¿Quién habló de SIMULACION?

Charles François en su “Enciclopedia Internacional de cibernética y sistémica” explica:


“La representación de un sistema para estudiar sus partes componentes y sus relaciones en términos de variables de entrada y salida”

“Representación de sistemas naturales y sociales, o procesos por dispositivos, o modelos que imitan el comportamiento de sistemas o procesos” (UNESCO-UNE, 1983-p 14)

A. G. Barto describe a la simulación como sigue: “El método usado para buscar el comportamiento global del modelo en base al conocimiento de un condición inicial y la actuación de restricción locales.”(191, p 388)

Como observaron F. FRISCHKNECHT y J. P. C van GIGCH, simulación es básicamente la creación de una relación equivalente entre objetos y símbolos adecuados (1989, p. 243). Este es el significado más profundo de representación. Los símbolos adecuados deberán ser como mínimo homomóficos. De los objetos, son normalmente complejos i.e incluyen relaciones internas y cuando en útil, las conexiones externas.

“Si… una computadora es usada para generar modelos de comportamiento, las llamamos el proceso de simulación computacional” (A. G. Barto, Ibid) Este autor discute la simulación o por medios continuos o por modelos discretos. Sin embargo, cual sea el método usado, el valor de la simulación depende de una comprensión correcta (en relación a las metas de los operadores) del sistema a ser modelado y de la naturaleza de los datos importantes a ser obtenidos; del homomorfismo satisfactorio entre el modelo conceptual y estas características del sistema a modelar y finalmente de la adecuada traducción del modelo a la computadora. Si éstas diferentes condiciones no son cumplidas, el conocido dicho “basura entra, basura sale”, define los resultados.

La calidad de los resultados dependen, por supuesto de la idoneidad del modelo, i.e. de la validez del criterio usado para su construcción, independientemente de la técnica de simulación aplicada. En palabras de M. SHUBIK: “…una vez que el modelo ha sido formalizado, la claridad y los errores de su construcción serán reflejados irrefutablemente en la simulación”. (1967, p. 151)

En cualquier simulación, el usuario de los resultados obtenidos deberá permanecer en interacción con el investigador a cargo, para mantener la pertinencia de la simulación en relación a la situación concreta.

Las principales técnicas en uso son las analógicas y digitales. Una variante importante en la simulación de aleatoria (Método de “Monte Carlo”), que introduce construcciones aleatorias en el modelo.

La simulación es generalmente dirigida a la predicción de comportamiento de sistemas o procesos simulados. Para un número de razones prácticas y conceptuales, los resultados pueden, sin embargo, jamás ser garantizados completamente.

También señala los siguientes usos de simulación (1997, p 16-17):

* Practica ciertas tareas usando inteligencia artificial, como por ejemplo…“en el diagnóstico médico, reconocimiento de voz y funciones de optimización”. Además de “simulación de tareas en el medio ambiente para diseñar nuevas técnicas”.


* Entrenamiento: “Simulación de vuelo para pilotos es un importante ejemplo de uso de simulación para el entrenamiento”.


* Entretenimiento: Como por ejemplo “…simulaciones de mundos complejos imaginarios”.


* Ecuación: “… el uso primario de simulación en ecuación es permitir a los usuarios aprender relaciones y principios a sí mismos”


* Pruebas: … “El juego de la vida de CONWAY demuestra que los comportamientos extremadamente complejos pueden resultar de reglas muy simples”


* Descubrimiento: “…usando la simulación para la predicción puede ayudar a validar o mejorar el modelo sobre el cual la simulación está basada… y para el descubrimiento de nuevas relaciones y principios"



En pocas palabras, simular es echar a andar el modelo, si!, cualquiera que sea el modelo si lo llevamos a una gráfica, ,animación, prototipo, etc ya se está simulando.

Interacción entre la IA y la psicología

La psicología y la IA tiene objetivos similares: entender a la mente humanos y la inteligencia.

La psicología, sin embargo, ha estado limitada en su accionar por cuestiones éticas que le impedían experimentar mas allá de lo ahora logrado.

Tanto la IA como la psicología intercambian hallazgos, éxitos y fracasos que intercambian y la aplican en sus respectivos campos.

La psicología tiene 2 estrategias experimentales:

Inductivista que explica los procesos mentales a un nivel microscópico, de átonos e ir aumentando hasta llegar a los procesos mentales en si. Es una estrategia sumamente compleja.

Deduccionista que a partir de los procesos mentales los descomponer y trata de explicarlos en un nivel menor.

Ambas estrategias deben ser continuadas,a pesar de que la deduccionista contribuye mas y es usada también por la IA.

Problemas en los que la IA ha contribuido

–El problema de la representación. La IA aporto las "estructuras de datos". Ejemplo con el programa SHRDLU.

–Existencia y naturaleza de Imágenes Mentales.

Contribuciones metodológicas.

–Lógica de la programación. Las mediciones numéricas, heredadas de la física, quedan limitadas para los fenómenos de actividad mental.
–Programas de computadora dedicados a la educación: LOGO y POP-2

Oposiciones:
Hay 2 tipos de computadoras : La analógica y digital.
Las mayoría de simulaciones de IA son realizadas en digitales.
Pero el comportamiento del cerebro es analógica y continua.(Dreyfus).

Respuesta a la critica
Eso es cierto,sin embargo la mayoría de computadoras digitales también pueden simular el funcionamiento de computadoras analógicas.

Fuentes.
Inteligencia Artificial, robótica y Psicología
Inteligencia artificial y psicología: la concepción contemporánea de la mente humana
Artificial Intelligence in Psychology

2009 International Conference of the System Dynamics Society

Me acaba de llegar este mail, sobre International Conference of the System Dynamics Society

CALL FOR PAPERS, PRESENTATIONS, WORKSHOPS AND SESSIONS

2009 International Conference of the System Dynamics Society
Albuquerque, New Mexico July 26 - 30, 2009

CONFERENCE HOSTS:
-Sandia National Laboratories -Argonne National Laboratory
-Idaho National Laboratory -Paul Scherrer Institut

CONFERENCE PARTNER: The Boeing Company

KEY DATES: Papers, workshops and session proposals may be submitted from January 2, 2009 to March 23, 2009

VENUE: The Hotel Albuquerque is located a short distance from the airport, nestled in Old Town, at the heart of the city's historic center. The hotel offers spacious, high-tech conference facilities. Visit http://www.hhandr.com/albuquerque.php

PROGRAM: The program will emphasize high-impact applications and research on the difficult issues at the leading edges of the field. It will consist of invited and contributed sessions and workshops demonstrating the state of the art in the theory and application of system dynamics. We will also schedule exhibits, model-assistance workshops, panel discussions, special sessions, a student colloquium and meetings.

THREADS: Full papers must be submitted on line and placed in the existing conference threads:
-- Business applications
-- Complexity/agent-based/nonlinear
-- Economic dynamics
-- Education
-- Energy and resources
-- Environment and ecology
-- Health
-- Information science
-- Methodology
-- Military applications
-- Operations management/ supply chains
-- Organizational dynamics
-- Psychology/social dynamics
-- Public policy
-- Qualitative system dynamics
-- Security
-- Strategy
The conference team is open to receiving proposals for new threads and is encouraging new threads in the following topical areas:
-- Climate change, mitigation and adaptation
-- Infrastructure resilience
-- Emergency preparedness/response
-- Challenges of terrorism
The deadline for submitting proposals for new threads is November 15, 2008.

NEW BONUS DAY: A new feature will be the addition of a "bonus" day, on Friday, July 31st. The extra day will be useful for groups that wish to organize informally. Proposals for activities on the Bonus Day are due by November 15, 2008.

For more conference information and submission guideline please visit:
http://www.systemdynamics.org/conferences/current/index.htm

CONFERENCE CHAIR: Leonard A. Malczynski, Sandia National Laboratories

PROGRAM CHAIRS:
Andrew Ford, Washington State University
E-mail: forda@mail.wsu.edu
David N. Ford, Texas A&M University
Edward G. Anderson, University of Texas

ORGANIZING COMMITTEE:
Aldo A. Zagonel, Chair, Sandia National Laboratories - George A. Backus, Sandia National Laboratories - Stephen H. Conrad, Sandia National Laboratories - Tracy Benson, Waters Foundation - Dan S. Compton, The Boeing Company - Jacob J. Jacobson, Idaho National Laboratory - Ignacio J. Martinez-Moyano, Argonne National Laboratory - Dennis R. Powell, Los Alamos National Laboratory - Silvia A. Ulli-Beer, Paul Scherrer Institut

WORKSHOP CHAIR: Jack B. Homer, Homer Consulting
E-mail: jhomer@comcast.net

CONFERENCE MANAGER: Roberta L. Spencer, System Dynamics Society
E-mail: conference@systemdynamics.org

SYSTEM DYNAMICS SOCIETY
Milne 300, Rockefeller College, 135 Western Avenue
University at Albany, State University of New York Albany, NY, 12222
E-mail: office@systemdynamics.org
Phone: (518) 442-3865 Fax: (518) 442-3398
http://www.systemdynamics.org/

Otro concepto de ingenieria y de ingenieria de sistemas.

En el curso de sistemas humanos el Ing. Jorge Guzmán ha renovado su concepto de ingeniería de sistemas, algo conciliador a mi parecer, la cual muestro a continuación:

Ingeniero: Experto en procesos (según cada especialidad) que esta en la capacidad de crear nuevas soluciones.

Ingeniero de sistemas: Experto en el proceso de trasformar datos en información.

Hasta aquí los asistentes estábamos pensado que se trataba de una tendencia informática, pero al instante hizo la aclaración, que para lograr este proceso se usan diversas herramientas y solo seria Ing. de sistemas de información o algo así como un Ing. Informatico si usa herramientas de tipo, pero si usa herramientoas de optimizacion, dinámica de sistemas y otras metodologías de los sistemas esta considerado como Ing. de Sistemas.

Mapa de la fisiologia humana

Fuente: Aquí

A través de VisualComplexity.com encontré este mapa fisiológico, interesante y fácil de comprender. Usando como analogía una ciudad se muestra toda la funcionalidad de cada sub-sistema de ser humano como sistemas de transporte, de servicio electrico, comunicaciones, etc.

"El mapa se basó en conceptos y tiene más arte que ciencia. Los colores y tamaños se diseñaron para mostrar los grupos y brindar un sentido de importancia o alcance relativo, mientras se permite al lector ver múltiples rutas y niveles, conectados pero individualizables." Escriben los autores.

¡Una muestra más del principio de isomorfismo!

Muere padre de la teoría del caos a los 90 años.

De MIT News (Traducción)

Edward Lorenz, meteorólogo que trató de explicar porqué es tan difícil hacer buenas predicciones del tiempo (meteorológico) y que desató una revolución científica llamada teoría del caos, murió a hoy 16 de abril en su casa de Cambridge. Tenía 90 años.

Como profesor del MIT, fue el primero en reconocer que lo ahora es llamado comportamiento caótico en el modelamiento matemático de sistemas del tiempo. A inicios de los 60, Lorenz se dio cuenta que pequeñas diferencias en un sistemas dinámico como la atmósfera -o el modelo de la atmósfera-podrían desencadenar enormes y frecuentemente inesperados resultados.

Éstas observaciones en última instancia le llevó a formular lo que se conoce como "Efecto Mariposa"- Un término que se desarrolló en un paper que presentó en 1972 titulado: "Predictibilidad: ¿El aleteo de las alas de un mariposa en Brasil provoca un tornado en Texas?"

Sus adelantos marcaron el inicio de un nuevo campo de estudio que impacto no solo el campo de las matemáticas sino virtualmente todas las ramas de la ciencia - biológico, físico y social. En meteorología, llevó a la conclusión que quizás sea fundamentalmente imposible predecir el tiempo para más de 2 o 3 semanas con un grado razonable de precisión.

Algunos científicos han afirmado que el siglo XX será recordado por tres revoluciones científicas: Relatividad, mecánica cuántica y caos.

"Mostrando que sistemas deterministas de certeza tienen limites formales de predictibilidad. Edward puso la última estocada en el féretro del universo cartesiano y esto fomentó que algunos han sido llamados la tercera revolución del siglo XX, pisando los talones de la relatividad y la física cuántica". Dijo Kerry Emanuel catedrático de ciencia atmosférica en el MIT. "También fue un perfecto caballero, y a través de su inteligencia, integridad y humildad marcó un gran modelo para sus generaciones sucesoras".

Nació en 1917 al oeste de Hartford, Conn., Lorenz recibió un AB (Bachillerato de artes) en Matemáticas del Dartmouth College en 1938, un AM (Maestría en artes) en matemáticas de la Universidad de Harward, una SM(Maestría en ciencias) en meteorología del MIT en 1948. Mientras estaba sirviendo como meteorólogo para la Fuerza Aérea de los EE.UU. en la Segunda Guerra Mundial decidió hacer su trabajo de graduación en el MIT.

"Como un muchacho siempre estaba interesado haciendo cosas con número, y también estaba fascinado por los cambios en el tiempo". Escribió en un boceto autobiográfico.

Lorenz fue miembro del personal del que leuego fue el departamento de Meteorología del MIT desde 1948 a 1955, cuando fue nombrado como asistente de cátedra. Fue ascendido a profesor en 1962 y fue director del departamento desde 1977 hasta 1981. Llegó a ser catedrático emérito en 1987.

Lorenz, quien fue elegido por la Academia Nacional de Ciencias en 1975, ganó numerosos premios, honores y grados honorarios. En 1983, él y el antiguo profesor Henry M. Stommel fueron premiados con $ 50,000 del Premio Crafoord por la Real Academia Sueca de Ciencias, un premio establecido para reconocer campos no cubiertos por los premios Nobel.

En 1991, se le adjudicó el Premio Kyoto para ciencias básicas en el campo de ciencias planetarias y de la tierra. Lorenz fue citado por el comité de esta premio para establecer "Las bases teóricas de la predictibilidad del tiempo y el clima, también como las bases para el computador- ayudó en la física atmosférica y meteorológica". El comité agrego que Lorenz "hizo su más notable logro descubriendo el 'caos determinístico' un principio que ha influenciado profundamente un ampplio rango de ciencias básicas y ocasionó uno de los más dramáticos cambios en visión de la naturaleza desde Sir Isaac Newton".

Durante su licencia de inasistencia del MIT, se ocupò de investigaciones o enseñando en el Observatorio Lowell en Flagstaff, Arizona; Departamento de Meteorología de la Universidad de California en los Ángeles, Instituto Det Norske de Meteorología en Oslo, Noruego y en el Centro Nacional para la Investigación Atmosférica en Boulder.

Un caminante ávido y esquiador entre países , Lorenz estuvo en actividad hasta unas dos semanas antes de su muerte, dijo su familia.

Lorenz dejó tres hijos, Nancy, Edward y Cheryl, y cuatro nietos.

Edward Lorenz (1917-2008)

Ecolenguaje (Ecolanguage).

El ecolenguaje (Ecolanguage en inglés) es una forma simple de representar las relaciones entre componentes de un sistema. Usando algunas formas geométricas básicas y colores bien diferenciados. Es una buena alternativa para la construcción de modelos. Lee Arnold ha colocado vídeos animado que describen, los elementos del Ecolenguaje en Youtube .

Esta en inglés pero es bastante intuitivo.

El resto de vídeos:
1. Plantas y animales (Una introducción)
2. Grupos sociales
3. Una pequeña tribu y un reino viejo
4. El eco alfabeto
5. El símbolo de los desechos
6. El símbolo del trabajo
7. El símbolo de dinero

Luego de estos hay ejemplos aplicando todo lo anterior.

El paradigma de la complejidad.

¿Qué es el paradigma de la complejidad?

Es el pensamiento sistémico como modelo fundamental desde el cual se piensa o se realizan hechos y teorías predominantes para todas las disciplinas y contextos epistemológicos. Hasta antes de la llegada de la Teoría General de los Sistemas con L. Von Bertalanffy, el paradigma predominante era el Mecaniscista.

El paradigma de la complejidad fue introducido por Edgar Morin, considerado como uno de sus más grandes aportes a la teoría de las ciencias.

¿Cuáles son los principios de este paradigma?

Morin propone un paradigma de la complejidad basado en los principios de complejidad, de relación, de autoecoexplicación, el hologramático, el dialógico y de recursión.

¿Qué pretende?

Mediante el Paradigma de la Complejidad nos aproximamos a una nueva forma de pensar la realidad. Si la ciencia mecanicista aspiraba al conocimiento de lo universal, la ciencia de la complejidad aspira al conocimiento de la diversidad y lo particular.

Edgar Morin

Más información:

Paradigma de la complejidad, modelos científicos y conocimiento educativo.
Clara Romero Pérez.

Hegel: La realidad como vida. P. 17-19.
Jaime Sepúlveda

El 52º encuentro anual de la ISSS

Leyendo el Blog de R. Ackoff vi el anuncio del encuentro número 52 de la ISSS, que será en la Universidad de Wisconsin, Madison USA del 13 al 18 de Julio de este año. Tiene el tema de "Sistemas que hacen la diferencia". La pregunta para los profesionales e investigadores científicos es ¿Qué diferencia estamos haciendo?

Están abiertas las inscripciones para los papers.

Más información aquí.

Apuntes de TGS (2) Concepto de sistema

Actualizado al 13/09/08

Sistema: Conjunto de componentes interrelacionados, en un entorno, interactuando entre sí de manera que alcanzan un objetivo.

Elemento: Cada uno de los componentes de un conjunto, pero que puede ser autosuficiente.

Componente: Que compone o entra en la composición de un todo, aquí se pude hablar de subsistemas.


Entorno: Rodea al sistema. El entorno caracteriza al sistema.

Contexto: Se considera al sistema como tal más el entorno, es decir, todo.


Finalidad: Impulso de manera inexorable.

Objetivo: Dirección hacia la cual se deben encaminar las acciones. Pueden ser modificadas.

Por tanto:

Elemento ≠ Componente
Entorno ≠ Contexto
Finalidad ≠ Objetivo

Compresión y comprensión sistémica

(Traducción de la "International Encyclopedia of Systems and Cybernetic"- Segunda Edición)
A propósito de post Knowledge versus Information.

Es la habilidad para interrelacionar información dentro del carácter mas general que abarca los marcos de referencia mentales. La compresión lleva a la creación de conocimiento que consiste de sistemas de información coordinada, pudiendo se usada en las siguientes formas.

· Obtener interpretaciones básicas del significado de la información interconectada.

· Discutir la validez de tales interpretaciones.

· Corregir y expandir los marcos de referencia existentes.

· Usar el conocimiento sostenido en estas formas para buscar alternativas viables.

· Para mejorar mucho más el diseño de proyectos y tomar decisiones bien fundamentadas.

Hay una forma específica de comprensión sistémica que corresponde al uso de marcos de referencia permitiendo interpretaciones de sistemas no lineales.

Sobre el significado de la TGS- En pos de una teoría general

Fragmentos de La Teoría General de Sistemas capítulo 2.
La ciencia de hoy (en los 70's) se caracteriza por la especialización, es decir, que dividen al mundo en universos parciales con dificultades de transmitirse información.

Pero ha ocurrido un fenómeno sorprendente, que en cada especialidad han surgido problemas y concepciones similares. Debido a estas coincidencias, a la incapacidad de la ciencia, la física en especial, de explicar la organizacion, se origina la disciplina llamada Teoría General de Sistemas.

El tema de la TGS es la formulación y desviación de aquellos principios que son validos para los sistemas en general. Consecuencia de la existencia de las propiedades generales de sistemas es la aparicion de similaridades estructurales o isomorfismos en diferentes campos. La TGS tiene el afán de evitar la inutil repeticion de esfuerzos.

Podemos muy bien buscar principios aplicables a sistemas en general, sin importar que sean de naturaleza física, biológica, o sociológica. Si planteamos esto y definimos bien la sistema, hallaremos que existen modelos, principios y leyes que se aplican a sistemas generalizados, sin importar su particular género, elementos y "fuerzas" participante.

Conceptos, modelos y leyes parecidos surgen una y otra vez en campos muy diversos, independientemente y fundándose en hechos del todo distintos. En muchas ocasiones fueron descubiertos principios idénticos, porque quienes trabajan en un territorio no se percataban de que la estructura teórica requerida estaba ya muy adelantada en algún otro campo.

La teoría general de los sistemas contará mucho en el afán de evitar esa inútil repetición de esfuerzos.

Apuntes de Curso TGS (1)

Teoría General de Sistemas (no "de los sistemas")

Bibliografía elemental.
Teoría General de Sistemas- Ludwing von Bertalanffy.(En PDF)
La quinta disciplina- Peter Senge.

Definiendo algunos conceptos.

Ciencia: Conjunto de conocimientos ordenados sistemáticamente, comprobados y aplicados es una determinada área.

Ingeniería: Ciencia aplicada (Punto de vista moderno).

Ingeniería de sistemas: Ciencia aplicada a los sistemas.

Complejidad: Difícil de entender.

Complejidad sistémica: Cuando la variabilidad de componentes es diverso, se establece por un juego de relaciones.

Alometria: Reducción de factores (relaciones) en un sistema priorizando los que si tienen mayor importancia para poder explicar el sistema (por ejemplo factores de crecimiento y/o retroalimentación).

Modelo: Representación abstracta y limitada de la realidad.

Origen de la Ingeniería de sistemas.

La Ing. de sistemas nace por la necesidad de planificar modelar y operar la complejidad, con el objetivo científico de solucionar problemas humanos, organizacionales y sociales.

Es una manera de afrontar los problemas humanos con enfoque, principios y métodos de sistemas.

La Ing. de sistemas aplica apropiadamente las tecnologías y transforma los sistemas existentes.

Misceláneo

A la pregunta: ¿Esto es un DESORDEN?
Responde: No, es que aún no ves como están ordenados.

La clave de la comunicación está en escucharse a sí mismo.