Neuroepistemología

Neuroepistemología

• Brindar los conocimientos teóricos acerca delos principios que sustentan la Teoría Generallos Sistemas y las Ciencias de la Complejidad.

• Extrapolar y aplicar estos principios al estudiode los sistemas humanos.

Objetivos

• La terapia sistémica sefundamenta en una serie deprincipios epistemológicosderivados de la teoría general delos sistemas del célebre biólogoalemán Ludwing VonBertalannfy.

• Norbert Wiener del MIT con suclásico cibernética quién noshabla de causalidad circularexplicando los mecanismos decomunicación y control de lasmáquinas y los seres vivos.

Teoría General de los Sistemas

Demonio de Laplace

Cibernética de segundo orden

Roger Sperry

Humberto Maturana

El proceso de la escucha

Escuchamos de acuerdo a cómo somos, desde nuestra historia, desde nuestra

personalidad, desde nuestras heridas.

El ser humano construye realidades.

La realidad y la verdad no son dadas, sino

construcciones de la mente.

El coaching apunta a descubrir la mirada del coacheado y ayudarlo a generar nuevos sentidos que enriquezcan su existencia.

Aprender a indagar mediante la pregunta. La información sobre los hechos e información acerca de los juicios, de los valores, respecto de cómo mira el coacheado y las conclusiones a las que arriba.

.

Aron A R et al. J Neurophysiol 2004;92:1144-1152

El efecto mariposa

“¿Provoca el aleteo de una mariposa en Brasil, un tornado en Texas?”

Pequeñas variaciones en las condiciones iniciales del sistema pueden producir grandes variaciones en el comportamiento del mismo...

EXISTE UNA MIRADA

SIMPLIFICADORA

LO QUE SE ESCAPA A

NUESTRA LÓGICA, LO

SIMPLIFICAMOS.

¿EXISTE LO SIMPLE?

EQUILIBRIO CAOS

Alejado del Equilibrio

Al Borde del Caos

Equilibrio Caos

ESTRUCTURA DISIPATIVA

El mundo es turbulento, el orden-

desorden conviven

Elementos simples, al

entrar en estado

crítico, pueden

desencadenar procesos

que cambian

completamente las

condiciones del sistema.

(Lorenz, Poincaré, Prigogin

e)

AMPLIFICACIÓN POR FLUCTUACIONES .

Sistemas Complejos• Son sistemas compuestos por una enorme cantidad de componentes

en interacción (condición acción) capaces de intercambiar entre ellos y con el entorno materia, energía o información y de adaptar sus estados como consecuencia de tales interacciones realizadas en paralelo.

• Dan lugar a comportamientos emergentes (en que el todo es más que la suma de las partes).

• Suelen ser “computacionalmente irreducibles”: obligan a la aproximación constructiva (bottom-up)

• Pueden exhiber estados estacionarios, comportamientos críticos, transiciones de fase, histéresis y metaestabilidades

Principio de Causa-EfectoToda causa tiene su efecto; todo efecto tiene su causa; todo sucede de acuerdo a la ley; la suerte no es más que el nombre que se le da a la ley no reconocida; hay muchos planos de casualidad, pero nada escapa a la Ley (El Kybalion)

Ejemplos de sistemas complejos

• El comportamiento atmosférico

• Los hormigueros y colmenas

• La economía y la dinámica de los mercados

• Los sistemas ecológicos: evolución de la biodiversidad

• La propagación de epidemias, rumores, etc.

• La dinámica de cooperación competencia en los sistemas sociales

• Las redes metabólicas y el sistema autoinmune

• Internet y la conectividad de todo tipo

• Etc.

Autopoiesis

• Es la capacidad de un sistema para organizarse de tal maneraque el único producto resultante sea él mismo: el Ser y el Hacer en una unidad

• Se desarrolla a través de la existencia de modelos internos con los que se filtra la información del entorno

• El sistema para conservarse a sí mismo resiste el cambio o cambia para mantenerse intacto a sí mismo. Sólo interesa lo que interesa.

• Ejemplo: sólo aprendemos lo que queremos aprender en función de nuestra visión del mundo. Si nos exigen cambiarcontra nuestra visión lo resistimos. Por eso si se quiere“imponer” hay que empezar por escuchar.

Un fractal es un objeto geométrico cuya estructura básica se repite en diferentes escalas, posee dimensión fraccionaria y extensión infinita

FRACTALES

AUTOSEMEJANZA O FRACTALIDADEscalas, pautas o comportamientos que si bien aparecen en una dimensión, campo o

condición, también aparecen en otras dimensiones campos o condiciones, por

diferentes que estos sean. (Mandelbrot)

•La longitud de su perímetro es infinitaCaracterísticas:

•Son autosemejantes

•Poseen dimensión fraccionaria

Demo...

FRACTALES

Fractales: Sierpinsky

• In the nth step, 3(n-1) triangles will be removed.

Sierpinski Triangle

Sierpinski Triangle - Dimension

• δ will be used to refer to the side length of the equilateral triangle.

• In the nth iteration, 3 * 4(n-1) triangles are added.

Koch Snowflake

Koch Snowflake - Dimension

• Each iteration increased the length of a side to (4/3) its original length.

• Thus, for the nth iteration, the overall perimeter is increasing by (4/3)n.

Koch Snowflake - Perimeter

Divergent Sequence

Dimension Of A Line

a b c

Dimension Of A Square

Dimension Of A Cube

Global metabolism map (human)

Regulación genética● Redes booleanas aleatorias de

Kauffmann: modelo de redes

de regulación genéticas.

● Un atractor corresponde a un

tipo de célula

Además de la homología, se asumen dos condiciones para utilizar caracteres como indicadores de la filogenia:

Que sean heredables, o sea que tengan una base genética.Que sean independientes, o sea que la probabilidad de un cambio de estado en uno no dependa de un cambio en otro.

Largo del ÁrbolEl Largo del árbol es calculado por la suma de los cambios o transformaciones o estado de los caracteres a lo largo de cada rama o internado del árbol.

PRINCIPALES PARAMETROS

ESTADISTICA DE LA FILOGENIA

Estados de transformación de los caracteresPasos:

0 1

2 3

0 31 2 011

El juego de la vida

Reglas:

• Si una celda viva tiene 2 ó 3 vecinos vivos = sobrevive

• Si una celda viva tiene menos de 2 ó más de 3 vecinos vivos = muere

• Si una celda muerta tiene exactamente 3 vecinos vivo = nace

ConectivismoEl conectivismo es la integración de los principios explorados por las teorías del caos, redes neuronales, complejidad y auto-organización. El aprendizaje es un proceso que ocurre dentro de una amplia gama de ambientes que no están necesariamente bajo el control del individuo. Es por esto que el conocimiento (entendido como conocimiento aplicable) puede residir fuera del ser humano, por ejemplo dentro de una organización o una base de datos, y se enfoca en la conexión especializada en conjuntos de información que nos permite aumentar cada vez más nuestro estado actual de conocimiento.

Principios del conectivismo• El aprendizaje y el conocimiento yace en la diversidad de opiniones.• El aprendizaje es el proceso de conectar nodos o fuentes de información.• No sólo los humanos aprenden, el conocimiento puede residir fuera del ser humano.• La capacidad de aumentar el conocimiento es más importante que lo que ya se sabe.• Es necesario nutrir y mantener las conexiones para facilitar el aprendizaje continuo• La habilidad para ver las conexiones entre los campos, ideas y conceptos es primordial.• La información actualizada y precisa es la intención de todas las actividades del proceso

conectivista.• La toma de decisiones es en sí misma un proceso de aprendizaje. Escoger qué aprender

y el significado de la información entrante es visto a través de la lente de una realidad cambiante. Es posible que una respuesta actual a un problema esté errada el día de mañana bajo la nueva información que se recibe.

We tend to treat our knowledge

as personal property to be

protected and defended.

Christakis demonstrate the “contagious” spread of obesity in a large social network (NEJM 2007).

http://oracleofbacon.org/

Solé & al – Universitat Pompeu FrabraRelaciones sintácticas (azul) y de precedencia

Transición de red en estrella a red IE – Adquisición del lenguaje

Distribución desigual: Pocos nodos con muchos links (muy ricos), muchos nodos con pocos links (muy pobres).

Al que tiene se le dará más y tendrá en abundanciay al que no tiene se le quitará aún lo que tiene(conexión preferencial)

Efecto Mateo: parábola de los talentos

El impacto de lo altamente improbable

Mediocristan is where we must

endure the tyranny of the

collective, the routine, the

obvious and the predicted;

Extremistan is where we are

subjected to the tyranny of

the singular, the

accidently, the unseen and the

unpredicted.

¿Qué son las leyes de la potencia (power laws)?

Son leyes que describen ASIMETRÍA(Zipf/Pareto). Explican situaciones en lasque los fenómenos extraordinarios sonescasos y donde los fenómenos comunesabundan (Piscitelli, 2005).

Power Laws

-Pocos elementos con un alto valor (la cola de la izquierda en los diagramas).

-Un número medio de elementos con valores intermedios (la parte media del

diagrama).

-Una gran cantidad de elementos que tienen un ranking bajísimo (la cola de la

derecha en los diagramas) .

Pareto (80/20)

Hay muchas cosas sin importancia y algunasclaves. El 80% de las resoluciones deproblemas se originan en el 20% de loselementos.

Por ende: el 20 % de la población seapoderará del 80 % de losrecursos, independientemente de la cultura

Palabras en los textos Tamaño de los cortes de luz

Magnitud de terremotos Acceso a documentos en Internet

Leyes de Potencias

La red tiene estructura

Red de colaboración científica

en el Santa Fe Institute

(ejemplo de [Girvan, Newman 2002; cond-mat/0112110])

Biochemical Journal www.biochemj.org

Biochem. J. (2004) 381, 1-12

Gráfico de sinergia de

factores de transcripción in

S. cerevisiae

Red de metaheurísticas

(ejemplo de [Newman, Girvan, 2004; cond-mat/0308217])

Los enlaces entre

comunidades

tienen alto

betweenness

Grafos aleatorios

• Se generan aleatoriamente

• Tienen pinta de maraña

• Pero no son muy realistas

Liándose como la zapatilla de un romano

• La evolución de una red aleatoria va creando un componente principal y eventualmente un grafo conectado

El culebrón del verano

¿Qué hago ahora?

• La visualización es un reto.

– Y un problema np-completo.

Lo que lleva a un comportamiento libre de escala

• No hay número de enlaces preferido

– En redes aleatorias la distribución es de Poisson

• Por lo que no hay una escala preferida

– Muchos enlaces son improbables, pero posibles.

¿Por qué aparecen las leyes de potencia?

• Enlazado preferencial (Barábasi)

– No siempre se cumple

• Efecto San Mateo

– Los mejores consiguen más

• Otros modelos: log-normal, exponencial estirada, Weibull.

Se habla de club de ricos cuando los vértices con muchos enlaces solo se enlazan entre si

Estos ricos, como lo viven

Empequeñeciendo el mundo

• A partir de una red regular, con pocos enlaces.

Categorizing always produces

reduction in true complexity

Worry less about

embarrassment than about missing an opportunity