Chris Anderson, in un vecchio pezzo su WIRED, scrive

gli scienziati hanno sempre contato su ipotesi ed esperimenti. […] Di fronte alla disponibilità di enormi quantità di dati questo approccio — ipotesi, modello teorico e test — diventa obsoleto. […] C’è ora una vita migliore. I petabytes ci consentono di dire: la correlazione è sufficiente. Possiamo smettere di cercare modelli teorici (trad. it. di Paolo Benanti, Le macchine sapienti, Marietti 1820, p. 90).

E così il rapporto classico causa-effetto lo sparigliamo alla grande. Ci fa un certo effetto, veramente: perché dopo tutto la storia del nostro (leggi: dai greci in avanti) pensiero filosofico e scientifico si è giocata tutta o quasi sui tentativi di elevarlo, quel rapporto, a fatto assoluto, a certificazione di una corrispondenza tra il mondo “là fuori” e il mondo “dentro”, a rimedio contro la paura che in fondo quel “là fuori” non lo sapessimo leggere.

Forse ci stiamo evolvendo verso uno scenario bipolare, dove da un lato la matematica guadagna terreno dentro l’umano scibile trasmutando la causalità in pura implicazione logico-formale, e dall’altro fiorisce tutto un “paradigma cognitivo”, tutto un modo di conoscere in cui la correlazione, tutto sommato, ce la facciamo bastare. Perché magari l’indagine sulla causalità, e cioè la costruzione della teoria scientifica, è semplicemente troppo difficile. O troppo naïf. O troppo metafisica.

Chissà cosa ne penserebbe Henri Poincaré, matematico, fisico, filosofo della scienza nonché maître à penser d’inizio ‘900. Anticipando da par suo certe crisi che avrebbero scosso la scienza di lì a qualche dozzina d’anni, sulla soglia del secolo lui stava già lì a interrogarsi sulla natura della conoscenza scientifica, la quale poi sarebbe, dice, innanzitutto semplificazione a fronte di un’ipotesi più o meno arbitraria

Chi ci garantisce che ciò che crediamo semplice non nasconda invece una complessità spaventosa (une effroyable complexité)? Non possiamo dire molto più di questo: che dovremmo preferire i fatti che sembrano semplici a quelli in cui il nostro occhio approssimativo (notre œil grossier) distingue elementi dissimili (Science et Méthode, Flammarion, 1908, p. 10; trad. mia)

Ora la complessità può andare a nascondersi dentro profondità che solo l’algoritmo conosce, che solo l’algoritmo scruta. È un male? È un bene?