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Galería de mapas mentales Introducción al pensamiento sistemático -Edición compilada
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Introducción al pensamiento sistemático -Edición compilada
Índice y extractos de contenidos clave de "Introducción al pensamiento sistemático". "Introducción al pensamiento sistemático" es una guía autorizada que presenta de manera integral el pensamiento sistémico general. Es una obra maestra que vale la pena leer en términos de profundidad teórica, orientación práctica y amplia aplicabilidad.
Editado a las 2024-04-06 05:45:49,
- molecole che compongono le cellule
La seconda unità del corso obbligatorio di biologia ha riassunto e organizzato i punti di conoscenza, coprendo tutti i contenuti principali, il che è molto comodo da apprendere per tutti. Adatto per la revisione e l'anteprima degli esami per migliorare l'efficienza dell'apprendimento. Affrettati a ritirarlo per imparare insieme!
- Cambridge IGCS Chemistry Coursebook 2023 Capitolo 16 Riepilogo dei punti di conoscenza
Questa è una mappa mentale sull'estrazione e la corrosione del me. Il contenuto principale include: corrosione dei metalli, estrazione dei metalli e serie di reattività.
- Cambridge IGCS Chemistry Coursebook 2023 Capitolo 15 Riepilogo dei punti di conoscenza
Questa è una mappa mentale sulla reattività dei metalli. Il contenuto principale include: reazioni di spostamento dei metalli, serie di reattività dei metalli.
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Introducción al pensamiento sistemático
Comienzo
Prefacio
Por tanto, mi responsabilidad es recopilar una gran cantidad de material y organizarlo en forma de introducción. He tratado de recopilar las ideas de los teóricos de sistemas generales y de los expertos en la materia, organizarlas en un orden consistente y útil y traducirlas a un lenguaje general más simple para que puedan ser entendidas por el lector general.
Para resolver los importantes problemas que enfrentamos, no podemos permanecer en el nivel de pensamiento que los creó en primer lugar. ——Einstein
Desde fuera, el sistema tiene comportamiento. Desde dentro, el sistema tiene estructura. El sistema es la unidad de comportamiento y estructura.
Como usar este libro
Para uso personal, el mejor enfoque puede ser leer de principio a fin e ignorar toda la literatura. Las preguntas al final de cada capítulo deben leerse como parte del texto para comprender el alcance de los problemas a los que se puede aplicar el contenido del capítulo. Si una pregunta o cita le interesa especialmente, tome algunas notas y utilice las referencias para investigar más a fondo.
Para uso en el aula, existen varias opciones. Para un curso universitario típico, el contenido de 7 capítulos se puede estudiar aproximadamente un capítulo cada dos semanas, y la semana sin clases se puede utilizar como lectura recomendada.
Estamos rodeados de varios sistemas parecidos a los elefantes: sistemas físicos, sistemas biológicos, sistemas sociológicos, sistemas económicos... Estos sistemas se componen de varias partes, y el conjunto está más allá de la capacidad de observación de las personas y de la capacidad de imaginación y aritmética del cerebro. No tenemos ningún conocimiento a priori y no podemos entender el sistema en su totalidad. Pero, impulsados por una gran curiosidad, fuimos en grupos, uno tras otro, a percibir los componentes de estos sistemas y luego adoptamos aproximaciones simplificadas.
Sólo podemos esperar estimar cómo crecerá el esfuerzo computacional a medida que crezca el tamaño del problema. La experiencia demuestra que, a menos que se pueda hacer alguna simplificación, el aumento en el número de cálculos es al menos el cuadrado del aumento en el número de ecuaciones. Ésta es la "ley del cálculo cuadrático".
Consideremos primero la ecuación más común que describe el sistema de dos objetos. Primero debemos describir el comportamiento de cada objeto por sí mismo, es decir, su comportamiento "aislado". También debemos considerar cómo los comportamientos de ambos se afectan entre sí, es decir, "interactuan". Finalmente, debemos considerar el comportamiento del sistema cuando ningún objeto está presente, la ecuación de "campo".
A medida que aumenta el número de objetos en el sistema, todavía hay sólo 1 ecuación de "campo", y cada objeto requiere 1 ecuación "aislada" para describir su comportamiento, pero el número de ecuaciones de "interacción" aumenta rápidamente, con n objetos que requieren 2 ^n ecuaciones de interacción!
La gente siempre simplifica sistemas mecánicos complejos mediante métodos informales antes de comenzar a aplicar métodos formales.
La física no se dedica a explicar la naturaleza. De hecho, el gran éxito de la física surge de su objetivo limitado de revelar las leyes de cómo se comportan los objetos. Dejando de lado el gran objetivo anterior y definiendo un alcance específico para explicar el fenómeno, esto es obviamente lo que debemos hacer ahora. De hecho, especificar el alcance de la explicación puede ser el descubrimiento más notable en física hasta el momento.
Para entender la ciencia desde una perspectiva de sistemas generales, debemos mirar la física, especialmente la mecánica, porque otras ciencias suelen utilizar estas ciencias como estándares.
Si hay demasiadas partes, un físico podría escribir ecuaciones que describan el comportamiento de las diferentes partes, pero no podrá resolverlas, ni siquiera usando métodos aproximados. Sí, la aparición de ordenadores de alta velocidad ha ampliado el alcance de las soluciones aproximadas a los sistemas mecánicos, pero el progreso no es significativo.
Capítulo 1 Problema
1.1 Complejidad del mundo
No es lo desconocido lo que causa problemas, sino las cosas que creemos saber pero en realidad no sabemos. ——Will Rogers
El primer paso para adquirir conocimiento es admitir la ignorancia. Sabemos muy poco sobre el mundo y la mayoría de nosotros no estamos dispuestos a admitirlo. Sin embargo, debemos admitirlo, porque la evidencia de nuestra ignorancia se está acumulando en una escala demasiado grande para ignorarla.
Los físicos nos dicen cómo controlar la energía nuclear, los químicos nos dicen cómo aumentar la producción de alimentos y los genetistas nos dicen cómo mejorar la calidad de la fertilidad. Sin embargo, la ciencia y la ingeniería no lograron abordar los efectos secundarios del éxito primario.
1.2 Mecanismo y mecánica mecánica.
1.3 La ley del cuadrado del cálculo
1.4 Simplificación científica y ciencia simplificada
Pero el pensador sistémico promedio sí lo hace, porque su tarea elegida es comprender los supuestos simplificadores de la ciencia. En palabras de Wigner, estos "objetos de interés" y "condiciones bien definidas" limitan el alcance de la aplicación de la ciencia y mejoran su poder predictivo. Los pensadores sistémicos generalmente esperan comenzar desde el punto de partida del proceso de los científicos que modelan el mundo y continuar este proceso para eventualmente obtener modelos útiles para otras ciencias.
La investigación de Newton fue aún más lejos. Observó que debido a la masa única del Sol, cada planeta y el Sol podían verse como un sistema, separado de otros sistemas. En este sistema separado sólo quedan dos objetos. La técnica de descomponer un sistema en varios subsistemas que no interactúan es muy importante para todas las disciplinas maduras y, ciertamente, es igualmente importante para los teóricos de sistemas. Para comprender la importancia de esta descomposición, basta pensar en la "ley del cálculo del cuadrado".
Entre estas simplificaciones, Newton y sus contemporáneos generalmente estaban más conscientes y más preocupados por simplificar los supuestos. Los profesores de física que hoy enseñan cálculos newtonianos no lo hacen. Por lo tanto, a los estudiantes de hoy les resulta difícil comprender por qué los cálculos de Newton sobre las órbitas planetarias se encuentran entre los mayores logros de la humanidad.
Newton era un genio, no porque su cerebro tuviera superpotencia de computación, sino porque podía simplificar e idealizar para que el cerebro de la gente corriente pudiera comprender el mundo hasta cierto punto. Al estudiar métodos simplificados de éxitos y fracasos pasados, esperamos que el progreso del conocimiento humano no dependa demasiado del genio.
1.5 Mecánica estadística y ley de grandes números
Debido a que hay muy pocas características promedio, esta simplificación reduce inmediatamente la cantidad de cálculos. Además, la precisión de la predicción de estos valores medios es muy alta porque el número de moléculas es extremadamente grande y satisface la llamada "ley de los grandes números". La ley de los grandes números en realidad dice: cuanto mayor sea el número de muestras observadas, más cerca estarán los valores observados del promedio predicho.
Estos físicos incluyen a Gibbs, Boltzmann y Maxwell. Heredaron un conjunto de leyes observacionales (como la ley de Wave-Eyer) que describen el comportamiento de los gases con ciertas propiedades mensurables (como presión, temperatura y volumen). Creían que los gases estaban hechos de moléculas, pero necesitaban explicar cómo se relacionaba esta creencia con las propiedades observadas de los gases. Lo que hacen es suponer que estas interesantes propiedades observadas son algunas propiedades promedio de las moléculas, en lugar de propiedades de una de las moléculas.
Vemos nuevamente que para obtener leyes relativamente precisas sobre la interacción dentro de un organismo y con el ambiente externo, debemos exigir que el organismo tenga una estructura y cantidad considerables. De lo contrario, el número de partículas que interactúan será demasiado pequeño y la "ley" será muy inexacta.
¿Cuál es el ámbito de aplicación de los métodos estadísticos? ¿Cuál es su relación con el ámbito de aplicación de la mecánica mecánica? Hay un dicho que dice que la mecánica estadística se enfrenta a una "complejidad desordenada", es decir, el sistema en sí es muy complejo, pero su comportamiento muestra suficiente aleatoriedad y, por tanto, tiene suficiente regularidad como para permitir la investigación estadística.
1.6 Ley de Medios
Para el sistema mediano, podemos esperar que tenga fluctuaciones, irregularidades o desviaciones más o menos grandes de cualquier teoría. La importancia de la ley de los números medios no reside en su poder predictivo sino en su ámbito de aplicación. En realidad, hay muy pocos sistemas mecánicos y estadísticos buenos. Lo que nos rodea son en realidad sistemas de números medios.
En la sociedad actual, la tecnología mecánica se beneficia de la inspiración de la mecánica mecánica, reduciendo la complejidad al reducir los componentes interrelacionados. Por otro lado, las técnicas de gestión se benefician de los logros de la mecánica estadística, que considera a la multitud como unidades meramente intercambiables en un grupo no estructurado y la simplifica tomando el promedio.
Para sistemas entre números pequeños y grandes, ambos métodos clásicos tienen fallas fatales. Por un lado, la ley del cálculo cuadrático señala que los sistemas de números medios no pueden resolverse analíticamente, por otro lado, la ley de la raíz cuadrada de N nos advierte que no debemos esperar demasiado del valor promedio;
Como la mayoría de las leyes de los sistemas generales, también encontramos una forma de la ley de los números en el folclore. Convertida en nuestra experiencia diaria (tanto estamos familiarizados con estos sistemas como indefensos con su funcionamiento), la ley de los números medios se convierte en la ley de Murphy: Todo lo que pueda pasar, sucederá.
Al analizar las partes o características de las cosas, tendemos a exagerar la independencia obvia e ignorar (al menos por un período de tiempo) la integridad e individualidad esenciales de la combinación. Descomponemos el cuerpo en órganos y el esqueleto en huesos. La psicología se enseña de manera similar, descomponiendo subjetivamente la mente en sus partes componentes, pero sabemos muy bien que el juicio o el conocimiento, el coraje o la ternura, el amor o el miedo no existen de forma independiente sino que forman parte del todo más complejo de una actuación. o coeficiente imaginario.
La biología y las ciencias sociales no son tan "exitosas" como la física. No pueden cortar arbitrariamente en pequeños pedazos el mundo que tienen delante, porque lo que obtienen es indivisible. Los anatomistas han tenido cierto éxito, pero no nos interesa lo que hace alguien cuando está descompuesto. Los sociólogos han tenido aún menos éxito, porque su principal interés es la "humanidad" con las propiedades de un sistema numérico, propiedades que dejan de existir si el sistema se descompone, abstrae o promedia. Si los científicos del comportamiento intentan comprender a los "individuos" mediante el promedio, las características del individuo estarán dispersas. Si intentan aislar a los individuos para la investigación, también cortan la conexión entre el objeto de la investigación y otras personas u otras partes del mundo. El individuo se convierte sólo en un artefacto del laboratorio y ya no en un ser humano.
Capítulo 2 Método
2.1 Organismo, analogía y vitalismo
Cualquier modelo utiliza algo que creemos que ya sabemos para representar otra cosa que creemos que queremos saber. El proceso de razonamiento puede tener cientos de pasos lógicos, o puede ser sólo una analogía, pero al final siempre obtendremos algunos primitivos que creemos que no necesitan estudiar más. Para que la ciencia tenga la "capacidad" de explicar, estos primitivos no pueden ser ni demasiado grandes ni demasiado pequeños.
En otras palabras, la ciencia trata esencialmente de simplificación. Sin embargo, hay que señalar que los reduccionistas aún no han logrado reducir todos los fenómenos a primitivos físicos y químicos. Si podrán tener éxito o no es una cuestión puramente filosófica, no científica.
Los mecanicistas afirman que todos los fenómenos pueden reducirse a primitivos físicos o primitivos físicos y químicos. Realmente no muestran esto para "todos los fenómenos", simplemente lo dicen.
Algunos teóricos orgánicos señalaron, ojo por ojo, que no todos los fenómenos pueden reducirse a estos primitivos, porque el análisis de los sistemas vivos debe detenerse en alguna de las llamadas "fuerzas vitales" o "elementos vitales". Los "elementos vitales" no son esencialmente más misteriosos que la "calidad", pero los teóricos orgánicos atribuyen todo lo que no comprenden a los elementos vitales. blanco. Esto significa que la vitalidad en realidad no explica ningún fenómeno porque, como Dios, los explica todos.
Si algo puede explicarlo todo, significa que no puede explicar nada. Al menos, ésta es la visión científica, y es por eso que el organicismo está en desacuerdo con los científicos.
El pensamiento orgánico, por otra parte, se basa en la analogía, un método utilizado por todos los físicos antes y después de Newton. Todo pensador importante en la historia de la ciencia se ha basado en analogías útiles para simplificar ciertos pasos del pensamiento.
Si la situación real requiere que avancemos, no debemos detenernos en una analogía simple y cruda, sino pulirla hasta convertirla en un modelo que sea preciso, claro y predictivo.
2.2 Científicos y su clasificación.
Si quieres ser un excelente generalista, no debes tener fe en nada. Russell señaló que creer es creer en algo sin ninguna evidencia. Cualquier restricción en las creencias obstaculizará la libertad de pensamiento, impidiendo así a los generalistas viajar libremente entre diversas disciplinas.
Para convertirse en un "observador participante", primero debe convertirse en participante, lo que requiere al menos aprender algo de idioma local. De hecho, implica principalmente aprender varios métodos de comunicación no verbal. De manera similar, para integrarse en una determinada subcultura laboral, primero es necesario aprender la forma de pensar y comunicarse de esta subcultura.
Las personas que trabajan juntas desarrollan subculturas en las que también se pueden encontrar patrones conceptuales. Los grupos adoptan un conjunto común de tipos de pensamiento estándar (generalmente expresados como palabras y frases especializadas), simplificando así el proceso de comunicación interna. Pero la paradoja es que cuanto más eficaces sean estos tipos de pensamiento de comunicación interna, más difícil será comunicarse con el mundo exterior.
Paradójicamente, algunos científicos han logrado éxito en diferentes campos, pero esto no se debe a que cambiaron sus patrones de pensamiento personales, sino a que trasladaron sus patrones de pensamiento sin cambios de un campo a otro.
La nueva verdad científica a menudo gana no porque convenza a sus oponentes de ver la luz, sino porque sus oponentes eventualmente mueren y gradualmente crece una nueva generación de personas que están familiarizadas con la nueva verdad.
Debido a la importancia de los sistemas de tipos de pensamiento en los grupos sociales, los forasteros con "mejores" sistemas no necesariamente se convertirán en líderes. Sólo los de dentro que dominen completamente el sistema interno ganarán.
En su libro Estructura de las revoluciones científicas, Thomas Kuhn comenzó a estudiar cómo los nuevos modos de pensar reemplazan a los antiguos, cómo los modos de pensamiento se transmiten de generación en generación y cómo los modos de pensamiento promueven y obstaculizan el progreso científico.
Si la observación de tipos y patrones de pensamiento se extiende al campo de la ciencia, entonces los "líderes científicos" son aquellos que tienen menos probabilidades de lograr avances científicos.
El error más peligroso al desarrollar un sistema de tipos de pensamiento es suponer que un patrón de pensamiento es más "real" que otro.
Una manifestación de superioridad nacional es la creencia de que la propia cultura es "superior" a aquellas culturas que no se comprenden.
Algunos científicos también logran encajar en los patrones de pensamiento de varias disciplinas. ¿Cómo lo hicieron? Cuando se les preguntó sobre esto, expresaron su creencia de que existe una unidad inherente en la ciencia. También tienen un solo modo de pensar, pero su punto de partida es muy alto. Las personas con este modo de pensar creen que los modos de pensar en diferentes campos son muy similares, aunque sus formas de expresión suelen ser diferentes.
El poder del razonamiento no reside en cómo el razonamiento utiliza reglas para guiar nuestra imaginación, sino en liberarnos de las limitaciones de la experiencia y las reglas tradicionales.
2.3 El propósito de las creencias generales del sistema
En cierto sentido, la secuencia de primer orden es la base de la secuencia de segundo orden, y el método principal para descubrir las leyes de los sistemas generales es la inducción. Generalmente, los investigadores de sistemas parten de las leyes de diferentes disciplinas, buscan similitudes entre ellas y luego anuncian al mundo nuevas "leyes sobre leyes". Las reglas generales en diversas disciplinas son sólo casos especiales.
El poder de la generalización por inducción es que podemos utilizar reglas generales para sacar ciertas conclusiones sobre situaciones no observadas. Ésta es también la razón por la que los generales pueden pasar de un tema a otro. Cada éxito aumentará la confianza de la gente en la secuencia de segundo orden.
Por supuesto, la fe es necesaria, porque no todos los saltos entre disciplinas pueden tener éxito. ¿Por qué? Porque la inducción no siempre puede ser eficaz. Pero ¿por qué no somos más cautelosos? ¿Por qué no esperar a tener más pruebas? La razón es que el conocimiento está creciendo explosivamente y nuestros cerebros están limitados por la ley del cuadrado del cálculo.
Un enfoque sistémico general atraerá a quienes están impacientes por esperar un enfoque preciso, pero la mera impaciencia no es suficiente. Para convertirse en un excelente generalista, debe aprender a ignorar los datos y ver sólo el "panorama general" de las cosas.
Para convertirnos en generalistas exitosos, debemos abordar sistemas complejos con una actitud simple e ingenua. Debemos ser como los niños, porque hay pruebas fehacientes de que los niños comprenden muchas ideas complejas de esta manera: primero formándose una impresión general del todo y luego profundizando en diferencias específicas.
Un niño de cuatro años que no sepa letras ni notas musicales puede, después de un día o un mes de observación, identificar fácilmente diferentes canciones del libro basándose en el título y la apariencia de la página. Para ellos, cada página del libro representa un patrón particular, pero para nosotros, cada página tiene una forma similar porque vemos cada palabra o cada letra.
2.4 La naturaleza de las leyes generales del sistema.
De hecho, podemos extraer una nueva ley general del sistema: Si un hecho entra en conflicto con una ley, entonces rechace aceptar el hecho o cambie la definición, pero nunca abandone la ley. Esto se puede llamar la ley de protección de la ley.
Pero es como la eterna paradoja a la que se enfrentan los profesores: enseñar hechos y gráficos, o enseñar la verdad. Para enseñar un modelo, el profesor debe utilizar diagramas concretos e ilustrar claramente algo que no se puede ver en absoluto. Los estudiantes deben "aprender" algo para luego darse cuenta de que no es exactamente lo que aprendieron. Pero para entonces ya había captado la esencia de las cosas y empezó a acercarse a la verdad. Pasarán sus vidas revisando constantemente y acercándose a la verdad.
Si una ley contiene muchas condiciones, puede resultar difícil recordar cuándo usarla, porque cada condición limita el alcance de la ley. Cuantas menos condiciones haya en una ley, más general será. ¿Agregar condiciones o cambiar definiciones de términos? Cuando nos enfrentamos a un problema de este tipo, normalmente optamos por redefinir el término.
El patrón de afirmaciones científicas es "si... entonces...". A menudo olvidamos que las leyes científicas son condicionales porque a menudo se expresan de una manera muy simple, es decir, omitiendo o abreviando la parte "qué pasaría si". Esta parte debe omitirse porque si fuéramos lo suficientemente serios como para escribirlo todo, sería demasiado largo.
Suponemos que para obtener conclusiones precisas de las leyes generales del sistema, debemos examinar a fondo su significado interno. Por lo tanto, no agregamos varias condiciones limitantes a las leyes generales del sistema para hacerlas más precisas, sino que mantenemos su simplicidad original y las hacemos más fáciles de recordar. Y, siempre que sea posible, utilizamos frases significativas y nombres atractivos que sean fáciles de recordar para todos.
Máquinas de movimiento perpetuo "Categoría 1"
Muchas leyes generales de los sistemas se expresan de diversas maneras: como definiciones, como métodos de medición, como herramientas exploratorias, especialmente en formas negativas que son más fáciles de recordar.
Ahora vemos los diferentes roles de las leyes en el pensamiento científico. Describen pautas de medición, definen términos en las leyes, nos recuerdan que debemos buscar cosas que no hemos notado antes y predicen el comportamiento futuro. También se convierten en una especie de punto focal en torno al cual se pueden discutir los métodos de medición, el significado de los términos y las técnicas de resolución de problemas.
La ley es más fácil de recordar si puedes dar ejemplos ilustrativos. Esperamos evitar generalizaciones vacías, porque sólo las generalizaciones amplias no son suficientes "Las generalizaciones amplias más casos especiales agradables son los únicos conceptos fructíferos".
Cualquier ley general debe aplicarse al menos a dos situaciones específicas.
Debería haber al menos dos excepciones a cualquier ley general.
Ley de combinación: El todo es mayor que la suma de sus partes.
La ley de descomposición, es decir: la parte es mayor que la parte del todo.
2.5 Tipos de pensamiento sistémico
El papel principal de los modelos no es tanto explicar y predecir (aunque en última instancia esto se atribuye al papel principal de la ciencia), sino centrar el pensamiento y formular preguntas difíciles. Lo mejor de todo es que es divertido inventar y jugar con modelos, y los modelos tienen vida propia. En comparación con los seres vivos, el principio de "supervivencia del más fuerte" es aún más adecuado para los modelos. Sin embargo, si no existe una necesidad real o un propósito real, no se deben inventar modelos a voluntad.
La teoría de sistemas (originalmente un intento de superar el problema actual de la sobreespecialización) se convirtió en una de los cientos de especialidades académicas. Es más, la ciencia de sistemas se centra en la tecnología informática, la cibernética, la automatización y la ingeniería de sistemas, lo que parece hacer que el pensamiento sistémico se convierta en una tecnología más (en realidad, la tecnología definitiva), haciendo que los seres humanos y la sociedad se parezcan más a una "máquina enorme" "...
La contribución de los métodos de sistemas generales al pensamiento puede reflejarse plenamente en los métodos de los estudiosos de los sistemas generales para abordar nuevos cursos.
Cuando los estudiosos de sistemas generales encuentran leyes en un campo especializado, a menudo pueden relacionarlas con las "leyes" de sistemas generales que conocen. Identificará algunos supuestos especiales y convertirá las leyes de su sistema general en leyes de la economía u otras disciplinas.
Por lo tanto, el método del sistema general puede ahorrar significativamente tiempo de reflexión en el aprendizaje del curso. Esto también es válido cuando se estudian diversas situaciones o sistemas especiales.
Capítulo 3 Sistema e ilusión
El mundo real da su subconjunto. El espacio del producto representa la incertidumbre del observador. Si cambia a otro observador, el espacio del producto puede cambiar en consecuencia. Dos observadores pueden adoptar diferentes espacios de productos en los que registran el mismo subconjunto de algunos eventos reales que ocurren en objetos reales. Por tanto, una "restricción" es una relación entre un observador y una cosa. Las propiedades de cualquier restricción particular dependen tanto de la cosa como del observador. Por tanto, la parte básica de la teoría de la organización tiene que ver con propiedades que no son inherentes al objeto, sino que son la relación entre el observador y la cosa. ——W.Ross Ashby
3.1 Un sistema es una visión del mundo
Einstein: La creencia de que el mundo exterior existe independientemente del sujeto que lo percibe constituye la base de toda ciencia.
¿Cuál es el sistema? Todos los poetas saben que un sistema es una visión del mundo.
De esta manera, el sistema juega en lugar de adquirir conocimientos. El conocimiento es "verdad", el conocimiento son "hechos". Si dos científicos utilizan "sistemas" diferentes para observar la misma cosa, la ciencia no es "mucho mejor" que la poesía. Una persona verá "elegante y civilizada", otra verá "ropa descuidada".
Ése es el "principio del plátano": los métodos de pensamiento heurístico no te dicen cuándo parar.
Nos olvidamos del principio del plátano y pensamos que podríamos seguir utilizando este método para siempre. Cuantos más logros conseguimos, más convencidos estaremos de que nuestro enfoque es correcto. Pero cuanto más convencidos estemos, más fácil será caer en la ilusión.
La percepción reacciona exactamente igual ante la realidad y la ilusión, y muchas percepciones nos dejan una impresión profunda que es esencialmente inolvidable, incluso si es una ilusión.
3.2 Pensamiento absoluto y pensamiento relativo
Con los sistemas "creados por el hombre" podemos hablar de su "propósito"; con los sistemas "naturales" no podemos en absoluto.
La gente puede decir o escribir declaraciones que son perfectamente aceptables pero que no tienen ningún sentido. Si estudiamos algunas oraciones sin sentido, podremos entender mejor cómo decirlas de manera significativa, porque las excepciones no prueban la regla, sino que nos enseñan cómo entender la regla.
Ciertas oraciones parecen tener un significado absoluto porque casi todo el mundo está de acuerdo en que contiene significado.
Gran parte de la insatisfacción de la gente con los sistemas creados por el hombre surge de un desacuerdo con el "propósito" del diseño de estos sistemas: es decir, qué es "exactamente" el sistema. Por supuesto, la respuesta es que el sistema no tiene "propósito", porque el "propósito" es una relación, no algo que pueda "tener".
Por lo tanto, lo que dijo Miller no es la única razón de la existencia de estas instituciones, pero puede representar más o menos la razón pública oficial, al igual que el reconocimiento público del significado de una determinada palabra.
Ambas partes tienen razón, pero debido a que todos usan declaraciones absolutas, existe un problema. Parece que la propiedad "emergente" es alguna "cosa" que posee el sistema, más que una relación entre el sistema y su observador. Estas propiedades "emergen" cuando los observadores no pueden o no hacen predicciones correctas. A menudo encontramos ejemplos de cosas que parecen "emergentes" para un observador y "predecibles" para otro.
El sistema está completamente creado por el hombre. … Si incluimos una determinada relación en el sistema o la ignoramos, podemos estar haciéndolo bien o mal. Pero esta inclusión no crea la verdad, ni ignorarla es una falacia. En este sentido, las razones para tomar los pasos correctos son completamente pragmáticas y dependen de la relevancia de lo que se incluye o ignora para el propósito del diseño del sistema.
3.3 El sistema es una colección.
De hecho, nadie puede probar que puede elegir las cosas arbitrariamente. Por lo tanto, si no podemos descartar la influencia de elecciones arbitrarias conscientes sobre la estructura, encontraremos que el observador está actuando de una manera que hace que la estructura no deseada se deslice hacia otros sistemas.
en general. De hecho, es difícil encontrar un sistema arbitrario porque una vez que pensamos en uno, se vuelve algo no arbitrario.
No somos conscientes del proceso de selección que tiene lugar en nuestro cerebro, pero aunque a veces somos conscientes de posibles ambigüedades, todavía puede haber más problemas escondidos en los lugares oscuros.
Nuestras actividades de pensamiento más simples en realidad no lo son. Aunque no es del todo racional, tampoco es del todo arbitrario. Aunque podemos usar nuestro cerebro para realizar actividades de pensamiento, básicamente no sabemos cómo se llevan a cabo estas actividades de pensamiento.
El método más popular para ignorar al observador es saltar directamente a la descripción matemática del sistema (el llamado "sistema matemático"), sin decir una palabra sobre cómo elegir este método de descripción.
Las matemáticas de conjuntos (teoría de conjuntos) explican muchas propiedades de los conjuntos, pero no nos dicen cómo los observadores eligen los conjuntos.
De todos los esquemas conceptuales para seleccionar conjuntos, el enfoque inicial fue enumeraciones simples y limitadas: los registramos fielmente.
Pero estrictamente hablando, el elemento representativo ideal es un concepto construido en la mente del observador y puede convertirse en una forma eficaz de resumir una gran cantidad de datos. Sin embargo, los taxónomos a menudo descubren que puede ser simplemente un desvío tentador que conduce a la falacia de la descomposición.
En cualquier caso, rara vez enumeramos todos los conjuntos que forman la base de nuestro pensamiento. El método de enumeración constituye la base conceptual para otras operaciones. Aunque tiene sus propios riesgos, es insignificante en comparación con el daño que puede causar el método de derivación. El peor método de derivación posible es representar un conjunto mediante un elemento típico.
Las elipses en la parte posterior representan el proceso de "y así sucesivamente". Este proceso sigue ciertas reglas. Esta regla se puede deducir fácilmente de los tres ejemplos anteriores. Las reglas, ya sean implícitas o explícitas, constituyen la tercera forma común de definir conjuntos (las otras son la enumeración y los elementos canónicos).
Pero en la mayoría de los casos, las reglas explícitas sólo se utilizan en operaciones matemáticas, como la selección de números pares para formar un conjunto. En el mundo real, construir reglas suele ser demasiado difícil para su aplicación práctica.
3.4 Observadores y resultados de las observaciones
No hay nada correcto o incorrecto en los argumentos matemáticos, tal como dicen los matemáticos, sólo hay "razonables" e "irrazonables". De hecho, razonable significa coherencia interna.
Mientras los miembros de un conjunto "no sean nada", nuestro razonamiento es estrictamente independiente del contenido, es decir, es una descripción puramente matemática.
De hecho, si podemos decir cuáles son, ya no estamos hablando de sistemas generales, sino de sistemas específicos.
Hasta ahora, no hemos dejado claro deliberadamente cuál es el conjunto de elementos que componen el sistema. Hall y Fagan, como ingenieros, dicen sin rodeos que son colecciones de objetos. Otros autores hablan de una colección de "partes", "elementos", "propiedades", "componentes" o "variables". Esta inconsistencia significa que nadie sabe cuál es realmente el conjunto de sistemas.
Los matemáticos generalmente suponen que, independientemente de las conexiones que se establezcan, nunca se podrán establecer argumentos erróneos.
En otras palabras, el observador se puede definir en función de los resultados de la observación obtenidos. La notación de conjuntos nos permite darnos cuenta de que un observador tiene dos significados: su tipo de observación y el rango de opciones dentro de cada tipo.
La primera propiedad agradable del uso de conjuntos es el refinamiento del concepto de observador. Lo que hace un observador es observar. Estas observaciones pueden ser algún tipo de sensación proveniente de órganos fisiológicos, o pueden ser lecturas de instrumentos de medición, o pueden ser una combinación de ambas. Una observación se puede expresar como la selección de un elemento de un conjunto que contiene todas las posibles observaciones de este tipo por parte de este observador.
En el modelo de "observador", siempre debemos recordarnos: ¿Cuánta potencia informática requiere este modelo? Pero tenga en cuenta que no requerimos que nuestro "observador" pueda hacer cada observación "correctamente" (los elementos andrajosos y desgastados), porque estos son nuestros elementos originales, indefinidos, y cuando los usamos, "Correcto" no tiene sentido.
El conjunto de productos puede ser a veces un modelo demasiado amplio para el observador, porque aunque el observador puede distinguir cada elemento en un único conjunto, es posible que no pueda obtener todas las combinaciones.
Al usarlo, cometemos errores combinatorios. Usando tal modelo, podríamos concluir que Herrick podía observar fenómenos que en realidad no podía. Es decir, nuestro modelo puede ser demasiado general.
Una observación completa por parte del observador consiste en realizar una selección para cada conjunto dentro del rango de observación. Así, para Herrick, {faja, aleteo} es una observación completa, al igual que {esposas, negligencia}. Debido a que la colección Outfit tiene 6 elementos y la colección Misfits tiene 8 elementos, el resultado es 6 veces 8
3.5 La ley de la irrelevancia
Los puntos anteriores se pueden resumir como leyes independientes: las leyes no dependen de la elección de símbolos específicos.
Es posible que no podamos decir si una observación es correcta. Sin embargo, sin una representación simbólica de "corrección", no puede haber una discusión profunda sobre los observadores y sus observaciones. Por lo tanto, aquí se introduce el concepto de coherencia: es decir, si un conjunto de resultados de observación es coherente con otro conjunto. Es evidente que, como señaló Lincoln, la coherencia de los símbolos no depende de cómo el observador denomina la observación.
"Si la cola de un perro se llama pata, ¿cuántas patas tiene un perro?" "Cinco?" "No, cuatro. Llamar pata a una cola no significa que se convierta en pata".
Para aplicar el principio de irrelevancia, normalmente nos basamos en símbolos matemáticos para eliminar las rebabas del habla. Para comprobar si dos observadores están de acuerdo, primero normalice sus observaciones.
La cuestión de la coherencia es fácil de responder. Si para cada símbolo en B nunca habrá dos símbolos diferentes correspondientes en A, entonces A y B son consistentes.
De B a A es un mapeo de muchos a uno, y de A a B es un mapeo de uno a muchos. Dado que un elemento en A se puede asignar a múltiples elementos en B, consideramos que B y A son inconsistentes, incluso si A y B son consistentes en este momento.
Pero para casos simples, al introducir un "superobservador" obviamente ficticio, podemos hablar de perspectivas diferentes. Este súper observador no necesita saberlo todo, siempre que su capacidad de observación esté por encima de la de otros observadores.
Capítulo 4 Interpretación de las observaciones
4.1 Estado
El juego al que usted ha estado jugando es lo que los investigadores de sistemas llaman una "caja negra". Las reglas del juego de la "caja negra" prohíben a los observadores mirar "dentro" de la caja negra y participar en la manipulación. El propósito de jugar este juego conceptual es profundizar su comprensión del proceso de observación. La caja negra se puede utilizar como herramienta conceptual y como herramienta didáctica eficaz. Pero no debe entenderse como un modelo riguroso con muchos observadores reales.
Tenga en cuenta que el concepto de superobservador es muy parecido al concepto de "hecho" en el sentido de que abarca "todas las observaciones posibles". En otras palabras, lo que llamamos "hecho" está muy cerca de lo que algunas personas llaman "Dios".
De hecho, como súper observador, no tienes poder alguno: lo sabes todo pero no tienes poder.
Las abreviaturas son útiles para registrar el comportamiento de las cajas, porque aunque tienes superpoderes de observación, no tienes superpoderes de memoria.
Caja de música Reina de Corazones
Dado que hay muy pocos pares ordenados, es fácil escribirlos en forma de tabla, representando el mapeo del conjunto de estados observados consigo mismo (ver Figura 4-2). En el capítulo anterior utilizamos esta forma de mapeo para ilustrar la coherencia de las dos vistas. Pero un mapa puede representar una relación entre dos conjuntos cualesquiera (más precisamente, de cualquier conjunto a cualquier otro conjunto), incluido consigo mismo.
Aunque las tres expresiones de la figura 4-2 son equivalentes matemáticamente, no son iguales psicológicamente. Por ejemplo, en un gráfico dirigido podemos ver inmediatamente que la secuencia forma un ciclo, mientras que en las otras dos representaciones no es tan obvio.
4.2 Ley ojo-cerebro
Por lo tanto, el equilibrio entre "vista" y "poder cerebral" no puede estar demasiado sesgado en ninguna dirección. El problema científico es encontrar el compromiso adecuado.
Como dice el refrán, "ver todo" no significa "comprenderlo todo", porque comprender significa saber qué detalles se pueden ignorar. Nuestro "aprendizaje" es simplemente ver que se repite la "misma" situación. Esto es lo que llamamos un "estado", y si esta situación se repite, el observador puede volver a reconocerla.
Debido a que el inventor "amasó" varios de nuestros estados en un solo estado, podemos mapear el gráfico dirigido en la perspectiva del superobservador para obtener la perspectiva del inventor. Por ejemplo, el bucle "a n i k" se asigna a "A B C E". Si su perspectiva no puede superar la perspectiva del inventor, no podemos lograr este mapeo de la única manera, y el inventor no puede mapear su perspectiva con la suya.
Aunque cada uno de tus estados corresponde a un estado del inventor, las estructuras que ves son diferentes. Por ejemplo, lo que ve es un ciclo con 10 estados, y lo que ve él es un ciclo con solo 5 estados, es decir, "B D F C E" se repite dos veces. Es como un año académico para el conserje, pero dos semestres para el decano.
Distinguir demasiados estados es lo que mencionamos anteriormente como una generalización insuficiente.
La ley del observador universal, es decir, la ley ojo-cerebro: Hasta cierto punto, la capacidad cerebral puede compensar la falta de observación. Basándonos en la simetría, podemos derivar inmediatamente la ley cerebro-ojo: Hasta cierto punto, la observación puede compensar la falta de capacidad intelectual.
Un médico experimentado necesitaría muchos menos resultados de pruebas para hacer el mismo diagnóstico. Pero, hasta cierto punto, un médico interno puede sustituir a un técnico de laboratorio que lleva muchos años trabajando, aunque no haya acumulado mucha experiencia.
4.3 Leyes generalizadas de la termodinámica
La ciencia no se ocupa de milagros, ni puede ocuparse de milagros. La ciencia sólo se ocupa de eventos repetidos. Cada ciencia debe tener alguna forma única de combinar los estados de los sistemas que observa para producir replicaciones.
Se hace una distinción entre propiedades originales y propiedades auxiliares: las primeras son intrínsecas a la materia y las segundas son producto de la interacción entre un sujeto que posee ciertas propiedades originales y los órganos sensoriales de un observador humano o animal.
Asimismo, el supuesto de que las observaciones deben ser coherentes con la teoría existente introduce el conservadurismo en la investigación científica. Si una observación es inconsistente con la teoría existente, es probable que se descarte como un "error".
Por supuesto, no es científico sustituir completamente la observación por la teoría. Peor es la formalidad de la observación, que descarta como falsa cualquier observación que no se ajuste a la teoría.
"Un estado es una situación que puede reconocerse cuando se repite". Pero si no combinamos varios estados en un "estado", ningún estado se repetirá. Por lo tanto, para aprender, debemos renunciar a algunas diferencias potenciales en los estados y renunciar a la posibilidad de aprender todos los detalles. Alternativamente, podemos escribirlo como la ley de amasado: Si queremos aprender algo, no debemos pensar en aprenderlo todo.
Cuanto más comunes suceden las cosas, más a menudo ocurren: 1. Porque hay alguna razón física que lleva a preferir ciertos estados (primera ley) o: 2. Porque hay alguna razón espiritual (Segunda Ley)
Propongamos con aparente cautela una ley, la llamada ley general de la termodinámica: en ausencia de restricciones especiales, es más probable que se observen estados con una alta probabilidad de ocurrencia que estados con una baja probabilidad de ocurrencia.
Pero para los estadísticos, la probabilidad de que aparezcan estas dos manos es la misma. ¿Por qué? Si las cartas se reparten de manera justa, entonces la probabilidad de que ocurra cualquier patrón de 13 cartas establecido con precisión es la misma que la probabilidad de que ocurra otro patrón de cartas establecido. De hecho, esto es lo que los estadísticos entienden por "trato justo". Esto también es consistente con nuestra intuición sistémica general basada en leyes irrelevantes. ¿A los naipes les importa lo que se dibuje en ellos? Sin embargo, la intuición del jugador de bridge es diferente. ¿Por qué creen intuitivamente que la segunda mano de cartas es más realista que la primera? La razón es que las reglas del juego de bridge son formuladas por personas y dan un significado importante a determinadas combinaciones de cartas; de lo contrario, son sólo combinaciones insignificantes. Cuando aprendemos a jugar al póquer, aprendemos a ignorar ciertas partes que no son importantes para el juego.
En un juego de bridge real, la probabilidad de que se vea la primera mano de cartas es incluso mucho mayor que la de la tercera mano. ¿Por qué? Porque aunque la probabilidad de que aparezca la tercera mano de cartas es alta, casi nunca se verá, es decir, la gente que juega a las cartas no la notará especialmente.
4.4 Símbolos de funciones e ideas de simplificación
En situaciones reales, el observador debe definir él mismo el alcance y la granularidad de la observación, es decir, la amplitud y la profundidad. Dado que estas características pueden jugar un papel decisivo en la observación, no podemos simplemente hacer un gesto con la mano y saltarnos este proceso. Cuando un observador elige un ámbito particular de observación, en realidad está afirmando que lo que contiene es una característica importante, o al menos lo más importante que puede observar. Para esta situación, existe una notación simple en matemáticas llamada notación de funciones.
Los símbolos de función son particularmente importantes en el pensamiento sistémico general, porque cuando no podemos describir con precisión las características de comportamiento del sistema, podemos usarlos para representar parte del conocimiento del sistema.
La notación de funciones también se puede utilizar con fórmulas explícitas para representar una etapa intermedia de conocimiento entre las dependencias funcionales y las fórmulas exactas.
Dado que las "explicaciones" científicas siempre reducen un fenómeno a las condiciones de otros fenómenos, la representación de la descomposición funcional es muy tentadora.
Entonces, ¿qué errores cometen los científicos al realizar este tipo de descomposición? Hay dos respuestas principales a esta pregunta. 1. En una determinada etapa, puede omitir algo en una relación funcional, y una mayor descomposición provocará errores debido a esto, aunque se puede obtener una buena ley aproximada. Podemos llamarlo una falacia incompleta. 2. Incluso si la observación es completa, el proceso de descomposición eventualmente se detendrá, ya sea debido a la capacidad limitada del observador (incluida la paciencia limitada del observador) o porque la situación "real" no permite que continúe la descomposición.
4.5 Incompletitud y completitud pasada
Dado que el estado descrito por la caja negra son todas las cosas observables que hemos observado, no hay forma de elegir un mejor método de observación para observar esta caja negra en función de los resultados de la observación en sí. La caja negra nos dice a través de su comportamiento que la observación es incompleta porque el estado no es seguro. Sin embargo, no puede decirnos cómo refinar la observación para que sea definitiva. Sólo podemos seguir observando, por eso los inventores y los físicos se enfrentan al problema de cómo elegir una perspectiva.
Todo éxito en la investigación en física depende de la selección juiciosa de los objetos de observación más importantes, combinada con la abstracción espontánea de algunas características por parte del cerebro. Aunque estas características son atractivas, la ciencia actual no está lo suficientemente avanzada como para que la investigación produzca resultados útiles.
Si omitimos algo de T = f (a), entonces una mayor descomposición no puede garantizar la corrección lógica y aparece la falacia de la incompletitud.
Decir que una relación funcional es "incorrecta" significa que es posible que la ecuación "real" no esté incluida en el conjunto. Ya sea porque T no depende de a (demasiado completo), o porque T también depende de otras variables además de a (incompleto). ¿Cuál es la base para llegar a esta conclusión? Obviamente, sólo se puede observar el comportamiento de T y a.
Si el rango de observación se puede ampliar fácilmente, pero la potencia de cálculo del cerebro es escasa, entonces elegimos: T = f (a, b, c) porque esta fórmula es relativamente "simple". Por otro lado, si tenemos una gran potencia informática pero una débil capacidad de observación, entonces elijamos: T = f (b, c) para pensar más y observar menos. Sin embargo, mientras nos limitemos a este conjunto de observaciones, no podemos juzgar qué afirmación es "correcta". Ésta es la regla básica del juego de la caja negra.
Para la observación de caja negra, una vez que no aparecen nuevos resultados de observación, es imposible resolver el problema del isomorfismo y no se puede elegir entre la colección de modelos. Sin abrir la caja, no sabemos si se trata de engranajes, circuitos o un mono entrenado que agita el joystick.
Pero también podemos elegir: T = f (a, b, c) porque no nos dimos cuenta: T = f (a, c) ya puede cumplir los requisitos. O porque lo notamos pero no estamos satisfechos con la fórmula; o porque somos físicos y sabemos que "los sistemas físicos no se comportan de esa manera"; o porque somos psicólogos y sabemos que "la gente no se comporta de esa manera"; o porque creemos obstinadamente que "b debe incluirse pase lo que pase". Estas elecciones son arbitrarias, lo que garantiza que diferentes observadores tengan muchas formas de interpretar sus observaciones, no sólo explicando qué configuración se elige, sino incluso explicando "qué observaciones son más importantes".
Si hay dos modelos que se ajustan a todos los datos observados, decimos que los dos modelos son isomórficos, es decir, tienen "la misma forma". Matemáticamente, estos dos modelos deben ajustarse a todos los datos posibles.
¿Cuál es la respuesta correcta? ¿Cuál puede "explicar" la observación? Para cualquier conjunto finito de observaciones, el conjunto de explicaciones es infinito.
Debido a que estamos viendo el problema desde la perspectiva de un súper observador, podemos dejar que otros observadores amplíen la observación, mejoren la granularidad de la observación o mejoren la capacidad de memoria, pero no tienen la información necesaria para tomar estas decisiones.
Acabamos de ver el fracaso de la estrategia de descomposición debido a que está incompleta. De hecho, podemos darle la vuelta a esta idea y utilizarla como una definición intuitiva de integridad. En otras palabras, no importa cómo elijamos entre los isomorfismos o en cuántas finas perspectivas nos descompongamos, no descubriremos nuevas esencias. También vemos que la integridad sólo puede ser una aproximación y, dado que se basa en un salto de creencia inductiva, no se puede garantizar que sea correcta. La falacia reduccionista que surge de la incompletitud es aceptable porque todos la hemos experimentado de alguna forma.
4.6 Principio de complementariedad generalizada
La visión general de los sistemas se basa en supuestos más simples y, por tanto, es más general. Si, por alguna razón, el observador no realiza infinitas mejoras en su observación, entonces habrá complementariedad entre dos puntos de vista. Porque en casi todos los casos, siempre hay alguna razón para que dejemos de mejorar incesantemente los métodos de observación, para poder eliminar las condiciones y obtener la ley general de complementariedad: Dos puntos de vista cualesquiera son complementarios.
Sin embargo, la segunda razón del fracaso de la simplificación es más difícil de aceptar para algunas personas: la cuestión de la complementariedad. Los físicos encontraron por primera vez este problema de ajuste y previsibilidad porque la física estaba más avanzada en su capacidad para aplicar estrategias simplificadoras. Además, algunos científicos (o personas que se hacen llamar científicos) suelen estar tan lejos de una visión completa que no les sorprende que sus descomposiciones a veces salgan mal. Si la física no hubiera propuesto la "complementariedad" (un modelo peculiar de reduccionismo), probablemente nadie habría aceptado el concepto.
Sin embargo, tenga en cuenta la naturaleza complementaria de este enfoque. Para medir con precisión la velocidad, esperamos que la imagen fantasma borrosa sea lo más larga posible, pero al mismo tiempo, para medir con precisión la posición, también requerimos que la imagen fantasma sea lo más corta posible. Por lo tanto, no importa cómo elija la velocidad de obturación, el resultado es un compromiso, y diferentes observadores establecerán diferentes velocidades de obturación y, por lo tanto, verán fotografías diferentes (o complementarias).
Los físicos no son perezosos: si un experimento conveniente conduce a la complementariedad y la complementariedad puede evitarse adoptando un método menos conveniente, abandonarán el método conveniente. Buscaría películas de mayor resolución, abandonaría la cámara y construiría un radar, incluso podría deshacerse del radar y construir un láser. Nunca dejan de buscar una mejor manera sólo por "comodidad". Nada podría hacerles abandonar su búsqueda del Santo Grial excepto las "leyes de la naturaleza", es decir, la interacción física indivisible. ¡No es de extrañar que esas personas no acepten fácilmente la complementariedad!
El punto clave de la idea de complementariedad es que son dos puntos de vista que no son completamente independientes sino irreductibles entre sí.
La reducción es sólo una forma de lograr la comprensión, hay muchas otras. Una vez que dejamos de mirar más de cerca a una pequeña parte del mundo y comenzamos a mirar más de cerca a la ciencia misma, descubrimos que el reduccionismo es un ideal que nunca se ha realizado en la realidad. El reduccionismo es sólo una creencia científica. Debe ser creencia, porque nadie ha visto nunca el estado final reducido de ningún conjunto de observaciones.
Capítulo 5 Descomposición de observaciones
En este capítulo analizamos cómo las limitadas capacidades de pensamiento de los observadores afectan las observaciones que hacen.
La conclusión es obviamente que si nuestra memoria es limitada, entonces descomponer un sistema en varios subsistemas independientes nos permite predecir mejor el comportamiento del sistema. Este es el método científico. Si no fuera por la capacidad limitada del cerebro, no habría necesidad de hacerlo. De hecho, la existencia de la ciencia es la mejor prueba de las capacidades limitadas del cerebro humano.
Una vez más, nuestras capacidades limitadas son la razón fundamental por la que queremos que nuestros puntos de vista sean "naturales" o "satisfactorios", porque no podemos tener dos puntos de vista diferentes en nuestra mente en todo momento.
Las reglas no deberían depender de una representación simbólica específica. Tenga en cuenta la palabra "debería". La diferencia entre tu (R, G, W) y el del inventor (rejilla luminosa, Mimus) radica en la elección de los símbolos, porque tu capacidad para descomponer estados es exactamente la misma.
En las situaciones más comunes, una "luz roja" o un "tono" es suficiente para observar el sistema. Pero en este almacén, si puedes aprender a "ver" estilos brillantes y Mimus, entonces el mundo que verás será simple.
Ley de la Diferencia: Una ley no debería depender de una representación simbólica particular, pero a menudo ocurre lo contrario.
5.1 Metáforas de la ciencia
En la ciencia, como en la poesía, la cualidad importante no reside en la metáfora completa en sí misma, sino en el proceso de transformación, es decir, el proceso de hacer la metáfora. Debido a la estructura de la poesía o de la ciencia misma, las metáforas pueden construirse sobre otras metáforas y las funciones pueden construirse sobre otras funciones.
¿Cómo sabe el personal de mantenimiento que el próximo trabajo será similar al del pasado? Esta es solo una creencia que hemos encontrado antes. Tal vez deberíamos nombrarlo Axioma empírico: El futuro será como el pasado porque en el pasado, el futuro será como el pasado.
En este nivel, la ciencia y la poesía son muy similares. El poeta comienza con una metáfora y luego pasa a explicar detalladamente cómo su amante es como una rosa, o cómo el amanecer es como una diosa a la que se puede abrazar. El científico comienza con una visión completa, luego procede a revisarla y simplificarla, y finalmente reduce la función original a una función de otra cosa. Al igual que el poeta, se supone que la reducción final es conocida y, por tanto, no es necesario definirla.
La especialización de la ciencia ha generado un problema: los científicos de diferentes campos rara vez tienen experiencias comunes y, por lo tanto, carecen de una base para la comunicación.
Las metáforas sólo pueden funcionar si entendemos (o creemos entender) ciertas características de una cosa y las transferimos a otra.
Si una cosa en el presente puede ser reemplazada por otra en el pasado, las dos cosas son similares.
En la ciencia, como en la poesía, los significados de las palabras que utilizamos deben provenir en última instancia de la observación. "Seguimos paso a paso según el razonamiento", pero debemos partir de alguna propiedad del bucle. Del mismo modo, poco a poco podemos comprender el significado de amanecer a partir de las metáforas de Burns y Rimbaud, pero primero debemos conocer el significado de “rosa”.
La poesía basada en otra poesía a menudo se denomina poesía "académica" porque la base de su referencia no es la experiencia directa del mundo real, sino la experiencia de otra poesía. Del mismo modo, la ciencia basada en otras ciencias suele denominarse ciencia "académica".
5.2 Cosas y límites
La idea de distinguir claramente las distintas partes está muy arraigada, por lo que estamos seguros de que siempre podremos distinguir el interior del exterior, aunque nos cueste mucho esfuerzo. Por analogía, aplicamos este concepto a todos los sistemas, usando la palabra "sistema" para significar "adentro" y "entorno" para significar "afuera".
Usamos la metáfora de "parte" o "cosa", que está estrechamente relacionada con nuestra experiencia del espacio físico, especialmente nuestra experiencia de los "límites".
Una de las metáforas científicas ocultas más profundas es el concepto de "cosa" o "parte" que puede distinguirse claramente de otras cosas o partes.
Estas "cosas" o "partes" son dueñas de "propiedades" o "propiedades", poseen estas propiedades, así como una caja de cerillas contiene fósforos o un cerdo lleva grasa.
Aun así, encontramos dificultades en el razonamiento cuando tratamos con sistemas con límites prácticos. A menudo surgen problemas porque elegimos límites basados en experiencias pasadas o en la experiencia de nuestros predecesores. Dado que estas experiencias son muy efectivas en la mayoría de los casos, cuando no son válidas, nos resulta difícil deshacernos de su influencia.
El problema aquí es que el "límite" puede no ser infinitamente delgado, simplemente pertenece tanto al sistema como al medio ambiente. Este tipo de frontera no es una división, sino una conexión.
Por tanto, como científicos, si sacamos conclusiones más concretas sobre un sistema, debemos describir la segmentación con mayor precisión y no detenernos en metáforas poéticas.
5.3 Propiedades y leyes inmutables
Pero después de sólo unos minutos de observación, comenzamos a transferir lo que aprendemos de una situación a situaciones que creemos que son similares. Uno de los beneficios de descomponer un sistema en sus propiedades es que es posible ampliar la visión a estados no observados.
Para los observadores con memoria limitada, las propiedades tienen una función de pensamiento. Podemos pensar que algunas propiedades son más "naturales" que otras, pero esto simplemente significa que estamos más acostumbrados a observar de esa manera.
A esta forma de señalar definiciones la llamamos "definiciones ejemplares". Aunque podemos usar otro conjunto de propiedades al explicar un conjunto de propiedades, aún ocultamos el hecho de que el conjunto original se obtiene mediante la definición de ejemplos. De hecho, nos hemos alejado demasiado de la definición original para distinguir entre propiedades originales y propiedades derivadas.
A medida que nuestro entorno laboral se vuelve cada vez más desconocido, esas habilidades de percepción heredadas y aprendidas se volverán cada vez más ineficaces.
Ley de invariancia: Para cualquier propiedad determinada, existen algunas transformaciones que la mantienen sin cambios y algunas transformaciones que la cambian.
El cambio sólo se puede entender observando lo que permanece igual. La permanencia sólo puede entenderse observando qué transformaciones ocurren.
5.4 Dividir
Obviamente, si no siempre puedo utilizar un estado específico para identificar una cualidad o atributo, entonces no puede satisfacer las propiedades que definimos.
Si la segmentación describe una propiedad, significa que cuando el estado es constante, esta propiedad no cambia con el tiempo.
Una relación debe ajustarse a nuestra comprensión intuitiva de las propiedades, y el segundo atributo es la simetría.
Incluso si la "amistad" es una relación simétrica en un sistema específico, todavía no podemos dividir este sistema en subsistemas "amigos" debido a la necesidad de transitividad, es decir, la tercera condición.
Los errores transitivos son los errores más comunes que se cometen al hablar de propiedades o partes.
5.5 Ley de conexión fuerte
A través de argumentos similares, encontraremos que a medida que pasa el tiempo, los sistemas que son fáciles de descomponer se han descompuesto y los sistemas restantes generalmente están estrechamente conectados y son más difíciles de descomponer.
Al igual que los científicos o los poetas, lo que persiguen es acercarse a la "verdad", y este acercamiento nunca podrá completarse.
Sólo intentando cambiar un factor a la vez podemos saber si deben denominarse "factores" o "atributos". Según la ley de invariancia, son las transformaciones que intentamos, las cosas que preservan o destruyen, las que nos dicen el significado de un factor o atributo particular.
La Ley de los Sistemas Perfectos: Las verdaderas propiedades de un sistema no se pueden estudiar.
Los problemas acumulados incluyen dos situaciones. En el primer caso, la ciencia actual puede solucionarlo, pero aún no lo ha resuelto, ya sea porque no se ha intentado o por una comprensión inadecuada. En el segundo caso, las herramientas actuales no son suficientes. Esto es lo que realmente preocupa al movimiento de la teoría general de sistemas.
La ley de la formación de conexiones fuertes: en promedio, la estanqueidad de las conexiones del sistema está por encima del nivel promedio.
Nuestro uso de esta forma particular no pretende afirmar abiertamente que un sistema es perfecto, sino simplemente llamar la atención sobre su naturaleza interdependiente.
Capítulo 6 Descripción del comportamiento
Para mí, hacer análisis operativo me convenció, y cuanto más lo hacía, más me convencía de que es mejor analizar el comportamiento o lo que está sucediendo, en lugar de estudiar descripciones abstractas de objetos u objetos estáticos.
6.1 Simulación: Caja Blanca
Como herramienta de simulación general, las computadoras digitales tienen algunas ventajas prácticas que los modelos a escala y las computadoras analógicas no tienen, pero aquí solo debemos prestar atención a una ventaja, que es la "programación". Este mecanismo nos permite utilizar un lenguaje más natural para construir un sistema de caja blanca, de modo que podamos estar en la misma línea de partida cuando discutimos.
Algunos teóricos de sistemas ven la simulación como la herramienta definitiva porque creen que para explicar la comprensión del comportamiento, es necesario construir un sistema que exhiba ese comportamiento. El interior del sistema ya no está completamente oculto, sino completamente expuesto. Esta es una caja blanca, no una caja negra.
Entre los inventos humanos, las computadoras digitales son las más fáciles de describir funcionalmente. Efectivamente es muy variable, y en su comportamiento (cuando funciona con normalidad), las únicas características que se pueden detectar son casi exclusivamente las de la organización en su conjunto.
En capítulos anteriores, analizamos las "cajas negras": la única forma de comprender un sistema de este tipo es observar su comportamiento.
Los modeladores de sistemas deben trabajar duro para superar sus propios instintos.
Podemos construir un modelo físico de acuerdo con una cierta proporción para simular el sistema. El estudio de esta ley de escala se llama "análisis dimensional" y se recomienda especialmente a quienes han recibido una formación matemática adecuada y aspiran a convertirse en teóricos de sistemas.
Otro tipo de simulación menos intuitiva es realizar cálculos de simulación.
6.2 Espacio de estados
Para una vista completa, cada sistema debe tener una ubicación única, que es el significado último de "completo" y "sistema".
Vimos cómo descomponer los "atributos" del sistema mediante segmentación. El espacio de productos muestra cómo volver a juntarlos de forma sistemática. Si cada descomposición es una división real, entonces el espacio del producto debe incluir todas las posibilidades originales. En este caso, todo debería tener su lugar y todos deberían estar en su lugar.
Los puntos en el plano no representan el estado de un sistema en diferentes momentos (la llamada "perspectiva diacrónica"), sino los estados de diferentes sistemas al mismo tiempo ("perspectiva sincrónica"). Este método funciona bien para ambas perspectivas y corresponde al método científico común de reemplazar observaciones sucesivas de un sistema con múltiples observaciones individuales de sistemas similares, y viceversa.
Si logramos encontrar una perspectiva que haga que el comportamiento del sistema parezca continuo, podemos pensar que las flechas que apuntan de un estado a otro son muy, muy pequeñas. En este caso, podemos tener el concepto de dos estados "cercanos", de modo que el área en el plano puede representar un conjunto de estados, o un intervalo relacionado entre sí. La topología, una de las ramas de las matemáticas, estudia cómo transformar perspectivas manteniendo sin cambios propiedades como la "cercanía". Pero la complejidad de las matemáticas no puede ocultar el hecho de que la "cercanía" inicial la determina el observador.
El valor de esta representación no reside en lo que está en la imagen, sino en lo que no está en la imagen. Si bien todo debería tener su lugar, algunos lugares pueden estar vacíos. Es decir, no se observan algunas combinaciones de propiedades. Estos agujeros en el espacio de estados nos recuerdan: 1. Nuestras observaciones no están completas y hay otros estados que aún no se han observado; 2. Nuestra clasificación de atributos es demasiado amplia.
La gente común que no es matemática a menudo se siente asombrada cuando escucha hablar sobre el espacio n-dimensional y piensa que los matemáticos tienen súper habilidades de pensamiento. De hecho, los matemáticos son especiales sólo por su capacidad de extrapolar. No pueden "ver" el espacio de n dimensiones y simplemente continúan aplicando las mismas operaciones matemáticas independientemente de cuántas dimensiones estén involucradas. Un punto en el espacio bidimensional se designa con dos números y un punto en el espacio tridimensional se designa con tres números. Por lo tanto, por extrapolación, un "punto" en el espacio de siete dimensiones se designa con siete números. Un objeto unidimensional (un segmento de línea) divide un objeto bidimensional (un plano) en dos partes. Un objeto bidimensional (un plano) divide un objeto tridimensional (un sólido) en dos partes. Por lo tanto, por extrapolación, un objeto de seis dimensiones divide un objeto de siete dimensiones en dos partes.
Cuando hable de reducción de dimensionalidad, lo que quiera decir, agregue las palabras "imagen de". Al menos cuando decimos esto, nos recordamos que alguna información ha sido descartada y es posible que deseemos recuperarla.
Para recuperar la información perdida por la proyección debemos obtener información del sistema de otros canales, es decir, información sobre las dimensiones faltantes. Esta operación inversa se puede llamar expansión y también es una razón importante por la que la perspectiva del espacio de estados es valiosa. Sólo necesitamos agregar una dimensión a cada variable recién descubierta. De esta manera, nuestro trabajo anterior puede conservarse, porque el espacio de estados pasado se convierte en una proyección del nuevo espacio de estados, por lo que nuestras observaciones anteriores siguen siendo explicaciones significativas.
Una regla empírica para el comportamiento en el espacio de estados, es decir, la regla diacrónica: Si la línea de comportamiento cruza desde , entonces: 1. El sistema no está determinado por el estado. Cualquiera: 2. Lo que ves es una proyección, una visión incompleta.
Ley de sincronicidad: si hay dos sistemas en la misma posición en el espacio de estados al mismo tiempo, significa que la dimensión del espacio es demasiado baja, es decir, la vista es incompleta.
6.3 El tiempo como punto de referencia del comportamiento
La elección de las propiedades del sistema es un compromiso entre la conveniencia de la independencia y la necesidad de integridad.
Proponemos la Regla de Contar hasta Tres: Si no se te ocurren tres formas de abusar de una herramienta, es que no sabes cómo utilizarla. El cumplimiento de esta regla nos protege del fanatismo de los optimistas, exageradores y otros perfeccionistas de todo tipo, pero principalmente de nosotros mismos.
Hablar de funciones escalonadas y curvas ascendentes lentas sin conocer la escala de tiempo es una tontería técnica. La escala de tiempo no tiene un significado absoluto, sólo tiene significado en comparación con otras escalas de tiempo.
Paradójicamente, una forma de resolver el problema de demasiadas dimensiones es introducir otra dimensión, la dimensión temporal. Entre todas las dimensiones posibles, el tiempo tiene la propiedad especial de moverse siempre en una dirección. En otras palabras, el tiempo no puede retroceder. Dado que t nunca tomará el mismo valor dos veces, puedes eliminar por completo los bucles o cualquier forma de cruce, independientemente de si eres piadoso o ingenioso. Un ciclo ya no es la repetición de un mismo estado, sino la experiencia de estados similares en momentos diferentes. Además, medir el tiempo nos permite distinguir ciclos similares que avanzan a ritmos diferentes.
Un inconveniente de la representación del espacio de estados es que nuestros cerebros carecen de imaginación visual para espacios superiores a dos y tres dimensiones. Para empeorar las cosas, el espacio bidimensional o tridimensional tiene fallas como medio de comunicación. Aunque podemos resolver problemas de n dimensiones en nuestra propia mente, ¿cómo comunicamos estos problemas a otros en un espacio tridimensional?
La ciencia puede verse como un proceso, es decir, explorar los ángulos desde los cuales se pueden ver las cosas para producir leyes inmutables. Por lo tanto, las leyes científicas describen cómo se ve el mundo (yo lo descubrí) o estipulan cómo ver el mundo (cómo lo descubrí). Realmente no podemos notar la diferencia entre los dos.
Lo que los experimentadores descubrieron fue que, aunque las celdas de la memoria de la computadora que almacenan los niveles de membresía cambiaban sus valores, siempre había 100 celdas de almacenamiento. Desde la perspectiva de la caja blanca, esta ley es extremadamente aburrida, pero desde la perspectiva de la caja negra, es un verdadero descubrimiento.
6.4 Comportamiento en sistemas abiertos
Los bucles son características del comportamiento del sistema determinadas por los estados. Si vemos que el sistema forma un bucle, suponemos que puede que no se vea afectado por factores externos en este momento. Por supuesto, puede verse afectado por factores externos del ciclo, o puede ser que los factores externos sean demasiado pequeños para romper el ciclo.
¿Por qué los laboratorios de física y química necesitan construir un entorno cerrado ideal? El objetivo es crear un sistema con un cierto estatus para la investigación. ¿Por qué les gusta estudiar sistemas con un determinado estado? Porque el comportamiento de un sistema con un determinado estado es sencillo. Todo lo que sucede en el sistema puede representarse mediante líneas de comportamiento inconexas.
Sin embargo, si un observador tiene en cuenta todas estas cuestiones y aísla con éxito el sistema dentro de los muros de la perfección, las líneas de comportamiento aún pueden enredarse, momento en el que dirá que ve "aleatoriedad". Sin embargo, los observadores no tienen una forma confiable de distinguir la aleatoriedad de la apertura oculta, el "muro con goteras".
Los observadores introducirán diferencias. Puede observar en diferentes momentos y ver diferentes comportamientos del sistema, por lo que ve diferentes partes de la línea de comportamiento. Otro observador puede ver un comportamiento diferente porque define el sistema de manera diferente, distingue características diferentes o utiliza una escala de tiempo diferente. Incluso el mismo observador puede ser "diferente" en diferentes momentos, porque puede cambiar completamente el método de combinación, el método de división o la escala de tiempo.
Describir un sistema en términos de comportamiento típico y describir un sistema en términos de comportamiento inesperado pero importante son dos de las formas en que estamos acostumbrados a restaurar la línea única de comportamiento que nos gusta en los sistemas cerrados.
El profesor decidió describir el comportamiento general de John en términos de un comportamiento aislado como una manera de simplificar el comportamiento del sistema abierto.
Por miedo a la sorpresa, normalmente observamos el sistema durante un período de tiempo antes de describir su comportamiento general.
(Casi) Independientemente del estado inicial y la secuencia de entrada, el sistema alcanzará el mismo estado final. Un sistema de este tipo se denomina sistema "mismo final". Los sistemas homogéneos nos resultan atractivos porque necesitamos un comportamiento consistente y descripciones simples de las observaciones.
Dado que podemos ser al mismo tiempo observadores y entorno, podemos predecir su comportamiento e influir en su comportamiento.
6.5 La ley de la incertidumbre
Ley de incertidumbre: No podemos determinar si las limitaciones observadas deben atribuirse al sistema o al medio ambiente.
Capítulo 7 Algunos problemas del sistema
Sólo el cambio es eterno.
7.1 Triarquía sistemática
Por lo tanto, las siguientes son tres cuestiones importantes que dominan el pensamiento sistémico general, es decir, la triarquía sistémica: 1. ¿Por qué veo todo lo que veo? 2. ¿Por qué las cosas siguen igual? 3. ¿Por qué cambian las cosas?
Sólo entonces nos planteamos la cuestión de la evolución: "¿Cómo evolucionaron las cosas hasta llegar a lo que son hoy? ¿Por qué no pueden permanecer igual para siempre?"
La verdadera transformación aquí es pasar de centrarse en la forma organizativa a centrarse en la acción, de la existencia al comportamiento, de la forma a la función, del patrón al proceso, de la eternidad a la existencia temporal. La "existencia" es la intersección de la entidad y el tiempo. Durante un período de tiempo, aquellos aspectos de la organización que parecen permanecer relativamente sin cambios constituyen la estructura básica de una entidad u organismo. La invariancia en el tiempo ayuda a identificar partes importantes de un sistema maduro. En cambio, hay cambios reversibles de corta duración que ocurren con el tiempo, que a menudo ocurren repetidamente, y constituyen "comportamiento" o función; aquellos cambios irreversibles a largo plazo, que a menudo ocurren de manera gradual, constituyen "evolución" o desarrollo; Con este paso del tiempo, la atención de las personas hacia las entidades también ha cambiado: de objetos (patrones de materia en el espacio) a comportamientos (patrones de eventos en el tiempo). ——R.W.Gerard
Todo pensamiento sistémico general debe partir de uno de los problemas y comenzar a explorar hasta verse obligado a cambiar a otro problema. Nunca podemos esperar llegar al final, ni lo intentaremos. Nuestro objetivo es mejorar el pensamiento, no resolver el rompecabezas de la Esfinge.
¿Adónde hemos viajado? Utilizando la terminología de Gerald de "ser, comportamiento, evolución", hemos discutido formas de registrar la existencia: colecciones de símbolos, diagramas estructurales, propiedades, límites y cuadros blancos. Estudiamos el comportamiento: espacios de estados, diagramas de tiempo, entradas, aleatoriedad y cajas negras. También estudiamos la relación entre existencia y comportamiento: cómo inferir una estructura específica a partir de un comportamiento específico extrayendo "atributos"; cómo producir un comportamiento específico a partir de una estructura específica ejecutando un "programa".
Pero también miramos todas estas cosas desde una cuarta perspectiva en particular, que es la creencia. Preguntamos: ¿Cómo participan los observadores (o creyentes) en estas observaciones? La respuesta viene en muchas formas: ley ojo-cerebro, ley termodinámica generalizada, ley de complementariedad generalizada, ley de diferencias, ley de invariancia, ley de conexión fuerte, ley de imagen, ley sincrónica y diacrónica, ley de incertidumbre, etc. La conclusión que dan todas estas respuestas es que nosotros, como observadores, estamos enredados con los fenómenos observados, y este enredo conduce a nuestra incapacidad última para determinar qué es existencia y qué es creencia.
7.2 Estabilidad
Los físicos reconocen este problema, por lo que su concepto de estabilidad se relaciona con las llamadas "pequeñas perturbaciones". El sistema está sólo ligeramente abierto y luego observamos su comportamiento. Si la influencia de la perturbación sobre el sistema desaparece gradualmente, entonces el sistema es estable; por el contrario, si el efecto de la perturbación se amplifica, el sistema es inestable;
Estabilidad no sólo significa el límite de cambios que el sistema puede soportar, sino también el grado de perturbación que el sistema puede soportar. Por tanto, cuando nos referimos a estabilidad, incluimos dos significados: algún comportamiento aceptable del sistema y algún comportamiento esperado del entorno.
Si bien este argumento es suficiente para que los científicos estudien sistemas casi cerrados, para aquellos que no pueden evitar la apertura en el laboratorio, es puramente engañoso. Específicamente, puede desviar la atención, haciéndonos buscar estabilidad “dentro” del sistema en lugar de verla como una relación entre el sistema y su entorno. Cuando la naturaleza quiere preservar un recurso irreemplazable, no hará nada hasta que la gente realmente destruya el ecosistema. Aún no existe una definición precisa de "pequeña perturbación".
El concepto de sistemas lineales, si bien es beneficioso para el pensamiento sistémico, también empuja al absolutismo a un ámbito más siniestro. Ningún sistema que conocemos es estrictamente lineal.
Argumento circular: La formulación actual de objetivos y métodos científicos se basa en una idea cultural y esto debe aclararse. Si podemos aislar las instituciones culturales más importantes de sus circunstancias únicas, clasificarlas en categorías y practicar hasta que sucesos repetidos conduzcan a precursores o cosas funcionalmente relacionadas, entonces se puede considerar que las instituciones culturales que examinamos son fundamentales e inmutables, mientras que esas cosas que conducen a la unicidad son secundarios y cambiantes.
El pensamiento humano, y la ciencia que ha surgido de él, sólo pueden captar y nombrar el lado importante de los hechos, como sus relaciones, sus leyes, en resumen, las partes inmutables del cambio eterno, pero no la Materialidad, la individualidad, con la que palpitan estos aspectos; la realidad y la vida humana y, por tanto, son volubles e intangibles.
¿Estable = benigno? Porque: El cambio significa que el antiguo sistema de conceptos es inapropiado y se requiere una gran cantidad de energía y energía para reconstruir el sistema de conceptos. Esta es una elección que no le gusta al instinto de vida.
7.3 Supervivencia
La supervivencia es lo que realmente le importa al sistema. Dado que la persistencia es la existencia continua de un sistema, para comprender claramente el significado de persistencia, debemos examinar los significados de "continuidad" y "existencia".
¿Por qué sobrevive el sistema? A largo plazo, esto se debe a que los sistemas que no sobreviven ya no existen y no pensamos en ellos. Los sistemas que vemos a menudo son sistemas seleccionados de todos los sistemas anteriores como los mejores "supervivientes".
"Persistencia" se refiere al período de tiempo que debe existir un sistema para que sea digno de estudio.
7.4 Identificación
Existir es tener un logo. Logotipo es en realidad sinónimo de capacidad de supervivencia, porque si no puede sobrevivir, no habrá nada que etiquetar, y una vez que algo cambia su logotipo, significa que ya no existe.
Si adoptamos un enfoque programático para identificar similitudes y diferencias, podemos aclarar el concepto de "identidad". Este campo también se conoce como "reconocimiento de patrones" o, más específicamente para imágenes visuales, "procesamiento de imágenes".
"La diferencia es el concepto más básico en cibernética", y lo mismo ocurre con el pensamiento sistémico general. Siempre debemos recordar que este es también el concepto más difícil.
7.5 Ajuste y adaptación
Los conceptos de "regulatorio" y "adaptativo" provienen de dos lados del debate entre la caja blanca y la caja negra, por lo que su claridad depende de qué tan claras sean las divisiones P y V. Pero si se cambia el logotipo, no se considera que el sistema se "adapte", sino que "ya no sobrevive".
Dentro de la computadora, el hardware representa las "leyes de la naturaleza" y es también el escenario donde se realiza la simulación. Si bien la simulación "se basa" en este hardware, el punto clave es el drama, no la dirección del escenario.
Ley de efecto: Pequeños cambios en la estructura a menudo conducen a pequeños cambios en el comportamiento. O en nuestras palabras: Pequeños cambios en el cuadro blanco a menudo conducen a pequeños cambios en el cuadro negro. por otro lado: Los pequeños cambios de comportamiento suelen ser el resultado de pequeños cambios de estructura.
Podemos llamar a estos dos puntos de vista "caja blanca" y "caja negra", como: mecánica y termodinámica, fisiólogos y científicos del comportamiento.
7.6 Ley de vehículos antiguos
Filtra las señales de advertencia en su entorno y, en nuestra opinión, adopta un enfoque regulatorio en la medida de lo posible para evitar cambios adaptativos en su comportamiento. Sin embargo, en su opinión, su adaptación es mantener su identidad y sobrevivir. Cuanto más eficaz sea este sistema de condicionamiento, menos probabilidades habrá de que cambie el comportamiento desagradable. La única esperanza de cambio es cambiar la forma en que se identifica a sí mismo o aumentar drásticamente su sufrimiento.
Regla del coche viejo: 1. Los sistemas que regulan bien no requieren cambios adaptativos; 2. El sistema puede simplificar su trabajo condicional mediante cambios adaptativos.
¿Se deben mantener o reacondicionar los coches viejos?
Lidia con el estrés o cámbiate a ti mismo
1. Si la forma de ver el mundo no ejerce una presión indebida sobre el observador, no hay necesidad de cambiar. 2. Las formas de ver el mundo pueden cambiar para reducir el estrés del observador.