A complexidade emerge das interações locais de agentes adaptativos (mesmo simples), e que através de um conjunto de regras de envolvimento podemos imitar padrões do mundo real em que estamos interessados ou em recriar fenómenos que queremos entender
Fonte ACI Ciências ULisboa
“A ordem é a repetição de unidades. O chaos é a multiplicidade sem ritmo”
M. C. Escher (1898-1972).
Todos sabemos que qualquer modelo (barato) é uma grande simplificação da complexidade do mundo real. Mas, mesmo assim vale a pena estimularmos e fazermos experiências (simulações) se tivermos em conta não só as limitações (dos agentes, do contexto, do ambiente), mas também de algumas das propriedades dos sistemas que escolhemos para trabalhar.
A retrospetiva ESCHER, uma apresentação de 200 obras do visionário artista holandês, serve de contraponto, pois as suas criações marcaram as mentes dos cientistas, a imaginação dos designers e dos artistas em geral, produzindo ainda um impacto muito forte no mundo da arte. A provocação exige pensarmos no que ele fez.
Surrealismo, relatividade, múltiplas vistas, e não só exposição parada e estática. Existe diversão, movimento, experiências científicas, educação, e combinações quanto baste para atrair os visitantes, e obrigar todos a um esforço para entender perspetivas impossíveis ou improváveis.
Para explicarmos, prevermos ou, mesmo, formular políticas nacionais (e regionais) nada melhor que elaborar instalações experimentais (laboratórios, oficinas virtuais, lab/fabs) onde possamos explorar, exigir, reclamar e fornecer (mecanismos) sobre os sistemas que parecem vivos e ativos (realidade artificial e aumentada).
Comecemos por assumir que a complexidade emerge das interações locais de agentes adaptativos (mesmo simples), e que através de um conjunto de regras de envolvimento podemos imitar padrões do mundo real em que estamos interessados ou em recriar fenómenos que queremos entender.
Obviamente, sabemos que existem poucas relações com o mundo em que habitamos (sociedades artificiais), mas através da via analógica criamos mundos esquisitos, e depois podemos refletir. E, aquela provocação permite visualizar e construir uma dinâmica imaginária do mundo real com entidades “vivas”, capazes de realizar trocas, e de se articularem em redes para fazerem ações individuais e coletivas. Assim, podemos cruzar colaborações e cooperações, estabelecer negociações ou simples interações.
As conexões levam-nos às instituições e às organizações sociais. Claro que antes existirão táticas e estratégias, competições e jogos variados. Enfim, mudanças, flutuações, catrástofes e choques (avalanches, tsumanis, terramotos, inundações, crises, replicações, crescimentos exponenciais e destruições). Não nos esqueçamos que a terra está a aquecer, e as mudanças são cada vez mais frequentes.
Em 1928, Arthur Eddington introduziu a ideia que o tempo era unidirectional (a seta do tempo, só viaja para a frente), e que não podíamos inverter a maioria dos processos físicos e biológicos (a noção de tempo absoluto ou físico não é útil em Biologia). Isto liga-se à Segunda Lei da Termodinâmica que diz que os sistemas fechados tendem a aumentar a entropia. Logo, não podemos voltar para trás porque, em sistemas fechados, a entropia não pára de crescer. Ora, a simulação, artificial, acaba com esta limitação no mundo natural. Em 2017, o Santa Fe Institute (SFI) criou um projeto de investigação “Envelhecimento, Adaptação, e a Seta do Tempo”, para perguntar se uma teoria do tempo complexo pode ajudar-nos a explicar o envelhecimento através dos sistemas físicos e biológicos. Sabemos que os animais maiores vivem mais tempo que os pequenos, e que as empresas têm tempos de vida menores do que as faculdades. Isto quer dizer que o tempo move-se para a frente com várias escalas para sistemas diferentes.
A compreensão do tempo pode ser feita em função dos ganhos e perdas de informação. Assim, a adaptação é um ganho de informação, a degradação é um tipo de perda e implica um aumento de entropia. Os fenómenos complexos aparecem entre os estados de baixa e os de alta entropia, onde a baixa entropia dá-nos a ordem da complexidade.
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