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FISICA
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ldquoAntildeo de la Promocioacuten de la Industria Responsable y Compromiso Climaacuteticordquo
TEMA EL MUNDO DE LAS CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
PROFESOR ING CARLOS A GARCIA CORTEGANO
INTEGRANTES
Ortiz Zavaleta Miguel Angel Aranda Cardenas Katerine Isuiza Del Aguila Karen Guillen Fachin Favio Rosas Baez Diego
ASIGNATURA FISICA II
NIVEL ACADEacuteMICO II
CICLO ACADEacuteMICO IV
TRABAJO DE INVESTIGACIOacuteN
FACULTAD DE INGENERIA DE SISTEMA E INFORMATICA
IQUITOS ndash 2014 ndash PERUacute
CONTENIDO
Introduccioacuten4
1Origen y naturaleza de las ciencias de la complejidad Pensando la metamorfosis de la ciencia 5
2El problema maacutes difiacutecil Criterios de demarcacioacuten depara la complejidad8
21 Distincioacuten entre complejidad y pensamiento sisteacutemico9
22 Distincioacuten entre ciencias de la complejidad y pensamiento complejo10
23 Distincioacuten entre ciencias de la complejidad y ciberneacutetica
3Ciencias de la complejidad11
31 Libros de recuentos periodiacutesticos acerca de las ciencias de la complejidad12
32 Artiacuteculos claacutesicos o fundacionales sobre complejidad y ciencias de la complejidad
33 Textos panoraacutemicos claacutesicos e introductorios sobre complejidad13
34 Textos teacutecnicos sobre diversos aspectos de la complejidad14
35 Estado actual de las ciencias de la complejidad
351 Complejidad y termodinaacutemica del no equilibrio15
352 Complejidad y caos
353 Complejidad y fractales16
354 Complejidad y cataacutestrofes
355 Complejidad y redes
356 Complejidad y loacutegicas no-claacutesicas17
36 Emergencia y auto-organizacioacuten
37 Complejidad y sistemas cuaacutenticos18
38 Modelamiento y simulacioacuten de sistemas complejos19
4Complejidad y sistemas vivos
41 Modelamiento y simulacioacuten de sistemas bioloacutegicos sistemas inspirados bioloacutegicamente y vida artificial20
5Complejidad y ciencias sociales22
51 Bibliografiacutea general sobre complejidad y ciencias sociales y humanas23
52 Complejidad y sociologiacutea24
53 Complejidad y antropologiacutea
54 Complejidad y filosofiacutea25
55 Complejidad e historia
56 Complejidad administracioacuten y organizaciones sociales 26
561 Complejidad economiacutea y finanzas
562 Consultoriacutea empresarial en el marco de las ciencias de la complejidad
57 Complejidad y psicologiacutea27
58 Complejidad y estudios culturales
6Ingenieriacutea de sistemas complejos
61 Metaheuriacutesticas (hiacutebridas paralelas hiperheuriacutesticas) optimizacioacuten y resolucioacuten de problemas28
62 Sistemas computacionales naturales inteligentes y bioloacutegicos30
621 Computacioacuten suave31
622 Inteligencia computacional 32
623 Computacioacuten natural
63 Computacioacuten evolutiva o algoritmos evolutivos33
64 Inteligencia colectiva o teoriacutea de enjambres34
65 Computacioacuten con membranas o sistemas P
66 Computacioacuten inmune o sistemas inmunes artificiales35
67 Complejidad sistemas bioinspirados biorroboacutetica y biohardware
INTRODUCCIOacuteN
Las ciencias de la complejidad expresan el resultado de algunas de las mejores mentes humanas en los uacuteltimos tiempos por tratar de pensar de explicar y de comprender en fin de hacer efectivamente posibles temas y problemas tales como
iquestEs el Universo un sistema estable a largo plazo iquestPodemos comprender la realidad de otra forma que como siempre lo hicimos dado que hacia delante los conocimientos alcanzados parecen ser limitados o insuficientes
iquestPor queacute suceden las turbulencias las fluctuaciones las inestabilidades y por queacute razoacuten el orden en cualquier plano o contexto se rompe y da lugar a nuevas formas momentos y estructuras
iquestCoacutemo es posible que las cosas tiendan a hacerse cada vez maacutes entreveradas enredadas incluso en fin complejas
En siacutentesis iquestqueacute es la complejidad y por queacute las cosas son o se vuelven o se hacen complejas y acaso cada vez maacutes y maacutes complejas
Cuando hablamos de ciencias de la complejidad no simplemente hablamos de sistemas fenoacutemenos o comportamientos complejos sino maacutes exactamente de sistemas (fenoacutemenos yo comportamientos) de complejidad creciente
ORIGEN Y NATURALEZA DE LAS CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
PENSANDO LA METAMORFOSIS DE LA CIENCIA
En diversos momentos han surgido diversos esfuerzos por lograr siacutentesis por aproximar lo diverso por integrar conocimientos disciplinas ciencias saberes tradiciones experiencias distintas Uno de los maacutes recientes intentos por llevar a cabo una siacutentesis de conocimientos tuvo lugar en plena Guerra Friacutea alrededor de los antildeos 1960 Nos referimos a la epistemologiacutea Los nombres que llevan a cabo este esfuerzo incluyen autores como G Bachelard J Piaget y otros
La epistemologiacutea algo de lo cual muy poco se habla y existe hoy en diacutea en los principales escenarios cientiacuteficos y acadeacutemicos en el mundo tratoacute de ser una ldquoteoriacutea general del conocimientordquo cuya finalidad era al mismo tiempo de un lado trazar las precisiones entre lo que es o era ldquocienciardquo ldquodisciplinardquo ldquosaberrdquo y ldquopraacutecticardquo y lo que no lo era (o es)
Sin embargo hay una experiencia auacuten maacutes importante se trata precisamente de las ciencias de la complejidad
Las ciencias de la complejidad tienen un doble origen
De un lado en el plano teoacuterico sus oriacutegenes se remontan al descubrimiento del caacutelculo infinitesimal por parte de Newton y Leibniz dado que el caacutelculo consiste en el primer abordaje cientiacutefico loacutegico y filosoacutefico del maacutes apasionante de todos los problemas el estudio del movimiento esto es el estudio de los sistemas dinaacutemicos
A partir de Newton y Leibniz posteriormente en el giro del siglo XIX al XX Henri Poincareacute sienta las bases para lo que maacutes adelante seraacute el estudio de fenoacutemenos sistemas y comportamientos
Simultaacuteneamente David Hilbert presenta en el famoso segundo congreso mundial de matemaacuteticas en el antildeo 1900 los 23 problemas que ldquohabriacutean de ocupar a los proacuteximos cien antildeosrdquo
Antildeos maacutes tarde dos joacutevenes loacutegicos echaraacuten por tierra los pilares
Son ellos Alan Turing y Kurt Goumldel Con Turing y con Goumldel asistimos al segundo gran hito en el nacimiento de las ciencias de la complejidad
En 1929 Goumldel entonces de veintitreacutes antildeos presenta su tesis de doctorado sobre el famoso teorema de incompletud pero lo hace puacuteblico en el congreso de matemaacuteticas de Konigsberd el 7 se septiembre de 1930
Con su teorema Goumldel demuestra que toda la tradicioacuten occidental ha sido esencialmente tautoloacutegica En contra de la tradicioacuten Goumldel sostiene que la verdad de un sistema se encuentra si quiere dejar de ser tautoloacutegica por fuera del sistema en otras palabras la verdad de un sistema no se define por el sistema mismo ni tampoco en referencia a los elementos y las relaciones que componen o que articulan el sistema Hay verdades que no son demostrables los sistemas verdaderos son intriacutensecamente incompletos Si un sistema quiere ser coherente entonces es incompleto y si quiere ser completo entonces es inconsistente y por tanto tautoloacutegico
Por su parte en 1936 Alan Turing a los veinticinco antildeos publica Los nuacutemeros computables con una aplicacioacuten al Entscheidungsprobiem (problema de decisioacuten) que hace referencia a un problema muy especiacutefico de la loacutegica simboacutelica que nos permita establecer si particularmente las proposiciones de la aritmeacutetica son verdaderas o falsas
En otras palabras Turing demuestra con la ayuda de lo que se conoceraacute como la Maacutequina de Turing que no existen algoritmos para determinados programas
Gracias a ello los problemas de computacioacuten se dividen en dos grupos en problemas decidibles y en problemas indecidibles (o tambieacuten en lenguajes decidibles e indecidibles)
Un problema indecidible es todo aquel para el cual no existe (por el momento) ninguacuten algoritmo que nos permita establecer de antemano si dicho lenguaje es verdadero o falso
De otra parte un programa (o lenguaje o problema) se dice que es decidible si existe un algoritmo que establece si el programa es verdadero o falso
Con Turing los problemas de computacioacuten saltan al primer plano
Maacutequina de Turing
Una maacutequina de Turing es un dispositivo que manipula siacutembolos sobre una tira de cinta de acuerdo a una tabla de reglas A pesar de su simplicidad una maacutequina de Turing puede ser adaptada para simular la loacutegica de cualquier algoritmo de computador y es particularmente uacutetil en la explicacioacuten de las funciones de una CPU dentro de un computador
El tercer hito conducente al origen de las ciencias de la complejidad lo constituyen los trabajos de Ilya Prigogine que dan lugar al desarrollo de la termodinaacutemica del no-equilibrio
Cuando la Academia de Ciencias le confiere en 1977 a Ilya Pirigogine el premio nobel de quiacutemica expresa que es debido a que este autor introdujo en las ciencias lo que las ciencias no teniacutean tiempo historia
Asiacute el gran meacuterito de la termodinaacutemica del no-equilibrio estriba exactamente en que introduce el tiempo como el factor mismo o la razoacuten misma de la complejidad yo de la complejizacioacuten del mundo de la sociedad de la naturaleza
EL PROBLEMA MAacuteS DIFIacuteCIL CRITERIOS DE DEMARCACIOacuteN DE PARA LA COMPLEJIDAD
En uno de sus libros maacutes importantes y sin embargo menos conocidos K Popper sostiene que los dos problemas fundamentales de la epistemologiacutea son el problema de la induccioacuten y el problema de los criterios de demarcacioacuten
El primero como se sabe se origina en la obra de D Hume y consiste en el problema de cuaacutentas observaciones particulares son necesarias o suficientes para llevar a cabo y sostener una generalizacioacuten
Este problema quedado resuelto por Popper y sostiene que toda induccioacuten es una deduccioacuten Sin embargo afirma Popper el problema del criterio de demarcacioacuten queda sin resolver
LA DISTINCIOacuteN ENTRE COMPLEJIDAD Y PENSAMIENTO SISTEacuteMICO
PENSAMIENTO SISTEacuteMICO
El pensamiento sisteacutemico determina su propio aacutembito de trabajo se interesa en ldquosistemasrdquo esto es en complejos de elementos que se encuentran en interaccioacuten
Una expresioacuten de parte de von Bertalanffy reconoce que existen sistemas abiertos y sistemas cerrados
CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
Ya que en el marco de las ciencias de la complejidad absolutamente ninguna de las teoriacuteas que la componen (por ejemplo teoriacutea de fluctuaciones teoriacutea de turbulencias y otras) asiacute como ninguna de las ciencias que conforman el mundo de la complejidad sostiene que existan sistemas cerrados ni mucho menos sistemas aislados
En complejidad uacutenicamente existen sistemas abiertos
Maacutes radicalmente es imposible que existan sistemas cerrados o aislados se trata tan soacutelo de abstracciones Todos los sistemas son abiertos Ni siquiera el universo en que vivimos es cerrado o aislado
La idea de que tan soacutelo existen sistemas abiertos fue notablemente la obra de la termodinaacutemica del no equilibrio Todos los sistemas necesitan para operar funcionar o vivir esencialmente tres elementos que no tienen los sistemas por siacute mismos sino que proceden del entorno del medioambiente
Ellos son informacioacuten materia y energiacutea
Ni la energiacutea ni la materia ni la informacioacuten provienen de los sistemas cualesquiera que ellos sean se encuentran el entorno provienen del entorno
LA DISTINCIOacuteN ENTRE CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD Y PENSAMIENTO COMPLEJO
El pensamiento complejo hace referencia notablemente a la obra de E Morin y a la de sus epiacutegonos
En consecuencia el rasgo diferenciador maacutes claro entre las ciencias de la complejidad y el pensamiento complejo es precisamente en el caso de Morin se trata de intuiciones ideas espiacuteritu y propoacutesitos que ciertamente no son rechazables sin maacutes
En el caso de las ciencias de la complejidad se trata de argumentos demostraciones loacutegica(s) rigor experimentos modelaciones y simulaciones que han enriquecido de manera fundamental la comprensioacuten del mundo y del universo y que constituyen a todas luces una auteacutentica revolucioacuten en el conocimiento
Con las ciencias de la complejidad se trata evidentemente de un avance de la ciencia un progreso del conocimiento humano
LA DISTINCIOacuteN ENTRE CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD Y CIBERNEacuteTICA
Desarrollada en 1948 por Norbert Wiener la ciberneacutetica busca encontrar los elementos comunes que explican el funcionamiento de las maacutequinas automaacuteticas y el sistema nervioso (central) humano a partir de lo cual se lanza en la buacutesqueda de una teoriacutea que abarque todo el campo del control y la comunicacioacuten en las maacutequinas y en los organismos vivos
Asiacute pues la ciberneacutetica estudia el control y la comunicacioacuten entre maacutequinas y seres vivos
Un rasgo propio de las ciencias de la complejidad en general es el hecho de que por encima de la idea de causalidad y de centralidad reconoce de entrada y trabaja sobre ella la idea de procesos y sistemas en paralelo no jerarquizados sin control
central y en la que el centro emerge siempre en funcioacuten de cada tarea o situacioacuten en un sistema determinado cualquiera
CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
Las ciencias de la complejidad representan una auteacutentica revolucioacuten en el conocimiento al mejor estilo de las revoluciones cientiacuteficas estudiadas por T Kuhn pero que en realidad son herederas de la triacuteada G Bachelard G Canguilhem y A Koyre Se trata de un grupo de ciencias que por tanto contienen numerosas teoriacuteas una diversidad de modelos explicativos una gama amplia de conceptos en fin una pluralidad de meacutetodos y loacutegicas cuyo tema de base es para decirlo en teacuterminos geneacutericos iquestPor queacute las cosas son o se vuelven complejasiquestQueacute es al fin y al cabo ldquocomplejidadrdquo
El mundo de las ciencias de la complejidad se ocupa de las transiciones ordendesorden es decir iquestpor queacute el orden se rompe Y tambieacuten iquestcoacutemo es posible que a partir del desorden sea posible elotro ordenLa buena ciencia trabaja con problemas Y aquiacute el problema es ldquocomplejidadrdquo de esta suerte el estudio de los sistemas fenoacutemenos y comportamientos que se caracterizan por complejidad creciente corresponde exactamente a aquella clase de situaciones en las que una pluralidad (multiplicidad o diversidad que es la marca distintiva de la complejidad) no puede ser reducida de ninguna manera a un momento anterior a una instancia inferior en fin a un multiplicidad maacutes elemental o simple El esquema 5 contiene los tres grandes ejes de trabajo en ciencias de la complejidad Ellos son la teoriacutea matemaacutetica de la complejidad - maacutes propiamente conocida como el conjunto de los problemas P versus N-P las relaciones entre el universo microscoacutepico y el universo macroscoacutepico y la teoriacutea de los sistemas dinaacutemicos
LIBROS DE RECUENTOS PERIODIacuteSTICOS ACERCA DE CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
El periodismo cientiacutefico cumple indudablemente una funcioacuten fundamental en las sociedades democraacuteticas Hay paiacuteses como Inglaterra notablemente en donde las discusiones sobre ciencia estaacuten ya tan arraigadas que incluso hay espacio para la presentacioacuten de la mala ciencia (bad science ) Las universidades de Inglaterra tienen espacios sobre la mala ciencia e incluso perioacutedicos muy serios como The Guardian disponen de un espacio para discutir uno de los problemas maacutes difiacuteciles en ciencia la pseudo-ciencia
ARTIacuteCULOS CLAacuteSICOS O FUNDACIONALES SOBRE COMPLEJIDAD Y
CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
La ciencia contemporaacutenea se escribe en artiacuteculos cientiacuteficos (papers) Tal es la tradicioacuten que se remonta con seguridad a los cinco famosos artiacuteculos del antildeo maravilloso de A Einstein (1905) Anteriormente la ciencia se haciacutea en forma de libros Desde entonces prevalece la idea acerca de la importancia de la publicacioacuten de artiacuteculos en revistas prestigiosasA esta tendencia existen excepciones notables siendo quizaacutes la maacutes importante en el marco de las ciencias de la complejidad el libro de B Mandelbrot que da origen a los fractales La
cienciometriacutea en general viene a reforzar positivamente esta tendencia en la historia de los aportes novedosos a la ciencia en generalPara un conocimiento fundamental acerca del estado del arte en complejidad es imposible no haber leiacutedo y trabajado estos artiacuteculos O al contrario dicho de manera positiva una formacioacuten soacutelida en complejidad pasa por conocer y haber trabajado estos artiacuteculos Ellos son la conditio sine qua non para un adecuado conocimiento acerca de las especificidades algunas de las maacutes importantes categoriacuteas y conceptos en fin la apertura a una dimensioacuten anteriormente totalmente desconocidaQuizaacutes habriacuteamos podido incluir aquiacute algunos de los artiacuteculos que indirectamente sientan las bases de la complejidad Artiacuteculos de Gauss o de Poincareacute de Riemann o de Hilbert por ejemplo Pasamos por alto acerca de un criterio tan abierto e impreciso por esta razoacuten se encuentran aquiacute los autores que forman parte del hardcore de la complejidad
TEXTOS PANORAacuteMICOS CLAacuteSICOS E INTRODUCTORIOS SOBRE COMPLEJIDAD
Existe una dificultad para el acceso a las ciencias de la complejidad Se trata del hecho de que la inmensa mayoriacutea de la bibliografiacutea se encuentra en ingleacutesLa razoacuten principal para esta circunstancia - ineludible- estriba en el hecho de que las ciencias de la complejidad nacieron y durante un tiempo largo se alimentaron de las ciencias maacutes soacutelidas con mayor prestigio las maacutes seguras y con mejores apoyos de diverso tipo Pero es igualmente cierto que las ciencias de la complejidad vienen abrieacutendose raacutepidamente a las llamadas ciencias sociales y humanas En contextos hispanohablantes en general en los que la formacioacuten en ciencia y en pensamiento abstracto (matemaacuteticas loacutegica) no siempre son los mejores el acercamiento a las ciencias de la complejidad se hace maacutes difiacutecil Por esta razoacuten particularmente entre acadeacutemicos de las llamadas ciencias sociales y humanas y entre otros que se caracterizan por una excesiva especializacioacuten o por el contrario por ser generalistas el atractivo del pensamiento complejo y de los enfoques sisteacutemicos resulta maacutes atractivo por lo faacutecil
Ya lo deciacutea H Pagels las ciencias de la complejidad se desarrollaron a partir de las ciencias naturales yo positivas debido sencillamente a que los sistemas fiacutesicos son los maacutes simples que hay y de una complejidad bastante menor al de las ciencias sociales y humanas
TEXTOS TEacuteCNICOS SOBRE DIVERSOS ASPECTOS DE LA COMPLEJIDAD
Se trata de la publicacioacuten de libros panoraacutemicos introductorios y de divulgacioacuten cuestioacuten que suele darse principalmente durante los primeros antildeos de vida del campo Lo que hasta aquiacute se ha mostrado es justamente eso Sin embargo de otro lado se trata de la publicacioacuten de textos que profundizan en aspectos particulares del campo en sus problemas o conceptos relevantes en sus liacuteneas y proyectos de investigacioacuten o que vislumbran simplemente nuevos problemas retos u horizontes de cara al futuro del campo Particularmente hay un fenoacutemeno que es absolutamente imposible de omitir y que mejor auacuten merece un lugar por siacute mismo Se trata de la Enciclopedia de Complejidad editada por R Meyers que se menciona en la bibliografiacutea que se presenta a continuacioacuten Ciertamente algo maacutes de la mitad de la Enciclopedia no es sobre complejidad en el sentido riguroso de la palabra La mayor parte corresponde a enfoques sisteacutemicos
ESTADO ACTUAL DE LAS CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
Las ciencias de la complejidad eran aritmeacuteticamente- seis incluyendo la hipoacutetesis que venimos trabajando seguacuten la cual las loacutegicas no-claacutesicas son una de las ciencias de la complejidad Pues bien el esquema 6 tiene la funcioacuten de mostrar actualmente maacutes allaacute de la enumeracioacuten o presentacioacuten general de las ciencias de la complejidad el estado actual del trabajo y de la investigacioacuten en este campo
En cualquier caso este esquema debe ser tomado como un mapa de las ciencias de la complejidad que contiene en su base territorios irregulares tanto como valles si cabe la metaacutefora Las relaciones directas e indirectas en el marco de las ciencias de la complejidad apuntan precisamente al estado de la investigacioacuten actualmente
COMPLEJIDAD Y TERMODINAacuteMICA DEL NO EQUILIBRIO
Cronoloacutegicamente la primera de las ciencias de la complejidad fue la termodinaacutemica del no-equilibrio desarrollada por I Prigogine En sentido estricto la termodinaacutemica claacutesica y la termodinaacutemica del no-equilibrio son una sola y misma ciencia que comprende dos momentos el claacutesico que pivota alrededor de la nocioacuten de equilibrio y por tanto ulteriormente de muerte- y la nueva cuyo centro es el no-equilibrio y en consecuencia la vida
COMPLEJIDAD Y CAOS
Fue desarrollada por E Lorenz en los antildeos 1962-64 Pero hubieron de pasar muchos antildeos para que fuera reconocida su importancia Esta historia estaacute muy bien narrada por J Gleick El estudio central del caos estriba en la identificacioacuten de atractores extrantildeos (un concepto acuntildeado por D Ruelle) Inicialmente el
caos permanece como una teoriacutea de sistemas deterministas Al cabo del tiempo su intereacutes se vuelca hacia el caos indeterminista o subcuaacutentico
COMPLEJIDAD Y FRACTALES
La geometriacutea de fractales es histoacutericamente hablando la tercera de las ciencias de la complejidad Existe una fuerte implicacioacuten reciacuteproca entre caos y fractales La razoacuten es que todo atractor extrantildeo tiene en su base una dimensioacuten fractal Los fractales han resultado de inmensa ayuda en la medicioacuten de numerosos sistemas y comportamientos en ciencias de la salud y economiacutea en sistemas sociales y en astronomiacutea
COMPLEJIDAD Y CATAacuteSTROFES
La teoriacutea de cataacutestrofes nace y permanece vinculada durante un tiempo largo a un campo desarrollado tambieacuten por R Thom el cobordismo Hay que decir que en cuanto teoriacutea matemaacutetica la teoriacutea de cataacutestrofes praacutecticamente desaparece La razoacuten es que relativamente al caos resulta una teoriacutea muy costosa en teacuterminos de G de Ockahm En efecto mientras que el caos trabaja los sistemas dinaacutemicos con base en tres conceptos - atractores fijos atractores perioacutedicos y atractores extrantildeos- la teoriacutea de cataacutestrofes proponiacuteaSiete modelos fundamentales ldquocataacutestroferdquo es el teacutermino empleado para determinar sencillamente cambios suacutebitos imprevistos irreversibles
COMPLEJIDAD Y REDESLa ciencia de redes complejas desarrollada originariamente por D Watts L Barabasi y S Strogatz entre los antildeos 2001 y 2003 constituye la quinta de las ciencias de la complejidadUn rasgo fundamental de las ciencias de la complejidad estriba exactamente en este punto a la pregunta iquestQueacute es complejidad O iquestPor queacute sucede la complejidad por ejemplo las ciencias de la complejidad no aportan en marcado contraste con la ciencia claacutesica- una sola respuesta Por el contrario se aportan diversas respuestas Lo que es importante tener en cuenta sin embargo es que no es verdad que cualquier respuesta sea posible o aceptada
COMPLEJIDAD Y LOacuteGICAS NO-CLAacuteSICAS
EMERGENCIA Y AUTO-ORGANIZACIOacuteNIndudablemente los conceptos de emergencia y de auto-organizacioacuten constituyen pilares fundamentales de las ciencias de la complejidad Diversos autores antes que (pre)suponerlos como conceptos o categoriacuteas de complejidad se han dado a la tarea de explicar exactamente en queacute consiste la emergencia y coacutemo surge y queacute hace la auto-organizacioacuten Los dos autores maacutes destacados en este sentido son J Holland y S KauffmanDicho de manera negativa las ciencias de la complejidad no trabajan con base en el principio de causalidad (y ni siquiera de multicausalidad por ejemplo con estudios multivariados) La causalidad permanece como un patrimonio de la ciencia y la
filosofiacutea claacutesicas Sin embargo dicho de manera positiva o afirmativa los sistemas de complejidad creciente tanto contienen como apuntan hacia emergencias adaptaciones sorpresas y autorganizacioacuten (esquema 8)
COMPLEJIDAD Y SISTEMAS CUAacuteNTICOS
Los sistemas de complejidad creciente se fundan en la fiacutesica cuaacutentica en general y en la mecaacutenica cuaacutentica en particular y ello por una razoacuten fundamental a saber el modelo claacutesico Galileo Copeacuternico Kepler y Newton- ya estaacute cerrado y nada nuevo puede ser incluido en eacutel Esto significa exactamente que la mecaacutenica claacutesica ha sido incluida como un momento particular en la teoriacutea de la relatividad de un lado y ademaacutes y principalmente en el modelo cuaacutentico El conocimiento del mundo fiacutesico dirige su mirada hacia el voacutertice en el que se cree habraacuten de confluir la relatividad y la cuaacutentica que es en una teoriacutea de la gravitacioacuten cuaacutentica
MODELAMIENTO Y SIMULACIOacuteN DE SISTEMAS COMPLEJOS
El modelamiento y la simulacioacuten son especiacuteficos de los sistemas de complejidad creciente Esta idea requiere auacuten una incorporacioacuten y una elaboracioacuten por parte de quienes se inician en el estudio y el trabajo en profundidad con la complejidadEl fundamento de este tipo de modelamiento se basoacute por ejemplo en la mecaacutenica claacutesica la loacutegica formal claacutesica el caacutelculo las ecuaciones diferenciales o la geometriacutea euclidianaEn el marco de las ciencias de la complejidad la idea es completamente contraria (esquema 9)El modelamiento planteado en estos teacuterminos permite abordar fenoacutemenos complejos sin la necesidad eliminar la incertidumbre ni de linealizarlos
COMPLEJIDAD Y SISTEMAS VIVOS
El fenoacutemeno de maacutexima complejidad conocida en el universo son sin lugar a dudas los sistemas vivos No sin razoacuten J Maddox sentildealaba que los tres problemas uacuteltimos de la investigacioacuten cientiacutefica y filosoacutefica son
El conocimiento del origen y la estructura de la materia
El conocimiento acerca del origen y la naturaleza de la vida
El problema de las relaciones mente-cerebro
La vida es una especie de materia que no se reduce a simple materialidad por lo menos no hasta que sepamos queacute es la materia y por tanto las relaciones con la antimateria asiacute como las relaciones de la energiacutea con la energiacutea oscura del universo Las relaciones mente-cerebro son pertinentes para un tipo de vida supuesta la escisioacuten baacutesica entre organismos seacutesiles y moacuteviles Estamos en los umbrales del estudio de las relaciones entre vida y complejidad
Los dos problemas fundamentales en el estudio de los sistemas vivos son los relativos al origen de la vida es decir su loacutegica Muchos se ha avanzado en el primer problema pero el segundo problema es el que presenta los desarrollos maacutes soacutelidos
El estudio de la vida en general implica de entrada el reconocimiento de que existen dos formas principales de sistemas vivos
La vida natural_ Se basa cuya fiacutesica es el Carbono y cuya quiacutemica es la Tabla de Elementos Perioacutedicos Esta apunta a la naturaleza
la vida artificial _Se basa cuya fiacutesica es el Silicio y cuya quiacutemica incluye a los Algoritmos Geneacuteticos Esta apunta a la naturaleza creada
MODELAMIENTO Y SIMULACIOacuteN DE SISTEMAS BIOLOacuteGICOS SISTEMAS INSPIRADOS BIOLOacuteGICAMENTE Y VIDA ARTIFICIAL
Hay tres fenoacutemenos conspicuos que brillan con luz propia
Los sistemas bioloacutegicos los sistemas inspirados en la biologiacutea la vida artificial
Se sostiene la hipoacutetesis de que la vida artificial puede y debe ser comprendida como una de las ciencias de la complejidad Desde su nacimiento las ciencias de la complejidad han trabajado
integrado e impulsado activamente dos campos de trabajo paralelos
Los algoritmos geneacuteticos (J Holland) La vida artificial (Ch Langton)
El nexo entre ambos es el intereacutes manifiesto por la forma en que los sistemas inspirados bioloacutegicamente contribuyen a comprender la vida en el planeta tanto como a prefigurar la vida posible algo que en el lenguaje teacutecnico se designa como ldquola vida tal y como podriacutea ser (life as it could be) El crecimiento en este campo es sostenido soacutelido y creciente
Pero la vida artificial no trata uacutenica ni exclusivamente de construir modelos y realizar simulaciones La vida artificial trabaja en tres planos complementarios
El modelamiento y la simulacioacuten de sistemas bioloacutegicos La construccioacuten de sistemas capaces de evolucionar
aprender y adaptarse en entornos cambiantes El estudio de las capacidades de coacutemputo de los sistemas
bioloacutegicos y su implementacioacuten como nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten
COMPLEJIDAD Y CIENCIAS SOCIALES
El concepto de ciencias sociales y humanas es agrave la lettre un concepto decimonoacutenico Surge gracias a A Comte y de ahiacute en adelante se desarrolla ya sea en teacuterminos de ciencias del espiacuteritu (Dilthey) o como ciencias sociales y ciencias humanas Ulteriormente ha habido incluso la discusioacuten acerca de ldquociencias sociales aplicadasrdquo contrario sensu a lo que seriacutea un grupo de ciencias no aplicadas o puras Dado el progreso del conocimiento el trabajo en teacuterminos interdisciplinarios cruzados transversales integrales que es justamente lo que caracteriza a la ciencia de punta en general y a las ciencias de la complejidad en particular el concepto mismo de ciencias naturales o positivas y ciencias sociales y humanas resulta al cabo vetusto Lo que sucede es que administrativamente en el mundo entero auacuten se estructura el conocimiento en teacuterminos de las divisiones provenientes del siglo XIX y comienzos del siglo XX
Como quiera que sea las ciencias sociales y humanas requieren abrirse 1048753 de acuerdo con el informe de la Comisioacuten Gulbenkian Esta apertura de las ciencias sociales es para un buen lector de un lado hacia la sociedad y de otra parte y de un modo muy fundamental abrirse a las ciencias llamadas naturales y a las tecnologiacuteas (ingenieriacuteas digamos) Pues bien conseguridad se trata de abrirse a los progresos cruzados que en otros dominios cientiacuteficos estaacuten teniendo lugar La bibliografiacutea referida a continuacioacuten tiene que ver con el diaacutelogo abierto frontal con las ciencias de la complejidad Esta historia es reciente pero es al mismo tiempo soacutelida y creciente Estaacute bien nutrida aunque auacuten se encuentre en pantildeales por asiacute decirlo
BIBLIOGRAFIacuteA GENERAL SOBRE COMPLEJIDAD Y CIENCIAS SOCIALES Y HUMANAS
La idea general es que las ciencias sociales y humanas poseen estudian se ocupan de los sistemas fenoacutemenos y comportamientos de maacutexima complejidad conocida hasta la fecha a saber los sistemas humanos
Los fenoacutemenos que ocupan los sistemas fiacutesicos por ejemplo son bastante maacutes predecibles Una parte de la comunidad cientiacutefica de cientiacuteficos sociales cuando escuchan los temas de complejidad sostienen ldquoPero si es justamente lo que hacemos nosotros y es lo que siempre hemos dichordquo o ldquose trata de vino viejo en tonel nuevordquo por ejemplo
Mientras que existe alguacuten escepticismo en una parte de la comunidad de este grupo de cientiacuteficos incluidos filoacutesofos existe una parte grande y soacutelida que trabaja en teacuterminos de conceptos metodologiacuteas lenguajes y enfoques propios de las ciencias de la complejidad Digaacutemoslo de manera puntual en el contexto de las ciencias de la complejidad las antiguas divisiones entre ciencia y tecnologiacutea (ingenieriacutea por ejemplo) entre ciencias duras y ciencias blandas entre ciencia y filosofiacutea se hace ya insostenible El encuentro de ciencias y disciplinas modifica el propio estatuto epistemoloacutegico y social que poseiacutean antes del encuentro el diaacutelogo y el trabajo mancomunado
El encuentro de ciencias y disciplinas se establece en funcioacuten de la identificacioacuten de y el trabajo sobre problemas Son los problemas los que unen a los cientiacuteficos entre siacute y a ellos con la sociedad en general Su comprensioacuten su esfuerzo de resolucioacuten los horizontes quecontienen las dimensiones que anticipan - hacia delante y hacia atraacutes
COMPLEJIDAD Y SOCIOLOGIacuteALa sociologiacutea siempre se ocupoacute de sujetos colectivos en el mejor espiacuteritu de la complejidad- Pero los redujo a diversos planos y conceptos En este sentido el primer libro sobre sociologiacutea y complejidad aparece en el 2006 Aunque desde otra perspectiva el libro de D Watts - socioacutelogo de formacioacuten- es un ejemplo magniacutefico en el que la sociologiacutea se cruza con y se integra a la fiacutesica la criticalidad auto-organizada las redes complejas la irreversibilidad de la flecha del tiempo etc Aquiacute la sociologiacutea deja de ser tal sencillamente ciencia social en el sentido de la clasificacioacuten propia del siglo XIX para metamorfosearse (I Prigogine) en (uno de los componentes de las ciencias de la) complejidad
COMPLEJIDAD Y ANTROPOLOGIacuteA
El primer libro de antropologiacutea y complejidad se concentra sintomaacuteticamente en la vida artificial y en la cultura digital de la cual las ciencias de la complejidad es la mejor expresioacuten Es el estudio (tesis doctoral en rigor) de Helmreich Sin embargo el libro de mayor profundidad en antropologiacutea y por consiguiente en arqueologiacutea (la arqueologiacutea es antropologiacutea en pasado) es el trabajo hasta ahora insuperable de Beekman y Baden Por su parte el trabajo de Adams tiene el meacuterito de trabajar las dinaacutemicas sociales y culturales tomando como hilo conductor la energiacutea El libro de Peacuterez-Taylor es una compilacioacuten detextos que se mueven o intentan moverse hacia la complejidad no siempre ni exactamente en la direccioacuten de las ciencias de la complejidad
COMPLEJIDAD Y FILOSOFIacuteA
La corriente principal (mainstream) de la filosofiacutea se ha dividido en dos una que hace al mejor ejemplo de autores como Aristoacuteteles Hegel o Husserl de siacute misma un motivo de trabajo o en el mejor de los casos un pretexto para desarrollarse como philosophia primera La otra es la filosofiacutea que renuncia a la metafiacutesica y se transforma en eacutetica eacutetica aplicada sociologiacutea teoriacutea del derecho o filosofiacutea poliacutetica entre otras Los autores contemporaacuteneos son numerosos en cualquier de estas dos posturas principales de la filosofiacutea contemporaacutenea Entre los filoacutesofos contemporaacuteneos que trabajan complejidadresaltan los dos nombres mencionados a continuacioacuten Un elemento comuacuten a ambos es que se trata en rigor de filoacutesofos de la ciencia Un nombre tangencial a las ciencias de la complejidad pero muy consciente del significado de temas como la vida artificial es D Dennett que se omite aquiacute debido a no tiene ninguacuten texto mayor directamente relacionado con complejidad aunque tiene varios artiacuteculos y capiacutetulos de libro en eventos dedicados a la vida artificial y las ciencias cognitivas
COMPLEJIDAD E HISTORIAConsagrado como uno de los mejores historiadores contemporaacuteneos y entre los mejores en esta disciplina en toda la historia W H McNeill tiene el meacuterito de abrir las puertas en doble viacutea de la historia hacia la complejidad y de la complejidad de la historia y la historiografiacutea mismas Sin embargo seriacutea injusto omitir aquiacute los trabajos de F Fernaacutendez- Armesto a pesar de que no emplea para nada el concepto de ldquocomplejidadrdquo en su obra sus trabajos son estupendos ejemplos de lo que es el trabajo historiograacutefico en el marco de lasciencias de la complejidad De alguna manera tambieacuten hay que mencionar aquiacute el trabajo historiograacutefico del teoacuterico de la cultura J Barzun
COMPLEJIDAD ADMINISTRACIOacuteN Y ORGANIZACIONES SOCIALES
Aunque la literatura sobre complejidad y administracioacuten es muy grande son pocos los textos que valen la pena La mayoriacutea de la literatura es simple y llana jerga Los textos que se mencionan a continuacioacuten dan una idea clara de que es posible pensar y actuar en contextos de finanzas gobierno administracioacuten economiacutea teoriacutea de juegos Los administradores financistas e ingenieros son eminentemente pragmaacuteticos y principalmente piensan en herramientas y aplicaciones Una lectura juiciosa de la siguiente bibliografiacutea sorprenderiacutea a maacutes de administrador e ingeniero
COMPLEJIDAD ECONOMIacuteA Y FINANZASLa economiacutea tradicional permanece en el marco de cuatro ejes microeconomiacutea macroeconomiacutea finanzas y comercio Las demaacutes son aacutereas episoacutedicas como la historia de las doctrinas econoacutemicas por ejemplo Las finanzas por su parte pueden encontrar en el diaacutelogo con los fractales luces novedosas
CONSULTORIacuteA EMPRESARIAL EN EL MARCO DE LAS CIENCIAS DE LACOMPLEJIDAD
Es sabido que en Estado Unidos hay un dicho muy popular si una idea es buena produce dinero Pues bien la complejidad 1048753maacutes exactamente las ciencias de la complejidad- son una muy muy buena idea En efecto el nuacutemero y la importancia de las empresas las experiencias de negocios que incorporan a las ciencias de la complejidad incluye a las maacutes destacas y fuertes empresas en el mundo Siempre cabe recordar no solamente en el plano teoacuterico poliacutetico o militar por ejemplo aquella idea de H Pagels seguacuten la cual quien domine las ciencias de la complejidad tendraacute por decir lo menos una clara ventaja competitiva en el mercado una posicioacuten de ventaja enlos procesos de negociacioacuten en general en fin una estructura mental que le aporta reacuteditos magniacuteficos Las referencias a continuacioacuten ilustran estas ideas Aquiacute la idea es que quienes esteacuten interesados naveguen en profundidad en los links mencionados
COMPLEJIDAD Y PSICOLOGIacuteA
En psicologiacutea predominan en el mejor de los casos ya con personalidad propia los enfoques sisteacutemicos Hace rato que existe con estatuto y derecho propio una sicologiacutea sisteacutemica Con mucha frecuencia se hace referencia a la obra de H Maturana Sin embargo hay que decir que en sentido estricto la obra de Maturana no forma parte en manera alguna de las ciencias de la complejidad sino de aquello que en referencia a la Enciclopedia de Complejidad y Ciencias de Sistemas resentildeada antes arriba se integra en lasciencias de sistemas que son histoacutericamente anteriores a la emergencia de la complejidad El segundo libro referido a continuacioacuten contiene el nacimiento (y el debate) del concepto de autopoiesis obra de F Varela y H Maturana
COMPLEJIDAD Y ESTUDIOS CULTURALESLos estudios culturales estaacuten dominados hoy por hoy por los llamados estudios postcoloniales En un sentido estricto los estudios post-coloniales han logrado recientemente demarcarse del llamado pensamiento postmodernista Pues bien los dos libros mencionados a continuacioacuten se zambullen si cabe la expresioacuten en el mar de las ciencias de la complejidad con placer y con habilidad de buenos nadadores
INGENIERIacuteA DE SISTEMAS COMPLEJOS
La historia de la ingenieriacutea se divide en dos la ingenieriacutea claacutesica o ingenieriacutea convencional y la ingenieriacutea de sistemas complejos
El primero de los libros sobre ingenieriacutea de sistemas complejos aparece recieacuten en el 2006 Desde entonces no obstante su desarrollo ha sido impresionante Sin embargo en el mundo facultades de ingenieriacutea y de administracioacuten permanecen auacuten al margen del estudio y trabajo en ingenieriacutea de sistemas complejos Tan soacutelo a nivel de Institutos y Centros de Investigacioacuten se incorpora se desarrolla se trabaja y se ensentildea activamente la ingenieriacutea de sistemas complejos Y por consiguiente la computacioacuten bioinspirada
METAHEURIacuteSTICAS (HIacuteBRIDAS PARALELAS HIPERHEURIacuteSTICAS) OPTIMIZACIOacuteN Y
RESOLUCIOacuteN DE PROBLEMAS
Las metaheuriacutesticas son el marco algoriacutetmico maacutes reciente para el trabajo con y la resolucioacuten de problemas complejos en ciencia ingenieriacutea y negocios Estas reconocen la imposibilidad de una solucioacuten oacuteptima y buscan hallar por el contrario soluciones razonables con recursos aceptables Antes de ellas predominaron las teacutecnicas convencionales de la investigacioacuten de operaciones y los modelos heuriacutesticos de la inteligencia artificial Pero justamente el trabajo con metaheuriacutesticas se hace necesario e incluso ineludible cuando las teacutecnicas y los modelos convencionales reconocen su incapacidad para abordar los problemas de complejidad creciente
Cuatro grandes retos (o problemas abiertos) motivan las investigaciones maacutes recientes en el campo de las metaheuriacutesticas
- El primero tiene que ver con posibilidad e incluso con la necesidad de construir sistemas hiacutebridos no soacutelo empleando metaheuriacutesticas sino tambieacuten ademaacutes modelos matemaacuteticos claacutesicos (de la investigacioacuten de operaciones) y heuriacutesticas convencionales (de la inteligencia artificial) Algunos de los campos que maacutes aportan a esta discusioacuten son la computacioacuten
- El segundo reto consiste en saber cuaacutendo y cuaacutel metaheuriacutestica elegir durante el proceso de resolucioacuten de un problema determinado La finalidad es seleccionar en cada punto de decisioacuten de un problema dado y de forma automaacutetica la (meta) heuriacutestica de bajo nivel maacutes adecuada a partir de un conjunto finito de posibilidades
-El tercer problema se refiere al disentildeo de metaheuriacutesticas paralelas y distribuidas con el fin de explotar las cada vez mayores prestaciones que estas arquitecturas suponen A su vez este reto estimula el desarrollo de nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten Alliacute los trabajos en computacioacuten no convencional juegan un papel central
-Finalmente el cuarto reto intenta subsanar las dificultades manifiestas cuando de afinar o poner a punto los paraacutemetros de
la(s) metaheuriacutestica(s) seleccionada(s) (configurar la(s) metaheuriacutestica(s)) se trata Un ejemplo conspicuo en este caso son las metaheuriacutesticas auto-adaptativas
Las dos familias principales de metaheuriacutesticas son las metaheuriacutesticas basadas en soluciones uacutenicas y las metaheuriacutesticas basadas en poblaciones La primera familia se inspira principalmente en las matemaacuteticas la loacutegica y la fiacutesica y consiste en la manipulacioacuten y transformacioacuten de una solucioacuten uacutenica a lo largo del proceso de buacutesqueda y optimizacioacuten El segundo grupo se inspira fundamentalmente en la biologiacutea y emplea no una solucioacuten uacutenica sino una poblacioacuten de soluciones que interactuacutean y evolucionan en el tiempo Es en este segundo caso cuando se habla de espacios de soluciones En este grupo son cuatro los principales paradigmas la computacioacuten evolutiva la inteligencia de enjambres la computacioacuten inmunoloacutegica y la computacioacuten con membranas
Ambas familias son complementarias Mientras las primeras son muy buenas para explotar las mejores soluciones en una zona especiacutefica (optimizacioacuten local) el segundo grupo logra explorar todo el espacio de soluciones (optimizacioacuten global) En otras palabras mientras estas intensifican aquellas diversifican Los problemas (complejos) actuales en ciencia e ingenieriacutea implican tanto explotacioacuten como exploracioacuten justificando una vez maacutes la necesidad y la pertinencia de los sistemas hiacutebridos
SISTEMAS COMPUTACIONALES NATURALES INTELIGENTES Y BIOLOacuteGICOS
Computar es un rasgo comuacuten transversal si se prefiere a los seres humanos a los sistemas expertos y artificiales a la vida en general y a la naturaleza misma Cada eacutepoca posee su propia metaacutefora Una de las uacuteltimas metaacuteforas acuntildeadas es el reconocimiento de que finalmente esto es sustancialmente lo que hace el universo es computar es decir se trata de la idea seguacuten la cual podemos encontrar procesos de coacutemputo en todas las escalas y fenoacutemenos de la naturaleza En particular como un subconjunto de los sistemas de computacioacuten natural encontramos la computacioacuten inspirada bioloacutegicamente (o computacioacuten con metaacuteforas bioloacutegicas)
El esquema muestra la evolucioacuten de las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas (de optimizacioacuten) y con ellas de los sistemas computacionales De un lado las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas pasaron de los modelos matemaacuteticos a los modelos inspirados por la biologiacutea atravesando por los sistemas inteligentes y los sistemas ciberneacuteticos No en vano las miradas se han desplazado hacia la inteligencia artificial bio-inspirada hacia la inteligencia computacional y hacia los sistemas complejos adaptativos inteligentes y cada vez se habla menos de la inteligencia artificial (claacutesica) sin maacutes Los textos que se muestran en esta seccioacuten dan muestras consistentes de este hecho
COMPUTACIOacuteN SUAVE
Soft Computing no es un cuerpo homogeacuteneo de conceptos y teacutecnicas Maacutes bien es una mezcla de distintos meacutetodos que de una forma u otra cooperan desde sus fundamentos En este sentido el principal objetivo de la Soft Computing es aprovechar la tolerancia que conllevan la imprecisioacuten y la incertidumbre para conseguir manejabilidad robustez y soluciones de bajo costo Los principales ingredientes de la Soft Computing son la Loacutegica Fuzzy la Neuro-computacioacuten y el Razonamiento Probabiliacutestico incluyendo este uacuteltimo a los Algoritmos Geneacuteticos las Redes de Creencia los Sistemas Caoacuteticos y algunas partes de la Teoriacutea de Aprendizaje En esa asociacioacuten de Loacutegica Fuzzy Neurocomputacioacuten y Razonamiento Probabiliacutestico la Loacutegica Fuzzy se ocupa principalmente de la imprecisioacuten y el Razonamiento Aproximado la Neurocumputacioacuten del aprendizaje y el Razonamiento Probabiliacutestico de la incertidumbre y la propagacioacuten de las creencias
INTELIGENCIA COMPUTACIONAL
Son ellos (el orden no importa) los sistemas difusos las redes neuronales los sistemas inmunes artificiales la computacioacuten evolutiva y la inteligencia de enjambres todos ellos provenientes en alguacuten sentido de metaacuteforas bioloacutegicas Se acentuacutea ademaacutes el papel de las posibles relaciones entre ellas
Los dos aspectos clave de este reconocimiento son dos De un lado la inteligencia artificial se ha desplazado a traveacutes de la inteligencia computacional al plano ciertamente maacutes interesante y fructiacutefero de los sistemas bio-inspirados De otra parte se pone de manifiesto la posibilidad y el potencial de pensar en sistemas hiacutebridos como lo plantea el esquema 14
COMPUTACIOacuteN NATURAL
En otro plano distinto aunque fuertemente relacionado con la computacioacuten suave y la inteligencia computacional se encuentra el campo de la computacioacuten natural Dicho campo tiene tres grandes ramas que lo componen estas son i) el uso de metaacuteforas provenientes de la naturaleza (en particular de la biologiacutea) para resolver problemas ii) el modelamiento la simulacioacuten y la siacutentesis de fenoacutemenos naturales a traveacutes del computador y iii) el uso de ideas yo materiales naturales (como moleacuteculas o ceacutelulas) para llevar a cabo procesos de computo ineacuteditos cuando se los mira retrospectivamente El esquema 15 permite observar la evolucioacuten literalmente las especiaciones- que la computacioacuten natural ha tenido Este mismo esquema suministra una idea clara acerca de la evolucioacuten de la arquitectura de la computacioacuten desde
von Neumann- hasta los desarrollos maacutes recientes y verosimilmente- hacia el futuro
COMPUTACIOacuteN EVOLUTIVA O ALGORITMOS EVOLUTIVOS
La simbiosis entre teoriacutea de la evolucioacuten y con ella por debajo de ella por asiacute decirlo la referencia a la Nueva Biologiacutea- y la computacioacuten en general constituye sin ninguna duda una de las realizaciones maacutes originales en las ciencias de la complejidad Al respecto sigue siendo totalmente vaacutelido el reconocimiento muy temprano- que hizo H Pagels acerca de la importancia de las relaciones entre complejidad y computacioacuten Al mismo tiempo que el computador hace posible a las ciencias de la complejidad eacutestas contribuyen de manera significativa al propio desarrollo de la computacioacuten
Podemos hablar como es efectivamente el caso de tres clases de ciencia la ciencia de tipo inductivo (o empiacuterico o empirista) la ciencia de tipo deductivo (o racionalista) y la ciencia con base en modelamiento y simulacioacuten Los dos primeros tipos de ciencia corresponden a la ciencia claacutesica y por derivacioacuten a toda la ciencia habida en la historia de la humanidad Occidental La tercera es perfectamente novedosa y dirige la mirada absolutamente hacia el futuro
INTELIGENCIA COLECTIVA O TEORIacuteA DE ENJAMBRES
El estudio de los colectivos de animales _ los animales sociales los insectos sociales (hormigas termitas himenoacutepteros beneacuteficos en general pero tambieacuten de los carduacutemenes y las manadas) ha arrojado luces maravillosas acerca de la arquitectura y la topologiacutea de la naturaleza y por tanto tambieacuten acerca de la sociedad humana en general
El rasgo definitivo ha sido el reconocimiento del siguiente hecho la naturaleza no piensa ni actuacutea como la civilizacioacuten occidental los postuloacute siempre secuencial jeraacuterquica lineal cardinalmente Por el contrario la robustez de los sistemas naturales descansa en series en paralelo en la ausencia de control central riacutegido en la adaptacioacuten La inteligencia de enjambre pone de manifiesto una inteligencia bastante mejor por robusta y evolutiva- que la inteligencia humana tradicional la de los 2500 antildeos de la historia de Occidente
Esta idea auacuten deberaacute ser plenamente explorada y apropiada por parte de la comunidad acadeacutemica y cientiacutefica asiacute como por parte tambieacuten del sector privado el sector puacuteblico y de la propia sociedad civil
COMPUTACIOacuteN CON MEMBRANAS O SISTEMAS P
Los sistemas informaacuteticos y computacionales tambieacuten han incorporado por asiacute decirlo- la metaacutefora bioloacutegica y ecoloacutegica La ingenieriacutea ha avanzado hasta la programacioacuten y el trabajo en teacuterminos de hardware anaacutelogos a los de los sistemas vivos Un caso conspicuo reciente que data del 1998 es la computacioacuten con membranas
COMPUTACIOacuteN INMUNE O SISTEMAS INMUNES ARTIFICIALES
El estudio del sistema inmunoloacutegico humano y en general de los sistemas vivos- ha representado un aprendizaje estupendo por lo pronto para fiacutesicos y expertos en sistemas computacionales Esta aacuterea surge en 1998 y permite explorar caminos que la ingenieriacutea tradicional nunca imaginoacute Por decir lo menos se trata de la importancia de pensar por analogiacutea sin embargo en rigor aquiacute se trata de bastante maacutes que de una analogiacutea
COMPLEJIDAD SISTEMAS BIO-INSPIRADOS BIO-ROBOacuteTICA Y BIO-HARDWARE
Los trabajos sobre sistemas inteligentes adaptativos y sobre vida artificial ya no permanecen en el aacutembito de la pantalla del computador Los sistemas inteligentes vivos han salido del CPU y ya exploran espacios fiacutesicos comunes con el de los seres humanos De esta suerte las escisiones claacutesicas entre lo natural y lo artificial o entre lo analoacutegico y lo digital por ejemplo quedan ampliamente superadas en investigaciones y trabajos que comienzan a tener repercusiones (incipientes por lo pronto) en numerosos dominios del mundo cotidiano
CONCLUSIONES
El surgimiento de las ciencias de la complejidad se da gracias a aquellos personajes que de manera directa contribuyeron sin ellos no habriacutea sido posible el mundo de los sistemas dinaacutemicos de complejidad creciente
La ciencia es el conjunto de conocimientos estructurados sistemaacuteticamente conocimiento obtenido mediante la observacioacuten de patrones regulares de razonamientos y de experimentacioacuten en aacutembitos especiacuteficos a partir de los cuales se generan preguntas se construyen hipoacutetesis se deducen principios y se elaboran leyes generales y sistemas organizados por medio de un meacutetodo cientiacutefico
Complejidad es la cualidad de lo que estaacute compuesto de diversos elementos interrelacionadas Se refiere a un sistema complejo que es un sistema compuesto de partes interrelacionadas que como un conjunto exhiben propiedades y comportamientos no evidentes a partir de la suma de las partes individuales
Se trata de un grupo de ciencias que por tanto contienen numerosas teoriacuteas una diversidad de modelos explicativos una gama amplia de conceptos en fin una pluralidad de meacutetodos y loacutegicas
El mundo de las ciencias de la complejidad se ocupa de las transiciones ordendesorden contiene tres grandes ejes ellos son la teoriacutea matemaacutetica de la complejidad - maacutes propiamente conocida como el conjunto de los problemas P versus N-P las relaciones entre el universo microscoacutepico y el universo macroscoacutepico y la teoriacutea de los sistemas dinaacutemicos
Estos tres grandes ejes se cruzan entre siacute e inauguran el mundo mismo de la complejidad
CONTENIDO
Introduccioacuten4
1Origen y naturaleza de las ciencias de la complejidad Pensando la metamorfosis de la ciencia 5
2El problema maacutes difiacutecil Criterios de demarcacioacuten depara la complejidad8
21 Distincioacuten entre complejidad y pensamiento sisteacutemico9
22 Distincioacuten entre ciencias de la complejidad y pensamiento complejo10
23 Distincioacuten entre ciencias de la complejidad y ciberneacutetica
3Ciencias de la complejidad11
31 Libros de recuentos periodiacutesticos acerca de las ciencias de la complejidad12
32 Artiacuteculos claacutesicos o fundacionales sobre complejidad y ciencias de la complejidad
33 Textos panoraacutemicos claacutesicos e introductorios sobre complejidad13
34 Textos teacutecnicos sobre diversos aspectos de la complejidad14
35 Estado actual de las ciencias de la complejidad
351 Complejidad y termodinaacutemica del no equilibrio15
352 Complejidad y caos
353 Complejidad y fractales16
354 Complejidad y cataacutestrofes
355 Complejidad y redes
356 Complejidad y loacutegicas no-claacutesicas17
36 Emergencia y auto-organizacioacuten
37 Complejidad y sistemas cuaacutenticos18
38 Modelamiento y simulacioacuten de sistemas complejos19
4Complejidad y sistemas vivos
41 Modelamiento y simulacioacuten de sistemas bioloacutegicos sistemas inspirados bioloacutegicamente y vida artificial20
5Complejidad y ciencias sociales22
51 Bibliografiacutea general sobre complejidad y ciencias sociales y humanas23
52 Complejidad y sociologiacutea24
53 Complejidad y antropologiacutea
54 Complejidad y filosofiacutea25
55 Complejidad e historia
56 Complejidad administracioacuten y organizaciones sociales 26
561 Complejidad economiacutea y finanzas
562 Consultoriacutea empresarial en el marco de las ciencias de la complejidad
57 Complejidad y psicologiacutea27
58 Complejidad y estudios culturales
6Ingenieriacutea de sistemas complejos
61 Metaheuriacutesticas (hiacutebridas paralelas hiperheuriacutesticas) optimizacioacuten y resolucioacuten de problemas28
62 Sistemas computacionales naturales inteligentes y bioloacutegicos30
621 Computacioacuten suave31
622 Inteligencia computacional 32
623 Computacioacuten natural
63 Computacioacuten evolutiva o algoritmos evolutivos33
64 Inteligencia colectiva o teoriacutea de enjambres34
65 Computacioacuten con membranas o sistemas P
66 Computacioacuten inmune o sistemas inmunes artificiales35
67 Complejidad sistemas bioinspirados biorroboacutetica y biohardware
INTRODUCCIOacuteN
Las ciencias de la complejidad expresan el resultado de algunas de las mejores mentes humanas en los uacuteltimos tiempos por tratar de pensar de explicar y de comprender en fin de hacer efectivamente posibles temas y problemas tales como
iquestEs el Universo un sistema estable a largo plazo iquestPodemos comprender la realidad de otra forma que como siempre lo hicimos dado que hacia delante los conocimientos alcanzados parecen ser limitados o insuficientes
iquestPor queacute suceden las turbulencias las fluctuaciones las inestabilidades y por queacute razoacuten el orden en cualquier plano o contexto se rompe y da lugar a nuevas formas momentos y estructuras
iquestCoacutemo es posible que las cosas tiendan a hacerse cada vez maacutes entreveradas enredadas incluso en fin complejas
En siacutentesis iquestqueacute es la complejidad y por queacute las cosas son o se vuelven o se hacen complejas y acaso cada vez maacutes y maacutes complejas
Cuando hablamos de ciencias de la complejidad no simplemente hablamos de sistemas fenoacutemenos o comportamientos complejos sino maacutes exactamente de sistemas (fenoacutemenos yo comportamientos) de complejidad creciente
ORIGEN Y NATURALEZA DE LAS CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
PENSANDO LA METAMORFOSIS DE LA CIENCIA
En diversos momentos han surgido diversos esfuerzos por lograr siacutentesis por aproximar lo diverso por integrar conocimientos disciplinas ciencias saberes tradiciones experiencias distintas Uno de los maacutes recientes intentos por llevar a cabo una siacutentesis de conocimientos tuvo lugar en plena Guerra Friacutea alrededor de los antildeos 1960 Nos referimos a la epistemologiacutea Los nombres que llevan a cabo este esfuerzo incluyen autores como G Bachelard J Piaget y otros
La epistemologiacutea algo de lo cual muy poco se habla y existe hoy en diacutea en los principales escenarios cientiacuteficos y acadeacutemicos en el mundo tratoacute de ser una ldquoteoriacutea general del conocimientordquo cuya finalidad era al mismo tiempo de un lado trazar las precisiones entre lo que es o era ldquocienciardquo ldquodisciplinardquo ldquosaberrdquo y ldquopraacutecticardquo y lo que no lo era (o es)
Sin embargo hay una experiencia auacuten maacutes importante se trata precisamente de las ciencias de la complejidad
Las ciencias de la complejidad tienen un doble origen
De un lado en el plano teoacuterico sus oriacutegenes se remontan al descubrimiento del caacutelculo infinitesimal por parte de Newton y Leibniz dado que el caacutelculo consiste en el primer abordaje cientiacutefico loacutegico y filosoacutefico del maacutes apasionante de todos los problemas el estudio del movimiento esto es el estudio de los sistemas dinaacutemicos
A partir de Newton y Leibniz posteriormente en el giro del siglo XIX al XX Henri Poincareacute sienta las bases para lo que maacutes adelante seraacute el estudio de fenoacutemenos sistemas y comportamientos
Simultaacuteneamente David Hilbert presenta en el famoso segundo congreso mundial de matemaacuteticas en el antildeo 1900 los 23 problemas que ldquohabriacutean de ocupar a los proacuteximos cien antildeosrdquo
Antildeos maacutes tarde dos joacutevenes loacutegicos echaraacuten por tierra los pilares
Son ellos Alan Turing y Kurt Goumldel Con Turing y con Goumldel asistimos al segundo gran hito en el nacimiento de las ciencias de la complejidad
En 1929 Goumldel entonces de veintitreacutes antildeos presenta su tesis de doctorado sobre el famoso teorema de incompletud pero lo hace puacuteblico en el congreso de matemaacuteticas de Konigsberd el 7 se septiembre de 1930
Con su teorema Goumldel demuestra que toda la tradicioacuten occidental ha sido esencialmente tautoloacutegica En contra de la tradicioacuten Goumldel sostiene que la verdad de un sistema se encuentra si quiere dejar de ser tautoloacutegica por fuera del sistema en otras palabras la verdad de un sistema no se define por el sistema mismo ni tampoco en referencia a los elementos y las relaciones que componen o que articulan el sistema Hay verdades que no son demostrables los sistemas verdaderos son intriacutensecamente incompletos Si un sistema quiere ser coherente entonces es incompleto y si quiere ser completo entonces es inconsistente y por tanto tautoloacutegico
Por su parte en 1936 Alan Turing a los veinticinco antildeos publica Los nuacutemeros computables con una aplicacioacuten al Entscheidungsprobiem (problema de decisioacuten) que hace referencia a un problema muy especiacutefico de la loacutegica simboacutelica que nos permita establecer si particularmente las proposiciones de la aritmeacutetica son verdaderas o falsas
En otras palabras Turing demuestra con la ayuda de lo que se conoceraacute como la Maacutequina de Turing que no existen algoritmos para determinados programas
Gracias a ello los problemas de computacioacuten se dividen en dos grupos en problemas decidibles y en problemas indecidibles (o tambieacuten en lenguajes decidibles e indecidibles)
Un problema indecidible es todo aquel para el cual no existe (por el momento) ninguacuten algoritmo que nos permita establecer de antemano si dicho lenguaje es verdadero o falso
De otra parte un programa (o lenguaje o problema) se dice que es decidible si existe un algoritmo que establece si el programa es verdadero o falso
Con Turing los problemas de computacioacuten saltan al primer plano
Maacutequina de Turing
Una maacutequina de Turing es un dispositivo que manipula siacutembolos sobre una tira de cinta de acuerdo a una tabla de reglas A pesar de su simplicidad una maacutequina de Turing puede ser adaptada para simular la loacutegica de cualquier algoritmo de computador y es particularmente uacutetil en la explicacioacuten de las funciones de una CPU dentro de un computador
El tercer hito conducente al origen de las ciencias de la complejidad lo constituyen los trabajos de Ilya Prigogine que dan lugar al desarrollo de la termodinaacutemica del no-equilibrio
Cuando la Academia de Ciencias le confiere en 1977 a Ilya Pirigogine el premio nobel de quiacutemica expresa que es debido a que este autor introdujo en las ciencias lo que las ciencias no teniacutean tiempo historia
Asiacute el gran meacuterito de la termodinaacutemica del no-equilibrio estriba exactamente en que introduce el tiempo como el factor mismo o la razoacuten misma de la complejidad yo de la complejizacioacuten del mundo de la sociedad de la naturaleza
EL PROBLEMA MAacuteS DIFIacuteCIL CRITERIOS DE DEMARCACIOacuteN DE PARA LA COMPLEJIDAD
En uno de sus libros maacutes importantes y sin embargo menos conocidos K Popper sostiene que los dos problemas fundamentales de la epistemologiacutea son el problema de la induccioacuten y el problema de los criterios de demarcacioacuten
El primero como se sabe se origina en la obra de D Hume y consiste en el problema de cuaacutentas observaciones particulares son necesarias o suficientes para llevar a cabo y sostener una generalizacioacuten
Este problema quedado resuelto por Popper y sostiene que toda induccioacuten es una deduccioacuten Sin embargo afirma Popper el problema del criterio de demarcacioacuten queda sin resolver
LA DISTINCIOacuteN ENTRE COMPLEJIDAD Y PENSAMIENTO SISTEacuteMICO
PENSAMIENTO SISTEacuteMICO
El pensamiento sisteacutemico determina su propio aacutembito de trabajo se interesa en ldquosistemasrdquo esto es en complejos de elementos que se encuentran en interaccioacuten
Una expresioacuten de parte de von Bertalanffy reconoce que existen sistemas abiertos y sistemas cerrados
CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
Ya que en el marco de las ciencias de la complejidad absolutamente ninguna de las teoriacuteas que la componen (por ejemplo teoriacutea de fluctuaciones teoriacutea de turbulencias y otras) asiacute como ninguna de las ciencias que conforman el mundo de la complejidad sostiene que existan sistemas cerrados ni mucho menos sistemas aislados
En complejidad uacutenicamente existen sistemas abiertos
Maacutes radicalmente es imposible que existan sistemas cerrados o aislados se trata tan soacutelo de abstracciones Todos los sistemas son abiertos Ni siquiera el universo en que vivimos es cerrado o aislado
La idea de que tan soacutelo existen sistemas abiertos fue notablemente la obra de la termodinaacutemica del no equilibrio Todos los sistemas necesitan para operar funcionar o vivir esencialmente tres elementos que no tienen los sistemas por siacute mismos sino que proceden del entorno del medioambiente
Ellos son informacioacuten materia y energiacutea
Ni la energiacutea ni la materia ni la informacioacuten provienen de los sistemas cualesquiera que ellos sean se encuentran el entorno provienen del entorno
LA DISTINCIOacuteN ENTRE CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD Y PENSAMIENTO COMPLEJO
El pensamiento complejo hace referencia notablemente a la obra de E Morin y a la de sus epiacutegonos
En consecuencia el rasgo diferenciador maacutes claro entre las ciencias de la complejidad y el pensamiento complejo es precisamente en el caso de Morin se trata de intuiciones ideas espiacuteritu y propoacutesitos que ciertamente no son rechazables sin maacutes
En el caso de las ciencias de la complejidad se trata de argumentos demostraciones loacutegica(s) rigor experimentos modelaciones y simulaciones que han enriquecido de manera fundamental la comprensioacuten del mundo y del universo y que constituyen a todas luces una auteacutentica revolucioacuten en el conocimiento
Con las ciencias de la complejidad se trata evidentemente de un avance de la ciencia un progreso del conocimiento humano
LA DISTINCIOacuteN ENTRE CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD Y CIBERNEacuteTICA
Desarrollada en 1948 por Norbert Wiener la ciberneacutetica busca encontrar los elementos comunes que explican el funcionamiento de las maacutequinas automaacuteticas y el sistema nervioso (central) humano a partir de lo cual se lanza en la buacutesqueda de una teoriacutea que abarque todo el campo del control y la comunicacioacuten en las maacutequinas y en los organismos vivos
Asiacute pues la ciberneacutetica estudia el control y la comunicacioacuten entre maacutequinas y seres vivos
Un rasgo propio de las ciencias de la complejidad en general es el hecho de que por encima de la idea de causalidad y de centralidad reconoce de entrada y trabaja sobre ella la idea de procesos y sistemas en paralelo no jerarquizados sin control
central y en la que el centro emerge siempre en funcioacuten de cada tarea o situacioacuten en un sistema determinado cualquiera
CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
Las ciencias de la complejidad representan una auteacutentica revolucioacuten en el conocimiento al mejor estilo de las revoluciones cientiacuteficas estudiadas por T Kuhn pero que en realidad son herederas de la triacuteada G Bachelard G Canguilhem y A Koyre Se trata de un grupo de ciencias que por tanto contienen numerosas teoriacuteas una diversidad de modelos explicativos una gama amplia de conceptos en fin una pluralidad de meacutetodos y loacutegicas cuyo tema de base es para decirlo en teacuterminos geneacutericos iquestPor queacute las cosas son o se vuelven complejasiquestQueacute es al fin y al cabo ldquocomplejidadrdquo
El mundo de las ciencias de la complejidad se ocupa de las transiciones ordendesorden es decir iquestpor queacute el orden se rompe Y tambieacuten iquestcoacutemo es posible que a partir del desorden sea posible elotro ordenLa buena ciencia trabaja con problemas Y aquiacute el problema es ldquocomplejidadrdquo de esta suerte el estudio de los sistemas fenoacutemenos y comportamientos que se caracterizan por complejidad creciente corresponde exactamente a aquella clase de situaciones en las que una pluralidad (multiplicidad o diversidad que es la marca distintiva de la complejidad) no puede ser reducida de ninguna manera a un momento anterior a una instancia inferior en fin a un multiplicidad maacutes elemental o simple El esquema 5 contiene los tres grandes ejes de trabajo en ciencias de la complejidad Ellos son la teoriacutea matemaacutetica de la complejidad - maacutes propiamente conocida como el conjunto de los problemas P versus N-P las relaciones entre el universo microscoacutepico y el universo macroscoacutepico y la teoriacutea de los sistemas dinaacutemicos
LIBROS DE RECUENTOS PERIODIacuteSTICOS ACERCA DE CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
El periodismo cientiacutefico cumple indudablemente una funcioacuten fundamental en las sociedades democraacuteticas Hay paiacuteses como Inglaterra notablemente en donde las discusiones sobre ciencia estaacuten ya tan arraigadas que incluso hay espacio para la presentacioacuten de la mala ciencia (bad science ) Las universidades de Inglaterra tienen espacios sobre la mala ciencia e incluso perioacutedicos muy serios como The Guardian disponen de un espacio para discutir uno de los problemas maacutes difiacuteciles en ciencia la pseudo-ciencia
ARTIacuteCULOS CLAacuteSICOS O FUNDACIONALES SOBRE COMPLEJIDAD Y
CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
La ciencia contemporaacutenea se escribe en artiacuteculos cientiacuteficos (papers) Tal es la tradicioacuten que se remonta con seguridad a los cinco famosos artiacuteculos del antildeo maravilloso de A Einstein (1905) Anteriormente la ciencia se haciacutea en forma de libros Desde entonces prevalece la idea acerca de la importancia de la publicacioacuten de artiacuteculos en revistas prestigiosasA esta tendencia existen excepciones notables siendo quizaacutes la maacutes importante en el marco de las ciencias de la complejidad el libro de B Mandelbrot que da origen a los fractales La
cienciometriacutea en general viene a reforzar positivamente esta tendencia en la historia de los aportes novedosos a la ciencia en generalPara un conocimiento fundamental acerca del estado del arte en complejidad es imposible no haber leiacutedo y trabajado estos artiacuteculos O al contrario dicho de manera positiva una formacioacuten soacutelida en complejidad pasa por conocer y haber trabajado estos artiacuteculos Ellos son la conditio sine qua non para un adecuado conocimiento acerca de las especificidades algunas de las maacutes importantes categoriacuteas y conceptos en fin la apertura a una dimensioacuten anteriormente totalmente desconocidaQuizaacutes habriacuteamos podido incluir aquiacute algunos de los artiacuteculos que indirectamente sientan las bases de la complejidad Artiacuteculos de Gauss o de Poincareacute de Riemann o de Hilbert por ejemplo Pasamos por alto acerca de un criterio tan abierto e impreciso por esta razoacuten se encuentran aquiacute los autores que forman parte del hardcore de la complejidad
TEXTOS PANORAacuteMICOS CLAacuteSICOS E INTRODUCTORIOS SOBRE COMPLEJIDAD
Existe una dificultad para el acceso a las ciencias de la complejidad Se trata del hecho de que la inmensa mayoriacutea de la bibliografiacutea se encuentra en ingleacutesLa razoacuten principal para esta circunstancia - ineludible- estriba en el hecho de que las ciencias de la complejidad nacieron y durante un tiempo largo se alimentaron de las ciencias maacutes soacutelidas con mayor prestigio las maacutes seguras y con mejores apoyos de diverso tipo Pero es igualmente cierto que las ciencias de la complejidad vienen abrieacutendose raacutepidamente a las llamadas ciencias sociales y humanas En contextos hispanohablantes en general en los que la formacioacuten en ciencia y en pensamiento abstracto (matemaacuteticas loacutegica) no siempre son los mejores el acercamiento a las ciencias de la complejidad se hace maacutes difiacutecil Por esta razoacuten particularmente entre acadeacutemicos de las llamadas ciencias sociales y humanas y entre otros que se caracterizan por una excesiva especializacioacuten o por el contrario por ser generalistas el atractivo del pensamiento complejo y de los enfoques sisteacutemicos resulta maacutes atractivo por lo faacutecil
Ya lo deciacutea H Pagels las ciencias de la complejidad se desarrollaron a partir de las ciencias naturales yo positivas debido sencillamente a que los sistemas fiacutesicos son los maacutes simples que hay y de una complejidad bastante menor al de las ciencias sociales y humanas
TEXTOS TEacuteCNICOS SOBRE DIVERSOS ASPECTOS DE LA COMPLEJIDAD
Se trata de la publicacioacuten de libros panoraacutemicos introductorios y de divulgacioacuten cuestioacuten que suele darse principalmente durante los primeros antildeos de vida del campo Lo que hasta aquiacute se ha mostrado es justamente eso Sin embargo de otro lado se trata de la publicacioacuten de textos que profundizan en aspectos particulares del campo en sus problemas o conceptos relevantes en sus liacuteneas y proyectos de investigacioacuten o que vislumbran simplemente nuevos problemas retos u horizontes de cara al futuro del campo Particularmente hay un fenoacutemeno que es absolutamente imposible de omitir y que mejor auacuten merece un lugar por siacute mismo Se trata de la Enciclopedia de Complejidad editada por R Meyers que se menciona en la bibliografiacutea que se presenta a continuacioacuten Ciertamente algo maacutes de la mitad de la Enciclopedia no es sobre complejidad en el sentido riguroso de la palabra La mayor parte corresponde a enfoques sisteacutemicos
ESTADO ACTUAL DE LAS CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
Las ciencias de la complejidad eran aritmeacuteticamente- seis incluyendo la hipoacutetesis que venimos trabajando seguacuten la cual las loacutegicas no-claacutesicas son una de las ciencias de la complejidad Pues bien el esquema 6 tiene la funcioacuten de mostrar actualmente maacutes allaacute de la enumeracioacuten o presentacioacuten general de las ciencias de la complejidad el estado actual del trabajo y de la investigacioacuten en este campo
En cualquier caso este esquema debe ser tomado como un mapa de las ciencias de la complejidad que contiene en su base territorios irregulares tanto como valles si cabe la metaacutefora Las relaciones directas e indirectas en el marco de las ciencias de la complejidad apuntan precisamente al estado de la investigacioacuten actualmente
COMPLEJIDAD Y TERMODINAacuteMICA DEL NO EQUILIBRIO
Cronoloacutegicamente la primera de las ciencias de la complejidad fue la termodinaacutemica del no-equilibrio desarrollada por I Prigogine En sentido estricto la termodinaacutemica claacutesica y la termodinaacutemica del no-equilibrio son una sola y misma ciencia que comprende dos momentos el claacutesico que pivota alrededor de la nocioacuten de equilibrio y por tanto ulteriormente de muerte- y la nueva cuyo centro es el no-equilibrio y en consecuencia la vida
COMPLEJIDAD Y CAOS
Fue desarrollada por E Lorenz en los antildeos 1962-64 Pero hubieron de pasar muchos antildeos para que fuera reconocida su importancia Esta historia estaacute muy bien narrada por J Gleick El estudio central del caos estriba en la identificacioacuten de atractores extrantildeos (un concepto acuntildeado por D Ruelle) Inicialmente el
caos permanece como una teoriacutea de sistemas deterministas Al cabo del tiempo su intereacutes se vuelca hacia el caos indeterminista o subcuaacutentico
COMPLEJIDAD Y FRACTALES
La geometriacutea de fractales es histoacutericamente hablando la tercera de las ciencias de la complejidad Existe una fuerte implicacioacuten reciacuteproca entre caos y fractales La razoacuten es que todo atractor extrantildeo tiene en su base una dimensioacuten fractal Los fractales han resultado de inmensa ayuda en la medicioacuten de numerosos sistemas y comportamientos en ciencias de la salud y economiacutea en sistemas sociales y en astronomiacutea
COMPLEJIDAD Y CATAacuteSTROFES
La teoriacutea de cataacutestrofes nace y permanece vinculada durante un tiempo largo a un campo desarrollado tambieacuten por R Thom el cobordismo Hay que decir que en cuanto teoriacutea matemaacutetica la teoriacutea de cataacutestrofes praacutecticamente desaparece La razoacuten es que relativamente al caos resulta una teoriacutea muy costosa en teacuterminos de G de Ockahm En efecto mientras que el caos trabaja los sistemas dinaacutemicos con base en tres conceptos - atractores fijos atractores perioacutedicos y atractores extrantildeos- la teoriacutea de cataacutestrofes proponiacuteaSiete modelos fundamentales ldquocataacutestroferdquo es el teacutermino empleado para determinar sencillamente cambios suacutebitos imprevistos irreversibles
COMPLEJIDAD Y REDESLa ciencia de redes complejas desarrollada originariamente por D Watts L Barabasi y S Strogatz entre los antildeos 2001 y 2003 constituye la quinta de las ciencias de la complejidadUn rasgo fundamental de las ciencias de la complejidad estriba exactamente en este punto a la pregunta iquestQueacute es complejidad O iquestPor queacute sucede la complejidad por ejemplo las ciencias de la complejidad no aportan en marcado contraste con la ciencia claacutesica- una sola respuesta Por el contrario se aportan diversas respuestas Lo que es importante tener en cuenta sin embargo es que no es verdad que cualquier respuesta sea posible o aceptada
COMPLEJIDAD Y LOacuteGICAS NO-CLAacuteSICAS
EMERGENCIA Y AUTO-ORGANIZACIOacuteNIndudablemente los conceptos de emergencia y de auto-organizacioacuten constituyen pilares fundamentales de las ciencias de la complejidad Diversos autores antes que (pre)suponerlos como conceptos o categoriacuteas de complejidad se han dado a la tarea de explicar exactamente en queacute consiste la emergencia y coacutemo surge y queacute hace la auto-organizacioacuten Los dos autores maacutes destacados en este sentido son J Holland y S KauffmanDicho de manera negativa las ciencias de la complejidad no trabajan con base en el principio de causalidad (y ni siquiera de multicausalidad por ejemplo con estudios multivariados) La causalidad permanece como un patrimonio de la ciencia y la
filosofiacutea claacutesicas Sin embargo dicho de manera positiva o afirmativa los sistemas de complejidad creciente tanto contienen como apuntan hacia emergencias adaptaciones sorpresas y autorganizacioacuten (esquema 8)
COMPLEJIDAD Y SISTEMAS CUAacuteNTICOS
Los sistemas de complejidad creciente se fundan en la fiacutesica cuaacutentica en general y en la mecaacutenica cuaacutentica en particular y ello por una razoacuten fundamental a saber el modelo claacutesico Galileo Copeacuternico Kepler y Newton- ya estaacute cerrado y nada nuevo puede ser incluido en eacutel Esto significa exactamente que la mecaacutenica claacutesica ha sido incluida como un momento particular en la teoriacutea de la relatividad de un lado y ademaacutes y principalmente en el modelo cuaacutentico El conocimiento del mundo fiacutesico dirige su mirada hacia el voacutertice en el que se cree habraacuten de confluir la relatividad y la cuaacutentica que es en una teoriacutea de la gravitacioacuten cuaacutentica
MODELAMIENTO Y SIMULACIOacuteN DE SISTEMAS COMPLEJOS
El modelamiento y la simulacioacuten son especiacuteficos de los sistemas de complejidad creciente Esta idea requiere auacuten una incorporacioacuten y una elaboracioacuten por parte de quienes se inician en el estudio y el trabajo en profundidad con la complejidadEl fundamento de este tipo de modelamiento se basoacute por ejemplo en la mecaacutenica claacutesica la loacutegica formal claacutesica el caacutelculo las ecuaciones diferenciales o la geometriacutea euclidianaEn el marco de las ciencias de la complejidad la idea es completamente contraria (esquema 9)El modelamiento planteado en estos teacuterminos permite abordar fenoacutemenos complejos sin la necesidad eliminar la incertidumbre ni de linealizarlos
COMPLEJIDAD Y SISTEMAS VIVOS
El fenoacutemeno de maacutexima complejidad conocida en el universo son sin lugar a dudas los sistemas vivos No sin razoacuten J Maddox sentildealaba que los tres problemas uacuteltimos de la investigacioacuten cientiacutefica y filosoacutefica son
El conocimiento del origen y la estructura de la materia
El conocimiento acerca del origen y la naturaleza de la vida
El problema de las relaciones mente-cerebro
La vida es una especie de materia que no se reduce a simple materialidad por lo menos no hasta que sepamos queacute es la materia y por tanto las relaciones con la antimateria asiacute como las relaciones de la energiacutea con la energiacutea oscura del universo Las relaciones mente-cerebro son pertinentes para un tipo de vida supuesta la escisioacuten baacutesica entre organismos seacutesiles y moacuteviles Estamos en los umbrales del estudio de las relaciones entre vida y complejidad
Los dos problemas fundamentales en el estudio de los sistemas vivos son los relativos al origen de la vida es decir su loacutegica Muchos se ha avanzado en el primer problema pero el segundo problema es el que presenta los desarrollos maacutes soacutelidos
El estudio de la vida en general implica de entrada el reconocimiento de que existen dos formas principales de sistemas vivos
La vida natural_ Se basa cuya fiacutesica es el Carbono y cuya quiacutemica es la Tabla de Elementos Perioacutedicos Esta apunta a la naturaleza
la vida artificial _Se basa cuya fiacutesica es el Silicio y cuya quiacutemica incluye a los Algoritmos Geneacuteticos Esta apunta a la naturaleza creada
MODELAMIENTO Y SIMULACIOacuteN DE SISTEMAS BIOLOacuteGICOS SISTEMAS INSPIRADOS BIOLOacuteGICAMENTE Y VIDA ARTIFICIAL
Hay tres fenoacutemenos conspicuos que brillan con luz propia
Los sistemas bioloacutegicos los sistemas inspirados en la biologiacutea la vida artificial
Se sostiene la hipoacutetesis de que la vida artificial puede y debe ser comprendida como una de las ciencias de la complejidad Desde su nacimiento las ciencias de la complejidad han trabajado
integrado e impulsado activamente dos campos de trabajo paralelos
Los algoritmos geneacuteticos (J Holland) La vida artificial (Ch Langton)
El nexo entre ambos es el intereacutes manifiesto por la forma en que los sistemas inspirados bioloacutegicamente contribuyen a comprender la vida en el planeta tanto como a prefigurar la vida posible algo que en el lenguaje teacutecnico se designa como ldquola vida tal y como podriacutea ser (life as it could be) El crecimiento en este campo es sostenido soacutelido y creciente
Pero la vida artificial no trata uacutenica ni exclusivamente de construir modelos y realizar simulaciones La vida artificial trabaja en tres planos complementarios
El modelamiento y la simulacioacuten de sistemas bioloacutegicos La construccioacuten de sistemas capaces de evolucionar
aprender y adaptarse en entornos cambiantes El estudio de las capacidades de coacutemputo de los sistemas
bioloacutegicos y su implementacioacuten como nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten
COMPLEJIDAD Y CIENCIAS SOCIALES
El concepto de ciencias sociales y humanas es agrave la lettre un concepto decimonoacutenico Surge gracias a A Comte y de ahiacute en adelante se desarrolla ya sea en teacuterminos de ciencias del espiacuteritu (Dilthey) o como ciencias sociales y ciencias humanas Ulteriormente ha habido incluso la discusioacuten acerca de ldquociencias sociales aplicadasrdquo contrario sensu a lo que seriacutea un grupo de ciencias no aplicadas o puras Dado el progreso del conocimiento el trabajo en teacuterminos interdisciplinarios cruzados transversales integrales que es justamente lo que caracteriza a la ciencia de punta en general y a las ciencias de la complejidad en particular el concepto mismo de ciencias naturales o positivas y ciencias sociales y humanas resulta al cabo vetusto Lo que sucede es que administrativamente en el mundo entero auacuten se estructura el conocimiento en teacuterminos de las divisiones provenientes del siglo XIX y comienzos del siglo XX
Como quiera que sea las ciencias sociales y humanas requieren abrirse 1048753 de acuerdo con el informe de la Comisioacuten Gulbenkian Esta apertura de las ciencias sociales es para un buen lector de un lado hacia la sociedad y de otra parte y de un modo muy fundamental abrirse a las ciencias llamadas naturales y a las tecnologiacuteas (ingenieriacuteas digamos) Pues bien conseguridad se trata de abrirse a los progresos cruzados que en otros dominios cientiacuteficos estaacuten teniendo lugar La bibliografiacutea referida a continuacioacuten tiene que ver con el diaacutelogo abierto frontal con las ciencias de la complejidad Esta historia es reciente pero es al mismo tiempo soacutelida y creciente Estaacute bien nutrida aunque auacuten se encuentre en pantildeales por asiacute decirlo
BIBLIOGRAFIacuteA GENERAL SOBRE COMPLEJIDAD Y CIENCIAS SOCIALES Y HUMANAS
La idea general es que las ciencias sociales y humanas poseen estudian se ocupan de los sistemas fenoacutemenos y comportamientos de maacutexima complejidad conocida hasta la fecha a saber los sistemas humanos
Los fenoacutemenos que ocupan los sistemas fiacutesicos por ejemplo son bastante maacutes predecibles Una parte de la comunidad cientiacutefica de cientiacuteficos sociales cuando escuchan los temas de complejidad sostienen ldquoPero si es justamente lo que hacemos nosotros y es lo que siempre hemos dichordquo o ldquose trata de vino viejo en tonel nuevordquo por ejemplo
Mientras que existe alguacuten escepticismo en una parte de la comunidad de este grupo de cientiacuteficos incluidos filoacutesofos existe una parte grande y soacutelida que trabaja en teacuterminos de conceptos metodologiacuteas lenguajes y enfoques propios de las ciencias de la complejidad Digaacutemoslo de manera puntual en el contexto de las ciencias de la complejidad las antiguas divisiones entre ciencia y tecnologiacutea (ingenieriacutea por ejemplo) entre ciencias duras y ciencias blandas entre ciencia y filosofiacutea se hace ya insostenible El encuentro de ciencias y disciplinas modifica el propio estatuto epistemoloacutegico y social que poseiacutean antes del encuentro el diaacutelogo y el trabajo mancomunado
El encuentro de ciencias y disciplinas se establece en funcioacuten de la identificacioacuten de y el trabajo sobre problemas Son los problemas los que unen a los cientiacuteficos entre siacute y a ellos con la sociedad en general Su comprensioacuten su esfuerzo de resolucioacuten los horizontes quecontienen las dimensiones que anticipan - hacia delante y hacia atraacutes
COMPLEJIDAD Y SOCIOLOGIacuteALa sociologiacutea siempre se ocupoacute de sujetos colectivos en el mejor espiacuteritu de la complejidad- Pero los redujo a diversos planos y conceptos En este sentido el primer libro sobre sociologiacutea y complejidad aparece en el 2006 Aunque desde otra perspectiva el libro de D Watts - socioacutelogo de formacioacuten- es un ejemplo magniacutefico en el que la sociologiacutea se cruza con y se integra a la fiacutesica la criticalidad auto-organizada las redes complejas la irreversibilidad de la flecha del tiempo etc Aquiacute la sociologiacutea deja de ser tal sencillamente ciencia social en el sentido de la clasificacioacuten propia del siglo XIX para metamorfosearse (I Prigogine) en (uno de los componentes de las ciencias de la) complejidad
COMPLEJIDAD Y ANTROPOLOGIacuteA
El primer libro de antropologiacutea y complejidad se concentra sintomaacuteticamente en la vida artificial y en la cultura digital de la cual las ciencias de la complejidad es la mejor expresioacuten Es el estudio (tesis doctoral en rigor) de Helmreich Sin embargo el libro de mayor profundidad en antropologiacutea y por consiguiente en arqueologiacutea (la arqueologiacutea es antropologiacutea en pasado) es el trabajo hasta ahora insuperable de Beekman y Baden Por su parte el trabajo de Adams tiene el meacuterito de trabajar las dinaacutemicas sociales y culturales tomando como hilo conductor la energiacutea El libro de Peacuterez-Taylor es una compilacioacuten detextos que se mueven o intentan moverse hacia la complejidad no siempre ni exactamente en la direccioacuten de las ciencias de la complejidad
COMPLEJIDAD Y FILOSOFIacuteA
La corriente principal (mainstream) de la filosofiacutea se ha dividido en dos una que hace al mejor ejemplo de autores como Aristoacuteteles Hegel o Husserl de siacute misma un motivo de trabajo o en el mejor de los casos un pretexto para desarrollarse como philosophia primera La otra es la filosofiacutea que renuncia a la metafiacutesica y se transforma en eacutetica eacutetica aplicada sociologiacutea teoriacutea del derecho o filosofiacutea poliacutetica entre otras Los autores contemporaacuteneos son numerosos en cualquier de estas dos posturas principales de la filosofiacutea contemporaacutenea Entre los filoacutesofos contemporaacuteneos que trabajan complejidadresaltan los dos nombres mencionados a continuacioacuten Un elemento comuacuten a ambos es que se trata en rigor de filoacutesofos de la ciencia Un nombre tangencial a las ciencias de la complejidad pero muy consciente del significado de temas como la vida artificial es D Dennett que se omite aquiacute debido a no tiene ninguacuten texto mayor directamente relacionado con complejidad aunque tiene varios artiacuteculos y capiacutetulos de libro en eventos dedicados a la vida artificial y las ciencias cognitivas
COMPLEJIDAD E HISTORIAConsagrado como uno de los mejores historiadores contemporaacuteneos y entre los mejores en esta disciplina en toda la historia W H McNeill tiene el meacuterito de abrir las puertas en doble viacutea de la historia hacia la complejidad y de la complejidad de la historia y la historiografiacutea mismas Sin embargo seriacutea injusto omitir aquiacute los trabajos de F Fernaacutendez- Armesto a pesar de que no emplea para nada el concepto de ldquocomplejidadrdquo en su obra sus trabajos son estupendos ejemplos de lo que es el trabajo historiograacutefico en el marco de lasciencias de la complejidad De alguna manera tambieacuten hay que mencionar aquiacute el trabajo historiograacutefico del teoacuterico de la cultura J Barzun
COMPLEJIDAD ADMINISTRACIOacuteN Y ORGANIZACIONES SOCIALES
Aunque la literatura sobre complejidad y administracioacuten es muy grande son pocos los textos que valen la pena La mayoriacutea de la literatura es simple y llana jerga Los textos que se mencionan a continuacioacuten dan una idea clara de que es posible pensar y actuar en contextos de finanzas gobierno administracioacuten economiacutea teoriacutea de juegos Los administradores financistas e ingenieros son eminentemente pragmaacuteticos y principalmente piensan en herramientas y aplicaciones Una lectura juiciosa de la siguiente bibliografiacutea sorprenderiacutea a maacutes de administrador e ingeniero
COMPLEJIDAD ECONOMIacuteA Y FINANZASLa economiacutea tradicional permanece en el marco de cuatro ejes microeconomiacutea macroeconomiacutea finanzas y comercio Las demaacutes son aacutereas episoacutedicas como la historia de las doctrinas econoacutemicas por ejemplo Las finanzas por su parte pueden encontrar en el diaacutelogo con los fractales luces novedosas
CONSULTORIacuteA EMPRESARIAL EN EL MARCO DE LAS CIENCIAS DE LACOMPLEJIDAD
Es sabido que en Estado Unidos hay un dicho muy popular si una idea es buena produce dinero Pues bien la complejidad 1048753maacutes exactamente las ciencias de la complejidad- son una muy muy buena idea En efecto el nuacutemero y la importancia de las empresas las experiencias de negocios que incorporan a las ciencias de la complejidad incluye a las maacutes destacas y fuertes empresas en el mundo Siempre cabe recordar no solamente en el plano teoacuterico poliacutetico o militar por ejemplo aquella idea de H Pagels seguacuten la cual quien domine las ciencias de la complejidad tendraacute por decir lo menos una clara ventaja competitiva en el mercado una posicioacuten de ventaja enlos procesos de negociacioacuten en general en fin una estructura mental que le aporta reacuteditos magniacuteficos Las referencias a continuacioacuten ilustran estas ideas Aquiacute la idea es que quienes esteacuten interesados naveguen en profundidad en los links mencionados
COMPLEJIDAD Y PSICOLOGIacuteA
En psicologiacutea predominan en el mejor de los casos ya con personalidad propia los enfoques sisteacutemicos Hace rato que existe con estatuto y derecho propio una sicologiacutea sisteacutemica Con mucha frecuencia se hace referencia a la obra de H Maturana Sin embargo hay que decir que en sentido estricto la obra de Maturana no forma parte en manera alguna de las ciencias de la complejidad sino de aquello que en referencia a la Enciclopedia de Complejidad y Ciencias de Sistemas resentildeada antes arriba se integra en lasciencias de sistemas que son histoacutericamente anteriores a la emergencia de la complejidad El segundo libro referido a continuacioacuten contiene el nacimiento (y el debate) del concepto de autopoiesis obra de F Varela y H Maturana
COMPLEJIDAD Y ESTUDIOS CULTURALESLos estudios culturales estaacuten dominados hoy por hoy por los llamados estudios postcoloniales En un sentido estricto los estudios post-coloniales han logrado recientemente demarcarse del llamado pensamiento postmodernista Pues bien los dos libros mencionados a continuacioacuten se zambullen si cabe la expresioacuten en el mar de las ciencias de la complejidad con placer y con habilidad de buenos nadadores
INGENIERIacuteA DE SISTEMAS COMPLEJOS
La historia de la ingenieriacutea se divide en dos la ingenieriacutea claacutesica o ingenieriacutea convencional y la ingenieriacutea de sistemas complejos
El primero de los libros sobre ingenieriacutea de sistemas complejos aparece recieacuten en el 2006 Desde entonces no obstante su desarrollo ha sido impresionante Sin embargo en el mundo facultades de ingenieriacutea y de administracioacuten permanecen auacuten al margen del estudio y trabajo en ingenieriacutea de sistemas complejos Tan soacutelo a nivel de Institutos y Centros de Investigacioacuten se incorpora se desarrolla se trabaja y se ensentildea activamente la ingenieriacutea de sistemas complejos Y por consiguiente la computacioacuten bioinspirada
METAHEURIacuteSTICAS (HIacuteBRIDAS PARALELAS HIPERHEURIacuteSTICAS) OPTIMIZACIOacuteN Y
RESOLUCIOacuteN DE PROBLEMAS
Las metaheuriacutesticas son el marco algoriacutetmico maacutes reciente para el trabajo con y la resolucioacuten de problemas complejos en ciencia ingenieriacutea y negocios Estas reconocen la imposibilidad de una solucioacuten oacuteptima y buscan hallar por el contrario soluciones razonables con recursos aceptables Antes de ellas predominaron las teacutecnicas convencionales de la investigacioacuten de operaciones y los modelos heuriacutesticos de la inteligencia artificial Pero justamente el trabajo con metaheuriacutesticas se hace necesario e incluso ineludible cuando las teacutecnicas y los modelos convencionales reconocen su incapacidad para abordar los problemas de complejidad creciente
Cuatro grandes retos (o problemas abiertos) motivan las investigaciones maacutes recientes en el campo de las metaheuriacutesticas
- El primero tiene que ver con posibilidad e incluso con la necesidad de construir sistemas hiacutebridos no soacutelo empleando metaheuriacutesticas sino tambieacuten ademaacutes modelos matemaacuteticos claacutesicos (de la investigacioacuten de operaciones) y heuriacutesticas convencionales (de la inteligencia artificial) Algunos de los campos que maacutes aportan a esta discusioacuten son la computacioacuten
- El segundo reto consiste en saber cuaacutendo y cuaacutel metaheuriacutestica elegir durante el proceso de resolucioacuten de un problema determinado La finalidad es seleccionar en cada punto de decisioacuten de un problema dado y de forma automaacutetica la (meta) heuriacutestica de bajo nivel maacutes adecuada a partir de un conjunto finito de posibilidades
-El tercer problema se refiere al disentildeo de metaheuriacutesticas paralelas y distribuidas con el fin de explotar las cada vez mayores prestaciones que estas arquitecturas suponen A su vez este reto estimula el desarrollo de nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten Alliacute los trabajos en computacioacuten no convencional juegan un papel central
-Finalmente el cuarto reto intenta subsanar las dificultades manifiestas cuando de afinar o poner a punto los paraacutemetros de
la(s) metaheuriacutestica(s) seleccionada(s) (configurar la(s) metaheuriacutestica(s)) se trata Un ejemplo conspicuo en este caso son las metaheuriacutesticas auto-adaptativas
Las dos familias principales de metaheuriacutesticas son las metaheuriacutesticas basadas en soluciones uacutenicas y las metaheuriacutesticas basadas en poblaciones La primera familia se inspira principalmente en las matemaacuteticas la loacutegica y la fiacutesica y consiste en la manipulacioacuten y transformacioacuten de una solucioacuten uacutenica a lo largo del proceso de buacutesqueda y optimizacioacuten El segundo grupo se inspira fundamentalmente en la biologiacutea y emplea no una solucioacuten uacutenica sino una poblacioacuten de soluciones que interactuacutean y evolucionan en el tiempo Es en este segundo caso cuando se habla de espacios de soluciones En este grupo son cuatro los principales paradigmas la computacioacuten evolutiva la inteligencia de enjambres la computacioacuten inmunoloacutegica y la computacioacuten con membranas
Ambas familias son complementarias Mientras las primeras son muy buenas para explotar las mejores soluciones en una zona especiacutefica (optimizacioacuten local) el segundo grupo logra explorar todo el espacio de soluciones (optimizacioacuten global) En otras palabras mientras estas intensifican aquellas diversifican Los problemas (complejos) actuales en ciencia e ingenieriacutea implican tanto explotacioacuten como exploracioacuten justificando una vez maacutes la necesidad y la pertinencia de los sistemas hiacutebridos
SISTEMAS COMPUTACIONALES NATURALES INTELIGENTES Y BIOLOacuteGICOS
Computar es un rasgo comuacuten transversal si se prefiere a los seres humanos a los sistemas expertos y artificiales a la vida en general y a la naturaleza misma Cada eacutepoca posee su propia metaacutefora Una de las uacuteltimas metaacuteforas acuntildeadas es el reconocimiento de que finalmente esto es sustancialmente lo que hace el universo es computar es decir se trata de la idea seguacuten la cual podemos encontrar procesos de coacutemputo en todas las escalas y fenoacutemenos de la naturaleza En particular como un subconjunto de los sistemas de computacioacuten natural encontramos la computacioacuten inspirada bioloacutegicamente (o computacioacuten con metaacuteforas bioloacutegicas)
El esquema muestra la evolucioacuten de las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas (de optimizacioacuten) y con ellas de los sistemas computacionales De un lado las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas pasaron de los modelos matemaacuteticos a los modelos inspirados por la biologiacutea atravesando por los sistemas inteligentes y los sistemas ciberneacuteticos No en vano las miradas se han desplazado hacia la inteligencia artificial bio-inspirada hacia la inteligencia computacional y hacia los sistemas complejos adaptativos inteligentes y cada vez se habla menos de la inteligencia artificial (claacutesica) sin maacutes Los textos que se muestran en esta seccioacuten dan muestras consistentes de este hecho
COMPUTACIOacuteN SUAVE
Soft Computing no es un cuerpo homogeacuteneo de conceptos y teacutecnicas Maacutes bien es una mezcla de distintos meacutetodos que de una forma u otra cooperan desde sus fundamentos En este sentido el principal objetivo de la Soft Computing es aprovechar la tolerancia que conllevan la imprecisioacuten y la incertidumbre para conseguir manejabilidad robustez y soluciones de bajo costo Los principales ingredientes de la Soft Computing son la Loacutegica Fuzzy la Neuro-computacioacuten y el Razonamiento Probabiliacutestico incluyendo este uacuteltimo a los Algoritmos Geneacuteticos las Redes de Creencia los Sistemas Caoacuteticos y algunas partes de la Teoriacutea de Aprendizaje En esa asociacioacuten de Loacutegica Fuzzy Neurocomputacioacuten y Razonamiento Probabiliacutestico la Loacutegica Fuzzy se ocupa principalmente de la imprecisioacuten y el Razonamiento Aproximado la Neurocumputacioacuten del aprendizaje y el Razonamiento Probabiliacutestico de la incertidumbre y la propagacioacuten de las creencias
INTELIGENCIA COMPUTACIONAL
Son ellos (el orden no importa) los sistemas difusos las redes neuronales los sistemas inmunes artificiales la computacioacuten evolutiva y la inteligencia de enjambres todos ellos provenientes en alguacuten sentido de metaacuteforas bioloacutegicas Se acentuacutea ademaacutes el papel de las posibles relaciones entre ellas
Los dos aspectos clave de este reconocimiento son dos De un lado la inteligencia artificial se ha desplazado a traveacutes de la inteligencia computacional al plano ciertamente maacutes interesante y fructiacutefero de los sistemas bio-inspirados De otra parte se pone de manifiesto la posibilidad y el potencial de pensar en sistemas hiacutebridos como lo plantea el esquema 14
COMPUTACIOacuteN NATURAL
En otro plano distinto aunque fuertemente relacionado con la computacioacuten suave y la inteligencia computacional se encuentra el campo de la computacioacuten natural Dicho campo tiene tres grandes ramas que lo componen estas son i) el uso de metaacuteforas provenientes de la naturaleza (en particular de la biologiacutea) para resolver problemas ii) el modelamiento la simulacioacuten y la siacutentesis de fenoacutemenos naturales a traveacutes del computador y iii) el uso de ideas yo materiales naturales (como moleacuteculas o ceacutelulas) para llevar a cabo procesos de computo ineacuteditos cuando se los mira retrospectivamente El esquema 15 permite observar la evolucioacuten literalmente las especiaciones- que la computacioacuten natural ha tenido Este mismo esquema suministra una idea clara acerca de la evolucioacuten de la arquitectura de la computacioacuten desde
von Neumann- hasta los desarrollos maacutes recientes y verosimilmente- hacia el futuro
COMPUTACIOacuteN EVOLUTIVA O ALGORITMOS EVOLUTIVOS
La simbiosis entre teoriacutea de la evolucioacuten y con ella por debajo de ella por asiacute decirlo la referencia a la Nueva Biologiacutea- y la computacioacuten en general constituye sin ninguna duda una de las realizaciones maacutes originales en las ciencias de la complejidad Al respecto sigue siendo totalmente vaacutelido el reconocimiento muy temprano- que hizo H Pagels acerca de la importancia de las relaciones entre complejidad y computacioacuten Al mismo tiempo que el computador hace posible a las ciencias de la complejidad eacutestas contribuyen de manera significativa al propio desarrollo de la computacioacuten
Podemos hablar como es efectivamente el caso de tres clases de ciencia la ciencia de tipo inductivo (o empiacuterico o empirista) la ciencia de tipo deductivo (o racionalista) y la ciencia con base en modelamiento y simulacioacuten Los dos primeros tipos de ciencia corresponden a la ciencia claacutesica y por derivacioacuten a toda la ciencia habida en la historia de la humanidad Occidental La tercera es perfectamente novedosa y dirige la mirada absolutamente hacia el futuro
INTELIGENCIA COLECTIVA O TEORIacuteA DE ENJAMBRES
El estudio de los colectivos de animales _ los animales sociales los insectos sociales (hormigas termitas himenoacutepteros beneacuteficos en general pero tambieacuten de los carduacutemenes y las manadas) ha arrojado luces maravillosas acerca de la arquitectura y la topologiacutea de la naturaleza y por tanto tambieacuten acerca de la sociedad humana en general
El rasgo definitivo ha sido el reconocimiento del siguiente hecho la naturaleza no piensa ni actuacutea como la civilizacioacuten occidental los postuloacute siempre secuencial jeraacuterquica lineal cardinalmente Por el contrario la robustez de los sistemas naturales descansa en series en paralelo en la ausencia de control central riacutegido en la adaptacioacuten La inteligencia de enjambre pone de manifiesto una inteligencia bastante mejor por robusta y evolutiva- que la inteligencia humana tradicional la de los 2500 antildeos de la historia de Occidente
Esta idea auacuten deberaacute ser plenamente explorada y apropiada por parte de la comunidad acadeacutemica y cientiacutefica asiacute como por parte tambieacuten del sector privado el sector puacuteblico y de la propia sociedad civil
COMPUTACIOacuteN CON MEMBRANAS O SISTEMAS P
Los sistemas informaacuteticos y computacionales tambieacuten han incorporado por asiacute decirlo- la metaacutefora bioloacutegica y ecoloacutegica La ingenieriacutea ha avanzado hasta la programacioacuten y el trabajo en teacuterminos de hardware anaacutelogos a los de los sistemas vivos Un caso conspicuo reciente que data del 1998 es la computacioacuten con membranas
COMPUTACIOacuteN INMUNE O SISTEMAS INMUNES ARTIFICIALES
El estudio del sistema inmunoloacutegico humano y en general de los sistemas vivos- ha representado un aprendizaje estupendo por lo pronto para fiacutesicos y expertos en sistemas computacionales Esta aacuterea surge en 1998 y permite explorar caminos que la ingenieriacutea tradicional nunca imaginoacute Por decir lo menos se trata de la importancia de pensar por analogiacutea sin embargo en rigor aquiacute se trata de bastante maacutes que de una analogiacutea
COMPLEJIDAD SISTEMAS BIO-INSPIRADOS BIO-ROBOacuteTICA Y BIO-HARDWARE
Los trabajos sobre sistemas inteligentes adaptativos y sobre vida artificial ya no permanecen en el aacutembito de la pantalla del computador Los sistemas inteligentes vivos han salido del CPU y ya exploran espacios fiacutesicos comunes con el de los seres humanos De esta suerte las escisiones claacutesicas entre lo natural y lo artificial o entre lo analoacutegico y lo digital por ejemplo quedan ampliamente superadas en investigaciones y trabajos que comienzan a tener repercusiones (incipientes por lo pronto) en numerosos dominios del mundo cotidiano
CONCLUSIONES
El surgimiento de las ciencias de la complejidad se da gracias a aquellos personajes que de manera directa contribuyeron sin ellos no habriacutea sido posible el mundo de los sistemas dinaacutemicos de complejidad creciente
La ciencia es el conjunto de conocimientos estructurados sistemaacuteticamente conocimiento obtenido mediante la observacioacuten de patrones regulares de razonamientos y de experimentacioacuten en aacutembitos especiacuteficos a partir de los cuales se generan preguntas se construyen hipoacutetesis se deducen principios y se elaboran leyes generales y sistemas organizados por medio de un meacutetodo cientiacutefico
Complejidad es la cualidad de lo que estaacute compuesto de diversos elementos interrelacionadas Se refiere a un sistema complejo que es un sistema compuesto de partes interrelacionadas que como un conjunto exhiben propiedades y comportamientos no evidentes a partir de la suma de las partes individuales
Se trata de un grupo de ciencias que por tanto contienen numerosas teoriacuteas una diversidad de modelos explicativos una gama amplia de conceptos en fin una pluralidad de meacutetodos y loacutegicas
El mundo de las ciencias de la complejidad se ocupa de las transiciones ordendesorden contiene tres grandes ejes ellos son la teoriacutea matemaacutetica de la complejidad - maacutes propiamente conocida como el conjunto de los problemas P versus N-P las relaciones entre el universo microscoacutepico y el universo macroscoacutepico y la teoriacutea de los sistemas dinaacutemicos
Estos tres grandes ejes se cruzan entre siacute e inauguran el mundo mismo de la complejidad
41 Modelamiento y simulacioacuten de sistemas bioloacutegicos sistemas inspirados bioloacutegicamente y vida artificial20
5Complejidad y ciencias sociales22
51 Bibliografiacutea general sobre complejidad y ciencias sociales y humanas23
52 Complejidad y sociologiacutea24
53 Complejidad y antropologiacutea
54 Complejidad y filosofiacutea25
55 Complejidad e historia
56 Complejidad administracioacuten y organizaciones sociales 26
561 Complejidad economiacutea y finanzas
562 Consultoriacutea empresarial en el marco de las ciencias de la complejidad
57 Complejidad y psicologiacutea27
58 Complejidad y estudios culturales
6Ingenieriacutea de sistemas complejos
61 Metaheuriacutesticas (hiacutebridas paralelas hiperheuriacutesticas) optimizacioacuten y resolucioacuten de problemas28
62 Sistemas computacionales naturales inteligentes y bioloacutegicos30
621 Computacioacuten suave31
622 Inteligencia computacional 32
623 Computacioacuten natural
63 Computacioacuten evolutiva o algoritmos evolutivos33
64 Inteligencia colectiva o teoriacutea de enjambres34
65 Computacioacuten con membranas o sistemas P
66 Computacioacuten inmune o sistemas inmunes artificiales35
67 Complejidad sistemas bioinspirados biorroboacutetica y biohardware
INTRODUCCIOacuteN
Las ciencias de la complejidad expresan el resultado de algunas de las mejores mentes humanas en los uacuteltimos tiempos por tratar de pensar de explicar y de comprender en fin de hacer efectivamente posibles temas y problemas tales como
iquestEs el Universo un sistema estable a largo plazo iquestPodemos comprender la realidad de otra forma que como siempre lo hicimos dado que hacia delante los conocimientos alcanzados parecen ser limitados o insuficientes
iquestPor queacute suceden las turbulencias las fluctuaciones las inestabilidades y por queacute razoacuten el orden en cualquier plano o contexto se rompe y da lugar a nuevas formas momentos y estructuras
iquestCoacutemo es posible que las cosas tiendan a hacerse cada vez maacutes entreveradas enredadas incluso en fin complejas
En siacutentesis iquestqueacute es la complejidad y por queacute las cosas son o se vuelven o se hacen complejas y acaso cada vez maacutes y maacutes complejas
Cuando hablamos de ciencias de la complejidad no simplemente hablamos de sistemas fenoacutemenos o comportamientos complejos sino maacutes exactamente de sistemas (fenoacutemenos yo comportamientos) de complejidad creciente
ORIGEN Y NATURALEZA DE LAS CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
PENSANDO LA METAMORFOSIS DE LA CIENCIA
En diversos momentos han surgido diversos esfuerzos por lograr siacutentesis por aproximar lo diverso por integrar conocimientos disciplinas ciencias saberes tradiciones experiencias distintas Uno de los maacutes recientes intentos por llevar a cabo una siacutentesis de conocimientos tuvo lugar en plena Guerra Friacutea alrededor de los antildeos 1960 Nos referimos a la epistemologiacutea Los nombres que llevan a cabo este esfuerzo incluyen autores como G Bachelard J Piaget y otros
La epistemologiacutea algo de lo cual muy poco se habla y existe hoy en diacutea en los principales escenarios cientiacuteficos y acadeacutemicos en el mundo tratoacute de ser una ldquoteoriacutea general del conocimientordquo cuya finalidad era al mismo tiempo de un lado trazar las precisiones entre lo que es o era ldquocienciardquo ldquodisciplinardquo ldquosaberrdquo y ldquopraacutecticardquo y lo que no lo era (o es)
Sin embargo hay una experiencia auacuten maacutes importante se trata precisamente de las ciencias de la complejidad
Las ciencias de la complejidad tienen un doble origen
De un lado en el plano teoacuterico sus oriacutegenes se remontan al descubrimiento del caacutelculo infinitesimal por parte de Newton y Leibniz dado que el caacutelculo consiste en el primer abordaje cientiacutefico loacutegico y filosoacutefico del maacutes apasionante de todos los problemas el estudio del movimiento esto es el estudio de los sistemas dinaacutemicos
A partir de Newton y Leibniz posteriormente en el giro del siglo XIX al XX Henri Poincareacute sienta las bases para lo que maacutes adelante seraacute el estudio de fenoacutemenos sistemas y comportamientos
Simultaacuteneamente David Hilbert presenta en el famoso segundo congreso mundial de matemaacuteticas en el antildeo 1900 los 23 problemas que ldquohabriacutean de ocupar a los proacuteximos cien antildeosrdquo
Antildeos maacutes tarde dos joacutevenes loacutegicos echaraacuten por tierra los pilares
Son ellos Alan Turing y Kurt Goumldel Con Turing y con Goumldel asistimos al segundo gran hito en el nacimiento de las ciencias de la complejidad
En 1929 Goumldel entonces de veintitreacutes antildeos presenta su tesis de doctorado sobre el famoso teorema de incompletud pero lo hace puacuteblico en el congreso de matemaacuteticas de Konigsberd el 7 se septiembre de 1930
Con su teorema Goumldel demuestra que toda la tradicioacuten occidental ha sido esencialmente tautoloacutegica En contra de la tradicioacuten Goumldel sostiene que la verdad de un sistema se encuentra si quiere dejar de ser tautoloacutegica por fuera del sistema en otras palabras la verdad de un sistema no se define por el sistema mismo ni tampoco en referencia a los elementos y las relaciones que componen o que articulan el sistema Hay verdades que no son demostrables los sistemas verdaderos son intriacutensecamente incompletos Si un sistema quiere ser coherente entonces es incompleto y si quiere ser completo entonces es inconsistente y por tanto tautoloacutegico
Por su parte en 1936 Alan Turing a los veinticinco antildeos publica Los nuacutemeros computables con una aplicacioacuten al Entscheidungsprobiem (problema de decisioacuten) que hace referencia a un problema muy especiacutefico de la loacutegica simboacutelica que nos permita establecer si particularmente las proposiciones de la aritmeacutetica son verdaderas o falsas
En otras palabras Turing demuestra con la ayuda de lo que se conoceraacute como la Maacutequina de Turing que no existen algoritmos para determinados programas
Gracias a ello los problemas de computacioacuten se dividen en dos grupos en problemas decidibles y en problemas indecidibles (o tambieacuten en lenguajes decidibles e indecidibles)
Un problema indecidible es todo aquel para el cual no existe (por el momento) ninguacuten algoritmo que nos permita establecer de antemano si dicho lenguaje es verdadero o falso
De otra parte un programa (o lenguaje o problema) se dice que es decidible si existe un algoritmo que establece si el programa es verdadero o falso
Con Turing los problemas de computacioacuten saltan al primer plano
Maacutequina de Turing
Una maacutequina de Turing es un dispositivo que manipula siacutembolos sobre una tira de cinta de acuerdo a una tabla de reglas A pesar de su simplicidad una maacutequina de Turing puede ser adaptada para simular la loacutegica de cualquier algoritmo de computador y es particularmente uacutetil en la explicacioacuten de las funciones de una CPU dentro de un computador
El tercer hito conducente al origen de las ciencias de la complejidad lo constituyen los trabajos de Ilya Prigogine que dan lugar al desarrollo de la termodinaacutemica del no-equilibrio
Cuando la Academia de Ciencias le confiere en 1977 a Ilya Pirigogine el premio nobel de quiacutemica expresa que es debido a que este autor introdujo en las ciencias lo que las ciencias no teniacutean tiempo historia
Asiacute el gran meacuterito de la termodinaacutemica del no-equilibrio estriba exactamente en que introduce el tiempo como el factor mismo o la razoacuten misma de la complejidad yo de la complejizacioacuten del mundo de la sociedad de la naturaleza
EL PROBLEMA MAacuteS DIFIacuteCIL CRITERIOS DE DEMARCACIOacuteN DE PARA LA COMPLEJIDAD
En uno de sus libros maacutes importantes y sin embargo menos conocidos K Popper sostiene que los dos problemas fundamentales de la epistemologiacutea son el problema de la induccioacuten y el problema de los criterios de demarcacioacuten
El primero como se sabe se origina en la obra de D Hume y consiste en el problema de cuaacutentas observaciones particulares son necesarias o suficientes para llevar a cabo y sostener una generalizacioacuten
Este problema quedado resuelto por Popper y sostiene que toda induccioacuten es una deduccioacuten Sin embargo afirma Popper el problema del criterio de demarcacioacuten queda sin resolver
LA DISTINCIOacuteN ENTRE COMPLEJIDAD Y PENSAMIENTO SISTEacuteMICO
PENSAMIENTO SISTEacuteMICO
El pensamiento sisteacutemico determina su propio aacutembito de trabajo se interesa en ldquosistemasrdquo esto es en complejos de elementos que se encuentran en interaccioacuten
Una expresioacuten de parte de von Bertalanffy reconoce que existen sistemas abiertos y sistemas cerrados
CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
Ya que en el marco de las ciencias de la complejidad absolutamente ninguna de las teoriacuteas que la componen (por ejemplo teoriacutea de fluctuaciones teoriacutea de turbulencias y otras) asiacute como ninguna de las ciencias que conforman el mundo de la complejidad sostiene que existan sistemas cerrados ni mucho menos sistemas aislados
En complejidad uacutenicamente existen sistemas abiertos
Maacutes radicalmente es imposible que existan sistemas cerrados o aislados se trata tan soacutelo de abstracciones Todos los sistemas son abiertos Ni siquiera el universo en que vivimos es cerrado o aislado
La idea de que tan soacutelo existen sistemas abiertos fue notablemente la obra de la termodinaacutemica del no equilibrio Todos los sistemas necesitan para operar funcionar o vivir esencialmente tres elementos que no tienen los sistemas por siacute mismos sino que proceden del entorno del medioambiente
Ellos son informacioacuten materia y energiacutea
Ni la energiacutea ni la materia ni la informacioacuten provienen de los sistemas cualesquiera que ellos sean se encuentran el entorno provienen del entorno
LA DISTINCIOacuteN ENTRE CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD Y PENSAMIENTO COMPLEJO
El pensamiento complejo hace referencia notablemente a la obra de E Morin y a la de sus epiacutegonos
En consecuencia el rasgo diferenciador maacutes claro entre las ciencias de la complejidad y el pensamiento complejo es precisamente en el caso de Morin se trata de intuiciones ideas espiacuteritu y propoacutesitos que ciertamente no son rechazables sin maacutes
En el caso de las ciencias de la complejidad se trata de argumentos demostraciones loacutegica(s) rigor experimentos modelaciones y simulaciones que han enriquecido de manera fundamental la comprensioacuten del mundo y del universo y que constituyen a todas luces una auteacutentica revolucioacuten en el conocimiento
Con las ciencias de la complejidad se trata evidentemente de un avance de la ciencia un progreso del conocimiento humano
LA DISTINCIOacuteN ENTRE CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD Y CIBERNEacuteTICA
Desarrollada en 1948 por Norbert Wiener la ciberneacutetica busca encontrar los elementos comunes que explican el funcionamiento de las maacutequinas automaacuteticas y el sistema nervioso (central) humano a partir de lo cual se lanza en la buacutesqueda de una teoriacutea que abarque todo el campo del control y la comunicacioacuten en las maacutequinas y en los organismos vivos
Asiacute pues la ciberneacutetica estudia el control y la comunicacioacuten entre maacutequinas y seres vivos
Un rasgo propio de las ciencias de la complejidad en general es el hecho de que por encima de la idea de causalidad y de centralidad reconoce de entrada y trabaja sobre ella la idea de procesos y sistemas en paralelo no jerarquizados sin control
central y en la que el centro emerge siempre en funcioacuten de cada tarea o situacioacuten en un sistema determinado cualquiera
CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
Las ciencias de la complejidad representan una auteacutentica revolucioacuten en el conocimiento al mejor estilo de las revoluciones cientiacuteficas estudiadas por T Kuhn pero que en realidad son herederas de la triacuteada G Bachelard G Canguilhem y A Koyre Se trata de un grupo de ciencias que por tanto contienen numerosas teoriacuteas una diversidad de modelos explicativos una gama amplia de conceptos en fin una pluralidad de meacutetodos y loacutegicas cuyo tema de base es para decirlo en teacuterminos geneacutericos iquestPor queacute las cosas son o se vuelven complejasiquestQueacute es al fin y al cabo ldquocomplejidadrdquo
El mundo de las ciencias de la complejidad se ocupa de las transiciones ordendesorden es decir iquestpor queacute el orden se rompe Y tambieacuten iquestcoacutemo es posible que a partir del desorden sea posible elotro ordenLa buena ciencia trabaja con problemas Y aquiacute el problema es ldquocomplejidadrdquo de esta suerte el estudio de los sistemas fenoacutemenos y comportamientos que se caracterizan por complejidad creciente corresponde exactamente a aquella clase de situaciones en las que una pluralidad (multiplicidad o diversidad que es la marca distintiva de la complejidad) no puede ser reducida de ninguna manera a un momento anterior a una instancia inferior en fin a un multiplicidad maacutes elemental o simple El esquema 5 contiene los tres grandes ejes de trabajo en ciencias de la complejidad Ellos son la teoriacutea matemaacutetica de la complejidad - maacutes propiamente conocida como el conjunto de los problemas P versus N-P las relaciones entre el universo microscoacutepico y el universo macroscoacutepico y la teoriacutea de los sistemas dinaacutemicos
LIBROS DE RECUENTOS PERIODIacuteSTICOS ACERCA DE CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
El periodismo cientiacutefico cumple indudablemente una funcioacuten fundamental en las sociedades democraacuteticas Hay paiacuteses como Inglaterra notablemente en donde las discusiones sobre ciencia estaacuten ya tan arraigadas que incluso hay espacio para la presentacioacuten de la mala ciencia (bad science ) Las universidades de Inglaterra tienen espacios sobre la mala ciencia e incluso perioacutedicos muy serios como The Guardian disponen de un espacio para discutir uno de los problemas maacutes difiacuteciles en ciencia la pseudo-ciencia
ARTIacuteCULOS CLAacuteSICOS O FUNDACIONALES SOBRE COMPLEJIDAD Y
CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
La ciencia contemporaacutenea se escribe en artiacuteculos cientiacuteficos (papers) Tal es la tradicioacuten que se remonta con seguridad a los cinco famosos artiacuteculos del antildeo maravilloso de A Einstein (1905) Anteriormente la ciencia se haciacutea en forma de libros Desde entonces prevalece la idea acerca de la importancia de la publicacioacuten de artiacuteculos en revistas prestigiosasA esta tendencia existen excepciones notables siendo quizaacutes la maacutes importante en el marco de las ciencias de la complejidad el libro de B Mandelbrot que da origen a los fractales La
cienciometriacutea en general viene a reforzar positivamente esta tendencia en la historia de los aportes novedosos a la ciencia en generalPara un conocimiento fundamental acerca del estado del arte en complejidad es imposible no haber leiacutedo y trabajado estos artiacuteculos O al contrario dicho de manera positiva una formacioacuten soacutelida en complejidad pasa por conocer y haber trabajado estos artiacuteculos Ellos son la conditio sine qua non para un adecuado conocimiento acerca de las especificidades algunas de las maacutes importantes categoriacuteas y conceptos en fin la apertura a una dimensioacuten anteriormente totalmente desconocidaQuizaacutes habriacuteamos podido incluir aquiacute algunos de los artiacuteculos que indirectamente sientan las bases de la complejidad Artiacuteculos de Gauss o de Poincareacute de Riemann o de Hilbert por ejemplo Pasamos por alto acerca de un criterio tan abierto e impreciso por esta razoacuten se encuentran aquiacute los autores que forman parte del hardcore de la complejidad
TEXTOS PANORAacuteMICOS CLAacuteSICOS E INTRODUCTORIOS SOBRE COMPLEJIDAD
Existe una dificultad para el acceso a las ciencias de la complejidad Se trata del hecho de que la inmensa mayoriacutea de la bibliografiacutea se encuentra en ingleacutesLa razoacuten principal para esta circunstancia - ineludible- estriba en el hecho de que las ciencias de la complejidad nacieron y durante un tiempo largo se alimentaron de las ciencias maacutes soacutelidas con mayor prestigio las maacutes seguras y con mejores apoyos de diverso tipo Pero es igualmente cierto que las ciencias de la complejidad vienen abrieacutendose raacutepidamente a las llamadas ciencias sociales y humanas En contextos hispanohablantes en general en los que la formacioacuten en ciencia y en pensamiento abstracto (matemaacuteticas loacutegica) no siempre son los mejores el acercamiento a las ciencias de la complejidad se hace maacutes difiacutecil Por esta razoacuten particularmente entre acadeacutemicos de las llamadas ciencias sociales y humanas y entre otros que se caracterizan por una excesiva especializacioacuten o por el contrario por ser generalistas el atractivo del pensamiento complejo y de los enfoques sisteacutemicos resulta maacutes atractivo por lo faacutecil
Ya lo deciacutea H Pagels las ciencias de la complejidad se desarrollaron a partir de las ciencias naturales yo positivas debido sencillamente a que los sistemas fiacutesicos son los maacutes simples que hay y de una complejidad bastante menor al de las ciencias sociales y humanas
TEXTOS TEacuteCNICOS SOBRE DIVERSOS ASPECTOS DE LA COMPLEJIDAD
Se trata de la publicacioacuten de libros panoraacutemicos introductorios y de divulgacioacuten cuestioacuten que suele darse principalmente durante los primeros antildeos de vida del campo Lo que hasta aquiacute se ha mostrado es justamente eso Sin embargo de otro lado se trata de la publicacioacuten de textos que profundizan en aspectos particulares del campo en sus problemas o conceptos relevantes en sus liacuteneas y proyectos de investigacioacuten o que vislumbran simplemente nuevos problemas retos u horizontes de cara al futuro del campo Particularmente hay un fenoacutemeno que es absolutamente imposible de omitir y que mejor auacuten merece un lugar por siacute mismo Se trata de la Enciclopedia de Complejidad editada por R Meyers que se menciona en la bibliografiacutea que se presenta a continuacioacuten Ciertamente algo maacutes de la mitad de la Enciclopedia no es sobre complejidad en el sentido riguroso de la palabra La mayor parte corresponde a enfoques sisteacutemicos
ESTADO ACTUAL DE LAS CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
Las ciencias de la complejidad eran aritmeacuteticamente- seis incluyendo la hipoacutetesis que venimos trabajando seguacuten la cual las loacutegicas no-claacutesicas son una de las ciencias de la complejidad Pues bien el esquema 6 tiene la funcioacuten de mostrar actualmente maacutes allaacute de la enumeracioacuten o presentacioacuten general de las ciencias de la complejidad el estado actual del trabajo y de la investigacioacuten en este campo
En cualquier caso este esquema debe ser tomado como un mapa de las ciencias de la complejidad que contiene en su base territorios irregulares tanto como valles si cabe la metaacutefora Las relaciones directas e indirectas en el marco de las ciencias de la complejidad apuntan precisamente al estado de la investigacioacuten actualmente
COMPLEJIDAD Y TERMODINAacuteMICA DEL NO EQUILIBRIO
Cronoloacutegicamente la primera de las ciencias de la complejidad fue la termodinaacutemica del no-equilibrio desarrollada por I Prigogine En sentido estricto la termodinaacutemica claacutesica y la termodinaacutemica del no-equilibrio son una sola y misma ciencia que comprende dos momentos el claacutesico que pivota alrededor de la nocioacuten de equilibrio y por tanto ulteriormente de muerte- y la nueva cuyo centro es el no-equilibrio y en consecuencia la vida
COMPLEJIDAD Y CAOS
Fue desarrollada por E Lorenz en los antildeos 1962-64 Pero hubieron de pasar muchos antildeos para que fuera reconocida su importancia Esta historia estaacute muy bien narrada por J Gleick El estudio central del caos estriba en la identificacioacuten de atractores extrantildeos (un concepto acuntildeado por D Ruelle) Inicialmente el
caos permanece como una teoriacutea de sistemas deterministas Al cabo del tiempo su intereacutes se vuelca hacia el caos indeterminista o subcuaacutentico
COMPLEJIDAD Y FRACTALES
La geometriacutea de fractales es histoacutericamente hablando la tercera de las ciencias de la complejidad Existe una fuerte implicacioacuten reciacuteproca entre caos y fractales La razoacuten es que todo atractor extrantildeo tiene en su base una dimensioacuten fractal Los fractales han resultado de inmensa ayuda en la medicioacuten de numerosos sistemas y comportamientos en ciencias de la salud y economiacutea en sistemas sociales y en astronomiacutea
COMPLEJIDAD Y CATAacuteSTROFES
La teoriacutea de cataacutestrofes nace y permanece vinculada durante un tiempo largo a un campo desarrollado tambieacuten por R Thom el cobordismo Hay que decir que en cuanto teoriacutea matemaacutetica la teoriacutea de cataacutestrofes praacutecticamente desaparece La razoacuten es que relativamente al caos resulta una teoriacutea muy costosa en teacuterminos de G de Ockahm En efecto mientras que el caos trabaja los sistemas dinaacutemicos con base en tres conceptos - atractores fijos atractores perioacutedicos y atractores extrantildeos- la teoriacutea de cataacutestrofes proponiacuteaSiete modelos fundamentales ldquocataacutestroferdquo es el teacutermino empleado para determinar sencillamente cambios suacutebitos imprevistos irreversibles
COMPLEJIDAD Y REDESLa ciencia de redes complejas desarrollada originariamente por D Watts L Barabasi y S Strogatz entre los antildeos 2001 y 2003 constituye la quinta de las ciencias de la complejidadUn rasgo fundamental de las ciencias de la complejidad estriba exactamente en este punto a la pregunta iquestQueacute es complejidad O iquestPor queacute sucede la complejidad por ejemplo las ciencias de la complejidad no aportan en marcado contraste con la ciencia claacutesica- una sola respuesta Por el contrario se aportan diversas respuestas Lo que es importante tener en cuenta sin embargo es que no es verdad que cualquier respuesta sea posible o aceptada
COMPLEJIDAD Y LOacuteGICAS NO-CLAacuteSICAS
EMERGENCIA Y AUTO-ORGANIZACIOacuteNIndudablemente los conceptos de emergencia y de auto-organizacioacuten constituyen pilares fundamentales de las ciencias de la complejidad Diversos autores antes que (pre)suponerlos como conceptos o categoriacuteas de complejidad se han dado a la tarea de explicar exactamente en queacute consiste la emergencia y coacutemo surge y queacute hace la auto-organizacioacuten Los dos autores maacutes destacados en este sentido son J Holland y S KauffmanDicho de manera negativa las ciencias de la complejidad no trabajan con base en el principio de causalidad (y ni siquiera de multicausalidad por ejemplo con estudios multivariados) La causalidad permanece como un patrimonio de la ciencia y la
filosofiacutea claacutesicas Sin embargo dicho de manera positiva o afirmativa los sistemas de complejidad creciente tanto contienen como apuntan hacia emergencias adaptaciones sorpresas y autorganizacioacuten (esquema 8)
COMPLEJIDAD Y SISTEMAS CUAacuteNTICOS
Los sistemas de complejidad creciente se fundan en la fiacutesica cuaacutentica en general y en la mecaacutenica cuaacutentica en particular y ello por una razoacuten fundamental a saber el modelo claacutesico Galileo Copeacuternico Kepler y Newton- ya estaacute cerrado y nada nuevo puede ser incluido en eacutel Esto significa exactamente que la mecaacutenica claacutesica ha sido incluida como un momento particular en la teoriacutea de la relatividad de un lado y ademaacutes y principalmente en el modelo cuaacutentico El conocimiento del mundo fiacutesico dirige su mirada hacia el voacutertice en el que se cree habraacuten de confluir la relatividad y la cuaacutentica que es en una teoriacutea de la gravitacioacuten cuaacutentica
MODELAMIENTO Y SIMULACIOacuteN DE SISTEMAS COMPLEJOS
El modelamiento y la simulacioacuten son especiacuteficos de los sistemas de complejidad creciente Esta idea requiere auacuten una incorporacioacuten y una elaboracioacuten por parte de quienes se inician en el estudio y el trabajo en profundidad con la complejidadEl fundamento de este tipo de modelamiento se basoacute por ejemplo en la mecaacutenica claacutesica la loacutegica formal claacutesica el caacutelculo las ecuaciones diferenciales o la geometriacutea euclidianaEn el marco de las ciencias de la complejidad la idea es completamente contraria (esquema 9)El modelamiento planteado en estos teacuterminos permite abordar fenoacutemenos complejos sin la necesidad eliminar la incertidumbre ni de linealizarlos
COMPLEJIDAD Y SISTEMAS VIVOS
El fenoacutemeno de maacutexima complejidad conocida en el universo son sin lugar a dudas los sistemas vivos No sin razoacuten J Maddox sentildealaba que los tres problemas uacuteltimos de la investigacioacuten cientiacutefica y filosoacutefica son
El conocimiento del origen y la estructura de la materia
El conocimiento acerca del origen y la naturaleza de la vida
El problema de las relaciones mente-cerebro
La vida es una especie de materia que no se reduce a simple materialidad por lo menos no hasta que sepamos queacute es la materia y por tanto las relaciones con la antimateria asiacute como las relaciones de la energiacutea con la energiacutea oscura del universo Las relaciones mente-cerebro son pertinentes para un tipo de vida supuesta la escisioacuten baacutesica entre organismos seacutesiles y moacuteviles Estamos en los umbrales del estudio de las relaciones entre vida y complejidad
Los dos problemas fundamentales en el estudio de los sistemas vivos son los relativos al origen de la vida es decir su loacutegica Muchos se ha avanzado en el primer problema pero el segundo problema es el que presenta los desarrollos maacutes soacutelidos
El estudio de la vida en general implica de entrada el reconocimiento de que existen dos formas principales de sistemas vivos
La vida natural_ Se basa cuya fiacutesica es el Carbono y cuya quiacutemica es la Tabla de Elementos Perioacutedicos Esta apunta a la naturaleza
la vida artificial _Se basa cuya fiacutesica es el Silicio y cuya quiacutemica incluye a los Algoritmos Geneacuteticos Esta apunta a la naturaleza creada
MODELAMIENTO Y SIMULACIOacuteN DE SISTEMAS BIOLOacuteGICOS SISTEMAS INSPIRADOS BIOLOacuteGICAMENTE Y VIDA ARTIFICIAL
Hay tres fenoacutemenos conspicuos que brillan con luz propia
Los sistemas bioloacutegicos los sistemas inspirados en la biologiacutea la vida artificial
Se sostiene la hipoacutetesis de que la vida artificial puede y debe ser comprendida como una de las ciencias de la complejidad Desde su nacimiento las ciencias de la complejidad han trabajado
integrado e impulsado activamente dos campos de trabajo paralelos
Los algoritmos geneacuteticos (J Holland) La vida artificial (Ch Langton)
El nexo entre ambos es el intereacutes manifiesto por la forma en que los sistemas inspirados bioloacutegicamente contribuyen a comprender la vida en el planeta tanto como a prefigurar la vida posible algo que en el lenguaje teacutecnico se designa como ldquola vida tal y como podriacutea ser (life as it could be) El crecimiento en este campo es sostenido soacutelido y creciente
Pero la vida artificial no trata uacutenica ni exclusivamente de construir modelos y realizar simulaciones La vida artificial trabaja en tres planos complementarios
El modelamiento y la simulacioacuten de sistemas bioloacutegicos La construccioacuten de sistemas capaces de evolucionar
aprender y adaptarse en entornos cambiantes El estudio de las capacidades de coacutemputo de los sistemas
bioloacutegicos y su implementacioacuten como nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten
COMPLEJIDAD Y CIENCIAS SOCIALES
El concepto de ciencias sociales y humanas es agrave la lettre un concepto decimonoacutenico Surge gracias a A Comte y de ahiacute en adelante se desarrolla ya sea en teacuterminos de ciencias del espiacuteritu (Dilthey) o como ciencias sociales y ciencias humanas Ulteriormente ha habido incluso la discusioacuten acerca de ldquociencias sociales aplicadasrdquo contrario sensu a lo que seriacutea un grupo de ciencias no aplicadas o puras Dado el progreso del conocimiento el trabajo en teacuterminos interdisciplinarios cruzados transversales integrales que es justamente lo que caracteriza a la ciencia de punta en general y a las ciencias de la complejidad en particular el concepto mismo de ciencias naturales o positivas y ciencias sociales y humanas resulta al cabo vetusto Lo que sucede es que administrativamente en el mundo entero auacuten se estructura el conocimiento en teacuterminos de las divisiones provenientes del siglo XIX y comienzos del siglo XX
Como quiera que sea las ciencias sociales y humanas requieren abrirse 1048753 de acuerdo con el informe de la Comisioacuten Gulbenkian Esta apertura de las ciencias sociales es para un buen lector de un lado hacia la sociedad y de otra parte y de un modo muy fundamental abrirse a las ciencias llamadas naturales y a las tecnologiacuteas (ingenieriacuteas digamos) Pues bien conseguridad se trata de abrirse a los progresos cruzados que en otros dominios cientiacuteficos estaacuten teniendo lugar La bibliografiacutea referida a continuacioacuten tiene que ver con el diaacutelogo abierto frontal con las ciencias de la complejidad Esta historia es reciente pero es al mismo tiempo soacutelida y creciente Estaacute bien nutrida aunque auacuten se encuentre en pantildeales por asiacute decirlo
BIBLIOGRAFIacuteA GENERAL SOBRE COMPLEJIDAD Y CIENCIAS SOCIALES Y HUMANAS
La idea general es que las ciencias sociales y humanas poseen estudian se ocupan de los sistemas fenoacutemenos y comportamientos de maacutexima complejidad conocida hasta la fecha a saber los sistemas humanos
Los fenoacutemenos que ocupan los sistemas fiacutesicos por ejemplo son bastante maacutes predecibles Una parte de la comunidad cientiacutefica de cientiacuteficos sociales cuando escuchan los temas de complejidad sostienen ldquoPero si es justamente lo que hacemos nosotros y es lo que siempre hemos dichordquo o ldquose trata de vino viejo en tonel nuevordquo por ejemplo
Mientras que existe alguacuten escepticismo en una parte de la comunidad de este grupo de cientiacuteficos incluidos filoacutesofos existe una parte grande y soacutelida que trabaja en teacuterminos de conceptos metodologiacuteas lenguajes y enfoques propios de las ciencias de la complejidad Digaacutemoslo de manera puntual en el contexto de las ciencias de la complejidad las antiguas divisiones entre ciencia y tecnologiacutea (ingenieriacutea por ejemplo) entre ciencias duras y ciencias blandas entre ciencia y filosofiacutea se hace ya insostenible El encuentro de ciencias y disciplinas modifica el propio estatuto epistemoloacutegico y social que poseiacutean antes del encuentro el diaacutelogo y el trabajo mancomunado
El encuentro de ciencias y disciplinas se establece en funcioacuten de la identificacioacuten de y el trabajo sobre problemas Son los problemas los que unen a los cientiacuteficos entre siacute y a ellos con la sociedad en general Su comprensioacuten su esfuerzo de resolucioacuten los horizontes quecontienen las dimensiones que anticipan - hacia delante y hacia atraacutes
COMPLEJIDAD Y SOCIOLOGIacuteALa sociologiacutea siempre se ocupoacute de sujetos colectivos en el mejor espiacuteritu de la complejidad- Pero los redujo a diversos planos y conceptos En este sentido el primer libro sobre sociologiacutea y complejidad aparece en el 2006 Aunque desde otra perspectiva el libro de D Watts - socioacutelogo de formacioacuten- es un ejemplo magniacutefico en el que la sociologiacutea se cruza con y se integra a la fiacutesica la criticalidad auto-organizada las redes complejas la irreversibilidad de la flecha del tiempo etc Aquiacute la sociologiacutea deja de ser tal sencillamente ciencia social en el sentido de la clasificacioacuten propia del siglo XIX para metamorfosearse (I Prigogine) en (uno de los componentes de las ciencias de la) complejidad
COMPLEJIDAD Y ANTROPOLOGIacuteA
El primer libro de antropologiacutea y complejidad se concentra sintomaacuteticamente en la vida artificial y en la cultura digital de la cual las ciencias de la complejidad es la mejor expresioacuten Es el estudio (tesis doctoral en rigor) de Helmreich Sin embargo el libro de mayor profundidad en antropologiacutea y por consiguiente en arqueologiacutea (la arqueologiacutea es antropologiacutea en pasado) es el trabajo hasta ahora insuperable de Beekman y Baden Por su parte el trabajo de Adams tiene el meacuterito de trabajar las dinaacutemicas sociales y culturales tomando como hilo conductor la energiacutea El libro de Peacuterez-Taylor es una compilacioacuten detextos que se mueven o intentan moverse hacia la complejidad no siempre ni exactamente en la direccioacuten de las ciencias de la complejidad
COMPLEJIDAD Y FILOSOFIacuteA
La corriente principal (mainstream) de la filosofiacutea se ha dividido en dos una que hace al mejor ejemplo de autores como Aristoacuteteles Hegel o Husserl de siacute misma un motivo de trabajo o en el mejor de los casos un pretexto para desarrollarse como philosophia primera La otra es la filosofiacutea que renuncia a la metafiacutesica y se transforma en eacutetica eacutetica aplicada sociologiacutea teoriacutea del derecho o filosofiacutea poliacutetica entre otras Los autores contemporaacuteneos son numerosos en cualquier de estas dos posturas principales de la filosofiacutea contemporaacutenea Entre los filoacutesofos contemporaacuteneos que trabajan complejidadresaltan los dos nombres mencionados a continuacioacuten Un elemento comuacuten a ambos es que se trata en rigor de filoacutesofos de la ciencia Un nombre tangencial a las ciencias de la complejidad pero muy consciente del significado de temas como la vida artificial es D Dennett que se omite aquiacute debido a no tiene ninguacuten texto mayor directamente relacionado con complejidad aunque tiene varios artiacuteculos y capiacutetulos de libro en eventos dedicados a la vida artificial y las ciencias cognitivas
COMPLEJIDAD E HISTORIAConsagrado como uno de los mejores historiadores contemporaacuteneos y entre los mejores en esta disciplina en toda la historia W H McNeill tiene el meacuterito de abrir las puertas en doble viacutea de la historia hacia la complejidad y de la complejidad de la historia y la historiografiacutea mismas Sin embargo seriacutea injusto omitir aquiacute los trabajos de F Fernaacutendez- Armesto a pesar de que no emplea para nada el concepto de ldquocomplejidadrdquo en su obra sus trabajos son estupendos ejemplos de lo que es el trabajo historiograacutefico en el marco de lasciencias de la complejidad De alguna manera tambieacuten hay que mencionar aquiacute el trabajo historiograacutefico del teoacuterico de la cultura J Barzun
COMPLEJIDAD ADMINISTRACIOacuteN Y ORGANIZACIONES SOCIALES
Aunque la literatura sobre complejidad y administracioacuten es muy grande son pocos los textos que valen la pena La mayoriacutea de la literatura es simple y llana jerga Los textos que se mencionan a continuacioacuten dan una idea clara de que es posible pensar y actuar en contextos de finanzas gobierno administracioacuten economiacutea teoriacutea de juegos Los administradores financistas e ingenieros son eminentemente pragmaacuteticos y principalmente piensan en herramientas y aplicaciones Una lectura juiciosa de la siguiente bibliografiacutea sorprenderiacutea a maacutes de administrador e ingeniero
COMPLEJIDAD ECONOMIacuteA Y FINANZASLa economiacutea tradicional permanece en el marco de cuatro ejes microeconomiacutea macroeconomiacutea finanzas y comercio Las demaacutes son aacutereas episoacutedicas como la historia de las doctrinas econoacutemicas por ejemplo Las finanzas por su parte pueden encontrar en el diaacutelogo con los fractales luces novedosas
CONSULTORIacuteA EMPRESARIAL EN EL MARCO DE LAS CIENCIAS DE LACOMPLEJIDAD
Es sabido que en Estado Unidos hay un dicho muy popular si una idea es buena produce dinero Pues bien la complejidad 1048753maacutes exactamente las ciencias de la complejidad- son una muy muy buena idea En efecto el nuacutemero y la importancia de las empresas las experiencias de negocios que incorporan a las ciencias de la complejidad incluye a las maacutes destacas y fuertes empresas en el mundo Siempre cabe recordar no solamente en el plano teoacuterico poliacutetico o militar por ejemplo aquella idea de H Pagels seguacuten la cual quien domine las ciencias de la complejidad tendraacute por decir lo menos una clara ventaja competitiva en el mercado una posicioacuten de ventaja enlos procesos de negociacioacuten en general en fin una estructura mental que le aporta reacuteditos magniacuteficos Las referencias a continuacioacuten ilustran estas ideas Aquiacute la idea es que quienes esteacuten interesados naveguen en profundidad en los links mencionados
COMPLEJIDAD Y PSICOLOGIacuteA
En psicologiacutea predominan en el mejor de los casos ya con personalidad propia los enfoques sisteacutemicos Hace rato que existe con estatuto y derecho propio una sicologiacutea sisteacutemica Con mucha frecuencia se hace referencia a la obra de H Maturana Sin embargo hay que decir que en sentido estricto la obra de Maturana no forma parte en manera alguna de las ciencias de la complejidad sino de aquello que en referencia a la Enciclopedia de Complejidad y Ciencias de Sistemas resentildeada antes arriba se integra en lasciencias de sistemas que son histoacutericamente anteriores a la emergencia de la complejidad El segundo libro referido a continuacioacuten contiene el nacimiento (y el debate) del concepto de autopoiesis obra de F Varela y H Maturana
COMPLEJIDAD Y ESTUDIOS CULTURALESLos estudios culturales estaacuten dominados hoy por hoy por los llamados estudios postcoloniales En un sentido estricto los estudios post-coloniales han logrado recientemente demarcarse del llamado pensamiento postmodernista Pues bien los dos libros mencionados a continuacioacuten se zambullen si cabe la expresioacuten en el mar de las ciencias de la complejidad con placer y con habilidad de buenos nadadores
INGENIERIacuteA DE SISTEMAS COMPLEJOS
La historia de la ingenieriacutea se divide en dos la ingenieriacutea claacutesica o ingenieriacutea convencional y la ingenieriacutea de sistemas complejos
El primero de los libros sobre ingenieriacutea de sistemas complejos aparece recieacuten en el 2006 Desde entonces no obstante su desarrollo ha sido impresionante Sin embargo en el mundo facultades de ingenieriacutea y de administracioacuten permanecen auacuten al margen del estudio y trabajo en ingenieriacutea de sistemas complejos Tan soacutelo a nivel de Institutos y Centros de Investigacioacuten se incorpora se desarrolla se trabaja y se ensentildea activamente la ingenieriacutea de sistemas complejos Y por consiguiente la computacioacuten bioinspirada
METAHEURIacuteSTICAS (HIacuteBRIDAS PARALELAS HIPERHEURIacuteSTICAS) OPTIMIZACIOacuteN Y
RESOLUCIOacuteN DE PROBLEMAS
Las metaheuriacutesticas son el marco algoriacutetmico maacutes reciente para el trabajo con y la resolucioacuten de problemas complejos en ciencia ingenieriacutea y negocios Estas reconocen la imposibilidad de una solucioacuten oacuteptima y buscan hallar por el contrario soluciones razonables con recursos aceptables Antes de ellas predominaron las teacutecnicas convencionales de la investigacioacuten de operaciones y los modelos heuriacutesticos de la inteligencia artificial Pero justamente el trabajo con metaheuriacutesticas se hace necesario e incluso ineludible cuando las teacutecnicas y los modelos convencionales reconocen su incapacidad para abordar los problemas de complejidad creciente
Cuatro grandes retos (o problemas abiertos) motivan las investigaciones maacutes recientes en el campo de las metaheuriacutesticas
- El primero tiene que ver con posibilidad e incluso con la necesidad de construir sistemas hiacutebridos no soacutelo empleando metaheuriacutesticas sino tambieacuten ademaacutes modelos matemaacuteticos claacutesicos (de la investigacioacuten de operaciones) y heuriacutesticas convencionales (de la inteligencia artificial) Algunos de los campos que maacutes aportan a esta discusioacuten son la computacioacuten
- El segundo reto consiste en saber cuaacutendo y cuaacutel metaheuriacutestica elegir durante el proceso de resolucioacuten de un problema determinado La finalidad es seleccionar en cada punto de decisioacuten de un problema dado y de forma automaacutetica la (meta) heuriacutestica de bajo nivel maacutes adecuada a partir de un conjunto finito de posibilidades
-El tercer problema se refiere al disentildeo de metaheuriacutesticas paralelas y distribuidas con el fin de explotar las cada vez mayores prestaciones que estas arquitecturas suponen A su vez este reto estimula el desarrollo de nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten Alliacute los trabajos en computacioacuten no convencional juegan un papel central
-Finalmente el cuarto reto intenta subsanar las dificultades manifiestas cuando de afinar o poner a punto los paraacutemetros de
la(s) metaheuriacutestica(s) seleccionada(s) (configurar la(s) metaheuriacutestica(s)) se trata Un ejemplo conspicuo en este caso son las metaheuriacutesticas auto-adaptativas
Las dos familias principales de metaheuriacutesticas son las metaheuriacutesticas basadas en soluciones uacutenicas y las metaheuriacutesticas basadas en poblaciones La primera familia se inspira principalmente en las matemaacuteticas la loacutegica y la fiacutesica y consiste en la manipulacioacuten y transformacioacuten de una solucioacuten uacutenica a lo largo del proceso de buacutesqueda y optimizacioacuten El segundo grupo se inspira fundamentalmente en la biologiacutea y emplea no una solucioacuten uacutenica sino una poblacioacuten de soluciones que interactuacutean y evolucionan en el tiempo Es en este segundo caso cuando se habla de espacios de soluciones En este grupo son cuatro los principales paradigmas la computacioacuten evolutiva la inteligencia de enjambres la computacioacuten inmunoloacutegica y la computacioacuten con membranas
Ambas familias son complementarias Mientras las primeras son muy buenas para explotar las mejores soluciones en una zona especiacutefica (optimizacioacuten local) el segundo grupo logra explorar todo el espacio de soluciones (optimizacioacuten global) En otras palabras mientras estas intensifican aquellas diversifican Los problemas (complejos) actuales en ciencia e ingenieriacutea implican tanto explotacioacuten como exploracioacuten justificando una vez maacutes la necesidad y la pertinencia de los sistemas hiacutebridos
SISTEMAS COMPUTACIONALES NATURALES INTELIGENTES Y BIOLOacuteGICOS
Computar es un rasgo comuacuten transversal si se prefiere a los seres humanos a los sistemas expertos y artificiales a la vida en general y a la naturaleza misma Cada eacutepoca posee su propia metaacutefora Una de las uacuteltimas metaacuteforas acuntildeadas es el reconocimiento de que finalmente esto es sustancialmente lo que hace el universo es computar es decir se trata de la idea seguacuten la cual podemos encontrar procesos de coacutemputo en todas las escalas y fenoacutemenos de la naturaleza En particular como un subconjunto de los sistemas de computacioacuten natural encontramos la computacioacuten inspirada bioloacutegicamente (o computacioacuten con metaacuteforas bioloacutegicas)
El esquema muestra la evolucioacuten de las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas (de optimizacioacuten) y con ellas de los sistemas computacionales De un lado las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas pasaron de los modelos matemaacuteticos a los modelos inspirados por la biologiacutea atravesando por los sistemas inteligentes y los sistemas ciberneacuteticos No en vano las miradas se han desplazado hacia la inteligencia artificial bio-inspirada hacia la inteligencia computacional y hacia los sistemas complejos adaptativos inteligentes y cada vez se habla menos de la inteligencia artificial (claacutesica) sin maacutes Los textos que se muestran en esta seccioacuten dan muestras consistentes de este hecho
COMPUTACIOacuteN SUAVE
Soft Computing no es un cuerpo homogeacuteneo de conceptos y teacutecnicas Maacutes bien es una mezcla de distintos meacutetodos que de una forma u otra cooperan desde sus fundamentos En este sentido el principal objetivo de la Soft Computing es aprovechar la tolerancia que conllevan la imprecisioacuten y la incertidumbre para conseguir manejabilidad robustez y soluciones de bajo costo Los principales ingredientes de la Soft Computing son la Loacutegica Fuzzy la Neuro-computacioacuten y el Razonamiento Probabiliacutestico incluyendo este uacuteltimo a los Algoritmos Geneacuteticos las Redes de Creencia los Sistemas Caoacuteticos y algunas partes de la Teoriacutea de Aprendizaje En esa asociacioacuten de Loacutegica Fuzzy Neurocomputacioacuten y Razonamiento Probabiliacutestico la Loacutegica Fuzzy se ocupa principalmente de la imprecisioacuten y el Razonamiento Aproximado la Neurocumputacioacuten del aprendizaje y el Razonamiento Probabiliacutestico de la incertidumbre y la propagacioacuten de las creencias
INTELIGENCIA COMPUTACIONAL
Son ellos (el orden no importa) los sistemas difusos las redes neuronales los sistemas inmunes artificiales la computacioacuten evolutiva y la inteligencia de enjambres todos ellos provenientes en alguacuten sentido de metaacuteforas bioloacutegicas Se acentuacutea ademaacutes el papel de las posibles relaciones entre ellas
Los dos aspectos clave de este reconocimiento son dos De un lado la inteligencia artificial se ha desplazado a traveacutes de la inteligencia computacional al plano ciertamente maacutes interesante y fructiacutefero de los sistemas bio-inspirados De otra parte se pone de manifiesto la posibilidad y el potencial de pensar en sistemas hiacutebridos como lo plantea el esquema 14
COMPUTACIOacuteN NATURAL
En otro plano distinto aunque fuertemente relacionado con la computacioacuten suave y la inteligencia computacional se encuentra el campo de la computacioacuten natural Dicho campo tiene tres grandes ramas que lo componen estas son i) el uso de metaacuteforas provenientes de la naturaleza (en particular de la biologiacutea) para resolver problemas ii) el modelamiento la simulacioacuten y la siacutentesis de fenoacutemenos naturales a traveacutes del computador y iii) el uso de ideas yo materiales naturales (como moleacuteculas o ceacutelulas) para llevar a cabo procesos de computo ineacuteditos cuando se los mira retrospectivamente El esquema 15 permite observar la evolucioacuten literalmente las especiaciones- que la computacioacuten natural ha tenido Este mismo esquema suministra una idea clara acerca de la evolucioacuten de la arquitectura de la computacioacuten desde
von Neumann- hasta los desarrollos maacutes recientes y verosimilmente- hacia el futuro
COMPUTACIOacuteN EVOLUTIVA O ALGORITMOS EVOLUTIVOS
La simbiosis entre teoriacutea de la evolucioacuten y con ella por debajo de ella por asiacute decirlo la referencia a la Nueva Biologiacutea- y la computacioacuten en general constituye sin ninguna duda una de las realizaciones maacutes originales en las ciencias de la complejidad Al respecto sigue siendo totalmente vaacutelido el reconocimiento muy temprano- que hizo H Pagels acerca de la importancia de las relaciones entre complejidad y computacioacuten Al mismo tiempo que el computador hace posible a las ciencias de la complejidad eacutestas contribuyen de manera significativa al propio desarrollo de la computacioacuten
Podemos hablar como es efectivamente el caso de tres clases de ciencia la ciencia de tipo inductivo (o empiacuterico o empirista) la ciencia de tipo deductivo (o racionalista) y la ciencia con base en modelamiento y simulacioacuten Los dos primeros tipos de ciencia corresponden a la ciencia claacutesica y por derivacioacuten a toda la ciencia habida en la historia de la humanidad Occidental La tercera es perfectamente novedosa y dirige la mirada absolutamente hacia el futuro
INTELIGENCIA COLECTIVA O TEORIacuteA DE ENJAMBRES
El estudio de los colectivos de animales _ los animales sociales los insectos sociales (hormigas termitas himenoacutepteros beneacuteficos en general pero tambieacuten de los carduacutemenes y las manadas) ha arrojado luces maravillosas acerca de la arquitectura y la topologiacutea de la naturaleza y por tanto tambieacuten acerca de la sociedad humana en general
El rasgo definitivo ha sido el reconocimiento del siguiente hecho la naturaleza no piensa ni actuacutea como la civilizacioacuten occidental los postuloacute siempre secuencial jeraacuterquica lineal cardinalmente Por el contrario la robustez de los sistemas naturales descansa en series en paralelo en la ausencia de control central riacutegido en la adaptacioacuten La inteligencia de enjambre pone de manifiesto una inteligencia bastante mejor por robusta y evolutiva- que la inteligencia humana tradicional la de los 2500 antildeos de la historia de Occidente
Esta idea auacuten deberaacute ser plenamente explorada y apropiada por parte de la comunidad acadeacutemica y cientiacutefica asiacute como por parte tambieacuten del sector privado el sector puacuteblico y de la propia sociedad civil
COMPUTACIOacuteN CON MEMBRANAS O SISTEMAS P
Los sistemas informaacuteticos y computacionales tambieacuten han incorporado por asiacute decirlo- la metaacutefora bioloacutegica y ecoloacutegica La ingenieriacutea ha avanzado hasta la programacioacuten y el trabajo en teacuterminos de hardware anaacutelogos a los de los sistemas vivos Un caso conspicuo reciente que data del 1998 es la computacioacuten con membranas
COMPUTACIOacuteN INMUNE O SISTEMAS INMUNES ARTIFICIALES
El estudio del sistema inmunoloacutegico humano y en general de los sistemas vivos- ha representado un aprendizaje estupendo por lo pronto para fiacutesicos y expertos en sistemas computacionales Esta aacuterea surge en 1998 y permite explorar caminos que la ingenieriacutea tradicional nunca imaginoacute Por decir lo menos se trata de la importancia de pensar por analogiacutea sin embargo en rigor aquiacute se trata de bastante maacutes que de una analogiacutea
COMPLEJIDAD SISTEMAS BIO-INSPIRADOS BIO-ROBOacuteTICA Y BIO-HARDWARE
Los trabajos sobre sistemas inteligentes adaptativos y sobre vida artificial ya no permanecen en el aacutembito de la pantalla del computador Los sistemas inteligentes vivos han salido del CPU y ya exploran espacios fiacutesicos comunes con el de los seres humanos De esta suerte las escisiones claacutesicas entre lo natural y lo artificial o entre lo analoacutegico y lo digital por ejemplo quedan ampliamente superadas en investigaciones y trabajos que comienzan a tener repercusiones (incipientes por lo pronto) en numerosos dominios del mundo cotidiano
CONCLUSIONES
El surgimiento de las ciencias de la complejidad se da gracias a aquellos personajes que de manera directa contribuyeron sin ellos no habriacutea sido posible el mundo de los sistemas dinaacutemicos de complejidad creciente
La ciencia es el conjunto de conocimientos estructurados sistemaacuteticamente conocimiento obtenido mediante la observacioacuten de patrones regulares de razonamientos y de experimentacioacuten en aacutembitos especiacuteficos a partir de los cuales se generan preguntas se construyen hipoacutetesis se deducen principios y se elaboran leyes generales y sistemas organizados por medio de un meacutetodo cientiacutefico
Complejidad es la cualidad de lo que estaacute compuesto de diversos elementos interrelacionadas Se refiere a un sistema complejo que es un sistema compuesto de partes interrelacionadas que como un conjunto exhiben propiedades y comportamientos no evidentes a partir de la suma de las partes individuales
Se trata de un grupo de ciencias que por tanto contienen numerosas teoriacuteas una diversidad de modelos explicativos una gama amplia de conceptos en fin una pluralidad de meacutetodos y loacutegicas
El mundo de las ciencias de la complejidad se ocupa de las transiciones ordendesorden contiene tres grandes ejes ellos son la teoriacutea matemaacutetica de la complejidad - maacutes propiamente conocida como el conjunto de los problemas P versus N-P las relaciones entre el universo microscoacutepico y el universo macroscoacutepico y la teoriacutea de los sistemas dinaacutemicos
Estos tres grandes ejes se cruzan entre siacute e inauguran el mundo mismo de la complejidad
INTRODUCCIOacuteN
Las ciencias de la complejidad expresan el resultado de algunas de las mejores mentes humanas en los uacuteltimos tiempos por tratar de pensar de explicar y de comprender en fin de hacer efectivamente posibles temas y problemas tales como
iquestEs el Universo un sistema estable a largo plazo iquestPodemos comprender la realidad de otra forma que como siempre lo hicimos dado que hacia delante los conocimientos alcanzados parecen ser limitados o insuficientes
iquestPor queacute suceden las turbulencias las fluctuaciones las inestabilidades y por queacute razoacuten el orden en cualquier plano o contexto se rompe y da lugar a nuevas formas momentos y estructuras
iquestCoacutemo es posible que las cosas tiendan a hacerse cada vez maacutes entreveradas enredadas incluso en fin complejas
En siacutentesis iquestqueacute es la complejidad y por queacute las cosas son o se vuelven o se hacen complejas y acaso cada vez maacutes y maacutes complejas
Cuando hablamos de ciencias de la complejidad no simplemente hablamos de sistemas fenoacutemenos o comportamientos complejos sino maacutes exactamente de sistemas (fenoacutemenos yo comportamientos) de complejidad creciente
ORIGEN Y NATURALEZA DE LAS CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
PENSANDO LA METAMORFOSIS DE LA CIENCIA
En diversos momentos han surgido diversos esfuerzos por lograr siacutentesis por aproximar lo diverso por integrar conocimientos disciplinas ciencias saberes tradiciones experiencias distintas Uno de los maacutes recientes intentos por llevar a cabo una siacutentesis de conocimientos tuvo lugar en plena Guerra Friacutea alrededor de los antildeos 1960 Nos referimos a la epistemologiacutea Los nombres que llevan a cabo este esfuerzo incluyen autores como G Bachelard J Piaget y otros
La epistemologiacutea algo de lo cual muy poco se habla y existe hoy en diacutea en los principales escenarios cientiacuteficos y acadeacutemicos en el mundo tratoacute de ser una ldquoteoriacutea general del conocimientordquo cuya finalidad era al mismo tiempo de un lado trazar las precisiones entre lo que es o era ldquocienciardquo ldquodisciplinardquo ldquosaberrdquo y ldquopraacutecticardquo y lo que no lo era (o es)
Sin embargo hay una experiencia auacuten maacutes importante se trata precisamente de las ciencias de la complejidad
Las ciencias de la complejidad tienen un doble origen
De un lado en el plano teoacuterico sus oriacutegenes se remontan al descubrimiento del caacutelculo infinitesimal por parte de Newton y Leibniz dado que el caacutelculo consiste en el primer abordaje cientiacutefico loacutegico y filosoacutefico del maacutes apasionante de todos los problemas el estudio del movimiento esto es el estudio de los sistemas dinaacutemicos
A partir de Newton y Leibniz posteriormente en el giro del siglo XIX al XX Henri Poincareacute sienta las bases para lo que maacutes adelante seraacute el estudio de fenoacutemenos sistemas y comportamientos
Simultaacuteneamente David Hilbert presenta en el famoso segundo congreso mundial de matemaacuteticas en el antildeo 1900 los 23 problemas que ldquohabriacutean de ocupar a los proacuteximos cien antildeosrdquo
Antildeos maacutes tarde dos joacutevenes loacutegicos echaraacuten por tierra los pilares
Son ellos Alan Turing y Kurt Goumldel Con Turing y con Goumldel asistimos al segundo gran hito en el nacimiento de las ciencias de la complejidad
En 1929 Goumldel entonces de veintitreacutes antildeos presenta su tesis de doctorado sobre el famoso teorema de incompletud pero lo hace puacuteblico en el congreso de matemaacuteticas de Konigsberd el 7 se septiembre de 1930
Con su teorema Goumldel demuestra que toda la tradicioacuten occidental ha sido esencialmente tautoloacutegica En contra de la tradicioacuten Goumldel sostiene que la verdad de un sistema se encuentra si quiere dejar de ser tautoloacutegica por fuera del sistema en otras palabras la verdad de un sistema no se define por el sistema mismo ni tampoco en referencia a los elementos y las relaciones que componen o que articulan el sistema Hay verdades que no son demostrables los sistemas verdaderos son intriacutensecamente incompletos Si un sistema quiere ser coherente entonces es incompleto y si quiere ser completo entonces es inconsistente y por tanto tautoloacutegico
Por su parte en 1936 Alan Turing a los veinticinco antildeos publica Los nuacutemeros computables con una aplicacioacuten al Entscheidungsprobiem (problema de decisioacuten) que hace referencia a un problema muy especiacutefico de la loacutegica simboacutelica que nos permita establecer si particularmente las proposiciones de la aritmeacutetica son verdaderas o falsas
En otras palabras Turing demuestra con la ayuda de lo que se conoceraacute como la Maacutequina de Turing que no existen algoritmos para determinados programas
Gracias a ello los problemas de computacioacuten se dividen en dos grupos en problemas decidibles y en problemas indecidibles (o tambieacuten en lenguajes decidibles e indecidibles)
Un problema indecidible es todo aquel para el cual no existe (por el momento) ninguacuten algoritmo que nos permita establecer de antemano si dicho lenguaje es verdadero o falso
De otra parte un programa (o lenguaje o problema) se dice que es decidible si existe un algoritmo que establece si el programa es verdadero o falso
Con Turing los problemas de computacioacuten saltan al primer plano
Maacutequina de Turing
Una maacutequina de Turing es un dispositivo que manipula siacutembolos sobre una tira de cinta de acuerdo a una tabla de reglas A pesar de su simplicidad una maacutequina de Turing puede ser adaptada para simular la loacutegica de cualquier algoritmo de computador y es particularmente uacutetil en la explicacioacuten de las funciones de una CPU dentro de un computador
El tercer hito conducente al origen de las ciencias de la complejidad lo constituyen los trabajos de Ilya Prigogine que dan lugar al desarrollo de la termodinaacutemica del no-equilibrio
Cuando la Academia de Ciencias le confiere en 1977 a Ilya Pirigogine el premio nobel de quiacutemica expresa que es debido a que este autor introdujo en las ciencias lo que las ciencias no teniacutean tiempo historia
Asiacute el gran meacuterito de la termodinaacutemica del no-equilibrio estriba exactamente en que introduce el tiempo como el factor mismo o la razoacuten misma de la complejidad yo de la complejizacioacuten del mundo de la sociedad de la naturaleza
EL PROBLEMA MAacuteS DIFIacuteCIL CRITERIOS DE DEMARCACIOacuteN DE PARA LA COMPLEJIDAD
En uno de sus libros maacutes importantes y sin embargo menos conocidos K Popper sostiene que los dos problemas fundamentales de la epistemologiacutea son el problema de la induccioacuten y el problema de los criterios de demarcacioacuten
El primero como se sabe se origina en la obra de D Hume y consiste en el problema de cuaacutentas observaciones particulares son necesarias o suficientes para llevar a cabo y sostener una generalizacioacuten
Este problema quedado resuelto por Popper y sostiene que toda induccioacuten es una deduccioacuten Sin embargo afirma Popper el problema del criterio de demarcacioacuten queda sin resolver
LA DISTINCIOacuteN ENTRE COMPLEJIDAD Y PENSAMIENTO SISTEacuteMICO
PENSAMIENTO SISTEacuteMICO
El pensamiento sisteacutemico determina su propio aacutembito de trabajo se interesa en ldquosistemasrdquo esto es en complejos de elementos que se encuentran en interaccioacuten
Una expresioacuten de parte de von Bertalanffy reconoce que existen sistemas abiertos y sistemas cerrados
CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
Ya que en el marco de las ciencias de la complejidad absolutamente ninguna de las teoriacuteas que la componen (por ejemplo teoriacutea de fluctuaciones teoriacutea de turbulencias y otras) asiacute como ninguna de las ciencias que conforman el mundo de la complejidad sostiene que existan sistemas cerrados ni mucho menos sistemas aislados
En complejidad uacutenicamente existen sistemas abiertos
Maacutes radicalmente es imposible que existan sistemas cerrados o aislados se trata tan soacutelo de abstracciones Todos los sistemas son abiertos Ni siquiera el universo en que vivimos es cerrado o aislado
La idea de que tan soacutelo existen sistemas abiertos fue notablemente la obra de la termodinaacutemica del no equilibrio Todos los sistemas necesitan para operar funcionar o vivir esencialmente tres elementos que no tienen los sistemas por siacute mismos sino que proceden del entorno del medioambiente
Ellos son informacioacuten materia y energiacutea
Ni la energiacutea ni la materia ni la informacioacuten provienen de los sistemas cualesquiera que ellos sean se encuentran el entorno provienen del entorno
LA DISTINCIOacuteN ENTRE CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD Y PENSAMIENTO COMPLEJO
El pensamiento complejo hace referencia notablemente a la obra de E Morin y a la de sus epiacutegonos
En consecuencia el rasgo diferenciador maacutes claro entre las ciencias de la complejidad y el pensamiento complejo es precisamente en el caso de Morin se trata de intuiciones ideas espiacuteritu y propoacutesitos que ciertamente no son rechazables sin maacutes
En el caso de las ciencias de la complejidad se trata de argumentos demostraciones loacutegica(s) rigor experimentos modelaciones y simulaciones que han enriquecido de manera fundamental la comprensioacuten del mundo y del universo y que constituyen a todas luces una auteacutentica revolucioacuten en el conocimiento
Con las ciencias de la complejidad se trata evidentemente de un avance de la ciencia un progreso del conocimiento humano
LA DISTINCIOacuteN ENTRE CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD Y CIBERNEacuteTICA
Desarrollada en 1948 por Norbert Wiener la ciberneacutetica busca encontrar los elementos comunes que explican el funcionamiento de las maacutequinas automaacuteticas y el sistema nervioso (central) humano a partir de lo cual se lanza en la buacutesqueda de una teoriacutea que abarque todo el campo del control y la comunicacioacuten en las maacutequinas y en los organismos vivos
Asiacute pues la ciberneacutetica estudia el control y la comunicacioacuten entre maacutequinas y seres vivos
Un rasgo propio de las ciencias de la complejidad en general es el hecho de que por encima de la idea de causalidad y de centralidad reconoce de entrada y trabaja sobre ella la idea de procesos y sistemas en paralelo no jerarquizados sin control
central y en la que el centro emerge siempre en funcioacuten de cada tarea o situacioacuten en un sistema determinado cualquiera
CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
Las ciencias de la complejidad representan una auteacutentica revolucioacuten en el conocimiento al mejor estilo de las revoluciones cientiacuteficas estudiadas por T Kuhn pero que en realidad son herederas de la triacuteada G Bachelard G Canguilhem y A Koyre Se trata de un grupo de ciencias que por tanto contienen numerosas teoriacuteas una diversidad de modelos explicativos una gama amplia de conceptos en fin una pluralidad de meacutetodos y loacutegicas cuyo tema de base es para decirlo en teacuterminos geneacutericos iquestPor queacute las cosas son o se vuelven complejasiquestQueacute es al fin y al cabo ldquocomplejidadrdquo
El mundo de las ciencias de la complejidad se ocupa de las transiciones ordendesorden es decir iquestpor queacute el orden se rompe Y tambieacuten iquestcoacutemo es posible que a partir del desorden sea posible elotro ordenLa buena ciencia trabaja con problemas Y aquiacute el problema es ldquocomplejidadrdquo de esta suerte el estudio de los sistemas fenoacutemenos y comportamientos que se caracterizan por complejidad creciente corresponde exactamente a aquella clase de situaciones en las que una pluralidad (multiplicidad o diversidad que es la marca distintiva de la complejidad) no puede ser reducida de ninguna manera a un momento anterior a una instancia inferior en fin a un multiplicidad maacutes elemental o simple El esquema 5 contiene los tres grandes ejes de trabajo en ciencias de la complejidad Ellos son la teoriacutea matemaacutetica de la complejidad - maacutes propiamente conocida como el conjunto de los problemas P versus N-P las relaciones entre el universo microscoacutepico y el universo macroscoacutepico y la teoriacutea de los sistemas dinaacutemicos
LIBROS DE RECUENTOS PERIODIacuteSTICOS ACERCA DE CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
El periodismo cientiacutefico cumple indudablemente una funcioacuten fundamental en las sociedades democraacuteticas Hay paiacuteses como Inglaterra notablemente en donde las discusiones sobre ciencia estaacuten ya tan arraigadas que incluso hay espacio para la presentacioacuten de la mala ciencia (bad science ) Las universidades de Inglaterra tienen espacios sobre la mala ciencia e incluso perioacutedicos muy serios como The Guardian disponen de un espacio para discutir uno de los problemas maacutes difiacuteciles en ciencia la pseudo-ciencia
ARTIacuteCULOS CLAacuteSICOS O FUNDACIONALES SOBRE COMPLEJIDAD Y
CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
La ciencia contemporaacutenea se escribe en artiacuteculos cientiacuteficos (papers) Tal es la tradicioacuten que se remonta con seguridad a los cinco famosos artiacuteculos del antildeo maravilloso de A Einstein (1905) Anteriormente la ciencia se haciacutea en forma de libros Desde entonces prevalece la idea acerca de la importancia de la publicacioacuten de artiacuteculos en revistas prestigiosasA esta tendencia existen excepciones notables siendo quizaacutes la maacutes importante en el marco de las ciencias de la complejidad el libro de B Mandelbrot que da origen a los fractales La
cienciometriacutea en general viene a reforzar positivamente esta tendencia en la historia de los aportes novedosos a la ciencia en generalPara un conocimiento fundamental acerca del estado del arte en complejidad es imposible no haber leiacutedo y trabajado estos artiacuteculos O al contrario dicho de manera positiva una formacioacuten soacutelida en complejidad pasa por conocer y haber trabajado estos artiacuteculos Ellos son la conditio sine qua non para un adecuado conocimiento acerca de las especificidades algunas de las maacutes importantes categoriacuteas y conceptos en fin la apertura a una dimensioacuten anteriormente totalmente desconocidaQuizaacutes habriacuteamos podido incluir aquiacute algunos de los artiacuteculos que indirectamente sientan las bases de la complejidad Artiacuteculos de Gauss o de Poincareacute de Riemann o de Hilbert por ejemplo Pasamos por alto acerca de un criterio tan abierto e impreciso por esta razoacuten se encuentran aquiacute los autores que forman parte del hardcore de la complejidad
TEXTOS PANORAacuteMICOS CLAacuteSICOS E INTRODUCTORIOS SOBRE COMPLEJIDAD
Existe una dificultad para el acceso a las ciencias de la complejidad Se trata del hecho de que la inmensa mayoriacutea de la bibliografiacutea se encuentra en ingleacutesLa razoacuten principal para esta circunstancia - ineludible- estriba en el hecho de que las ciencias de la complejidad nacieron y durante un tiempo largo se alimentaron de las ciencias maacutes soacutelidas con mayor prestigio las maacutes seguras y con mejores apoyos de diverso tipo Pero es igualmente cierto que las ciencias de la complejidad vienen abrieacutendose raacutepidamente a las llamadas ciencias sociales y humanas En contextos hispanohablantes en general en los que la formacioacuten en ciencia y en pensamiento abstracto (matemaacuteticas loacutegica) no siempre son los mejores el acercamiento a las ciencias de la complejidad se hace maacutes difiacutecil Por esta razoacuten particularmente entre acadeacutemicos de las llamadas ciencias sociales y humanas y entre otros que se caracterizan por una excesiva especializacioacuten o por el contrario por ser generalistas el atractivo del pensamiento complejo y de los enfoques sisteacutemicos resulta maacutes atractivo por lo faacutecil
Ya lo deciacutea H Pagels las ciencias de la complejidad se desarrollaron a partir de las ciencias naturales yo positivas debido sencillamente a que los sistemas fiacutesicos son los maacutes simples que hay y de una complejidad bastante menor al de las ciencias sociales y humanas
TEXTOS TEacuteCNICOS SOBRE DIVERSOS ASPECTOS DE LA COMPLEJIDAD
Se trata de la publicacioacuten de libros panoraacutemicos introductorios y de divulgacioacuten cuestioacuten que suele darse principalmente durante los primeros antildeos de vida del campo Lo que hasta aquiacute se ha mostrado es justamente eso Sin embargo de otro lado se trata de la publicacioacuten de textos que profundizan en aspectos particulares del campo en sus problemas o conceptos relevantes en sus liacuteneas y proyectos de investigacioacuten o que vislumbran simplemente nuevos problemas retos u horizontes de cara al futuro del campo Particularmente hay un fenoacutemeno que es absolutamente imposible de omitir y que mejor auacuten merece un lugar por siacute mismo Se trata de la Enciclopedia de Complejidad editada por R Meyers que se menciona en la bibliografiacutea que se presenta a continuacioacuten Ciertamente algo maacutes de la mitad de la Enciclopedia no es sobre complejidad en el sentido riguroso de la palabra La mayor parte corresponde a enfoques sisteacutemicos
ESTADO ACTUAL DE LAS CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
Las ciencias de la complejidad eran aritmeacuteticamente- seis incluyendo la hipoacutetesis que venimos trabajando seguacuten la cual las loacutegicas no-claacutesicas son una de las ciencias de la complejidad Pues bien el esquema 6 tiene la funcioacuten de mostrar actualmente maacutes allaacute de la enumeracioacuten o presentacioacuten general de las ciencias de la complejidad el estado actual del trabajo y de la investigacioacuten en este campo
En cualquier caso este esquema debe ser tomado como un mapa de las ciencias de la complejidad que contiene en su base territorios irregulares tanto como valles si cabe la metaacutefora Las relaciones directas e indirectas en el marco de las ciencias de la complejidad apuntan precisamente al estado de la investigacioacuten actualmente
COMPLEJIDAD Y TERMODINAacuteMICA DEL NO EQUILIBRIO
Cronoloacutegicamente la primera de las ciencias de la complejidad fue la termodinaacutemica del no-equilibrio desarrollada por I Prigogine En sentido estricto la termodinaacutemica claacutesica y la termodinaacutemica del no-equilibrio son una sola y misma ciencia que comprende dos momentos el claacutesico que pivota alrededor de la nocioacuten de equilibrio y por tanto ulteriormente de muerte- y la nueva cuyo centro es el no-equilibrio y en consecuencia la vida
COMPLEJIDAD Y CAOS
Fue desarrollada por E Lorenz en los antildeos 1962-64 Pero hubieron de pasar muchos antildeos para que fuera reconocida su importancia Esta historia estaacute muy bien narrada por J Gleick El estudio central del caos estriba en la identificacioacuten de atractores extrantildeos (un concepto acuntildeado por D Ruelle) Inicialmente el
caos permanece como una teoriacutea de sistemas deterministas Al cabo del tiempo su intereacutes se vuelca hacia el caos indeterminista o subcuaacutentico
COMPLEJIDAD Y FRACTALES
La geometriacutea de fractales es histoacutericamente hablando la tercera de las ciencias de la complejidad Existe una fuerte implicacioacuten reciacuteproca entre caos y fractales La razoacuten es que todo atractor extrantildeo tiene en su base una dimensioacuten fractal Los fractales han resultado de inmensa ayuda en la medicioacuten de numerosos sistemas y comportamientos en ciencias de la salud y economiacutea en sistemas sociales y en astronomiacutea
COMPLEJIDAD Y CATAacuteSTROFES
La teoriacutea de cataacutestrofes nace y permanece vinculada durante un tiempo largo a un campo desarrollado tambieacuten por R Thom el cobordismo Hay que decir que en cuanto teoriacutea matemaacutetica la teoriacutea de cataacutestrofes praacutecticamente desaparece La razoacuten es que relativamente al caos resulta una teoriacutea muy costosa en teacuterminos de G de Ockahm En efecto mientras que el caos trabaja los sistemas dinaacutemicos con base en tres conceptos - atractores fijos atractores perioacutedicos y atractores extrantildeos- la teoriacutea de cataacutestrofes proponiacuteaSiete modelos fundamentales ldquocataacutestroferdquo es el teacutermino empleado para determinar sencillamente cambios suacutebitos imprevistos irreversibles
COMPLEJIDAD Y REDESLa ciencia de redes complejas desarrollada originariamente por D Watts L Barabasi y S Strogatz entre los antildeos 2001 y 2003 constituye la quinta de las ciencias de la complejidadUn rasgo fundamental de las ciencias de la complejidad estriba exactamente en este punto a la pregunta iquestQueacute es complejidad O iquestPor queacute sucede la complejidad por ejemplo las ciencias de la complejidad no aportan en marcado contraste con la ciencia claacutesica- una sola respuesta Por el contrario se aportan diversas respuestas Lo que es importante tener en cuenta sin embargo es que no es verdad que cualquier respuesta sea posible o aceptada
COMPLEJIDAD Y LOacuteGICAS NO-CLAacuteSICAS
EMERGENCIA Y AUTO-ORGANIZACIOacuteNIndudablemente los conceptos de emergencia y de auto-organizacioacuten constituyen pilares fundamentales de las ciencias de la complejidad Diversos autores antes que (pre)suponerlos como conceptos o categoriacuteas de complejidad se han dado a la tarea de explicar exactamente en queacute consiste la emergencia y coacutemo surge y queacute hace la auto-organizacioacuten Los dos autores maacutes destacados en este sentido son J Holland y S KauffmanDicho de manera negativa las ciencias de la complejidad no trabajan con base en el principio de causalidad (y ni siquiera de multicausalidad por ejemplo con estudios multivariados) La causalidad permanece como un patrimonio de la ciencia y la
filosofiacutea claacutesicas Sin embargo dicho de manera positiva o afirmativa los sistemas de complejidad creciente tanto contienen como apuntan hacia emergencias adaptaciones sorpresas y autorganizacioacuten (esquema 8)
COMPLEJIDAD Y SISTEMAS CUAacuteNTICOS
Los sistemas de complejidad creciente se fundan en la fiacutesica cuaacutentica en general y en la mecaacutenica cuaacutentica en particular y ello por una razoacuten fundamental a saber el modelo claacutesico Galileo Copeacuternico Kepler y Newton- ya estaacute cerrado y nada nuevo puede ser incluido en eacutel Esto significa exactamente que la mecaacutenica claacutesica ha sido incluida como un momento particular en la teoriacutea de la relatividad de un lado y ademaacutes y principalmente en el modelo cuaacutentico El conocimiento del mundo fiacutesico dirige su mirada hacia el voacutertice en el que se cree habraacuten de confluir la relatividad y la cuaacutentica que es en una teoriacutea de la gravitacioacuten cuaacutentica
MODELAMIENTO Y SIMULACIOacuteN DE SISTEMAS COMPLEJOS
El modelamiento y la simulacioacuten son especiacuteficos de los sistemas de complejidad creciente Esta idea requiere auacuten una incorporacioacuten y una elaboracioacuten por parte de quienes se inician en el estudio y el trabajo en profundidad con la complejidadEl fundamento de este tipo de modelamiento se basoacute por ejemplo en la mecaacutenica claacutesica la loacutegica formal claacutesica el caacutelculo las ecuaciones diferenciales o la geometriacutea euclidianaEn el marco de las ciencias de la complejidad la idea es completamente contraria (esquema 9)El modelamiento planteado en estos teacuterminos permite abordar fenoacutemenos complejos sin la necesidad eliminar la incertidumbre ni de linealizarlos
COMPLEJIDAD Y SISTEMAS VIVOS
El fenoacutemeno de maacutexima complejidad conocida en el universo son sin lugar a dudas los sistemas vivos No sin razoacuten J Maddox sentildealaba que los tres problemas uacuteltimos de la investigacioacuten cientiacutefica y filosoacutefica son
El conocimiento del origen y la estructura de la materia
El conocimiento acerca del origen y la naturaleza de la vida
El problema de las relaciones mente-cerebro
La vida es una especie de materia que no se reduce a simple materialidad por lo menos no hasta que sepamos queacute es la materia y por tanto las relaciones con la antimateria asiacute como las relaciones de la energiacutea con la energiacutea oscura del universo Las relaciones mente-cerebro son pertinentes para un tipo de vida supuesta la escisioacuten baacutesica entre organismos seacutesiles y moacuteviles Estamos en los umbrales del estudio de las relaciones entre vida y complejidad
Los dos problemas fundamentales en el estudio de los sistemas vivos son los relativos al origen de la vida es decir su loacutegica Muchos se ha avanzado en el primer problema pero el segundo problema es el que presenta los desarrollos maacutes soacutelidos
El estudio de la vida en general implica de entrada el reconocimiento de que existen dos formas principales de sistemas vivos
La vida natural_ Se basa cuya fiacutesica es el Carbono y cuya quiacutemica es la Tabla de Elementos Perioacutedicos Esta apunta a la naturaleza
la vida artificial _Se basa cuya fiacutesica es el Silicio y cuya quiacutemica incluye a los Algoritmos Geneacuteticos Esta apunta a la naturaleza creada
MODELAMIENTO Y SIMULACIOacuteN DE SISTEMAS BIOLOacuteGICOS SISTEMAS INSPIRADOS BIOLOacuteGICAMENTE Y VIDA ARTIFICIAL
Hay tres fenoacutemenos conspicuos que brillan con luz propia
Los sistemas bioloacutegicos los sistemas inspirados en la biologiacutea la vida artificial
Se sostiene la hipoacutetesis de que la vida artificial puede y debe ser comprendida como una de las ciencias de la complejidad Desde su nacimiento las ciencias de la complejidad han trabajado
integrado e impulsado activamente dos campos de trabajo paralelos
Los algoritmos geneacuteticos (J Holland) La vida artificial (Ch Langton)
El nexo entre ambos es el intereacutes manifiesto por la forma en que los sistemas inspirados bioloacutegicamente contribuyen a comprender la vida en el planeta tanto como a prefigurar la vida posible algo que en el lenguaje teacutecnico se designa como ldquola vida tal y como podriacutea ser (life as it could be) El crecimiento en este campo es sostenido soacutelido y creciente
Pero la vida artificial no trata uacutenica ni exclusivamente de construir modelos y realizar simulaciones La vida artificial trabaja en tres planos complementarios
El modelamiento y la simulacioacuten de sistemas bioloacutegicos La construccioacuten de sistemas capaces de evolucionar
aprender y adaptarse en entornos cambiantes El estudio de las capacidades de coacutemputo de los sistemas
bioloacutegicos y su implementacioacuten como nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten
COMPLEJIDAD Y CIENCIAS SOCIALES
El concepto de ciencias sociales y humanas es agrave la lettre un concepto decimonoacutenico Surge gracias a A Comte y de ahiacute en adelante se desarrolla ya sea en teacuterminos de ciencias del espiacuteritu (Dilthey) o como ciencias sociales y ciencias humanas Ulteriormente ha habido incluso la discusioacuten acerca de ldquociencias sociales aplicadasrdquo contrario sensu a lo que seriacutea un grupo de ciencias no aplicadas o puras Dado el progreso del conocimiento el trabajo en teacuterminos interdisciplinarios cruzados transversales integrales que es justamente lo que caracteriza a la ciencia de punta en general y a las ciencias de la complejidad en particular el concepto mismo de ciencias naturales o positivas y ciencias sociales y humanas resulta al cabo vetusto Lo que sucede es que administrativamente en el mundo entero auacuten se estructura el conocimiento en teacuterminos de las divisiones provenientes del siglo XIX y comienzos del siglo XX
Como quiera que sea las ciencias sociales y humanas requieren abrirse 1048753 de acuerdo con el informe de la Comisioacuten Gulbenkian Esta apertura de las ciencias sociales es para un buen lector de un lado hacia la sociedad y de otra parte y de un modo muy fundamental abrirse a las ciencias llamadas naturales y a las tecnologiacuteas (ingenieriacuteas digamos) Pues bien conseguridad se trata de abrirse a los progresos cruzados que en otros dominios cientiacuteficos estaacuten teniendo lugar La bibliografiacutea referida a continuacioacuten tiene que ver con el diaacutelogo abierto frontal con las ciencias de la complejidad Esta historia es reciente pero es al mismo tiempo soacutelida y creciente Estaacute bien nutrida aunque auacuten se encuentre en pantildeales por asiacute decirlo
BIBLIOGRAFIacuteA GENERAL SOBRE COMPLEJIDAD Y CIENCIAS SOCIALES Y HUMANAS
La idea general es que las ciencias sociales y humanas poseen estudian se ocupan de los sistemas fenoacutemenos y comportamientos de maacutexima complejidad conocida hasta la fecha a saber los sistemas humanos
Los fenoacutemenos que ocupan los sistemas fiacutesicos por ejemplo son bastante maacutes predecibles Una parte de la comunidad cientiacutefica de cientiacuteficos sociales cuando escuchan los temas de complejidad sostienen ldquoPero si es justamente lo que hacemos nosotros y es lo que siempre hemos dichordquo o ldquose trata de vino viejo en tonel nuevordquo por ejemplo
Mientras que existe alguacuten escepticismo en una parte de la comunidad de este grupo de cientiacuteficos incluidos filoacutesofos existe una parte grande y soacutelida que trabaja en teacuterminos de conceptos metodologiacuteas lenguajes y enfoques propios de las ciencias de la complejidad Digaacutemoslo de manera puntual en el contexto de las ciencias de la complejidad las antiguas divisiones entre ciencia y tecnologiacutea (ingenieriacutea por ejemplo) entre ciencias duras y ciencias blandas entre ciencia y filosofiacutea se hace ya insostenible El encuentro de ciencias y disciplinas modifica el propio estatuto epistemoloacutegico y social que poseiacutean antes del encuentro el diaacutelogo y el trabajo mancomunado
El encuentro de ciencias y disciplinas se establece en funcioacuten de la identificacioacuten de y el trabajo sobre problemas Son los problemas los que unen a los cientiacuteficos entre siacute y a ellos con la sociedad en general Su comprensioacuten su esfuerzo de resolucioacuten los horizontes quecontienen las dimensiones que anticipan - hacia delante y hacia atraacutes
COMPLEJIDAD Y SOCIOLOGIacuteALa sociologiacutea siempre se ocupoacute de sujetos colectivos en el mejor espiacuteritu de la complejidad- Pero los redujo a diversos planos y conceptos En este sentido el primer libro sobre sociologiacutea y complejidad aparece en el 2006 Aunque desde otra perspectiva el libro de D Watts - socioacutelogo de formacioacuten- es un ejemplo magniacutefico en el que la sociologiacutea se cruza con y se integra a la fiacutesica la criticalidad auto-organizada las redes complejas la irreversibilidad de la flecha del tiempo etc Aquiacute la sociologiacutea deja de ser tal sencillamente ciencia social en el sentido de la clasificacioacuten propia del siglo XIX para metamorfosearse (I Prigogine) en (uno de los componentes de las ciencias de la) complejidad
COMPLEJIDAD Y ANTROPOLOGIacuteA
El primer libro de antropologiacutea y complejidad se concentra sintomaacuteticamente en la vida artificial y en la cultura digital de la cual las ciencias de la complejidad es la mejor expresioacuten Es el estudio (tesis doctoral en rigor) de Helmreich Sin embargo el libro de mayor profundidad en antropologiacutea y por consiguiente en arqueologiacutea (la arqueologiacutea es antropologiacutea en pasado) es el trabajo hasta ahora insuperable de Beekman y Baden Por su parte el trabajo de Adams tiene el meacuterito de trabajar las dinaacutemicas sociales y culturales tomando como hilo conductor la energiacutea El libro de Peacuterez-Taylor es una compilacioacuten detextos que se mueven o intentan moverse hacia la complejidad no siempre ni exactamente en la direccioacuten de las ciencias de la complejidad
COMPLEJIDAD Y FILOSOFIacuteA
La corriente principal (mainstream) de la filosofiacutea se ha dividido en dos una que hace al mejor ejemplo de autores como Aristoacuteteles Hegel o Husserl de siacute misma un motivo de trabajo o en el mejor de los casos un pretexto para desarrollarse como philosophia primera La otra es la filosofiacutea que renuncia a la metafiacutesica y se transforma en eacutetica eacutetica aplicada sociologiacutea teoriacutea del derecho o filosofiacutea poliacutetica entre otras Los autores contemporaacuteneos son numerosos en cualquier de estas dos posturas principales de la filosofiacutea contemporaacutenea Entre los filoacutesofos contemporaacuteneos que trabajan complejidadresaltan los dos nombres mencionados a continuacioacuten Un elemento comuacuten a ambos es que se trata en rigor de filoacutesofos de la ciencia Un nombre tangencial a las ciencias de la complejidad pero muy consciente del significado de temas como la vida artificial es D Dennett que se omite aquiacute debido a no tiene ninguacuten texto mayor directamente relacionado con complejidad aunque tiene varios artiacuteculos y capiacutetulos de libro en eventos dedicados a la vida artificial y las ciencias cognitivas
COMPLEJIDAD E HISTORIAConsagrado como uno de los mejores historiadores contemporaacuteneos y entre los mejores en esta disciplina en toda la historia W H McNeill tiene el meacuterito de abrir las puertas en doble viacutea de la historia hacia la complejidad y de la complejidad de la historia y la historiografiacutea mismas Sin embargo seriacutea injusto omitir aquiacute los trabajos de F Fernaacutendez- Armesto a pesar de que no emplea para nada el concepto de ldquocomplejidadrdquo en su obra sus trabajos son estupendos ejemplos de lo que es el trabajo historiograacutefico en el marco de lasciencias de la complejidad De alguna manera tambieacuten hay que mencionar aquiacute el trabajo historiograacutefico del teoacuterico de la cultura J Barzun
COMPLEJIDAD ADMINISTRACIOacuteN Y ORGANIZACIONES SOCIALES
Aunque la literatura sobre complejidad y administracioacuten es muy grande son pocos los textos que valen la pena La mayoriacutea de la literatura es simple y llana jerga Los textos que se mencionan a continuacioacuten dan una idea clara de que es posible pensar y actuar en contextos de finanzas gobierno administracioacuten economiacutea teoriacutea de juegos Los administradores financistas e ingenieros son eminentemente pragmaacuteticos y principalmente piensan en herramientas y aplicaciones Una lectura juiciosa de la siguiente bibliografiacutea sorprenderiacutea a maacutes de administrador e ingeniero
COMPLEJIDAD ECONOMIacuteA Y FINANZASLa economiacutea tradicional permanece en el marco de cuatro ejes microeconomiacutea macroeconomiacutea finanzas y comercio Las demaacutes son aacutereas episoacutedicas como la historia de las doctrinas econoacutemicas por ejemplo Las finanzas por su parte pueden encontrar en el diaacutelogo con los fractales luces novedosas
CONSULTORIacuteA EMPRESARIAL EN EL MARCO DE LAS CIENCIAS DE LACOMPLEJIDAD
Es sabido que en Estado Unidos hay un dicho muy popular si una idea es buena produce dinero Pues bien la complejidad 1048753maacutes exactamente las ciencias de la complejidad- son una muy muy buena idea En efecto el nuacutemero y la importancia de las empresas las experiencias de negocios que incorporan a las ciencias de la complejidad incluye a las maacutes destacas y fuertes empresas en el mundo Siempre cabe recordar no solamente en el plano teoacuterico poliacutetico o militar por ejemplo aquella idea de H Pagels seguacuten la cual quien domine las ciencias de la complejidad tendraacute por decir lo menos una clara ventaja competitiva en el mercado una posicioacuten de ventaja enlos procesos de negociacioacuten en general en fin una estructura mental que le aporta reacuteditos magniacuteficos Las referencias a continuacioacuten ilustran estas ideas Aquiacute la idea es que quienes esteacuten interesados naveguen en profundidad en los links mencionados
COMPLEJIDAD Y PSICOLOGIacuteA
En psicologiacutea predominan en el mejor de los casos ya con personalidad propia los enfoques sisteacutemicos Hace rato que existe con estatuto y derecho propio una sicologiacutea sisteacutemica Con mucha frecuencia se hace referencia a la obra de H Maturana Sin embargo hay que decir que en sentido estricto la obra de Maturana no forma parte en manera alguna de las ciencias de la complejidad sino de aquello que en referencia a la Enciclopedia de Complejidad y Ciencias de Sistemas resentildeada antes arriba se integra en lasciencias de sistemas que son histoacutericamente anteriores a la emergencia de la complejidad El segundo libro referido a continuacioacuten contiene el nacimiento (y el debate) del concepto de autopoiesis obra de F Varela y H Maturana
COMPLEJIDAD Y ESTUDIOS CULTURALESLos estudios culturales estaacuten dominados hoy por hoy por los llamados estudios postcoloniales En un sentido estricto los estudios post-coloniales han logrado recientemente demarcarse del llamado pensamiento postmodernista Pues bien los dos libros mencionados a continuacioacuten se zambullen si cabe la expresioacuten en el mar de las ciencias de la complejidad con placer y con habilidad de buenos nadadores
INGENIERIacuteA DE SISTEMAS COMPLEJOS
La historia de la ingenieriacutea se divide en dos la ingenieriacutea claacutesica o ingenieriacutea convencional y la ingenieriacutea de sistemas complejos
El primero de los libros sobre ingenieriacutea de sistemas complejos aparece recieacuten en el 2006 Desde entonces no obstante su desarrollo ha sido impresionante Sin embargo en el mundo facultades de ingenieriacutea y de administracioacuten permanecen auacuten al margen del estudio y trabajo en ingenieriacutea de sistemas complejos Tan soacutelo a nivel de Institutos y Centros de Investigacioacuten se incorpora se desarrolla se trabaja y se ensentildea activamente la ingenieriacutea de sistemas complejos Y por consiguiente la computacioacuten bioinspirada
METAHEURIacuteSTICAS (HIacuteBRIDAS PARALELAS HIPERHEURIacuteSTICAS) OPTIMIZACIOacuteN Y
RESOLUCIOacuteN DE PROBLEMAS
Las metaheuriacutesticas son el marco algoriacutetmico maacutes reciente para el trabajo con y la resolucioacuten de problemas complejos en ciencia ingenieriacutea y negocios Estas reconocen la imposibilidad de una solucioacuten oacuteptima y buscan hallar por el contrario soluciones razonables con recursos aceptables Antes de ellas predominaron las teacutecnicas convencionales de la investigacioacuten de operaciones y los modelos heuriacutesticos de la inteligencia artificial Pero justamente el trabajo con metaheuriacutesticas se hace necesario e incluso ineludible cuando las teacutecnicas y los modelos convencionales reconocen su incapacidad para abordar los problemas de complejidad creciente
Cuatro grandes retos (o problemas abiertos) motivan las investigaciones maacutes recientes en el campo de las metaheuriacutesticas
- El primero tiene que ver con posibilidad e incluso con la necesidad de construir sistemas hiacutebridos no soacutelo empleando metaheuriacutesticas sino tambieacuten ademaacutes modelos matemaacuteticos claacutesicos (de la investigacioacuten de operaciones) y heuriacutesticas convencionales (de la inteligencia artificial) Algunos de los campos que maacutes aportan a esta discusioacuten son la computacioacuten
- El segundo reto consiste en saber cuaacutendo y cuaacutel metaheuriacutestica elegir durante el proceso de resolucioacuten de un problema determinado La finalidad es seleccionar en cada punto de decisioacuten de un problema dado y de forma automaacutetica la (meta) heuriacutestica de bajo nivel maacutes adecuada a partir de un conjunto finito de posibilidades
-El tercer problema se refiere al disentildeo de metaheuriacutesticas paralelas y distribuidas con el fin de explotar las cada vez mayores prestaciones que estas arquitecturas suponen A su vez este reto estimula el desarrollo de nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten Alliacute los trabajos en computacioacuten no convencional juegan un papel central
-Finalmente el cuarto reto intenta subsanar las dificultades manifiestas cuando de afinar o poner a punto los paraacutemetros de
la(s) metaheuriacutestica(s) seleccionada(s) (configurar la(s) metaheuriacutestica(s)) se trata Un ejemplo conspicuo en este caso son las metaheuriacutesticas auto-adaptativas
Las dos familias principales de metaheuriacutesticas son las metaheuriacutesticas basadas en soluciones uacutenicas y las metaheuriacutesticas basadas en poblaciones La primera familia se inspira principalmente en las matemaacuteticas la loacutegica y la fiacutesica y consiste en la manipulacioacuten y transformacioacuten de una solucioacuten uacutenica a lo largo del proceso de buacutesqueda y optimizacioacuten El segundo grupo se inspira fundamentalmente en la biologiacutea y emplea no una solucioacuten uacutenica sino una poblacioacuten de soluciones que interactuacutean y evolucionan en el tiempo Es en este segundo caso cuando se habla de espacios de soluciones En este grupo son cuatro los principales paradigmas la computacioacuten evolutiva la inteligencia de enjambres la computacioacuten inmunoloacutegica y la computacioacuten con membranas
Ambas familias son complementarias Mientras las primeras son muy buenas para explotar las mejores soluciones en una zona especiacutefica (optimizacioacuten local) el segundo grupo logra explorar todo el espacio de soluciones (optimizacioacuten global) En otras palabras mientras estas intensifican aquellas diversifican Los problemas (complejos) actuales en ciencia e ingenieriacutea implican tanto explotacioacuten como exploracioacuten justificando una vez maacutes la necesidad y la pertinencia de los sistemas hiacutebridos
SISTEMAS COMPUTACIONALES NATURALES INTELIGENTES Y BIOLOacuteGICOS
Computar es un rasgo comuacuten transversal si se prefiere a los seres humanos a los sistemas expertos y artificiales a la vida en general y a la naturaleza misma Cada eacutepoca posee su propia metaacutefora Una de las uacuteltimas metaacuteforas acuntildeadas es el reconocimiento de que finalmente esto es sustancialmente lo que hace el universo es computar es decir se trata de la idea seguacuten la cual podemos encontrar procesos de coacutemputo en todas las escalas y fenoacutemenos de la naturaleza En particular como un subconjunto de los sistemas de computacioacuten natural encontramos la computacioacuten inspirada bioloacutegicamente (o computacioacuten con metaacuteforas bioloacutegicas)
El esquema muestra la evolucioacuten de las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas (de optimizacioacuten) y con ellas de los sistemas computacionales De un lado las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas pasaron de los modelos matemaacuteticos a los modelos inspirados por la biologiacutea atravesando por los sistemas inteligentes y los sistemas ciberneacuteticos No en vano las miradas se han desplazado hacia la inteligencia artificial bio-inspirada hacia la inteligencia computacional y hacia los sistemas complejos adaptativos inteligentes y cada vez se habla menos de la inteligencia artificial (claacutesica) sin maacutes Los textos que se muestran en esta seccioacuten dan muestras consistentes de este hecho
COMPUTACIOacuteN SUAVE
Soft Computing no es un cuerpo homogeacuteneo de conceptos y teacutecnicas Maacutes bien es una mezcla de distintos meacutetodos que de una forma u otra cooperan desde sus fundamentos En este sentido el principal objetivo de la Soft Computing es aprovechar la tolerancia que conllevan la imprecisioacuten y la incertidumbre para conseguir manejabilidad robustez y soluciones de bajo costo Los principales ingredientes de la Soft Computing son la Loacutegica Fuzzy la Neuro-computacioacuten y el Razonamiento Probabiliacutestico incluyendo este uacuteltimo a los Algoritmos Geneacuteticos las Redes de Creencia los Sistemas Caoacuteticos y algunas partes de la Teoriacutea de Aprendizaje En esa asociacioacuten de Loacutegica Fuzzy Neurocomputacioacuten y Razonamiento Probabiliacutestico la Loacutegica Fuzzy se ocupa principalmente de la imprecisioacuten y el Razonamiento Aproximado la Neurocumputacioacuten del aprendizaje y el Razonamiento Probabiliacutestico de la incertidumbre y la propagacioacuten de las creencias
INTELIGENCIA COMPUTACIONAL
Son ellos (el orden no importa) los sistemas difusos las redes neuronales los sistemas inmunes artificiales la computacioacuten evolutiva y la inteligencia de enjambres todos ellos provenientes en alguacuten sentido de metaacuteforas bioloacutegicas Se acentuacutea ademaacutes el papel de las posibles relaciones entre ellas
Los dos aspectos clave de este reconocimiento son dos De un lado la inteligencia artificial se ha desplazado a traveacutes de la inteligencia computacional al plano ciertamente maacutes interesante y fructiacutefero de los sistemas bio-inspirados De otra parte se pone de manifiesto la posibilidad y el potencial de pensar en sistemas hiacutebridos como lo plantea el esquema 14
COMPUTACIOacuteN NATURAL
En otro plano distinto aunque fuertemente relacionado con la computacioacuten suave y la inteligencia computacional se encuentra el campo de la computacioacuten natural Dicho campo tiene tres grandes ramas que lo componen estas son i) el uso de metaacuteforas provenientes de la naturaleza (en particular de la biologiacutea) para resolver problemas ii) el modelamiento la simulacioacuten y la siacutentesis de fenoacutemenos naturales a traveacutes del computador y iii) el uso de ideas yo materiales naturales (como moleacuteculas o ceacutelulas) para llevar a cabo procesos de computo ineacuteditos cuando se los mira retrospectivamente El esquema 15 permite observar la evolucioacuten literalmente las especiaciones- que la computacioacuten natural ha tenido Este mismo esquema suministra una idea clara acerca de la evolucioacuten de la arquitectura de la computacioacuten desde
von Neumann- hasta los desarrollos maacutes recientes y verosimilmente- hacia el futuro
COMPUTACIOacuteN EVOLUTIVA O ALGORITMOS EVOLUTIVOS
La simbiosis entre teoriacutea de la evolucioacuten y con ella por debajo de ella por asiacute decirlo la referencia a la Nueva Biologiacutea- y la computacioacuten en general constituye sin ninguna duda una de las realizaciones maacutes originales en las ciencias de la complejidad Al respecto sigue siendo totalmente vaacutelido el reconocimiento muy temprano- que hizo H Pagels acerca de la importancia de las relaciones entre complejidad y computacioacuten Al mismo tiempo que el computador hace posible a las ciencias de la complejidad eacutestas contribuyen de manera significativa al propio desarrollo de la computacioacuten
Podemos hablar como es efectivamente el caso de tres clases de ciencia la ciencia de tipo inductivo (o empiacuterico o empirista) la ciencia de tipo deductivo (o racionalista) y la ciencia con base en modelamiento y simulacioacuten Los dos primeros tipos de ciencia corresponden a la ciencia claacutesica y por derivacioacuten a toda la ciencia habida en la historia de la humanidad Occidental La tercera es perfectamente novedosa y dirige la mirada absolutamente hacia el futuro
INTELIGENCIA COLECTIVA O TEORIacuteA DE ENJAMBRES
El estudio de los colectivos de animales _ los animales sociales los insectos sociales (hormigas termitas himenoacutepteros beneacuteficos en general pero tambieacuten de los carduacutemenes y las manadas) ha arrojado luces maravillosas acerca de la arquitectura y la topologiacutea de la naturaleza y por tanto tambieacuten acerca de la sociedad humana en general
El rasgo definitivo ha sido el reconocimiento del siguiente hecho la naturaleza no piensa ni actuacutea como la civilizacioacuten occidental los postuloacute siempre secuencial jeraacuterquica lineal cardinalmente Por el contrario la robustez de los sistemas naturales descansa en series en paralelo en la ausencia de control central riacutegido en la adaptacioacuten La inteligencia de enjambre pone de manifiesto una inteligencia bastante mejor por robusta y evolutiva- que la inteligencia humana tradicional la de los 2500 antildeos de la historia de Occidente
Esta idea auacuten deberaacute ser plenamente explorada y apropiada por parte de la comunidad acadeacutemica y cientiacutefica asiacute como por parte tambieacuten del sector privado el sector puacuteblico y de la propia sociedad civil
COMPUTACIOacuteN CON MEMBRANAS O SISTEMAS P
Los sistemas informaacuteticos y computacionales tambieacuten han incorporado por asiacute decirlo- la metaacutefora bioloacutegica y ecoloacutegica La ingenieriacutea ha avanzado hasta la programacioacuten y el trabajo en teacuterminos de hardware anaacutelogos a los de los sistemas vivos Un caso conspicuo reciente que data del 1998 es la computacioacuten con membranas
COMPUTACIOacuteN INMUNE O SISTEMAS INMUNES ARTIFICIALES
El estudio del sistema inmunoloacutegico humano y en general de los sistemas vivos- ha representado un aprendizaje estupendo por lo pronto para fiacutesicos y expertos en sistemas computacionales Esta aacuterea surge en 1998 y permite explorar caminos que la ingenieriacutea tradicional nunca imaginoacute Por decir lo menos se trata de la importancia de pensar por analogiacutea sin embargo en rigor aquiacute se trata de bastante maacutes que de una analogiacutea
COMPLEJIDAD SISTEMAS BIO-INSPIRADOS BIO-ROBOacuteTICA Y BIO-HARDWARE
Los trabajos sobre sistemas inteligentes adaptativos y sobre vida artificial ya no permanecen en el aacutembito de la pantalla del computador Los sistemas inteligentes vivos han salido del CPU y ya exploran espacios fiacutesicos comunes con el de los seres humanos De esta suerte las escisiones claacutesicas entre lo natural y lo artificial o entre lo analoacutegico y lo digital por ejemplo quedan ampliamente superadas en investigaciones y trabajos que comienzan a tener repercusiones (incipientes por lo pronto) en numerosos dominios del mundo cotidiano
CONCLUSIONES
El surgimiento de las ciencias de la complejidad se da gracias a aquellos personajes que de manera directa contribuyeron sin ellos no habriacutea sido posible el mundo de los sistemas dinaacutemicos de complejidad creciente
La ciencia es el conjunto de conocimientos estructurados sistemaacuteticamente conocimiento obtenido mediante la observacioacuten de patrones regulares de razonamientos y de experimentacioacuten en aacutembitos especiacuteficos a partir de los cuales se generan preguntas se construyen hipoacutetesis se deducen principios y se elaboran leyes generales y sistemas organizados por medio de un meacutetodo cientiacutefico
Complejidad es la cualidad de lo que estaacute compuesto de diversos elementos interrelacionadas Se refiere a un sistema complejo que es un sistema compuesto de partes interrelacionadas que como un conjunto exhiben propiedades y comportamientos no evidentes a partir de la suma de las partes individuales
Se trata de un grupo de ciencias que por tanto contienen numerosas teoriacuteas una diversidad de modelos explicativos una gama amplia de conceptos en fin una pluralidad de meacutetodos y loacutegicas
El mundo de las ciencias de la complejidad se ocupa de las transiciones ordendesorden contiene tres grandes ejes ellos son la teoriacutea matemaacutetica de la complejidad - maacutes propiamente conocida como el conjunto de los problemas P versus N-P las relaciones entre el universo microscoacutepico y el universo macroscoacutepico y la teoriacutea de los sistemas dinaacutemicos
Estos tres grandes ejes se cruzan entre siacute e inauguran el mundo mismo de la complejidad
ORIGEN Y NATURALEZA DE LAS CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
PENSANDO LA METAMORFOSIS DE LA CIENCIA
En diversos momentos han surgido diversos esfuerzos por lograr siacutentesis por aproximar lo diverso por integrar conocimientos disciplinas ciencias saberes tradiciones experiencias distintas Uno de los maacutes recientes intentos por llevar a cabo una siacutentesis de conocimientos tuvo lugar en plena Guerra Friacutea alrededor de los antildeos 1960 Nos referimos a la epistemologiacutea Los nombres que llevan a cabo este esfuerzo incluyen autores como G Bachelard J Piaget y otros
La epistemologiacutea algo de lo cual muy poco se habla y existe hoy en diacutea en los principales escenarios cientiacuteficos y acadeacutemicos en el mundo tratoacute de ser una ldquoteoriacutea general del conocimientordquo cuya finalidad era al mismo tiempo de un lado trazar las precisiones entre lo que es o era ldquocienciardquo ldquodisciplinardquo ldquosaberrdquo y ldquopraacutecticardquo y lo que no lo era (o es)
Sin embargo hay una experiencia auacuten maacutes importante se trata precisamente de las ciencias de la complejidad
Las ciencias de la complejidad tienen un doble origen
De un lado en el plano teoacuterico sus oriacutegenes se remontan al descubrimiento del caacutelculo infinitesimal por parte de Newton y Leibniz dado que el caacutelculo consiste en el primer abordaje cientiacutefico loacutegico y filosoacutefico del maacutes apasionante de todos los problemas el estudio del movimiento esto es el estudio de los sistemas dinaacutemicos
A partir de Newton y Leibniz posteriormente en el giro del siglo XIX al XX Henri Poincareacute sienta las bases para lo que maacutes adelante seraacute el estudio de fenoacutemenos sistemas y comportamientos
Simultaacuteneamente David Hilbert presenta en el famoso segundo congreso mundial de matemaacuteticas en el antildeo 1900 los 23 problemas que ldquohabriacutean de ocupar a los proacuteximos cien antildeosrdquo
Antildeos maacutes tarde dos joacutevenes loacutegicos echaraacuten por tierra los pilares
Son ellos Alan Turing y Kurt Goumldel Con Turing y con Goumldel asistimos al segundo gran hito en el nacimiento de las ciencias de la complejidad
En 1929 Goumldel entonces de veintitreacutes antildeos presenta su tesis de doctorado sobre el famoso teorema de incompletud pero lo hace puacuteblico en el congreso de matemaacuteticas de Konigsberd el 7 se septiembre de 1930
Con su teorema Goumldel demuestra que toda la tradicioacuten occidental ha sido esencialmente tautoloacutegica En contra de la tradicioacuten Goumldel sostiene que la verdad de un sistema se encuentra si quiere dejar de ser tautoloacutegica por fuera del sistema en otras palabras la verdad de un sistema no se define por el sistema mismo ni tampoco en referencia a los elementos y las relaciones que componen o que articulan el sistema Hay verdades que no son demostrables los sistemas verdaderos son intriacutensecamente incompletos Si un sistema quiere ser coherente entonces es incompleto y si quiere ser completo entonces es inconsistente y por tanto tautoloacutegico
Por su parte en 1936 Alan Turing a los veinticinco antildeos publica Los nuacutemeros computables con una aplicacioacuten al Entscheidungsprobiem (problema de decisioacuten) que hace referencia a un problema muy especiacutefico de la loacutegica simboacutelica que nos permita establecer si particularmente las proposiciones de la aritmeacutetica son verdaderas o falsas
En otras palabras Turing demuestra con la ayuda de lo que se conoceraacute como la Maacutequina de Turing que no existen algoritmos para determinados programas
Gracias a ello los problemas de computacioacuten se dividen en dos grupos en problemas decidibles y en problemas indecidibles (o tambieacuten en lenguajes decidibles e indecidibles)
Un problema indecidible es todo aquel para el cual no existe (por el momento) ninguacuten algoritmo que nos permita establecer de antemano si dicho lenguaje es verdadero o falso
De otra parte un programa (o lenguaje o problema) se dice que es decidible si existe un algoritmo que establece si el programa es verdadero o falso
Con Turing los problemas de computacioacuten saltan al primer plano
Maacutequina de Turing
Una maacutequina de Turing es un dispositivo que manipula siacutembolos sobre una tira de cinta de acuerdo a una tabla de reglas A pesar de su simplicidad una maacutequina de Turing puede ser adaptada para simular la loacutegica de cualquier algoritmo de computador y es particularmente uacutetil en la explicacioacuten de las funciones de una CPU dentro de un computador
El tercer hito conducente al origen de las ciencias de la complejidad lo constituyen los trabajos de Ilya Prigogine que dan lugar al desarrollo de la termodinaacutemica del no-equilibrio
Cuando la Academia de Ciencias le confiere en 1977 a Ilya Pirigogine el premio nobel de quiacutemica expresa que es debido a que este autor introdujo en las ciencias lo que las ciencias no teniacutean tiempo historia
Asiacute el gran meacuterito de la termodinaacutemica del no-equilibrio estriba exactamente en que introduce el tiempo como el factor mismo o la razoacuten misma de la complejidad yo de la complejizacioacuten del mundo de la sociedad de la naturaleza
EL PROBLEMA MAacuteS DIFIacuteCIL CRITERIOS DE DEMARCACIOacuteN DE PARA LA COMPLEJIDAD
En uno de sus libros maacutes importantes y sin embargo menos conocidos K Popper sostiene que los dos problemas fundamentales de la epistemologiacutea son el problema de la induccioacuten y el problema de los criterios de demarcacioacuten
El primero como se sabe se origina en la obra de D Hume y consiste en el problema de cuaacutentas observaciones particulares son necesarias o suficientes para llevar a cabo y sostener una generalizacioacuten
Este problema quedado resuelto por Popper y sostiene que toda induccioacuten es una deduccioacuten Sin embargo afirma Popper el problema del criterio de demarcacioacuten queda sin resolver
LA DISTINCIOacuteN ENTRE COMPLEJIDAD Y PENSAMIENTO SISTEacuteMICO
PENSAMIENTO SISTEacuteMICO
El pensamiento sisteacutemico determina su propio aacutembito de trabajo se interesa en ldquosistemasrdquo esto es en complejos de elementos que se encuentran en interaccioacuten
Una expresioacuten de parte de von Bertalanffy reconoce que existen sistemas abiertos y sistemas cerrados
CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
Ya que en el marco de las ciencias de la complejidad absolutamente ninguna de las teoriacuteas que la componen (por ejemplo teoriacutea de fluctuaciones teoriacutea de turbulencias y otras) asiacute como ninguna de las ciencias que conforman el mundo de la complejidad sostiene que existan sistemas cerrados ni mucho menos sistemas aislados
En complejidad uacutenicamente existen sistemas abiertos
Maacutes radicalmente es imposible que existan sistemas cerrados o aislados se trata tan soacutelo de abstracciones Todos los sistemas son abiertos Ni siquiera el universo en que vivimos es cerrado o aislado
La idea de que tan soacutelo existen sistemas abiertos fue notablemente la obra de la termodinaacutemica del no equilibrio Todos los sistemas necesitan para operar funcionar o vivir esencialmente tres elementos que no tienen los sistemas por siacute mismos sino que proceden del entorno del medioambiente
Ellos son informacioacuten materia y energiacutea
Ni la energiacutea ni la materia ni la informacioacuten provienen de los sistemas cualesquiera que ellos sean se encuentran el entorno provienen del entorno
LA DISTINCIOacuteN ENTRE CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD Y PENSAMIENTO COMPLEJO
El pensamiento complejo hace referencia notablemente a la obra de E Morin y a la de sus epiacutegonos
En consecuencia el rasgo diferenciador maacutes claro entre las ciencias de la complejidad y el pensamiento complejo es precisamente en el caso de Morin se trata de intuiciones ideas espiacuteritu y propoacutesitos que ciertamente no son rechazables sin maacutes
En el caso de las ciencias de la complejidad se trata de argumentos demostraciones loacutegica(s) rigor experimentos modelaciones y simulaciones que han enriquecido de manera fundamental la comprensioacuten del mundo y del universo y que constituyen a todas luces una auteacutentica revolucioacuten en el conocimiento
Con las ciencias de la complejidad se trata evidentemente de un avance de la ciencia un progreso del conocimiento humano
LA DISTINCIOacuteN ENTRE CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD Y CIBERNEacuteTICA
Desarrollada en 1948 por Norbert Wiener la ciberneacutetica busca encontrar los elementos comunes que explican el funcionamiento de las maacutequinas automaacuteticas y el sistema nervioso (central) humano a partir de lo cual se lanza en la buacutesqueda de una teoriacutea que abarque todo el campo del control y la comunicacioacuten en las maacutequinas y en los organismos vivos
Asiacute pues la ciberneacutetica estudia el control y la comunicacioacuten entre maacutequinas y seres vivos
Un rasgo propio de las ciencias de la complejidad en general es el hecho de que por encima de la idea de causalidad y de centralidad reconoce de entrada y trabaja sobre ella la idea de procesos y sistemas en paralelo no jerarquizados sin control
central y en la que el centro emerge siempre en funcioacuten de cada tarea o situacioacuten en un sistema determinado cualquiera
CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
Las ciencias de la complejidad representan una auteacutentica revolucioacuten en el conocimiento al mejor estilo de las revoluciones cientiacuteficas estudiadas por T Kuhn pero que en realidad son herederas de la triacuteada G Bachelard G Canguilhem y A Koyre Se trata de un grupo de ciencias que por tanto contienen numerosas teoriacuteas una diversidad de modelos explicativos una gama amplia de conceptos en fin una pluralidad de meacutetodos y loacutegicas cuyo tema de base es para decirlo en teacuterminos geneacutericos iquestPor queacute las cosas son o se vuelven complejasiquestQueacute es al fin y al cabo ldquocomplejidadrdquo
El mundo de las ciencias de la complejidad se ocupa de las transiciones ordendesorden es decir iquestpor queacute el orden se rompe Y tambieacuten iquestcoacutemo es posible que a partir del desorden sea posible elotro ordenLa buena ciencia trabaja con problemas Y aquiacute el problema es ldquocomplejidadrdquo de esta suerte el estudio de los sistemas fenoacutemenos y comportamientos que se caracterizan por complejidad creciente corresponde exactamente a aquella clase de situaciones en las que una pluralidad (multiplicidad o diversidad que es la marca distintiva de la complejidad) no puede ser reducida de ninguna manera a un momento anterior a una instancia inferior en fin a un multiplicidad maacutes elemental o simple El esquema 5 contiene los tres grandes ejes de trabajo en ciencias de la complejidad Ellos son la teoriacutea matemaacutetica de la complejidad - maacutes propiamente conocida como el conjunto de los problemas P versus N-P las relaciones entre el universo microscoacutepico y el universo macroscoacutepico y la teoriacutea de los sistemas dinaacutemicos
LIBROS DE RECUENTOS PERIODIacuteSTICOS ACERCA DE CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
El periodismo cientiacutefico cumple indudablemente una funcioacuten fundamental en las sociedades democraacuteticas Hay paiacuteses como Inglaterra notablemente en donde las discusiones sobre ciencia estaacuten ya tan arraigadas que incluso hay espacio para la presentacioacuten de la mala ciencia (bad science ) Las universidades de Inglaterra tienen espacios sobre la mala ciencia e incluso perioacutedicos muy serios como The Guardian disponen de un espacio para discutir uno de los problemas maacutes difiacuteciles en ciencia la pseudo-ciencia
ARTIacuteCULOS CLAacuteSICOS O FUNDACIONALES SOBRE COMPLEJIDAD Y
CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
La ciencia contemporaacutenea se escribe en artiacuteculos cientiacuteficos (papers) Tal es la tradicioacuten que se remonta con seguridad a los cinco famosos artiacuteculos del antildeo maravilloso de A Einstein (1905) Anteriormente la ciencia se haciacutea en forma de libros Desde entonces prevalece la idea acerca de la importancia de la publicacioacuten de artiacuteculos en revistas prestigiosasA esta tendencia existen excepciones notables siendo quizaacutes la maacutes importante en el marco de las ciencias de la complejidad el libro de B Mandelbrot que da origen a los fractales La
cienciometriacutea en general viene a reforzar positivamente esta tendencia en la historia de los aportes novedosos a la ciencia en generalPara un conocimiento fundamental acerca del estado del arte en complejidad es imposible no haber leiacutedo y trabajado estos artiacuteculos O al contrario dicho de manera positiva una formacioacuten soacutelida en complejidad pasa por conocer y haber trabajado estos artiacuteculos Ellos son la conditio sine qua non para un adecuado conocimiento acerca de las especificidades algunas de las maacutes importantes categoriacuteas y conceptos en fin la apertura a una dimensioacuten anteriormente totalmente desconocidaQuizaacutes habriacuteamos podido incluir aquiacute algunos de los artiacuteculos que indirectamente sientan las bases de la complejidad Artiacuteculos de Gauss o de Poincareacute de Riemann o de Hilbert por ejemplo Pasamos por alto acerca de un criterio tan abierto e impreciso por esta razoacuten se encuentran aquiacute los autores que forman parte del hardcore de la complejidad
TEXTOS PANORAacuteMICOS CLAacuteSICOS E INTRODUCTORIOS SOBRE COMPLEJIDAD
Existe una dificultad para el acceso a las ciencias de la complejidad Se trata del hecho de que la inmensa mayoriacutea de la bibliografiacutea se encuentra en ingleacutesLa razoacuten principal para esta circunstancia - ineludible- estriba en el hecho de que las ciencias de la complejidad nacieron y durante un tiempo largo se alimentaron de las ciencias maacutes soacutelidas con mayor prestigio las maacutes seguras y con mejores apoyos de diverso tipo Pero es igualmente cierto que las ciencias de la complejidad vienen abrieacutendose raacutepidamente a las llamadas ciencias sociales y humanas En contextos hispanohablantes en general en los que la formacioacuten en ciencia y en pensamiento abstracto (matemaacuteticas loacutegica) no siempre son los mejores el acercamiento a las ciencias de la complejidad se hace maacutes difiacutecil Por esta razoacuten particularmente entre acadeacutemicos de las llamadas ciencias sociales y humanas y entre otros que se caracterizan por una excesiva especializacioacuten o por el contrario por ser generalistas el atractivo del pensamiento complejo y de los enfoques sisteacutemicos resulta maacutes atractivo por lo faacutecil
Ya lo deciacutea H Pagels las ciencias de la complejidad se desarrollaron a partir de las ciencias naturales yo positivas debido sencillamente a que los sistemas fiacutesicos son los maacutes simples que hay y de una complejidad bastante menor al de las ciencias sociales y humanas
TEXTOS TEacuteCNICOS SOBRE DIVERSOS ASPECTOS DE LA COMPLEJIDAD
Se trata de la publicacioacuten de libros panoraacutemicos introductorios y de divulgacioacuten cuestioacuten que suele darse principalmente durante los primeros antildeos de vida del campo Lo que hasta aquiacute se ha mostrado es justamente eso Sin embargo de otro lado se trata de la publicacioacuten de textos que profundizan en aspectos particulares del campo en sus problemas o conceptos relevantes en sus liacuteneas y proyectos de investigacioacuten o que vislumbran simplemente nuevos problemas retos u horizontes de cara al futuro del campo Particularmente hay un fenoacutemeno que es absolutamente imposible de omitir y que mejor auacuten merece un lugar por siacute mismo Se trata de la Enciclopedia de Complejidad editada por R Meyers que se menciona en la bibliografiacutea que se presenta a continuacioacuten Ciertamente algo maacutes de la mitad de la Enciclopedia no es sobre complejidad en el sentido riguroso de la palabra La mayor parte corresponde a enfoques sisteacutemicos
ESTADO ACTUAL DE LAS CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
Las ciencias de la complejidad eran aritmeacuteticamente- seis incluyendo la hipoacutetesis que venimos trabajando seguacuten la cual las loacutegicas no-claacutesicas son una de las ciencias de la complejidad Pues bien el esquema 6 tiene la funcioacuten de mostrar actualmente maacutes allaacute de la enumeracioacuten o presentacioacuten general de las ciencias de la complejidad el estado actual del trabajo y de la investigacioacuten en este campo
En cualquier caso este esquema debe ser tomado como un mapa de las ciencias de la complejidad que contiene en su base territorios irregulares tanto como valles si cabe la metaacutefora Las relaciones directas e indirectas en el marco de las ciencias de la complejidad apuntan precisamente al estado de la investigacioacuten actualmente
COMPLEJIDAD Y TERMODINAacuteMICA DEL NO EQUILIBRIO
Cronoloacutegicamente la primera de las ciencias de la complejidad fue la termodinaacutemica del no-equilibrio desarrollada por I Prigogine En sentido estricto la termodinaacutemica claacutesica y la termodinaacutemica del no-equilibrio son una sola y misma ciencia que comprende dos momentos el claacutesico que pivota alrededor de la nocioacuten de equilibrio y por tanto ulteriormente de muerte- y la nueva cuyo centro es el no-equilibrio y en consecuencia la vida
COMPLEJIDAD Y CAOS
Fue desarrollada por E Lorenz en los antildeos 1962-64 Pero hubieron de pasar muchos antildeos para que fuera reconocida su importancia Esta historia estaacute muy bien narrada por J Gleick El estudio central del caos estriba en la identificacioacuten de atractores extrantildeos (un concepto acuntildeado por D Ruelle) Inicialmente el
caos permanece como una teoriacutea de sistemas deterministas Al cabo del tiempo su intereacutes se vuelca hacia el caos indeterminista o subcuaacutentico
COMPLEJIDAD Y FRACTALES
La geometriacutea de fractales es histoacutericamente hablando la tercera de las ciencias de la complejidad Existe una fuerte implicacioacuten reciacuteproca entre caos y fractales La razoacuten es que todo atractor extrantildeo tiene en su base una dimensioacuten fractal Los fractales han resultado de inmensa ayuda en la medicioacuten de numerosos sistemas y comportamientos en ciencias de la salud y economiacutea en sistemas sociales y en astronomiacutea
COMPLEJIDAD Y CATAacuteSTROFES
La teoriacutea de cataacutestrofes nace y permanece vinculada durante un tiempo largo a un campo desarrollado tambieacuten por R Thom el cobordismo Hay que decir que en cuanto teoriacutea matemaacutetica la teoriacutea de cataacutestrofes praacutecticamente desaparece La razoacuten es que relativamente al caos resulta una teoriacutea muy costosa en teacuterminos de G de Ockahm En efecto mientras que el caos trabaja los sistemas dinaacutemicos con base en tres conceptos - atractores fijos atractores perioacutedicos y atractores extrantildeos- la teoriacutea de cataacutestrofes proponiacuteaSiete modelos fundamentales ldquocataacutestroferdquo es el teacutermino empleado para determinar sencillamente cambios suacutebitos imprevistos irreversibles
COMPLEJIDAD Y REDESLa ciencia de redes complejas desarrollada originariamente por D Watts L Barabasi y S Strogatz entre los antildeos 2001 y 2003 constituye la quinta de las ciencias de la complejidadUn rasgo fundamental de las ciencias de la complejidad estriba exactamente en este punto a la pregunta iquestQueacute es complejidad O iquestPor queacute sucede la complejidad por ejemplo las ciencias de la complejidad no aportan en marcado contraste con la ciencia claacutesica- una sola respuesta Por el contrario se aportan diversas respuestas Lo que es importante tener en cuenta sin embargo es que no es verdad que cualquier respuesta sea posible o aceptada
COMPLEJIDAD Y LOacuteGICAS NO-CLAacuteSICAS
EMERGENCIA Y AUTO-ORGANIZACIOacuteNIndudablemente los conceptos de emergencia y de auto-organizacioacuten constituyen pilares fundamentales de las ciencias de la complejidad Diversos autores antes que (pre)suponerlos como conceptos o categoriacuteas de complejidad se han dado a la tarea de explicar exactamente en queacute consiste la emergencia y coacutemo surge y queacute hace la auto-organizacioacuten Los dos autores maacutes destacados en este sentido son J Holland y S KauffmanDicho de manera negativa las ciencias de la complejidad no trabajan con base en el principio de causalidad (y ni siquiera de multicausalidad por ejemplo con estudios multivariados) La causalidad permanece como un patrimonio de la ciencia y la
filosofiacutea claacutesicas Sin embargo dicho de manera positiva o afirmativa los sistemas de complejidad creciente tanto contienen como apuntan hacia emergencias adaptaciones sorpresas y autorganizacioacuten (esquema 8)
COMPLEJIDAD Y SISTEMAS CUAacuteNTICOS
Los sistemas de complejidad creciente se fundan en la fiacutesica cuaacutentica en general y en la mecaacutenica cuaacutentica en particular y ello por una razoacuten fundamental a saber el modelo claacutesico Galileo Copeacuternico Kepler y Newton- ya estaacute cerrado y nada nuevo puede ser incluido en eacutel Esto significa exactamente que la mecaacutenica claacutesica ha sido incluida como un momento particular en la teoriacutea de la relatividad de un lado y ademaacutes y principalmente en el modelo cuaacutentico El conocimiento del mundo fiacutesico dirige su mirada hacia el voacutertice en el que se cree habraacuten de confluir la relatividad y la cuaacutentica que es en una teoriacutea de la gravitacioacuten cuaacutentica
MODELAMIENTO Y SIMULACIOacuteN DE SISTEMAS COMPLEJOS
El modelamiento y la simulacioacuten son especiacuteficos de los sistemas de complejidad creciente Esta idea requiere auacuten una incorporacioacuten y una elaboracioacuten por parte de quienes se inician en el estudio y el trabajo en profundidad con la complejidadEl fundamento de este tipo de modelamiento se basoacute por ejemplo en la mecaacutenica claacutesica la loacutegica formal claacutesica el caacutelculo las ecuaciones diferenciales o la geometriacutea euclidianaEn el marco de las ciencias de la complejidad la idea es completamente contraria (esquema 9)El modelamiento planteado en estos teacuterminos permite abordar fenoacutemenos complejos sin la necesidad eliminar la incertidumbre ni de linealizarlos
COMPLEJIDAD Y SISTEMAS VIVOS
El fenoacutemeno de maacutexima complejidad conocida en el universo son sin lugar a dudas los sistemas vivos No sin razoacuten J Maddox sentildealaba que los tres problemas uacuteltimos de la investigacioacuten cientiacutefica y filosoacutefica son
El conocimiento del origen y la estructura de la materia
El conocimiento acerca del origen y la naturaleza de la vida
El problema de las relaciones mente-cerebro
La vida es una especie de materia que no se reduce a simple materialidad por lo menos no hasta que sepamos queacute es la materia y por tanto las relaciones con la antimateria asiacute como las relaciones de la energiacutea con la energiacutea oscura del universo Las relaciones mente-cerebro son pertinentes para un tipo de vida supuesta la escisioacuten baacutesica entre organismos seacutesiles y moacuteviles Estamos en los umbrales del estudio de las relaciones entre vida y complejidad
Los dos problemas fundamentales en el estudio de los sistemas vivos son los relativos al origen de la vida es decir su loacutegica Muchos se ha avanzado en el primer problema pero el segundo problema es el que presenta los desarrollos maacutes soacutelidos
El estudio de la vida en general implica de entrada el reconocimiento de que existen dos formas principales de sistemas vivos
La vida natural_ Se basa cuya fiacutesica es el Carbono y cuya quiacutemica es la Tabla de Elementos Perioacutedicos Esta apunta a la naturaleza
la vida artificial _Se basa cuya fiacutesica es el Silicio y cuya quiacutemica incluye a los Algoritmos Geneacuteticos Esta apunta a la naturaleza creada
MODELAMIENTO Y SIMULACIOacuteN DE SISTEMAS BIOLOacuteGICOS SISTEMAS INSPIRADOS BIOLOacuteGICAMENTE Y VIDA ARTIFICIAL
Hay tres fenoacutemenos conspicuos que brillan con luz propia
Los sistemas bioloacutegicos los sistemas inspirados en la biologiacutea la vida artificial
Se sostiene la hipoacutetesis de que la vida artificial puede y debe ser comprendida como una de las ciencias de la complejidad Desde su nacimiento las ciencias de la complejidad han trabajado
integrado e impulsado activamente dos campos de trabajo paralelos
Los algoritmos geneacuteticos (J Holland) La vida artificial (Ch Langton)
El nexo entre ambos es el intereacutes manifiesto por la forma en que los sistemas inspirados bioloacutegicamente contribuyen a comprender la vida en el planeta tanto como a prefigurar la vida posible algo que en el lenguaje teacutecnico se designa como ldquola vida tal y como podriacutea ser (life as it could be) El crecimiento en este campo es sostenido soacutelido y creciente
Pero la vida artificial no trata uacutenica ni exclusivamente de construir modelos y realizar simulaciones La vida artificial trabaja en tres planos complementarios
El modelamiento y la simulacioacuten de sistemas bioloacutegicos La construccioacuten de sistemas capaces de evolucionar
aprender y adaptarse en entornos cambiantes El estudio de las capacidades de coacutemputo de los sistemas
bioloacutegicos y su implementacioacuten como nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten
COMPLEJIDAD Y CIENCIAS SOCIALES
El concepto de ciencias sociales y humanas es agrave la lettre un concepto decimonoacutenico Surge gracias a A Comte y de ahiacute en adelante se desarrolla ya sea en teacuterminos de ciencias del espiacuteritu (Dilthey) o como ciencias sociales y ciencias humanas Ulteriormente ha habido incluso la discusioacuten acerca de ldquociencias sociales aplicadasrdquo contrario sensu a lo que seriacutea un grupo de ciencias no aplicadas o puras Dado el progreso del conocimiento el trabajo en teacuterminos interdisciplinarios cruzados transversales integrales que es justamente lo que caracteriza a la ciencia de punta en general y a las ciencias de la complejidad en particular el concepto mismo de ciencias naturales o positivas y ciencias sociales y humanas resulta al cabo vetusto Lo que sucede es que administrativamente en el mundo entero auacuten se estructura el conocimiento en teacuterminos de las divisiones provenientes del siglo XIX y comienzos del siglo XX
Como quiera que sea las ciencias sociales y humanas requieren abrirse 1048753 de acuerdo con el informe de la Comisioacuten Gulbenkian Esta apertura de las ciencias sociales es para un buen lector de un lado hacia la sociedad y de otra parte y de un modo muy fundamental abrirse a las ciencias llamadas naturales y a las tecnologiacuteas (ingenieriacuteas digamos) Pues bien conseguridad se trata de abrirse a los progresos cruzados que en otros dominios cientiacuteficos estaacuten teniendo lugar La bibliografiacutea referida a continuacioacuten tiene que ver con el diaacutelogo abierto frontal con las ciencias de la complejidad Esta historia es reciente pero es al mismo tiempo soacutelida y creciente Estaacute bien nutrida aunque auacuten se encuentre en pantildeales por asiacute decirlo
BIBLIOGRAFIacuteA GENERAL SOBRE COMPLEJIDAD Y CIENCIAS SOCIALES Y HUMANAS
La idea general es que las ciencias sociales y humanas poseen estudian se ocupan de los sistemas fenoacutemenos y comportamientos de maacutexima complejidad conocida hasta la fecha a saber los sistemas humanos
Los fenoacutemenos que ocupan los sistemas fiacutesicos por ejemplo son bastante maacutes predecibles Una parte de la comunidad cientiacutefica de cientiacuteficos sociales cuando escuchan los temas de complejidad sostienen ldquoPero si es justamente lo que hacemos nosotros y es lo que siempre hemos dichordquo o ldquose trata de vino viejo en tonel nuevordquo por ejemplo
Mientras que existe alguacuten escepticismo en una parte de la comunidad de este grupo de cientiacuteficos incluidos filoacutesofos existe una parte grande y soacutelida que trabaja en teacuterminos de conceptos metodologiacuteas lenguajes y enfoques propios de las ciencias de la complejidad Digaacutemoslo de manera puntual en el contexto de las ciencias de la complejidad las antiguas divisiones entre ciencia y tecnologiacutea (ingenieriacutea por ejemplo) entre ciencias duras y ciencias blandas entre ciencia y filosofiacutea se hace ya insostenible El encuentro de ciencias y disciplinas modifica el propio estatuto epistemoloacutegico y social que poseiacutean antes del encuentro el diaacutelogo y el trabajo mancomunado
El encuentro de ciencias y disciplinas se establece en funcioacuten de la identificacioacuten de y el trabajo sobre problemas Son los problemas los que unen a los cientiacuteficos entre siacute y a ellos con la sociedad en general Su comprensioacuten su esfuerzo de resolucioacuten los horizontes quecontienen las dimensiones que anticipan - hacia delante y hacia atraacutes
COMPLEJIDAD Y SOCIOLOGIacuteALa sociologiacutea siempre se ocupoacute de sujetos colectivos en el mejor espiacuteritu de la complejidad- Pero los redujo a diversos planos y conceptos En este sentido el primer libro sobre sociologiacutea y complejidad aparece en el 2006 Aunque desde otra perspectiva el libro de D Watts - socioacutelogo de formacioacuten- es un ejemplo magniacutefico en el que la sociologiacutea se cruza con y se integra a la fiacutesica la criticalidad auto-organizada las redes complejas la irreversibilidad de la flecha del tiempo etc Aquiacute la sociologiacutea deja de ser tal sencillamente ciencia social en el sentido de la clasificacioacuten propia del siglo XIX para metamorfosearse (I Prigogine) en (uno de los componentes de las ciencias de la) complejidad
COMPLEJIDAD Y ANTROPOLOGIacuteA
El primer libro de antropologiacutea y complejidad se concentra sintomaacuteticamente en la vida artificial y en la cultura digital de la cual las ciencias de la complejidad es la mejor expresioacuten Es el estudio (tesis doctoral en rigor) de Helmreich Sin embargo el libro de mayor profundidad en antropologiacutea y por consiguiente en arqueologiacutea (la arqueologiacutea es antropologiacutea en pasado) es el trabajo hasta ahora insuperable de Beekman y Baden Por su parte el trabajo de Adams tiene el meacuterito de trabajar las dinaacutemicas sociales y culturales tomando como hilo conductor la energiacutea El libro de Peacuterez-Taylor es una compilacioacuten detextos que se mueven o intentan moverse hacia la complejidad no siempre ni exactamente en la direccioacuten de las ciencias de la complejidad
COMPLEJIDAD Y FILOSOFIacuteA
La corriente principal (mainstream) de la filosofiacutea se ha dividido en dos una que hace al mejor ejemplo de autores como Aristoacuteteles Hegel o Husserl de siacute misma un motivo de trabajo o en el mejor de los casos un pretexto para desarrollarse como philosophia primera La otra es la filosofiacutea que renuncia a la metafiacutesica y se transforma en eacutetica eacutetica aplicada sociologiacutea teoriacutea del derecho o filosofiacutea poliacutetica entre otras Los autores contemporaacuteneos son numerosos en cualquier de estas dos posturas principales de la filosofiacutea contemporaacutenea Entre los filoacutesofos contemporaacuteneos que trabajan complejidadresaltan los dos nombres mencionados a continuacioacuten Un elemento comuacuten a ambos es que se trata en rigor de filoacutesofos de la ciencia Un nombre tangencial a las ciencias de la complejidad pero muy consciente del significado de temas como la vida artificial es D Dennett que se omite aquiacute debido a no tiene ninguacuten texto mayor directamente relacionado con complejidad aunque tiene varios artiacuteculos y capiacutetulos de libro en eventos dedicados a la vida artificial y las ciencias cognitivas
COMPLEJIDAD E HISTORIAConsagrado como uno de los mejores historiadores contemporaacuteneos y entre los mejores en esta disciplina en toda la historia W H McNeill tiene el meacuterito de abrir las puertas en doble viacutea de la historia hacia la complejidad y de la complejidad de la historia y la historiografiacutea mismas Sin embargo seriacutea injusto omitir aquiacute los trabajos de F Fernaacutendez- Armesto a pesar de que no emplea para nada el concepto de ldquocomplejidadrdquo en su obra sus trabajos son estupendos ejemplos de lo que es el trabajo historiograacutefico en el marco de lasciencias de la complejidad De alguna manera tambieacuten hay que mencionar aquiacute el trabajo historiograacutefico del teoacuterico de la cultura J Barzun
COMPLEJIDAD ADMINISTRACIOacuteN Y ORGANIZACIONES SOCIALES
Aunque la literatura sobre complejidad y administracioacuten es muy grande son pocos los textos que valen la pena La mayoriacutea de la literatura es simple y llana jerga Los textos que se mencionan a continuacioacuten dan una idea clara de que es posible pensar y actuar en contextos de finanzas gobierno administracioacuten economiacutea teoriacutea de juegos Los administradores financistas e ingenieros son eminentemente pragmaacuteticos y principalmente piensan en herramientas y aplicaciones Una lectura juiciosa de la siguiente bibliografiacutea sorprenderiacutea a maacutes de administrador e ingeniero
COMPLEJIDAD ECONOMIacuteA Y FINANZASLa economiacutea tradicional permanece en el marco de cuatro ejes microeconomiacutea macroeconomiacutea finanzas y comercio Las demaacutes son aacutereas episoacutedicas como la historia de las doctrinas econoacutemicas por ejemplo Las finanzas por su parte pueden encontrar en el diaacutelogo con los fractales luces novedosas
CONSULTORIacuteA EMPRESARIAL EN EL MARCO DE LAS CIENCIAS DE LACOMPLEJIDAD
Es sabido que en Estado Unidos hay un dicho muy popular si una idea es buena produce dinero Pues bien la complejidad 1048753maacutes exactamente las ciencias de la complejidad- son una muy muy buena idea En efecto el nuacutemero y la importancia de las empresas las experiencias de negocios que incorporan a las ciencias de la complejidad incluye a las maacutes destacas y fuertes empresas en el mundo Siempre cabe recordar no solamente en el plano teoacuterico poliacutetico o militar por ejemplo aquella idea de H Pagels seguacuten la cual quien domine las ciencias de la complejidad tendraacute por decir lo menos una clara ventaja competitiva en el mercado una posicioacuten de ventaja enlos procesos de negociacioacuten en general en fin una estructura mental que le aporta reacuteditos magniacuteficos Las referencias a continuacioacuten ilustran estas ideas Aquiacute la idea es que quienes esteacuten interesados naveguen en profundidad en los links mencionados
COMPLEJIDAD Y PSICOLOGIacuteA
En psicologiacutea predominan en el mejor de los casos ya con personalidad propia los enfoques sisteacutemicos Hace rato que existe con estatuto y derecho propio una sicologiacutea sisteacutemica Con mucha frecuencia se hace referencia a la obra de H Maturana Sin embargo hay que decir que en sentido estricto la obra de Maturana no forma parte en manera alguna de las ciencias de la complejidad sino de aquello que en referencia a la Enciclopedia de Complejidad y Ciencias de Sistemas resentildeada antes arriba se integra en lasciencias de sistemas que son histoacutericamente anteriores a la emergencia de la complejidad El segundo libro referido a continuacioacuten contiene el nacimiento (y el debate) del concepto de autopoiesis obra de F Varela y H Maturana
COMPLEJIDAD Y ESTUDIOS CULTURALESLos estudios culturales estaacuten dominados hoy por hoy por los llamados estudios postcoloniales En un sentido estricto los estudios post-coloniales han logrado recientemente demarcarse del llamado pensamiento postmodernista Pues bien los dos libros mencionados a continuacioacuten se zambullen si cabe la expresioacuten en el mar de las ciencias de la complejidad con placer y con habilidad de buenos nadadores
INGENIERIacuteA DE SISTEMAS COMPLEJOS
La historia de la ingenieriacutea se divide en dos la ingenieriacutea claacutesica o ingenieriacutea convencional y la ingenieriacutea de sistemas complejos
El primero de los libros sobre ingenieriacutea de sistemas complejos aparece recieacuten en el 2006 Desde entonces no obstante su desarrollo ha sido impresionante Sin embargo en el mundo facultades de ingenieriacutea y de administracioacuten permanecen auacuten al margen del estudio y trabajo en ingenieriacutea de sistemas complejos Tan soacutelo a nivel de Institutos y Centros de Investigacioacuten se incorpora se desarrolla se trabaja y se ensentildea activamente la ingenieriacutea de sistemas complejos Y por consiguiente la computacioacuten bioinspirada
METAHEURIacuteSTICAS (HIacuteBRIDAS PARALELAS HIPERHEURIacuteSTICAS) OPTIMIZACIOacuteN Y
RESOLUCIOacuteN DE PROBLEMAS
Las metaheuriacutesticas son el marco algoriacutetmico maacutes reciente para el trabajo con y la resolucioacuten de problemas complejos en ciencia ingenieriacutea y negocios Estas reconocen la imposibilidad de una solucioacuten oacuteptima y buscan hallar por el contrario soluciones razonables con recursos aceptables Antes de ellas predominaron las teacutecnicas convencionales de la investigacioacuten de operaciones y los modelos heuriacutesticos de la inteligencia artificial Pero justamente el trabajo con metaheuriacutesticas se hace necesario e incluso ineludible cuando las teacutecnicas y los modelos convencionales reconocen su incapacidad para abordar los problemas de complejidad creciente
Cuatro grandes retos (o problemas abiertos) motivan las investigaciones maacutes recientes en el campo de las metaheuriacutesticas
- El primero tiene que ver con posibilidad e incluso con la necesidad de construir sistemas hiacutebridos no soacutelo empleando metaheuriacutesticas sino tambieacuten ademaacutes modelos matemaacuteticos claacutesicos (de la investigacioacuten de operaciones) y heuriacutesticas convencionales (de la inteligencia artificial) Algunos de los campos que maacutes aportan a esta discusioacuten son la computacioacuten
- El segundo reto consiste en saber cuaacutendo y cuaacutel metaheuriacutestica elegir durante el proceso de resolucioacuten de un problema determinado La finalidad es seleccionar en cada punto de decisioacuten de un problema dado y de forma automaacutetica la (meta) heuriacutestica de bajo nivel maacutes adecuada a partir de un conjunto finito de posibilidades
-El tercer problema se refiere al disentildeo de metaheuriacutesticas paralelas y distribuidas con el fin de explotar las cada vez mayores prestaciones que estas arquitecturas suponen A su vez este reto estimula el desarrollo de nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten Alliacute los trabajos en computacioacuten no convencional juegan un papel central
-Finalmente el cuarto reto intenta subsanar las dificultades manifiestas cuando de afinar o poner a punto los paraacutemetros de
la(s) metaheuriacutestica(s) seleccionada(s) (configurar la(s) metaheuriacutestica(s)) se trata Un ejemplo conspicuo en este caso son las metaheuriacutesticas auto-adaptativas
Las dos familias principales de metaheuriacutesticas son las metaheuriacutesticas basadas en soluciones uacutenicas y las metaheuriacutesticas basadas en poblaciones La primera familia se inspira principalmente en las matemaacuteticas la loacutegica y la fiacutesica y consiste en la manipulacioacuten y transformacioacuten de una solucioacuten uacutenica a lo largo del proceso de buacutesqueda y optimizacioacuten El segundo grupo se inspira fundamentalmente en la biologiacutea y emplea no una solucioacuten uacutenica sino una poblacioacuten de soluciones que interactuacutean y evolucionan en el tiempo Es en este segundo caso cuando se habla de espacios de soluciones En este grupo son cuatro los principales paradigmas la computacioacuten evolutiva la inteligencia de enjambres la computacioacuten inmunoloacutegica y la computacioacuten con membranas
Ambas familias son complementarias Mientras las primeras son muy buenas para explotar las mejores soluciones en una zona especiacutefica (optimizacioacuten local) el segundo grupo logra explorar todo el espacio de soluciones (optimizacioacuten global) En otras palabras mientras estas intensifican aquellas diversifican Los problemas (complejos) actuales en ciencia e ingenieriacutea implican tanto explotacioacuten como exploracioacuten justificando una vez maacutes la necesidad y la pertinencia de los sistemas hiacutebridos
SISTEMAS COMPUTACIONALES NATURALES INTELIGENTES Y BIOLOacuteGICOS
Computar es un rasgo comuacuten transversal si se prefiere a los seres humanos a los sistemas expertos y artificiales a la vida en general y a la naturaleza misma Cada eacutepoca posee su propia metaacutefora Una de las uacuteltimas metaacuteforas acuntildeadas es el reconocimiento de que finalmente esto es sustancialmente lo que hace el universo es computar es decir se trata de la idea seguacuten la cual podemos encontrar procesos de coacutemputo en todas las escalas y fenoacutemenos de la naturaleza En particular como un subconjunto de los sistemas de computacioacuten natural encontramos la computacioacuten inspirada bioloacutegicamente (o computacioacuten con metaacuteforas bioloacutegicas)
El esquema muestra la evolucioacuten de las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas (de optimizacioacuten) y con ellas de los sistemas computacionales De un lado las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas pasaron de los modelos matemaacuteticos a los modelos inspirados por la biologiacutea atravesando por los sistemas inteligentes y los sistemas ciberneacuteticos No en vano las miradas se han desplazado hacia la inteligencia artificial bio-inspirada hacia la inteligencia computacional y hacia los sistemas complejos adaptativos inteligentes y cada vez se habla menos de la inteligencia artificial (claacutesica) sin maacutes Los textos que se muestran en esta seccioacuten dan muestras consistentes de este hecho
COMPUTACIOacuteN SUAVE
Soft Computing no es un cuerpo homogeacuteneo de conceptos y teacutecnicas Maacutes bien es una mezcla de distintos meacutetodos que de una forma u otra cooperan desde sus fundamentos En este sentido el principal objetivo de la Soft Computing es aprovechar la tolerancia que conllevan la imprecisioacuten y la incertidumbre para conseguir manejabilidad robustez y soluciones de bajo costo Los principales ingredientes de la Soft Computing son la Loacutegica Fuzzy la Neuro-computacioacuten y el Razonamiento Probabiliacutestico incluyendo este uacuteltimo a los Algoritmos Geneacuteticos las Redes de Creencia los Sistemas Caoacuteticos y algunas partes de la Teoriacutea de Aprendizaje En esa asociacioacuten de Loacutegica Fuzzy Neurocomputacioacuten y Razonamiento Probabiliacutestico la Loacutegica Fuzzy se ocupa principalmente de la imprecisioacuten y el Razonamiento Aproximado la Neurocumputacioacuten del aprendizaje y el Razonamiento Probabiliacutestico de la incertidumbre y la propagacioacuten de las creencias
INTELIGENCIA COMPUTACIONAL
Son ellos (el orden no importa) los sistemas difusos las redes neuronales los sistemas inmunes artificiales la computacioacuten evolutiva y la inteligencia de enjambres todos ellos provenientes en alguacuten sentido de metaacuteforas bioloacutegicas Se acentuacutea ademaacutes el papel de las posibles relaciones entre ellas
Los dos aspectos clave de este reconocimiento son dos De un lado la inteligencia artificial se ha desplazado a traveacutes de la inteligencia computacional al plano ciertamente maacutes interesante y fructiacutefero de los sistemas bio-inspirados De otra parte se pone de manifiesto la posibilidad y el potencial de pensar en sistemas hiacutebridos como lo plantea el esquema 14
COMPUTACIOacuteN NATURAL
En otro plano distinto aunque fuertemente relacionado con la computacioacuten suave y la inteligencia computacional se encuentra el campo de la computacioacuten natural Dicho campo tiene tres grandes ramas que lo componen estas son i) el uso de metaacuteforas provenientes de la naturaleza (en particular de la biologiacutea) para resolver problemas ii) el modelamiento la simulacioacuten y la siacutentesis de fenoacutemenos naturales a traveacutes del computador y iii) el uso de ideas yo materiales naturales (como moleacuteculas o ceacutelulas) para llevar a cabo procesos de computo ineacuteditos cuando se los mira retrospectivamente El esquema 15 permite observar la evolucioacuten literalmente las especiaciones- que la computacioacuten natural ha tenido Este mismo esquema suministra una idea clara acerca de la evolucioacuten de la arquitectura de la computacioacuten desde
von Neumann- hasta los desarrollos maacutes recientes y verosimilmente- hacia el futuro
COMPUTACIOacuteN EVOLUTIVA O ALGORITMOS EVOLUTIVOS
La simbiosis entre teoriacutea de la evolucioacuten y con ella por debajo de ella por asiacute decirlo la referencia a la Nueva Biologiacutea- y la computacioacuten en general constituye sin ninguna duda una de las realizaciones maacutes originales en las ciencias de la complejidad Al respecto sigue siendo totalmente vaacutelido el reconocimiento muy temprano- que hizo H Pagels acerca de la importancia de las relaciones entre complejidad y computacioacuten Al mismo tiempo que el computador hace posible a las ciencias de la complejidad eacutestas contribuyen de manera significativa al propio desarrollo de la computacioacuten
Podemos hablar como es efectivamente el caso de tres clases de ciencia la ciencia de tipo inductivo (o empiacuterico o empirista) la ciencia de tipo deductivo (o racionalista) y la ciencia con base en modelamiento y simulacioacuten Los dos primeros tipos de ciencia corresponden a la ciencia claacutesica y por derivacioacuten a toda la ciencia habida en la historia de la humanidad Occidental La tercera es perfectamente novedosa y dirige la mirada absolutamente hacia el futuro
INTELIGENCIA COLECTIVA O TEORIacuteA DE ENJAMBRES
El estudio de los colectivos de animales _ los animales sociales los insectos sociales (hormigas termitas himenoacutepteros beneacuteficos en general pero tambieacuten de los carduacutemenes y las manadas) ha arrojado luces maravillosas acerca de la arquitectura y la topologiacutea de la naturaleza y por tanto tambieacuten acerca de la sociedad humana en general
El rasgo definitivo ha sido el reconocimiento del siguiente hecho la naturaleza no piensa ni actuacutea como la civilizacioacuten occidental los postuloacute siempre secuencial jeraacuterquica lineal cardinalmente Por el contrario la robustez de los sistemas naturales descansa en series en paralelo en la ausencia de control central riacutegido en la adaptacioacuten La inteligencia de enjambre pone de manifiesto una inteligencia bastante mejor por robusta y evolutiva- que la inteligencia humana tradicional la de los 2500 antildeos de la historia de Occidente
Esta idea auacuten deberaacute ser plenamente explorada y apropiada por parte de la comunidad acadeacutemica y cientiacutefica asiacute como por parte tambieacuten del sector privado el sector puacuteblico y de la propia sociedad civil
COMPUTACIOacuteN CON MEMBRANAS O SISTEMAS P
Los sistemas informaacuteticos y computacionales tambieacuten han incorporado por asiacute decirlo- la metaacutefora bioloacutegica y ecoloacutegica La ingenieriacutea ha avanzado hasta la programacioacuten y el trabajo en teacuterminos de hardware anaacutelogos a los de los sistemas vivos Un caso conspicuo reciente que data del 1998 es la computacioacuten con membranas
COMPUTACIOacuteN INMUNE O SISTEMAS INMUNES ARTIFICIALES
El estudio del sistema inmunoloacutegico humano y en general de los sistemas vivos- ha representado un aprendizaje estupendo por lo pronto para fiacutesicos y expertos en sistemas computacionales Esta aacuterea surge en 1998 y permite explorar caminos que la ingenieriacutea tradicional nunca imaginoacute Por decir lo menos se trata de la importancia de pensar por analogiacutea sin embargo en rigor aquiacute se trata de bastante maacutes que de una analogiacutea
COMPLEJIDAD SISTEMAS BIO-INSPIRADOS BIO-ROBOacuteTICA Y BIO-HARDWARE
Los trabajos sobre sistemas inteligentes adaptativos y sobre vida artificial ya no permanecen en el aacutembito de la pantalla del computador Los sistemas inteligentes vivos han salido del CPU y ya exploran espacios fiacutesicos comunes con el de los seres humanos De esta suerte las escisiones claacutesicas entre lo natural y lo artificial o entre lo analoacutegico y lo digital por ejemplo quedan ampliamente superadas en investigaciones y trabajos que comienzan a tener repercusiones (incipientes por lo pronto) en numerosos dominios del mundo cotidiano
CONCLUSIONES
El surgimiento de las ciencias de la complejidad se da gracias a aquellos personajes que de manera directa contribuyeron sin ellos no habriacutea sido posible el mundo de los sistemas dinaacutemicos de complejidad creciente
La ciencia es el conjunto de conocimientos estructurados sistemaacuteticamente conocimiento obtenido mediante la observacioacuten de patrones regulares de razonamientos y de experimentacioacuten en aacutembitos especiacuteficos a partir de los cuales se generan preguntas se construyen hipoacutetesis se deducen principios y se elaboran leyes generales y sistemas organizados por medio de un meacutetodo cientiacutefico
Complejidad es la cualidad de lo que estaacute compuesto de diversos elementos interrelacionadas Se refiere a un sistema complejo que es un sistema compuesto de partes interrelacionadas que como un conjunto exhiben propiedades y comportamientos no evidentes a partir de la suma de las partes individuales
Se trata de un grupo de ciencias que por tanto contienen numerosas teoriacuteas una diversidad de modelos explicativos una gama amplia de conceptos en fin una pluralidad de meacutetodos y loacutegicas
El mundo de las ciencias de la complejidad se ocupa de las transiciones ordendesorden contiene tres grandes ejes ellos son la teoriacutea matemaacutetica de la complejidad - maacutes propiamente conocida como el conjunto de los problemas P versus N-P las relaciones entre el universo microscoacutepico y el universo macroscoacutepico y la teoriacutea de los sistemas dinaacutemicos
Estos tres grandes ejes se cruzan entre siacute e inauguran el mundo mismo de la complejidad
Simultaacuteneamente David Hilbert presenta en el famoso segundo congreso mundial de matemaacuteticas en el antildeo 1900 los 23 problemas que ldquohabriacutean de ocupar a los proacuteximos cien antildeosrdquo
Antildeos maacutes tarde dos joacutevenes loacutegicos echaraacuten por tierra los pilares
Son ellos Alan Turing y Kurt Goumldel Con Turing y con Goumldel asistimos al segundo gran hito en el nacimiento de las ciencias de la complejidad
En 1929 Goumldel entonces de veintitreacutes antildeos presenta su tesis de doctorado sobre el famoso teorema de incompletud pero lo hace puacuteblico en el congreso de matemaacuteticas de Konigsberd el 7 se septiembre de 1930
Con su teorema Goumldel demuestra que toda la tradicioacuten occidental ha sido esencialmente tautoloacutegica En contra de la tradicioacuten Goumldel sostiene que la verdad de un sistema se encuentra si quiere dejar de ser tautoloacutegica por fuera del sistema en otras palabras la verdad de un sistema no se define por el sistema mismo ni tampoco en referencia a los elementos y las relaciones que componen o que articulan el sistema Hay verdades que no son demostrables los sistemas verdaderos son intriacutensecamente incompletos Si un sistema quiere ser coherente entonces es incompleto y si quiere ser completo entonces es inconsistente y por tanto tautoloacutegico
Por su parte en 1936 Alan Turing a los veinticinco antildeos publica Los nuacutemeros computables con una aplicacioacuten al Entscheidungsprobiem (problema de decisioacuten) que hace referencia a un problema muy especiacutefico de la loacutegica simboacutelica que nos permita establecer si particularmente las proposiciones de la aritmeacutetica son verdaderas o falsas
En otras palabras Turing demuestra con la ayuda de lo que se conoceraacute como la Maacutequina de Turing que no existen algoritmos para determinados programas
Gracias a ello los problemas de computacioacuten se dividen en dos grupos en problemas decidibles y en problemas indecidibles (o tambieacuten en lenguajes decidibles e indecidibles)
Un problema indecidible es todo aquel para el cual no existe (por el momento) ninguacuten algoritmo que nos permita establecer de antemano si dicho lenguaje es verdadero o falso
De otra parte un programa (o lenguaje o problema) se dice que es decidible si existe un algoritmo que establece si el programa es verdadero o falso
Con Turing los problemas de computacioacuten saltan al primer plano
Maacutequina de Turing
Una maacutequina de Turing es un dispositivo que manipula siacutembolos sobre una tira de cinta de acuerdo a una tabla de reglas A pesar de su simplicidad una maacutequina de Turing puede ser adaptada para simular la loacutegica de cualquier algoritmo de computador y es particularmente uacutetil en la explicacioacuten de las funciones de una CPU dentro de un computador
El tercer hito conducente al origen de las ciencias de la complejidad lo constituyen los trabajos de Ilya Prigogine que dan lugar al desarrollo de la termodinaacutemica del no-equilibrio
Cuando la Academia de Ciencias le confiere en 1977 a Ilya Pirigogine el premio nobel de quiacutemica expresa que es debido a que este autor introdujo en las ciencias lo que las ciencias no teniacutean tiempo historia
Asiacute el gran meacuterito de la termodinaacutemica del no-equilibrio estriba exactamente en que introduce el tiempo como el factor mismo o la razoacuten misma de la complejidad yo de la complejizacioacuten del mundo de la sociedad de la naturaleza
EL PROBLEMA MAacuteS DIFIacuteCIL CRITERIOS DE DEMARCACIOacuteN DE PARA LA COMPLEJIDAD
En uno de sus libros maacutes importantes y sin embargo menos conocidos K Popper sostiene que los dos problemas fundamentales de la epistemologiacutea son el problema de la induccioacuten y el problema de los criterios de demarcacioacuten
El primero como se sabe se origina en la obra de D Hume y consiste en el problema de cuaacutentas observaciones particulares son necesarias o suficientes para llevar a cabo y sostener una generalizacioacuten
Este problema quedado resuelto por Popper y sostiene que toda induccioacuten es una deduccioacuten Sin embargo afirma Popper el problema del criterio de demarcacioacuten queda sin resolver
LA DISTINCIOacuteN ENTRE COMPLEJIDAD Y PENSAMIENTO SISTEacuteMICO
PENSAMIENTO SISTEacuteMICO
El pensamiento sisteacutemico determina su propio aacutembito de trabajo se interesa en ldquosistemasrdquo esto es en complejos de elementos que se encuentran en interaccioacuten
Una expresioacuten de parte de von Bertalanffy reconoce que existen sistemas abiertos y sistemas cerrados
CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
Ya que en el marco de las ciencias de la complejidad absolutamente ninguna de las teoriacuteas que la componen (por ejemplo teoriacutea de fluctuaciones teoriacutea de turbulencias y otras) asiacute como ninguna de las ciencias que conforman el mundo de la complejidad sostiene que existan sistemas cerrados ni mucho menos sistemas aislados
En complejidad uacutenicamente existen sistemas abiertos
Maacutes radicalmente es imposible que existan sistemas cerrados o aislados se trata tan soacutelo de abstracciones Todos los sistemas son abiertos Ni siquiera el universo en que vivimos es cerrado o aislado
La idea de que tan soacutelo existen sistemas abiertos fue notablemente la obra de la termodinaacutemica del no equilibrio Todos los sistemas necesitan para operar funcionar o vivir esencialmente tres elementos que no tienen los sistemas por siacute mismos sino que proceden del entorno del medioambiente
Ellos son informacioacuten materia y energiacutea
Ni la energiacutea ni la materia ni la informacioacuten provienen de los sistemas cualesquiera que ellos sean se encuentran el entorno provienen del entorno
LA DISTINCIOacuteN ENTRE CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD Y PENSAMIENTO COMPLEJO
El pensamiento complejo hace referencia notablemente a la obra de E Morin y a la de sus epiacutegonos
En consecuencia el rasgo diferenciador maacutes claro entre las ciencias de la complejidad y el pensamiento complejo es precisamente en el caso de Morin se trata de intuiciones ideas espiacuteritu y propoacutesitos que ciertamente no son rechazables sin maacutes
En el caso de las ciencias de la complejidad se trata de argumentos demostraciones loacutegica(s) rigor experimentos modelaciones y simulaciones que han enriquecido de manera fundamental la comprensioacuten del mundo y del universo y que constituyen a todas luces una auteacutentica revolucioacuten en el conocimiento
Con las ciencias de la complejidad se trata evidentemente de un avance de la ciencia un progreso del conocimiento humano
LA DISTINCIOacuteN ENTRE CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD Y CIBERNEacuteTICA
Desarrollada en 1948 por Norbert Wiener la ciberneacutetica busca encontrar los elementos comunes que explican el funcionamiento de las maacutequinas automaacuteticas y el sistema nervioso (central) humano a partir de lo cual se lanza en la buacutesqueda de una teoriacutea que abarque todo el campo del control y la comunicacioacuten en las maacutequinas y en los organismos vivos
Asiacute pues la ciberneacutetica estudia el control y la comunicacioacuten entre maacutequinas y seres vivos
Un rasgo propio de las ciencias de la complejidad en general es el hecho de que por encima de la idea de causalidad y de centralidad reconoce de entrada y trabaja sobre ella la idea de procesos y sistemas en paralelo no jerarquizados sin control
central y en la que el centro emerge siempre en funcioacuten de cada tarea o situacioacuten en un sistema determinado cualquiera
CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
Las ciencias de la complejidad representan una auteacutentica revolucioacuten en el conocimiento al mejor estilo de las revoluciones cientiacuteficas estudiadas por T Kuhn pero que en realidad son herederas de la triacuteada G Bachelard G Canguilhem y A Koyre Se trata de un grupo de ciencias que por tanto contienen numerosas teoriacuteas una diversidad de modelos explicativos una gama amplia de conceptos en fin una pluralidad de meacutetodos y loacutegicas cuyo tema de base es para decirlo en teacuterminos geneacutericos iquestPor queacute las cosas son o se vuelven complejasiquestQueacute es al fin y al cabo ldquocomplejidadrdquo
El mundo de las ciencias de la complejidad se ocupa de las transiciones ordendesorden es decir iquestpor queacute el orden se rompe Y tambieacuten iquestcoacutemo es posible que a partir del desorden sea posible elotro ordenLa buena ciencia trabaja con problemas Y aquiacute el problema es ldquocomplejidadrdquo de esta suerte el estudio de los sistemas fenoacutemenos y comportamientos que se caracterizan por complejidad creciente corresponde exactamente a aquella clase de situaciones en las que una pluralidad (multiplicidad o diversidad que es la marca distintiva de la complejidad) no puede ser reducida de ninguna manera a un momento anterior a una instancia inferior en fin a un multiplicidad maacutes elemental o simple El esquema 5 contiene los tres grandes ejes de trabajo en ciencias de la complejidad Ellos son la teoriacutea matemaacutetica de la complejidad - maacutes propiamente conocida como el conjunto de los problemas P versus N-P las relaciones entre el universo microscoacutepico y el universo macroscoacutepico y la teoriacutea de los sistemas dinaacutemicos
LIBROS DE RECUENTOS PERIODIacuteSTICOS ACERCA DE CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
El periodismo cientiacutefico cumple indudablemente una funcioacuten fundamental en las sociedades democraacuteticas Hay paiacuteses como Inglaterra notablemente en donde las discusiones sobre ciencia estaacuten ya tan arraigadas que incluso hay espacio para la presentacioacuten de la mala ciencia (bad science ) Las universidades de Inglaterra tienen espacios sobre la mala ciencia e incluso perioacutedicos muy serios como The Guardian disponen de un espacio para discutir uno de los problemas maacutes difiacuteciles en ciencia la pseudo-ciencia
ARTIacuteCULOS CLAacuteSICOS O FUNDACIONALES SOBRE COMPLEJIDAD Y
CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
La ciencia contemporaacutenea se escribe en artiacuteculos cientiacuteficos (papers) Tal es la tradicioacuten que se remonta con seguridad a los cinco famosos artiacuteculos del antildeo maravilloso de A Einstein (1905) Anteriormente la ciencia se haciacutea en forma de libros Desde entonces prevalece la idea acerca de la importancia de la publicacioacuten de artiacuteculos en revistas prestigiosasA esta tendencia existen excepciones notables siendo quizaacutes la maacutes importante en el marco de las ciencias de la complejidad el libro de B Mandelbrot que da origen a los fractales La
cienciometriacutea en general viene a reforzar positivamente esta tendencia en la historia de los aportes novedosos a la ciencia en generalPara un conocimiento fundamental acerca del estado del arte en complejidad es imposible no haber leiacutedo y trabajado estos artiacuteculos O al contrario dicho de manera positiva una formacioacuten soacutelida en complejidad pasa por conocer y haber trabajado estos artiacuteculos Ellos son la conditio sine qua non para un adecuado conocimiento acerca de las especificidades algunas de las maacutes importantes categoriacuteas y conceptos en fin la apertura a una dimensioacuten anteriormente totalmente desconocidaQuizaacutes habriacuteamos podido incluir aquiacute algunos de los artiacuteculos que indirectamente sientan las bases de la complejidad Artiacuteculos de Gauss o de Poincareacute de Riemann o de Hilbert por ejemplo Pasamos por alto acerca de un criterio tan abierto e impreciso por esta razoacuten se encuentran aquiacute los autores que forman parte del hardcore de la complejidad
TEXTOS PANORAacuteMICOS CLAacuteSICOS E INTRODUCTORIOS SOBRE COMPLEJIDAD
Existe una dificultad para el acceso a las ciencias de la complejidad Se trata del hecho de que la inmensa mayoriacutea de la bibliografiacutea se encuentra en ingleacutesLa razoacuten principal para esta circunstancia - ineludible- estriba en el hecho de que las ciencias de la complejidad nacieron y durante un tiempo largo se alimentaron de las ciencias maacutes soacutelidas con mayor prestigio las maacutes seguras y con mejores apoyos de diverso tipo Pero es igualmente cierto que las ciencias de la complejidad vienen abrieacutendose raacutepidamente a las llamadas ciencias sociales y humanas En contextos hispanohablantes en general en los que la formacioacuten en ciencia y en pensamiento abstracto (matemaacuteticas loacutegica) no siempre son los mejores el acercamiento a las ciencias de la complejidad se hace maacutes difiacutecil Por esta razoacuten particularmente entre acadeacutemicos de las llamadas ciencias sociales y humanas y entre otros que se caracterizan por una excesiva especializacioacuten o por el contrario por ser generalistas el atractivo del pensamiento complejo y de los enfoques sisteacutemicos resulta maacutes atractivo por lo faacutecil
Ya lo deciacutea H Pagels las ciencias de la complejidad se desarrollaron a partir de las ciencias naturales yo positivas debido sencillamente a que los sistemas fiacutesicos son los maacutes simples que hay y de una complejidad bastante menor al de las ciencias sociales y humanas
TEXTOS TEacuteCNICOS SOBRE DIVERSOS ASPECTOS DE LA COMPLEJIDAD
Se trata de la publicacioacuten de libros panoraacutemicos introductorios y de divulgacioacuten cuestioacuten que suele darse principalmente durante los primeros antildeos de vida del campo Lo que hasta aquiacute se ha mostrado es justamente eso Sin embargo de otro lado se trata de la publicacioacuten de textos que profundizan en aspectos particulares del campo en sus problemas o conceptos relevantes en sus liacuteneas y proyectos de investigacioacuten o que vislumbran simplemente nuevos problemas retos u horizontes de cara al futuro del campo Particularmente hay un fenoacutemeno que es absolutamente imposible de omitir y que mejor auacuten merece un lugar por siacute mismo Se trata de la Enciclopedia de Complejidad editada por R Meyers que se menciona en la bibliografiacutea que se presenta a continuacioacuten Ciertamente algo maacutes de la mitad de la Enciclopedia no es sobre complejidad en el sentido riguroso de la palabra La mayor parte corresponde a enfoques sisteacutemicos
ESTADO ACTUAL DE LAS CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
Las ciencias de la complejidad eran aritmeacuteticamente- seis incluyendo la hipoacutetesis que venimos trabajando seguacuten la cual las loacutegicas no-claacutesicas son una de las ciencias de la complejidad Pues bien el esquema 6 tiene la funcioacuten de mostrar actualmente maacutes allaacute de la enumeracioacuten o presentacioacuten general de las ciencias de la complejidad el estado actual del trabajo y de la investigacioacuten en este campo
En cualquier caso este esquema debe ser tomado como un mapa de las ciencias de la complejidad que contiene en su base territorios irregulares tanto como valles si cabe la metaacutefora Las relaciones directas e indirectas en el marco de las ciencias de la complejidad apuntan precisamente al estado de la investigacioacuten actualmente
COMPLEJIDAD Y TERMODINAacuteMICA DEL NO EQUILIBRIO
Cronoloacutegicamente la primera de las ciencias de la complejidad fue la termodinaacutemica del no-equilibrio desarrollada por I Prigogine En sentido estricto la termodinaacutemica claacutesica y la termodinaacutemica del no-equilibrio son una sola y misma ciencia que comprende dos momentos el claacutesico que pivota alrededor de la nocioacuten de equilibrio y por tanto ulteriormente de muerte- y la nueva cuyo centro es el no-equilibrio y en consecuencia la vida
COMPLEJIDAD Y CAOS
Fue desarrollada por E Lorenz en los antildeos 1962-64 Pero hubieron de pasar muchos antildeos para que fuera reconocida su importancia Esta historia estaacute muy bien narrada por J Gleick El estudio central del caos estriba en la identificacioacuten de atractores extrantildeos (un concepto acuntildeado por D Ruelle) Inicialmente el
caos permanece como una teoriacutea de sistemas deterministas Al cabo del tiempo su intereacutes se vuelca hacia el caos indeterminista o subcuaacutentico
COMPLEJIDAD Y FRACTALES
La geometriacutea de fractales es histoacutericamente hablando la tercera de las ciencias de la complejidad Existe una fuerte implicacioacuten reciacuteproca entre caos y fractales La razoacuten es que todo atractor extrantildeo tiene en su base una dimensioacuten fractal Los fractales han resultado de inmensa ayuda en la medicioacuten de numerosos sistemas y comportamientos en ciencias de la salud y economiacutea en sistemas sociales y en astronomiacutea
COMPLEJIDAD Y CATAacuteSTROFES
La teoriacutea de cataacutestrofes nace y permanece vinculada durante un tiempo largo a un campo desarrollado tambieacuten por R Thom el cobordismo Hay que decir que en cuanto teoriacutea matemaacutetica la teoriacutea de cataacutestrofes praacutecticamente desaparece La razoacuten es que relativamente al caos resulta una teoriacutea muy costosa en teacuterminos de G de Ockahm En efecto mientras que el caos trabaja los sistemas dinaacutemicos con base en tres conceptos - atractores fijos atractores perioacutedicos y atractores extrantildeos- la teoriacutea de cataacutestrofes proponiacuteaSiete modelos fundamentales ldquocataacutestroferdquo es el teacutermino empleado para determinar sencillamente cambios suacutebitos imprevistos irreversibles
COMPLEJIDAD Y REDESLa ciencia de redes complejas desarrollada originariamente por D Watts L Barabasi y S Strogatz entre los antildeos 2001 y 2003 constituye la quinta de las ciencias de la complejidadUn rasgo fundamental de las ciencias de la complejidad estriba exactamente en este punto a la pregunta iquestQueacute es complejidad O iquestPor queacute sucede la complejidad por ejemplo las ciencias de la complejidad no aportan en marcado contraste con la ciencia claacutesica- una sola respuesta Por el contrario se aportan diversas respuestas Lo que es importante tener en cuenta sin embargo es que no es verdad que cualquier respuesta sea posible o aceptada
COMPLEJIDAD Y LOacuteGICAS NO-CLAacuteSICAS
EMERGENCIA Y AUTO-ORGANIZACIOacuteNIndudablemente los conceptos de emergencia y de auto-organizacioacuten constituyen pilares fundamentales de las ciencias de la complejidad Diversos autores antes que (pre)suponerlos como conceptos o categoriacuteas de complejidad se han dado a la tarea de explicar exactamente en queacute consiste la emergencia y coacutemo surge y queacute hace la auto-organizacioacuten Los dos autores maacutes destacados en este sentido son J Holland y S KauffmanDicho de manera negativa las ciencias de la complejidad no trabajan con base en el principio de causalidad (y ni siquiera de multicausalidad por ejemplo con estudios multivariados) La causalidad permanece como un patrimonio de la ciencia y la
filosofiacutea claacutesicas Sin embargo dicho de manera positiva o afirmativa los sistemas de complejidad creciente tanto contienen como apuntan hacia emergencias adaptaciones sorpresas y autorganizacioacuten (esquema 8)
COMPLEJIDAD Y SISTEMAS CUAacuteNTICOS
Los sistemas de complejidad creciente se fundan en la fiacutesica cuaacutentica en general y en la mecaacutenica cuaacutentica en particular y ello por una razoacuten fundamental a saber el modelo claacutesico Galileo Copeacuternico Kepler y Newton- ya estaacute cerrado y nada nuevo puede ser incluido en eacutel Esto significa exactamente que la mecaacutenica claacutesica ha sido incluida como un momento particular en la teoriacutea de la relatividad de un lado y ademaacutes y principalmente en el modelo cuaacutentico El conocimiento del mundo fiacutesico dirige su mirada hacia el voacutertice en el que se cree habraacuten de confluir la relatividad y la cuaacutentica que es en una teoriacutea de la gravitacioacuten cuaacutentica
MODELAMIENTO Y SIMULACIOacuteN DE SISTEMAS COMPLEJOS
El modelamiento y la simulacioacuten son especiacuteficos de los sistemas de complejidad creciente Esta idea requiere auacuten una incorporacioacuten y una elaboracioacuten por parte de quienes se inician en el estudio y el trabajo en profundidad con la complejidadEl fundamento de este tipo de modelamiento se basoacute por ejemplo en la mecaacutenica claacutesica la loacutegica formal claacutesica el caacutelculo las ecuaciones diferenciales o la geometriacutea euclidianaEn el marco de las ciencias de la complejidad la idea es completamente contraria (esquema 9)El modelamiento planteado en estos teacuterminos permite abordar fenoacutemenos complejos sin la necesidad eliminar la incertidumbre ni de linealizarlos
COMPLEJIDAD Y SISTEMAS VIVOS
El fenoacutemeno de maacutexima complejidad conocida en el universo son sin lugar a dudas los sistemas vivos No sin razoacuten J Maddox sentildealaba que los tres problemas uacuteltimos de la investigacioacuten cientiacutefica y filosoacutefica son
El conocimiento del origen y la estructura de la materia
El conocimiento acerca del origen y la naturaleza de la vida
El problema de las relaciones mente-cerebro
La vida es una especie de materia que no se reduce a simple materialidad por lo menos no hasta que sepamos queacute es la materia y por tanto las relaciones con la antimateria asiacute como las relaciones de la energiacutea con la energiacutea oscura del universo Las relaciones mente-cerebro son pertinentes para un tipo de vida supuesta la escisioacuten baacutesica entre organismos seacutesiles y moacuteviles Estamos en los umbrales del estudio de las relaciones entre vida y complejidad
Los dos problemas fundamentales en el estudio de los sistemas vivos son los relativos al origen de la vida es decir su loacutegica Muchos se ha avanzado en el primer problema pero el segundo problema es el que presenta los desarrollos maacutes soacutelidos
El estudio de la vida en general implica de entrada el reconocimiento de que existen dos formas principales de sistemas vivos
La vida natural_ Se basa cuya fiacutesica es el Carbono y cuya quiacutemica es la Tabla de Elementos Perioacutedicos Esta apunta a la naturaleza
la vida artificial _Se basa cuya fiacutesica es el Silicio y cuya quiacutemica incluye a los Algoritmos Geneacuteticos Esta apunta a la naturaleza creada
MODELAMIENTO Y SIMULACIOacuteN DE SISTEMAS BIOLOacuteGICOS SISTEMAS INSPIRADOS BIOLOacuteGICAMENTE Y VIDA ARTIFICIAL
Hay tres fenoacutemenos conspicuos que brillan con luz propia
Los sistemas bioloacutegicos los sistemas inspirados en la biologiacutea la vida artificial
Se sostiene la hipoacutetesis de que la vida artificial puede y debe ser comprendida como una de las ciencias de la complejidad Desde su nacimiento las ciencias de la complejidad han trabajado
integrado e impulsado activamente dos campos de trabajo paralelos
Los algoritmos geneacuteticos (J Holland) La vida artificial (Ch Langton)
El nexo entre ambos es el intereacutes manifiesto por la forma en que los sistemas inspirados bioloacutegicamente contribuyen a comprender la vida en el planeta tanto como a prefigurar la vida posible algo que en el lenguaje teacutecnico se designa como ldquola vida tal y como podriacutea ser (life as it could be) El crecimiento en este campo es sostenido soacutelido y creciente
Pero la vida artificial no trata uacutenica ni exclusivamente de construir modelos y realizar simulaciones La vida artificial trabaja en tres planos complementarios
El modelamiento y la simulacioacuten de sistemas bioloacutegicos La construccioacuten de sistemas capaces de evolucionar
aprender y adaptarse en entornos cambiantes El estudio de las capacidades de coacutemputo de los sistemas
bioloacutegicos y su implementacioacuten como nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten
COMPLEJIDAD Y CIENCIAS SOCIALES
El concepto de ciencias sociales y humanas es agrave la lettre un concepto decimonoacutenico Surge gracias a A Comte y de ahiacute en adelante se desarrolla ya sea en teacuterminos de ciencias del espiacuteritu (Dilthey) o como ciencias sociales y ciencias humanas Ulteriormente ha habido incluso la discusioacuten acerca de ldquociencias sociales aplicadasrdquo contrario sensu a lo que seriacutea un grupo de ciencias no aplicadas o puras Dado el progreso del conocimiento el trabajo en teacuterminos interdisciplinarios cruzados transversales integrales que es justamente lo que caracteriza a la ciencia de punta en general y a las ciencias de la complejidad en particular el concepto mismo de ciencias naturales o positivas y ciencias sociales y humanas resulta al cabo vetusto Lo que sucede es que administrativamente en el mundo entero auacuten se estructura el conocimiento en teacuterminos de las divisiones provenientes del siglo XIX y comienzos del siglo XX
Como quiera que sea las ciencias sociales y humanas requieren abrirse 1048753 de acuerdo con el informe de la Comisioacuten Gulbenkian Esta apertura de las ciencias sociales es para un buen lector de un lado hacia la sociedad y de otra parte y de un modo muy fundamental abrirse a las ciencias llamadas naturales y a las tecnologiacuteas (ingenieriacuteas digamos) Pues bien conseguridad se trata de abrirse a los progresos cruzados que en otros dominios cientiacuteficos estaacuten teniendo lugar La bibliografiacutea referida a continuacioacuten tiene que ver con el diaacutelogo abierto frontal con las ciencias de la complejidad Esta historia es reciente pero es al mismo tiempo soacutelida y creciente Estaacute bien nutrida aunque auacuten se encuentre en pantildeales por asiacute decirlo
BIBLIOGRAFIacuteA GENERAL SOBRE COMPLEJIDAD Y CIENCIAS SOCIALES Y HUMANAS
La idea general es que las ciencias sociales y humanas poseen estudian se ocupan de los sistemas fenoacutemenos y comportamientos de maacutexima complejidad conocida hasta la fecha a saber los sistemas humanos
Los fenoacutemenos que ocupan los sistemas fiacutesicos por ejemplo son bastante maacutes predecibles Una parte de la comunidad cientiacutefica de cientiacuteficos sociales cuando escuchan los temas de complejidad sostienen ldquoPero si es justamente lo que hacemos nosotros y es lo que siempre hemos dichordquo o ldquose trata de vino viejo en tonel nuevordquo por ejemplo
Mientras que existe alguacuten escepticismo en una parte de la comunidad de este grupo de cientiacuteficos incluidos filoacutesofos existe una parte grande y soacutelida que trabaja en teacuterminos de conceptos metodologiacuteas lenguajes y enfoques propios de las ciencias de la complejidad Digaacutemoslo de manera puntual en el contexto de las ciencias de la complejidad las antiguas divisiones entre ciencia y tecnologiacutea (ingenieriacutea por ejemplo) entre ciencias duras y ciencias blandas entre ciencia y filosofiacutea se hace ya insostenible El encuentro de ciencias y disciplinas modifica el propio estatuto epistemoloacutegico y social que poseiacutean antes del encuentro el diaacutelogo y el trabajo mancomunado
El encuentro de ciencias y disciplinas se establece en funcioacuten de la identificacioacuten de y el trabajo sobre problemas Son los problemas los que unen a los cientiacuteficos entre siacute y a ellos con la sociedad en general Su comprensioacuten su esfuerzo de resolucioacuten los horizontes quecontienen las dimensiones que anticipan - hacia delante y hacia atraacutes
COMPLEJIDAD Y SOCIOLOGIacuteALa sociologiacutea siempre se ocupoacute de sujetos colectivos en el mejor espiacuteritu de la complejidad- Pero los redujo a diversos planos y conceptos En este sentido el primer libro sobre sociologiacutea y complejidad aparece en el 2006 Aunque desde otra perspectiva el libro de D Watts - socioacutelogo de formacioacuten- es un ejemplo magniacutefico en el que la sociologiacutea se cruza con y se integra a la fiacutesica la criticalidad auto-organizada las redes complejas la irreversibilidad de la flecha del tiempo etc Aquiacute la sociologiacutea deja de ser tal sencillamente ciencia social en el sentido de la clasificacioacuten propia del siglo XIX para metamorfosearse (I Prigogine) en (uno de los componentes de las ciencias de la) complejidad
COMPLEJIDAD Y ANTROPOLOGIacuteA
El primer libro de antropologiacutea y complejidad se concentra sintomaacuteticamente en la vida artificial y en la cultura digital de la cual las ciencias de la complejidad es la mejor expresioacuten Es el estudio (tesis doctoral en rigor) de Helmreich Sin embargo el libro de mayor profundidad en antropologiacutea y por consiguiente en arqueologiacutea (la arqueologiacutea es antropologiacutea en pasado) es el trabajo hasta ahora insuperable de Beekman y Baden Por su parte el trabajo de Adams tiene el meacuterito de trabajar las dinaacutemicas sociales y culturales tomando como hilo conductor la energiacutea El libro de Peacuterez-Taylor es una compilacioacuten detextos que se mueven o intentan moverse hacia la complejidad no siempre ni exactamente en la direccioacuten de las ciencias de la complejidad
COMPLEJIDAD Y FILOSOFIacuteA
La corriente principal (mainstream) de la filosofiacutea se ha dividido en dos una que hace al mejor ejemplo de autores como Aristoacuteteles Hegel o Husserl de siacute misma un motivo de trabajo o en el mejor de los casos un pretexto para desarrollarse como philosophia primera La otra es la filosofiacutea que renuncia a la metafiacutesica y se transforma en eacutetica eacutetica aplicada sociologiacutea teoriacutea del derecho o filosofiacutea poliacutetica entre otras Los autores contemporaacuteneos son numerosos en cualquier de estas dos posturas principales de la filosofiacutea contemporaacutenea Entre los filoacutesofos contemporaacuteneos que trabajan complejidadresaltan los dos nombres mencionados a continuacioacuten Un elemento comuacuten a ambos es que se trata en rigor de filoacutesofos de la ciencia Un nombre tangencial a las ciencias de la complejidad pero muy consciente del significado de temas como la vida artificial es D Dennett que se omite aquiacute debido a no tiene ninguacuten texto mayor directamente relacionado con complejidad aunque tiene varios artiacuteculos y capiacutetulos de libro en eventos dedicados a la vida artificial y las ciencias cognitivas
COMPLEJIDAD E HISTORIAConsagrado como uno de los mejores historiadores contemporaacuteneos y entre los mejores en esta disciplina en toda la historia W H McNeill tiene el meacuterito de abrir las puertas en doble viacutea de la historia hacia la complejidad y de la complejidad de la historia y la historiografiacutea mismas Sin embargo seriacutea injusto omitir aquiacute los trabajos de F Fernaacutendez- Armesto a pesar de que no emplea para nada el concepto de ldquocomplejidadrdquo en su obra sus trabajos son estupendos ejemplos de lo que es el trabajo historiograacutefico en el marco de lasciencias de la complejidad De alguna manera tambieacuten hay que mencionar aquiacute el trabajo historiograacutefico del teoacuterico de la cultura J Barzun
COMPLEJIDAD ADMINISTRACIOacuteN Y ORGANIZACIONES SOCIALES
Aunque la literatura sobre complejidad y administracioacuten es muy grande son pocos los textos que valen la pena La mayoriacutea de la literatura es simple y llana jerga Los textos que se mencionan a continuacioacuten dan una idea clara de que es posible pensar y actuar en contextos de finanzas gobierno administracioacuten economiacutea teoriacutea de juegos Los administradores financistas e ingenieros son eminentemente pragmaacuteticos y principalmente piensan en herramientas y aplicaciones Una lectura juiciosa de la siguiente bibliografiacutea sorprenderiacutea a maacutes de administrador e ingeniero
COMPLEJIDAD ECONOMIacuteA Y FINANZASLa economiacutea tradicional permanece en el marco de cuatro ejes microeconomiacutea macroeconomiacutea finanzas y comercio Las demaacutes son aacutereas episoacutedicas como la historia de las doctrinas econoacutemicas por ejemplo Las finanzas por su parte pueden encontrar en el diaacutelogo con los fractales luces novedosas
CONSULTORIacuteA EMPRESARIAL EN EL MARCO DE LAS CIENCIAS DE LACOMPLEJIDAD
Es sabido que en Estado Unidos hay un dicho muy popular si una idea es buena produce dinero Pues bien la complejidad 1048753maacutes exactamente las ciencias de la complejidad- son una muy muy buena idea En efecto el nuacutemero y la importancia de las empresas las experiencias de negocios que incorporan a las ciencias de la complejidad incluye a las maacutes destacas y fuertes empresas en el mundo Siempre cabe recordar no solamente en el plano teoacuterico poliacutetico o militar por ejemplo aquella idea de H Pagels seguacuten la cual quien domine las ciencias de la complejidad tendraacute por decir lo menos una clara ventaja competitiva en el mercado una posicioacuten de ventaja enlos procesos de negociacioacuten en general en fin una estructura mental que le aporta reacuteditos magniacuteficos Las referencias a continuacioacuten ilustran estas ideas Aquiacute la idea es que quienes esteacuten interesados naveguen en profundidad en los links mencionados
COMPLEJIDAD Y PSICOLOGIacuteA
En psicologiacutea predominan en el mejor de los casos ya con personalidad propia los enfoques sisteacutemicos Hace rato que existe con estatuto y derecho propio una sicologiacutea sisteacutemica Con mucha frecuencia se hace referencia a la obra de H Maturana Sin embargo hay que decir que en sentido estricto la obra de Maturana no forma parte en manera alguna de las ciencias de la complejidad sino de aquello que en referencia a la Enciclopedia de Complejidad y Ciencias de Sistemas resentildeada antes arriba se integra en lasciencias de sistemas que son histoacutericamente anteriores a la emergencia de la complejidad El segundo libro referido a continuacioacuten contiene el nacimiento (y el debate) del concepto de autopoiesis obra de F Varela y H Maturana
COMPLEJIDAD Y ESTUDIOS CULTURALESLos estudios culturales estaacuten dominados hoy por hoy por los llamados estudios postcoloniales En un sentido estricto los estudios post-coloniales han logrado recientemente demarcarse del llamado pensamiento postmodernista Pues bien los dos libros mencionados a continuacioacuten se zambullen si cabe la expresioacuten en el mar de las ciencias de la complejidad con placer y con habilidad de buenos nadadores
INGENIERIacuteA DE SISTEMAS COMPLEJOS
La historia de la ingenieriacutea se divide en dos la ingenieriacutea claacutesica o ingenieriacutea convencional y la ingenieriacutea de sistemas complejos
El primero de los libros sobre ingenieriacutea de sistemas complejos aparece recieacuten en el 2006 Desde entonces no obstante su desarrollo ha sido impresionante Sin embargo en el mundo facultades de ingenieriacutea y de administracioacuten permanecen auacuten al margen del estudio y trabajo en ingenieriacutea de sistemas complejos Tan soacutelo a nivel de Institutos y Centros de Investigacioacuten se incorpora se desarrolla se trabaja y se ensentildea activamente la ingenieriacutea de sistemas complejos Y por consiguiente la computacioacuten bioinspirada
METAHEURIacuteSTICAS (HIacuteBRIDAS PARALELAS HIPERHEURIacuteSTICAS) OPTIMIZACIOacuteN Y
RESOLUCIOacuteN DE PROBLEMAS
Las metaheuriacutesticas son el marco algoriacutetmico maacutes reciente para el trabajo con y la resolucioacuten de problemas complejos en ciencia ingenieriacutea y negocios Estas reconocen la imposibilidad de una solucioacuten oacuteptima y buscan hallar por el contrario soluciones razonables con recursos aceptables Antes de ellas predominaron las teacutecnicas convencionales de la investigacioacuten de operaciones y los modelos heuriacutesticos de la inteligencia artificial Pero justamente el trabajo con metaheuriacutesticas se hace necesario e incluso ineludible cuando las teacutecnicas y los modelos convencionales reconocen su incapacidad para abordar los problemas de complejidad creciente
Cuatro grandes retos (o problemas abiertos) motivan las investigaciones maacutes recientes en el campo de las metaheuriacutesticas
- El primero tiene que ver con posibilidad e incluso con la necesidad de construir sistemas hiacutebridos no soacutelo empleando metaheuriacutesticas sino tambieacuten ademaacutes modelos matemaacuteticos claacutesicos (de la investigacioacuten de operaciones) y heuriacutesticas convencionales (de la inteligencia artificial) Algunos de los campos que maacutes aportan a esta discusioacuten son la computacioacuten
- El segundo reto consiste en saber cuaacutendo y cuaacutel metaheuriacutestica elegir durante el proceso de resolucioacuten de un problema determinado La finalidad es seleccionar en cada punto de decisioacuten de un problema dado y de forma automaacutetica la (meta) heuriacutestica de bajo nivel maacutes adecuada a partir de un conjunto finito de posibilidades
-El tercer problema se refiere al disentildeo de metaheuriacutesticas paralelas y distribuidas con el fin de explotar las cada vez mayores prestaciones que estas arquitecturas suponen A su vez este reto estimula el desarrollo de nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten Alliacute los trabajos en computacioacuten no convencional juegan un papel central
-Finalmente el cuarto reto intenta subsanar las dificultades manifiestas cuando de afinar o poner a punto los paraacutemetros de
la(s) metaheuriacutestica(s) seleccionada(s) (configurar la(s) metaheuriacutestica(s)) se trata Un ejemplo conspicuo en este caso son las metaheuriacutesticas auto-adaptativas
Las dos familias principales de metaheuriacutesticas son las metaheuriacutesticas basadas en soluciones uacutenicas y las metaheuriacutesticas basadas en poblaciones La primera familia se inspira principalmente en las matemaacuteticas la loacutegica y la fiacutesica y consiste en la manipulacioacuten y transformacioacuten de una solucioacuten uacutenica a lo largo del proceso de buacutesqueda y optimizacioacuten El segundo grupo se inspira fundamentalmente en la biologiacutea y emplea no una solucioacuten uacutenica sino una poblacioacuten de soluciones que interactuacutean y evolucionan en el tiempo Es en este segundo caso cuando se habla de espacios de soluciones En este grupo son cuatro los principales paradigmas la computacioacuten evolutiva la inteligencia de enjambres la computacioacuten inmunoloacutegica y la computacioacuten con membranas
Ambas familias son complementarias Mientras las primeras son muy buenas para explotar las mejores soluciones en una zona especiacutefica (optimizacioacuten local) el segundo grupo logra explorar todo el espacio de soluciones (optimizacioacuten global) En otras palabras mientras estas intensifican aquellas diversifican Los problemas (complejos) actuales en ciencia e ingenieriacutea implican tanto explotacioacuten como exploracioacuten justificando una vez maacutes la necesidad y la pertinencia de los sistemas hiacutebridos
SISTEMAS COMPUTACIONALES NATURALES INTELIGENTES Y BIOLOacuteGICOS
Computar es un rasgo comuacuten transversal si se prefiere a los seres humanos a los sistemas expertos y artificiales a la vida en general y a la naturaleza misma Cada eacutepoca posee su propia metaacutefora Una de las uacuteltimas metaacuteforas acuntildeadas es el reconocimiento de que finalmente esto es sustancialmente lo que hace el universo es computar es decir se trata de la idea seguacuten la cual podemos encontrar procesos de coacutemputo en todas las escalas y fenoacutemenos de la naturaleza En particular como un subconjunto de los sistemas de computacioacuten natural encontramos la computacioacuten inspirada bioloacutegicamente (o computacioacuten con metaacuteforas bioloacutegicas)
El esquema muestra la evolucioacuten de las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas (de optimizacioacuten) y con ellas de los sistemas computacionales De un lado las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas pasaron de los modelos matemaacuteticos a los modelos inspirados por la biologiacutea atravesando por los sistemas inteligentes y los sistemas ciberneacuteticos No en vano las miradas se han desplazado hacia la inteligencia artificial bio-inspirada hacia la inteligencia computacional y hacia los sistemas complejos adaptativos inteligentes y cada vez se habla menos de la inteligencia artificial (claacutesica) sin maacutes Los textos que se muestran en esta seccioacuten dan muestras consistentes de este hecho
COMPUTACIOacuteN SUAVE
Soft Computing no es un cuerpo homogeacuteneo de conceptos y teacutecnicas Maacutes bien es una mezcla de distintos meacutetodos que de una forma u otra cooperan desde sus fundamentos En este sentido el principal objetivo de la Soft Computing es aprovechar la tolerancia que conllevan la imprecisioacuten y la incertidumbre para conseguir manejabilidad robustez y soluciones de bajo costo Los principales ingredientes de la Soft Computing son la Loacutegica Fuzzy la Neuro-computacioacuten y el Razonamiento Probabiliacutestico incluyendo este uacuteltimo a los Algoritmos Geneacuteticos las Redes de Creencia los Sistemas Caoacuteticos y algunas partes de la Teoriacutea de Aprendizaje En esa asociacioacuten de Loacutegica Fuzzy Neurocomputacioacuten y Razonamiento Probabiliacutestico la Loacutegica Fuzzy se ocupa principalmente de la imprecisioacuten y el Razonamiento Aproximado la Neurocumputacioacuten del aprendizaje y el Razonamiento Probabiliacutestico de la incertidumbre y la propagacioacuten de las creencias
INTELIGENCIA COMPUTACIONAL
Son ellos (el orden no importa) los sistemas difusos las redes neuronales los sistemas inmunes artificiales la computacioacuten evolutiva y la inteligencia de enjambres todos ellos provenientes en alguacuten sentido de metaacuteforas bioloacutegicas Se acentuacutea ademaacutes el papel de las posibles relaciones entre ellas
Los dos aspectos clave de este reconocimiento son dos De un lado la inteligencia artificial se ha desplazado a traveacutes de la inteligencia computacional al plano ciertamente maacutes interesante y fructiacutefero de los sistemas bio-inspirados De otra parte se pone de manifiesto la posibilidad y el potencial de pensar en sistemas hiacutebridos como lo plantea el esquema 14
COMPUTACIOacuteN NATURAL
En otro plano distinto aunque fuertemente relacionado con la computacioacuten suave y la inteligencia computacional se encuentra el campo de la computacioacuten natural Dicho campo tiene tres grandes ramas que lo componen estas son i) el uso de metaacuteforas provenientes de la naturaleza (en particular de la biologiacutea) para resolver problemas ii) el modelamiento la simulacioacuten y la siacutentesis de fenoacutemenos naturales a traveacutes del computador y iii) el uso de ideas yo materiales naturales (como moleacuteculas o ceacutelulas) para llevar a cabo procesos de computo ineacuteditos cuando se los mira retrospectivamente El esquema 15 permite observar la evolucioacuten literalmente las especiaciones- que la computacioacuten natural ha tenido Este mismo esquema suministra una idea clara acerca de la evolucioacuten de la arquitectura de la computacioacuten desde
von Neumann- hasta los desarrollos maacutes recientes y verosimilmente- hacia el futuro
COMPUTACIOacuteN EVOLUTIVA O ALGORITMOS EVOLUTIVOS
La simbiosis entre teoriacutea de la evolucioacuten y con ella por debajo de ella por asiacute decirlo la referencia a la Nueva Biologiacutea- y la computacioacuten en general constituye sin ninguna duda una de las realizaciones maacutes originales en las ciencias de la complejidad Al respecto sigue siendo totalmente vaacutelido el reconocimiento muy temprano- que hizo H Pagels acerca de la importancia de las relaciones entre complejidad y computacioacuten Al mismo tiempo que el computador hace posible a las ciencias de la complejidad eacutestas contribuyen de manera significativa al propio desarrollo de la computacioacuten
Podemos hablar como es efectivamente el caso de tres clases de ciencia la ciencia de tipo inductivo (o empiacuterico o empirista) la ciencia de tipo deductivo (o racionalista) y la ciencia con base en modelamiento y simulacioacuten Los dos primeros tipos de ciencia corresponden a la ciencia claacutesica y por derivacioacuten a toda la ciencia habida en la historia de la humanidad Occidental La tercera es perfectamente novedosa y dirige la mirada absolutamente hacia el futuro
INTELIGENCIA COLECTIVA O TEORIacuteA DE ENJAMBRES
El estudio de los colectivos de animales _ los animales sociales los insectos sociales (hormigas termitas himenoacutepteros beneacuteficos en general pero tambieacuten de los carduacutemenes y las manadas) ha arrojado luces maravillosas acerca de la arquitectura y la topologiacutea de la naturaleza y por tanto tambieacuten acerca de la sociedad humana en general
El rasgo definitivo ha sido el reconocimiento del siguiente hecho la naturaleza no piensa ni actuacutea como la civilizacioacuten occidental los postuloacute siempre secuencial jeraacuterquica lineal cardinalmente Por el contrario la robustez de los sistemas naturales descansa en series en paralelo en la ausencia de control central riacutegido en la adaptacioacuten La inteligencia de enjambre pone de manifiesto una inteligencia bastante mejor por robusta y evolutiva- que la inteligencia humana tradicional la de los 2500 antildeos de la historia de Occidente
Esta idea auacuten deberaacute ser plenamente explorada y apropiada por parte de la comunidad acadeacutemica y cientiacutefica asiacute como por parte tambieacuten del sector privado el sector puacuteblico y de la propia sociedad civil
COMPUTACIOacuteN CON MEMBRANAS O SISTEMAS P
Los sistemas informaacuteticos y computacionales tambieacuten han incorporado por asiacute decirlo- la metaacutefora bioloacutegica y ecoloacutegica La ingenieriacutea ha avanzado hasta la programacioacuten y el trabajo en teacuterminos de hardware anaacutelogos a los de los sistemas vivos Un caso conspicuo reciente que data del 1998 es la computacioacuten con membranas
COMPUTACIOacuteN INMUNE O SISTEMAS INMUNES ARTIFICIALES
El estudio del sistema inmunoloacutegico humano y en general de los sistemas vivos- ha representado un aprendizaje estupendo por lo pronto para fiacutesicos y expertos en sistemas computacionales Esta aacuterea surge en 1998 y permite explorar caminos que la ingenieriacutea tradicional nunca imaginoacute Por decir lo menos se trata de la importancia de pensar por analogiacutea sin embargo en rigor aquiacute se trata de bastante maacutes que de una analogiacutea
COMPLEJIDAD SISTEMAS BIO-INSPIRADOS BIO-ROBOacuteTICA Y BIO-HARDWARE
Los trabajos sobre sistemas inteligentes adaptativos y sobre vida artificial ya no permanecen en el aacutembito de la pantalla del computador Los sistemas inteligentes vivos han salido del CPU y ya exploran espacios fiacutesicos comunes con el de los seres humanos De esta suerte las escisiones claacutesicas entre lo natural y lo artificial o entre lo analoacutegico y lo digital por ejemplo quedan ampliamente superadas en investigaciones y trabajos que comienzan a tener repercusiones (incipientes por lo pronto) en numerosos dominios del mundo cotidiano
CONCLUSIONES
El surgimiento de las ciencias de la complejidad se da gracias a aquellos personajes que de manera directa contribuyeron sin ellos no habriacutea sido posible el mundo de los sistemas dinaacutemicos de complejidad creciente
La ciencia es el conjunto de conocimientos estructurados sistemaacuteticamente conocimiento obtenido mediante la observacioacuten de patrones regulares de razonamientos y de experimentacioacuten en aacutembitos especiacuteficos a partir de los cuales se generan preguntas se construyen hipoacutetesis se deducen principios y se elaboran leyes generales y sistemas organizados por medio de un meacutetodo cientiacutefico
Complejidad es la cualidad de lo que estaacute compuesto de diversos elementos interrelacionadas Se refiere a un sistema complejo que es un sistema compuesto de partes interrelacionadas que como un conjunto exhiben propiedades y comportamientos no evidentes a partir de la suma de las partes individuales
Se trata de un grupo de ciencias que por tanto contienen numerosas teoriacuteas una diversidad de modelos explicativos una gama amplia de conceptos en fin una pluralidad de meacutetodos y loacutegicas
El mundo de las ciencias de la complejidad se ocupa de las transiciones ordendesorden contiene tres grandes ejes ellos son la teoriacutea matemaacutetica de la complejidad - maacutes propiamente conocida como el conjunto de los problemas P versus N-P las relaciones entre el universo microscoacutepico y el universo macroscoacutepico y la teoriacutea de los sistemas dinaacutemicos
Estos tres grandes ejes se cruzan entre siacute e inauguran el mundo mismo de la complejidad
En otras palabras Turing demuestra con la ayuda de lo que se conoceraacute como la Maacutequina de Turing que no existen algoritmos para determinados programas
Gracias a ello los problemas de computacioacuten se dividen en dos grupos en problemas decidibles y en problemas indecidibles (o tambieacuten en lenguajes decidibles e indecidibles)
Un problema indecidible es todo aquel para el cual no existe (por el momento) ninguacuten algoritmo que nos permita establecer de antemano si dicho lenguaje es verdadero o falso
De otra parte un programa (o lenguaje o problema) se dice que es decidible si existe un algoritmo que establece si el programa es verdadero o falso
Con Turing los problemas de computacioacuten saltan al primer plano
Maacutequina de Turing
Una maacutequina de Turing es un dispositivo que manipula siacutembolos sobre una tira de cinta de acuerdo a una tabla de reglas A pesar de su simplicidad una maacutequina de Turing puede ser adaptada para simular la loacutegica de cualquier algoritmo de computador y es particularmente uacutetil en la explicacioacuten de las funciones de una CPU dentro de un computador
El tercer hito conducente al origen de las ciencias de la complejidad lo constituyen los trabajos de Ilya Prigogine que dan lugar al desarrollo de la termodinaacutemica del no-equilibrio
Cuando la Academia de Ciencias le confiere en 1977 a Ilya Pirigogine el premio nobel de quiacutemica expresa que es debido a que este autor introdujo en las ciencias lo que las ciencias no teniacutean tiempo historia
Asiacute el gran meacuterito de la termodinaacutemica del no-equilibrio estriba exactamente en que introduce el tiempo como el factor mismo o la razoacuten misma de la complejidad yo de la complejizacioacuten del mundo de la sociedad de la naturaleza
EL PROBLEMA MAacuteS DIFIacuteCIL CRITERIOS DE DEMARCACIOacuteN DE PARA LA COMPLEJIDAD
En uno de sus libros maacutes importantes y sin embargo menos conocidos K Popper sostiene que los dos problemas fundamentales de la epistemologiacutea son el problema de la induccioacuten y el problema de los criterios de demarcacioacuten
El primero como se sabe se origina en la obra de D Hume y consiste en el problema de cuaacutentas observaciones particulares son necesarias o suficientes para llevar a cabo y sostener una generalizacioacuten
Este problema quedado resuelto por Popper y sostiene que toda induccioacuten es una deduccioacuten Sin embargo afirma Popper el problema del criterio de demarcacioacuten queda sin resolver
LA DISTINCIOacuteN ENTRE COMPLEJIDAD Y PENSAMIENTO SISTEacuteMICO
PENSAMIENTO SISTEacuteMICO
El pensamiento sisteacutemico determina su propio aacutembito de trabajo se interesa en ldquosistemasrdquo esto es en complejos de elementos que se encuentran en interaccioacuten
Una expresioacuten de parte de von Bertalanffy reconoce que existen sistemas abiertos y sistemas cerrados
CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
Ya que en el marco de las ciencias de la complejidad absolutamente ninguna de las teoriacuteas que la componen (por ejemplo teoriacutea de fluctuaciones teoriacutea de turbulencias y otras) asiacute como ninguna de las ciencias que conforman el mundo de la complejidad sostiene que existan sistemas cerrados ni mucho menos sistemas aislados
En complejidad uacutenicamente existen sistemas abiertos
Maacutes radicalmente es imposible que existan sistemas cerrados o aislados se trata tan soacutelo de abstracciones Todos los sistemas son abiertos Ni siquiera el universo en que vivimos es cerrado o aislado
La idea de que tan soacutelo existen sistemas abiertos fue notablemente la obra de la termodinaacutemica del no equilibrio Todos los sistemas necesitan para operar funcionar o vivir esencialmente tres elementos que no tienen los sistemas por siacute mismos sino que proceden del entorno del medioambiente
Ellos son informacioacuten materia y energiacutea
Ni la energiacutea ni la materia ni la informacioacuten provienen de los sistemas cualesquiera que ellos sean se encuentran el entorno provienen del entorno
LA DISTINCIOacuteN ENTRE CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD Y PENSAMIENTO COMPLEJO
El pensamiento complejo hace referencia notablemente a la obra de E Morin y a la de sus epiacutegonos
En consecuencia el rasgo diferenciador maacutes claro entre las ciencias de la complejidad y el pensamiento complejo es precisamente en el caso de Morin se trata de intuiciones ideas espiacuteritu y propoacutesitos que ciertamente no son rechazables sin maacutes
En el caso de las ciencias de la complejidad se trata de argumentos demostraciones loacutegica(s) rigor experimentos modelaciones y simulaciones que han enriquecido de manera fundamental la comprensioacuten del mundo y del universo y que constituyen a todas luces una auteacutentica revolucioacuten en el conocimiento
Con las ciencias de la complejidad se trata evidentemente de un avance de la ciencia un progreso del conocimiento humano
LA DISTINCIOacuteN ENTRE CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD Y CIBERNEacuteTICA
Desarrollada en 1948 por Norbert Wiener la ciberneacutetica busca encontrar los elementos comunes que explican el funcionamiento de las maacutequinas automaacuteticas y el sistema nervioso (central) humano a partir de lo cual se lanza en la buacutesqueda de una teoriacutea que abarque todo el campo del control y la comunicacioacuten en las maacutequinas y en los organismos vivos
Asiacute pues la ciberneacutetica estudia el control y la comunicacioacuten entre maacutequinas y seres vivos
Un rasgo propio de las ciencias de la complejidad en general es el hecho de que por encima de la idea de causalidad y de centralidad reconoce de entrada y trabaja sobre ella la idea de procesos y sistemas en paralelo no jerarquizados sin control
central y en la que el centro emerge siempre en funcioacuten de cada tarea o situacioacuten en un sistema determinado cualquiera
CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
Las ciencias de la complejidad representan una auteacutentica revolucioacuten en el conocimiento al mejor estilo de las revoluciones cientiacuteficas estudiadas por T Kuhn pero que en realidad son herederas de la triacuteada G Bachelard G Canguilhem y A Koyre Se trata de un grupo de ciencias que por tanto contienen numerosas teoriacuteas una diversidad de modelos explicativos una gama amplia de conceptos en fin una pluralidad de meacutetodos y loacutegicas cuyo tema de base es para decirlo en teacuterminos geneacutericos iquestPor queacute las cosas son o se vuelven complejasiquestQueacute es al fin y al cabo ldquocomplejidadrdquo
El mundo de las ciencias de la complejidad se ocupa de las transiciones ordendesorden es decir iquestpor queacute el orden se rompe Y tambieacuten iquestcoacutemo es posible que a partir del desorden sea posible elotro ordenLa buena ciencia trabaja con problemas Y aquiacute el problema es ldquocomplejidadrdquo de esta suerte el estudio de los sistemas fenoacutemenos y comportamientos que se caracterizan por complejidad creciente corresponde exactamente a aquella clase de situaciones en las que una pluralidad (multiplicidad o diversidad que es la marca distintiva de la complejidad) no puede ser reducida de ninguna manera a un momento anterior a una instancia inferior en fin a un multiplicidad maacutes elemental o simple El esquema 5 contiene los tres grandes ejes de trabajo en ciencias de la complejidad Ellos son la teoriacutea matemaacutetica de la complejidad - maacutes propiamente conocida como el conjunto de los problemas P versus N-P las relaciones entre el universo microscoacutepico y el universo macroscoacutepico y la teoriacutea de los sistemas dinaacutemicos
LIBROS DE RECUENTOS PERIODIacuteSTICOS ACERCA DE CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
El periodismo cientiacutefico cumple indudablemente una funcioacuten fundamental en las sociedades democraacuteticas Hay paiacuteses como Inglaterra notablemente en donde las discusiones sobre ciencia estaacuten ya tan arraigadas que incluso hay espacio para la presentacioacuten de la mala ciencia (bad science ) Las universidades de Inglaterra tienen espacios sobre la mala ciencia e incluso perioacutedicos muy serios como The Guardian disponen de un espacio para discutir uno de los problemas maacutes difiacuteciles en ciencia la pseudo-ciencia
ARTIacuteCULOS CLAacuteSICOS O FUNDACIONALES SOBRE COMPLEJIDAD Y
CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
La ciencia contemporaacutenea se escribe en artiacuteculos cientiacuteficos (papers) Tal es la tradicioacuten que se remonta con seguridad a los cinco famosos artiacuteculos del antildeo maravilloso de A Einstein (1905) Anteriormente la ciencia se haciacutea en forma de libros Desde entonces prevalece la idea acerca de la importancia de la publicacioacuten de artiacuteculos en revistas prestigiosasA esta tendencia existen excepciones notables siendo quizaacutes la maacutes importante en el marco de las ciencias de la complejidad el libro de B Mandelbrot que da origen a los fractales La
cienciometriacutea en general viene a reforzar positivamente esta tendencia en la historia de los aportes novedosos a la ciencia en generalPara un conocimiento fundamental acerca del estado del arte en complejidad es imposible no haber leiacutedo y trabajado estos artiacuteculos O al contrario dicho de manera positiva una formacioacuten soacutelida en complejidad pasa por conocer y haber trabajado estos artiacuteculos Ellos son la conditio sine qua non para un adecuado conocimiento acerca de las especificidades algunas de las maacutes importantes categoriacuteas y conceptos en fin la apertura a una dimensioacuten anteriormente totalmente desconocidaQuizaacutes habriacuteamos podido incluir aquiacute algunos de los artiacuteculos que indirectamente sientan las bases de la complejidad Artiacuteculos de Gauss o de Poincareacute de Riemann o de Hilbert por ejemplo Pasamos por alto acerca de un criterio tan abierto e impreciso por esta razoacuten se encuentran aquiacute los autores que forman parte del hardcore de la complejidad
TEXTOS PANORAacuteMICOS CLAacuteSICOS E INTRODUCTORIOS SOBRE COMPLEJIDAD
Existe una dificultad para el acceso a las ciencias de la complejidad Se trata del hecho de que la inmensa mayoriacutea de la bibliografiacutea se encuentra en ingleacutesLa razoacuten principal para esta circunstancia - ineludible- estriba en el hecho de que las ciencias de la complejidad nacieron y durante un tiempo largo se alimentaron de las ciencias maacutes soacutelidas con mayor prestigio las maacutes seguras y con mejores apoyos de diverso tipo Pero es igualmente cierto que las ciencias de la complejidad vienen abrieacutendose raacutepidamente a las llamadas ciencias sociales y humanas En contextos hispanohablantes en general en los que la formacioacuten en ciencia y en pensamiento abstracto (matemaacuteticas loacutegica) no siempre son los mejores el acercamiento a las ciencias de la complejidad se hace maacutes difiacutecil Por esta razoacuten particularmente entre acadeacutemicos de las llamadas ciencias sociales y humanas y entre otros que se caracterizan por una excesiva especializacioacuten o por el contrario por ser generalistas el atractivo del pensamiento complejo y de los enfoques sisteacutemicos resulta maacutes atractivo por lo faacutecil
Ya lo deciacutea H Pagels las ciencias de la complejidad se desarrollaron a partir de las ciencias naturales yo positivas debido sencillamente a que los sistemas fiacutesicos son los maacutes simples que hay y de una complejidad bastante menor al de las ciencias sociales y humanas
TEXTOS TEacuteCNICOS SOBRE DIVERSOS ASPECTOS DE LA COMPLEJIDAD
Se trata de la publicacioacuten de libros panoraacutemicos introductorios y de divulgacioacuten cuestioacuten que suele darse principalmente durante los primeros antildeos de vida del campo Lo que hasta aquiacute se ha mostrado es justamente eso Sin embargo de otro lado se trata de la publicacioacuten de textos que profundizan en aspectos particulares del campo en sus problemas o conceptos relevantes en sus liacuteneas y proyectos de investigacioacuten o que vislumbran simplemente nuevos problemas retos u horizontes de cara al futuro del campo Particularmente hay un fenoacutemeno que es absolutamente imposible de omitir y que mejor auacuten merece un lugar por siacute mismo Se trata de la Enciclopedia de Complejidad editada por R Meyers que se menciona en la bibliografiacutea que se presenta a continuacioacuten Ciertamente algo maacutes de la mitad de la Enciclopedia no es sobre complejidad en el sentido riguroso de la palabra La mayor parte corresponde a enfoques sisteacutemicos
ESTADO ACTUAL DE LAS CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
Las ciencias de la complejidad eran aritmeacuteticamente- seis incluyendo la hipoacutetesis que venimos trabajando seguacuten la cual las loacutegicas no-claacutesicas son una de las ciencias de la complejidad Pues bien el esquema 6 tiene la funcioacuten de mostrar actualmente maacutes allaacute de la enumeracioacuten o presentacioacuten general de las ciencias de la complejidad el estado actual del trabajo y de la investigacioacuten en este campo
En cualquier caso este esquema debe ser tomado como un mapa de las ciencias de la complejidad que contiene en su base territorios irregulares tanto como valles si cabe la metaacutefora Las relaciones directas e indirectas en el marco de las ciencias de la complejidad apuntan precisamente al estado de la investigacioacuten actualmente
COMPLEJIDAD Y TERMODINAacuteMICA DEL NO EQUILIBRIO
Cronoloacutegicamente la primera de las ciencias de la complejidad fue la termodinaacutemica del no-equilibrio desarrollada por I Prigogine En sentido estricto la termodinaacutemica claacutesica y la termodinaacutemica del no-equilibrio son una sola y misma ciencia que comprende dos momentos el claacutesico que pivota alrededor de la nocioacuten de equilibrio y por tanto ulteriormente de muerte- y la nueva cuyo centro es el no-equilibrio y en consecuencia la vida
COMPLEJIDAD Y CAOS
Fue desarrollada por E Lorenz en los antildeos 1962-64 Pero hubieron de pasar muchos antildeos para que fuera reconocida su importancia Esta historia estaacute muy bien narrada por J Gleick El estudio central del caos estriba en la identificacioacuten de atractores extrantildeos (un concepto acuntildeado por D Ruelle) Inicialmente el
caos permanece como una teoriacutea de sistemas deterministas Al cabo del tiempo su intereacutes se vuelca hacia el caos indeterminista o subcuaacutentico
COMPLEJIDAD Y FRACTALES
La geometriacutea de fractales es histoacutericamente hablando la tercera de las ciencias de la complejidad Existe una fuerte implicacioacuten reciacuteproca entre caos y fractales La razoacuten es que todo atractor extrantildeo tiene en su base una dimensioacuten fractal Los fractales han resultado de inmensa ayuda en la medicioacuten de numerosos sistemas y comportamientos en ciencias de la salud y economiacutea en sistemas sociales y en astronomiacutea
COMPLEJIDAD Y CATAacuteSTROFES
La teoriacutea de cataacutestrofes nace y permanece vinculada durante un tiempo largo a un campo desarrollado tambieacuten por R Thom el cobordismo Hay que decir que en cuanto teoriacutea matemaacutetica la teoriacutea de cataacutestrofes praacutecticamente desaparece La razoacuten es que relativamente al caos resulta una teoriacutea muy costosa en teacuterminos de G de Ockahm En efecto mientras que el caos trabaja los sistemas dinaacutemicos con base en tres conceptos - atractores fijos atractores perioacutedicos y atractores extrantildeos- la teoriacutea de cataacutestrofes proponiacuteaSiete modelos fundamentales ldquocataacutestroferdquo es el teacutermino empleado para determinar sencillamente cambios suacutebitos imprevistos irreversibles
COMPLEJIDAD Y REDESLa ciencia de redes complejas desarrollada originariamente por D Watts L Barabasi y S Strogatz entre los antildeos 2001 y 2003 constituye la quinta de las ciencias de la complejidadUn rasgo fundamental de las ciencias de la complejidad estriba exactamente en este punto a la pregunta iquestQueacute es complejidad O iquestPor queacute sucede la complejidad por ejemplo las ciencias de la complejidad no aportan en marcado contraste con la ciencia claacutesica- una sola respuesta Por el contrario se aportan diversas respuestas Lo que es importante tener en cuenta sin embargo es que no es verdad que cualquier respuesta sea posible o aceptada
COMPLEJIDAD Y LOacuteGICAS NO-CLAacuteSICAS
EMERGENCIA Y AUTO-ORGANIZACIOacuteNIndudablemente los conceptos de emergencia y de auto-organizacioacuten constituyen pilares fundamentales de las ciencias de la complejidad Diversos autores antes que (pre)suponerlos como conceptos o categoriacuteas de complejidad se han dado a la tarea de explicar exactamente en queacute consiste la emergencia y coacutemo surge y queacute hace la auto-organizacioacuten Los dos autores maacutes destacados en este sentido son J Holland y S KauffmanDicho de manera negativa las ciencias de la complejidad no trabajan con base en el principio de causalidad (y ni siquiera de multicausalidad por ejemplo con estudios multivariados) La causalidad permanece como un patrimonio de la ciencia y la
filosofiacutea claacutesicas Sin embargo dicho de manera positiva o afirmativa los sistemas de complejidad creciente tanto contienen como apuntan hacia emergencias adaptaciones sorpresas y autorganizacioacuten (esquema 8)
COMPLEJIDAD Y SISTEMAS CUAacuteNTICOS
Los sistemas de complejidad creciente se fundan en la fiacutesica cuaacutentica en general y en la mecaacutenica cuaacutentica en particular y ello por una razoacuten fundamental a saber el modelo claacutesico Galileo Copeacuternico Kepler y Newton- ya estaacute cerrado y nada nuevo puede ser incluido en eacutel Esto significa exactamente que la mecaacutenica claacutesica ha sido incluida como un momento particular en la teoriacutea de la relatividad de un lado y ademaacutes y principalmente en el modelo cuaacutentico El conocimiento del mundo fiacutesico dirige su mirada hacia el voacutertice en el que se cree habraacuten de confluir la relatividad y la cuaacutentica que es en una teoriacutea de la gravitacioacuten cuaacutentica
MODELAMIENTO Y SIMULACIOacuteN DE SISTEMAS COMPLEJOS
El modelamiento y la simulacioacuten son especiacuteficos de los sistemas de complejidad creciente Esta idea requiere auacuten una incorporacioacuten y una elaboracioacuten por parte de quienes se inician en el estudio y el trabajo en profundidad con la complejidadEl fundamento de este tipo de modelamiento se basoacute por ejemplo en la mecaacutenica claacutesica la loacutegica formal claacutesica el caacutelculo las ecuaciones diferenciales o la geometriacutea euclidianaEn el marco de las ciencias de la complejidad la idea es completamente contraria (esquema 9)El modelamiento planteado en estos teacuterminos permite abordar fenoacutemenos complejos sin la necesidad eliminar la incertidumbre ni de linealizarlos
COMPLEJIDAD Y SISTEMAS VIVOS
El fenoacutemeno de maacutexima complejidad conocida en el universo son sin lugar a dudas los sistemas vivos No sin razoacuten J Maddox sentildealaba que los tres problemas uacuteltimos de la investigacioacuten cientiacutefica y filosoacutefica son
El conocimiento del origen y la estructura de la materia
El conocimiento acerca del origen y la naturaleza de la vida
El problema de las relaciones mente-cerebro
La vida es una especie de materia que no se reduce a simple materialidad por lo menos no hasta que sepamos queacute es la materia y por tanto las relaciones con la antimateria asiacute como las relaciones de la energiacutea con la energiacutea oscura del universo Las relaciones mente-cerebro son pertinentes para un tipo de vida supuesta la escisioacuten baacutesica entre organismos seacutesiles y moacuteviles Estamos en los umbrales del estudio de las relaciones entre vida y complejidad
Los dos problemas fundamentales en el estudio de los sistemas vivos son los relativos al origen de la vida es decir su loacutegica Muchos se ha avanzado en el primer problema pero el segundo problema es el que presenta los desarrollos maacutes soacutelidos
El estudio de la vida en general implica de entrada el reconocimiento de que existen dos formas principales de sistemas vivos
La vida natural_ Se basa cuya fiacutesica es el Carbono y cuya quiacutemica es la Tabla de Elementos Perioacutedicos Esta apunta a la naturaleza
la vida artificial _Se basa cuya fiacutesica es el Silicio y cuya quiacutemica incluye a los Algoritmos Geneacuteticos Esta apunta a la naturaleza creada
MODELAMIENTO Y SIMULACIOacuteN DE SISTEMAS BIOLOacuteGICOS SISTEMAS INSPIRADOS BIOLOacuteGICAMENTE Y VIDA ARTIFICIAL
Hay tres fenoacutemenos conspicuos que brillan con luz propia
Los sistemas bioloacutegicos los sistemas inspirados en la biologiacutea la vida artificial
Se sostiene la hipoacutetesis de que la vida artificial puede y debe ser comprendida como una de las ciencias de la complejidad Desde su nacimiento las ciencias de la complejidad han trabajado
integrado e impulsado activamente dos campos de trabajo paralelos
Los algoritmos geneacuteticos (J Holland) La vida artificial (Ch Langton)
El nexo entre ambos es el intereacutes manifiesto por la forma en que los sistemas inspirados bioloacutegicamente contribuyen a comprender la vida en el planeta tanto como a prefigurar la vida posible algo que en el lenguaje teacutecnico se designa como ldquola vida tal y como podriacutea ser (life as it could be) El crecimiento en este campo es sostenido soacutelido y creciente
Pero la vida artificial no trata uacutenica ni exclusivamente de construir modelos y realizar simulaciones La vida artificial trabaja en tres planos complementarios
El modelamiento y la simulacioacuten de sistemas bioloacutegicos La construccioacuten de sistemas capaces de evolucionar
aprender y adaptarse en entornos cambiantes El estudio de las capacidades de coacutemputo de los sistemas
bioloacutegicos y su implementacioacuten como nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten
COMPLEJIDAD Y CIENCIAS SOCIALES
El concepto de ciencias sociales y humanas es agrave la lettre un concepto decimonoacutenico Surge gracias a A Comte y de ahiacute en adelante se desarrolla ya sea en teacuterminos de ciencias del espiacuteritu (Dilthey) o como ciencias sociales y ciencias humanas Ulteriormente ha habido incluso la discusioacuten acerca de ldquociencias sociales aplicadasrdquo contrario sensu a lo que seriacutea un grupo de ciencias no aplicadas o puras Dado el progreso del conocimiento el trabajo en teacuterminos interdisciplinarios cruzados transversales integrales que es justamente lo que caracteriza a la ciencia de punta en general y a las ciencias de la complejidad en particular el concepto mismo de ciencias naturales o positivas y ciencias sociales y humanas resulta al cabo vetusto Lo que sucede es que administrativamente en el mundo entero auacuten se estructura el conocimiento en teacuterminos de las divisiones provenientes del siglo XIX y comienzos del siglo XX
Como quiera que sea las ciencias sociales y humanas requieren abrirse 1048753 de acuerdo con el informe de la Comisioacuten Gulbenkian Esta apertura de las ciencias sociales es para un buen lector de un lado hacia la sociedad y de otra parte y de un modo muy fundamental abrirse a las ciencias llamadas naturales y a las tecnologiacuteas (ingenieriacuteas digamos) Pues bien conseguridad se trata de abrirse a los progresos cruzados que en otros dominios cientiacuteficos estaacuten teniendo lugar La bibliografiacutea referida a continuacioacuten tiene que ver con el diaacutelogo abierto frontal con las ciencias de la complejidad Esta historia es reciente pero es al mismo tiempo soacutelida y creciente Estaacute bien nutrida aunque auacuten se encuentre en pantildeales por asiacute decirlo
BIBLIOGRAFIacuteA GENERAL SOBRE COMPLEJIDAD Y CIENCIAS SOCIALES Y HUMANAS
La idea general es que las ciencias sociales y humanas poseen estudian se ocupan de los sistemas fenoacutemenos y comportamientos de maacutexima complejidad conocida hasta la fecha a saber los sistemas humanos
Los fenoacutemenos que ocupan los sistemas fiacutesicos por ejemplo son bastante maacutes predecibles Una parte de la comunidad cientiacutefica de cientiacuteficos sociales cuando escuchan los temas de complejidad sostienen ldquoPero si es justamente lo que hacemos nosotros y es lo que siempre hemos dichordquo o ldquose trata de vino viejo en tonel nuevordquo por ejemplo
Mientras que existe alguacuten escepticismo en una parte de la comunidad de este grupo de cientiacuteficos incluidos filoacutesofos existe una parte grande y soacutelida que trabaja en teacuterminos de conceptos metodologiacuteas lenguajes y enfoques propios de las ciencias de la complejidad Digaacutemoslo de manera puntual en el contexto de las ciencias de la complejidad las antiguas divisiones entre ciencia y tecnologiacutea (ingenieriacutea por ejemplo) entre ciencias duras y ciencias blandas entre ciencia y filosofiacutea se hace ya insostenible El encuentro de ciencias y disciplinas modifica el propio estatuto epistemoloacutegico y social que poseiacutean antes del encuentro el diaacutelogo y el trabajo mancomunado
El encuentro de ciencias y disciplinas se establece en funcioacuten de la identificacioacuten de y el trabajo sobre problemas Son los problemas los que unen a los cientiacuteficos entre siacute y a ellos con la sociedad en general Su comprensioacuten su esfuerzo de resolucioacuten los horizontes quecontienen las dimensiones que anticipan - hacia delante y hacia atraacutes
COMPLEJIDAD Y SOCIOLOGIacuteALa sociologiacutea siempre se ocupoacute de sujetos colectivos en el mejor espiacuteritu de la complejidad- Pero los redujo a diversos planos y conceptos En este sentido el primer libro sobre sociologiacutea y complejidad aparece en el 2006 Aunque desde otra perspectiva el libro de D Watts - socioacutelogo de formacioacuten- es un ejemplo magniacutefico en el que la sociologiacutea se cruza con y se integra a la fiacutesica la criticalidad auto-organizada las redes complejas la irreversibilidad de la flecha del tiempo etc Aquiacute la sociologiacutea deja de ser tal sencillamente ciencia social en el sentido de la clasificacioacuten propia del siglo XIX para metamorfosearse (I Prigogine) en (uno de los componentes de las ciencias de la) complejidad
COMPLEJIDAD Y ANTROPOLOGIacuteA
El primer libro de antropologiacutea y complejidad se concentra sintomaacuteticamente en la vida artificial y en la cultura digital de la cual las ciencias de la complejidad es la mejor expresioacuten Es el estudio (tesis doctoral en rigor) de Helmreich Sin embargo el libro de mayor profundidad en antropologiacutea y por consiguiente en arqueologiacutea (la arqueologiacutea es antropologiacutea en pasado) es el trabajo hasta ahora insuperable de Beekman y Baden Por su parte el trabajo de Adams tiene el meacuterito de trabajar las dinaacutemicas sociales y culturales tomando como hilo conductor la energiacutea El libro de Peacuterez-Taylor es una compilacioacuten detextos que se mueven o intentan moverse hacia la complejidad no siempre ni exactamente en la direccioacuten de las ciencias de la complejidad
COMPLEJIDAD Y FILOSOFIacuteA
La corriente principal (mainstream) de la filosofiacutea se ha dividido en dos una que hace al mejor ejemplo de autores como Aristoacuteteles Hegel o Husserl de siacute misma un motivo de trabajo o en el mejor de los casos un pretexto para desarrollarse como philosophia primera La otra es la filosofiacutea que renuncia a la metafiacutesica y se transforma en eacutetica eacutetica aplicada sociologiacutea teoriacutea del derecho o filosofiacutea poliacutetica entre otras Los autores contemporaacuteneos son numerosos en cualquier de estas dos posturas principales de la filosofiacutea contemporaacutenea Entre los filoacutesofos contemporaacuteneos que trabajan complejidadresaltan los dos nombres mencionados a continuacioacuten Un elemento comuacuten a ambos es que se trata en rigor de filoacutesofos de la ciencia Un nombre tangencial a las ciencias de la complejidad pero muy consciente del significado de temas como la vida artificial es D Dennett que se omite aquiacute debido a no tiene ninguacuten texto mayor directamente relacionado con complejidad aunque tiene varios artiacuteculos y capiacutetulos de libro en eventos dedicados a la vida artificial y las ciencias cognitivas
COMPLEJIDAD E HISTORIAConsagrado como uno de los mejores historiadores contemporaacuteneos y entre los mejores en esta disciplina en toda la historia W H McNeill tiene el meacuterito de abrir las puertas en doble viacutea de la historia hacia la complejidad y de la complejidad de la historia y la historiografiacutea mismas Sin embargo seriacutea injusto omitir aquiacute los trabajos de F Fernaacutendez- Armesto a pesar de que no emplea para nada el concepto de ldquocomplejidadrdquo en su obra sus trabajos son estupendos ejemplos de lo que es el trabajo historiograacutefico en el marco de lasciencias de la complejidad De alguna manera tambieacuten hay que mencionar aquiacute el trabajo historiograacutefico del teoacuterico de la cultura J Barzun
COMPLEJIDAD ADMINISTRACIOacuteN Y ORGANIZACIONES SOCIALES
Aunque la literatura sobre complejidad y administracioacuten es muy grande son pocos los textos que valen la pena La mayoriacutea de la literatura es simple y llana jerga Los textos que se mencionan a continuacioacuten dan una idea clara de que es posible pensar y actuar en contextos de finanzas gobierno administracioacuten economiacutea teoriacutea de juegos Los administradores financistas e ingenieros son eminentemente pragmaacuteticos y principalmente piensan en herramientas y aplicaciones Una lectura juiciosa de la siguiente bibliografiacutea sorprenderiacutea a maacutes de administrador e ingeniero
COMPLEJIDAD ECONOMIacuteA Y FINANZASLa economiacutea tradicional permanece en el marco de cuatro ejes microeconomiacutea macroeconomiacutea finanzas y comercio Las demaacutes son aacutereas episoacutedicas como la historia de las doctrinas econoacutemicas por ejemplo Las finanzas por su parte pueden encontrar en el diaacutelogo con los fractales luces novedosas
CONSULTORIacuteA EMPRESARIAL EN EL MARCO DE LAS CIENCIAS DE LACOMPLEJIDAD
Es sabido que en Estado Unidos hay un dicho muy popular si una idea es buena produce dinero Pues bien la complejidad 1048753maacutes exactamente las ciencias de la complejidad- son una muy muy buena idea En efecto el nuacutemero y la importancia de las empresas las experiencias de negocios que incorporan a las ciencias de la complejidad incluye a las maacutes destacas y fuertes empresas en el mundo Siempre cabe recordar no solamente en el plano teoacuterico poliacutetico o militar por ejemplo aquella idea de H Pagels seguacuten la cual quien domine las ciencias de la complejidad tendraacute por decir lo menos una clara ventaja competitiva en el mercado una posicioacuten de ventaja enlos procesos de negociacioacuten en general en fin una estructura mental que le aporta reacuteditos magniacuteficos Las referencias a continuacioacuten ilustran estas ideas Aquiacute la idea es que quienes esteacuten interesados naveguen en profundidad en los links mencionados
COMPLEJIDAD Y PSICOLOGIacuteA
En psicologiacutea predominan en el mejor de los casos ya con personalidad propia los enfoques sisteacutemicos Hace rato que existe con estatuto y derecho propio una sicologiacutea sisteacutemica Con mucha frecuencia se hace referencia a la obra de H Maturana Sin embargo hay que decir que en sentido estricto la obra de Maturana no forma parte en manera alguna de las ciencias de la complejidad sino de aquello que en referencia a la Enciclopedia de Complejidad y Ciencias de Sistemas resentildeada antes arriba se integra en lasciencias de sistemas que son histoacutericamente anteriores a la emergencia de la complejidad El segundo libro referido a continuacioacuten contiene el nacimiento (y el debate) del concepto de autopoiesis obra de F Varela y H Maturana
COMPLEJIDAD Y ESTUDIOS CULTURALESLos estudios culturales estaacuten dominados hoy por hoy por los llamados estudios postcoloniales En un sentido estricto los estudios post-coloniales han logrado recientemente demarcarse del llamado pensamiento postmodernista Pues bien los dos libros mencionados a continuacioacuten se zambullen si cabe la expresioacuten en el mar de las ciencias de la complejidad con placer y con habilidad de buenos nadadores
INGENIERIacuteA DE SISTEMAS COMPLEJOS
La historia de la ingenieriacutea se divide en dos la ingenieriacutea claacutesica o ingenieriacutea convencional y la ingenieriacutea de sistemas complejos
El primero de los libros sobre ingenieriacutea de sistemas complejos aparece recieacuten en el 2006 Desde entonces no obstante su desarrollo ha sido impresionante Sin embargo en el mundo facultades de ingenieriacutea y de administracioacuten permanecen auacuten al margen del estudio y trabajo en ingenieriacutea de sistemas complejos Tan soacutelo a nivel de Institutos y Centros de Investigacioacuten se incorpora se desarrolla se trabaja y se ensentildea activamente la ingenieriacutea de sistemas complejos Y por consiguiente la computacioacuten bioinspirada
METAHEURIacuteSTICAS (HIacuteBRIDAS PARALELAS HIPERHEURIacuteSTICAS) OPTIMIZACIOacuteN Y
RESOLUCIOacuteN DE PROBLEMAS
Las metaheuriacutesticas son el marco algoriacutetmico maacutes reciente para el trabajo con y la resolucioacuten de problemas complejos en ciencia ingenieriacutea y negocios Estas reconocen la imposibilidad de una solucioacuten oacuteptima y buscan hallar por el contrario soluciones razonables con recursos aceptables Antes de ellas predominaron las teacutecnicas convencionales de la investigacioacuten de operaciones y los modelos heuriacutesticos de la inteligencia artificial Pero justamente el trabajo con metaheuriacutesticas se hace necesario e incluso ineludible cuando las teacutecnicas y los modelos convencionales reconocen su incapacidad para abordar los problemas de complejidad creciente
Cuatro grandes retos (o problemas abiertos) motivan las investigaciones maacutes recientes en el campo de las metaheuriacutesticas
- El primero tiene que ver con posibilidad e incluso con la necesidad de construir sistemas hiacutebridos no soacutelo empleando metaheuriacutesticas sino tambieacuten ademaacutes modelos matemaacuteticos claacutesicos (de la investigacioacuten de operaciones) y heuriacutesticas convencionales (de la inteligencia artificial) Algunos de los campos que maacutes aportan a esta discusioacuten son la computacioacuten
- El segundo reto consiste en saber cuaacutendo y cuaacutel metaheuriacutestica elegir durante el proceso de resolucioacuten de un problema determinado La finalidad es seleccionar en cada punto de decisioacuten de un problema dado y de forma automaacutetica la (meta) heuriacutestica de bajo nivel maacutes adecuada a partir de un conjunto finito de posibilidades
-El tercer problema se refiere al disentildeo de metaheuriacutesticas paralelas y distribuidas con el fin de explotar las cada vez mayores prestaciones que estas arquitecturas suponen A su vez este reto estimula el desarrollo de nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten Alliacute los trabajos en computacioacuten no convencional juegan un papel central
-Finalmente el cuarto reto intenta subsanar las dificultades manifiestas cuando de afinar o poner a punto los paraacutemetros de
la(s) metaheuriacutestica(s) seleccionada(s) (configurar la(s) metaheuriacutestica(s)) se trata Un ejemplo conspicuo en este caso son las metaheuriacutesticas auto-adaptativas
Las dos familias principales de metaheuriacutesticas son las metaheuriacutesticas basadas en soluciones uacutenicas y las metaheuriacutesticas basadas en poblaciones La primera familia se inspira principalmente en las matemaacuteticas la loacutegica y la fiacutesica y consiste en la manipulacioacuten y transformacioacuten de una solucioacuten uacutenica a lo largo del proceso de buacutesqueda y optimizacioacuten El segundo grupo se inspira fundamentalmente en la biologiacutea y emplea no una solucioacuten uacutenica sino una poblacioacuten de soluciones que interactuacutean y evolucionan en el tiempo Es en este segundo caso cuando se habla de espacios de soluciones En este grupo son cuatro los principales paradigmas la computacioacuten evolutiva la inteligencia de enjambres la computacioacuten inmunoloacutegica y la computacioacuten con membranas
Ambas familias son complementarias Mientras las primeras son muy buenas para explotar las mejores soluciones en una zona especiacutefica (optimizacioacuten local) el segundo grupo logra explorar todo el espacio de soluciones (optimizacioacuten global) En otras palabras mientras estas intensifican aquellas diversifican Los problemas (complejos) actuales en ciencia e ingenieriacutea implican tanto explotacioacuten como exploracioacuten justificando una vez maacutes la necesidad y la pertinencia de los sistemas hiacutebridos
SISTEMAS COMPUTACIONALES NATURALES INTELIGENTES Y BIOLOacuteGICOS
Computar es un rasgo comuacuten transversal si se prefiere a los seres humanos a los sistemas expertos y artificiales a la vida en general y a la naturaleza misma Cada eacutepoca posee su propia metaacutefora Una de las uacuteltimas metaacuteforas acuntildeadas es el reconocimiento de que finalmente esto es sustancialmente lo que hace el universo es computar es decir se trata de la idea seguacuten la cual podemos encontrar procesos de coacutemputo en todas las escalas y fenoacutemenos de la naturaleza En particular como un subconjunto de los sistemas de computacioacuten natural encontramos la computacioacuten inspirada bioloacutegicamente (o computacioacuten con metaacuteforas bioloacutegicas)
El esquema muestra la evolucioacuten de las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas (de optimizacioacuten) y con ellas de los sistemas computacionales De un lado las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas pasaron de los modelos matemaacuteticos a los modelos inspirados por la biologiacutea atravesando por los sistemas inteligentes y los sistemas ciberneacuteticos No en vano las miradas se han desplazado hacia la inteligencia artificial bio-inspirada hacia la inteligencia computacional y hacia los sistemas complejos adaptativos inteligentes y cada vez se habla menos de la inteligencia artificial (claacutesica) sin maacutes Los textos que se muestran en esta seccioacuten dan muestras consistentes de este hecho
COMPUTACIOacuteN SUAVE
Soft Computing no es un cuerpo homogeacuteneo de conceptos y teacutecnicas Maacutes bien es una mezcla de distintos meacutetodos que de una forma u otra cooperan desde sus fundamentos En este sentido el principal objetivo de la Soft Computing es aprovechar la tolerancia que conllevan la imprecisioacuten y la incertidumbre para conseguir manejabilidad robustez y soluciones de bajo costo Los principales ingredientes de la Soft Computing son la Loacutegica Fuzzy la Neuro-computacioacuten y el Razonamiento Probabiliacutestico incluyendo este uacuteltimo a los Algoritmos Geneacuteticos las Redes de Creencia los Sistemas Caoacuteticos y algunas partes de la Teoriacutea de Aprendizaje En esa asociacioacuten de Loacutegica Fuzzy Neurocomputacioacuten y Razonamiento Probabiliacutestico la Loacutegica Fuzzy se ocupa principalmente de la imprecisioacuten y el Razonamiento Aproximado la Neurocumputacioacuten del aprendizaje y el Razonamiento Probabiliacutestico de la incertidumbre y la propagacioacuten de las creencias
INTELIGENCIA COMPUTACIONAL
Son ellos (el orden no importa) los sistemas difusos las redes neuronales los sistemas inmunes artificiales la computacioacuten evolutiva y la inteligencia de enjambres todos ellos provenientes en alguacuten sentido de metaacuteforas bioloacutegicas Se acentuacutea ademaacutes el papel de las posibles relaciones entre ellas
Los dos aspectos clave de este reconocimiento son dos De un lado la inteligencia artificial se ha desplazado a traveacutes de la inteligencia computacional al plano ciertamente maacutes interesante y fructiacutefero de los sistemas bio-inspirados De otra parte se pone de manifiesto la posibilidad y el potencial de pensar en sistemas hiacutebridos como lo plantea el esquema 14
COMPUTACIOacuteN NATURAL
En otro plano distinto aunque fuertemente relacionado con la computacioacuten suave y la inteligencia computacional se encuentra el campo de la computacioacuten natural Dicho campo tiene tres grandes ramas que lo componen estas son i) el uso de metaacuteforas provenientes de la naturaleza (en particular de la biologiacutea) para resolver problemas ii) el modelamiento la simulacioacuten y la siacutentesis de fenoacutemenos naturales a traveacutes del computador y iii) el uso de ideas yo materiales naturales (como moleacuteculas o ceacutelulas) para llevar a cabo procesos de computo ineacuteditos cuando se los mira retrospectivamente El esquema 15 permite observar la evolucioacuten literalmente las especiaciones- que la computacioacuten natural ha tenido Este mismo esquema suministra una idea clara acerca de la evolucioacuten de la arquitectura de la computacioacuten desde
von Neumann- hasta los desarrollos maacutes recientes y verosimilmente- hacia el futuro
COMPUTACIOacuteN EVOLUTIVA O ALGORITMOS EVOLUTIVOS
La simbiosis entre teoriacutea de la evolucioacuten y con ella por debajo de ella por asiacute decirlo la referencia a la Nueva Biologiacutea- y la computacioacuten en general constituye sin ninguna duda una de las realizaciones maacutes originales en las ciencias de la complejidad Al respecto sigue siendo totalmente vaacutelido el reconocimiento muy temprano- que hizo H Pagels acerca de la importancia de las relaciones entre complejidad y computacioacuten Al mismo tiempo que el computador hace posible a las ciencias de la complejidad eacutestas contribuyen de manera significativa al propio desarrollo de la computacioacuten
Podemos hablar como es efectivamente el caso de tres clases de ciencia la ciencia de tipo inductivo (o empiacuterico o empirista) la ciencia de tipo deductivo (o racionalista) y la ciencia con base en modelamiento y simulacioacuten Los dos primeros tipos de ciencia corresponden a la ciencia claacutesica y por derivacioacuten a toda la ciencia habida en la historia de la humanidad Occidental La tercera es perfectamente novedosa y dirige la mirada absolutamente hacia el futuro
INTELIGENCIA COLECTIVA O TEORIacuteA DE ENJAMBRES
El estudio de los colectivos de animales _ los animales sociales los insectos sociales (hormigas termitas himenoacutepteros beneacuteficos en general pero tambieacuten de los carduacutemenes y las manadas) ha arrojado luces maravillosas acerca de la arquitectura y la topologiacutea de la naturaleza y por tanto tambieacuten acerca de la sociedad humana en general
El rasgo definitivo ha sido el reconocimiento del siguiente hecho la naturaleza no piensa ni actuacutea como la civilizacioacuten occidental los postuloacute siempre secuencial jeraacuterquica lineal cardinalmente Por el contrario la robustez de los sistemas naturales descansa en series en paralelo en la ausencia de control central riacutegido en la adaptacioacuten La inteligencia de enjambre pone de manifiesto una inteligencia bastante mejor por robusta y evolutiva- que la inteligencia humana tradicional la de los 2500 antildeos de la historia de Occidente
Esta idea auacuten deberaacute ser plenamente explorada y apropiada por parte de la comunidad acadeacutemica y cientiacutefica asiacute como por parte tambieacuten del sector privado el sector puacuteblico y de la propia sociedad civil
COMPUTACIOacuteN CON MEMBRANAS O SISTEMAS P
Los sistemas informaacuteticos y computacionales tambieacuten han incorporado por asiacute decirlo- la metaacutefora bioloacutegica y ecoloacutegica La ingenieriacutea ha avanzado hasta la programacioacuten y el trabajo en teacuterminos de hardware anaacutelogos a los de los sistemas vivos Un caso conspicuo reciente que data del 1998 es la computacioacuten con membranas
COMPUTACIOacuteN INMUNE O SISTEMAS INMUNES ARTIFICIALES
El estudio del sistema inmunoloacutegico humano y en general de los sistemas vivos- ha representado un aprendizaje estupendo por lo pronto para fiacutesicos y expertos en sistemas computacionales Esta aacuterea surge en 1998 y permite explorar caminos que la ingenieriacutea tradicional nunca imaginoacute Por decir lo menos se trata de la importancia de pensar por analogiacutea sin embargo en rigor aquiacute se trata de bastante maacutes que de una analogiacutea
COMPLEJIDAD SISTEMAS BIO-INSPIRADOS BIO-ROBOacuteTICA Y BIO-HARDWARE
Los trabajos sobre sistemas inteligentes adaptativos y sobre vida artificial ya no permanecen en el aacutembito de la pantalla del computador Los sistemas inteligentes vivos han salido del CPU y ya exploran espacios fiacutesicos comunes con el de los seres humanos De esta suerte las escisiones claacutesicas entre lo natural y lo artificial o entre lo analoacutegico y lo digital por ejemplo quedan ampliamente superadas en investigaciones y trabajos que comienzan a tener repercusiones (incipientes por lo pronto) en numerosos dominios del mundo cotidiano
CONCLUSIONES
El surgimiento de las ciencias de la complejidad se da gracias a aquellos personajes que de manera directa contribuyeron sin ellos no habriacutea sido posible el mundo de los sistemas dinaacutemicos de complejidad creciente
La ciencia es el conjunto de conocimientos estructurados sistemaacuteticamente conocimiento obtenido mediante la observacioacuten de patrones regulares de razonamientos y de experimentacioacuten en aacutembitos especiacuteficos a partir de los cuales se generan preguntas se construyen hipoacutetesis se deducen principios y se elaboran leyes generales y sistemas organizados por medio de un meacutetodo cientiacutefico
Complejidad es la cualidad de lo que estaacute compuesto de diversos elementos interrelacionadas Se refiere a un sistema complejo que es un sistema compuesto de partes interrelacionadas que como un conjunto exhiben propiedades y comportamientos no evidentes a partir de la suma de las partes individuales
Se trata de un grupo de ciencias que por tanto contienen numerosas teoriacuteas una diversidad de modelos explicativos una gama amplia de conceptos en fin una pluralidad de meacutetodos y loacutegicas
El mundo de las ciencias de la complejidad se ocupa de las transiciones ordendesorden contiene tres grandes ejes ellos son la teoriacutea matemaacutetica de la complejidad - maacutes propiamente conocida como el conjunto de los problemas P versus N-P las relaciones entre el universo microscoacutepico y el universo macroscoacutepico y la teoriacutea de los sistemas dinaacutemicos
Estos tres grandes ejes se cruzan entre siacute e inauguran el mundo mismo de la complejidad
El tercer hito conducente al origen de las ciencias de la complejidad lo constituyen los trabajos de Ilya Prigogine que dan lugar al desarrollo de la termodinaacutemica del no-equilibrio
Cuando la Academia de Ciencias le confiere en 1977 a Ilya Pirigogine el premio nobel de quiacutemica expresa que es debido a que este autor introdujo en las ciencias lo que las ciencias no teniacutean tiempo historia
Asiacute el gran meacuterito de la termodinaacutemica del no-equilibrio estriba exactamente en que introduce el tiempo como el factor mismo o la razoacuten misma de la complejidad yo de la complejizacioacuten del mundo de la sociedad de la naturaleza
EL PROBLEMA MAacuteS DIFIacuteCIL CRITERIOS DE DEMARCACIOacuteN DE PARA LA COMPLEJIDAD
En uno de sus libros maacutes importantes y sin embargo menos conocidos K Popper sostiene que los dos problemas fundamentales de la epistemologiacutea son el problema de la induccioacuten y el problema de los criterios de demarcacioacuten
El primero como se sabe se origina en la obra de D Hume y consiste en el problema de cuaacutentas observaciones particulares son necesarias o suficientes para llevar a cabo y sostener una generalizacioacuten
Este problema quedado resuelto por Popper y sostiene que toda induccioacuten es una deduccioacuten Sin embargo afirma Popper el problema del criterio de demarcacioacuten queda sin resolver
LA DISTINCIOacuteN ENTRE COMPLEJIDAD Y PENSAMIENTO SISTEacuteMICO
PENSAMIENTO SISTEacuteMICO
El pensamiento sisteacutemico determina su propio aacutembito de trabajo se interesa en ldquosistemasrdquo esto es en complejos de elementos que se encuentran en interaccioacuten
Una expresioacuten de parte de von Bertalanffy reconoce que existen sistemas abiertos y sistemas cerrados
CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
Ya que en el marco de las ciencias de la complejidad absolutamente ninguna de las teoriacuteas que la componen (por ejemplo teoriacutea de fluctuaciones teoriacutea de turbulencias y otras) asiacute como ninguna de las ciencias que conforman el mundo de la complejidad sostiene que existan sistemas cerrados ni mucho menos sistemas aislados
En complejidad uacutenicamente existen sistemas abiertos
Maacutes radicalmente es imposible que existan sistemas cerrados o aislados se trata tan soacutelo de abstracciones Todos los sistemas son abiertos Ni siquiera el universo en que vivimos es cerrado o aislado
La idea de que tan soacutelo existen sistemas abiertos fue notablemente la obra de la termodinaacutemica del no equilibrio Todos los sistemas necesitan para operar funcionar o vivir esencialmente tres elementos que no tienen los sistemas por siacute mismos sino que proceden del entorno del medioambiente
Ellos son informacioacuten materia y energiacutea
Ni la energiacutea ni la materia ni la informacioacuten provienen de los sistemas cualesquiera que ellos sean se encuentran el entorno provienen del entorno
LA DISTINCIOacuteN ENTRE CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD Y PENSAMIENTO COMPLEJO
El pensamiento complejo hace referencia notablemente a la obra de E Morin y a la de sus epiacutegonos
En consecuencia el rasgo diferenciador maacutes claro entre las ciencias de la complejidad y el pensamiento complejo es precisamente en el caso de Morin se trata de intuiciones ideas espiacuteritu y propoacutesitos que ciertamente no son rechazables sin maacutes
En el caso de las ciencias de la complejidad se trata de argumentos demostraciones loacutegica(s) rigor experimentos modelaciones y simulaciones que han enriquecido de manera fundamental la comprensioacuten del mundo y del universo y que constituyen a todas luces una auteacutentica revolucioacuten en el conocimiento
Con las ciencias de la complejidad se trata evidentemente de un avance de la ciencia un progreso del conocimiento humano
LA DISTINCIOacuteN ENTRE CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD Y CIBERNEacuteTICA
Desarrollada en 1948 por Norbert Wiener la ciberneacutetica busca encontrar los elementos comunes que explican el funcionamiento de las maacutequinas automaacuteticas y el sistema nervioso (central) humano a partir de lo cual se lanza en la buacutesqueda de una teoriacutea que abarque todo el campo del control y la comunicacioacuten en las maacutequinas y en los organismos vivos
Asiacute pues la ciberneacutetica estudia el control y la comunicacioacuten entre maacutequinas y seres vivos
Un rasgo propio de las ciencias de la complejidad en general es el hecho de que por encima de la idea de causalidad y de centralidad reconoce de entrada y trabaja sobre ella la idea de procesos y sistemas en paralelo no jerarquizados sin control
central y en la que el centro emerge siempre en funcioacuten de cada tarea o situacioacuten en un sistema determinado cualquiera
CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
Las ciencias de la complejidad representan una auteacutentica revolucioacuten en el conocimiento al mejor estilo de las revoluciones cientiacuteficas estudiadas por T Kuhn pero que en realidad son herederas de la triacuteada G Bachelard G Canguilhem y A Koyre Se trata de un grupo de ciencias que por tanto contienen numerosas teoriacuteas una diversidad de modelos explicativos una gama amplia de conceptos en fin una pluralidad de meacutetodos y loacutegicas cuyo tema de base es para decirlo en teacuterminos geneacutericos iquestPor queacute las cosas son o se vuelven complejasiquestQueacute es al fin y al cabo ldquocomplejidadrdquo
El mundo de las ciencias de la complejidad se ocupa de las transiciones ordendesorden es decir iquestpor queacute el orden se rompe Y tambieacuten iquestcoacutemo es posible que a partir del desorden sea posible elotro ordenLa buena ciencia trabaja con problemas Y aquiacute el problema es ldquocomplejidadrdquo de esta suerte el estudio de los sistemas fenoacutemenos y comportamientos que se caracterizan por complejidad creciente corresponde exactamente a aquella clase de situaciones en las que una pluralidad (multiplicidad o diversidad que es la marca distintiva de la complejidad) no puede ser reducida de ninguna manera a un momento anterior a una instancia inferior en fin a un multiplicidad maacutes elemental o simple El esquema 5 contiene los tres grandes ejes de trabajo en ciencias de la complejidad Ellos son la teoriacutea matemaacutetica de la complejidad - maacutes propiamente conocida como el conjunto de los problemas P versus N-P las relaciones entre el universo microscoacutepico y el universo macroscoacutepico y la teoriacutea de los sistemas dinaacutemicos
LIBROS DE RECUENTOS PERIODIacuteSTICOS ACERCA DE CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
El periodismo cientiacutefico cumple indudablemente una funcioacuten fundamental en las sociedades democraacuteticas Hay paiacuteses como Inglaterra notablemente en donde las discusiones sobre ciencia estaacuten ya tan arraigadas que incluso hay espacio para la presentacioacuten de la mala ciencia (bad science ) Las universidades de Inglaterra tienen espacios sobre la mala ciencia e incluso perioacutedicos muy serios como The Guardian disponen de un espacio para discutir uno de los problemas maacutes difiacuteciles en ciencia la pseudo-ciencia
ARTIacuteCULOS CLAacuteSICOS O FUNDACIONALES SOBRE COMPLEJIDAD Y
CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
La ciencia contemporaacutenea se escribe en artiacuteculos cientiacuteficos (papers) Tal es la tradicioacuten que se remonta con seguridad a los cinco famosos artiacuteculos del antildeo maravilloso de A Einstein (1905) Anteriormente la ciencia se haciacutea en forma de libros Desde entonces prevalece la idea acerca de la importancia de la publicacioacuten de artiacuteculos en revistas prestigiosasA esta tendencia existen excepciones notables siendo quizaacutes la maacutes importante en el marco de las ciencias de la complejidad el libro de B Mandelbrot que da origen a los fractales La
cienciometriacutea en general viene a reforzar positivamente esta tendencia en la historia de los aportes novedosos a la ciencia en generalPara un conocimiento fundamental acerca del estado del arte en complejidad es imposible no haber leiacutedo y trabajado estos artiacuteculos O al contrario dicho de manera positiva una formacioacuten soacutelida en complejidad pasa por conocer y haber trabajado estos artiacuteculos Ellos son la conditio sine qua non para un adecuado conocimiento acerca de las especificidades algunas de las maacutes importantes categoriacuteas y conceptos en fin la apertura a una dimensioacuten anteriormente totalmente desconocidaQuizaacutes habriacuteamos podido incluir aquiacute algunos de los artiacuteculos que indirectamente sientan las bases de la complejidad Artiacuteculos de Gauss o de Poincareacute de Riemann o de Hilbert por ejemplo Pasamos por alto acerca de un criterio tan abierto e impreciso por esta razoacuten se encuentran aquiacute los autores que forman parte del hardcore de la complejidad
TEXTOS PANORAacuteMICOS CLAacuteSICOS E INTRODUCTORIOS SOBRE COMPLEJIDAD
Existe una dificultad para el acceso a las ciencias de la complejidad Se trata del hecho de que la inmensa mayoriacutea de la bibliografiacutea se encuentra en ingleacutesLa razoacuten principal para esta circunstancia - ineludible- estriba en el hecho de que las ciencias de la complejidad nacieron y durante un tiempo largo se alimentaron de las ciencias maacutes soacutelidas con mayor prestigio las maacutes seguras y con mejores apoyos de diverso tipo Pero es igualmente cierto que las ciencias de la complejidad vienen abrieacutendose raacutepidamente a las llamadas ciencias sociales y humanas En contextos hispanohablantes en general en los que la formacioacuten en ciencia y en pensamiento abstracto (matemaacuteticas loacutegica) no siempre son los mejores el acercamiento a las ciencias de la complejidad se hace maacutes difiacutecil Por esta razoacuten particularmente entre acadeacutemicos de las llamadas ciencias sociales y humanas y entre otros que se caracterizan por una excesiva especializacioacuten o por el contrario por ser generalistas el atractivo del pensamiento complejo y de los enfoques sisteacutemicos resulta maacutes atractivo por lo faacutecil
Ya lo deciacutea H Pagels las ciencias de la complejidad se desarrollaron a partir de las ciencias naturales yo positivas debido sencillamente a que los sistemas fiacutesicos son los maacutes simples que hay y de una complejidad bastante menor al de las ciencias sociales y humanas
TEXTOS TEacuteCNICOS SOBRE DIVERSOS ASPECTOS DE LA COMPLEJIDAD
Se trata de la publicacioacuten de libros panoraacutemicos introductorios y de divulgacioacuten cuestioacuten que suele darse principalmente durante los primeros antildeos de vida del campo Lo que hasta aquiacute se ha mostrado es justamente eso Sin embargo de otro lado se trata de la publicacioacuten de textos que profundizan en aspectos particulares del campo en sus problemas o conceptos relevantes en sus liacuteneas y proyectos de investigacioacuten o que vislumbran simplemente nuevos problemas retos u horizontes de cara al futuro del campo Particularmente hay un fenoacutemeno que es absolutamente imposible de omitir y que mejor auacuten merece un lugar por siacute mismo Se trata de la Enciclopedia de Complejidad editada por R Meyers que se menciona en la bibliografiacutea que se presenta a continuacioacuten Ciertamente algo maacutes de la mitad de la Enciclopedia no es sobre complejidad en el sentido riguroso de la palabra La mayor parte corresponde a enfoques sisteacutemicos
ESTADO ACTUAL DE LAS CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
Las ciencias de la complejidad eran aritmeacuteticamente- seis incluyendo la hipoacutetesis que venimos trabajando seguacuten la cual las loacutegicas no-claacutesicas son una de las ciencias de la complejidad Pues bien el esquema 6 tiene la funcioacuten de mostrar actualmente maacutes allaacute de la enumeracioacuten o presentacioacuten general de las ciencias de la complejidad el estado actual del trabajo y de la investigacioacuten en este campo
En cualquier caso este esquema debe ser tomado como un mapa de las ciencias de la complejidad que contiene en su base territorios irregulares tanto como valles si cabe la metaacutefora Las relaciones directas e indirectas en el marco de las ciencias de la complejidad apuntan precisamente al estado de la investigacioacuten actualmente
COMPLEJIDAD Y TERMODINAacuteMICA DEL NO EQUILIBRIO
Cronoloacutegicamente la primera de las ciencias de la complejidad fue la termodinaacutemica del no-equilibrio desarrollada por I Prigogine En sentido estricto la termodinaacutemica claacutesica y la termodinaacutemica del no-equilibrio son una sola y misma ciencia que comprende dos momentos el claacutesico que pivota alrededor de la nocioacuten de equilibrio y por tanto ulteriormente de muerte- y la nueva cuyo centro es el no-equilibrio y en consecuencia la vida
COMPLEJIDAD Y CAOS
Fue desarrollada por E Lorenz en los antildeos 1962-64 Pero hubieron de pasar muchos antildeos para que fuera reconocida su importancia Esta historia estaacute muy bien narrada por J Gleick El estudio central del caos estriba en la identificacioacuten de atractores extrantildeos (un concepto acuntildeado por D Ruelle) Inicialmente el
caos permanece como una teoriacutea de sistemas deterministas Al cabo del tiempo su intereacutes se vuelca hacia el caos indeterminista o subcuaacutentico
COMPLEJIDAD Y FRACTALES
La geometriacutea de fractales es histoacutericamente hablando la tercera de las ciencias de la complejidad Existe una fuerte implicacioacuten reciacuteproca entre caos y fractales La razoacuten es que todo atractor extrantildeo tiene en su base una dimensioacuten fractal Los fractales han resultado de inmensa ayuda en la medicioacuten de numerosos sistemas y comportamientos en ciencias de la salud y economiacutea en sistemas sociales y en astronomiacutea
COMPLEJIDAD Y CATAacuteSTROFES
La teoriacutea de cataacutestrofes nace y permanece vinculada durante un tiempo largo a un campo desarrollado tambieacuten por R Thom el cobordismo Hay que decir que en cuanto teoriacutea matemaacutetica la teoriacutea de cataacutestrofes praacutecticamente desaparece La razoacuten es que relativamente al caos resulta una teoriacutea muy costosa en teacuterminos de G de Ockahm En efecto mientras que el caos trabaja los sistemas dinaacutemicos con base en tres conceptos - atractores fijos atractores perioacutedicos y atractores extrantildeos- la teoriacutea de cataacutestrofes proponiacuteaSiete modelos fundamentales ldquocataacutestroferdquo es el teacutermino empleado para determinar sencillamente cambios suacutebitos imprevistos irreversibles
COMPLEJIDAD Y REDESLa ciencia de redes complejas desarrollada originariamente por D Watts L Barabasi y S Strogatz entre los antildeos 2001 y 2003 constituye la quinta de las ciencias de la complejidadUn rasgo fundamental de las ciencias de la complejidad estriba exactamente en este punto a la pregunta iquestQueacute es complejidad O iquestPor queacute sucede la complejidad por ejemplo las ciencias de la complejidad no aportan en marcado contraste con la ciencia claacutesica- una sola respuesta Por el contrario se aportan diversas respuestas Lo que es importante tener en cuenta sin embargo es que no es verdad que cualquier respuesta sea posible o aceptada
COMPLEJIDAD Y LOacuteGICAS NO-CLAacuteSICAS
EMERGENCIA Y AUTO-ORGANIZACIOacuteNIndudablemente los conceptos de emergencia y de auto-organizacioacuten constituyen pilares fundamentales de las ciencias de la complejidad Diversos autores antes que (pre)suponerlos como conceptos o categoriacuteas de complejidad se han dado a la tarea de explicar exactamente en queacute consiste la emergencia y coacutemo surge y queacute hace la auto-organizacioacuten Los dos autores maacutes destacados en este sentido son J Holland y S KauffmanDicho de manera negativa las ciencias de la complejidad no trabajan con base en el principio de causalidad (y ni siquiera de multicausalidad por ejemplo con estudios multivariados) La causalidad permanece como un patrimonio de la ciencia y la
filosofiacutea claacutesicas Sin embargo dicho de manera positiva o afirmativa los sistemas de complejidad creciente tanto contienen como apuntan hacia emergencias adaptaciones sorpresas y autorganizacioacuten (esquema 8)
COMPLEJIDAD Y SISTEMAS CUAacuteNTICOS
Los sistemas de complejidad creciente se fundan en la fiacutesica cuaacutentica en general y en la mecaacutenica cuaacutentica en particular y ello por una razoacuten fundamental a saber el modelo claacutesico Galileo Copeacuternico Kepler y Newton- ya estaacute cerrado y nada nuevo puede ser incluido en eacutel Esto significa exactamente que la mecaacutenica claacutesica ha sido incluida como un momento particular en la teoriacutea de la relatividad de un lado y ademaacutes y principalmente en el modelo cuaacutentico El conocimiento del mundo fiacutesico dirige su mirada hacia el voacutertice en el que se cree habraacuten de confluir la relatividad y la cuaacutentica que es en una teoriacutea de la gravitacioacuten cuaacutentica
MODELAMIENTO Y SIMULACIOacuteN DE SISTEMAS COMPLEJOS
El modelamiento y la simulacioacuten son especiacuteficos de los sistemas de complejidad creciente Esta idea requiere auacuten una incorporacioacuten y una elaboracioacuten por parte de quienes se inician en el estudio y el trabajo en profundidad con la complejidadEl fundamento de este tipo de modelamiento se basoacute por ejemplo en la mecaacutenica claacutesica la loacutegica formal claacutesica el caacutelculo las ecuaciones diferenciales o la geometriacutea euclidianaEn el marco de las ciencias de la complejidad la idea es completamente contraria (esquema 9)El modelamiento planteado en estos teacuterminos permite abordar fenoacutemenos complejos sin la necesidad eliminar la incertidumbre ni de linealizarlos
COMPLEJIDAD Y SISTEMAS VIVOS
El fenoacutemeno de maacutexima complejidad conocida en el universo son sin lugar a dudas los sistemas vivos No sin razoacuten J Maddox sentildealaba que los tres problemas uacuteltimos de la investigacioacuten cientiacutefica y filosoacutefica son
El conocimiento del origen y la estructura de la materia
El conocimiento acerca del origen y la naturaleza de la vida
El problema de las relaciones mente-cerebro
La vida es una especie de materia que no se reduce a simple materialidad por lo menos no hasta que sepamos queacute es la materia y por tanto las relaciones con la antimateria asiacute como las relaciones de la energiacutea con la energiacutea oscura del universo Las relaciones mente-cerebro son pertinentes para un tipo de vida supuesta la escisioacuten baacutesica entre organismos seacutesiles y moacuteviles Estamos en los umbrales del estudio de las relaciones entre vida y complejidad
Los dos problemas fundamentales en el estudio de los sistemas vivos son los relativos al origen de la vida es decir su loacutegica Muchos se ha avanzado en el primer problema pero el segundo problema es el que presenta los desarrollos maacutes soacutelidos
El estudio de la vida en general implica de entrada el reconocimiento de que existen dos formas principales de sistemas vivos
La vida natural_ Se basa cuya fiacutesica es el Carbono y cuya quiacutemica es la Tabla de Elementos Perioacutedicos Esta apunta a la naturaleza
la vida artificial _Se basa cuya fiacutesica es el Silicio y cuya quiacutemica incluye a los Algoritmos Geneacuteticos Esta apunta a la naturaleza creada
MODELAMIENTO Y SIMULACIOacuteN DE SISTEMAS BIOLOacuteGICOS SISTEMAS INSPIRADOS BIOLOacuteGICAMENTE Y VIDA ARTIFICIAL
Hay tres fenoacutemenos conspicuos que brillan con luz propia
Los sistemas bioloacutegicos los sistemas inspirados en la biologiacutea la vida artificial
Se sostiene la hipoacutetesis de que la vida artificial puede y debe ser comprendida como una de las ciencias de la complejidad Desde su nacimiento las ciencias de la complejidad han trabajado
integrado e impulsado activamente dos campos de trabajo paralelos
Los algoritmos geneacuteticos (J Holland) La vida artificial (Ch Langton)
El nexo entre ambos es el intereacutes manifiesto por la forma en que los sistemas inspirados bioloacutegicamente contribuyen a comprender la vida en el planeta tanto como a prefigurar la vida posible algo que en el lenguaje teacutecnico se designa como ldquola vida tal y como podriacutea ser (life as it could be) El crecimiento en este campo es sostenido soacutelido y creciente
Pero la vida artificial no trata uacutenica ni exclusivamente de construir modelos y realizar simulaciones La vida artificial trabaja en tres planos complementarios
El modelamiento y la simulacioacuten de sistemas bioloacutegicos La construccioacuten de sistemas capaces de evolucionar
aprender y adaptarse en entornos cambiantes El estudio de las capacidades de coacutemputo de los sistemas
bioloacutegicos y su implementacioacuten como nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten
COMPLEJIDAD Y CIENCIAS SOCIALES
El concepto de ciencias sociales y humanas es agrave la lettre un concepto decimonoacutenico Surge gracias a A Comte y de ahiacute en adelante se desarrolla ya sea en teacuterminos de ciencias del espiacuteritu (Dilthey) o como ciencias sociales y ciencias humanas Ulteriormente ha habido incluso la discusioacuten acerca de ldquociencias sociales aplicadasrdquo contrario sensu a lo que seriacutea un grupo de ciencias no aplicadas o puras Dado el progreso del conocimiento el trabajo en teacuterminos interdisciplinarios cruzados transversales integrales que es justamente lo que caracteriza a la ciencia de punta en general y a las ciencias de la complejidad en particular el concepto mismo de ciencias naturales o positivas y ciencias sociales y humanas resulta al cabo vetusto Lo que sucede es que administrativamente en el mundo entero auacuten se estructura el conocimiento en teacuterminos de las divisiones provenientes del siglo XIX y comienzos del siglo XX
Como quiera que sea las ciencias sociales y humanas requieren abrirse 1048753 de acuerdo con el informe de la Comisioacuten Gulbenkian Esta apertura de las ciencias sociales es para un buen lector de un lado hacia la sociedad y de otra parte y de un modo muy fundamental abrirse a las ciencias llamadas naturales y a las tecnologiacuteas (ingenieriacuteas digamos) Pues bien conseguridad se trata de abrirse a los progresos cruzados que en otros dominios cientiacuteficos estaacuten teniendo lugar La bibliografiacutea referida a continuacioacuten tiene que ver con el diaacutelogo abierto frontal con las ciencias de la complejidad Esta historia es reciente pero es al mismo tiempo soacutelida y creciente Estaacute bien nutrida aunque auacuten se encuentre en pantildeales por asiacute decirlo
BIBLIOGRAFIacuteA GENERAL SOBRE COMPLEJIDAD Y CIENCIAS SOCIALES Y HUMANAS
La idea general es que las ciencias sociales y humanas poseen estudian se ocupan de los sistemas fenoacutemenos y comportamientos de maacutexima complejidad conocida hasta la fecha a saber los sistemas humanos
Los fenoacutemenos que ocupan los sistemas fiacutesicos por ejemplo son bastante maacutes predecibles Una parte de la comunidad cientiacutefica de cientiacuteficos sociales cuando escuchan los temas de complejidad sostienen ldquoPero si es justamente lo que hacemos nosotros y es lo que siempre hemos dichordquo o ldquose trata de vino viejo en tonel nuevordquo por ejemplo
Mientras que existe alguacuten escepticismo en una parte de la comunidad de este grupo de cientiacuteficos incluidos filoacutesofos existe una parte grande y soacutelida que trabaja en teacuterminos de conceptos metodologiacuteas lenguajes y enfoques propios de las ciencias de la complejidad Digaacutemoslo de manera puntual en el contexto de las ciencias de la complejidad las antiguas divisiones entre ciencia y tecnologiacutea (ingenieriacutea por ejemplo) entre ciencias duras y ciencias blandas entre ciencia y filosofiacutea se hace ya insostenible El encuentro de ciencias y disciplinas modifica el propio estatuto epistemoloacutegico y social que poseiacutean antes del encuentro el diaacutelogo y el trabajo mancomunado
El encuentro de ciencias y disciplinas se establece en funcioacuten de la identificacioacuten de y el trabajo sobre problemas Son los problemas los que unen a los cientiacuteficos entre siacute y a ellos con la sociedad en general Su comprensioacuten su esfuerzo de resolucioacuten los horizontes quecontienen las dimensiones que anticipan - hacia delante y hacia atraacutes
COMPLEJIDAD Y SOCIOLOGIacuteALa sociologiacutea siempre se ocupoacute de sujetos colectivos en el mejor espiacuteritu de la complejidad- Pero los redujo a diversos planos y conceptos En este sentido el primer libro sobre sociologiacutea y complejidad aparece en el 2006 Aunque desde otra perspectiva el libro de D Watts - socioacutelogo de formacioacuten- es un ejemplo magniacutefico en el que la sociologiacutea se cruza con y se integra a la fiacutesica la criticalidad auto-organizada las redes complejas la irreversibilidad de la flecha del tiempo etc Aquiacute la sociologiacutea deja de ser tal sencillamente ciencia social en el sentido de la clasificacioacuten propia del siglo XIX para metamorfosearse (I Prigogine) en (uno de los componentes de las ciencias de la) complejidad
COMPLEJIDAD Y ANTROPOLOGIacuteA
El primer libro de antropologiacutea y complejidad se concentra sintomaacuteticamente en la vida artificial y en la cultura digital de la cual las ciencias de la complejidad es la mejor expresioacuten Es el estudio (tesis doctoral en rigor) de Helmreich Sin embargo el libro de mayor profundidad en antropologiacutea y por consiguiente en arqueologiacutea (la arqueologiacutea es antropologiacutea en pasado) es el trabajo hasta ahora insuperable de Beekman y Baden Por su parte el trabajo de Adams tiene el meacuterito de trabajar las dinaacutemicas sociales y culturales tomando como hilo conductor la energiacutea El libro de Peacuterez-Taylor es una compilacioacuten detextos que se mueven o intentan moverse hacia la complejidad no siempre ni exactamente en la direccioacuten de las ciencias de la complejidad
COMPLEJIDAD Y FILOSOFIacuteA
La corriente principal (mainstream) de la filosofiacutea se ha dividido en dos una que hace al mejor ejemplo de autores como Aristoacuteteles Hegel o Husserl de siacute misma un motivo de trabajo o en el mejor de los casos un pretexto para desarrollarse como philosophia primera La otra es la filosofiacutea que renuncia a la metafiacutesica y se transforma en eacutetica eacutetica aplicada sociologiacutea teoriacutea del derecho o filosofiacutea poliacutetica entre otras Los autores contemporaacuteneos son numerosos en cualquier de estas dos posturas principales de la filosofiacutea contemporaacutenea Entre los filoacutesofos contemporaacuteneos que trabajan complejidadresaltan los dos nombres mencionados a continuacioacuten Un elemento comuacuten a ambos es que se trata en rigor de filoacutesofos de la ciencia Un nombre tangencial a las ciencias de la complejidad pero muy consciente del significado de temas como la vida artificial es D Dennett que se omite aquiacute debido a no tiene ninguacuten texto mayor directamente relacionado con complejidad aunque tiene varios artiacuteculos y capiacutetulos de libro en eventos dedicados a la vida artificial y las ciencias cognitivas
COMPLEJIDAD E HISTORIAConsagrado como uno de los mejores historiadores contemporaacuteneos y entre los mejores en esta disciplina en toda la historia W H McNeill tiene el meacuterito de abrir las puertas en doble viacutea de la historia hacia la complejidad y de la complejidad de la historia y la historiografiacutea mismas Sin embargo seriacutea injusto omitir aquiacute los trabajos de F Fernaacutendez- Armesto a pesar de que no emplea para nada el concepto de ldquocomplejidadrdquo en su obra sus trabajos son estupendos ejemplos de lo que es el trabajo historiograacutefico en el marco de lasciencias de la complejidad De alguna manera tambieacuten hay que mencionar aquiacute el trabajo historiograacutefico del teoacuterico de la cultura J Barzun
COMPLEJIDAD ADMINISTRACIOacuteN Y ORGANIZACIONES SOCIALES
Aunque la literatura sobre complejidad y administracioacuten es muy grande son pocos los textos que valen la pena La mayoriacutea de la literatura es simple y llana jerga Los textos que se mencionan a continuacioacuten dan una idea clara de que es posible pensar y actuar en contextos de finanzas gobierno administracioacuten economiacutea teoriacutea de juegos Los administradores financistas e ingenieros son eminentemente pragmaacuteticos y principalmente piensan en herramientas y aplicaciones Una lectura juiciosa de la siguiente bibliografiacutea sorprenderiacutea a maacutes de administrador e ingeniero
COMPLEJIDAD ECONOMIacuteA Y FINANZASLa economiacutea tradicional permanece en el marco de cuatro ejes microeconomiacutea macroeconomiacutea finanzas y comercio Las demaacutes son aacutereas episoacutedicas como la historia de las doctrinas econoacutemicas por ejemplo Las finanzas por su parte pueden encontrar en el diaacutelogo con los fractales luces novedosas
CONSULTORIacuteA EMPRESARIAL EN EL MARCO DE LAS CIENCIAS DE LACOMPLEJIDAD
Es sabido que en Estado Unidos hay un dicho muy popular si una idea es buena produce dinero Pues bien la complejidad 1048753maacutes exactamente las ciencias de la complejidad- son una muy muy buena idea En efecto el nuacutemero y la importancia de las empresas las experiencias de negocios que incorporan a las ciencias de la complejidad incluye a las maacutes destacas y fuertes empresas en el mundo Siempre cabe recordar no solamente en el plano teoacuterico poliacutetico o militar por ejemplo aquella idea de H Pagels seguacuten la cual quien domine las ciencias de la complejidad tendraacute por decir lo menos una clara ventaja competitiva en el mercado una posicioacuten de ventaja enlos procesos de negociacioacuten en general en fin una estructura mental que le aporta reacuteditos magniacuteficos Las referencias a continuacioacuten ilustran estas ideas Aquiacute la idea es que quienes esteacuten interesados naveguen en profundidad en los links mencionados
COMPLEJIDAD Y PSICOLOGIacuteA
En psicologiacutea predominan en el mejor de los casos ya con personalidad propia los enfoques sisteacutemicos Hace rato que existe con estatuto y derecho propio una sicologiacutea sisteacutemica Con mucha frecuencia se hace referencia a la obra de H Maturana Sin embargo hay que decir que en sentido estricto la obra de Maturana no forma parte en manera alguna de las ciencias de la complejidad sino de aquello que en referencia a la Enciclopedia de Complejidad y Ciencias de Sistemas resentildeada antes arriba se integra en lasciencias de sistemas que son histoacutericamente anteriores a la emergencia de la complejidad El segundo libro referido a continuacioacuten contiene el nacimiento (y el debate) del concepto de autopoiesis obra de F Varela y H Maturana
COMPLEJIDAD Y ESTUDIOS CULTURALESLos estudios culturales estaacuten dominados hoy por hoy por los llamados estudios postcoloniales En un sentido estricto los estudios post-coloniales han logrado recientemente demarcarse del llamado pensamiento postmodernista Pues bien los dos libros mencionados a continuacioacuten se zambullen si cabe la expresioacuten en el mar de las ciencias de la complejidad con placer y con habilidad de buenos nadadores
INGENIERIacuteA DE SISTEMAS COMPLEJOS
La historia de la ingenieriacutea se divide en dos la ingenieriacutea claacutesica o ingenieriacutea convencional y la ingenieriacutea de sistemas complejos
El primero de los libros sobre ingenieriacutea de sistemas complejos aparece recieacuten en el 2006 Desde entonces no obstante su desarrollo ha sido impresionante Sin embargo en el mundo facultades de ingenieriacutea y de administracioacuten permanecen auacuten al margen del estudio y trabajo en ingenieriacutea de sistemas complejos Tan soacutelo a nivel de Institutos y Centros de Investigacioacuten se incorpora se desarrolla se trabaja y se ensentildea activamente la ingenieriacutea de sistemas complejos Y por consiguiente la computacioacuten bioinspirada
METAHEURIacuteSTICAS (HIacuteBRIDAS PARALELAS HIPERHEURIacuteSTICAS) OPTIMIZACIOacuteN Y
RESOLUCIOacuteN DE PROBLEMAS
Las metaheuriacutesticas son el marco algoriacutetmico maacutes reciente para el trabajo con y la resolucioacuten de problemas complejos en ciencia ingenieriacutea y negocios Estas reconocen la imposibilidad de una solucioacuten oacuteptima y buscan hallar por el contrario soluciones razonables con recursos aceptables Antes de ellas predominaron las teacutecnicas convencionales de la investigacioacuten de operaciones y los modelos heuriacutesticos de la inteligencia artificial Pero justamente el trabajo con metaheuriacutesticas se hace necesario e incluso ineludible cuando las teacutecnicas y los modelos convencionales reconocen su incapacidad para abordar los problemas de complejidad creciente
Cuatro grandes retos (o problemas abiertos) motivan las investigaciones maacutes recientes en el campo de las metaheuriacutesticas
- El primero tiene que ver con posibilidad e incluso con la necesidad de construir sistemas hiacutebridos no soacutelo empleando metaheuriacutesticas sino tambieacuten ademaacutes modelos matemaacuteticos claacutesicos (de la investigacioacuten de operaciones) y heuriacutesticas convencionales (de la inteligencia artificial) Algunos de los campos que maacutes aportan a esta discusioacuten son la computacioacuten
- El segundo reto consiste en saber cuaacutendo y cuaacutel metaheuriacutestica elegir durante el proceso de resolucioacuten de un problema determinado La finalidad es seleccionar en cada punto de decisioacuten de un problema dado y de forma automaacutetica la (meta) heuriacutestica de bajo nivel maacutes adecuada a partir de un conjunto finito de posibilidades
-El tercer problema se refiere al disentildeo de metaheuriacutesticas paralelas y distribuidas con el fin de explotar las cada vez mayores prestaciones que estas arquitecturas suponen A su vez este reto estimula el desarrollo de nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten Alliacute los trabajos en computacioacuten no convencional juegan un papel central
-Finalmente el cuarto reto intenta subsanar las dificultades manifiestas cuando de afinar o poner a punto los paraacutemetros de
la(s) metaheuriacutestica(s) seleccionada(s) (configurar la(s) metaheuriacutestica(s)) se trata Un ejemplo conspicuo en este caso son las metaheuriacutesticas auto-adaptativas
Las dos familias principales de metaheuriacutesticas son las metaheuriacutesticas basadas en soluciones uacutenicas y las metaheuriacutesticas basadas en poblaciones La primera familia se inspira principalmente en las matemaacuteticas la loacutegica y la fiacutesica y consiste en la manipulacioacuten y transformacioacuten de una solucioacuten uacutenica a lo largo del proceso de buacutesqueda y optimizacioacuten El segundo grupo se inspira fundamentalmente en la biologiacutea y emplea no una solucioacuten uacutenica sino una poblacioacuten de soluciones que interactuacutean y evolucionan en el tiempo Es en este segundo caso cuando se habla de espacios de soluciones En este grupo son cuatro los principales paradigmas la computacioacuten evolutiva la inteligencia de enjambres la computacioacuten inmunoloacutegica y la computacioacuten con membranas
Ambas familias son complementarias Mientras las primeras son muy buenas para explotar las mejores soluciones en una zona especiacutefica (optimizacioacuten local) el segundo grupo logra explorar todo el espacio de soluciones (optimizacioacuten global) En otras palabras mientras estas intensifican aquellas diversifican Los problemas (complejos) actuales en ciencia e ingenieriacutea implican tanto explotacioacuten como exploracioacuten justificando una vez maacutes la necesidad y la pertinencia de los sistemas hiacutebridos
SISTEMAS COMPUTACIONALES NATURALES INTELIGENTES Y BIOLOacuteGICOS
Computar es un rasgo comuacuten transversal si se prefiere a los seres humanos a los sistemas expertos y artificiales a la vida en general y a la naturaleza misma Cada eacutepoca posee su propia metaacutefora Una de las uacuteltimas metaacuteforas acuntildeadas es el reconocimiento de que finalmente esto es sustancialmente lo que hace el universo es computar es decir se trata de la idea seguacuten la cual podemos encontrar procesos de coacutemputo en todas las escalas y fenoacutemenos de la naturaleza En particular como un subconjunto de los sistemas de computacioacuten natural encontramos la computacioacuten inspirada bioloacutegicamente (o computacioacuten con metaacuteforas bioloacutegicas)
El esquema muestra la evolucioacuten de las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas (de optimizacioacuten) y con ellas de los sistemas computacionales De un lado las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas pasaron de los modelos matemaacuteticos a los modelos inspirados por la biologiacutea atravesando por los sistemas inteligentes y los sistemas ciberneacuteticos No en vano las miradas se han desplazado hacia la inteligencia artificial bio-inspirada hacia la inteligencia computacional y hacia los sistemas complejos adaptativos inteligentes y cada vez se habla menos de la inteligencia artificial (claacutesica) sin maacutes Los textos que se muestran en esta seccioacuten dan muestras consistentes de este hecho
COMPUTACIOacuteN SUAVE
Soft Computing no es un cuerpo homogeacuteneo de conceptos y teacutecnicas Maacutes bien es una mezcla de distintos meacutetodos que de una forma u otra cooperan desde sus fundamentos En este sentido el principal objetivo de la Soft Computing es aprovechar la tolerancia que conllevan la imprecisioacuten y la incertidumbre para conseguir manejabilidad robustez y soluciones de bajo costo Los principales ingredientes de la Soft Computing son la Loacutegica Fuzzy la Neuro-computacioacuten y el Razonamiento Probabiliacutestico incluyendo este uacuteltimo a los Algoritmos Geneacuteticos las Redes de Creencia los Sistemas Caoacuteticos y algunas partes de la Teoriacutea de Aprendizaje En esa asociacioacuten de Loacutegica Fuzzy Neurocomputacioacuten y Razonamiento Probabiliacutestico la Loacutegica Fuzzy se ocupa principalmente de la imprecisioacuten y el Razonamiento Aproximado la Neurocumputacioacuten del aprendizaje y el Razonamiento Probabiliacutestico de la incertidumbre y la propagacioacuten de las creencias
INTELIGENCIA COMPUTACIONAL
Son ellos (el orden no importa) los sistemas difusos las redes neuronales los sistemas inmunes artificiales la computacioacuten evolutiva y la inteligencia de enjambres todos ellos provenientes en alguacuten sentido de metaacuteforas bioloacutegicas Se acentuacutea ademaacutes el papel de las posibles relaciones entre ellas
Los dos aspectos clave de este reconocimiento son dos De un lado la inteligencia artificial se ha desplazado a traveacutes de la inteligencia computacional al plano ciertamente maacutes interesante y fructiacutefero de los sistemas bio-inspirados De otra parte se pone de manifiesto la posibilidad y el potencial de pensar en sistemas hiacutebridos como lo plantea el esquema 14
COMPUTACIOacuteN NATURAL
En otro plano distinto aunque fuertemente relacionado con la computacioacuten suave y la inteligencia computacional se encuentra el campo de la computacioacuten natural Dicho campo tiene tres grandes ramas que lo componen estas son i) el uso de metaacuteforas provenientes de la naturaleza (en particular de la biologiacutea) para resolver problemas ii) el modelamiento la simulacioacuten y la siacutentesis de fenoacutemenos naturales a traveacutes del computador y iii) el uso de ideas yo materiales naturales (como moleacuteculas o ceacutelulas) para llevar a cabo procesos de computo ineacuteditos cuando se los mira retrospectivamente El esquema 15 permite observar la evolucioacuten literalmente las especiaciones- que la computacioacuten natural ha tenido Este mismo esquema suministra una idea clara acerca de la evolucioacuten de la arquitectura de la computacioacuten desde
von Neumann- hasta los desarrollos maacutes recientes y verosimilmente- hacia el futuro
COMPUTACIOacuteN EVOLUTIVA O ALGORITMOS EVOLUTIVOS
La simbiosis entre teoriacutea de la evolucioacuten y con ella por debajo de ella por asiacute decirlo la referencia a la Nueva Biologiacutea- y la computacioacuten en general constituye sin ninguna duda una de las realizaciones maacutes originales en las ciencias de la complejidad Al respecto sigue siendo totalmente vaacutelido el reconocimiento muy temprano- que hizo H Pagels acerca de la importancia de las relaciones entre complejidad y computacioacuten Al mismo tiempo que el computador hace posible a las ciencias de la complejidad eacutestas contribuyen de manera significativa al propio desarrollo de la computacioacuten
Podemos hablar como es efectivamente el caso de tres clases de ciencia la ciencia de tipo inductivo (o empiacuterico o empirista) la ciencia de tipo deductivo (o racionalista) y la ciencia con base en modelamiento y simulacioacuten Los dos primeros tipos de ciencia corresponden a la ciencia claacutesica y por derivacioacuten a toda la ciencia habida en la historia de la humanidad Occidental La tercera es perfectamente novedosa y dirige la mirada absolutamente hacia el futuro
INTELIGENCIA COLECTIVA O TEORIacuteA DE ENJAMBRES
El estudio de los colectivos de animales _ los animales sociales los insectos sociales (hormigas termitas himenoacutepteros beneacuteficos en general pero tambieacuten de los carduacutemenes y las manadas) ha arrojado luces maravillosas acerca de la arquitectura y la topologiacutea de la naturaleza y por tanto tambieacuten acerca de la sociedad humana en general
El rasgo definitivo ha sido el reconocimiento del siguiente hecho la naturaleza no piensa ni actuacutea como la civilizacioacuten occidental los postuloacute siempre secuencial jeraacuterquica lineal cardinalmente Por el contrario la robustez de los sistemas naturales descansa en series en paralelo en la ausencia de control central riacutegido en la adaptacioacuten La inteligencia de enjambre pone de manifiesto una inteligencia bastante mejor por robusta y evolutiva- que la inteligencia humana tradicional la de los 2500 antildeos de la historia de Occidente
Esta idea auacuten deberaacute ser plenamente explorada y apropiada por parte de la comunidad acadeacutemica y cientiacutefica asiacute como por parte tambieacuten del sector privado el sector puacuteblico y de la propia sociedad civil
COMPUTACIOacuteN CON MEMBRANAS O SISTEMAS P
Los sistemas informaacuteticos y computacionales tambieacuten han incorporado por asiacute decirlo- la metaacutefora bioloacutegica y ecoloacutegica La ingenieriacutea ha avanzado hasta la programacioacuten y el trabajo en teacuterminos de hardware anaacutelogos a los de los sistemas vivos Un caso conspicuo reciente que data del 1998 es la computacioacuten con membranas
COMPUTACIOacuteN INMUNE O SISTEMAS INMUNES ARTIFICIALES
El estudio del sistema inmunoloacutegico humano y en general de los sistemas vivos- ha representado un aprendizaje estupendo por lo pronto para fiacutesicos y expertos en sistemas computacionales Esta aacuterea surge en 1998 y permite explorar caminos que la ingenieriacutea tradicional nunca imaginoacute Por decir lo menos se trata de la importancia de pensar por analogiacutea sin embargo en rigor aquiacute se trata de bastante maacutes que de una analogiacutea
COMPLEJIDAD SISTEMAS BIO-INSPIRADOS BIO-ROBOacuteTICA Y BIO-HARDWARE
Los trabajos sobre sistemas inteligentes adaptativos y sobre vida artificial ya no permanecen en el aacutembito de la pantalla del computador Los sistemas inteligentes vivos han salido del CPU y ya exploran espacios fiacutesicos comunes con el de los seres humanos De esta suerte las escisiones claacutesicas entre lo natural y lo artificial o entre lo analoacutegico y lo digital por ejemplo quedan ampliamente superadas en investigaciones y trabajos que comienzan a tener repercusiones (incipientes por lo pronto) en numerosos dominios del mundo cotidiano
CONCLUSIONES
El surgimiento de las ciencias de la complejidad se da gracias a aquellos personajes que de manera directa contribuyeron sin ellos no habriacutea sido posible el mundo de los sistemas dinaacutemicos de complejidad creciente
La ciencia es el conjunto de conocimientos estructurados sistemaacuteticamente conocimiento obtenido mediante la observacioacuten de patrones regulares de razonamientos y de experimentacioacuten en aacutembitos especiacuteficos a partir de los cuales se generan preguntas se construyen hipoacutetesis se deducen principios y se elaboran leyes generales y sistemas organizados por medio de un meacutetodo cientiacutefico
Complejidad es la cualidad de lo que estaacute compuesto de diversos elementos interrelacionadas Se refiere a un sistema complejo que es un sistema compuesto de partes interrelacionadas que como un conjunto exhiben propiedades y comportamientos no evidentes a partir de la suma de las partes individuales
Se trata de un grupo de ciencias que por tanto contienen numerosas teoriacuteas una diversidad de modelos explicativos una gama amplia de conceptos en fin una pluralidad de meacutetodos y loacutegicas
El mundo de las ciencias de la complejidad se ocupa de las transiciones ordendesorden contiene tres grandes ejes ellos son la teoriacutea matemaacutetica de la complejidad - maacutes propiamente conocida como el conjunto de los problemas P versus N-P las relaciones entre el universo microscoacutepico y el universo macroscoacutepico y la teoriacutea de los sistemas dinaacutemicos
Estos tres grandes ejes se cruzan entre siacute e inauguran el mundo mismo de la complejidad
LA DISTINCIOacuteN ENTRE COMPLEJIDAD Y PENSAMIENTO SISTEacuteMICO
PENSAMIENTO SISTEacuteMICO
El pensamiento sisteacutemico determina su propio aacutembito de trabajo se interesa en ldquosistemasrdquo esto es en complejos de elementos que se encuentran en interaccioacuten
Una expresioacuten de parte de von Bertalanffy reconoce que existen sistemas abiertos y sistemas cerrados
CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
Ya que en el marco de las ciencias de la complejidad absolutamente ninguna de las teoriacuteas que la componen (por ejemplo teoriacutea de fluctuaciones teoriacutea de turbulencias y otras) asiacute como ninguna de las ciencias que conforman el mundo de la complejidad sostiene que existan sistemas cerrados ni mucho menos sistemas aislados
En complejidad uacutenicamente existen sistemas abiertos
Maacutes radicalmente es imposible que existan sistemas cerrados o aislados se trata tan soacutelo de abstracciones Todos los sistemas son abiertos Ni siquiera el universo en que vivimos es cerrado o aislado
La idea de que tan soacutelo existen sistemas abiertos fue notablemente la obra de la termodinaacutemica del no equilibrio Todos los sistemas necesitan para operar funcionar o vivir esencialmente tres elementos que no tienen los sistemas por siacute mismos sino que proceden del entorno del medioambiente
Ellos son informacioacuten materia y energiacutea
Ni la energiacutea ni la materia ni la informacioacuten provienen de los sistemas cualesquiera que ellos sean se encuentran el entorno provienen del entorno
LA DISTINCIOacuteN ENTRE CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD Y PENSAMIENTO COMPLEJO
El pensamiento complejo hace referencia notablemente a la obra de E Morin y a la de sus epiacutegonos
En consecuencia el rasgo diferenciador maacutes claro entre las ciencias de la complejidad y el pensamiento complejo es precisamente en el caso de Morin se trata de intuiciones ideas espiacuteritu y propoacutesitos que ciertamente no son rechazables sin maacutes
En el caso de las ciencias de la complejidad se trata de argumentos demostraciones loacutegica(s) rigor experimentos modelaciones y simulaciones que han enriquecido de manera fundamental la comprensioacuten del mundo y del universo y que constituyen a todas luces una auteacutentica revolucioacuten en el conocimiento
Con las ciencias de la complejidad se trata evidentemente de un avance de la ciencia un progreso del conocimiento humano
LA DISTINCIOacuteN ENTRE CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD Y CIBERNEacuteTICA
Desarrollada en 1948 por Norbert Wiener la ciberneacutetica busca encontrar los elementos comunes que explican el funcionamiento de las maacutequinas automaacuteticas y el sistema nervioso (central) humano a partir de lo cual se lanza en la buacutesqueda de una teoriacutea que abarque todo el campo del control y la comunicacioacuten en las maacutequinas y en los organismos vivos
Asiacute pues la ciberneacutetica estudia el control y la comunicacioacuten entre maacutequinas y seres vivos
Un rasgo propio de las ciencias de la complejidad en general es el hecho de que por encima de la idea de causalidad y de centralidad reconoce de entrada y trabaja sobre ella la idea de procesos y sistemas en paralelo no jerarquizados sin control
central y en la que el centro emerge siempre en funcioacuten de cada tarea o situacioacuten en un sistema determinado cualquiera
CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
Las ciencias de la complejidad representan una auteacutentica revolucioacuten en el conocimiento al mejor estilo de las revoluciones cientiacuteficas estudiadas por T Kuhn pero que en realidad son herederas de la triacuteada G Bachelard G Canguilhem y A Koyre Se trata de un grupo de ciencias que por tanto contienen numerosas teoriacuteas una diversidad de modelos explicativos una gama amplia de conceptos en fin una pluralidad de meacutetodos y loacutegicas cuyo tema de base es para decirlo en teacuterminos geneacutericos iquestPor queacute las cosas son o se vuelven complejasiquestQueacute es al fin y al cabo ldquocomplejidadrdquo
El mundo de las ciencias de la complejidad se ocupa de las transiciones ordendesorden es decir iquestpor queacute el orden se rompe Y tambieacuten iquestcoacutemo es posible que a partir del desorden sea posible elotro ordenLa buena ciencia trabaja con problemas Y aquiacute el problema es ldquocomplejidadrdquo de esta suerte el estudio de los sistemas fenoacutemenos y comportamientos que se caracterizan por complejidad creciente corresponde exactamente a aquella clase de situaciones en las que una pluralidad (multiplicidad o diversidad que es la marca distintiva de la complejidad) no puede ser reducida de ninguna manera a un momento anterior a una instancia inferior en fin a un multiplicidad maacutes elemental o simple El esquema 5 contiene los tres grandes ejes de trabajo en ciencias de la complejidad Ellos son la teoriacutea matemaacutetica de la complejidad - maacutes propiamente conocida como el conjunto de los problemas P versus N-P las relaciones entre el universo microscoacutepico y el universo macroscoacutepico y la teoriacutea de los sistemas dinaacutemicos
LIBROS DE RECUENTOS PERIODIacuteSTICOS ACERCA DE CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
El periodismo cientiacutefico cumple indudablemente una funcioacuten fundamental en las sociedades democraacuteticas Hay paiacuteses como Inglaterra notablemente en donde las discusiones sobre ciencia estaacuten ya tan arraigadas que incluso hay espacio para la presentacioacuten de la mala ciencia (bad science ) Las universidades de Inglaterra tienen espacios sobre la mala ciencia e incluso perioacutedicos muy serios como The Guardian disponen de un espacio para discutir uno de los problemas maacutes difiacuteciles en ciencia la pseudo-ciencia
ARTIacuteCULOS CLAacuteSICOS O FUNDACIONALES SOBRE COMPLEJIDAD Y
CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
La ciencia contemporaacutenea se escribe en artiacuteculos cientiacuteficos (papers) Tal es la tradicioacuten que se remonta con seguridad a los cinco famosos artiacuteculos del antildeo maravilloso de A Einstein (1905) Anteriormente la ciencia se haciacutea en forma de libros Desde entonces prevalece la idea acerca de la importancia de la publicacioacuten de artiacuteculos en revistas prestigiosasA esta tendencia existen excepciones notables siendo quizaacutes la maacutes importante en el marco de las ciencias de la complejidad el libro de B Mandelbrot que da origen a los fractales La
cienciometriacutea en general viene a reforzar positivamente esta tendencia en la historia de los aportes novedosos a la ciencia en generalPara un conocimiento fundamental acerca del estado del arte en complejidad es imposible no haber leiacutedo y trabajado estos artiacuteculos O al contrario dicho de manera positiva una formacioacuten soacutelida en complejidad pasa por conocer y haber trabajado estos artiacuteculos Ellos son la conditio sine qua non para un adecuado conocimiento acerca de las especificidades algunas de las maacutes importantes categoriacuteas y conceptos en fin la apertura a una dimensioacuten anteriormente totalmente desconocidaQuizaacutes habriacuteamos podido incluir aquiacute algunos de los artiacuteculos que indirectamente sientan las bases de la complejidad Artiacuteculos de Gauss o de Poincareacute de Riemann o de Hilbert por ejemplo Pasamos por alto acerca de un criterio tan abierto e impreciso por esta razoacuten se encuentran aquiacute los autores que forman parte del hardcore de la complejidad
TEXTOS PANORAacuteMICOS CLAacuteSICOS E INTRODUCTORIOS SOBRE COMPLEJIDAD
Existe una dificultad para el acceso a las ciencias de la complejidad Se trata del hecho de que la inmensa mayoriacutea de la bibliografiacutea se encuentra en ingleacutesLa razoacuten principal para esta circunstancia - ineludible- estriba en el hecho de que las ciencias de la complejidad nacieron y durante un tiempo largo se alimentaron de las ciencias maacutes soacutelidas con mayor prestigio las maacutes seguras y con mejores apoyos de diverso tipo Pero es igualmente cierto que las ciencias de la complejidad vienen abrieacutendose raacutepidamente a las llamadas ciencias sociales y humanas En contextos hispanohablantes en general en los que la formacioacuten en ciencia y en pensamiento abstracto (matemaacuteticas loacutegica) no siempre son los mejores el acercamiento a las ciencias de la complejidad se hace maacutes difiacutecil Por esta razoacuten particularmente entre acadeacutemicos de las llamadas ciencias sociales y humanas y entre otros que se caracterizan por una excesiva especializacioacuten o por el contrario por ser generalistas el atractivo del pensamiento complejo y de los enfoques sisteacutemicos resulta maacutes atractivo por lo faacutecil
Ya lo deciacutea H Pagels las ciencias de la complejidad se desarrollaron a partir de las ciencias naturales yo positivas debido sencillamente a que los sistemas fiacutesicos son los maacutes simples que hay y de una complejidad bastante menor al de las ciencias sociales y humanas
TEXTOS TEacuteCNICOS SOBRE DIVERSOS ASPECTOS DE LA COMPLEJIDAD
Se trata de la publicacioacuten de libros panoraacutemicos introductorios y de divulgacioacuten cuestioacuten que suele darse principalmente durante los primeros antildeos de vida del campo Lo que hasta aquiacute se ha mostrado es justamente eso Sin embargo de otro lado se trata de la publicacioacuten de textos que profundizan en aspectos particulares del campo en sus problemas o conceptos relevantes en sus liacuteneas y proyectos de investigacioacuten o que vislumbran simplemente nuevos problemas retos u horizontes de cara al futuro del campo Particularmente hay un fenoacutemeno que es absolutamente imposible de omitir y que mejor auacuten merece un lugar por siacute mismo Se trata de la Enciclopedia de Complejidad editada por R Meyers que se menciona en la bibliografiacutea que se presenta a continuacioacuten Ciertamente algo maacutes de la mitad de la Enciclopedia no es sobre complejidad en el sentido riguroso de la palabra La mayor parte corresponde a enfoques sisteacutemicos
ESTADO ACTUAL DE LAS CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
Las ciencias de la complejidad eran aritmeacuteticamente- seis incluyendo la hipoacutetesis que venimos trabajando seguacuten la cual las loacutegicas no-claacutesicas son una de las ciencias de la complejidad Pues bien el esquema 6 tiene la funcioacuten de mostrar actualmente maacutes allaacute de la enumeracioacuten o presentacioacuten general de las ciencias de la complejidad el estado actual del trabajo y de la investigacioacuten en este campo
En cualquier caso este esquema debe ser tomado como un mapa de las ciencias de la complejidad que contiene en su base territorios irregulares tanto como valles si cabe la metaacutefora Las relaciones directas e indirectas en el marco de las ciencias de la complejidad apuntan precisamente al estado de la investigacioacuten actualmente
COMPLEJIDAD Y TERMODINAacuteMICA DEL NO EQUILIBRIO
Cronoloacutegicamente la primera de las ciencias de la complejidad fue la termodinaacutemica del no-equilibrio desarrollada por I Prigogine En sentido estricto la termodinaacutemica claacutesica y la termodinaacutemica del no-equilibrio son una sola y misma ciencia que comprende dos momentos el claacutesico que pivota alrededor de la nocioacuten de equilibrio y por tanto ulteriormente de muerte- y la nueva cuyo centro es el no-equilibrio y en consecuencia la vida
COMPLEJIDAD Y CAOS
Fue desarrollada por E Lorenz en los antildeos 1962-64 Pero hubieron de pasar muchos antildeos para que fuera reconocida su importancia Esta historia estaacute muy bien narrada por J Gleick El estudio central del caos estriba en la identificacioacuten de atractores extrantildeos (un concepto acuntildeado por D Ruelle) Inicialmente el
caos permanece como una teoriacutea de sistemas deterministas Al cabo del tiempo su intereacutes se vuelca hacia el caos indeterminista o subcuaacutentico
COMPLEJIDAD Y FRACTALES
La geometriacutea de fractales es histoacutericamente hablando la tercera de las ciencias de la complejidad Existe una fuerte implicacioacuten reciacuteproca entre caos y fractales La razoacuten es que todo atractor extrantildeo tiene en su base una dimensioacuten fractal Los fractales han resultado de inmensa ayuda en la medicioacuten de numerosos sistemas y comportamientos en ciencias de la salud y economiacutea en sistemas sociales y en astronomiacutea
COMPLEJIDAD Y CATAacuteSTROFES
La teoriacutea de cataacutestrofes nace y permanece vinculada durante un tiempo largo a un campo desarrollado tambieacuten por R Thom el cobordismo Hay que decir que en cuanto teoriacutea matemaacutetica la teoriacutea de cataacutestrofes praacutecticamente desaparece La razoacuten es que relativamente al caos resulta una teoriacutea muy costosa en teacuterminos de G de Ockahm En efecto mientras que el caos trabaja los sistemas dinaacutemicos con base en tres conceptos - atractores fijos atractores perioacutedicos y atractores extrantildeos- la teoriacutea de cataacutestrofes proponiacuteaSiete modelos fundamentales ldquocataacutestroferdquo es el teacutermino empleado para determinar sencillamente cambios suacutebitos imprevistos irreversibles
COMPLEJIDAD Y REDESLa ciencia de redes complejas desarrollada originariamente por D Watts L Barabasi y S Strogatz entre los antildeos 2001 y 2003 constituye la quinta de las ciencias de la complejidadUn rasgo fundamental de las ciencias de la complejidad estriba exactamente en este punto a la pregunta iquestQueacute es complejidad O iquestPor queacute sucede la complejidad por ejemplo las ciencias de la complejidad no aportan en marcado contraste con la ciencia claacutesica- una sola respuesta Por el contrario se aportan diversas respuestas Lo que es importante tener en cuenta sin embargo es que no es verdad que cualquier respuesta sea posible o aceptada
COMPLEJIDAD Y LOacuteGICAS NO-CLAacuteSICAS
EMERGENCIA Y AUTO-ORGANIZACIOacuteNIndudablemente los conceptos de emergencia y de auto-organizacioacuten constituyen pilares fundamentales de las ciencias de la complejidad Diversos autores antes que (pre)suponerlos como conceptos o categoriacuteas de complejidad se han dado a la tarea de explicar exactamente en queacute consiste la emergencia y coacutemo surge y queacute hace la auto-organizacioacuten Los dos autores maacutes destacados en este sentido son J Holland y S KauffmanDicho de manera negativa las ciencias de la complejidad no trabajan con base en el principio de causalidad (y ni siquiera de multicausalidad por ejemplo con estudios multivariados) La causalidad permanece como un patrimonio de la ciencia y la
filosofiacutea claacutesicas Sin embargo dicho de manera positiva o afirmativa los sistemas de complejidad creciente tanto contienen como apuntan hacia emergencias adaptaciones sorpresas y autorganizacioacuten (esquema 8)
COMPLEJIDAD Y SISTEMAS CUAacuteNTICOS
Los sistemas de complejidad creciente se fundan en la fiacutesica cuaacutentica en general y en la mecaacutenica cuaacutentica en particular y ello por una razoacuten fundamental a saber el modelo claacutesico Galileo Copeacuternico Kepler y Newton- ya estaacute cerrado y nada nuevo puede ser incluido en eacutel Esto significa exactamente que la mecaacutenica claacutesica ha sido incluida como un momento particular en la teoriacutea de la relatividad de un lado y ademaacutes y principalmente en el modelo cuaacutentico El conocimiento del mundo fiacutesico dirige su mirada hacia el voacutertice en el que se cree habraacuten de confluir la relatividad y la cuaacutentica que es en una teoriacutea de la gravitacioacuten cuaacutentica
MODELAMIENTO Y SIMULACIOacuteN DE SISTEMAS COMPLEJOS
El modelamiento y la simulacioacuten son especiacuteficos de los sistemas de complejidad creciente Esta idea requiere auacuten una incorporacioacuten y una elaboracioacuten por parte de quienes se inician en el estudio y el trabajo en profundidad con la complejidadEl fundamento de este tipo de modelamiento se basoacute por ejemplo en la mecaacutenica claacutesica la loacutegica formal claacutesica el caacutelculo las ecuaciones diferenciales o la geometriacutea euclidianaEn el marco de las ciencias de la complejidad la idea es completamente contraria (esquema 9)El modelamiento planteado en estos teacuterminos permite abordar fenoacutemenos complejos sin la necesidad eliminar la incertidumbre ni de linealizarlos
COMPLEJIDAD Y SISTEMAS VIVOS
El fenoacutemeno de maacutexima complejidad conocida en el universo son sin lugar a dudas los sistemas vivos No sin razoacuten J Maddox sentildealaba que los tres problemas uacuteltimos de la investigacioacuten cientiacutefica y filosoacutefica son
El conocimiento del origen y la estructura de la materia
El conocimiento acerca del origen y la naturaleza de la vida
El problema de las relaciones mente-cerebro
La vida es una especie de materia que no se reduce a simple materialidad por lo menos no hasta que sepamos queacute es la materia y por tanto las relaciones con la antimateria asiacute como las relaciones de la energiacutea con la energiacutea oscura del universo Las relaciones mente-cerebro son pertinentes para un tipo de vida supuesta la escisioacuten baacutesica entre organismos seacutesiles y moacuteviles Estamos en los umbrales del estudio de las relaciones entre vida y complejidad
Los dos problemas fundamentales en el estudio de los sistemas vivos son los relativos al origen de la vida es decir su loacutegica Muchos se ha avanzado en el primer problema pero el segundo problema es el que presenta los desarrollos maacutes soacutelidos
El estudio de la vida en general implica de entrada el reconocimiento de que existen dos formas principales de sistemas vivos
La vida natural_ Se basa cuya fiacutesica es el Carbono y cuya quiacutemica es la Tabla de Elementos Perioacutedicos Esta apunta a la naturaleza
la vida artificial _Se basa cuya fiacutesica es el Silicio y cuya quiacutemica incluye a los Algoritmos Geneacuteticos Esta apunta a la naturaleza creada
MODELAMIENTO Y SIMULACIOacuteN DE SISTEMAS BIOLOacuteGICOS SISTEMAS INSPIRADOS BIOLOacuteGICAMENTE Y VIDA ARTIFICIAL
Hay tres fenoacutemenos conspicuos que brillan con luz propia
Los sistemas bioloacutegicos los sistemas inspirados en la biologiacutea la vida artificial
Se sostiene la hipoacutetesis de que la vida artificial puede y debe ser comprendida como una de las ciencias de la complejidad Desde su nacimiento las ciencias de la complejidad han trabajado
integrado e impulsado activamente dos campos de trabajo paralelos
Los algoritmos geneacuteticos (J Holland) La vida artificial (Ch Langton)
El nexo entre ambos es el intereacutes manifiesto por la forma en que los sistemas inspirados bioloacutegicamente contribuyen a comprender la vida en el planeta tanto como a prefigurar la vida posible algo que en el lenguaje teacutecnico se designa como ldquola vida tal y como podriacutea ser (life as it could be) El crecimiento en este campo es sostenido soacutelido y creciente
Pero la vida artificial no trata uacutenica ni exclusivamente de construir modelos y realizar simulaciones La vida artificial trabaja en tres planos complementarios
El modelamiento y la simulacioacuten de sistemas bioloacutegicos La construccioacuten de sistemas capaces de evolucionar
aprender y adaptarse en entornos cambiantes El estudio de las capacidades de coacutemputo de los sistemas
bioloacutegicos y su implementacioacuten como nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten
COMPLEJIDAD Y CIENCIAS SOCIALES
El concepto de ciencias sociales y humanas es agrave la lettre un concepto decimonoacutenico Surge gracias a A Comte y de ahiacute en adelante se desarrolla ya sea en teacuterminos de ciencias del espiacuteritu (Dilthey) o como ciencias sociales y ciencias humanas Ulteriormente ha habido incluso la discusioacuten acerca de ldquociencias sociales aplicadasrdquo contrario sensu a lo que seriacutea un grupo de ciencias no aplicadas o puras Dado el progreso del conocimiento el trabajo en teacuterminos interdisciplinarios cruzados transversales integrales que es justamente lo que caracteriza a la ciencia de punta en general y a las ciencias de la complejidad en particular el concepto mismo de ciencias naturales o positivas y ciencias sociales y humanas resulta al cabo vetusto Lo que sucede es que administrativamente en el mundo entero auacuten se estructura el conocimiento en teacuterminos de las divisiones provenientes del siglo XIX y comienzos del siglo XX
Como quiera que sea las ciencias sociales y humanas requieren abrirse 1048753 de acuerdo con el informe de la Comisioacuten Gulbenkian Esta apertura de las ciencias sociales es para un buen lector de un lado hacia la sociedad y de otra parte y de un modo muy fundamental abrirse a las ciencias llamadas naturales y a las tecnologiacuteas (ingenieriacuteas digamos) Pues bien conseguridad se trata de abrirse a los progresos cruzados que en otros dominios cientiacuteficos estaacuten teniendo lugar La bibliografiacutea referida a continuacioacuten tiene que ver con el diaacutelogo abierto frontal con las ciencias de la complejidad Esta historia es reciente pero es al mismo tiempo soacutelida y creciente Estaacute bien nutrida aunque auacuten se encuentre en pantildeales por asiacute decirlo
BIBLIOGRAFIacuteA GENERAL SOBRE COMPLEJIDAD Y CIENCIAS SOCIALES Y HUMANAS
La idea general es que las ciencias sociales y humanas poseen estudian se ocupan de los sistemas fenoacutemenos y comportamientos de maacutexima complejidad conocida hasta la fecha a saber los sistemas humanos
Los fenoacutemenos que ocupan los sistemas fiacutesicos por ejemplo son bastante maacutes predecibles Una parte de la comunidad cientiacutefica de cientiacuteficos sociales cuando escuchan los temas de complejidad sostienen ldquoPero si es justamente lo que hacemos nosotros y es lo que siempre hemos dichordquo o ldquose trata de vino viejo en tonel nuevordquo por ejemplo
Mientras que existe alguacuten escepticismo en una parte de la comunidad de este grupo de cientiacuteficos incluidos filoacutesofos existe una parte grande y soacutelida que trabaja en teacuterminos de conceptos metodologiacuteas lenguajes y enfoques propios de las ciencias de la complejidad Digaacutemoslo de manera puntual en el contexto de las ciencias de la complejidad las antiguas divisiones entre ciencia y tecnologiacutea (ingenieriacutea por ejemplo) entre ciencias duras y ciencias blandas entre ciencia y filosofiacutea se hace ya insostenible El encuentro de ciencias y disciplinas modifica el propio estatuto epistemoloacutegico y social que poseiacutean antes del encuentro el diaacutelogo y el trabajo mancomunado
El encuentro de ciencias y disciplinas se establece en funcioacuten de la identificacioacuten de y el trabajo sobre problemas Son los problemas los que unen a los cientiacuteficos entre siacute y a ellos con la sociedad en general Su comprensioacuten su esfuerzo de resolucioacuten los horizontes quecontienen las dimensiones que anticipan - hacia delante y hacia atraacutes
COMPLEJIDAD Y SOCIOLOGIacuteALa sociologiacutea siempre se ocupoacute de sujetos colectivos en el mejor espiacuteritu de la complejidad- Pero los redujo a diversos planos y conceptos En este sentido el primer libro sobre sociologiacutea y complejidad aparece en el 2006 Aunque desde otra perspectiva el libro de D Watts - socioacutelogo de formacioacuten- es un ejemplo magniacutefico en el que la sociologiacutea se cruza con y se integra a la fiacutesica la criticalidad auto-organizada las redes complejas la irreversibilidad de la flecha del tiempo etc Aquiacute la sociologiacutea deja de ser tal sencillamente ciencia social en el sentido de la clasificacioacuten propia del siglo XIX para metamorfosearse (I Prigogine) en (uno de los componentes de las ciencias de la) complejidad
COMPLEJIDAD Y ANTROPOLOGIacuteA
El primer libro de antropologiacutea y complejidad se concentra sintomaacuteticamente en la vida artificial y en la cultura digital de la cual las ciencias de la complejidad es la mejor expresioacuten Es el estudio (tesis doctoral en rigor) de Helmreich Sin embargo el libro de mayor profundidad en antropologiacutea y por consiguiente en arqueologiacutea (la arqueologiacutea es antropologiacutea en pasado) es el trabajo hasta ahora insuperable de Beekman y Baden Por su parte el trabajo de Adams tiene el meacuterito de trabajar las dinaacutemicas sociales y culturales tomando como hilo conductor la energiacutea El libro de Peacuterez-Taylor es una compilacioacuten detextos que se mueven o intentan moverse hacia la complejidad no siempre ni exactamente en la direccioacuten de las ciencias de la complejidad
COMPLEJIDAD Y FILOSOFIacuteA
La corriente principal (mainstream) de la filosofiacutea se ha dividido en dos una que hace al mejor ejemplo de autores como Aristoacuteteles Hegel o Husserl de siacute misma un motivo de trabajo o en el mejor de los casos un pretexto para desarrollarse como philosophia primera La otra es la filosofiacutea que renuncia a la metafiacutesica y se transforma en eacutetica eacutetica aplicada sociologiacutea teoriacutea del derecho o filosofiacutea poliacutetica entre otras Los autores contemporaacuteneos son numerosos en cualquier de estas dos posturas principales de la filosofiacutea contemporaacutenea Entre los filoacutesofos contemporaacuteneos que trabajan complejidadresaltan los dos nombres mencionados a continuacioacuten Un elemento comuacuten a ambos es que se trata en rigor de filoacutesofos de la ciencia Un nombre tangencial a las ciencias de la complejidad pero muy consciente del significado de temas como la vida artificial es D Dennett que se omite aquiacute debido a no tiene ninguacuten texto mayor directamente relacionado con complejidad aunque tiene varios artiacuteculos y capiacutetulos de libro en eventos dedicados a la vida artificial y las ciencias cognitivas
COMPLEJIDAD E HISTORIAConsagrado como uno de los mejores historiadores contemporaacuteneos y entre los mejores en esta disciplina en toda la historia W H McNeill tiene el meacuterito de abrir las puertas en doble viacutea de la historia hacia la complejidad y de la complejidad de la historia y la historiografiacutea mismas Sin embargo seriacutea injusto omitir aquiacute los trabajos de F Fernaacutendez- Armesto a pesar de que no emplea para nada el concepto de ldquocomplejidadrdquo en su obra sus trabajos son estupendos ejemplos de lo que es el trabajo historiograacutefico en el marco de lasciencias de la complejidad De alguna manera tambieacuten hay que mencionar aquiacute el trabajo historiograacutefico del teoacuterico de la cultura J Barzun
COMPLEJIDAD ADMINISTRACIOacuteN Y ORGANIZACIONES SOCIALES
Aunque la literatura sobre complejidad y administracioacuten es muy grande son pocos los textos que valen la pena La mayoriacutea de la literatura es simple y llana jerga Los textos que se mencionan a continuacioacuten dan una idea clara de que es posible pensar y actuar en contextos de finanzas gobierno administracioacuten economiacutea teoriacutea de juegos Los administradores financistas e ingenieros son eminentemente pragmaacuteticos y principalmente piensan en herramientas y aplicaciones Una lectura juiciosa de la siguiente bibliografiacutea sorprenderiacutea a maacutes de administrador e ingeniero
COMPLEJIDAD ECONOMIacuteA Y FINANZASLa economiacutea tradicional permanece en el marco de cuatro ejes microeconomiacutea macroeconomiacutea finanzas y comercio Las demaacutes son aacutereas episoacutedicas como la historia de las doctrinas econoacutemicas por ejemplo Las finanzas por su parte pueden encontrar en el diaacutelogo con los fractales luces novedosas
CONSULTORIacuteA EMPRESARIAL EN EL MARCO DE LAS CIENCIAS DE LACOMPLEJIDAD
Es sabido que en Estado Unidos hay un dicho muy popular si una idea es buena produce dinero Pues bien la complejidad 1048753maacutes exactamente las ciencias de la complejidad- son una muy muy buena idea En efecto el nuacutemero y la importancia de las empresas las experiencias de negocios que incorporan a las ciencias de la complejidad incluye a las maacutes destacas y fuertes empresas en el mundo Siempre cabe recordar no solamente en el plano teoacuterico poliacutetico o militar por ejemplo aquella idea de H Pagels seguacuten la cual quien domine las ciencias de la complejidad tendraacute por decir lo menos una clara ventaja competitiva en el mercado una posicioacuten de ventaja enlos procesos de negociacioacuten en general en fin una estructura mental que le aporta reacuteditos magniacuteficos Las referencias a continuacioacuten ilustran estas ideas Aquiacute la idea es que quienes esteacuten interesados naveguen en profundidad en los links mencionados
COMPLEJIDAD Y PSICOLOGIacuteA
En psicologiacutea predominan en el mejor de los casos ya con personalidad propia los enfoques sisteacutemicos Hace rato que existe con estatuto y derecho propio una sicologiacutea sisteacutemica Con mucha frecuencia se hace referencia a la obra de H Maturana Sin embargo hay que decir que en sentido estricto la obra de Maturana no forma parte en manera alguna de las ciencias de la complejidad sino de aquello que en referencia a la Enciclopedia de Complejidad y Ciencias de Sistemas resentildeada antes arriba se integra en lasciencias de sistemas que son histoacutericamente anteriores a la emergencia de la complejidad El segundo libro referido a continuacioacuten contiene el nacimiento (y el debate) del concepto de autopoiesis obra de F Varela y H Maturana
COMPLEJIDAD Y ESTUDIOS CULTURALESLos estudios culturales estaacuten dominados hoy por hoy por los llamados estudios postcoloniales En un sentido estricto los estudios post-coloniales han logrado recientemente demarcarse del llamado pensamiento postmodernista Pues bien los dos libros mencionados a continuacioacuten se zambullen si cabe la expresioacuten en el mar de las ciencias de la complejidad con placer y con habilidad de buenos nadadores
INGENIERIacuteA DE SISTEMAS COMPLEJOS
La historia de la ingenieriacutea se divide en dos la ingenieriacutea claacutesica o ingenieriacutea convencional y la ingenieriacutea de sistemas complejos
El primero de los libros sobre ingenieriacutea de sistemas complejos aparece recieacuten en el 2006 Desde entonces no obstante su desarrollo ha sido impresionante Sin embargo en el mundo facultades de ingenieriacutea y de administracioacuten permanecen auacuten al margen del estudio y trabajo en ingenieriacutea de sistemas complejos Tan soacutelo a nivel de Institutos y Centros de Investigacioacuten se incorpora se desarrolla se trabaja y se ensentildea activamente la ingenieriacutea de sistemas complejos Y por consiguiente la computacioacuten bioinspirada
METAHEURIacuteSTICAS (HIacuteBRIDAS PARALELAS HIPERHEURIacuteSTICAS) OPTIMIZACIOacuteN Y
RESOLUCIOacuteN DE PROBLEMAS
Las metaheuriacutesticas son el marco algoriacutetmico maacutes reciente para el trabajo con y la resolucioacuten de problemas complejos en ciencia ingenieriacutea y negocios Estas reconocen la imposibilidad de una solucioacuten oacuteptima y buscan hallar por el contrario soluciones razonables con recursos aceptables Antes de ellas predominaron las teacutecnicas convencionales de la investigacioacuten de operaciones y los modelos heuriacutesticos de la inteligencia artificial Pero justamente el trabajo con metaheuriacutesticas se hace necesario e incluso ineludible cuando las teacutecnicas y los modelos convencionales reconocen su incapacidad para abordar los problemas de complejidad creciente
Cuatro grandes retos (o problemas abiertos) motivan las investigaciones maacutes recientes en el campo de las metaheuriacutesticas
- El primero tiene que ver con posibilidad e incluso con la necesidad de construir sistemas hiacutebridos no soacutelo empleando metaheuriacutesticas sino tambieacuten ademaacutes modelos matemaacuteticos claacutesicos (de la investigacioacuten de operaciones) y heuriacutesticas convencionales (de la inteligencia artificial) Algunos de los campos que maacutes aportan a esta discusioacuten son la computacioacuten
- El segundo reto consiste en saber cuaacutendo y cuaacutel metaheuriacutestica elegir durante el proceso de resolucioacuten de un problema determinado La finalidad es seleccionar en cada punto de decisioacuten de un problema dado y de forma automaacutetica la (meta) heuriacutestica de bajo nivel maacutes adecuada a partir de un conjunto finito de posibilidades
-El tercer problema se refiere al disentildeo de metaheuriacutesticas paralelas y distribuidas con el fin de explotar las cada vez mayores prestaciones que estas arquitecturas suponen A su vez este reto estimula el desarrollo de nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten Alliacute los trabajos en computacioacuten no convencional juegan un papel central
-Finalmente el cuarto reto intenta subsanar las dificultades manifiestas cuando de afinar o poner a punto los paraacutemetros de
la(s) metaheuriacutestica(s) seleccionada(s) (configurar la(s) metaheuriacutestica(s)) se trata Un ejemplo conspicuo en este caso son las metaheuriacutesticas auto-adaptativas
Las dos familias principales de metaheuriacutesticas son las metaheuriacutesticas basadas en soluciones uacutenicas y las metaheuriacutesticas basadas en poblaciones La primera familia se inspira principalmente en las matemaacuteticas la loacutegica y la fiacutesica y consiste en la manipulacioacuten y transformacioacuten de una solucioacuten uacutenica a lo largo del proceso de buacutesqueda y optimizacioacuten El segundo grupo se inspira fundamentalmente en la biologiacutea y emplea no una solucioacuten uacutenica sino una poblacioacuten de soluciones que interactuacutean y evolucionan en el tiempo Es en este segundo caso cuando se habla de espacios de soluciones En este grupo son cuatro los principales paradigmas la computacioacuten evolutiva la inteligencia de enjambres la computacioacuten inmunoloacutegica y la computacioacuten con membranas
Ambas familias son complementarias Mientras las primeras son muy buenas para explotar las mejores soluciones en una zona especiacutefica (optimizacioacuten local) el segundo grupo logra explorar todo el espacio de soluciones (optimizacioacuten global) En otras palabras mientras estas intensifican aquellas diversifican Los problemas (complejos) actuales en ciencia e ingenieriacutea implican tanto explotacioacuten como exploracioacuten justificando una vez maacutes la necesidad y la pertinencia de los sistemas hiacutebridos
SISTEMAS COMPUTACIONALES NATURALES INTELIGENTES Y BIOLOacuteGICOS
Computar es un rasgo comuacuten transversal si se prefiere a los seres humanos a los sistemas expertos y artificiales a la vida en general y a la naturaleza misma Cada eacutepoca posee su propia metaacutefora Una de las uacuteltimas metaacuteforas acuntildeadas es el reconocimiento de que finalmente esto es sustancialmente lo que hace el universo es computar es decir se trata de la idea seguacuten la cual podemos encontrar procesos de coacutemputo en todas las escalas y fenoacutemenos de la naturaleza En particular como un subconjunto de los sistemas de computacioacuten natural encontramos la computacioacuten inspirada bioloacutegicamente (o computacioacuten con metaacuteforas bioloacutegicas)
El esquema muestra la evolucioacuten de las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas (de optimizacioacuten) y con ellas de los sistemas computacionales De un lado las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas pasaron de los modelos matemaacuteticos a los modelos inspirados por la biologiacutea atravesando por los sistemas inteligentes y los sistemas ciberneacuteticos No en vano las miradas se han desplazado hacia la inteligencia artificial bio-inspirada hacia la inteligencia computacional y hacia los sistemas complejos adaptativos inteligentes y cada vez se habla menos de la inteligencia artificial (claacutesica) sin maacutes Los textos que se muestran en esta seccioacuten dan muestras consistentes de este hecho
COMPUTACIOacuteN SUAVE
Soft Computing no es un cuerpo homogeacuteneo de conceptos y teacutecnicas Maacutes bien es una mezcla de distintos meacutetodos que de una forma u otra cooperan desde sus fundamentos En este sentido el principal objetivo de la Soft Computing es aprovechar la tolerancia que conllevan la imprecisioacuten y la incertidumbre para conseguir manejabilidad robustez y soluciones de bajo costo Los principales ingredientes de la Soft Computing son la Loacutegica Fuzzy la Neuro-computacioacuten y el Razonamiento Probabiliacutestico incluyendo este uacuteltimo a los Algoritmos Geneacuteticos las Redes de Creencia los Sistemas Caoacuteticos y algunas partes de la Teoriacutea de Aprendizaje En esa asociacioacuten de Loacutegica Fuzzy Neurocomputacioacuten y Razonamiento Probabiliacutestico la Loacutegica Fuzzy se ocupa principalmente de la imprecisioacuten y el Razonamiento Aproximado la Neurocumputacioacuten del aprendizaje y el Razonamiento Probabiliacutestico de la incertidumbre y la propagacioacuten de las creencias
INTELIGENCIA COMPUTACIONAL
Son ellos (el orden no importa) los sistemas difusos las redes neuronales los sistemas inmunes artificiales la computacioacuten evolutiva y la inteligencia de enjambres todos ellos provenientes en alguacuten sentido de metaacuteforas bioloacutegicas Se acentuacutea ademaacutes el papel de las posibles relaciones entre ellas
Los dos aspectos clave de este reconocimiento son dos De un lado la inteligencia artificial se ha desplazado a traveacutes de la inteligencia computacional al plano ciertamente maacutes interesante y fructiacutefero de los sistemas bio-inspirados De otra parte se pone de manifiesto la posibilidad y el potencial de pensar en sistemas hiacutebridos como lo plantea el esquema 14
COMPUTACIOacuteN NATURAL
En otro plano distinto aunque fuertemente relacionado con la computacioacuten suave y la inteligencia computacional se encuentra el campo de la computacioacuten natural Dicho campo tiene tres grandes ramas que lo componen estas son i) el uso de metaacuteforas provenientes de la naturaleza (en particular de la biologiacutea) para resolver problemas ii) el modelamiento la simulacioacuten y la siacutentesis de fenoacutemenos naturales a traveacutes del computador y iii) el uso de ideas yo materiales naturales (como moleacuteculas o ceacutelulas) para llevar a cabo procesos de computo ineacuteditos cuando se los mira retrospectivamente El esquema 15 permite observar la evolucioacuten literalmente las especiaciones- que la computacioacuten natural ha tenido Este mismo esquema suministra una idea clara acerca de la evolucioacuten de la arquitectura de la computacioacuten desde
von Neumann- hasta los desarrollos maacutes recientes y verosimilmente- hacia el futuro
COMPUTACIOacuteN EVOLUTIVA O ALGORITMOS EVOLUTIVOS
La simbiosis entre teoriacutea de la evolucioacuten y con ella por debajo de ella por asiacute decirlo la referencia a la Nueva Biologiacutea- y la computacioacuten en general constituye sin ninguna duda una de las realizaciones maacutes originales en las ciencias de la complejidad Al respecto sigue siendo totalmente vaacutelido el reconocimiento muy temprano- que hizo H Pagels acerca de la importancia de las relaciones entre complejidad y computacioacuten Al mismo tiempo que el computador hace posible a las ciencias de la complejidad eacutestas contribuyen de manera significativa al propio desarrollo de la computacioacuten
Podemos hablar como es efectivamente el caso de tres clases de ciencia la ciencia de tipo inductivo (o empiacuterico o empirista) la ciencia de tipo deductivo (o racionalista) y la ciencia con base en modelamiento y simulacioacuten Los dos primeros tipos de ciencia corresponden a la ciencia claacutesica y por derivacioacuten a toda la ciencia habida en la historia de la humanidad Occidental La tercera es perfectamente novedosa y dirige la mirada absolutamente hacia el futuro
INTELIGENCIA COLECTIVA O TEORIacuteA DE ENJAMBRES
El estudio de los colectivos de animales _ los animales sociales los insectos sociales (hormigas termitas himenoacutepteros beneacuteficos en general pero tambieacuten de los carduacutemenes y las manadas) ha arrojado luces maravillosas acerca de la arquitectura y la topologiacutea de la naturaleza y por tanto tambieacuten acerca de la sociedad humana en general
El rasgo definitivo ha sido el reconocimiento del siguiente hecho la naturaleza no piensa ni actuacutea como la civilizacioacuten occidental los postuloacute siempre secuencial jeraacuterquica lineal cardinalmente Por el contrario la robustez de los sistemas naturales descansa en series en paralelo en la ausencia de control central riacutegido en la adaptacioacuten La inteligencia de enjambre pone de manifiesto una inteligencia bastante mejor por robusta y evolutiva- que la inteligencia humana tradicional la de los 2500 antildeos de la historia de Occidente
Esta idea auacuten deberaacute ser plenamente explorada y apropiada por parte de la comunidad acadeacutemica y cientiacutefica asiacute como por parte tambieacuten del sector privado el sector puacuteblico y de la propia sociedad civil
COMPUTACIOacuteN CON MEMBRANAS O SISTEMAS P
Los sistemas informaacuteticos y computacionales tambieacuten han incorporado por asiacute decirlo- la metaacutefora bioloacutegica y ecoloacutegica La ingenieriacutea ha avanzado hasta la programacioacuten y el trabajo en teacuterminos de hardware anaacutelogos a los de los sistemas vivos Un caso conspicuo reciente que data del 1998 es la computacioacuten con membranas
COMPUTACIOacuteN INMUNE O SISTEMAS INMUNES ARTIFICIALES
El estudio del sistema inmunoloacutegico humano y en general de los sistemas vivos- ha representado un aprendizaje estupendo por lo pronto para fiacutesicos y expertos en sistemas computacionales Esta aacuterea surge en 1998 y permite explorar caminos que la ingenieriacutea tradicional nunca imaginoacute Por decir lo menos se trata de la importancia de pensar por analogiacutea sin embargo en rigor aquiacute se trata de bastante maacutes que de una analogiacutea
COMPLEJIDAD SISTEMAS BIO-INSPIRADOS BIO-ROBOacuteTICA Y BIO-HARDWARE
Los trabajos sobre sistemas inteligentes adaptativos y sobre vida artificial ya no permanecen en el aacutembito de la pantalla del computador Los sistemas inteligentes vivos han salido del CPU y ya exploran espacios fiacutesicos comunes con el de los seres humanos De esta suerte las escisiones claacutesicas entre lo natural y lo artificial o entre lo analoacutegico y lo digital por ejemplo quedan ampliamente superadas en investigaciones y trabajos que comienzan a tener repercusiones (incipientes por lo pronto) en numerosos dominios del mundo cotidiano
CONCLUSIONES
El surgimiento de las ciencias de la complejidad se da gracias a aquellos personajes que de manera directa contribuyeron sin ellos no habriacutea sido posible el mundo de los sistemas dinaacutemicos de complejidad creciente
La ciencia es el conjunto de conocimientos estructurados sistemaacuteticamente conocimiento obtenido mediante la observacioacuten de patrones regulares de razonamientos y de experimentacioacuten en aacutembitos especiacuteficos a partir de los cuales se generan preguntas se construyen hipoacutetesis se deducen principios y se elaboran leyes generales y sistemas organizados por medio de un meacutetodo cientiacutefico
Complejidad es la cualidad de lo que estaacute compuesto de diversos elementos interrelacionadas Se refiere a un sistema complejo que es un sistema compuesto de partes interrelacionadas que como un conjunto exhiben propiedades y comportamientos no evidentes a partir de la suma de las partes individuales
Se trata de un grupo de ciencias que por tanto contienen numerosas teoriacuteas una diversidad de modelos explicativos una gama amplia de conceptos en fin una pluralidad de meacutetodos y loacutegicas
El mundo de las ciencias de la complejidad se ocupa de las transiciones ordendesorden contiene tres grandes ejes ellos son la teoriacutea matemaacutetica de la complejidad - maacutes propiamente conocida como el conjunto de los problemas P versus N-P las relaciones entre el universo microscoacutepico y el universo macroscoacutepico y la teoriacutea de los sistemas dinaacutemicos
Estos tres grandes ejes se cruzan entre siacute e inauguran el mundo mismo de la complejidad
LA DISTINCIOacuteN ENTRE CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD Y PENSAMIENTO COMPLEJO
El pensamiento complejo hace referencia notablemente a la obra de E Morin y a la de sus epiacutegonos
En consecuencia el rasgo diferenciador maacutes claro entre las ciencias de la complejidad y el pensamiento complejo es precisamente en el caso de Morin se trata de intuiciones ideas espiacuteritu y propoacutesitos que ciertamente no son rechazables sin maacutes
En el caso de las ciencias de la complejidad se trata de argumentos demostraciones loacutegica(s) rigor experimentos modelaciones y simulaciones que han enriquecido de manera fundamental la comprensioacuten del mundo y del universo y que constituyen a todas luces una auteacutentica revolucioacuten en el conocimiento
Con las ciencias de la complejidad se trata evidentemente de un avance de la ciencia un progreso del conocimiento humano
LA DISTINCIOacuteN ENTRE CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD Y CIBERNEacuteTICA
Desarrollada en 1948 por Norbert Wiener la ciberneacutetica busca encontrar los elementos comunes que explican el funcionamiento de las maacutequinas automaacuteticas y el sistema nervioso (central) humano a partir de lo cual se lanza en la buacutesqueda de una teoriacutea que abarque todo el campo del control y la comunicacioacuten en las maacutequinas y en los organismos vivos
Asiacute pues la ciberneacutetica estudia el control y la comunicacioacuten entre maacutequinas y seres vivos
Un rasgo propio de las ciencias de la complejidad en general es el hecho de que por encima de la idea de causalidad y de centralidad reconoce de entrada y trabaja sobre ella la idea de procesos y sistemas en paralelo no jerarquizados sin control
central y en la que el centro emerge siempre en funcioacuten de cada tarea o situacioacuten en un sistema determinado cualquiera
CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
Las ciencias de la complejidad representan una auteacutentica revolucioacuten en el conocimiento al mejor estilo de las revoluciones cientiacuteficas estudiadas por T Kuhn pero que en realidad son herederas de la triacuteada G Bachelard G Canguilhem y A Koyre Se trata de un grupo de ciencias que por tanto contienen numerosas teoriacuteas una diversidad de modelos explicativos una gama amplia de conceptos en fin una pluralidad de meacutetodos y loacutegicas cuyo tema de base es para decirlo en teacuterminos geneacutericos iquestPor queacute las cosas son o se vuelven complejasiquestQueacute es al fin y al cabo ldquocomplejidadrdquo
El mundo de las ciencias de la complejidad se ocupa de las transiciones ordendesorden es decir iquestpor queacute el orden se rompe Y tambieacuten iquestcoacutemo es posible que a partir del desorden sea posible elotro ordenLa buena ciencia trabaja con problemas Y aquiacute el problema es ldquocomplejidadrdquo de esta suerte el estudio de los sistemas fenoacutemenos y comportamientos que se caracterizan por complejidad creciente corresponde exactamente a aquella clase de situaciones en las que una pluralidad (multiplicidad o diversidad que es la marca distintiva de la complejidad) no puede ser reducida de ninguna manera a un momento anterior a una instancia inferior en fin a un multiplicidad maacutes elemental o simple El esquema 5 contiene los tres grandes ejes de trabajo en ciencias de la complejidad Ellos son la teoriacutea matemaacutetica de la complejidad - maacutes propiamente conocida como el conjunto de los problemas P versus N-P las relaciones entre el universo microscoacutepico y el universo macroscoacutepico y la teoriacutea de los sistemas dinaacutemicos
LIBROS DE RECUENTOS PERIODIacuteSTICOS ACERCA DE CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
El periodismo cientiacutefico cumple indudablemente una funcioacuten fundamental en las sociedades democraacuteticas Hay paiacuteses como Inglaterra notablemente en donde las discusiones sobre ciencia estaacuten ya tan arraigadas que incluso hay espacio para la presentacioacuten de la mala ciencia (bad science ) Las universidades de Inglaterra tienen espacios sobre la mala ciencia e incluso perioacutedicos muy serios como The Guardian disponen de un espacio para discutir uno de los problemas maacutes difiacuteciles en ciencia la pseudo-ciencia
ARTIacuteCULOS CLAacuteSICOS O FUNDACIONALES SOBRE COMPLEJIDAD Y
CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
La ciencia contemporaacutenea se escribe en artiacuteculos cientiacuteficos (papers) Tal es la tradicioacuten que se remonta con seguridad a los cinco famosos artiacuteculos del antildeo maravilloso de A Einstein (1905) Anteriormente la ciencia se haciacutea en forma de libros Desde entonces prevalece la idea acerca de la importancia de la publicacioacuten de artiacuteculos en revistas prestigiosasA esta tendencia existen excepciones notables siendo quizaacutes la maacutes importante en el marco de las ciencias de la complejidad el libro de B Mandelbrot que da origen a los fractales La
cienciometriacutea en general viene a reforzar positivamente esta tendencia en la historia de los aportes novedosos a la ciencia en generalPara un conocimiento fundamental acerca del estado del arte en complejidad es imposible no haber leiacutedo y trabajado estos artiacuteculos O al contrario dicho de manera positiva una formacioacuten soacutelida en complejidad pasa por conocer y haber trabajado estos artiacuteculos Ellos son la conditio sine qua non para un adecuado conocimiento acerca de las especificidades algunas de las maacutes importantes categoriacuteas y conceptos en fin la apertura a una dimensioacuten anteriormente totalmente desconocidaQuizaacutes habriacuteamos podido incluir aquiacute algunos de los artiacuteculos que indirectamente sientan las bases de la complejidad Artiacuteculos de Gauss o de Poincareacute de Riemann o de Hilbert por ejemplo Pasamos por alto acerca de un criterio tan abierto e impreciso por esta razoacuten se encuentran aquiacute los autores que forman parte del hardcore de la complejidad
TEXTOS PANORAacuteMICOS CLAacuteSICOS E INTRODUCTORIOS SOBRE COMPLEJIDAD
Existe una dificultad para el acceso a las ciencias de la complejidad Se trata del hecho de que la inmensa mayoriacutea de la bibliografiacutea se encuentra en ingleacutesLa razoacuten principal para esta circunstancia - ineludible- estriba en el hecho de que las ciencias de la complejidad nacieron y durante un tiempo largo se alimentaron de las ciencias maacutes soacutelidas con mayor prestigio las maacutes seguras y con mejores apoyos de diverso tipo Pero es igualmente cierto que las ciencias de la complejidad vienen abrieacutendose raacutepidamente a las llamadas ciencias sociales y humanas En contextos hispanohablantes en general en los que la formacioacuten en ciencia y en pensamiento abstracto (matemaacuteticas loacutegica) no siempre son los mejores el acercamiento a las ciencias de la complejidad se hace maacutes difiacutecil Por esta razoacuten particularmente entre acadeacutemicos de las llamadas ciencias sociales y humanas y entre otros que se caracterizan por una excesiva especializacioacuten o por el contrario por ser generalistas el atractivo del pensamiento complejo y de los enfoques sisteacutemicos resulta maacutes atractivo por lo faacutecil
Ya lo deciacutea H Pagels las ciencias de la complejidad se desarrollaron a partir de las ciencias naturales yo positivas debido sencillamente a que los sistemas fiacutesicos son los maacutes simples que hay y de una complejidad bastante menor al de las ciencias sociales y humanas
TEXTOS TEacuteCNICOS SOBRE DIVERSOS ASPECTOS DE LA COMPLEJIDAD
Se trata de la publicacioacuten de libros panoraacutemicos introductorios y de divulgacioacuten cuestioacuten que suele darse principalmente durante los primeros antildeos de vida del campo Lo que hasta aquiacute se ha mostrado es justamente eso Sin embargo de otro lado se trata de la publicacioacuten de textos que profundizan en aspectos particulares del campo en sus problemas o conceptos relevantes en sus liacuteneas y proyectos de investigacioacuten o que vislumbran simplemente nuevos problemas retos u horizontes de cara al futuro del campo Particularmente hay un fenoacutemeno que es absolutamente imposible de omitir y que mejor auacuten merece un lugar por siacute mismo Se trata de la Enciclopedia de Complejidad editada por R Meyers que se menciona en la bibliografiacutea que se presenta a continuacioacuten Ciertamente algo maacutes de la mitad de la Enciclopedia no es sobre complejidad en el sentido riguroso de la palabra La mayor parte corresponde a enfoques sisteacutemicos
ESTADO ACTUAL DE LAS CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
Las ciencias de la complejidad eran aritmeacuteticamente- seis incluyendo la hipoacutetesis que venimos trabajando seguacuten la cual las loacutegicas no-claacutesicas son una de las ciencias de la complejidad Pues bien el esquema 6 tiene la funcioacuten de mostrar actualmente maacutes allaacute de la enumeracioacuten o presentacioacuten general de las ciencias de la complejidad el estado actual del trabajo y de la investigacioacuten en este campo
En cualquier caso este esquema debe ser tomado como un mapa de las ciencias de la complejidad que contiene en su base territorios irregulares tanto como valles si cabe la metaacutefora Las relaciones directas e indirectas en el marco de las ciencias de la complejidad apuntan precisamente al estado de la investigacioacuten actualmente
COMPLEJIDAD Y TERMODINAacuteMICA DEL NO EQUILIBRIO
Cronoloacutegicamente la primera de las ciencias de la complejidad fue la termodinaacutemica del no-equilibrio desarrollada por I Prigogine En sentido estricto la termodinaacutemica claacutesica y la termodinaacutemica del no-equilibrio son una sola y misma ciencia que comprende dos momentos el claacutesico que pivota alrededor de la nocioacuten de equilibrio y por tanto ulteriormente de muerte- y la nueva cuyo centro es el no-equilibrio y en consecuencia la vida
COMPLEJIDAD Y CAOS
Fue desarrollada por E Lorenz en los antildeos 1962-64 Pero hubieron de pasar muchos antildeos para que fuera reconocida su importancia Esta historia estaacute muy bien narrada por J Gleick El estudio central del caos estriba en la identificacioacuten de atractores extrantildeos (un concepto acuntildeado por D Ruelle) Inicialmente el
caos permanece como una teoriacutea de sistemas deterministas Al cabo del tiempo su intereacutes se vuelca hacia el caos indeterminista o subcuaacutentico
COMPLEJIDAD Y FRACTALES
La geometriacutea de fractales es histoacutericamente hablando la tercera de las ciencias de la complejidad Existe una fuerte implicacioacuten reciacuteproca entre caos y fractales La razoacuten es que todo atractor extrantildeo tiene en su base una dimensioacuten fractal Los fractales han resultado de inmensa ayuda en la medicioacuten de numerosos sistemas y comportamientos en ciencias de la salud y economiacutea en sistemas sociales y en astronomiacutea
COMPLEJIDAD Y CATAacuteSTROFES
La teoriacutea de cataacutestrofes nace y permanece vinculada durante un tiempo largo a un campo desarrollado tambieacuten por R Thom el cobordismo Hay que decir que en cuanto teoriacutea matemaacutetica la teoriacutea de cataacutestrofes praacutecticamente desaparece La razoacuten es que relativamente al caos resulta una teoriacutea muy costosa en teacuterminos de G de Ockahm En efecto mientras que el caos trabaja los sistemas dinaacutemicos con base en tres conceptos - atractores fijos atractores perioacutedicos y atractores extrantildeos- la teoriacutea de cataacutestrofes proponiacuteaSiete modelos fundamentales ldquocataacutestroferdquo es el teacutermino empleado para determinar sencillamente cambios suacutebitos imprevistos irreversibles
COMPLEJIDAD Y REDESLa ciencia de redes complejas desarrollada originariamente por D Watts L Barabasi y S Strogatz entre los antildeos 2001 y 2003 constituye la quinta de las ciencias de la complejidadUn rasgo fundamental de las ciencias de la complejidad estriba exactamente en este punto a la pregunta iquestQueacute es complejidad O iquestPor queacute sucede la complejidad por ejemplo las ciencias de la complejidad no aportan en marcado contraste con la ciencia claacutesica- una sola respuesta Por el contrario se aportan diversas respuestas Lo que es importante tener en cuenta sin embargo es que no es verdad que cualquier respuesta sea posible o aceptada
COMPLEJIDAD Y LOacuteGICAS NO-CLAacuteSICAS
EMERGENCIA Y AUTO-ORGANIZACIOacuteNIndudablemente los conceptos de emergencia y de auto-organizacioacuten constituyen pilares fundamentales de las ciencias de la complejidad Diversos autores antes que (pre)suponerlos como conceptos o categoriacuteas de complejidad se han dado a la tarea de explicar exactamente en queacute consiste la emergencia y coacutemo surge y queacute hace la auto-organizacioacuten Los dos autores maacutes destacados en este sentido son J Holland y S KauffmanDicho de manera negativa las ciencias de la complejidad no trabajan con base en el principio de causalidad (y ni siquiera de multicausalidad por ejemplo con estudios multivariados) La causalidad permanece como un patrimonio de la ciencia y la
filosofiacutea claacutesicas Sin embargo dicho de manera positiva o afirmativa los sistemas de complejidad creciente tanto contienen como apuntan hacia emergencias adaptaciones sorpresas y autorganizacioacuten (esquema 8)
COMPLEJIDAD Y SISTEMAS CUAacuteNTICOS
Los sistemas de complejidad creciente se fundan en la fiacutesica cuaacutentica en general y en la mecaacutenica cuaacutentica en particular y ello por una razoacuten fundamental a saber el modelo claacutesico Galileo Copeacuternico Kepler y Newton- ya estaacute cerrado y nada nuevo puede ser incluido en eacutel Esto significa exactamente que la mecaacutenica claacutesica ha sido incluida como un momento particular en la teoriacutea de la relatividad de un lado y ademaacutes y principalmente en el modelo cuaacutentico El conocimiento del mundo fiacutesico dirige su mirada hacia el voacutertice en el que se cree habraacuten de confluir la relatividad y la cuaacutentica que es en una teoriacutea de la gravitacioacuten cuaacutentica
MODELAMIENTO Y SIMULACIOacuteN DE SISTEMAS COMPLEJOS
El modelamiento y la simulacioacuten son especiacuteficos de los sistemas de complejidad creciente Esta idea requiere auacuten una incorporacioacuten y una elaboracioacuten por parte de quienes se inician en el estudio y el trabajo en profundidad con la complejidadEl fundamento de este tipo de modelamiento se basoacute por ejemplo en la mecaacutenica claacutesica la loacutegica formal claacutesica el caacutelculo las ecuaciones diferenciales o la geometriacutea euclidianaEn el marco de las ciencias de la complejidad la idea es completamente contraria (esquema 9)El modelamiento planteado en estos teacuterminos permite abordar fenoacutemenos complejos sin la necesidad eliminar la incertidumbre ni de linealizarlos
COMPLEJIDAD Y SISTEMAS VIVOS
El fenoacutemeno de maacutexima complejidad conocida en el universo son sin lugar a dudas los sistemas vivos No sin razoacuten J Maddox sentildealaba que los tres problemas uacuteltimos de la investigacioacuten cientiacutefica y filosoacutefica son
El conocimiento del origen y la estructura de la materia
El conocimiento acerca del origen y la naturaleza de la vida
El problema de las relaciones mente-cerebro
La vida es una especie de materia que no se reduce a simple materialidad por lo menos no hasta que sepamos queacute es la materia y por tanto las relaciones con la antimateria asiacute como las relaciones de la energiacutea con la energiacutea oscura del universo Las relaciones mente-cerebro son pertinentes para un tipo de vida supuesta la escisioacuten baacutesica entre organismos seacutesiles y moacuteviles Estamos en los umbrales del estudio de las relaciones entre vida y complejidad
Los dos problemas fundamentales en el estudio de los sistemas vivos son los relativos al origen de la vida es decir su loacutegica Muchos se ha avanzado en el primer problema pero el segundo problema es el que presenta los desarrollos maacutes soacutelidos
El estudio de la vida en general implica de entrada el reconocimiento de que existen dos formas principales de sistemas vivos
La vida natural_ Se basa cuya fiacutesica es el Carbono y cuya quiacutemica es la Tabla de Elementos Perioacutedicos Esta apunta a la naturaleza
la vida artificial _Se basa cuya fiacutesica es el Silicio y cuya quiacutemica incluye a los Algoritmos Geneacuteticos Esta apunta a la naturaleza creada
MODELAMIENTO Y SIMULACIOacuteN DE SISTEMAS BIOLOacuteGICOS SISTEMAS INSPIRADOS BIOLOacuteGICAMENTE Y VIDA ARTIFICIAL
Hay tres fenoacutemenos conspicuos que brillan con luz propia
Los sistemas bioloacutegicos los sistemas inspirados en la biologiacutea la vida artificial
Se sostiene la hipoacutetesis de que la vida artificial puede y debe ser comprendida como una de las ciencias de la complejidad Desde su nacimiento las ciencias de la complejidad han trabajado
integrado e impulsado activamente dos campos de trabajo paralelos
Los algoritmos geneacuteticos (J Holland) La vida artificial (Ch Langton)
El nexo entre ambos es el intereacutes manifiesto por la forma en que los sistemas inspirados bioloacutegicamente contribuyen a comprender la vida en el planeta tanto como a prefigurar la vida posible algo que en el lenguaje teacutecnico se designa como ldquola vida tal y como podriacutea ser (life as it could be) El crecimiento en este campo es sostenido soacutelido y creciente
Pero la vida artificial no trata uacutenica ni exclusivamente de construir modelos y realizar simulaciones La vida artificial trabaja en tres planos complementarios
El modelamiento y la simulacioacuten de sistemas bioloacutegicos La construccioacuten de sistemas capaces de evolucionar
aprender y adaptarse en entornos cambiantes El estudio de las capacidades de coacutemputo de los sistemas
bioloacutegicos y su implementacioacuten como nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten
COMPLEJIDAD Y CIENCIAS SOCIALES
El concepto de ciencias sociales y humanas es agrave la lettre un concepto decimonoacutenico Surge gracias a A Comte y de ahiacute en adelante se desarrolla ya sea en teacuterminos de ciencias del espiacuteritu (Dilthey) o como ciencias sociales y ciencias humanas Ulteriormente ha habido incluso la discusioacuten acerca de ldquociencias sociales aplicadasrdquo contrario sensu a lo que seriacutea un grupo de ciencias no aplicadas o puras Dado el progreso del conocimiento el trabajo en teacuterminos interdisciplinarios cruzados transversales integrales que es justamente lo que caracteriza a la ciencia de punta en general y a las ciencias de la complejidad en particular el concepto mismo de ciencias naturales o positivas y ciencias sociales y humanas resulta al cabo vetusto Lo que sucede es que administrativamente en el mundo entero auacuten se estructura el conocimiento en teacuterminos de las divisiones provenientes del siglo XIX y comienzos del siglo XX
Como quiera que sea las ciencias sociales y humanas requieren abrirse 1048753 de acuerdo con el informe de la Comisioacuten Gulbenkian Esta apertura de las ciencias sociales es para un buen lector de un lado hacia la sociedad y de otra parte y de un modo muy fundamental abrirse a las ciencias llamadas naturales y a las tecnologiacuteas (ingenieriacuteas digamos) Pues bien conseguridad se trata de abrirse a los progresos cruzados que en otros dominios cientiacuteficos estaacuten teniendo lugar La bibliografiacutea referida a continuacioacuten tiene que ver con el diaacutelogo abierto frontal con las ciencias de la complejidad Esta historia es reciente pero es al mismo tiempo soacutelida y creciente Estaacute bien nutrida aunque auacuten se encuentre en pantildeales por asiacute decirlo
BIBLIOGRAFIacuteA GENERAL SOBRE COMPLEJIDAD Y CIENCIAS SOCIALES Y HUMANAS
La idea general es que las ciencias sociales y humanas poseen estudian se ocupan de los sistemas fenoacutemenos y comportamientos de maacutexima complejidad conocida hasta la fecha a saber los sistemas humanos
Los fenoacutemenos que ocupan los sistemas fiacutesicos por ejemplo son bastante maacutes predecibles Una parte de la comunidad cientiacutefica de cientiacuteficos sociales cuando escuchan los temas de complejidad sostienen ldquoPero si es justamente lo que hacemos nosotros y es lo que siempre hemos dichordquo o ldquose trata de vino viejo en tonel nuevordquo por ejemplo
Mientras que existe alguacuten escepticismo en una parte de la comunidad de este grupo de cientiacuteficos incluidos filoacutesofos existe una parte grande y soacutelida que trabaja en teacuterminos de conceptos metodologiacuteas lenguajes y enfoques propios de las ciencias de la complejidad Digaacutemoslo de manera puntual en el contexto de las ciencias de la complejidad las antiguas divisiones entre ciencia y tecnologiacutea (ingenieriacutea por ejemplo) entre ciencias duras y ciencias blandas entre ciencia y filosofiacutea se hace ya insostenible El encuentro de ciencias y disciplinas modifica el propio estatuto epistemoloacutegico y social que poseiacutean antes del encuentro el diaacutelogo y el trabajo mancomunado
El encuentro de ciencias y disciplinas se establece en funcioacuten de la identificacioacuten de y el trabajo sobre problemas Son los problemas los que unen a los cientiacuteficos entre siacute y a ellos con la sociedad en general Su comprensioacuten su esfuerzo de resolucioacuten los horizontes quecontienen las dimensiones que anticipan - hacia delante y hacia atraacutes
COMPLEJIDAD Y SOCIOLOGIacuteALa sociologiacutea siempre se ocupoacute de sujetos colectivos en el mejor espiacuteritu de la complejidad- Pero los redujo a diversos planos y conceptos En este sentido el primer libro sobre sociologiacutea y complejidad aparece en el 2006 Aunque desde otra perspectiva el libro de D Watts - socioacutelogo de formacioacuten- es un ejemplo magniacutefico en el que la sociologiacutea se cruza con y se integra a la fiacutesica la criticalidad auto-organizada las redes complejas la irreversibilidad de la flecha del tiempo etc Aquiacute la sociologiacutea deja de ser tal sencillamente ciencia social en el sentido de la clasificacioacuten propia del siglo XIX para metamorfosearse (I Prigogine) en (uno de los componentes de las ciencias de la) complejidad
COMPLEJIDAD Y ANTROPOLOGIacuteA
El primer libro de antropologiacutea y complejidad se concentra sintomaacuteticamente en la vida artificial y en la cultura digital de la cual las ciencias de la complejidad es la mejor expresioacuten Es el estudio (tesis doctoral en rigor) de Helmreich Sin embargo el libro de mayor profundidad en antropologiacutea y por consiguiente en arqueologiacutea (la arqueologiacutea es antropologiacutea en pasado) es el trabajo hasta ahora insuperable de Beekman y Baden Por su parte el trabajo de Adams tiene el meacuterito de trabajar las dinaacutemicas sociales y culturales tomando como hilo conductor la energiacutea El libro de Peacuterez-Taylor es una compilacioacuten detextos que se mueven o intentan moverse hacia la complejidad no siempre ni exactamente en la direccioacuten de las ciencias de la complejidad
COMPLEJIDAD Y FILOSOFIacuteA
La corriente principal (mainstream) de la filosofiacutea se ha dividido en dos una que hace al mejor ejemplo de autores como Aristoacuteteles Hegel o Husserl de siacute misma un motivo de trabajo o en el mejor de los casos un pretexto para desarrollarse como philosophia primera La otra es la filosofiacutea que renuncia a la metafiacutesica y se transforma en eacutetica eacutetica aplicada sociologiacutea teoriacutea del derecho o filosofiacutea poliacutetica entre otras Los autores contemporaacuteneos son numerosos en cualquier de estas dos posturas principales de la filosofiacutea contemporaacutenea Entre los filoacutesofos contemporaacuteneos que trabajan complejidadresaltan los dos nombres mencionados a continuacioacuten Un elemento comuacuten a ambos es que se trata en rigor de filoacutesofos de la ciencia Un nombre tangencial a las ciencias de la complejidad pero muy consciente del significado de temas como la vida artificial es D Dennett que se omite aquiacute debido a no tiene ninguacuten texto mayor directamente relacionado con complejidad aunque tiene varios artiacuteculos y capiacutetulos de libro en eventos dedicados a la vida artificial y las ciencias cognitivas
COMPLEJIDAD E HISTORIAConsagrado como uno de los mejores historiadores contemporaacuteneos y entre los mejores en esta disciplina en toda la historia W H McNeill tiene el meacuterito de abrir las puertas en doble viacutea de la historia hacia la complejidad y de la complejidad de la historia y la historiografiacutea mismas Sin embargo seriacutea injusto omitir aquiacute los trabajos de F Fernaacutendez- Armesto a pesar de que no emplea para nada el concepto de ldquocomplejidadrdquo en su obra sus trabajos son estupendos ejemplos de lo que es el trabajo historiograacutefico en el marco de lasciencias de la complejidad De alguna manera tambieacuten hay que mencionar aquiacute el trabajo historiograacutefico del teoacuterico de la cultura J Barzun
COMPLEJIDAD ADMINISTRACIOacuteN Y ORGANIZACIONES SOCIALES
Aunque la literatura sobre complejidad y administracioacuten es muy grande son pocos los textos que valen la pena La mayoriacutea de la literatura es simple y llana jerga Los textos que se mencionan a continuacioacuten dan una idea clara de que es posible pensar y actuar en contextos de finanzas gobierno administracioacuten economiacutea teoriacutea de juegos Los administradores financistas e ingenieros son eminentemente pragmaacuteticos y principalmente piensan en herramientas y aplicaciones Una lectura juiciosa de la siguiente bibliografiacutea sorprenderiacutea a maacutes de administrador e ingeniero
COMPLEJIDAD ECONOMIacuteA Y FINANZASLa economiacutea tradicional permanece en el marco de cuatro ejes microeconomiacutea macroeconomiacutea finanzas y comercio Las demaacutes son aacutereas episoacutedicas como la historia de las doctrinas econoacutemicas por ejemplo Las finanzas por su parte pueden encontrar en el diaacutelogo con los fractales luces novedosas
CONSULTORIacuteA EMPRESARIAL EN EL MARCO DE LAS CIENCIAS DE LACOMPLEJIDAD
Es sabido que en Estado Unidos hay un dicho muy popular si una idea es buena produce dinero Pues bien la complejidad 1048753maacutes exactamente las ciencias de la complejidad- son una muy muy buena idea En efecto el nuacutemero y la importancia de las empresas las experiencias de negocios que incorporan a las ciencias de la complejidad incluye a las maacutes destacas y fuertes empresas en el mundo Siempre cabe recordar no solamente en el plano teoacuterico poliacutetico o militar por ejemplo aquella idea de H Pagels seguacuten la cual quien domine las ciencias de la complejidad tendraacute por decir lo menos una clara ventaja competitiva en el mercado una posicioacuten de ventaja enlos procesos de negociacioacuten en general en fin una estructura mental que le aporta reacuteditos magniacuteficos Las referencias a continuacioacuten ilustran estas ideas Aquiacute la idea es que quienes esteacuten interesados naveguen en profundidad en los links mencionados
COMPLEJIDAD Y PSICOLOGIacuteA
En psicologiacutea predominan en el mejor de los casos ya con personalidad propia los enfoques sisteacutemicos Hace rato que existe con estatuto y derecho propio una sicologiacutea sisteacutemica Con mucha frecuencia se hace referencia a la obra de H Maturana Sin embargo hay que decir que en sentido estricto la obra de Maturana no forma parte en manera alguna de las ciencias de la complejidad sino de aquello que en referencia a la Enciclopedia de Complejidad y Ciencias de Sistemas resentildeada antes arriba se integra en lasciencias de sistemas que son histoacutericamente anteriores a la emergencia de la complejidad El segundo libro referido a continuacioacuten contiene el nacimiento (y el debate) del concepto de autopoiesis obra de F Varela y H Maturana
COMPLEJIDAD Y ESTUDIOS CULTURALESLos estudios culturales estaacuten dominados hoy por hoy por los llamados estudios postcoloniales En un sentido estricto los estudios post-coloniales han logrado recientemente demarcarse del llamado pensamiento postmodernista Pues bien los dos libros mencionados a continuacioacuten se zambullen si cabe la expresioacuten en el mar de las ciencias de la complejidad con placer y con habilidad de buenos nadadores
INGENIERIacuteA DE SISTEMAS COMPLEJOS
La historia de la ingenieriacutea se divide en dos la ingenieriacutea claacutesica o ingenieriacutea convencional y la ingenieriacutea de sistemas complejos
El primero de los libros sobre ingenieriacutea de sistemas complejos aparece recieacuten en el 2006 Desde entonces no obstante su desarrollo ha sido impresionante Sin embargo en el mundo facultades de ingenieriacutea y de administracioacuten permanecen auacuten al margen del estudio y trabajo en ingenieriacutea de sistemas complejos Tan soacutelo a nivel de Institutos y Centros de Investigacioacuten se incorpora se desarrolla se trabaja y se ensentildea activamente la ingenieriacutea de sistemas complejos Y por consiguiente la computacioacuten bioinspirada
METAHEURIacuteSTICAS (HIacuteBRIDAS PARALELAS HIPERHEURIacuteSTICAS) OPTIMIZACIOacuteN Y
RESOLUCIOacuteN DE PROBLEMAS
Las metaheuriacutesticas son el marco algoriacutetmico maacutes reciente para el trabajo con y la resolucioacuten de problemas complejos en ciencia ingenieriacutea y negocios Estas reconocen la imposibilidad de una solucioacuten oacuteptima y buscan hallar por el contrario soluciones razonables con recursos aceptables Antes de ellas predominaron las teacutecnicas convencionales de la investigacioacuten de operaciones y los modelos heuriacutesticos de la inteligencia artificial Pero justamente el trabajo con metaheuriacutesticas se hace necesario e incluso ineludible cuando las teacutecnicas y los modelos convencionales reconocen su incapacidad para abordar los problemas de complejidad creciente
Cuatro grandes retos (o problemas abiertos) motivan las investigaciones maacutes recientes en el campo de las metaheuriacutesticas
- El primero tiene que ver con posibilidad e incluso con la necesidad de construir sistemas hiacutebridos no soacutelo empleando metaheuriacutesticas sino tambieacuten ademaacutes modelos matemaacuteticos claacutesicos (de la investigacioacuten de operaciones) y heuriacutesticas convencionales (de la inteligencia artificial) Algunos de los campos que maacutes aportan a esta discusioacuten son la computacioacuten
- El segundo reto consiste en saber cuaacutendo y cuaacutel metaheuriacutestica elegir durante el proceso de resolucioacuten de un problema determinado La finalidad es seleccionar en cada punto de decisioacuten de un problema dado y de forma automaacutetica la (meta) heuriacutestica de bajo nivel maacutes adecuada a partir de un conjunto finito de posibilidades
-El tercer problema se refiere al disentildeo de metaheuriacutesticas paralelas y distribuidas con el fin de explotar las cada vez mayores prestaciones que estas arquitecturas suponen A su vez este reto estimula el desarrollo de nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten Alliacute los trabajos en computacioacuten no convencional juegan un papel central
-Finalmente el cuarto reto intenta subsanar las dificultades manifiestas cuando de afinar o poner a punto los paraacutemetros de
la(s) metaheuriacutestica(s) seleccionada(s) (configurar la(s) metaheuriacutestica(s)) se trata Un ejemplo conspicuo en este caso son las metaheuriacutesticas auto-adaptativas
Las dos familias principales de metaheuriacutesticas son las metaheuriacutesticas basadas en soluciones uacutenicas y las metaheuriacutesticas basadas en poblaciones La primera familia se inspira principalmente en las matemaacuteticas la loacutegica y la fiacutesica y consiste en la manipulacioacuten y transformacioacuten de una solucioacuten uacutenica a lo largo del proceso de buacutesqueda y optimizacioacuten El segundo grupo se inspira fundamentalmente en la biologiacutea y emplea no una solucioacuten uacutenica sino una poblacioacuten de soluciones que interactuacutean y evolucionan en el tiempo Es en este segundo caso cuando se habla de espacios de soluciones En este grupo son cuatro los principales paradigmas la computacioacuten evolutiva la inteligencia de enjambres la computacioacuten inmunoloacutegica y la computacioacuten con membranas
Ambas familias son complementarias Mientras las primeras son muy buenas para explotar las mejores soluciones en una zona especiacutefica (optimizacioacuten local) el segundo grupo logra explorar todo el espacio de soluciones (optimizacioacuten global) En otras palabras mientras estas intensifican aquellas diversifican Los problemas (complejos) actuales en ciencia e ingenieriacutea implican tanto explotacioacuten como exploracioacuten justificando una vez maacutes la necesidad y la pertinencia de los sistemas hiacutebridos
SISTEMAS COMPUTACIONALES NATURALES INTELIGENTES Y BIOLOacuteGICOS
Computar es un rasgo comuacuten transversal si se prefiere a los seres humanos a los sistemas expertos y artificiales a la vida en general y a la naturaleza misma Cada eacutepoca posee su propia metaacutefora Una de las uacuteltimas metaacuteforas acuntildeadas es el reconocimiento de que finalmente esto es sustancialmente lo que hace el universo es computar es decir se trata de la idea seguacuten la cual podemos encontrar procesos de coacutemputo en todas las escalas y fenoacutemenos de la naturaleza En particular como un subconjunto de los sistemas de computacioacuten natural encontramos la computacioacuten inspirada bioloacutegicamente (o computacioacuten con metaacuteforas bioloacutegicas)
El esquema muestra la evolucioacuten de las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas (de optimizacioacuten) y con ellas de los sistemas computacionales De un lado las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas pasaron de los modelos matemaacuteticos a los modelos inspirados por la biologiacutea atravesando por los sistemas inteligentes y los sistemas ciberneacuteticos No en vano las miradas se han desplazado hacia la inteligencia artificial bio-inspirada hacia la inteligencia computacional y hacia los sistemas complejos adaptativos inteligentes y cada vez se habla menos de la inteligencia artificial (claacutesica) sin maacutes Los textos que se muestran en esta seccioacuten dan muestras consistentes de este hecho
COMPUTACIOacuteN SUAVE
Soft Computing no es un cuerpo homogeacuteneo de conceptos y teacutecnicas Maacutes bien es una mezcla de distintos meacutetodos que de una forma u otra cooperan desde sus fundamentos En este sentido el principal objetivo de la Soft Computing es aprovechar la tolerancia que conllevan la imprecisioacuten y la incertidumbre para conseguir manejabilidad robustez y soluciones de bajo costo Los principales ingredientes de la Soft Computing son la Loacutegica Fuzzy la Neuro-computacioacuten y el Razonamiento Probabiliacutestico incluyendo este uacuteltimo a los Algoritmos Geneacuteticos las Redes de Creencia los Sistemas Caoacuteticos y algunas partes de la Teoriacutea de Aprendizaje En esa asociacioacuten de Loacutegica Fuzzy Neurocomputacioacuten y Razonamiento Probabiliacutestico la Loacutegica Fuzzy se ocupa principalmente de la imprecisioacuten y el Razonamiento Aproximado la Neurocumputacioacuten del aprendizaje y el Razonamiento Probabiliacutestico de la incertidumbre y la propagacioacuten de las creencias
INTELIGENCIA COMPUTACIONAL
Son ellos (el orden no importa) los sistemas difusos las redes neuronales los sistemas inmunes artificiales la computacioacuten evolutiva y la inteligencia de enjambres todos ellos provenientes en alguacuten sentido de metaacuteforas bioloacutegicas Se acentuacutea ademaacutes el papel de las posibles relaciones entre ellas
Los dos aspectos clave de este reconocimiento son dos De un lado la inteligencia artificial se ha desplazado a traveacutes de la inteligencia computacional al plano ciertamente maacutes interesante y fructiacutefero de los sistemas bio-inspirados De otra parte se pone de manifiesto la posibilidad y el potencial de pensar en sistemas hiacutebridos como lo plantea el esquema 14
COMPUTACIOacuteN NATURAL
En otro plano distinto aunque fuertemente relacionado con la computacioacuten suave y la inteligencia computacional se encuentra el campo de la computacioacuten natural Dicho campo tiene tres grandes ramas que lo componen estas son i) el uso de metaacuteforas provenientes de la naturaleza (en particular de la biologiacutea) para resolver problemas ii) el modelamiento la simulacioacuten y la siacutentesis de fenoacutemenos naturales a traveacutes del computador y iii) el uso de ideas yo materiales naturales (como moleacuteculas o ceacutelulas) para llevar a cabo procesos de computo ineacuteditos cuando se los mira retrospectivamente El esquema 15 permite observar la evolucioacuten literalmente las especiaciones- que la computacioacuten natural ha tenido Este mismo esquema suministra una idea clara acerca de la evolucioacuten de la arquitectura de la computacioacuten desde
von Neumann- hasta los desarrollos maacutes recientes y verosimilmente- hacia el futuro
COMPUTACIOacuteN EVOLUTIVA O ALGORITMOS EVOLUTIVOS
La simbiosis entre teoriacutea de la evolucioacuten y con ella por debajo de ella por asiacute decirlo la referencia a la Nueva Biologiacutea- y la computacioacuten en general constituye sin ninguna duda una de las realizaciones maacutes originales en las ciencias de la complejidad Al respecto sigue siendo totalmente vaacutelido el reconocimiento muy temprano- que hizo H Pagels acerca de la importancia de las relaciones entre complejidad y computacioacuten Al mismo tiempo que el computador hace posible a las ciencias de la complejidad eacutestas contribuyen de manera significativa al propio desarrollo de la computacioacuten
Podemos hablar como es efectivamente el caso de tres clases de ciencia la ciencia de tipo inductivo (o empiacuterico o empirista) la ciencia de tipo deductivo (o racionalista) y la ciencia con base en modelamiento y simulacioacuten Los dos primeros tipos de ciencia corresponden a la ciencia claacutesica y por derivacioacuten a toda la ciencia habida en la historia de la humanidad Occidental La tercera es perfectamente novedosa y dirige la mirada absolutamente hacia el futuro
INTELIGENCIA COLECTIVA O TEORIacuteA DE ENJAMBRES
El estudio de los colectivos de animales _ los animales sociales los insectos sociales (hormigas termitas himenoacutepteros beneacuteficos en general pero tambieacuten de los carduacutemenes y las manadas) ha arrojado luces maravillosas acerca de la arquitectura y la topologiacutea de la naturaleza y por tanto tambieacuten acerca de la sociedad humana en general
El rasgo definitivo ha sido el reconocimiento del siguiente hecho la naturaleza no piensa ni actuacutea como la civilizacioacuten occidental los postuloacute siempre secuencial jeraacuterquica lineal cardinalmente Por el contrario la robustez de los sistemas naturales descansa en series en paralelo en la ausencia de control central riacutegido en la adaptacioacuten La inteligencia de enjambre pone de manifiesto una inteligencia bastante mejor por robusta y evolutiva- que la inteligencia humana tradicional la de los 2500 antildeos de la historia de Occidente
Esta idea auacuten deberaacute ser plenamente explorada y apropiada por parte de la comunidad acadeacutemica y cientiacutefica asiacute como por parte tambieacuten del sector privado el sector puacuteblico y de la propia sociedad civil
COMPUTACIOacuteN CON MEMBRANAS O SISTEMAS P
Los sistemas informaacuteticos y computacionales tambieacuten han incorporado por asiacute decirlo- la metaacutefora bioloacutegica y ecoloacutegica La ingenieriacutea ha avanzado hasta la programacioacuten y el trabajo en teacuterminos de hardware anaacutelogos a los de los sistemas vivos Un caso conspicuo reciente que data del 1998 es la computacioacuten con membranas
COMPUTACIOacuteN INMUNE O SISTEMAS INMUNES ARTIFICIALES
El estudio del sistema inmunoloacutegico humano y en general de los sistemas vivos- ha representado un aprendizaje estupendo por lo pronto para fiacutesicos y expertos en sistemas computacionales Esta aacuterea surge en 1998 y permite explorar caminos que la ingenieriacutea tradicional nunca imaginoacute Por decir lo menos se trata de la importancia de pensar por analogiacutea sin embargo en rigor aquiacute se trata de bastante maacutes que de una analogiacutea
COMPLEJIDAD SISTEMAS BIO-INSPIRADOS BIO-ROBOacuteTICA Y BIO-HARDWARE
Los trabajos sobre sistemas inteligentes adaptativos y sobre vida artificial ya no permanecen en el aacutembito de la pantalla del computador Los sistemas inteligentes vivos han salido del CPU y ya exploran espacios fiacutesicos comunes con el de los seres humanos De esta suerte las escisiones claacutesicas entre lo natural y lo artificial o entre lo analoacutegico y lo digital por ejemplo quedan ampliamente superadas en investigaciones y trabajos que comienzan a tener repercusiones (incipientes por lo pronto) en numerosos dominios del mundo cotidiano
CONCLUSIONES
El surgimiento de las ciencias de la complejidad se da gracias a aquellos personajes que de manera directa contribuyeron sin ellos no habriacutea sido posible el mundo de los sistemas dinaacutemicos de complejidad creciente
La ciencia es el conjunto de conocimientos estructurados sistemaacuteticamente conocimiento obtenido mediante la observacioacuten de patrones regulares de razonamientos y de experimentacioacuten en aacutembitos especiacuteficos a partir de los cuales se generan preguntas se construyen hipoacutetesis se deducen principios y se elaboran leyes generales y sistemas organizados por medio de un meacutetodo cientiacutefico
Complejidad es la cualidad de lo que estaacute compuesto de diversos elementos interrelacionadas Se refiere a un sistema complejo que es un sistema compuesto de partes interrelacionadas que como un conjunto exhiben propiedades y comportamientos no evidentes a partir de la suma de las partes individuales
Se trata de un grupo de ciencias que por tanto contienen numerosas teoriacuteas una diversidad de modelos explicativos una gama amplia de conceptos en fin una pluralidad de meacutetodos y loacutegicas
El mundo de las ciencias de la complejidad se ocupa de las transiciones ordendesorden contiene tres grandes ejes ellos son la teoriacutea matemaacutetica de la complejidad - maacutes propiamente conocida como el conjunto de los problemas P versus N-P las relaciones entre el universo microscoacutepico y el universo macroscoacutepico y la teoriacutea de los sistemas dinaacutemicos
Estos tres grandes ejes se cruzan entre siacute e inauguran el mundo mismo de la complejidad
central y en la que el centro emerge siempre en funcioacuten de cada tarea o situacioacuten en un sistema determinado cualquiera
CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
Las ciencias de la complejidad representan una auteacutentica revolucioacuten en el conocimiento al mejor estilo de las revoluciones cientiacuteficas estudiadas por T Kuhn pero que en realidad son herederas de la triacuteada G Bachelard G Canguilhem y A Koyre Se trata de un grupo de ciencias que por tanto contienen numerosas teoriacuteas una diversidad de modelos explicativos una gama amplia de conceptos en fin una pluralidad de meacutetodos y loacutegicas cuyo tema de base es para decirlo en teacuterminos geneacutericos iquestPor queacute las cosas son o se vuelven complejasiquestQueacute es al fin y al cabo ldquocomplejidadrdquo
El mundo de las ciencias de la complejidad se ocupa de las transiciones ordendesorden es decir iquestpor queacute el orden se rompe Y tambieacuten iquestcoacutemo es posible que a partir del desorden sea posible elotro ordenLa buena ciencia trabaja con problemas Y aquiacute el problema es ldquocomplejidadrdquo de esta suerte el estudio de los sistemas fenoacutemenos y comportamientos que se caracterizan por complejidad creciente corresponde exactamente a aquella clase de situaciones en las que una pluralidad (multiplicidad o diversidad que es la marca distintiva de la complejidad) no puede ser reducida de ninguna manera a un momento anterior a una instancia inferior en fin a un multiplicidad maacutes elemental o simple El esquema 5 contiene los tres grandes ejes de trabajo en ciencias de la complejidad Ellos son la teoriacutea matemaacutetica de la complejidad - maacutes propiamente conocida como el conjunto de los problemas P versus N-P las relaciones entre el universo microscoacutepico y el universo macroscoacutepico y la teoriacutea de los sistemas dinaacutemicos
LIBROS DE RECUENTOS PERIODIacuteSTICOS ACERCA DE CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
El periodismo cientiacutefico cumple indudablemente una funcioacuten fundamental en las sociedades democraacuteticas Hay paiacuteses como Inglaterra notablemente en donde las discusiones sobre ciencia estaacuten ya tan arraigadas que incluso hay espacio para la presentacioacuten de la mala ciencia (bad science ) Las universidades de Inglaterra tienen espacios sobre la mala ciencia e incluso perioacutedicos muy serios como The Guardian disponen de un espacio para discutir uno de los problemas maacutes difiacuteciles en ciencia la pseudo-ciencia
ARTIacuteCULOS CLAacuteSICOS O FUNDACIONALES SOBRE COMPLEJIDAD Y
CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
La ciencia contemporaacutenea se escribe en artiacuteculos cientiacuteficos (papers) Tal es la tradicioacuten que se remonta con seguridad a los cinco famosos artiacuteculos del antildeo maravilloso de A Einstein (1905) Anteriormente la ciencia se haciacutea en forma de libros Desde entonces prevalece la idea acerca de la importancia de la publicacioacuten de artiacuteculos en revistas prestigiosasA esta tendencia existen excepciones notables siendo quizaacutes la maacutes importante en el marco de las ciencias de la complejidad el libro de B Mandelbrot que da origen a los fractales La
cienciometriacutea en general viene a reforzar positivamente esta tendencia en la historia de los aportes novedosos a la ciencia en generalPara un conocimiento fundamental acerca del estado del arte en complejidad es imposible no haber leiacutedo y trabajado estos artiacuteculos O al contrario dicho de manera positiva una formacioacuten soacutelida en complejidad pasa por conocer y haber trabajado estos artiacuteculos Ellos son la conditio sine qua non para un adecuado conocimiento acerca de las especificidades algunas de las maacutes importantes categoriacuteas y conceptos en fin la apertura a una dimensioacuten anteriormente totalmente desconocidaQuizaacutes habriacuteamos podido incluir aquiacute algunos de los artiacuteculos que indirectamente sientan las bases de la complejidad Artiacuteculos de Gauss o de Poincareacute de Riemann o de Hilbert por ejemplo Pasamos por alto acerca de un criterio tan abierto e impreciso por esta razoacuten se encuentran aquiacute los autores que forman parte del hardcore de la complejidad
TEXTOS PANORAacuteMICOS CLAacuteSICOS E INTRODUCTORIOS SOBRE COMPLEJIDAD
Existe una dificultad para el acceso a las ciencias de la complejidad Se trata del hecho de que la inmensa mayoriacutea de la bibliografiacutea se encuentra en ingleacutesLa razoacuten principal para esta circunstancia - ineludible- estriba en el hecho de que las ciencias de la complejidad nacieron y durante un tiempo largo se alimentaron de las ciencias maacutes soacutelidas con mayor prestigio las maacutes seguras y con mejores apoyos de diverso tipo Pero es igualmente cierto que las ciencias de la complejidad vienen abrieacutendose raacutepidamente a las llamadas ciencias sociales y humanas En contextos hispanohablantes en general en los que la formacioacuten en ciencia y en pensamiento abstracto (matemaacuteticas loacutegica) no siempre son los mejores el acercamiento a las ciencias de la complejidad se hace maacutes difiacutecil Por esta razoacuten particularmente entre acadeacutemicos de las llamadas ciencias sociales y humanas y entre otros que se caracterizan por una excesiva especializacioacuten o por el contrario por ser generalistas el atractivo del pensamiento complejo y de los enfoques sisteacutemicos resulta maacutes atractivo por lo faacutecil
Ya lo deciacutea H Pagels las ciencias de la complejidad se desarrollaron a partir de las ciencias naturales yo positivas debido sencillamente a que los sistemas fiacutesicos son los maacutes simples que hay y de una complejidad bastante menor al de las ciencias sociales y humanas
TEXTOS TEacuteCNICOS SOBRE DIVERSOS ASPECTOS DE LA COMPLEJIDAD
Se trata de la publicacioacuten de libros panoraacutemicos introductorios y de divulgacioacuten cuestioacuten que suele darse principalmente durante los primeros antildeos de vida del campo Lo que hasta aquiacute se ha mostrado es justamente eso Sin embargo de otro lado se trata de la publicacioacuten de textos que profundizan en aspectos particulares del campo en sus problemas o conceptos relevantes en sus liacuteneas y proyectos de investigacioacuten o que vislumbran simplemente nuevos problemas retos u horizontes de cara al futuro del campo Particularmente hay un fenoacutemeno que es absolutamente imposible de omitir y que mejor auacuten merece un lugar por siacute mismo Se trata de la Enciclopedia de Complejidad editada por R Meyers que se menciona en la bibliografiacutea que se presenta a continuacioacuten Ciertamente algo maacutes de la mitad de la Enciclopedia no es sobre complejidad en el sentido riguroso de la palabra La mayor parte corresponde a enfoques sisteacutemicos
ESTADO ACTUAL DE LAS CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
Las ciencias de la complejidad eran aritmeacuteticamente- seis incluyendo la hipoacutetesis que venimos trabajando seguacuten la cual las loacutegicas no-claacutesicas son una de las ciencias de la complejidad Pues bien el esquema 6 tiene la funcioacuten de mostrar actualmente maacutes allaacute de la enumeracioacuten o presentacioacuten general de las ciencias de la complejidad el estado actual del trabajo y de la investigacioacuten en este campo
En cualquier caso este esquema debe ser tomado como un mapa de las ciencias de la complejidad que contiene en su base territorios irregulares tanto como valles si cabe la metaacutefora Las relaciones directas e indirectas en el marco de las ciencias de la complejidad apuntan precisamente al estado de la investigacioacuten actualmente
COMPLEJIDAD Y TERMODINAacuteMICA DEL NO EQUILIBRIO
Cronoloacutegicamente la primera de las ciencias de la complejidad fue la termodinaacutemica del no-equilibrio desarrollada por I Prigogine En sentido estricto la termodinaacutemica claacutesica y la termodinaacutemica del no-equilibrio son una sola y misma ciencia que comprende dos momentos el claacutesico que pivota alrededor de la nocioacuten de equilibrio y por tanto ulteriormente de muerte- y la nueva cuyo centro es el no-equilibrio y en consecuencia la vida
COMPLEJIDAD Y CAOS
Fue desarrollada por E Lorenz en los antildeos 1962-64 Pero hubieron de pasar muchos antildeos para que fuera reconocida su importancia Esta historia estaacute muy bien narrada por J Gleick El estudio central del caos estriba en la identificacioacuten de atractores extrantildeos (un concepto acuntildeado por D Ruelle) Inicialmente el
caos permanece como una teoriacutea de sistemas deterministas Al cabo del tiempo su intereacutes se vuelca hacia el caos indeterminista o subcuaacutentico
COMPLEJIDAD Y FRACTALES
La geometriacutea de fractales es histoacutericamente hablando la tercera de las ciencias de la complejidad Existe una fuerte implicacioacuten reciacuteproca entre caos y fractales La razoacuten es que todo atractor extrantildeo tiene en su base una dimensioacuten fractal Los fractales han resultado de inmensa ayuda en la medicioacuten de numerosos sistemas y comportamientos en ciencias de la salud y economiacutea en sistemas sociales y en astronomiacutea
COMPLEJIDAD Y CATAacuteSTROFES
La teoriacutea de cataacutestrofes nace y permanece vinculada durante un tiempo largo a un campo desarrollado tambieacuten por R Thom el cobordismo Hay que decir que en cuanto teoriacutea matemaacutetica la teoriacutea de cataacutestrofes praacutecticamente desaparece La razoacuten es que relativamente al caos resulta una teoriacutea muy costosa en teacuterminos de G de Ockahm En efecto mientras que el caos trabaja los sistemas dinaacutemicos con base en tres conceptos - atractores fijos atractores perioacutedicos y atractores extrantildeos- la teoriacutea de cataacutestrofes proponiacuteaSiete modelos fundamentales ldquocataacutestroferdquo es el teacutermino empleado para determinar sencillamente cambios suacutebitos imprevistos irreversibles
COMPLEJIDAD Y REDESLa ciencia de redes complejas desarrollada originariamente por D Watts L Barabasi y S Strogatz entre los antildeos 2001 y 2003 constituye la quinta de las ciencias de la complejidadUn rasgo fundamental de las ciencias de la complejidad estriba exactamente en este punto a la pregunta iquestQueacute es complejidad O iquestPor queacute sucede la complejidad por ejemplo las ciencias de la complejidad no aportan en marcado contraste con la ciencia claacutesica- una sola respuesta Por el contrario se aportan diversas respuestas Lo que es importante tener en cuenta sin embargo es que no es verdad que cualquier respuesta sea posible o aceptada
COMPLEJIDAD Y LOacuteGICAS NO-CLAacuteSICAS
EMERGENCIA Y AUTO-ORGANIZACIOacuteNIndudablemente los conceptos de emergencia y de auto-organizacioacuten constituyen pilares fundamentales de las ciencias de la complejidad Diversos autores antes que (pre)suponerlos como conceptos o categoriacuteas de complejidad se han dado a la tarea de explicar exactamente en queacute consiste la emergencia y coacutemo surge y queacute hace la auto-organizacioacuten Los dos autores maacutes destacados en este sentido son J Holland y S KauffmanDicho de manera negativa las ciencias de la complejidad no trabajan con base en el principio de causalidad (y ni siquiera de multicausalidad por ejemplo con estudios multivariados) La causalidad permanece como un patrimonio de la ciencia y la
filosofiacutea claacutesicas Sin embargo dicho de manera positiva o afirmativa los sistemas de complejidad creciente tanto contienen como apuntan hacia emergencias adaptaciones sorpresas y autorganizacioacuten (esquema 8)
COMPLEJIDAD Y SISTEMAS CUAacuteNTICOS
Los sistemas de complejidad creciente se fundan en la fiacutesica cuaacutentica en general y en la mecaacutenica cuaacutentica en particular y ello por una razoacuten fundamental a saber el modelo claacutesico Galileo Copeacuternico Kepler y Newton- ya estaacute cerrado y nada nuevo puede ser incluido en eacutel Esto significa exactamente que la mecaacutenica claacutesica ha sido incluida como un momento particular en la teoriacutea de la relatividad de un lado y ademaacutes y principalmente en el modelo cuaacutentico El conocimiento del mundo fiacutesico dirige su mirada hacia el voacutertice en el que se cree habraacuten de confluir la relatividad y la cuaacutentica que es en una teoriacutea de la gravitacioacuten cuaacutentica
MODELAMIENTO Y SIMULACIOacuteN DE SISTEMAS COMPLEJOS
El modelamiento y la simulacioacuten son especiacuteficos de los sistemas de complejidad creciente Esta idea requiere auacuten una incorporacioacuten y una elaboracioacuten por parte de quienes se inician en el estudio y el trabajo en profundidad con la complejidadEl fundamento de este tipo de modelamiento se basoacute por ejemplo en la mecaacutenica claacutesica la loacutegica formal claacutesica el caacutelculo las ecuaciones diferenciales o la geometriacutea euclidianaEn el marco de las ciencias de la complejidad la idea es completamente contraria (esquema 9)El modelamiento planteado en estos teacuterminos permite abordar fenoacutemenos complejos sin la necesidad eliminar la incertidumbre ni de linealizarlos
COMPLEJIDAD Y SISTEMAS VIVOS
El fenoacutemeno de maacutexima complejidad conocida en el universo son sin lugar a dudas los sistemas vivos No sin razoacuten J Maddox sentildealaba que los tres problemas uacuteltimos de la investigacioacuten cientiacutefica y filosoacutefica son
El conocimiento del origen y la estructura de la materia
El conocimiento acerca del origen y la naturaleza de la vida
El problema de las relaciones mente-cerebro
La vida es una especie de materia que no se reduce a simple materialidad por lo menos no hasta que sepamos queacute es la materia y por tanto las relaciones con la antimateria asiacute como las relaciones de la energiacutea con la energiacutea oscura del universo Las relaciones mente-cerebro son pertinentes para un tipo de vida supuesta la escisioacuten baacutesica entre organismos seacutesiles y moacuteviles Estamos en los umbrales del estudio de las relaciones entre vida y complejidad
Los dos problemas fundamentales en el estudio de los sistemas vivos son los relativos al origen de la vida es decir su loacutegica Muchos se ha avanzado en el primer problema pero el segundo problema es el que presenta los desarrollos maacutes soacutelidos
El estudio de la vida en general implica de entrada el reconocimiento de que existen dos formas principales de sistemas vivos
La vida natural_ Se basa cuya fiacutesica es el Carbono y cuya quiacutemica es la Tabla de Elementos Perioacutedicos Esta apunta a la naturaleza
la vida artificial _Se basa cuya fiacutesica es el Silicio y cuya quiacutemica incluye a los Algoritmos Geneacuteticos Esta apunta a la naturaleza creada
MODELAMIENTO Y SIMULACIOacuteN DE SISTEMAS BIOLOacuteGICOS SISTEMAS INSPIRADOS BIOLOacuteGICAMENTE Y VIDA ARTIFICIAL
Hay tres fenoacutemenos conspicuos que brillan con luz propia
Los sistemas bioloacutegicos los sistemas inspirados en la biologiacutea la vida artificial
Se sostiene la hipoacutetesis de que la vida artificial puede y debe ser comprendida como una de las ciencias de la complejidad Desde su nacimiento las ciencias de la complejidad han trabajado
integrado e impulsado activamente dos campos de trabajo paralelos
Los algoritmos geneacuteticos (J Holland) La vida artificial (Ch Langton)
El nexo entre ambos es el intereacutes manifiesto por la forma en que los sistemas inspirados bioloacutegicamente contribuyen a comprender la vida en el planeta tanto como a prefigurar la vida posible algo que en el lenguaje teacutecnico se designa como ldquola vida tal y como podriacutea ser (life as it could be) El crecimiento en este campo es sostenido soacutelido y creciente
Pero la vida artificial no trata uacutenica ni exclusivamente de construir modelos y realizar simulaciones La vida artificial trabaja en tres planos complementarios
El modelamiento y la simulacioacuten de sistemas bioloacutegicos La construccioacuten de sistemas capaces de evolucionar
aprender y adaptarse en entornos cambiantes El estudio de las capacidades de coacutemputo de los sistemas
bioloacutegicos y su implementacioacuten como nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten
COMPLEJIDAD Y CIENCIAS SOCIALES
El concepto de ciencias sociales y humanas es agrave la lettre un concepto decimonoacutenico Surge gracias a A Comte y de ahiacute en adelante se desarrolla ya sea en teacuterminos de ciencias del espiacuteritu (Dilthey) o como ciencias sociales y ciencias humanas Ulteriormente ha habido incluso la discusioacuten acerca de ldquociencias sociales aplicadasrdquo contrario sensu a lo que seriacutea un grupo de ciencias no aplicadas o puras Dado el progreso del conocimiento el trabajo en teacuterminos interdisciplinarios cruzados transversales integrales que es justamente lo que caracteriza a la ciencia de punta en general y a las ciencias de la complejidad en particular el concepto mismo de ciencias naturales o positivas y ciencias sociales y humanas resulta al cabo vetusto Lo que sucede es que administrativamente en el mundo entero auacuten se estructura el conocimiento en teacuterminos de las divisiones provenientes del siglo XIX y comienzos del siglo XX
Como quiera que sea las ciencias sociales y humanas requieren abrirse 1048753 de acuerdo con el informe de la Comisioacuten Gulbenkian Esta apertura de las ciencias sociales es para un buen lector de un lado hacia la sociedad y de otra parte y de un modo muy fundamental abrirse a las ciencias llamadas naturales y a las tecnologiacuteas (ingenieriacuteas digamos) Pues bien conseguridad se trata de abrirse a los progresos cruzados que en otros dominios cientiacuteficos estaacuten teniendo lugar La bibliografiacutea referida a continuacioacuten tiene que ver con el diaacutelogo abierto frontal con las ciencias de la complejidad Esta historia es reciente pero es al mismo tiempo soacutelida y creciente Estaacute bien nutrida aunque auacuten se encuentre en pantildeales por asiacute decirlo
BIBLIOGRAFIacuteA GENERAL SOBRE COMPLEJIDAD Y CIENCIAS SOCIALES Y HUMANAS
La idea general es que las ciencias sociales y humanas poseen estudian se ocupan de los sistemas fenoacutemenos y comportamientos de maacutexima complejidad conocida hasta la fecha a saber los sistemas humanos
Los fenoacutemenos que ocupan los sistemas fiacutesicos por ejemplo son bastante maacutes predecibles Una parte de la comunidad cientiacutefica de cientiacuteficos sociales cuando escuchan los temas de complejidad sostienen ldquoPero si es justamente lo que hacemos nosotros y es lo que siempre hemos dichordquo o ldquose trata de vino viejo en tonel nuevordquo por ejemplo
Mientras que existe alguacuten escepticismo en una parte de la comunidad de este grupo de cientiacuteficos incluidos filoacutesofos existe una parte grande y soacutelida que trabaja en teacuterminos de conceptos metodologiacuteas lenguajes y enfoques propios de las ciencias de la complejidad Digaacutemoslo de manera puntual en el contexto de las ciencias de la complejidad las antiguas divisiones entre ciencia y tecnologiacutea (ingenieriacutea por ejemplo) entre ciencias duras y ciencias blandas entre ciencia y filosofiacutea se hace ya insostenible El encuentro de ciencias y disciplinas modifica el propio estatuto epistemoloacutegico y social que poseiacutean antes del encuentro el diaacutelogo y el trabajo mancomunado
El encuentro de ciencias y disciplinas se establece en funcioacuten de la identificacioacuten de y el trabajo sobre problemas Son los problemas los que unen a los cientiacuteficos entre siacute y a ellos con la sociedad en general Su comprensioacuten su esfuerzo de resolucioacuten los horizontes quecontienen las dimensiones que anticipan - hacia delante y hacia atraacutes
COMPLEJIDAD Y SOCIOLOGIacuteALa sociologiacutea siempre se ocupoacute de sujetos colectivos en el mejor espiacuteritu de la complejidad- Pero los redujo a diversos planos y conceptos En este sentido el primer libro sobre sociologiacutea y complejidad aparece en el 2006 Aunque desde otra perspectiva el libro de D Watts - socioacutelogo de formacioacuten- es un ejemplo magniacutefico en el que la sociologiacutea se cruza con y se integra a la fiacutesica la criticalidad auto-organizada las redes complejas la irreversibilidad de la flecha del tiempo etc Aquiacute la sociologiacutea deja de ser tal sencillamente ciencia social en el sentido de la clasificacioacuten propia del siglo XIX para metamorfosearse (I Prigogine) en (uno de los componentes de las ciencias de la) complejidad
COMPLEJIDAD Y ANTROPOLOGIacuteA
El primer libro de antropologiacutea y complejidad se concentra sintomaacuteticamente en la vida artificial y en la cultura digital de la cual las ciencias de la complejidad es la mejor expresioacuten Es el estudio (tesis doctoral en rigor) de Helmreich Sin embargo el libro de mayor profundidad en antropologiacutea y por consiguiente en arqueologiacutea (la arqueologiacutea es antropologiacutea en pasado) es el trabajo hasta ahora insuperable de Beekman y Baden Por su parte el trabajo de Adams tiene el meacuterito de trabajar las dinaacutemicas sociales y culturales tomando como hilo conductor la energiacutea El libro de Peacuterez-Taylor es una compilacioacuten detextos que se mueven o intentan moverse hacia la complejidad no siempre ni exactamente en la direccioacuten de las ciencias de la complejidad
COMPLEJIDAD Y FILOSOFIacuteA
La corriente principal (mainstream) de la filosofiacutea se ha dividido en dos una que hace al mejor ejemplo de autores como Aristoacuteteles Hegel o Husserl de siacute misma un motivo de trabajo o en el mejor de los casos un pretexto para desarrollarse como philosophia primera La otra es la filosofiacutea que renuncia a la metafiacutesica y se transforma en eacutetica eacutetica aplicada sociologiacutea teoriacutea del derecho o filosofiacutea poliacutetica entre otras Los autores contemporaacuteneos son numerosos en cualquier de estas dos posturas principales de la filosofiacutea contemporaacutenea Entre los filoacutesofos contemporaacuteneos que trabajan complejidadresaltan los dos nombres mencionados a continuacioacuten Un elemento comuacuten a ambos es que se trata en rigor de filoacutesofos de la ciencia Un nombre tangencial a las ciencias de la complejidad pero muy consciente del significado de temas como la vida artificial es D Dennett que se omite aquiacute debido a no tiene ninguacuten texto mayor directamente relacionado con complejidad aunque tiene varios artiacuteculos y capiacutetulos de libro en eventos dedicados a la vida artificial y las ciencias cognitivas
COMPLEJIDAD E HISTORIAConsagrado como uno de los mejores historiadores contemporaacuteneos y entre los mejores en esta disciplina en toda la historia W H McNeill tiene el meacuterito de abrir las puertas en doble viacutea de la historia hacia la complejidad y de la complejidad de la historia y la historiografiacutea mismas Sin embargo seriacutea injusto omitir aquiacute los trabajos de F Fernaacutendez- Armesto a pesar de que no emplea para nada el concepto de ldquocomplejidadrdquo en su obra sus trabajos son estupendos ejemplos de lo que es el trabajo historiograacutefico en el marco de lasciencias de la complejidad De alguna manera tambieacuten hay que mencionar aquiacute el trabajo historiograacutefico del teoacuterico de la cultura J Barzun
COMPLEJIDAD ADMINISTRACIOacuteN Y ORGANIZACIONES SOCIALES
Aunque la literatura sobre complejidad y administracioacuten es muy grande son pocos los textos que valen la pena La mayoriacutea de la literatura es simple y llana jerga Los textos que se mencionan a continuacioacuten dan una idea clara de que es posible pensar y actuar en contextos de finanzas gobierno administracioacuten economiacutea teoriacutea de juegos Los administradores financistas e ingenieros son eminentemente pragmaacuteticos y principalmente piensan en herramientas y aplicaciones Una lectura juiciosa de la siguiente bibliografiacutea sorprenderiacutea a maacutes de administrador e ingeniero
COMPLEJIDAD ECONOMIacuteA Y FINANZASLa economiacutea tradicional permanece en el marco de cuatro ejes microeconomiacutea macroeconomiacutea finanzas y comercio Las demaacutes son aacutereas episoacutedicas como la historia de las doctrinas econoacutemicas por ejemplo Las finanzas por su parte pueden encontrar en el diaacutelogo con los fractales luces novedosas
CONSULTORIacuteA EMPRESARIAL EN EL MARCO DE LAS CIENCIAS DE LACOMPLEJIDAD
Es sabido que en Estado Unidos hay un dicho muy popular si una idea es buena produce dinero Pues bien la complejidad 1048753maacutes exactamente las ciencias de la complejidad- son una muy muy buena idea En efecto el nuacutemero y la importancia de las empresas las experiencias de negocios que incorporan a las ciencias de la complejidad incluye a las maacutes destacas y fuertes empresas en el mundo Siempre cabe recordar no solamente en el plano teoacuterico poliacutetico o militar por ejemplo aquella idea de H Pagels seguacuten la cual quien domine las ciencias de la complejidad tendraacute por decir lo menos una clara ventaja competitiva en el mercado una posicioacuten de ventaja enlos procesos de negociacioacuten en general en fin una estructura mental que le aporta reacuteditos magniacuteficos Las referencias a continuacioacuten ilustran estas ideas Aquiacute la idea es que quienes esteacuten interesados naveguen en profundidad en los links mencionados
COMPLEJIDAD Y PSICOLOGIacuteA
En psicologiacutea predominan en el mejor de los casos ya con personalidad propia los enfoques sisteacutemicos Hace rato que existe con estatuto y derecho propio una sicologiacutea sisteacutemica Con mucha frecuencia se hace referencia a la obra de H Maturana Sin embargo hay que decir que en sentido estricto la obra de Maturana no forma parte en manera alguna de las ciencias de la complejidad sino de aquello que en referencia a la Enciclopedia de Complejidad y Ciencias de Sistemas resentildeada antes arriba se integra en lasciencias de sistemas que son histoacutericamente anteriores a la emergencia de la complejidad El segundo libro referido a continuacioacuten contiene el nacimiento (y el debate) del concepto de autopoiesis obra de F Varela y H Maturana
COMPLEJIDAD Y ESTUDIOS CULTURALESLos estudios culturales estaacuten dominados hoy por hoy por los llamados estudios postcoloniales En un sentido estricto los estudios post-coloniales han logrado recientemente demarcarse del llamado pensamiento postmodernista Pues bien los dos libros mencionados a continuacioacuten se zambullen si cabe la expresioacuten en el mar de las ciencias de la complejidad con placer y con habilidad de buenos nadadores
INGENIERIacuteA DE SISTEMAS COMPLEJOS
La historia de la ingenieriacutea se divide en dos la ingenieriacutea claacutesica o ingenieriacutea convencional y la ingenieriacutea de sistemas complejos
El primero de los libros sobre ingenieriacutea de sistemas complejos aparece recieacuten en el 2006 Desde entonces no obstante su desarrollo ha sido impresionante Sin embargo en el mundo facultades de ingenieriacutea y de administracioacuten permanecen auacuten al margen del estudio y trabajo en ingenieriacutea de sistemas complejos Tan soacutelo a nivel de Institutos y Centros de Investigacioacuten se incorpora se desarrolla se trabaja y se ensentildea activamente la ingenieriacutea de sistemas complejos Y por consiguiente la computacioacuten bioinspirada
METAHEURIacuteSTICAS (HIacuteBRIDAS PARALELAS HIPERHEURIacuteSTICAS) OPTIMIZACIOacuteN Y
RESOLUCIOacuteN DE PROBLEMAS
Las metaheuriacutesticas son el marco algoriacutetmico maacutes reciente para el trabajo con y la resolucioacuten de problemas complejos en ciencia ingenieriacutea y negocios Estas reconocen la imposibilidad de una solucioacuten oacuteptima y buscan hallar por el contrario soluciones razonables con recursos aceptables Antes de ellas predominaron las teacutecnicas convencionales de la investigacioacuten de operaciones y los modelos heuriacutesticos de la inteligencia artificial Pero justamente el trabajo con metaheuriacutesticas se hace necesario e incluso ineludible cuando las teacutecnicas y los modelos convencionales reconocen su incapacidad para abordar los problemas de complejidad creciente
Cuatro grandes retos (o problemas abiertos) motivan las investigaciones maacutes recientes en el campo de las metaheuriacutesticas
- El primero tiene que ver con posibilidad e incluso con la necesidad de construir sistemas hiacutebridos no soacutelo empleando metaheuriacutesticas sino tambieacuten ademaacutes modelos matemaacuteticos claacutesicos (de la investigacioacuten de operaciones) y heuriacutesticas convencionales (de la inteligencia artificial) Algunos de los campos que maacutes aportan a esta discusioacuten son la computacioacuten
- El segundo reto consiste en saber cuaacutendo y cuaacutel metaheuriacutestica elegir durante el proceso de resolucioacuten de un problema determinado La finalidad es seleccionar en cada punto de decisioacuten de un problema dado y de forma automaacutetica la (meta) heuriacutestica de bajo nivel maacutes adecuada a partir de un conjunto finito de posibilidades
-El tercer problema se refiere al disentildeo de metaheuriacutesticas paralelas y distribuidas con el fin de explotar las cada vez mayores prestaciones que estas arquitecturas suponen A su vez este reto estimula el desarrollo de nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten Alliacute los trabajos en computacioacuten no convencional juegan un papel central
-Finalmente el cuarto reto intenta subsanar las dificultades manifiestas cuando de afinar o poner a punto los paraacutemetros de
la(s) metaheuriacutestica(s) seleccionada(s) (configurar la(s) metaheuriacutestica(s)) se trata Un ejemplo conspicuo en este caso son las metaheuriacutesticas auto-adaptativas
Las dos familias principales de metaheuriacutesticas son las metaheuriacutesticas basadas en soluciones uacutenicas y las metaheuriacutesticas basadas en poblaciones La primera familia se inspira principalmente en las matemaacuteticas la loacutegica y la fiacutesica y consiste en la manipulacioacuten y transformacioacuten de una solucioacuten uacutenica a lo largo del proceso de buacutesqueda y optimizacioacuten El segundo grupo se inspira fundamentalmente en la biologiacutea y emplea no una solucioacuten uacutenica sino una poblacioacuten de soluciones que interactuacutean y evolucionan en el tiempo Es en este segundo caso cuando se habla de espacios de soluciones En este grupo son cuatro los principales paradigmas la computacioacuten evolutiva la inteligencia de enjambres la computacioacuten inmunoloacutegica y la computacioacuten con membranas
Ambas familias son complementarias Mientras las primeras son muy buenas para explotar las mejores soluciones en una zona especiacutefica (optimizacioacuten local) el segundo grupo logra explorar todo el espacio de soluciones (optimizacioacuten global) En otras palabras mientras estas intensifican aquellas diversifican Los problemas (complejos) actuales en ciencia e ingenieriacutea implican tanto explotacioacuten como exploracioacuten justificando una vez maacutes la necesidad y la pertinencia de los sistemas hiacutebridos
SISTEMAS COMPUTACIONALES NATURALES INTELIGENTES Y BIOLOacuteGICOS
Computar es un rasgo comuacuten transversal si se prefiere a los seres humanos a los sistemas expertos y artificiales a la vida en general y a la naturaleza misma Cada eacutepoca posee su propia metaacutefora Una de las uacuteltimas metaacuteforas acuntildeadas es el reconocimiento de que finalmente esto es sustancialmente lo que hace el universo es computar es decir se trata de la idea seguacuten la cual podemos encontrar procesos de coacutemputo en todas las escalas y fenoacutemenos de la naturaleza En particular como un subconjunto de los sistemas de computacioacuten natural encontramos la computacioacuten inspirada bioloacutegicamente (o computacioacuten con metaacuteforas bioloacutegicas)
El esquema muestra la evolucioacuten de las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas (de optimizacioacuten) y con ellas de los sistemas computacionales De un lado las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas pasaron de los modelos matemaacuteticos a los modelos inspirados por la biologiacutea atravesando por los sistemas inteligentes y los sistemas ciberneacuteticos No en vano las miradas se han desplazado hacia la inteligencia artificial bio-inspirada hacia la inteligencia computacional y hacia los sistemas complejos adaptativos inteligentes y cada vez se habla menos de la inteligencia artificial (claacutesica) sin maacutes Los textos que se muestran en esta seccioacuten dan muestras consistentes de este hecho
COMPUTACIOacuteN SUAVE
Soft Computing no es un cuerpo homogeacuteneo de conceptos y teacutecnicas Maacutes bien es una mezcla de distintos meacutetodos que de una forma u otra cooperan desde sus fundamentos En este sentido el principal objetivo de la Soft Computing es aprovechar la tolerancia que conllevan la imprecisioacuten y la incertidumbre para conseguir manejabilidad robustez y soluciones de bajo costo Los principales ingredientes de la Soft Computing son la Loacutegica Fuzzy la Neuro-computacioacuten y el Razonamiento Probabiliacutestico incluyendo este uacuteltimo a los Algoritmos Geneacuteticos las Redes de Creencia los Sistemas Caoacuteticos y algunas partes de la Teoriacutea de Aprendizaje En esa asociacioacuten de Loacutegica Fuzzy Neurocomputacioacuten y Razonamiento Probabiliacutestico la Loacutegica Fuzzy se ocupa principalmente de la imprecisioacuten y el Razonamiento Aproximado la Neurocumputacioacuten del aprendizaje y el Razonamiento Probabiliacutestico de la incertidumbre y la propagacioacuten de las creencias
INTELIGENCIA COMPUTACIONAL
Son ellos (el orden no importa) los sistemas difusos las redes neuronales los sistemas inmunes artificiales la computacioacuten evolutiva y la inteligencia de enjambres todos ellos provenientes en alguacuten sentido de metaacuteforas bioloacutegicas Se acentuacutea ademaacutes el papel de las posibles relaciones entre ellas
Los dos aspectos clave de este reconocimiento son dos De un lado la inteligencia artificial se ha desplazado a traveacutes de la inteligencia computacional al plano ciertamente maacutes interesante y fructiacutefero de los sistemas bio-inspirados De otra parte se pone de manifiesto la posibilidad y el potencial de pensar en sistemas hiacutebridos como lo plantea el esquema 14
COMPUTACIOacuteN NATURAL
En otro plano distinto aunque fuertemente relacionado con la computacioacuten suave y la inteligencia computacional se encuentra el campo de la computacioacuten natural Dicho campo tiene tres grandes ramas que lo componen estas son i) el uso de metaacuteforas provenientes de la naturaleza (en particular de la biologiacutea) para resolver problemas ii) el modelamiento la simulacioacuten y la siacutentesis de fenoacutemenos naturales a traveacutes del computador y iii) el uso de ideas yo materiales naturales (como moleacuteculas o ceacutelulas) para llevar a cabo procesos de computo ineacuteditos cuando se los mira retrospectivamente El esquema 15 permite observar la evolucioacuten literalmente las especiaciones- que la computacioacuten natural ha tenido Este mismo esquema suministra una idea clara acerca de la evolucioacuten de la arquitectura de la computacioacuten desde
von Neumann- hasta los desarrollos maacutes recientes y verosimilmente- hacia el futuro
COMPUTACIOacuteN EVOLUTIVA O ALGORITMOS EVOLUTIVOS
La simbiosis entre teoriacutea de la evolucioacuten y con ella por debajo de ella por asiacute decirlo la referencia a la Nueva Biologiacutea- y la computacioacuten en general constituye sin ninguna duda una de las realizaciones maacutes originales en las ciencias de la complejidad Al respecto sigue siendo totalmente vaacutelido el reconocimiento muy temprano- que hizo H Pagels acerca de la importancia de las relaciones entre complejidad y computacioacuten Al mismo tiempo que el computador hace posible a las ciencias de la complejidad eacutestas contribuyen de manera significativa al propio desarrollo de la computacioacuten
Podemos hablar como es efectivamente el caso de tres clases de ciencia la ciencia de tipo inductivo (o empiacuterico o empirista) la ciencia de tipo deductivo (o racionalista) y la ciencia con base en modelamiento y simulacioacuten Los dos primeros tipos de ciencia corresponden a la ciencia claacutesica y por derivacioacuten a toda la ciencia habida en la historia de la humanidad Occidental La tercera es perfectamente novedosa y dirige la mirada absolutamente hacia el futuro
INTELIGENCIA COLECTIVA O TEORIacuteA DE ENJAMBRES
El estudio de los colectivos de animales _ los animales sociales los insectos sociales (hormigas termitas himenoacutepteros beneacuteficos en general pero tambieacuten de los carduacutemenes y las manadas) ha arrojado luces maravillosas acerca de la arquitectura y la topologiacutea de la naturaleza y por tanto tambieacuten acerca de la sociedad humana en general
El rasgo definitivo ha sido el reconocimiento del siguiente hecho la naturaleza no piensa ni actuacutea como la civilizacioacuten occidental los postuloacute siempre secuencial jeraacuterquica lineal cardinalmente Por el contrario la robustez de los sistemas naturales descansa en series en paralelo en la ausencia de control central riacutegido en la adaptacioacuten La inteligencia de enjambre pone de manifiesto una inteligencia bastante mejor por robusta y evolutiva- que la inteligencia humana tradicional la de los 2500 antildeos de la historia de Occidente
Esta idea auacuten deberaacute ser plenamente explorada y apropiada por parte de la comunidad acadeacutemica y cientiacutefica asiacute como por parte tambieacuten del sector privado el sector puacuteblico y de la propia sociedad civil
COMPUTACIOacuteN CON MEMBRANAS O SISTEMAS P
Los sistemas informaacuteticos y computacionales tambieacuten han incorporado por asiacute decirlo- la metaacutefora bioloacutegica y ecoloacutegica La ingenieriacutea ha avanzado hasta la programacioacuten y el trabajo en teacuterminos de hardware anaacutelogos a los de los sistemas vivos Un caso conspicuo reciente que data del 1998 es la computacioacuten con membranas
COMPUTACIOacuteN INMUNE O SISTEMAS INMUNES ARTIFICIALES
El estudio del sistema inmunoloacutegico humano y en general de los sistemas vivos- ha representado un aprendizaje estupendo por lo pronto para fiacutesicos y expertos en sistemas computacionales Esta aacuterea surge en 1998 y permite explorar caminos que la ingenieriacutea tradicional nunca imaginoacute Por decir lo menos se trata de la importancia de pensar por analogiacutea sin embargo en rigor aquiacute se trata de bastante maacutes que de una analogiacutea
COMPLEJIDAD SISTEMAS BIO-INSPIRADOS BIO-ROBOacuteTICA Y BIO-HARDWARE
Los trabajos sobre sistemas inteligentes adaptativos y sobre vida artificial ya no permanecen en el aacutembito de la pantalla del computador Los sistemas inteligentes vivos han salido del CPU y ya exploran espacios fiacutesicos comunes con el de los seres humanos De esta suerte las escisiones claacutesicas entre lo natural y lo artificial o entre lo analoacutegico y lo digital por ejemplo quedan ampliamente superadas en investigaciones y trabajos que comienzan a tener repercusiones (incipientes por lo pronto) en numerosos dominios del mundo cotidiano
CONCLUSIONES
El surgimiento de las ciencias de la complejidad se da gracias a aquellos personajes que de manera directa contribuyeron sin ellos no habriacutea sido posible el mundo de los sistemas dinaacutemicos de complejidad creciente
La ciencia es el conjunto de conocimientos estructurados sistemaacuteticamente conocimiento obtenido mediante la observacioacuten de patrones regulares de razonamientos y de experimentacioacuten en aacutembitos especiacuteficos a partir de los cuales se generan preguntas se construyen hipoacutetesis se deducen principios y se elaboran leyes generales y sistemas organizados por medio de un meacutetodo cientiacutefico
Complejidad es la cualidad de lo que estaacute compuesto de diversos elementos interrelacionadas Se refiere a un sistema complejo que es un sistema compuesto de partes interrelacionadas que como un conjunto exhiben propiedades y comportamientos no evidentes a partir de la suma de las partes individuales
Se trata de un grupo de ciencias que por tanto contienen numerosas teoriacuteas una diversidad de modelos explicativos una gama amplia de conceptos en fin una pluralidad de meacutetodos y loacutegicas
El mundo de las ciencias de la complejidad se ocupa de las transiciones ordendesorden contiene tres grandes ejes ellos son la teoriacutea matemaacutetica de la complejidad - maacutes propiamente conocida como el conjunto de los problemas P versus N-P las relaciones entre el universo microscoacutepico y el universo macroscoacutepico y la teoriacutea de los sistemas dinaacutemicos
Estos tres grandes ejes se cruzan entre siacute e inauguran el mundo mismo de la complejidad
LIBROS DE RECUENTOS PERIODIacuteSTICOS ACERCA DE CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
El periodismo cientiacutefico cumple indudablemente una funcioacuten fundamental en las sociedades democraacuteticas Hay paiacuteses como Inglaterra notablemente en donde las discusiones sobre ciencia estaacuten ya tan arraigadas que incluso hay espacio para la presentacioacuten de la mala ciencia (bad science ) Las universidades de Inglaterra tienen espacios sobre la mala ciencia e incluso perioacutedicos muy serios como The Guardian disponen de un espacio para discutir uno de los problemas maacutes difiacuteciles en ciencia la pseudo-ciencia
ARTIacuteCULOS CLAacuteSICOS O FUNDACIONALES SOBRE COMPLEJIDAD Y
CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
La ciencia contemporaacutenea se escribe en artiacuteculos cientiacuteficos (papers) Tal es la tradicioacuten que se remonta con seguridad a los cinco famosos artiacuteculos del antildeo maravilloso de A Einstein (1905) Anteriormente la ciencia se haciacutea en forma de libros Desde entonces prevalece la idea acerca de la importancia de la publicacioacuten de artiacuteculos en revistas prestigiosasA esta tendencia existen excepciones notables siendo quizaacutes la maacutes importante en el marco de las ciencias de la complejidad el libro de B Mandelbrot que da origen a los fractales La
cienciometriacutea en general viene a reforzar positivamente esta tendencia en la historia de los aportes novedosos a la ciencia en generalPara un conocimiento fundamental acerca del estado del arte en complejidad es imposible no haber leiacutedo y trabajado estos artiacuteculos O al contrario dicho de manera positiva una formacioacuten soacutelida en complejidad pasa por conocer y haber trabajado estos artiacuteculos Ellos son la conditio sine qua non para un adecuado conocimiento acerca de las especificidades algunas de las maacutes importantes categoriacuteas y conceptos en fin la apertura a una dimensioacuten anteriormente totalmente desconocidaQuizaacutes habriacuteamos podido incluir aquiacute algunos de los artiacuteculos que indirectamente sientan las bases de la complejidad Artiacuteculos de Gauss o de Poincareacute de Riemann o de Hilbert por ejemplo Pasamos por alto acerca de un criterio tan abierto e impreciso por esta razoacuten se encuentran aquiacute los autores que forman parte del hardcore de la complejidad
TEXTOS PANORAacuteMICOS CLAacuteSICOS E INTRODUCTORIOS SOBRE COMPLEJIDAD
Existe una dificultad para el acceso a las ciencias de la complejidad Se trata del hecho de que la inmensa mayoriacutea de la bibliografiacutea se encuentra en ingleacutesLa razoacuten principal para esta circunstancia - ineludible- estriba en el hecho de que las ciencias de la complejidad nacieron y durante un tiempo largo se alimentaron de las ciencias maacutes soacutelidas con mayor prestigio las maacutes seguras y con mejores apoyos de diverso tipo Pero es igualmente cierto que las ciencias de la complejidad vienen abrieacutendose raacutepidamente a las llamadas ciencias sociales y humanas En contextos hispanohablantes en general en los que la formacioacuten en ciencia y en pensamiento abstracto (matemaacuteticas loacutegica) no siempre son los mejores el acercamiento a las ciencias de la complejidad se hace maacutes difiacutecil Por esta razoacuten particularmente entre acadeacutemicos de las llamadas ciencias sociales y humanas y entre otros que se caracterizan por una excesiva especializacioacuten o por el contrario por ser generalistas el atractivo del pensamiento complejo y de los enfoques sisteacutemicos resulta maacutes atractivo por lo faacutecil
Ya lo deciacutea H Pagels las ciencias de la complejidad se desarrollaron a partir de las ciencias naturales yo positivas debido sencillamente a que los sistemas fiacutesicos son los maacutes simples que hay y de una complejidad bastante menor al de las ciencias sociales y humanas
TEXTOS TEacuteCNICOS SOBRE DIVERSOS ASPECTOS DE LA COMPLEJIDAD
Se trata de la publicacioacuten de libros panoraacutemicos introductorios y de divulgacioacuten cuestioacuten que suele darse principalmente durante los primeros antildeos de vida del campo Lo que hasta aquiacute se ha mostrado es justamente eso Sin embargo de otro lado se trata de la publicacioacuten de textos que profundizan en aspectos particulares del campo en sus problemas o conceptos relevantes en sus liacuteneas y proyectos de investigacioacuten o que vislumbran simplemente nuevos problemas retos u horizontes de cara al futuro del campo Particularmente hay un fenoacutemeno que es absolutamente imposible de omitir y que mejor auacuten merece un lugar por siacute mismo Se trata de la Enciclopedia de Complejidad editada por R Meyers que se menciona en la bibliografiacutea que se presenta a continuacioacuten Ciertamente algo maacutes de la mitad de la Enciclopedia no es sobre complejidad en el sentido riguroso de la palabra La mayor parte corresponde a enfoques sisteacutemicos
ESTADO ACTUAL DE LAS CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
Las ciencias de la complejidad eran aritmeacuteticamente- seis incluyendo la hipoacutetesis que venimos trabajando seguacuten la cual las loacutegicas no-claacutesicas son una de las ciencias de la complejidad Pues bien el esquema 6 tiene la funcioacuten de mostrar actualmente maacutes allaacute de la enumeracioacuten o presentacioacuten general de las ciencias de la complejidad el estado actual del trabajo y de la investigacioacuten en este campo
En cualquier caso este esquema debe ser tomado como un mapa de las ciencias de la complejidad que contiene en su base territorios irregulares tanto como valles si cabe la metaacutefora Las relaciones directas e indirectas en el marco de las ciencias de la complejidad apuntan precisamente al estado de la investigacioacuten actualmente
COMPLEJIDAD Y TERMODINAacuteMICA DEL NO EQUILIBRIO
Cronoloacutegicamente la primera de las ciencias de la complejidad fue la termodinaacutemica del no-equilibrio desarrollada por I Prigogine En sentido estricto la termodinaacutemica claacutesica y la termodinaacutemica del no-equilibrio son una sola y misma ciencia que comprende dos momentos el claacutesico que pivota alrededor de la nocioacuten de equilibrio y por tanto ulteriormente de muerte- y la nueva cuyo centro es el no-equilibrio y en consecuencia la vida
COMPLEJIDAD Y CAOS
Fue desarrollada por E Lorenz en los antildeos 1962-64 Pero hubieron de pasar muchos antildeos para que fuera reconocida su importancia Esta historia estaacute muy bien narrada por J Gleick El estudio central del caos estriba en la identificacioacuten de atractores extrantildeos (un concepto acuntildeado por D Ruelle) Inicialmente el
caos permanece como una teoriacutea de sistemas deterministas Al cabo del tiempo su intereacutes se vuelca hacia el caos indeterminista o subcuaacutentico
COMPLEJIDAD Y FRACTALES
La geometriacutea de fractales es histoacutericamente hablando la tercera de las ciencias de la complejidad Existe una fuerte implicacioacuten reciacuteproca entre caos y fractales La razoacuten es que todo atractor extrantildeo tiene en su base una dimensioacuten fractal Los fractales han resultado de inmensa ayuda en la medicioacuten de numerosos sistemas y comportamientos en ciencias de la salud y economiacutea en sistemas sociales y en astronomiacutea
COMPLEJIDAD Y CATAacuteSTROFES
La teoriacutea de cataacutestrofes nace y permanece vinculada durante un tiempo largo a un campo desarrollado tambieacuten por R Thom el cobordismo Hay que decir que en cuanto teoriacutea matemaacutetica la teoriacutea de cataacutestrofes praacutecticamente desaparece La razoacuten es que relativamente al caos resulta una teoriacutea muy costosa en teacuterminos de G de Ockahm En efecto mientras que el caos trabaja los sistemas dinaacutemicos con base en tres conceptos - atractores fijos atractores perioacutedicos y atractores extrantildeos- la teoriacutea de cataacutestrofes proponiacuteaSiete modelos fundamentales ldquocataacutestroferdquo es el teacutermino empleado para determinar sencillamente cambios suacutebitos imprevistos irreversibles
COMPLEJIDAD Y REDESLa ciencia de redes complejas desarrollada originariamente por D Watts L Barabasi y S Strogatz entre los antildeos 2001 y 2003 constituye la quinta de las ciencias de la complejidadUn rasgo fundamental de las ciencias de la complejidad estriba exactamente en este punto a la pregunta iquestQueacute es complejidad O iquestPor queacute sucede la complejidad por ejemplo las ciencias de la complejidad no aportan en marcado contraste con la ciencia claacutesica- una sola respuesta Por el contrario se aportan diversas respuestas Lo que es importante tener en cuenta sin embargo es que no es verdad que cualquier respuesta sea posible o aceptada
COMPLEJIDAD Y LOacuteGICAS NO-CLAacuteSICAS
EMERGENCIA Y AUTO-ORGANIZACIOacuteNIndudablemente los conceptos de emergencia y de auto-organizacioacuten constituyen pilares fundamentales de las ciencias de la complejidad Diversos autores antes que (pre)suponerlos como conceptos o categoriacuteas de complejidad se han dado a la tarea de explicar exactamente en queacute consiste la emergencia y coacutemo surge y queacute hace la auto-organizacioacuten Los dos autores maacutes destacados en este sentido son J Holland y S KauffmanDicho de manera negativa las ciencias de la complejidad no trabajan con base en el principio de causalidad (y ni siquiera de multicausalidad por ejemplo con estudios multivariados) La causalidad permanece como un patrimonio de la ciencia y la
filosofiacutea claacutesicas Sin embargo dicho de manera positiva o afirmativa los sistemas de complejidad creciente tanto contienen como apuntan hacia emergencias adaptaciones sorpresas y autorganizacioacuten (esquema 8)
COMPLEJIDAD Y SISTEMAS CUAacuteNTICOS
Los sistemas de complejidad creciente se fundan en la fiacutesica cuaacutentica en general y en la mecaacutenica cuaacutentica en particular y ello por una razoacuten fundamental a saber el modelo claacutesico Galileo Copeacuternico Kepler y Newton- ya estaacute cerrado y nada nuevo puede ser incluido en eacutel Esto significa exactamente que la mecaacutenica claacutesica ha sido incluida como un momento particular en la teoriacutea de la relatividad de un lado y ademaacutes y principalmente en el modelo cuaacutentico El conocimiento del mundo fiacutesico dirige su mirada hacia el voacutertice en el que se cree habraacuten de confluir la relatividad y la cuaacutentica que es en una teoriacutea de la gravitacioacuten cuaacutentica
MODELAMIENTO Y SIMULACIOacuteN DE SISTEMAS COMPLEJOS
El modelamiento y la simulacioacuten son especiacuteficos de los sistemas de complejidad creciente Esta idea requiere auacuten una incorporacioacuten y una elaboracioacuten por parte de quienes se inician en el estudio y el trabajo en profundidad con la complejidadEl fundamento de este tipo de modelamiento se basoacute por ejemplo en la mecaacutenica claacutesica la loacutegica formal claacutesica el caacutelculo las ecuaciones diferenciales o la geometriacutea euclidianaEn el marco de las ciencias de la complejidad la idea es completamente contraria (esquema 9)El modelamiento planteado en estos teacuterminos permite abordar fenoacutemenos complejos sin la necesidad eliminar la incertidumbre ni de linealizarlos
COMPLEJIDAD Y SISTEMAS VIVOS
El fenoacutemeno de maacutexima complejidad conocida en el universo son sin lugar a dudas los sistemas vivos No sin razoacuten J Maddox sentildealaba que los tres problemas uacuteltimos de la investigacioacuten cientiacutefica y filosoacutefica son
El conocimiento del origen y la estructura de la materia
El conocimiento acerca del origen y la naturaleza de la vida
El problema de las relaciones mente-cerebro
La vida es una especie de materia que no se reduce a simple materialidad por lo menos no hasta que sepamos queacute es la materia y por tanto las relaciones con la antimateria asiacute como las relaciones de la energiacutea con la energiacutea oscura del universo Las relaciones mente-cerebro son pertinentes para un tipo de vida supuesta la escisioacuten baacutesica entre organismos seacutesiles y moacuteviles Estamos en los umbrales del estudio de las relaciones entre vida y complejidad
Los dos problemas fundamentales en el estudio de los sistemas vivos son los relativos al origen de la vida es decir su loacutegica Muchos se ha avanzado en el primer problema pero el segundo problema es el que presenta los desarrollos maacutes soacutelidos
El estudio de la vida en general implica de entrada el reconocimiento de que existen dos formas principales de sistemas vivos
La vida natural_ Se basa cuya fiacutesica es el Carbono y cuya quiacutemica es la Tabla de Elementos Perioacutedicos Esta apunta a la naturaleza
la vida artificial _Se basa cuya fiacutesica es el Silicio y cuya quiacutemica incluye a los Algoritmos Geneacuteticos Esta apunta a la naturaleza creada
MODELAMIENTO Y SIMULACIOacuteN DE SISTEMAS BIOLOacuteGICOS SISTEMAS INSPIRADOS BIOLOacuteGICAMENTE Y VIDA ARTIFICIAL
Hay tres fenoacutemenos conspicuos que brillan con luz propia
Los sistemas bioloacutegicos los sistemas inspirados en la biologiacutea la vida artificial
Se sostiene la hipoacutetesis de que la vida artificial puede y debe ser comprendida como una de las ciencias de la complejidad Desde su nacimiento las ciencias de la complejidad han trabajado
integrado e impulsado activamente dos campos de trabajo paralelos
Los algoritmos geneacuteticos (J Holland) La vida artificial (Ch Langton)
El nexo entre ambos es el intereacutes manifiesto por la forma en que los sistemas inspirados bioloacutegicamente contribuyen a comprender la vida en el planeta tanto como a prefigurar la vida posible algo que en el lenguaje teacutecnico se designa como ldquola vida tal y como podriacutea ser (life as it could be) El crecimiento en este campo es sostenido soacutelido y creciente
Pero la vida artificial no trata uacutenica ni exclusivamente de construir modelos y realizar simulaciones La vida artificial trabaja en tres planos complementarios
El modelamiento y la simulacioacuten de sistemas bioloacutegicos La construccioacuten de sistemas capaces de evolucionar
aprender y adaptarse en entornos cambiantes El estudio de las capacidades de coacutemputo de los sistemas
bioloacutegicos y su implementacioacuten como nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten
COMPLEJIDAD Y CIENCIAS SOCIALES
El concepto de ciencias sociales y humanas es agrave la lettre un concepto decimonoacutenico Surge gracias a A Comte y de ahiacute en adelante se desarrolla ya sea en teacuterminos de ciencias del espiacuteritu (Dilthey) o como ciencias sociales y ciencias humanas Ulteriormente ha habido incluso la discusioacuten acerca de ldquociencias sociales aplicadasrdquo contrario sensu a lo que seriacutea un grupo de ciencias no aplicadas o puras Dado el progreso del conocimiento el trabajo en teacuterminos interdisciplinarios cruzados transversales integrales que es justamente lo que caracteriza a la ciencia de punta en general y a las ciencias de la complejidad en particular el concepto mismo de ciencias naturales o positivas y ciencias sociales y humanas resulta al cabo vetusto Lo que sucede es que administrativamente en el mundo entero auacuten se estructura el conocimiento en teacuterminos de las divisiones provenientes del siglo XIX y comienzos del siglo XX
Como quiera que sea las ciencias sociales y humanas requieren abrirse 1048753 de acuerdo con el informe de la Comisioacuten Gulbenkian Esta apertura de las ciencias sociales es para un buen lector de un lado hacia la sociedad y de otra parte y de un modo muy fundamental abrirse a las ciencias llamadas naturales y a las tecnologiacuteas (ingenieriacuteas digamos) Pues bien conseguridad se trata de abrirse a los progresos cruzados que en otros dominios cientiacuteficos estaacuten teniendo lugar La bibliografiacutea referida a continuacioacuten tiene que ver con el diaacutelogo abierto frontal con las ciencias de la complejidad Esta historia es reciente pero es al mismo tiempo soacutelida y creciente Estaacute bien nutrida aunque auacuten se encuentre en pantildeales por asiacute decirlo
BIBLIOGRAFIacuteA GENERAL SOBRE COMPLEJIDAD Y CIENCIAS SOCIALES Y HUMANAS
La idea general es que las ciencias sociales y humanas poseen estudian se ocupan de los sistemas fenoacutemenos y comportamientos de maacutexima complejidad conocida hasta la fecha a saber los sistemas humanos
Los fenoacutemenos que ocupan los sistemas fiacutesicos por ejemplo son bastante maacutes predecibles Una parte de la comunidad cientiacutefica de cientiacuteficos sociales cuando escuchan los temas de complejidad sostienen ldquoPero si es justamente lo que hacemos nosotros y es lo que siempre hemos dichordquo o ldquose trata de vino viejo en tonel nuevordquo por ejemplo
Mientras que existe alguacuten escepticismo en una parte de la comunidad de este grupo de cientiacuteficos incluidos filoacutesofos existe una parte grande y soacutelida que trabaja en teacuterminos de conceptos metodologiacuteas lenguajes y enfoques propios de las ciencias de la complejidad Digaacutemoslo de manera puntual en el contexto de las ciencias de la complejidad las antiguas divisiones entre ciencia y tecnologiacutea (ingenieriacutea por ejemplo) entre ciencias duras y ciencias blandas entre ciencia y filosofiacutea se hace ya insostenible El encuentro de ciencias y disciplinas modifica el propio estatuto epistemoloacutegico y social que poseiacutean antes del encuentro el diaacutelogo y el trabajo mancomunado
El encuentro de ciencias y disciplinas se establece en funcioacuten de la identificacioacuten de y el trabajo sobre problemas Son los problemas los que unen a los cientiacuteficos entre siacute y a ellos con la sociedad en general Su comprensioacuten su esfuerzo de resolucioacuten los horizontes quecontienen las dimensiones que anticipan - hacia delante y hacia atraacutes
COMPLEJIDAD Y SOCIOLOGIacuteALa sociologiacutea siempre se ocupoacute de sujetos colectivos en el mejor espiacuteritu de la complejidad- Pero los redujo a diversos planos y conceptos En este sentido el primer libro sobre sociologiacutea y complejidad aparece en el 2006 Aunque desde otra perspectiva el libro de D Watts - socioacutelogo de formacioacuten- es un ejemplo magniacutefico en el que la sociologiacutea se cruza con y se integra a la fiacutesica la criticalidad auto-organizada las redes complejas la irreversibilidad de la flecha del tiempo etc Aquiacute la sociologiacutea deja de ser tal sencillamente ciencia social en el sentido de la clasificacioacuten propia del siglo XIX para metamorfosearse (I Prigogine) en (uno de los componentes de las ciencias de la) complejidad
COMPLEJIDAD Y ANTROPOLOGIacuteA
El primer libro de antropologiacutea y complejidad se concentra sintomaacuteticamente en la vida artificial y en la cultura digital de la cual las ciencias de la complejidad es la mejor expresioacuten Es el estudio (tesis doctoral en rigor) de Helmreich Sin embargo el libro de mayor profundidad en antropologiacutea y por consiguiente en arqueologiacutea (la arqueologiacutea es antropologiacutea en pasado) es el trabajo hasta ahora insuperable de Beekman y Baden Por su parte el trabajo de Adams tiene el meacuterito de trabajar las dinaacutemicas sociales y culturales tomando como hilo conductor la energiacutea El libro de Peacuterez-Taylor es una compilacioacuten detextos que se mueven o intentan moverse hacia la complejidad no siempre ni exactamente en la direccioacuten de las ciencias de la complejidad
COMPLEJIDAD Y FILOSOFIacuteA
La corriente principal (mainstream) de la filosofiacutea se ha dividido en dos una que hace al mejor ejemplo de autores como Aristoacuteteles Hegel o Husserl de siacute misma un motivo de trabajo o en el mejor de los casos un pretexto para desarrollarse como philosophia primera La otra es la filosofiacutea que renuncia a la metafiacutesica y se transforma en eacutetica eacutetica aplicada sociologiacutea teoriacutea del derecho o filosofiacutea poliacutetica entre otras Los autores contemporaacuteneos son numerosos en cualquier de estas dos posturas principales de la filosofiacutea contemporaacutenea Entre los filoacutesofos contemporaacuteneos que trabajan complejidadresaltan los dos nombres mencionados a continuacioacuten Un elemento comuacuten a ambos es que se trata en rigor de filoacutesofos de la ciencia Un nombre tangencial a las ciencias de la complejidad pero muy consciente del significado de temas como la vida artificial es D Dennett que se omite aquiacute debido a no tiene ninguacuten texto mayor directamente relacionado con complejidad aunque tiene varios artiacuteculos y capiacutetulos de libro en eventos dedicados a la vida artificial y las ciencias cognitivas
COMPLEJIDAD E HISTORIAConsagrado como uno de los mejores historiadores contemporaacuteneos y entre los mejores en esta disciplina en toda la historia W H McNeill tiene el meacuterito de abrir las puertas en doble viacutea de la historia hacia la complejidad y de la complejidad de la historia y la historiografiacutea mismas Sin embargo seriacutea injusto omitir aquiacute los trabajos de F Fernaacutendez- Armesto a pesar de que no emplea para nada el concepto de ldquocomplejidadrdquo en su obra sus trabajos son estupendos ejemplos de lo que es el trabajo historiograacutefico en el marco de lasciencias de la complejidad De alguna manera tambieacuten hay que mencionar aquiacute el trabajo historiograacutefico del teoacuterico de la cultura J Barzun
COMPLEJIDAD ADMINISTRACIOacuteN Y ORGANIZACIONES SOCIALES
Aunque la literatura sobre complejidad y administracioacuten es muy grande son pocos los textos que valen la pena La mayoriacutea de la literatura es simple y llana jerga Los textos que se mencionan a continuacioacuten dan una idea clara de que es posible pensar y actuar en contextos de finanzas gobierno administracioacuten economiacutea teoriacutea de juegos Los administradores financistas e ingenieros son eminentemente pragmaacuteticos y principalmente piensan en herramientas y aplicaciones Una lectura juiciosa de la siguiente bibliografiacutea sorprenderiacutea a maacutes de administrador e ingeniero
COMPLEJIDAD ECONOMIacuteA Y FINANZASLa economiacutea tradicional permanece en el marco de cuatro ejes microeconomiacutea macroeconomiacutea finanzas y comercio Las demaacutes son aacutereas episoacutedicas como la historia de las doctrinas econoacutemicas por ejemplo Las finanzas por su parte pueden encontrar en el diaacutelogo con los fractales luces novedosas
CONSULTORIacuteA EMPRESARIAL EN EL MARCO DE LAS CIENCIAS DE LACOMPLEJIDAD
Es sabido que en Estado Unidos hay un dicho muy popular si una idea es buena produce dinero Pues bien la complejidad 1048753maacutes exactamente las ciencias de la complejidad- son una muy muy buena idea En efecto el nuacutemero y la importancia de las empresas las experiencias de negocios que incorporan a las ciencias de la complejidad incluye a las maacutes destacas y fuertes empresas en el mundo Siempre cabe recordar no solamente en el plano teoacuterico poliacutetico o militar por ejemplo aquella idea de H Pagels seguacuten la cual quien domine las ciencias de la complejidad tendraacute por decir lo menos una clara ventaja competitiva en el mercado una posicioacuten de ventaja enlos procesos de negociacioacuten en general en fin una estructura mental que le aporta reacuteditos magniacuteficos Las referencias a continuacioacuten ilustran estas ideas Aquiacute la idea es que quienes esteacuten interesados naveguen en profundidad en los links mencionados
COMPLEJIDAD Y PSICOLOGIacuteA
En psicologiacutea predominan en el mejor de los casos ya con personalidad propia los enfoques sisteacutemicos Hace rato que existe con estatuto y derecho propio una sicologiacutea sisteacutemica Con mucha frecuencia se hace referencia a la obra de H Maturana Sin embargo hay que decir que en sentido estricto la obra de Maturana no forma parte en manera alguna de las ciencias de la complejidad sino de aquello que en referencia a la Enciclopedia de Complejidad y Ciencias de Sistemas resentildeada antes arriba se integra en lasciencias de sistemas que son histoacutericamente anteriores a la emergencia de la complejidad El segundo libro referido a continuacioacuten contiene el nacimiento (y el debate) del concepto de autopoiesis obra de F Varela y H Maturana
COMPLEJIDAD Y ESTUDIOS CULTURALESLos estudios culturales estaacuten dominados hoy por hoy por los llamados estudios postcoloniales En un sentido estricto los estudios post-coloniales han logrado recientemente demarcarse del llamado pensamiento postmodernista Pues bien los dos libros mencionados a continuacioacuten se zambullen si cabe la expresioacuten en el mar de las ciencias de la complejidad con placer y con habilidad de buenos nadadores
INGENIERIacuteA DE SISTEMAS COMPLEJOS
La historia de la ingenieriacutea se divide en dos la ingenieriacutea claacutesica o ingenieriacutea convencional y la ingenieriacutea de sistemas complejos
El primero de los libros sobre ingenieriacutea de sistemas complejos aparece recieacuten en el 2006 Desde entonces no obstante su desarrollo ha sido impresionante Sin embargo en el mundo facultades de ingenieriacutea y de administracioacuten permanecen auacuten al margen del estudio y trabajo en ingenieriacutea de sistemas complejos Tan soacutelo a nivel de Institutos y Centros de Investigacioacuten se incorpora se desarrolla se trabaja y se ensentildea activamente la ingenieriacutea de sistemas complejos Y por consiguiente la computacioacuten bioinspirada
METAHEURIacuteSTICAS (HIacuteBRIDAS PARALELAS HIPERHEURIacuteSTICAS) OPTIMIZACIOacuteN Y
RESOLUCIOacuteN DE PROBLEMAS
Las metaheuriacutesticas son el marco algoriacutetmico maacutes reciente para el trabajo con y la resolucioacuten de problemas complejos en ciencia ingenieriacutea y negocios Estas reconocen la imposibilidad de una solucioacuten oacuteptima y buscan hallar por el contrario soluciones razonables con recursos aceptables Antes de ellas predominaron las teacutecnicas convencionales de la investigacioacuten de operaciones y los modelos heuriacutesticos de la inteligencia artificial Pero justamente el trabajo con metaheuriacutesticas se hace necesario e incluso ineludible cuando las teacutecnicas y los modelos convencionales reconocen su incapacidad para abordar los problemas de complejidad creciente
Cuatro grandes retos (o problemas abiertos) motivan las investigaciones maacutes recientes en el campo de las metaheuriacutesticas
- El primero tiene que ver con posibilidad e incluso con la necesidad de construir sistemas hiacutebridos no soacutelo empleando metaheuriacutesticas sino tambieacuten ademaacutes modelos matemaacuteticos claacutesicos (de la investigacioacuten de operaciones) y heuriacutesticas convencionales (de la inteligencia artificial) Algunos de los campos que maacutes aportan a esta discusioacuten son la computacioacuten
- El segundo reto consiste en saber cuaacutendo y cuaacutel metaheuriacutestica elegir durante el proceso de resolucioacuten de un problema determinado La finalidad es seleccionar en cada punto de decisioacuten de un problema dado y de forma automaacutetica la (meta) heuriacutestica de bajo nivel maacutes adecuada a partir de un conjunto finito de posibilidades
-El tercer problema se refiere al disentildeo de metaheuriacutesticas paralelas y distribuidas con el fin de explotar las cada vez mayores prestaciones que estas arquitecturas suponen A su vez este reto estimula el desarrollo de nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten Alliacute los trabajos en computacioacuten no convencional juegan un papel central
-Finalmente el cuarto reto intenta subsanar las dificultades manifiestas cuando de afinar o poner a punto los paraacutemetros de
la(s) metaheuriacutestica(s) seleccionada(s) (configurar la(s) metaheuriacutestica(s)) se trata Un ejemplo conspicuo en este caso son las metaheuriacutesticas auto-adaptativas
Las dos familias principales de metaheuriacutesticas son las metaheuriacutesticas basadas en soluciones uacutenicas y las metaheuriacutesticas basadas en poblaciones La primera familia se inspira principalmente en las matemaacuteticas la loacutegica y la fiacutesica y consiste en la manipulacioacuten y transformacioacuten de una solucioacuten uacutenica a lo largo del proceso de buacutesqueda y optimizacioacuten El segundo grupo se inspira fundamentalmente en la biologiacutea y emplea no una solucioacuten uacutenica sino una poblacioacuten de soluciones que interactuacutean y evolucionan en el tiempo Es en este segundo caso cuando se habla de espacios de soluciones En este grupo son cuatro los principales paradigmas la computacioacuten evolutiva la inteligencia de enjambres la computacioacuten inmunoloacutegica y la computacioacuten con membranas
Ambas familias son complementarias Mientras las primeras son muy buenas para explotar las mejores soluciones en una zona especiacutefica (optimizacioacuten local) el segundo grupo logra explorar todo el espacio de soluciones (optimizacioacuten global) En otras palabras mientras estas intensifican aquellas diversifican Los problemas (complejos) actuales en ciencia e ingenieriacutea implican tanto explotacioacuten como exploracioacuten justificando una vez maacutes la necesidad y la pertinencia de los sistemas hiacutebridos
SISTEMAS COMPUTACIONALES NATURALES INTELIGENTES Y BIOLOacuteGICOS
Computar es un rasgo comuacuten transversal si se prefiere a los seres humanos a los sistemas expertos y artificiales a la vida en general y a la naturaleza misma Cada eacutepoca posee su propia metaacutefora Una de las uacuteltimas metaacuteforas acuntildeadas es el reconocimiento de que finalmente esto es sustancialmente lo que hace el universo es computar es decir se trata de la idea seguacuten la cual podemos encontrar procesos de coacutemputo en todas las escalas y fenoacutemenos de la naturaleza En particular como un subconjunto de los sistemas de computacioacuten natural encontramos la computacioacuten inspirada bioloacutegicamente (o computacioacuten con metaacuteforas bioloacutegicas)
El esquema muestra la evolucioacuten de las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas (de optimizacioacuten) y con ellas de los sistemas computacionales De un lado las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas pasaron de los modelos matemaacuteticos a los modelos inspirados por la biologiacutea atravesando por los sistemas inteligentes y los sistemas ciberneacuteticos No en vano las miradas se han desplazado hacia la inteligencia artificial bio-inspirada hacia la inteligencia computacional y hacia los sistemas complejos adaptativos inteligentes y cada vez se habla menos de la inteligencia artificial (claacutesica) sin maacutes Los textos que se muestran en esta seccioacuten dan muestras consistentes de este hecho
COMPUTACIOacuteN SUAVE
Soft Computing no es un cuerpo homogeacuteneo de conceptos y teacutecnicas Maacutes bien es una mezcla de distintos meacutetodos que de una forma u otra cooperan desde sus fundamentos En este sentido el principal objetivo de la Soft Computing es aprovechar la tolerancia que conllevan la imprecisioacuten y la incertidumbre para conseguir manejabilidad robustez y soluciones de bajo costo Los principales ingredientes de la Soft Computing son la Loacutegica Fuzzy la Neuro-computacioacuten y el Razonamiento Probabiliacutestico incluyendo este uacuteltimo a los Algoritmos Geneacuteticos las Redes de Creencia los Sistemas Caoacuteticos y algunas partes de la Teoriacutea de Aprendizaje En esa asociacioacuten de Loacutegica Fuzzy Neurocomputacioacuten y Razonamiento Probabiliacutestico la Loacutegica Fuzzy se ocupa principalmente de la imprecisioacuten y el Razonamiento Aproximado la Neurocumputacioacuten del aprendizaje y el Razonamiento Probabiliacutestico de la incertidumbre y la propagacioacuten de las creencias
INTELIGENCIA COMPUTACIONAL
Son ellos (el orden no importa) los sistemas difusos las redes neuronales los sistemas inmunes artificiales la computacioacuten evolutiva y la inteligencia de enjambres todos ellos provenientes en alguacuten sentido de metaacuteforas bioloacutegicas Se acentuacutea ademaacutes el papel de las posibles relaciones entre ellas
Los dos aspectos clave de este reconocimiento son dos De un lado la inteligencia artificial se ha desplazado a traveacutes de la inteligencia computacional al plano ciertamente maacutes interesante y fructiacutefero de los sistemas bio-inspirados De otra parte se pone de manifiesto la posibilidad y el potencial de pensar en sistemas hiacutebridos como lo plantea el esquema 14
COMPUTACIOacuteN NATURAL
En otro plano distinto aunque fuertemente relacionado con la computacioacuten suave y la inteligencia computacional se encuentra el campo de la computacioacuten natural Dicho campo tiene tres grandes ramas que lo componen estas son i) el uso de metaacuteforas provenientes de la naturaleza (en particular de la biologiacutea) para resolver problemas ii) el modelamiento la simulacioacuten y la siacutentesis de fenoacutemenos naturales a traveacutes del computador y iii) el uso de ideas yo materiales naturales (como moleacuteculas o ceacutelulas) para llevar a cabo procesos de computo ineacuteditos cuando se los mira retrospectivamente El esquema 15 permite observar la evolucioacuten literalmente las especiaciones- que la computacioacuten natural ha tenido Este mismo esquema suministra una idea clara acerca de la evolucioacuten de la arquitectura de la computacioacuten desde
von Neumann- hasta los desarrollos maacutes recientes y verosimilmente- hacia el futuro
COMPUTACIOacuteN EVOLUTIVA O ALGORITMOS EVOLUTIVOS
La simbiosis entre teoriacutea de la evolucioacuten y con ella por debajo de ella por asiacute decirlo la referencia a la Nueva Biologiacutea- y la computacioacuten en general constituye sin ninguna duda una de las realizaciones maacutes originales en las ciencias de la complejidad Al respecto sigue siendo totalmente vaacutelido el reconocimiento muy temprano- que hizo H Pagels acerca de la importancia de las relaciones entre complejidad y computacioacuten Al mismo tiempo que el computador hace posible a las ciencias de la complejidad eacutestas contribuyen de manera significativa al propio desarrollo de la computacioacuten
Podemos hablar como es efectivamente el caso de tres clases de ciencia la ciencia de tipo inductivo (o empiacuterico o empirista) la ciencia de tipo deductivo (o racionalista) y la ciencia con base en modelamiento y simulacioacuten Los dos primeros tipos de ciencia corresponden a la ciencia claacutesica y por derivacioacuten a toda la ciencia habida en la historia de la humanidad Occidental La tercera es perfectamente novedosa y dirige la mirada absolutamente hacia el futuro
INTELIGENCIA COLECTIVA O TEORIacuteA DE ENJAMBRES
El estudio de los colectivos de animales _ los animales sociales los insectos sociales (hormigas termitas himenoacutepteros beneacuteficos en general pero tambieacuten de los carduacutemenes y las manadas) ha arrojado luces maravillosas acerca de la arquitectura y la topologiacutea de la naturaleza y por tanto tambieacuten acerca de la sociedad humana en general
El rasgo definitivo ha sido el reconocimiento del siguiente hecho la naturaleza no piensa ni actuacutea como la civilizacioacuten occidental los postuloacute siempre secuencial jeraacuterquica lineal cardinalmente Por el contrario la robustez de los sistemas naturales descansa en series en paralelo en la ausencia de control central riacutegido en la adaptacioacuten La inteligencia de enjambre pone de manifiesto una inteligencia bastante mejor por robusta y evolutiva- que la inteligencia humana tradicional la de los 2500 antildeos de la historia de Occidente
Esta idea auacuten deberaacute ser plenamente explorada y apropiada por parte de la comunidad acadeacutemica y cientiacutefica asiacute como por parte tambieacuten del sector privado el sector puacuteblico y de la propia sociedad civil
COMPUTACIOacuteN CON MEMBRANAS O SISTEMAS P
Los sistemas informaacuteticos y computacionales tambieacuten han incorporado por asiacute decirlo- la metaacutefora bioloacutegica y ecoloacutegica La ingenieriacutea ha avanzado hasta la programacioacuten y el trabajo en teacuterminos de hardware anaacutelogos a los de los sistemas vivos Un caso conspicuo reciente que data del 1998 es la computacioacuten con membranas
COMPUTACIOacuteN INMUNE O SISTEMAS INMUNES ARTIFICIALES
El estudio del sistema inmunoloacutegico humano y en general de los sistemas vivos- ha representado un aprendizaje estupendo por lo pronto para fiacutesicos y expertos en sistemas computacionales Esta aacuterea surge en 1998 y permite explorar caminos que la ingenieriacutea tradicional nunca imaginoacute Por decir lo menos se trata de la importancia de pensar por analogiacutea sin embargo en rigor aquiacute se trata de bastante maacutes que de una analogiacutea
COMPLEJIDAD SISTEMAS BIO-INSPIRADOS BIO-ROBOacuteTICA Y BIO-HARDWARE
Los trabajos sobre sistemas inteligentes adaptativos y sobre vida artificial ya no permanecen en el aacutembito de la pantalla del computador Los sistemas inteligentes vivos han salido del CPU y ya exploran espacios fiacutesicos comunes con el de los seres humanos De esta suerte las escisiones claacutesicas entre lo natural y lo artificial o entre lo analoacutegico y lo digital por ejemplo quedan ampliamente superadas en investigaciones y trabajos que comienzan a tener repercusiones (incipientes por lo pronto) en numerosos dominios del mundo cotidiano
CONCLUSIONES
El surgimiento de las ciencias de la complejidad se da gracias a aquellos personajes que de manera directa contribuyeron sin ellos no habriacutea sido posible el mundo de los sistemas dinaacutemicos de complejidad creciente
La ciencia es el conjunto de conocimientos estructurados sistemaacuteticamente conocimiento obtenido mediante la observacioacuten de patrones regulares de razonamientos y de experimentacioacuten en aacutembitos especiacuteficos a partir de los cuales se generan preguntas se construyen hipoacutetesis se deducen principios y se elaboran leyes generales y sistemas organizados por medio de un meacutetodo cientiacutefico
Complejidad es la cualidad de lo que estaacute compuesto de diversos elementos interrelacionadas Se refiere a un sistema complejo que es un sistema compuesto de partes interrelacionadas que como un conjunto exhiben propiedades y comportamientos no evidentes a partir de la suma de las partes individuales
Se trata de un grupo de ciencias que por tanto contienen numerosas teoriacuteas una diversidad de modelos explicativos una gama amplia de conceptos en fin una pluralidad de meacutetodos y loacutegicas
El mundo de las ciencias de la complejidad se ocupa de las transiciones ordendesorden contiene tres grandes ejes ellos son la teoriacutea matemaacutetica de la complejidad - maacutes propiamente conocida como el conjunto de los problemas P versus N-P las relaciones entre el universo microscoacutepico y el universo macroscoacutepico y la teoriacutea de los sistemas dinaacutemicos
Estos tres grandes ejes se cruzan entre siacute e inauguran el mundo mismo de la complejidad
cienciometriacutea en general viene a reforzar positivamente esta tendencia en la historia de los aportes novedosos a la ciencia en generalPara un conocimiento fundamental acerca del estado del arte en complejidad es imposible no haber leiacutedo y trabajado estos artiacuteculos O al contrario dicho de manera positiva una formacioacuten soacutelida en complejidad pasa por conocer y haber trabajado estos artiacuteculos Ellos son la conditio sine qua non para un adecuado conocimiento acerca de las especificidades algunas de las maacutes importantes categoriacuteas y conceptos en fin la apertura a una dimensioacuten anteriormente totalmente desconocidaQuizaacutes habriacuteamos podido incluir aquiacute algunos de los artiacuteculos que indirectamente sientan las bases de la complejidad Artiacuteculos de Gauss o de Poincareacute de Riemann o de Hilbert por ejemplo Pasamos por alto acerca de un criterio tan abierto e impreciso por esta razoacuten se encuentran aquiacute los autores que forman parte del hardcore de la complejidad
TEXTOS PANORAacuteMICOS CLAacuteSICOS E INTRODUCTORIOS SOBRE COMPLEJIDAD
Existe una dificultad para el acceso a las ciencias de la complejidad Se trata del hecho de que la inmensa mayoriacutea de la bibliografiacutea se encuentra en ingleacutesLa razoacuten principal para esta circunstancia - ineludible- estriba en el hecho de que las ciencias de la complejidad nacieron y durante un tiempo largo se alimentaron de las ciencias maacutes soacutelidas con mayor prestigio las maacutes seguras y con mejores apoyos de diverso tipo Pero es igualmente cierto que las ciencias de la complejidad vienen abrieacutendose raacutepidamente a las llamadas ciencias sociales y humanas En contextos hispanohablantes en general en los que la formacioacuten en ciencia y en pensamiento abstracto (matemaacuteticas loacutegica) no siempre son los mejores el acercamiento a las ciencias de la complejidad se hace maacutes difiacutecil Por esta razoacuten particularmente entre acadeacutemicos de las llamadas ciencias sociales y humanas y entre otros que se caracterizan por una excesiva especializacioacuten o por el contrario por ser generalistas el atractivo del pensamiento complejo y de los enfoques sisteacutemicos resulta maacutes atractivo por lo faacutecil
Ya lo deciacutea H Pagels las ciencias de la complejidad se desarrollaron a partir de las ciencias naturales yo positivas debido sencillamente a que los sistemas fiacutesicos son los maacutes simples que hay y de una complejidad bastante menor al de las ciencias sociales y humanas
TEXTOS TEacuteCNICOS SOBRE DIVERSOS ASPECTOS DE LA COMPLEJIDAD
Se trata de la publicacioacuten de libros panoraacutemicos introductorios y de divulgacioacuten cuestioacuten que suele darse principalmente durante los primeros antildeos de vida del campo Lo que hasta aquiacute se ha mostrado es justamente eso Sin embargo de otro lado se trata de la publicacioacuten de textos que profundizan en aspectos particulares del campo en sus problemas o conceptos relevantes en sus liacuteneas y proyectos de investigacioacuten o que vislumbran simplemente nuevos problemas retos u horizontes de cara al futuro del campo Particularmente hay un fenoacutemeno que es absolutamente imposible de omitir y que mejor auacuten merece un lugar por siacute mismo Se trata de la Enciclopedia de Complejidad editada por R Meyers que se menciona en la bibliografiacutea que se presenta a continuacioacuten Ciertamente algo maacutes de la mitad de la Enciclopedia no es sobre complejidad en el sentido riguroso de la palabra La mayor parte corresponde a enfoques sisteacutemicos
ESTADO ACTUAL DE LAS CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
Las ciencias de la complejidad eran aritmeacuteticamente- seis incluyendo la hipoacutetesis que venimos trabajando seguacuten la cual las loacutegicas no-claacutesicas son una de las ciencias de la complejidad Pues bien el esquema 6 tiene la funcioacuten de mostrar actualmente maacutes allaacute de la enumeracioacuten o presentacioacuten general de las ciencias de la complejidad el estado actual del trabajo y de la investigacioacuten en este campo
En cualquier caso este esquema debe ser tomado como un mapa de las ciencias de la complejidad que contiene en su base territorios irregulares tanto como valles si cabe la metaacutefora Las relaciones directas e indirectas en el marco de las ciencias de la complejidad apuntan precisamente al estado de la investigacioacuten actualmente
COMPLEJIDAD Y TERMODINAacuteMICA DEL NO EQUILIBRIO
Cronoloacutegicamente la primera de las ciencias de la complejidad fue la termodinaacutemica del no-equilibrio desarrollada por I Prigogine En sentido estricto la termodinaacutemica claacutesica y la termodinaacutemica del no-equilibrio son una sola y misma ciencia que comprende dos momentos el claacutesico que pivota alrededor de la nocioacuten de equilibrio y por tanto ulteriormente de muerte- y la nueva cuyo centro es el no-equilibrio y en consecuencia la vida
COMPLEJIDAD Y CAOS
Fue desarrollada por E Lorenz en los antildeos 1962-64 Pero hubieron de pasar muchos antildeos para que fuera reconocida su importancia Esta historia estaacute muy bien narrada por J Gleick El estudio central del caos estriba en la identificacioacuten de atractores extrantildeos (un concepto acuntildeado por D Ruelle) Inicialmente el
caos permanece como una teoriacutea de sistemas deterministas Al cabo del tiempo su intereacutes se vuelca hacia el caos indeterminista o subcuaacutentico
COMPLEJIDAD Y FRACTALES
La geometriacutea de fractales es histoacutericamente hablando la tercera de las ciencias de la complejidad Existe una fuerte implicacioacuten reciacuteproca entre caos y fractales La razoacuten es que todo atractor extrantildeo tiene en su base una dimensioacuten fractal Los fractales han resultado de inmensa ayuda en la medicioacuten de numerosos sistemas y comportamientos en ciencias de la salud y economiacutea en sistemas sociales y en astronomiacutea
COMPLEJIDAD Y CATAacuteSTROFES
La teoriacutea de cataacutestrofes nace y permanece vinculada durante un tiempo largo a un campo desarrollado tambieacuten por R Thom el cobordismo Hay que decir que en cuanto teoriacutea matemaacutetica la teoriacutea de cataacutestrofes praacutecticamente desaparece La razoacuten es que relativamente al caos resulta una teoriacutea muy costosa en teacuterminos de G de Ockahm En efecto mientras que el caos trabaja los sistemas dinaacutemicos con base en tres conceptos - atractores fijos atractores perioacutedicos y atractores extrantildeos- la teoriacutea de cataacutestrofes proponiacuteaSiete modelos fundamentales ldquocataacutestroferdquo es el teacutermino empleado para determinar sencillamente cambios suacutebitos imprevistos irreversibles
COMPLEJIDAD Y REDESLa ciencia de redes complejas desarrollada originariamente por D Watts L Barabasi y S Strogatz entre los antildeos 2001 y 2003 constituye la quinta de las ciencias de la complejidadUn rasgo fundamental de las ciencias de la complejidad estriba exactamente en este punto a la pregunta iquestQueacute es complejidad O iquestPor queacute sucede la complejidad por ejemplo las ciencias de la complejidad no aportan en marcado contraste con la ciencia claacutesica- una sola respuesta Por el contrario se aportan diversas respuestas Lo que es importante tener en cuenta sin embargo es que no es verdad que cualquier respuesta sea posible o aceptada
COMPLEJIDAD Y LOacuteGICAS NO-CLAacuteSICAS
EMERGENCIA Y AUTO-ORGANIZACIOacuteNIndudablemente los conceptos de emergencia y de auto-organizacioacuten constituyen pilares fundamentales de las ciencias de la complejidad Diversos autores antes que (pre)suponerlos como conceptos o categoriacuteas de complejidad se han dado a la tarea de explicar exactamente en queacute consiste la emergencia y coacutemo surge y queacute hace la auto-organizacioacuten Los dos autores maacutes destacados en este sentido son J Holland y S KauffmanDicho de manera negativa las ciencias de la complejidad no trabajan con base en el principio de causalidad (y ni siquiera de multicausalidad por ejemplo con estudios multivariados) La causalidad permanece como un patrimonio de la ciencia y la
filosofiacutea claacutesicas Sin embargo dicho de manera positiva o afirmativa los sistemas de complejidad creciente tanto contienen como apuntan hacia emergencias adaptaciones sorpresas y autorganizacioacuten (esquema 8)
COMPLEJIDAD Y SISTEMAS CUAacuteNTICOS
Los sistemas de complejidad creciente se fundan en la fiacutesica cuaacutentica en general y en la mecaacutenica cuaacutentica en particular y ello por una razoacuten fundamental a saber el modelo claacutesico Galileo Copeacuternico Kepler y Newton- ya estaacute cerrado y nada nuevo puede ser incluido en eacutel Esto significa exactamente que la mecaacutenica claacutesica ha sido incluida como un momento particular en la teoriacutea de la relatividad de un lado y ademaacutes y principalmente en el modelo cuaacutentico El conocimiento del mundo fiacutesico dirige su mirada hacia el voacutertice en el que se cree habraacuten de confluir la relatividad y la cuaacutentica que es en una teoriacutea de la gravitacioacuten cuaacutentica
MODELAMIENTO Y SIMULACIOacuteN DE SISTEMAS COMPLEJOS
El modelamiento y la simulacioacuten son especiacuteficos de los sistemas de complejidad creciente Esta idea requiere auacuten una incorporacioacuten y una elaboracioacuten por parte de quienes se inician en el estudio y el trabajo en profundidad con la complejidadEl fundamento de este tipo de modelamiento se basoacute por ejemplo en la mecaacutenica claacutesica la loacutegica formal claacutesica el caacutelculo las ecuaciones diferenciales o la geometriacutea euclidianaEn el marco de las ciencias de la complejidad la idea es completamente contraria (esquema 9)El modelamiento planteado en estos teacuterminos permite abordar fenoacutemenos complejos sin la necesidad eliminar la incertidumbre ni de linealizarlos
COMPLEJIDAD Y SISTEMAS VIVOS
El fenoacutemeno de maacutexima complejidad conocida en el universo son sin lugar a dudas los sistemas vivos No sin razoacuten J Maddox sentildealaba que los tres problemas uacuteltimos de la investigacioacuten cientiacutefica y filosoacutefica son
El conocimiento del origen y la estructura de la materia
El conocimiento acerca del origen y la naturaleza de la vida
El problema de las relaciones mente-cerebro
La vida es una especie de materia que no se reduce a simple materialidad por lo menos no hasta que sepamos queacute es la materia y por tanto las relaciones con la antimateria asiacute como las relaciones de la energiacutea con la energiacutea oscura del universo Las relaciones mente-cerebro son pertinentes para un tipo de vida supuesta la escisioacuten baacutesica entre organismos seacutesiles y moacuteviles Estamos en los umbrales del estudio de las relaciones entre vida y complejidad
Los dos problemas fundamentales en el estudio de los sistemas vivos son los relativos al origen de la vida es decir su loacutegica Muchos se ha avanzado en el primer problema pero el segundo problema es el que presenta los desarrollos maacutes soacutelidos
El estudio de la vida en general implica de entrada el reconocimiento de que existen dos formas principales de sistemas vivos
La vida natural_ Se basa cuya fiacutesica es el Carbono y cuya quiacutemica es la Tabla de Elementos Perioacutedicos Esta apunta a la naturaleza
la vida artificial _Se basa cuya fiacutesica es el Silicio y cuya quiacutemica incluye a los Algoritmos Geneacuteticos Esta apunta a la naturaleza creada
MODELAMIENTO Y SIMULACIOacuteN DE SISTEMAS BIOLOacuteGICOS SISTEMAS INSPIRADOS BIOLOacuteGICAMENTE Y VIDA ARTIFICIAL
Hay tres fenoacutemenos conspicuos que brillan con luz propia
Los sistemas bioloacutegicos los sistemas inspirados en la biologiacutea la vida artificial
Se sostiene la hipoacutetesis de que la vida artificial puede y debe ser comprendida como una de las ciencias de la complejidad Desde su nacimiento las ciencias de la complejidad han trabajado
integrado e impulsado activamente dos campos de trabajo paralelos
Los algoritmos geneacuteticos (J Holland) La vida artificial (Ch Langton)
El nexo entre ambos es el intereacutes manifiesto por la forma en que los sistemas inspirados bioloacutegicamente contribuyen a comprender la vida en el planeta tanto como a prefigurar la vida posible algo que en el lenguaje teacutecnico se designa como ldquola vida tal y como podriacutea ser (life as it could be) El crecimiento en este campo es sostenido soacutelido y creciente
Pero la vida artificial no trata uacutenica ni exclusivamente de construir modelos y realizar simulaciones La vida artificial trabaja en tres planos complementarios
El modelamiento y la simulacioacuten de sistemas bioloacutegicos La construccioacuten de sistemas capaces de evolucionar
aprender y adaptarse en entornos cambiantes El estudio de las capacidades de coacutemputo de los sistemas
bioloacutegicos y su implementacioacuten como nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten
COMPLEJIDAD Y CIENCIAS SOCIALES
El concepto de ciencias sociales y humanas es agrave la lettre un concepto decimonoacutenico Surge gracias a A Comte y de ahiacute en adelante se desarrolla ya sea en teacuterminos de ciencias del espiacuteritu (Dilthey) o como ciencias sociales y ciencias humanas Ulteriormente ha habido incluso la discusioacuten acerca de ldquociencias sociales aplicadasrdquo contrario sensu a lo que seriacutea un grupo de ciencias no aplicadas o puras Dado el progreso del conocimiento el trabajo en teacuterminos interdisciplinarios cruzados transversales integrales que es justamente lo que caracteriza a la ciencia de punta en general y a las ciencias de la complejidad en particular el concepto mismo de ciencias naturales o positivas y ciencias sociales y humanas resulta al cabo vetusto Lo que sucede es que administrativamente en el mundo entero auacuten se estructura el conocimiento en teacuterminos de las divisiones provenientes del siglo XIX y comienzos del siglo XX
Como quiera que sea las ciencias sociales y humanas requieren abrirse 1048753 de acuerdo con el informe de la Comisioacuten Gulbenkian Esta apertura de las ciencias sociales es para un buen lector de un lado hacia la sociedad y de otra parte y de un modo muy fundamental abrirse a las ciencias llamadas naturales y a las tecnologiacuteas (ingenieriacuteas digamos) Pues bien conseguridad se trata de abrirse a los progresos cruzados que en otros dominios cientiacuteficos estaacuten teniendo lugar La bibliografiacutea referida a continuacioacuten tiene que ver con el diaacutelogo abierto frontal con las ciencias de la complejidad Esta historia es reciente pero es al mismo tiempo soacutelida y creciente Estaacute bien nutrida aunque auacuten se encuentre en pantildeales por asiacute decirlo
BIBLIOGRAFIacuteA GENERAL SOBRE COMPLEJIDAD Y CIENCIAS SOCIALES Y HUMANAS
La idea general es que las ciencias sociales y humanas poseen estudian se ocupan de los sistemas fenoacutemenos y comportamientos de maacutexima complejidad conocida hasta la fecha a saber los sistemas humanos
Los fenoacutemenos que ocupan los sistemas fiacutesicos por ejemplo son bastante maacutes predecibles Una parte de la comunidad cientiacutefica de cientiacuteficos sociales cuando escuchan los temas de complejidad sostienen ldquoPero si es justamente lo que hacemos nosotros y es lo que siempre hemos dichordquo o ldquose trata de vino viejo en tonel nuevordquo por ejemplo
Mientras que existe alguacuten escepticismo en una parte de la comunidad de este grupo de cientiacuteficos incluidos filoacutesofos existe una parte grande y soacutelida que trabaja en teacuterminos de conceptos metodologiacuteas lenguajes y enfoques propios de las ciencias de la complejidad Digaacutemoslo de manera puntual en el contexto de las ciencias de la complejidad las antiguas divisiones entre ciencia y tecnologiacutea (ingenieriacutea por ejemplo) entre ciencias duras y ciencias blandas entre ciencia y filosofiacutea se hace ya insostenible El encuentro de ciencias y disciplinas modifica el propio estatuto epistemoloacutegico y social que poseiacutean antes del encuentro el diaacutelogo y el trabajo mancomunado
El encuentro de ciencias y disciplinas se establece en funcioacuten de la identificacioacuten de y el trabajo sobre problemas Son los problemas los que unen a los cientiacuteficos entre siacute y a ellos con la sociedad en general Su comprensioacuten su esfuerzo de resolucioacuten los horizontes quecontienen las dimensiones que anticipan - hacia delante y hacia atraacutes
COMPLEJIDAD Y SOCIOLOGIacuteALa sociologiacutea siempre se ocupoacute de sujetos colectivos en el mejor espiacuteritu de la complejidad- Pero los redujo a diversos planos y conceptos En este sentido el primer libro sobre sociologiacutea y complejidad aparece en el 2006 Aunque desde otra perspectiva el libro de D Watts - socioacutelogo de formacioacuten- es un ejemplo magniacutefico en el que la sociologiacutea se cruza con y se integra a la fiacutesica la criticalidad auto-organizada las redes complejas la irreversibilidad de la flecha del tiempo etc Aquiacute la sociologiacutea deja de ser tal sencillamente ciencia social en el sentido de la clasificacioacuten propia del siglo XIX para metamorfosearse (I Prigogine) en (uno de los componentes de las ciencias de la) complejidad
COMPLEJIDAD Y ANTROPOLOGIacuteA
El primer libro de antropologiacutea y complejidad se concentra sintomaacuteticamente en la vida artificial y en la cultura digital de la cual las ciencias de la complejidad es la mejor expresioacuten Es el estudio (tesis doctoral en rigor) de Helmreich Sin embargo el libro de mayor profundidad en antropologiacutea y por consiguiente en arqueologiacutea (la arqueologiacutea es antropologiacutea en pasado) es el trabajo hasta ahora insuperable de Beekman y Baden Por su parte el trabajo de Adams tiene el meacuterito de trabajar las dinaacutemicas sociales y culturales tomando como hilo conductor la energiacutea El libro de Peacuterez-Taylor es una compilacioacuten detextos que se mueven o intentan moverse hacia la complejidad no siempre ni exactamente en la direccioacuten de las ciencias de la complejidad
COMPLEJIDAD Y FILOSOFIacuteA
La corriente principal (mainstream) de la filosofiacutea se ha dividido en dos una que hace al mejor ejemplo de autores como Aristoacuteteles Hegel o Husserl de siacute misma un motivo de trabajo o en el mejor de los casos un pretexto para desarrollarse como philosophia primera La otra es la filosofiacutea que renuncia a la metafiacutesica y se transforma en eacutetica eacutetica aplicada sociologiacutea teoriacutea del derecho o filosofiacutea poliacutetica entre otras Los autores contemporaacuteneos son numerosos en cualquier de estas dos posturas principales de la filosofiacutea contemporaacutenea Entre los filoacutesofos contemporaacuteneos que trabajan complejidadresaltan los dos nombres mencionados a continuacioacuten Un elemento comuacuten a ambos es que se trata en rigor de filoacutesofos de la ciencia Un nombre tangencial a las ciencias de la complejidad pero muy consciente del significado de temas como la vida artificial es D Dennett que se omite aquiacute debido a no tiene ninguacuten texto mayor directamente relacionado con complejidad aunque tiene varios artiacuteculos y capiacutetulos de libro en eventos dedicados a la vida artificial y las ciencias cognitivas
COMPLEJIDAD E HISTORIAConsagrado como uno de los mejores historiadores contemporaacuteneos y entre los mejores en esta disciplina en toda la historia W H McNeill tiene el meacuterito de abrir las puertas en doble viacutea de la historia hacia la complejidad y de la complejidad de la historia y la historiografiacutea mismas Sin embargo seriacutea injusto omitir aquiacute los trabajos de F Fernaacutendez- Armesto a pesar de que no emplea para nada el concepto de ldquocomplejidadrdquo en su obra sus trabajos son estupendos ejemplos de lo que es el trabajo historiograacutefico en el marco de lasciencias de la complejidad De alguna manera tambieacuten hay que mencionar aquiacute el trabajo historiograacutefico del teoacuterico de la cultura J Barzun
COMPLEJIDAD ADMINISTRACIOacuteN Y ORGANIZACIONES SOCIALES
Aunque la literatura sobre complejidad y administracioacuten es muy grande son pocos los textos que valen la pena La mayoriacutea de la literatura es simple y llana jerga Los textos que se mencionan a continuacioacuten dan una idea clara de que es posible pensar y actuar en contextos de finanzas gobierno administracioacuten economiacutea teoriacutea de juegos Los administradores financistas e ingenieros son eminentemente pragmaacuteticos y principalmente piensan en herramientas y aplicaciones Una lectura juiciosa de la siguiente bibliografiacutea sorprenderiacutea a maacutes de administrador e ingeniero
COMPLEJIDAD ECONOMIacuteA Y FINANZASLa economiacutea tradicional permanece en el marco de cuatro ejes microeconomiacutea macroeconomiacutea finanzas y comercio Las demaacutes son aacutereas episoacutedicas como la historia de las doctrinas econoacutemicas por ejemplo Las finanzas por su parte pueden encontrar en el diaacutelogo con los fractales luces novedosas
CONSULTORIacuteA EMPRESARIAL EN EL MARCO DE LAS CIENCIAS DE LACOMPLEJIDAD
Es sabido que en Estado Unidos hay un dicho muy popular si una idea es buena produce dinero Pues bien la complejidad 1048753maacutes exactamente las ciencias de la complejidad- son una muy muy buena idea En efecto el nuacutemero y la importancia de las empresas las experiencias de negocios que incorporan a las ciencias de la complejidad incluye a las maacutes destacas y fuertes empresas en el mundo Siempre cabe recordar no solamente en el plano teoacuterico poliacutetico o militar por ejemplo aquella idea de H Pagels seguacuten la cual quien domine las ciencias de la complejidad tendraacute por decir lo menos una clara ventaja competitiva en el mercado una posicioacuten de ventaja enlos procesos de negociacioacuten en general en fin una estructura mental que le aporta reacuteditos magniacuteficos Las referencias a continuacioacuten ilustran estas ideas Aquiacute la idea es que quienes esteacuten interesados naveguen en profundidad en los links mencionados
COMPLEJIDAD Y PSICOLOGIacuteA
En psicologiacutea predominan en el mejor de los casos ya con personalidad propia los enfoques sisteacutemicos Hace rato que existe con estatuto y derecho propio una sicologiacutea sisteacutemica Con mucha frecuencia se hace referencia a la obra de H Maturana Sin embargo hay que decir que en sentido estricto la obra de Maturana no forma parte en manera alguna de las ciencias de la complejidad sino de aquello que en referencia a la Enciclopedia de Complejidad y Ciencias de Sistemas resentildeada antes arriba se integra en lasciencias de sistemas que son histoacutericamente anteriores a la emergencia de la complejidad El segundo libro referido a continuacioacuten contiene el nacimiento (y el debate) del concepto de autopoiesis obra de F Varela y H Maturana
COMPLEJIDAD Y ESTUDIOS CULTURALESLos estudios culturales estaacuten dominados hoy por hoy por los llamados estudios postcoloniales En un sentido estricto los estudios post-coloniales han logrado recientemente demarcarse del llamado pensamiento postmodernista Pues bien los dos libros mencionados a continuacioacuten se zambullen si cabe la expresioacuten en el mar de las ciencias de la complejidad con placer y con habilidad de buenos nadadores
INGENIERIacuteA DE SISTEMAS COMPLEJOS
La historia de la ingenieriacutea se divide en dos la ingenieriacutea claacutesica o ingenieriacutea convencional y la ingenieriacutea de sistemas complejos
El primero de los libros sobre ingenieriacutea de sistemas complejos aparece recieacuten en el 2006 Desde entonces no obstante su desarrollo ha sido impresionante Sin embargo en el mundo facultades de ingenieriacutea y de administracioacuten permanecen auacuten al margen del estudio y trabajo en ingenieriacutea de sistemas complejos Tan soacutelo a nivel de Institutos y Centros de Investigacioacuten se incorpora se desarrolla se trabaja y se ensentildea activamente la ingenieriacutea de sistemas complejos Y por consiguiente la computacioacuten bioinspirada
METAHEURIacuteSTICAS (HIacuteBRIDAS PARALELAS HIPERHEURIacuteSTICAS) OPTIMIZACIOacuteN Y
RESOLUCIOacuteN DE PROBLEMAS
Las metaheuriacutesticas son el marco algoriacutetmico maacutes reciente para el trabajo con y la resolucioacuten de problemas complejos en ciencia ingenieriacutea y negocios Estas reconocen la imposibilidad de una solucioacuten oacuteptima y buscan hallar por el contrario soluciones razonables con recursos aceptables Antes de ellas predominaron las teacutecnicas convencionales de la investigacioacuten de operaciones y los modelos heuriacutesticos de la inteligencia artificial Pero justamente el trabajo con metaheuriacutesticas se hace necesario e incluso ineludible cuando las teacutecnicas y los modelos convencionales reconocen su incapacidad para abordar los problemas de complejidad creciente
Cuatro grandes retos (o problemas abiertos) motivan las investigaciones maacutes recientes en el campo de las metaheuriacutesticas
- El primero tiene que ver con posibilidad e incluso con la necesidad de construir sistemas hiacutebridos no soacutelo empleando metaheuriacutesticas sino tambieacuten ademaacutes modelos matemaacuteticos claacutesicos (de la investigacioacuten de operaciones) y heuriacutesticas convencionales (de la inteligencia artificial) Algunos de los campos que maacutes aportan a esta discusioacuten son la computacioacuten
- El segundo reto consiste en saber cuaacutendo y cuaacutel metaheuriacutestica elegir durante el proceso de resolucioacuten de un problema determinado La finalidad es seleccionar en cada punto de decisioacuten de un problema dado y de forma automaacutetica la (meta) heuriacutestica de bajo nivel maacutes adecuada a partir de un conjunto finito de posibilidades
-El tercer problema se refiere al disentildeo de metaheuriacutesticas paralelas y distribuidas con el fin de explotar las cada vez mayores prestaciones que estas arquitecturas suponen A su vez este reto estimula el desarrollo de nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten Alliacute los trabajos en computacioacuten no convencional juegan un papel central
-Finalmente el cuarto reto intenta subsanar las dificultades manifiestas cuando de afinar o poner a punto los paraacutemetros de
la(s) metaheuriacutestica(s) seleccionada(s) (configurar la(s) metaheuriacutestica(s)) se trata Un ejemplo conspicuo en este caso son las metaheuriacutesticas auto-adaptativas
Las dos familias principales de metaheuriacutesticas son las metaheuriacutesticas basadas en soluciones uacutenicas y las metaheuriacutesticas basadas en poblaciones La primera familia se inspira principalmente en las matemaacuteticas la loacutegica y la fiacutesica y consiste en la manipulacioacuten y transformacioacuten de una solucioacuten uacutenica a lo largo del proceso de buacutesqueda y optimizacioacuten El segundo grupo se inspira fundamentalmente en la biologiacutea y emplea no una solucioacuten uacutenica sino una poblacioacuten de soluciones que interactuacutean y evolucionan en el tiempo Es en este segundo caso cuando se habla de espacios de soluciones En este grupo son cuatro los principales paradigmas la computacioacuten evolutiva la inteligencia de enjambres la computacioacuten inmunoloacutegica y la computacioacuten con membranas
Ambas familias son complementarias Mientras las primeras son muy buenas para explotar las mejores soluciones en una zona especiacutefica (optimizacioacuten local) el segundo grupo logra explorar todo el espacio de soluciones (optimizacioacuten global) En otras palabras mientras estas intensifican aquellas diversifican Los problemas (complejos) actuales en ciencia e ingenieriacutea implican tanto explotacioacuten como exploracioacuten justificando una vez maacutes la necesidad y la pertinencia de los sistemas hiacutebridos
SISTEMAS COMPUTACIONALES NATURALES INTELIGENTES Y BIOLOacuteGICOS
Computar es un rasgo comuacuten transversal si se prefiere a los seres humanos a los sistemas expertos y artificiales a la vida en general y a la naturaleza misma Cada eacutepoca posee su propia metaacutefora Una de las uacuteltimas metaacuteforas acuntildeadas es el reconocimiento de que finalmente esto es sustancialmente lo que hace el universo es computar es decir se trata de la idea seguacuten la cual podemos encontrar procesos de coacutemputo en todas las escalas y fenoacutemenos de la naturaleza En particular como un subconjunto de los sistemas de computacioacuten natural encontramos la computacioacuten inspirada bioloacutegicamente (o computacioacuten con metaacuteforas bioloacutegicas)
El esquema muestra la evolucioacuten de las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas (de optimizacioacuten) y con ellas de los sistemas computacionales De un lado las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas pasaron de los modelos matemaacuteticos a los modelos inspirados por la biologiacutea atravesando por los sistemas inteligentes y los sistemas ciberneacuteticos No en vano las miradas se han desplazado hacia la inteligencia artificial bio-inspirada hacia la inteligencia computacional y hacia los sistemas complejos adaptativos inteligentes y cada vez se habla menos de la inteligencia artificial (claacutesica) sin maacutes Los textos que se muestran en esta seccioacuten dan muestras consistentes de este hecho
COMPUTACIOacuteN SUAVE
Soft Computing no es un cuerpo homogeacuteneo de conceptos y teacutecnicas Maacutes bien es una mezcla de distintos meacutetodos que de una forma u otra cooperan desde sus fundamentos En este sentido el principal objetivo de la Soft Computing es aprovechar la tolerancia que conllevan la imprecisioacuten y la incertidumbre para conseguir manejabilidad robustez y soluciones de bajo costo Los principales ingredientes de la Soft Computing son la Loacutegica Fuzzy la Neuro-computacioacuten y el Razonamiento Probabiliacutestico incluyendo este uacuteltimo a los Algoritmos Geneacuteticos las Redes de Creencia los Sistemas Caoacuteticos y algunas partes de la Teoriacutea de Aprendizaje En esa asociacioacuten de Loacutegica Fuzzy Neurocomputacioacuten y Razonamiento Probabiliacutestico la Loacutegica Fuzzy se ocupa principalmente de la imprecisioacuten y el Razonamiento Aproximado la Neurocumputacioacuten del aprendizaje y el Razonamiento Probabiliacutestico de la incertidumbre y la propagacioacuten de las creencias
INTELIGENCIA COMPUTACIONAL
Son ellos (el orden no importa) los sistemas difusos las redes neuronales los sistemas inmunes artificiales la computacioacuten evolutiva y la inteligencia de enjambres todos ellos provenientes en alguacuten sentido de metaacuteforas bioloacutegicas Se acentuacutea ademaacutes el papel de las posibles relaciones entre ellas
Los dos aspectos clave de este reconocimiento son dos De un lado la inteligencia artificial se ha desplazado a traveacutes de la inteligencia computacional al plano ciertamente maacutes interesante y fructiacutefero de los sistemas bio-inspirados De otra parte se pone de manifiesto la posibilidad y el potencial de pensar en sistemas hiacutebridos como lo plantea el esquema 14
COMPUTACIOacuteN NATURAL
En otro plano distinto aunque fuertemente relacionado con la computacioacuten suave y la inteligencia computacional se encuentra el campo de la computacioacuten natural Dicho campo tiene tres grandes ramas que lo componen estas son i) el uso de metaacuteforas provenientes de la naturaleza (en particular de la biologiacutea) para resolver problemas ii) el modelamiento la simulacioacuten y la siacutentesis de fenoacutemenos naturales a traveacutes del computador y iii) el uso de ideas yo materiales naturales (como moleacuteculas o ceacutelulas) para llevar a cabo procesos de computo ineacuteditos cuando se los mira retrospectivamente El esquema 15 permite observar la evolucioacuten literalmente las especiaciones- que la computacioacuten natural ha tenido Este mismo esquema suministra una idea clara acerca de la evolucioacuten de la arquitectura de la computacioacuten desde
von Neumann- hasta los desarrollos maacutes recientes y verosimilmente- hacia el futuro
COMPUTACIOacuteN EVOLUTIVA O ALGORITMOS EVOLUTIVOS
La simbiosis entre teoriacutea de la evolucioacuten y con ella por debajo de ella por asiacute decirlo la referencia a la Nueva Biologiacutea- y la computacioacuten en general constituye sin ninguna duda una de las realizaciones maacutes originales en las ciencias de la complejidad Al respecto sigue siendo totalmente vaacutelido el reconocimiento muy temprano- que hizo H Pagels acerca de la importancia de las relaciones entre complejidad y computacioacuten Al mismo tiempo que el computador hace posible a las ciencias de la complejidad eacutestas contribuyen de manera significativa al propio desarrollo de la computacioacuten
Podemos hablar como es efectivamente el caso de tres clases de ciencia la ciencia de tipo inductivo (o empiacuterico o empirista) la ciencia de tipo deductivo (o racionalista) y la ciencia con base en modelamiento y simulacioacuten Los dos primeros tipos de ciencia corresponden a la ciencia claacutesica y por derivacioacuten a toda la ciencia habida en la historia de la humanidad Occidental La tercera es perfectamente novedosa y dirige la mirada absolutamente hacia el futuro
INTELIGENCIA COLECTIVA O TEORIacuteA DE ENJAMBRES
El estudio de los colectivos de animales _ los animales sociales los insectos sociales (hormigas termitas himenoacutepteros beneacuteficos en general pero tambieacuten de los carduacutemenes y las manadas) ha arrojado luces maravillosas acerca de la arquitectura y la topologiacutea de la naturaleza y por tanto tambieacuten acerca de la sociedad humana en general
El rasgo definitivo ha sido el reconocimiento del siguiente hecho la naturaleza no piensa ni actuacutea como la civilizacioacuten occidental los postuloacute siempre secuencial jeraacuterquica lineal cardinalmente Por el contrario la robustez de los sistemas naturales descansa en series en paralelo en la ausencia de control central riacutegido en la adaptacioacuten La inteligencia de enjambre pone de manifiesto una inteligencia bastante mejor por robusta y evolutiva- que la inteligencia humana tradicional la de los 2500 antildeos de la historia de Occidente
Esta idea auacuten deberaacute ser plenamente explorada y apropiada por parte de la comunidad acadeacutemica y cientiacutefica asiacute como por parte tambieacuten del sector privado el sector puacuteblico y de la propia sociedad civil
COMPUTACIOacuteN CON MEMBRANAS O SISTEMAS P
Los sistemas informaacuteticos y computacionales tambieacuten han incorporado por asiacute decirlo- la metaacutefora bioloacutegica y ecoloacutegica La ingenieriacutea ha avanzado hasta la programacioacuten y el trabajo en teacuterminos de hardware anaacutelogos a los de los sistemas vivos Un caso conspicuo reciente que data del 1998 es la computacioacuten con membranas
COMPUTACIOacuteN INMUNE O SISTEMAS INMUNES ARTIFICIALES
El estudio del sistema inmunoloacutegico humano y en general de los sistemas vivos- ha representado un aprendizaje estupendo por lo pronto para fiacutesicos y expertos en sistemas computacionales Esta aacuterea surge en 1998 y permite explorar caminos que la ingenieriacutea tradicional nunca imaginoacute Por decir lo menos se trata de la importancia de pensar por analogiacutea sin embargo en rigor aquiacute se trata de bastante maacutes que de una analogiacutea
COMPLEJIDAD SISTEMAS BIO-INSPIRADOS BIO-ROBOacuteTICA Y BIO-HARDWARE
Los trabajos sobre sistemas inteligentes adaptativos y sobre vida artificial ya no permanecen en el aacutembito de la pantalla del computador Los sistemas inteligentes vivos han salido del CPU y ya exploran espacios fiacutesicos comunes con el de los seres humanos De esta suerte las escisiones claacutesicas entre lo natural y lo artificial o entre lo analoacutegico y lo digital por ejemplo quedan ampliamente superadas en investigaciones y trabajos que comienzan a tener repercusiones (incipientes por lo pronto) en numerosos dominios del mundo cotidiano
CONCLUSIONES
El surgimiento de las ciencias de la complejidad se da gracias a aquellos personajes que de manera directa contribuyeron sin ellos no habriacutea sido posible el mundo de los sistemas dinaacutemicos de complejidad creciente
La ciencia es el conjunto de conocimientos estructurados sistemaacuteticamente conocimiento obtenido mediante la observacioacuten de patrones regulares de razonamientos y de experimentacioacuten en aacutembitos especiacuteficos a partir de los cuales se generan preguntas se construyen hipoacutetesis se deducen principios y se elaboran leyes generales y sistemas organizados por medio de un meacutetodo cientiacutefico
Complejidad es la cualidad de lo que estaacute compuesto de diversos elementos interrelacionadas Se refiere a un sistema complejo que es un sistema compuesto de partes interrelacionadas que como un conjunto exhiben propiedades y comportamientos no evidentes a partir de la suma de las partes individuales
Se trata de un grupo de ciencias que por tanto contienen numerosas teoriacuteas una diversidad de modelos explicativos una gama amplia de conceptos en fin una pluralidad de meacutetodos y loacutegicas
El mundo de las ciencias de la complejidad se ocupa de las transiciones ordendesorden contiene tres grandes ejes ellos son la teoriacutea matemaacutetica de la complejidad - maacutes propiamente conocida como el conjunto de los problemas P versus N-P las relaciones entre el universo microscoacutepico y el universo macroscoacutepico y la teoriacutea de los sistemas dinaacutemicos
Estos tres grandes ejes se cruzan entre siacute e inauguran el mundo mismo de la complejidad
Ya lo deciacutea H Pagels las ciencias de la complejidad se desarrollaron a partir de las ciencias naturales yo positivas debido sencillamente a que los sistemas fiacutesicos son los maacutes simples que hay y de una complejidad bastante menor al de las ciencias sociales y humanas
TEXTOS TEacuteCNICOS SOBRE DIVERSOS ASPECTOS DE LA COMPLEJIDAD
Se trata de la publicacioacuten de libros panoraacutemicos introductorios y de divulgacioacuten cuestioacuten que suele darse principalmente durante los primeros antildeos de vida del campo Lo que hasta aquiacute se ha mostrado es justamente eso Sin embargo de otro lado se trata de la publicacioacuten de textos que profundizan en aspectos particulares del campo en sus problemas o conceptos relevantes en sus liacuteneas y proyectos de investigacioacuten o que vislumbran simplemente nuevos problemas retos u horizontes de cara al futuro del campo Particularmente hay un fenoacutemeno que es absolutamente imposible de omitir y que mejor auacuten merece un lugar por siacute mismo Se trata de la Enciclopedia de Complejidad editada por R Meyers que se menciona en la bibliografiacutea que se presenta a continuacioacuten Ciertamente algo maacutes de la mitad de la Enciclopedia no es sobre complejidad en el sentido riguroso de la palabra La mayor parte corresponde a enfoques sisteacutemicos
ESTADO ACTUAL DE LAS CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
Las ciencias de la complejidad eran aritmeacuteticamente- seis incluyendo la hipoacutetesis que venimos trabajando seguacuten la cual las loacutegicas no-claacutesicas son una de las ciencias de la complejidad Pues bien el esquema 6 tiene la funcioacuten de mostrar actualmente maacutes allaacute de la enumeracioacuten o presentacioacuten general de las ciencias de la complejidad el estado actual del trabajo y de la investigacioacuten en este campo
En cualquier caso este esquema debe ser tomado como un mapa de las ciencias de la complejidad que contiene en su base territorios irregulares tanto como valles si cabe la metaacutefora Las relaciones directas e indirectas en el marco de las ciencias de la complejidad apuntan precisamente al estado de la investigacioacuten actualmente
COMPLEJIDAD Y TERMODINAacuteMICA DEL NO EQUILIBRIO
Cronoloacutegicamente la primera de las ciencias de la complejidad fue la termodinaacutemica del no-equilibrio desarrollada por I Prigogine En sentido estricto la termodinaacutemica claacutesica y la termodinaacutemica del no-equilibrio son una sola y misma ciencia que comprende dos momentos el claacutesico que pivota alrededor de la nocioacuten de equilibrio y por tanto ulteriormente de muerte- y la nueva cuyo centro es el no-equilibrio y en consecuencia la vida
COMPLEJIDAD Y CAOS
Fue desarrollada por E Lorenz en los antildeos 1962-64 Pero hubieron de pasar muchos antildeos para que fuera reconocida su importancia Esta historia estaacute muy bien narrada por J Gleick El estudio central del caos estriba en la identificacioacuten de atractores extrantildeos (un concepto acuntildeado por D Ruelle) Inicialmente el
caos permanece como una teoriacutea de sistemas deterministas Al cabo del tiempo su intereacutes se vuelca hacia el caos indeterminista o subcuaacutentico
COMPLEJIDAD Y FRACTALES
La geometriacutea de fractales es histoacutericamente hablando la tercera de las ciencias de la complejidad Existe una fuerte implicacioacuten reciacuteproca entre caos y fractales La razoacuten es que todo atractor extrantildeo tiene en su base una dimensioacuten fractal Los fractales han resultado de inmensa ayuda en la medicioacuten de numerosos sistemas y comportamientos en ciencias de la salud y economiacutea en sistemas sociales y en astronomiacutea
COMPLEJIDAD Y CATAacuteSTROFES
La teoriacutea de cataacutestrofes nace y permanece vinculada durante un tiempo largo a un campo desarrollado tambieacuten por R Thom el cobordismo Hay que decir que en cuanto teoriacutea matemaacutetica la teoriacutea de cataacutestrofes praacutecticamente desaparece La razoacuten es que relativamente al caos resulta una teoriacutea muy costosa en teacuterminos de G de Ockahm En efecto mientras que el caos trabaja los sistemas dinaacutemicos con base en tres conceptos - atractores fijos atractores perioacutedicos y atractores extrantildeos- la teoriacutea de cataacutestrofes proponiacuteaSiete modelos fundamentales ldquocataacutestroferdquo es el teacutermino empleado para determinar sencillamente cambios suacutebitos imprevistos irreversibles
COMPLEJIDAD Y REDESLa ciencia de redes complejas desarrollada originariamente por D Watts L Barabasi y S Strogatz entre los antildeos 2001 y 2003 constituye la quinta de las ciencias de la complejidadUn rasgo fundamental de las ciencias de la complejidad estriba exactamente en este punto a la pregunta iquestQueacute es complejidad O iquestPor queacute sucede la complejidad por ejemplo las ciencias de la complejidad no aportan en marcado contraste con la ciencia claacutesica- una sola respuesta Por el contrario se aportan diversas respuestas Lo que es importante tener en cuenta sin embargo es que no es verdad que cualquier respuesta sea posible o aceptada
COMPLEJIDAD Y LOacuteGICAS NO-CLAacuteSICAS
EMERGENCIA Y AUTO-ORGANIZACIOacuteNIndudablemente los conceptos de emergencia y de auto-organizacioacuten constituyen pilares fundamentales de las ciencias de la complejidad Diversos autores antes que (pre)suponerlos como conceptos o categoriacuteas de complejidad se han dado a la tarea de explicar exactamente en queacute consiste la emergencia y coacutemo surge y queacute hace la auto-organizacioacuten Los dos autores maacutes destacados en este sentido son J Holland y S KauffmanDicho de manera negativa las ciencias de la complejidad no trabajan con base en el principio de causalidad (y ni siquiera de multicausalidad por ejemplo con estudios multivariados) La causalidad permanece como un patrimonio de la ciencia y la
filosofiacutea claacutesicas Sin embargo dicho de manera positiva o afirmativa los sistemas de complejidad creciente tanto contienen como apuntan hacia emergencias adaptaciones sorpresas y autorganizacioacuten (esquema 8)
COMPLEJIDAD Y SISTEMAS CUAacuteNTICOS
Los sistemas de complejidad creciente se fundan en la fiacutesica cuaacutentica en general y en la mecaacutenica cuaacutentica en particular y ello por una razoacuten fundamental a saber el modelo claacutesico Galileo Copeacuternico Kepler y Newton- ya estaacute cerrado y nada nuevo puede ser incluido en eacutel Esto significa exactamente que la mecaacutenica claacutesica ha sido incluida como un momento particular en la teoriacutea de la relatividad de un lado y ademaacutes y principalmente en el modelo cuaacutentico El conocimiento del mundo fiacutesico dirige su mirada hacia el voacutertice en el que se cree habraacuten de confluir la relatividad y la cuaacutentica que es en una teoriacutea de la gravitacioacuten cuaacutentica
MODELAMIENTO Y SIMULACIOacuteN DE SISTEMAS COMPLEJOS
El modelamiento y la simulacioacuten son especiacuteficos de los sistemas de complejidad creciente Esta idea requiere auacuten una incorporacioacuten y una elaboracioacuten por parte de quienes se inician en el estudio y el trabajo en profundidad con la complejidadEl fundamento de este tipo de modelamiento se basoacute por ejemplo en la mecaacutenica claacutesica la loacutegica formal claacutesica el caacutelculo las ecuaciones diferenciales o la geometriacutea euclidianaEn el marco de las ciencias de la complejidad la idea es completamente contraria (esquema 9)El modelamiento planteado en estos teacuterminos permite abordar fenoacutemenos complejos sin la necesidad eliminar la incertidumbre ni de linealizarlos
COMPLEJIDAD Y SISTEMAS VIVOS
El fenoacutemeno de maacutexima complejidad conocida en el universo son sin lugar a dudas los sistemas vivos No sin razoacuten J Maddox sentildealaba que los tres problemas uacuteltimos de la investigacioacuten cientiacutefica y filosoacutefica son
El conocimiento del origen y la estructura de la materia
El conocimiento acerca del origen y la naturaleza de la vida
El problema de las relaciones mente-cerebro
La vida es una especie de materia que no se reduce a simple materialidad por lo menos no hasta que sepamos queacute es la materia y por tanto las relaciones con la antimateria asiacute como las relaciones de la energiacutea con la energiacutea oscura del universo Las relaciones mente-cerebro son pertinentes para un tipo de vida supuesta la escisioacuten baacutesica entre organismos seacutesiles y moacuteviles Estamos en los umbrales del estudio de las relaciones entre vida y complejidad
Los dos problemas fundamentales en el estudio de los sistemas vivos son los relativos al origen de la vida es decir su loacutegica Muchos se ha avanzado en el primer problema pero el segundo problema es el que presenta los desarrollos maacutes soacutelidos
El estudio de la vida en general implica de entrada el reconocimiento de que existen dos formas principales de sistemas vivos
La vida natural_ Se basa cuya fiacutesica es el Carbono y cuya quiacutemica es la Tabla de Elementos Perioacutedicos Esta apunta a la naturaleza
la vida artificial _Se basa cuya fiacutesica es el Silicio y cuya quiacutemica incluye a los Algoritmos Geneacuteticos Esta apunta a la naturaleza creada
MODELAMIENTO Y SIMULACIOacuteN DE SISTEMAS BIOLOacuteGICOS SISTEMAS INSPIRADOS BIOLOacuteGICAMENTE Y VIDA ARTIFICIAL
Hay tres fenoacutemenos conspicuos que brillan con luz propia
Los sistemas bioloacutegicos los sistemas inspirados en la biologiacutea la vida artificial
Se sostiene la hipoacutetesis de que la vida artificial puede y debe ser comprendida como una de las ciencias de la complejidad Desde su nacimiento las ciencias de la complejidad han trabajado
integrado e impulsado activamente dos campos de trabajo paralelos
Los algoritmos geneacuteticos (J Holland) La vida artificial (Ch Langton)
El nexo entre ambos es el intereacutes manifiesto por la forma en que los sistemas inspirados bioloacutegicamente contribuyen a comprender la vida en el planeta tanto como a prefigurar la vida posible algo que en el lenguaje teacutecnico se designa como ldquola vida tal y como podriacutea ser (life as it could be) El crecimiento en este campo es sostenido soacutelido y creciente
Pero la vida artificial no trata uacutenica ni exclusivamente de construir modelos y realizar simulaciones La vida artificial trabaja en tres planos complementarios
El modelamiento y la simulacioacuten de sistemas bioloacutegicos La construccioacuten de sistemas capaces de evolucionar
aprender y adaptarse en entornos cambiantes El estudio de las capacidades de coacutemputo de los sistemas
bioloacutegicos y su implementacioacuten como nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten
COMPLEJIDAD Y CIENCIAS SOCIALES
El concepto de ciencias sociales y humanas es agrave la lettre un concepto decimonoacutenico Surge gracias a A Comte y de ahiacute en adelante se desarrolla ya sea en teacuterminos de ciencias del espiacuteritu (Dilthey) o como ciencias sociales y ciencias humanas Ulteriormente ha habido incluso la discusioacuten acerca de ldquociencias sociales aplicadasrdquo contrario sensu a lo que seriacutea un grupo de ciencias no aplicadas o puras Dado el progreso del conocimiento el trabajo en teacuterminos interdisciplinarios cruzados transversales integrales que es justamente lo que caracteriza a la ciencia de punta en general y a las ciencias de la complejidad en particular el concepto mismo de ciencias naturales o positivas y ciencias sociales y humanas resulta al cabo vetusto Lo que sucede es que administrativamente en el mundo entero auacuten se estructura el conocimiento en teacuterminos de las divisiones provenientes del siglo XIX y comienzos del siglo XX
Como quiera que sea las ciencias sociales y humanas requieren abrirse 1048753 de acuerdo con el informe de la Comisioacuten Gulbenkian Esta apertura de las ciencias sociales es para un buen lector de un lado hacia la sociedad y de otra parte y de un modo muy fundamental abrirse a las ciencias llamadas naturales y a las tecnologiacuteas (ingenieriacuteas digamos) Pues bien conseguridad se trata de abrirse a los progresos cruzados que en otros dominios cientiacuteficos estaacuten teniendo lugar La bibliografiacutea referida a continuacioacuten tiene que ver con el diaacutelogo abierto frontal con las ciencias de la complejidad Esta historia es reciente pero es al mismo tiempo soacutelida y creciente Estaacute bien nutrida aunque auacuten se encuentre en pantildeales por asiacute decirlo
BIBLIOGRAFIacuteA GENERAL SOBRE COMPLEJIDAD Y CIENCIAS SOCIALES Y HUMANAS
La idea general es que las ciencias sociales y humanas poseen estudian se ocupan de los sistemas fenoacutemenos y comportamientos de maacutexima complejidad conocida hasta la fecha a saber los sistemas humanos
Los fenoacutemenos que ocupan los sistemas fiacutesicos por ejemplo son bastante maacutes predecibles Una parte de la comunidad cientiacutefica de cientiacuteficos sociales cuando escuchan los temas de complejidad sostienen ldquoPero si es justamente lo que hacemos nosotros y es lo que siempre hemos dichordquo o ldquose trata de vino viejo en tonel nuevordquo por ejemplo
Mientras que existe alguacuten escepticismo en una parte de la comunidad de este grupo de cientiacuteficos incluidos filoacutesofos existe una parte grande y soacutelida que trabaja en teacuterminos de conceptos metodologiacuteas lenguajes y enfoques propios de las ciencias de la complejidad Digaacutemoslo de manera puntual en el contexto de las ciencias de la complejidad las antiguas divisiones entre ciencia y tecnologiacutea (ingenieriacutea por ejemplo) entre ciencias duras y ciencias blandas entre ciencia y filosofiacutea se hace ya insostenible El encuentro de ciencias y disciplinas modifica el propio estatuto epistemoloacutegico y social que poseiacutean antes del encuentro el diaacutelogo y el trabajo mancomunado
El encuentro de ciencias y disciplinas se establece en funcioacuten de la identificacioacuten de y el trabajo sobre problemas Son los problemas los que unen a los cientiacuteficos entre siacute y a ellos con la sociedad en general Su comprensioacuten su esfuerzo de resolucioacuten los horizontes quecontienen las dimensiones que anticipan - hacia delante y hacia atraacutes
COMPLEJIDAD Y SOCIOLOGIacuteALa sociologiacutea siempre se ocupoacute de sujetos colectivos en el mejor espiacuteritu de la complejidad- Pero los redujo a diversos planos y conceptos En este sentido el primer libro sobre sociologiacutea y complejidad aparece en el 2006 Aunque desde otra perspectiva el libro de D Watts - socioacutelogo de formacioacuten- es un ejemplo magniacutefico en el que la sociologiacutea se cruza con y se integra a la fiacutesica la criticalidad auto-organizada las redes complejas la irreversibilidad de la flecha del tiempo etc Aquiacute la sociologiacutea deja de ser tal sencillamente ciencia social en el sentido de la clasificacioacuten propia del siglo XIX para metamorfosearse (I Prigogine) en (uno de los componentes de las ciencias de la) complejidad
COMPLEJIDAD Y ANTROPOLOGIacuteA
El primer libro de antropologiacutea y complejidad se concentra sintomaacuteticamente en la vida artificial y en la cultura digital de la cual las ciencias de la complejidad es la mejor expresioacuten Es el estudio (tesis doctoral en rigor) de Helmreich Sin embargo el libro de mayor profundidad en antropologiacutea y por consiguiente en arqueologiacutea (la arqueologiacutea es antropologiacutea en pasado) es el trabajo hasta ahora insuperable de Beekman y Baden Por su parte el trabajo de Adams tiene el meacuterito de trabajar las dinaacutemicas sociales y culturales tomando como hilo conductor la energiacutea El libro de Peacuterez-Taylor es una compilacioacuten detextos que se mueven o intentan moverse hacia la complejidad no siempre ni exactamente en la direccioacuten de las ciencias de la complejidad
COMPLEJIDAD Y FILOSOFIacuteA
La corriente principal (mainstream) de la filosofiacutea se ha dividido en dos una que hace al mejor ejemplo de autores como Aristoacuteteles Hegel o Husserl de siacute misma un motivo de trabajo o en el mejor de los casos un pretexto para desarrollarse como philosophia primera La otra es la filosofiacutea que renuncia a la metafiacutesica y se transforma en eacutetica eacutetica aplicada sociologiacutea teoriacutea del derecho o filosofiacutea poliacutetica entre otras Los autores contemporaacuteneos son numerosos en cualquier de estas dos posturas principales de la filosofiacutea contemporaacutenea Entre los filoacutesofos contemporaacuteneos que trabajan complejidadresaltan los dos nombres mencionados a continuacioacuten Un elemento comuacuten a ambos es que se trata en rigor de filoacutesofos de la ciencia Un nombre tangencial a las ciencias de la complejidad pero muy consciente del significado de temas como la vida artificial es D Dennett que se omite aquiacute debido a no tiene ninguacuten texto mayor directamente relacionado con complejidad aunque tiene varios artiacuteculos y capiacutetulos de libro en eventos dedicados a la vida artificial y las ciencias cognitivas
COMPLEJIDAD E HISTORIAConsagrado como uno de los mejores historiadores contemporaacuteneos y entre los mejores en esta disciplina en toda la historia W H McNeill tiene el meacuterito de abrir las puertas en doble viacutea de la historia hacia la complejidad y de la complejidad de la historia y la historiografiacutea mismas Sin embargo seriacutea injusto omitir aquiacute los trabajos de F Fernaacutendez- Armesto a pesar de que no emplea para nada el concepto de ldquocomplejidadrdquo en su obra sus trabajos son estupendos ejemplos de lo que es el trabajo historiograacutefico en el marco de lasciencias de la complejidad De alguna manera tambieacuten hay que mencionar aquiacute el trabajo historiograacutefico del teoacuterico de la cultura J Barzun
COMPLEJIDAD ADMINISTRACIOacuteN Y ORGANIZACIONES SOCIALES
Aunque la literatura sobre complejidad y administracioacuten es muy grande son pocos los textos que valen la pena La mayoriacutea de la literatura es simple y llana jerga Los textos que se mencionan a continuacioacuten dan una idea clara de que es posible pensar y actuar en contextos de finanzas gobierno administracioacuten economiacutea teoriacutea de juegos Los administradores financistas e ingenieros son eminentemente pragmaacuteticos y principalmente piensan en herramientas y aplicaciones Una lectura juiciosa de la siguiente bibliografiacutea sorprenderiacutea a maacutes de administrador e ingeniero
COMPLEJIDAD ECONOMIacuteA Y FINANZASLa economiacutea tradicional permanece en el marco de cuatro ejes microeconomiacutea macroeconomiacutea finanzas y comercio Las demaacutes son aacutereas episoacutedicas como la historia de las doctrinas econoacutemicas por ejemplo Las finanzas por su parte pueden encontrar en el diaacutelogo con los fractales luces novedosas
CONSULTORIacuteA EMPRESARIAL EN EL MARCO DE LAS CIENCIAS DE LACOMPLEJIDAD
Es sabido que en Estado Unidos hay un dicho muy popular si una idea es buena produce dinero Pues bien la complejidad 1048753maacutes exactamente las ciencias de la complejidad- son una muy muy buena idea En efecto el nuacutemero y la importancia de las empresas las experiencias de negocios que incorporan a las ciencias de la complejidad incluye a las maacutes destacas y fuertes empresas en el mundo Siempre cabe recordar no solamente en el plano teoacuterico poliacutetico o militar por ejemplo aquella idea de H Pagels seguacuten la cual quien domine las ciencias de la complejidad tendraacute por decir lo menos una clara ventaja competitiva en el mercado una posicioacuten de ventaja enlos procesos de negociacioacuten en general en fin una estructura mental que le aporta reacuteditos magniacuteficos Las referencias a continuacioacuten ilustran estas ideas Aquiacute la idea es que quienes esteacuten interesados naveguen en profundidad en los links mencionados
COMPLEJIDAD Y PSICOLOGIacuteA
En psicologiacutea predominan en el mejor de los casos ya con personalidad propia los enfoques sisteacutemicos Hace rato que existe con estatuto y derecho propio una sicologiacutea sisteacutemica Con mucha frecuencia se hace referencia a la obra de H Maturana Sin embargo hay que decir que en sentido estricto la obra de Maturana no forma parte en manera alguna de las ciencias de la complejidad sino de aquello que en referencia a la Enciclopedia de Complejidad y Ciencias de Sistemas resentildeada antes arriba se integra en lasciencias de sistemas que son histoacutericamente anteriores a la emergencia de la complejidad El segundo libro referido a continuacioacuten contiene el nacimiento (y el debate) del concepto de autopoiesis obra de F Varela y H Maturana
COMPLEJIDAD Y ESTUDIOS CULTURALESLos estudios culturales estaacuten dominados hoy por hoy por los llamados estudios postcoloniales En un sentido estricto los estudios post-coloniales han logrado recientemente demarcarse del llamado pensamiento postmodernista Pues bien los dos libros mencionados a continuacioacuten se zambullen si cabe la expresioacuten en el mar de las ciencias de la complejidad con placer y con habilidad de buenos nadadores
INGENIERIacuteA DE SISTEMAS COMPLEJOS
La historia de la ingenieriacutea se divide en dos la ingenieriacutea claacutesica o ingenieriacutea convencional y la ingenieriacutea de sistemas complejos
El primero de los libros sobre ingenieriacutea de sistemas complejos aparece recieacuten en el 2006 Desde entonces no obstante su desarrollo ha sido impresionante Sin embargo en el mundo facultades de ingenieriacutea y de administracioacuten permanecen auacuten al margen del estudio y trabajo en ingenieriacutea de sistemas complejos Tan soacutelo a nivel de Institutos y Centros de Investigacioacuten se incorpora se desarrolla se trabaja y se ensentildea activamente la ingenieriacutea de sistemas complejos Y por consiguiente la computacioacuten bioinspirada
METAHEURIacuteSTICAS (HIacuteBRIDAS PARALELAS HIPERHEURIacuteSTICAS) OPTIMIZACIOacuteN Y
RESOLUCIOacuteN DE PROBLEMAS
Las metaheuriacutesticas son el marco algoriacutetmico maacutes reciente para el trabajo con y la resolucioacuten de problemas complejos en ciencia ingenieriacutea y negocios Estas reconocen la imposibilidad de una solucioacuten oacuteptima y buscan hallar por el contrario soluciones razonables con recursos aceptables Antes de ellas predominaron las teacutecnicas convencionales de la investigacioacuten de operaciones y los modelos heuriacutesticos de la inteligencia artificial Pero justamente el trabajo con metaheuriacutesticas se hace necesario e incluso ineludible cuando las teacutecnicas y los modelos convencionales reconocen su incapacidad para abordar los problemas de complejidad creciente
Cuatro grandes retos (o problemas abiertos) motivan las investigaciones maacutes recientes en el campo de las metaheuriacutesticas
- El primero tiene que ver con posibilidad e incluso con la necesidad de construir sistemas hiacutebridos no soacutelo empleando metaheuriacutesticas sino tambieacuten ademaacutes modelos matemaacuteticos claacutesicos (de la investigacioacuten de operaciones) y heuriacutesticas convencionales (de la inteligencia artificial) Algunos de los campos que maacutes aportan a esta discusioacuten son la computacioacuten
- El segundo reto consiste en saber cuaacutendo y cuaacutel metaheuriacutestica elegir durante el proceso de resolucioacuten de un problema determinado La finalidad es seleccionar en cada punto de decisioacuten de un problema dado y de forma automaacutetica la (meta) heuriacutestica de bajo nivel maacutes adecuada a partir de un conjunto finito de posibilidades
-El tercer problema se refiere al disentildeo de metaheuriacutesticas paralelas y distribuidas con el fin de explotar las cada vez mayores prestaciones que estas arquitecturas suponen A su vez este reto estimula el desarrollo de nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten Alliacute los trabajos en computacioacuten no convencional juegan un papel central
-Finalmente el cuarto reto intenta subsanar las dificultades manifiestas cuando de afinar o poner a punto los paraacutemetros de
la(s) metaheuriacutestica(s) seleccionada(s) (configurar la(s) metaheuriacutestica(s)) se trata Un ejemplo conspicuo en este caso son las metaheuriacutesticas auto-adaptativas
Las dos familias principales de metaheuriacutesticas son las metaheuriacutesticas basadas en soluciones uacutenicas y las metaheuriacutesticas basadas en poblaciones La primera familia se inspira principalmente en las matemaacuteticas la loacutegica y la fiacutesica y consiste en la manipulacioacuten y transformacioacuten de una solucioacuten uacutenica a lo largo del proceso de buacutesqueda y optimizacioacuten El segundo grupo se inspira fundamentalmente en la biologiacutea y emplea no una solucioacuten uacutenica sino una poblacioacuten de soluciones que interactuacutean y evolucionan en el tiempo Es en este segundo caso cuando se habla de espacios de soluciones En este grupo son cuatro los principales paradigmas la computacioacuten evolutiva la inteligencia de enjambres la computacioacuten inmunoloacutegica y la computacioacuten con membranas
Ambas familias son complementarias Mientras las primeras son muy buenas para explotar las mejores soluciones en una zona especiacutefica (optimizacioacuten local) el segundo grupo logra explorar todo el espacio de soluciones (optimizacioacuten global) En otras palabras mientras estas intensifican aquellas diversifican Los problemas (complejos) actuales en ciencia e ingenieriacutea implican tanto explotacioacuten como exploracioacuten justificando una vez maacutes la necesidad y la pertinencia de los sistemas hiacutebridos
SISTEMAS COMPUTACIONALES NATURALES INTELIGENTES Y BIOLOacuteGICOS
Computar es un rasgo comuacuten transversal si se prefiere a los seres humanos a los sistemas expertos y artificiales a la vida en general y a la naturaleza misma Cada eacutepoca posee su propia metaacutefora Una de las uacuteltimas metaacuteforas acuntildeadas es el reconocimiento de que finalmente esto es sustancialmente lo que hace el universo es computar es decir se trata de la idea seguacuten la cual podemos encontrar procesos de coacutemputo en todas las escalas y fenoacutemenos de la naturaleza En particular como un subconjunto de los sistemas de computacioacuten natural encontramos la computacioacuten inspirada bioloacutegicamente (o computacioacuten con metaacuteforas bioloacutegicas)
El esquema muestra la evolucioacuten de las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas (de optimizacioacuten) y con ellas de los sistemas computacionales De un lado las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas pasaron de los modelos matemaacuteticos a los modelos inspirados por la biologiacutea atravesando por los sistemas inteligentes y los sistemas ciberneacuteticos No en vano las miradas se han desplazado hacia la inteligencia artificial bio-inspirada hacia la inteligencia computacional y hacia los sistemas complejos adaptativos inteligentes y cada vez se habla menos de la inteligencia artificial (claacutesica) sin maacutes Los textos que se muestran en esta seccioacuten dan muestras consistentes de este hecho
COMPUTACIOacuteN SUAVE
Soft Computing no es un cuerpo homogeacuteneo de conceptos y teacutecnicas Maacutes bien es una mezcla de distintos meacutetodos que de una forma u otra cooperan desde sus fundamentos En este sentido el principal objetivo de la Soft Computing es aprovechar la tolerancia que conllevan la imprecisioacuten y la incertidumbre para conseguir manejabilidad robustez y soluciones de bajo costo Los principales ingredientes de la Soft Computing son la Loacutegica Fuzzy la Neuro-computacioacuten y el Razonamiento Probabiliacutestico incluyendo este uacuteltimo a los Algoritmos Geneacuteticos las Redes de Creencia los Sistemas Caoacuteticos y algunas partes de la Teoriacutea de Aprendizaje En esa asociacioacuten de Loacutegica Fuzzy Neurocomputacioacuten y Razonamiento Probabiliacutestico la Loacutegica Fuzzy se ocupa principalmente de la imprecisioacuten y el Razonamiento Aproximado la Neurocumputacioacuten del aprendizaje y el Razonamiento Probabiliacutestico de la incertidumbre y la propagacioacuten de las creencias
INTELIGENCIA COMPUTACIONAL
Son ellos (el orden no importa) los sistemas difusos las redes neuronales los sistemas inmunes artificiales la computacioacuten evolutiva y la inteligencia de enjambres todos ellos provenientes en alguacuten sentido de metaacuteforas bioloacutegicas Se acentuacutea ademaacutes el papel de las posibles relaciones entre ellas
Los dos aspectos clave de este reconocimiento son dos De un lado la inteligencia artificial se ha desplazado a traveacutes de la inteligencia computacional al plano ciertamente maacutes interesante y fructiacutefero de los sistemas bio-inspirados De otra parte se pone de manifiesto la posibilidad y el potencial de pensar en sistemas hiacutebridos como lo plantea el esquema 14
COMPUTACIOacuteN NATURAL
En otro plano distinto aunque fuertemente relacionado con la computacioacuten suave y la inteligencia computacional se encuentra el campo de la computacioacuten natural Dicho campo tiene tres grandes ramas que lo componen estas son i) el uso de metaacuteforas provenientes de la naturaleza (en particular de la biologiacutea) para resolver problemas ii) el modelamiento la simulacioacuten y la siacutentesis de fenoacutemenos naturales a traveacutes del computador y iii) el uso de ideas yo materiales naturales (como moleacuteculas o ceacutelulas) para llevar a cabo procesos de computo ineacuteditos cuando se los mira retrospectivamente El esquema 15 permite observar la evolucioacuten literalmente las especiaciones- que la computacioacuten natural ha tenido Este mismo esquema suministra una idea clara acerca de la evolucioacuten de la arquitectura de la computacioacuten desde
von Neumann- hasta los desarrollos maacutes recientes y verosimilmente- hacia el futuro
COMPUTACIOacuteN EVOLUTIVA O ALGORITMOS EVOLUTIVOS
La simbiosis entre teoriacutea de la evolucioacuten y con ella por debajo de ella por asiacute decirlo la referencia a la Nueva Biologiacutea- y la computacioacuten en general constituye sin ninguna duda una de las realizaciones maacutes originales en las ciencias de la complejidad Al respecto sigue siendo totalmente vaacutelido el reconocimiento muy temprano- que hizo H Pagels acerca de la importancia de las relaciones entre complejidad y computacioacuten Al mismo tiempo que el computador hace posible a las ciencias de la complejidad eacutestas contribuyen de manera significativa al propio desarrollo de la computacioacuten
Podemos hablar como es efectivamente el caso de tres clases de ciencia la ciencia de tipo inductivo (o empiacuterico o empirista) la ciencia de tipo deductivo (o racionalista) y la ciencia con base en modelamiento y simulacioacuten Los dos primeros tipos de ciencia corresponden a la ciencia claacutesica y por derivacioacuten a toda la ciencia habida en la historia de la humanidad Occidental La tercera es perfectamente novedosa y dirige la mirada absolutamente hacia el futuro
INTELIGENCIA COLECTIVA O TEORIacuteA DE ENJAMBRES
El estudio de los colectivos de animales _ los animales sociales los insectos sociales (hormigas termitas himenoacutepteros beneacuteficos en general pero tambieacuten de los carduacutemenes y las manadas) ha arrojado luces maravillosas acerca de la arquitectura y la topologiacutea de la naturaleza y por tanto tambieacuten acerca de la sociedad humana en general
El rasgo definitivo ha sido el reconocimiento del siguiente hecho la naturaleza no piensa ni actuacutea como la civilizacioacuten occidental los postuloacute siempre secuencial jeraacuterquica lineal cardinalmente Por el contrario la robustez de los sistemas naturales descansa en series en paralelo en la ausencia de control central riacutegido en la adaptacioacuten La inteligencia de enjambre pone de manifiesto una inteligencia bastante mejor por robusta y evolutiva- que la inteligencia humana tradicional la de los 2500 antildeos de la historia de Occidente
Esta idea auacuten deberaacute ser plenamente explorada y apropiada por parte de la comunidad acadeacutemica y cientiacutefica asiacute como por parte tambieacuten del sector privado el sector puacuteblico y de la propia sociedad civil
COMPUTACIOacuteN CON MEMBRANAS O SISTEMAS P
Los sistemas informaacuteticos y computacionales tambieacuten han incorporado por asiacute decirlo- la metaacutefora bioloacutegica y ecoloacutegica La ingenieriacutea ha avanzado hasta la programacioacuten y el trabajo en teacuterminos de hardware anaacutelogos a los de los sistemas vivos Un caso conspicuo reciente que data del 1998 es la computacioacuten con membranas
COMPUTACIOacuteN INMUNE O SISTEMAS INMUNES ARTIFICIALES
El estudio del sistema inmunoloacutegico humano y en general de los sistemas vivos- ha representado un aprendizaje estupendo por lo pronto para fiacutesicos y expertos en sistemas computacionales Esta aacuterea surge en 1998 y permite explorar caminos que la ingenieriacutea tradicional nunca imaginoacute Por decir lo menos se trata de la importancia de pensar por analogiacutea sin embargo en rigor aquiacute se trata de bastante maacutes que de una analogiacutea
COMPLEJIDAD SISTEMAS BIO-INSPIRADOS BIO-ROBOacuteTICA Y BIO-HARDWARE
Los trabajos sobre sistemas inteligentes adaptativos y sobre vida artificial ya no permanecen en el aacutembito de la pantalla del computador Los sistemas inteligentes vivos han salido del CPU y ya exploran espacios fiacutesicos comunes con el de los seres humanos De esta suerte las escisiones claacutesicas entre lo natural y lo artificial o entre lo analoacutegico y lo digital por ejemplo quedan ampliamente superadas en investigaciones y trabajos que comienzan a tener repercusiones (incipientes por lo pronto) en numerosos dominios del mundo cotidiano
CONCLUSIONES
El surgimiento de las ciencias de la complejidad se da gracias a aquellos personajes que de manera directa contribuyeron sin ellos no habriacutea sido posible el mundo de los sistemas dinaacutemicos de complejidad creciente
La ciencia es el conjunto de conocimientos estructurados sistemaacuteticamente conocimiento obtenido mediante la observacioacuten de patrones regulares de razonamientos y de experimentacioacuten en aacutembitos especiacuteficos a partir de los cuales se generan preguntas se construyen hipoacutetesis se deducen principios y se elaboran leyes generales y sistemas organizados por medio de un meacutetodo cientiacutefico
Complejidad es la cualidad de lo que estaacute compuesto de diversos elementos interrelacionadas Se refiere a un sistema complejo que es un sistema compuesto de partes interrelacionadas que como un conjunto exhiben propiedades y comportamientos no evidentes a partir de la suma de las partes individuales
Se trata de un grupo de ciencias que por tanto contienen numerosas teoriacuteas una diversidad de modelos explicativos una gama amplia de conceptos en fin una pluralidad de meacutetodos y loacutegicas
El mundo de las ciencias de la complejidad se ocupa de las transiciones ordendesorden contiene tres grandes ejes ellos son la teoriacutea matemaacutetica de la complejidad - maacutes propiamente conocida como el conjunto de los problemas P versus N-P las relaciones entre el universo microscoacutepico y el universo macroscoacutepico y la teoriacutea de los sistemas dinaacutemicos
Estos tres grandes ejes se cruzan entre siacute e inauguran el mundo mismo de la complejidad
En cualquier caso este esquema debe ser tomado como un mapa de las ciencias de la complejidad que contiene en su base territorios irregulares tanto como valles si cabe la metaacutefora Las relaciones directas e indirectas en el marco de las ciencias de la complejidad apuntan precisamente al estado de la investigacioacuten actualmente
COMPLEJIDAD Y TERMODINAacuteMICA DEL NO EQUILIBRIO
Cronoloacutegicamente la primera de las ciencias de la complejidad fue la termodinaacutemica del no-equilibrio desarrollada por I Prigogine En sentido estricto la termodinaacutemica claacutesica y la termodinaacutemica del no-equilibrio son una sola y misma ciencia que comprende dos momentos el claacutesico que pivota alrededor de la nocioacuten de equilibrio y por tanto ulteriormente de muerte- y la nueva cuyo centro es el no-equilibrio y en consecuencia la vida
COMPLEJIDAD Y CAOS
Fue desarrollada por E Lorenz en los antildeos 1962-64 Pero hubieron de pasar muchos antildeos para que fuera reconocida su importancia Esta historia estaacute muy bien narrada por J Gleick El estudio central del caos estriba en la identificacioacuten de atractores extrantildeos (un concepto acuntildeado por D Ruelle) Inicialmente el
caos permanece como una teoriacutea de sistemas deterministas Al cabo del tiempo su intereacutes se vuelca hacia el caos indeterminista o subcuaacutentico
COMPLEJIDAD Y FRACTALES
La geometriacutea de fractales es histoacutericamente hablando la tercera de las ciencias de la complejidad Existe una fuerte implicacioacuten reciacuteproca entre caos y fractales La razoacuten es que todo atractor extrantildeo tiene en su base una dimensioacuten fractal Los fractales han resultado de inmensa ayuda en la medicioacuten de numerosos sistemas y comportamientos en ciencias de la salud y economiacutea en sistemas sociales y en astronomiacutea
COMPLEJIDAD Y CATAacuteSTROFES
La teoriacutea de cataacutestrofes nace y permanece vinculada durante un tiempo largo a un campo desarrollado tambieacuten por R Thom el cobordismo Hay que decir que en cuanto teoriacutea matemaacutetica la teoriacutea de cataacutestrofes praacutecticamente desaparece La razoacuten es que relativamente al caos resulta una teoriacutea muy costosa en teacuterminos de G de Ockahm En efecto mientras que el caos trabaja los sistemas dinaacutemicos con base en tres conceptos - atractores fijos atractores perioacutedicos y atractores extrantildeos- la teoriacutea de cataacutestrofes proponiacuteaSiete modelos fundamentales ldquocataacutestroferdquo es el teacutermino empleado para determinar sencillamente cambios suacutebitos imprevistos irreversibles
COMPLEJIDAD Y REDESLa ciencia de redes complejas desarrollada originariamente por D Watts L Barabasi y S Strogatz entre los antildeos 2001 y 2003 constituye la quinta de las ciencias de la complejidadUn rasgo fundamental de las ciencias de la complejidad estriba exactamente en este punto a la pregunta iquestQueacute es complejidad O iquestPor queacute sucede la complejidad por ejemplo las ciencias de la complejidad no aportan en marcado contraste con la ciencia claacutesica- una sola respuesta Por el contrario se aportan diversas respuestas Lo que es importante tener en cuenta sin embargo es que no es verdad que cualquier respuesta sea posible o aceptada
COMPLEJIDAD Y LOacuteGICAS NO-CLAacuteSICAS
EMERGENCIA Y AUTO-ORGANIZACIOacuteNIndudablemente los conceptos de emergencia y de auto-organizacioacuten constituyen pilares fundamentales de las ciencias de la complejidad Diversos autores antes que (pre)suponerlos como conceptos o categoriacuteas de complejidad se han dado a la tarea de explicar exactamente en queacute consiste la emergencia y coacutemo surge y queacute hace la auto-organizacioacuten Los dos autores maacutes destacados en este sentido son J Holland y S KauffmanDicho de manera negativa las ciencias de la complejidad no trabajan con base en el principio de causalidad (y ni siquiera de multicausalidad por ejemplo con estudios multivariados) La causalidad permanece como un patrimonio de la ciencia y la
filosofiacutea claacutesicas Sin embargo dicho de manera positiva o afirmativa los sistemas de complejidad creciente tanto contienen como apuntan hacia emergencias adaptaciones sorpresas y autorganizacioacuten (esquema 8)
COMPLEJIDAD Y SISTEMAS CUAacuteNTICOS
Los sistemas de complejidad creciente se fundan en la fiacutesica cuaacutentica en general y en la mecaacutenica cuaacutentica en particular y ello por una razoacuten fundamental a saber el modelo claacutesico Galileo Copeacuternico Kepler y Newton- ya estaacute cerrado y nada nuevo puede ser incluido en eacutel Esto significa exactamente que la mecaacutenica claacutesica ha sido incluida como un momento particular en la teoriacutea de la relatividad de un lado y ademaacutes y principalmente en el modelo cuaacutentico El conocimiento del mundo fiacutesico dirige su mirada hacia el voacutertice en el que se cree habraacuten de confluir la relatividad y la cuaacutentica que es en una teoriacutea de la gravitacioacuten cuaacutentica
MODELAMIENTO Y SIMULACIOacuteN DE SISTEMAS COMPLEJOS
El modelamiento y la simulacioacuten son especiacuteficos de los sistemas de complejidad creciente Esta idea requiere auacuten una incorporacioacuten y una elaboracioacuten por parte de quienes se inician en el estudio y el trabajo en profundidad con la complejidadEl fundamento de este tipo de modelamiento se basoacute por ejemplo en la mecaacutenica claacutesica la loacutegica formal claacutesica el caacutelculo las ecuaciones diferenciales o la geometriacutea euclidianaEn el marco de las ciencias de la complejidad la idea es completamente contraria (esquema 9)El modelamiento planteado en estos teacuterminos permite abordar fenoacutemenos complejos sin la necesidad eliminar la incertidumbre ni de linealizarlos
COMPLEJIDAD Y SISTEMAS VIVOS
El fenoacutemeno de maacutexima complejidad conocida en el universo son sin lugar a dudas los sistemas vivos No sin razoacuten J Maddox sentildealaba que los tres problemas uacuteltimos de la investigacioacuten cientiacutefica y filosoacutefica son
El conocimiento del origen y la estructura de la materia
El conocimiento acerca del origen y la naturaleza de la vida
El problema de las relaciones mente-cerebro
La vida es una especie de materia que no se reduce a simple materialidad por lo menos no hasta que sepamos queacute es la materia y por tanto las relaciones con la antimateria asiacute como las relaciones de la energiacutea con la energiacutea oscura del universo Las relaciones mente-cerebro son pertinentes para un tipo de vida supuesta la escisioacuten baacutesica entre organismos seacutesiles y moacuteviles Estamos en los umbrales del estudio de las relaciones entre vida y complejidad
Los dos problemas fundamentales en el estudio de los sistemas vivos son los relativos al origen de la vida es decir su loacutegica Muchos se ha avanzado en el primer problema pero el segundo problema es el que presenta los desarrollos maacutes soacutelidos
El estudio de la vida en general implica de entrada el reconocimiento de que existen dos formas principales de sistemas vivos
La vida natural_ Se basa cuya fiacutesica es el Carbono y cuya quiacutemica es la Tabla de Elementos Perioacutedicos Esta apunta a la naturaleza
la vida artificial _Se basa cuya fiacutesica es el Silicio y cuya quiacutemica incluye a los Algoritmos Geneacuteticos Esta apunta a la naturaleza creada
MODELAMIENTO Y SIMULACIOacuteN DE SISTEMAS BIOLOacuteGICOS SISTEMAS INSPIRADOS BIOLOacuteGICAMENTE Y VIDA ARTIFICIAL
Hay tres fenoacutemenos conspicuos que brillan con luz propia
Los sistemas bioloacutegicos los sistemas inspirados en la biologiacutea la vida artificial
Se sostiene la hipoacutetesis de que la vida artificial puede y debe ser comprendida como una de las ciencias de la complejidad Desde su nacimiento las ciencias de la complejidad han trabajado
integrado e impulsado activamente dos campos de trabajo paralelos
Los algoritmos geneacuteticos (J Holland) La vida artificial (Ch Langton)
El nexo entre ambos es el intereacutes manifiesto por la forma en que los sistemas inspirados bioloacutegicamente contribuyen a comprender la vida en el planeta tanto como a prefigurar la vida posible algo que en el lenguaje teacutecnico se designa como ldquola vida tal y como podriacutea ser (life as it could be) El crecimiento en este campo es sostenido soacutelido y creciente
Pero la vida artificial no trata uacutenica ni exclusivamente de construir modelos y realizar simulaciones La vida artificial trabaja en tres planos complementarios
El modelamiento y la simulacioacuten de sistemas bioloacutegicos La construccioacuten de sistemas capaces de evolucionar
aprender y adaptarse en entornos cambiantes El estudio de las capacidades de coacutemputo de los sistemas
bioloacutegicos y su implementacioacuten como nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten
COMPLEJIDAD Y CIENCIAS SOCIALES
El concepto de ciencias sociales y humanas es agrave la lettre un concepto decimonoacutenico Surge gracias a A Comte y de ahiacute en adelante se desarrolla ya sea en teacuterminos de ciencias del espiacuteritu (Dilthey) o como ciencias sociales y ciencias humanas Ulteriormente ha habido incluso la discusioacuten acerca de ldquociencias sociales aplicadasrdquo contrario sensu a lo que seriacutea un grupo de ciencias no aplicadas o puras Dado el progreso del conocimiento el trabajo en teacuterminos interdisciplinarios cruzados transversales integrales que es justamente lo que caracteriza a la ciencia de punta en general y a las ciencias de la complejidad en particular el concepto mismo de ciencias naturales o positivas y ciencias sociales y humanas resulta al cabo vetusto Lo que sucede es que administrativamente en el mundo entero auacuten se estructura el conocimiento en teacuterminos de las divisiones provenientes del siglo XIX y comienzos del siglo XX
Como quiera que sea las ciencias sociales y humanas requieren abrirse 1048753 de acuerdo con el informe de la Comisioacuten Gulbenkian Esta apertura de las ciencias sociales es para un buen lector de un lado hacia la sociedad y de otra parte y de un modo muy fundamental abrirse a las ciencias llamadas naturales y a las tecnologiacuteas (ingenieriacuteas digamos) Pues bien conseguridad se trata de abrirse a los progresos cruzados que en otros dominios cientiacuteficos estaacuten teniendo lugar La bibliografiacutea referida a continuacioacuten tiene que ver con el diaacutelogo abierto frontal con las ciencias de la complejidad Esta historia es reciente pero es al mismo tiempo soacutelida y creciente Estaacute bien nutrida aunque auacuten se encuentre en pantildeales por asiacute decirlo
BIBLIOGRAFIacuteA GENERAL SOBRE COMPLEJIDAD Y CIENCIAS SOCIALES Y HUMANAS
La idea general es que las ciencias sociales y humanas poseen estudian se ocupan de los sistemas fenoacutemenos y comportamientos de maacutexima complejidad conocida hasta la fecha a saber los sistemas humanos
Los fenoacutemenos que ocupan los sistemas fiacutesicos por ejemplo son bastante maacutes predecibles Una parte de la comunidad cientiacutefica de cientiacuteficos sociales cuando escuchan los temas de complejidad sostienen ldquoPero si es justamente lo que hacemos nosotros y es lo que siempre hemos dichordquo o ldquose trata de vino viejo en tonel nuevordquo por ejemplo
Mientras que existe alguacuten escepticismo en una parte de la comunidad de este grupo de cientiacuteficos incluidos filoacutesofos existe una parte grande y soacutelida que trabaja en teacuterminos de conceptos metodologiacuteas lenguajes y enfoques propios de las ciencias de la complejidad Digaacutemoslo de manera puntual en el contexto de las ciencias de la complejidad las antiguas divisiones entre ciencia y tecnologiacutea (ingenieriacutea por ejemplo) entre ciencias duras y ciencias blandas entre ciencia y filosofiacutea se hace ya insostenible El encuentro de ciencias y disciplinas modifica el propio estatuto epistemoloacutegico y social que poseiacutean antes del encuentro el diaacutelogo y el trabajo mancomunado
El encuentro de ciencias y disciplinas se establece en funcioacuten de la identificacioacuten de y el trabajo sobre problemas Son los problemas los que unen a los cientiacuteficos entre siacute y a ellos con la sociedad en general Su comprensioacuten su esfuerzo de resolucioacuten los horizontes quecontienen las dimensiones que anticipan - hacia delante y hacia atraacutes
COMPLEJIDAD Y SOCIOLOGIacuteALa sociologiacutea siempre se ocupoacute de sujetos colectivos en el mejor espiacuteritu de la complejidad- Pero los redujo a diversos planos y conceptos En este sentido el primer libro sobre sociologiacutea y complejidad aparece en el 2006 Aunque desde otra perspectiva el libro de D Watts - socioacutelogo de formacioacuten- es un ejemplo magniacutefico en el que la sociologiacutea se cruza con y se integra a la fiacutesica la criticalidad auto-organizada las redes complejas la irreversibilidad de la flecha del tiempo etc Aquiacute la sociologiacutea deja de ser tal sencillamente ciencia social en el sentido de la clasificacioacuten propia del siglo XIX para metamorfosearse (I Prigogine) en (uno de los componentes de las ciencias de la) complejidad
COMPLEJIDAD Y ANTROPOLOGIacuteA
El primer libro de antropologiacutea y complejidad se concentra sintomaacuteticamente en la vida artificial y en la cultura digital de la cual las ciencias de la complejidad es la mejor expresioacuten Es el estudio (tesis doctoral en rigor) de Helmreich Sin embargo el libro de mayor profundidad en antropologiacutea y por consiguiente en arqueologiacutea (la arqueologiacutea es antropologiacutea en pasado) es el trabajo hasta ahora insuperable de Beekman y Baden Por su parte el trabajo de Adams tiene el meacuterito de trabajar las dinaacutemicas sociales y culturales tomando como hilo conductor la energiacutea El libro de Peacuterez-Taylor es una compilacioacuten detextos que se mueven o intentan moverse hacia la complejidad no siempre ni exactamente en la direccioacuten de las ciencias de la complejidad
COMPLEJIDAD Y FILOSOFIacuteA
La corriente principal (mainstream) de la filosofiacutea se ha dividido en dos una que hace al mejor ejemplo de autores como Aristoacuteteles Hegel o Husserl de siacute misma un motivo de trabajo o en el mejor de los casos un pretexto para desarrollarse como philosophia primera La otra es la filosofiacutea que renuncia a la metafiacutesica y se transforma en eacutetica eacutetica aplicada sociologiacutea teoriacutea del derecho o filosofiacutea poliacutetica entre otras Los autores contemporaacuteneos son numerosos en cualquier de estas dos posturas principales de la filosofiacutea contemporaacutenea Entre los filoacutesofos contemporaacuteneos que trabajan complejidadresaltan los dos nombres mencionados a continuacioacuten Un elemento comuacuten a ambos es que se trata en rigor de filoacutesofos de la ciencia Un nombre tangencial a las ciencias de la complejidad pero muy consciente del significado de temas como la vida artificial es D Dennett que se omite aquiacute debido a no tiene ninguacuten texto mayor directamente relacionado con complejidad aunque tiene varios artiacuteculos y capiacutetulos de libro en eventos dedicados a la vida artificial y las ciencias cognitivas
COMPLEJIDAD E HISTORIAConsagrado como uno de los mejores historiadores contemporaacuteneos y entre los mejores en esta disciplina en toda la historia W H McNeill tiene el meacuterito de abrir las puertas en doble viacutea de la historia hacia la complejidad y de la complejidad de la historia y la historiografiacutea mismas Sin embargo seriacutea injusto omitir aquiacute los trabajos de F Fernaacutendez- Armesto a pesar de que no emplea para nada el concepto de ldquocomplejidadrdquo en su obra sus trabajos son estupendos ejemplos de lo que es el trabajo historiograacutefico en el marco de lasciencias de la complejidad De alguna manera tambieacuten hay que mencionar aquiacute el trabajo historiograacutefico del teoacuterico de la cultura J Barzun
COMPLEJIDAD ADMINISTRACIOacuteN Y ORGANIZACIONES SOCIALES
Aunque la literatura sobre complejidad y administracioacuten es muy grande son pocos los textos que valen la pena La mayoriacutea de la literatura es simple y llana jerga Los textos que se mencionan a continuacioacuten dan una idea clara de que es posible pensar y actuar en contextos de finanzas gobierno administracioacuten economiacutea teoriacutea de juegos Los administradores financistas e ingenieros son eminentemente pragmaacuteticos y principalmente piensan en herramientas y aplicaciones Una lectura juiciosa de la siguiente bibliografiacutea sorprenderiacutea a maacutes de administrador e ingeniero
COMPLEJIDAD ECONOMIacuteA Y FINANZASLa economiacutea tradicional permanece en el marco de cuatro ejes microeconomiacutea macroeconomiacutea finanzas y comercio Las demaacutes son aacutereas episoacutedicas como la historia de las doctrinas econoacutemicas por ejemplo Las finanzas por su parte pueden encontrar en el diaacutelogo con los fractales luces novedosas
CONSULTORIacuteA EMPRESARIAL EN EL MARCO DE LAS CIENCIAS DE LACOMPLEJIDAD
Es sabido que en Estado Unidos hay un dicho muy popular si una idea es buena produce dinero Pues bien la complejidad 1048753maacutes exactamente las ciencias de la complejidad- son una muy muy buena idea En efecto el nuacutemero y la importancia de las empresas las experiencias de negocios que incorporan a las ciencias de la complejidad incluye a las maacutes destacas y fuertes empresas en el mundo Siempre cabe recordar no solamente en el plano teoacuterico poliacutetico o militar por ejemplo aquella idea de H Pagels seguacuten la cual quien domine las ciencias de la complejidad tendraacute por decir lo menos una clara ventaja competitiva en el mercado una posicioacuten de ventaja enlos procesos de negociacioacuten en general en fin una estructura mental que le aporta reacuteditos magniacuteficos Las referencias a continuacioacuten ilustran estas ideas Aquiacute la idea es que quienes esteacuten interesados naveguen en profundidad en los links mencionados
COMPLEJIDAD Y PSICOLOGIacuteA
En psicologiacutea predominan en el mejor de los casos ya con personalidad propia los enfoques sisteacutemicos Hace rato que existe con estatuto y derecho propio una sicologiacutea sisteacutemica Con mucha frecuencia se hace referencia a la obra de H Maturana Sin embargo hay que decir que en sentido estricto la obra de Maturana no forma parte en manera alguna de las ciencias de la complejidad sino de aquello que en referencia a la Enciclopedia de Complejidad y Ciencias de Sistemas resentildeada antes arriba se integra en lasciencias de sistemas que son histoacutericamente anteriores a la emergencia de la complejidad El segundo libro referido a continuacioacuten contiene el nacimiento (y el debate) del concepto de autopoiesis obra de F Varela y H Maturana
COMPLEJIDAD Y ESTUDIOS CULTURALESLos estudios culturales estaacuten dominados hoy por hoy por los llamados estudios postcoloniales En un sentido estricto los estudios post-coloniales han logrado recientemente demarcarse del llamado pensamiento postmodernista Pues bien los dos libros mencionados a continuacioacuten se zambullen si cabe la expresioacuten en el mar de las ciencias de la complejidad con placer y con habilidad de buenos nadadores
INGENIERIacuteA DE SISTEMAS COMPLEJOS
La historia de la ingenieriacutea se divide en dos la ingenieriacutea claacutesica o ingenieriacutea convencional y la ingenieriacutea de sistemas complejos
El primero de los libros sobre ingenieriacutea de sistemas complejos aparece recieacuten en el 2006 Desde entonces no obstante su desarrollo ha sido impresionante Sin embargo en el mundo facultades de ingenieriacutea y de administracioacuten permanecen auacuten al margen del estudio y trabajo en ingenieriacutea de sistemas complejos Tan soacutelo a nivel de Institutos y Centros de Investigacioacuten se incorpora se desarrolla se trabaja y se ensentildea activamente la ingenieriacutea de sistemas complejos Y por consiguiente la computacioacuten bioinspirada
METAHEURIacuteSTICAS (HIacuteBRIDAS PARALELAS HIPERHEURIacuteSTICAS) OPTIMIZACIOacuteN Y
RESOLUCIOacuteN DE PROBLEMAS
Las metaheuriacutesticas son el marco algoriacutetmico maacutes reciente para el trabajo con y la resolucioacuten de problemas complejos en ciencia ingenieriacutea y negocios Estas reconocen la imposibilidad de una solucioacuten oacuteptima y buscan hallar por el contrario soluciones razonables con recursos aceptables Antes de ellas predominaron las teacutecnicas convencionales de la investigacioacuten de operaciones y los modelos heuriacutesticos de la inteligencia artificial Pero justamente el trabajo con metaheuriacutesticas se hace necesario e incluso ineludible cuando las teacutecnicas y los modelos convencionales reconocen su incapacidad para abordar los problemas de complejidad creciente
Cuatro grandes retos (o problemas abiertos) motivan las investigaciones maacutes recientes en el campo de las metaheuriacutesticas
- El primero tiene que ver con posibilidad e incluso con la necesidad de construir sistemas hiacutebridos no soacutelo empleando metaheuriacutesticas sino tambieacuten ademaacutes modelos matemaacuteticos claacutesicos (de la investigacioacuten de operaciones) y heuriacutesticas convencionales (de la inteligencia artificial) Algunos de los campos que maacutes aportan a esta discusioacuten son la computacioacuten
- El segundo reto consiste en saber cuaacutendo y cuaacutel metaheuriacutestica elegir durante el proceso de resolucioacuten de un problema determinado La finalidad es seleccionar en cada punto de decisioacuten de un problema dado y de forma automaacutetica la (meta) heuriacutestica de bajo nivel maacutes adecuada a partir de un conjunto finito de posibilidades
-El tercer problema se refiere al disentildeo de metaheuriacutesticas paralelas y distribuidas con el fin de explotar las cada vez mayores prestaciones que estas arquitecturas suponen A su vez este reto estimula el desarrollo de nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten Alliacute los trabajos en computacioacuten no convencional juegan un papel central
-Finalmente el cuarto reto intenta subsanar las dificultades manifiestas cuando de afinar o poner a punto los paraacutemetros de
la(s) metaheuriacutestica(s) seleccionada(s) (configurar la(s) metaheuriacutestica(s)) se trata Un ejemplo conspicuo en este caso son las metaheuriacutesticas auto-adaptativas
Las dos familias principales de metaheuriacutesticas son las metaheuriacutesticas basadas en soluciones uacutenicas y las metaheuriacutesticas basadas en poblaciones La primera familia se inspira principalmente en las matemaacuteticas la loacutegica y la fiacutesica y consiste en la manipulacioacuten y transformacioacuten de una solucioacuten uacutenica a lo largo del proceso de buacutesqueda y optimizacioacuten El segundo grupo se inspira fundamentalmente en la biologiacutea y emplea no una solucioacuten uacutenica sino una poblacioacuten de soluciones que interactuacutean y evolucionan en el tiempo Es en este segundo caso cuando se habla de espacios de soluciones En este grupo son cuatro los principales paradigmas la computacioacuten evolutiva la inteligencia de enjambres la computacioacuten inmunoloacutegica y la computacioacuten con membranas
Ambas familias son complementarias Mientras las primeras son muy buenas para explotar las mejores soluciones en una zona especiacutefica (optimizacioacuten local) el segundo grupo logra explorar todo el espacio de soluciones (optimizacioacuten global) En otras palabras mientras estas intensifican aquellas diversifican Los problemas (complejos) actuales en ciencia e ingenieriacutea implican tanto explotacioacuten como exploracioacuten justificando una vez maacutes la necesidad y la pertinencia de los sistemas hiacutebridos
SISTEMAS COMPUTACIONALES NATURALES INTELIGENTES Y BIOLOacuteGICOS
Computar es un rasgo comuacuten transversal si se prefiere a los seres humanos a los sistemas expertos y artificiales a la vida en general y a la naturaleza misma Cada eacutepoca posee su propia metaacutefora Una de las uacuteltimas metaacuteforas acuntildeadas es el reconocimiento de que finalmente esto es sustancialmente lo que hace el universo es computar es decir se trata de la idea seguacuten la cual podemos encontrar procesos de coacutemputo en todas las escalas y fenoacutemenos de la naturaleza En particular como un subconjunto de los sistemas de computacioacuten natural encontramos la computacioacuten inspirada bioloacutegicamente (o computacioacuten con metaacuteforas bioloacutegicas)
El esquema muestra la evolucioacuten de las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas (de optimizacioacuten) y con ellas de los sistemas computacionales De un lado las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas pasaron de los modelos matemaacuteticos a los modelos inspirados por la biologiacutea atravesando por los sistemas inteligentes y los sistemas ciberneacuteticos No en vano las miradas se han desplazado hacia la inteligencia artificial bio-inspirada hacia la inteligencia computacional y hacia los sistemas complejos adaptativos inteligentes y cada vez se habla menos de la inteligencia artificial (claacutesica) sin maacutes Los textos que se muestran en esta seccioacuten dan muestras consistentes de este hecho
COMPUTACIOacuteN SUAVE
Soft Computing no es un cuerpo homogeacuteneo de conceptos y teacutecnicas Maacutes bien es una mezcla de distintos meacutetodos que de una forma u otra cooperan desde sus fundamentos En este sentido el principal objetivo de la Soft Computing es aprovechar la tolerancia que conllevan la imprecisioacuten y la incertidumbre para conseguir manejabilidad robustez y soluciones de bajo costo Los principales ingredientes de la Soft Computing son la Loacutegica Fuzzy la Neuro-computacioacuten y el Razonamiento Probabiliacutestico incluyendo este uacuteltimo a los Algoritmos Geneacuteticos las Redes de Creencia los Sistemas Caoacuteticos y algunas partes de la Teoriacutea de Aprendizaje En esa asociacioacuten de Loacutegica Fuzzy Neurocomputacioacuten y Razonamiento Probabiliacutestico la Loacutegica Fuzzy se ocupa principalmente de la imprecisioacuten y el Razonamiento Aproximado la Neurocumputacioacuten del aprendizaje y el Razonamiento Probabiliacutestico de la incertidumbre y la propagacioacuten de las creencias
INTELIGENCIA COMPUTACIONAL
Son ellos (el orden no importa) los sistemas difusos las redes neuronales los sistemas inmunes artificiales la computacioacuten evolutiva y la inteligencia de enjambres todos ellos provenientes en alguacuten sentido de metaacuteforas bioloacutegicas Se acentuacutea ademaacutes el papel de las posibles relaciones entre ellas
Los dos aspectos clave de este reconocimiento son dos De un lado la inteligencia artificial se ha desplazado a traveacutes de la inteligencia computacional al plano ciertamente maacutes interesante y fructiacutefero de los sistemas bio-inspirados De otra parte se pone de manifiesto la posibilidad y el potencial de pensar en sistemas hiacutebridos como lo plantea el esquema 14
COMPUTACIOacuteN NATURAL
En otro plano distinto aunque fuertemente relacionado con la computacioacuten suave y la inteligencia computacional se encuentra el campo de la computacioacuten natural Dicho campo tiene tres grandes ramas que lo componen estas son i) el uso de metaacuteforas provenientes de la naturaleza (en particular de la biologiacutea) para resolver problemas ii) el modelamiento la simulacioacuten y la siacutentesis de fenoacutemenos naturales a traveacutes del computador y iii) el uso de ideas yo materiales naturales (como moleacuteculas o ceacutelulas) para llevar a cabo procesos de computo ineacuteditos cuando se los mira retrospectivamente El esquema 15 permite observar la evolucioacuten literalmente las especiaciones- que la computacioacuten natural ha tenido Este mismo esquema suministra una idea clara acerca de la evolucioacuten de la arquitectura de la computacioacuten desde
von Neumann- hasta los desarrollos maacutes recientes y verosimilmente- hacia el futuro
COMPUTACIOacuteN EVOLUTIVA O ALGORITMOS EVOLUTIVOS
La simbiosis entre teoriacutea de la evolucioacuten y con ella por debajo de ella por asiacute decirlo la referencia a la Nueva Biologiacutea- y la computacioacuten en general constituye sin ninguna duda una de las realizaciones maacutes originales en las ciencias de la complejidad Al respecto sigue siendo totalmente vaacutelido el reconocimiento muy temprano- que hizo H Pagels acerca de la importancia de las relaciones entre complejidad y computacioacuten Al mismo tiempo que el computador hace posible a las ciencias de la complejidad eacutestas contribuyen de manera significativa al propio desarrollo de la computacioacuten
Podemos hablar como es efectivamente el caso de tres clases de ciencia la ciencia de tipo inductivo (o empiacuterico o empirista) la ciencia de tipo deductivo (o racionalista) y la ciencia con base en modelamiento y simulacioacuten Los dos primeros tipos de ciencia corresponden a la ciencia claacutesica y por derivacioacuten a toda la ciencia habida en la historia de la humanidad Occidental La tercera es perfectamente novedosa y dirige la mirada absolutamente hacia el futuro
INTELIGENCIA COLECTIVA O TEORIacuteA DE ENJAMBRES
El estudio de los colectivos de animales _ los animales sociales los insectos sociales (hormigas termitas himenoacutepteros beneacuteficos en general pero tambieacuten de los carduacutemenes y las manadas) ha arrojado luces maravillosas acerca de la arquitectura y la topologiacutea de la naturaleza y por tanto tambieacuten acerca de la sociedad humana en general
El rasgo definitivo ha sido el reconocimiento del siguiente hecho la naturaleza no piensa ni actuacutea como la civilizacioacuten occidental los postuloacute siempre secuencial jeraacuterquica lineal cardinalmente Por el contrario la robustez de los sistemas naturales descansa en series en paralelo en la ausencia de control central riacutegido en la adaptacioacuten La inteligencia de enjambre pone de manifiesto una inteligencia bastante mejor por robusta y evolutiva- que la inteligencia humana tradicional la de los 2500 antildeos de la historia de Occidente
Esta idea auacuten deberaacute ser plenamente explorada y apropiada por parte de la comunidad acadeacutemica y cientiacutefica asiacute como por parte tambieacuten del sector privado el sector puacuteblico y de la propia sociedad civil
COMPUTACIOacuteN CON MEMBRANAS O SISTEMAS P
Los sistemas informaacuteticos y computacionales tambieacuten han incorporado por asiacute decirlo- la metaacutefora bioloacutegica y ecoloacutegica La ingenieriacutea ha avanzado hasta la programacioacuten y el trabajo en teacuterminos de hardware anaacutelogos a los de los sistemas vivos Un caso conspicuo reciente que data del 1998 es la computacioacuten con membranas
COMPUTACIOacuteN INMUNE O SISTEMAS INMUNES ARTIFICIALES
El estudio del sistema inmunoloacutegico humano y en general de los sistemas vivos- ha representado un aprendizaje estupendo por lo pronto para fiacutesicos y expertos en sistemas computacionales Esta aacuterea surge en 1998 y permite explorar caminos que la ingenieriacutea tradicional nunca imaginoacute Por decir lo menos se trata de la importancia de pensar por analogiacutea sin embargo en rigor aquiacute se trata de bastante maacutes que de una analogiacutea
COMPLEJIDAD SISTEMAS BIO-INSPIRADOS BIO-ROBOacuteTICA Y BIO-HARDWARE
Los trabajos sobre sistemas inteligentes adaptativos y sobre vida artificial ya no permanecen en el aacutembito de la pantalla del computador Los sistemas inteligentes vivos han salido del CPU y ya exploran espacios fiacutesicos comunes con el de los seres humanos De esta suerte las escisiones claacutesicas entre lo natural y lo artificial o entre lo analoacutegico y lo digital por ejemplo quedan ampliamente superadas en investigaciones y trabajos que comienzan a tener repercusiones (incipientes por lo pronto) en numerosos dominios del mundo cotidiano
CONCLUSIONES
El surgimiento de las ciencias de la complejidad se da gracias a aquellos personajes que de manera directa contribuyeron sin ellos no habriacutea sido posible el mundo de los sistemas dinaacutemicos de complejidad creciente
La ciencia es el conjunto de conocimientos estructurados sistemaacuteticamente conocimiento obtenido mediante la observacioacuten de patrones regulares de razonamientos y de experimentacioacuten en aacutembitos especiacuteficos a partir de los cuales se generan preguntas se construyen hipoacutetesis se deducen principios y se elaboran leyes generales y sistemas organizados por medio de un meacutetodo cientiacutefico
Complejidad es la cualidad de lo que estaacute compuesto de diversos elementos interrelacionadas Se refiere a un sistema complejo que es un sistema compuesto de partes interrelacionadas que como un conjunto exhiben propiedades y comportamientos no evidentes a partir de la suma de las partes individuales
Se trata de un grupo de ciencias que por tanto contienen numerosas teoriacuteas una diversidad de modelos explicativos una gama amplia de conceptos en fin una pluralidad de meacutetodos y loacutegicas
El mundo de las ciencias de la complejidad se ocupa de las transiciones ordendesorden contiene tres grandes ejes ellos son la teoriacutea matemaacutetica de la complejidad - maacutes propiamente conocida como el conjunto de los problemas P versus N-P las relaciones entre el universo microscoacutepico y el universo macroscoacutepico y la teoriacutea de los sistemas dinaacutemicos
Estos tres grandes ejes se cruzan entre siacute e inauguran el mundo mismo de la complejidad
caos permanece como una teoriacutea de sistemas deterministas Al cabo del tiempo su intereacutes se vuelca hacia el caos indeterminista o subcuaacutentico
COMPLEJIDAD Y FRACTALES
La geometriacutea de fractales es histoacutericamente hablando la tercera de las ciencias de la complejidad Existe una fuerte implicacioacuten reciacuteproca entre caos y fractales La razoacuten es que todo atractor extrantildeo tiene en su base una dimensioacuten fractal Los fractales han resultado de inmensa ayuda en la medicioacuten de numerosos sistemas y comportamientos en ciencias de la salud y economiacutea en sistemas sociales y en astronomiacutea
COMPLEJIDAD Y CATAacuteSTROFES
La teoriacutea de cataacutestrofes nace y permanece vinculada durante un tiempo largo a un campo desarrollado tambieacuten por R Thom el cobordismo Hay que decir que en cuanto teoriacutea matemaacutetica la teoriacutea de cataacutestrofes praacutecticamente desaparece La razoacuten es que relativamente al caos resulta una teoriacutea muy costosa en teacuterminos de G de Ockahm En efecto mientras que el caos trabaja los sistemas dinaacutemicos con base en tres conceptos - atractores fijos atractores perioacutedicos y atractores extrantildeos- la teoriacutea de cataacutestrofes proponiacuteaSiete modelos fundamentales ldquocataacutestroferdquo es el teacutermino empleado para determinar sencillamente cambios suacutebitos imprevistos irreversibles
COMPLEJIDAD Y REDESLa ciencia de redes complejas desarrollada originariamente por D Watts L Barabasi y S Strogatz entre los antildeos 2001 y 2003 constituye la quinta de las ciencias de la complejidadUn rasgo fundamental de las ciencias de la complejidad estriba exactamente en este punto a la pregunta iquestQueacute es complejidad O iquestPor queacute sucede la complejidad por ejemplo las ciencias de la complejidad no aportan en marcado contraste con la ciencia claacutesica- una sola respuesta Por el contrario se aportan diversas respuestas Lo que es importante tener en cuenta sin embargo es que no es verdad que cualquier respuesta sea posible o aceptada
COMPLEJIDAD Y LOacuteGICAS NO-CLAacuteSICAS
EMERGENCIA Y AUTO-ORGANIZACIOacuteNIndudablemente los conceptos de emergencia y de auto-organizacioacuten constituyen pilares fundamentales de las ciencias de la complejidad Diversos autores antes que (pre)suponerlos como conceptos o categoriacuteas de complejidad se han dado a la tarea de explicar exactamente en queacute consiste la emergencia y coacutemo surge y queacute hace la auto-organizacioacuten Los dos autores maacutes destacados en este sentido son J Holland y S KauffmanDicho de manera negativa las ciencias de la complejidad no trabajan con base en el principio de causalidad (y ni siquiera de multicausalidad por ejemplo con estudios multivariados) La causalidad permanece como un patrimonio de la ciencia y la
filosofiacutea claacutesicas Sin embargo dicho de manera positiva o afirmativa los sistemas de complejidad creciente tanto contienen como apuntan hacia emergencias adaptaciones sorpresas y autorganizacioacuten (esquema 8)
COMPLEJIDAD Y SISTEMAS CUAacuteNTICOS
Los sistemas de complejidad creciente se fundan en la fiacutesica cuaacutentica en general y en la mecaacutenica cuaacutentica en particular y ello por una razoacuten fundamental a saber el modelo claacutesico Galileo Copeacuternico Kepler y Newton- ya estaacute cerrado y nada nuevo puede ser incluido en eacutel Esto significa exactamente que la mecaacutenica claacutesica ha sido incluida como un momento particular en la teoriacutea de la relatividad de un lado y ademaacutes y principalmente en el modelo cuaacutentico El conocimiento del mundo fiacutesico dirige su mirada hacia el voacutertice en el que se cree habraacuten de confluir la relatividad y la cuaacutentica que es en una teoriacutea de la gravitacioacuten cuaacutentica
MODELAMIENTO Y SIMULACIOacuteN DE SISTEMAS COMPLEJOS
El modelamiento y la simulacioacuten son especiacuteficos de los sistemas de complejidad creciente Esta idea requiere auacuten una incorporacioacuten y una elaboracioacuten por parte de quienes se inician en el estudio y el trabajo en profundidad con la complejidadEl fundamento de este tipo de modelamiento se basoacute por ejemplo en la mecaacutenica claacutesica la loacutegica formal claacutesica el caacutelculo las ecuaciones diferenciales o la geometriacutea euclidianaEn el marco de las ciencias de la complejidad la idea es completamente contraria (esquema 9)El modelamiento planteado en estos teacuterminos permite abordar fenoacutemenos complejos sin la necesidad eliminar la incertidumbre ni de linealizarlos
COMPLEJIDAD Y SISTEMAS VIVOS
El fenoacutemeno de maacutexima complejidad conocida en el universo son sin lugar a dudas los sistemas vivos No sin razoacuten J Maddox sentildealaba que los tres problemas uacuteltimos de la investigacioacuten cientiacutefica y filosoacutefica son
El conocimiento del origen y la estructura de la materia
El conocimiento acerca del origen y la naturaleza de la vida
El problema de las relaciones mente-cerebro
La vida es una especie de materia que no se reduce a simple materialidad por lo menos no hasta que sepamos queacute es la materia y por tanto las relaciones con la antimateria asiacute como las relaciones de la energiacutea con la energiacutea oscura del universo Las relaciones mente-cerebro son pertinentes para un tipo de vida supuesta la escisioacuten baacutesica entre organismos seacutesiles y moacuteviles Estamos en los umbrales del estudio de las relaciones entre vida y complejidad
Los dos problemas fundamentales en el estudio de los sistemas vivos son los relativos al origen de la vida es decir su loacutegica Muchos se ha avanzado en el primer problema pero el segundo problema es el que presenta los desarrollos maacutes soacutelidos
El estudio de la vida en general implica de entrada el reconocimiento de que existen dos formas principales de sistemas vivos
La vida natural_ Se basa cuya fiacutesica es el Carbono y cuya quiacutemica es la Tabla de Elementos Perioacutedicos Esta apunta a la naturaleza
la vida artificial _Se basa cuya fiacutesica es el Silicio y cuya quiacutemica incluye a los Algoritmos Geneacuteticos Esta apunta a la naturaleza creada
MODELAMIENTO Y SIMULACIOacuteN DE SISTEMAS BIOLOacuteGICOS SISTEMAS INSPIRADOS BIOLOacuteGICAMENTE Y VIDA ARTIFICIAL
Hay tres fenoacutemenos conspicuos que brillan con luz propia
Los sistemas bioloacutegicos los sistemas inspirados en la biologiacutea la vida artificial
Se sostiene la hipoacutetesis de que la vida artificial puede y debe ser comprendida como una de las ciencias de la complejidad Desde su nacimiento las ciencias de la complejidad han trabajado
integrado e impulsado activamente dos campos de trabajo paralelos
Los algoritmos geneacuteticos (J Holland) La vida artificial (Ch Langton)
El nexo entre ambos es el intereacutes manifiesto por la forma en que los sistemas inspirados bioloacutegicamente contribuyen a comprender la vida en el planeta tanto como a prefigurar la vida posible algo que en el lenguaje teacutecnico se designa como ldquola vida tal y como podriacutea ser (life as it could be) El crecimiento en este campo es sostenido soacutelido y creciente
Pero la vida artificial no trata uacutenica ni exclusivamente de construir modelos y realizar simulaciones La vida artificial trabaja en tres planos complementarios
El modelamiento y la simulacioacuten de sistemas bioloacutegicos La construccioacuten de sistemas capaces de evolucionar
aprender y adaptarse en entornos cambiantes El estudio de las capacidades de coacutemputo de los sistemas
bioloacutegicos y su implementacioacuten como nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten
COMPLEJIDAD Y CIENCIAS SOCIALES
El concepto de ciencias sociales y humanas es agrave la lettre un concepto decimonoacutenico Surge gracias a A Comte y de ahiacute en adelante se desarrolla ya sea en teacuterminos de ciencias del espiacuteritu (Dilthey) o como ciencias sociales y ciencias humanas Ulteriormente ha habido incluso la discusioacuten acerca de ldquociencias sociales aplicadasrdquo contrario sensu a lo que seriacutea un grupo de ciencias no aplicadas o puras Dado el progreso del conocimiento el trabajo en teacuterminos interdisciplinarios cruzados transversales integrales que es justamente lo que caracteriza a la ciencia de punta en general y a las ciencias de la complejidad en particular el concepto mismo de ciencias naturales o positivas y ciencias sociales y humanas resulta al cabo vetusto Lo que sucede es que administrativamente en el mundo entero auacuten se estructura el conocimiento en teacuterminos de las divisiones provenientes del siglo XIX y comienzos del siglo XX
Como quiera que sea las ciencias sociales y humanas requieren abrirse 1048753 de acuerdo con el informe de la Comisioacuten Gulbenkian Esta apertura de las ciencias sociales es para un buen lector de un lado hacia la sociedad y de otra parte y de un modo muy fundamental abrirse a las ciencias llamadas naturales y a las tecnologiacuteas (ingenieriacuteas digamos) Pues bien conseguridad se trata de abrirse a los progresos cruzados que en otros dominios cientiacuteficos estaacuten teniendo lugar La bibliografiacutea referida a continuacioacuten tiene que ver con el diaacutelogo abierto frontal con las ciencias de la complejidad Esta historia es reciente pero es al mismo tiempo soacutelida y creciente Estaacute bien nutrida aunque auacuten se encuentre en pantildeales por asiacute decirlo
BIBLIOGRAFIacuteA GENERAL SOBRE COMPLEJIDAD Y CIENCIAS SOCIALES Y HUMANAS
La idea general es que las ciencias sociales y humanas poseen estudian se ocupan de los sistemas fenoacutemenos y comportamientos de maacutexima complejidad conocida hasta la fecha a saber los sistemas humanos
Los fenoacutemenos que ocupan los sistemas fiacutesicos por ejemplo son bastante maacutes predecibles Una parte de la comunidad cientiacutefica de cientiacuteficos sociales cuando escuchan los temas de complejidad sostienen ldquoPero si es justamente lo que hacemos nosotros y es lo que siempre hemos dichordquo o ldquose trata de vino viejo en tonel nuevordquo por ejemplo
Mientras que existe alguacuten escepticismo en una parte de la comunidad de este grupo de cientiacuteficos incluidos filoacutesofos existe una parte grande y soacutelida que trabaja en teacuterminos de conceptos metodologiacuteas lenguajes y enfoques propios de las ciencias de la complejidad Digaacutemoslo de manera puntual en el contexto de las ciencias de la complejidad las antiguas divisiones entre ciencia y tecnologiacutea (ingenieriacutea por ejemplo) entre ciencias duras y ciencias blandas entre ciencia y filosofiacutea se hace ya insostenible El encuentro de ciencias y disciplinas modifica el propio estatuto epistemoloacutegico y social que poseiacutean antes del encuentro el diaacutelogo y el trabajo mancomunado
El encuentro de ciencias y disciplinas se establece en funcioacuten de la identificacioacuten de y el trabajo sobre problemas Son los problemas los que unen a los cientiacuteficos entre siacute y a ellos con la sociedad en general Su comprensioacuten su esfuerzo de resolucioacuten los horizontes quecontienen las dimensiones que anticipan - hacia delante y hacia atraacutes
COMPLEJIDAD Y SOCIOLOGIacuteALa sociologiacutea siempre se ocupoacute de sujetos colectivos en el mejor espiacuteritu de la complejidad- Pero los redujo a diversos planos y conceptos En este sentido el primer libro sobre sociologiacutea y complejidad aparece en el 2006 Aunque desde otra perspectiva el libro de D Watts - socioacutelogo de formacioacuten- es un ejemplo magniacutefico en el que la sociologiacutea se cruza con y se integra a la fiacutesica la criticalidad auto-organizada las redes complejas la irreversibilidad de la flecha del tiempo etc Aquiacute la sociologiacutea deja de ser tal sencillamente ciencia social en el sentido de la clasificacioacuten propia del siglo XIX para metamorfosearse (I Prigogine) en (uno de los componentes de las ciencias de la) complejidad
COMPLEJIDAD Y ANTROPOLOGIacuteA
El primer libro de antropologiacutea y complejidad se concentra sintomaacuteticamente en la vida artificial y en la cultura digital de la cual las ciencias de la complejidad es la mejor expresioacuten Es el estudio (tesis doctoral en rigor) de Helmreich Sin embargo el libro de mayor profundidad en antropologiacutea y por consiguiente en arqueologiacutea (la arqueologiacutea es antropologiacutea en pasado) es el trabajo hasta ahora insuperable de Beekman y Baden Por su parte el trabajo de Adams tiene el meacuterito de trabajar las dinaacutemicas sociales y culturales tomando como hilo conductor la energiacutea El libro de Peacuterez-Taylor es una compilacioacuten detextos que se mueven o intentan moverse hacia la complejidad no siempre ni exactamente en la direccioacuten de las ciencias de la complejidad
COMPLEJIDAD Y FILOSOFIacuteA
La corriente principal (mainstream) de la filosofiacutea se ha dividido en dos una que hace al mejor ejemplo de autores como Aristoacuteteles Hegel o Husserl de siacute misma un motivo de trabajo o en el mejor de los casos un pretexto para desarrollarse como philosophia primera La otra es la filosofiacutea que renuncia a la metafiacutesica y se transforma en eacutetica eacutetica aplicada sociologiacutea teoriacutea del derecho o filosofiacutea poliacutetica entre otras Los autores contemporaacuteneos son numerosos en cualquier de estas dos posturas principales de la filosofiacutea contemporaacutenea Entre los filoacutesofos contemporaacuteneos que trabajan complejidadresaltan los dos nombres mencionados a continuacioacuten Un elemento comuacuten a ambos es que se trata en rigor de filoacutesofos de la ciencia Un nombre tangencial a las ciencias de la complejidad pero muy consciente del significado de temas como la vida artificial es D Dennett que se omite aquiacute debido a no tiene ninguacuten texto mayor directamente relacionado con complejidad aunque tiene varios artiacuteculos y capiacutetulos de libro en eventos dedicados a la vida artificial y las ciencias cognitivas
COMPLEJIDAD E HISTORIAConsagrado como uno de los mejores historiadores contemporaacuteneos y entre los mejores en esta disciplina en toda la historia W H McNeill tiene el meacuterito de abrir las puertas en doble viacutea de la historia hacia la complejidad y de la complejidad de la historia y la historiografiacutea mismas Sin embargo seriacutea injusto omitir aquiacute los trabajos de F Fernaacutendez- Armesto a pesar de que no emplea para nada el concepto de ldquocomplejidadrdquo en su obra sus trabajos son estupendos ejemplos de lo que es el trabajo historiograacutefico en el marco de lasciencias de la complejidad De alguna manera tambieacuten hay que mencionar aquiacute el trabajo historiograacutefico del teoacuterico de la cultura J Barzun
COMPLEJIDAD ADMINISTRACIOacuteN Y ORGANIZACIONES SOCIALES
Aunque la literatura sobre complejidad y administracioacuten es muy grande son pocos los textos que valen la pena La mayoriacutea de la literatura es simple y llana jerga Los textos que se mencionan a continuacioacuten dan una idea clara de que es posible pensar y actuar en contextos de finanzas gobierno administracioacuten economiacutea teoriacutea de juegos Los administradores financistas e ingenieros son eminentemente pragmaacuteticos y principalmente piensan en herramientas y aplicaciones Una lectura juiciosa de la siguiente bibliografiacutea sorprenderiacutea a maacutes de administrador e ingeniero
COMPLEJIDAD ECONOMIacuteA Y FINANZASLa economiacutea tradicional permanece en el marco de cuatro ejes microeconomiacutea macroeconomiacutea finanzas y comercio Las demaacutes son aacutereas episoacutedicas como la historia de las doctrinas econoacutemicas por ejemplo Las finanzas por su parte pueden encontrar en el diaacutelogo con los fractales luces novedosas
CONSULTORIacuteA EMPRESARIAL EN EL MARCO DE LAS CIENCIAS DE LACOMPLEJIDAD
Es sabido que en Estado Unidos hay un dicho muy popular si una idea es buena produce dinero Pues bien la complejidad 1048753maacutes exactamente las ciencias de la complejidad- son una muy muy buena idea En efecto el nuacutemero y la importancia de las empresas las experiencias de negocios que incorporan a las ciencias de la complejidad incluye a las maacutes destacas y fuertes empresas en el mundo Siempre cabe recordar no solamente en el plano teoacuterico poliacutetico o militar por ejemplo aquella idea de H Pagels seguacuten la cual quien domine las ciencias de la complejidad tendraacute por decir lo menos una clara ventaja competitiva en el mercado una posicioacuten de ventaja enlos procesos de negociacioacuten en general en fin una estructura mental que le aporta reacuteditos magniacuteficos Las referencias a continuacioacuten ilustran estas ideas Aquiacute la idea es que quienes esteacuten interesados naveguen en profundidad en los links mencionados
COMPLEJIDAD Y PSICOLOGIacuteA
En psicologiacutea predominan en el mejor de los casos ya con personalidad propia los enfoques sisteacutemicos Hace rato que existe con estatuto y derecho propio una sicologiacutea sisteacutemica Con mucha frecuencia se hace referencia a la obra de H Maturana Sin embargo hay que decir que en sentido estricto la obra de Maturana no forma parte en manera alguna de las ciencias de la complejidad sino de aquello que en referencia a la Enciclopedia de Complejidad y Ciencias de Sistemas resentildeada antes arriba se integra en lasciencias de sistemas que son histoacutericamente anteriores a la emergencia de la complejidad El segundo libro referido a continuacioacuten contiene el nacimiento (y el debate) del concepto de autopoiesis obra de F Varela y H Maturana
COMPLEJIDAD Y ESTUDIOS CULTURALESLos estudios culturales estaacuten dominados hoy por hoy por los llamados estudios postcoloniales En un sentido estricto los estudios post-coloniales han logrado recientemente demarcarse del llamado pensamiento postmodernista Pues bien los dos libros mencionados a continuacioacuten se zambullen si cabe la expresioacuten en el mar de las ciencias de la complejidad con placer y con habilidad de buenos nadadores
INGENIERIacuteA DE SISTEMAS COMPLEJOS
La historia de la ingenieriacutea se divide en dos la ingenieriacutea claacutesica o ingenieriacutea convencional y la ingenieriacutea de sistemas complejos
El primero de los libros sobre ingenieriacutea de sistemas complejos aparece recieacuten en el 2006 Desde entonces no obstante su desarrollo ha sido impresionante Sin embargo en el mundo facultades de ingenieriacutea y de administracioacuten permanecen auacuten al margen del estudio y trabajo en ingenieriacutea de sistemas complejos Tan soacutelo a nivel de Institutos y Centros de Investigacioacuten se incorpora se desarrolla se trabaja y se ensentildea activamente la ingenieriacutea de sistemas complejos Y por consiguiente la computacioacuten bioinspirada
METAHEURIacuteSTICAS (HIacuteBRIDAS PARALELAS HIPERHEURIacuteSTICAS) OPTIMIZACIOacuteN Y
RESOLUCIOacuteN DE PROBLEMAS
Las metaheuriacutesticas son el marco algoriacutetmico maacutes reciente para el trabajo con y la resolucioacuten de problemas complejos en ciencia ingenieriacutea y negocios Estas reconocen la imposibilidad de una solucioacuten oacuteptima y buscan hallar por el contrario soluciones razonables con recursos aceptables Antes de ellas predominaron las teacutecnicas convencionales de la investigacioacuten de operaciones y los modelos heuriacutesticos de la inteligencia artificial Pero justamente el trabajo con metaheuriacutesticas se hace necesario e incluso ineludible cuando las teacutecnicas y los modelos convencionales reconocen su incapacidad para abordar los problemas de complejidad creciente
Cuatro grandes retos (o problemas abiertos) motivan las investigaciones maacutes recientes en el campo de las metaheuriacutesticas
- El primero tiene que ver con posibilidad e incluso con la necesidad de construir sistemas hiacutebridos no soacutelo empleando metaheuriacutesticas sino tambieacuten ademaacutes modelos matemaacuteticos claacutesicos (de la investigacioacuten de operaciones) y heuriacutesticas convencionales (de la inteligencia artificial) Algunos de los campos que maacutes aportan a esta discusioacuten son la computacioacuten
- El segundo reto consiste en saber cuaacutendo y cuaacutel metaheuriacutestica elegir durante el proceso de resolucioacuten de un problema determinado La finalidad es seleccionar en cada punto de decisioacuten de un problema dado y de forma automaacutetica la (meta) heuriacutestica de bajo nivel maacutes adecuada a partir de un conjunto finito de posibilidades
-El tercer problema se refiere al disentildeo de metaheuriacutesticas paralelas y distribuidas con el fin de explotar las cada vez mayores prestaciones que estas arquitecturas suponen A su vez este reto estimula el desarrollo de nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten Alliacute los trabajos en computacioacuten no convencional juegan un papel central
-Finalmente el cuarto reto intenta subsanar las dificultades manifiestas cuando de afinar o poner a punto los paraacutemetros de
la(s) metaheuriacutestica(s) seleccionada(s) (configurar la(s) metaheuriacutestica(s)) se trata Un ejemplo conspicuo en este caso son las metaheuriacutesticas auto-adaptativas
Las dos familias principales de metaheuriacutesticas son las metaheuriacutesticas basadas en soluciones uacutenicas y las metaheuriacutesticas basadas en poblaciones La primera familia se inspira principalmente en las matemaacuteticas la loacutegica y la fiacutesica y consiste en la manipulacioacuten y transformacioacuten de una solucioacuten uacutenica a lo largo del proceso de buacutesqueda y optimizacioacuten El segundo grupo se inspira fundamentalmente en la biologiacutea y emplea no una solucioacuten uacutenica sino una poblacioacuten de soluciones que interactuacutean y evolucionan en el tiempo Es en este segundo caso cuando se habla de espacios de soluciones En este grupo son cuatro los principales paradigmas la computacioacuten evolutiva la inteligencia de enjambres la computacioacuten inmunoloacutegica y la computacioacuten con membranas
Ambas familias son complementarias Mientras las primeras son muy buenas para explotar las mejores soluciones en una zona especiacutefica (optimizacioacuten local) el segundo grupo logra explorar todo el espacio de soluciones (optimizacioacuten global) En otras palabras mientras estas intensifican aquellas diversifican Los problemas (complejos) actuales en ciencia e ingenieriacutea implican tanto explotacioacuten como exploracioacuten justificando una vez maacutes la necesidad y la pertinencia de los sistemas hiacutebridos
SISTEMAS COMPUTACIONALES NATURALES INTELIGENTES Y BIOLOacuteGICOS
Computar es un rasgo comuacuten transversal si se prefiere a los seres humanos a los sistemas expertos y artificiales a la vida en general y a la naturaleza misma Cada eacutepoca posee su propia metaacutefora Una de las uacuteltimas metaacuteforas acuntildeadas es el reconocimiento de que finalmente esto es sustancialmente lo que hace el universo es computar es decir se trata de la idea seguacuten la cual podemos encontrar procesos de coacutemputo en todas las escalas y fenoacutemenos de la naturaleza En particular como un subconjunto de los sistemas de computacioacuten natural encontramos la computacioacuten inspirada bioloacutegicamente (o computacioacuten con metaacuteforas bioloacutegicas)
El esquema muestra la evolucioacuten de las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas (de optimizacioacuten) y con ellas de los sistemas computacionales De un lado las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas pasaron de los modelos matemaacuteticos a los modelos inspirados por la biologiacutea atravesando por los sistemas inteligentes y los sistemas ciberneacuteticos No en vano las miradas se han desplazado hacia la inteligencia artificial bio-inspirada hacia la inteligencia computacional y hacia los sistemas complejos adaptativos inteligentes y cada vez se habla menos de la inteligencia artificial (claacutesica) sin maacutes Los textos que se muestran en esta seccioacuten dan muestras consistentes de este hecho
COMPUTACIOacuteN SUAVE
Soft Computing no es un cuerpo homogeacuteneo de conceptos y teacutecnicas Maacutes bien es una mezcla de distintos meacutetodos que de una forma u otra cooperan desde sus fundamentos En este sentido el principal objetivo de la Soft Computing es aprovechar la tolerancia que conllevan la imprecisioacuten y la incertidumbre para conseguir manejabilidad robustez y soluciones de bajo costo Los principales ingredientes de la Soft Computing son la Loacutegica Fuzzy la Neuro-computacioacuten y el Razonamiento Probabiliacutestico incluyendo este uacuteltimo a los Algoritmos Geneacuteticos las Redes de Creencia los Sistemas Caoacuteticos y algunas partes de la Teoriacutea de Aprendizaje En esa asociacioacuten de Loacutegica Fuzzy Neurocomputacioacuten y Razonamiento Probabiliacutestico la Loacutegica Fuzzy se ocupa principalmente de la imprecisioacuten y el Razonamiento Aproximado la Neurocumputacioacuten del aprendizaje y el Razonamiento Probabiliacutestico de la incertidumbre y la propagacioacuten de las creencias
INTELIGENCIA COMPUTACIONAL
Son ellos (el orden no importa) los sistemas difusos las redes neuronales los sistemas inmunes artificiales la computacioacuten evolutiva y la inteligencia de enjambres todos ellos provenientes en alguacuten sentido de metaacuteforas bioloacutegicas Se acentuacutea ademaacutes el papel de las posibles relaciones entre ellas
Los dos aspectos clave de este reconocimiento son dos De un lado la inteligencia artificial se ha desplazado a traveacutes de la inteligencia computacional al plano ciertamente maacutes interesante y fructiacutefero de los sistemas bio-inspirados De otra parte se pone de manifiesto la posibilidad y el potencial de pensar en sistemas hiacutebridos como lo plantea el esquema 14
COMPUTACIOacuteN NATURAL
En otro plano distinto aunque fuertemente relacionado con la computacioacuten suave y la inteligencia computacional se encuentra el campo de la computacioacuten natural Dicho campo tiene tres grandes ramas que lo componen estas son i) el uso de metaacuteforas provenientes de la naturaleza (en particular de la biologiacutea) para resolver problemas ii) el modelamiento la simulacioacuten y la siacutentesis de fenoacutemenos naturales a traveacutes del computador y iii) el uso de ideas yo materiales naturales (como moleacuteculas o ceacutelulas) para llevar a cabo procesos de computo ineacuteditos cuando se los mira retrospectivamente El esquema 15 permite observar la evolucioacuten literalmente las especiaciones- que la computacioacuten natural ha tenido Este mismo esquema suministra una idea clara acerca de la evolucioacuten de la arquitectura de la computacioacuten desde
von Neumann- hasta los desarrollos maacutes recientes y verosimilmente- hacia el futuro
COMPUTACIOacuteN EVOLUTIVA O ALGORITMOS EVOLUTIVOS
La simbiosis entre teoriacutea de la evolucioacuten y con ella por debajo de ella por asiacute decirlo la referencia a la Nueva Biologiacutea- y la computacioacuten en general constituye sin ninguna duda una de las realizaciones maacutes originales en las ciencias de la complejidad Al respecto sigue siendo totalmente vaacutelido el reconocimiento muy temprano- que hizo H Pagels acerca de la importancia de las relaciones entre complejidad y computacioacuten Al mismo tiempo que el computador hace posible a las ciencias de la complejidad eacutestas contribuyen de manera significativa al propio desarrollo de la computacioacuten
Podemos hablar como es efectivamente el caso de tres clases de ciencia la ciencia de tipo inductivo (o empiacuterico o empirista) la ciencia de tipo deductivo (o racionalista) y la ciencia con base en modelamiento y simulacioacuten Los dos primeros tipos de ciencia corresponden a la ciencia claacutesica y por derivacioacuten a toda la ciencia habida en la historia de la humanidad Occidental La tercera es perfectamente novedosa y dirige la mirada absolutamente hacia el futuro
INTELIGENCIA COLECTIVA O TEORIacuteA DE ENJAMBRES
El estudio de los colectivos de animales _ los animales sociales los insectos sociales (hormigas termitas himenoacutepteros beneacuteficos en general pero tambieacuten de los carduacutemenes y las manadas) ha arrojado luces maravillosas acerca de la arquitectura y la topologiacutea de la naturaleza y por tanto tambieacuten acerca de la sociedad humana en general
El rasgo definitivo ha sido el reconocimiento del siguiente hecho la naturaleza no piensa ni actuacutea como la civilizacioacuten occidental los postuloacute siempre secuencial jeraacuterquica lineal cardinalmente Por el contrario la robustez de los sistemas naturales descansa en series en paralelo en la ausencia de control central riacutegido en la adaptacioacuten La inteligencia de enjambre pone de manifiesto una inteligencia bastante mejor por robusta y evolutiva- que la inteligencia humana tradicional la de los 2500 antildeos de la historia de Occidente
Esta idea auacuten deberaacute ser plenamente explorada y apropiada por parte de la comunidad acadeacutemica y cientiacutefica asiacute como por parte tambieacuten del sector privado el sector puacuteblico y de la propia sociedad civil
COMPUTACIOacuteN CON MEMBRANAS O SISTEMAS P
Los sistemas informaacuteticos y computacionales tambieacuten han incorporado por asiacute decirlo- la metaacutefora bioloacutegica y ecoloacutegica La ingenieriacutea ha avanzado hasta la programacioacuten y el trabajo en teacuterminos de hardware anaacutelogos a los de los sistemas vivos Un caso conspicuo reciente que data del 1998 es la computacioacuten con membranas
COMPUTACIOacuteN INMUNE O SISTEMAS INMUNES ARTIFICIALES
El estudio del sistema inmunoloacutegico humano y en general de los sistemas vivos- ha representado un aprendizaje estupendo por lo pronto para fiacutesicos y expertos en sistemas computacionales Esta aacuterea surge en 1998 y permite explorar caminos que la ingenieriacutea tradicional nunca imaginoacute Por decir lo menos se trata de la importancia de pensar por analogiacutea sin embargo en rigor aquiacute se trata de bastante maacutes que de una analogiacutea
COMPLEJIDAD SISTEMAS BIO-INSPIRADOS BIO-ROBOacuteTICA Y BIO-HARDWARE
Los trabajos sobre sistemas inteligentes adaptativos y sobre vida artificial ya no permanecen en el aacutembito de la pantalla del computador Los sistemas inteligentes vivos han salido del CPU y ya exploran espacios fiacutesicos comunes con el de los seres humanos De esta suerte las escisiones claacutesicas entre lo natural y lo artificial o entre lo analoacutegico y lo digital por ejemplo quedan ampliamente superadas en investigaciones y trabajos que comienzan a tener repercusiones (incipientes por lo pronto) en numerosos dominios del mundo cotidiano
CONCLUSIONES
El surgimiento de las ciencias de la complejidad se da gracias a aquellos personajes que de manera directa contribuyeron sin ellos no habriacutea sido posible el mundo de los sistemas dinaacutemicos de complejidad creciente
La ciencia es el conjunto de conocimientos estructurados sistemaacuteticamente conocimiento obtenido mediante la observacioacuten de patrones regulares de razonamientos y de experimentacioacuten en aacutembitos especiacuteficos a partir de los cuales se generan preguntas se construyen hipoacutetesis se deducen principios y se elaboran leyes generales y sistemas organizados por medio de un meacutetodo cientiacutefico
Complejidad es la cualidad de lo que estaacute compuesto de diversos elementos interrelacionadas Se refiere a un sistema complejo que es un sistema compuesto de partes interrelacionadas que como un conjunto exhiben propiedades y comportamientos no evidentes a partir de la suma de las partes individuales
Se trata de un grupo de ciencias que por tanto contienen numerosas teoriacuteas una diversidad de modelos explicativos una gama amplia de conceptos en fin una pluralidad de meacutetodos y loacutegicas
El mundo de las ciencias de la complejidad se ocupa de las transiciones ordendesorden contiene tres grandes ejes ellos son la teoriacutea matemaacutetica de la complejidad - maacutes propiamente conocida como el conjunto de los problemas P versus N-P las relaciones entre el universo microscoacutepico y el universo macroscoacutepico y la teoriacutea de los sistemas dinaacutemicos
Estos tres grandes ejes se cruzan entre siacute e inauguran el mundo mismo de la complejidad
COMPLEJIDAD Y LOacuteGICAS NO-CLAacuteSICAS
EMERGENCIA Y AUTO-ORGANIZACIOacuteNIndudablemente los conceptos de emergencia y de auto-organizacioacuten constituyen pilares fundamentales de las ciencias de la complejidad Diversos autores antes que (pre)suponerlos como conceptos o categoriacuteas de complejidad se han dado a la tarea de explicar exactamente en queacute consiste la emergencia y coacutemo surge y queacute hace la auto-organizacioacuten Los dos autores maacutes destacados en este sentido son J Holland y S KauffmanDicho de manera negativa las ciencias de la complejidad no trabajan con base en el principio de causalidad (y ni siquiera de multicausalidad por ejemplo con estudios multivariados) La causalidad permanece como un patrimonio de la ciencia y la
filosofiacutea claacutesicas Sin embargo dicho de manera positiva o afirmativa los sistemas de complejidad creciente tanto contienen como apuntan hacia emergencias adaptaciones sorpresas y autorganizacioacuten (esquema 8)
COMPLEJIDAD Y SISTEMAS CUAacuteNTICOS
Los sistemas de complejidad creciente se fundan en la fiacutesica cuaacutentica en general y en la mecaacutenica cuaacutentica en particular y ello por una razoacuten fundamental a saber el modelo claacutesico Galileo Copeacuternico Kepler y Newton- ya estaacute cerrado y nada nuevo puede ser incluido en eacutel Esto significa exactamente que la mecaacutenica claacutesica ha sido incluida como un momento particular en la teoriacutea de la relatividad de un lado y ademaacutes y principalmente en el modelo cuaacutentico El conocimiento del mundo fiacutesico dirige su mirada hacia el voacutertice en el que se cree habraacuten de confluir la relatividad y la cuaacutentica que es en una teoriacutea de la gravitacioacuten cuaacutentica
MODELAMIENTO Y SIMULACIOacuteN DE SISTEMAS COMPLEJOS
El modelamiento y la simulacioacuten son especiacuteficos de los sistemas de complejidad creciente Esta idea requiere auacuten una incorporacioacuten y una elaboracioacuten por parte de quienes se inician en el estudio y el trabajo en profundidad con la complejidadEl fundamento de este tipo de modelamiento se basoacute por ejemplo en la mecaacutenica claacutesica la loacutegica formal claacutesica el caacutelculo las ecuaciones diferenciales o la geometriacutea euclidianaEn el marco de las ciencias de la complejidad la idea es completamente contraria (esquema 9)El modelamiento planteado en estos teacuterminos permite abordar fenoacutemenos complejos sin la necesidad eliminar la incertidumbre ni de linealizarlos
COMPLEJIDAD Y SISTEMAS VIVOS
El fenoacutemeno de maacutexima complejidad conocida en el universo son sin lugar a dudas los sistemas vivos No sin razoacuten J Maddox sentildealaba que los tres problemas uacuteltimos de la investigacioacuten cientiacutefica y filosoacutefica son
El conocimiento del origen y la estructura de la materia
El conocimiento acerca del origen y la naturaleza de la vida
El problema de las relaciones mente-cerebro
La vida es una especie de materia que no se reduce a simple materialidad por lo menos no hasta que sepamos queacute es la materia y por tanto las relaciones con la antimateria asiacute como las relaciones de la energiacutea con la energiacutea oscura del universo Las relaciones mente-cerebro son pertinentes para un tipo de vida supuesta la escisioacuten baacutesica entre organismos seacutesiles y moacuteviles Estamos en los umbrales del estudio de las relaciones entre vida y complejidad
Los dos problemas fundamentales en el estudio de los sistemas vivos son los relativos al origen de la vida es decir su loacutegica Muchos se ha avanzado en el primer problema pero el segundo problema es el que presenta los desarrollos maacutes soacutelidos
El estudio de la vida en general implica de entrada el reconocimiento de que existen dos formas principales de sistemas vivos
La vida natural_ Se basa cuya fiacutesica es el Carbono y cuya quiacutemica es la Tabla de Elementos Perioacutedicos Esta apunta a la naturaleza
la vida artificial _Se basa cuya fiacutesica es el Silicio y cuya quiacutemica incluye a los Algoritmos Geneacuteticos Esta apunta a la naturaleza creada
MODELAMIENTO Y SIMULACIOacuteN DE SISTEMAS BIOLOacuteGICOS SISTEMAS INSPIRADOS BIOLOacuteGICAMENTE Y VIDA ARTIFICIAL
Hay tres fenoacutemenos conspicuos que brillan con luz propia
Los sistemas bioloacutegicos los sistemas inspirados en la biologiacutea la vida artificial
Se sostiene la hipoacutetesis de que la vida artificial puede y debe ser comprendida como una de las ciencias de la complejidad Desde su nacimiento las ciencias de la complejidad han trabajado
integrado e impulsado activamente dos campos de trabajo paralelos
Los algoritmos geneacuteticos (J Holland) La vida artificial (Ch Langton)
El nexo entre ambos es el intereacutes manifiesto por la forma en que los sistemas inspirados bioloacutegicamente contribuyen a comprender la vida en el planeta tanto como a prefigurar la vida posible algo que en el lenguaje teacutecnico se designa como ldquola vida tal y como podriacutea ser (life as it could be) El crecimiento en este campo es sostenido soacutelido y creciente
Pero la vida artificial no trata uacutenica ni exclusivamente de construir modelos y realizar simulaciones La vida artificial trabaja en tres planos complementarios
El modelamiento y la simulacioacuten de sistemas bioloacutegicos La construccioacuten de sistemas capaces de evolucionar
aprender y adaptarse en entornos cambiantes El estudio de las capacidades de coacutemputo de los sistemas
bioloacutegicos y su implementacioacuten como nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten
COMPLEJIDAD Y CIENCIAS SOCIALES
El concepto de ciencias sociales y humanas es agrave la lettre un concepto decimonoacutenico Surge gracias a A Comte y de ahiacute en adelante se desarrolla ya sea en teacuterminos de ciencias del espiacuteritu (Dilthey) o como ciencias sociales y ciencias humanas Ulteriormente ha habido incluso la discusioacuten acerca de ldquociencias sociales aplicadasrdquo contrario sensu a lo que seriacutea un grupo de ciencias no aplicadas o puras Dado el progreso del conocimiento el trabajo en teacuterminos interdisciplinarios cruzados transversales integrales que es justamente lo que caracteriza a la ciencia de punta en general y a las ciencias de la complejidad en particular el concepto mismo de ciencias naturales o positivas y ciencias sociales y humanas resulta al cabo vetusto Lo que sucede es que administrativamente en el mundo entero auacuten se estructura el conocimiento en teacuterminos de las divisiones provenientes del siglo XIX y comienzos del siglo XX
Como quiera que sea las ciencias sociales y humanas requieren abrirse 1048753 de acuerdo con el informe de la Comisioacuten Gulbenkian Esta apertura de las ciencias sociales es para un buen lector de un lado hacia la sociedad y de otra parte y de un modo muy fundamental abrirse a las ciencias llamadas naturales y a las tecnologiacuteas (ingenieriacuteas digamos) Pues bien conseguridad se trata de abrirse a los progresos cruzados que en otros dominios cientiacuteficos estaacuten teniendo lugar La bibliografiacutea referida a continuacioacuten tiene que ver con el diaacutelogo abierto frontal con las ciencias de la complejidad Esta historia es reciente pero es al mismo tiempo soacutelida y creciente Estaacute bien nutrida aunque auacuten se encuentre en pantildeales por asiacute decirlo
BIBLIOGRAFIacuteA GENERAL SOBRE COMPLEJIDAD Y CIENCIAS SOCIALES Y HUMANAS
La idea general es que las ciencias sociales y humanas poseen estudian se ocupan de los sistemas fenoacutemenos y comportamientos de maacutexima complejidad conocida hasta la fecha a saber los sistemas humanos
Los fenoacutemenos que ocupan los sistemas fiacutesicos por ejemplo son bastante maacutes predecibles Una parte de la comunidad cientiacutefica de cientiacuteficos sociales cuando escuchan los temas de complejidad sostienen ldquoPero si es justamente lo que hacemos nosotros y es lo que siempre hemos dichordquo o ldquose trata de vino viejo en tonel nuevordquo por ejemplo
Mientras que existe alguacuten escepticismo en una parte de la comunidad de este grupo de cientiacuteficos incluidos filoacutesofos existe una parte grande y soacutelida que trabaja en teacuterminos de conceptos metodologiacuteas lenguajes y enfoques propios de las ciencias de la complejidad Digaacutemoslo de manera puntual en el contexto de las ciencias de la complejidad las antiguas divisiones entre ciencia y tecnologiacutea (ingenieriacutea por ejemplo) entre ciencias duras y ciencias blandas entre ciencia y filosofiacutea se hace ya insostenible El encuentro de ciencias y disciplinas modifica el propio estatuto epistemoloacutegico y social que poseiacutean antes del encuentro el diaacutelogo y el trabajo mancomunado
El encuentro de ciencias y disciplinas se establece en funcioacuten de la identificacioacuten de y el trabajo sobre problemas Son los problemas los que unen a los cientiacuteficos entre siacute y a ellos con la sociedad en general Su comprensioacuten su esfuerzo de resolucioacuten los horizontes quecontienen las dimensiones que anticipan - hacia delante y hacia atraacutes
COMPLEJIDAD Y SOCIOLOGIacuteALa sociologiacutea siempre se ocupoacute de sujetos colectivos en el mejor espiacuteritu de la complejidad- Pero los redujo a diversos planos y conceptos En este sentido el primer libro sobre sociologiacutea y complejidad aparece en el 2006 Aunque desde otra perspectiva el libro de D Watts - socioacutelogo de formacioacuten- es un ejemplo magniacutefico en el que la sociologiacutea se cruza con y se integra a la fiacutesica la criticalidad auto-organizada las redes complejas la irreversibilidad de la flecha del tiempo etc Aquiacute la sociologiacutea deja de ser tal sencillamente ciencia social en el sentido de la clasificacioacuten propia del siglo XIX para metamorfosearse (I Prigogine) en (uno de los componentes de las ciencias de la) complejidad
COMPLEJIDAD Y ANTROPOLOGIacuteA
El primer libro de antropologiacutea y complejidad se concentra sintomaacuteticamente en la vida artificial y en la cultura digital de la cual las ciencias de la complejidad es la mejor expresioacuten Es el estudio (tesis doctoral en rigor) de Helmreich Sin embargo el libro de mayor profundidad en antropologiacutea y por consiguiente en arqueologiacutea (la arqueologiacutea es antropologiacutea en pasado) es el trabajo hasta ahora insuperable de Beekman y Baden Por su parte el trabajo de Adams tiene el meacuterito de trabajar las dinaacutemicas sociales y culturales tomando como hilo conductor la energiacutea El libro de Peacuterez-Taylor es una compilacioacuten detextos que se mueven o intentan moverse hacia la complejidad no siempre ni exactamente en la direccioacuten de las ciencias de la complejidad
COMPLEJIDAD Y FILOSOFIacuteA
La corriente principal (mainstream) de la filosofiacutea se ha dividido en dos una que hace al mejor ejemplo de autores como Aristoacuteteles Hegel o Husserl de siacute misma un motivo de trabajo o en el mejor de los casos un pretexto para desarrollarse como philosophia primera La otra es la filosofiacutea que renuncia a la metafiacutesica y se transforma en eacutetica eacutetica aplicada sociologiacutea teoriacutea del derecho o filosofiacutea poliacutetica entre otras Los autores contemporaacuteneos son numerosos en cualquier de estas dos posturas principales de la filosofiacutea contemporaacutenea Entre los filoacutesofos contemporaacuteneos que trabajan complejidadresaltan los dos nombres mencionados a continuacioacuten Un elemento comuacuten a ambos es que se trata en rigor de filoacutesofos de la ciencia Un nombre tangencial a las ciencias de la complejidad pero muy consciente del significado de temas como la vida artificial es D Dennett que se omite aquiacute debido a no tiene ninguacuten texto mayor directamente relacionado con complejidad aunque tiene varios artiacuteculos y capiacutetulos de libro en eventos dedicados a la vida artificial y las ciencias cognitivas
COMPLEJIDAD E HISTORIAConsagrado como uno de los mejores historiadores contemporaacuteneos y entre los mejores en esta disciplina en toda la historia W H McNeill tiene el meacuterito de abrir las puertas en doble viacutea de la historia hacia la complejidad y de la complejidad de la historia y la historiografiacutea mismas Sin embargo seriacutea injusto omitir aquiacute los trabajos de F Fernaacutendez- Armesto a pesar de que no emplea para nada el concepto de ldquocomplejidadrdquo en su obra sus trabajos son estupendos ejemplos de lo que es el trabajo historiograacutefico en el marco de lasciencias de la complejidad De alguna manera tambieacuten hay que mencionar aquiacute el trabajo historiograacutefico del teoacuterico de la cultura J Barzun
COMPLEJIDAD ADMINISTRACIOacuteN Y ORGANIZACIONES SOCIALES
Aunque la literatura sobre complejidad y administracioacuten es muy grande son pocos los textos que valen la pena La mayoriacutea de la literatura es simple y llana jerga Los textos que se mencionan a continuacioacuten dan una idea clara de que es posible pensar y actuar en contextos de finanzas gobierno administracioacuten economiacutea teoriacutea de juegos Los administradores financistas e ingenieros son eminentemente pragmaacuteticos y principalmente piensan en herramientas y aplicaciones Una lectura juiciosa de la siguiente bibliografiacutea sorprenderiacutea a maacutes de administrador e ingeniero
COMPLEJIDAD ECONOMIacuteA Y FINANZASLa economiacutea tradicional permanece en el marco de cuatro ejes microeconomiacutea macroeconomiacutea finanzas y comercio Las demaacutes son aacutereas episoacutedicas como la historia de las doctrinas econoacutemicas por ejemplo Las finanzas por su parte pueden encontrar en el diaacutelogo con los fractales luces novedosas
CONSULTORIacuteA EMPRESARIAL EN EL MARCO DE LAS CIENCIAS DE LACOMPLEJIDAD
Es sabido que en Estado Unidos hay un dicho muy popular si una idea es buena produce dinero Pues bien la complejidad 1048753maacutes exactamente las ciencias de la complejidad- son una muy muy buena idea En efecto el nuacutemero y la importancia de las empresas las experiencias de negocios que incorporan a las ciencias de la complejidad incluye a las maacutes destacas y fuertes empresas en el mundo Siempre cabe recordar no solamente en el plano teoacuterico poliacutetico o militar por ejemplo aquella idea de H Pagels seguacuten la cual quien domine las ciencias de la complejidad tendraacute por decir lo menos una clara ventaja competitiva en el mercado una posicioacuten de ventaja enlos procesos de negociacioacuten en general en fin una estructura mental que le aporta reacuteditos magniacuteficos Las referencias a continuacioacuten ilustran estas ideas Aquiacute la idea es que quienes esteacuten interesados naveguen en profundidad en los links mencionados
COMPLEJIDAD Y PSICOLOGIacuteA
En psicologiacutea predominan en el mejor de los casos ya con personalidad propia los enfoques sisteacutemicos Hace rato que existe con estatuto y derecho propio una sicologiacutea sisteacutemica Con mucha frecuencia se hace referencia a la obra de H Maturana Sin embargo hay que decir que en sentido estricto la obra de Maturana no forma parte en manera alguna de las ciencias de la complejidad sino de aquello que en referencia a la Enciclopedia de Complejidad y Ciencias de Sistemas resentildeada antes arriba se integra en lasciencias de sistemas que son histoacutericamente anteriores a la emergencia de la complejidad El segundo libro referido a continuacioacuten contiene el nacimiento (y el debate) del concepto de autopoiesis obra de F Varela y H Maturana
COMPLEJIDAD Y ESTUDIOS CULTURALESLos estudios culturales estaacuten dominados hoy por hoy por los llamados estudios postcoloniales En un sentido estricto los estudios post-coloniales han logrado recientemente demarcarse del llamado pensamiento postmodernista Pues bien los dos libros mencionados a continuacioacuten se zambullen si cabe la expresioacuten en el mar de las ciencias de la complejidad con placer y con habilidad de buenos nadadores
INGENIERIacuteA DE SISTEMAS COMPLEJOS
La historia de la ingenieriacutea se divide en dos la ingenieriacutea claacutesica o ingenieriacutea convencional y la ingenieriacutea de sistemas complejos
El primero de los libros sobre ingenieriacutea de sistemas complejos aparece recieacuten en el 2006 Desde entonces no obstante su desarrollo ha sido impresionante Sin embargo en el mundo facultades de ingenieriacutea y de administracioacuten permanecen auacuten al margen del estudio y trabajo en ingenieriacutea de sistemas complejos Tan soacutelo a nivel de Institutos y Centros de Investigacioacuten se incorpora se desarrolla se trabaja y se ensentildea activamente la ingenieriacutea de sistemas complejos Y por consiguiente la computacioacuten bioinspirada
METAHEURIacuteSTICAS (HIacuteBRIDAS PARALELAS HIPERHEURIacuteSTICAS) OPTIMIZACIOacuteN Y
RESOLUCIOacuteN DE PROBLEMAS
Las metaheuriacutesticas son el marco algoriacutetmico maacutes reciente para el trabajo con y la resolucioacuten de problemas complejos en ciencia ingenieriacutea y negocios Estas reconocen la imposibilidad de una solucioacuten oacuteptima y buscan hallar por el contrario soluciones razonables con recursos aceptables Antes de ellas predominaron las teacutecnicas convencionales de la investigacioacuten de operaciones y los modelos heuriacutesticos de la inteligencia artificial Pero justamente el trabajo con metaheuriacutesticas se hace necesario e incluso ineludible cuando las teacutecnicas y los modelos convencionales reconocen su incapacidad para abordar los problemas de complejidad creciente
Cuatro grandes retos (o problemas abiertos) motivan las investigaciones maacutes recientes en el campo de las metaheuriacutesticas
- El primero tiene que ver con posibilidad e incluso con la necesidad de construir sistemas hiacutebridos no soacutelo empleando metaheuriacutesticas sino tambieacuten ademaacutes modelos matemaacuteticos claacutesicos (de la investigacioacuten de operaciones) y heuriacutesticas convencionales (de la inteligencia artificial) Algunos de los campos que maacutes aportan a esta discusioacuten son la computacioacuten
- El segundo reto consiste en saber cuaacutendo y cuaacutel metaheuriacutestica elegir durante el proceso de resolucioacuten de un problema determinado La finalidad es seleccionar en cada punto de decisioacuten de un problema dado y de forma automaacutetica la (meta) heuriacutestica de bajo nivel maacutes adecuada a partir de un conjunto finito de posibilidades
-El tercer problema se refiere al disentildeo de metaheuriacutesticas paralelas y distribuidas con el fin de explotar las cada vez mayores prestaciones que estas arquitecturas suponen A su vez este reto estimula el desarrollo de nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten Alliacute los trabajos en computacioacuten no convencional juegan un papel central
-Finalmente el cuarto reto intenta subsanar las dificultades manifiestas cuando de afinar o poner a punto los paraacutemetros de
la(s) metaheuriacutestica(s) seleccionada(s) (configurar la(s) metaheuriacutestica(s)) se trata Un ejemplo conspicuo en este caso son las metaheuriacutesticas auto-adaptativas
Las dos familias principales de metaheuriacutesticas son las metaheuriacutesticas basadas en soluciones uacutenicas y las metaheuriacutesticas basadas en poblaciones La primera familia se inspira principalmente en las matemaacuteticas la loacutegica y la fiacutesica y consiste en la manipulacioacuten y transformacioacuten de una solucioacuten uacutenica a lo largo del proceso de buacutesqueda y optimizacioacuten El segundo grupo se inspira fundamentalmente en la biologiacutea y emplea no una solucioacuten uacutenica sino una poblacioacuten de soluciones que interactuacutean y evolucionan en el tiempo Es en este segundo caso cuando se habla de espacios de soluciones En este grupo son cuatro los principales paradigmas la computacioacuten evolutiva la inteligencia de enjambres la computacioacuten inmunoloacutegica y la computacioacuten con membranas
Ambas familias son complementarias Mientras las primeras son muy buenas para explotar las mejores soluciones en una zona especiacutefica (optimizacioacuten local) el segundo grupo logra explorar todo el espacio de soluciones (optimizacioacuten global) En otras palabras mientras estas intensifican aquellas diversifican Los problemas (complejos) actuales en ciencia e ingenieriacutea implican tanto explotacioacuten como exploracioacuten justificando una vez maacutes la necesidad y la pertinencia de los sistemas hiacutebridos
SISTEMAS COMPUTACIONALES NATURALES INTELIGENTES Y BIOLOacuteGICOS
Computar es un rasgo comuacuten transversal si se prefiere a los seres humanos a los sistemas expertos y artificiales a la vida en general y a la naturaleza misma Cada eacutepoca posee su propia metaacutefora Una de las uacuteltimas metaacuteforas acuntildeadas es el reconocimiento de que finalmente esto es sustancialmente lo que hace el universo es computar es decir se trata de la idea seguacuten la cual podemos encontrar procesos de coacutemputo en todas las escalas y fenoacutemenos de la naturaleza En particular como un subconjunto de los sistemas de computacioacuten natural encontramos la computacioacuten inspirada bioloacutegicamente (o computacioacuten con metaacuteforas bioloacutegicas)
El esquema muestra la evolucioacuten de las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas (de optimizacioacuten) y con ellas de los sistemas computacionales De un lado las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas pasaron de los modelos matemaacuteticos a los modelos inspirados por la biologiacutea atravesando por los sistemas inteligentes y los sistemas ciberneacuteticos No en vano las miradas se han desplazado hacia la inteligencia artificial bio-inspirada hacia la inteligencia computacional y hacia los sistemas complejos adaptativos inteligentes y cada vez se habla menos de la inteligencia artificial (claacutesica) sin maacutes Los textos que se muestran en esta seccioacuten dan muestras consistentes de este hecho
COMPUTACIOacuteN SUAVE
Soft Computing no es un cuerpo homogeacuteneo de conceptos y teacutecnicas Maacutes bien es una mezcla de distintos meacutetodos que de una forma u otra cooperan desde sus fundamentos En este sentido el principal objetivo de la Soft Computing es aprovechar la tolerancia que conllevan la imprecisioacuten y la incertidumbre para conseguir manejabilidad robustez y soluciones de bajo costo Los principales ingredientes de la Soft Computing son la Loacutegica Fuzzy la Neuro-computacioacuten y el Razonamiento Probabiliacutestico incluyendo este uacuteltimo a los Algoritmos Geneacuteticos las Redes de Creencia los Sistemas Caoacuteticos y algunas partes de la Teoriacutea de Aprendizaje En esa asociacioacuten de Loacutegica Fuzzy Neurocomputacioacuten y Razonamiento Probabiliacutestico la Loacutegica Fuzzy se ocupa principalmente de la imprecisioacuten y el Razonamiento Aproximado la Neurocumputacioacuten del aprendizaje y el Razonamiento Probabiliacutestico de la incertidumbre y la propagacioacuten de las creencias
INTELIGENCIA COMPUTACIONAL
Son ellos (el orden no importa) los sistemas difusos las redes neuronales los sistemas inmunes artificiales la computacioacuten evolutiva y la inteligencia de enjambres todos ellos provenientes en alguacuten sentido de metaacuteforas bioloacutegicas Se acentuacutea ademaacutes el papel de las posibles relaciones entre ellas
Los dos aspectos clave de este reconocimiento son dos De un lado la inteligencia artificial se ha desplazado a traveacutes de la inteligencia computacional al plano ciertamente maacutes interesante y fructiacutefero de los sistemas bio-inspirados De otra parte se pone de manifiesto la posibilidad y el potencial de pensar en sistemas hiacutebridos como lo plantea el esquema 14
COMPUTACIOacuteN NATURAL
En otro plano distinto aunque fuertemente relacionado con la computacioacuten suave y la inteligencia computacional se encuentra el campo de la computacioacuten natural Dicho campo tiene tres grandes ramas que lo componen estas son i) el uso de metaacuteforas provenientes de la naturaleza (en particular de la biologiacutea) para resolver problemas ii) el modelamiento la simulacioacuten y la siacutentesis de fenoacutemenos naturales a traveacutes del computador y iii) el uso de ideas yo materiales naturales (como moleacuteculas o ceacutelulas) para llevar a cabo procesos de computo ineacuteditos cuando se los mira retrospectivamente El esquema 15 permite observar la evolucioacuten literalmente las especiaciones- que la computacioacuten natural ha tenido Este mismo esquema suministra una idea clara acerca de la evolucioacuten de la arquitectura de la computacioacuten desde
von Neumann- hasta los desarrollos maacutes recientes y verosimilmente- hacia el futuro
COMPUTACIOacuteN EVOLUTIVA O ALGORITMOS EVOLUTIVOS
La simbiosis entre teoriacutea de la evolucioacuten y con ella por debajo de ella por asiacute decirlo la referencia a la Nueva Biologiacutea- y la computacioacuten en general constituye sin ninguna duda una de las realizaciones maacutes originales en las ciencias de la complejidad Al respecto sigue siendo totalmente vaacutelido el reconocimiento muy temprano- que hizo H Pagels acerca de la importancia de las relaciones entre complejidad y computacioacuten Al mismo tiempo que el computador hace posible a las ciencias de la complejidad eacutestas contribuyen de manera significativa al propio desarrollo de la computacioacuten
Podemos hablar como es efectivamente el caso de tres clases de ciencia la ciencia de tipo inductivo (o empiacuterico o empirista) la ciencia de tipo deductivo (o racionalista) y la ciencia con base en modelamiento y simulacioacuten Los dos primeros tipos de ciencia corresponden a la ciencia claacutesica y por derivacioacuten a toda la ciencia habida en la historia de la humanidad Occidental La tercera es perfectamente novedosa y dirige la mirada absolutamente hacia el futuro
INTELIGENCIA COLECTIVA O TEORIacuteA DE ENJAMBRES
El estudio de los colectivos de animales _ los animales sociales los insectos sociales (hormigas termitas himenoacutepteros beneacuteficos en general pero tambieacuten de los carduacutemenes y las manadas) ha arrojado luces maravillosas acerca de la arquitectura y la topologiacutea de la naturaleza y por tanto tambieacuten acerca de la sociedad humana en general
El rasgo definitivo ha sido el reconocimiento del siguiente hecho la naturaleza no piensa ni actuacutea como la civilizacioacuten occidental los postuloacute siempre secuencial jeraacuterquica lineal cardinalmente Por el contrario la robustez de los sistemas naturales descansa en series en paralelo en la ausencia de control central riacutegido en la adaptacioacuten La inteligencia de enjambre pone de manifiesto una inteligencia bastante mejor por robusta y evolutiva- que la inteligencia humana tradicional la de los 2500 antildeos de la historia de Occidente
Esta idea auacuten deberaacute ser plenamente explorada y apropiada por parte de la comunidad acadeacutemica y cientiacutefica asiacute como por parte tambieacuten del sector privado el sector puacuteblico y de la propia sociedad civil
COMPUTACIOacuteN CON MEMBRANAS O SISTEMAS P
Los sistemas informaacuteticos y computacionales tambieacuten han incorporado por asiacute decirlo- la metaacutefora bioloacutegica y ecoloacutegica La ingenieriacutea ha avanzado hasta la programacioacuten y el trabajo en teacuterminos de hardware anaacutelogos a los de los sistemas vivos Un caso conspicuo reciente que data del 1998 es la computacioacuten con membranas
COMPUTACIOacuteN INMUNE O SISTEMAS INMUNES ARTIFICIALES
El estudio del sistema inmunoloacutegico humano y en general de los sistemas vivos- ha representado un aprendizaje estupendo por lo pronto para fiacutesicos y expertos en sistemas computacionales Esta aacuterea surge en 1998 y permite explorar caminos que la ingenieriacutea tradicional nunca imaginoacute Por decir lo menos se trata de la importancia de pensar por analogiacutea sin embargo en rigor aquiacute se trata de bastante maacutes que de una analogiacutea
COMPLEJIDAD SISTEMAS BIO-INSPIRADOS BIO-ROBOacuteTICA Y BIO-HARDWARE
Los trabajos sobre sistemas inteligentes adaptativos y sobre vida artificial ya no permanecen en el aacutembito de la pantalla del computador Los sistemas inteligentes vivos han salido del CPU y ya exploran espacios fiacutesicos comunes con el de los seres humanos De esta suerte las escisiones claacutesicas entre lo natural y lo artificial o entre lo analoacutegico y lo digital por ejemplo quedan ampliamente superadas en investigaciones y trabajos que comienzan a tener repercusiones (incipientes por lo pronto) en numerosos dominios del mundo cotidiano
CONCLUSIONES
El surgimiento de las ciencias de la complejidad se da gracias a aquellos personajes que de manera directa contribuyeron sin ellos no habriacutea sido posible el mundo de los sistemas dinaacutemicos de complejidad creciente
La ciencia es el conjunto de conocimientos estructurados sistemaacuteticamente conocimiento obtenido mediante la observacioacuten de patrones regulares de razonamientos y de experimentacioacuten en aacutembitos especiacuteficos a partir de los cuales se generan preguntas se construyen hipoacutetesis se deducen principios y se elaboran leyes generales y sistemas organizados por medio de un meacutetodo cientiacutefico
Complejidad es la cualidad de lo que estaacute compuesto de diversos elementos interrelacionadas Se refiere a un sistema complejo que es un sistema compuesto de partes interrelacionadas que como un conjunto exhiben propiedades y comportamientos no evidentes a partir de la suma de las partes individuales
Se trata de un grupo de ciencias que por tanto contienen numerosas teoriacuteas una diversidad de modelos explicativos una gama amplia de conceptos en fin una pluralidad de meacutetodos y loacutegicas
El mundo de las ciencias de la complejidad se ocupa de las transiciones ordendesorden contiene tres grandes ejes ellos son la teoriacutea matemaacutetica de la complejidad - maacutes propiamente conocida como el conjunto de los problemas P versus N-P las relaciones entre el universo microscoacutepico y el universo macroscoacutepico y la teoriacutea de los sistemas dinaacutemicos
Estos tres grandes ejes se cruzan entre siacute e inauguran el mundo mismo de la complejidad
filosofiacutea claacutesicas Sin embargo dicho de manera positiva o afirmativa los sistemas de complejidad creciente tanto contienen como apuntan hacia emergencias adaptaciones sorpresas y autorganizacioacuten (esquema 8)
COMPLEJIDAD Y SISTEMAS CUAacuteNTICOS
Los sistemas de complejidad creciente se fundan en la fiacutesica cuaacutentica en general y en la mecaacutenica cuaacutentica en particular y ello por una razoacuten fundamental a saber el modelo claacutesico Galileo Copeacuternico Kepler y Newton- ya estaacute cerrado y nada nuevo puede ser incluido en eacutel Esto significa exactamente que la mecaacutenica claacutesica ha sido incluida como un momento particular en la teoriacutea de la relatividad de un lado y ademaacutes y principalmente en el modelo cuaacutentico El conocimiento del mundo fiacutesico dirige su mirada hacia el voacutertice en el que se cree habraacuten de confluir la relatividad y la cuaacutentica que es en una teoriacutea de la gravitacioacuten cuaacutentica
MODELAMIENTO Y SIMULACIOacuteN DE SISTEMAS COMPLEJOS
El modelamiento y la simulacioacuten son especiacuteficos de los sistemas de complejidad creciente Esta idea requiere auacuten una incorporacioacuten y una elaboracioacuten por parte de quienes se inician en el estudio y el trabajo en profundidad con la complejidadEl fundamento de este tipo de modelamiento se basoacute por ejemplo en la mecaacutenica claacutesica la loacutegica formal claacutesica el caacutelculo las ecuaciones diferenciales o la geometriacutea euclidianaEn el marco de las ciencias de la complejidad la idea es completamente contraria (esquema 9)El modelamiento planteado en estos teacuterminos permite abordar fenoacutemenos complejos sin la necesidad eliminar la incertidumbre ni de linealizarlos
COMPLEJIDAD Y SISTEMAS VIVOS
El fenoacutemeno de maacutexima complejidad conocida en el universo son sin lugar a dudas los sistemas vivos No sin razoacuten J Maddox sentildealaba que los tres problemas uacuteltimos de la investigacioacuten cientiacutefica y filosoacutefica son
El conocimiento del origen y la estructura de la materia
El conocimiento acerca del origen y la naturaleza de la vida
El problema de las relaciones mente-cerebro
La vida es una especie de materia que no se reduce a simple materialidad por lo menos no hasta que sepamos queacute es la materia y por tanto las relaciones con la antimateria asiacute como las relaciones de la energiacutea con la energiacutea oscura del universo Las relaciones mente-cerebro son pertinentes para un tipo de vida supuesta la escisioacuten baacutesica entre organismos seacutesiles y moacuteviles Estamos en los umbrales del estudio de las relaciones entre vida y complejidad
Los dos problemas fundamentales en el estudio de los sistemas vivos son los relativos al origen de la vida es decir su loacutegica Muchos se ha avanzado en el primer problema pero el segundo problema es el que presenta los desarrollos maacutes soacutelidos
El estudio de la vida en general implica de entrada el reconocimiento de que existen dos formas principales de sistemas vivos
La vida natural_ Se basa cuya fiacutesica es el Carbono y cuya quiacutemica es la Tabla de Elementos Perioacutedicos Esta apunta a la naturaleza
la vida artificial _Se basa cuya fiacutesica es el Silicio y cuya quiacutemica incluye a los Algoritmos Geneacuteticos Esta apunta a la naturaleza creada
MODELAMIENTO Y SIMULACIOacuteN DE SISTEMAS BIOLOacuteGICOS SISTEMAS INSPIRADOS BIOLOacuteGICAMENTE Y VIDA ARTIFICIAL
Hay tres fenoacutemenos conspicuos que brillan con luz propia
Los sistemas bioloacutegicos los sistemas inspirados en la biologiacutea la vida artificial
Se sostiene la hipoacutetesis de que la vida artificial puede y debe ser comprendida como una de las ciencias de la complejidad Desde su nacimiento las ciencias de la complejidad han trabajado
integrado e impulsado activamente dos campos de trabajo paralelos
Los algoritmos geneacuteticos (J Holland) La vida artificial (Ch Langton)
El nexo entre ambos es el intereacutes manifiesto por la forma en que los sistemas inspirados bioloacutegicamente contribuyen a comprender la vida en el planeta tanto como a prefigurar la vida posible algo que en el lenguaje teacutecnico se designa como ldquola vida tal y como podriacutea ser (life as it could be) El crecimiento en este campo es sostenido soacutelido y creciente
Pero la vida artificial no trata uacutenica ni exclusivamente de construir modelos y realizar simulaciones La vida artificial trabaja en tres planos complementarios
El modelamiento y la simulacioacuten de sistemas bioloacutegicos La construccioacuten de sistemas capaces de evolucionar
aprender y adaptarse en entornos cambiantes El estudio de las capacidades de coacutemputo de los sistemas
bioloacutegicos y su implementacioacuten como nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten
COMPLEJIDAD Y CIENCIAS SOCIALES
El concepto de ciencias sociales y humanas es agrave la lettre un concepto decimonoacutenico Surge gracias a A Comte y de ahiacute en adelante se desarrolla ya sea en teacuterminos de ciencias del espiacuteritu (Dilthey) o como ciencias sociales y ciencias humanas Ulteriormente ha habido incluso la discusioacuten acerca de ldquociencias sociales aplicadasrdquo contrario sensu a lo que seriacutea un grupo de ciencias no aplicadas o puras Dado el progreso del conocimiento el trabajo en teacuterminos interdisciplinarios cruzados transversales integrales que es justamente lo que caracteriza a la ciencia de punta en general y a las ciencias de la complejidad en particular el concepto mismo de ciencias naturales o positivas y ciencias sociales y humanas resulta al cabo vetusto Lo que sucede es que administrativamente en el mundo entero auacuten se estructura el conocimiento en teacuterminos de las divisiones provenientes del siglo XIX y comienzos del siglo XX
Como quiera que sea las ciencias sociales y humanas requieren abrirse 1048753 de acuerdo con el informe de la Comisioacuten Gulbenkian Esta apertura de las ciencias sociales es para un buen lector de un lado hacia la sociedad y de otra parte y de un modo muy fundamental abrirse a las ciencias llamadas naturales y a las tecnologiacuteas (ingenieriacuteas digamos) Pues bien conseguridad se trata de abrirse a los progresos cruzados que en otros dominios cientiacuteficos estaacuten teniendo lugar La bibliografiacutea referida a continuacioacuten tiene que ver con el diaacutelogo abierto frontal con las ciencias de la complejidad Esta historia es reciente pero es al mismo tiempo soacutelida y creciente Estaacute bien nutrida aunque auacuten se encuentre en pantildeales por asiacute decirlo
BIBLIOGRAFIacuteA GENERAL SOBRE COMPLEJIDAD Y CIENCIAS SOCIALES Y HUMANAS
La idea general es que las ciencias sociales y humanas poseen estudian se ocupan de los sistemas fenoacutemenos y comportamientos de maacutexima complejidad conocida hasta la fecha a saber los sistemas humanos
Los fenoacutemenos que ocupan los sistemas fiacutesicos por ejemplo son bastante maacutes predecibles Una parte de la comunidad cientiacutefica de cientiacuteficos sociales cuando escuchan los temas de complejidad sostienen ldquoPero si es justamente lo que hacemos nosotros y es lo que siempre hemos dichordquo o ldquose trata de vino viejo en tonel nuevordquo por ejemplo
Mientras que existe alguacuten escepticismo en una parte de la comunidad de este grupo de cientiacuteficos incluidos filoacutesofos existe una parte grande y soacutelida que trabaja en teacuterminos de conceptos metodologiacuteas lenguajes y enfoques propios de las ciencias de la complejidad Digaacutemoslo de manera puntual en el contexto de las ciencias de la complejidad las antiguas divisiones entre ciencia y tecnologiacutea (ingenieriacutea por ejemplo) entre ciencias duras y ciencias blandas entre ciencia y filosofiacutea se hace ya insostenible El encuentro de ciencias y disciplinas modifica el propio estatuto epistemoloacutegico y social que poseiacutean antes del encuentro el diaacutelogo y el trabajo mancomunado
El encuentro de ciencias y disciplinas se establece en funcioacuten de la identificacioacuten de y el trabajo sobre problemas Son los problemas los que unen a los cientiacuteficos entre siacute y a ellos con la sociedad en general Su comprensioacuten su esfuerzo de resolucioacuten los horizontes quecontienen las dimensiones que anticipan - hacia delante y hacia atraacutes
COMPLEJIDAD Y SOCIOLOGIacuteALa sociologiacutea siempre se ocupoacute de sujetos colectivos en el mejor espiacuteritu de la complejidad- Pero los redujo a diversos planos y conceptos En este sentido el primer libro sobre sociologiacutea y complejidad aparece en el 2006 Aunque desde otra perspectiva el libro de D Watts - socioacutelogo de formacioacuten- es un ejemplo magniacutefico en el que la sociologiacutea se cruza con y se integra a la fiacutesica la criticalidad auto-organizada las redes complejas la irreversibilidad de la flecha del tiempo etc Aquiacute la sociologiacutea deja de ser tal sencillamente ciencia social en el sentido de la clasificacioacuten propia del siglo XIX para metamorfosearse (I Prigogine) en (uno de los componentes de las ciencias de la) complejidad
COMPLEJIDAD Y ANTROPOLOGIacuteA
El primer libro de antropologiacutea y complejidad se concentra sintomaacuteticamente en la vida artificial y en la cultura digital de la cual las ciencias de la complejidad es la mejor expresioacuten Es el estudio (tesis doctoral en rigor) de Helmreich Sin embargo el libro de mayor profundidad en antropologiacutea y por consiguiente en arqueologiacutea (la arqueologiacutea es antropologiacutea en pasado) es el trabajo hasta ahora insuperable de Beekman y Baden Por su parte el trabajo de Adams tiene el meacuterito de trabajar las dinaacutemicas sociales y culturales tomando como hilo conductor la energiacutea El libro de Peacuterez-Taylor es una compilacioacuten detextos que se mueven o intentan moverse hacia la complejidad no siempre ni exactamente en la direccioacuten de las ciencias de la complejidad
COMPLEJIDAD Y FILOSOFIacuteA
La corriente principal (mainstream) de la filosofiacutea se ha dividido en dos una que hace al mejor ejemplo de autores como Aristoacuteteles Hegel o Husserl de siacute misma un motivo de trabajo o en el mejor de los casos un pretexto para desarrollarse como philosophia primera La otra es la filosofiacutea que renuncia a la metafiacutesica y se transforma en eacutetica eacutetica aplicada sociologiacutea teoriacutea del derecho o filosofiacutea poliacutetica entre otras Los autores contemporaacuteneos son numerosos en cualquier de estas dos posturas principales de la filosofiacutea contemporaacutenea Entre los filoacutesofos contemporaacuteneos que trabajan complejidadresaltan los dos nombres mencionados a continuacioacuten Un elemento comuacuten a ambos es que se trata en rigor de filoacutesofos de la ciencia Un nombre tangencial a las ciencias de la complejidad pero muy consciente del significado de temas como la vida artificial es D Dennett que se omite aquiacute debido a no tiene ninguacuten texto mayor directamente relacionado con complejidad aunque tiene varios artiacuteculos y capiacutetulos de libro en eventos dedicados a la vida artificial y las ciencias cognitivas
COMPLEJIDAD E HISTORIAConsagrado como uno de los mejores historiadores contemporaacuteneos y entre los mejores en esta disciplina en toda la historia W H McNeill tiene el meacuterito de abrir las puertas en doble viacutea de la historia hacia la complejidad y de la complejidad de la historia y la historiografiacutea mismas Sin embargo seriacutea injusto omitir aquiacute los trabajos de F Fernaacutendez- Armesto a pesar de que no emplea para nada el concepto de ldquocomplejidadrdquo en su obra sus trabajos son estupendos ejemplos de lo que es el trabajo historiograacutefico en el marco de lasciencias de la complejidad De alguna manera tambieacuten hay que mencionar aquiacute el trabajo historiograacutefico del teoacuterico de la cultura J Barzun
COMPLEJIDAD ADMINISTRACIOacuteN Y ORGANIZACIONES SOCIALES
Aunque la literatura sobre complejidad y administracioacuten es muy grande son pocos los textos que valen la pena La mayoriacutea de la literatura es simple y llana jerga Los textos que se mencionan a continuacioacuten dan una idea clara de que es posible pensar y actuar en contextos de finanzas gobierno administracioacuten economiacutea teoriacutea de juegos Los administradores financistas e ingenieros son eminentemente pragmaacuteticos y principalmente piensan en herramientas y aplicaciones Una lectura juiciosa de la siguiente bibliografiacutea sorprenderiacutea a maacutes de administrador e ingeniero
COMPLEJIDAD ECONOMIacuteA Y FINANZASLa economiacutea tradicional permanece en el marco de cuatro ejes microeconomiacutea macroeconomiacutea finanzas y comercio Las demaacutes son aacutereas episoacutedicas como la historia de las doctrinas econoacutemicas por ejemplo Las finanzas por su parte pueden encontrar en el diaacutelogo con los fractales luces novedosas
CONSULTORIacuteA EMPRESARIAL EN EL MARCO DE LAS CIENCIAS DE LACOMPLEJIDAD
Es sabido que en Estado Unidos hay un dicho muy popular si una idea es buena produce dinero Pues bien la complejidad 1048753maacutes exactamente las ciencias de la complejidad- son una muy muy buena idea En efecto el nuacutemero y la importancia de las empresas las experiencias de negocios que incorporan a las ciencias de la complejidad incluye a las maacutes destacas y fuertes empresas en el mundo Siempre cabe recordar no solamente en el plano teoacuterico poliacutetico o militar por ejemplo aquella idea de H Pagels seguacuten la cual quien domine las ciencias de la complejidad tendraacute por decir lo menos una clara ventaja competitiva en el mercado una posicioacuten de ventaja enlos procesos de negociacioacuten en general en fin una estructura mental que le aporta reacuteditos magniacuteficos Las referencias a continuacioacuten ilustran estas ideas Aquiacute la idea es que quienes esteacuten interesados naveguen en profundidad en los links mencionados
COMPLEJIDAD Y PSICOLOGIacuteA
En psicologiacutea predominan en el mejor de los casos ya con personalidad propia los enfoques sisteacutemicos Hace rato que existe con estatuto y derecho propio una sicologiacutea sisteacutemica Con mucha frecuencia se hace referencia a la obra de H Maturana Sin embargo hay que decir que en sentido estricto la obra de Maturana no forma parte en manera alguna de las ciencias de la complejidad sino de aquello que en referencia a la Enciclopedia de Complejidad y Ciencias de Sistemas resentildeada antes arriba se integra en lasciencias de sistemas que son histoacutericamente anteriores a la emergencia de la complejidad El segundo libro referido a continuacioacuten contiene el nacimiento (y el debate) del concepto de autopoiesis obra de F Varela y H Maturana
COMPLEJIDAD Y ESTUDIOS CULTURALESLos estudios culturales estaacuten dominados hoy por hoy por los llamados estudios postcoloniales En un sentido estricto los estudios post-coloniales han logrado recientemente demarcarse del llamado pensamiento postmodernista Pues bien los dos libros mencionados a continuacioacuten se zambullen si cabe la expresioacuten en el mar de las ciencias de la complejidad con placer y con habilidad de buenos nadadores
INGENIERIacuteA DE SISTEMAS COMPLEJOS
La historia de la ingenieriacutea se divide en dos la ingenieriacutea claacutesica o ingenieriacutea convencional y la ingenieriacutea de sistemas complejos
El primero de los libros sobre ingenieriacutea de sistemas complejos aparece recieacuten en el 2006 Desde entonces no obstante su desarrollo ha sido impresionante Sin embargo en el mundo facultades de ingenieriacutea y de administracioacuten permanecen auacuten al margen del estudio y trabajo en ingenieriacutea de sistemas complejos Tan soacutelo a nivel de Institutos y Centros de Investigacioacuten se incorpora se desarrolla se trabaja y se ensentildea activamente la ingenieriacutea de sistemas complejos Y por consiguiente la computacioacuten bioinspirada
METAHEURIacuteSTICAS (HIacuteBRIDAS PARALELAS HIPERHEURIacuteSTICAS) OPTIMIZACIOacuteN Y
RESOLUCIOacuteN DE PROBLEMAS
Las metaheuriacutesticas son el marco algoriacutetmico maacutes reciente para el trabajo con y la resolucioacuten de problemas complejos en ciencia ingenieriacutea y negocios Estas reconocen la imposibilidad de una solucioacuten oacuteptima y buscan hallar por el contrario soluciones razonables con recursos aceptables Antes de ellas predominaron las teacutecnicas convencionales de la investigacioacuten de operaciones y los modelos heuriacutesticos de la inteligencia artificial Pero justamente el trabajo con metaheuriacutesticas se hace necesario e incluso ineludible cuando las teacutecnicas y los modelos convencionales reconocen su incapacidad para abordar los problemas de complejidad creciente
Cuatro grandes retos (o problemas abiertos) motivan las investigaciones maacutes recientes en el campo de las metaheuriacutesticas
- El primero tiene que ver con posibilidad e incluso con la necesidad de construir sistemas hiacutebridos no soacutelo empleando metaheuriacutesticas sino tambieacuten ademaacutes modelos matemaacuteticos claacutesicos (de la investigacioacuten de operaciones) y heuriacutesticas convencionales (de la inteligencia artificial) Algunos de los campos que maacutes aportan a esta discusioacuten son la computacioacuten
- El segundo reto consiste en saber cuaacutendo y cuaacutel metaheuriacutestica elegir durante el proceso de resolucioacuten de un problema determinado La finalidad es seleccionar en cada punto de decisioacuten de un problema dado y de forma automaacutetica la (meta) heuriacutestica de bajo nivel maacutes adecuada a partir de un conjunto finito de posibilidades
-El tercer problema se refiere al disentildeo de metaheuriacutesticas paralelas y distribuidas con el fin de explotar las cada vez mayores prestaciones que estas arquitecturas suponen A su vez este reto estimula el desarrollo de nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten Alliacute los trabajos en computacioacuten no convencional juegan un papel central
-Finalmente el cuarto reto intenta subsanar las dificultades manifiestas cuando de afinar o poner a punto los paraacutemetros de
la(s) metaheuriacutestica(s) seleccionada(s) (configurar la(s) metaheuriacutestica(s)) se trata Un ejemplo conspicuo en este caso son las metaheuriacutesticas auto-adaptativas
Las dos familias principales de metaheuriacutesticas son las metaheuriacutesticas basadas en soluciones uacutenicas y las metaheuriacutesticas basadas en poblaciones La primera familia se inspira principalmente en las matemaacuteticas la loacutegica y la fiacutesica y consiste en la manipulacioacuten y transformacioacuten de una solucioacuten uacutenica a lo largo del proceso de buacutesqueda y optimizacioacuten El segundo grupo se inspira fundamentalmente en la biologiacutea y emplea no una solucioacuten uacutenica sino una poblacioacuten de soluciones que interactuacutean y evolucionan en el tiempo Es en este segundo caso cuando se habla de espacios de soluciones En este grupo son cuatro los principales paradigmas la computacioacuten evolutiva la inteligencia de enjambres la computacioacuten inmunoloacutegica y la computacioacuten con membranas
Ambas familias son complementarias Mientras las primeras son muy buenas para explotar las mejores soluciones en una zona especiacutefica (optimizacioacuten local) el segundo grupo logra explorar todo el espacio de soluciones (optimizacioacuten global) En otras palabras mientras estas intensifican aquellas diversifican Los problemas (complejos) actuales en ciencia e ingenieriacutea implican tanto explotacioacuten como exploracioacuten justificando una vez maacutes la necesidad y la pertinencia de los sistemas hiacutebridos
SISTEMAS COMPUTACIONALES NATURALES INTELIGENTES Y BIOLOacuteGICOS
Computar es un rasgo comuacuten transversal si se prefiere a los seres humanos a los sistemas expertos y artificiales a la vida en general y a la naturaleza misma Cada eacutepoca posee su propia metaacutefora Una de las uacuteltimas metaacuteforas acuntildeadas es el reconocimiento de que finalmente esto es sustancialmente lo que hace el universo es computar es decir se trata de la idea seguacuten la cual podemos encontrar procesos de coacutemputo en todas las escalas y fenoacutemenos de la naturaleza En particular como un subconjunto de los sistemas de computacioacuten natural encontramos la computacioacuten inspirada bioloacutegicamente (o computacioacuten con metaacuteforas bioloacutegicas)
El esquema muestra la evolucioacuten de las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas (de optimizacioacuten) y con ellas de los sistemas computacionales De un lado las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas pasaron de los modelos matemaacuteticos a los modelos inspirados por la biologiacutea atravesando por los sistemas inteligentes y los sistemas ciberneacuteticos No en vano las miradas se han desplazado hacia la inteligencia artificial bio-inspirada hacia la inteligencia computacional y hacia los sistemas complejos adaptativos inteligentes y cada vez se habla menos de la inteligencia artificial (claacutesica) sin maacutes Los textos que se muestran en esta seccioacuten dan muestras consistentes de este hecho
COMPUTACIOacuteN SUAVE
Soft Computing no es un cuerpo homogeacuteneo de conceptos y teacutecnicas Maacutes bien es una mezcla de distintos meacutetodos que de una forma u otra cooperan desde sus fundamentos En este sentido el principal objetivo de la Soft Computing es aprovechar la tolerancia que conllevan la imprecisioacuten y la incertidumbre para conseguir manejabilidad robustez y soluciones de bajo costo Los principales ingredientes de la Soft Computing son la Loacutegica Fuzzy la Neuro-computacioacuten y el Razonamiento Probabiliacutestico incluyendo este uacuteltimo a los Algoritmos Geneacuteticos las Redes de Creencia los Sistemas Caoacuteticos y algunas partes de la Teoriacutea de Aprendizaje En esa asociacioacuten de Loacutegica Fuzzy Neurocomputacioacuten y Razonamiento Probabiliacutestico la Loacutegica Fuzzy se ocupa principalmente de la imprecisioacuten y el Razonamiento Aproximado la Neurocumputacioacuten del aprendizaje y el Razonamiento Probabiliacutestico de la incertidumbre y la propagacioacuten de las creencias
INTELIGENCIA COMPUTACIONAL
Son ellos (el orden no importa) los sistemas difusos las redes neuronales los sistemas inmunes artificiales la computacioacuten evolutiva y la inteligencia de enjambres todos ellos provenientes en alguacuten sentido de metaacuteforas bioloacutegicas Se acentuacutea ademaacutes el papel de las posibles relaciones entre ellas
Los dos aspectos clave de este reconocimiento son dos De un lado la inteligencia artificial se ha desplazado a traveacutes de la inteligencia computacional al plano ciertamente maacutes interesante y fructiacutefero de los sistemas bio-inspirados De otra parte se pone de manifiesto la posibilidad y el potencial de pensar en sistemas hiacutebridos como lo plantea el esquema 14
COMPUTACIOacuteN NATURAL
En otro plano distinto aunque fuertemente relacionado con la computacioacuten suave y la inteligencia computacional se encuentra el campo de la computacioacuten natural Dicho campo tiene tres grandes ramas que lo componen estas son i) el uso de metaacuteforas provenientes de la naturaleza (en particular de la biologiacutea) para resolver problemas ii) el modelamiento la simulacioacuten y la siacutentesis de fenoacutemenos naturales a traveacutes del computador y iii) el uso de ideas yo materiales naturales (como moleacuteculas o ceacutelulas) para llevar a cabo procesos de computo ineacuteditos cuando se los mira retrospectivamente El esquema 15 permite observar la evolucioacuten literalmente las especiaciones- que la computacioacuten natural ha tenido Este mismo esquema suministra una idea clara acerca de la evolucioacuten de la arquitectura de la computacioacuten desde
von Neumann- hasta los desarrollos maacutes recientes y verosimilmente- hacia el futuro
COMPUTACIOacuteN EVOLUTIVA O ALGORITMOS EVOLUTIVOS
La simbiosis entre teoriacutea de la evolucioacuten y con ella por debajo de ella por asiacute decirlo la referencia a la Nueva Biologiacutea- y la computacioacuten en general constituye sin ninguna duda una de las realizaciones maacutes originales en las ciencias de la complejidad Al respecto sigue siendo totalmente vaacutelido el reconocimiento muy temprano- que hizo H Pagels acerca de la importancia de las relaciones entre complejidad y computacioacuten Al mismo tiempo que el computador hace posible a las ciencias de la complejidad eacutestas contribuyen de manera significativa al propio desarrollo de la computacioacuten
Podemos hablar como es efectivamente el caso de tres clases de ciencia la ciencia de tipo inductivo (o empiacuterico o empirista) la ciencia de tipo deductivo (o racionalista) y la ciencia con base en modelamiento y simulacioacuten Los dos primeros tipos de ciencia corresponden a la ciencia claacutesica y por derivacioacuten a toda la ciencia habida en la historia de la humanidad Occidental La tercera es perfectamente novedosa y dirige la mirada absolutamente hacia el futuro
INTELIGENCIA COLECTIVA O TEORIacuteA DE ENJAMBRES
El estudio de los colectivos de animales _ los animales sociales los insectos sociales (hormigas termitas himenoacutepteros beneacuteficos en general pero tambieacuten de los carduacutemenes y las manadas) ha arrojado luces maravillosas acerca de la arquitectura y la topologiacutea de la naturaleza y por tanto tambieacuten acerca de la sociedad humana en general
El rasgo definitivo ha sido el reconocimiento del siguiente hecho la naturaleza no piensa ni actuacutea como la civilizacioacuten occidental los postuloacute siempre secuencial jeraacuterquica lineal cardinalmente Por el contrario la robustez de los sistemas naturales descansa en series en paralelo en la ausencia de control central riacutegido en la adaptacioacuten La inteligencia de enjambre pone de manifiesto una inteligencia bastante mejor por robusta y evolutiva- que la inteligencia humana tradicional la de los 2500 antildeos de la historia de Occidente
Esta idea auacuten deberaacute ser plenamente explorada y apropiada por parte de la comunidad acadeacutemica y cientiacutefica asiacute como por parte tambieacuten del sector privado el sector puacuteblico y de la propia sociedad civil
COMPUTACIOacuteN CON MEMBRANAS O SISTEMAS P
Los sistemas informaacuteticos y computacionales tambieacuten han incorporado por asiacute decirlo- la metaacutefora bioloacutegica y ecoloacutegica La ingenieriacutea ha avanzado hasta la programacioacuten y el trabajo en teacuterminos de hardware anaacutelogos a los de los sistemas vivos Un caso conspicuo reciente que data del 1998 es la computacioacuten con membranas
COMPUTACIOacuteN INMUNE O SISTEMAS INMUNES ARTIFICIALES
El estudio del sistema inmunoloacutegico humano y en general de los sistemas vivos- ha representado un aprendizaje estupendo por lo pronto para fiacutesicos y expertos en sistemas computacionales Esta aacuterea surge en 1998 y permite explorar caminos que la ingenieriacutea tradicional nunca imaginoacute Por decir lo menos se trata de la importancia de pensar por analogiacutea sin embargo en rigor aquiacute se trata de bastante maacutes que de una analogiacutea
COMPLEJIDAD SISTEMAS BIO-INSPIRADOS BIO-ROBOacuteTICA Y BIO-HARDWARE
Los trabajos sobre sistemas inteligentes adaptativos y sobre vida artificial ya no permanecen en el aacutembito de la pantalla del computador Los sistemas inteligentes vivos han salido del CPU y ya exploran espacios fiacutesicos comunes con el de los seres humanos De esta suerte las escisiones claacutesicas entre lo natural y lo artificial o entre lo analoacutegico y lo digital por ejemplo quedan ampliamente superadas en investigaciones y trabajos que comienzan a tener repercusiones (incipientes por lo pronto) en numerosos dominios del mundo cotidiano
CONCLUSIONES
El surgimiento de las ciencias de la complejidad se da gracias a aquellos personajes que de manera directa contribuyeron sin ellos no habriacutea sido posible el mundo de los sistemas dinaacutemicos de complejidad creciente
La ciencia es el conjunto de conocimientos estructurados sistemaacuteticamente conocimiento obtenido mediante la observacioacuten de patrones regulares de razonamientos y de experimentacioacuten en aacutembitos especiacuteficos a partir de los cuales se generan preguntas se construyen hipoacutetesis se deducen principios y se elaboran leyes generales y sistemas organizados por medio de un meacutetodo cientiacutefico
Complejidad es la cualidad de lo que estaacute compuesto de diversos elementos interrelacionadas Se refiere a un sistema complejo que es un sistema compuesto de partes interrelacionadas que como un conjunto exhiben propiedades y comportamientos no evidentes a partir de la suma de las partes individuales
Se trata de un grupo de ciencias que por tanto contienen numerosas teoriacuteas una diversidad de modelos explicativos una gama amplia de conceptos en fin una pluralidad de meacutetodos y loacutegicas
El mundo de las ciencias de la complejidad se ocupa de las transiciones ordendesorden contiene tres grandes ejes ellos son la teoriacutea matemaacutetica de la complejidad - maacutes propiamente conocida como el conjunto de los problemas P versus N-P las relaciones entre el universo microscoacutepico y el universo macroscoacutepico y la teoriacutea de los sistemas dinaacutemicos
Estos tres grandes ejes se cruzan entre siacute e inauguran el mundo mismo de la complejidad
El modelamiento y la simulacioacuten son especiacuteficos de los sistemas de complejidad creciente Esta idea requiere auacuten una incorporacioacuten y una elaboracioacuten por parte de quienes se inician en el estudio y el trabajo en profundidad con la complejidadEl fundamento de este tipo de modelamiento se basoacute por ejemplo en la mecaacutenica claacutesica la loacutegica formal claacutesica el caacutelculo las ecuaciones diferenciales o la geometriacutea euclidianaEn el marco de las ciencias de la complejidad la idea es completamente contraria (esquema 9)El modelamiento planteado en estos teacuterminos permite abordar fenoacutemenos complejos sin la necesidad eliminar la incertidumbre ni de linealizarlos
COMPLEJIDAD Y SISTEMAS VIVOS
El fenoacutemeno de maacutexima complejidad conocida en el universo son sin lugar a dudas los sistemas vivos No sin razoacuten J Maddox sentildealaba que los tres problemas uacuteltimos de la investigacioacuten cientiacutefica y filosoacutefica son
El conocimiento del origen y la estructura de la materia
El conocimiento acerca del origen y la naturaleza de la vida
El problema de las relaciones mente-cerebro
La vida es una especie de materia que no se reduce a simple materialidad por lo menos no hasta que sepamos queacute es la materia y por tanto las relaciones con la antimateria asiacute como las relaciones de la energiacutea con la energiacutea oscura del universo Las relaciones mente-cerebro son pertinentes para un tipo de vida supuesta la escisioacuten baacutesica entre organismos seacutesiles y moacuteviles Estamos en los umbrales del estudio de las relaciones entre vida y complejidad
Los dos problemas fundamentales en el estudio de los sistemas vivos son los relativos al origen de la vida es decir su loacutegica Muchos se ha avanzado en el primer problema pero el segundo problema es el que presenta los desarrollos maacutes soacutelidos
El estudio de la vida en general implica de entrada el reconocimiento de que existen dos formas principales de sistemas vivos
La vida natural_ Se basa cuya fiacutesica es el Carbono y cuya quiacutemica es la Tabla de Elementos Perioacutedicos Esta apunta a la naturaleza
la vida artificial _Se basa cuya fiacutesica es el Silicio y cuya quiacutemica incluye a los Algoritmos Geneacuteticos Esta apunta a la naturaleza creada
MODELAMIENTO Y SIMULACIOacuteN DE SISTEMAS BIOLOacuteGICOS SISTEMAS INSPIRADOS BIOLOacuteGICAMENTE Y VIDA ARTIFICIAL
Hay tres fenoacutemenos conspicuos que brillan con luz propia
Los sistemas bioloacutegicos los sistemas inspirados en la biologiacutea la vida artificial
Se sostiene la hipoacutetesis de que la vida artificial puede y debe ser comprendida como una de las ciencias de la complejidad Desde su nacimiento las ciencias de la complejidad han trabajado
integrado e impulsado activamente dos campos de trabajo paralelos
Los algoritmos geneacuteticos (J Holland) La vida artificial (Ch Langton)
El nexo entre ambos es el intereacutes manifiesto por la forma en que los sistemas inspirados bioloacutegicamente contribuyen a comprender la vida en el planeta tanto como a prefigurar la vida posible algo que en el lenguaje teacutecnico se designa como ldquola vida tal y como podriacutea ser (life as it could be) El crecimiento en este campo es sostenido soacutelido y creciente
Pero la vida artificial no trata uacutenica ni exclusivamente de construir modelos y realizar simulaciones La vida artificial trabaja en tres planos complementarios
El modelamiento y la simulacioacuten de sistemas bioloacutegicos La construccioacuten de sistemas capaces de evolucionar
aprender y adaptarse en entornos cambiantes El estudio de las capacidades de coacutemputo de los sistemas
bioloacutegicos y su implementacioacuten como nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten
COMPLEJIDAD Y CIENCIAS SOCIALES
El concepto de ciencias sociales y humanas es agrave la lettre un concepto decimonoacutenico Surge gracias a A Comte y de ahiacute en adelante se desarrolla ya sea en teacuterminos de ciencias del espiacuteritu (Dilthey) o como ciencias sociales y ciencias humanas Ulteriormente ha habido incluso la discusioacuten acerca de ldquociencias sociales aplicadasrdquo contrario sensu a lo que seriacutea un grupo de ciencias no aplicadas o puras Dado el progreso del conocimiento el trabajo en teacuterminos interdisciplinarios cruzados transversales integrales que es justamente lo que caracteriza a la ciencia de punta en general y a las ciencias de la complejidad en particular el concepto mismo de ciencias naturales o positivas y ciencias sociales y humanas resulta al cabo vetusto Lo que sucede es que administrativamente en el mundo entero auacuten se estructura el conocimiento en teacuterminos de las divisiones provenientes del siglo XIX y comienzos del siglo XX
Como quiera que sea las ciencias sociales y humanas requieren abrirse 1048753 de acuerdo con el informe de la Comisioacuten Gulbenkian Esta apertura de las ciencias sociales es para un buen lector de un lado hacia la sociedad y de otra parte y de un modo muy fundamental abrirse a las ciencias llamadas naturales y a las tecnologiacuteas (ingenieriacuteas digamos) Pues bien conseguridad se trata de abrirse a los progresos cruzados que en otros dominios cientiacuteficos estaacuten teniendo lugar La bibliografiacutea referida a continuacioacuten tiene que ver con el diaacutelogo abierto frontal con las ciencias de la complejidad Esta historia es reciente pero es al mismo tiempo soacutelida y creciente Estaacute bien nutrida aunque auacuten se encuentre en pantildeales por asiacute decirlo
BIBLIOGRAFIacuteA GENERAL SOBRE COMPLEJIDAD Y CIENCIAS SOCIALES Y HUMANAS
La idea general es que las ciencias sociales y humanas poseen estudian se ocupan de los sistemas fenoacutemenos y comportamientos de maacutexima complejidad conocida hasta la fecha a saber los sistemas humanos
Los fenoacutemenos que ocupan los sistemas fiacutesicos por ejemplo son bastante maacutes predecibles Una parte de la comunidad cientiacutefica de cientiacuteficos sociales cuando escuchan los temas de complejidad sostienen ldquoPero si es justamente lo que hacemos nosotros y es lo que siempre hemos dichordquo o ldquose trata de vino viejo en tonel nuevordquo por ejemplo
Mientras que existe alguacuten escepticismo en una parte de la comunidad de este grupo de cientiacuteficos incluidos filoacutesofos existe una parte grande y soacutelida que trabaja en teacuterminos de conceptos metodologiacuteas lenguajes y enfoques propios de las ciencias de la complejidad Digaacutemoslo de manera puntual en el contexto de las ciencias de la complejidad las antiguas divisiones entre ciencia y tecnologiacutea (ingenieriacutea por ejemplo) entre ciencias duras y ciencias blandas entre ciencia y filosofiacutea se hace ya insostenible El encuentro de ciencias y disciplinas modifica el propio estatuto epistemoloacutegico y social que poseiacutean antes del encuentro el diaacutelogo y el trabajo mancomunado
El encuentro de ciencias y disciplinas se establece en funcioacuten de la identificacioacuten de y el trabajo sobre problemas Son los problemas los que unen a los cientiacuteficos entre siacute y a ellos con la sociedad en general Su comprensioacuten su esfuerzo de resolucioacuten los horizontes quecontienen las dimensiones que anticipan - hacia delante y hacia atraacutes
COMPLEJIDAD Y SOCIOLOGIacuteALa sociologiacutea siempre se ocupoacute de sujetos colectivos en el mejor espiacuteritu de la complejidad- Pero los redujo a diversos planos y conceptos En este sentido el primer libro sobre sociologiacutea y complejidad aparece en el 2006 Aunque desde otra perspectiva el libro de D Watts - socioacutelogo de formacioacuten- es un ejemplo magniacutefico en el que la sociologiacutea se cruza con y se integra a la fiacutesica la criticalidad auto-organizada las redes complejas la irreversibilidad de la flecha del tiempo etc Aquiacute la sociologiacutea deja de ser tal sencillamente ciencia social en el sentido de la clasificacioacuten propia del siglo XIX para metamorfosearse (I Prigogine) en (uno de los componentes de las ciencias de la) complejidad
COMPLEJIDAD Y ANTROPOLOGIacuteA
El primer libro de antropologiacutea y complejidad se concentra sintomaacuteticamente en la vida artificial y en la cultura digital de la cual las ciencias de la complejidad es la mejor expresioacuten Es el estudio (tesis doctoral en rigor) de Helmreich Sin embargo el libro de mayor profundidad en antropologiacutea y por consiguiente en arqueologiacutea (la arqueologiacutea es antropologiacutea en pasado) es el trabajo hasta ahora insuperable de Beekman y Baden Por su parte el trabajo de Adams tiene el meacuterito de trabajar las dinaacutemicas sociales y culturales tomando como hilo conductor la energiacutea El libro de Peacuterez-Taylor es una compilacioacuten detextos que se mueven o intentan moverse hacia la complejidad no siempre ni exactamente en la direccioacuten de las ciencias de la complejidad
COMPLEJIDAD Y FILOSOFIacuteA
La corriente principal (mainstream) de la filosofiacutea se ha dividido en dos una que hace al mejor ejemplo de autores como Aristoacuteteles Hegel o Husserl de siacute misma un motivo de trabajo o en el mejor de los casos un pretexto para desarrollarse como philosophia primera La otra es la filosofiacutea que renuncia a la metafiacutesica y se transforma en eacutetica eacutetica aplicada sociologiacutea teoriacutea del derecho o filosofiacutea poliacutetica entre otras Los autores contemporaacuteneos son numerosos en cualquier de estas dos posturas principales de la filosofiacutea contemporaacutenea Entre los filoacutesofos contemporaacuteneos que trabajan complejidadresaltan los dos nombres mencionados a continuacioacuten Un elemento comuacuten a ambos es que se trata en rigor de filoacutesofos de la ciencia Un nombre tangencial a las ciencias de la complejidad pero muy consciente del significado de temas como la vida artificial es D Dennett que se omite aquiacute debido a no tiene ninguacuten texto mayor directamente relacionado con complejidad aunque tiene varios artiacuteculos y capiacutetulos de libro en eventos dedicados a la vida artificial y las ciencias cognitivas
COMPLEJIDAD E HISTORIAConsagrado como uno de los mejores historiadores contemporaacuteneos y entre los mejores en esta disciplina en toda la historia W H McNeill tiene el meacuterito de abrir las puertas en doble viacutea de la historia hacia la complejidad y de la complejidad de la historia y la historiografiacutea mismas Sin embargo seriacutea injusto omitir aquiacute los trabajos de F Fernaacutendez- Armesto a pesar de que no emplea para nada el concepto de ldquocomplejidadrdquo en su obra sus trabajos son estupendos ejemplos de lo que es el trabajo historiograacutefico en el marco de lasciencias de la complejidad De alguna manera tambieacuten hay que mencionar aquiacute el trabajo historiograacutefico del teoacuterico de la cultura J Barzun
COMPLEJIDAD ADMINISTRACIOacuteN Y ORGANIZACIONES SOCIALES
Aunque la literatura sobre complejidad y administracioacuten es muy grande son pocos los textos que valen la pena La mayoriacutea de la literatura es simple y llana jerga Los textos que se mencionan a continuacioacuten dan una idea clara de que es posible pensar y actuar en contextos de finanzas gobierno administracioacuten economiacutea teoriacutea de juegos Los administradores financistas e ingenieros son eminentemente pragmaacuteticos y principalmente piensan en herramientas y aplicaciones Una lectura juiciosa de la siguiente bibliografiacutea sorprenderiacutea a maacutes de administrador e ingeniero
COMPLEJIDAD ECONOMIacuteA Y FINANZASLa economiacutea tradicional permanece en el marco de cuatro ejes microeconomiacutea macroeconomiacutea finanzas y comercio Las demaacutes son aacutereas episoacutedicas como la historia de las doctrinas econoacutemicas por ejemplo Las finanzas por su parte pueden encontrar en el diaacutelogo con los fractales luces novedosas
CONSULTORIacuteA EMPRESARIAL EN EL MARCO DE LAS CIENCIAS DE LACOMPLEJIDAD
Es sabido que en Estado Unidos hay un dicho muy popular si una idea es buena produce dinero Pues bien la complejidad 1048753maacutes exactamente las ciencias de la complejidad- son una muy muy buena idea En efecto el nuacutemero y la importancia de las empresas las experiencias de negocios que incorporan a las ciencias de la complejidad incluye a las maacutes destacas y fuertes empresas en el mundo Siempre cabe recordar no solamente en el plano teoacuterico poliacutetico o militar por ejemplo aquella idea de H Pagels seguacuten la cual quien domine las ciencias de la complejidad tendraacute por decir lo menos una clara ventaja competitiva en el mercado una posicioacuten de ventaja enlos procesos de negociacioacuten en general en fin una estructura mental que le aporta reacuteditos magniacuteficos Las referencias a continuacioacuten ilustran estas ideas Aquiacute la idea es que quienes esteacuten interesados naveguen en profundidad en los links mencionados
COMPLEJIDAD Y PSICOLOGIacuteA
En psicologiacutea predominan en el mejor de los casos ya con personalidad propia los enfoques sisteacutemicos Hace rato que existe con estatuto y derecho propio una sicologiacutea sisteacutemica Con mucha frecuencia se hace referencia a la obra de H Maturana Sin embargo hay que decir que en sentido estricto la obra de Maturana no forma parte en manera alguna de las ciencias de la complejidad sino de aquello que en referencia a la Enciclopedia de Complejidad y Ciencias de Sistemas resentildeada antes arriba se integra en lasciencias de sistemas que son histoacutericamente anteriores a la emergencia de la complejidad El segundo libro referido a continuacioacuten contiene el nacimiento (y el debate) del concepto de autopoiesis obra de F Varela y H Maturana
COMPLEJIDAD Y ESTUDIOS CULTURALESLos estudios culturales estaacuten dominados hoy por hoy por los llamados estudios postcoloniales En un sentido estricto los estudios post-coloniales han logrado recientemente demarcarse del llamado pensamiento postmodernista Pues bien los dos libros mencionados a continuacioacuten se zambullen si cabe la expresioacuten en el mar de las ciencias de la complejidad con placer y con habilidad de buenos nadadores
INGENIERIacuteA DE SISTEMAS COMPLEJOS
La historia de la ingenieriacutea se divide en dos la ingenieriacutea claacutesica o ingenieriacutea convencional y la ingenieriacutea de sistemas complejos
El primero de los libros sobre ingenieriacutea de sistemas complejos aparece recieacuten en el 2006 Desde entonces no obstante su desarrollo ha sido impresionante Sin embargo en el mundo facultades de ingenieriacutea y de administracioacuten permanecen auacuten al margen del estudio y trabajo en ingenieriacutea de sistemas complejos Tan soacutelo a nivel de Institutos y Centros de Investigacioacuten se incorpora se desarrolla se trabaja y se ensentildea activamente la ingenieriacutea de sistemas complejos Y por consiguiente la computacioacuten bioinspirada
METAHEURIacuteSTICAS (HIacuteBRIDAS PARALELAS HIPERHEURIacuteSTICAS) OPTIMIZACIOacuteN Y
RESOLUCIOacuteN DE PROBLEMAS
Las metaheuriacutesticas son el marco algoriacutetmico maacutes reciente para el trabajo con y la resolucioacuten de problemas complejos en ciencia ingenieriacutea y negocios Estas reconocen la imposibilidad de una solucioacuten oacuteptima y buscan hallar por el contrario soluciones razonables con recursos aceptables Antes de ellas predominaron las teacutecnicas convencionales de la investigacioacuten de operaciones y los modelos heuriacutesticos de la inteligencia artificial Pero justamente el trabajo con metaheuriacutesticas se hace necesario e incluso ineludible cuando las teacutecnicas y los modelos convencionales reconocen su incapacidad para abordar los problemas de complejidad creciente
Cuatro grandes retos (o problemas abiertos) motivan las investigaciones maacutes recientes en el campo de las metaheuriacutesticas
- El primero tiene que ver con posibilidad e incluso con la necesidad de construir sistemas hiacutebridos no soacutelo empleando metaheuriacutesticas sino tambieacuten ademaacutes modelos matemaacuteticos claacutesicos (de la investigacioacuten de operaciones) y heuriacutesticas convencionales (de la inteligencia artificial) Algunos de los campos que maacutes aportan a esta discusioacuten son la computacioacuten
- El segundo reto consiste en saber cuaacutendo y cuaacutel metaheuriacutestica elegir durante el proceso de resolucioacuten de un problema determinado La finalidad es seleccionar en cada punto de decisioacuten de un problema dado y de forma automaacutetica la (meta) heuriacutestica de bajo nivel maacutes adecuada a partir de un conjunto finito de posibilidades
-El tercer problema se refiere al disentildeo de metaheuriacutesticas paralelas y distribuidas con el fin de explotar las cada vez mayores prestaciones que estas arquitecturas suponen A su vez este reto estimula el desarrollo de nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten Alliacute los trabajos en computacioacuten no convencional juegan un papel central
-Finalmente el cuarto reto intenta subsanar las dificultades manifiestas cuando de afinar o poner a punto los paraacutemetros de
la(s) metaheuriacutestica(s) seleccionada(s) (configurar la(s) metaheuriacutestica(s)) se trata Un ejemplo conspicuo en este caso son las metaheuriacutesticas auto-adaptativas
Las dos familias principales de metaheuriacutesticas son las metaheuriacutesticas basadas en soluciones uacutenicas y las metaheuriacutesticas basadas en poblaciones La primera familia se inspira principalmente en las matemaacuteticas la loacutegica y la fiacutesica y consiste en la manipulacioacuten y transformacioacuten de una solucioacuten uacutenica a lo largo del proceso de buacutesqueda y optimizacioacuten El segundo grupo se inspira fundamentalmente en la biologiacutea y emplea no una solucioacuten uacutenica sino una poblacioacuten de soluciones que interactuacutean y evolucionan en el tiempo Es en este segundo caso cuando se habla de espacios de soluciones En este grupo son cuatro los principales paradigmas la computacioacuten evolutiva la inteligencia de enjambres la computacioacuten inmunoloacutegica y la computacioacuten con membranas
Ambas familias son complementarias Mientras las primeras son muy buenas para explotar las mejores soluciones en una zona especiacutefica (optimizacioacuten local) el segundo grupo logra explorar todo el espacio de soluciones (optimizacioacuten global) En otras palabras mientras estas intensifican aquellas diversifican Los problemas (complejos) actuales en ciencia e ingenieriacutea implican tanto explotacioacuten como exploracioacuten justificando una vez maacutes la necesidad y la pertinencia de los sistemas hiacutebridos
SISTEMAS COMPUTACIONALES NATURALES INTELIGENTES Y BIOLOacuteGICOS
Computar es un rasgo comuacuten transversal si se prefiere a los seres humanos a los sistemas expertos y artificiales a la vida en general y a la naturaleza misma Cada eacutepoca posee su propia metaacutefora Una de las uacuteltimas metaacuteforas acuntildeadas es el reconocimiento de que finalmente esto es sustancialmente lo que hace el universo es computar es decir se trata de la idea seguacuten la cual podemos encontrar procesos de coacutemputo en todas las escalas y fenoacutemenos de la naturaleza En particular como un subconjunto de los sistemas de computacioacuten natural encontramos la computacioacuten inspirada bioloacutegicamente (o computacioacuten con metaacuteforas bioloacutegicas)
El esquema muestra la evolucioacuten de las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas (de optimizacioacuten) y con ellas de los sistemas computacionales De un lado las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas pasaron de los modelos matemaacuteticos a los modelos inspirados por la biologiacutea atravesando por los sistemas inteligentes y los sistemas ciberneacuteticos No en vano las miradas se han desplazado hacia la inteligencia artificial bio-inspirada hacia la inteligencia computacional y hacia los sistemas complejos adaptativos inteligentes y cada vez se habla menos de la inteligencia artificial (claacutesica) sin maacutes Los textos que se muestran en esta seccioacuten dan muestras consistentes de este hecho
COMPUTACIOacuteN SUAVE
Soft Computing no es un cuerpo homogeacuteneo de conceptos y teacutecnicas Maacutes bien es una mezcla de distintos meacutetodos que de una forma u otra cooperan desde sus fundamentos En este sentido el principal objetivo de la Soft Computing es aprovechar la tolerancia que conllevan la imprecisioacuten y la incertidumbre para conseguir manejabilidad robustez y soluciones de bajo costo Los principales ingredientes de la Soft Computing son la Loacutegica Fuzzy la Neuro-computacioacuten y el Razonamiento Probabiliacutestico incluyendo este uacuteltimo a los Algoritmos Geneacuteticos las Redes de Creencia los Sistemas Caoacuteticos y algunas partes de la Teoriacutea de Aprendizaje En esa asociacioacuten de Loacutegica Fuzzy Neurocomputacioacuten y Razonamiento Probabiliacutestico la Loacutegica Fuzzy se ocupa principalmente de la imprecisioacuten y el Razonamiento Aproximado la Neurocumputacioacuten del aprendizaje y el Razonamiento Probabiliacutestico de la incertidumbre y la propagacioacuten de las creencias
INTELIGENCIA COMPUTACIONAL
Son ellos (el orden no importa) los sistemas difusos las redes neuronales los sistemas inmunes artificiales la computacioacuten evolutiva y la inteligencia de enjambres todos ellos provenientes en alguacuten sentido de metaacuteforas bioloacutegicas Se acentuacutea ademaacutes el papel de las posibles relaciones entre ellas
Los dos aspectos clave de este reconocimiento son dos De un lado la inteligencia artificial se ha desplazado a traveacutes de la inteligencia computacional al plano ciertamente maacutes interesante y fructiacutefero de los sistemas bio-inspirados De otra parte se pone de manifiesto la posibilidad y el potencial de pensar en sistemas hiacutebridos como lo plantea el esquema 14
COMPUTACIOacuteN NATURAL
En otro plano distinto aunque fuertemente relacionado con la computacioacuten suave y la inteligencia computacional se encuentra el campo de la computacioacuten natural Dicho campo tiene tres grandes ramas que lo componen estas son i) el uso de metaacuteforas provenientes de la naturaleza (en particular de la biologiacutea) para resolver problemas ii) el modelamiento la simulacioacuten y la siacutentesis de fenoacutemenos naturales a traveacutes del computador y iii) el uso de ideas yo materiales naturales (como moleacuteculas o ceacutelulas) para llevar a cabo procesos de computo ineacuteditos cuando se los mira retrospectivamente El esquema 15 permite observar la evolucioacuten literalmente las especiaciones- que la computacioacuten natural ha tenido Este mismo esquema suministra una idea clara acerca de la evolucioacuten de la arquitectura de la computacioacuten desde
von Neumann- hasta los desarrollos maacutes recientes y verosimilmente- hacia el futuro
COMPUTACIOacuteN EVOLUTIVA O ALGORITMOS EVOLUTIVOS
La simbiosis entre teoriacutea de la evolucioacuten y con ella por debajo de ella por asiacute decirlo la referencia a la Nueva Biologiacutea- y la computacioacuten en general constituye sin ninguna duda una de las realizaciones maacutes originales en las ciencias de la complejidad Al respecto sigue siendo totalmente vaacutelido el reconocimiento muy temprano- que hizo H Pagels acerca de la importancia de las relaciones entre complejidad y computacioacuten Al mismo tiempo que el computador hace posible a las ciencias de la complejidad eacutestas contribuyen de manera significativa al propio desarrollo de la computacioacuten
Podemos hablar como es efectivamente el caso de tres clases de ciencia la ciencia de tipo inductivo (o empiacuterico o empirista) la ciencia de tipo deductivo (o racionalista) y la ciencia con base en modelamiento y simulacioacuten Los dos primeros tipos de ciencia corresponden a la ciencia claacutesica y por derivacioacuten a toda la ciencia habida en la historia de la humanidad Occidental La tercera es perfectamente novedosa y dirige la mirada absolutamente hacia el futuro
INTELIGENCIA COLECTIVA O TEORIacuteA DE ENJAMBRES
El estudio de los colectivos de animales _ los animales sociales los insectos sociales (hormigas termitas himenoacutepteros beneacuteficos en general pero tambieacuten de los carduacutemenes y las manadas) ha arrojado luces maravillosas acerca de la arquitectura y la topologiacutea de la naturaleza y por tanto tambieacuten acerca de la sociedad humana en general
El rasgo definitivo ha sido el reconocimiento del siguiente hecho la naturaleza no piensa ni actuacutea como la civilizacioacuten occidental los postuloacute siempre secuencial jeraacuterquica lineal cardinalmente Por el contrario la robustez de los sistemas naturales descansa en series en paralelo en la ausencia de control central riacutegido en la adaptacioacuten La inteligencia de enjambre pone de manifiesto una inteligencia bastante mejor por robusta y evolutiva- que la inteligencia humana tradicional la de los 2500 antildeos de la historia de Occidente
Esta idea auacuten deberaacute ser plenamente explorada y apropiada por parte de la comunidad acadeacutemica y cientiacutefica asiacute como por parte tambieacuten del sector privado el sector puacuteblico y de la propia sociedad civil
COMPUTACIOacuteN CON MEMBRANAS O SISTEMAS P
Los sistemas informaacuteticos y computacionales tambieacuten han incorporado por asiacute decirlo- la metaacutefora bioloacutegica y ecoloacutegica La ingenieriacutea ha avanzado hasta la programacioacuten y el trabajo en teacuterminos de hardware anaacutelogos a los de los sistemas vivos Un caso conspicuo reciente que data del 1998 es la computacioacuten con membranas
COMPUTACIOacuteN INMUNE O SISTEMAS INMUNES ARTIFICIALES
El estudio del sistema inmunoloacutegico humano y en general de los sistemas vivos- ha representado un aprendizaje estupendo por lo pronto para fiacutesicos y expertos en sistemas computacionales Esta aacuterea surge en 1998 y permite explorar caminos que la ingenieriacutea tradicional nunca imaginoacute Por decir lo menos se trata de la importancia de pensar por analogiacutea sin embargo en rigor aquiacute se trata de bastante maacutes que de una analogiacutea
COMPLEJIDAD SISTEMAS BIO-INSPIRADOS BIO-ROBOacuteTICA Y BIO-HARDWARE
Los trabajos sobre sistemas inteligentes adaptativos y sobre vida artificial ya no permanecen en el aacutembito de la pantalla del computador Los sistemas inteligentes vivos han salido del CPU y ya exploran espacios fiacutesicos comunes con el de los seres humanos De esta suerte las escisiones claacutesicas entre lo natural y lo artificial o entre lo analoacutegico y lo digital por ejemplo quedan ampliamente superadas en investigaciones y trabajos que comienzan a tener repercusiones (incipientes por lo pronto) en numerosos dominios del mundo cotidiano
CONCLUSIONES
El surgimiento de las ciencias de la complejidad se da gracias a aquellos personajes que de manera directa contribuyeron sin ellos no habriacutea sido posible el mundo de los sistemas dinaacutemicos de complejidad creciente
La ciencia es el conjunto de conocimientos estructurados sistemaacuteticamente conocimiento obtenido mediante la observacioacuten de patrones regulares de razonamientos y de experimentacioacuten en aacutembitos especiacuteficos a partir de los cuales se generan preguntas se construyen hipoacutetesis se deducen principios y se elaboran leyes generales y sistemas organizados por medio de un meacutetodo cientiacutefico
Complejidad es la cualidad de lo que estaacute compuesto de diversos elementos interrelacionadas Se refiere a un sistema complejo que es un sistema compuesto de partes interrelacionadas que como un conjunto exhiben propiedades y comportamientos no evidentes a partir de la suma de las partes individuales
Se trata de un grupo de ciencias que por tanto contienen numerosas teoriacuteas una diversidad de modelos explicativos una gama amplia de conceptos en fin una pluralidad de meacutetodos y loacutegicas
El mundo de las ciencias de la complejidad se ocupa de las transiciones ordendesorden contiene tres grandes ejes ellos son la teoriacutea matemaacutetica de la complejidad - maacutes propiamente conocida como el conjunto de los problemas P versus N-P las relaciones entre el universo microscoacutepico y el universo macroscoacutepico y la teoriacutea de los sistemas dinaacutemicos
Estos tres grandes ejes se cruzan entre siacute e inauguran el mundo mismo de la complejidad
La vida es una especie de materia que no se reduce a simple materialidad por lo menos no hasta que sepamos queacute es la materia y por tanto las relaciones con la antimateria asiacute como las relaciones de la energiacutea con la energiacutea oscura del universo Las relaciones mente-cerebro son pertinentes para un tipo de vida supuesta la escisioacuten baacutesica entre organismos seacutesiles y moacuteviles Estamos en los umbrales del estudio de las relaciones entre vida y complejidad
Los dos problemas fundamentales en el estudio de los sistemas vivos son los relativos al origen de la vida es decir su loacutegica Muchos se ha avanzado en el primer problema pero el segundo problema es el que presenta los desarrollos maacutes soacutelidos
El estudio de la vida en general implica de entrada el reconocimiento de que existen dos formas principales de sistemas vivos
La vida natural_ Se basa cuya fiacutesica es el Carbono y cuya quiacutemica es la Tabla de Elementos Perioacutedicos Esta apunta a la naturaleza
la vida artificial _Se basa cuya fiacutesica es el Silicio y cuya quiacutemica incluye a los Algoritmos Geneacuteticos Esta apunta a la naturaleza creada
MODELAMIENTO Y SIMULACIOacuteN DE SISTEMAS BIOLOacuteGICOS SISTEMAS INSPIRADOS BIOLOacuteGICAMENTE Y VIDA ARTIFICIAL
Hay tres fenoacutemenos conspicuos que brillan con luz propia
Los sistemas bioloacutegicos los sistemas inspirados en la biologiacutea la vida artificial
Se sostiene la hipoacutetesis de que la vida artificial puede y debe ser comprendida como una de las ciencias de la complejidad Desde su nacimiento las ciencias de la complejidad han trabajado
integrado e impulsado activamente dos campos de trabajo paralelos
Los algoritmos geneacuteticos (J Holland) La vida artificial (Ch Langton)
El nexo entre ambos es el intereacutes manifiesto por la forma en que los sistemas inspirados bioloacutegicamente contribuyen a comprender la vida en el planeta tanto como a prefigurar la vida posible algo que en el lenguaje teacutecnico se designa como ldquola vida tal y como podriacutea ser (life as it could be) El crecimiento en este campo es sostenido soacutelido y creciente
Pero la vida artificial no trata uacutenica ni exclusivamente de construir modelos y realizar simulaciones La vida artificial trabaja en tres planos complementarios
El modelamiento y la simulacioacuten de sistemas bioloacutegicos La construccioacuten de sistemas capaces de evolucionar
aprender y adaptarse en entornos cambiantes El estudio de las capacidades de coacutemputo de los sistemas
bioloacutegicos y su implementacioacuten como nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten
COMPLEJIDAD Y CIENCIAS SOCIALES
El concepto de ciencias sociales y humanas es agrave la lettre un concepto decimonoacutenico Surge gracias a A Comte y de ahiacute en adelante se desarrolla ya sea en teacuterminos de ciencias del espiacuteritu (Dilthey) o como ciencias sociales y ciencias humanas Ulteriormente ha habido incluso la discusioacuten acerca de ldquociencias sociales aplicadasrdquo contrario sensu a lo que seriacutea un grupo de ciencias no aplicadas o puras Dado el progreso del conocimiento el trabajo en teacuterminos interdisciplinarios cruzados transversales integrales que es justamente lo que caracteriza a la ciencia de punta en general y a las ciencias de la complejidad en particular el concepto mismo de ciencias naturales o positivas y ciencias sociales y humanas resulta al cabo vetusto Lo que sucede es que administrativamente en el mundo entero auacuten se estructura el conocimiento en teacuterminos de las divisiones provenientes del siglo XIX y comienzos del siglo XX
Como quiera que sea las ciencias sociales y humanas requieren abrirse 1048753 de acuerdo con el informe de la Comisioacuten Gulbenkian Esta apertura de las ciencias sociales es para un buen lector de un lado hacia la sociedad y de otra parte y de un modo muy fundamental abrirse a las ciencias llamadas naturales y a las tecnologiacuteas (ingenieriacuteas digamos) Pues bien conseguridad se trata de abrirse a los progresos cruzados que en otros dominios cientiacuteficos estaacuten teniendo lugar La bibliografiacutea referida a continuacioacuten tiene que ver con el diaacutelogo abierto frontal con las ciencias de la complejidad Esta historia es reciente pero es al mismo tiempo soacutelida y creciente Estaacute bien nutrida aunque auacuten se encuentre en pantildeales por asiacute decirlo
BIBLIOGRAFIacuteA GENERAL SOBRE COMPLEJIDAD Y CIENCIAS SOCIALES Y HUMANAS
La idea general es que las ciencias sociales y humanas poseen estudian se ocupan de los sistemas fenoacutemenos y comportamientos de maacutexima complejidad conocida hasta la fecha a saber los sistemas humanos
Los fenoacutemenos que ocupan los sistemas fiacutesicos por ejemplo son bastante maacutes predecibles Una parte de la comunidad cientiacutefica de cientiacuteficos sociales cuando escuchan los temas de complejidad sostienen ldquoPero si es justamente lo que hacemos nosotros y es lo que siempre hemos dichordquo o ldquose trata de vino viejo en tonel nuevordquo por ejemplo
Mientras que existe alguacuten escepticismo en una parte de la comunidad de este grupo de cientiacuteficos incluidos filoacutesofos existe una parte grande y soacutelida que trabaja en teacuterminos de conceptos metodologiacuteas lenguajes y enfoques propios de las ciencias de la complejidad Digaacutemoslo de manera puntual en el contexto de las ciencias de la complejidad las antiguas divisiones entre ciencia y tecnologiacutea (ingenieriacutea por ejemplo) entre ciencias duras y ciencias blandas entre ciencia y filosofiacutea se hace ya insostenible El encuentro de ciencias y disciplinas modifica el propio estatuto epistemoloacutegico y social que poseiacutean antes del encuentro el diaacutelogo y el trabajo mancomunado
El encuentro de ciencias y disciplinas se establece en funcioacuten de la identificacioacuten de y el trabajo sobre problemas Son los problemas los que unen a los cientiacuteficos entre siacute y a ellos con la sociedad en general Su comprensioacuten su esfuerzo de resolucioacuten los horizontes quecontienen las dimensiones que anticipan - hacia delante y hacia atraacutes
COMPLEJIDAD Y SOCIOLOGIacuteALa sociologiacutea siempre se ocupoacute de sujetos colectivos en el mejor espiacuteritu de la complejidad- Pero los redujo a diversos planos y conceptos En este sentido el primer libro sobre sociologiacutea y complejidad aparece en el 2006 Aunque desde otra perspectiva el libro de D Watts - socioacutelogo de formacioacuten- es un ejemplo magniacutefico en el que la sociologiacutea se cruza con y se integra a la fiacutesica la criticalidad auto-organizada las redes complejas la irreversibilidad de la flecha del tiempo etc Aquiacute la sociologiacutea deja de ser tal sencillamente ciencia social en el sentido de la clasificacioacuten propia del siglo XIX para metamorfosearse (I Prigogine) en (uno de los componentes de las ciencias de la) complejidad
COMPLEJIDAD Y ANTROPOLOGIacuteA
El primer libro de antropologiacutea y complejidad se concentra sintomaacuteticamente en la vida artificial y en la cultura digital de la cual las ciencias de la complejidad es la mejor expresioacuten Es el estudio (tesis doctoral en rigor) de Helmreich Sin embargo el libro de mayor profundidad en antropologiacutea y por consiguiente en arqueologiacutea (la arqueologiacutea es antropologiacutea en pasado) es el trabajo hasta ahora insuperable de Beekman y Baden Por su parte el trabajo de Adams tiene el meacuterito de trabajar las dinaacutemicas sociales y culturales tomando como hilo conductor la energiacutea El libro de Peacuterez-Taylor es una compilacioacuten detextos que se mueven o intentan moverse hacia la complejidad no siempre ni exactamente en la direccioacuten de las ciencias de la complejidad
COMPLEJIDAD Y FILOSOFIacuteA
La corriente principal (mainstream) de la filosofiacutea se ha dividido en dos una que hace al mejor ejemplo de autores como Aristoacuteteles Hegel o Husserl de siacute misma un motivo de trabajo o en el mejor de los casos un pretexto para desarrollarse como philosophia primera La otra es la filosofiacutea que renuncia a la metafiacutesica y se transforma en eacutetica eacutetica aplicada sociologiacutea teoriacutea del derecho o filosofiacutea poliacutetica entre otras Los autores contemporaacuteneos son numerosos en cualquier de estas dos posturas principales de la filosofiacutea contemporaacutenea Entre los filoacutesofos contemporaacuteneos que trabajan complejidadresaltan los dos nombres mencionados a continuacioacuten Un elemento comuacuten a ambos es que se trata en rigor de filoacutesofos de la ciencia Un nombre tangencial a las ciencias de la complejidad pero muy consciente del significado de temas como la vida artificial es D Dennett que se omite aquiacute debido a no tiene ninguacuten texto mayor directamente relacionado con complejidad aunque tiene varios artiacuteculos y capiacutetulos de libro en eventos dedicados a la vida artificial y las ciencias cognitivas
COMPLEJIDAD E HISTORIAConsagrado como uno de los mejores historiadores contemporaacuteneos y entre los mejores en esta disciplina en toda la historia W H McNeill tiene el meacuterito de abrir las puertas en doble viacutea de la historia hacia la complejidad y de la complejidad de la historia y la historiografiacutea mismas Sin embargo seriacutea injusto omitir aquiacute los trabajos de F Fernaacutendez- Armesto a pesar de que no emplea para nada el concepto de ldquocomplejidadrdquo en su obra sus trabajos son estupendos ejemplos de lo que es el trabajo historiograacutefico en el marco de lasciencias de la complejidad De alguna manera tambieacuten hay que mencionar aquiacute el trabajo historiograacutefico del teoacuterico de la cultura J Barzun
COMPLEJIDAD ADMINISTRACIOacuteN Y ORGANIZACIONES SOCIALES
Aunque la literatura sobre complejidad y administracioacuten es muy grande son pocos los textos que valen la pena La mayoriacutea de la literatura es simple y llana jerga Los textos que se mencionan a continuacioacuten dan una idea clara de que es posible pensar y actuar en contextos de finanzas gobierno administracioacuten economiacutea teoriacutea de juegos Los administradores financistas e ingenieros son eminentemente pragmaacuteticos y principalmente piensan en herramientas y aplicaciones Una lectura juiciosa de la siguiente bibliografiacutea sorprenderiacutea a maacutes de administrador e ingeniero
COMPLEJIDAD ECONOMIacuteA Y FINANZASLa economiacutea tradicional permanece en el marco de cuatro ejes microeconomiacutea macroeconomiacutea finanzas y comercio Las demaacutes son aacutereas episoacutedicas como la historia de las doctrinas econoacutemicas por ejemplo Las finanzas por su parte pueden encontrar en el diaacutelogo con los fractales luces novedosas
CONSULTORIacuteA EMPRESARIAL EN EL MARCO DE LAS CIENCIAS DE LACOMPLEJIDAD
Es sabido que en Estado Unidos hay un dicho muy popular si una idea es buena produce dinero Pues bien la complejidad 1048753maacutes exactamente las ciencias de la complejidad- son una muy muy buena idea En efecto el nuacutemero y la importancia de las empresas las experiencias de negocios que incorporan a las ciencias de la complejidad incluye a las maacutes destacas y fuertes empresas en el mundo Siempre cabe recordar no solamente en el plano teoacuterico poliacutetico o militar por ejemplo aquella idea de H Pagels seguacuten la cual quien domine las ciencias de la complejidad tendraacute por decir lo menos una clara ventaja competitiva en el mercado una posicioacuten de ventaja enlos procesos de negociacioacuten en general en fin una estructura mental que le aporta reacuteditos magniacuteficos Las referencias a continuacioacuten ilustran estas ideas Aquiacute la idea es que quienes esteacuten interesados naveguen en profundidad en los links mencionados
COMPLEJIDAD Y PSICOLOGIacuteA
En psicologiacutea predominan en el mejor de los casos ya con personalidad propia los enfoques sisteacutemicos Hace rato que existe con estatuto y derecho propio una sicologiacutea sisteacutemica Con mucha frecuencia se hace referencia a la obra de H Maturana Sin embargo hay que decir que en sentido estricto la obra de Maturana no forma parte en manera alguna de las ciencias de la complejidad sino de aquello que en referencia a la Enciclopedia de Complejidad y Ciencias de Sistemas resentildeada antes arriba se integra en lasciencias de sistemas que son histoacutericamente anteriores a la emergencia de la complejidad El segundo libro referido a continuacioacuten contiene el nacimiento (y el debate) del concepto de autopoiesis obra de F Varela y H Maturana
COMPLEJIDAD Y ESTUDIOS CULTURALESLos estudios culturales estaacuten dominados hoy por hoy por los llamados estudios postcoloniales En un sentido estricto los estudios post-coloniales han logrado recientemente demarcarse del llamado pensamiento postmodernista Pues bien los dos libros mencionados a continuacioacuten se zambullen si cabe la expresioacuten en el mar de las ciencias de la complejidad con placer y con habilidad de buenos nadadores
INGENIERIacuteA DE SISTEMAS COMPLEJOS
La historia de la ingenieriacutea se divide en dos la ingenieriacutea claacutesica o ingenieriacutea convencional y la ingenieriacutea de sistemas complejos
El primero de los libros sobre ingenieriacutea de sistemas complejos aparece recieacuten en el 2006 Desde entonces no obstante su desarrollo ha sido impresionante Sin embargo en el mundo facultades de ingenieriacutea y de administracioacuten permanecen auacuten al margen del estudio y trabajo en ingenieriacutea de sistemas complejos Tan soacutelo a nivel de Institutos y Centros de Investigacioacuten se incorpora se desarrolla se trabaja y se ensentildea activamente la ingenieriacutea de sistemas complejos Y por consiguiente la computacioacuten bioinspirada
METAHEURIacuteSTICAS (HIacuteBRIDAS PARALELAS HIPERHEURIacuteSTICAS) OPTIMIZACIOacuteN Y
RESOLUCIOacuteN DE PROBLEMAS
Las metaheuriacutesticas son el marco algoriacutetmico maacutes reciente para el trabajo con y la resolucioacuten de problemas complejos en ciencia ingenieriacutea y negocios Estas reconocen la imposibilidad de una solucioacuten oacuteptima y buscan hallar por el contrario soluciones razonables con recursos aceptables Antes de ellas predominaron las teacutecnicas convencionales de la investigacioacuten de operaciones y los modelos heuriacutesticos de la inteligencia artificial Pero justamente el trabajo con metaheuriacutesticas se hace necesario e incluso ineludible cuando las teacutecnicas y los modelos convencionales reconocen su incapacidad para abordar los problemas de complejidad creciente
Cuatro grandes retos (o problemas abiertos) motivan las investigaciones maacutes recientes en el campo de las metaheuriacutesticas
- El primero tiene que ver con posibilidad e incluso con la necesidad de construir sistemas hiacutebridos no soacutelo empleando metaheuriacutesticas sino tambieacuten ademaacutes modelos matemaacuteticos claacutesicos (de la investigacioacuten de operaciones) y heuriacutesticas convencionales (de la inteligencia artificial) Algunos de los campos que maacutes aportan a esta discusioacuten son la computacioacuten
- El segundo reto consiste en saber cuaacutendo y cuaacutel metaheuriacutestica elegir durante el proceso de resolucioacuten de un problema determinado La finalidad es seleccionar en cada punto de decisioacuten de un problema dado y de forma automaacutetica la (meta) heuriacutestica de bajo nivel maacutes adecuada a partir de un conjunto finito de posibilidades
-El tercer problema se refiere al disentildeo de metaheuriacutesticas paralelas y distribuidas con el fin de explotar las cada vez mayores prestaciones que estas arquitecturas suponen A su vez este reto estimula el desarrollo de nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten Alliacute los trabajos en computacioacuten no convencional juegan un papel central
-Finalmente el cuarto reto intenta subsanar las dificultades manifiestas cuando de afinar o poner a punto los paraacutemetros de
la(s) metaheuriacutestica(s) seleccionada(s) (configurar la(s) metaheuriacutestica(s)) se trata Un ejemplo conspicuo en este caso son las metaheuriacutesticas auto-adaptativas
Las dos familias principales de metaheuriacutesticas son las metaheuriacutesticas basadas en soluciones uacutenicas y las metaheuriacutesticas basadas en poblaciones La primera familia se inspira principalmente en las matemaacuteticas la loacutegica y la fiacutesica y consiste en la manipulacioacuten y transformacioacuten de una solucioacuten uacutenica a lo largo del proceso de buacutesqueda y optimizacioacuten El segundo grupo se inspira fundamentalmente en la biologiacutea y emplea no una solucioacuten uacutenica sino una poblacioacuten de soluciones que interactuacutean y evolucionan en el tiempo Es en este segundo caso cuando se habla de espacios de soluciones En este grupo son cuatro los principales paradigmas la computacioacuten evolutiva la inteligencia de enjambres la computacioacuten inmunoloacutegica y la computacioacuten con membranas
Ambas familias son complementarias Mientras las primeras son muy buenas para explotar las mejores soluciones en una zona especiacutefica (optimizacioacuten local) el segundo grupo logra explorar todo el espacio de soluciones (optimizacioacuten global) En otras palabras mientras estas intensifican aquellas diversifican Los problemas (complejos) actuales en ciencia e ingenieriacutea implican tanto explotacioacuten como exploracioacuten justificando una vez maacutes la necesidad y la pertinencia de los sistemas hiacutebridos
SISTEMAS COMPUTACIONALES NATURALES INTELIGENTES Y BIOLOacuteGICOS
Computar es un rasgo comuacuten transversal si se prefiere a los seres humanos a los sistemas expertos y artificiales a la vida en general y a la naturaleza misma Cada eacutepoca posee su propia metaacutefora Una de las uacuteltimas metaacuteforas acuntildeadas es el reconocimiento de que finalmente esto es sustancialmente lo que hace el universo es computar es decir se trata de la idea seguacuten la cual podemos encontrar procesos de coacutemputo en todas las escalas y fenoacutemenos de la naturaleza En particular como un subconjunto de los sistemas de computacioacuten natural encontramos la computacioacuten inspirada bioloacutegicamente (o computacioacuten con metaacuteforas bioloacutegicas)
El esquema muestra la evolucioacuten de las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas (de optimizacioacuten) y con ellas de los sistemas computacionales De un lado las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas pasaron de los modelos matemaacuteticos a los modelos inspirados por la biologiacutea atravesando por los sistemas inteligentes y los sistemas ciberneacuteticos No en vano las miradas se han desplazado hacia la inteligencia artificial bio-inspirada hacia la inteligencia computacional y hacia los sistemas complejos adaptativos inteligentes y cada vez se habla menos de la inteligencia artificial (claacutesica) sin maacutes Los textos que se muestran en esta seccioacuten dan muestras consistentes de este hecho
COMPUTACIOacuteN SUAVE
Soft Computing no es un cuerpo homogeacuteneo de conceptos y teacutecnicas Maacutes bien es una mezcla de distintos meacutetodos que de una forma u otra cooperan desde sus fundamentos En este sentido el principal objetivo de la Soft Computing es aprovechar la tolerancia que conllevan la imprecisioacuten y la incertidumbre para conseguir manejabilidad robustez y soluciones de bajo costo Los principales ingredientes de la Soft Computing son la Loacutegica Fuzzy la Neuro-computacioacuten y el Razonamiento Probabiliacutestico incluyendo este uacuteltimo a los Algoritmos Geneacuteticos las Redes de Creencia los Sistemas Caoacuteticos y algunas partes de la Teoriacutea de Aprendizaje En esa asociacioacuten de Loacutegica Fuzzy Neurocomputacioacuten y Razonamiento Probabiliacutestico la Loacutegica Fuzzy se ocupa principalmente de la imprecisioacuten y el Razonamiento Aproximado la Neurocumputacioacuten del aprendizaje y el Razonamiento Probabiliacutestico de la incertidumbre y la propagacioacuten de las creencias
INTELIGENCIA COMPUTACIONAL
Son ellos (el orden no importa) los sistemas difusos las redes neuronales los sistemas inmunes artificiales la computacioacuten evolutiva y la inteligencia de enjambres todos ellos provenientes en alguacuten sentido de metaacuteforas bioloacutegicas Se acentuacutea ademaacutes el papel de las posibles relaciones entre ellas
Los dos aspectos clave de este reconocimiento son dos De un lado la inteligencia artificial se ha desplazado a traveacutes de la inteligencia computacional al plano ciertamente maacutes interesante y fructiacutefero de los sistemas bio-inspirados De otra parte se pone de manifiesto la posibilidad y el potencial de pensar en sistemas hiacutebridos como lo plantea el esquema 14
COMPUTACIOacuteN NATURAL
En otro plano distinto aunque fuertemente relacionado con la computacioacuten suave y la inteligencia computacional se encuentra el campo de la computacioacuten natural Dicho campo tiene tres grandes ramas que lo componen estas son i) el uso de metaacuteforas provenientes de la naturaleza (en particular de la biologiacutea) para resolver problemas ii) el modelamiento la simulacioacuten y la siacutentesis de fenoacutemenos naturales a traveacutes del computador y iii) el uso de ideas yo materiales naturales (como moleacuteculas o ceacutelulas) para llevar a cabo procesos de computo ineacuteditos cuando se los mira retrospectivamente El esquema 15 permite observar la evolucioacuten literalmente las especiaciones- que la computacioacuten natural ha tenido Este mismo esquema suministra una idea clara acerca de la evolucioacuten de la arquitectura de la computacioacuten desde
von Neumann- hasta los desarrollos maacutes recientes y verosimilmente- hacia el futuro
COMPUTACIOacuteN EVOLUTIVA O ALGORITMOS EVOLUTIVOS
La simbiosis entre teoriacutea de la evolucioacuten y con ella por debajo de ella por asiacute decirlo la referencia a la Nueva Biologiacutea- y la computacioacuten en general constituye sin ninguna duda una de las realizaciones maacutes originales en las ciencias de la complejidad Al respecto sigue siendo totalmente vaacutelido el reconocimiento muy temprano- que hizo H Pagels acerca de la importancia de las relaciones entre complejidad y computacioacuten Al mismo tiempo que el computador hace posible a las ciencias de la complejidad eacutestas contribuyen de manera significativa al propio desarrollo de la computacioacuten
Podemos hablar como es efectivamente el caso de tres clases de ciencia la ciencia de tipo inductivo (o empiacuterico o empirista) la ciencia de tipo deductivo (o racionalista) y la ciencia con base en modelamiento y simulacioacuten Los dos primeros tipos de ciencia corresponden a la ciencia claacutesica y por derivacioacuten a toda la ciencia habida en la historia de la humanidad Occidental La tercera es perfectamente novedosa y dirige la mirada absolutamente hacia el futuro
INTELIGENCIA COLECTIVA O TEORIacuteA DE ENJAMBRES
El estudio de los colectivos de animales _ los animales sociales los insectos sociales (hormigas termitas himenoacutepteros beneacuteficos en general pero tambieacuten de los carduacutemenes y las manadas) ha arrojado luces maravillosas acerca de la arquitectura y la topologiacutea de la naturaleza y por tanto tambieacuten acerca de la sociedad humana en general
El rasgo definitivo ha sido el reconocimiento del siguiente hecho la naturaleza no piensa ni actuacutea como la civilizacioacuten occidental los postuloacute siempre secuencial jeraacuterquica lineal cardinalmente Por el contrario la robustez de los sistemas naturales descansa en series en paralelo en la ausencia de control central riacutegido en la adaptacioacuten La inteligencia de enjambre pone de manifiesto una inteligencia bastante mejor por robusta y evolutiva- que la inteligencia humana tradicional la de los 2500 antildeos de la historia de Occidente
Esta idea auacuten deberaacute ser plenamente explorada y apropiada por parte de la comunidad acadeacutemica y cientiacutefica asiacute como por parte tambieacuten del sector privado el sector puacuteblico y de la propia sociedad civil
COMPUTACIOacuteN CON MEMBRANAS O SISTEMAS P
Los sistemas informaacuteticos y computacionales tambieacuten han incorporado por asiacute decirlo- la metaacutefora bioloacutegica y ecoloacutegica La ingenieriacutea ha avanzado hasta la programacioacuten y el trabajo en teacuterminos de hardware anaacutelogos a los de los sistemas vivos Un caso conspicuo reciente que data del 1998 es la computacioacuten con membranas
COMPUTACIOacuteN INMUNE O SISTEMAS INMUNES ARTIFICIALES
El estudio del sistema inmunoloacutegico humano y en general de los sistemas vivos- ha representado un aprendizaje estupendo por lo pronto para fiacutesicos y expertos en sistemas computacionales Esta aacuterea surge en 1998 y permite explorar caminos que la ingenieriacutea tradicional nunca imaginoacute Por decir lo menos se trata de la importancia de pensar por analogiacutea sin embargo en rigor aquiacute se trata de bastante maacutes que de una analogiacutea
COMPLEJIDAD SISTEMAS BIO-INSPIRADOS BIO-ROBOacuteTICA Y BIO-HARDWARE
Los trabajos sobre sistemas inteligentes adaptativos y sobre vida artificial ya no permanecen en el aacutembito de la pantalla del computador Los sistemas inteligentes vivos han salido del CPU y ya exploran espacios fiacutesicos comunes con el de los seres humanos De esta suerte las escisiones claacutesicas entre lo natural y lo artificial o entre lo analoacutegico y lo digital por ejemplo quedan ampliamente superadas en investigaciones y trabajos que comienzan a tener repercusiones (incipientes por lo pronto) en numerosos dominios del mundo cotidiano
CONCLUSIONES
El surgimiento de las ciencias de la complejidad se da gracias a aquellos personajes que de manera directa contribuyeron sin ellos no habriacutea sido posible el mundo de los sistemas dinaacutemicos de complejidad creciente
La ciencia es el conjunto de conocimientos estructurados sistemaacuteticamente conocimiento obtenido mediante la observacioacuten de patrones regulares de razonamientos y de experimentacioacuten en aacutembitos especiacuteficos a partir de los cuales se generan preguntas se construyen hipoacutetesis se deducen principios y se elaboran leyes generales y sistemas organizados por medio de un meacutetodo cientiacutefico
Complejidad es la cualidad de lo que estaacute compuesto de diversos elementos interrelacionadas Se refiere a un sistema complejo que es un sistema compuesto de partes interrelacionadas que como un conjunto exhiben propiedades y comportamientos no evidentes a partir de la suma de las partes individuales
Se trata de un grupo de ciencias que por tanto contienen numerosas teoriacuteas una diversidad de modelos explicativos una gama amplia de conceptos en fin una pluralidad de meacutetodos y loacutegicas
El mundo de las ciencias de la complejidad se ocupa de las transiciones ordendesorden contiene tres grandes ejes ellos son la teoriacutea matemaacutetica de la complejidad - maacutes propiamente conocida como el conjunto de los problemas P versus N-P las relaciones entre el universo microscoacutepico y el universo macroscoacutepico y la teoriacutea de los sistemas dinaacutemicos
Estos tres grandes ejes se cruzan entre siacute e inauguran el mundo mismo de la complejidad
integrado e impulsado activamente dos campos de trabajo paralelos
Los algoritmos geneacuteticos (J Holland) La vida artificial (Ch Langton)
El nexo entre ambos es el intereacutes manifiesto por la forma en que los sistemas inspirados bioloacutegicamente contribuyen a comprender la vida en el planeta tanto como a prefigurar la vida posible algo que en el lenguaje teacutecnico se designa como ldquola vida tal y como podriacutea ser (life as it could be) El crecimiento en este campo es sostenido soacutelido y creciente
Pero la vida artificial no trata uacutenica ni exclusivamente de construir modelos y realizar simulaciones La vida artificial trabaja en tres planos complementarios
El modelamiento y la simulacioacuten de sistemas bioloacutegicos La construccioacuten de sistemas capaces de evolucionar
aprender y adaptarse en entornos cambiantes El estudio de las capacidades de coacutemputo de los sistemas
bioloacutegicos y su implementacioacuten como nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten
COMPLEJIDAD Y CIENCIAS SOCIALES
El concepto de ciencias sociales y humanas es agrave la lettre un concepto decimonoacutenico Surge gracias a A Comte y de ahiacute en adelante se desarrolla ya sea en teacuterminos de ciencias del espiacuteritu (Dilthey) o como ciencias sociales y ciencias humanas Ulteriormente ha habido incluso la discusioacuten acerca de ldquociencias sociales aplicadasrdquo contrario sensu a lo que seriacutea un grupo de ciencias no aplicadas o puras Dado el progreso del conocimiento el trabajo en teacuterminos interdisciplinarios cruzados transversales integrales que es justamente lo que caracteriza a la ciencia de punta en general y a las ciencias de la complejidad en particular el concepto mismo de ciencias naturales o positivas y ciencias sociales y humanas resulta al cabo vetusto Lo que sucede es que administrativamente en el mundo entero auacuten se estructura el conocimiento en teacuterminos de las divisiones provenientes del siglo XIX y comienzos del siglo XX
Como quiera que sea las ciencias sociales y humanas requieren abrirse 1048753 de acuerdo con el informe de la Comisioacuten Gulbenkian Esta apertura de las ciencias sociales es para un buen lector de un lado hacia la sociedad y de otra parte y de un modo muy fundamental abrirse a las ciencias llamadas naturales y a las tecnologiacuteas (ingenieriacuteas digamos) Pues bien conseguridad se trata de abrirse a los progresos cruzados que en otros dominios cientiacuteficos estaacuten teniendo lugar La bibliografiacutea referida a continuacioacuten tiene que ver con el diaacutelogo abierto frontal con las ciencias de la complejidad Esta historia es reciente pero es al mismo tiempo soacutelida y creciente Estaacute bien nutrida aunque auacuten se encuentre en pantildeales por asiacute decirlo
BIBLIOGRAFIacuteA GENERAL SOBRE COMPLEJIDAD Y CIENCIAS SOCIALES Y HUMANAS
La idea general es que las ciencias sociales y humanas poseen estudian se ocupan de los sistemas fenoacutemenos y comportamientos de maacutexima complejidad conocida hasta la fecha a saber los sistemas humanos
Los fenoacutemenos que ocupan los sistemas fiacutesicos por ejemplo son bastante maacutes predecibles Una parte de la comunidad cientiacutefica de cientiacuteficos sociales cuando escuchan los temas de complejidad sostienen ldquoPero si es justamente lo que hacemos nosotros y es lo que siempre hemos dichordquo o ldquose trata de vino viejo en tonel nuevordquo por ejemplo
Mientras que existe alguacuten escepticismo en una parte de la comunidad de este grupo de cientiacuteficos incluidos filoacutesofos existe una parte grande y soacutelida que trabaja en teacuterminos de conceptos metodologiacuteas lenguajes y enfoques propios de las ciencias de la complejidad Digaacutemoslo de manera puntual en el contexto de las ciencias de la complejidad las antiguas divisiones entre ciencia y tecnologiacutea (ingenieriacutea por ejemplo) entre ciencias duras y ciencias blandas entre ciencia y filosofiacutea se hace ya insostenible El encuentro de ciencias y disciplinas modifica el propio estatuto epistemoloacutegico y social que poseiacutean antes del encuentro el diaacutelogo y el trabajo mancomunado
El encuentro de ciencias y disciplinas se establece en funcioacuten de la identificacioacuten de y el trabajo sobre problemas Son los problemas los que unen a los cientiacuteficos entre siacute y a ellos con la sociedad en general Su comprensioacuten su esfuerzo de resolucioacuten los horizontes quecontienen las dimensiones que anticipan - hacia delante y hacia atraacutes
COMPLEJIDAD Y SOCIOLOGIacuteALa sociologiacutea siempre se ocupoacute de sujetos colectivos en el mejor espiacuteritu de la complejidad- Pero los redujo a diversos planos y conceptos En este sentido el primer libro sobre sociologiacutea y complejidad aparece en el 2006 Aunque desde otra perspectiva el libro de D Watts - socioacutelogo de formacioacuten- es un ejemplo magniacutefico en el que la sociologiacutea se cruza con y se integra a la fiacutesica la criticalidad auto-organizada las redes complejas la irreversibilidad de la flecha del tiempo etc Aquiacute la sociologiacutea deja de ser tal sencillamente ciencia social en el sentido de la clasificacioacuten propia del siglo XIX para metamorfosearse (I Prigogine) en (uno de los componentes de las ciencias de la) complejidad
COMPLEJIDAD Y ANTROPOLOGIacuteA
El primer libro de antropologiacutea y complejidad se concentra sintomaacuteticamente en la vida artificial y en la cultura digital de la cual las ciencias de la complejidad es la mejor expresioacuten Es el estudio (tesis doctoral en rigor) de Helmreich Sin embargo el libro de mayor profundidad en antropologiacutea y por consiguiente en arqueologiacutea (la arqueologiacutea es antropologiacutea en pasado) es el trabajo hasta ahora insuperable de Beekman y Baden Por su parte el trabajo de Adams tiene el meacuterito de trabajar las dinaacutemicas sociales y culturales tomando como hilo conductor la energiacutea El libro de Peacuterez-Taylor es una compilacioacuten detextos que se mueven o intentan moverse hacia la complejidad no siempre ni exactamente en la direccioacuten de las ciencias de la complejidad
COMPLEJIDAD Y FILOSOFIacuteA
La corriente principal (mainstream) de la filosofiacutea se ha dividido en dos una que hace al mejor ejemplo de autores como Aristoacuteteles Hegel o Husserl de siacute misma un motivo de trabajo o en el mejor de los casos un pretexto para desarrollarse como philosophia primera La otra es la filosofiacutea que renuncia a la metafiacutesica y se transforma en eacutetica eacutetica aplicada sociologiacutea teoriacutea del derecho o filosofiacutea poliacutetica entre otras Los autores contemporaacuteneos son numerosos en cualquier de estas dos posturas principales de la filosofiacutea contemporaacutenea Entre los filoacutesofos contemporaacuteneos que trabajan complejidadresaltan los dos nombres mencionados a continuacioacuten Un elemento comuacuten a ambos es que se trata en rigor de filoacutesofos de la ciencia Un nombre tangencial a las ciencias de la complejidad pero muy consciente del significado de temas como la vida artificial es D Dennett que se omite aquiacute debido a no tiene ninguacuten texto mayor directamente relacionado con complejidad aunque tiene varios artiacuteculos y capiacutetulos de libro en eventos dedicados a la vida artificial y las ciencias cognitivas
COMPLEJIDAD E HISTORIAConsagrado como uno de los mejores historiadores contemporaacuteneos y entre los mejores en esta disciplina en toda la historia W H McNeill tiene el meacuterito de abrir las puertas en doble viacutea de la historia hacia la complejidad y de la complejidad de la historia y la historiografiacutea mismas Sin embargo seriacutea injusto omitir aquiacute los trabajos de F Fernaacutendez- Armesto a pesar de que no emplea para nada el concepto de ldquocomplejidadrdquo en su obra sus trabajos son estupendos ejemplos de lo que es el trabajo historiograacutefico en el marco de lasciencias de la complejidad De alguna manera tambieacuten hay que mencionar aquiacute el trabajo historiograacutefico del teoacuterico de la cultura J Barzun
COMPLEJIDAD ADMINISTRACIOacuteN Y ORGANIZACIONES SOCIALES
Aunque la literatura sobre complejidad y administracioacuten es muy grande son pocos los textos que valen la pena La mayoriacutea de la literatura es simple y llana jerga Los textos que se mencionan a continuacioacuten dan una idea clara de que es posible pensar y actuar en contextos de finanzas gobierno administracioacuten economiacutea teoriacutea de juegos Los administradores financistas e ingenieros son eminentemente pragmaacuteticos y principalmente piensan en herramientas y aplicaciones Una lectura juiciosa de la siguiente bibliografiacutea sorprenderiacutea a maacutes de administrador e ingeniero
COMPLEJIDAD ECONOMIacuteA Y FINANZASLa economiacutea tradicional permanece en el marco de cuatro ejes microeconomiacutea macroeconomiacutea finanzas y comercio Las demaacutes son aacutereas episoacutedicas como la historia de las doctrinas econoacutemicas por ejemplo Las finanzas por su parte pueden encontrar en el diaacutelogo con los fractales luces novedosas
CONSULTORIacuteA EMPRESARIAL EN EL MARCO DE LAS CIENCIAS DE LACOMPLEJIDAD
Es sabido que en Estado Unidos hay un dicho muy popular si una idea es buena produce dinero Pues bien la complejidad 1048753maacutes exactamente las ciencias de la complejidad- son una muy muy buena idea En efecto el nuacutemero y la importancia de las empresas las experiencias de negocios que incorporan a las ciencias de la complejidad incluye a las maacutes destacas y fuertes empresas en el mundo Siempre cabe recordar no solamente en el plano teoacuterico poliacutetico o militar por ejemplo aquella idea de H Pagels seguacuten la cual quien domine las ciencias de la complejidad tendraacute por decir lo menos una clara ventaja competitiva en el mercado una posicioacuten de ventaja enlos procesos de negociacioacuten en general en fin una estructura mental que le aporta reacuteditos magniacuteficos Las referencias a continuacioacuten ilustran estas ideas Aquiacute la idea es que quienes esteacuten interesados naveguen en profundidad en los links mencionados
COMPLEJIDAD Y PSICOLOGIacuteA
En psicologiacutea predominan en el mejor de los casos ya con personalidad propia los enfoques sisteacutemicos Hace rato que existe con estatuto y derecho propio una sicologiacutea sisteacutemica Con mucha frecuencia se hace referencia a la obra de H Maturana Sin embargo hay que decir que en sentido estricto la obra de Maturana no forma parte en manera alguna de las ciencias de la complejidad sino de aquello que en referencia a la Enciclopedia de Complejidad y Ciencias de Sistemas resentildeada antes arriba se integra en lasciencias de sistemas que son histoacutericamente anteriores a la emergencia de la complejidad El segundo libro referido a continuacioacuten contiene el nacimiento (y el debate) del concepto de autopoiesis obra de F Varela y H Maturana
COMPLEJIDAD Y ESTUDIOS CULTURALESLos estudios culturales estaacuten dominados hoy por hoy por los llamados estudios postcoloniales En un sentido estricto los estudios post-coloniales han logrado recientemente demarcarse del llamado pensamiento postmodernista Pues bien los dos libros mencionados a continuacioacuten se zambullen si cabe la expresioacuten en el mar de las ciencias de la complejidad con placer y con habilidad de buenos nadadores
INGENIERIacuteA DE SISTEMAS COMPLEJOS
La historia de la ingenieriacutea se divide en dos la ingenieriacutea claacutesica o ingenieriacutea convencional y la ingenieriacutea de sistemas complejos
El primero de los libros sobre ingenieriacutea de sistemas complejos aparece recieacuten en el 2006 Desde entonces no obstante su desarrollo ha sido impresionante Sin embargo en el mundo facultades de ingenieriacutea y de administracioacuten permanecen auacuten al margen del estudio y trabajo en ingenieriacutea de sistemas complejos Tan soacutelo a nivel de Institutos y Centros de Investigacioacuten se incorpora se desarrolla se trabaja y se ensentildea activamente la ingenieriacutea de sistemas complejos Y por consiguiente la computacioacuten bioinspirada
METAHEURIacuteSTICAS (HIacuteBRIDAS PARALELAS HIPERHEURIacuteSTICAS) OPTIMIZACIOacuteN Y
RESOLUCIOacuteN DE PROBLEMAS
Las metaheuriacutesticas son el marco algoriacutetmico maacutes reciente para el trabajo con y la resolucioacuten de problemas complejos en ciencia ingenieriacutea y negocios Estas reconocen la imposibilidad de una solucioacuten oacuteptima y buscan hallar por el contrario soluciones razonables con recursos aceptables Antes de ellas predominaron las teacutecnicas convencionales de la investigacioacuten de operaciones y los modelos heuriacutesticos de la inteligencia artificial Pero justamente el trabajo con metaheuriacutesticas se hace necesario e incluso ineludible cuando las teacutecnicas y los modelos convencionales reconocen su incapacidad para abordar los problemas de complejidad creciente
Cuatro grandes retos (o problemas abiertos) motivan las investigaciones maacutes recientes en el campo de las metaheuriacutesticas
- El primero tiene que ver con posibilidad e incluso con la necesidad de construir sistemas hiacutebridos no soacutelo empleando metaheuriacutesticas sino tambieacuten ademaacutes modelos matemaacuteticos claacutesicos (de la investigacioacuten de operaciones) y heuriacutesticas convencionales (de la inteligencia artificial) Algunos de los campos que maacutes aportan a esta discusioacuten son la computacioacuten
- El segundo reto consiste en saber cuaacutendo y cuaacutel metaheuriacutestica elegir durante el proceso de resolucioacuten de un problema determinado La finalidad es seleccionar en cada punto de decisioacuten de un problema dado y de forma automaacutetica la (meta) heuriacutestica de bajo nivel maacutes adecuada a partir de un conjunto finito de posibilidades
-El tercer problema se refiere al disentildeo de metaheuriacutesticas paralelas y distribuidas con el fin de explotar las cada vez mayores prestaciones que estas arquitecturas suponen A su vez este reto estimula el desarrollo de nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten Alliacute los trabajos en computacioacuten no convencional juegan un papel central
-Finalmente el cuarto reto intenta subsanar las dificultades manifiestas cuando de afinar o poner a punto los paraacutemetros de
la(s) metaheuriacutestica(s) seleccionada(s) (configurar la(s) metaheuriacutestica(s)) se trata Un ejemplo conspicuo en este caso son las metaheuriacutesticas auto-adaptativas
Las dos familias principales de metaheuriacutesticas son las metaheuriacutesticas basadas en soluciones uacutenicas y las metaheuriacutesticas basadas en poblaciones La primera familia se inspira principalmente en las matemaacuteticas la loacutegica y la fiacutesica y consiste en la manipulacioacuten y transformacioacuten de una solucioacuten uacutenica a lo largo del proceso de buacutesqueda y optimizacioacuten El segundo grupo se inspira fundamentalmente en la biologiacutea y emplea no una solucioacuten uacutenica sino una poblacioacuten de soluciones que interactuacutean y evolucionan en el tiempo Es en este segundo caso cuando se habla de espacios de soluciones En este grupo son cuatro los principales paradigmas la computacioacuten evolutiva la inteligencia de enjambres la computacioacuten inmunoloacutegica y la computacioacuten con membranas
Ambas familias son complementarias Mientras las primeras son muy buenas para explotar las mejores soluciones en una zona especiacutefica (optimizacioacuten local) el segundo grupo logra explorar todo el espacio de soluciones (optimizacioacuten global) En otras palabras mientras estas intensifican aquellas diversifican Los problemas (complejos) actuales en ciencia e ingenieriacutea implican tanto explotacioacuten como exploracioacuten justificando una vez maacutes la necesidad y la pertinencia de los sistemas hiacutebridos
SISTEMAS COMPUTACIONALES NATURALES INTELIGENTES Y BIOLOacuteGICOS
Computar es un rasgo comuacuten transversal si se prefiere a los seres humanos a los sistemas expertos y artificiales a la vida en general y a la naturaleza misma Cada eacutepoca posee su propia metaacutefora Una de las uacuteltimas metaacuteforas acuntildeadas es el reconocimiento de que finalmente esto es sustancialmente lo que hace el universo es computar es decir se trata de la idea seguacuten la cual podemos encontrar procesos de coacutemputo en todas las escalas y fenoacutemenos de la naturaleza En particular como un subconjunto de los sistemas de computacioacuten natural encontramos la computacioacuten inspirada bioloacutegicamente (o computacioacuten con metaacuteforas bioloacutegicas)
El esquema muestra la evolucioacuten de las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas (de optimizacioacuten) y con ellas de los sistemas computacionales De un lado las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas pasaron de los modelos matemaacuteticos a los modelos inspirados por la biologiacutea atravesando por los sistemas inteligentes y los sistemas ciberneacuteticos No en vano las miradas se han desplazado hacia la inteligencia artificial bio-inspirada hacia la inteligencia computacional y hacia los sistemas complejos adaptativos inteligentes y cada vez se habla menos de la inteligencia artificial (claacutesica) sin maacutes Los textos que se muestran en esta seccioacuten dan muestras consistentes de este hecho
COMPUTACIOacuteN SUAVE
Soft Computing no es un cuerpo homogeacuteneo de conceptos y teacutecnicas Maacutes bien es una mezcla de distintos meacutetodos que de una forma u otra cooperan desde sus fundamentos En este sentido el principal objetivo de la Soft Computing es aprovechar la tolerancia que conllevan la imprecisioacuten y la incertidumbre para conseguir manejabilidad robustez y soluciones de bajo costo Los principales ingredientes de la Soft Computing son la Loacutegica Fuzzy la Neuro-computacioacuten y el Razonamiento Probabiliacutestico incluyendo este uacuteltimo a los Algoritmos Geneacuteticos las Redes de Creencia los Sistemas Caoacuteticos y algunas partes de la Teoriacutea de Aprendizaje En esa asociacioacuten de Loacutegica Fuzzy Neurocomputacioacuten y Razonamiento Probabiliacutestico la Loacutegica Fuzzy se ocupa principalmente de la imprecisioacuten y el Razonamiento Aproximado la Neurocumputacioacuten del aprendizaje y el Razonamiento Probabiliacutestico de la incertidumbre y la propagacioacuten de las creencias
INTELIGENCIA COMPUTACIONAL
Son ellos (el orden no importa) los sistemas difusos las redes neuronales los sistemas inmunes artificiales la computacioacuten evolutiva y la inteligencia de enjambres todos ellos provenientes en alguacuten sentido de metaacuteforas bioloacutegicas Se acentuacutea ademaacutes el papel de las posibles relaciones entre ellas
Los dos aspectos clave de este reconocimiento son dos De un lado la inteligencia artificial se ha desplazado a traveacutes de la inteligencia computacional al plano ciertamente maacutes interesante y fructiacutefero de los sistemas bio-inspirados De otra parte se pone de manifiesto la posibilidad y el potencial de pensar en sistemas hiacutebridos como lo plantea el esquema 14
COMPUTACIOacuteN NATURAL
En otro plano distinto aunque fuertemente relacionado con la computacioacuten suave y la inteligencia computacional se encuentra el campo de la computacioacuten natural Dicho campo tiene tres grandes ramas que lo componen estas son i) el uso de metaacuteforas provenientes de la naturaleza (en particular de la biologiacutea) para resolver problemas ii) el modelamiento la simulacioacuten y la siacutentesis de fenoacutemenos naturales a traveacutes del computador y iii) el uso de ideas yo materiales naturales (como moleacuteculas o ceacutelulas) para llevar a cabo procesos de computo ineacuteditos cuando se los mira retrospectivamente El esquema 15 permite observar la evolucioacuten literalmente las especiaciones- que la computacioacuten natural ha tenido Este mismo esquema suministra una idea clara acerca de la evolucioacuten de la arquitectura de la computacioacuten desde
von Neumann- hasta los desarrollos maacutes recientes y verosimilmente- hacia el futuro
COMPUTACIOacuteN EVOLUTIVA O ALGORITMOS EVOLUTIVOS
La simbiosis entre teoriacutea de la evolucioacuten y con ella por debajo de ella por asiacute decirlo la referencia a la Nueva Biologiacutea- y la computacioacuten en general constituye sin ninguna duda una de las realizaciones maacutes originales en las ciencias de la complejidad Al respecto sigue siendo totalmente vaacutelido el reconocimiento muy temprano- que hizo H Pagels acerca de la importancia de las relaciones entre complejidad y computacioacuten Al mismo tiempo que el computador hace posible a las ciencias de la complejidad eacutestas contribuyen de manera significativa al propio desarrollo de la computacioacuten
Podemos hablar como es efectivamente el caso de tres clases de ciencia la ciencia de tipo inductivo (o empiacuterico o empirista) la ciencia de tipo deductivo (o racionalista) y la ciencia con base en modelamiento y simulacioacuten Los dos primeros tipos de ciencia corresponden a la ciencia claacutesica y por derivacioacuten a toda la ciencia habida en la historia de la humanidad Occidental La tercera es perfectamente novedosa y dirige la mirada absolutamente hacia el futuro
INTELIGENCIA COLECTIVA O TEORIacuteA DE ENJAMBRES
El estudio de los colectivos de animales _ los animales sociales los insectos sociales (hormigas termitas himenoacutepteros beneacuteficos en general pero tambieacuten de los carduacutemenes y las manadas) ha arrojado luces maravillosas acerca de la arquitectura y la topologiacutea de la naturaleza y por tanto tambieacuten acerca de la sociedad humana en general
El rasgo definitivo ha sido el reconocimiento del siguiente hecho la naturaleza no piensa ni actuacutea como la civilizacioacuten occidental los postuloacute siempre secuencial jeraacuterquica lineal cardinalmente Por el contrario la robustez de los sistemas naturales descansa en series en paralelo en la ausencia de control central riacutegido en la adaptacioacuten La inteligencia de enjambre pone de manifiesto una inteligencia bastante mejor por robusta y evolutiva- que la inteligencia humana tradicional la de los 2500 antildeos de la historia de Occidente
Esta idea auacuten deberaacute ser plenamente explorada y apropiada por parte de la comunidad acadeacutemica y cientiacutefica asiacute como por parte tambieacuten del sector privado el sector puacuteblico y de la propia sociedad civil
COMPUTACIOacuteN CON MEMBRANAS O SISTEMAS P
Los sistemas informaacuteticos y computacionales tambieacuten han incorporado por asiacute decirlo- la metaacutefora bioloacutegica y ecoloacutegica La ingenieriacutea ha avanzado hasta la programacioacuten y el trabajo en teacuterminos de hardware anaacutelogos a los de los sistemas vivos Un caso conspicuo reciente que data del 1998 es la computacioacuten con membranas
COMPUTACIOacuteN INMUNE O SISTEMAS INMUNES ARTIFICIALES
El estudio del sistema inmunoloacutegico humano y en general de los sistemas vivos- ha representado un aprendizaje estupendo por lo pronto para fiacutesicos y expertos en sistemas computacionales Esta aacuterea surge en 1998 y permite explorar caminos que la ingenieriacutea tradicional nunca imaginoacute Por decir lo menos se trata de la importancia de pensar por analogiacutea sin embargo en rigor aquiacute se trata de bastante maacutes que de una analogiacutea
COMPLEJIDAD SISTEMAS BIO-INSPIRADOS BIO-ROBOacuteTICA Y BIO-HARDWARE
Los trabajos sobre sistemas inteligentes adaptativos y sobre vida artificial ya no permanecen en el aacutembito de la pantalla del computador Los sistemas inteligentes vivos han salido del CPU y ya exploran espacios fiacutesicos comunes con el de los seres humanos De esta suerte las escisiones claacutesicas entre lo natural y lo artificial o entre lo analoacutegico y lo digital por ejemplo quedan ampliamente superadas en investigaciones y trabajos que comienzan a tener repercusiones (incipientes por lo pronto) en numerosos dominios del mundo cotidiano
CONCLUSIONES
El surgimiento de las ciencias de la complejidad se da gracias a aquellos personajes que de manera directa contribuyeron sin ellos no habriacutea sido posible el mundo de los sistemas dinaacutemicos de complejidad creciente
La ciencia es el conjunto de conocimientos estructurados sistemaacuteticamente conocimiento obtenido mediante la observacioacuten de patrones regulares de razonamientos y de experimentacioacuten en aacutembitos especiacuteficos a partir de los cuales se generan preguntas se construyen hipoacutetesis se deducen principios y se elaboran leyes generales y sistemas organizados por medio de un meacutetodo cientiacutefico
Complejidad es la cualidad de lo que estaacute compuesto de diversos elementos interrelacionadas Se refiere a un sistema complejo que es un sistema compuesto de partes interrelacionadas que como un conjunto exhiben propiedades y comportamientos no evidentes a partir de la suma de las partes individuales
Se trata de un grupo de ciencias que por tanto contienen numerosas teoriacuteas una diversidad de modelos explicativos una gama amplia de conceptos en fin una pluralidad de meacutetodos y loacutegicas
El mundo de las ciencias de la complejidad se ocupa de las transiciones ordendesorden contiene tres grandes ejes ellos son la teoriacutea matemaacutetica de la complejidad - maacutes propiamente conocida como el conjunto de los problemas P versus N-P las relaciones entre el universo microscoacutepico y el universo macroscoacutepico y la teoriacutea de los sistemas dinaacutemicos
Estos tres grandes ejes se cruzan entre siacute e inauguran el mundo mismo de la complejidad
COMPLEJIDAD Y CIENCIAS SOCIALES
El concepto de ciencias sociales y humanas es agrave la lettre un concepto decimonoacutenico Surge gracias a A Comte y de ahiacute en adelante se desarrolla ya sea en teacuterminos de ciencias del espiacuteritu (Dilthey) o como ciencias sociales y ciencias humanas Ulteriormente ha habido incluso la discusioacuten acerca de ldquociencias sociales aplicadasrdquo contrario sensu a lo que seriacutea un grupo de ciencias no aplicadas o puras Dado el progreso del conocimiento el trabajo en teacuterminos interdisciplinarios cruzados transversales integrales que es justamente lo que caracteriza a la ciencia de punta en general y a las ciencias de la complejidad en particular el concepto mismo de ciencias naturales o positivas y ciencias sociales y humanas resulta al cabo vetusto Lo que sucede es que administrativamente en el mundo entero auacuten se estructura el conocimiento en teacuterminos de las divisiones provenientes del siglo XIX y comienzos del siglo XX
Como quiera que sea las ciencias sociales y humanas requieren abrirse 1048753 de acuerdo con el informe de la Comisioacuten Gulbenkian Esta apertura de las ciencias sociales es para un buen lector de un lado hacia la sociedad y de otra parte y de un modo muy fundamental abrirse a las ciencias llamadas naturales y a las tecnologiacuteas (ingenieriacuteas digamos) Pues bien conseguridad se trata de abrirse a los progresos cruzados que en otros dominios cientiacuteficos estaacuten teniendo lugar La bibliografiacutea referida a continuacioacuten tiene que ver con el diaacutelogo abierto frontal con las ciencias de la complejidad Esta historia es reciente pero es al mismo tiempo soacutelida y creciente Estaacute bien nutrida aunque auacuten se encuentre en pantildeales por asiacute decirlo
BIBLIOGRAFIacuteA GENERAL SOBRE COMPLEJIDAD Y CIENCIAS SOCIALES Y HUMANAS
La idea general es que las ciencias sociales y humanas poseen estudian se ocupan de los sistemas fenoacutemenos y comportamientos de maacutexima complejidad conocida hasta la fecha a saber los sistemas humanos
Los fenoacutemenos que ocupan los sistemas fiacutesicos por ejemplo son bastante maacutes predecibles Una parte de la comunidad cientiacutefica de cientiacuteficos sociales cuando escuchan los temas de complejidad sostienen ldquoPero si es justamente lo que hacemos nosotros y es lo que siempre hemos dichordquo o ldquose trata de vino viejo en tonel nuevordquo por ejemplo
Mientras que existe alguacuten escepticismo en una parte de la comunidad de este grupo de cientiacuteficos incluidos filoacutesofos existe una parte grande y soacutelida que trabaja en teacuterminos de conceptos metodologiacuteas lenguajes y enfoques propios de las ciencias de la complejidad Digaacutemoslo de manera puntual en el contexto de las ciencias de la complejidad las antiguas divisiones entre ciencia y tecnologiacutea (ingenieriacutea por ejemplo) entre ciencias duras y ciencias blandas entre ciencia y filosofiacutea se hace ya insostenible El encuentro de ciencias y disciplinas modifica el propio estatuto epistemoloacutegico y social que poseiacutean antes del encuentro el diaacutelogo y el trabajo mancomunado
El encuentro de ciencias y disciplinas se establece en funcioacuten de la identificacioacuten de y el trabajo sobre problemas Son los problemas los que unen a los cientiacuteficos entre siacute y a ellos con la sociedad en general Su comprensioacuten su esfuerzo de resolucioacuten los horizontes quecontienen las dimensiones que anticipan - hacia delante y hacia atraacutes
COMPLEJIDAD Y SOCIOLOGIacuteALa sociologiacutea siempre se ocupoacute de sujetos colectivos en el mejor espiacuteritu de la complejidad- Pero los redujo a diversos planos y conceptos En este sentido el primer libro sobre sociologiacutea y complejidad aparece en el 2006 Aunque desde otra perspectiva el libro de D Watts - socioacutelogo de formacioacuten- es un ejemplo magniacutefico en el que la sociologiacutea se cruza con y se integra a la fiacutesica la criticalidad auto-organizada las redes complejas la irreversibilidad de la flecha del tiempo etc Aquiacute la sociologiacutea deja de ser tal sencillamente ciencia social en el sentido de la clasificacioacuten propia del siglo XIX para metamorfosearse (I Prigogine) en (uno de los componentes de las ciencias de la) complejidad
COMPLEJIDAD Y ANTROPOLOGIacuteA
El primer libro de antropologiacutea y complejidad se concentra sintomaacuteticamente en la vida artificial y en la cultura digital de la cual las ciencias de la complejidad es la mejor expresioacuten Es el estudio (tesis doctoral en rigor) de Helmreich Sin embargo el libro de mayor profundidad en antropologiacutea y por consiguiente en arqueologiacutea (la arqueologiacutea es antropologiacutea en pasado) es el trabajo hasta ahora insuperable de Beekman y Baden Por su parte el trabajo de Adams tiene el meacuterito de trabajar las dinaacutemicas sociales y culturales tomando como hilo conductor la energiacutea El libro de Peacuterez-Taylor es una compilacioacuten detextos que se mueven o intentan moverse hacia la complejidad no siempre ni exactamente en la direccioacuten de las ciencias de la complejidad
COMPLEJIDAD Y FILOSOFIacuteA
La corriente principal (mainstream) de la filosofiacutea se ha dividido en dos una que hace al mejor ejemplo de autores como Aristoacuteteles Hegel o Husserl de siacute misma un motivo de trabajo o en el mejor de los casos un pretexto para desarrollarse como philosophia primera La otra es la filosofiacutea que renuncia a la metafiacutesica y se transforma en eacutetica eacutetica aplicada sociologiacutea teoriacutea del derecho o filosofiacutea poliacutetica entre otras Los autores contemporaacuteneos son numerosos en cualquier de estas dos posturas principales de la filosofiacutea contemporaacutenea Entre los filoacutesofos contemporaacuteneos que trabajan complejidadresaltan los dos nombres mencionados a continuacioacuten Un elemento comuacuten a ambos es que se trata en rigor de filoacutesofos de la ciencia Un nombre tangencial a las ciencias de la complejidad pero muy consciente del significado de temas como la vida artificial es D Dennett que se omite aquiacute debido a no tiene ninguacuten texto mayor directamente relacionado con complejidad aunque tiene varios artiacuteculos y capiacutetulos de libro en eventos dedicados a la vida artificial y las ciencias cognitivas
COMPLEJIDAD E HISTORIAConsagrado como uno de los mejores historiadores contemporaacuteneos y entre los mejores en esta disciplina en toda la historia W H McNeill tiene el meacuterito de abrir las puertas en doble viacutea de la historia hacia la complejidad y de la complejidad de la historia y la historiografiacutea mismas Sin embargo seriacutea injusto omitir aquiacute los trabajos de F Fernaacutendez- Armesto a pesar de que no emplea para nada el concepto de ldquocomplejidadrdquo en su obra sus trabajos son estupendos ejemplos de lo que es el trabajo historiograacutefico en el marco de lasciencias de la complejidad De alguna manera tambieacuten hay que mencionar aquiacute el trabajo historiograacutefico del teoacuterico de la cultura J Barzun
COMPLEJIDAD ADMINISTRACIOacuteN Y ORGANIZACIONES SOCIALES
Aunque la literatura sobre complejidad y administracioacuten es muy grande son pocos los textos que valen la pena La mayoriacutea de la literatura es simple y llana jerga Los textos que se mencionan a continuacioacuten dan una idea clara de que es posible pensar y actuar en contextos de finanzas gobierno administracioacuten economiacutea teoriacutea de juegos Los administradores financistas e ingenieros son eminentemente pragmaacuteticos y principalmente piensan en herramientas y aplicaciones Una lectura juiciosa de la siguiente bibliografiacutea sorprenderiacutea a maacutes de administrador e ingeniero
COMPLEJIDAD ECONOMIacuteA Y FINANZASLa economiacutea tradicional permanece en el marco de cuatro ejes microeconomiacutea macroeconomiacutea finanzas y comercio Las demaacutes son aacutereas episoacutedicas como la historia de las doctrinas econoacutemicas por ejemplo Las finanzas por su parte pueden encontrar en el diaacutelogo con los fractales luces novedosas
CONSULTORIacuteA EMPRESARIAL EN EL MARCO DE LAS CIENCIAS DE LACOMPLEJIDAD
Es sabido que en Estado Unidos hay un dicho muy popular si una idea es buena produce dinero Pues bien la complejidad 1048753maacutes exactamente las ciencias de la complejidad- son una muy muy buena idea En efecto el nuacutemero y la importancia de las empresas las experiencias de negocios que incorporan a las ciencias de la complejidad incluye a las maacutes destacas y fuertes empresas en el mundo Siempre cabe recordar no solamente en el plano teoacuterico poliacutetico o militar por ejemplo aquella idea de H Pagels seguacuten la cual quien domine las ciencias de la complejidad tendraacute por decir lo menos una clara ventaja competitiva en el mercado una posicioacuten de ventaja enlos procesos de negociacioacuten en general en fin una estructura mental que le aporta reacuteditos magniacuteficos Las referencias a continuacioacuten ilustran estas ideas Aquiacute la idea es que quienes esteacuten interesados naveguen en profundidad en los links mencionados
COMPLEJIDAD Y PSICOLOGIacuteA
En psicologiacutea predominan en el mejor de los casos ya con personalidad propia los enfoques sisteacutemicos Hace rato que existe con estatuto y derecho propio una sicologiacutea sisteacutemica Con mucha frecuencia se hace referencia a la obra de H Maturana Sin embargo hay que decir que en sentido estricto la obra de Maturana no forma parte en manera alguna de las ciencias de la complejidad sino de aquello que en referencia a la Enciclopedia de Complejidad y Ciencias de Sistemas resentildeada antes arriba se integra en lasciencias de sistemas que son histoacutericamente anteriores a la emergencia de la complejidad El segundo libro referido a continuacioacuten contiene el nacimiento (y el debate) del concepto de autopoiesis obra de F Varela y H Maturana
COMPLEJIDAD Y ESTUDIOS CULTURALESLos estudios culturales estaacuten dominados hoy por hoy por los llamados estudios postcoloniales En un sentido estricto los estudios post-coloniales han logrado recientemente demarcarse del llamado pensamiento postmodernista Pues bien los dos libros mencionados a continuacioacuten se zambullen si cabe la expresioacuten en el mar de las ciencias de la complejidad con placer y con habilidad de buenos nadadores
INGENIERIacuteA DE SISTEMAS COMPLEJOS
La historia de la ingenieriacutea se divide en dos la ingenieriacutea claacutesica o ingenieriacutea convencional y la ingenieriacutea de sistemas complejos
El primero de los libros sobre ingenieriacutea de sistemas complejos aparece recieacuten en el 2006 Desde entonces no obstante su desarrollo ha sido impresionante Sin embargo en el mundo facultades de ingenieriacutea y de administracioacuten permanecen auacuten al margen del estudio y trabajo en ingenieriacutea de sistemas complejos Tan soacutelo a nivel de Institutos y Centros de Investigacioacuten se incorpora se desarrolla se trabaja y se ensentildea activamente la ingenieriacutea de sistemas complejos Y por consiguiente la computacioacuten bioinspirada
METAHEURIacuteSTICAS (HIacuteBRIDAS PARALELAS HIPERHEURIacuteSTICAS) OPTIMIZACIOacuteN Y
RESOLUCIOacuteN DE PROBLEMAS
Las metaheuriacutesticas son el marco algoriacutetmico maacutes reciente para el trabajo con y la resolucioacuten de problemas complejos en ciencia ingenieriacutea y negocios Estas reconocen la imposibilidad de una solucioacuten oacuteptima y buscan hallar por el contrario soluciones razonables con recursos aceptables Antes de ellas predominaron las teacutecnicas convencionales de la investigacioacuten de operaciones y los modelos heuriacutesticos de la inteligencia artificial Pero justamente el trabajo con metaheuriacutesticas se hace necesario e incluso ineludible cuando las teacutecnicas y los modelos convencionales reconocen su incapacidad para abordar los problemas de complejidad creciente
Cuatro grandes retos (o problemas abiertos) motivan las investigaciones maacutes recientes en el campo de las metaheuriacutesticas
- El primero tiene que ver con posibilidad e incluso con la necesidad de construir sistemas hiacutebridos no soacutelo empleando metaheuriacutesticas sino tambieacuten ademaacutes modelos matemaacuteticos claacutesicos (de la investigacioacuten de operaciones) y heuriacutesticas convencionales (de la inteligencia artificial) Algunos de los campos que maacutes aportan a esta discusioacuten son la computacioacuten
- El segundo reto consiste en saber cuaacutendo y cuaacutel metaheuriacutestica elegir durante el proceso de resolucioacuten de un problema determinado La finalidad es seleccionar en cada punto de decisioacuten de un problema dado y de forma automaacutetica la (meta) heuriacutestica de bajo nivel maacutes adecuada a partir de un conjunto finito de posibilidades
-El tercer problema se refiere al disentildeo de metaheuriacutesticas paralelas y distribuidas con el fin de explotar las cada vez mayores prestaciones que estas arquitecturas suponen A su vez este reto estimula el desarrollo de nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten Alliacute los trabajos en computacioacuten no convencional juegan un papel central
-Finalmente el cuarto reto intenta subsanar las dificultades manifiestas cuando de afinar o poner a punto los paraacutemetros de
la(s) metaheuriacutestica(s) seleccionada(s) (configurar la(s) metaheuriacutestica(s)) se trata Un ejemplo conspicuo en este caso son las metaheuriacutesticas auto-adaptativas
Las dos familias principales de metaheuriacutesticas son las metaheuriacutesticas basadas en soluciones uacutenicas y las metaheuriacutesticas basadas en poblaciones La primera familia se inspira principalmente en las matemaacuteticas la loacutegica y la fiacutesica y consiste en la manipulacioacuten y transformacioacuten de una solucioacuten uacutenica a lo largo del proceso de buacutesqueda y optimizacioacuten El segundo grupo se inspira fundamentalmente en la biologiacutea y emplea no una solucioacuten uacutenica sino una poblacioacuten de soluciones que interactuacutean y evolucionan en el tiempo Es en este segundo caso cuando se habla de espacios de soluciones En este grupo son cuatro los principales paradigmas la computacioacuten evolutiva la inteligencia de enjambres la computacioacuten inmunoloacutegica y la computacioacuten con membranas
Ambas familias son complementarias Mientras las primeras son muy buenas para explotar las mejores soluciones en una zona especiacutefica (optimizacioacuten local) el segundo grupo logra explorar todo el espacio de soluciones (optimizacioacuten global) En otras palabras mientras estas intensifican aquellas diversifican Los problemas (complejos) actuales en ciencia e ingenieriacutea implican tanto explotacioacuten como exploracioacuten justificando una vez maacutes la necesidad y la pertinencia de los sistemas hiacutebridos
SISTEMAS COMPUTACIONALES NATURALES INTELIGENTES Y BIOLOacuteGICOS
Computar es un rasgo comuacuten transversal si se prefiere a los seres humanos a los sistemas expertos y artificiales a la vida en general y a la naturaleza misma Cada eacutepoca posee su propia metaacutefora Una de las uacuteltimas metaacuteforas acuntildeadas es el reconocimiento de que finalmente esto es sustancialmente lo que hace el universo es computar es decir se trata de la idea seguacuten la cual podemos encontrar procesos de coacutemputo en todas las escalas y fenoacutemenos de la naturaleza En particular como un subconjunto de los sistemas de computacioacuten natural encontramos la computacioacuten inspirada bioloacutegicamente (o computacioacuten con metaacuteforas bioloacutegicas)
El esquema muestra la evolucioacuten de las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas (de optimizacioacuten) y con ellas de los sistemas computacionales De un lado las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas pasaron de los modelos matemaacuteticos a los modelos inspirados por la biologiacutea atravesando por los sistemas inteligentes y los sistemas ciberneacuteticos No en vano las miradas se han desplazado hacia la inteligencia artificial bio-inspirada hacia la inteligencia computacional y hacia los sistemas complejos adaptativos inteligentes y cada vez se habla menos de la inteligencia artificial (claacutesica) sin maacutes Los textos que se muestran en esta seccioacuten dan muestras consistentes de este hecho
COMPUTACIOacuteN SUAVE
Soft Computing no es un cuerpo homogeacuteneo de conceptos y teacutecnicas Maacutes bien es una mezcla de distintos meacutetodos que de una forma u otra cooperan desde sus fundamentos En este sentido el principal objetivo de la Soft Computing es aprovechar la tolerancia que conllevan la imprecisioacuten y la incertidumbre para conseguir manejabilidad robustez y soluciones de bajo costo Los principales ingredientes de la Soft Computing son la Loacutegica Fuzzy la Neuro-computacioacuten y el Razonamiento Probabiliacutestico incluyendo este uacuteltimo a los Algoritmos Geneacuteticos las Redes de Creencia los Sistemas Caoacuteticos y algunas partes de la Teoriacutea de Aprendizaje En esa asociacioacuten de Loacutegica Fuzzy Neurocomputacioacuten y Razonamiento Probabiliacutestico la Loacutegica Fuzzy se ocupa principalmente de la imprecisioacuten y el Razonamiento Aproximado la Neurocumputacioacuten del aprendizaje y el Razonamiento Probabiliacutestico de la incertidumbre y la propagacioacuten de las creencias
INTELIGENCIA COMPUTACIONAL
Son ellos (el orden no importa) los sistemas difusos las redes neuronales los sistemas inmunes artificiales la computacioacuten evolutiva y la inteligencia de enjambres todos ellos provenientes en alguacuten sentido de metaacuteforas bioloacutegicas Se acentuacutea ademaacutes el papel de las posibles relaciones entre ellas
Los dos aspectos clave de este reconocimiento son dos De un lado la inteligencia artificial se ha desplazado a traveacutes de la inteligencia computacional al plano ciertamente maacutes interesante y fructiacutefero de los sistemas bio-inspirados De otra parte se pone de manifiesto la posibilidad y el potencial de pensar en sistemas hiacutebridos como lo plantea el esquema 14
COMPUTACIOacuteN NATURAL
En otro plano distinto aunque fuertemente relacionado con la computacioacuten suave y la inteligencia computacional se encuentra el campo de la computacioacuten natural Dicho campo tiene tres grandes ramas que lo componen estas son i) el uso de metaacuteforas provenientes de la naturaleza (en particular de la biologiacutea) para resolver problemas ii) el modelamiento la simulacioacuten y la siacutentesis de fenoacutemenos naturales a traveacutes del computador y iii) el uso de ideas yo materiales naturales (como moleacuteculas o ceacutelulas) para llevar a cabo procesos de computo ineacuteditos cuando se los mira retrospectivamente El esquema 15 permite observar la evolucioacuten literalmente las especiaciones- que la computacioacuten natural ha tenido Este mismo esquema suministra una idea clara acerca de la evolucioacuten de la arquitectura de la computacioacuten desde
von Neumann- hasta los desarrollos maacutes recientes y verosimilmente- hacia el futuro
COMPUTACIOacuteN EVOLUTIVA O ALGORITMOS EVOLUTIVOS
La simbiosis entre teoriacutea de la evolucioacuten y con ella por debajo de ella por asiacute decirlo la referencia a la Nueva Biologiacutea- y la computacioacuten en general constituye sin ninguna duda una de las realizaciones maacutes originales en las ciencias de la complejidad Al respecto sigue siendo totalmente vaacutelido el reconocimiento muy temprano- que hizo H Pagels acerca de la importancia de las relaciones entre complejidad y computacioacuten Al mismo tiempo que el computador hace posible a las ciencias de la complejidad eacutestas contribuyen de manera significativa al propio desarrollo de la computacioacuten
Podemos hablar como es efectivamente el caso de tres clases de ciencia la ciencia de tipo inductivo (o empiacuterico o empirista) la ciencia de tipo deductivo (o racionalista) y la ciencia con base en modelamiento y simulacioacuten Los dos primeros tipos de ciencia corresponden a la ciencia claacutesica y por derivacioacuten a toda la ciencia habida en la historia de la humanidad Occidental La tercera es perfectamente novedosa y dirige la mirada absolutamente hacia el futuro
INTELIGENCIA COLECTIVA O TEORIacuteA DE ENJAMBRES
El estudio de los colectivos de animales _ los animales sociales los insectos sociales (hormigas termitas himenoacutepteros beneacuteficos en general pero tambieacuten de los carduacutemenes y las manadas) ha arrojado luces maravillosas acerca de la arquitectura y la topologiacutea de la naturaleza y por tanto tambieacuten acerca de la sociedad humana en general
El rasgo definitivo ha sido el reconocimiento del siguiente hecho la naturaleza no piensa ni actuacutea como la civilizacioacuten occidental los postuloacute siempre secuencial jeraacuterquica lineal cardinalmente Por el contrario la robustez de los sistemas naturales descansa en series en paralelo en la ausencia de control central riacutegido en la adaptacioacuten La inteligencia de enjambre pone de manifiesto una inteligencia bastante mejor por robusta y evolutiva- que la inteligencia humana tradicional la de los 2500 antildeos de la historia de Occidente
Esta idea auacuten deberaacute ser plenamente explorada y apropiada por parte de la comunidad acadeacutemica y cientiacutefica asiacute como por parte tambieacuten del sector privado el sector puacuteblico y de la propia sociedad civil
COMPUTACIOacuteN CON MEMBRANAS O SISTEMAS P
Los sistemas informaacuteticos y computacionales tambieacuten han incorporado por asiacute decirlo- la metaacutefora bioloacutegica y ecoloacutegica La ingenieriacutea ha avanzado hasta la programacioacuten y el trabajo en teacuterminos de hardware anaacutelogos a los de los sistemas vivos Un caso conspicuo reciente que data del 1998 es la computacioacuten con membranas
COMPUTACIOacuteN INMUNE O SISTEMAS INMUNES ARTIFICIALES
El estudio del sistema inmunoloacutegico humano y en general de los sistemas vivos- ha representado un aprendizaje estupendo por lo pronto para fiacutesicos y expertos en sistemas computacionales Esta aacuterea surge en 1998 y permite explorar caminos que la ingenieriacutea tradicional nunca imaginoacute Por decir lo menos se trata de la importancia de pensar por analogiacutea sin embargo en rigor aquiacute se trata de bastante maacutes que de una analogiacutea
COMPLEJIDAD SISTEMAS BIO-INSPIRADOS BIO-ROBOacuteTICA Y BIO-HARDWARE
Los trabajos sobre sistemas inteligentes adaptativos y sobre vida artificial ya no permanecen en el aacutembito de la pantalla del computador Los sistemas inteligentes vivos han salido del CPU y ya exploran espacios fiacutesicos comunes con el de los seres humanos De esta suerte las escisiones claacutesicas entre lo natural y lo artificial o entre lo analoacutegico y lo digital por ejemplo quedan ampliamente superadas en investigaciones y trabajos que comienzan a tener repercusiones (incipientes por lo pronto) en numerosos dominios del mundo cotidiano
CONCLUSIONES
El surgimiento de las ciencias de la complejidad se da gracias a aquellos personajes que de manera directa contribuyeron sin ellos no habriacutea sido posible el mundo de los sistemas dinaacutemicos de complejidad creciente
La ciencia es el conjunto de conocimientos estructurados sistemaacuteticamente conocimiento obtenido mediante la observacioacuten de patrones regulares de razonamientos y de experimentacioacuten en aacutembitos especiacuteficos a partir de los cuales se generan preguntas se construyen hipoacutetesis se deducen principios y se elaboran leyes generales y sistemas organizados por medio de un meacutetodo cientiacutefico
Complejidad es la cualidad de lo que estaacute compuesto de diversos elementos interrelacionadas Se refiere a un sistema complejo que es un sistema compuesto de partes interrelacionadas que como un conjunto exhiben propiedades y comportamientos no evidentes a partir de la suma de las partes individuales
Se trata de un grupo de ciencias que por tanto contienen numerosas teoriacuteas una diversidad de modelos explicativos una gama amplia de conceptos en fin una pluralidad de meacutetodos y loacutegicas
El mundo de las ciencias de la complejidad se ocupa de las transiciones ordendesorden contiene tres grandes ejes ellos son la teoriacutea matemaacutetica de la complejidad - maacutes propiamente conocida como el conjunto de los problemas P versus N-P las relaciones entre el universo microscoacutepico y el universo macroscoacutepico y la teoriacutea de los sistemas dinaacutemicos
Estos tres grandes ejes se cruzan entre siacute e inauguran el mundo mismo de la complejidad
BIBLIOGRAFIacuteA GENERAL SOBRE COMPLEJIDAD Y CIENCIAS SOCIALES Y HUMANAS
La idea general es que las ciencias sociales y humanas poseen estudian se ocupan de los sistemas fenoacutemenos y comportamientos de maacutexima complejidad conocida hasta la fecha a saber los sistemas humanos
Los fenoacutemenos que ocupan los sistemas fiacutesicos por ejemplo son bastante maacutes predecibles Una parte de la comunidad cientiacutefica de cientiacuteficos sociales cuando escuchan los temas de complejidad sostienen ldquoPero si es justamente lo que hacemos nosotros y es lo que siempre hemos dichordquo o ldquose trata de vino viejo en tonel nuevordquo por ejemplo
Mientras que existe alguacuten escepticismo en una parte de la comunidad de este grupo de cientiacuteficos incluidos filoacutesofos existe una parte grande y soacutelida que trabaja en teacuterminos de conceptos metodologiacuteas lenguajes y enfoques propios de las ciencias de la complejidad Digaacutemoslo de manera puntual en el contexto de las ciencias de la complejidad las antiguas divisiones entre ciencia y tecnologiacutea (ingenieriacutea por ejemplo) entre ciencias duras y ciencias blandas entre ciencia y filosofiacutea se hace ya insostenible El encuentro de ciencias y disciplinas modifica el propio estatuto epistemoloacutegico y social que poseiacutean antes del encuentro el diaacutelogo y el trabajo mancomunado
El encuentro de ciencias y disciplinas se establece en funcioacuten de la identificacioacuten de y el trabajo sobre problemas Son los problemas los que unen a los cientiacuteficos entre siacute y a ellos con la sociedad en general Su comprensioacuten su esfuerzo de resolucioacuten los horizontes quecontienen las dimensiones que anticipan - hacia delante y hacia atraacutes
COMPLEJIDAD Y SOCIOLOGIacuteALa sociologiacutea siempre se ocupoacute de sujetos colectivos en el mejor espiacuteritu de la complejidad- Pero los redujo a diversos planos y conceptos En este sentido el primer libro sobre sociologiacutea y complejidad aparece en el 2006 Aunque desde otra perspectiva el libro de D Watts - socioacutelogo de formacioacuten- es un ejemplo magniacutefico en el que la sociologiacutea se cruza con y se integra a la fiacutesica la criticalidad auto-organizada las redes complejas la irreversibilidad de la flecha del tiempo etc Aquiacute la sociologiacutea deja de ser tal sencillamente ciencia social en el sentido de la clasificacioacuten propia del siglo XIX para metamorfosearse (I Prigogine) en (uno de los componentes de las ciencias de la) complejidad
COMPLEJIDAD Y ANTROPOLOGIacuteA
El primer libro de antropologiacutea y complejidad se concentra sintomaacuteticamente en la vida artificial y en la cultura digital de la cual las ciencias de la complejidad es la mejor expresioacuten Es el estudio (tesis doctoral en rigor) de Helmreich Sin embargo el libro de mayor profundidad en antropologiacutea y por consiguiente en arqueologiacutea (la arqueologiacutea es antropologiacutea en pasado) es el trabajo hasta ahora insuperable de Beekman y Baden Por su parte el trabajo de Adams tiene el meacuterito de trabajar las dinaacutemicas sociales y culturales tomando como hilo conductor la energiacutea El libro de Peacuterez-Taylor es una compilacioacuten detextos que se mueven o intentan moverse hacia la complejidad no siempre ni exactamente en la direccioacuten de las ciencias de la complejidad
COMPLEJIDAD Y FILOSOFIacuteA
La corriente principal (mainstream) de la filosofiacutea se ha dividido en dos una que hace al mejor ejemplo de autores como Aristoacuteteles Hegel o Husserl de siacute misma un motivo de trabajo o en el mejor de los casos un pretexto para desarrollarse como philosophia primera La otra es la filosofiacutea que renuncia a la metafiacutesica y se transforma en eacutetica eacutetica aplicada sociologiacutea teoriacutea del derecho o filosofiacutea poliacutetica entre otras Los autores contemporaacuteneos son numerosos en cualquier de estas dos posturas principales de la filosofiacutea contemporaacutenea Entre los filoacutesofos contemporaacuteneos que trabajan complejidadresaltan los dos nombres mencionados a continuacioacuten Un elemento comuacuten a ambos es que se trata en rigor de filoacutesofos de la ciencia Un nombre tangencial a las ciencias de la complejidad pero muy consciente del significado de temas como la vida artificial es D Dennett que se omite aquiacute debido a no tiene ninguacuten texto mayor directamente relacionado con complejidad aunque tiene varios artiacuteculos y capiacutetulos de libro en eventos dedicados a la vida artificial y las ciencias cognitivas
COMPLEJIDAD E HISTORIAConsagrado como uno de los mejores historiadores contemporaacuteneos y entre los mejores en esta disciplina en toda la historia W H McNeill tiene el meacuterito de abrir las puertas en doble viacutea de la historia hacia la complejidad y de la complejidad de la historia y la historiografiacutea mismas Sin embargo seriacutea injusto omitir aquiacute los trabajos de F Fernaacutendez- Armesto a pesar de que no emplea para nada el concepto de ldquocomplejidadrdquo en su obra sus trabajos son estupendos ejemplos de lo que es el trabajo historiograacutefico en el marco de lasciencias de la complejidad De alguna manera tambieacuten hay que mencionar aquiacute el trabajo historiograacutefico del teoacuterico de la cultura J Barzun
COMPLEJIDAD ADMINISTRACIOacuteN Y ORGANIZACIONES SOCIALES
Aunque la literatura sobre complejidad y administracioacuten es muy grande son pocos los textos que valen la pena La mayoriacutea de la literatura es simple y llana jerga Los textos que se mencionan a continuacioacuten dan una idea clara de que es posible pensar y actuar en contextos de finanzas gobierno administracioacuten economiacutea teoriacutea de juegos Los administradores financistas e ingenieros son eminentemente pragmaacuteticos y principalmente piensan en herramientas y aplicaciones Una lectura juiciosa de la siguiente bibliografiacutea sorprenderiacutea a maacutes de administrador e ingeniero
COMPLEJIDAD ECONOMIacuteA Y FINANZASLa economiacutea tradicional permanece en el marco de cuatro ejes microeconomiacutea macroeconomiacutea finanzas y comercio Las demaacutes son aacutereas episoacutedicas como la historia de las doctrinas econoacutemicas por ejemplo Las finanzas por su parte pueden encontrar en el diaacutelogo con los fractales luces novedosas
CONSULTORIacuteA EMPRESARIAL EN EL MARCO DE LAS CIENCIAS DE LACOMPLEJIDAD
Es sabido que en Estado Unidos hay un dicho muy popular si una idea es buena produce dinero Pues bien la complejidad 1048753maacutes exactamente las ciencias de la complejidad- son una muy muy buena idea En efecto el nuacutemero y la importancia de las empresas las experiencias de negocios que incorporan a las ciencias de la complejidad incluye a las maacutes destacas y fuertes empresas en el mundo Siempre cabe recordar no solamente en el plano teoacuterico poliacutetico o militar por ejemplo aquella idea de H Pagels seguacuten la cual quien domine las ciencias de la complejidad tendraacute por decir lo menos una clara ventaja competitiva en el mercado una posicioacuten de ventaja enlos procesos de negociacioacuten en general en fin una estructura mental que le aporta reacuteditos magniacuteficos Las referencias a continuacioacuten ilustran estas ideas Aquiacute la idea es que quienes esteacuten interesados naveguen en profundidad en los links mencionados
COMPLEJIDAD Y PSICOLOGIacuteA
En psicologiacutea predominan en el mejor de los casos ya con personalidad propia los enfoques sisteacutemicos Hace rato que existe con estatuto y derecho propio una sicologiacutea sisteacutemica Con mucha frecuencia se hace referencia a la obra de H Maturana Sin embargo hay que decir que en sentido estricto la obra de Maturana no forma parte en manera alguna de las ciencias de la complejidad sino de aquello que en referencia a la Enciclopedia de Complejidad y Ciencias de Sistemas resentildeada antes arriba se integra en lasciencias de sistemas que son histoacutericamente anteriores a la emergencia de la complejidad El segundo libro referido a continuacioacuten contiene el nacimiento (y el debate) del concepto de autopoiesis obra de F Varela y H Maturana
COMPLEJIDAD Y ESTUDIOS CULTURALESLos estudios culturales estaacuten dominados hoy por hoy por los llamados estudios postcoloniales En un sentido estricto los estudios post-coloniales han logrado recientemente demarcarse del llamado pensamiento postmodernista Pues bien los dos libros mencionados a continuacioacuten se zambullen si cabe la expresioacuten en el mar de las ciencias de la complejidad con placer y con habilidad de buenos nadadores
INGENIERIacuteA DE SISTEMAS COMPLEJOS
La historia de la ingenieriacutea se divide en dos la ingenieriacutea claacutesica o ingenieriacutea convencional y la ingenieriacutea de sistemas complejos
El primero de los libros sobre ingenieriacutea de sistemas complejos aparece recieacuten en el 2006 Desde entonces no obstante su desarrollo ha sido impresionante Sin embargo en el mundo facultades de ingenieriacutea y de administracioacuten permanecen auacuten al margen del estudio y trabajo en ingenieriacutea de sistemas complejos Tan soacutelo a nivel de Institutos y Centros de Investigacioacuten se incorpora se desarrolla se trabaja y se ensentildea activamente la ingenieriacutea de sistemas complejos Y por consiguiente la computacioacuten bioinspirada
METAHEURIacuteSTICAS (HIacuteBRIDAS PARALELAS HIPERHEURIacuteSTICAS) OPTIMIZACIOacuteN Y
RESOLUCIOacuteN DE PROBLEMAS
Las metaheuriacutesticas son el marco algoriacutetmico maacutes reciente para el trabajo con y la resolucioacuten de problemas complejos en ciencia ingenieriacutea y negocios Estas reconocen la imposibilidad de una solucioacuten oacuteptima y buscan hallar por el contrario soluciones razonables con recursos aceptables Antes de ellas predominaron las teacutecnicas convencionales de la investigacioacuten de operaciones y los modelos heuriacutesticos de la inteligencia artificial Pero justamente el trabajo con metaheuriacutesticas se hace necesario e incluso ineludible cuando las teacutecnicas y los modelos convencionales reconocen su incapacidad para abordar los problemas de complejidad creciente
Cuatro grandes retos (o problemas abiertos) motivan las investigaciones maacutes recientes en el campo de las metaheuriacutesticas
- El primero tiene que ver con posibilidad e incluso con la necesidad de construir sistemas hiacutebridos no soacutelo empleando metaheuriacutesticas sino tambieacuten ademaacutes modelos matemaacuteticos claacutesicos (de la investigacioacuten de operaciones) y heuriacutesticas convencionales (de la inteligencia artificial) Algunos de los campos que maacutes aportan a esta discusioacuten son la computacioacuten
- El segundo reto consiste en saber cuaacutendo y cuaacutel metaheuriacutestica elegir durante el proceso de resolucioacuten de un problema determinado La finalidad es seleccionar en cada punto de decisioacuten de un problema dado y de forma automaacutetica la (meta) heuriacutestica de bajo nivel maacutes adecuada a partir de un conjunto finito de posibilidades
-El tercer problema se refiere al disentildeo de metaheuriacutesticas paralelas y distribuidas con el fin de explotar las cada vez mayores prestaciones que estas arquitecturas suponen A su vez este reto estimula el desarrollo de nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten Alliacute los trabajos en computacioacuten no convencional juegan un papel central
-Finalmente el cuarto reto intenta subsanar las dificultades manifiestas cuando de afinar o poner a punto los paraacutemetros de
la(s) metaheuriacutestica(s) seleccionada(s) (configurar la(s) metaheuriacutestica(s)) se trata Un ejemplo conspicuo en este caso son las metaheuriacutesticas auto-adaptativas
Las dos familias principales de metaheuriacutesticas son las metaheuriacutesticas basadas en soluciones uacutenicas y las metaheuriacutesticas basadas en poblaciones La primera familia se inspira principalmente en las matemaacuteticas la loacutegica y la fiacutesica y consiste en la manipulacioacuten y transformacioacuten de una solucioacuten uacutenica a lo largo del proceso de buacutesqueda y optimizacioacuten El segundo grupo se inspira fundamentalmente en la biologiacutea y emplea no una solucioacuten uacutenica sino una poblacioacuten de soluciones que interactuacutean y evolucionan en el tiempo Es en este segundo caso cuando se habla de espacios de soluciones En este grupo son cuatro los principales paradigmas la computacioacuten evolutiva la inteligencia de enjambres la computacioacuten inmunoloacutegica y la computacioacuten con membranas
Ambas familias son complementarias Mientras las primeras son muy buenas para explotar las mejores soluciones en una zona especiacutefica (optimizacioacuten local) el segundo grupo logra explorar todo el espacio de soluciones (optimizacioacuten global) En otras palabras mientras estas intensifican aquellas diversifican Los problemas (complejos) actuales en ciencia e ingenieriacutea implican tanto explotacioacuten como exploracioacuten justificando una vez maacutes la necesidad y la pertinencia de los sistemas hiacutebridos
SISTEMAS COMPUTACIONALES NATURALES INTELIGENTES Y BIOLOacuteGICOS
Computar es un rasgo comuacuten transversal si se prefiere a los seres humanos a los sistemas expertos y artificiales a la vida en general y a la naturaleza misma Cada eacutepoca posee su propia metaacutefora Una de las uacuteltimas metaacuteforas acuntildeadas es el reconocimiento de que finalmente esto es sustancialmente lo que hace el universo es computar es decir se trata de la idea seguacuten la cual podemos encontrar procesos de coacutemputo en todas las escalas y fenoacutemenos de la naturaleza En particular como un subconjunto de los sistemas de computacioacuten natural encontramos la computacioacuten inspirada bioloacutegicamente (o computacioacuten con metaacuteforas bioloacutegicas)
El esquema muestra la evolucioacuten de las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas (de optimizacioacuten) y con ellas de los sistemas computacionales De un lado las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas pasaron de los modelos matemaacuteticos a los modelos inspirados por la biologiacutea atravesando por los sistemas inteligentes y los sistemas ciberneacuteticos No en vano las miradas se han desplazado hacia la inteligencia artificial bio-inspirada hacia la inteligencia computacional y hacia los sistemas complejos adaptativos inteligentes y cada vez se habla menos de la inteligencia artificial (claacutesica) sin maacutes Los textos que se muestran en esta seccioacuten dan muestras consistentes de este hecho
COMPUTACIOacuteN SUAVE
Soft Computing no es un cuerpo homogeacuteneo de conceptos y teacutecnicas Maacutes bien es una mezcla de distintos meacutetodos que de una forma u otra cooperan desde sus fundamentos En este sentido el principal objetivo de la Soft Computing es aprovechar la tolerancia que conllevan la imprecisioacuten y la incertidumbre para conseguir manejabilidad robustez y soluciones de bajo costo Los principales ingredientes de la Soft Computing son la Loacutegica Fuzzy la Neuro-computacioacuten y el Razonamiento Probabiliacutestico incluyendo este uacuteltimo a los Algoritmos Geneacuteticos las Redes de Creencia los Sistemas Caoacuteticos y algunas partes de la Teoriacutea de Aprendizaje En esa asociacioacuten de Loacutegica Fuzzy Neurocomputacioacuten y Razonamiento Probabiliacutestico la Loacutegica Fuzzy se ocupa principalmente de la imprecisioacuten y el Razonamiento Aproximado la Neurocumputacioacuten del aprendizaje y el Razonamiento Probabiliacutestico de la incertidumbre y la propagacioacuten de las creencias
INTELIGENCIA COMPUTACIONAL
Son ellos (el orden no importa) los sistemas difusos las redes neuronales los sistemas inmunes artificiales la computacioacuten evolutiva y la inteligencia de enjambres todos ellos provenientes en alguacuten sentido de metaacuteforas bioloacutegicas Se acentuacutea ademaacutes el papel de las posibles relaciones entre ellas
Los dos aspectos clave de este reconocimiento son dos De un lado la inteligencia artificial se ha desplazado a traveacutes de la inteligencia computacional al plano ciertamente maacutes interesante y fructiacutefero de los sistemas bio-inspirados De otra parte se pone de manifiesto la posibilidad y el potencial de pensar en sistemas hiacutebridos como lo plantea el esquema 14
COMPUTACIOacuteN NATURAL
En otro plano distinto aunque fuertemente relacionado con la computacioacuten suave y la inteligencia computacional se encuentra el campo de la computacioacuten natural Dicho campo tiene tres grandes ramas que lo componen estas son i) el uso de metaacuteforas provenientes de la naturaleza (en particular de la biologiacutea) para resolver problemas ii) el modelamiento la simulacioacuten y la siacutentesis de fenoacutemenos naturales a traveacutes del computador y iii) el uso de ideas yo materiales naturales (como moleacuteculas o ceacutelulas) para llevar a cabo procesos de computo ineacuteditos cuando se los mira retrospectivamente El esquema 15 permite observar la evolucioacuten literalmente las especiaciones- que la computacioacuten natural ha tenido Este mismo esquema suministra una idea clara acerca de la evolucioacuten de la arquitectura de la computacioacuten desde
von Neumann- hasta los desarrollos maacutes recientes y verosimilmente- hacia el futuro
COMPUTACIOacuteN EVOLUTIVA O ALGORITMOS EVOLUTIVOS
La simbiosis entre teoriacutea de la evolucioacuten y con ella por debajo de ella por asiacute decirlo la referencia a la Nueva Biologiacutea- y la computacioacuten en general constituye sin ninguna duda una de las realizaciones maacutes originales en las ciencias de la complejidad Al respecto sigue siendo totalmente vaacutelido el reconocimiento muy temprano- que hizo H Pagels acerca de la importancia de las relaciones entre complejidad y computacioacuten Al mismo tiempo que el computador hace posible a las ciencias de la complejidad eacutestas contribuyen de manera significativa al propio desarrollo de la computacioacuten
Podemos hablar como es efectivamente el caso de tres clases de ciencia la ciencia de tipo inductivo (o empiacuterico o empirista) la ciencia de tipo deductivo (o racionalista) y la ciencia con base en modelamiento y simulacioacuten Los dos primeros tipos de ciencia corresponden a la ciencia claacutesica y por derivacioacuten a toda la ciencia habida en la historia de la humanidad Occidental La tercera es perfectamente novedosa y dirige la mirada absolutamente hacia el futuro
INTELIGENCIA COLECTIVA O TEORIacuteA DE ENJAMBRES
El estudio de los colectivos de animales _ los animales sociales los insectos sociales (hormigas termitas himenoacutepteros beneacuteficos en general pero tambieacuten de los carduacutemenes y las manadas) ha arrojado luces maravillosas acerca de la arquitectura y la topologiacutea de la naturaleza y por tanto tambieacuten acerca de la sociedad humana en general
El rasgo definitivo ha sido el reconocimiento del siguiente hecho la naturaleza no piensa ni actuacutea como la civilizacioacuten occidental los postuloacute siempre secuencial jeraacuterquica lineal cardinalmente Por el contrario la robustez de los sistemas naturales descansa en series en paralelo en la ausencia de control central riacutegido en la adaptacioacuten La inteligencia de enjambre pone de manifiesto una inteligencia bastante mejor por robusta y evolutiva- que la inteligencia humana tradicional la de los 2500 antildeos de la historia de Occidente
Esta idea auacuten deberaacute ser plenamente explorada y apropiada por parte de la comunidad acadeacutemica y cientiacutefica asiacute como por parte tambieacuten del sector privado el sector puacuteblico y de la propia sociedad civil
COMPUTACIOacuteN CON MEMBRANAS O SISTEMAS P
Los sistemas informaacuteticos y computacionales tambieacuten han incorporado por asiacute decirlo- la metaacutefora bioloacutegica y ecoloacutegica La ingenieriacutea ha avanzado hasta la programacioacuten y el trabajo en teacuterminos de hardware anaacutelogos a los de los sistemas vivos Un caso conspicuo reciente que data del 1998 es la computacioacuten con membranas
COMPUTACIOacuteN INMUNE O SISTEMAS INMUNES ARTIFICIALES
El estudio del sistema inmunoloacutegico humano y en general de los sistemas vivos- ha representado un aprendizaje estupendo por lo pronto para fiacutesicos y expertos en sistemas computacionales Esta aacuterea surge en 1998 y permite explorar caminos que la ingenieriacutea tradicional nunca imaginoacute Por decir lo menos se trata de la importancia de pensar por analogiacutea sin embargo en rigor aquiacute se trata de bastante maacutes que de una analogiacutea
COMPLEJIDAD SISTEMAS BIO-INSPIRADOS BIO-ROBOacuteTICA Y BIO-HARDWARE
Los trabajos sobre sistemas inteligentes adaptativos y sobre vida artificial ya no permanecen en el aacutembito de la pantalla del computador Los sistemas inteligentes vivos han salido del CPU y ya exploran espacios fiacutesicos comunes con el de los seres humanos De esta suerte las escisiones claacutesicas entre lo natural y lo artificial o entre lo analoacutegico y lo digital por ejemplo quedan ampliamente superadas en investigaciones y trabajos que comienzan a tener repercusiones (incipientes por lo pronto) en numerosos dominios del mundo cotidiano
CONCLUSIONES
El surgimiento de las ciencias de la complejidad se da gracias a aquellos personajes que de manera directa contribuyeron sin ellos no habriacutea sido posible el mundo de los sistemas dinaacutemicos de complejidad creciente
La ciencia es el conjunto de conocimientos estructurados sistemaacuteticamente conocimiento obtenido mediante la observacioacuten de patrones regulares de razonamientos y de experimentacioacuten en aacutembitos especiacuteficos a partir de los cuales se generan preguntas se construyen hipoacutetesis se deducen principios y se elaboran leyes generales y sistemas organizados por medio de un meacutetodo cientiacutefico
Complejidad es la cualidad de lo que estaacute compuesto de diversos elementos interrelacionadas Se refiere a un sistema complejo que es un sistema compuesto de partes interrelacionadas que como un conjunto exhiben propiedades y comportamientos no evidentes a partir de la suma de las partes individuales
Se trata de un grupo de ciencias que por tanto contienen numerosas teoriacuteas una diversidad de modelos explicativos una gama amplia de conceptos en fin una pluralidad de meacutetodos y loacutegicas
El mundo de las ciencias de la complejidad se ocupa de las transiciones ordendesorden contiene tres grandes ejes ellos son la teoriacutea matemaacutetica de la complejidad - maacutes propiamente conocida como el conjunto de los problemas P versus N-P las relaciones entre el universo microscoacutepico y el universo macroscoacutepico y la teoriacutea de los sistemas dinaacutemicos
Estos tres grandes ejes se cruzan entre siacute e inauguran el mundo mismo de la complejidad
COMPLEJIDAD Y SOCIOLOGIacuteALa sociologiacutea siempre se ocupoacute de sujetos colectivos en el mejor espiacuteritu de la complejidad- Pero los redujo a diversos planos y conceptos En este sentido el primer libro sobre sociologiacutea y complejidad aparece en el 2006 Aunque desde otra perspectiva el libro de D Watts - socioacutelogo de formacioacuten- es un ejemplo magniacutefico en el que la sociologiacutea se cruza con y se integra a la fiacutesica la criticalidad auto-organizada las redes complejas la irreversibilidad de la flecha del tiempo etc Aquiacute la sociologiacutea deja de ser tal sencillamente ciencia social en el sentido de la clasificacioacuten propia del siglo XIX para metamorfosearse (I Prigogine) en (uno de los componentes de las ciencias de la) complejidad
COMPLEJIDAD Y ANTROPOLOGIacuteA
El primer libro de antropologiacutea y complejidad se concentra sintomaacuteticamente en la vida artificial y en la cultura digital de la cual las ciencias de la complejidad es la mejor expresioacuten Es el estudio (tesis doctoral en rigor) de Helmreich Sin embargo el libro de mayor profundidad en antropologiacutea y por consiguiente en arqueologiacutea (la arqueologiacutea es antropologiacutea en pasado) es el trabajo hasta ahora insuperable de Beekman y Baden Por su parte el trabajo de Adams tiene el meacuterito de trabajar las dinaacutemicas sociales y culturales tomando como hilo conductor la energiacutea El libro de Peacuterez-Taylor es una compilacioacuten detextos que se mueven o intentan moverse hacia la complejidad no siempre ni exactamente en la direccioacuten de las ciencias de la complejidad
COMPLEJIDAD Y FILOSOFIacuteA
La corriente principal (mainstream) de la filosofiacutea se ha dividido en dos una que hace al mejor ejemplo de autores como Aristoacuteteles Hegel o Husserl de siacute misma un motivo de trabajo o en el mejor de los casos un pretexto para desarrollarse como philosophia primera La otra es la filosofiacutea que renuncia a la metafiacutesica y se transforma en eacutetica eacutetica aplicada sociologiacutea teoriacutea del derecho o filosofiacutea poliacutetica entre otras Los autores contemporaacuteneos son numerosos en cualquier de estas dos posturas principales de la filosofiacutea contemporaacutenea Entre los filoacutesofos contemporaacuteneos que trabajan complejidadresaltan los dos nombres mencionados a continuacioacuten Un elemento comuacuten a ambos es que se trata en rigor de filoacutesofos de la ciencia Un nombre tangencial a las ciencias de la complejidad pero muy consciente del significado de temas como la vida artificial es D Dennett que se omite aquiacute debido a no tiene ninguacuten texto mayor directamente relacionado con complejidad aunque tiene varios artiacuteculos y capiacutetulos de libro en eventos dedicados a la vida artificial y las ciencias cognitivas
COMPLEJIDAD E HISTORIAConsagrado como uno de los mejores historiadores contemporaacuteneos y entre los mejores en esta disciplina en toda la historia W H McNeill tiene el meacuterito de abrir las puertas en doble viacutea de la historia hacia la complejidad y de la complejidad de la historia y la historiografiacutea mismas Sin embargo seriacutea injusto omitir aquiacute los trabajos de F Fernaacutendez- Armesto a pesar de que no emplea para nada el concepto de ldquocomplejidadrdquo en su obra sus trabajos son estupendos ejemplos de lo que es el trabajo historiograacutefico en el marco de lasciencias de la complejidad De alguna manera tambieacuten hay que mencionar aquiacute el trabajo historiograacutefico del teoacuterico de la cultura J Barzun
COMPLEJIDAD ADMINISTRACIOacuteN Y ORGANIZACIONES SOCIALES
Aunque la literatura sobre complejidad y administracioacuten es muy grande son pocos los textos que valen la pena La mayoriacutea de la literatura es simple y llana jerga Los textos que se mencionan a continuacioacuten dan una idea clara de que es posible pensar y actuar en contextos de finanzas gobierno administracioacuten economiacutea teoriacutea de juegos Los administradores financistas e ingenieros son eminentemente pragmaacuteticos y principalmente piensan en herramientas y aplicaciones Una lectura juiciosa de la siguiente bibliografiacutea sorprenderiacutea a maacutes de administrador e ingeniero
COMPLEJIDAD ECONOMIacuteA Y FINANZASLa economiacutea tradicional permanece en el marco de cuatro ejes microeconomiacutea macroeconomiacutea finanzas y comercio Las demaacutes son aacutereas episoacutedicas como la historia de las doctrinas econoacutemicas por ejemplo Las finanzas por su parte pueden encontrar en el diaacutelogo con los fractales luces novedosas
CONSULTORIacuteA EMPRESARIAL EN EL MARCO DE LAS CIENCIAS DE LACOMPLEJIDAD
Es sabido que en Estado Unidos hay un dicho muy popular si una idea es buena produce dinero Pues bien la complejidad 1048753maacutes exactamente las ciencias de la complejidad- son una muy muy buena idea En efecto el nuacutemero y la importancia de las empresas las experiencias de negocios que incorporan a las ciencias de la complejidad incluye a las maacutes destacas y fuertes empresas en el mundo Siempre cabe recordar no solamente en el plano teoacuterico poliacutetico o militar por ejemplo aquella idea de H Pagels seguacuten la cual quien domine las ciencias de la complejidad tendraacute por decir lo menos una clara ventaja competitiva en el mercado una posicioacuten de ventaja enlos procesos de negociacioacuten en general en fin una estructura mental que le aporta reacuteditos magniacuteficos Las referencias a continuacioacuten ilustran estas ideas Aquiacute la idea es que quienes esteacuten interesados naveguen en profundidad en los links mencionados
COMPLEJIDAD Y PSICOLOGIacuteA
En psicologiacutea predominan en el mejor de los casos ya con personalidad propia los enfoques sisteacutemicos Hace rato que existe con estatuto y derecho propio una sicologiacutea sisteacutemica Con mucha frecuencia se hace referencia a la obra de H Maturana Sin embargo hay que decir que en sentido estricto la obra de Maturana no forma parte en manera alguna de las ciencias de la complejidad sino de aquello que en referencia a la Enciclopedia de Complejidad y Ciencias de Sistemas resentildeada antes arriba se integra en lasciencias de sistemas que son histoacutericamente anteriores a la emergencia de la complejidad El segundo libro referido a continuacioacuten contiene el nacimiento (y el debate) del concepto de autopoiesis obra de F Varela y H Maturana
COMPLEJIDAD Y ESTUDIOS CULTURALESLos estudios culturales estaacuten dominados hoy por hoy por los llamados estudios postcoloniales En un sentido estricto los estudios post-coloniales han logrado recientemente demarcarse del llamado pensamiento postmodernista Pues bien los dos libros mencionados a continuacioacuten se zambullen si cabe la expresioacuten en el mar de las ciencias de la complejidad con placer y con habilidad de buenos nadadores
INGENIERIacuteA DE SISTEMAS COMPLEJOS
La historia de la ingenieriacutea se divide en dos la ingenieriacutea claacutesica o ingenieriacutea convencional y la ingenieriacutea de sistemas complejos
El primero de los libros sobre ingenieriacutea de sistemas complejos aparece recieacuten en el 2006 Desde entonces no obstante su desarrollo ha sido impresionante Sin embargo en el mundo facultades de ingenieriacutea y de administracioacuten permanecen auacuten al margen del estudio y trabajo en ingenieriacutea de sistemas complejos Tan soacutelo a nivel de Institutos y Centros de Investigacioacuten se incorpora se desarrolla se trabaja y se ensentildea activamente la ingenieriacutea de sistemas complejos Y por consiguiente la computacioacuten bioinspirada
METAHEURIacuteSTICAS (HIacuteBRIDAS PARALELAS HIPERHEURIacuteSTICAS) OPTIMIZACIOacuteN Y
RESOLUCIOacuteN DE PROBLEMAS
Las metaheuriacutesticas son el marco algoriacutetmico maacutes reciente para el trabajo con y la resolucioacuten de problemas complejos en ciencia ingenieriacutea y negocios Estas reconocen la imposibilidad de una solucioacuten oacuteptima y buscan hallar por el contrario soluciones razonables con recursos aceptables Antes de ellas predominaron las teacutecnicas convencionales de la investigacioacuten de operaciones y los modelos heuriacutesticos de la inteligencia artificial Pero justamente el trabajo con metaheuriacutesticas se hace necesario e incluso ineludible cuando las teacutecnicas y los modelos convencionales reconocen su incapacidad para abordar los problemas de complejidad creciente
Cuatro grandes retos (o problemas abiertos) motivan las investigaciones maacutes recientes en el campo de las metaheuriacutesticas
- El primero tiene que ver con posibilidad e incluso con la necesidad de construir sistemas hiacutebridos no soacutelo empleando metaheuriacutesticas sino tambieacuten ademaacutes modelos matemaacuteticos claacutesicos (de la investigacioacuten de operaciones) y heuriacutesticas convencionales (de la inteligencia artificial) Algunos de los campos que maacutes aportan a esta discusioacuten son la computacioacuten
- El segundo reto consiste en saber cuaacutendo y cuaacutel metaheuriacutestica elegir durante el proceso de resolucioacuten de un problema determinado La finalidad es seleccionar en cada punto de decisioacuten de un problema dado y de forma automaacutetica la (meta) heuriacutestica de bajo nivel maacutes adecuada a partir de un conjunto finito de posibilidades
-El tercer problema se refiere al disentildeo de metaheuriacutesticas paralelas y distribuidas con el fin de explotar las cada vez mayores prestaciones que estas arquitecturas suponen A su vez este reto estimula el desarrollo de nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten Alliacute los trabajos en computacioacuten no convencional juegan un papel central
-Finalmente el cuarto reto intenta subsanar las dificultades manifiestas cuando de afinar o poner a punto los paraacutemetros de
la(s) metaheuriacutestica(s) seleccionada(s) (configurar la(s) metaheuriacutestica(s)) se trata Un ejemplo conspicuo en este caso son las metaheuriacutesticas auto-adaptativas
Las dos familias principales de metaheuriacutesticas son las metaheuriacutesticas basadas en soluciones uacutenicas y las metaheuriacutesticas basadas en poblaciones La primera familia se inspira principalmente en las matemaacuteticas la loacutegica y la fiacutesica y consiste en la manipulacioacuten y transformacioacuten de una solucioacuten uacutenica a lo largo del proceso de buacutesqueda y optimizacioacuten El segundo grupo se inspira fundamentalmente en la biologiacutea y emplea no una solucioacuten uacutenica sino una poblacioacuten de soluciones que interactuacutean y evolucionan en el tiempo Es en este segundo caso cuando se habla de espacios de soluciones En este grupo son cuatro los principales paradigmas la computacioacuten evolutiva la inteligencia de enjambres la computacioacuten inmunoloacutegica y la computacioacuten con membranas
Ambas familias son complementarias Mientras las primeras son muy buenas para explotar las mejores soluciones en una zona especiacutefica (optimizacioacuten local) el segundo grupo logra explorar todo el espacio de soluciones (optimizacioacuten global) En otras palabras mientras estas intensifican aquellas diversifican Los problemas (complejos) actuales en ciencia e ingenieriacutea implican tanto explotacioacuten como exploracioacuten justificando una vez maacutes la necesidad y la pertinencia de los sistemas hiacutebridos
SISTEMAS COMPUTACIONALES NATURALES INTELIGENTES Y BIOLOacuteGICOS
Computar es un rasgo comuacuten transversal si se prefiere a los seres humanos a los sistemas expertos y artificiales a la vida en general y a la naturaleza misma Cada eacutepoca posee su propia metaacutefora Una de las uacuteltimas metaacuteforas acuntildeadas es el reconocimiento de que finalmente esto es sustancialmente lo que hace el universo es computar es decir se trata de la idea seguacuten la cual podemos encontrar procesos de coacutemputo en todas las escalas y fenoacutemenos de la naturaleza En particular como un subconjunto de los sistemas de computacioacuten natural encontramos la computacioacuten inspirada bioloacutegicamente (o computacioacuten con metaacuteforas bioloacutegicas)
El esquema muestra la evolucioacuten de las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas (de optimizacioacuten) y con ellas de los sistemas computacionales De un lado las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas pasaron de los modelos matemaacuteticos a los modelos inspirados por la biologiacutea atravesando por los sistemas inteligentes y los sistemas ciberneacuteticos No en vano las miradas se han desplazado hacia la inteligencia artificial bio-inspirada hacia la inteligencia computacional y hacia los sistemas complejos adaptativos inteligentes y cada vez se habla menos de la inteligencia artificial (claacutesica) sin maacutes Los textos que se muestran en esta seccioacuten dan muestras consistentes de este hecho
COMPUTACIOacuteN SUAVE
Soft Computing no es un cuerpo homogeacuteneo de conceptos y teacutecnicas Maacutes bien es una mezcla de distintos meacutetodos que de una forma u otra cooperan desde sus fundamentos En este sentido el principal objetivo de la Soft Computing es aprovechar la tolerancia que conllevan la imprecisioacuten y la incertidumbre para conseguir manejabilidad robustez y soluciones de bajo costo Los principales ingredientes de la Soft Computing son la Loacutegica Fuzzy la Neuro-computacioacuten y el Razonamiento Probabiliacutestico incluyendo este uacuteltimo a los Algoritmos Geneacuteticos las Redes de Creencia los Sistemas Caoacuteticos y algunas partes de la Teoriacutea de Aprendizaje En esa asociacioacuten de Loacutegica Fuzzy Neurocomputacioacuten y Razonamiento Probabiliacutestico la Loacutegica Fuzzy se ocupa principalmente de la imprecisioacuten y el Razonamiento Aproximado la Neurocumputacioacuten del aprendizaje y el Razonamiento Probabiliacutestico de la incertidumbre y la propagacioacuten de las creencias
INTELIGENCIA COMPUTACIONAL
Son ellos (el orden no importa) los sistemas difusos las redes neuronales los sistemas inmunes artificiales la computacioacuten evolutiva y la inteligencia de enjambres todos ellos provenientes en alguacuten sentido de metaacuteforas bioloacutegicas Se acentuacutea ademaacutes el papel de las posibles relaciones entre ellas
Los dos aspectos clave de este reconocimiento son dos De un lado la inteligencia artificial se ha desplazado a traveacutes de la inteligencia computacional al plano ciertamente maacutes interesante y fructiacutefero de los sistemas bio-inspirados De otra parte se pone de manifiesto la posibilidad y el potencial de pensar en sistemas hiacutebridos como lo plantea el esquema 14
COMPUTACIOacuteN NATURAL
En otro plano distinto aunque fuertemente relacionado con la computacioacuten suave y la inteligencia computacional se encuentra el campo de la computacioacuten natural Dicho campo tiene tres grandes ramas que lo componen estas son i) el uso de metaacuteforas provenientes de la naturaleza (en particular de la biologiacutea) para resolver problemas ii) el modelamiento la simulacioacuten y la siacutentesis de fenoacutemenos naturales a traveacutes del computador y iii) el uso de ideas yo materiales naturales (como moleacuteculas o ceacutelulas) para llevar a cabo procesos de computo ineacuteditos cuando se los mira retrospectivamente El esquema 15 permite observar la evolucioacuten literalmente las especiaciones- que la computacioacuten natural ha tenido Este mismo esquema suministra una idea clara acerca de la evolucioacuten de la arquitectura de la computacioacuten desde
von Neumann- hasta los desarrollos maacutes recientes y verosimilmente- hacia el futuro
COMPUTACIOacuteN EVOLUTIVA O ALGORITMOS EVOLUTIVOS
La simbiosis entre teoriacutea de la evolucioacuten y con ella por debajo de ella por asiacute decirlo la referencia a la Nueva Biologiacutea- y la computacioacuten en general constituye sin ninguna duda una de las realizaciones maacutes originales en las ciencias de la complejidad Al respecto sigue siendo totalmente vaacutelido el reconocimiento muy temprano- que hizo H Pagels acerca de la importancia de las relaciones entre complejidad y computacioacuten Al mismo tiempo que el computador hace posible a las ciencias de la complejidad eacutestas contribuyen de manera significativa al propio desarrollo de la computacioacuten
Podemos hablar como es efectivamente el caso de tres clases de ciencia la ciencia de tipo inductivo (o empiacuterico o empirista) la ciencia de tipo deductivo (o racionalista) y la ciencia con base en modelamiento y simulacioacuten Los dos primeros tipos de ciencia corresponden a la ciencia claacutesica y por derivacioacuten a toda la ciencia habida en la historia de la humanidad Occidental La tercera es perfectamente novedosa y dirige la mirada absolutamente hacia el futuro
INTELIGENCIA COLECTIVA O TEORIacuteA DE ENJAMBRES
El estudio de los colectivos de animales _ los animales sociales los insectos sociales (hormigas termitas himenoacutepteros beneacuteficos en general pero tambieacuten de los carduacutemenes y las manadas) ha arrojado luces maravillosas acerca de la arquitectura y la topologiacutea de la naturaleza y por tanto tambieacuten acerca de la sociedad humana en general
El rasgo definitivo ha sido el reconocimiento del siguiente hecho la naturaleza no piensa ni actuacutea como la civilizacioacuten occidental los postuloacute siempre secuencial jeraacuterquica lineal cardinalmente Por el contrario la robustez de los sistemas naturales descansa en series en paralelo en la ausencia de control central riacutegido en la adaptacioacuten La inteligencia de enjambre pone de manifiesto una inteligencia bastante mejor por robusta y evolutiva- que la inteligencia humana tradicional la de los 2500 antildeos de la historia de Occidente
Esta idea auacuten deberaacute ser plenamente explorada y apropiada por parte de la comunidad acadeacutemica y cientiacutefica asiacute como por parte tambieacuten del sector privado el sector puacuteblico y de la propia sociedad civil
COMPUTACIOacuteN CON MEMBRANAS O SISTEMAS P
Los sistemas informaacuteticos y computacionales tambieacuten han incorporado por asiacute decirlo- la metaacutefora bioloacutegica y ecoloacutegica La ingenieriacutea ha avanzado hasta la programacioacuten y el trabajo en teacuterminos de hardware anaacutelogos a los de los sistemas vivos Un caso conspicuo reciente que data del 1998 es la computacioacuten con membranas
COMPUTACIOacuteN INMUNE O SISTEMAS INMUNES ARTIFICIALES
El estudio del sistema inmunoloacutegico humano y en general de los sistemas vivos- ha representado un aprendizaje estupendo por lo pronto para fiacutesicos y expertos en sistemas computacionales Esta aacuterea surge en 1998 y permite explorar caminos que la ingenieriacutea tradicional nunca imaginoacute Por decir lo menos se trata de la importancia de pensar por analogiacutea sin embargo en rigor aquiacute se trata de bastante maacutes que de una analogiacutea
COMPLEJIDAD SISTEMAS BIO-INSPIRADOS BIO-ROBOacuteTICA Y BIO-HARDWARE
Los trabajos sobre sistemas inteligentes adaptativos y sobre vida artificial ya no permanecen en el aacutembito de la pantalla del computador Los sistemas inteligentes vivos han salido del CPU y ya exploran espacios fiacutesicos comunes con el de los seres humanos De esta suerte las escisiones claacutesicas entre lo natural y lo artificial o entre lo analoacutegico y lo digital por ejemplo quedan ampliamente superadas en investigaciones y trabajos que comienzan a tener repercusiones (incipientes por lo pronto) en numerosos dominios del mundo cotidiano
CONCLUSIONES
El surgimiento de las ciencias de la complejidad se da gracias a aquellos personajes que de manera directa contribuyeron sin ellos no habriacutea sido posible el mundo de los sistemas dinaacutemicos de complejidad creciente
La ciencia es el conjunto de conocimientos estructurados sistemaacuteticamente conocimiento obtenido mediante la observacioacuten de patrones regulares de razonamientos y de experimentacioacuten en aacutembitos especiacuteficos a partir de los cuales se generan preguntas se construyen hipoacutetesis se deducen principios y se elaboran leyes generales y sistemas organizados por medio de un meacutetodo cientiacutefico
Complejidad es la cualidad de lo que estaacute compuesto de diversos elementos interrelacionadas Se refiere a un sistema complejo que es un sistema compuesto de partes interrelacionadas que como un conjunto exhiben propiedades y comportamientos no evidentes a partir de la suma de las partes individuales
Se trata de un grupo de ciencias que por tanto contienen numerosas teoriacuteas una diversidad de modelos explicativos una gama amplia de conceptos en fin una pluralidad de meacutetodos y loacutegicas
El mundo de las ciencias de la complejidad se ocupa de las transiciones ordendesorden contiene tres grandes ejes ellos son la teoriacutea matemaacutetica de la complejidad - maacutes propiamente conocida como el conjunto de los problemas P versus N-P las relaciones entre el universo microscoacutepico y el universo macroscoacutepico y la teoriacutea de los sistemas dinaacutemicos
Estos tres grandes ejes se cruzan entre siacute e inauguran el mundo mismo de la complejidad
La corriente principal (mainstream) de la filosofiacutea se ha dividido en dos una que hace al mejor ejemplo de autores como Aristoacuteteles Hegel o Husserl de siacute misma un motivo de trabajo o en el mejor de los casos un pretexto para desarrollarse como philosophia primera La otra es la filosofiacutea que renuncia a la metafiacutesica y se transforma en eacutetica eacutetica aplicada sociologiacutea teoriacutea del derecho o filosofiacutea poliacutetica entre otras Los autores contemporaacuteneos son numerosos en cualquier de estas dos posturas principales de la filosofiacutea contemporaacutenea Entre los filoacutesofos contemporaacuteneos que trabajan complejidadresaltan los dos nombres mencionados a continuacioacuten Un elemento comuacuten a ambos es que se trata en rigor de filoacutesofos de la ciencia Un nombre tangencial a las ciencias de la complejidad pero muy consciente del significado de temas como la vida artificial es D Dennett que se omite aquiacute debido a no tiene ninguacuten texto mayor directamente relacionado con complejidad aunque tiene varios artiacuteculos y capiacutetulos de libro en eventos dedicados a la vida artificial y las ciencias cognitivas
COMPLEJIDAD E HISTORIAConsagrado como uno de los mejores historiadores contemporaacuteneos y entre los mejores en esta disciplina en toda la historia W H McNeill tiene el meacuterito de abrir las puertas en doble viacutea de la historia hacia la complejidad y de la complejidad de la historia y la historiografiacutea mismas Sin embargo seriacutea injusto omitir aquiacute los trabajos de F Fernaacutendez- Armesto a pesar de que no emplea para nada el concepto de ldquocomplejidadrdquo en su obra sus trabajos son estupendos ejemplos de lo que es el trabajo historiograacutefico en el marco de lasciencias de la complejidad De alguna manera tambieacuten hay que mencionar aquiacute el trabajo historiograacutefico del teoacuterico de la cultura J Barzun
COMPLEJIDAD ADMINISTRACIOacuteN Y ORGANIZACIONES SOCIALES
Aunque la literatura sobre complejidad y administracioacuten es muy grande son pocos los textos que valen la pena La mayoriacutea de la literatura es simple y llana jerga Los textos que se mencionan a continuacioacuten dan una idea clara de que es posible pensar y actuar en contextos de finanzas gobierno administracioacuten economiacutea teoriacutea de juegos Los administradores financistas e ingenieros son eminentemente pragmaacuteticos y principalmente piensan en herramientas y aplicaciones Una lectura juiciosa de la siguiente bibliografiacutea sorprenderiacutea a maacutes de administrador e ingeniero
COMPLEJIDAD ECONOMIacuteA Y FINANZASLa economiacutea tradicional permanece en el marco de cuatro ejes microeconomiacutea macroeconomiacutea finanzas y comercio Las demaacutes son aacutereas episoacutedicas como la historia de las doctrinas econoacutemicas por ejemplo Las finanzas por su parte pueden encontrar en el diaacutelogo con los fractales luces novedosas
CONSULTORIacuteA EMPRESARIAL EN EL MARCO DE LAS CIENCIAS DE LACOMPLEJIDAD
Es sabido que en Estado Unidos hay un dicho muy popular si una idea es buena produce dinero Pues bien la complejidad 1048753maacutes exactamente las ciencias de la complejidad- son una muy muy buena idea En efecto el nuacutemero y la importancia de las empresas las experiencias de negocios que incorporan a las ciencias de la complejidad incluye a las maacutes destacas y fuertes empresas en el mundo Siempre cabe recordar no solamente en el plano teoacuterico poliacutetico o militar por ejemplo aquella idea de H Pagels seguacuten la cual quien domine las ciencias de la complejidad tendraacute por decir lo menos una clara ventaja competitiva en el mercado una posicioacuten de ventaja enlos procesos de negociacioacuten en general en fin una estructura mental que le aporta reacuteditos magniacuteficos Las referencias a continuacioacuten ilustran estas ideas Aquiacute la idea es que quienes esteacuten interesados naveguen en profundidad en los links mencionados
COMPLEJIDAD Y PSICOLOGIacuteA
En psicologiacutea predominan en el mejor de los casos ya con personalidad propia los enfoques sisteacutemicos Hace rato que existe con estatuto y derecho propio una sicologiacutea sisteacutemica Con mucha frecuencia se hace referencia a la obra de H Maturana Sin embargo hay que decir que en sentido estricto la obra de Maturana no forma parte en manera alguna de las ciencias de la complejidad sino de aquello que en referencia a la Enciclopedia de Complejidad y Ciencias de Sistemas resentildeada antes arriba se integra en lasciencias de sistemas que son histoacutericamente anteriores a la emergencia de la complejidad El segundo libro referido a continuacioacuten contiene el nacimiento (y el debate) del concepto de autopoiesis obra de F Varela y H Maturana
COMPLEJIDAD Y ESTUDIOS CULTURALESLos estudios culturales estaacuten dominados hoy por hoy por los llamados estudios postcoloniales En un sentido estricto los estudios post-coloniales han logrado recientemente demarcarse del llamado pensamiento postmodernista Pues bien los dos libros mencionados a continuacioacuten se zambullen si cabe la expresioacuten en el mar de las ciencias de la complejidad con placer y con habilidad de buenos nadadores
INGENIERIacuteA DE SISTEMAS COMPLEJOS
La historia de la ingenieriacutea se divide en dos la ingenieriacutea claacutesica o ingenieriacutea convencional y la ingenieriacutea de sistemas complejos
El primero de los libros sobre ingenieriacutea de sistemas complejos aparece recieacuten en el 2006 Desde entonces no obstante su desarrollo ha sido impresionante Sin embargo en el mundo facultades de ingenieriacutea y de administracioacuten permanecen auacuten al margen del estudio y trabajo en ingenieriacutea de sistemas complejos Tan soacutelo a nivel de Institutos y Centros de Investigacioacuten se incorpora se desarrolla se trabaja y se ensentildea activamente la ingenieriacutea de sistemas complejos Y por consiguiente la computacioacuten bioinspirada
METAHEURIacuteSTICAS (HIacuteBRIDAS PARALELAS HIPERHEURIacuteSTICAS) OPTIMIZACIOacuteN Y
RESOLUCIOacuteN DE PROBLEMAS
Las metaheuriacutesticas son el marco algoriacutetmico maacutes reciente para el trabajo con y la resolucioacuten de problemas complejos en ciencia ingenieriacutea y negocios Estas reconocen la imposibilidad de una solucioacuten oacuteptima y buscan hallar por el contrario soluciones razonables con recursos aceptables Antes de ellas predominaron las teacutecnicas convencionales de la investigacioacuten de operaciones y los modelos heuriacutesticos de la inteligencia artificial Pero justamente el trabajo con metaheuriacutesticas se hace necesario e incluso ineludible cuando las teacutecnicas y los modelos convencionales reconocen su incapacidad para abordar los problemas de complejidad creciente
Cuatro grandes retos (o problemas abiertos) motivan las investigaciones maacutes recientes en el campo de las metaheuriacutesticas
- El primero tiene que ver con posibilidad e incluso con la necesidad de construir sistemas hiacutebridos no soacutelo empleando metaheuriacutesticas sino tambieacuten ademaacutes modelos matemaacuteticos claacutesicos (de la investigacioacuten de operaciones) y heuriacutesticas convencionales (de la inteligencia artificial) Algunos de los campos que maacutes aportan a esta discusioacuten son la computacioacuten
- El segundo reto consiste en saber cuaacutendo y cuaacutel metaheuriacutestica elegir durante el proceso de resolucioacuten de un problema determinado La finalidad es seleccionar en cada punto de decisioacuten de un problema dado y de forma automaacutetica la (meta) heuriacutestica de bajo nivel maacutes adecuada a partir de un conjunto finito de posibilidades
-El tercer problema se refiere al disentildeo de metaheuriacutesticas paralelas y distribuidas con el fin de explotar las cada vez mayores prestaciones que estas arquitecturas suponen A su vez este reto estimula el desarrollo de nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten Alliacute los trabajos en computacioacuten no convencional juegan un papel central
-Finalmente el cuarto reto intenta subsanar las dificultades manifiestas cuando de afinar o poner a punto los paraacutemetros de
la(s) metaheuriacutestica(s) seleccionada(s) (configurar la(s) metaheuriacutestica(s)) se trata Un ejemplo conspicuo en este caso son las metaheuriacutesticas auto-adaptativas
Las dos familias principales de metaheuriacutesticas son las metaheuriacutesticas basadas en soluciones uacutenicas y las metaheuriacutesticas basadas en poblaciones La primera familia se inspira principalmente en las matemaacuteticas la loacutegica y la fiacutesica y consiste en la manipulacioacuten y transformacioacuten de una solucioacuten uacutenica a lo largo del proceso de buacutesqueda y optimizacioacuten El segundo grupo se inspira fundamentalmente en la biologiacutea y emplea no una solucioacuten uacutenica sino una poblacioacuten de soluciones que interactuacutean y evolucionan en el tiempo Es en este segundo caso cuando se habla de espacios de soluciones En este grupo son cuatro los principales paradigmas la computacioacuten evolutiva la inteligencia de enjambres la computacioacuten inmunoloacutegica y la computacioacuten con membranas
Ambas familias son complementarias Mientras las primeras son muy buenas para explotar las mejores soluciones en una zona especiacutefica (optimizacioacuten local) el segundo grupo logra explorar todo el espacio de soluciones (optimizacioacuten global) En otras palabras mientras estas intensifican aquellas diversifican Los problemas (complejos) actuales en ciencia e ingenieriacutea implican tanto explotacioacuten como exploracioacuten justificando una vez maacutes la necesidad y la pertinencia de los sistemas hiacutebridos
SISTEMAS COMPUTACIONALES NATURALES INTELIGENTES Y BIOLOacuteGICOS
Computar es un rasgo comuacuten transversal si se prefiere a los seres humanos a los sistemas expertos y artificiales a la vida en general y a la naturaleza misma Cada eacutepoca posee su propia metaacutefora Una de las uacuteltimas metaacuteforas acuntildeadas es el reconocimiento de que finalmente esto es sustancialmente lo que hace el universo es computar es decir se trata de la idea seguacuten la cual podemos encontrar procesos de coacutemputo en todas las escalas y fenoacutemenos de la naturaleza En particular como un subconjunto de los sistemas de computacioacuten natural encontramos la computacioacuten inspirada bioloacutegicamente (o computacioacuten con metaacuteforas bioloacutegicas)
El esquema muestra la evolucioacuten de las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas (de optimizacioacuten) y con ellas de los sistemas computacionales De un lado las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas pasaron de los modelos matemaacuteticos a los modelos inspirados por la biologiacutea atravesando por los sistemas inteligentes y los sistemas ciberneacuteticos No en vano las miradas se han desplazado hacia la inteligencia artificial bio-inspirada hacia la inteligencia computacional y hacia los sistemas complejos adaptativos inteligentes y cada vez se habla menos de la inteligencia artificial (claacutesica) sin maacutes Los textos que se muestran en esta seccioacuten dan muestras consistentes de este hecho
COMPUTACIOacuteN SUAVE
Soft Computing no es un cuerpo homogeacuteneo de conceptos y teacutecnicas Maacutes bien es una mezcla de distintos meacutetodos que de una forma u otra cooperan desde sus fundamentos En este sentido el principal objetivo de la Soft Computing es aprovechar la tolerancia que conllevan la imprecisioacuten y la incertidumbre para conseguir manejabilidad robustez y soluciones de bajo costo Los principales ingredientes de la Soft Computing son la Loacutegica Fuzzy la Neuro-computacioacuten y el Razonamiento Probabiliacutestico incluyendo este uacuteltimo a los Algoritmos Geneacuteticos las Redes de Creencia los Sistemas Caoacuteticos y algunas partes de la Teoriacutea de Aprendizaje En esa asociacioacuten de Loacutegica Fuzzy Neurocomputacioacuten y Razonamiento Probabiliacutestico la Loacutegica Fuzzy se ocupa principalmente de la imprecisioacuten y el Razonamiento Aproximado la Neurocumputacioacuten del aprendizaje y el Razonamiento Probabiliacutestico de la incertidumbre y la propagacioacuten de las creencias
INTELIGENCIA COMPUTACIONAL
Son ellos (el orden no importa) los sistemas difusos las redes neuronales los sistemas inmunes artificiales la computacioacuten evolutiva y la inteligencia de enjambres todos ellos provenientes en alguacuten sentido de metaacuteforas bioloacutegicas Se acentuacutea ademaacutes el papel de las posibles relaciones entre ellas
Los dos aspectos clave de este reconocimiento son dos De un lado la inteligencia artificial se ha desplazado a traveacutes de la inteligencia computacional al plano ciertamente maacutes interesante y fructiacutefero de los sistemas bio-inspirados De otra parte se pone de manifiesto la posibilidad y el potencial de pensar en sistemas hiacutebridos como lo plantea el esquema 14
COMPUTACIOacuteN NATURAL
En otro plano distinto aunque fuertemente relacionado con la computacioacuten suave y la inteligencia computacional se encuentra el campo de la computacioacuten natural Dicho campo tiene tres grandes ramas que lo componen estas son i) el uso de metaacuteforas provenientes de la naturaleza (en particular de la biologiacutea) para resolver problemas ii) el modelamiento la simulacioacuten y la siacutentesis de fenoacutemenos naturales a traveacutes del computador y iii) el uso de ideas yo materiales naturales (como moleacuteculas o ceacutelulas) para llevar a cabo procesos de computo ineacuteditos cuando se los mira retrospectivamente El esquema 15 permite observar la evolucioacuten literalmente las especiaciones- que la computacioacuten natural ha tenido Este mismo esquema suministra una idea clara acerca de la evolucioacuten de la arquitectura de la computacioacuten desde
von Neumann- hasta los desarrollos maacutes recientes y verosimilmente- hacia el futuro
COMPUTACIOacuteN EVOLUTIVA O ALGORITMOS EVOLUTIVOS
La simbiosis entre teoriacutea de la evolucioacuten y con ella por debajo de ella por asiacute decirlo la referencia a la Nueva Biologiacutea- y la computacioacuten en general constituye sin ninguna duda una de las realizaciones maacutes originales en las ciencias de la complejidad Al respecto sigue siendo totalmente vaacutelido el reconocimiento muy temprano- que hizo H Pagels acerca de la importancia de las relaciones entre complejidad y computacioacuten Al mismo tiempo que el computador hace posible a las ciencias de la complejidad eacutestas contribuyen de manera significativa al propio desarrollo de la computacioacuten
Podemos hablar como es efectivamente el caso de tres clases de ciencia la ciencia de tipo inductivo (o empiacuterico o empirista) la ciencia de tipo deductivo (o racionalista) y la ciencia con base en modelamiento y simulacioacuten Los dos primeros tipos de ciencia corresponden a la ciencia claacutesica y por derivacioacuten a toda la ciencia habida en la historia de la humanidad Occidental La tercera es perfectamente novedosa y dirige la mirada absolutamente hacia el futuro
INTELIGENCIA COLECTIVA O TEORIacuteA DE ENJAMBRES
El estudio de los colectivos de animales _ los animales sociales los insectos sociales (hormigas termitas himenoacutepteros beneacuteficos en general pero tambieacuten de los carduacutemenes y las manadas) ha arrojado luces maravillosas acerca de la arquitectura y la topologiacutea de la naturaleza y por tanto tambieacuten acerca de la sociedad humana en general
El rasgo definitivo ha sido el reconocimiento del siguiente hecho la naturaleza no piensa ni actuacutea como la civilizacioacuten occidental los postuloacute siempre secuencial jeraacuterquica lineal cardinalmente Por el contrario la robustez de los sistemas naturales descansa en series en paralelo en la ausencia de control central riacutegido en la adaptacioacuten La inteligencia de enjambre pone de manifiesto una inteligencia bastante mejor por robusta y evolutiva- que la inteligencia humana tradicional la de los 2500 antildeos de la historia de Occidente
Esta idea auacuten deberaacute ser plenamente explorada y apropiada por parte de la comunidad acadeacutemica y cientiacutefica asiacute como por parte tambieacuten del sector privado el sector puacuteblico y de la propia sociedad civil
COMPUTACIOacuteN CON MEMBRANAS O SISTEMAS P
Los sistemas informaacuteticos y computacionales tambieacuten han incorporado por asiacute decirlo- la metaacutefora bioloacutegica y ecoloacutegica La ingenieriacutea ha avanzado hasta la programacioacuten y el trabajo en teacuterminos de hardware anaacutelogos a los de los sistemas vivos Un caso conspicuo reciente que data del 1998 es la computacioacuten con membranas
COMPUTACIOacuteN INMUNE O SISTEMAS INMUNES ARTIFICIALES
El estudio del sistema inmunoloacutegico humano y en general de los sistemas vivos- ha representado un aprendizaje estupendo por lo pronto para fiacutesicos y expertos en sistemas computacionales Esta aacuterea surge en 1998 y permite explorar caminos que la ingenieriacutea tradicional nunca imaginoacute Por decir lo menos se trata de la importancia de pensar por analogiacutea sin embargo en rigor aquiacute se trata de bastante maacutes que de una analogiacutea
COMPLEJIDAD SISTEMAS BIO-INSPIRADOS BIO-ROBOacuteTICA Y BIO-HARDWARE
Los trabajos sobre sistemas inteligentes adaptativos y sobre vida artificial ya no permanecen en el aacutembito de la pantalla del computador Los sistemas inteligentes vivos han salido del CPU y ya exploran espacios fiacutesicos comunes con el de los seres humanos De esta suerte las escisiones claacutesicas entre lo natural y lo artificial o entre lo analoacutegico y lo digital por ejemplo quedan ampliamente superadas en investigaciones y trabajos que comienzan a tener repercusiones (incipientes por lo pronto) en numerosos dominios del mundo cotidiano
CONCLUSIONES
El surgimiento de las ciencias de la complejidad se da gracias a aquellos personajes que de manera directa contribuyeron sin ellos no habriacutea sido posible el mundo de los sistemas dinaacutemicos de complejidad creciente
La ciencia es el conjunto de conocimientos estructurados sistemaacuteticamente conocimiento obtenido mediante la observacioacuten de patrones regulares de razonamientos y de experimentacioacuten en aacutembitos especiacuteficos a partir de los cuales se generan preguntas se construyen hipoacutetesis se deducen principios y se elaboran leyes generales y sistemas organizados por medio de un meacutetodo cientiacutefico
Complejidad es la cualidad de lo que estaacute compuesto de diversos elementos interrelacionadas Se refiere a un sistema complejo que es un sistema compuesto de partes interrelacionadas que como un conjunto exhiben propiedades y comportamientos no evidentes a partir de la suma de las partes individuales
Se trata de un grupo de ciencias que por tanto contienen numerosas teoriacuteas una diversidad de modelos explicativos una gama amplia de conceptos en fin una pluralidad de meacutetodos y loacutegicas
El mundo de las ciencias de la complejidad se ocupa de las transiciones ordendesorden contiene tres grandes ejes ellos son la teoriacutea matemaacutetica de la complejidad - maacutes propiamente conocida como el conjunto de los problemas P versus N-P las relaciones entre el universo microscoacutepico y el universo macroscoacutepico y la teoriacutea de los sistemas dinaacutemicos
Estos tres grandes ejes se cruzan entre siacute e inauguran el mundo mismo de la complejidad
Aunque la literatura sobre complejidad y administracioacuten es muy grande son pocos los textos que valen la pena La mayoriacutea de la literatura es simple y llana jerga Los textos que se mencionan a continuacioacuten dan una idea clara de que es posible pensar y actuar en contextos de finanzas gobierno administracioacuten economiacutea teoriacutea de juegos Los administradores financistas e ingenieros son eminentemente pragmaacuteticos y principalmente piensan en herramientas y aplicaciones Una lectura juiciosa de la siguiente bibliografiacutea sorprenderiacutea a maacutes de administrador e ingeniero
COMPLEJIDAD ECONOMIacuteA Y FINANZASLa economiacutea tradicional permanece en el marco de cuatro ejes microeconomiacutea macroeconomiacutea finanzas y comercio Las demaacutes son aacutereas episoacutedicas como la historia de las doctrinas econoacutemicas por ejemplo Las finanzas por su parte pueden encontrar en el diaacutelogo con los fractales luces novedosas
CONSULTORIacuteA EMPRESARIAL EN EL MARCO DE LAS CIENCIAS DE LACOMPLEJIDAD
Es sabido que en Estado Unidos hay un dicho muy popular si una idea es buena produce dinero Pues bien la complejidad 1048753maacutes exactamente las ciencias de la complejidad- son una muy muy buena idea En efecto el nuacutemero y la importancia de las empresas las experiencias de negocios que incorporan a las ciencias de la complejidad incluye a las maacutes destacas y fuertes empresas en el mundo Siempre cabe recordar no solamente en el plano teoacuterico poliacutetico o militar por ejemplo aquella idea de H Pagels seguacuten la cual quien domine las ciencias de la complejidad tendraacute por decir lo menos una clara ventaja competitiva en el mercado una posicioacuten de ventaja enlos procesos de negociacioacuten en general en fin una estructura mental que le aporta reacuteditos magniacuteficos Las referencias a continuacioacuten ilustran estas ideas Aquiacute la idea es que quienes esteacuten interesados naveguen en profundidad en los links mencionados
COMPLEJIDAD Y PSICOLOGIacuteA
En psicologiacutea predominan en el mejor de los casos ya con personalidad propia los enfoques sisteacutemicos Hace rato que existe con estatuto y derecho propio una sicologiacutea sisteacutemica Con mucha frecuencia se hace referencia a la obra de H Maturana Sin embargo hay que decir que en sentido estricto la obra de Maturana no forma parte en manera alguna de las ciencias de la complejidad sino de aquello que en referencia a la Enciclopedia de Complejidad y Ciencias de Sistemas resentildeada antes arriba se integra en lasciencias de sistemas que son histoacutericamente anteriores a la emergencia de la complejidad El segundo libro referido a continuacioacuten contiene el nacimiento (y el debate) del concepto de autopoiesis obra de F Varela y H Maturana
COMPLEJIDAD Y ESTUDIOS CULTURALESLos estudios culturales estaacuten dominados hoy por hoy por los llamados estudios postcoloniales En un sentido estricto los estudios post-coloniales han logrado recientemente demarcarse del llamado pensamiento postmodernista Pues bien los dos libros mencionados a continuacioacuten se zambullen si cabe la expresioacuten en el mar de las ciencias de la complejidad con placer y con habilidad de buenos nadadores
INGENIERIacuteA DE SISTEMAS COMPLEJOS
La historia de la ingenieriacutea se divide en dos la ingenieriacutea claacutesica o ingenieriacutea convencional y la ingenieriacutea de sistemas complejos
El primero de los libros sobre ingenieriacutea de sistemas complejos aparece recieacuten en el 2006 Desde entonces no obstante su desarrollo ha sido impresionante Sin embargo en el mundo facultades de ingenieriacutea y de administracioacuten permanecen auacuten al margen del estudio y trabajo en ingenieriacutea de sistemas complejos Tan soacutelo a nivel de Institutos y Centros de Investigacioacuten se incorpora se desarrolla se trabaja y se ensentildea activamente la ingenieriacutea de sistemas complejos Y por consiguiente la computacioacuten bioinspirada
METAHEURIacuteSTICAS (HIacuteBRIDAS PARALELAS HIPERHEURIacuteSTICAS) OPTIMIZACIOacuteN Y
RESOLUCIOacuteN DE PROBLEMAS
Las metaheuriacutesticas son el marco algoriacutetmico maacutes reciente para el trabajo con y la resolucioacuten de problemas complejos en ciencia ingenieriacutea y negocios Estas reconocen la imposibilidad de una solucioacuten oacuteptima y buscan hallar por el contrario soluciones razonables con recursos aceptables Antes de ellas predominaron las teacutecnicas convencionales de la investigacioacuten de operaciones y los modelos heuriacutesticos de la inteligencia artificial Pero justamente el trabajo con metaheuriacutesticas se hace necesario e incluso ineludible cuando las teacutecnicas y los modelos convencionales reconocen su incapacidad para abordar los problemas de complejidad creciente
Cuatro grandes retos (o problemas abiertos) motivan las investigaciones maacutes recientes en el campo de las metaheuriacutesticas
- El primero tiene que ver con posibilidad e incluso con la necesidad de construir sistemas hiacutebridos no soacutelo empleando metaheuriacutesticas sino tambieacuten ademaacutes modelos matemaacuteticos claacutesicos (de la investigacioacuten de operaciones) y heuriacutesticas convencionales (de la inteligencia artificial) Algunos de los campos que maacutes aportan a esta discusioacuten son la computacioacuten
- El segundo reto consiste en saber cuaacutendo y cuaacutel metaheuriacutestica elegir durante el proceso de resolucioacuten de un problema determinado La finalidad es seleccionar en cada punto de decisioacuten de un problema dado y de forma automaacutetica la (meta) heuriacutestica de bajo nivel maacutes adecuada a partir de un conjunto finito de posibilidades
-El tercer problema se refiere al disentildeo de metaheuriacutesticas paralelas y distribuidas con el fin de explotar las cada vez mayores prestaciones que estas arquitecturas suponen A su vez este reto estimula el desarrollo de nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten Alliacute los trabajos en computacioacuten no convencional juegan un papel central
-Finalmente el cuarto reto intenta subsanar las dificultades manifiestas cuando de afinar o poner a punto los paraacutemetros de
la(s) metaheuriacutestica(s) seleccionada(s) (configurar la(s) metaheuriacutestica(s)) se trata Un ejemplo conspicuo en este caso son las metaheuriacutesticas auto-adaptativas
Las dos familias principales de metaheuriacutesticas son las metaheuriacutesticas basadas en soluciones uacutenicas y las metaheuriacutesticas basadas en poblaciones La primera familia se inspira principalmente en las matemaacuteticas la loacutegica y la fiacutesica y consiste en la manipulacioacuten y transformacioacuten de una solucioacuten uacutenica a lo largo del proceso de buacutesqueda y optimizacioacuten El segundo grupo se inspira fundamentalmente en la biologiacutea y emplea no una solucioacuten uacutenica sino una poblacioacuten de soluciones que interactuacutean y evolucionan en el tiempo Es en este segundo caso cuando se habla de espacios de soluciones En este grupo son cuatro los principales paradigmas la computacioacuten evolutiva la inteligencia de enjambres la computacioacuten inmunoloacutegica y la computacioacuten con membranas
Ambas familias son complementarias Mientras las primeras son muy buenas para explotar las mejores soluciones en una zona especiacutefica (optimizacioacuten local) el segundo grupo logra explorar todo el espacio de soluciones (optimizacioacuten global) En otras palabras mientras estas intensifican aquellas diversifican Los problemas (complejos) actuales en ciencia e ingenieriacutea implican tanto explotacioacuten como exploracioacuten justificando una vez maacutes la necesidad y la pertinencia de los sistemas hiacutebridos
SISTEMAS COMPUTACIONALES NATURALES INTELIGENTES Y BIOLOacuteGICOS
Computar es un rasgo comuacuten transversal si se prefiere a los seres humanos a los sistemas expertos y artificiales a la vida en general y a la naturaleza misma Cada eacutepoca posee su propia metaacutefora Una de las uacuteltimas metaacuteforas acuntildeadas es el reconocimiento de que finalmente esto es sustancialmente lo que hace el universo es computar es decir se trata de la idea seguacuten la cual podemos encontrar procesos de coacutemputo en todas las escalas y fenoacutemenos de la naturaleza En particular como un subconjunto de los sistemas de computacioacuten natural encontramos la computacioacuten inspirada bioloacutegicamente (o computacioacuten con metaacuteforas bioloacutegicas)
El esquema muestra la evolucioacuten de las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas (de optimizacioacuten) y con ellas de los sistemas computacionales De un lado las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas pasaron de los modelos matemaacuteticos a los modelos inspirados por la biologiacutea atravesando por los sistemas inteligentes y los sistemas ciberneacuteticos No en vano las miradas se han desplazado hacia la inteligencia artificial bio-inspirada hacia la inteligencia computacional y hacia los sistemas complejos adaptativos inteligentes y cada vez se habla menos de la inteligencia artificial (claacutesica) sin maacutes Los textos que se muestran en esta seccioacuten dan muestras consistentes de este hecho
COMPUTACIOacuteN SUAVE
Soft Computing no es un cuerpo homogeacuteneo de conceptos y teacutecnicas Maacutes bien es una mezcla de distintos meacutetodos que de una forma u otra cooperan desde sus fundamentos En este sentido el principal objetivo de la Soft Computing es aprovechar la tolerancia que conllevan la imprecisioacuten y la incertidumbre para conseguir manejabilidad robustez y soluciones de bajo costo Los principales ingredientes de la Soft Computing son la Loacutegica Fuzzy la Neuro-computacioacuten y el Razonamiento Probabiliacutestico incluyendo este uacuteltimo a los Algoritmos Geneacuteticos las Redes de Creencia los Sistemas Caoacuteticos y algunas partes de la Teoriacutea de Aprendizaje En esa asociacioacuten de Loacutegica Fuzzy Neurocomputacioacuten y Razonamiento Probabiliacutestico la Loacutegica Fuzzy se ocupa principalmente de la imprecisioacuten y el Razonamiento Aproximado la Neurocumputacioacuten del aprendizaje y el Razonamiento Probabiliacutestico de la incertidumbre y la propagacioacuten de las creencias
INTELIGENCIA COMPUTACIONAL
Son ellos (el orden no importa) los sistemas difusos las redes neuronales los sistemas inmunes artificiales la computacioacuten evolutiva y la inteligencia de enjambres todos ellos provenientes en alguacuten sentido de metaacuteforas bioloacutegicas Se acentuacutea ademaacutes el papel de las posibles relaciones entre ellas
Los dos aspectos clave de este reconocimiento son dos De un lado la inteligencia artificial se ha desplazado a traveacutes de la inteligencia computacional al plano ciertamente maacutes interesante y fructiacutefero de los sistemas bio-inspirados De otra parte se pone de manifiesto la posibilidad y el potencial de pensar en sistemas hiacutebridos como lo plantea el esquema 14
COMPUTACIOacuteN NATURAL
En otro plano distinto aunque fuertemente relacionado con la computacioacuten suave y la inteligencia computacional se encuentra el campo de la computacioacuten natural Dicho campo tiene tres grandes ramas que lo componen estas son i) el uso de metaacuteforas provenientes de la naturaleza (en particular de la biologiacutea) para resolver problemas ii) el modelamiento la simulacioacuten y la siacutentesis de fenoacutemenos naturales a traveacutes del computador y iii) el uso de ideas yo materiales naturales (como moleacuteculas o ceacutelulas) para llevar a cabo procesos de computo ineacuteditos cuando se los mira retrospectivamente El esquema 15 permite observar la evolucioacuten literalmente las especiaciones- que la computacioacuten natural ha tenido Este mismo esquema suministra una idea clara acerca de la evolucioacuten de la arquitectura de la computacioacuten desde
von Neumann- hasta los desarrollos maacutes recientes y verosimilmente- hacia el futuro
COMPUTACIOacuteN EVOLUTIVA O ALGORITMOS EVOLUTIVOS
La simbiosis entre teoriacutea de la evolucioacuten y con ella por debajo de ella por asiacute decirlo la referencia a la Nueva Biologiacutea- y la computacioacuten en general constituye sin ninguna duda una de las realizaciones maacutes originales en las ciencias de la complejidad Al respecto sigue siendo totalmente vaacutelido el reconocimiento muy temprano- que hizo H Pagels acerca de la importancia de las relaciones entre complejidad y computacioacuten Al mismo tiempo que el computador hace posible a las ciencias de la complejidad eacutestas contribuyen de manera significativa al propio desarrollo de la computacioacuten
Podemos hablar como es efectivamente el caso de tres clases de ciencia la ciencia de tipo inductivo (o empiacuterico o empirista) la ciencia de tipo deductivo (o racionalista) y la ciencia con base en modelamiento y simulacioacuten Los dos primeros tipos de ciencia corresponden a la ciencia claacutesica y por derivacioacuten a toda la ciencia habida en la historia de la humanidad Occidental La tercera es perfectamente novedosa y dirige la mirada absolutamente hacia el futuro
INTELIGENCIA COLECTIVA O TEORIacuteA DE ENJAMBRES
El estudio de los colectivos de animales _ los animales sociales los insectos sociales (hormigas termitas himenoacutepteros beneacuteficos en general pero tambieacuten de los carduacutemenes y las manadas) ha arrojado luces maravillosas acerca de la arquitectura y la topologiacutea de la naturaleza y por tanto tambieacuten acerca de la sociedad humana en general
El rasgo definitivo ha sido el reconocimiento del siguiente hecho la naturaleza no piensa ni actuacutea como la civilizacioacuten occidental los postuloacute siempre secuencial jeraacuterquica lineal cardinalmente Por el contrario la robustez de los sistemas naturales descansa en series en paralelo en la ausencia de control central riacutegido en la adaptacioacuten La inteligencia de enjambre pone de manifiesto una inteligencia bastante mejor por robusta y evolutiva- que la inteligencia humana tradicional la de los 2500 antildeos de la historia de Occidente
Esta idea auacuten deberaacute ser plenamente explorada y apropiada por parte de la comunidad acadeacutemica y cientiacutefica asiacute como por parte tambieacuten del sector privado el sector puacuteblico y de la propia sociedad civil
COMPUTACIOacuteN CON MEMBRANAS O SISTEMAS P
Los sistemas informaacuteticos y computacionales tambieacuten han incorporado por asiacute decirlo- la metaacutefora bioloacutegica y ecoloacutegica La ingenieriacutea ha avanzado hasta la programacioacuten y el trabajo en teacuterminos de hardware anaacutelogos a los de los sistemas vivos Un caso conspicuo reciente que data del 1998 es la computacioacuten con membranas
COMPUTACIOacuteN INMUNE O SISTEMAS INMUNES ARTIFICIALES
El estudio del sistema inmunoloacutegico humano y en general de los sistemas vivos- ha representado un aprendizaje estupendo por lo pronto para fiacutesicos y expertos en sistemas computacionales Esta aacuterea surge en 1998 y permite explorar caminos que la ingenieriacutea tradicional nunca imaginoacute Por decir lo menos se trata de la importancia de pensar por analogiacutea sin embargo en rigor aquiacute se trata de bastante maacutes que de una analogiacutea
COMPLEJIDAD SISTEMAS BIO-INSPIRADOS BIO-ROBOacuteTICA Y BIO-HARDWARE
Los trabajos sobre sistemas inteligentes adaptativos y sobre vida artificial ya no permanecen en el aacutembito de la pantalla del computador Los sistemas inteligentes vivos han salido del CPU y ya exploran espacios fiacutesicos comunes con el de los seres humanos De esta suerte las escisiones claacutesicas entre lo natural y lo artificial o entre lo analoacutegico y lo digital por ejemplo quedan ampliamente superadas en investigaciones y trabajos que comienzan a tener repercusiones (incipientes por lo pronto) en numerosos dominios del mundo cotidiano
CONCLUSIONES
El surgimiento de las ciencias de la complejidad se da gracias a aquellos personajes que de manera directa contribuyeron sin ellos no habriacutea sido posible el mundo de los sistemas dinaacutemicos de complejidad creciente
La ciencia es el conjunto de conocimientos estructurados sistemaacuteticamente conocimiento obtenido mediante la observacioacuten de patrones regulares de razonamientos y de experimentacioacuten en aacutembitos especiacuteficos a partir de los cuales se generan preguntas se construyen hipoacutetesis se deducen principios y se elaboran leyes generales y sistemas organizados por medio de un meacutetodo cientiacutefico
Complejidad es la cualidad de lo que estaacute compuesto de diversos elementos interrelacionadas Se refiere a un sistema complejo que es un sistema compuesto de partes interrelacionadas que como un conjunto exhiben propiedades y comportamientos no evidentes a partir de la suma de las partes individuales
Se trata de un grupo de ciencias que por tanto contienen numerosas teoriacuteas una diversidad de modelos explicativos una gama amplia de conceptos en fin una pluralidad de meacutetodos y loacutegicas
El mundo de las ciencias de la complejidad se ocupa de las transiciones ordendesorden contiene tres grandes ejes ellos son la teoriacutea matemaacutetica de la complejidad - maacutes propiamente conocida como el conjunto de los problemas P versus N-P las relaciones entre el universo microscoacutepico y el universo macroscoacutepico y la teoriacutea de los sistemas dinaacutemicos
Estos tres grandes ejes se cruzan entre siacute e inauguran el mundo mismo de la complejidad
En psicologiacutea predominan en el mejor de los casos ya con personalidad propia los enfoques sisteacutemicos Hace rato que existe con estatuto y derecho propio una sicologiacutea sisteacutemica Con mucha frecuencia se hace referencia a la obra de H Maturana Sin embargo hay que decir que en sentido estricto la obra de Maturana no forma parte en manera alguna de las ciencias de la complejidad sino de aquello que en referencia a la Enciclopedia de Complejidad y Ciencias de Sistemas resentildeada antes arriba se integra en lasciencias de sistemas que son histoacutericamente anteriores a la emergencia de la complejidad El segundo libro referido a continuacioacuten contiene el nacimiento (y el debate) del concepto de autopoiesis obra de F Varela y H Maturana
COMPLEJIDAD Y ESTUDIOS CULTURALESLos estudios culturales estaacuten dominados hoy por hoy por los llamados estudios postcoloniales En un sentido estricto los estudios post-coloniales han logrado recientemente demarcarse del llamado pensamiento postmodernista Pues bien los dos libros mencionados a continuacioacuten se zambullen si cabe la expresioacuten en el mar de las ciencias de la complejidad con placer y con habilidad de buenos nadadores
INGENIERIacuteA DE SISTEMAS COMPLEJOS
La historia de la ingenieriacutea se divide en dos la ingenieriacutea claacutesica o ingenieriacutea convencional y la ingenieriacutea de sistemas complejos
El primero de los libros sobre ingenieriacutea de sistemas complejos aparece recieacuten en el 2006 Desde entonces no obstante su desarrollo ha sido impresionante Sin embargo en el mundo facultades de ingenieriacutea y de administracioacuten permanecen auacuten al margen del estudio y trabajo en ingenieriacutea de sistemas complejos Tan soacutelo a nivel de Institutos y Centros de Investigacioacuten se incorpora se desarrolla se trabaja y se ensentildea activamente la ingenieriacutea de sistemas complejos Y por consiguiente la computacioacuten bioinspirada
METAHEURIacuteSTICAS (HIacuteBRIDAS PARALELAS HIPERHEURIacuteSTICAS) OPTIMIZACIOacuteN Y
RESOLUCIOacuteN DE PROBLEMAS
Las metaheuriacutesticas son el marco algoriacutetmico maacutes reciente para el trabajo con y la resolucioacuten de problemas complejos en ciencia ingenieriacutea y negocios Estas reconocen la imposibilidad de una solucioacuten oacuteptima y buscan hallar por el contrario soluciones razonables con recursos aceptables Antes de ellas predominaron las teacutecnicas convencionales de la investigacioacuten de operaciones y los modelos heuriacutesticos de la inteligencia artificial Pero justamente el trabajo con metaheuriacutesticas se hace necesario e incluso ineludible cuando las teacutecnicas y los modelos convencionales reconocen su incapacidad para abordar los problemas de complejidad creciente
Cuatro grandes retos (o problemas abiertos) motivan las investigaciones maacutes recientes en el campo de las metaheuriacutesticas
- El primero tiene que ver con posibilidad e incluso con la necesidad de construir sistemas hiacutebridos no soacutelo empleando metaheuriacutesticas sino tambieacuten ademaacutes modelos matemaacuteticos claacutesicos (de la investigacioacuten de operaciones) y heuriacutesticas convencionales (de la inteligencia artificial) Algunos de los campos que maacutes aportan a esta discusioacuten son la computacioacuten
- El segundo reto consiste en saber cuaacutendo y cuaacutel metaheuriacutestica elegir durante el proceso de resolucioacuten de un problema determinado La finalidad es seleccionar en cada punto de decisioacuten de un problema dado y de forma automaacutetica la (meta) heuriacutestica de bajo nivel maacutes adecuada a partir de un conjunto finito de posibilidades
-El tercer problema se refiere al disentildeo de metaheuriacutesticas paralelas y distribuidas con el fin de explotar las cada vez mayores prestaciones que estas arquitecturas suponen A su vez este reto estimula el desarrollo de nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten Alliacute los trabajos en computacioacuten no convencional juegan un papel central
-Finalmente el cuarto reto intenta subsanar las dificultades manifiestas cuando de afinar o poner a punto los paraacutemetros de
la(s) metaheuriacutestica(s) seleccionada(s) (configurar la(s) metaheuriacutestica(s)) se trata Un ejemplo conspicuo en este caso son las metaheuriacutesticas auto-adaptativas
Las dos familias principales de metaheuriacutesticas son las metaheuriacutesticas basadas en soluciones uacutenicas y las metaheuriacutesticas basadas en poblaciones La primera familia se inspira principalmente en las matemaacuteticas la loacutegica y la fiacutesica y consiste en la manipulacioacuten y transformacioacuten de una solucioacuten uacutenica a lo largo del proceso de buacutesqueda y optimizacioacuten El segundo grupo se inspira fundamentalmente en la biologiacutea y emplea no una solucioacuten uacutenica sino una poblacioacuten de soluciones que interactuacutean y evolucionan en el tiempo Es en este segundo caso cuando se habla de espacios de soluciones En este grupo son cuatro los principales paradigmas la computacioacuten evolutiva la inteligencia de enjambres la computacioacuten inmunoloacutegica y la computacioacuten con membranas
Ambas familias son complementarias Mientras las primeras son muy buenas para explotar las mejores soluciones en una zona especiacutefica (optimizacioacuten local) el segundo grupo logra explorar todo el espacio de soluciones (optimizacioacuten global) En otras palabras mientras estas intensifican aquellas diversifican Los problemas (complejos) actuales en ciencia e ingenieriacutea implican tanto explotacioacuten como exploracioacuten justificando una vez maacutes la necesidad y la pertinencia de los sistemas hiacutebridos
SISTEMAS COMPUTACIONALES NATURALES INTELIGENTES Y BIOLOacuteGICOS
Computar es un rasgo comuacuten transversal si se prefiere a los seres humanos a los sistemas expertos y artificiales a la vida en general y a la naturaleza misma Cada eacutepoca posee su propia metaacutefora Una de las uacuteltimas metaacuteforas acuntildeadas es el reconocimiento de que finalmente esto es sustancialmente lo que hace el universo es computar es decir se trata de la idea seguacuten la cual podemos encontrar procesos de coacutemputo en todas las escalas y fenoacutemenos de la naturaleza En particular como un subconjunto de los sistemas de computacioacuten natural encontramos la computacioacuten inspirada bioloacutegicamente (o computacioacuten con metaacuteforas bioloacutegicas)
El esquema muestra la evolucioacuten de las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas (de optimizacioacuten) y con ellas de los sistemas computacionales De un lado las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas pasaron de los modelos matemaacuteticos a los modelos inspirados por la biologiacutea atravesando por los sistemas inteligentes y los sistemas ciberneacuteticos No en vano las miradas se han desplazado hacia la inteligencia artificial bio-inspirada hacia la inteligencia computacional y hacia los sistemas complejos adaptativos inteligentes y cada vez se habla menos de la inteligencia artificial (claacutesica) sin maacutes Los textos que se muestran en esta seccioacuten dan muestras consistentes de este hecho
COMPUTACIOacuteN SUAVE
Soft Computing no es un cuerpo homogeacuteneo de conceptos y teacutecnicas Maacutes bien es una mezcla de distintos meacutetodos que de una forma u otra cooperan desde sus fundamentos En este sentido el principal objetivo de la Soft Computing es aprovechar la tolerancia que conllevan la imprecisioacuten y la incertidumbre para conseguir manejabilidad robustez y soluciones de bajo costo Los principales ingredientes de la Soft Computing son la Loacutegica Fuzzy la Neuro-computacioacuten y el Razonamiento Probabiliacutestico incluyendo este uacuteltimo a los Algoritmos Geneacuteticos las Redes de Creencia los Sistemas Caoacuteticos y algunas partes de la Teoriacutea de Aprendizaje En esa asociacioacuten de Loacutegica Fuzzy Neurocomputacioacuten y Razonamiento Probabiliacutestico la Loacutegica Fuzzy se ocupa principalmente de la imprecisioacuten y el Razonamiento Aproximado la Neurocumputacioacuten del aprendizaje y el Razonamiento Probabiliacutestico de la incertidumbre y la propagacioacuten de las creencias
INTELIGENCIA COMPUTACIONAL
Son ellos (el orden no importa) los sistemas difusos las redes neuronales los sistemas inmunes artificiales la computacioacuten evolutiva y la inteligencia de enjambres todos ellos provenientes en alguacuten sentido de metaacuteforas bioloacutegicas Se acentuacutea ademaacutes el papel de las posibles relaciones entre ellas
Los dos aspectos clave de este reconocimiento son dos De un lado la inteligencia artificial se ha desplazado a traveacutes de la inteligencia computacional al plano ciertamente maacutes interesante y fructiacutefero de los sistemas bio-inspirados De otra parte se pone de manifiesto la posibilidad y el potencial de pensar en sistemas hiacutebridos como lo plantea el esquema 14
COMPUTACIOacuteN NATURAL
En otro plano distinto aunque fuertemente relacionado con la computacioacuten suave y la inteligencia computacional se encuentra el campo de la computacioacuten natural Dicho campo tiene tres grandes ramas que lo componen estas son i) el uso de metaacuteforas provenientes de la naturaleza (en particular de la biologiacutea) para resolver problemas ii) el modelamiento la simulacioacuten y la siacutentesis de fenoacutemenos naturales a traveacutes del computador y iii) el uso de ideas yo materiales naturales (como moleacuteculas o ceacutelulas) para llevar a cabo procesos de computo ineacuteditos cuando se los mira retrospectivamente El esquema 15 permite observar la evolucioacuten literalmente las especiaciones- que la computacioacuten natural ha tenido Este mismo esquema suministra una idea clara acerca de la evolucioacuten de la arquitectura de la computacioacuten desde
von Neumann- hasta los desarrollos maacutes recientes y verosimilmente- hacia el futuro
COMPUTACIOacuteN EVOLUTIVA O ALGORITMOS EVOLUTIVOS
La simbiosis entre teoriacutea de la evolucioacuten y con ella por debajo de ella por asiacute decirlo la referencia a la Nueva Biologiacutea- y la computacioacuten en general constituye sin ninguna duda una de las realizaciones maacutes originales en las ciencias de la complejidad Al respecto sigue siendo totalmente vaacutelido el reconocimiento muy temprano- que hizo H Pagels acerca de la importancia de las relaciones entre complejidad y computacioacuten Al mismo tiempo que el computador hace posible a las ciencias de la complejidad eacutestas contribuyen de manera significativa al propio desarrollo de la computacioacuten
Podemos hablar como es efectivamente el caso de tres clases de ciencia la ciencia de tipo inductivo (o empiacuterico o empirista) la ciencia de tipo deductivo (o racionalista) y la ciencia con base en modelamiento y simulacioacuten Los dos primeros tipos de ciencia corresponden a la ciencia claacutesica y por derivacioacuten a toda la ciencia habida en la historia de la humanidad Occidental La tercera es perfectamente novedosa y dirige la mirada absolutamente hacia el futuro
INTELIGENCIA COLECTIVA O TEORIacuteA DE ENJAMBRES
El estudio de los colectivos de animales _ los animales sociales los insectos sociales (hormigas termitas himenoacutepteros beneacuteficos en general pero tambieacuten de los carduacutemenes y las manadas) ha arrojado luces maravillosas acerca de la arquitectura y la topologiacutea de la naturaleza y por tanto tambieacuten acerca de la sociedad humana en general
El rasgo definitivo ha sido el reconocimiento del siguiente hecho la naturaleza no piensa ni actuacutea como la civilizacioacuten occidental los postuloacute siempre secuencial jeraacuterquica lineal cardinalmente Por el contrario la robustez de los sistemas naturales descansa en series en paralelo en la ausencia de control central riacutegido en la adaptacioacuten La inteligencia de enjambre pone de manifiesto una inteligencia bastante mejor por robusta y evolutiva- que la inteligencia humana tradicional la de los 2500 antildeos de la historia de Occidente
Esta idea auacuten deberaacute ser plenamente explorada y apropiada por parte de la comunidad acadeacutemica y cientiacutefica asiacute como por parte tambieacuten del sector privado el sector puacuteblico y de la propia sociedad civil
COMPUTACIOacuteN CON MEMBRANAS O SISTEMAS P
Los sistemas informaacuteticos y computacionales tambieacuten han incorporado por asiacute decirlo- la metaacutefora bioloacutegica y ecoloacutegica La ingenieriacutea ha avanzado hasta la programacioacuten y el trabajo en teacuterminos de hardware anaacutelogos a los de los sistemas vivos Un caso conspicuo reciente que data del 1998 es la computacioacuten con membranas
COMPUTACIOacuteN INMUNE O SISTEMAS INMUNES ARTIFICIALES
El estudio del sistema inmunoloacutegico humano y en general de los sistemas vivos- ha representado un aprendizaje estupendo por lo pronto para fiacutesicos y expertos en sistemas computacionales Esta aacuterea surge en 1998 y permite explorar caminos que la ingenieriacutea tradicional nunca imaginoacute Por decir lo menos se trata de la importancia de pensar por analogiacutea sin embargo en rigor aquiacute se trata de bastante maacutes que de una analogiacutea
COMPLEJIDAD SISTEMAS BIO-INSPIRADOS BIO-ROBOacuteTICA Y BIO-HARDWARE
Los trabajos sobre sistemas inteligentes adaptativos y sobre vida artificial ya no permanecen en el aacutembito de la pantalla del computador Los sistemas inteligentes vivos han salido del CPU y ya exploran espacios fiacutesicos comunes con el de los seres humanos De esta suerte las escisiones claacutesicas entre lo natural y lo artificial o entre lo analoacutegico y lo digital por ejemplo quedan ampliamente superadas en investigaciones y trabajos que comienzan a tener repercusiones (incipientes por lo pronto) en numerosos dominios del mundo cotidiano
CONCLUSIONES
El surgimiento de las ciencias de la complejidad se da gracias a aquellos personajes que de manera directa contribuyeron sin ellos no habriacutea sido posible el mundo de los sistemas dinaacutemicos de complejidad creciente
La ciencia es el conjunto de conocimientos estructurados sistemaacuteticamente conocimiento obtenido mediante la observacioacuten de patrones regulares de razonamientos y de experimentacioacuten en aacutembitos especiacuteficos a partir de los cuales se generan preguntas se construyen hipoacutetesis se deducen principios y se elaboran leyes generales y sistemas organizados por medio de un meacutetodo cientiacutefico
Complejidad es la cualidad de lo que estaacute compuesto de diversos elementos interrelacionadas Se refiere a un sistema complejo que es un sistema compuesto de partes interrelacionadas que como un conjunto exhiben propiedades y comportamientos no evidentes a partir de la suma de las partes individuales
Se trata de un grupo de ciencias que por tanto contienen numerosas teoriacuteas una diversidad de modelos explicativos una gama amplia de conceptos en fin una pluralidad de meacutetodos y loacutegicas
El mundo de las ciencias de la complejidad se ocupa de las transiciones ordendesorden contiene tres grandes ejes ellos son la teoriacutea matemaacutetica de la complejidad - maacutes propiamente conocida como el conjunto de los problemas P versus N-P las relaciones entre el universo microscoacutepico y el universo macroscoacutepico y la teoriacutea de los sistemas dinaacutemicos
Estos tres grandes ejes se cruzan entre siacute e inauguran el mundo mismo de la complejidad
METAHEURIacuteSTICAS (HIacuteBRIDAS PARALELAS HIPERHEURIacuteSTICAS) OPTIMIZACIOacuteN Y
RESOLUCIOacuteN DE PROBLEMAS
Las metaheuriacutesticas son el marco algoriacutetmico maacutes reciente para el trabajo con y la resolucioacuten de problemas complejos en ciencia ingenieriacutea y negocios Estas reconocen la imposibilidad de una solucioacuten oacuteptima y buscan hallar por el contrario soluciones razonables con recursos aceptables Antes de ellas predominaron las teacutecnicas convencionales de la investigacioacuten de operaciones y los modelos heuriacutesticos de la inteligencia artificial Pero justamente el trabajo con metaheuriacutesticas se hace necesario e incluso ineludible cuando las teacutecnicas y los modelos convencionales reconocen su incapacidad para abordar los problemas de complejidad creciente
Cuatro grandes retos (o problemas abiertos) motivan las investigaciones maacutes recientes en el campo de las metaheuriacutesticas
- El primero tiene que ver con posibilidad e incluso con la necesidad de construir sistemas hiacutebridos no soacutelo empleando metaheuriacutesticas sino tambieacuten ademaacutes modelos matemaacuteticos claacutesicos (de la investigacioacuten de operaciones) y heuriacutesticas convencionales (de la inteligencia artificial) Algunos de los campos que maacutes aportan a esta discusioacuten son la computacioacuten
- El segundo reto consiste en saber cuaacutendo y cuaacutel metaheuriacutestica elegir durante el proceso de resolucioacuten de un problema determinado La finalidad es seleccionar en cada punto de decisioacuten de un problema dado y de forma automaacutetica la (meta) heuriacutestica de bajo nivel maacutes adecuada a partir de un conjunto finito de posibilidades
-El tercer problema se refiere al disentildeo de metaheuriacutesticas paralelas y distribuidas con el fin de explotar las cada vez mayores prestaciones que estas arquitecturas suponen A su vez este reto estimula el desarrollo de nuevas arquitecturas y modelos de computacioacuten Alliacute los trabajos en computacioacuten no convencional juegan un papel central
-Finalmente el cuarto reto intenta subsanar las dificultades manifiestas cuando de afinar o poner a punto los paraacutemetros de
la(s) metaheuriacutestica(s) seleccionada(s) (configurar la(s) metaheuriacutestica(s)) se trata Un ejemplo conspicuo en este caso son las metaheuriacutesticas auto-adaptativas
Las dos familias principales de metaheuriacutesticas son las metaheuriacutesticas basadas en soluciones uacutenicas y las metaheuriacutesticas basadas en poblaciones La primera familia se inspira principalmente en las matemaacuteticas la loacutegica y la fiacutesica y consiste en la manipulacioacuten y transformacioacuten de una solucioacuten uacutenica a lo largo del proceso de buacutesqueda y optimizacioacuten El segundo grupo se inspira fundamentalmente en la biologiacutea y emplea no una solucioacuten uacutenica sino una poblacioacuten de soluciones que interactuacutean y evolucionan en el tiempo Es en este segundo caso cuando se habla de espacios de soluciones En este grupo son cuatro los principales paradigmas la computacioacuten evolutiva la inteligencia de enjambres la computacioacuten inmunoloacutegica y la computacioacuten con membranas
Ambas familias son complementarias Mientras las primeras son muy buenas para explotar las mejores soluciones en una zona especiacutefica (optimizacioacuten local) el segundo grupo logra explorar todo el espacio de soluciones (optimizacioacuten global) En otras palabras mientras estas intensifican aquellas diversifican Los problemas (complejos) actuales en ciencia e ingenieriacutea implican tanto explotacioacuten como exploracioacuten justificando una vez maacutes la necesidad y la pertinencia de los sistemas hiacutebridos
SISTEMAS COMPUTACIONALES NATURALES INTELIGENTES Y BIOLOacuteGICOS
Computar es un rasgo comuacuten transversal si se prefiere a los seres humanos a los sistemas expertos y artificiales a la vida en general y a la naturaleza misma Cada eacutepoca posee su propia metaacutefora Una de las uacuteltimas metaacuteforas acuntildeadas es el reconocimiento de que finalmente esto es sustancialmente lo que hace el universo es computar es decir se trata de la idea seguacuten la cual podemos encontrar procesos de coacutemputo en todas las escalas y fenoacutemenos de la naturaleza En particular como un subconjunto de los sistemas de computacioacuten natural encontramos la computacioacuten inspirada bioloacutegicamente (o computacioacuten con metaacuteforas bioloacutegicas)
El esquema muestra la evolucioacuten de las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas (de optimizacioacuten) y con ellas de los sistemas computacionales De un lado las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas pasaron de los modelos matemaacuteticos a los modelos inspirados por la biologiacutea atravesando por los sistemas inteligentes y los sistemas ciberneacuteticos No en vano las miradas se han desplazado hacia la inteligencia artificial bio-inspirada hacia la inteligencia computacional y hacia los sistemas complejos adaptativos inteligentes y cada vez se habla menos de la inteligencia artificial (claacutesica) sin maacutes Los textos que se muestran en esta seccioacuten dan muestras consistentes de este hecho
COMPUTACIOacuteN SUAVE
Soft Computing no es un cuerpo homogeacuteneo de conceptos y teacutecnicas Maacutes bien es una mezcla de distintos meacutetodos que de una forma u otra cooperan desde sus fundamentos En este sentido el principal objetivo de la Soft Computing es aprovechar la tolerancia que conllevan la imprecisioacuten y la incertidumbre para conseguir manejabilidad robustez y soluciones de bajo costo Los principales ingredientes de la Soft Computing son la Loacutegica Fuzzy la Neuro-computacioacuten y el Razonamiento Probabiliacutestico incluyendo este uacuteltimo a los Algoritmos Geneacuteticos las Redes de Creencia los Sistemas Caoacuteticos y algunas partes de la Teoriacutea de Aprendizaje En esa asociacioacuten de Loacutegica Fuzzy Neurocomputacioacuten y Razonamiento Probabiliacutestico la Loacutegica Fuzzy se ocupa principalmente de la imprecisioacuten y el Razonamiento Aproximado la Neurocumputacioacuten del aprendizaje y el Razonamiento Probabiliacutestico de la incertidumbre y la propagacioacuten de las creencias
INTELIGENCIA COMPUTACIONAL
Son ellos (el orden no importa) los sistemas difusos las redes neuronales los sistemas inmunes artificiales la computacioacuten evolutiva y la inteligencia de enjambres todos ellos provenientes en alguacuten sentido de metaacuteforas bioloacutegicas Se acentuacutea ademaacutes el papel de las posibles relaciones entre ellas
Los dos aspectos clave de este reconocimiento son dos De un lado la inteligencia artificial se ha desplazado a traveacutes de la inteligencia computacional al plano ciertamente maacutes interesante y fructiacutefero de los sistemas bio-inspirados De otra parte se pone de manifiesto la posibilidad y el potencial de pensar en sistemas hiacutebridos como lo plantea el esquema 14
COMPUTACIOacuteN NATURAL
En otro plano distinto aunque fuertemente relacionado con la computacioacuten suave y la inteligencia computacional se encuentra el campo de la computacioacuten natural Dicho campo tiene tres grandes ramas que lo componen estas son i) el uso de metaacuteforas provenientes de la naturaleza (en particular de la biologiacutea) para resolver problemas ii) el modelamiento la simulacioacuten y la siacutentesis de fenoacutemenos naturales a traveacutes del computador y iii) el uso de ideas yo materiales naturales (como moleacuteculas o ceacutelulas) para llevar a cabo procesos de computo ineacuteditos cuando se los mira retrospectivamente El esquema 15 permite observar la evolucioacuten literalmente las especiaciones- que la computacioacuten natural ha tenido Este mismo esquema suministra una idea clara acerca de la evolucioacuten de la arquitectura de la computacioacuten desde
von Neumann- hasta los desarrollos maacutes recientes y verosimilmente- hacia el futuro
COMPUTACIOacuteN EVOLUTIVA O ALGORITMOS EVOLUTIVOS
La simbiosis entre teoriacutea de la evolucioacuten y con ella por debajo de ella por asiacute decirlo la referencia a la Nueva Biologiacutea- y la computacioacuten en general constituye sin ninguna duda una de las realizaciones maacutes originales en las ciencias de la complejidad Al respecto sigue siendo totalmente vaacutelido el reconocimiento muy temprano- que hizo H Pagels acerca de la importancia de las relaciones entre complejidad y computacioacuten Al mismo tiempo que el computador hace posible a las ciencias de la complejidad eacutestas contribuyen de manera significativa al propio desarrollo de la computacioacuten
Podemos hablar como es efectivamente el caso de tres clases de ciencia la ciencia de tipo inductivo (o empiacuterico o empirista) la ciencia de tipo deductivo (o racionalista) y la ciencia con base en modelamiento y simulacioacuten Los dos primeros tipos de ciencia corresponden a la ciencia claacutesica y por derivacioacuten a toda la ciencia habida en la historia de la humanidad Occidental La tercera es perfectamente novedosa y dirige la mirada absolutamente hacia el futuro
INTELIGENCIA COLECTIVA O TEORIacuteA DE ENJAMBRES
El estudio de los colectivos de animales _ los animales sociales los insectos sociales (hormigas termitas himenoacutepteros beneacuteficos en general pero tambieacuten de los carduacutemenes y las manadas) ha arrojado luces maravillosas acerca de la arquitectura y la topologiacutea de la naturaleza y por tanto tambieacuten acerca de la sociedad humana en general
El rasgo definitivo ha sido el reconocimiento del siguiente hecho la naturaleza no piensa ni actuacutea como la civilizacioacuten occidental los postuloacute siempre secuencial jeraacuterquica lineal cardinalmente Por el contrario la robustez de los sistemas naturales descansa en series en paralelo en la ausencia de control central riacutegido en la adaptacioacuten La inteligencia de enjambre pone de manifiesto una inteligencia bastante mejor por robusta y evolutiva- que la inteligencia humana tradicional la de los 2500 antildeos de la historia de Occidente
Esta idea auacuten deberaacute ser plenamente explorada y apropiada por parte de la comunidad acadeacutemica y cientiacutefica asiacute como por parte tambieacuten del sector privado el sector puacuteblico y de la propia sociedad civil
COMPUTACIOacuteN CON MEMBRANAS O SISTEMAS P
Los sistemas informaacuteticos y computacionales tambieacuten han incorporado por asiacute decirlo- la metaacutefora bioloacutegica y ecoloacutegica La ingenieriacutea ha avanzado hasta la programacioacuten y el trabajo en teacuterminos de hardware anaacutelogos a los de los sistemas vivos Un caso conspicuo reciente que data del 1998 es la computacioacuten con membranas
COMPUTACIOacuteN INMUNE O SISTEMAS INMUNES ARTIFICIALES
El estudio del sistema inmunoloacutegico humano y en general de los sistemas vivos- ha representado un aprendizaje estupendo por lo pronto para fiacutesicos y expertos en sistemas computacionales Esta aacuterea surge en 1998 y permite explorar caminos que la ingenieriacutea tradicional nunca imaginoacute Por decir lo menos se trata de la importancia de pensar por analogiacutea sin embargo en rigor aquiacute se trata de bastante maacutes que de una analogiacutea
COMPLEJIDAD SISTEMAS BIO-INSPIRADOS BIO-ROBOacuteTICA Y BIO-HARDWARE
Los trabajos sobre sistemas inteligentes adaptativos y sobre vida artificial ya no permanecen en el aacutembito de la pantalla del computador Los sistemas inteligentes vivos han salido del CPU y ya exploran espacios fiacutesicos comunes con el de los seres humanos De esta suerte las escisiones claacutesicas entre lo natural y lo artificial o entre lo analoacutegico y lo digital por ejemplo quedan ampliamente superadas en investigaciones y trabajos que comienzan a tener repercusiones (incipientes por lo pronto) en numerosos dominios del mundo cotidiano
CONCLUSIONES
El surgimiento de las ciencias de la complejidad se da gracias a aquellos personajes que de manera directa contribuyeron sin ellos no habriacutea sido posible el mundo de los sistemas dinaacutemicos de complejidad creciente
La ciencia es el conjunto de conocimientos estructurados sistemaacuteticamente conocimiento obtenido mediante la observacioacuten de patrones regulares de razonamientos y de experimentacioacuten en aacutembitos especiacuteficos a partir de los cuales se generan preguntas se construyen hipoacutetesis se deducen principios y se elaboran leyes generales y sistemas organizados por medio de un meacutetodo cientiacutefico
Complejidad es la cualidad de lo que estaacute compuesto de diversos elementos interrelacionadas Se refiere a un sistema complejo que es un sistema compuesto de partes interrelacionadas que como un conjunto exhiben propiedades y comportamientos no evidentes a partir de la suma de las partes individuales
Se trata de un grupo de ciencias que por tanto contienen numerosas teoriacuteas una diversidad de modelos explicativos una gama amplia de conceptos en fin una pluralidad de meacutetodos y loacutegicas
El mundo de las ciencias de la complejidad se ocupa de las transiciones ordendesorden contiene tres grandes ejes ellos son la teoriacutea matemaacutetica de la complejidad - maacutes propiamente conocida como el conjunto de los problemas P versus N-P las relaciones entre el universo microscoacutepico y el universo macroscoacutepico y la teoriacutea de los sistemas dinaacutemicos
Estos tres grandes ejes se cruzan entre siacute e inauguran el mundo mismo de la complejidad
la(s) metaheuriacutestica(s) seleccionada(s) (configurar la(s) metaheuriacutestica(s)) se trata Un ejemplo conspicuo en este caso son las metaheuriacutesticas auto-adaptativas
Las dos familias principales de metaheuriacutesticas son las metaheuriacutesticas basadas en soluciones uacutenicas y las metaheuriacutesticas basadas en poblaciones La primera familia se inspira principalmente en las matemaacuteticas la loacutegica y la fiacutesica y consiste en la manipulacioacuten y transformacioacuten de una solucioacuten uacutenica a lo largo del proceso de buacutesqueda y optimizacioacuten El segundo grupo se inspira fundamentalmente en la biologiacutea y emplea no una solucioacuten uacutenica sino una poblacioacuten de soluciones que interactuacutean y evolucionan en el tiempo Es en este segundo caso cuando se habla de espacios de soluciones En este grupo son cuatro los principales paradigmas la computacioacuten evolutiva la inteligencia de enjambres la computacioacuten inmunoloacutegica y la computacioacuten con membranas
Ambas familias son complementarias Mientras las primeras son muy buenas para explotar las mejores soluciones en una zona especiacutefica (optimizacioacuten local) el segundo grupo logra explorar todo el espacio de soluciones (optimizacioacuten global) En otras palabras mientras estas intensifican aquellas diversifican Los problemas (complejos) actuales en ciencia e ingenieriacutea implican tanto explotacioacuten como exploracioacuten justificando una vez maacutes la necesidad y la pertinencia de los sistemas hiacutebridos
SISTEMAS COMPUTACIONALES NATURALES INTELIGENTES Y BIOLOacuteGICOS
Computar es un rasgo comuacuten transversal si se prefiere a los seres humanos a los sistemas expertos y artificiales a la vida en general y a la naturaleza misma Cada eacutepoca posee su propia metaacutefora Una de las uacuteltimas metaacuteforas acuntildeadas es el reconocimiento de que finalmente esto es sustancialmente lo que hace el universo es computar es decir se trata de la idea seguacuten la cual podemos encontrar procesos de coacutemputo en todas las escalas y fenoacutemenos de la naturaleza En particular como un subconjunto de los sistemas de computacioacuten natural encontramos la computacioacuten inspirada bioloacutegicamente (o computacioacuten con metaacuteforas bioloacutegicas)
El esquema muestra la evolucioacuten de las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas (de optimizacioacuten) y con ellas de los sistemas computacionales De un lado las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas pasaron de los modelos matemaacuteticos a los modelos inspirados por la biologiacutea atravesando por los sistemas inteligentes y los sistemas ciberneacuteticos No en vano las miradas se han desplazado hacia la inteligencia artificial bio-inspirada hacia la inteligencia computacional y hacia los sistemas complejos adaptativos inteligentes y cada vez se habla menos de la inteligencia artificial (claacutesica) sin maacutes Los textos que se muestran en esta seccioacuten dan muestras consistentes de este hecho
COMPUTACIOacuteN SUAVE
Soft Computing no es un cuerpo homogeacuteneo de conceptos y teacutecnicas Maacutes bien es una mezcla de distintos meacutetodos que de una forma u otra cooperan desde sus fundamentos En este sentido el principal objetivo de la Soft Computing es aprovechar la tolerancia que conllevan la imprecisioacuten y la incertidumbre para conseguir manejabilidad robustez y soluciones de bajo costo Los principales ingredientes de la Soft Computing son la Loacutegica Fuzzy la Neuro-computacioacuten y el Razonamiento Probabiliacutestico incluyendo este uacuteltimo a los Algoritmos Geneacuteticos las Redes de Creencia los Sistemas Caoacuteticos y algunas partes de la Teoriacutea de Aprendizaje En esa asociacioacuten de Loacutegica Fuzzy Neurocomputacioacuten y Razonamiento Probabiliacutestico la Loacutegica Fuzzy se ocupa principalmente de la imprecisioacuten y el Razonamiento Aproximado la Neurocumputacioacuten del aprendizaje y el Razonamiento Probabiliacutestico de la incertidumbre y la propagacioacuten de las creencias
INTELIGENCIA COMPUTACIONAL
Son ellos (el orden no importa) los sistemas difusos las redes neuronales los sistemas inmunes artificiales la computacioacuten evolutiva y la inteligencia de enjambres todos ellos provenientes en alguacuten sentido de metaacuteforas bioloacutegicas Se acentuacutea ademaacutes el papel de las posibles relaciones entre ellas
Los dos aspectos clave de este reconocimiento son dos De un lado la inteligencia artificial se ha desplazado a traveacutes de la inteligencia computacional al plano ciertamente maacutes interesante y fructiacutefero de los sistemas bio-inspirados De otra parte se pone de manifiesto la posibilidad y el potencial de pensar en sistemas hiacutebridos como lo plantea el esquema 14
COMPUTACIOacuteN NATURAL
En otro plano distinto aunque fuertemente relacionado con la computacioacuten suave y la inteligencia computacional se encuentra el campo de la computacioacuten natural Dicho campo tiene tres grandes ramas que lo componen estas son i) el uso de metaacuteforas provenientes de la naturaleza (en particular de la biologiacutea) para resolver problemas ii) el modelamiento la simulacioacuten y la siacutentesis de fenoacutemenos naturales a traveacutes del computador y iii) el uso de ideas yo materiales naturales (como moleacuteculas o ceacutelulas) para llevar a cabo procesos de computo ineacuteditos cuando se los mira retrospectivamente El esquema 15 permite observar la evolucioacuten literalmente las especiaciones- que la computacioacuten natural ha tenido Este mismo esquema suministra una idea clara acerca de la evolucioacuten de la arquitectura de la computacioacuten desde
von Neumann- hasta los desarrollos maacutes recientes y verosimilmente- hacia el futuro
COMPUTACIOacuteN EVOLUTIVA O ALGORITMOS EVOLUTIVOS
La simbiosis entre teoriacutea de la evolucioacuten y con ella por debajo de ella por asiacute decirlo la referencia a la Nueva Biologiacutea- y la computacioacuten en general constituye sin ninguna duda una de las realizaciones maacutes originales en las ciencias de la complejidad Al respecto sigue siendo totalmente vaacutelido el reconocimiento muy temprano- que hizo H Pagels acerca de la importancia de las relaciones entre complejidad y computacioacuten Al mismo tiempo que el computador hace posible a las ciencias de la complejidad eacutestas contribuyen de manera significativa al propio desarrollo de la computacioacuten
Podemos hablar como es efectivamente el caso de tres clases de ciencia la ciencia de tipo inductivo (o empiacuterico o empirista) la ciencia de tipo deductivo (o racionalista) y la ciencia con base en modelamiento y simulacioacuten Los dos primeros tipos de ciencia corresponden a la ciencia claacutesica y por derivacioacuten a toda la ciencia habida en la historia de la humanidad Occidental La tercera es perfectamente novedosa y dirige la mirada absolutamente hacia el futuro
INTELIGENCIA COLECTIVA O TEORIacuteA DE ENJAMBRES
El estudio de los colectivos de animales _ los animales sociales los insectos sociales (hormigas termitas himenoacutepteros beneacuteficos en general pero tambieacuten de los carduacutemenes y las manadas) ha arrojado luces maravillosas acerca de la arquitectura y la topologiacutea de la naturaleza y por tanto tambieacuten acerca de la sociedad humana en general
El rasgo definitivo ha sido el reconocimiento del siguiente hecho la naturaleza no piensa ni actuacutea como la civilizacioacuten occidental los postuloacute siempre secuencial jeraacuterquica lineal cardinalmente Por el contrario la robustez de los sistemas naturales descansa en series en paralelo en la ausencia de control central riacutegido en la adaptacioacuten La inteligencia de enjambre pone de manifiesto una inteligencia bastante mejor por robusta y evolutiva- que la inteligencia humana tradicional la de los 2500 antildeos de la historia de Occidente
Esta idea auacuten deberaacute ser plenamente explorada y apropiada por parte de la comunidad acadeacutemica y cientiacutefica asiacute como por parte tambieacuten del sector privado el sector puacuteblico y de la propia sociedad civil
COMPUTACIOacuteN CON MEMBRANAS O SISTEMAS P
Los sistemas informaacuteticos y computacionales tambieacuten han incorporado por asiacute decirlo- la metaacutefora bioloacutegica y ecoloacutegica La ingenieriacutea ha avanzado hasta la programacioacuten y el trabajo en teacuterminos de hardware anaacutelogos a los de los sistemas vivos Un caso conspicuo reciente que data del 1998 es la computacioacuten con membranas
COMPUTACIOacuteN INMUNE O SISTEMAS INMUNES ARTIFICIALES
El estudio del sistema inmunoloacutegico humano y en general de los sistemas vivos- ha representado un aprendizaje estupendo por lo pronto para fiacutesicos y expertos en sistemas computacionales Esta aacuterea surge en 1998 y permite explorar caminos que la ingenieriacutea tradicional nunca imaginoacute Por decir lo menos se trata de la importancia de pensar por analogiacutea sin embargo en rigor aquiacute se trata de bastante maacutes que de una analogiacutea
COMPLEJIDAD SISTEMAS BIO-INSPIRADOS BIO-ROBOacuteTICA Y BIO-HARDWARE
Los trabajos sobre sistemas inteligentes adaptativos y sobre vida artificial ya no permanecen en el aacutembito de la pantalla del computador Los sistemas inteligentes vivos han salido del CPU y ya exploran espacios fiacutesicos comunes con el de los seres humanos De esta suerte las escisiones claacutesicas entre lo natural y lo artificial o entre lo analoacutegico y lo digital por ejemplo quedan ampliamente superadas en investigaciones y trabajos que comienzan a tener repercusiones (incipientes por lo pronto) en numerosos dominios del mundo cotidiano
CONCLUSIONES
El surgimiento de las ciencias de la complejidad se da gracias a aquellos personajes que de manera directa contribuyeron sin ellos no habriacutea sido posible el mundo de los sistemas dinaacutemicos de complejidad creciente
La ciencia es el conjunto de conocimientos estructurados sistemaacuteticamente conocimiento obtenido mediante la observacioacuten de patrones regulares de razonamientos y de experimentacioacuten en aacutembitos especiacuteficos a partir de los cuales se generan preguntas se construyen hipoacutetesis se deducen principios y se elaboran leyes generales y sistemas organizados por medio de un meacutetodo cientiacutefico
Complejidad es la cualidad de lo que estaacute compuesto de diversos elementos interrelacionadas Se refiere a un sistema complejo que es un sistema compuesto de partes interrelacionadas que como un conjunto exhiben propiedades y comportamientos no evidentes a partir de la suma de las partes individuales
Se trata de un grupo de ciencias que por tanto contienen numerosas teoriacuteas una diversidad de modelos explicativos una gama amplia de conceptos en fin una pluralidad de meacutetodos y loacutegicas
El mundo de las ciencias de la complejidad se ocupa de las transiciones ordendesorden contiene tres grandes ejes ellos son la teoriacutea matemaacutetica de la complejidad - maacutes propiamente conocida como el conjunto de los problemas P versus N-P las relaciones entre el universo microscoacutepico y el universo macroscoacutepico y la teoriacutea de los sistemas dinaacutemicos
Estos tres grandes ejes se cruzan entre siacute e inauguran el mundo mismo de la complejidad
Ambas familias son complementarias Mientras las primeras son muy buenas para explotar las mejores soluciones en una zona especiacutefica (optimizacioacuten local) el segundo grupo logra explorar todo el espacio de soluciones (optimizacioacuten global) En otras palabras mientras estas intensifican aquellas diversifican Los problemas (complejos) actuales en ciencia e ingenieriacutea implican tanto explotacioacuten como exploracioacuten justificando una vez maacutes la necesidad y la pertinencia de los sistemas hiacutebridos
SISTEMAS COMPUTACIONALES NATURALES INTELIGENTES Y BIOLOacuteGICOS
Computar es un rasgo comuacuten transversal si se prefiere a los seres humanos a los sistemas expertos y artificiales a la vida en general y a la naturaleza misma Cada eacutepoca posee su propia metaacutefora Una de las uacuteltimas metaacuteforas acuntildeadas es el reconocimiento de que finalmente esto es sustancialmente lo que hace el universo es computar es decir se trata de la idea seguacuten la cual podemos encontrar procesos de coacutemputo en todas las escalas y fenoacutemenos de la naturaleza En particular como un subconjunto de los sistemas de computacioacuten natural encontramos la computacioacuten inspirada bioloacutegicamente (o computacioacuten con metaacuteforas bioloacutegicas)
El esquema muestra la evolucioacuten de las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas (de optimizacioacuten) y con ellas de los sistemas computacionales De un lado las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas pasaron de los modelos matemaacuteticos a los modelos inspirados por la biologiacutea atravesando por los sistemas inteligentes y los sistemas ciberneacuteticos No en vano las miradas se han desplazado hacia la inteligencia artificial bio-inspirada hacia la inteligencia computacional y hacia los sistemas complejos adaptativos inteligentes y cada vez se habla menos de la inteligencia artificial (claacutesica) sin maacutes Los textos que se muestran en esta seccioacuten dan muestras consistentes de este hecho
COMPUTACIOacuteN SUAVE
Soft Computing no es un cuerpo homogeacuteneo de conceptos y teacutecnicas Maacutes bien es una mezcla de distintos meacutetodos que de una forma u otra cooperan desde sus fundamentos En este sentido el principal objetivo de la Soft Computing es aprovechar la tolerancia que conllevan la imprecisioacuten y la incertidumbre para conseguir manejabilidad robustez y soluciones de bajo costo Los principales ingredientes de la Soft Computing son la Loacutegica Fuzzy la Neuro-computacioacuten y el Razonamiento Probabiliacutestico incluyendo este uacuteltimo a los Algoritmos Geneacuteticos las Redes de Creencia los Sistemas Caoacuteticos y algunas partes de la Teoriacutea de Aprendizaje En esa asociacioacuten de Loacutegica Fuzzy Neurocomputacioacuten y Razonamiento Probabiliacutestico la Loacutegica Fuzzy se ocupa principalmente de la imprecisioacuten y el Razonamiento Aproximado la Neurocumputacioacuten del aprendizaje y el Razonamiento Probabiliacutestico de la incertidumbre y la propagacioacuten de las creencias
INTELIGENCIA COMPUTACIONAL
Son ellos (el orden no importa) los sistemas difusos las redes neuronales los sistemas inmunes artificiales la computacioacuten evolutiva y la inteligencia de enjambres todos ellos provenientes en alguacuten sentido de metaacuteforas bioloacutegicas Se acentuacutea ademaacutes el papel de las posibles relaciones entre ellas
Los dos aspectos clave de este reconocimiento son dos De un lado la inteligencia artificial se ha desplazado a traveacutes de la inteligencia computacional al plano ciertamente maacutes interesante y fructiacutefero de los sistemas bio-inspirados De otra parte se pone de manifiesto la posibilidad y el potencial de pensar en sistemas hiacutebridos como lo plantea el esquema 14
COMPUTACIOacuteN NATURAL
En otro plano distinto aunque fuertemente relacionado con la computacioacuten suave y la inteligencia computacional se encuentra el campo de la computacioacuten natural Dicho campo tiene tres grandes ramas que lo componen estas son i) el uso de metaacuteforas provenientes de la naturaleza (en particular de la biologiacutea) para resolver problemas ii) el modelamiento la simulacioacuten y la siacutentesis de fenoacutemenos naturales a traveacutes del computador y iii) el uso de ideas yo materiales naturales (como moleacuteculas o ceacutelulas) para llevar a cabo procesos de computo ineacuteditos cuando se los mira retrospectivamente El esquema 15 permite observar la evolucioacuten literalmente las especiaciones- que la computacioacuten natural ha tenido Este mismo esquema suministra una idea clara acerca de la evolucioacuten de la arquitectura de la computacioacuten desde
von Neumann- hasta los desarrollos maacutes recientes y verosimilmente- hacia el futuro
COMPUTACIOacuteN EVOLUTIVA O ALGORITMOS EVOLUTIVOS
La simbiosis entre teoriacutea de la evolucioacuten y con ella por debajo de ella por asiacute decirlo la referencia a la Nueva Biologiacutea- y la computacioacuten en general constituye sin ninguna duda una de las realizaciones maacutes originales en las ciencias de la complejidad Al respecto sigue siendo totalmente vaacutelido el reconocimiento muy temprano- que hizo H Pagels acerca de la importancia de las relaciones entre complejidad y computacioacuten Al mismo tiempo que el computador hace posible a las ciencias de la complejidad eacutestas contribuyen de manera significativa al propio desarrollo de la computacioacuten
Podemos hablar como es efectivamente el caso de tres clases de ciencia la ciencia de tipo inductivo (o empiacuterico o empirista) la ciencia de tipo deductivo (o racionalista) y la ciencia con base en modelamiento y simulacioacuten Los dos primeros tipos de ciencia corresponden a la ciencia claacutesica y por derivacioacuten a toda la ciencia habida en la historia de la humanidad Occidental La tercera es perfectamente novedosa y dirige la mirada absolutamente hacia el futuro
INTELIGENCIA COLECTIVA O TEORIacuteA DE ENJAMBRES
El estudio de los colectivos de animales _ los animales sociales los insectos sociales (hormigas termitas himenoacutepteros beneacuteficos en general pero tambieacuten de los carduacutemenes y las manadas) ha arrojado luces maravillosas acerca de la arquitectura y la topologiacutea de la naturaleza y por tanto tambieacuten acerca de la sociedad humana en general
El rasgo definitivo ha sido el reconocimiento del siguiente hecho la naturaleza no piensa ni actuacutea como la civilizacioacuten occidental los postuloacute siempre secuencial jeraacuterquica lineal cardinalmente Por el contrario la robustez de los sistemas naturales descansa en series en paralelo en la ausencia de control central riacutegido en la adaptacioacuten La inteligencia de enjambre pone de manifiesto una inteligencia bastante mejor por robusta y evolutiva- que la inteligencia humana tradicional la de los 2500 antildeos de la historia de Occidente
Esta idea auacuten deberaacute ser plenamente explorada y apropiada por parte de la comunidad acadeacutemica y cientiacutefica asiacute como por parte tambieacuten del sector privado el sector puacuteblico y de la propia sociedad civil
COMPUTACIOacuteN CON MEMBRANAS O SISTEMAS P
Los sistemas informaacuteticos y computacionales tambieacuten han incorporado por asiacute decirlo- la metaacutefora bioloacutegica y ecoloacutegica La ingenieriacutea ha avanzado hasta la programacioacuten y el trabajo en teacuterminos de hardware anaacutelogos a los de los sistemas vivos Un caso conspicuo reciente que data del 1998 es la computacioacuten con membranas
COMPUTACIOacuteN INMUNE O SISTEMAS INMUNES ARTIFICIALES
El estudio del sistema inmunoloacutegico humano y en general de los sistemas vivos- ha representado un aprendizaje estupendo por lo pronto para fiacutesicos y expertos en sistemas computacionales Esta aacuterea surge en 1998 y permite explorar caminos que la ingenieriacutea tradicional nunca imaginoacute Por decir lo menos se trata de la importancia de pensar por analogiacutea sin embargo en rigor aquiacute se trata de bastante maacutes que de una analogiacutea
COMPLEJIDAD SISTEMAS BIO-INSPIRADOS BIO-ROBOacuteTICA Y BIO-HARDWARE
Los trabajos sobre sistemas inteligentes adaptativos y sobre vida artificial ya no permanecen en el aacutembito de la pantalla del computador Los sistemas inteligentes vivos han salido del CPU y ya exploran espacios fiacutesicos comunes con el de los seres humanos De esta suerte las escisiones claacutesicas entre lo natural y lo artificial o entre lo analoacutegico y lo digital por ejemplo quedan ampliamente superadas en investigaciones y trabajos que comienzan a tener repercusiones (incipientes por lo pronto) en numerosos dominios del mundo cotidiano
CONCLUSIONES
El surgimiento de las ciencias de la complejidad se da gracias a aquellos personajes que de manera directa contribuyeron sin ellos no habriacutea sido posible el mundo de los sistemas dinaacutemicos de complejidad creciente
La ciencia es el conjunto de conocimientos estructurados sistemaacuteticamente conocimiento obtenido mediante la observacioacuten de patrones regulares de razonamientos y de experimentacioacuten en aacutembitos especiacuteficos a partir de los cuales se generan preguntas se construyen hipoacutetesis se deducen principios y se elaboran leyes generales y sistemas organizados por medio de un meacutetodo cientiacutefico
Complejidad es la cualidad de lo que estaacute compuesto de diversos elementos interrelacionadas Se refiere a un sistema complejo que es un sistema compuesto de partes interrelacionadas que como un conjunto exhiben propiedades y comportamientos no evidentes a partir de la suma de las partes individuales
Se trata de un grupo de ciencias que por tanto contienen numerosas teoriacuteas una diversidad de modelos explicativos una gama amplia de conceptos en fin una pluralidad de meacutetodos y loacutegicas
El mundo de las ciencias de la complejidad se ocupa de las transiciones ordendesorden contiene tres grandes ejes ellos son la teoriacutea matemaacutetica de la complejidad - maacutes propiamente conocida como el conjunto de los problemas P versus N-P las relaciones entre el universo microscoacutepico y el universo macroscoacutepico y la teoriacutea de los sistemas dinaacutemicos
Estos tres grandes ejes se cruzan entre siacute e inauguran el mundo mismo de la complejidad
El esquema muestra la evolucioacuten de las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas (de optimizacioacuten) y con ellas de los sistemas computacionales De un lado las teacutecnicas de resolucioacuten de problemas pasaron de los modelos matemaacuteticos a los modelos inspirados por la biologiacutea atravesando por los sistemas inteligentes y los sistemas ciberneacuteticos No en vano las miradas se han desplazado hacia la inteligencia artificial bio-inspirada hacia la inteligencia computacional y hacia los sistemas complejos adaptativos inteligentes y cada vez se habla menos de la inteligencia artificial (claacutesica) sin maacutes Los textos que se muestran en esta seccioacuten dan muestras consistentes de este hecho
COMPUTACIOacuteN SUAVE
Soft Computing no es un cuerpo homogeacuteneo de conceptos y teacutecnicas Maacutes bien es una mezcla de distintos meacutetodos que de una forma u otra cooperan desde sus fundamentos En este sentido el principal objetivo de la Soft Computing es aprovechar la tolerancia que conllevan la imprecisioacuten y la incertidumbre para conseguir manejabilidad robustez y soluciones de bajo costo Los principales ingredientes de la Soft Computing son la Loacutegica Fuzzy la Neuro-computacioacuten y el Razonamiento Probabiliacutestico incluyendo este uacuteltimo a los Algoritmos Geneacuteticos las Redes de Creencia los Sistemas Caoacuteticos y algunas partes de la Teoriacutea de Aprendizaje En esa asociacioacuten de Loacutegica Fuzzy Neurocomputacioacuten y Razonamiento Probabiliacutestico la Loacutegica Fuzzy se ocupa principalmente de la imprecisioacuten y el Razonamiento Aproximado la Neurocumputacioacuten del aprendizaje y el Razonamiento Probabiliacutestico de la incertidumbre y la propagacioacuten de las creencias
INTELIGENCIA COMPUTACIONAL
Son ellos (el orden no importa) los sistemas difusos las redes neuronales los sistemas inmunes artificiales la computacioacuten evolutiva y la inteligencia de enjambres todos ellos provenientes en alguacuten sentido de metaacuteforas bioloacutegicas Se acentuacutea ademaacutes el papel de las posibles relaciones entre ellas
Los dos aspectos clave de este reconocimiento son dos De un lado la inteligencia artificial se ha desplazado a traveacutes de la inteligencia computacional al plano ciertamente maacutes interesante y fructiacutefero de los sistemas bio-inspirados De otra parte se pone de manifiesto la posibilidad y el potencial de pensar en sistemas hiacutebridos como lo plantea el esquema 14
COMPUTACIOacuteN NATURAL
En otro plano distinto aunque fuertemente relacionado con la computacioacuten suave y la inteligencia computacional se encuentra el campo de la computacioacuten natural Dicho campo tiene tres grandes ramas que lo componen estas son i) el uso de metaacuteforas provenientes de la naturaleza (en particular de la biologiacutea) para resolver problemas ii) el modelamiento la simulacioacuten y la siacutentesis de fenoacutemenos naturales a traveacutes del computador y iii) el uso de ideas yo materiales naturales (como moleacuteculas o ceacutelulas) para llevar a cabo procesos de computo ineacuteditos cuando se los mira retrospectivamente El esquema 15 permite observar la evolucioacuten literalmente las especiaciones- que la computacioacuten natural ha tenido Este mismo esquema suministra una idea clara acerca de la evolucioacuten de la arquitectura de la computacioacuten desde
von Neumann- hasta los desarrollos maacutes recientes y verosimilmente- hacia el futuro
COMPUTACIOacuteN EVOLUTIVA O ALGORITMOS EVOLUTIVOS
La simbiosis entre teoriacutea de la evolucioacuten y con ella por debajo de ella por asiacute decirlo la referencia a la Nueva Biologiacutea- y la computacioacuten en general constituye sin ninguna duda una de las realizaciones maacutes originales en las ciencias de la complejidad Al respecto sigue siendo totalmente vaacutelido el reconocimiento muy temprano- que hizo H Pagels acerca de la importancia de las relaciones entre complejidad y computacioacuten Al mismo tiempo que el computador hace posible a las ciencias de la complejidad eacutestas contribuyen de manera significativa al propio desarrollo de la computacioacuten
Podemos hablar como es efectivamente el caso de tres clases de ciencia la ciencia de tipo inductivo (o empiacuterico o empirista) la ciencia de tipo deductivo (o racionalista) y la ciencia con base en modelamiento y simulacioacuten Los dos primeros tipos de ciencia corresponden a la ciencia claacutesica y por derivacioacuten a toda la ciencia habida en la historia de la humanidad Occidental La tercera es perfectamente novedosa y dirige la mirada absolutamente hacia el futuro
INTELIGENCIA COLECTIVA O TEORIacuteA DE ENJAMBRES
El estudio de los colectivos de animales _ los animales sociales los insectos sociales (hormigas termitas himenoacutepteros beneacuteficos en general pero tambieacuten de los carduacutemenes y las manadas) ha arrojado luces maravillosas acerca de la arquitectura y la topologiacutea de la naturaleza y por tanto tambieacuten acerca de la sociedad humana en general
El rasgo definitivo ha sido el reconocimiento del siguiente hecho la naturaleza no piensa ni actuacutea como la civilizacioacuten occidental los postuloacute siempre secuencial jeraacuterquica lineal cardinalmente Por el contrario la robustez de los sistemas naturales descansa en series en paralelo en la ausencia de control central riacutegido en la adaptacioacuten La inteligencia de enjambre pone de manifiesto una inteligencia bastante mejor por robusta y evolutiva- que la inteligencia humana tradicional la de los 2500 antildeos de la historia de Occidente
Esta idea auacuten deberaacute ser plenamente explorada y apropiada por parte de la comunidad acadeacutemica y cientiacutefica asiacute como por parte tambieacuten del sector privado el sector puacuteblico y de la propia sociedad civil
COMPUTACIOacuteN CON MEMBRANAS O SISTEMAS P
Los sistemas informaacuteticos y computacionales tambieacuten han incorporado por asiacute decirlo- la metaacutefora bioloacutegica y ecoloacutegica La ingenieriacutea ha avanzado hasta la programacioacuten y el trabajo en teacuterminos de hardware anaacutelogos a los de los sistemas vivos Un caso conspicuo reciente que data del 1998 es la computacioacuten con membranas
COMPUTACIOacuteN INMUNE O SISTEMAS INMUNES ARTIFICIALES
El estudio del sistema inmunoloacutegico humano y en general de los sistemas vivos- ha representado un aprendizaje estupendo por lo pronto para fiacutesicos y expertos en sistemas computacionales Esta aacuterea surge en 1998 y permite explorar caminos que la ingenieriacutea tradicional nunca imaginoacute Por decir lo menos se trata de la importancia de pensar por analogiacutea sin embargo en rigor aquiacute se trata de bastante maacutes que de una analogiacutea
COMPLEJIDAD SISTEMAS BIO-INSPIRADOS BIO-ROBOacuteTICA Y BIO-HARDWARE
Los trabajos sobre sistemas inteligentes adaptativos y sobre vida artificial ya no permanecen en el aacutembito de la pantalla del computador Los sistemas inteligentes vivos han salido del CPU y ya exploran espacios fiacutesicos comunes con el de los seres humanos De esta suerte las escisiones claacutesicas entre lo natural y lo artificial o entre lo analoacutegico y lo digital por ejemplo quedan ampliamente superadas en investigaciones y trabajos que comienzan a tener repercusiones (incipientes por lo pronto) en numerosos dominios del mundo cotidiano
CONCLUSIONES
El surgimiento de las ciencias de la complejidad se da gracias a aquellos personajes que de manera directa contribuyeron sin ellos no habriacutea sido posible el mundo de los sistemas dinaacutemicos de complejidad creciente
La ciencia es el conjunto de conocimientos estructurados sistemaacuteticamente conocimiento obtenido mediante la observacioacuten de patrones regulares de razonamientos y de experimentacioacuten en aacutembitos especiacuteficos a partir de los cuales se generan preguntas se construyen hipoacutetesis se deducen principios y se elaboran leyes generales y sistemas organizados por medio de un meacutetodo cientiacutefico
Complejidad es la cualidad de lo que estaacute compuesto de diversos elementos interrelacionadas Se refiere a un sistema complejo que es un sistema compuesto de partes interrelacionadas que como un conjunto exhiben propiedades y comportamientos no evidentes a partir de la suma de las partes individuales
Se trata de un grupo de ciencias que por tanto contienen numerosas teoriacuteas una diversidad de modelos explicativos una gama amplia de conceptos en fin una pluralidad de meacutetodos y loacutegicas
El mundo de las ciencias de la complejidad se ocupa de las transiciones ordendesorden contiene tres grandes ejes ellos son la teoriacutea matemaacutetica de la complejidad - maacutes propiamente conocida como el conjunto de los problemas P versus N-P las relaciones entre el universo microscoacutepico y el universo macroscoacutepico y la teoriacutea de los sistemas dinaacutemicos
Estos tres grandes ejes se cruzan entre siacute e inauguran el mundo mismo de la complejidad
Son ellos (el orden no importa) los sistemas difusos las redes neuronales los sistemas inmunes artificiales la computacioacuten evolutiva y la inteligencia de enjambres todos ellos provenientes en alguacuten sentido de metaacuteforas bioloacutegicas Se acentuacutea ademaacutes el papel de las posibles relaciones entre ellas
Los dos aspectos clave de este reconocimiento son dos De un lado la inteligencia artificial se ha desplazado a traveacutes de la inteligencia computacional al plano ciertamente maacutes interesante y fructiacutefero de los sistemas bio-inspirados De otra parte se pone de manifiesto la posibilidad y el potencial de pensar en sistemas hiacutebridos como lo plantea el esquema 14
COMPUTACIOacuteN NATURAL
En otro plano distinto aunque fuertemente relacionado con la computacioacuten suave y la inteligencia computacional se encuentra el campo de la computacioacuten natural Dicho campo tiene tres grandes ramas que lo componen estas son i) el uso de metaacuteforas provenientes de la naturaleza (en particular de la biologiacutea) para resolver problemas ii) el modelamiento la simulacioacuten y la siacutentesis de fenoacutemenos naturales a traveacutes del computador y iii) el uso de ideas yo materiales naturales (como moleacuteculas o ceacutelulas) para llevar a cabo procesos de computo ineacuteditos cuando se los mira retrospectivamente El esquema 15 permite observar la evolucioacuten literalmente las especiaciones- que la computacioacuten natural ha tenido Este mismo esquema suministra una idea clara acerca de la evolucioacuten de la arquitectura de la computacioacuten desde
von Neumann- hasta los desarrollos maacutes recientes y verosimilmente- hacia el futuro
COMPUTACIOacuteN EVOLUTIVA O ALGORITMOS EVOLUTIVOS
La simbiosis entre teoriacutea de la evolucioacuten y con ella por debajo de ella por asiacute decirlo la referencia a la Nueva Biologiacutea- y la computacioacuten en general constituye sin ninguna duda una de las realizaciones maacutes originales en las ciencias de la complejidad Al respecto sigue siendo totalmente vaacutelido el reconocimiento muy temprano- que hizo H Pagels acerca de la importancia de las relaciones entre complejidad y computacioacuten Al mismo tiempo que el computador hace posible a las ciencias de la complejidad eacutestas contribuyen de manera significativa al propio desarrollo de la computacioacuten
Podemos hablar como es efectivamente el caso de tres clases de ciencia la ciencia de tipo inductivo (o empiacuterico o empirista) la ciencia de tipo deductivo (o racionalista) y la ciencia con base en modelamiento y simulacioacuten Los dos primeros tipos de ciencia corresponden a la ciencia claacutesica y por derivacioacuten a toda la ciencia habida en la historia de la humanidad Occidental La tercera es perfectamente novedosa y dirige la mirada absolutamente hacia el futuro
INTELIGENCIA COLECTIVA O TEORIacuteA DE ENJAMBRES
El estudio de los colectivos de animales _ los animales sociales los insectos sociales (hormigas termitas himenoacutepteros beneacuteficos en general pero tambieacuten de los carduacutemenes y las manadas) ha arrojado luces maravillosas acerca de la arquitectura y la topologiacutea de la naturaleza y por tanto tambieacuten acerca de la sociedad humana en general
El rasgo definitivo ha sido el reconocimiento del siguiente hecho la naturaleza no piensa ni actuacutea como la civilizacioacuten occidental los postuloacute siempre secuencial jeraacuterquica lineal cardinalmente Por el contrario la robustez de los sistemas naturales descansa en series en paralelo en la ausencia de control central riacutegido en la adaptacioacuten La inteligencia de enjambre pone de manifiesto una inteligencia bastante mejor por robusta y evolutiva- que la inteligencia humana tradicional la de los 2500 antildeos de la historia de Occidente
Esta idea auacuten deberaacute ser plenamente explorada y apropiada por parte de la comunidad acadeacutemica y cientiacutefica asiacute como por parte tambieacuten del sector privado el sector puacuteblico y de la propia sociedad civil
COMPUTACIOacuteN CON MEMBRANAS O SISTEMAS P
Los sistemas informaacuteticos y computacionales tambieacuten han incorporado por asiacute decirlo- la metaacutefora bioloacutegica y ecoloacutegica La ingenieriacutea ha avanzado hasta la programacioacuten y el trabajo en teacuterminos de hardware anaacutelogos a los de los sistemas vivos Un caso conspicuo reciente que data del 1998 es la computacioacuten con membranas
COMPUTACIOacuteN INMUNE O SISTEMAS INMUNES ARTIFICIALES
El estudio del sistema inmunoloacutegico humano y en general de los sistemas vivos- ha representado un aprendizaje estupendo por lo pronto para fiacutesicos y expertos en sistemas computacionales Esta aacuterea surge en 1998 y permite explorar caminos que la ingenieriacutea tradicional nunca imaginoacute Por decir lo menos se trata de la importancia de pensar por analogiacutea sin embargo en rigor aquiacute se trata de bastante maacutes que de una analogiacutea
COMPLEJIDAD SISTEMAS BIO-INSPIRADOS BIO-ROBOacuteTICA Y BIO-HARDWARE
Los trabajos sobre sistemas inteligentes adaptativos y sobre vida artificial ya no permanecen en el aacutembito de la pantalla del computador Los sistemas inteligentes vivos han salido del CPU y ya exploran espacios fiacutesicos comunes con el de los seres humanos De esta suerte las escisiones claacutesicas entre lo natural y lo artificial o entre lo analoacutegico y lo digital por ejemplo quedan ampliamente superadas en investigaciones y trabajos que comienzan a tener repercusiones (incipientes por lo pronto) en numerosos dominios del mundo cotidiano
CONCLUSIONES
El surgimiento de las ciencias de la complejidad se da gracias a aquellos personajes que de manera directa contribuyeron sin ellos no habriacutea sido posible el mundo de los sistemas dinaacutemicos de complejidad creciente
La ciencia es el conjunto de conocimientos estructurados sistemaacuteticamente conocimiento obtenido mediante la observacioacuten de patrones regulares de razonamientos y de experimentacioacuten en aacutembitos especiacuteficos a partir de los cuales se generan preguntas se construyen hipoacutetesis se deducen principios y se elaboran leyes generales y sistemas organizados por medio de un meacutetodo cientiacutefico
Complejidad es la cualidad de lo que estaacute compuesto de diversos elementos interrelacionadas Se refiere a un sistema complejo que es un sistema compuesto de partes interrelacionadas que como un conjunto exhiben propiedades y comportamientos no evidentes a partir de la suma de las partes individuales
Se trata de un grupo de ciencias que por tanto contienen numerosas teoriacuteas una diversidad de modelos explicativos una gama amplia de conceptos en fin una pluralidad de meacutetodos y loacutegicas
El mundo de las ciencias de la complejidad se ocupa de las transiciones ordendesorden contiene tres grandes ejes ellos son la teoriacutea matemaacutetica de la complejidad - maacutes propiamente conocida como el conjunto de los problemas P versus N-P las relaciones entre el universo microscoacutepico y el universo macroscoacutepico y la teoriacutea de los sistemas dinaacutemicos
Estos tres grandes ejes se cruzan entre siacute e inauguran el mundo mismo de la complejidad
von Neumann- hasta los desarrollos maacutes recientes y verosimilmente- hacia el futuro
COMPUTACIOacuteN EVOLUTIVA O ALGORITMOS EVOLUTIVOS
La simbiosis entre teoriacutea de la evolucioacuten y con ella por debajo de ella por asiacute decirlo la referencia a la Nueva Biologiacutea- y la computacioacuten en general constituye sin ninguna duda una de las realizaciones maacutes originales en las ciencias de la complejidad Al respecto sigue siendo totalmente vaacutelido el reconocimiento muy temprano- que hizo H Pagels acerca de la importancia de las relaciones entre complejidad y computacioacuten Al mismo tiempo que el computador hace posible a las ciencias de la complejidad eacutestas contribuyen de manera significativa al propio desarrollo de la computacioacuten
Podemos hablar como es efectivamente el caso de tres clases de ciencia la ciencia de tipo inductivo (o empiacuterico o empirista) la ciencia de tipo deductivo (o racionalista) y la ciencia con base en modelamiento y simulacioacuten Los dos primeros tipos de ciencia corresponden a la ciencia claacutesica y por derivacioacuten a toda la ciencia habida en la historia de la humanidad Occidental La tercera es perfectamente novedosa y dirige la mirada absolutamente hacia el futuro
INTELIGENCIA COLECTIVA O TEORIacuteA DE ENJAMBRES
El estudio de los colectivos de animales _ los animales sociales los insectos sociales (hormigas termitas himenoacutepteros beneacuteficos en general pero tambieacuten de los carduacutemenes y las manadas) ha arrojado luces maravillosas acerca de la arquitectura y la topologiacutea de la naturaleza y por tanto tambieacuten acerca de la sociedad humana en general
El rasgo definitivo ha sido el reconocimiento del siguiente hecho la naturaleza no piensa ni actuacutea como la civilizacioacuten occidental los postuloacute siempre secuencial jeraacuterquica lineal cardinalmente Por el contrario la robustez de los sistemas naturales descansa en series en paralelo en la ausencia de control central riacutegido en la adaptacioacuten La inteligencia de enjambre pone de manifiesto una inteligencia bastante mejor por robusta y evolutiva- que la inteligencia humana tradicional la de los 2500 antildeos de la historia de Occidente
Esta idea auacuten deberaacute ser plenamente explorada y apropiada por parte de la comunidad acadeacutemica y cientiacutefica asiacute como por parte tambieacuten del sector privado el sector puacuteblico y de la propia sociedad civil
COMPUTACIOacuteN CON MEMBRANAS O SISTEMAS P
Los sistemas informaacuteticos y computacionales tambieacuten han incorporado por asiacute decirlo- la metaacutefora bioloacutegica y ecoloacutegica La ingenieriacutea ha avanzado hasta la programacioacuten y el trabajo en teacuterminos de hardware anaacutelogos a los de los sistemas vivos Un caso conspicuo reciente que data del 1998 es la computacioacuten con membranas
COMPUTACIOacuteN INMUNE O SISTEMAS INMUNES ARTIFICIALES
El estudio del sistema inmunoloacutegico humano y en general de los sistemas vivos- ha representado un aprendizaje estupendo por lo pronto para fiacutesicos y expertos en sistemas computacionales Esta aacuterea surge en 1998 y permite explorar caminos que la ingenieriacutea tradicional nunca imaginoacute Por decir lo menos se trata de la importancia de pensar por analogiacutea sin embargo en rigor aquiacute se trata de bastante maacutes que de una analogiacutea
COMPLEJIDAD SISTEMAS BIO-INSPIRADOS BIO-ROBOacuteTICA Y BIO-HARDWARE
Los trabajos sobre sistemas inteligentes adaptativos y sobre vida artificial ya no permanecen en el aacutembito de la pantalla del computador Los sistemas inteligentes vivos han salido del CPU y ya exploran espacios fiacutesicos comunes con el de los seres humanos De esta suerte las escisiones claacutesicas entre lo natural y lo artificial o entre lo analoacutegico y lo digital por ejemplo quedan ampliamente superadas en investigaciones y trabajos que comienzan a tener repercusiones (incipientes por lo pronto) en numerosos dominios del mundo cotidiano
CONCLUSIONES
El surgimiento de las ciencias de la complejidad se da gracias a aquellos personajes que de manera directa contribuyeron sin ellos no habriacutea sido posible el mundo de los sistemas dinaacutemicos de complejidad creciente
La ciencia es el conjunto de conocimientos estructurados sistemaacuteticamente conocimiento obtenido mediante la observacioacuten de patrones regulares de razonamientos y de experimentacioacuten en aacutembitos especiacuteficos a partir de los cuales se generan preguntas se construyen hipoacutetesis se deducen principios y se elaboran leyes generales y sistemas organizados por medio de un meacutetodo cientiacutefico
Complejidad es la cualidad de lo que estaacute compuesto de diversos elementos interrelacionadas Se refiere a un sistema complejo que es un sistema compuesto de partes interrelacionadas que como un conjunto exhiben propiedades y comportamientos no evidentes a partir de la suma de las partes individuales
Se trata de un grupo de ciencias que por tanto contienen numerosas teoriacuteas una diversidad de modelos explicativos una gama amplia de conceptos en fin una pluralidad de meacutetodos y loacutegicas
El mundo de las ciencias de la complejidad se ocupa de las transiciones ordendesorden contiene tres grandes ejes ellos son la teoriacutea matemaacutetica de la complejidad - maacutes propiamente conocida como el conjunto de los problemas P versus N-P las relaciones entre el universo microscoacutepico y el universo macroscoacutepico y la teoriacutea de los sistemas dinaacutemicos
Estos tres grandes ejes se cruzan entre siacute e inauguran el mundo mismo de la complejidad
INTELIGENCIA COLECTIVA O TEORIacuteA DE ENJAMBRES
El estudio de los colectivos de animales _ los animales sociales los insectos sociales (hormigas termitas himenoacutepteros beneacuteficos en general pero tambieacuten de los carduacutemenes y las manadas) ha arrojado luces maravillosas acerca de la arquitectura y la topologiacutea de la naturaleza y por tanto tambieacuten acerca de la sociedad humana en general
El rasgo definitivo ha sido el reconocimiento del siguiente hecho la naturaleza no piensa ni actuacutea como la civilizacioacuten occidental los postuloacute siempre secuencial jeraacuterquica lineal cardinalmente Por el contrario la robustez de los sistemas naturales descansa en series en paralelo en la ausencia de control central riacutegido en la adaptacioacuten La inteligencia de enjambre pone de manifiesto una inteligencia bastante mejor por robusta y evolutiva- que la inteligencia humana tradicional la de los 2500 antildeos de la historia de Occidente
Esta idea auacuten deberaacute ser plenamente explorada y apropiada por parte de la comunidad acadeacutemica y cientiacutefica asiacute como por parte tambieacuten del sector privado el sector puacuteblico y de la propia sociedad civil
COMPUTACIOacuteN CON MEMBRANAS O SISTEMAS P
Los sistemas informaacuteticos y computacionales tambieacuten han incorporado por asiacute decirlo- la metaacutefora bioloacutegica y ecoloacutegica La ingenieriacutea ha avanzado hasta la programacioacuten y el trabajo en teacuterminos de hardware anaacutelogos a los de los sistemas vivos Un caso conspicuo reciente que data del 1998 es la computacioacuten con membranas
COMPUTACIOacuteN INMUNE O SISTEMAS INMUNES ARTIFICIALES
El estudio del sistema inmunoloacutegico humano y en general de los sistemas vivos- ha representado un aprendizaje estupendo por lo pronto para fiacutesicos y expertos en sistemas computacionales Esta aacuterea surge en 1998 y permite explorar caminos que la ingenieriacutea tradicional nunca imaginoacute Por decir lo menos se trata de la importancia de pensar por analogiacutea sin embargo en rigor aquiacute se trata de bastante maacutes que de una analogiacutea
COMPLEJIDAD SISTEMAS BIO-INSPIRADOS BIO-ROBOacuteTICA Y BIO-HARDWARE
Los trabajos sobre sistemas inteligentes adaptativos y sobre vida artificial ya no permanecen en el aacutembito de la pantalla del computador Los sistemas inteligentes vivos han salido del CPU y ya exploran espacios fiacutesicos comunes con el de los seres humanos De esta suerte las escisiones claacutesicas entre lo natural y lo artificial o entre lo analoacutegico y lo digital por ejemplo quedan ampliamente superadas en investigaciones y trabajos que comienzan a tener repercusiones (incipientes por lo pronto) en numerosos dominios del mundo cotidiano
CONCLUSIONES
El surgimiento de las ciencias de la complejidad se da gracias a aquellos personajes que de manera directa contribuyeron sin ellos no habriacutea sido posible el mundo de los sistemas dinaacutemicos de complejidad creciente
La ciencia es el conjunto de conocimientos estructurados sistemaacuteticamente conocimiento obtenido mediante la observacioacuten de patrones regulares de razonamientos y de experimentacioacuten en aacutembitos especiacuteficos a partir de los cuales se generan preguntas se construyen hipoacutetesis se deducen principios y se elaboran leyes generales y sistemas organizados por medio de un meacutetodo cientiacutefico
Complejidad es la cualidad de lo que estaacute compuesto de diversos elementos interrelacionadas Se refiere a un sistema complejo que es un sistema compuesto de partes interrelacionadas que como un conjunto exhiben propiedades y comportamientos no evidentes a partir de la suma de las partes individuales
Se trata de un grupo de ciencias que por tanto contienen numerosas teoriacuteas una diversidad de modelos explicativos una gama amplia de conceptos en fin una pluralidad de meacutetodos y loacutegicas
El mundo de las ciencias de la complejidad se ocupa de las transiciones ordendesorden contiene tres grandes ejes ellos son la teoriacutea matemaacutetica de la complejidad - maacutes propiamente conocida como el conjunto de los problemas P versus N-P las relaciones entre el universo microscoacutepico y el universo macroscoacutepico y la teoriacutea de los sistemas dinaacutemicos
Estos tres grandes ejes se cruzan entre siacute e inauguran el mundo mismo de la complejidad
COMPUTACIOacuteN INMUNE O SISTEMAS INMUNES ARTIFICIALES
El estudio del sistema inmunoloacutegico humano y en general de los sistemas vivos- ha representado un aprendizaje estupendo por lo pronto para fiacutesicos y expertos en sistemas computacionales Esta aacuterea surge en 1998 y permite explorar caminos que la ingenieriacutea tradicional nunca imaginoacute Por decir lo menos se trata de la importancia de pensar por analogiacutea sin embargo en rigor aquiacute se trata de bastante maacutes que de una analogiacutea
COMPLEJIDAD SISTEMAS BIO-INSPIRADOS BIO-ROBOacuteTICA Y BIO-HARDWARE
Los trabajos sobre sistemas inteligentes adaptativos y sobre vida artificial ya no permanecen en el aacutembito de la pantalla del computador Los sistemas inteligentes vivos han salido del CPU y ya exploran espacios fiacutesicos comunes con el de los seres humanos De esta suerte las escisiones claacutesicas entre lo natural y lo artificial o entre lo analoacutegico y lo digital por ejemplo quedan ampliamente superadas en investigaciones y trabajos que comienzan a tener repercusiones (incipientes por lo pronto) en numerosos dominios del mundo cotidiano
CONCLUSIONES
El surgimiento de las ciencias de la complejidad se da gracias a aquellos personajes que de manera directa contribuyeron sin ellos no habriacutea sido posible el mundo de los sistemas dinaacutemicos de complejidad creciente
La ciencia es el conjunto de conocimientos estructurados sistemaacuteticamente conocimiento obtenido mediante la observacioacuten de patrones regulares de razonamientos y de experimentacioacuten en aacutembitos especiacuteficos a partir de los cuales se generan preguntas se construyen hipoacutetesis se deducen principios y se elaboran leyes generales y sistemas organizados por medio de un meacutetodo cientiacutefico
Complejidad es la cualidad de lo que estaacute compuesto de diversos elementos interrelacionadas Se refiere a un sistema complejo que es un sistema compuesto de partes interrelacionadas que como un conjunto exhiben propiedades y comportamientos no evidentes a partir de la suma de las partes individuales
Se trata de un grupo de ciencias que por tanto contienen numerosas teoriacuteas una diversidad de modelos explicativos una gama amplia de conceptos en fin una pluralidad de meacutetodos y loacutegicas
El mundo de las ciencias de la complejidad se ocupa de las transiciones ordendesorden contiene tres grandes ejes ellos son la teoriacutea matemaacutetica de la complejidad - maacutes propiamente conocida como el conjunto de los problemas P versus N-P las relaciones entre el universo microscoacutepico y el universo macroscoacutepico y la teoriacutea de los sistemas dinaacutemicos
Estos tres grandes ejes se cruzan entre siacute e inauguran el mundo mismo de la complejidad
El surgimiento de las ciencias de la complejidad se da gracias a aquellos personajes que de manera directa contribuyeron sin ellos no habriacutea sido posible el mundo de los sistemas dinaacutemicos de complejidad creciente
La ciencia es el conjunto de conocimientos estructurados sistemaacuteticamente conocimiento obtenido mediante la observacioacuten de patrones regulares de razonamientos y de experimentacioacuten en aacutembitos especiacuteficos a partir de los cuales se generan preguntas se construyen hipoacutetesis se deducen principios y se elaboran leyes generales y sistemas organizados por medio de un meacutetodo cientiacutefico
Complejidad es la cualidad de lo que estaacute compuesto de diversos elementos interrelacionadas Se refiere a un sistema complejo que es un sistema compuesto de partes interrelacionadas que como un conjunto exhiben propiedades y comportamientos no evidentes a partir de la suma de las partes individuales
Se trata de un grupo de ciencias que por tanto contienen numerosas teoriacuteas una diversidad de modelos explicativos una gama amplia de conceptos en fin una pluralidad de meacutetodos y loacutegicas
El mundo de las ciencias de la complejidad se ocupa de las transiciones ordendesorden contiene tres grandes ejes ellos son la teoriacutea matemaacutetica de la complejidad - maacutes propiamente conocida como el conjunto de los problemas P versus N-P las relaciones entre el universo microscoacutepico y el universo macroscoacutepico y la teoriacutea de los sistemas dinaacutemicos
Estos tres grandes ejes se cruzan entre siacute e inauguran el mundo mismo de la complejidad
