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 de acuerdo con el comportamiento de los componentes. Es adaptativo en el sentido de que el comportamiento individual y colectivo muta y se autoorganiza de acuerdo 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 una macroestructura . [1] [2] [4] El enfoque de los sistemas adaptativos complejos se basa en la dinámica de los replicadores . [5]
El término sistemas complejos adaptativos , 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, buscando las respuestas a algunas preguntas fundamentales sobre los sistemas vivos , adaptables y cambiantes. Los sistemas complejos adaptativos pueden adoptar enfoques duros o más suaves. [8] Las teorías duras utilizan un lenguaje formal que es preciso, tienden a ver a los agentes como si tuvieran 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 complejos adaptativos (CAS) y la teoría de la viabilidad , y una clase de teoría más suave es la teoría de los sistemas viables . Muchas de las consideraciones proposicionales realizadas en la teoría dura también son relevantes para la teoría más suave. De aquí en adelante, el interés se centrará ahora en los CAS.
El estudio de los 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]
Ejemplos típicos de sistemas adaptativos complejos incluyen: clima; ciudades; empresas; mercados; gobiernos; industrias; ecosistemas; redes sociales; redes eléctricas; enjambres de animales; flujos de tráfico; colonias de insectos sociales (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] Internet y el ciberespacio , compuestos, colaborados y administrados por una mezcla compleja de interacciones humano-computadora , también se consideran un sistema adaptativo complejo. [15] [16] [17] Los CAS pueden ser jerárquicos, pero con mayor frecuencia exhiben aspectos de "autoorganización". [18]
El término sistema complejo adaptativo fue acuñado en 1968 por el sociólogo Walter F. Buckley [19] [20], quien propuso un modelo de evolución cultural que considera a los sistemas psicológicos y socioculturales como análogos a las especies biológicas . [21] En el contexto moderno, el sistema complejo adaptativo a veces se vincula a la memética , [22] o se propone como una reformulación de la memética. [23] Sin embargo, Michael D. Cohen y Robert Axelrod 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, los mecanismos evolutivos detallados a menudo son claramente no biológicos. [24] Como tal, el sistema complejo adaptativo es más similar a la idea de Richard Dawkins de los replicadores . [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 autosimilitud , complejidad , emergencia y autoorganización . Un MAS se define como un sistema compuesto por múltiples agentes interactuantes; mientras que en CAS, los agentes, así como el sistema, son adaptativos y el sistema es autosimilar . Un CAS es una colectividad compleja y autosimilar de agentes interactuantes y adaptativos. Los sistemas adaptativos complejos se caracterizan por un alto grado de capacidad adaptativa , lo que les da resiliencia frente a la perturbación.
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 un sistema de este tipo, en algunos casos, se pueden analizar con la teoría de juegos .
Características
Algunas de las características más importantes de los sistemas adaptativos 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 sólo sean poco prácticas, 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 las entradas, interacciones físicas o estímulos pueden causar grandes efectos o cambios muy significativos en los resultados.
Las interacciones se dan principalmente, pero no exclusivamente, con los vecinos inmediatos y la naturaleza de la influencia está modulada.
Toda 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 a partir del comportamiento de los elementos individuales.
Estos sistemas pueden ser abiertos y puede ser difícil o imposible definir los límites del sistema.
Los sistemas complejos funcionan en condiciones que distan mucho del equilibrio . Debe haber un flujo constante de energía para mantener la organización del sistema.
Los agentes del sistema son adaptables y 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 únicamente a la información o a los estímulos físicos disponibles para ellos localmente.
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 , 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 del contacto entre tipos dentro de un sistema.
Espacio (físico) , ubicación en el espacio geográfico y el tiempo de agentes y artefactos
Espacio (conceptual) , "ubicación" en un conjunto de categorías estructuradas de modo que los agentes "cercanos" tenderán 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 rendimiento , 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:
Dependencia de la trayectoria: 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 su historia posterior. [31]
No linealidad: reaccionan de manera desproporcionada 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 pueden reducirse a su estado original. [33]
Adaptabilidad/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
Los CAS se modelan ocasionalmente por medio de modelos basados en agentes y modelos complejos basados en redes. [34] Los modelos basados en agentes se desarrollan por medio de varios métodos y herramientas, principalmente por medio de la identificación previa de los diferentes agentes dentro del modelo. [35] Otro método de desarrollo de modelos para CAS implica el desarrollo de modelos de redes complejos por medio del uso de datos de interacción de varios componentes 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
Los organismos vivos son sistemas complejos y adaptativos. Aunque la complejidad es difícil de cuantificar en biología, la evolución ha producido algunos organismos extraordinariamente complejos. [38] Esta observación ha llevado a la idea errónea de que la evolución es progresiva y conduce a lo que se considera "organismos superiores". [39]
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. [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 a través de un proceso pasivo. [40] Esto implica un aumento de 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 que resulta de concentrarse en el pequeño número de organismos grandes y muy complejos que habitan la cola derecha de la distribución de complejidad e ignorar los organismos más simples y mucho más comunes. Este modelo pasivo enfatiza que la abrumadora 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 solo debido al sesgo de muestreo .
Si no existe una tendencia general hacia la complejidad en biología, esto no impediría la existencia de fuerzas que impulsen a los sistemas hacia la complejidad en un subconjunto de casos. Estas tendencias menores se verían compensadas por otras presiones evolutivas que impulsan a los sistemas hacia estados menos complejos.
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Enlaces externos
Wikimedia Commons alberga una categoría multimedia sobre Sistemas adaptativos complejos .
El Grupo de Sistemas Adaptativos Complejos es un grupo débilmente acoplado de científicos e ingenieros de software interesados en sistemas adaptativos complejos.
Grupo de investigación DNA Wales Investigación actual sobre cambio organizacional Noticias relacionadas con CAS/CES y datos de investigación gratuitos. También vinculado a Business Doctor y la serie documental de la BBC
Una descripción de sistemas adaptativos complejos en la Web de Principia Cybernetica.
Descripción de referencia rápida de una sola página del "mundo" de la complejidad y las ideas relacionadas alojadas por el Centro para el Estudio de Sistemas Complejos de la Universidad de Michigan.
Red de investigación de sistemas complejos
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 en las que se analizan diversos ejemplos prácticos de sistemas adaptativos complejos, como Wikipedia, galaxias estelares, mutaciones genéticas y otros ejemplos