Emergence Made Ontological? Computational versus Combinatorial Approaches

International audienceI challenge the usual approach of defining emergence in terms of properties of wholes "emerging" upon properties of parts. This approach indeed fails to meet the requirement of nontriviality, since it renders a bunch of ordinary properties emergent; however, by defining emergence as the incompressibility of a simulation process, we have an objective meaning of emergence because the difference between the processes satisfying the incompressibility criterion and the other processes does not depend on our cognitive abilities. Finally, this definition fulfills the nontriviality and the scientific-adequacy requirements better than the combinatorial approach, emergence here being a predicate of processes rather than of properties

Considérations épistémologiques sur la modélisation mathématique en biologie

International audienceDans ce chapitre nous examinons quelques spécificités de la modélisation mathématiques en biologie, en ce qui concerne son élaboration et sa validation. La première section exposera plusieurs notions de “modèle” en science, en distinguant en particulier modèles de données, modèles phénoménologiques et modèles mécanistes, et en liant les deux derniers aux notions - omniprésentes en biologie - de « patterns » et de « process ». Concernant les modèles mécanistes on introduira alors l’argument de Levins (1966) sur l’impossibilité pour un tel modèle de satisfaire à la fois les valeurs épistémiques de précision, réalisme et généralité. La perspective adoptée sera donc celle d’un pluralisme des modèles mathématiques en biologie, et dans la suite nous nous interrogerons sur certaines complémentarités et incompatibilités entre types de modélisation mathématiques dans plusieurs domaines de la biologie. La première section s’achèvera par une distinction entre les opérations de vérification, validation, calibration et confirmation de modèles mathématiques, et en tirera les conséquences usuelles quant à la sous détermination des modèles par les données. La suite du chapitre se conformera à la distinction classique entre biologie des causes ultimes, ou évolutionnaire et biologie des causes prochaines, ou fonctionnelle, la section 2 concernant celle-là, et la section 3 traitant de celle-ci.La section 2 commencera par rappeler le rôle de la génétique des populations pour la science des processus de l’évolution. On considérera ensuite les diverses formulations de l’évolution par sélection naturelle en termes d’équation (équation de Price, équation des réplicateurs, règle de Hamilton, etc.) On contrastera cette vision avec les analyses de l’évolution en termes de modèles d’optimalité, en cours en écologie comportementale. On conclura par une tentative d’aborder de manière synoptique ces deux modélisations en rapport avec le modèle du paysage adaptatif ou paysage de fitness introduit par Sewall Wright (1932), afin de souligner le pluralisme des outils mathématiques requis en biologie de l’évolution, et les possibles correspondances qui les lient. La 3ème section abordera la modélisation mathématiques en biologie fonctionnelle. En rapport avec plusieurs exemples précis on s’y interrogera sur les rapports entre mécanismes biologiques et modélisations mathématiques. On se centrera en particulier sur trois modèles mathématiques du développement : le modèle de la morphogénèse de Turing, le modèle dit du French Flag de Wolpert, et la perspective récente des réseaux de gènes régulateurs, et plus généralement, l’usage d’outils de la théorie de graphes. Les deux dernières sections viseront à tirer des enseignements philosophiques de ces analyses. La section 4 abordera la question de la difference et des similitudes entre les modèles mathématiques traditionnels constitués d’équations, et les modèles plus récents du type simulation informatique: elle discutera en particulier la thèse selon laquelle les seconds remplacent les premiers lorsque les solutions des équations ne peuvent pas être calculées.La section 5 se demandera en quoi un modèle mathématiques peut être une explication, et, en particulier, examinera ce que la diversité des modèles mathématiques utilisés en biologie permet de conclure quant au caractère univoque ou pas de la nature de l’explication biologique

The concept of organism: historical philosophical, scientific perspectives

Contents 0. Philippe Huneman and Charles T. Wolfe: Introduction 1. Tobias Cheung, “What is an ‘organism’? On the occurrence of a new term and its conceptual transformations 1680-1850” 2. Charles T. Wolfe, “Do organisms have an ontological status?” 3. John Symons, “The individuality of artifacts and organisms” 4. Thomas Pradeu, “What is an organism? An immunological answer” 5. Matteo Mossio & Alvaro Moreno, “Organisational closure in biological organisms” 6. Laura Nuño de la Rosa, “Becoming organisms. The organisation of development and the development of organisation” 7. Denis Walsh, “Two Neo-Darwinisms” 8. Philippe Huneman, “Assessing the prospects for a return of organisms in evolutionary biology” 9. Johannes Martens, “Organisms in evolution” 10. Susan Oyama, “Biologists behaving badly: Vitalism and the language of language

Man-machines and embodiment: From cartesian physiology to Claude Bernard’s “living machine”

A common and enduring early modern intuition is that materialists reduce organisms in general and human beings in particular to automata. Wasn’t a famous book of the time (1748) entitled L’Homme-Machine? In fact, the machine is employed as an analogy, and there was a specifically materialist form of embodiment, in which the body is not reduced to an inanimate machine, but is conceived as an affective, flesh-and-blood entity. This paper discusses how mechanist and vitalist models of organism exist in a more complementary relation than hitherto imagined, with conceptions of embodiment resulting from experimental physiology. From La Mettrie to Bernard, mechanism, body and embodiment are constantly overlapping, modifying and overdetermining one another; embodiment came to be scientifically addressed under the successive figures of vie organique and then milieu intérieur, thereby overcoming the often lamented divide between scientific image and living experience

“Man-Machines and Embodiment: From Cartesian Physiology to Claude Bernard’s ‘Living Machine’”

A common and enduring early modern intuition is that materialists reduce organisms in general and human beings in particular to automata. Wasn’t a famous book of the time entitled L’Homme-Machine? In fact, the machine is employed as an analogy, and there was a specifically materialist form of embodiment, in which the body is not reduced to an inanimate machine, but is conceived as an affective, flesh-and-blood entity. We discuss how mechanist and vitalist models of organism exist in a more complementary relation than hitherto imagined, with conceptions of embodiment resulting from experimental physiology. From La Mettrie to Bernard, mechanism, body and embodiment are constantly overlapping, modifying and overdetermining one another; embodiment came to be scientifically addressed under the successive figures of vie organique and then milieu intérieur, thereby overcoming the often lamented divide between scientific image and living experience

Pemahaman Etika dan Komitmen Mahasiswa untuk tidak Korupsi, pendekatan Utilitarianism Theory

Penelitian ini melihat fenomena korupsi yang menunjukkan indeks persepsi korupsi negara Indonesia buruk dibandingkan dengan negara lain. Pemerintah sudah bekerja keras untuk memerangi korupsi melalui KPK, tetapi hal tersebut belum cukup. Dibutuhkan peran serta perguruan tinggi untuk menanamkan nilai nilai kejujuran kepada mahasiswa, khususnya mahasiswa yang telah menempuh mata kuliah Agama, Pancasila dan Kewarganegaraan. Penelitian ini dilakukan untuk melihat dampak yang diberikan oleh pemahaman etika terhadap komitmen untuk tidak korupsi. Demikian juga dengan dampak dari pemahaman etika bisnis terhadap komitmen untuk tidak korupsi. Penelitian menggunakan data primer dengan penyebaran kuisioner penelitian. Reponden penelitian ini adalah mahasiswa di Indonesia. Data yang direkap dari jawaban responden akan disajikan dalam bentuk statistik deskriptif, khususnya untuk mengetahui rata-rata dari setiap variabel penelitian. Selanjutkan akan dilakukan uji outer loadings, composite reliability, dan cross loadings untuk mengetahui bahwa data jawaban responden layak. Selanjutnya dilakukan uji hipotesis dengan menggunakan bantuan software Smart PLS. Hasil penelitian membuktikan bahwa kedua variabel independen tersebut memiliki pengaruh terhadap komitmen untuk tidak korupsi

The Ontology of Organismic Agency: A Kantian Approach

Biologists explain organisms’ behavior not only as having been programmed by genes and shaped by natural selection, but also as the result of an organism’s agency: the capacity to react to environmental changes in goal-driven ways. The use of such ‘agential explanations’ reopens old questions about how justified it is to ascribe agency to entities like bacteria or plants that obviously lack rationality and even a nervous system. Is organismic agency genuinely ‘real’ or is it just a useful fiction? In this paper we focus on two questions: whether agential explanations are to be interpreted ontically, and whether they can be reduced to non-agential explanations (thereby dispensing with agency). The Kantian approach we identify interprets agential explanations non-ontically, yet holds agency to be indispensable. Attributing agency to organisms is not to be taken literally in the way we attribute physical properties such as mass or acceleration, but nor is it a mere heuristic or predictive tool. Rather, it is an inevitable consequence of our own rational capacity: as long as we are rational agents ourselves, we cannot avoid seeing agency in organisms

Que signifie « se ressembler » en biologie?

La biologie travaille sur des particuliers. De par son historicité, chaque entité biologique est unique. Nous devons pourtant les regrouper pour parvenir à en parler de manière générale. Nos classifications sont destinées à communiquer nos concepts, et ce faisant elles reflètent une intention. Comme nous sommes en science, nous préférons les procédures de regroupement (agglomératives) aux procédures de division, lesquelles finissent toujours par isoler les particuliers. En systématique, science des classifications, la géométrie de nos concepts est celle d’une hiérarchie par emboîtement, du plus général au plus particulier, plutôt qu’une hiérarchie par empilement (comme dans le cas de la scala naturae), parce que les premières pratiquent l’inclusion tandis que les secondes pratiquent l’inclusion et l’exclusion. Les êtres biologiques sont traversés par une foule de ressemblances différentes, et la ressemblance globale, à vouloir les saisir toutes, n’en saisit rigoureusement aucune. Elle ne se distingue pas de la différence globale. Or, nous voulons travailler sur les partages, pas sur les différences, lesquelles finissent par isoler les entités. Ces partages, ce sont des attributs communs ou des propriétés partagées : c’est la ressemblance vue en mosaïque (qui donnera lieu à un mosaïcisme phylogénétique). Mais quel type de ressemblance est pris en compte ? La ressemblance topologique est prioritaire (principe des connections), vient ensuite la ressemblance de forme et celle du processus de genèse (ou de mise en place : ontogénèse). La ressemblance de fonction est trop trompeuse pour être prise en compte. Mais trompeuse au regard de quel but ? Nous classons pour parler des origines de ce qui existe. La classification moderne des êtres vivants reflète leur généalogie passée, ou du moins ce que nous pouvons en reconstruire indirectement (la phylogénie). Et pour cela, la ressemblance topologique est la plus efficace.Biology works on particular subjects. Because of its historicity, each biological entity is unique. Yet we need to bring them together to be able to talk about them in a general way. Our classifications are to communicate our concepts, and thus they reflect an intention. As we are in science, we prefer grouping (aka agglomerative) procedures to division procedures, which always end up isolating individuals. In systematics, the science of classifications, the geometry of our concepts is that of a hierarchy by nesting, from the most general to the most particular, rather than a stacking hierarchy (as in the case of scala naturae), because nesting is an inclusive practice while scaling is both inclusive and exclusive. Biological entities are crisscrossed by a host of different resemblances, and the overall resemblance, in trying to capture them all, does not capture any of them. It is indistinguishable from global difference. Yet we want to work on shared traits, not on differences, which wind up isolating entities. These shared traits are common attributes or shared properties. This is resemblance seen as a mosaic (which will lead to a phylogenetic mosaicism). Among the various types of resemblance, which is the one we choose? Topological resemblance, defined by the principle of connection, is the priority. Then come resemblance in forms and resemblance in developing processes (ontogeny). Functional resemblance is too misleading for consideration, with regards to our goals, since we classify in order to reflect common origins of entities. Modern classification of living things reflects their past genealogy, at least what we can reconstruct from it (phylogeny) based on our best inferences. For that purpose, topological resemblance is the most efficient

The integrated information theory of agency

We propose that measures of information integration can be more straightforwardly interpreted as measures of agency rather than of consciousness. This may be useful to the goals of consciousness research, given how agency and consciousness are “duals” in many (although not all) respects

The Varieties of Darwinism: Explanation, Logic, and Worldview

Ever since its inception, the theory of evolution has been reified into an “-ism”: Darwinism. While biologists today tend to shy away from the term in their research, the term is still actively used in the broader academic and societal contexts. What exactly is Darwinism, and how precisely are its various uses and abuses related to the scientific theory of evolution? Some call for limiting the meaning of the term “Darwinism” to its scientific context; others call for its abolition; yet others claim the term refers to a myth-like story. In this paper we propose a conceptually grounded overview of the term. We show how the scientific dimension of Darwinism feeds into, and is influenced by, guises of Darwinism as a methodology and as an ethically and politically charged “worldview”. The full meaning of Darwinism, as well as how this meaning has changed over time, can only be understood through the complex interaction between these three dimensions