Teoría de la información y el creacionismo: Werner Gitt

Información Según Werner Gitt

• Introducción
• Teoremas de Gitt
• Condiciones de Gitt
• Dónde Gitt se equivoca

Introducción

El informacionista y creacionista Werner Gitt, autor del libro Al principio había información, intenta crear un sistema para abordar los aspectos semánticos de la información. Gitt define los siguientes principios empíricos:

1. No puede existir información sin un código.
   
   
2. No puede existir ningún código sin una convención libre y deliberada.
   
   
3. No puede existir información sin los cinco niveles jerárquicos: estadística, sintaxis, semántica, pragmática y apobética.
   
   
4. No puede existir información en procesos puramente estadísticos.
   
   
5. No puede existir información sin un transmisor.
   
   
6. No puede existir una cadena de información sin un origen mental.
   
   
7. No puede existir información sin una fuente mental inicial; es decir, la información es, por su naturaleza, una cantidad mental y no material.
   
   
8. No puede existir información sin una voluntad.
   
   

Aquí, sintaxis significa una convención establecida para el formato de los datos (Gitt insiste en que debe ser establecida conscientemente); semántica significa significado; pragmática significa la estructura de la comunicación por parte del transmisor para lograr reacciones específicas en el receptor; y apobética significa propósito.

Gitt, en su artículo " Información, Ciencia y Biología" (publicado en la revista Technical Journal 10(2):181-187, 1996) afirma que estos principios son una extensión de Shannon

Sobre la base de la teoría de la información de Shannon, que ahora puede considerarse matemáticamente completa, hemos extendido el concepto de información hasta el quinto nivel. Los principios empíricos más importantes relacionados con el concepto de información han sido definidos en forma de teoremas.

Teoremas de Gitt[ Inicio]

Además, Gitt propone los siguientes teoremas:

Teorema 1: El contenido de información estadística de una cadena de símbolos es un concepto cuantitativo. Se expresa en bits (dígitos binarios).

Teorema 2: Según la teoría de Shannon, una señal perturbada generalmente contiene más información que una señal no perturbada, porque, en comparación con la transmisión no perturbada, proviene de una mayor cantidad de alternativas posibles.

Teorema 3: Dado que la definición de información de Shannon se refiere exclusivamente a la relación estadística de cadenas de símbolos e ignora completamente su aspecto semántico, este concepto de información es totalmente inadecuado para la evaluación de cadenas de símbolos que transmiten un significado.

Teorema 4: Un código es una condición absolutamente necesaria para la representación de la información.

Teorema 5: La asignación del conjunto de símbolos se basa en la convención y constituye un proceso mental.

Teorema 6: Una vez que el código ha sido libremente definido por convención, dicha definición debe observarse estrictamente a partir de ese momento.

Teorema 7: El código utilizado debe ser conocido tanto por el transmisor como por el receptor si la información es de ser comprendida.

Teorema 8: Solo aquellas estructuras que se basan en un código pueden representar información (debido al Teorema 4). Esta es una condición necesaria, pero aún insuficiente, para la existencia de la información.

Teorema 9: Solo aquello que contiene semántica es información.

Teorema 10: Cada elemento de información necesita, si se rastrea hasta el inicio de la cadena de transmisión, una fuente mental (transmisor).

Teorema 11: El aspecto apobético de la información es el más importante, porque abarca el objetivo del transmisor. Todo el esfuerzo involucrado en los cuatro niveles inferiores es necesario solo como un medio para un fin a fin de lograr este objetivo.

Teorema 12: Los cinco aspectos de la información aplican tanto en los extremos del transmisor como del receptor. Siempre implican una interacción entre transmisor y receptor.

Teorema 13: Los aspectos individuales de la información están vinculados entre sí de tal manera que los niveles inferiores son siempre un prerrequisito para la realización de los niveles superiores.

Teorema 14: El aspecto apobético a veces puede coincidir en gran medida con el aspecto pragmático. Sin embargo, es posible en principio separar ambos.

Condiciones de Gitt[ Inicio]

Gitt ofrece dos condiciones necesarias y dos condiciones suficientes para que exista la información:

NC1: Debe existir un sistema de codificación.

NC2: La cadena de símbolos debe contener semántica.

SCI: Debe ser posible discernir la ulterior intención a los niveles semántico, pragmático y apobético (ejemplo: Karl v. Frisch analizó el baile de las abejas recolectoras y, de conformidad con nuestro modelo, determinó los niveles de semántica, pragmática y apobética. En este caso, la información está presente de manera inequívoca).

SC2: Una secuencia de símbolos no representa información si se basa en la aleatoriedad. Según G. J. Chaitin, un experto estadounidense en informática, la aleatoriedad no puede, en principio, ser demostrada; en este caso, por lo tanto, es necesaria la comunicación sobre la causa originaria.

Donde Gitt se equivoca[Inicio]

Una contradicción llamativa es fácilmente aparente en el pensamiento de Gitt: sostiene que su visión de la información es una extensión de Shannon, incluso mientras rechaza los fundamentos del trabajo de Shannon. Contraste las palabras de Gitt

(4) No puede existir información en procesos puramente estadísticos.

y

Teorema 3: Dado que la definición de Shannon de la información se relaciona exclusivamente con la relación estadística de cadenas de símbolos e ignora completamente su aspecto semántico, este concepto de información es totalmente inadecuado para la evaluación de cadenas de símbolos que transmiten un significado.

con la declaración de Shannon en su clave papel de 1948, "Una Teoría Matemática de la Comunicación"

El problema fundamental de la comunicación es el de reproducir en un punto, ya sea exactamente o aproximadamente, un mensaje seleccionado en otro punto. Con frecuencia, los mensajes tienen significado; es decir, se refieren a o están correlacionados, según algún sistema, con ciertas entidades físicas o conceptuales. Estos aspectos semánticos de la comunicación son irrelevantes para el problema de la ingeniería.

Se vuelve muy difícil ver cómo ha proporcionado una extensión a Shannon, quien modeló intencionalmente las fuentes de información como generadoras de secuencias aleatorias de símbolos (véase el artículo Teoría de la Información Clásica para más información). Sería más apropiado afirmar que Gitt ofrece, en el mejor de los casos, una restricción de Shannon, y en el peor, una contradicción abierta.

En SC2, Gitt señala que Chaitin demostró que la aleatoriedad no puede ser probada (véase el artículo de Chaitin "Aleatoriedad y Prueba Matemática"), y que la causa de una cadena de símbolos debe ser conocida para determinar si está presente información; sin embargo, en SC1 se basa en discernir la "intención ulterior a los niveles semántico, pragmático y apobético". En otras palabras, Gitt se permite hacer conjeturas sobre la inteligencia y el propósito detrás de la fuente de una serie de símbolos, incluso aunque no sepa si la fuente de los símbolos es aleatoria. Gitt intenta tenerlo todo a su vez aquí. Quiere afirmar que el genoma se ajusta a su definición estrictamente no aleatoria de información, incluso después de reconocer que la aleatoriedad no puede ser probada.

(Existe un problema más profundo aquí, ya que Chaitin está discutiendo la aleatoriedad algorítmica y no la aleatoriedad estadística. La aleatoriedad algorítmica para una cadena dada depende de la selección de la computadora de referencia; véase Teoría de la Información Algorítmica. Chaitin demuestra que no se puede probar que una cadena sea incompresible o aleatoria algorítmicamente en una computadora de referencia dada. Ahora bien, una cadena puede estar cargada de significado y ser aleatoria algorítmicamente en una computadora dada. También puede ser carente de significado y altamente compresible. La aleatoriedad estadística es un concepto diferente, siempre que nos ceñamos a cadenas de longitud finita. Si bien es posible comparar cadenas largas utilizando pruebas estadísticas, existen clases de programas determinísticos llamados Generadores de Números Aleatorios Pseudoaleatorios o GNRPs, de gran importancia para la criptografía, que cumplen las pruebas estadísticas de aleatoriedad. En otras palabras, ningún tipo de aleatoriedad puede probarse, pero Gitt parece estar confundiendo los dos tipos de aleatoriedad.)

Gitt describe sus principios como "empíricos", sin embargo, no se proporcionan los datos para respaldar esto. De manera similar, propone catorce "teoremas", pero falla en demostrarlos. Shannon, por el contrario, ofrece la matemática para respaldar sus teoremas. Es difícil ver cómo los "principios empíricos" y "teoremas" de Gitt son más que afirmaciones arbitrarias.

Ni siquiera vemos una medida funcional para el significado (un problema aún no resuelto que Shannon evitó con sabiduría). Dado que Gitt no puede definir qué es el significado lo suficiente como para medirlo, sus ideas no significan mucho más que gestos vacíos.

Al afirmar que los datos deben tener una fuente inteligente para ser considerados información, y al asumir que las secuencias genómicas son información que se ajusta a esa definición, Gitt define en la existencia una fuente inteligente para el genoma sin molestarse en verificar si realmente existía una. Esto es un razonamiento circular.

Si utilizamos una definición semántica para la información, no podemos asumir que los datos encontrados en la naturaleza son información. No podemos saber a priori que tuvieron una fuente inteligente. No podemos hacer que los datos tengan significado semántico o propósito inteligente simplemente definiéndolos así.

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