02 Modelos Auto-Organizacion 15 I

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Modelos de auto-organización en los sistemas vivos Réplica del curso “Introducción a la complejidad”, impartido por la Dra. Melanie Mitchell, en el Instituto Santa Fe, Nuevo México, USA. Profesores facilitadores: -Geraldine Patrick (CBS) Gerardo Vázquez (CSH) Gerardo Laguna (CBI)

Transcript of 02 Modelos Auto-Organizacion 15 I

  • Modelos de auto-organizacin en los sistemas vivos

    Rplica del curso Introduccin a la complejidad, impartido por la Dra. Melanie Mitchell, en el Instituto Santa Fe, Nuevo Mxico, USA.

    Profesores facilitadores:

    -Geraldine Patrick (CBS)Gerardo Vzquez (CSH)Gerardo Laguna (CBI)

  • Contenido

    Bancos y parvadas.

    Sincronizacin de lucirnagas.

    Colonia de hormigas.

    Dilema del prisionero.

    Problema de El farol.

  • Auto-organizacin

    Generacin de patrones organizados, como resultado de interacciones puntuales entre los componentes de un sistema, sin ningn control central.

  • Cmo las hormigas construyen un puente?

    Ver video

  • Ejemplos de auto-organizacin

    En la biologa

    Parvadas y bancos

    Sincronizacin

    Bsqueda de alimento

    Asignacin de tareas

    En la sociedad humana

    La economa

    Tctica vive y deja vivir

  • Bancos de peces

    Ver video

  • Parvadas

    Ver video

  • Qu hay en comn?

    No hay lder ni control central!

  • Parvadas y bancos, para qu?

    Algunas hiptesis (probablemente todas son correctas):

    Los predadores pueden percibir que un banco o una parvada son un solo y ms grande organismo.

    Los predadores no pueden enfocarse en un individuo dentro del banco o parvada.

    Se puede obtener comida y cazar mejor en forma cooperativa que en forma individual.

    Los bancos y las parvadas incrementan la eficiencia aero/hidro dinmica.

  • Cmo se generan los bancos y las parvadas sin ningn lder y slo con

    informacin local?

    Boids de Craig Reynolds (1987)

    Evitar colisiones con los vecinos ms cercanos.

    Empate de velocidades con los vecinos ms cercanos.

    Compactacin hacia los vecinos ms cercanos.

    Ver video Boids

  • Idea clave

    Emergencia de un comportamiento complejo a partir de reglas simples.

  • Netlogo

    Biblioteca de modelos-> Biology-> Flocking

    Reglas:

    Si se est muy cerca del vecino ms cercano

    Separacin. Se separa bruscamente con ciertas reglas.

    Otro

    Alineamiento. Alinear la direccin con la direccin promedio de los vecinos.

    Coherencia. Alinearse lo ms cerca posible a los vecinos.

  • Sincronizacin en la naturaleza

    Parpadeo de algunas especies de lucirnagas.

    Chirrido de los grillos.

    Activacin neuronal.

    Pulsacin de clulas cardiacas.

    Ver video de lucirnagas

  • Qu hay en comn?

    No hay lder ni control central!

  • Netlogo

    Biblioteca de modelos -> Biology -> Fireflies

    Dos posibles tcticas:

    Retraso de fase. Si se observan destellos cercanos, se interrumpe el propio y se inicia un nuevo ciclo espera-destello.

    Avance de fase. Si se observan destellos cercanos, se inicia a la fase de destello inmediatamente.

    Reposo Destello Reposo Destello

  • Netlogo

    Biblioteca de modelos -> Biology -> Fireflies

    Parmetros:

    Flash-length: La duracin en ticks que dura una lucirnaga encendida.

    Flashes-to-reset: El nmero de vecinas encendidas que debe ver (en su radio de visin) una lucirnaga para restablecer su reloj.

    Reposo Destello Reposo Destello

  • Idea clave

    Emergencia de un comportamiento complejo a partir de reglas simples.

  • Colonia de hormigas

    Las hormigas se mueven en forma aleatoria en muchas direcciones.

    Cuando una hormiga encuentra alimento, regresa al nido dejando un rastro de feromonas.

    Cuando otras hormigas encuentran el rastro son propensas a seguirlo.

    Si el rastro de feromona no se refuerza, termina por evaporarse.

  • Hormigas en busca de alimento

    Ver video de hormigas buscando comida

  • Netlogo

    Biblioteca de modelos -> Biology -> Ants

    Probar versin AntNew

  • Computacin auto-organizada bioinspirada

    Son los sistemas computacionales con comportamientos emergentes que resultan de reglas simples inspiradas en comportamientos observados en los seres vivos.

  • Ejemplos de sistemas computacionales bioinspirados y auto-organizables.

    Biologa:

    Parvadas y bancos de animales.

    Bsqueda de hormigas.

    Sincronizacin de lucirnagas.

    Evolucin.

    Neuronas cerebrales.

    Sistema inmune.

    Computacin:

    Optimizacin por enjambre de partculas.

    Optimizacin por colonia de hormigas.

    Sincronizacin en sistemas distribuidos.

    Algoritmos genticos.

    Redes neuronales.

    Seguridad informtica.

  • Auto-organizacin y cooperacin en los sistemas sociales

  • Paradigmas del comportamiento

    Predomina la corriente del pensamiento que enfatiza la competencia en la biologa, la economa y las ciencias sociales.

    Sin embargo la cooperacin es evidente a todos los niveles de la biologa y la sociedad.

  • Conceptos antagnicos

    Competencia:

    Egosmo

    Beneficio personal

    Individuo

    Cooperacin:

    Generosidad (compartir)

    Bien comn

    Sociedad

  • Leviatn vs. Utopa

    Leviatn de Thomas Hobbes (1651)

    Utopa de Toms Moro (1516)

  • La cuestin de la cooperacin

    Cmo surge la cooperacin?

    Cmo persiste la cooperacin?

    Cmo crear las condiciones para que surja la cooperacin?

  • La poltica de vive y deja vivir en el frete occidental 1914-1918

    Llegaron al punto de estancamiento donde se dieron cuenta que el enemigo les dejara en paz, siempre y cuando ellos dejaran en paz al enemigo.

    Dicho de otro modo, se aplicaba la ley del ojo por ojo: Haremos lo que nos hagan.

  • Resultado de la poltica del vive y deja vivir

    En la guerra de trincheras, la gestin ritualizada era una ceremonia en la que los antagonistas participaban con descargas regulares y recprocas de misiles que simbolizaban y reforzaban sentimientos de compaerismo y la sensacin de que el enemigo era un igual en el sufrimiento

    - Tony Ashworth

  • Modelos, para qu?

    Para demostrar que algn mecanismo propuesto, para explicar algn fenmeno, es factible.

    Para explorar los mecanismos generales detrs de algn comportamiento.

    Para explorar los efectos de las topologa y los parmetros en el comportamiento

  • Modelos de cooperacin

    El dilema del prisionero y el problema de El farol

  • Dilema del prisionero

    Flood y Dresher (1959)Prisionero A: SilencioPrisionero B: SilencioSentencia: A purga 1 ao y B purga 1 ao

    Prisionero A: TestificaPrisionero B: SilencioSentencia: A sale libre y B purga 20 aos

    Prisionero A: SilencioPrisionero B: TestificaSentencia: A purga 20 aos y B sale libre

    Prisionero A: TestificaPrisionero B: TestificaSentencia: A purga 10 aos y B purga 10 aos

    Prisionero A Prisionero B

    Ambos incomunicados

  • La evolucin de la cooperacin (1984)

    Robert Axelrod

    Que cada uno privilegie el beneficio personal conlleva a una escasa ganancia general.

    Pregunta:En qu condiciones surge la cooperacin en un mundo de egostas sin una autoridad central?

  • Versin de teora de juegos para el dilema del prisionero

    Matriz de pagos

    El objetivo es ganar tontos puntos como sea posible, independientemente de lo que gane el otro (los dems).

    En cada encuentro cada jugador puede cooperar o traicionar, pero sin comunicarse su decisin.

    Si el juego se itera para muchos encuentros, cmo se puede inducir la cooperacin?

    Jugador 2

    Jugador 1

    cooperar

    traicionar

    cooperar traicionar

    3, 3 0, 5

    5, 0 1, 1

  • Torneos de Axelrod para el dilema del prisionero (Dcada de 1980)

    Se invit a cientficos y matemticos a enviar estrategias.

    Hubo propuestas realmente complicadas (modelos de pronstico).

    Pero la estrategia ganadora fue muy simple:

    Ojo por ojo (propuesta por Anatole Rapoport).

    Estrategia ojo por ojo:Se inicia cooperando, pero la siguiente jugada se imita la accin que el contrincante realiz en su ltima jugada.

  • NetLogo

    PD-N-Person-Iterated

    Estrategias:

    Aleatoria. A veces coopera y a veces traiciona.

    Cooperacin. Siempre coopera.

    Traicin. Siempre traiciona.

    Ojo por ojo. Se inicia cooperando, pero la siguiente jugada se imita la accin que el contrincante realiz en su ltima jugada.

    Implacable. Coopera hasta que lo traiciona el contrincante, despus siempre traiciona.

  • Conclusiones de Axelrod

    Ser amables. Nunca ser el primero en traicionar.

    Perdonar. Estar dispuesto a cooperar si el otro coopera.

    Responder. Estar dispuesto a traicionar si el otro traiciona.

    Ser claro. Mostrar claramente la estrategia para que el otro la infiera.

    Ojo por ojo cumple con todo ello

  • Variantes del juego para el dilema del prisionero

    Qu pasa si se incluye ruido o errores en las decisiones de los jugadores?

    Qu pasa si evolucionan (si se van adaptando con el tiempo) las estrategias de cada jugador?

  • La evolucin de la cooperacin

  • Otras estrategias

    Ojo por ojo generosa. Permite que cierta proporcin de traiciones queden sin castigo.

    Ojo por ojo arrepentida. No hay represalia para una traicin que resulte de una traicin propia.

    Ojo por dos ojos. Responde con represalia slo despus de dos traiciones consecutivas.

    Pavlov. Si gano (cooperacin mutua o traicin unilateral hacia el otro) sigo, si pierdo cambio.

    Anti ojo por ojo. Comienza traicionando, luego contesta lo que el contrincante hizo en la ltima ronda.

  • Cmo se auto-organiza la economa?

  • Auto-organizacin en la economa

    Enfoque clsico de la economa. La mano invisible de Adam Smith: Racionalidad. Individuos

    egostas perfectamente racionales y deductivos (Se obtienen conclusiones sobre el particular a partir de lo observado en lo general).

    Disponibilidad de la informacin. Todos conocen las estrategias de los dems

    Resultado: Eficiencia y la mejor situacin posible para todos.

    Adam Smith, 17231790

  • Dogma econmico imperante

    Es posible hacer pronsticos con modelos matemticos, asumiendo procesos econmicos con una dinmica en equilibrio.

  • Pensamiento econmico complejisado

    Enfoque de la economa compleja: Individuos egostas con

    racionalidad limitada e inductiva (Se obtienen conclusiones sobre lo general a partir de lo observado en una muestra).

    Informacin limitada sobre las estrategias de los dems.

    Los individuos se adaptan constantemente aun entorno siempre cambiante.

  • Hiptesis de la economa compleja

    Los modelos matemticos no son siempre posibles, el equilibrio nunca se alcanza, por ello, en esos casos son ms apropiados los modelos con base en agentes que se pueden adaptar.