domenica 12 dicembre 2021

Ma che cosa significa per la scienza avere a che fare con i "sistemi complessi" ?


Una "stick bomb" fatta con degli stecchetti tipo quelli del gelato. Questo arnese ha un comportamento non lineare, tipico dei sistemi complessi. Dimostra che un sistema non deve necessariamente essere complicato per essere complesso. (UB)


di Fabio Vomiero

Che si stesse vivendo un periodo di grande fermento e fecondità nell'ambito di tutta quella ricerca scientifica che si occupa principalmente dello studio della cosiddetta "complessità", era cosa abbastanza nota ed evidente già da tempo, tanto che il Nobel per la fisica assegnato a Giorgio Parisi per i suoi studi sui vetri di spin e su altri sistemi complessi e agli altri due fisici dell'atmosfera per le loro ricerche sulla modellistica del clima, non costituisce affatto una sorpresa.

E' oramai da qualche decina d'anni, infatti, che anche la scienza, così come tutte le attività umane, si è venuta a trovare nel mezzo di un rapido processo di evoluzione e di maturazione che l'ha portata ad essere oggi un qualcosa di molto diverso da quello che era soltanto qualche anno o secolo fa, avendo spostato gradualmente il proprio interesse dallo studio dei sistemi fisici classici (meccanica, termodinamica, elettromagnetismo) allo studio dei sistemi appunto complessi che riguardano più concretamente la vita di tutti i giorni, ecosistemi, sistemi biologici, sociali ed economici, clima, per esempio. Vi è pertanto la fondata sensazione che lo studio della complessità abbia inaugurato veramente una sorta di nuova stagione scientifica dopo quelle della fisica relativistica e quantistica, e che di conseguenza le tre principali assunzioni tipiche della fisica classica, riduzionismo, determinismo e reversibilità siano venute definitivamente meno.

Ma che cosa si intende, allora, quando in ambiente scientifico si parla di complessità e di sistemi complessi.

Naturalmente, come spesso accade anche nel caso di molti altri concetti particolarmente difficili da esplicare, come per esempio quelli di vita, evoluzione biologica o coscienza, non esistono mai delle definizioni univoche, si tratta pertanto di riuscire a fornire eventualmente dei quadri teorici e concettuali che possano essere almeno il più possibile coerenti e operativamente utili.

Dunque, quando noi, osservatori del mondo, decidiamo di studiare un qualsiasi sistema, di fatto stacchiamo idealmente un pezzo di mondo, lo isoliamo per comodità analitica da tutto il resto e cerchiamo poi di studiarne la struttura fondamentale con la costruzione di un modello semplificato che utilizzi il linguaggio della matematica. Facciamo quindi una precisa operazione di scelta analitica delle osservabili secondo noi rilevanti e fissiamo in qualche modo il sistema per avere così la possibilità di studiarlo abbastanza efficacemente e di riuscire, il più delle volte, ad elaborare anche delle buone predizioni sull'evoluzione del sistema stesso.

Quando poi però decidiamo di studiare anche la frontiera del nostro sistema che per comodità analitica abbiamo isolato e semplificato, reinserendolo idealmente nel mondo reale in cui esiste invece una stretta relazione dinamica tra il sistema e l'ambiente (e con altri sistemi), ecco che allora quasi sempre il nostro sistema diventa complesso. L'ambiente infatti è in continuo mutamento e pertanto questo nuovo grado di relazione sarà in grado di generare un continuo scambio di materia, energia e informazione tra il sistema e l'ambiente, tale da riuscire a modificare anche la configurazione e il comportamento del sistema stesso che a quel punto, per poter essere ancora studiato efficacemente, avrà bisogno di altri modelli e di altre rappresentazioni.

Ebbene, questo processo di comparsa di nuove strutture e di nuovi comportamenti in un sistema in stretta relazione con il suo ambiente si chiama "emergenza" e costituisce un concetto fondamentale nella descrizione dei sistemi complessi. In altre parole, quando in un sistema molti elementi, componenti o particelle, "collaborano" insieme, si assiste spesso a fenomeni di rottura spontanea di simmetria e all'acquisizione di caratteristiche strutturali e comportamenti collettivi "nuovi" ed imprevedibili, che poi dovranno essere descritti con variabili e parametri diversi da quelli utilizzati per il sistema iniziale. Ne consegue che la peculiarità fondamentale di un sistema complesso è quindi quella di evolvere in maniera non lineare e sostanzialmente impredicibile, il che significa che questi sistemi non potranno più essere chiaramente descritti in modo deterministico, ma soltanto in termini di probabilità ed è per questo che nell'approccio allo studio di questi sistemi sarà bene abituarsi ad acquisire una certa dimestichezza con concetti apparentemente sgraditi quali incertezza, caso, approssimazione, indeterminazione.

E' dunque abbastanza evidente come una consapevolezza epistemologica di questo tipo possa in parte scontrarsi con quell'immagine vagamente meccanicistica e positivista della scienza come calcolatrice ultima del mondo, che ancora oggi viene divulgata e insegnata nelle scuole e che, in qualche modo, fatica ad essere aggiornata, quando, in realtà, i sistemi che possiamo veramente calcolare analiticamente e prevedere nel dettaglio utilizzando la matematica, in natura sono molto pochi e molto semplici.

Per il resto, siamo costretti a ricorrere necessariamente ad altri tipi di strumenti concettuali, sperimentali e metodologici, anche di tipo congetturale e logico-inferenziale, con lo scopo di riuscire in qualche modo, in sinergia con il metodo riduzionistico classico, a fornire anche altri tipi di descrizione e a studiare altri aspetti dinamici degli stessi sistemi.

Potremmo pertanto cercare di riassumere le principali caratteristiche dei sistemi complessi in questo modo: sono sistemi aperti a flussi di materia, energia e informazione e quindi sono sensibili al contesto, possono dispiegare diversi tipi di comportamento possibile (approccio probabilistico), sono imprevedibili in dettaglio, sono soggetti al fenomeno dell'emergenza, non sono descrivibili da un unico modello formale, ma serve un approccio plurimodellistico, sono il risultato della loro storia.

Sono dunque esempi di sistema complesso i sistemi biologici e la proprietà emergente della vita, l'evoluzione biologica, i terremoti, gli ecosistemi, i sistemi cognitivi studiati dalle neuroscienze, il decorso e la cura delle malattie, la farmacocinetica, i sistemi sociali ed economici, il clima, le pandemie, ma anche semplicemente stormi di uccelli, colate di lava, applausi, aziende, vie trafficate. Oltre che naturalmente tutti quei sistemi più propriamente di competenza della fisica studiati anche da Parisi, come per esempio i vetri di spin e i processi di allineamento dei ferromagneti, i superconduttori, oppure, più in generale, le transizioni di fase.

In tutti questi casi, come in moltissimi altri, la sola descrizione dei sistemi con l'applicazione delle leggi ultime della fisica (che generalmente valgono per classi di eventi) e della rigorosa descrizione matematica centrata sui loro componenti (riduzionismo) non è più sufficiente e tende evidentemente a fallire se non si pone particolare attenzione anche alla complessità storica e locale data dai vincoli e dalle condizioni iniziali e al contorno in cui effettivamente si andranno poi a realizzare i singoli eventi.

Tutte cose concettualmente abbastanza semplici da capire e soprattutto operativamente evidenti. Si tratterebbe soltanto di riuscire finalmente a convincere anche un certo tipo di "fisicalismo" ingenuo e resistente ad aggiornarsi, magari condividendo e facendo propri alcuni principi epistemologici già peraltro operativi da tempo nel campo per esempio delle scienze biologiche.

Il che vorrebbe dire avere a che fare anche con un'idea di scienza a questo punto meno mitologica, dogmatica e autoritaria, ma invece più umile e raffinatamente di tipo "artigianale", grazie alla quale poter recuperare in qualche modo quella sua sempre più scricchiolante credibilità, uscita ancora una volta piuttosto malconcia anche dalla recente ed emblematica esperienza del Covid.