Loops de feedback são uma característica fundamental dos sistemas em que este artigo se concentra, como ecossistemas e organismos individuais. Eles também existem no mundo humano, comunidades, organizações e famílias.
Sistemas artificiais desse tipo incluem robôs com sistemas de controle que usam feedback negativo para manter os estados desejados.
Principais recursos
Em um sistema adaptativo, o parâmetro muda lentamente e não possui um valor preferencial. No entanto, em um sistema autorregulado, o valor do parâmetro depende do histórico da dinâmica do sistema. Uma das qualidades mais importantes dos sistemas autorreguladores é a capacidade de se adaptar à beira do caos, ou a capacidade de evitar o caos. Em termos práticos, caminhando para a beira do caos sem ir mais longe, o observador pode agir espontaneamente, mas sem catástrofes. Os físicos provaram que a adaptação à beira do caos ocorre em quase todos os sistemas de feedback. Que o leitor não se surpreenda com terminologia pretensiosa, pois tais teorias afetam diretamente a teoriacaos.
Practopoesis
Practopoiesis como termo cunhado por Danko Nikolic é uma referência a uma espécie de sistema adaptativo ou autorregulador no qual a autopoiese de um organismo ou célula ocorre por meio de interações alopoéticas entre seus componentes. Eles estão organizados em uma hierarquia poética: um componente cria outro. A teoria sugere que os sistemas vivos exibem uma hierarquia de quatro operações poéticas:
evolução (i) → expressão gênica (ii) → mecanismos homeostáticos não relacionados ao gene (anapoiese) (iii) → função celular (iv).
Practopoesis desafia a doutrina moderna da neurociência argumentando que as operações mentais ocorrem principalmente no nível anapoético (iii), ou seja, que as mentes emergem de mecanismos homeostáticos (adaptativos) rápidos. Isso contrasta com a crença amplamente difundida de que pensar é sinônimo de atividade neural (função celular no nível iv).
Cada nível inferior contém conhecimento que é mais geral do que o nível superior. Por exemplo, os genes contêm mais conhecimento geral do que os mecanismos anapoéticos, que por sua vez contêm mais conhecimento geral do que as funções celulares. Essa hierarquia de conhecimento permite que o nível anapoético armazene diretamente os conceitos necessários para o surgimento da mente.
Sistema complexo
Um sistema adaptativo complexo é um mecanismo complexo no qual uma compreensão perfeita das partes individuais não fornece automaticamente uma compreensão perfeita do tododesenhos. O estudo desses mecanismos, que são uma espécie de subconjunto de sistemas dinâmicos não lineares, é altamente interdisciplinar e combina o conhecimento das ciências naturais e sociais para desenvolver modelos e representações do mais alto nível que levem em conta fatores heterogêneos, transição de fase e outras nuances.
Eles são complexos por serem redes dinâmicas de interações, e seus relacionamentos não são coleções de objetos estáticos separados, ou seja, o comportamento do ensemble não é previsto pelo comportamento dos componentes. Eles são adaptativos na medida em que os comportamentos individuais e coletivos mudam e se auto-organizam de acordo com um microevento ou conjunto de eventos que iniciam a mudança. Eles são uma coleção macroscópica complexa de microestruturas relativamente semelhantes e parcialmente relacionadas, moldadas para se adaptar a um ambiente em mudança e aumentar sua sobrevivência como macroestrutura.
Aplicativo
O termo "sistemas adaptativos complexos" (CAS) ou a ciência da complexidade é frequentemente usado para descrever o campo acadêmico pouco organizado que cresceu em torno do estudo de tais sistemas. A ciência da complexidade não é uma teoria única - abrange mais de uma estrutura teórica e é altamente interdisciplinar, buscando respostas para algumas questões fundamentais sobre sistemas vivos, adaptáveis e em mudança. A pesquisa do CAS concentra-se nas propriedades complexas, emergentes e macroscópicas de um sistema. John H. Holland disse que CAS são sistemas que têm uma grandeo número de componentes, geralmente chamados de agentes, que interagem, se adaptam ou aprendem.
Exemplos
Exemplos típicos de sistemas adaptativos incluem:
- clima;
- cidades;
- empresas;
- mercados;
- governos;
- indústria;
- ecossistemas;
- redes sociais;
- redes elétricas;
- matilhas de animais;
- fluxos de trânsito;
- colônias de insetos sociais (por exemplo, formigas);
- cérebro e sistema imunológico;
- células e embrião em desenvolvimento.
Mas isso não é tudo. Além disso, esta lista pode incluir sistemas adaptativos em cibernética, que estão ganhando cada vez mais popularidade. Organizações baseadas em grupos sociais de pessoas como partidos políticos, comunidades, comunidades geopolíticas, guerras e redes terroristas também são consideradas CAS. A Internet e o ciberespaço, compostos, colaborando e gerenciados por um conjunto complexo de interações homem-computador, também são vistos como um sistema adaptativo complexo. O CAS pode ser hierárquico, mas sempre mostrará aspectos de auto-organização com mais frequência. Assim, algumas tecnologias modernas (por exemplo, redes neurais) podem ser chamadas de sistemas de informação de autoaprendizagem e autoajustáveis.
Diferenças
O que distingue o CAS de um sistema multiagente puro (MAS) é a atenção aos recursos e funções de alto nível, como autossimilaridade, complexidade estrutural e auto-organização. MAS é definidocomo um sistema composto por vários agentes interagindo, enquanto no CAS os agentes e o sistema são adaptativos, e o próprio sistema é auto-similar.
CAS é uma coleção complexa de agentes adaptativos interativos. Tais sistemas são caracterizados por um alto grau de adaptação, o que os torna extraordinariamente resilientes diante de mudanças, crises e catástrofes. Isso deve ser levado em consideração ao desenvolver um sistema adaptativo.
Outras propriedades importantes são: adaptação (ou homeostase), comunicação, cooperação, especialização, organização espacial e temporal e reprodução. Eles podem ser encontrados em todos os níveis: as células se especializam, se adaptam e se multiplicam, assim como os organismos maiores. A comunicação e a colaboração ocorrem em todos os níveis, do agente ao nível do sistema. As forças que impulsionam a cooperação entre os agentes em tal sistema podem, em alguns casos, ser analisadas usando a teoria dos jogos.
Simulação
CAS são sistemas adaptáveis. Às vezes, eles são modelados usando modelos de rede complexos e baseados em agentes. Aqueles baseados em agentes são desenvolvidos usando vários métodos e ferramentas, principalmente identificando primeiro vários agentes dentro do modelo. Outro método para desenvolver modelos para CAS envolve o desenvolvimento de modelos de rede complexos usando os dados de interação de vários componentes do CAS, como um sistema de comunicação adaptável.
Em 2013SpringerOpen / BioMed Central lançou um jornal online de acesso aberto sobre modelagem de sistemas complexos (CASM).
Os organismos vivos são sistemas adaptativos complexos. Embora a complexidade seja difícil de quantificar na biologia, a evolução produziu alguns organismos incríveis. Essa observação levou o equívoco comum sobre a evolução a ser progressivo.
Em busca da complexidade
Se o que foi dito acima fosse geralmente verdade, a evolução teria uma forte tendência à complexidade. Nesse tipo de processo, o valor do grau de dificuldade mais comum aumentará com o tempo. De fato, algumas simulações de vida artificial sugerem que a geração de CAS é uma característica inevitável da evolução.
No entanto, a ideia de uma tendência geral para a complexidade na evolução também pode ser explicada por um processo passivo. Isso inclui aumentar a variância, mas o valor mais comum, a moda, não muda. Assim, o nível de dificuldade máxima aumenta ao longo do tempo, mas apenas como um produto indireto do número total de organismos. Esse tipo de processo aleatório também é chamado de passeio aleatório limitado.
Nesta hipótese, a tendência óbvia de complicar a estrutura dos organismos é uma ilusão. Ela surge da concentração em um pequeno número de organismos grandes e altamente complexos que habitam a cauda direita da distribuição de complexidade e ignorando os mais simples e muito mais comuns.organismos. Esse modelo passivo enfatiza que a grande maioria das espécies são procariontes microscópicos, que representam cerca de metade da biomassa do mundo e a grande maioria da biodiversidade da Terra. Portanto, a vida simples permanece dominante na Terra, enquanto a vida complexa parece mais diversificada apenas por causa do viés de amostragem.
Se a biologia carece de uma tendência geral para a complexidade, isso não impedirá a existência de forças que levam os sistemas à complexidade em um subconjunto de casos. Essas pequenas tendências serão contrabalançadas por outras pressões evolutivas que levam os sistemas a estados menos complexos.
Sistema imunológico
O sistema imunológico adaptativo (também conhecido como sistema imunológico adquirido ou, mais raramente, sistema imunológico específico) é um subsistema do sistema imunológico geral. Consiste em células e processos altamente especializados que eliminam patógenos ou impedem seu crescimento. O sistema imune adquirido é uma das duas principais estratégias imunes em vertebrados (a outra é o sistema imune inato). A imunidade adquirida cria uma memória imunológica após uma resposta inicial a um patógeno específico e leva a uma resposta aprimorada a encontros subsequentes com o mesmo patógeno. Este processo de imunidade adquirida é a base da vacinação. Assim como o sistema inato, o sistema adquirido inclui não apenas componentes da imunidade humoral, mas também componentes da imunidade celular.
Histórico do termo
O termo "adaptativo" foi introduzido pela primeira vezusado por Robert Good em relação às respostas de anticorpos em rãs como sinônimo de resposta imune adquirida em 1964. Goode reconheceu que usou os termos de forma intercambiável, mas explicou apenas que preferia usar o termo. Talvez ele estivesse pensando na então implausível teoria da formação de anticorpos, na qual eles eram plásticos e poderiam se adaptar à forma molecular dos antígenos, ou no conceito de enzimas adaptativas cuja expressão poderia ser causada por seus substratos. A frase foi usada quase exclusivamente por Goode e seus alunos, e por vários outros imunologistas trabalhando em organismos marginais até a década de 1990. Em seguida, tornou-se amplamente utilizado em conjunto com o termo "imunidade inata", que se tornou um assunto popular após a descoberta do sistema receptor Toll. em Drosophila, anteriormente um organismo marginal para o estudo da imunologia. O termo "adaptativo" como usado em imunologia é problemático porque as respostas imunes adquiridas podem ser adaptativas ou mal-adaptativas em um sentido fisiológico. De fato, tanto as respostas adquiridas quanto as imunes podem ser adaptativas e não adaptativas em um sentido evolutivo. A maioria dos livros didáticos hoje usa o termo "adaptativo" exclusivamente, observando que é sinônimo de "adquirido".
Adaptação biológica
Desde a descoberta, o significado clássico de imunidade adquirida passou a significar imunidade antígeno-específica mediada por rearranjos degenes que criam receptores de antígenos que definem clones. Na última década, o termo "adaptativo" tem sido cada vez mais aplicado a outra classe de resposta imune que ainda não foi associada a rearranjos de genes somáticos. Isso inclui a expansão de células natural killer (NK) com especificidade de antígeno ainda inexplicada, a expansão de células NK que expressam receptores codificados por linhagem germinativa e a ativação de outras células imunes inatas em um estado ativado que fornece memória imune de curto prazo. Nesse sentido, a imunidade adaptativa está mais próxima do conceito de "estado ativado" ou "heterostase", retornando assim ao significado fisiológico de "adaptação" às mudanças ambientais. Simplificando, hoje é quase sinônimo de adaptação biológica.
