Sistema cuyo comportamiento no es automáticamente predecible a partir de sus partes.
Un sistema adaptativo complejo es un sistema que es complejo en el sentido de que es una red dinámica de interacciones , pero el comportamiento del conjunto puede no ser predecible según el comportamiento de los componentes. Es adaptativo en el sentido de que el comportamiento individual y colectivo muta y se autoorganiza en correspondencia con el microevento o conjunto de eventos que inicia el cambio. [1] [2] [3] Es una "colección macroscópica compleja" de "microestructuras relativamente similares y parcialmente conectadas" formadas para adaptarse al entorno cambiante y aumentar su capacidad de supervivencia como macroestructura . [1] [2] [4] El enfoque de Sistemas Adaptativos Complejos se basa en la dinámica del replicador . [5]
El término sistemas adaptativos complejos , o ciencia de la complejidad , se utiliza a menudo para describir el campo académico poco organizado que ha crecido en torno al estudio de dichos sistemas. La ciencia de la complejidad no es una teoría única: abarca más de un marco teórico y es interdisciplinaria, y busca respuestas a algunas preguntas fundamentales sobre sistemas vivos , adaptables y cambiables. Los sistemas adaptativos complejos pueden adoptar enfoques duros o más suaves. [8] Las teorías duras utilizan un lenguaje formal que es preciso, tienden a considerar que los agentes tienen propiedades tangibles y, por lo general, ven objetos en un sistema de comportamiento que pueden manipularse de alguna manera. Las teorías más suaves utilizan lenguaje natural y narrativas que pueden ser imprecisas, y los agentes son sujetos que tienen propiedades tanto tangibles como intangibles. Ejemplos de teorías de 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 realizadas en la teoría dura también son relevantes para la teoría más blanda. A partir de ahora, el interés se centrará en el CAS.
El estudio de CAS se centra en propiedades complejas, emergentes y macroscópicas del sistema. [4] [9] [10] John H. Holland dijo que CAS "son sistemas que tienen una gran cantidad de componentes, a menudo llamados agentes, que interactúan y se adaptan o aprenden". [11]
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 pueden aplicarse al modelado de " poblaciones de estrategias comerciales", por ejemplo, el análisis evolutivo detallado Los mecanismos son a menudo claramente antibiológicos. [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 autosimilitud , 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 adaptativos y el sistema es autosimilar . Un CAS es una colectividad compleja y autosemejante de agentes adaptativos que interactúan. Los Sistemas Adaptativos Complejos se caracterizan por un alto grado de capacidad adaptativa , lo que les confiere resiliencia ante las 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 tal como lo hacen los organismos más grandes. La comunicación y la cooperación tienen lugar en todos los niveles, desde el nivel del agente hasta el nivel del sistema. Las fuerzas que impulsan la cooperación entre agentes en dicho sistema, en algunos casos, pueden analizarse con la teoría de juegos .
Características
Algunas de las características más importantes de los sistemas adaptativos complejos son: [27]
El número de elementos es suficientemente grande como para que las descripciones convencionales (por ejemplo, un sistema de ecuaciones diferenciales ) no sólo 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.
Estas interacciones son ricas, es decir, cualquier elemento o subsistema del sistema se ve afectado y afecta a varios otros elementos o subsistemas.
Las interacciones no son lineales : pequeños cambios en los insumos, interacciones físicas o estímulos pueden causar grandes efectos o cambios muy significativos en los resultados.
Las interacciones son principalmente, pero no exclusivamente, con vecinos inmediatos y la naturaleza de la influencia está modulada.
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 ser abiertos y puede resultar 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 agentes del sistema son adaptativos. Actualizan sus estrategias en respuesta a las aportaciones de otros agentes y del propio sistema. [3]
Los elementos del sistema pueden ignorar el comportamiento del sistema en su conjunto y responder sólo a la información o estímulos físicos disponibles localmente.
Estrategia , un patrón de acción condicional que indica qué hacer en qué circunstancias.
Artefacto , recurso material que tiene ubicación definida y puede responder a la acción de agentes
Agente , una colección de propiedades, estrategias y capacidades para interactuar con artefactos y otros agentes.
Población , un 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 el espacio y tiempo geográfico 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 en la frecuencia de varios tipos de agentes o estrategias.
Criterios de éxito o medidas de desempeño , una "puntuación" utilizada por un agente o diseñador para atribuir crédito en la selección de estrategias o agentes relativamente exitosos (o no exitosos).
Turner y Baker sintetizaron las características de los sistemas adaptativos complejos a partir de la literatura y probaron estas características en el contexto de la creatividad y la innovación. [29] Se ha demostrado que cada una de estas ocho características está presente en los procesos de creatividad e innovación:
Dependiente de la ruta: los sistemas tienden a ser sensibles a sus condiciones iniciales. La misma fuerza podría 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 su historia posterior. [31]
No linealidad: Reaccionar desproporcionadamente a las perturbaciones ambientales. Los resultados difieren de los de los sistemas simples. [30] [32]
Emergencia: La dinámica interna de cada sistema afecta su capacidad de cambiar de una manera que puede ser bastante diferente a la de otros sistemas. [30]
Irreducible: Las transformaciones de procesos irreversibles no se pueden reducir a su estado original. [33]
Adaptativo/Adaptabilidad: Los sistemas que están simultáneamente ordenados y desordenados son más adaptables y resilientes. [30]
Opera entre el orden y el caos: La tensión adaptativa surge del diferencial energético entre el sistema y su entorno. [33]
Autoorganización: Los sistemas se componen de interdependencia, interacciones de sus partes y diversidad en el sistema. [30]
Modelado y simulación
En ocasiones, los CAS se modelan mediante modelos basados en agentes y modelos complejos basados en redes. [34] Los modelos basados en agentes se desarrollan mediante varios métodos y herramientas, principalmente identificando primero los diferentes agentes dentro del modelo. [35] 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. [36]
En 2013, SpringerOpen/BioMed Central lanzó una revista en línea de acceso abierto sobre el tema del modelado de sistemas adaptativos complejos (CASM). La publicación de la revista cesó en 2020. [37]
Evolución de la complejidad
Tendencias pasivas versus activas en la evolución de la complejidad. Los CAS al inicio de los procesos están coloreados en rojo. Los cambios en el número de sistemas se muestran mediante la altura de las barras, y cada conjunto de gráficos avanza en una serie de tiempo.
Los organismos vivos son sistemas adaptativos complejos. Aunque la complejidad es difícil de cuantificar en biología, la evolución ha producido algunos organismos notablemente complejos. [38] Esta observación ha llevado a la idea errónea común de que la evolución es progresiva y conduce hacia lo que se considera "organismos superiores". [39]
Si esto fuera cierto en general, la evolución poseería una tendencia activa hacia la complejidad. Como se muestra a continuación, en este tipo de proceso el valor de la cantidad de complejidad más común aumentaría con el tiempo. [40] De hecho, algunas simulaciones de vida artificial han sugerido que la generación de CAS es una característica ineludible de la evolución. [41] [42]
Sin embargo, la idea de una tendencia general hacia la complejidad en la evolución también puede explicarse mediante un proceso pasivo. [40] Esto implica un aumento en la varianza , pero el valor más común, la moda , no cambia. Así, el nivel máximo de complejidad aumenta con el tiempo, pero sólo como 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 la cola derecha de la distribución de complejidad e ignorar organismos más simples y mucho más comunes. Este modelo pasivo enfatiza que la inmensa mayoría de las especies son procariotas microscópicos , [43] que comprenden aproximadamente la mitad de la biomasa mundial [44] y constituyen la gran mayoría de la biodiversidad de la Tierra. [45] Por lo tanto, la vida simple sigue siendo dominante en la Tierra, y la vida compleja parece más diversa sólo debido al sesgo de muestreo .
Si falta una tendencia general hacia la complejidad en biología, esto no impediría la existencia de fuerzas que impulsan los sistemas hacia la complejidad en un subconjunto de casos. Estas tendencias menores se verían equilibradas por otras presiones evolutivas que impulsan a los sistemas hacia estados menos complejos.
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enlaces externos
Wikimedia Commons tiene medios relacionados con sistemas adaptativos complejos .
Grupo de Sistemas Adaptativos Complejos grupo poco acoplado de científicos e ingenieros de software interesados en sistemas adaptativos complejos
Grupo de investigación DNA Wales Investigación actual en cambio organizacional Noticias relacionadas con CAS/CES y datos de investigación gratuitos. También vinculado a la serie documental Business Doctor y BBC.
Una descripción de sistemas adaptativos complejos en Principia Cybernetica Web.
Descripción de referencia rápida en una sola página del "mundo" de la complejidad e ideas relacionadas alojadas en el Centro para el Estudio de Sistemas Complejos de la Universidad de Michigan.
Red de investigación de sistemas complejos.
El consorcio de modelado abierto basado en agentes
TEDxRotterdam – Igor Nikolic – Sistemas adaptativos complejos y El surgimiento de la conciencia universal: Brendan Hughes en TEDxPretoria. Charlas que analizan varios ejemplos prácticos de sistemas adaptativos complejos, incluida Wikipedia, galaxias estelares, mutaciones genéticas y otros ejemplos.
