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Simulazioni ed esperimentiTemi filosofici dell’informatica
5 maggio 2008
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Temi filosofici dell’informatica
Parti significative di indagine scientifica sono svolte sui modelli piuttosto che sulla realtà In particolare la ricerca scientifica si avvale oggi di
simulazioni per studiare, ad esempio La formazione e lo sviluppo di galassie La dinamica dettagliata di reazioni ioniche Aspetti del processo di evoluzione della vita …
Ma che cos’è una simulazione e quale relazione ha con il concetto di modello?
Modelli: epistemologia
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Temi filosofici dell’informatica
“A computer simulation is any-computer implemented method for exploring the properties of mathematical models where analytical methods are unavailable” [Humphreys 1991]
Le simulazioni sono generalmente usate in connessione con modelli dinamici
Lo scopo di una simulazione è di risolvere le equazioni di moto di un modello dinamico che rappresenta l’evoluzione temporale di un sistema target Non c’è soluzione analitica alle equazioni che
rappresentano l’evoluzione di un sistema È possibile un processo di approssimazione per cui le
equazioni differenziali sono trasformate in equazioni alle differenze
I valori di queste equazioni possono essere calcolati tramite un computer
Simulazioni e modelli intrattabili
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Temi filosofici dell’informatica
Da una definizione iniziale di questo tipo “A computer simulation is any computer-implemented method for exploring the properties of mathematical models where analytic method are unavailable” [Humphreys 1991]
Si può ora parlare più in generale di simulazione quando è in gioco l’imitazione di un processo con un altro processo e di computer simulation se questa imitazione è portata avanti con un computer“A simulation imitates one process by another process” [Hartmann 1996] Le simulazioni intese in questo senso possono
essere utili anche quando sono presenti metodi analitici, ad esempio, allo scopo di visualizzare certi processi
Simulazione e modelli dinamici
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Temi filosofici dell’informatica
Una definizione più puntuale chiama in causa il concetto di modello computazionale e chiarisce la relazione fra simulazione e modello
Modello computazionale: meccanismo formale capace di manipolare stringhe di simboli (di computare funzioni)
Un modello computazionale completamente specificato definisce un programma inteso come una sequenza di operazioni
Computer simulation: processo risultante dall’esecuzione di un modello computazionale che rappresenta il comportamento di un sistema
Una computer simulation fornisce l’accesso al modello computazionale mediante la computazione del comportamento del sistema
Modelli computazionali e simulazioni
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Temi filosofici dell’informatica
Per specificare meglio il concetto di simulazione e per chiarire la relazione fra simulazione e modello occorre chiamare in causa il concetto di modello computazionale
Modello computazionale: meccanismo formale capace di manipolare stringhe di simboli (di computare funzioni)
Un modello computazionale completamente specificato definisce un programma inteso come una sequenza di operazioni
Computer simulation: processo risultante dall’esecuzione di un modello computazionale che rappresenta il comportamento di un sistema
Una computer simulation fornisce l’accesso al modello computazionale mediante la computazione del comportamento del sistema
Modelli computazionali e simulazioni
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Temi filosofici dell’informatica
Simulazione del comportamento di un sistema biologico mediante un programma Pathway di trasduzione di un segnale simulato
mediante un sistema multiagente Da questo esempio:
Passaggio dalla fisica alla biologia Definizione di simulazione Relazione fra simulazioni e modelli Nuova metodologia sperimentale
Un esempio di simulazione
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Processi cellulari relativi alla percezione, conversione e trasmissione di informazione proveniente dall’ambiente esterno
Pathway di trasduzione di un segnale
1. Arrivo di una molecola segnalatrice
2. Interazione fra la molecola e un recettore
3. Interazione fra il recettore e i componenti del pathway intracellulare
4. Cascata di interazioni proteiche all’interno della cellula
5. Arrivo del segnale ed elicitazione di una risposta funzionale
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Temi filosofici dell’informatica
Simulazione del pathway MAPK (mitogen-activeted protein kinase) mediante un sistema multiagente Processo fondamentale nella crescita cellulare e nel
ciclo delle cellule Livello di rappresentazione adottato
Ogni agente del sistema rappresenta una reazione biochimica Ogni agente è un modello computazionale di una
reazione Gli agenti di questo sistema sono chiamati reattivi
Simulazione del pathway MAPK [Querrec et al. 2003]
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Temi filosofici dell’informatica
Ogni agente reattivo del sistema simula una delle reazioni biochimiche che si verificano durante tale processo1. Percezione: lettura della concentrazione degli
elementi che intervengono nella reazione2. Decisione: calcolo della velocità di reazione e della
quantità di ogni reagente3. Azione: aggiornamento della concentrazione dei
reagenti e dei prodotti
Reazioni bio-chimiche
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La simulazione è una rappresentazione che permette di intervenire direttamente nella realtà Le simulazioni sono modi di applicare modelli Le simulazioni funzionano come un ponte dai modelli
astratti ai contesti tecnologici Nell’esempio [Querrec et al. 2003]
Il modello semplifica il dominio: le reazioni bio-chimiche sono rappresentate da agenti
La simulazione applica il modello: le reazioni bio-chimiche sono messe in atto dai processi di percezione, decisione e azione degli agenti reagenti
Capacità di intervento
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Il processo di rappresentazione in una simulazione è una forma di rendering [Morgan e Morrison 1999] Non si tratta di un rispecchiamento passivo dei
fenomeni Ma di una resa attiva che astrae dalla reale natura
dei sistema o lo traduce in un’altra forma Nell’esempio [Querrec et al. 2003]
Reazioni bio-chimiche rese da agenti reattivi le cui azioni sono il risultato di un processo di percezione e di un successivo processo di decisione
Capacità di resa
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La simulazione è un esperimento su un modello che rappresenta una semplificazione del fenomeno reale
Gli obiettivi della simulazione come sperimentazione Predire il comportamento di sistemi complessi (per
es. evoluzione di una determinata specie) Investigare sistemi altrimenti inaccessibili (per es.
studiare i buchi neri)
Capacità di sperimentazione
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“[Computer simulation] is a numerical technique for conducting experiments on a digital computer which involves certain types of mathematical and logical models that describes the behavior of systems over extended periods of time” [Naylor 1966]
La simulazione offre un nuovo strumento scientifico situato a metà fra teoria e metodi empirici Simulazione come nuova metodologia Simulazione come nuovo paradigma
La simulazione sostituisce un esperimento che non si può fare nella realtà
Simulazioni ed esperimenti
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Gli esperimenti in silico sono esperimenti realizzati mediante un computer o mediante una computer simulation
Quali sono gli scopi di questi esperimenti? Se il modello utilizzato per la simulazione è validato
anche da un vero e proprio esperimento, la simulazione consente di fare esperimenti numerosi e accelerati
Se il modello è incompleto, la simulazione consente di testare le ipotesi e partecipa nella definizione del modello
Esperimenti in silico
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Il ruolo dei risultati delle simulazioni come contributi alla definizione del modello teorico è molto chiaro nella biologia
I sistemi investigati dalla biologia sono spesso complessi e mancano di una spiegazione teorica adeguata
In questo contesto il ruolo delle simulazione diventa anche quello di Contribuire a definire il quadro teorico Fornire ipotesi per la costruzione di conoscenza
teorica (ruolo euristico)
Simulazioni in biologia
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Temi filosofici dell’informatica
L’esempio della simulazione del pathway MAPK presenta numerosi vantaggi dal punto di vista sperimentale Il modello può essere modificato aggiungendo o
eliminando agenti che rappresentano reazioni (senza modificare l’intero modello)
Il modello può essere “disturbato” durante la simulazione È possibile infatti intervenire sulla cascata del pathway
MAPK durante la simulazione e questo si riflette sul comportamento della cellula simulata
Ogni agente può essere creato, distrutto o modificato durante la simulazione
Riconsiderare l’esempio [Querrec et al. 2003]
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Gli esperimenti in virtuo sono esperimenti realizzati come simulazioni basate su computer ma con Possibilità di disturbare il modello in funzione Possibilità di cambiare dinamicamente le condizioni Possibilità di cancellare e aggiungere elementi
durante la simulazione Gli esperimenti in virtuo sono esperimenti potenti in
quanto consentono di Raccogliere informazione sul mondo
In alcuni casi sostituiscono esperimenti e osservazioni come fonti di dati sul mondo
Manipolare questa informazione anche quando ciò non è possibile nella realtà
Esperimenti in virtuo
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Temi filosofici dell’informatica
Le simulazioni, oltre ai vantaggi di cui si è detto, presentano notevoli problematiche metodologiche Qual è il significato epistemologico di esperimenti
svolti non in laboratorio ma su un computer? Qual è la relazione fra la simulazione come
sperimentazione e gli esperimenti tradizionali? Come si può avere fiducia nelle simulazioni
• Quando non c’è una teoria che le governa (come per alcune applicazioni in biologia)?
• Quando i dati sono difficili da ottenere?
Problemi aperti
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Temi filosofici dell’informatica
Per affrontare almeno alcuni dei problemi precedenti occorre un’epistemologia completa della simulazione
Inoltre, può essere utile ragionare in una prospettiva fallibilista: sostituire il concetto di verità con quello di affidabilità
Una simulazione è giudicata affidabile sulla base Successo precedente delle tecniche per costruire il
modello Risultati che si accordano con dati già accettati,
osservazioni, intuizioni Predizioni di successo
Tutto ciò porta a una nuova metodologia sperimentale Modellazione in virtuo: per scoprire nuovi risultati
scientifici Validazione in vitro: per confermare le nuove
scoperte
Affidabilità e validazione
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Temi filosofici dell’informatica
Hartmann, S. (1996), “The World as a Process: Simulations in the Natural and Social Sciences”, in R. Hegselmann et al. (eds.), Simulation and Modelling in the Social Sciences from the Philosophy of Science Point of View, Theory and Decision Library, Kluwer, Dordrecht, 77-100.
Hughes, R. I. G. (1999), “The Ising model, computer simulation, and universal physics”, in M. Morgan, M. Morrison (eds.), Models as Mediators, Cambridge University Press, Cambridge, UK.
Humphreys, P.: Computer simulations. In Fine, A., Forbes, M., Wessels, L., eds.: Proceedings of the 1990 Biennal Meeting of the Philosophy of Science Association, East Lansing, MI, USA (1991) 497-506
Naylor, T.H.: Computer Simulation Techniques. John Wiley, New York, NY, USA (1966)
Querrec, G. et al. (2003), “Uses of Multiagents Systems for Simulation of MAPK Pathway”, Proceedings of the Third IEEE Symposium on Bioinformatics and Bioengineering (BIBE’03), Bethesda, MD, USA, 421-425.
Rohrlich, F. (1991), “Computer Simulation in the Physical Sciences”, Proceedings of the 1990 Biennial Meeting of the Philosophy of Science Association, Philosophy of Science Association East Lansing, Michigan, 507-518.
Bibliografia