Dilemmi sulla scienza in relazione alla teoria della complessità
«La scoperta scientifica conosce un breve periodo di vita
tra il paradosso e l’ovvietà.»A. Schopenauer
Introduzione
È possibile creare una “teoria del tutto”, una master equation, una grand theory elaborando l’intero universo sotto una teoria matematica?
Non sono pochi i paradigmi scientifici che, adorni di un vistoso corredo di radicali contraddizioni, nel susseguirsi dei periodi storici consideravano un aspetto piuttosto che l’altro dell’essere umano.
La conoscenza scientifica ha assistito nel corso della storia ad una progressiva rilettura e mutamento del catalogo scientifico ultimato.
Per contenere il nostro sguardo temporale agli ultimi secoli, nell’800 si sosteneva che l’uomo fosse materia – le scoperte di von J. Mayer, E. Bois-Reymond, K. Vogt, R. Ardigò ecc. – con tesi che miravano ad un “materialismo evoluzionistico”.
Nel 900’, le scoperte della quantistica hanno portato a considerare l’uomo come energia e, oltre la visione individuale, è cambiata anche quella sulla realtà, rettificandosi da un rapporto causa/effetto ad una manifestazione probabile e aleatoria. Con l’avvento dell’era digitale l’uomo diventa informazione.
Paradigmi e separazioni
Nella scienza esiste a priori – parafrasando E. Morin – un problema, che è quello dell’“organizzazione” della conoscenza.
Ogni conoscenza opera per selezione di dati significativi e scarto di dati non significativi: separa (distingue o disgiunge) e unisce (associa, identifica); gerarchizza (il principale, il secondario) e centralizza (in funzione di un nucleo di nozioni essenziali). Queste operazioni, che utilizzano la logica, sono di fatto ordinate da principi “sovra-logici” di organizzazione del pensiero o paradigmi, principi occulti che governano la nostra visione delle cose e del mondo senza che ne siamo consapevoli (Morin, 1993).
Suddividere la conoscenza in (iper)specializzazioni ha spezzato il tessuto complesso della realtà in cui, secondo Morin, la scienza ha contribuito con la riduzione dal complesso al semplice, isolandolo (come la riduzione dall’umano al biologico) e, quindi, separando ciò che è legato.
Una conoscenza di tal genere fondava necessariamente il suo rigore e la sua operatività sulla misura e sul calcolo; ma la matematizzazione e la formalizzazione hanno via via disintegrato gli esseri e gli esistenti per considerare, come sole realtà, esclusivamente le formule e le equazioni che godevano le entità da quantificare.
Prospettive complesse nella scienza
Per analizzare e valutare molti fenomeni si richiede la presa in carico di una prospettiva complessa.
Un esempio ci viene dallo swarm intelligence (‘teoria dello sciame intelligente’), nasce da intuizioni biologiche sulle incredibili capacità degli insetti sociali di risolvere problemi di vita quotidiana.
La swarm intelligence è un termine coniato per la prima volta nel 1988 da Gerardo Beni, Susan Hackwood e Jing Wang in seguito a un progetto ispirato ai sistemi robotici. Esso prende in considerazione lo studio dei sistemi auto-organizzati, nei quali un’azione complessa deriva da un’intelligenza collettiva, come accade in natura nel caso di colonie di insetti o stormi di uccelli, oppure banchi di pesci, o mandrie di mammiferi.
Un uccello, un insetto, un pesce o un mammifero ha un comportamento differente rispetto ad un insieme – un “sistema” – di uccelli, insetti, pesci o mammiferi.
Così come la realtà della particella elementare, da un punto di vista microfisico, può presentarsi all’osservatore ora come onda, ora come corpuscolo (‘dualismo onda-particella’).
Dalla fisica di Newton la visione complessa ha fatto emergere alcune considerazioni che hanno modificato certezze apparentemente incontestabili.
Un esempio è il tempo che, alla luce di nuove riletture e interpretazioni, riguarda un pensiero che si discosta da un tempo universale newtoniano. Si sostiene (Rovelli, 2010) che non esiste un tempo, bensì si può parlare di come evolvono le cose nei propri “tempi”, e/o come essi evolvono rispetto agli altri.
Conclusioni
La visione complessa è una struttura di pensiero, è un modo di guardare la scienza, la realtà e l’uomo o, meglio, interferire con la visione dell’uomo e della realtà intervenendo direttamente sulla “lente” della teoria.
Come nei precitati periodi storici si è considerato un certo criterio nella valutazione dell’uomo, una singolarità ipertrofica di conoscenza, che non può esaurirsi nella spiegazione di un frammento di un determinato fenomeno. Altresì costruendo un’immagine della natura con parti separate tra loro, operazione che viene compiuta eliminando gli esseri umani al modello così costituito della natura, la realtà non può essere ridotta al modello stesso. Ma è il nostro modo di guardare le cose, ed anche di affezionarci ad esse, al modello creato, adattando il vecchio vestito al bambino nuovo.
La scienza classica ha respinto l’evento, l’alea, l’individuale. Qualsiasi tentativo di reintegrarli non poteva che sembrare anti-scientifico nel quadro del vecchio paradigma. La complessità comprende non solo quantità di unità e interazioni che sfidano le nostre possibilità di calcolo, ma anche incertezze, indeterminazioni, fenomeni aleatori.
C’è un aneddoto anonimo che mostra molto bene questo modo di pensare: l’atteggiamento di colui che, pur di non modificare i propri strumenti concettuali, persevera in una ricerca che, in fondo, sa essere infruttuosa (Villamira, Manzotti, 2004).
D. Che cosa stai cercando?
R. Ho perso le chiavi
D. E dove le hai perse?
R. Laggiù
D. E perché cerchi qui?
R. Qui c’è più luce …
Bibliografia ragionata
• Morin, Edgar. “Introduzione al pensiero complesso. Gli strumenti per affrontare la sfida della complessità.” Milano: Sperling & Kupfer (1993).
• E. Bonabeau, M. Dorigo, G. Theraulaz. Swarm intelligence. From natural to artificial systems, Oxford University Press, 1999.
• Barth, Matt, et al. “A color vision system for microelectronics: Application to oxide thickness measurements.” Robotics and Automation. Proceedings. 1986 IEEE International Conference on. Vol. 3. IEEE, 1986.
• Rovelli, Carlo. Che cos’ è il tempo? Che cos’ è lo spazio?. Di Renzo, 2010.
• Villamira, Marco Alessandro, and Riccardo Manzotti. Comunicazione e sistemi. Psicologia della complessità. Vol. 119. FrancoAngeli, 2004.
