Las colonias de hormigas, los enjambres de abejas, las mangas de langostas, los cardúmenes de peces, bandadas de aves y las manadas de lobos actúan eficientemente en conjunto como si tuvieran una especie de inteligencia colectiva. Se trata de reglas simples que siguen cada uno de los miembros y que generan un comportamiento global emergente, con características inteligentes.

La “Vida Artificial” es un campo del conocimiento muy joven y tiene como objetivo el desarrollo de sistemas artificiales que muestren los rasgos distintivos de los sistemas vivos naturales. La importancia de su estudio radica en que estos últimos constituyen excelentes fuentes inspiradoras para el desarrollo de la tecnología. En efecto, el biológico es un modelo muy optimizado que ayuda al hombre a solucionar –con extraordinaria eficacia– muchos problemas complejos no convencionales que surgen a partir de su interacción con el entorno.

Los sistemas de Vida Artificial consisten en un abrumador número de “criaturas” (programas relativamente simples que se simulan en una computadora), que forman densas redes de interacción y operan –de manera múltiple, local y simultánea– sin que exista un control central. Los comportamientos de cada individuo no se programan; los investigadores sólo se limitan a darle un conjunto reducido de reglas de interacción que especifican lo que debe hacer cada una de ellos de acuerdo con la situación en que se encuentre.

De este modo, nadie es capaz de saber con precisión qué actitud tomará cada criatura en particular en un momento dado. Y, debido a que se verifica un fenómeno de emergencia, el conjunto puede resolver problemas que cada una de ellas es incapaz de realizar por sí misma.

CRIATURAS SINTETICAS QUE INTERACTUAN

Una clase de modelo de Vida Artificial es el “ecosistema artificial”, un conjunto de criaturas sintéticas que interactúan y evolucionan dentro de un mismo entorno espaciotemporal computacional. Se trata de un sistema complejo en donde cualquier acción de cualquier especie puede afectar potencialmente a todas las demás, tanto en ese instante como en el futuro. Aunque todavía no es posible simular razonablemente la increíble complejidad de los grandes ecosistemas naturales, estos entornos pueden utilizarse como laboratorios para explorar algunos aspectos básicos de la evolución, como la emergencia de conductas sociales (por ejemplo, la comunicación, la cooperación, la competencia y las relaciones).

Al igual que su equivalente natural, se puede esperar que existan muchas “especies” artificiales (cada una ejecutando las tareas para las que ha sido creada). El diseño organizacional de estas criaturas dependerá de sus tareas y del entorno en donde evolucionen. El fin de cada una de ellas es su propia preservación: tratar de estar operativas la mayor cantidad de tiempo y ocupar la mayor cantidad de espacio de memoria de la computadora.

Por ejemplo, para algunas criaturas el tiempo de reacción será un factor imprescindible (no podrán “perder tiempo” razonando), mientras que para otras será fundamental la capacidad de razonamiento (se “darán el lujo” de emplear el tiempo suficiente como para poder predecir los efectos de sus futuras acciones).

PERSIGUIENDO EL BIEN COMUN

El comportamiento complejo y global, que cualquier persona podría considerar intencional, puede ser el resultado emergente de las numerosas interacciones simples que se establecen entre una enorme cantidad de entidades individuales. Se observa en los vertebrados (como las bandadas de aves o los cardúmenes de peces) o en los insectos (como las colonias de hormigas o de termitas, los enjambres de abejas o de avispas o las mangas de langostas).

Por ejemplo, considerada de manera aislada, una hormiga es una criatura bastante estúpida, capaz de ejecutar -aunque de forma fiel y obstinada- un escaso conjunto de rutinas innatas y de interactuar -de manera local y limitada- con sus vecinas. No obstante, tomadas en grupo, pueden erigir sociedades complejas con sofisticadas actividades como agricultura, ganadería, arquitectura, ingeniería e, incluso, prácticas de esclavitud.

El conjunto podría considerarse como un “metaorganismo”, ya que funciona como una unidad y manifiesta tanto una conducta global como una inteligencia colectiva. Es decir, nadie planifica, ordena ni controla, pero emerge un eficaz comportamiento social que las lleva a trabajar juntas persiguiendo objetivos comunes.

Tomando como inspiración la eficiente conducta social de algunas especies cooperativas exitosas del reino animal, los investigadores en ciencias de la computación desarrollaron algoritmos muy útiles para resolver algunos complicados problemas prácticos, un enfoque conocido como “inteligencia de enjambre” (o swarm intelligence, en inglés).

Los enjambres artificiales se caracterizan por ser sistemas distribuidos, descentralizados y autoorganizados. Se trata de criaturas que exhiben un fuerte énfasis en la reacción y en la adaptabilidad, cuentan con información local y limitada y son capaces no sólo de percibir el entorno sino también de modificarlo. Dependiendo básicamente del software, presentan distinto grado de homogeneidad: desde los totalmente homogéneos (una sola “especie”) hasta los totalmente heterogéneos (tantas “especies” como miembros).

A LA BUSQUEDA DEL CAMINO MAS CORTO

Dentro del enfoque de inteligencia de enjambre, una de las técnicas que más destaca es la que emula el comportamiento de una colonia de hormigas (Ant Colony Optimization, ACO). La idea básica consiste en emplear la estirmergia, una forma de comunicación indirecta entre sus miembros que utiliza el entorno a fin de alcanzar sus objetivos (entre ellos, coordinar a dicha colonia).

Una aplicación interesante de esta técnica es la de encontrar el camino más corto para establecer las rutas en Internet; en otras palabras, cómo encaminar eficientemente los mensajes entre los nodos de la red a través de los routers.

El algoritmo de búsqueda funciona como se describe a continuación. De una forma más o menos al azar, un conjunto enormemente grande de hormigas virtuales se desplaza en busca de “alimento” (el o los puntos de llegada) explorando las inmediaciones de su “hormiguero” (el punto de partida). Mientras atraviesa el espacio de soluciones, cada insecto “marca” el camino transitado depositando un rastro de feromona que otros pueden seguir (emulando al cretense Teseo adentrándose en el laberinto).

Dado que el rastro es transitorio (se “evapora” con el tiempo), las nuevas hormigas que salen del hormiguero son atraídas por las rutas más cortas. Al ser transitadas por otras hormigas, el rastro de feromonas de esa particular ruta se intensifica cada vez más. Al final del proceso, lo habitual es que el conjunto seleccione la ruta más corta entre los puntos de partida y de llegada, ya que justamente es la que presenta el rastro más fuerte.

Lo interesante de esta técnica es que las hormigas pueden adaptarse adecuadamente al entorno: debido a que éste es dinámico, es posible que surjan determinadas complicaciones, como el bloqueo o la congestión en las rutas. En este caso, y dado que exploran sin cesar nuevos trayectos, las hormigas establecen rutas alternativas, con lo cual siempre están preparadas para responder a los cambios del medio ambiente.

Esta técnica también se utiliza en el análisis de datos financieros, en la resolución de problemas de producción industrial, en la optimización del recorrido de flotas de camiones y en la búsqueda de páginas interesantes por la web. Sin duda, a medida que transcurra el tiempo, seguirán apareciendo más aplicaciones prácticas de la inteligencia de enjambre.

LA DELGADA LINEA ROJA

Es interesante analizar la densidad de insectos que constituye el enjambre. Cuando es baja, el conjunto se comporta de modo caótico, ya que hay escasos individuos y pocos encuentros entre ellos. Pero, a medida que la densidad se incrementa, los encuentros se multiplican de forma exponencial y los patrones de actividad comienzan a distribuirse de manera más uniforme. Cuando la densidad alcanza un determinado valor umbral súbitamente estos patrones rítmicos se propagan y afectan a todo el enjambre.

En este punto, el caos vira a orden y el sistema se comporta de un modo colectivo no predecible a partir del comportamiento de sus elementos individuales. Se puede decir, entonces, que el enjambre regula su propia densidad generando un orden emergente –un comportamiento global coherente– que lo abarca totalmente y que lo sitúa en lo que se conoce como el “borde (límite o frontera) del caos”.

Se trata de un difuso dominio transicional, con suficiente orden (estabilidad) como para poder desarrollar procesos, pero con una cierta dosis de desorden (inestabilidad) como para ser capaz de adaptarse a situaciones novedosas.

Se observa en todo sistema lo bastante complejo (sea un organismo, una mente, una sociedad o un ecosistema), que naturalmente evoluciona hacia y se mantiene dentro del estrecho dominio de “inestabilidad limitada”, oscilando entre el orden rígido y el desorden anárquico, de manera periódica.

Es en esta delgada franja en donde los insectos encuentran el adecuado número de conexiones (integración) y mantienen una óptima comunicación, de forma tal que se maximizan las capacidades potenciales de procesamiento de la información y de innovación, cambio y creatividad.

ETERNA AUTOORGANIZACION

Como todo sistema complejo, los enjambres se caracterizan por su autoorganización. Es decir, por la forma como surge espontáneamente un orden en el sistema a partir de la interacción de sus elementos (al superarse un determinado umbral). En los fenómenos de autoorganización es fundamental la idea de edificación de estructuras funcionales diferenciadas sobre la base de niveles, por estratos, una por encima de la otra.

Las interrelaciones entre los elementos de un nivel originan nuevos tipos de elementos en otro nivel más alto, los cuales se comportan habitualmente de una manera muy diferente, con una dinámica propia. Por ejemplo, el pasaje de las moléculas a las macromoléculas, de las macromoléculas a las células y de las células a los tejidos.

Para continuar siendo viable, un sistema complejo debe reorganizarse de forma permanente, balanceando sus diversas presiones internas y externas a fin de cambiar y adaptarse, pero intentando siempre mantener su organización esencial.

Así, por un lado, los cambios son internos: algunos elementos sólo interactúan con sus vecinos más cercanos, acoplándose mutuamente y formando una subestructura funcional local; pero pronto este orden se va propagando -de forma global- por todo el sistema.

Típicamente, esta propagación del orden se autorrefuerza por realimentación positiva y sólo se detiene cuando todos los elementos se han acoplado. En este punto, el sistema se estabiliza y la realimentación se vuelve mayoritariamente negativa, con lo cual neutralizará cualquier pérdida de organización (estabilización dinámica u homeostasis). Pero, por otro lado, cuando se modifica el entorno, los elementos que directamente interactúan con él, tendrán que acoplar sus respectivas estructuras funcionales. Este acoplamiento se propagará hacia adentro, hasta que el sistema completo se acople a la nueva situación.