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Sistema adaptativo complejo

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 estudio de los sistemas adaptativos complejos, un subconjunto de los sistemas dinámicos no lineales , [6] es una materia interdisciplinaria 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

Sistemas complejos adaptativos

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]

Robert Axelrod y Michael D. Cohen identifican una serie de términos clave desde una perspectiva de modelado: [28]

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:

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

Tendencias pasivas y activas en la evolución de la complejidad. Los CAS al comienzo 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 hacia arriba en una serie temporal.

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.

Véase también

Referencias

  1. ^ ab "Aspectos de la teoría de la complejidad: comprender mejor las organizaciones". Profesor asociado Amit Gupta, colaborador estudiantil – S. Anish, IIM Bangalore . Consultado el 1 de junio de 2012 .
  2. ^ ab "Diez principios de complejidad e infraestructuras facilitadoras". Profesora Eve Mitleton-Kelly, directora del Programa de investigación sobre complejidad de la London School of Economics. CiteSeerX 10.1.1.98.3514 .  {{cite journal}}: Requiere citar revista |journal=( ayuda )
  3. ^ ab Miller, John H. y Scott E. Page (1 de enero de 2007). Sistemas adaptativos complejos: una introducción a los modelos computacionales de la vida social . Princeton University Press. ISBN 9781400835522.OCLC 760073369  .{{cite book}}: CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
  4. ^ ab "Psicología evolutiva, sistemas complejos y teoría social" (PDF) . Bruce MacLennan, Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación, Universidad de Tennessee, Knoxville . eecs.utk.edu . Consultado el 25 de agosto de 2012 .
  5. ^ Foster, John (2006). "¿Por qué la economía no es una ciencia de sistemas complejos?" (PDF) . Journal of Economic Issues . 40 (4): 1069–1091. doi :10.1080/00213624.2006.11506975. S2CID  17486106. Consultado el 18 de enero de 2020 .
  6. ^ Lansing, J. Stephen (2003). "Sistemas adaptativos complejos". Revista anual de antropología . 32 (1). Revistas anuales: 183–204. doi :10.1146/annurev.anthro.32.061002.093440. ISSN  0084-6570.
  7. ^ Auerbach, David (19 de enero de 2016). «La teoría del todo y algo más». Slate . ISSN  1091-2339 . Consultado el 7 de marzo de 2017 .
  8. ^ Yolles, Maurice (2018). "El continuo de la complejidad, Parte 1: teorías duras y blandas". Kybernetes . 48 (6): 1330–1354. doi :10.1108/K-06-2018-0337. S2CID  69636750.
  9. ^ Faucher, Jean-Baptiste. "Una organización adaptativa compleja bajo la lente del modelo LIFE: el caso de Wikipedia". Egosnet.org . Consultado el 25 de agosto de 2012 .
  10. ^ "Sistemas adaptativos complejos como modelo para evaluar el cambio organizacional provocado por la introducción de sistemas de información de salud" (PDF) . Kieren Diment, Ping Yu, Karin Garrety, Laboratorio de investigación en informática de la salud, Facultad de Informática, Universidad de Wollongong, Escuela de Administración, Universidad de Wollongong, NSW . uow.edu.au. Archivado desde el original (PDF) el 5 de septiembre de 2012. Consultado el 25 de agosto de 2012 .
  11. ^ Holland John H (2006). "Estudio de sistemas complejos adaptativos" (PDF) . Revista de ciencia de sistemas y complejidad . 19 (1): 1–8. doi :10.1007/s11424-006-0001-z. hdl : 2027.42/41486 . S2CID  27398208.
  12. ^ de Steven Strogatz , Duncan J. Watts y Albert-László Barabási "explicando la sincronicidad (a las 6:08), teoría de redes, mecanismo de autoadaptación de sistemas complejos, seis grados de separación, fenómeno del mundo pequeño, los eventos nunca están aislados ya que dependen unos de otros (a las 27:07) en el documental de la BBC/Discovery". BBC/Discovery . Consultado el 11 de junio de 2012 ."Descubriendo la ciencia detrás de la idea de los seis grados de separación"
  13. ^ "Hacia una comunidad de inteligencia adaptativa compleja. La wiki y el blog". D. Calvin Andrus . Agencia Central de Inteligencia. Archivado desde el original el 13 de junio de 2007. Consultado el 25 de agosto de 2012 .
  14. ^ Solvit, Samuel (2012). «Dimensiones de la guerra: entender la guerra como un sistema adaptativo complejo». L'Harmattan . Consultado el 25 de agosto de 2013 .
  15. ^ "Internet analizado como un sistema adaptativo complejo". Archivado desde el original el 29 de mayo de 2019. Consultado el 25 de agosto de 2012 .
  16. ^ "Ciberespacio: el sistema adaptativo complejo definitivo" (PDF) . The International C2 Journal . Consultado el 25 de agosto de 2012 .Por Paul W. Phister Jr.
  17. ^ "Sistemas adaptativos complejos" (PDF) . mit.edu. 2001 . Consultado el 25 de agosto de 2012 .por Serena Chan, Seminario de investigación en sistemas de ingeniería
  18. ^ Holland, John H. (John Henry) (1996). Orden oculto: cómo la adaptación genera complejidad . Addison-Wesley. ISBN 0201442302.OCLC 970420200  .
  19. ^ Buckley, Walter; Schwandt, David; Goldstein, Jeffrey A. (2008). "Una introducción a "La sociedad como un sistema adaptativo complejo"". E:CO Emergence: Complexity & Organization . 10 (3): 86–112 . Consultado el 2 de noviembre de 2020 .
  20. ^ Bentley, Chance; Anandhi, Aavudai (2020). "Representación de la complejidad de la respuesta del motor en los ecosistemas mediante un modelo conceptual mejorado". Ecological Modelling . 437 (437): 109320. doi : 10.1016/j.ecolmodel.2020.109320 . Consultado el 24 de diciembre de 2020 .
  21. ^ Buckley, Walter W. (1968). Investigación de sistemas modernos para el científico del comportamiento: un libro de consulta. Aldine. ISBN 9780202369402. Recuperado el 2 de noviembre de 2020 .
  22. ^ Situngkir, Hokky (2004). «Sobre los memes egoístas: la cultura como sistema adaptativo complejo». Journal of Social Complexity . 2 (1): 20–32 . Consultado el 2 de noviembre de 2020 .
  23. ^ Frank, Roslyn M. (2008). "La analogía lenguaje-organismo-especie: un enfoque de sistemas adaptativos complejos para cambiar las perspectivas sobre el "lenguaje"". En Frank (ed.). Situación sociocultural, vol. 2. De Gruyter. págs. 215–262. ISBN 978-3-11-019911-6. Recuperado el 2 de noviembre de 2020 .
  24. ^ ab Axelrod, Robert M.; Cohen, MD (1999). Aprovechar la complejidad: implicaciones organizativas de una frontera científica . Free Press. ISBN 9780684867175.
  25. ^ Gell-Mann, Murray (1994). "Sistemas adaptativos complejos" (PDF) . En Cowan, G.; Pines, D.; Meltzer, D. (eds.). Estudios en las ciencias de la complejidad, Proc. Vol. XIX . Addison-Wesley. págs. 17–45 . Consultado el 6 de noviembre de 2020 .
  26. ^ Fromm, Jochen (2004). The Emergence of Complexity. Kassel University Press . Consultado el 6 de noviembre de 2020 .
  27. ^ Paul Cilliers (1998) Complejidad y posmodernismo: comprensión de los sistemas complejos
  28. ^ Robert Axelrod y Michael D. Cohen , Aprovechar la complejidad . Basic Books , 2001
  29. ^ Turner, JR y Baker, R. (2020). Simplemente haciendo lo que se debe hacer: un estudio de caso que pone a prueba la creatividad y los procesos innovadores como sistemas adaptativos complejos. Nuevos horizontes en la educación de adultos y el desarrollo de recursos humanos, 32(2). doi :10.1002/nha3.20283
  30. ^ abcde Lindberg, C.; Schneider, M. (2013). "Combatiendo infecciones en el Centro Médico de Maine: perspectivas sobre liderazgo basado en la complejidad desde la desviación positiva". Liderazgo . 9 (2): 229–253. doi :10.1177/1742715012468784. S2CID  144225216.
  31. ^ Boal, KB; Schultz, PL (2007). "Narración de historias, tiempo y evolución: el papel del liderazgo estratégico en sistemas adaptativos complejos". The Leadership Quarterly . 18 (4): 411–428. doi :10.1016/j.leaqua.2007.04.008.
  32. ^ Luoma, M (2006). "Un juego de cuatro arenas: cómo la complejidad puede servir al desarrollo gerencial". Management Learning . 37 : 101–123. doi :10.1177/1350507606058136. S2CID  14435060.
  33. ^ ab Borzillo, S.; Kaminska-Labbe, R. (2011). "Descifrando la dinámica de la creación de conocimiento en comunidades de práctica a través de lentes de teoría de la complejidad". Investigación y práctica en gestión del conocimiento . 9 (4): 353–366. doi :10.1057/kmrp.2011.13. S2CID  62134156.
  34. ^ Muaz AK Niazi, Hacia un nuevo marco unificado para desarrollar modelos de simulación formales, en red y validados basados ​​en agentes de sistemas adaptativos complejos Tesis doctoral
  35. ^ John H. Miller y Scott E. Page, Sistemas adaptativos complejos: una introducción a los modelos computacionales de la vida social, Princeton University Press Página del libro
  36. ^ Melanie Mitchell, Complexity A Guided Tour, Oxford University Press, página del libro
  37. ^ Revista de modelado de sistemas adaptativos complejos (CASM) de Springer
  38. ^ Adami C (2002). "¿Qué es la complejidad?". BioEssays . 24 (12): 1085–94. doi : 10.1002/bies.10192 . PMID  12447974.
  39. ^ McShea D (1991). "Complejidad y evolución: lo que todo el mundo sabe". Biología y filosofía . 6 (3): 303–24. doi :10.1007/BF00132234. S2CID  53459994.
  40. ^ ab Carroll SB (2001). "Azar y necesidad: la evolución de la complejidad y diversidad morfológica". Nature . 409 (6823): 1102–9. Bibcode :2001Natur.409.1102C. doi :10.1038/35059227. PMID  11234024. S2CID  4319886.
  41. ^ Furusawa C, Kaneko K (2000). "Origen de la complejidad en organismos multicelulares". Phys. Rev. Lett . 84 (26 Pt 1): 6130–3. arXiv : nlin/0009008 . Bibcode :2000PhRvL..84.6130F. doi :10.1103/PhysRevLett.84.6130. PMID  10991141. S2CID  13985096.
  42. ^ Adami C, Ofria C, Collier TC (2000). "Evolución de la complejidad biológica". Proc. Natl. Sci. USA . 97 (9): 4463–8. arXiv : physics/0005074 . Bibcode :2000PNAS...97.4463A. doi : 10.1073/pnas.97.9.4463 . PMC 18257 . PMID  10781045. 
  43. ^ Oren A (2004). "Diversidad y taxonomía de procariotas: estado actual y desafíos futuros". Philos. Trans. R. Soc. Lond. B Biol. Sci . 359 (1444): 623–38. doi :10.1098/rstb.2003.1458. PMC 1693353. PMID  15253349 . 
  44. ^ Whitman W, Coleman D, Wiebe W (1998). "Procariotas: la mayoría invisible". Proc Natl Acad Sci USA . 95 (12): 6578–83. Bibcode :1998PNAS...95.6578W. doi : 10.1073/pnas.95.12.6578 . PMC 33863 . PMID  9618454. 
  45. ^ Schloss P, Handelsman J (2004). "Estado del censo microbiano". Microbiol Mol Biol Rev . 68 (4): 686–91. doi :10.1128/MMBR.68.4.686-691.2004. PMC 539005 . PMID  15590780. 

Literatura

Enlaces externos