Aula 1 2-6 - Properties, Cores disciplines, Goal and more

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Aulas 1-3 à 1-6: Properties, Core Disciplines, Goals, Methodologies of the Sciences of Complexity, Definitions of Complexity and definition by Expert’s.
Propriedades
Sistemas complexos são compostos de componentes simples então chamados agentes, significam que são simples em relação a todo o sistema. Outra propriedade comum é que alguns componentes do sistema interagem de forma não lineares. Segundo Melaine, de forma informal: “eles trabalham os componentes interagem de tal maneira que você não pode resumir todas as atividades que está tendo com o sistema como um todo. Coloquialmente, podemos dizer que o todo é maior que a soma de suas partes. Isso é o que não-lineares significa.”.
Também vimos que nos sistemas que mencionamos os componentes não eram controlados por nenhum controle central. Não há nenhum controle central para as formigas, para o sistema imunológico, ou em nossa economia, ou em nenhum dos exemplos que mostrei. Em vez disso, vimos que o sistema é capaz de se organizar sozinho em um modo descentralizado.
Todos os sistemas complexos, possuem o conceito chamado: "Comportamento Emergente". Aqui o termo "Emergente" se refere as propriedades do sistema, que não podem ser facilmente compreendidas pelos componentes individuais, ou pequenos grupos de componentes individuais, mas em vez disso o resultado coletivo de todo o sistema, e devem ser entendidos em nível de sistema mais que individualmente. Exemplos:
	Primeiro exemplo: pode ser chamado de organização hierárquica que se refere a questões como organismos biológicos, que têm estruturas hierárquicas, que vão desde células, orgãos, sistemas do corpo e do corpo como um todo, e até mesmo de colônias e sociedades. Como tais hierarquias emergem e como interagem em diferentes níveis, são perguntas importantes no campo de sistemas complexos;
	Segundo exemplo: um tipo distinto de Comportamento emergente é o processamento de informação; Isto é, o sistema como um todo obtendo informação do ambiente ao seu redor e da sua própria condição também, e usando essa informação para tomar decisões como um todo sobre que ações tomar. Os componentes que não recebem informação não tomam decisões de maneira individual. Esse tipo de processamento de informação somente pode ser feito em nível do sistema como um todo;
	Terceiro Exemplo: de Comportamento emergente é o que chamo de Dinâmicas Complexas do sistema. A palavra "dinâmica" refere-se como o sistema muda seus padrões no tempo e no espaço. Por exemplo, podemos ver formigas formando uma trilha em busca de comida, e a colônia toda, assume um tipo de padrão que muda complexamente através do tempo.
Todos esses sistemas, sendo biológicos, social ou tecnológico, mostram algum tipo de evolução,
no sentido Darwinano; e esta evolução resulta com frequência em adaptação ou aprendizagem. Isto é, que os sistemas aprimoram eles mesmos para sobreviver, ou para fazer melhor em alguns ambientes.
Ciência e complexidade: Uma visão sobre os três tipos de problemas, por Warren Weaver
A primeira categoria: Problemas da Simplicidade. Esses problemas envolvem apenas algumas variáveis. Alguns exemplos podem ser, relacionados a pressão e temperatura em termodinâmica; ou eletricidade, relacionado a corrente, resistência e voltagem; na dinâmica da população relacionado a população versos tempo. Todos esses problemas foram tratados no século 19 e começo do século 20, em física, química, biologia e etc.
A segunda categoria: Problemas Complexos da desorganização. Estes problemas envolvem bilhões ou trilhões de variáveis. Um exemplo seria o entendimento das leis de pressão e temperatura, como decorrentes de trilhões de desorganizadas moléculas de ar em um quarto ou na atmosfera. Estes são entendidos por meio através de médias de um grande conjunto de variáveis. Quando nós olhamos para o entendimento de temperatura, nós não olhamos para uma posição e energia em particular, de cada molécula de ar individual. Em vez disso, entendemos temperatura como a energia média de trilhões de moléculas. A ciência das médias vem sob a rubrica
da estatística mecânica, que lida com este tipo de problemas. A chave aqui é que assumimos muito pouca interação entre as variáveis. E isto que nos permite tomar médias significativas. No caso da temperatura do gás, o todo é a soma, ou equivalência da média das partes.
A terceira categoria: Problema da complexidade organizada. Os problemas de interesse dos pesquisadores de sistemas complexos são problemas que envolvem um número moderado à grande de variáveis. Mas a chave aqui é que devido as interações não lineares deles, as variáveis não podem ser significativamente a média. Weaver caracterizou estas como "problemas dos quais envolvem, tratamento simultâneo com um número considerável de fatores, que estão inter-relacionados em um todo orgânico". Então isso realmente passa a noção de emergir. Este "todo orgânico"se refere ao comportamento emergente do sistema. Ele deixou no artigo dele problemas exemplos de complexidade organizada:
	O que descreve o envelhecimento em termos bioquímicos?
	O que é um Gene, e como é que a constituição genética de um organismo vivo, se expressa na característica desenvolvida do adulto?
São questionamentos que ainda estão em aberto na ciência, mesmo após 70 anos. 
Definições de alguns especiliastas para “O que é um sistema complexo?”:
“Então, minha definição em uma frase é que são sistemas que não se submetem a formas compactas de representação ou descrição. Nos sistemas que os físicos estudam se pode comumente escrever em uma página algumas poucas equações lindas, elegantes, tais como as leis de Newton sobre a conservação do momento, ou as equações de Maxwell sobre o eletromagnetismo, e assim por diante. E com elas você consegue explicar uma quantidade enorme de dados empíricos. Mas quando se trata do genoma, ou do cérebro, ou de propriedades da sociedade, ou da história literária, não há, até onde sabemos descrições belas, elegantes e compactas para esses casos. E isso, para mim, é evidência de que estamos lidando com um sistema complexo. Agora, por que isso? A razão pela qual é difícil descreve-los, eu acho, tem a ver com o fato desses sistemas codificarem longas histórias. Uma das características de um sistema complexo, para mim, é que ele encontrou meios, ou mecanismos, para extrair informação de seu ambiente, de forma a usa-la para se comportar de maneira adaptativa. Consequentemente, ele precisa ser descrito usando modelos que tem um sabor levemente diferente dos que temos familiaridade nas ciências matemáticas. E, tipicamente esses modelos serão computacionais.” - David Kraukauer – University of Wisconsin|Santa Fé Institute
“Na ciência da computação teórica, não dizemos que sistemas são simples ou complexos, mais comumente dizemos que as perguntas são complexas se essas perguntas requerem muitos recursos computacionais para resolver. Muito tempo, muita memória, muita comunicação entre pessoas. Algum recurso limitado. Perguntas diferentes podem ter níveis diferentes de complexidade computacional. Por exemplo, se o que você quer saber é como o sistema será daqui a t intervalos de tempo, você pode responder essa pergunta sobre o tempo t simulando ele para frente, mas uma pergunta interessante pode ser, bem, talvez não exista algoritmo que trabalhe muito mais rápido que isso. Talvez não haja meio de saltar a história. Talvez, como um sistema dinâmico caótico que não tem solução fechada, pode não haver atalho para fazer essa simulação passo a passo. Acho por isso que, ao invés de perguntar se os sistema é complexo ou simples (não nego que às vezes tenhamos idéias claras sobre isso), acho mais útil mudar a pergunta que permita uma resposta 'sim' ou 'não' sobre esse sistema, ou uma quantidade dele que queira medir, e então podemos conversar sobre quão difícil é responder a essa pergunta, ou a computar a quantidade.” - Cris Moore – Santa Fé Institute 
“Então minha definição básica é que um sistema
complexo consiste de um punhado de entidades que podem não começar diversas, mas que terminam diversas. Elas são conectadas de alguma maneira, usualmente por meio de algum tipo de rede estrutural ou alguma estrutura espacial, e eles têm informação e sinais através dessa redeou estrutura local, mas às vezes também capturam sinais globais ou informação global, que poderia ser, por exemplo, preços em um mercado econômico, ou a temperatura, de maneira que, em adição à diversidade e inter-conexão, há também inter-dependência as ações de um agente influenciarão de alguma maneira outro agente. No contexto de um sistema social, tal qual o econômico, eu diria que se eu fosse comprar pão em uma padaria, se eu comprar pão branco ou integral você não se importará com isso. Não há interdependência entre nós. Não há interdependência forte e real, além daquela que envolve os preços que pagamos. Mas se eu decidir dirigir meu carro na rua, ou dirigi-lo muito rápido pela rua, isto pode te afetar de maneira muito profunda. Nesse caso há interdependência. E a última coisa, em adição a ter esses comportamentos interdependentes, redes e agentes diversos, é que os agentes se adaptam e respondem ao ambiente em que se encontram inseridos. Ou seja, não é apenas o caso deles seguirem regras simples, mas o fato de se adaptarem de uma maneira ou outra. Esta última parte (adaptabilidade) se torna um pouco traiçoeira filosoficamente falando, porque adaptação é apenas uma regra de nível maior, de maneira que você pode ter uma regra de nível mais básico e uma meta-regra. Poderia dizer que eles são sistemas baseados em regras, mas de certa maneira, baseados em meta-regras, e eles permitem comportamentos podem responder a sinais vindos do ambiente global ou local. A última coisa comentarei é um outro tipo de paradoxo na definição de um sistema adaptativo complexo: um sistema como esse pode ser complexo, mas não necessariamente precisa ser. O sistema pode ter esses componentes que falei antes (agentes, estrutura em rede, regras de interação, etc...), e mesmo assim pode terminar produzindo um equilíbrio. Especialmente se olharmos para um sistema econômico, que possuem algumas partes que se equilibram razoavelmente bem, mas há outras que são realmente complexas. Por exemplo, o consumo do óleo ao longo do tempo em nível global é bastante previsível, é um padrão bastante estável, mas se olharmos para o padrão formado pela variação dos preços do óleo ao longo do tempo, vemos que é complexo, porque há muito mais interdependência, o que permite que todos os fatores que falamos anteriormente possam atuar.” - Scott Page – University of Michigan|Santa Fé Institute
Questionamentos:
Uma I.A interagindo com seres humanos é um sistema complexo?
Nós vemos padrões de controle pela história, principalmente daquele que detém o controle sobre a a informação, então de certa forma, através do estudo de sistemas complexos, nós poderíamos prever situações? 
Comentário NetLogo Unit 1:
Assisti as aulas e do netlogo no complexity explore e foi relativamente facil. Creio que deve ter sido, porque o modelo das formigas é bem simples na formatação do código.