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Gli scienziati hanno spesso studiato i sistemi frammentandoli nei loro componenti fondamentali, come le cellule o gli atomi. Ma nel 1960 gli scienziati trovarono un modo nuovo per cercare di comprendere il comportamento di un sistema nel suo insieme, da un rubinetto gocciolante al moto orbitale di un pianeta. Questa disciplina, denominata teoria del caos, si occupa del comportamento complesso e apparentemente casuale, nei sistemi semplici. Una branca più recente di questo campo di studi è la teoria della complessità. Essa punta l'attenzione sul comportamento di sistemi complessi e dinamici e sulle interazioni che tali sistemi hanno fra di loro. Il seguente articolo sulla teoria della complessità, tradotto dal Collier’s Year Book 1994, osserva che è comunque ancora troppo presto per potere prevedere se questa teoria continuerà a essere oggetto di interesse.
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Il mondo degli organismi viventi, un singolo ecosistema, i prezzi delle azioni a Wall Street, le zolle della crosta terrestre tra loro interagenti e responsabili dei terremoti – questi e una miriade di altri elementi della natura o della società umana rappresentano sistemi complessi. Quando tali enormi sistemi sono dinamici – cioè, quando essi vanno incontro a cambiamenti in risposta a influenze esterne o a modificazioni interne, le variazioni che essi mostrano possono sembrare piuttosto disordinate. Ma qualche volta è possibile cogliere un ordine intrinseco. Lo studio dei sistemi di questo tipo, negli anni recenti, è emerso come una delle più controverse e stimolanti aree della ricerca scientifica. Correlata alla cosiddetta teoria del caos, che emerse negli anni Ottanta, la teoria della complessità ha suscitato l'interesse di alcuni premi Nobel, e di molti giovani ricercatori. Articoli sulla complessità sono comparsi nei principali periodici e saggi divulgativi. Alcuni scienziati, comunque, rimangono ancora scettici sui concetti contenuti dalla teoria della complessità.
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I ricercatori tradizionalmente hanno considerato molto fruttuoso puntare l'attenzione sull'estremamente piccolo, riducendo i fenomeni ai loro componenti elementari. I fisici hanno sondato sempre più a fondo nella struttura della materia. I biologi hanno cercato di comprendere i fondamentali 'mattoni da costruzione' molecolari dgli esseri viventi. Alla ricerca di nuove interpretazioni, la teoria della complessità intende ribaltare tale approccio. Al posto di seguire in tutti i passaggi la fisica delle particelle o la biologia molecolare, e di ricercare i livelli sempre più infinitesimali di un sistema, allo scopo di individuare che cosa lo faccia funzionare, i teorici della complessità cercano di comprendere i sistemi nel loro insieme. La chiave per comprendere come un sistema funzioni, come asseriscono i fautori della teoria della complessità, sta non tanto nel capire le parti in se stesse, quanto nel capire le interazioni dell'una con l'altra, poichè le componenti che agiscono insieme possono dare luogo a nuovi fenomeni, a proprietà inaspettate, a modelli imprevisti. Gli obiettivi della teoria della complessità sono ambiziosi. Essa spera di produrre definitivamente una teoria del 'tutto', capace di rispondere a domande tra loro diverse come: Quali principi comuni regolano la crescita delle colonie batteriche e le fluttuazioni dell'economia? Quali leggi governano il comportamento delle comunità ecologiche e le società umane? Che cos'è la coscienza? In quale modo il cervello produce i pensieri? Che cosa ha determinato le diverse estinzioni di massa delle specie? In quale modo la vita è comparsa? Anche se queste domande sembrano non avere niente in comune tra loro, eccetto un'apparente irrisolvibilità, esse riguardano tutte sistemi formati da un gran numero di parti tra loro interagenti, cioè sistemi complessi. Così, potrebbe non essere irragionevole ipotizzare, specialmente alla luce delle ricerche che suggeriscono comportamenti comuni ad almeno alcuni dei sistemi complessi, che poche e semplici leggi stiano alla base di questi. Ciò nonostante, tutti i fautori della teoria della complessità, a parte quelli più ostinati, ammettono che tale ipotesi sia niente altro che una pura speculazione. Nessuno può ancora pretendere di comprendere veramente come qualsiasi sistema complesso agisca. E' proprio questo scoraggiante aspetto della questione che porta i ricercatori a occuparsene, così come accade per qualsiasi frontiera della scienza che lasci intravvedere svolte eccitanti.
La teoria della complessità interviene laddove finisce il campo della teoria del caos. Il moderno studio del caos, le cui origini risalgono ai primi anni Sessanta, si occupa della formazione di sistemi complessi, che appaiono perfino casuali, a partire da sistemi semplici. La caduta delle gocce da un rubinetto gocciolante può sembrare piuttosto casuale, ma in realtà rispecchia un modello complesso che è il prodotto di un sistema semplice regolato da poche semplici leggi (il 'rovescio della medaglia' nella teoria del caos è che persino una piccola alterazione delle condizioni in cui un sistema esiste può, nel tempo, originare cambiamenti radicali e largamente imprevedibili). La piena comprensione di come sistemi semplici possano dare luogo a fenomeni complessi, cominciò ad affermarsi nei primi anni Ottanta e portò ad un profondo cambiamento nei confronti della scienza. Per quanto importante sia stata tale comprensione, comunque, la sua applicabilità in generale è stata limitata dal fatto che, in natura, non solo i sistemi semplici possono originare sistemi complessi: anche moltissimi sistemi di tipo complesso poossono sviluppare comportamenti complessi.
La teoria del caos fornisce un altro importante punto di partenza per la complessità. Esistono alcune indicazioni secondo cui i più interessanti sistemi complessi sono quelli che tendono verso il caos. Simulazioni al computer che tentano di mostrare (in modo semplificato) la nascita della vita a partire da un brodo di sostanze chimiche sulla Terra primigenia, implicano che le condizioni per la genesi della vita sono quelle in cui vi è caos. La storia della teoria della complessità, comunque, precede di gran lunga l'era in cui il caos divenne un termine popolare. In Europa, fisici del XIX secolo, come Ludwig Boltzmann e Sadi Carnot, si confrontarono con l'idea di come descrivere sistemi formati da un numero enorme di parti, quali ad esempio un gas formato da moltissimi atomi o molecole, e in tale ricerca posero le basi della termodinamica e della meccanica statistica. Sebbene la termodinamica e la meccanica statistica costituiscano potenti strumenti per la comprensione di sistemi ampi, queste due discipline possono generalmente venire applicate solo su sistemi in equilibrio. Una tale limitazione preclude lo studio del comportamento che i teorici della complessità ritengono più interessante, perchè un sistema in equilibrio rimane tale e non produce spontaneamente un comportamento insolito.
Precoci contributi alla teoria della complessità furono dati all'inizio del XX sec. dal matematico francese Henri Poincaré, il cui lavoro, ad esempio sulla meccanica celeste e sulla teoria delle orbite, lo portò a evidenziare la possibilità di un comportamento imprevedibile in molti sistemi formati da parti fortemente interconnesse. Verso la metà dello stesso secolo, i matematici Claude E. Shannon e Gregory J. Chaitin, statunitensi, e Andrei N. Kolmogorov, sovietico, compirono passi in avanti nella comprensione dei fenomeni casuali e svilupparono metodi per la misurazione della complessità di un sistema. Ma il vero salto in avanti nello sviluppo della teoria della complessità si ebbe con l'avvento del computer. I computer sono strumenti ideali per la simulazione di sistemi complessi, poichè possono rapidamente e facilmente gestire milioni di calcoli e, dunque, delineare il comportamento di ampi sistemi di componenti tra loro interagenti. La simulazione permette ai ricercatori di osservare sistemi complessi fino a un grado altrimenti impossibile persino nel caso di sistemi meno complicati del mondo dei viventi.
Verso la fine degli anni Sessanta, il matematico inglese John Horton Conway introdusse un gioco, particolarmente adatto al computer, che rappresentò uno dei primi esempi di sistema dinamico progettato per lo studio del comportamento complesso. Il sistema dinamico di Conway consisteva di una griglia bidimensionale infinita di celle quadrate; egli chiamò il suo gioco Life ('vita') perchè ciascuna delle celle poteva trovarsi in uno dei due stati 'vivo' o 'morto'. Si gioca seguendo una semplice regola che rende lo stato di ciascuna cella dipendente da quello delle otto celle ad essa vicina (quattro sui vertici e quattro sui lati). Inizialmente, un certo numero di celle sono vive. Un orologio comincia a battere il tempo, a ogni battito, le celle o muoiono o diventano vive o restano così come sono in accordo alla seguente regola: può vivere solo la cella che possiede esattamente tre celle vicine vive. Una cella viva che possiede zero, una, o due vicine vive morirà di solitudine, mentre una cella viva che ha quattro, cinque, sei, sette, otto celle vicine vive morirà per sovrappopolazione. Allo stesso modo, una cella può essere generata, e diventare viva solo se ha tre vicine vive, nel gioco di Conway diventare genitori richiede tre individui!
Il gioco di Conway ha mostrato di chiamarsi in modo adeguato: con il battito dell'orologio le configurazioni delle celle vive dimostrano una stupefacente gamma di comportamenti, molti dei quali, 'simili alla vita', simulano il processo dell'evoluzione. Le configurazioni si muovono attraverso la griglia, crescono, mutano, collidono, sembrano combattere l'una con l'altra, muoiono. Life è solo un esempio di un'intera classe di sistemi complessi generati dal computer chiamati automi a celle. Un automa a celle è un qualsiasi sistema di celle che si evolve in accordo a un insieme predefinito di regole. Lo stato di ciascuna cella in un dato momento dipende dallo stato delle sue vicine nel momento immediatamente precedente, e non necessita di essere limitato a due stati, come ad esempio 'vivo' o 'morto' oppure 'acceso' e 'spento'. Alcuni sistemi permettono a ciascuna cella di assumere una molteplicità di stati, che possono essere rappresentati da differenti colori. Creando sistemi che si evolvono continuamente a partire da poche semplici leggi, gli automi a celle forniscono ai teorici della complessità uno strumento di ricerca potente e flessibile per le loro simulazioni. L'interesse in questi modelli matematici e, in generale, nei sistemi complessi, diede l'impulso nel 1984 per la creazione del Santa Fe Institute nel New Mexico. Studiosi determinanti per la fondazione dell'istituto furono il fisico George A. Cowan, che ne fu presidente fino al 1991, e Murray Gell-Mann, fisico vincitore del premio Nobel forse meglio conosciuto per il suo lavoro sulla classificazione delle particelle subatomiche. La missione del Santa Fe Institute è chiara e semplice: studiare la complessità. I computer giocano un ruolo importante nelle ricerche di questo istituto. Gli studiosi hanno sviluppato modelli per simulare il comportamento delle comunità biologiche e dei sistemi economici. I primi modelli sembrano raggiungere con successo gli aspetti fondamentali dei sistemi in questione. Gli 'organismi' in un ecosistema simulato progettato dallo scienziato John H. Holland, ad esempio, manifestano caratteristiche come la cooperazione, la formazione delle specie, e lo sviluppo di capacità di difesa e di attacco. Il successo dei modelli computerizzati come quelli di Holland ha ispirato gli economisti a utilizzare gli elementi essenziali di quei modelli nel tentativo di comprendere meglio l'economia.
Ad esempio, come possono le industrie alimentari rifornire una grande città senza provocare deficit o surplus di produzione? Come Holland ha commentato nella rivista 'Scientific American': '...Dal punto di vista della fisica, un rifornimento stabile di cibo nelle città è un miracolo che avviene senza alcun altro meccanismo di controllo che il capitalismo stesso'. Modelli al computer sufficientemente sofisticati per riprodurre le sottili regole del commercio potrebbero un giorno tradurre in termini razionali alcune apparenti incongruenze delle leggi del mercato. Alcuni entusiasti della teoria della complessità sperano perfino di potere prevedere i rialzi e le cadute del mercato azionario.
Un modello al computer riuscito – che tenga conto di tutte le caratteristiche fondamentali di un dato sistema – è, tuttavia, soltanto un modello. Davvero i sistemi reali – complessi, dinamici come un ecosistema o l'economia – hanno delle regole comuni? Un possibile principio che accomuna i sistemi complessi è quello definito 'stato critico auto-regolato'. Tale concetto, sviluppato negli ultimi anni Ottanta, per opera del fisico Per Bak del Brookhaven National Laboratory a Long Island, New York, si spiega in termini semplici facendo l'esempio di un modesto mucchietto di sabbia. Granelli di sabbia caduti su una superficie piatta formeranno un mucchio di sabbia che, man mano che si ingrandisce, evolverà verso uno stato critico, la cui pendenza assume un valore determinato. Quando il mucchio si trova in uno stato subcritico, ossia appena al di sotto dello stato critico, l'aggiunta di un granello aumenterà rapidamente la pendenza; quando si trova in uno stato ipercritico, appena al di sopra di quello critico, l'aggiunta di un singolo granello può addirittura fare franare il mucchio. Queste frane mantengono la pendenza del mucchio di sabbia intorno al valore medio. Molti sistemi complessi sembrano mostrare un simile comportamento. La crosta terrestre, ad esempio, sembra essere in uno stato critico, in cui i terremoti giocano un ruolo analogo a quello delle frane del mucchio di sabbia dell'esempio. Il gioco Life precedentemente esaminato manifesta anch'esso un comportamento di auto-regolazione: la celle della griglia bidimensionale tendono a raggiungere una configurazione stabile di celle 'vive' e 'morte'. L'aggiunta di una singola cella innesca 'frane' nel comportamento del sistema tali da ricondurlo a uno stato stabile. Ciò che emerge da Life porta a importanti considerazioni riguardo ai sistemi biologici. Ad esempio, si può pensare che le estinzioni di massa delle specie viventi che si sono verificate numerose volte lungo la storia della Terra, potrebbero essere state scatenate da eventi minori, che corrispondono al granello di sabbia che cade su un mucchio in uno stato prossimo a quello critico, piuttosto che un evento catastrofico come l'impatto di un meteorite. Anche il sistema dell'economia potrebbe funzionare come un sistema critico auto-organizzato, nel quale ampie fluttuazioni rappresentano un evento naturale. Ricerche effettuate con l'ausilio di sistemi basati sul computer, come il gioco Life, potrebbero portare luce all''ipotesi Gaia', che fu avanzata dallo scienziato britannico James Lovelock. Questa audace e controversa teoria sostiene che la Terra e i suoi fenomeni naturali costituiscano una sorta di 'superorganismo' complesso e capace di autoregolazione (Gaia è il nome della dea greca della Terra).
Sebbene l'idea di uno stato critico capace di auto-regolarsi appaia promettente e alcuni dei modelli computerizzati permettano di effettuare alcune ricerche sulla dinamica dei sistemi complessi, in generale c'è diffidenza sulla teoria della complessità. Coloro che sono contrari ad essa temono che possa ripetersi la vicenda di quella teoria matematica nota come 'teoria delle catastrofi'. Formulata nella seconda metà degli anni Sessanta, la teoria delle catastrofi si propose di spiegare come alcuni sistemi possano passare improvvisamente, o 'catastroficamente', da uno stato all'altro. La teoria apparve promettente e produsse un iniziale interesse tra molti scienziati, ma la sua possibilità di applicazione risultò, in sostanza, molto più ristretta di quanto avevano proposto i suoi fautori. Attualmente, si parla poco della teoria delle catastrofi. Più recentemente, l'entusiasmo con cui alcuni fautori della teoria del caos hanno abbracciato la teoria della complessità ha portato i più scettici a paragonare queste teorie scientifiche a mode culturali. I fautori della teoria della complessità asseriscono che questa si è già dimostrata più ampiamente applicabile di quella delle catastrofi, e che essa include le idee fondamentali della teoria del caos. Sono tutti d'accordo, comunque, nell'affermare che è necessario ancora molto lavoro su molti sistemi. Solo il tempo dirà se la teoria della complessità è soltanto l'ultima delle passioni della scienza, destinata all'oblio come la teoria delle catastrofi, o se raggiungerà le aspettative dei suoi fautori.
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