La belle verte » La Gaia scienza (terza parte)
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Nov
01
2012

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La Gaia scienza (terza parte)

 

 

[…segue]

 

Solo se riusciremo a vedere l’universo come un tutt’uno in cui ogni parte riflette la totalità e in cui la grande bellezza sta nella sua diversità, cominceremo a capire chi siamo e dove stiamo. Altrimenti saremo solo come la rana del proverbio cinese che, dal fondo di un pozzo, guarda in su e crede che quel che vede sia tutto il cielo. Le situazioni problematiche con le quali ogni giorno l’umanità deve confrontarsi diventano sempre più difficili da risolvere attraverso soluzioni unilaterali. Difatti, come stiamo sperimentando oggi, non esiste un’unica soluzione al problema, particolarmente drammatico, dell’effetto serra, che sta facendo alzare in maniera impressionante la temperatura della Terra, così come non ne esiste una per il buco dell’ozono, la distruzione delle foreste, la fame nel mondo, le guerre, che rientrano nella categoria dei problemi resistenti ad ipotesi unidirezionali.

Dunque, la domanda che ci poniamo è: perché il mondo attuale, attraverso le grandi risorse economiche, tecnologiche e scientifiche di cui dispone non riesce ad averla vinta su questi problemi? Perché si tratta di problemi complessi, ovvero coinvolgono diversi fattori: economici, ambientali, tecnici, politici, sociali, morali; pertanto, la soluzione, per essere efficace, deve tenere conto di tutti questi aspetti che interagiscono tra di loro. L’approccio consueto ai problemi, al contrario, è stato sempre di tipo meccanicistico secondo la tradizione cartesiana: un problema viene cioè scomposto in parti sempre più piccole, in modo da poterne studiare le proprietà. Le parti sono la cosa più importante perché è da esse che si risale alla comprensione del tutto. Tale orientamento ha guidato gran parte della scienza e della tecnologia del nostro secolo influenzando a tal punto il nostro modo di pensare che, quando ci troviamo di fronte ad un problema tendiamo a soffermarci sulla parte che non funziona usando l’apporto di specialisti. Questo atteggiamento ci porta ad effettuare interventi settoriali che, sebbene possono risultare efficaci per alcuni aspetti, riducono l’analisi ad un orizzonte limitato. Difatti, tale approccio risulta efficace ad un ambito circoscritto, ma si rivela meno adeguato all’aumentare delle dimensioni spaziali e temporali, ovvero della complessità.

Per cercare di dominare al meglio la complessità, nasce un nuovo modo di guardare il mondo: considerare non i singoli elementi ma l’insieme delle parti, intese come un tutto unico, concentrandosi sulle relazioni tra gli elementi, piuttosto che tra i singoli elementi presi separatamente. Dunque, le proprietà essenziali di un organismo sono proprietà del tutto, che nessuna delle parti possiede singolarmente. Ne consegue che tali proprietà mutino radicalmente quando il sistema viene sezionato, materialmente e teoricamente, in elementi isolati. La visione sistemica della vita è quanto più profondamente ci coinvolge con tutto ciò che ci circonda. Essa rappresenta la controparte di una concezione riduttiva ed elementare dei fenomeni osservati, promossa dalla scienza classica di Newton e Cartesio. La scienza sistemica, analogamente alla fisica quantistica, sostiene che i sistemi viventi non possono essere analizzati nei termini delle proprietà delle sue parti. Le proprietà essenziali di un organismo sono proprietà del tutto, che nessuna delle parti possiede singolarmente. La Teoria dei Sistemi, come l’intera scienza moderna, si poggia su un’unica certezza: esiste solo una conoscenza approssimata. Si tratta di una intuizione particolarmente importante, perché è la constatazione che tutti i concetti e le teorie scientifiche sono limitate ed impossibilitate a fornire comprensioni complete e definitive.

Iniziatore sistemico per eccellenza è stato l’austriaco Ludwig Von Bertalanffy che propose nel 1947 la Teoria Generale dei Sistemi. Egli per primo si rese conto che i sistemi viventi non potevano essere descritti secondo le leggi della termodinamica classica, i cui presupposti sono che ciascun sistema fisico deve sempre procedere nella direzione di un disordine sempre crescente (o entropia). Quello che veniva osservato, infatti, era la direzione esattamente opposta, ovvero che l’universo vivente era un sistema aperto che si evolve dal disordine verso l’ordine. Caratteristiche primarie dei sistemi aperti è il flusso e il cambiamento continui per rimanere vivi, ovvero una sorta di costante riflusso di materia ed energia dal loro ambiente con cui si auto-organizzano. La teoria ricorre al concetto matematico di funzione sulla base del quale essa esamina i rapporti che vengono a stabilirsi di fatto tra gli elementi diversi del sistema considerato. Col termine sistema si intende una realtà complessa i cui elementi reagiscono reciprocamente, secondo un modello di circolarità in base al quale ogni elemento condiziona l’altro ed è da esso condizionato. Pertanto, il significato di ciascun elemento non va ricercato nell’elemento stesso, ma nel sistema di relazioni in cui esso è inserito. La considerazione dei fenomeni nel loro reciproco rapportarsi fa sì che i sistemi non siano qualcosa di statico, ma in costante evoluzione (o involuzione) dinamica. Va precisato che questa dinamica è particolarmente presente nei sistemi aperti, ovvero nei sistemi dove sono più frequenti le relazioni con l’ambiente circostante; ecco dunque che le nuove istanze che via via si presentano nell’ambiente danno origine a variazioni dinamiche che tendono a riportare l’insieme a una situazione di nuovo equilibrio. Si sviluppa, così, e si va sempre più diffondendo in tutte le discipline, dalla psicoanalisi alla biologia, dalla sociologia all’economia, il nuovo approccio sistemico.

La Dinamica dei Sistemi è un aspetto della Teoria dei Sistemi come metodo per la comprensione del comportamento dinamico dei sistemi complessi. La base del metodo è il riconoscimento che la struttura di ogni sistema (le molte circolari, intrecciate e a volte ritardate esistenti tra le sue componenti) è spesso altrettanto importante nel determinare il suo comportamento quanto i singoli componenti stessi. Esempi sono: la teoria del caos  e delle dinamiche sociali. Si è anche affermato che, poiché ci sono spesso proprietà del tutto (del sistema) che non possono essere ritrovate tra le proprietà degli elementi, in alcuni casi il comportamento del tutto non può essere spiegato in termini di comportamento delle parti.

La teoria dei “Sistemi Dinamici” è stata sviluppata inizialmente al Massachusetts Institute of Technology (MIT), e più precisamente alla Sloan School of Management, dove, nel 1956, il Professor Jay W. Forrester stava studiando soluzioni riguardanti problemi manageriali collegati a fenomeni complessi. Attorno a lui si creò un gruppo di lavoro conosciuto come “System Dynamics Group” al quale si deve la realizzazione del primo strumento applicativo della dinamica dei sistemi: il programma Dynamo, ovvero uno speciale linguaggio di simulazione per computer. Nel 1973 quando Forrester partecipò ad una ricerca sui limiti dello sviluppo l’attenzione fu attratta soprattutto dalle previsioni negative (erano gli anni della grande crisi petrolifera), mentre passò quasi inosservata la visione sistemica contenuta nel rapporto ed il modello di simulazione utilizzato.

Intanto Lovelock pubblicò L’ipotesi Gaia: la Terra vista come un organismo vivente dotato di feedback (il libro che ha rivoluzionato l’ecologia). Sicuramente l’effetto fu molto più travolgente, ma forse perché i tempi erano più maturi. E’ in questi anni che il bisogno di “feedback” cominciò ad affermarsi come fatto culturale contrapponendosi al management scientifico iniziale. Emergevano infatti altri studi; si sviluppavano e si affermavano tra i matematici le nuove teorie delle catastrofi prima e del caos poi. Alla base di queste ci sono i noti concetti di autoregolazione, equilibrio e auto-organizzazione: come ad esempio la sinergetica, anch’essa nota in quegli anni. A tal punto possiamo chiederci come si caratterizza un sistema e come viene pensato dai ricercatori. Innanzitutto, poiché la sua analisi difficilmente può essere compiuta sullo stesso, si utilizzano dei modelli.

Un modello può essere definito, molto genericamente, come “rappresentazione” di una situazione “reale” tramite un insieme di dati ad essa “analoghi”. Un modello può essere semplice o complesso e può rappresentare un sistema semplice o complesso. Il modello più semplice che rappresenta un sistema semplice è l’algoritmo. Gli algoritmi sono metodi per la risoluzione di problemi; possiamo caratterizzare un problema mediante i dati di cui si dispone all’inizio e dei risultati che si vogliono ottenere: risolvere un problema significa ottenere in uscita i risultati desiderati a partire da un certo insieme di dati presi in ingresso. I dati in ingresso vengono anche detti (valori in) input e i risultati in uscita (valori in) output.

Tuttavia, spesso occorre utilizzare un metamodello, ovvero un modello semplice usato per rappresentare un sistema complesso o, meglio, un modello di espressione del nostro modello del mondo. Per ottenere un metamodello occorre fare, in genere, un doppio salto di astrazione. In altre parole, si applica un modello ad un altro modello. Diversi sono i procedimenti possibili, ampiamente diversificati e, a volte, iterati. In genere i due passi base su cui si poggia il procedimento sono sempre gli stessi: si rappresenta la realtà con un modello qualitativo, tramite una serie di domande tese ad approfondire e specificare la struttura profonda dell’esperienza, ovvero la rappresentazione sensoriale della realtà, e da questo dedurre un modello quantitativo. Vale anche il senso inverso. In estrema sintesi, costruire un modello significa isolare gli elementi “importanti” del sistema e stabilire tra loro relazioni significative. Una volta costruito il metamodello si può procedere alla sua manipolazione, osservando il suo comportamento al variare degli input. In tal modo, si può pervenire alla formulazione di previsioni che non sono informazioni future, ma soltanto concetti attuali sul futuro basati sulle informazioni relative al presente ed al passato. La validità e l’utilità di un metamodello è relativa e sarà valutata in rapporto all’immagine mentale creata o ad un altro tipo di modello con cui verrà affrontato. I modelli possono essere fisici o astratti, questa seconda categoria a sua volta si suddivide in mentali e simbolici. I modelli mentali sono le rappresentazioni interiori e personali di come il mondo funziona, possono essere semplici generalizzazioni o complesse teorie e sono in grado di modellare il modo in cui le persone agiscono.

Questi modelli influenzano il modo in cui verrà costruito il modello causale, cioè il modello simbolico non matematico, che una volta tradotto, in termini matematici, in un modello dinamico, verrà osservato, discusso, manipolato con varie ipotesi e influenzerà a sua volta i modelli mentali di chi poi cercherà di descrivere il sistema reale attraverso i modelli fisici. Ormai si può parlare di cultura della complessità poiché in ogni struttura, in ogni ambiente, in ogni organismo, dal luogo di lavoro al clima terrestre, da un batterio all’economia mondiale, dal bosco dietro casa alla cultura di un popolo, possiamo riscontrare una molteplicità di rapporti e relazioni che rendono difficile la sua completa descrizione. La complessità è dappertutto intorno a noi e non possiamo sfuggirla: è come trovarsi in una grande ragnatela (a tale proposito viene in mente il web…) e possiamo decidere di essere “ragni” o “prede” (una metafora leggermente inquietante ma efficace). Il “ragno” è colui che vede la complessità come opportunità e cerca di imparare come gestirla. La “preda” è colui che non riconosce la complessità, o la nega e ne rimane vittima. Noi stessi siamo sistemi complessi, lo sono i nostri organi, le nostre cellule… Nonostante ciò la nostra ignoranza sul fenomeno della complessità è abissale. Questo è dovuto semplicemente al fatto che la mente umana non è adatta ad interpretare l’evoluzione dei sistemi complessi. Nella lunga storia dell’umanità non era mai stato necessario misurarsi con sistemi ad alta complessità: l’evoluzione non ci ha quindi fornito degli strumenti per interpretare correttamente il comportamento dei sistemi, nei quali ora siamo immersi.

Fino a poco tempo fa gli unici strumenti per prevedere l’evoluzione di un sistema complesso erano la riflessione, la discussione e le congetture. Purtroppo, i modelli con cui la mente umana si raffigura un sistema sono confusi, incompleti ed imprecisi, oltre al fatto che, ad esempio nel caso di una discussione, una stessa persona può modificare più volte i propri modelli mentali. Ancora, la mente può tenere presenti solo un numero limitato di fattori (sette o otto al massimo) quando assume una posizione nell’ambito di una discussione e, anche quando si discute un singolo aspetto del problema, ciascuno dei partecipanti utilizza il suo proprio modello mentale per avvicinarsi alla questione partendo magari da assunzioni di base e obiettivi diversi da quelli chiaramente esplicitati all’inizio. Una volta trovato l’accordo nella formulazione di questi modelli, le assunzioni implicite di ciascuno possono poi portare a provvedimenti e decisioni che travisano l’obiettivo. Anche quando riusciamo a raffigurarci mentalmente un sistema semplice, abbiamo qualche difficoltà a prevederne il comportamento futuro.

Solo negli ultimi decenni si è potuto far luce su comportamenti, strutture, regolarità all’interno dei sistemi complessi. Il motivo di questo ritardo scientifico è molto semplice: per studiare oggetti complessi ci vogliono i computer. Con l’avvento dell’elaborazione elettronica dei dati è diventato possibile trattare efficacemente quantità enormi di informazioni. Proprio ciò di cui avevano bisogno gli scienziati per scoprire, descrivere e simulare i sistemi complessi, giungendo infine ad una teoria unificata della complessità, che coinvolge ormai tutte le discipline scientifiche e sociali. In effetti non è un caso che James Lovelock, fondatore della Teoria di Gaia, fosse anche professore di cibernetica. Quindi, nel nuovo mondo che ci circonda, dominato dalla complessità, le strutture mentali tradizionali non sono più efficaci e si rivelano spesso pericolose. Pertanto, per arrivare ad una migliore comprensione di tali sistemi complessi bisogna adottare un nuovo modo di pensare e di comunicare che si avvalga di un linguaggio più efficace della lingua parlata, grazie all’utilizzo dei computer, e che ci consenta di avvicinarci alla complessità del reale.

 

[continua…]

 

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