Como a Teoria da Informação Natural Explica os Signos e Seu Significado

A teoria da informação natural de Millikan apresenta uma abordagem robusta sobre como os signos naturais, ou infosigns, podem servir como indicadores para organismos, refletindo uma relação informacional enraizada no contexto local. Diferente das abordagens de Stampe e Dretske, que discutem a correlação entre eventos de maneira mais rígida e contextual, Millikan argumenta que uma correlação estatística é suficiente para estabelecer uma relação informacional natural. Para que um evento A seja um infosign de outro evento B, a correlação entre A e B precisa ser recorrente e fundamentada por uma razão específica, dentro de um domínio local.

A ideia central é que as correlações não precisam ser perfeitas ou absolutas, mas devem ser persistentes e não acidentais, indicando uma dependência entre os eventos na natureza. Ou seja, um evento pode ser considerado um infosign desde que essa correlação estatística exista e seja relevante para um determinado domínio local. Este entendimento permite que a teoria de Millikan se afaste das limitações de teorias como a de Dretske, que não levam em conta as condições de canal ou o contexto local das correlações.

Millikan também aborda como a informação natural pode ser incorporada em múltiplos níveis, no conceito de "infosign de infosign". Ou seja, signos podem ser compostos por outros signos que, por sua vez, carregam sua própria informação natural. Esse empilhamento de signos, que depende de funções semânticas encadeadas, é o que permite que a informação natural seja transmitida de forma contínua e escalável.

A relação entre signos e o mundo real também é abordada por Shea, que amplia a teoria de Millikan ao introduzir a noção de "informação correlacional explorável". Shea argumenta que, para que o conteúdo representacional de um signo seja compreendido, é necessário considerar a organização interna do sistema que explora relações entre estados internos e o mundo. Ele introduz ainda o conceito de "função-tarefa", explicando que uma função de saída de um sistema é uma função robusta e estabilizada, que resulta de interações dinâmicas de aprendizado ou evolução. Esse desenvolvimento teórico de Shea é uma extensão do trabalho de Millikan, destacando a importância da função e da organização para entender como os signos podem representar a realidade.

Apesar de sua força explicativa, a teoria de Millikan enfrenta desafios significativos. Um deles é a possibilidade de que qualquer evento possa se correlacionar com qualquer outro, dependendo da classe de referência utilizada. Isso cria o paradoxo de que um infosign poderia teoricamente ser sobre qualquer coisa, o que pode diluir seu conteúdo semântico. Além disso, a noção de "embutimento" de signos, que pode ser contínuo, levanta a questão de como determinar a profundidade e os limites dessas correlações. Quando os signos se tornam infinitos, surge o problema de como definir seu conteúdo de forma não ambígua.

Além disso, a conexão entre signos naturais e intencionais sugere que, embora os signos naturais possam ser universais e não falaciosos, os signos intencionais possuem uma qualidade normativa, ancorada em convenções evolutivas ou culturais, o que agrega uma camada de complexidade à sua interpretação.

Como a Informação é Físico: A Relação Entre Entropia e Trabalho Externo no Processamento de Dados

O conceito de que "informação é física" pode ser explorado mais profundamente através da análise das mudanças de entropia, tanto de Shannon quanto de Boltzmann. A entropia de Shannon, por exemplo, mede a incerteza de uma mensagem recebida, ou seja, a redução da incerteza do sinal, enquanto a entropia de Boltzmann, ligada à termodinâmica, reflete a variedade estatística dos estados físicos possíveis de um sistema. Embora as duas entropias não sejam equivalentes, é importante notar que qualquer alteração na entropia de Shannon de um meio de sinal também implica uma mudança na entropia de Boltzmann desse meio, mas nem sempre o contrário é verdadeiro. A entropia de Shannon geralmente representa apenas um subconjunto restrito das possíveis variações físicas de um meio.

Quando um sistema físico recebe uma mensagem, o processo de redução da entropia de Shannon reflete uma diminuição da incerteza sobre o estado do sistema. No entanto, isso exige que o meio de informação (como um sinal ou um sistema de comunicação) passe por um trabalho físico. Esse trabalho deve ser fornecido por uma fonte externa, visto que a redução da entropia de Boltzmann de um meio passivo exige uma intervenção externa. A mudança na entropia de Shannon, portanto, não é apenas uma transformação abstracta de dados, mas um reflexo direto de um trabalho físico que impõe restrições ao sistema.

Por exemplo, em um sistema passivo, a diminuição da entropia de Boltzmann é exibida como uma restrição aos possíveis estados ou trajetórias dinâmicas do sistema. Essa restrição é uma consequência do trabalho físico que foi necessário para movê-lo para um estado de menor entropia, conforme determinado pela segunda lei da termodinâmica. A produção dessa restrição física implica um esforço ativo para diminuir a entropia, evidenciando a relação entre a informação e a energia envolvida no processo.

Esse conceito é ainda mais relevante quando consideramos meios dinâmicos e sistemas longe do equilíbrio, como os organismos vivos ou sistemas tecnológicos avançados. Em tais sistemas, o trabalho físico necessário para manter o sistema em um estado de baixa entropia não é apenas momentâneo, mas contínuo. Portanto, a capacidade de um sistema de manter a baixa entropia (ou de permanecer longe do equilíbrio termodinâmico) é um indicativo da quantidade de trabalho físico que está sendo aplicado para preservar esse estado.

Num sistema dinâmico e longe do equilíbrio, a interação com um fator externo pode causar um aumento na entropia de Shannon, indicando uma perturbação no trabalho que mantém o sistema em um estado de baixa entropia. Por exemplo, a intervenção de um fator passivo externo, como uma mudança ambiental, pode perturbar a estabilidade do sistema e causar um aumento na entropia do sistema, o que "representa" a interação com o fator externo.

Em suma, a informação em um sistema físico não é apenas uma abstração numérica ou matemática, mas uma manifestação concreta das condições físicas que envolvem o sistema. Cada mudança na entropia do sistema, cada modificação do estado do meio de informação, reflete um processo físico profundo, no qual o trabalho externo tem um papel central. A capacidade de um sistema de representar, processar e transmitir informação depende diretamente das interações físicas que alteram seu estado e a forma como ele se adapta a essas mudanças. A compreensão dessa dinâmica física é crucial para entender como os sistemas, sejam biológicos, tecnológicos ou sociais, mantêm a ordem e processam a informação.

Qual é a natureza do Signo segundo Peirce e sua relação com a semiótica biológica?

Peirce detalha a sua teoria do signo com quatro condições essenciais, como sintetizado por Liszka (1996): (1) A condição representativa, que afirma que todos os signos são dirigidos a objetos, ou pelo menos pretendem ser; (2) A condição apresentativa, que requer que o signo represente ou se correlacione com o objeto em algum aspecto ou capacidade; (3) A condição interpretativa, onde o signo deve determinar, de forma potencial ou efetiva, um interpretante — compreendido como um signo que traduz ou desenvolve os signos originais; (4) A condição triádica, que sustenta que a relação entre signo, objeto e interpretante deve ser triádica, formando uma inter-relação irredutível onde cada componente obtém seu significado a partir dos outros.

Essa ideia ressoa com a perspectiva de Millikan sobre sinais intencionais, embora ela recorra à convenção cooperativa para explicar o aspecto normativo da intencionalidade, enquanto Peirce enfoca a interpretação. Em Peirce, não existem "signos no estado selvagem", todos os signos envolvem um processo interpretativo. Essa distinção é central para a compreensão da semiótica peirceana: ela oferece uma explicação dinâmica e interativa dos processos de significação.

A semiótica biológica, um campo recente, expande a teoria peirceana ao sugerir que a significação é uma característica essencial dos fenômenos biológicos. Para entender a vida, precisamos compreender os processos de produção de significados nos sistemas biológicos. Esses processos são formas de transmissão de informações, que podem ser entendidas como semiose, ou o processo de signos. A noção de "informação" em Peirce é compreendida como a comunicação de forma, ou hábitos, de um objeto para um interpretante através de um signo, que, por sua vez, restringe o comportamento do interpretante. Em outras palavras, um signo serve como meio para comunicar uma forma, que é um poder, uma possibilidade que pode se realizar sob certas condições, sem se reduzir a um objeto existente.

Essa perspectiva revive o significado etimológico da palavra "informação", como ação de trazer forma ao material. Ela também explica a relação unidirecional entre objeto, signo e interpretante, onde o objeto determina o signo, que por sua vez determina o interpretante, e não o contrário. Em termos de teoria da informação, as questões centrais tornam-se: O que é forma? Onde a forma existe na natureza? E como a forma adquire significado dentro da semiótica? Essas questões são cruciais para compreender a informação biológica.

Por fim, é necessário entender como uma forma pode se referir a outra. Em vez de ver a relação referencial de "sobre" como algo monótono, Peirce classifica três tipos de signos: ícone, índice e símbolo. O ícone correlaciona-se com seu objeto por semelhança; o índice por contiguidade, causal ou espacial-temporal; e o símbolo por uma relação convencional e habitual. Além disso, esses tipos de signos são hierarquicamente organizados, sendo o símbolo fundamentado no índice, que por sua vez se baseia no ícone. Essa classificação oferece uma nova perspectiva para problemas clássicos da filosofia linguística, como a questão do sentido e da referência, o problema da ficção/misrepresentação e o problema da fundamentação do símbolo.

Embora a semiótica peirceana seja uma teoria sofisticada da intencionalidade, muitos filósofos negligenciam sua importância. A explicação da normatividade da intencionalidade, com base na interpretação, pode ser vista como uma forma de adiar a verdadeira questão. Além disso, a teoria peirceana deixa em aberto a explicação das competências interpretativas e da naturalização da interpretação, o que limita sua aplicação a explicações naturalistas sobre o significado. Portanto, há a necessidade de uma teoria que integre a semiótica com a naturalização da intencionalidade e a interpretação.

A Relação de Informação e o Desafio da Teoria de Dretske: Uma Abordagem Filosófica e Semântica

Um dos principais pontos críticos de sua teoria é a divergência entre a informação embutida em um estado de coisas e a informação percebida por um receptor específico. Essa distinção não é clara na teoria de Dretske, o que acaba sugerindo implicitamente a existência de dois tipos de informação, ainda que ele não faça essa separação de maneira explícita. Ao mesmo tempo, a relação de hierarquias de conteúdo informacional, tal como proposta, pode ser paradoxal, como no caso das inferências dedutivas. Quando um teorema, como o Último Teorema de Fermat, é provado, ainda que sua verdade estivesse implícita no sistema dos números naturais, a demonstração de Andrew Wiles em 1994 forneceu uma nova informação valiosa. Isso sugere que a simples estrutura lógica de um enunciado não é suficiente para capturar toda a riqueza informacional que ele pode conter, sendo necessária a análise do contexto em que a informação é extraída.

Esse tipo de paradoxo aparece quando se considera que qualquer evento ou frase poderia conter uma quantidade infinita de informações, já que uma simples afirmação como "Lucky é um cachorro" implica uma infinidade de outras afirmações ("Lucky não é um gato", "Lucky não é uma vaca", "Lucky não é uma árvore" etc.). Se cada sentença contiver um número infinito de implicações, isso gera um dilema filosófico: como podemos medir a informação de forma objetiva sem cair em uma infinidade paradoxal de possibilidades?

Porém, a teoria de Floridi também enfrenta desafios significativos. Um dos principais problemas é a tensão interna entre a concepção de que a informação é verdadeira por natureza e a possibilidade de que uma mensagem falsa ainda contenha algum tipo de informação. Esse dilema surge porque, segundo Floridi, mesmo mensagens falsas podem carregar algum grau de erro informacional, mas a teoria tende a contradizer o princípio de que a informação deve ser essencialmente verdadeira. Essa questão foi amplamente debatida, sendo apelidada de "Tese da Veracidade", que levanta dúvidas sobre a coerência da teoria floridiana.

Além disso, a teoria de Floridi se afasta da fórmula original de Shannon sobre a quantidade de informação, que depende da comparação entre sinais possíveis. Para Floridi, a quantidade de conteúdo informacional é independente da comparação com outras mensagens possíveis, o que a torna desconectada de aspectos fundamentais da teoria da informação e da prática científica. Isso é considerado uma falha significativa, pois limita a capacidade de sua teoria de lidar com processos cognitivos e a forma como o cérebro humano processa a informação, independentemente de ela ser verdadeira ou falsa.

A medida da informação, portanto, não pode ser desvinculada do contexto mais amplo em que os sinais são trocados. A forma como um receptor lida com os sinais, sua capacidade de extrair a informação a partir de seu próprio conhecimento de fundo, e o tipo de inferências que pode fazer, são fatores que não podem ser ignorados ao se considerar o verdadeiro valor informacional de um sinal.

Como as Teorias da Informação Explicam o Significado e a Representação

A ideia de que as representações possuem uma natureza normativa tem sido um tema central nas teorias da semântica. Embora as relações causais possam fornecer um significado natural, elas em si mesmas não possuem aspecto normativo; não podem ser precisas ou imprecisas, corretas ou incorretas. É por meio da interpretação e da intenção do falante que um determinado estado de coisas é identificado como aquele que causaria a produção de uma representação, supondo que determinadas condições causais governem esse processo. Segundo Stampe, “saber que R representa O como sendo F é saber que, se R for produzido sob condições de fidelidade, então seria o caso de que o fato de O ser F explicaria (etc.) a ocorrência de R” (Stampe, 1977, p. 50). Isso significa que, dadas as condições de fidelidade sob as quais um estado de coisas causa a produção de outro (como uma representação), espera-se que a representação transmita informações sobre o estado original das coisas.

Em terceiro lugar, as relações causais são rígidas demais para explicarem muitas formas de representação. Como discutido na crítica à teoria de Dretske, as correlações estatísticas parecem ser suficientes para estabelecer relações representacionais. Além disso, muitas representações convencionais não são determinadas por relações causais. Uma representação pode não ter nenhuma conexão física com o objeto que ela representa. Na ficção, os objetos representados podem não existir fisicamente.

Embora filósofos posteriores tenham abandonado as relações causais como explicação do significado natural, eles mantiveram a ideia da função como uma explicação para o aspecto normativo do significado não natural e buscaram alternativas para explicar o conceito de função. Um novo candidato para o significado natural que os filósofos adotaram foi a informação. Para explicar a normatividade da representação, eles apelam para as funções biológicas. Essas duas linhas de raciocínio formam um conjunto de teorias conhecido como teleosemantics. Nesse contexto, para fornecer uma teoria naturalista da intencionalidade, do significado ou da representação, os filósofos devem enfrentar duas questões principais: (1) Explicar o que é informação natural e (2) explicar como a normatividade da representação emerge da informação natural. Especificamente, eles precisam abordar questões como: Que tipo de relações podem contar como informação natural? Uma relação informacional precisa ser mantida por algum motivo? Nem toda informação natural é usada como significado não natural ou representação; como isso é determinado? Este problema é conhecido como o problema da determinação de conteúdo. Além disso, como a normatividade pode surgir independentemente da intenção e interpretação individuais? Isso é conhecido como o problema da má representação.

A formulação da informação natural de Dretske baseada em regularidades nomológicas é forte demais para ser aplicável universalmente, e nenhuma lei natural trata especificamente dos indivíduos. Além disso, a informação natural de Dretske é livre de contexto, negligenciando as condições de canal que também são cruciais para que um sinal carregue informações de forma eficaz. Isso cria um problema: como devemos definir o contexto em que a informação natural está situada? Millikan (2004, p. 37–38; 2017, p. 143–144) chama isso de problema da classe de referência. Enquanto Dretske apela ao desenvolvimento do indivíduo como a fonte da normatividade da representação, assim como Stampe, uma explicação adicional é necessária para esclarecer como a normatividade emerge desse desenvolvimento.