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Claude Bernard y la homeostasis
Claude Bernard introduce el concepto de homeostasis, que más tarde será fundamental en la teoría de sistemas para explicar la autorregulación de los organismos. Este principio más tarde se relacionaría con la idea de homeostasis dentro de los sistemas. -
Teoria universal de la organización por Aleksandr Bogdánov
Alexander Bogdanov, un pensador y revolucionario ruso, desarrolló su teoría universal de la organización en 1912. Esta teoría es un aporte clave a lo que más tarde se denominaría la Teoría General de Sistemas (TGS). La teoría de la organización de Aleksándr Bogdánov, conocida como tectología, se centra en la interrelación y organización de sistemas, tanto en el ámbito social como en el económico -
Origen de la TGS
La Teoría General de Sistemas (TGS) tiene sus raíces en la biología, específicamente en la necesidad de explicar cómo los organismos interactúan entre sí y con su entorno para mantener la estabilidad y el equilibrio. En los primeros estudios, los biólogos se dieron cuenta de que los organismos no podían ser entendidos de forma aislada, sino que debían considerarse dentro de sistemas más amplios en los que sus partes interactúan de manera dinámica. -
Alfred J. Lotka y la Dinámica de Sistemas
Alfred Lotka,un matemático y bioquímico,creó ecuaciones matemáticas sobre cómo las poblaciones cambian con el tiempo, considerando interacciones como depredación y competencia. Esto ayudó a entender cómo las relaciones dentro de un sistema pueden generar dinámicas complejas. -
Ludwig von Bertalanffy y los Sistemas Abiertos
El biólogo austriaco Ludwig von Bertalanffy propuso que los sistemas biológicos (y otros sistemas) deben ser entendidos como sistemas abiertos, es decir, que intercambian energía, materia e información con su entorno. Esta idea fue revolucionaria porque, en lugar de ver los sistemas como cerrados o aislados, Bertalanffy mostró que los sistemas están en constante interacción con su entorno. -
Warren McCulloch y Walter Pitts y los modelos neuronales
Estos dos científicos desarrollaron un modelo matemático de neuronas que simula cómo funcionan las redes neuronales en el cerebro. Su trabajo fue fundamental para la comprensión de la computación y la inteligencia artificial, mostrando cómo los sistemas pueden procesar información de manera similar a los seres vivos. Esto abrió nuevas vías para el estudio de sistemas complejos en la neurociencia y la informática.