I pionieri dell'informatica: Alan Turing

by antonellocamilotto.com


Il metodo di Turing ha avuto un profondo significato per la scienza emergente dell’informatica.


Alan Turing, per esteso Alan Mathison Turing, nasce il 23 giugno 1912 a Londra, in Inghilterra.

Matematico e logico, ha dato importanti contributi alla matematica, alla crittoanalisi, alla logica, alla filosofia e alla matematica biologia e anche alle nuove aree chiamate in seguito informatica, scienze cognitive, intelligenza artificiale e vita artificiale.

Figlio di un funzionario statale, Turing ha studiato in una delle migliori scuole private per poi entrare all’Università di Cambridge per studiare matematica nel 1931.

Dopo la laurea nel 1934, gli fu riconosciuta una borsa di studio al King’s College (il suo college dal 1931) in grazie alle sue ricerche sulla teoria della probabilità.

Nel 1936 l’articolo seminale di Turing “On Computable Numbers, with an Application to the Entscheidungsproblem” fu raccomandato per la pubblicazione dal logico matematico americano Alonzo Church, che aveva appena pubblicato un documento con il quale raggiungeva le stesse conclusioni di Turing, sebbene da un metodo diverso.

Nello stesso anno Turing si trasferì alla Princeton University per studiare per un dottorato di ricerca. in logica matematica sotto la direzione di Church (completato nel 1938).


La Macchina di Turing


Le “macchine di Turing”, descritte per la prima volta dal matematico nel 1936-37, sono semplici dispositivi computazionali astratti il cui obiettivo è indagare sull’estensione e sui limiti di ciò che può essere calcolato.

Le “macchine automatiche” di Turing, come le chiamò nel 1936, furono appositamente ideate per il calcolo dei numeri reali.
Furono nominate per la prima volta “macchine di Turing” da Alonzo Church in una recensione dell’articolo di Turing nel 1937.

Oggi sono considerati uno dei modelli fondamentali della computabilità e dell’informatica teorica.

Turing ha introdotto le macchine sue omonime nel contesto della ricerca sui fondamenti della matematica e, più in particolare, ha usato questi dispositivi astratti per dimostrare che non esiste un metodo o una procedura generale efficace per risolvere, calcolare o calcolare ogni istanza del seguente problema.

Problema decisionale (Entscheidungsproblem): Il problema di decidere per ogni affermazione in logica di primo ordine, il cosiddetto calcolo funzionale ristretto, se è derivabile o meno in quella logica.

Si noti che nella sua forma originale (Hilbert & Ackermann 1928), il problema era posto in termini di validità piuttosto che di derivabilità.
Dato il 
Teorema di Completezza di Kurt Gödel (1929), dimostrare che esiste una procedura efficace (o meno) per la derivabilità è anche una soluzione del problema nella sua validità.

Per affrontare questo problema, è necessaria una nozione formalizzata di “procedura efficace” e le macchine di Turing avevano lo scopo di fare esattamente questo.

Il Problema Decisionale (Entscheidungsproblem): quello che i matematici chiamavano un “procedura efficace” per risolvere tale problema era semplicemente un metodo che poteva essere paragonato a quello di un impiegato matematico umano che lavorava a memoria.

Ai tempi di Turing, questi lavoratori meccanici erano infatti chiamati “computer” e i computer umani svolgevano alcune mansioni poi svolte in seguito dai computer elettronici. L’Entscheidungsproblem ha cercato un metodo efficace per risolvere il problema matematico fondamentale di determinare esattamente quali affermazioni matematiche sono dimostrabili all’interno di un dato sistema matematico formale e quali no.

Un metodo per determinarlo è chiamato “metodo decisionale”.

Nel 1936 Turing e Church dimostrarono per vie parallele che, in generale, il problema dell’Entscheidungsproblem non ha soluzione, dimostrando che nessun sistema formale coerente di aritmetica ha un metodo decisionale efficace e di conseguenza, anche i sistemi puramente logici, notevolmente più deboli dell’aritmetica, non lo possiedono.

Questo risultato e altri – in particolare i Teoremi di Incompletezza del matematico-logico Kurt Gödel – hanno deluso le speranze, nutrite da alcuni matematici, di scoprire un sistema formale che riducesse l’intera matematica a metodi che i computer (umani) potrebbero eseguire.

Fu nel corso del suo lavoro sull’Entscheidungsproblem che il matematico londinese inventò la macchina universale di Turing, un sistema informatico astratto che incapsula i principi logici fondamentali del computer digitale.


La Tesi Church-Turing


Un passo importante nell’argomentazione di Turing sul problema della decisione è stata l’affermazione, ora chiamata tesi di Church-Turing, che tutto ciò che è umanamente calcolabile può essere calcolato anche dalla macchina universale di Turing.

L’affermazione è importante perché segna i limiti del calcolo umano.

Church nella sua opera utilizzò invece la tesi che tutte le funzioni umanamente calcolabili sono identiche a quelle che chiamò funzioni definibili lambda (funzioni sugli interi positivi i cui valori possono essere calcolati mediante un processo di sostituzione ripetuta).

Turing dimostrò nel 1936 che la tesi di Church era equivalente alla sua, dimostrando che ogni funzione definibile lambda è calcolabile dalla macchina universale di Turing e viceversa.

In una revisione del lavoro di Turing, Church ha riconosciuto la superiorità della formulazione della tesi di Turing sulla propria (che non faceva alcun riferimento alle macchine informatiche), affermando che il concetto di calcolabilità da parte di una macchina di Turing “ha il vantaggio di rendere con efficacia evidente immediatamente tale identificazione”.


Il Problema Filosofico della Computazione


Nel suo contesto originale, l’identificazione di Turing tra i numeri calcolabili e le macchine di Turing mirava a dimostrare che il problema decisionale non è un problema calcolabile e quindi non un cosiddetto problema di “processo generale”.

L’assunto di base da fare per questo risultato è che la nostra nozione “intuitiva” di computabilità può essere formalmente definita come computabilità di Turing e quindi che non ci sono problemi “calcolabili” che non siano computabili da Turing.

Ma qual era la nozione “intuitiva” di calcolabilità di Turing e come possiamo essere sicuri che copra davvero tutti i problemi calcolabili e, più in generale, tutti i tipi di calcoli? Questa è una domanda fondamentale nella filosofia dell’informatica.

Al momento in cui Turing stava scrivendo il suo articolo, il computer moderno non era ancora stato sviluppato e quindi le riformulazioni della tesi che identificano la computabilità di Turing con la computabilità di un computer moderno sono interpretazioni piuttosto che affermazioni storicamente corrette della tesi del matematico britannico.

Le macchine informatiche esistenti all’epoca in cui Turing scrisse il suo articolo, come l’analizzatore differenziale o le calcolatrici da tavolo, erano piuttosto limitate in ciò che potevano calcolare e venivano utilizzate in un contesto di pratiche computazionali umane.
Non sorprende quindi che Turing non abbia tentato di formalizzare il calcolo automatico, ma piuttosto il calcolo umano e quindi i problemi calcolabili nell’articolo di Turing diventano calcolabili con mezzi umani.

Questo è diviene esplicito dove è possibile dimostrare che le macchine di Turing sono un modello “naturale” di computazione umana.
L’analisi si traduce in una sorta di calcolatore umano astratto che soddisfa una serie di condizioni diverse che sono radicate nel riconoscimento di Turing di una serie di limitazioni umane che delimitano ciò che possiamo calcolare (del nostro apparato sensoriale ma anche del nostro apparato mentale).


Risolvere l'Enigma


Tornato dagli Stati Uniti alla sua borsa di studio al King’s College nell’estate del 1938, Turing si iscrisse alla Government Code and Cypher School e, allo scoppio della guerra con la Germania nel settembre 1939, si trasferì al quartier generale dell’organizzazione in tempo di guerra. a Bletchley Park, Buckinghamshire.

Poche settimane prima, il governo polacco aveva fornito a Gran Bretagna e Francia i dettagli dei successi polacchi contro Enigma, la principale macchina di cifratura utilizzata dall’esercito tedesco per crittografare le comunicazioni radio.

Già nel 1932, un piccolo team di matematici-crittoanalisti polacchi, guidato da Marian Rejewski, era riuscito a dedurre il cablaggio interno di Enigma, e nel 1938 il team di Rejewski aveva ideato una macchina per la decodifica del codice chiamata “Bomba” (la parola polacca per una specie di gelato).

Il funzionamento della “Bomba” dipendeva dalle procedure operative tedesche, e un cambiamento di tali procedure nel maggio 1940 la rese inutile.

Durante l’autunno del 1939 e la primavera del 1940, Turing e altri progettarono una macchina per decifrare tali codici. Per il resto della guerra, questa nuova “Bomba” fornì agli alleati grandi quantità di informazioni militari.

All’inizio del 1942 i crittoanalisti di Bletchley Park stavano decodificando circa 39.000 messaggi intercettati ogni mese, una cifra che in seguito salì a più di 84.000 al mese – due messaggi al minuto, giorno e notte.
Nel 1942 Turing ideò anche il primo metodo sistematico per violare i messaggi crittografati dalla sofisticata macchina cifratrice tedesca che gli inglesi chiamavano “Tunny”.

Alla fine della guerra, Turing fu nominato Ufficiale dell’Eccellentissimo Ordine dell’Impero Britannico (OBE) per il suo lavoro di decrittazione.


Lo Sviluppo del Computer


Nel 1945, finita la guerra, Turing fu reclutato al National Physical Laboratory (NPL) di Londra per creare un computer elettronico.
Il suo progetto per l’Automatic Computing Engine (ACE) è stata 
la prima specifica completa di un computer digitale multiuso elettronico a programma memorizzato.

Se l’ACE di Turing fosse stato costruito come aveva pianificato, avrebbe avuto molta più memoria di tutti gli altri primi computer, oltre ad essere più veloce.

Tuttavia, i suoi colleghi della NPL ritennero che l’ingegneria fosse troppo difficile da tentare e fu costruita una macchina molto più piccola, il Pilot Model ACE (1950).

NPL perse la corsa per costruire il primo computer digitale a programma memorizzato elettronico funzionante al mondo – un onore che andò al Royal Society Computing Machine Laboratory dell’Università di Manchester nel giugno 1948.

Scoraggiato dai ritardi di NPL, Turing assunse la carica di vicedirettore del Computing Machine Laboratory in quell’anno.
Dopo l’arrivo di Turing a Manchester, i suoi principali contributi allo sviluppo del computer furono la progettazione di un sistema di input-output, utilizzando la tecnologia di Bletchley Park, e la progettazione del suo sistema di programmazione.

Ha anche scritto il primo manuale di programmazione e il suo sistema è stato utilizzato nel Ferranti Mark I, il primo calcolatore elettronico digitale commercializzabile (1951).


Pioniere dell'Intelligenza Artificiale


Turing è stato uno dei padri fondatori dell’intelligenza artificiale e della moderna scienza cognitiva, nonché uno dei primi esponenti dell’ipotesi che il cervello umano sia in gran parte una macchina informatica digitale. Ha teorizzato che la corteccia alla nascita è una “macchina non organizzata” che attraverso “l’allenamento” si organizza “in una macchina universale”. Turing propose quello che in seguito divenne noto come il “test di Turing” come criterio per stabilire se un computer artificiale sta pensando (1950).


Gli Ultimi Anni


Turing fu eletto membro della Royal Society di Londra nel marzo 1951.

Nel marzo 1952 fu condannato per “gravi atti osceni” – vale a dire, l’omosessualità, un crimine in Gran Bretagna a quel tempo – e fu condannato a 12 mesi di “terapia” ormonale.

Con dei precedenti penali, non sarebbe mai più stato in grado di lavorare per il Government Communications Headquarters (GCHQ), il centro di decodifica del dopoguerra del governo britannico.

Turing trascorse il resto della sua breve ma monumentale carriera a Manchester, dove nel maggio 1953 fu assegnato a un gruppo di lettori creato appositamente per la teoria dell’informatica.

Dal 1951 Turing aveva lavorato su quella che oggi è conosciuta come “vita artificiale”.

Ha pubblicato “The Chemical Basis of Morphogenesis” nel 1952, descrivendo aspetti della sua ricerca sullo sviluppo della forma e del modello negli organismi viventi.

Turing ha utilizzato il computer Ferranti Mark I di Manchester per modellare il suo ipotetico meccanismo chimico per la generazione della struttura anatomica negli animali e nelle piante.

Nel bel mezzo di questo lavoro pionieristico, Turing fu scoperto morto nel suo letto, avvelenato dal cianuro.
Il verdetto ufficiale fu suicidio, ma nessun movente fu stabilito all’inchiesta del 1954.

La sua morte è spesso attribuita al “trattamento” ormonale che ha ricevuto per mano delle autorità dopo il suo processo per la sua omosessualità.

Eppure morì più di un anno dopo che le dosi ormonali erano terminate e, in ogni caso, il resiliente Turing aveva sopportato quel trattamento crudele con quella che il suo caro amico Peter Hilton chiamava “noncuranza”.

Inoltre, a giudicare dai verbali dell’inchiesta, non è stata presentata alcuna prova per indicare che Turing intendesse togliersi la vita, né che l’equilibrio della sua mente fosse disturbato (come sosteneva il coroner).

In effetti, il suo stato mentale sembra essere stato irrilevante in quel momento.

Sebbene non si possa escludere il suicidio, è anche possibile che la sua morte sia stata semplicemente un incidente, il risultato dell’inalazione di fumi di cianuro da un esperimento nel piccolo laboratorio adiacente alla sua camera da letto.

Non si può nemmeno del tutto escludere l’omicidio da parte dei servizi segreti britannici o alleati, dato che Turing possedeva una conoscenza sterminata in termini di crittoanalisi, in un’epoca dominata dalla paranoia dettata dall’incombente Guerra Fredda.


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Autore: by Antonello Camilotto 29 luglio 2025
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Autore: by Antonello Camilotto 29 luglio 2025
Charles Babbage è universalmente riconosciuto come uno dei padri fondatori dell’informatica moderna. Nato a Londra il 26 dicembre 1791, Babbage fu un matematico, filosofo, inventore e ingegnere meccanico, noto soprattutto per la sua visione rivoluzionaria: la creazione di una macchina calcolatrice automatica. In un’epoca dominata dal lavoro manuale e dalla scarsa affidabilità dei calcoli umani, la sua idea fu un punto di svolta epocale. L’idea della macchina differenziale Babbage sviluppò per la prima volta l’idea della Macchina Differenziale nei primi anni del XIX secolo. Questa macchina era progettata per automatizzare il calcolo di funzioni matematiche complesse, in particolare i polinomi, con l'obiettivo di generare tabelle matematiche prive di errori. A quel tempo, gli errori di stampa e di calcolo nelle tavole logaritmiche e trigonometriche causavano gravi problemi in ambito ingegneristico e nautico. Nel 1822, presentò un modello funzionante della macchina alla Royal Astronomical Society, guadagnandosi il supporto del governo britannico. Tuttavia, difficoltà tecniche e finanziarie portarono all’abbandono del progetto. La Macchina Analitica: un’idea oltre il suo tempo Nonostante gli insuccessi iniziali, Babbage non abbandonò la sua visione. Negli anni successivi progettò un dispositivo ancora più ambizioso: la Macchina Analitica. Questo nuovo progetto andava ben oltre la semplice automazione del calcolo. Era, in sostanza, un vero e proprio prototipo di computer: programmabile, dotato di memoria (il “magazzino”) e di un’unità di calcolo (il “mulino”), capace di eseguire istruzioni condizionali e cicli. La Macchina Analitica non fu mai costruita durante la vita di Babbage, ma il concetto alla base della sua progettazione era straordinariamente simile a quello dei moderni computer. Un altro aspetto fondamentale dell’eredità di Babbage è la collaborazione con Ada Lovelace, figlia del poeta Lord Byron. Ada comprese appieno il potenziale della Macchina Analitica e scrisse una serie di note esplicative, includendo quello che è considerato il primo algoritmo destinato ad essere eseguito da una macchina. Per questo motivo, è spesso considerata la prima programmatrice della storia. L’eredità di Charles Babbage Sebbene nessuna delle sue macchine sia stata completata durante la sua vita, Charles Babbage ha lasciato un’impronta indelebile nella storia dell’informatica. I suoi progetti teorici furono riscoperti e studiati nel XX secolo, dimostrando che, se avesse avuto accesso alla tecnologia adeguata, avrebbe potuto costruire un computer funzionante più di un secolo prima della nascita dell’elettronica digitale. Nel 1991, per celebrare il bicentenario della sua nascita, il Science Museum di Londra costruì una versione funzionante della Macchina Differenziale, basandosi sui disegni originali. Il risultato confermò la validità delle idee di Babbage: la macchina funzionava perfettamente. Charles Babbage è un esempio straordinario di come la visione scientifica possa superare i limiti del proprio tempo. Le sue invenzioni non solo anticiparono i concetti fondamentali del computer moderno, ma aprirono la strada a un intero nuovo campo di conoscenza. La sua figura è un monito a non sottovalutare la forza dell’immaginazione e della perseveranza nella ricerca scientifica.
Autore: by Antonello Camilotto 29 luglio 2025
I social media sono diventati uno degli ambienti più influenti nella formazione dell’identità personale, delle opinioni e delle relazioni. Tuttavia, dietro la loro apparente funzione di condivisione e connessione, si nasconde una dinamica psicologica complessa e potente: la dissonanza cognitiva. Cos’è la dissonanza cognitiva? La dissonanza cognitiva è un concetto introdotto dallo psicologo Leon Festinger nel 1957 e si riferisce al disagio psicologico che proviamo quando le nostre convinzioni, atteggiamenti o comportamenti sono in conflitto tra loro. Per esempio, se una persona si considera ambientalista ma prende spesso l’aereo, potrebbe provare una tensione interna tra ciò che pensa e ciò che fa. Per ridurre questo disagio, cercherà di modificare le proprie credenze, giustificare il comportamento o cambiarlo. Social media: il terreno perfetto per la dissonanza I social media amplificano le situazioni in cui può emergere la dissonanza cognitiva. Questo accade per diversi motivi: Esposizione continua a opinioni divergenti: sui social siamo costantemente bombardati da opinioni, valori e stili di vita diversi dai nostri. Se leggiamo un post che contrasta con le nostre convinzioni più radicate, possiamo provare una sensazione di fastidio o disagio. Costruzione dell’identità digitale: la necessità di apparire coerenti e approvati dagli altri spinge molte persone a pubblicare contenuti che riflettono un'immagine ideale di sé, spesso lontana dalla realtà. Questa discrepanza può generare un conflitto interiore tra il “sé reale” e il “sé digitale”. Ricerca di approvazione (like, commenti, condivisioni): il bisogno di conferma sociale può portare a comportamenti incoerenti. Ad esempio, si può sostenere pubblicamente una causa per ricevere approvazione, pur non condividendola pienamente nella vita privata. Confronto sociale costante: vedere persone simili a noi avere successo, apparire felici o coerenti con i propri valori può indurre una crisi interna, soprattutto se sentiamo di non essere all’altezza o di vivere una realtà contraddittoria. Le strategie per ridurre la dissonanza online Quando ci troviamo in dissonanza a causa dei social, tendiamo a mettere in atto alcune strategie inconsapevoli per ritrovare un senso di coerenza: Razionalizzazione: "Lo faccio solo per divertimento, non significa che ci creda davvero." Negazione o minimizzazione: "Sui social tutti fingono, non è importante." Cambiamento di opinione: adattare le proprie idee a quelle più condivise nel proprio gruppo di riferimento (spesso chiamato echo chamber). Attacco alla fonte del disagio: criticare chi esprime opinioni diverse o bloccare chi mette in discussione le nostre convinzioni. Implicazioni psicologiche e sociali La continua esposizione alla dissonanza cognitiva sui social può avere effetti significativi: Affaticamento mentale: mantenere due idee opposte nella mente richiede energia e può portare a stress, ansia o burnout. Polarizzazione: per ridurre la dissonanza, ci si rifugia in bolle di opinioni simili, limitando il confronto e aumentando l’intolleranza verso chi la pensa diversamente. Crescita personale: se gestita in modo consapevole, la dissonanza può essere un motore di evoluzione interiore, spingendoci a riflettere, mettere in discussione le nostre certezze e crescere. I social media non sono solo strumenti di comunicazione, ma spazi in cui si gioca costantemente una battaglia tra autenticità e immagine, tra coerenza e contraddizione. Comprendere il meccanismo della dissonanza cognitiva ci permette di usare i social in modo più consapevole, critico e meno reattivo. La sfida non è eliminare la dissonanza, ma imparare ad ascoltarla e integrarla nel nostro percorso di crescita personale.
Autore: by Antonello Camilotto 26 luglio 2025
Quando il Blu-ray fece il suo debutto nel 2006, fu salutato come il futuro dell’home entertainment. Una tecnologia capace di offrire una qualità video e audio impensabile con il DVD, supportata da giganti dell’elettronica e dello spettacolo. Eppure, meno di due decenni dopo, il suo nome è ormai relegato a scaffali polverosi e nostalgici collezionisti. Una parabola netta e sorprendente, fatta di trionfi iniziali e di un declino tanto rapido quanto inevitabile. L’ascesa: la vittoria nella guerra dei formati All’inizio degli anni 2000, con la diffusione dell’alta definizione, nacque l’esigenza di un nuovo supporto fisico capace di contenere grandi quantità di dati. Due formati si contesero il trono: HD DVD, sostenuto da Toshiba e Microsoft, e Blu-ray, promosso da Sony, Panasonic e altri colossi. La cosiddetta "guerra dei formati" fu combattuta su più fronti: qualità tecnica, costi di produzione, supporto da parte delle major cinematografiche. Il colpo decisivo arrivò nel 2008, quando Warner Bros. annunciò il proprio abbandono dell’HD DVD in favore del Blu-ray. Quella scelta sancì la fine del rivale. Toshiba si ritirò poco dopo, e il Blu-ray sembrava destinato a un lungo regno. Il picco: la promessa mantenuta (per poco) I primi anni post-vittoria furono positivi. Il Blu-ray offriva una qualità d'immagine e suono superiore, contenuti extra più ricchi e una protezione contro la pirateria più avanzata. L’arrivo della PlayStation 3, che includeva un lettore Blu-ray, contribuì a una maggiore diffusione del formato. Ma dietro il successo si nascondevano già le ombre: il supporto fisico stava perdendo terreno. Le connessioni internet diventavano più veloci, i servizi di streaming iniziavano a farsi strada, e la comodità dell’on demand cominciava a far vacillare la centralità del disco. Il declino: vittima della sua epoca Nonostante l’arrivo di varianti come il Blu-ray 3D e l’Ultra HD Blu-ray (4K), il formato non riuscì a imporsi come standard di massa. Il prezzo elevato dei lettori, la concorrenza interna tra versioni diverse e la rapidissima evoluzione dello streaming contribuirono al suo lento abbandono. Servizi come Netflix, Amazon Prime Video e Disney+ hanno reso l’accesso ai contenuti semplicissimo e immediato, anche in alta definizione o 4K. Inoltre, molte persone hanno semplicemente smesso di acquistare film in formato fisico, preferendo il digitale. Un’eredità ambigua Oggi, il Blu-ray sopravvive in nicchie: cinefili appassionati, collezionisti, utenti che vogliono la massima qualità senza compressione. Ma il grande pubblico lo ha abbandonato. Eppure, il Blu-ray ha lasciato il segno: ha segnato una tappa importante nell’evoluzione dell’home video e rappresenta forse l’ultimo grande standard fisico prima del passaggio definitivo al digitale. La storia del Blu-ray è una lezione sulla velocità del cambiamento tecnologico. Una vittoria epocale contro un rivale potente, seguita da un fallimento commerciale segnato dai tempi che cambiano. Nonostante tutto, il Blu-ray rimane un simbolo: di innovazione, di ambizione e, in un certo senso, di nostalgia per un’epoca in cui possedere un film voleva dire toccarlo con mano. ๏ปฟ
Autore: by antonellocamilotto.com 26 luglio 2025
Telegram è una delle app di messaggistica più popolari al mondo, apprezzata per le sue funzioni avanzate, la velocità e, soprattutto, l’attenzione alla privacy. Tuttavia, una domanda sorge spontanea per molti utenti: perché non tutte le chat su Telegram sono "segrete"? La risposta si trova nella struttura stessa dell'app e nel modo in cui bilancia sicurezza, funzionalità e usabilità. Chat cloud e chat segrete: la differenza fondamentale Telegram offre due tipi principali di chat: Chat cloud (standard) Chat segrete Le chat cloud sono quelle predefinite: ogni volta che avvii una nuova conversazione normale, stai usando una chat cloud. Queste chat: Sono archiviate sui server di Telegram in forma crittografata. Permettono l’accesso da più dispositivi contemporaneamente. Supportano la sincronizzazione automatica e il backup. Offrono funzioni come messaggi fissati, bot, invio di file pesanti, modifiche e cancellazioni retroattive. Le chat segrete, invece: Usano la crittografia end-to-end: solo il mittente e il destinatario possono leggere i messaggi. Non sono salvate sul cloud di Telegram. Non possono essere inoltrate. Non sono accessibili da più dispositivi. Offrono l’autodistruzione dei messaggi e notifiche di screenshot. Perché Telegram non rende tutte le chat “segrete” di default? Sebbene la crittografia end-to-end sia più sicura, Telegram ha scelto di non applicarla a tutte le chat per diversi motivi: Multi-dispositivo e sincronizzazione Le chat cloud permettono l’uso dell’app da computer, tablet e smartphone contemporaneamente. Le chat segrete, essendo legate a uno specifico dispositivo, non possono essere sincronizzate su più device. 2. Prestazioni e usabilità La crittografia end-to-end su vasta scala rende più difficile implementare funzionalità complesse e rapide. Telegram punta molto sulla praticità d’uso, anche a scapito della crittografia “totale”. 3. Scelta consapevole Telegram lascia decidere all’utente se attivare o meno la modalità segreta, dando pieno controllo su come proteggere le proprie conversazioni. Telegram è sicuro anche senza chat segrete? Sì, ma con alcune precisazioni: Le chat cloud sono crittografate lato server, quindi Telegram conserva i messaggi in forma cifrata. Tuttavia, la chiave di cifratura è nelle mani dell’azienda, che potrebbe teoricamente accedervi (anche se dichiara di non farlo). Le chat segrete, invece, sono completamente private: neanche Telegram può leggerle. Quando usare le chat segrete? Le chat segrete sono ideali quando: Si condividono informazioni sensibili. Si desidera una comunicazione strettamente privata. Non si vogliono lasciare tracce sui server o avere sincronizzazione. Telegram offre un compromesso tra funzionalità avanzate e sicurezza, lasciando agli utenti la libertà di scegliere quanto proteggere le proprie conversazioni. Non tutte le chat sono segrete perché, semplicemente, non sempre è necessario. Ma quando lo è, Telegram mette a disposizione strumenti potenti per garantire la massima riservatezza. Se cerchi un equilibrio tra comodità e privacy, Telegram te lo offre. Ma se desideri massima sicurezza, ricordati: attiva una chat segreta.
Autore: by Antonello Camilotto 26 luglio 2025
Con l’avvento dell’intelligenza artificiale in ogni ambito della nostra vita – dal lavoro alla casa, dai trasporti alla sanità – l’infrastruttura che rende possibile questa rivoluzione deve evolvere di pari passo. In questo contesto si inserisce il nuovo standard Wi-Fi 8, destinato a diventare la colonna portante della connettività nell’era AI. Un salto generazionale Approvato in fase preliminare dalla IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) e in fase di definizione finale, il Wi-Fi 8 promette una svolta rispetto al suo predecessore, il Wi-Fi 7. Mentre quest’ultimo ha introdotto la modulazione 4K-QAM e una latenza ridottissima per applicazioni in tempo reale, Wi-Fi 8 va oltre: nasce per supportare l’interconnessione massiva di dispositivi intelligenti, con una particolare attenzione a edge computing, automazione, e gestione dinamica del traffico dati. Intelligenza distribuita e reti dinamiche Ciò che distingue Wi-Fi 8 non è solo la velocità – che potrebbe superare teoricamente i 50 Gbps – ma la capacità di adattarsi in tempo reale alle esigenze della rete. Grazie all’introduzione di algoritmi di gestione AI-native e una maggiore integrazione con il 6G, Wi-Fi 8 sarà in grado di allocare risorse in modo predittivo, anticipando congestioni e ottimizzando la latenza. Questo è cruciale in scenari come fabbriche autonome, ospedali con robot chirurgici connessi o smart city in cui ogni lampione, semaforo o veicolo comunica costantemente con la rete. In ambienti domestici, invece, Wi-Fi 8 promette streaming 8K senza interruzioni, gaming cloud con latenza impercettibile e una gestione intelligente dei dispositivi IoT. Una rete che apprende Uno degli elementi più innovativi dello standard è la capacità delle reti Wi-Fi 8 di apprendere dal comportamento degli utenti e dei dispositivi. Saranno in grado, ad esempio, di riconoscere pattern di utilizzo e modificare automaticamente la priorità del traffico: se un visore AR inizia una sessione di realtà aumentata, la rete potrà assegnargli la banda necessaria istantaneamente, senza compromettere gli altri servizi. Sicurezza e privacy: sfide cruciali Tuttavia, con la crescita dell’intelligenza e dell’automazione, aumentano anche le vulnerabilità. Il Wi-Fi 8 prevede un rafforzamento delle misure di sicurezza, con autenticazione multipla avanzata, cifratura post-quantistica e sistemi di rilevamento automatico delle minacce, anche questi basati su AI. Quando arriverà? Secondo gli esperti del settore, i primi dispositivi compatibili con Wi-Fi 8 potrebbero vedere la luce tra il 2026 e il 2027, con una diffusione di massa prevista entro il decennio. Aziende come Qualcomm, Intel, e Huawei stanno già lavorando su chip di nuova generazione che supporteranno il nuovo standard. Wi-Fi 8 non è solo una nuova sigla tecnica: rappresenta un cambio di paradigma. In un mondo dove l’intelligenza artificiale è ovunque, anche la rete deve diventare intelligente. Con Wi-Fi 8, la connettività entra in una nuova era: flessibile, predittiva, e – soprattutto – pensata per dialogare con le macchine che stanno cambiando la nostra società.
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