Un sistema adaptativo complejo es un sistema que es complejo , ya que es una red dinámica de las interacciones , pero el comportamiento del conjunto no puede ser predecible de acuerdo con el comportamiento de los componentes. Es adaptativo en el sentido de que el comportamiento individual y colectivo mutan y se autoorganizan en correspondencia con el microevento o colección de eventos que inicia el cambio. [1] [2] [3] Es una "colección macroscópica compleja" de relativamente "microestructuras similares y parcialmente conectadas" formadas para adaptarse al entorno cambiante y aumentar su capacidad de supervivencia comomacroestructura . [1] [2] [4] El enfoque de sistemas adaptativos complejos se basa en la dinámica del replicador . [5]
El estudio de sistemas adaptativos complejos, un subconjunto de sistemas dinámicos no lineales , [6] es un asunto interdisciplinario que intenta combinar conocimientos de las ciencias naturales y sociales para desarrollar modelos y conocimientos a nivel de sistema que permitan agentes heterogéneos , transición de fase y comportamiento emergente . [7]
Descripción general
El término sistemas adaptativos complejos , o ciencia de la complejidad , se usa a menudo para describir el campo académico poco organizado que ha crecido en torno al estudio de tales sistemas. La ciencia de la complejidad no es una teoría única; abarca más de un marco teórico y es interdisciplinaria, y busca las respuestas a algunas preguntas fundamentales sobre los sistemas vivos , adaptables y cambiantes. Los sistemas adaptativos complejos pueden adoptar enfoques duros o más suaves. [8] Las teorías duras utilizan un lenguaje formal que es preciso, tienden a ver a los agentes con propiedades tangibles y, por lo general, ven objetos en un sistema de comportamiento que pueden manipularse de alguna manera. Las teorías más suaves utilizan un lenguaje natural y narrativas que pueden ser imprecisas, y los agentes son sujetos que tienen propiedades tangibles e intangibles. Los ejemplos de teorías de la complejidad dura incluyen los sistemas adaptativos complejos (CAS) y la teoría de la viabilidad , y una clase de teoría más blanda es la teoría de sistemas viables . Muchas de las consideraciones proposicionales hechas en la teoría dura también son relevantes para la teoría más blanda. A partir de ahora, el interés se centrará ahora en CAS.
El estudio de CAS se centra en las propiedades complejas, emergentes y macroscópicas del sistema. [4] [9] [10] John H. Holland dijo que los CAS "son sistemas que tienen una gran cantidad de componentes, a menudo llamados agentes, que interactúan y se adaptan o aprenden". [11]
Los ejemplos típicos de sistemas adaptativos complejos incluyen: clima; ciudades; firmas; mercados; gobiernos; industrias; ecosistemas; redes sociales; redes eléctricas; enjambres de animales; flujos de tráfico; colonias sociales de insectos (por ejemplo, hormigas ); [12] el cerebro y el sistema inmunológico ; y la célula y el embrión en desarrollo . Los esfuerzos basados en grupos sociales humanos, como partidos políticos , comunidades , organizaciones geopolíticas , guerras y redes terroristas también se consideran CAS. [12] [13] [14] El internet y el ciberespacio -compuesta, colaborado, y gestionado por una mezcla compleja de interacciones humano-ordenador , también se considera como un sistema adaptativo complejo. [15] [16] [17] CAS puede ser jerárquico, pero más a menudo exhibe aspectos de "autoorganización". [18]
El término sistema adaptativo complejo fue acuñado en 1968 por el sociólogo Walter F. Buckley [19] [20], quien propuso un modelo de evolución cultural que considera los sistemas psicológicos y socioculturales como análogos a las especies biológicas . [21] En el contexto moderno, el sistema adaptativo complejo a veces se vincula a la memética , [22] o se propone como una reformulación de la memética. [23] Michael D. Cohen y Robert Axelrod, sin embargo, argumentan que el enfoque no es darwinismo social o sociobiología porque, aunque los conceptos de variación, interacción y selección se pueden aplicar para modelar ' poblaciones de estrategias comerciales', por ejemplo, el análisis evolutivo detallado Los mecanismos a menudo son claramente no biológicos. [24] Como tal, el sistema adaptativo complejo es más similar a la idea de replicadores de Richard Dawkins . [24] [25] [26]
Propiedades generales
Lo que distingue a un CAS de un sistema multiagente puro (MAS) es el enfoque en propiedades y características de alto nivel como la auto-similitud , la complejidad , la emergencia y la autoorganización . Un MAS se define como un sistema compuesto por múltiples agentes que interactúan; mientras que en CAS, tanto los agentes como el sistema son adaptables y el sistema es auto-similar . Un CAS es una colectividad compleja y auto-similar de agentes adaptativos que interactúan. Los Sistemas Adaptativos Complejos se caracterizan por un alto grado de capacidad adaptativa , lo que les confiere resiliencia frente a perturbaciones .
Otras propiedades importantes son la adaptación (u homeostasis ), la comunicación, la cooperación, la especialización, la organización espacial y temporal y la reproducción. Se pueden encontrar en todos los niveles: las células se especializan, se adaptan y se reproducen como lo hacen los organismos más grandes. La comunicación y la cooperación tienen lugar en todos los niveles, desde el agente hasta el nivel del sistema. Las fuerzas que impulsan la cooperación entre agentes en tal sistema, en algunos casos, pueden analizarse con la teoría de juegos .
Caracteristicas
Algunas de las características más importantes de los sistemas complejos son: [27]
- El número de elementos es lo suficientemente grande como para que las descripciones convencionales (por ejemplo, un sistema de ecuaciones diferenciales ) no solo sean imprácticas, sino que dejen de ayudar a comprender el sistema. Además, los elementos interactúan dinámicamente y las interacciones pueden ser físicas o implicar el intercambio de información.
- Dichas interacciones son ricas, es decir, cualquier elemento o subsistema del sistema se ve afectado y afecta a varios otros elementos o subsistemas.
- Las interacciones son no lineales : pequeños cambios en las entradas, interacciones físicas o estímulos pueden causar grandes efectos o cambios muy significativos en las salidas.
- Las interacciones son principalmente, pero no exclusivamente, con vecinos inmediatos y la naturaleza de la influencia se modula
- Cualquier interacción puede retroalimentarse a sí misma directamente o después de una serie de etapas intermedias. Esta retroalimentación puede variar en calidad. Esto se conoce como recurrencia
- El comportamiento general del sistema de elementos no se predice por el comportamiento de los elementos individuales.
- Estos sistemas pueden estar abiertos y puede ser difícil o imposible definir los límites del sistema.
- Los sistemas complejos operan en condiciones alejadas del equilibrio . Tiene que haber un flujo constante de energía para mantener la organización del sistema.
- Los sistemas complejos tienen una historia. Evolucionan y su pasado es corresponsable de su comportamiento presente
- Los elementos del sistema pueden ignorar el comportamiento del sistema en su conjunto, respondiendo solo a la información o los estímulos físicos disponibles a nivel local.
Robert Axelrod y Michael D. Cohen [28] identifican una serie de términos clave desde una perspectiva de modelado:
- Estrategia , un patrón de acción condicional que indica qué hacer en qué circunstancias
- Artefacto , un recurso material que tiene una ubicación definida y puede responder a la acción de los agentes.
- Agente , una colección de propiedades, estrategias y capacidades para interactuar con artefactos y otros agentes
- Población , conjunto de agentes o, en algunas situaciones, conjuntos de estrategias
- Sistema , una colección más grande, que incluye una o más poblaciones de agentes y posiblemente también artefactos
- Tipo , todos los agentes (o estrategias) de una población que tienen alguna característica en común
- Variedad , la diversidad de tipos dentro de una población o sistema.
- Patrón de interacción , las regularidades recurrentes de contacto entre tipos dentro de un sistema.
- Espacio (físico) , ubicación en espacio y tiempo geográficos de agentes y artefactos
- Espacio (conceptual) , "ubicación" en un conjunto de categorías estructuradas de modo que los agentes "cercanos" tiendan a interactuar
- Selección , procesos que conducen a un aumento o disminución de la frecuencia de varios tipos de agentes o estrategias.
- Criterios de éxito o medidas de desempeño , un "puntaje" utilizado por un agente o diseñador para atribuir crédito en la selección de estrategias o agentes relativamente exitosos (o no exitosos).
Turner y Baker [29] sintetizaron las características de los sistemas adaptativos complejos de la literatura y probaron estas características en el contexto de la creatividad y la innovación. Se ha demostrado que cada una de estas ocho características está presente en los procesos de creatividad e innovación:
- Depende de la ruta: los sistemas tienden a ser sensibles a sus condiciones iniciales. La misma fuerza puede afectar a los sistemas de manera diferente. [30]
- Los sistemas tienen una historia: el comportamiento futuro de un sistema depende de su punto de partida inicial y de la historia posterior. [31]
- No linealidad: reaccionar de manera desproporcionada a las perturbaciones ambientales. Los resultados difieren de los de los sistemas simples. [32] [33]
- Emergencia: la dinámica interna de cada sistema afecta su capacidad para cambiar de una manera que podría ser bastante diferente a la de otros sistemas. [34]
- Irreducible: las transformaciones de proceso irreversibles no se pueden reducir a su estado original. [35]
- Adaptabilidad / Adaptabilidad: Los sistemas que están ordenados y desordenados simultáneamente son más adaptables y resistentes. [36]
- Opera entre el orden y el caos: La tensión adaptativa surge del diferencial de energía entre el sistema y su entorno. [37]
- Autoorganización: los sistemas se componen de interdependencia, interacciones de sus partes y diversidad en el sistema. [38]
Modelado y simulación
En ocasiones, los CAS se modelan mediante modelos basados en agentes y modelos complejos basados en redes . [39] Los modelos basados en agentes se desarrollan mediante varios métodos y herramientas principalmente mediante la identificación de los diferentes agentes dentro del modelo. [40] Otro método de desarrollo de modelos para CAS implica el desarrollo de modelos de red complejos mediante el uso de datos de interacción de varios componentes de CAS. [41]
En 2013, SpringerOpen / BioMed Central lanzó una revista en línea de acceso abierto sobre el tema del modelado de sistemas adaptativos complejos (CASM). [42]
Evolución de la complejidad
Los organismos vivos son sistemas adaptativos complejos. Aunque la complejidad es difícil de cuantificar en biología, la evolución ha producido algunos organismos notablemente complejos. [43] Esta observación ha llevado a la idea errónea de que la evolución es progresiva y conduce a lo que se considera como "organismos superiores". [44]
Si esto fuera cierto en general, la evolución tendría una tendencia activa hacia la complejidad. Como se muestra a continuación, en este tipo de proceso, el valor de la cantidad más común de complejidad aumentaría con el tiempo. [45] De hecho, algunas simulaciones de vida artificial han sugerido que la generación de CAS es una característica ineludible de la evolución. [46] [47]
Sin embargo, la idea de una tendencia general hacia la complejidad en la evolución también se puede explicar a través de un proceso pasivo. [45] Esto implica un aumento en la varianza, pero el valor más común, la moda , no cambia. Por lo tanto, el nivel máximo de complejidad aumenta con el tiempo, pero solo como un producto indirecto de que haya más organismos en total. Este tipo de proceso aleatorio también se denomina paseo aleatorio acotado .
En esta hipótesis, la aparente tendencia hacia organismos más complejos es una ilusión resultante de concentrarse en el pequeño número de organismos grandes y muy complejos que habitan en la cola derecha de la distribución de la complejidad e ignorar los organismos más simples y mucho más comunes. Este modelo pasivo enfatiza que la inmensa mayoría de las especies son procariotas microscópicos , [48] que comprenden aproximadamente la mitad de la biomasa del mundo [49] y constituyen la gran mayoría de la biodiversidad de la Tierra. [50] Por lo tanto, la vida simple sigue siendo dominante en la Tierra, y la vida compleja parece más diversa solo debido al sesgo de muestreo .
Si hay una falta de una tendencia general hacia la complejidad en biología, esto no excluiría la existencia de fuerzas que conducen a los sistemas hacia la complejidad en un subconjunto de casos. Estas tendencias menores se equilibrarían con otras presiones evolutivas que impulsan a los sistemas hacia estados menos complejos.
Ver también
- Vida artificial
- Teoría del caos
- Ciencia cognitiva
- Programa de investigación de mando y control
- Sistema complejo
- Economía computacional
- Sociología computacional
- Evolución de doble fase
- Ingeniería de sistemas empresariales
- Ciencias generativas
- Sistema abierto (teoría de sistemas)
- Instituto Santa Fe
- Realidad simulada
- Sociología y ciencia de la complejidad
- Problema súper perverso
- Grupo de desarrollo de enjambres
- Darwinismo universal
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enlaces externos
- Grupo de Sistemas Adaptativos Complejos Grupo de científicos e ingenieros de software poco acoplados interesados en sistemas adaptativos complejos
- DNA Wales Research Group Investigación actual en cambio organizacional Noticias relacionadas con CAS / CES y datos de investigación gratuitos. También vinculado a la serie documental Business Doctor & BBC
- Una descripción de sistemas adaptativos complejos en Principia Cybernetica Web.
- Descripción rápida de una sola página de referencia del "mundo" de la complejidad e ideas relacionadas alojada por el Centro para el Estudio de Sistemas Complejos de la Universidad de Michigan.
- Red de investigación de sistemas complejos
- El consorcio de modelos abiertos basados en agentes
- TEDxRotterdam - Igor Nikolic - Sistemas adaptativos complejos y El surgimiento de la conciencia universal: Brendan Hughes en TEDxPretoria . Charlas sobre varios ejemplos prácticos de sistemas adaptativos complejos, como Wikipedia, galaxias estelares, mutación genética y otros ejemplos.