De acordo com Adriaans (2012), o conceito de informação, embora desempenhe um papel importante na história da filosofia, ainda não é completamente compreendido. Conforme Adriaans, o fato de a informação ter se tornado uma questão central em quase todas as ciências terá impacto sobre a reflexão filosófica em diversas áreas. “Arqueólogos, linguistas, físicos, astrônomos todos lidam com informação e dela extraem elementos para geração de conhecimento.”(idem, 2012).
Na informática, a atividade de datamining16, bem como a manipulação de grandes conjuntos de dados, extremamente rápida, parece ser um elemento essencial para quase todas as disciplinas empíricas no século XXI. Estudos em biologia ressaltam que a informação é essencial para a organização da própria vida e para a propagação de organismos complexos. Os trabalhos de Jorge (1995), Nelson (2006) e Atlan (2006), exploram a importância da informação como um dos componentes centrais para a vida, num contexto de uma teoria de auto-organização, não só na biologia como também nas ciências humanas. Outrossim, Caponi (2005, p. 230-231) ressalta que “na genética fisiológica, importam tanto a explicação da preservação da informação hereditária, como suas eventuais alterações, e tem sido tarefa da genética molecular, procurar a chave última de ambos os fenômenos.” De modo mais fundamental:
Sem essa percepção (a de que a informação existe de modo singular no mundo), torna-se impossível entender o universo físico, ou ainda, tentar desenvolver uma teoria geral de informação. E sem uma teoria geral, não só se torna impossível converter conhecimento de engenharia e produção de software em uma ciência, torna-se impossível compreender verdadeiramente o comportamento de sistemas avançados - biológicos, sociais e econômicos. STORNIER (1990, p.21) Grifo nosso.
Nas pesquisas da física, cientistas chegam a declarar que em meio à agitação pela busca de uma luz no fim do túnel, “...devemos jogar fora os axiomas quânticos existentes,
16
Datamining “é uma expressão inglesa ligada à informática cuja tradução é mineração de dados. Consiste na
execução em uma funcionalidade que agrega e organiza dados, encontrando neles padrões, associações,
mudanças e anomalias relevantes. A expressão data mining surgiu pela primeira vez em 1990 em comunidades de bases de dados. A mineração de dados é a etapa de análise do processo conhecido como KDD (Knowledge
Discovery in Databases), sendo a sua tradução literal "Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados".
(DATAMINING. Disponível em: <http://www.significados.com.br/data-mining/>. Acesso 08 jun. 2014). Negrito nosso.
únicos e matemáticos e retornar aos princípios físicos profundos... E onde devem-se encontrar tais príncipios?... Na teoria quântica da informação17” (Fuchs apud Gleick, 2011 p.365). Nesse contexto, ao ressaltar os limites metodológicos e as riquezas ainda não exploradas na física, Paty (2009, p.213) destaca que o “ideal determinista” mesmo para os sistemas mecânicos clássicos, fica muito longe da realidade. Isto ocorreria porque tal ideal diz respeito a um projeto antropocêntrico do conhecimento e que tem apenas um acesso limitado da necessidade da natureza. Nas palavras de Paty, trata-se “de uma abordagem irrisória em relação às informações que os sistemas escondem.”(idem, p.213). No entanto, o estudioso ressalta:
Esses sistemas (sistemas fisícos dinâmicos) permanecem governados pelo encadeamento das causalidades. Eles são estruturados, de maneira causal, pelo sistema ou pelo conjunto de suas equações diferenciais, transcrição ( matemática) dessa causalidade física. Ora, esse conjunto possui uma contrapartida nos fenômenos que parece de fato determinada (ao menos de maneira glogal): o atrator18. PATY
(2009, p.213).
Diante dessa teia de abordagens que procuram por um lado compreender a natureza e o fluxo da informação, bem como o interesse da ciência no estudo dessa entidade, e ainda os usos e demanda por informação, evidenciam-se conforme nosso entendimento duas questões centrais: primeiro, como ressaltado pelo filósofo Fred Dretske (1981), embora seja comum o uso do termo em livros, atividades cotidianas, etc., é incomum apresentar-se uma definição sobre o que é informação. Segundo, que tal entidade possui poder causal, ou seja, a informação pode gerar algo. Essas duas questões parecem nortear os verdadeiros desafios aos estudos sobre a informação.
Em KFI Dretske toma por um lado a informação como existente no mundo, na verdade segundo Dretske ela – a informação – existiria antes da palavra.19 Mas como veremos Dretske também enfatiza o caráter representacional da informação. Em sua abordagem Dretske considera os estados de crença e conhecimento como decorrentes da obtenção de informações via percepção a partir do ambiente. Mas como isso de fato ocorre do
17 Num artigo recente Olival Júnior e Ileana Greca, apresentam uma análise histórico-conceitual da relação
entre teoria quântica e informação. Scientiae Studia, São Paulo, v. 11, n. 1, p. 11-33, 2013.
18 No campo da matemática de sistemas dinâmicos, um atrator é um conjunto de valores numéricos para os quais
um sistema tende a evoluir, a partir de uma ampla variedade de condições do sistema de partida. Dispnível em: https://en.wikipedia.org/wiki/Attractor. Acesso 14/05/2015.
19 A expressão usada por Dretske: “In the beginning there was information. The word came later.” (Dretske,
ponto de vista causal? Conforme Moraes (2012) e Adams (2014)20, Dretske na obra KFI explora dois aspectos da noção de causa enquanto geradora de conhecimento: causa eficiente e causa baseada em um fluxo não determinista. Embora possam parecer distintas num primeiro instante, ressaltamos que essas noções conforme entendemos, compartilham de algumas noções em comum. De posse dessas noções será possível explicitar como para Dretske, a informação causa conhecimento.
Consideramos que a partir das três tendências de pesquisa apresentadas sobre a informação podem ser destacadas algumas noções gerais. Essas características fornecerão o arcabouço para adentrarmos a abordagem informacional de Fred Dretske.