Komplexný adaptívny systém je definovaný ako množstvo interagujúcich častí (agentov), ktoré sa v čase vyvíjajú a adaptujú vo svojom prostredí. Interakcie majú charakter nepredvídateľnosti, pričom prepojenie týchto akcií tvorí systémové vzory. Hovoríme o nelineárnych a nedeterministických systémoch ako napríklad kolónie mravcov, včelí úľ, ľudský imunitný systém. Existuje i množstvo neživých komplexných adaptívnych systémov.

Úvod

Agenti v komplexnom adaptívnom systéme tvoria komponenty daného systému. Ako príklad môžu slúžiť molekuly vody a vzduchu v systéme počasia alebo flóra a fauna v ekosystéme. Z množstva nepredvídateľných interakcií a prepojení sa vynoria pravidelnosti formujúce vzory a tie poskytujú spätné väzby systému, ktorý tak získava informácie o neplánovaných, nepredvídateľných akciách svojich častí. Ak v ekosystéme vírus zdecimuje nejaký živočíšny druh, môže to mať za následok zvýšenie/zníženie zdrojov potravy pre ostatné druhy v systéme, ktorý ovplyvňuje ich správanie či veľkosť populácie. Periodická nestabilita sa objavuje vo všetkých populáciách až kým nenastane nová rovnováha systému.^[1]

Príklad

Jedným z najjednoduchších adaptívnych systémov je kŕdeľ vtákov. Všeobecne známe sú elegantné a dokonale zladené pohyby vtákov lietajúcich v kŕdli bez lídra, ktorý by všetkých organizoval. Kŕdeľ dokonca nevyužíva ani žiadnu distribúciu informácií o lete medzi členov letky. Správanie kŕdľa je však aj napriek tomu možné dobre modelovať. V takýchto modeloch má každý letec možnosť istého stupňa individuálneho rozhodovania sa. Všetky rozhodnutia ohľadom letu sa však riadia niekoľkými pravidlami:

• vyhýbanie sa susedom a prekážkam
• vyrovnávanie letu v súlade s letom susedov
• dodržiavanie priemernej vzdialenosti medzi susedmi

Na základe týchto pravidiel vzniká veľmi komplexné správanie sa kŕdľa. Podobnú simuláciu je možné sledovať na stránkach Craiga Reynoldsa^[2] Nejde o filmovú slučku ani opakujúcu sa animáciu. Pohyb kŕdľa nie je predvídateľný.

Separácia (vľavo): smerovanie von z hluku okolitých susedov
Priradenie (stred): smerovanie k zhluku susedov s približným smerovaním
Súdržnosť (v pravo): nasmerovanie sa a pohnutie sa smerom zhluku susedov vzhľadom na primeranú pozíciu

Komplexnosť vs. Komplikovanosť

Ako je ukázané na obrázku nižšie, v rámci komplikovaných systémov sú jednotlivé elementy (agenti) a ich prepojenia v rovnovážnom vzťahu. Ako príklad môže slúžiť motor auta, v ktorom všetky súčiastky a ich vzájomné vzťahy sú rovnako dôležité pre bezproblémový prevoz. Dôležitou charakteristikou komplikovaného systému je tiež jednoduchý algoritmus (pravidlá systému), ktorý produkuje jednoduché a predikovateľné odpovede. Možno teda tvrdiť, že odpovede agentov a systému ako celku sú determinované.

Pre komplexné systémy je charakteristické, že prepojenia sú kritické, ale agenti nie. Ak sa vrátime k príkladu o kŕdli vtákov, tak jednotlivé väzby medzi vtákmi sú esenčné, to sa však nedá povedať o vtákoch samotných. Ak sa napríklad nejaký vták zraní (vypadne zo systému), samotný systém kŕdľa to nijako neovplyvní. Jednoduché pravidlá vedu ku komplexným, adaptívnym a nepredvídateľným odpovediam.^[3] Každý agent si zachováva určité slobodné rozhodovanie v rámci hraníc systému, ich správanie tak nemožno pokladať za determinované, ako tomu je u komplikovaných systémoch.

Komplikované, lineárne a determinované systémy produkujú kontrolovateľné a predpovedateľné výstupy. Komplexné a adaptívne systémy, môžu produkovať inovatívne, kreatívne a samovoľne vznikajúce výstupy.

Nelineárny systém je taký systém, ktorého chovanie nemôže byť vyjadrené ako súčet chovania jeho častí (alebo ich násobkov). Technicky povedané, chovanie nelineárneho systému nepodlieha princípu superpozície. Lineárny systém tomuto princípu podlieha.

Vlastnosti

Komplexný adaptívny systém má mnoho vlastností, z pomedzi ktorých najdôležitejšie sú:

Emergencia

Ako už bolo povedané, agenti v systéme očividne interagujú náhodným spôsobom. V spleti interakcií sa samovoľne utvárajú vzory, ktoré sprostredkovávajú informáciu o správaní sa agentov v danom systéme i o systéme ako celku. V prírode je možné sledovať stavby termitov, ktoré mnohí pokladajú za architektonické skvosty. Pritom je známe, že ide o emergenciu. Termity vytvárajú spleť chodieb, ventilačných komôr a mnoho iných špecifických súčastí ohromnej stavby len na základe sledovania niekoľkých jednoduchých pravidiel, bez použitia grandiózneho stavebného plánu. Nejaký fenomén pokladáme za emergentný, ak aplikácia tradičných analytických nástrojov nedokáže vysvetliť správanie sa systému. V takomto prípade správanie sa systému ako celku, nemôže byť vysvetľované pomocou jednotlivých častí systému (agentov). Niektoré systémové vlastnosti tak nemôžu byť vysvetľované pomocou kombinácie čŕt správania sa komponentov systému.

Ko-evolúcia

Všetky systémy existujú vo svojom špecifickom prostredí, ktorého sú súčasťou. Potom je možné pri zmenách prostredia anticipovať snahu o zmenu systému tak, aby jeho prispôsobenie sa bolo čo najpresnejšie. Ale tým, že systém súčasne tvorí svoje prostredie, dochádza k zmenám, s ktorými sa systém musí opäť adekvátne prispôsobiť. Takýto cyklus potom tvorí konštantný proces.

Niektorí vedci diferencujú komplexný adaptívny systém a komplexný vyvíjajúci sa systém. Pri adaptívnom systéme ide o konštantný proces prispôsobovania sa prostrediu, ale bez schopnosti učiť sa z tohto procesu. Vyvíjajúci sa systém má schopnosť učiť sa, čo umožňuje adekvátne sa pripraviť na zmeny v budúcnosti.

Sub-optimálnosť

Komplexný adaptívny systém nemusí byť perfektný v zmysle prosperovania vo svojom prostredí. Komplexný adaptívny systém musí byť len o niečo lepší ako jeho súperi. Akékoľvek výdaje energie navyše sú považované za zbytočné plytvanie. Keď raz komplexný adaptívny systém dosiahne stav, ktorý je preň dostatočne prijateľný, akékoľvek navyšovanie výkonnosti je zamieňané za vyššiu účinnosť.

Požadovaná rozmanitosť

Čím väčšia rozmanitosť vo vnútri systému je, tým silnejší je systém sám. V skutočnosti sa veľmi často v komplexných adaptívnych systémoch vyskytuje dvojzmyselnosť a paradox, kedy pomocou kontradikcie sú tvorené nové možnosti ko-evolúcie systému so svojim okolím. Dobrým príkladom môže byť demokracia, ktorej sila je odvodená od jej tolerancie a dokonca požiadavke na rozmanitosť politických štruktúr.

Prepojiteľnosť

Spôsob akým sa agenti v systéme prepájajú a vytvárajú relácie jeden medzi druhým je z pohľadu prežitia systému kritický. Je to hlavne z dôvodu emergencie vzorov z týchto prepojení, tie totižto formujú a šíria spätnú väzbu. Väzby sú vo všeobecnosti dôležitejšie ako agenti samotní.^[4]

Jednoduché pravidlá

Komplexný adaptívny systém nie je komplikovaný. Emergujúce vzory môžu mať bohatú rozmanitosť, ale pravidlá tvoriace funkčnosť systému sú jednoduché. Klasickým príkladom sú všetky vodné systémy: rieky, vodopády, moria a oceány vo všetkej svojej kráse sú riadené na základe jednoduchého pravidla, ktoré im umožňuje ustáliť vodnú hladinu.

Samo-organizácia

V komplexnom adaptívnom systéme neexistuje plán príkazov či kontrola. Systém si vystačí bez manažovania, ale na druhej strane sa neustále reorganizuje, aby čo najlepšie zapadol do svojho prostredia.

Systém človeka

Každý z nás je kompletný komplexný adaptívny systém. Ľudský mozog je v súčasnosti najkomplexnejší systém v známom vesmíre, s 10¹¹ neurónov a 10¹⁶ spojení (synapsií) medzi nimi. V každej zo synapsií prebieha zložitá interakcia medzi elektrickým nábojom a viac ako stovkou chemikálií. V poslednej dobe napreduje výskum zaoberajúci sa vedomím ako emergujúcou vlastnosťou ľudského mozgu. Individuálne akcie jedincov môžu byť vo všeobecnosti predvídateľné, ale nikdy nie do podrobných detailov. Navyše ľudské sebauvedomenie umožňuje zvoliť si spôsob, akým človek interaguje s ostatnými jedincami alebo v skupinách. Mravce, včely či vtáky nemajú možnosť výberu charakteristiky ich interakcií, človek áno, čo mu dáva omnoho väčšiu slobodu výberu.

Súvisiace články

V slovenskom jazyku:

• Umelá inteligencia
• Expertný systém
• Počítačová simulácia
• Kognitívna veda
• Teória chaosu

V anglickom jazyku:

• Center for Social Dynamics & Complexity (CSDC) at Arizona State University

Referencie