La auto-organización es la habilidad de un sistema de implementar su orden por medio de las interacciones de sus componentes. Por ejemplo, un cardumen de peces o una parvada de aves generan patrones. Es decir, cierta organización a partir de las interacciones locales entre distintos animales. Y estos patrones están muy lejos de ser aleatorios. Otro ejemplo de auto-organización es la sincronización de algunas especies de luciérnagas. En este caso, cada macho parpadea con cierta frecuencia, intentando atraer a la hembra. Sin embargo, tendrán más éxito si parpadean de manera coordinada. Las luciérnagas empiezan a ajustar sus parpadeos con el de sus vecinos y pronto árboles completos parpadean al unísono. Lo cual permite ver a las luciérnagas desde distancias donde no sería posible verlas de manera individual. En estos ejemplos, no hay un control centralizado. El control, o más bien la organización, se logra a partir de las interacciones locales. Podemos relacionar al auto-organización con la retroalimentación negativa. you que esta reduce cambios, lo cual implica un mayor orden. De esta manera, es posible usar la auto-organización para guiar el comportamiento de sistemas que se encuentran en entornos dinámicos y cambiantes. you que se pueden regular las interacciones de los componentes y así lograr una adaptación a cambios que son difíciles de predecir. Podemos usar a la información de Shanon también para medir la auto-organización. you que la infomación mide el cambio y la auto-organización lo reduce. En otras palabras, la auto-organización puede ser el inverso de la información y por lo tanto de la emergencia. Por ejemplo, la auto-organización será máxima cuando no haya cambios, como en un cristal. La estructura es tan regular que es predecible. Por otra parte, la auto-organización será mínima cuando haya cambios constantes, you que los patrones que haya se perderán, y no encontraremos regularidad alguna. Podemos ver que la emergencia genera novedad, y la auto-organización genera estructura. Podemos combinar estas dos para definir complejidad, el tema de nuestro próximo video.
