Una exploraci´ on a la noci´ on de Complejidad E. Oswaldo Delgado Rivas Programa de Maestr´ ıa en Estudios Interdisciplinarios y Ciencias de la Complejidad Universidad Surcolombiana Neiva, Colombia. 13 de diciembre de 2016 Resumen Una de las primeras preguntas que se hace imperativa cuando emprendemos el estudio de la Complejidad es, ¿Qu´ e es Complejidad?. Como podemos ver, esta es una pregunta dif´ ıcil de responder con precisi´ on. En este sentido, comenzaremos en modo intuitivo, dan- do una serie de ejemplos de fen´ omenos estudiados por cient´ ıficos en sistemas complejos. Luego haremos una lista de propiedades importantes que son comunes en ellos, por otra parte, brevemente, trataremos de aproximarnos a la noci´ on de la complejidad. Finalmente, se analizan algunas disciplinas, objetivos, metodolog´ ıas y posibles definiciones de impor- tantes cient´ ıficos sobre su visi´ on en sistemas complejos. Palabras claves: Complejidad, comportamiento emergente, sistemas complejos, no linea- lidad, adaptaci´ on. 1. Introduci´ on al estudio de la Complejidad Un gran ejemplo para comenzar son las hormigas. Nigel Franks, un muy conocido investigador de hormigas escribi´o una vez que la solitaria hormiga soldado es uno de los animales menos sofisticados en comportamiento que se pueda imaginar, sin embargo, en grandes cantidades la historia es distinta. Precisando mejor, un ejemplo de lucidez y gallard´ ıa, ocurre cuando una co- lonia de hormigas soldado construye un t´ unel, cada hormiga aislada es muy simple, pero la colonia como un todo puede trabajar unida cooperando para 1
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Una exploraci on a la noci on de Complejidad · Palabras claves: Complejidad, comportamiento emergente, sistemas complejos, no linea-lidad, adaptaci on. 1. Introduci on al estudio
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Una exploracion a la nocion de Complejidad
E. Oswaldo Delgado Rivas
Programa de Maestrıa en Estudios Interdisciplinarios y Ciencias de la Complejidad
Universidad Surcolombiana
Neiva, Colombia.
13 de diciembre de 2016
Resumen
Una de las primeras preguntas que se hace imperativa cuando emprendemos el estudio
de la Complejidad es, ¿Que es Complejidad?. Como podemos ver, esta es una pregunta
difıcil de responder con precision. En este sentido, comenzaremos en modo intuitivo, dan-
do una serie de ejemplos de fenomenos estudiados por cientıficos en sistemas complejos.
Luego haremos una lista de propiedades importantes que son comunes en ellos, por otra
parte, brevemente, trataremos de aproximarnos a la nocion de la complejidad. Finalmente,
se analizan algunas disciplinas, objetivos, metodologıas y posibles definiciones de impor-
tantes cientıficos sobre su vision en sistemas complejos.
Palabras claves: Complejidad, comportamiento emergente, sistemas complejos, no linea-
lidad, adaptacion.
1. Introducion al estudio de la Complejidad
Un gran ejemplo para comenzar son las hormigas. Nigel Franks, un muy
conocido investigador de hormigas escribio una vez que la solitaria hormiga
soldado es uno de los animales menos sofisticados en comportamiento que se
pueda imaginar, sin embargo, en grandes cantidades la historia es distinta.
Precisando mejor, un ejemplo de lucidez y gallardıa, ocurre cuando una co-
lonia de hormigas soldado construye un tunel, cada hormiga aislada es muy
simple, pero la colonia como un todo puede trabajar unida cooperando para
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cumplir tareas muy complejas sin un control central, esto es, sin una hormi-
ga o grupo de hormigas a cargo. En otras palabras, las colonias de hormigas
se pueden organizar para producir estructuras mucho mas elaboradas de las
que una sola hormiga pueda producir.
Ahora bien, pongamos por caso, cuando las hormigas construyen un puen-
te con sus cuerpos, para que otros miembros de la colonia puedan atravesar
el espacio entre dos hojas, estas comienzan en un punto inicial, eventual-
mente hacen cadenas para llegar hasta el punto final agregandose de manera
gradual a la estructura. Al mismo tiempo, cada hormiga secreta quımicos
para comunicarse con las otras hormigas, y todo el puente se construye sin
control central. Puedemos llamar este, un ejemplo de sistema descentrali-
zado, auto-organizado o auto-ensamblado. Otros insectos sociales producen
un comportamiento similar, por ejemplo, la estructura del nido construida
por termitas. De este modo, un area importante de la investigacion en siste-
mas complejos es entender como, individualmente, agentes simples producen
comportamientos complejos sin un control central.
Otro ejemplo clasico de un sistema complejo es el cerebro. Aquı, los agen-
tes individuales simples son neuronas. El cerebro humano tiene cerca de cien
billones de neuronas con cien trillones de conexiones entre esas neuronas,
dada su importancia, cada neurona es relativamente simple en comparacion
al cerebro total, y nuevamente no hay un control central. De alguna forma,
la gran organizacion de neuronas y conexiones genera los comportamientos
complejos que llamamos cognicion, inteligencia y aun la creatividad. Por otra
parte, la resonancia cerebral ha mostrado que estas neuronas se organizan a
sı mismas en distintas areas funcionales. Tal como las hormigas o termitas,
las neuronas se auto-organizan en estructuras complejas que ayudan a las
especies a funcionar y sobrevivir.
En particular, otro sistema complejo es el sistema inmune del ser humano,
puesto, que distribuye a traves del cuerpo, involucrando distintos organos,
trillones de celulas que se movilizan por el torrente sanguıneo o linfatico, pro-
tegiendo y curando al cuerpo de danos o enfermedades, por ejemplo, cuando
las celulas inmunes, atacan una celula cancerıgena. Entre tanto, tal como
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las hormigas que vimos antes, las celulas del sistema inmune se comunican
unas con otras a traves de senales quımicas, y trabajan juntas sin control
central para lanzar ataques coordinados sobre lo que perciben como amena-
zas al cuerpo. Ademas, la poblacion de celulas inmunes del cuerpo es capaz
de cambiar o adaptarse en respuesta a lo que esta poblacion percibe en su
entorno.
Un ejemplo familiar de sistema complejo es el genoma humano, en la que
cada una de estas estructuras en forma de gusano es un cromosoma, y hay
23 pares de ellos. Cada uno de estos cromosomas esta compuesto de miles
de genes. Donde los genes, por supuesto, son cuerdas de ADN a lo largo
del cromosoma. Actualmente se cree que el genoma humano tiene cerca de
venti cinco mil genes que se codifican por proteinas. En terminos de siste-
mas complejos, podemis pensar en los genes como componentes simples que
interactuan con otros genes en un modo descentralizado, y el modo en que
interactuan es a traves de redes geneticas reguladoras, estas controlan la
expresion de cada una, donde “expresion” significa conversion a proteınas,
naturalmente, existe miles de redes de regulacion genetica, en que los genes
interactuan uno con otro, implicando de esta manera, la responsabilidad de
nuestra propia complejidad.
Asimismo, en una red alimenticia cada nodo, o entidad de la red, es un
grupo particular de especies, en la que existe una relacion que representa
quien se come a quien, sin hallarse algun animal en particular que coordine
este tipo de red. En contraste, probablemente el tipo de red mas familiar
para nuestra generacion sea una red social, visto que redes como: Facebook,
Youtube, Google+, Instagram, Twitter y Snapchat se han convertido en las
mas populares, de este modo, mis amigos estan ligados a sus amigos y estos a
sus amigos. Ası pues, las redes sociales suelen tener patrones muy interesan-
tes con estructura, forma, y adaptacion propia en el tiempo, caracterıaticas
comunes en redes biologicas y tecnologicas.
Por otra parte, las economıas son otro tipo de sistemas complejos, en los
que las redes de interaccion son fundamentales, en particular, una red finan-
ciera internacional donde los nodos representan instituciones financieras, y
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las alianzas representan las relaciones entre ellas. Por ejemplo, si un banco
tiene acciones de otro banco, ambos estan vinculados y la cantidad de co-
nectividad en la red condiciona su estabilidad ante los cambios, tal como un
banco que cesa operaciones, en efecto, el nuevo campo interdisciplinario de
ciencias en redes, que surgio de la comunidad de investigacion de sistemas
complejos, estudia este tipo de fenomenos en redes, desde muy distintas dis-
ciplinas.
Como un ejemplo final, vemos el estudio de las ciudades como sistemas
complejos. Con frecuencia se ha dicho que una ciudad es como un organismo
vivo, en muchos modos, sin embargo, ¿hasta que punto las ciudades realmente
semejan organismos vivos, en el modo en que se estructuran, crecen, escalan
con el tamano y operan?.
2. Algunas propiedades comunes de los sistemas com-
plejos
Ante la mirada reflexiva de los ejemplos de sistemas complejos anterior-
mente tratados. Intentaremos explorar la primera aproximacion de comple-
jidad y algunas de sus propiedades.
Aproximacion 01 Un sistema complejo es un conjunto de estructuras y pro-
cesos que interactuan entre sı, teniendo en cuenta algunas propiedades de
emergencia.
Nocion de emergencia
Una idea clave para interpretar las propiedades de los sistemas complejos
es la nocion de “comportamiento emergente”; el termino “emergente”hace
referencia a propiedades del sistema que no pueden ser facilmente compren-
didas desde los agentes individuales. No obstante, son resultados colectivos
de todo el sistema, y deben ser entendidos a nivel de global mas que a nivel
individual.
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Veamos algunos ejemplos sobre el tipo de comportamientos emergentes
de los cuales se plantean:
El primero puede ser llamado “organizacion jerarquica”, este se refiere a
situaciones en donde, organismos biologicos tienen estructuras jerarquicas,
que van desde celulas a tejidos, de tejidos a organos, luego a sistemas cor-
porales, hasta el cuerpo entero, aun hasta colonias y la sociedad. Entre tanto,
Propiedad 2.1 Los sistemas complejos tienen un comportamiento emergente
No es lo mismo una hormiga que un hormiguero
Esto significa que la existencia de componentes simples (hormiga soldado,
celula, proteına, gen, neurona, cuenta de facebook), es una condicion necesa-
ria para la existencia de un sistema complejo (hormiguero, sistema nervioso,
sistema inmune, genoma humano, red social Facebook), y su simplicidad ha-
ce referencia a la relacion entre la vision del componente simple y la totalidad
del sistema. Entre tanto;
Propiedad 2.2 Un sistema complejo esta formado por componentes simples
llamados agentes.
La Auto-organizacion del sistema inmunologico
Tambien, hemos visto que en los sistemas que mencionamos en la seccion
anterior, donde los agentes no son controlados por ningun ejecutivo central,
no habıa ningun control central para las hormigas, para el sistema inmune,
para nuestra economıa o en ninguno de los otros ejemplos presentados. En
cambio, vimos que el sistema era capaz de organizarse a sı mismo en un modo
descentralizado.
Propiedad 2.3 Los sistemas complejos poseen capacidad de auto-organizacon
descentralizada.
Facebook es mas, que la union de todas las cuentas de facebook
Un tipo de comportamiento emergente es el procesamiento de informacion;
esto es, el sistema como un todo, recibe informacion de su propio entorno y
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sobre su propio estado tambien, esto es, puedo ver los estados de mis amigos
de facebook, y puedo en cuestion de segundos actualizar mi estado tambien,
es decir, usa la informacion para tomar decisiones como un todo y ası decidir
sobre que acciones tomar. En este sentido, los componentes no reciben la
informacion ni toman las decisiones en modo individual. Esta clase de pro-
cesamiento de informacion solo puede ser llevado a cabo a nivel del sistema
como un todo. Por consiguiente debe ser posible adoptar que los sistemas
complejos tales como colonias de hormigas, el sistema inmune, y demas, son
capaces de percibir y usar la informacion colectivamente para el buen estado
del sistema completo.
Entre tanto, podemos afirmar que otra propiedad comun en los sistemas
complejos esta en los componentes del sistema que interactuan en formas no
lineales. Es decir, significa que los agentes interactuan en un modo en que
no pueden asumir todas sus actividades individuales y las acciones que su
interaccion produce, en relacion a las acciones propias de todo el sistema,
esto es, el todo es mayor a la suma de las partes. Ası pues, un sistema no
lineal es un sistema que aprende y gana informacion.
Propiedad 2.4 Los agentes de los sistemas complejos interactuan de forma
no-lineal.
Hormigas formando caminos en busqueda de comida
Otro ejemplo de comportamiento emergente, es lo que se conoce con el
nombre de las dinamicas complejas del sistema. La palabra “dinamicas”hace
referencia a como el sistema cambia sus patrones en el tiempo y el espa-
cio. Por ejemplo, podremos ver hormigas formando caminos en busqueda de
comida, y toda la colonia asume un tipo de patron que cambia en modos
complejos a traves del tiempo. Por otro lado, pueden pensar en precios de
acciones, que cambian a traves del tiempo de forma impredecible.
Propiedad 2.5 Los sistemas complejos tienen dinamicas complejas
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Niveles de organizacion en el sistema educativo
Los mejores ejemplos se pueden ilustrar en dominios tan diversos como el
sistema educativo, precisando mejor, la dinamica de cada nivel es indepen-
diente (grado escolar) sin embargo, como sistema es dependiente (un grado
superior depende de sus grados inferiores). Es decir, en el sistema existen
subsistemas semindependientes determinados por la relacion de coherencia
(secuencia de un currıculo no lineal), por lo cual, la vulnerabilidad a pertur-
baciones del entorno (cambios subitos en ambientes de aprendizaje), produ-
ce rupturas internas que desorganiza el sistema, no obstante, el sistema de
compensacion reorganiza las relaciones de tal manera que genera una nueva
estructura (adaptacion de un plan curricular), capaz de absorver la pertur-
bacion que antes lo desestabilizo, dicho de otra manera, la evolucion de un
sistema complejo no es uniforme, esta se da por reorganizaciones.
Propiedad 2.6 En un sistema complejo las modificaciones de la totalidad,
modifican las partes.
Los sofisticados mecanismos de defensa adquiridos por el sistema
inmunologico
Finalmente, en todos estos sistemas vemos evolucion y aprendizaje; todos
estos sistemas, ası sean biologicos, sociales o tecnologicos, muestran algun
tipo de evolucion, en el sentido Darwiniano; y esta evolucion con frecuen-
cia resulta en adaptacion o aprendizaje, por ejemplo, un tipo de sistema
inmunologico es el adquirido (adaptativo o especıfico), este permite que los
vertebrados, como los humanos, tengan mecanismos de defensa mas sofisti-
cados, interconectados con los mecanismos del sistema inmunitario innato
en forma dinamica y de mas largo plazo. La unidad anatomico funcional de
ese sistema es el linfocito. El sistema inmunitario se adapta con el tiempo
para reconocer patogenos especıficos de manera mas eficaz, generando una
memoria inmunitaria. La memoria inmunitaria creada desde una respues-
ta primaria a un patogeno especıfico proporciona una respuesta mejorada a
encuentros secundarios con ese mismo patogeno especıfico. Este proceso de
inmunidad adquirida es la base de la vacunacion. Esto es, los sistemas se
mejoran a sı mismos, para sobrevivir o mejorar en sus entornos.
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Propiedad 2.7 Los sistemas complejos aprenden a traves de la experiencia,
evolucionan en el tiempo y se adaptan a su entorno cambiante.
3. Algunas disciplinas, objetivos, y posibles metodo-
logıas de investigacion que sustentan la ciencia de los
sistemas complejos
Algunas disciplinas independientes de investigacion que convergen
en las ciencias de la complejidad
La puerta de entrada a las disciplinas centrales, los objetivos y las meto-
dologıas de investigacion que sustentan la ciencia de los sistemas complejos,
es “Dinamicas”, que es el estudio de las estructuras en constante cambio en el
comportamiento de los sistemas. Otra disciplina central es la “Informacion”,
que estudia las representaciones, los sımbolos y la comunicacion. Por otra
parte, la disciplina del “Computo”, nos provee de entendimiento sobre como
los sistemas procesan informacion y actuan sobre los resultados, y finalmen-
te, necesitan conocer algo sobre “Evolucion”, que incluye el estudio de como
los sistemas se adaptan a entornos que cambian con el tiempo.
Algunos objetivos y metodologıas de las ciencias de la complejidad
La ciencia de la complejidad tiene, al menos dos objetivos distintos; o tal
vez debiera aclarar que los diferentes investigadores tienen diferentes obje-
tivos. Un objetivo mayor es el desarrollo de herramientas matematicas y de
computo que conlleven a un conocimiento interdisciplinario. Por ejemplo, al
estudiar el comportamiento de las colonias de hormigas como una instancia
de procesamiento de informacion, podemos preguntar que tan similar o dis-
tinto es ese procesamiento de la informacion respecto al que se lleva a cabo en
una ciudad; o, hasta que punto, el flujo de informacion en la red del cerebro,
es similar al de una red economica.
Esta clase de perspectivas interdisciplinarias son, a la fecha, el mayor exito
de la ciencia de los sistemas complejos. Sin embargo, algunos investigadores
de sistemas complejos tienen un objetivo aun mas ambicioso: el desarrollo de
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una Teorıa General de la Complejidad, una que reuna las disciplinas previa-
mente dispares que componen la investigacion de los sistemas complejos.
Este objetivo es en cierto modo controversial en la comunidad de investiga-
dores. Mucha gente no cree que sea realista o ni siquiera posible. Finalmente,
¿Cuales metodologıas utilizan actualmente los cientıficos de la complejidad
en su trabajo?.
Teniendo en cuenta las referencias de este artıculo una posible respuesta
es que los cientıficos en el campo de los sistemas complejos realizan una
combinacion de trabajo experimental, trabajo teorico, y cada vez mas lo
que esta siendo conocido como la tercera metodologıa cientıfica, esto es,
simulacion por computadora.
4. Algunas definiciones de Complejidad
La nocion de complejidad es eternamente nueva y no muy facil de definir, o
mas precisamente, tiene muchas definiciones distintas en campos diferentes.
Entonces, ¿de que manera los investigadores de la complejidad miden la
complejidad del sistema?.
42 definiciones de complejidad en el artıculo de Seth Lloyd
El artıculo de Seth Lloyd, denominado Medidas de la complejidad: Una
lista no exhaustiva, nos brinda como 42 definiciones diferentes o formas de
medir la complejidad incluyendo el concepto de informacion de Shannon, la
complejidad algorıtmica, la dimension fractal, la profundidad termodinami-
ca, complejidad estocastica, la profundidad logica, entropıa metrica, auto-