- Nuestro invitado para esta unidad es el profesor Geoffrey West, Geoffrey es un profesor distinguido en el Instituto Santa Fe, y anterior presidente del Instituto. Es un físico teórico que ha trabajado en muchas áreas relacionadas a sistemas complejos prominentemente en fenómenos de escalas a través de varias disciplinas. Previamente en esta unidad discutimos su trabajo con Brown Enquist y otros en escalas metabólicas. Bienvenido, Geoffrey - Gracias Melanie, es un placer ser parte de esto - Muchas personas, cuando recién entran en esta área, preguntan: "Bueno, ¿cómo defines complejidad?" y a menudo se sorprenden de que no tenemos una buena definición. Entonces, crees que habrá alguna vez una sola definición de complejidad? ¿O es un objetivo equivocado? - Bueno, yo extendería la pregunta para preguntar, ¿podemos concebir una teoría universal de la complejidad? ¿O de sistemas complejos adaptativos? significando..., para ser más específico ¿Podemos imaginar una teoría que trasciende el diseño individual, la estructura individual, algo como la termodinámica, pero que también integre ideas de teoría de la información, desde las que en principio, uno podría encajar cualquier sistema complejo, sea un ecosistema, una economía o una ciudad, el clima, y así por delante y más importante, podría ese marco conceptual ser matematizado en la forma en que matematizamos la temodinámica y llevar a ecuaciones dinámicas? Esa es my respuesta tediosamente larga a si existe una definición precisa de complejidad Creo que tenemos que ponerlo en términos de si hay una definición que pueda ser matematizada, esa es la visión que tomo viniendo de la física y mi respuesta actual a eso es probablemente no, tengo ambos lados de este problema, francamente pero ahora es probablemente no, pero que en ninguna forma atenúa el enorme progreso en atacar muchas de estas preguntas en sistemas complejos adaptativos - Ok, interesante Otras personas han sido más optimistas en su respuesta, pero hay muchas discordancias en ese tema. - Sí - Hemos hablado en clase sobre escalas, pero déjame preguntar ¿cuál es, desde tu punto de vista, la importancia de estudiar fenómenos de escala? ¿Por qué es un área importante? Bueno, creo que es importante, porque como ya discutimos, o al menos sugerimos, cómo atacar problemas, problemas específicos en un sistema complejo, que tiene grandes números de grados de libertad, grandes, muchos niveles distintos de fenómenos emergentes y así por delante una de las metodologías que podríamos usar y una tradicional en física, por supuesto, y en ciencia, en general, es buscar comportamiento sistemático o regularidades y las escalas son, pienso, desde mi punto de vista, una herramienta, simplemente una herramienta una sonda, si quieres, del sistema, para ver si hay regularidades preguntar, tomar un sistema específico y preguntar cómo hace eso, cómo sus varias características mensurables cambian con el tamaño provee una ventana en potencia para subrayar dinámicas, porque si ves una regularidad sobre un rango lo suficientemente grande, varios órdenes de magnitud por lo menos, si ves eso, dice, wow, bajo esta complejidad extraordinaria puede existir, uso la palabra simplicidad, no en el sentido en que la usé antes, pero tal vez algunos principios generales subyacentes están limitando el sistema a escalar en una forma regular y la tarea entonces es realmente, y la importancia es realmente ¿podemos entender qué es una dinámica subyacente o cuáles son los principios subyacentes? - Ok, entonces en tu trabajo personal, hemos hablado en esta clase sobre la idea de la ley de escalas de 3/4 especialmente en metabolismo, y han habido controversias sobre eso y para 2/3 contra 3/4, y así por delante. ¿Podrías resumir rápidamente el estado actual de al menos tu pensamiento al respecto? Bueno, hay varias cosas. Primero, los datos originales, y esto se sabe hace 70 años han mostrado inequívocamente 3/4, ese fue el trabajo de Max Kleiber eso fue muy claro. Y luego varias personas, en términos de la interpretación, tuvieron, lo que yo considero una idea bizarra de que debían ser 2/3, porque es superficie a área y digo que es bizarro, debido a lo siguiente: primero, déjame volver a las escalas. Hay algo extraordinario, ya sea 2/3 o 3/4, o alguna mezcla, de que el fenómeno más complejo en el universo probablemente la vida, y tal vez el metabolismo, donde deberían escalar en una forma sistemática porque cada organismo, cada subsistema de ese organismo cada órgano, cada tipo de célula, cada genoma ha, desde una perspectiva Darwiniana tradicional evolucionado con su propia historia única. Se supone que sea, y es, históricamente contingente. Por tanto, esperarías que si fueras a marcar un gráfico de escalas, digamos índice metabólico versus tamaño, verías alta dispersión en los datos, que serían una manifestación de las contingencias históricas individuales así que reflejarían la historia de ese organismo específico o cualquiera sean las características que estés estudiando, y aún verías comportamiento extraordinariamente sistemático, ese es el primer punto ver escalas ya está diciendo que algo está sucediendo que trasciende o limita el tipo de aleatoriedad ingenua que asociamos con la selección natural Así que, ¿de dónde vendría eso? ¿De dónde vendría ese tipo de regularidad? Es un poco extraño pensar que sería superficie a área, porque ¿qué diablos tiene que ver el fitness Darwiniano con tener una superficie a área óptima? Una superficie a área óptima sería una esfera Los organismos deberían aproximarse a una esfera, y hay muy poca evidencia sobre eso, tal vez a nivel celular. - Cierto. Esto es extraño, lo considero un tipo de extraño malentendido de parte de biólogos inclusive que parecen pensar que eso sería una explicación sencilla. Ese es el primer punto. El segundo punto es los datos originales, como dije, son muy cercanos a 3/4. No sólo eso, todos los datos que los siguieron, en términos de cualquier otra variable fisiológica, ya sea mundana, como el largo de la aorta, o profunda, como cuánto tiempo vives, o tasa de crecimiento, o difusión de oxígeno a través de membranas etc., y hay probablemente de 50 a 75 de tales leyes de escalas, hay sobrecogedoramente, un exponente que es un multiplo simple de 1/4 Entonces, esto es más evidencia. En segundo lugar, si miras la tasa metabólica de las plantas eso escala muy cerca de 3/4 y no hay controversia sobre eso. - Ok Nosotros, debido a todo esto, nuestro pequeño grupo colectó todos los datos posibles sobre medidas y tasas metabólicas las personas estaban tan focalizadas en eso. Sobre 2000 puntos de información Y Van Savage, un postdoc aquí hizo el análisis de eso guió el análisis de eso y encontramos que el exponente escalar estaba alrededor, justo por debajo de 0.74 toda la información. Lo que fue muy claro, y esto es sabido desde antes, desde el trabajo que llevó a las personas a cuestionarse fue si habrían desviaciones al nivel de pequeños animales. que se inclinasen hacia los 2/3 Ahora, el otro punto que quiero hacer es que nosotros derivamos una teoría basada en redes, quizá ya hablaron de eso, no lo sé - Sí - ... fue basada en redes, así que había así que había una razón teórica que también tiene sus controversias, pero a pesar de eso hubo un desarrollo teórico que derivó los 3/4 basado en la optimización de redes y las redes son ubicuas y las propiedades que dieron origen a los 3/4 y creo que esto es realmente importante, trascienden el diseño de los organismos así que se aplica a los mamíferos, se aplica a las células en principio, se aplica a las plantas y así por delante lo encuentro convincente porque la ciencia procede por este retorno muy cercano, iterativo y continuo de datos, teoría y experimentos. y el hecho de que tenemos una teoría que podemos, por supuesto, mirar de forma cuidadosa, y preguntar si esto está bien o si esta derivación está correcta y así por delante, pero tener una teoría como base, desde donde hacer estas preguntas, creo que alimenta esta pregunta de qué es exactamente, y por cierto, una cosa genial sobre esa teoría es que debería haber desviaciones de 3/4 porque esa teoría, en lenguaje matemático, es una teoría asistólica, es en verdad correcta, desde la teoría, su predicción es para grandes mamíferos y luego decir en principio cómo cambia en la medida que los mamíferos se hacen más y más pequeños, tanto así que desviaría significantemente para mamíferos pequeños - Entonces, ¿aún crees que la teoría está básicamente correcta? - Creo que la teoría es básicamente correcta, absolutamente, la teoría, desde luego está mucho más en el espíritu de, siempre la comparo, en verdad la teoría como la teoría kinética de gases o el trabajo en el que he estado trabajando el modelo de quarks de particulas elementares donde tratas de extraer, de una situación más bien compleja y complicada, las caracteristicas esenciales que crees dominan el problema, así en la teoría kinética de gases, Maxwell, en particular, postuló que habían estos átomos, como bolas de billar sufriendo colisiones una idea un poco loca, está equivocada y creo que sabían que estaba equivocada, pero no importa, lo tomas como una abstracción de la característica dominante de lo que es un gas y de hecho lo que importa es, y de ahí, derivas, para comenzar la ley del gas ideal, eso es como los 3/4 y de ahí hacer otro tipo de predicciones, algunas de las cuales fueron bastante sorprendentes, las personas lo atacaron por eso, y una de ellas fue, por ejemplo, la viscosidad de un gas debía ser independiente de su presión. El también hizo predicciones que la gente no creyó y esto es a menudo olvidado, una de las cosas que predijimos, fue que la tasa metabólica de las células en vivo debería disminuir como la masa elevada a 1/4, en cuanto aumentas el tamaño del organismo. Pero que si lo miras en vitro, si vienes y lo ultivas, todos migrarían, sea un ratón, un elefante, o una ballena o un ser humano todos migrarían al mismo nivel y todos tendrían esto porque esta era una teoría de redes y cuando liberas las células del control de la red, esto es totalmente anti-reduccionista liberas las células de la red, todas migran al mismo valor, y la teoría predice cuál debería ser ese valor así como este comportamiento en vivo de la masa a la menos 1/4 y fuimos atacados por eso y luego alguien hizo un experimento dedicado y mostró que estaba correcto así que creo que uno de los mayores éxitos de la teoría Ok, bueno, gracias Una última pregunta, un tema un poco diferente, varios estudiantes han preguntado como pueden comenzar en el campo de sistemas complejos hay tantos campos diferentes, tanto que debes saber... ¿tienes algún consejo para las personas? - Esa es una pregunta difícil y trae una pregunta más amplia las personas hablan de ser entrenadas en estudios interdisciplinarios y que uno debería comenzar así durante el pregrado, y así por delante. De nuevo, es como la definición de complejidad veo ambos lados del asunto. he resuelto, a mi edad, que la idea de que realmente me gusta la idea de que un estudiante sea entrenado en una disciplina eso debería fundar la base, desde la que luego haces algo con conocimiento profundo y luego cambias a estas otras áreas y en particular, en problemas de complejidad pero bueno, ese es mi primer punto creo que es bueno estar basado en una disciplina lo que es llamado una disciplina, en todo caso pero ese base y esa educación, y este es el problema con las universidades, necesita tener bordes grises o sea, parte de esa educación necesita permitir difusión a través de los bordes pero creo que una de las dificultades reales es que no hay cursos serios en complejidad bueno hay algunos o están siendo diseñados, una de las cosas que me gustan de lo que tratas de hacer, es de hecho poner esto en el mapa para que las personas puedan usar ese conocimiento que han aprendido ya dentro de una disciplina y algo de la difusión hacia otras áreas para comenzar a ser expuesto a muchas de estas ideas diferentes y técnicas que han sido desarrolladas por muchos investigadores muchos asociados al Instituto Santa Fe y otros muchos lugares para pensar sobre este tipo de preguntas - Muy bien, bueno gracias. Muchas gracias - Ha sido un placer Melanie, Buena suerte con esto - Gracias