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Auto-organización guiada

Carlos Gershenson

20 de marzo de 2014

Muchos grupos de animales pueden coordinarse sin necesidad de tener un líder. Enjambres, parvadas, cardúmenes, manadas y multitudes forman patrones globales a partir de interacciones locales entre los individuos. Este comportamiento colectivo sólo se empezó a comprender recientemente, ya que las computadoras son «microscopios» necesarios para poder explorar distintos tipos de interacciones en sistemas complejos con docenas o miles de integrantes.

La dinámica colectiva de animales es un ejemplo de auto-organización, la cual puede entenderse como el proceso mediante el cual se producen patrones o comportamientos globales a partir de reglas o estados locales. Para estudiar un sistema auto-organizante, necesitamos por lo menos describir dos escalas: los componentes y el sistema. Las propiedades del sistema son producto principalmente de las interacciones de los componentes. Es por eso que no se requiere de un líder o control central para obtener las propiedades globales.

Otro ejemplo de auto-organización se da con los machos de algunas especies de luciérnagas, las cuales se sincronizan siguiendo reglas sencillas. Un método sencillo con el cual se puede lograr la sincronización de luciérnagas es el siguiente: cada insecto emite luz con cierta regularidad (el período). Pero si detecta luz de cierta intensidad (de sus vecinos), ajusta su disparo para que el siguiente disparo coincida con los de sus vecinos. De esta manera, se generan grupos de luciérnagas que se van sincronizando, hasta que árboles enteros pueden centellear en sincronía. Mientras más machos puedan sincronizarse, podrán atraer a más hembras.

Ya que los componentes de los sistemas auto-organizantes usan sólo información local y no requieren de un líder o control central, estos sistemas son muy robustos (son resistentes a cambios en su entorno y a la pérdida de componentes) y también son adaptativos (pueden ajustarse a los cambios). Estas propiedades son comunes en los sistemas vivos, pero no lo son tanto en los sistemas artificiales. Para dotar a nuestra tecnología de robustez y adaptación, podemos usar el concepto de auto-organización guiada: podemos regular las interacciones entre los componentes para dirigir y controlar su auto-organización. Esto es distinto a diseñar qué es lo que debe de hacer cada componente, ya que bajo esta perspectiva los componentes se auto-organizan y así pueden adaptarse de manera robusta a cambios no esperados ni esperables.

En nuestro grupo, hemos aplicado el concepto de auto-organización guiada para coordinar semáforos. En lugar de tratar de predecir un flujo de vehículos que siempre cambia, cada semáforo sigue reglas simples para responder a la demanda y la disponibilidad inmediatas. Sólo se requiere información de sensores, ni siquiera es necesaria la comunicación entre intersecciones. Por ejemplo, si hay pocos vehículos en una calle, tendrán que esperar un poco más que si son muchos (a menos que no se aproxime nadie, entonces no necesitan esperar). Esto permite que se agrueguen más vehículos a los que estaban esperando, formando grupos de vehículos (pelotones). Cuando se forma un pelotón de cierto tamaño, este puede disparar una luz verde antes de llegar a la intersección, por lo que los vehículos no necesitarán siquiera reducir su velocidad, a menos que haya otro pelotón cruzando en esos momentos. En este caso, el tiempo de espera del pelotón será mínimo.

La auto-organización guiada puede aplicarse a resolver muchos otros problemas: aquellos que cambian constantemente y requieren que su solución cambie a la misma velocidad. No es casual que la naturaleza haya encontrado solución a muchos problemas usando auto-organización. Podemos aprender mucho de estos sistemas naturales para construir mejores sistemas artificiales.

Para saber más:
• Camazine, S., Deneubourg, J.-L., Franks, N. R., Sneyd, J., Theraulaz, G., and Bonabeau, E. (2003). Self-Organization in Biological Systems. Princeton University Press, Princeton, NJ, USA.
• Gershenson, C. (2007). Design and Control of Self-organizing Systems. CopIt Arxives, Mexico. http://tinyurl.com/DCSOS2007
• Gershenson, C. (2013). Living in living cities. Artificial Life, 19(3 & 4):401–420. http://dx.doi.org/10.1162/ARTL_a_00112

El Juego de la Vida

Carlos Gershenson

18 de octubre de 2013

Intuitivamente, podríamos pensar que para producir un comportamiento complejo, se requieren reglas complejas. En simulaciones de computadoras (ordenadores) se ha podido comprobar lo contrario: se pueden obtener comportamientos extremadamente complejos a partir de reglas extremadamente simples.

Un ejemplo es el «Juego de la Vida», un «autómata celular» propuesto por el matemático John H. Conway en 1970. Consiste en una malla cuadriculada, donde cada celda puede tomar uno de dos valores: «viva» o «muerta». Cada estado se puede representar con colores o con números, por ejemplo 1 = viva y 0 = muerta. Las reglas del Juego de la Vida son las siguientes. Para cada celda:

  1. Se cuentan cuántas células vivas hay en los ocho vecinos cercanos (cero si no hay vecinos, ocho si toda la vecindad está ocupada).
  2. Si la celda está viva, permanece viva sólo si tiene dos o tres vecinos (si hay uno o ninguno, se muere; si hay cuatro o más, también muere).
  3. Si la celda está muerta y tiene exactamente tres vecinos, nace una célula nueva (si hay otro número de vecinos, permanece muerta).

Y ya. ¿Qué dinámica puede surgir a partir de sólo estas relgas?

Reglas del juego de la vida

Como se puede ver en el video, las reglas simples producen estructuras complejas, osciladores, estructuras móviles, generadores de estructuras, e incluso depredadores.

Glider Gun

En ningún momento se especifica en las reglas que deba de haber estructuras móviles. ¿Cómo es que surgen? Podemos decir que emergen, en el sentido de que son propiedades que no se encuentran a nivel de celda, sino a un nivel superior. La complejidad de los patrones y estructuras del juego es un producto de las interacciones entre las celdas y de las estructuras que van emergiendo. Por ejemplo, se pueden usar las estructuras del juego de la vida para construir una computadora universal. Esto quiere decir que podemos calcular cualquier «función computable» a base de las reglas simples del Juego de la Vida.

Si podemos encontrar comportamientos tan complejos a partir de reglas muy simples, ¿qué límites habrá en la complejidad de otros sistemas complejos, compuestos por moléculas, organismos, personas y sociedades?

Para saber más:

Mentiras

Carlos Gershenson

«La gente nunca miente tanto como después de una cacería, durante una guerra o antes de una elección» —Otto von Bismarck

«Si dices una mentira lo suficientemente grande y la sigues repitiendo, eventualmente la gente creerá en ella.» —Atribuida a Joseph Göbbels

Casi todas las culturas y religiones condenan explícitamente a las mentiras. Sin embargo, mentimos cotidianamente sin pena ni preocupación: “Nosotros le llamamos”, “ya voy saliendo”, “llego entre una y dos”, “la última y nos vamos”, “me duele la cabeza”, “no plagié”, “si te portas mal, Santa Clos no te va a traer regalos” (siempre hay regalos, aunque nos portemos pésimo).

¿En qué consiste una mentira? A grandes rasgos, podríamos decir que una mentira se da cuando no hay una correspondencia entre un símbolo y su significado esperado. Los extranjeros esperan de «ahorita» algo muy próximo, pero aprenden que su significado es «un intervalo de tiempo entre el ahora y el infinito». Pero no consideramos a los malentendidos como mentiras. 

Tampoco decimos “El Señor de los Anillos es una sarta de mentiras”. Sabemos que la ficción crea su propio contexto bajo los cuales nos permitimos narrativas que adquieren nuevos significados.

Si nos vamos al otro extremo, podríamos siempre encontrar un contexto en el cual el significado de un símbolo no sea el esperado. ¿Entonces todo son mentiras? No. Sí podemos hablar de verdades, pero no de verdades absolutas. Siempre serán contextuales.

Muchos niños aprenden a mentir alrededor de los tres años. Conforme van creciendo, la sofisticación de sus mentiras va a la par con su capacidad para entender qué es lo que los demás creen. Todas las infancias están rodeadas de fantasías, cuentos, juegos. No sólo no nos referimos a estas actividades como mentiras, sino que también se observan en otras especies.

Muchos animales juegan en la infancia como una forma de aprendizaje. Animales y plantas usan mimetismo para evitar depredadores. ¿Es una medida de supervivencia o una mentira? Se vuelve una carrera de armas evolutiva. Por ejemplo, a un animal venenoso (y también a sus depredadores potenciales) le conviene evolucionar colores brillantes para «señalar honestamente» que no se lo coman. Pero esto crea una presión en otros animales para que evolucionen colores o patrones similares para evitar que se los coman. Y entonces los depredadores tienen que evolucionar mecanismos para distinguir a los «mentirosos» de los «honestos».

Estos ejemplos ilustran algunas ventajas de mentir. Por ejemplo, si sicarios persiguen a una víctima y nos preguntan sobre su paradero, sería virtuoso mentirles. Pero hay muchas más situaciones en las que las mentiras no son deseables, por eso son rechazadas por tantas culturas.

La ciencia se ha dedicado a la búsqueda de verdades. El método científico es la mejor herramienta que tenemos: comparamos diferentes explicaciones con evidencia, no sólo con retórica (la cual frecuentemente aprovecha las mentiras). A final de cuentas, buscamos que haya consistencia con nuestra experiencia.

A veces es difícil aceptar las cosas como son, y preferimos engañarnos a nosotros mismos para pretender que las cosas son como queremos que sean. 

Por otro lado, están quienes hacen del mentir un oficio, llámese propaganda o mercadotecnia. El objetivo es convencer, no importa ni el medio ni la verdad.

Podríamos decir que es imposible vivir sin mentiras. Son parte de nuestra humanidad. Pero eso no quiere decir que debamos aceptar todo tipo de mentiras sin distinción. ¿Qué mentiras nos indignan? ¿Qué criterios podríamos tener para distinguir mentiras «blancas» de las reprobables? Daño y sufrimiento.  Engaño. Dolo. En menor medida, ignorancia. Dado que en muchos casos la frontera es borrosa, es más fácil simplemente no mentir. Si no sabemos si una mentira generará daño o no, mejor no decirla. 

¿A quién daña plagiar un par de tesis y mentir al respecto? A todos los que quisiéramos  un sistema judicial confiable. ¿Cómo podríamos confiar en una ministra que, a pesar de toda la evidencia, miente con tal descaro?

Si nuestra clase política no toma una postura firme en contra de las mentiras, la consecuencia será una desconfianza generalizada. Y si «todos los políticos mienten», quien tendrá más poder no será quien mienta menos, sino quien mienta más.

https://reforma.com/KySpvr

Cambios

Carlos Gershenson

Cuando mis bisabuelos dejaron Ucrania (Unión Soviética) en 1929, no sólo fue para no volver. Perdieron contacto con sus hermanos y amigos. No sólo por lo tardado de las cartas y viajes, sino también por el hermetismo de las fronteras y el creciente antisemitismo. Durante la guerra, los nazis establecieron sus cuarteles en Vinnytsia, donde nació mi abuelo. Quienes no habían emigrado para entonces, ya sea fuera de la URSS o hacia el este, probablemente no sobrevivieron.

Menos de un siglo después, vivimos en un mundo con muchísimos cambios. He vivido en 8 países y visitado otros 27. En 24 horas uno está del otro lado del planeta. Cuando vivimos en Bruselas, no se sentía que vivíamos en Bélgica, sino el Europa. Tal vez en menor medida, pero las diferencias en las Américas también las siento poco. O más bien, uno puede encontrar más diferencias dentro del mismo país que entre promedios de países.

Me considero mexicano porque crecí y he pasado la mayoría de mi vida en México, pero más humano que mexicano. Tengo genes judíos, europeos, americanos, africanos, árabes y chinos. Mi esposa es rusa, una de nuestras hijas es también estadounidense. Como consecuencia de la globalización, la mezcla de culturas, lenguajes y costumbres deja a las nacionalidades como una cuestión más política que otra cosa.

Con todos estos antecedentes, la decisión de mudarnos de país (otra vez) es mucho más fácil que para otras personas. A partir del otoño, seré Empire Innovation Professor en la Universidad de Binghamton en Nueva York.

Hubo varios factores que determinaron esta decisión. El principal fueron nuestras hijas. Considero que tendrán más oportunidades en Estados Unidos. No es que no haya problemas (tiroteos masivos, drogadicción, crimen), pero en México cada día uno se entera de niñas o mujeres que desaparecen. Si hay una oportunidad de reducir riesgos, ¿por qué no tomarla?

Otro factor importante es el estado de la ciencia en México, el cual es lamentable y no tiene perspectivas de mejora. Estoy sumamente agradecido con la UNAM por 14 años en los que pude investigar, enseñar y aprender en condiciones excelentes. Pero presupuestos reducidos y una burocracia excesiva nos dejan menos tiempo académico.

Mantendré una colaboración estrecha con colegas y estudiantes en México. Considero que podré contribuir más desde Estados Unidos que preocupándome por una creciente incertidumbre.

Este cambio no será como el de mis bisabuelos. Las distancias se acortan. Las fronteras se diluyen. Hay que darle prioridad al planeta sobre las naciones.

¡Emergencia, emergencia!

Carlos Gershenson

14 de febrero de 2014

No me refiero a la emergencia de peligro, crisis o salidas. La emergencia es una propiedad característica de los sistemas complejos. A pesar de haberse debatido desde hace siglos, el concepto todavía tiende a generar más confusión que explicación. Osaré intentar reducir, aunque sea un poco, la confusión.

Una célula: ¿de qué está hecha? De moléculas. No decimos que las moléculas están vivas, pero la célula sí. ¿de dónde viene la vida? Se puede decir que la vida es una propiedad emergente. Puede sonar esotérico, pero una propiedad emergente simplemente está presente a una escala y a otra no. Otro ejemplo: una barra oro. Tiene propiedades como color, maleabilidad, conductividad y temperatura que aunque dependen de los átomos del oro, no pueden deducirse a partir de las propiedades de los átomos. No es necesario que haya alguna «sorpresa» para que ocurra la emergencia, «simplemente» se necesitan interacciones. Es ahí donde se generan las propiedades a distintas escalas. Si estudiamos un átomo de oro aislado, no podremos deducir las propiedades de la barra porque no nos fijamos en las interacciones. De igual manera, en una célula no podremos comprender la vida si nos enfocamos sólo en las moléculas sin considerar sus interacciones. Aristóteles lo describió como «el todo es más que la suma de sus partes».

En la India antigua, se menciona el ejemplo de una tela: no es causada por los hilos que la conforman. En otras palabras, podemos tener una bola de hilos, pero eso no hace una tela (तन्त्र (tantra) en sánscrito). En nuestros tiempos, diríamos que la diferencia es la organización: los mismos componentes, diferentes propiedades emergentes. En este contexto, Stuart Kauffman (2002) da un ejemplo interesante en su libro Investigaciones: Si ponemos a todos los seres vivos de nuestro planeta en una enorme licuadora y apretamos MAX, unos instantes después todavía tendremos la misma diversidad de moléculas. Sin embargo, al estar estas lejos de un equilibrio termodinámico, decaerían rápidamente, ya que no subsistiría la organización que las mantiene y las produce. Lo que hace tan especial a nuestra biosfera no son sólo sus componentes, sino cómo están acomodados.

Dos ejemplos más: nuestro cerebro está compuesto por neuronas. Las neuronas no tienen mente, pero nosotros sí. ¿De dónde viene nuestra mente? Emerge de las interacciones entre nuestras neuronas, nuestro cuerpo y nuestro entorno. Si una neurona se activa, no podemos saber a qué pensamiento pertenece esa activación.

En el Juego de la Vida de Conway: las estructuras que se mueven en el espacio no están especificadas en las reglas del juego: son un producto emergente de las interacciones locales entre las celdas. Si observamos a sólo una celda, no sabremos si es parte de una estructura de mayor escala o no.

Si hay tantos ejemplos de emergencia, incluidos nosotros mismos, ¿por qué es un concepto tan conflictivo y esotérico? Es una consecuencia del reduccionismo (a tratarse próximamente), el cual trata de explicar el todo en términos de sus partes. A su vez, se asume muchas veces que los componentes son reales, mientras que las interacciones no lo son. Pero no podemos aceptar que todo a nuestro alrededor es simplemente muchas partículas elementales. Por ejemplo, ¿el dinero es real? ¿dónde está? Si me fijo en los átomos o quarks que forman un billete, ¿cómo puedo saber cuánto es su valor? El valor lo damos nosotros con nuestras interacciones y convenciones sociales. No podemos reducir el dinero a la física. Sin embargo, el dinero tiene un efecto en el mundo físico, ya que es gracias a él que se transforman muchísimos materiales.

No sé si el dinero es real o no (depende de lo que entendamos por realidad). Pero es tan (ir)real como la materia y la energía, ya que tiene un efecto causal en ellas. De la misma manera, las interacciones son tan (ir)reales como los componentes. Una bacteria huyendo de un glóbulo blanco y un glóbulo blanco persiguiendo a una bacteria desplazan moléculas, de las cuales no podemos entender mucho si no consideramos que la vida es algo más que moléculas. Ese algo más son interacciones organizadas. ¿Son reales?

Para saber más: