Argos Arruda Pinto

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sábado, 13 de setembro de 2025

Relações entre "A Lei do Aumento da Informação Funcional e o Nível Funcional Sistêmico"


A "Lei do Aumento da Informação Funcional" é uma proposta científica recente que busca unificar e expandir a compreensão da evolução, aplicando-a a uma vasta gama de sistemas complexos, tanto biológicos quanto inorgânicos
. O conceito está intimamente ligado ao nível funcional sistêmico, que se refere à capacidade de um sistema de se tornar mais complexo, funcional e adaptável ao longo do tempo. 
A proposta foi formulada por pesquisadores como Michael L. Wong (astrobiólogo da Carnegie) e colegas, e pretende se juntar a outras leis da natureza, como a da gravidade e da termodinâmica. 
A Lei do Aumento da Informação Funcional
A lei postula que um sistema evolui se suas diferentes configurações forem submetidas a uma seleção para uma ou mais funções. A informação funcional (IF), nesse contexto, é uma medida da raridade e da eficiência de uma configuração para executar uma função específica, ou seja, quanto mais rara e funcional, maior sua IF. 
O aumento da informação funcional ocorre através de três funções fundamentais: 
  • Estabilidade: A persistência de arranjos estáveis, como átomos ou moléculas. Os sistemas que mantêm a estabilidade são selecionados para continuar.
  • Dinâmica: A persistência de sistemas dinâmicos que requerem um fornecimento contínuo de energia. Esses sistemas são selecionados por sua capacidade de persistir em movimento.
  • Novidade: A capacidade de sistemas explorarem novas configurações, gerando inovações, comportamentos ou características inéditas. Essa função é o que impulsiona a complexidade. 
O Nível Funcional Sistêmico
O nível funcional sistêmico é a forma como a lei se manifesta na prática. À medida que a informação funcional aumenta, a complexidade e a capacidade de adaptação do sistema também crescem. Isso significa que os sistemas se tornam mais do que a soma de suas partes, exibindo comportamentos e propriedades que não poderiam ser previstos a partir da análise de seus componentes isolados. 
Exemplos da aplicação da lei
  • Minerais: O estudo aponta que, no início, existiam apenas algumas centenas de espécies minerais, mas a evolução geológica e a interação com a vida levaram à diversificação de mais de 5.900 tipos de minerais na Terra.
  • Sistemas vivos: De forma similar à evolução biológica de Darwin, a lei explica como a seleção natural atua para gerar organismos mais complexos e eficientes.
  • Sistemas inorgânicos: A lei se aplica a sistemas não vivos, como estrelas e planetas, para explicar como eles evoluem ao longo do tempo. 
Implicações e relação com a Teoria da Complexidade
Essa nova lei da natureza se conecta com conceitos da teoria da complexidade, que estuda sistemas com múltiplas partes interconectadas, cujas interações resultam em resultados imprevisíveis. A Lei do Aumento da Informação Funcional oferece uma lente para entender como esses sistemas complexos se tornam mais organizados e funcionais, mesmo que a segunda lei da termodinâmica (que prega o aumento da entropia ou desordem) permaneça válida. A diferença é que a nova lei se aplica especificamente a sistemas que passam por um processo de seleção para função, superando a tendência geral de aumento da desordem.

O Nível Funcional Sistêmico tem uma relação direta com as propriedades emergentes?

Sim, o Nível Funcional Sistêmico tem uma relação direta com as propriedades emergentes.

Para entender a conexão, podemos considerar os três conceitos em conjunto:

  • Auto-organização da matéria: É o processo pelo qual a matéria se organiza espontaneamente em estruturas mais complexas e ordenadas.

  • Propriedades emergentes: São as características ou comportamentos de um sistema que não podem ser previstos ou explicados pela soma de suas partes isoladas. Elas surgem apenas quando as partes interagem em um nível de complexidade superior.

  • Nível Funcional Sistêmico: Representa o grau de função ou a "complexidade funcional" de um sistema.

A auto-organização da matéria é o processo que permite o surgimento de novas estruturas. Com o surgimento dessas estruturas, novas interações entre os componentes se tornam possíveis. É a partir dessas novas interações que as propriedades emergentes se manifestam.

Por exemplo, a vida é uma propriedade emergente da matéria. Nenhuma molécula isolada possui "vida", mas quando as moléculas de carbono, hidrogênio, oxigênio, nitrogênio e outras se organizam de uma forma específica, a vida "emerge" como uma nova propriedade do sistema.

Nesse contexto, o Nível Funcional Sistêmico aumenta à medida que essas novas propriedades emergentes tornam o sistema mais adaptável, eficiente ou capaz de realizar novas "funções", como a autorreplicação, o metabolismo ou a consciência. Portanto, as propriedades emergentes são um resultado da auto-organização e, ao mesmo tempo, um motor para o aumento do Nível Funcional Sistêmico.


quinta-feira, 11 de setembro de 2025

The Law of Augmentation of Functional Information (LIFI) in Relation to the Systemic Functional Level (SFL) by AI

Note: This AI-driven way of looking at these two concepts may not be the best because nothing surpasses our ideas and thoughts, but it does provide some similarities and relationships between the two. 



The Systemic Functional Level is a concept that measures the degree of organization and performance of a system in relation to the functions it performs. It can be understood as a "level" of efficiency and integration that the system reaches at a given moment. 


The connection between LIFI and SFL can be seen as follows: 

 

Interaction: 

LIFI: The application of LIFI leads, over time, to an increase in SFL. 

SFL: The SFL is a cumulative reflection of the effects of LIFI. 

 

Mechanism: 

LIFI: Selection of configurations that best fulfill functions, increasing functional information. 

SFL: Assessment of the extent to which the system has already incorporated and consolidated these functions. 

 

Focus: 

LIFI: Explains the process of functional evolution in complex systems. 

SFL: Measures the current state of system performance and organization. 

 

Dynamics: 

LIFI: Is directional: it tends to increase functional information over time. 

NFS: Is punctual: it shows the current functional stage of the system. 


In practical terms: 

1. LIFI describes how and why a system evolves functionally. 

2. NFS is a “snapshot” of the result of this evolution at a specific point in time. 

3. The more LIFI acts on a system (via selection of effective functions), the greater the NFS tends to beuntil new challenges or environmental changes require new adaptations. 

 

Conceptual diagram in text. Clearly shows how the Law of Increasing Functional Information (LIFI) drives the Systemic Functional Level (SFL) over time, with biological, technological, and social examples: 

 

Application Cycle 

 

1. Generation of Variations 

  

Biology: Genetic Mutations 

Technology: New Software Versions 

Society: Cultural or Institutional Changes 

 

2. Functional Selection 

Biology: Survival of the Fittes 

Technology: Resources that Best Serve Users 

Society: Practices that Solve Collective Problems 

 

3. Accumulation of Functional Information 

The System “Learnsand Incorporates Effective Solutions 

  

4. Increased NFS 

Greater Integration, Efficiency, and Responsiveness 

Positive Feedback. The New Functional Level Creates the Foundation for Even More Complex Variations. 

 

Trajectory Examples 

 

Areas: 


Biological: 

Initial Example: Fish with Variable Fins 

Functional Selection: More Efficient Fins for Swimming 

New NFS: Faster and More Adapted Species 


Technological: 

Initial Example: First Cell Phones 

Functional selection: Most useful functions (camera, internet) 

New NFS: Multifunctional smartphones 


Social: 

Initial example: Small farming communities 

Functional selection: More effective political structures 

New NFS: Organized states with laws and institutions