Comprendere la fisica: Teorie e Modelli

(nota:pubblicato anche su scetticismo metodologico)

Esistono cose peggiori di non capire la scienza? Sì, ad esempio interpretarla male. Ormai ho perso il conto delle volte in cui mi sono imbattuto nelle peggiori fesserie pseudo-scientifiche dovute a interpretazioni molto fantasiose (e altrettanto assurde) di teorie scientifiche valide. In particolare, ne ho incontrate molte che abusano della meccanica quantistica per giustificare convinzioni a dir poco ridicole. Quindi ho deciso di scrivere questo articolo su un argomento che mi sta particolarmente a cuore, per fare chiarezza.

La scienza è predittiva. Questa è una delle sue caratteristiche più utili: in altre parole ci permette di conoscere l’esito di un fenomeno ancor prima che questo si verifichi. Ovvero di «prevedere» il risultato. Tutto questo è possibile grazie ai modelli che la scienza sviluppa. Ma cos’è un modello? Come viene realizzato? Ma soprattutto, come possiamo sfruttarlo?

Gli esseri umani costruiscono teorie per spiegare, predire e comprendere appieno vari fenomeni naturali, ma dato che la realtà spesso è molto complessa e fenomeni apparentemente semplici coinvolgono quantità di variabili incredibilmente alte, la formulazione di teorie complete spesso risulta un processo virtualmente interminabile e, in genere, poco utile. Perché poco utile?

Immaginiamo di voler predire l’esito di un fenomeno semplicissimo, il lancio di una moneta. Una teoria completa richiederebbe di stabilire la relazione fra tutte le variabili coinvolte nel fenomeno, ad esempio: la massa della moneta, la sua forma e la forza con cui viene lanciata, ma non dovremmo scordarci di considerare la presenza/assenza di vento, la resistenza offerta dall’aria, la densità non omogenea della lega di cui è fatta la moneta, le interazioni gravitazionali fra la moneta e la terra, fra la moneta e la luna, fra ogni singolo atomo di una e dell’altra, o quelle elettromagnetiche con tutto ciò che la circonda. Insomma, avrete capito che questo elenco potrebbe andare avanti all’infinito e farsi man mano sempre più assurdo. A noi, però, serve sapere in tempi ragionevoli se uscirà testa o croce, quindi abbiamo bisogno di una visione del fenomeno drasticamente semplificata, senza però inficiare la nostra qualità predittiva, una qualche teoria efficace che possa condensare tutti questi elementi in pochi concetti essenziali; in parole povere ci serve un modello.

''Che cosa intendiamo per capire qualcosa? Possiamo pensare che questo complicato insieme di cose che costituiscono il mondo è come un gioco di scacchi e noi siamo gli osservatori del gioco. Non sappiamo quali siano le regole del gioco; tutto quello che possiamo fare è guardare le mosse dei giocatori e (...) magari comprendere alcune delle regole'' (Richard Feynman)
”Che cosa intendiamo per capire qualcosa? Possiamo pensare che questo complicato insieme di cose che costituiscono il mondo è come un gioco di scacchi e noi siamo gli osservatori del gioco. Non sappiamo quali siano le regole del gioco; tutto quello che possiamo fare è guardare le mosse dei giocatori e (…) magari comprendere alcune delle regole”
(Richard Feynman)

Ma un modello non è una teoria. Le teorie coincidono con la miglior rappresentazione possibile di un certo fenomeno e dovrebbero essere, per un particolare osservatore, uniche. Per la precisione, uno stesso osservatore potrebbe creare svariati modelli corretti, ognuno per una particolare situazione, da applicare in differenti contesti o da diversi individui. La somma e la sovrapposizione di tanti modelli può costituire una teoria nello stesso modo in cui l’unione di più mappe può darci una visione completa di un’area geografica. Tuttavia, dato che questa distinzione non è rilevante ai fini di questo articolo, userò spesso il termine “teoria” in riferimento a “teoria efficace” o “modello”.

A questo punto dovreste aver capito cos’è un modello: è una teoria basata su un’astrazione semplificata della realtà. In fisica generalmente è espresso tramite equazioni perché questo ci permette di averne una visione quantitativa, ma esistono modelli puramente descrittivi (o qualitativi) costituiti da grafici o schemi, basti pensare alla pianta di un edificio che non è altro che un modello bidimensionale dello stesso.

L’approccio modellistico nella fisica sorge con Cartesio. Egli fu il primo a suggerire che il pensiero di uno scienziato non dovesse essere interpretato come un insieme di meri postulati basati sulle proprie convinzioni, ma piuttosto come un utile modello abile a predire degli effetti in accordo con l’osservazione. Nell’ambito scientifico moderno la natura viene modellata concentrandosi su singoli oggetti, interazioni, sistemi o processi.

In generale, semplificando un fenomeno per creare un modello, si percorrono le seguenti fasi in questo ordine:

  1. Modello dei soggetti: il primo passo è individuare “chi” è coinvolto nel fenomeno che si vuole analizzare. Successivamente, bisogna decidere in che modo ci sarà utile considerarlo; ad esempio, in contesti diversi possiamo modellare la stessa automobile come un punto adimensionale, un corpo rigido o addirittura un insieme di corpi rigidi.
  2. Modello delle interazioni: se sono stati individuati più soggetti coinvolti nel nostro fenomeno allora bisognerà definire come interagiranno tra loro. In questa fase bisogna decidere quali interazioni sono significative per il nostro fenomeno e quali no. Le interazioni trascurabili non compariranno nelle equazioni del modello.
  3. Modello del sistema: unendo i risultati delle due fasi precedenti si ottiene il modello di sistema.
  4. Modello del processo: la relazione tra le azioni e le reazioni avvenute ci permette di ottenere equazioni di stato ed equazioni causali. Le prime descrivono come una o più proprietà di un sistema varino, ma la causa rimane non specificata. Le seconde, invece, descrivono come le proprietà di un sistema vengano afflitte dall’interazione con l’ambiente.

Da quanto è stato detto finora si può concludere che il procedimento di creazione di un modello è afflitto da un certo grado di arbitrarietà da parte dello scienziato che lo elabora. Chiaramente, questo rappresenta un ostacolo nella creazione di uno standard, di una convenzione, tra diverse persone o laboratori. Infatti, non esistono modelli «più giusti» o «più sbagliati» di altri, perché non esiste un criterio assoluto di valutazione. Per questa ragione scienziati e filosofi da lunghissimo tempo si chiedono: Quali criteri soddisfa un buon modello?

Il nostro obiettivo è di scegliere un modello “migliore” senza alcun pregiudizio, ovvero senza bias cognitivo. Ad esempio, uno scienziato che lavora per dieci anni allo sviluppo di una teoria soddisfacente sarà poco propenso a riconoscerne gli errori o le falle, e sarà sempre pronto ad apportare modifiche al suo lavoro piuttosto che assistere passivamente alla sua demolizione. Situazioni come questa si verificano continuamente nella comunità scientifica, ma oggi la maggior parte degli scienziati condividono alcune linee guida a riguardo per meglio orientare i processi di valutazione. Un buon modello:

  1. È elegante
  2. Contiene una quantità minima di elementi arbitrari
  3. Concorda con le osservazioni e ne offre spiegazioni
  4. Fornisce previsioni accurate che, se errate, possono invalidarlo

Vorrei che i miei lettori ponessero particolare attenzione a quest’ultimo elenco perché sintetizza in poche parole lo stato mentale con cui andrebbero affrontate le dispute scientifiche in genere. Inoltre, a mio modestissimo parere, questo approccio è responsabile degli straordinari successi scientifici raggiunti nell’ultimo secolo.

Sebbene queste “regole auree” siano in linea di massima un’ottima guida, bisogna ammettere che perdono di efficacia in contesti particolarmente specifici perché in virtù della loro generalità sono poco precise e, ancora una volta, lasciano spazio all’arbitrarietà.

Tirando le somme, pare che l’unico criterio che misuri l’effettiva bontà di un modello sia la sua utilità in termini di risultati o la sua convenienza in termini di sforzi richiesti ad applicarlo; insomma, è completamente inutile chiedersi se un modello sia migliore di un altro se entrambi concordano con le stesse osservazioni, in qualunque caso nessuno dei due corrisponderà alla realtà fisica (ammesso che esista).

Ad esempio, prendiamo in considerazione il confronto tra la concezione cosmica Tolemaica (geocentrica) e Copernicana (eliocentrica), quale delle due è corretta? Sebbene siamo abituati a credere che Copernico dimostrò che Tolomeo si sbagliasse, la sorprendentemente risposta è che sono entrambe corrette. Tutte le osservazioni del cielo che possiamo effettuare sono spiegate ugualmente bene sia da un modello che dall’altro, ma il sistema di riferimento che vede il sole in quiete semplifica di molto le equazioni; in altre parole è più elegante. Il modello geocentrico è incredibilmente comodo in contesti “terrestri” e quotidiani ma diventa decisamente scomodo quando prendiamo in analisi le meccaniche interplanetarie. Entrambi i modelli sono in grado di fornirci informazioni precise se li impieghiamo entro i loro limiti di applicabilità.

Questa forma di pensiero è stata nominata dal sommo Stephen Hawking realismo dipendente dai modelli e afferma che probabilmente l’universo è descrivibile solo attraverso un certo numero di differenti modelli, ognuno dei quali possiede un diverso dominio di applicazione, ovvero una specifica area ben delimitata entro cui ha validità. Benché a volte i domini di diverse teorie si possano sovrapporre, questo non rappresenta un problema finché le previsioni saranno concordi.

In conclusione, torniamo all’abuso della meccanica quantistica. Ciò che tutti gli scienziati improvvisati che popolano il web sembrano rifiutarsi di capire è che questa è solo un modello utile a predire e spiegare i comportamenti particellari su scala atomica e subatomica e quindi non è applicabile a contesti di vita quotidiana.

Così come conoscere la composizione chimica di una molecola d’acqua non ci dice nulla riguardo al comportamento delle maree, così la meccanica quantistica può risultare solo fuorviante applicata su scala “umana”.

Pietro Sottile

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