Qual è la tua definizione di "sistemi complessi"?
Beh, la mia definizione, in una frase, è
sistemi che non si prestano ad
essere rappresentati o descritti
in forma compatta, e lo dovrei spiegare meglio.
Nei sistemi di cui si occupano i fisici,
spesso basta scrivere in una sola pagina
qualche bella ed elegante equazione, come quelle della legge di Newton
sulla conservazione del momento, o le equazioni di campo di Maxwell
per l'elettromagnetismo, e così via.
E puoi spiegare moltissimi dati empirici
quando si parla di genoma, o del cervello, o di proprietà
della storia sociale o della letteratura, per quanto ne sappiamo,
non esistono descrizioni tanto belle, eleganti e compatte.
Per me, è la prova
del fatto che abbiamo a che fare con un sistema complesso.
Perché? Bene, il motivo per il quale penso che sia difficile
farlo è che si tratta di sistemi che codificano storie lunghe.
Per me, una delle caratteristiche
di un sistema complesso è che ha trovato il modo,
o un meccanismo, per estrarre dal suo ambiente
una qualche informazione, al fine di sfruttarla per adottare un comportamento
adattivo. Fare previsioni e controllare.
Conseguentemente, è necessario descriverlo attraverso modelli
che hanno caratteristiche un po' diverse da quelle
alle quali siamo abituati nelle scienze matematiche e naturali.
Tipicamente, saranno modelli fatti da calcoli.
Quindi, se ti ponessi
la stessa domanda che faccio a tutti, e cioè
qual è la tua definizione di sistema complesso. Oh no!
Lo dicono tutti.
Nell'informatica teorica, non diciamo che
certi sistemi, in sè, sono complessi o semplici,
normalmente diciamo che certe ricerche sono
complesse se quelle ricerche richiedono molte risorse computazionali
per essere risolte. Molto tempo, molta memoria,
molta comunicazione tra le persone.
Risorse limitate.
Ricerche diverse possono presentare livelli diversi di complessità computazionale. Per esempio,
se voi sapere che aspettò avrà il sistema
fra t incrementi di tempo da ora,
puoi rispondere in un tempo t
eseguendo una simulazione in avanti, ma una domanda
interessante potrebbe essere che forse non c'è un algoritmo che viene eseguito
molto più velocemente di così. Forse non c'è una scorciatoia per
saltare oltre la storia. Forse, proprio come un sistema dinamico caotico che
non ha una soluzione in forma chiusa, forse non c'è un'alternativa breve
a quella laboriosa simulazione passo a passo.
A mio avviso lo trovo utile, piuttosto che
chiedersi se questo sistema sia semplice o complesso. Intendo dire che non nego
che spesso abbiamo le idee chiare al riguardo, ma trovo utile
cambiare un po' i termini della questione, fammi
una domanda alla quale vuoi una risposta "sì/no" su questo sistema,
o una quantità che vuoi misurare su questo sistema, e poi parleremo
di quanto sia computazionalmente difficile rispondere a quella domanda
o misurare quella quantità.
Beh, è un concetto
complicato. Non ho detto complesso, ma solo
un po' complicato.
Quindi, questo si ricollega a una discussione che faremo
di certo, sull'informazione, e ho un'idea piuttosto precisa
di cosa intendo dire quando mi riferisco a un sistema naturale
o artificiale come a un sistema complesso, e intendo in particolare che presenta
una struttura causale interna molto sofisticata, che registra e processa delle informazioni.
Quindi, i tecnicismi di cui parleremo fra poco hanno a che fare
con il modo in cui misuriamo delle informazioni memorizzate e il loro livello di strutturazione.
Quindi, in un certo modo, l'informazione ha il ruolo di cercare di descrivere
com'è fatto un sistema complesso, e diversi
tipi di elaborazione e memorizzazione dell'informazione si possono associare alla maniera in cui un sistema è organizzato.
Certamente è un concetto fondamentale.
L'idea originaria di Shannon sull'informazione come grado di "sorpresa",
il livello di impredicibilità di un sistema, o quanto casuale un sistema sia
dev'essere sviluppato ulteriormente. Sicuramente è centrale al mio lavoro
cercare di mostrare che ci sono molti tipi diversi di informazione,
non solo l'informazione Shannoniana.
Dunque, la mia definizione di sistemi complessi
è quella di un sistema
che interagisce. Possiede elementi di non-linearità.
Ho la tendenza a lavorare su sistemi a molte dimensioni, non poche.
E im piace usare gli strumenti della meccanica statistica
della fisica per comprendere i problemi in questi sistemi.
Il più delle volte, le caratteristiche interessanti di questi sistemi
hanno la proprietà di scalare, cioè obbediscono a una legge di potenza (power law)
o contengono oggetti frattali, incorporati da qualche parte,
o nell'effettiva disposizione fisica
o in termini delle statistiche che osservi.
Dunque, la mia definizione fondamentale è che un sistema complesso consiste di un mucchio di entità
che potrebbero essere uguali all'inizio, ma che alla fine sono diversificate. Sono collegate,
in qualche modo, normalmente attraverso una qualche struttura di rete o spaziale,
e acquisiscono informazione e segnali attraverso quella rete,
o struttura locale, ma a volte ricevono anche segnali o informazioni globali,
che potrebbero essere prezzi in un mercato, o la temperatura in un sistema, cosicché
oltre ad essere in un certo senso variegati e interconnessi, sono anche indipendenti, in modo che
le azioni di un agente nel sistema in un certo modo
influenzeranno o avranno implicazioni per un altro agente. Quindi, nel contesto
di un sistema sociale, come nell'economia, dirò che se vado a comprare del pane in un negozio di alimentari,
sia che io compri pane integrale o pane bianco, non importa.
Non c'è interdipendenza. Non c'è una cera interdipendenza forte, se non
i prezzi. Ma se decido di guidare normalmente o
di andare troppo forte in macchina, questo è il genere di cose che potrebbe avere su di te un
grandissimo effetto. E quindi sono interdipendenti. E l'ultima cosa
oltre a presentare questi
comportamenti interdipendenti, e le reti, e gli agenti diversificati, è che gli agenti
si adattano e reagiscono all'ambiente nel quale si trovano. Quindi non si tratta solo di
seguire delle semplici regole, ma che in un certo senso si adattano. Quest'ultima parte
diventa un po' sottile, filosoficamente, dal momento che l'adattamento non è altro che una regola
di ordine superiore, quindi puoi avere una regola di primo livello, e poi una metaregola
e quindi si potrebbe dire che sono basati su regole, ma in realtà sono basati su metaregole
che permettono loro di comportarsi in modo da
poter reagire ai segnali che ricevono, sia globalmente che localmente. Come ultima cosa,
c'è una specie di paradosso nella definizione di sistemi adattivi complessi, e cioè
che un sistema del genere può essere complesso ma non lo deve essere necessariamente.
Un sistema può incorporare quelle compomenti, ma può finire per produrre
un equilibrio. Specialmente se osservo un sistema economico
alcune parti dei sistemi economici di tengono molto bene in equilibrio, ma altre
finiscono per essere veramente complesse. Se consideri il consumo di petrolio
a livello globale, nel tempo, è piuttosto prevedibile, è un andamento piuttosto stabile
ma se osservo i prezzi del petrolio nel tempo, è complesso, perché
c'è molta più interdipendenza, e quelle cose entrano in gioco.
A volte scherzo con John Holland dicendogli che dovremmo chiamarli sistemi in grado di produrre
complessità. Non suona particolarmente notevole.
Ebbene, c'è una questione che è stata molto dibattuta.
Suppongo
che molti sarebbero d'accordo sul fatto che un sistema complesso è costituito da molte parti interagenti
in cui
il sistema è più della somma delle sue parti.
Mostra comportamenti emergenti che non sono solo la somma dei comportamenti individuali
delle parti. Altri aggiungono
elementi ulteriori, ma probabilmente la mia definizione
è tutta lì. Un sistema di parti intergenti che mostra comportamenti emergenti.
Piuttosto semplice. Ma spacchettare il tutto
richiede del tempo in più.
Quindi vi darò una definizione di sistemi complessi, ma
vi devo ricordare che molti concetti importanti
come la virtù e la vita sono molto difficili da definire
e penso che i sistemi complessi ricadano in quella categoria.
Comunque, i tipi di sistemi che chiamo complessi
hanno molte componenti attive interagenti
e le interazioni tra le componenti hanno
interazioni non banali o non lineari
e ciò risulta in un comportamento imprevedibile del sistema. Può essere che
siano cose già sentite. Ma soprattutto,
tutte le componenti imparano, o
modificano in qualche misura il loro comportamento, mentre il sistema
sta funzionando.
Il che risulta in tutta una serie di dinamiche interessanti.
Quando penso a un sistema complesso,
più o meno penso a questo. Pensi che l'adattamento sia
essenziale per il comportamento complesso?
Beh, è essenziale per il tipo di comportamento complesso al quale sono più interessato
Mi sembra giusto.
Penso che la mia definizione sia simile a quella di molti altri
in quanto un sistema complesso è qualcosa
con molte parti interagenti in cui qualcosa
nel modo in cui quelle parti si comportano quando interagiscono è qualitativamente diverso
dal modo in cui si comportano se le osservi individualmente. Quindi
è qualcosa che include fenomeni emergenti. E penso che possiamo cavillare
sul vero significato di quei termini
per esempio potrei intendere qualcosa di leggermente diverso da qualcun altro,
ma non penso che ci sia nulla di veramente unico nella mia definizione.
I sistemi complessi tendono ad essere oggetti
differenti da sistemi più semplici,
solitamente fisici, nel fatto di tendere ad essere eterogenei, tendono ad
essere costituiti da parti che non sono dello stesso tipo. Per esempio,
le persone e le industrie in una città sono tutte diverse. Non sono tutte uguali.
Tendono ad esserlo, molti sono aperti, anche se non tutti.
Quindi una città o un ecosistema può continuare ad evolversi
Spesso ciò che li rende più difficili da studiare nel senso di fare previsioni
su di essi è che tipicamente hanno delle catene di meccanismi
causali che fanno sì che si verifichino fenomeni circolari, quindi ci sono retroazioni (feedback)
sia positivi che negativi che fanno sì che la loro evoluzione
sia quantomeno più difficile da studiare che in sistemi fisici
più semplici, o progettati, con i quali possiamo avere a che fare in regimi in cui si comportano più semplicemente
o più linearmente, e possono rispondere in modi che possiamo quanto meno sperare di caratterizzare.
Queste sono ancora definizioni operative di ciò che un sistema complesso
potrebbe essere. Ma sono molto utili per spiegare che cosa sia, tipicamente,
un sistema complesso, a partire dagli ecosistemi, agli organismi, alle città, ai cervelli.
Un sistema complesso è un sistema
che contiene un numero enorme di attori o agenti
che interagiscono, normalmente, in modo non lineare
da cui tutti i tipi di
comportamento multi-livello evolvono.
Ci sono questi fenomeni emergenti, ma penso anche
che una componente cruciale di un sistema complesso, che lo differenzia
da ciò che potremmo chiamare un sistema semplice, come il moto dei pianeti attorno al sole,
è che, da una parte, non si può
ridurre le dinamiche in qualche
semplice equazione, il che è profondamente collegato
al fatto che questi sistemi evolvono
e sono adattivi. E penso che sia una delle differenze
più cruciali tra quello e i sistemi tradizionali con cui
ho avuto a che fare in gran parte della mia carriera come fisico.