- 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