JOHNSON, Steven (2003): Sistemas emergentes: O qué tienen en común hormigas, neuronas, ciudades y software

JOHNSON, Steven (2003): Sistemas emergentes: O qué tienen en común hormigas, neuronas, ciudades y software, Turner / fce

INTRODUCCIÓN

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El trabajo de Turing sobre morfogénesis había esbozado un modelo matemático donde agentes simples, de acuerdo a reglas simples, generaban estructuras  extraordinariamente complejas.

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Treinta años después de que los dos investigadores pergeñaran su teoría sobre papel, la agregación del moho de fango es reconocida como un caso clásico para el estudio de la conducta ascendente o bottom-up.

Algunos de los mas populares videojuegos de nuestros días se parecen a células del moho de fango porque están basados en las ecuaciones que Keller y Segel formularon a mano alzada a finales de la década de 1970. Si la vida en la tierra evolucionó a partir de la quiniela primigenia, podríamos decir que la vida digital mas interesante de nuestras pantallas evolucionó a partir del moho de fango.

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El descubrimiento de Segel y Keller puede compararse con una de las primeras piedras que provocan una avalancha (...) Treinta años después de que Keller desafiara la hipótesis del marcapasos, los estudiantes reciben cursos de "estudios de autoorganización", y el software ascendente organiza las comunidades virtuales mas dinámicas de la Web.

Sin duda, algunas de las grandes mentes de los últimos siglos -Adam Smith, Friedrich Engels, Charles Darwin, Alan Turing- contribuyeron a la desconocida ciencia de la autoorganización, pero como aún no era un campo de estudio reconocido, sus obras fueron archivadas de acuerdo a las materias convencionales (...) Sin embargo, para considerarlo un patrón era necesario encontrarlo en diversos contextos. Solo cuando fue detectado el modelo se comenzó a pensar en estudiar los sistemas de autoorganización en sí mismos. Keller y Segel lo observaron en la formación de las colonias del moho de fango; Jane Jacobs en la formación de los barrios urbanos; Marvin Misky en las diferentes redes del cerebro humano.

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¿Que características comparten estos sistemas? En términos sencillos, resuelven problemas recurriendo a masas de elementos relativamente no inteligentes en lugar de hacerlo recurriendo a un "brazo ejecutor" inteligente. Son sistemas ascendentes, no descendentes. Extraen su inteligencia de la base. En un lenguaje más técnico, son sistemas complejos de adaptación que despliegan comportamientos emergentes. En estos sistemas, los agentes que residen en una escala comienzan a producir comportamientos que yacen en una escala superior a la suya: las hormigas crean colonias, los habitantes de una ciudad crean barrios, un software de reconocimiento e patrón simple aprende a recomendar libros. La evolución de reglas simples a complejas es lo que llamamos "emergencia".

(...) la forma más elemental de comportamiento complejo: un sistema con agentes múltiples que interactúan en forma dinámica de múltiples maneras, siguiendo reglas locales e independientes de cualquier instrucción de un nivel superior. Sin embargo, este sistema no sería considerado emergente si las interacciones locales no fueran, en alguna forma, de macro conducta observable.

p.21

¿Cómo dotar de más capacidad de adaptación a un sistema de auto organización?

La pregunta es crucial porque en los últimos años la historia de la emergencia ha entrado en una nueva fase que será más revolucionaria que las dos fases precedentes. En la primera fase hubo mentes agudas que intentaron entender la auto organización sin darse cuenta de qué era a lo que se enfrentaban. En la segunda, ciertos sectores de la comunidad científica comenzaron a ver la autoorganización como un problema que trascendía las disciplinas establecidas y que intentaron resolver parcialmente comparando el comportamiento en distintas áreas (...)

Sin embargo en la tercera fase, que comenzó en la década de 1990, dejamos de analizar la emergencia y comenzamos a generarla (...)

PRIMERA PARTE

p.27

Las ciudades no tienen comités centrales de planificación que resuelvan el problema de compra y distribución de bienes.... ¿Cómo evitan estas ciudades la devastadora alternancia entre escasez y abundancia, año tras año, década tras década? El misterio se agudiza cuando observamos la naturaleza caleidoscópica de las grandes ciudades. Compradores, vendedores, administraciones, calles, puentes y edificios siempre están cambiando, de modo que la coherencia de una ciudad se impone sobre un flujo perpetuo de individuos y estructuras. Como la ola que se alza frente a una roca en la corriente, una ciudad es un patrón en el tiempo

John Holland

p.30-31

A pesar del comportamiento propio del servicio secreto y del vocabulario monárquico, no hay jerarquías en el pensamiento de la colonia de hormigas. "Aunque 'reina' sea un término que recuerde sistemas políticos humanos", explica Gordon, "la reina no es una figura con autoridad. Pone huevos y es alimentada y cuidada por obreras. No decide lo que hace cada obrera (...) A la reina le sería físicamente imposible dirigir las decisiones de cada una de las obreras acerca de qué tarea realizar y cuándo hacerlo"

p.36

Las amplias y luminosas avenidas sugieren, en otras palabras, una ciudad de Potemkim sin un Potemkin. Esa combinación de orden y anarquía es lo que hoy llamamos comportamiento emergente. Los críticos urbanos saben desde Lewis Mumford y Jane Jacobs que las ciudades tienen vida propia. Con barrios asentados en lugares que no han sido planeados desde arriba por ningún Robert Moses. Pero la corriente intelectual solo lo ha comprendido en los últimos años; cuando Engels caminó por esas calles en la década de 1840 iba a tientas, intentando encontrar un culpable de la perversa organización de la ciudad, aun cuando reconocía que la ciudad evidentemente no tenía un plan. Como sucedía casi siempre a lo largo de la historia del pensamiento, el desarrollo de esta nueva comprensión -las ciencias de la complejidad y de la autoorganización- es complicado y está sujeto a muchos factores y agentes que interactúan en él. Probablemente es mejor no verlo como una narración lineal y sí como una red interconectada, que se hace progresivamente más densa a través del siglo y medio que nos separa de la primera visita de Engels a Manchester.

p.36-37

(...) Desde los capítulos sobre Londres del Preludio, de Wordsworth, hasta las cavilaciones itinerantes de Dublineses, de Joyce, el ruido y el sinsentido se transforman en una experiencia estética. La multitud es algo a lo que uno se arroja por pura poesía.

Complejidad es una palabra que ha aparecido frecuentemente en aspectos críticos del espacio metropolitano, pero en realidad hay dos tipos de complejidad fundamental en la ciudad, dos experiencias con consecuencias de muy distinta comprensión. Existe, en principio, un sentido convencional de complejidad como sobrecarga sensorial: la ciudad tensa el sistema nervioso humano al extremo; en ese proceso le enseña una serie de reflejos y le abre el camino para una serie de valores estéticos complementarios, que crecen como una costra alrededor de la herida. (...) Existe también el sentido de complejidad como sistema autoorganizado, más en la línea del instituto Santa Fe que de la Escuela de Frankfurt. Este tipo de complejidad vive en un nivel superior; describe el sistema de la ciudad en sí mismo y no en su recepción empírica por parte del habitante. La ciudad es compleja porque abruma, sí, pero también porque tiene una personalidad coherente, una personalidad que se autoorganiza a partir de millones de decisiones individuales, un orden global construido a partir de  interacciones locales.

p.38

(...) Una ciudad es algo así como una máquina de amplificar patrones: sus barrios son un modo de medir y expresar la conducta repetida de colectividades mayores; recogen información acerca de la conducta grupal y comparten esa información con el grupo. Puesto que esos patrones retroalimentan a la comunidad, pequeños cambios de conducta pueden convertirse rápidamente en movimientos mayores (...) Para crear esas estructuras  no son necesarias ni regulaciones ni planes urbanísticos deliberados. Lo único que se necesita son miles de individuos y unas pocas reglas simples de interacción.

p.39

(...) La historia del urbanismo es una historia de signos mudos, construidos a partir de la conducta colectiva de grupos más pequeños y difícilmente detectados por quienes no pertenecen al grupo.

p.39-40

La investigación bélica de Turing se había centrado en la detección de patrones agazapados en el aparente caos del código, pero en sus años de Manchester, su mente se sentía atraída por el reflejo exacto del problema original de la decodificación: cómo pueden construirse patrones complejos a partir de reglas simples. ¿Cómo sabe una semilla construir una flor?

p.41

Los laboratorios Bell fueron la base de operaciones de otro genio, Claude Shannon, fundador de la teoría de la información, cuyo trabajo exploraba los límites entre el ruido y la información.

p.43-44

Weaver había desempeñado un papel fundamental en el departamento de Ciencias Naturales de la Fundación Rockefeller (...) y cuando, a finales de la década de 1950, se retiró, escribió un extenso informe para la Fundación (...) La ocasión propiciaba una reflexión retrospectiva (...) pero el documento que Weaver produjo (...) era mucho más anticipatorio y prospectivo. En muchos aspectos merece ser reconocido como el texto fundador de la teoría de la complejidad, la clave para que el estudio de sistemas complejos comenzara a pensarse como un campo unificado. Reuniendo por aproximación la investigación en biología molecular, la genética, la física, la ciencia informática y la teoría de la información de Shannon, Weaver dividió los últimos siglos de la investigación científica en tres grandes campos. En primer lugar, el estudio de sistemas simples: problemas de dos o tres variables, tales como la rotación de los planetas o la conexión entre una corriente eléctrica y su voltaje y su resistencia. En segundo término, problemas de "complejidad desorganizada", caracterizados por millones o miles de millones de variables cuya única posible organización es a través de mecánica estadística y teoría de probabilidades. Estas herramientas no solo ayudaron a explicar el comportamiento de las moléculas de un gas o los patrones de herencia genética, también ayudaron a las compañías de seguros de vida a ganar dinero a pesar del limitado conocimiento que pudieran tener acerca de la salud futura de cualquier ser humano (...) Pero había una tercera fase en esta progresión (...) Había una región intermedia entre las ecuaciones de dos incógnitas y los problemas que encierran miles de millones de variables. convencionalmente esta región involucraba un número "moderado" de variables, pero el tamaño del sistema era una característica secundaria:

Mucho mas importante que el mero numero de variables es el hecho de que estas variables están interrelacionadas [...] Estos problemas, contrastados con las situaciones desorganizadas con las que puede lidiar la estadística, muestran un rasgo esencial de organización. Nos referimos por tanto a este grupo como de complejidad organizada.

(...) El cambio de paradigma era más que una nueva actitud mental, de acuerdo con Weaver; anunciaba la aparición de nuevas herramientas.

p.47-48

Jacobs dio al último capítulo del libro Death and life... el memorable título de "Qué clase de problema es una ciudad", y comenzó citando profusamente el ensayo de Weaver. Comprender cómo funciona una ciudad, dice Jacobs, requiere una aproximación al problema desde el nivel de la calle hacia arriba. "En partes de las ciudades que funcionan bien en algunos aspectos y mal en otros (como suele ser el caso), no pueden analizarse las virtudes y los errores, diagnosticar los problemas o considerar cambios beneficiosos sin abordarlos como problemas de complejidad organizada", escribió. "Podremos desear análisis mas simplistas y globales, y curas mas simples, amplias y mágicas; pero el deseo no transformará estos problemas en asuntos más simples que la complejidad organizada aunque tratemos de evadir las realidades y de tratarlas como algo distinto de lo que son."

(...) Un siglo después de que Engels percibiera la desaparición sistemática de los pobres urbanos en Manchester, la ciudad fue finalmente vista bajo el enfoque de la autoorganización.

p.50

Pandemónium, tal como Selfridge lo describió en su conferencia, no era un software específico, sino un modo de aproximación a un problema. El problema era ambicioso, dados los limitados recursos informáticos del momento: cómo enseñar a una computadora a reconocer patrones mal definidos o erráticos, como las ondas sonoras que componen el lenguaje hablado.

La lucidez del nuevo paradigma de Selfridge radicaba en el hecho de basarse en una inteligencia ascendente, distribuida y no unificada de forma ascendente. En lugar de construir un solo programa inteligente, Selfridge creó un enjambre de mini programas limitados, a los que llamó demonios.

p.52

El sistema descrito por Selfridge, con su aprendizaje ascendente y sus instancias evaluadoras de retroalimentación, aparece en los libros de historia como la primera descripción práctica de un programa de software emergente. El mundo se mueve hoy en un enjambre de millones de sus demonios.

p.53-54

(...) Al igual que Turing, quiso explorar el modo en que reglas simples podían llevar a conductas complejas; como Selfridge, quiso crear un software que fuera capaz de un aprendizaje abierto. Su gran hallazgo fue el de utilizar las fuerzas de otro sistema abierto, de abajo a arriba: la selección natural. Sobre el modelo de Pandemónium de Selfridge, Holland tomó la lógica de la evolución Darwiniana y construyó un código. Llamó a su nueva creación "algoritmo genético"

(...) El sistema de Holland se centraba en una serie de paralelismos entre programas informáticos y formas de vida en la tierra. Cada uno depende de un código maestro para su existencia: los ceros y unos de la programación informática y las cadenas helicoidales de ADN agazapadas en todas nuestras células (usualmente denominadas genotipos). Esos dos tipos de código dictan formas o conductas de un nivel superior [el fenotipo]: ser pelirrojo o multiplicar dos números. Con base en el ADN de los organismos la selección natural opera creando una enorme cantidad de variaciones genéticas, y evaluando después la tasa de éxito de las conductas posibles desencadenadas por todos esos genes. Las variaciones que tienen éxito pasan a la siguiente generación, mientras que las que fracasan, desaparecen. La reproducción sexual asegura que las combinaciones innovadoras de genes se encuentren.

p.54-55

(...) "Tomé la idea de la lectura del primer libro de Richard Dawkins, El gen egoísta", cuenta hoy Jefferson. "Ese libro me transformó. Defiende la teoría de que para ver la evolución Darwiniana en acción sólo es necesario disponer de objetos que puedan reproducirse, hacerlo imperfectamente y tener algún tipo de limitación de recursos, de modo que haya competencia. No importa nada más; se requiere de un axioma ínfimo y abstracto para hacer funcionar la evolución. Entonces se me ocurrió que los programas tienen esas propiedades, pueden reproducirse. Sin embargo, habitualmente se reproducen exactamente. Comprendí que si había un modo de que se reprodujeran imperfectamente, y si se disponía no sólo de un programa, sino de una población entera de programas, sería posible simular la evolución con el software en lugar de hacerlo con organismos."

p.60

Estamos viviendo la tercera fase de esa revolución. Se puede situar su punto de partida a comienzos de la década de 1990, el día en que Will Wright lanzó un programa llamado SimCity, que se convirtió en un best seller de las franquicias de videojuegos de todos los tiempos. SimCity inauguró también una nueva fase en la historia del desarrollo de la autoorganización: la conducta emergente no era sólo un objeto de estudio, algo que interpretar y modelar en el laboratorio. Era también algo que se podía construir, con lo que se podía interactuar, y que se podía vender. Aunque SimCity surgió a partir del desarrollo de la visión ascendente del mundo, sugería una apertura completamente nueva: SimCity era obra de la cultura, no de la ciencia. Su objetivo era entretener, no explicar.

(...) Junto al éxito popular ha tenido lugar un efecto secundario, sutil pero significativo: comenzamos a pensar usando las herramientas conceptuales de los sistemas ascendentes. Al igual que las metáforas del relojero de la Ilustración, o de la lógica dialéctica del SXIX, la visión del mundo emergente pertenece a este momento, da forma a nuestros hábitos de pensamiento, y tiñe nuestra percepción del mundo.

p.67

Aunque no hay una sola clave para el éxito de los insectos sociales, la inteligencia colectiva del sistema de la colonia desempeña un papel esencial. Lo llamaremos la lógica del enjambre: 10,000 hormigas -cada una limitada a un magro vocabulario de feromonas y a habilidades cognitivas mínimas- se encargan de resolver colectivamente problemas que requieren sutileza e improvisación.

p.71-72

Si se construye un sistema diseñado para aprender desde el nivel del suelo, un sistema donde la macrointeligencia y la adaptabilidad deriven del conocimiento local, deberán seguirse cinco principios fundamentales. Las hormigas granívoras de Gordon los exhiben en funcionamiento.

Más es diferente. Este viejo eslogan de la teoría de la complejidad posee en realidad dos significados pertinentes para nuestras colonias de hormigas. En primer lugar, la naturaleza estadística de la interacción entre hormigas requiere de una masa crítica de hormigas para que la colonia haga apreciaciones inteligentes de su estado global. Díez hormigas deambulando en un suelo desierto no podrán juzgar adecuadamente la necesidad total de forrajeras o constructoras, pero dos mil harán esa tarea admirablemente. "Más es diferente" también aplica a la distinción entre micromotivos y macroconducta (...) Sólo a través de la observación del sistema completo en funcionamiento se hace evidente la conducta global.

La ignorancia es útil. La simplicidad del lenguaje de las hormigas, y la estupidez relativa de las hormigas individuales, es como dicen los programadores, una característica; no un defecto. Los sistemas emergentes pueden volverse inmanejables cuando sus componentes son excesivamente complicados. Es mejor construir un sistema densamente interconectado con elementos simples y dejar que la conducta mas sofisticada aparezca paulatinamente. (Por esa razón los chips transmiten información empleando un lenguaje de ceros y unos).

Alentar los encuentros casuales. Los sistemas descentralizados, como las colonias de hormigas, dependen fuertemente de las interacciones casuales de las hormigas que exploran un espacio dado sin órdenes predefinidas. Sus encuentros con otras hormigas son individualmente arbitrarios, pero dado que hay tantos individuos en el sistema, esos encuentros les permiten medir y alterar el estado macro de todo el sistema.

Buscar patrones en los signos. Si bien las hormigas no necesitan un vocabulario extenso y son incapaces de formulaciones sintácticas, dependen en gran medida de los patrones en los semioquímicos que detectan (...) Esta habilidad de detectar patrones permite que circule metainformación a través de la mente de la colonia: signos acerca de los signos. Oler las feromonas de una sola hormiga recolectora significa poco o nada, pero oler las feromonas de cincuenta forrajeras en una hora brinda información acerca del estado global de la colonia.

Prestar atención a tus vecinos. Esta es la lección más importante que las hormigas tienen para nosotros, y la de más vastas consecuencias. Podría reformularse como "la información local conduce a la sabiduría global"

p.75-76

El cuerpo humano está compuesto de varios cientos de tipos diferentes de células: musculares, sanguíneas, nerviosas, etc. En todo momento, aproximadamente setenta y cinco billones de estas células están trabajando en su cuerpo. En un sentido literal, usted es la suma de sus acciones; no hay usted sin ellas. ¡Y sin embargo estas células están muriendo todo el tiempo! Miles han muerto probablemente en el lapso que le llevó leer la última frase, y para la próxima semana, estará compuesto de miles de millones de nuevas células que no estuvieron ahí para leer la frase, mucho menos para disfrutar de sus primeros pasos o asistir al baile de graduación. Las células mueren todo el tiempo en su cuerpo y la mayoría de ellas se reemplazan en un santiamén. (Incluso las células cerebrales se regeneran en la edad adulta). Y sin embargo, de alguna manera, a pesar de esa enorme rotación celular, usted se siente usted mismo semana tras semana y año tras año. ¿Cómo es posible?

p.78-79

(...) Las células resuelven a qué párrafos prestar atención a través de la observación de señales de las células que están a su alrededor: únicamente con esa interacción local pueden producirse "vecindarios" complejos de distintos tipos de células. El premio Nobel Gerald Edelman llama a este proceso "topobiología" (...) Como escribe Ridley: "La belleza del desarrollo embrionario, el detalle que a los seres humanos les resulta tan difícil de captar, reside en que es un proceso totalmente descentralizado. Dado que cada célula posee una copia completa del genoma, ninguna necesita esperar instrucciones de alguna autoridad; cada célula puede actuar con su propia información y con las señales que recibe de sus vecinas"