Un breve viaggio nel quantum computing per immaginare, in prospettiva, i nuovi percorsi dell’IA.
Il dibattito che oggi anima e preoccupa filosofi e studiosi sull’intelligenza artificiale riguarda la possibilità di considerare le macchine realmente intelligenti e, soprattutto, coscienti. Come sottolineano diversi filosofi e scienziati, tra cui il fisico Roger Penrose, il filosofo Luciano Floridi e la neuroscienziata cognitiva Anna Christina Nobre, il rischio è quello di attribuire all’IA capacità di comprensione e caratteristiche tipicamente umane. In questa prospettiva, Floridi propone di interpretare l’intelligenza artificiale come una forma di agency, ovvero la capacità di agire autonomamente, senza che ciò implichi necessariamente il possesso di coscienza o intenzionalità.
In realtà la questione che dovrebbe preoccuparci maggiormente, ben più densa di conseguenze e prospettive anche negative, riguarda lo sviluppo di tecnologie dalla potenza computazionale straordinaria capaci di aprire scenari ancora difficili da prevedere. In particolare, le leggi della meccanica quantistica appiccate alle scienze dell’informazione e i quantum computer. Ma di cosa si tratta?
Per comprendere le potenzialità e le possibili implicazioni di queste nuove tecnologie di calcolo, è necessario partire dalla meccanica quantistica, una branca della fisica che studia il comportamento della materia e dell’energia su scala microscopica e descrive fenomeni che non possono essere spiegati attraverso le leggi della fisica classica.
Tra gli aspetti più sorprendenti della meccanica quantistica vi sono quattro principi fondamentali: la sovrapposizione, l’entanglement, l’interferenza e la decoerenza.
Il principio della sovrapposizione afferma che un sistema quantistico può trovarsi in una combinazione di più stati possibili. Bata pensare, per esempio, ad una moneta che quando è ferma può mostrare un solo risultato: testa oppure croce. Se invece la lanciamo in aria, mentre gira non possiamo ancora stabilire quale faccia mostrerà quando cadrà. Similmente è come se una particella potesse trovarsi in una combinazione di più possibilità contemporaneamente, anziché essere già in un unico stato definito. Quando viene effettuata una misurazione, si ottiene uno dei risultati possibili.
L’entanglement, chiamato anche intreccio quantistico, si verifica quando due particelle condividono uno stato quantistico comune, per cui ciò che si osserva e si misura su una è strettamente correlato a ciò che si osserva nell’altra, anche se si trovano a grande distanza. Essendo collegate il loro stato complessivo non può essere descritto considerando ogni parte separatamente.
Possiamo immaginare questo fenomeno pensando, per esempio, a due dadi speciali che vengono portati in due luoghi molto lontani, uno a Napoli e l’altro a New York. Quando una persona lancia il primo dado e un’altra lancia il secondo, i risultati ottenuti sono correlati tra loro secondo delle regole legate al loro stato quantistico comune. È importante precisare che l’entanglement non permette di inviare messaggi istantaneamente da una particella all’altra: anche se le correlazioni sono sorprendenti, esse non consentono di comunicare più velocemente della luce.
Il terzo principio è quello d’interferenza che descrive il modo in cui le ampiezze di probabilità associate ai diversi risultati di un sistema quantistico possono combinarsi tra loro, rafforzandosi oppure annullandosi reciprocamente. Per comprendere questo fenomeno, consideriamo le ampiezze di probabilità come delle onde. Quando più onde si sovrappongono, possono sommarsi e rafforzarsi, oppure compensarsi e ridursi fino ad annullarsi. Allo stesso modo, in un sistema quantistico, le ampiezze associate a determinati risultati possono combinarsi in modo da aumentarne la probabilità, mentre quelle associate ad altri risultati possono ridurla o annullarla.
Infine, l’ultima proprietà è la decoerenza, un fenomeno diverso dai tre precedenti perché rappresenta soprattutto una difficoltà per il funzionamento dei computer quantistici. Si verifica quando un sistema quantistico interagisce con l’ambiente circostante e collassa, perdendo progressivamente le caratteristiche che gli consentono di mantenere la sovrapposizione degli stati e le correlazioni quantistiche.
Già a partire dagli anni Ottanta, alcuni scienziati iniziarono a esplorare la possibilità di sfruttare queste leggi della meccanica quantistica per elaborare informazioni in modo innovativo. Da queste ricerche nacque il quantum computing, o informatica quantistica, un campo che applica i principi della fisica quantistica alle scienze dell’informazione che ha aperto nuove prospettive di calcolo rispetto ai sistemi informatici tradizionali.
Quando parliamo di computer quantistici ci riferiamo a tecnologie, ad oggi non accessibili a tutti e ancora in fase di sviluppo, in grado di affrontare determinati problemi con un’efficienza potenzialmente superiore a quella dei computer tradizionali, inclusi i supercomputer più potenti.
Mentre i computer tradizionali elaborano le informazioni attraverso i bit, unità fondamentali che possono assumere esclusivamente il valore 0 oppure 1, i computer quantistici utilizzano i cosiddetti qubit, che, grazie al principio di sovrapposizione, possono trovarsi in una combinazione dei due stati. Più qubit permettono di rappresentare un numero crescente di possibilità, creando uno spazio matematico multidimensionale.
Immaginiamo, per esempio, un labirinto con tante strade che portano a uscite diverse. Un computer classico può esaminare i percorsi, magari uno dopo l’altro o con metodi paralleli, seguendo determinate regole. Un computer quantistico, invece, può sfruttare la sovrapposizione per rappresentare più possibilità nello stesso stato quantistico e manipolarle durante il calcolo.
Grazie poi al fenomeno dell’ interferenza quantistica, alcune possibilità possono essere rafforzate, mentre altre possono essere indebolite. Se l’algoritmo è progettato correttamente, questo può aumentare la probabilità di ottenere la risposta cercata.
È importante, però, capire che il computer quantistico non prova semplicemente tutte le strade e poi legge quella giusta. Quando si misura il sistema, si ottiene un solo risultato, scelto in base alle probabilità del suo stato quantistico.
In sintesi, la sovrapposizione permette di rappresentare e manipolare molte possibilità durante un calcolo, mentre l’interferenza aiuta a orientare le probabilità verso determinati risultati. È questa combinazione, in alcuni problemi specifici, che può offrire un vantaggio rispetto ai computer classici.
Tuttavia, non è sempre semplice sfruttare le proprietà dell’entanglement e dell’interferenza. Questo perché i qubit sono molto sensibili alle interazioni con l’ambiente esterno, che possono alterare il loro stato quantistico e compromettere il calcolo. Per questo motivo, ridurre gli effetti della decoerenza (il collasso del sistema) è una delle sfide centrali nello sviluppo di computer quantistici al fine di renderli più stabili ed efficienti.
In prospettiva, lo sviluppo dei computer quantistici potrebbe influenzare anche l’evoluzione dell’intelligenza artificiale, aprendo nuove possibilità nell’elaborazione dei dati e nella risoluzione di problemi complessi. Un campo di ricerca è infatti il quantum machine learning, che combina informatica quantistica e apprendimento automatico per esplorare nuovi approcci all’analisi dei dati. Allo stesso tempo, l’intelligenza artificiale può essere utilizzata per migliorare il controllo e l’ottimizzazione dei sistemi quantistici. Molte di queste applicazioni sono ancora in fase di ricerca e il loro effettivo vantaggio rispetto alle tecnologie classiche dipenderà dai progressi dell’hardware e degli algoritmi.
Una delle direzioni più promettenti è l’integrazione tra intelligenza artificiale, calcolo quantistico e supercomputer tradizionali, secondo un approccio definito quantum-centric supercomputing. Come illustrato da IBM, una delle aziende tecnologiche statunitensi che sta sviluppando concretamente il quantum computing, questa architettura prevede la collaborazione tra processori quantistici, inclusi cluster di CPU e GPU, reti ad alta velocità e storage condiviso per supportare carichi di lavoro computazionalmente intensivi e la ricerca di nuovi algoritmi.
Accanto a queste opportunità, però, emerge una questione cruciale legata alla sicurezza del mondo digitale e alla crittografia. Un computer quantistico sufficientemente potente potrebbe infatti compromettere alcuni dei sistemi crittografici che proteggono comunicazioni, dati personali e transazioni online di aziende, enti, banche e stati. La minaccia non inizia nel momento in cui il computer quantistico diventa operativo ma è già in corso adesso, attraverso quella che nel settore viene chiamata strategia Harvest now, Decrypt later (HNDL), ovvero raccogli oggi e decifra domani. L’attacco si articola in tre fasi separate da intervalli che possono durare anni o decenni.
Nella prima, gli attori ostili raccolgono comunicazioni e dati cifrati attraverso diversi canali, senza dover necessariamente decifrarne il contenuto nell’immediato. Nella seconda, le informazioni vengono conservate in archivi per periodi anche molto lunghi, in attesa che i progressi tecnologici rendano possibile accedervi. È questa la fase più insidiosa dell’intero schema, poiché la semplice raccolta e conservazione dei dati può non lasciare tracce facilmente rilevabili dai sistemi di sicurezza.
Nella terza fase, qualora diventino disponibili computer quantistici sufficientemente potenti, gli attaccanti potrebbero utilizzare tali tecnologie per decifrare parte dei dati precedentemente raccolti, esponendo informazioni che fino a quel momento erano rimaste riservate.
Di fronte a questa prospettiva, diventa fondamentale preparare le infrastrutture digitali attraverso l’adozione della crittografia post-quantistica, basata su algoritmi progettati per resistere anche agli attacchi condotti con computer quantistici. L’obiettivo è ridurre fin da oggi il rischio che le informazioni intercettate possano essere decifrate in futuro.
