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Nel mese di Maggio 2019 il Macro Asilo ha ospitato le dieci lezioni (qui maggiori dettagli su programma, abstract e speaker di tutti gli incontri) organizzate dal Complexity Education Project, nella cornice del Festival della Complessità.

Le lezioni si sono svolte nell’arco di tre week end; temi principali sonos stati i concetti chiave legati alla parola “complessità”:  il pensiero sistemico e l’analisi delle reti sociali applicate all’arte e al design, all’urbanistica e alla data visualization, senza trascurare gli aspetti più innovativi che riguardano l’applicazione del paradigma cognitivo complesso al management e al machine learning, alle fake news e alla politica, ai problemi di conflitto fra trasparenza e diritto alla privacy, per finire con il rapporto tra tecnologia cultura.

Le dieci lezioni si sono svolte in cinque giornate differenti, a coppie: 12, 17, 18, 19 e 24 maggio.

Qui di seguito una galleria fotografica.

Nel mese di Maggio 2019, il Macro Asilo ha ospitato nelle sue sale la manifestazione ufficiale di apertura della decima edizione del Festival della Complessità, interamente dedicato al tema “Pensare a come pensiamo”: un ricco weekend di eventi che si è concluso domenica 12 maggio con il lancio della prima delle dieci lezioni organizzate dal Complexity Education Project.

Le lezioni si sono svolte nell’arco di tre week end, condividendo e confrontando con il pubblico i concetti chiave legati alla parola “complessità”:  il pensiero sistemico e l’analisi delle reti sociali applicate all’arte e al design, all’urbanistica e alla data visualization, senza trascurare gli aspetti più innovativi che riguardano l’applicazione del paradigma cognitivo complesso al management e al machine learning, alle fake news e alla politica, ai problemi di conflitto fra trasparenza e diritto alla privacy, per finire con il rapporto tra tecnologia e cultura.

Per Saperne Di Più

Quali sono le caratteristiche di un sistema complesso? Quali i processi dinamici che lo fanno evolvere nel tempo?

Il sito Complexity Explorables, creato da Dirk Brockmann, professore presso l’Institute for Theoretical Biology (ITB) della Humboldt University Berlin, offre molte simulazioni interattive che permettono di comprendere come evolve un sistema complesso.

Per Saperne Di Più

di Piero Dominici

Una questione complessa, quella della complessità! Siamo ancora poco consapevoli della sua natura (appunto) complessa e ambivalente: una complessità che è cognitiva, soggettiva, sociale ed etica, ma anche linguistica e comunicativa. Poco consapevoli che la complessità è una caratteristica strutturale/connaturata ai gruppi umani, alle relazioni, al sistema sociale, al mondo biologico. Per ciò che riguarda il mondo degli oggetti, invece, dovremmo parlare di sistemi complicati e non complessi, dal momento che siamo in grado di scomporne e analizzarne le parti per comprenderne il comportamento e il funzionamento. Per Saperne Di Più

Introduction to Complexity è un Mooc (Massive On line Open Course), corso e-learning offerto gratuitamente dal Santa Fe Institute, pioniere nel campo della divulgazione della complessità.
Si tratta di un corso sempre aperto che l’utente può iniziare e terminare quando desidera. Il programma del corso verte su caos, frattali, teoria dell’informazione, auto-organizzazione, agent-based modeling, reti. Il corso permette inoltre di scoprire come la complessità cresce ed evolve in natura, nella società e nella tecnologia. Non sono previsti prerequisiti.

Via via che il mondo diventava più interconnesso e che i segnali si diffondevano in maniera più veloce, pervasiva ed efficace, da ultimo anche grazie alle reti informatiche, si è fatta evidente l’importanza di studiare e comprendere le reti di relazioni e di comunicazioni che si sviluppano nei sistemi complessi adattativi che caratterizzano i sistemi sociali; in particolare da decenni si sta cercando di utilizzare un nuovo paradigma cognitivo complesso che permetta di avvicinarsi a tutta una serie di sistemi complessi in ambito biologico, sociale e socio-tecnologico, evitando i fallimenti causati dall’utilizzazione del pensiero lineare, deterministico e riduzionista, che non è applicabile a fenomeni e sistemi di tipo complesso, caratterizzati dalla capacità di adattarsi alle variazioni dell’ambiente e nello stesso tempo di contribuire a cambiarlo, in un continuo loop di azioni e retro-azioni.

Per un primo avvicinamento a questi temi, si veda in questo sito la sezione TESTI con i “classici” e le “novità” bibliografiche e o line; in quesa vovce segnaliamo in particolare i volumi pubblicati da autori italiani come G. Bocchi, M. Ceruti, A. Cravera, F. De Toni, A. Gandolfi, G. Gembillo, I. Licata e S. Manghi, o stranieri tradotti in italiano come R. Benkirane, M. Gell-Mann, S. Kauffmann, N. Luhmann, E. Morin e M.M. Waldrop.

(V.E)

Un sistema può essere considerato complesso e capace di adattarsi all’ambiente circostante quando è costituito da tanti elementi (semplici o complessi a loro volta), connessi tra di loro in una rete di azioni e retro-azioni regolate da leggi locali, e quando nel suo insieme si trova in uno stato dinamico (fuori sia da un equilibrio statico sia da uno stato caotico) e in una condizione tale da poter scambiare energia, materia e/o informazione con l’ambiente, comportandosi come una entità unica. In tali condizioni un sistema complesso adattativo fa emergere dal suo interno, senza bisogno di alcun progettista né di una direzione gerarchica, proprietà e caratteristiche che non sono prevedibili studiando i singoli elementi (cosa che si può fare invece normalmente con alcuni sistemi artificiali progettati a priori, come orologi o motori).

Sono sistemi complessi adattativi tutti i sistemi viventi e quelli sociali, dai formicai alla borsa, dalla biosfera agli ecosistemi, dal cervello ai partiti politici o ai social network; e in particolare si possono considerare sistemi complessi adattativi i sistemi tecnologici e di comunicazione come il World Wide Web e Internet.

Lo studio dei sistemi complessi adattativi rientra nell’ampio e sempre più diffuso paradigma cognitivo trans-disciplinare sviluppatosi con le teorie della complessità, che si pone in posizione complementare rispetto a quello scientifico classico (cartesiano/newtoniano), in quanto adatto a descrivere sistemi non lineari come quelli biologici, ecologici, finanziari, economici, medico-sanitari e in genere sociali.

(V.E)

Tipologia di rete (tradotta di rado con “rete mondo piccolo”) in cui è possibile raggiungere qualunque posizione da qualsiasi altra in pochi passi; è interessante in ambito sociale, ecologico e tecnologico per la sua capacità di diffondere segnali velocemente e in maniera efficace.

Si ha una small world network quando coesistono cluster (agglomerati) di nodi strettamente connessi tra di loro (hub) e collegati con altri cluster da legami cosiddetti deboli, secondo una distribuzione che segue una legge di potenza, che descrive a sua volta la complessità della rete.

Le reti small world sono caratterizzate da alto coefficiente di aggregazione e da pochi gradi di separazione.

La definizione di small world network, anche se trova anticipazioni negli anni ’60 e ’70 del Novecento in studiosi come S. Milgram e M. Granovetter, viene elaborata da D. Watts e S. Strogatz negli anni ‘90 e diffusa da A-L. Barabasi all’inizio del Duemila; più di recente ricercatori e divulgatori come M. Buchanan hanno proposto una suddivisione delle reti small world in due grandi famiglie chiamate “reti aristocratiche” e “reti egualitarie”:

le prime (tipiche scale free network come Internet o il Www) sono caratterizzate dalla presenza di hub che tendono a crescere e dominare nel tempo;

le seconde (come i social network o le linee aeree low cost) presentano vincoli di vario tipo che limitano la crescita degli hub oltre una certa soglia, bilanciandoli con la nascita di hub concorrenti.

(V.E)