## Sistemi dinamici
Tutti i fenomeni sono dinamici ma si tende ad analizzarli e formalizzarli attraverso un'astrazione statica, che è la rappresentazione più distante possibile della realtà. Come è dimostrato dagli avvicendamenti dei metodi scientifici, la realtà non è sempre facilmente decifrabile. Né ci appare in bell'ordine, pronta per essere colta dal nostro senso comune. Spesso le nostre intuizioni sulle norme che disciplinano i fenomeni naturali si rivelano sbagliate. Questo può accadere con una serie di esperimenti che, una volta comprese le leggi fisiche soggiacenti ai fenomeni, chiunque può condurre. A quel punto, con spiegazioni accessibili che possono essere illustrate con immediatezza, non ci sono scuse per ignorare la natura della realtà.
Un semplice esempio di questo è la prima legge di Newton: "Tutti gli oggetti mantengono il loro stato di moto in assenza di una forza esterna". La nostra esperienza quotidiana è che un'automobile in movimento a un certo punto si ferma se non si preme il pedale dell'acceleratore. Ma ora che abbiamo una chiara comprensione del ruolo dell'attrito, sappiamo che la decelerazione è causata dal motore, il terreno e la massa d'aria di fronte alla vettura. Se eliminassimo tutte le fonti di attrito, il moto del veicolo proseguirebbe per sempre.
Le conseguenze dei cambiamenti dinamici sono intorno a noi, nei flussi e riflussi dell'acqua, dei fiumi, degli oceani e della pioggia. Nella crescita della vegetazione, degli alberi e delle foreste, o nell'avanzamento dei deserti e nei cambiamenti delle stagioni. Ma anche se siamo esperti di cambiamenti dinamici, la nostra intuizione può fuorviarci quando si tratta della potenza bruta che soggiace alla loro natura matematica astratta, libera e svincolata dai limiti di un ambiente fisico naturale.
Il cambiamento esponenziale è un ambiente estremamente dinamico, capace sempre di sorprenderci e di confondere spesso anche gli esperti, per non parlare dei non addetti ai lavori, per la potenza con la quale può rimodellare la nostra realtà.
## Sequenze significative
L'esempio più semplice di cambiamento esponenziale è il raddoppio della quantità in un dato periodo di tempo. Se il punto di partenza è 1, all'inizio questo tipo di cambiamento può sembrare innocuo o addirittura deludente.
1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512, 1024, 2048, 4096... è una sequenza familiare a chiunque sia anche solo minimamente interessato ai numeri. Magari da bambino la ripetevate a mente, come una filastrocca.
C'è un’altra sequenza che precede l'unità e che potenzialmente è più insignificante: 0,01, 0,02, 0,04, 0,08, 0,16, 0,32, 0,64 e infine 1,28. La parte interessante di questa sequenza è quella precedente: 0,00015625, 0,0003125, 0,00625, 0,00125, 0,0025, 0,005, 0,01.
Perché questi tre sequenze sono rappresentative della natura del cambiamento esponenziale?
Immaginatevi mentre state cercando di decifrare il mondo attorno a voi e di prevedere la quantità di un dato fenomeno, motivo per il quale state raccogliendo i dati. Una raccolta che non sarà chiara e precisa come le sequenze precedenti. Sarà molto disturbata dalla presenza del rumore generato dagli errori di misura, gli errori commessi durante il processo, la pianificazione delle misure e altri fenomeni che confonderanno i vostri tentativi di giungere a una chiara comprensione.
Il rumore di un ambiente naturale dove, prima ancora di adattare l’udito, volete individuare un modello nuovo, qualcosa che nessun altro prima di voi abbia cercato di ascoltare.
## Segnali rumorosi Il rumore contiene dei segnali? È molto probabile che esistano più opinioni al riguardo, non allineate o addirittura opposte alle vostre. Sia che operiate in un ambito di ricerca e state cercando sovvenzioni, sia che lavoriate in un settore industriale e il prodotto che state progettando o il servizio che state promuovendo tra utenti distratti da una pletora di opzioni alternative, in ogni caso sarete confusi dalla resistenza alla vostra teoria originale. Dovete sostenere con forza le vostre opinioni, avere fede in ciò che volete mostrare, una certezza irrazionale di avere ragione mentre tutti vi stanno dicendo che avete torto, o che quello che state cercando è inesistente o impossibile.
Questo è il regno della terza sequenza, che porta fino a 0,01 (oppure 1% dell'unità), nel quale anche gli esperti saranno contro di voi. Occorrono occhi e orecchie attenti per capire che, nonostante le distrazioni prodotte dal rumore del mondo, qualcosa bolle in pentola. Raddoppiate con calma, senza che nessuno se ne accorga tranne voi, e dopo diversi raddoppi arriverete all1% del cammino che porta al vostro obiettivo.
Quando arriverete all’1%, gli esperti che ancora non vi crederanno saranno sconfessati pubblicamente, perché da quel momento in poi dovrebbe essere chiaro non solo a voi, ma a chiunque sia anche solo minimamente interessato, che è solo una questione di tempo. In soli sette raddoppi consecutivi arriverete all'unità.
## La crescita esponenziale del progetto "Genoma umano"
Trasformando la descrizione fatta di sequenze astratte di numeri in un esempio reale, proviamo ad analizzare cosa sia successo nel vasto progetto di decodifica del genoma umano iniziato nel 1985 negli Stati Uniti. Disponeva di un budget di 3 miliardi di dollari e aveva come obiettivo la sequenziazione del genoma umano a partire dal DNA di un individuo (il DNA umano è composto da circa 3 miliardi di coppie di base di nucleotidi, pertanto il calcolo piuttosto arbitrario fatto al tempo prevedeva il costo di 1 dollaro per ogni coppia di base decodificata. Avremo occasione di vedere che non si trattava di una proiezione irragionevole). La durata prevista del progetto era di 15 anni. Così come accade con tutti i progetti scientifici, all'inizio non era chiaro come sarebbero stati affrontati e risolti i problemi che si sarebbero presentati, né quale sarebbe stato l'approccio migliore. Non era chiaro nemmeno se il progetto avrebbe avuto successo o si sarebbe trasformato in una catastrofe. Gruppi diversi sostenevano approcci differenti e, ovviamente, vista la novità e l’unicità dell'obiettivo, la posta in gioco era alta: fama, reputazione e premio Nobel.
Dopo anni di lavoro i progressi raggiunti erano solo l'1% dell'obiettivo finale! A quel punto in molti chiedevano che il progetto venisse sospeso o addirittura abbandonato: "Sono già passati più della metà degli anni previsti ed è stato raggiunto solo l'1% dell'obiettivo!" Le persone più caute, o gli esperti di dinamiche esponenziali, sostenevano al contrario che tutto stava procedendo bene. L'1% corrispondeva al doppio del numero di coppie di base decodificate ogni anno nei precedenti sette anni. Questo significava che in altri sette anni di raddoppi il progetto avrebbe raggiunto l'obiettivo del 100% di decodifica dell'intero genoma umano. Ed è esattamente ciò che è successo. Il progetto raggiunse il proprio obiettivo e i risultati furono annunciati con grande enfasi in una cerimonia ufficiale con il presidente degli Stati Uniti d'America e i responsabili dei due principali gruppi sostenitori, uno pubblico e l’altro privato. Naturalmente non tutto fu sempre facile in quegli anni, ma con il senno di poi possiamo raccontare la storia tralasciando i dettagli, utilizzandola come esempio per illustrare la capacità della crescita esponenziale di disorientare le ingenue aspettative basate sul pensiero lineare.
Sono molti i fenomeni soggetti alla crescita esponenziale: prendiamo ad esempio le popolazioni e le reazioni nucleari a catena, giusto per citarne un paio. Le popolazioni crescono in maniera esponenziale perché, se in media le coppie hanno più di due figli, generazione dopo generazione l'aumento sarà cumulativo: i figli a loro volta avranno dei figli e così via. Le reazioni nucleari a catena si verificano quando il materiale fissile, ad esempio l'uranio, produce dei neutroni che, prima di uscire dal volume del materiale, inducono la scissione di un altro atomo di uranio producendo altri neutroni, e così via.
Cosa ancor più importante, visto il tema di questo libro, è che anche la potenza dei sistemi di calcolo e informazione cresce esponenzialmente, e lo fa da oltre cinquant'anni. Tuttavia non esiste una legge naturale alla base di questa dinamica, né una necessità biologica o fisica. Si tratta di un progetto ingegneristico che è stato chiamato con il nome di colui che l'ha formulato: legge di Moore.
## La legge di Moore
All'inizio degli anni '60 del secolo scorso, Gordon Moore lavorava sui circuiti integrati, un'invenzione realizzata da poco. Si trovava in un ambiente rumoroso che gli impediva di concentrarsi sulle caratteristiche di un nuovo fenomeno in presenza di molti altri che accadevano contemporaneamente. I computer erano ormai una realtà concreta da una ventina d'anni, e diventavano sempre più potenti, con una velocità che, considerata sotto il profilo della linearità, era piuttosto bassa.
Furono tentati approcci diversi per cercare di aumentare la capacità di archiviazione delle informazioni e di esecuzione dei calcoli dei computer. Le valvole, le memorie magnetiche e gli altri componenti di quello che un tempo veniva chiamato "cervello elettronico" erano ingombranti, soggetti ad alti tassi di errore e richiedevano l'intervento di drappelli di personale specializzato per funzionare. Il costo dei computer era di milioni di dollari e solo i programmi di ricerca nazionali o le grandi società potevano permetterseli.
L'invenzione del transistor, che poteva essere utilizzato come componente di base per il calcolo, permise di produrre, montare e far funzionare i computer in modo molto più affidabile ed economico. I transistor potevano essere assemblati insieme ad altri componenti per creare un'unità di calcolo chiamata circuito integrato. Non solo, ma vista la loro natura, era possibile prevedere che i componenti di nuova generazione sarebbero stati più piccoli, veloci ed economici.
Gordon Moore ha potuto osservare il progressivo aumento delle capacità dei processi di produzione nel corso degli anni. Sulla base di una manciata di punti dati, tracciò un grafico che è valido ancora oggi, dopo cinquant'anni, formulando una previsione in base alla quale il numero di transistor introducibili in un circuito integrato sarebbe raddoppiato ogni anno. Poco dopo corresse la previsione portando il raddoppio a due anni, e infine stabilì che il periodo corretto era di 18 mesi, un valore usato ancora oggi.
Considerando l'esiguità dei punti dati a disposizione, possiamo dire che la sua previsione fu piuttosto audace e temeraria. Tuttavia, con il senno di poi, ci rendiamo conto che la sua coraggiosa ambizione era assolutamente necessaria. Quello che successe fu che, spinti da curiosità, desiderio di eccellere e motivazioni economiche, più e più gruppi di ingegneri decisero di creare circuiti integrati più potenti. Insieme a i sistemi di supporto necessari, diedero vita a un intero settore. All'inizio il processo si basava sulle singole capacità di questi gruppi e su ciò che erano in grado di offrire sul mercato. Successivamente la legge di Moore stessa divenne un elemento propulsore, una specie di profezia di sicura realizzazione e un indicatore per misurare i risultati ottenuti dai vari gruppi.
Molte volte si è pensato che la legge di Moore non sarebbe stata valida per la generazione successiva, e presto o tardi tale previsione si avvererà, quantomeno nella sua formulazione più rigorosa. Più in generale, per quanto riguarda le previsioni sulla potenza di calcolo, abbiamo ragione di credere che sarà valida ancora per lungo tempo. Passare dal silicio ad altri materiali per i substrati dei circuiti; creare componenti tridimensionali; migrare da architetture che vedono i fenomeni quantici come un ostacolo a quelle che invece vi si basano... Esistono numerosi approcci per superare i blocchi che potrebbero inficiare la veridicità di questa legge, secondo un processo ripetutosi più volte negli ultimi cinquant'anni.
È importante notare che la diffusione della conoscenza è alla base della legge di Moore. Nessun gruppo operante in segreto avrebbe potuto sperare di risolvere i problemi posti via via in essere dalle soluzioni di nuova generazione. Solo la collaborazione di più gruppi ha reso possibile il progredire dei nuovi sviluppi. È sufficiente che un solo gruppo scopra la soluzione necessaria perché gli altri ne beneficino attraverso accordi di licenza che integrano la soluzione negli stabilimenti dove sono fabbricati i circuiti integrati di nuova generazione, la cui produzione attuale è di svariati miliardi all'anno.
Il complesso ecosistema interconnesso di infrastrutture industriali aveva bisogno di rimanere al passo dei progressi nel settore dei computer, non solo nella produzione dei circuiti integrati. Allo stesso modo devono evolversi gli strumenti di produzione necessari per creare i circuiti, i sistemi software che permettono di progettarli e gli investimenti finanziari per costruire nuove fabbriche, acquistare le materie prime, creare processi di raffinamento e, cosa molto importante, sostenere il capitale umano.
Quali che siano i limiti fisici della crescita informatica misurati secondo la legge generalizzata di Moore, si presenteranno in un futuro ancora lontano. La crescita progressiva della potenza di calcolo a cui abbiamo assistito negli ultimi cinquant'anni sarà eclissata da quella dei prossimi cinquant'anni. Anzi, considerando la natura della crescita esponenziale, possiamo predire che sarà superata in due anni. E poi nei due anni successivi, e così via.
## Il potere dei raddoppi
Non è importante la velocità con cui si sviluppa la sequenza esponenziale. Non è necessario che il raddoppio avvenga in un anno per poter essere considerato esponenziale. Stiamo parlando di unità arbitrarie e qualunque cambiamento cumulativo in cui la quantità risultante sia maggiore della quantità espressa nel risultato stesso andrà bene. Se partiamo da 100 e aumentiamo ogni volta di 10, avremo 110, 120, 130 e via dicendo. Questa è la crescita lineare. Se invece partiamo da 100 e aumentiamo ogni volta del 10%, avremo 110, 121, 133 e così via. Quella piccola differenza che inizialmente sembra trascurabile è fondamentale. Questa è la crescita esponenziale.
Esistono modi diversi di esprimere questa potenza, tanto sorprendente per chi è abituato al pensiero lineare.
Prendiamo ad esempio la sequenza: 1, 2, 4. La somma 7 = 1+2+4 è la quantità totale dell'intera sequenza. Il passaggio successivo è 8, ovvero un numero più grande del totale di tutti i numeri che lo precedono. Quanto detto è vero se parliamo di crescita esponenziale. Nel periodo successivo di raddoppio della potenza di calcolo, fissato in 18 mesi dalla legge di Moore, verranno creati più transistor e circuiti integrati (e computer che li utilizzano e calcoli eseguiti grazie a questi componenti) che nell'intera storia dei computer degli ultimi cinquant'anni.
## Quando è troppo tardi?
Un'altra dimostrazione della potenza del calcolo esponenziale è data dai sistemi chiusi. Prendiamo ad esempio uno stagno nel quale viva una popolazione di rane. Se la superficie dell'acqua è ricoperta da alghe che rendono l'ambiente inabitabile per i batraci, e la quantità di alghe, inizialmente pari all'1% dell'intera superficie dell'acqua, raddoppiasse ogni settimana, quanto tempo rimarrebbe alle rane prima che le alghe ricoprano metà dello stagno? Spero che a questo punto la risposta sia chiara: una sola settimana, perché in occasione del successivo raddoppio lo stagno sarebbe completamente coperto di alghe! Ciò che forse preoccupa di più è che già con l'1% di alghe le rane hanno meno di due mesi di tempo per cercarsi un altro stagno o trovare il modo di arrestare l'espansione delle alghe.
La nostra posizione è privilegiata perché, contrariamente alle rane, possiamo vedere cosa sta accadendo nello stagno. Questa capacità di raccogliere i dati, analizzarli e fare previsioni ci mette nella posizione di capire quale sia lo stato di salute dello stagno. Nessun altro all'infuori di noi può intervenire per contrastare la diffusione delle alghe.
Gli esempi di cambiamenti esponenziali offerti dalla natura si autoalimentano, ma raramente si combinano in catene interattive che si alimentano l'una con l'altra. La nostra civiltà tecnologica d'altro canto è disseminata di queste catene, che alimentano l'accelerazione dei cambiamenti esponenziali.
## Il progetto di Ray Kurzweil
Ray Kurzweil, inventore, autore e cofondatore della Singularity University, raccoglie dati sui fenomeni esponenziali da tempo immemore. Non è sufficiente riconoscere cosa stia accadendo. La natura esplosiva dell'esponenzialità è tale che il tempo è cruciale se si vuole cavalcare l'onda invece di esserne travolti.
Se saltate nell'onda troppo presto i detrattori avranno vita facile nello smontare il vostro entusiasmo o quello di chi vi sostiene finanziariamente, perché il salto previsto sulla base dell'unità ipotetica del nostro esempio non si verificherà. Se saltate troppo tardi l'onda avrà raggiunto la sua potenza massima e sarà troppo costoso, difficile o addirittura impossibile salirvi, perché la cresta dell'onda sarà piena di gente.
Dagli scanner piani al riconoscimento ottico dei caratteri, dalla sintesi musicale alla sintesi vocale, ai sistemi palmari per i ciechi, tutte le invenzioni di Kurzweil sfruttano una comprensione profonda di quello che possiamo definire "il giusto tempismo". Sapere in quale momento accelerare le ricerche e lo sviluppo in modo che quando i sistemi hardware di supporto saranno disponibili a un prezzo accettabile e con il giusto livello di integrazione, anche l'interfaccia utente, i sistemi di sviluppo e l'intero ecosistema di supporto saranno pronti.
Presso il Santa Fe Institute, sulla base delle ricerche condotte da Bela Nagy esiste un database completo di fenomeni esponenziali che chiunque può studiare ed eventualmente ampliare.
Kurzweil ha compreso che con i sistemi interconnessi e intercomunicanti della conoscenza umana, che non crescono in modo isolato ma si rafforzano a vicenda, gli esponenziali alimentano gli esponenziali. Ha chiamato l'effetto risultante la Legge dei ritorni acceleranti. Questa legge teorizza l'esatto contrario di quanto espresso dalla saggezza acquisita dell'economia classica - la Legge dei ritorni diminuenti – in base alla quale si presume che per raggiungere un determinato obiettivo economico c'è bisogno di immissioni di capitale progressivamente maggiori.
Proprio come con la legge di Moore, la legge dei ritorni accelerati formulata da Kurzweil è una profezia che si autoavvera, sostenuta dalle comunicazioni aperte e da gruppi in competizione che desiderano raggiungere il successo e l'eccellenza nella ricerca e nei propri sforzi di produzione industriale. È sicuramente possibile infrangere queste leggi, ma ricordatevi che, anche se smetteste di credere alla legge della gravitazione universale e saltaste dal quinto piano di un edificio, potreste ripetere l'esperimento migliaia di volte ma cadreste sempre come una pietra, molto probabilmente fino alla morte. Se rinunciassimo a cercare di produrre circuiti migliori, o decidessimo che non vale la pena impegnarci per migliorare i pannelli solari, le batterie e quant’altro, se tutti si fermassero non ci sarebbero più circuiti integrati, pannelli o batterie.
Al momento della redazione di questo libro Kurzweil è uno dei direttori della divisione Engineering di Google, che, per sua stessa ammissione, è il primo lavoro che abbia mai avuto. Utilizzando le risorse messe a disposizione dall'azienda, sta applicandosi per rendere possibile l'interazione del linguaggio naturale con i computer e la prossima ondata di interazione con l'utente, rendendo i computer ancora più facili da usare e capaci di soddisfare meglio i nostri bisogni.
## Collegare le curve a S
Una critica mossa di frequente all'analisi e alle previsioni di Kurzweil si fonda su un fraintendimento di ciò che costituisce l'esponenziale di cui parla. I critici sottolineano il fatto che quello che sembra essere un esponenziale in realtà è la prima metà di una curva a S o curva logistica. Inizialmente, quando vengono sfruttati i vantaggi di una data tecnologia, sembra esponenziale. Una volta raggiunto il plateau, è sempre più difficile ottenere ulteriori vantaggi dalla stessa tecnologia che a un certo punto si esaurisce, facendo apparire malriposta la fede nel potere della tecnologia di chi predica esponenziali interminabili.
Curva a S ed esponenziali interpolati
La verità è un'altra: le singole tecnologie non sono in grado di offrire più del proprio limite naturale. Avvicinandosi a tale limite, è inutile insistere a voler ottenere di più, sia dal punto di vista dell'ingegneria sia da quello dell'economia e del ritorno sugli investimenti. Per questo, nuovi gruppi con nuove idee cercheranno di ottenere il risultato desiderato attraverso un approccio diverso. Le persone intelligenti riusciranno a cogliere il momento in cui l'attuale generazione di tecnologie si esaurisce, e lavorare in parallelo con i gruppi leader del momento per scoprire una nuova tecnologia in grado di fornire l'obiettivo di scala, meglio di quanto fosse possibile in precedenza. Il ciclo si ripeterà in pochi raddoppi esponenziali e sarà necessaria una terza generazione di soluzioni, e così via.
L'effetto cumulativo di queste diverse curve a S che "sfumano" l'una all'estremità dell'altra e più o meno perfettamente vanno a comporre una catena di invenzioni, innovazioni e sviluppo industriale, sta attirando l'esponenziale a cui Kurzweil punta nelle sue analisi.
Prendendo ad esempio l'informatica, sappiamo che sono esistite numerose generazioni di tecnologie informatiche, ciascuna nel proprio tempo, che sono state spinte oltre i loro limiti e sorpassate dalla successiva che si è dimostrata migliore, più economica e più veloce nel lavoro di calcolo. Relè meccanici, valvole, transistor, circuiti integrati: decennio dopo decennio hanno permesso la costruzione dei computer più veloci e potenti al mondo. Le aziende che ne facevano uso erano i leader del loro tempo. E sempre le nuove tecnologie sono state soppiantate da tecnologie ancor più nuove.
Un altro campo in cui stiamo assistiamo a un cambio di registro epocale è quello dell'archiviazione permanente di quantità sempre maggiori di dati necessari ai nostri computer per effettuare archiviazioni persistenti cosicché, anche se l’alimentazione venisse a mancare i dati potrebbero essere recuperati integralmente. Dalle schede perforate alla memoria a nucleo magnetico, al nastro magnetico, ai dischi rigidi rotanti fino a oggi, che stiamo per spostare l'archiviazione su supporti allo stato solido (memoria flash) in grado di memorizzare ordini di grandezza superiori con più velocità, affidabilità ed economicità di qualunque altra generazione di dispositivi precedente.
## Esponenziali ovunque Molte tecnologie possono essere viste attraverso la lente dell'interpretazione esponenziale di accelerazione del cambiamento. Naturalmente i periodi di raddoppio possono avere durate diverse dai 18 mesi stabiliti dalla legge di Moore.
Nel settore dell'energia solare si parla di legge di Swanson per indicare la diminuzione del prezzo per watt di un pannello fotovoltaico. Nel 1974 il costo per watt dei primi pannelli solari era di XXX, oggi è di XXX e il prezzo continua a scendere. La diminuzione deriva dalle economie di scala, da una migliore comprensione dei processi di produzione, dalla nascita di un ecosistema di finanziamento, dall'implementazione e la manutenzione dei moduli e da nuovi approcci di base ai materiali e ai metodi di costruzione, che aumentano notevolmente l'efficienza con cui un determinato modulo trasforma la luce solare.
Raddoppia la capacità di accumulo delle batterie. Formulato di recente da XXX, questo raddoppio si sviluppa su un periodo di dieci anni (il che può essere irritante per chi ritiene di sprecare troppo tempo a ricaricare dei dispositivi assetati di energia). In funzione dei processi di metallurgia, chimica e produzione, non è impensabile che, con un’applicazione della legge di Kurzweil sui ritorni acceleranti, l'industria riesca a trovare il modo di accelerare i raddoppi adottando un approccio radicalmente nuovo e a realizzare applicazioni pratiche in precedenza impossibili.
## Nessuna magia nel 100% Gli obiettivi dei programmi di ricerca, come ad esempio il Progetto Genoma Umano, sono spesso arbitrari. Rappresentano una tappa utile ma non definitiva dello sviluppo dei processi, del loro perfezionamento, del desiderio di conoscenza e della capacità di acquisirli in modo più veloce ed economico. Dopo la decodifica del genoma di un singolo individuo, l'obiettivo è di ripetere il processo per altri sette miliardi di individui. Dopo il genoma umano c'è il genoma di altri animali, dei batteri che popolano gli oceani e dei batteri che vivono in simbiosi su e dentro di noi, dando vita a quello che viene chiamato il nostro micro bioma.
La capacità di decodificare il genoma umano non si è fermata al ritmo di uno ogni tre miliardi di dollari in quindici anni. Non sarebbe stato molto vantaggioso. Nei quindici anni da quel primo successo, le tecnologie che sono state inventate, perfezionate, utilizzate e sostituite nuovamente da tecnologie ancora migliori hanno permesso di compiere progressi sorprendenti: oggi la decodifica di un intero genoma umano richiede un paio di settimane e costa circa duemila dollari. Ma il progresso non si ferma, e probabilmente entro dieci anni disporremo di di tecnologie capaci di effettuare la decodifica di un genoma in una frazione di secondo per meno di dieci centesimi. Vale la pena soffermarsi a riflettere sulle trasformazioni che questo tipo di cambiamento sta per introdurre nel mondo della sanità, delle assicurazioni, della privacy e altro ancora.
La novità è che non c'è nulla di magico in una determinata soglia chiamata "unità" o "100%" e che il potere di invenzione e implementazione che ha spinto le tecnologie a raggiungere quel risultato continua ad andare avanti, permettendo di raggiungere i risultati desiderati a costi inferiori e velocità più elevate.