Complexe adaptieve systemen

Complexe adaptieve systemen (CAS) zijn een relatief nieuwe manier om naar de wereld te kijken en te begrijpen hoe verschillende onderdelen van ons leven met elkaar in verband staan. Relevante voorbeelden van CAS zijn de financiële markten en de economie. Deze bestaan uit miljoenen interactieve onderdelen, zoals individuen, bedrijven en overheden, die zich allemaal aanpassen aan veranderende omstandigheden. De prijzen van financiële instrumenten, goederen en diensten, het aanbod van banen en de vraag naar goederen en diensten worden allemaal beïnvloed door de interacties tussen deze onderdelen.

Voorbeeld; een samenspel tussen een appgroep gesprek en een stijging van de rentetarieven kan leiden tot het opblazen van enkele banken in Silicon Valley. Banken wereldwijd gaan als resultaat minder verdienen en liquiditeit gaan vasthouden waardoor de economie kan afremmen. Dit kan op zijn beurt leiden tot minder consumentenbestedingen, waardoor andere bedrijven minder winst maken en hun activiteiten moeten verminderen. Dit kan uiteindelijk leiden tot een neerwaartse spiraal van economische activiteit. Maar het kan ook leiden tot koersstijgingen in cryptomarkten omdat het vertrouwen in “tradfi” een dreun krijgt. Of tot innovaties en nieuwe mogelijkheden, aangezien de agenten van het systeem in staat zijn om te reageren en zich aan te passen aan veranderende omstandigheden.

Een ander voorbeeld van een CAS is het menselijk lichaam. Het lichaam bestaat uit miljarden cellen die op complexe wijze met elkaar communiceren en samenwerken. Het lichaam is in staat om zichzelf te genezen en zich aan te passen aan verschillende omgevingen en ziekten. Het immuunsysteem is bijvoorbeeld in staat om te reageren op infecties en ziekten en het lichaam

Een belangrijke conclusie van de complexiteitstheorie is dat complexe systemen inherent onvoorspelbaar zijn. Dit betekent dat het onmogelijk is om de toekomst van een complex systeem volledig te voorspellen op basis van de huidige kennis en data. In plaats daarvan moeten we ons richten op het begrijpen van de patronen en structuren in de data, en proberen we deze te gebruiken om betere voorspellingen te doen en effectievere beslissingen te nemen.

Interessante bronnen om meer te weten te komen over complex adaptieve systemen en hoe hiermee om te gaan:

The Santa Fe Institute
The Origins of Order: Self-Organization and Selection in Evolution” door Stuart Kauffman
Dynamics of Complex Systems” door Yaneer Bar-Yam