Constantemente, através do uso de conceitos atribuímos a toda sorte de grupos ou organizações, formalmente estabelecidos ou não, propriedades que entendemos ser restritas a agentes individuais. Mentes, intenções, crenças e inteligência são atribuídos a grupos, principalmente como forma de heurísticas para a descrição linguística de comportamento observado. No entanto, encontramos diversas situações onde grupos exibem aspectos dessas características na prática, fazendo a hipótese heurística do uso da linguagem insuficiente para explicar toda a gama de comportamentos observados. O vocabulário herdado de estados internos e intenção obscurece a necessidade de ambos serem instanciados fisicamente e informacionalmente como potenciais de ação (disparos de neurônios) que são formados por um processo de constante reorganização sináptica, realizada através um processo físico de modulação informacional externa. Dessa forma, como poderiam entidades abstratas possuírem tais atributos?

Há um corpo crescente de pesquisas contemporâneas, situado na interseção das ciências cognitivas, filosofia e inteligência artificial, que estuda os meios pelos quais os humanos abordam as mudanças nas condições ambientais e na resolução de problemas. De acordo com esse campo de estudo, os agentes humanos podem se envolver no que foi denominado "busca de oportunidades", um processo contínuo de construção e extração de possibilidades latentes para descobrir novas informações e conhecimentos capazes de ampliar sua capacidade de ação. A busca de oportunidades é o meio pelo qual tentamos detectar o que a psicologia perceptual, e agora a filosofia cognitiva, chamam de affordances — pistas disponíveis tacitamente ou "oportunidades de ação" que estão embutidas no ambiente. Grande parte desta pesquisa descreve essas estratégias de raciocínio humano como pertencentes a uma abordagem eco-cognitiva, que se refere ao uso de um agente do ambiente físico e informacional para estender seus recursos cognitivos e extrair do ambiente conhecimento latente e tácito.

O ser humano melhora a qualidade de suas decisões por meio da construção de estruturas eco-cognitivas que entregam informações que não necessariamente estariam prontamente disponíveis, por meio de um processo de externalização. Os agentes cognitivamente limitados superam suas limitações, formalizando seus pensamentos e manipulando essas formalizações. A interação entre essas formalizações externas e o organismo que é responsável por expandir os limites da cognição; esse aspecto é o que nos permite entender a cognição como um sistema de busca de oportunidades. Essa busca de oportunidades é parte integrante da extensão dos sistemas cognitivos, visto que no processo de cognição nunca se tem uma visão abrangente de seu ambiente, mas por meio de âncoras que são literalmente manipuladas para a resolução de problemas, estes agentes ampliam sua capacidade de representação. Nesse sentido, o comportamento cognitivo que os humanos exibem consiste em agir sobre essas âncoras externas às quais nós mesmos atribuímos função.

Esse processo de modulação informacional externa é um ponto de partida fértil para o entendimento da forma a qual grupos exibem algumas dessas caracteristicas. No entanto, ao analisar o comportamento de grupos in situ, seremos capazes de entender que embora essas atribuições cumpram um papel explicativo na descrição do comportamento dos grupos, podemos substituí-los por outros que levam em conta como estes são instanciados, e através dessa substituição aumentar a tração explicativa.

Dennett nos diz que o fato de sabermos quase nada sobre o funcionamento de cérebros individuais não nos impede de fazer previsões relativamente precisas sobre o comportamento de agentes humanas. Esse argumento é tratado quase sempre como um argumento contra posições eliminativistas que assumem o vocabulário da ciência como capaz de dar conta isomorficamente das descrições que fazemos ao navegar situações ordinárias. No entanto, esse argumento quando observado de outro ponto de vista, parece oferecer um caminho para a investigação acerca do sucesso da psicologia popular.

A constituição do que Sellars chama de espaço das razões é coletivamente instanciada e normativamente acordada, portanto, dessa perspectiva podemos extrair que as razões pelos quais somos bem sucedidos na modelagem do comportamento de agentes humanas, apesar da nossa relativa falta de informação sobre o funcionamento de seu aparato cognitivo, se dá pelo fato desses agentes serem constrangidos em um nível pela socialidade da razão e em um nível mais abaixo pela normatividade que essa socialidade impõe .

Dessa forma, as nossas predições em relação ao comportamento de agentes dadas certas condições não são tanto modeladas a partir da nossa presunção de estados internos e crenças, mas através da forma como as estruturas materiais e sociais à nossa volta codificam informação sobre o que pode acontecer em seguida. Nesse sentido, não necessariamente precisamos atribuir a um certo grupo a possibilidade deste possuir um estado interno, mas apenas que as estruturas materiais e sociais que este se utiliza para agir armazenem informação suficiente capaz de externalizar o conteúdo computacional que descreve o comportamento.

Sellars defende que qualquer teoria de agência racional precisa dar conta da dimensão situada e corporificada — e da relação dessa agência com o ambiente, o seu conceito de asignificante procura dar conta dessa relação. O Asignificante Sellarsiano envolve um isomorfismo entre estados de uma agente e objetos ou estados do ambiente, e tem uma dimensão plenamente prática — um robô aprendendo a navegar em seu ambiente terá uma série de estados internos que 'mapearão' os estados do mundo e permitirão que ele se mova com sucesso. Um sistema pode 'asignificar' sem que seus estados contenham conteúdo semântico, o asignificante é simplesmente uma relação entre dois conjuntos: itens no mundo, e itens no sistema.

Tanto computacionalismo clássico como funcionalismo descrevem a mente nos termos de máquinas de Turing, ou como funções computáveis. Dessa forma essas posições implicitamente defendem a perspectiva de que a mente é algo que recebe inputs discretos e produz outputs finitos (cujos parâmetros são definidos de antemão). Há uma diferença entre o processamento em lote e os sistemas on-line. Um processo em lote toma um input finito e produz um output finito de uma forma que pode ser raciocinada de forma bastante ordenada (por exemplo, renomeando uma série de arquivos). Um processo online toma um input indefinido e produz um output indefinido, e o input que recebe pode depender do output produzido, de forma cibernética (por exemplo, mover o cursor na tela). Há uma distinção matemática entre as duas que corresponde à diferença entre finito e infinito, descrito pelo dualismo matemático algebra/coalgebra.

Tradicionalmente, computabilidade no sentido Church-Turing é um caso especial da possibilidade de vitória (restrita a problemas interativos que são mapeados em dois passos, input/output — pergunta e resposta). O desenvolvimento de uma perspectiva interativa da computação, oferece uma perspectiva da lógica como uma ferramenta de ‘navegação do mundo real’, e procura oferecer ferramentas de modelagem matemática para interação de agentes com o ambiente no qual eles estão situados. Uma agente e o ambiente são traduzidos numa semântica de jogos onde cada um destes corresponde a um jogador, suas ações como jogadas e sucesso ou falha como vitórias e derrotas. Computabilidade nesse caso corresponde a existência de uma estratégia vencedora contra qualquer comportamento do ambiente.

A abordagem interativa de computação permite o entrelaçamento de inputs e outputs, onde inputs e outputs posteriores dependem de outputs anteriores. Tal entrelaçamento é impossível pela definição de computação aceita, baseada em teorias dos conjuntos e máquinas de Turing, onde todos os inputs precedem a computação, e todos os outputs seguem. Modelos interativos de computação como as máquinas de Turing são mais expressivos do que os algorítmicos, por serem capazes de resolver um conjunto maior de problemas computáveis, ou de exibir uma maior variedade de comportamentos. Nesse paradigma a computação interage continuamente com seu ambiente, aceitando alternadamente uma cadeia de inputs e calculando a cadeia de outputs correspondente. Cada output pode ser não determinístico e dependente do histórico, com a cadeia de outputs resultante dependendo não apenas da cadeia de inputs atual, mas também de todas as cadeias de inputs anteriores.

Giorgi Japaridze desenvolve uma teoria da computação como interação que parece caminhar nessa direção, primeiro como semântica dos jogos e posteriormente como lógica da computabilidade. Tradicionalmente, computabilidade no sentido Church-Turing é um caso especial da possibilidade de vitória (restrita a problemas interativos que são mapeados em dois passos, input/output — pergunta e resposta). O desenvolvimento da lógica da computabilidade, oferece uma perspectiva de lógica como uma ferramenta de ‘navegação do mundo real’, e procura oferecer ferramentas de modelagem matemática para interação de agentes com o ambiente no qual eles estão situados. Uma agente e o ambiente são traduzidos numa semântica de jogos onde cada um destes corresponde a um jogador, suas ações como jogadas e sucesso ou falha como vitórias e derrotas. Computabilidade nesse caso corresponde a existência de uma estratégia vencedora contra qualquer comportamento do ambiente. Da mesma forma, o Ludics de Jean Yves Girard, não começa com os elementos sintáticos de um determinado sistema lógico e depois encontra um jogo cuja estrutura interativa tem o encaixe semântico correto, mas localiza a estrutura interativa na geometria subjacente da polarização do cálculo de sequentes.

Girard descobre uma profunda conexão entre a simetria da negação na sintaxe das sequências clássicas e lineares (A ⊢ é equivalente a ⊢ ¬A) e a simetria da negação nos jogos semânticos (atacar A é equivalente a defender ¬A), mas para traçar esta conexão com suas raízes interativas ele deve tirar algumas características das provas tradicionais. Isso envolve duas idéias radicais — localização e contra-provas. Localização estabelece que cada prova de Ludics contém apenas o endereço próprio que inclui a polaridade do que é postulado, representando apenas a estrutura de uma prova. Contra-provas por sua vez corresponde a ideia de que uma prova de A é uma prova de não A e portanto para uma prova ser fechada em Ludics, ela conter sua biortogonal, ou seja uma estrutura simetricamente oposta.

Ludics parte da observação de provas sempre podem ser representadas como alternâncias de passos positivos e negativos, onde um passo negativo é reversível (de modo que podemos sempre dar o passo reverso porque nunca perdemos informações contextuais ao dar esse passo), e um passo positivo é irreversível. Ver as tentativas de encontrar uma prova como sucessão de passos negativos e positivos permite-nos ver essas tentativas como jogos, onde passos positivos são jogadas do proponente e passos negativos são registros das respostas esperadas pelo oponente. Porque os papéis de proponente e oponente podem ser trocados, vemos que uma tentativa semelhante de construir uma prova existe do ponto de vista do oponente, mas sua tentativa de construir uma prova tem como objetivo defender a sequẽncia oposta em relação à sequência defendida pelo primeiro jogador. As provas opõem-se, portanto, às contraprovas, num espaço onde ambas coexistem (o espaço das paraprovas ou designs na linguagem de Ludics).

Trabalhos recentes na descrição de comportamentos de grupos em termos computacionais oferecem ideias sobre as maneiras que a busca de oportunidades surge da socialidade, mesmo que essa seja apenas no sentido de animais que se organizam em grupos com capacidade de coordenação seja limitada. Tanto humanos como outros animais geram padrões de comportamento coletivo através de interações recorrentes. Isso pode ser observado por exemplo em esportes coletivos, onde partidas anteriores são tomadas como ponto de partida para estrategizar sobre partidas futuras. Também pode ser observado na forma que padrões de atividade de predadores são superpostos a aquelas das suas presas.

Modelos computacionais interativos oferecem pistas sobre o desenvolvimento da cognição a partir da interação de agentes com o ambiente em que estão situados. Em descrições tradicionais de comportamento de grupo, o funcionamento do indivíduo é a forma pela qual lemos o funcionamento dos grupos.

Da mesma forma podemos entender as maneiras que estruturas sociais nos oferecem protocolos e deixas para ação de uma maneira similar. Em jogos ou atividades coletivas diversas, existem de maneira pré acordada — seja nas regras do jogo ou na estrutura da atividade, orientações sobre como agir naquelas circunstâncias. Um goleiro de futebol sabe, por virtude de estar praticando futebol , que deve impedir que os adversários façam gols e que pode pegar a bola com a mão apenas no limite de uma área delimitada. Dessa maneira a goleira em questão não precisa ter nenhum outro atributo que não um entendimento vago sobre as regras do jogo. O mesmo pode ser dito de peças de teatro, orquestras ou grupos musicais. A forma como uma empresa opera na medida em que possui objetivos e se estrutura ao redor de regras também não é muito distante em termos práticos. Obviamente, diferentes atividades codificam suas regras de forma satisfatória na educação requisitada para participar de tal atividade.

O problema de como descrever filosoficamente atividades de grupo parece restrito a uma análise de como o indivíduo se comporta, mas ao vermos essas situações como altamente estruturadas por regras e protocolos, socialmente instanciados ou literalmente descritos, estes problemas parecem ser respondidos justamente pelas estruturas que possibilitam essas atividades em primeiro lugar. No entanto, as situações que parecem cruciais para entendermos o comportamento de grupos, são aquelas aonde não existem estruturas sociais ou regras formais instituídas. Nestas situações o apelo a propriedades mentais advindas de um grupo parecem oferecer mais tração explicativa, afinal como poderiam agentes sem coordenação advinda de um contexto de ação especifica se coordenar sem a necessidade do estabelecimento de um plano comum, sem uma espécie de mente coletiva?

Se tomamos o grupo como a unidade a partir da qual entendemos o comportamento de indivíduos, tomamos o desenvolvimento de estratégias manipulativas individuais como dependentes de uma perspectiva do coletivo como dispositivo computacional. Certos animais se aproveitam de seus pares para aumentar sua capacidade de agir, através da interpretação do que os movimentos de seus pares significam ou podem significar, numa forma mínima de computação interativa.