Capitolo 2
Le simulazioni
2.1 Scienze dell'uomo e scienze della natura
Nelle scienze che hanno successo le teorie sono subito paragonate
ai fatti per trovare una conferma o una smentita. Questo è quello che
avviene per le scienze della natura, le quali appaiono, infatti, come scienze
avanzate e capaci di fare costanti progressi. Si pensi alla fisica, la biologia,
la chimica: se occorre una previsione in uno di questi campi gli scienziati
sono oggi in grado di fornirla con notevole precisione. Non così per
le scienze dell'uomo (l'economia, la sociologia, la storia, l'antropologia,
la psicologia, …), in queste scienze quasi mai si è realizzato il
dialogo costante tra teorie e fatti osservati, quasi mai le teorie sono state
formulate in termini quantitativi, quasi mai ha potuto essere adottato il metodo
degli esperimenti di laboratorio. Inoltre, se si considerano le stime o le previsioni
dei fenomeni studiati nelle scienze umane (si pensi all'economia in particolare)
gli scienziati non sono in grado di fornire dati precisi, ma, anzi, spesso sbagliano
completamente, prevedendo aumenti piuttosto che diminuzioni o peggio. Nelle
scienze dell'uomo si raccolgono e si descrivono una grande quantità e
varietà di fatti empirici che però non si capisce quale teoria
confermano o smentiscono. Non c'è, nella maggior parte dei casi, un collegamento
tra teorie e fatti che caratterizza la scienza in generale e le scienze della
natura in particolare. È per questo che le scienze dell'uomo fanno pochi
progressi e non riescono a raggiungere e ad accumulare nel tempo una vera conoscenza
e comprensione della realtà. Le teorie vengono discusse, magari all'infinito,
ma raramente vengono sottoposte a una vera e propria verifica empirica; sono
sostenute o criticate con argomenti e ragionamenti, ma non con fatti osservati.
Di questa differenza per le scienze dell'uomo rispetto alle scienze della natura
occorre tener conto perché, proprio per la loro arretratezza, le scienze
dell'uomo hanno più bisogno delle simulazioni.
Il metodo della simulazione differisce radicalmente dai metodi
tradizionali della ricerca scientifica perché non mira solamente a descrivere,
prevedere o spiegare i fenomeni della realtà, ma cerca di ricrearli;
inoltre tale metodologia formula le proprie teorie e ipotesi sotto forma di
progetti per la costruzione di sistemi artificiali, costruisce tali sistemi
e verifica la loro capacità di descrivere la realtà oggetto di
studio. Per la simulazione ha fondamentale importanza l'informatica: attraverso
la programmazione e alcuni specifici strumenti, quali Swarm, (per una descrizione
di Swarm si veda il paragrafo 4.2), Ascape, Starlogo,
si può scrivere un programma in grado di simulare un mondo paragonabile
ad un laboratorio sperimentale virtuale.
Una volta costruita una simulazione lo scienziato la può usare come un
laboratorio in cui controllare variabili e manipolare il loro valore osservando
gli effetti di queste operazioni. Questo è quello che fondamentalmente
avviene nel laboratorio sperimentale reale e che ne spiega il grande valore
per la scienza. In laboratorio lo scienziato non si limita a osservare la realtà
empirica, ad aspettare che avvengano i fenomeni cruciali che possono dirgli
se le sue teorie sono corrette o sbagliate. In laboratorio lo scienziato interroga
lui la realtà, le pone le domande giuste per decidere se una teoria è
corretta o sbagliata, e fa in modo che la realtà risponda. Lo stesso
avviene nel laboratorio virtuale costituito da una simulazione. Se una teoria/simulazione
riesce a riprodurre i fenomeni osservati nella realtà, la teoria/simulazione
può essere considerata confermata. Se non ci riesce, il ricercatore può
aggiungere, togliere e modificare variabili, può manipolarne i valori,
e può modificare in altri modi la teoria/simulazione fino a che non viene
raggiunta una corrispondenza soddisfacente tra teoria/simulazione e dati empirici.
Tuttavia non è necessario che ciascun essere umano capisca i simboli
che costituiscono il programma perché la teoria-simulazione svolga i
suoi compiti di produrre predizioni e spiegazioni. È il computer che
produce le predizioni. La teoria espressa come programma di computer, girando
nel computer, produce direttamente i fenomeni simulati che debbono corrispondere
con i fenomeni osservati nella realtà. Il compito dello scienziato è
solo di osservare i fenomeni simulati prodotti dalla teoria, osservare i fenomeni
della realtà e verificare se i due corrispondono.
Le simulazioni non servono solo ad osservare fenomeni, ma anche per elaborare
teorie, per esplorarne e valutarne le caratteristiche e le implicazioni quando
sono ancora nella fase di costruzione. Più specificamente, con le simulazioni
diventa possibile sviluppare e valorizzare un metodo di ricerca che viene usato,
ma solo marginalmente e implicitamente, nella scienza: il metodo degli esperimenti
mentali. Si possono anche definire, quindi, come delle "macchine"
per automatizzare gli esperimenti mentali.
Per gli esseri umani esiste la realtà naturale, ma esiste anche la realtà
artificiale in quanto è prodotta dalle loro azioni. La realtà
artificiale sono le tecnologie, le modificazioni dell'ambiente provocate dall'uomo,
i segnali comunicativi… Innanzitutto le simulazioni sono teorie e quindi
sono dei mezzi per comprendere la realtà, tuttavia sono anche realtà,
questo comporta un'ulteriore novità e cioè, che le teorie (espresse
attraverso la simulazione) siano realtà; ciò differisce dalla
tradizione, che propone una visione non solo differente, ma opposta, asserendo
che le teorie sono una cosa mentre la realtà è un'altra.
Sono realtà artificiale dato che esse soddisfano i tre criteri che definiscono
la realtà: 1) ciò che può essere percepito attraverso un'azione
dei nostri sensi o delle nostre percezioni; 2) quello su cui possiamo agire
e che corrisponde alle nostre azioni; 3) ciò che costituisce un vincolo
alle nostre azioni e allo stesso tempo un mezzo per svolgerle.
Una simulazione può essere osservata guardando sullo schermo di un computer,
si può agire su di essa agendo sui comandi del computer ed essa risponde
a tali azioni, costituisce un vincolo poiché si possono fare certe cose
ma non altre e nello stesso tempo costituisce un mezzo mediante il quale si
possono svolgere delle azioni.
2.3 Vantaggi delle simulazioni
In Parisi
(2001) si legge che nelle scienze dell'uomo le simulazioni possono avere
conseguenze dirompenti e rivoluzionarie. Tale metodologia consente, infatti,
di rimuovere alcune delle debolezze strutturali che hanno ostacolato e rallentato
lo sviluppo delle scienze dell'uomo - il carattere soggettivo dei fenomeni oggetto
di studio, la mancanza di un legame stretto tra teorie e osservazioni empiriche,
l'impossibilità di ricorrere ad esperimenti di laboratorio - e che hanno
reso lo studio dei fenomeni umani un compito più difficile rispetto allo
studio dei fenomeni naturali.
Le simulazioni sono un nuovo strumento che la scienza ha oggi a disposizione
per conoscere e capire la realtà, usare il metodo della simulazione come
metodo di ricerca ha delle conseguenze sul modo in cui la scienza concepisce
la realtà e sul modo in cui la scienza si organizza per studiare la realtà.
Una scienza che adotti le simulazioni come strumento di ricerca tenderà
a cambiare in due direzioni: tenderà a vedere la realtà non come
fatta soprattutto di sistemi semplici, ma come fatta di sistemi complessi. Dopo
questa affermazione occorre fare una digressione per chiarire il significato
del termine "complesso", per non confonderlo con l'apparentemente
simile "complicato". L'esempio è tratto da Terna
(2002a): "un motore a scoppio è certamente molto complicato,
ma smontandolo riusciamo a comprendere come ciascuna sua parte interviene nel
sistema, di cui afferriamo molto bene il funzionamento; un formicaio è
un sistema complesso (Hölldobler e Wilson,
1997), il cui funzionamento è difficile da comprendere; soprattutto,
l'esame isolato delle diverse componenti (i diversi tipi di formiche) ci dice
pochissimo sul ruolo delle diverse parti e sulla meccanica del sistema".
Apparirà dunque chiaro che per comprendere il formicaio sarà necessario
studiare contemporaneamente le componenti ed il sistema aggregato che ne deriva,
questo è possibile attraverso il metodo della simulazione.
La scienza fino ad oggi si è occupata quasi esclusivamente di sistemi
semplici poiché essi si prestano meglio ad essere studiati con gli strumenti
tradizionali, ma la realtà è fatta soprattutto di sistemi complessi,
dunque si pone il problema per la scienza di dotarsi degli strumenti idonei,
che, ovviamente, non possono più essere quelli tradizionali. La simulazione
è uno di questi, anzi, ad oggi, è probabilmente il più
importante.
Le teorie espresse nei modi tradizionali (il linguaggio, le equazioni…)
sono appropriate ai sistemi semplici ma non ai sistemi complessi perché
esse sono vincolate dai limiti cognitivi della mente umana, limiti di memoria,
di attenzione, di ragionamento. Una teoria espressa tradizionalmente deve essere
tenuta insieme all'interno della mente di un essere umano e deve essere comunicata
a un altro essere umano usando i simboli del linguaggio e della matematica.
Ciò è possibile se la teoria ha come oggetto un sistema semplice,
non se ha come oggetto un sistema complesso. La teoria di un sistema complesso
è anch'essa complessa, riguarda molti elementi, ha molte parti, e fa
giocare questi molti elementi e molte parti tra loro, con un insieme di interazioni
che le capacità di memoria, di attenzione e di ragionamento della mente
umana non sono in grado di gestire.
Il vantaggio di una simulazione al computer è dato dal fatto che le "risorse
cognitive" del computer, le sue capacità di memoria, di attenzione,
di ragionamento, suppliscono ai limiti umani. Gli esseri umani possono inserire
gradualmente nel programma le diverse parti della teoria, modificare la teoria
incorporata nel programma, verificarne il funzionamento osservando i risultati
della simulazione e manipolandone le variabili, ma è il computer che
osserva dentro di sé tutta intera la teoria e, soprattutto, che la fa
"girare" in modo da permettere all'essere umano di osservarne il funzionamento
e i risultati e dunque di capirla.
Le simulazioni seguono la via della sintesi della realtà, dove sintesi
vuole dire partire dalle componenti per studiare cosa emerge quando queste componenti
vengono messe insieme e fatte interagire. Infatti le simulazioni si basano sull'assunzione
che la realtà non può essere conosciuta solo analizzandola nelle
sue componenti, ma è necessario ricrearla a partire dalle sue componenti.
Il principio è: se riesco a riprodurre la realtà, questo vuol
dire che l'ho capita.
Altri vantaggi del metodo della simulazione derivano dal fatto che questo metodo
è un linguaggio comune che può essere parlato da qualunque disciplina
e attraverso il quale tutte le discipline possono parlarsi. La frammentazione
disciplinare è un problema per la scienza, spesso diventa un ostacolo:
una scienza divisa in più discipline ha difficoltà a studiare
fenomeni collegati ad altri fenomeni non tutti appartenenti alla stessa disciplina.
Le simulazioni sono tendenzialmente non disciplinari, pertanto è prevedibile
che, quando questo metodo comincerà a penetrare nella formazione degli
scienziati, i vantaggi derivanti dalla sua non disciplinarietà saranno
notevoli in numerose discipline. Il computer è una macchina molto potente,
con grandi capacità di memoria e di calcolo. Se le spesso insensate divisioni
disciplinari tra le scienze sociali sono in parte dovute al fatto che non si
può pensare di costruire un'unica teoria, espressa nei modi tradizionali
della scienza, che abbia come oggetto nello stesso tempo la cultura, le istituzioni
sociali, l'economia, le istituzioni politiche, e la storia passata di una società
umana, si può invece benissimo pensare di costruire una simulazione di
una società che incorpori tutti (o almeno molti) di questi suoi diversi
aspetti. Il computer è in grado di gestire teorie di questa complessità,
salvo ovviamente il fatto che per ogni fenomeno studiato le simulazioni, come
tutte le teorie scientifiche comunque formulate, semplificano rispetto alla
realtà, e fanno capire in profondità la realtà proprio
perché la semplificano. Ci si può quindi aspettare che con la
progressiva adozione della simulazione come strumento di ricerca nelle scienze
sociali le tradizionali divisioni disciplinari perderanno di importanza e di
senso.
Le scienze sociali studiano fenomeni che spesso rimangono lontani dall'osservazione
e dalla manipolazione diretta da parte dello scienziato, molto più di
quanto avvenga per i fenomeni studiati dalle scienze della natura. Per questo
le scienze sociali sono molto più "verbali" delle scienze della
natura. I concetti, i termini, usati dagli scienziati, essendo così lontani
dalla realtà empirica, finiscono per prendere il posto della realtà
empirica. Di qui il pericolo di entificare la realtà, di vederla costituita
da entità rigide, dotate di una loro essenza, non graduate e non quantitative,
divise da confini netti, prive di variabilità interna. Di qui anche il
rischio, molto reale, che uno stesso termine significhi cose diverse per scienziati
diversi, dato che il riscontro del termine nella realtà empirica è
così flebile, con la conseguenza di discussioni interminabili sui termini
piuttosto che sulla realtà da studiare e di ricerche che ci dicono più
sulla cultura, i valori, l'apparato concettuale del ricercatore che sui fenomeni
da lui studiati.
Che differenza fanno le simulazioni da questo punto di vista? Le simulazioni
agganciano i termini a dati quantitativi, a strutture esplicite di dati, a processi
e meccanismi espliciti e ben identificati. Non è più necessario
discutere, ad esempio, cosa è una città o uno stato (cioè
che cosa vogliamo chiamare così), e quando hanno avuto origine. Sono
esistiti individui che vivevano vicini, con certi tipi di interazioni e di strutture
in comune, in certi ambienti geografici, dove ogni elemento introdotto tende
ad avere un valore quantitativo e quindi graduabile, e il problema è
di scoprire (simulare) le condizioni che hanno dato origine a una varietà
di entità (che possiamo chiamare o non chiamare città o stato)
e le conseguenze dell'esistenza di tali entità.
Vi è anche un aspetto tecnico di questo problema. Oggi, con gli sviluppi
recenti delle tecnologie informatiche, simulazione vuol dire in buona misura
visualizzazione. La simulazione non è basata più su una interazione
tra utente e computer mediante simboli: simboli del linguaggio, dei numeri,
dei grafici e tabelle. Oggi una simulazione più probabilmente farà
"vedere" all'utente/scienziato i fenomeni studiati e come cambiano
nel tempo, cioè sarà basata su una interazione/comunicazione tra
computer e scienziato di tipo visivo, mediante immagini visive (e talvolta acustiche),
con la sofisticazione offerta dalle tecnologie informatiche attuali, cioè
immagini in movimento, immagini tridimensionali, immagini di realtà virtuale
(cioè basate su un coordinamento senso-motorio che le modifica in funzione
dei movimenti dell'utente). Le visualizzazioni poi possono rendere visibili
anche cose, fenomeni, processi, meccanismi, che nella realtà non sono
visibili, inventandosi le opportune metafore e soluzioni visive. In questo modo,
non solo lo scienziato può scoprire pattern, regolarità ed effetti
nei fenomeni che studia che gli rimarrebbero sconosciuti se il mezzo di comunicazione
e di espressione fosse semplicemente quello dei simboli linguistici e numerici,
ma può agganciare il significato dei concetti e dei termini che usa nelle
sue teorie a quello che vede e che manipola. In questo modo il linguaggio delle
teorie non rimane più soltanto chiuso in se stesso e lontano dalla realtà
che vorrebbe descrivere e spiegare, ma ha un riferimento esterno a una realtà
(per quanto simulata).
Il metodo delle simulazioni, per quanto presenta vantaggi
rivoluzionari per la ricerca scientifica, ha anche, come tutte le cose, alcuni
problemi e alcuni limiti. Si noti, però, che molte delle critiche rivolte
alle simulazioni non si riferiscono ai reali limiti che esse hanno, ma sono
per lo più imputabili ad una scarsa conoscenza delle loro caratteristiche.
Tali critiche verranno ora descritte e discusse:
"Le simulazioni sono troppo semplificate rispetto alla realtà".
Questa critica nasce da una visione delle simulazioni tale da farle apparire
come dei giochi. Giochi forse divertenti, ma inutili se l'obiettivo è
conoscere la realtà. Ma tutte le teorie sono semplificatrici, esse ci
sono utili proprio perché semplificano, in quanto semplificando cercano
di cogliere l'essenziale. Non ha senso, quindi, criticare le simulazioni perché
semplificano, il problema, invece, è capire se fanno le semplificazioni
giuste, ma questo vale per ogni teoria.
"Le simulazioni non ci dicono nulla di nuovo". Questa critica sostiene
che per simulare una cosa bisogna conoscerla, ma se già la si conosce,
a cosa serve simularla? La risposta è formulabile semplicemente nel modo
seguente: una simulazione non ci ridà soltanto quello che noi le abbiamo
messo dentro. Da una simulazione possono emergere fenomeni (simulati) nuovi,
diversi da quelli su cui ci si era basati per costruire la simulazione. In ogni
caso è tipico di una simulazione che si abbia interesse ad osservarne
i risultati, a manipolare condizioni e variabili per vedere quali sono gli effetti
di queste manipolazioni. E questo mostra che le simulazioni sono tutto tranne
che un ridirci quello che già sappiamo. Ma soprattutto le simulazioni
ci informano di qualcosa che prima non sapevamo, e cioè ci informano
sull'effettivo contenuto empirico delle nostre teorie.
"Le simulazioni non si possono fare perché non conosciamo ancora
bene la realtà che vogliamo simulare". Se le cose stessero veramente
così, se dovessimo aspettare di conoscere completamente qualcosa per
simularlo, non si capirebbe più a cosa servirebbero le simulazioni. Simulare
serve per poter conoscere e capire meglio qualcosa che non conosciamo e non
capiamo.
"Le simulazioni sono opache: anche quando riproducono qualcosa con successo,
non ce la spiegano". Secondo questa critica la simulazione corre il rischio
di diventare una "scatola nera": sappiamo cosa c'è dentro e
cosa ne esce, ma ignoriamo cosa ci succede dentro. Ma a chi sostiene questa
critica bisogna rispondere che una simulazione appare come "opaca"
solo a chi la osserva passivamente da fuori. Una simulazione è un laboratorio
sperimentale in cui il ricercatore può intervenire e modificare ogni
aspetto della simulazione per vedere che effetti derivano da queste sue manipolazioni,
osservando non solo i fenomeni, ma anche ciò che sta dietro ai fenomeni.
Questa fondamentale caratteristica delle simulazioni appena descritta permette
anche di rispondere ad un'altra critica, secondo la quale "ogni modello
è esprimibile sotto forma di equazioni alle differenze finite, dunque
il metodo delle simulazioni è inutile": simulare è uno spreco
di tempo ed energie se la ricerca che ci interessa potremmo affrontarla con
un metodo, in molti casi difficile, ma tradizionale e sicuro. L'esprimibilità
di sistemi complessi sotto forma di equazioni alle differenze finite è
possibile, probabilmente, in qualsiasi caso. Ma un'altra questione è
la risoluzione di tali equazioni, non sempre possibile. In una simulazione gli
agenti possono essere dotati di intelligenza e quindi prendere decisioni, nella
stessa simulazione è possibile sostituire tali agenti con esseri umani,
tramite una simulazione il ricercatore può intervenire e modificare dall'esterno
ogni aspetto della simulazione. Gli agenti di un modello possono essere scritti
uno per uno alle differenze finite, ma certe interazioni sicuramente no: si
pensi, per esempio, all'accodamento degli ordini in un modello di borsa, simularlo
è relativamente facile e agevole, scriverlo alle differenze finite è
impossibile. Riassumendo, i vantaggi dati dalle caratteristiche delle simulazioni
si possono avere anche con le equazioni alle differenze finite? La risposta
è no, dunque le simulazioni sono un metodo di ricerca che è sicuramente
più potente delle citate equazioni per quanto riguarda la simulazione
di mondi artificiali e lo studio di sistemi complessi.
2.5 Problemi delle simulazioni
Oltre alle citate critiche confutabili rivolte alle simulazioni,
è innegabile che esse abbiamo dei veri e propri limiti e problemi. Forse
ciò è dovuto al fatto che non si sa ancora bene come usarle, quindi
è auspicabile che in futuro tali difetti possano essere superati.
Un primo problema può derivare dalle semplificazioni che si fanno. Il
risultato della simulazione sarà quasi sicuramente errato se non si fanno
le semplificazioni giuste, cioè non si distingue tra aspetti rilevanti
e aspetti irrilevanti della realtà da includere nelle simulazioni.
Un altro problema è che spesso chi usa le simulazioni come metodo di
ricerca tende a dare un peso maggiore alla verifica interna delle teorie che
a quella esterna. La verifica interna consiste nello stabilire se da una determinata
teoria derivano effettivamente le predizioni empiriche che si pretende che da
essa derivino e quindi se la teoria spiega effettivamente certi fatti empirici.
Inoltre la verifica interna di una teoria si preoccupa di derivare dalla teoria
tutte le predizioni implicite in essa e non soltanto quelle che fanno comodo
perché la teoria sia verificata. Se la teoria è espressa come
simulazione, i risultati della simulazione sono le predizioni derivate dalla
teoria, e perciò diventa chiaro e osservabile da chiunque quali predizioni
empiriche derivino dalla teoria e quali no, e diventano chiare tutte le predizioni
empiriche, non solo quelle desiderate. Perciò la verifica interna di
una teoria viene fatta semplicemente usando la simulazione. Ma è nella
verifica esterna delle simulazione che la ricerca attuale che fa uso delle simulazioni
spesso è ancora carente. Chi fa simulazioni spesso si accontenta di osservare
e analizzare i risultati, ma non si preoccupa molto di stabilire qual è
la corrispondenza tra i risultati della simulazione e la realtà empirica.
Ovviamente un confronto c'è, ma esso tende a essere solo intuitivo, non
sistematico, parziale. Invece è necessario un confronto esplicito, dettagliato
e ampio tra i risultati delle simulazioni e le evidenze empiriche conosciute.
2.6 Le simulazioni e le scienze dell'uomo
Le simulazioni sono una novità per tutta la scienza,
e in tutte le scienze permettono di fare cose che non si possono fare con i
metodi tradizionali. Ma mentre per le scienze della natura le simulazioni sono
un'aggiunta a un apparato teorico e metodologico molto robusto, per le scienze
dell'uomo le simulazioni possono avere conseguenze rivoluzionarie perché
rimuovono alcune delle debolezze strutturali che affliggono queste scienze e
risolvono alcuni dei problemi che rendono lo studio degli esseri umani un compito
più difficile per la scienza dello studio della natura. Le simulazioni
favoriscono l'integrazione tra teorie e dati empirici che finora è stata
così difficile nelle scienze dell'uomo. Le simulazioni sono teorie e
quindi, se una scienza lavora con le simulazioni, questa scienza necessariamente
lavora su teorie. Non è più possibile che vi siano scienze senza
teorie, come la storia o l'antropologia.
Che differenza fa esprimere una teoria come una simulazione? E in che modo questo
può essere specialmente vantaggioso per le scienze sociali, economiche
e storiche? Se una teoria è espressa come una simulazione, è una
simulazione; questo comporta che necessariamente la teoria è formulata
in termini precisi e non ambigui, è internamente coerente e completa,
e non contiene assunzioni non dichiarate. La ragione è che altrimenti
la teoria/simulazione non riesce a girare nel computer (il computer è
soltanto una macchina che esegue ciecamente il programma e si ferma se il programma
non è preciso, univoco, coerente e completo) o, anche se riesce a girare
nel computer, semplicemente non riproduce i fenomeni che vorrebbe spiegare.
Perciò quando le teorie delle scienze dell'uomo sono espresse come simulazioni
questo costituisce un passo avanti importante per queste discipline, che può
aiutarle a superare la distanza di credibilità scientifica che le separa
dalle scienze della natura.
Le simulazioni possono essere per le scienze dell'uomo quello che il metodo
sperimentale è per le scienze della natura, possono dunque cambiare i
difficili rapporti che le scienze dell'uomo hanno con i fatti empirici. In una
simulazione è possibile mettere in gioco un numero molto grande di cause
che determinano un dato fenomeno e studiare le interazioni anche complicate
tra queste diverse cause, ed è possibile inserire il fenomeno nel suo
contesto, simulando non solo il fenomeno, ma anche il suo contesto.
Le scienze dell'uomo sono scienze di sistemi complessi per cui non si possono
studiare come se fossero sistemi semplici. Le simulazioni sono fatte apposta
per studiare i sistemi complessi e perciò esse sono lo strumento metodologico
di elezione per le scienze dell'uomo, le quali fino ad oggi, non potendo usare,
se non in rari casi, il metodo degli esperimenti di laboratorio, non ne avevano
veramente nessuno.
Le simulazioni, inoltre, serviranno a costruire una scienza dell'uomo non disciplinare.
La suddivisione della scienza in discipline e sottodiscipline ha evidenti vantaggi
pratici, ma ha anche un prezzo dato che una scienza divisa in discipline non
corrisponde a una realtà che è un insieme integrato di fenomeni
tutti collegati tra loro. Ma il prezzo pagato è maggiore nelle scienze
dell'uomo che nelle scienze della natura. Dalle simulazioni ci si aspetta un
grande aiuto per lo sviluppo di una scienza non disciplinare degli esseri umani.
L'aspettativa di tale aiuto si basa sulle caratteristiche delle simulazioni.
Se una scienza non disciplinare degli esseri umani finora è stata difficile
o impossibile da realizzare in quanto gli esseri umani e le loro società
sono fenomeni troppo complessi e risultano dalla interazione tra troppe componenti
diverse per poter essere affidate alla mente di un singolo scienziato, il computer
può con le sue grandi risorse di memoria e di calcolo riuscire là
dove il singolo scienziato non può arrivare. Se la scienza dell'uomo
fino ad oggi è stata inevitabilmente disciplinare perché i diversi
fenomeni umani sono stati studiati con schemi teorici e metodi di indagine diversi
e non si può pretendere che un singolo scienziato li padroneggi tutti,
le simulazioni con il computer rappresentano un metodo univoco e uniforme applicabile
a tutte le scienze dell'uomo.