Cosa aspettarsi dal progresso tecnologico

Liceo Scientifico

PNI

Italo Calvino, Rozzano

“2. Un pensiero che non può esser detto in poche parole non merita d’esser detto” Crinò Giuseppe

Classe VB

Anno scolastico 2010/2011

“La scienza diverte soprattutto quando è allo stato iniziale, quando non si è ancora così ‘professionalizzata’ da diventare un qualsiasi lavoro d’ufficio e gli scienziati sono guidati dalla curiosità.”

Vilayanur S. Ramachandran, “Che cosa sappiamo della mente”

Introduzione

Questa primavera ha fatto della tecnologia e delle implicazioni che il progresso comporta l’argomento rispetto al quale ho lasciato che tutti gli altri cadessero in secondo piano. La crescente preoccupazione –forse a volte infondata, ma mai inutile– ha lasciato che argomenti che, come l’interesse per la politica italiana, credevo avessero segnato il mio passaggio all’età adulta, s’incenerissero e collassassero dimenticati in punti remoti del mio pensiero.

Le persone che mi sono state a fianco hanno sopportato più volte la mia ossessione per pericoli che nessuna realtà concreta sembrava supportare e dei quali io stesso percepivo più il solo profumo che gli spigoli. I miei amici hanno sopportato le urla quanto più mi sentivo schiacciato dai passi incuranti del sistema industriale e di una tecnologia rispetto alla quale mi trovavo improvvisamente legato a prescindere dalla mia volontà. Osservavo e mi chiedevo come le mie tensioni non potessero essere le stesse del mondo intero. E devo ringraziare di molto le più forti personalità della mia generazione che hanno addolcito il mio pessimismo, alzando le iridi color di nuvola con tale forza ed un’ironia adatta al primo ventennio della nostra vita: una marcia in più che spero di non dimenticare.

La tesina cresce intorno alla questione di inquadrare esattamente l’intelligenza dentro un profilo limpido: il tentativo è stato fallimentare. Il professor Vilayanur Ramachandran, dell’Università della California di San Diego, neurologo indiano, dice che il cervello è la struttura più complessa dell’universo.

“Per rendersene conto, basta considerare alcune cifre: è composto da cento miliardi di neuroni, le cellule nervose che sono le fondamentali unità strutturali e funzionali del sistema nervoso, e ciascun neurone ha con gli altri dai mille ai diecimila punti di contatto o sinapsi. È nelle sinapsi che avviene lo scambio di informazioni. In base a questi dati, si è calcolato che il numero di possibili permutazioni e combinazioni dell’attività cerebrale, cioè il numero di stati mentali, superi il numero di particelle elementari dell’universo conosciuto. Benché sia un fatto noto a tutti, non cessa mai di stupirmi che l’incredibile ricchezza della nostra vita psichica, tutte le sensazioni, le emozioni, i pensieri, le ambizioni, i sentimenti amorosi e religiosi e perfino il sé privato e intimo siano solo e unicamente frutto dell’attività di quelle cellule gelatinose all’interno del cranio.”

La mia tesina non è un lavoro perfettamente sferico. Ogni argomento ne richiama un altro e dopo fiumi di parole sono costretto spesso a tornare su per non sbilanciare troppo gli assi della narrazione. Alcuni avrebbero avuto bisogno di approfondimenti che non ho avuto la determinazione né le competenze per affrontare.

Sono convinto ad ogni modo di aver riservato l’attenzione necessaria alla questione più interessante. E cioè, se il pensiero con le sue molteplici forme, estremamente irregolari, possa avere un legame fortissimo con una configurazione di partenza determinata. Accettare questo significa accettare la compattazione del concetto della mente in un concetto concreto e più visibile dell’Anima della Religione.

La storia del progresso

“La fine dell’800 è un periodo che corona un secolo di prodigiosi sforzi scientifici ed economici. Una nuova era di cui i sapienti e i filosofi profetizzano la grandezza, nella quale la realtà supererà i nostri sogni e fantasie.”

Atti preparatori dell’Esposizione universale del 1900; Seconda Rivoluzione Industriale

La storia del progresso è il risultato del variare costante di più e più paradigmi. Un paradigma è un’invenzione che rivoluziona la vita dell’uomo e distorce l’ordine della società nella quale è abituato a vivere.

Il paradigma, fin dal momento della sua prima introduzione, prepara gli strumenti per il paradigma successivo. E dal momento che è necessario che, perché il progresso proceda, il grado di efficienza dello strumento debba aumentare, la velocità del processo è in continua accelerazione.

Se osservati i progressi della tecnica e messi su un grafico, in relazione al tempo, osserviamo che l’andamento –a differenza di come ci aspetteremmo– non è assolutamente lineare, ma esponenziale (Encyclopaedia Britannica, dati su ‘eventi importanti nella storia dell’uomo’).

Osserviamo soprattutto che, superato il “gomito” della curva, la velocità con cui il progresso conquista nuovi paradigmi è sempre più alta.

Prendendo in prestito il termine dalla Matematica –usato per denotare un valore che trascende qualsiasi limite finito, l’esplosione di una grandezza quando si divide una costante per un numero che si avvicina sempre più a zero– il professore Vernon Vinge, del dipartimento di scienze matematiche e dei calcolatori dell’Università di S. Diego, usa il termine ‘singolarità’ pensando che la ricerca nello sviluppo dei computer conduca naturalmente ad un’esplosione di progresso tanto veloce da superare il valore finito della potenza computazionale del cervello –dunque, tanto da superare l’intelligenza così come la conosciamo.

Il cervello e le macchine

È assunto comune che i nostri calcolatori siano delle versioni avanzate degli automi ad ingranaggi del diciassettesimo secolo. E poiché qualsiasi funzione svolta da una macchina non è altro che il prodotto di una serie di istruzioni compilate è raramente messa in discussione l’indipendenza della macchina dalla mente umana.

Le macchine rispetto al nostro cervello hanno il vantaggio di sfruttare la natura digitale –l’elaborazione discreta dei dati– dei microprocessori.

Per quanto sia massiccia la porzione di logica nella nostra mente, una macchina sarà ad ogni modo più capace nelle attività di calcolo. Ma questo può essere intuitivamente un limite poiché il calcolo è macchinoso e perciò molto lontano dalla concezione fluida del pensiero.

Ma in realtà è vero anche che si può approssimare un flusso continuo ad una sequenza digitale con un grado di precisione a nostro piacere, ovviamente con un rispettivo incremento delle prestazioni quanto più si voglia rendere fine il quanto di informazione.

La legge di Moore

Si parla della ‘legge’ –che non ha nulla a che vedere con il rigore scientifico– di Moore, come semplice osservazione dell’esperienza che il mercato conduce, per la prima volta nel 1965. Gordon Moore era allora uno dei fondatori di Intel quando notò in un articolo di quell’anno che il numero dei componenti elettronici che formavano un chip raddoppiava ogni anno.

La posizione di Moore prendeva solo cinque generazioni di chip ed applicava quella velocità di progresso su un periodo indefinito; per questo fu rivista e riproposta nella forma che ancora oggi si mantiene valida: “le prestazioni dei processori, e il numero di transistor ad esso relativo, raddoppiano ogni 18 mesi”.

La ‘legge’ di Moore viene spesso criticata perché non è un comportamento che la natura segue indipendentemente; ma sono le stesse aziende che la rispettano, in modo da garantirsi la fedeltà degli azionisti. Sostanzialmente sono le stesse case produttrici che guidano la ricerca affinché ogni diciotto mesi raddoppi il numero di transistor su chip.

Un esempio di ciò che desumeva Moore è il seguente: nel maggio del 1997 il processore Pentium II aveva 7.5 milioni di transistor e una frequenza di 300 Mhz. Sul processore messo in commercio nel Novembre del 2000, il Pentium 4, dopo 42 mesi, si potevano contare 42 milioni di transistor, per una frequenza complessiva di 1,5 Ghz. La legge di Moore è stata sostanzialmente rispettata, tanto che la potenza risultava quintuplicata.

Si può affermare che al di sotto di una certa scala di dimensioni, la produzione di transistor sempre più piccoli porti a confrontarsi con effetti indesiderati della fisica quantistica.

Questi limiti però sono già stati raggiunti e superati in seguito all’abbandono della generazione dei processori Pentium, quando si cominciò a fare lavorare in parallelo più processori insieme e ad aumentare notevolmente la capacità computazionale lungo questa direzione. A questo, Martin Reese, noto cosmologo inglese, contrappone che, assunto il limite della velocità della luce come insuperabile, aumentare le prestazioni con strutture che lavorano in parallelo è una decisione poco stabile e poco funzionale a lungo termine poiché le informazioni potrebbero arrivare ad impiegare troppo tempo attraversando tutti i circuiti per eseguire le istruzioni e costruire processi logicamente utili.

Ad oggi non ci sono poi così tante ragioni per temere che il processo tecnologico non riesca a soddisfare gli obiettivi imposti dalla Legge di Moore almeno fino al primo ventennio del XXI secolo (David Tennenhouse, direttore Intel per la Ricerca, 2003). Ma è interessante considerare che semmai la legge dovesse smettere di essere rispettata ci sono interessanti alternative ai processori tradizionali, che molto probabilmente costituiranno parti del paradigma successivo dell’informatica in ogni caso e rispetteranno tassi di evoluzione completamente nuovi.

La computazione quantistica

“Un elaboratore quantistico contiene una serie di qubit che sono sostanzialmente zero e uno allo stesso tempo. Il qubit si basa sulla ambiguità intrinseca della meccanica quantistica. In un computer quantistico, i qubit sono rappresentati da una proprietà quantistica delle particelle, per esempio lo stato di spin di singoli elettroni.

Quando i qubit sono nello stato sovrapposto, ciascuno è simultaneamente in entrambi gli stati. In un processo che si definisce ‘decoerenza quantistica’, l’ambiguità di ciascun qubit si risolve, lasciando una successione univoca di uni e di zeri. Se il computer quantistico è impostato nel modo giusto, questa successione disambiguata rappresenterà la soluzione a un problema. In sostanza, solo la successione corretta sopravvive al processo di decoerenza. Una chiave per l’elaborazione quantistica è una formulazione attenta del problema, compreso un modo preciso per valutare le possibili risposte. Il computer quantistico testa ogni possibile combinazione di valori per i qubit.

Perciò un computer quantistico con mille qubit dovrebbe testare simultaneamente 2¹⁰⁰⁰ potenziali soluzioni. L’esempio classico di uso pratico della computazione quantistica è la fattorizzazione di numeri molto grandi (cioè la ricerca dei numeri che, moltiplicati fra loro, diano il numero dato). La fattorizzazione di numeri con più di 512 bit al momento non è possibile su un calcolatore digitale, anche a parallelismo massiccio.