ETD

• adaptivity
• approccio enattivo
• artificial intelligence
• enactive approach
• enactive artificial intelligence
• filosofia dell'informazione
• IA
• intelligenza artificiale
• intelligenza artificiale enattiva
• metafisica informazionale
• paradigma enattivo
• philosophy of information
• sense making
• system theory
• teoria dei sistemi
• viability

Lo scritto tratta il rapporto che intercorre tra scienze cognitive e filosofia dell’informazione. In primo luogo viene trattato il paradigma enattivo, una teoria sull’emergenza della mente per cui la cognizione minima, in un sistema biologico, emerge attraverso la co-determinazione di quest’ultimo con l’ambiente a lui circostante attraverso processi autopoietici volti alla creazione degli elementi necessari al sistema per prodursi partendo unicamente da sé stesso. Il processo autopoietico fonda nel sistema identità autonoma e un principio teleologico. Inoltre attraverso un ulteriore grado di organizzazione il sistema biologico è in grado di sviluppare processi di regolazione adattiva e normativa al fine di mantenere il sistema all’interno di una regione di vitalità. Attraverso i processi organizzativi del sistema emergono in quest’ultimo le proprietà di agenzia e di sense-making, ovvero quelle proprietà che garantiscono al sistema la possibilità di sviluppare un orizzonte di senso nei confronti dell’ambiente in cui si trova integrato e conseguentemente navigarlo.
Successivamente si fa riferimento ad un altro campo di studio delle scienze cognitive, ovvero quello dell’intelligenza artificiale; si fa riferimento al fatto che nelle sue varie fasi di sviluppo ha da sempre avuto la funzione di tentare di riprodurre i meccanismi che regolano l’emergenza ed il funzionamento della mente umana, nello specifico quelli legati alla cognizione, alla percezione e al comportamento intelligente. L’utilizzo dell’intelligenza artificiale in rapporto allo studio della mente tenta quindi di riprodurre comportamenti intelligenti nei sistemi artificiali; conseguentemente porta con sé un valore euristico per cui è possibile mettere alla prova le teorie biologiche, modificarle oppure individuare nuovi concetti utili al loro sviluppo. Si tratta quindi di esplorare i vincoli e le possibilità offerte dalle cornici teoriche sulla mente all’interno di un contesto volto a riprodurre artificialmente i meccanismi che regolano il dominio del mentale (understanding by building).
Infine si introduce il concetto di realismo informazionale, una teoria metafisica che deriva dai concetti utilizzati in filosofia della scienza di ontic structural realism e epistemic structural realism. Tale teoria metafisica sostiene che i fenomeni della realtà possono essere descritti come oggetti informazionali, ovvero costituiti in senso ontologico di informazioni; se i fenomeni possono essere descritti come insieme di relazioni allora sarà possibile conoscere solamente attraverso lo studio delle informazioni che compongono l’oggetto informazionale. Tali relazioni possono essere derivate unicamente dall’esperienza in prima persona del soggetto conseguentemente la conoscenza ontologica dipende necessariamente da conoscenze di secondo grado che derivano dall’esperienza epistemologica in prima persona che il soggetto fa dei fenomeni.
La potenza del concetto di informazione risiede nel concetto di livello di astrazione (LoA), ovvero la possibilità di descrivere un sistema attraverso livelli di granularità differenti senza perdere necessariamente il suo valore esplicativo. Di conseguenza i concetti di metafisica informazionale vengono applicati allo studio dell’approccio enattivo in modo tale da descrivere in maniera ottimale i processi di ri-organizzazione dei sistemi biologici. Così facendo sarà possibile descrivere il sistema che si enattiva come un dominio informazionale tramite il quale la perturbazione ambientale può essere considerata come elemento informante del sistema: quest’ultimo si ri-organizza a seguito di una differenza ambientale che fa la differenza anche all’interno del sistema.
Infine l’integrazione tra i concetti della metafisica informazionale e l’approccio enattivo possono permettere anche una ulteriore comprensione dell’intelligenza artificiale enattiva, ovvero il tentativo di riprodurre agenti artificiali caratterizzati da principi di design che si rifanno all’enattivismo (EAI 1, EAI 2). La metafisica informazionale applicata a tale ambito di studi dei sistemi artificiali permette di attribuire alla perturbazione ambientale che influisce sul sistema una qualità e una quantità, così facendo sarà più facile riprodurre sistemi che si adattano alle perturbazioni esterne; inoltre attraverso il concetto di informazione sarà più efficace descrivere a quali perturbazioni il sistema reagisce nel tempo in maniera differente a seguito del processo adattivo.

The present work examines the relationship between cognitive science and philosophy of information. It first addresses the enactive approach, a theory concerning the mind’s emergence.
According to it, in a biological system minimal cognition arises through the co-determination of the agent and its environment via autopoietic processes. Autopoiesis aims to create the necessary elements for the system to produce and maintain itself from within. Thank to the autopoietic process the autonomous identity principle and the internal teleological principle are established within the system. At another level of organization, the biological system is also able to develop processes of adaptive and normative regulation in order to pursue viability. Through these organizational processes, the properties of agency and sense-making emerge. Those properties enable the system to develop a landscape of meaning within the environment in which it is embedded and, consequently, be able to navigate it.
Then the text turns to another field of cognitive science, namely artificial intelligence. Throughout its various stages of development, artificial intelligence has consistently aimed to reproducing the mechanisms involving the emergence of the human mind, particularly those related to cognition, perception, and intelligence. The use of artificial intelligence in the study of the mind thus aims to reproduce intelligent behaviors in artificial systems and, as a consequence, carries a significant heuristic value, allowing biological theories to be tested, revised, or extended through the introduction of new conceptual tools. This approach makes it possible to explore the constraints and possibilities of theoretical frameworks of the mind within a context aimed at artificially reproducing the mechanisms governing the mental domain (understanding by building).
Finally, the concept of informational realism is introduced as a metaphysical theory deriving from ontic structural realism and epistemic structural realism. Informational realism claims that the phenomena of reality can be described as informational objects, namely, they are ontologically constituted by informations. If phenomena can be described as a cluster of relations, then they can only be known studying the informational structures that compose the informational object. Those relations are avaliable only from a first person perspective. Consequently, ontological knowledge necessarily depends on second-order knowledge arising from the subject’s first-person epistemic experience of the phenomena.
The strength of the concept of information lies in the notion of levels of abstraction, namely, the possibility of describing a system at different levels of granularity without necessarily losing its explanatory value. The concepts involved in informational realism are applied to the study of the enactive approach in order to better describe the processes of re-organization in biological systems. In this way, an enacting system can be described as an informational domain through which environmental perturbations can be understood as an informing element: the system re-organizes itself in response to an environmental difference that makes a difference within the system itself.
Finally, the integration of informational metaphysics and the enactive approach also allows for a deeper understanding of enactive artificial intelligence, namely the attempt to reproduce artificial agents characterized by design principles inspired by enactivism (EAI 1, EAI 2). When applied to this field of artificial systems, informational metaphysics makes it possible to attribute both qualitative and quantitative features to the environmental perturbations affecting the system, thereby facilitating the reproduction of systems capable of adapting to external perturbations. Moreover, the concept of information enables a more effective description of how the system’s responses to perturbations change over time as a result of adaptive processes.