Selon le nouveau cadre conceptuel, un système complexe se manifeste par son émergence en s’organisant en une hiérarchie de niveaux qui fonctionnent chacun indépendamment des détails des niveaux inférieurs. Les chercheurs suggèrent de considérer l’émergence comme une sorte de « logiciel dans le monde naturel ». Tout comme le logiciel de votre ordinateur portable fonctionne sans avoir à suivre toutes les informations à micro-échelle sur les électrons dans les circuits de l’ordinateur, les phénomènes émergents sont régis par des règles à macro-échelle qui semblent autonomes, sans tenir compte de ce que font les composants.
En utilisant un formalisme mathématique appelé mécanique computationnelle, les chercheurs ont identifié des critères permettant de déterminer quels systèmes présentent ce type de structure hiérarchique. Ils ont testé ces critères sur plusieurs systèmes modèles connus pour présenter des phénomènes de type émergent, notamment les réseaux neuronaux et les automates cellulaires de type Game of Life. En effet, les degrés de liberté, ou variables indépendantes, qui capturent le comportement de ces systèmes à l’échelle microscopique et macroscopique ont précisément la relation que la théorie prédit.
Bien entendu, aucune nouvelle matière ou énergie n’apparaît au niveau macroscopique dans les systèmes émergents qui ne soit pas présente au niveau microscopique. Au contraire, les phénomènes émergents, des grandes taches rouges aux pensées conscientes, exigent un nouveau langage pour décrire le système. « Ce que ces auteurs ont fait, c’est essayer de formaliser cela », a déclaré Chris Adamichercheur en systèmes complexes à l’université d’État du Michigan. « J’approuve pleinement cette idée de rendre les choses mathématiques. »
Un besoin de clôture
Rosas a abordé le thème de l’émergence sous plusieurs angles. Son père était un célèbre chef d’orchestre au Chili, où il a d’abord étudié et joué de la musique. « J’ai grandi dans des salles de concert », dit-il. Il s’est ensuite tourné vers la philosophie, puis a obtenu un diplôme en mathématiques pures, ce qui lui a valu « une overdose d’abstractions » qu’il a « guérie » avec un doctorat en génie électrique.
Il y a quelques années, Rosas a commencé à réfléchir à la question épineuse de savoir si le cerveau est un ordinateur. Pensez à ce qui se passe dans votre ordinateur portable. Le logiciel génère des sorties prévisibles et répétables pour un ensemble donné d’entrées. Mais si vous regardez la physique réelle du système, les électrons ne suivront pas tous des trajectoires identiques à chaque fois. « C’est un vrai désastre », a déclaré Rosas. « Ce ne sera plus jamais exactement pareil. »
Le logiciel semble être « fermé », dans le sens où il ne dépend pas de la physique détaillée du matériel microélectronique. Le cerveau se comporte aussi un peu de la même manière : il y a une cohérence dans nos comportements même si l’activité neuronale n’est jamais identique en aucune circonstance.
Rosas et ses collègues ont estimé qu’il existe en fait trois types différents de fermeture impliqués dans les systèmes émergents. Le résultat de votre ordinateur portable serait-il plus prévisible si vous investissiez beaucoup de temps et d’énergie dans la collecte d’informations sur tous les micro-états (énergies des électrons, etc.) du système ? En général, non. Cela correspond au cas de clôture d’information:Comme l’a dit Rosas, « tous les détails situés en dessous de la macro ne sont pas utiles pour prédire la macro. »
Et si vous ne voulez pas seulement prédire mais contrôler le système, les informations de niveau inférieur vous aident-elles ? Encore une fois, en général non : les interventions que nous effectuons au niveau macro, comme la modification du code logiciel en tapant sur le clavier, ne sont pas rendues plus fiables en essayant de modifier les trajectoires individuelles des électrons. Si les informations de niveau inférieur n’ajoutent aucun contrôle supplémentaire sur les résultats macro, le niveau macro est causalement fermé:Elle seule est à l’origine de son propre avenir.
