Simulazione della genesi ed evoluzione di un sistema economico con jES Open Foundation
3.6 Generazione di mondi
La parte di simulazione illustrata finora può essere definita “a costanza di mondo”, poiché descrive lo sviluppo di una situazione data; l’aspetto più innovativo del modello è rappresentato invece da ciò che si può definire “generazione di mondi”. Questo secondo livello di sviluppo prevede che il mondo non sia costante, ma sia generato casualmente a partire dallo spazio dei codici, cioè l’insieme dei valori che identificano le unità produttive e quindi le corrispondenti competenze produttive. Sia le ricette sia le unità sono generate a partire dallo spazio dei codici, ma la differenza fondamentale nella loro creazione consiste nella composizione dell’universo dal quale provengono: la fonte delle ricette42 è la totalità dello spazio dei codici, mentre le unità produttive possono avere origine alternativamente da un sottoinsieme di tale spazio oppure dallo spazio completo. La conseguenza di questo
42 Le ricette sono generate dall’orderGenerator o sono prelevate da archivi esterni dall’orderDistiller.
tipo di impostazione è un potenziale disallineamento, nel secondo caso, fra ricette ed unità produttive per cui nel corso della simulazione potrebbe verificarsi la presenza di ricette immesse all’interno del mondo senza che esista una corrispondente unità in grado di eseguirle.
Il lato WD (ordini) e quello DW (unità produttive) del mondo sono indipendenti, sia per quanto riguarda il formalismo, sia in termini di codice, quindi possono essere analizzati separatamente, ma sono in comunicazione fra loro; infatti le ricette, che contengono l’informazione relativa ai compiti da svolgere, si spostano all’interno del lato DW alla ricerca di una o più unità produttive che possiedano il
know-how necessario alla loro esecuzione ed in questo senso si può dire che sono gli
eventi a guidare la simulazione. L’informazione relativa ai passi da compiere è gestita in modo completamente decentrato dal momento che ogni ordine contiene sia le indicazioni relative alle fasi produttive già realizzate, sia la sequenza di passi ancora da compiere; il risultato di una simile impostazione della simulazione è un modello che non si limita a riprodurre una sequenza predeterminata di eventi, ma che, dall’interazione fra gli agenti, lascia emergere una combinazione di situazioni di cui, a priori, sono definite soltanto le regole generali.
Il fatto che la sequenza di passaggi che conducono alla realizzazione del prodotto finito sia contenuta negli ordini suggerisce l’idea che dal punto di vista tecnico gran parte dell’intelligenza, intesa come conoscenza di ciò che debba essere fatto e di quando le attività debbano essere svolte, sia contenuta nel lato WD del mondo. Si è preferito precisare che in questo contesto si utilizza il termine intelligenza in questa accezione molto restrittiva perché il dibattito sulla definizione del termine e sulla possibilità che un computer possa mostrare capacità in qualche modo riconducibili ad una forma di intelligenza è quanto mai aperto.
Satolli [1999], ad esempio, in un articolo di alcuni anni fa introduce il problema con riferimento al noto paradosso della stanza cinese di Searle:
“La stanza cinese non è altro che un celebre paradosso formulato dal filosofo John R. Searle quasi vent’anni fa, sotto forma di esperimento ideale. Dentro quel locale una
persona deve dialogare con qualcuno che sta fuori, in una lingua di cui non capisce nulla. Ci riesce grazie ad una complicata sequenza di istruzioni, che ha con sé, in base alle quali sceglie con quali caratteri cinesi rispondere appropriatamente ai caratteri (pure cinesi) che gli vengono proposti da fuori. L’interlocutore esterno ha l’impressione di avere a che fare con qualcuno che capisce e parla il cinese, ma l’uomo dentro la stanza in realtà, non comprende nulla. In altre parole, secondo Searle, un programma costituito da una serie ordinata di istruzioni per manipolare simboli, può simulare un comportamento intelligente, ma non può generare la comprensione, ovvero il significato.”
Satolli sottolinea le numerose critiche che l’argomento ha ricevuto e prosegue affermando:
“L’obiezione più forte è che la comprensione del dialogo avrebbe luogo nell’intera stanza, non nell’esecutore umano delle istruzioni, che è solo una componente (equivalente al processore del computer) del sistema capace di parlare cinese.”
Quest’ultima affermazione offre lo spunto per riconsiderare come si modifica il problema dell’intelligenza all’interno della simulazione in seguito all’introduzione del meccanismo dell’area di visibilità in jES OF. In questo caso, infatti, anche nel lato DW del mondo è presente una certa quantità di quella che si è voluta chiamare genericamente intelligenza; si tratta cioè della conoscenza di chi sia in grado di svolgere determinati compiti produttivi, non in senso assoluto, ma con il vincolo della capacità di dimostrarsi affidabile.
Questa sorta di mappa ideale dei punti in cui esistono risorse di fiducia nel mondo non è immagazzinata in modo statico e definitivo in un elenco di unità produttive affidabili che sia fornito all’inizio della simulazione a ciascuna unità per consentirle di scegliere a chi consegnare la produzione completata e si mantenga inalterato per tutto il corso dell’esperimento; si tratta infatti di una risorsa che si modifica dinamicamente nel corso delle interazioni e soprattutto non è frutto di un processo di selezione unidirezionale che permetta di distinguere nettamente all’interno del mondo due categorie di unità precisamente individuate: le unità cooperative da un lato ed i free-rider dall’altro. Dall’analisi della presenza o assenza e dell’estensione dell’area che circonda ciascuna unità è possibile dedurre il suo grado di notorietà e la reputazione più o meno buona di cui gode, ma per il modo in cui è stato costruito il procedimento di verifica della visibilità reciproca, in ogni istante rileva soltanto il punto di vista relativo di ciascuna unità che debba trasferire l’output ad un altro produttore. Il fatto che per il funzionamento della simulazione contino soltanto le numerose valutazioni parziali sulla disponibilità di capitale sociale nel mondo segnala la presenza di intelligenza distribuita nel sistema e indica che la conoscenza, cioè la presenza di informazioni rilevanti per il processo simulato, non è localizzabile in un punto particolare del mondo, né riferibile ad un singolo soggetto.
E’ necessario comunque ricordare che un simulatore d’impresa come jES, nelle sue varie versioni, è costruito in modo da riprodurre in modo semplificato l’impresa come si presenta nella realtà e sulla base delle decisioni prese dal ricercatore nell’impostare il modello; la possibilità di ottenere soluzioni migliorative dei risultati aziendali reali, da impiegare come suggerimento nella gestione di attività produttive concrete, è subordinata all’impiego di sistemi di decisione orientati all’ottimizzazione, che non costituiscono un elemento imprescindibile nella costruzione dell’esperimento, ma una sua evoluzione.