Sistemas automodificadores en biología y ciencias cognitivas: Un nuevo marco para la dinámica, la información y la complejidad Volumen 6

Opiniones de los lectores

El libro «Self-Reproduction», de George Kampis, explora los sistemas complejos, en particular los automodificables, y sus implicaciones en los campos de la teoría de la complejidad, la biología y las matemáticas. Se basa en la obra de Robert Rosen y ofrece una perspectiva más amplia, al tiempo que mantiene un enfoque detallado y metódico. Se anima a los lectores a profundizar en el material, aunque algunos aspectos pueden requerir un conocimiento previo de conceptos relacionados.

⬤ Exploración en profundidad de sistemas automodificadores complejos.
⬤ Escritura detallada y metódica, basada en el trabajo de Robert Rosen.
⬤ Aborda diversos aspectos de la complejidad, la generación de información y la creatividad en los sistemas.
⬤ Riqueza temática con discusiones sobre las implicaciones de la autocreación y las limitaciones de la predicción.
⬤ Aunque mínimo, el contenido matemático es importante y en su mayor parte está bien explicado.

⬤ Algunos problemas con la edición y la gramática, posiblemente debido al inglés no nativo del autor.
⬤ Falta de fundamentos matemáticos sólidos para algunos de los nuevos conceptos, lo que lleva a limitaciones en las pruebas y teoremas formales.
⬤ Algunos lectores pueden encontrar la naturaleza detallada del libro exigente y desafiante sin suficientes conocimientos previos en campos relacionados.

(basado en 4 opiniones de lectores)

Título original:

Self-Modifying Systems in Biology and Cognitive Science: A New Framework for Dynamics, Information and Complexity Volume 6

Contenido del libro:

El tema de este libro es la autogeneración de información mediante la automodificación de los sistemas. El autor explica por qué los procesos biológicos y cognitivos exhiben cambios de identidad en el sentido matemático y lógico.

Este concepto es la base de un nuevo principio organizativo que utiliza los cambios de las relaciones semánticas internas de los sistemas. Hay discusiones matemáticas sobre diversas clases de sistemas (máquinas de Turing, sistemas de entrada-salida, sistemas sinérgicos, dinámicas no lineales, etc.), que se contrastan con el nuevo principio del autor.

Sus implicaciones más importantes incluyen una nueva concepción sobre la naturaleza de la información y que también proporciona una visión conceptual nueva y coherente de una amplia clase de sistemas naturales. Este libro merece la atención de todos los filósofos y científicos preocupados por la forma en que creamos la realidad en nuestras representaciones matemáticas del mundo y la conexión que esas representaciones tienen con la forma en que las cosas son realmente.