Sezione di Simulazioni ad agenti

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

Reali problemi delle simulazioni

Come tutte le cose, anche le simulazioni, hanno dei limiti reali che sono sottolineati giustamente dai critici, ma non consistono in veri e propri problemi che minano l'efficienza di questa nuova metodologia di ricerca. Tuttavia tali limiti sono per lo più dovuti alla nostra incapacità di usare correttamente questo metodo ed è quindi verosimile che possano essere superati in futuro, grazie alla maggior dimestichezza degli scienziati con le simulazioni.
Lo scienziato che utilizza le simulazioni corre il rischio di legarsi troppo ai mondi simulati che crea, attuando semplicemente la verifica interna, tralasciando l'importante verifica esterna; la verifica esterna è un elemento della ricerca che non può essere tralasciato, se si vuole rendere questa tecnica un buon metodo per fare sperimentazione. Si è inoltre visto che essendo le simulazioni delle teorie, anch'esse tendono a semplificare la realtà che studiano, però spesso si verifica il problema delle semplificazioni che avvengono nella direzione sbagliata; capita così a volte che si semplifichi proprio un elemento che è fondamentale per la comprensione del fenomeno analizzato. Oppure si verifica quasi l'opposto e così vengono inseriti particolari e dettagli nella simulazione che la rendono più complessa, ma il problema che emerge è la non corrispondenza dei dettagli inseriti con la realtà che viene simulata.

La tendenza a fare poca verifica esterna

Uno dei più rilevanti problemi delle simulazioni è legato agli scienziati che le usano; questi spesso tendono a dare maggior peso alle verifiche interne a discapito delle verifiche esterne. La verifica interna consiste nel valutare se derivino effettivamente le predizioni che si pretende che da essa siano ricavabili; ovviamente ci si deve occupare anche della verifica di quelle implicazioni che pur derivano dalla teoria ma che non servono affinché la teoria risulti verificata. La verifica interna di una teoria è un elemento importante della ricerca scientifica, soprattutto quando i fenomeni della realtà che vengono studiati sono complessi e complesse sono anche le teorie che ne stanno alla base e cercano di spiegarle. Tuttavia la ricerca scientifica non può fermarsi alla semplice verifica interna, ma deve adoperarsi per eseguire anche la verifica esterna. La verifica esterna è semplicemente il controllo dei risultati ottenuti in fase di simulazione con la realtà ad essi relativa, si controlla cioè che quello che è accaduto nella simulazione corrisponda ai fatti empirici. Si verifica di frequente che in questa verifica esterna la ricerca sia un po' carente; spesso lo scienziato che studia i fenomeni attraverso la simulazione si accontenta di produrre la simulazione, studiarne i risultati, modificare le condizioni per analizzare le mutazioni del sistema, ma non si interessa molto di verificare qual è la reale corrispondenza tra i risultati ottenuti e la realtà osservabile. Si potrebbe obiettare a tali affermazioni che uno scienziato, prima di costruire una simulazione, abbia ben presente un fenomeno, che poi è il soggetto che vuole analizzare, e che quindi al momento dell'ottenimento dei risultati, faccia implicitamente un'analisi con la realtà dalla quale ha ricavato lo spunto per il suo studio. Ciò è vero, ma quello che in questa sede si vuole criticare è che il confronto tra risultati della simulazione e realtà, non avviene in modo sistematico, come invece dovrebbe essere, per stabilire poi la bontà dell'analisi condotta. Per far sì che le simulazioni possano diventare uno strumento valido per la ricerca scientifica è necessario che i raffronti su detti siano espliciti, dettagliati ed ampi. Il pericolo individuato è quindi il troppo coinvolgimento dello scienziato nei suoi mondi artificiali ed il tralasciare il punto di vista della realtà empirica, che invece deve essere ben presente allo studioso. Le motivazioni di tale mancato raffronto, possono anche essere dovute al fatto che la mole di lavoro richiesta per la costruzione di una simulazione è notevole, quindi lo scienziato si trova spesso in difficoltà nel dover dedicare ulteriore tempo ad una verifica esterna sistematica ed approfondita o nel dedicarsi allo studio della letteratura empirica. Altra ragione è che il metodo della simulazione è ancora poco diffuso all'interno delle discipline tradizionali, dove invece notevole è la familiarità con la letteratura empirica. Inoltre, non bisogna dimenticare che le simulazioni possono essere usate a fini unicamente pratici per ricavare ad esempio nuove tecnologie; in questo caso il confronto con la realtà è superfluo poiché non è parte degli obiettivi che il ricercatore si prefigge.

Le semplificazioni spesso non avvengono nel senso giusto

Altro problema è relativo al fatto che, come si è detto precedentemente, le simulazioni sono una semplificazione della realtà; le simulazioni sono prima di tutto delle teorie ed in quanto tali non è un loro difetto semplificare, ma è una loro caratteristica. Il problema di queste semplificazioni è che devono essere indirizzate nella maniera corretta; in altre parole si deve semplificare quello che è giusto semplificare e cioè gli elementi che non sono particolarmente rilevanti per il fenomeno in questione.
Il limite che emerge da molte simulazioni è che poca attenzione viene dedicata a questa distinzione tra aspetti irrilevanti ed aspetti rilevanti; è anche vero che non ci sono regole che indichino quali siano le semplificazioni giuste e quali no, però è anche vero che una maggior attenzione e riflessione sull'argomento, potrebbero risultare utili nella scelta delle semplificazioni.
Facendo un esempio si potrebbe considerare l'uso delle simulazioni per lo studio della mente e del comportamento attraverso l'utilizzo di reti neurali, "che sono delle teorie simulative del comportamento, esplicitamente ispirate alle caratteristiche fisiche del sistema nervoso che controlla il comportamento dell'organismo". Una semplificazione scorretta potrebbe essere l'ignorare l'ambiente in cui l'organismo vive e con cui interagisce, non includendolo nella simulazione. La simulazione consisterebbe quindi in una semplice riproduzione della rete neurale. L'ambiente sarebbe sostituito dal ricercatore stesso che deciderebbe quali stimoli devono giungere al soggetto simulato e poi ne valuterebbe le risposte. La scorrettezza della semplificazione è evidente, poiché gli organismi viventi si caratterizzano proprio per la loro evoluzione dei comportamenti che permettono l'interazione con l'ambiente che li ospita e gli input, che ricevuti dall'ambiente, sono elemento che indirizza l'evoluzione comportamentale. In questo caso quindi molte semplificazioni si possono fare, ma non quella di tralasciare la considerazione dell'ambiente in cui l'organismo vive.

Dettagli non corrispondenti alla realtà

Questo problema potrebbe essere individuato come l'opposto di quello appena sopra. Le simulazioni sono per necessità semplificate, però devono comunque essere in grado di costituire un sistema che funzioni, che giri nel computer, che riproduca il fenomeno reale che si va studiando.
Per ottenere questo però può capitare che siano inseriti nelle simulazioni dettagli inutili, o addirittura arbitrariamente scelti dal ricercatore, cioè non aventi riscontro nella realtà. Il problema a questo punto è legato all'interpretazione che viene data ai risultati, infatti, il ricercatore dovrà capire qual è il contributo che i dettagli arbitrari danno ai risultati della simulazione. È ovvio che potrebbe verificarsi che i dettagli inseriti arbitrariamente dal ricercatore diano un contributo distorsivo all'andamento della simulazione; in tal caso, qualora lo studioso non si rendesse conto del contributo dato da tali dettagli, si annullerebbe la buona riuscita dell'esperimento.

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