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Turing completo

Publicado el Jan 18, 2024
Turing completo

El concepto de integridad de Turing se discute a menudo en ingeniería de software, quizás con más frecuencia de lo que cabría esperar. Parece haber cierta confusión con respecto a lo que implica exactamente Turing Completeness, particularmente en el contexto de la ingeniería de software.

La integridad de Turing es una característica atribuida a un sistema computacional, lo que significa que posee el mismo poder computacional que una máquina de Turing. ¿Pero qué significa esto realmente? Profundicemos en este concepto.

Un sistema Turing Complete es aquel que, con suficiente tiempo y memoria, junto con las instrucciones necesarias, tiene la capacidad de resolver cualquier problema computacional, independientemente de su complejidad. Este término se aplica comúnmente a los lenguajes de programación modernos, ya que la mayoría de ellos (incluidos C++, Python, JavaScript y otros) son Turing Complete. Esto significa que, en teoría, estos lenguajes pueden ejecutar cualquier algoritmo, siempre que se les proporcionen los recursos e instrucciones necesarios.

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¿Qué es la completitud de Turing?

Turing Completeness es un concepto fundamental en el ámbito de la informática, definido inicialmente por Alan Turing. Describe la capacidad de algunas máquinas informáticas para realizar cualquier tarea que cualquier computadora pueda ejecutar. Este principio es fundamental para el desarrollo de software y aplicaciones, ya que permite escribir código sin verificación previa de su funcionalidad. Significa que un programador puede escribir un programa sin preocuparse por sus limitaciones de ejecución.

El término tiene su origen en la máquina de Turing, un modelo teórico creado por el matemático y criptógrafo inglés Alan Turing. Aunque no es un dispositivo físico, la máquina de Turing es un concepto matemático vital. Teóricamente puede resolver cualquier problema que sea computable, siempre que tenga suficiente tiempo y memoria. Si un sistema puede simular las funciones de una máquina de Turing, se considera Turing completo.

La mayoría de los lenguajes de programación modernos como Solidity, Python, C++ y Java son Turing complete, lo que significa que pueden simular las operaciones de una máquina de Turing. Esto contrasta con los sistemas incompletos de Turing, como las calculadoras simples, que se limitan a tareas específicas.

El concepto de integridad de Turing tiene implicaciones importantes en la tecnología blockchain. Por ejemplo, la integridad de Turing de Ethereum, habilitada por su lenguaje de programación Solidity y Ethereum Virtual Machine (EVM) , permite a los desarrolladores escribir y ejecutar programas complejos y multifacéticos. Esto contrasta marcadamente con Bitcoin, cuyo lenguaje de programación Script es intencionalmente incompleto, restringiéndolo a operaciones más simples y específicas.

En esencia, la completitud de Turing define el alcance de las capacidades computacionales de un sistema. Cuantas más tareas computacionales pueda ejecutar un sistema, más completo será Turing. Esta distinción es crucial para comprender la variedad y complejidad de las tareas ejecutables en diferentes plataformas blockchain.

¿Qué significa Turing completo en Blockchain?

Normalmente, las siguientes características definen la integridad de Turing:

  1. Bucles lógicos : implica la capacidad del sistema para ejecutar una función o una serie de instrucciones repetidamente.
  2. Operaciones de entrada/salida : la capacidad del sistema para leer y escribir datos, lo que significa que puede procesar entradas y generar salidas basadas en estos datos.
  3. Potencia de cálculo : el sistema debe poder calcular cualquier problema solucionable que una máquina de Turing pueda abordar.
  4. Ramificación condicional : las acciones del sistema pueden variar según los valores de datos que procesa.

En el contexto de las blockchains, aquellas que cumplen estos criterios se consideran Turing completas. Esto implica que los lenguajes de programación utilizados para desarrollar contratos inteligentes en estas cadenas de bloques pueden abordar cualquier desafío computacional. Tomemos como ejemplo Ethereum: emplea Solidity para su codificación nativa y contratos inteligentes. Esta capacidad es crucial para que blockchain comprenda e implemente los términos de los contratos inteligentes , incluso aquellos que puedan surgir en el futuro. Esencialmente, la integridad de Turing de Ethereum le permite ejecutar casi cualquier tarea, con las instrucciones correctas y recursos suficientes como tiempo y potencia computacional.

Por el contrario, el lenguaje de programación de Bitcoin, conocido como Script, no cumple con los criterios de integridad de Turing. El script fue diseñado deliberadamente para gestionar funciones básicas como transferir valores y ejecutar contratos inteligentes simples. Evita la integridad de Turing para evitar que los bucles sobrecarguen los nodos de la red y salvaguardar la integridad de la red. La integridad de Turing en Bitcoin podría introducir riesgos de seguridad adicionales al permitir la ejecución de código arbitrario, exponiendo potencialmente la red a nuevos tipos de ataques.

Ethereum: la primera cadena de bloques completa de Turing

Ethereum surgió como la plataforma blockchain pionera en introducir la integridad de Turing, revolucionando el ámbito de los contratos inteligentes y las aplicaciones descentralizadas (dApps). Este avance se logró a través de dos componentes clave:

  • Contratos inteligentes en Solidity : los contratos inteligentes de Ethereum se elaboran utilizando Solidity, un lenguaje de programación completo y versátil de Turing diseñado específicamente para el ecosistema de Ethereum.
  • La máquina virtual Ethereum (EVM) : este motor computacional ejecuta contratos inteligentes y funciona como una entidad completa de Turing.

El diseño robusto del EVM le permite manejar cualquier configuración de contrato inteligente, incluso aquellos con propósitos aún no previstos. Este lanzamiento de Ethereum como la primera cadena de bloques completa de Turing representó un avance fundamental, ampliando el alcance de la tecnología blockchain más allá de las aplicaciones predeterminadas a una variedad de posibilidades ilimitadas.

A pesar de su integridad teórica de Turing, Ethereum encuentra limitaciones prácticas en aplicaciones del mundo real. La mecánica operativa de blockchain dicta que cada transacción genera una tarifa de "gas" . En consecuencia, si un contrato inteligente entrara en un bucle infinito (un escenario posible en las máquinas de Turing), acabaría agotando su suministro de gas.

Esta restricción a la integridad de Turing de Ethereum es intencional. Permitir que numerosos contratos inteligentes operen en bucles infinitos no sería práctico para una red blockchain pública con recursos de procesamiento limitados. Para abordar esto, Ethereum impone un límite de gas para cada transacción, limitando la potencia computacional máxima disponible. Las transacciones que no se concluyan dentro de este límite se rescindirán automáticamente.

Es digno de mención, sin embargo, que la mayoría de los contratos inteligentes de Ethereum rara vez explotan bucles recursivos u otras características complejas asociadas con la integridad de Turing. Si bien esta capacidad subraya el poder teórico y la versatilidad de Ethereum, en la práctica, se prefieren estructuras de contrato más simples y eficientes para la mayoría de las aplicaciones, equilibrando la necesidad de una funcionalidad sofisticada con las realidades de la gestión de recursos de blockchain.

Limitaciones de la integridad de Turing en aplicaciones Blockchain

La programabilidad ilimitada de los sistemas completos de Turing es su mayor activo, pero al mismo tiempo presenta una vulnerabilidad notable, especialmente en las cadenas de bloques públicas donde el código es abiertamente accesible. Esta apertura puede exponer el código a diversas interrupciones, como errores en contratos inteligentes o explotación con fines no deseados, interrumpiendo las operaciones previstas del protocolo. La capacidad de programar cualquier cálculo crea una amplia gama de resultados potenciales, muchos de los cuales pueden ser impredecibles.

En los sistemas centralizados, la empresa propietaria puede abordar rápidamente los problemas inesperados mediante parches inmediatos. Por el contrario, en los sistemas basados en blockchain, las manipulaciones imprevistas pueden causar perturbaciones sustanciales. Por ejemplo, si un individuo aprovecha una laguna jurídica para obtener un resultado inesperado, puede generar problemas importantes. La naturaleza descentralizada de Blockchain complica aún más esto, ya que cualquier actualización de software requiere el consenso de la comunidad, lo que a menudo prolonga el proceso.

Un ejemplo destacado que ilustra este desafío es el incidente de DAO en la cadena de bloques Ethereum en 2016. Este contrato inteligente descentralizado similar a un fondo de capital de riesgo enfrentó un evento a menudo mal etiquetado como un hack. Un usuario aprovechó una vulnerabilidad en el código del contrato inteligente, realizando lo que ahora se conoce como un ataque de reentrada, desviando más de 150 millones de dólares del fondo. Esto llevó a una decisión polémica de revertir la cadena de bloques Ethereum, lo que provocó la bifurcación Ethereum Classic .

Sin embargo, es importante tener en cuenta que este evento no fue un hack tradicional sino más bien una explotación de una vulnerabilidad de código entonces desconocida. El atacante utilizó un contrato que no era de confianza en un ataque de reentrada para retirar fondos.

Después de DAO, los desarrolladores han perfeccionado las prácticas de programación para abordar dichas vulnerabilidades. No obstante, la naturaleza de los sistemas completos de Turing, donde constantemente se desarrolla nuevo código, significa que aún pueden surgir nuevas vulnerabilidades. Esto pone de relieve la necesidad de una vigilancia continua y medidas de seguridad adaptables en la tecnología blockchain para garantizar la solidez contra tales vulnerabilidades.

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