La nostra prima unità esplora la domanda "cosa è la complessità?"
Come vedrete è molto difficile rispondere in modo preciso a questa domanda.
Cominceremo in modo intuitivo, dando una serie di esempi dei tipi di fenomeni studiati dagli scienziati dei sistemi complessi.
Questo sarà un assaggio degli argomenti che tratteremo nel corso.
In seguito vedremo un elenco di importanti proprietà che caratterizzano i sistemi complessi.
Affronteremo anche la questione della definizione di complessità, che rivedremo anche più avanti nel corso.
Guarderemo anche alle principali discipline, gli obiettivi e i metodi del campo di ricerca dei sistemi complessi.
A questo punto saremo pronti per il primo di una serie di quelli che chiamo "guest spots", ovvero
video in cui intervisterò importanti scienziati dei sistemi complessi sulla loro visione di questo campo di studi.
La seconda metà dell'unità sarà su NetLogo, la piattaforma di simulazione e programmazione
che useremo nel corso per illustrare molte idee relative ai sistemi complessi.
Siete pronti a cominciare? Andiamo!
Un ottimo esempio da cui iniziare sono le formiche: Il famoso ricercatore Nigel Frank, che le ha studiate a lungo, una volta scrisse
che la formica "army" (o "marabut") è dal punto di vista del comportamento uno degli animali meno sofisticati immaginabili.
Tuttavia quando considerate in grandi numeri, la questione è totalmente diversa.
Qui ad esempio una colonia di formiche sta costruendo un tunnel.
Ogni formica da sola è molto semplice, ma la colonia è in grado di lavorare insieme in modo cooperativo
in modo da completare azioni complesse senza che vi sia controllo centrale,
ovvero nessuna formica o gruppo di formiche al comando.
In altre parole, le colonie di formiche possono organizzarsi in modo da produrre strutture molto più
complicate di quelle che una singola formica potrebbe costruire.
Qui vedete un esempio di formiche che creano un ponte utilizzando i loro corpi, così gli altri membri
della colonia possono attraversare la distanza tra le due foglie.
In questo video potete vedere le formiche assemblare questo tipo di ponte.
Iniziano da quassù, arrivano sopra il bastoncino e vanno fino in fondo poi
si legano l'una all'altra in modo da arrivare fino a terra.
Potete vedere come una a una si aggiungono alla struttura.
Ogni formica emette sostanze chimiche per comunicare con le altre,
e l'intero ponte viene costruito senza che vi sia un controllo centrale.
Questo è un esempio di sistema decentralizzato e auto-organizzato auto-assemblato.
Altri insetti sociali sono in grado di produrre comportamenti simili.
Per esempio qui vedete un tipo di struttura molto complessa costruita da termiti.
Ha la funzione di un nido. Uno dei principali obiettivi dei ricercatori in sistemi complessi è capire come agenti semplici
possono produrre comportamenti complessi senza che vi sia un controllo centrale.
In questi esempi gli agenti sono insetti, ma ne vedremo molti altri tipi.
Un altro esempio classico di sistema complesso è il cervello. Qui gli agenti semplici sono i neuroni.
Il cervello umano è costituito da circa 100 miliardi di neuroni, con 100 trilioni di connessioni tra di essi.
Ogni neurone è relativamente semplice rispetto all'intero cervello,
e anche qui non c'è alcun controllo centrale. Tuttavia il grande insieme di neuroni e
connessioni dà origine ai comportamenti complessi che chiamiamo cognizione, intelligenza o
persino creatività. L'imaging del cervello ha mostrato che i neuroni si organizzano in
diverse aree funzionali. Come le formiche o le termiti, i neuroni possono auto-organizzarsi in
strutture complesse che aiutano la specie a sopravvivere ed evolvere.
Un altro esempio ancora è il sistema immunitario: esso è distribuito in tutto il corpo,
coinvolge molti organi diversi come mostrato in questa immagine, e trilioni di cellule
che si muovono nel flusso sanguigno e linfatico, proteggendo e riparando il corpo da malattie o danni.
Ad esempio questa è un immagine di cellule immunitarie (in blu), che attaccano una cellula cancerogena
qui al centro. Come per le formiche che abbiamo visto prima, le cellule del sistema immunitario comunicano
l'una con l'altra attraverso segnali chimici, e cooperano in assenza di un controllo centrale per
effettuare attacchi coordinati su oggetti considerati una minaccia per l'organismo.
Oltre a questo, la popolazione di cellule immunitarie nell'organismo è in grado di modificarsi, di adattarsi
in risposta a quello che la popolazione di cellule percepisce nel suo ambiente.
Questo tipo di adattamento è un'altra caratteristica tipica dei sistemi complessi.
Un altro esempio familiare di sistema complesso è il genoma umano. Qui vedete un immagine
del genoma umano. Ognuna di queste strutture "a verme" è un cromosoma, e ci sono 23 coppie
di essi. Qui potete vedere che si tratta di un maschio, perché è presente una coppia X-Y.
Ognuno di questi cromosomi è costituito da migliaia di geni. I geni sono porzioni
di DNA lungo il cromosoma. Al momento si pensa che il genoma umano contenga circa 25.000 geni,
che codificano le proteine. In termini di sistemi complessi, potremmo pensare ai geni come
componenti semplici che interagiscono con gli altri geni in modo decentralizzato. Il modo in cui interagiscono
è attraverso le reti di regolazione genica. Essi controllano l'espressione l'uno dell'altro,
e con espressione intendiamo la traduzione di geni in proteine. Qui vedete una piccola rete di regolazione genica
che è stata mappata dai ricercatori. I rettangoli e gli ovali rappresentano ognuno
un gene, e una freccia tra un gene ed un altro significa che il primo controlla
l'espressione del secondo. Il genoma umano è costituito da migliaia di
reti come queste, in cui i geni interagiscono fra di loro in modo complesso
e queste interazioni sono largamente responsabili della nostra stessa complessità.
Il concetto di reti, o networks, è centrale nello studio della complessità in natura.
Qui vediamo un altro esempio di network - una catena alimentare.
Ogni nodo, o entità nel network, rappresenta un particolare gruppo di specie e le frecce
rappresentano chi mangia chi. Se un gruppo punta ad un altro, significa che il primo
viene mangiato dal secondo. Qui ad esempio vedete che le volpi sono in cima a questa particolare
catena alimentare dell'Alaska, dato che esse mangiano molti altri animali ma non vengono mangiate da nessuno
almeno non su questo particolare grafico. Qui vedete un diagramma di una catena alimentare più complessa
nel golfo dell'Alaska. Quando parleremo nuovamente di reti più avanti nel corso, vedremo molti esempi
molto interessanti di auto-organizzazione decentralizzata in catene alimentari come questa, e anche
in altri tipi di network. Il tipo di network con cui siete più familiari sono probabilmente i social network.
Questa è parte della mia rete sociale. Questi collegamenti, o link, rappresentano relazioni di amicizia.
I miei amici sono legati ai loro amici e così via. I network sociali hanno alcuni
pattern molto interessanti, ed alcuni di questi si ritrovano anche in network biologici o tecnologici.
Più avanti nel corso vedremo meglio cosa sono questi pattern, e come si formano.
Gli scienziati dei sistemi complessi sono molto interessati a studiare grandi reti sociali come
Facebook, per capire la loro struttura, come si formano ed evolvono nel corso del tempo e anche,
tra le molte altre cose, come l'informazione viene trasmessa in questo tipo di reti.
Le economie costituiscono un altro tipo di sistema complesso, dove le reti di interazione
hanno importanza fondamentale. Qui vediamo parte del network internazionale della finanza, dove
i nodi rappresentano le istituzioni finanziari, e i link sono relazioni tra di esse. Per esempio,
se una banca possiede azioni di un'altra banca, le due sono collegate. Si osserva che la quantità di
connessioni in un network di questo tipo, così come il tipo di link che sono presenti, hanno un grande impatto
sulla stabilità della rete in seguito a cambiamenti, come ad esempio la chiusura di una banca.
Il nuovo campo interdisciplinare della scienza delle reti, che è nato a partire dalla ricerca in sistemi complessi,
studia questo tipo di fenomeni in network appartenenti a molte discipline diverse.
Come ultimo esempio vediamo lo studio delle città come sistemi complessi.
Spesso si è detto che le città possono essere considerate come degli organismi viventi sotto molti punti di vista.
Ma quanto effettivamente le città assomigliano a organismi viventi nel modo in cui sono strutturate,
in cui crescono, scalano con la dimensione e operano? Queste e molte altre domande formano la base del settore
in ampia crescita della ricerca sui sistemi complessi, di cui tratteremo in dettaglio più avanti nel corso.