Como a Informação se Relaciona com o Mundo Físico?

A informação está em toda parte, imersa na natureza e no universo. Exemplos como a radiação de uma explosão de raios gama detectada pelo Fermi Gamma-ray Space Telescope, as camadas rochosas de uma região que podem conter fósseis, ou a estrutura helicoidal do DNA que codifica informações genéticas, todos sugerem que a informação é um tipo natural, universal e intrínseco à realidade. O modo como a informação reflete aspectos do mundo, seja na biologia, na física, ou em sistemas simbólicos, tem sido uma área fundamental de investigação.

Este fenômeno de "ser sobre algo" (ou intencionalidade) é particularmente intrigante, pois a relação entre os símbolos (palavras, pensamentos, imagens) e seus referidos (objetos no mundo físico) não é imediata ou óbvia. Assim, surge a questão central: como a mente consegue fazer essa ponte entre o físico e o semântico? Ou, como disse Searle, “Como podemos passar da física para a semântica?” O desafio é entender como algo material, como a atividade neural ou a comunicação simbólica, pode adquirir um significado que se refere ao mundo de maneira precisa, sem se reduzir a uma mera representação física ou simbólica.

A teoria da informação de Shannon e a teoria algorítmica de Kolmogorov forneceram marcos importantes no entendimento da informação. Estas teorias matemáticas caracterizam a informação em termos formais, permitindo que ela seja quantificada e modelada, desde a comunicação de dados até a biologia molecular. No entanto, essas abordagens não resolvem totalmente o problema da intencionalidade, que ainda precisa ser explicado de uma forma que conecte o mundo físico com os significados que emergem da mente humana e dos sistemas simbólicos.

As redes neurais e a inteligência artificial generativa também entraram nesse debate ao demonstrar o poder dos modelos de linguagem. Sistemas como o ChatGPT, por exemplo, podem gerar respostas coerentes e estruturadas a partir de grandes quantidades de dados, mas esses sistemas ainda carecem de uma verdadeira compreensão do mundo. Eles operam com regularidades universais na relação entre símbolos e seus padrões, mas não têm uma conexão direta com o mundo real. Embora as saídas geradas por IA sejam impressionantes e muitas vezes convincente, elas não possuem a capacidade de interpretar o significado das referências simbólicas, o que gera o que é chamado de "problema de modelagem do mundo". Esses sistemas não sabem realmente sobre o que estão falando, embora possam produzir textos que aparentam ter um significado.

Isso levanta questões sobre o papel dos símbolos na constituição do conhecimento e sobre a diferença entre a forma e o conteúdo da informação. A verdadeira compreensão de como a mente e a linguagem funcionam em relação à realidade não pode ser reduzida a um simples processo algorítmico ou simbólico, como demonstrado pela limitação das inteligências artificiais atuais. Para que a informação tenha um verdadeiro “fundamento”, é necessário que ela esteja ancorada no mundo físico e que seus significados sejam interpretados de forma que reflitam as realidades que eles representam.

Ao considerar essa discussão sobre a natureza da informação e a intencionalidade, é importante destacar a necessidade de aprofundar a pesquisa no campo das ciências cognitivas, semiótica, e filosofia da mente. A questão central não é apenas como representamos o mundo, mas como estabelecemos uma conexão entre os símbolos que usamos e o mundo físico que tentamos descrever. O estudo dessas relações pode proporcionar uma compreensão mais profunda de como a mente humana constrói o significado, tanto em níveis simbólicos quanto nos processos mais elementares da natureza.

Qual é o papel da seleção natural na interpretação dos sinais?

Em termos semióticos peirceanos, os autôgenos reparados e descendentes são interpretantes. Contudo, alguns poderiam argumentar que, embora o autôgeno sensível reabra sua contenção ao aumentar a vinculação ao substrato e inicie a replicação quando há substratos abundantes, a presença desses substratos e sua contribuição para a autogênese podem ser acidentais ou idiossincráticas. Por isso, é difícil afirmar que a função do ponto de ligação seja representar a adequação geral do ambiente. A teleosemântica recorre à história evolutiva, através da seleção natural, para explicar o aspecto estabilizador da normatividade da representação. Porém, como argumentado, uma representação, enquanto função estabilizadora, refere-se ao passado de acordo com o relato etiológico da função, enquanto um sistema vivo utiliza a representação para lidar com as condições presentes.

A explicação evolutiva pela seleção natural oferece uma visão negativa, que sugere que a evolução não determina ou produz uma função, como propõe a teoria do efeito selecionado. Em vez disso, ela impõe restrições que moldam a maneira como uma função é executada. O mecanismo básico da seleção natural inclui variação natural, reprodução diferencial e herança. Em resumo, há variantes nos traços biológicos entre os membros de uma população, essas variantes têm sucessos reprodutivos diferenciados (fitness) e são passíveis de herança. Com esses três fatores, a evolução se dá. Uma variante com maior fitness prevalecerá na população, enquanto aquelas com fitness inferior serão gradualmente eliminadas. A seleção natural é um mecanismo passivo, que não gera novidade, mas apenas elimina variantes que não se adaptam ao ambiente. O que permanece na população é o resultado da eliminação de outras variantes. Em outras palavras, a seleção natural trabalha de maneira negativa, aumentando a probabilidade de sobrevivência e reprodução de variantes que passam pelas restrições, enquanto elimina as possibilidades para variantes que não se adequam.

Uma vantagem da visão negativa sobre a evolução é que ela a vê como um processo aberto. Se as propriedades de um traço não são restritas por fatores existentes, ele pode ser herdado por seus descendentes. Um traço geralmente possui várias propriedades. Algumas dessas propriedades podem melhorar o fitness sob certas condições, enquanto outras o fazem sob diferentes condições. Por exemplo, as penas das aves, que inicialmente evoluíram para o calor, podem, mais tarde, servir à função do voo. Esses fenômenos são chamados de exaptação e pré-adaptação pelos biólogos. Em resumo, a visão negativa sobre a evolução explica a tensão entre os aspectos estabilizadores e abertos de uma função biológica.

Esta abordagem semiótica naturalista da representação sugere que, para entender a representação, devemos explicar o sistema interpretativo — um sistema vivo que realiza interpretações — e a evolução, que molda as restrições sobre os sinais. A evolução não seleciona características específicas, mas restringe as possibilidades que podem ser herdadas, fornecendo o alicerce para os interpretantes finais. A relação entre esses interpretantes deve ser compreendida não como uma simples causalidade, mas como uma interação contínua e dinâmica moldada pela história evolutiva.

Como a Linguagem Reflete o Mundo: A Teoria da Representação Semântica de Millikan

A frase simples "Immanuel Kant era um filósofo alemão" reflete a realidade de uma forma que, à primeira vista, parece direta. Através dessa frase, podemos identificar três variáveis: o nome próprio "Immanuel Kant", o adjetivo "alemão" e o predicado "filósofo". Cada uma dessas variáveis parece corresponder a um aspecto específico da realidade. No entanto, a semelhança com o mundo real é mais complexa do que essa simples correspondência sugere. Na realidade, as funções de mapeamento semântico entre as palavras e o mundo são mais complicadas do que um simples vínculo direto.

Em vez de ser uma correspondência unívoca entre palavras e objetos no mundo, a teoria semântica de Millikan sugere que as representações linguísticas podem ser de dois tipos principais: representações descritivas e representações diretivas. As primeiras, como a frase sobre Kant, têm a função de descrever o mundo de forma objetiva. O produtor da mensagem é responsável por fazer com que a frase corresponda ao mundo, com o objetivo de representar o que é ou foi uma realidade. Por outro lado, as representações diretivas, como o comando "Atenção, por favor!", buscam provocar uma ação do ouvinte, sendo o receptor a parte responsável por agir para fazer o mundo corresponder à mensagem.

No entanto, a teoria de Millikan, embora sólida ao explicar representações que têm um referente claro, encontra dificuldades ao lidar com sentenças que não possuem um referente direto, como descrições indefinidas, descrições gerais ou até mesmo ficções. Por exemplo, quando se diz "Um filósofo escreveu um grande livro filosófico chamado Crítica da Razão Pura", não estamos nos referindo a uma pessoa específica, mas a um conceito mais geral. Para Millikan, as descrições indefinidas não se referem a indivíduos específicos, mas sim a disposições ou tipos de seres que podem ou não existir no mundo.

Millikan propõe que descrições gerais e abstratas, como "Animais com rins também têm corações" ou "A soma dos ângulos de um triângulo é 180 graus", também não se referem a entidades concretas, mas a disposições e tipos que são encontrados na natureza. Já as representações ficcionais, segundo a autora, são entendidas dentro de uma teoria do fingimento. Quando se faz uma afirmação fictícia, como "Dragões existem", não estamos tratando de um ser real, mas apenas nos permitindo "fingir" que ele existe, como uma forma de construir uma realidade imaginária.

Além disso, embora Millikan argumente que não há uma distinção entre semântica e pragmática, existe uma tensão entre o significado público e convencional das palavras e sua utilização prática individual. Cada indivíduo pode utilizar uma forma convencional de linguagem de maneira única, o que coloca em questão o papel do contexto na interpretação dos sinais. Essa questão é central para entender como a linguagem funciona na prática e como indivíduos e comunidades conseguem compartilhar significados comuns.

A teoria semântica de Millikan também se depara com a questão da continuidade entre os diferentes tipos de sinais. Embora ela proponha que existam semelhanças entre os sinais naturais e os sinais linguísticos, a verdadeira natureza dessas continuidades e descontinuidades precisa ser melhor compreendida. Um exemplo disso é o treinamento de um cão de Pavlov: o som de uma campainha, inicialmente neutro, passa a ser associado ao alimento. No entanto, se o som da campainha deixar de ser associado ao alimento, ele perde rapidamente seu poder referencial. A teoria precisa ser capaz de explicar essas descontinuidades no uso e na interpretação dos sinais.

Outro ponto importante é a crítica ao que é chamado de "falácia da correspondência simples", ou a "falácia do código". Segundo essa falácia, a linguagem seria uma espécie de código determinado por um mapeamento direto entre sinais e significados. Isso é problemático porque simplifica demais a complexidade dos processos semióticos. A referência simbólica na linguagem depende hierarquicamente de tipos mais básicos de referência, e o entendimento da infraestrutura semiótica subjacente pode ajudar a resolver a tensão entre o significado público e a utilização prática individual da linguagem.

Portanto, a compreensão da semântica não pode se basear em uma correspondência simples e direta entre palavras e objetos. A linguagem deve ser vista como uma rede complexa de representações e interpretações, em que o significado não é apenas determinado pelo produtor da mensagem, mas também depende da capacidade do receptor em interpretá-la dentro de um contexto específico. Isso implica que a teoria semântica precisa considerar as formas mais sutis de como as palavras se relacionam com o mundo e como as diferentes situações de uso modificam essa relação.

Como a Teoria Probabilística da Informação Explica o Conteúdo Informacional

Segundo a visão tradicional de Shannon, ao medir a quantidade de informação carregada por um sinal, apenas a alteração nas probabilidades de um estado específico é considerada. Ou seja, ele se concentra na quantidade de incerteza que é reduzida ao observar uma mudança na probabilidade de um estado de ocorrência. Contudo, na teoria do vetor, esse conceito se expande, pois a mudança nas probabilidades de todos os estados possíveis é levada em consideração. Isso implica que o conteúdo informacional de um sinal não se limita a uma medida única de incerteza, mas é composto por múltiplos componentes que refletem as mudanças nas probabilidades de cada estado específico.

A teoria de Scarantino, conhecida como Teoria do "Probabilistic Difference Maker", propõe que um sinal deve ser avaliado em três dimensões: (1) quais estados tiveram suas probabilidades alteradas, (2) quanto essas probabilidades foram alteradas e (3) quais são as novas probabilidades dos estados após o sinal ser recebido. Esse modelo não só alinha-se com nossa intuição sobre o papel da informação, mas também evita paradoxos enfrentados por outras abordagens, como o paradoxo de Bar-Hillel e Carnap, que surge ao se confundir conteúdo informacional com informatividade. A informatividade, nesse contexto, refere-se à quantidade de informação incremental, enquanto o conteúdo informacional envolve o impacto completo de um sinal no estado epistemológico do receptor.

Ademais, essa abordagem lida com outro desafio que afeta teorias tradicionais, o chamado "paradoxo infinito", que ocorre devido ao tratamento incorreto das relações informacionais em função de regularidades nomológicas. Ao contrário de abordagens que dependem de tais regularidades, a Teoria do "Probabilistic Difference Maker" se baseia em correlações e dados de fundo específicos, evitando os problemas lógicos que surgem ao lidar com dados infinitos.

A transição entre significado natural e significado não-natural representa uma tentativa de naturalizar o significado, atribuindo-lhe uma base causal no mundo físico. Ao fazer isso, se busca entender como a informação, como um vetor probabilístico, pode ser o alicerce sobre o qual o significado é construído, o que implica em superar questões fundamentais sobre a natureza da representação e da intencionalidade na comunicação.

Para entender completamente como a informação e seu conteúdo podem ser usados para fundamentar o significado e a verdade, devemos considerar não só as transformações probabilísticas ocasionadas pelos sinais, mas também o papel crucial do contexto e da experiência prévia do receptor. O conteúdo informacional não é apenas sobre mudanças nas probabilidades, mas sobre como essas mudanças são interpretadas e como elas se inserem em um quadro maior de conhecimento e compreensão. Esse processo é essencial para compreender como a informação pode gerar não apenas conhecimento, mas significado e verdade no sentido mais profundo da palavra.