Ukończono Turinga

Turing Complete odnosi się do maszyny, która mając wystarczającą ilość czasu i pamięci wraz z niezbędnymi instrukcjami, może rozwiązać każdy problem obliczeniowy, bez względu na jego złożoność. Termin ten jest zwykle używany do opisania nowoczesnych języków programowania, ponieważ większość z nich to Turing Complete (C++, Python, JavaScript itp.).

Co to jest maszyna Turinga?

Przed współczesnymi komputerami Alan Turing postawił hipotezę, że pewnego dnia pojawi się maszyna, która może rozwiązać każdy problem. Maszyna ta stała się znana jako Maszyna Turinga.

Alan wyobraził sobie swoją maszynę jako długi kawałek taśmy z zapisanymi na niej informacjami w postaci kodu binarnego (1s i 0s). Maszyna miałaby również głowicę odczytująco-zapisującą, która poruszałaby się wzdłuż taśmy, odczytując każdy kwadrat, jeden po drugim. Kod zadałby maszynie problem obliczeniowy, a taśma byłaby potrzebna do osiągnięcia rozwiązania.

Gdy głowa porusza się wzdłuż taśmy, maszyna wykonuje proste instrukcje, które regulują jej reakcję. Odczytuje taśmę, postępuje zgodnie z instrukcjami i wykonuje określoną czynność, aby napisać nowy kod w miarę przemieszczania się. Ten nowy wzorzec kodu jest odpowiedzią na problem. Hipotetyczna maszyna Turinga mogła odpowiedzieć na każdy problem obliczeniowy, który można wyrazić w kodzie (i który miał obliczalną odpowiedź).

Urządzenie lub język programowania uważa się za kompletne Turinga, gdy może replikować maszynę Turinga, uruchamiając dowolny program lub rozwiązując dowolny problem, który maszyna Turinga może uruchomić lub rozwiązać. Z drugiej strony, jeśli urządzenie lub język programowania nie jest w stanie tego zrobić, mówi się, że jest to Turing niekompletny.

Prosty kalkulator jest przykładem systemu, który jest niekompletny według Turinga, ponieważ może wykonać tylko kilka rodzajów obliczeń. W przeciwieństwie do tego, programowalny kalkulator naukowy (zdolny do wykonywania wszelkiego rodzaju obliczeń) można uznać za maszynę Turinga.

Blockchain i kompletność Turinga

Podczas gdy niektóre zastosowania technologii blockchain to Turing Complete, inne są Turing Incomplete. Różni się to w zależności od wdrożonej technologii skryptów. Na przykład język skryptowy używany w Bitcoin jest celowo zaprojektowany jako Turing Incomplete, ponieważ spełnia swoje zadanie, a zwiększona złożoność może potencjalnie powodować problemy. Dzięki prostocie programiści mogą z dużą dokładnością przewidzieć, jak zareaguje w skończonej liczbie sytuacji, w których zostanie użyty.

Z drugiej strony Ethereum jest zbudowany jako łańcuch bloków Turing Complete. Jest to ważne, ponieważ musi rozumieć umowy, które składają się na inteligentne kontrakty. Będąc Turing Complete, Ethereum ma możliwość zrozumienia i wdrożenia wszelkich przyszłych umów, nawet tych, o których jeszcze nie pomyślano. Innymi słowy, kompletność Turinga Ethereum oznacza, że jest on w stanie wykorzystać swoją bazę kodu do wykonania praktycznie każdego zadania, o ile ma odpowiednie instrukcje, wystarczającą ilość czasu i moc obliczeniową.