Il sistema e il gioco delle parti

Read time: 3 mins

Il concetto di sistema nell’accezione di ente strutturato e/o organizzato è stato a lungo sottovalutato nell’ambito fisico e chimico, mentre è stato sempre ben presente sia nell’ambito della scienza della vita sia in quelle che poi sarebbero state chiamate scienze umane e sociali. Si può dire che il differente approccio a questo concetto fondamentale sia stato, se non la causa, sicuramente uno degli elementi che hanno distanziato questi ambiti di ricerca. Da un lato esistevano i sistemi inanimati, sicuramente scomponibili nei loro costituenti, dall’altro gli organismi viventi in cui era evidente l’impossibilità della scomposizione, pena la morte del sistema. Tale differenza si radicalizzava passando alle scienze umane e sociali, con l’individualità e irriducibilità di ogni ente o processo.

 Riconoscendo adesso l’importanza sistemica all’interno sia delle scienze dell’inanimato, sia di quelle della vita sia, infine, in quelle umane e sociali, si può lavorare per rimuovere tali barriere. L’idea generale è che gli enti strutturati/organizzati (i sistemi) sono presenti tutti gli ambiti scientifici (e non solo) e, quindi, creano differenze epistemologiche e non dicotomie.

 Seguendo il filosofo Edgar Morin, proviamo ad elencare alcune caratteristiche generali dei sistemi utilizzabili per definirlo. Il sistema è un tutto:

  • maggiore della somma delle sue parti;
  • minore della somma delle sue parti;
  • uno e molteplice;
  • conflittuale.

È facile capire che il sistema è “più della somma delle sue parti”. Sono, infatti, le proprietà emergenti che ci dicono irrevocabilmente quando si è ottenuto un nuovo sistema e quando, invece, siamo in presenza di un “aggregato”. Va, tuttavia, anche evidenziato che il sistema è “meno della somma delle parti”, perché ogni sistema nasce da vincoli imposti ai suoi costituenti. Nel caso della molecola, è solo il vincolo che impedisce agli atomi di allontanarsi completamente a creare questo nuovo ente. Il sistema è anche “uno e molteplice” in quando è sintesi unitaria senza eliminazione dei costituenti. Infine, il sistema è “conflittuale”, ha sempre in sé ordine e disordine, ciò che organizza e ciò che destruttura.

 Consideriamo adesso il concetto di organizzazione, fondamentale nella definizione di un sistema. Noi, infatti, abbiamo definito il sistema come un ente strutturato e/o organizzato. Non siamo qui a specificare la differenza tra i concetti di struttura e quello si organizzazione, ma a mio avviso esiste un solo nucleo concettuale che sintetizza questi due concetti. Lo stesso fatto di utilizzarli entrambi per definire un sistema ne è la riprova. Il concetto di organizzazione (e di strutturazione) è fondamentale in Sistemica. Esso può essere definito come “la configurazione delle relazioni delle parti di un sistema tra di loro, delle parti con il sistema e del sistema con le parti”. Spesso nel parlare di organizzazione ci si ferma alla prima parte, cioè alle interrelazioni tra le parti e ci si dimentica che le parti interagiscono anche con il “tutto” e anche il “tutto” con le parti. L’organizzazione produce “ordine”, ma il “disordine” non viene del tutto eliminato dal sistema. La conseguenza di ciò è che ogni sistema ha un suo “tempo di vita” dovuto sia al rapporto ordine/disordine interno sia al rapporto del sistema con l’ambiente che lo circonda. Inoltre, nessun sistema può essere completamente staccato dal suo ambiente. Il sistema “Uomo”, per esempio, non è neanche concepibile come isolato, non sono dalla natura, come ogni essere vivente, ma anche isolato dalla “comunità” umana. Gli esempi di persone che per cause accidentali sono rimaste isolate da piccole dalle proprie comunità umane hanno dimostrato l’impossibilità dello sviluppo anche delle semplici “doti naturali”, in queste condizioni.

Tali argomenti sono stati sviluppati nelle parti generali del mio libro Complesso e Organizzato. Sistemi strutturati in fisica, chimica, biologia ed oltre, (Franco Angeli, Milano, 2008).

altri articoli

Quando l'intelligenza artificiale prende tre all'esame

Crediti: Mike MacKenzie/Flickr. Licenza: CC BY 2.0

Il rapporto tra matematica e intelligenza artificiale non è semplice come sembra: una rete neurale sviluppata da DeepMind ha fallito un esame di matematica di seconda superiore. Ma com'è possibile che l'attività più ostica per gli esseri umani risulti più semplice per le macchine, e viceversa? Probabilmente, le difficoltà dell'intelligenza artificiale non erano di natura matematica, bensì nella capacità di leggere il compito e interpetarne il contenuto. L'esperimento voleva iniziare un'indagine su come le macchine affrontino gli stimoli pensati per gli esseri umani, e non semplificati o codificati in un linguaggio artificiale; il test di matematica è, in quest'ottica, uno stimolo relativamente semplice che può dare molti indizi sul modo di ragionare delle macchine