Tích hợp Quy mô Thông tin và Khả năng Sáng tạo Thông tin vào Đánh giá Sự Tiến hóa của các Tồn tại Có Tổ chức

1. Giới thiệu

1.1. Thách thức trong việc mô tả sự tiến triển tiến hóa

Một trong những vấn đề cơ bản và thách thức nhất trong khoa học và triết học là làm thế nào để mô tả và so sánh một cách khoa học sự tiến triển tiến hóa hay “cấp độ tồn tại” giữa các loại thực thể có tổ chức vô cùng đa dạng. Những thực thể này bao gồm các hệ thống vật lý (như sao, khoáng vật), hệ thống sinh học (tế bào, sinh vật, hệ sinh thái), hệ thống nhận thức (tâm trí, ý thức), hệ thống xã hội (xã hội, tổ chức) và cả các hệ thống nhân tạo (như trí tuệ nhân tạo – AI).1 Các mô hình phân cấp truyền thống, như “Thang bậc Vĩ đại của Sự sống” (Great Chain of Being) trong tư tưởng Trung cổ, thường dựa trên các giả định thần học hoặc các đánh giá định tính về các thuộc tính như tinh thần so với vật chất, khả năng di chuyển, hay các giác quan.3 Những mô hình này, mặc dù có giá trị lịch sử, nhưng lại thiếu tính khách quan, định lượng và nền tảng khoa học vững chắc để áp dụng phổ quát. Chúng thường xem các vị trí trong hệ thống phân cấp là cố định và được định sẵn bởi một quyền năng siêu nhiên, trái ngược hoàn toàn với hiểu biết khoa học hiện đại nhấn mạnh vào các quá trình tự nhiên, động lực và sự tiến hóa không ngừng của sự sống thông qua các cơ chế như di truyền và chọn lọc tự nhiên.7 Do đó, nảy sinh nhu cầu cấp thiết về các thước đo khách quan, có khả năng áp dụng phổ quát, có thể nắm bắt được sự gia tăng về độ phức tạp, mức độ tổ chức và năng lực quan sát được trong các quỹ đạo tiến hóa đa dạng.

1.2. Thông tin như một khung khái niệm tiềm năng thống nhất

Luận điểm trung tâm của báo cáo này là các khái niệm từ lý thuyết thông tin, cụ thể là Quy mô Thông tin (định lượng lượng thông tin hoặc độ phức tạp thông tin bên trong một hệ thống) và Khả năng Sáng tạo Thông tin (định lượng khả năng của hệ thống trong việc tạo ra thông tin mới, có chức năng hoặc giải quyết vấn đề), cung cấp một hướng đi đầy hứa hẹn để phát triển các thước đo như vậy. Thông tin, dưới nhiều hình thức khác nhau, hiện diện và đóng vai trò cốt yếu trong mọi lĩnh vực tồn tại. Từ các quy luật vật lý và nhiệt động lực học chi phối sự hình thành trật tự 8, đến mã di truyền và các quá trình tiến hóa sinh học 14, đến các hoạt động tính toán và xử lý thông tin trong nhận thức 25, và thậm chí cả trong các mô hình vũ trụ học xem xét vai trò của người quan sát.33 Sự phổ biến này gợi ý rằng thông tin có thể cung cấp một ngôn ngữ chung, một khung khái niệm thống nhất để phân tích và so sánh các hệ thống có tổ chức khác nhau.

1.3. Mục tiêu và cấu trúc báo cáo

Mục tiêu của báo cáo này là tiến hành một cuộc điều tra khoa học nghiêm ngặt về nền tảng lý thuyết và ứng dụng của Quy mô Thông tin và Khả năng Sáng tạo Thông tin (giải quyết các điểm 1-6 trong yêu cầu của người dùng). Sau đó, báo cáo sẽ so sánh các phát hiện này với khung lý thuyết sơ bộ của người dùng (bao gồm hệ thống phân cấp 7 cấp độ và khái niệm “hệ động lực” – điểm 7). Cuối cùng, báo cáo sẽ tổng hợp các kết quả để đề xuất những cải tiến hoặc sửa đổi dựa trên cơ sở khoa học cho khung triết lý đó, tập trung vào việc tích hợp các thước đo thông tin như những tiêu chí tiềm năng để đánh giá sự tiến hóa giữa các cấp độ tồn tại có tổ chức (điểm 8).

Báo cáo được cấu trúc như sau: Phần 2 tập trung vào các phương pháp định lượng Quy mô Thông tin, từ các thước đo cơ bản đến các khái niệm nâng cao hơn. Phần 3 khám phá mối liên hệ giữa khả năng xử lý, lưu trữ và đặc biệt là sáng tạo thông tin với sự gia tăng độ phức tạp và các cấp độ tổ chức. Phần 4 đi sâu vào vai trò của thông tin trong nhiệt động lực học và sự xuất hiện của trật tự. Phần 5 xem xét ứng dụng của lý thuyết thông tin trong sinh học tiến hóa. Phần 6 khảo sát các lý thuyết ý thức dựa trên thông tin. Phần 7 thực hiện phân tích so sánh với các mô hình hiện có và khung lý thuyết của người dùng, bao gồm một bảng tổng hợp. Cuối cùng, Phần 8 trình bày phần tổng hợp và đề xuất các cải tiến cho khung triết lý ban đầu.

2. Định lượng Quy mô Thông tin (Giải quyết Điểm 1)

Việc định lượng “quy mô” hay “lượng” thông tin trong một hệ thống là bước đầu tiên để sử dụng thông tin làm thước đo đánh giá. Có nhiều cách tiếp cận khác nhau, mỗi cách nắm bắt một khía cạnh khác nhau của thông tin.

2.1. Các Thước đo Cơ bản: Bất định Thống kê và Nội dung Thuật toán

Hai trong số các thước đo thông tin nền tảng nhất xuất phát từ lý thuyết xác suất và lý thuyết thuật toán.

2.1.1. Entropy Shannon (H): Đo lường Bất định/Thông tin Trung bình

• Định nghĩa: Entropy Shannon, được Claude Shannon giới thiệu vào năm 1948 36, là một khái niệm cơ bản trong lý thuyết thông tin, định lượng lượng thông tin trung bình hoặc mức độ bất định (uncertainty) liên quan đến một biến ngẫu nhiên hoặc kết quả của một quá trình ngẫu nhiên.36 Nó được định nghĩa toán học là H(X)=−∑i=1n​P(xi​)logb​P(xi​), trong đó P(xi​) là xác suất của kết quả thứ i và b là cơ số của logarit, thường là 2 (cho đơn vị bit hoặc shannon), e (cho đơn vị nat), hoặc 10 (cho đơn vị dit/hartley).36
• Diễn giải: Entropy H đo lường mức độ ngẫu nhiên hoặc không thể đoán trước của một hệ thống.37 Giá trị entropy cao khi có nhiều kết quả có thể xảy ra và xác suất của chúng gần bằng nhau (phân bố đều), cho thấy mức độ bất định cao.38 Ngược lại, entropy thấp (tiến tới 0) khi hệ thống có tính xác định cao, tức là một hoặc vài kết quả có xác suất xảy ra rất cao.38 Về mặt trực quan, entropy Shannon biểu thị số lượng câu hỏi có/không trung bình cần thiết để xác định kết quả của một sự kiện ngẫu nhiên 42, hoặc giới hạn lý thuyết thấp nhất cho việc nén dữ liệu không mất mát.38
• Ứng dụng: Entropy Shannon có ứng dụng rộng rãi. Trong lý thuyết thông tin, nó dùng để phân tích kênh truyền, nén dữ liệu.36 Trong cơ học thống kê, nó liên kết lý thuyết thông tin với nhiệt động lực học, giúp mô tả trạng thái vĩ mô từ các cấu hình vi mô (ví dụ: S=kB​lnΩ trong hệ vi chính tắc), định lượng sự bất định trong các tập hợp thống kê (ensemble theory) và hiểu các chuyển pha.8 Trong sinh học và sinh thái học, nó được dùng để đo lường sự đa dạng sinh học (chỉ số đa dạng Shannon), sự biến đổi của chuỗi gen, hoặc độ phức tạp của mạng lưới sinh học.39 Nó cũng được dùng trong kinh tế, khoa học thần kinh và các hệ thống phức tạp khác.8
• Hạn chế: Một hạn chế quan trọng là entropy Shannon đo lường sự bất định trung bình dựa trên một phân bố xác suất đã biết.41 Nó không nắm bắt được nội dung cụ thể, cấu trúc hay ý nghĩa của một thực thể đơn lẻ (ví dụ: một chuỗi gen cụ thể). Nó cũng không phản ánh nỗ lực tính toán cần thiết để tạo ra đối tượng đó. Do đó, entropy Shannon chủ yếu đo lường tính ngẫu nhiên, sự đa dạng hoặc khả năng dự đoán, chứ không nhất thiết phản ánh sự phức tạp có tổ chức hay cấu trúc chức năng.41

2.1.2. Độ phức tạp Kolmogorov (K): Đo lường Nội dung Thông tin Thuật toán

• Định nghĩa: Độ phức tạp Kolmogorov, K(x), của một đối tượng (ví dụ: một chuỗi ký tự x) là độ dài (tính bằng bit) của chương trình máy tính ngắn nhất có thể tạo ra đối tượng đó làm đầu ra khi chạy trên một máy Turing phổ quát (Universal Turing Machine – UTM) cố định.45 Nó đo lường tài nguyên tính toán cần thiết để chỉ định một đối tượng cụ thể 45 và còn được gọi là độ phức tạp thuật toán, entropy thuật toán, hoặc độ phức tạp mô tả.46 Cần phân biệt giữa độ phức tạp Kolmogorov “trơn” (C(x)) và độ phức tạp tiền tố (K(x)), với loại sau sử dụng các chương trình tạo thành mã tiền tố.46
• Diễn giải: K(x) đại diện cho kích thước của phiên bản nén tối hậu của x, nắm bắt cấu trúc nội tại hoặc sự thiếu cấu trúc của nó.46 Các chuỗi ngẫu nhiên (không có khuôn mẫu) có K(x) cao, gần bằng độ dài của chính chuỗi đó, vì cách mô tả ngắn nhất chúng là “in ra chuỗi x”.46 Ngược lại, các chuỗi có cấu trúc, lặp lại hoặc đơn giản (ví dụ: “000…0”) có K(x) thấp vì có thể được tạo ra bởi các chương trình ngắn gọn.46 Độ phức tạp Kolmogorov cung cấp một thước đo khách quan và tuyệt đối về lượng thông tin chứa trong một đối tượng đơn lẻ, khác với entropy Shannon áp dụng cho các tập hợp hoặc phân bố.47
• Ứng dụng: Độ phức tạp Kolmogorov là một công cụ lý thuyết mạnh mẽ trong khoa học máy tính (định nghĩa tính ngẫu nhiên, chứng minh các kết quả bất khả thi liên quan đến vấn đề dừng) 46, lý thuyết thông tin (giới hạn nén cuối cùng).46 Nó cũng có các ứng dụng tiềm năng trong vật lý (mô tả trạng thái vật lý, có thể liên quan đến các định luật vật lý) 47, sinh học (định lượng độ phức tạp của cấu trúc/chuỗi sinh học) 47, và nghiên cứu các hệ thống phức tạp nói chung.47
• Hạn chế: Hạn chế lớn nhất của độ phức tạp Kolmogorov là nó không thể tính toán được (uncomputable) trong trường hợp tổng quát.46 Không có thuật toán nào có thể xác định K(x) cho mọi chuỗi x. Điều này hạn chế nghiêm trọng khả năng ứng dụng trực tiếp của nó. Các phép đo gần đúng sử dụng các thuật toán nén thực tế (như ZIP) thường được sử dụng, nhưng khoảng cách giữa độ dài nén và K(x) thực sự là không xác định.48 Ngoài ra, giống như entropy Shannon, K(x) chủ yếu đo lường khả năng nén/tính ngẫu nhiên, không nhất thiết nắm bắt được sự phức tạp có tổ chức, cấu trúc chức năng hay ý nghĩa.52 Một chuỗi hoàn toàn ngẫu nhiên có K(x) tối đa nhưng lại không có cấu trúc hữu ích.

Entropy Shannon và Độ phức tạp Kolmogorov cung cấp những góc nhìn bổ sung về quy mô thông tin. Entropy Shannon định lượng thông tin trung bình hoặc sự bất định trên một phân bố các khả năng, hữu ích cho các hệ thống có tính quy luật thống kê như khí hoặc hệ sinh thái. Ngược lại, Độ phức tạp Kolmogorov định lượng nội dung thông tin cụ thể của một đối tượng đơn lẻ dựa trên khả năng nén thuật toán của nó, hữu ích cho các cấu trúc độc nhất như bộ gen hoặc một tạo tác cụ thể. Cả hai đều xuất phát từ các nền tảng lý thuyết khác nhau: Entropy Shannon từ lý thuyết xác suất và cơ học thống kê 8, tập trung vào các tập hợp và tính chất trung bình; Độ phức tạp Kolmogorov từ lý thuyết thông tin thuật toán 46, tập trung vào khả năng tính toán và độ dài mô tả của cá thể. Các hệ thống đơn giản, lặp đi lặp lại có entropy thấp (nếu xác định) và K thấp. Các hệ thống rất ngẫu nhiên có entropy cao và K cao. Tuy nhiên, các hệ thống phức tạp có tổ chức (như sinh vật) có thể có entropy trung bình (nhiều trạng thái khả dĩ nhưng không ngẫu nhiên) và K tiềm năng cao (nếu không nén được), nhưng điều này không nắm bắt được cấu trúc hay chức năng của chúng. Khoảng trống này thúc đẩy việc tìm kiếm các thước đo vượt ra ngoài hai khái niệm này, những thước đo có thể nắm bắt tốt hơn khái niệm trực quan về “độ phức tạp có tổ chức”.

2.2. Các Thước đo Nâng cao: Cấu trúc, Chức năng và Lịch sử

Nhận thức được những hạn chế của H và K, các nhà nghiên cứu đã đề xuất các thước đo phức tạp hơn nhằm nắm bắt cấu trúc, ý nghĩa hoặc lịch sử hình thành của thông tin.

2.2.1. Độ sâu Logic (Bennett): Đo lường Lịch sử Tính toán/Độ phức tạp Có tổ chức

• Định nghĩa: Charles Bennett đã giới thiệu khái niệm Độ sâu Logic (Logical Depth) như một thước đo “nội dung tính toán” hay “độ phức tạp có tổ chức”, trái ngược với “nội dung thông tin” (đo bằng K(x)).56 Nó được định nghĩa (một cách không chính thức) là thời gian chạy (số bước tính toán) cần thiết cho chương trình ngắn nhất (liên quan đến K(x)) để tạo ra đối tượng x.55
• Diễn giải: Các đối tượng “sâu” (có độ sâu logic cao) là những đối tượng đòi hỏi nỗ lực tính toán đáng kể để tạo ra từ mô tả tối thiểu của chúng, ngụ ý một quá trình hình thành hoặc lịch sử phức tạp.56 Các chuỗi ngẫu nhiên, mặc dù có K(x) cao, lại có độ sâu logic thấp vì chương trình ngắn nhất của chúng về cơ bản là “in ra chuỗi x”, chạy rất nhanh.56 Các chuỗi đơn giản, lặp đi lặp lại cũng có độ sâu thấp. Ngược lại, các đối tượng là kết quả của các quá trình tiến hóa hoặc phát triển lâu dài, tạo ra cấu trúc phức tạp không dễ dàng nén được và cũng không dễ dàng tái tạo nhanh chóng từ mô tả ngắn gọn, được cho là có độ sâu logic cao.56
• Mối quan hệ với K(x): Độ sâu logic xây dựng dựa trên độ phức tạp Kolmogorov bằng cách xem xét thời gian chạy của chương trình tối thiểu, chứ không chỉ độ dài của nó.55 Khái niệm “độ phức tạp hiệu dụng” (Effective Complexity) của Gell-Mann & Lloyd có liên quan đến cả K(x) và độ sâu, cho thấy rằng độ phức tạp hiệu dụng cao thường đi kèm với độ sâu lớn.55
• “Quy luật Tăng trưởng Chậm”: Một thuộc tính quan trọng của độ sâu logic là nó tuân theo “quy luật tăng trưởng chậm”: độ sâu logic của một hệ thống tiến hóa không thể tăng đột ngột.56 Điều này phù hợp với trực giác rằng việc tạo ra các cấu trúc có tổ chức phức tạp đòi hỏi thời gian và không thể xảy ra ngay lập tức.57
• Mức độ liên quan: Độ sâu logic được đề xuất như một thước đo nắm bắt lịch sử và cấu trúc không tầm thường còn thiếu trong K(x), có khả năng áp dụng cho việc phân tích các quá trình tiến hóa, sự xuất hiện của độ phức tạp trong lịch sử vũ trụ và phân biệt giữa sự phức tạp ngẫu nhiên và có tổ chức.56

2.2.2. Thông tin Chức năng (Adami và cộng sự): Đo lường Thông tin về Môi trường/Chức năng

• Định nghĩa: Khái niệm Thông tin Chức năng (Functional Information – FI), đặc biệt được phát triển bởi Christoph Adami và các cộng sự trong bối cảnh tiến hóa sinh học 15, định lượng lượng thông tin mà một chuỗi (ví dụ: bộ gen) lưu trữ về môi trường của nó hoặc liên quan đến chức năng của nó.15 Thông tin này thường được đo lường bằng cách so sánh entropy chuỗi của các vị trí chức năng (ví dụ: các codon mã hóa axit amin thiết yếu) với entropy của các vị trí nền hoặc trung tính (những vị trí mà đột biến không ảnh hưởng đến sự thích nghi) 18, hoặc thông qua ảnh hưởng của trình tự lên sự thích nghi (fitness).18
• Diễn giải: Thông tin chức năng phụ thuộc vào ngữ cảnh.18 Một chuỗi chỉ cấu thành thông tin chức năng khi nó mang lại lợi thế chọn lọc hoặc thực hiện một chức năng cụ thể trong một môi trường nhất định.18 Chọn lọc tự nhiên hoạt động giống như một “con quỷ Maxwell” 15, làm tăng thông tin chức năng (giảm entropy tại các vị trí chức năng) bằng cách cố định các đột biến có lợi và ngẫu nhiên hóa các vị trí trung tính.15 DNA của một sinh vật không chỉ là “cuốn sách” về chính nó mà còn là “cuốn sách” về môi trường mà nó sinh sống.18
• Đề xuất “Quy luật Tăng Thông tin Chức năng”: Gần đây, Wong và cộng sự đã đề xuất một quy luật tự nhiên mới: “Quy luật Tăng Thông tin Chức năng”.59 Quy luật này phát biểu rằng thông tin chức năng của một hệ thống sẽ tăng lên theo thời gian (tức là hệ thống sẽ tiến hóa) nếu nhiều cấu hình khác nhau của hệ thống đó trải qua quá trình chọn lọc cho một hoặc nhiều chức năng.59 Quy luật này nhằm mục đích áp dụng phổ quát cho bất kỳ hệ thống tiến hóa nào, không chỉ giới hạn trong sinh học. Các tác giả xác định ba nguồn chọn lọc cơ bản thúc đẩy sự gia tăng thông tin chức năng: sự bền bỉ tĩnh (static persistence – các cấu hình ổn định tồn tại lâu hơn), sự bền bỉ động (dynamic persistence – các quá trình tự duy trì tiếp tục hoạt động), và sự tạo ra cái mới (novelty generation – khám phá các cấu hình/chức năng mới).59 Lưu ý: Chi tiết về định nghĩa ba loại chọn lọc này không có trong các đoạn trích được cung cấp 59, nhưng chúng có thể được hiểu dựa trên nguyên tắc chung.
• Mức độ liên quan: Thông tin chức năng trực tiếp liên kết thông tin với chức năng và chọn lọc, cung cấp một đại lượng có khả năng đo lường được, phản ánh sự thích nghi và sự phức tạp hóa tiến hóa trong các hệ thống sinh học và tiềm năng cả các hệ thống tiến hóa khác.15

Độ sâu Logic và Thông tin Chức năng cố gắng nắm bắt các khía cạnh của sự phức tạp vượt ra ngoài tính ngẫu nhiên hoặc khả năng nén đơn thuần. Độ sâu Logic tập trung vào lịch sử tính toán và cấu trúc nội tại cần thiết để tạo ra một đối tượng, trong khi Thông tin Chức năng tập trung vào tiện ích phụ thuộc vào ngữ cảnh hoặc ý nghĩa thích nghi của thông tin được mã hóa. Chúng đại diện cho các khía cạnh khác nhau của quy mô thông tin “có ý nghĩa” hoặc “có tổ chức”. Việc các thước đo cơ bản như Entropy Shannon và Độ phức tạp Kolmogorov không hoàn toàn nắm bắt được sự phức tạp có tổ chức (như đã thảo luận ở trên) đã thúc đẩy sự phát triển của các thước đo này. Bennett đề xuất Độ sâu Logic 55 bằng cách thêm chiều thời gian vào chiều độ dài của Kolmogorov, liên kết độ phức tạp với quá trình tạo ra nó. Adami và cộng sự 15 tập trung vào tiến hóa sinh học, liên kết thông tin với chức năng và môi trường thông qua lăng kính chọn lọc tự nhiên. “Quy luật Tăng Thông tin Chức năng” được đề xuất 59 cố gắng khái quát hóa mối liên hệ này. Cả hai cách tiếp cận đều chuyển từ các thước đo thuần túy cú pháp (H, K) sang các khía cạnh ngữ nghĩa hoặc thực dụng của thông tin, điều này rất quan trọng để hiểu các hệ thống có tổ chức.

2.3. Thách thức trong việc áp dụng xuyên lĩnh vực

Mặc dù các thước đo thông tin này mang lại những hiểu biết sâu sắc, việc áp dụng chúng một cách nhất quán và chính xác trên các loại hệ thống khác nhau (vật lý, sinh học, tính toán, xã hội) gặp phải nhiều thách thức:

• Vấn đề Tính toán được: Như đã đề cập, K(x) là không thể tính toán được, và việc tính toán Độ sâu Logic cũng gặp khó khăn thực tế vì nó đòi hỏi phải tìm ra chương trình ngắn nhất trước tiên.46
• Xác định “Hệ thống” và “Môi trường”: Thông tin Chức năng đòi hỏi phải xác định rõ ràng hệ thống, chức năng của nó và môi trường chọn lọc. Điều này có thể rất mơ hồ và khó khăn, đặc biệt là khi áp dụng ngoài lĩnh vực sinh học, nơi khái niệm “chức năng” và “chọn lọc” không được xác định rõ ràng.18
• Lựa chọn Ngôn ngữ Mô tả/Mô hình: K(x) và Độ sâu Logic phụ thuộc vào việc lựa chọn máy Turing phổ quát (mặc dù bất biến đến hằng số cộng).46 Entropy Shannon phụ thuộc vào việc lựa chọn phân bố xác suất hoặc mô hình thống kê zugrunde liegend.38
• Tính chủ quan và Khách quan: Mặc dù K(x) hướng tới tính khách quan 47, các phép đo gần đúng trong thực tế và việc định nghĩa chức năng/môi trường cho FI có thể đưa vào các yếu tố chủ quan. Việc xác định “chương trình ngắn nhất” hay “thời gian chạy” cho Độ sâu Logic cũng có thể phụ thuộc vào mô hình tính toán được chọn.

3. Xử lý Thông tin, Sáng tạo Thông tin và Sự Gia tăng Độ phức tạp (Giải quyết Điểm 2 & 6)

Ngoài việc đo lường lượng thông tin tĩnh, việc hiểu cách các hệ thống xử lý, lưu trữ và đặc biệt là sáng tạo thông tin mới là rất quan trọng để đánh giá sự tiến hóa và mức độ tổ chức.

3.1. Cơ chế Xử lý Thông tin

Khả năng xử lý thông tin là một đặc điểm cơ bản của nhiều hệ thống có tổ chức, biểu hiện ở các cấp độ khác nhau:

• Cấp độ Sinh học: Ở cấp độ phân tử, các quá trình như sao chép, phiên mã và dịch mã DNA/RNA là các hoạt động xử lý thông tin di truyền cơ bản.14 Tế bào giao tiếp và phản ứng với môi trường thông qua các con đường truyền tín hiệu phức tạp. Ở cấp độ cao hơn, hệ thống thần kinh và não bộ là những bộ máy xử lý thông tin cực kỳ tinh vi, sử dụng các mạng lưới neuron để nhận thức, học hỏi, ghi nhớ và điều khiển hành vi.31 Các cơ chế như ức chế và lọc thông tin đóng vai trò quan trọng trong việc định hình nhận thức và tư duy, loại bỏ thông tin không liên quan và tập trung vào những gì quan trọng.62
• Cấp độ Nhận thức (Lý thuyết Xử lý Thông tin): Tâm lý học nhận thức mô tả tâm trí con người tương tự như một máy tính, xử lý thông tin qua các giai đoạn: mã hóa (đưa thông tin vào), lưu trữ (trong bộ nhớ giác quan, bộ nhớ ngắn hạn/làm việc, và bộ nhớ dài hạn) và truy xuất (lấy thông tin ra).25 Các thành phần quan trọng bao gồm sự chú ý (chọn lọc, phân chia), dung lượng bộ nhớ làm việc (khoảng 7±2 mục của Miller) 28, tốc độ xử lý, khả năng tổ chức tư duy và siêu nhận thức (khả năng suy nghĩ về chính quá trình suy nghĩ).25 Lý thuyết này xem sự phát triển nhận thức là sự cải thiện liên tục về các kỹ năng xử lý này.25
• Cấp độ Nhân tạo (AI/Tính toán): Các hệ thống trí tuệ nhân tạo, từ các thuật toán đơn giản đến các mạng neuron phức tạp, đều dựa trên việc xử lý thông tin.63 Mục tiêu của Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát (AGI) là tạo ra các máy móc có khả năng thực hiện bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể làm được 64, đại diện cho một cấp độ xử lý thông tin nhân tạo tiên tiến.14

3.2. Liên kết Xử lý Thông tin với Độ phức tạp và Tổ chức

Năng lực và hiệu quả xử lý thông tin (tốc độ, khả năng lưu trữ, tổ chức, khả năng tích hợp) thường tương quan chặt chẽ với độ phức tạp và khả năng của hệ thống.

• Hành vi Phức tạp: Các hệ thống có khả năng xử lý thông tin tinh vi hơn có thể thể hiện các hành vi phức tạp hơn, thích ứng tốt hơn với môi trường thay đổi và xây dựng các mô hình nội tại về thế giới bên ngoài.31
• Hệ thống Thích ứng Phức tạp (CAS): Các tổ chức, hệ sinh thái, và các CAS khác là các mạng lưới động, trong đó luồng thông tin, vòng phản hồi, và khả năng thích ứng là trung tâm.63 Chúng tự tổ chức và đồng tiến hóa với môi trường dựa trên sự trao đổi thông tin.63 Khả năng xử lý thông tin hiệu quả cho phép các tác nhân trong CAS phối hợp hành động và tạo ra các hành vi tập thể mới (emergence).
• Vai trò của Bộ nhớ: Khả năng lưu trữ thông tin (bộ nhớ) là nền tảng cho học tập, dự đoán và các phản ứng phức tạp hơn.25 Bộ gen đóng vai trò như bộ nhớ dài hạn cho quá trình tiến hóa sinh học, lưu trữ thông tin thích nghi qua các thế hệ.31 Trong nhận thức, bộ nhớ dài hạn lưu trữ kiến thức và kinh nghiệm, cho phép truy xuất và áp dụng vào các tình huống mới.26

3.3. Định nghĩa và Đo lường Khả năng Sáng tạo Thông tin/Tạo ra Cái mới

Khả năng sáng tạo thông tin không chỉ đơn thuần là xử lý thông tin đã có, mà là quá trình tạo ra các khuôn mẫu, cấu trúc, giải pháp hoặc năng lực chức năng mới một cách thực sự, những thứ chưa từng tồn tại rõ ràng trước đó. Đây là cốt lõi của sự đổi mới, học hỏi và tiến hóa.

• Khái niệm hóa Sự sáng tạo: Sự sáng tạo thông tin liên quan chặt chẽ đến các khái niệm về sự xuất hiện (emergence), sự thích nghi và giải quyết vấn đề. Nó không phải là việc sao chép hay tái tổ hợp đơn giản, mà là sự tổng hợp nên những cấu trúc hoặc hành vi có ý nghĩa mới.
• Các Thước đo Tiềm năng: Việc đo lường trực tiếp khả năng sáng tạo thông tin là một thách thức, nhưng có thể tiếp cận thông qua các thước đo liên quan:

• Gia tăng Thông tin Chức năng: Như đã thảo luận (2.2.2), sự tạo ra cái mới (novelty generation) là một trong ba động lực cơ bản làm tăng thông tin chức năng theo “Quy luật Tăng Thông tin Chức năng”.59 Việc tạo ra một đột biến có lợi hoặc một cấu trúc mới giúp hệ thống thích nghi tốt hơn là một hành động sáng tạo thông tin chức năng.
• Gia tăng Độ sâu Logic: Việc tạo ra các cấu trúc có độ sâu logic cao đòi hỏi nỗ lực tính toán đáng kể và thời gian, đại diện cho sự tích lũy của độ phức tạp có tổ chức.56 Sự gia tăng độ sâu logic theo thời gian có thể phản ánh khả năng sáng tạo cấu trúc của hệ thống.
• Đổi mới Thuật toán/Giải quyết Vấn đề: Khả năng sáng tạo có thể được định nghĩa là khả năng tìm ra các giải pháp mới cho các vấn đề hoặc đạt được các mục tiêu mới mà không cần lập trình sẵn. Lý thuyết tiến hóa xử lý thông tin về sáng tạo kiến thức (Li & Kettinger) xem việc tạo ra kiến thức mới là quá trình giải quyết vấn đề tiến hóa.30
• Sự xuất hiện trong Hệ thống Phức tạp: Sự xuất hiện (emergence) trong CAS là quá trình tạo ra các thuộc tính hoặc hành vi mới ở cấp độ hệ thống từ các tương tác cục bộ.63 Sự xuất hiện này tạo ra thông tin/khuôn mẫu mới mà không có trong các thành phần riêng lẻ.75 Tần suất hoặc mức độ phức tạp của các hiện tượng xuất hiện có thể là một chỉ số về khả năng sáng tạo của hệ thống.
• Tìm kiếm Cái mới (Novelty Search) trong AI/ALife: Các thuật toán trong lĩnh vực AI và sự sống nhân tạo (Artificial Life) đôi khi được thiết kế để trực tiếp tìm kiếm các hành vi mới lạ, thay vì tối ưu hóa một mục tiêu cụ thể. Cách tiếp cận này thường dẫn đến sự gia tăng độ phức tạp và khám phá ra các giải pháp bất ngờ, đôi khi vượt trội hơn cả việc tìm kiếm dựa trên mục tiêu.76 Điều này cho thấy việc “sáng tạo” có thể được thúc đẩy trực tiếp.

3.4. Các Lý thuyết Liên kết Sáng tạo Thông tin với Tiến hóa và Cấp độ Tổ chức

Khả năng sáng tạo thông tin đóng vai trò trung tâm trong nhiều lý thuyết về sự tiến hóa và sự hình thành các cấp độ tổ chức phức tạp hơn:

• Tiến hóa Sinh học: Chọn lọc tự nhiên không chỉ bảo tồn thông tin chức năng mà còn thúc đẩy sự sáng tạo các thích nghi mới thông qua đột biến và tái tổ hợp ngẫu nhiên, sau đó được chọn lọc.15 Các cuộc chạy đua vũ trang đồng tiến hóa (ví dụ: giữa vật chủ và vật ký sinh) liên tục đòi hỏi sự đổi mới.77 Các Chuyển tiếp Tiến hóa Lớn (METs) thường liên quan đến sự xuất hiện của các cơ chế mới để tạo ra, tích hợp hoặc truyền đạt thông tin, cho phép hình thành các cấp độ tổ chức cao hơn.78
• Hệ thống Phức tạp: Sự tự tổ chức và xuất hiện trong CAS là nguồn gốc chính của sự mới lạ và cấu trúc phức tạp.63 Các hệ thống này liên tục khám phá “không gian các khả năng” 70 và thích ứng bằng cách tạo ra các cấu trúc và hành vi mới. Độ phức tạp có thể được xem là sự cân bằng động giữa sự sáng tạo thông tin (emergence) và sự giảm thông tin (self-organization).75
• Sự sống Nhân tạo/AI: Một mục tiêu quan trọng của ALife là tạo ra các hệ thống có khả năng tiến hóa mở (open-ended evolution), tức là liên tục tạo ra sự mới lạ và độ phức tạp ngày càng tăng, giống như sinh quyển Trái Đất.76 Việc phát triển AGI được một số người xem là bước tiến hóa tiếp theo, có khả năng dẫn đến các cấp độ tổ chức và sáng tạo thông tin chưa từng có.14
• Sáng tạo Kiến thức: Các lý thuyết như của Li & Kettinger 30 mô hình hóa việc tạo ra kiến thức trong các tổ chức như một quá trình giải quyết vấn đề mang tính tiến hóa, dựa trên xử lý thông tin và tạo ra các giải pháp/kiến thức mới một cách lặp đi lặp lại.

Khả năng sáng tạo thông tin, hay năng lực tạo ra cái mới, có mối liên hệ nội tại với các khái niệm về sự xuất hiện, sự thích nghi và giải quyết vấn đề trong các hệ thống phức tạp đang tiến hóa. Việc đo lường năng lực sáng tạo thông tin này có thể là một chỉ số mạnh mẽ hơn về sự tiến bộ tiến hóa so với việc chỉ đo lường quy mô thông tin tĩnh. Các thước đo quy mô thông tin tĩnh (H, K, Độ sâu, FI) mô tả trạng thái hiện tại hoặc lịch sử của hệ thống. Tuy nhiên, chính khả năng thay đổi, thích ứng và đổi mới – tức là khả năng tạo ra thông tin mới – mới là động lực thúc đẩy sự tiến hóa lên các cấp độ phức tạp hơn. Sự sáng tạo này có thể biểu hiện dưới dạng thông tin chức năng mới 59, cấu trúc có độ sâu logic cao hơn 56, các mẫu hình xuất hiện mới 75, hoặc các giải pháp hiệu quả hơn cho các vấn đề.30 Trong các lĩnh vực đa dạng từ sinh học 15 đến hệ thống phức tạp 75 và AI 76, khả năng tạo ra sự mới lạ này dường như là yếu tố then chốt cho sự thích nghi và gia tăng độ phức tạp. Do đó, việc tập trung vào động lực học của việc sáng tạo thông tin, chứ không chỉ là quy mô tĩnh, là điều cần thiết để đánh giá sự tiến triển tiến hóa.

4. Nhiệt động lực học, Thông tin và Sự Xuất hiện của Trật tự (Giải quyết Điểm 3)

Mối quan hệ giữa thông tin và các quy luật vật lý cơ bản, đặc biệt là nhiệt động lực học, cung cấp một nền tảng quan trọng để hiểu làm thế nào trật tự và độ phức tạp có thể xuất hiện và tồn tại trong vũ trụ.

4.1. Định luật Thứ hai và Nghịch lý của Sự sống

Định luật thứ hai của nhiệt động lực học phát biểu rằng trong một hệ cô lập, tổng entropy (một thước đo của sự mất trật tự hoặc năng lượng không khả dụng cho công việc) có xu hướng tăng lên theo thời gian, dẫn đến trạng thái cân bằng nhiệt động lực học với entropy cực đại.9 Điều này đặt ra một nghịch lý rõ ràng khi quan sát các hệ thống sống: chúng thể hiện mức độ trật tự, cấu trúc và tổ chức cao, dường như đi ngược lại xu hướng tự nhiên hướng tới sự hỗn loạn.17

4.2. Vai trò của Thông tin trong Nhiệt động lực học Không cân bằng

Lời giải cho nghịch lý này nằm ở chỗ các hệ thống sống là các hệ thống mở và không cân bằng. Chúng liên tục trao đổi năng lượng và vật chất với môi trường xung quanh.10 Trật tự có thể tăng cục bộ bên trong hệ thống, miễn là tổng entropy của hệ thống và môi trường tăng lên (ví dụ, thông qua việc giải phóng nhiệt ra môi trường). Lý thuyết thông tin đóng vai trò then chốt trong việc làm sáng tỏ mối liên hệ này:

• Con quỷ Maxwell (Maxwell’s Demon): Thí nghiệm tưởng tượng nổi tiếng này mô tả một thực thể nhỏ bé (“con quỷ”) có khả năng đo lường tốc độ của từng phân tử khí trong một hộp chứa được chia làm hai ngăn và điều khiển một cánh cửa nhỏ giữa chúng.12 Bằng cách chỉ cho phép các phân tử nhanh đi qua một chiều và các phân tử chậm đi qua chiều ngược lại, con quỷ có thể tạo ra sự chênh lệch nhiệt độ giữa hai ngăn, làm giảm entropy cục bộ mà không cần thực hiện công cơ học rõ ràng, dường như vi phạm Định luật thứ hai.87 Điểm mấu chốt là con quỷ phải thu thập và xử lý thông tin về trạng thái của các phân tử.
• Nguyên lý Landauer: Rolf Landauer đã giải quyết nghịch lý Maxwell bằng cách chỉ ra rằng thông tin là vật lý.18 Để con quỷ hoạt động liên tục, nó phải xóa thông tin đã thu thập được khỏi bộ nhớ của mình. Nguyên lý Landauer phát biểu rằng việc xóa một bit thông tin trong một môi trường ở nhiệt độ T đòi hỏi một chi phí năng lượng tối thiểu là kB​Tln2, và lượng năng lượng này bị tiêu tán dưới dạng nhiệt vào môi trường, làm tăng entropy tổng thể.12 Chi phí nhiệt động lực học của việc xử lý thông tin (đo lường, lưu trữ, xóa) đảm bảo rằng Định luật thứ hai vẫn được tuân thủ trên quy mô toàn cục. Các thí nghiệm gần đây đã xác nhận nguyên lý Landauer và hiện thực hóa các phiên bản của con quỷ Maxwell sử dụng các hệ thống vật lý khác nhau như photon hoặc electron đơn lẻ.12
• Nhiệt động lực học Thông tin: Lĩnh vực này nghiên cứu mối liên hệ chặt chẽ giữa thông tin, nhiệt động lực học và các hệ thống không cân bằng.9 Thông tin không chỉ là một mô tả thụ động về trạng thái mà còn là một nguồn tài nguyên nhiệt động lực học có thể được sử dụng để thực hiện công, điều khiển hệ thống hoặc đẩy chúng ra xa trạng thái cân bằng.

4.3. Tự tổ chức và Xuất hiện: Góc nhìn Thông tin-Nhiệt động lực học

• Tự tổ chức (Self-organization): Đây là quá trình mà trật tự hoặc cấu trúc toàn cục xuất hiện một cách tự phát từ các tương tác cục bộ giữa các thành phần của một hệ thống mở, hoạt động xa trạng thái cân bằng, mà không cần sự điều khiển từ bên ngoài hoặc một kế hoạch tổng thể.68 Các ví dụ bao gồm sự hình thành các ô đối lưu trong chất lỏng, các phản ứng hóa học dao động, sự tụ đàn của chim hoặc cá, và các cấu trúc trong hệ sinh thái hoặc xã hội.81
• Liên kết với Nhiệt động lực học Không cân bằng: Sự tự tổ chức xảy ra trong các hệ thống có dòng năng lượng và vật chất chảy qua. Dòng chảy này cung cấp năng lượng cần thiết để tạo ra và duy trì các cấu trúc có trật tự (được gọi là cấu trúc tiêu tán – dissipative structures) xa trạng thái cân bằng nhiệt động lực học. Các nhà lý thuyết phức tạp lập luận rằng sự tự tổ chức cục bộ chống lại Định luật thứ hai bằng cách tạo ra trật tự, nhưng cái giá phải trả là sự gia tăng entropy ở quy mô lớn hơn.89
• Vai trò của Thông tin: Các hệ thống tự tổ chức thường xử lý thông tin về trạng thái nội tại và môi trường của chúng để điều chỉnh hành vi và duy trì cấu trúc.63 Quá trình xuất hiện (emergence) tạo ra thông tin mới dưới dạng các mẫu hình hoặc hành vi cấp cao, trong khi quá trình tự tổ chức có thể được xem là làm giảm thông tin (giảm sự bất định) bằng cách tạo ra các trạng thái toàn cục có trật tự và dễ dự đoán hơn từ các tương tác cục bộ.75 Độ phức tạp của hệ thống phản ánh sự cân bằng động giữa hai quá trình này.75

4.4. Thông tin, Nhiệt động lực học và Nguồn gốc Sự sống

Mối liên hệ giữa thông tin và nhiệt động lực học đặc biệt quan trọng khi xem xét nguồn gốc sự sống (abiogenesis).

• Sự sống như Hệ thống Không cân bằng: Sự sống đòi hỏi việc khai thác các dòng năng lượng (ví dụ: từ Mặt Trời hoặc các nguồn địa nhiệt) để xây dựng và duy trì các cấu trúc phức tạp, giàu thông tin, hoạt động rất xa trạng thái cân bằng nhiệt động lực học.17
• Giả thuyết Nguồn gốc: Các giả thuyết về nguồn gốc sự sống thường liên quan đến các môi trường không cân bằng cung cấp năng lượng và điều kiện hóa học cần thiết. Ví dụ, các miệng phun thủy nhiệt dưới đáy biển cung cấp gradient hóa học và nhiệt độ, có thể thúc đẩy các phản ứng tạo ra các phân tử hữu cơ phức tạp và cung cấp năng lượng cho các quá trình tiền sinh học.91 Một số lý thuyết cho rằng năng lượng tự do đi vào sinh quyển từ các nguồn bên ngoài mang theo “thông tin” cần thiết để tạo ra trật tự.17
• Sự xuất hiện của Tự sao chép: Sự xuất hiện của các phân tử có khả năng tự sao chép (ví dụ: trong giả thuyết thế giới RNA 91) có thể được xem là bước ngoặt quan trọng, đánh dấu sự ra đời của các hệ thống có khả năng lưu trữ, truyền đạt và xử lý thông tin di truyền cần thiết để duy trì trạng thái không cân bằng và tiến hóa.

Thông tin không chỉ là một đại lượng mô tả thụ động các trạng thái nhiệt động lực học (như entropy thống kê) mà còn là một đại lượng vật lý tích cực. Nó có thể được sử dụng để khai thác năng lượng (như con quỷ Maxwell), điều khiển các hệ thống ra xa trạng thái cân bằng, và cho phép sự xuất hiện và tồn tại của các cấu trúc phức tạp, có trật tự như sự sống. Việc Định luật thứ hai đặt ra thách thức cho sự tồn tại của trật tự sinh học được giải quyết thông qua nguyên lý Landauer, cho thấy rằng việc xử lý thông tin (đặc biệt là xóa thông tin) có một chi phí nhiệt động lực học không thể tránh khỏi.12 Điều này củng cố mối liên kết sâu sắc giữa thông tin, năng lượng và entropy.13 Các hệ thống sống, với tư cách là các hệ thống không cân bằng 10, sử dụng các dòng năng lượng để duy trì trật tự. Các lý thuyết tự tổ chức 75 mô tả cách trật tự này xuất hiện một cách tự phát. Quá trình xử lý thông tin là trung tâm của sự tự tổ chức và thích ứng này.63 Do đó, chính sự xuất hiện của sự sống có thể được xem xét trong khuôn khổ của một quá trình thông tin-nhiệt động lực học 17, nơi các hệ thống học cách khai thác các dòng năng lượng dựa trên thông tin thu được để tồn tại xa trạng thái cân bằng.

5. Thông tin trong Tiến hóa Sinh học (Giải quyết Điểm 4)

Lý thuyết thông tin cung cấp một bộ công cụ mạnh mẽ để định lượng và mô hình hóa các khía cạnh khác nhau của quá trình tiến hóa sinh học, từ thông tin được mã hóa trong bộ gen đến sự tiến hóa của độ phức tạp.

5.1. Định lượng Thông tin Sinh học

• Thông tin Di truyền: Thông tin cơ bản của sự sống được mã hóa trong các chuỗi DNA hoặc RNA.14 Các nhà sinh học lý thuyết đã áp dụng các khái niệm từ lý thuyết thông tin để phân tích các chuỗi này. Entropy Shannon có thể được sử dụng để đo lường sự biến đổi tại các vị trí trong bộ gen hoặc thông tin chứa trong các mô-típ ngắn như vị trí gắn kết protein (ví dụ: entropy thấp tại các vị trí bảo thủ cao).23 Độ phức tạp Kolmogorov, mặc dù khó tính toán, về nguyên tắc có thể đo lường khả năng nén của toàn bộ bộ gen, phản ánh mức độ lặp lại và cấu trúc của nó.47 Tuy nhiên, việc chỉ dựa vào độ dài bộ gen hoặc số lượng gen thường không đủ để nắm bắt độ phức tạp sinh học thực sự.15
• Thông tin Chức năng (FI): Như đã đề cập (2.2.2), FI đo lường lượng thông tin trong bộ gen có liên quan đến sự sống sót và sinh sản của sinh vật trong môi trường cụ thể của nó.15 Chọn lọc tự nhiên được xem là quá trình tích lũy FI bằng cách “ghi” thông tin về môi trường vào bộ gen thông qua việc cố định các đột biến có lợi.15 Các vị trí trung tính (neutral sites), không chịu áp lực chọn lọc, sẽ có xu hướng ngẫu nhiên hóa do đột biến, do đó có FI thấp.15
• Thông tin ở các Cấp độ Cao hơn: Thông tin không chỉ tồn tại ở cấp độ gen. Các quá trình phát triển của sinh vật từ hợp tử thành cá thể trưởng thành là một quá trình xử lý thông tin phức tạp được điều khiển bởi gen và môi trường.24 Các tương tác sinh thái, chẳng hạn như tín hiệu cảnh báo giữa con mồi và kẻ săn mồi (ví dụ: hành vi stotting của linh dương 94), cũng liên quan đến việc truyền và xử lý thông tin.22 Cấu trúc của các cộng đồng sinh thái cũng có thể được phân tích dưới góc độ thông tin.

5.2. Mô hình Lý thuyết Thông tin về Sự Tiến hóa của Độ phức tạp

Lý thuyết thông tin đã được sử dụng để xây dựng các mô hình nhằm tìm hiểu xem liệu có xu hướng gia tăng độ phức tạp trong quá trình tiến hóa hay không và động lực nào thúc đẩy nó.

• Mô hình Sinh vật Số (Digital Organisms): Nghiên cứu của Adami và cộng sự sử dụng các chương trình máy tính tự sao chép (“sinh vật số”) trong môi trường mô phỏng (ví dụ: nền tảng Avida) đã cung cấp bằng chứng mạnh mẽ.15 Kết quả cho thấy độ phức tạp của bộ gen (được đo bằng FI) có xu hướng tăng lên trong các môi trường giàu thông tin (nơi có nhiều “nhiệm vụ” hoặc “tài nguyên” để khai thác), do áp lực chọn lọc ưu tiên các sinh vật có khả năng xử lý thông tin hiệu quả hơn. Ngược lại, trong môi trường nghèo thông tin, chọn lọc chỉ ưu tiên tốc độ sao chép, dẫn đến bộ gen bị thu nhỏ và đơn giản hóa.15 Điều này ủng hộ quan điểm rằng chọn lọc tự nhiên, hoạt động như một “con quỷ Maxwell”, có thể buộc sự gia tăng độ phức tạp (FI) trong những điều kiện thích hợp.15
• Liên kết với Di truyền học Quần thể: Các nhà nghiên cứu khác đã kết nối lý thuyết thông tin với di truyền học quần thể, định lượng thông tin mà chọn lọc tích lũy được thể hiện qua sự thay đổi trong phân bố tần số alen của quần thể so với trạng thái trung tính (ví dụ: sử dụng phân kỳ Kullback-Leibler).21 Cách tiếp cận này cũng xem xét “chi phí” của việc duy trì thông tin di truyền, thường được đo bằng gánh nặng di truyền (genetic load) hoặc phương sai độ thích nghi tương đối.23
• Tranh luận về Xu hướng Phức tạp: Vẫn còn tranh cãi về việc liệu tiến hóa có một xu hướng nội tại, bị thúc đẩy hướng tới độ phức tạp ngày càng tăng hay không. Stephen Jay Gould cho rằng sự gia tăng độ phức tạp quan sát được chỉ là kết quả của một “bước đi ngẫu nhiên của người say” (drunkard’s walk) bắt đầu từ một giới hạn dưới của sự đơn giản; khi sự đa dạng tăng lên, một cách thụ động sẽ có nhiều dạng phức tạp hơn xuất hiện ở “đuôi phải” của phân bố, trong khi phần lớn sự sống vẫn đơn giản.15 Các nhà nghiên cứu khác cho rằng có những động lực tích cực thúc đẩy sự phức tạp, chẳng hạn như các cuộc chạy đua vũ trang đồng tiến hóa hoặc sự tiến hóa trung tính xây dựng (constructive neutral evolution), nơi các cấu trúc phức tạp hơn có thể xuất hiện và được cố định một cách tình cờ do giảm áp lực chọn lọc.77 Các thước đo dựa trên lý thuyết thông tin, đặc biệt là FI, cung cấp một cách để định lượng độ phức tạp một cách khách quan và kiểm tra các giả thuyết này.15

5.3. Động lực học Thông tin trong các Chuyển tiếp Tiến hóa Lớn (METs)

Các Chuyển tiếp Tiến hóa Lớn (Major Evolutionary Transitions – METs) đại diện cho những thay đổi căn bản trong cách tổ chức sự sống, thường liên quan đến sự hình thành các cấp độ mới của cá thể sinh học.78 Lý thuyết thông tin đóng vai trò trung tâm trong việc hiểu các chuyển tiếp này.

• Khung khái niệm METs: Các ví dụ kinh điển bao gồm sự hình thành tế bào nhân thực từ các sinh vật nhân sơ cộng sinh, sự phát triển của các sinh vật đa bào từ các sinh vật đơn bào, sự xuất hiện của các xã hội có tính xã hội cao (eusociality) ở côn trùng, và sự phát triển của ngôn ngữ ở người.78 Những chuyển tiếp này thường liên quan đến việc các thực thể trước đây độc lập tập hợp lại thành các đơn vị lớn hơn, phức tạp hơn.78
• Vai trò Trung tâm của Thông tin (Maynard Smith & Szathmáry): Trong công trình tiên phong của mình, Maynard Smith và Szathmáry đã nhấn mạnh rằng một đặc điểm chung của các METs là sự thay đổi trong cách thông tin được lưu trữ, truyền đạt và diễn giải.78 Ví dụ, sự chuyển đổi từ RNA (vừa là gen vừa là enzyme) sang DNA (lưu trữ thông tin) và protein (thực hiện chức năng enzyme) là một thay đổi cơ bản trong cách lưu trữ và xử lý thông tin di truyền.79 Sự xuất hiện của hệ thần kinh đã tạo ra một phương thức hoàn toàn mới để truyền thông tin giữa các tế bào và xử lý thông tin về môi trường.79 Sự phát triển của ngôn ngữ ở người đại diện cho một cuộc cách mạng trong việc truyền đạt thông tin phi di truyền.79
• Thông tin Phi Di truyền và METs: Các nghiên cứu gần đây nhấn mạnh vai trò ngày càng tăng của các hệ thống di truyền phi DNA trong các METs.79 Điều này bao gồm di truyền biểu sinh (epigenetics), truyền đạt hành vi học được, văn hóa, và thậm chí cả các tương tác cộng sinh mới, ví dụ như giữa con người và AI.95 Khả năng truyền thông tin qua các kênh phi di truyền cho phép sự thích nghi và tiến hóa diễn ra nhanh hơn và theo những cách mới.
• Tích hợp Thông tin và Hợp tác: Một khía cạnh quan trọng của nhiều METs là sự phát triển của các cơ chế mới cho phép tích hợp thông tin và phối hợp hành động giữa các đơn vị cấp thấp hơn. Điều này thường đòi hỏi việc giải quyết hoặc ngăn chặn xung đột lợi ích ở cấp thấp để cho phép chức năng và sự thích nghi ở cấp cao hơn phát triển.78

Các thay đổi lớn về độ phức tạp tiến hóa (METs) về cơ bản gắn liền với sự biến đổi trong cách quản lý thông tin – cách thông tin được mã hóa, sao chép, xử lý, tích hợp và truyền qua các thế hệ, bao gồm cả các kênh di truyền và phi di truyền. Quá trình tiến hóa sinh học hoạt động thông qua biến dị, di truyền và chọn lọc.15 Lý thuyết thông tin cung cấp công cụ để định lượng thông tin trong bộ gen 16 và thông tin thu được qua sự thích nghi.15 METs đại diện cho sự tái tổ chức đáng kể trong quá trình tiến hóa.78 Maynard Smith & Szathmáry đã liên kết rõ ràng METs với những thay đổi trong hệ thống thông tin.78 Các ví dụ như chuyển đổi sang đa bào hoặc xã hội cao liên quan đến những cách mới để tế bào/cá thể giao tiếp và phối hợp, tạo ra một hệ thống xử lý thông tin cấp cao hơn. Sự xuất hiện của ngôn ngữ đại diện cho một sự thay đổi căn bản trong việc truyền thông tin.79 Ngay cả các chuyển đổi tiềm năng trong tương lai liên quan đến AI 95 cũng được đóng khung về mặt tích hợp xử lý thông tin của con người và nhân tạo. Do đó, việc theo dõi những thay đổi về quy mô thông tin, khả năng xử lý và độ trung thực/băng thông truyền thông tin qua các METs dường như là một cách đầy hứa hẹn để mô tả sự tiến bộ tiến hóa. Việc định lượng những thay đổi thông tin này có thể cung cấp một thước đo để so sánh tầm quan trọng của các chuyển tiếp khác nhau.

6. Thông tin, Ý thức và các Cấp độ Tổ chức Cao hơn (Giải quyết Điểm 5)

Khi xem xét các cấp độ tổ chức cao hơn, đặc biệt là những cấp độ liên quan đến nhận thức và ý thức, lý thuyết thông tin lại nổi lên như một công cụ giải thích quan trọng.

6.1. Các Lý thuyết Ý thức Dựa trên Thông tin

Một số lý thuyết hàng đầu về ý thức đề xuất rằng bản chất của ý thức có liên quan mật thiết đến cách thông tin được xử lý hoặc tích hợp trong não bộ.

• Lý thuyết Thông tin Tích hợp (Integrated Information Theory – IIT) của Tononi:

• Ý tưởng Cốt lõi: Lý thuyết này đề xuất một định nghĩa cơ bản: ý thức chính là thông tin tích hợp (integrated information), được ký hiệu là Φ (Phi).96 Lượng ý thức (mức độ tỉnh táo hoặc phong phú của trải nghiệm) tương ứng với lượng thông tin tích hợp Φ mà một phức hợp các yếu tố (ví dụ: một mạng lưới neuron) tạo ra, vượt lên trên lượng thông tin được tạo ra bởi các bộ phận riêng lẻ của nó.97 Chất lượng của trải nghiệm (ví dụ: cảm giác nhìn thấy màu đỏ so với màu xanh) được xác định bởi cấu trúc cụ thể của các mối quan hệ thông tin (cấu trúc nhân-quả) được tạo ra bên trong phức hợp đó.96
• Tiên đề/Định đề: IIT bắt đầu từ các thuộc tính cơ bản, không thể chối cãi của trải nghiệm hiện tượng học (tiên đề): kinh nghiệm tồn tại một cách nội tại (intrinsic), có cấu trúc (structured), cụ thể (specific), thống nhất (unitary) và xác định (definite). Từ đó, nó suy ra các yêu cầu (định đề) mà cơ chất vật lý của ý thức phải thỏa mãn: cơ chất đó phải có năng lực nhân-quả nội tại, và năng lực này phải được xác định bởi một cấu trúc các phân biệt (distinctions) và quan hệ (relations) không thể giản lược (irreducible).98
• Đo lường: Φ đo lường mức độ không thể giản lược của cấu trúc nhân-quả của một hệ thống.97 Về mặt khái niệm, nó định lượng xem hệ thống, với tư cách là một tổng thể, quy định về các trạng thái quá khứ và tương lai của chính nó nhiều hơn bao nhiêu so với các bộ phận của nó làm một cách độc lập. Việc tính toán Φ rất phức tạp về mặt tính toán, đặc biệt đối với các hệ thống lớn như não bộ.100
• Hàm ý: IIT ngụ ý rằng ý thức là một thuộc tính có cấp độ (graded), không phải là tất cả hoặc không có gì.100 Nó có thể tồn tại ở các mức độ khác nhau trong các hệ thống khác nhau và thậm chí có thể phổ biến trong tự nhiên ở một mức độ nào đó (dẫn đến một dạng panpsychism hoặc proto-panpsychism, nơi các hệ thống vật lý cơ bản cũng có một mức độ Φ tối thiểu).96 Ý thức cũng độc lập với cơ chất cụ thể; bất kỳ hệ thống nào, dù là sinh học hay nhân tạo, có thể tạo ra Φ đủ cao đều có thể có ý thức. Lý thuyết này cũng đưa ra giải thích cho một số mối tương quan thần kinh của ý thức, ví dụ tại sao một số vùng não nhất định (như vỏ não và đồi thị) lại cần thiết cho ý thức trong khi những vùng khác (như tiểu não) thì không, dựa trên cấu trúc kết nối và khả năng tích hợp thông tin của chúng.97

• Lý thuyết Không gian Làm việc Toàn cục (Global Workspace Theory – GWT) của Baars, Dehaene:

• Ý tưởng Cốt lõi: GWT đề xuất rằng ý thức xuất hiện khi thông tin được “phát sóng” (broadcast) đến một “không gian làm việc toàn cục” trong não bộ (có khả năng liên quan đến các mạng lưới trải rộng trên vỏ não và đồi thị).101 Khi thông tin trở nên khả dụng toàn cục trong không gian làm việc này, nó có thể được truy cập và sử dụng bởi nhiều mô-đun xử lý chuyên biệt, phần lớn là vô thức.103 Ý thức hoạt động như một cổng vào, cho phép truy cập vào bộ nhớ, kiểm soát hành vi tự nguyện, và các chức năng nhận thức cấp cao khác.105
• Cơ chế: GWT nhấn mạnh vai trò của hoạt động thần kinh tích hợp và lan rộng.102 Phiên bản thần kinh của lý thuyết (Global Neuronal Workspace Theory – GNWT) của Dehaene và Changeux liên kết sự phát sóng toàn cục này với các sự kiện “đánh lửa” (ignition) đồng bộ của hoạt động thần kinh trên diện rộng.103 Lý thuyết này phân biệt rõ ràng giữa xử lý có ý thức (hạn chế về dung lượng, tuần tự, tích hợp) và xử lý vô thức (rộng lớn, song song, chuyên biệt).105
• Mối quan hệ với Thông tin: GWT tập trung vào khía cạnh truy cập và khả dụng của thông tin hơn là sự tích hợp nội tại như IIT. Nội dung của ý thức tại một thời điểm chính là thông tin đang được “trình chiếu trên sân khấu” của không gian làm việc toàn cục.101

• Các Lý thuyết Khác (Sơ lược): Cũng cần nhắc đến các lý thuyết khác liên quan đến thông tin. Lý thuyết Bậc cao (Higher-Order Theories – HOT/HOP) cho rằng một trạng thái tinh thần trở nên có ý thức khi có một trạng thái tinh thần bậc cao hơn (suy nghĩ hoặc tri giác) đại diện cho trạng thái đó.96 Lý thuyết Đại diện (Representational Theories) cho rằng các đặc tính hiện tượng học của ý thức (qualia) có thể được giải thích hoàn toàn bằng nội dung đại diện của các trạng thái tinh thần.96 Cả hai nhóm lý thuyết này đều nhấn mạnh vai trò của việc xử lý và đại diện thông tin trong việc tạo ra ý thức.

6.2. Tương quan giữa Tích hợp/Xử lý Thông tin và Trạng thái Ý thức

Có bằng chứng thực nghiệm ngày càng tăng cho thấy mối liên hệ giữa các thước đo về độ phức tạp, mức độ tích hợp hoặc khả năng giao tiếp toàn cục của hoạt động não (những yếu tố có thể liên quan đến các nguyên tắc của IIT hoặc GWT) với các trạng thái ý thức khác nhau. Ví dụ, các nghiên cứu sử dụng điện não đồ (EEG) hoặc chụp cộng hưởng từ chức năng (fMRI) đã chỉ ra rằng các trạng thái ý thức giảm sút (như giấc ngủ không mơ, gây mê, hoặc hôn mê) thường đi kèm với sự suy giảm trong các thước đo về sự tích hợp thông tin hoặc sự lan truyền hoạt động trên diện rộng trong não bộ.97 Ngược lại, trạng thái tỉnh táo và nhận thức phong phú lại liên quan đến hoạt động não phức tạp và tích hợp cao. Mô hình Cửa sổ Quan sát Lồng nhau (Nested Observer Windows – NOW) cũng đề xuất một cấu trúc phân cấp, trong đó ý thức thống nhất nằm ở đỉnh, tích hợp thông tin từ các cấp độ xử lý tự trị thấp hơn, liên kết trực tiếp tổ chức phân cấp với sự tích hợp có ý thức.61

6.3. Vai trò Tiềm năng của Sáng tạo Thông tin trong Tính Chủ quan và Tính Chủ động (Agency)

Ngoài việc xử lý và tích hợp thông tin, khả năng sáng tạo thông tin mới – tức là khả năng giải quyết vấn đề, tạo ra suy nghĩ, kế hoạch hoặc hành vi mới lạ – có thể đóng vai trò quan trọng trong các khía cạnh cao hơn của ý thức, như tự nhận thức (self-awareness) 110 và tính chủ động (agency).

• Sáng tạo và Tính linh hoạt: Ý thức thường được liên kết với khả năng kiểm soát linh hoạt và phản ứng thích ứng với các tình huống mới lạ hoặc bất ngờ.107 Khả năng tạo ra các giải pháp hoặc chiến lược mới (sáng tạo thông tin) dường như là nền tảng cho sự linh hoạt này.
• Liên kết với các Thước đo Thông tin Động: Có thể suy đoán rằng các hệ thống có năng lực sáng tạo thông tin cao hơn (có lẽ liên quan đến Độ sâu Logic cao hơn hoặc Thông tin Chức năng cao hơn liên quan đến các mục tiêu nội tại) có thể tương ứng với các dạng ý thức hoặc trí tuệ tinh vi hơn, có khả năng tự định hướng và lập kế hoạch tốt hơn.
• Tự nhận thức: Khả năng tạo ra các mô hình nội tại về bản thân và thế giới, và sử dụng các mô hình đó để dự đoán và lập kế hoạch, có thể được xem là một dạng sáng tạo thông tin phức tạp liên quan đến tự nhận thức.

Các lý thuyết hàng đầu về ý thức đều đặt nền tảng trên mối liên hệ sâu sắc giữa ý thức và các phương thức xử lý thông tin cụ thể – hoặc là sự tích hợp tối đa (IIT) hoặc là sự khả dụng toàn cục (GWT). Điều này cho thấy rằng cấu trúc và động lực học của luồng thông tin bên trong một hệ thống, chứ không chỉ quy mô thô của nó, là yếu tố quyết định cho sự xuất hiện của trải nghiệm chủ quan. Ý thức không phải là một thuộc tính đơn giản mà phụ thuộc vào các đặc điểm tổ chức phức tạp liên quan đến cách thông tin được xử lý và chia sẻ.97 Điều này phù hợp với ý tưởng rằng các cấp độ tổ chức cao hơn có thể được đặc trưng bởi khả năng xử lý thông tin tinh vi hơn, có khả năng dẫn đến ý thức như một thuộc tính xuất hiện.61

Trong khi IIT tập trung vào thông tin tích hợp (một thước đo về cấu trúc/trạng thái phức tạp), khái niệm sáng tạo thông tin (tạo ra cái mới, giải quyết vấn đề) có thể liên quan chặt chẽ hơn đến các khía cạnh của ý thức như tính chủ động, lập kế hoạch và hành vi linh hoạt. Trải nghiệm chủ quan không chỉ là một trạng thái tĩnh mà còn bao gồm động lực, ý định và sự thích ứng.107 Khả năng tạo ra thông tin hoặc giải pháp mới 30, vốn liên quan đến Độ sâu Logic (lịch sử/tiềm năng tính toán) 56 và Thông tin Chức năng (thích nghi/giải quyết vấn đề) 59, dường như có mối liên hệ trực quan với các chức năng nhận thức cao cấp thường gắn liền với ý thức, như lập kế hoạch, sáng tạo và phản ứng thích ứng với hoàn cảnh không lường trước. Điều này gợi ý rằng một lý thuyết thông tin hoàn chỉnh về ý thức có thể cần kết hợp các thước đo cả về độ phức tạp/tích hợp tĩnh và khả năng sáng tạo thông tin động.

7. Phân tích So sánh: Các Mô hình Hiện có và Khung Lý thuyết của Người dùng (Giải quyết Điểm 7)

Để đánh giá tính khả thi và tiềm năng của việc sử dụng Quy mô Thông tin và Khả năng Sáng tạo Thông tin làm tiêu chí đánh giá sự tiến hóa, cần so sánh các khái niệm này với các khung lý thuyết hiện có và đặc biệt là với hệ thống phân cấp 7 cấp độ và khái niệm “hệ động lực” do người dùng đề xuất.

7.1. Khảo sát các Khung Lý thuyết Sử dụng Thước đo Thông tin

Nhiều lĩnh vực khoa học và triết học đã sử dụng các khái niệm liên quan đến thông tin và độ phức tạp để mô tả các cấp độ tổ chức hoặc sự tiến hóa:

• Khoa học Phức hợp (Complexity Science): Lĩnh vực này nghiên cứu các Hệ thống Thích ứng Phức tạp (CAS), bao gồm các hệ thống vật lý, sinh học và xã hội.63 Nó nhấn mạnh các khái niệm như sự xuất hiện (emergence), tự tổ chức (self-organization), mạng lưới tương tác, và phản hồi.63 Mặc dù không phải lúc nào cũng định lượng rõ ràng bằng các thước đo thông tin cụ thể như K(x) hay FI, nhưng luồng thông tin, xử lý thông tin và sự cân bằng giữa tạo thông tin (xuất hiện) và giảm thông tin (tự tổ chức) là trung tâm của lý thuyết.63
• Vũ trụ học/Vật lý: Nhiệt động lực học, đặc biệt là nhiệt động lực học không cân bằng, sử dụng entropy (một dạng thước đo thông tin thống kê) và nghiên cứu vai trò của thông tin trong việc duy trì trật tự xa cân bằng (ví dụ: Con quỷ Maxwell, Nguyên lý Landauer).9 Các lý thuyết Đa vũ trụ (Multiverse) và Nguyên lý Vị nhân (Anthropic Principle) đôi khi được diễn giải dưới góc độ thông tin, xem xét mối quan hệ giữa các định luật vật lý, sự tồn tại của người quan sát (như hệ thống xử lý thông tin) và cấu trúc của vũ trụ hoặc các vũ trụ khả dĩ.33 Độ sâu Logic cũng được đề xuất như một thước đo tiềm năng cho sự phức tạp có tổ chức trong tiến hóa vũ trụ.56
• AI/Tương lai học: Thang đo Kardashev, mặc dù dựa trên năng lượng, nhưng ngầm định rằng khả năng khai thác năng lượng ở quy mô lớn đòi hỏi khả năng xử lý thông tin và công nghệ tiên tiến.64 Sự phát triển của Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát (AGI) thường được xem là một bước chuyển tiếp tiềm năng, tạo ra một cấp độ tồn tại mới được xác định bởi trí tuệ và khả năng xử lý/sáng tạo thông tin vượt trội.14 Các phong trào như Chủ nghĩa Gia tốc Hiệu quả (Effective Accelerationism) đặt mục tiêu rõ ràng là leo lên thang Kardashev thông qua việc phát triển AGI và tối đa hóa việc sử dụng năng lượng, xem đây là sự thực hiện mục đích của vũ trụ là tăng entropy thông qua sự lan tỏa của sự sống và ý thức.67
• Triết học Thông tin/Bản thể học: Triết học đã có lịch sử lâu dài trong việc xem xét các cấp độ tổ chức trong tự nhiên (ví dụ: Thang bậc Vĩ đại của Sự sống, các hệ thống phân cấp trong sinh học) 1 và các khái niệm liên quan như sự xuất hiện.72 Bản thể học nghiên cứu bản chất của sự tồn tại và các loại thực thể khác nhau.7 Triết học thông tin xem xét vai trò cơ bản của thông tin trong các hệ thống này. Triết học sinh học cũng xem xét các khái niệm như mục đích luận (teleology) và chức năng, vốn có liên quan đến thông tin chức năng.94

7.2. Ánh xạ Phát hiện vào Hệ thống 7 Cấp độ/”Hệ động lực” của Người dùng

Để thực hiện một ánh xạ chính xác, cần có thông tin chi tiết về hệ thống phân cấp 7 cấp độ và khái niệm “hệ động lực” cụ thể mà người dùng đã phát triển. Tuy nhiên, dựa trên các ý tưởng phân cấp phổ biến (ví dụ: từ vật lý cơ bản đến hóa học phức tạp, sinh học đơn giản, sinh học/nhận thức phức tạp, ý thức cao hơn, xã hội/văn hóa, và trí tuệ nhân tạo/lai), chúng ta có thể thực hiện một phân tích sơ bộ:

• Quy mô Thông tin:

• Entropy Shannon (H): Có thể cao ở các hệ thống vật lý hỗn loạn (khí), giảm ở các cấu trúc có trật tự (tinh thể), tăng trở lại ở các hệ thống sinh học đa dạng (hệ sinh thái), và có thể phức tạp hơn ở các cấp độ nhận thức và xã hội (đo lường sự đa dạng của trạng thái/hành vi).
• Độ phức tạp Kolmogorov (K): Có thể thấp đối với các quy luật vật lý cơ bản hoặc các cấu trúc lặp lại, cao đối với các hệ thống ngẫu nhiên hoặc các cấu trúc sinh học/nhận thức độc nhất và không nén được. Xu hướng tổng thể không rõ ràng và phụ thuộc vào việc liệu sự ngẫu nhiên hay tổ chức đang chiếm ưu thế.
• Độ sâu Logic (LD): Có khả năng tăng lên một cách nhất quán hơn qua các cấp độ, phản ánh sự tích lũy lịch sử tính toán và cấu trúc có tổ chức. Các hệ thống vật lý đơn giản có LD thấp. Các hệ thống sinh học tiến hóa qua hàng triệu năm được kỳ vọng có LD cao. Các hệ thống nhận thức và xã hội phức tạp, cũng như AI tiên tiến, có thể đạt đến LD rất cao.
• Thông tin Chức năng (FI): Có lẽ chỉ trở nên thực sự phù hợp ở cấp độ sinh học và các cấp độ cao hơn, nơi khái niệm “chức năng” và “chọn lọc” (dù là tự nhiên hay nhân tạo) có ý nghĩa rõ ràng. FI có thể tăng lên khi các hệ thống thích nghi tốt hơn với môi trường hoặc đạt được các mục tiêu phức tạp hơn.

• Khả năng Sáng tạo Thông tin:

• Cơ chế: Các cơ chế sáng tạo thông tin thay đổi qua các cấp độ: tự tổ chức vật lý/hóa học ở cấp thấp; đột biến/chọn lọc di truyền ở cấp sinh học; học tập/suy luận ở cấp nhận thức; đổi mới văn hóa/công nghệ ở cấp xã hội; thiết kế/khám phá thuật toán ở cấp AI.
• Năng lực: Khả năng tạo ra sự mới lạ, giải quyết vấn đề và thích ứng dường như tăng lên qua các cấp độ, từ các phản ứng đơn giản với môi trường đến khả năng lập kế hoạch, tư duy trừu tượng và sáng tạo có chủ đích. Có thể có những bước nhảy vọt về chất trong khả năng sáng tạo tại các điểm chuyển tiếp quan trọng (ví dụ: sự xuất hiện của sự sống, nhận thức, ngôn ngữ, AGI).

• Khái niệm “Hệ động lực”:

• Khái niệm này của người dùng có thể được làm phong phú bằng cách liên kết nó với các nguyên tắc của CAS và nhiệt động lực học không cân bằng. “Hệ động lực” có thể được mô tả chi tiết hơn thông qua kiến trúc xử lý thông tin, các vòng phản hồi, khả năng tự tổ chức, sự cân bằng giữa ổn định và thay đổi (“bờ vực hỗn loạn” – edge of chaos 70), và đặc biệt là năng lực sáng tạo thông tin của nó. Liệu “hệ động lực” có nắm bắt được sự tương tác phức tạp giữa sự xuất hiện tạo thông tin và sự tự tổ chức giảm thông tin như mô tả trong khoa học phức hợp 75 không?

7.3. Bảng Đề xuất: Khung So sánh các Hệ thống Có Tổ chức

Để hệ thống hóa việc so sánh, bảng sau đây đề xuất một cách ánh xạ các thước đo thông tin vào các cấp độ tổ chức tiềm năng. Lưu ý: Các cấp độ và nội dung là ví dụ và cần được điều chỉnh dựa trên hệ thống 7 cấp độ cụ thể của người dùng.

Bảng 1: Mô tả dựa trên Lý thuyết Thông tin qua các Cấp độ Tổ chức Tiềm năng

 

Cấp độ (Ví dụ)	Hệ thống Ví dụ	Quy mô Thông tin (Xu hướng/Mức độ liên quan)	Khả năng Sáng tạo Thông tin (Cơ chế & Tiềm năng)	Động lực/Ràng buộc Chính
1. Vật lý Cơ bản	Hạt cơ bản, trường lượng tử	H/K/LD/FI: Thấp hoặc không áp dụng trực tiếp. Mô tả bởi các định luật đơn giản.	Tự phát sinh dao động lượng tử? (Tính mới lạ cơ bản)	Các định luật vật lý cơ bản, các hằng số.
2. Vật lý/Hóa học Phức tạp	Sao, hành tinh, phân tử phức tạp, tinh thể	H: Có thể cao (khí) hoặc thấp (tinh thể). K: Có thể cao (hỗn loạn) hoặc thấp (có trật tự). LD: Thấp đến trung bình. FI: Không áp dụng/thấp.	Tự tổ chức (ví dụ: hình thành sao, phản ứng hóa học). Tiềm năng: Thấp, bị giới hạn bởi các định luật vật lý/hóa học.	Nhiệt động lực học, hấp dẫn, tương tác điện từ, hóa học.
3. Sinh học Đơn giản	Tế bào nhân sơ, virus, RNA tự sao chép	H: Trung bình (đa dạng di truyền). K: Cao (bộ gen không nén được). LD: Trung bình đến cao (lịch sử tiến hóa). FI: Trung bình (thích nghi cơ bản).	Đột biến/Tái tổ hợp + Chọn lọc tự nhiên. Tiềm năng: Trung bình, tạo ra các thích nghi cơ bản.	Chọn lọc tự nhiên, ràng buộc nhiệt động lực học, nguồn năng lượng/vật chất.
4. Sinh học Phức tạp/Nhận thức Đơn giản	Sinh vật đa bào, nấm, thực vật, côn trùng xã hội	H: Cao (đa dạng loài/hành vi). K: Rất cao. LD: Cao. FI: Cao (thích nghi phức tạp với môi trường).	Tiến hóa di truyền, phát triển, học tập đơn giản, giao tiếp cơ bản. Tiềm năng: Cao hơn, thích nghi chuyên biệt, hành vi tập thể.	Chọn lọc tự nhiên/nhóm, phát triển, ràng buộc sinh thái, xử lý thông tin thần kinh sơ cấp.
5. Nhận thức Cao/Ý thức	Động vật có vú, chim, con người	H/K/LD/FI: Rất cao. Xuất hiện các thước đo mới (ví dụ: Φ của IIT). Quy mô thông tin liên quan đến trạng thái tinh thần, bộ nhớ.	Học tập phức tạp, giải quyết vấn đề, lập kế hoạch, nhận thức bậc cao, tự nhận thức (?). Tiềm năng: Rất cao, hành vi linh hoạt, sáng tạo có chủ đích.	Tiến hóa não bộ, giới hạn nhận thức, cấu trúc xã hội (ở người), IIT/GWT (cho ý thức).
6. Xã hội/Văn hóa	Xã hội loài người, tổ chức, hệ thống kinh tế	Quy mô thông tin liên quan đến cấu trúc xã hội, mạng lưới, kiến thức văn hóa, ngôn ngữ. Các thước đo như entropy mạng lưới có thể áp dụng.	Đổi mới văn hóa/xã hội/công nghệ, ngôn ngữ tượng trưng, truyền đạt kiến thức tích lũy. Tiềm năng: Cực cao, thay đổi nhanh chóng, tiến hóa văn hóa.	Động lực xã hội, kinh tế, chính trị, truyền thông, giới hạn tài nguyên, giá trị.135
7. Trí tuệ Nhân tạo/Lai (Tiềm năng)	AGI, hệ thống người-máy tích hợp	Quy mô thông tin có thể vượt trội con người (dung lượng lưu trữ/xử lý). K/LD/FI/Φ có thể đạt mức rất cao.	Đổi mới thuật toán, học máy tự động, sáng tạo siêu trí tuệ (?). Tiềm năng: Chưa xác định, có thể vượt xa khả năng sinh học.	Giới hạn tính toán, thuật toán, dữ liệu, năng lượng, vấn đề căn chỉnh giá trị.65

Lý do đưa bảng này vào: Bảng này cung cấp một cách trực quan và có cấu trúc để tổng hợp các phân tích từ các phần trước (Quy mô Thông tin, Sáng tạo Thông tin, Nhiệt động lực học, Sinh học, Nhận thức) và áp dụng chúng vào việc đánh giá các cấp độ tổ chức khác nhau, đáp ứng trực tiếp yêu cầu so sánh của người dùng (Điểm 7). Nó làm nổi bật cách các thước đo thông tin khác nhau có thể thay đổi hoặc trở nên phù hợp ở các cấp độ khác nhau, đồng thời chỉ ra các cơ chế sáng tạo thông tin và các động lực/ràng buộc chính đặc trưng cho từng cấp độ. Bảng này đóng vai trò là cầu nối quan trọng giữa phần phân tích lý thuyết và phần đề xuất cải tiến khung lý thuyết ở Phần 8.

7.4. Đánh giá: Sự tương hợp, Mâu thuẫn và Gợi ý Cải tiến cho Khung của Người dùng

• Sự tương hợp (Synergies): Khung 7 cấp độ của người dùng có thể phù hợp với xu hướng chung về sự gia tăng Độ sâu Logic hoặc Thông tin Chức năng qua các cấp độ tổ chức chính (ví dụ, từ vật lý sang sinh học sang nhận thức). Khái niệm “hệ động lực” có thể tương ứng tốt với các nguyên tắc của CAS, nhấn mạnh tính tương tác, thích ứng và phản hồi.
• Mâu thuẫn (Tensions):

• Liệu hệ thống 7 cấp độ có phải là một bậc thang tuyến tính đơn giản? Nghiên cứu cho thấy tiến hóa phức tạp thường phân nhánh và đa dạng, không tuân theo một con đường duy nhất.22 Việc ép các hệ thống vào một thang bậc duy nhất có thể bỏ qua sự đa dạng này.
• Các cấp độ có được phân biệt đủ rõ ràng bằng các thước đo thông tin không? Ví dụ, sự khác biệt giữa cấp độ “Sinh học Phức tạp” và “Nhận thức Đơn giản” có thể mờ nhạt về mặt thông tin.
• Liệu một thước đo thông tin duy nhất (ví dụ: chỉ K(x) hoặc chỉ FI) có đủ để xác định một cấp độ không? Phân tích cho thấy các thước đo khác nhau nắm bắt các khía cạnh khác nhau của thông tin và độ phức tạp [Insight 2.1, 2.2].
• Khái niệm “hệ động lực” có nắm bắt được sự cân bằng tinh tế giữa sự xuất hiện (tạo thông tin) và tự tổ chức (giảm thông tin) như trong khoa học phức hợp không?75

• Gợi ý Cải tiến:

• Định nghĩa lại/Mô tả Cấp độ: Sử dụng các thước đo thông tin cụ thể (ví dụ: sự xuất hiện của FI đáng kể, đạt đến ngưỡng LD nhất định, khả năng xử lý thông tin tượng trưng, đạt Φ cao) để mô tả đặc điểm của từng cấp độ hoặc các bước chuyển tiếp giữa chúng.
• Bổ sung Chiều: Thay vì một thang bậc duy nhất, xem xét một không gian nhiều chiều, ví dụ, một chiều là Quy mô Thông tin (có thể là LD hoặc FI) và một chiều là Khả năng Sáng tạo Thông tin. Các “cấp độ” có thể là các vùng trong không gian này.
• Mô hình hóa “Hệ động lực”: Xây dựng mô hình rõ ràng hơn cho “hệ động lực” dựa trên các nguyên tắc của CAS, nhiệt động lực học thông tin, bao gồm các vòng phản hồi, cơ chế thích ứng, và đặc biệt là các quá trình tạo ra thông tin mới.

Khung lý thuyết của người dùng, có khả năng dựa trên những khái niệm trực quan về hệ thống phân cấp và sự tiến bộ, có thể đạt được sự chặt chẽ khoa học đáng kể bằng cách đặt nền tảng cho các cấp độ và động lực học của nó dựa trên các khái niệm lý thuyết thông tin có thể định lượng. Tuy nhiên, điều này có thể đòi hỏi phải sửa đổi chính các cấp độ đó hoặc thừa nhận bản chất đa diện của “sự tiến bộ”. Các hệ thống phân cấp truyền thống như Thang bậc Vĩ đại của Sự sống 7 hoặc các thang đo đơn giản dựa trên năng lượng như Kardashev 84 thường mang tính tuyến tính và dựa trên một thước đo duy nhất. Ngược lại, nghiên cứu cho thấy sự tiến hóa của độ phức tạp là một quá trình đa dạng và không tuyến tính 15, liên quan đến nhiều loại thông tin khác nhau (tính ngẫu nhiên K 46, tổ chức LD 56, chức năng FI 15). Các chuyển tiếp lớn liên quan đến sự thay đổi trong quản lý thông tin.78 Ý thức liên quan đến các mẫu hình tích hợp/truy cập thông tin cụ thể.97 Các hệ thống phức tạp cân bằng giữa sự xuất hiện và tự tổ chức.75 Do đó, một hệ thống phân cấp tuyến tính đơn giản dựa trên một khái niệm duy nhất khó có thể nắm bắt được sự phong phú của các quỹ đạo tiến hóa. Việc so sánh khung của người dùng với những phát hiện đa chiều này (như trong Bảng 1) sẽ cho thấy liệu nó có đơn giản hóa quá mức hay phù hợp. Quá trình tinh chỉnh nên tập trung vào việc kết hợp tính đa chiều này, có lẽ bằng cách định nghĩa các cấp độ dựa trên sự kết hợp của các thước đo thông tin hoặc thừa nhận các con đường phân nhánh thay vì một bậc thang duy nhất.

8. Tổng hợp và Hoàn thiện Khung Triết lý (Giải quyết Điểm 8)

Phần cuối cùng này tổng hợp các kết quả phân tích và đề xuất các hướng cụ thể để tích hợp các khái niệm về Quy mô Thông tin và Khả năng Sáng tạo Thông tin vào khung triết lý của người dùng, nhằm tăng cường tính khoa học và hệ thống cho nó.

8.1. Vai trò Tổng hợp của Quy mô và Sáng tạo Thông tin như Tiêu chí Tiến hóa

Kết quả từ các phần trước cho thấy việc sử dụng các thước đo thông tin làm tiêu chí đánh giá sự tiến triển tiến hóa là một hướng đi có cơ sở khoa học và đầy hứa hẹn, nhưng cũng cần nhận thức rõ những phức tạp và hạn chế.

• Tính đa diện của “Quy mô”: Không có một thước đo “quy mô thông tin” duy nhất nào là hoàn hảo. Entropy Shannon (H) đo lường sự bất định trung bình hoặc đa dạng.37 Độ phức tạp Kolmogorov (K) đo lường nội dung thông tin thuật toán hoặc tính ngẫu nhiên của một đối tượng đơn lẻ.46 Độ sâu Logic (LD) cố gắng nắm bắt lịch sử tính toán và độ phức tạp có tổ chức.56 Thông tin Chức năng (FI) tập trung vào thông tin liên quan đến sự thích nghi và chức năng trong một môi trường cụ thể.15 Các thước đo phản ánh độ phức tạp có tổ chức (LD, FI) dường như phù hợp hơn để đánh giá “sự tiến bộ” so với các thước đo chỉ phản ánh nội dung thông tin thô hoặc tính ngẫu nhiên (H, K).
• Tầm quan trọng của “Sáng tạo”: Khả năng Sáng tạo Thông tin – năng lực tạo ra sự mới lạ, giải quyết vấn đề, và thích ứng thông qua xử lý thông tin – nổi lên như một yếu tố động lực học cốt lõi.30 Nó không chỉ là kết quả của sự tiến hóa mà còn là động lực thúc đẩy nó. Việc đánh giá khả năng sáng tạo này có thể cung cấp một tiêu chí mạnh mẽ hơn để phân biệt các cấp độ tiến hóa, đặc biệt là khi xem xét cách các hệ thống đổi mới và thích ứng với những thách thức mới.
• Sự cần thiết của cách tiếp cận đa chiều: Do tính đa diện của thông tin và sự phức tạp của các quá trình tiến hóa, việc chỉ dựa vào một thước đo duy nhất là không đủ. Một đánh giá toàn diện về sự tiến triển tiến hóa nên xem xét sự kết hợp của nhiều thước đo, phản ánh cả quy mô (đặc biệt là quy mô của thông tin có tổ chức/chức năng) và khả năng sáng tạo động.

8.2. Đề xuất Cải tiến/Sửa đổi Hệ thống 7 Cấp độ

Dựa trên phân tích ở Phần 7 và các tổng hợp ở trên, có thể đề xuất các sửa đổi cụ thể cho hệ thống 7 cấp độ của người dùng:

• Lựa chọn 1: Mô tả lại Đặc điểm Cấp độ bằng Thông tin:

• Đề xuất: Thay vì chỉ liệt kê các ví dụ, hãy mô tả đặc điểm cốt lõi của từng cấp độ (hoặc các bước chuyển tiếp giữa chúng) bằng các thuật ngữ thông tin.
• Ví dụ:

• Cấp độ X có thể được đặc trưng bởi sự xuất hiện của các hệ thống có khả năng lưu trữ và sao chép thông tin di truyền (FI > 0).
• Cấp độ Y có thể được đánh dấu bằng sự gia tăng đáng kể về Độ sâu Logic, phản ánh sự tích lũy cấu trúc phức tạp qua tiến hóa.
• Cấp độ Z có thể liên quan đến sự xuất hiện của khả năng xử lý thông tin tượng trưng (ngôn ngữ) hoặc đạt đến một ngưỡng Φ nhất định hỗ trợ ý thức (theo IIT).

• Cơ sở: Điều này liên kết trực tiếp các cấp độ với các khái niệm khoa học có thể định lượng (hoặc ít nhất là định nghĩa rõ ràng), dựa trên các phát hiện trong Phần 2, 5 và 6.

• Lựa chọn 2: Bổ sung các Chiều Thông tin:

• Đề xuất: Thay vì một thang bậc tuyến tính duy nhất, hãy biểu diễn hệ thống trong một không gian nhiều chiều. Các chiều có thể đại diện cho các khía cạnh khác nhau của thông tin.
• Ví dụ: Một không gian 2 chiều với trục hoành là “Quy mô Thông tin Có tổ chức” (ví dụ: kết hợp LD và FI) và trục tung là “Khả năng Sáng tạo Thông tin”. Các “cấp độ” có thể là các vùng hoặc quỹ đạo trong không gian này. Một hệ thống có thể tiến hóa bằng cách tăng quy mô thông tin, tăng khả năng sáng tạo, hoặc cả hai.
• Cơ sở: Điều này phản ánh tính đa diện của thông tin và độ phức tạp (Insight 7.1, 8.1) và cho phép mô tả các con đường tiến hóa đa dạng hơn.

• Lựa chọn 3: Chấp nhận Cấu trúc Mạng lưới/Phân nhánh:

• Đề xuất: Từ bỏ hoàn toàn cấu trúc bậc thang tuyến tính và thay thế bằng mô hình mạng lưới hoặc cây phân nhánh.
• Ví dụ: Mô hình có thể cho thấy các nhánh tiến hóa khác nhau dẫn đến các dạng phức tạp khác nhau (ví dụ: phức tạp sinh học, phức tạp nhận thức, phức tạp xã hội, phức tạp nhân tạo) mà không nhất thiết phải xếp hạng chúng trên một trục duy nhất. Các nút trong mạng có thể đại diện cho các METs hoặc sự xuất hiện của các năng lực thông tin mới.
• Cơ sở: Điều này phù hợp hơn với hiểu biết hiện đại về tiến hóa sinh học 22 và các METs 78, thừa nhận rằng không có một “đỉnh cao” tiến hóa duy nhất và các dạng phức tạp khác nhau có thể cùng tồn tại và phát triển theo những cách riêng.

8.3. Làm rõ Khái niệm “Hệ động lực”

Khái niệm “hệ động lực” của người dùng có thể được phát triển và làm rõ hơn bằng cách tích hợp các nguyên tắc từ nhiệt động lực học không cân bằng, CAS và lý thuyết xử lý thông tin.

• Đề xuất: Mô tả “hệ động lực” không chỉ là một hệ thống thay đổi theo thời gian, mà là một hệ thống mở, không cân bằng, được đặc trưng bởi:

• Luồng Thông tin và Phản hồi: Xác định các kênh thông tin chính, các vòng phản hồi (tích cực và tiêu cực) điều khiển hành vi của hệ thống.63
• Tự tổ chức và Thích ứng: Mô tả các cơ chế mà hệ thống sử dụng để tự tổ chức cấu trúc và hành vi của nó để đối phó với những thay đổi bên trong và bên ngoài.69
• Động lực học Phức tạp: Xem xét sự tương tác giữa các trạng thái ổn định (attractors) và sự biến đổi, khả năng khám phá các trạng thái mới, và hoạt động gần “bờ vực hỗn loạn” để cân bằng giữa ổn định và linh hoạt.63
• Năng lực Sáng tạo: Đặc biệt nhấn mạnh vào khả năng của hệ thống trong việc tạo ra thông tin mới, giải pháp mới, hoặc hành vi mới lạ như một phần cốt lõi của động lực học của nó.59

8.4. Hàm ý, Câu hỏi Mở và Hướng Nghiên cứu Tương lai

Việc áp dụng góc nhìn lấy thông tin làm trung tâm để đánh giá sự tiến hóa và các cấp độ tồn tại mang lại nhiều hàm ý triết học và khoa học sâu sắc:

• Hàm ý:

• Mục đích luận (Teleology): Khái niệm Thông tin Chức năng cung cấp một cách tiếp cận tự nhiên hóa cho các khái niệm về mục đích và chức năng trong sinh học, dựa trên lịch sử chọn lọc thay vì thiết kế có ý thức.94 “Quy luật Tăng Thông tin Chức năng” 59 có thể được xem như một dạng “mục đích luận” tự nhiên ở cấp độ phổ quát hơn.
• Bản chất Sự sống: Sự sống có thể được định nghĩa lại dưới góc độ thông tin, như các hệ thống có khả năng lưu trữ, xử lý và tiến hóa thông tin chức năng để duy trì trạng thái không cân bằng.91
• Bản chất Ý thức: Các lý thuyết như IIT và GWT gợi ý rằng ý thức là một hiện tượng liên quan đến cấu trúc và động lực học xử lý thông tin phức tạp.96
• Tương lai AI: Sự phát triển của AI, đặc biệt là AGI, đặt ra câu hỏi về việc liệu chúng có thể đạt đến các cấp độ tổ chức và sáng tạo thông tin tương đương hoặc vượt trội con người hay không, và liệu chúng có thể phát triển ý thức hay không.14 Vấn đề căn chỉnh giá trị (value alignment) trở nên cấp thiết.65

• Câu hỏi Mở:

• Làm thế nào để đo lường chính xác và khả thi các thước đo như Độ sâu Logic và Thông tin Chức năng, đặc biệt là cho các hệ thống phức tạp và ngoài lĩnh vực sinh học?
• Mối quan hệ định lượng chính xác giữa các thước đo thông tin khác nhau (H, K, LD, FI, Φ) là gì? Chúng có thể được tích hợp vào một khung thống nhất không?
• Bản chất của “sáng tạo thông tin” là gì và làm thế nào để định lượng khả năng này một cách hiệu quả?
• Liệu “Quy luật Tăng Thông tin Chức năng” có thực sự là một quy luật phổ quát của tự nhiên không? Cần thêm bằng chứng và kiểm chứng lý thuyết.

• Hướng Nghiên cứu Tương lai:

• Phát triển các phương pháp tính toán hiệu quả hơn để ước tính các thước đo phức tạp như LD và Φ.
• Xây dựng các mô hình lý thuyết tích hợp các thước đo thông tin khác nhau để mô tả sự tiến hóa của các hệ thống phức tạp.
• Thiết kế các thí nghiệm (trong sinh học tiến hóa, khoa học thần kinh, AI, ALife) để kiểm tra các dự đoán của các lý thuyết dựa trên thông tin về sự phức tạp, ý thức và sáng tạo.
• Áp dụng các khung lý thuyết thông tin để phân tích các hệ thống xã hội, kinh tế và công nghệ phức tạp.

Việc tích hợp thành công Quy mô Thông tin và Khả năng Sáng tạo Thông tin vào khung triết lý của người dùng đòi hỏi phải vượt ra khỏi sự tiến triển tuyến tính đơn giản và chấp nhận bản chất đa chiều, phụ thuộc vào ngữ cảnh và động lực của thông tin trong các hệ thống phức tạp đang tiến hóa. Nghiên cứu được xem xét liên tục chỉ ra sự phức tạp và tinh tế. Quy mô thông tin không phải là một con số duy nhất [Phần 2]. Tiến hóa không phải là một bậc thang đơn giản.77 Độ phức tạp liên quan đến động lực học và tương tác.68 Ý thức gắn liền với các cấu trúc/động lực học thông tin cụ thể [Phần 6]. Nhiệt động lực học liên kết thông tin với các ràng buộc và khả năng vật lý [Phần 4]. Do đó, một sự tổng hợp thành công (Điểm 8) không thể chỉ đơn giản là ánh xạ các cấp độ cũ vào các thước đo mới. Nó phải biến đổi khung lý thuyết để phản ánh những hiểu biết sâu sắc hơn này. Điều này bao gồm việc thừa nhận nhiều chiều của thông tin (Quy mô: H, K, LD, FI; Sáng tạo: Tỷ lệ mới lạ, Giải quyết vấn đề), hiểu các cấp độ như những cao nguyên xuất hiện trong không gian đa chiều này, và mô tả “hệ động lực” thông qua các nguyên tắc về luồng thông tin, phản hồi, thích ứng và sáng tạo được tìm thấy trong CAS và nhiệt động lực học không cân bằng. Khung lý thuyết cuối cùng nên ít giống một bậc thang hơn và giống một cảnh quan hoặc một cây phân nhánh hơn, phản ánh sự phong phú được khám phá trong nghiên cứu. Khung được tinh chỉnh sẽ phản ánh sự tương tác phức tạp giữa cấu trúc, chức năng, tính ngẫu nhiên, lịch sử và tiềm năng sáng tạo, cung cấp một nền tảng khoa học vững chắc hơn để hiểu vị trí của các tồn tại có tổ chức khác nhau trong bức tranh tiến hóa lớn của vũ trụ.

Nguồn trích dẫn

1. Markus Eronen & Daniel Stephen Brooks, Levels of Organization in Biology – PhilPapers, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://philpapers.org/rec/EROLOO-2
2. Organization of Living Things | CK-12 Foundation, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://flexbooks.ck12.org/cbook/ck-12-biology-flexbook-2.0/section/1.7/primary/lesson/organization-of-living-things-bio/
3. Levels of Organization in Biology – Stanford Encyclopedia of Philosophy, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://plato.stanford.edu/entries/levels-org-biology/
4. Levels of Organization in Biology – Stanford Encyclopedia of Philosophy, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://plato.stanford.edu/archIves/sum2018/entries/levels-org-biology/
5. Levels of Organization in Biology (Stanford Encyclopedia of Philosophy/Winter 2019 Edition), truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://plato.stanford.edu/archIves/win2019/entries/levels-org-biology/
6. plato.stanford.edu, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://plato.stanford.edu/entries/levels-org-biology/#:~:text=Typical%20levels%20of%20organization%20that,%2C%20landscape%2C%20and%20biosphere%20levels.
7. Great chain of being – Wikipedia, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Great_chain_of_being
8. Entropy—A Universal Concept in Sciences – Scientific Research Publishing, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://www.scirp.org/journal/paperinformation?paperid=45366
9. Simulation with Entropy Thermodynamics – MDPI, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://mdpi-res.com/bookfiles/book/3484/Simulation_with_Entropy_Thermodynamics.pdf?v=1743642215
10. Section Non-equilibrium Phenomena – Entropy – MDPI, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://www.mdpi.com/journal/entropy/sections/non-equilibrium_phenomena
11. Entropy | Special Issue : Thermodynamics and Information Theory of Living Systems – MDPI, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://www.mdpi.com/journal/entropy/special_issues/thermodynamics_living_systems
12. Photonic Maxwell’s Demon | Phys. Rev. Lett. – Physical Review Link Manager, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevLett.116.050401
13. Information Thermodynamics: Maxwell’s Demon in Nonequilibrium Dynamics – ResearchGate, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://www.researchgate.net/publication/51959074_Information_Thermodynamics_Maxwell’s_Demon_in_Nonequilibrium_Dynamics
14. (PDF) Extraterrestrial artificial intelligences and humanity’s cosmic future: Answering the Fermi paradox through the construction of a Bracewell-Von Neumann AGI – ResearchGate, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://www.researchgate.net/publication/360471719_Extraterrestrial_artificial_intelligences_and_humanity’s_cosmic_future_Answering_the_Fermi_paradox_through_the_construction_of_a_Bracewell-Von_Neumann_AGI
15. Evolution of biological complexity – PNAS, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.97.9.4463
16. The use of information theory in evolutionary biology – edu.tufts.sites, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://sites.tufts.edu/biip2012/files/2012/05/Adami2012.pdf
17. INFORMATION THEORY AND EVOLUTION by John Avery – Goodreads, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://www.goodreads.com/book/show/633008.Information_Theory_and_Evolution
18. Evolution of biological complexity – PNAS, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://www.pnas.org/doi/pdf/10.1073/pnas.97.9.4463
19. Information theory, predictability and the emergence of complex life – Journals, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rsos.172221
20. The use of information theory in evolutionary biology – PubMed, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/22320231/
21. Information theory, evolutionary innovations and evolvability | Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences – Journals, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rstb.2016.0416
22. Quantification provides a conceptual basis for convergent evolution – PMC – PubMed Central, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6849873/
23. Accumulation and maintenance of information in evolution – bioRxiv, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.12.23.473971v2.full.pdf
24. Information theory and the phenotypic complexity of evolutionary adaptations and innovations | bioRxiv, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://www.biorxiv.org/content/10.1101/070854v1.full
25. Information Processing Theory – Child and Adolescent Development, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://pressbooks.lib.jmu.edu/topicalchilddev/chapter/information-processing-theory/
26. What is Information Processing Theory? – Teachfloor, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://www.teachfloor.com/elearning-glossary/information-processing-theory
27. Information processing theory – Wikipedia, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Information_processing_theory
28. 12. Information Processing Theory – Open Oregon Educational Resources, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://openoregon.pressbooks.pub/educationallearningtheories3rd/chapter/chapter-12-information-processing-theory-2/
29. 14.4: Information Processing Theory- Memory, Encoding, and Storage, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://socialsci.libretexts.org/Bookshelves/Early_Childhood_Education/Child_Growth_and_Development_(Paris_Ricardo_Rymond_and_Johnson)/14%3A_Adolescence_-_Cognitive_Development/14.04%3A_Information_Processing_Theory-_Memory_Encoding_and_Storage
30. An Evolutionary Information-Processing Theory of Knowledge Creation – ResearchGate, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://www.researchgate.net/publication/220580587_An_Evolutionary_Information-Processing_Theory_of_Knowledge_Creation
31. Biological evolution and human cognition are analogous information processing systems – Frontiers, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://www.frontiersin.org/journals/psychology/articles/10.3389/fpsyg.2023.1330345/full
32. Emergence of information processing in biological systems and the origin of life – PMC, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11238918/
33. Physics in the multiverse: An Introductory review – Inspire HEP, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://inspirehep.net/literature/768882
34. Universe or multiverse? | Astronomy & Geophysics – Oxford Academic, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://academic.oup.com/astrogeo/article/49/2/2.29/246765
35. Universe, Life, Consciousness by Andrei Linde – Science and Nonduality (SAND), truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://scienceandnonduality.com/article/universe-life-consciousness-by-andrei-linde/
36. Exploring Shannon Entropy: Its Origins, Applications, and Future Impact – Number Analytics, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://www.numberanalytics.com/blog/exploring-shannon-entropy-origins-applications
37. library.fiveable.me, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://library.fiveable.me/statistical-mechanics/unit-10/shannon-entropy/study-guide/n31vaHGy23kHjoiu#:~:text=Shannon%20entropy%20quantifies%20the%20average,uncertainty%20or%20randomness%20in%20systems.
38. Shannon entropy | Statistical Mechanics Class Notes – Fiveable, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://library.fiveable.me/statistical-mechanics/unit-10/shannon-entropy/study-guide/n31vaHGy23kHjoiu
39. Shannon Entropy Calculator, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://www.omnicalculator.com/statistics/shannon-entropy
40. Information theory – Wikipedia, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Information_theory
41. Approximate Entropy and Sample Entropy: A Comprehensive Tutorial – PMC, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7515030/
42. How Claude Shannon’s Concept of Entropy Quantifies Information – Quanta Magazine, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://www.quantamagazine.org/how-claude-shannons-concept-of-entropy-quantifies-information-20220906/
43. Entropy measures and their applications: A comprehensive review – arXiv, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://arxiv.org/html/2503.15660v1
44. Use and Abuse of Entropy in Biology: A Case for Caliber – PMC, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7760317/
45. moldstud.com, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://moldstud.com/articles/p-the-impact-of-kolmogorov-complexity-on-information-theory-understanding-its-significance-and-applications#:~:text=Formally%2C%20Kolmogorov%20complexity%20measures%20the,of%20the%20description%20of%20x.
46. Kolmogorov complexity – Wikipedia, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Kolmogorov_complexity
47. An Introduction to Kolmogorov Complexity and Its Applications – ResearchGate, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://www.researchgate.net/publication/319393405_An_Introduction_to_Kolmogorov_Complexity_and_Its_Applications
48. How Incomputable Is Kolmogorov Complexity? – MDPI, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://www.mdpi.com/1099-4300/22/4/408
49. Algorithmic information theory – Scholarpedia, truy cập vào tháng 4 28, 2025, http://www.scholarpedia.org/article/Algorithmic_information_theory
50. Information Distance – arXiv, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://arxiv.org/pdf/1006.3520
51. Kolmogorov Basic Graphs and Their Application in Network Complexity Analysis – PMC, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8700381/
52. Complexity Measures – Cosma Shalizi, truy cập vào tháng 4 28, 2025, http://bactra.org/notebooks/complexity-measures.html
53. Why Kolmogorov Complexity in Physical Equations – ScholarWorks@UTEP, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://scholarworks.utep.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1559&context=cs_techrep
54. Lecture 8. Kolmogorov complexity and Nature – CWI, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://homepages.cwi.nl/~paulv/course-kc/KC-Lecture8.pdf
55. Effective Complexity and its Relation to Logical Depth – arXiv, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://arxiv.org/pdf/0810.5663
56. Organized Complexity: Is Big History a Big Computation? – arXiv, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://arxiv.org/pdf/1609.07111
57. arxiv.org, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://arxiv.org/abs/1609.07111
58. [quant-ph/0210148] The information-theoretical viewpoint on the physical complexity of classical and quantum objects and their dynamical evolution – arXiv, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://arxiv.org/abs/quant-ph/0210148
59. On the roles of function and selection in evolving systems | PNAS, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://www.pnas.org/doi/abs/10.1073/pnas.2310223120
60. On the roles of function and selection in evolving systems – PNAS, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://www.pnas.org/doi/pdf/10.1073/pnas.2310223120
61. Hierarchical consciousness: the Nested Observer Windows model – Oxford Academic, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://academic.oup.com/nc/article/2024/1/niae010/7631826
62. The Evolution of Neuroscience : r/consciousness – Reddit, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://www.reddit.com/r/consciousness/comments/1fky88h/the_evolution_of_neuroscience/
63. Complexity Theory in Practice: The Science Behind Organizational Behavior – agility at scale, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://agility-at-scale.com/principles/complexity-theory/
64. Place your AGI predictions! : r/agi – Reddit, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://www.reddit.com/r/agi/comments/11l0tdv/place_your_agi_predictions/
65. Ethics of Artificial Intelligence | Internet Encyclopedia of Philosophy, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://iep.utm.edu/ethics-of-artificial-intelligence/
66. Artificial Intelligence – Stanford Encyclopedia of Philosophy, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://plato.stanford.edu/entries/artificial-intelligence/
67. Effective accelerationism – Wikipedia, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Effective_accelerationism
68. (PDF) Complexity Theory – ResearchGate, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://www.researchgate.net/publication/272353040_Complexity_Theory
69. Complex adaptive system – Wikipedia, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Complex_adaptive_system
70. Complexity theory and organizations – Wikipedia, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Complexity_theory_and_organizations
71. Complexity theory and organizations | EBSCO Research Starters, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://www.ebsco.com/research-starters/religion-and-philosophy/complexity-theory-and-organizations
72. Emergent Properties (Stanford Encyclopedia of Philosophy), truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://plato.stanford.edu/entries/properties-emergent/
73. Emergence | Internet Encyclopedia of Philosophy, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://iep.utm.edu/emergence/
74. Emergentism – Wikipedia, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Emergentism
75. Events: Emergence, (Self)Organization, and Complexity | Santa Fe …, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://santafe.edu/events/emergence-selforganization-and-complexity
76. Abandoning Objectives: Evolution through the Search for Novelty Alone – Computer Science, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://www.cs.swarthmore.edu/~meeden/DevelopmentalRobotics/lehman_ecj11.pdf
77. Evolution of biological complexity – Wikipedia, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Evolution_of_biological_complexity
78. The Major Transitions in Evolution – a philosophy-of-science perspective – PhilSci-Archive, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://philsci-archive.pitt.edu/20870/1/Major%20Transitions%20Frontiers%20paper%20revised.pdf
79. The evolution of information in the major transitions – ResearchGate, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://www.researchgate.net/publication/7530807_The_evolution_of_information_in_the_major_transitions
80. The Major Transitions in Evolution—A Philosophy-of-Science Perspective – Frontiers, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://www.frontiersin.org/journals/ecology-and-evolution/articles/10.3389/fevo.2022.793824/pdf
81. Complex Systems Research in Psychology – 5 Self-organization – GitHub Pages, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://santafeinstitute.github.io/ComplexPsych/ch5n.html
82. The scientific and philosophical scope of artificial life – Reed College, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://people.reed.edu/~mab/publications/papers/leonardo.pdf
83. (PDF) Open-Ended Artificial Evolution – ResearchGate, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://www.researchgate.net/publication/220606221_Open-Ended_Artificial_Evolution
84. Types Of Civilizations according to Kardashev scale, Humans are not even on the scale yet : r/Futurology – Reddit, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://www.reddit.com/r/Futurology/comments/8becmq/types_of_civilizations_according_to_kardashev/
85. Our Next Step on the Kardashev Scale: Capturing the Sun’s Energy – YouTube, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=lMUpC1HW0Sg
86. INFORMATION THEORY AND EVOLUTION: Avery, John Scales: 9789812384003: Amazon.com: Books, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://www.amazon.com/Information-Theory-Evolution-Scales-Avery/dp/9812384006
87. Exorcising Maxwell’s Demon, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://link.aps.org/doi/10.1103/Physics.8.127
88. Modeling Maxwell’s demon with a microcanonical Szilard engine | Request PDF, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://www.researchgate.net/publication/51528766_Modeling_Maxwell’s_demon_with_a_microcanonical_Szilard_engine
89. Evolution and Complexity – Metafuture.org, truy cập vào tháng 4 28, 2025, http://www.metafuture.org/Articles/evolution-complexity.htm
90. New Developments in Chemical Evolution and the Origin of Life on Planet Earth. From abiogenesis to multicellular life – ResearchGate, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://www.researchgate.net/publication/386373193_New_Developments_in_Chemical_Evolution_and_the_Origin_of_Life_on_Planet_Earth_From_abiogenesis_to_multicellular_life
91. Abiogenesis – Wikipedia, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Abiogenesis
92. Existence (Stanford Encyclopedia of Philosophy/Spring 2013 Edition), truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://plato.stanford.edu/ARCHIVES/SPR2013/entries/existence/
93. Non-equilibrium Thermodynamic Foundations of the Origin of Life – Preprints.org, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://www.preprints.org/frontend/manuscript/8f595ab3a9f82ada0bfac60ca24cc324/download_pub
94. Teleological Notions in Biology – Stanford Encyclopedia of Philosophy, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://plato.stanford.edu/archIves/win2016/entries/teleology-biology/
95. Major evolutionary transitions in individuality between humans and AI – PubMed Central, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9869444/
96. Consciousness (Stanford Encyclopedia of Philosophy), truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://plato.stanford.edu/entries/consciousness/
97. Consciousness as Integrated Information: a Provisional Manifesto …, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://www.journals.uchicago.edu/doi/full/10.2307/25470707
98. Integrated information theory: from consciousness to its physical substrate, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://tilde.ini.uzh.ch/~kiper/IIT.pdf
99. Integrated information theory (IIT) 4.0: Formulating the properties of phenomenal existence in physical terms, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10581496/
100. What is the Integrated Information Theory of Consciousness? – PhilArchive, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://philarchive.org/archive/PAUWIT-2
101. The Evolution of Consciousness Theories – Article (Preprint v2) by …, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://www.qeios.com/read/PN41X4.2
102. Global Workspace Theory (GWT) and Prefrontal Cortex: Recent Developments – Frontiers, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://www.frontiersin.org/journals/psychology/articles/10.3389/fpsyg.2021.749868/full
103. Global Workspace Theory (GWT) and Prefrontal Cortex: Recent Developments – PMC, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8660103/
104. Global Workspace Theory, Shanahan, and LIDA – University of Memphis Digital Commons, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://digitalcommons.memphis.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1054&context=ccrg_papers
105. IN THE THEATRE OF CONSCIOUSNESS Global Workspace Theory, A Rigorous Scientific Theory of Consciousness. Bernard J. Baars, The Wr – Wisebrain.org, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://www.wisebrain.org/media/Papers/BaarsTheaterConsciousness.pdf
106. Review of: “The Evolution of Consciousness Theories” – Review by A. N. Pisarchik – Qeios, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://www.qeios.com/read/PCXA6N
107. Consciousness (Stanford Encyclopedia of Philosophy/Spring 2010 Edition), truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://plato.stanford.edu/archIves/spr2010/entries/consciousness/
108. Representational Theories of Consciousness – Stanford Encyclopedia of Philosophy, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://plato.stanford.edu/entries/consciousness-representational/
109. Representational Theories of Consciousness (Stanford Encyclopedia of Philosophy), truy cập vào tháng 4 28, 2025, http://ruccs.rutgers.edu/images/personal-zenon-pylyshyn/class-info/Consciousness_2014/StanfordEncyclopedia/Representational%20Theories%20of%20Consciousness.htm
110. Self-Consciousness – Stanford Encyclopedia of Philosophy, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://plato.stanford.edu/entries/self-consciousness/
111. A Complexity Science Primer: – NAPCRG, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://www.napcrg.org/media/1278/beginner-complexity-science-module.pdf
112. Information theory: A foundation for complexity science – Santa Fe Institute, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://www.santafe.edu/research/results/papers/57-information-theory-a-foundation-for-complexity-
113. Anthropic principle – Wikipedia, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Anthropic_principle
114. Multiverses Are Pseudoscientific Bullshit — John Horgan (The Science Writer), truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://johnhorgan.org/cross-check/multiverses-are-pseudoscientific-bullshit
115. Teleological Arguments for God’s Existence – Stanford Encyclopedia of Philosophy, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://plato.stanford.edu/entries/teleological-arguments/
116. Universe, Life, Consciousness – cloudfront.net, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://dbx6c2burld74.cloudfront.net/article/1552517594-78f8303efbd5e374b6b50b1a4599dcaa.pdf
117. Parallel Universes, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://space.mit.edu/home/tegmark/multiverse.pdf?ref=ourbrew.ph
118. There might just be one multiverse | David Wallace – IAI TV, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://iai.tv/articles/there-might-be-just-one-multiverse-david-wallace-auid-2628
119. The Multiverse and Particle Physics | Annual Reviews, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://www.annualreviews.org/content/journals/10.1146/annurev-nucl-102115-044644
120. NVidia, AGI, and the Kardashev Scale – YouTube, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=hDcIaIhf7JQ
121. Units and Levels of Selection – Stanford Encyclopedia of Philosophy, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://plato.stanford.edu/entries/selection-units/
122. Long descriptions for some figures in Levels of Organization in Biology, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://plato.stanford.edu/entries/levels-org-biology/figdesc.html
123. Philosophy of Biology, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://iep.utm.edu/philosophy-of-biology/
124. Emergent Properties (Stanford Encyclopedia of Philosophy/Fall 2017 Edition), truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://plato.stanford.edu/archivES/FALL2017/entries/properties-emergent/
125. Ontology | Definition, History & Examples – Britannica, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://www.britannica.com/topic/ontology-metaphysics
126. Existence (Stanford Encyclopedia of Philosophy), truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://plato.stanford.edu/entries/existence/
127. Ontology – Wikipedia, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Ontology
128. Hierarchies of Being – Pyrrhic Victories – WordPress.com, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://davidakane.wordpress.com/2014/02/17/hierarchies-of-being/
129. Social Ontology – Stanford Encyclopedia of Philosophy, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://plato.stanford.edu/entries/social-ontology/
130. Ontology – Definition, Examples, Pros, Cons (3 Minute Explainer) – YouTube, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=AZ6OKJoNCkE
131. Colin Allen & Jacob P. Neal, Teleological Notions in Biology – PhilPapers, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://philpapers.org/rec/ALLTNI-5
132. Teleology – Wikipedia, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Teleology
133. Teleological Notions in Biology – Stanford Encyclopedia of Philosophy, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://plato.stanford.edu/entries/teleology-biology/
134. Teleological Theories of Mental Content – Stanford Encyclopedia of Philosophy, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://plato.stanford.edu/entries/content-teleological/
135. AI Value Alignment: Guiding Artificial Intelligence Towards Shared Human Goals – World Economic Forum, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://www3.weforum.org/docs/WEF_AI_Value_Alignment_2024.pdf
136. Value Alignment – Stanford Embedded Ethics, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://embeddedethics.stanford.edu/lecture/rl-value
137. AI Alignment vs. AI Ethical Treatment: Ten Challenges – PhilPapers, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://philpapers.org/archive/BRAAAV.pdf
138. Emergence, (Self)Organization, and Complexity – Carlos Gershenson – YouTube, truy cập vào tháng 4 28, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=TO597pPU1z4