La complejidad
En la vastedad del cosmos, la complejidad surge como un baile entre el orden y el caos, una sinfonía de interacciones que teje la trama de nuestra existencia.
2.1. Definición
Como todos los conceptos fundamentales, la complejidad, que es tanto un fenómeno como una teoría carece de axiomas o una definición universalmente aceptada. Existen varias definiciones de complejidad.1,2,3,4 Sin embargo, para nuestro propósito presentamos la definición que utilizaremos en este trabajo,ya que definir es indispensable.
2.1.1. La complejidad como fenómeno:
La complejidad es una característica inherente del universo, reflejada en la interacción y evolución de sistemas dinámicos y jerárquicos, que abarca desde las partículas más básicas hasta estructuras biológicas y astronómicas. Esta interacción de elementos múltiples y diversos da lugar a propiedades emergentes, comportamientos intrincados y orden arquitectónico y funcional, no observables en los componentes aislados. La complejidad se manifiesta en la creciente organización y riqueza de formas y estructuras en el mundo, oponiéndose a la noción de un universo periódico y estable de la física tradicional. Es un proceso evolutivo impulsado por fluctuaciones aleatorias y respuestas deterministas a las condiciones ambientales, que conduce a una jerarquía de estados cada vez más complejos.
2.1.2 La complejidad como ciencia:
La "ciencia de la complejidad" es un campo de estudio interdisciplinario que se enfoca en los sistemas complejos y los patrones emergentes que surgen de la interacción entre sus componentes. En esencia, examina cómo las partes individuales de un sistema se interrelacionan y cómo estas interacciones conducen a propiedades colectivas y comportamientos que no son predecibles simplemente por el análisis de sus partes individuales.
Los sistemas complejos, característicos de esta ciencia, se encuentran tanto en fenómenos naturales como en estructuras creadas por el ser humano. Incluyen desde redes ecológicas, sistemas económicos y sociales, hasta sistemas biológicos y climáticos. Lo que los hace complejos no es simplemente la cantidad de sus componentes, sino cómo estos componentes interactúan entre sí de maneras no lineales, a menudo con retroalimentaciones y patrones dinámicos.
La ciencia de la complejidad utiliza herramientas de matemáticas, física, biología, ciencias sociales y ciencias de la computación, entre otras, para modelar, simular y comprender estos sistemas. Busca patrones comunes y principios subyacentes que puedan explicar el comportamiento en una amplia variedad de sistemas complejos.
2.2. Características de la complejidad
La complejidad se manifiesta principalmente en relación con los sistemas, tanto en su estructura como en sus procesos. De hecho, el concepto de complejidad está intrínsecamente ligado a la idea de sistemas, especialmente aquellos que tienen múltiples componentes interactuando de formas que pueden ser difíciles de predecir o entender completamente.
Emergencia: Este concepto se refiere al surgimiento de propiedades o comportamientos nuevos y más complejos en un sistema, que no son predecibles simplemente a partir de las propiedades de sus componentes individuales. Es como si el todo fuera más que la suma de sus partes. En el contexto de la evolución biológica, la emergencia puede verse en cómo la vida compleja se desarrolla a partir de entidades más simples.
Por lo tanto, cuando hablamos de complejidad en un contexto científico o filosófico, generalmente nos referimos a sistemas con estas características. Estos pueden variar desde sistemas físicos hasta sistemas biológicos, como células y ecosistemas, y hasta sistemas sociales, económicos y tecnológicos.
“El principio de emergencia es un convincente fundamento filosófico de la ciencia moderna como lo es también el reduccionismo".5
En la frontera de la complejidad, la consigna no es el reduccionismo sino la emergencia. Los fenómenos complejos emergentes de ninguna manera violan las leyes microscópicas, no surgen como meras consecuencias lógicas de tales leyes. Al que se debe llegar con la perspectiva de que la parte sólo puede ser entendida a luz del Todo. El reduccionismo, indispensable para el avance de la ciencia, se debe dar con este enfoque.
Autoorganización: Se refiere a la capacidad de un sistema de aumentar su nivel de organización interna, de manera espontánea, sin ser guiado por un agente externo (aunque en rigor están guiados por las leyes físicas). En la evolución, la autoorganización puede observarse en cómo las estructuras biológicas complejas, como los organismos multicelulares, se forman y mantienen a partir de interacciones entre sus componentes más simples. La autoorganización es crucial en el desarrollo de sistemas complejos y está estrechamente relacionada con la emergencia.
Estos dos procesos, emergencia y autoorganización, son fundamentales para entender cómo la complejidad en el universo ha ido aumentando con el tiempo, desde las simples partículas subatómicas hasta la diversidad de formas de vida y sistemas sociales que observamos hoy.
2.3. Midiendo la complejidad
1.- La complejidad como entropía
La complejidad de un objeto es simplemente su entropía de Shannon, definida como el contenido medio de información o la "cantidad de sorpresa" que la fuente del mensaje tiene para un receptor.6
2.- La complejidad como Profundidad Termodinámica
Ésta medida de la complejidad propuesta por Seth Lloyd y Heinz Pagel,7 comienza por determinar la secuencia de acontecimientos científicamente más plausibles para conducir a la entidad misma y mide la cantidad total de recursos termodinámicos e informativos requeridos por el proceso de construcción física.
Por ejemplo, para determinar la profundidad termodinámica del genoma humano, se debe empezar con el genoma de las primeras criaturas que hayan existido y enlistar todos los eventos genéticos evolutivos (mutaciones, recombinaciones y duplicaciones de genes, etc.) que conducen al humano moderno. Puesto que los humanos se desarrollaron miles de millones de años después que las células eucariotas, su profundidad termodinámica es mucho mayor, y por lo tanto su complejidad.8
3.-La complejidad como dimensión fractal
La complejidad se puede medir como un índice de las propiedades de los fractales, como "fractalidad" o "rugosidad fractal". Este término se refiere a la cualidad de un fractal de tener patrones irregulares, complejos y autosimilares en diferentes escalas. O lo “complicado”, término que en este contexto se refiere a la característica de los fractales de tener una estructura intrincada y detallada.9
4.- La complejidad como tasa de densidad de energía libre
A partir del parámetro termodinámico Φm (tasa de densidad de energía libre10). Eric Chaisson ha determinado un índice de la complejidad y ha obtenido valores para algunas estructuras como galaxias, planetas y sociedad. La tasa de la disipación de energía es la que indica el grado de complejidad, no la cantidad de energía total disipada. Un volcán en erupción parece más activo (disipa más energía) que todos los seres vivos juntos que viven en las cercanías, pero si calculamos la energía libre, veremos que un ser vivo libera mucha más energía por unidad de masa (es más entrópico) que la liberada por la erupción del volcán El cuerpo de un primate libera una caloría/hora/gramo de energía, en tanto que el Sol produce por el mismo tiempo y peso, 2.10\-4 calorías. En términos de la tasa, un gramo de peso corporal de un primate libera entonces 5000 veces más calor que un gramo del Sol. Esta tasa es el índice de complejidad.
2.3.1 La plataforma de Stephen Wolfram
La relación entre la complejidad y la plataforma de Stephen Wolfram, en particular su proyecto *A New Kind of Science* es bastante profunda y se centra en la exploración de sistemas complejos y la generación de complejidad a partir de reglas simples como las que se encuentran en los autómatas celulares,11 que pueden generar patrones y comportamientos extremadamente complejos. Esto sugiere que la complejidad observada en la naturaleza podría originarse a partir de reglas subyacentes simples.Esto ilustra cómo la complejidad puede surgir de manera espontánea y autoorganizada, un concepto clave en el estudio de la complejidad.
En resumen, la idea detrás de su teoría es que las leyes fundamentales de la naturaleza son simples, pero el comportamiento resultante de esas leyes puede ser extremadamente complejo. Incluso, las reglas más simples pueden llevar a la creación de complejas estructuras y patrones.
La figura muestra todas interacciones posibles en un sistema de 16 elementos; es un ejemplo contundente de cómo surgen las propiedades emergentes. Si se observa con atención, es posible notar con claridad, círculos concéntricos y triángulos no descritos por las condiciones iniciales. Figura obtenida de The Concept of the Ruliad, de Stephen Wolfram.
1
Nicolás, Grégoire e Ilya Prigogine. Exploring Complexity. Freeman, Estados Unidos, 1989
2
Teilhard de Chardin, Pierre, El Fenómeno Humano. Colección Ensayistas de Hoy, Taurus, Madrid, 1963,
3
Chaisson, Eric J., *Cosmic Evolution. The Rice of Complexity in Nature*, England, Harvard University Press.2001
4
Agudelo Murguía, Guillermo. “La complejidad. Una introducción”. En https://www.academia.edu/43639627/La_Complejidad_Una_introducci%C3%B3n
5
Anderson, Philip W. Proceedings of the Colloquium on Physics: The Opening of Complexity, Junio 27-28, 1994, California.
6
Mitchell, Melanie. Complexity. A Guided Tour. Oxford University Press, Nueva York, 2009
7
Seth Lloyd es profesor de ingeniería mecánica y física en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), en Cambridge, Estados Unidos . Su investigación se centra en la interacción entre la información y los sistemas complejos, con énfasis en sistemas cuánticos.
Heinz Rudolf Pagels fue un físico estadounidense, profesor de física en la Universidad Rockefeller y director ejecutivo de la Academia de Ciencias de Nueva York. Su trabajo destacó por la divulgación científica y la reflexión sobre las implicaciones filosóficas y sociales de la física moderna.
8
Mitchell, opus cit.
9
Opus cit.
10
La energía libre es la cantidad de trabajo que un sistema termodinámico puede realizar. La energía libre de Gibbs, por ejemplo, es un indicador de la cantidad de energía disponible para realizar trabajo a una temperatura y presión constantes.
11
Un autómata celular es un modelo matemático para un sistema dinámico que evoluciona en pasos discretos. Se compone de una red regular de celdas, que pueden estar en uno de un número finito de estados. La red puede tener varias dimensiones, pero los autómatas celulares más comunes son unidimensionales o bidimensionales.