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Sistema complesso

tipo di sistema
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«Il tutto è maggiore della somma delle parti»

(Aristotele)

In fisica un sistema complesso è un sistema composto da più parti che interagiscono tra di loro, e che viene studiato come somma dei comportamenti delle singole parti, che si suppongono essere descrivibili analiticamente, e delle interazioni. Occorre notare che nel caso dei sistemi complessi spesso non è possibile prevedere uno stato futuro del sistema considerato nella sua interezza, perché le interazioni danno luogo a un comportamento emergente: come dice Edgar Morin, "nei sistemi complessi l'imprevedibilità e il paradosso sono sempre presenti ed alcune cose rimarranno sconosciute".

Esempi

Alcuni esempi di sistemi complessi sono:

Proprietà

Complessità

"La complessità è una parola problema e non una parola soluzione" (Edgar Morin)

Maggiore è la quantità e la varietà delle relazioni fra gli elementi di un sistema, maggiore è la sua complessità; a condizione che le relazioni fra gli elementi siano di tipo non-lineare. Un'altra caratteristica di un sistema complesso è che può produrre un comportamento emergente, cioè un comportamento complesso non prevedibile e non desumibile dalla semplice sommatoria degli elementi che compongono il sistema. Un esempio è l'andamento dei mercati finanziari. Nonostante si possa prevedere e comprendere il comportamento dei singoli investitori della microeconomia, è impossibile prevedere, data la conoscenza dei singoli traders, l'andamento della macroeconomia (i recenti crolli dei mercati finanziari mondiali ne sono un esempio paradigmatico).

Un sistema non-lineare è tanto più complesso quanto maggiori parametri sono necessari per la sua descrizione. Dunque la complessità di un sistema non è una sua proprietà intrinseca, ma si riferisce sempre ad una sua descrizione; e dipende, quindi, sia dal modello utilizzato nella descrizione sia dalle variabili prese in considerazione.

Il principale obiettivo della teoria della complessità è di comprendere il comportamento dei sistemi complessi, caratterizzati tanto da elementi numerosi – e diversi tra loro – quanto da connessioni numerose e non lineari. In particolare, uno dei centri di ricerca più importanti sulla teoria della complessità – il Santa Fe Institute, fondato nel 1984 – si è particolarmente dedicato allo studio dei sistemi complessi adattativi (CAS – Complex Adaptive Systems), cioè sistemi complessi in grado di adattarsi e cambiare in seguito all'esperienza, come ad esempio gli organismi viventi, caratterizzati dalla capacità di evoluzione: cellule, organismi, animali, uomini, organizzazioni, società, politiche, culture (Holland, 2002).

L'antropologo e psicologo britannico Gregory Bateson è uno degli autori di riferimento della teoria dei sistemi[1] mentre il filosofo francese Edgar Morin è sicuramente l'esponente di maggior spicco della scienza della complessità[2]. Uno dei referenti massimi in Italia della teoria della complessità è Mauro Ceruti che ha introdotto e tradotto numerosi testi sull'argomento.

Il connubio tra la teoria dei sistemi e quella della complessità ha dato vita alla teorizzazione dei sistemi dinamici complessi. Questo filone è stato applicato all'essere vivente, in generale, e più nello specifico all'uomo da noti studiosi come Ludwig von Bertalanffy, Humberto Maturana e Francisco Varela. Più recentemente The Boston Process of Change Study Group (che vanta tra i vari autori Daniel Stern e Louis Sander[3]) ha applicato la teoria dei sistemi complessi anche alla psicoanalisi, sviluppando un filone di ricerca innovativo e interessante che trae le sue radici dallo studio dell'interazione madre-bambino[4]. In Italia l'applicazione del modello dei sistemi dinamici complessi alla psicologia è all'avanguardia ed ha nel filosofo Tullio Tinti e negli psicoanalisti Michele Minolli[5] e Marcello Florita[6][7] i principali esponenti. All'interno della prospettiva psicoanalitica il sistema umano è considerato un "sistema complesso adattativo" (CAS) ed è definito "sistema Io-soggetto".

Auto-organizzazione

  Lo stesso argomento in dettaglio: Auto-organizzazione.

I sistemi complessi adattivi (CAS in inglese) sono sistemi dinamici con capacità di auto-organizzazione composti da un numero elevato di parti interagenti in modo non lineare che danno luogo a comportamenti globali che non possono essere spiegati da una singola legge fisica. Alcuni esempi: comunità di persone interagenti, il traffico, il cervello umano. Il campo della scienza che si occupa di studiare e modellare questi sistemi è detto scienza della complessità.

Questa proprietà è sfruttata in varie applicazioni pratiche, come ad esempio le reti radio militari e i sistemi anti-intrusione delle reti informatiche.

«Un CAS può essere descritto come un instabile aggregato di agenti e connessioni, auto-organizzati per garantirsi l'adattamento. Secondo Holland (1995), un CAS è un sistema che emerge nel tempo in forma coerente, e si adatta ed organizza senza una qualche entità singolare atta a gestirlo o controllarlo deliberatamente. L'adattamento è raggiunto mediante la costante ridefinizione del rapporto tra il sistema e il suo ambiente (co-evoluzione). Il biologo americano Kauffman (2001) sostiene che i sistemi complessi adattativi si muovono in paesaggi adattabili, o elastici, (fitness landscape), in continua deformazione per l'azione congiunta dei sistemi stessi, di altri sistemi, e di elementi esogeni.»

("Prede o ragni. Uomini e organizzazioni nella ragnatela della complessità", De Toni e Comello (2005))

Comportamento emergente

  Lo stesso argomento in dettaglio: Epistemologia della complessità.

I sistemi complessi sono sistemi il cui comportamento non può essere compreso a partire dal comportamento dei singoli elementi che li compongono in quanto interagenti tra loro: l'interazione tra i singoli elementi determina il comportamento globale dei sistemi e fornisce loro delle proprietà che possono essere completamente estranee agli elementi singoli.

Questa proprietà è chiamata comportamento emergente, nel senso che a partire dalle interazioni tra i singoli componenti del sistema emerge un "comportamento globale" non previsto dallo studio delle singole parti.

Ne sono un esempio alcuni programmi per computer che simulano parte del comportamento delle termiti: la singola termite (simulata) compie azioni elementari come muoversi e spostare oggetti in modo quasi casuale; globalmente però le termiti creano dei mucchi di oggetti, senza che questo sia codificato nel loro comportamento singolo. Un altro esempio è il gioco della vita di John Conway.

Dal punto di vista strettamente epistemologico tutto ciò conduce ad un visione globale (olistica) dell'analisi dei sistemi a molte componenti che è in aperto contrasto con l'impostazione classica riduzionistica, costituendone allo stesso tempo anche il suo deciso superamento.

Caos

I sistemi caotici sono considerati complessi, sebbene abbiano pochi gradi di libertà.

La complessità è fortemente legata al caos. La sopravvivenza in ambienti così variabili viene ricercata nel raggiungimento del confine del caos, quella particolare area dove si massimizzano le possibilità di evoluzione. I sistemi complessi adattativi, cioè, si situano tra l'eccessivo ordine – una staticità che ricorda da vicino un meccanismo – e l'eccessivo disordine – un caos fuori controllo che può sconfinare nell'anarchia. Questo specifico stato assunto dai sistemi complessi è anche chiamato spazio delle possibilità, poiché è la situazione in cui essi possono scegliere tra più comportamenti e configurazioni alternative. È in questo particolare stato, infatti, che questi sistemi agiscono in maniera più complessa e creativa, operando eventuali evoluzioni sfruttando le proprie peculiari capacità di apprendimento e adattamento.

Biforcazioni

Nei sistemi complessi l'evoluzione si basa su dinamiche differenti rispetto a quelle della teoria darwiniana sulla selezione naturale. L'evoluzione complessa è caratterizzata da un cambiamento discontinuo e imprevisto, che si svolge secondo una dinamica detta biforcazione.

In questo tipo di evoluzione il cambiamento avviene in maniera improvvisa: il sistema raggiunge un punto critico in cui risulta del tutto instabile e il suo futuro è determinato dal caso. La destabilizzazione del sistema può verificarsi a causa di due fattori: forti perturbazioni provenienti dall'esterno, o mutazioni interne al sistema stesso che avvengono in maniera più o meno graduale.

È impossibile prevedere l'esito di una bifocazione; il sistema può tanto stabilizzarsi e tornare allo stato di partenza, quanto assumere nuovi stati completamente diversi. La particolarità di questo tipo di dinamica evolutiva è che il risultato finale può non essere necessariamente un'ottimizzazione del sistema o un suo miglioramento, ma anche una sua regressione o nel peggiore dei casi la sua distruzione.

Note

  1. ^ Gregory Bateson, "Verso un'ecologia della mente", Adelphi (1977), Milano
  2. ^ Edgar Morin, "Il metodo 3. La conoscenza della conoscenza", Feltrinelli, Milano, 1989 (poi Raffaello Cortina Editore, Milano 2007).
  3. ^ Louis W. Sander, Pensare differentemente. Per una concettualizzazione dei processi di base dei sistemi viventi. La specificità del riconoscimento. (2005) Ricerca psicanalitica, Anno XVI, n 3, p. 267-295.
  4. ^ The Boston Change Process Study Group, Il cambiamento in psicoterapia, Raffaello Cortina Editore, Milano, 2012
  5. ^ Michele Minolli, "Psicoanalisi della relazione" FrancoAngeli (2009), Milano
  6. ^ Marcello Orazio Florita, "L'intreccio: neuroscienze, clinica e teoria dei sistemi dinamici complessi", (2011) con prefazione di E. Boncinelli e postfazione di Michele Minolli, FrancoAngeli, Milano
  7. ^ Marcello Florita, "Alice, il porcospino e il fenicottero", Guaraldi Editore (2012), Rimini

Bibliografia

  • Gianluca Bocchi, Mauro Ceruti, La sfida della complessità, (1985), Bruno Mondadori, Milano, ISBN 88-424-2072-7.
  • Alberto Gandolfi, Formicai, imperi, cervelli: introduzione alla scienza della complessità, Bollati Boringhieri (1999), ISBN 88-7713-291-4.
  • Alberto F. de Toni, Luca Comello, Prede o ragni, Utet (2005), ISBN 88-7750-965-1
  • Louis W. Sander, Pensare differentemente. Per una concettualizzazione dei processi di base dei sistemi viventi. La specificità del riconoscimento. (2005) Ricerca psicanalitica, Anno XVI, n 3, p. 267-295.
  • Alberto F. de Toni, Luca Comello, Viaggio nella complessità, (2007), Marsilio, ISBN 978-88-317-9358-2.
  • Benkirane Réda, La teoria della complessità, (2007) 1ª ed., Bollati Boringhieri, ISBN 88-339-1817-3.
  • Alberto Gandolfi, Vincere la sfida della complessità, Franco Angeli (2008), ISBN 88-568-0011-X.
  • Michele Minolli, Psicoanalisi della relazione, FrancoAngeli (2009), Milano ISBN 88-568-1168-5.
  • Tullio Tinti, Franca Acquarone, Carla Micca, Elena Cresta, Teoria e pratica della psicologia della complessità, (2010), in Psicologi a confronto, rivista dell'ordine degli psicologi del Piemonte
  • Marcello Orazio Florita, L'intreccio: neuroscienze, clinica e teoria dei sistemi dinamici complessi, (2011) con prefazione di E. Boncinelli e postfazione di Michele Minolli, FrancoAngeli, Milano, ISBN 88-568-3582-7.

Voci correlate

Collegamenti esterni

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