Academia de Studii EconomiceFacultatea de Cibernetica,Statistica si Informatica economica

Rolul lucrării „A New Kind of Science” a lui St. Wolfram în afirmarea deplină a Ştiinţelor Complexităţii

Dragomir Minodora-IonelaGrupa 1028,Seria A

Stiintele Complexitatii au aparut pe seama lucrarilor lui Herbert Simon despre teoria sistemelor complexe, incepand cu anii ’80.Acestea au o lunga istorie si complicate care trebuie cunoscuta inainte de a a putea spune daca ele au o importanta pentru stiinta traditionala in general si stiintele economice in particular.Complexus,cu sensul de impletit impreuna, deriva de la cuvantul latin plexus care inseamna incolacit,impletit.Asadar, complexitatea presupune mai intai de toate, o multitudine de elemente, procese sau fenomene care sunt independente si interconectate in interiorul unui sistem sau intre sistem si mediul inconjurator.

Conectivitatea si interdependenta, multidimensionalitatea si dinamismul sunt caracteristici de baza ale sistemelor complexe,indiferent de natura lor substantiala sau abstracta,de consistenta sau incosistenta componentelor sale si de obiectivele sau functiile indeplinite de acestea.

Capacitatea sistemelor complexe de a se adapta la mediu si a evolua pana acolo incat sa creeze o noua coerenta si ordine intre componentele sale sau intre sistem si mediu,proprietate denumita co-evolutie, determina interesul major pentru studiul lor.

Obiectul Stiintelor Complexitatii sau al unei parti a acestora este reprezentata de Sistemul Adaptiv Complex(CAS), sistem complex capabil de adaptare si co-evolutie. Pentru stiinta secolului XXI, stiintele complexitatii si conceptul de baza, sistemul adaptiv complex reprezinta reprezinta un domeniu stiintific definitoriu.

Stuart Kauffman, co-fondator al stiintelor complexitatii, afirma in 1993: „ Stiinta secolului al XVIII-lea, urmand revolutiei newtoniene, a fost caracterizata ca fiind dominanta de conceptele simplitatii organizate, stiinta secolului XIX, via mecanica statica, s-a concentrat pe complexitatea dezorganizata, iar stiinta secolului XX si a secolului XXI se confrunta cu complexitatea organizata.”

Chiar si cu o asemenea evolutie spectaculoata, astazi nu putem afirma cu certitudine ca exista o singura Stiinta a Complexitatii, si mai multe teorii, dar care au un comun abordarea in mai multe puncte de vedere diferite si metode distincte,sistemul adaptiv complex.

Filiatia Stiintelor Complexitatii se regaseste clar in Teoria Generala a sistemelor, dezvoltata de Ludwig von Bertalanffy in anii ‚40 si in cibernetica de ordinul intai a lui Norbert Wiener, aparuta in 1948. „Entitati de un nou tip esential populeaza sfera gandirii stiintifice. Stiinta clasica, prin diversele sale discipline cum ar fi chimia, biologia, psihologia sau stiintele sociale, incearca sa ezoleze elementele universului observat – componente chimice si enzime, celule, senzatii elementare, indivizi concurand liber, si asteapta ca, punandu-le impreuna din nou, conceptual sau experimental, intregul sau sistemul – celula, organismul, societatea care rezulta – ar fi si inteligibil. Acum am invatat ca pentru a intelege sistemyl nu

doar elementele, dar si interactiunile dintre ele trebuie studiate.”(L. Von Bertalanffy).

Cibernetica (in faza initiala) se ocupa de sistemele cu bucle feedback,iar in unele conceptii privind complexitatea, acestea reprezinta o cinditie necesara a existentei sistemelor complexe.Din Teoria Generala a Sistemelor si cibernetica s-au desprin noile stiinte ce au condus la aparitia Stiintelor Complexitatii,printre care: inteligenta artificiala (Simon si Newell), dinamica sistemelor (Forrester), sinergetica (Hoken), teoria catastrofelor (Thom), teoria sistemelor vagi (Zadeh) s.a.,acestia dezvoltand cunostinte despre sistemele complexe.

E.Milerton-Kelly (2003) distinge 5 componente importante in dezvoltarea Stiintelor Complexitatii:

-conceptia despre sistemul adaptiv complex si complexitate prin lucrarile lui S.Kauffman, J.Holland, Chris Langton si Murray Gell-Mann;

-conceptia lui Axelrod privind complexitate si cooperare in procesele de adaptare si autoorganizare )Axelrod,Axelrod si Cohen);

-modelarea si simularea pe calculator a complexitatii(Casti, Bonabeau, Epstein si Axtel, Ferber);

-conceptia privind structurile disipative si sistemele care functioneaza departe de echilibru (Prigogine si Stengers, Nicolis si Prigogine); sistemele autopoiectice si cibernetica de ordinul doi (Matyrana si Varela. N.Luhman);

-teoria haosului si a sistemelor haotice (Gleick);-complexitatea economica si profitul crescator (W.B. Arthur);Lucrarea „A New Kind of Science”, scrisa de St, Wolfram reprezinta prima

incercare de unificare a diferitelor stiinte ale complexitatii,in care se inculd diferitele tendite in acest domeniu,aparute pana in anul 2000,dar fara a reusi pana acum sa creeze o teorie unificatoare acceptata de cei care abordeaza sistemul adapativ complex.

„A New Kind of Science” este un best-seller, controversata carte de Stephen Wolfram, publicat în 2002. Acesta conține un studiu empiric si sistematic a sistemelor de calcul, cum ar fi automate celulare. Wolfram numeste aceste sisteme programe simple si sustine ca filozofia si metode adecvate pentru studiul de programe simple sunt relevante si pentru alte domenii ale stiintei.

Ideea de a trata complexitatea ca un concept stiitific devina populara in 1980 ca rezultat a eforturilor lui Wolfram.Ceea ce s-ar numi usual complexitate poate fi prezemt in sistemele matematice, lucru deja remarcat in 1890 de catre Henri Poincare si in 1920 aparitia cuantificarii complexitatii formulelor matematica simple in privinta evaluarii modelelelor statistice. Din 1940 au fost frecvente comentarii generale despre sistemele biologice,sociale si ocazionale caracterizate printr-un grad ridicat de complexitate,in special in legatura cu Cibernetica.Cel mai adesea complexitatea pare sa fi fost gandita cu prezenta unui numar mare de

componente cu diferite tipuri de comportament si ,de obicei,cu prezenta unor interconexiuni extinse sau interdependente.Dar ocazional-mai ales in unele domenii ale stiintei sociale-complexitatea a fost mai degraba gandita ca fiind caracterizata prin ceea ce merge cumva dincolo de ceea ce mintea omului poate manipula.

Descoperirea ADN-ului si dezvoltarea teoriei informatiei au dus la ideea ca probabil complexitatea poate fi legata de continutul informatiei.Atunci in 1960 s-a sugerat ca o definitie corespunzatoarea complexitatii ar fi notiunea de continut informational algoritimic ca durata a unui program scurt. Alte definitii aparute au fost bazate pe dimensiunile descrierilor: modelele optime din teoria sistemelor, lungimi de expresii logice pentru circuit si program de proiectare precum si numarul de factori in descompuneri. In 1970, teoria complexitatii ia o directie diferita, definind ceea ce se numeste complexitate in ceea ce priveste resursele necesare pentru a indeplini sarcinile de calcul.

Ceea ce-si propune St. Wolfram in aceasta carte este sa gaseasca modalitati de a nota in fiecare zi notiuni ale complexitatii si apoi sa vada cum sistemele pot produce aceasta.

Wolfram introduce o a treia traditie, care urmareste sa investigheze empiric calcul pentru binele propriu, afirma că este nevoie de o metoda cu totul nou de a face acest lucru. Pentru Wolfram, matematica traditionala a fost insuficienta pentru a descrie in mod semnificativ complexitatea văzuta in sistemele examinate.

Subiectul principal in „A new kind of science” a lui Wolfram este studiul regulilor abstracte-esentiale, programe de calculator elementare.In aproape orice clasa de sistem de calcul, se gasesc cazuri de mare complexitate, printre cazurile simple. Acest lucru pare a fi valabil, indiferent de componenetele sistemului si detaliile de configurare ale acestuia.Sisteme explorate in carte se numara,printre altele,automate celulare in una,doua si trei dimensiuni;automate de telefonie mobila,masini Turing, in unu si doua dimensiuni,mai multe tipuri de sisteme de substitutie si de retea;functii primitive recursive,functii recursive imbricate;combinatoare;sisteme de tag,masini de registre;inversare-plus.

Un program este simplu daca:-operatia sa poate fi explicata complet de o ilustrare grafica simpla;-poate fi explicat complet in cateva propozitii de limbajul uman;-poate fi implementat intr-un limbaj de calculator folosind doar cateva linii

de cod;-numarul de posibile variatii ale sale este suficient de mic astfel incat toate

dintre ele pot fi calculate;Caracteristica remarcabila a programelor simple este ca un procent

semnificativ dintre ele sunt capabile de a produce o mare complexitate.Enumerand toate variantele posibile de aproape orice categorie de programe duce rapid la unul

din exemple care face lucruri neasteptate si interesante.Atunci intrebarea este: daca programul este atata de simplu,de unde provine complexitatea? Intr-un sens, nu exista spatiu suficient in definirea programului de a codifica direct toate lucrurile pe care le poate face programul. De aceea,programele simple pot fi vazute ca un exemplu minimal de emergenta. O deductie logica din acest fenomen este ca,daca detaliile regulilor programului au o relatie prea mica cu comportamentul sau,atunci este foarte dificil de a construi direct un program simplu pentru a efectua un comportament specific.O abordare alternativa este de a incerca sa se construiasca un cadru general simplu de calcul si apoi sa faci o cautare print toate componentele pentru cea mai buna potrivire.

O alta caracteristica a programelor simple este faptul ca,in conformitate cu cartea,facandu-le mai complicate pare a avea un efect redus asupra complexitatii lor generale. Un nou tip de stiinta sustine ca aceasta este dovada ca programele simple sunt suficiente pentru a surprinde esenta de aproape orice sistem complex.

In timp ce Wolfram promoveaza programe simple, ca disciplina stiitifica, el insista, de asemenea, ca metodologia sa va revolutiona in esenta fiecare domeniu al stiintei. Baza pentru afirmatia lui este ca studiul de programe simple este forma minima posibila de stiinta,care este la fel de fundamentata in experimentele abstracte si empirice. Fiecare aspect al metodologiei sustinuta in carte este optimizat pentru a face experimente direct,usor si semnificativ posibil,maximizand in acelasi timp sansele ca experimentul va face ceva neasteptat. Asa cum aceasta metodologie permite mecanisme de calcul sa fie studiate in formele lor curate, Wolfram considera ca procesul de a face acest lucru surprinde esenta procesului de a face stiinta – si permite punctele forte si deficientele acestui proces sa fie dezvaluita in mod direct.

Wolfram considera ca realitatile de calcul ale universului face greu stiinta din motive fundamentale. Dar el, de asemenea, sustine ca, prin intelegerea importantei acestor realitati, putem invata sa le folosim in favoarea noastra. De exemplu, in loc de teoriile noastre despre observare, putem enumera sisteme si apoi sa incercam sa le potrivim comportamentelor pe care le observam. O tema majora a cartii este investigarea structurii spatiului posibil. Wolfram considera ca stiinta este mult prea ad-hoc, deoarece modelele utilizate sunt prea complicate si/sau inutil organizate in jurul limitelor primitive ale matematicii de baza. Wolfram sustine utilizand modele a caror variatii sunt enumerabile si ale carei consecinte sunt directe sunt simple sa calculeze si sa analize.

Wolfram ignora toate masurile existente de complexitate ale fizicii si nu ocoleste nicio masura cantitativa a complexitatii lui. In schimb, el spune doar ca vor conta lucrurile complexe care sunt vizual interesante si care trec de testele standard de dezordine,asa cum este folosit in programe de calculator si criptografie.

Cu privire la biologie, Wolfram nu afiseaza absolut nicio intelegere a evolutiei sau ceea ce ar fi necesar pentru a explica adapatarea organismelor la mediul lor. Acest lucur este legat de opiniile sale specifice cu privire la metodologie. Daca doriti sa obtineti o intelegere despre cum un leopard si-ar obtine petele, apoi construirea un model ar putea fi foarte clare. Acesta nu va va putea spune daca este modul in cate functioneaza. Acesta este un exemplu important, deoarece exista o teorie clasica de formare a modelului biologic sau morfogenezei, formulata prima data de catre Turing in 1950 .Mai multi biologi au descoperit mecanismele reale ale morfogenezei, mai complicate si de neegalat. Daca puteti explica de ce leoparzii sunt patati dupa ce ati venit cu un model de jucarie care produce pete , atunci aceasta nu va raspunde la intrebarea de ce leoparzii au pete si ursii polari nu, ceea ce spune ca veti fi pur si simplu orb la intrega problema de adaptare biologica.

Lucrarea sa din 1980 in ceea ce priveste celule automate arata ca complexitatea poate fi generata din simple programe,fara un proces natural precum selectia. Rezultatele lui sunt relevante pentru sistemele biologice. Studiile despre viata artificiala au cauzat cateva simulari pe calculator ale selectiei naturale si aceste simulari au reprodus variatii ale viitorului biologiei. Generarea complexitatii isi are origina in fenomenele similare vazute de el in celulele automate si nu au nicio legatura cu selectia naturala.