La teoria del caos è un'area di dinamiche deterministiche che propone che eventi apparentemente casuali possono derivare da equazioni normali a causa della complessità dei sistemi coinvolti. Nell'IT (tecnologia dell'informazione), la teoria del caos ha applicazioni in molte aree tra cui networking, analisi dei big data, logica fuzzy, business intelligence (BI), marketing, teoria dei giochi, pensiero sistemico, analisi predittiva e social networking.
In un contesto scientifico, la parola caos ha un significato leggermente diverso da quello che ha nel suo utilizzo generale come uno stato di confusione, privo di qualsiasi ordine. Caos, con riferimento a teoria del caos, si riferisce a un'apparente mancanza di ordine in un sistema che tuttavia obbedisce a leggi o regole particolari; questa comprensione del caos è sinonimo di instabilità dinamica, una condizione scoperta dal fisico Henri Poincaré all'inizio del XX secolo che si riferisce a una mancanza intrinseca di prevedibilità in alcuni sistemi fisici.
Le due componenti principali della teoria del caos sono l'idea che i sistemi, non importa quanto complessi possano essere, si basano su un ordine sottostante e che sistemi ed eventi molto semplici o piccoli possono causare comportamenti o eventi molto complessi. Quest'ultima idea è nota come dipendenza sensibile dalle condizioni iniziali, una circostanza scoperta da Edward Lorenz (che è generalmente accreditato come il primo sperimentatore nell'area del caos) all'inizio degli anni '1960.
Lorenz, un meteorologo, stava eseguendo equazioni computerizzate per modellare e prevedere teoricamente le condizioni meteorologiche. Dopo aver eseguito una sequenza particolare, ha deciso di replicarla. Lorenz inserì nuovamente il numero dal tabulato, prese a metà la sequenza e lo lasciò scorrere. Ciò che ha scoperto al suo ritorno è stato, contrariamente alle sue aspettative, che questi risultati erano radicalmente diversi dai suoi primi risultati. Lorenz, infatti, non aveva inserito esattamente lo stesso numero, .506127, ma la cifra arrotondata di .506. Secondo tutte le aspettative scientifiche a quel tempo, la sequenza risultante avrebbe dovuto differire solo leggermente dalla prova originale, perché la misurazione con tre cifre decimali era considerata ragionevolmente precisa. Poiché le due cifre erano considerate quasi identiche, i risultati avrebbero dovuto essere simili allo stesso modo.
Poiché ripetute sperimentazioni hanno dimostrato il contrario, Lorenz ha concluso che la minima differenza nelle condizioni iniziali - al di là della capacità umana di misurare - rendeva impossibile la previsione dei risultati passati o futuri, un'idea che violava le convenzioni di base della fisica. Come ha sottolineato il famoso fisico Richard Feynman, "ai fisici piace pensare che tutto ciò che devi fare è dire, queste sono le condizioni, ora cosa succede dopo?"
Le leggi della fisica newtoniana sono completamente deterministiche: presumono che, almeno in teoria, siano possibili misurazioni precise e che una misurazione più precisa di qualsiasi condizione produrrà previsioni più precise sulle condizioni passate o future. L'ipotesi era che - almeno in teoria - fosse possibile fare previsioni quasi perfette sul comportamento di qualsiasi sistema fisico se le misurazioni potessero essere rese sufficientemente precise, e che più accurate erano le misurazioni iniziali, più precisa sarebbe stata la previsioni risultanti.
Poincaré scoprì che in alcuni sistemi astronomici (generalmente costituiti da tre o più corpi interagenti), anche piccolissimi errori nelle misurazioni iniziali produrrebbe un'enorme imprevedibilità, di gran lunga sproporzionata rispetto a quanto ci si aspetterebbe matematicamente. Due o più serie identiche di misurazioni delle condizioni iniziali - che secondo la fisica newtoniana avrebbero prodotto risultati identici - infatti, molto spesso hanno portato a risultati molto diversi. Poincaré ha dimostrato matematicamente che, anche se le misurazioni iniziali potevano essere effettuate un milione di volte più precise, l'incertezza della previsione dei risultati non si riduceva insieme all'imprecisione della misurazione, ma rimaneva enorme. A meno che le misurazioni iniziali non potessero essere definite in modo assoluto - un'impossibilità - prevedibilità per sistemi complessi - caotici - si sono comportati appena meglio che se le previsioni fossero state selezionate casualmente dai possibili risultati.
Il progetto effetto farfalla, descritto per la prima volta da Lorenz alla riunione del dicembre 1972 dell'Associazione americana per il progresso della scienza a Washington, DC, illustra vividamente l'idea essenziale della teoria del caos. In un articolo del 1963 per l'Accademia delle scienze di New York, Lorenz aveva citato l'affermazione di un meteorologo senza nome secondo cui, se la teoria del caos fosse vera, un singolo battito delle ali di un singolo gabbiano sarebbe sufficiente per cambiare il corso di tutti i futuri sistemi meteorologici sulla terra .
Al momento della riunione del 1972, aveva esaminato e perfezionato quell'idea per il suo discorso, "Prevedibilità: il battito delle ali di una farfalla in Brasile ha provocato un tornado in Texas?" L'esempio di un sistema così piccolo come una farfalla responsabile della creazione di un sistema così grande e distante come un tornado in Texas illustra l'impossibilità di fare previsioni per sistemi complessi; nonostante il fatto che queste siano determinate da condizioni sottostanti, esattamente quali siano tali condizioni non può mai essere sufficientemente articolato per consentire previsioni a lungo termine.
Sebbene si pensi spesso che il caos si riferisca alla casualità e alla mancanza di ordine, è più accurato considerarlo come un file apparente casualità che risulta da sistemi complessi e interazioni tra sistemi. Secondo James Gleick, autore di Caos: fare una nuova scienza, la teoria del caos è "una rivoluzione non della tecnologia, come la rivoluzione del laser o del computer, ma una rivoluzione delle idee. Questa rivoluzione è iniziata con un insieme di idee che hanno a che fare con il disordine nella natura: dalla turbolenza nei fluidi, all'irregolare flussi di epidemie, al contorcersi aritmico di un cuore umano nei momenti prima della morte. È proseguito con un insieme ancora più ampio di idee che potrebbero essere meglio classificate sotto la rubrica della complessità ".