Emergencia y evolución multinivel
Entre las ideas más fuertemente asociadas con la complejidad está la de emergencia , que una entidad de orden superior surge de una de nivel inferior que no es simplemente la suma de las partes de la de nivel inferior, que la entidad emergente es algo cualitativamente diferente. Si bien la idea de que un todo es mayor que la suma de sus partes ha existido durante mucho tiempo, una formalización científica de la misma probablemente se deba a John Stuart Mill (1843) en sus discusiones de lógica en las que caracterizó situaciones en las que algo cualitativamente diferente de sus partes aparece como representación de leyes heteropáticas . Sus ejemplos originales involucraron la química, como la forma en que aparece la sal cuando se combina el sodio con el cloro, y la sal no se parece en nada a ninguno de los dos por separado. Lewes1875) aplicó el término emergencia a tales fenómenos. Esto condujo a la escuela de pensamiento “emergente británica” que, especialmente en la década de 1920 (Morgan1923) aplicaría este concepto a la evolución, en particular a problemas tales como cómo los organismos multicelulares surgen de los unicelulares. Se aplicaría a cómo los grupos sociales más grandes se organizarían para actuar juntos a partir de grupos separados previamente más pequeños, una idea claramente importante en la evolución de las instituciones (McLaughlin1992).
En la teoría de la evolución biológica, este punto de vista cayó en desgracia en la década de 1930 con el surgimiento de la síntesis neodarwiniana, que puso el foco en el gen como el locus de la evolución, el meme, como Dawkins (1976) lo etiquetó. La idea de que la selección natural se produjo en niveles superiores al gen, en el nivel de “totalidades” o grupos, fue rechazada específicamente (Williams1966). El contrario obvio a esto en la evolución biológica involucra a los insectos sociales (Wilson2012), en el que los individuos se subordinan al bien de la colonia, convirtiéndose la colonia en vehículo de evolución. La mayoría atribuye la comprensión matemática de cómo esto puede surgir al trabajo de Price (1970) y Hamilton (1964, 1972). Sin embargo, de hecho, la formalización original de este entendimiento en términos de selección dentro del grupo versus entre grupos se debió a Crow (1955).
Sea B w la regresión génica dentro del grupo sobre el valor de aptitud del rasgo definido por Wright (1951); B b sea la regresión génica entre grupos al valor de aptitud; V w es la varianza entre los individuos dentro de un grupo y V b es la varianza entre las medias entre los grupos. Para un gen altruista, uno esperaría que B w sea negativo (que el comportamiento dentro del grupo dañe al individuo), mientras que B b sería positivo (el comportamiento del individuo ayuda al grupo). A partir de esto, una condición suficiente para que el gen altruista aumente en frecuencia viene dada por
\[B_{\mathrm{b}} /\left(-B_{\mathrm{w}}\right)>V_{\mathrm{w}} / V_{\mathrm{b}}\]
Dentro de la biología se ha argumentado ampliamente que esta condición rara vez se cumple. Sin embargo, también se ha reconocido que parece ser válido para los insectos sociales, y como Wilson (2012) argumenta, esto implica que aunque solo una minoría de especies muestran esta característica, terminan constituyendo una gran porción de la biomasa animal en la tierra (especialmente si se incluye a los seres humanos en ese cálculo).
De hecho, esta formulación se puede trasladar a los humanos para resolver el problema de la cooperación frente a las trampas dentro del contexto de la teoría del juego del dilema del prisionero (Heinrich 2004). El problema específico para el ser humano pasa a ser el de reconocer quién es un cooperador y quién no dentro de los grupos sociales, siendo el hacerlo con éxito la condición para que se produzca la cooperación y una coordinación de mayor nivel. Considerar en detalle cómo esa cooperación puede surgir en numerosos contextos para tratar con recursos de propiedad común fue el enfoque central del trabajo de Ostrom (1990). En general, esto puede verse como una condición para el surgimiento de instituciones de nivel superior a partir de instituciones de nivel inferior. 19
Algo paralelo a esto es una formulación de emergencia en la evolución biológica debido a Eigen y Schuster (1979) conocido como hiperciclo , que implica la conservación y transmisión de información, vinculándolo más a formas computacionales de complejidad. “El sistema más simple que puede permitir la evolución de enlaces reproducibles” (Eigen y Schuster1979, pag. 87). Definen un umbral de contenido de información, que si se excede para un sistema conducirá a una degeneración de la información debido a una catástrofe de error . Por encima de una catástrofe de errores hay una “desintegración de la información debido a una acumulación constante de errores” (Eigen y Schuster1979, pag. 25).
Sea V m el número de símbolos, σ m > 1 el grado de superioridad de la ventaja selectiva de la “copia maestra” y q m la calidad de la copia de símbolos. El umbral viene dado por
\[V_{\mathrm{m}}<\ln \sigma_{\mathrm{m}} /\left(1-q_{\mathrm{m}}\right)\]
Tal formación de hiperciclo ha sido simulada por Mosekilde et al. (1983), y el concepto ha sido aplicado a la evolución de las estructuras de mercado basadas en tasas diferenciales de aprendizaje entre empresas por Silverberg et al. (1988). También se ha relacionado con el concepto de autopoesis , definido como la reproducción estable de una estructura espacio-temporal (Varela et al.1974).
Esto puede verse como vinculado a la autoorganización tal como la formuló Turing (1952) en forma de morfogénesis . Cuando tal morfogénesis implica la emergencia a un nivel superior, se convierte en morfogénesis hipercíclica (Rosser Jr.1991, Cap. 6), o el momento anagenético de Rosser Jr. et al. (1994). Radzicki (1990) aplicó tales argumentos a la cuestión de la formación de instituciones a partir de dinámicas caóticas subyacentes. 20 Dentro de la evolución, el surgimiento de niveles jerárquicos superiores también fue el foco central de Simon (1962).
Esto plantea paralelos dentro de los modelos teóricos de juegos evolutivos del tema de la evolución multinivel (Heinrich2004), con las ecuaciones de Price-Hamilton proporcionando condiciones suficientes para que esto ocurra, aunque la versión original se debió a Crow (1955). Para su población, B w y B b son regresiones genéticas de aptitud dentro y entre grupos sobre el valor del rasgo, V w y V b son las varianzas genéticas dentro y entre grupos, con W la aptitud media de la población, luego
\[\Delta C=\left(B_{\mathrm{w}} V_{\mathrm{w}}+B_{\mathrm{b}} V_{\mathrm{b}}\right) / W\]
Esto permite una declaración de Hamilton (1972) condición para que un rasgo altruista aumente (el equivalente a la cooperación en un nivel superior) como
\[B_{\mathrm{w}} /\left(B_{\mathrm{b}-}-B_{\mathrm{w}}\right)<r_{,}\]
donde r es el coeficiente de relación de Sewall Wright (Crow y Aoki1984). El lado izquierdo se puede interpretar como una relación entre el costo de la aptitud y el beneficio menos la aptitud.
Otra línea de procesos evolutivos emergentes está asociada con la visión neo-schumpeteriana fuertemente asociada con Nelson y Winter (mil novecientos ochenta y dos) y su estudio de cuáles son los memes clave en la economía evolutiva. Son conocidos por defender la idea de que las rutinas son el meme clave que es el lugar de tales desarrollos evolutivos. Los mismos Nelson y Winter estaban menos enfocados en este asunto de los órdenes superiores emergentes que se convierten en el lugar de la evolución, pero algunos de sus seguidores han perseguido tales ideas. En particular ha sido el desarrollo de la idea de mesoeconomía por Dopfer et al. (2004), originalmente debido a Ng (1986). Este es un nivel de economía que es intermedio entre la microeconomía de la empresa donde presumiblemente operan principalmente los procesos de Nelson y Winter y el nivel de macroeconomía totalmente agregado. El nivel mesoeconómico es más a nivel de industria o sector donde un meme puede haberse difundido entre empresas dentro de un sector o incluso en un conjunto de sectores relacionados. Estos desarrollos pueden llevar a que ésta sea la parte más importante de la economía desde el punto de vista del crecimiento y el desarrollo evolutivo.
En términos de evolución institucional que opera en niveles más altos de estructuras emergentes, un partidario posiblemente sorprendente de este punto de vista es el economista austriaco Friedrich Hayek. Esto parecería estar asociado, al menos en parte, con su abierta aceptación de la complejidad (Hayek1967) y especialmente en conexión con esto el concepto de emergencia, que se remonta abiertamente a los emergentistas británicos de la década de 1920. Su apertura a esta línea de pensamiento provino de sus primeros trabajos en psicología que culminaron en su The Sensory Order (Hayek1952). En este trabajo, vio específicamente la conciencia humana como una propiedad emergente que surge del sistema nervioso y el cerebro (Lewis2012). Crucial en su formulación fue la influencia de la teoría de sistemas desarrollada por Ludwig von Bertalanffy (1950), quien a su vez fue influenciado por la cibernética de Norbert Wiener (1948), considerada por muchos como otra forma temprana de complejidad dinámica. Más profundamente detrás de la cibernética fue el desarrollo del “sistema universal de organizaciones” o tectología de AA Bogdanov (1925-29), posiblemente una forma de economía institucional evolutiva que enfatiza el surgimiento. 21
De hecho, Hayek (1988) en su trabajo final, The Fatal Conceit , aplicó su visión de la complejidad emergente que involucra la evolución en una forma de orden superior, con tales estructuras institucionales emergentes compitiendo entre sí y evolucionando como todos compitiendo entre sí y sobreviviendo o no a través de un proceso sistémico. seleccion natural. Algunos argumentarían que esta aceptación de la selección natural que opera en el nivel de totalidades sociales de orden superior constituía una contradicción con el individualismo metodológico de la escuela austriaca, aunque de hecho en esto se remonta a las ideas evolutivas del fundador de esa escuela, Carl Menger. (1923) que, al igual que Hayek, se desarrolló completamente al final de su carrera.