| Nessuno è ancora riuscito a dare una definizione di complessità abbastanza significativa da permetterci di stabilire con esattezza il grado di complessità che caratterizza un dato sistema. Conrad Waddington |
L'articolo è stato tratto dal sito dell'Università di Torino .
Su gentile concessione dell'autore.
Pensiamo a uno stormo di uccelli, di storni ad esempio, i passeracei che hanno invaso le nostre città. Chi li ha osservati sarà rimasto stupito dal sincronismo dei movimenti con i quali si spostano, alla ricerca del cibo o dell’albero più comodo come “dormitorio.
“Uno stormo di storni ha un comportamento completamente diverso da quello dei singoli uccelli isolati. Le regole che seguono gli uccelli dello stormo sono molto semplici: imitare il comportamento dell’uccello più vicino, mantenere la sua direzione, la stessa velocità e cercare di non urtarlo. E i risultati di questa cooperazione di gruppo, sono sorprendenti. Dalla cooperazione dei singoli uccelli dello stormo, senza la presenza di un leader o di un governo centrale, emerge una struttura complessa, una “intelligenza distribuita”, in grado di determinare nuovi comportamenti, imprevedibili e originali, con un unico obiettivo, l’individuazione delle soluzioni migliori per la sopravvivenza del gruppo.
E’ Mario Rasetti, segretario generale della Fondazione ISI, il prestigioso Istituto per l’Interscambio Scientifico, a proporci questo esempio per introdurre il concetto di “sistemi complessi”. Oltre allo stormo di uccelli sono esempi di sistemi complessi un formicaio, un alveare, un ecosistema, i neuroni del cervello, un’epidemia, i tifosi di uno stadio, una azienda, il mercato finanziario, un paese oppure il web.
“La scienza della complessità – osserva Geoffrey West, che lavora in New Mexico al Santa Fé Institute, dove praticamente è nata questa nuova scienza - è ancora un soggetto così nuovo e così vasto che nessuno sa come definirlo e neppure quali ne siano i confini. Se il campo oggi sembra così scarsamente definito è perché la ricerca sulla complessità sta affrontando problemi non convenzionali”.
Ma i sistemi complessi naturali sono soltanto uno dei punti di partenza di questa ricerca, che ha permesso agli informatici di realizzare nuovi, rivoluzionari metodi di programmazione. I risultati sono programmi che tengono conto del comportamento di gruppi di insetti o di sistemi biologici e le azioni del nuovo sistema complesso artificiale non sono più prederminate dal programma, ma nascono dall’apprendimento dei sistemi naturali.
Molti conosceranno Life il gioco inventato dal matematico John Conway. E’ un esempio di sistema complesso, nato come gioco, che ha portato allo sviluppo della teoria degli automi cellulari, modelli complessi per situazioni complesse.
Le regole sono molto semplici, ma i singoli elementi liberi di muoversi su una griglia che rappresenta il loro universo, creano situazioni imprevedibili. Non siamo in grado di predire il comportamento di ogni singolo elemento, possiamo soltanto prevedere una serie di stati possibili, non quello preciso al quale si perverrà. Imprevedibile come la vita, nessuno può sapere cosa ci accadrà domani e procediamo soltanto con previsioni probabilistiche, non deterministiche.
“Dietro questi sistemi c’è un nuovo ruolo della matematica e c’è il recupero dell’esperienza della fisica statistica – osserva ancora Rasetti - Possiamo dire, in generale che i sistemi complessi sono caratterizzati da una loro natura non-additiva. E’ facile verificarlo in qualsiasi azienda, dove per raddoppiare la produzione non è detto che si debba raddoppiare il personale. La produzione non corrisponde a un andamento lineare”.
Dai sistemi complessi naturali ai sistemi complessi artificiali con risultati imprevisti. Come lo sciame di nanoparticelle protagonista di Preda, l’ultimo romanzo di Michael Crichton: “La vecchia programmazione fondata sulle regole procedeva dall’alto verso il basso: era al sistema nel suo insieme che venivano prescritte regole di comportamento – scrive Crichton - La nuova programmazione invece procede dal basso verso l’alto: il programma definisce il comportamento dei singoli agenti al livello strutturale più basso, ma il comportamento del sistema nel suo insieme non viene definito ed emerge invece come risultato di centinaia di piccole interazioni che si verificano a un livello inferiore”. E siamo già oltre questi confini, con insiemi eterogenei di insetti naturali e artificiali, per studiare la convivenza di esseri viventi e robot.
Information Society Technologies
Di questo ci ha parlato, in una recente inervista, Jean-Louis Deneubourg, che conduce questo tipo di esperimenti all’Università di Brussels. “Abbiamo creato blatte artificiali che abbiamo inserito in gruppi di blatte naturali, riuscendo a farle accettare grazie a una sostanza chimica che confonde le blatte inducendole a credere che quelle artificiali facciano parte del loro gruppo. Le nuove tecnologie ci consentono di creare nanorobot in grado di agire indipendentemente dall’intervento dell’uomo e speriamo di arrivare a influenzare “decisioni collettive”, controllando il comportamento del gruppo, per convincere, ad esempio, uno stormo di storni ad abbandonare la città. Naturalmente siamo ancora lontani dalla soluzione del problema”. E la foto della blatta naturale abbracciata alla blatta artificiale, pubblicata dal New York Times, ha fatto il giro del mondo.
Chi avrà la curiosità di viaggiare tra i siti segnalati sul portale di ComplexLab, scoprirà il fascino della nuova scienza della complessità che ha portato nuove idee rivoluzionarie nel campo della ricerca scientifica.
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