Quelle est votre définition des «systèmes complexes»?
Donc, ma définition en une phrase est
systèmes qui ne donnent pas
des formes compactes de représentation
ou de description, et je devrais expliquer cela.
Dans les systèmes que les physiciens étudient,
vous pouvez souvent écrire sur une page
quelques équations très belles, élégantes, comme les lois de conservation
du momentum de Netwon, ou les équations de champ
pour l'électromagnétisme de Maxwell, et ainsi de suite,
et vous pouvez expliquer une énorme quantité de données empiriques.
Quand il s'agit du génome, ou le cerveau, ou des propriétés
de la société ou de l'histoire littéraire, au comble de nos connaissances,
il n'y a pas de si belles, élégantes, descriptions compactes.
Et ceci, pour moi, est la preuve
que nous avons affaire à un système complexe.
Maintenant, pourquoi est-ce ainsi? Donc, la raison pour laquelle je pense que c'est difficile
à faire est parce que ce sont des systèmes qui encodent de longues historiques.
Une des caractéristiques, pour moi,
d'un système complexe, c'est qu'il a trouvé un moyen,
ou un mécanisme, destiné à extraire de son environnement
certaines informations, afin de l'utiliser pour se comporter
de manière adaptative. Pour prévoir et contrôler.
Et par conséquent, il doit être décrit en utilisant des modèles
qui ont une saveure légèrement différente de ceux que
nous avons toujours été familier avec dans les sciences naturelles mathématiques.
Et généralement, ces modèles seront computationnel.
Donc, je vais vous demander
la même question que je pose à tout le monde, qui est
quelle est votre définition d'un système complexe. Oh non!
C'est ce que tout le monde dit!
En science informatique théorique, nous ne disons pas que
les systèmes sont complexes ou simples, en soi.
Typiquement, nous disons plutôt que les questions sont
complexes si ces questions nécessitent beaucoup de ressources
computationnelles pour être résolues. Beaucoup de temps, beaucoup de mémoire,
beaucoup de communication entre les gens.
Certaines ressource limitées.
Différentes questions peuvent avoir différents niveaux de complexité de calcul. Ainsi, par exemple,
si ce que vous voulez savoir est à quoi ressemblera le système
dans T time steps ([bond de temps]) à partir de maintenant.
Vous pouvez répondre à cette question avec environ T temps
en le simulant, mais une intéressante
question pourrait être, peut-être qu'il n'existe pas d'algorithme qui fonctionne
plus rapidement que ceci. Peut-être qu'il n'y a aucun moyen de sauter plus
certaines partie de l'histoire. Peut-être, comme un système dynamique chaotique qui
n'a pas de solution de forme fermée, peut-être qu'il n'y a pas de raccourci à faire
pour la simulation laborieuse étape par étape.
Donc, pour moi, je trouve utile, plutôt que
dire, est-ce que ce système est simple ou complexe? Je veux dire, je ne nie pas
que nous avons souvent des idées claires à ce sujet, mais je trouve utile
de changer la question un peu pour me donner
une question "oui ou non" à laquelle vous pouvez répondre sur ce système,
ou une quantité que vous voulez calculer sur ce système, et ensuite parlons
à quel point il est difficile computationnellement de répondre à cette question
ou de calculer cette quantité.
Eh bien, c'est un concept
compliqué. Je n'ai pas dis complexe, seulement quelque peu
compliqué.
Ainsi, ceci se lie avec une discussion que je suis sûr que nous allons
avoir sur l'information, j'ai donc des notions assez précises
lorsque que je fais référence à un système naturel ou artificiel
comme étant complexe, et ce que je veux dire, en particulier, c'est qu'il possède une architecture causale interne
très sophistiquée qui stocke et traite l'information.
Donc, les choses techniques que nous allons parler dans peu de temps ont à faire
avec la façon dont nous mesurons l'information stockée et la quantité de structure.
Donc, l'information, de plusieurs façons, se veut de tenter de décrire
comment complexe est un système complexe, et divers
types de traitement et de stockage d'information peuvent être associées à la manière dont un système est organisé.
C'est donc un concept clé, certainement
la notion originale de l'information de Shannon comme le degré de surprise,
le degré d'imprévisibilité dans un système, ou à quel point un système est aléatoire
doit être augmentée. Donc, un focus de la grande partie
de mon travail est d'essayer de délimiter qu'il y a beaucoup de différents types d'information,
non seulement de l'information "Shannonian".
Donc, ma définition de systèmes complexes
est un système qui possède des
interactions. Il y a des éléments non linéaires dans ce dernier.
J'ai tendance à travailler sur des systèmes avec de nombreuses dimensions et non des systèmes de basse dimensionnalité.
Et j'aime utiliser les méthodes de la mécanique statistique
de la physique pour comprendre les problèmes dans ces systèmes.
La plupart du temps, les caractéristiques intéressantes de ces systèmes ont
des propriétés indépendantes du niveau , c'est-à-dire qu'ils ont des lois de puissance ("power laws")
ou objets fractals en eux, intégrés en eux quelque part,
soit dans dans leur disposition physique réelle
ou en termes des statistiques que vous voyez.
Donc, ma définition de base est qu'un système complexe se compose d'un groupe d'entités
qui peuvent ne pas commencer diversifiée, mais finissent par être diversifiée. Ils sont reliés
en quelque sorte, habituellement par une sorte de structure de réseau ou une certaine
structure spatiale, et ils obtiennent de l'information et des signaux à travers ce réseau
ou de la structure locale, mais ils obtiennent aussi parfois quelques signaux globaux ou l'information globale,
ce qui pourrait être les prix dans un marché, ou la température dans un système, de sorte que
en plus d'être relativement divers et reliés entre eux, ils sont également interdépendants, de sorte que les
actions d'un agent dans le système influenceront,
d'une certaine façon, ou auront des implications pour un autre agent. Ainsi, dans le contexte
d'un système social, comme en économie, je dirai que si je vais en acheter du pain dans une épicerie
que j'achète du pain de blé entier ou du pain blanc, vous ne vous en souciez
pas du tout. Ce ne est pas interdépendants. Il n'y a pas une forte interdépendance réelle, sauf pour
les prix. Mais si je décide de conduire ma voiture sur la route
ou de conduire ma voiture très rapidement sur la route, ce genre de choses, alors ceci peut réellement vous affecter
de manière importante. Donc, ils sont interdépendants. Et la dernière chose
est, en plus d'avoir ces
comportements interdépendants et réseaux et divers agents, que les agents s'adaptent
et répondent à l'environnement dans lequel ils sont. Donc ce n'est pas juste une affaire que ces derniers suivent
des règles simples, mais qu'ils s'adaptent d'une certaine manière. Or, cette dernière partie
devien un peu délicate philosophiquement, parce que l'adaptation est vraiment juste une règle
d'un ordre supérieur, vous pouvez donc avoir une règle de premier niveau, puis une règle méta
et ainsi, vous pourriez dire qu'ils sont fondés sur des règles, mais ils sont d'une certaine façon fondés sur des règles métas,
qu'ils permettent les comportement qui
peuvent répondre aux signaux qu'ils reçoivent à la fois globalement et localement. Maintenant, la dernière chose
que je mentionnerai est, ceci est une autre sorte de paradoxe dans la définition des systèmes adaptatifs complexes,
est qu'un système comme celui-ci peut être complexe, mais il peut ne pas l'être.
Donc, un système peut avoir ces composantes, mais il peut finir par produire
un équilibre. Surtout si je regarde un système économique
certaines parties des systèmes économiques s'équilibrent vraiment très bien, mais d'autres
finissent par être vraiment complexe. Donc, si vous regardez la consommation de pétrole
au fil du temps au niveau mondial, c'est assez prévisible, c'est un pattern assez stable,
mais si je regarde les prix du pétrole au cours du temps, ça c'est complexe, car
Il ya beaucoup plus interdépendances et toutes ces choses entrent en jeu.
Alors John Holland et moi plaisantons parfois que nous devrions les appeler systèmes capables de produire
complexité! Cela ne semble pas aussi remarquable.
Bon, eh bien, c'est une question que les gens ont beaucoup débattu.
Je suppose
la plupart des gens seraient d'accord qu'un système complexe est un système de nombreuses parties en interaction
où le
système est plus que la somme de ses parties.
Il montre des comportements émergents qui ne sont pas simplement la somme des comportements individuels
de ses parties. D'autres personnes ajoutent des
éléments supplémentaires à cela, mais ceci est probablement ce qu'est ma définition.
C'est un système de partie qui interagissent ensemble qui montre comportements émergents.
Bon, c'est assez simple! Déballer ceci
prend un peu plus de temps, mais ..
Donc, je vais vous donner une définition de systèmes complexes, mais
je vous rappelle que de nombreux concepts importants
comme la vertu et la vie sont très difficiles à définir
et je pense que les systèmes complexes sont un d'une certaine manière dans cette catégorie.
Néanmoins, les types de systèmes que j'appelle complexes
ont de nombreuses composantes actives qui interagissent
et les interactions entre les composantes sont
des interactions non triviales ou non linéaires
et mènent le système à avoir des comportements imprévisibles. Vous avez peut-être
entendu ces choses avant. Mais surtout,
tous les composantes sont soit en train d'apprendre ou
de modifier leur comportement d'une certaine façon alors que le système
agit.
Et cela conduit à toutes sortes de dynamiques intéressantes.
Donc, c'est plus ou moins ce que je pense quand je pense
à un système complexe. Alors pensez-vous que l'adaptation est
essentiel pour un comportement complexe?
Eh bien, il est essentiel pour le genre de comportement complexe qui me intéresse le plus dans.
Bon, assez raisonnable!
Je pense que ma définition est probablement similaire à celle de beaucoup d'autres personnes.
Un système complexe est quelque chose
avec beaucoup de parties en interaction où quelque chose
dans la façon dont les parties se comportent quand ils interagissent est qualitativement différente
que la façon dont ils se comportent si vous les regardez individuellement. Donc,
c'est quelque chose avec des phénomènes émergents. Et je pense que nous pouvons argumenter
sur ce que tous ces mots signifient vraiment.
Ainsi, par exemple, je pourrais avoir en tête quelque chose d'un peu différent de d'autres personnes, mais je
ne pense pas avoir quelque chose de particulièrement unique dans ma définition.
Les systèmes complexes ont tendance à être des choses qui
sont différents des plus simples, souvent des systèmes
physiques, en ce sens qu'ils ont tendance à être hétérogènes, ils ont tendance à
être composés de parties qui ne sont pas du même type de partie. Par exemple,
les personnes et les entreprises dans une ville sont tous différents. Ils ne sont pas tous les mêmes.
Ils ont tendance à être, beaucoup d'entre eux sont pas fixes, mais pas tous d'entre eux.
Donc, une ville ou un écosystème peut continuer d'évoluer et
souvent, la chose qui les rend plus difficiles à étudier en termes de faire des prédictions
à leur sujet, c'est qu'ils ont généralement aussi des chaînes de causalité,
des mécanismes qui font bouger les choses qui sont circulaires, il y a donc des feedbacks ([rétroactions])
à la fois positifs et négatifs qui rendent leur évolution
au moins plus difficiles à étudier que celles des systèmes physiques
simples ou systèmes d'ingénierie, où l'on peut les traiter dans des régimes où ils sont simples
et linéaires, et ils peuvent réagir de manière que nous pouvons au moins espérer caractériser.
Donc, ces choses sont encore une définition opérationnelle de ce qu'est un système complexe
pourrait être, mais ils font un long chemin pour dire ce qu'est un système complexe généralement,
des écosystèmes aux organismes aux villes aux cerveaux.
Un système complexe est un
qui contient un nombre considérable d'acteurs ou d'agents
qui sont en interaction habituellement de manière non linéaire
desquels évoluent toutes sortes de
comportements multi-niveaux.
Il y a donc ces phénomènes émergents, mais aussi
je pense qu'un élément essentiel d'un système complexe qui le distingue
de ce que nous pourrions appeler un système simple, comme le mouvement des planètes autour du soleil,
est que d'une part, vous ne pouvez pas
encapsuler la dynamique en quelques
équations simples et ceci est intimement lié
au fait que ces systèmes évoluent
et sont adaptables. Et je pense que c'est l'une des
différences les plus cruciales entre cela et les systèmes traditionnels avec lesquels
j'ai travaillé durant la plupart de ma carrière sous le couvert de la physique.