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El artículo examina las limitaciones de los modelos algorítmicos tradicionales para explicar la agencia natural, la cognición y la conciencia. Argumenta que estos aspectos del comportamiento de un organismo no son procesos computacionales. En su lugar, sugiere que se basan en una dinámica evolutiva adaptativa darwiniana y dialéctica.

**Sección 2: Problemas con la Computación Algorítmica en la Cognición**

Esta sección profundiza en por qué los modelos algorítmicos son insuficientes para explicar la cognición. El artículo sostiene que:

1. **Naturaleza No Computacional**: La realización de la relevancia, un proceso central en la agencia natural y la cognición, no es computacional. Esta realización involucra interacciones complejas con el entorno que los modelos algorítmicos no pueden capturar adecuadamente.

2. **Dinámica Evolutiva**: La cognición y la conciencia emergen de procesos evolutivos adaptativos en lugar de cálculos formales, sugiriendo una naturaleza dialéctica más que algorítmica.

3. **Analogía con Aptitud Evolutiva**: Se establece un paralelismo entre relevancia y aptitud evolutiva para subrayar su dependencia del contexto. Ambos conceptos son relativos, enfatizando la interacción dinámica de un organismo con su entorno en lugar de una operación fija.

4. **Procesamiento del Oponente**: Los organismos participan en el procesamiento del oponente, evaluando iterativamente diferentes estrategias para resolver problemas, lo que no se puede modelar adecuadamente a través de la computación algorítmica.

5. **Perspectiva Amplia**: La realización de la relevancia es un aspecto fundamental que subyace en todos los organismos vivos, más allá de aquellos con sistemas nerviosos avanzados, vinculando las propiedades cognitivas a procesos moleculares y ecológicos.

En general, esta sección argumenta a favor de una comprensión no computacional de la agencia natural que enfatiza interacciones evolutivas y dialécticas con el entorno.


El artículo explora dos perspectivas principales sobre la agencia y la relevancia: una computacional y otra emergente.

1. **Perspectiva Computacional**: Esta visión sugiere que los sistemas vivos se comportan como máquinas, siguiendo instrucciones externamente impuestas sin comprender las implicaciones de sus acciones. Los algoritmos en este marco son incapaces de evaluar la relevancia porque carecen de objetivos intrínsecos y no pueden anticipar las consecuencias de su comportamiento.

2. **Perspectiva Emergente (Emergentismo Agencial)**: En contraste, el emergentismo agencial argumenta que los organismos vivos poseen una agencia natural que los distingue fundamentalmente de las máquinas y los algoritmos. Los sistemas vivos actúan sobre la base de normas internas y objetivos autodefinidos, impulsados por motivaciones intrínsecas derivadas de su fragilidad y mortalidad. Esta perspectiva enfatiza que la capacidad de un organismo para determinar lo que es relevante depende de sus objetivos inherentes y su habilidad para anticipar las consecuencias futuras.

3. **Realización de Relevancia**: La comprensión del concepto de relevancia desde una perspectiva agencial implica reconocer la conexión entre tener objetivos intrínsecos y discernir qué aspectos de un entorno son relevantes para estos objetivos. Mientras que los algoritmos carecen de esta capacidad debido a su limitada previsión, los organismos vivos utilizan sus motivaciones internas e interacciones con el entorno para navegar eficazmente y actuar en lo relevante.

4. **Explanación Evolutiva Naturalista**: El artículo aboga por una explicación evolutiva de la realización de la relevancia, situada dentro de un marco naturalista que reconoce la capacidad única de los organismos para anticipar el futuro, motivarse intrínsecamente y actuar sobre sus objetivos.

En resumen, mientras que la perspectiva computacional ve a los sistemas vivos como meras máquinas que reaccionan sin comprensión, el emergentismo agencial destaca una autonomía inherente en los organismos que les permite navegar su entorno de manera significativa y relevante.


El artículo aborda el desafío de la realización de la relevancia para los organismos en entornos complejos. Se discute cómo los organismos determinan acciones relevantes basándose no solo en su entorno físico, sino también en sus experiencias y percepciones sensorio-motoras únicas del entorno, conocido como el entorno experimentado. El concepto de relevancia se describe como transyectivo, surgiendo a través de la interacción entre los organismos y su mundo.

La discusión avanza para contrastar enfoques no computacionales con marcos computacionales en resolución de problemas. Los computacionalistas ven identificar características relevantes para la tarea como parte de la resolución de problemas, utilizando reglas lógicas formalizadas (inductiva, deductiva y abductiva) dentro de un marco algorítmico, a menudo enfrentando desafíos como el problema del espacio combinatorio. Para abordar estos desafíos, se utilizan heurísticas prácticas pero imperfectas.

El concepto de racionalidad acotada de Simon sugiere que los agentes operan con un conjunto limitado de heurísticas influenciadas por sus experiencias y el cuerpo físico. Esta perspectiva se representa metafóricamente como "tijeras", donde las herramientas cognitivas interactúan con la estructura del entorno experimentado, incorporando fisiología y habilidades únicas en este proceso.

Sin embargo, el artículo señala limitaciones críticas de los modelos computacionales. Aunque las heurísticas pueden reducir problemas de búsqueda grandes, no resuelven cómo identificar señales relevantes subyacentes. Los modelos asumen que un agente puede transformar problemas mal definidos en bien definidos, lo cual es circular porque requiere una comprensión preexistente del problema incluyendo objetivos y posibles acciones. Esto plantea el desafío fundamental de cómo los organismos distinguen características relevantes para la tarea antes de aplicar cualquier heurística.

En resumen, el artículo destaca tanto las interacciones dinámicas entre organismos y entornos experimentados en la realización de la relevancia como las limitaciones inherentes a los enfoques computacionales basados en algoritmos.


El artículo examina los desafíos y limitaciones inherentes a utilizar enfoques algorítmicos para realizar la relevancia dentro de entornos complejos. Argumenta que las heurísticas, aunque útiles, son limitadas porque presuponen una comprensión previa de características relevantes que no pueden definir por sí mismas. Esto se debe a su dependencia de marcos predefinidos y estructuras conocidas.

El análisis destaca varios problemas clave:

1. **Espacio de Búsqueda Indefinido**: El mundo contiene un conjunto indefinido e infinito de características potencialmente relevantes, lo que hace imposible circunscribir formalmente el espacio de búsqueda para la optimización. No existe una clase matemática universal que abarque todas las posibles características relevantes debido a su alta mutabilidad y dependencia contextual.

2. **Regresión Infinita en la Optimización Formal**: Intentar formalizar la relevancia como un problema de optimización conduce a una regresión infinita, donde cada delimitación de espacio crea nuevos desafíos que requieren sus propias soluciones formales, ilustrando así una incompletitud similar a las encontradas en los teoremas de Godel.

3. **Implicaciones para la Formalización**: La imposibilidad de formalizar completamente el mundo complejo resuena con las limitaciones matemáticas expuestas por Hilbert y Godel, sugiriendo que cualquier intento de crear una teoría universal de relevancia está más allá del alcance de la formalización completa.

4. **Limitaciones Algorítmicas**: Los algoritmos requieren un marco formal predefinido para operar y no pueden autónomamente determinar qué características son relevantes en situaciones ambiguas, lo que limita su capacidad para abordar la complejidad semántica del mundo real.

5. **Realización de la Relevancia**: Dado que los organismos necesitan definir problemas antes de resolverlos y los algoritmos carecen de esta habilidad, la realización de la relevancia debe situarse fuera de la computación puramente sintáctica y simbólica.

6. **Incompletitud Algorítmica**: Aunque se puede emular la realización de la relevancia a través de algoritmos, nunca capturarán completamente su naturaleza debido a las sutilezas semánticas del mundo que exceden definiciones precisas.

En resumen, el artículo concluye que los modelos formales basados en marcos algorítmicos son insuficientes para comprender completamente la cognición y agencia natural. Los agentes deben utilizar una gama más amplia de procesos cognitivos que trasciendan las capacidades computacionales puramente algorítmicas o simbólicas, subrayando la necesidad de un enfoque más integral para abordar la complejidad del mundo natural.


El artículo propone una comprensión alternativa de la realización de la relevancia, alejándose del enfoque tradicional de resolución de problemas para adoptar un marco económico. Este nuevo enfoque conceptualiza la realización de la relevancia como el compromiso y la asignación dinámica de recursos por parte de un agente hacia objetivos que a menudo entran en conflicto. Se enfatizan las compensaciones clave, incluyendo eficiencia frente a resiliencia, generalidad frente a especialización, exploración frente a explotación, y enfoque frente a diversificación. El proceso de asignación de recursos se describe como dialéctico, requiriendo que el agente reevalúe continuamente sus estrategias basadas en la eficacia en situaciones específicas.

La perspectiva económica enfatiza una naturaleza adaptativa y dependiente del contexto de la realización de la relevancia, donde los ajustes se actualizan constantemente en respuesta a cambios ambientales, resultados anticipados y el estado interno. Esta comprensión adapta las acciones del agente para satisfacer necesidades situacionales específicas, promoviendo una dinámica adaptativa localizada.

Además, el artículo explora el procesamiento predictivo como un marco físico para la realización de la relevancia. Aquí, los agentes evalúan iterativamente la relevancia sensorial basada en errores de predicción entre expectativas y retroalimentación real, priorizando entradas con errores bajos. La dinámica del error se presenta como crucial, vinculando el procesamiento predictivo a procesos perceptivos y cognitivos.

Sin embargo, se discuten las limitaciones de estos modelos: la perspectiva económica asume intencionalidad y objetivos intrínsecos que pueden no extenderse a seres no humanos o no cognitivos. Tanto el modelo económico como el de procesamiento predictivo permanecen dentro de un marco computacional, tratando la asignación de relevancia como un proceso algorítmico y sin abordar los orígenes organísticos de las metas y anticipaciones.


El artículo discute un enfoque evolutivo para extender el concepto de relevancia más allá del ámbito cognitivo humano, enfatizando su arraigo en la organización fundamental de los seres vivos y la relación agente-entorno. Sugiere que la capacidad de resolver problemas de relevancia se basa no solo en intencionalidad o conciencia, sino también en la organización biológica inherente a todos los organismos.

Esta perspectiva propone un régimen causal autorreferencial y jerárquico como base para la agencia natural, destacando el carácter distintivo de las entidades vivas en comparación con los sistemas no vivos. La agencia natural surge de características organizativas únicas que permiten a los organismos establecer objetivos intrínsecos. Esto es central para la realización de relevancia y distingue a los seres vivos de los sistemas no vivos.

La sección enfatiza el papel fundamental de la autofabricación, o autopoiesis, en las células vivas u organismos multicelulares. La autopoiesis se refiere a la capacidad central de un sistema vivo para autoproducir y mantener sus propios límites, subrayando su naturaleza autosuficiente. Esta organización biológica única surgió con el origen de la vida y es crucial para el automantenimiento, reproducción e interacción con el entorno.

En resumen, el artículo argumenta a favor de una comprensión más amplia de la relevancia arraigada en la naturaleza organizativa del ser vivo, moviéndose más allá de los modelos computacionalistas y centrados en humanos, e ilustrando cómo la capacidad de establecer objetivos intrínsecos es un rasgo distintivo de la vida.


La organización biológica, única en los sistemas vivos desde bacterias hasta humanos, es fundamental para la evolución por selección natural. Se diferencia de los sistemas no vivos debido a su capacidad distintiva de autofabricación. Esta capacidad implica una organización basada en patrones sistémicos fluidos e interdependientes, conocidos como cierre organizacional. Aquí, cada componente es generado y ayuda a generar otros dentro del sistema, requiriendo un funcionamiento colectivo para la supervivencia.

La distinción entre procesos físico-químicos subyacentes y restricciones de nivel superior es crucial en la organización biológica. Mientras que los procesos implican dinámicas materiales básicas, las restricciones surgen de interacciones interdependientes que canalizan estas dinámicas como condiciones de contorno. Estas restricciones influyen en cómo se llevan a cabo los procesos sin ser alteradas por ellos, ejemplificado por el papel catalítico de las enzimas en la bioquímica.

El cierre organizacional se describe como un cierre de restricciones que mantiene la identidad y individualidad de un organismo. La interdependencia dentro del sistema vivo asegura su coherencia e integridad, distinguiéndolo fundamentalmente de los sistemas no vivos. Esta comprensión proporciona una visión profunda sobre el concepto de agencia natural, destacando la naturaleza compleja y dinámica de la organización biológica en la evolución y supervivencia de las formas de vida.


La sección resume la teoría relacional del metabolismo-reparación (M, R) de Robert Rosen y su refinamiento a sistemas de fabricación-ensamblaje (F, A), enfatizando cómo estas ideas enmarcan la organización biológica dentro del contexto de las cuatro causas de Aristóteles. Estas causas son:

1. **Causa Material**: La sustancia de la que está hecho un objeto. En el ejemplo de una escultura, esto es el mármol.

2. **Causa Formal**: La forma o diseño del objeto. Para la escultura, esto incluye su patrón y estructura.

3. **Causa Efectiva (Efiectiva)**: El agente o proceso que trae algo a existir. En el caso de la escultura, es el escultor.

4. **Causa Final**: El propósito o fin del objeto. Para la escultura, esto podría ser su belleza o el mensaje artístico.

La sección destaca cómo los organismos vivos logran estabilidad e identidad a través de un "cierre organizacional", que es una autorrestricción que permite mantener flujos metabólicos y adaptarse al entorno. Aunque esta estructura interna es auto-limitante, requiere ser termodinámicamente abierta para explotar los gradientes de entropía del entorno y realizar trabajo necesario para su mantenimiento.

El flujo continuo de trabajo a través de procesos bioquímicos como la desfosforilación de ATP es crucial para mantener esta organización. Las enzimas dentro de las células son ejemplos clave, facilitando flujos metabólicos que aseguran la síntesis macromolecular y la reposición necesaria.

En resumen, la sección demuestra cómo los organismos equilibran autorrestricción con apertura termodinámica para lograr adaptabilidad y supervivencia, utilizando el marco de las cuatro causas de Aristóteles para ilustrar estos conceptos complejos.


El pasaje explora la teoría de Rousen sobre causas y sistemas organizacionales, relacionándola con las categorías aristotélicas. Las causas formales, equivalentes a la forma para Aristóteles, se refieren al diseño o patrón intrínseco de un sistema. La causa eficiente es el agente que provoca un cambio; en este contexto, los procesadores dentro del modelo de Rousen actúan como causas eficientes, generando dinámica dentro de sistemas vivos. Estas causas eficientes son distinguibles de las causas materiales, que se refieren a la sustancia o material desde el cual algo está hecho.

El marco de Rousen utiliza una teoría de categorías para diferenciar entre flujos físico-químicos (causas materiales) y procesadores eficientes. Este modelo destaca sistemas abiertos al flujo de materia y energía pero cerrados a la causalidad externa, enfatizando interacciones autorreferenciales o causas inmanentes que forman ciclos jerárquicos dentro del sistema. Esta circularidad va más allá de la retroalimentación cibernética tradicional.

Estos sistemas reflejan interacciones anidadas a través de múltiples escalas, ilustradas por procesos biológicos como el metabolismo y la permeabilidad celular, que son cruciales para la autofabricación celular. Existe un debate sobre si Rousen combina las causas eficientes y formales aristotélicas en su teoría; sin embargo, el pasaje sugiere adherirse a la terminología específica de Rosen para mantener claridad.

En resumen, el texto aborda cómo los modelos de Rousen ofrecen un enfoque distinto y abstracto para entender las causas dentro de sistemas complejos y autoorganizados, utilizando categorías formales derivadas pero distintivas de Aristóteles.


Este resumen discute la organización biológica a través de las contribuciones teóricas de Robert Rosen y su extensión por parte de Ofmeir. Rosen introdujo el concepto de sistemas vivos como autorreferenciales y jerárquicos, destacando cómo estos sistemas se caracterizan por una circularidad jerárquica. Esta estructura permite que la causa eficiente (el mecanismo) de un proceso coincida con su causa final (su propósito), un concepto central en el paradigma autopoyético donde los organismos se autogeneran continuamente.

La organización biológica, por lo tanto, es inherentemente teleológica, ya que sigue metas definidas sin las dificultades típicas asociadas con la teleología. Ofmeir amplió el marco de Rosen al incorporar causas formales en su metodología matemática, sugiriendo que los procesos biológicos no solo son impulsados por causas eficientes (mecánicas) sino también moldeados por causas formales, las cuales determinan la forma y función específica de cada proceso.

El modelo de Ofmeir, conocido como sistemas F.A., explícitamente mapea estos conceptos al describir cómo los sistemas biológicos funcionan como mecanismos de fabricación y ensamblaje. Esto proporciona una comprensión más profunda y matizada de la organización biológica, reconociendo que las restricciones en los sistemas vivos abarcan tanto causas formales como eficientes. En general, estas ideas ofrecen una perspectiva integral para entender la naturaleza teleológica y autorreferencial de los sistemas biológicos, desafiando las explicaciones tradicionales al integrar causas formales en el análisis de su funcionamiento.

Estos conceptos son cruciales para comprender cómo los organismos mantienen su estructura y función, destacando la complejidad inherente y la organización intencionada dentro de los sistemas vivos.


El marco de Rosen sobre los Procesos Celulares en la Autofabricación destaca cómo procesos como el metabolismo intermedio, la biosíntesis macromolecular y el transporte transmembrana son fundamentales para la organización celular. El concepto de sistemas F.A. (Fabricación y Asamblea) amplía este entendimiento al mostrar que la autofabricación no solo implica crear componentes, sino también ensamblarlos en estructuras funcionales. Estos sistemas revelan aspectos de la organización biológica que el relato original de Rosen no abordaba, proporcionando una visión más profunda y compleja de los procesos celulares.

Los sistemas F.A. destacan la naturaleza autorreferencial y orientada a objetivos de las células vivas, alineándose con conceptos como la autopoiesis para entender mejor la teleología inherente en organismos vivos. Además, presentan un modelo sofisticado que subraya características únicas en comparación con los modelos biológicos tradicionales.

Un punto crucial es la irreductibilidad de la organización biológica, que se considera una propiedad a nivel de sistema. Esto significa que no puede ser completamente explicada o localizada dentro de componentes específicos, lo que refleja la complejidad inherente en los sistemas vivos. En general, el marco de Rosen y los sistemas F.A. nos ofrecen un entendimiento más profundo e integral sobre cómo las células gestionan sus procesos internos para mantener su estructura y función.


El texto desafía los enfoques analíticos reduccionistas y aboga por una perspectiva a nivel de sistemas, especialmente en el contexto de los Sistemas Formales Abiertos (S.F.A.). Estos sistemas están cerrados a la causalidad eficiente pero son receptivos a la causalidad formal, lo que les permite evolucionar mientras mantienen su organización estructural. Esta apertura facilita un cambio continuo en sus componentes y flujos de trabajo, permitiendo adaptaciones evolutivas.

Al incorporar la variabilidad a través de la causalidad formal, los S.F.A. introducen principios biológicos como la heredabilidad dentro del formalismo de Robert Rosen, vinculando organización y variabilidad de manera innovadora. Los sistemas forman ciclos jerárquicos autorreferenciales que son colectivamente impredicativos, lo que significa que sus componentes están interrelacionados e inseparables.

Offmeyer identifica un problema similar al "problema de detención" de Turing en los sistemas biológicos, conocido como el "problema de inicio". Este problema destaca la paradoja de que todos los componentes (procesadores) deben estar presentes para iniciar el funcionamiento del sistema, lo cual plantea un desafío similar al famoso problema de detención en la teoría de computación.


La Conjetura de Rosen sobre Sistemas se centra en la distinción entre sistemas vivos y no vivos, enfatizando la complejidad intrínseca de los sistemas biológicos. Según el enfoque de Robert Rosen, un sistema vivo es característicamente complejo debido a la presencia de al menos un ciclo jerárquico entre sus componentes funcionales. Esta perspectiva contrasta con las definiciones comunes de complejidad que se enfocan principalmente en factores como el número de componentes, la no linealidad y las propiedades emergentes.

La definición de Rosen hace una distinción categórica entre sistemas vivos (complejos) y no vivos (simples), subrayando la incapacidad para formalizar completamente los sistemas vivos mediante métodos computacionales o algorítmicos. Esta visión destaca las limitaciones de los enfoques reduccionistas convencionales para capturar la sofisticación e interdependencia inherentes a la organización biológica.

La obra de Rosen pone de relieve el desafío que representan los sistemas vivos para las ciencias computacionales y subraya su naturaleza distintiva como entidades complejas. Al enfocarse en estos principios, el marco de Rosen proporciona una comprensión más profunda de la organización biológica al resaltar cómo los componentes funcionales están interconectados a través de ciclos jerárquicos que no son presentados por sistemas no vivos. En última instancia, su enfoque desafía las concepciones tradicionales de complejidad, abogando por una comprensión más matizada y específica de la vida como un fenómeno único e irreplicable mediante medios algorítmicos convencionales.


El resumen del artículo aborda las ideas de la conjetura de Robert Rosen, que establece una distinción entre sistemas simples y complejos. Rosen argumenta que los sistemas simples pueden ser completamente descritos por modelos analíticos o algorítmicos, mientras que los sistemas complejos, como los organismos vivos, no pueden capturarse totalmente mediante la computación.

Esta idea está en línea con discusiones previas sobre la formalización de procesos biológicos y resuena con el trabajo de Kurt Gödel en matemáticas. La conjetura de Rosen sugiere que, aunque los aspectos de la organización biológica pueden aproximarse mediante simulaciones algorítmicas, estos modelos nunca podrán capturar completamente su comportamiento dinámico o potencial evolutivo.

El argumento desafía la fuerte conjetura de Church-Turing, que postula que todos los procesos físicos son computables. Si Rosen tiene razón, entonces la organización biológica sirve como un contraejemplo clave a esta conjetura, al demostrar que hay sistemas físicos que no pueden ser completamente comprendidos o replicados por medios computacionales.

El artículo amplía la discusión de Rosen más allá de la mera cuestión de computabilidad para abordar el concepto de formalizabilidad. Sugiere que lo central no es solo si los organismos son computables, sino si pueden ser formalizados completamente en absoluto. Esta perspectiva plantea implicaciones profundas sobre las limitaciones inherentes a la comprensión y modelización de sistemas biológicos complejos mediante métodos algorítmicos.


El texto discute las limitaciones de comprender los sistemas vivos, enfatizando que no solo es difícil predecir su comportamiento, sino también explicarlo plenamente. Los organismos son descritos como sistemas autónomos con objetivos intrínsecos; una vez que mantienen la continuidad organizacional a través de la autoconstrucción, exhiben autodeterminación y autonomía. Su estructura interna predice dinámicamente estados futuros.

Los organismos también son identificados como sus propias causas finales: cuando pierden su continuidad organizativa, mueren, perdiendo su vitalidad interna aunque puedan interactuar físicamente con el entorno. Esta pérdida de vitalidad marca una transición de complejidad a simplicidad según Rosen.

La complejidad en los sistemas vivos se considera un atributo interno que permanece opaco para los observadores externos, siendo inherentemente más allá de la formalización completa. El texto también introduce la idea de estados precarios entre vida y muerte, donde un sistema puede existir en una condición inestable de muerte.

En resumen, el artículo destaca las profundas limitaciones para entender y predecir los sistemas vivos debido a su naturaleza autónoma e interna. La complejidad inherente y la transición entre estados vitales y no vitales presentan desafíos significativos para una comprensión completa desde fuera de estos sistemas.


Esta sección discute la complejidad y autonomía inherentes de los sistemas vivos, destacando su dinámica organizativa y evolutiva que no puede ser completamente capturada por modelos algorítmicos formales. Subraya la singularidad de la organización biológica y las limitaciones de enfoques computacionales externos para comprender plenamente los sistemas vivos.

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 es fundamental para su existencia.

El proceso de autopoiesis o autofabricación es crucial, permitiendo a los organismos mantenerse mediante un régimen causal autorreferencial, jerárquico e impredicativo que logra el cierre organizacional.

A pesar de estas complejidades, la organización biológica sigue siendo compatible con las leyes físicas.


El artículo presenta un modelo de agencia natural que alinea con las leyes conocidas de la física, proponiendo una perspectiva naturalista para entender cómo los organismos buscan intrínsecamente sobrevivir. Se destaca el concepto de autonomía constitutiva como un aspecto central del comportamiento autónomo de los sistemas vivos dentro de su agencia natural.

Sin embargo, la autonomía constitutiva por sí sola es insuficiente para una comprensión completa del comportamiento orgánico. El artículo sugiere que también se debe considerar la autonomía interactiva, que examina las relaciones entre individuos y sus entornos.

Además, para capturar toda la agencia natural de los organismos, el modelo debe incluir tanto dimensiones organizacionales—el mantenimiento interno de un organismo—como dimensiones ecológicas—la interacción con el medio ambiente. Estas consideraciones juntas proporcionan una comprensión completa del espectro de la agencia natural.

La discusión se prepara para profundizar en estas diversas dimensiones, destacando su importancia en el análisis posterior de la agencia natural.


El texto discute la "agencia adaptativa" en los organismos vivos, que es su capacidad de regular su estado para responder a cambios ambientales más allá de las necesidades básicas. Esta agencia implica tanto procesos internos como interacciones externas con el entorno. Un ejemplo proporcionado es un paramecio cuyos cilios laten para permitirle moverse hacia la comida, demostrando esta agencia adaptativa a través de acciones impulsadas por el metabolismo interno.

La sección enfatiza que la agencia no solo involucra procesos internos dentro de un organismo, sino también sus relaciones ecológicas con su entorno. Esta comprensión abarca tanto las dinámicas internas como los aspectos externos y ambientales del comportamiento adaptativo.

En cuanto a la motivación detrás de este comportamiento adaptativo, se deriva de la fragilidad y mortalidad inherentes de los organismos vivos. A diferencia de los algoritmos que actúan en respuesta a desencadenantes externos, los organismos están impulsados por razones intrínsecas para perseguir objetivos debido a su vulnerabilidad a daños o muerte.

Finalmente, el texto sugiere que los organismos deben identificar estrategias adaptativas. Esto implica seleccionar y elegir acciones apropiadas en respuesta a desafíos ambientales, impulsados por la motivación de sobrevivir y prosperar en su entorno.


El texto discute cómo los organismos, incluidas las formas de vida más simples, emplean acciones o estrategias adecuadas para lograr sus objetivos. La selección implica elegir entre opciones disponibles que satisfagan necesidades en una situación dada. Los sistemas anticipatorios son esenciales ya que requieren que los organismos proyecten el estado presente hacia el futuro y consideren posibilidades futuras al tomar decisiones actuales. Esta capacidad anticipatoria es crucial incluso para organismos simples.

El texto argumenta que todos los seres vivos, no solo aquellos con intención o conciencia, funcionan como sistemas anticipatorios. Esto encaja dentro de una comprensión más amplia de la realización de la relevancia, aplicable a todas las formas de vida. La discusión resalta la importancia de entender cómo los organismos interactúan adaptativamente con su entorno y anticipan resultados como aspectos fundamentales del comportamiento natural.

En esencia, esta capacidad anticipatoria es un componente integral de la noción más amplia de realización, sugiriendo que el proceso de anticipar consecuencias futuras está incrustado en las acciones naturales de todos los organismos vivos.


La sección discute la relevancia de la anticipación biológica en los seres vivos, enfocándose en cómo los organismos poseen sistemas anticipatorios y modelos predictivos para entenderse a sí mismos y su entorno. Estos modelos no son necesariamente explícitos, sino que funcionan como expectativas genéricas del organismo, manifestándose a menudo en comportamientos instintivos o automatismos evolucionados.

Mientras que los organismos más simples tienen modelos anticipatorios básicos, los animales complejos y humanos pueden desarrollar representaciones mentales detalladas de eventos futuros. Un ejemplo claro es el comportamiento bacteriano, donde las bacterias alteran su movimiento para navegar por los gradientes de nutrientes o evitar toxinas, lo cual demuestra anticipación biológica a través de automatismos evolucionados que buscan resultados beneficiosos o evitan los perjudiciales. En general, la mayoría de los modelos predictivos internos en organismos son simples pero efectivamente anticipatorios.


El texto destaca la capacidad de los organismos, incluidas las bacterias simples, para anticipar acciones basadas en experiencias pasadas con el objetivo de alcanzar resultados favorables. Esta anticipación permite a los organismos distinguir entre condiciones favorables y desfavorables, guiando sus acciones hacia resultados esperados. Aunque este proceso no siempre es infalible y puede llevar a errores en entornos fuera de control, refleja una forma intrínseca de motivación que difiere del uso metafórico de recompensas y castigos en los algoritmos de aprendizaje por refuerzo. La anticipación biológica es fundamental para la acción natural, permitiendo a los organismos navegar efectivamente sus entornos. Esta capacidad está presente incluso en bacterias simples, ilustrando su importancia en la adaptación y supervivencia de diferentes formas de vida.


La sección discute el concepto de anticipación biológica básica, enfatizando su papel en asegurar la supervivencia y adaptación a través del comportamiento anticipatorio implícito. Utiliza el ejemplo de una bacteria para ilustrar cómo incluso los organismos más simples pueden mostrar formas fundamentales de comportamiento anticipatorio sin conciencia o intenciones explícitas. La capacidad de las bacterias para responder adecuadamente al entorno se considera una forma básica de "realización de relevancia", derivada de respuestas hábito que han evolucionado a lo largo de muchas generaciones mediante procesos de prueba y error.

Estas respuestas, aunque carecen de flexibilidad o autorreflexión, son evidencia de comportamiento anticipatorio en organismos simples. La sección implica que este tipo de anticipación no intencional está fundamentada en modelos predictivos biológicos, sugiriendo que incluso en la fisiología básica, los sistemas vivos han desarrollado mecanismos para prever y reaccionar a estímulos ambientales. Aunque las respuestas son automáticas e instintivas, constituyen una forma primitiva de anticipación esencial para la supervivencia.

En resumen, el texto explora cómo los organismos vivos, incluidas las bacterias, han desarrollado mecanismos biológicos fundamentales para predecir y adaptarse a su entorno, subrayando que este comportamiento anticipatorio implícito es una parte crucial de la fisiología básica.


El texto describe cómo los sistemas biológicos, como las bacterias y los seres humanos, tienen la capacidad de anticipar condiciones futuras mediante mecanismos predictivos. En los organismos vivos, estos sistemas utilizan subsistemas que inducen cambios basados en expectativas sobre el futuro. Los modelos predictivos interactúan con efectores para retroalimentar y organizar el proceso de autofabricación del organismo.

En los humanos, esta capacidad se manifiesta a través de comportamientos anticipatorios, donde las personas proyectan expectativas sobre su entorno y ajustan sus acciones en consecuencia. Esta función es fundamental para entender cómo los sistemas vivos organizados responden dinámicamente a futuras posibilidades, adaptando continuamente su comportamiento mediante la modulación de predictivos internos.


El documento discute el papel de las expectativas y la anticipación en el comportamiento humano, enfatizando su importancia como sistemas anticipatorios. Destaca que los seres humanos son considerados maestros en anticipar y planificar debido a su capacidad para elaborar estrategias futuras. Comprender el comportamiento humano implica reconocer estas capacidades anticipatorias.

Además, se argumenta que el comportamiento anticipatorio es fundamental para todos los organismos vivos, ya que les permite responder de manera adaptativa a su entorno. Este comportamiento está moldeado por la evolución y la organización interna del organismo, permitiendo que reaccionen adecuadamente ante diversas situaciones.

En resumen, el documento enfatiza la importancia de las capacidades anticipatorias tanto en los seres humanos como en otros organismos vivos para adaptarse efectivamente a su entorno.


Esta sección explica la importancia de la relevancia en todas las formas de vida, desde lo simple hasta lo complejo. Se destaca cómo los sistemas anticipatorios están integrados en la organización básica de los organismos vivos. Estos sistemas permiten a los organismos crear modelos internos del mundo basándose en su propia estructura. Los modelos internos son cruciales, ya que guían el comportamiento al influir en las decisiones y estrategias de un organismo. A través de la comparación entre las predicciones basadas en estos modelos y los resultados reales, se genera una dinámica adaptativa dialéctica. Esta interacción refleja cómo los organismos ajustan continuamente sus acciones para alinearse mejor con su entorno, mostrando una capacidad de aprendizaje y adaptación continua.


El texto discute la naturaleza de los sistemas anticipatorios, enfatizando que aunque todos los organismos son sistemas anticipatorios debido a su capacidad para prever y responder al entorno, no todos los sistemas anticipatorios califican como organismos. La característica distintiva de estos sistemas es su estructura interna autorreferencial y la interacción compleja entre sus modelos internos.

Estas interacciones son cruciales porque permiten a los sistemas anticipar cambios en el entorno y ajustarse en consecuencia, lo que es fundamental tanto para organismos biológicos como para sistemas no vivos como las economías. En particular, se menciona que las economías operan basadas en modelos internos de su funcionamiento. Cualquier cambio en estos modelos puede alterar significativamente la dinámica económica.

En resumen, mientras todos los organismos son sistemas anticipatorios y complejos, capaces de prever el futuro y adaptarse a él, no todos los sistemas que poseen estas cualidades constituyen organismos. La distinción radica en su naturaleza biológica versus no biológica.


Los organismos, desde las bacterias más simples hasta los seres humanos, poseen la capacidad única de anticiparse a las demandas futuras y responder adaptativamente a su entorno. Esta habilidad para resolver el problema de la relevancia es fundamental para la supervivencia y el éxito evolutivo. A diferencia de los algoritmos y máquinas, que son puramente reactivos y operan solo dentro de contextos predefinidos e impuestos externamente, los organismos pueden adaptar sus comportamientos y acciones basándose en expectativas futuras. Esta anticipación permite a los organismos perseguir objetivos de manera más efectiva, lo cual es un atributo distintivo que no se encuentra en sistemas tecnológicos actuales.


El texto discute la naturaleza de los sistemas vivos como entidades complejas y autoorganizadas, diferenciándolos de las entidades computacionales no vivas. Se enfatiza que esta distinción no viola ninguna ley de lógica física, asegurando que el presente no es afectado por futuros estados físicos. Los modelos predictivos internos están integrados en el presente tanto como los organismos que forman parte. Sin embargo, estos modelos pueden fallar y las consecuencias reales de las acciones a menudo divergen de las expectativas iniciales.

En resumen, mientras que los sistemas vivos son complejos e integrados físicamente en el presente, sus predicciones internas no siempre se alinean con los resultados del mundo real. Esto subraya la distinción entre organismos vivos y sistemas computacionales no vivos, manteniendo la coherencia con las leyes de la lógica física.


El texto discute la capacidad de los sistemas vivos para experimentar e interactuar con el entorno a través del seguimiento y corrección de errores. Esta dinámica adaptativa es fundamental en todos los organismos, permitiéndoles desarrollarse y evolucionar un repertorio más rico de objetivos y acciones anticipatorias. El artículo subraya que estos procesos están alineados con principios establecidos de lógica y filosofía. En resumen, la experiencia adaptativa es clave para la evolución y el desarrollo progresivo de los sistemas vivos.


La sección discute cómo los sistemas anticipatorios y sus modelos predictivos operan de acuerdo con las leyes lógicas y físicas. Explica que la capacidad de estos sistemas para predecir eventos futuros no significa que esos eventos afecten el presente; en cambio, se enfocan en cómo los organismos utilizan modelos internos para anticipar y responder a cambios ambientales.

Los estados de los modelos predictivos están incorporados físicamente dentro del organismo, formando parte integral del procesamiento en tiempo real. Estas representaciones internas no son entidades separadas; más bien, son componentes esenciales que permiten a los organismos interactuar efectivamente con su entorno al predecir y prepararse para posibles cambios futuros.


El texto discute la importancia de reconocer la falibilidad inherente en los modelos predictivos, destacando que aunque estos modelos son valiosos para anticipar resultados, pueden y a menudo fallan al predecir eventos futuros con precisión. El problema surge cuando las acciones basadas en predicciones conducen a resultados no deseados o inesperados. La eficacia de un modelo se mide por la divergencia entre sus predicciones y los resultados reales.

Para mitigar estas discrepancias, especialmente aquellas que podrían ser significativas, es crucial utilizar las discrepancias como retroalimentación para corregir errores. Este proceso de aprendizaje continuo permite a los organismos ajustar sus modelos predictivos para mejorar su precisión y fiabilidad en el futuro. La clave está en la capacidad de aprender de los errores pasados y refinar los métodos predictivos con el objetivo de reducir las divergencias catastróficas, logrando así una mejora continua en la predicción y toma de decisiones.


Este fragmento discute la importancia del monitoreo y corrección de errores en los sistemas vivos como una capacidad universal esencial para el desarrollo adaptativo. Este proceso implica modelado interno que permite a los organismos evolucionar, diversificar sus objetivos y acciones, y resolver problemas de relevancia. A través del tiempo, esta capacidad mejora la habilidad de los organismos para establecer un repertorio más rico de metas y acciones, mejorando su adaptabilidad al entorno. En resumen, el monitoreo y corrección de errores son fundamentales para la dinámica evolutiva y adaptativa de los sistemas vivos.


Este enfoque naturalista y científicamente fundamentado busca comprender cómo los organismos, a través de sus sistemas anticipatorios, se adaptan y evolucionan continuamente en respuesta a su entorno. Introduce el concepto del darwinismo situacional, que incorpora metas intrínsecas que definen las motivaciones e impulsos del organismo, así como las acciones disponibles para interactuar con su entorno.

Las metas intrínsecas son los objetivos que un organismo persigue y que moldean sus impulsos internos. Estas metas están influenciadas por el conjunto de experiencias previas y expectativas que conforman las acciones disponibles del organismo, es decir, su repertorio de interacciones posibles con el entorno.

Este marco sugiere que la capacidad de un organismo para adaptarse está dictada tanto por sus metas internas como por su repertorio de respuestas derivado de experiencias pasadas. Así, las oportunidades y los impedimentos del entorno juegan un papel crucial en determinar cómo el organismo puede actuar o evolucionar. En resumen, este enfoque vincula la evolución y adaptación con una interacción dinámica entre las metas intrínsecas de un organismo y su capacidad anticipatoria para interactuar con su entorno.


The concept of "affordances" in environmental psychology refers to the potential actions that objects or environments offer to an organism, shaped by their goals and capabilities. Affordances can appear as opportunities or obstacles depending on these objectives. For instance, an open door is seen as a possibility for passage, while a closed one becomes an impediment.

Affordances are inherently relational and ecological; they do not exist independently but emerge through interactions between individuals and specific aspects of their environment. This perspective highlights the dynamic nature of how people perceive their surroundings. Perception involves active detection, where organisms identify affordances based on their needs and capabilities. Thus, understanding affordances requires considering both the individual's characteristics and the environmental context in which they operate.


El texto discute el concepto de "fordances", que son las oportunidades o posibilidades para la acción presentadas por un entorno a los organismos. Los organismos interactúan activamente con su entorno, detectando estas fordances e iniciando acciones en respuesta. Esta percepción es crucial para cómo los organismos navegan por sus entornos, que se experimenta como un paisaje de fordances.

El concepto resalta la interacción complementaria entre las personas y su entorno, sugiriendo que el entorno no existe independientemente sino que coemerge y coevoluciona con los objetivos y acciones del organismo. Esto da lugar a una dinámica dialéctica emergente donde metas, acciones y el entorno están interconectados, influyendo mutuamente en su desarrollo y evolución.


Esta sección aborda cómo los organismos interactúan con su entorno a través de una compleja interacción dinámica, co-constitutiva y dialéctica. Esta relación entre el organismo y su entorno es fundamental para la evolución, caracterizada por un proceso continuo de cambio mutuo donde ambos influencian y definen uno al otro.

La sección destaca que los organismos no solo reaccionan pasivamente a las condiciones ambientales, sino que activamente participan en dar forma a su entorno mediante sus acciones y objetivos. Esta interacción es crucial para el proceso evolutivo, ya que permite la adaptación y el desarrollo de nuevas características en respuesta a desafíos ambientales.

Además, se enfatiza la importancia del compromiso activo entre los organismos y su entorno como un aspecto clave de la "realización de relevancia". Esto implica que los seres vivos no solo buscan sobrevivir, sino también encontrar significado y propósito en sus interacciones ambientales. Este proceso dialéctico es fundamental para entender cómo las especies evolucionan a lo largo del tiempo, adaptándose y coevolucionando con su entorno de maneras que reflejan tanto la influencia externa como el impulso interno.

En resumen, la relación dinámica entre organismos y su entorno es un proceso bidireccional crucial para la evolución, subrayando cómo los seres vivos participan activamente en moldear sus condiciones de vida mientras se adaptan a ellas.


La identificación de affordances en el entorno por parte de los organismos es un aspecto clave de la adaptación evolutiva y complejidad. Los organismos perciben o detectan estas affordances, lo que a menudo involucra procesamiento predictivo para generar una representación del entorno relevante basada en sus objetivos intrínsecos. Este proceso crea un paisaje de significado donde las posibilidades se evalúan como beneficiosas o perjudiciales según su alineación con estos objetivos. En resumen, la interacción entre metas intrínsecas y posibilidades ambientales impulsa cómo los organismos identifican y responden a su entorno, guiando sus comportamientos adaptativos.


El texto discute cómo las acciones y el comportamiento de los organismos no siempre requieren intención explícita, conciencia o procesamiento cognitivo complejo. En cambio, la clasificación y selección de objetivos pueden ser influenciadas por affordances (posibilidades) evolucionadas y experiencias heredadas a lo largo de generaciones.

Los organismos, incluso aquellos con repertorios conductuales simples como las bacterias, pueden enfrentar metas conflictivas o contradictorias. Un ejemplo dado es una bacteria que debe decidir entre seguir un gradiente de nutrientes y evitar una toxina simultáneamente. La priorización de estos objetivos puede depender de la evolución adaptativa y las experiencias previas del organismo.

En resumen, el comportamiento está influenciado tanto por mecanismos innatos derivados de la evolución como por respuestas a estímulos contradictorios en su entorno, sin necesidad de procesos cognitivos avanzados.


El texto discute la naturaleza compleja e interdependiente de las estructuras de metas en los organismos, enfatizando cómo estas están profundamente entrelazadas con las posibilidades ofrecidas por el entorno (affordances). Los objetivos y sus relaciones no son fijos; varían según el contexto y pueden tener interdependencias complejas entre sí. Esta sección destaca la dinámica de cómo los organismos interactúan con su entorno, subrayando que las metas, acciones y posibilidades están todas influenciadas por factores contextuales. En esencia, resalta el enfoque dependiente del contexto para entender las interacciones entre organismos y sus entornos.


La sección discute la interacción entre los organismos y su entorno, enfatizando su importancia para entender la adaptación evolutiva y la complejidad de los sistemas vivos. Describe el proceso mediante el cual un organismo selecciona metas y acciones e influye en su interacción con el medio ambiente. El proceso comienza con que un agente (organismo) elige una meta específica de entre varias potenciales, enfocándose así en un objetivo particular. Este acto de selección simplifica el conjunto amplio de posibles objetivos a uno solo. La elección de acciones es la siguiente etapa del proceso, aunque no se detalla extensamente en el resumen proporcionado. En general, este proceso de selección guía cómo los organismos interactúan y adaptan su comportamiento para lograr sus metas dentro de un entorno cambiante.


The passage discusses how organisms select strategies to achieve their goals, utilizing a repertoire of potential actions with varying characteristics such as risk, effort, difficulty, speed, and relevance. This repertoire is complexly structured, with some actions being interdependent or only effective in specific combinations or sequences.

Organisms evaluate the utility of these actions through internal predictive models that account for the aforementioned complexities. These evaluations help organisms determine which strategies might be most successful in pursuing their chosen objectives.


El texto describe cómo un organismo selecciona acciones específicas o combinaciones de acciones basándose en una evaluación del entorno. Este proceso implica aprovechar las posibilidades positivas y evitar las negativas para lograr el objetivo deseado. El organismo se enfoca en afordancias relevantes, que son oportunidades disponibles en su entorno, y selecciona metas y acciones de manera coordinada e interdependiente. Así, el proceso implica colapsar un conjunto más amplio de posibilidades en un subconjunto relevante para las necesidades actuales del organismo. Este enfoque integrado asegura que la selección de metas, acciones y afordancias esté sincronizada para optimizar los resultados deseables.


The text describes a dynamic and interactive process of goal selection and action pursuit in response to environmental possibilities, which generates agentive behavior in organisms. This involves the adaptive and complex ways that organisms navigate their environments by balancing internal goals, actions, and external opportunities. The section emphasizes the intricacies and adaptability inherent in how living beings reconstruct themselves through specific courses of action at given moments, highlighting an ongoing process of collapsing and rebuilding driven by both internal objectives and environmental contexts.


Los organismos interactúan con su entorno y evolucionan a lo largo del tiempo. A través de la selección, comprometen sus metas y acciones. Al elegir una meta específica, el rango de metas se reduce, enfocándose en esa prioridad. De manera similar, seleccionan acciones adecuadas según su esfuerzo y eficacia.

La interacción con el entorno implica aprovechar oportunidades positivas y evitar las negativas. Este proceso conduce a una revaluación y ajuste continuo de las metas del organismo, sus acciones y las posibilidades disponibles en su entorno.


El texto discute cómo el compromiso con la adaptación y el aprendizaje continuo permite a los organismos modificar sus acciones para alinear mejor con su entorno. Al evaluar constantemente su entorno e iterar sobre objetivos y comportamientos, los organismos pueden aprender nuevos patrones y perfeccionar los existentes. Este proceso dinámico resulta en un ajuste más estrecho entre el organismo y su entorno, mejorando la capacidad del organismo para navegar efectivamente por su mundo. La adaptación continua refuerza la relación agente-entorno y se alinea con el modelo darwiniano de evolución centrado en el organismo.


El texto aborda la biología evolutiva, centrándose en cómo los organismos interactúan con su entorno. En el marco de la evolución darwiniana, se destaca que la variación hereditaria y la selección a nivel de poblaciones son fundamentales para la evolución, pero también es crucial entender cómo evolucionan comportamientos simples hacia interacciones más complejas.

A diferencia de las explicaciones reduccionistas tradicionales de la evolución, este modelo enfatiza el desarrollo de interacciones complejas y multidimensionales entre un organismo y su entorno. La perspectiva del "organismo en su entorno" proporciona una visión sobre cómo se desarrollan comportamientos complejos a lo largo del tiempo, resaltando la importancia de las dinámicas ecológicas y adaptativas más allá de los mecanismos genéticos clásicos.


Esta sección examina el papel activo de los organismos en dar forma a su comportamiento y trayectoria evolutiva a través de la interacción continua y adaptación a sus entornos. Introduce la perspectiva del "darwinismo situado", que ofrece una visión matizada de la evolución al enfatizar la agencia del organismo y su relación con el mundo circundante. El darwinismo situado integra tanto la adaptación fisiológica como la evolutiva, destacando los conceptos de co-evolución y co-construcción entre organismos (agentes) y entornos (arenas). En resumen, este enfoque destaca cómo los organismos no son pasivos dentro del proceso evolutivo, sino que participan activamente en la configuración de sus propias trayectorias evolutivas a través de interacciones con sus ambientes.


La sección discute cómo los entornos y las arenas están en un estado de compromiso mutuo, co-evolucionando e influyéndose mutuamente. Esta perspectiva está alineada con el concepto original de Darwin sobre la evolución a través de la lucha por la existencia, enfatizando una integración de procesos adaptativos. El modelo propuesto integra los procesos adaptativos que ocurren a lo largo de la vida de un organismo, incluyendo adaptaciones fisiológicas y conductuales, destacando cómo estos ajustes ayudan al organismo a preservar y modificar su organización a través de generaciones.

Además, el modelo proporciona un marco para entender la innovación evolutiva dentro de una dinámica abierta. La integración de adaptaciones fisiológicas y conductuales sugiere que las entidades no solo responden a los cambios ambientales en su vida individual, sino también transmiten estas adaptaciones evolutivas a lo largo de generaciones. Esto refuerza la idea de una evolución continua e interactiva entre organismos y sus ambientes, ofreciendo un marco sólido para comprender cómo la innovación evolutiva contribuye al desarrollo continuo dentro de sistemas dinámicos abiertos.


El resumen del texto destaca una perspectiva evolutiva que enfatiza la dialéctica co-emergente y co-constructiva subyacente en los procesos evolutivos. En lugar de considerar la evolución como un proceso que ocurre dentro de un espacio predefinido, este enfoque ve las posibilidades evolutivas como dinámicas y fluidas, emergiendo junto con el propio proceso evolutivo. Se introduce el concepto del "paisaje de Affordance", que actúa como un mapa de acciones y resultados potenciales para los organismos, cambiando a medida que estos interactúan con su entorno.

La idea clave es que las posibilidades evolutivas no son estáticas; están en constante transformación debido a la interacción continua entre los organismos y sus entornos. El concepto de "posible adyacente" sugiere que el espacio de lo que puede ocurrir evoluciona junto con los procesos evolutivos, impulsado por las adaptaciones y anticipaciones de los organismos. Este marco desafía la noción tradicional de un conjunto fijo de posibilidades evolutivas, proponiendo en su lugar una visión dinámica donde el futuro evolutivo está siempre abriéndose a nuevas direcciones y potencialidades.

En resumen, este enfoque conceptualiza la evolución como un proceso interconectado e interactivo que da forma continuamente al paisaje de las posibilidades futuras.


El Darwinismo Situado presenta una visión holística y dinámica de la evolución, enfatizando el carácter radicalmente abierto del proceso. Esta perspectiva sugiere que las posibilidades, objetivos y acciones futuras no pueden predefinirse con precisión; en cambio, emergen y se actualizan a lo largo de un proceso continuo e impredecible conocido como "emergencia radical". Este concepto, acuñado por Kaufman, destaca la continua aparición de nuevas posibilidades dentro del proceso evolutivo. El Darwinismo Situado resalta la interacción constante y la influencia mutua entre organismos y sus entornos, desafiando visiones más deterministas o lineales de la evolución. En resumen, esta perspectiva ofrece un enfoque evolutivo que es adaptable, emergente e inherentemente abierto a nuevas direcciones y desarrollos imprevistos.


La sección final del artículo discute cómo los diversos conceptos mencionados a lo largo de su texto se integran para formar una comprensión integral del cambio evolutivo en organismos vivos. Destaca tres procesos dialécticos clave, cada uno correspondiente a un nivel diferente de complejidad organizacional:

1. **Autopoiesis**: Este proceso implica la "fabricación propia" localizada dentro del organismo. Se establece mediante la co-constitución colectiva de biosíntesis macromolecular, el mantenimiento del medio interno y el transporte regulado a través de las membranas.

2. **Co-constitución colectiva**: Este proceso se refiere al trabajo conjunto en la síntesis de macromoléculas dentro del organismo, apoyando su capacidad para mantenerse y adaptarse a los cambios internos y externos.

3. **Mantenimiento del medio interno**: Es el proceso que asegura condiciones estables dentro del organismo, permitiendo funciones vitales eficientes y sostenidas.

4. **Transporte regulado**: Este aspecto implica la gestión controlada de sustancias a través de las membranas celulares, esencial para mantener el equilibrio interno necesario para la supervivencia.

Estos procesos juntos proporcionan una visión amplia sobre cómo se logra y mantiene la relevancia evolutiva en los organismos vivos, enfatizando su naturaleza abierta y emergente.


El texto aborda cómo las fronteras psicológicas y organizativas permiten a las personas establecer objetivos intrínsecos mediante la autodeterminación y la autolimitación. Se enfatiza el papel de la anticipación interna del organismo, proyectando expectativas hacia el entorno externo. Este proceso implica co-constituir modelos predictivos internos que guían las acciones basadas en las entradas sensoriales y las predicciones.

La adaptación se describe como una interacción integrada y transuyectiva entre la persona y su entorno, permitiendo a los individuos perseguir sus objetivos intrínsecos seleccionando adecuadamente sus acciones y estrategias conductuales. En resumen, el texto destaca cómo las estructuras internas de anticipación y adaptación facilitan una interacción armoniosa con el entorno para alcanzar metas personales.


El artículo presenta un modelo jerárquico y unificado para la evolución abierta de los organismos, que enfatiza la co-constitución colectiva de objetivos intrínsecos y repertorios. Este modelo describe cómo el entorno se establece a través de interacciones agentes-entorno continuas y control sobre la realidad biológica, conduciendo al desarrollo de fenómenos adaptativos y complejos como la cognición y la conciencia.

La propuesta resalta la naturaleza integral e interconectada de los procesos biológicos que facilitan el viaje evolutivo. Al considerar múltiples niveles, subraya cómo estos procesos se entrelazan para producir un comportamiento más sofisticado en organismos vivos. En resumen, el marco proporciona una perspectiva holística sobre la adaptabilidad y complejidad que caracterizan la evolución biológica a través de interacciones dinámicas y continuas dentro del entorno.


Este segmento del artículo aborda la interacción y adaptación desde una perspectiva de mecanismos internos de autogeneración hasta el compromiso externo con el entorno. El objetivo es comprender la vida y la evolución como un todo integrado. La sección destaca la importancia de tres procesos clave: autopoiesis, anticipación y adaptación integrada. Todos estos conceptos comparten una dinámica dialéctica subyacente, que implica una interacción compleja entre diferentes aspectos.

La "trieras" mencionada sugiere un modelo o sistema triádico donde los elementos se generan mutuamente y coexisten de manera defensiva. Esta dinámica se refleja en cómo la autopoiesis (el proceso mediante el cual un organismo genera su propia estructura), anticipación (la capacidad de prever futuros estados o condiciones) y adaptación integrada (ajuste continuo a los cambios ambientales) interactúan de manera dialéctica.

La integración multinivel propuesta busca comprender cómo estas dinámicas colaboran en la evolución abierta, que es un proceso continuo y no lineal de cambio. En resumen, el artículo sugiere una visión holística donde los procesos internos y externos están intrínsecamente conectados a través de una interacción dialéctica, lo cual es fundamental para comprender la complejidad de la vida y su evolución continua.


El documento discute los límites de la simulación algorítmica para capturar dinámicas superiores, adaptativas y abiertas. Estas dinámicas dialécticas son inherentemente impredecibles e impredecibles debido a su naturaleza colectivamente impredicativa, anticipatoria y emergente. La falta de prestatabilidad y carácter abierto también contribuye a estas limitaciones.

El artículo argumenta que, aunque estas dinámicas no pueden ser completamente capturadas por simulaciones algorítmicas, se puede proporcionar una justificación científica para la dialéctica sin contradecir el conocimiento establecido sobre el mundo físico. En lugar de requerir nuevas fuerzas o leyes de la física, implica un cambio en cómo se perciben los cambios de estado dentro del marco existente de comprensión científica. Esta perspectiva justifica las dinámicas dialécticas dentro de los paradigmas actuales sin introducir elementos completamente nuevos.


El texto aborda la idea de que en procesos físico-químicos biológicos, los fenómenos impredecibles surgen a través de la sucesión dinámica y co-constitución continua de restricciones. Estas restricciones, impuestas al sistema vivo, moldean sus grados de libertad, así como su velocidad y dirección de cambio. La integración de las tres capas de dinámica dialéctica se logra mediante la co-constitución colectiva continua de estas restricciones.

Para mantener el funcionamiento del sistema biológico, es fundamental que estas restricciones permanezcan cerradas continuamente. Este mantenimiento constante es crucial para comprender los procesos vitales y su evolución. La capacidad de un sistema vivo para restringirse a sí mismo de manera continua tiene profundas implicaciones para el entendimiento de la evolución biológica, sugiriendo que la vida depende de una dinámica intrincada y en constante ajuste entre restricciones internas y su entorno.


El artículo discute cómo el proceso de construcción de restricciones cada vez más complejas distingue a los sistemas vivos de los no vivos. Este desarrollo intrincado permite que los sistemas vivos evolucionen mediante selección natural, contribuyendo a su coherencia en varios niveles de organización. También explica la tendencia observada hacia un aumento de la complejidad durante la evolución.

Se sugiere que este proceso es evidente en las principales transiciones evolutivas históricas, como se describe por Maynard Smith y otros. En general, el artículo ofrece una explicación integral y naturalista sobre cómo los sistemas vivos alcanzan relevancia a través de su complejización continua durante la evolución.


La sección del artículo discute cómo los organismos vivos y sus procesos evolutivos son inherentemente complejos, dinámicos y emergentes. Resalta que comprender las interacciones entre diversas restricciones y las dinámicas dialécticas es crucial para entender la evolución y la creciente complejidad de la vida.

Subraya la naturaleza impredecible e abierta tanto de la organización biológica como de la evolución. Los organismos poseen capacidades funcionales y potencial evolutivo que son fundamentalmente impredecibles, lo que significa que su desarrollo no está completamente predeterminado por las leyes físicas. En cambio, estos procesos están "habilitados" pero no "predeterminados", permitiendo espacio para el azar y la novedad.

El papel de los accidentes en la historia de la vida se destaca como un factor significativo que influye en la evolución, subrayando aún más la naturaleza abierta e impredecible del desarrollo biológico. En general, este enfoque enfatiza cómo el potencial y las trayectorias evolutivas no están fijas, sino sujetas a influencias diversas que permiten una diversidad de posibilidades emergentes.


El texto explora la naturaleza no determinista de los procesos biológicos, destacando cómo las historias de vida individuales y las trayectorias evolutivas están llenas de accidentes y contingencias. Esto sugiere que los organismos no siguen caminos predestinados; en cambio, son abiertos a la causalidad formal, lo que les permite explorar nuevas variantes estructurales dentro de ciertas limitaciones causales eficientes.

Esta apertura facilita interacciones únicas y sin precedentes con sus entornos. A su vez, esto contribuye a una "incertidumbre radical" en la evolución: las futuras direcciones evolutivas no pueden predecirse de manera confiable ni representarse como distribuciones de probabilidad formales o espacios bien definidos de posibilidades.

En resumen, el texto enfatiza que tanto a nivel individual como evolutivo, los organismos están sujetos a un proceso abierto y contingente, alejado del determinismo estricto. Este enfoque desafía las visiones tradicionales de la previsibilidad y la formalización en biología, subrayando el papel crucial de la incertidumbre y la innovación continua en los procesos evolutivos.


Este enfoque se centra en las interrelaciones entre procesos físicos y químicos simultáneamente presentes, explicando la dinámica general. Cada aspecto del proceso de generación de restricciones dialécticas es esencial para la existencia y el apoyo mutuo de los otros. Desde una perspectiva de marco de restricción, se considera lo que no está presente pero aún influye causalmente en la dinámica organizativa. Esto implica establecer coherencia entre diferentes aspectos del proceso general mediante la reducción de grados de libertad, permitiendo interacciones de apoyo mutuo y promoviendo la coherencia a través de esta reducción de flexibilidad.


El texto discute la necesidad de una dinámica global coherente en los organismos para asegurar que sus componentes interactúen de manera solidaria y generativa. Para lograr esto, es crucial reducir los grados de libertad de los subprocesos individuales, permitiendo que las partes del organismo trabajen juntas de una forma más integrada. Desde la perspectiva de la restricción, un organismo se considera menos que la suma de sus partes, enfatizando la importancia de la interacción y coherencia entre los componentes para generar complejidad y no linealidad en los sistemas biológicos. Esta visión destaca cómo el comportamiento del todo es más que simplemente una adición mecánica de sus partes individuales.


La sección destaca dos perspectivas complementarias para entender la dinámica y evolución de los organismos vivos: constitutiva y restrictiva. La perspectiva constitutiva enfatiza cómo el paisaje de probabilidades futuras para un proceso físico-químico es moldeado por procesos colectivos co-constitutivos, explicando la formación del paisaje probabilístico. Por otro lado, la perspectiva restrictiva se centra en comprender qué partes de este paisaje están cerradas o limitadas, resaltando el papel crucial que las restricciones y la interacción entre diversos procesos juegan en configurar la evolución y comportamiento de los organismos vivos. Ambas perspectivas juntas ofrecen una visión más completa del funcionamiento de la materia viva.


El fragmento discute cómo los sistemas vivos pueden explorar y evaluar espacios de probabilidades futuras dentro del marco de la teoría de sistemas dinámicos, conceptualizando este espacio como un "paisaje" donde diferentes configuraciones tienen distintas probabilidades asociadas. En esta visualización, las áreas más bajas del paisaje indican configuraciones más probables, mientras que las altitudes representan menos probabilidad.

El artículo menciona dos perspectivas clave para entender y acceder a este espacio de configuración:

1. **Perspectiva Constitutiva**: Esta perspectiva se centra en la estructura y naturaleza de las posibles configuraciones del sistema, similar al análisis de paisajes topográficos.

2. **Perspectiva de Restricción Contextual**: Enfatiza cómo el contexto físico permite o restringe ciertas configuraciones dentro de este espacio probabilístico. Esta perspectiva considera factores externos que pueden influir en qué partes del paisaje son accesibles o permisibles.

La Figura 7, mencionada pero no incluida aquí, ilustra la diferencia entre estas dos perspectivas, destacando cómo los sistemas dinámicos pueden navegar y comprender sus posibilidades futuras a través de estos marcos. En esencia, el texto subraya la importancia de visualizar y entender las probabilidades en sistemas complejos para prever y gestionar posibles estados futuros.


La supervivencia, evolución y exploración del mundo por parte de un organismo dependen intrínsecamente del trabajo físico. Este esfuerzo es crucial para mantener y generar restricciones que aseguran el funcionamiento adecuado del organismo. Kaufman propone un ciclo de "trabajo-restricción", en el cual la energía libre se convierte en trabajo, que a su vez construye y mantiene estas restricciones. Estas restricciones dirigen más trabajo para crear aún más restricciones, formando así un ciclo continuo.

Esta sección subraya la importancia de adoptar perspectivas constitutivas de restricción para una comprensión completa de la dinámica única que caracteriza a los organismos. En resumen, el mantenimiento y desarrollo de restricciones mediante trabajo físico es fundamental para las capacidades vitales y evolutivas de los organismos.


La sección discute la interacción entre las leyes físicas que gobiernan los organismos vivos y las limitaciones que moldean su evolución y comportamiento. Destaca el concepto de restricciones, comparándolas con sistemas disipativos no vivos. Las restricciones en un sistema se conceptualizan como una medida de orden: a mayor número de restricciones intrincadas y específicas, menor será la entropía del sistema. Esto implica que los organismos vivos exhiben un alto grado de organización debido a estas restricciones, lo que difiere de cómo se comportan los sistemas no vivos.


El texto discute el concepto de entropía máxima en un sistema, que ocurre cuando todas las posibilidades están abiertas y no hay restricciones. Lograr una menor entropía—es decir, imponer restricciones al comportamiento del sistema—requiere trabajo físico porque se reduce la libertad del sistema. Este proceso depende de un gradiente de entropía que actúa como fuente externa de energía libre.

Los sistemas capaces de generar y mantener estas restricciones pueden aprovechar esta energía externa para realizar el trabajo necesario. Así, la capacidad de reducir la entropía y establecer restricciones depende de la disponibilidad de un gradiente de entropía que proporciona la energía necesaria para dicho proceso.


Los sistemas biológicos son sistemas termodinámicos abiertos que operan lejos del equilibrio. A diferencia de la autoorganización en sistemas no vivos, como huracanes o llamas de velas, donde el aumento del orden interno se logra a expensas de una alta interrupción ambiental local, los sistemas biológicos maximizan tanto su tasa de disipación de energía como la longitud del camino hacia el agotamiento del gradiente de entropía local. En otras palabras, mientras que los fenómenos no vivos aumentan el orden al causar desorden en sus inmediaciones (por ejemplo, un tornado causando estragos), los sistemas biológicos logran organización y funcionalidad sostenida sin tal nivel extremo de interrupción ambiental. Esto implica una forma más eficiente y menos disruptiva de manejar energía y entropía, permitiendo que las formas vivas mantengan la organización y continúen funcionando de manera efectiva en su entorno.


El texto discute la posibilidad de avanzar en el entendimiento y desarrollo de nuevas fuentes de energía o métodos para almacenar y reutilizar energía, como los depósitos de grasa. Este progreso puede conducir a nuevos niveles de organización material gracias a una dinámica dialéctica coherente. Según la definición de William Binsat, estos niveles de organización representan máximos locales de regularidad y previsibilidad en el espacio de fases, reflejando formas alternativas de organizar la materia. Un nuevo nivel de organización emerge cuando ocurren cambios significativos que introducen mayor previsibilidad o estructura dentro del sistema considerado.


El texto discute una explicación abierta de la evolución que enfatiza los sistemas dinámicos y dialécticos autosostenidos, impulsados por el trabajo físico realizado a niveles inferiores de organización. Sugiere que esta naturaleza radicalmente abierta hace muy probable el surgimiento de niveles superiores de organización.

Enfatiza la distinción entre los sistemas biológicos y los sistemas disipativos no vivos, destacando que los primeros son únicos en su capacidad para mantener orden, realizar trabajo y generar restricciones. Estas características conducen a la aparición continua de niveles más altos de organización dentro de un proceso evolutivo abierto. En esencia, el texto resalta cómo los sistemas biológicos impulsan progresivamente una mayor complejidad a través del tiempo evolutivo.


La dinámica en los sistemas vivos puede conducir a desarrollos significativos, especialmente en capacidades cognitivas y complejidad. Los sistemas cognitivos son agentes que perciben activamente su entorno, pero pueden tener percepciones incorrectas o modelos predictivos inconsistentes con la realidad. Estos sistemas alcanzan un nivel de complejidad cuando las interacciones entre metas, acciones y affordances (oportunidades) se vuelven sofisticadas. Esto requiere nuevos tipos de modelos internos para predecir efectivamente situaciones. A diferencia de organismos más simples, los sistemas cognitivos pueden equivocarse o ser engañados sobre su entorno debido a la complejidad inherente en sus procesos predictivos y performativos.


El texto describe cómo los sistemas cognitivos, incluidas las bacterias y agentes más sofisticados, pueden revisar y ajustar sus modelos internos basándose en la experiencia, lo que permite el aprendizaje y el refinamiento de acciones. Este proceso está vinculado al concepto de autopoiesis, que se origina en los sistemas cognitivos y enfatiza un cierre operacional y organizacional. La autopoiesis subraya la interacción dinámica entre percepción, acción y cognición encarnada. Esta integración permite a los agentes reducir errores y mejorar sus modelos y acciones de manera continua. En resumen, el texto conecta el aprendizaje adaptativo en sistemas biológicos con el marco teórico de la autopoiesis y la cognición encarnada.


El texto discute cómo los sistemas vivos pueden desarrollar capacidades cognitivas a través de niveles avanzados de organización dinámica, sin necesidad de representaciones explícitas. Este proceso se conoce como "acoplamiento estructural" y sugiere que la coherencia cognitiva puede surgir espontáneamente de las dinámicas adaptativas del sistema. La analogía con la agencia natural indica que los agentes pueden percibir, interactuar, aprender y adaptarse a su entorno complejo de manera similar a cómo lo hacen los sistemas naturales. Aunque se reconoce el potencial de este enfoque para explicar procesos cognitivos no representacionales, una exploración detallada está más allá del alcance del documento. En resumen, la organización dinámica dentro de los sistemas vivos puede facilitar capacidades cognitivas complejas y adaptativas.


El texto discute un avance en el desarrollo de sistemas cognitivos que permiten la emergencia potencial de intencionalidad, conciencia y autoconciencia a través de dinámicas dialécticas avanzadas. Esta evolución probablemente involucrará modelos predictivos internos más complejos que representen otros sistemas vivos y el propio organismo cognitivo, especialmente en contextos ecológicos y sociales. Aunque no ofrece un modelo definitivo para la evolución de la conciencia ni una definición precisa de la conciencia subjetiva, sugiere que una comprensión clara de la conciencia podría ser beneficiosa.

En resumen, el texto explora cómo sistemas cognitivos avanzados podrían desarrollar formas más sofisticadas de intencionalidad y conciencia a través de estructuras dinámicas intrincadas. Esto implicaría modelos predictivos internos complejos adaptados a contextos sociales y ecológicos, aunque no proporciona un marco definitivo o una definición clara de la conciencia subjetiva.


La conclusión central de este argumento sugiere que la cognición y la conciencia no deben ser vistas simplemente como formas complejas de computación, sino más bien como manifestaciones de una agencia natural básica centrada en determinar la relevancia. Esta perspectiva subraya una conexión profunda entre la agencia, la cognición y la conciencia, sugiriendo que estos son medios a través de los cuales los organismos comprenden su entorno. Aunque puede haber debates sobre si todos los organismos poseen agencia cognitiva, el argumento enfatiza la idea de que vivir implica conocer, destacando así el papel crucial de determinar la relevancia en el proceso cognitivo y consciente.


El texto discute el proceso de seleccionar lo relevante y delimitar un ámbito dentro de un contexto amplio, enfatizando que este no es un procedimiento formalizado o algorítmico. Más bien, se asemeja al acto de formular el mundo, comparable al concepto aristotélico de "alma". Aristóteles veía la alma como el principio distintivo en los sistemas vivos, diferenciándolos de lo no vivo. Esta noción es naturalista y está inmanente a la organización específica de la materia viva. Según Aristóteles, los seres vivos se clasifican en tres categorías distintas según su alma, reflejando una perspectiva que integra el principio vital dentro de la naturaleza misma de lo vivo.


El texto aborda la complejidad del principio animador presente en todos los seres vivos, destacando sus funciones vitales como nutrición, crecimiento y reproducción. Mientras que los animales poseen un alma asociada a sensibilidad, movilidad y percepción activa, los humanos tienen capacidades racionales únicas, como la imaginación deliberativa y la toma de decisiones racionales.

El argumento central se enfoca en la caracterización de sistemas vivos como organizaciones jerárquicas y autorreferenciales que involucran autopoiesis (capacidad de auto-producción), anticipación y adaptación. Este marco sugiere una distinción clara entre seres vivos, que operan a niveles más complejos de procesamiento e interacción con su entorno, en comparación con sistemas no vivos. La discusión resalta la sofisticada estructura interna y las capacidades adaptativas que definen los sistemas animados.


Este texto aborda la perspectiva de los sistemas vivos como organizaciones complejas que operan en el umbral entre la aleatoriedad y el orden. Los procesos biológicos se interrelacionan para formar y mantener restricciones a través del trabajo físico, facilitado por gradientes de energía libre. Aunque estos procesos son compatibles con las leyes conocidas de la física, no pueden explicarse completamente solo mediante ellas.

Además, enfatiza que los sistemas vivos generan significado y comprensión principalmente a través de sus interacciones con el entorno, más allá de mera computación. Se traza un paralelismo con la distinción de José Poisenbaum entre calcular y juzgar, sugiriendo que el comportamiento de los sistemas vivos implica una forma de interpretar o dar sentido a sus experiencias del mundo, similar al acto de juzgar más allá del simple cálculo.


La importancia de comprender el papel de la agencia, la cognición y la conciencia en los sistemas vivos radica en cómo estos elementos contribuyen a su dinámica única. La organización biológica interna de estos sistemas les permite exhibir autonomía, no debido a una falta de determinismo causal o aleatoriedad, sino gracias a una compleja interacción dialéctica de subprocesos. Esta interacción continua y sin predicción permite que los organismos generen relevancia y ejerzan su agencia natural, destacando la naturaleza contingente e intrínseca de sus procesos vitales.


El texto presenta la idea del emergentismo agencial, una perspectiva que sostiene que los sistemas vivos poseen una forma de autolimitación dinámica e inherente que les permite tener agencia. Esta capacidad incluye autofabricarse, establecer objetivos intrínsecos y elegir acciones apropiadas para perseguir esos objetivos, interactuando con el entorno a través de dinámicas originadas en su propia organización.

El emergentismo agencial argumenta que las explicaciones mecanicistas son insuficientes por sí solas para comprender todos los aspectos de la vida. En cambio, reconoce que los agentes vivos autónomos exhiben finalidad o propósito, lo cual requiere explicaciones teleológicas (basadas en fines u objetivos). Esta perspectiva enfatiza la importancia de considerar tanto las causas mecánicas como las teleológicas para entender plenamente la naturaleza y el comportamiento de los sistemas vivos.


El texto discute la naturaleza de los sistemas autopoéticos, enfatizando que su causa final es autocrear y mantenerse a sí mismos. Esta idea resuena con el pensamiento aristotélico sobre los seres vivos, sugiriendo que existir implica continuar existiendo. En este contexto, las causas finales de un sistema autopoético se equivalen a la totalidad de sus causas eficientes (las acciones y eventos que llevan al mantenimiento del sistema) combinadas con sus formas funcionales o estructuras organizativas. Esto refleja la distinción aristotélica entre causas eficientes (factores externos que inician un cambio o existencia) y causas formales (la estructura interna que define el ser). El enfoque autopoético se centra en cómo los sistemas viven y evolucionan a través de la integración de estas diversas causas para lograr su continuación organizacional, permitiendo reflexiones sobre sus propósitos y objetivos.


El texto aborda la importancia de reconocer las capacidades de acción de los organismos para lograr objetivos intrínsecos en el contexto de explicaciones teleológicas. Estas explicaciones naturalistas, que son científicas y naturales, se centran en por qué un organismo actúa para alcanzar metas específicas, en lugar de cómo se generan efectos a partir de causas anteriores, como lo hacen las explicaciones causales tradicionales. Mientras que las explicaciones causales describen procesos lineales donde los efectos son consecuencias directas de causas previas, las teleológicas naturalistas buscan entender la finalidad o propósito detrás de las acciones biológicas. Estas dos formas de explicación se consideran complementarias y no intercambiables: una proporciona el contexto del porqué (teleología) mientras que la otra detalla cómo ocurren los procesos (causalidad). El enfoque teleológico naturalista propuesto aquí busca integrar estos aspectos para ofrecer un relato más completo de las acciones y objetivos intrínsecos de los organismos.


El texto discute una explicación de la anticipación que no depende de generaciones causales típicas, donde los estados futuros determinan los presentes. En cambio, se propone un enfoque teleológico naturalista mediante modelos predictivos internos. Estos modelos permiten incorporar el futuro al presente sin requerir intencionalidad o capacidades cognitivas avanzadas en organismos que no las tienen. Así, la anticipación es vista como una actualización de expectativas dentro del momento actual, más allá de habilidades intelectuales complejas.


La explicación presentada sugiere que la "agencia" en sistemas vivos es una capacidad observable de actuar según sus propias normas intrínsecas, resultado directo de su organización autopoética y autorreguladora. Esta perspectiva teleológica científicamente aceptable se centra en el comportamiento organizado de los organismos individuales sin implicar un destino o propósito universal para la evolución o el universo. En resumen, la agencia es una capacidad natural dentro del marco normativo propio de cada sistema vivo y no presupone un objetivo global final.


La perspectiva presentada sugiere que la evolución es un proceso abierto e impredecible, sin estados finales predefinidos o caminos claros. Los organismos y el futuro de la evolución no se pueden formalizar dentro de un conjunto predeterminado de posibilidades; en cambio, son fundamentalmente abiertos e inestables. Este punto de vista destaca la imprevisibilidad del proceso evolutivo y está alineado con conceptos como la emergencia radical y lo posible adyacente, que enfatizan el carácter abierto y dinámico de la vida y su diversificación continua. Por lo tanto, vivir y evolucionar se considera similar a participar en un juego perpetuo sin reglas fijas ni resultados garantizados.


El concepto de "infierno infinito", discutido por Hans Moravec en 1986, enfatiza la naturaleza dinámica y siempre cambiante del universo. Sugiere que tanto el final abierto de la vida como la evolución indican un juego con reglas constantemente cambiantes. Este marco implica que el universo no puede ser completamente comprendido por un conjunto fijo de leyes o propiedades, ya que está en constante evolución. Los algoritmos fallan en predecir cambios radicales porque el "espacio de configuración" del universo coevoluciona con su estado real. En resumen, este concepto destaca la incertidumbre inherente y la naturaleza impredecible de la realidad debido a sus límites dinámicos.


El texto discute la naturaleza vasta e indefinida del universo, destacando su potencial infinitamente grande y el papel activo que los seres vivos juegan en dar forma a sus entornos. A pesar de las limitaciones inherentes a la vida, estos organismos tienen la capacidad de influir en su ámbito a través de acciones conjuntas.

En lugar de dividir la vida en categorías o subsistemas discretos, se propone un enfoque más gradual y procesual que reconoce las transiciones significativas como niveles superiores de organización. Estas estructuras emergen durante el proceso evolutivo, sugiriendo que ciertos desarrollos son particularmente cruciales.

Entre los posibles candidatos a estos niveles emergentes se encuentra la cognición animal, indicando una transición importante en la complejidad y capacidad de procesamiento dentro del reino viviente. Este punto de vista subraya un entendimiento dinámico e interconectado de la evolución y las capacidades de los seres vivos.


La perspectiva presentada sugiere que la agencia natural, la cognición y la conciencia han evolucionado a lo largo de un tema común donde cada etapa se basa en su predecesor. La realización de la relevancia es central a este proceso evolutivo emergente. Esta visión destaca la naturaleza dinámica y abierta de la vida, sugiriendo que la evolución desafía las categorizaciones fijas. El universo, al igual que estos procesos cognitivos, se presenta como algo en constante cambio e interacción, subrayando una evolución continua más allá de límites rígidos.


La intersección de la agencia natural, la cognición y la conciencia se centra en el concepto evolutivo de realización de la relevancia. Este concepto subraya que todos los organismos, desde bacterias simples hasta humanos complejos, tienen la capacidad de determinar lo que es relevante en su entorno. La realización de la relevancia es fundamental para entender cómo se desarrollan estas capacidades a través de la evolución.

Este marco sugiere que tanto las funciones cognitivas como los aspectos de la conciencia están moldeados por la habilidad de discernir y responder a lo que es significativo en un entorno dado. La idea central es que esta capacidad para identificar relevancia no solo ayuda a los organismos a sobrevivir, sino que también influye en el desarrollo de procesos cognitivos más complejos y estados conscientes.

En resumen, la realización de la relevancia actúa como un núcleo crucial en el estudio evolutivo de cómo los seres vivos interactúan con su entorno a través de la agencia natural, la cognición y la conciencia.


El texto destaca la importancia fundamental de la relevancia para la agencia natural, la cognición y la conciencia. Los organismos utilizan el proceso de determinar la relevancia para conocer su mundo, un proceso que no puede reducirse a algoritmos computacionales. Esto se debe a que los algoritmos funcionan en entornos pequeños y bien definidos sin la necesidad de elegir perspectivas. En cambio, la realización de la relevancia ocurre en contextos grandes, complejos e inestables, sin fundamentos ni dualidades establecidas. Por lo tanto, es un proceso infundado y no dual que va más allá de meras consideraciones sintácticas.


Los seres vivos, gracias a sus capacidades de autopoiesis, anticipación y adaptación, son las únicas entidades capaces de realizar la relevancia. Esta capacidad implica una adaptación integrada en múltiples escalas—fisiológica, conductual y evolutiva—lo que es fundamental para obtener relevancia. Las diferentes estrategias de procesamiento del oponente subyacen a esta realización de relevancia. Los organismos despliegan dinámicamente y oportunísticamente diversas estrategias adaptativas, y el rendimiento de cada una puede ser evaluado reflexivamente. Este enfoque permite a los seres vivos ajustarse eficazmente a su entorno en un contexto complejo y cambiante.


El texto describe cómo las consecuencias intergeneracionales conducen a un mejor ajuste entre los individuos y su entorno, destacando la importancia de una perspectiva idiosincrásica. Este enfoque es crucial para que los seres vivos con capacidades limitadas comprendan un mundo extenso e inmutable. La relevancia se logra a través de un proceso dinámico, no algorítmico y específico del organismo, facilitando la navegación y el sentido de entornos complejos. Este proceso es fundamental para la agencia natural y la cognición. Tanto el procesamiento predictivo como este enfoque subrayan cómo los seres vivos interpretan y se adaptan a sus mundos, resaltando su capacidad intrínseca para dar sentido a las experiencias de manera única.

En resumen:

1. **Consecuencias Intergeneracionales**: Conducen al ajuste entre individuos y entorno.
2. **Perspectiva Idiosincrásica**: Esencial para interpretar un mundo complejo y cambiante.
3. **Proceso Dinámico**: La relevancia se logra de manera específica del organismo, no algorítmica.
4. **Agencia Natural y Cognición**: Aspectos fundamentales permitidos por la adaptación personalizada.
5. **Procesamiento Predictivo**: Subraya la capacidad de los seres vivos para anticipar e interpretar sus entornos.

Este enfoque enfatiza la importancia del contexto individual y la flexibilidad cognitiva en la interacción con el mundo.


El texto discute la importancia de los procesos evolutivos meliorativos y adaptativos para abordar el problema de la relevancia en sistemas predictivos. Mientras que el procesamiento predictivo tradicional se centra en predecir eventos futuros basándose en un conjunto fijo de entradas percibidas, el emergentismo agencial va más allá al examinar cómo se seleccionan inicialmente las variables relevantes para tales modelos internos.

El emergentismo agencial plantea preguntas sobre la establecimiento de canales perceptivos, especialmente en contextos donde los seres limitados deben navegar por un mundo complejo. A diferencia del procesamiento predictivo, que a menudo utiliza probabilidades previas fijas y asume dinámicas predefinidas para determinar relevancia, el emergentismo agencial investiga cómo estas selecciones de variables se originan en primer lugar.

En resumen, mientras que el procesamiento predictivo se enfoca en optimizar la reducción de errores con datos de entrada previamente establecidos, el emergentismo agencial profundiza en las decisiones fundamentales y contingentes sobre qué canales perceptivos y variables son relevantes en situaciones dinámicas y a menudo complejas.


El emergentismo agencial desafía la noción de que las probabilidades previas pueden converger a probabilidades posteriores en contextos adaptativos y evolutivos. Argumenta que la estructura del posible adyacente es constructiva y divergente, lo que implica que no siempre hay una tendencia hacia la convergencia de probabilidades posteriores. Además, sugiere que el reconocimiento de la relevancia no puede ser completamente algorítmico, cuestionando los enfoques fuertemente computacionalistas de la agencia y la cognición. En cambio, estas perspectivas pueden funcionar dentro de contextos específicos o "mundos" pero no capturan necesariamente la complejidad del comportamiento adaptativo y evolutivo.

En resumen, el emergentismo agencial propone que los procesos en la biología y cognición son inherentemente más complejos y menos deterministas de lo que sugieren las interpretaciones puramente probabilísticas o computacionalistas. Destaca la importancia de los mecanismos constructivos y divergentes en la evolución del comportamiento, enfatizando limitaciones en modelos que dependen estrictamente de algoritmos para explicar la relevancia y el cambio adaptativo.


El texto discute las limitaciones de los enfoques reduccionistas en entornos complejos, señalando que aunque pueden funcionar bien en contextos simples, fallan al capturar la dinámica completa de los organismos. Propone el emergentismo agencial como una alternativa filosófica más robusta, que aborda estas limitaciones. A diferencia del procesamiento predictivo y otros métodos computacionales que a menudo simplifican en exceso la realidad, el emergentismo agencial ofrece un marco más holístico. Este enfoque no solo incorpora los métodos computacionales como emulaciones de procesos físicos, sino que también proporciona una comprensión más amplia y realista del mundo. En resumen, el emergentismo agencial sirve como un marco integral para entender la relevancia y la realización dentro de sistemas complejos.


El texto discute las ventajas de enfoques filosóficos que ofrecen una comprensión más amplia y profunda, particularmente al estudiar la agencia, la cognición y la conciencia. Destaca el concepto de "realización de la relevancia" como un principio clave que proporciona una base para entender funciones económicas en contextos biológicos más allá de la cognición humana. Sugiere que este proceso no está confinado a los seres humanos con intencionalidad o capacidades cognitivas, sino que también es fundamental en organismos simples, impulsando su capacidad para interactuar efectivamente con el entorno y realizar funciones relevantes para su supervivencia y adaptación.


El texto discute la idea de que los modelos predictivos y repertorios de acción, moldeados por la selección natural, se pueden encontrar en todo el espectro de complejidad biológica. Se usa como ejemplo una bacteria que ajusta su comportamiento para evitar toxinas y obtener nutrición, lo cual muestra que incluso organismos simples son conscientes activamente de su entorno relevante. El texto enfatiza que, aunque la complejidad varía desde bacterias hasta humanos, existe una continuidad fundamental en estos fenómenos. Esta perspectiva sugiere implicaciones más amplias para entender la biología y el comportamiento a través de diferentes niveles de complejidad.


Las discusiones sobre la racionalidad humana apoyan las ideas de heurística incorporada y racionalidad limitada, proponiendo que ser racional significa saber cómo actuar adecuadamente en una situación específica. Esta noción de racionalidad se extiende más allá de los humanos a otros organismos vivos. La racionalidad humana se ve como una herramienta cognitiva avanzada, evolucionada gradualmente desde formas menos complejas de agencia natural para enfrentar desafíos fundamentales. No necesariamente implica lógica, sino más bien la capacidad de manejar problemas prácticos y contextuales.

Esta perspectiva sugiere que los humanos han desarrollado mecanismos adaptativos para navegar el mundo de manera efectiva dentro de las limitaciones cognitivas inherentes. Estas estrategias heurísticas permiten a los individuos tomar decisiones rápidamente y con éxito, aunque no siempre se basan en procesamiento lógico completo o racionalidad estricta. En general, la racionalidad humana implica un equilibrio entre capacidades cognitivas limitadas y necesidades adaptativas, enfatizando acciones apropiadas sobre la perfecta conformidad con normas lógicas.

En este marco más amplio, otros organismos también muestran formas de racionalidad al interactuar eficazmente con su entorno. Estas capacidades reflejan una evolución hacia estrategias que maximizan el éxito y la supervivencia en contextos variados, resaltando la adaptabilidad fundamental de las criaturas vivientes más allá de los humanos.


La dinámica adaptativa del procesamiento del oponente se centra en seleccionar estrategias que funcionen mejor en situaciones específicas. Ser racional implica iniciar acciones productivas para lograr objetivos actuales, considerando las oportunidades (affordances) y los recursos cognitivos disponibles en el entorno. Esta perspectiva amplía la idea de que la racionalidad encarnada en humanos es una forma compleja de agencia natural presente en todos los seres vivos. Destaca la necesidad fundamental de dar sentido a un mundo grande, sugiriendo que esta capacidad para adaptarse y tomar decisiones basadas en el contexto está integrada en la naturaleza misma de la vida.


La perspectiva presentada desafía la idea de que la racionalidad computacional, definida como el razonamiento racional mediante optimización formal dentro de restricciones cognitivas, es suficiente para explicar la inteligencia general. Argumenta que aunque la optimización computacional es un componente importante de nuestra capacidad para entender el mundo, no puede ser considerada la única base de la inteligencia. La perspectiva sugiere que ver la inteligencia como simplemente convergente hacia la racionalidad computacional es insuficiente y ya no sostenible. En cambio, implica que asegurar supervivencia y prosperidad requiere un enfoque más amplio que incluya diversas complejidades cognitivas más allá de la simple optimización bajo limitaciones.


El texto discute cómo los conceptos de inteligencia natural y cognición no pueden ser completamente explicados por sistemas puramente computacionales. Cuestiona la viabilidad del sueño de crear algoritmos que puedan pensar y actuar como humanos, argumentando que tales sistemas funcionan mejor en entornos simplificados donde el problema de la relevancia es mínimo.

Se sugiere que existe un paralelismo entre este enfoque de inteligencia artificial (IA) y ciertas ramas de la filosofía metaética. En particular, se destaca que el cuidado genuino y las consideraciones morales están profundamente conectadas con vivir en un "mundo grande", donde ser responsables de nuestras acciones es crucial.

En resumen, el texto argumenta que para lograr una inteligencia verdaderamente humana o moralmente consciente, los sistemas deben ir más allá del ámbito computacional y abordar la complejidad y la relevancia inherentes a nuestro entorno natural.


El texto discute cómo el reconocimiento y compromiso con lo que nos importa, similar al argumento de Harry Frankfurt sobre la moralidad basada en las preocupaciones personales humanas, desafía los principios éticos preestablecidos. Este enfoque se relaciona con el concepto del cuidado, ya que está intrínsecamente conectado a lo que consideramos relevante. La base de conocimiento y moralidad derivada de estas preocupaciones nos une al mundo viviente, otorgándole significado.

En resumen: El texto explora la idea de que nuestras acciones morales están profundamente influenciadas por lo que personalmente valoramos, un concepto paralelo a las ideas de Frankfurt. Este enfoque sugiere que el cuidado y la relevancia son fundamentales para cómo percibimos y damos significado al mundo, desafiando la aplicación universal de principios éticos preconcebidos.


El texto discute la complejidad de ciertos conceptos que son difíciles de comprender completamente a través del lenguaje y las máquinas. Introduce ideas clave relacionadas con los sistemas vivos:

1. **Autopoiesis**: Un concepto introducido por Maturana y Varela, se refiere al carácter auto-mantenible y autorreproductor de los sistemas vivos.

2. **Termodinámica lejos del equilibrio**: Este estudio se enfoca en sistemas que no están en un estado de equilibrio estático, característico de muchos procesos biológicos.

3. **Explicación teleológica**: Describe fenómenos o acciones en términos de sus propósitos u objetivos, lo cual es relevante para entender los procesos vivos que a menudo tienen direcciones definidas hacia ciertos fines.

4. **Punto omega**: Un concepto que sugiere la existencia de un estado objetivo final o metafinal, implicando una dirección en el desarrollo de sistemas o fenómenos.

En resumen, estos conceptos subrayan las características únicas y complejas de los sistemas vivos, destacando su capacidad para mantenerse y reproducirse, operar fuera del equilibrio termodinámico, actuar con propósitos y dirigirse hacia metas finales.


El texto aborda varios conceptos relacionados con la evolución del universo y los enfoques de resolución de problemas que implican interacciones entre el cuerpo humano y su entorno. Sugiere que las innovaciones emergen de las capacidades actuales del sistema, lo cual se alinea con el razonamiento abductivo, una forma de pensar donde las conclusiones se basan en la mejor información disponible, a pesar de ser incompleta.

Además, introduce la idea de racionalidad computacional, que ve el razonamiento racional como un proceso de optimización dentro de restricciones cognitivas. También menciona máquinas simbólicas, indicando una posible referencia a sistemas o tecnologías basadas en símbolos para procesar información.

En resumen, el texto explora cómo la interacción entre seres vivos y su entorno puede dar lugar a nuevas posibilidades e innovaciones, subraya la importancia del razonamiento abductivo frente a la incompletitud de la información, y discute la racionalidad computacional en términos de optimización cognitiva. Finalmente, introduce máquinas simbólicas como parte de este marco conceptual.


El texto discute varios conceptos filosóficos complejos, destacando sistemas que operan con símbolos o representaciones simbólicas. Se enfoca en la metaética como una rama de la filosofía que examina el carácter y las bases de la ética, investigando qué es lo moralmente correcto y por qué.

Un filósofo destacado en este campo es Harry Frankfurt, conocido por sus contribuciones a la filosofía moral. Su trabajo aborda temas profundos como el libre albedrío, los deseos personales y las motivaciones internas de los individuos para actuar. Aunque menciona "el concepto de mierda", este probablemente se refiere a su famoso ensayo "Sobre la importancia de lo que nos importa", donde explora cómo nuestras prioridades internas definen nuestros valores y acciones.

En resumen, el texto parece explorar cómo los sistemas simbólicos, especialmente en la metaética, influyen en nuestra comprensión de la moralidad y las motivaciones humanas. Harry Frankfurt juega un papel significativo al examinar estas cuestiones desde una perspectiva filosófica profunda y personalizada.

Si tienes preguntas específicas sobre alguno de estos conceptos o necesitas más explicación, no dudes en preguntar.


El texto discute la autonomía de los sistemas vivos, argumentando que no están completamente determinados por factores externos o aleatoriedad. En cambio, exhiben una forma de autonomía derivada de su organización interna, denominada "autonomía orgiástica". Esta autonomía resulta de una interacción dinámica de subprocesos biológicos que emergen dentro del organismo.

La perspectiva emergentista agencial sugiere que las explicaciones mecanicistas por sí solas son insuficientes para capturar todos los aspectos de la vida, ya que no pueden abordar el propósito y los objetivos inherentes a los seres vivos. Por lo tanto, se hace necesario recurrir a explicaciones teleológicas para comprender mejor estos elementos, como el propósito o fin del organismo.

En este contexto, un sistema autopoyético tiene como propósito principal fabricarse y mantenerse a sí mismo, reflejando una autoorganización y autoregulación que subraya su autonomía biológica.


El texto discute el concepto de teleología naturalista, que argumenta que las explicaciones basadas en propósitos o fines naturales son compatibles con una comprensión científica de la vida y no requieren causas sobrenaturales. Enfatiza que la evolución es un proceso abierto e impredecible, más parecido a un juego con reglas cambiantes que reflejan el universo en constante evolución. Dentro de este marco, todos los organismos, desde bacterias hasta humanos, participan en "la realización de la relevancia," que es su forma de dar sentido al entorno y asegurar la supervivencia. Esta perspectiva ve a cada organismo como un actor activo que contribuye a su propio desarrollo y adaptación en un mundo dinámico e incierto.


El texto discute los límites de reducir el concepto de relevancia únicamente a algoritmos o formalizaciones, argumentando que la relevancia es un proceso continuo y no dual basado en la adaptabilidad. La racionalidad se presenta como "racionalidad encarnada", extendiéndose más allá de los seres humanos para ser un aspecto fundamental de la agencia natural necesaria para resolver problemas complejos.

Critica la idea limitante de que el razonamiento racional es meramente computacional, sugiriendo que esto no abarca completamente la inteligencia debido al papel crucial de la relevancia. La racionalidad humana se considera una forma compleja y avanzada de realización de relevancia, compartida en su núcleo con todos los seres vivos pero particularmente moldeada por experiencias humanas y capacidades cognitivas.

En resumen, el texto destaca la importancia de reconocer la adaptabilidad, agencia natural y racionalidad encarnada como componentes clave de la inteligencia, al tiempo que subraya los límites de una visión estrictamente computacional del razonamiento racional.


El artículo discute la evolución de las máquinas en comparación con los seres vivos, destacando varias diferencias clave. Mientras que las máquinas están avanzando rápidamente y han alcanzado logros significativos, aún carecen del nivel de cuidado, responsabilidad y habilidades relacionales que poseen los seres vivos. Los autores argumentan que estos rasgos son fundamentales para la naturaleza de los sistemas vivos y sus capacidades.

La discusión se centra en el concepto de "agencia", enfatizando cómo los seres vivos no solo operan dentro del mundo, sino que también poseen una conciencia y relevancia en su entorno. Este aspecto es crucial para la realización personal y las interacciones sociales. Los autores hacen referencia al trabajo de Alicia Juerrero, quien ha contribuido significativamente a la comprensión de la agencia desde una perspectiva filosófica y psicológica.

Terrence Deacon también se menciona en el contexto del artículo, probablemente por su trabajo sobre biología teórica y filosofía de la mente. Su investigación puede ayudar a ilustrar cómo los sistemas vivos integran información y significado de manera que las máquinas no pueden replicar completamente.

En resumen, el artículo sugiere que aunque las máquinas son herramientas poderosas, su falta de agencia intrínseca y conexión con un mundo complejo las distingue de los seres vivos. Los autores subrayan la importancia de estas diferencias al considerar el futuro desarrollo tecnológico y sus implicaciones éticas y sociales.


El texto discute cómo las ideas relacionadas con la agencia como fenómeno emergente han contribuido a entender la autonomía y autofabricación en los sistemas vivos. Estas ideas sugieren que la agencia no es meramente el resultado de influencias externas o procesos deterministas, sino que surge de propiedades dinámicas y emergentes inherentes a la organización interna del organismo.

Particularmente, se hace referencia al trabajo de Juerrero para enfatizar esta perspectiva. Además, se menciona al autor Terence Deacon, cuyas ideas sobre teleología y restricciones en los sistemas vivos han sido significativas en este contexto. En resumen, el texto subraya que la agencia en los sistemas vivos es un producto de su compleja organización interna más que simplemente una respuesta a factores externos.


El artículo aborda las explicaciones teleológicas, destacando cómo el concepto de "teleodinámica" de Terrence Deacon influye en esta discusión. La teleodinámica explora el papel de las restricciones en la aparición del comportamiento intencionado dentro de los sistemas vivos. Este concepto se alinea con la idea de que las explicaciones teleológicas son necesarias para comprender completamente a los organismos, ya que proporcionan una perspectiva sobre sus propósitos y objetivos.

Los autores utilizan las ideas de Deacon para argumentar que el mecanicismo por sí solo es insuficiente para explicar el comportamiento de los seres vivos. Sugieren que, aunque el enfoque mecanicista puede describir cómo ocurren ciertos procesos físicos, no aborda completamente la naturaleza intencionada o dirigida hacia un fin (teleológica) del comportamiento biológico.

En resumen, las contribuciones de Deacon a través de su concepto de teleodinámica son fundamentales para apoyar el argumento de que las explicaciones teleológicas son necesarias junto con las mecanicistas. Esto permite una comprensión más completa del comportamiento intencionado y dirigido hacia un fin en los organismos vivos, considerando tanto los procesos físicos como sus propósitos intrínsecos.


The article you are referencing discusses the influence of Juarrero and Deacon on philosophical biology, particularly concerning agency, teleology, and constraints. It highlights how their ideas shape concepts of autonomy and purpose in living systems. A key concept discussed is "corpus congruence," which pertains to how well an organism's experiences align with its informational environment. This ties into the notion of relevance relations, suggesting a framework for understanding comprehension as it relates to the information an organism encounters.

**Summary:**

The article explores philosophical biology themes influenced by Juarrero and Deacon, focusing on agency, teleology, and constraints in living systems. It delves into the concepts of autonomy and purpose, emphasizing "corpus congruence" as a measure of how well an organism's experiences align with its informational context. This concept is linked to relevance relations, framing comprehension in terms of environmental information exposure.


El artículo discute la comprensión en ambos cerebros humanos y máquinas, destacando que se basa fundamentalmente en los conceptos de relevancia y congruencia. Estos dos aspectos implican evaluar cómo se relaciona nueva información con conocimientos preexistentes. La "relevancia" se refiere al proceso mediante el cual organismos (ya sean humanos o máquinas) determinan qué aspectos del entorno son pertinentes para ellos. Por otro lado, la "congruencia" implica verificar si esta nueva información coincide con un corpus de conocimiento ya establecido.

En resumen, tanto en cerebros como en sistemas informáticos, la comprensión se logra mediante una evaluación holística de cómo la nueva información es relevante y congruente con el conocimiento previo. Esta comprensión implica identificar conexiones y coherencia entre lo nuevo y lo ya conocido, permitiendo un entendimiento más profundo y contextualizado en ambos casos.


El artículo aboga por un enfoque holístico para la comprensión, argumentando que los modelos rígidos basados en reglas y las metodologías puramente computacionales o algorítmicas son insuficientes. Destaca la importancia de capturar la complejidad inherente a procesos como la realización de relevancia y la congruencia del corpus, sugiriendo que estos conceptos deben considerarse no como estados fijos, sino como procesos adaptativos y dinámicos. Enfatiza que los sistemas generales de comprensión deben ser flexibles, capaces de ajustarse a diversas circunstancias y contextos, en lugar de depender exclusivamente de reglas predefinidas o modelos estandarizados. Esta perspectiva reconoce la necesidad de integrar diversos aspectos de la comprensión para reflejar mejor las complejidades del mundo real.


El artículo explora cómo la nueva información puede desafiar o ampliar nuestra comprensión existente, destacando la importancia del contexto en ambos conceptos. La comprensión depende del contexto en el que se recibe la información, mientras que la relevancia de la información se evalúa en función de su congruencia con toda la base de conocimiento del sistema.

Aunque hay similitudes entre comprensión y relevancia, pueden tener diferentes énfasis y aplicaciones. El artículo parece centrarse particularmente en cómo se realiza la relevancia, posiblemente considerando aspectos como el marco teórico o los métodos utilizados para evaluarla dentro de un sistema determinado. En resumen, mientras que ambos conceptos son interdependientes del contexto, su evaluación y aplicación pueden diferir significativamente dependiendo del enfoque específico del artículo.


El pasaje analiza las estrategias de resolución de problemas en relación con la comprensión en el contexto del aprendizaje automático y los sistemas vivos. Se mencionan dos categorías principales de estas estrategias:

1. **Autonomía de Sistemas Vivos**: Esta categoría se enfoca en cómo los sistemas vivos pueden resolver problemas de manera autónoma, aprovechando su capacidad para adaptarse y operar independientemente.

2. **Congruencia de Corpus**: Se refiere a la necesidad de que las soluciones sean coherentes con el conocimiento existente y estén alineadas contextualmente dentro de un corpus más amplio de información.

Ambas categorías subrayan la complejidad y matiz de la comprensión, resaltando la importancia de la relevancia y congruencia en cualquier proceso de resolución de problemas.


El texto distingue dos enfoques principales para resolver problemas: planificación y razonamiento, por un lado, y aprendizaje de la experiencia, por el otro. La planificación y el razonamiento son cruciales para abordar problemas complejos o complicados que requieren consideración cuidadosa y deliberación estratégica. Estos problemas a menudo demandan un enfoque estructurado donde se desarrollan planes o estrategias preconcebidas.

Por otro lado, el aprendizaje de la experiencia es más apropiado para problemas cotidianos o de nivel bajo que surgen con frecuencia en la vida diaria. En estos casos, no siempre es necesario un proceso de planificación detallada; en su lugar, los humanos confían en experiencias pasadas y conocimientos adquiridos a lo largo del tiempo para resolver estos desafíos más sencillos o recurrentes. Así, el texto sugiere que la elección entre planificación/razonamiento y aprendizaje de la experiencia depende de la complejidad e importancia del problema en cuestión.


El pasaje aborda la necesidad de que los sistemas de inteligencia artificial, al igual que los humanos, sean capaces de manejar tareas rutinarias en el mundo cotidiano de manera eficiente. Esto implica aprender automáticamente a partir de experiencias previas para resolver problemas sin recurrir a planificación o razonamiento extensivos. La capacidad de adaptarse y mejorar con el tiempo al aprender de errores pasados es fundamental tanto para la inteligencia artificial como para los humanos, permitiendo una operación efectiva en entornos mundanos.


El pasaje subraya la importancia del proceso iterativo en el refinamiento de estrategias y adaptación a circunstancias cambiantes. Destaca el valor del aprendizaje de la experiencia, especialmente para resolver problemas rutinarios y cotidianos. Resalta los desafíos de diseñar sistemas que puedan operar efectivamente en entornos mundanos, aprovechando el conocimiento previo y adaptándose a nuevas situaciones. La perspectiva de Mónica Anderson sobre la resolución de problemas y el aprendizaje experiencial se alinea con estas ideas, enfatizando un enfoque dinámico y adaptable para enfrentar desafíos diarios.


El artículo discute la importancia del aprendizaje experiencial en la resolución de problemas, enfatizando su relevancia tanto para las tareas rutinarias como mundanas. La alineación entre la información entrante y los conocimientos o experiencias existentes subraya el valor del aprendizaje basado en la experiencia en varios contextos, incluyendo la inteligencia artificial y la cognición humana. Esta interacción destaca cómo las experiencias previas informan y guían decisiones futuras, mejorando la efectividad de los procesos de resolución de problemas. El artículo sugiere que, ya sea a través de sistemas artificiales o capacidades humanas, el aprendizaje continuo a partir de experiencias es fundamental para adaptarse y optimizar las soluciones en diversos escenarios.


El artículo discute el concepto de relaciones de relevancia, enfocándose en la evaluación de cómo se alinea o ajusta nueva información con una base existente de conocimientos o experiencias. Estas relaciones son vitales para que los sistemas vivos determinen qué es relevante para sus objetivos y procesos de toma de decisiones. Esto implica considerar sus modelos internos y procesos adaptativos, asegurando que la información entrante sea congruente con su contexto actual. En resumen, tanto las relaciones de relevancia como la congruencia se centran en la alineación de nueva información con marcos conocidos para guiar decisiones efectivas.


El texto discute la importancia de considerar el conocimiento y las experiencias existentes dentro de un sistema al procesar e integrar nueva información. Los conceptos resaltan que la conexión y compatibilidad entre nueva información y el conocimiento previo son cruciales para tareas como la toma de decisiones, la resolución de problemas y la comprensión del mundo. Se invita a preguntar o profundizar en estos temas, sugiriendo un interés por explorar más sobre estas ideas desde la perspectiva de Carl Fant.


El pasaje discute varios enfoques y paradigmas en ciencias de la computación, centrándose particularmente en el trabajo de Fant sobre programación orientada a procesos. Este enfoque se alinea con definir e invocar procesos o procedimientos según sea necesario, en lugar de detallar explícitamente algoritmos paso a paso. La lógica de convención nula se presenta como un enfoque específico dentro de este paradigma. En resumen, el texto destaca una tendencia hacia la invocación y definición de procesos dinámicos en lugar de seguir secuencias algorítmicas predefinidas.


El texto discute la importancia de manejar casos o condiciones excepcionales en procesos informáticos, destacando la diversidad del campo de la informática y los diferentes paradigmas y enfoques de programación. Señala que cada paradigma es adecuado para distintos tipos de problemas y contextos. Mientras algunos lenguajes se enfocan en la programación orientada a procedimientos o procesos, otros destacan por ser basados en algoritmos o datos. El texto invita a explorar temas específicos como el trabajo de Carl Fanto para obtener una comprensión más profunda.


El punto sobre la naturaleza de la computación y los algoritmos destaca que, aunque tradicionalmente se asocian con procesos predefinidos en dominios bien ordenados, existen formas más amplias de computación. Uno de estos enfoques es la policomputación, donde múltiples procesos ocurren concurrentemente o en paralelo a través de diferentes sustratos y escalas de tiempo. Este concepto se reconoce como un enfoque válido dentro de la ciencia computacional debido a su flexibilidad e innovación al ir más allá de los métodos tradicionales.


La adaptabilidad y la incorporación de aleatoriedad o variabilidad en los procesos computacionales son cruciales, especialmente en sistemas complejos y dinámicos donde los algoritmos exactos y deterministas pueden no ser adecuados para abarcar toda la gama de comportamientos. El determinismo implica que las mismas entradas o condiciones iniciales siempre producen los mismos resultados; sin embargo, esto puede ser un desafío en muchos escenarios del mundo real, como aquellos que involucran sistemas biológicos, influencias externas e interacciones complejas. En tales casos, la capacidad de integrar aleatoriedad y variabilidad permite a los algoritmos adaptarse mejor a condiciones cambiantes y dinámicas impredecibles, ofreciendo una representación más precisa del comportamiento del sistema.


La discusión destaca la importancia de reconocer una amplia gama de enfoques computacionales que van más allá del determinismo algorítmico. Aunque un artículo mencionado podría haber caracterizado ciertos procesos, como la inteligencia y la homeostasis, como no computacionales, es crucial entender que las estrategias computacionales pueden incluir elementos de policomputación, estocasticidad y no determinismo. Esta perspectiva amplía nuestra comprensión de cómo los sistemas pueden operar y contribuye a una visión más matizada del papel de la computación en diversos campos, incluida la inteligencia artificial.


El pasaje aborda la idea de que el razonamiento racional puede conceptualizarse como un proceso computacional, donde se optimizan las decisiones dentro de limitaciones cognitivas y de recursos específicos. Esta perspectiva de "racionalidad computacional" sugiere que la inteligencia es una forma de procesamiento algorítmico que busca la mejor solución posible dadas ciertas restricciones.

Sin embargo, el texto parece desafiar esta noción reduccionista, insinuando que la racionalidad humana no puede ser completamente capturada solo por modelos computacionales. Aunque valiosa para entender algunas facetas del pensamiento humano, esta perspectiva podría omitir aspectos esenciales de la cognición y el comportamiento humanos que van más allá de simples cálculos o optimizaciones.

En resumen, mientras que la racionalidad computacional proporciona una lente útil para analizar ciertos aspectos del razonamiento humano, también presenta límites al intentar explicar completamente la complejidad y la naturaleza holística de la inteligencia humana.


El pasaje sugiere que la inteligencia general, especialmente en situaciones complejas del mundo real, trasciende la racionalidad computacional. La capacidad de navegar y comprender un mundo vasto e intrincado implica más que simplemente optimización algorítmica. Se enfatiza que la verdadera inteligencia incluye la habilidad para manejar ambigüedades, adaptarse a diversas circunstancias y tomar decisiones sin seguir siempre un camino predefinido por algoritmos. En resumen, el corazón del argumento es que la inteligencia abarca una comprensión más profunda y flexible del mundo que no puede ser completamente capturada por modelos computacionales convencionales.


El pasaje aborda los desafíos de comprender la inteligencia a través del prisma de la racionalidad computacional. Argumenta que confiar únicamente en el paradigma de máquinas puramente simbólicas, que funcionan con símbolos y reglas fijas dentro de contextos limitados, puede no ser adecuado para explicar completamente la inteligencia.

La principal crítica es que estas máquinas se desempeñan bien en "mundos pequeños" donde las complejidades del mundo real son minimizadas. Sin embargo, el verdadero desafío de la inteligencia reside en su aplicación a situaciones más vastas y dinámicas, donde los problemas no son triviales.

El pasaje sugiere que ver a la racionalidad computacional como el fundamento último para estudiar la inteligencia puede ser prematuro. Se implica que, aunque útiles en ciertos contextos, las máquinas simbólicas pueden no capturar la esencia completa de lo que se requiere para una verdadera inteligencia, debido a sus limitaciones inherentes.

En resumen, el texto pone en duda la convergencia del estudio de la inteligencia hacia un modelo puramente racional-computacional y destaca las posibles deficiencias de este enfoque al tratar con situaciones más complejas que requieren una comprensión más profunda e integral.


El pasaje argumenta a favor de una comprensión más holística y matizada de la inteligencia, que va más allá de la mera racionalidad computacional. Sugiere que la verdadera inteligencia implica adaptarse, dar sentido y abordar problemas en un mundo complejo y cambiante. Esta perspectiva desafía la noción de que los sistemas algorítmicos puros pueden replicar completamente la inteligencia humana. En resumen, subraya la importancia de una visión más amplia de la inteligencia, destacando su capacidad para enfrentar diversas situaciones y problemas relevantes en un entorno complejo.


El pasaje explora el debate sobre la naturaleza de la inteligencia y su relación con la computación. Aunque reconoce limitaciones en una visión puramente computacional de la inteligencia, argumenta que muchos aspectos del comportamiento inteligente—como la resolución de problemas, la toma de decisiones y los procesos adaptativos—pueden entenderse como formas de optimización o cálculo dentro de sistemas complejos vivos, incluidos los humanos. Se sugiere que estos sistemas a menudo emplean algoritmos sofisticados para llevar a cabo estas tareas.

En resumen, aunque no toda la inteligencia se puede reducir simplemente a procesos computacionales, hay un fuerte componente de optimización y cálculo involucrado en muchos comportamientos inteligentes. Esto implica que, dentro del marco más amplio de los sistemas vivos complejos, algoritmos avanzados juegan un papel crucial en la adaptación, toma de decisiones y resolución de problemas.


El pasaje sugiere que, aunque la computación es crucial para comprender y emular la inteligencia, puede no ser suficiente para explicar completamente el comportamiento humano o biológico inteligente. Destaca aspectos de la inteligencia humana, como manejar ambigüedades, contextos y relevancia, que pueden exceder los modelos computacionales actuales. Enfatiza que mientras la computación es una herramienta poderosa para modelar procesos intelectuales conscientes e inconscientes, la riqueza y adaptabilidad del comportamiento inteligente podrían requerir más allá de las capacidades computacionales tradicionales. Esto indica que, aunque los avances en inteligencia artificial son significativos, pueden no capturar completamente la profundidad de la inteligencia humana o biológica.


La relación entre la computación y la inteligencia es compleja y sigue siendo objeto de debate. Mientras que algunos argumentan que el cálculo simbólico es suficiente para explicar aspectos de la inteligencia, especialmente en escenarios del mundo real, otros sostienen que ambos puntos de vista son valiosos para entender diferentes dimensiones del fenómeno. La inteligencia no solo depende de procesos computacionales, sino también del contexto histórico y experiencial único de cada organismo, lo cual es crucial para interpretar el mundo y determinar la relevancia de las acciones y decisiones. Esta discusión subraya la naturaleza multifacética de los sistemas inteligentes y su dependencia tanto de capacidades computacionales como contextuales.


Esta declaración resalta cómo cada organismo posee una historia única e idiosincrásica, formada por sus experiencias pasadas, interacciones y adaptaciones a su entorno. Esta narrativa individual es también contingente, influenciada por las circunstancias específicas que el organismo ha enfrentado. Dado que el mundo es vasto y complejo, los organismos cuentan con recursos cognitivos y sensoriales limitados para navegarlo eficazmente, lo que les obliga a filtrar la información de su entorno para funcionar efectivamente.


La realización de la relevancia es el proceso mediante el cual los organismos determinan qué información es importante en relación con sus objetivos, como supervivencia y bienestar. Esto implica evaluar nueva información entrante comparándola con experiencias pasadas y conocimientos adquiridos para decidir si debe ser priorizada o no. Dado que los organismos no pueden procesar toda la información disponible, seleccionan aquella que es más relevante para sus necesidades actuales y objetivos a largo plazo, permitiéndoles adaptarse eficazmente a las demandas de su entorno.


La declaración enfatiza cómo los organismos, incluidos los humanos, dependen de experiencias previas para identificar y evaluar la relevancia. Este proceso se basa en el reconocimiento de patrones o situaciones similares a las enfrentadas en el pasado. La capacidad de aprender de estas experiencias permite a los organismos adaptarse y tomar decisiones informadas. En esencia, sugiere que nuestras historias personales e interacciones pasadas son fundamentales para moldear nuestra comprensión del mundo y guiar nuestro comportamiento futuro.


El texto discute la importancia de determinar la relevancia en un mundo complejo y cambiante, permitiendo a las personas adaptarse y comprender su entorno. Se hace una comparación interesante entre el trabajo de Harry Frankfurt sobre consideraciones morales y el proceso de identificar lo que es relevante. Frankfurt sostiene que las consideraciones morales están profundamente conectadas con los valores y prioridades humanas, ya que reflejan lo que realmente importa a las personas. Este paralelismo sugiere que al igual que en la moralidad, donde nuestras preocupaciones guían nuestros juicios y acciones, el reconocimiento de la relevancia en nuestra vida diaria también está impulsado por lo que nos es significativo y personalmente importante. Así, tanto en ética como en la búsqueda de lo relevante, lo que subyace son los valores individuales y colectivos que dan sentido a nuestras decisiones y experiencias.


El argumento presentado sugiere que las acciones morales están influenciadas no solo por principios éticos preestablecidos, sino también por valores personales, emociones y preocupaciones. Según Frankfurt, los sistemas éticos solos no ofrecen una base completa para la toma de decisiones morales. En cambio, nuestras evaluaciones morales están profundamente enraizadas en lo que realmente valoramos e importa personalmente.

El texto también establece una conexión entre esta perspectiva y el concepto de "realización de la relevancia". Esto implica que al igual que las consideraciones éticas predefinidas, nuestros juicios morales están moldeados por elementos personales significativos. La idea es que lo que se considera moralmente relevante está arraigado en nuestras experiencias y valores individuales.

En resumen, el argumento destaca la importancia de los valores personales e intereses emocionales al tomar decisiones morales, sugiriendo que estos aspectos son tan cruciales como cualquier sistema ético preconcebido.


La afirmación sugiere que lo que consideramos relevante está moldeado por nuestros valores, cuidados y experiencias. Estos elementos no solo influyen en nuestras perspectivas morales, sino también en nuestro entendimiento del mundo. A través de nuestras acciones e interacciones con el mundo, llegamos a comprenderlo mejor. Se enfatiza la conexión significativa entre los seres humanos y el mundo viviente, destacando que esta interconexión es fundamental para nuestra existencia. La declaración también implica que las máquinas carecen de esta capacidad de conexión profunda con el mundo viviente, subrayando la preciosa naturaleza única de la vida humana y su interrelación con el entorno.


El fragmento discute las ideas de Frankfurt sobre consideraciones morales, destacando la importancia del cuidado, los valores y las experiencias personales en la formación de juicios morales y comprensión. Sugiere que estos aspectos están profundamente entrelazados con nuestra existencia humana y son difíciles de replicar en sistemas artificiales. También reconoce debates en curso sobre la naturaleza de la conciencia, implicando una complejidad adicional al considerar cómo se pueden modelar o entender estas cualidades humanas en los sistemas tecnológicos.

En resumen, el texto subraya que mientras Frankfurt enfatiza la relevancia del cuidado y las experiencias personales en nuestros juicios morales, replicar estos aspectos es un desafío significativo para la inteligencia artificial debido a su naturaleza intrincadamente humana. Además, señala debates continuos sobre la conciencia que también impactan este tema.


El texto aborda cómo los valores y las emociones se relacionan con la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático. Aunque estos sistemas pueden simular procesos cognitivos humanos, existen dudas sobre su capacidad para poseer conciencia genuina, emociones e experiencias subjetivas. El debate central se centra en el problema de la conciencia, como lo formuló el filósofo David Chalmers, quien cuestiona si algo inherentemente subjetivo puede surgir del simple procesamiento de información. Este dilema plantea una distinción entre la simulación y la experiencia consciente real.


El texto discute los desafíos éticos de desarrollar inteligencia artificial (IA) y cómo las reglas éticas humanas pueden no capturar completamente la complejidad del razonamiento moral en todas las situaciones. Se cuestiona si los sistemas de IA podrían desarrollar sus propios valores o marcos éticos. Este debate filosófico se centra en los límites y capacidades de la IA para replicar o comprender aspectos de la conciencia, los valores y experiencias humanas.


El texto discute las diferentes perspectivas sobre la capacidad de las máquinas, especialmente computadoras modernas y redes neuronales, para procesar vastas cantidades de datos a velocidades mucho mayores que los humanos. Se destaca el potencial de estas tecnologías en tareas como el análisis de datos, el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural debido a su formidable capacidad de procesamiento. Aunque el cerebro humano es notable, las máquinas sobresalen en estos ámbitos específicos. El tema sigue siendo un área activa de investigación y debate.


Los sistemas cerebrales naturales poseen sus propias limitaciones, especialmente en cuanto a velocidad de procesamiento y memoria de trabajo, cuando se comparan con los avanzados sistemas informáticos. Los últimos son capaces de manejar grandes conjuntos de datos y realizar cálculos complejos rápidamente, lo que beneficia diversas aplicaciones como la investigación científica, el diagnóstico médico y los vehículos autónomos. Sin embargo, es crucial reconocer que procesar numerosas conexiones o puntos de datos no implica automáticamente una capacidad de conciencia, comprensión o toma de decisiones efectiva.


Las máquinas, aunque pueden manejar grandes cantidades de información, carecen de las experiencias subjetivas, emociones y habilidad para interpretar datos con la misma matización que los humanos. La cognición humana se forma a través de una interacción compleja entre emociones, experiencias, contexto social y conciencia—factores que aún están fuera del alcance de las máquinas. En resumen, mientras las máquinas tienen capacidades de procesamiento impresionantes, no poseen consciencia ni comprensión similares a la humana, lo que genera diferencias inherentes entre inteligencia artificial y cognición humana.


El texto discute la dificultad de definir y representar conceptos complejos como la conciencia, comprensión, valores y emociones. A menudo se utilizan representaciones simbólicas en discusiones y modelos para ayudar a entender estos conceptos, aunque pueden no capturar toda su riqueza. Las objeciones mencionadas van más allá de estas representaciones simbólicas al cuestionar si los procesos puramente computacionales o algorítmicos—incluso aquellos que involucran símbolos—pueden realmente comprender o replicar estos conceptos humanos. Esto plantea preguntas sobre las capacidades de la inteligencia artificial para alcanzar verdaderas cualidades como la conciencia y los sentimientos, más allá del procesamiento simbólico.


El texto explora la posibilidad de que las máquinas puedan capturar y replicar aspectos de la experiencia y cognición humanas. Se presentan objeciones destacadas, como la realización de la relevancia. Esta no solo implica procesos computacionales sino también elementos dinámicos y contextuales inherentes a las experiencias vividas por los organismos vivos.

Además, el texto argumenta que valores humanos, ética y consideraciones morales están profundamente enraizados en nuestras experiencias subjetivas. Estos aspectos no pueden reducirse simplemente a cálculos simbólicos. En resumen, aunque las máquinas podrían imitar ciertos procesos cognitivos, aspectos esenciales de la experiencia humana y los valores morales son más complejos y no se limitan al ámbito computacional.


El texto discute las posibilidades y limitaciones de que las máquinas comprendan e actúen genuinamente según principios éticos sin experiencias o emociones humanas. Argumenta que, aunque la cognición humana es compleja más allá de la pura optimización computacional, las representaciones simbólicas en inteligencia artificial pueden no capturar completamente la creatividad y adaptabilidad humanas. En resumen, estas objeciones destacan las limitaciones de los enfoques computacionales para replicar aspectos esenciales del pensamiento humano.


El texto explora las limitaciones de las representaciones simbólicas en capturar completamente los fenómenos complejos de la cognición y experiencia humanas. Se sugiere que, aunque útiles, estas representaciones podrían no abarcar toda la inteligencia humana, indicando diferencias fundamentales entre la inteligencia artificial y la humana más allá de las simbólicas.

El texto enfatiza el papel del contexto en la cognición y destaca que la relevancia, así como su naturaleza computacional o no computacional, sigue siendo un tema activo de investigación y debate dentro de la ciencia cognitiva e inteligencia artificial. Esto sugiere que las comprensiones actuales son parciales y el campo continúa evolucionando para abordar estas complejidades.


El texto discute los desafíos de replicar la relevancia y el contexto en sistemas computacionales, destacando que las objeciones a este proceso subrayan su complejidad en lugar de probar que sea completamente no computacional. En ciencia cognitiva, se exploran continuamente modelos para capturar aspectos del pensamiento humano relacionados con la relevancia y el contexto. Esta es una área dinámica donde nuestra comprensión evoluciona, reconociendo las preguntas importantes planteadas por tales objeciones mientras sigue un debate activo sobre cómo los sistemas computacionales pueden simular procesos cognitivos humanos.

En resumen, el texto enfatiza la complejidad en modelar la relevancia y el contexto computacionalmente, destacando un área de estudio en evolución dentro de la ciencia cognitiva que busca entender y replicar estos aspectos del pensamiento humano.


El texto aborda la naturaleza computacional de procesar información y establecer relevancia, un área que sigue siendo objeto de investigación. Tanto las computadoras tradicionales como el cerebro humano realizan tareas computacionales dentro de contextos, considerando datos o antecedentes previos. Ambas entidades usan diversos mecanismos para asegurar la fiabilidad del procesamiento a pesar de componentes poco fiables o datos ruidosos.

La principal diferencia entre las computadoras tradicionales y los sistemas como el cerebro radica en su complejidad, escala y adaptabilidad. Mientras que las computadoras siguen protocolos predefinidos con alta precisión, los procesos cerebrales son más dinámicos e intuitivos, ajustándose continuamente a nuevos estímulos y aprendiendo de experiencias previas.

En resumen, aunque ambos sistemas comparten ciertas funciones computacionales fundamentales, su implementación difiere significativamente en términos de adaptabilidad y manejo del entorno complejo. Esto destaca la importancia de seguir explorando estos procesos para avanzar tanto en tecnología como en nuestra comprensión de los mecanismos cognitivos humanos.


El texto discute las diferencias entre el cerebro humano y las computadoras tradicionales en cuanto a cómo procesan información. El cerebro, con sus neuronas e interconexiones sinápticas, opera de manera altamente paralela y masivamente conectada, lo que le permite realizar una amplia gama de cálculos complejos y dependientes del contexto. Por otro lado, las computadoras tradicionales están diseñadas para tareas específicas y funcionan basándose en algoritmos predeterminados. Aunque pueden simular procesos complejos, a menudo enfrentan dificultades con tareas del mundo real que requieren un entendimiento contextual, algo que los humanos y otros organismos vivos manejan sin esfuerzo.

El debate se centra en si ciertos procesos cognitivos, como la comprensión y el razonamiento contextuales, son exclusivamente humanos o pueden ser replicados por máquinas. La discusión subyacente sugiere que mientras las computadoras son potentes herramientas para tareas específicas, aún no han alcanzado la flexibilidad del cerebro humano en el manejo de situaciones complejas y contextuales.


El documento discute el debate sobre si la determinación de la relevancia es puramente computacional o involucra aspectos no computacionales adicionales. Mientras que algunos enfoques, como los de Baluska y Levin y Bongardi y Levin, enfatizan un marco computacionalista para entender la cognición y la agencia, el documento sugiere que estos pueden ser limitados al abordar conceptos complejos como la relevancia dentro del mundo vivido. La discusión destaca que esta es una cuestión en curso e intrincada, con investigadores explorando continuamente para comprender mejor la naturaleza de la inteligencia y la cognición. En resumen, aunque los marcos computacionalistas ofrecen perspectivas valiosas, podrían no capturar completamente las complejidades del mundo organísmico real.


En escenarios bien definidos y delimitados, donde los problemas pueden formalizarse claramente, los métodos computacionales y algorítmicos son altamente efectivos. Sin embargo, en el mundo real, las situaciones suelen ser complejas, mal definidas, dependientes del contexto y dinámicas. En estas circunstancias, los enfoques puramente algorítmicos pueden no ser suficientes, ya que identificar la relevancia dentro de un contexto específico es desafiante de formalizar debido a su dependencia de la interpretación personal, las experiencias pasadas y factores únicos individuales. Esto implica que los métodos computacionales por sí solos podrían no abordar adecuadamente todos los aspectos necesarios para resolver problemas en entornos del mundo real.


El texto discute la dificultad de codificar ciertos aspectos de la cognición humana y organizacional en conjuntos predefinidos de reglas. Aunque los métodos computacionales son valiosos para muchas tareas, pueden no capturar completamente la complejidad y adaptabilidad del pensamiento humano y organizacional frente a un mundo dinámico y variado. Especialmente en escenarios donde determinar la relevancia es crucial, el argumento sugiere que la policomputación e ideas como "inteligencia como cuidado" no ignoran la importancia de reconocer la relevancia. De hecho, estas perspectivas podrían ofrecer un enfoque más holístico para comprender y aplicar la inteligencia en contextos complejos.


El texto discute cómo la policomputación y el concepto de "realización de relevancia" pueden ser complementarios. La policomputación se refiere a realizar cálculos utilizando múltiples métodos, estrategias o algoritmos simultáneamente o de manera coordinada. Aunque no siempre está explícitamente relacionado con la "realización de relevancia", este concepto implica identificar lo que es relevante en un contexto específico.

La policomputación puede contribuir a la realización de relevancia al considerar diversas estrategias computacionales para evaluar qué información o datos son pertinentes. Además, el texto menciona "inteligencia como cuidado", sugiriendo una perspectiva más holística y centrada en las personas sobre cómo se puede aplicar la inteligencia y la tecnología.

En resumen, la policomputación es vista como un medio potencial para identificar relevancia al evaluar información de manera multifacética, lo que puede alinearse con un enfoque de "inteligencia como cuidado" que prioriza el contexto humano y la pertinencia.


The text discusses the concept of intelligence beyond just problem-solving and optimization. It emphasizes intelligence as caring for and responding to one's environment, linking it closely with relevance determination. Recognizing what is pertinent to objectives and well-being is crucial to intelligent behavior. This involves identifying and reacting to relevant information or changes in the environment. Thus, both multiprocessor computing (policomputación) and this broader understanding of intelligence incorporate the notion of responding effectively to context and environmental cues. In essence, true intelligence encompasses a balance between computational efficiency and empathetic engagement with one's surroundings.


El texto discute cómo los conceptos de relevancia y cambio son cruciales para entender la cognición en un entorno complejo y dinámico. Estos enfoques proporcionan una visión integral de la interacción entre sistemas inteligentes, como el cerebro humano, y sus entornos. Integrar estos conceptos con la realización de la relevancia ofrece una comprensión más completa de estas interacciones.

Además, se menciona la perspectiva de Claude Martin, que coincide con la idea de que las máquinas de Turing representan el límite teórico de la potencia computacional. Esto implica que cualquier sistema cognitivo, incluido el cerebro humano, estaría sujeto a estos límites teóricos en términos de procesamiento y potencia computacional.

En resumen, el texto vincula los conceptos de relevancia y cambio con la cognición general para mejorar nuestra comprensión de cómo los sistemas inteligentes se adaptan y operan dentro de sus entornos. También sugiere que estos sistemas están limitados por las capacidades teóricas definidas por las máquinas de Turing.


La perspectiva de que todo proceso cognitivo, incluidos los relacionados con la inteligencia y la relevancia, puede ser simulado o computado por una máquina de Turing se basa en la creencia de que todas las funciones computacionales pueden ser calculadas por tales máquinas. Este argumento desafía la noción de aspectos no computacionales del cerebro, sugiriendo que incluso los procesos complejos de inteligencia y conciencia son fundamentalmente reducibles a cálculos.

Esta perspectiva es frecuentemente asociada con un enfoque reduccionista para entender la inteligencia y la conciencia. Sin embargo, sigue siendo un tema de debate dentro de las ciencias pertinentes, ya que plantea preguntas sobre si toda actividad mental puede efectivamente ser replicada o explicada a través de modelos computacionales.

En resumen, aunque esta visión sugiere una potencial similitud entre el cerebro humano y las máquinas en términos de procesamiento de información, su validez completa sigue siendo objeto de discusión académica.


La relación entre la filosofía de la mente y la inteligencia artificial (IA) es un tema complejo que involucra debates sobre cómo se puede modelar o entender la cognición. Mientras algunos defienden el enfoque computacionalista, sugiriendo que todos los aspectos de la cognición pueden explicarse mediante modelos computacionales, otros argumentan que ciertos elementos de la cognición humana, como la conciencia, no se capturan completamente con este modelo.

El campo explora cómo las operaciones del cerebro podrían relacionarse con la inteligencia y si hay componentes de la cognición que van más allá de lo computacional. Este debate incorpora consideraciones filosóficas sobre la naturaleza de la mente, científicas sobre el funcionamiento cerebral, y técnicas computacionales para desarrollar IA.

Diferentes investigadores y académicos tienen opiniones variadas sobre estos temas, y se trata de un área en continua evolución. La discusión activa en los campos de la ciencia cognitiva refleja tanto las oportunidades como los desafíos en el entendimiento de la mente humana y su replicación o simulación mediante inteligencias artificiales.


El comentario de George van Dendrieff resalta una distinción clave en la comprensión de la computación dentro del contexto de los procesos neuronales y cognitivos. Mientras que el artículo sugiere que ciertos aspectos de la cognición, como determinar la relevancia, no se alinean con modelos algorítmicos tradicionales, muchos neurocientíficos y científicos cognitivos reconocen que la computación, en un sentido más amplio, ocurre en sistemas neuronales. Aquí, la computación no implica necesariamente la ejecución de algoritmos explícitos y paso a paso, como en el paradigma tradicional, sino que se refiere más bien a procesos intrincados e inherentemente dinámicos dentro del cerebro. Esta perspectiva ampliada sugiere un marco de computación más flexible y adaptativo que puede abarcar la complejidad de las funciones cognitivas humanas.


El procesamiento y transformación de información mediante redes neuronales involucran un enfoque complejo y paralelo, donde múltiples neuronas interconectadas colaboran para lograr propiedades emergentes como el aprendizaje, reconocimiento de patrones y adaptación. A diferencia de los procedimientos algorítmicos tradicionales, estos procesos se describen mejor como transformaciones de información por parte de neurocientíficos. El cerebro destaca en su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos simultáneamente, ajustarse a nuevas circunstancias y exhibir flexibilidad en la toma de decisiones.


El texto discute la inclusión de la computación neuronal como una forma válida de computación, incluso si no se ajusta al modelo algorítmico tradicional. Se reconoce que la computación neuronal puede no ser algorítmica en el sentido convencional; sin embargo, esto no desestima su importancia en comprender cómo funciona el cerebro y cómo emerge la cognición a partir de procesos neuronales.

Desde esta perspectiva, se adopta una visión más amplia y matizada de la computación dentro del contexto de la neurociencia y la ciencia cognitiva. La mención de George Van sugiere que diferentes modelos computacionales deben ser considerados para capturar adecuadamente la complejidad de los procesos neuronales, subrayando así el papel crucial de enfoques no tradicionales en el estudio del cerebro y la mente.

En resumen, este enfoque defiende una comprensión flexible de lo que constituye la computación, especialmente al explorar fenómenos biológicos complejos como los procesos cognitivos.


Las computadoras analógicas, exhibidas en museos de ciencias, ilustran cómo la computación puede ocurrir a través de procesos físicos continuos. Estos dispositivos son capaces de resolver problemas complejos, como ecuaciones diferenciales, que no se abordan típicamente con algoritmos digitales tradicionales. La idea central es que fenómenos físicos pueden servir como formas de computación; por ejemplo, la altura de la superficie de un líquido o el potencial eléctrico en una neurona. Aunque estos procesos no siempre se alinean con algoritmos convencionales, aún se rigen por las leyes de la física, demostrando su capacidad para realizar cálculos y resolver problemas complejos a través de medios analógicos.


El texto explora métodos informáticos innovadores para calcular yacimientos, destacando el uso de neuronas artificiales estructuradas aleatoriamente. Estos enfoques muestran que la computación puede funcionar en sistemas menos deterministas y más caóticos, desafiando los modelos tradicionales basados en máquinas de Turing.

Los modelos de lenguaje grandes, como aquellos que emplean arquitecturas Transformer, aunque no incorporan algoritmos convencionales directamente, se fundamentan en el sustrato computacional tradicional. Esto se evidencia cuando funcionan sobre hardware poderoso.

Las ideas de George subrayan que la computación es un aspecto fundamental del mundo natural y trasciende los modelos específicos definidos por las máquinas de Turing. Así, la descripción algorítmica y el cálculo pueden adoptar formas diversas e innovadoras más allá de enfoques convencionales.


El texto aborda la idea de que ciertos sustratos computacionales no se alinean con los algoritmos convencionales, pero aún así son capaces de realizar cálculos complejos y valiosos. Este fenómeno desafía nuestra comprensión tradicional de la computación, destacando la importancia de reconocer diversos modelos computacionales en áreas como la inteligencia artificial, la neurociencia y los sistemas complejos.

George van den Driesche enfatiza que incluso los fenómenos impredecibles a gran escala emergen de procesos predecibles a pequeña escala, gobernados por las leyes físicas y, en última instancia, computables. La noción de emergencia es relevante aquí, ya que se observa en fenómenos como la turbulencia en fluidos o el debate sobre el libre albedrío. Este reconocimiento amplía nuestra comprensión de los procesos complejos y su relación con la computación.


Los fenómenos emergentes cognitivos surgen de interacciones entre componentes más pequeños y a menudo exhiben imprevisibilidad y complejidad. Sin embargo, George enfatiza que estos no están más allá del entendimiento computacional; en cambio, son resultados de procesos computacionales definidos por las leyes fundamentales de la física. La perspectiva de la computabilidad reafirma que todo, incluidos los fenómenos emergentes a gran escala, puede entenderse dentro de un marco de procesos computables. A pesar de su complejidad, estos procesos se rigen por principios científicos computacionales. Esta visión sugiere que no hay un aspecto mágico o no computacional inherente en los fenómenos emergentes, sino más bien una comprensión basada en las leyes fundamentales de la física y la ciencia computacional.


El resumen del artículo y las discusiones giran en torno a la idea de que los fenómenos emergentes, aunque puedan parecer no deterministas e impredecibles debido a su aparente libre albedrío en niveles superiores de organización, están firmemente arraigados en un sustrato computacional bajo la influencia de las leyes físicas. Un punto clave discutido es que la inteligencia y la realización de relevancia son procesos no estrictamente computacionales. La conversación exploró cómo estos fenómenos emergentes, aunque complejos, aún se fundamentan en principios físicos subyacentes.

En el contexto de la inteligencia y la realización de relevancia, se argumenta que este proceso es más allá de una mera actividad computacional. Implica determinar qué información o estímulos son pertinentes dentro de un marco particular, lo cual podría no ser completamente capturable por sistemas algorítmicos estándar. Este aspecto resalta la complejidad y el carácter intrínsecamente no determinista de ciertos procesos cognitivos y organizativos.

En resumen, las discusiones enfatizan que mientras los fenómenos emergentes exhiben características aparentemente impredecibles, sus raíces están en principios físicos conocidos, al mismo tiempo que destacan la limitación de modelos puramente computacionales para explicar procesos como la inteligencia y la realización de relevancia.


El debate se centra en si la relevancia en un entorno complejo puede reducirse a algoritmos computacionales o si es un aspecto fundamental de la agencia natural y la cognición. Se presentaron varias objeciones a la afirmación de que los procesos de determinación de relevancia son no-computacionales. Algunos participantes argumentan que incluso procesos complejos en sistemas vivos, como la determinación de relevancia, pueden considerarse cálculos en espacios dimensionales más altos.

Además, se discutió el potencial de las máquinas para procesar un gran número de datos o situaciones. Aunque los críticos sostienen que la cognición y la relevancia no son meramente computacionales, algunos creen que eventualmente las máquinas podrían alcanzar niveles similares a la inteligencia humana en estos aspectos. En resumen, el debate aborda si la cognición compleja puede reducirse completamente al cálculo o si hay elementos intrínsecos de agencia y relevancia que van más allá de lo computacional.


The conversation revolves around the concept of symbolic representation and its limitations in understanding complex systems. It suggests that traditional symbolic representations may not fully capture certain computational processes, especially those involving non-Turing machine models. These alternative models highlight different computational substrates that diverge from classical algorithms.

A key point discussed is emergent phenomena, where large-scale unpredictable behaviors arise from smaller, predictable processes. The conversation touches on the idea that these phenomena are not inexplicable or magical but rather rooted in computable bases of physics. This underscores a perspective where complex outcomes can be traced back to simpler interactions, challenging our conventional understanding.

Participants emphasize using different points of view and physical frameworks to better grasp these emergent behaviors. Ultimately, the discussion highlights the challenges of representation and predictability when dealing with complex systems that go beyond traditional computational models.


El grupo discutió diferentes puntos de vista sobre la existencia de aspectos no computacionales en la inteligencia. Algunos argumentaron que todo es computable dentro del marco de la física, mientras que otros exploraron las conexiones entre el reconocimiento de relevancia y consideraciones morales y éticas. Surgieron desafíos a la idea de que las máquinas no pueden entender valores humanos y cuidado. Se concluyó que las relaciones de relevancia podrían no ser inherentemente computacionales y que la complejidad no necesariamente excluye la computabilidad. La discusión también se extendió al aprendizaje automático, sugiriendo posibles limitaciones en su capacidad para capturar aspectos cualitativos humanos como los valores.


La conversación exploró el funcionamiento del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, enfatizando sus componentes computacionales, que implican cálculos complejos y el procesamiento de datos. Se destacó una distinción clave entre los aspectos computacionales y no computacionales: mientras que las tareas computacionales pueden gestionarse mediante algoritmos y aprendizaje de máquina, la "realización de relevancia" (determinar qué información es más útil o aplicable en un contexto dado) se consideró inherentemente no computacional. Esto sugiere que ciertos aspectos del juicio humano y la interpretación siguen siendo cruciales para el uso efectivo de las tecnologías de inteligencia artificial.

Este resumen destaca los temas principales: cómo equilibrar los procesos automáticos con las decisiones humanas, especialmente en tareas donde el contexto y el significado importan. La conversación también abordó preguntas sobre las implicaciones de que la relevancia requiera más allá de lo computacional, sugiriendo áreas para explorar futuras mejoras e integraciones entre IA y la comprensión humana.


El texto plantea una exploración multifacética del concepto de inteligencia en el contexto de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático, con un enfoque particular en su definición y comprensión. Se discute cómo los fenómenos emergentes observados en sistemas artificiales pueden reflejar aquellos vistos en sistemas naturales, sugiriendo una posible convergencia entre ambos. La brecha entre los aspectos computacionales y no computacionales de la cognición y agencia es un área clave que requiere atención para mejorar nuestra comprensión.

El texto también destaca el papel crítico del cuidado y el valor en determinar qué se considera relevante, implicando que estos elementos humanos deben integrarse en los sistemas de IA para lograr una inteligencia más completa y contextualizada. Finalmente, aboga por un diseño no adversarial en las discusiones sobre inteligencia artificial, sugiriendo la necesidad de colaboración interdisciplinaria e inclusión de diversas perspectivas para avanzar hacia sistemas artificiales que sean tanto técnicamente efectivos como éticamente responsables.