Digi Tales

Hello, world!

Giu
15

“Hello, world!” è uno dei luoghi comuni dell’universo della programmazione, nel senso di uno dei topic fondamentali, conosciuti magari solo superficialmente, ma su cui si ritorna in continuazione. Raccontare dell’origine di “Hello, world!”, e poi andare a cercarne le presenze nella cultura contemporanea, è un buon modo per fare un tuffo in questo mondo e rendersi conto di quanto sia ricco, complesso, e non così arido come immagina chi ne rimane fuori.

Banalmente, “Hello, world” (nel seguito: HW) è il nome convenzionale che si dà ad ogni programma che come unico risultato alla fine della sue esecuzione scrive sullo schermo la frase: “Hello, world!”.

E’ di solito il primo esempio che si fa per mostrare le caratteristiche di base di un linguaggio di programmazione all’interno di un manuale, un tutorial, un corso su quel linguaggio. Da un punto di vista puramente quantitativo permette di mostrare quanto codice deve essere scritto per ottenere un risultato in apparenza molto semplice. Perché a seconda del linguaggio scelto, questa quantità può essere molto diversa. D’altra parte anche per le lingue naturali è noto che ci sono lingue prolisse e lingue concise.
Ad esempio, in Pascal – che è un linguaggio didattico, inventato nel 1970 dall’austriaco Niklaus Wirth per insegnare la programmazione strutturata – occorre dichiarare un programma, con un nome, e al suo interno un blocco con un inizio e una fine:

program hello;  
uses crt;    
begin
  writeln('Hello, world');
  readln
end.

La stessa cosa succede in Java – uno dei linguaggi più usati al mondo, inventato dal canadese James Gosling nel 1994 – , dove ancora più informazioni sono necessarie per dichiarare l’usabilità del codice in contesti più grandi (public, static), o il riuso di librerie esistenti (System.out):

public class Hello {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("Hello, world");
    }
}

Invece nei linguaggi interpretati, come in Perl – creato dallo statunitense Larry Wall nel 1987 con lo scopo di essere pratico, più che elegante – di solito non è necessaria tutta questa sovrastruttura, ma è sufficiente scrivere una sola istruzione, che in memoria dei tempi in cui terminali erano della stampanti si chiama “print”:

print "Hello, world\n"

Insomma: c’è più di un modo di fare la stessa cosa. Che è anche il motto del Perl: TIMTOWTDI (There Is More Than One Way To Do It). A dimostrazione che la programmazione non è un’attività ripetitiva, ma un’arte.

Questo “task” permette anche di far vedere come vengono trattate le sequenze di simboli, che è una parte fondamentale di tutti i linguaggi di programmazione, e come può essere gestito l’output verso lo schermo o verso altri dispositivi.

Per spiegare il versante più algoritmico dei linguaggi di solito si usano altri compiti, legati al mondo dei numeri, come quello di calcolare l’i-esimo numero di Fibonacci; oppure quello di scrivere tutto il testo della canzoncina da scout “99 bottles of beer“, tenendo conto delle varianti, con il minore numero di istruzioni.

Perché proprio “Hello, world!” e non “123 prova” o “tanto va la gatta al lardo”?

Non è affatto un testo casuale. C’è dietro una storia, che non è nota a tutti, anche tra i programmatori.

Nel 1972 Brian Kernighan, un fisico canadese che lavorava ai Laboratori Bell, si trovò a scrivere un tutorial sul linguaggio B, inventato proprio lì.

Nei primi capitoli del tutorial, dopo aver presentato gli operatori aritmetici, passa alla funzione “putchar” che scrive sul terminale l’argomento passato, in questo caso una costante:

main( ){
	auto a;
	a= ’hi!’;
	putchar(a);
	putchar(’*n’ );
}

Il valore della costante è in questo caso ‘hi!’, ciao.

Nell’ultima riga viene dimostrato come facilitare la formattazione usando dei codici particolari: ‘*n’ non sono due lettere da stampare, ma un codice unico che indica alla funzione putchar () che al termine deve aggiungere un ritorno a capo.

Poco più avanti, volendo mostrare come si creano e usano le variabili comuni, Kernighan ha bisogno di una frase più lunga, e abbastanza naturalmente da ‘hi!’ passa a ‘hello, world!’:

main( ) {
    extern a, b, c;
    putchar(a); putchar(b); putchar(c); putchar('!*n');
}
a 'hell';
b 'o, w';
c 'orld';

Il motivo per cui ci sono tre variabili anziché una sola è che il massimo numero di caratteri che una costante nel linguaggio B può contenere era 4.

Ancora più avanti la frase “hello, world” viene riusata per introdurre le stringhe, che invece possono essere più lunghe di 4 caratteri.

Sei anni dopo, lo stesso Kernighan riusa esattamente la stessa frase quando si trova a scrivere il manuale del linguaggio C (che era un erede del B):

main( ) {
        printf("hello, world\n");
}

In questa versione scompare il punto esclamativo (probabilmente perché ha un significato preciso nel linguaggio: è un operatore unario, una negazione, e lo studente potrebbe esserne confuso).

Perché sceglie “hello, world”? Evidentemente questa frase faceva parte della cultura popolare statunitense, tanto che in un’intervista di quarant’anni dopo Kernighan sostiene di non ricordare esattamente perché l’ha scelta, ma di avere in mente un cartone animato con un pulcino che dice “Hello, world”. In ogni caso, questa frase era usata negli anni cinquanta da uno speaker radiofonico, William B. Williams, come suo saluto (un po’ come “Good morning, Vietnam!” o “Cari amici vicini e lontani”). Era quindi un saluto, un’espressione orale, colloquiale. Un buongiorno, la prima frase che si dice quando si incontrano delle persone.Siccome il manuale di Kernighan è stato tradotto in 20 lingue ed è considerato unanimemente “il” riferimento per il linguaggio C, la versione “hello, world” divenne quella più conosciuta da migliaia o milioni di studenti e apprendisti programmatori.

Talmente famosa da diventare un oggetto artistico: la versione scritta a mano del codice è stata battuta ad un’asta nel 2015 per 5.000 dollari.

Da quel momento, l’uso di HW come task per introdurre un linguaggio è diventato una specie di standard de facto, un omaggio al lavoro dello stesso Kerninghan, e implicitamente a quello di Dennis Ritchie (l’autore del linguaggio C) e di Ken Thomson (l’autore del linguaggio B).

L’omaggio non può che essere piuttosto rigido, nel senso che sarebbe considerato di pessimo gusto utilizzare come primo esempio nel manuale di un nuovo linguaggio un codice sorgente che stampi “Hey Jude”.

Talmente è diffusa questa tradizione che qualcuno ha pensato di raccogliere esempi di programmi HW scritti in centinaia di linguaggi di programmazione diversi, come ha fatto Wolfram Rösler a partire dal 1994:

http://helloworldcollection.de/

La prima versione dei codici si atteneva ad un singolo modello (“Hello World!”), in cui anche la parola World, essendo un sostantivo, viene scritta in maiuscolo come è corretto fare in lingua tedesca da Lutero in poi. Mano a mano che la raccolta è cresciuta – 603 linguaggi censiti oggi – i codici si sono allontanati dal testo originale. Per essere esatti, la tradizione consente queste sole varianti al testo originale:

– si usa la H maiuscola (corretta in Inglese ad inizio di frase)

– si può usare la w o la W (benché la maiuscola sia un errore in Inglese a meno che World non si intenda come nome proprio)

– si può omettere la virgola (che nell’originale serviva a mostrare l’uso dei segni di interpunzione all’interno delle costanti e fuori)

– si può omettere il punto esclamativo finale, in omaggio alla versione in C

– si può omettere l’acapo finale (\n)

Ma a dimostrare la posizione particolare di HW all’interno dell’universo culturale dei programmatori non ci sono solo le sillogi di codice.

Proprio pochi giorni fa, il maestro Nicola Campogrande per l’apertura di Codefest 2021, il festival del codice sorgente organizzato dall’Università di Torino e da Codexpo.org, ha composto e diretto quattro lieder sul testo HW, scegliendo quattro linguaggi tra quelli proposti in helloworld.de. E’ un caso lampante di uso del codice sorgente al di là della sua funzione primaria. D’altra parte, anche Franco Berardi (Bifo) nel 2001 aveva effettuato una performance singolare leggendo a voce alta il codice sorgente di un virus scritto per l’occasione dal collettivo [epidemiC]. In fondo, anche le partiture musicali e le ricette si possono leggere a voce alta e, perché no, cantare. D’altra parte, ci sono stati casi di poesie scritte in linguaggi di programmazione, da quelle in ALGOL a quelle in Perl.

Un altro omaggio dal mondo esterno è quello di Tomohiko Itō che nel 2019 ha diretto un anime dal titolo originale “Harō Wārudo” , che significa proprio quello che pensate. In questo mix di fantascienza e sentimenti, il mondo viene registrato in un supercomputer dal nome evocativo, Alltales.

Ma per tornare nel campo della molteplicità dei linguaggi di programmazione, che è facile definire come nuova Babele visto che ce ne sono 8000, ci sono artisti del codice che hanno dato vita a veri pezzi di bravura, come questo HW che può essere correttamente compilato/eseguito in 8 linguaggi diversi e produce lo stesso risultato:

https://ideology.com.au/polyglot/polyglot.txt

Per divertirsi un po’ – non solo se si è programmatori – si può andare a leggere questo testo riportato sul sito della Free Software Foundation, in cui vengono raccolte e presentate sedici maniere diverse di scrivere HW, organizzate in base all’età, alla competenza professionale e al ruolo dell’autore, utilizzando linguaggi diversi (BASIC, Pascal, Lisp, C, C++, Perl,…) e contemporaneamente prendendo in giro le caratteristiche di ogni figura: dal giovane programmatore che vuole impressionare il datore di lavoro all’hacker che ricompila un codice già scritto, al guru che usa meno caratteri possibili, al manager che scrive una mail per farsi fare il lavoro da un sottoposto fino al CE che non è in grado di fare nemmeno quello.

https://www.gnu.org/fun/jokes/helloworld.html

Un’altra magnifica prova di umorismo è quella di Benno Evers, un programmatore di Amburgo, che descrive dai diversi punti di vista di un novizio, un apprendista, un avvocato, un pedante, un idealista, un ideologo, un ingegnere, un fisico e un illuminato cosa succede quando viene eseguito una variante in C++ di HW:

#include <iostream>

int main() {
    std::cout << "Hello, world!" << std::endl;
}

https://gist.github.com/lava/f8732a6802988fe8d0a41bd7979a4d54

Il codice sorgente dovrebbe essere sempre leggibile, per permettere ad altri di imparare e correggere. Ma siccome i programmatori sono tendenzialmente dei nerd e tendono a sfidarsi sul terreno della bravura, a volte si divertono a scrivere codice illeggibile solo per il gusto di far vedere che sono capaci di farlo. Non tutti sanno che ogni anno, dal 1984, si tiene una gara di abilità tra programmatori C in cui vengono premiati i programmi meno leggibili: si tratta dell’International Obfuscated C Code Context. Uno dei codici vincitori della prima edizione era appunto un HW (che usa la versione originale del testo):

int i;main(){for(;i["]<i;++i){--i;}"];read('-'-'-',i+++"hello, wor\
ld!\n",'/'/'/'));}read(j,i,p){write(j/p+p,i---j,i/i);}

Ma non è l’unico caso: ci sono state delle sfide aperte, come quella su codegolf.stackexchange.com che invitava a scrivere un HW senza usare nessuno dei caratteri seguenti:

h, l, w, d , e, o, r, 0, 1, 2 e 7

Per quanto possa sembrare strana, questa è una delle soluzioni (in Javascript) che fa anche un occhiolino all’ASCII Art:

https://codegolf.stackexchange.com/questions/307/obfuscated-hello-world

Infine, HW è entrato anche nel mondo dei linguaggi (non solo dei codici sorgenti) dal 2001, l’anno in cui Cliff Biffle ha inventato HQ9+.

Questo linguaggio nasce dalla constatazione che la maggior parte degli studenti di programmazione cercano degli esempi da cui imparare, e gli esempi sono appunto “hello, world”, la poesia “99 bottiglie di birra” e i programmi che stampano il proprio codice sorgente ( i cosiddetti “quine”, in omaggio a Willard Van Orman Quine, logico statunitense ).

HQ9+ risponde in maniera molto precisa a questa esigenza. Infatti ha solo quattro istruzioni:

  • H scrive “Hello, world”
  • Q scrive il sorgente del programma stesso
  • 9 scrive la poesia “99 bottiglie di birra”
  • + incrementa l’accumulatore

Con HQ+9 abbiamo terminato il nostro viaggio intorno ad “Hello, world”, e speriamo di aver contribuito a dare una visione un po’ più allegra e umanizzata dell’universo della programmazione.

Garibaldi e i linguaggi napoleonici

Mag
18

I programmatori, a differenza degli eroi, sono persone normali, anche se a volte non sembra. Come tutte le persone normali hanno preferenze, fastidi, passioni, fobie. Queste idiosincrasie del tutto umane vengono applicate ai linguaggi di programmazione, agli strumenti per scrivere programmi, agli stili in cui si scrivono. Per questo, forse, sono stati creati così tanti linguaggi di programmazione (circa 8.000).

Una delle discussioni che durano da più tempo è quella sul modo migliore per programmare. In breve, si tratta della metafora generale con cui si pensa al rapporto tra umano e computer durante la programmazione. Ci sono almeno questi quattro modi maggiori:

Napoleonicol’umano ordina e il computer esegue
Aristotelicol’umano definisce regole e fatti e il computer trae le conseguenze e dimostra teoremi
Leibnizianol’umano progetta funzioni e il computer le calcola
Shakespearianol’umano descrive una situazione in cui degli attori che hanno una conoscenza limitata del mondo sanno compiere alcune azioni e interagire tra loro; il computer sovraintende a questa sessione

Il primo modo è quello che si insegna di solito per primo, ed è anche quello che spesso viene usato per definire il significato di “computazionale”: ci si immedesima nel computer e si cerca di descrivere come farebbe a risolvere il problema con le informazioni che ha. Gli altri modi cercano di venire incontro agli umani, al nostro modo di pensare. Il vantaggio di questi altri paradigmi dal punto di vista didattico è che permettono di scrivere un programma in maniera più naturale, descrivendo il problema, anziché la soluzione. Sono i computer a dover avvicinarsi agli umani, non viceversa. E questo vale anche, e soprattutto, quando si fa coding con dei ragazzini.

Snap! permette molti modi (tranne quello Aristotelico), anche se i suoi autori mostrano una preferenza spiccata per il terzo modo, quello Leibniziano. Nota: il nome tradizionale per questi modi è “paradigma”, e di solito si usano etichette un po’ meno fantasiose per indicarli. Ma qui non stiamo facendo un corso di informatica.

Siccome queste sono parole un po’ astratte, facciamo qualche esempio.

Il contesto è la canzoncina “Garibaldi fu ferito” che una volta i bambini sapevano a memoria e cantavano sull’aria della Canzone dei Bersaglieri. Il gioco era quello di sostituire tutte le vocali delle parole con una sola, ottenendo ad esempio “Garabalda fa farata” oppure “Gurubuldu fu furutu”, eccetera. I bambini sanno farlo, anche se non sanno esattamente dire come. Prima di continuare potete provare anche voi, e interrogarvi su come avete fatto.

Come facciamo per far fare la stessa operazione ad un computer? Per quello che abbiamo detto sopra, non c’è un solo modo, né un modo “giusto” (questo è uno dei motivi per cui fare coding ha un senso forte solo se non ci si limita a ricopiare tutorial e eseguire esercizi). Possiamo provare a seguire almeno tre strade diverse, per poi magari valutarne la semplicità, l’utilità in termini didattici, e se fossimo informatici anche l’efficienza.

I blocchetti realizzati in Snap! delle varie versioni potete vederli e provarli direttamente da qui:

https://snap.berkeley.edu/project?user=stefano63&project=Garibaldi%20fu%20ferito

Prima versione, imperativa

  1. prendi il testo della canzoncina
  2. conta la lunghezza del testo il lettere (sono 90)
  3. prepara una variabile – vuota – dove andrà a finire la versione trasformata
  4. prepara una variabile che servirà a contare le lettere e mettici dentro 1
  5. ripeti novanta volte:
    1. prendi la lettera I del testo
    2. se è una vocale, sostituiscila con la A, e mettila all’inizio della variabile finale
    3. altrimenti, metti la lettera originale all’inizio della variabile finale
    4. aumenta I di 1
  6. quando hai finito, restituisci la versione trasformata

La parte da 5.2 a 5.3 può essere affidata ad una funzione a parte (l’abbiamo chiamata “cambia vocale con…”) per evitare di rendere i blocchetti troppo complicati da leggere. E’ una funzione molto semplice, che si limita a verificare che una lettera sia una di queste: a,e,i,o,u. Non tiene conto delle maiuscole né delle vocali accentate.

Seconda versione, ricorsiva

Un’altra versione possibile è quella che sfrutta una caratteristica di alcuni linguaggi di programmazione, cioè la possibilità di richiamare una funzione al suo stesso interno. In pratica, si usa la tecnica di dividere un problema in sotto-problemi sempre più piccoli finché non si arriva ad un problema risolvibile.

In questo caso, sappiamo come trasformare una lettera (con la funzione “cambia vocale con”) ma non sappiamo come trasformare un intero testo.

  1. se la frase ha lunghezza 1 (cioè è se è composta da una sola lettera) si applica la funzione “cambia vocale con” e si restituisce il risultato (questo è il passo in cui sappiamo come risolvere il problema);
  2. altrimenti, si chiama di nuovo la stessa funzione “cambia frase” ma passando due valori diversi:
  • la prima lettera della frase
  • tutto il resto della frase
  1. si unisce il risultato che proviene da queste due funzioni e lo si restituisce

Una volta superato lo shock di un programma che non si capisce come fa a funzionare, la soluzione è di una semplicità imbarazzante.

Terza versione, funzionale

In questo caso si sfruttano due caratteristiche di Snap!, tipiche dei linguaggi funzionali:

  • la possibilità di applicare una funzione su tutti gli elementi di una lista, uno per uno, ottenendo una nuova lista
  • la possibilità di ridurre una lista ad un solo elemento, applicando un’operazione agli elementi, due alla volta.

Anche in questo caso l’algoritmo è molto semplice ed è basato su una concatenazione di funzioni:

  1. si applica la funzione “cambia vocale ” alla lista ottenuta separando la frase ad ogni lettera
  2. si combinano gli elementi di questa lista in una nuova frase e la si restituisce

Preferenze per uno dei tre? Quale vi sembra più chiaro? Quale vi sta più simpatico?

A me, personalmente, l’ultimo. Proprio perché non si perde a misurare, a tenere il conto del punto in cui siamo arrivati, non ha bisogno di appoggiare il risultato parziale da qualche parte. In fondo non fa altro che trasformare in blocchetti quello che volevamo fare: applicare una trasformazione a tutte le vocali di un testo.

A proposito: che ne è di quel famoso adagio “I computer sono stupidi, sanno fare solo una cosa e la fanno sempre nello stesso modo”?

Pensiero computazionale sì o no? Boh, dipende dal linguaggio.

Gen
27

Una delle motivazioni dietro la spinta all’introduzione della programmazione dei computer in giovane età (=coding) è quella per cui questa pratica insegna il pensiero computazionale, che è un modo di affrontare i problemi in maniera scientifica. Anche se Jeannette Wing si è affannata a dire che non si tratta di insegnare ai bambini a pensare come i computer, e Seymour Papert a predicare che bisogna insegnare ai computer come se fossero bambini, questo tema resta nell’aria. Computazionale significa “razionale, finito, corretto, misurabile” eccetera. In pratica, imparare il pensiero computazionale significa, per ogni problema, saper immaginare un algoritmo che lo risolva. Questo algoritmo deve essere eseguibile praticamente da un computer: non deve contenere errori, non deve basarsi su termini ambigui, non deve richiedere un tempo infinito o una memoria infinita per arrivare alla soluzione.

Però gli algoritmi si pensano (e poi si scrivono) diversamente a seconda del linguaggio, e a seconda del tipo di linguaggio che si ha in mente. Usare un linguaggio semplice quando si è ai primi passi è sicuramente una buona idea; ma cosa significa “semplice”? Può significare che costringe ad usare dei concetti e delle operazioni di base, vicine a quelle che sa fare il computer; oppure che spinge a nascondere i dettagli e a concentrarsi “semplicemente” sulla struttura dei dati e sugli obiettivi.

Insegnare ai bambini una forma di pensiero computazionale che li abitua a pensare nei termini del primo significato di “semplicità” rischia di creare più problemi – in futuro – di quelli che risolva adesso.

Voglio provare a spiegare questa differenza con un piccolo esempio.

Partiamo da Snap!, un ambiente di programmazione che pochi conoscono, che assomiglia molto a Scratch (ne è derivato) ma ha delle differenze importanti. Intanto è nato all’Università di Berkeley, dall’altra parte degli USA rispetto a Stanford, dove è nato Scratch. Poi ha un target più ampio, nel senso che può essere usato da bambini ma anche da ragazzi più grandi, perché è basato su un modello di linguaggio più potente di quello che sta sotto Scratch. Le differenze tra Snap! e Scratch sono poco visibili ad un primo approccio (si possono disegnare girandole o creare scenette animate con entrambi), ma sono molto profonde. Ne elenco solo tre fondamentali:

  1. A differenza di Scratch, in Snap! si possono creare funzioni, cioè procedure che alla fine restituiscono un valore, e questo è molto comodo perché permette di costruire delle catene di funzioni che si applicano ai risultati di altre funzioni.
  2. In secondo luogo, in Snap! ci sono delle funzioni per creare e gestire vere liste (di numeri, di lettere, di parole, ma anche di sprite, o di qualsiasi oggetto).
  3. Inoltre le funzioni possono essere usate come oggetti da altre funzioni. In altre parole: una funzione si può applicare non solo a oggetti semplici (come numeri, lettere) ma anche ad altre funzioni. In aritmetica conosciamo questo tipo di cose: la moltiplicazione è l’applicazione ripetuta della funzione somma.

Il terzo punto è particolarmente utile quando si vogliono trattare delle serie di dati. Se vogliamo trasformare una lista di numeri, o di lettere, o di parole, in qualche altra cosa dobbiamo applicare una trasformazione ad ognuno degli elementi della lista per ottenere una nuova lista; avere un linguaggio che permetta di fare direttamente questo tipo di operazioni permette di concentrarsi sul problema, e non sul meccanismo delle soluzione.

Mettiamo, per esempio, di voler generare la lista dei quadrati dei primi 10 numeri interi. Partendo da una lista di numeri interi, vogliamo moltiplicare ogni numero per se stesso. Cioè da 1,2,3,4,5… vogliamo ottenere 1,4,9,16,25 …

Questo in Scratch si può fare così:

  • crea una lista di numeri interi e dagli il nome “numeri”
  • crea una seconda lista e dagli un nome “quadrati”
  • crea un contatore e dagli il nome “i”, e valore 0
  • ripeti tante volte quanto è la lunghezza della lista “numeri”:
    • aumenta “i” di 1
    • moltiplica l’elemento i della lista “numeri” per se stesso
    • aggiungi il risultato alla lista “quadrati”

Saltando la parte di creazione delle variabili, ecco i blocchetti:

E’ semplice, sì, ma è anche un modo di pensare molto meccanico, che segue esattamente quello che succede “sotto il cofano”. Siamo noi che ci adeguiamo al modo di lavorare del computer, e non viceversa. Arrivare a questa formulazione non è banale: bisogna imparare a pensare in un certo modo. Bisogna imparare il concetto di contatore, di indice di una lista, quello di ciclo, di test di terminazione, eccetera. Sono gli elementi di base della programmazione classica.

Proprio questo è uno dei limiti dell’approccio “computazionale” di cui parlavamo sopra: si impara a pensare come un computer, o meglio secondo gli schemi che il linguaggio di programmazione che usiamo (in questo caso Scratch) mette a disposizione.

Da un lato questo apprendimento ha degli aspetti positivi: ogni volta che ci poniamo un limite impariamo nuovi modi di risolvere problemi. Dall’altro, restare dentro quei limiti non ci permette di andare molto lontano. Potrebbe esserci (non è mai stato studiato a fondo) una forma di imprinting per cui il primo modello di programmazione imparato resta quello fondamentale, un po’ come la lingua madre. Se i bambini imparano a usare i cicli per scorrere le liste, poi continueranno a farsi venire in mente questa modalità anche in futuro.

Ma usare i cicli è solo uno dei possibili modi di risolvere il problema dei quadrati. Ce ne sono altri, che dipendono dal linguaggio che si usa.

In Snap! si possono disporre i blocchetti esattamente nello stesso modo che in Scratch:

Ma si può fare anche qualcosa di diverso, più semplice e soprattutto più vicino alla struttura del problema.

Per risolvere il problema dei quadrati dei numeri interi non siamo costretti a pensare in termini di contatori e di indici, non dobbiamo per forza preoccuparci di sapere quando fermare il processo, dove mettere i risultati. Queste sono cose che riguardano la meccanica dell’algoritmo, non il problema in sé.

Qual era la cosa che volevamo fare, l’idea iniziale? Applicare la funzione “moltiplica per se stesso” a tutti gli elementi di una lista. Bene, allora cominciamo dalla lista

Questo blocchetto è una funzione che restituisce una lista costruita con gli oggetti che mettiamo negli spazi bianchi, in questo caso i primi cinque numeri interi. Non abbiamo bisogno di creare una variabile perché la funzione restituisce sempre quello che ci serve. Ora possiamo disporre i blocchetti in modo da rispettare esattamente l’idea originale di applicare la moltiplicazione alla lista:

Finito. Non c’è altro da fare. Questo blocchetto (“applica”) fa da solo tutto il lavoro: prende il primo elemento della lista, lo inserisce nei due buchi del blocchetto verde, esegue la moltiplicazione e mette da parte il risultato, poi passa al successivo. Alla fine restituisce una nuova lista con i risultati.

La presenza del blocchetto “applica” è una delle caratteristiche di Snap! (e dei linguaggi funzionali a cui si ispira) a cui facevamo riferimento prima. E’ una funzione che lavora su altre funzioni. Usando questo approccio, non ci servono variabili, contatori, cicli. Per certi versi, è molto più intuitivo e vicino al problema questo approccio di quello precedente, in cui dovevamo introdurre una serie di concetti di supporto.


In Snap! c’è un’altra maniera di ottenere questo risultato, ancora più semplice di quella che abbiamo visto adesso. Torniamo all’idea di partenza: “moltiplicare ogni numero di una lista per se stesso”. Ma invece di moltiplicare ogni numero per se stesso, possiamo partire da due liste identiche, e moltiplicare ogni elemento della prima lista per il corrispondente elemento della seconda.

Proviamo a fare esattamente questo:

Il risultato è lo stesso. In sostanza, l’operazione “moltiplicazione” normalmente si applica a dei numeri; ma in Snap! è stata estesa per applicarsi anche a delle liste. Naturalmente potremmo pensare di utilizzarla anche per moltiplicare due liste diverse, o per moltiplicare una lista per un numero singolo. Forse funziona anche con altre operazioni? Proviamo con l’operazione “elevamento a potenza”:

Funziona. Ed è abbastanza chiaro che è molto più semplice di tutto l’ambaradam che avevamo dovuto mettere in campo prima. Questa modalità ci libera di tutta la parte meccanica e ci spinge invece verso una maniera diversa di concepire il problema che volevamo risolvere, che a sua volta ci apre la strada verso altre possibilità.

In conclusione: attenzione al linguaggio che si sceglie, e non confondiamo la razionalità con la meccanicità.

Tecniche e tecnologie per la fantasia

Dic
11

Fantasia e tecnica non vanno d’accordo, si direbbe. Meno ancora fantasia e tecnologia: se c’è una, scompare l’altra. Quando entra in campo la tecnologia, il libero gioco dell’immaginazione dove va a finire? Però, però…

La tecnica del sasso nello stagno è descritta da Gianni Rodari nel secondo capitolo della Grammatica della Fantasia, come parte dello strumentario che serve a chi vuole inventare storie per i bambini, o con i bambini.
E’ una tecnica fondata sulle relazioni che uniscono parole nella mente, ma anche sul potere del caso nel sorprenderci e generare l’inizio di una storia.

Si pensa una parola… o meglio: la si chiede a qualcuno che passa di là, oppure la si pesca da un dizionario, o da un libro. Perché un libro? Perché è ancora più casuale, e dunque più sorprendente. Apri il libro a pagina 27, prendi la terza parola della quinta riga.
Poi si parte da quella parola per esplorare una serie di associazioni che servono a far emergere altre parole.
Per esempio, partendo da stasera possiamo andare a cercare:

le parole che cominciano allo stesso modo: stabilire, staccare, stagione, storia, studiare, stupido, …

le parole che finiscono allo stesso modo , cioè che sono più o meno in rima con stasera: camera, eccetera, lettera, maniera, opera

le parole simili, che si usano nello stesso contesto: stamattina, stanotte, prima, dopo, più tardi

E già nasce una storia:

Stasera, in camera, apro una lettera: sempre la stessa storia, la solita maniera, come un’opera eccetera eccetera – stupido! –

fino ad usare la lettere che compongono la parola per fare un acrostico:

  • Strada
  • Treno
  • Anima
  • Sangue
  • Egli
  • Ritornare
  • Appunto

Tutte queste parole nuove possono essere usate per creare una storia o una filastrocca.
Posiamo programmare un computer per fare (almeno una parte di) queste operazioni?
Sì, ed è quello che ho fatto qui con iKojo, la versione online di Kojo:
http://ikojo.in/sf/vylXgjC/10
Cliccate su RUN, prendete nota delle parole che vengono fuori (compreso l’acrostico) e poi iniziate a scrivere.
A me, partendo dall’acrostico di sopra – generato appunto dal programma – viene in mente una storia titanica (nel senso del film):

Lui è partito, col treno, chissà quanta strada ha fatto, ma ama lei fin nel profondo dell’anima. Lo ha giurato col sangue. Le aveva detto che sarebbe tornato, una sera di queste, e appunto, stasera…

Fa piangere già così, immaginate se poi lui stasera non dovesse arrivare …

Un altro risultato del Sasso nello Stagno

Il binomio fantastico è un’altra tecnica notissima, sempre dai primi capitoli della Grammatica.
Qui si prendono due parole a caso, possibilmente dalla mente di due persone diverse, o ancora una volta da un dizionario, da un giornale (dal web?).
Gli esempi di Rodari riguardano due sostantivi, ma non si vede perché non si potrebbero usare aggettivi o verbi; anzi, ci sono splendidi esempi di applicazione di questa variante nei racconti che mettono in scena i gemelli terribili, Marco e Mirko: “il leone bela”, “il lupo è dolce”, “il cielo è maturo”.
I due sostantivi si mettono insieme usando delle preposizioni: con, di, su, in (ma io aggiungerei: sotto, sopra, con, senza…).
Cosa fanno? si incontrano, si scontrano, vanno d’amore e d’accordo?
Per esempio: sasso, stagno (guarda un po’ che fantasia…)

  • il sasso nello stagno
  • il sasso di stagno
  • il sasso sotto lo stagno
  • lo stagno del sasso
    eccetera.

Ogni frase può essere l’inizio di una storia.
A me il sasso di stagno piace molto, mi fa pensare ad una palla di carta stagnola, di quelle della cioccolata, che usavo per giocare a calcio in corridoio da piccolo. E’ un sasso gentile e bellissimo, luccica come una pepita.

Una volta un minatore che lavorava a Canale Serci, sul monte Mannu, volle fare una sorpresa a suo figlio di tre anni e gli portò un sasso di stagno. Ma non era un sasso, era …

Se preferite, partiamo con una filastrocca. Il sasso di stagno richiama subito un ragno dispettoso, forse geloso, ma di chi? facile: di un cigno

Quel sasso di stagno
tirato da un ragno
geloso di un cigno
più bianco del regno…

Di nuovo vi chiedo: potremmo programmare un computer per fare (almeno una parte di) queste operazioni?
Sì, ed è quello che ho fatto qui:
http://ikojo.in/sf/EnNhE3O/12
Cliccate su RUN e state a guardare.


Sull’importanza del caso, sulla sua magia che ci costringe a renderci conto di quello che siamo (esseri che non possono impedirsi di dare senso a qualsiasi configurazione casuale, che vedono strutture chiuse ovunque) e sulla sua importanza per la didattica ho già scritto qui.

Se date un’occhiata al codice sorgente (a sinistra) vedete che a dispetto della semplicità apparente c’è invece parecchio lavoro sotterraneo per riuscire a mettere un articolo davanti ad un nome, o per costruire la preposizione articolata corretta. Non perché sia difficile la programmazione: perché è difficile la grammatica italiana, che deve dar conto di quasi mille anni di storia, di prestiti, di varianti locali, di sovrapposizioni. Anche questo è un esercizio di coding interessante, che richiede riflessione su come funzionano i meccanismi della lingua per poterli trasformare in algoritmi. Non è sempre necessario ricostruire tutto da capo, si può partire da pezzettini già pronti – è quello che ho fatto io e che fa chiunque programmi un computer.
L’idea più generale di accoppiare a caso sostantivi, proprietà, azioni, luoghi sta all’origine delle creazione di Limericks casuali a partire da una struttura (sintattica, ma anche narrativa): qualcuno, in qualche posto, fa qualcosa, e allora succede qualche altra cosa. Come finisce? E’ lo schema di tanti giochi, e anche delle fiabe a ricalco, un’altra tecnica descritta nella Grammatica della Fantasia nel capitolo 21 (ma ripresa anche in molti di quelli seguenti).
Entrambe queste possibili “applicazioni rodariane” del coding le ho descritte in “Lingua, coding e creatività”, che è un libro che cerca di scardinare l’idea che fare coding sia solo un’attività carina o che si debba fare solo per studiare le STEM; i codici sorgenti relativi, in Logo, Prolog e Kojo, sono nel sito di accompagnamento al libro e li possono scaricate tutti.

Bene, ora arriva la domanda cruciale: ma se usiamo un computer per tirar fuori tutte queste parole, non stiamo limitando la creatività nostra o dei bambini?
Io non credo. Per due motivi che mi pare possano fondarsi proprio su quello che Rodari ha scritto, come ho cercato di spiegare in “Rodari digitale“, l’ultima fatica di quest’anno.

Primo: la parte creativa non è quella di andare a cercare le parole, ma quella di costruire la storia. La ricerca delle parole è la parte meccanica, che richiede l’accesso ad un archivio di parole e alcune regole. Altrimenti basterebbe avere nove parole per fare una poesia (“Si sta come d’autunno sugli alberi le foglie”).

Secondo motivo: non sto proponendo di usare un programma bello e pronto, e nemmeno di cominciare da zero. Propongo di partire da un codice sorgente che funziona, ma di metterci le mani da subito. Cambiando le parole di partenza, cambiando le regole (per esempio: solo sostantivi o anche verbi? quali preposizioni?). Variando la tecnica: tre parole invece di due; oppure aggiungendo i prefissi e i suffissi, i diminutivi e vezzeggiativi.

Terzo motivo (non era previsto, ma lo aggiungo lo stesso): un computer sarà pure ottuso, ma non c’è limite alle cose creative che possono fare un umano e un computer, insieme.

Caso amico ti scrivo

Dic
04

Il ruolo del caso nella sperimentazione è fondamentale. Lo sanno gli artisti, che l’hanno usato come motore di generazione di opere. Basta andarsi a riprendere gli esempi di Queneau, di Calvino, dei dadaisti.
Ma a me il caso interessa come strumento didattico, di didattica della lingua e delle letteratura.
Per la precisione, come strumento che mette in evidenza la relazione tra semantica e sintassi, o meglio tra la staticità semantica e la tensione sintattica. La sintassi vista come una forza che spinge in una direzione precisa, mentre la semantica cerca di opporsi. Chiaro? Non tanto? Vediamo.

Partiamo da questa affermazione: “Un testo ha un significato complessivo che dipende dalle parole che lo compongono“.
Sembra una teoria banale. Ma è proprio vera?

Prendiamo un esempio: la poesia di Chamie Gorkin “Worst Day Ever?”. Questa poesia ha la particolarità di potersi leggere dall’inizio alla fine, oppure dalla fine all’inizio; ma offre un’interpretazione diversa, anzi opposta, a seconda della direzione. Non è un caso, naturalmente, è stata scritta apposta, sulla base delle convinzioni chassidiche dell’autrice.
Allora possiamo riformulare la nostra teoria: “Un testo ha un significato complessivo che dipende dalle parole che lo compongono e dal loro ordine. Se l’ordine delle parti del testo cambia, cambia anche il significato”.

Che succede se invece si mescolano i versi a caso? Beh, se gli elementi vengono mescolati a caso, il significato del testo si perde del tutto.
Ho scritto un frammento di codice in Snap! che fa proprio questo: scrive la poesia della Gorkin al dritto, al rovescio, e poi mescola i versi, ogni volta in maniera diversa. Lo trovate qui: https://snap.berkeley.edu/project?user=stefano63&project=worst_day

A priori potremmo dire che mescolando non si capirà nulla; ma se provate avrete delle sorprese. Compaiono dei frammenti, a volte lunghi tre-quattro versi, che sembrano avere un significato compiuto.
Perché? E’ una caratteristica di questa poesia particolare? Delle poesie in generale? O della maniera con cui sono stati scritti i versi?

In effetti, alcuni versi sono composti da una singola parola molto generica, che non ha valore di per sé, ma solo come aggancio tra il verso precedente e quello seguente (es. “Perché”, “Anche se”), oppure possono avere facilmente sia il ruolo di soggetto che di oggetti (“La realtà”, “Il mio atteggiamento”).
Altri sono fatti per rovesciare l’interpretazione del verso seguente (“E non è vero che”, “Non provare a convincermi che”). Insomma, il significato dei frammenti si costruisce in base all’accostamento di due o più versi, e il significato complessivo – se esiste – risulta dall’aggregazione di questi sotto-significati. Anzi: il significato si stabilizza alla fine della lettura, come una specie di media tra i sotto-significati.

Si può fare la stessa analisi, in maniera più semplice, a livello di frase. Prendiamo una frase semplice, di tre parole: due sostantivi (lupo, pecora) e un verbo transitivo (insegue).
La sintassi ci dice che quando il verbo è transitivo, il primo sostantivo è il soggetto e il secondo l’oggetto dell’azione espressa dal verbo. Il significato di:
lupo insegue pecora
è molto chiaro. Invertendo l’ordine delle parole la frase diventa
pecora insegue lupo
Dopo un momento di attrito, di sorpresa Rodariana, l’interpretazione torna ad assestarsi su quella precedente. Anzi, tutta la poesia che abbiamo imparato a scuola ci ha abituato a questo tipo di inversioni. Quella pecora messa all’inizio è un rafforzativo: è proprio la pecora che il lupo insegue, non un coniglio o una gallina.
Anche se si mescolano le parole, così:
pecora lupo insegue
insegue pecora lupo

il significato sembra resistere a tutti i nostri tentativi di scardinarlo.

Prendiamo una frase più complessa e mescoliamola.
il vorace gatto insegue un furbo topo
Potremmo ottenere:
topo gatto un vorace furbo insegue il
oppure
furbo un insegue gatto vorace il topo
Anche qui, il significato generale si capisce lo stesso, no? Perché?
Perché le parole sono semanticamente dense, e il rapporto tra esse si definisce indipendentemente dalla posizione reciproca. C’è una conoscenza implicita, anche se non diretta (non tutti hanno visto un gatto inseguire un topo) ma derivata dalle storie che abbiamo ascoltato o letto, che ci spinge verso un’interpretazione statisticamente più accettabile di quella opposta. I topi non sono descritti come voraci, e di solito non inseguono i gatti, tranne appunto nelle opere di Rodari.

Cambiamo frase di partenza:
credi che la vita sia felice non triste
Ora facciamo delle variazioni:
vita triste la credi non felice sia
la non credi felice vita sia triste

sia la vita credi triste non felice

Qui invece è evidente che l’ordine è fondamentale. “Triste” e “felice” si possono entrambi abbinare con “vita” senza che si possa sapere a priori quale relazione è più probabile (almeno, senza altre informazioni contestuali sulla biografia dell’autore, sul suo obiettivo, il destinatario).
Ci sono poi delle parole che acquistano un senso diverso a seconda della posizione. “Sia” è una parola ambigua, come un attore che può recitare parti diverse: può funzionare da verbo o da congiunzione; “credi” può essere un indicativo o un imperativo e anche “la” può essere articolo o pronome. Ovviamente la punteggiatura aiuterebbe a precisarne il ruolo (“ecco a che serve! ecco perché se non si usa succedono pasticci…”).

vita triste, la credi!, non felice sia
la non credi felice vita sia triste

sia vita – la credi triste? – non felice

Ecco allora spiegato il senso dell’esperimento: mescolare a caso consente di evidenziare il peso semantico, l’inerzia dei segmenti (delle parole, dei versi, delle frasi) rispetto alla tensione della sintassi, la quale invece spinge verso un’interpretazione che dipende dall’ordine degli elementi, secondo uno schema che si sovrappone alle parole. A seconda del valore di questo peso, la sintassi riesce, o non riesce, a rompere l’inerzia e a trascinare il significato nella direzione che vuole.
Questo è il valore didattico dell’uso del caso: rompere con l’abitudine a vedere le cose sempre nello stesso modo. Il caso ci propone un mondo non semplicemente al contrario, ma retto da regole diverse da quelle che conosciamo. Ci spinge ad esplorare queste regole, a confrontarle con quelle abituali e a capirle meglio.


Seconda parte: questo esercizio di applicazione del caso alla lingua si può fare a mente? Sì; ma è complicato se il testo è lungo. Si può fare su carta? Sì; ma se vogliamo cambiare testo dobbiamo ricominciare ogni volta da capo. Allora si può far fare ad un programma di computer? Eccoci qua.
Intanto sappiate che non è un’idea nuova; smontare e rimontare frasi lo si faceva anche con il linguaggio Logo, quello delle tartarughe, che oltre a permette di disegnare girandole e casette permette molto, ma molto facilmente di lavorare con liste di parole, rigirarle, estrarre pezzetti. Inoltre i computer sono abbastanza bravi a tirare fuori un numero a caso; più bravi di noi, che in qualche modo rischiamo di essere orientati da qualche associazione inconsapevole. Quindi sì, si può fare, e in più ha il vantaggio di permetterci di sperimentare con tanti testi diversi senza modificare il programma. Per esempio, invece della poesia della Gorkin si può provare con i versi della Divina Commedia. Come ho fatto qui: https://www.stefanopenge.it/inferno/

Il sommo poeta avrebbe amato
i computer?

Ma non c’è solo il vantaggio della forza bruta del computer.

Prima di provare a scrivere un pezzetto di codice che permette di rovesciare una poesia, bisogna domandarsi come si farebbe a mano, sulla carta. La risposta probabilmente è questa: si prende l’ultima riga della poesia, si cancella, e si ricopia in testa, e così via. E invece no, questa modalità non funziona: alla fine si ottiene la stessa poesia iniziale (provate). Quindi?
Quindi si possono usare due liste: quella iniziale (la poesia originale) e quella finale (la poesia rovesciata). Si prende l’ultimo verso dalla prima, lo si cancella e lo si mette come primo della seconda, e così via, finché la prima lista di versi è vuota.
Lo stesso sistema si può usare per mescolare a caso i versi di una poesia. Si prende una riga a caso dalla poesia originale, la si cancella da lì e la si inserisce in testa alla seconda lista. Quando la prima lista è vuota, la seconda contiene una copia mescolata.
Perché questa attenzione alla modalità carta-e-matita? Perché il coding serve soprattutto a questo: a riflettere sulla maniera in cui facciamo le cose, esplicitarla, discuterla, verificarla. A volte alcune cose pensiamo di saperle fare, ma non è vero; in questo caso, è l’occasione per andare a cercare dei metodi, che poi potremo mettere in pratica. In generale, il percorso è da dentro a fuori, e non il contrario. Una volta fatto questo, si può cominciare a scrivere codice (o a trascinare blocchetti, come preferite).
Ma ci sono tanti modi diversi di mescolare un testo. Possiamo aggiungere dei vincoli: nessun verso deve restare nella posizione originale; oppure le coppie di versi presenti nella poesia originale non devono ripresentarsi insieme in quella mescolata. Questo sarebbe un po’ noioso da fare sulla carta, ma non particolarmente con la versione digitale.
Usare un computer per programmare questo frullatore di testi offre però un altro vantaggio che è legato alla “consapevolezza” dei programmi, cioè al fatto che quando fanno un’azione possono registrarne il risultato, cosa che per noi umani è più lungo e faticoso, e soggetto ad errore. Siccome le azioni che fa il programma le possiamo accelerare e rallentare a piacere, possiamo fargli generare cento volte una nuova versione mescolata a caso e registrarle tutte.
Potremmo misurare il grado di mescolamento della frase in termini di distanza dalla versione originale. Poi possiamo “votare” le versioni in cui il significato è più chiaro, e mettere i voti in relazione con il grado di mescolamento degli elementi. Alla fine potremo verificare se è proprio vero che un’insalata più assomiglia all’originale, più mantiene il significato; o forse scopriremo altre regolarità. Per esempio, pensando ad una frase: ci sono parole che galleggiano più facilmente di altre? i verbi hanno un ruolo più importante? oppure le preposizioni? o le parole astratte? E le relazioni transitive soffrono di più dello spostamento rispetto alle descrizioni di una qualità o di uno stato? Eccetera.

Insomma ecco un altro esempio di come fare coding possa servire a mettere alla prova una teoria implicita e a imparare qualcosa su come funziona il mondo.

Ambiguità felice dei linguaggi

Feb
23

C’è una barzelletta che gira da tempo sui programmatori, esseri inadatti al mondo reale. Dice così:

La mamma dice a Pierino: vai al mercato e compra 2 litri di latte. Se ci sono le uova, comprane 6.
Pierino va e torna con 6 litri di latte.
La mamma: Perché hai comprato 6 litri di latte?
Pierino: Perché c’erano le uova.

Finite le risate per la risposta di Pierino (che immaginiamo essere il risultato di una specie di programma: IF ci sono le uova THEN comprane 6), ci accorgiamo che il problema è in quella particella “ne”, che è un riferimento pronominale. Di quelle cose che abbiamo detto prima. Un link, una URL relativa.
In Italiano, di solito, si riferisce all’ultimo sostantivo utilizzato. Quando ce ne sono più di uno (di che? di sostantivi) di solito con un minimo di interpretazione si capisce a quale ci si riferisce.
Se la mamma avesse detto:
[…] Se c’è lo zucchero, comprane 6 litri.
un parlante Italiano avrebbe capito che il riferimento era al latte, perché sa che lo zucchero non si vende a litri.

E’ uno degli aspetti tipici del linguaggio naturale: un riferimento generico può essere comodo in molti casi, ma può creare dubbi in altri. Dubbi che vanno risolti con delle ipotesi, oppure nell’interazione (“Scusa, mamma: 6 di cosa?”).

Si dice che i linguaggi di programmazione, essendo “formali”, non soffrono di queste malattie, anzi sono stati costruiti apposto per esserne immuni. La barzelletta prende in giro proprio questa ottusità dei computer, dei linguaggi, dei programmi. I computer non interpretano i programmi, ma li eseguono rigidamente. Per cui niente libertà, niente interpretazione, niente poesia, solo correttezza e efficienza.

Ma siamo proprio sicuri che sia così? Facciamo un gioco: traduciamo la storiella in un linguaggio molto usato per il web, ovvero PHP (tranquilli: il discorso può essere seguito da chiunque, anche senza nessuna competenza informatica).

$lista = Array (
 latte => 1,
 uova => 6
 );

In questo frammento di codice sorgente viene creato un dizionario ($lista), cioè una set di dati organizzati per coppie chiave/valore (latte=1, uova=6).
Ci si mettono dentro le informazioni e poi si possono estrarre quando servono.
Scrivendo così:

 print_r($lista);

possiamo vedere cosa c’è dentro $lista:

Array
(
    [uova] => 6
    [latte] => 1
)

Oppure, volendo andare più in dettaglio:

 
print_r($lista[latte]);

cioè: scrivi sullo schermo il valore della chiave “latte” nell’array $lista.
Che è, ovviamente, 1.

Se però guardiamo cosa succede dietro le quinte, ci accorgiamo che l’interprete ha segnalato due errori veniali:

PHP Notice: Use of undefined constant latte - assumed 'latte'
PHP Notice: Use of undefined constant uova - assumed 'uova'

E’ un nostro errore di scrittura: le chiavi sono state scritte come se fossero costanti (cioè senza le virgolette che invece accompagnano le stringhe di caratteri), ma non esiste nessuna costante che si chiama latte, né uova. Ma cosa ha fatto l’interprete PHP, oltre a segnalare l’errore? Ha fatto un’illazione, cioè ha supposto che si volesse scrivere:

'latte' =>1,
'uova' => 6

che sembra in effetti l’interpretazione più ragionevole.

Se siamo bravi programmatori e programmatrici, una volta letta la segnalazione correggiamo il codice, e tutto fila liscio.
Anzi, per essere ancora più precisini, creiamo una costante (visto che ci era stato chiesto), ma le diamo un valore un po’ bizzarro:

define('latte',uova);

Cioè: abbiamo definito una costante che ha come nome “latte”, ma come valore “uova”.
Vi sembra confondente? Ma il linguaggi di programmazione sono precisi, no? Quindi nessun problema: da un lato la costante, dall’altro la chiave.
E infatti, se avessimo lasciato le cose come stavano, non ci sarebbero stati problemi. Ma noi abbiamo voluto essere rigorosi e abbiamo creato la costante E messo gli apici intorno alle chiavi.
Ora se chiediamo:

print_r(latte);

(ovvero: qual è il valore della costante “latte”?), otteniamo la stringa “uova”, come prevedibile; mentre se chiediamo di nuovo:

print_r($lista[latte]);

il risultato non è né “uova”, né 1 ma …  6 !
Il che naturalmente ha una sua logica. Si potrebbe dire che l’interprete ha usato il riferimento pronominale nella nostra richiesta, e ha interpretato la chiave dell’array $lista[latte] come la costante “latte” che era stata definita prima. Ma non è quello che volevamo dire. Insomma, dal nostro punto di vista,  si confonde e restituisce 6, cioè interpreta il codice come se avessimo scritto:

print_r($lista[uova]);

Proprio come Pierino.

Ora cambiamo l’ordine delle chiavi:

$lista = Array (
 'uova' => 6,
 'latte' => 1
 );

e chiediamo di nuovo:

print_r($lista[latte]);

Dovrebbe essere uguale a prima, no?
Eh no, adesso il valore restituito è tornato ad essere 1!
Meglio, dite? Insomma… se provate a scrivere:

print_r($lista);

vi accorgete del pasticcio:

Array
(
    [uova] => 1
)

La chiave latte è stata sostituita da uova (con valore 1) e la chiave uova, che avevamo inserito con valore 6, è stata cancellata.

Certo PHP non è un modello di precisione, per un linguaggio di programmazione. Ma insomma: anche un linguaggio di programmazione è soggetto ad una forma di ambiguità referenziale. E questo dipende, come abbiamo visto, dall’ordine in cui vengono inserite le informazioni nel testo.
Come in una qualsiasi lingua naturale…

Ancora sugli algoritmi

Feb
07

Tornano di moda, arrivano sulle prime pagine dei giornali, sono oggetto di approfondimenti (come questo sul Sole 24 ore di qualche mese fa) e di libri (come questo di Mario Pireddu appena uscito). Quanto sarebbe stato felice il vecchio Abū Jaʿfar Muḥammad ibn Mūsā al-Khwārizmī, matematico, geografo, astronomo persiano del IX secolo, autore di un libro famosissimo, tradotto in Latino col titolo di “Algoritmi de numero Indorum” (generando un po’ di confusione tra il nome dell’autore e l’argomento).
Però gli algoritmi di oggi non hanno a che fare con l’algebra ma con l’informatica: si tratta della definizione di una procedura in passi elementari, così semplice che la può eseguire anche una macchina. Ci sono esempi famosissimi: l’algoritmo detto “Crivello di Eratostene” per trovare tuttii numeri primi, oppure il Bubblesort per ordinare una lista.

Gli algoritmi sono quella cosa che, se espressa in un linguaggio di programmazione, dà origine ad un programma. Per esempio, questo algoritmo:

  1. Ripeti per sempre l’istruzione seguente
  2. Scrivi “CIAO” sullo schermo

potrebbe essere rappresentato così:

 

 

 

e potrebbe essere scritto in BASIC così:

10 PRINT "CIAO"
20 GOTO 10

Ma nell’uso attuale (almeno di questi ultimi dieci anni, da quando in Italia è uscito “L’algoritmo al potere. Vita quotidiana al tempo di Google” di Francesco Antinucci, Laterza, 2009) algoritmo ha un’accezione ancora più ristretta. Sono chiamati così quei programmi che:
a) raccolgono dei dati relativi ai comportamenti delle persone, tipicamente online
b) li  utilizzano per costruire un profilo delle stesse persone
c) usano il profilo per fare, o supportare, delle scelte

Ci sono vari punti oscuri: la liceità della raccolta dei dati all’insaputa dell’utente, la maniera in cui viene costruito il profilo e soprattutto l’utilizzo del profilo per scopi illeciti (per esempio, aumentare un premio assicurativo o rifiutare una candidatura per un posto di lavoro).

Ora non entriamo nella discussione sui guadagni reciproci dell’utente e del fornitore di servizi, sulla necessità di policy di trasparenza e cancellazione, sulla possibilità reale di non utilizzare quei servizi. Probabilmente il tema si incrocia con quello del ritorno in auge dell’Intelligenza Artificiale, dei robot, dei big data, del machine learning, in un allarme generale sull’imminente presa del potere da parte delle macchine. Algoritmo è solo un modo diverso di dire “automatismo fuori dal controllo umano”.  Ma allora è proprio l’uso del termine algoritmo che è fuorviante.

Qualsiasi programma – dal client di posta elettronica al foglio di calcolo – contiene migliaia di algoritmi, o meglio può essere letto attraverso la lente dell’algoritmo che implementa, esattamente come un proposizione in una lingua naturale può essere letta attraverso le strutture sintattiche di quella lingua. Gli algoritmi non abitano un loro mondo a parte, non hanno uno statuto speciale. Per essere spiegati, raccontati, analizzati, devono essere espressi anche loro in qualche linguaggio (anche con fumetti, come in questo manuale introduttivo). E’ vero che per mostrare che due programmi, magari scritti in due linguaggi diversi, fanno la stessa cosa nello stesso modo si dice che implementano lo stesso algoritmo e si descrive questa parte comune con un terzo linguaggio  più generale degli altri due. Linguaggio che può essere più o meno formale . Ma insomma, gli algoritmi non sono l’anima dei programmi, non esistono prima del programma o in un universo separato, ma sono solo un modo per parlarne da un certo punto di vista (quello della correttezza, dell’efficienza). In un articolo di qualche tempo fa mi interrogavo sul senso di questa visione platonica, che è talmente presente nella nostra cultura che è difficile esserne coscienti.

E quindi parlare di algoritmo invece di programma è una raffinatezza di cui francamente non capisco il vantaggio. E’ come dire: non metto sotto accusa quel libro, ma le idee che ci sono dentro. Le quali idee però (ammesso che preesistessero alla stesura del libro) sono state estratte e  riassunte da qualcuno dopo aver letto il libro.

Peraltro, nei casi sopra citati, il punto non è l’esistenza di un algoritmo (è ovvio che ci sia, altrimenti non ci sarebbe nemmeno il programma) e nemmeno la natura dell’algoritmo, ma i pesi che gli vengono forniti; pesi stabili da persone umane, non da macchine. Per esempio, il fatto che voi leggiate questo articolo  potrebbe avere un peso negativo, o comunque legato alla reputazione del suo autore, nella costruzione e aggiornamento del vostro profilo da qualche parte. Questo è deciso da qualcuno, non da un algoritmo, il quale si limita a comporre il profilo utilizzando i pesi forniti e applicandoli.

Parlare di algoritmi cattivi ha senso tanto quanto parlare di strutture sintattiche malvage. Gli algortmi possono essere valutati, ma in termini di efficienza, scalabilità, robustezza, magari eleganza. Prendersela con loro per il cattivo comportamento dei consigli di amministrazione delle società che offrono serivizi gratuiti online – in cambio dell’accesso libero a dati che poi rivendono – mi sembra un po’ ingiusto nei confronti del vecchio al-Khwārizmī e francamente anche dell’informatica.

Poeti, navigatori, santi e cuochi: cosa insegna la linguistica computazionale al coding?

Gen
31

L’incontro tra informatica e letteratura avviene ufficialmente, almeno in Italia, quando nel 1949 Padre Busa SJ si dedica all’immane compito di compilare un Index Thomisticus, cioè un repertorio di tutti i termini utilizzati dall’Aquinate nelle sue opere. Per farlo, chiede il supporto dell’IBM (parlando con il suo fondatore, Watson) e inizia un lavoro di lemmatizzazione durato trent’anni. Dopo la versione cartacea (1980) e quella su cdrom (1989), nel 2005 nasce la versione web (http://www.corpusthomisticum.org/it/index.age).

La linguistica computazionale si presenta così con un aria seriosa, doppiamente sostenuta dall’oggetto (il testo classico) e lo strumento (il programma di lemmatizzazione e ricerca), per non parlare dello scopo scientifico.

Ma ci sono stati altri incontri meno nobili, come quello tra il libro cartaceo Cent Mille Miliards de Poèms di Raymond Queneau e il web. Per chi non avesse avuto la fortuna di sfogliare quel meraviglioso oggetto, si tratta di un libro pubblicato nel 1961 che raccoglie dieci sonetti di quattordici versi ognuno. La peculiarità che lo rende unico è la pagina è tagliata in orizzontale in modo da rendere ogni verso un oggetto autonomo; è possibile così leggere (e costruire con la mente) un sonetto costituito, poniamo, dal primo verso della prima pagina, il secondo dalla decima, il terzo dalla quinta, e così via. Le possibilità totali sono 1014, cioè appunto 100.000.000.000.000. Di questa macchina per generare sonetti ne esistono varie versioni consultabili su web, come per esempio questa: http://www.growndodo.com/wordplay/oulipo/10%5e14sonnets.html

Queneau realizza (cioè “dimostra la possibilità”) di qualcosa che nel cielo delle invenzioni letterarie era ben nota. A partire per lo meno dalla macchina creata dagli scienziati dell’Accademia di Laputa:

La superficie risultava di vari pezzetti di legno, grossi press’a poco come dadi, alcuni di maggiore dimensione degli altri. Erano tutti congiunti da esili fili di ferro. Incollata sopra le quattro facce dei pezzetti di legno era della carta, e su questa si trovavano scritte tutte le parole della loro lingua, coniugate nei diversi modi e tempi e declinate nei vari casi, ma senza ordine veruno. Il professore m’invitò a prestare attenzione, ché appunto s’accingeva a mettere in moto la macchina. Ciascun discepolo prese, al cenno del maestro, un manico di ferro (ce n’erano quaranta fissati intorno agli orli della macchina) e d’un tratto lo fece girare. Naturalmente la disposizione delle parole cambiò in tutto e per tutto. Il maestro ordinò allora a trentasei scolari di leggere pian pianino i vari righi così come apparivano sulla macchina; e quando quelli trovavano tre o quattro parole unite insieme che potevano far parte d’una sentenza, le dettavano ai quattro rimanenti discepoli che fungevano da scrivani (Jonathan Swift, I viaggi di Gulliver, Traduzione di Carlo Formichi, a cura di Masolino d’Amico, Mondadori, Milano, 1982, p. 393).

passando, naturalmente, per Borges, Levi, Landolfi e Dahl. Molti altri esempi sono citati in questa trascrizione di una bellissima conferenza del 2015 tenuta da Paolo Albani (a meno che non sia anche questo un testo generato automaticamente) che potete leggere qui: http://www.paoloalbani.it/Letteraturacombinatoria.pdf.

Cosa mostra davvero questo strano artefatto, nella versione cartacea come in quella digitale? Che la letteratura (e in particolare la poesia) non è tutta intuizione ed espressione libera. Che il gioco tra sistema e creatività, tra regola ed eccezione, non è proprio così chiuso come sembra. La poesia, in particolare, nasce proprio dal vincolo (tematico, formale), come orizzonte e come sfida. Non lo dico io, lo dice Calvino: la letteratura è

“un’ostinata serie di tentativi di far stare una parola dietro l’altra seguendo certe regole definite, o più spesso regole non definite né definibili ma estrapolabili da una serie di esempi o protocolli, o regole che ci siamo inventate per l’occasione cioè che abbiamo derivato da altre regole seguite da altri” (Cibernetica e fantasmi. Appunti sulla narrativa come processo combinatorio, in: Una pietra sopra. Discorsi di letteratura e società, Einaudi, Torino, 1980, pp. 164).

E cosa fa il poeta quando crea, se non andare a pescare nella sua memoria linguistica e scegliere combinazioni di parole, vincolate da regole precise (come il metro o la rima)? Certo, la scelta è anche governata dal significato – in maniera difficile da precisare. Il poeta parte con l’idea da esprimere e cerca le parole più adatte? Oppure si lascia guidare dalle parole stesse, sfruttando somiglianze fonetiche, rimandi per analogia o opposizioni? O ancora, più probabilmente, attua un misto delle due strategie? Insomma: come si scrive, praticamente, una poesia?

E di qui l’idea di proporre delle attività didattiche di coding intorno ai temi della forma e della variazione, delle categorie, dell’accettabilità. In un periodo in cui il machine learning sembra riproporre il vecchio mito dell’intelligenza artificiale, viene voglia di ragionare intorno ai processi creativi anche utilizzando paradossi, e di provare a costruire un automa in grado, se non di scrivere poesie originali (come questo: http://thinkzone.wlonk.com/PoemGen/PoemGen.htm, o quest’altro fatto addirittura in Scratch che lavora per sottrazione da una poesia di Walt Whitman: https://scratch.mit.edu/projects/12331423/) almeno di inventare ricette sempre nuove, che tutto sommato sono sempre forme di testo vincolate, come questa: http://www.lynxlab.com/staff/steve/public/ricette.

Per restare nel dominio letterario, due modesti esempi di macchine figlie di quella di Queneau (ma che pescano nel testo di due classici sempreverdi come l’Inferno di Dante Alighieri e l’Orlando Furioso di Ludovico Ariosto) li trovate qui http://www.lynxlab.com/staff/steve/public/inferno e qui http://www.lynxlab.com/staff/steve/public/orlando. Oltre a Queneau, questi due oggetti digitali si ispirano più precisamente a “Il centunesimo canto. Philologica dantesca“di Luca Chiti, che è un meraviglioso esempio di centone umoristico che “crea” un intero canto giustapponendo versi esistenti ma dandogli un senso completamente nuovo. Per realizzarli, ho dovuto affrontare problemi letterari, come la definizione di rima, di struttura metrica, di novità e ripetizione (oltre che qualche problema informatico, come il loop infinito o la conversione dei caratteri in UTF-8). Non ho seguito alla lettera le indicazioni di Nanni Balestrini, ma ci sono andato vicino. Ed ecco apparire terzine più o meno improbabili come la seguente:

Parlando cose che ‘l tacere è bello
rispuosemi: «non omo, omo già fui
venimmo al piè d’un nobile castello

o come questa:

Nel nome che sonò la voce sola
poscia vid’io mille visi cagnazzi
cosí vidi adunar la bella scola

Una valutazione estetica del risultato? Non è l’obiettivo, anche se può essere divertente provare e riprovare, fino a far emergere dei frammenti di senso che possono essere anche divertenti. Ma quelle che mi paiono importanti, come sempre, sono le domande che emergono ogni volta che si prova a realizzare un modello funzionante di una teoria: come si riconosce una rima? Come si produce una struttura metrica? Come si ottiene un testo casuale sempre diverso? Come si riconosce che il testo non è stato scritto da un poeta umano?

Mi sembrano tutte domande legittime da porsi in una classe che studia letteratura: portano con sé riflessioni e discussioni che integrano, anche se non sostituiscono, l’apprendimento di nomi di forme di testo come “trimetro scazonte” o “endecasillabo sciolto” o di opere particolari.

E ancora una volta mostrano come la costruzione reale di un programma possa essere un’attività didattica sensata al di là di ogni mitologia computazionale.

 

Un elefante, sei ciechi e quattro saggi

Gen
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