Este resumen del trabajo que se cita al final ha sido elaborado de la siguiente forma: lo he leído íntegramente y he extractado los párrafos que me han interesado más. A continuación, he copiado esos párrafos en Bing (pestaña redactar) y Bing ha producido el texto que figura a continuación, en inglés. Luego he pedido a Bing que lo traduzca. Finalmente, he procedido a retocar la traducción para darle mayor claridad en español al texto.
Uno de los principales desafíos de estudiar los sistemas complejos es entender cómo las interacciones generan información novedosa que no se puede reducir a las propiedades de los componentes o las condiciones iniciales. En este trabajo, Gershenson argumenta que el camino más corto para calcular un estado futuro de un sistema es computarlo (practicar el ‘experimento mental’ para ver cuál es el estado futuro del sistema a partir del estado inicial), y que el análisis falla debido a las interacciones. También discute cómo la complejidad no es una propiedad intrínseca de los sistemas, sino relativa, que depende de cómo los describimos. Finalmente, sugiere que la información es un concepto más fundamental que la materia y la energía para comprender los fenómenos emergentes.
Computar un estado futuro de un sistema significa simularlo con un modelo que capte su dinámica e interacciones. Esta es la única forma de tener en cuenta la información novedosa que se genera por las interacciones entre los elementos que componen el sistema y que no está en las condiciones iniciales y de contorno.
Cuando, sin embargo, se lleva a cabo un análisis reduccionista de un sistema, lo que se pretende es determinar cuáles son las partes que lo componen y qué leyes – algoritmos – rigen su evolución para deducir así el comportamiento del sistema a partir de aquellas. El análisis reduccionista, pues, no tiene en cuenta que las interacciones entre los elementos del sistema crean nuevos patrones de ‘conducta’ y nuevas estructuras que no son predecibles a partir de dichas partes y leyes. Como dice el autor, “las interacciones conducen a la complejidad, y la complejidad conduce a la irreductibilidad”.
¿Cómo se sabe si un sistema es complejo o no? El autor dice que no es una cuestión ontológica sino epistemológica: todos los sistemas son potencialmente complejos o simples en función de cómo decidamos describirlos. Por ejemplo da el de la célula. La célula puede verse como un sistema complejo formado por miles de millones de moléculas heterogéneas que interactúan o puede verse como un sistema simple descrito únicamente recurriendo a una variable: un cero si la célula está muerta y un uno si la célula está viva.
Las interacciones, continúa el autor, son tan reales como la materia y la energía aunque en su mayoría no puedan ser percibidas por los sentidos pero – añade – eso no significa que sean necesariamente físicas: la materia y la energía son epistémicas. La no reducibilidad de las interacciones al lenguaje de la física - donde la materia y la energía se consideran como elementos básico - es una razón poderosa para hablar en términos de información, ya que el lenguaje de la física no se traduce bien a todas las escalas, mientras que la información sí.
La información – dice Gershenson - se puede definir como la diferencia que hace una diferencia (Bateson, 1972: Information can be defined as the difference that makes a difference). Y explica: la información se genera por las interacciones, y se puede medir por la reducción de la incertidumbre (Shannon, 1948). La información también se puede ver como un potencial para la acción (Floridi, 2010). La información es lo que permite a los sistemas adaptarse y evolucionar en respuesta a su entorno. La información es lo que da sentido y propósito a los sistemas. La información es lo que hace emergentes a los sistemas.
Por tanto, la emergencia se puede definir como la aparición de propiedades o comportamientos novedosos en un sistema que no son reducibles a sus componentes o condiciones iniciales (Bedau y Humphreys, 2007). La emergencia es una consecuencia de las interacciones que generan información novedosa. La emergencia es lo que hace a los sistemas impredecibles e irreducibles. La emergencia es lo que hace a los sistemas complejos.
Carlos Gershenson, The Implications of Interactions for Science and Philosophy, 2011
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