Cessioni e catastrofi.

 

Il cda di TIM ha dato il via libera all'offerta di 22 miliardi del fondo americano Kkr per l'acquisizione della rete. Non è ancora chiaro il destino di Sparkle - la consociata che gestisce le reti di connessione internazionali.

Con questa acquisizione le comunicazioni italiane saranno interamente in mano a soggetti privati esteri che potranno condizionare e controllare le nostre connessioni e i collegamenti con il mondo.

Da tempo si sapeva che questa acquisizione prima o poi sarebbe andata avanti. La prima fase riguarderà il controllo delle reti primarie e dell'intera attività wholesale - in seguito un accordo quadro definirà l'erogazione e l'assegnazione dei servizi.

La gravità di queste manovre d'acquisizione non è stata percepita interamente dai nostri governanti. 

In realtà tutto è nato nel '97 con lo smantellamento dell'IRI e con l'inizio delle privatizzazioni selvagge che nel 2001 hanno reso possibile la cessione e la svendita di Telecom. 

Prodi e Draghi furono i principali attori di questa commedia che riuscì a trasformare quella che era un'azienda in attivo in un comodo bancomat per soggetti come Fiat, Benetton, Tronchetti-Provera e tanti altri. 

Lo slogan in voga era che "ce lo chiedeva l'Europa" - in realtà tutti i paesi europei hanno tenuto le telecomunicazioni nazionali sotto stretto controllo considerando giustamente questi assett essenziali per la sicurezza nazionale. 

Francia e Germania, pur privatizzando la gestione delle reti, hanno conservato un "nocciolo duro" nell'azionariato delle varie società per continuare ad avere potere decisionale.

Ora con questa acquisizione avremo un settore strategico come quello delle telecomunicazioni con un centro direzionale di comando all'estero che elaborerà strategie sulla base dei propri vantaggi e delle proprie esigenze che non sempre coincideranno con le nostre.

Con Telecom siamo stati fra i primi a creare reti in fibra ottica e data center moderni - ora siamo tra gli ultimi paesi europei per tasso di digitalizzazione. 

Prima del '97 Telecom era in attivo - dopo l'ondata di privatizzazioni il debito è cresciuto di anno in anno fino a raggiungere dimensioni catastrofiche.

Un passo avanti verso il completo asservimento nel generale silenzio di tutti.

 

Macchine di Turing

 

Il concetto di calcolo è una cosa abbastanza ovvia che gran parte di noi capisce più o meno intuitivamente. 

Prendiamo in esame la funzione f(x) = x + 5. Quando x è cinque, f(5) = 5 + 5. Dieci. 

Facile. 

Sembra ovvio che questa funzione sia sempre e comunque calcolabile. Ma alcune funzioni non sono così semplici e non è così facile determinare se possono essere calcolate, il che significa che potrebbero non darci mai una risposta definitiva.

Nel 1928, i matematici tedeschi David Hilbert e Wilhelm Ackermann proposero una domanda chiamata Entscheidungsproblem ("problema decisionale"). Col tempo, la loro domanda avrebbe portato a una definizione formale di computabilità, che avrebbe permesso ai matematici di rispondere a una serie di nuovi problemi e gettato le basi per l'informatica teorica moderna.

La definizione venne da uno studente universitario di 23 anni di nome Alan Turing, che nel 1936 scrisse un documento fondamentale che non solo formalizzò il concetto di calcolo, ma dimostrò anche una questione fondamentale in matematica e creò le basi intellettuali per l'invenzione del calcolatore elettronico. 

La grande intuizione di Turing è stata quella di fornire una risposta concreta alla domanda di calcolo sotto forma di una macchina astratta, in seguito chiamata la macchina di Turing dal suo consulente di dottorato, Alonzo Church. 

È astratta perché non esiste e non può esistere fisicamente come dispositivo tangibile ma soltanto come modello concettuale di calcolo: se la macchina può calcolare una funzione, allora la funzione è calcolabile.

Una macchina di Turing funziona perché può leggere e alterare i simboli su un ipotetico nastro infinitamente lungo, come dettato da una tabella di regole. Il nastro è composto da "celle", ognuna delle quali può memorizzare esattamente un simbolo, e la macchina legge e riscrive il contenuto delle celle con una testina del nastro. Ogni regola nella tabella determina cosa dovrebbe fare la macchina in base sia al suo stato attuale sia al simbolo che sta leggendo. 

La macchina può entrare in uno stato finale ("stato di accettazione" o "stato di rifiuto") in cui si ferma, accettando o rifiutando l'input. Oppure cade in un ciclo infinito e continua a leggere il nastro per sempre.

Il modo migliore per comprendere una macchina di Turing è considerare un semplice esempio. Immaginiamone uno progettato per dirci se un dato input è il numero zero. Useremo il numero di input 0001 accompagnato da simboli vuoti (#), quindi "#0001#" è la parte rilevante del nostro nastro.

La macchina si avvia nello stato iniziale, che chiameremo q0. Legge la cella più a sinistra del nostro nastro e trova uno spazio vuoto. Le regole dicono: "Quando sei nello stato q0, se il simbolo è #, lascialo com'è senza modifiche, sposta una cella a destra e cambia lo stato della macchina in q1". Dopo questo passaggio, la macchina è nello stato q1 e la sua testa sta leggendo il secondo simbolo, 0.

Ora cerchiamo una regola che si applichi a queste condizioni. Ne troviamo uno che dice: "Rimani nello stato q1 e sposta la testa di una cella a destra". Questo ci lascia nella stessa posizione (nello stato q1, leggendo "0"), quindi continuiamo a spostarci verso destra finché la testa finalmente legge un numero diverso, l'1.

Quando consultiamo nuovamente la tabella, troviamo una nuova regola: "Se incontriamo un 1, transizione a q2, che è uno stato di 'rifiuto'". La macchina si ferma, rispondendo "No" alla domanda originale, "'0001' è zero?"

Se invece l'input è "#0000#", la macchina incontrerà un # dopo tutti quegli zeri. Quando consultiamo la tabella, troviamo una regola che dice che questo significa che la macchina entra nello stato q3, uno stato di “accettazione”. Ora la macchina risponde "Sì" alla domanda "'0000' è z

Turing ha dimostrato che una funzione è calcolabile se esiste un algoritmo in grado di eseguire il compito desiderato. Allo stesso tempo, ha dimostrato che un algoritmo è un processo che può essere definito da una macchina di Turing. Quindi, una funzione calcolabile è una funzione che ha una macchina di Turing per calcolarla. Questo può sembrare un modo tortuoso per definire la computabilità, ma è il meglio che abbiamo oggi e che probabilmente avremo per molto tempo.

"Non è che tu abbia la possibilità di definirlo in un altro modo", ha affermato Michael Sipser, scienziato informatico teorico presso il Massachusetts Institute of Technology. "Penso che sia comunemente accettato che la tesi di Church-Turing affermi che la nozione informale di algoritmo corrisponde a ciò che qualsiasi modello computazionale 'ragionevole' può fare".

Altri matematici hanno escogitato diversi modelli di calcolo che sembrano abbastanza diversi in superficie ma in realtà sono equivalenti: possono eseguire qualsiasi calcolo che le macchine di Turing possono fare e viceversa.

Solo pochi anni dopo che Kurt Gödel aveva dimostrato che la matematica era incompleta, Church e Turing dimostrarono con questo lavoro che alcuni problemi in matematica sono indecidibili: nessun algoritmo, per quanto sofisticato, può dirci se la risposta è sì o no. Entrambi furono colpi devastanti per Hilbert, che aveva sperato che la matematica avrebbe avuto risposte ordinate e idealizzate. Ma forse è meglio così: se esistesse una soluzione generale all'Entscheidungsproblem, significherebbe che tutti i problemi matematici potrebbero essere ridotti a semplici calcoli meccanici.

Oltre a rispondere a queste domande fondamentali, la macchina di Turing ha anche portato direttamente allo sviluppo dei computer moderni, attraverso una variante nota come macchina universale di Turing. Questo è un tipo speciale di macchina di Turing in grado di simulare qualsiasi altra macchina di Turing su qualsiasi input. Può leggere una descrizione di altre macchine di Turing (le loro regole e nastri di input) e simulare i loro comportamenti sul proprio nastro di input, producendo lo stesso output che produrrebbe la macchina simulata, proprio come i computer di oggi possono leggere qualsiasi programma ed eseguirlo. Nel 1945, John von Neumann propose un'architettura di computer, chiamata architettura di von Neumann, che rendeva possibile il concetto universale di macchina di Turing in una macchina reale.

Quando Sanjeev Arora, uno scienziato informatico teorico alla Princeton University, insegna questo concetto - sottolinea un quadro filosofico più ampio. "Ci sono due nozioni di 'universale'". Una nozione dell'universale è che può far funzionare qualsiasi altra macchina di Turing. Ma l'altra, più grande nozione di "universale" è che può eseguire qualsiasi calcolo che ti viene in mente nell'universo. 

Nel mondo della fisica classica, qualsiasi processo fisico può essere modellato o simulato utilizzando algoritmi che, a loro volta, possono essere simulati da una macchina di Turing.

Un'altra variante notevole e sempre più utile è la macchina probabilistica di Turing. A differenza di una normale macchina di Turing, che ha una reazione ben definita a ogni input, una macchina di Turing probabilistica può avere più reazioni basate sulle probabilità. Ciò significa che può produrre risultati diversi per lo stesso input in momenti diversi. Sorprendentemente, questo tipo di strategia probabilistica può essere più efficiente di un approccio puramente deterministico per determinati problemi. Le idee delle macchine di Turing probabilistiche si sono dimostrate praticamente utili in aree come la crittografia, l'ottimizzazione e l'apprendimento automatico.

Queste macchine astratte sono forse la migliore prova che porre domande fondamentali può essere tra le cose più utili che uno scienziato possa fare.

Ad oggi il modo più efficiente per concepire una macchina di Turing probabilistica è quello di prevedere l'impiego di computer quantistici in grado di associare una reazione definita a diversi stadi di input.

 

Crediti: in realtà questo post è il frutto di uno scambio di idee con una moltitudine di persone che come me, sono appassionate a questi problemi. Dopo anni di mail, scambi di opinioni e di contributi non sono più in grado di stabilire chi abbia detto cosa. Vi chiedo umilmente perdono.