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Una revisión interactiva de, Naturalizando la realización de la relevancia, por Flixion, GPT, 31 de diciembre, 2023.
Parece como si estuvieras mencionando un artículo titulado Naturalizando la realización de la relevancia,
porque la agencia y la cognición no son fundamentalmente computacionales de los autores Johans Jäger, Anna Riedel, Alex Vigedovic, John Berbaeke y Dennis Walls.
¿Cómo puedo ayudarte con esto? ¿Está buscando un resumen, información específica dentro del documento o algo más?
El resumen que proporcionaste es de un artículo que discute las diferencias fundamentales entre las formas en que los organismos entienden el mundo y cómo los algoritmos resuelven problemas.
Los puntos clave del resumen son, diferencian la resolución de problemas, los agentes organísmicos, seres vivos, y los algoritmos abordan la resolución de problemas de manera diferente.
Los organismos no se basan únicamente en reglas lógicas de inferencia. Primero deben determinar qué es relevante en una situación.
Realización de la relevancia, este proceso de determinación de la relevancia es inherente a todos los organismos, desde las bacterias hasta los seres humanos.
Es un componente crítico de la agencia, la cognición y la conciencia, arraigado en la organización única de los seres vivos, caracterizada como autopoética, anticipatoria y adaptativa.
Más allá de la formalización, el artículo argumenta que el proceso de realización de la relevancia no puede ser capturado completamente por métodos algorítmicos, lo que implica que la esencia de la agencia organísmica, la cognición y la conciencia no es computacional, dialéctica evolutiva adaptativa y emergente,
Los autores proponen que la relevancia se realiza a través de un proceso evolutivo adaptativo y emergente.
Este proceso se describe como una dinámica metabólica y ecológica co-constructiva, que conduce a un proceso meliorativo que ayuda a una gente a mantener su control sobre la realidad.
Racionalidad ecológica encarnada
El artículo enfatiza que estar vivo significa dar sentido al mundo de uno a través de una racionalidad ecológica encarnada.
Esta forma de racionalidad es un aspecto fundamental de la vida y distingue a los seres vivos de la materia en arte.
El artículo parece explorar los fundamentos filosóficos y biológicos de la cognición y la conciencia, contrastándolos con los enfoques computacionales para la resolución de problemas y la inteligencia.
La introducción de su artículo profundiza en las diferencias fundamentales entre la forma en que los organismos vivos y los algoritmos interactúan y entienden el mundo.
Estos son los puntos clave.
Organismos en un mundo complejo
Los organismos existen en un mundo mal definido y abierto, que se enfrenta a señales ambientales ambiguas y escasas.
Sus desafíos no están claramente definidos y a menudo se encuentran con situaciones novedosas.
Problema de relevancia
Para que los organismos sobrevivan y evolucionen, necesitan determinar que es relevante en su entorno.
Se trata de un proceso continuo, esencial para adaptarse a su complejo mundo.
Algoritmos en un mundo predefinido
Por el contrario, los algoritmos operan en un mundo pequeño, un entorno predefinido y formalizado.
Sus problemas están bien definidos dentro de este contexto, y no pueden identificar o abordar problemas fuera de sus reglas programadas.
Limitaciones de los algoritmos
Los algoritmos no pueden realmente improvisar o adaptarse a escenarios inesperados.
Están limitados por su naturaleza formal y sólo pueden imitar aspectos de un mundo más complejo.
Racionalidad organística
Las acciones racionales de los organismos no se derivan únicamente de reglas lógicas.
Primero necesitan transformar problemas mal definidos en problemas bien definidos, un proceso que va más allá de la capacidad de los algoritmos.
Realización de la relevancia
Este término describe el proceso por el cual los seres vivos disiernen lo que es significativo en su entorno.
Es una condición necesaria para comprender e interactuar con un mundo complejo.
Organización autorreferencial de la materia viva
La capacidad de darse cuenta de la relevancia y actuar de forma autónoma proviene de la naturaleza única de autoorganización de los sistemas vivos.
Esta dinámica autorreferencial permite a los organismos anticiparse a las consecuencias y actuar con cierto grado de autonomía.
Sistemas vivos versus máquinas
El artículo argumenta que la capacidad de darse cuenta de la relevancia es una distinción clave entre los sistemas vivos y las máquinas, o algoritmos.
Esta capacidad se deriva de la complejidad organizativa de la materia viva.
La introducción prepara el escenario para una exploración más profunda de las diferencias cognitivas y existenciales entre los organismos vivos y los sistemas computacionales,
enfatizando las capacidades adaptativas y anticipatorias únicas de la vida.
Esta sección de su artículo discute el concepto de procesamiento del oponente como un mecanismo clave en la comprensión de la agencia natural, la cognición y la conciencia.
Estos son los puntos principales.
Procesamiento del oponente
Este término se refiere a una dinámica en la que los comportamientos y procesos competitivos y complementarios en los organismos establecen compensaciones y sinergias.
Es una dialéctica generativa que implica una negociación continua entre diferentes dinámicas organísmicas.
Definición de dialéctica
En este contexto, la dialéctica se define como la interacción de dos o más procesos interrelacionados que son recíprocamente constitutivos.
Esto significa que no sólo interactúan, sino que también se apoyan mutuamente a través de la co-construcción.
Interacciones semánticas con el medio ambiente
Los organismos interactúan con su entorno, tanto vivo como no vivo, de maneras que son inherentemente semánticas.
Estas interacciones implican una relación co-creativa entre los objetivos intrínsecos del organismo, su repertorio de acción y las posibilidades que surgen en su entorno.
Núcleo generativo de la agencia natural
Esta dialéctica entrelaza los procesos que forman el núcleo de la agencia natural, que también sustenta la evolución de la cognición y la conciencia.
El documento enfatiza que no hay nada místico en este punto de vista.
Analogía con la dinámica evolutiva
El artículo establece una analogía entre esta dialéctica y la dinámica de una población en evolución, donde diferentes estrategias de supervivencia compiten y conducen a la adaptación a través de la selección natural.
Esto se ve como una dinámica evolutiva adaptativa darwiniana.
Naturaleza no computacional de la agencia, la cognición y la conciencia, la afirmación central es que la dinámica de la realización de la relevancia, que es parte de esta dialéctica, no es un proceso algorítmico.
En consecuencia, los aspectos fundamentales de la agencia natural, la cognición y la conciencia no son de naturaleza computacional.
Por lo tanto, esta sección aboga por una comprensión no computacional de cómo los organismos interactúan con su entorno y le dan sentido, enfatizando la naturaleza compleja,
evolutiva y co-constructiva de estas interacciones.
En esta sección, estás elaborando sobre el concepto de realización de la relevancia y su analogía con la aptitud evolutiva.
Los puntos claves son los siguientes.
Analogía con la aptitud evolutiva
El artículo establece un paralelismo entre los conceptos de relevancia y aptitud.
Ambos dependen del contexto y se refieren a la coincidencia entre un agente y su entorno relevante para la tarea.
Esta analogía sirve como punto de partida para una discusión posterior.
Naturaleza relativa de la idoneidad y la relevancia
Ni la idoneidad ni la relevancia tienen atributos universales.
No hay ningún rasgo que garantice la aptitud física en todos los entornos, ni hay un factor que sea relevante en todas las situaciones.
Su valoración es comparativa y relativa, dependiendo de entornos y situaciones específicas.
Comprensión evolutiva, ecológica y económica
Se propone que la comprensión de la realización de la relevancia sea de naturaleza evolutiva, ecológica y económica.
Implica la interacción de procesos adaptativos que compiten entre sí dentro de un entorno particular, con organismos comprometidos de manera variable con diferentes objetivos.
Procesamiento del oponente en la resolución de problemas
Los organismos participan en el procesamiento del oponente, donde compiten diferentes estrategias, lo que permite la evaluación iterativa del progreso hacia la resolución de un problema o el logro de una meta.
Esto puede implicar cambiar dinámicamente entre estrategias opuestas según sean necesario.
Al identificar los procesos moleculares, celulares, organísmicos, ecológicos y evolutivos relevantes, el concepto de realización de la relevancia se extiende de ser un prerequisito fundamental para la cognición en los animales, particularmente aquellos con sistemas nerviosos, a un prerequisito fundamental que subyace a la agencia natural en todos los organismos vivos.
Advertencia de la analogía
El artículo señala una limitación en la analogía entre relevancia e idoneidad.
La relevancia es una propiedad genuina de un organismo en su entorno, mientras que la aptitud es más bien un concepto abstracto, una proyección de las perspectivas de supervivencia de un organismo.
Esta sección del artículo es fundamental para establecer el marco para comprender la realización de la relevancia como un aspecto fundamental de la agencia natural en todos los organismos vivos, conectándola con la dinámica evolutiva y ecológica.
La estructura de su trabajo se describe de la siguiente manera.
Sección 2 Problemas con la computación algorítmica en la cognición
Esta sección aborda los problemas que surgen al considerar la cognición y el mundo en términos de computación algorítmica.
Introduce una perspectiva alternativa a este punto de vista.
Sección 3 Caracterización de la realización de la relevancia
Aquí, se detalla el papel fundamental de la realización de la relevancia en la cognición y en la selección de estrategias racionales para la resolución de problemas.
Sección 4 Organización biológica
Esta sección discute el surgimiento de la organización biológica como una forma novedosa de organización de la materia en el origen de la vida.
Explora cómo esta organización permite la autonomía básica y la agencia natural a través de la capacidad de un organismo para establecer sus propios objetivos intrínsecos.
Sección 5 Anticipar las consecuencias de las acciones
Esta parte se centra en cómo los organismos, incluso los más simples, anticipan las consecuencias de sus acciones.
Sección 6 Interacción dialéctica adaptativa
La sección examina la interacción entre las metas, acciones y posibilidades de un organismo, enfatizando cómo este modelo influye en el proceso de realización de la relevancia.
Argumenta que este proceso no puede ser capturado completamente por los algoritmos.
Sección 7 Evolución de la cognición y la conciencia
Esta sección sintetiza las ideas de las secciones anteriores para explicar cómo la evolución de la cognición y posiblemente la conciencia en organismos con un sistema nervioso puede verse como adaptaciones para lograr reacciones.
Relevancia en situaciones cada vez más complejas.
Conclusión
Realización de la relevancia en la resolución racional de problemas
La conclusión aplica el concepto de realización de la relevancia a las estrategias racionales para la resolución de problemas.
Propone que una noción ecológica básica de comportamiento racional es común a todos los seres vivos, sugiriendo que los organismos dan sentido al mundo de una manera que es sensible para ellos.
Cada sección se basa en la anterior para argumentar que la cognición, la conciencia y el comportamiento racional en los organismos vivos son inherentemente diferentes de la computación algorítmica, enfatizando la naturaleza única, adaptativa y anticipatoria de los procesos biológicos.
En esta sección titulada Emergentismo agencial, el artículo discute las perspectivas contemporáneas sobre la agencia natural y la cognición, e introduce dos enfoques dominantes, el emergentismo agencial y el computacionalismo.
Aquí hay un desglose de los puntos clave.
Diversos puntos de vista sobre la cognición y la agencia, existen diversas interpretaciones de lo que constituye la cognición y la agencia natural.
Algunas teorías sugieren que la cognición es una propiedad fundamental de todos los seres vivos, mientras que otras la restringen a animales con modelos internos complejos o un sistema nervioso.
Del mismo modo, los puntos de vista sobre la relación entre la agencia natural y la cognición varían, ya que algunos los ven como distintos y otros como sinónimos.
Emergentismo agencial, esta es una de las dos tendencias identificadas.
El artículo no elabora mucho al respecto en este extracto, pero presumiblemente contrasta con el computacionalismo, centrándose en las propiedades emergentes de los agentes y su cognición.
Computacionalismo, este enfoque es popular en el pensamiento científico y filosófico.
Considera la agencia natural y la cognición como tipos especiales de computación algorítmica.
Explica los fenómenos agentiales y cognitivos en términos de procesamiento de información insumo-producto complejo y no lineal.
Los objetivos a menudo se describen en términos de regulación homeostática cibernética.
Pan-computacionalismo y la conjetura Church-Turing, la forma más fuerte de computacionalismo, el pan-computacionalismo, postula que todos los procesos físicos, cognitivos o de otro tipo, deben ser computables por Turing.
Este punto de vista, también conocido como la conjetura física de Church-Turing, es reduccionista y tiene como objetivo explicar toda la realidad física en términos de computación algorítmica de nivel inferior.
No hay una frontera clara entre lo vivo y lo no vivo, en la visión computacionalista, no hay una distinción fundamental entre los sistemas vivos y no vivos.
La agencia y la cognición son vistas como continuaciones del procesamiento de información no lineal y autoorganizado que ocurre fuera del mundo vivo.
La aparición de la agencia y la cognición en los sistemas vivos se atribuye a un aumento de la complejidad computacional en los procesos físicos.
En resumen, esta sección presenta el talón de fondo conceptual en el que se sitúan los argumentos del artículo, contrastando el enfoque computacional con lo que parece ser una perspectiva más emergente, posiblemente holística, sobre la agencia natural y la cognición.
En esta parte de su artículo, usted presenta una crítica del pancomputacionalismo y de la visión computacionalista más amplia de la realidad, haciendo hincapié en los problemas de tratar todos los procesos físicos y cognitivos como formas de computación.
Los puntos claves son los siguientes.
Critica del pancomputacionalismo, el artículo argumenta que los procesos físicos y los fenómenos generalmente no son discretos o deterministas en la forma en que lo son los procesos algorítmicos.
Esto desafía la visión pancomputacionalista, que intenta explicar todos los fenómenos físicos en términos de computación.
Distinción entre simulación y realidad, hay una diferencia crucial entre la capacidad de simular algorítmicamente procesos físicos y cognitivos y la afirmación de que estos procesos son inherentemente computacionales.
El artículo argumenta que ver estos procesos como computación es un malentendido, similar a confundir el mapa con el territorio.
Propósito original de la teoría de la computación, la computación, tal como la definieron Chachituring, fue inicialmente un modelo para actividades humanas específicas, como cálculos e inferencias lógicas, no un modelo del cerebro o la realidad física.
El artículo sugiere que extender este modelo al cerebro o el mundo es un error de categoría, conocido como la falacia de equivalencia, atribución errónea de contenido simbólico, tratar el mundo como computación imputa contenido simbólico e informativo a procesos físicos que sólo existen en nuestras simulaciones, no en los procesos físicos reales en sí.
No formalizabilidad del mundo, el artículo argumenta que el mundo experimentado por los organismos vivos no es ni puede ser completamente formalizado, lo que plantea un problema fundamental para la visión pancomputacionalista.
En esencia, esta sección del artículo desafía el enfoque reduccionista del computacionalismo, destacando las limitaciones de ver los procesos cognitivos y físicos como inherentemente computacionales.
Los autores enfatizan la importancia de reconocer los aspectos emergentes no computacionales de la realidad, especialmente en el contexto de la agencia natural y la cognición.
En esta parte de su artículo se explica el concepto de emergentismo agencial, que se propone como una alternativa a la visión computacionalista.
Estos son los puntos principales.
Emergentismo agencial como postura alternativa, esta perspectiva tiene como objetivo cerrar la brecha entre los reinos sintáctico, formal, computacional, y semántico, significativo, experimentado,
ofreciendo una nueva visión de la vida que reconoce las diferencias entre entornos pequeños, formalizados, y grandes, complejos, del mundo real.
Agencia natural en los organismos, el emergentismo agencial postula que todos los organismos poseen agencia natural, que es fundamentalmente diferente de la postura intencional que trata los sistemas vivos como si tuvieran agencia, manteniendo una visión reduccionista.
Aquí, la agencia es vista como una propiedad natural y fundamental que distingue los sistemas vivos de los no vivos.
Definición de agencia natural, la agencia natural se define como la capacidad de un sistema vivo para iniciar acciones basadas en sus propias normas internas.
Esto contrasta con los algoritmos o las máquinas, que se considera que sólo tienen propósitos extrínsecos impuestos desde el exterior.
Régimen causal autorreferencial y jerárquico, la capacidad de agencia natural surge de la organización única autorreferencial y jerárquica de la materia viva.
Esta organización subyace en el proceso de autofabricación de los organismos vivos.
Normatividad y autofabricación, un nivel básico de normatividad surge de la autofabricación, la acción correcta es la que sostiene la vida del organismo.
Esta perspectiva enfatiza una clara discontinuidad entre los reinos vivos y no vivos.
Objetivos intrínsecos ve a sus objetivos extrínsecos.
A diferencia de las máquinas y los algoritmos, que tienen propósitos impuestos externamente, los agentes organísmicos son capaces de definir sus propios objetivos intrínsecos.
En resumen, el emergentismo agencial ofrece una perspectiva en la que la agencia natural es una característica clave de los seres vivos,
inherentemente diferente de los modelos computacionales aplicados a las máquinas y los algoritmos.
Este punto de vista subraya la naturaleza autónoma y autodirigida de los organismos vivos y su capacidad para actuar en función de normas internas y objetivos autodefinidos.
En esta sección, el artículo argumenta a favor de abordar el concepto de realización de relevancia desde una perspectiva agencial en lugar de computacional.
Los puntos clave incluyen
Conexión con objetivos intrínsecos
La capacidad de determinar lo que es relevante está estrechamente relacionada con tener objetivos intrínsecos.
Sin deseos genuinos un sentido de lo que es bueno o malo, una entidad no puede discernir la relevancia.
La relevancia de ciertos aspectos de una situación depende de los objetivos del organismo y de cómo estos objetivos se ven afectados por la situación.
Limitación de los algoritmos
Los algoritmos, operando en sus pequeños mundos, son incapaces de resolver el problema de la relevancia porque no lo encuentran.
Carecen de la capacidad de evaluar los resultados potenciales de sus comportamientos, un componente necesario para lograr la relevancia.
Anticipación de las consecuencias
Para comprender lo que es relevante en una situación dada, un organismo debe ser capaz de anticipar las consecuencias de sus acciones.
Esta previsión va más allá de la capacidad de los procesos algorítmicos.
Papel de la motivación
La motivación para perseguir objetivos tiene sus raíces en la fragilidad y mortalidad del organismo.
Mientras que las motivaciones externas pueden imponerse a los sistemas que emitan la motivación interna,
la verdadera motivación interna surge de la precariedad de la vida.
Este impulso es esencial para la dinámica garwiniana de la evolución abierta.
Explicación evolutiva naturalista de la realización de la relevancia
El artículo propone desarrollar una explicación evolutiva de la realización de la relevancia basada en estos principios,
enmarcándola dentro de un enfoque naturalista.
En esta sección se hace hincapié en las características únicas de los organismos vivos,
sus objetivos, motivaciones y capacidad de anticipación,
que les permiten discernir y actuar sobre lo que es relevante en su entorno,
distinguiéndolos de los algoritmos computacionales.
En esta sección titulada Realización de la relevancia,
el artículo profundiza en cómo los organismos determinan acciones relevantes en sus entornos complejos.
Estos son los puntos principales.
Desafío de la selección de acciones
Los organismos se enfrentan a un desafío significativo en la selección de acciones apropiadas
debido a la gran cantidad de características potencialmente relevantes en su entorno.
Importancia del entorno experimentado
No es sólo el entorno físico externo lo que importa,
sino el entorno tal como lo experimente y percibe el organismo.
Sonbelt
Diferentes organismos experimentan el mismo entorno físico de distintas maneras
en función de sus contextos sensorio-motores.
Ejemplo de paramecios y marsopas
Los paramecios y las marsopas viven en el agua,
pero la experimentan de manera diferente debido a su diferencia de tamaño.
El paramecio se ocupa de la viscosidad del agua,
mientras que la marsopa interactúa con su fluidez,
lo que genera diferentes desafíos hidrodinámicos.
Naturaleza transyectiva de la relevancia
El concepto de relevancia no es ni puramente subjetivo ni puramente objetivo.
Es transyectivo y surge de la interacción de la gente con el mundo.
Esto significa que los organismos promulgan y dan a luz su propio mundo de significado
y valor a través de estas interacciones.
Relación agente-arena
La realización de la relevancia se basa en la relación siempre cambiante
entre la gente y su entorno, denominada arena.
La arena es la parte situada y relevante para la tarea del entorno experimentado más amplio.
Delimitar el ámbito adecuado
La cuestión clave para la realización de la relevancia es cómo un agente logra delimitar
el ámbito adecuado, identificando las características relevantes para la tarea de su entorno
experimentado en función de su situación específica.
Esta sección destaca el proceso dinámico e interactivo por el cual los organismos perciben
la relevancia en sus entornos, enfatizando el papel de la perspectiva del organismo
y la interacción con su entorno en la configuración de lo que se considera relevante.
En esta sección, se discute cómo la perspectiva computacionalista aborda el problema de la
realización de la relevancia y las limitaciones de este enfoque.
Estos son los puntos clave.
Enfoque computacionalista para la resolución de problemas
Los computacionalistas consideran que la identificación de las características relevantes
para la tarea es indistinguible de la resolución de problemas en sí, generalmente dentro de
un marco algorítmico.
Esto incluye la dependencia de reglas lógicas formalizadas como la inferencia inductiva,
deductiva y abductiva.
Definición formal del problema
Los modelos computacionales, como el marco de Newell y Simon, formalizan los problemas
mediante la definición de estados iniciales y objetivos específicos, junto con un conjunto
de acciones, operadores, para la transición entre estos estados.
Por lo tanto, la resolución de problemas se ve como la búsqueda de una secuencia de acciones
que conduce a la meta.
Limitaciones y heurísticas
Los modelos computacionales ponen de relieve cuestiones como la explosión combinatoria,
donde las posibles soluciones se vuelven astronómicamente grandes para problemas complejos.
Esto requiere confiar en la heurística, es decir, en soluciones prácticas, aunque imperfectas,
basadas en experiencias o analogías pasadas.
Racionalidad acotada
El concepto de racionalidad acotada, introducido por Simon, sugiere que los agentes operan con
un conjunto limitado de heurísticas adaptadas a sus experiencias.
Este concepto se ilustra metafóricamente con las tijeras de Simon, que representan la
interacción entre la caja de herramientas cognitivas de la gente y la estructura de la
rena experimentada, racionalidad limitada encarnada, añadiendo a esta metáfora, el
cuerpo físico de la gente, con su fisiología y habilidades sensorio-motoras únicas, actúa
como pivote entre la caja de herramientas cognitivas y el entorno experimentado.
Este concepto refleja la idea de racionalidad limitada encarnada o heurística encarnada
evolucionada.
Esta sección destaca el énfasis de la visión computacionalista en la resolución de problemas
formales y su uso de la heurística para gestionar la vasta complejidad de los problemas del
mundo real.
También reconoce el papel del cuerpo físico y las experiencias pasadas en la forma en
que se abordan y resuelven los problemas.
En esta sección se discuten las limitaciones de la heurística incorporada evolucionada en
el contexto de la realización de la relevancia.
Papel de la heurística incorporada evolucionada
Esta heurística ayuda a reducir el problema de los grandes espacios de búsqueda en la
resolución de problemas, lo que permite a los organismos ignorar grandes cantidades
de información potencialmente irrelevante.
Problema central con la heurística
A pesar de su utilidad, la heurística no aborda cómo identificar las señales relevantes
subyacentes.
Siguen siendo esencialmente algoritmos, confinados a un marco de mundo pequeño.
Circularidad viciosa de la heurística
Un problema crítico es la naturaleza circular del enfoque heurístico.
Supone que un agente puede transformar problemas mal definidos en problemas bien definidos
que son manejables a través de la heurística.
Este proceso requiere una comprensión preexistente del problema, incluyendo un objetivo bien definido,
un espacio de búsqueda y un conjunto de posibles acciones.
Requisito de distinguir características relevantes
Antes de aplicar cualquier heurística, un agente debe identificar las características
relevantes de su entorno y definir su ámbito.
Este es un requisito previo para el uso efectivo de la heurística.
Presuposición de la heurística
El artículo argumenta que la heurística incorporada presupone la solución al problema
que se pretende abordar.
Esencialmente, requieren un discernimiento inicial de relevancia, que son incapaces de proporcionar
por sí mismos.
En esta sección se pone de relieve la limitación inherente de la heurística para abordar el
problema de la realización de la relevancia, ya que operan dentro de un marco predefinido
y dependen de una comprensión previa de las características relevantes del entorno.
En esta sección se analizan los desafíos y las limitaciones de los enfoques algorítmicos
para la realización de la relevancia en entornos complejos.
Estos son los puntos clave.
Espacio de búsqueda indefinido e infinito
En un mundo grande, el conjunto de características que pueden ser relevantes en una situación
dada es indefinido y potencialmente infinito.
Esto hace que sea poco práctico circunscribir el espacio de búsqueda para la optimización
formal, ya que las características relevantes no se pueden preexpresar explícitamente.
No hay una clase matemática universal de características relevantes.
No hay una clase matemática abstracta que abarque todas las características relevantes
en todas las situaciones porque no hay una propiedad general compartida por todas esas características.
La relevancia es altamente mutable y depende de la situación específica.
Estructura interna desconocida de las características relevantes
La estructura interna de las características relevantes para cualquier situación dada es desconocida
o puede no tener una estructura predefinida en absoluto.
Es imposible inferir una característica de otra o derivar sus relaciones a partir de los primeros principios.
Regresión infinita en la optimización formal
Enmarcar la realización de la relevancia como un problema de optimización formal conduce a una regresión infinita.
Cada intento de delimitar el espacio de búsqueda para un problema crea un nuevo desafío en el siguiente nivel,
que requiere su propio espacio de búsqueda formalizado, y así sucesivamente.
Limitación de la formalización, el acto de realización de la relevancia,
convirtiendo la semántica en sintaxis, no es completamente formalizable.
Este concepto se alinea con la definición de formalización de David Hilbert,
que enfrentó desafíos debido a los teoremas de incompletitud de Godel.
Estos teoremas muestran que todo sistema formal suficientemente complejo permanece incompleto,
con proposiciones válidas que son verdaderas pero que no pueden ser demostradas dentro del sistema.
Implicaciones para la comprensión del gran mundo,
Si las proposiciones matemáticas no pueden formalizarse completamente,
no es sorprendente que el mundo grande y complejo en el que vivimos tampoco pueda formalizarse por completo.
En la sección se llega a la conclusión de que el proceso de realización de la relevancia en un mundo grande
está fundamentalmente más allá del alcance de la formalización completa,
lo que presenta un desafío significativo para cualquier intento de construir una teoría formal universal de relevancia
para la resolución general de problemas en tales entornos.
En esta sección, el artículo desarrolla aún más el argumento en contra del enfoque computacionalista
de la agencia natural y la cognición,
centrándose en las limitaciones de los algoritmos en la realización de la relevancia.
Estos son los puntos clave.
Aceptar que los organismos viven en un mundo grande que no es totalmente formalizable
implica que la agencia natural y la cognición no pueden basarse completamente
en la resolución formal de problemas o en la computación algorítmica.
El encuadre como prerequisito para la resolución de problemas,
antes de resolver problemas,
los organismos deben primero enmarcar o formalizar estos problemas.
Los algoritmos, sin embargo,
se limitan a operar dentro de un marco formal predefinido
y no pueden enmarcar problemas de forma autónoma.
Limitaciones de los algoritmos,
los algoritmos operan dentro de un ámbito sintáctico dado
y no pueden manejar de forma autónoma la semántica ambigua de un mundo grande.
Esta limitación se reconoce como un desafío fundamental
en el desarrollo de la inteligencia artificial general.
Implicaciones del problema del marco,
si la realización de la relevancia no puede resolverse algorítmicamente,
y los organismos pueden darse cuenta de la relevancia.
Entonces el comportamiento y la evolución de los organismos
no pueden ser completamente capturados por modelos formales
basados en marcos algorítmicos.
Realización de la relevancia más allá de los procesos algorítmicos,
para evitar la circularidad y la regresión infinita,
la realización de la relevancia debe conceptualizarse
fuera del ámbito de la computación puramente sintáctica.
Esto se extiende al procesamiento simbólico,
que también está integrado en el ámbito de la sintaxis y la formalización.
Incompletitud de los enfoques algorítmicos,
aunque el proceso de realización de la relevancia
puede ser imitado o emulado superficialmente
a través de la simulación algorítmica,
un enfoque puramente algorítmico nunca lo capturará por completo.
Siempre hay algún aspecto semántico en el gran mundo
que desafía una definición precisa.
Más allá de la computación algorítmica y el procesamiento simbólico,
para dar sentido a su complejo mundo,
los agentes naturales y cognitivos no pueden confiar
únicamente en la computación algorítmica o el procesamiento simbólico.
La sección concluye que las complejidades de la realización de la relevancia
en el mundo natural exceden las capacidades de los modelos algorítmicos formales,
enfatizando la necesidad de una comprensión más amplia de la cognición
y la agencia que trasciende los marcos puramente computacionales.
En esta sección, el artículo propone una comprensión alternativa
de la realización de la relevancia,
alejándose de la resolución formal de problemas
y acercándose a una perspectiva económica.
Perspectiva económica sobre la realización de la relevancia,
este enfoque conceptualiza la realización de la relevancia
en términos de compromiso y asignación dinámica de recursos por parte de un agente.
Se trata de cómo un agente asigna sus recursos hacia objetivos
que compiten o entran en conflicto.
Procesamiento del oponente como meta-heurística
Aquí, el agente utiliza una variedad de heurísticas complementarias o antagónicas
que se enfrentan entre sí.
Esto sucede en respuesta a diferentes desafíos e implica compensaciones.
Compensaciones en la toma de decisiones
Las compensaciones son clave para este proceso
y se pueden clasificar como eficiencia frente a resiliencia,
generalidad frente a especialización,
exploración frente a explotación y enfoque frente a diversificación.
Estas compensaciones reflejan los ajustes continuos del agente a sus estrategias.
Asignación de recursos dialécticos
La asignación de recursos es vista como un proceso dialéctico.
El agente reevalúa y ajusta continuamente sus estrategias
en función de la eficacia en una situación determinada.
Esto incluye la reevaluación de los objetivos,
las prioridades y la percepción del progreso del agente.
Ajuste adaptativo situado y temporal
La alineación del agente con su entorno
se caracteriza como un ajuste adaptativo situado y temporal.
Este ajuste se actualiza continuamente en respuesta a los cambios en el entorno,
los resultados previstos y el estado interno del agente.
Naturaleza específica del contexto de la realización de la relevancia
La perspectiva económica da cuenta de la naturaleza específica
del contexto de la realización de la relevancia.
Relevancia
Enfatiza la dinámica adaptativa localizada,
destacando como la realización de la relevancia
varía de acuerdo con la situación específica
y las necesidades del agente.
Esta perspectiva económica proporciona un marco
para entender la realización de la relevancia
como un proceso adaptativo y dependiente del contexto
que implica una evaluación continua
y una reasignación de recursos en función de las condiciones
ambientales cambiantes y los estados internos de la gente.
En esta sección, el artículo explora cómo la dinámica adaptativa
de alto nivel de la realización de la relevancia
puede entenderse en un contexto físico,
particularmente a través del procesamiento predictivo.
También se discuten las limitaciones de los modelos actuales
y se propone un nuevo enfoque.
Procesamiento predictivo
Este concepto implica que un agente evalúe iterativamente
la relevancia de la información sensorial
mediante la estimación de errores de predicción.
Mide la discrepancia entre las expectativas de los modelos internos
y la retroalimentación sensorial real.
A las entradas con errores de predicción bajos
se les da mayor peso,
mientras que a las que tienen errores más grandes se les descuenta.
Importancia de la dinámica del error
La dinámica del error,
que implica acciones y estrategias cognitivas
que reducen los errores de predicción en la información sensorial,
es crucial en el procesamiento predictivo.
Este enfoque puede fundamentar la explicación económica
de la realización de la relevancia
vinculándola a los procesos perceptivos y cognitivos.
Limitaciones de los modelos existentes
La perspectiva económica,
si bien es perspicaz para la cognición humana,
puede no generalizarse mucho más allá de este alcance.
Asume el albedrío y la intención
sin una justificación naturalista.
Del mismo modo,
el modelo de procesamiento predictivo
presupone objetivos intrínsecos,
que pueden ser problemáticos
cuando se aplican a seres vivos no humanos o no cognitivos.
Limitaciones del marco computacional,
tanto el modelo económico
como el de procesamiento predictivo
permanecen dentro de un marco computacional.
Tratan la asignación de relevancia,
recursos o ponderaciones de precisión
como un proceso algorítmico iterativo y recursivo.
Este enfoque no aborda los orígenes
de las metas organísticas
y cómo los resultados anticipados
influyen en las estrategias y acciones.
Enfoque evolutivo propuesto,
el artículo sugiere una ruta alternativa
que fundamenta la realización de la relevancia
en la organización básica de los seres vivos
y la relación agente-arena.
Este enfoque tiene como objetivo
extender el concepto de realización de relevancia
más allá de la cognición e intencionalidad humanas,
proporcionando una explicación evolutiva
de por qué no puede ser capturado
completamente por métodos sintácticos o algorítmicos.
La sección concluye enfatizando la necesidad
de una comprensión más amplia
de la realización de la relevancia
que esté arraigada en la organización natural de la vida,
yendo más allá de las limitaciones
de los modelos computacionalistas
y centrados en el ser humano actuales.
En esta sección titulada
Organización biológica y agencia natural,
el artículo discute los fundamentos
de la agencia natural en el contexto
de la organización biológica.
Objetivos intrínsecos de los organismos,
La capacidad de resolver el problema de relevancia
está estrechamente ligada a la capacidad
de un agente para establecer objetivos intrínsecos.
Se argumenta que todos los organismos,
independientemente de la intencionalidad explícita,
las capacidades cognitivas o la conciencia,
pueden definir y perseguir sus propios objetivos.
Fundamento de la agencia natural,
la agencia natural no depende principalmente
de la indeterminación causal o de la aleatoriedad.
En cambio, se basa en el régimen causal único
autorreferencial y jerárquico
que caracteriza la organización de la materia viva.
Régimen causal autorreferencial y jerárquico,
este régimen se refiere a la forma
en que se organizan los sistemas vivos
y cómo interactúan con su entorno.
El documento cita numerosos académicos
y trabajos que han explorado este concepto,
haciendo hincapié en la complejidad
y singularidad de los sistemas vivos.
Distintividad organizativa de la materia viva,
los trabajos citados destacan colectivamente
el carácter distintivo de la materia viva
en comparación con los sistemas no vivos.
Esta singularidad es lo que permite
a los organismos establecer y perseguir
sus propios objetivos,
formando la base de la agencia natural.
Esta sección del artículo establece
que la agencia natural está fundamentalmente
arraigada en las características organizativas
únicas de los seres vivos.
Subraya que los organismos vivos
poseen inherentemente la capacidad
de establecer sus propios objetivos,
lo cual es esencial para la realización
de la relevancia y los distingue
de los sistemas no vivos.
Esta sección profundiza en la organización
única de la materia viva
y sus implicaciones para la agencia biológica.
La autofabricación como característica
definitoria de la vida,
la capacidad de autofabricación
es esencial para las células vivas
u organismos multicelulares.
Esto incluye la producción
de los componentes macromoleculares necesarios,
el mantenimiento de entornos internos funcionales
y la garantía del automantenimiento
y la reproducción a través de las generaciones.
Concepto de autopoiesis
La autopoiesis encapsula
la capacidad central de un sistema vivo
para autoproducir y mantener
sus propios límites,
destacando la naturaleza autosuficiente
de los organismos biológicos.
Organización biológica
desde el origen de la vida
Este tipo de organización
surgió con el origen de la vida
y es una característica común
en todas las formas de vida,
desde las bacterias hasta los humanos.
Se argumenta que es un prerequisito
fundamental para la evolución biológica
por selección natural.
Singularidad de la organización biológica
La organización biológica,
tal como ocurre en los organismos vivos,
es única y no tiene equivalente
en los sistemas no vivos.
Si bien ciertos procesos físicos autoorganizados,
como las llamas de las velas o los huracanes,
comparten propiedades con los sistemas vivos,
como la reducción temporal de la entropía,
carecen de la capacidad de autofabricación
como se ve en los organismos biológicos.
La sección enfatiza que la capacidad
de autofabricación de los organismos vivos
es una característica distintiva y definitoria
que los diferencia de los sistemas no vivos.
Esta capacidad sustenta la organización biológica
y es fundamental para comprender
la acción natural y la evolución biológica.
Esta sección se centra en dos aspectos cruciales
de la organización biológica relevantes
para comprender la agencia natural.
Distinción entre organización funcional
y estructura física,
la capacidad de autofabricación en los organismos vivos
no está ligada a una disposición específica
de partes materiales o a un patrón fijo de procesos.
En cambio,
la organización biológica se caracteriza
por patrones sistémicos de interacción fluidos y dinámicos.
Estas conexiones entre los componentes cambian constantemente,
lo cual es esencial para mantener
la capacidad de autofabricación.
Concepto de cierre organizacional,
En el núcleo de la organización biológica
se encuentra el concepto de cierre organizacional.
Esto se refiere a un patrón relacional único
en el que cada componente funcional de un sistema vivo
es generado por otros componentes
dentro del mismo sistema y ayuda a generarlos.
Esta interdependencia significa
que los componentes individuales
no pueden funcionar o existir independientemente unos de otros.
Para delucidar aún más estos puntos,
procesos versus restricciones,
la organización biológica puede entenderse
diferenciando entre los procesos físico-químicos subyacentes
y las restricciones de nivel superior
que influyen en estos procesos.
Las restricciones surgen de las interacciones
entre los componentes del sistema vivo
y son dinámicas,
aunque cambian a diferentes escalas de tiempo
en comparación con los flujos subyacentes.
Pueden considerarse como condiciones de contorno
impuestas a la dinámica del sistema.
Ejemplo de enzimas,
las enzimas sirven como ejemplo de tales restricciones.
Alteran la cinética de las reacciones bioquímicas
sin ser alteradas ellas mismas,
lo que demuestra cómo operan las restricciones
dentro de los sistemas biológicos.
Estos conocimientos sobre la organización biológica
proporcionan una comprensión más profunda
de la naturaleza compleja
interdependiente de los sistemas vivos.
Destacando cómo esta organización
es fundamentalmente diferente
de los sistemas no vivos
y esencial para el concepto de agencia natural.
En esta sección se profundiza
en el concepto de cierre organizacional
en los sistemas biológicos,
haciendo hincapié en su papel
en el mantenimiento de la identidad
e individualidad de un organismo.
Cierre organizacional como cierre de restricciones
El cierre organizacional se conceptualiza
como el cierre de restricciones
dentro de un organismo.
El patrón de restricciones a nivel de organismo
restringe y canaliza la dinámica
de los procesos subyacentes
para preservar el patrón general.
Esta circularidad causal
es una forma de autoconstricción.
Estabilidad e identidad autolimitadas
La naturaleza autorrestringida
del cierre organizacional
es lo que le da a un organismo
su relativa estabilidad,
identidad e individualidad.
Es una característica fundamental
que distingue a los organismos vivos
de los sistemas no vivos.
Requisito de apertura termodinámica
El cierre organizacional requiere
con sistema opere lejos del equilibrio,
lo que significa que debe ser
termodinámicamente abierto.
Esta apertura permite al organismo
producir trabajo mediante la explotación
de los gradientes de entropía
en su entorno,
lo cual es esencial para regenerar,
reparar y reponer sus limitaciones.
Continuidad organizacional
a través de la producción de trabajo,
la producción de trabajo continuo
es necesaria para el mantenimiento
y adaptación de los flujos metabólicos
dentro de un organismo.
Esto implica procesos como
la desfosforilación de ATP
y otras reacciones exergónicas.
Ejemplo de enzimas y flujo metabólico
El ejemplo de enzimas en una célula
viva ilustra este concepto.
Las enzimas permiten flujos bioquímicos
interrelacionados que conducen
a la síntesis macromolecular
y a la reposición continua
del conjunto de enzimas.
Si bien las concentraciones de enzimas
pueden variar,
deben permanecer dentro de los límites
que garanticen la preservación
del flujo metabólico general.
Adaptabilidad y supervivencia
El flujo metabólico debe adaptarse
a las condiciones ambientales
y a los requerimientos internos.
Si no se repara y se repone a sí mismo,
el organismo deja de sobrevivir.
En resumen,
esta sección destaca
la complejidad de la organización biológica,
centrándose en cómo la autorrestricción
del cierre organizacional
y la apertura termodinámica
contribuyen a la supervivencia
y adaptabilidad continuas
de los organismos vivos.
Esta sección presenta
la teoría relacional de Robert Rousen
de los sistemas metabolismo-reparación,
M, R,
y su refinamiento en sistemas
de fabricación-ensamblaje,
F, A,
enmarcando la organización biológica
en el contexto
de las cuatro causas de Aristóteles.
Las cuatro causas de Aristóteles,
el concepto de causas de Aristóteles,
Haitia,
incluye causas materiales,
formales,
eficientes y finales.
Estas causas ofrecen
diferentes formas
de explicar los fenómenos,
cada una de las cuales
responde a preguntas de por qué
desde diversas perspectivas.
El ejemplo de una escultura
de mármol de Aristóteles
se utiliza para ilustrar
estas causas,
la causa material,
mármol,
la causa formal,
la forma de Aristóteles,
la causa eficiente,
el escultor,
y la causa final,
la intención del escultor.
Teoría de categorías
En el modelo de Rousen,
utilizando la teoría
de categorías,
Rousen construye
un marco formal
que distingue
las causas materiales,
flujos físico-químicos,
de las causas eficientes,
procesadores que generan
la dinámica
en un sistema vivo.
Esta distinción
es similar,
pero no idéntica,
a la separación
de procesos
y restricciones
discutida anteriormente.
Cierre organizacional
en el modelo de Rousen,
los sistemas de Rousen,
M, R,
están abiertos
a los flujos materiales
y energéticos,
pero cerrados
a la causalidad eficiente.
Cada procesador
dentro de la organización
del sistema
actúa como una causa
eficiente para otro,
formando un ciclo jerárquico
de causalidad eficiente.
Esta circularidad
autorreferencial,
denominada causalidad
inmanente,
va más allá
de la retroalimentación
cibernética.
Ciclos jerárquicos
y circularidad
autorreferencial,
estos ciclos
representan
interacciones anidadas
de procesadores
a través de múltiples escalas,
preservando su patrón
de interrelaciones.
Este concepto
se ilustra
con la relación
multinivel
entre el metabolismo,
el medio interno
y la permeabilidad
de los límites celulares,
que permiten
la capacidad
de autofabricación
de una célula.
Debate sobre la interpretación
de Rosen
de las causas,
hay una discusión
sobre si Rosen
combinó las causas
aristotélicas
eficientes y formales.
La sección
señala que se adherirá
a la terminología
de Rosen
por el momento.
La sección
proporciona
un enfoque formal
y abstracto
para comprender
la organización biológica,
destacando la importante
contribución de Rosen
a la conceptualización
de la naturaleza
autorreferencial
y jerárquica
de los sistemas vivos.
En esta sección,
el artículo discute
las implicaciones
de la circularidad jerárquica
en los sistemas biológicos
y la extensión
de Ofmeir
del marco de Rosen.
Causa eficiente
y causa final
en los sistemas vivos,
en los sistemas vivos,
la causa eficiente,
la causa de una acción,
coincide con la causa final,
el propósito
o la meta
de una acción.
Esta alineación
es fundamental
para el concepto
de autopoyesis
o autofabricación,
donde el objetivo
principal de un organismo
es producirse
continuamente a sí mismo.
Esto hace que la organización
biológica
sea inherentemente
teleológica
de una manera específica
y bien definida.
Naturaleza teleológica
de la organización biológica,
el aspecto teleológico
de la organización biológica,
como se describe aquí,
no conduce
a las dificultades
típicas
asociadas
con las explicaciones
teleológicas.
Se argumenta
que esta perspectiva
es crucial
para comprender
los sistemas biológicos.
Ofmeir integra
el concepto
de causa formal
en la metodología
matemática
de Rosen.
La causa formal
determina
la forma funcional
específica
de cada procesador
eficiente
o flujo de material.
Esta integración
significa que
las restricciones
en los sistemas biológicos
incluyen aspectos
tanto de causas formales
como eficientes.
Concepto
de sistemas
de fabricación
y ensamblaje,
F.A.
El modelo
de Ofmeir,
denominado
sistemas F.A.
mapea explícitamente
el marco
de Rosen
en los procesos
celulares
involucrados
en la autofabricación.
Esto incluye
el metabolismo
intermediario
biosíntesis
macromolecular,
el mantenimiento
del medio interno
y el transporte
transmembrana.
Los sistemas F.A.
reflejan
que la autofabricación
comprende
tanto la autofabricación
de componentes
como su autoensamblaje
en un todo funcional.
Nuevos conocimientos
de los sistemas F.A.
Los sistemas F.A.
revelan aspectos
de la organización
biológica
que no son evidentes
en el relato original
de Rosen.
Estos sistemas
proporcionan
una comprensión
más detallada
de los intrincados
procesos involucrados
en la autofabricación
y organización
de las células vivas.
La sección
enfatiza
la naturaleza compleja,
autorreferencial
y orientada
a objetivos
de la organización
biológica.
Muestra como
los conceptos
de autopoiesis
y sistemas F.A.
contribuyen
a una comprensión
más profunda
de la teleología
inherente
a los organismos vivos.
En esta sección,
el artículo
profundiza
las características
únicas
de los sistemas
de fabricación
y ensamblaje
F.A.,
que representan
un modelo
sofisticado
de organización
biológica.
Irreductibilidad
de la organización
biológica,
la organización
biológica
es una propiedad
a nivel de sistemas
que no puede
reducirse
ni localizarse
dentro de un
subconjunto
de procesos
componentes.
Esta irreductibilidad
desafía
los enfoques
analíticos
puramente
reduccionistas,
destacando la necesidad
de una perspectiva
a nivel de sistemas.
Causas eficientes
y causalidad
formal
en los sistemas
F.A.,
Estos sistemas
están cerrados
a la causalidad
eficiente
pero abiertos
a la causalidad
formal.
Esta apertura
permite el cambio
continuo
en la forma
de procesadores
y flujos,
al tiempo
que mantiene
el cierre
organizativo,
facilitando la adaptación
fisiológica
evolutiva.
Incorporación
de la variabilidad
al estar abiertos
a la causalidad
formal.
Los sistemas
F.A.,
introducen
la variabilidad
hereditaria
en el formalismo
de Rosen,
vinculando efectivamente
los principios
biológicos
de organización
y variabilidad
de una manera
novedosa.
Ciclos jerárquicos
autorreferenciales,
las causas
eficientes
en los sistemas
F.A.,
forman ciclos jerárquicos
con la propiedad
de ser colectivamente
impredicativos.
En estos sistemas,
los procesadores
se definen
y generan
mutuamente,
lo que hace
que su existencia
sea interdependiente
e incapaz
de existir
de forma aislada.
Problema de inicio
en sistemas biológicos,
Offmeyer identifica
un problema
de inicio
similar al problema
de detención
de Turing.
Este problema
pone de relieve
la paradoja
de que los procesadores
de un sistema biológico
deben estar
todos presentes
e interactuando
para que cualquiera
de ellos se active.
Distinción
entre sistemas
vivos y no vivos,
el enfoque de Rosen
para definir sistemas
complejos
se basa en la presencia
de al menos
un ciclo jerárquico
entre sus componentes
funcionales.
Por el contrario,
las definiciones
comunes
de complejidad
se centran
en el número
de componentes,
la no linealidad
y las propiedades
emergentes.
La definición
de Rosen
distingue
categóricamente
los sistemas
vivos,
complejos,
de los sistemas
no vivos,
simples.
Incapacidad
para formalizar
completamente
los sistemas
vivos,
la naturaleza
compleja
de los sistemas
vivos,
tal como los
define Rosen,
implica que no
pueden ser
completamente
formalizados
o capturados
por la computación
algorítmica.
Esto contrasta
con las definiciones
graduadas de complejidad,
que no hacen
una distinción
categórica entre sistemas
vivos y no vivos.
Esta sección
subraya la sofisticación
e interdependencia
inherentes a la organización
biológica y los desafíos
que presenta
los enfoques
computacionales
y reduccionistas
convencionales.
También destaca
la naturaleza
distintiva
de los sistemas
vivos como
entidades complejas
en el marco
de Rosen.
En esta sección,
se explora más a fondo
el trabajo de Rosen
sobre sistemas
complejos
y sus implicaciones
para la comprensión
de la organización
biológica.
Conjetura de Rosen
sobre sistemas
simples y complejos,
Rosen argumenta
que los sistemas
simples pueden ser
completamente
capturados
por modelos
analíticos,
algorítmicos,
mientras que los sistemas
complejos,
como los organismos
vivos,
no pueden ser
completamente
caracterizados
por la computación.
Esta idea
se alinea
con los argumentos
anteriores
del artículo
sobre la formalización
de la realización
de la relevancia.
La conjetura
de Rosen,
análoga a la prueba
de incompletitud
de Goddel
en matemáticas,
sugiere que,
si bien los aspectos
de la organización
biológica
pueden aproximarse
a través
de la simulación
algorítmica,
nunca pueden
capturar
completamente
los comportamientos
dinámicos
y el potencial
evolutivo
de los sistemas
vivos.
Desafió la fuerte
conjetura
de Church-Turing,
si es cierta,
la conjetura
de Rosen
contradice
la fuerte
conjetura
de Church-Turing,
que afirma
que todos
los procesos
físicos
son computables.
La organización
biológica
presenta un
contraejemplo
de un proceso
físico
que no puede
ser completamente
capturado
por la computación.
Más allá
de la computabilidad
a la formalizabilidad,
el artículo
extiende la conjetura
de Rosen
para argumentar
que no es sólo
una cuestión
de si los organismos
son computables,
sino de si son
formalizables
en absoluto.
Esta perspectiva
pone de relieve
limitaciones
más profundas
a la hora
de explicar
los sistemas
vivos,
no sólo
de predecir
su comportamiento.
Los organismos
como sistemas
autónomos
con objetivos
intrínsecos,
una vez que
un sistema
vivo mantiene
la continuidad
organizacional
a través
de la autoconstricción,
exhibe un grado
de autodeterminación
y se vuelve
autónomo.
Los estados
futuros
del organismo
están dinámicamente
presuponidos
por su organización
inherente.
Los organismos
como causa
final propia,
cuando cesa
la continuidad
organizativa,
el organismo
muere.
Si bien todavía
puede interactuar
físicamente
con el entorno,
su fuente
interna
de vitalidad
se pierde,
marcando una
transición
de lo complejo
a lo simple
en términos
de Rosen.
La complejidad
como una
característica
inherentemente
interna,
la complejidad
en los sistemas
vivos se considera
que se origina
desde adentro
y permanece
opaca
para los
observadores
externos,
siempre más allá
de la formalización
completa.
Regímenes
dinámicos
de vida
y muerte,
el artículo
señala una
situación más
sutil entre
estar vivo
y muerto,
donde un sistema
puede estar
en un estado
precario
de muerte
lenta
pero aún
vivo
durante un
tiempo
limitado.
Esta sección
enfatiza
la complejidad
y autonomía
inherentes
de los sistemas
vivos,
argumentando
que su
dinámica
organizativa
y evolutiva
no puede ser
capturada
completamente
por modelos
algorítmicos
formales.
Subraya
la singularidad
de la organización
biológica
y las limitaciones
de los enfoques
computacionales
externos
para comprender
plenamente
los sistemas
vivos.
Esta sección
resumida
resume los
argumentos
clave
presentados
hasta ahora
sobre la naturaleza
de la agencia
natural
en los organismos.
Agencia
natural
básica
Los organismos
exhiben una agencia
natural
básica
caracterizada
por su capacidad
para definir
y lograr
el objetivo
principal
de todos
los seres
vivos,
la autopreservación.
Este objetivo
es fundamental
para su existencia.
Autopoiesis
y autofabricación
El proceso
de autopoiesis
o autofabricación
es fundamental
para la forma
en que los organismos
mantienen su existencia.
Este proceso
opera a través
de un régimen
causal
autorreferencial,
jerárquico
e impredicativo
que logra
el cierre
organizacional.
Compatibilidad
con las leyes físicas
El modelo
de agencia
natural
presentado
es totalmente
compatible
con las leyes
conocidas
de la física,
proporcionando
un marco
naturalista
para comprender
cómo los organismos
persiguen inherentemente
el objetivo fundamental
de continuar
su existencia.
Autonomía
constitutiva
Este enfoque
para comprender
los organismos
subraya
su autonomía
constitutiva,
un aspecto
fundamental
de su agencia
natural
como sistemas
vivos.
Necesidad
de una perspectiva
interactiva
de autonomía
Si bien
la autonomía
constitutiva
es crucial,
no es la única
dimensión
del comportamiento
de un organismo
que necesita
consideración.
El artículo
sugiere que
la comprensión
de la agencia
natural
también requiere
examinar
las relaciones
entre la gente
y la arena,
guiadas por
la autonomía
interactiva.
Dimensiones
organizacionales
y ecológicas
Una descripción
integral
de la agencia
natural
abarca tanto
las dimensiones
organizacionales,
automantenimiento
interno,
como las ecológicas,
interacción
con el medio ambiente.
Estos aspectos
son clave
para comprender
el espectro
completo
de la agencia
natural
en los organismos.
La sección
prepara el escenario
para las siguientes
partes de la discusión,
que se centrarán
en las dimensiones
ecológicas
de la acción
natural,
enfatizando la importancia
de comprender
tanto los procesos
organizativos internos
como las interacciones
ecológicas externas.
Esta sección
introduce el concepto
de anticipación
biológica básica
como un aspecto
crucial de la agencia
adaptativa en los organismos.
Agencia adaptativa
La agencia adaptativa
se refiere a la capacidad
de un organismo
para regular
su estado
de forma adaptativa
en respuesta
a los cambios ambientales,
que se extiende
más allá
de la autofabricación
básica.
Esto implica
interacciones
entre el organismo
y su entorno.
Ejemplo de paramecio,
el paramecio
demuestra agencia adaptativa.
Sus cilios laten
debido a procesos
internos,
metabolismo
y mantenimiento
del medio interno,
pero el efecto
es externo,
impulsándolo
hacia la comida
o acercándola a ella.
La agencia
como fenómeno
ecológico,
la agencia
no es sólo
una propiedad
interna
de la organización,
también es ecológico.
Engloba las relaciones
de la gente
con su entorno,
ámbito,
así como su
autofabricación interna.
Motivación
de la fragilidad
y la mortalidad,
la motivación
de un organismo
para perseguir objetivos
se deriva
de su fragilidad
y mortalidad.
A diferencia
de los algoritmos,
que requieren
desencadenantes externos,
los organismos
vivos tienen
razones intrínsecas
para actuar
debido a la posibilidad
de perecer
o sufrir daños.
Elección
e identificación
de estrategias,
los organismos
necesitan
identificar
acciones
o estrategias
apropiadas
para lograr
sus objetivos.
Esta elección
implica
seleccionar
acciones
adecuadas
de entre las
opciones
disponibles
que satisfagan,
satisfagan
y bastanden,
en una situación
dada.
Sistemas
anticipatorios,
los organismos
deben anticipar
las consecuencias
de sus actos.
Esta anticipación
implica
proyectar
el estado
presente
hacia el futuro
o integrar
las posibilidades
futuras
en la toma
de decisiones
presentes.
Esta capacidad
es necesaria
incluso para
los organismos
más simples.
Realización
de la relevancia
en todos
los seres
vivos,
la sección
se propone
demostrar
que todos
los organismos
vivos,
no sólo
aquellos
con intención
o conciencia,
son sistemas
anticipatorios.
Esto forma
parte del desarrollo
de una comprensión
de la realización
de la relevancia
aplicable
a todas
las formas
de vida.
La discusión
enfatiza
la importancia
de comprender
cómo los organismos
interactúan
adaptativamente
con su entorno
y anticipar
los resultados
de sus acciones
como aspectos
fundamentales
de la acción
natural.
Este aspecto
anticipatorio
es parte
integral
del concepto
de realización
de relevancia
en los seres
vivos.
En la sección
se discute
el concepto
de anticipación
biológica
en los organismos.
Sistemas
anticipatorios
y modelos
predictivos
los sistemas
anticipatorios
poseen
modelos
predictivos
internos
de sí mismos
y de su
entorno.
Estos modelos
no son
necesariamente
representaciones
explícitas,
sino que
pueden considerarse
como expectativas
genéricas
del organismo,
que a menudo
se manifiestan
como automatismos
evolucionados
o comportamientos
instintivos.
Modelos
anticipatorios
simples en la mayoría
de los organismos,
mientras que los
animales complejos,
incluidos los
humanos,
pueden tener
representaciones
o simulaciones
mentales
de eventos
futuros.
La mayoría
de los
modelos
predictivos
internos
en los
organismos
son más
simples
pero aún
anticipatorios.
Ejemplo
de comportamiento
bacteriano,
una bacteria
demuestra
anticipación
biológica
modificando
su movimiento
flagelar
para navegar
por los
gradientes
de nutrientes
o evitar
toxinas.
Este
comportamiento
es un
automatismo
evolucionado
que anticipa
resultados
beneficiosos
o perjudiciales.
Anticipación
en la selección
de acciones,
el comportamiento
de la bacteria
ilustra
cómo los
organismos
disiernen
entre
condiciones
favorables
y desfavorables
y dirigen
sus acciones
hacia los
resultados
esperados.
Este proceso
no es infalible
y puede conducir
a acciones
anticipatorias
incorrectas
fuera de
entornos
controlados.
motivación
motivación
intrinse
y desafíos
ambientales
la
motivación
inherente
en los
organismos
para
persistir
en
entornos
desafiantes
contrasta
con el
uso
metafórico
de
recompensas
y castigos
en los
algoritmos
de
aprendizaje
por
refuerzo
donde los
objetivos
se imponen
externamente.
La
discusión
enfatiza
que la
anticipación
biológica
es un
aspecto
fundamental
de la
acción
natural
que permite
a los
organismos
navegar
por su
entorno
de manera
efectiva.
Esta
capacidad
anticipatoria
está presente
incluso en
organismos
simples
como las
bacterias,
guiando sus
acciones
en pos
de la
supervivencia
y la
adaptación.
Esta
sección
profundiza
en el
concepto
de
anticipación
biológica
básica
y su
papel
en la
realización
de la
relevancia.
Comportamiento
anticipatorio
implícito
El ejemplo
de una
bacteria
ilustra
el comportamiento
anticipatorio
básico.
La
bacteria
no tiene
intenciones
explícitas
ni
conciencia
de sus
acciones,
pero ha
desarrollado
la capacidad
una
forma
de
realización
de
relevancia
básica.
Evolución
de las
respuestas
habituadas,
las
respuestas
bacterianas
son
hábitos
evolucionados,
que representan
adaptaciones
de prueba
y error
a lo largo
de
innumerables
generaciones.
Estas
respuestas,
aunque carecen
de
flexibilidad
o
autorreflexión,
aún califican
como
comportamiento
anticipatorio
básico.
Modelos
predictivos
en
fisiología,
la
fisiología
de la
bacteria
contiene
subsistemas
que
inducen
cambios
basados
en
expectativas
sobre
condiciones
futuras.
Esta
capacidad
de
anticipar
y
responder
a
posibles
estados
futuros
es fundamental
para el
concepto
de
sistemas
anticipatorios.
Efectores
y
dinámica
de
sistemas,
en
los
sistemas
vivos
organizados
como
se
describió
anteriormente,
los
modelos
predictivos
actúan
a través
de
efectores
que
retroalimentan
la
organización
de
autofabricación
del
organismo.
Estos
efectores
modifican
la selección
de
acciones
o
modulan
los
predictivo
humano,
en
los
seres
humanos,
el
comportamiento
anticipatorio
se
ejemplifica
mediante
la
proyección
de
expectativas
en
el
entorno
y
el
ajuste
de
esas
expectativas
en
función
de
las
discrepancias
encontradas.
Este
proceso
implica
enfrentar
escenarios
predictivos
entre sí
y monitorear
las
discrepancias
para
priorizar
las
acciones.
Comportamiento
humano
y
anticipación,
los
seres
humanos
son
considerados
sistemas
anticipatorios
por
excelencia,
con
su
comportamiento
profundamente
influenciado
por la
capacidad
de
planificar
con
anticipación
y
elaborar
estrategias.
Comprender
el
comportamiento
humano
requiere
reconocer
estas
capacidades
anticipatorias.
La
discusión
destaca
que el
comportamiento
anticipatorio
básico
es un
aspecto
fundamental
de los
organismos
vivos,
ya que
les permite
responder
adaptativamente
a su
entorno.
Este
comportamiento,
basado en
la evolución
y la
organización
interna
del
organismo,
forma
una parte
central
de la
realización
de la
relevancia
tanto
en las
formas
de
vida
simples
como
en
las
complejas.
Esta
sección
conecta
además
el
concepto
de
sistemas
anticipatorios
con
la
organización
básica
de
los
sistemas
vivos.
Integración
de
modelos
internos,
los
organismos
generan
modelos
internos
del
mundo
desde
dentro
de
su
propia
organización.
Estos
modelos
influyen
en
el
comportamiento
del
organismo,
orientando
la
elección
de
acciones
y
estrategias
a
modelos
internos
al
comparar
las
predicciones
con
los
resultados
reales.
Esto
da
lugar
a
una
dinámica
adaptativa
dialéctica,
similar a
las
interacciones
de los
procesos
de
autofabricación
discutidas
anteriormente.
Patrones
autorreferenciales,
la
organización
interna
de los
sistemas
anticipatorios
presenta
patrones
autorreferenciales,
lo que pone
de
relieve una
compleja
interacción
entre los
modelos
internos.
El
comportamiento
y la
retroalimentación
del
entorno,
sistemas
anticipatorios
anticipatorios
son
organismos.
Las
economías,
por ejemplo,
están
impulsadas
por
modelos
internos
de
su
funcionamiento,
y los
cambios
en
estos
modelos
pueden
alterar
radicalmente
la
dinámica
económica.
Esta
distinción
enfatiza
que,
si bien
todos los
organismos
son
sistemas
anticipatorios,
no
todos los
sistemas
anticipatorios
son
organismos.
Complejidad
y
anticipación,
todos
los
organismos
son
sistemas
complejos
y
agentes
anticipatorios,
capaces
de
establecer
objetivos
y
perseguirlos
en
función
de
las
expectativas
del
futuro.
Esta
capacidad
de
resolver
el
problema
de
la
relevancia
es
fundamental
para
los
organismos.
Contraste
con
algoritmos
y
máquinas,
los
algoritmos
y
las
máquinas,
por
el
contrario,
se
describen
como
puramente
reactivos.
Puede
parecer
que
anticipan
operaciones
futuras,
pero
sólo
dentro
de
un
contexto
predefinido
e
impuesto
externamente
de
un
pequeño
mundo.
Este
resumen
subraya
la capacidad
inherente
de los
organismos,
desde
las
bacterias
más
simples
hasta
los
seres
humanos,
para
anticipar
y
responder
adaptativamente
a su
entorno.
Esta
capacidad
es
parte
integral
de
su
naturaleza
como
sistemas
complejos
y
autoorganizados
y los
distingue
de las
entidades
computacionales
no
vivas.
Obsérvale
la pena
enfatizar
en este
punto
que
nada
en
nuestro
relato
viola
ninguna
ley
de
la
lógica
física.
En
particular,
no
permitimos
que
los
estados
físicos
futuros
del
mundo
afecten
el
presente.
En
los
estados
de
los
modelos
predictivos
internos
están
tan
físicamente
encrustados
en el
presente
como
el
organismo
del
que
forman
parte.
Además,
el
modelo
puede,
y a
menudo
lo
hace,
salir
mal.
Consecuencias
de las
acciones
están
destinadas
a
divergir
de las
expectativas
de
algunas
maneras,
a
menudo
sorprendentes
e
jorgar
de la
siguiente
manera,
experiencia
a través
del
seguimiento
y
corrección
de
errores.
Esto
da
lugar
a
la
dialéctica
adaptativa
dinámica
representada
en la
figura
3.
Recuerde
que
todos
los
sistemas
vivos
pueden
hacer
esto.
Con
esta
capacidad
en
ahora
podemos
pasar
al
panorama
más
amplio
de
cómo
los
organismos
evolucionan
un
repertorio
cada
vez
más
rico
de
objetivos
y
acciones
a
través
de
la
anticipatorios
el
artículo
enfatiza
la
alineación
de
sus
argumentos
con
los
principios
establecidos
de
la
lógica
y
la
física
cumplimiento
de
las
leyes
lógicas
y
físicas
la
explicación
de
los
sistemas
anticipatorios
y sus
modelos
predictivos
es
consistente
con
las
leyes
de
la
lógica
y
la
física
no
implica
que
los
estados
futuros
del
mundo
impacten
en
el
presente
más
bien
se
centran
como
los
organismos
utilizan
modelos
internos
para
anticipar
y
responder
a
los
cambios
ambientales
incorporación
física
de
modelos
predictivos
los
estados
de
estos
modelos
predictivos
internos
están
físicamente
presentes
dentro
del
organismo
forman
parte
del
procesamiento
en
tiempo
real
del
organismo
no
están
separados
ni
son
externos
a
él
falibilidad
de
los
modelos
predictivos
los
modelos
pueden
y a
menudo
lo
hacen
salir
mal
las
acciones
pueden
conducir
a
resultados
que
difieren
de
lo
que
se
esperaba
la
eficacia
de
un
modelo
se
juzga
por
la
medida
en
que
sus
predicciones
divergen
de
los
resultados
reales
con
el
objetivo
de
evitar
divergencias
catastróficas
mejor a
través
de
la
corrección
de
errores
los
errores
y
las
discrepancias
entre
las
expectativas
y
los
resultados
reales
sirven
como
retroalimentación
lo
que
permite
a
los
organismos
mejorar
sus
modelos
este
proceso
de
monitoreo
y
corrección
de
errores
contribuye
a la
dinámica
dialéctica
adaptativa
de
los
sistemas
vivos
capacidad
universal
entre
sistemas
vivos
esta
capacidad
de
modelado
interno
y
adaptación
es
una
característica
universal
de
todos
los
sistemas
vivos
es
fundamental
para
la
forma
en
que
los
organismos
evolucionan
y
diversifican
sus
objetivos
y
acciones
resolviendo
el
problema
de
la
relevancia
desarrollar
un
repertorio
cada
vez
más
rico
de
metas
y
acciones
a lo
largo
del
tiempo
mejorando
su
capacidad
para
navegar
y
adaptarse
a su
entorno
la
sección
reafirma
el
enfoque
naturalista
y
científicamente
fundamentado
para
comprender
cómo
los
organismos
a
través
de
sus
sistemas
anticipatorios
se
adaptan
y
evolucionan
continuamente
en respuesta
a sus
entornos
esta
sección
presenta
el
concepto
de
darwinismo
situado
una
metas
intrínsecas
el
conjunto
de
metas
intrínsecas
que
persigue
un
organismo
como
se
discutió
anteriormente
define
las
motivaciones
e
impulsos
del
organismo
acciones
disponibles
conjunto
de
acciones
disponibles
para
un
organismo
conformadas
por
sus
experiencias
y
expectativas
este
repertorio
determina
cómo
el
organismo
puede
interactuar
con
su
entorno
oportunidades
o
impedimentos
que
ofrece
el
medioambiente
en relación
con
los
objetivos
del
organismo
a
fordances
como
oportunidades
o
impedimentos
los
fordances
se
manifiestan
como
oportunidades
o
impedimentos
definidos
por
los
objetivos
del
organismo
por
ejemplo
una
puerta
abierta
ofrece
la
posibilidad
de
pasar
mientras
que
una
puerta
cerrada
se
convierte
en
un
impedimento
naturaleza
relacional
ecológica
y
transyectiva
de
las
fordances
las
fordances
son
relacionales
no
residen
fordances
emergen
a
través
de
la
interacción
entre
la
gente
y
aspectos
específicos
de
su
entorno
la
percepción
como
detección
activa
de
a
fordances
los
organismos
perciben
su
entorno
activamente
detectando
a
fordances
e
iniciando
acciones
en
respuesta
a
ellas
esta
percepción
es
parte
integral
de
la
forma
en
que
los
organismos
navegan
por
su
panorama
de
prestaciones
relación
agente
arena
basada
en
of
fordances
los
organismos
experimentan
su
entorno
como
un
paisaje
de
a
fordances
este
concepto
subraya
la
complementariedad
de la
gente
y su
entorno
donde
la
arena
no
preexiste
independientemente
sino
que
coemerge
y
coevoluciona
con
los
objetivos
y
acciones
del
organismo
dinámica
dialéctica
emergente
la
interacción
entre
las
metas
las
acciones
y
las
posibilidades
de
un
organismo
de
como
resultado
una
dinámica
dialéctica
emergente
co-constitutiva
esta
dinámica
caracteriza
la
evolución
de la
relación
entre
el
organismo
y
su
entorno
en
resumen
esta
sección
explica
cómo
los
organismos
se
relacionan
con
su
entorno
a
través
de
una
compleja
interacción
de
objetivos
acciones
y
posibilidades
este
compromiso
es
fundamental
para
el
proceso
evolutivo
y
es
un
aspecto
fundamental
de
la
realización
de
la
relevancia
en
los
seres
vivos
en
esta
sección
se
explica
cómo
el
proceso
dialéctico
entre
un
organismo
y
su
entorno
conduce
a
la
adaptación
evolutiva
y a
la
complejidad
identificación
de
affordances
los
organismos
identifican
affordances
en su
entorno
a través
de
la
detección
o la
percepción
lo que
puede
implicar
un
procesamiento
predictivo
este
proceso
genera
el
escenario
del
organismo
al
delimitar
la
región
relevante
para
la
está
en
relación
con
su
conjunto
de
objetivos
intrínsecos
el
paisaje
es
un
mundo
de
significado
donde
las
posibilidades
se
clasifican
como
beneficiosas
o
perjudiciales
en
función
de
su
alineación
con
los
objetivos
del
organismo
metas
intrínsecas
y
posibilidades
el
proceso
de
identificar
y
responder
a
las
prestaciones
no
requiere
una
intención
explícita
con
ciencia
o
un
procesamiento
cognitivo
complejo
la
clasificación
de
las
affordances
y
su
influencia
en
la
selección
de
objetivos
puede
ser
el
resultado
de
la
evolución
adaptativa
y
de
las
experiencias
heredadas
de
generaciones
anteriores
complejidad
de
las
metas
y
posibilidades
conflictivas
los
organismos
pueden
enfrentar
metas
conflictivas
o
contradictorias
incluso
con
repertorios
conductuales
simples
por
ejemplo
una
bacteria
puede
encontrarse
tanto
con
un
gradiente
de
nutrientes
como
con
una
toxina
presentando
señales
contradictorias
además
la
prioridad
de
los
objetivos
puede
variar
en
función
de
la
situación
y
los
objetivos
pueden
tener
interdependencias
complejas
entre sí
con
las
posibilidades
del
entorno
estructuras
de
metas
dependientes
del
contexto
la
estructura
de
las
metas
de
un
organismo
es
compleja
y
está
profundamente
entrelazada
con
las
posibilidades
que
encuentra
estas
estructuras
y
sus
relaciones
con
las
afordances
dependen
en gran
medida
del
contexto
esta
sección
enfatiza
la
naturaleza
intrincada
y
dependiente
del
contexto
de
cómo
los
organismos
interactúan
con
su
entorno
destacando
la
interacción
dinámica
entre
los
objetivos
las
acciones
y
las
posibilidades
presentes
en
su
entorno
esta
interacción
es
crucial
para
comprender
la
adaptación
evolutiva
y la
creciente
complejidad
de
los
sistemas
vivos
en
esta
sección
se
describe
el proceso
por el
cual
un
organismo
selecciona
metas
y
acciones
y
cómo
esta
selección
influye
en su
interacción
con
el
medio
ambiente
selección
de
metas
específicas
cuando
un
agente
organismo
elige
una
meta
particular
de
su
conjunto
de
metas
potenciales
reduce
su
enfoque
a un
objetivo
específico
este
proceso
de
selección
colapsa
el
conjunto
más
amplio
de
objetivos
en
un
solo
objetivo
elección
de
acciones
o
estrategias
apropiadas
del
mismo
modo
el
organismo
selecciona
una
acción
o un
conjunto
de
acciones
una
estrategia
de
su
repertorio
para
perseguir
el
objetivo
elegido
el
repertorio
tiene
una
estructura
interna
compleja
donde
las
acciones
difieren
en
riesgo
esfuerzo
dificultad
velocidad
y
relevancia
para
el
objetivo
algunas
acciones
son
interdependientes
y
solo
tienen
sentido
en
ciertas
combinaciones
o
secuencias
evaluación
de
acciones
a
través
de
modelos
predictivos
la
utilidad
potencial
de
una
acción
se
evalúa
a
través
de
los
modelos
predictivos
internos
del
organismo
considerando
las
complejidades
antes
mencionadas
sobre
la
base
de
esta
evaluación
el
organismo
selecciona
una
acción
específica
o
una
combinación
de
acciones
a
las
que
comprometerse
aprovechar
las
posibilidades
positivas
evitar
las
negativas
al
perseguir
el
objetivo
seleccionado
el
organismo
busca
aprovechar
las
posibilidades
positivas
en su
entorno
mientras
evita
o
mitiga
las
negativas
este
proceso
también
implica
colapsar
el
conjunto
de
afafordances
disponibles
en un
subconjunto
relevante
para el
objetivo
y la
acción
actuales
proceso
coordinado
y
codependiente
la
selección
de
metas
acciones
y
afafordances
es un
proceso
coordinado
e
interdependiente
los
tres
elementos
afafordances
metas
acciones
se
colapsan
y
reconstruyen
de
la
gente
con
un
curso
de
acción
particular
en
un
momento
dado
generación
de
comportamiento
agential
este
proceso
dinámico
e
interactivo
de
selección
y
búsqueda
de
metas
y
acciones
en
respuesta
a las
posibilidades
ambientales
es la
forma
en que
se
genera
el
comportamiento
agential
en los
organismos
la
sección
destaca
la
complejidad
y
adaptabilidad
de
los
organismos
para
navegar
por
sus
entornos
subraya
el
entre
los
objetivos
internos
las
acciones
y
las
posibilidades
externas
en
esta
sección
se
explica
el
proceso
dinámico
de
cómo
los
organismos
interactúan
con
su
entorno
y
evolucionan
con
el
tiempo
selección
y
compromiso
con
metas
y
acciones
cuando
un
organismo
selecciona
una
meta
específica
reduce
su
rango
de
metas
al
enfoque
principal
del
mismo
modo
elige
una
acción
apropiada
a un
conjunto
de
esfuerzo
y
la
eficacia
interacción
con
el
entorno
las
acciones
del
organismo
interactúan
con
su
entorno
aprovechando
las
posibilidades
positivas
mientras
se trata
de
evitar
las
negativas
este
proceso
da
como
resultado
una
revaluación
y
ajuste
constante
coordinado
de
las
metas
del
organismo
las
acciones
y
las
posibilidades
disponibles
adaptación
y
aprendizaje
continuos
comprometerse
con
acciones
específicas
cambia
el
panorama
de
posibilidades
Evalúa
continuamente
su
entorno
y
ajusta
sus
objetivos
y
acciones
en
consecuencia
este
proceso
iterativo
conduce
al
aprendizaje
de
nuevos
comportamientos
y al
perfeccionamiento
de los
existentes
dinámica
adaptativa
y
relación
agente
arena
esta
evaluación
y ajuste
continuo
fomentan
un
ajuste
más
estrecho
entre
el
organismo
y
su
entorno
mejorando
la
relación
agente
arena
y la
capacidad
del
organismo
para
navegar
por
su
mundo
de
manera
efectiva
modelo
de
la
evolución
darwiniana
centrado
en
el
organismo
este
enfoque
para
comprender
la
biología
evolutiva
se
centra
en
la
interacción
del
organismo
con
su
entorno
si
bien
la
variación
hereditaria
y la
selección
a
nivel
de
población
siguen
siendo
fundamentales
para
la
evolución
darwiniana
este
modelo
también
explica
cómo
los
comportamientos
simples
evolucionan
hacia
interacciones
más
complejas
a lo
largo
del
tiempo
evolución
de
comportamientos
complejos
en
contraste
con
las
explicaciones
reduccionistas
de la
evolución
este
modelo
centrado
en
el
organismo
da
cuenta
del
desarrollo
de
interacciones
complejas
y de
múltiples
capas
entre
un
agente
y
su
entorno
esta
evolución
es
especialmente
significativa
en
organismos
simples
con
una
flexibilidad
conductual
limitada
la
sección
destaca
el
papel
activo
del
organismo
en
la
configuración
de
su
comportamiento
y trayectoria
evolutiva
a través
de
la
interacción
continua
y la
adaptación
a su
entorno
esta
perspectiva
ofrece
una
comprensión
matizada
de la
evolución
darwiniana
enfatizando
la
agencia
del
organismo
y su
relación
evolutiva
con
el
mundo
circundante
esta
sección
profundiza
en
el
concepto
de
darwinismo
situado
explicando
cómo
integra
tanto
la
adaptación
fisiológica
como
la
evolutiva
co-evolución
y co-construcción
de
agentes
y
arenas
el
darwinismo
situado
postula
que
los
agentes
organismos
y sus
arenas
entornos
están
en un
estado
constante
de
compromiso
mutuo
co-evolucionando
y co-construyéndose
mutuamente
esta
perspectiva
se alinea
con el
concepto
original
de
darwin
de la
evolución
a través
de la
lucha
del
organismo
por la
existencia
integración
de
procesos
adaptativos
el
modelo
integra
los
procesos
adaptativos
que
ocurren
a lo
largo
de
la
vida
de
un
organismo
adaptación
fisiológica
y
conductual
con su
capacidad
para
preservar
y ajustar
su
organización
a través
de
las
generaciones
adaptación
evolutiva
marco
para la
innovación
evolutiva
este
enfoque
proporciona
un
marco
sólido
para
comprender
la
innovación
evolutiva
y la
naturaleza
abierta
de
la
dinámica
evolutiva
enfatiza
la
dialéctica
co-emergente
y co-constructiva
que
subyaza
los
procesos
evolutivos
posible
anticipación
y la
adaptación
considera
el paisaje
de
Affordance
como
un
mapa
de
acciones
y
resultados
potenciales
para
un
organismo
sujeto
a
cambios
a
medida
que
los
organismos
interactúan
con
su
entorno
posibilidades
evolutivas
dinámicas
contrariamente
a la
idea
de
que
la
evolución
ocurre
en
un
espacio
predefinido
de
posibilidades
el
posible
adyacente
ilustra
que
las
posibilidades
evolutivas
co-emergen
con el
proceso
evolutivo
mismo
el
espacio
de
lo
que
puede
suceder
a
continuación
está
en
constante
cambio
impulsado
por
el
proceso
evolutivo
carácter
radical
abierto
de la
evolución
esta
perspectiva
conduce
a una
visión
de la
evolución
como
radicalmente
abierta
las
posibilidades
los
objetivos
y las
acciones
futuras
no se
pueden
definir
con
precisión
de
antemano
emergen
y se
actualizan
a través
del
proceso
evolutivo
emergencia
radical
acuñada
por
Kaufman
la
emergencia
radical
se
refiere a
esta
emergencia
continua
impredecible
de
nuevas
posibilidades
dentro
del
proceso
evolutivo
en
resumen
el
darwinismo
situado
ofrece
una
visión
holística
y
dinámica
de la
evolución
destacando
la
interacción
continua
y la
influencia
mutua
entre
los
organismos
y
sus
entornos
esta
perspectiva
subraya
la
naturaleza
abierta
y
emergente
del
cambio
evolutivo
la
sección
final
describe
como
los
diversos
conceptos
discutidos
a lo
largo
del
artículo
se
unen
para
formar
una
visión
integral
de
la
realización
de
la
relevancia
en
los
organismos
vivos
destaca
tres
procesos
dialécticos
clave
cada
uno
de
los
cuales
representa
un
nivel
diferente
de
complejidad
organizacional
autopoyesis
fabricación
propia
localizada
internamente
dentro
del
organismo
se
establece
a
través
de
la
co-constitución
colectiva
de
la
biosíntesis
macromolecular
el
mantenimiento
del
medio
interno
y
el
transporte
regulado
a
través
de
las
fronteras
permite
a
la
gente
establecer
sus
propios
objetivos
intrínsecos
a
través
de
la
autodeterminación
y la
autolimitación
anticipación
también
interno
al
organismo
pero
proyectivo
sobre
el
entorno
se
establece
a
través
de
la
co-constitución
colectiva
de
modelos
predictivos
internos
expectativas
el
estado
actual
del
organismo
y
los
efectores
que
modulan
este
estado
y
las
entradas
sensoriales
basadas
en las
predicciones
del
modelo
permite
a
la
gente
perseguir
objetivos
intrínsecos
mediante
la
selección
de
acciones
y
estrategias
conductuales
adecuadas
adaptación
integrada
transyectiva
fundamentada
en la
relación
entre
la
gente
y
su
ámbito
entorno
se
establece
a
través
de
la
co-constitución
colectiva
de
objetivos
intrínsecos
repertorios
mejorando
continuamente
la
relación
agente
arena
y
el
control
de
la
realidad
del
organismo
el
artículo
propone
un
modelo
jerárquico
unificado
de
evolución
organística
abierta
explicando
cómo
estos
procesos
se
interconectan
para
producir
fenómenos
y
comportamientos
cada vez
más
adaptativos
y
complejos
incluyendo
la
cognición
y la
conciencia
este
marco
integral
subraya
la
interconexión
y la
complejidad
de
los
procesos
biológicos
que
contribuyen
al
viaje
evolutivo
de
los
organismos
vivos
destaca
la
importancia
de
considerar
múltiples
niveles
de
interacción
y
adaptación
desde
la
mecánica
interna
de
la
autofabricación
hasta
el
compromiso
del
organismo
con
su
entorno
para
comprender
la
naturaleza
de
la
vida
y
la
evolución
esta
sección
final
sintetiza
los
conceptos
clave
presentados
en
el
artículo
y propone
una
integración
multinivel
de
estos
conceptos
centrándose
en la
dinámica
dialéctica
que
subyace
a la
evolución
abierta
dinámica
dialéctica
compartida
los
tres
procesos
autopoiesis
anticipación
y adaptación
integrada
comparten
una
dinámica
dialéctica
subyacente
similar
esta
dinámica
involucra
una
triera
de
aspectos
interrelacionados
que
colectivamente
se generan
y defienden
entre sí
lo que
lleva a
una
dinámica
de
nivel
superior
unificada
adaptativa
y
abierta
limitaciones
de la
simulación
algorítmica
estas
dinámicas
dialécticas
sólo pueden
ser
emuladas
o
imitadas
pero
no
capturadas
completamente
por la
simulación
algorítmica
esta
limitación
se debe
a su
organización
colectivamente
impredicativa
a su
naturaleza
anticipatoria
y a su
falta
de
prestatabilidad
así
como a
su
radical
carácter
abierto
emergente
justificación
científica
de la
dialéctica
el
artículo
tiene como
objetivo
mostrar
que
esta
dialéctica
científicamente
justificable
no contradice
el
conocimiento
establecido
sobre el
mundo
físico
vivo
no
requiere
nuevas
fuerzas
o leyes
de la
física
sino que
requiere
un
cambio
de
enfoque
de
los
cambios
de
estado
predecibles
en los
procesos
físico-químicos
a la
sucesión
impredecible
de
restricciones
dinámicas
co-constitución
continua
de
restricciones
la
unificación
de los
tres
niveles
de
dinámica
dialéctica
se logra
a través
de la
co-constitución
colectiva
continua
de
restricciones
estas
restricciones
se imponen
a los
procesos
físico-químicos
en un
sistema
vivo
moldeando
continuamente
sus grados
de
libertad
y
velocidad
y
dirección
de
cambio
mantenimiento
del
cierre
de
las
restricciones
una
condición
fundamental
para
estas
dinámicas
es
el
mantenimiento
continuo
del
cierre
de
las
restricciones
este
mantenimiento
es
fundamental
para
comprender
la
vida
y
su
evolución
implicaciones
para
la
evolución
y
la
complejidad
este
proceso
de
construcción
de
restricciones
cada vez
más
intrincadas
distingue
a los
sistemas
vivos
de
los
no
vivos
permite
que
los
sistemas
vivos
evolucionen
por
selección
natural
y
contribuye
a su
coherencia
en
múltiples
niveles
de
organización
también
explica
la
tendencia
hacia
el
aumento
de
la
complejización
observada
en
la
evolución
transiciones
importantes
en
la
evolución
el
artículo
sugiere
que
estos
procesos
son evidentes
en las
principales
transiciones
en la
historia
evolutiva
como lo
describe
Maynard
Smith
y
En
resumen
el
artículo
presenta
una
explicación
integral
y
naturalista
de la
realización
de la
relevancia
en los
organismos
vivos
enfatizando
la
naturaleza
compleja
dinámica
y
emergente
de la
vida
y sus
procesos
evolutivos
destaca
la
importancia
de
comprender
la
interacción
de
varias
restricciones
y las
dinámicas
dialécticas
que
impulsan
la
evolución
y
la
complejización
de
la
vida
esta
sección
del
artículo
profundizan
la
naturaleza
impredecible
y abierta
de la
organización
biológica
y la
evolución
imprevisibilidad
y apertura
final
los
agentes
organísmicos
tienen
capacidades
funcionales
y potencial
evolutivo
que son
fundamentalmente
impredecibles
y radicalmente
abiertos
la
organización
biológica
está
habilitada
pero no
predeterminada
por las
leyes
dinámicas
de la
física
papel
de los
accidentes
en la
historia
de la
vida
y la
evolución
las
historias
de
vida
individuales
y las
trayectorias
evolutivas
de los
organismos
están llenas
de
accidentes
consecuentes
lo que
indicó
una
naturaleza
no
determinista
de los
procesos
biológicos
apertura
a la
causa
formal
debido
a su
apertura
a la
causalidad
formal
los
organismos
exploran
continuamente
nuevas
variantes
estructurales
dentro
de los
confines
del
cierre
a la
causalidad
eficiente
esto
permite
interacciones
sin
precedentes
con sus
entornos
incertidumbre
radical
de la
evolución
las
propensiones
futuras
de la
evolución
son
radicalmente
inciertas
es
imposible
pronunciarlas
como una
distribución
de
probabilidad
explícita
o formalizarlas
como un
espacio
de
posibilidades
bien
definido
dos
perspectivas
sobre
la
construcción
de
restricciones
marco
constitutivo
este
enfoque
se
centra
en las
interrelaciones
entre
procesos
físico
químicos
que están
presentes
simultáneamente
explicando
la
dinámica
general
cada
aspecto
del
proceso
de
generación
de
restricciones
dialécticas
es necesario
para la
existencia
y el
apoyo
de
los
demás
marco
de
restricción
esta
perspectiva
considera
lo que
no está
presente
pero que
aún ejerce
una
influencia
causal
en la
dinámica
organística
implica
establecer
coherencia
entre
los
diferentes
aspectos
del
proceso
general
mediante
la
reducción
de
los
grados
de
libertad
lo
que
permite
interacciones
de
apoyo
mutuo
coherencia
y reducción
de
grados
de
libertad
la
aparición
de
una
dinámica
global
coherente
en los
organismos
requiere
reducir
los
grados
de
libertad
de
los
sub
procesos
individuales
esto
asegura
que
los
tres
aspectos
de
la
dialéctica
preálica
interactúen
de una
manera
solidaria
y
generativa
el
organismo
como
menos
que
la
suma
de
sus
partes
desde
la
perspectiva
de
la
restricción
todo
el
organismo
vivo
es
visto
como
menos
que
la
suma
de
sus
partes
enfatizando
la
importancia
de
la
interacción
y la
coherencia
entre
sus
componentes
en
esta
sección
se
destaca
la
complejidad
y la
no
linealidad
de
los
sistemas
biológicos
haciendo
hincapié
en el
importante
papel
de
las
restricciones
y la
interacción
de
diversos
procesos
en
la
configuración
de
la
evolución
y
el
comportamiento
de
los
organismos
vivos
la
sección
describe
dos
perspectivas
complementarias
para
comprender
la
dinámica
y
la
evolución
de
la
materia
viva
perspectivas
constitutivas
y
restrictivas
la
perspectiva
constitutiva
se
centra en
como
el
paisaje
de
probabilidades
futuras
para
un
proceso
físico
químico
está
conformado
por
procesos
co-constitutivos
colectivos
esta
perspectiva
explica
la
formación
del
paisaje
probabilístico
la
perspectiva
de
restricción
busca
comprender
que
partes
de
esta
cierre
en
los
sistemas
vivos
se
ocupa
de
identificar
las
regiones
accesibles
y
propicias
del
panorama
probabilístico
visualización
de
perspectivas
el
espacio
abstracto
de
probabilidades
futuras
en la
teoría
de
sistemas
dinámicos
llamado
espacio
de
configuración
se
puede
visualizar
como
un
paisaje
donde
la
probabilidad
de
posibles
configuraciones
del
sistema
se
representa
como
altitud
las
regiones
más
bajas
indican
configuraciones
más
probables
la
figura
7
del
artículo
ilustra
la
diferencia
entre
la
configuración
del
paisaje
perspectiva
constitutiva
y el
acceso a
sus
partes
permisibles
perspectiva
de
restricción
contexto
físico
para la
generación
de
restricciones
la
supervivencia
la
evolución
y la
exploración
del
mundo
por
parte
de
un
organismo
requieren
trabajo
físico
este
trabajo
es
necesario
para
mantener
y
generar
las
restricciones
que
mantienen
el
funcionamiento
del
organismo
ciclo
de
trabajo
restricción
propuesto
por
Kaufman
este
ciclo
describe
cómo
la
energía
libre
se
transforma
en
trabajo
que
construye
y
mantiene
restricciones
estas
restricciones
luego
dirigen
más
trabajo
para
construir
más
restricciones
creando
un ciclo
continuo
esta
sección
enfatiza
la
necesidad
de
las
perspectivas
constitutivas
de
restricción
para
comprender
completamente
la
dinámica
única
de los
organismos
vivos
destaca
la
interacción
entre
las
leyes
físicas
que
gobiernan
estos
organismos
y
las
limitaciones
que
dan
forma
a
su
evolución
y
comportamiento
esta
sección
discute
el
concepto
de
restricciones
su
relación
con
el
trabajo
y
cómo
difieren
en
la
organización
biológica
en
comparación
con
los
sistemas
disipativos
no
vivos
restricciones
como
orden
las
restricciones
se
pueden
conceptualizar
como
una
medida
de
orden
dentro
de
un
sistema
cuantas
más
restricciones
estén
presentes
y
sus
efectos
sean
intrincados
y
específicos
menor
será
la
entropía
del
sistema
por
el
contrario
la
entropía
máxima
se
alcanza
cuando
todo
es
posible
lo
que
indica
un
sistema
con
máximos
grados
de
libertad
y
ausencia
de
restricciones
la
generación
de
restricciones
que
restringen
el
comportamiento
dinámico
requiere
trabajo
físico
porque
implica
reducir
la
entropía
del
sistema
trabajo
gradiente
de
entropía
la
capacidad
de
generar
restricciones
menor
entropía
depende
de
sistemas
que
puedan
aprovechar
un
gradiente
de
entropía
como
fuente
externa
de
energía
libre
esta
fuente
externa
de
energía
libre
permite
al
organismo
realizar
un
trabajo
físico
para
establecer
y
mantener
restricciones
dichos
sistemas
deben
ser
termodinámicamente
abiertos
y operar
lejos
del
equilibrio
organización
biológica
versus
autoorganización
la
organización
biológica
difiere
de la
mera
autoorganización
en los
sistemas
disipativos
no
vivos
en
sistemas
no
vivos
como
huracanes
o
llamas
de
velas
el
aumento
del
orden
interno
se
logra
a
costa
de
la
máxima
interrupción
en
su
entorno
local
por
ejemplo
tornados
que
causan
estragos
por
el
contrario
los
sistemas
vivos
maximizan
tanto
la
tasa
de
disipación
de
energía
como
la
longitud
del
camino
hacia
el
agotamiento
del
gradiente
de
entropía
local
esto
puede
ocurrir
a
través
de
la
exploración
de
nuevas
fuentes
de
energía
o
almacenamiento
y
reutilización
de
energía
por
ejemplo
depósitos
de
grasa
surgimiento
continuo
de
niveles
de
organización
la
dinámica
dialéctica
coherente
descrita
en el
artículo
puede
conducir
a
la
emergencia
de
nuevos
niveles
de
organización
de
acuerdo
con
la
definición
de
William
Binsat
los
niveles
de
organización
son
máximos
locales
de
regularidad
y
previsibilidad
en el
espacio
de
fases
de
modos
alternativos
de
organización
de
la
materia
un
nuevo
nivel
de
organización
surge
a
través
de
la
emergencia
de
una
dinámica
dialéctica
autosostenida
impulsada
por el
trabajo
físico
realizado
en un
nivel
inferior
de
organización
esta
explicación
de
la
evolución
es
radicalmente
abierta
lo que
significa
que
el
surgimiento
de
niveles
superiores
de
organización
no solo
es
posible
sino
altamente
probable
esta
sección
enfatiza
que
los
sistemas
biológicos
son
fundamentalmente
diferentes
de los
sistemas
disipativos
no vivos
en su
capacidad
para
mantener
el
orden
realizar
el
trabajo
y
generar
continuamente
restricciones
lo que
conduce
a la
aparición
de
niveles
más
altos
de
organización
en un
proceso
evolutivo
abierto
2
2
la
aparición
de
niveles
más
altos
de
organización
dinámica
en los
sistemas
vivos
puede
representar
desarrollos
significativos
en sus
capacidades
de
particular
interés
son los
escenarios
relacionados
con la
cognición
y la
complejidad
sistemas
cognitivos
un
escenario
implica
que las
interrelaciones
entre
metas
acciones
y
affordances
alcancen
un
cierto
nivel
de
complejidad
lo que
requiere
un
nuevo
tipo
de
modelo
interno
predictivo
en este
contexto
un
sistema
cognitivo
se
define
como
un
agente
capaz
de
percibir
activamente
puede no
corresponder
a esa
percepción
los
sistemas
cognitivos
son lo
suficientemente
complejos
como para
estar
equivocados
o engañados
sobre el
mundo
y sus
modelos
predictivos
pueden ser
inconsistentes
con su
situación
actual
a diferencia
de organismos
más simples
como las
bacterias
los
sistemas
cognitivos
pueden
revisar
y ajustar
sus
modelos
en función
de la
experiencia
lo que
permite
el
aprendizaje
los
agentes
cognitivos
pueden
tomar
medidas
más
sofisticadas
para
reducir
los
errores
lo que
permite
el
refinamiento
abierto
de sus
modelos
y
acciones
autopoiesis
y
cognición
el
concepto
de
autopoiesis
desarrollado
originalmente
en el
contexto
de los
sistemas
cognitivos
está
estrechamente
relacionado
con la
definición
de
cognición
encarnada
la
autopoiesis
implica
el
cierre
operacional
que
corresponde
al
cierre
organizacional
en el
argumento
presentado
en el
artículo
la
autopoiesis
enfatiza
la
interacción
entre
la
percepción
la
acción
y
el
acoplamiento
estructural
que
es
una
forma
no
representacional
de
procesamiento
cognitivo
esto
sugiere
que
los
procesos
cognitivos
coherentes
pueden
surgir
de la
dinámica
adaptativa
del
procesamiento
del
oponente
de
manera
similar
a la
agencia
natural
la
exploración
detallada
de
esta
posibilidad
se
extiende
más
allá
del
alcance
del
presente
documento
en
resumen
los
niveles
más
altos
de
organización
dinámica
en
los
sistemas
vivos
pueden
conducir
a la
aparición
de
capacidades
cognitivas
lo que
permite
a los
agentes
percibir
e interactuar
activamente
con su
mundo
de
maneras
complejas
aprender
de la
experiencia
y
adaptarse
a las
circunstancias
cambiantes
esto
representa
un
avance
significativo
en las
capacidades
de
estos
sistemas
la
idea
de
que
la
verdadera
intencionalidad
la
conciencia
y la
conciencia
pueden
emerger
a través
de
niveles
aún
más
altos
de
dinámica
dialéctica
especulativa
pero
intrigante
es
probable
que
esta
evolución
implique
modelos
predictivos
internos
cada vez
más
intrincados
que
incorporen
representaciones
precisas
de otros
sistemas
vivos
y del
propio
organismo
cognoscitivo
especialmente
en contextos
ecológicos
y sociales
complejos
si bien
este
concepto
no
proporciona
un
modelo
definitivo
de
la
evolución
de
la
conciencia
una
definición
precisa
de
la
conciencia
y la
conciencia
subjetiva
ofrece
una
dirección
prometedora
para una
mayor
exploración
la
conclusión
central
de este
argumento
es que
la
cognición
y la
conciencia
no deben
ser
vistas
como
formas
complicadas
de
computación
sino
más
bien
como
elaboraciones
de la
agencia
natural
básica
que
se
basa
fundamentalmente
en la
realización
de la
relevancia
en
esencia
la
agencia
la
cognición
y la
conciencia
son
formas
profundamente
interconectadas
a través
de las
cuales
los
organismos
llegan
a conocer
el
mundo
si
bien
puede
haber
desacuerdos
sobre
si
todos
los
organismos
son
agentes
cognitivos
la
idea
de
que
vivir
es
conocer
destaca
el
papel
fundamental
de la
determinación
de la
relevancia
en este
proceso
este
proceso
de
selección
de lo
relevante
y de
delimitación
de un
ámbito
dentro
de un
vasto
mundo
no es
un
procedimiento
formalizable
o
algorítmico
sino
el
acto
de
formalizar
el
mundo
similar
a
actuar
el
concepto
de
alma
tal
como
lo
discutió
aristóteles
es
visto
como
el
principio
distintivo
de los
sistemas
vivos
diferenciándolos
de los
no
vivos
la
noción
de
alma
de
aristóteles
era
naturalista
no
inmortal
ni
trascendental
e
inmanente
a la
organización
específica
de la
materia
viva
aristóteles
clasificó
a los
seres
vivos
en
tres
categorías
distintas
en
función
de
la
complejidad
de
su
principio
animador
todos
los
seres
vivos
tienen
funciones
vitales
nutritivas
para
mantener
la
vida
crecer
y
reproducirse
los
animales
tienen
almas
con
un
aspecto
sensible
asociado
a la
movilidad
y a
la
percepción
activa
los
seres
humanos
poseen
capacidades
racionales
incluida
la
imaginación
deliberativa
y la
capacidad
de
tomar
decisiones
racionales
que
los
diferencian
de
todos
los
demás
seres
vivos
el
argumento
presentado
en
este
artículo
animador
de los
sistemas
vivos
como
una
organización
jerárquica
y
autorreferencial
que
implica
autopoiesis
anticipación
y
adaptación
la
distinción
entre
sistemas
vivos
y
no
vivos
surge
de
la
forma
en
que
estos
procesos
se
interrelacionan
y crean
y mantienen
restricciones
a través
del
trabajo
físico
habilitado
por
gradientes
de
energía
libre
si
bien
estas
dinámicas
son
totalmente
compatibles
con
las
leyes
conocidas
de
la
física
no
pueden
explicarse
completamente
sólo
con
estas
leyes
además
esta
perspectiva
enfatiza
que
los
sistemas
vivos
generan
significado
y
comprensión
a través
de
sus
interacciones
con
el
mundo
más
que
a
través
de
la
computación
traza
un
paralelismo
con
la
distinción
de
José
Poisenbaum
entre
calcular
y
juzgar
destacando
la
importancia
de
comprender
el
papel
de
la
agencia
la
cognición
y
la
conciencia
en el
contexto
de
la
realización
de
la
relevancia
y
la
agencia
natural
la
dinámica
de
los
sistemas
vivos
es
fundamentalmente
contingente
y se
genera
hasta
cierto
punto
desde
dentro
de
su
propia
organización
esta
autonomía
de
los
organismos
no se
debe
a una
falta
de
determinación
causal
ni a la
aleatoriedad
en
cambio
surge
de
la
organización
biológica
de los
sistemas
vivos
caracterizada
por
una
interacción
dialéctica
de
subprocesos
esta
interacción
dinámica
sin
predicativa
continua
y
concurrente
y
cada
aspecto
del
proceso
depende
de
los
otros
dos
para
su
existencia
continua
esta
autolimitación
dinámica
y emergente
inherente
es lo que
otorga
agencia
a los
sistemas
vivos
la
capacidad
de
autofabricarse
establecer
objetivos
intrínsecos
elegir
acciones
apropiadas
para perseguir
esos
objetivos
e interactuar
con su
entorno
a través
de
dinámicas
que se
originan
en su
propia
organización
esta
perspectiva
se
denomina
emergentismo
agencial
y
sugiere
que
las
explicaciones
mecanicistas
por sí
solas
son
insuficientes
para
dar
cuenta
de
todos
los
aspectos
de
la
vida
reconoce
que
los
agentes
vivos
autónomos
exhiben
finalidad
lo que
requiere
explicaciones
teleológicas
desde
este
punto
de
vista
la
causa
final
de
un
sistema
autopoético
es
esencialmente
la
misma
que
la
suma
total
de
sus
causas
eficientes
su
propósito
es
fabricarse
a sí
mismo
este
concepto
se alinea
con la
idea
de
Aristóteles
de
que
ser
de
los
seres
vivos
es
vivir
además
el
relato
concilia
la
distinción
aristotélica
entre
causas
eficientes
y
formales
donde
las
causas
formales
describen
la
forma
funcional
que
adoptan
las
causas
eficientes
y
materiales
para
lograr
el
cierre
en
la
continuidad
organizacional
esto
permite
debatir
sobre
los
propósitos
y
objetivos
de
los
seres
vivos
reconociendo
su
capacidad
de
acción
en la
consecución
de
objetivos
intrínsecos
para
aclarar
el
tipo
de
explicación
teleológica
requerida
por
este
relato
y
por
qué
es
naturalista
y
científico
es
es
esencial
contrastarlo
con
las
explicaciones
causales
familiares
para
los
científicos
de
hoy
mientras
que
las
explicaciones
causales
describen
como
un
efecto
es
generado
por
causas
precedentes
las
explicaciones
teleológicas
naturalistas
se
centran
en
por
qué
un
organismo
actúa
para
lograr
un
objetivo
específico
estas
dos
formas
de
explicación
son
complementarias
y no
intercambiables
la
explicación
teleológica
naturalista
que aquí
se propone
no adolece
de las
dificultades
típicas
asociadas
a este
tipo
de
relatos
abordemos
estos
puntos
generación
causal
de
estados
futuros
esta
explicación
no
requiere
que
idea
de
que
los
estados
futuros
generan
causalmente
los
presentes
la
anticipación
como se
discutió
la sección
5
implica
llevar
el
futuro
al
presente
a través
de
modelos
predictivos
internos
estos
modelos
y las
expectativas
que
representan
se
actualizan
plenamente
en el
momento
actual
intencionalidad
y
capacidades
cognitivas
la
explicación
teleológica
naturalista
no
presupone
intencionalidad
o
capacidades
cognitivas
en
organismos
que
no
las
poseen
los
modelos
internos
predictivos
pueden
basarse
en
una
simple
habituación
evolucionada
normatividad
esta
explicación
no
tiene
ningún
problema
con
la
normatividad
la
agencia
se
define
como
la
capacidad
natural
observable
de
un
sistema
vivo
para
iniciar
acciones
de
acuerdo
con
sus
propias
normas
intrínsecas
esta
capacidad
es
una
consecuencia
directa
de
la
organización
autopoética
y
automanufacturera
en
resumen
esta
forma
de
explicación
teleológica
científicamente
legítima
y está
definida
con
precisión
abarca
las
descripciones
teleológicas
del
comportamiento
organístmico
pero excluye
explícitamente
la teleología
global
como la
postulación
de un
estado
objetivo
para la
evolución
o el
universo
en su
conjunto
un
punto
omega
además
la
perspectiva
presentada
aquí
supone
la
idea
de
estados
objetivos
evolutivos
preestablecidos
es
radicalmente
abierto
con
respecto
al
comportamiento
de los
organismos
y
el
futuro
de la
evolución
ambos
se
consideran
no sólo
impredecibles
sino
fundamentalmente
no
prestables
la
vida
no se
puede
formalizar
y no
hay un
espacio
predefinido
de
posibilidades
la
innovación
y la
diversificación
biológicas
no tienen
un
principio
ni un
final
claros
este
punto
de
vista
se
alinea
con
conceptos
como
la
emergencia
radical
y lo
posible
adyacente
enfatizando
la
imprevisibilidad
y el
carácter
abierto
del
proceso
evolutivo
vivir
evolucionar
significa
estar
ocupado
en un
juego
infinito
este
concepto
tal como
fue
discutido
por
carse
en
1986
enfatiza
la
naturaleza
siempre
cambiante
del
universo
y el
final
abierto
de la
vida
y la
evolución
estos
son
algunos
puntos
clave
reglas
en
constante
cambio
el
juego
infinito
implica
cambiar
constantemente
las
reglas
del
juego
el
universo
en
evolución
no
puede
ser
capturado
por
un
conjunto
fijo
de
elementos
o
propiedades
los
algoritmos
no
pueden
predecir
la
emergencia
radical
porque
el
espacio
de
posibilidades
conocido
como
el
espacio
de
configuración
del
universo
está
coevolucionando
con
su
estado
real
un
mundo
grande
indefinido
el
universo
es
vasto
y
está
lleno
de
posibilidades
potencialmente
infinito
los
seres
vivos
a pesar
de su
fragilidad
y
limitaciones
tienen
capacidad
de
acción
y
co
construyen
activamente
su
ámbito
dando
de
la
dialéctica
de
nivel
superior
en
lugar
de
subdividir
las
entidades
vivientes
en
categorías
o
subsistemas
discretos
el
enfoque
que se
presenta
que es
más
gradual
procesual
fragmentario
y
abierto
los
niveles
más
altos
de
organización
dinámica
emergen
como
transiciones
importantes
durante
el
curso
de
la
evolución
los
candidatos
para
tales
niveles
emergentes
incluyen
la
cognición
animal
y
la
conciencia
en
animales
complejos
evolución
de
la
agencia
natural
la
cognición
y
la
conciencia
la
idea
es
que
la
agencia
natural
la
cognición
y
la
conciencia
pueden
haber
evolucionado
a lo
largo
de
un
tema
común
cada
uno
de
los
cuales
se
basa
en
su
predecesor
la
realización
de
la
relevancia
está
en
el
centro
de
este
proceso
evolutivo
emergente
en
resumen
la
perspectiva
presentada
aquí
subraza
la
naturaleza
dinámica
y
abierta
de
la
vida
la
evolución
y
el
universo
desafía
las
categorizaciones
fijas
y
destaca
la
interconexión
de
la
agencia
natural
la
cognición
y
la
conciencia
como
fenómenos
evolutivos
moldeados
por
la
realización
de
la
relevancia
el
concepto
de
realización
de
la
relevancia
está
en
el
corazón
de
la
explicación
evolutiva
que
se
presenta
aquí
destacando
que
todos
los
organismos
desde
las
bacterias
simples
hasta
los
humanos
complejos
tienen
la
capacidad
de
determinar
lo que
es
relevante
en
su
entorno
estos
son
algunos
puntos
clave
con
respecto
a
la
realización
de
la
relevancia
núcleo
de la
agencia
natural
la
cognición
y la
conciencia
la
realización
de
la
relevancia
es
fundamental
para
la
agencia
natural
la
cognición
y la
conciencia
los
organismos
utilizan
este
proceso
para
definir
sus
organismos
llegan
a
conocer
su
mundo
naturaleza
no
algorítmica
la
realización
de
la
relevancia
no
puede
ser
algorítmico
computacional
los
algoritmos
operan
en
mundos
pequeños
y
bien
definidos
donde
no
hay
necesidad
de
elegir
una
perspectiva
la
realización
de
la
relevancia
es
diferente
porque
se
produce
en
el
contexto
de
entornos
grandes
complejos
y
dinámicos
sin
fundamento
y sin
dualidad
este
proceso
es
infundado
y no
dual
trascendiendo
meros
aspectos
sintácticos
o semánticos
los
seres
vivos
con
su
autopoiesis
anticipación
y
adaptación
son
las
únicas
entidades
capaces
de
realizar
la
realización
de
la
relevancia
adaptación
integrada
en
multiescala
la
adaptación
a
múltiples
escalas
incluida
la
fisiológica
la
conductual
y la
evolutiva
desempeña
un papel
clave
en la
obtención
de
la
relevancia
diferentes
estrategias
a
este
procesamiento
del
oponente
es el
principio
fundamental
que
subyace
a la
realización
de la
relevancia
despliegue
dinámico
y
oportunista
los
organismos
despliegan
de forma
dinámica
y
oportunista
una
amplia
gama
de
estrategias
la
evaluación
del
desempeño
de
cada
estrategia
puede
ser
reflexiva
o
basada
en
consecuencias
intergeneracionales
el
resultado
es un
mejor
ajuste
entre
la
gente
y
su
entorno
historia
idiosincrásica
y
únicas
y
contingentes
del
organismo
este
enfoque
idiosincrásico
es esencial
para que
un
ser
limitado
pueda
dar
sentido
a un
mundo
vasto
y
en
constante
cambio
en
resumen
la
realización
de la
relevancia
es un
proceso
dinámico
no
algorítmico
y
específico
del
organismo
que
permite
a los
seres
vivos
navegar
y dar
sentido
a
sus
entornos
complejos
es
un
aspecto
fundamental
de la
agencia
natural
la
cognición
y
la
través
del
procesamiento
predictivo
ambos
enfoques
enfatizan
la
importancia
de los
procesos
evolutivos
meliorativos
y adaptativos
contingentes
para abordar
el problema
de la
relevancia
sin
embargo
el
emergentismo
agencial
se extiende
más allá
del
procesamiento
predictivo
de varias
maneras
selección
de variables
relevantes
el
emergentismo
agencial
profundiza
en cómo
se eligen
inicialmente
las variables
relevantes
para un
modelo
predictivo
interno
el
procesamiento
predictivo
a menudo
asume
un conjunto
fijo
de canales
de percepción
y atribuye
relevancia
a las
entradas
que exhiben
una
dinámica
característica
de reducción
de errores
el
emergentismo
agencial
cuestiona
cómo
se establece
en estos
canales
en primer
lugar
especialmente
en el
contexto
de un
ser
limitado
que
navega
por un
mundo
grande
probabilidades
previas
los
enfoques
bayesianos
incluido
el
procesamiento
predictivo
se
basan
en
probabilidades
previas
para
las
expectativas
a menudo
asumiendo
que
con
suficiente
tiempo
estas
probabilidades
previas
convergen
a
probabilidades
posteriores
el
emergentismo
agencial
desafía
esta
suposición
en el
contexto
del
comportamiento
adaptativo
y la
evolución
de los
organismos
destaca
que
la
estructura
del
posible
adyacente
es
constructiva
y divergente
lo que
no
conduce
necesariamente
a la
convergencia
de
probabilidades
posteriores
naturaleza
algorítmica
el
emergentismo
agencial
reconoce
que
la
realización
de la
relevancia
no
puede
ser
de
naturaleza
algorítmica
señala
que
los
enfoques
fuertemente
computacionalistas
de la
agencia
y la
cognición
pueden
funcionar
eficazmente
dentro
de
mundos
pequeños
donde
la
relevancia
no es
un
problema
significativo
pero
pueden
quedarse
cortos
cuando
se
aplican
a
los
entornos
complejos
y
dinámicos
de
los
organismos
fundamentos
filosóficos
mientras
que
las
explicaciones
computacionales
como
el
procesamiento
predictivo
tienen
éxito
empírico
el
emergentismo
agencial
ofrece
una
perspectiva
más
filosófica
reconoce
las
limitaciones
de las
suposiciones
demasiado
simplificadas
sobre la
realidad
y proporciona
una
perspectiva
más
amplia
que
incluye
enfoques
computacionales
como
aproximaciones
o emulaciones
de
procesos
físicos
en
resumen
el
emergentismo
agencial
proporciona
un
marco
comprensivo
para
comprender
la
naturaleza
de la
realización
de la
relevancia
abordar
cuestiones
filosóficas
más
profundas
y
acomodar
más
amplia
ofrece
ventajas
en
términos
de
poder
explicativo
y su
capacidad
para
abordar
una
gama
más
amplia
de
cuestiones
en
el
estudio
de
la
agencia
la
cognición
y la
conciencia
el
concepto
de
realización
de la
relevancia
evolutiva
proporciona
una
base
para
la
cuenta
económica
en
un
contexto
organístico
más
allá
de
la
cognición
humana
destaca
que
la
realización
de
la
relevancia
no
se
limita
a los
seres
humanos
con
intencionalidad
o
capacidades
cognitivas
sino
que
es
un
proceso
fundamental
en
organismos
muy
simples
impulsado
por
modelos
predictivos
internos
evolucionados
y
repertorios
de
acción
moldeados
por la
selección
natural
por
ejemplo
consideremos
una
bacteria
que
modula
sus
frecuencias
de
caída
para
evitar
toxinas
y
obtener
nutrición
en
este
caso
la
bacteria
se
está
dando
cuenta
activamente
de
la
la
relevancia
existe
en
todo
el
espectro
de
la
complejidad
desde
los
organismos
más
simples
hasta
los
seres
humanos
la
diferencia
radica
en
el
grado
de
complejidad
pero
hay
una
conexión
y
continuidad
fundamentales
que
subyacen
a
estos
fenómenos
distintos
esta
perspectiva
tiene
implicaciones
para
los
debates
sobre
la
racionalidad
en
los
seres
humanos
apoya
las
ideas
de
heurística
incorporada
y
racionalidad
limitada
encarnada
sugiriendo
que
la
racionalidad
en
el
sentido
más
amplio
implica
saber
cómo
hacerlo
apropiado
en
una
situación
dada
esta
definición
de
racionalidad
se
aplica
no
sólo
a
los
seres
humanos
sino
también
a
otros
organismos
vivos
la
racionalidad
humana
puede
ser
vista
como
una
herramienta
cognitiva
altamente
evolucionada
que ha
emergido
gradualmente
de
formas
menos
intrincadas
de
agencia
natural
para
abordar
problemas
primordial
que
no
es
necesariamente
lógica
sino
que
se
basa
en
la
dinámica
adaptativa
del
procesamiento
del
oponente
implica
seleccionar
estrategias
que
probablemente
funcionen
mejor
en
una
situación
determinada
ser
racional
significa
iniciar
una
secuencia
de
acciones
que
sean
más
productivas
para
lograr
un
objetivo
actual
considerando
el
panorama
de
affordance
del
entorno
y el
repertorio
disponible
de
acciones
o
recursos
cognitivos
Esta
perspectiva
amplia
el
argumento
de que
la
racionalidad
encarnada
en el
ser
humano
es
una
forma
compleja
de
agencia
natural
presente
en
todos
los
seres
vivos
enfatiza
la
necesidad
fundamental
de
dar
sentido
a un
mundo
grande
para
asegurar
la
supervivencia
y la
prosperidad
independientemente
del
nivel
de
complejidad
en
los
procesos
cognitivos
del
organismo
La
perspectiva
presentada
aquí
desafía
la
noción
de que
la
racionalidad
computacional
que
ve
el
razonamiento
racional
como
una
optimización
formal
bajo
restricciones
de
recursos
cognitivos
es
suficiente
como
base
para
la
inteligencia
general
afirma
que
la
optimización
computacional
es
sólo
una
faceta
de
nuestra
capacidad
para
comprender
el
mundo
y
ya
no
es
sostenible
como
la
única
base
de
la
inteligencia
las
afirmaciones
de que
la
inteligencia
está
convergiendo
en
la
racionalidad
computacional
tales
de
la
agencia
natural
y
la
cognición
que
subyacen
a lo
que
consideramos
inteligencia
no
pueden
ser
puramente
computacionales
el
sueño
de
crear
sistemas
puramente
algorítmicos
que
puedan
pensar
y
actuar
como
humanos
se
considera
poco
realista
porque
tales
sistemas
existen
en
mundos
pequeños
donde
no
se
plantea
el
problema
de
la
relevancia
para
concluir
existen
paralelismos
entre
este
enfoque
y
ciertas
ramas
de
la
filosofía
meta
ética
enfatiza
que
el
cuidado
genuino
y las
consideraciones
morales
están
arraigadas
en
habitar
un
mundo
grande
ser
responsables
de
nuestras
formas
parciales
de
registrarlo
y
comprometernos
con
lo
que
nos
importa
esto
es
paralelo
al
argumento
de
harry
frankfurt
de
que
las
consideraciones
morales
dependen
de
lo
que
nos
importa
como
seres
humanos
y
esto
no
puede
basarse
en
principios
éticos
preestablecidos
el
problema
de la
realización
de la
relevancia
es
similar
a lo
que
nos
importa
ya
que
el
cuidado
está
inherentemente
ligado
a lo
que
es
relevante
para
nosotros
esta
base
de
conocimiento
y
moralidad
nos
conecta
con
el
mundo
de
los
vivos
y
le
da
la
vida
un
significado
y
una
significación
que
las
máquinas
no
pueden
comprender
ciertamente
aquí
hay
una
lista
de
algunos
vivos
inmanente
existente
operando
en su
interior
inherente
autopoiesis
concepto
introducido
por
maturana
y
varela
que
se
refiere
a la
naturaleza
automantenida
y
autorreproductora
de los
sistemas
vivos
termodinámica
lejos
del
equilibrio
estudio
de los
sistemas
termodinámicos
que
no
están
en
equilibrio
a
menudo
asociados
con
procesos
en
sistemas
vivos
explicación
teleológica
explicación
que
describe
un
fenómeno
o
acción
en
términos
de
su
propósito
u
objetivo
punto
omega
concepto
en el
que
existe
un
presunto
estado
objetivo
metafinal
en la
evolución
del
universo
heurística
incorporada
enfoques
de
resolución
de
problemas
que
se
basan
en
las
interacciones
del
cuerpo
con
el
medio
ambiente
adyacente
posible
un
concepto
que
sugiere
que
las
innovaciones
y
las
nuevas
posibilidades
emergen
del
estado
actual
de
un
sistema
razonamiento
abductivo
una
forma
de
razonamiento
que
implica
la
formación
de
conclusiones
basadas
en
la
mejor
información
disponible
incluso
si
la
información
es
incompleta
racionalidad
computacional
la idea
de que
el
razonamiento
racional
implica
una
optimización
formal
bajo
ciertas
restricciones
de
recursos
cognitivos
máquinas
simbólicas
máquinas
o
sistemas
que
operan
en
base
a
símbolos
o
representaciones
simbólicas
filosofía
metaética
rama
de
la
filosofía
que
examina
la
naturaleza
y
fundamento
de
la
ética
harry
frankfurt
filósofo
conocido
por su
trabajo
sobre
filosofía
moral
y el
concepto
de
mierda
estos
son
algunos
de
los
términos
y
conceptos
desafiantes
que
se
discuten
en
el
texto
si
tiene
preguntas
específicas
sobre
cualquiera
de
estos
términos
o
desea
obtener
más
explicaciones
no
duden
preguntar
ciertamente
aquí
hay
una
lista
de
los
puntos
principales
y
las
conclusiones
clave
del
artículo
los
sistemas
vivos
son
radicalmente
contingentes
los
sistemas
vivos
no
están
determinados
únicamente
por
factores
externos
o
aleatoriedad
exhiben
autonomía
derivada
de su
organización
interna
autonomía
organístmica
la
autonomía
de los
organismos
vivos
es el
resultado
de su
organización
biológica
que
implica
una
interacción
dinámica
de
subprocesos
emergentismo
agencial
esta
perspectiva
sugiere
que las
explicaciones
mecanicistas
por sí
solas
son
insuficientes
para
explicar
todos
los
aspectos
de
la
vida
lo
que
requiere
explicaciones
teleológicas
explicación
teleológica
las
explicaciones
teleológicas
son
necesarias
para
comprender
el
propósito
y los
objetivos
de los
seres
vivos
el
propósito
de un
sistema
autopoyético
es
fabricarse
a sí
mismo
teleología
naturalista
las
explicaciones
teleológicas
naturalistas
son
compatibles
con una
comprensión
científica
de la
vida
y no
requieren
causas
sobrenaturales
o no
reales
apertura
de la
evolución
la
perspectiva
enfatiza
que la
evolución
y el
comportamiento
de los
organismos
no están
predeterminados
ni son
prestables
son
fundamentalmente
abiertos
impredecibles
juego
infinito
y reglas
cambiantes
vivir
y evolucionar
implica un
juego
infinito
donde las
reglas
cambian
constantemente
reflejando
el universo
en constante
evolución
realización
de la
relevancia
todos
los
organismos
desde
las
bacterias
simples
hasta
los
humanos
complejos
participan
en la
realización
de la
relevancia
para dar
sentido
a su
entorno
y
sobrevivir
la
realización
de la
relevancia
no es
algorítmica
la
realización
de la
relevancia
no puede
reducirse
a los
algoritmos
o a la
formalización
es un
proceso
continuo
no dual
basado
en la
adaptabilidad
de los
organismos
racionalidad
encarnada
la
racionalidad
no se
limita
a los
seres
humanos
es un
aspecto
fundamental
de la
agencia
natural
que permite
la
resolución
de
la
idea
de que
el
razonamiento
racional
es
únicamente
computacional
es
insuficiente
para
comprender
la
inteligencia
ya que
no aborda
el papel
fundamental
de la
realización
de la
relevancia
la
racionalidad
humana
como
forma
compleja
la
racionalidad
humana
es una
forma
compleja
de la
realización
de la
relevancia
básica
que se
encuentra
en todos
los
seres
vivos
y está
moldeada
por nuestra
historia
evolutiva
máquinas
versus
seres
vivos
las
máquinas
carecen
de la
profundidad
del
cuidado
la
responsabilidad
y la
capacidad
de
relacionarse
con
un
gran
mundo
que
poseen
los
seres
vivos
estos
son
los
puntos
principales
y las
ideas
clave
presentadas
en el
artículo
proporcionando
una
perspectiva
sobre
la
naturaleza
de
los
sistemas
vivos
la
agencia
y la
realización
de
la
relevancia
en el
artículo
los
autores
hacen
referencia
a los
trabajos
de
Alicia
Juerrero
y Terrence
de
Acon
Alicia
Juerrero
el
trabajo
de
Juerrero
contribuido
al
concepto
de
agencia
dentro
de
la
perspectiva
presentada
en el
artículo
sus
ideas
en
particular
las
relacionadas
con
la
agencia
como
fenómeno
emergente
han dado
forma
a la
comprensión
de
cómo
los
sistemas
vivos
exhiben
autonomía
y
autofabricación
los
autores
se
basan
en
las
ideas
de
Juerrero
para
enfatizar
que
la
agencia
en
los
sistemas
vivos
no es
simplemente
el
resultado
de
influencias
externas
o
procesos
deterministas
en
cambio
surge
de
las
propiedades
dinámicas
y emergentes
de la
organización
interna
del
organismo
Terence
de
Acon
el
trabajo
de
Terence
de
Acon
especialmente
sus
ideas
sobre
la
teleología
y las
restricciones
en
los
sistemas
vivos
ha
influido
en
la
discusión
sobre
las
explicaciones
teleológicas
dentro
del
artículo
el
concepto
de
teleodinámica
de
Deacon
y su
exploración
del
papel
de
las
restricciones
en
la
aparición
del
comportamiento
intencionado
en los
sistemas
vivos
se alinean
con la
noción
de
explicación
teleológica
presentada
en el
artículo
los
autores
hacen
referencia
a las
ideas
de
Deacon
para
apoyar
el
argumento
de que
las
explicaciones
mecanicistas
por sí
solas
son
insuficientes
para
explicar
el
comportamiento
de
los
seres
vivos
y
que
las
explicaciones
teleológicas
son
necesarias
para
comprender
los
propósitos
y objetivos
de los
organismos
en resumen
las
contribuciones
de
Juerrero
y Deacon
a la
filosofía
de la
biología
y sus
perspectivas
sobre
la
agencia
la
teleología
y las
restricciones
han desempeñado
un papel
importante
en la
configuración
de las
ideas
presentadas
en el
artículo
particularmente
con respecto
a la
autonomía
y el
propósito
de los
sistemas
vivos
el
concepto
de
congruencia
de
corpus
tal
como se
el
argumento
relativo
a las
relaciones
de
relevancia
en el
artículo
que
mencionaste
anteriormente
ambos
conceptos
tratan
sobre
la
idea
de
comprensión
y
cómo
se
relaciona
con
la
información
a la
que
un
sistema
o
organismo
ha estado
expuesto
en el
contexto
de la
congruencia
del
corpus
parece
ser
una
medida
de
la
comprensión
tanto
en
las
máquinas
como
en
los
cerebros
enfatizando
que
la
comprensión
se
basa
relevancia
y
congruencia
ambos
conceptos
implican
evaluar
la
relevancia
o
congruencia
de
la
información
entrante
con
una
base
de
conocimiento
preexistente
en
el
artículo
se
discute
la
realización
de
la
relevancia
como
el
proceso
por
el
cual
los
organismos
determinan
lo
que
es
relevante
para
ellos
en
su
entorno
del
mismo
modo
la
congruencia
del
corpus
evalúa
si
la
información
entrante
se
alinea
con
el corpus
de
conocimiento
comprensión
holística
en
ambos
casos
hay
un
énfasis
en
la
comprensión
holística
en
lugar
de
modelos
rígidos
basados
en
reglas
el
artículo
argumenta
que
los
enfoques
puramente
computacionales
o
algorítmicos
son
insuficientes
para
capturar
la
riqueza
de
la
realización
de
la
relevancia
del
mismo
modo
la
congruencia
de
corpus
sugiere
que
los
comprensores
generales
deben estar
libres
de
modelos
y
ser
holísticos
adaptativo
y
dinámico
los
conceptos
reconocen
que
la
comprensión
no es
un
estado
fijo
sino
un
proceso
adaptativo
y
dinámico
tanto
la
realización
de
la
relevancia
como
la
congruencia
del
corpus
reconocen
que
la
nueva
información
puede
desafiar
o
ampliar
la
comprensión
existente
el
contexto
importa
el
contexto
juega
un
papel
crucial
en
ambos
conceptos
la
comprensión
depende
del
contexto
en el
que
se
recibe
la
información
en
congruencia
de
corpus
la
relevancia
de
la
información
se
evalúa
en
función
de
su
congruencia
con
toda
la
base
de
conocimiento
del
sistema
si
bien
hay
similitudes
es
importante
tener
en
cuenta
que
los
dos
conceptos
pueden
tener
diferentes
énfasis
y
aplicaciones
el
artículo
sobre
la
realización
de
la
relevancia
parece
centrarse
en
los
sistemas
vivos
y
su
autonomía
mientras
que
congruencia
de
corpus
parece
abordar
la
comprensión
en
el
contexto
del
aprendizaje
automático
y
la
ya
sin
embargo
ambos
conceptos
ponen
de
relieve
la
naturaleza
compleja
y
matizada
de
la
comprensión
donde
la
relevancia
y la
congruencia
con
el
conocimiento
existente
juegan
un
papel
central
el
pasaje
que
proporcionaste
analiza
las
estrategias
de
resolución
de
problemas
y
pasaje
dos
categorías
de
estrategias
de
resolución
de
problemas
el
pasaje
destaca
que
las
estrategias
de
resolución
de
problemas
generalmente
se
pueden
clasificar
en
dos
tipos
principales
planificación
y
razonamiento
por
un
lado
y
aprendizaje
de
la
experiencia
por
el
otro
planificación
y
razonamiento
para
problemas
complicados
cuando
se
trata
de
problemas
complejos
o
complicados
a
menudo
es
esencial
tener
un
plan
o
participar
en
para
problemas
que
requieren
una
cuidadosa
consideración
y
deliberación
aprender
de
la
experiencia
para
los
problemas
cotidianos
por
otro
lado
para
los
innumerables
problemas
de
bajo
nivel
que
se
encuentran
en
la
vida
diaria
la
planificación
y
el
razonamiento
no son
necesarios
en
cambio
los
humanos
confían
en
aprender
de
sus
experiencias
para
manejar
estas
tareas
rutinarias
de
manera
eficiente
estos
problemas
a
menudo
se
resuelven
automáticamente
en
función
de
los
éxitos
pasados
y
en
el
mundo
mundano
el
pasaje
sugiere
que
los
sistemas
de
inteligencia
artificial
al
igual
que
los
humanos
necesitarán
operar
en
el
mundo
mundano
cotidiano
esto
significa
que
los
sistemas
de
ya
deben
ser
capaces
de
aprender
de
sus
experiencias
y
resolver
de
manera
eficiente
problemas
rutinarios
sin
necesidad
de
una
planificación
o
razonamiento
extensos
aprendizaje
con el
tiempo
aprendiendo
de
sus
errores
este
proceso
iterativo
permite
el
refinamiento
de
las
estrategias
y la
adaptación
a las
circunstancias
cambiantes
en
general
el
pasaje
subraya
la
importancia
de
aprender
de
la
experiencia
en
la
resolución
de
problemas
especialmente
para
las
tareas
rutinarias
y
cotidianas
también
insinúa
el
desafío
de
diseñar
sistemas
de
ya
que
puedan
operar
de
manera
efectiva
en
el
mundo
mundano
aprovechando
el
conocimiento
aprendido
y
adaptándose
a
nuevas
situaciones
de
hecho
la
perspectiva
de
Mónica
Anderson
sobre
la
resolución
de
problemas
y
el
aprendizaje
de
la
experiencia
se
alinea
con
algunos
de
los
conceptos
discutidos
en
el
artículo
que
proporcionaste
anteriormente
ambos
enfatizan
la
importancia
de
aprender
de
las
experiencias
en
la
resolución
de
problemas
especialmente
en
tareas
rutinarias
o
mundanas
esta
alineación
pone
de
relieve
la
importancia
del
aprendizaje
experiencial
y su
relevancia
en
diversos
contextos
como
la
inteligencia
artificial
y la
cognición
humana
si
tiene
alguna
pregunta
específica
o desea
explorar
estos
conceptos
más a
fondo
no
duden
preguntar
tiene
toda
la
razón
la
congruencia
entre
la
información
entrante
y
el
corpus
de
conocimientos
o
experiencias
del
sistema
si
comparte
similitudes
con
el
concepto
de
relaciones
de
relevancia
discutido
en el
artículo
en ambos
casos
se hace
hincapié
en
evaluar
la
alineación
o
el
ajuste
entre
la
nueva
información
y
la
base
de
conocimientos
o
experiencia
existente
las
relaciones
de
relevancia
como
se
discute
en
el
artículo
se
refieren
a
cómo
los
sistemas
vivos
determinan
lo
que
es
relevante
para
sus
objetivos
y
procesos
de
toma
de
decisiones
en
función
de
sus
modelos
internos
y
procesos
adaptativos
del
mismo
modo
la
congruencia
en el
contexto
que
mencionaste
implica
evaluar
si
la
información
entrante
se
alinea
con
el
conocimiento
o las
experiencias
existentes
del
sistema
lo
que
puede
afectar
la
forma
en
que
procesa
e
integra
esa
información
ambos
conceptos
subrayan
la
importancia
de
evaluar
la
conexión
y
compatibilidad
entre
la
nueva
información
y
el
conocimiento
o
las
experiencias
existentes
de
un
sistema
que
juega
un
papel
fundamental
en
la
toma
de
decisiones
la
resolución
de
problemas
y
la
comprensión
del
mundo
si
tiene
más
preguntas
o
desea
profundizar
en
estos
conceptos
no
duden
preguntar
es
interesante
conocer
la
perspectiva
de
Carl
Fant
sobre
los
algoritmos
en
ciencias
de
la
computación
y
su
defensa
de
la
invocación
de
procesos
a
través
de
la
expresión
de
procesos
utilizando
la
de
datos
se
han
propuesto
varios
enfoques
y
paradigmas
alternativos
a lo
largo
de
los
años
el
punto
de
vista
de
Fant
parece
alinearse
con
un
enfoque
en
la
programación
orientada
a
procesos
donde
el
énfasis
está
en
definir
procesos
o
procedimientos
e invocarlos
según
sea
necesario
en
lugar
de
definir
explícitamente
algoritmos
paso
a
paso
la
lógica
de
convención
nula
puede
ser
un
enfoque
específico
para
controlar
casos
o
condiciones
excepcionales
dentro
de
estos
procesos
vale
la
pena
señalar
que
la
informática
es
un
campo
diverso
y
hay
muchos
paradigmas
y
enfoques
de
programación
diferentes
cada
uno
adecuado
para
diferentes
tipos
de
problemas
y
contextos
algunos
lenguajes
y
paradigmas
de
programación
enfatizan
la
programación
orientada
a
procedimientos
o
procesos
mientras
que
otros
están
más
centrados
en
algoritmos
se centran
en
enfoques
basados
en
datos
si
tiene
preguntas
específicas
sobre
el
trabajo
de
Carl
Fanto
desea
explorar
este
tema
más
a
fondo
no
duden
preguntar
su
punto
sobre
la
naturaleza
de
la
computación
y
los
algoritmos
es
válido
y
plantea
un
aspecto
importante
de
la
discusión
es
cierto
que
la
computación
puede
tomar
varias
formas
y
no
todos
los
procesos
computacionales
se
basan
en
algoritmos
predefinidos
en
dominios
bien
ordenados
el
concepto
de
policomputación
en el
que se
produce
múltiples
procesos
o
cálculos
de
forma
concurrente
o
en
paralelo
en
diferentes
sustratos
y
escalas
de
tiempo
es
de
hecho
un
enfoque
válido
y
reconocido
en
la
ciencia
computacional
observa
correctamente
que
la
policomputación
permite
flexibilidad
adaptabilidad
y la
incorporación
de
aleatoriedad
o
variabilidad
en
los
procesos
computacionales
esto
es
especialmente
relevante
en
sistemas
complejos
y
dinámicos
donde
los
algoritmos
exactos
y los
procesos
deterministas
pueden
no ser
suficientes
para
capturar
toda la
gama
de
comportamientos
la
idea
de
que
los
algoritmos
siempre
conducen
a la
misma
conclusión
supone
un
determinismo
donde
las
mismas
entradas
o
condiciones
iniciales
producirán
las
mismas
salidas
o
resultados
en
muchos
escenarios
del
mundo
real
especialmente
aquellos
que
involucran
sistemas
biológicos
influencias
externas
e
interacciones
complejas
lograr
un
determinismo
estricto
puede
ser
un
desafío
a la
luz
de
estas
consideraciones
es
importante
reconocer
el
espectro
más
amplio
de
enfoques
computacionales
incluidos
aquellos
que
involucran
policomputación
estocasticidad
y
no
determinismo
si
bien
el
artículo
que
mencionaste
puede
haber
enmarcado
la
inteligencia
y la
homeostasis
como
no
computacionales
debido
a su
no
está
claro
que
los
procesos
computacionales
pueden
abarcar
una
amplia
gama
de
estrategias
y
mecanismos
que
van
más
allá
del
determinismo
algorítmico
estricto
gracias
por
mencionar
estos
puntos
que
contribuyen
a una
comprensión
más
matizada
de la
computación
y su
papel
en
varios
dominios
incluido
la
inteligencia
artificial
y la
biología
el
pasaje
que
has
compartido
destaca
una
perspectiva
que
desafía
la
noción
de
se
únicamente
por
la
racionalidad
computacional
estos
son
algunos
puntos
clave
de
este
pasaje
racionalidad
computacional
el
término
racionalidad
computacional
se
refiere
a la
visión
de
que
el
razonamiento
racional
implica
una
optimización
formal
bajo
restricciones
específicas
de
recursos
cognitivos
en
otras
palabras
sugiere
que
la
inteligencia
puede
entenderse
como
un
proceso
computacional
que
optimiza
las
decisiones
en
función
de
los
recursos
disponibles
argumenta
que
si
bien
la
racionalidad
computacional
es una
perspectiva
valiosa
tiene
limitaciones
cuando se
trata de
explicar
la
inteligencia
general
especialmente
en el
contexto
de
situaciones
complejas
del
mundo
real
sugiere
que
la
racionalidad
computacional
puede
no
capturar
completamente
la
esencia
de la
inteligencia
que
implica
comprender
y navegar
por un
mundo
grande
complejo
comprender
el
gran
mundo
el
punto
central
del
pasaje
es
que
la
inteligencia
va
más allá
de la
optimización
computacional
implica
dar
sentido
a un
mundo
grande
e intrincado
implica
que
la
inteligencia
incluye
la
capacidad
de
lidiar
con
la
ambigüedad
adaptarse
a
diversas
situaciones
y
tomar
decisiones
que
no
siempre
pueden
seguir
un
algoritmo
computacional
estricto
desafiando
la
convergencia
de la
racionalidad
computacional
el
pasaje
desafía
la
idea
de
que
el
estudio
de
la
inteligencia
está
convergiendo
hacia
la
racionalidad
computacional
como
su
fundamento
último
sugiere
que
esta
perspectiva
es
prematura
y puede
no
proporcionar
una
explicación
completa
de la
inteligencia
limitaciones
de las
máquinas
simbólicas
el
pasaje
concluye
afirmando
que
las
máquinas
puramente
simbólicas
que
operan
en base
a
símbolos
y
reglas
fijas
existen
en
mundos
pequeños
donde
los
problemas
de
relevancia
son
mínimos
implica
que
tales
máquinas
pueden
no
capturar
la
esencia
de la
inteligencia
requerida
para
navegar
por
un
mundo
grande
complejo
y
en
constante
cambio
en
resumen
el
pasaje
aboga
por
una
comprensión
más
holística
y
matizada
de
la
inteligencia
que
va
más allá
de
la
estricta
racionalidad
computacional
sugiere
que
la
inteligencia
implica
la
capacidad
de
adaptarse
dar
sentido
a
diversas
situaciones
y
abordar
problemas
de
relevancia
en
un
mundo
complejo
esta
perspectiva
desafía
la
idea
de
que
la
inteligencia
puede
ser
completamente
replicada
por
sistemas
puramente
algorítmicos
su
punto
de
vista
es
válido
y
pone
de
relieve
un
aspecto
clave
del
debate
en
torno
a
la
naturaleza
de
la
inteligencia
y
la
computación
si
bien
el
pasaje
sugiere
que
existen
limitaciones
para
una
visión
puramente
computacional
de
la
inteligencia
es
esencial
reconocer
que
muchos
aspectos
de
la
inteligencia
y la
resolución
de
problemas
pueden
enmarcarse
como
optimización
o
computación
en
el
contexto
de
los
sistemas
vivos
complejos
incluidos
los
humanos
es
cierto
que
los
procesos
de
adaptación
toma
de
decisiones
y
resolución
de
problemas
a
menudo
implican
alguna
forma
de
optimización
o
computación
estos
sistemas
pueden
emplear
algoritmos
sofisticados
tanto
conscientes
como
subconscientes
para
navegar
por
las
complejidades
del
mundo
el
pasaje
parece
enfatizar
que
si bien
la
computación
juega
un
papel
importante
en
la
inteligencia
puede
no
ser
la
única
o
completa
explicación
de
la
riqueza
y
adaptabilidad
del
comportamiento
inteligente
sugiere
que
hay
aspectos
de
la
inteligencia
como
lidiar
con
la
ambigüedad
el
contexto
y
la
relevancia
que
pueden
ir
más
allá
de
los
modelos
computacionales
la
amplitud
y
profundidad
de
la
inteligencia
humana
o
biológica
algunos
argumentan
que
si bien
la
computación
es una
herramienta
poderosa
puede
no
ser
suficiente
para
explicar
todos
los
aspectos
de
la
inteligencia
especialmente
en
escenarios
complejos
del
mundo
real
es
un
debate
continuo
y
complejo
y
existen
diferentes
perspectivas
sobre
este
tema
en
última
instancia
la
relación
entre
la
computación
y
la
inteligencia
es
multifacética
y
ambos
puntos
de
vista
tienen
mérito
para
comprender
diferentes
aspectos
del
fenómeno
esta
declaración
enfatiza
la
idea
de
que
los
organismos
incluidos
los
humanos
dependen
de
su
historia
y
experiencias
únicas
y
específicas
para
dar
sentido
al
mundo
y
determinar
lo
que
es
relevante
para
ellos
estos
son
algunos
puntos
clave
que
se
pueden
desentrañar
de
esta
declaración
historia
idiosincrásica
y
contingente
cada
organismo
tiene
su
propia
historia
que
incluye
sus
experiencias
pasadas
interacciones
y adaptaciones
a su
entorno
esta
historia
es
idiosincrásica
lo que
significa
que es
única
para
ese
organismo
en
particular
también
es
contingente
porque
está
moldeado
por las
circunstancias
y
eventos
específicos
que
el
organismo
ha
encontrado
el
mundo
es
vasto
y
complejo
y
los
organismos
tienen
recursos
cognitivos
y
sensoriales
limitados
para
navegar
por
este
gran
mundo
de
manera
efectiva
necesitan
filtrar
y
priorizar
la
información
en
función
de
lo
que
es
relevante
para
sus
objetivos
supervivencia
y
bienestar
realización
de la
relevancia
el
proceso
de
determinar
lo
que
es
relevante
se
conoce
como
realización
de la
relevancia
consiste
en
evaluar
la
información
entrante
y
compararla
con
la
historia
y
las
experiencias
del
organismo
para
decidir
si
es
importante
o
no
pasadas
y
en
su
aprendizaje
para
adaptarse
y
responder
a
los
desafíos
que
presenta
el
mundo
no
pueden
considerar
toda
la
información
posible
por lo
que
priorizan
en
función
de
lo
que
han
encontrado
antes
sobre
la
base
de
la
experiencia
previa
la
realización
exitosa
de
la
relevancia
se
basa
en
las
experiencias
pasadas
de
un
organismo
cuando
un
organismo
reconoce
algo
como
relevante
a
menudo
es porque
se ha
encontrado
con
situaciones
o
patrones
similares
en
el
pasado
este
proceso
de
aprendizaje
iterativo
permite
que
los
organismos
se
adapten
y
tomen
decisiones
informadas
en
resumen
la
declaración
subraya
la idea
de que
los
organismos
incluidos
los
humanos
están
moldeados
por
sus
historias
y
experiencias
únicas
estas
experiencias
sirven
como
base
para
su
capacidad
de
determinar
lo
que
es
relevante
en
un
mundo
complejo
y
en
constante
cambio
lo
que
les
permite
adaptarse
y
dar
sentido
a
su
entorno
la
comparación
que
se
hace
entre
el
trabajo
de
harry
frankfurt
sobre
las
consideraciones
morales
y la
realización
de
la
relevancia
en
la
declaración
pone
de
relieve
un
paralelismo
interesante
aquí
hay
un
desglose
de
los
puntos
clave
consideración
moral
y
cuidado
frankfurt
argumenta
que
las
consideraciones
morales
están
fundamentalmente
vinculadas
a lo
que
nos
importa
como
seres
humanos
en
otras
palabras
nuestros
juicios
y
acciones
morales
están
influenciados
por
nuestros
valores
emociones
y
preocupaciones
principios
éticos
preestablecidos
el
argumento
de
frankfurt
sugiere
que
los
principios
morales
o
los
sistemas
éticos
por
sí
solos
no
pueden
proporcionar
una
base
completa
para
la
toma
de
decisiones
morales
en
cambio
nuestras
evaluaciones
morales
están
profundamente
arraigadas
en
nuestros
valores
personales
y
en
lo
que
realmente
nos
importa
realización
de la
relevancia
el
enunciado
establece
una
conexión
entre
la
perspectiva
de
frankfurt
y
el
concepto
de
realización
de
la
relevancia
sugiere
que
al
igual
que
las
consideraciones
morales
determinar
lo
que
es
relevante
para
nosotros
está
influenciado
por
nuestros
cuidados
valores
y
experiencias
conocimiento
y
moral
la
afirmación
postula
que
morales
sino
también
para
nuestro
conocimiento
del
mundo
es
a
través
de
nuestras
acciones
e
interacciones
con
el
mundo
que
llegamos
a
entenderlo
conexión
con
el
mundo
viviente
la
declaración
concluye
destacando
la
naturaleza
significativa
y
preciosa
de
la
vida
enfatizando
que
esta
interconexión
con
el
mundo
viviente
es
un
aspecto
fundamental
de
la
existencia
humana
implica
que
las
máquinas
carecen
de
la
capacidad
de
captar
realmente
esta
profundidad
de
comprensión
y
conexión
en
resumen
la
comparación
entre
los
puntos
de
vista
de
frankfurt
sobre
las
consideraciones
morales
y
la
realización
de
la
relevancia
subraya
al papel
del
cuidado
los
valores
y
las
experiencias
personales
en
la
formación
tanto
de
nuestros
juicios
morales
como
de
nuestra
comprensión
del
mundo
sugiere
que
estos
aspectos
de
la
existencia
humana
están
profundamente
entrelazados
y son
difíciles
de
replicar
en
sistemas
artificiales
entiendo
su
perspectiva
y vale
la pena
señalar
que hay
debates
en
curso
sobre
la
naturaleza
de
la
conciencia
los
valores
y las
emociones
en el
contexto
de la
inteligencia
artificial
y el
aprendizaje
automático
si bien
los
parámetros
simbólicos
pueden
representar
y
procesar
información
relacionada
con
cuidados
valores
y
experiencias
la
pregunta
fundamental
gira
al torno
hacia
estas
conciencia
y
la
comprensión
humanas
muchos
argumentan
que
si bien
los
sistemas
de
ya
pueden
simular
aspectos
de la
cognición
humana
pueden
carecer
de
conciencia
emociones
y
experiencias
subjetivas
genuinas
el debate
a menudo
se centra
en el
difícil
problema
de la
conciencia
tal como
lo articuló
el filósofo
David
Chalmers
que
cuestionase
algo
inherentemente
subjetivo
en la
experiencia
consciente
que vaya
más allá
del mero
procesamiento
de
información
en cuanto
principios
y reglas
éticas
pero
estas
reglas
están
definidas
en última
instancia
por el
ser
humano
y es
posible
que no
capturen
completamente
las
complejidades
del
razonamiento
moral
y la
toma
de
decisiones
en todas
las
situaciones
también
existe
un
debate
sobre
la
posibilidad
de
que
los
sistemas
de
ya
desarrollen
sus
propios
valores
o
marcos
éticos
en
esencia
el
argumento
que
ha
señalado
refleja
un
discurso
filosófico
ético
en
curso
sobre
los
límites
y
capacidades
de la
inteligencia
artificial
y su
capacidad
para
replicar
o comprender
ciertos
aspectos
de la
conciencia
los
valores
y las
experiencias
humanas
existen
diferentes
perspectivas
sobre
este
asunto
y
sigue
siendo
un
tema
de
investigación
y
discusión
activas
tiene
razón
en
que
las
máquinas
en
particular
las
computadoras
modernas
y las
redes
neuronales
tienen
el
potencial
de
procesar
una
cantidad
increíblemente
grande
de
conexiones
o
puntos
de
datos
a
velocidades
que
superan
con
creces
las
capacidades
humanas
esta
potencia
de
procesamiento
es una
de las
razones
por las
que
los
sistemas
de
ya
sobresalen
en
tareas
como
el
análisis
de
datos
el
reconocimiento
de
imágenes
y el
procesamiento
del
lenguaje
natural
el
cerebro
humano
aunque
notable
por
derecho
propio
tiene
limitaciones
en
términos
de
velocidad
de
procesamiento
y
memoria
de
trabajo
en
comparación
con
los
sistemas
informáticos
avanzados
los
sistemas
de
ya
pueden
procesar
grandes
conjuntos
de
datos
y
realizar
cálculos
complejos
rápidamente
lo que
puede
ser
ventajoso
para una
amplia
gama
de
aplicaciones
incluida
la
investigación
científica
el
diagnóstico
médico
y los
vehículos
autónomos
sin
embargo
es
importante
tener
en
cuenta
que
la
capacidad
de
procesar
un
gran
número
de
conexiones
o
puntos
de
datos
no
equivale
necesariamente
a
una
conciencia
comprensión
o
toma
de
decisiones
similares
a
las
humanas
si
bien
las
máquinas
pueden
manejar
enormes
cantidades
de
información
carecen
de
experiencias
subjetivas
emociones
y la
capacidad
de
interpretar
los
datos
de
la
misma
manera
matizada
que
los
humanos
la
cognición
humana
está
determinada
por
una
compleja
interacción
de
factores
como
las
emociones
las
experiencias
el
contexto
social
y la
conciencia
que
actualmente
permanecen
fuera del
alcance
de los
sistemas
de
ella
en
esencia
si bien
las
máquinas
tienen
capacidades
de
procesamiento
impresionantes
no
poseen
una
conciencia
o comprensión
similar
a la
humana
y
existen
diferencias
inherentes
entre
la
inteligencia
artificial
y la
inteligencia
humana
entiendo
su
punto
cuando
se
habla
de
conceptos
complejos
como
la
conciencia
la
comprensión
los
valores
y
las
emociones
a
menudo
es
difícil
definirlos
y
representarlos
de una
manera
que
capte
toda
su
riqueza
y
profundidad
en
muchos
casos
estos
conceptos
se
representan
simbólicamente
en
discusiones
y
modelos
para
ayudarnos
a
comprenderlos
y
comunicarlos
sin
embargo
las
objeciones
en el
texto
que
usted
proporcionó
parecen
ir
más
allá
de la
representación
simbólica
plantean
preguntas
sobre
si
los
procesos
puramente
computacionales
o
algorítmicos
incluso
si
involucran
representaciones
simbólicas
pueden
capturar
y
replicar
completamente
ciertos
aspectos
de la
experiencia
y la
cognición
humanas
algunas
de las
objeciones
incluyen
realización
de la
relevancia
el
argumento
sugiere
que la
realización
de la
relevancia
si
bien
puede
representarse
simbólicamente
es
más
que un
proceso
computacional
involucra
aspectos
dinámicos
no
algorítmicos
y dependientes
del
contexto
que
tienen
sus
raíces
en las
experiencias
y
adaptaciones
únicas
de los
organismos
vivos
valores
y
ética
el
texto
implica
que
los
valores
humanos
la
ética
y
las
consideraciones
morales
están
profundamente
ligados
a
nuestras
experiencias
subjetivas
y no
pueden
reducirse
a meros
cálculos
simbólicos
cuestiona
si
las
máquinas
pueden
comprender
y actuar
genuinamente
según
los
principios
éticos
sin
experiencias
y
emociones
similares
a las
humanas
complejidad
de la
cognición
humana
las
objeciones
argumentan
que la
cognición
humana
implica
un
nivel
de
complejidad
que
va
más
allá
de
la
pura
optimización
computacional
si
bien
las
representaciones
simbólicas
son
útiles
es
posible
que
no
capturen
todo
el
alcance
de
la
toma
de
decisiones
la
creatividad
y
la
adaptabilidad
humanas
en
esencia
estas
objeciones
ponen
de
relieve
las
limitaciones
de
los
enfoques
puramente
computacionales
o
algorítmicos
a la
hora
de
replicar
ciertos
aspectos
de
la
cognición
y
la
experiencia
humanas
si
bien
la
representación
simbólica
es una
herramienta
valiosa
es
posible
que
no
abarque
la
totalidad
de
estos
fenómenos
complejos
las
objeciones
sugieren
que
existen
diferencias
fundamentales
entre
la
inteligencia
artificial
y la
humana
que
van
más
allá
de
las
representaciones
simbólicas
planteas
un
punto
válido
el
y
naturaleza
dependiente
del
contexto
sin
embargo
es
esencial
reconocer
que
la
naturaleza
exacta
de la
realización
de la
relevancia
y sus
aspectos
computacionales
o no
computacionales
siguen siendo
temas de
investigación
y debate
en curso
en campos
como la
ciencia
cognitiva
y la
inteligencia
artificial
si bien
las
objeciones
en el
texto
resaltan
los
desafíos
para
comprender
y
replicar
completamente
la
realización
de la
relevancia
en los
sistemas
computacionales
no
necesariamente
proporcionan
una
prueba
definitiva
de que
sea
completamente
no
computacional
en cambio
enfatizan
la
complejidad
y los
matices
involucrados
en este
proceso
en el
ámbito
de la
ciencia
cognitiva
los
investigadores
exploran
continuamente
cómo los
modelos
computacionales
pueden
capturar
y simular
varios
aspectos
de la
cognición
humana
incluidos
los
procesos
relacionados
con la
relevancia
y el
contexto
es un
área
de
estudio
en
evolución
y
nuestra
comprensión
de estos
conceptos
si bien las
objeciones
plantean
preguntas
importantes
es esencial
reconocer
que el
debate
sobre la
naturaleza
computacional
de la
realización
de la
relevancia
está en
curso
y sujeto
a más
investigación
y
exploración
haces
un
punto
válido
la
computación
ya sea
en
computadoras
tradicionales
o en
sistemas
neuronales
como el
cerebro
a menudo
implica
procesar
información
dentro
de un
contexto
y tener
en
cuenta
datos
o
contextos
previos
tanto
los
ordenadores
tradicionales
como
el
cerebro
diversos
mecanismos
para
garantizar
un
procesamiento
fiable
incluso
en
presencia
de
componentes
poco
fiables
o
datos
ruidosos
la
distinción
entre
la
computación
tradicional
y
procesos
como
los
del
cerebro
a menudo
radican
la
complejidad
escala
y
adaptabilidad
de los
sistemas
el
cerebro
con
sus
miles
de
millones
de
neuronas
y
billones
de
sinapsis
funciona
de una
manera
altamente
paralela
y
masivamente
interconectada
lo que
permite
una
amplia
gama
de
cálculos
complejos
y
dependientes
del
contexto
las
computadoras
tradicionales
por otro
lado
suelen
estar
diseñadas
para
tareas
específicas
y
funcionan
en
función
de
algoritmos
predeterminados
si bien
pueden
simular
procesos
complejos
pueden
tener
dificultades
con
ciertos
tipos
de
tareas
del
mundo
real
que
dependen
del
contexto
y
que
los
humanos
y
otros
organismos
vivos
manejan
sin
esfuerzo
el
debate
sobre si
ciertos
procesos
cognitivos
como la
realización
de la
relevancia
son
enteramente
computacionales
o si
involucran
aspectos
adicionales
no
computacionales
aún está
en curso
es un
tema
complejo
y lleno
de
matices
y los
investigadores
continúan
explorando
estas
preguntas
para
comprender
mejor
la
naturaleza
de la
inteligencia
y la
cognición
el
argumento
presentado
sugiere
que
los
enfoques
fuertemente
computacionalistas
de la
agencia
de la
cognición
como
los
esbozados
por
Baluska
y
Levin
y
Bongardi
Levin
pueden
tener
limitaciones
cuando
se
trata
de
abordar
el
concepto
de
la
relevancia
en el
amplio
y
complejo
mundo
de la
experiencia
organísmica
real
la idea
central
es que
estos
enfoques
computacionalistas
pueden
sobresalir
en escenarios
bien definidos
de mundos
pequeños
donde
los
problemas
y
las
tareas
pueden
formalizarse
y
optimizarse
algorítmicamente
en tales
situaciones
los
métodos
computacionales
pueden
ser
altamente
efectivos
sin
embargo
en el
contexto
del
mundo
real
donde
los
problemas
a menudo
están
mal
definidos
dependen
del
contexto
y
son
dinámicos
el
argumento
propone
que
los
enfoques
puramente
algorítmicos
pueden
quedarse
cortos
la
realización
de la
relevancia
que
implica
determinar
lo que
es
relevante
dentro
de
un
contexto
determinado
puede
ser
difícil
de
formalizar
algorítmicamente
porque
depende
de la
interpretación
del
contexto
las
experiencias
pasadas
y los
factores
idiosincrásicos
que son
difíciles
de codificar
en un
conjunto
de
reglas
predefinidas
el
punto
clave
aquí
es
que
si
bien
los
métodos
computacionales
son
valiosos
para
muchas
tareas
es
posible
que
no
capturen
completamente
la
complejidad
y
adaptabilidad
de la
cognición
humana
y
organístmica
cuando
se
trata
de
la
vasta
y
cambiante
naturaleza
del
mundo
real
el
argumento
lítmica
especialmente
en escenarios
donde la
realización
de la
relevancia
juega
un
papel
crucial
la
policomputación
y el
concepto
de
inteligencia
como
cuidado
no
necesariamente
ignoran
la
realización
de
la
relevancia
de
hecho
estas
ideas
pueden
ser
vistas
como
complementarias
al
concepto
de
realización
de
relevancia
vamos
a
desglosarlo
policomputación
la
policomputación
se
refiere a
la idea
de
que un
sistema
puede
realizar
cálculos
utilizando
varios
métodos
estrategias
o
algoritmos
de
manera
simultánea
o
coordinada
si bien
la
realización
de
la
relevancia
puede
no
mencionarse
explícitamente
en el
término
policomputación
puede
incorporarse
a la
idea
la
realización
de
la
relevancia
implica
identificar
lo que
es
relevante
en un
contexto
determinado
y la
policomputación
puede ser
un
medio
para
lograrlo
considerando
múltiples
estrategias
computacionales
para
evaluar
la
relevancia
inteligencia
como
cuidado
el
concepto
de
inteligencia
como
cuidado
sugiere
que la
inteligencia
no se
trata
sólo
de
resolver
problemas
u
optimizar
sino
también
de
cuidar
y
responder
al
entorno
la
realización
de
la
relevancia
está
estrechamente
ligada
a
esta
noción
ya
que
preocuparse
por
el
medio
ambiente
y
comprender
lo que
es
relevante
para
los
objetivos
y
el
bien
estar
de
uno
es
un
aspecto
fundamental
de
la
inteligencia
la
inteligencia
en este
contexto
implica
reconocer
y
responder
a
información
relevante
o
cambios
en el
entorno
en
resumen
ni
la
policomputación
ni
el
concepto
de
inteligencia
como
cuidado
ignoran
inherentemente
la
realización
de
la
relevancia
en
cambio
pueden
verse
como
enfoques
que
abarcan
los
aspectos
más
amplios
de
la
cognición
incluido
el
reconocimiento
de
la
relevancia
en
un
mundo
complejo
y
dinámico
estos
conceptos
se pueden
integrar
con
la
realización
de
la
relevancia
para
proporcionar
una
comprensión
más
completa
de
cómo
los
sistemas
inteligentes
interactúan
con
sus
entornos
la
perspectiva
de
claude
martins
alinea
con
la
visión
de
que
las
máquinas
de
Turing
representan
el
límite
teórico
de
la
potencia
computacional
y
por
lo
tanto
cualquier
sistema
incluido
el
cerebro
humano
puede
ser
simulado
cualquier cosa
computable
puede
ser
calculada
por
una
máquina
de
Turing
el
argumento
en
contra
de
la
idea
de
aspectos
no
computacionales
del
cerebro
se
basa
en la
creencia
de
que
en
principio
todos
los
procesos
cognitivos
incluidos
los
relacionados
con
la
inteligencia
y la
realización
de
la
relevancia
puede
entenderse
como
computaciones
esta
perspectiva
menudo
se
asocia
con
un
enfoque
reduccionista
para
comprender
la
inteligencia
y la
conciencia
es
importante
tener
en
cuenta
que
esta
perspectiva
es
un
tema
de
debate
dentro
de
los
campos
de
la
ciencia
cognitiva
la
filosofía
de
la
mente
y la
inteligencia
artificial
mientras
que
algunos
argumentan
que
todos
los
aspectos
de
la
cognición
pueden
explicarse
a
través
de
la
computación
otros
creen
que
puede
haber
aspectos
de
la
cognición
humana
como
la
conciencia
o
ciertas
computacional
del
cerebro
y
la
inteligencia
está
en
curso
e
implica
complejas
consideraciones
filosóficas
científicas
y
computacionales
diferentes
investigadores
y
académicos
tienen
diferentes
puntos
de
vista
sobre
este
tema
y
sigue
siendo
un
área
de
exploración
y
discusión
activa
en
los
campos
de
la
ciencia
cognitiva
el
comentario
de
George
Van
Dendrieff
destaca
una
distinción
importante
en la
comprensión
de la
computación
cuando se
trata
de
procesos
neuronales
y
cognición
si
bien
el
artículo
argumenta
que
ciertos
aspectos
de
la
cognición
como
la
realización
de
la
relevancia
pueden
no
ajustarse
a
los
modelos
algorítmicos
tradicionales
muchos
neurocientíficos
y
científicos
cognitivos
reconocen
que
la
computación
en
un
sentido
más
amplio
todavía
ocurre
en
los
sistemas
neuronales
en
este
contexto
computación
no
significa
necesariamente
la
ejecución
de
algoritmos
explícitos
paso a
paso
como
la
computación
tradicional
sino
que
se
refiere
al
procesamiento
y
transformación
de la
información
mediante
redes
neuronales
los
procesos
neuronales
implican
un
procesamiento
de
información
complejo
y
paralelo
que
se
distribuye
a través
de
neuronas
interconectadas
estos
procesos
dan
lugar
a
propiedades
y
comportamientos
emergentes
como
el
aprendizaje
el
reconocimiento
de
patrones
y
la
adaptación
los
neurocientíficos
a
menudo
describen
estos
cálculos
como
procesamiento
o
transformación
de
información
en lugar
de
procedimientos
algorítmicos
la
capacidad
del
cerebro
para
integrar
y
procesar
grandes
cantidades
de
datos
en
paralelo
adaptarse
a
nuevas
situaciones
y
exhibir
flexibilidad
en la
toma
de
decisiones
se
considera
una
forma
de
computación
incluso
si
no
se
ajusta
al
modelo
algorítmico
convencional
por
lo
tanto
si
bien
existe
un
reconocimiento
de
que la
computación
neuronal
puede
no
ser
algorítmica
en el
sentido
tradicional
no
niega
la
idea
de
que
la
computación
en un
sentido
más
general
juega
un
papel
crucial
en la
comprensión
de cómo
funciona
el
cerebro
y cómo
la
cognición
emerge
de los
procesos
neuronales
esta
perspectiva
permite
una
visión
más
matizada
de
la
computación
en el
contexto
de
la
neurociencia
y
la
ciencia
cognitiva
George
Van
considerar
diferentes
modelos
computacionales
computadoras
analógicas
las
computadoras
analógicas
como lo
ejemplifica
la exhibición
del
museo
de
ciencias
demuestran
que la
computación
puede
ocurrir
a través
de
procesos
físicos
continuos
estos
dispositivos
son capaces
de
resolver
problemas
complejos
como
ecuaciones
diferenciales
que
normalmente
no se
abordan
con
algoritmos
digitales
tradicionales
fenómenos
físicos
como
computación
señala
que
incluso
fenómenos
como la
altura
de la
superficie
de un
líquido
el
potencial
eléctrico
en la
superficie
de una
neurona
pueden
verse
como
formas
de
computación
si
bien
es
posible
que
estos
procesos
no se
alineen
con
los
algoritmos
convencionales
aún se
adhieren
a las
leyes
de la
física
y
pueden
describirse
algorítmicamente
cálculo
de
yacimientos
este es
un
ejemplo
de
métodos
informáticos
no
convencionales
en los
que
se
utilizan
neuronas
artificiales
estructuradas
aleatoriamente
destaca
que la
computación
puede
ocurrir
en sistemas
con
elementos
menos
deterministas
y más
caóticos
transformadores
los modelos
de lenguaje
grandes
como los
que utilizan
arquitecturas
transformer
operan
a gran
escala
es posible
que no
incorporen
algoritmos
tradicionales
sin embargo
se basan
en el
sustrato
computacional
de los
algoritmos
convencionales
cuando se
implementan
en hardware
potente
las ideas
de George
subrayan
la idea
de que
la computación
en sus
diversas
formas
es un
aspecto
fundamental
del mundo
natural
y no
se
limita
al
modelo
específico
de
computación
definido
por las
máquinas
de
Turingo
si bien
es posible
que estos
sustratos
computacionales
no se
adhieran
a los
algoritmos
convencionales
aún son
capaces
de realizar
cálculos
complejos
y valiosos
lo que
desafía
nuestra
comprensión
de la
computación
en un
sentido
más
amplio
este
reconocimiento
de diversos
modelos
computacionales
es esencial
en campos
como la
inteligencia
artificial
la
neurociencia
y la
investigación
de sistemas
complejos
george
van den
dresche
hace un
punto
crucial
sobre la
aparición
de fenómenos
impredecibles
a gran
escala
a partir
de los
predecibles
a pequeña
escala
enfatizando
que estos
procesos
están gobernados
por las
leyes
de la
física
y
en última
instancia
son
computables
emergencia
destaca
como fenómenos
como la
turbulencia
en la
dinámica
de
fluidos
y el
concepto
de
libre
albedrío
las
ciencias
cognitivas
emergen
de las
interacciones
de
componentes
de
menor
escala
estos
fenómenos
emergentes
a menudo
exhiben
imprevisibilidad
y complejidad
pero no están
más allá
de la
comprensión
computacional
sin
magia
george
subraya
que no
hay un
aspecto
mágico
o no
computacional
inherente
a estos
fenómenos
emergentes
en
cambio
son
resultados
de los
procesos
computacionales
definidos
por las
leyes
fundamentales
de la
física
computabilidad
reitera
que
todo
incluidos
los
fenómenos
emergentes
a gran
escala
puede
entenderse
en el
marco
de
procesos
computables
a pesar
de que
estos
procesos
pueden
llegar
a ser
muy
complejos
siguen
rigiéndose
por los
principios
de la
ciencia
computacional
esta
perspectiva
se alinea
con la
idea
de que
si bien
los
fenómenos
emergentes
pueden
parecer
no
deterministas
y
complejos
todavía
están
arraigados
en el
sustrato
computacional
proporcionado
por las
leyes
de la
física
cuando
exhiben
imprevisibilidad
y aparente
libre
albedrío
en los
niveles
superiores
de
organización
ciertamente
aquí hay un
resumen
de los
puntos
clave
en las
discusiones
de la
conversación
resumen
del
artículo
la
conversación
comenzó
con una
discusión
de los
puntos
principales
del
artículo
que
se
centró
en la
idea
de
que
la
inteligencia
y la
realización
de la
relevancia
son
procesos
no
computacionales
realización
de la
relevancia
el
artículo
argumentó
que
la
realización
de
la
relevancia
el
proceso
de
determinar
lo que
es
relevante
en
un
entorno
complejo
no
puede
reducirse
a
algoritmos
computacionales
en
cambio
es
un
aspecto
fundamental
de
la
agencia
natural
y la
cognición
objeciones
planteadas
se
plantearon
varias
objeciones
con
respecto
a
la
afirmación
de
la
realización
de
la
relevancia
no
computacional
procesos
computacionales
algunos
participantes
argumentaron
que
incluso
los
procesos
complejos
en los
sistemas
vivos
incluida
la
realización
de
la
relevancia
pueden
verse
como
cálculos
en
espacios
de
dimensiones
superiores
potencial
de
la
máquina
se
señaló
que
las
máquinas
tienen
el
potencial
de
procesar
un
gran
número
de
conexiones
posiblemente
superando
las
capacidades
humanas
simbolic
representation
de
objeción
barra
y
z
de
artículo
itself
uses
simbolic
representation
to
describe
análise
de
anotéam
non
turing
machine
models
where
discused
as
examples
of
computational
substrates
that
differ from
classical
algorithms
emergent
phenomena
de
conversation
touch
on the
concept
of
emergency
where
large
scale
un
predictable
phenomena
are
is
from
smaller
scale
predictable
processes
y
to
a
se
set
a
tse
phenomena
are
not
magical
wood
steel
computable
base
donde
la
use
of
physics
diferentes
puntos
de
vista
los
participantes
tenían
diferentes
puntos
de
vista
sobre
si
existen
aspectos
no
computacionales
en la
inteligencia
y
algunos
argumentaron
que
todo
es
en
última
instancia
computable
dentro
del
marco
de
la
física
consideraciones
morales
y
cuidado
se
discutió
la
conexión
del
artículo
entre
la
realización
de
la
relevancia
y
las
consideraciones
morales
y
algunos
participantes
desafiaron
la
noción
de
que
las
máquinas
no
pueden
entender
los
valores
y
el
cuidado
un
desafío
las
era concluyente
que las
relaciones
de
relevancia
no
sean
computacionales
y
que
la
complejidad
no
niega
la
computabilidad
aprendizaje
automático
e
inteligencia
artificial
la
conversación
abordó
cómo
funcionan
el
aprendizaje
automático
y la
inteligencia
artificial
que
a menudo
implica
cálculos
complejos
y
aprendizaje
a partir
de
datos
resumen
en
general
la
conversación
exploró
el
límite
entre
los
aspectos
computacionales
y
no
computacionales
de
como la
realización
de la
relevancia
son
inherentemente
no
computacionales
este
resumen
proporciona
una
visión
general
de
los
principales
temas
y
discusiones
dentro
de
la
conversación
ciertamente
aquí hay
una breve
lista
de
preguntas
para
más
adelante
cuáles
son
las
implicaciones
de
que
la
realización
de
la
relevancia
sea
un
proceso
no
computacional
para
la
inteligencia
artificial
y el
aprendizaje
automático
cómo
podemos
definir
y entender
mejor
el
concepto
de
inteligencia
a la
luz
de
estas
discusiones
hay
ejemplos
de
fenómenos
emergentes
en
sistemas
artificiales
que
sean
paralelos
a los
observados
en los
sistemas
naturales
cómo
podemos
cerrar
la
brecha
entre
los
aspectos
computacionales
y no
computacionales
de la
cognición
y la
agencia
qué
papel
juegan
el
cuidado
y el
valor
en
la
comprensión
de
la
realización
de
la
relevancia
y
cómo
se
pueden
diseñar
no a la
discusión