć podejście Terrence’a Deacona, który wyróżnia informacje strukturalną, referencyjną i normatywną. Informacja strukturalna odnosi się do wzoru sygnałów lub symboli, które są realizowane w fizycznym medium, ale wzór sam w sobie nie jest tożsamy z medium – jest jego abstrakcją konkretną. Przykładem jest napis „kocham cię” – wzór liter na papierze lub sygnały elektryczne w telegrafie.

Informacja strukturalna charakteryzuje się tym, że jest wzorem manifestowanym przez fizyczne nośniki, ale nie jest z nimi tożsama; jest to aspekt formalny informacji, niezależny od umysłu i konkretny w swej abstrakcji. Ten brak jednorodności, różnica wyłaniająca się z symetrii, stanowi podstawę informacji strukturalnej.

Ważne jest zrozumienie, że oprócz informacji strukturalnej istnieją też inne wymiary informacji – referencyjna, która odnosi się do znaczenia i odniesienia do rzeczywistości, oraz normatywna, która dotyczy wartości i instrukcji wyznaczających działania. Razem tworzą one pełny obraz informacji, który jest niezbędny, aby w pełni pojąć procesy komunikacyjne i funkcjonowanie informacji w świecie fizycznym i społecznym.

Znajomość tych trzech aspektów informacji pozwala unikać uproszczeń i błędów w rozumieniu informacji jako tylko danych czy symboli, a otwiera drogę do analizy, jak informacje wpływają na poznanie, interpretację i zachowania. W codziennej komunikacji oraz w naukach ścisłych i humanistycznych, świadomość różnorodności i złożoności informacji umożliwia głębsze zrozumienie zjawisk komunikacyjnych, procesów poznawczych oraz systemów informatycznych.

Czy entropia może wyjaśnić, jak powstaje informacja?

Entropia termodynamiczna mierzy stopień nieuporządkowania systemu fizycznego. Zgodnie z Drugim Prawem Termodynamiki, każdy zamknięty system naturalnie zmierza ku stanowi maksymalnej entropii – stanowi równowagi, w którym jego elementy są całkowicie rozproszone i nieskorelowane. Oznacza to, że każdy możliwy stan systemu staje się równie prawdopodobny, choć prawdopodobieństwo pojawienia się konkretnego stanu pozostaje astronomicznie małe. Im większy stopień nieskorelowania między elementami, tym mniej ograniczeń działa w systemie, a więc każdy jego składnik zyskuje więcej swobody. Jednakże, kiedy obserwujemy powstawanie korelacji lokalnych – czyli sytuacji, w których elementy zaczynają się porządkować – mamy do czynienia z zaburzeniem tego procesu. Coś zewnętrznego wpływa na system, wprowadzając ograniczenia, które modyfikują jego probabilistyczny rozkład stanów.

To zjawisko, w którym układ przyjmuje stan spontanicznie nieprawdopodobny, czyli odbiegający od oczekiwanej tendencji do chaosu, stanowi naturalną przesłankę dla istnienia informacji. W tym sensie informacja nie jest czymś niematerialnym – jest ugruntowana fizycznie, ponieważ jej obecność wynika z naruszenia naturalnej trajektorii entropii. Entropia informacyjna, według teorii Shannona, opisuje stopień niepewności sygnału. Im więcej możliwych stanów może przyjąć sygnał, tym więcej informacji potencjalnie zawiera. Jeśli jednak niepewność zostaje zredukowana – czyli jeżeli któryś ze stanów staje się bardziej prawdopodobny niż inne – oznacza to, że na system działa zewnętrzne ograniczenie. A to z kolei sprawia, że sygnał zaczyna nieść korelacyjną informację o czymś zewnętrznym wobec systemu.

Sygnały nie są zatem nosicielami informacji z powodu ich wewnętrznych cech. Ich znaczenie i referencyjność są zakorzenione w ich fizycznych właściwościach oraz w oddziaływaniach z otoczeniem. Sygnał staje się informacyjny dopiero wówczas, gdy jego fizyczna forma zostaje zmodyfikowana przez zewnętrzne zdarzenie, które nadaje mu strukturalne ograniczenie. Analiza Shannona, w której informacja jest ilościową redukcją niepewności, pokrywa się z analizą entropii Boltzmanna – każda spontaniczna redukcja entropii jest dowodem na istnienie wpływu zewnętrznego. Gdy sygnał staje się mniej niepewny, niesie więcej informacji – ale tylko dlatego, że został uformowany przez coś spoza układu.

Rozważmy przykład detektora metali. Gdy urządzenie jest włączone, w jego cewce płynie stały prąd, tworząc uporządkowane pole elektromagnetyczne. To pole jest w stanie niskiej entropii – stabilne, przewidywalne, strukturalnie ograniczone. Jednak kontakt z przewodzącym obiektem zakłóca przepływ prądu, deformując pole i wprowadzając nowe możliwe stany – zwiększając entropię systemu. Wówczas sygnał zawiera informację o zewnętrznym przedmiocie, który zaburzył jego naturalny stan. Zmiana fizycznego nośnika sygnału staje się wskaźnikiem obecności czegoś spoza systemu. System informacyjny nie funkcjonuje więc jako zamknięty obiekt, lecz jako pole fizycznych możliwości, które są stale konfigurowane przez kontakt ze światem.

Entropia informacyjna jest zatem ograniczona przez entropię termodynamiczną. Każde medium sygnałowe, będąc osadzone w rzeczywistości fizycznej, podlega prawom termodynamiki – w tym naturalnej tendencji do wzrostu entropii. Zwiększająca się entropia degraduje kanały transmisji informacji i ogranicza zdolność systemu do rozróżniania stanów. To znaczy, że w dłuższej perspektywie fizyczne nośniki informacji stają się mniej niezawodne, a ich zdolność do reprezentacji maleje.

Reprezentacja, rozumiana jako odniesienie jednego stanu fizycznego do innego – czyli systemu sygnałowego do zewnętrznego zjawiska – musi być ugruntowana w fizycznym świecie. Korelacja statystyczna pomiędzy dwoma zdarzeniami staje się podstawą reprezentacji tylko wtedy, gdy jedno z tych zdarzeń (sygnał) zostaje ukształtowane przez działanie drugiego (referenta). W ten sposób fizyczna dynamika nie tylko umożliwia przekazywanie informacji, lecz staje się podstawą jej istnienia.

To prowadzi do ogólniejszego wniosku: system, niezależnie od tego, czy znajduje się blisko czy daleko od równowagi termodynamicznej, może pełnić funkcję medium sygnałowego. Jego możliwe stany stają się potencjalnymi sygnałami, a zewnętrzne zdarzenia, które wykonują „pracę” na systemie, stają się odniesieniami. Fizyczna interakcja nie jest tylko tłem dla procesu informacyjnego – jest jego fundamentem.

Dla czytelnika kluczowe jest zrozumienie, że informacja nie istnieje niezależnie od materii. Informacja to nie abstrakcyjny byt, lecz konsekwencja fizycznego ograniczenia możliwych stanów układu przez coś zewnętrznego. W ten sposób informacja zyskuje nie tylko wartość obliczeniową, ale i ontologiczną. Reprezentacja jest możliwa tylko wtedy, gdy istnieje konkretna fizyczna relacja przyczynowa między sygnałem a jego referentem, a zatem cały proces poznawczy – zarówno biologiczny, jak i technologiczny – jest nieusuwalnie osadzony w prawach fizyki i dynamice entropii.

Czy język naprawdę odwzorowuje rzeczywistość? Złożoność funkcji semantycznego mapowania

Zdanie „Immanuel Kant był niemieckim filozofem” wydaje się prostą, opisową reprezentacją stanu świata. Składają się na nie trzy zmienne: imię własne „Immanuel Kant”, przymiotnik „niemiecki” i orzeczenie „filozof”. Każdy z tych składników sugeruje odniesienie do pewnego aspektu rzeczywistości. Jednak ta pozorna jednoznaczność jest myląca. Funkcja semantycznego odwzorowania nie polega na prostej korelacji jeden do jednego pomiędzy językiem a światem. Składniki zdania nie odwołują się samodzielnie do swoich odpowiedników w rzeczywistości, o ile nie są osadzone w strukturze zdaniowej.

Różne typy reprezentacji językowej pełnią odmienne funkcje. Reprezentacje deskryptywne mają za zadanie odpowiadać rzeczywistości – ich producent stara się odzwierciedlić istniejący stan rzeczy. Z kolei reprezentacje dyrektywne, jak akty mowy typu „Uwaga!” czy „Zamknij drzwi!”, wymagają od odbiorcy działania, by świat dostosować do treści znaku. W tym przypadku to nie producent, lecz konsument jest odpowiedzialny za wytworzenie odwzorowanego świata. Zatem zadaniem filozofii języka staje się identyfikacja konwencjonalnych funkcji różnych form językowych oraz ich związków z odpowiadającymi im funkcjami odwzorowującymi.

Taka teoria funkcji semantycznego odwzorowania, jak proponowana przez Millikan, ma tę zaletę, że obejmuje cały zakres znaków intencjonalnych – od sygnałów subpersonalnych, przez sygnały zwierzęce, aż po ludzką mowę. Sprawdza się przy opisie zdań indeksalnych i opisów określonych. Jednak problematyczne staje się jej zastosowanie do struktur językowych nieposiadających bezpośrednich desygnatów, takich jak deskrypcje nieokreślone, ogólne, abstrakcyjne oraz fikcyjne.

Millikan argumentuje, że deskrypcje nieokreślone – na przykład „Jakiś filozof napisał wielką książkę filozoficzną zatytułowaną Krytyka czystego rozumu” – nie mają na celu wskazania konkretnej osoby, lecz odwzorowują przynajmniej jeden egzemplarz danego rodzaju w kontekście całego zdania. To przesuwa funkcję deskrypcji ku odwzorowaniu dyspozycji lub rodzajów, a nie konkretnych jednostek. Podobnie zdania ogólne i abstrakcyjne, jak „Zwierzęta z nerkami mają też serca” czy „Suma kątów w trójkącie wynosi 180 stopni”, mają mapować nie na konkretne przypadki, lecz na naturalne regularności.

W przeciwieństwie do metafizyki Meinonga, który przyznaje bycie fikcyjnym jednostkom, Millikan opowiada się za teorią udawania – zdania fikcyjne przedstawiają zdarzenia, które nie istnieją, ale są komunikowane w trybie „udawanym”. Zakłada to jednak zdolność do interpretacji kontrfaktyczności – umiejętność wyobrażania sobie, że coś jest prawdziwe, choć nie jest. Tego typu reprezentacje wymagają zaawansowanej kompetencji poznawczej.

Millikanowska biosemantyka zakłada ciągłość między różnymi typami znaków, ale nie wyjaśnia, skąd biorą się jakościowe różnice między nimi. Przykładowo, rozróżniając między sygnałami zwierzęcymi a językiem, nie podaje zasadniczego wyjaśnienia tej granicy. Historia o chłopcu, który wołał „Wilk!”, pokazuje, że powtarzanie komunikatu bez pokrycia prowadzi do jego pragmatycznego wyczerpania – traci on swoją indeksalną siłę, choć znaczenie semantyczne pozostaje. Podobnie u psa Pawłowa: po zaprzestaniu łączenia dźwięku dzwonka z jedzeniem, pies przestaje interpretować sygnał jako zapowiedź pokarmu.

Naturalistyczna teoria znaczenia nie może ograniczać się do wyjaśnienia ciągłości – musi także objąć pęknięcia i zerwania. Millikan twierdzi, że nie istnieje fundamentalna granica między semantyką a pragmatyką, jednak rzeczywista praktyka językowa pokazuje napięcie między znaczeniem publicznym a jego jednostkowym użyciem. To, jak jednostka używa znaku intencjonalnego w konkretnym kontekście, staje się kluczowym problemem.

Millikan wprowadza pojęcia uniceptu i unitrackera, by uchwycić indywidualne sposoby identyfikowania stanów rzeczy, ale nadal nie rozwiązuje problemu źródła napięcia między ustalonymi konwencjami językowymi a ich aktualnym użyciem. Konwencjonalne znaczenie form językowych opiera się na dyspozycjach zakorzenionych w przeszłości, jednak język operuje zawsze w teraźniejszości. Historia ewolucyjna nie nadaje znakom jednoznacznych funkcji, a jedynie wyznacza granice ich możliwego użycia.

W tle tych trudności kryje się głęboki błąd – tzw. błąd prostego odwzorowania lub błąd kodu. Zakłada on, że język funkcjonuje jako kod, gdzie istnieje jednoznaczna relacja między zestawami znaków a ich znaczeniami. To zbyt uproszczony obraz, który ignoruje złożoność semiotycznej infrastruktury. Odniesienie symboliczne w języku opiera się hierarchicznie na bardziej podstawowych formach odniesienia. Gdy zrozumie się tę strukturę, napięcie między publicznym a prywatnym

Dlaczego bitwy morskie w czasie wojny z Macedonią miały kluczowe znaczenie dla Aten?
Jak zbudować autorytet, który przynosi realny sukces: Zasady efektywnego marketingu autorytetu
Jak blockchain i federacyjne uczenie się zmieniają systemy rekomendacji i ochronę danych
Meningioma: Klasyfikacja, zachowanie regionalne, historia życia oraz wyniki po leczeniu stereotaktyczną radioterapią i zabiegach chirurgicznych
Jak Sieci Neuronowe i Głębokie Uczenie Rewolucjonizują Sektory Zawodowe?