CAS – Kuncoro Wastuwibowo

Buku unik dari John Holland, Signals & Boundaries, memberikan perspektif yang lebih intuitif pada CAS (sistem adaptif kompleks), yaitu dengan menunjukkan bagaimana emergence justru dihasilkan dari interaksi yang bersifat lokal. Menurut Holland, sinyal (yang membawa informasi) dan batas (yang mendefinisikan dan melindungi elemen di dalam sistem) memiliki peran utama dalam pembentukan dan perubahan complex sistem (sistem kompleks). Perspektif ini dapat memudahkan kita memahami bagaimana interaksi lokal yang sederhana dapat menghasilkan pola global yang kompleks.

Pengaruh pandangan ini cukup luas pada komunitas complexity theory, termasuk para akademisi di SFI. Mereka memadukan gagasan Holland ke dalam kerangka yang lebih luas tentang teori jaringan dan modularitas, serta menjembatani model adaptasi yang ada sebelumnya dengan pendekatan komputasional yang lebih modern. Dengan menekankan peran komunikasi melalui sinyal dan pembentukan struktur melalui batas, Holland memberikan konsep praktis untuk analisis dinamika ekosistem, platform teknologi, dan jaringan sosial.

Kekuatan Holland terletak pada ketegasannya menggambarkan bagaimana interaksi lokal dapat menghasilkan emergence pada complex system. Elemen dalam sistem yang berinteraksi akan saling bertukar sinyal, yang berfungsi sebagai feedback loop, yang kemudian akan mendorong adaptasi perilaku serta mempengaruhi elemen di sekitarnya. Batas (boundary) memastikan struktur tetap terjaga dengan isolasi interaksi tertentu dari derau eksternal, sehingga memungkinkan subsistem berkembang secara independen namun tetap terhubung. Keseimbangan antara isolasi dan keterhubungan inilah yang mendorong munculnya pola-pola baru dan adaptasi dalam sistem kompleks, yang mewujud dalam emergence.

Tentunya terdapat kritik juga atas gagasan bahwa kompleksitas secara umum dihasilkan dari interaksi lokal. Fokus eksklusif pada proses bottom-up semacam ini dikhawatirkan dapat mengabaikan peran pengaruh global dan kausalitas top-down. Dalam banyak sistem, batasan yang bersifat menyeluruh, faktor lingkungan, dan dinamika kolektif dapat membentuk pola dan perilaku yang tidak bisa dijelaskan hanya melalui interaksi lokal. Fenomena emergence dinilai dapat juga dipengaruhi kekuatan global.

Lebih ekstrim dari ini, terdapat sudut pandang “strong emergence” yang berpendapat bahwa ada sifat-sifat sistem yang muncul di tingkat makro yang secara mendasar tidak dapat direduksi atau diprediksi dari interaksi komponen dasarnya. Dalam perspektif ini, interaksi lokal belum dianggap dapat menjelaskan fenomena kompleks yang muncul, sehingga ada karakteristik menyeluruh yang memerlukan pendekatan konseptual tersendiri.

Menarik andai dapat dikembangkan model yang menggabungkan interaksi tingkat mikro dengan struktur tingkat makro. Terdapat konsensus di antara peneliti bahwa pendekatan ganda — integrasi perspektif lokal dan global — dapat menjadi kunci memahami kompleksitas secara menyeluruh. Teori network dan dinamika sistem misalnya, menyoroti pentingnya korelasi jarak jauh dan global feedback loop yang melengkapi interaksi lokal. Pendekatan terpadu ini mengakui bahwa meskipun sinyal dan batas sangat penting, interaksi sistemik yang lebih luas juga berperan penting dalam memicu adaptasi dan self-organisation.

Perspektif atas sinyal dan batas dari Holland tentunya tetap merupakan kontribusi yang sangat berpengaruh dalam complexity science, termasuk peluangnya untuk mengenali dan mengembangkan penerapan CAS di berbagai bidang, melalui interaksi terdesentralisasi di tingkat lokal untuk menghasilkan emergence. Namun penting juga untuk menselaraskannya dengan perspektif yang berbeda, termasuk strong emergence dan pengaruh global, agar kita dapat memahami kompleksitas dari kompleksitas (hahaha) secara lebih utuh, termsauk dengan mendorong inovasi dalam cara memodelkan dan mengelola complex system di dunia nyata.

John Holland’s “Signals and Boundaries” has become a touchstone in the study of complex adaptive systems (CAS), offering an intuitive way to understand how local interactions give rise to emergent behavior. At its core, Holland’s framework posits that signals (=the carriers of information) and boundaries (=the limits that define and protect modules) play a pivotal role in the organisation, adaptation, and evolution of complex systems. His insights have helped shape our understanding of how simple, localised exchanges can lead to intricate global patterns.

The framework’s influence is widespread, resonating strongly within academic circles including the SFI. Scholars have incorporated Holland’s ideas into broader discussions on network theory and modularity, using them as a bridge between traditional adaptation models and more modern computational approaches. By emphasising the dual roles of communication through signals and compartmentalisation via boundaries, Holland provided researchers with a practical toolkit for analysing the dynamics of ecosystems, technological platforms, and social networks.

Holland’s Signals and Boundaries, read at the Soekarno Hatta International Airport

A significant strength of Holland’s theory lies in its capacity to illustrate how local interactions can generate emergent complexity. When agents within a system interact, they exchange signals that serve as feedback loops—adjusting behavior and influencing neighboring agents. Meanwhile, boundaries help maintain structure by isolating specific interactions from external noise, allowing subsystems to develop independently yet remain interconnected. This delicate balance between isolation and connectivity is what drives the self-organisation and adaptation observed in complex systems.

However, the notion that complexity is solely the product of local interactions has its critics. Some argue that focusing exclusively on bottom-up processes might neglect the role of global influences and top-down causation. In many systems, overarching constraints, environmental factors, and collective dynamics impose patterns and behaviors that local interactions alone cannot fully explain. This perspective contends that emergent phenomena may also be shaped by these global forces, suggesting a need for models that integrate both micro-level interactions and macro-level structures.

One contrasting perspective within the complexity paradigms is the idea of strong emergence. Proponents of strong emergence assert that certain higher-level properties of a system are fundamentally irreducible to the interactions of its constituent parts. In this view, while local interactions are essential, they cannot entirely account for phenomena that manifest at the macro scale. The emergent behaviors observed in complex systems may require explanations that go beyond the sum of local interactions, implying that there are holistic properties at play that necessitate a different conceptual approach.

There is also a growing consensus among some researchers that a dual approach—one that synthesises both local and global perspectives—is necessary for a complete understanding of complexity. Network theorists and systems dynamicists, for example, have highlighted the importance of long-range correlations and global feedback loops that complement local interactions. This integrated approach recognises that while signals and boundaries are crucial, the interplay with broader systemic forces can drive self-organisation and adaptation in ways that are not captured by local dynamics alone.

Holland’s signals and boundaries framework remains a seminal contribution to complexity science, celebrated for its clarity and applicability across diverse domains. It has provided a powerful lens for examining how decentralised, local interactions can lead to emergent behavior—a notion that has profoundly influenced our understanding of ecosystems, technological platforms, and social networks. Yet, as our grasp of complex systems deepens, it is equally important to acknowledge and incorporate contrasting views, such as the roles of strong emergence and global influences, to capture the full richness of complexity. This ongoing dialogue not only enriches the theoretical landscape but also drives innovation in how we model and manage complex systems in practice.