| dc.description.abstract | En esta tesis se realiza un análisis conceptual e histórico de la ciencia de los sistemas complejos a, de manera más general, los estudios de la complejidad. A tales efectos, se realiza una exploración de las distintas formas en las que la idea de “máquina” funcionó como regulador de la cientificidad de las explicaciones. La imposibilidad de reducir las operaciones de lo viviente a las de una máquina llevó a
la aparición de explicaciones alternativas del fenómeno complejo de la vida, oponiendo así una serie de vitalismos a los mecanicismos de cada época. Con este trasfondo histórico, se analiza la Teoría General de los Sistemas y la Cibernética en torno a su tratamiento de la complejidad, destacando el rol de los modelos y los conceptos de información y organización. Se recorren luego los principales aportes
para la modelización sugeridos por Alan Turing y John von Neumann, en quienes la computación se vuelve tanto un recurso de cálculo como una manera de comprender la naturaleza y su estudio. Se destaca la centralidad de la corrección de errores y las heurísticas. Un análisis de las características esenciales de los sistemas complejos gravita en torno a la noción de robustez, vista en términos de modelos y patrones computacionales emergentes. Finalmente, se analizan distintos aspectos de
la conceptualización filosófica en torno a la emergencia y la reducción, destacando algunos problemas en las maneras clásicas de comprender qué constituye un nivel de descripción. Sobre la base de una interpretación computacional de lo que constituye una abstracción, entendida aquí como una encapsulación de procesos de manera que las acciones o intervenciones de un agente sobre esos procesos se puedan volver más simples sin disminuir la complejidad subyacente, se plantea una
mirada artefactual de los sistemas complejos a partir de la interfaz con las ciencias de lo artificial sugerida por Herbert Simon. | |
