L’errore del paradigma dominante

Il metodo scientifico matematico non è l’unico criterio di accesso alla conoscenza, alla verità e alla giustizia.

Con la nascita della matematica formale, in particolare nella Grecia antica, e poi con la sua sistematizzazione moderna, l’uomo comincia a concepire il pensiero astratto complesso. Il mondo viene ricondotto a numeri, proporzioni e forme ideali. Il pensiero assume una struttura deduttiva e sequenziale.

La mente, osservando il rigore delle strutture matematiche, finisce per conformarvisi: comincia a pensare che la verità debba essere stabile, dimostrabile e racchiusa in sistemi chiusi e autoriferiti, sistemi sorretti dalle regole che essi stessi definiscono. Si tratta di una trasformazione cognitiva profonda. Ma anche di un inganno duplice.

Da un lato, la verità scientifica è sempre provvisoria, correggibile e contingente. Ogni volta sembra arrivata al punto in cui le risposte che fornisce sono verità, e ogni volta viene superata e corretta dalla nuova scienza, dalla nuova medicina, dalla nuova fisica e così via.

Dall’altro, l’adozione esclusiva del metodo logico-scientifico come unico criterio per comprendere e giudicare impoverisce radicalmente l’esperienza del mondo.

In Les Mots et les Choses, Michel Foucault sostiene che la matematizzazione del mondo sia una delle condizioni di possibilità dell’episteme classica. Il sapere occidentale, dice, ha scelto la matematica come criterio di rigore e legittimità, e vi ha modellato ogni forma di verità. 

In quella fase storica la mente si riflette nel teorema: pensare bene significa dedurre, ridurre il molteplice all’unitario e persino cercare eleganza formale. La matematica diventa la grammatica del pensiero razionale e impone al sapere una struttura assiomatica e sistemi di vincoli. Questo modello ha generato la fisica moderna, l’ingegneria, la tecnologia, ma anche un’idea di conoscenza come formalizzazione e astrazione, e non come esperienza o interpretazione.

Nel processo di affermazione del paradigma scientifico-matematico, molti altri modelli di conoscenza sono stati messi in ombra. Alcuni sono stati considerati inferiori, altri semplicemente ignorati, altri ancora delegittimati in quanto non conformi ai criteri di falsificabilità, precisione e replicabilità del metodo scientifico matematico.

L’idea stessa di una superiorità ontologica del metodo matematico è una fallacia epistemologica e storica.

Non intendo negare la validità del metodo scientifico, ma ne contesto la sostenuta esclusività epistemica. Esistono altri modelli di conoscenza, ugualmente legittimi in base a criteri coerenti ma differenti.

Tra questi, il modello esperienziale, in cui il sapere è incarnato, tacito e non formalizzabile. È il sapere trasmesso attraverso la pratica, il corpo e il contatto diretto. Lo troviamo nelle tradizioni artigianali, nella medicina cinese, nella filosofia pre-socratica o nelle scienze indigene. Michael Polanyi ha definito questa dimensione conoscitiva come conoscenza tacita, “we know more than we can tell”. Eppure, la cultura dominante tende a screditare questi sistemi proprio perché non rispettano gli stessi criteri che il pensiero scientifico matematico ha stabilito per sé stesso. È un cortocircuito logico, oltre che epistemologico. Quei modelli non possiedono quei requisiti per definizione, e non c’è alcuna ragione razionale per cui il paradigma scientifico debba diventare il metro di misura della verità degli altri paradigmi che hanno i loro metodi per la definizione della verità.

Esiste poi un modello narrativo e mitico, che organizza il senso attraverso immagini simboliche e racconti archetipici. Non spiega il come, ma cerca il perché. La sua funzione non è meccanica ma ermeneutica. In questo modello si costruiscono cosmologie, identità collettive e mappe di senso: è un sapere che è efficace per connettere.

Esiste anche il modello analogico e intuitivo, in cui la verità non si dimostra ma si intuisce per risonanza. È il caso del taoismo, della medicina ayurvedica, dell’alchimia o del neoplatonismo. Il sapere non procede per deduzione o verifica, ma per immersione e analogia, come se l’intelligenza non risiedesse solo nell’argomentazione, ma anche nella sensibilità percettiva.

Qualcuno potrà pensare che questi sistemi siano stati giustamente soppiantati perché non funzionano, perché producono errori. Ma anche questa convinzione rivela un’assimilazione profonda e non problematizzata del paradigma scientifico matematico, al punto da produrre due grossi fraintendimenti.

Il primo è l’idea che il metodo scientifico sia ontologicamente superiore agli altri, la qual cosa non è logicamente sostenibile.

Il secondo è la convinzione che dove gli altri modelli sbagliano il metodo scientifico non sbagli.

Ogni modello è valido entro il proprio dominio. Il metodo scientifico eccelle nella formalizzazione, nella previsione e nel controllo. Altri modelli operano meglio nell’interpretazione, nell’esperienza incarnata, nella generazione di senso o nella gestione dell’incertezza non riducibile.

Non tutti i modelli sono equivalenti in ogni ambito, ma ognuno ha il proprio campo d’efficacia e una sua razionalità interna, che merita di essere riconosciuta, non cancellata in nome di un universalismo epistemico.

La fallibilità di un modello in particolari condizioni non scredita completamente il modello, e parimenti non accredita per converso gli altri modelli. Per questo si può considerare un errore prospettico quello per cui il modello scientifico sia da contrapporre ai modelli che “sbagliano”, come se non sbagliasse anch’esso. Il pensiero scientifico dà ogni volta l’impressione di essere arrivato a una verità inevitabile. Ma guardando a ritroso, vediamo quante teorie scientifiche precedenti erano presentate come definitive e si sono rivelate temporanee ed errate. Terapie inefficaci, ipotesi fallaci, assunti infondati, errori gravi e talvolta pericolosi. Nulla ci garantisce che oggi non siamo ancora dentro a errori simili, che verranno smascherati solo in futuro.

La scienza ha esercitato un dominio epistemico che si è travestito da necessità ontologica, producendo l’equazione indebita secondo cui ciò che non è formalizzabile, non è conoscibile, e ciò che non è conoscibile scientificamente, non è reale e vero.

Il metodo scientifico è uno strumento potentissimo per esplorare e comprendere il mondo. Ma non è infallibile, né esaustivo, né ontologicamente superiore. Si avvicina alla verità, la afferra in certi ambiti ma prende abbagli in altri. È animato da un impegno profondo per la precisione, il controllo e la coerenza, ma questo non autorizza nessuno a considerarlo l’unico garante della realtà, della conoscenza, della verità e della giustizia. Se qualcosa funziona, ed è vero per chi lo vive secondo un certo modello, non è meno reale solo perché non può essere ricondotto a un formalismo scientifico.

Un altro modello, anch’esso marginalizzato, è quello dialogico e intersoggettivo. È il modello dei dialoghi socratici, della fenomenologia o delle pedagogie maieutiche. La verità qui non è né soggettiva né oggettiva, ma emerge dal confronto tra soggettività. È un modello che si presta bene a condizioni caotiche e variabili, dove la formalizzazione scientifica non è possibile o non è accessibile. È anche un modello quotidianamente utilizzato, benché raramente riconosciuto come modello. Devo dire personalmente che è quello, assieme al modello scientifico matematico, che preferisco per le mie necessità personali e professionali.

A quanto detto finora si affianca anche il modello sistemico-emergente, quello delle scienze della complessità, dell’epistemologia evolutiva e della teoria dei sistemi. In questa visione, la conoscenza è un’espressione emergente di sistemi adattivi complessi. In questo non esiste una verità assoluta, ma esistono configurazioni locali stabili, coerenze funzionali e trasformazioni dinamiche. È vero ciò che funziona e crea coerenza in un contesto locale. Questo modello è stato elaborato da pensatori come Prigogine, Varela, Bateson e Luhmann tra gli altri. In questo la verità è un processo, non un esito stabile.

Infine, c’è il modello computazionale-costruttivista, quello che accomuna Turing, von Foerster, Maturana e, oggi, l’intelligenza artificiale. In questa prospettiva conoscere significa costruire modelli operativi, simulare ambienti e generare strutture. La mente è vista come un sistema computazionale o autopoietico, cioè in grado di mantenere da solo la propria organizzazione, di agire con l’ambiente senza esserne determinato e di essere organizzativamente chiuso ed energeticamente aperto.

Continuo a sostenere con convinzione l’importanza del metodo scientifico matematico, a cui riconosco precisione, rigore e potere esplicativo. Ma lo considero uno, magari anche il mio preferito, tra più modelli possibili di accesso alla verità.

Se persino lo spazio e il tempo, che sembravano assoluti, si sono rivelati relativi all’osservatore, come nella fisica di Einstein, non dovremmo sconvolgerci poi troppo ammettendo che anche la verità possa essere situata rispetto ai modelli con cui la interroghiamo.

Non voglio, con questo scritto, essere relativista. Semmai pluralista e riflessivo: credo che ci siano condizioni e contesti in cui due affermazioni opposte possano essere entrambe vere. La verità non è sempre una sola, e la giustizia non è sempre assoluta.

Bibliografia 

Albert Einstein, Relatività: esposizione divulgativa, Bollati Boringhieri, 2000.

Alan Turing, The Essential Turing, Oxford University Press, 2004.

Francisco Varela, L’albero della conoscenza, Garzanti, 1992.

Galileo Galilei, Il saggiatore, a cura di Libero Sosio, BUR, 1992.

Gaston Bachelard, La formazione dello spirito scientifico, Bari, Dedalo, 1976.

Gregory Bateson, Verso un’ecologia della mente, Adelphi, 1976.

Heinz von Foerster, Understanding Understanding. Essays on Cybernetics and Cognition, Springer, 2003.

Humberto Maturana, Autopoiesis and Cognition: The Realization of the Living, con Francisco Varela, Reidel, 1980.

Ilya Prigogine, La nuova alleanza. Metamorfosi della scienza, con Isabelle Stengers, Torino, Einaudi, 1981.

Michael Polanyi, La conoscenza personale. Verso una filosofia post-critica, Rusconi, 1974.

Michel Foucault, Le parole e le cose. Un’archeologia delle scienze umane (Les Mots et les Choses), Milano, Rizzoli, 1971.

Niklas Luhmann, Sistemi sociali. Fondamenti di una teoria generale, FrancoAngeli, 1990.