8 scoperte che dobbiamo ad Alan Turing

La Macchina di Turing

Turing è famoso per aver ideato la “macchina di Turing”, un modello astratto di un computer teorico. Questa macchina è stata cruciale nello sviluppo dell’informatica teorica e ha contribuito a definire ciò che oggi intendiamo per “algoritmo”. Un simulatore di macchina di Turing è disponibile ad esempio su turingmachinesimulator.com

Calcolabilità

Turing ha dimostrato che la macchina di Turing poteva simulare qualsiasi algoritmo di calcolo concepibile, e questo ha conferito universalità all’informatica teorica a prescindere dal problema, dal software e dall’hardware utilizzato per risolverlo. Questo ha portato alla conclusione, tra l’altro, che esiste un limite teorico alla capacità di calcolo di qualsiasi dispositivo, e che esistono problemi risolvibili mediante calcolo e problemi che (probabilmente) non si possono risolvere in nessun caso (a meno che non si cambi l’architettura di base, che è la stessa da quasi cento anni).

Decidibilità e indecidibilità

Turing ha dimostrato il teorema dell’indecidibilità, che ha rivelato che alcune domande matematiche non possono mai essere risolte da un algoritmo. Uno degli esempi più noti è il problema della terminazione (Halting problem), un concetto fondamentale e fondante nell’informatica teorica. In termini semplici, il problema riguarda la capacità di determinare se un programma o un algoritmo terminerà (ovvero si fermerà) o continuerà a eseguire all’infinito.

Contributi alla crittografia

Durante la seconda guerra mondiale, Turing fu coinvolto nello sforzo di decrittare i codici nazisti, contribuendo in modo significativo alla decifrazione del codice Enigma. Questo lavoro ha avuto un impatto notevole sulla crittografia e sulla sicurezza delle comunicazioni.

Intelligenza Artificiale

Turing è considerato uno dei precursori dell’intelligenza artificiale. Ha scritto un articolo pionieristico intitolato “Computing Machinery and Intelligence“, in cui ha proposto il “Test di Turing”, un criterio per valutare se una macchina può essere considerata intelligente.

Si tratta di una prova concettuale dalla formulazione non banale per valutare se una macchina possa dimostrare “intelligenza artificiale” al punto da essere indistinguibile da un essere umano in una conversazione scritta. Il test è stato formulato in modo informale da Turing e prevede una situazione di gioco che coinvolge tre partecipanti: un interrogatore umano, una macchina e un essere umano. Ecco come si formula il Test di Turing:

1. Partecipanti: Ci sono tre partecipanti: l’interrogatore umano (U1), una macchina (M) e un altro essere umano (U2).
2. Postazioni isolate: L’interrogatore U1 è situato in una stanza separata e comunica con la macchina M e l’essere umano U2 attraverso un sistema di scrittura (ad esempio, una chat testuale).
3. Scopo del test: L’obiettivo dell’interrogatore è determinare quale dei due, la macchina o l’essere umano (M o U2), stia rispondendo alle sue domande. L’obiettivo della macchina M è ingannare l’interrogatore, facendogli credere che sia un essere umano.
4. Domande e risposte: L’interrogatore può porre domande a entrambi i partecipanti (macchina e essere umano) e ricevere risposte scritte. Le conversazioni possono riguardare qualsiasi argomento, ma devono avvenire mediante la chat testuale.
5. Risultato: Se, durante il corso del test, l’interrogatore non è in grado di distinguere con certezza quale dei due partecipanti sta rispondendo (macchina o essere umano), si dice che la macchina ha superato il Test di Turing e ha dimostrato una forma di intelligenza artificiale.

Il Test di Turing è stato proposto come una misura della capacità di una macchina di esibire comportamenti “intelligenti” nel contesto di una conversazione umana. Tuttavia, è importante notare che il test non è senza controversie ed è stato oggetto di dibattito nel campo dell’intelligenza artificiale e della filosofia. Alcuni ad esempio ritengono che superare il Test di Turing non sia una prova definitiva di vera intelligenza, ma piuttosto una dimostrazione di abilità di conversazione e di comportamento simile a quello umano.

Biologia matematica

Turing ha anche contribuito alla biologia matematica, formulando le equazioni di reazione-diffusione che spiegano come possano svilupparsi pattern complessi nel mondo naturale, come le striature su conchiglie e pelli di animali.

Teoria della complessità

Sebbene non abbia sviluppato questa teoria in modo esplicito, il suo lavoro sulla macchina di Turing ha gettato le basi per la teoria della complessità computazionale, che si occupa di classificare i problemi in base alla loro difficoltà computazionale.

Linguaggio e grammatiche formali

Turing ha studiato anche le grammatiche formali e ha sviluppato concetti importanti per la teoria del linguaggio formale, che ha applicazioni nella programmazione e nella compilazione dei linguaggi di programmazione. Alcuni concetti sono stati ripresi, ad esempio, da Noam Chomsky.

Questi sono solo alcuni degli importanti concetti e contributi di Alan Turing alla scienza e alla tecnologia. Il suo lavoro ha avuto un impatto duraturo su molti campi e continua a influenzare la ricerca e lo sviluppo tecnologico ancora oggi. (foto: Di Sconosciuto – https://berichtenuithetverleden.wordpress.com/2013/01/29/alan-turing-1912-1954/, Pubblico dominio, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=39218619)