A New Kind of Science (lit. en català: Un nou tipus de ciència) és un llibre de Stephen Wolfram que va ser publicat l'any 2002 per la seva companyia Wolfram Research sota el segell Wolfram Media. Conté un estudi empíric i sistemàtic de sistemes computacionals com ara els autòmats cel·lulars. Wolfram denomina programes simples aquests sistemes i argumenta que la filosofia científica i els mètodes apropiats per a l'estudi dels programes simples són rellevants per a altres camps de la ciència.
Continguts La computació i les seves implicacions La tesi d'A New Kind of Science té dues parts: d'una banda, argumenta que la naturalesa de la computació ha de ser explorada experimentalment i, d'altra banda, que els resultats d'aquests experiments tenen gran importància per a la comprensió del món físic. Des dels seus incipients inicis en la dècada dels anys trenta, la computació ha sigut abordada principalment a partir de dues tradicions: l'enginyeria, que busca construir sistemes pràctics fent servir computacions; i les matemàtiques, que busquen demostrar teoremes sobre les computacions. Tot i que ja en la dècada de 1970 es va descriure la computació com una disciplina en la intersecció de les matemàtiques, l'enginyeria i les tradicions empíriques. Wolfram introdueix una tercera tradició que busca investigar empíricament la computació en benefici propi. Per aquest propòsit, Wolfram argumenta que, per a fer-ho, es necessita un mètode totalment nou, ja que les matemàtiques tradicionals no aconsegueixen descriure els sistemes complexos de manera significativa, i que hi ha un límit superior de complexitat en tots els sistemes.
Programes simples El tema bàsic del "new kind of science" ("nou tipus de ciència") de Wolfram és l'estudi de regles abstractes senzilles, essencialment, programes informàtics elementals. En gairebé qualsevol classe de sistema computacional es poden trobar fàcilment exemples de gran complexitat entre els casos més senzills (després d'una sèrie de temps de múltiples bucles iteratius, aplicant el mateix conjunt simple de regles sobre si mateix, similar a un cicle acte-reforçat fent servir un conjunt de regles). Això sembla ser cert tot i els components del sistema i els detalls de la seva configuració. Els sistemes explorats en aquest llibre inclouen autòmats cel·lulars d'una, dues i tres dimensions; autòmats mòbils; màquines de Turing d'1 i 2 dimensions; diverses varietats de substitució i sistemes de xarxa; funcions recursives primitives; funcions recursives inserides; combinatòries; sistemes d'etiquetes; màquines de registre i nombres capicua. Per a que un programa sigui qualificat com a simple, existeixen diverses condicions:
La seva operació pot ser completament explicada mitjançant una il·lustració gràfica senzilla.
Es pot explicar completament mitjançant poques frases de llenguatge humà.
Pot implementar-se en un llenguatge de programació fet servir només unes quantes línies de codi.
El número de les seves possibles variacions és prou petit perquè totes puguin ser computades. Generalment, els programes simples solen tenir un esquema abstracte molt senzill. Els autòmats cel·lulars simples, les màquines de Turing i les combinatòries són exemples d'aquests esquemes, mentre que els autòmats cel·lulars complexos no són qualificats necessàriament com a programes simples. També és possible inventar nous esquemes, especialment per a capturar l'operació dels sistemes naturals. La característica principal dels programes simples és que un percentatge significatiu d'ells és capaç de produir una gran complexitat. Simplement enumerant totes les possibles variacions de gairebé qualsevol classe de programes ràpidament ens porta a exemples que es comporten de forma inesperada i interessant. Això porta a la pregunta: si el programa és tan simple, d'on prové la complexitat? En certa manera, no hi ha prou espai en la definició del programa per a codificar directament totes les coses que el programa pot fer.Per tant, els programes simples poden ser vistos com a un exemple mínim d'emergència. Una deducció lògica d'aquest fenomen és que si els detalls de les regles del programa tenen poca relació directa amb el seu comportament, llavors és molt difícil enginyar directament un programa simple que realitzi un comportament específic. Una aproximació alternativa és intentar enginyar un simple esquema computacional global i després fer una cerca de força bruta a través de tots els components possibles per a la millor coincidència.
Els programes simples són capaços d'un rang notable de comportament. S'ha demostrat que alguns són ordinadors universals. Uns altres exhibeixen propietats familiars de la ciència tradicional, com ara el comportament termodinàmic, el comportament de la mecànica contínua, les magnituds conservades, la percolació, la dependència sensible de les condicions inicials, i altres. Aquests programes s'han utilitzat com a models de trànsit, fractura de materials, creixement dels cristalls i altres fenòmens sociològics, geològics i ecològics. Una altra característica dels programes simples és que, segons el llibre, fer-los més complicats sembla tenir poc efecte sobre la seva complexitat global. A New Kind of Science argumenta que aquesta és l'evidència que els programes simples són suficients per a capturar l'essència de gairebé qualsevol sistema complex.
Mapatge i exploració de l'univers computacional Per a estudiar les regles senzilles i el seu comportament sovint complex, Wolfram creu que és necessari explorar sistemàticament tots els sistemes computacionals i documentar el que fan. Creu que aquest estudi s'hauria de convertir en una nova branca de la ciència, com la física o la química. L'objectiu bàsic d'aquest camp és comprendre i caracteritzar l'univers computacional científic fent servir mètodes experimentals.
La nova branca d'exploració científica proposada admet formes molt diferents de producció científica. Per exemple, les classificacions quantitatives són sovint el resultat de les primeres incursions en la jungla computacional. Per altra banda, les demostracions explícites que certs sistemes computen aquesta o aquella funció són també admissibles. També hi ha algunes formes de producció que són úniques d'alguna manera en aquest camp d'estudi. Per exemple el descobriment dels mecanismes computacionals que emergeixen en diferents sistemes, però en formes estranyament diferents.
Un altre tipus de producció suposa la creació de programes per a l'anàlisi de sistemes computacionals. En el marc de la nova classe de ciència (NKS per les seves sigles en anglès), on ells mateixos haurien de ser programes simples i estar subjectes als mateixos objectius i metodologia. Una extensió d'aquesta idea és que la ment humana és en si mateixa un sistema computacional i, per consegüent, subministrar-li dades en brut és una via tan efectiva com possible per a la recerca. Wolfram creu que els programes i les seves anàlisis haurien de visualitzar-se tan directament com sigui possible i ser exhaustivament examinats per milers o més, ja que aquest nou camp s'interessa en les regles abstractes, pot en principi apuntar a temes rellevants en altres camps de la ciència. No obstant això, la idea general de Wolfram és que puguin descobrir-se idees i mecanismes nous en l'univers computacional, on es poden representar en les formes més simples i després altres camps poden escollir entre aquests descobriments els que consideren rellevants.
Ciència abstracta sistemàtica Mentre Wolfram promou els programes simples com a disciplina científica, també sosté que la seva metodologia revolucionarà altres camps de la ciència. La base per a aquesta afirmació és que l'estudi dels programes simples és la forma mínima possible de ciència, basada per igual en l'abstracció i l'experimentació empírica. Cada aspecte de la metodologia proposada en A New Kind of Science estan optimitzats perquè l'experimentació sigui com més directa, fàcil i significativa possible, al mateix temps que es maximitzen les possibilitats que l'experiment faci alguna cosa inesperada De la mateixa manera que aquesta metodologia permet estudiar els mecanismes computacionals en les seves formes més simples, Wolfram sosté que el procés de fer-lo es relaciona amb la base matemàtica del món físic i, per tant, té molt a oferir a les ciències.
Wolfram sosté que les realitats computacionals de l'univers fan ciència dura per raons fonamentals, però també sosté que comprenent la importància d'aquestes realitats podem aprendre a aprofitar-les a favor nostre. Per exemple, en comptes d'aplicar l'enginyeria inversa a les nostres teories d'observació, podem simplement enumerar sistemes i després intentar relacionar-los amb els comportaments que vegem. Un tema important de la investigació de l'estructura segons aquest estil és la investigació de l'estructura de l'espai de possibilitats. Wolfram considera que la ciència és massa ad hoc, en part perquè els models usats són massa complicats i innecessàriament organitzats al voltant de les limitades primitives de les matemàtiques tradicionals. Wolfram defensa la seva posició fent servir models les variacions dels quals són enumerables i les conseqüències dels quals són senzilles de computar i analitzar.
Fonaments filosòfics Irreductibilitat computacional Wolfram argumenta que un dels seus assoliments és proporcionar un sistema coherent d'idees que justifiqui la computació com a principi organitzador de la ciència. Per exemple, argumenta que el concepte d'irreductibilitat computacional (que alguns càlculs complexos no són susceptibles de dreceres i no poden ser "reduïts"), és en última instància la raó per la qual els models computacionals de la naturalesa han de ser considerats a més dels models matemàtics tradicionals. Així mateix, la seva idea de la generació d'aleatorietat intrínseca (que els sistemes naturals poden generar la seva pròpia aleatorietat, en lloc d'utilitzar la teoria del caos o les pertorbacions estocàstiques) implica que els models computacionals no necessiten incloure una aleatorietat explícita.
Principi de l'equivalència computacional Basant-se en els seus resultats experimentals, Wolfram va desenvolupar el principi d'equivalència computacional (PEC): el principi afirma que els sistemes que es troben en el món natural poden realitzar càlculs fins a un nivell màxim ("universal") de potència computacional. La majoria dels sistemes poden aconseguir aquest nivell. Els sistemes, en principi, computen el mateix que un ordinador. La computació és, per tant, simplement una qüestió de translació de les entrades i sortides d'un sistema a un altre. En conseqüència, la majoria dels sistemes són equivalents a escala computacional. Alguns exemples proposats d'aquests sistemes són el funcionament del cervell humà i l'evolució dels sistemes meteorològics.
El principi es pot replantejar de la següent manera: gairebé tots els processos que no són evidentment senzills tenen una sofisticació equivalent. A partir d'aquest principi, Wolfram extreu una sèrie de deduccions concretes que, segons ell, reforcen la seva teoria. Possiblement la més important és l'explicació de per què experimentem l'aleatorietat i la complexitat: sovint, els sistemes que analitzem són tan sofisticats com nosaltres. Així doncs, la complexitat no és una qualitat especial dels sistemes, com per exemple el concepte de "calor", sinó simplement una etiqueta per a tots els sistemes els càlculs dels quals són sofisticats. Wolfram argumenta que entendre això fa possible la "ciència normal" del paradigma defensat en A New Kind of Science.