Causalidad, algoritmos y computación

Mike · 2018/06/12 · 2 minute read

¡Empezar un martes por la mañana con tan buenas noticias es siempre recomendable! Acaba de abrir la primera semana del curso online del Instituto Santa Fe en Dinámicas de información algorítmica: una aproximación computacional a la causalidad y los sistemas vivos, de las redes a las células.

(Por si mi traducción no es especialmente acertada, el título en inglés: Algorithmic Information Dynamics: A Computational Approach to Causality and Living Systems From Networks to Cells).

El curso va a tratar sobre la aplicación de nuevas metodologías para el estudio de sistemas biológicos con un énfasis los cambios producidos por la introducción de técnicas y avances computacionales modernos (modelización de redes, algoritmos, estadística y big data), así como los desarrollos relacionados con el framework de las teorías de la complejidad (interacción, emergencia micro, patrones macro, adaptación, evolución, “complejidad algorítmica”, etc.).

Estoy más interesado en ver qué se puede hacer con estas herramientas en sistemas sociales que estrictamente en su aplicación a sistemas biológicos. Me intrigan todas estas cuestiones metodológicas que sugiere la conceptuación de la causalidad; de los objetos de investigación como agentes; macropatrones, evolución, dinámica. Mil problemas, y todos interesantísimos.

IMAGE ALT TEXT

Dotarse de herramientas computacionales puede ofrecer posibilidades nunca antes vistas en cualquier aspecto. Como mínimo, en la propia riqueza de los modelos, que podrán capturar muchos elementos -cognición, interacciones, mecanismos de retroalimentación, cuestiones de escala-, difícilmente modelizables mediante el lenguaje ordinario, así como difícilmente conceptuables sin el soporte teórico que proponen estas “disciplinas”.

Los contenidos que ya se dejan ver prometen. En la Unidad 1 parecen realizar una revisión panorámica de la aproximación computacional al concepto de causalidad: cuestiones sobre razonamiento, mecanismos, modelos mecanísmicos, probabilidad y estadística, análisis de perturbaciones, Machine Learning, complejidad, etc.

El curso durará tres meses aproximadamente; pero hay evaluaciones de proyectos en determinadas semanas, por lo que conviene registrarse cuanto antes. El precio de la matrícula son 50 dólares, pero aún hay becas (scolarships). Yo he solicitado una y me la han concedido tras explicitar motivos, interés, situación económica, etc.

Con la matrícula se proporciona una copia en pdf del libro de los autores, así como una suscripción gratuíta por seis meses a Wolfram One, la suite online del lenguaje Mathematica, que será muy utilizado a lo largo del curso.

Apasionante.