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TD 2019 - Complexidade: Uma Revisão dos Clássicos

Bernardo Alves Furtado e Patrícia Alessandra Morita Sakowski / Brasília, dezembro de 2014

Este texto está inserido no projeto Modelagem de Sistemas Complexos para Políticas Públicas e faz uma resenha dos autores clássicos que, em conjunto, contribuíram com os elementos do que seria uma “ciência da complexidade”. Com base no pensamento original destes autores, os conceitos centrais de sistemas complexos são discutidos, a saber: i) a interação entre agentes (homogêneos ou heterogêneos) e o ambiente;

ii) as propriedades emergentes e a auto-organização; iii) a importância da não linearidade e das escalas; iv) as regras e seu determinismo; v) a ênfase na dinâmica e retroalimentação; e vi) as noções de adaptação, aprendizado e evolução. Por fim, críticas contemporâneas são apresentadas. Elas sugerem que os argumentos de sistemas complexos não sustentam epistemologicamente a constituição de suposta nova ciência, mas não rejeitam os avanços propostos nos estudos de complexidade.

Palavras-chave: complexidade; emergência; sistemas dinâmicos; não linearidade; autômatos celulares; modelagem; teoria da informação; redes neurais; evolução.

This text was written as part of the project ‘Modelling of Complex Systems for Public Policy’. It reviews the classical authors who jointly contributed to establish the elements of what could constitute a ‘science of complexity’. Based on the original writings of these authors, the text discusses the central concepts of complex systems: i) the interaction between (homogeneous or heterogeneous) agents and the environment; ii) emergence and self-organization; iii) the importance of not nonlinearity and scales; iv) the determinism of rules; v) the emphasis on dynamics and feedback; and vi) the notions of adaptation, learning and evolution. Finally, contemporary critics are presented. They suggest that the arguments of complex systems do not support the establishment of a supposed new science epistemologically, but they do not reject the advances proposed by complexity studies.

Keywords: complexity; emergence; dynamical systems; non-linearity; cellular automata; modelling; information theory; neural networks; evolution.


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