The enormous increasing of connections between people and the noteworthy enlargement of domains and methods in sciences have augmented extraordinarily the cardinality of the set of meaningful human symbols. We know that complexity is always on the way to become complication, i.e. a non-tractable topic. For this reason scholars engage themselves more and more in attempting to tame plurality and chaos. In this book distinguished scientists, philosophers and historians of science reflect on the topic from a multidisciplinary point of view. (...) Is it possible to dominate complexity through reductionism? Are there other conceptual instruments useful to take account of complexity? What is complexity in biology, mathematics, physics and philosophy of mind? These are some of the questions which are faced in this volume. (shrink)

In questo contributo descriviamo un sistema di creatività computazionale in grado di generare automaticamente nuovi concetti utilizzando una logica descrittiva non monotòna che integra tre ingredienti principali: una logica descrittiva della tipicalità, una estensione probabilistica basata sulla semantica distribuita nota come DISPONTE, e una euristica di ispirazione cognitiva per la combinazione di più concetti. Una delle applicazioni principali del sistema riguarda il campo della creatività computazionale e, più specificatamente, il suo utilizzo come sistema di supporto alla creatività in (...) ambito mediale. In particolare, tale sistema è in grado di: generare nuove storie (a partire da una rappresentazione narrativa di storie pre-esistenti), generare nuovi personaggi (ad es. il nuovo “cattivo” di una serie tv o di un cartone animato) e, in generale, può essere utilizzato per proporre nuove soluzioni e format narrativi da esplorare nell’ambito dell’industria creativa. (shrink)

IN FISICA LA COMPLESSITÀ FA IL SUO INGRESSO NELLA FISICA STATISTICA PER POI APPARIRE NELLO STUDIO DEI COMPORTAMENTI COLLETTIVI NELLA MATERIA CONDENSATA E DELLA SOFT MATTER, E DA ULTIMO NELLA NUOVA TEORIA DEL CAMBIAMENTO. RIDUZIONISMO ED EMERGENZA NON SONO APPROCCI OPPOSTI BENSÌ COMPLEMENTARI.

In philosophy of language, a distinction has been proposed by Diego Marconi between two aspects of lexical competence, i.e. referential and inferential competence. The former accounts for the relation-ship of words to the world, the latter for the relationship of words among themselves. The aim of the pa-per is to offer a critical discussion of the kind of formalisms and computational techniques that can be used in Artificial Intelligence to model the two aspects of lexical competence, and of the main (...) difficulties related to the use of these computational techniques. The first conclusion of our discussion is that the dis-tinction between inferential and referential semantics is instantiated in the literature of Artificial Intelli-gence by the distinction between symbolic and connectionist approaches. The second conclusion of our discussion is that the modelling of lexical competence needs the advent of hybrid models integrating symbolic and connectionist frameworks. Our hypothesis is that Conceptual Spaces, a framework devel-oped by Gärdenfors more than fifteen years ago, can offer a lingua franca that allows to unify and gener-alize many aspects of the representational approaches mentioned above and to integrate “inferential” (=symbolic) and “referential” (=connectionist) computational approaches on common ground. (shrink)

The thesis of this paper is that panpsychism theory is very close to jungian theory, especially thinking of the quantum psychoid aspects of C.G.Jung and W.Pauli theory: a psyche that touches matter and matter with a “latent psyche”. The two theories seem to describe the same reality, an animation of matter in a spiritual sense, as the jungian Self seems to do at a higher level.The complexity theory appears instead to be a description of reality still nomothetic.

In the field of philosophy of mind, the issues concerning the relationship between mind and body are often approached without prior analysis of the underlying ontology. Instead of being argued based on philosophical and scientific data, the ontology is taken for granted, thus inevitably influencing subsequent theoretical analysis. Such an approach, whether employed by dualists or materialists, fails to grasp the complexity of the mental entails. The purpose of this contribution is to suggest a new ontological perspective that is both (...) naturalistic and nonreductionistic. To this end, the article first examines the theory of property dualism and the concept of emergence and then formulates, using elements provided by these two theories, the so-called expanded minimal naturalism, which proves to be a fruitful perspective that relates empirical sciences and philosophy without falling into naturalized epistemology. (shrink)

According to Antony Kenny, history of philosophy is a special discipline “because the link between philosophy and its history is a far closer one” – i.e. closer than the history of other disciplines. In order to promote philosophical and historico-philosophical understanding, philology is recommended as a tool against history of philosophy intended as a collection of either heroes or mistakes.

The numbness and emotional consciousness in front of the evil and suffering produced by a more widespread «communication spectacularized» pose questions and urge to intervene critically in reflection on interpersonal communication and media, to stem as much as possible some tendencies of contemporary culture. This contribution aims to cross transversely knowledge, tradition, and some socio-cultural productions of man (in particular Philosophyand Religion) to identify some critical points, which can be useful in the pedagogical debate. It also pursues the purpose of (...) inspiring a new educational and existential practice in which the progressive development of a more authentically human being is experienced in everyday life of teachers and pupils and can find a new incarnation in different ways and forms of communication. (shrink)

Il tema della complessità della scienza è stato da qualche decennio oggetto di una vasta letteratura sia sul versante più strettamente scientifico, sia sul piano filosofico. Un argomento emerso con notevole interesse ha riguardato un aspetto della complessità inteso come rinuncia a una generalizzazione dei procedimenti assiomatico-deduttivi come metodo generale della ricerca scientifica. È stata espressa la convinzione che la fisica pre-relativistica sia stata fondata prevalentemente sul trionfo di questo metodo, sulla scia, fra l’altro, della gloriosa tradizione dei (...) Principia newtoniani. Pur riconoscendo la sua imponenza storica e concettuale, che ha condotto spesso a una sua identificazione con la stessa tradizione della scienza occidentale, la mia ricerca storica ha evidenziato una posizione antagonista presente nelle idee di Newton, e ripresa da due grandi fisici ottocenteschi, Ampere e Maxwell, posizione consistente in un ricorso alla cosiddetta deduzione dai fenomeni, un metodo di ricerca che rappresenta un’importante alternativa rispetto al metodo assiomatico-deduttivo. Nei primi decenni del nuovo secolo, si impongono poi progressivamente le idee di Einstein, che sul problema del metodo presentano un’irrisolta problematica. La celebrazione del metodo assiomatico-deduttivo si contrappone ad una lode dell’osservazione dei fenomeni e della riflessione sugli esperimenti, una variazione sul tema della deduzione dai fenomeni. Seppure i contributi del grande scienziato alle teorie derivate dagli assiomi del campo generalizzato non portarono a teorie conclusive, le sue idee in merito contribuirono enormemente alla moderna riflessione storico-epistemologica sulla scienza. (shrink)

Pubblicato agli inizi degli anni Cinquanta del Novecento da Ernst Bloch (1885-1977), Gli strati della categoria della possibilità diventò in seguito il diciottesimo capitolo del suo Principio speranza. Vi è presentata un’indagine teorica e storica su che cosa sia la possibilità. Da Aristotele a Marx, passando per Averroè, Giordano Bruno e Hegel, lettrici e lettori ripercorreranno le proposte avanzate nella storia della filosofia per affrontare la questione del possibile, fino a scoprire la teoria della possibilità reale. Grazie alla sua particolare (...) struttura, che sviluppa l’argomentazione facendo emergere in ordine di complessità crescente i principali elementi dell’ontologia del non essere ancora, questo testo è una preziosa chiave per orientarsi nella lettura della filosofia di Bloch. (shrink)

The Action Theory of Exchanges is based on three main assumptions: i) an exchange is motivated by people having convergent preferences, ii) people exchange actions, and iii) offers and acceptances are crucial parts of an exchange and they bring about rights and obligations. The main aim of this paper is to discuss three aspects of this theory to better understand its ontological implications and, possibly, improve it. I first examine the expression “transferring the ownership” by showing an ontological issue behind (...) it; after that, I propose an interpretation that might solve this issue. I then show that convergent preferences are not enough to motivate an exchange; accordingly, one has to introduce two more preferences possessed by the agents. I finally propose a characterization of buying and selling (and buyer and seller) which, in addition to being compatible with the Action Theory of Exchanges, has the advantage of accounting for both monetary and non-monetary exchanges. (shrink)

Ho letto molte recenti discussioni sui limiti del calcolo e dell'universo come computer, sperando di trovare alcuni commenti sull'incredibile lavoro del fisico polimatematico e del teorista delle decisioni David Wolpert, ma non ho trovato una sola citazione e quindi presento questo brevissimo riassunto. Wolpert si dimostrò una straordinaria impossibilità o incompletezza teoremi (1992-2008-see arxiv dot org) sui limiti dell'inferenza (calcolo) che sono così generali che sono indipendenti dal dispositivo che fa il calcolo, e anche indipendenti dalle leggi della fisica, in (...) modo che si applichino tra computer, fisica e comportamento umano. Fanno uso della diagonalizzazione di Cantor, del paradosso bugiardo e delle linee del mondo per fornire quello che potrebbe essere il teorema definitivo nella Teoria delle Macchine di Turing, e apparentemente forniscono intuizioni sull'impossibilità, l'incompletezza, i limiti del calcolo, e l'universo come computer, in tutti gli universi possibili e in tutti gli esseri o meccanismi, generando, tra le altre cose, un principio di incertezza meccanica non quantistica e una prova di monoteismo. Ci sono evidenti connessioni con l'opera classica di Chaitin, Solomonoff, Komolgarov e Wittgenstein e alla nozione che nessun programma (e quindi nessun dispositivo) può generare una sequenza (o dispositivo) con maggiore complessità di quella che possiede. Si potrebbe dire che questo corpo di lavoro implica l'ateismo poiché non può esserci alcuna entità più complessa dell'universo fisico e dal punto di vista della Wittgensteinian, "più complesso" non ha senso (non ha condizioni di soddisfazione, cioè, creatore di verità o test). Anche un 'Dio' (cioè un 'dispositivo'con tempo/spazio illimitato ed energia) non può, determinare se un dato "numero" è 'casuale', né trovare un modo per dimostrare che una determinata "formula", "teorema" o "sentenza" o "dispositivo" (tutti questi sono giochi linguistici complessi) fa parte di un particolare "sistema". Coloro che desiderano un quadro aggiornato completo per il comportamento umano dalla moderna vista a due systems possono consultare il mio libro 'La struttura logica dellafilosofia, psicologia, Mind e il linguaggio in Ludwig Wittgenstein e John Searle' 2nd ed (2019). Coloro che sono interessati a più dei miei scritti possono vedere 'TalkingMonkeys--Filosofia, Psicologia, Scienza, Religione e Politica su un Pianeta Condannato--Articoli e Recensioni 2006-2019nd ed (2019) e Suicidal Utopian Delusions nel 21st Century 4th ed (2019) . (shrink)

Questo lavoro propone un confronto tra diversi strumenti utilizzabili per modellare la conoscenza di dominio in ambito didattico: le mappa concettuali, Novak e Cañas (2006), (uno strumento tradizionalmente utilizzato nelle scuole) e le ontologie computazionali (dei sistemi formali di modellazione concettuale, attualmente molto usati nei sistemi di intelligenza artificiale per le loro capacità di “ragionamento automatico”, si veda Guarino, (1995)). Nello specifico, questo articolo presenta il risultato di un un doppio esperimento sul campo condotto presso il Liceo Scientifico “Guido Parodi” (...) di Acqui Terme in cui gruppi di studenti paragonano lo strumento della mappa concettuale e quello dell’ontologia nella risoluzione di due problemi di “misconcezione” (o errata concettualizzazione): uno indotto attraverso la consegna di appunti e materiali didattici contenenti informazioni volontariamente contraddittorie tra loro (caso che potrebbe corrispondere alla situazione in cui uno studente prende - per qualche motivo - degli appunti in modo scorretto) e l’altro legato ad una complessità concettuale intrinseca all’argomento. (shrink)

L’analisi dei principali temi della filosofia di Nietzsche conduce all’individuazione della nozione di forza come elemento centrale delle sue riflessioni. Egli la incorpora ed utilizza filosoficamente, in periodi diversi, per la definizione di teorie centrali quali l’eterno ritorno, la volontà di potenza e il prospettivismo conoscitivo. L’assimilazione di questa nozione – come è stato osservato in passato – può essere riportata alla sua lettura nel 1873 della Theoria philosophiae naturalis del matematico Ruggero Boscovich. Attraverso una dettagliata analisi del materiale postumo (...) oltre che del contesto delle discussioni scientifiche dell’epoca, questo studio si propone di chiarire nella maniera più esaustiva fino a che punto il sistema di Boscovich e, più in generale, la visione dinamica del mondo in esso delineata abbiano influito sul pensiero nietzscheano, con la precisa finalità di restituire nella sua complessità il rapporto di Nietzsche con questa figura. (shrink)

This is a review of Survey of the State of the Art in Human Language Technology, [editorial board: Ronald Cole (editor-in-chief), Joseph Mariani, Hans Uszkoreit, Annie Zaenen, Victor Zue], Cambridge University Press (Studies in Natural Language Processing) and Giardini Editori e Stampatori in Pisa (Linguistica Computazionale, volumes XII-XII1), managing editors: Giovanni Battista Varile and Antonio Zampolli, Cambridge University Press, 1997.

Il pensiero di Hans Jonas, specie per quel che riguarda la cosiddetta “biologia filosofica”, tratta indirettamente del rapporto tra essere umano e animale. A questo riguardo, Jonas rifiuta sia l’approccio dualistico, sia quello monistico-riduzionistico e propende al contrario per una complessiva reinterpretazione del fenomeno della vita nei termini di quel che egli definisce una “rivoluzione ontologica”. In virtù di ciò, il pensatore rintraccia lo specifico del fenomeno della vita e individua nelle forme viventi una scala naturae di complessità, auto-trascendimento (...) e libertà via via crescenti, le cui tappe significative sono la vita organica, quella animale e quella umana. Per quel che concerne la forma animale, varie specie presentano “potenzialità trans-animali”, che evidenziano un ponte biologico e ontologico verso l’essere umano. In altre parole, l’animale è in qualche modo in grado di prefigurare la forma di vita specificamente umana. Tuttavia, sostiene Jonas, non appena quest’ultima fa la propria comparsa, essa è tale per cui se ne evidenzia al tempo stesso anche lo “iato metafisico” rispetto alla vita animale. La specificità umana si manifesta nella propria capacità di essere responsabile e di preservare le condizioni basilari per una vita autentica sul pianeta. (shrink)

Nel presente articolo sono illustrati i concetti che distinguono la sociologia di Pierre Bourdieu – campo, capitale, habitus, interesse, azione – indicando il nesso tra la costruzione di definizioni astratte, più frequenti negli scritti degli anni ’70, e la pratica di ricerca da cui quei concetti derivano e in cui trovano applicazione. Il sociologo francese ha costruito, infatti, un sistema di concetti interconnessi con cui descrive le componenti e i processi di riproduzione fon-damentali del mondo sociale e indirizza le ricerche (...) empiriche su ambiti d’analisi particolari. D’altra parte, egli ha mostrato una resistenza a presentarlo criticando le operazioni “scolastiche” di sistematizzazione che, secondo il sociologo, “normalizzano” l’opera ai fini accademici dell’insegnamento e intellettuali della divulgazione facendo perdere la complessità del lavoro in cui i concetti sono impiegati. Egli ritiene, infatti, che non si possa comprendere l’opera – l’opus operatum – se non si restituisce al “fare” della ricerca sugli oggetti – modus operandi. (shrink)

Le discussioni sulle tecnologie digitali e Internet e sulle loro applicazioni nel campo della politica sono l’inevitabile portato di un mutamento di più ampia rilevanza che coinvolge ogni aspetto economico, sociale e culturale della contemporaneità. È in corso una “rivoluzione tecnologica” di cui ancora non siamo pienamente consapevoli, che scombina assetti ritenuti stabili e sposta l’orizzonte del possibile. Il ceto politico in parte la condiziona e in parte la subisce. Nell’uno e nell’altro caso, possiamo rilevare che non è in grado (...) di capirla. Alle ICT (Information and Communication Technologies) si guarda con la speranza di sincronizzare finalmente l’operato del sistema politico-amministrativo alla rapidità e complessità dei nuovi tempi; e di avvicinare i governati ai governanti visto che la distanza tra le parti è sempre più marcata. Un sano scetticismo verso la capacità dell’apparato istituzionale di ri-generarsi spinge a credere che sarà un’opportunità sprecata se lasciata alla sola iniziativa dei politici: è necessario che la società civile si faccia carico del futuro, del suo futuro. La proposta non è così irrealistica; le comunità del XXI secolo potranno sfidare un divenire sempre più incerto solamente promuovendo la libertà e la responsabilità dei loro membri e creando le condizioni per sprigionare un’“intelligenza collettiva” attualmente dispersa e disconosciuta. Su questo piano si situa l’apporto teorico-analitico di Pierre Lévy, a cui va il merito di aver posto le domande giuste alla scienza e alla politica e di aver stimolato un movimento generale delle idee coerente con i grandi cambiamenti culturali e sociali odierni. (shrink)

Negli ultimi anni, il richiamo al concetto di emergenza si è fatto sempre più diffuso in molte aree della filosofia e della scienza. Il termine viene usato per riferirsi alla circostanza in cui un sistema (fisico, chimico, biologico, ma anche sociale) manifesta delle proprietà e dei comportamenti che sembrano nuovi rispetto a quelli delle sue parti più semplici. Questo libro si propone di chiarire questo fenomeno, tenendo conto, da un lato, che le discipline coinvolte nel dibattito sono molte, quindi un (...) approccio univoco all'emergenza potrebbe non bastare e, dall'altro, che per comprendere cosa sia l'emergenza è necessario delinearne le relazioni con altre questioni filosofiche di primaria importanza come quelle che coinvolgono la fondamentalità, la complessità e la causalità. (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)

Nel corso del Novecento l’uso dei modelli matematici, che si era già rivelato così utile in fisica e ingegneria, è stato introdotto, talvolta con difficoltà non trascurabili, anche in discipline tradizionalmente considerate poco adatte ad un simile approccio, quali l’economia, la sociologia, la biologia. Un percorso che inizia prendendo a prestito molte delle idee e dei modelli della fisica, tanto che nel discorso inaugurale dell’anno accademico 1901-1902 all’Università di Roma il grande fisico matematico Vito Volterra (1860- 1940) pronunciava le seguenti (...) parole: «è intorno a quelle scienze nelle quali le matematiche solo da poco tempo hanno tentato d’introdursi, le scienze biologiche e sociali, che è più intensa la curiosità, giacché è forte il desiderio di assicurarsi se i metodi classici, i quali hanno dato così grandi risultati nelle scienze meccanico-fisiche, sono suscettibili di essere trasportati con pari successo nei nuovi ed inesplorati campi che si dischiudono loro dinanzi». In effetti l’economia arriverà, nel corso della prima metà del secolo, a un’elegante formulazione assiomatico-deduttiva della teoria dell’equilibrio economico, con l’utilizzo di metodi matematici eleganti e sofisticati. Ma le ipotesi di base, che coinvolgono concetti legati alle scelte degli individui influenzate dal loro livello di razionalità, influenzate da componenti psicologiche e interazioni sociali, condizionano fortemente i risultati ottenuti, e tuttora molti ritengono che il fatto che i metodi matematici si siano rivelati così utili in fisica non implica che lo siano anche per l’economia e le scienze sociali. La formalizzazione sempre più astratta di tali modelli, insieme alla loro difficoltà a spiegare e prevedere alcuni fenomeni economici e sociali osservati, ha portato a frequenti polemiche sulla reale opportunità di trasformare le discipline sociali in teorie matematiche, con strumenti che talvolta sembrano impiegati come fine a se stessi. In questo articolo, dopo aver brevemente delineato la storia della progressiva matematizzazione dell’economia, ci si concentrerà soprattutto sull’utilizzo in economia dei modelli dinamici non lineari, anche questi sviluppati inizialmente in fisica. Si tratta di modelli deterministici utilizzati per prevedere, ed eventualmente controllare, l’evoluzione temporale di sistemi reali. Basati su equazioni di evoluzione, espresse mediante equazioni differenziali o alle differenze a seconda che si consideri il tempo continuo o discreto, il loro studio qualitativo permette di ottenere informazioni sul tipo di comportamento che emergerà nel lungo periodo, e di come questo è influenzato dai principali parametri. La scoperta che modelli dinamici non lineari (che sono la regola nei sistemi sociali, caratterizzati da interazioni e meccanismi di feed-back) possono esibire comportamenti denotati col termine di caos deterministico per la proprietà di amplificare in modo difficilmente prevedibile perturbazioni arbitrariamente piccole (la cosiddetta sensitività rispetto alle condizioni iniziali, o “effetto farfalla”) ha suscitato un certo imbarazzo e nel contempo creato nuove possibilità. L’imbarazzo è dovuto al fatto che, come descriveremo meglio in seguito, la presenza di caos deterministico rende insostenibile l’ipotesi di agente economico razionale, ovvero capace di prevedere correttamente. Le nuove possibilità sono legate al fatto che quei sistemi economici e sociali caratterizzati da fluttuazioni in apparenza casuali potrebbero essere governati da leggi del moto deterministiche (anche se non lineari). In ogni caso, gli studi sui sistemi dinamici non lineari hanno portato a distinguere fra la rappresentazione matematica deterministica e la prevedibilità. L’attuale crisi economica ha senz’altro contribuito a riaccendere il dibattito sul modo di studiare i sistemi economici e sociali e la capacità di spiegare e prevedere. Le scienze sociali, e in particolare l’economia, sono davvero una scienza? Come può una scienza non prevedere e non accorgersi di quello che sta succedendo? Si tratta, come vedremo nel seguito, di domande ricorrenti, e anche in questa occasione qualcuno ha detto che, inseguendo i formalismi matematici, si sta perdendo di vista la realtà, mentre altri sostengono che il problema sta negli specifici formalismi adottati, che quelli usati sono superati, legati ad una matematica “vecchia”, magari mutuata in modo acritico da altre discipline. La speranza è allora che la crisi economica comporti un cambio di paradigma anche nella modellizzazione matematica. (shrink)

Let us start by some general definitions of the concept of complexity. We take a complex system to be one composed by a large number of parts, and whose properties are not fully explained by an understanding of its components parts. Studies of complex systems recognized the importance of “wholeness”, defined as problems of organization (and of regulation), phenomena non resolvable into local events, dynamics interactions in the difference of behaviour of parts when isolated or in higher configuration, etc., in (...) short, systems of various orders (or levels) not understandable by investigation of their respective parts in isolation. In a complex system it is essential to distinguish between ‘global’ and ‘local’ properties. Theoretical physicists in the last two decades have discovered that the collective behaviour of a macro-system, i.e. a system composed of many objects, does not change qualitatively when the behaviour of single components are modified slightly. Conversely, it has been also found that the behaviour of single components does change when the overall behaviour of the system is modified. There are many universal classes which describe the collective behaviour of the system, and each class has its own characteristics; the universal classes do not change when we perturb the system. The most interesting and rewarding work consists in finding these universal classes and in spelling out their properties. This conception has been followed in studies done in the last twenty years on second order phase transitions. The objective, which has been mostly achieved, was to classify all possible types of phase transitions in different universality classes and to compute the parameters that control the behaviour of the system near the transition (or critical or bifurcation) point as a function of the universality class. This point of view is not very different from the one expressed by Thom in the introduction of Structural Stability and Morphogenesis (1975). It differs from Thom’s program because there is no a priori idea of the mathematical framework which should be used. Indeed Thom considers only a restricted class of models (ordinary differential equations in low dimensional spaces) while we do not have any prejudice regarding which models should be accepted. One of the most interesting and surprising results obtained by studying complex systems is the possibility of classifying the configurations of the system taxonomically. It is well-known that a well founded taxonomy is possible only if the objects we want to classify have some unique properties, i.e. species may be introduced in an objective way only if it is impossible to go continuously from one specie to another; in a more mathematical language, we say that objects must have the property of ultrametricity. More precisely, it was discovered that there are conditions under which a class of complex systems may only exist in configurations that have the ultrametricity property and consequently they can be classified in a hierarchical way. Indeed, it has been found that only this ultrametricity property is shared by the near-optimal solutions of many optimization problems of complex functions, i.e. corrugated landscapes in Kauffman’s language. These results are derived from the study of spin glass model, but they have wider implications. It is possible that the kind of structures that arise in these cases is present in many other apparently unrelated problems. Before to go on with our considerations, we have to pick in mind two main complementary ideas about complexity. (i) According to the prevalent and usual point of view, the essence of complex systems lies in the emergence of complex structures from the non-linear interaction of many simple elements that obey simple rules. Typically, these rules consist of 0–1 alternatives selected in response to the input received, as in many prototypes like cellular automata, Boolean networks, spin systems, etc. Quite intricate patterns and structures can occur in such systems. However, what can be also said is that these are toy systems, and the systems occurring in reality rather consist of elements that individually are quite complex themselves. (ii) So, this bring a new aspect that seems essential and indispensable to the emergence and functioning of complex systems, namely the coordination of individual agents or elements that themselves are complex at their own scale of operation. This coordination dramatically reduces the degree of freedom of those participating agents. Even the constituents of molecules, i.e. the atoms, are rather complicated conglomerations of subatomic particles, perhaps ultimately excitations of patterns of superstrings. Genes, the elementary biochemical coding units, are very complex macromolecular strings, as are the metabolic units, the proteins. Neurons, the basic elements of cognitive networks, themselves are cells. In those mentioned and in other complex systems, it is an important feature that the potential complexity of the behaviour of the individual agents gets dramatically simplified through the global interactions within the system. The individual degrees of freedom are drastically reduced, or, in a more formal terminology, the factual space of the system is much smaller than the product of the state space of the individual elements. That is one key aspect. The other one is that on this basis, that is utilizing the coordination between the activities of its members, the system then becomes able to develop and express a coherent structure at a higher level, that is, an emergent behaviour (and emergent properties) that transcends what each element is individually capable of. (shrink)

In questo lavoro si presenta un nuovo esperimento mentale che solleva un particolare problema per quello che possiamo chiamare “fisicalismo minimale” in filosofia della mente. In particolare si argomenta che il fisicalismo minimale o i) non è in grado di fornirne un resoconto adeguato dell’esperimento mentale presentato, o ii) viene costretto a fornire un resoconto che è fortemente in contrasto con la nostra immagine scientifica del mondo. Il problema sollevato è un particolare esempio di quelli che Chalmers (1996) definisce hard (...) problems in filosofia della mente. Questa è la struttura del lavoro. Nella sezione 2. si presenta l’esperimento mentale, che chiameremo di Shem-Shaun1. Nella sezione 3. illustriamo il nostro argomento principale contro il fisicalismo minimale a partire dall’esperimento mentale della sezione precedente. Nella sezione conclusiva si discutono diversi modi di controbattere all’argomento principale e le sue conseguenze per il fisicalismo. (shrink)

A differenza della meccanica quantistica, i cui fondamenti sono sempre stati al centro di un ininterrotto dibattito, gli aspetti concettuali della meccanica statistica non hanno attratto interessi così vasti; tra le eccezioni citiamo il bel libro di Emch e Liu. In questo breve contributo discuteremo alcuni problemi concettuali della meccanica statistica, in particolare il ruolo del caos e l’emergenza di proprietà collettive che appaiono quando il numero delle particelle del sistema è molto grande.

The term “Complex Systems Biology” was introduced a few years ago [Kaneko, 2006] and, although not yet of widespread use, it seems particularly well suited to indicate an approach to biology which is well rooted in complex systems science. Although broad generalizations are always dangerous, it is safe to state that mainstream biology has been largely dominated by a gene-centric view in the last decades, due to the success of molecular biology. So the one gene - one trait approch, which (...) has often proved to be effective, has been extended to cover even complex traits. This simplifying view has been appropriately criticized, and the movement called systems biology has taken off. Systems biology [Noble, 2006] emphasizes the presence of several feedback loops in biological systems, which severely limit the range of validity of explanations based upon linear causal chains (e.g. gene → behaviour). Mathematical modelling is one the favourite tools of systems biologists to analyze the possible effects of competing negative and positive feedback loops which can be observed at several levels (from molecules to organelles, cells, tissues, organs, organisms, ecosystems). Systems biology is by now a well-established field, as it can be inferred by the rapid growth in number of conferences and journals devoted to it, as well as by the existence of several grants and funded projects.Systems biology is mainly focused upon the description of specific biological items, like for example specific organisms, or specific organs in a class of animals, or specific genetic-metabolic circuits. It therefore leaves open the issue of the search for general principles of biological organization, which apply to all living beings or to at least to broad classes. We know indeed that there are some principles of this kind, biological evolution being the most famous one. The theory of cellular organization also qualifies as a general principle. But the main focus of biological research has been that of studying specific cases, with some reluctance to accept (and perhaps a limited interest for) broad generalizations. This may however change, and this is indeed the challenge of complex systems biology: looking for general principles in biological systems, in the spirit of complex systems science which searches for similar features and behaviours in various kinds of systems. The hope to find such general principles appears well founded, and I will show in Section 2 that there are indeed data which provide support to this claim. Besides data, there are also general ideas and models concerning the way in which biological systems work. The strategy, in this case, is that of introducing simplified models of biological organisms or processes, and to look for their generic properties: this term, borrowed from statistical physics, is used for those properties which are shared by a wide class of systems. In order to model these properties, the most effective approach has been so far that of using ensembles of systems, where each member can be different from another one, and to look for those properties which are widespread. This approach was introduced many years ago [Kauffman, 1971] in modelling gene regulatory networks. At that time one had very few information about the way in which the expression of a given gene affects that of other genes, apart from the fact that this influence is real and can be studied in few selected cases (like e.g. the lactose metabolism in E. coli). Today, after many years of triumphs of molecular biology, much more has been discovered, however the possibility of describing a complete map of gene-gene interactions in a moderately complex organism is still out of reach. Therefore the goal of fully describing a network of interacting genes in a real organism could not be (and still cannot be) achieved. But a different approach has proven very fruitful, that of asking what are the typical properties of such a set of interacting genes. Making some plausible hypotheses and introducing some simplifying assumptions, Kauffman was able to address some important problems. In particular, he drew attention to the fact that a dynamical system of interacting genes displays selforganizing properties which explain some key aspects of life, most notably the existence of a limited number of cellular types in every multicellular organism (these numbers are of the order of a few hundreds, while the number of theoretically possible types, absent interactions, would be much much larger than the number of protons in the universe). In section 3 I will describe the ensemble based approach in the context of gene regulatory networks, and I will show that it can describe some important experimental data. Finally, in section 4 I will discuss some methodological aspects. (shrink)