Oggi è molto diffusa una vulgata secondo cui il darwinismo sarebbe l’unica teoria seria dell’evoluzione, unanimemente accettata da tutti gli scienziati e avente come sola alternativa il fideismo dei creazionisti. In realtà, mentre il fatto dell’evoluzione è oggi certamente indiscutibile, sulla sua spiegazione esistono diverse teorie che, pur non rinnegando completamente la teoria darwiniana, la correggono su diversi punti importanti. Tra esse, una delle più notevoli è senza dubbio quella dell’auto-organizzazione, di cui ci parla in questa sede uno dei suoi padri fondatori, il grande biologo americano Stuart Kauffman
L’intervista è stata rilasciata il 5 maggio 2009 a Roma nell’ambito del Congresso Internazionale Biological Evolution: Facts and Theories, organizzato dalla Pontificia Università Gregoriana
Anzitutto puoi spiegare in cosa consiste il tuo lavoro sulla complessità in biologia e nell’evoluzione?
Ho cominciato quarant’anni fa interrogandomi circa le reti genetiche regolatrici, perché Jacob e Monod pensavano che ci fossero solo circuiti tra un gene e l’altro, mentre io pensavo che ci dovessero essere sistemi di regolazione più ampi, comprendenti migliaia di geni. E pensavo di aver ragione (o meglio, speravo di aver ragione) ipotizzando che cominciando con classi di reti ci siano degli insiemi di reti che si comportano spontaneamente in modi sufficientemente ordinati per dar conto di moltissime caratteristiche della biologia dello sviluppo, cioè l’auto-differenziazione a partire dallo zigote. Era una strana questione quella che mi ero posto. Infatti la domanda naturale era: «Se ci sono centomila geni, la selezione naturale ha costruito una specifica rete per controllare lo sviluppo?». In genere si pensava che le cose stessero così, ma io pensavo che la risposta fosse «no». Pensavo che fosse coinvolta qualche classe di sistemi. Insomma, io stavo cercando l’auto-organizzazione, allora, all’età di 24 anni. Non conoscevo le equazioni differenziali a quel tempo, ma conoscevo il modo in cui funzionano i neuroni, che hanno solo due stati, on e off, così decisi che anche il modello dei geni fosse on e off e in questo modo inventai le reti booleane casuali. Perché proprio le reti booleane casuali? Bene, se vuoi sapere a cosa assomiglia il comportamento di una certa classe di sistemi, devi specificare come fare un test con un membro di quella classe, e inoltre devi scegliere tale campione a caso dalla classe stessa. Era un nuovo tipo di meccanica statistica quella che stavo facendo: avevo battuto di circa dieci anni i fisici, che l’avrebbero riscoperta solo più tardi con i vetri di spin. Dunque bisogna avere delle reti-campione casuali per scoprire tutte le proprietà tipiche dei membri dell’insieme. Così feci dei programmi e trovai che mostravano dei cicli di stati, che era quello che stavo cercando. Infatti erano molto corti: risultò che la lunghezza di un ciclo di stati è vn. Quindi, se hai una rete con 100.000 geni la radice quadrata è 316, il che significa che durante un ciclo il sistema passa attraverso 316 stati soltanto. Non sono molti, perché se ciascun gene ha 2 input lo spazio degli stati possibili è 2100.000, che è molto grande rispetto allo spazio degli stati dei cicli, che è solo 2316. Così avevo trovato in quelle che ho poi chiamato «reti critiche», cicli di stati che sono come piccoli buchi neri nello spazio degli stati, che interpretai in termini di attrattori e bacini di attrazione di tipo cellulare. Quindi differenti tipi di cellule avranno differenti tipi di attrattori. Dopo quarant’anni sta venendo fuori che probabilmente avevo ragione: i tipi cellulari assomigliano effettivamente ad attrattori. Inoltre, quando mi costruii le mie reti a due input scoprii sia l’ordine che il caos, ma non mi resi conto che quelle reti erano critiche. Vent’anni dopo tre ricercatori giunsero indipendentemente all’idea di criticità: lo feci io, lo fece Chris Langton al Santa Fe Institute (tra l’altro eravamo anche amici) e lo fece Norman Packard. E così venne fuori che le mie reti erano critiche. Ora, le reti genetiche reali non hanno solo 2 input per gene, ma i trend della distribuzione degli input pongono vincoli sulle funzioni booleane proprio nello stesso modo delle mie, o anche in un altro, ma comunque sempre in modo tale che le reti risultano critiche. Amo questa idea che le dinamiche cellulari siano critiche, e ci sono evidenze che sia davvero così. Questo è un punto molto importante. Infatti se l’auto-organizzazione ordina spontaneamente i geni, vuol dire che ci sono «due» sorgenti dell’ordine in biologia: l’auto-organizzazione e la selezione naturale, non solo la selezione naturale. Questo è qualcosa che cambia il nostro modo di pensare l’evoluzione. Se le reti genetiche reali sono critiche, questo dipende dalla selezione naturale: quindi c’è un connubio tra l’auto-organizzazione e la selezione naturale. Un’altra cosa di cui ho cominciato a occuparmi fin dal 1971 è l’origine della vita. Quando ho iniziato si conoscevano già sia il DNA che l’RNA e tutti pensavano a quel tempo che la vita dovesse essere basata sulle proprietà del DNA e dell’RNA. Ma io pensavo che il DNA è troppo speciale: la vita non può dipendere dalle particolarità della doppia elica di Watson e Crick. Non posso crederlo! Non mi piace! Io pensavo di aver ragione a dire che la vita deve dipendere da qualcosa di più profondo, la catalisi, qualcosa che riguarda la chimica complessa. Così nel 1971 elaborai un corpo di teorie che mostrava come, quando si ha una mistura complessa contenente un numero sufficiente di tipi diversi di molecole, si crea un insieme che funziona in modo tale che io catalizzo la tua formazione, tu catalizzi quella di Bill e Bill catalizza la mia. Così si ha una catalisi collettiva: nessuno di questi catalizzatori forma niente da solo, ma è l’insieme, quello che si chiama la chiusura catalitica. Non c’è nessuna molecola che da sola catalizzi la formazione di una cellula. Queste sono le due aree di ricerca più vecchie. Più recentemente ho cominciato a studiare il rugged fitness landscape (paesaggio rugoso di fitness). Così ho inventato un modello a doppia irregolarità che può produrre un paesaggio appuntito come il Fujiama oppure un paesaggio casuale, che sono «cugini» di quello che in fisica chiamiamo «vetri di spin» e che ho chiamato NK fitness landscapes [dove N sono gli oggetti della rete e K il numero delle connessioni che interessano ogni singolo oggetto della rete ndr]. Così ho passato molto tempo studiando l’evoluzione su modelli di paesaggi di adattamento irregolari. Inoltre è risultato che questo approccio ha anche delle implicazioni economiche. Per esempio il fenomeno chiamato in economia learning by doing, per cui più fabbriche costruisci, meno ti costano, in un senso particolare segue questo modello. Ho anche scritto quattro libri su questi argomenti: Origins of order, At home in the universe, Investigations e, più recentemente, Reinventing the sacred, pubblicato con Basic Books.
Investigations è una raccolta di articoli, mentre Reinventing the sacred è un libro, come dire?, più diretto.
Quanto hai detto circa l’auto-organizzazione è piuttosto diverso dal darwinismo classico. Secondo te dunque cosa dovrebbe cambiare nella teoria dell’evoluzione?
Anzitutto voglio precisare che la selezione naturale resta molto importante: nel mio pensiero non ha perso importanza. La domanda è: qual è il ruolo dell’auto-organizzazione? Per esempio, se si prendono dei lipidi e li si mette nell’acqua si forma una membrana biologica sferica simile a quella delle cellule. Quindi non abbiamo bisogno della selezione per ottenere queste membrane. Così agisce l’auto-organizzazione. Ciò significa che dobbiamo cercare tutte le maniere in cui l’auto-organizzazione può giocare un ruolo nell’evoluzione e modificare la teoria evoluzionistica in modo da tenerne conto.
Pensi che la vita sia un fenomeno generale, che possa esistere anche su altri pianeti, magari con una chimica diversa?
Sì, lo penso.
E anche che possa raggiungere alti livelli di complessità e magari di intelligenza?
Penso che ottenere la vita sia probabilmente ragionevolmente facile. E una volta che c’è la vita, c’è anche l’evoluzione, perché nella replicazione si fanno inevitabilmente degli errori, per cui parte la selezione naturale. Inoltre quando c’è più di un tipo di esseri viventi si ha la co-evoluzione. Quindi credo sia difficile che non si raggiunga l’intelligenza almeno in qualche senso. Per esempio, in un certo senso i batteri sono intelligenti: sono in grado di stabilire quanto densamente sono stipati e migrano verso le estremità degli aggregati se sono troppo densi; quindi dimostrano intelligenza nel senso che hanno una buona percezione dell’ambiente e sono capaci di una buona risposta agli stimoli. Un’ulteriore questione è che ci serve una teoria che mostri come risolvendo un problema si creano le condizioni perché ne sorga un altro, come accade per esempio in economia. Quando vennero inventati i computer nessuno immaginava di creare il word processing; ma quando questo venne inventato divenne una buona idea: inventare qualcosa per condividere i file; così divenne una buona idea creare il World Wide Web; così divenne una buona idea mettere dei motori di ricerca nel World Wide Web; così divenne una buona idea creare Facebook, di cui quindici anni fa nessuno sapeva niente. Questa è un altra cosa su cui ho meditato a lungo. Io non penso soltanto che non possiamo dire cosa accadrà, ma che non possiamo neanche dire cosa potrà accadere. Questo ha delle conseguenze realmente profonde, poiché significa che non possiamo fare nemmeno delle affermazioni probabilistiche. Immagina di lanciare una moneta diecimila volte: tu sai che si avrà una distribuzione binomiale con circa 5000 volte testa e 5000 volte croce. Questo perché sai che ogni volta può uscire solo o testa o croce, quindi conosci tutte le possibilità, cioè il sample space, e quindi puoi fare delle affermazioni probabilistiche. Io non penso che possiamo fare lo stesso in relazione alla biosfera, che evolve determinando la comparsa di nuove funzioni, come l’udito o il volo. Le piume apparvero presumibilmente per la termoregolazione e vennero poi usate per una nuova funzione: appunto il volo. Non penso che avremmo potuto prevedere il volo quando le piume comparvero per la prima volta. E non penso, se tu mi chiedessi ora di dire tutte le possibilità che esistono per qualsiasi tipo di evoluzione per gli esseri umani, che possiamo dire quali sono. Io credo che siano possibili funzioni del tutto nuove che possono svilupparsi in modo imprevedibile.
Tu hai lavorato anche con l’Istituto di Santa Fe, dove sono stati fatti molti tentativi di definire la complessità. Quale preferisci?
Penso di avere una definizione molto semplice e intuitiva di complessità. È qualcosa come un sistema con diversi tipi di parti, moltissime delle quali interagiscono le une con le altre, per cui si può intendere l’ordine come una proprietà emergente collettiva delle parti.
Mi pare di capire che non ami le definizioni formali di complessità…
No. O meglio, non me ne sono mai preoccupato, come invece ha fatto per esempio Shannon.
L’Istituto di Santa Fe è stato molto celebre per un certo tempo, ma ultimamente non se ne è più sentito parlare. Secondo te funziona ancora bene?
Sì, penso che funzioni ancora bene. Era diventato famoso nei suoi primi dieci anni di attività perché stavamo inventando la scienza della complessità. Quello che è straordinario è che noi sapevamo che stavamo inventando una nuova area della scienza. E ce la stavamo godendo un mondo nel farlo. Tutti incoraggiavano tutti, era eccitante, messianico, esagerato, divertente, qualcosa che è difficile da mantenere: non si può trovare un nuovo campo di ricerca fondamentale tutti i giorni. Dopo questi primi dieci anni la gente ha continuato a fare un ottimo lavoro sulla complessità, ma negli anni Novanta del secolo scorso non c’era più il senso della novità nel modo in cui c’era invece negli anni Sessanta. Quelli che hanno lavorato fin dall’inizio si sono divertiti molto di più dal punto di vista scientifico e sono diventati molto più noti di quanto lo fossero allora, ma adesso ci sono tutte le persone collegate a Santa Fe, i visitors, sicché c’è un gruppo molto più ampio che lavora in tutto il mondo. Dopo tanti anni di progressi la complessità è diventata solida buona scienza. È diventata parte di ciò che facciamo e di ciò che pensiamo.
Murray Gell-Mann è ancora a Santa Fe?
Sì, c’è ancora. È stato uno dei padri fondatori dell’Istituto, anche se non ne è mai stato il direttore, e lavora ancora lì per la maggior parte del tempo. È un uomo straordinariamente intelligente.
E tu collabori ancora con Santa Fe?
Sì.
A tuo parere come si fa a essere un buon professore di materie scientifiche al Liceo?
La prima cosa da dire è che io non l’ho mai fatto, quindi è un po’ presuntuoso per me pretendere di rispondere. Comunque mi sembra che l’entusiasmo sia incredibilmente importante. La scienza è così eccitante! Se uno presenta la scienza come: «Ecco qua ciò che sappiamo, imparatelo!», dimentica completamente il processo della creazione della scienza. Quindi credo che una delle cose che i professori di scienze del Liceo potrebbero fare è passare parte del tempo parlando degli articoli scientifici originali in differenti momenti, e poi chiedere: come ha fatto questa gente, cosa pensava, che ha permesso loro di fare queste scoperte, e che godimento ne ha tratto? In questo modo la scienza diventerebbe un’avventura umana che trova la sua via attraverso l’ignoto, anziché essere una semplice memorizzazione di teorie e di fatti. La seconda cosa è che penso ci sia una certa virtù, quando si tiene una lezione, nel dare qualche «ceffone», in modo che gli studenti debbano realmente pensare con la propria testa. Se dai loro tutte le risposte, molto semplicemente e molto chiaramente, loro logicamente si limitano a memorizzare. Se invece sei un po’ più oscuro, gli studenti sono costretti a chiedersi: «Cosa? Che sta dicendo?». Così devono pensare un po’, così devono scoprire un po’ le cose da sé. Fate in modo che i vostri studenti debbano scoprire qualcosa da sé!
A cura di Paolo Musso
(Filosofia della Scienza – Università dell’Insubria – Varese)
© Pubblicato sul n° 42 di Emmeciquadro
