Turing completo

O conceito de completude de Turing é frequentemente discutido em engenharia de software, talvez com mais frequência do que se poderia esperar. Parece haver alguma confusão sobre o que exatamente implica a completude de Turing, particularmente no contexto da engenharia de software.

Completude de Turing é uma característica atribuída a um sistema computacional, significando que ele possui o mesmo poder computacional de uma máquina de Turing. Mas o que isto significa realmente? Vamos nos aprofundar neste conceito.

Um sistema Turing Complete é aquele que, com tempo e memória suficientes, juntamente com as instruções necessárias, tem a capacidade de resolver qualquer problema computacional, independentemente de sua complexidade. Este termo é comumente aplicado a linguagens de programação modernas, já que a maioria delas – incluindo C++, Python, JavaScript e outras – são Turing Complete. Isso significa que essas linguagens podem, teoricamente, executar qualquer algoritmo, desde que recebam os recursos e instruções necessários.

O que é completude de Turing?

Completude de Turing é um conceito fundamental no domínio da computação, inicialmente definido por Alan Turing. Descreve a capacidade de algumas máquinas de computação de executar qualquer tarefa que qualquer computador possa executar. Este princípio é central para o desenvolvimento de software e aplicações, permitindo que o código seja escrito sem pré-verificação de sua funcionalidade. Isso significa que um programador pode escrever um programa sem se preocupar com suas limitações de execução.

O termo tem origem na máquina de Turing, modelo teórico criado pelo matemático e criptógrafo inglês Alan Turing. Embora não seja um dispositivo físico, a máquina de Turing é um conceito matemático vital. Teoricamente, ele pode resolver qualquer problema computável, desde que tenha tempo e memória suficientes. Se um sistema puder simular as funções de uma máquina de Turing, ele será considerado Turing completo.

A maioria das linguagens de programação modernas como Solidity, Python, C++ e Java são Turing completas, o que significa que podem simular as operações de uma máquina de Turing. Isto contrasta com os sistemas incompletos de Turing, como calculadoras simples, que são limitadas a tarefas específicas.

O conceito de completude de Turing tem implicações significativas na tecnologia blockchain. Por exemplo, a integridade Turing da Ethereum, possibilitada por sua linguagem de programação Solidity e Ethereum Virtual Machine (EVM) , permite que os desenvolvedores escrevam e executem programas complexos e multifacetados. Isso contrasta fortemente com o Bitcoin, cuja linguagem de programação Script é intencionalmente Turing incompleta, restringindo-a a operações mais simples e específicas.

Em essência, a completude de Turing define a extensão das capacidades computacionais de um sistema. Quanto mais tarefas computacionais um sistema puder executar, mais Turing completo ele será. Esta distinção é crucial para compreender a gama e complexidade das tarefas executáveis em diferentes plataformas blockchain.

O que Turing Complete significa em Blockchain?

Normalmente, as seguintes características definem a integridade de Turing:

Loops Lógicos : Isto implica a capacidade do sistema de executar uma função ou uma série de instruções repetidamente.
Operações de entrada/saída : a capacidade do sistema de ler e gravar dados, o que significa que ele pode processar entradas e gerar saídas com base nesses dados.
Poder de computação : O sistema deve ser capaz de calcular qualquer problema solucionável que uma máquina de Turing possa resolver.
Ramificação condicional : as ações do sistema podem variar dependendo dos valores dos dados que ele processa.

No contexto dos blockchains, aqueles que satisfazem esses critérios são considerados Turing completos. Isto implica que as linguagens de programação utilizadas para desenvolver contratos inteligentes nestas blockchains podem enfrentar qualquer desafio computacional. Tomemos o Ethereum como exemplo: ele emprega Solidity para sua codificação nativa e contratos inteligentes. Essa capacidade é crucial para que o blockchain entenda e implemente os termos dos contratos inteligentes , mesmo aqueles que possam surgir no futuro. Essencialmente, a integridade Turing do Ethereum permite executar quase qualquer tarefa, dadas as instruções corretas e recursos suficientes, como tempo e poder computacional.

Em contraste, a linguagem de script do Bitcoin, conhecida como Script, não atende aos critérios de integridade de Turing. O script foi projetado deliberadamente para gerenciar funções básicas, como transferência de valores e execução de contratos inteligentes simples. Evita a integridade de Turing para evitar que os loops sobrecarreguem os nós da rede e para salvaguardar a integridade da rede. A completude de Turing no Bitcoin poderia introduzir riscos de segurança adicionais, permitindo a execução de código arbitrário, expondo potencialmente a rede a novos tipos de ataques.

Ethereum – o primeiro blockchain completo de Turing

Ethereum emergiu como a plataforma blockchain pioneira para apresentar a completude de Turing, revolucionando o reino dos contratos inteligentes e aplicativos descentralizados (dApps). Este avanço foi alcançado através de dois componentes principais:

Contratos inteligentes em Solidity : Os contratos inteligentes da Ethereum são elaborados usando Solidity, uma linguagem de programação Turing completa e versátil, adaptada especificamente para o ecossistema da Ethereum.
A Máquina Virtual Ethereum (EVM) : Este mecanismo computacional executa contratos inteligentes, funcionando como uma entidade Turing completa.

O design robusto do EVM permite lidar com qualquer configuração de contrato inteligente, mesmo aqueles com finalidades ainda não previstas. Este lançamento do Ethereum como o blockchain completo inaugural da Turing representou um avanço fundamental, ampliando o escopo da tecnologia blockchain além de aplicações predeterminadas para uma gama de possibilidades ilimitadas.

Apesar de sua completude teórica de Turing, o Ethereum encontra limitações práticas em aplicações do mundo real. A mecânica operacional do blockchain determina que cada transação incorra em uma taxa de “gás” . Consequentemente, se um contrato inteligente entrar num loop infinito – um cenário possível nas máquinas de Turing – acabaria por esgotar o seu fornecimento de gás.

Esta restrição na integridade de Turing do Ethereum é intencional. Permitir que vários contratos inteligentes operem em loops infinitos seria impraticável para uma rede blockchain pública com recursos de processamento limitados. Para resolver isso, o Ethereum impõe um limite de gás para cada transação, limitando o poder computacional máximo disponível. As transações que não forem concluídas dentro deste limite serão automaticamente encerradas.

É digno de nota, entretanto, que a maioria dos contratos inteligentes do Ethereum raramente explora loops recursivos ou outros recursos complexos associados à integridade de Turing. Embora esta capacidade sublinhe o poder teórico e a versatilidade do Ethereum, na prática, estruturas de contrato mais simples e eficientes são preferidas para a maioria das aplicações, equilibrando a necessidade de funcionalidades sofisticadas com as realidades do gerenciamento de recursos de blockchain.

Limitações da integridade de Turing em aplicações Blockchain

A programabilidade ilimitada dos sistemas completos de Turing é o seu maior trunfo, mas apresenta simultaneamente uma vulnerabilidade notável, especialmente em blockchains públicas onde o código é abertamente acessível. Essa abertura pode expor o código a diversas interrupções, como bugs em contratos inteligentes ou exploração para fins não intencionais, interrompendo as operações pretendidas do protocolo. A capacidade de programar qualquer cálculo cria uma extensa gama de resultados potenciais, muitos dos quais podem ser imprevisíveis.

Em sistemas centralizados, problemas inesperados podem ser resolvidos rapidamente pela empresa proprietária através de correções imediatas. Em contraste, em sistemas baseados em blockchain, manipulações imprevistas podem causar perturbações substanciais. Por exemplo, se um indivíduo explorar uma lacuna para obter um resultado inesperado, isso pode levar a problemas significativos. A natureza descentralizada do Blockchain complica ainda mais esta situação, uma vez que quaisquer atualizações de software requerem consenso da comunidade, muitas vezes prolongando o processo.

Um exemplo proeminente que ilustra esse desafio é o incidente DAO no blockchain Ethereum em 2016. Este contrato inteligente descentralizado semelhante a um fundo de capital de risco enfrentou um evento muitas vezes erroneamente rotulado como um hack. Um usuário explorou uma vulnerabilidade no código do contrato inteligente, conduzindo o que hoje é conhecido como ataque de reentrada, desviando mais de US$ 150 milhões do fundo. Isso levou a uma decisão controversa de reverter o blockchain Ethereum, causando a bifurcação do Ethereum Classic .

No entanto, é importante notar que este evento não foi um hack tradicional, mas sim uma exploração de uma vulnerabilidade de código então desconhecida. O invasor usou um contrato não confiável em um ataque de reentrada para retirar fundos.

Após o DAO, os desenvolvedores refinaram as práticas de programação para lidar com essas vulnerabilidades. No entanto, a natureza dos sistemas completos de Turing, onde novos códigos são constantemente desenvolvidos, significa que novas vulnerabilidades ainda podem surgir. Isto destaca a necessidade de vigilância contínua e medidas de segurança adaptativas na tecnologia blockchain para garantir robustez contra tais explorações.

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