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Qual è lo stato dell’arte della Teoria dei sistemi complessi? Esiste una teoria che unisce i diversi filoni di ricerca?

Un nuovo manuale è stato pubblicato ad Ottobre 2018, “Introduction to the Theory of Complex Systems”, a cura di Stefan Thurner (external professor al Santa Fe Institute), Rudolf Hanel, e Peter Klimek, tutti del Complexity Science Hub Vienna.

Il libro sintetizza le ultime scoperte nel settore della complessità, con il filo rosso che lega i sistemi complessi: funzionano tutti come un algoritimi che co-evolvono.

Che si tratti di formicai, sistemi sociali o social network, tutti sono descritti dalle regole che governano le loro interazioni, piuttosto che dalle proprietà dei singoli componenti. Nel momento in cui gli individui (che compongono questi sistemi) interagiscono tra di loro, cambiano gli stati dei componenti, che a loro volta cambiano la natura e l’intensità delle interazioni tra loro. In altre parole, si tratta di algoritmi in cui interazioni e stati evolvono insieme, spiega Thurner.

Gli autori comparano l’attuale stato della scienza della complessità a quello della meccanica quantistica negli anni 20, prima dei meeting di Copenaghen e della pubblicazione dei principi di Heisenberg sulla teoria quantistica. All’epoca la meccanica quantistica era una raccolta di esperimenti e “pezzi di teoria”, senza un framework generale. Introduction to a Theory of Complex Systems fa per la complessità quello che Heisenberg fece per la meccanica quantistica: sintetizza singole ricerche in un quadro coerente, basato sulla teoria algoritimica che unisce osservazioni finora separate nel campo della scienza della complessità.

La teoria presentata dagli autori è un meccanismo universale e coerente, una visione algoritmica co-evolutiva dei sistemi complessi, che spiega molti dei pattern statistici osservati nei sistemi complessi in diversi ambiti. Usando la loro teoria sui processi complessi di non equilibrio, Thurner dice che alcune osservazioni su un sistema complesso indicheranno agli scienziati quale tipo di statistiche possono aspettarsi di osservare. Queste a loro volta consentono loro di calcolare le proprietà sistemiche dei sistemi.

Libro pubblicato da Oxford University Press.

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)

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