Teoría de los sistemas complejos adaptativos de Kauffman (nov 7, 1990 – jan 1, 2000)

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Hay dos tipos de sistemas complejos: sistemas de complejidad decreciente y de complejidad creciente. Los primeros no suponen dificultad; el reto en los sistemas de complejidad creciente consiste en la medición de la complejidad de sistemas dinámicos marcados por el tiempo, puesto que este es factor de la complejidad misma. Se han identificado ocho caminos que explican la complejidad de un sistema (Anderson, 1999): i) La moderna teoría matemática de la complejidad, cuyos pilares son los trabajos pioneros de A. Turing y de J. von Neumann. Se trata de la teoría de la complejidad tal y como se entiende desde las matemáticas y las ciencias de la computación. ii) La teoría matemática de la información de Shannon. iii) La teoría ergódica, los mapas dinámicos y la teoría del caos; esto es, se trata de la física, las matemáticas y las ciencias de la computación. iv) La vida artificial, un programa de trabajo iniciado por Th. Ray y C. Langton. v) Las multiplicidades aleatorias y la ergodicidad rota, las redes neuronales, los estudios sobre percolación, localización y otros semejantes. vi) La criticalidad autoorganizada elaborada originalmente por P. Bak y, consiguientemente, los estudios sobre fractales. vii) La inteligencia artificial y los campos afines como el estudio de sistemas expertos, los algoritmos genéticos y el trabajo con otras metaheurísticas. viii) El estudio del cerebro, humano o animal, que se condensa en el título de wetware (programas húmedos), desarrollado por J. Holland, G. Cowan y M. GellMann, entre otros.

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