Sezione di Simulazioni ad agenti

A cura di: Dott. A.Cappellini, Dott. P.Mezzera , Dott. A.Vanara

Vantaggi applicativi delle simulazioni

L'utilizzo di simulazioni permette di superare alcuni limiti delle tradizionali metodologie volte all'analisi ed alla formazione di teorie scientifiche. Grazie all'automatizzazione dei processi di derivazione delle predizioni, attraverso l'uso delle simulazioni, si rende oggettiva quella verifica delle teorie che lo stesso scienziato tradizionalmente operava privatamente, con tutti i dubbi di soggettività che ne derivavano.
Quando una teoria è espressa come simulazione, i risultati che da essa ne derivano, possono essere considerati come le predizioni derivate dalla teoria stessa; quando una simulazione dà determinati risultati si è sicuri che questi discendano dalla teoria. Inoltre le simulazioni, possono essere utilizzate come laboratori sperimentali molto più potenti di quanto non siano i veri e propri laboratori e nei quali è possibile ricreare ambienti, che altrimenti non sarebbero studiabili nel classico laboratorio, per vari motivi che più avanti verranno analizzati. Ancora, le simulazioni permettendo di ricreare ambienti, nel quali eseguire esperimenti, permettono quindi di creare ambienti che non esistono, i "mondi possibili"; in questo modo le possibilità di analisi da parte dello scienziato si ampliano notevolmente, garantendo anche una maggior comprensione di quella che è la realtà "vera". A tale proposito si deve citare un notevole passo avanti per la scienza che le simulazioni permettono, cioè la gestione di sistemi complessi che diversamente non potrebbero essere studiati con metodologie tradizionali a causa dei limiti cognitivi, mnemonici e di calcolo che la mente umana presenta in rapporto a quanto un calcolatore può fare.
Inoltre adottare le simulazioni significa essere spinti verso una visione meno disciplinare della scienza poiché le simulazioni sono un metodo di ricerca adattabile ad ogni aspetto della realtà.

Automatizzazione del processo di derivazione delle predizioni

Quando una simulazione "gira" in un computer, essa genera dei risultati i quali corrispondono alle predizioni che tradizionalmente uno scienziato elabora sulla base di una propria teoria e che confronterà con osservazioni empiriche. Il fatto che le predizioni vengano generate automaticamente, attraverso le procedure di calcolo eseguite dal computer, sulla base di indicazioni, di regole, di vincoli, definiti all'interno del programma che definisce la teoria, rappresenta un notevole passo avanti che risolve più di un problema.
Gli errori nel derivare le predizioni diminuiscono; infatti, se fosse lo stesso scienziato a formulare le ipotesi di risultato, egli potrebbe imputare a determinati risvolti della sua teoria certi eventi, quando invece, non vi è nessun legame tra le due cose, o almeno non vi è il legame rilevato dallo scienziato stesso. Lo scienziato può commettere errori per vari motivi, ad esempio, possono essere causati dal desiderio di credere che certe predizioni derivino dalla teoria. Con l'utilizzo delle simulazioni si trova soluzione a questo problema, poiché i risultati sono generati all'interno del computer; per cui se la simulazione produce determinati risultati vuole dire che effettivamente c'è una relazione tra i fatti e la teoria espressa dallo studioso.
Secondo vantaggio che l'uso delle simulazioni ci offre è la garanzia di avere una teoria chiara, priva di parti carenti da un punto di vista esplicativo; la ragione di questo è dovuta al fatto che tentando di tradurre in programma una teoria poca chiara, o non si riesce ad esplicitarla in un linguaggio di programmazione, oppure essa non "gira" nel computer.
Un ulteriore vantaggio è legato al fatto che le simulazioni possono essere viste come laboratori virtuali e ciò comporta che cambiando anche solo alcuni elementi all'interno di esse si possono creare notevoli varietà di condizioni da cui derivare predizioni; le simulazioni sono quindi una fonte inesauribile di dati e di risultati che possono essere ricavati da condizioni ambientali che lo stesso studioso può cambiare a suo piacimento. Le loro potenzialità vanno ben oltre quelle dei classici laboratori in cui sono condotti solitamente gli esperimenti.
Riassumendo, si può affermare che in generale, le simulazioni rendono più oggettiva la verifica privata (verifica interna), che lo scienziato fa della propria teoria. La verifica interna, spesso, è poco considerata in rapporto alla verifica empirica dei fatti (verifica esterna), poiché tradizionalmente è svolta dallo scienziato in forma privata. Tuttavia la poca considerazione di questa verifica non ha giusti fondamenti, perché lo stabilire se una predizione empirica dipenda direttamente da una teoria non è cosa così semplice ed ovvia; può ben capitare, infatti, che vi sia un teoria da un lato e che vi sia una predizione da un altro, ma che la prima non spieghi il divenire della seconda. Ma è evidente che il comprendere se una predizione discenda o no da una teoria è fondamentale perché in questo modo si stabilisce la bontà di una teoria, qualora si abbia anche la conferma dei fatti empirici. Se invece la predizione, pur essendo confermata dai fatti, non deriva dalla teoria, non si potrà comunque dire che la teoria data sia la spiegazione dei risultati analizzati.
Le motivazioni che stanno alla base del fatto che una teoria non sia in grado di spiegare una predizione, dalla quale comunque sembra invece derivare, possono essere di svariate tipologie e spesso è difficile individuarle in maniera oggettiva. Tale difficoltà nello spiegare è anche dimostrata dal fatto che le teorie espresse quantitativamente, rispetto a quelle espresse qualitativamente, sono migliori; questo proprio perché l'esprimere i concetti in maniera analitica, quantitativa, rende maggiormente verificabile ed oggettivo il ricavare delle predizioni, rispetto al ricavarle da teorie espresse attraverso simbologie qualitative (come ad es. il linguaggio). Tuttavia tali aspetti espositivi delle teorie possono essere usati con disinvoltura in particolari campi scientifici che possiamo definire scienze della natura (matematica, fisica, chimica, ecc.), mentre altri campi, le scienze dell'uomo, difficilmente si prestano a definizioni di tipo quantitativo. Grazie all'uso di simulazioni si può superare quest'ostacolo e si può essere sicuri che, se la simulazione gira nel computer, i risultati ottenuti da questa, discendono dalle teorie su cui la simulazione si basa. Inoltre la mole di dati e di possibili differenziazioni delle situazioni in cui applicare la teoria studiata, rendono la verifica attuata con la simulazione più ricca e completa di quella che lo studioso può fare nella propria mente.
L'uso della simulazione favorisce, tra gli scienziati, la formazione di teorie sempre più particolareggiate e sempre più precise a livello espositivo, usando terminologie non vaghe e non ambigue, assicurando così che tutto ciò che serve alla spiegazione della teoria stessa, sia presente e mai tralasciato. A tale proposito, si può citare quanto un noto informatico, Donald Knuth (l'autore del software Tex), disse: "la scienza è quella che capiamo e che sappiamo spiegare ad un computer".

Laboratori sperimentali virtuali

Un altro vantaggio è che le simulazioni possono essere considerate come laboratori sperimentali virtuali che possiedono maggiori potenzialità rispetto ai laboratori reali. Il lavoro in laboratorio, di qualunque genere esso sia, reale o virtuale, permette allo scienziato di fare analisi e controlli sulle situazioni che sono oggetto dei suoi studi, manipolandole come meglio crede, per indagare vari aspetti della sua teoria. Tuttavia l'utilizzo di laboratori reali è possibile soltanto in alcuni campi della scienza, mentre i laboratori virtuali sono utilizzabili da tutte le scienze e quindi per tutti i fenomeni che gli scienziati possono voler studiare. Le implicazioni ed i vantaggi dovuti a quest'ultima affermazione sono numerosi e richiedono un'analisi più approfondita.
Innanzitutto si possono studiare fenomeni che unicamente per ragioni fisiche non possono essere analizzati in un laboratorio reale, come anche, fenomeni dilatati molto nel tempo e che quindi per ovvi motivi pratici non potrebbero essere oggetto di interesse in un "classico" laboratorio sperimentale. Esempi chiarificatori di queste due tipologie di fenomeni potrebbero essere studi attuati su regioni particolarmente estese, su zone spaziali, sull'intero pianeta, od anche riguardanti condizioni che si sviluppino in secoli, millenni o milioni di anni. Ma nemmeno possono essere sperimentate condizioni relative a situazioni che avvengono molto lontano dal luogo in cui si opera, poiché non potrebbero essere oggetto di manipolazioni da parte dello scienziato, basti pensare a ciò che accade nelle profondità marine. Ancora, quei fenomeni che pur essendo riproducibili e studiabili in laboratorio, risultino difficilmente modificabili e manipolabili dallo sperimentatore o le cui analisi risultino semplicemente molto costose.
Usando le simulazioni nessuno dei problemi sopra citati si può presentare, poiché grazie alle potenzialità di calcolo di un computer è possibile ricreare, analizzare, modificare e manipolare ognuna delle situazioni che presentano le caratteristiche poco fa indicate. Attraverso l'uso di laboratori virtuali, si possono simulare fenomeni enormi oppure piccolissimi, che si estendono molto nel tempo e che distano molto da noi, oppure che richiedono l'uso di costosissime apparecchiature o che risultano difficilmente manipolabili.
In secondo luogo, grazie all'uso di simulazioni, si possono gestire fenomeni risalenti ad epoche lontane del passato e che quindi non possono essere studiati come si potrebbe fare con fenomeni del presente. Nel laboratorio tali eventi non possono essere analizzati semplicemente perché non sono più riproducibili le condizioni in cui si sono verificati. Una simulazione invece può riprodurre sia condizioni del passato, sia del presente rendendo così possibili analisi di fenomeni non studiabili in altro modo.
Ulteriore pregio delle simulazioni è che grazie ad esse è possibile lo studio di fenomeni caratterizzati da notevole complessità, senza dover per forza isolare alcuni fattori per permettere le analisi, cosa questa che avviene nel caso in cui si adoperi un laboratorio "canonico". Infatti, accade che si debbano isolare aspetti di uno stesso fenomeno e che debbano essere analizzati separatamente per permettere di comprendere la dinamica di quanto accade. Questo tuttavia può funzionare per alcuni fenomeni, ma non per altri, mentre nel caso si usi una simulazione, non essendo necessario attuare analisi separate, è possibile ampliare il raggio della fenomenologia complessa che si può studiare.
A spiegare questo limite delle sperimentazioni nei laboratori tradizionali, può essere il fatto che l'insieme di tutti i fattori necessari a definire la situazione in cui deve essere creato l'esperimento va tenuta sotto controllo dallo scienziato stesso e quindi richiede la compresenza di tutti gli elementi nella testa dello scienziato; tuttavia la mente umana ha dei limiti di attenzione e di elaborazioni dati, per questo le semplificazioni, di cui si è parlato sopra, si rendono necessarie al fine di gestire l'esperimento. Detto questo si capisce come alcuni esperimenti non possano essere eseguiti, a causa dell'impossibilità di semplificare a sufficienza le condizioni dell'esperimento stesso, al fine di permettere una gestione da parte dello scienziato sperimentatore. Utilizzando invece una simulazione è il computer a sopperire ai limiti della mente umana, infatti, non è più necessario memorizzare tutti gli elementi di un esperimento e tutte le implicazioni che questi generano tra di loro, poiché vengono gestiti dal calcolatore, grazie alle sue capacità di elaborazione dati.
Ancora, si può dire che, grazie alle simulazioni, sono eseguibili quegli esperimenti che altrimenti non potrebbero essere attuati in un laboratorio reale poiché moralmente discutibili, se non del tutto inaccettabili. Ad esempio, infatti, non è etico modificare la struttura corporea di un essere umano, per poterne valutare le conseguenze, mentre ciò può essere fatto, senza nessun problema etico, in una simulazione.
Infine si può far notare che le simulazioni sono in generale più vantaggiose di una sperimentazione tradizionale, poiché si possono eseguire in un tempo più contenuto ed inoltre, per quanto possano risultare complessi e lunghi, la stesura del codice e tutti i preparativi necessari ad una simulazione, saranno sempre meno costosi, sia in termini di tempo sia in termini di risorse, di ciò che va fatto per un esperimento in laboratorio.

La creazione di mondi possibili

Quando viene espressa una teoria secondo la metodologia tradizionale, utilizzando il linguaggio verbale e quello matematico, le predizioni che ne derivano, possono essere verificate unicamente attraverso l'osservazione del mondo reale, verificando quindi come realmente le cose sono nella realtà. Tutto ciò è normale, poiché, compito delle scienze è quello di farci capire, attraverso lo sviluppo delle teorie, com' è il nostro mondo.
Grazie all'utilizzo di simulazioni le possibilità si ampliano. E' già stato detto che la simulazione può ricreare, seppur con qualche semplificazione, la realtà e quindi seguendo un logico ampliamento di quest'affermazione, si può dire che le simulazioni sono in grado di creare mondi reali e non; in altre parole, possono creare quelli che stiamo definendo "mondi possibili". Un mondo possibile, non è il mondo reale, ma è un mondo cui sono applicati almeno alcuni dei principi che regolano il mondo reale. Così la simulazione può creare materiali possibili, organismi possibili, menti possibili, società possibili, ecc. L'utilizzo di questi mondi possibili può essere ricondotto ad una maggior comprensione del mondo reale, attraverso lo studio di una possibile evoluzione societaria, si può ad esempio comprendere quali sarebbero le implicazioni di determinate ideologie; idem dicasi nel caso si voglia derivare delle predizioni su tipologie di organismi, infatti, questi potrebbero essere ricreati, con qualche modifica, in un mondo possibile e si potrebbe così verificare se il comportamento permane immutato o cambia. Successivamente, qualora le teorie inizialmente espresse vengano confermate, si avrebbe un rafforzamento di queste, poiché sia nel mondo reale, sia in quello possibile, il comportamento rimane lo stesso.
Non si deve tuttavia pensare che le simulazioni siano il primo caso in cui gli esseri umani creano mondi possibili, infatti, l'umanità ha creato cose che nella realtà non esistono e vive in mondi che nella realtà prima non esistevano, ma che ora esistono; quasi tutto ciò che accompagna la nostra vita attualmente fa parte di mondi possibili. Attraverso l'uso di simulazioni è possibile creare cose che non esistono, semplicemente simulandole all'interno di un computer. Il vantaggio rispetto a quanto l'uomo ha fatto fino ad ora è lampante, e riguarda il maggior grado di libertà che si gode nel creare mondi possibili all'interno di simulazioni (si pensi ai vincoli etici) ed il minor costo (componente non trascurabile).
Inoltre spesso la creazione di nuove tecnologie è una conferma della teoria che sta alla base della creazione dell'oggetto in questione, questo perché le cose che vengono costruite sono basate sulle nostre conoscenze scientifiche e quindi costituiscono una conferma indiretta della bontà delle nostre teorie. Questo non accade sempre, poiché possono essere costruiti oggetti, teorie, strumenti, senza che via sia nessuna scienza esplicita che sta alla base, sfruttando solamente esperienza, pratica ed intuizione. Storicamente vi sono conferme di tale situazione, e più precisamente si può affermare che nel seicento si è verificata la rivoluzione scientifica e nel settecento la rivoluzione industriale, ma è soltanto dal novecento in poi che la scienza è base per la creazione di ciò che è "nuovo". Nonostante questo, anche oggi una discreta porzione di tecnologie, utili ed efficaci per la nostra società, non hanno base scientifica su cui fondarsi: esempi ne sono la medicina, sia del corpo, sia della mente, l'intelligenza artificiale che ha generato interessanti ritrovati altamente tecnologici, senza che alla base vi fosse una reale comprensione di come funzionano la mente e l'intelligenza.
Quindi anche da quest'ultimo punto di vista le simulazioni di mondi possibili sono una novità poiché alla base di queste ci deve per forza essere una teoria esplicita, cosa che si è appena detto sopra non essere sempre vera per le pratiche operative. Sotto quest'aspetto la simulazione di un mondo possibile (come quella del mondo reale), è una prova di una teoria esplicita che sta alla base della creazione della simulazione stessa.
Come conferma delle teorie le simulazioni di mondi possibili, si riferiscono a quelle che sono state definite verifiche interne, cioè quelle verifiche che servono per determinare se una teoria è sufficientemente dettagliata, completa e se spiega veramente ciò a cui si riferisce. Ovviamente le simulazioni di mondi possibili non servono per quelle che sono state definite verifiche esterne, infatti, per queste si necessita del controllo della realtà. Tuttavia nel caso i fenomeni che si vogliano studiare siano complessi, è già un notevole passo avanti il fatto di poterli studiare attraverso simulazioni e di poterne ricavare le verifiche interne.

Lo studio dei sistemi complessi e la non disciplinarità

Si è visto fino ad ora che le simulazioni offrono alla scienza una potente alternativa alla metodologia classica dello sperimentare. Tuttavia la simulazione non è una semplice alternativa a disposizione della scienza per attuare esperimenti, bensì offre qualcosa di più, aggiunge uno strumento che modifica la percezione che lo scienziato ha della realtà e il modo con il quale esso si organizza per studiarla. L'utilizzo delle simulazioni come metodo di ricerca muta la concezione che lo scienziato ha della realtà. Tali mutazioni riguardano due differenti aspetti: innanzitutto la realtà non sarà più vista come insieme di sistemi semplici, ma come insieme di sistemi complessi ed in secondo luogo diventerà meno disciplinare, cioè sarà meno divisa in sottodiscipline.

Lo studio dei sistemi complessi

La tendenza dell'uomo è quella di pensare che la realtà sia fatta di sistemi semplici. In un sistema semplice una singola causa produce un singolo effetto, quindi sapendo che si è verificata la causa si può prevedere che si verificherà la conseguenza e quindi si potrà, nella realtà, far sì che la causa si verifichi o no a seconda che l'effetto sia desiderato o meno. Capita anche che l'effetto sia prodotto da più cause, anche se in genere queste non sono molte, tuttavia l'effetto di ogni singola causa è individuabile e quindi scindibile dagli effetti delle cause concomitanti; questo vuole dire che le diverse cause non interagiscono tra di loro e per questo gli effetti di ogni causa possono essere isolati. Altre caratteristiche dei sistemi semplici meritano di essere considerate:

• I vari stati di un sistema sono prevedibili, quindi il futuro di un sistema semplice è prevedibile, purché se ne conoscano gli stati precedenti.
  
• Se un sistema semplice si trasforma nel tempo, le modalità di cambiamento che lo caratterizzano sono prevedibili.
  
• Se un sistema semplice riceve "perturbazioni" da un evento esterno, l'effetto di tale sistema è proporzionale all'entità della perturbazione stessa, questo poiché non sono relazionati gli effetti facenti parte del sistema con gli effetti derivanti dalla perturbazione, quindi una perturbazione grande produrrà un grande effetto, mentre una perturbazione piccola produrrà un piccolo effetto.
  
• Due sistemi semplici che partano da diverse condizioni iniziali, avranno uno sviluppo differente che sarà proporzionale all'entità delle diversità. Per condizioni di partenza molto simili, non saranno notabili diversità particolarmente rilevanti.
• Un sistema semplice può essere isolato dal suo contesto, quindi il contesto in cui si opera non è funzionale ai risultati del sistema stesso.
  
• Un sistema semplice non presenta rapporti di causazione reciproca, quindi se A influenza B, B non può influenzare A, cioè un elemento del sistema ne influenza un altro ma non viceversa; inoltre se un sistema "vive" in un ambiente, l'ambiente stesso può influenzare il sistema ma non viceversa.
  
• Un sistema semplice tende a non essere parte di una gerarchia di sistemi, in cui un sistema, posizionato ad un certo livello in una scala gerarchica, è elemento di un altro sistema posizionato ad un più alto livello della scala gerarchica; in sistemi gerarchici vi è reciproca influenza tra un sistema e l'altro.
  
• Le varie parti che compongono il sistema semplice e che concorrono a formare gli effetti dello stesso, sono ben individuabili.
  
• Un sistema semplice può essere riprodotto in copie identiche.

All'essere umano sembra di comprendere veramente qualcosa quando oggetto della sua analisi è un sistema semplice, infatti, in un sistema di questo tipo, possono essere individuate le cause che generano gli effetti all'interno dello stesso sistema, si effettuano manipolazioni varie per ottenere effetti sempre differenti, ne si può prevedere il futuro, inoltre non è necessario che vi sia un ambiente da sfondo e si può riprodurre un sistema semplice identicamente ad un altro.
Tuttavia a ben guardarla la realtà è più fatta di sistemi complessi che di sistemi semplici, con l'aggravante che le caratteristiche dei primi sono l'opposto delle caratteristiche dei secondi.
In un sistema complesso infatti, non vi è indipendenza fra i suoi elementi e quindi essi concorrono unitamente e non unitariamente alla formazione delle cause, così le relazioni tra le cause sono non lineari e non sommatorie (come nel caso dei sistemi semplici); in questo modo non è possibile isolare un elemento da un altro al fine di eliminare un effetto piuttosto che un altro dal sistema in questione. Gli elementi di un sistema complesso sono solitamente moltissimi e diversi uno dall'altro, tra di loro si influenzano localmente, cioè, un elemento interagisce solo con un ristretto numero di altri elementi che compongono il sistema e da tali interazioni emergono effetti relativi all'intero sistema che non sono deducibili o prevedibili, pur avendo conoscenza della struttura dei singoli elementi e delle interazioni reciproche.
Ulteriori caratteristiche appartenenti ai sistemi complessi che li differenziano dai sistemi semplici sono:

• Gli stati futuri di un sistema complesso non sono solitamente prevedibili sulla base degli stati precedenti.
  
• Le trasformazioni nel tempo di un sistema complesso non sono prevedibili, o lo sono poco.
  
• Le perturbazioni cui un sistema è sottoposto, producono degli effetti che spesso non sono proporzionali all'entità della perturbazione; così, perturbazioni di notevoli dimensioni possono essere assorbite dal sistema senza che gli effetti siano mutati nella stessa proporzione.
  
• Le condizioni iniziali influenzano notevolmente l'evolversi di un sistema complesso, così variazioni appena percettibili all'inizio, sono causa di notevoli differenze al trascorrere del tempo.
  
• L'ambiente su cui un sistema complesso poggia è rilevante, per questo non può essere tralasciato.
  
• Sono presenti, all'interno di sistemi complessi, rapporti di causazione reciproca; un elemento ne influenza un altro, ma è anche influenzato da esso; capita anche che l'intero sistema sia influenzato dall'ambiente su cui poggia e, a sua volta, influenza l'ambiente.
  
• I sistemi complessi, solitamente, sono inseriti in gerarchie di sistemi, dove un sistema, posizionato ad un determinato livello, è parte di un più ampio sistema, di rango superiore, e tra essi vi sono influenze reciproche.
  
• Non è ben identificabile il ruolo che ogni singolo elemento di un sistema complesso ha all'interno della generazione degli effetti, non è quindi isolabile al fine di individuare la conseguenza che produce.
  
• Non si possono fare copie identiche di sistemi complessi.

A livello di pensiero comune i sistemi semplici sono in stretto legame con un qualcosa che è comprensibile, che è prevedibile e controllabile, mentre i sistemi complessi sono ciò che appare meno prevedibile, meno controllabile e meno comprensibile. La scienza in accordo con tale visione si è occupata principalmente di sistemi semplici. Inoltre è comprensibile, sempre rifacendosi a quanto appena detto, la situazione che ha portato le scienze della natura ad evolversi maggiormente delle scienze dell'uomo, infatti le prime sono caratterizzate da una maggioranza di sistemi semplici, mentre le seconde, al contrario, sono caratterizzate da una maggioranza di sistemi complessi.
Quindi la ragione per cui gli scienziati si sono principalmente orientati verso lo studio di sistemi semplici, tralasciando i sistemi complessi, è dovuta al fatto che i sistemi semplici si prestano ad essere meglio studiati con gli strumenti tradizionali della scienza. Fino a che le teorie saranno elaborate nella testa degli scienziati e verranno trasmesse agli altri attraverso il linguaggio, come è stato fino ad ora, le teorie che potranno essere studiate saranno solo quelle relative a sistemi semplici, i quali possono essere elaborati dalle capacità cognitive dell'uomo, mentre i sistemi complessi non possono essere gestiti dalla mente umana perché formati da troppe parti che hanno troppe interazioni tra loro. Lo stesso dicasi per gli strumenti matematici tradizionali della scienza, i quali risultano appropriati per lo studio di sistemi semplici ma diventano inadatti quando li si applica ai sistemi complessi, i quali presentano numerose variabili e complesse interazioni tra queste. A tutto ciò si aggiunga che i sistemi complessi presentano delle caratteristiche di imprevedibilità e di irripetibilità che gli strumenti tradizionali hanno difficoltà a gestire.
Nonostante i problemi appena citati siano già di una certa rilevanza, l'inadeguatezza dei metodi tradizionali nel trattare i sistemi complessi appare ancor più evidente nell'uso del metodo degli esperimenti di laboratorio. Si sa che il metodo sperimentale è un elemento fondamentale della scienza, tuttavia questo è adatto ai sistemi semplici e non a quelli complessi. In laboratorio lo scienziato opera dei cambiamenti su una causa, facendo in modo che si verifichi o che non si verifichi, ovvero variandone quantitativamente il valore, per poi osservare l'effetto delle sue manipolazioni. Questo metodo è però valido per i sistemi semplici, in cui gli effetti sono il prodotto di singole cause; qualora fossero più cause a concorrere alla formazione di un effetto, sarebbe comunque possibile isolare le singole cause, poiché la loro azione nel generare un effetto è indipendente da quella delle altre cause. Invece esattamente il contrario accade per i sistemi complessi, nei quali gli effetti sono la risultanza di molte cause che tra loro interagiscono, quindi non ha senso isolare una singola causa per poi studiare gli effetti che si generano nell'intero sistema. Inoltre le manipolazioni che vengono effettuate in fase di sperimentazione, sulle condizioni presenti nel sistema richiedono una certa isolabilità del sistema stesso dall'ambiente cui si poggia; questo, ancora, funziona per i sistemi semplici, ma non per i sistemi complessi che tendono a non essere isolabili dall'ambiente in cui "vivono", infatti, per questi, anche piccole variazioni dell'ambiente in cui vivono, possono causare effetti completamente differenti. O ancora, il metodo sperimentale, richiede che i fenomeni siano ripetibili e riproducibili; questo può essere fatto per i sistemi semplici, ma non per i sistemi complessi, che come detto sopra, sono molto sensibili a variazioni dell'ambiente iniziale, per cui risulta impossibile la riproducibilità e la ripetibilità dei fenomeni stessi.
Attualmente la scienza si sta rendendo conto, o meglio, sta accettando il fatto che la realtà è composta di sistemi complessi, più che di sistemi semplici. I sistemi complessi, compaiono in ogni angolo del nostro mondo: "sono presenti nei fenomeni meteorologici, nella dinamica dei fluidi, nel processo di sviluppo attraverso il quale un corredo genetico viene tradotto nelle caratteristiche dell'organismo adulto, nelle interazioni tra i miliardi di cellule che determinano quello che chiamiamo il comportamento degli organismi e, nel caso degli esseri umani, la loro vita mentale, nelle interazioni tra le diverse componenti di un ecosistema, nelle interazioni tra gli individui tra di loro e con le strutture e istituzioni sociali che costituiscono le società umane e determinano il modo in cui cambiano nel tempo, nelle interazioni tra soggetti economici che costituiscono un mercato".
Appurato il fatto che la realtà è per buona parte composta di sistemi complessi e che analizzarne una parte, riducendola a sistemi semplici, pur essendo buona cosa, non è per nulla sufficiente, rimangono da ricercare e studiare gli elementi concettuali e metodologici adatti allo studio dei sistemi complessi, visto che gli strumenti tradizionali non sono sufficienti.
Soltanto recentemente la scienza ha elaborato gli strumenti adatti allo studio dei sistemi complessi e tra questi le simulazioni sono uno dei più importanti, se non il più importante. Forse se non fossero esistiti i computer e le simulazioni, probabilmente i sistemi complessi non sarebbero stati studiati e nemmeno scoperti dalla scienza.
Le teorie espresse attraverso le metodologie tradizionali sono adatte ai sistemi semplici, ma non a quelli complessi, perché sono vincolate dai limiti cognitivi, mnemonici, di ragionamento dell'uomo; infatti la teoria deve essere tenuta a mente dallo scienziato che la elabora. La teoria di un sistema complesso, invece, è anch'essa complessa, poiché riguarda molti elementi, ha molte parti, e tutte queste interagiscono tra loro creando una struttura che non può essere gestita dalla mente umana a causa di limitazioni, di memoria, di attenzione e di ragionamento. Tutto cambia quando la teoria è espressa attraverso l'uso di un computer, infatti, le potenzialità del computer di memorizzare, di elaborare dati, sono decisamente maggiori di quelle dell'uomo; il computer è in grado di gestire una teoria complessa. L'uomo può inserire uno alla volta gli elementi che compongono il sistema, può modificare la teoria che è incorporata nel programma, può verificare il funzionamento del tutto, può manipolare le variabili, tuttavia è il computer che "vede" la teoria nel suo insieme, che elabora i dati e fornisce i risultati allo scienziato, che così può comprenderne il funzionamento.
Il fatto che l'uomo non sia in grado di gestire un sistema complesso con la propria mente e che abbia bisogno di ricondurlo ad un sistema semplice per poterlo elaborare e studiare, rende necessario l'impiego delle simulazioni nel computer come metodo per poter progredire nello studio di tali fenomeni che altrimenti non sarebbero analizzabili.
Inoltre, il fatto che la tradizionale sperimentazione in un laboratorio reale sia adatta per i sistemi semplici ma non per quelli complessi, dipende da una caratteristica delle simulazioni che le contraddistingue in modo fondamentale dalla metodologia tradizionale di sperimentazione.
La metodologia tradizionale procede attraverso l'analisi dei fenomeni, mentre il metodo che sfrutta le simulazioni offre una sintesi di fenomeni. Il metodo tradizionale opera un'analisi della realtà, nel senso che parte dalla realtà, la scompone nelle sue parti e ricostruisce i fenomeni ricomponendo le varie parti con la teoria ed il ragionamento; ad esempio volendo studiare comportamenti della società umana, questa viene scomposta negli individui che la compongono e poi, sarà compito delle teorie e dei ragionamenti basati sulle teorie dimostrare come attraverso l'analisi dei vari componenti, si possa arrivare al fenomeno societario di partenza.
Le simulazioni invece sintetizzano la realtà nel senso che partendo dalle varie componenti si arriva a comprendere cosa accade quando queste interagiscono tra loro; girando nel computer la simulazione mostra come le varie componenti di cui un sistema è composto, interagendo tra loro, formino il sistema in analisi. L'assunto su cui le simulazioni si basano è che la realtà, per essere conosciuta, non va semplicemente analizzata, ma va ricreata, partendo dalle sue componenti base.
La scienza tradizionale cerca di comprendere la realtà così com'è, invece attraverso le simulazioni, si cerca di capire la realtà ricreandola. Il principio è: "se riesco a riprodurre la realtà, questo vuole dire che l'ho capita".
Forse i sistemi semplici possono essere studiati e capiti semplicemente analizzandoli, ma i sistemi complessi, per essere compresi, devono essere ricreati.

La non disciplinarità

L'evoluzione della scienza moderna, nata nel Seicento, ha portato notevoli progressi e questa situazione ha portato con sé le suddivisioni disciplinari. Con il progredire della scienza e l'approfondirsi delle conoscenze è iniziato un processo di frammentazione della scienza con il formarsi di nuove discipline e di sottodiscipline scientifiche. Non si può più dire che oggi esistano la scienza della natura e la scienza dell'uomo; la scienza della natura è oggi suddivisa in fisica, chimica, biologia, con tutte le relative sottodiscipline, mentre la scienza dell'uomo è suddivisa in psicologia, sociologia, antropologia, economia, storia, con tutte le sottodistinzioni e specializzazioni. La suddivisione in discipline è giustificata dal fatto che i fenomeni che la realtà presenta, quando vengono studiati, sono talmente tanti e diversi, che appare impossibile che dei singoli scienziati o delle singole strutture organizzative, possano conoscerli e capirli tutti.
C'è da dire anche che la frammentazione disciplinare non è stata semplicemente una conseguenza dell'evoluzione delle conoscenze scientifiche ma è anche stata l'elemento che ha permesso tutti i progressi ottenuti. Infatti, l'approfondimento di una materia è permesso quando lo scienziato può concentrarsi unicamente sul fenomeno che sta studiando, tralasciando altri campi della scienza.
E' anche vero che in parte la suddivisione delle discipline scientifiche è un ostacolo per lo sviluppo delle conoscenze scientifiche, infatti, è palese che la realtà è un tutto integrato, un insieme di fenomeni collegati uno all'altro, non un insieme di fenomeni che sono indipendenti tra loro, come tende a vederla una scienza suddivisa in discipline e sottodiscipline. La frammentazione disciplinare è da ostacolo al progresso della conoscenza ed alla comprensione della realtà per vari motivi, innanzitutto, non è possibile comprendere alcuni fenomeni se non considerando questi correlati ad altri ed una scienza divisa in discipline avrebbe difficoltà a carpire tali collegamenti poiché riguardano più branche della scienza stessa. Inoltre per la mente umana comprendere qualcosa, significa trovare il generale nel particolare per cui, la scienza non può essere un semplice elenco di discipline e sottodiscipline, ciascuna delle quali avente i suoi meccanismi e processi generali per spiegare una parte della realtà, ma deve trovare i meccanismi ed i processi che siano in grado di spiegare fenomeni appartenenti a differenti discipline. Ancora si può dire che la realtà non è un semplice elenco di fenomeni, ma è stata caratterizzata da processi evolutivi, nei quali a fenomeni se ne sono sostituiti o aggiunti altri; la scienza deve aiutarci a comprendere la realtà e per questo deve poter ricostruire il processo storico del susseguirsi di fenomeni e spiegarne il perché. Tuttavia per poter spiegare tale processo evolutivo è necessario possedere un insieme di concetti, teorie e metodi di ricerca che si possano applicare ugualmente sia all'inizio sia alla fine del processo di evoluzione e trasformazione; questo però è proprio quello di cui non dispone una scienza suddivisa in sottodiscipline.
Le teorie elaborate secondo le metodologie tradizionali colgono soltanto parti ristrette della realtà e quindi l'osservazione dei fenomeni non può che riguardare aspetti particolari dei fenomeni; in tale situazione le suddivisioni disciplinari sono necessarie, ma rimane che la disciplinarietà della scienza può essere da freno alla comprensione della realtà.
A volte la scienza tenta di superare tale limite ricorrendo alla interdisciplinarità e cioè mettendo insieme più scienziati appartenenti a diverse discipline per affrontare e risolvere problemi appartenenti ad una sola disciplina. Tuttavia l'interdisciplinarità presenta dei problemi giacché il dialogo tra scienziati diversi, abituati a trattare fenomeni di tipo diverso, con metodi diversi, con regole diverse, risulta difficoltoso. Quindi il problema della disciplinarità rimane. Ciò che servirebbe per comprendere meglio la realtà è un qualcosa che stesse prima della formazione delle discipline. Le simulazioni presentano la caratteristica di essere non disciplinari, per cui la scienza che si dota, tra i suoi strumenti di ricerca del metodo simulativo, otterrà una minor disciplinarità ed una maggior comprensione della realtà.
Le simulazioni sono intrinsecamente non disciplinari, perché risolvono molti dei problemi a causa dei quali la scienza è dovuta ricorrere alla suddivisione in sottodiscipline. Infatti, le grandi risorse di memoria e di calcolo a disposizione dei computer soppiantano le "carenze" di memoria e di calcolo della mente umana. Lo scienziato solitamente ha familiarità solo con una tipologia di esperimenti e difficilmente riesce a gestire le interazioni tra i vari fenomeni. Il computer non ha questi problemi, perché si può tranquillamente costruire un programma che contenga dati riferiti a fenomeni di tipo diverso e la simulazione che ne deriva può incorporare una teoria che tenga in considerazione le interazioni fra i vari fenomeni. In una simulazione i dati possono essere inseriti passo dopo passo da più scienziati, aggiungendo elementi, senza perderne altri. Non ci sono limiti nell'inserire conoscenze all'interno di un computer, a differenza di quanto invece si può fare con la mente di un uomo.
Le simulazioni, a differenza delle scienze disciplinari, non usano metodi diversi a seconda delle tipologie di fenomeni che vengono studiati. La suddivisione in discipline e sottodiscipline vede anche una frammentazione dei metodi, che queste usano per la ricerca, frammentazione che è anche più ampia di quella delle discipline stesse; quindi se i metodi sono tanti non si può nemmeno pretendere che uno scienziato padroneggi e sia esperto di più metodi e questa situazione non fa che giustificare ed alimentare la suddivisione in discipline. Anche per tale problema le simulazioni offrono una soluzione che riduca la disciplinarità della scienza, in quanto la simulazione è un metodo che si può adattare allo studio di fenomeni di qualunque tipo. Una volta compreso cosa sono le simulazioni, capiti i loro limiti, le loro possibilità, i loro aspetti tecnici, queste possono essere usate per lo studio di qualsiasi fenomeno e per ciò significa che le simulazioni possono diventare un elemento comune a tutte le scienze, con un potere unificante e non disciplinare nei confronti della scienza nel suo complesso.
Dovendo cogliere l'aspetto unificante delle simulazioni e quindi la loro essenza si deve prima considerare qual'è il metodo con il quale lo scienziato affronta la ricerca; gli scienziati tendono a semplificare la realtà per poterla studiare e comprendere, però, quando ciò si verifica per le simulazioni, essendo esse realtà (virtuale), riescono a mantenere la completezza e l'integrità della realtà "reale".

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