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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:
1. O que descreve o envelhecimento em termos bioquímicos?
2. 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

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