Scrigroup - Documente si articole

Username / Parola inexistente      

Home Documente Upload Resurse Alte limbi doc  


AstronomieBiofizicaBiologieBotanicaCartiChimieCopii
Educatie civicaFabule ghicitoriFizicaGramaticaJocLiteratura romanaLogica
MatematicaPoeziiPsihologie psihiatrieSociologie


AUTOORGANIZARE SI EMERGENTA IN SISTEMELE ADAPTIVE COMPLEXE

Biologie

+ Font mai mare | - Font mai mic



DOCUMENTE SIMILARE

Trimite pe Messenger
Perceptia vizuala umana
Mecanismul de actiune al receptorilor: recunoasterea si atasarea liganzilor de receptori
Inima-organ endocrin?
REGIUNILE CORPORALE
BIOMECANICA CA INTERDISCIPLINA
Familia Mycoplasmataceae
Mitocondria. Mecanismul molecular al fosforilarii oxidative.
Jonctiuni de adezivitate (structura, localizare)
MORFOLOGIA SI FIZIOLOGIA ALBINEI
Subincrengatura RHIZOPODEA


AUTOORGANIZARE SI EMERGENTA IN SISTEMELE ADAPTIVE COMPLEXE

Unele din proprietatile cele mai uimitoare si, in acelasi timp, cele mai putin elucidate ale sistemelor adaptive complexe sunt auto-organizarea si emergenta. Emergenta si auto-organizarea spontana ale unor noi structuri sunt usor de observat, de exemplu, in viata de zi cu zi sau in conditii de laborator. Poate cel mai citat exemplu il reprezinta efectul de cristalizare a apei in fulgii da zapada, fulgi care au, fiecare, forme simetrice distincte, desi numarul lor este urias. Dar emergenta este o proprietate universala in sistemele vii, organizatii si sisteme economice si sociale, carora le confera calitatea de a manifesta caracteristici si comportamente cu totul noi, care nu se intalnesc la nici unul dintre elementele componente. De asemenea, aut-organizarea poate fi definita ca ,,oarecare spontana a unei noi structuri coerente globale a CAS plecand de la interactiunile locale dintre agenti” (Heylighen, 2003). Altfel spus, apare o noua structura sau patern, fara ca acestea sa fie impuse de un agent exterior.




Un astfel de fenomen prin care se creaza spontan, fara interventii exterioare, ceva nou, distinct fata de cea ce a fost in sistem, contrazice viziunea mecanicista prin care elementele componente pot fi aranjate, de fiecare data, in aceeasi ordine particulara, fara existenta careia sistemul insusi nu poate functiona. Dar pentru sistemele complexe, aranjarea partilor componente in structuri atat de diverse duce cu gandul la existenta a ceva necunoscut, la o forta inteligenta care sa se ocupe de un astfel de proiect.

O astfel de forta, intr-adevar, exista si ea este confirmata de cea de-a doua lege a termodinamicii (Clausius) care, in esenta, spune ca intr-un sistem inchis entropia poate doar sa creasca si nu se diminueaza niciodata. Deci pentru a intelege auto-organizarea, ar trebui sa plecam de la termodinamica.

Ilya Prigogine a inceput studierea a ceea ce a denumit structuri disipative inca din 1955. El si-a ales ca obiect de studiu celulele Bénard, care prezinta auto-organizare dinamica. El a observat ca aceste structuri care sunt, in mod necesar, sisteme deschise deoarece energia si/sau materia le strabat continuu, genereaza entropic, dar aceasta entropie este disipata, sau exportata in afara sistemului. Acest lucru duce la cresterea propriei organizari, cu costul cresterii dezordinii in mediul inconjurator. Un astfel de sistem respecta cea de-a doua lege a termodinamicii, dar reuseste sa-si mentina sau chiar sa-si creasca gradul de organizare transmitand in mediu (deci catre alte sisteme) excesul de entropie. Un astfel de comportament este frecvent intalnit la organismele vii care iau energie si materie din mediu sub forma luminii si hranei si o cedeaza apoi sub forma de produse reziduale care au o entropie mai mare decat cea primita initial. In acest mod, aceste organisme isi reduc entropia interna, contracarand, pentru o perioada de timp, dezordinea care o impiedica actiunea celei de-a doua legi a termodinamicii.

Cu toate acestea, exportul de entropie nu explica de ce si cum are loc auto-organizarea.

Tot Prigogine a observat ca auto-organizarea are loc, de regula, in sistemele neliniare care functioneaza departe–de–echilibru.

Marele cibernetician britanic W. Ross Ashby a fost preocupat in cel mai inalt grad de intelegerea si definirea auto-organizarii. El formuleaza un ,,un principiu al auto-organizarii” (1954). Conform acestui principiu, un sistem dinamic, indiferent de structura acestuia, tinde intotdeauna sa evolueze catre o stare de echilibru, pe care astazi o denumim atractor. Acest lucru este de natura sa reduca incertitudinea privind starea sistemului si, in consecinta, entropia asociata acestuia. Dar acest lucru inseamna auto-organizare. Echilibrul care rezulta poate fi, atunci, interpretat ca o stare a sistemului in care diferitele parti componente ale acestuia (agenti, subsisteme s.a.) sunt reciproc adaptate.

Un alt cibernetician cunoscut, H. von Foerster, formuleaza asa-numitul principiu al ,,ordinii aparuta din zgomot”. El observa ca, in mod paradoxal, cu cat perturbatiile aleatoare (zgomotele) din mediul inconjurator sunt mai mari, cu atat mai repede sistemul se auto-organizeaza (produce ,,ordine”). Explicatia acestui lucru este simpla: cu cat intr-un sistem se va deplasa mai dezordonat prin spatiul de stare, cu atat mai rapid el va tinde catre un atractor. Dar miscarea dezordonata a sistemului poate fi determinata prin inducerea de perturbatii (zgomote) care reflecta influentele exercitate de mediul inconjurator asupra sistemului.

De la aceste principii s-a trecut, in anii ’60 la elaborarea unor aplicatii practice. Printre aceste aplicatii se numara retelele neuronale, care reprezinta modele ale modului in care neuronii din creier interactioneaza. Ele pornesc de la modelul neuronului, construit de McCallum si Pitts in lucrarea lor ,,A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity”, aparuta inca din 1943. In retelele neuronale nu exista un control centralizat al proceselor care sunt modelate, acestea evoluand doar pe baza conexiunilor directe si indirecte dintre neuronii si nivelele neuronale care le alcatuiesc. Rezultatul final poate fi reprezentat sub forma unor modele complexe de comportament.

O alta aplicatie in care comportamentul colectiv spontan se produce ca urmare a interactiunilor locale dintre agenti il reprezinta lumea animala. Stolurile de pasari, bancurile de pesti, roiurile de albine sau turmele de reni reactioneaza dupa principiul auto-organizarii. Atunci cand apare un pericol iminent sau mediul inconjurator se modifica dramatic, indivizii care alcatuiesc formatiunile de mai sus actioneaza intr-un mod sincronizat care face ca pericolele implicate de modificarea conditiilor din mediu sa fie reduse la minimum.

Simularea pe calculator a comportamentului roiurilor de albine sau stolurilor de pasari arata ca indivizii ce le compun actioneaza dupa cateva reguli foarte simple, cum ar fi, de exemplu, pastrarea unei distante minime dintre indivizii si urmarea unei directii medii, pornind de la miscarile vecinilor imediati. Pornind de la aceste reguli simple de comportament local, obtinem un comportament emergent coerent la nivelul intregului sistem.

Studiile facute asupra unor astfel de sisteme sunt extrem de utile pentru a intelege si explica ceea ce se intampla in CAS din economie. De exemplu, efectul de imitatie, observat in cazul multimilor de investitori de pe pietele financiare, este asemanator comportamentului de turma (hoarding).

Prin simulare pe calculator se poate reproduce, de exemplu, comportamentul unui stol de pasari si intelege mai bine cum actioneaza grupurile mari de oameni atunci cand efectueaza tranzactii financiare, merg la cumparaturi in hipermarketuri, iau parte la o selectie pe piata fortei de munca s.a.

Aceste simulari se realizeaza utilizand, de regula, automate celulare care sunt, in esenta, modalitati de reprezentare a evolutiei unei multimi finite de entitati intre care exista interactiuni si reguli de comportament foarte simple.

Astfel de simulari pot duce la obtinerea unor comportamente extrem de complicate, care se apropie de cele intalnite in sistemele biologice, in ecosisteme sau organizatii.

1. Caracteristicile sistemelor complexe auto-organizatoare

Cercetarile intreprinse asupra sistemelor adaptive complexe in ultimii ani au evidentiat un numar de trasaturi caracteristice, care disting sistemele auto-organizatoare de sistemele mecanice traditionale, studiate de fizica sau disciplinele ingineresti.

De-a lungul timpului, oameni de stiinta cunoscuti din domeniul stiintelor complexitatii au abordat problema auto-organizarii, conturandu-se ideea ca sistemele complexe, pentru a putea fi si adaptive, trebuie neaparat sa aiba si capacitatea (proprietatea) de auto-organizare.

Astfel, marele biolog si fondator al Stiintelor Complexitatii, Stuart Kauffman, a studiat dezvoltarea organismelor si ecosistemelor utilizand intensiv simularea pe calculator. El a incercat sa inteleaga in ce mod retelele de gene, care se activeaza sau se inhiba reciproc, pot da nastere unor organe si tesuturi diferentiate in cursul evolutiei embrionare. Aceste cercetari l-au condus, treptat, catre abordarea tipurilor si numarului de atractori care se afla in retelele Booleene cu care se pot reprezenta retelele de conexiuni dintre gene. El a aratat ca auto-organizarea rezultata din aceste retele este un factor esential al evolutiei, impreuna cu selectia Darwiniana. De fapt, cele doua mecanisme ale evolutiei sunt complementare, unul asigurand diversificarea formelor de viata autonome, iar celalalt specializarea acestora in raport cu conditiile de mediu variabile.

John Holland, un alt om de stiinta, cunoscut in domeniul Stiintelor Complexitatii, incercand sa inteleaga mai bine mecanismele prin care organismele biologice se adapteaza la conditiile variabile de mediu, a fondat teoria algoritmilor genetici.

Acestia, utilizand o serie de operatii specifice geneticii, cum sunt selectia, mutatia, recombinarea, a simulat pe calculator modul in care pot sa apara noi forme de organizare atat in organismele vii cat si in organizatii.

Astazi, algoritmii genetici sunt utilizati in multe domenii pentru a reprezenta modul in care evolueaza sistemele ecologice, biologice, economice sau umane.

Lucrarile lui Kauffman si Holland au prefigurat aparitia unei noi discipline in cadrul Stiintelor Complexitatii, si anume Artificial Life. Aceasta disciplina, al carei initiator a fost Chris Langton, are ca principal obiect de studiu dezvoltarea unor programe pe calculator care imita comportamente ale organismelor vii, cum ar fi reproducerea, sexualitatea, co-evolutia, competitia, confruntarea armata s.a.

Treptat, studiile intreprinse au dus la conturarea acelor caracteristici fundamentale care definesc auto-organizarea si o deosebesc de alte proprietati ale CAS.

Principalele caracteristici ale sistemelor auto-organizatoare sunt urmatoarele:

1) Ordinea globala rezulta din interactiunile locale;

2) Controlul distribuit;

3) Robustete (rezilienta);

4) Neliniaritate;

5) Inchidere organizationala;

6) Dinamica departe-de-echilibru;

7) Bifurcatie si haos.

Sa dam, in continuare, cateva elemente care explica fiecare dintre aceste caracteristici.

1.1. Ordine globala rezultata din interactiuni locale

Intr-un sistem cu auto-organizare, organizarea intregului sistem rezulta in mod emergent din interactiunile existente intre componentele acestuia la nivel local.

Un exemplu simplu in acest sens il reprezinta magnetizarea piliturii de fier. Atat timp cat campurile magnetice este suficient de indeparat, particulele de fier sunt dispuse aleator.

Pe masura ce campul magnetic se apropie, la inceput cateva particule, apoi acele particule aflate in vecinatatea imediata a primelor, ca la final toate particulele supuse campului magnetic vor fi orientate in acelasi mod. Deci pilitura de fier a devenit magnetica in acelasi fel, cu un singur Pol Nord si un singur Pol Sud.

Mecansimul descris mai sus poate fi generalizat deupa cum urmeaza. Intre partile componente ale unui sistem exista, initial, interactiuni locale, determinate de natura sistemului respectiv. In cursul evolutiei sistemului, acesta va fi perturbat de influentele care provin din mediu. Daca presupunem ca, la inceput, sistemul este magnetizat, diferitele componente actionand in mod aleator, orice influenta care s-ar propaga in sistem va fi foarte repede dispersata si, eventual, anulata datorita comportamentului aleator al partilor componente. Deoarece configuratia dintr-o anumita parte a sistemului nu ofera nici o informatie privind configuratia din oprice alta parte, atunci aceste configuratii au corelatia egala cu zero.

In procesul de auto-organizare, diferitele parti ale sistemului incep sa fie strans corelate. De exemplu, in starea de magnetizare, corelatia este 1. Acest lucru arata ca coeficientul de corelatie, in dinamica sa, poate masura trecerea de la dezordine la ordine. Localizarea interactiunilor implica faptul ca configuratiile invecinate sunt puternic corelate, dar ca aceasta corelatie se diminueaza pe masura ce distanta dintre configuratii se mareste. De aceea, ar fi mai corect sa se introduca lungimea de corelatie care poate fi definita ca distanta maxima dintre doua configuratii pentru care corelatia este semnificativa (Heylighen).

Se poate observa in exemplul simplu de mai sus ca, in sistemele auto-organizatoare, apare o forta care mentine si amplifica procesul prin care emerge noua ordine din interactiunile locale. Aceasta forta este constituita din cauzalitatea circulara, prin care o cauza produce un efect care reactioneaza asupra cauzelor sale. Acesta nu reprezinta, insa, altceva decat un mecanism feedback care poate fi pozitiv, daca actioneaza pentru amplificarea procesului de formare a noii ordini, sau negativ, daca actioneaza pentru inhibarea procesului respectiv.



Cauzalitatea circulara, impreuna cu evolutia departe – de – echilibru, despre care vom discuta mai departe, reprezinta conditia sine qua non a auto-organizarii. Acest lucru este confirmat de multe exemple de auto-organizare intalnite in sistemele vii.

Cateva dintre proprietatile auto-organizarii pot fi deduse din existenta cauzalitatii circulare. Astfel:

- auto-organizarea, ca emergenta ordinii din interactiunile locale (dzordonate), este posibila doar in sistemele deschise in care resursele provenind din mediu participa la dinamica circulara a auto-organizarii;

- cauzalitatea circulara integrezaa atat amplificarea reciproca a interactiunilor locale si structurilor globale cat si stabilitatea reproducerii lor reciproce;

- fluctuatia in cadrul dinamicii interne si perturbatiilor din mediu testeaza permanent stabilitatea acestei reproduceri reciproce. Daca o forma specifica de reproducere devine instabila, poate sa apara o noua forma. O structura specifica poate sa devina instabila si o noua structura poate sa apara. Auto-organizarea integreaza in acest fel conceptele de supravietuire si schimbare (evolutia adaptiva).

In figura 1 se reprezinta emergenta structurii globale din interactiuni locale.

Figura 1

1.2. Controlul distribuit

In conditiile unui sistem avand o organizare inalta, de regula, se presupune ca exista un agent intern sau extern care coordoneaza, orienteaza sau controleaza sistemul respectiv. De exemplu, in sistemele economice exista un presedinte, un CEO sau un comitet de directie care elaboreaza politicile si coordoneaza activitatea diferitelor departamente. Sistemele umane sunt coordonate si conduse de catre creier. Activitatea unei celule este determinata de informatia stocata de cromozom.

In toate aceste situatii, agentul care controleaza sistemul poate fi privit separat de acesta, drept pentru care acest agent mai este denumit si controler sau sistem de control. Acest sistem de control isi exercita functiile asupra sistemului in mod centralizat.

In sistemele auto-organizatoare, ,,controlul” organizatiei este distribuit in intreg sistemul. Fiecare dintre partile componente ale acestuia contribuie, intr-o masura mai mare sau mai mica, la acest proces. De exemplu, in cazul politicii de fier, nu exista o parte care sa initieze si sa dirijeze in continuare magnetizarea. Dimpotriva, procesul de magnetizare poate sa apara in orice parte a sistemului si sa se raspandeasca contribuie, apoi in intreg sistemul.

Studii recente asupra creierului uman au aratat ca nici aceasta nu functioneaza ca un controler in sensul centralizat dat acestuia.

A. Damasio, un neurolog american celebru, formuleaza ,,ipoteza markerului somatic”. Conform acestei ipoteze, ,,markerii somatici sunt un exemplu particular de sentimente generate de emotii secundare. Aceste emotii si sentimente au fost legate, prin invatare, de rezultatele viitoare previzibile ale anumitor scenarii. In momentul suprapunerii unui marker somatic negativ pe un anumit rezultat viitor, combinatia functioneaza ca un semnal de alarma. In schimb, cand un marker somatic pozitiv e suprapus, ea devine un stimulent” (A. R. Damasio, 2004, pag. 203).

Controlul distribuit este prezent si in organizatii si sisteme economice. Cu cat aceste sisteme sunt mai complexe, cu atat ele dispun de retele mai complicate de interactiuni si interdependente prin intermediul carora fluxurile de decizii si informatii se pot transmite in orice parte a sistemelor. Existenta unor astfel de retele nu constituie, insa, decat o conditie necesara a controlului distribuit. Pentru a se realiza un astfel de control, agentii aflati in diferitele parti ale sistemelor trebuie sa fie capabili sa coopereze si sa negocieze pentru atingerea unor obiective sau scopuri comune. Acest lucru este insa specific sistemelor adaptive complexe.

1.3. Robustete (rezilienta)

Sistemele auto-organizatoare sunt robuste sau reziliente. Acest lucru presupune ca ele sunt relativ putin sensibile la perturbatii sau erori si au o capacitate puternica de a se reface. De exemplu, un ecosistem care a suferit daune serioase, cum ar fi un foc, in general se va reface relativ rapid.

Un motiv al acestei tolerante la erori, cum se mai numeste caracteristica, este organizarea distribuita si redundanta: acele parti ale sistemului care nu au suferit daune contribuie si coopereaza la refacerea celor afectate.

Un alt motiv al robustetei intrinseci a sistemelor auto-organizatoare poate fi gasit in fluctuatii, miscarile aleatoare sau ,,zgomote”. Sistemele au tendinta de a prezenta miscari aleatoare care determina, mai departe, o variabilitate si diversitate intrinseca, ceea ce face auto-organizarea posibila. O anumita cantitate de incertitudine, determinata de comportamentul fluctuant, aleator al sistemului va facilita mai degraba decat va impiedica autoorganizarea.

Un al treilea motiv al robustetei este efectul stabilizator al buclelor si mecanismelor feedback pe care sistemele auto-organizatoare le contin. Acest motiv este legat si de urmatoarea caracteristica a sistemelor auto-organizatoare.

1. Neliniaritatea

Mult timp, imaginea noastra despre lume a fost liniara. Acest lucru inseamna, in esenta, ca efectele sunt proportionale cu cauzele. Daca unei mingi i se aplica o lovitura de doua ori mai puternica, ea va sari de doua ori mai departe. Dar, in sistemele auto-organizatoare, acest lucru nu este adevarat. In primul rand, relatia dintre cauza si efect este mult mai putin evidenta: cauze mici pot avea efecte mari si, reciproc, cauze mari pot avea efecte mici.

Acest lucru poate fi observat in sistemele reale din economie. De exemplu, in cazul unei firme, prin combinarea factorilor de productie cum sunt munca, capacitatea de productie si cunostintele tehnologice se obtine o anumita cantitate de produse. In conditiile in care am creste proportional resursele utilizate, ipoteza liniara spune ca productia rezultata ar trebui sa creasca in aceeasi proportie (ipoteza economiei constante de scara). Dar se cunoaste de mult timp faptul ca acest lucru nu este adevarat. Daca productia se desfasoara la scara redusa, cresterea volumului factorilor utilizati conduce la o crestere mai mare a productiei realizate (economie de scara crescatoare). In schimb, daca productia se desfasoara la o scara mare, cresterea intr-o anumita proportie a volumului factorilor de productie utilizati are ca efect o crestere intr-o proportie mai redusa a volumului productiei realizate (economie de scara descrescatoare).

Astfel de dependente neliniare intre cauze si efecte se regasesc, de fapt, in aproape toate procesele si fenomenele ce au loc in organizatii, ecosisteme, sisteme umane etc. Lumea in care traim este neliniara si acest lucru are consecinte asupra modalitatilor de intelegere si actiune ale sistemelor auto-organizatoare.

Neliniaritatea nu poate fi inteleasa in afara relatiilor feedback care au loc intre elementele componente ale unui sistem adaptiv complex. Fiecare componenta afecteaza celelalte componente, iar acestea din urma afecteaza, la randul lor, prima componenta. Rezulta deci ca relatiile cauza-efect in aceste sisteme sunt circulare. Drept urmare, orice schimbare care se produce in prima componenta se transmite de la o componenta la alta pana cind revine la prima componenta.

Stim ca acest principiu corespunde existentei buclelor si mecanismelor feedback in sistemele auto-organizatoare. Avand in vedere faptul ca buclele feedback respective sunt fie pozitive, fie negative, prin combinarea lor se genereaza efecte de amplificare, de crestere a schimbarilor initiale, prin intermediul buclelor feedback pozitive, dar si efectele opuse de stabilizare a sistemului, care tind sa-l aduca inapoi la starea initiala.

Procesele care au loc in sistemele auto-organizatoare de regula incep cu o faza in care buclele si mecanismele feedback pozitive sunt dominante, lucru observat prin cresterea fluctuatiilor initiale, a vitezei de crestere a marimii unor variabile etc. Treptat, aceste efecte cuprind intregul sistem. Odata cu toate componentele se ,,aliniaza” la configuratia creata de fluctuatiile initiale, sistemul se opreste din crestere, atingand un maxim al ,,utilizarii” resurselor disponibile. In continuare, sistemul cauta un nou echilibru (sau, cel putin, o stare stationara). Deoarece o noua crestere nu mai este posibila in conditiile resurselor disponibile, pot sa se produca schimbari necesare atingerii noului echilibru doar daca se reduce configuratia dominanta. Totusi, reducerea nu poate fi de mare amploare deoarece, in momentul in care anumite componente se abat de la acea configuratie, aceleasi forte care au dus la noua configuratie se vor opune reducerii, aducand sistemul inapoi catre configuratia stabila. Aceasta din urma este faza in care sunt dominante buclele si mecanismele feedback negative.

In cele mai multe sisteme auto-organizatoare, atingerea unui nou echilibru inseamna parcurgerea unor faze alternative, in care dominanta buclelor pozitive si negative se schimba pana ce procesele auto-organizatoare inceteaza.

Acest lucru face atat de complicat si greu de previzionat comportamentul sistemelor adaptive complexe.

1.5. Inchidere organizationala

Corelatia sau coerenta dintre partile separate ale unui sistem auto-organizator determina o configuratie ordonata a acestuia. Totusi, ordinea nu inseamna inca organizare. Organizarea poate fi inteleasa ca acea caracteristica a unui sistem de a fi ordonat sau structurat astfel incat sa indeplineasca o functie particulara. In sistemele auto-organizatoare, aceasta functie presupune mentinerea unei configuratii particulare, in ciuda perturbatiilor. Doar acea ordine care mentine componentele unui sistem impreuna va rezulta din auto-organizare si ea este auto-suficienta sistemului pentru a-si indeplini functia.Aceasta caracteristica este denumita inchidere organizationala.

Un proces cauzal poate fi, in general, deschis ca un lant sau sir A B C D … de situatii sau evenimente astfel incat un prim eveniment A determina urmatorul eveniment B s.a.m.d. Prin acest lant cauzal se produc modificarile si schimbarile ce au loc in diferitele parti componente ale sistemului. Totusi, este posibil ca unele lanturi cauzale sa se intersecteze si unele efecte sa se transmita catre cauze anterioare, formandu-se cicluri cauzale. Aranjarea acestor lanturi si cicluri cauzale in sistemele auto-organizatoare va fi continuu mentinuta sau redusa (auto-poiesis). Daca un ciclu cauzal va corespunde unei bucle feedback negative, atunci el va fi relativ impenetrabil la perturbatiile externe, avand tendinta de a elimina din sistem efectele acestora. In acest fel, sistemul auto-organizator devine relativ independent de mediul sau inconjurator.



Se spune, in acest caz, ca el este ,,inchis” pentru influentele din afara. Desi din punct de vedere al schimbului permanent de energie si materie cu mediul sistemul este deschis, organizarea sa interna se mentine o perioada de timp aceeasi, sau aproape aceeasi. Se spune, in acest caz, ca sistemul este termodinamic deschis, dar organizational inchis.

Inchiderea organizationala determina, in cazul sistemelor auto-organizatoare, o distinctie clara intre interior (componentele care participa la inchidere) si exterior (cele care nu participa) si deci se poate delimita o margine sau granita care separa sistemul de mediul sau inconjurator.

Dar aceeasi granita poate fi determinata si pentru componentele sau partile sistemului insusi. Rezulta deci ca sistemul auto-organizator poate fi separat intr-un numar de subsisteme relativ autonome, inchise organizational, dar aceste subsisteme vor interactiona continuu unele cu altele intr-un mod indirect. Aceste interactiuni vor tinde, de asemenea, sa determine configuratii auto-suficiente ,,inchise”, determinand subsisteme de nivel ierarhic mai inalt, care contin subsistemele initiale ca si componente. Aceste sisteme de nivel mai inalt pot interactiona intre ele, determinand un anumit model de interactiuni, deci definind un sistem de ordin si mai inalt. Acest lucru explica de ce sistemele adaptive complexe tind sa aiba o arhitectura de tip ierarhic, de ,,cutii in alte cutii”, in care la fiecare nivel se pot distinge un numar de organizatii relativ autonome inchise.

De exemplu, o celula este un sistem organizational inchis, incluzand o retea complexa de cicluri chimice interactive in cadrul unei membrane care le protejeaza de perturbatiile mediului extern. Totusi, celulele sunt ele insele organizate in tesuturi care impreuna formeaza un organism multicelular. Aceste organisme sunt, la randul lor, conectate printr-o multitudine de circuite de hrana ciclice, a caror multime formeaza un ecosistem.

Inchiderea organizationala este esentiala pentru intelegerea emergentei. Prin inchiderea organizationala se formeaza, la fiecare nivel, un intreg ale carui proprietati nu pot fi reduse la proprietatile elementelor componente. Dar proprietatile emergente de la nivelele inalte restrictioneaza comportamentul componentelor de pe nivelele inferioare.

Sa consideram cazul unei burse de valori. Societatile listate la bursa au comportamente diferite in functie de marime, profilul activitatii, inzestrarea tehnica si umana s.a. Drept urmare, activitatea acestora se reflecta pe piata bursiera printr-o cotatie a actiunilor care se comporta in mod diferit de la o societate la alta.

Pe ansamblu, insa, bursa de valori are un comportament propriu care nu poate fi intalnit la nici una dintre societatile amintite. Acest comportament este reflectat de unul sau mai multi indici bursieri.

Comportamentul emergent al bursei influenteaza, insa, comportamentul fiecarei societati listate. Dupa cum indicele bursier creste sau scade, este mai mult sau mai putin volatil, si cotatiile la bursa ale societatilor incep sa se schimbe si aceasta deoarece proprietarii acestora precum si investitorii reactioneaza la informatia referitoare la comportamentul de ansamblu al bursei.

Apar deci un circuit cauzal de jos in sus si de sus in jos care este denumit cauzalitate verticala sau ,,de sus in jos” (downward): nivelul mai inalt exercita o influenta asupra nivelului mai scazut, determinand componentele aflate pe acest nivel sa actioneze intr-un anumit mod.

Acest tip de cauzalitate este opusa cauzalitatii ,,de jos in sus” (upward), specific metodei reductioniste, in care comportamentul intregului (sistemului) este complet determinat de comportamentul partilor componente.

1.6. Evolutia departe–de–echilibru

Ilya Prigogine a reusit primul sa explice una dintre cele mai intrigante probleme care s-au pus in stiinta si anume aceea a modului in care a doua lege a termodinamicii actioneaza in sistemele deschise. In termodinamica, echilibrul este caracterizat de absenta productiei de entropie sau, echivalent, de faptul ca energia nu este disipata. Un sistem aflat intr-o stare de echilibru este, deci, caracterizat de o pierdere minima de energie. Pentru a atinge aceasta stare sistemul a disipat tot ,,surplusul” de energie pe care il continea.

Daca nu exista nici un input de energie din mediul inconjurator, sistemul va ramane vesnic in aceasta stare de echilibru.

Totusi, o astfel de posibilitate exista doar teoretic, si anume in sistemele inchise. Dar cum, in realitate, astfel de sisteme nu exista, rezulta ca un sistem nu-si poate atinge niciodata starea de echilibru definita de a doua lege a termodinamicii. Prigogine si colaboratorii sai au sugerat ca aceasta lege sa fie inlocuita cu o lege a productiei de entropie maxima: intr-un sistem departe – de – echilibru disiparea de entropie catre mediu atinge un maximum.

A doua lege a termodinamicii este, dupa expresia lui Arthur Eddington, ,,legea suprema a Naturii”. Ea a pornit de la o observatie simpla: in orice proces microscopic mecanic, o parte sau toata energia este intotdeauna disipata sub forma de caldura. De exemplu, daca ne frecam mainile una de alta, lucrul mecanic respectiv este disipat sub forma de caldura. In 1850, un fizician german, Rudolf Clausius, introduce conceptul de ,,entropie” ca masura a unei cantitati care creste necontenit datorita disiparii caldurii. Deoarece, dupa cum se stie, caldura are drept cauza miscarea aleatoare a particulelor microscopice care alcatuiesc orice obiect, entropia a inceput sa fie interpretata ca o cantitate de dezordine pe care sistemul o contine. Ea constituie o modalitate de a conecta lumea microscopica, in care actioneaza legile mecanicii cuantice, cu lumea macroscopica, in care sunt necesare legile termodinamicii. Pentru sistemele inchise, care nu schimba nici energie si nici materie cu mediul inconjurator, entropia continua sa creasca pana isi atinge valoarea maxima pentru care este definit echilibrul termodinamic. Aceasta este starea finala a sistemului, in care nu mai apar schimbari in proprietatile macroscopice – densitate, presiune etc. – indiferent cat timp s-ar scurge.

In realitate, toate procesele si sistemele din natura sunt deschise. Deci aceste procese si sisteme nu vor atinge niciodata o stare de echilibru termodinamic, in care entropia sa fie maxima.

,,Departe–de–echilibru” inseamna, in esenta, ca sistemle sunt departe de acel echilibru termodinamic ceea ce face ca, in evolutia lor, sa nu mai poata fi aplicate relatiile liniare care descriu cresterea entropiei, ci legitati si relatii neliniare.

Dependenta unui sistem deschis de surse externe de energie il fac mai fragil si senzitiv la schimbarile din mediul inconjurator, dar si mai dinamic si capabil sa reactioneze. Fragilitatea este evidenta: daca sursa de energie ar dispare, structura disipativa se va dezintegra. Pe de alta parte, surplusul de energie permite sistemului sa-si amplifice procesele interne, de exemplu contracarand micile perturbatii prin reactii puternice, sau sustinand ciclurile feedback pzitive o perioada cat mai mare de timp. Aceasta face sistemul mult mai puternic in ceea ce priveste dezvoltarea, cresterea sau adaptarea la modificari externe. In loc sa reactioneze la toate perturbatiile prin bucle si mecanisme feedback negative pentru a aduce sistemul inapoi la starea de echilibru, un sistem functionand departe–de–echilibru este, in principiu, capabil sa produca o mai mare varietate de actiuni de reglare, conducand la multiple configuratii stabile.

Pentru a mentine o organizare anume in ciuda modificarilor inconjurator, problema este de a utiliza anumite actiuni in circumstantele date. Acesta defineste, in esenta, problema adaptarii.

Dar adaptarea, pentru a putea avea loc, necesita ca insasi sistemul sa fie capabil sa se schimbe si acest lucru nu poate avea loc decat la limitele haosului, unde sistemul ajunge printr-un proces de bifurcatie.

1.7. Bifurcatie si haos

Neliniaritatea si evolutia departe – de – echilibru a sistemelor adaptive complexe fac posibil ca, la un moment de timp oarecare, aceste sisteme sa poata ajunge intr-un sir de configuratii stabile. Care dintre aceste configuratii va fi aleasa depinde de mici fluctuatii sau perturbatii care afecteaza sistemul pe parcursul evolutiei acestuia. Deoarece micile perturbatii sunt amplificate de buclele feedback pozitive, aceasta inseamna perturbatia initiala care a condus la atingerea unei anumite configuratii se poate ca nici sa nu fie observata. Ca regula generala, daca se da starea observabila a unui sistem la inceputul unui proces, rezultatul procesului respectiv este impredictibil.

Totusi, daca ne intoarcem la starea sistemului inainte de auto-organizare, exista doar o configuratie posibila: una dezordonata. O configuratie dezordonata este una in care starile posibile ale componentelor individuale au aceeasi probabilitate de a se produce. Deoarece numarul de componente ale unui sistem este foarte mare iar numarul de stari posibile ale fiecarei componente este, de asemenea, mare rezulta ca o configuratie dezordonata este cea in care oricare dintre componente se poate afla, cu aceeasi probabilitate in oridcare dintre starile posibile. Acest lucru inseamna, in esenta, ca sistemul este simetric: din orice directie l-am observa, el arata la fel.

Dupa auto-organizare, totusi o anumita configuratie devine dominanta si, in consecinta, simetria dispare, aparand ceea ce se numeste spargerea simetriei. Aceasta poate fi interpretata in urmatorul mod: sistemul auto-organizator, in starea de dezordine, face o alegere. Initial el considera toate configuratiile egal posibile, dar dupa aceea isi manifesta o preferinta pentru una dintre acestea. Totusi, alegerea nu are la baza un criteriu obiectiv. Sistemul ia o decizie arbitrara si aceasta schimba ordinea preferintelor. Decizia luata este impredictibila si, prin aceasta, sistemul creeaza ceva nou.

Evolutia de la configuratia dezordonata la una ordonata este determinata de o schimbare in mediul inconjurator, deci in conditiile la limita ale sistemului. Dar nu orice schimbare este apta sa determine un astfel de proces. Doar anumite schimbari ale unor marimi exterioare sistemului sunt capabile sa initieze procesul complicat de trecere de la dezordine la o noua ordine. Aceste marimi sunt denumite parametri de ordine si domeniul in care iau valori acestia poarta numele de spatiu al parametrilor.

Modificarea unuia sau mai multor parametri de ordine determina aparitia, in evolutia sistemului, a unei bifurcatii (figura 1.).

parametru

de ordine

 

bifurcatie



 

Figura 2

Bifurcatia arata, pentru o anumita valoare a parametrului de ordine, care sunt starile posibile pe care o anumita configuratie a sistemului le poate atinge. In figura 2 este reprezentat cazul cel mai simplu, in care o configuratie stabila (simetrica) este inlocutia cu doua configuratii, stabile sau instabile.

In realitate, bifurcatii mult mai complicate pot sa apara. In loc de doua, pot fi trei, patru sau un numar infinit de configuratii posibile care apar dintr-un punct de bifurcatie, iar bifurcatiile pot fi aranjate intr-o cascada, in care doua sau mai multe ramuri apar din puncte de bifurcatie succesive, ce se obtin pe masura ce parametrul de ordine se modifica.

In orice caz, bifurcatiile apar mult mai repede decat modificarile ce au loc in parametrul de ordine, pana ce numarul de ramuri devine infinit. Acest lucru corespunde intrarii sistemului intr-o stare (configuratie) haotica, in care el sare constant si impredictibil de la o ramura (configuratie) la alta.

Sistemul nu ramane, totusi, mult timp intr-o astfel de stare, ci, brusc, fara un motiv anume, el devine din nou ordonat. Totusi, noua configuratie obtinuta dupa parcurgerea zonei de haos difera de cea anterioara. Sistemul s-a auto-organizat.

Esential este faptul ca orice proces de auto-organizare necesita parcurgerea unui proces de bifurcatie urmat de un comportament haotic (ruta catre haos).

Emergenta sistemelor adaptive complexe din economie

Conceptul de emergenta are inca un sens echivoc in stiinta. Uneori el este folosit ca o explicare a aparitiei unor proprietati coerente globale in orice sistem care se compune din parti sau elemente avand comportamente observabile la nivel local. Alteori el este utilizat pentru a denumi ceea ce nu poate fi explicat in comporamentul sau evolutia unui sistem. In Stiintele Complexitatii, emergenta apare ca notiunea ce denumeste noile proprietati coerente care nu sunt predictibile daca analizam proprietatile izolate ale partilor unui sistem, proprietati ce apar atunci cand abordam sistemul la nivel global.

Noutatea si coerenta noilor proprietati sunt conditii esentiale pentru a recunoaste emergenta acestora intr-un sistem adaptiv complex. In legatura cu acest aspect, se pun doua intrebari esentiale, si anume:

- Cum se poate ca un nou lucru sa apara, daca el nu poate fi prevazut din proprietatile componentelor din care este constituit sistemul?; si

- Ce confera coerenta unor proprietati decurgand din comportamentul si functionarea unui numar mare de parti, astfel incat acestea sa se manifeste la nivelul intregului sistem?

Emergenta este direct legata de auto-organizare, ea manifestandu-se cu precadere in timpul sau ca o consecinta a procesului de auto-organizare. Datorita acestui lucru, proprietatile emergente sunt cele care determina auto-reglarea si mentinerea coeziunii unui sistem auto-organizator in fata entropiei induse de actiunea mediului inconjurator.

2.1 Tipurile principale de emergenta

Searle (1992) distinge doua tipuri de emergenta: ontologica si reprezentativa. Emergenta ontologica permite explicarea modului in caere sistemele pot exista intr-o lume dominata de cea de-a doua lege a termodinamicii si de o microfizica inchisa cauzal. Emergenta reprezentativa se refera la dezvoltarea teoriilor despre lucrurile pe care suntem in stare sa le observam si sa le explicam in lumea reala.

Cariani (1991, pag. 776) adauga celor doua tipuri si emergenta computationala, in care “forme globale complexe pot sa apara din interactiuni computationale locale”, deci modeland procese similare celor care, in sistemele reale, pot produce proprietatile emergente observate. De exemplu, in automatele celulare pot sa apara forme complexe ca urmare a aplicarii unor reguli de calcul simple, echivalente interactiunilor locale din cadrul sistemelor reale.

Holland (1995, 1998) demonstreaza proprietatile sistemelor adaptive complexe utilizand automatele celulare si arata ca agregarea si auto-mentenanta sunt relevante pentru studiul emergentei in astfel de sisteme. Agregarea este definita ca o functie ce depinde de ierarhia organizationala a sistemului, iar auto-mentenanta presupune mentinerea unei coerente continue a sistemului obtinut in urma agregarii, in ciuda fluxurilor de resurse dintre partile agregate, precum si a aparitiei si disparitiei unora dintre ele.

Cele doua proprietati emergente de mai sus apar frecvent in cazul sistemelor complexe din economie. Agregarea apare atunci cand din subsisteme si componente de natura diferita aflate la nivel microeconomic, cum ar fi firme, gospodarii, banci, piete de natura diferita etc. se formeaza un sistem macroeconomic. Acesta are proprietati si comportamente diferite de cele ale componentelor sale, oricare ar fi acestea. La fel, auto-mentenanta este prezenta in sistemul macroeconomic astfel obtinut, intrucat coeziunea acestuia se pastreaza, desi intre firme, gospodarii, banci circula fluxuri de materiale, produse, forta de munca, bani s.a., fluxuri ale caror intensitati si directii sunt determinate de piete. De asemenea, unele firme dau faliment, altele intra in economie (sunt nou infiintate), unele gospodarii apar iar altele dispar, iar bancile sunt infiintate si dau faliment fara ca coeziunea sistemului macroeconomic sa fie afectata sau proprietatile emergente ale acestuia sa se schimbe.

2.2 Caracteristicile sistemelor emergente

Intuitiv, emergenta poate fi cel mai bine inteleasa ca un salt care apare pe un nivel ierarhic al structurii organizationale a unui sistem, salt ce determina ca subsistemele, partile si componentele aflate pe acel nivel sa devina coerent organizate si sa poata fi caracterizate ca fiind ceva nou, diferit de situatia initiala. Studiul emergentei presupune, in acest context, elucidarea cel puti a urmatoarelor probleme (Jones, 2002):

- cum se formeaza nivelele ierarhice noi intr-un sistem pe baza unor componente aflate deja pe un anumit nivel ierarhic inferior;

- cum se pot stabili si descrie limitele care separa diferitele nivele ale unui sistem; si

- cum o multime de parti componente poate sa capete coerenta pentru a forma nu nou nivel ierarhic.

Sistemele emergente pot fi definite ca acele sisteme adaptive complexe care:

a) produc noutate – incepand cu un moment de timp initial, cel al emergentei, noua structura formata din constituentii unui sistem produce sau reprezinta ceva nou, care nu exista in forma respectiva inainte de emergenta.

b) sunt impredictibile – noile proprietati sau comportamente obtinute in urma emergentei nu puteau fi prevazute inainte ca emergenta sa aiba loc.

c) asigura coerenta, integritate – obiectele si componentele sunt tinute impreuna de interactiuni cauzale ce asigura unitatea lor organica, ceea ce face ca noua forma organizationala aparuta sa actioneze coerent si sa reziste la perturbatii interne si externe.

d) determina auto-mentenanta – noua forma este stabila in raport cu variatiile mediului inconjurator precum si cu modificarile ce au loc in propria structura interna.

e) sunt asimetric cauzale – proprietatile noi care sunt revelate in urma emergentei sunt determinate doar “de jos in sus”, fara sa se observe aparitia unor noi proprietati emergente “de sus in jos”.

Deci emergenta reprezinta, in ultima instanta, o problema de organizare si, in consecinta, taxonomia utilizata in descrierea relatiilor organizationale este cea mai portivita pentru a descrie drumul unei multimi de componente ale unui sistem catre coerenta si integritate, ceea ce le da posibilitatea in continuare sa se comporte ca un intreg.

2.3 Emergenta si organizare

Organizarea partilor sau constituentilor unui sistem este rezultatul relatiilor care se creeaza intre componentele lumii fizice (reale) sau virtuale. De exemplu, emergenta sistemului macroeconomic se produce ca urmare a relatiilor materiale, energetice, informationale, umane etc. care exista intre subsistemele componente ale sistemului respectiv si intre acestea si alte componente aflate in mediul inconjurator. Proprietatile emergente ale sistemelor simulate pe calculator (de exemplu, in cazul automatelor celulare) deriva din regulile stabilite ca existand (virtuale) intre componentele sistemelor respective.

Asadar, emergenta depinde de aceste relatii reale sau virtuale care exista intre partile componente ale unui sistem si de modul in care acestea induc o anumita ordine in sistem. Trebuie spus, insa, ca ordinea indusa in procesul de emergenta difera de ordinea preexistenta in sistemul emergent. Este necesar ca aceassta ordine sa determine sau sa impuna aparitia unui nou nivel ierarhic care sa se comporte coerent in continuare si care sa fie clar delimitat de vechea structura a sistemului respectiv. De asemenea, acest nou nivel trebuie sa aiba limite clar stabilite si sa dezvolte regiuni de stabilitate in cadrul carora perturbatiile care afecteaza elementele sau limitele sa nu duca la disolutia nivelului nou aparut.

Aceasta stabilitate in integritate este cea care asigura sistemului conditiile de aparitie a emergentei, altfel spus, o noua ordine la un nivel ierarhic superior.

Relatiile organizatoare care apar in procesul de emergenta reprezinta retele complexe de interdependente intre partile sau componentele sistemului, mergand de la relatiile care se stabilesc intre entitatile bio-chimice din cadrul unei celule si pana la raporturile complexe dintre indivizi din cadrul unei societati. Studiul unor astfel de retele sociale complexe, indiferent de locul in care apar si de natura lor fizica, poate duce la intelegerea mai profunda a emergentei ca procesul fundamental prin care in natura, economie sau societate apar noi sisteme, avand proprietati si comportamente distincte, ceea ce confera lumii in care traim infinita sa varietate si diversitate.






Politica de confidentialitate



DISTRIBUIE DOCUMENTUL

Comentarii


Vizualizari: 2751
Importanta: rank

Comenteaza documentul:

Te rugam sa te autentifici sau sa iti faci cont pentru a putea comenta

Creaza cont nou

Termeni si conditii de utilizare | Contact
© SCRIGROUP 2022 . All rights reserved

Distribuie URL

Adauga cod HTML in site