Newsgroup: it.comp.ia
Titolo: Io sono ignorante ma... che c'azzecca?

http://tinyurl.com/4j62ju
"Ma la prospettiva più affascinate è quella che riguarda l'intelligenza
artificiale. Il Memristor permetterà di creare computer con funzioni molto
evolute di riconoscimento della capacità visiva. Le nuove equipaggiate con i
nuovi nanocircuiti, sarebbero in grado di riconoscere volti e oggetti,
imparare e associare eventi passati, apprendendo dall'esperienza e prendendo
decisioni. Esattamente come fa il cervello umano o le intelligenze
artificiali di cui da anni ci parla la fantascienza."
Quale sarebbe il nesso fra questa memoria non volatile e l'IA?
C'è realmente una branca dell'IA che attendeva una possibilità
del genere per materializzarsi... oppure hanno pigiato un po'
troppo sul tasto del marketing?
:-) 

SR2 ha scritto:

Ehm... cosa ti aspettavi da un articolo di scienza su repubblica? 
Qualcosa di sensato, forse?
Marino

 ha scritto nel messaggio 
news:481f25fa$0$18151$4faf...@reader3.news.tin.it...

Tutte cazzate . 

 di sensato, forse?
La notizia non cambia molto su Punto Informatico, anzi...
http://punto-informatico.it/p.aspx?i=2273639
Penso che le mirabolanti dichiarazioni siano a monte.
Probabilmente c'è un fondo di verità che poi è stata
"un pelo" enfatizzata dal marketing. 

 "un pelo" enfatizzata dal marketing.
Wikipedia inglese riporta la stessa affermazione (in un articolo di
qualità abbastanza scarsa), come riferimento cita questo articolo:
http://www.eetimes.com/news/latest/showArticle.jhtml?articleID=207403521&pgno=1
Il cui ultimo paragrafo dice:
'[...]"We are already designing new types of circuits in both the
digital and analog domains using our crossbar architecture. In the
analog domain, we want to build memristor-based devices that operate
in a manner similar to how the synapse works in the brain--neuron-like
analog computational elements that could perform control functions
where decisions must be made involving comparisons as to whether
something is larger or smaller than something else. We are not
building a neural network yet, but we think that using the memristor
in its analog mode with our crossbar is a pretty good representation
of a neural net." [...]'
Da quanto ne ho capito io pensano che questo nuovo dispositivo possa
essere utilizzato per realizzare memorie analogiche, la cui mancanza è
stata da sempre il principale impedimento alla realizzazione di reti
neurali artificiali analogiche.
Nel frattempo però, i circuiti analogici sono passati di moda, adesso
tutta l'elaborazione di qualunque tipo di segnale viene fatta in
digitale perchè costa meno ed è più preciso.
Le reti neurali artificiali sono anche esse più o meno passate di
moda, digitali o analogiche che siano.

SR2 ha scritto:

L'articolo di Punto Informatico (altra fonte molto discutibile, quando 
si parla di scienza...) è solo un pelo più moderato di quello su 
Repubblica, ma l'autore non ha resistito ad inserire un paragrafo di 
scempiaggini: "migliorando l'efficacia della macchina in compiti quali 
il riconoscimento di figure o nella biometria" è semplicemente 
demenziale, associato a una memoria.
Il fatto è che l'articolo su Nature non parla *affatto* di cose simili, 
tranne un accenno alle reti hebbiane nell'ultima riga: "Important 
applications include [...] learning networks that require a synapse-like 
function." Non sono sicurissimo dell'importanza di questa applicazione, 
se non in qualche contesto della robotica... di sicuro non è tale da 
giustificare le stupidaggini su repubblica e p.i.
Marino

 moda, digitali o analogiche che siano.
Beh, mi pare fortina come affermazione...
http://scholar.google.com/scholar?hl=en&lr=&safe=off&scoring=r&q=%22neural+network%22&as_ylo=2008&btnG=Search
:-P
Marino

 Marino

 intelligenza artificiale.
 > Fino a qualche anno fa erano viste in questo modo, adesso è passata
 > l'esagerazione e sono utilizzate per quello che sono: metodi di
 > regressione statistica.
- forse solo perchè manca un hardware adeguato
- forse solo perchè non riusciamo a trovare un modello adeguato
- forse solo perchè non riusciamo a trovare un metodo di apprendimento 
adeguato

 adeguato
Già
Potrebbe anche essere che un modello ed un metodo di apprendimento che
vadano bene per tutti i problemi semplicemente non esistano o esistano
solo in teoria ma non siano praticamente utilizzabili.
Il cervello umano in fin dei conti è composto da decine di tipi di
neuroni diversi, organizzati in centinaia di aree diverse
specializzate ciascuna per un certo insieme di compiti.
Ciascun neurone poi potrebbe avere la capacità di elaborazione di un
piccolo computer (altro che somma pesata degli ingressi) e forse le
cellule gliali, che tradizionalmente si pensava avessero solo funzione
di supporto meccanico e nutrimento dei neuroni, sono convolte anche
esse nell'elaborazione.

 piccolo computer (altro che somma pesata degli ingressi)...
è qui il punto (vedi capacità hardware). Un rete neurale artificiale 
come la conosciamo oggi può apprendere qualsiasi funzione: per questo 
una rete può anche simulare un singolo neurone biologico, non è detto 
che ci debba essere un rapporto 1:1 (artificiale:biologico).

 che ci debba essere un rapporto 1:1 (artificiale:biologico).
Il neurone biologico non è rappresentabile da una semplice funzione, è
un sistema fisico dotato di stato.
E' ragionevole supporre che ogni sistema fisico, quindi anche una rete
neurale biologica, possa essere simulato con precisione arbitraria su
un computer, in particolare fissato il sistema fisico e la precisione
desiderata si può supporre che esista un automa a stati finiti,
eventualmente supportato da un generatore di veri numeri casuali, che
sia in grado di simularlo.
Alcuni modelli di reti neurali ricorsive, se ben ricordo, hanno la
proprietà di poter rappresentare qualunque automa a stati finiti.
Questo però non assicura che la rappresentazione di un automa a stati
finiti di interesse pratico abbia dimensioni gestibili (in caso di
dipendenze esponenziali, le dimensione potrebbero diventare talmente
grandi da essere ingestibili su qualunque hardware che possiamo mai
ragionevolmente sperare di avere), o ancora non ci assicura che tale
rappresentazione sia apprendibile.
I teoremi sulla classe di rappresentazione di un dato modello sono
utili per dirci cosa tale modello non può fare, ad esempio quando
Minsky e Papert dimostrarono che i percettroni rappresentavano solo
funzioni linearmente separabili, provarono di conseguenza quali
funzioni essi non potevano rappresentare, spiegano così molti
insuccessi degli anni precedenti.
Tali teoremi però in genere, essendo non-costruttivi, non ci dicono
nulla su cosa un dato modello potrà fare nella pratica.

 artificiali di cui da anni ci parla la fantascienza."
Il fatto che, parlando di computer evoluti, si parli di IA in maniera 
arronzata è del tutto regolare.
Avere una memoria non volatile di grande capacità, veloce come una RAM 
(?), in pochissimo spazio e che consumi poco permette potenzialmente 
molte applicazioni interessanti.
Non si parla, però, dei costi.
-- 
C++U,
   GiO


Avere memorie di grandi capacità a basso costo può avere delle
ricadute positive nel campo dell'IA, ma dubito che possa rivoluzionare
il settore come lasciano intendere nell'articolo.

 insuccessi degli anni precedenti.
ok ma questa è preistoria. Le reti multistrato con funzione di 
trasferimento non lineare possono approssimare qualsiasi funzione 
deterministica.

 deterministica.
Possono rappresentare con approssimazione arbitraria (quasi) qualsiasi
funzione matematica.
Il che non vuol dire che nella pratica siano utili per farlo.
Per esempio è possibile in teoria rappresentare qualunque automa a
stati finiti mediante un calcolatore meccanico, questo non significa
che tale calcolatore sia praticamente realizzabile.

 che tale calcolatore sia praticamente realizzabile.
...è per questo che l'hardware è determinante!

 questa usasse neuroni specializzati, complessi o come vuoi tu.
Se possibile, cambiate topic (es. "Discussione sulla validità delle reti 
neurali" o qualcosa del genere).
Grazie mille. :)
-- 
C++U,
   GiO

 neurali" o qualcosa del genere).
ok, ma il messaggio originale faceva indirettamente riferimento alle 
reti neurali...

 ...è per questo che l'hardware è determinante!
Si ma se usi un hardware moderno per simulare un calcolatore meccanico
che realizza un determinato automa non credo che ottieni grandi
risultati.
Le reti neurali artificiali sono una sorta di "hardware virtuale" in
questa analogia.

 risultati.
anche qui non sono d'accordo. I moderni hardware, per quanto xcore siano 
non fanno altro che implementare più efficientemente la meccanica 
per-seconda guerra mondiale....e mi pare che la differenza c'è.

 per-seconda guerra mondiale....
Non mi sembra, a cosa ti riferisci?


 Non mi sembra, a cosa ti riferisci?
scusa forse non ho capito io a cosa ti riferivi.

 automa a stati finiti.
In cosa il cervello "non è semplicemente un risolutore di problemi"?
Marino

 
che tipo di problema è la coscienza di se stessi? Cosa sono le emozioni 
ed i sentimenti?
Cos'è l'appagamento intellettuale dopo aver risolto un problema?
Soprattutto: come si dimostra che il cervello è semplicemente un 
risolutore di problemi, quando ancora non si sa neanche cosa sia 
l'intelligenza?

 l'intelligenza?
Beh, "intelligenza" è solo una parola, la quale per motivi storici ha 
assunto molti significati; non è che non si sa cosa sia, è solo che ci 
sono molte definizioni...
Ha senso solamente riferirsi a problemi specifici.
Anche "dimostrare che il cervello è semplicemente un risolutore di 
problemi" mi pare linguisticamente ambiguo... un martello è un 
risolutore di problemi? Un neurone è un risolutore di problemi? E poi 
cosa intendi per "dimostrare"? Matematicamente?
Evolutivamente, il sistema nervoso serve a coordinare le attività di un 
organismo in tutto ciò che concerne la sopravvivenza, e tutte le 
funzioni che sono state associate ad aree cerebrali sono "meccanismi per 
la risoluzione di problemi"...
L'alternativa qual è? Ci sono porzioni del cervello che si sono evolute 
(o crescono) senza nessuno scopo utile? Mmmmhhhh....
Marino

 (o crescono) senza nessuno scopo utile? Mmmmhhhh....
se fosse solo così saremmo troppo razionali, mi viene in mente Spock...

 se fosse solo così saremmo troppo razionali, mi viene in mente Spock...
Quindi avremmo parti del cervello manifestamente inutili? Evolutivamente 
come lo spieghi?
E poi... troppo razionali rispetto a cosa? Il tuo è un argomento di tipo 
"romantico"? :-)
Marino


Perchè si?
Si può teoricamente simulare un neurone biologico con un programma
scritto in assembler x86.
Sempre in teoria, si può pensare di usare un'algoritmo genetico per
fare evolvere programmi in assembler x86 fino a trovarne uno che
approssima bene il comportamento di un neurone biologico.
Pensi che un approccio del genere funzionerebbe in pratica? Se no,
perchè le reti neurali artificiali dovrebbero funzionare meglio?


 "romantico"? :-)
forse si

 perchè le reti neurali artificiali dovrebbero funzionare meglio?
questa è una questione pratica. E' più semplice far evolvere un vettore 
di float che una serie di istruzioni.
Tempo fa lo feci (....ehm io sono hobbista dell'AI...): inventai un 
micro linguaggio a stack con pochissime istruzioni del tipo MOLTIPLICA, 
ADDIZIONA, SALTA SE...etc.. si partiva da una serie di istruzioni per 
ogni individuo e poi la popolazione evolveva come al solito.
Per approssimare una semplicissima funzione occorreva un tempo superiore 
  di migliaia di volte rispetto ad una rete neurale addrestrata con lo 
stesso metodo.
Tutto può simulare tutto: solo che le reti neurali artificiali lo fanno 
nel modo più semplice.

 è il contrario. L'irrazionalità potrebbe aiutare ad eplorare cammini nuovi.
?
Marino

> nuovi.
nel senso trovare velocemente soluzioni ad un problema che con la pura 
ragione avrebbero richiesto più tempo e ragionamenti.

 ragione avrebbero richiesto più tempo e ragionamenti.
E questa distinzione tra "pura ragione" e "irrazionalità" su cosa si basa?
Marino

Salve p51d,


Ok per dire... il topic è rimasto il vecchio. :)
Il messaggio originale faceva riferimento a una tecnologia e alle sue 
applicazioni: state parlando di un argomento più generale (e di 
interessa più generale) per cui, secondo me, sarebbe bene che si potesse 
seguire / cercare la discussione più facilmente. Ma vabbe'. :)
-- 
C++U,
   GiO

 su questo non sono molto preparato quindi non posso che darti ragione...
Va bene che il cervello è un sistema fisico finito, ma è un fatto 
semplice e chiaro che non può essere approssimato così facilmente.
Il cervello, infatti, da solo, non fa proprio un bel niente ed è tutto 
da dimostrare che un cervello perfettamente emulato possa in qualche 
modo servire a qualcosa.
C'è un modo semplice e pratico per costruire un emulatore perfettamente 
funzionante di cervello con tutti gli annessi e connessi: 
l'accoppiamento umano.
Personalmente, trovo piuttosto triste il fatto che si debba così spesso 
solo parlare in termini di emulazione e non di obiettivi e di contesti.
Dimostrare che il cervello umano è finito non è utile in termini 
operativi. Definire obiettivi e contesti, sì.
Oddio... a leggere questo messaggio sembra che sono convinto del 
contrario di quello di cui sono convinto. Vabbe'... cercate di leggere 
con buona disposizione.
-- 
C++U,
   GiO

 E questa distinzione tra "pura ragione" e "irrazionalità" su cosa si basa?
non so a te ma a me pare chiara la distinzione. Se vuoi metterla sul 
filosofico non stai parlando con la persona giusta!

Salve Marino,


A questo proposito(*) mi permetto di consigliare "Change" di Paul 
Watzlawick.
http://www.amazon.com/Change-Principles-Problem-Formation-Resolution/dp/0393011046/ref=pd_bbs_sr_1?ie=UTF8&s=books&qid=1210602503&sr=8-1
Si trova anche in italiano con una traduzione decente.
-- 
C++U,
   GiO
(*) a proposito dei metodi apparentemente non razionali per la 
risoluzione dei problemi.

 nel modo più semplice.
Perchè?

 Perchč?
vedi prima risposta.


Più che altro non capisco cosa volevi dire.

 Più che altro non capisco cosa volevi dire.
Volevo dire che la filosofia teoretica conta fino a un certo punto. Le 
applicazioni pratiche contano di più.
Ammettiamo di avere un cervello perfettamente emulato: esso 
funzionerebbe come il cervello normale che (come si sa dall'esperienza) 
non riesce a funzionare senza l'interfaccia costituita dall'esperienza 
sensoriale e, soprattutto, necessita dei tempi che conosciamo per 
l'apprendimento, ecc.
Se si vuole emulare pure quella in tutto e per tutto, mi sa che conviene 
più creare un essere umano tramite accoppiamento che un computer. Ma 
perché desiderarlo?
Ovviamente era una provocazione, ma mi si sta parlando di cose che 
nessuno conosce approfonditamente (non esiste una mappatura di tutti i 
neuroni del cervello umano, né una spiegazione scientifica universale ed 
esaustiva dei processi mentali) per cui affermare gratuitamente che il 
cervello umano sia perfettamente emulabile magari è anche condivisibile, 
ma non è operativamente utile.
-- 
C++U,
   GiO


Non ho detto che sia utile.
Era una discussione teorica.

 vedi prima risposta.

sia in grado di simularlo.
Il quale vero generatore di numeri casuali non e' programmabile su una
macchina digitale. Dirai, poco male, collego un dispositivo fisico
esterno al mio computer, tipo un contatore di sorgente radioattiva, e
lascio alla mia simulazione di rete biologica il compito di
interfacciarvisi, solo che non potrebbe essere un automa a stati
finiti, perche' non potrebbe essere mai invariante, nel senso che non
potrebbe avere la stessa evoluzione a parita' di stati inseriti. Poi
bisogna riflettere anche sul generatore di numeri casuali, serve
davvero solo questo, cioe' un qualcosa che mi spari fuori numeri
secondo una certa statistica (nell'esempio del contatore, una
distribuzione di Poisson), oppure qualcosa di piu' profondo e
sostanzialmente non-computabile, per cui non e' possibile definire una
funzione esatta ma solo delle approssimazioni numeriche valide solo
sotto certe condizioni fisiche un po' stiracchiate (mi riferisco alla
meccanica quantistica)?
Il vero punto secondo me e' stabilire se l'intelligenza possa emergere
da un tipo qualsiasi di non-computabilita' o sia vincolata a un tipo
specifico.
-- 
Omega e' omega e basta

 meccanica quantistica)?
Anche la meccanica quantistica è probabilisticamente computabile.
La differenza stà nella complessità temporale: alcuni problemi
risolvibili in tempo polinomiale da un computer quantistico richiedono
invece un tempo esponenziale su uno classico.
Comunque, per quanto ne sappiamo, il cervello biologico non fa
elaborazioni quantistiche.


elaborazioni quantistiche.
Io penso il contrario, ma siamo nel campo dell'azzardo, quindi e'
criticabile quanto si vuole. Per quanto ne sappiamo, a me sembra
plausibile che il cervello faccia elaborazioni quantistiche. La
ragione che pongo sta nel fallimento dell'IA forte, o sono sbagliati i
modelli per la mancanza di un certo tipo di non-computabilita', o sono
sbagliate le condizioni al contorno per la mancanza dei sensi
affinche' ne possa emergere l'intelligenza. Io tenderei a considerare
la seconda meno importante, in quanto a una rappresentazione
ambientale piu' primitiva dovrebbe corrispondere in ogni modo un certo
grado di intelligenza. Citandomi, questo lungo discorso (chiedo
scusa!) esplicita tutte le insidie che avevo in mente quando ho
scritto:
[quote]
Il vero punto secondo me e' stabilire se l'intelligenza possa emergere
da un tipo qualsiasi di non-computabilita' o sia vincolata a un tipo
specifico.
[/quote]


 affinche' ne possa emergere l'intelligenza.
O semplicemente ci mancano la capacità di calcolo, i giusti algoritmi,
e l'ignegnosità/fortuna equivalente ad un miliardo di anni di
evoluzione.


evoluzione.
Certo anche questa e' una spiegazione, sicuramente e' la piu'
economica. Viene pero' da chiedersi se sia piu' saggio tentare la via
della simulazione e vedere se funziona oppure se studiare direttamente
l'architettura del cervello biologico. O magari la virtu' sta proprio
nel mezzo.


 impossibile anche solo immaginarlo, sei pienamente giustificato).
In che senso non digitale?


In che senso non digitale?
Non basato su porte logiche a due ingressi con uscita deterministica.
Per andare un po' sul concreto, mi sbilancio e faccio una proposta su
un argomento di cui non so molto: che ne pensi di una rete neurale
feedforward con bp in cui la funzione di accettazione (non so se si
chiama cosi') anziche' essere una sigmoide sia un processore in logica
fuzzy basato sul nostro chiacchierato dispositivo esterno? E' gia'
stato fatto? Dico rete neurale piuttosto che automa a stati finiti
perche' almeno c'e' una vaga somiglianza architetturale col cervello
biologico.


 biologico.
Un automa a stati finiti non è un'architettura, è un modello teorico.
Tutte le reti neurali artificiali digitali usate praticamente fino ad
ora, essendo implementate su computer o al limite su hardware digitale
dedicato, possono sempre essere rappresentate come automi a stati
finiti.


finiti.
Io ho detto che e' il cervello biologico ad avere un'architettura, e
che quella concettualizzabile dal modello rete neurale e' piu' simile
rispetto a quella di un automa a stati finiti. E' un problema di
ridurre la realta' al modello giusto per farne emergere le proprieta'
che si vogliono studiare eliminando le complessita' non necessarie,
quindi senza ricorrere a simulazioni di simulazioni. Del resto penso
che anche un automa a stati finiti possa essere rappresentato da una
rete neurale, bisognerebbe dimostrare che su ambedue si puo' costruire
una macchina di Turing.


 una macchina di Turing.
La macchina di Turing è più generale rispetto ad entrambi i modelli
(semplificando un po', è una sorta di automa a stati infiniti
discreti).
Comunque è vero che ogni automa ha stati finiti è rappresentabile come
una rete neurale dei tipi attualmente usati.
Purtroppo questo non ci garantisce che sia apprendibile.

biologiche.
Si' lo penso anch'io, secondo me ogni neurone (artificiale) dovrebbe
essere in grado di processare in base a parametri meno prevedibili di
quelli usati finora, in base a questo pensavo alla funzione di
selezione in logica fuzzy.


 selezione in logica fuzzy.
Bho, la logica fuzzy mi pare che sia un po' passata di moda, poi non
so di preciso.
Comunque resta il discorso che ogni implementazione di sistema a
logica fuzzy su hardware digitale si riduce sempre alla logica
binaria.


binaria.
Qui dovrebbe intervenire il dispositivo esterno, anche se e' tutto da
stabilire il modo in cui possa venire sfruttato all'interno di una
simile implementazione.


 simile implementazione.
Che genere di dispositivo di preciso?

Che genere di dispositivo di preciso?
Quello di cui abbiamo parlato finora: un vero generatore di numeri
casuali, che secondo me deve includere la misurazione di un sistema
quantistico singolo non-stazionario, collegato a un opportuno metodo
di elaborazione.


 di elaborazione.
Ma fai misurazioni su un sistema quantistico esterno, senza inviargli
dati da elaborare, a cosa serve?

dati da elaborare, a cosa serve?
Nella schematizzazione di cui avevamo parlato il dispositivo esterno
era solo un vero generatore di numeri casuali, direi che
l'elaborazione va fatta sui dati in uscita. Naturalmente poi posso
essere d'accordo con te che il cervello biologico possa usare i
fenomeni quantistici per effettuare delle elaborazioni dirette, ma per
le nostre conoscenze attuali questo sarebbe davvero troppo da
simulare.


 l'elaborazione va fatta sui dati in uscita.
Ok, mi ero perso sul discorso della stazionarietà.
Comunque credo che quasi ogni generatore di numeri casuali non-
digitale abbia una componente quantistica.


-- 
Questo articolo e` stato inviato dal sito web 
http://www.nonsolonews.it



mamma mia
guardatevi un po' di teoria della complessità per capire che siete
partiti da presupposti completamente errati.
al massimo si puo dire che il cervello è un sistema
detereministicamente complesso   che   è una cosa diversa da dire che
è deterministico (e anche probabilistico)
poi cercate di capire le differenze tra deterministicamente complesso
e casuale (non causale)
Ciao

 è deterministico (e anche probabilistico)
mi potresti spiegare cosa significa "deterministicamente complesso"? (da 
come scrivi sembra che il concetto "deterministicamente complesso" non 
sia l'unione dei concetti di "deterministico" e di "complesso")
Ciao

 *deterministico*, dalle mie parti vuol dire che....
subito un grazie 1000 per la risposta...ora devo studiarmela con clama!!
Ciao


infatti non si capisce dall'unione dei concetti
per stare sul semplice già da qua capisci qualcosa
http://it.wikipedia.org/wiki/Sistema_complesso
il titolo dell'articolo è abbastanza impreciso: starebbe meglio
Sistema deterministicamente complesso
il punto è questo:
\hai un sistema = insieme di enti che interagiscono tra loro
\deterministico = le interazioni sono definite, quindi calcolabili,
quindi si possono fare previsioni
\complesso questo è più difficile da definire, in realtà funziona un
po' come una etichetta
La cosa si può spiegare in tanti modi diversi:
per essere terra terra: qundo un sistema deterministico diventa grande
diventa impossibile calcolare la sua evoluzione e quindi simularlo. 
Come mai (intuitivamente)?
se hai 2 enti che interagiscono, dovrai calolare 1 interazione
se ne hai 3 3 interazioni
4: 3 + 2 + 1 = 8
5: 5 + 4 + 3 +2 +1 =13
6:19
7:26
8:34
(questo è molto a spanne, basta disegnare dei punti su un foglio e
connetterli tra loro per visualizzare la cosa)
Il numero di interazioni cresce molto più velocemente del numero di
enti.
Quante molecole d'acqua ci sono in una goccia?
Di fronte a questi semplici ragionamenti la possibilità di
rappresentare il cervello come automa a stati finiti(cosa sarebbe uno
stato in questo caso? e quanti stati ci sono?) diventa immediatamente
irrealistica
Alla fine puoi dirla anche così: alle volte ho un sistema
deterministico (che anche questa non è cosa di tutti i giorni vedi poi
il discorso sul modello), se è complesso: sarà anche deterministico ma
dal tuo punto di vista è casuale perchè non puoi farci calcoli o
previsioni.
Tutto questo è materia di studio della teoria della complessità.
Cambiando punto di vista le cose cambiano: con le leggi della fisica
atomica non puoi scoprire la fisica 'ordinaria' perchè avresti a che
fare con un modello enorme e incalcolabile e tuttavia abbiamo scoperto
delle leggi che rendono la fisica ordinaria una cosa utile, con cui
facciamo previsioni e su cui costruiamo tecnologie.
Modello: in fisica, e nelle scenze in generale, si costruiscono dei
modelli, che sono una cosa diversa dalla realtà, ma che, anche se non
sono buoni in tutte le situazioni possibili, spesso sono utili.
Per esempio: se lancio un mazzo di chiavi e un sasso entrambi
dovrebbero cadere seguendo una traiettoria parabolica. Nel caso del
sasso potrebbe essere agevole capire l'errore, che è uno dei limiti
del modello mentre nel caso del mazzo di chiavi la cosa diventa più
difficile. Dove piazzi il baricentro di un mazzo di chiavi?
Altro esempio: devi costruire una nave lunga 150 metri e vuoi capire
come lo scafo tiene il mare: puoi costruire un modello in scala? No
perchè l'acqua si comporta in maniera diversa (certo dovresti
costruire un moello in dimensioni reali, ma quello sarebbe un
prototipo e quanto verrebbe a costare?)
Consiglio libro,  molto bello e in italiano: Complessità  autore
Walldrop
Spero di aver dato un'idea
Ciao!

[cut]
direi che tutti sono avvezzi a confrontarsi con sistemi complessi ogni
singolo giorno della loro vita. Poi bisonga vedere cosa si intende con
i nomi complesso, ibrido eetc.., visto che ogni disciplina/settore li
riutilizza un po' secondo le prorpie esigenze. Io ho cercato di
rispondere al problema originale.
Riguardo le teorie collegate all'economia di cui parlavi, non le
conosco, ma a memoria ricordo che sono 'robe inventate' che si spera
aiutino ad interpretare la realtą, senza nessuna garanzia (come dire
niente a che fare con la fisica). Questo non vuol dire che non siano
utili, quella che hai citato secondo me non si adatta bene al problema
originale