viernes, 18 de mayo de 2012

Sistemas Complejos
Origen

El término 'complejo' viene del latin "complexus", "plexus" significa enlazado, y el prefijo "com" que indica "juntos". De modo que "complejo" significaría enlazados juntos o entreenlazado, aludiendo a algo que contiene muchos elementos mutuamente relacionados. Su opuesto, "simple", viene también del latín plectere, que significa doblar y del prefijo "sim" que indica una negación. De esa manera, 'simple' significa lo que no tiene doblez; lo sencillo, lo que puede ser aislado y observado independientemente de otras cosas.
Los sistemas complejos se caracterizan pues por su comportamiento rico y por la emergencia de auto-organización: de sus muchos elementos interrelacionados emergen o se organizan aspectos no esperados, que rompen las rutinas y expectativas ordinarias. Abundan tanto en las ciencias naturales (Física, Biología, Química) como en las ciencias sociales (Economía, Sociología).

CONCEPTO

 “Un sistema hecho de un gran número de partes que interactúan de una manera no simple” (H. Simon 1965 p.63).
H. Simon comenta esta definición como sigue:”En tales sistemas el todo es mayor que la suma de las partes, no en un sentido final metafísico sino en el importante sentido pragmático, dadas las propiedades de las partes y las leyes de su interacción no es un asunto trivial inferir las propiedades del todo. Frente a la complejidad, un reduccionista en-principio puede ser al mismo tiempo un holista pragmático” (p. 63).
DEFINICION

Dr. Carlos Eduardo Maldonado.

Un Sistema Complejo está compuesto por varias partes interconectadas cuyos vínculos crean información adicional no visible antes por el observador. Como resultado de las interacciones entre elementos, surgen propiedades nuevas que no pueden explicarse a partir de las propiedades de los elementos aislados. Dichas propiedades se denominan propiedades emergentes. Así entonces, el cerebro, la vida y la mente son sistemas complejos. Una persona por ejemplo, es un conjunto de diferentes sistemas complejos: circulatorio, respiratorio, endocrino, digestivo, etc. Cada uno de estos sistemas está bien estudiado pero desconocemos la forma en que interactúan y hacen evolucionar el sistema “cuerpo humano”’. Hay, pues, mucha más información oculta en esas interrelaciones de sistemas. La complejidad entonces nos enseña a dejar de pensar en términos verticales y nos sugiere comprender en términos cruzados, transversales, paralelos, horizontales, etc.
La causalidad, como concepto se plantea en términos contrarios. Por eso entiende y explica el mundo en términos verticales, de arriba hacia abajo. Las causas permiten predecir, la emergencia no porque ésta sucede precisamente donde no hay ni reglas ni linealidad. La emergencia siempre es una sorpresa, siempre es algo nuevo.
DIFERENCIA
En ese sentido es necesario diferenciar lo que es un sistema complejo de lo que es un sistema complicado. Este último es aquel que tiene un comportamiento predecible. Un computador sin enchufar, por ejemplo, es un sistema que permite predecir su comportamiento. Si enchufamos el computador a la corriente eléctrica, el sistema sigue siendo complicado a pesar de tener un elemento adicional, la fuente de energía, lo cual no impide inferir su comportamiento. Sin embargo si agregamos al computador enchufado, el encendido o puesta en operación así como a un ser humano, el comportamiento del sistema se vuelve impredecible. Para hacer cualquier tipo de predicción necesitamos analizar los sistemas involucrados. Este análisis está en el campo de los sistemas complejos, un campo en el que ni nuestros empresarios, ni nuestros políticos tienen mucho conocimiento. Veamos por qué. 
Reduccionismo versus Holismo
La dicotomía simple-complejo tiene su manifestación en la Física en la forma de reduccionismo versus holismo o emergencia. Desde la época de Galileo y Newton el reduccionismo ha campeado en la Física en virtud de sus logros espectaculares (que en buena medida han contribuido a moldear la moderna civilización occidental).
El paradigma reduccionista se ha intentado "exportar" desde la Física a otras disciplinas tales como la Biología, la Economía, etc con resultados variados.
Recientemente, un nuevo enfoque, complementario al del reduccionismo, ha comenzado a cobrar vigor entre la comunidad científica y en la Física en particular. En palabras de Philip W. Anderson:
Metas
La investigación en sistemas complejos persigue distintas metas.

la de reducir la complejidad construyendo modelos simples de los sistemas complejos que permitan predecir la dinámica o explicar su comportamiento.

búsqueda de regularidades o equivalencias entre sistemas complejos aparentemente muy diferentes avanzando hacia la unidad pese a la aparente diversidad.

CARACTERISTICAS

J. L. Lemoigne propone las siguientes 9 características, cada una de las cuales aumenta la complejidad de un sistema:
1.) Ser identificable
2.) Ser activo
3.) Ser regulado
4.) Estar informado sobre su propio comportamiento
5.) Ser capaz de decidir su propio comportamiento
6.) Estar dotado de memoria
7.) Ser capaz de coordinar sus decisiones de comportamiento
8.) Ser capaz de imaginar o concebir nuevas posibles decisiones
9.) Ser capaz de finalizarse por sí mismo
Herramientas
Hay tres herramientas, complementarias y a menudo superpuestas, que tienen un papel preponderante en nuestra investigación:
  1. El modelado con Agentes Adaptables (que pueden corresponder a clientes de una red de comunicaciones, bacterias, compañías de un determinado mercado, etc.), que deben negociar y adaptar su comportamiento para optimizar su competitividad.
  2. La Teoría de Juegos, por su flexibilidad y sencillez para formular situaciones de conflicto entre intereses individuales y colectivos.
  3. La Mecánica Estadística, por su versatilidad y poder de cálculo a la hora de tratar sistemas que involucran a muchos agentes.
Los sistemas complejos permiten simular y comprender una gama amplia de fenómenos, que van desde los fenómenos biológicos a los sociales. Los algoritmos usados sistemas complejos son cercanos a los evolutivos y bioinspirados. Aparte de compartir una fuente de inspiración, los fenómenos naturales, comparten herramientas: sistemas basados en reglas borrosas, redes neuronales, y algoritmos evolutivos

La ciencia de los sistemas complejos trata de describir diferentes sistemas (biológicos, sociales, culturales) haciendo énfasis en su descomposición en elementos simples y la interacción entre los mismos, que da lugar a lo que se denomina un comportamiento emergente, o no diseñado desde el principio.
Los sistemas complejos usan una serie de herramientas para la descripción de sistemas: autómatas celulares, algoritmos evolutivos, redes neuronales, y otros algoritmos metaheurísticos que tienen utilidad fuera del campo: son algoritmos de búsqueda y optimización (es decir, que tratan de hallar una solución que cumpla una serie de condiciones de bondad) aplicables en una gran cantidad de campos, desde la ingeniería hasta la inteligencia artificial.

Sistema complejo

Un sistema complejo está compuesto por varias partes interconectadas o entrelazadas cuyos vínculos crean información adicional no visible antes por el observador. Como resultado de las interacciones entre elementos, surgen propiedades nuevas que no pueden explicarse a partir de las propiedades de los elementos aislados. Dichas propiedades se denominan propiedades emergentes.
En contraposición, el sistema complicado también está formado por varias partes pero los enlaces entre éstas no añaden información adicional. Nos basta con saber cómo funciona cada una de ellas para entender el sistema. En un sistema complejo, en cambio, existen variables ocultas cuyo desconocimiento nos impide analizar el sistema con precisión. Así pues, un sistema complejo, posee más información que la que da cada parte independientemente. Para describir un sistema complejo hace falta no solo conocer el funcionamiento de las partes sino conocer como se relacionan entre sí

EJEMPLOS

Un ejemplo típico de sistema complejo es la Tierra. La tierra está formada por varios sistemas simples que la describen:
Cada uno de estos sistemas está bien estudiado, pero desconocemos la forma en que interactúan y hacen evolucionar el sistema 'Tierra'. Hay, pues, mucha más información oculta en esas interrelaciones de sistemas.
Otros sistemas complejos típicos son:
 Bibliografía Sugerida:
  • HOLLAND, J. “Emergence from chaos to order”
  • JOHNSON, Steve. Emergence. “The connected lives of ants, brains, cities and software”. 2001

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