Monday, June 22, 2009

Auto Organizacion y Comportamiento Colectivo en Vertebrados - Paper

Existen propiedades comunes en muchos fenómenos naturales aparentemente no relacionados, y es que en grupos con interacción entre individuos, estos influencian el comportamiento de otros. Este paper explora como estas interacciones emergen y como se configuran los comportamientos colectivos resultantes.
La Teoría de la Auto organización plantea que comportamientos de grupo complejos se pueden coordinar con reglas relativamente simples, y este paper estudia ademas la influencia de distintos factores en la conformación de estas reglas, e.g. liderazgo o tamaño de grupo.

Este paper esta en ingles y lo puedes encontrar aqui.

Sunday, June 21, 2009

Susan Blackmore sobre los Memes


Susan Blackmore, autora del libro "The Meme Machine", y en respuesta y desarrollo del concepto de Meme indicado por Richard Dawinks en su influyente libro "El gen egoista", define estos procesos de transferencia cultural y su modelacion como verdaderas "infecciones" a traves de los seres humanos.

Saturday, June 20, 2009

Paradoja de la Organizacion Viviente


VON NEUMAN inscribió la paradoja de la organización viviente, en la diferencia entre la máquina viviente (auto- organizadora) y la máquina artefacto (simplemente organizada).

En efecto, la máquina artefacto (e.g.Motor de automóvil) está constituída por elementos extremadamente fiables; de todos modos la máquina, en su conjunto es mucho menos fiable que cada uno de sus elementos tomados aisladamente; pero basta una alteración en uno de sus constituyentes para que el conjunto, deje de funcionar, y no pueda repararse más que a través de una intervención exterior (mecánico).


Por el contrario, otro es el caso de la maquina viviente ( auto-organizada). Sus componentes son muy poco confiables: son moléculas que se degradan muy rápidamente, y todos los órganos están, evidentemente constituidos por esas moléculas, como las células mueren, y se renuevan, a tal punto que un organismo permanece idéntico a si mismo aunque todos sus constituyentes se hayan renovado. Hay por lo tanto, opuestamente al caso de la máquina artificial, gran confiabilidad del conjunto y débil confiabilidad de los constituyentes.

Esto muestra también que hay un lazo consustancial entre desorganización y organización compleja, porque el fenómeno de desorganización "entropía" prosigue su curso en lo viviente, más rápidamente aún que en la máquina artificial; pero de manera inseparable, está el fenómeno de reorganización( entropia negativa o "negentropía"). El caos y el orden aparecen como complementarios dado que la entropía en un sentido, contribuye a la organización que tiende a arruinar y, el orden auto-organizado no puede complejizarse más que a partir del "ruido".

En efecto todo sistema autoorganizador adquiere y/o incrementa su orden, no solamente a partir del orden anterior, no solamente a partir de fenómenos aleatorios de desorden, sino también a partir del hecho de que es en sí mismo un "seleccionador" de elementos que le resultan útiles para su propia estructura a partir del desorden - ruido ambiental.

La magnitud de la entropía (S= K LN P) es una medida del desorden del sistema, de la incapacidad para transformar energía en trabajo, y puede entenderse como la inversa de la información, porque a más desorden , más incapacidad de un observador para decir algo (informar) sobre un sistema . La equivalencia entre la entropía y la inversa de la información hace del concepto de "entropía "la noción puente entre el mundo de la física ( mundo de la materia y la energía) y el mundo de la cibernética (mundo de la información y de la organización).

Friday, June 19, 2009

Libro - Complex Adaptive Systems

Este libro me lo compre en Amazon como introduccion a los modelos computacionales de sistemas complejos, y el que no me decepciona. Estos autores desarrollan la teoria de los modelos basados en agentes para estudiar feonmenos economicos y sociales. Muestra los conceptos claramente aunque con muchos ejemplos teóricos.
Este libro para mi fue especialmente útil dada la forma como presenta los modelos basados en agente, mas bien como una alternativa viable a una serie de problemas complejos de muy difícil resolución analítica. Estos modelos buscan la solución de una forma no eficiente, pero si tremendamente flexible. Como caratceristica de estos modelos se presenta:

1.-Flexibilidad vs. Precisión
Estos modelos dado que se adaptan a su ambiente, filtro que determina su "subsistencia" tiene la capacidad de ajustar sus habilidades e interaccion con el medio.

2.-Orientado a Procesos
Los agentes deben tener una accion clara ya sea en reaccion al medio que los rodea y sus estimulos, o a alguna accion inherente (e.g. un timer)

3.-Adaptables
La evolucion de sistemas complejos, si es vista como la capacidad de ir evolucionando agentes y sus relaciones para mejor adaptarse al medio, ha demostrado tener un potencial para buscar soluciones en muy pocas generaciones y llegando a varias alternativas en paralelo con eficiencias similares.

4.- Inherentemente Dinámicos
Los modelos tradicionales evitan la dinámica para enfocarse en estados de equilibrio, de mas fácil descripción analítica. Los modelos basados en agente a raíz de sus relaciones cambiantes, tienen múltiples equilibrios, basados en el ambiente donde tienen que operar.

5.- Heterogéneos y asimétricos
Los agentes a medida que se van diversificando, generan un repertorio de alternativas mas amplio para enfrentar una diversidad mayor de situaciones

Detalles
Paperback: 284 paginas
Publisher: Princeton University Press; illustrated edition edition (March 5, 2007)
Lenguaje: Ingles
ISBN-10: 0691127026
ISBN-13: 978-0691127026
Dimensiones: 9.2 x 6.1 x 0.8 inches

Amazon lo vende aqui

Los robots y su apredizaje


oiga, sabe que, junto con saludarle me ha quedado dando vueltas el tema de la programación de sus robots y su relación con la IA. Sabes, una de las cosas más complejas nos es enseñarle a un robot cosas, condicionarlo etc o que incluso acumule saberes, el tema es CÓMO PUEDE LLEGAR A GENERAR NUEVOS ALGORITMOS que logren desarrollar en forma progresiva formas más complejas de ENTENDIMIENTO.
Cuando se llega a cierto nivel de comprensión existe un salto muy interesante que nos hace tener un nuevo marco lógico comprensivo; algo ha indagar es el proceso en que se dan estos saltos y de eso a teorizado un viejo conocido, y es Piaget y su andamiaje con las zonas de desarrollo próximo, con las existencia de algún ente facilitador que promueva dicho salto…. Le dejo la tarea…

Wednesday, June 17, 2009

Modelos Basados en Agente sobre Niveles de Conciencia - Paper

Este Paper se basa en estudios interdiciplinarios experimentales recientes que enfatizan los pasos al adquirir el lenguaje durante los primeros años de vida. Estos pasos son caracterizados como cambios en los niveles de consciencia. El objetivo es posicionar estos distintos niveles de consciencia en un marco CAS, un marco que se centra en agentes que aprenden vía la interacción de señales tales como gestos o balbuceos. El marco de CAS da un enfasis a la naturaleza social de la adquisicion del lenguaje y su evolucion. Los modelos descritos son exploratorios y no predictivos. Como tales, buscan sugerir nuevos mecanismos y experimentos que busquen aumentar nuestro entendimiento de la naturaleza del lenguaje.

Este Paper esta en ingles y publicado por el Santa Fe Institute.

Ve este paper aca

Santa Fe Institute


Este instituto (SFI) fue fundado en 1984 para el estudio de Sistemas Complejos. La mision original de esta organizacion fue la de difundir el concepto de "Ciencia de la Complejidad" al integrar sistemas humanos, naturales y artificales en busqueda de caracteres comunes.

Algunos de los logros del SFI son:

* La investigacion en el SFI lleva a la modelacion de vida artificial y ecosistemas en los 80's y 90's

* Realiza aportes fundacionales a la escuela de pensamiento de la "Economia Compleja".

Actualmente mantiene 35 investigadores de tiempo completo mas una cantidad similar de investigadores de verano.

Para mas antecedentes entra aca.

ShareThis