Autonomous Complexification : A Generative Theory from Information Transition to Minimal Autonomous Systems
Idioma: inglés
Editorial: Independently Published Jun 2026, 2026
- Tapa blanda
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N° de ref. del artículo 9798184767352
- Título
- Autonomous Complexification : A Generative Theory from Information Transition to Minimal Autonomous Systems
- Autor
- Kaisheng Li
- Editorial
- Independently Published Jun 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798184767352
- Peso del artículo
- 563 gramos
- Dimensiones
- 229x152x22 mm
The central argument of the book is that autonomy cannot be inferred from complexity alone. A system may display stable patterns, recursive processes, adaptive-looking behavior, or highly complex outputs without possessing genuine autonomy. To pass the threshold from non-autonomous order to minimal autonomous organization, a system must undergo a deeper transition: physical structure must become callable information; information must acquire historical continuity through template replication or an equivalent mechanism of transmission; and historical information must enter a feedback loop capable of monitoring internal states, responding to deviations, correcting errors, coupling energy and information, and maintaining system boundaries.
The book therefore places the concept of an “information transition” at the center of the theory. Information is not treated as an abstract symbol system or as meaning imposed by an external observer, but as a physical state that can be distinguished, preserved, called upon, and used in subsequent processes. Template replication is then interpreted not as mere product amplification, but as the cross-temporal transmission of structural relations. Feedback closure, finally, marks the point at which environmental selection is partly internalized: the system no longer merely survives or disappears under external pressure, but begins to transform deviations into regulatory variables.
Across its chapters, the book distinguishes self-organization from autonomy, physical feedback from regulatory feedback, pattern compression from internal control, and externally assigned goals from endogenous maintenance. It also develops a set of criteria for minimal autonomy, including callable information storage, historical transmission, internal state monitoring, deviation response, an energy–information loop, error correction, and boundary maintenance. These criteria are then tested through cross-scale comparison, including biological systems, ecological and urban systems, cosmological structures, and artificial intelligence.
A major contribution of the book is its treatment of AI as a pressure test rather than a futuristic speculation. AI systems can generate complex outputs, compress patterns, optimize tasks, and simulate goal-directed behavior. Yet, as long as their objectives, evaluation standards, energy supply, hardware maintenance, and operational boundaries remain externally provided, they do not satisfy the criteria for ontological autonomy. The book therefore offers a disciplined framework for distinguishing powerful information processing from genuine autonomous organization.
The result is a finite theory of ordered emergence. It does not claim to explain consciousness, all forms of intelligence, the full history of life’s origin, or the unity of all complex systems. Instead, it offers a more limited and more precise theoretical contribution: an account of why self-organization is not yet autonomy, and why information encoding, historical transmission, and feedback closure together constitute the minimal threshold of autonomous systems.
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