Resumo: Os conceitos de emergência, informação e computação são fundamentais para compreender sistemas complexos e os limites das teorias matemáticas ou científicas. Para medir transformações e comportamentos emergentes em processos abstratos ou naturais, aplicamos uma quantificação da informação algorítmica, que é uma classe de equivalência de valores de complexidade. Essa classe de equivalência opera dentro de um intervalo definido que inclui uma constante que depende da escolha do observador. Embora os métodos estatísticos e a entropia possam avaliar processos estocásticos, eles enfrentam obstáculos intransponíveis porque tendem a atribuir erroneamente uma natureza aleatória a padrões computáveis e não periódicos que possuem alta complexidade estatística, mas baixa complexidade algorítmica. Este seminário detalha a formalização da emergência por meio da informação algorítmica, explicando o ato de observar como perturbações algorítmicas mútuas que ocorrem entre um sistema observado e um sistema observador formal. Essa estrutura teórica ressalta o papel crucial do observador na definição de emergência. As medidas matemáticas do comportamento emergente dependem das teorias formais que o observador aplica; portanto, um fenômeno que inicialmente parece emergente para um observador pode deixar de parecer emergente para um segundo observador que esteja equipado com uma teoria formal mais poderosa. Essa é uma limitação epistemológica que necessariamente surge do desenrolar de um processo real, seja ele abstrato ou natural. Por fim, ligando esses conceitos à experiência subjetiva computacional, a experiência subjetiva é expressa e analisada como um algoritmo que recebe o sujeito (enquanto software) como entrada e produz uma versão transformada do mesmo, dando a origem do conceito da subjetividade como software em mutação.
Biografia: Felipe S. Abrahão é pós-doutorando no Centro de Lógica, Epistemologia e História da Ciência (CLE) da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), com apoio financeiro da FAPESP e sob a orientação de Itala M. Loffredo D’Ottaviano. Anteriormente, ele conduziu pesquisa de pós-doutoral na Oxford Immune Algorithmics (OIA), Oxford University Innovation, Universidade de Oxford, Reino Unido. Ele é pesquisador associado no Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC) no Brasil, onde ocupou um cargo de pós-doutorado até 2021; no Algorithmic Dynamics Lab at the Center of Molecular Medicine, Karolinska Institutet, Suécia e King’s College London, Reino Unido; e no Algorithmic Nature Group do LABORES for the Natural and Digital Sciences, França. Seus interesses de pesquisa atuais incluem investigar as limitações e propriedades fundamentais que desempenham papéis cruciais no conhecimento formal, matemática fundacional, ciência de dados, inteligência artificial e sistemas complexos. Suas áreas de especialização incluem Teoria da Informação, Teoria da Computação, Lógica Matemática, Sistemas Complexos e Epistemologia.