En un nuevo artículo publicado en un número especial de la Transacciones filosóficas de la Royal Society A , La profesora de SFI Jessica Flack ofrece una respuesta práctica a uno de los más importantes, y las preguntas más confusas de la biología evolutiva:¿pueden los niveles superiores de organización impulsar el comportamiento de los componentes de nivel inferior?

Llamado causalidad descendente, un ejemplo de esta idea sería un sistema social humano de alto nivel, como un gobierno, hacer leyes que obliguen más o menos a las personas de un nivel inferior a actuar de determinadas formas:detenerse en una señal de alto, por ejemplo. Hay muchos ejemplos coloquiales similares en las ciencias biológicas y sociales, de las células a las sociedades. Sin embargo, tan pronto como uno dedique un poco de tiempo a considerar cómo funciona esta causalidad, surgen problemas.

Para resumir un debate largo y complicado, La causalidad descendente adolece de la crítica de que los niveles superiores de organización son "simplemente" patrones temporales y espaciales que son el resultado de la dinámica en un nivel inferior. Como patrones no tienen agencia y, por lo tanto, no pueden considerarse causas.

En el nuevo periódico, Flack sugiere que con el fin de obtener tracción en este problema, debemos dar un paso atrás y considerar qué hace que los sistemas adaptativos sean diferentes de los sistemas físicos.

La física está dominada por conceptos como presión, temperatura, y entropía. Estos surgen a través de interacciones colectivas simples y proporcionan una visión profunda del comportamiento del universo físico.

Biología y ciencias sociales, que se ocupan de los sistemas adaptativos, hacer uso de conceptos colectivos comparables, incluido el metabolismo, manejo de conflictos, y robustez, pero a diferencia de la física, estas son propiedades "funcionales". Donde la física produce orden mediante la minimización de la energía, Los sistemas adaptativos producen orden y función novedosa mediante la adición de procesamiento de información.

"Por qué los sistemas adaptativos tienen este paso adicional y si los hace fundamentalmente subjetivos son grandes, preguntas abiertas, "Explica Flack. Ella dice que la subjetividad fundamental podría significar que los sistemas adaptativos serían intratables para los intentos científicos de predecir su comportamiento, o caracterizarlo a través de leyes universales.

Para avanzar en estas cuestiones, Flack sostiene que primero debemos comprender cómo los sistemas adaptativos encuentran soluciones viables a los desafíos planteados por el medio ambiente, lo que les exigiría superar la subjetividad.

"Considere que cada cuerpo individual, cada cerebro, se compone de varios componentes ruidosos:celdas, neuronas etc, procesar datos ruidosos, ", dice." Cuando vemos el mundo de esta manera, de abajo hacia arriba, la pregunta es cómo se combinan todas las decisiones de los componentes para producir un resultado funcional, o solución a un problema. Podemos pensar en este proceso como un cálculo colectivo ".

Flack, David Krakauer, y sus colegas han descubierto en su trabajo sobre sistemas neuronales y sociales que la computación colectiva puede producir "capas" o niveles que emergen a través de un proceso de análisis colectivo de grano grueso por parte de los componentes del sistema, en el que la información no esencial se descarta de una capa a la siguiente. La variación del comportamiento a nivel microscópico o en el medio ambiente se comprime o se hace más gruesa para producir el siguiente nivel, y luego estas regularidades "retroalimentan" a la capa inferior para reducir la varianza o informar la toma de decisiones en el nivel inferior. La consolidación o fortalecimiento de las capas crea esencialmente lo que Flack llama en el artículo de Phil Trans "causalidad descendente efectiva", haciendo que parezca que la solución de nivel superior es la causa del comportamiento de nivel inferior cuando en realidad lo que está sucediendo son los componentes de nivel inferior. utilizando las variables de grano grueso que constituyen el nivel superior para orientar la toma de decisiones.

"Esta reducción iterativa de grano grueso y varianza parece permitir que los componentes del sistema converjan colectivamente o se pongan de acuerdo sobre cuáles son las regularidades en el mundo, lo que reduce la incertidumbre y les permite adaptarse mejor y extraer mejor energía para hacer el trabajo, "escribe Flack." A veces, este proceso captura una verdad fundamental sobre el mundo y, a veces, da como resultado la computación colectiva de los componentes, esencialmente creando, sus mundos macroscópicos. Los impactos más amplios de esta forma de pensar tienen el potencial de ser enormes. Si este punto de vista es correcto, las leyes que operan sobre cantidades universales derivadas de procesos microscópicos también podrían regir los sistemas biológicos. Pero a diferencia de los sistemas físicos, la identificación de estas leyes en los sistemas vivos requerirá una teoría de la computación colectiva:una comprensión de los algoritmos que utilizan los sistemas adaptativos para calcular y cómo se pueden superar los errores y la información imperfecta mediante el análisis de grano grueso y la compresión para producir cambios lentos, profético, y por lo tanto, funcionalmente útil, propiedades a nivel agregado ".