In un mondo dove i formati di scrittura sono molteplici e ciascuno pensato per obiettivi specifici, ce n'è uno che, negli ultimi anni, ha guadagnato una popolarità inaspettata: il Markdown. Non è il più potente, non è il più completo, eppure è diventato il linguaggio prediletto dall'intelligenza artificiale. Ma perché proprio il Markdown? E come si è evoluto dall'idea di un blogger nel 2004 a diventare lo standard attraverso il quale le macchine comunicano con noi? In questa puntata esploriamo la storia dei linguaggi di markup, dalle radici dell'HTML ai sofisticati LaTeX e AsciiDoc, per capire cosa rende il Markdown così speciale e se continuerà a dominare nel futuro, oppure verrà soppiantato da nuovi contendenti.
Nella sezione delle notizie parliamo di come l'IA e il quantum computing stiano rivoluzionando la scoperta di nuovi peptidi, del nuovo limitatore di velocità europeo e infine del successo della Cina con il primo recupero di un razzo riutilizzabile.
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Salve a tutti, siete all'ascolto di INSiDER - Dentro la Tecnologia, un podcast di Digital People e io sono il vostro host, Davide Fasoli.
Oggi scopriremo perché l'intelligenza artificiale ha adottato il Markdown come linguaggio preferito per formattare le sue risposte.
Partiremo dalla storia di questo formato nato nel 2004 e lo confronteremo con altri linguaggi di markup come HTML, LaTeX e AsciiDoc.
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Cosa succederebbe se mettessimo insieme due delle tecnologie più all'avanguardia del momento?
È quello che ha provato a fare un team della Technical University of Denmark, riuscendo a dimostrare che un computer quantistico può migliorare l'accuratezza dei modelli di intelligenza artificiale generativa usati per scoprire nuovi farmaci.
Quello che i ricercatori hanno fatto, in pratica, è stato affiancare una IA a un computer quantistico, costruito dalla startup britannica ORCA Computing, che collega macchine quantistiche a processori tradizionali per accelerare i calcoli.
L'obiettivo era generare nuovi "peptidi", cioè brevi catene di amminoacidi utilizzate principalmente nello sviluppo di vaccini e nella immunoterapia.
Il risultato è stata una produzione di peptidi più efficaci rispetto alle controparti realizzate dalla sola IA, soprattutto in quei casi dove i dati di addestramento erano scarsi.
Questa scoperta ha un potenziale incredibile, perché, come abbiamo anche visto nella puntata "Come addestrare un'IA quando i dati non bastano" proprio la mancanza di dati è uno dei più importanti limiti nella corsa all'IA.
Il team ci tiene poi a precisare che i risultati ottenuti sono ancora preliminari, in quanto i computer quantistici sono ad oggi ancora troppo piccoli per far girare i modelli di IA più avanzati.
La prospettiva, però, è che tecniche come questa possano un giorno accelerare lo sviluppo di terapie personalizzate e di farmaci, soprattutto per le malattie più rare e, spesso, trascurate.
L'Unione Europea valuta una novità per le auto dal 2030 passando dall'avviso acustico a un vero intervento coercitivo.
Le vetture di oggi usano il sistema ISA che emette un suono se si supera il limite.
Il nuovo progetto di Bruxelles prevede un limitatore satellitare che taglia in autonomia la potenza del motore, costringendo l'autista a rallentare.
L'ostacolo principale a questa rivoluzione è l'affidabilità tecnica della strumentazione.
I test dell'istituto Thatcham Research dimostrano che questi software sono ancora immaturi perché sbagliano a leggere i cartelli o usano mappe vecchie, fallendo una volta su quattro nei punti critici.
Se oggi un errore genera solo un fastidio, in futuro un'auto che decelera all'improvviso in autostrada per uno sbaglio del computer causerebbe incidenti fatali.
E la prospettiva allarma gli automobilisti, stanchi del continuo eccesso di tecnologia a bordo e della riduzione della responsabilità personale.
Il 10 luglio il razzo spaziale Long March 10B è decollato dallo spazioporto commerciale di Hainan in Cina e, per la prima volta nella storia, il primo stadio è rientrato alla base per essere recuperato in vista di un futuro riutilizzo.
Si tratta in altri termini del primo recupero di uno stadio da parte dell'agenzia spaziale cinese, oltre che del primo lancio di un vettore di grandi dimensioni da quello spazioporto.
Durante il test, appena sei minuti dopo la separazione del secondo stadio, il primo stadio è sceso verticalmente fino a una piattaforma galleggiante, dove è stato catturato da un innovativo sistema a rete, costituito da un reticolo di cavi in
acciaio che si è chiuso attorno al razzo durante la manovra di avvicinamento, sostenendolo per gli alettoni.
Il Long March 10B misura 63 metri di altezza per 5 di diametro e può portare in orbita bassa fino a 16 tonnellate di carico.
Dopo il successo di questa missione la Cina punta ora a testare il riutilizzo effettivo dello stadio entro la fine dell'anno.
Molti di noi sicuramente conoscono, o perlomeno hanno sentito parlare, di HTML.
Questo acronimo, che sta per HyperText Markup Language, è infatti uno dei principali linguaggi coinvolti nello sviluppo dei siti web, definendo la struttura delle pagine, i componenti, testi e molto altro.
Il tutto per far comprendere a browser come Chrome o Firefox come mostrare i vari elementi all'utente.
Ed è anche per questo motivo che molto spesso questo linguaggio è diventato parte integrante - in modo più o meno approfondito - di molti percorsi di studi, dalle scuole medie all'università.
E chi l'ha anche solo intravisto sa che il linguaggio in sé non è particolarmente difficile, ma richiede diversi accorgimenti e regole da seguire che spesso, soprattutto per siti web più complessi, lo rende di difficile lettura all'occhio umano.
Ma se parliamo di linguaggi di markup, ossia quei linguaggi che definiscono delle regole su come strutturare un documento, HTML non è di certo l'unico e, in molti casi, non è nemmeno la scelta migliore.
Ci sono infatti numerosi linguaggi che si prefiggono obiettivi differenti, dall'impaginazione di libri con LaTeX alla creazione di documentazioni con reStructuredText, alla generazione di PDF.
In questa puntata ne vedremo alcuni, spiegando come nascono e che problemi risolvono, ma soprattutto approfondiremo un linguaggio che è rimasto particolarmente di nicchia per molto tempo e che, negli ultimi anni, si sta facendo conoscere per la sua
incredibile caratteristica di essere estremamente semplice e leggibile, sia dall'uomo che dalle macchine.
Stiamo parlando del Markdown, il linguaggio fatto di asterischi e cancelletti, usato ad esempio in app come WhatsApp, per definire i testi in corsivo o in grassetto, ma anche e soprattutto dalle intelligenze artificiali per mostrare agli utenti risposte ben formattate.
È infatti proprio grazie all'IA che questo linguaggio è spopolato e sta avendo il suo momento di gloria, e a breve capiremo sia il perché, ma anche se verrà spodestato da altri linguaggi.
Ma partiamo dall'inizio, e precisamente dal 15 marzo 2004.
Su un blog chiamato Daring Fireball, infatti, il programmatore John Gruber pubblicò un post intitolato "Introducing Markdown".
L'obiettivo era risolvere in primis un suo problema, ossia la difficoltà di scrivere sul suo blog dei testi formattati.
Ancora non esistevano, infatti, tutti gli strumenti odierni che permettono di scrivere un testo HTML utilizzando un'interfaccia grafica, per cui ogni volta che Gruber voleva mettere in grassetto una parola, creare un titolo o inserire un link, era
costretto a scrivere a mano il codice HTML che, come abbiamo detto, col tempo diventa difficile da mantenere e rende difficile rileggere e correggere i testi.
L'idea alla base del Markdown era dunque quella di risolvere esattamente quel problema, sviluppando un modo di scrivere in puro testo, leggibile in modo naturale dall'uomo, ma che contemporaneamente una macchina potesse poi convertire automaticamente in HTML valido.
In altre parole, un formato che fosse contemporaneamente comprensibile a un essere umano senza alcuna conversione, e traducibile da un computer.
Le regole sono molto semplici proprio per questo motivo, ad esempio un titolo si scrive semplicemente mettendo un cancelletto davanti, una parola in grassetto si circonda di due asterischi, una lista si crea mettendo un trattino all'inizio di ogni riga.
Tutte convenzioni che, tra l'altro, le persone già usavano istintivamente nelle email da decenni, ben prima che Gruber le codificasse in uno standard riconosciuto universalmente.
Per comprendere meglio perché questo formato è così speciale, però, un breve approfondimento sull'HTML va decisamente fatto.
Come abbiamo già anticipato, l'HTML è il linguaggio con cui è costruita ogni singola pagina del web, linguaggio inventato a inizio anni Novanta da Tim Berners-Lee, lo stesso padre del World Wide Web.
L'HTML funziona attraverso i cosiddetti tag, etichette racchiuse dai due simboli di minore e maggiore e che marcano ogni pezzo di contenuto, da qui il "Markup Language" nell'acronimo.
Per fare un titolo si scrive un'apertura e una chiusura con un certo simbolo, ad esempio "h1" o "h2", per un paragrafo un tag "p", per il grassetto un tag "strong", e così via.
È un sistema potentissimo e completo, capace di descrivere qualsiasi struttura immaginabile, ed è insostituibile per costruire pagine web complesse.
Ma proprio questa completezza è anche il suo limite quando l'obiettivo è semplicemente scrivere e leggere, e il testo si perde in mezzo a decine o centinaia di etichette, che ne rendono impossibile una lettura scorrevole.
È proprio questa la motivazione che ha spinto quindi Gruber a realizzare il Markdown, che ad oggi può essere tranquillamente esportato in diversi formati come lo stesso HTML, ma anche Word o PDF.
Come abbiamo detto poco fa, però, Markdown non è l'unico linguaggio di marcatura esistente.
Veniamo quindi a un altro linguaggio, completamente diverso, ma che merita comunque una sua attenzione.
Un linguaggio spesso poco conosciuto, ma che molti possono aver incontrato soprattutto se hanno frequentato un'università scientifica.
Stiamo parlando del LaTeX.
A differenza di Markdown e HTML, le radici di LaTeX affondano decenni prima, negli anni Settanta, quando Donald Knuth diede vita al sistema da cui LaTeX sarebbe poi derivato.
Nel 1977 Knuth ricevette infatti le bozze di stampa di un suo libro, "The Art of Computer Programming", ma la qualità tipografica non era per Knuth decisamente all'altezza.
Per questo motivo ha deciso di costruire da zero un sistema che permettesse di comporre testi di qualità tipografica perfetta, e nel 1978 nacque così "TeX", permettendo a chiunque di produrre libri dalla qualità tipografica perfetta riducendo gli
sforzi, e garantire che lo stesso documento desse esattamente lo stesso risultato su qualsiasi computer.
Tuttavia, TeX era sì potentissimo, ma anche estremamente complesso.
Per questo motivo, negli anni Ottanta, Leslie Lamport costruì sopra TeX una serie di scorciatoie che semplificavano enormemente il lavoro, dando vita, nel 1984, al LaTeX.
Il cui nome significa proprio "Lamport TeX".
La differenza filosofica rispetto a Markdown è molto profonda e vale la pena sottolinearla.
Markdown nasce per essere leggero, immediato e per ridurre lo sforzo di scrittura praticamente a zero.
LaTeX nasce invece per l'eccellenza assoluta, soprattutto in un campo dove gli altri formati arrancano: la matematica.
Se dovete scrivere un'equazione con integrali, frazioni complesse, matrici e simboli greci, LaTeX non ha rivali, ed è per questo che è diventato lo standard "de facto" in matematica, fisica e informatica, e adottato dalle società scientifiche per scrivere le loro riviste.
Come HTML, però LaTeX, nella sua forma grezza, è tutt'altro che leggibile a colpo d'occhio, in quanto ha una sua sintassi fatta di parentesi graffe, comandi, slash.
E esattamente come l'HTML, che può essere renderizzato da un browser, così il LaTeX deve essere compilato in un file, solitamente PDF, perfettamente leggibile e formattato.
Insomma, l'esatto opposto della filosofia Markdown.
Tornando a linguaggi più affini alla filosofia del Markdown, invece, troviamo AsciiDoc, nato addirittura due anni prima, nel 2002, da Stuart Rackham.
L'idea di partenza era molto simile, ma con ambizioni ben diverse.
Rackham voleva infatti sì un testo semplice e leggibile, ma voleva poter scrivere documenti complessi, libri interi, manuali tecnici, senza dover affrontare la pesantezza di un linguaggio molto strutturato.
AsciiDoc permette ad esempio di inserire note a piè di pagina, riferimenti incrociati, tabelle elaborate, e si esporta in PDF, in pagine web e persino in libri veri e propri.
A differenza di Markdown, tra l'altro, che per anni è rimasto senza una grammatica ufficiale, AsciiDoc ha avuto fin da subito un'implementazione di riferimento più rigorosa, e oggi una vera specifica formale.
È più ricco e più rigoroso, eppure non ha mai raggiunto la stessa popolarità del Markdown, e a breve capiremo perché.
Ci sono poi tre, chiamiamoli "cugini", che meritano una menzione.
Il primo è il reStructuredText, o reST, nato attorno al 2002 nell'ecosistema Python per opera di David Goodger.
Pur restando leggibile come il Markdown, è molto più rigoroso e capace di gestire collegamenti, note e riferimenti interni in modo nativo.
Per questo viene principalmente utilizzato nella scrittura delle documentazioni.
Il secondo è l'Org-mode, forse il più ambizioso tra i linguaggi.
È nato infatti nel 2003 da Carsten Dominik, un astronomo che l'ha inventato per organizzare note e progetti, ma con la capacità di gestire anche agende, fogli di calcolo e persino codice eseguito dentro il documento, ed esportare tutto in HTML, LaTeX o PDF.
Il terzo, invece, è il Wikitext, il linguaggio con cui è scritta Wikipedia tramite il software MediaWiki, a cui abbiamo accennato nella puntata "Wikimedia: il motore della conoscenza libera sul web".
Questo linguaggio è fatto di parentesi quadre per i collegamenti e graffe per i template.
Org-mode e Wikitext condividono però lo stesso limite: sono potentissimi ma inutilizzati al di fuori del loro contesto.
Il primo è legato all'editor di testo Emacs, il secondo a Wikipedia.
Al di fuori non li usa quasi nessuno.
Ma quindi, perché certi formati si sono diffusi ovunque e altri, che sulla carta dovrebbero essere molto più comodi e potenti, restano di nicchia?
La verità principale è che non possiamo parlare di un vincitore assoluto, ma di linguaggi diversi pensati per obiettivi diversi.
Se dobbiamo scrivere un articolo, prendere appunti, redigere il file di presentazione di un progetto, o semplicemente buttare giù idee in modo ordinato, Markdown è quasi sempre la scelta migliore per la sua immediatezza.
Se invece dobbiamo costruire una pagina web vera, interattiva, con stili e comportamenti complessi, allora l'HTML resta insostituibile.
Se il nostro mondo è quello accademico e scientifico, dove ogni formula deve essere perfetta e il documento finale deve avere una qualità tipografica eccellente, LaTeX è l'unica scelta possibile.
E se gestiamo la documentazione tecnica di un grande progetto software, con migliaia di pagine collegate tra loro, reStructuredText offre quel rigore strutturale che agli altri manca.
La cosa affascinante è che questi formati non sono mondi chiusi, ma esistono strumenti capaci di tradurre un documento da un linguaggio all'altro, trasformando il Markdown in HTML, in LaTeX, in PDF e viceversa, come una sorta di traduttore universale tra queste lingue.
E arriviamo finalmente alla domanda da cui siamo partiti.
Perché, tra tutti questi formati, è stato proprio Markdown a diventare la lingua dell'intelligenza artificiale?
Le ragioni sono essenzialmente due.
La prima ragione è molto semplice e riguarda l'addestramento.
I grandi modelli linguistici imparano osservando quantità immense di testo prelevate da internet e una fetta enorme di quel testo è scritta proprio in Markdown.
La seconda ragione è ancora più pratica e ha a che fare con i costi.
Le intelligenze artificiali, come abbiamo visto più volte, non ragionano in parole, ma in unità chiamate token, e ogni token ha un costo.
Ecco allora che la leggerezza del Markdown, rispetto ad esempio all'HTML, diventa un vantaggio decisivo.
Meno caratteri inutili significa meno token a parità di risultato e, di conseguenza, meno costi, ma anche più velocità ed efficienza.
E poiché questo linguaggio resta leggibile anche nella sua forma grezza, fornisce al modello quei segnali strutturali chiari, quella gerarchia di titoli, sottotitoli ed elenchi, che lo aiutano a organizzare il proprio ragionamento esattamente come aiuterebbe un essere umano.
Ma quindi, viste tutte queste qualità, Markdown verrà mai sostituito?
La risposta, ovviamente, non è un secco sì o no.
C'è da dire innanzitutto che per anni il Markdown non ha avuto uno standard univoco e così sono nate decine di varianti, ciascuno con le sue piccole differenze.
L'iniziativa per definire uno standard partì nel 2012, ma fu solo nel 2014 che nacque la specifica poi chiamata CommonMark, che oggi è il riferimento più solido.
Tuttavia, accanto a questo, sono nate estensioni che provano a superarne i limiti, come MDX, che mescola Markdown e componenti interattivi per i siti moderni, o iniziative pensate apposta per l'era dell'intelligenza artificiale, come, ad esempio, lo
standard che propone di affiancare a ogni sito una versione in puro Markdown pensata per essere letta dalle macchine.
C'è da dire, poi, che negli ultimi anni sono nati numerosi altri progetti e linguaggi nuovi che, però, stanno facendo fatica a imporsi.
Un esempio è Typst, nato nel 2019 come alternativa a LaTeX.
Con la prima versione pubblica nel 2023, fa ciò che fa LaTeX, quindi comporre documenti scientifici e formule con qualità impeccabile, ma con una sintassi molto più pulita, ispirata a Markdown, e una velocità molto maggiore rispetto a LaTeX.
Sul fronte opposto c'è invece chi parte da Markdown per aggiungergli diverse funzionalità.
L'esempio eclatante è Quarkdown, progetto giovanissimo dello sviluppatore italiano Giorgio Garofalo, che aggiunge al Markdown funzioni, variabili, cicli e condizioni, trasformandolo in un vero linguaggio.
Con un unico file si può quindi produrre un libro, un articolo accademico, una presentazione o un sito, cambiando una sola riga.
Eppure, di fronte a tutti questi progetti, la vera forza di Markdown è proprio la sua semplicità.
Non cerca di fare tutto, infatti non sostituisce l'HTML nelle pagine complesse, né il LaTeX nelle formule.
Fa una cosa sola, ma fatta estremamente bene, ossia fornire uno standard per creare del testo formattato nel modo più naturale possibile, capace di essere compreso sia dall'essere umano, che dalle macchine.
Per i dati davvero strutturati restano formati più adatti, dal JSON all'XML, da CSV a YAML e TOML.
Ma per il testo da leggere e capire è difficile immaginare qualcosa di più semplice ed efficace.
E forse è proprio qui la cosa più curiosa di tutta questa storia.
In un mondo che corre sempre più veloce verso le macchine, a vincere è stato il formato che non ha mai smesso di pensare prima di tutto a noi.
La prossima volta che chiederemo qualcosa a un'intelligenza artificiale, e leggeremo la sua risposta ordinata, con i suoi titoli e i suoi elenchi, sapremo allora che dietro a quella semplicità si nasconde l'idea di un blogger che, vent'anni fa, voleva soltanto scrivere meglio sul suo sito.
E sapremo anche che, almeno per ora, il modo migliore che abbiamo trovato per parlare alle macchine è continuare, in fondo, a parlare tra di noi.
E così si conclude questa puntata di INSiDER - Dentro la Tecnologia, io ringrazio come sempre la redazione e in special modo Matteo Gallo e Luca Martinelli che ogni sabato mattina ci permettono di pubblicare un nuovo episodio.
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