La meccanica quantistica è una delle più grandi conquiste intellettuali del xx secolo. Le sue leggiregolano il mondo atomico e subatomico e si riverberano su una miriade di fenomeni del mondomacroscopico, dalla formazione dei cristalli alla superconduttività, dalle proprietà dei fluidi a bassatemperatura agli spettri di emissione di una candela che brucia o di una supernova che esplode, daimeccanismi di combustione della fornace solare ai principi di base delle nanotecnologie. Non c’èquasi nulla nel mondo che ci circonda su cui non (...) soffi l’alito delle leggi quantistiche. Tuttavia, per come è usualmente presentata nei libri di testo, la meccanica quantistica è sostanzialmenteun’insieme di regole per calcolare le distribuzioni di probabilità dei risultati di qualunqueesperimento (nel dominio di validità della meccanica quantistica). In quanto tale, non ci forniscedirettamente una descrizione della realtà. Una descrizione della realtà, cioè un’ ontologia , dovrebbedirci che cosa c’è nel mondo e come si comporta, quali sono i processi che si realizzano a livellomicroscopico e, di conseguenza, fornirci una spiegazione del formalismo quantistico. (shrink)

Il problema apparentemente insolubile di una giustificazione non circolare dell’induzione diverrebbe più abbordabile se invece di chiederci solo cosa ci assicura che un fenomeno osservato si riprodurrà in modo uguale in un numero potenzialmente infinito di casi futuri, ci chiedessimo anche come si spiega che esso si sia manifestato fin qui in modo identico e senza eccezioni in un numero di casi finito ma assai alto. E’ questa l’idea della giustificazione abduttiva dell’induzione, avanzata in forme diverse da Armstrong, Foster e (...) BonJour: serie talmente regolari di fenomeni sono da un punto di vista logico talmente improbabili che se il mondo fosse puramente casuale (se cioè gli eventi si presentassero con frequenza proporzionale alla loro probabilità logica) esse non potrebbero verificarsi se non per una coincidenza miracolosa. Pertanto, tali regolarità si spiegano solo assumendo che siano prodotte da meccanismi o necessità nomiche; ma se questo è il caso, è corretto concludere che tali regolarità persisteranno anche in futuro senza eccezioni, e dunque le inferenze induttive su di esse sono giustificate. Anche Kornblith argomenta dall’effettivo successo delle inferenze induttive all’esistenza di regolarità oggettive in natura; mentre Sankey parte dall’ uniformità della natura per giustificare l’induzione. Congiungendo le due argomentazioni, dunque, si ottiene di nuovo una giustificazione dell’induzione in base all’argomento del “se non è un miracolo …”. Un ostacolo su questa via è specificare in che senso la natura sia uniforme (dato che ovviamente non lo è in ogni suo aspetto) e di quali regolarità possiamo aspettarci che persistano senza eccezione anche in futuro (dato che evidentemente non tutte lo fanno: l’acqua non bolle sempre a 100°, la pressione non è sempre funzione della temperatura, e così via). Entrano qui in gioco le conoscenze di sfondo e la ripetizione delle osservazioni in condizioni diverse, che ci mostrano quali circostanze siano rilevanti al verificarsi del fenomeno dato. In tal modo, le nostre descrizioni delle regolarità naturali convergono su descrizioni che specificano sia le condizioni individualmente necessarie e congiuntamente sufficienti, sia tutti gli argomenti delle funzioni che costituiscono tali regolarità. Ciò consente di formulare i principi di Uniformità della Natura e di Induzione in modo non generico (e dunque, a seconda della formulazione, vuoto o eccessivo), ma circostanziato: così essi asseriscono, rispettivamente, che la natura è uniforme negli aspetti evidenziati dalle descrizioni su cui convergiamo grazie alle osservazioni ripetute, e che solo queste descrizioni possono essere induttivamente generalizzate. Ciò consente anche di risolvere enigmi alla Goodman, quali: poiché le osservazioni ci hanno mostrato (solo) il verificarsi di una data regolarità fino al momento presente t, come possiamo presumere che essa si verificherà anche dopo t? La risposta è che osservazioni e conoscenza di sfondo non ci dicono che vi sia alcun limite temporale tra le condizioni necessarie della regolarità data. (shrink)

L’osservazione della natura con l’intento di capire l’origine della varietà di forme e fenomeni in cui si manifesta ha origini remote. All’inizio il rapporto con i fenomeni naturali era dominato da sentimenti quali paura e stupore che conducevano a supporre l’esistenza di entità sfuggenti alla percezione diretta che permeavano gli elementi animandoli. Ecco dunque che la magia rappresenta l’elemento dominante della filosofia naturale primitiva caratterizzata da una unicità degli eventi e dalla impossibilità di capirli e dominarli in quanto frutto della (...) volontà di essenze a noi estranee e non governabili. Con il nascere della civiltà ed il suo progredire il tempo dedicato ai lavori necessari per il sostentamento e la sopravvivenza diminuì e nella ripartizione dei compiti alcuni individui potevano dedicare parte del loro tempo alla osservazione della natura ed alla sua interpretazione in termini non trascendenti. Nella natura, intesa come tutto ciò che ci circonda composto da esseri viventi e da materia inorganica nelle sua varie aggregazioni sulla terra e nel cosmo, ciò che attirò l’attenzione fin dall’inizio furono furono i fenomeni regolari e periodici come i moti della luna, dei pianeti e delle stelle. Nel contempo dopo una spinta iniziale dettata da esigenze pratiche come contare gli oggetti o misurare i campi, la matematica si era sviluppata autonomamente e si rivelò idonea a descrivere in termini quantitativi i moti dei corpi celesti. La terra era al centro dell’universo mentre il moto degli altri corpi celesti risultava da una composizione di moti circolari uniformi. Questa visione geocentrica e pitagorica (armonia delle sfere) dell’universo ha prevalso fino agli albori della scienza moderna, anche se una descrizione eliocentrica, basata su validi argomenti, era stata proposta. Per quanto riguarda la struttura della materia i presocratici avevano già proposto i quattro elementi mentre gli atomisti avevano ricondotto tutto ad entità elementari primigenie, il cui aggregarsi e disgregarsi da luogo a tutti gli stati e le molteplici forme della materia. Queste intuizioni si ritrovano nella fisica moderna che contempla quattro stati di aggregazione, che hanno come unico sostrato comune gli atomi. La fisica moderna nasce con Galileo e Newton, la cui dinamica si sviluppa a partire dalle leggi di Keplero che descrivono il moto dei pianeti nel sistema eliocentrico, per potersi poi applicare ad un qualunque sistema materiale. Pertanto nei due secoli successivi si ritenne che un modello meccanico potesse essere sviluppato per un qualunque sistema fisico e quindi per l’universo intero la cui evoluzione doveva essere matematicamente prevedibile. Per i fenomeni termici tuttavia vennero formulate leggi ad hoc come quelle della termodinamica che mostrano come i processi macroscopici siano irreversibili in contrasto con le leggi della meccanica. Si deve a Boltzmann1 il tentativo di ricondurre la termodinamica alla meccanica per un gran numero di particelle dei cui moti disordinati viene data una lettura di carattere statistico. L’aumento della entropia e la irreversibilità seguono dalla ipotesi di caos molecolare ossia che i moti siano così disordinati che si perde rapidamente memoria dello stato iniziale. L’idea di introdurre una misura di probabilità nel contesto della meccanica sembra antitetica con la natura stessa della teoria rivolta fino ad allora allo studio di sistemi con moti regolari, reversibili e prevedibili individualmente su tempi lunghi. Tuttavia l’analisi probabilistica diventa essenziale per lo studio di sistemi caratterizzati da forti instabilità, e da orbite irregolari per i quali la previsione richiede una conoscenza della condizioni iniziali con precisioni fisicamente non raggiungibili. Combinando la evoluzione deterministica della meccanica di Newton o di Hamilton con la descrizione statistica attraverso una opportuna misura invariante di probabilità nello spazio delle fasi, nasce la teoria dei sistemi dinamici2 che consente di descrivere non solo i sistemi ordinati o i sistemi caotici ma anche tutti quelli che vedono coesistere in diverse proporzioni ordine e caos e che presentano una straordinaria varietà di strutture geometriche e proprietà statistiche, tanto da fornire almeno se non proprio un quadro teorico per lo meno metafore utili per la descrizione dei sistemi complessi. Anche se non c’è unanime consenso ci sembra appropriato definire complessi non tanto sistemi caratterizzati da interazioni non lineari tra i suoi componenti e da proprietà emergenti, che rientrano a pieno titolo nel quadro dei sistemi dinamici, ma piuttosto i sistemi viventi o quelli di vita artificiale che ne condividono le proprietà essenziali3. Tra queste possiamo certamente annoverare la capacità di gestire la informazione e di replicarsi, consentendo tramite un meccanismo di mutazione e selezione di dare origine a strutture di crescente ricchezza strutturale e dotate di capacità cognitive sempre più elaborate. Una teoria dei sistemi complessi non esiste ancora, anche se la teoria degli automi sviluppata da Von Neumann4 e la teoria della evoluzione di Darwin5 ne possono fornire alcuni pilastri importanti. Recentemente la teoria delle reti è stata utilizzata con successo per descrivere le proprietà statistiche delle connessioni tra gli elementi costitutivi (nodi) di un sistema complesso6. Le connessioni che non sono né completamente casuali né completamente gerarchiche, consentono una sufficiente robustezza rispetto a malfunzionamenti o danneggiamenti dei nodi unita a un adeguato livello di organizzazione per consentirne un funzionamento efficiente. Nei sistemi fisici il modello base è un insieme di atomi o molecole interagenti, che danno luogo a strutture diverse quali un gas, un liquido o un cristallo, come risultato di proprietà emergenti. Nello stesso modo per i sistemi complessi possiamo proporre un sistema automi interagenti come modello base. Le molteplici forme che il sistema assume anche in questo caso vanno considerate come proprietà emergenti del medesimo sostrato al mutare delle condizioni esterne e frutto delle i replicazioni, ciascuna delle quali introduce piccole ma significative varianti. Questa è la grande differenza tra un sistema fisico ed un sistema complesso: il primo fissate le condizioni esterne ha sempre le medesime proprietà, il secondo invece cambia con il fluire del tempo perché la sua organizzazione interna muta non solo al cambiare di fattori ambientali ma anche con il succedersi delle generazioni. C’è dunque un flusso di informazione che cresce con il tempo e che consente agli automi costituenti ed alla intera struttura di acquisire nuove capacità. Questo aumento di ordine e ricchezza strutturale avviene naturalmente a spese dell’ambiente circostante, in modo che globalmente i la sua entropia cresce in accordo con la seconda legge della termodinamica. In assenza di una teoria formalizzata paragonabile a quella dei sistemi dinamici, per i sistemi complessi si possono fare osservazioni e misure, sia puntuali sui costituenti elementari e sulle loro connessioni, sia globali sull’intero sistema, oppure costruire modelli suscettibili di essere validati attraverso la simulazione. Se di un sistema si riesce infatti a fornire una descrizione sufficientemente dettagliata, è poi possibile osservare come questo si comporti traducendo le regole in algoritmi e costruendo quindi una versione virtuale, anche se semplificata del sistema stesso. Il passaggio più difficile è il confronto tra il sistema simulato ed il sistema vero, che passa necessariamente attraverso la valutazione di una numero limitato di parametri che ne caratterizzino e proprietà. La codifica del progetto è una proprietà cruciale dei sistemi complessi perché questa si realizza con un dispendio di massa ed energia incomparabilmente più piccolo rispetto a quello necessario per realizzare l’intera struttura; nello stesso tempo apportare piccole modifiche ad un progetto è rapido ed economico. In questo processo che comporta la continua introduzione di varianti si aprono molteplici strade e con lo scorrere del tempo si realizza una storia in modo unico e irripetibile. Anche il susseguirsi di eventi fisici caratterizzati da processi irreversibili e dalla presenza di molteplici biforcazioni da origine ad una storia che non si può percorrere a ritroso, né riprodurre qualora fossimo in grado ripartire dalle stesse condizioni iniziali. Tuttavia esiste una differenza profonda tra la storia di un sistema fisico come il globo terrestre e la storia della vita. La prima registra i molteplici cambiamenti che ha subito la superficie del nostro pianeta ove montagne e mari nascono e scompaiono senza un chiaro disegno soggiacente. La storia della vita è caratterizzata da una progressiva crescita della ricchezza strutturale e funzionale e accompagnata da una crescita della complessità progettuale. La rappresentazione di questa storia prende la forma di un albero con le sue ramificazioni che mostra la continua diversificazione delle strutture e la loro evoluzione verso forme sempre più avanzate. La direzione in cui scorre il tempo è ben definita: le strutture affinano le capacità sensoriali mentre cresce la potenza degli organi che elaborano la informazione. Un sistema complesso è anche caratterizzato da un molteplicità di scale, tanto più alta quanto più si sale sulla scala evolutiva. La ragione è che il procedere verso strutture sempre più elaborate avviene utilizzando altre strutture come mattoni per cui l’immagine che si può fornire è quella di una rete di automi a più strati: partendo dal basso una rete con le sue proprietà emergenti diventa il nodo di una rete di secondo livello, cioè un automa di secondo livello che interagisce con altri automi dello stesso tipo e così via. Nei sistemi inorganici, dove non esiste un progetto, si distinguono di norma solo due livelli, quello dei costituenti elementari e quello su scala macroscopica. I sistemi fisici sono riconducibili a poche leggi universali, che governano i costituenti elementari della materia, ma il passaggio dalla descrizione dalla piccola alla grande scala è impervio e consentito soltanto dalla simulazione numerica, quando ci allontaniamo dalle situazioni più semplici caratterizzate da un equilibrio statistico. I limiti che il disegno riduzionista incontra già per i sistemi fisici diventano decisamente più forti nel caso dei sistemi complessi. (shrink)

CONTENTS /(TITLES OF THE CHAPTERS) -/- Parte Prima: I PRINCIPI DI RAGIONE -/- Capitolo 1: LA VERSIONE CAUSALE DEL PRINCIPIO: LEIBNIZ E HOBBES 1. Quanti sono i principi di ragion sufficiente? 2. Gli antecedenti: causa sufficiente e causa totale 3. La teoria dei requisiti 4. Moto e azione 5. La contingenza e il primo principio di ragion sufficiente Scheda: Il giovane Leibniz e la teoria politica di Hobbes -/- Capitolo 2: LA VERSIONE DELIBERATIVA DEL PRINCIPIO: OPTIMUM, PERFEZIONE E PROBABILITA' 1. (...) Perfezione ed equilibrio 2. Probabilità e optimum. 3. Possibilità logica e possibilità proeretica -/- Capitolo 3: LA VERSIONE LOGICA DEL PRINCIPIO. PRINCIPIO DI RAGIONE E CONCETTI COMPLETI 1. I futuri contingenti e la loro ratio scibilitatis 2. Le relazioni espressive e l'involutio 3. Le due facce della percezione 4. Gli ingredienti del concetto completo: predicati e leggi 5. Contingentismo e limiti del Principio di Ragione -/- Riepilogo -/- Parte Seconda: ATTIVITÀ E AZIONE -/- Capitolo 1: L'INVENZIONE DELLA SPONTANEITA' 1. Spontaneità contro libertà di indifferenza 2. Le attività del pensiero: l'anima e l'automa 3. Actio mixta passioni: le virtù e gli affetti 4. L’indifferenza relativa -/- Capitolo 2: DELIBERAZIONE UMANA E DELIBERAZIONE DIVINA 1. Potentia refracta 2. L’enigma della scelta divina 3. Cause e ragioni -/- Index Nominum . (shrink)

L’incertezza è considerata una limitazione pratica della conoscenza scientifica, legata al costo dell'acquisizione dei valori di un'osservabile. Un'analisi sistemica sui procedimenti della scienza effettivamente praticata ci rivela piuttosto che le scelte modellistiche su osservabili, scopi e risoluzione genera al tempo stesso informazione significativa ed incertezza.Un modello realizza un equilibrio omeocognitivo metastabile tra osservatore e sistema, una prospettiva di conoscenza che mette in alta risoluzione alcuni aspetti e ne lascia altri in ombra. L’esperienza con i sistemi complessi mostra che la conoscenza (...) scientifica del mondo non si estende in una singola dimensione verticale come un grattacielo, ma si configura piuttosto come l’ampliamento di un arcipelago di domini cognitivi attraversato da incertezza sistemica. (shrink)