V šestdesetih letih preteklega stoletja je bilo tudi za raziskovalne namene na voljo zelo malo računalnikov. Eden izmed srečnežev, ki ga je službeno lahko že takrat uporabljal, je bil ameriški meteorolog in matematik Edward Norton Lorenz z bostonskega MIT. Za nalogo si je zadal, da bo sprogramiral preprosto simulacijo vremena. Fizikalne enačbe, ki so opisovale gibanje zračnih tokov, je poenostavil do te mere, da jih je lahko vnesel v z današnjega gledišča zelo počasen računalnik, ki je nato iz začetnih pogojev računal, kako se spreminja vreme v modelu.

Računalniška simulacija vremena

Pozimi leta 1961 ga je začelo zanimati, kako se takšen model obnaša v daljših časovnih obdobjih. Ker je del simulacije izračunal že prejšnje dni, se je odločil, da bo začel kar nekje na sredini, saj mu tako ne bo treba preveč dolgo čakati na ugotovitve. V računalnik je zato vnesel vmesne rezultate prejšnjega dne, pognal program in odšel na kavo. Ko se je vrnil, je na izpiskih opazil, da so izračuni nekaj časa povsem sledili rezultatom prejšnjega dne, nato pa so se začele dogajati čudne reči. Podobnost se je vse bolj izgubljala, dokler ni bilo simulirano vreme povsem drugačno, kot ga je isti program napovedal prejšnji dan.

Lorenz je sprva pomislil, da je prišlo do izpada elektrike in je zato program začel računati drugače, vendar se je hitro izkazalo, da prekinitve napajanja ni bilo. V knjigi Kaos je James Gleick opisal trenutek, ko se je Lorenz zavedel pravega vzroka odstopanja pri rezultatih simulacije: “Nenadoma ga je spreletelo spoznanje. Ni šlo za okvaro. Težava je bila v številih, ki jih je vnesel. Računalniški pomnilnik je shranjeval šest decimalnih mest: 0,506127. Na papirju pa so se zaradi varčevanja s prostorom izpisala le tri: 0,506. Lorenz je vnesel krajša, zaokrožena števila, ne da bi pomislil, da je lahko razlika na četrtem decimalnem mestu pomembna.” Takrat je Lorenz prišel na sled pomembni novi ugotovitvi, ki ji danes pravimo “metuljev pojav” (butterfly effect).

Lorenz je bil sprva prepričan, da je zemeljska atmosfera povsem običajen sistem, ki ga lahko natančno opišemo, če le poznamo ustrezne fizikalne enačbe, hkrati pa imamo tudi dovolj podrobne meritve njenega trenutnega stanja. Vendar se je motil. Čeprav je imel pravi sistem enačb, ki so dobro opisovale gibanje zračnih tokov, vseeno ni mogel z njihovim sprotnim reševanjem natančno napovedati vremena za dlje časa v prihodnost.

S pomočjo računalniške simulacije je prišel do spoznanja, da lahko že malenkostna sprememba v gibanju zraka danes povzroči bistveno razliko v napovedi vremena čez nekaj tednov. To ugotovitev je na predavanju leta 1972 slikovito povzel v vprašanju: Ali lahko utrip metuljevih kril v Braziliji sproži tornado v Teksasu? Od takrat naprej veliki občutljivosti za minimalne spremembe začetnih pogojev povsem determinističnega sistema popularno pravimo metuljev pojav, področju znanosti, ki se ukvarja s takšnimi sistemi, pa teorija kaosa.

Ni trajalo dolgo in metuljev pojav so začeli odkrivati tudi na mnogih drugih področjih znanosti. Podobno občutljivost za majhne spremembe pogojev so denimo ugotovili pri enačbi, s katero so opisovali rast populacij posameznih vrst živali skozi čas. Malenkostne razlike v parametrih so lahko povsem spremenile napovedi. Podobno kaotično obnašanje so ugotovili pri mnogih drugih, na videz povsem preprostih enačbah.

Vesolje kot urni mehanizem

Skozi moderno zgodovino je dolgo veljalo prepričanje, da je vesolje velikanski stroj, ki ni v svojem bistvu nič drugačen kot katerikoli drug mehanizem. Ustalila se je predstava o svetu kot velikanskem urnem mehanizmu, ki je začel teči v trenutku začetka časa, od takrat naprej pa je povsem neodvisen in se giblje po zakonih, ki so mu bili določeni na začetku. Podoben je idealni uri, ki ne potrebuje nobenega usklajevanja ali navijanja, ampak ves čas kaže točen čas.

Delo znanstvenikov je po takšni predstavi sveta nekakšen inverzni inženiring: iz končnega izdelanega produkta morajo izluščiti pravila, po katerih je bil zgrajen, oziroma način, kako deluje. Podobno, kot da bi poskušali razgraditi novo verzijo mobilnega telefona, da bi ugotovili, kako je sestavljen, znanstveniki poskušajo najti zakonitosti delovanja sveta. Pravila, po katerih deluje svet, so kar matematični zakoni, kakršni so denimo Newtonovi zakoni gibanja in gravitacije. Ko naj bi enkrat spoznali vse sestavne dele sistema in pravila oziroma zakone, ki veljajo zanje, bi ga lahko do potankosti opisali in natančno napovedali njegov razvoj v bodoče.

Če so bile kdaj napovedi nezanesljive oziroma napačne, je to pomenilo, da je v meritvah ali v zakonih napaka. Morda smo se zmotili pri merjenju izhodiščnega stanja ali pa uporabljamo za izračun napačne zakone. Po analogiji mehanične naprave prihaja do napak le zato, ker je z mehanizmom nekaj narobe: lahko da je prišlo do kake poškodbe ali pa od zunaj prihaja do nekih naključnih vplivov, ki se jih ne zavedamo. Če napovedi niso držale, to ni bila posledica sistema, ampak neke neznane zunanje motnje, ki je vplivala na delovanje sistema. V drugi polovici dvajsetega stoletja so se takšne predstave o naravi izkazale za neustrezne.

Kaos in kompleksnost

Kaos je v znanosti ime za ugotovitev, da je lahko tudi sistem, ki ga znamo natančno opisati z matematičnimi enačbami, povsem nepredvidljiv, čeprav nanj ne vplivajo nikakršne neznane zunanje motnje. Ideja, da je poznavanje enačb in začetnega stanja dovolj, da znamo obnašanje tudi natančno napovedati, za kaotične sisteme ne velja več. Že zelo majhno odstopanje na začetku lahko privede do občutnega razhajanja v napovedih. Tudi povsem preproste in jasne enačbe, ki nimajo v sebi nič naključnega in nedoločljivega, se lahko obnašajo povsem nepredvidljivo. Bolj strokovno rečeno gre za deterministični kaos, ko tudi za sistem, katerega mehanizem delovanja natančno poznamo, ne moremo napovedati obnašanja, čeprav nanj ne vplivajo nobene zunanje motnje ali naključja.

Intuitivno seveda nismo navajeni, da bi lahko že zelo majhna napaka v nastavitvi mehanizma povzročila velike razlike v njegovem nadaljnjem obnašanju. To bi pomenilo, da bosta, če kazalce dveh enakih ur le malenkost drugače nastavimo, po določenem obdobju uri kazali povsem različen čas. Tudi če je začetno odstopanje tako majhno, da ga sploh ne opazimo, se bo v kaotičnem mehanizmu to hitro poznalo. Značilnosti kaosa so, da se navidezno kaotično obnašanje lahko pojavi tudi pri determinističnih sistemih, na katere ne deluje noben zunanji vir naključja. To je vzrok, da obnašanja takšnih sistemov ne moremo napovedati na dolgi rok, saj so zelo občutljivi za začetne pogoje.

Posledica odkritja kaosa pa ni bilo le spoznanje, da se marsičesa ne da napovedati, tudi če natančno poznamo mehanizem, kako stvari delujejo. Izkazalo se je tudi, da so lahko zelo kompleksni oziroma zapleteni pojavi posledica povsem preprostih mehanizmov oziroma enačb, ki jih opisujejo. Kar dela po eni strani svet na videz kaotičen, hkrati ustvarja tudi urejenost. Urejenost in kaos sta tako tesneje povezana, kot se je morda nekoč zdelo.

Veliko vprašanje že od starih Grkov naprej je bilo, kako pride do urejenih vzorcev v naravi, če teh ne ustvari nekdo po vnaprejšnjem načrtu. Zdelo se je, da kompleksnost ne more izvirati iz nečesa preprostega, ampak le iz nečesa, kar je že samo kompleksno. Znanstveni determinizem se je razvijal skupaj s prepričanjem, da je kompleksnost nekaj, kar se ohranja. Urejenost, ki jo lahko najdemo v naravi, naj ne bi mogla nastati spontano na osnovi enostavnih pravil. S teorijo kaosa pa se je izkazalo, da lahko nekaj preprostih zakonitosti, ki se neprestano ponavljajo, ustvari tudi zelo zapletene pojave, ki jih sicer vidimo v naravi.

Deli

PUSTITE KOMENTAR

Please enter your comment!
Please enter your name here