UNITESBA DAD Filosofía de la ciencia · El fundador de la discusión sobre qué es un sistema...

UNITESBA

DAD

Filosofía de la ciencia

Sesión 4

Dr. Miguel Angel Hernández Briseño [email protected]

UNIDAD IV:

Perspectivas contemporáneas en torno a la ciencia.

Frentes emergentes en filosofía de la ciencia:

Durante nuestro curso hemos visitado diferentes momentos del pensamiento científico y filosófico en la historia. Mediante esta reconstrucción se ha desarrollado la competencia de “perspectiva histórica” en el pensamiento científico y la ratificación de diferentes modelos de ciencia nos lleva a señalar que la investigación de alto nivel debe reconocer cierta clase de “pluralismo epistemológico” como norma. a) epistemología histórica; p. ej. Laudam b) filosofía del lenguaje o analítica; p. ej. Wittgenstein; c) filosofía de la tecnología; p. ej., Mitcham d) filosofía y complejidad, p. ej. Rescher

Complejidad Intro Antecedentes 1. Bertalanffy 2. Weaver

Del pluralismo a lo complejo 3. Feyerabend 4. Rescher Complejidad 5. Definiciones (Rescher) 6. Campos, metas y disciplinas 7. Metodología

Antecedentes 1.Bertalanffy 2.Weaver

Los antecedentes de esta interpretación del fenómeno de lo complejo se remontan a la obra de Ludwig von Bertalanffy llamada Teoría general de sistemas (1995). Conviene mencionar en este punto el carácter autodidacta del autor del texto al que se hace referencia. Ludwig von Bertalanffy nació y creció en una situación económica tal que le permitió dedicarse al desarrollo de su educación de manera intensiva: von Bertalanffy era autodidacta. Otro rasgo más del autor radica en que su autodidactismo desarrolló en él una epistemología que le mostró que la especialización no es una forma del todo efectiva para la educación. En Teoría general de sistemas (1995) se precisa que el desarrollo de la ciencia moderna provocó la imposibilidad de estudiar diversos fenómenos naturales y problemas técnicos de una forma convencional , es decir, mediante el reduccionismo procedimental y la simplificación analítica.

Antecedentes

Aquí es donde entra el enfoque alternativo de Ludwig von Bertalanffy que en su obra presentó un marco descriptivo sumamente interesante. Von Bertalanffy comenzó por tomar como ejemplo el más famoso de los objetos transdisciplinares producto de la civilización contemporánea: la tecnología. Debido al fenómeno tecnológico la epistemología contemporánea “[...] ha acabado pensando no ya en términos de máquinas sueltas sino de «sistemas» [y que el autor ejemplifica con] el tráfico aéreo, o incluso automóvil, no es sólo cosa del número de vehículos en funcionamiento sino que son sistemas que planear o disponer”. (Von Bertalanffy: 1995, p. 2). La teoría en cuestión considera como su núcleo la interconexión recíproca de todos los aspectos de la realidad contemporánea mediante el tamiz de la tecnología.

Antecedentes

Otro tipo de sistemas son susceptibles de hallarse en la física, la biología molecular, la psicología Gestalt y en la sociología. Esos sistemas y tratamiento teórico han venido aumentando su presencia en todos los ámbitos de la vida en el siglo XX y XXI. Las implicaciones del marco conceptual de la teoría de sistemas son mayúsculas pues diagnostican e intentan profundizar en esa nueva estructura del conocimiento patente en la tecnología.

Antecedentes

La formulación clásica de los principios, alcances y objetivos de la teoría fueron dados en "La Teoría General de Sistemas" y desarrollados en gran detalle en 1969 en el libro del mismo título. Von Bertalanffy utilizó estos principios para explorar y explicar temas científicos y filosóficos, incluyendo una concepción humanista de la naturaleza humana, opuesta a la concepción mecanicista y robótica.

Antecedentes

Antecedentes

El fundador de la discusión sobre qué es un sistema complejo fue Warren Weaver. Este norteamericano presentó en una revista el artículo Science and Complexity (1948). En su artículo Waver describe la trayectoria evolutiva de la ciencia, específicamente de la física, de la descripción de fenómenos simples a fenomenos con una complejidad desorganizada. Dicho de otro modo se pasa la descripción física de fenómenos con pocas o nulas variables e interacciones lineales a fenómenos con muchas variables y con interacciones no-lineales.

Antecedentes

Este otro antecedente directo de las ciencias de la complejidad, y con seguridad el referente más sólido al respecto, lo ofreció Warren Weaver en el texto Science and Complexity (1948). En este artículo Weaver ofreció una cronología histórica de la trayectoria evolutiva de la ciencia y se concentró en el problema de la complejidad desorganizada. En dicha trayectoria se registran tres etapas en las que el objeto de estudio ofrece diferentes posibilidades de comportamiento y estudio;

Antecedentes

la primera de dichas etapas corresponde a la época de los sistemas simples que se corresponde con la época de la mecánica clásica que tiene su figura más destacada en Isaac Newton. En la segunda etapa se encuentra la época de estudio de los sistemas complejos desorganizados que se identifica con el desarrollo de la mecánica estadística que fue consolidada por James Clerk Maxwell en el siglo XIX. Finalmente se desarrolló y se hace aún el estudio de sistemas complejos organizados caracterizado entre otros aspectos por la adopción y uso de sistemas ecuaciones lineales (Castellani: 2004).

Antecedentes

Del pluralismo a la complejidad 3. Feyerabend 4. Rescher

En esta sección se hará mención de un par de pensadores norteamericanos que podrían ser denominados pluralistas en virtud del enfoque que sostienen y que consistentemente con las ideas de Laudam expuestas anteriormente podrían ser declaradas “post-positivistas” al igual que Wittgenstein. En primer lugar es posible señalar a Paul Feyerabend con un texto llamado Límites del conocimiento (1990) en el que Feyerabend propuso que las características que una epistemología y filosofía de la ciencia más sólida deberían incluir entre su acervo es la idea de pluralismo y que se define a partir de un principio particular. Para Feyerabend un problema que acaece en la práctica de la ciencia es el “principio de proliferación” que consiste en el desarrollo de teorías que son inconsistentes con el punto de vista de una comunidad científica que es aceptado aunque se diese la situación de que éste ya estuviese confirmado. Las teorías científicas que usen la metodología basada en el principio de proliferación serán teorías basadas en una metodología pluralista en el sentido de que da cabida a explicaciones alternativas a una construcción científica enarbolada.

Del pluralismo a la complejidad

El segundo de estos post-positivistas será Nicholas Rescher que ha propuesto que la ciencia sólo puede ser comprendida como una actividad o práctica “pluralista” y extensivamente las ciencias de la complejidad son el ejemplo claro de pluralismo orientativo; ¿Qué es el pluralismo orientativo? en el texto La Luchas de los sistemas (1994) Rescher coloca en perspectiva el argumento base del positivismo en torno a una disputa entre sistemas filosóficos como una falla intelectual y señala que lo característico del discurso filosófico es el disenso: esa es la máxima evidencia del “pluralismo orientativo”. Nicholas Rescher en pocos años transitó del pluralismo orientativo para dirigir sus esfuerzos a consignar y significar el concepto de complejidad.


Si hay en la actualidad un texto que aborde el tema de manera deliberada en el mundo de habla inglesa ese es Complexity: a philosophical overview (1998). En dicha obra Rescher opina que concentrarse en definir la complejidad es inútil toda vez que en cada definición sólo se puede hablar de un sólo tipo de complejidad: En un texto publicado hace más de un siglo Ch. S. Pierce concluía que “existía probablemente en la naturaleza una agencia mediante la cual la complejidad y la diversidad de las cosas puede incrementarse”. Para Pierce, existe la idea de que el mundo siempre está desplegando cierta complejidad que conduce a la naturaleza en un ímpetu cercano a la novedad. Él sostenía que los sistemas naturales y su evolución operaban la emergencia de nuevas cosas las que requerían de una mayor elaboración discursiva para su descripción -una condición que las cosas muestran en el sentido de exhibir la emergencia de nuevos niveles de leyes en el curso de la evolución cósmica (tal y como la secuencia de física, química, biología sociología, etc.). (Rescher: 1998. p. 3)


El pluralismo pretende ofrecer un programa que no sea fuerte (pero limitado) o débil (pero amplio y relativista) sino que integre los aspectos antagónicos de ambas propuestas. Afrontar este nuevo tipo de totalidad que es el pensamiento complejo es el objetivo máximo de esta investigación exploratoria. Es una reflexión en torno a replantear lo que implica para la filosofía el anhelo de “rigor en la investigación” y como la investigación contemporánea parece tender hacia nuevas formas de síntesis y totalidad en el pensamiento complejo.


Complejidad 5. Definiciones (Rescher) 6. Campos, metas y disciplinas 7. Metodología

Definición de complejidad

- Comp l e j i d a d e s u na pa l a b ra qu e e n l a a c t ua l i d a d qu i s i e ra s e r u t i l i z a d a pa ra d a r cu en t a d e l a i n c onmen s u ra b l e c a n t i d ad d e d e t a l l e s e x i s t e n t e s e n c a s i t o d a a c t i v i d a d d e l a v i d a h umana y f u e ra d e é s t a . - Co t i d i a n amen t e l a u t i l i z amos como s i n ón imo de comp l i c a c i ó n o d i f i c u l t a d e x t rema . - S i n emba rgo l a pa l a b ra comp l e j i d a d t amb i é n t i e n e conno t a c i o n e s qu e a n i v e l t e o r í a s e r á n e c e s a r i o i n v e s t i g a r , aunque podemos d ec i r q u e a e s e n i v e l p re s e n t a d e f i n i c i o n e s muy d i v e r s a s : - u n a d e f i n i c i ó n d e c i e n c i a ( W e a v e r ) ;

- c o m o e p i s t e m o l o g í a d e e s a c i e n c i a ( M o r i n ) ;

- s e r u n a p r o p i e d a d o m e j o r d i c h o e l e s l a b ó n e n l a e x p l i c a c i ó n d e d i f e r e n t e s p r o p i e d a d e s e n t r e l a m a t e r i a c o n s c i e n t e y n o - c o n s c i e n t e ( P r i g o g i n e ) ;

- o s e r u n c o m p o r t a m i e n t o “ a u t o - o r g a n i z a d o ” ( K a u f f m a n ) .


Las vías de la complejidad 1. Lo que la complejidad involucra

1)La complejidad del mundo es un hecho de la vida que ha tenido profundas, y de largo impacto, implicaciones en nuestra vida (p. 1)

2) Algunos escritores identifican complejidad con caos. Están en un error debido a que existen otras vías de la complejidad igualmente válidas. (p.2)

3) El hecho evidente es que las vías o modos de lo complejo son múltiples. El físico Seth L. Loyal ha computado un inventario de definiciones de complejidad. (p.2)

Nicholas, Rescher (1988). Complexity a philosophical overwiew. Transaction publishers. New Jersey

(USA).


Las vías de la complejidad 1. Lo que la complejidad involucra En un texto publicado hace más de un siglo Ch. S. Pierce concluía que “existía probablemente en la naturaleza una agencia mediante la cual la complejidad y la diversidad de las cosas puede incrementarse”. Para Pierce, esta idea de que el mundo siempre está desplegando cierta complejidad que conduce a la naturaleza en un ímpetu cercano a la novedad. El sostenía que los sistemas naturales y su evolución operaban la emergencia de nuevas cosas las que requerían de una mayor elaboración discursiva para su decripción -una condición que las cosas muestran en el sentido de exhibir la emergencia de nuevos niveles de leyes en el curso de la evolución cósmica (tal y como la secuencia de física, química, biología sociología, etc.). (p. 3) ... el crecimiento de complejidad también caracteriza el dominio de la creatividad humana -en arte y literatura, por ejemplo- la cual no conoce virtualmente límites (p.3)


Las vías de la complejidad 1. Lo que la complejidad involucra

Rescher se pregunta: ¿Por qué es parte esencial de la naturaleza o el artefacto la tendencia hacia lo complejo?

Cuatro principales modos de explicación son propuestos:

la teoría del diseño inteligente,

la teoría de la teleología inherente,

la teoría de la autoperpetuación por azar,

y la teoría de la auto-perpetuación automática.

(p. 4)


Las vías de la complejidad 2. Modos de complejidad

Rescher señala:

No hay acuerdo sobre la definición de

“complejidad” mas de lo que la hay sobre la

definición de silla. En ambos casos parece que

lidiamos con una de esas cosas que podemos

reconocer generalmente cuando las vemos, pero

que no podemos aprehender con alguna fórmula

verbal anticipada (...) Lo que sabemos es que la

complejidad es lo inverso de la simplicidad”..(p. 8)


Vías o formas de la complejidad (Rescher) Modo Epistémico Complejidad formulable o medible -descriptiva -generativa -computacional Modo Ontológico Complejidad composicional -constitucional -taxonómica Complejidad estructural -complejidad organizacional - Complejidad hierárquica Complejidad funcional - Complejidad operacional - Complejidad nómica (o judicativa o normativa)


Melanie Mitchell de la Universidad de Portland (y del sistema educativo en línea del Santa Fe Institute) define que un sistema complejo puede ser conocido primordialmente por sus propiedades. Las propiedades de dichos sistemas son: tiene componentes simples o agentes; no hay un control o inteligencia central; existen inteacciones no-locales caóticas entre los agentes; se presentan comportamientos emergentes [ organización hierárquica, procesamiento de información, dinamicas, evolución y aprendizaje].

Campos, metas y disciplinas

Mitchell comenta que también hay disciplinas propias de la complejidad y metas que representan un punto de entra para la reflexión filosófica. Algunas de esas áreas por explorar son el interés de las ciencias de la complejidad en las observaciones cruzadas o mixtas en torno a problemas específicos, o una teoría general de la complejidad que como puede deducirse no puede proceder de las mismas ciencias sino de la meta-teoría.


Es interesante definir la cuestión de ¿qué es un sistema complejo? Las familias de estructuras y fenómenos naturales que pueden ser pensados desde características como la retroalimentación, la entropía, los comportamientos auto-organizados y emergentes y que producen estructuras como la tecnología, la economía y la inteligencia artificial así como el genoma, la biósfera o la galaxia son ejemplares de este campo de estudio. Se suscitan por su estructura, temas, objetivos y metodologías diversos problemas que retan la comprensión filosófica de los mismos. Al respecto sólo hay que acudir a la definición de sistema complejo de David Krakauer de la Universidad de Wisconsin que está implicada en su pensabilidad misma: “los sistemas complejos son sistemas que no tienden a formas compactas de representación o descripción”. De ser el caso una teoría general de la complejidad es imposible toda vez que lo que se busca es hacer una síntesis de formas no compactas de representación.


Las ciencias de la complejidad son un grupo de disciplinas científicas ortodoxas o heterodoxas (desde la física hasta el modelaje basado en agentes) con diferentes temas como orden, desorden, caos, auto-organización, emergencia que son estudiados desde perspectivas muy variadas.

Una de esas perspectivas es la del Instituto Santa Fe (SFI por sus siglas en inglés) en Nuevo México, USA.


La noción de sistema complejo se le atribuye originalmente a John Holland. Aunque una definición de complejidad (desde un punto de vista computacional o informacional) es el de Murray Gell-mann y que puede ilustrar las características de un sistema complejo: Lo que tienen en común todos estos procesos es la existencia de un sistema complejo adaptativo que adquiere información acerca tanto de su entorno como de la interacción entre el propio sistema y dicho entorno, identificando regularidades, condensándolas en una especie de “esquema” o modelo y actuando en el mundo real sobre la base de dicho esquema. En cada caso hay diversos esquemas en competencia, y los resultados de la acción en el mundo real influyen de modo retroactivo en dicha competencia. En muchos aspectos cada uno de nosotros funciona como un sistema comeplejo adaptativo (de hecho, el término “esquema” se emplea desde hace tiempo en psicología para referirse a una estructura conceptual de la que el ser humano hace uso para comprender un conjunto de datos, para darle sentido). (Gell-Mann, M.; El Quark y el jaguar; Barcelona, Tusquets; 2002.P. 34-35). .


Aquí tenemos el clásico esquema de un sistema complejo adaptativo de Murray Gell-Mann en el que podemos apreciar el no-hipotético funcionamiento del sistema en cuestión. En todo momento existe un intercambio de materia e información entre el entorno y el sistema como puede apreciarse en la imagen siguiente. Si miramos con detenimiento la imagen de la derecha podemos intuir el trabajo de un sistema complejo adaptativo en una gran variedad de eventos de la vida cotidiana. Esa es una manera de esquematizar tal estado de cosas. Fig. 3 Descripción de un sistema complejo según Murray Gell-Mann.


Ejemplos de Sistemas complejos adaptativos


Douglas Hofstadter describe la vida de una colonia de hormigas como el ejemplo paradigmático de un sistema complejo adaptativo. Para sobrevivir la colonia debe adaptarse, en el tiempo y el espacio, a determinadas circunstancias. Inundaciones, incendios e inclusive un oso hormiguero conforman el listado de actores involucrados en la narración de Hofstadter. ¿A eso es a lo que se llaman datos o información? En la propia narración de Hofstadter el oso hormiguero denunciado como una de las alteraciones con las cuales debe lidiar el orden de la colonia, toma la voz en su propia defensa y señala que él actuá siempre en favor de la quejumborsa colonia (Hofstadter: 2002).


Steven Johnson (de quien mucho valoramos su obra sobre las interfaces de 1997), decidió probar suerte combinando información y capacidad de trasmitirla en su segunda obra Emergence: The Lives of Ants, Brains, Cities, and Software, aparecida en septiembre del 2001 y traducida al castellano por FCE en el año 2004 bajo el título Sistemas emergentes. O qué tienen en común hormigas, neuronas, ciudades y software. Ref: Gross, http://manuelgross.bligoo.com/20121106-sistemas-emergentes-el-comportamiento-colectivo-y-la-interconectividad 26 Abr.13


Sistemas emergentes. O qué tienen en común hormigas, neuronas, ciudades y software monitorea las tres fases del desarrollo de la comprensión de la autooganización, hasta llegar a su simulación e inscripción física en nuevos sistemas hombre-máquina. La primera sección introduce uno de los logros más llamativos del mundo de la emergencia: el comportamiento en colonias de los insectos sociales como las hormigas y las termitas, y después retraza el camino que va desde Engels pensando los orígenes del capitalismo hasta llegar al software emergente de hoy. Ref: Gross, http://manuelgross.bligoo.com/20121106-sistemas-emergentes-el-comportamiento-colectivo-y-la-interconectividad 26 Abr.13


La segunda sección analiza los cuatro capítulos más importantes de la autoorganización: la interacción de vecinos, el reconocimiento de patrones, el feedback y el control indirecto. La última sección apunta hacia el futuro de la emergencia artificial y abre interrogantes acerca del futuro de las experiencias mediáticas, pero sobre todo políticas, cuando las mismas estén determinadas por fuerzas de abajo hacia arriba, y no como generalmente fue desde arriba hacia abajo. Para ello qué mejor que analizar el comportamiento híbrido de una criatura no menos paradojal. Ref: Gross, http://manuelgross.bligoo.com/20121106-sistemas-emergentes-el-comportamiento-colectivo-y-la-interconectividad 26 Abr.13


Estamos entrando ahora en la tercera fase de un proceso largo para entender la complejidad y la emergencia. En la primera (fines de los 60 y todos los 70), se trató de entender qué era la autoorganización, pero sin darnos demasiada cuenta de su inmenso alcance. En la segunda, desde mediados de los 80 a mediados de los 90, se vivió a la autoorganización como un problema que trascendía las disciplinas locales, y se buscaba solucionar esos problemas comparándolos con situaciones semejantes en otros territorios análogos (las colonias de insectos en relación con el moho del fango, por ejemplo). Ref: Gross, http://manuelgross.bligoo.com/20121106-sistemas-emergentes-el-comportamiento-colectivo-y-la-interconectividad 26 Abr.13


Lo propio de la tercera fase, que se inició a mediados de los 90 y que está en plena expansión hoy en día, es que ya dejamos de analizar la emergencia y hoy empezamos a construirla. Fue el momento (lo sigue siendo) en que empezamos a diseñar sistemas autoorganizados en nuestro software, en nuestros videojuegos, en el arte y en la música. Estamos creando sistemas emergentes para recomendar libros, reconocer las voces (hasta que finalmente tengamos una interfaz exclusivamente humana con las máquinas), e incluso para establecer parejas (con mayor facilidad y éxito que en el sistema tradicional del ensayo y error, enormemente costoso en términos cognitivos pero sobre todo emocionales). Estamos viviendo la era de la emergencia artificial, sistemas que están siendo diseñados con el objetivo de entender en qué consiste la emergencia, y sistemas diseñados para explotar esas leyes, del mismo modo que los reactores nucleares explotan las leyes de la física atómica. Ref: Gross, http://manuelgross.bligoo.com/20121106-sistemas-emergentes-el-comportamiento-colectivo-y-la-interconectividad 26 Abr.13


Un ejemplo de investigación reciente lo ofrecen los investigadores norteamericanos Fowler & Christakis que con Asu Conectados (2010) han desarrollado hipótesis arriesgadas y sugerentes como la transmisión viral o memética de la obesidad o la depresión y la generación de modelos para ejemplificar su hipotésis.


Metodología

Metodología

Es frecuente referirse a las representaciones de sistemas u objetos mediante la denominación genérica de modelos. La programación sobre un computador de la representación formalizada del comportamiento de un sistema conduce a los modelos de simulación mediante computador del comportamiento, a los que suele aludirse con la expresión más corta de modelos de simulación del comportamiento (behavioral simulation models). Con ellos se puede hacer una exploración experimental de los modos de comportamiento que puede generar la descripción del sistema concreto sobre el que se ha construido el modelo (Aracil: op. cit., nota 464, p. 56).

El modelaje basado en agentes (ABM) ha devenido en una herramienta extraordinaria

para simular sistemas complejos. Por supuesto sabemos que la “teoría de sistemas

dinámicos” ofrece un marco de trabajo matemático para modelar y simular fenómenos

espacio-temporales. Mientras que no hay una diferencia fuerte entre descripciones

“basadas en ecuaciones” y basadas en agentes, ciertamente no es así en el nivel de la

implementación, el modelaje basado en agentes ofrece una filosofía y prácticas muy

diferentes [...] Un agente es considerado como una unidad computacional autónoma,

con la habilidad de tomar decisiones, actuar en diferentes formas, para seleccionar

entre diversas estrategias […] Los agentes muestran ciertos elementos de inteligencia, o

por lo menos algunos elementos de autonomía, adaptación a los cambios ambientales,

comunicación con otros agentes, y ocasionalmente de aprendizaje orientado hacia

alguna meta (Érdi 2008).

.

Metodología

Life

Fuente http://www.math.cornell.edu/~lipa/mec/4life2.png

Metodología

Dilema del prisionero (modelo de cooperación social)

Metodología

Dilema del prisionero (variante aplicado a la empresa)

Metodología

NETLOGO

Netlogo es un software gratuito que tiene como

función ser un ambiente de modelaje multi-

agente programable. En este software pueden

realizarse modelos de sistemas sociales.

NETLOGO

● Netlogo corre en todos los sistemas operativos.

● Fue creado en 1999 por Uri Wilenski de Northwestern University

● Es una herramienta que nos enseña principios de simulación por computadora.

● Cuenta con una librería de modelos.

● Su extensión es .nlogo

NETLOGO

● NETLOGO NOS AYUDA A TENER UNA REPRESENTACIÓN GRÁFICA DE SISTEMAS COMPLEJOS QUE NO PODRÍAMOS INTENTAR COMPRENDER DESDE ANALOGÍAS DEL SENTIDO COMÚN.

NETLOGO Netlogo es un software gratuito que tiene

como función ser un ambiente de modelaje

multi-agente programable. En este software

pueden realizarse modelos de sistemas

sociales.

NETLOGO

http://www.c3.unam.mx

https://www.santafe.edu/

https://comdig.unam.mx/

http://ucienegam.mx/index.php/department/maestria-en-complejidad-y-problematicas-actuales/

Complejidad y economía UNAM http://www.ceiich.unam.mx/0/60EncFic.php?y=2014&m=08&d=12

http://www.multiversidadreal.edu.mx/

REFERENCIAS:

▪ Aracil, J. (1995) Notas sobre el

significado de los modelos. En

Broncano, F. (Ed.) Nuevas

meditaciones sobre la

técnica (pp. 53-79). Madrid:

Trotta.

Madrid: Trotta. Pp. 235.

▪ Érdi, P. (2008). Complexity

Explained. Heidelberg: Springer.

- Para mayor información: Wilensky, U. (1999-2011) NETLOGO, NorthWestern

University, Illinois, USA. Puede se utilizado en Mac, PC o Linux. http://ccl.northwestern.edu/netlogo/

Ref: Gross, http://manuelgross.bligoo.com/20121106-sistemas-emergentes-el-comportamiento-colectivo-y-la-interconectividad 26 Abr.13 Ref: Emergencia (filosofía) http://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Especial:Libro&bookcmd=download&collection_id=d863def0e721186a&writer=rl&return_to=Emergencia+%28filosof%C3%ADa%29 26 Abr.13 http://ecx.images-amazon.com/images/I/51hKb3kfv8L._SX338_BO1,204,203,200_.jpg

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