La causalidad no permite la innovación.
Los sistemas complejos son impredecibles, son sistemas abiertos (mente abierta).
Innovar es igual a resolver problemas.
La innovación es un rasgo biológico no humano.
Existen dos tipos de problemas:
- Indecidibles que no se pueden computacionar.
- Decidibles fáciles e irrelevantes que se pueden resolver en un polinomio.
La complejidad tiene problemas P y NP. Los problemas P se pueden abordar heurísticamente, que son métodos contemporáneos en la resolución de problemas en sistemas estáticos.
Metauristicos tiene soluciones individuales (singulares). Las metauristicas paralelas identifican la complejidad de los algoritmos, polinomiales que son la suma de problemas y los exponenciales que me muestra que cada tanto tengo que resolver el problema.
Los problemas tratables están en tiempo polinomial, y los problemas intratables no tienen tiempo.
El cálculo es un sistema continuo uniforme.
Existe una optimización de métodos que se dividen en dos categorías los aproximados y los exactos que tienen menor sorpresa y dificultad.
Las cuatro clases de metauristicas son: Paralelas, Polinomeal, Hibridas (distintos tipos de resoluciones globales), metauristicas (resolución de problemas globales).
Lo computable es lo que podemos saber, conocer, decir y decidir. Las cosas que podemos resolver.
Nuevos problemas en computación:
- Conversaciones.
- Lo numerable.
- Demostraciones.
- Tiempo finito.
- Tiempo infinito.
Lógica (complejidad algorítmica) y computación (complejidad computacional)
Lógica difusa, polivalente, cuántica, tiempo. Diversos sistemas lógicos.
La innovación son sistemas que amplia los grados de libertad, acto de confianza en el control local de cada caso.
http://talleranalisis.files.wordpress.com/2008/09/innovacion.jpg
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