A Guided Tour
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Autora: Melanie Mitchell
Edicion: Oxford University Press
Año: 2009
Premio: Top Ten Science Books 2009
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¿Qué conduce a que simples insectos individuales, tales como las hormigas, a actuar con precisión y deliberadamente como grupo. ¿Qué hace que trillones de neuronas individuales produzcan algo tan extraordinariamente complejo como la conciencia? ¿Qué es lo que guía a estructuras autoorganizadas tales como el sistema inmunológico, la web, la economía global y el genoma humano? Estas son algunas de las fascinantes, tanto como elusivas preguntas, que las ciencias de la complejidad intentan responder.
En este libro, Mitchell propone un detallado y fino tour por las ciencias de la complejidad, un amplio set de esfuerzos que procuran explicar como extensos sistemas, de conducta compleja, organizada y adaptativa pueden emerger de simples interacciones entre miríadas de individuos.
Entendiendo que tales sistemas requieren una nueva aproximación global, que vaya más allá de las explicaciones reduccionistas tradicionales y que redefina los limites disciplinarios. Basado en su trabajo en el Instituto Santa Fe, Mitchel brinda claridad a los trabajos de complejidad a través de un amplio abanico de fenómenos biológicos, tecnológicos y sociales, buscando los principios generales o leyes que involucren a todos ellos. Para ello, explora las relaciones entre complejidad y evolución, inteligencia artificial, computación, genética, procesamiento de información y otros.
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Melanie Mitchell nacio en Los Angeles. Obtuvo un PhD en Ciencias de la Computacion en la Universidad de Michigan en 1990. Es Profesora de Ciencias de la Computación en Portland State University y Profesora Externa deL Santa Fe Institute. Ha escrito: An Introduction to Genetic Algorithms (1998); ha editado: Adaptive Individuals in Evolving Populations: Models and Algorithms; Perspectives on Adaptation in Natural and Artificial Systems (1996), entre otros.
En este libro, Mitchell propone un detallado y fino tour por las ciencias de la complejidad, un amplio set de esfuerzos que procuran explicar como extensos sistemas, de conducta compleja, organizada y adaptativa pueden emerger de simples interacciones entre miríadas de individuos.
Entendiendo que tales sistemas requieren una nueva aproximación global, que vaya más allá de las explicaciones reduccionistas tradicionales y que redefina los limites disciplinarios. Basado en su trabajo en el Instituto Santa Fe, Mitchel brinda claridad a los trabajos de complejidad a través de un amplio abanico de fenómenos biológicos, tecnológicos y sociales, buscando los principios generales o leyes que involucren a todos ellos. Para ello, explora las relaciones entre complejidad y evolución, inteligencia artificial, computación, genética, procesamiento de información y otros.
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Melanie Mitchell nacio en Los Angeles. Obtuvo un PhD en Ciencias de la Computacion en la Universidad de Michigan en 1990. Es Profesora de Ciencias de la Computación en Portland State University y Profesora Externa deL Santa Fe Institute. Ha escrito: An Introduction to Genetic Algorithms (1998); ha editado: Adaptive Individuals in Evolving Populations: Models and Algorithms; Perspectives on Adaptation in Natural and Artificial Systems (1996), entre otros.
Website: http://web.cecs.pdx.edu/~mm/
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Curso: Explorando la Complejidad en Ciencia y Tecnologia (CS 346U). Computer Science and University Studies Departments, Portland State University.
Curso: Explorando la Complejidad en Ciencia y Tecnologia (CS 346U). Computer Science and University Studies Departments, Portland State University.
Descripcion: This course introduces the main ideas in Complex Systems, an interdisciplinary field of research that seeks to explain how large numbers of relatively simple entities organize themselves, without the benefit of any central controller, acting collectively to create patterns, use information, and adapt and learn. The course will introduce undergraduates, in a largely non-mathematical way, to the the methods and tools of computer-based modeling, and to front-line research on complexity in several different areas of science, including physics, biology, the social sciences, and computer science. Topics will include areas of current research in complex systems science, including dynamics and chaos, information and computation, life and evolution in nature and in machines, the science of networks, and network structure and information processing in living systems. The focus will be on common principles underlying complexity in natural and technological systems.
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