Turing completo

Il concetto di completezza di Turing è spesso discusso nell'ingegneria del software, forse più frequentemente di quanto ci si potrebbe aspettare. Sembra esserci una certa confusione su cosa implichi esattamente la Completezza di Turing, in particolare nel contesto dell'ingegneria del software.

La completezza di Turing è una caratteristica attribuita a un sistema computazionale, il che significa che possiede la stessa potenza computazionale di una macchina di Turing. Ma cosa significa veramente questo? Approfondiamo questo concetto.

Un sistema Turing Complete è quello che, con tempo e memoria sufficienti, insieme alle istruzioni necessarie, ha la capacità di risolvere qualsiasi problema computazionale, indipendentemente dalla sua complessità. Questo termine viene comunemente applicato ai linguaggi di programmazione moderni, poiché la maggior parte di essi, inclusi C++, Python, JavaScript e altri, sono Turing Complete. Ciò significa che questi linguaggi possono teoricamente eseguire qualsiasi algoritmo, a condizione che vengano fornite le risorse e le istruzioni necessarie.

Cos'è la completezza di Turing?

La completezza di Turing è un concetto fondamentale nel campo dell'informatica, inizialmente definito da Alan Turing. Descrive la capacità di alcune macchine informatiche di eseguire qualsiasi attività che qualsiasi computer può eseguire. Questo principio è fondamentale per lo sviluppo di software e applicazioni, poiché consente di scrivere il codice senza previa verifica della sua funzionalità. Significa che un programmatore può scrivere un programma senza preoccuparsi delle sue limitazioni nell'esecuzione.

Il termine deriva dalla macchina di Turing, un modello teorico creato dal matematico e crittografo inglese Alan Turing. Sebbene non sia un dispositivo fisico, la macchina di Turing è un concetto matematico vitale. In teoria può risolvere qualsiasi problema computabile, a condizione che abbia tempo e memoria sufficienti. Se un sistema può simulare le funzioni di una macchina di Turing, è considerato Turing completo.

La maggior parte dei linguaggi di programmazione moderni come Solidity, Python, C++ e Java sono Turing completi, nel senso che possono simulare le operazioni di una macchina di Turing. Ciò contrasta con i sistemi incompleti di Turing, come i semplici calcolatori, che sono limitati a compiti specifici.

Il concetto di completezza di Turing ha implicazioni significative nella tecnologia blockchain. Ad esempio, la completezza Turing di Ethereum, resa possibile dal linguaggio di programmazione Solidity e dall'Ethereum Virtual Machine (EVM) , consente agli sviluppatori di scrivere ed eseguire programmi complessi e sfaccettati. Ciò è in netto contrasto con Bitcoin, il cui linguaggio di programmazione Script è intenzionalmente Turing incompleto, limitandolo a operazioni più semplici e specifiche.

In sostanza, la completezza di Turing definisce l'estensione delle capacità computazionali di un sistema. Più compiti computazionali un sistema può eseguire, più Turing sarà completo. Questa distinzione è cruciale per comprendere la gamma e la complessità delle attività eseguibili in diverse piattaforme blockchain.

Cosa significa Turing Complete in Blockchain?

Tipicamente, le seguenti caratteristiche definiscono la completezza di Turing:

Loop logici : implica la capacità del sistema di eseguire ripetutamente una funzione o una serie di istruzioni.
Operazioni di input/output : la capacità del sistema di leggere e scrivere dati, il che significa che può elaborare input e generare output in base a questi dati.
Potenza di calcolo : il sistema deve essere in grado di calcolare qualsiasi problema risolvibile che una macchina di Turing può risolvere.
Ramificazione condizionale : le azioni del sistema possono variare a seconda dei valori dei dati che elabora.

Nel contesto delle blockchain, quelli che soddisfano questi criteri sono considerati Turing completi. Ciò implica che i linguaggi di programmazione utilizzati per lo sviluppo di contratti intelligenti su queste blockchain possono affrontare qualsiasi sfida computazionale. Prendi Ethereum come esempio: utilizza Solidity per la sua codifica nativa e i contratti intelligenti. Questa capacità è fondamentale affinché la blockchain comprenda e implementi i termini dei contratti intelligenti , anche quelli che potrebbero sorgere in futuro. In sostanza, la completezza Turing di Ethereum gli consente di eseguire quasi tutti i compiti, purché siano fornite le istruzioni corrette e risorse sufficienti come tempo e potenza di calcolo.

Al contrario, il linguaggio di scripting di Bitcoin, noto come Script, non soddisfa i criteri di completezza di Turing. Lo script è stato deliberatamente progettato per gestire funzioni di base come il trasferimento di valori e l'esecuzione di semplici contratti intelligenti. Evita la completezza di Turing per evitare che i loop sovraccarichino i nodi della rete e per salvaguardare l'integrità della rete. La completezza di Turing in Bitcoin potrebbe introdurre ulteriori rischi per la sicurezza consentendo l'esecuzione di codice arbitrario, esponendo potenzialmente la rete a nuovi tipi di attacchi.

Ethereum: la prima blockchain completa di Turing

Ethereum è emersa come la piattaforma blockchain pionieristica per introdurre la completezza di Turing, rivoluzionando il regno dei contratti intelligenti e delle applicazioni decentralizzate (dApp). Questa svolta è stata ottenuta attraverso due componenti chiave:

Contratti intelligenti in Solidity : i contratti intelligenti di Ethereum sono realizzati utilizzando Solidity, un linguaggio di programmazione completo e versatile, adattato specificamente per l'ecosistema di Ethereum.
La Ethereum Virtual Machine (EVM) : questo motore computazionale esegue contratti intelligenti, funzionando come un'entità completa di Turing.

Il design robusto dell'EVM gli consente di gestire qualsiasi configurazione di contratto intelligente, anche quelli con scopi non ancora previsti. Questo lancio di Ethereum come blockchain completa di Turing inaugurale ha rappresentato un progresso fondamentale, ampliando la portata della tecnologia blockchain oltre le applicazioni predeterminate verso una serie di possibilità illimitate.

Nonostante la sua completezza teorica di Turing, Ethereum incontra limitazioni pratiche nelle applicazioni del mondo reale. I meccanismi operativi della blockchain impongono che ogni transazione comporti una commissione sul "gas" . Di conseguenza, se un contratto intelligente entrasse in un ciclo infinito – uno scenario possibile nelle macchine di Turing – alla fine esaurirebbe la sua fornitura di gas.

Questo vincolo sulla completezza di Turing di Ethereum è intenzionale. Consentire a numerosi contratti intelligenti di operare in cicli infiniti sarebbe poco pratico per una rete blockchain pubblica con risorse di elaborazione limitate. Per risolvere questo problema, Ethereum impone un limite di gas per ogni transazione, limitando la massima potenza di calcolo disponibile. Le transazioni che non si concludono entro questo limite vengono automaticamente terminate.

È interessante notare, tuttavia, che la maggior parte dei contratti intelligenti di Ethereum sfruttano raramente cicli ricorsivi o altre funzionalità complesse associate alla completezza di Turing. Sebbene questa capacità sottolinei la potenza teorica e la versatilità di Ethereum, in pratica per la maggior parte delle applicazioni si preferiscono strutture contrattuali più semplici ed efficienti, bilanciando la necessità di funzionalità sofisticate con la realtà della gestione delle risorse blockchain.

Limitazioni della completezza di Turing nelle applicazioni Blockchain

La programmabilità illimitata dei sistemi completi di Turing è la loro più grande risorsa, ma allo stesso tempo presenta una notevole vulnerabilità, specialmente nelle blockchain pubbliche dove il codice è liberamente accessibile. Questa apertura può esporre il codice a varie interruzioni, come bug nei contratti intelligenti o sfruttamento per scopi non desiderati, interrompendo le operazioni previste dal protocollo. La capacità di programmare qualsiasi calcolo crea una vasta gamma di risultati potenziali, molti dei quali potrebbero essere imprevedibili.

Nei sistemi centralizzati, i problemi imprevisti possono essere risolti rapidamente dall'azienda proprietaria attraverso patch immediate. Al contrario, nei sistemi basati su blockchain, le manipolazioni impreviste possono causare notevoli disturbi. Ad esempio, se un individuo sfrutta una scappatoia per ottenere un risultato inaspettato, ciò può portare a problemi significativi. La natura decentralizzata della Blockchain complica ulteriormente il tutto, poiché qualsiasi aggiornamento software richiede il consenso della comunità, spesso prolungando il processo.

Un esempio importante che illustra questa sfida è l’incidente DAO sulla blockchain di Ethereum nel 2016. Questo contratto intelligente decentralizzato simile a un fondo di venture capital ha dovuto affrontare un evento spesso etichettato erroneamente come un hack. Un utente ha sfruttato una vulnerabilità nel codice del contratto intelligente, conducendo quello che oggi è noto come attacco di rientro, sottraendo oltre 150 milioni di dollari dal fondo. Ciò ha portato alla controversa decisione di ripristinare la blockchain di Ethereum, causando il fork di Ethereum Classic .

Tuttavia, è importante notare che questo evento non è stato un attacco tradizionale ma piuttosto uno sfruttamento di una vulnerabilità del codice allora sconosciuta. L'aggressore ha utilizzato un contratto non attendibile in un attacco di rientro per prelevare fondi.

Dopo DAO, gli sviluppatori hanno perfezionato le pratiche di programmazione per affrontare tali vulnerabilità. Tuttavia, la natura dei sistemi completi Turing, in cui viene costantemente sviluppato nuovo codice, fa sì che possano ancora emergere nuove vulnerabilità. Ciò evidenzia la necessità di una vigilanza continua e di misure di sicurezza adattive nella tecnologia blockchain per garantire la robustezza contro tali exploit.

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