Sistem complexAstăzi, sistemele complexe constituie subiect de cercetare pentru o mare varietate de ştiinţe. În zona ştiinţelor umane, principalul obiectiv al studiilor ar fi acela de a explica interacţiunile dintre neuronii unui sistem nervos sau cele dintre membrii unui sistem social.

 

 

Încă din secolul XVII, când filosofia naturii începea să se constituie ca disciplină ştiinţifică, au devenit tot mai evidente diferenţele dintre comportamentul fenomenelor mecanice şi comportamentul uman. Şi nu puţini au fost cei care, încă de pe atunci, afirmau că disciplinele ce studiază comportamentul uman nu vor putea fi niciodată organizate riguros. Descartes, unul dintre cei mai apreciaţi autori din acea perioadă, postulează chiar existenţa unui dualism minte-corp pentru a explica aceste diferenţe: astfel, corpul ar fi de natură materială şi ar funcţiona asemenea unui mecanism, respectând legile fizicii, iar mintea ar fi de natură non-materială şi neafectată de legile fizicii. Cu toate acestea, argumentele lui Descartes şi ale altor autori care studiau fenomene mecanice şi aveau idei similare, nu au fost niciodată suficient de convingătoare. Cu fiecare nouă încercare de a găsi explicaţii, cercetătorii mai temerari erau tot mai încrezători că şi comportamentele umane pot fi explicate ştiinţific. Astfel, în secolul XVIII Adam Smith pune bazele economiei, iar în secolul al XIX-lea Auguste Comte, Karl Marx şi Émile Durkheim pun bazele sociologiei, în timp ce Wilhelm Wundt şi William James fundamentează psihologia.

 


În ciuda străduinţelor acestora şi ale discipolilor lor de a oferi certitudine şi rigurozitate ştiinţelor umane, nu s-au reuşit decât succese parţiale, legi şi principii valabile la nivel local sau legi generale, dar insuficiente pentru a explica toate fenomenele. Totuşi, dacă până la mijlocul secolului al XX-lea obiectivul principal al ştiinţelor umane era acela de a se orienta spre modelul de ştiinţificitate al mecanicii clasice, schimbările de paradigmă realizate de fizica relativistă şi de mecanica cuantică, precum şi studiile realizate pentru construirea calculatoarelor au încurajat cercetătorii să-şi caute modele proprii de ştiinţificitate. Astfel, începând din anii 60 ai secolului trecut au fost încercate mai multe modele matematice pentru fundamentarea teoretică a disciplinelor umane: cibernetica, teoria catastrofelor, teoria haosului sau teoria sistemelor complexe

Astăzi, sistemele complexe constituie subiect de cercetare pentru o mare varietate de ştiinţe şi metode de practici profesionale
. În zona ştiinţelor umane, principalul obiectiv al studiilor de complexitate ar fi acela de a explica interacţiunile dintre neuronii unui sistem nervos sau cele dintre membrii unui sistem social (economice, sociale, etc). De cele mai multe ori, complexitatea acestor sisteme este reprezentată prin modele teoretice formate din sisteme de ecuaţii dar, acolo unde reprezentarea prin ecuaţii nu poate fi realizată satisfăcător, pot fi folosite şi alte mijloace narative sau metode grafice pentru identificare, delimitare, explorare, proiectare şi interacţiune. Ecuaţiile din care sunt dezvoltate modelele sistemelor complexe provin în general din fizica statistică, teoria informaţiei sau dinamică neliniară şi reprezintă comportamentele organizate dar impredictibile ale sistemelor naturii considerate în mod fundamental complexe. Astfel de sisteme sunt folosite pentru a procesa modele în ştiinţa computerelor, în biologie, economie, fizică şi multe alte domenii, iar studiul lor mai este numit şi Teoria Sistemelor Complexe, Ştiinţa Complexităţii, Studiul Sistemelor Complexe sau Fizică Istorică. O mare varietate a sistemelor complexe teoretice sunt studiate şi ca domeniu al matematicii.

 

 

Atractorul Lorenz

Atractorul Lorentz


Deşi studiul complexităţii constituie o disciplină relativ recent întemeiată, se folosesc şi idei anterioare. Cei mai vechi precursori ai teoriei moderne a sistemelor complexe pot fi găsiţi în teoriile clasice de economie politică ale iluminismului scoţian (Adam Smith), dezvoltate ulterior de şcoala austriacă de economie. Potrivit acestora, în sistemele de piaţă ordinea este spontană (sau emergentă) fiind rezultatul acţiunilor umane, însă nu şi al unui proiect uman. În secolul XX, şcoala austriacă a dezvoltat probleme de calcul economic ţinând cont şi de conceptul de cunoştinţe dispersate. Acestea au constituit principalele contra-argumente faţă de concepţia economică dominantă, cea keynesiană, şi au condus economiştii, politicienii şi alte grupuri de cercetători să exploreze problema complexităţii. 

Un pionier în acest domeniu, inspirat de Karl Popper şi Warren Weaver, a fost laureatul premiului Nobel, Friedrich Hayek.
Acesta a dedicat mare parte a muncii sale studiului fenomenelor complexe, nu doar asupra economiei umane, dar şi asupra psihologiei, biologiei şi a ciberneticii. Una dintre principalele contribuţii ale lui Hayek la teoria complexităţii este distincţia acestuia între capacitatea oamenilor de a folosi modelele pentru a prezice comportamentul sistemelor simple şi pentru a prezice comportamentul sistemelor complexe. Acesta consideră că economia şi ştiinţa fenomenelor complexe în general (care în opinia sa ar include şi biologia, psihologia şi alte discipline înrudite) nu pot fi structurate asemenea fizicii, disciplină care se ocupă în mod esenţial de fenomene simple. Hayek explică faptul că prin modelare fenomenele complexe pot permite doar presupuneri de model, spre deosebire de predicţiile precise care pot fi făcute pentru fenomenele non-complexe. 

O altă sursă pentru dezvoltarea ştiinţei complexităţii este teoria haosului, care la rândul său îşi are originea în lucrările matematicianului francez Henri Poincaré.
Haosul este văzut de către acesta nu ca o absenţă a ordinii, ci asemenea unui sistem de informaţii extrem de complicat. Totuşi, o distincţie importantă între haos şi complexitate este aceea că haosul rămâne determinist. Altfel spus, având o cunoaştere perfectă a condiţiilor iniţiale şi a contextului unei acţiuni, cursul acestei acţiuni poate fi prezis. Potrivit lui Ilya Prigogine, un alt laureat al premiului Nobel, complexitatea este non-deterministă şi nu oferă nici o cale de predicţie exactă a stării viitoare a sistemului. Teoria complexităţii ar studia un domeniu între determinism şi întâmplare care mai este numit şi ”marginea haosului”.

 


Potrivit lui D. Colander, studiul complexităţii este opusul studiului haosului. Complexitatea se referă la felul în care un număr mare de seturi de relaţii foarte complicate şi dinamice pot genera modele comportamentale simple, pe când comportamentul haotic, în sensul haosului determinist, este rezultatul unui număr relativ mic de interacţiuni neliniare. Prin urmare, principala diferenţă între sistemele haotice şi sistemele complexe constă în istoria lor. Sistemele haotice nu se bazează pe istoria lor în măsura în care o fac sistemele complexe. Comportamentul haotic împinge un sistem echilibrat într-o ordine haotică, iar, pe de altă parte, sistemele complexe evoluează departe de starea de echilibru, la marginea haosului. Acestea evoluează într-o stare critică construită dintr-o istorie de evenimente imprevizibile şi neaşteptate. Într-un anumit sens, sistemele haotice pot fi văzute asemenea unui subset al sistemelor complexe ce se disting în principal prin absenţa dependenţei istorice.

Întrucât în contexte de cercetare diferite, sistemele complexe sunt definite pe baza atributelor diferite, cele mai importante probleme legate de sistemele complexe sunt dificultăţile cu formalizarea modelelor şi simularea acestora. Având în vedere că toate sistemele complexe au multe componente interconectate, ştiinţa reţelelor şi teoria reţelelor sunt aspecte importante în studiul sistemelor complexe.
Aceste studii caută să descopere în primul rând felul în care relaţiile dintre părţi dau naştere comportamentului colectiv al sistemului şi felul în care sistemul interacţionează şi formează relaţii cu mediul său înconjurător. Însă un consens în privinţa unei singure definiţii universale a sistemelor complexe încă nu există.

 

 

Sisteme complexe (2)-aparatul matematic