Sbagliando s'impera

“Ottenuto per astrazione, privo di contatti con la realtà: parole astratte, concetti astratti, ragionamento astratto” (De Mauro online). Dal latino ab-tràhere (distaccare: tràhere “tirare” e ab “via, da”).

Spesso – e la definizione del dizionario lo conferma – associamo il concetto di “astratto” a quello di “difficile sotto il profilo intellettuale”, oltre che di “lontano dalla realtà”. Ma è proprio il contrario. L’astrazione è una strategia di semplificazione. Consiste nello scegliere accuratamente di quali elementi del reale possiamo fare a meno, quali dettagli siano irrilevanti, in modo da ottenere una descrizione più compatta.

Qualche cortocircuito (sì, lo so che qualcuno di voi non gradisce questo tipo di post – perché troppo “astratto”! – ma io sono fatto così e questo è un mio spazio di libertà espressiva, o no?):

• Dettagli irrilevanti: vedi il Ministro de L’agente segreto di Conrad.
• Rilevanza: “Il fatto, la caratteristica di essere rilevante, cioè di notevole importanza o anche gravità, soprattutto riguardo a determinati fini” (Vocabolario Treccani). “L’essere rilevante, l’essere dotato di influenza ai fini della risoluzione di una questione” (De Mauro online). È un concetto elusivo, ma mi sembra centrale il riferimento a una strategia di problem solving. La rilevanza è funzione di un obiettivo (goal dependent): un elemento (oggetto o proposizione) è rilevante per un obiettivo se e solo se è essenziale all’interno di un piano per conseguirlo.
• Modello: “Un modello astratto (o concettuale) è una costruzione teorica che rappresenta processi fisici, biologici o sociali, con un insieme di variabili e un insieme di relazioni logiche e quantitative tra loro” (Vocabolario Treccani). In questa accezione, il modello consente di ragionare all’interno di uno schema logico astratto e semplificato:
  • Astratto (idealizzato) perché il modello può formulare ipotesi esplicite di cui è noto che – a un certo livello di dettaglio – sono false.
  • Semplificato perché ciò consente di pervenire a soluzioni ragionevolmente accurate, trascurando la complessità implicita nel grande numero di variabili e attori del processo modellizzato.
• “Make everything as simple as possible, but not simpler” (affermazione attribuita ad Albert Einstein).
• Ovviamente, anche satisficing!