JORGE SALGADOEl paradigma de la complejidadDesde el siglo XVIII hasta la segunda mitad del pasado, un grupo extenso e influyente de espacios relacionados con la construccin del conocimiento estuvo dominado por las orientaciones epistemolgicas de Newton, LaPlace y Decartes (Dooley, 1997). Estas fundamentaciones tomaban como principio, por ejemplo, que el estado natural de cualquier sistema era el equilibrio, entendiendo a stos desde los criterios intelectivos de la reduccin[footnoteRef:1] y el determinismo[footnoteRef:2]. [1: Desde una ptica ms particular se puede distinguir entre los reduccionismos: ontolgico, epistemolgico, y metodolgico. Las cuales asumen el predominio de: una sustancia (primaca ontolgica de las partes sobre el todo), una estructura terica (sustento de todo conocimiento cientfico a partir de la fsica), o un mtodo de investigacin (paradigma newtoniano de la eliminacin del nivel descriptivo de un sistema) (Kppers, 1986; Wimsatt, 1976; Dupr, 1993).] [2: En el mbito de del determinismo universal de Laplace todo potencialmente puede ser conocido, porque el anlisis tiene un lmite el tomo. El tomo sera la unidad bsica a partir de sta, se articularia todo el conocimiento (Prez, 1998). ]

La primera categora construy al ideal que exiga comprender a la realidad a partir de la agregacin de los estados de sus componentes ms bsicos; cada estado descrito por un conjunto de magnitudes o propiedades, consistentes con una praxis que da cavidad a la geometrizacin y matematizacin de los elementos y reglas de los fenmenos fsicos o sociales (Rubio, 1996). La segunda, elocuente con una epistemologa que limitaba a las partes ms pequeas de la realidad. La indivisibilidad de las partculas, daba consistencia a la conjetura que todo podra ser potencialmente conocido y predicho[footnoteRef:3], bajo algunas condiciones sobre la informacin de un sistema y la subordinacin de la organizacin superior, negando la posibilidad de la emergencia[footnoteRef:4] (Batram, 2001). [3: De acuerdo a Morn (2004,) el principio del Orden-Rey en el universo todo obedecera a leyes deterministas, y el aparente desorden slo sera una apariencia como resultado de la falta de informacin y de conocimiento.] [4: Las emergencias son definibles como las cualidades o propiedades de un sistema que presentan un carcter de novedad con relacin a las cualidades o propiedades de los componentes considerados aisladamente o dispuestos de forma diferente en otro tipo de sistema (Morin, 1977).]

En cuanto a las limitaciones del mtodo cientfico clsico surgieron posiciones crticas tempranas particularmente desde la filosofa de la ciencia. Heisenberg (1958)[footnoteRef:5], por ejemplo, sostena que la realidad objetiva haba desaparecido y lo que comprendamos como naturaleza o verdad no lo era. Por el contrario, comprenda una perspectiva de la realidad que se ajustaba al mtodo de interrogacin clsico. Otros planteamientos tempranos, que se situaban en orientaciones alejadas del conservadurismo metodolgico comprendieron a: Wiener (1948) a partir de sus contribuciones sobre la ciberntica y la retroalimentacin de los sistemas; Shannon (1948) con su extensamente conocida teora de la informacin; Pauli(1925) con el principio de exclusin (i.e., leyes-sistema que no son derivables de las leyes de sus componentes), que es un acercamiento a la espontaneidad o aparicin de fenmenos cualitativamente nuevos en los diferentes niveles de la organizacin; Bohr(1927) quien establece al principio de complementariedad (i.e., potencialmente podran operar dos explicaciones opuestas para los mismos fenmenos fsicos); entre otros[footnoteRef:6]. [5: Heisenberg es pionero en la teora de los sistemas de la indeterminacin o de incertidumbre.] [6: Para Koch (1981) la tendencia a subordinar el anlisis autntico y contextual, el descubrimiento y la invencin, a la aplicacin ciega de un mtodo es un "fetichismo metodolgico".]

Ms recientemente,[footnoteRef:7] se ha insistido sobre las insuficiencias y limitaciones incluso en los espacios en donde la retrica y la estrategia clsica fueron diseadas (i.e., la fsica, la qumica y la biologa)[footnoteRef:8]. Anderson (1972), Goldenfeld & Kadanoff (1999), Laughlin y Pines(2000) o Dagotto (2005) - parte de un segmento central del mbito de la fsica, - han argumentado sobre las restricciones epistmicas clsicas as como su impracticabilidad estricta- para la reconstruccin del funcionamiento de los sistemas en varias escala y mbitos del conocimiento. La emergencia de fenmenos regulados por niveles de organizacin ms elevados y su influencia en el comportamiento de las partes prevalencia de circularidades, reciprocidades o causalidades en dos direcciones- exigira una ruptura progresiva con la ortodoxia epistemolgica y ontolgica, brindando estmulos para un acercamiento a principios holistas, no deterministas afines a la espontaneidad y al no equilibrio (rdi, 2008). [7: Para Battram(2001), las races de la ciencia occidental estndar se origin con Demcrito, 460 a.C.-370 a.C., con sus contribuciones sobre el comportamiento de los tomos. En una direccin opuesta se ubic Herclito, 535 a.C.- 475 a.C., sus contribuciones no contemplaron la existencia de determinismos. Su aproximacin se ajusta de mejor forma a los pensadores de la complejidad. ] [8: Para la biologa determinista, la naturaleza humana est determinada por los genes; para la fsica y la qumica clsica por los tomos.]

La complexidad, en este mbito, es un paradigma[footnoteRef:9] alternativo, que se desarrolla con epistemes no clsico. Sus focos de preocupacin son los sistemas no lineales[footnoteRef:10], en los cuales las propiedades de auto-organizacin y los comportamientos emergentes no hacen siempre viable a la, disminucin[footnoteRef:11], la reduccin y la abstraccin[footnoteRef:12] de la globalidad[footnoteRef:13]. A priori, la complejidad es una forma de pensamiento, construida sobre los principios inteligibles de: (i) recursividad, (ii) hologramtica y (iii) dialgica[footnoteRef:14]. [9: Para Kuhn, un paradigma cientfico se compone de categoras rectoras de inteligibilidad (categoras que direccionan a la comprensin y al entendimiento), a la vez que define a las relaciones lgicas de atraccin y repulsin. Un paradigma cientfico es comprendido como un sistema de creencias, valores, mtodos y tcnicas compartidos por los miembros de una comunidad cientfica determinada (Martnez, 1992).] [10: Dentro del conjunto de problemas no lineales, se encuentran ejemplos como como equilibrios mltiples, ciclos lmite, bifurcaciones, corrimiento de frecuencias y caos.] [11: La posibilidad de separar a toda la realidad en partes.] [12: Construccin de leyes generales a partir de la eliminacin de lo local.] [13: Considerar a lo global es un alejamiento al paradigma agregativo clsico. La global brinda una intuicin que el todo es superior a la suma de las partes.] [14: Algunas de las propiedades anteriores son comunes en los objetos autosimilares, por ejemplo: fractales, redes independientes de escala y sistemas regidos por distribuciones de ley de potencia (Reynoso, 2007). Una ejemplificacin de fcil comprensin es una recta que se corta en tres segmentos proporcionalmente iguales. Si el segmento central se retira y de unen los dos restantes, y con cada uno de estos ltimos repetimos la operacin indefinidamente, hasta que el segmento original queda subdivido en segmentos cada vez ms pequeos, que son idnticos al segmento inicial, aunque con una escala diferente.]

La primera prev la posibilidad de un proceso en forma de circuito; en donde la parte y el todo son causas y productoras, es decir los efectos retro- actan sobre las causas (e.g., la idea de que el cerebro es un producto de la mente, no obstante la segunda parece resultar de la primera, pero adems parecera que la primera es una representacin que se desprende de la segunda, ninguna puede explicarse sin la otra; la cultura es el resultado de la interaccin entre los individuos, pero la cultura tambin tiene implicaciones sobre los individuos, en general no hay cultura sin individuos, ni individuos exentos de una cultura) (Kelly, 1999).

La hologramtica reconoce que las partes estn en el todo, y que ste est en la partes, por lo tanto, se debe conocer a ambos. Desde otra perspectiva, las partculas contienen informacin suficiente para reconstruir a la totalidad (e.g., potencialmente podra reconstruirse a un sistema celular a partir de una clula) (Bohm, 1985). Por ltimo, la dialgica tiene lugar cuando dos principios son opuestos, sin embargo, coexisten sin anularse. El principio anterior se diferencia de la dialctica la cual implica la superacin de uno de los opuestos (e.g., el orden y el desorden conviven al mismo tiempo en muchos ecosistemas produciendo a las relaciones caractersticas de la complejidad en una ciudad) (Boulad-Ayoub, 1988).

Los sistemas adaptativos complejosLa complejidad filosfica y conceptual expuesta en la subseccin anterior, ser desde 1985 complementada por una propuesta tcnica desarrollada por el Instituto Santa Fe[footnoteRef:15]. Un espacio orientado por los trabajos de Conway(1970), Wolfram(1984), Langton(1986), Holland(1975), entre otros. Quienes conducen su investigacin a problemas de orden aplicado empleando a sofisticados equipos computacionales y a algoritmos informticos, en donde operan supuestos de modelizacin que dotan de inteligencia artificial a sus elementos a travs de la programacin de leyes de comportamiento (Malaina, 2009). [15: Es un instituto de investigacin localizado en Nuevo Mxico especializado en la complejidad desde una perspectiva instrumental conducida por la informtica. Se corresponde con una propuesta alternativa a las escuelas europeas de la complejidad.]

Adicionalmente, al interior de este reciente espacio para el tratamiento de la complejidad, se ha popularizado a la categora de sistemas adaptativos complejos (Complex Adaptative Systems, CAS), que implica un modelizacin multidimensional e interconectado en donde participan actores heterogneos, que tienen la posibilidad de aprender, transformarse y cambiar de decisiones en el tiempo. Sus componentes son modelados en ordenadores con lenguajes de programacin como Fortran, C++ o Java. (Holland, 1995). Entre los problemas estudiados con ms frecuencia por los investigadores de CAS, sobresalen los que analizan a los procesos: de innovacin econmica, desarrollo sustentable, comercio global, transporte, externalidades, evolucin de ecosistemas, transfomracin urbana, redes digitales, seguridad y defensa, entre otros.A pesar de las diferencias entre los anteriores campos, los sistemas complejos desde una perspectiva instrumental comparten al menos cuatro propiedades: (i) paralelismo, (ii) accin condicional, (iii) modularidad, y (iv) adaptacin-evolucin. La primera asociada al envo y a la recepcin de informacin de los agentes de forma simultnea. La segunda, comprende al tipo de respuestas o de retroalimentacin que opera cuando una seal es recibida (rdenes tipo si/entonces), que dan cabida a una secuencia entrelazada de seales, acciones y replicas que pueden operar de acuerdo a una teora social, econmica, institucional, urbana, entre otras (Yang & Shan, 2008).

La propiedad de modularidad est asociada a las posibilidades de combinacin del conjunto posible de respuestas de los agentes, que pueden ser vistas como subrutinas cuyas variantes dan cabida a la visualizacin de comportamientos emergentes o de diferentes escenarios a los que puede llegar un sistema. Finalmente, la adaptacin se corresponde con los problemas de informacin entre los agentes y los de evolucin con la depuracin de las decisiones. Ambas categoras asociadas a los mecanismos de aprendizaje al interior del sistema.

Los problemas socioeconmicos estudiados a partir de los sistemas adaptativos complejos son un ejercicio multinacional. En muchos casos espacio- temporales, en donde se definen a: (i) agentes, (ii) procesos o actividades (rutinas y subrutinas), (iii) costos de cada operacin, (iv) funciones objetivo, y (v) estrategias y polticas de control (Holland, 2005). Por otra parte, la modelizacin de los sistemas adaptativos complejos se ha orientado en dos direcciones: (i) las simulaciones basadas en agentes (agent based modelling, ABM) y (ii) los modelos autmatas celulares(AC), que pueden ser entendidas como tcnicas que forma parte del grupo de aproximaciones de abajo hacia arriba (bottom-up approach), en donde se incluyen a otras estrategias de simuacin como el mtodo de momentos simulados (method of simulated moments, MSM) que se desprende del mtodo generalizado de momentos (generalizaed method of moments, GMM) de base economtrica(Grundke, 2007).

En general las diferentes direcciones de los sistemas adaptativos complejos han permitido una explosin de posibilidades tericas y empricas en la investigacin social, brindando la posibilidad a los investigadores de la complejidad avanzar desde reas filosficas hacia campos altamente instrumentalizados y tecnificados. Sin que esto implique que la tecnologa ha desplazada a la epistemologa, por el contrario los sistemas adaptativos complejos y sus modelos informticos, se han articulado viabilizado una compresin profunda de los conceptos conductores de la complejidad (Manson et al., 2012). A continuacin, se sintetizan a algunas de las caractersticas de los modelos autmatas celulares y se ejemplifican a los modelos basados en agentes.