Un equipo de investigadores que incluye a Neil Johnson, profesor de física en la Universidad George Washington, ha descubierto que los sistemas descentralizados funcionan mejor cuando las partes individuales son menos capaces.
El Dr. Johnson estaba interesado en comprender cómo los sistemas con muchas partes móviles pueden alcanzar un objetivo o meta deseada sin un control centralizado. Esto explora una teoría común que los sistemas descentralizados, los que no tienen cerebro central, sería más resistente contra daños o errores.
Esta investigación tiene el potencial de informar todo, desde cómo estructurar eficazmente una empresa, construir un mejor vehículo autónomo, optimizar los algoritmos de inteligencia artificial de próxima generación, e incluso podría transformar nuestra comprensión de la evolución. La clave radica en comprender cómo el "punto óptimo" entre los sistemas descentralizados y centralizados varía según la inteligencia de las piezas, Dijo el Dr. Johnson.
El equipo construyó un modelo computacional de un sistema descentralizado, ajustar variables para reflejar cómo los componentes podrían mejorar con el tiempo y volverse más eficientes en la resolución de problemas. El Dr. Johnson se sorprendió al descubrir que a medida que su equipo de investigación mejoraba las piezas individuales, todo el sistema funcionó peor. A medida que las partes se vuelven más inteligentes, colectivamente cometen errores más significativos y repiten errores del pasado, él dijo.
"Descubrimos que cuando tienes una colección de objetos que funcionan de forma descentralizada, y esos objetos individuales mejoran en el procesamiento de la información, todo el sistema empeora porque tienden a formarse en multitudes, aunque no hay nada en ellos que diga 'Quiero ser miembro de una multitud, '", Dijo el Dr. Johnson." Simplemente la forma en que miras los patrones a medida que obtienes más memoria, puede encerrarte en una cierta forma errónea de ver las cosas ".
Cuando un componente del sistema con capacidad excesiva está trabajando en una tarea, comenzará a autocorregirse cuando ocurran errores para lograr la meta. Esto conduce a correcciones excesivas que alejan al sistema de su punto final, "lo peor que podría hacer, "Dijo el Dr. Johnson.
El Dr. Johnson comparó esto con un escenario en el que un grupo de amigos navega en canoa por un río. Si algunas personas están remando a la izquierda y otras a la derecha, la canoa se movería en línea recta. Si de repente sin embargo, cada persona en la canoa decidió remar hacia la izquierda, esto crearía una serie de correcciones excesivas que provocarían un retraso en llegar a su destino.
"Los sistemas descentralizados son buenos siempre que los objetos no se vuelvan demasiado inteligentes, ", dijo." Cuando comiencen a volverse demasiado inteligentes, su sistema comenzará a cambiar de una forma u otra ".
¿Su mensaje para las personas que trabajan dentro de un sistema organizativo? No lo pienses demasiado.
El Dr. Johnson cree que estos hallazgos podrían tener aplicaciones para desarrollos tecnológicos. Los autores predicen que los vehículos autónomos podrían funcionar mejor con componentes más simples y sugieren que las personas con función cerebral dañada podrían recuperar alguna función previamente perdida si los componentes individuales, por ejemplo músculos de brazos o piernas, se proporcionan instrucciones sencillas directamente. Su trabajo también sugiere una nueva perspectiva de por qué la evolución biológica saltó de organismos menos complejos como las larvas a organismos con sistemas nerviosos centralizados.
El estudio fue publicado hoy en Avances de la ciencia .
