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RICERCA/ Ma i numeri spiegano davvero “tutto”? La biologia dice di no

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La scienza oggigiorno, specialmente in sede divulgativa, viene spesso circondata di un’aura di sacralità: ad essa solamente spetterebbe l’unico e definitivo accesso all’essenza ultima della realtà. Ma questa visione “neoilluminista” è ancora attuale? Cos’è effettivamente l’impresa scientifica?

A interrogativi come questo rispondono il biostatistico romano Alessandro Giuliani e il biofisico americano Joseph Peter Zbilut in un’opera, fresca di stampa, che è la traduzione italiana di Simplicity: the latent order of complexity (L’ordine della complessità). Si tratta di un’affascinante riflessione filosofico-epistemologica sulla scienza, sulle sue peculiarità e sui suoi limiti intrinseci. L’opera è suddivisa in nove capitoli: nove piccoli saggi, potenzialmente indipendenti l’uno dall’altro, ma tutti percorsi da uno speciale fil rouge, il cui nucleo concettuale racchiude la proposta interpretativa degli autori. La chiarezza espositiva e il carattere non strettamente specialistico, unitamente all’approccio rigoroso all’argomento di indagine, allargano il campo dei potenziali lettori. Secondo Zbilut e Giuliani, essa piuttosto è paragonabile ad una «sorta di artigianato artistico», a «un’interazione continua tra osservatore e osservato (…) e, come tale, artistica»; l’“impatto umano” è determinante per comprendere la scienza: «il mondo (...) non è matematico, ma è l’uomo che spesso riesce a costruire una rappresentazione efficace del mondo utilizzando la matematica, e in questo modo riesce a cogliere dei particolari ripetibili e ricorrenti della realtà».

Ma la matematica, specialmente in campo biologico, può bastare? No: per essere più efficace, la scienza odierna dovrebbe “semplificare” i suoi oggetti di indagine. Semplificare significa riconoscere l’importanza delle “condizioni al contorno”, ovvero del fattore ambientale in cui è immerso l’oggetto di interesse e che non è “ingabbiabile” aprioristicamente in modo matematico. Un approccio, questo, opposto alla cosiddetta de-complessificazione che la matematizzazione scientifica classica ha operato, e continua ad operare: se da un lato una modellizzazione matematica è utile per fornire alcune buone approssimazioni, dall’altro un’equazione non riesce ad esaurire la ricchezza intrinseca del reale.

In questo contesto, la statistica è un esempio ottimale: se una curva a campana riesce a descrivere efficacemente una tendenza generale (un trend), essa risulta miope (è come sfuocata) nell’esaurire la ricchezza del singolo. Se forzato, inoltre, un modello matematico-statistico può generare overfitting (sovradeterminazione): viene cioè descritto “il rumore” di un sistema (le fluttuazioni sperimentali) e non “il segnale” di interesse; i modelli finiscono per essere “troppo esatti”, e quindi falsi (“Troppo esatto per essere vero”). Gli autori si fanno dunque promotori di una scienza «semplice senza semplificazioni». Uno scienziato dovrebbe: adottare uno stile di indagine chiaro ed essenziale; utilizzare modelli di indagine che riducono l’uso della matematica; evitare la formulazione di “teorie del tutto”, che hanno la pretesa di ricondurre ogni aspetto della realtà ad un unico modello descrittivo. E di conseguenza abbandonare alcune idee «ferocemente deterministiche» sul mondo, evitare ogni facile riduzionismo e preferire un «determinismo a tratti».

 

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