Si queremos comprender el funcionamiento de un sistema, a veces es recomendable analizar sus componentes.
Por ejemplo, si queremos saber cómo funciona nuestra computadora, es muy probable que los primeros pasos consistan en aprender sobre sus bloques básicos: el microprocesador, la memoria, los dispositivos de almacenamiento a largo plazo (tales como el disco duro), los dispositivos de entrada y salida (mouse, teclado, pantalla), los dispositivos de comunicaciones (conexión a la Internet), etc.
Pero hay sistemas que no admiten tal reduccionismo. Uno de los ejemplos más conocidos son los llamados sistemas caóticos. El ejemplo mostrado en el video a continuación es un sistema simétrico de imanes, sobre los que oscila un péndulo magnético. Los movimientos del péndulo, a pesar de ser la configuración simétrica, son sumamente erráticos. La posición final del péndulo es impredecible.
Esta otra simulación por computadora muestra los movimientos de un péndulo doble, y nuevamente, a pesar de ser el sistema sumamente simple, los resultados son sumamente complejos (y para mí, interesantes por su belleza):
Un famoso proverbio chino dice: "el aleteo de las alas de una mariposa se puede sentir al otro lado del mundo" . La meteorología se enfrenta, justamente, con este tipo de comportamiento denominado caótico. Un pequeño cambio en las condiciones en un lugar determinado pueden provocar una respuesta enorme y absolutamente impredecible en otro punto. Popularmente denominado efecto mariposa, los libros y las películas han jugado con este comportamiento real y su influencia en el espacio, y en el tiempo. En un conocido cuento de Ray Bradbury, "El ruido del trueno", se analiza cómo un pequeño cambio en el pasado tiene una enorme influencia en un presente alternativo. Este cuento inspiró a la película homónima, del año 2005.
En los sistemas caóticos, un pequeño cambio en las condiciones iniciales (desde dónde suelto el péndulo magnético, o la muerte de una mariposa en el remoto pasado) tiene efectos enormes en el comportamiento y el estado final del sistema.
Hay otro tipo de sistemas complejos. Son sistemas formados por multitud de agentes que interactúan entre sí, sin que exista una dirección central que coordine a todos los agentes (o con una dirección central que fija determinadas condiciones iniciales, o líneas generales de comportamiento, pero no dirige cada acción del sistema). El comportamiento de los agentes puede obedecer a reglas muy simples, pero en algunos casos, los resultados son sumamente interesantes.
Ejemplos y resultados de estos sistemas complejos son, los nidos de hormigas, las bandadas de pájaros, las redes de computadoras y las redes sociales.
Un tipo de sistema complejo es aquél formado por muchos agentes que están interconectados, o interactúan. El resultado es lo del título, aún aplicando reglas muy simples, se obtienen resultados increíblemente complejos y hasta impredecibles.
A esta altura es imprescindible un ejemplo. Todos hemos visto largas hileras de hormigas desde un hormiguero a alguna fuente de alimento. Cómo saben las hormigas para dónde ir?
La respuesta: En forma similar a la popular leyenda de Hansel y Gretel, sólo que en lugar de dejar piedras o migas de pan, las hormigas impregan el camino a su paso con feromonas. Esto explica fácilmente como todas las hormigas siguen el mismo camino, pero, quién fue la primera hormiga en fundar la "ruta de transporte". Dejaremos esta segunda pregunta para un poco más adelante.
Antes de seguir, un ligero desvío del tema, para volver hacia el final al tema principal de esta nota.
Los comienzos de los años 80 vieron la explosión de los primeros ordenadores personales u hogareños. En esos tiempos, el software escaseaba y no era raro que el usuario se programara sus propias aplicaciones y juegos. Hubo muchos lenguajes de programación, y sobrevivieron los más aptos, por diversas razones, popularidad, precio, prestaciones o simple azar.
Por aquellos años, existía también un lenguaje pensado especialmente para la educación de infantes. La idea era conectar lo virtual con lo real. Los comandos que los niños introducían en sus programas debían controlar robots reales, que realizaran sobre el piso lo que sus amitos les ordenaban.
Esa era la idea original del Logo, lenguaje creado por Papert y basado en el Lisp, y el robot era conocido popularmente como "tortuga". La idea original era que tal tortuga tuviera un o varios lápices de colores, y los programas de los peques generaran dibujos en el piso.
Como era de esperarse, no fueron demasiados los lugares que pudieron permitirse o mantener una tortuga de piel y hueso, o mejor dicho de plástico y acero, para cumplir con la visión original de los diseñadores. La tortuga era generalmente también un simpático icono en la pantalla, encargado de dibujar los caprichos de los alumnos.
El Logo tuvo su época de gloria pero casi desapareció. Mientras pensaba en cómo dar ejemplos (como lo hicimos en el juego de la vida) sobre simulaciones de sistemas complejos, me encontré con una reencarnación del Logo, llamada StarLogo TNG*. Es un Logo creado por el MIT para instituciones educativas. La versión TNG incluye gráficos tridimensionales.
En próximas entregas comentaremos muchos problemas interesantes que pueden ser planteados y analizados en esta versión del Logo que dista mucho de ser un programito para infantes. En principio el programa viene también en castellano pero NO LO RECOMIENDO (lamentablemente) ya que tal versión en castellano no funciona bien.
La versión en inglés es bastante estable y desde ya que la recomiendo, la pueden ir bajando y probando los tutoriales y ejemplos que abundan para este paquete de Logo del MIT.
Por eso, esta nota es un final y un comienzo. Si Dios quiere, un comienzo de muchos ejemplos de sistemas complejos que iremos analizando con la ayuda del StarLogo TNG. Para la descarga, ir a la página del Star Logo TNG.
* TNG = The next generation. La nueva generación. Una sigla que fue popularizada, creo, por la serie Star Trek, Viaje a las Estrellas.
Por ejemplo, si queremos saber cómo funciona nuestra computadora, es muy probable que los primeros pasos consistan en aprender sobre sus bloques básicos: el microprocesador, la memoria, los dispositivos de almacenamiento a largo plazo (tales como el disco duro), los dispositivos de entrada y salida (mouse, teclado, pantalla), los dispositivos de comunicaciones (conexión a la Internet), etc.
Pero hay sistemas que no admiten tal reduccionismo. Uno de los ejemplos más conocidos son los llamados sistemas caóticos. El ejemplo mostrado en el video a continuación es un sistema simétrico de imanes, sobre los que oscila un péndulo magnético. Los movimientos del péndulo, a pesar de ser la configuración simétrica, son sumamente erráticos. La posición final del péndulo es impredecible.
Esta otra simulación por computadora muestra los movimientos de un péndulo doble, y nuevamente, a pesar de ser el sistema sumamente simple, los resultados son sumamente complejos (y para mí, interesantes por su belleza):
Un famoso proverbio chino dice: "el aleteo de las alas de una mariposa se puede sentir al otro lado del mundo" . La meteorología se enfrenta, justamente, con este tipo de comportamiento denominado caótico. Un pequeño cambio en las condiciones en un lugar determinado pueden provocar una respuesta enorme y absolutamente impredecible en otro punto. Popularmente denominado efecto mariposa, los libros y las películas han jugado con este comportamiento real y su influencia en el espacio, y en el tiempo. En un conocido cuento de Ray Bradbury, "El ruido del trueno", se analiza cómo un pequeño cambio en el pasado tiene una enorme influencia en un presente alternativo. Este cuento inspiró a la película homónima, del año 2005.
En los sistemas caóticos, un pequeño cambio en las condiciones iniciales (desde dónde suelto el péndulo magnético, o la muerte de una mariposa en el remoto pasado) tiene efectos enormes en el comportamiento y el estado final del sistema.
Hay otro tipo de sistemas complejos. Son sistemas formados por multitud de agentes que interactúan entre sí, sin que exista una dirección central que coordine a todos los agentes (o con una dirección central que fija determinadas condiciones iniciales, o líneas generales de comportamiento, pero no dirige cada acción del sistema). El comportamiento de los agentes puede obedecer a reglas muy simples, pero en algunos casos, los resultados son sumamente interesantes.
Ejemplos y resultados de estos sistemas complejos son, los nidos de hormigas, las bandadas de pájaros, las redes de computadoras y las redes sociales.
Un tipo de sistema complejo es aquél formado por muchos agentes que están interconectados, o interactúan. El resultado es lo del título, aún aplicando reglas muy simples, se obtienen resultados increíblemente complejos y hasta impredecibles.
A esta altura es imprescindible un ejemplo. Todos hemos visto largas hileras de hormigas desde un hormiguero a alguna fuente de alimento. Cómo saben las hormigas para dónde ir?
La respuesta: En forma similar a la popular leyenda de Hansel y Gretel, sólo que en lugar de dejar piedras o migas de pan, las hormigas impregan el camino a su paso con feromonas. Esto explica fácilmente como todas las hormigas siguen el mismo camino, pero, quién fue la primera hormiga en fundar la "ruta de transporte". Dejaremos esta segunda pregunta para un poco más adelante.
Antes de seguir, un ligero desvío del tema, para volver hacia el final al tema principal de esta nota.
Los comienzos de los años 80 vieron la explosión de los primeros ordenadores personales u hogareños. En esos tiempos, el software escaseaba y no era raro que el usuario se programara sus propias aplicaciones y juegos. Hubo muchos lenguajes de programación, y sobrevivieron los más aptos, por diversas razones, popularidad, precio, prestaciones o simple azar.
Por aquellos años, existía también un lenguaje pensado especialmente para la educación de infantes. La idea era conectar lo virtual con lo real. Los comandos que los niños introducían en sus programas debían controlar robots reales, que realizaran sobre el piso lo que sus amitos les ordenaban.
Esa era la idea original del Logo, lenguaje creado por Papert y basado en el Lisp, y el robot era conocido popularmente como "tortuga". La idea original era que tal tortuga tuviera un o varios lápices de colores, y los programas de los peques generaran dibujos en el piso.
Como era de esperarse, no fueron demasiados los lugares que pudieron permitirse o mantener una tortuga de piel y hueso, o mejor dicho de plástico y acero, para cumplir con la visión original de los diseñadores. La tortuga era generalmente también un simpático icono en la pantalla, encargado de dibujar los caprichos de los alumnos.
El Logo tuvo su época de gloria pero casi desapareció. Mientras pensaba en cómo dar ejemplos (como lo hicimos en el juego de la vida) sobre simulaciones de sistemas complejos, me encontré con una reencarnación del Logo, llamada StarLogo TNG*. Es un Logo creado por el MIT para instituciones educativas. La versión TNG incluye gráficos tridimensionales.
En próximas entregas comentaremos muchos problemas interesantes que pueden ser planteados y analizados en esta versión del Logo que dista mucho de ser un programito para infantes. En principio el programa viene también en castellano pero NO LO RECOMIENDO (lamentablemente) ya que tal versión en castellano no funciona bien.
La versión en inglés es bastante estable y desde ya que la recomiendo, la pueden ir bajando y probando los tutoriales y ejemplos que abundan para este paquete de Logo del MIT.
Por eso, esta nota es un final y un comienzo. Si Dios quiere, un comienzo de muchos ejemplos de sistemas complejos que iremos analizando con la ayuda del StarLogo TNG. Para la descarga, ir a la página del Star Logo TNG.
* TNG = The next generation. La nueva generación. Una sigla que fue popularizada, creo, por la serie Star Trek, Viaje a las Estrellas.