رفتن به نوشته‌ها

دسته: روایتگری در علم

جایگاه علم داده در نجوم امروزی

بخش ششم از سری گفت‌وگوهای «پشت‌پرده نجوم»

«پشت‌پرده نجوم» عنوان یک سری از لایوهای اینستاگرامی هست که در آن با چند نفر از دانشجویان و اساتید دانشگاهی، درمورد تصویر درست علم نجوم و فرآیندها و اتفاقاتی که در عمل، در جامعه علمی در جریان است، گفت‌و‌گو شده و هم‌چنین کندوکاوی درمورد مسائل مهمی از قبیل روایتگری در علم و شبه‌علم داشته است.

امروزه با پیشرفت تکنولوژی، نقش داده‌ها در حوزه‌های مختلف علم، از‌جمله علم نجوم، بیش‌از‌پیش نمایان شده است. به‌نظر می‌رسد ابزار برنامه‌نویسی و شبیه‌سازی در آینده‌ای نزدیک، به یکی از مهارت‌های مهم و ضروری برای پژوهش در علم (نجوم) تبدیل شود؛ کما اینکه هم‌اکنون نیز تا حدی همین‌گونه است. در ششمین بخش از «پشت پرده علم» با علیرضا وفایی صدر، پژوهشگر فیزیک در مقطع پسا‌دکتری در IPM، در‌مورد جایگاه علم داده در نجوم امروزی گفت‌و‌گو کرده‌ایم. ویدیو و صوت این گفت‌وگو ضبط شده و در ادامه این متن می‌توانید آن را ببینید و بشنوید.

در علم نجوم امروزی، به‌دلیل ساخت تلسکوپ‌ها و آشکارساز‌های بزرگ متعدد ـ و ترکیب تلسکوپ‌های بزرگ با یکدیگر با استفاده از روش تداخل‌سنجی، برای ساخت تلسکوپ‌های مجازیِ حتی بزرگ‌تر ـ و هم‌چنین افزایش کیفیت و رزولوشن تصاویر دریافتی از آسمان، حجم داده‌ها بسیار افزایش پیدا کرده و کار با داده‌های کلان، به مسئله‌ای مهم تبدیل شده است. به‌عنوان مثال، برای ثبت اولین تصویر از یک سیاه‌چاله که سال پیش توسط تیم تلسکوپ افق رویداد منتشر شد، هشت آرایه‌ از تلسکوپ‌های رادیویی، حدود یک هفته رصد انجام دادند که منجر به دریافت داده‌ای با حجم حدود ۲۷ پتا‌بایت شد و کار انتقال، پاکسازی و تحلیل آن حدود ۲ سال طول کشید (برای اطلاعات بیشتر درمورد جزئیات ثبت این تصویر، این نوشته را بخوانید)! 

در گفت‌وگویمان با علیرضا وفایی‌صدر، به مسائل مختلفی در ‌زمینه نقش داده در نجوم پرداخته‌ایم؛ از جمله اینکه: چطور می‌توان داده‌های کلان را سرو‌سامان داد؟ ماشین‌‌ها (کامپیوترها) چه جنس کارهایی را در زمینه نجوم می‌توانند برای ما انجام دهند؟ همکاری‌های بین‌المللی چه نقشی در این زمینه دارند؟

بخش ششم «پشت‌ پرده نجوم»
ویدیوی گفت‌و‌گوی محمد‌مهدی موسوی (فیزیک‌پیشه) و علیرضا وفایی‌صدر (پژوهشگر فیزیک در مقطع پسادکتری در IPM) درمورد جایگاه علم داده در نجوم امروزی

به این گفت‌وگو گوش دهید:

فراز‌ و‌ فرودهای تاریخی علم نجوم

بخش اول از سری‌ گفت‌وگوهای «پشت‌پرده نجوم»

«پشت‌پرده نجوم» عنوان یک سری از لایوهای اینستاگرامی هست که در آن با چند نفر از دانشجویان و اساتید دانشگاهی، درمورد تصویر درست علم نجوم و فرآیندها و اتفاقاتی که در عمل، در جامعه علمی در جریان است، گفت‌و‌گو شده و هم‌چنین کندوکاوی درمورد مسائل مهمی از قبیل روایتگری در علم و شبه‌علم داشته است.

تاریخ همیشه عبرت‌آموز است! به‌ همین‌ خاطر، در اولین قسمت از برنامه‌ی «پشت‌پرده نجوم» با دکتر امیر‌محمد گمینی، عضو هیئت علمی پژوهشکده تاریخ علم دانشگاه تهران، در‌مورد علم نجوم در بستر تاریخ گفت‌وگو کردیم. ویدیوی این گفت‌و‌گو ضبط شده و در ادامه‌ این مطلب آمده است.

علم در طول تاریخ، فراز‌ و‌ فرود‌های زیادی داشته است. این تصور که بخواهیم تاریخ علم نجوم را تنها به نظرات انقلابی از قبیل: مدل زمین‌مرکزی بطلمیوسی و مدل خورشید‌مرکزی کپرنیکی، یا چند چهرهٔ سرشناس مانند گالیله و نیوتن تقلیل بدهیم، برداشت درستی نیست. 

در این گفت‌و‌گو به سؤالات زیادی در‌ رابطه با تصورات رایج در‌مورد تاریخ علم (به‌ویژه علم نجوم) پاسخ داده شده است؛ از جمله آن‌که: آیا در تمدن اسلامی، انقلاب علمی اتفاق افتاد؟ دانشمندان مسلمان چه نگاهی به مسئله علم و دین داشته‌اند؟ عوامل مؤثر در روابط انسانی و اجتماعی تا چه حد می‌توانند روی پیشرفت علم تأثیرگذار باشند؟

بخش اول «پشت‌ پرده نجوم»
ویدیوی گفت‌و‌گوی محمد‌مهدی موسوی (فیزیک‌پیشه) و دکتر گمینی (عضو هیات‌علمی پژوهشکده تاریخ علم دانشگاه تهران) درمورد فراز و فرودهای تاریخی علم نجوم

معرفی کتاب

در این گفت‌و‌گو دو کتاب معرفی شدند:

  • «دایره‌های مینایی»، نوشته دکتر امیر‌محمد گمینی، که می‌توانید آن را از اینجا تهیه کنید. معرفی اجمالی کتاب:
کتاب «دایره‌های مینایی، نوشته امیرمحمد گمینی

کیهان‌شناسیِ علمی از چه زمانی پا‌ گرفت و در یونان و تمدن اسلامی تا چه حد از روش تجربی و ریاضی استفاده می‌کرد و چقدر تحت تأثیر فلسفه طبیعی بود؟ منجمان تمدن اسلامی چه راهکارهایی را برای حل مشکلات علمی زمان خود پی گرفتند؟ برای پاسخ به سوالات و پرسش‌هایی دیگر درباره تحولات علمی و تبادل نظرهای رایج در نجوم تمدن اسلامی نیاز به پژوهش‌هایی مبتنی بر نسخ خطی به جا‌مانده و آخرین دستاوردهای مورّخان دانشگاهی علم قدیم است. این کتاب نتایج این پژوهش‌ها را در کنار پژوهش‌هایی جدیدتر برای متخصّصان و غیرمتخصّصان علاقه‌مند به رشته تاریخ علم معرفی می‌کند. مخاطب این کتاب افرادی هستند که به تاریخ تحولات علوم در گذشته‌های دور و نزدیک دلبسته‌اند یا می‌خواهند با دستاوردهای فکری و فرهنگی تمدن اسلامی در حوزه علم هیئت آشنا شوند.

  • «زندگینامه علمی دانشمندان اسلامی» که توسط جمعی از پژوهشگران نوشته شده و می‌توانید از اینجا آن را تهیه کنید. معرفی اجمالی این اثر دو‌جلدی:

«زندگینامه علمی دانشمندان اسلامی» بیان شرح احوال، آثار و آرای علمی ۱۲۶ نفر از دانشمندان اسلامی است که در ریاضیات و علوم وابسته به آن مانند نجوم، نورشناسی، موسیقی و علم‌الحیل و علوم‌طبیعی مانند فیزیک، شیمی، کیمیا، طب و زیست‌شناسی کار کرده‌اند.

کتاب «زندگینامه علمی دانشمندان اسلامی»،

همچنین احوال برخی از جغرافی‌دانان، تاریخ‌نویسان و بعضی از فلاسفه نیز بیشتر از باب حکمت ایشان، در این مجموعه آمده است. می توان گفت که زندگی و کار مهم‌ترین دانشمندان اسلامی در این مجموعه بررسی شده و برخی مقالات آن از لحاظ تفصیل و عمق و وسعت دامنة تحقیق، بی‌نظیر یا کم‌نظیرند.

دانشمندان اسلامی که احوالشان در این مجموعه آمده همه اسلامی‌اند. بی‌آنکه همه مسلمان باشند و همه ـ از ایرانی و عرب و مغربی و مسلمان و یهودی و مسیحی ـ در سایه درخت پربار تمدن اسلامی زیسته و کار کرده‌اند.

جلد اول این مجموعه، شامل مقالات حروف «الف» تا «ح» است. جلد دوم، علاوه بر بقیه مقالات، دارای یک فهرست راهنمای تفصیلی و واژه‌نامه‌ای مشتمل بر معادل‌های برخی واژه‌ها و توضیح برخی از اصطلاحات علمی خواهد بود، تا خوانندگانی که از این کتاب برای تحقیق در تاریخ علوم در اسلام یا در دروس مربوط به این موضوع استفاده می‌کنند، از آن بهتر بهره ببرند.

کلام پایانی

در پایان، شاید اشاره به این چند جمله از کارل سِیگِن در کتاب «جهان دیو‌زده» خالی از لطف نباشد:

«چالش بزرگ برای مروجان علم آن است که تاریخ واقعیِ پر‌ پیچ‌و‌خم اکتشافات بزرگش و سوءتفاهم‌ها و امتناع لجوجانه‌ی گاه‌و‌بیگاهِ دانشمندان از تغییر مسیر را شفاف کنند. بسیاری از ـ شاید اغلب ـ درسنامه‌های علمی که برای دانشجویان نوشته شده‌، نسبت به این مسئله با‌ بی‌توجهی عمل کرده‌اند. ارائه‌ی جذابِ معرفتی که عصاره‌ی قرن‌ها پرسش‌گریِ جمعیِ صبورانه درباره طبیعت بوده، بسیار راحت‌تر از بیان جزئیاتِ دستگاهِ درهم‌وبرهمِ عصاره‌گیری است. روش علم، با همان ظاهر ملال‌آور و گرفته‌اش، بسیار مهم‌تر از یافته‌های علم است.»

وبلاگ‌نویسی و روایتگری در علم

بعد از مدت‌ها، فرصتی پیش‌ اومد تا با مهدی در مورد وبلاگ‌نویسی و روایتگری در علم گپ بزنیم. ویدیوی این گفت‌وگو ضبط شده و در ادامه‌ی این نوشته می‌تونید ببینیدش. به‌طور کلی در مورد این حرف زدیم که چرا وبلاگ‌نویسی مهمه، منظورمون از روایتگری در علم چیه و اشاره‌هایی هم داشتیم به تجربه‌هامون در سیتپور. حین این گپ و گفت یک سری وبلاگ معرفی شد و یک سری ایده و ترفند برای شروع وبلاگ‌نویسی که سعی می‌کنم اینجا به اون‌ها اشاره‌ مختصری کنم.

«پشت پرده نجوم» عنوان یک سری از لایوهای اینستاگرامی هست که توی اون با چند نفر از دانشجویان و اساتید دانشگاهی، درمورد تصویر درست علم نجوم گفت و گو شده و هم چنین کندوکاوی درمورد مسائل مهمی از قبیل روایتگری در علم و شبه علم داشته. در سومین قسمت از «پشت پرده نجوم»، شاهد گپ و گفت محمد مهدی موسوی و عباس ک. ریزی (دانشجوی دکتری سیستم های پیچیده در دانشگاه Aalto)، درمورد مفهوم «روایتگری در علم» و تجربیاتش از وبلاگ نویسی خواهید بود.

برای شروع وبلاگ‌نویسی

.There is nothing to writing. All you do is sit down at a typewriter and bleed

Ernest Hemingway, awarded the 1954 Nobel Prize in Literature

می‌تونید به سادگی وبلاگ شخصی خودتون رو توی blog.ir یا ویرگول یا هر جای دیگه درست کنید. برای دنبال کردن وبلاگ‌های مورد علاقه‌تون هم می‌تونید همه‌ رو به صورت یکجا به کمک feedly.com داشته باشید. این نوشته از جادی رو بخونید: برای پیشرفت مجدد، دوباره وبلاگ بنویسید!

وبلاگ‌های پیشنهادی

وبلاگ‌هایی که شخصا دنبال می‌کنم رو با توجه به سطح مطالبشون لیست کردم. منظور از «عمومی» یعنی مناسب هر علاقه‌مندی بدون در نظر گرفتن پیش زمینه خاصی هستند. «کمی فنی» یعنی باید دانش عمومی از ریاضیات و فیزیک داشته باشید. مثلا دانشجوی کارشناسی این رشته‌ها باشید. «فنی» یعنی نیاز به دونستن پیش‌زمینه‌های خاص در فیزیکی یا ریاضی هست. «خیلی فنی» هم یعنی باید دانشجوی تحصیلات تکمیلی باشین دست‌کم!

برای زندگی روزمره و بیشتر برای جنبه‌های عمومی مسئله:

«عمومی» 
«کمی فنی» 

نوشته‌های مربوط به فیزیک جریان‌اصلی:

«کمی فنی» 

فیزیک آماری، ماده‌چگال و محاسباتی:

«فنی» 

سیستم‌های پیچیده، یادگیری ماشین و علوم داده:

«فنی» 
«خیلی فنی» 

برای عمیق شدن در ریاضیات:

«خیلی فنی» 

این دو تدتاک رو هم برای جنبه عمومی نوشتن پیشنهاد می‌کنم:

«مقدمه‌ای بر بازبهنجارش» هفته چهارم: مدل آیزینگ

دوره «مقدمه‌ای بر بازبهنجارش»

قصد من ارائه یک معرفی مدرن از بازبهنجارش از افق سیستم‌های پیچیده‌ است. با نظریه اطلاعات و پردازش تصویر آغاز می‌کنم و به سراغ مفاهیم بنیادی چون پدیدارگی، درشت-دانه‌بندی و نظریه مؤثر در نظریه پیچیدگی خواهم رفت. آنچه برای این مجموعه نیاز دارید شهامت آشنایی با ایده‌های جدید و البته کمی نظریه احتمال، حسابان و جبر خطی است. برای تمرین‌های پیشنهادی هم خوب است که کمی پایتون و متمتیکا بدانید.

با تشکر از Simon Dedeo، موسسه سانتافه و بهار بلوک آذری.

ایده بازبهنجارش در مورد مطالعه نظریه‌ها است هنگامی که از مقیاسی به مقیاس دیگر می‌روند.

هفته چهارم: مدل آیزینگ

مدل آیزینگ، به عنوان معرف‌ترین مدل در فیزیک آماری، یک مدل ساده برای توصیف گذار فاز در مواد مغناطیسی است. این مدل از متغیرهای گسسته (اسپین) به روی یک گراف مشبکه (Lattice) تشکیل شده است. در این قسمت از مجموعه مقدمه‌ای بر بازبهنجارش، نخست مدل آیزینگ را معرفی می‌کنم و سپس به سراغ درشت‌-دانه‌بندی شبکه‌ اسپینی می‌روم. چالش‌های پیش‌رو را مطرح می‌کنم و سرانجام به پدیدارگی جملات مرتبه‌-بالاتر و نقاط ثابت جریان بازبهنجارش می‌پردازم.


ویدیوها

۱) مرور جلسات گذشته و معرفی مدل آیزینگ

۲) درشت-دانه بندی شبکه اسپینی

۳) یافتن نقاط ثابت


برای مطالعه بیشتر

برای بیشتر عمیق شدن

شبیه‌سازی مدل آیزینگ


اسلایدها

بازبهنجارش-آیزینگ1

«مقدمه‌ای بر بازبهنجارش» هفته دوم: زنجیره‌های مارکوف

دوره «مقدمه‌ای بر بازبهنجارش»

قصد من ارائه یک معرفی مدرن از بازبهنجارش از افق سیستم‌های پیچیده‌ است. با نظریه اطلاعات و پردازش تصویر آغاز می‌کنم و به سراغ مفاهیم بنیادی چون پدیدارگی، درشت-دانه‌بندی و نظریه مؤثر در نظریه پیچیدگی خواهم رفت. آنچه برای این مجموعه نیاز دارید شهامت آشنایی با ایده‌های جدید و البته کمی نظریه احتمال، حسابان و جبر خطی است. برای تمرین‌های پیشنهادی هم خوب است که کمی پایتون و متمتیکا بدانید.

با تشکر از Simon Dedeo، موسسه سانتافه و بهار بلوک آذری.

ایده بازبهنجارش در مورد مطالعه نظریه‌ها است هنگامی که از مقیاسی به مقیاس دیگر می‌روند.

هفته دوم: زنجیره‌های مارکوف

در این قست به سراغ زنجیره‌های مارکوف می‌روم و در مورد درشت‌دانه‌بندی کردن سری‌های زمانی صحبت خواهم کرد. به فضای مدل‌ها و تغییرات پارامترها پس از بازبهنجارش خواهم پرداخت و به نقاط ثابت، کاهش ابعاد فضا و تغییر کلاس‌ها اشاره خواهم کرد.


ویدیوها

۱) سری‌های زمانی و زنجیره‌های مارکوف

۲) ریاضیات زنجیره‌های مارکوف

۳) مدل بنیادی‌تر برای داده ریز-دانه‌بندی شده


برای مطالعه بیشتر


اسلایدها

2-MC

حکایت «سیستم‌های پیچیده» چیست؟!

این نوشته رو به مناسبت بیست و پنجمین گردهمایی ژرفا با موضوع سیستم‌های پیچیده برای شماره ۸۱۸ روزنامه دانشگاه صنعتی شریف نوشتم.


برای دیدن نگاره با کیفیت بیشتر کلیک کنید. حق نشر متعلق به شماره ۸۱۸ روزنامه دانشگاه صنعتی شریف.

انسان به دنبال قدرت پیش‌بینی

از قرن ۱۷ میلادی ما انسان‌ها به امید پیدا کردن الگوهایی در طبیعت، با جدیت خاصی شروع به مطالعه دنیای اطرافمان به صورت کمی کردیم. رفته‌رفته عددها مهم‌تر شدند و همه هم‌ و غم‌مان تبدیل به این شد که بعد از به دست آوردن یک‌سری عدد، پیش‌بینی کنیم که عدد بعدی چیست! گاهی این پیش‌بینی در مورد مکان یک سیاره در آسمان بود بعد از چند ماه رصد یا دمای یک پیستون پر از گاز و مایع بعد از طی کردن یک فرایند ترمودینامیکی. گاهی هم آن عدد مطلوب، زاویه‌ی پرتاب یک توپ بود به لشکر دشمن! الگوهای حاکم بین اعداد همیشه موضوع هیجان‌انگیز و سودآوری برای مردم بود چرا که قدرت «پیش‌بینی» را در پی داشت.

قدرت پیش‌بینی، مزیت رقابتی علم بر فلسفه بود که از دل مدل‌سازی‌های عددمحور به دست می‌آمد. قرن ۱۹ و ۲۰ میلادی طی شد و نوبت به هزاره سوم رسید. انسان قرن ۲۱ام که به گمانش همه علوم را خوب می‌شناخت، با پرسش‌های جدیدی روبه‌رو شد. پرسش‌هایی که این بار مرز بین علوم را نشانه گرفته بودند. پرسش‌هایی از این جنس که حالا که فیزیک را به‌خوبی می‌شناسیم‌، آیا می‌توانیم یک ترکیب آلی را به خوبی توصیف کنیم یا مثلا شیوه تاشدگی یک پروتئین را با دقت خوبی پیش‌بینی کنیم؟! یا اگر متخصص زیست‌شناسی باشیم پیش‌بینی رفتار جامعه انسان‌ها در شرایط بحران اقتصادی برایمان ممکن است؟! در مورد رفتار بازار بورس چه؟ اکنون که سلول‌های عصبی را می‌شناسیم آیا کارکرد مغز را می‌توانیم توصیف کنیم؟ آیا می‌توانیم بگوییم که برای سلول‌های عصبی چه اتفاقی می‌افتد که فردی دچار بیماری‌هایی مانند صرع یا پارکینسون می‌شود؟ یا پرسش‌هایی از این قبیل که چرا هنوز مدیریت ترافیک و جلوگیری از مسدود شدن جاده‌ها برایمان دشوار است؛ مگر ما همان بشری نیستیم که به ماه سفر کرده‌ایم و با توسعه مکانیک کوانتومی بمب اتم ساخته‌ایم؟! چرا بعد از حل کردن این همه مسئله بغرنج، نمی‌توانیم زمان بحرانی برای همه‌گیری یک شایعه یا بیماری جدید در دنیا را محاسبه کنیم و برنامه دقیقی برای چگونگی واکسیناسیون مردم را تدوین کنیم؟ علی‌رغم این همه پیشرفت در علوم مختلف، چرا در حل این قبیل مسائل ناتوان مانده‌ایم؟!

چرا شناخت دنیای اتم‌ها برای شناخت دنیای شیمی کافی نیست؟! یا چرا «بیشتر، متفاوت است»؟

همه این‌ها پرسش‌هایی بود که به‌خاطر ظاهر ساده‌شان انسان قرن بیست‌ و یکمی نخست فکر می‌کرد که «علی‌الاصول» باید بشود جوابشان را دانست. بالاخره طی سه قرن گذشته، ریاضیات بسیار گسترش یافته بود و فیزیک – علم اتم‌ها و کهکشان‌ها – را به خوبی توسعه داده‌ بودیم. فیزیک هم که مادر شیمی است و شیمی مادر زیست‌شناسی و زیست‌شناسی توصیف‌کننده موجودات زنده و انسان‌ هم یک موجود زنده است. رفتار بازار بورس یا اقتصاد جهانی یا همه‌گیری یک بیماری هم بر اساس عملکرد همین موجودات زنده است. خب پس لابد با مقداری محاسبه می‌توان به این پرسش‌ها پاسخ داد. با این وجود، رفته رفته متوجه شدیم که فهم ما از سیستم‌هایی مانند مغز انسان یا اقتصاد جهانی دچار نواقص جدی است و پیش‌بینی و کنترل رفتار آن‌ها برای ما بسیار دشوار است. گویا این سیستم‌ها دارای پیچیدگی عجیبی هستند. به عبارتی، این سیستم‌ها، پیچیده هستند از آن‌جا که ما با آن‌که اجزایشان را می‌شناسیم و رفتار تک‌تک ‌آن‌ها را به خوبی می‌توانیم پیش‌بینی کنیم، ولی «رفتار جمعی» آن‌ها تحت یک ساختار جدید را نمی‌توانیم به خوبی توصیف کنیم! می‌دانیم که عملکرد سلول‌های عصبی سازنده مغز چگونه‌ است، اما عملکرد مغز را نمی‌توانیم توصیف کنیم. مثلا نمی‌دانیم تکلیف حافظه چیست! می‌دانیم که در سلول‌های عصبی حافظه وجود ندارد ولی با این حال، در مجموعه‌ای از همین سلول‌ها وجود دارد! همین مجموعه کارهای عجیب و غریب‌تری هم می‌کند. مثلا سلول‌های عصبی مغز به طور جمعی از خود، آگاهی نشان می‌دهند. در حالی که آگاهی در هیچ کجای سلول عصبی بیچاره وجود ندارد. تلاش برای حل این قبیل تناقض‌ها که در مقیاس ریز اگر همه چیز آشنا باشد، لزومی ندارد در مقیاس درشت‌تر رفتار سیستم را بتوانیم توصیف کنیم آغازگر انگاره‌ای جدید در علم بود؛ انگاره پیچیدگی.

پدیدارگی (Emergence) و لزوم تحول انگاره در علم

اگر به دنبال کتاب مناسبی برای یادگیری سیستم‌های پیچیده هستید، این کتاب پیشنهاد جدی ما است 🙂

بشر قرن ۲۱، به دنبال شناخت سیستم‌های پیچیده است. سیستم‌هایی که از تعداد زیادی اجزا تشکیل شده‌اند و نوعی نظم خودبه‌خودی بر آن‌ها حاکم است. در این سیستم‌ها در مقیاس ریز، اجزایشان برهم‌کنش‌های موضعی دارند ولی در مقیاس درشت، رفتارهای «پدیداره» از خود نشان می‌دهند که شبیه به رفتار اجزای آن در مقیاس ریز نیست. راستش، ما ناچار به درک سیستم‌های پیچیده هستیم. برای ما که همیشه مجذوب قدرت پیش‌بینی علم شده‌ایم مهم است که بدانیم اگر آنفولانزا در آفریقا شایع شد با چه احتمالی یک آلمانی در چه روزی بیمار می‌شود و با چه احتمالی یک ایرانی در چند روز بعد. برای ما مهم است، چرا که شبکه واگیری بیماری از لحاظ ریاضیاتی موجود ساده‌ای نیست و مطالعه یک فرایند دینامیکی روی چنین شبکه‌ای بدون کمک گرفتن از کامپیوترها غیرممکن است. برای ما حل هم‌زمان تعداد زیادی معادله دیفرانسیل غیرخطی که به‌ همدیگر وابسته هستند با قلم و کاغذ اصلا راحت نیست. حداقل تجربه سال اول و دوم زندگی دانشگاهیمان این را به ما گوش‌زد می‌کند!

سیستم‌های پیچیده مهم هستند، چرا که انگاره پیچیدگی عینک جدیدی برای مطالعه طبیعت به ما می‌دهد. انگاره پیچیدگی به ما می‌گوید مستقل از این‌که مسئله‌ای تا پیش از این در کدام حوزه‌ خاص از علم بررسی می‌شده، باید با نگاهی از پایین‌ به بالا به دنبال حل آن مسئله باشیم و همزمان از همه امکانات فنی و تحلیلیمان برای حل آن استفاده کنیم. برای مثال، مسئله مغز، یک مسئله در فیزیک یا شیمی یا زیست‌شناسی یا علوم کامپیوتر نیست. در مکتب/نگاه/انگاره پیچیدگی، مسئله مغز سوالی است که متخصصان حوزه‌های مختلف با ابزارهایی که دارند سعی می‌کنند در یک محیط مشارکتی راهی برای حل آن پیدا کنند.

انگاره پیچیدگی به ما می‌گوید با تبدیل کردن یک سیستم به اجزا سازنده آن و شناخت اجزا نمی‌توانیم به درک درستی از آن سیستم برسیم. مکتب پیچیدگی در برابر مکتب تقلیل‌گرایی (reductionism) قرار دارد.

(این نوشته از دکتر محمد خرمی در مورد تقلیل‌گرایی را بخوانید.)


نوشته‌های مرتبط

داستان پیچیدگی: «چرا بیشتر، متفاوت است؟»