BOX SET: 6 Minute English - 'The Future' English mega-class! 30 minutes of new vocabulary!

219,276 views ・ 2023-06-11

BBC Learning English


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00:06
Hello. I'm Rob and this is 6 Minute
0
6080
2240
Ciao. Sono Rob e questo è 6 Minute
00:08
English– the show that brings you an
1
8320
1680
English, lo spettacolo che ti porta un
00:10
interesting topic, authentic listening
2
10000
2240
argomento interessante, un'autentica
00:12
practice and some vocabulary to help
3
12240
2560
pratica di ascolto e un po' di vocabolario per
00:14
you improve your language skills.
4
14800
1680
aiutarti a migliorare le tue abilità linguistiche.
00:16
And hello, I'm Neil. Our topic today
5
16480
2400
E ciao, sono Neil. Il nostro argomento oggi
00:18
is transport. How do you think you'll
6
18880
2400
è il trasporto. Come pensi che
00:21
be travelling to work in, say, 30
7
21280
2240
viaggerai per lavorare, diciamo,
00:23
years' time, Rob?
8
23520
1120
tra 30 anni, Rob?
00:24
Well, not only will homeworking
9
24640
1920
Bene, non solo i compiti a casa
00:26
be more prevalent – that means
10
26560
1600
saranno più diffusi - che significa
00:28
‘common’ – but I hope I won't be
11
28160
1520
"comuni" - ma spero di non
00:29
working in 30 years' time!
12
29680
1440
lavorare tra 30 anni!
00:31
Good answer! But if we look back
13
31840
2000
Buona risposta! Ma se guardiamo indietro
00:33
and see how transport has changed
14
33840
1920
e vediamo come sono cambiati i trasporti
00:35
in the last 30 years, it makes you
15
35760
1760
negli ultimi 30 anni, viene da
00:37
wonder what the future holds.
16
37520
1840
chiedersi cosa riserva il futuro.
00:39
Yes, we've seen how air travel has
17
39360
2160
Sì, abbiamo visto come il viaggio aereo è
00:41
become commonplace for
18
41520
1120
diventato un luogo comune per
00:42
many people.
19
42640
960
molte persone.
00:43
Commonplace means ‘not unusual’.
20
43600
1840
Luogo comune significa "non insolito".
00:46
And there's been the development of
21
46000
1360
E c'è stato lo sviluppo dei
00:47
high-speed train travel. But the main
22
47360
2080
viaggi in treno ad alta velocità. Ma la
00:49
priority has been speed – going
23
49440
2080
priorità principale è stata la velocità: andare
00:51
faster to make your journeys quicker.
24
51520
2240
più veloce per rendere i tuoi viaggi più veloci.
00:53
That's true, and we'll be discussing
25
53760
1600
È vero, e presto discuteremo
00:55
some ideas for making transport
26
55360
1680
alcune idee per rendere i trasporti
00:57
even faster soon.
27
57040
1760
ancora più veloci.
00:58
But let's not waste any time and
28
58800
1920
Ma non perdiamo tempo e passiamo
01:00
speed on to today's quiz question.
29
60720
2240
velocemente alla domanda del quiz di oggi.
01:02
Ah yes, time waits for no one, not
30
62960
2000
Ah sì, il tempo non aspetta nessuno,
01:04
even you, Neil.
31
64960
1200
nemmeno te, Neil.
01:06
So, can you answer this question?
32
66160
2000
Quindi, puoi rispondere a questa domanda?
01:08
According to Guinness World Records,
33
68160
1920
Secondo il Guinness World Records,
01:10
in which country has the fastest
34
70080
2160
in quale paese è
01:12
ever train been recorded?
35
72240
2000
stato registrato il treno più veloce di sempre?
01:14
Is it in… a) China, b) Japan, or,
36
74240
3520
È in... a) Cina, b) Giappone o
01:17
c) France?
37
77760
960
c) Francia?
01:19
All these countries have fast
38
79760
1920
Tutti questi paesi hanno
01:21
trains but I've heard that Chinese
39
81680
1520
treni veloci ma ho sentito dire che i
01:23
trains go particularly fast. So, I'm going
40
83200
2240
treni cinesi vanno particolarmente veloci. Quindi,
01:25
to say a) China.
41
85440
1680
dirò a) Cina.
01:27
Well, you'll have to wait until the
42
87120
1680
Beh, dovrai aspettare fino alla
01:28
end of the programme to see if
43
88800
1520
fine del programma per vedere se
01:30
you're right.
44
90320
1040
hai ragione.
01:31
But let's talk more now about the
45
91360
1920
Ma parliamo di più ora del
01:33
future of transport.
46
93280
1600
futuro dei trasporti.
01:34
One development we hear much
47
94880
1520
Uno sviluppo di cui sentiamo parlare molto
01:36
about is automation.
48
96400
1760
è l'automazione.
01:38
Automation means ‘using
49
98160
1360
Automazione significa "usare
01:39
machines to do work that humans
50
99520
2000
le macchine per svolgere il lavoro che
01:41
normally do’ and in terms of
51
101520
1760
normalmente fanno gli esseri umani" e in termini di
01:43
transport this means driverless
52
103280
2080
trasporto questo significa veicoli senza conducente
01:45
vehicles.
53
105360
720
.
01:46
It won't be too long before we
54
106080
1520
Non passerà molto tempo prima che
01:47
become the passenger in a
55
107600
1200
diventiamo il passeggero di
01:48
driverless car.
56
108800
880
un'auto senza conducente.
01:50
Scary! And the French train
57
110240
2160
Allarmante! E la
01:52
engineering company, Alstom, is
58
112400
2000
società francese di ingegneria ferroviaria, Alstom, ha in
01:54
planning to test automated freight
59
114400
1760
programma di testare i treni merci automatizzati entro la
01:56
trains later this year.
60
116160
1360
fine dell'anno.
01:57
The automated train prototype can
61
117520
2240
Il prototipo di treno automatizzato può
01:59
travel for about 100 kilometres
62
119760
2000
viaggiare per circa 100 chilometri
02:01
without driver intervention.
63
121760
1840
senza l'intervento del conducente.
02:03
A prototype is the first version of
64
123600
2320
Un prototipo è la prima versione di
02:05
something which can be tested
65
125920
1840
qualcosa che può essere testata
02:07
before it is produced in large
66
127760
1520
prima che venga prodotta in grandi
02:09
quantities.
67
129280
720
quantità.
02:10
Of course, some trains are already
68
130000
1840
Certo, alcuni treni sono già
02:11
driven by computers but there's
69
131840
1920
guidati da computer, ma c'è
02:13
an exciting plan to develop a form
70
133760
2320
un piano entusiasmante per sviluppare una forma
02:16
of driverless vehicle that could
71
136080
1840
di veicolo senza conducente che possa
02:17
move you around at 1,123
72
137920
4240
spostarti a 1.123
02:22
kilometres per hour.
73
142160
1440
chilometri all'ora.
02:23
Come on, Neil. That sounds a bit
74
143600
1440
Andiamo, Neil. Sembra un po'
02:25
far-fetched – like flying cars that
75
145040
2240
inverosimile – come le macchine volanti che
02:27
we see in sci-fi movies – it's
76
147280
1840
vediamo nei film di fantascienza – è
02:29
difficult to believe because
77
149120
1520
difficile da credere perché
02:30
it's unlikely to happen.
78
150640
1440
è improbabile che accada.
02:32
Well, you say that but it's already
79
152080
1920
Bene, lo dici ma è già in fase di
02:34
being tested in Nevada in the
80
154000
1440
test in Nevada negli
02:35
USA and has a name – Hyperloop One.
81
155440
2880
Stati Uniti e ha un nome: Hyperloop One.
02:38
Tell me more!
82
158880
880
Dimmi di più!
02:39
The idea is, you get loaded into
83
159760
2080
L'idea è che vieni caricato in
02:41
a pod then you're pushed through
84
161840
1840
una capsula, quindi sei spinto attraverso
02:43
a metal tube at high speed, taking
85
163680
1920
un tubo di metallo ad alta velocità,
02:45
you to your destination in minutes
86
165600
1920
portandoti a destinazione in pochi minuti
02:47
rather than hours.
87
167520
1360
anziché in ore.
02:48
Anita Sengupta is the lead systems
88
168880
2400
Anita Sengupta è l'ingegnere capo dei sistemi
02:51
engineer and says there's nothing
89
171280
1760
e dice che non c'è niente di
02:53
scary about it…
90
173040
960
spaventoso in questo...
02:54
The Hyperloop is a maglev train
91
174560
2240
L'Hyperloop è un treno maglev
02:56
in a vacuum system – or in a vacuum
92
176800
2560
in un sistema a vuoto - o in un tubo a vuoto
02:59
tube – and so you can also think of
93
179360
1680
- e quindi puoi anche pensarlo
03:01
it as an aircraft flying at 200,000 feet
94
181040
2320
come un aereo che vola a 200.000 piedi
03:03
so people don't have any issue flying
95
183360
1280
in modo che le persone non non ha alcun problema a volare
03:04
in aeroplanes and people don't have
96
184640
1360
in aereo e le persone non hanno
03:06
any issue going in maglev trains.
97
186000
1360
alcun problema a salire sui treni Maglev.
03:07
This is simply combining the two
98
187360
1360
Questo è semplicemente combinare i due
03:08
and allows you to be more
99
188720
880
e ti consente di essere più
03:09
energy efficient.
100
189600
720
efficiente dal punto di vista energetico.
03:11
So, Anita Sengupta explained the
101
191280
2720
Quindi, Anita Sengupta ha spiegato il
03:14
type of technology the Hyperloop used.
102
194000
2720
tipo di tecnologia utilizzata da Hyperloop.
03:17
First she mentioned maglev – that's
103
197280
2240
Per prima cosa ha menzionato il maglev, che è
03:19
a short way of saying magnetic levitation.
104
199520
3040
un modo breve per dire levitazione magnetica.
03:22
It's when trains travel on magnetic
105
202560
2000
È quando i treni viaggiano su
03:24
track rather than conventional rails.
106
204560
2560
binari magnetici anziché su binari convenzionali.
03:27
And then she mentioned a vacuum
107
207120
1920
E poi ha menzionato un
03:29
system - a vacuum is a space that
108
209040
2240
sistema del vuoto: un vuoto è uno spazio da cui
03:31
has had all the air and any other
109
211280
1200
è stata rimossa tutta l'aria e tutti gli altri
03:32
gases removed from it.
110
212480
1520
gas.
03:34
So the tube these pods travel in have
111
214000
2240
Quindi il tubo in cui viaggiano questi baccelli
03:36
no air in so there's no resistance.
112
216240
1760
non ha aria, quindi non c'è resistenza.
03:38
And these technologies are more
113
218560
1520
E queste tecnologie sono più
03:40
efficient and they save energy.
114
220080
1840
efficienti e fanno risparmiare energia.
03:41
Which is a good thing.
115
221920
1120
Che è una buona cosa.
03:43
This sounds like a great way to
116
223760
1360
Sembra un ottimo modo per
03:45
travel but will it take off?
117
225120
2080
viaggiare, ma decollerà?
03:47
Well, BBC technology correspondent
118
227200
2000
Bene, il corrispondente di tecnologia della BBC
03:49
Rory Cellan-Jones isn't so sure.
119
229200
2480
Rory Cellan-Jones non ne è così sicuro.
03:51
He thinks it will be quite challenging
120
231680
2080
Pensa che sarà piuttosto impegnativo
03:53
to convince governments to allow
121
233760
1680
convincere i governi a consentire la
03:55
long metal tubes to be built on or
122
235440
2160
costruzione di lunghi tubi metallici sopra o
03:57
below ground.
123
237600
880
sotto terra.
03:58
But we have to try these new
124
238480
1600
Ma dobbiamo provare queste nuove
04:00
technologies, Rob.
125
240080
1120
tecnologie, Rob.
04:01
If we didn't, we'd still be travelling
126
241200
2000
Se non lo facessimo, viaggeremmo ancora
04:03
around on horse and cart!
127
243200
1440
su cavallo e carretto!
04:05
A good point, Neil – and we wouldn't
128
245200
2000
Un buon punto, Neil – e non saremmo
04:07
have been able to travel at the great
129
247200
1920
stati in grado di viaggiare alle grandi
04:09
speeds mentioned in today's question.
130
249120
2560
velocità menzionate nella domanda di oggi.
04:11
Now, earlier I asked you, according to
131
251680
1920
Ora, prima ti ho chiesto, secondo il
04:13
Guinness World Records, in which
132
253600
1680
Guinness World Records, in quale
04:15
country has the fastest ever train
133
255280
2400
paese ha viaggiato il treno più veloce di sempre
04:17
travelled?
134
257680
880
?
04:18
Is it in…a) China, b) Japan, or
135
258560
3440
È in... a) Cina, b) Giappone o
04:22
c) France?
136
262000
1280
c) Francia?
04:23
And I said a) China.
137
263280
1920
E ho detto a) Cina.
04:26
And you were wrong, Neil.
138
266320
1680
E ti sbagliavi, Neil.
04:28
China does have some very
139
268000
1600
La Cina ha dei
04:29
fast trains.
140
269600
1200
treni molto veloci.
04:30
But the fastest recorded train was a
141
270800
2080
Ma il treno più veloce registrato era un
04:32
maglev from the Central Japan
142
272880
2160
maglev della Central Japan
04:35
Railway Company, which ran on a
143
275040
2000
Railway Company, che correva su un
04:37
test track at a speed of 603
144
277040
2320
binario di prova a una velocità di 603
04:39
kilometres per hour.
145
279360
1120
chilometri all'ora.
04:40
Now that would make my
146
280480
1200
Questo renderebbe il mio
04:41
commute to work very quick!
147
281680
1280
tragitto per andare al lavoro molto veloce!
04:43
OK, shall we recap some of the
148
283520
2000
OK, vogliamo ricapitolare alcuni dei
04:45
vocabulary we've heard today?
149
285520
1600
vocaboli che abbiamo ascoltato oggi?
04:47
Starting with commonplace.
150
287120
2000
A cominciare dai luoghi comuni.
04:49
Yes. Which means ‘not unusual or often seen’.
151
289120
3840
SÌ. Che significa "non insolito o visto spesso".
04:52
For example, 'free Wi-Fi in coffee shops
152
292960
2400
Ad esempio, "la connessione Wi-Fi gratuita nei bar
04:55
is commonplace these days.'
153
295360
1520
è all'ordine del giorno in questi giorni".
04:56
And very useful it is too!
154
296880
1360
Ed è anche molto utile!
04:58
Next we had automation, meaning
155
298800
2480
Successivamente abbiamo avuto l'automazione, che significa
05:01
‘using a machine to do something
156
301280
1360
"usare una macchina per fare qualcosa
05:02
instead of a human.’
157
302640
1360
invece di un essere umano". "L'
05:04
'Automation in the car making
158
304000
1680
automazione nell'industria automobilistica
05:05
industry has led to the loss of
159
305680
1600
ha portato alla perdita di
05:07
hundreds of jobs.'
160
307280
1520
centinaia di posti di lavoro".
05:08
Of course, when you build a new car
161
308800
1840
Naturalmente, quando si costruisce una nuova auto
05:10
you need to make a prototype – that's
162
310640
2320
è necessario realizzare un prototipo: questa è
05:12
the first version of something which
163
312960
1920
la prima versione di qualcosa che
05:14
can be tested before it is produced in
164
314880
2000
può essere testata prima che venga prodotta in
05:16
large quantities.
165
316880
1280
grandi quantità.
05:18
'The prototype of a new solar-powered
166
318160
2080
"Il prototipo di una nuova bicicletta a energia solare
05:20
bike has been so successful that it's
167
320240
2160
ha avuto un tale successo che
05:22
now going into mass-production.'
168
322400
1440
ora sta entrando nella produzione di massa."
05:24
Come on, Rob, that sounds a bit
169
324560
1440
Andiamo, Rob, suona un po'
05:26
far-fetched – and by that I mean ‘so
170
326000
2400
inverosimile – e con questo intendo "così
05:28
unbelievable it's unlikely to happen.’
171
328400
2480
incredibile che è improbabile che accada".
05:30
Well, something people once thought
172
330880
2160
Beh, qualcosa che la gente una volta pensava
05:33
far-fetched is now a reality and that's
173
333040
2960
inverosimile ora è una realtà e questo è
05:36
maglev – that's short for magnetic
174
336000
2320
maglev – che è l'abbreviazione di
05:38
levitation and is how some of the
175
338320
2240
levitazione magnetica e è così che viaggiano alcuni dei
05:40
world's fastest trains travel.
176
340560
1760
treni più veloci del mondo.
05:42
Finally, we discussed the word vacuum.
177
342960
2560
Infine, abbiamo discusso la parola vuoto.
05:45
It's a space that has had all the air and
178
345520
2400
È uno spazio da cui è stata rimossa tutta l'aria e gli
05:47
other gases removed from
179
347920
1280
altri gas,
05:49
it – basically an empty space.
180
349200
2080
praticamente uno spazio vuoto.
05:51
'The plan for Virgin's Hyperloop One
181
351280
2160
"Il piano per l'Hyperloop One di Virgin
05:53
is to make a maglev even faster by
182
353440
2480
è di rendere un maglev ancora più veloce
05:55
putting it in a vacuum tube.'
183
355920
2240
mettendolo in un tubo a vuoto."
05:58
And that brings us to the end of
184
358160
1200
E questo ci porta alla fine dei
05:59
today’s 6 Minute English.
185
359360
1600
6 minuti di inglese di oggi.
06:00
Don’t forget to check out our You Tube,
186
360960
2240
Non dimenticare di dare un'occhiata alle nostre pagine You Tube,
06:03
Facebook, Twitter and Instagram pages,
187
363200
2240
Facebook, Twitter e Instagram
06:05
and we’ll see you next time. Goodbye.
188
365440
1680
e ci vediamo la prossima volta. Arrivederci.
06:07
Bye
189
367120
500
Ciao
06:13
Hello. This is 6 Minute English from
190
373520
1840
Ciao. Questo è l'inglese di 6 minuti dalla
06:15
BBC Learning English. I’m Neil.
191
375360
2080
BBC Learning English. Sono Neil.
06:17
And I’m Rob.
192
377440
880
E io sono Rob.
06:18
From the ancient Roman sea god, Neptune,
193
378320
2720
Dall'antico dio romano del mare, Nettuno,
06:21
to myths of mermaids, to modern Hollywood
194
381040
2640
ai miti delle sirene, ai moderni
06:23
films like Finding Nemo, people throughout
195
383680
2640
film di Hollywood come Alla ricerca di Nemo, le persone nel corso della
06:26
history have been fascinated by the idea of
196
386320
2720
storia sono state affascinate dall'idea di
06:29
living underwater.
197
389040
1280
vivere sott'acqua.
06:30
In this programme, we’ll be hearing about
198
390880
1680
In questo programma, sentiremo parlare di
06:32
projects to create liveable underwater
199
392560
2480
progetti per creare habitat sottomarini vivibili
06:35
habitats and the challenges they face.
200
395040
2800
e delle sfide che devono affrontare.
06:37
We’ll be finding out how realistic it is to
201
397840
2240
Scopriremo quanto sia realistico
06:40
believe that in a few years we could be
202
400080
2400
credere che tra qualche anno potremmo fare
06:42
eating breakfast whilst watching fish
203
402480
2720
colazione guardando i pesci
06:45
swim outside the kitchen window, before
204
405200
2080
nuotare fuori dalla finestra della cucina, prima di
06:47
heading off to work in an office under
205
407280
2000
andare a lavorare in un ufficio sotto
06:49
the ocean...
206
409280
880
l'oceano...
06:50
…and we’ll be learning some related
207
410160
1600
...e lo faremo imparare
06:51
vocabulary as well.
208
411760
1360
anche alcuni vocaboli correlati.
06:53
But first, it’s time for our quiz question.
209
413120
3040
Ma prima, è il momento della nostra domanda del quiz.
06:56
One of the first adventure stories to fire
210
416160
2480
Una delle prime storie d'avventura ad accendere l'
06:58
the public’s imagination about the
211
418640
1840
immaginazione del pubblico sul
07:00
underwater world was the 1870 novel,
212
420480
3120
mondo sottomarino fu il romanzo del 1870,
07:03
Twenty Thousand Leagues Under the Sea.
213
423600
2320
Ventimila leghe sotto i mari.
07:05
But who wrote this underwater classic?
214
425920
2800
Ma chi ha scritto questo classico subacqueo?
07:08
Was it: a) H G Wells?, b) Arthur
215
428720
3280
Era: a) H G Wells?, b) Arthur
07:12
Conan Doyle?, or c) Jules Verne?
216
432000
2960
Conan Doyle?, o c) Jules Verne?
07:16
I think I know this one, Neil. Wasn’t it,
217
436160
2000
Penso di conoscerlo, Neil. Non era,
07:18
a) H G Wells?
218
438160
1920
a) HG Wells?
07:20
OK, Rob, we’ll find out later if you’re right.
219
440080
2880
OK, Rob, scopriremo più tardi se hai ragione.
07:22
Now, one of the most ambitious designs
220
442960
2240
Ora, uno dei progetti più ambiziosi
07:25
for an underwater city is Ocean Spiral,
221
445200
2960
per una città sottomarina è Ocean Spiral,
07:28
a huge transparent globe attached
222
448160
2480
un enorme globo trasparente attaccato
07:30
to the seabed – the solid ground
223
450640
2160
al fondale marino, il terreno solido
07:32
which lies deep below the sea level.
224
452800
2480
che si trova in profondità sotto il livello del mare.
07:35
The top of the globe stands above
225
455280
2080
La parte superiore del globo si erge sopra
07:37
the surface of the ocean and
226
457360
1680
la superficie dell'oceano e
07:39
running through the centre is a tower
227
459040
2240
attraversa il centro una torre
07:41
to add strength, and to provide space
228
461280
2240
per aggiungere forza e fornire spazio
07:43
for homes, offices and even an
229
463520
2240
per case, uffici e persino un
07:45
amusement park for five thousand
230
465760
2320
parco divertimenti per cinquemila
07:48
underwater residents.
231
468080
1520
residenti sottomarini.
07:49
Ocean Spiral has been dreamt up
232
469600
2080
Ocean Spiral è stato ideato
07:51
by the Japanese Shimizu Corporation.
233
471680
2320
dalla giapponese Shimizu Corporation.
07:54
Here’s Shimizu engineer, Maksaki
234
474560
2080
Ecco l'ingegnere di Shimizu, Maksaki
07:56
Takeuchi, explaining to BBC World
235
476640
2560
Takeuchi, che spiega al programma della BBC World
07:59
Service programme, CrowdScience,
236
479200
1840
Service, CrowdScience,
08:01
the motivation behind the idea:
237
481040
1840
la motivazione alla base dell'idea:
08:06
At the moment the world is facing a
238
486960
3120
Al momento il mondo sta affrontando
08:10
lot of serious problems regarding food,
239
490080
3200
molti seri problemi riguardanti cibo,
08:13
energy, water, natural resources...
240
493280
3520
energia, acqua, risorse naturali...
08:16
however, we are trying to solve the
241
496800
2480
cercando di risolvere i
08:19
issues just by using our land.
242
499280
3680
problemi solo utilizzando la nostra terra. La
08:22
Our idea is to connect the sea surface
243
502960
3600
nostra idea è di collegare verticalmente la superficie del mare
08:26
and the deep sea vertically and that way
244
506560
3680
e il mare profondo e in questo modo
08:30
we believe that we can utilise the
245
510240
3440
crediamo di poter utilizzare la
08:33
capability of the deep sea and that’s the
246
513680
3040
capacità del mare profondo e questo è lo
08:36
purpose of this whole project.
247
516720
3120
scopo dell'intero progetto.
08:41
The effects of human activity on the
248
521200
2080
Gli effetti dell'attività umana sulla
08:43
land have led some to look to the oceans
249
523280
2720
terraferma hanno portato alcuni a guardare agli oceani
08:46
for natural resources - naturally existing
250
526000
2720
per le risorse naturali - cose naturalmente esistenti
08:48
things such as minerals, oil, coal and
251
528720
2640
come minerali, petrolio, carbone e
08:51
other energy sources that can be
252
531360
1760
altre fonti di energia che possono essere
08:53
used by people.
253
533120
1040
utilizzate dalle persone.
08:54
This search deep underwater is
254
534160
1760
Questa ricerca in profondità sott'acqua sta
08:55
happening vertically - at a ninety
255
535920
2400
avvenendo verticalmente - con un
08:58
degree angle straight up or down
256
538320
1920
angolo di novanta gradi verso l'alto o verso il basso
09:00
from the ground, as opposed to
257
540240
1440
rispetto al suolo, invece che
09:01
horizontally, or flat across the
258
541680
2160
orizzontalmente o in piano sulla
09:03
Earth’s surface.
259
543840
1120
superficie terrestre.
09:04
But as yet, Shimizu Corporation’s plans
260
544960
2720
Ma al momento, i piani di Shimizu Corporation
09:07
for an underwater city are still in the
261
547680
2400
per una città sottomarina sono ancora in
09:10
planning stages - no part of the project
262
550080
2560
fase di pianificazione: nessuna parte del progetto
09:12
has yet been built and the total cost
263
552640
2080
è stata ancora realizzata e si stima che il costo totale
09:14
is thought to exceed 26 billion dollars.
264
554720
2865
superi i 26 miliardi di dollari.
09:17
In fact, the longest anyone has spent
265
557585
2000
In effetti, il periodo più lungo che qualcuno ha trascorso
09:19
living under the sea is only 73 days.
266
559600
2960
vivendo sotto il mare è di soli 73 giorni.
09:22
That record was set by Roger Garcia,
267
562560
2480
Quel record è stato stabilito da Roger Garcia,
09:25
ex-military diver and head of The
268
565040
2080
ex sommozzatore militare e capo
09:27
Aquarius, currently the world’s only
269
567120
2320
dell'Aquarius, attualmente l'unica
09:29
underwater research station.
270
569440
2000
stazione di ricerca subacquea al mondo.
09:31
Here’s Roger Garcia, explaining to
271
571440
1920
Ecco Roger Garcia, che spiega al
09:33
BBC World Service programme,
272
573360
1600
programma CrowdScience della BBC World Service,
09:34
CrowdScience, what happens to the
273
574960
2080
cosa succede al
09:37
human body after living underwater
274
577040
2320
corpo umano dopo aver vissuto sott'acqua
09:39
for so long:
275
579360
1226
per così tanto tempo:
09:41
Perhaps a change in their voice, not
276
581017
2823
Forse un cambiamento nella loro voce, non
09:43
much ‘cos we’re not very deep, that’s
277
583840
1920
molto perché non siamo molto profondi, è
09:45
because the air becomes denser.
278
585760
2003
perché l'aria diventa più densa .
09:47
Physiologically, the most important thing
279
587763
2477
Fisiologicamente, la cosa più importante,
09:50
though, is that since you are, in this case,
280
590240
4320
però, è che dal momento che sei, in questo caso,
09:54
at two and a half times atmospheric
281
594560
2240
a una pressione atmosferica due volte e mezza,
09:56
pressure you do take on more inner gas,
282
596800
3360
assumi più gas interno
10:00
and, in this case, inside The Aquarius we
283
600160
2880
e, in questo caso, all'interno dell'Acquario
10:03
just breathe normal air - you’re gonna
284
603040
2400
respiriamo solo aria normale - tu
10:05
take on more nitrogen and depending
285
605440
3040
assumeremo più azoto e, a seconda di
10:08
on how long you stay in The Aquarius,
286
608480
2080
quanto rimarrai nell'Aquarius,
10:10
that’s going to incur some sort of
287
610560
1760
incorrerai in una sorta di
10:12
decompressed obligation.
288
612320
2136
obbligo di decompressione.
10:14
In addition to engineering challenges,
289
614703
2257
Oltre alle sfide ingegneristiche,
10:16
living underwater for long periods of
290
616960
1920
vivere sott'acqua per lunghi periodi di
10:18
time also affects the human body.
291
618880
2720
tempo influisce anche sul corpo umano.
10:21
One example is the bends – or
292
621600
2000
Un esempio sono le curve – o
10:23
decompression sickness, a serious
293
623600
2480
malattia da decompressione, un grave
10:26
medical disorder created by nitrogen
294
626080
2400
disturbo medico creato dalle
10:28
bubbles in the muscles when returning
295
628480
1920
bolle di azoto nei muscoli quando si ritorna
10:30
to the surface of the sea too quickly.
296
630400
2718
troppo velocemente alla superficie del mare.
10:33
The bends, and changes to the voice,
297
633118
2236
Le curve e le modifiche alla voce
10:35
are examples of how underwater living
298
635354
2326
sono esempi di come la vita subacquea
10:37
changes the body
299
637680
1200
cambia il corpo
10:38
physiologically – relating
300
638880
1840
fisiologicamente, in relazione
10:40
to how the bodies of living humans and
301
640720
2080
a come funzionano i corpi degli esseri umani e degli
10:42
animals function.
302
642800
1200
animali viventi.
10:44
As divers descend deep below the
303
644000
2000
Mentre i subacquei scendono in profondità sotto la
10:46
ocean’s surface, there is an increase in
304
646000
2320
superficie dell'oceano, c'è un aumento della
10:48
atmospheric pressure – the normal air
305
648320
2720
pressione atmosferica, la normale
10:51
pressure within the Earth’s atmosphere.
306
651040
2480
pressione dell'aria all'interno dell'atmosfera terrestre.
10:53
The deeper they dive, the higher
307
653520
1644
Più si immergono in profondità, maggiore è
10:55
the pressure.
308
655164
1236
la pressione.
10:56
Physiological reactions like the bends are
309
656400
2480
Reazioni fisiologiche come le curve sono
10:58
caused by divers incorrectly readjusting
310
658880
2560
causate da subacquei che si riadattano in modo errato
11:01
to normal atmospheric pressure.
311
661440
2240
alla normale pressione atmosferica.
11:03
Well, Neil, with so many difficulties, it’s
312
663680
2560
Bene, Neil, con così tante difficoltà,
11:06
no surprise that H G Wells's fantasy of
313
666240
3120
non sorprende che la fantasia di H G Wells di
11:09
living under the sea is still science-fiction.
314
669360
3360
vivere sotto il mare sia ancora fantascienza.
11:12
Ah, but are you sure it was H G Wells,
315
672720
2560
Ah, ma sei sicuro che fosse HG Wells,
11:15
Rob?
316
675280
800
Rob?
11:16
In my quiz question I asked you who wrote
317
676080
2320
Nella mia domanda del quiz ti ho chiesto chi ha scritto
11:18
the classic underwater adventure Twenty
318
678400
2320
la classica avventura subacquea Ventimila
11:20
Thousand Leagues Under the Sea.
319
680720
1840
leghe sotto i mari.
11:22
Yes, and I said a) H G Wells.
320
682560
2800
Sì, e ho detto a) HG Wells.
11:25
Which was… the wrong answer!
321
685360
2400
Che era... la risposta sbagliata!
11:27
It was, in fact, c) Jules Verne, the
322
687760
2560
Fu, infatti, c) Jules Verne, l'
11:30
French author who also wrote Around
323
690320
2080
autore francese che scrisse anche Il giro
11:32
the World in Eighty Days.
324
692400
1680
del mondo in ottanta giorni.
11:34
In this programme, we’ve been
325
694080
1280
In questo programma, abbiamo
11:35
discussing the challenge of living
326
695360
1520
discusso della sfida di vivere
11:36
underwater, going down vertically – at
327
696880
2560
sott'acqua, scendendo verticalmente - con
11:39
a 90 degree angle – to the seabed – the
328
699440
2640
un angolo di 90 gradi - sul fondo del mare - il
11:42
solid ground hundreds of metres under
329
702080
1920
terreno solido a centinaia di metri sotto
11:44
the sea.
330
704000
640
11:44
Ocean explorers search underwater
331
704640
2080
il mare. Gli
esploratori oceanici cercano
11:46
for natural resources – useful materials
332
706720
2800
risorse naturali sott'acqua, materiali utili
11:49
like coal and oil.
333
709520
1360
come carbone e petrolio.
11:50
But they face many physiological
334
710880
1920
Ma affrontano molti
11:52
problems – problems relating to how
335
712800
2160
problemi fisiologici - problemi relativi al
11:54
the human body functions, such as the
336
714960
2240
funzionamento del corpo umano, come le
11:57
bends – a painful medical condition
337
717200
2640
curve - una condizione medica dolorosa
11:59
caused by returning too quickly to
338
719840
1920
causata dal ritorno troppo rapido alla
12:01
atmospheric pressure – the Earth’s
339
721760
2000
pressione atmosferica - la
12:03
usual air pressure.
340
723760
1280
normale pressione atmosferica della Terra.
12:05
That’s all for this programme, but we
341
725040
1520
Questo è tutto per questo programma, ma
12:06
hope you’ll be diving back into 6 Minute
342
726560
2320
speriamo che tornerai presto a 6 Minute
12:08
English very soon.
343
728880
1200
English.
12:10
Bye for now!
344
730080
1027
Arrivederci!
12:11
Bye!
345
731107
683
Ciao!
12:17
Hello and welcome to 6 Minute
346
737520
1680
Ciao e benvenuto a 6 Minute
12:19
English. I'm Dan and joining me
347
739200
1600
English. Sono Dan e con me
12:20
today is Neil. Hi, Neil.
348
740800
1360
oggi c'è Neil. Ciao Neile.
12:22
Hi Dan. What’s with the protective
349
742160
2320
Ciao Dan. Cosa c'è con l'
12:24
gear and helmet?
350
744480
1120
equipaggiamento protettivo e il casco?
12:25
I’m just getting ready for the inevitable
351
745600
2240
Mi sto solo preparando per l'inevitabile
12:27
rise of the machines. That’s the takeover
352
747840
2480
ascesa delle macchine. Questa è la conquista
12:30
of the world by artificial intelligence, or
353
750320
3200
del mondo da parte dell'intelligenza artificiale, o
12:33
AI, which some people predict will happen.
354
753520
3760
AI, che alcune persone prevedono accadrà.
12:37
'Inevitable' means 'cannot be avoided or
355
757280
2480
"Inevitabile" significa "non può essere evitato o
12:39
stopped'. Rise of the machines? What do
356
759760
2560
fermato". L'ascesa delle macchine? Cosa
12:42
you mean?
357
762320
720
intendi?
12:43
It’s our topic in this 6 Minute English.
358
763040
2480
È il nostro argomento in questo inglese di 6 minuti. Ne
12:45
We’ll be talking about that, giving you
359
765520
1920
parleremo, dandoti
12:47
six related pieces of vocabulary and, of
360
767440
2560
sei vocaboli correlati e,
12:50
course, our regular quiz question.
361
770000
2400
naturalmente, la nostra normale domanda del quiz.
12:52
That’s the first thing you’ve said that
362
772400
1600
Questa è la prima cosa che hai detto che
12:54
makes any sense. What’s the question?
363
774000
2240
ha senso. Quale è la domanda?
12:56
The word ‘robot’ as we use it today was first
364
776240
2880
La parola "robot" come la usiamo oggi è stata
12:59
used in a 1920’s Czech play ‘Rossum’s Universal
365
779120
4480
usata per la prima volta in un'opera teatrale ceca degli anni '20 "Rossum's Universal
13:03
Robots’. But before this, what was its
366
783600
3440
Robots". Ma prima di questo, qual era il suo
13:07
original meaning:
367
787040
1520
significato originale:
13:08
a) forced labour, b) metal man, or
368
788560
3040
a) lavoro forzato, b) uomo di metallo, o
13:11
c) heartless thing?
369
791600
2160
c) cosa senza cuore?
13:13
I will go for a) forced labour.
370
793760
2880
Andrò per a) lavoro forzato.
13:17
We’ll find out if you were right or not
371
797200
2080
Scopriremo se avevi ragione o meno
13:19
later in the show.
372
799280
1360
più avanti nello spettacolo.
13:20
OK Dan. Tell me what’s going on.
373
800640
2160
OK Dan. Dimmi cosa sta succedendo.
13:22
I saw a news article written by BBC
374
802800
2480
Ho visto un articolo di notizie scritto dal
13:25
technology correspondent Rory
375
805280
1920
corrispondente tecnologico della BBC Rory
13:27
Cellan-Jones about the recent CES
376
807200
3120
Cellan-Jones sul recente
13:30
technology show in Las Vegas.
377
810320
2480
spettacolo tecnologico CES a Las Vegas.
13:32
He interviewed David Hanson, founder
378
812800
2800
Ha intervistato David Hanson, fondatore
13:35
of Hanson Robotics, who said it was his
379
815600
3120
di Hanson Robotics, che ha affermato che la sua
13:38
ambition to achieve an AI that can beat
380
818720
3840
ambizione era quella di realizzare un'intelligenza artificiale in grado di battere gli
13:42
humans at any intellectual task.
381
822560
3200
umani in qualsiasi compito intellettuale.
13:45
Surely, it’s a good thing! Better AI and
382
825760
2640
Sicuramente, è una buona cosa! Un'intelligenza artificiale e
13:48
robotics could take over many of the
383
828400
2080
una robotica migliori potrebbero occuparsi di molti dei
13:50
jobs that we don’t want to do, or that
384
830480
2240
lavori che non vogliamo svolgere o che
13:52
are so important to get 100% right…
385
832720
2560
sono così importanti da ottenere al 100% nel modo giusto...
13:55
like air traffic control.
386
835280
1920
come il controllo del traffico aereo.
13:57
We’d never have another plane crash.
387
837200
1920
Non avremmo mai avuto un altro incidente aereo.
13:59
It would be infallible because it
388
839120
1760
Sarebbe infallibile perché
14:00
would be so clever.
389
840880
1440
sarebbe così intelligente.
14:02
'Infallible' means 'never failing'.
390
842320
2320
'Infallibile' significa 'che non fallisce mai'.
14:04
And that’s what bothers me.
391
844640
1600
Ed è questo che mi dà fastidio.
14:06
What happens when its intelligence
392
846240
1920
Cosa succede quando la sua intelligenza
14:08
surpasses ours? Why should it do
393
848160
2480
supera la nostra? Perché dovrebbe fare
14:10
what we want it to do?
394
850640
1600
quello che vogliamo che faccia?
14:12
To surpass something is to do or
395
852240
1920
Superare qualcosa significa fare o
14:14
be better than it. Dan, you’ve been
396
854160
1840
essere migliori di essa. Dan, hai
14:16
watching too many movies.
397
856000
1440
guardato troppi film.
14:17
Robots fighting humanity is a
398
857440
1760
I robot che combattono l'umanità sono un
14:19
popular theme. Guess what… humanity
399
859200
2960
tema popolare. Indovina un po'... l'umanità
14:22
often wins. And besides, we would
400
862160
2080
spesso vince. E inoltre,
14:24
programme the computer to be
401
864240
1280
programmiamo il computer in modo che sia
14:25
benevolent.
402
865520
1120
benevolo.
14:26
'Benevolent' means 'kind and helpful'.
403
866640
2480
'Benevole' significa 'gentile e disponibile'.
14:29
But that’s just it, once the intelligence
404
869120
2560
Ma è proprio così, una volta che l'intelligenza
14:31
becomes sentient, or able to think for
405
871680
2640
diventa senziente, o in grado di pensare da
14:34
itself, who knows what it will do.
406
874320
2480
sola, chissà cosa farà.
14:36
We humans are not exactly perfect,
407
876800
1840
Noi umani non siamo esattamente perfetti,
14:38
you know. What happens if it decides
408
878640
2160
lo sai. Cosa succede se decide
14:40
that it is better than us and wants us
409
880800
2160
che è migliore di noi e ci vuole
14:42
out of the way?
410
882960
1120
fuori dai piedi?
14:44
Don’t worry. Asimov thought of that.
411
884080
2800
Non preoccuparti. Asimov ci ha pensato.
14:46
Isaac Asimov was an American
412
886880
1760
Isaac Asimov era uno
14:48
science fiction writer who, among
413
888640
2080
scrittore di fantascienza americano che, tra le
14:50
other things, wrote about robots.
414
890720
1920
altre cose, ha scritto di robot. Ha
14:52
He came up with three laws that
415
892640
2000
escogitato tre leggi che
14:54
every robot would have to follow to
416
894640
2160
ogni robot dovrebbe seguire per
14:56
stop it from acting against humanity.
417
896800
2160
impedirgli di agire contro l'umanità.
14:58
So we’re safe!
418
898960
1440
Quindi siamo al sicuro!
15:00
I’m not so sure. A sentient robot could
419
900400
2800
Non sono così sicuro. Un robot senziente potrebbe
15:03
make up its own mind about how to
420
903200
2000
prendere una decisione su come
15:05
interpret the laws. For example, imagine
421
905200
3120
interpretare le leggi. Ad esempio, immagina
15:08
if we created an AI system to protect
422
908320
2880
se creassimo un sistema di intelligenza artificiale per proteggere
15:11
all of humanity.
423
911200
1120
tutta l'umanità.
15:12
Well, that’s great! No more war.
424
912320
1920
Bene, è fantastico! Niente più guerra.
15:14
No more murder. No more fighting.
425
914240
1920
Niente più omicidi. Niente più combattimenti.
15:16
Do you really think that humans
426
916160
1600
Pensi davvero che gli umani
15:17
can stop fighting? What if the AI decides
427
917760
2880
possano smettere di combattere? E se l'intelligenza artificiale decidesse
15:20
that the only way to stop us from hurting
428
920640
2240
che l'unico modo per impedirci di ferire
15:22
ourselves and each other is to control
429
922880
3920
noi stessi e gli altri è controllare
15:26
everything we do, so it takes over to
430
926800
3040
tutto ciò che facciamo, quindi prende il sopravvento per
15:29
protect us. Then we would lose our
431
929840
2880
proteggerci. Allora perderemmo la nostra
15:32
freedom to a thing that we created
432
932720
2480
libertà per una cosa che abbiamo creato
15:35
that is infallible and more intelligent
433
935200
2960
che è infallibile e più intelligente
15:38
than we are! That’s the end, Neil!
434
938160
2720
di noi! Questa è la fine, Neil!
15:40
I think that’s a little far-fetched, which
435
940880
2080
Penso che sia un po' inverosimile, il che
15:42
means difficult to believe.
436
942960
1360
significa difficile da credere.
15:44
I’m sure others don’t think that way.
437
944320
1840
Sono sicuro che gli altri non la pensano così.
15:46
OK. Let’s hear what the Learning
438
946160
1920
OK. Sentiamo cosa
15:48
English team say when I ask them
439
948080
2240
dice il team di Learning English quando chiedo loro
15:50
if they are worried that AI and robots
440
950320
2480
se sono preoccupati che l'intelligenza artificiale e i robot
15:52
could take over the world.
441
952800
1810
possano conquistare il mondo.
15:55
Well, it’s possible, but unlikely.
442
955417
3143
Beh, è ​​possibile, ma improbabile.
15:58
There will come a point where our
443
958560
1120
Arriverà un punto in cui la nostra
15:59
technology will be limited – probably
444
959680
2160
tecnologia sarà limitata, probabilmente
16:01
before real AI is achieved.
445
961840
2340
prima che venga raggiunta la vera intelligenza artificiale.
16:05
Never in a million years. First of all,
446
965120
2960
Mai in un milione di anni. Prima di tutto,
16:08
we’d programme them so that they
447
968080
1760
li programmiamo in modo che
16:09
couldn’t, and secondly we’d beat
448
969840
2400
non possano farlo, e in secondo luogo
16:12
them anyway. Haven’t you ever
449
972240
1760
li battiamo comunque. Non hai mai
16:14
seen a movie?
450
974000
1709
visto un film?
16:16
I totally think it could happen.
451
976697
2183
Penso assolutamente che potrebbe succedere.
16:18
We only have to make a robot
452
978880
1680
Dobbiamo solo creare un robot
16:20
that’s smart enough to start
453
980560
1280
abbastanza intelligente da iniziare a
16:21
thinking for itself. After that, who
454
981840
2240
pensare da solo. Dopodiché,
16:24
knows what it might do.
455
984080
1466
chissà cosa potrebbe fare.
16:26
A mixed bag of opinions there, Dan.
456
986480
1920
Un miscuglio di opinioni lì, Dan.
16:28
It seems you aren’t alone.
457
988400
2160
Sembra che tu non sia solo.
16:30
Nope. But I don’t exactly have
458
990560
1840
No. Ma non ho
16:32
an army of support either. I guess
459
992400
2480
nemmeno esattamente un esercito di supporto. Immagino che
16:34
we’ll just have to wait and see.
460
994880
1440
dovremo solo aspettare e vedere.
16:36
Speak for yourself. I’ve waited
461
996320
1600
Parla per te. Ho aspettato
16:37
long enough – for our quiz question
462
997920
1600
abbastanza a lungo, per la nostra domanda
16:39
that is.
463
999520
560
del quiz.
16:40
Oh yeah! I asked you what the
464
1000080
1680
O si! Ti ho chiesto qual era il
16:41
original meaning of the word ‘robot’
465
1001760
1920
significato originale della parola "robot"
16:43
was before it was used in its
466
1003680
2080
prima che fosse usata nella sua
16:45
modern form:
467
1005760
1280
forma moderna:
16:47
a) forced labour, b) metal man, or
468
1007040
2960
a) lavoro forzato, b) uomo di metallo, o
16:50
c) heartless thing?
469
1010000
1760
c) cosa senza cuore?
16:51
And I said a) forced labour.
470
1011760
1760
E ho detto a) lavoro forzato.
16:53
And you were… right!
471
1013520
2240
E avevi... ragione! Allora diamo
16:55
Shall we take a look at the
472
1015760
880
un'occhiata al
16:56
vocabulary then?
473
1016640
1280
vocabolario?
16:57
OK. First we had inevitable.
474
1017920
3040
OK. Per prima cosa abbiamo avuto l'inevitabile.
17:00
If something is inevitable then it
475
1020960
2000
Se qualcosa è inevitabile, allora
17:02
cannot be avoided or stopped.
476
1022960
2400
non può essere evitato o fermato.
17:05
Can you think of something
477
1025360
880
Riesci a pensare a qualcosa
17:06
inevitable, Neil?
478
1026240
1040
di inevitabile, Neil?
17:07
It is inevitable that one day the
479
1027280
2000
È inevitabile che un giorno il
17:09
Sun will stop burning. Then we had
480
1029280
2960
Sole smetta di bruciare. Poi abbiamo avuto
17:12
infallible, which means never failing.
481
1032240
2720
infallibile, il che significa non fallire mai.
17:14
Give us an example, Dan.
482
1034960
1360
Facci un esempio, Dan.
17:16
The vaccine for smallpox is infallible.
483
1036320
2560
Il vaccino per il vaiolo è infallibile.
17:18
The natural spread of that disease
484
1038880
1600
La diffusione naturale di quella malattia
17:20
has been completely stopped.
485
1040480
2000
è stata completamente arrestata.
17:22
After that was 'surpasses'.
486
1042480
2320
Dopo di che è stato "supera".
17:24
If something surpasses something
487
1044800
1920
Se qualcosa supera
17:26
else then it becomes better than it.
488
1046720
2560
qualcos'altro allora diventa migliore di esso.
17:29
Many parents across the world hope
489
1049280
1680
Molti genitori in tutto il mondo sperano
17:30
that their children will surpass them
490
1050960
1680
che i loro figli li superino
17:32
in wealth, status or achievement.
491
1052640
2960
in ricchezza, status o successo.
17:35
After that we heard benevolent, which
492
1055600
1760
Dopo di che abbiamo sentito benevolo, che
17:37
means kind and helpful. Name a person
493
1057360
2240
significa gentile e disponibile. Nomina una persona
17:39
famous for being benevolent, Dan.
494
1059600
1877
famosa per essere benevola, Dan.
17:41
Father Christmas is a benevolent
495
1061477
2363
Babbo Natale è un
17:43
character.
496
1063840
1160
personaggio benevolo.
17:45
After that we heard sentient.
497
1065000
2360
Dopo di che abbiamo sentito senziente.
17:47
If something is sentient, it is able
498
1067360
2160
Se qualcosa è senziente, è in grado
17:49
to think for itself.
499
1069520
1360
di pensare da sé.
17:50
Indeed. Many people wonder about
500
1070880
1520
Infatti. Molte persone si interrogano sulla
17:52
the possibility of sentient life on
501
1072400
2480
possibilità di vita senziente su
17:54
other planets. Finally, we heard
502
1074880
2160
altri pianeti. Alla fine, abbiamo sentito
17:57
far-fetched, which means difficult
503
1077040
1600
inverosimile, il che significa difficile
17:58
to believe. Like that far-fetched
504
1078640
2000
da credere. Come quella
18:00
story you told me the other day
505
1080640
1280
storia inverosimile che mi hai raccontato l'altro giorno
18:01
about being late because of a
506
1081920
1280
sull'essere in ritardo a causa di un
18:03
dragon, Dan.
507
1083200
880
drago, Dan.
18:04
I swear it was real! It had big sharp
508
1084080
2560
Giuro che era vero! Aveva grandi
18:06
teeth and everything!
509
1086640
960
denti aguzzi e tutto il resto!
18:07
Yeah, yeah, yeah. And that’s the end
510
1087600
1920
Si si si. E questa è la fine
18:09
of this 6 Minute English. Don’t forget
511
1089520
1840
di questo inglese di 6 minuti. Non dimenticare
18:11
to check out our Facebook, Twitter,
512
1091360
1600
di controllare le nostre pagine Facebook, Twitter
18:12
and YouTube pages.
513
1092960
1200
e YouTube.
18:14
See you next time!
514
1094160
1120
Arrivederci alla prossima!
18:15
Bye!
515
1095280
560
18:15
Bye.
516
1095840
500
Ciao!
Ciao.
18:22
Hello. This is 6 Minute English
517
1102000
1600
Ciao. Questo è l'inglese di 6 minuti
18:23
from BBC Learning English.
518
1103600
1520
dalla BBC Learning English.
18:25
I’m Neil.
519
1105120
880
Sono Neil.
18:26
And I’m Sam.
520
1106000
1360
E io sono Sam.
18:27
Are you feeling well, Sam?
521
1107360
1680
Ti senti bene, Sam?
18:29
No headache or sore throat?
522
1109040
2160
Nessun mal di testa o mal di gola?
18:31
No, I feel fine, thanks, Neil.
523
1111200
2560
No, mi sento bene, grazie, Neil.
18:33
Why do you ask?
524
1113760
1520
Perché me lo chiedi?
18:35
Well, I’ve been reading some
525
1115280
1360
Bene, ho letto alcune
18:36
inspirational stories about the
526
1116640
1760
storie ispiratrici sui
18:38
doctors and nurses
527
1118400
1120
medici e gli infermieri che
18:39
fighting Covid. When I was a boy, I
528
1119520
2320
combattono il Covid. Quando ero un ragazzo, ho
18:41
always dreamed of becoming a doctor.
529
1121840
2310
sempre sognato di diventare un medico.
18:44
Ah, I see. Have you ever been in
530
1124150
2570
Ah, capisco. Sei mai stato in
18:46
hospital?
531
1126720
1280
ospedale?
18:48
Yes, I have, and I remember the
532
1128000
2080
Sì, l'ho fatto, e ricordo i
18:50
nurse’s bedside manner – you
533
1130080
1520
modi dell'infermiera al capezzale -
18:51
know, the kind and caring way
534
1131600
1840
sai, il modo gentile e premuroso con
18:53
that doctors and nurses
535
1133440
1280
cui medici e infermieri
18:54
treat people who are ill.
536
1134720
1680
trattano le persone che sono malate.
18:56
Nowadays more and more of the
537
1136400
1680
Al giorno d'oggi sempre più
18:58
jobs that humans do are being carried
538
1138080
2080
lavori svolti dagli esseri umani vengono
19:00
out by machines. But I doubt that a
539
1140160
2720
svolti da macchine. Ma dubito che i
19:02
doctor’s bedside manner could easily
540
1142880
2160
modi al capezzale di un dottore possano
19:05
be replaced by a robot.
541
1145040
2093
essere facilmente sostituiti da un robot.
19:07
In this programme, we’ll be discussing
542
1147133
2067
In questo programma discuteremo
19:09
whether the revolution in artificial
543
1149200
1920
se la rivoluzione
19:11
intelligence, often shortened to ‘AI’,
544
1151120
2560
dell'intelligenza artificiale, spesso abbreviata in "AI",
19:13
could replace human doctors
545
1153680
1600
potrebbe sostituire medici
19:15
and nurses.
546
1155280
880
e infermieri umani.
19:16
We’ll be asking: can you imagine a
547
1156160
2000
Ci chiederemo: riesci a immaginare un
19:18
future without doctors?
548
1158160
2000
futuro senza medici?
19:20
In fact, machines are already doing
549
1160160
2320
In effetti, le macchine stanno già svolgendo
19:22
some of the jobs traditionally done
550
1162480
1840
alcuni dei lavori tradizionalmente svolti
19:24
by doctors - scanning people’s
551
1164320
2160
dai medici, ad esempio la scansione dei corpi delle persone
19:26
bodies to detect skin cancer,
552
1166480
2160
per rilevare il cancro della pelle
19:28
for example.
553
1168640
1360
.
19:30
Yes, that’s true, Sam, and it links to
554
1170000
1840
Sì, è vero, Sam, e si collega alla
19:31
my quiz question which is about
555
1171840
1760
mia domanda del quiz che riguarda la
19:33
human skin. It’s a well-known fact that
556
1173600
2800
pelle umana. È risaputo che
19:36
skin is the human body’s largest
557
1176400
2160
la pelle è l'organo più esteso del corpo umano
19:38
organ – but how much skin does the
558
1178560
2320
, ma quanta pelle ha l'
19:40
average adult have? Is it:
559
1180880
2000
adulto medio? È:
19:42
a) 2 square metres?,
560
1182880
2240
a) 2 mq?,
19:45
b) 3 square metres? or
561
1185120
2640
b) 3 mq? oppure
19:47
c) 4 square metres?
562
1187760
2640
c) 4 metri quadrati?
19:50
Of course our skin gets loose as
563
1190400
2000
Ovviamente la nostra pelle si allenta con l'avanzare
19:52
we age but I can’t believe there’s
564
1192400
2240
dell'età, ma non riesco a credere che ce ne siano
19:54
3 square metres of it!
565
1194640
2320
3 metri quadrati!
19:56
I’ll say the answer is
566
1196960
1280
Dirò che la risposta è
19:58
a) 2 square metres.
567
1198240
2646
a) 2 metri quadrati.
20:00
OK, we’ll find out if that’s correct later.
568
1200886
3194
OK, scopriremo se è corretto più tardi.
20:04
Every year in the UK over 5 million
569
1204080
2560
Ogni anno nel Regno Unito oltre 5 milioni di
20:06
people are treated for skin cancer.
570
1206640
2080
persone vengono curate per il cancro della pelle.
20:08
Catch it early and your chances
571
1208720
1600
Prendilo presto e le tue possibilità
20:10
of survival are increased.
572
1210320
2130
di sopravvivenza sono aumentate.
20:12
Usually a skin specialist, or
573
1212450
2430
Di solito uno specialista della pelle, o un
20:14
dermatologist, will examine your skin
574
1214880
2880
dermatologo, esaminerà la tua pelle
20:17
using a handheld microscope.
575
1217760
2720
usando un microscopio portatile.
20:20
But in 2017, a team of researchers
576
1220480
2800
Ma nel 2017, un team di ricercatori
20:23
at Stanford Medical School made
577
1223280
2240
della Stanford Medical School ha fatto
20:25
an exciting announcement.
578
1225520
2000
un annuncio entusiasmante.
20:27
Here’s Oxford University researcher
579
1227520
2000
Ecco il ricercatore dell'Università di Oxford
20:29
Daniel Susskind, telling BBC World
580
1229520
2160
Daniel Susskind, che racconta al programma della BBC World
20:31
Service programme, The Big Idea, what
581
1231680
2240
Service, The Big Idea, cosa
20:33
the medics at Stanford had invented:
582
1233920
3069
avevano inventato i medici di Stanford:
20:36
A team of researchers at Stamford
583
1236989
2371
20:39
last year announced the development
584
1239360
1360
20:40
of a system that, if you give it a photo
585
1240720
1520
20:42
of a freckle it can tell you as accurately
586
1242240
2480
può dirti con la stessa precisione
20:44
as twenty-one leading dermatologists
587
1244720
2560
di ventuno eminenti dermatologi
20:47
whether or not that freckle is cancerous.
588
1247280
2703
se quella lentiggine è cancerosa o meno.
20:51
The Stanford medical team had
589
1251183
1937
Il team medico di Stanford aveva
20:53
invented an AI system to analyse
590
1253120
2960
inventato un sistema di intelligenza artificiale per analizzare le
20:56
freckles – small brown spots
591
1256080
2560
lentiggini, piccole macchie marroni che si
20:58
found on people’s
592
1258640
880
trovano sulla pelle delle persone
20:59
skin, especially on pale skin.
593
1259520
3419
, specialmente sulla pelle pallida.
21:02
As it turned out, the AI programme was
594
1262939
2501
Come si è scoperto, il programma di intelligenza artificiale era
21:05
better than human doctors at
595
1265440
1440
migliore dei medici umani nel
21:06
telling whether a freckle was harmless
596
1266880
1840
dire se una lentiggine fosse innocua
21:08
or cancerous – connected to some
597
1268720
1920
o cancerosa, collegata a qualche
21:10
type of cancer.
598
1270640
1280
tipo di cancro.
21:11
So, it seems that artificial intelligence
599
1271920
2160
Quindi, sembra che l'intelligenza artificiale
21:14
is already replacing humans when
600
1274080
2160
stia già sostituendo gli esseri umani quando
21:16
it comes to detecting
601
1276240
1520
si tratta di rilevare il
21:17
cancer – and doing
602
1277760
1600
cancro e di fare
21:19
a better job of it.
603
1279360
1840
un lavoro migliore.
21:21
But Daniel Susskind isn’t convinced.
604
1281200
2640
Ma Daniel Susskind non è convinto.
21:23
One reason is that AI systems still
605
1283840
2240
Uno dei motivi è che i sistemi di intelligenza artificiale hanno ancora
21:26
need humans to programme
606
1286080
1440
bisogno che gli esseri umani li programmino
21:27
them – and as it turns out, knowing
607
1287520
2320
e, a quanto pare, sapere
21:29
exactly how doctors detect
608
1289840
1680
esattamente come i medici rilevano le
21:31
illness remains
609
1291520
960
malattie rimane
21:32
something of a mystery.
610
1292480
1760
un mistero.
21:34
Here’s Daniel Susskind again in
611
1294240
2000
Ecco di nuovo Daniel Susskind in una
21:36
conversation with BBC World
612
1296240
1600
conversazione con il programma della BBC World
21:37
Service programme, The Big Idea:
613
1297840
2836
Service, The Big Idea:
21:41
If you ask a doctor how it is they
614
1301697
2463
Se chiedi a un medico come
21:44
make a diagnosis, they might be
615
1304160
2480
fa una diagnosi, potrebbe essere in
21:46
able to point you to particularly
616
1306640
2240
grado di indicarti
21:48
revealing parts of a reference book
617
1308880
1840
parti particolarmente rivelatrici di un libro di riferimento
21:50
or give you a few rules of thumb,
618
1310720
1760
o darti alcune regole empiricamente,
21:52
but ultimately they’d struggle…
619
1312480
1200
ma alla fine farebbero fatica...
21:53
they’d say again it requires
620
1313680
1440
ripeterebbero ancora una volta che richiede
21:55
things like creativity and judgment,
621
1315120
1680
cose come creatività e giudizio,
21:56
and these things are very difficult to
622
1316800
2240
e queste cose sono molto difficili da
21:59
articulate – and so traditionally it’s
623
1319040
1920
articolare - e quindi tradizionalmente si
22:00
been thought very hard to
624
1320960
1040
pensava molto difficile da
22:02
automate – if a human being can’t
625
1322000
1520
automatizzare - se un essere umano non può
22:03
explain how they do these special
626
1323520
1760
spiegare come fanno queste
22:05
things, where on earth do we begin
627
1325280
2160
cose speciali, da dove diavolo iniziamo a
22:07
in writing instructions for a
628
1327440
1200
scrivere le istruzioni per una
22:08
machine to follow?
629
1328640
2800
macchina da seguire?
22:12
Most doctors find it difficult to
630
1332000
2080
La maggior parte dei medici trova difficile
22:14
explain how they make a
631
1334080
1440
spiegare come fa una
22:15
diagnosis – their judgement
632
1335520
1840
diagnosi - il loro giudizio
22:17
about what someone’s
633
1337360
1120
su quale
22:18
particular sickness is, made by
634
1338480
1920
sia la particolare malattia di qualcuno, fatto
22:20
examining them.
635
1340400
1123
esaminandolo.
22:21
Diagnosing someone’s illness is
636
1341920
1920
Diagnosticare la malattia di qualcuno è
22:23
complicated but there are some
637
1343840
1760
complicato ma ci sono alcune
22:25
rules of thumb. A rule of thumb is
638
1345600
3120
regole pratiche. Una regola empirica è
22:28
a practical but approximate way
639
1348720
2800
un modo pratico ma approssimativo
22:31
of doing something.
640
1351520
1440
di fare qualcosa.
22:32
For example, when cooking, a good
641
1352960
2080
Ad esempio, durante la cottura, una buona
22:35
rule of thumb is two portions of
642
1355040
1840
regola empirica è due porzioni di
22:36
water to one portion of rice.
643
1356880
2480
acqua per una porzione di riso.
22:39
Exactly. And because identifying
644
1359360
2640
Esattamente. E poiché identificare la
22:42
sickness is so difficult, Daniel
645
1362000
2560
malattia è così difficile, Daniel
22:44
says “where on earth do we
646
1364560
1840
dice "da dove diavolo
22:46
begin writing instructions for a
647
1366400
1760
iniziamo a scrivere le istruzioni per una
22:48
machine?” We use phrases like
648
1368160
2480
macchina?" Usiamo frasi come
22:50
where, how or what on earth to show
649
1370640
3360
dove, come o cosa diavolo per mostrare
22:54
feelings like anger, surprise
650
1374000
2640
sentimenti come rabbia, sorpresa
22:56
or disbelief.
651
1376640
1360
o incredulità.
22:58
I might show surprise by asking
652
1378000
1760
Potrei mostrare sorpresa chiedendo a
22:59
Sam, ‘how on earth did you know
653
1379760
1600
Sam: "come diavolo hai saputo
23:01
the answer to that?’
654
1381360
1246
la risposta?"
23:02
Ha ha! I guess you’re talking about
655
1382606
2114
Ah ah! Immagino tu stia parlando della
23:04
your quiz question, Neil? And
656
1384720
2080
tua domanda del quiz, Neil? E
23:06
you needn’t be so
657
1386800
880
non devi essere così
23:07
surprised – I’m naturally brainy!
658
1387680
2720
sorpreso: sono naturalmente intelligente!
23:10
Of course you are. In my quiz
659
1390400
1760
Certo che lo sei. Nella mia
23:12
question, I asked Sam how
660
1392160
1440
domanda del quiz, ho chiesto a Sam
23:13
much skin there is
661
1393600
1120
quanta pelle c'è
23:14
on an adult human body.
662
1394720
2240
su un corpo umano adulto.
23:16
And I said it was a) 2 square
663
1396960
2320
E ho detto che era a) 2
23:19
metres.
664
1399280
1123
metri quadrati.
23:20
Which was… the correct answer!
665
1400403
2477
Che era... la risposta corretta!
23:22
With your brains, I think you’d make
666
1402880
1520
Con il tuo cervello, penso che saresti
23:24
a good doctor, Sam, and I’m sure
667
1404400
1840
un bravo dottore, Sam, e sono sicuro che
23:26
you’d have a good bedside
668
1406240
1360
avresti
23:27
manner too.
669
1407600
1440
anche buone maniere al capezzale.
23:29
You mean, the kind and caring way
670
1409040
2720
Intendi il modo gentile e premuroso con
23:31
that doctors and nurses treat
671
1411760
1440
cui medici e infermieri trattano i
23:33
their patients.
672
1413200
1306
loro pazienti.
23:34
OK, let’s recap the rest of the
673
1414506
1974
OK, ricapitoliamo il resto del
23:36
vocabulary, starting with freckle – a
674
1416480
2720
vocabolario, iniziando con la lentiggine, una
23:39
small brown spot
675
1419200
1200
piccola macchia marrone
23:40
on someone’s skin.
676
1420400
1280
sulla pelle di qualcuno. Le
23:41
Freckles are usually harmless, but
677
1421680
1680
lentiggini sono generalmente innocue, ma
23:43
some skin spots can be
678
1423360
1360
alcune macchie cutanee possono essere
23:44
cancerous – connected to cancer.
679
1424720
2640
cancerose, collegate al cancro. La
23:47
A doctor’s diagnosis is their
680
1427360
1840
diagnosi di un medico è il suo
23:49
judgement about what someone’s
681
1429200
1600
giudizio su quale sia la
23:50
particular sickness
682
1430800
1200
particolare malattia
23:52
or disease is.
683
1432000
1523
o malattia di qualcuno.
23:53
A rule of thumb is a useful but
684
1433523
2157
Una regola empirica è un modo utile ma
23:55
approximate way of doing or
685
1435680
1680
approssimativo di fare o
23:57
measuring something.
686
1437360
1440
misurare qualcosa.
23:58
And finally, we use phrases
687
1438800
1680
E infine, usiamo frasi
24:00
like, 'where on earth..?'
688
1440480
1789
come "dove diavolo...?"
24:02
as a way to show emotions
689
1442269
1657
come un modo per mostrare emozioni
24:03
like anger, surprise or disbelief.
690
1443926
2874
come rabbia, sorpresa o incredulità.
24:06
That’s all for this programme
691
1446800
1360
Questo è tutto per questo programma,
24:08
but join us for the next edition
692
1448160
1520
ma unisciti a noi per la prossima edizione
24:09
of 6 Minute English
693
1449680
1280
di 6 Minute English
24:10
when we’ll discuss another
694
1450960
1200
quando discuteremo un altro
24:12
trending topic
695
1452160
880
argomento di tendenza
24:13
and the related vocabulary.
696
1453040
2216
e il relativo vocabolario.
24:15
Why on earth would you miss it?
697
1455256
2024
Perché diavolo ti mancherebbe?
24:17
Goodbye for now!
698
1457280
1440
Addio per ora!
24:18
Goodbye!
699
1458720
926
Arrivederci!
24:25
Hello. This is 6 Minute English
700
1465400
1842
Ciao. Questo è l'inglese di 6 minuti
24:27
from BBC Learning English.
701
1467242
1414
dalla BBC Learning English.
24:28
I’m Neil.
702
1468656
864
Sono Neil.
24:29
And I’m Rob.
703
1469520
717
E io sono Rob.
24:30
From the bubonic plague to
704
1470237
1853
Dalla peste bubbonica al
24:32
cholera and tuberculosis, disease
705
1472090
2916
colera e alla tubercolosi, le malattie
24:35
and pandemics have changed the
706
1475006
2036
e le pandemie hanno cambiato il
24:37
way cities have been built.
707
1477042
2074
modo in cui sono state costruite le città.
24:39
For example, buildings in 19th century Paris
708
1479116
3284
Ad esempio, gli edifici nella Parigi del XIX secolo
24:42
were designed with large, high-up windows
709
1482400
2696
sono stati progettati con grandi finestre alte
24:45
to allow plenty of sunlight.
710
1485096
1728
per consentire molta luce solare.
24:46
They were supposed to stop
711
1486824
1466
Avrebbero dovuto fermare
24:48
the spread of tuberculosis.
712
1488290
2000
la diffusione della tubercolosi.
24:50
Coronavirus has been no different.
713
1490290
2730
Il coronavirus non è stato diverso.
24:53
In lockdown, cities from Rio to Barcelona
714
1493020
3835
In isolamento, le città da Rio a Barcellona
24:56
were transformed as wildlife and birdsong
715
1496855
2697
sono state trasformate mentre la fauna selvatica e il canto degli uccelli
24:59
replaced the noise of taxi horns
716
1499552
2000
hanno sostituito il rumore dei clacson dei taxi
25:01
and traffic. And with no car pollution,
717
1501552
2403
e del traffico. E senza inquinamento automobilistico,
25:03
you could even see the stars at night!
718
1503955
3056
potresti persino vedere le stelle di notte!
25:07
In this programme, we’ll be asking if cities
719
1507011
2190
In questo programma, chiederemo se le città
25:09
after lockdown will ever be the same
720
1509201
1926
dopo il blocco saranno mai più le stesse
25:11
again – and if we want them to be.
721
1511127
1964
e se vogliamo che lo siano.
25:13
We’ll be hearing some ideas from
722
1513091
1853
Ascolteremo alcune idee da
25:14
different cities around the world.
723
1514944
2073
diverse città del mondo.
25:17
And, of course, we’ll be learning
724
1517017
1780
E, naturalmente, impareremo
25:18
some new vocabulary along the way.
725
1518797
2257
qualche nuovo vocabolario lungo la strada.
25:21
One of the cities most affected by
726
1521054
2000
Una delle città più colpite dal
25:23
Covid-19 was Mumbai in India –
727
1523054
2696
Covid-19 è stata Mumbai in India,
25:25
but approximately how many people
728
1525750
1670
ma all'incirca quante persone ne
25:27
were affected? What’s the estimated
729
1527420
2404
sono state colpite? Qual è la
25:29
population of Mumbai?
730
1529824
1413
popolazione stimata di Mumbai?
25:31
That’s my quiz question for you today, Rob.
731
1531237
2367
Questa è la mia domanda del quiz per te oggi, Rob.
25:33
Is it: a) 15 million people,
732
1533604
3062
È: a) 15 milioni di persone,
25:36
b) 20 million people, or
733
1536666
1487
b) 20 milioni di persone o
25:38
c) 25 million people?
734
1538153
2330
c) 25 milioni di persone?
25:40
I know Mumbai is an international
735
1540483
2957
So che Mumbai è una
25:43
mega-city, so I’ll say
736
1543440
2364
megalopoli internazionale, quindi dirò
25:45
b) 20 million people.
737
1545804
2516
b) 20 milioni di persone.
25:48
OK, Rob, we’ll find out later if
738
1548320
1920
OK, Rob, lo scopriremo più tardi se
25:50
that’s right.
739
1550240
1200
è vero.
25:51
Now, Beatriz Colomina is a professor
740
1551440
2640
Ora, Beatriz Colomina è professoressa
25:54
of architecture at Princeton University
741
1554080
2400
di architettura alla Princeton University
25:56
in the United States. She’s spent years
742
1556480
2560
negli Stati Uniti. Ha trascorso anni
25:59
researching the relationship between
743
1559040
1760
a ricercare il rapporto tra
26:00
cities and disease. Here she is talking
744
1560800
2800
città e malattia. Qui sta parlando
26:03
with Kavita Puri, presenter of BBC
745
1563600
2640
con Kavita Puri, presentatrice del
26:06
World Service programme, The Inquiry:
746
1566240
2440
programma della BBC World Service, The Inquiry:
26:09
Take tuberculosis. Unlike
747
1569010
2590
Take tuberculosis. A differenza del
26:11
cholera, which
748
1571600
800
colera, che
26:12
was eliminated in London by
749
1572400
1840
fu eliminato a Londra
26:14
re-designing the sewage system
750
1574240
1760
ridisegnando il sistema fognario
26:16
in the 1850s, TB was airborne.
751
1576000
3920
nel 1850, la tubercolosi era in volo.
26:19
It became a real problem with
752
1579920
2400
È diventato un vero problema con
26:22
the rise of the industrial cities, the
753
1582320
2640
l'ascesa delle città industriali, delle
26:24
metropolis, before an antibiotic
754
1584960
2960
metropoli, prima che un antibiotico
26:27
was effective.
755
1587920
1520
fosse efficace.
26:29
One in seven people on the
756
1589440
1520
Una persona su sette sul
26:30
planet had TB, but in dense cities
757
1590960
2800
pianeta aveva la tubercolosi, ma in città densamente popolate
26:33
like Paris, it was one in three. Closely
758
1593760
4000
come Parigi era una persona su tre. I
26:37
packed tenements meant the disease
759
1597760
2240
caseggiati fitti hanno fatto sì che la malattia si
26:40
spread like wildfire and architects
760
1600000
3120
diffondesse a macchia d'olio e gli architetti
26:43
and planning experts responded.
761
1603120
2480
e gli esperti di pianificazione hanno risposto.
26:45
Some diseases, like cholera, could
762
1605600
2080
Alcune malattie, come il colera, potrebbero
26:47
be prevented by redesigning cities
763
1607680
2400
essere prevenute ridisegnando le città
26:50
to improve hygiene, like the waste
764
1610080
2240
per migliorare l'igiene, come le
26:52
water sewers in 19th century London.
765
1612320
2880
fogne delle acque reflue nella Londra del XIX secolo.
26:55
But the problem with tuberculosis, or
766
1615200
2320
Ma il problema con la tubercolosi, o
26:57
TB for short, was that the disease is
767
1617520
2960
TB in breve, era che la malattia è trasportata
27:00
airborne – carried and spread in
768
1620480
2000
dall'aria, trasportata e diffusa
27:02
the air.
769
1622480
720
nell'aria.
27:03
Adding to the problem was the fact
770
1623200
1680
Al problema si aggiungeva il fatto
27:04
that antibiotics – medicines like
771
1624880
2480
che gli antibiotici – medicinali come la
27:07
penicillin that can destroy harmful
772
1627360
2080
penicillina che possono distruggere
27:09
bacteria or stop their growth – was
773
1629440
2560
i batteri nocivi o arrestarne la crescita –
27:12
not discovered until 1928 – too late
774
1632000
3280
non furono scoperti fino al 1928 – troppo tardi
27:15
to save the thousands of people who
775
1635280
1840
per salvare le migliaia di persone che
27:17
died in Mumbai, New York, Paris and
776
1637120
2240
morirono a Mumbai, New York, Parigi e in
27:19
other cities during the 1800s.
777
1639360
2080
altre città durante il 1800.
27:21
Diseases like TB killed more and
778
1641440
2240
Malattie come la tubercolosi hanno ucciso sempre
27:23
more people as cities industrialised
779
1643680
2880
più persone man mano che le città si sono industrializzate
27:26
and grew bigger and bigger, leading
780
1646560
1840
e sono diventate sempre più grandi, portando
27:28
to the creation of the
781
1648400
1360
alla creazione della
27:29
metropolis – the largest, busiest and
782
1649760
2640
metropoli, la città più grande, più trafficata e
27:32
most important
783
1652400
880
più importante
27:33
city in a country or region.
784
1653280
1680
di un paese o di una regione.
27:34
Many people crowded together in
785
1654960
1520
Molte persone si sono ammassate nelle
27:36
large metropolises meaning that
786
1656480
1920
grandi metropoli, il che significa che la
27:38
disease could spread like wildfire – an
787
1658400
2560
malattia potrebbe diffondersi a macchia d'olio - un
27:40
idiom meaning spread quickly around
788
1660960
2000
significato idiomatico diffuso rapidamente intorno a
27:42
many people.
789
1662960
1040
molte persone.
27:44
Even today disease is shaping
790
1664000
1840
Ancora oggi la malattia sta plasmando
27:45
our cities. In post-Covid Paris, new
791
1665840
3280
le nostre città. Nella Parigi post-Covid, le nuove
27:49
ideas for a ’15 minute city’ aim to
792
1669120
2720
idee per una "città di 15 minuti" mirano a
27:51
make all public services available
793
1671840
2000
rendere disponibili tutti i servizi pubblici
27:53
within a fifteen minute walk to help
794
1673840
2160
entro quindici minuti a piedi per aiutare le
27:56
people working from home.
795
1676000
1680
persone che lavorano da casa.
27:57
Other countries want to build
796
1677680
1440
Altri paesi vogliono costruire
27:59
better, more affordable housing
797
1679120
1680
alloggi migliori e più convenienti
28:00
outside the city centre.
798
1680800
1680
fuori dal centro città.
28:02
But according to Mumbai resident
799
1682480
1680
Ma secondo il
28:04
Dr Vaidehi Tandel, this won’t
800
1684160
2240
dottor Vaidehi Tandel, residente a Mumbai, questo non
28:06
work – even if the housing on
801
1686400
2000
funzionerà, anche se gli alloggi
28:08
offer is better.
802
1688400
1280
offerti sono migliori.
28:09
But why? The reason is work.
803
1689680
3120
Ma perché? Il motivo è il lavoro.
28:12
When you shift them out, you’re
804
1692800
1360
Quando li sposti, li
28:14
moving them away from their
805
1694160
1280
allontani dai loro
28:15
livelihoods and they’re not going to
806
1695440
1360
mezzi di sussistenza e non saranno
28:16
be able to sustain themselves there
807
1696800
1680
in grado di sostenersi lì
28:18
so, they will be coming back because
808
1698480
2400
, quindi torneranno perché
28:20
their jobs are in the city and they
809
1700880
1680
i loro lavori sono in città e non
28:22
cannot afford the commute from
810
1702560
2000
possono permettersi il tragitto da
28:24
further off places.
811
1704560
1200
più lontano fuori posto.
28:26
Dr Vaidehi Tandel there, talking on
812
1706400
2160
Il dottor Vaidehi Tandel lì, parlando al
28:28
the BBC World Service programme
813
1708560
1840
programma The Inquiry della BBC World Service.
28:30
The Inquiry.Trying to make cities less
814
1710400
2720
Cercare di rendere le città meno
28:33
crowded is one way to minimise the
815
1713120
2160
affollate è un modo per ridurre al minimo i
28:35
risks from disease. But moving people
816
1715280
2480
rischi di malattie. Ma allontanare le persone
28:37
away from the city centre means moving
817
1717760
2080
dal centro della città significa allontanarle
28:39
them away from their livelihood – their
818
1719840
1920
dai loro mezzi di sussistenza – il loro
28:41
job or other way of earning money to
819
1721760
1760
lavoro o altro modo di guadagnare soldi per
28:43
pay for food, housing and clothing.
820
1723520
2880
pagare cibo, alloggio e vestiti.
28:46
Many people still want to live near
821
1726400
1600
Molte persone vogliono ancora vivere vicino al
28:48
their workplace in the city centre
822
1728000
2080
loro posto di lavoro nel centro della città
28:50
because they can’t afford to pay
823
1730080
1600
perché non possono permettersi di pagare
28:51
for the commute – the journey
824
1731680
1520
il tragitto
28:53
between their home and their
825
1733200
1360
casa-
28:54
place of work.
826
1734560
1440
lavoro.
28:56
Which is real problem when you
827
1736000
1440
Qual è il vero problema quando
28:57
live in a city of… how many people
828
1737440
2400
vivi in ​​una città di... quante persone
28:59
did you say live in Mumbai, Neil?
829
1739840
2000
hai detto che vivono a Mumbai, Neil?
29:01
Ah yes, in our quiz question I asked
830
1741840
2320
Ah sì, nella nostra domanda del quiz ti ho chiesto
29:04
you what the estimated population
831
1744160
2000
qual è la popolazione stimata
29:06
of Mumbai is.
832
1746160
1200
di Mumbai.
29:07
I said b) 20 million people.
833
1747360
2720
Ho detto b) 20 milioni di persone.
29:10
And you were absolutely right!
834
1750080
1760
E avevi assolutamente ragione!
29:11
Around 20 million people live in
835
1751840
1920
Circa 20 milioni di persone vivono
29:13
the Mumbai metropolis, making it
836
1753760
2000
nella metropoli di Mumbai, il che rende
29:15
very difficult to socially distance.
837
1755760
2640
molto difficile il distanziamento sociale.
29:18
In this programme, we’ve been
838
1758400
1360
In questo programma, abbiamo
29:19
discussing the relationship between
839
1759760
1600
discusso del rapporto tra
29:21
cities and disease. In the 1800s,
840
1761360
3040
città e malattia. Nel 1800, la
29:24
tuberculous, or TB, killed thousands
841
1764400
3360
tubercolosi, o tubercolosi, uccise migliaia di persone
29:27
because it was an airborne
842
1767760
1680
perché era una
29:29
disease – spread
843
1769440
1280
malattia trasmessa dall'aria, diffusa
29:30
in the air, and hard to prevent.
844
1770720
2080
nell'aria e difficile da prevenire.
29:32
Antibiotics – medicinal chemicals
845
1772800
2400
Gli antibiotici – prodotti chimici medicinali
29:35
like penicillin which can destroy
846
1775200
1920
come la penicillina che possono distruggere i
29:37
harmful germs, couldn’t help
847
1777120
2160
germi nocivi, non potevano essere d'aiuto
29:39
because they weren’t discovered
848
1779280
1360
perché furono scoperti solo
29:40
until decades later.
849
1780640
1760
decenni dopo.
29:42
So in metropolises – the largest and
850
1782400
2640
Così nelle metropoli – le
29:45
most important cities, where people
851
1785040
1760
città più grandi e importanti, dove le persone
29:46
live crowded close together, diseases
852
1786800
2960
vivono ammassate l'una accanto all'altra, le malattie
29:49
spread like wildfire – an idiom
853
1789760
2400
si diffondono a macchia d'olio – un
29:52
meaning spread widely and quickly.
854
1792160
2400
significato idiomatico si è diffuso ampiamente e rapidamente.
29:54
In Mumbai and other places, the
855
1794560
1840
A Mumbai e in altri luoghi, il
29:56
problem remains that many
856
1796400
1440
problema rimane che molte
29:57
people need the city for their
857
1797840
1440
persone hanno bisogno della città per il loro
29:59
livelihood – job or other way of
858
1799280
2240
sostentamento – lavoro o altro modo per
30:01
earning money.
859
1801520
960
guadagnare denaro.
30:02
So, they prefer to live in the city
860
1802480
1600
Quindi, preferiscono vivere nel
30:04
centre instead of paying for the
861
1804080
1600
centro della città invece di pagare per il
30:05
daily commute – a journey, often
862
1805680
2160
tragitto giornaliero – un viaggio, spesso
30:07
by train, bus or car, from your home
863
1807840
2240
in treno, autobus o auto, da casa
30:10
to your workplace.
864
1810080
1600
al posto di lavoro.
30:11
That’s all we have time for in
865
1811680
1600
Questo è tutto ciò per cui abbiamo tempo in
30:13
this programme, but remember you
866
1813280
1440
questo programma, ma ricorda che
30:14
can find more useful vocabulary,
867
1814720
2000
puoi trovare vocabolario più utile,
30:16
trending topics and help with your
868
1816720
1760
argomenti di tendenza e aiuto con l'
30:18
language learning here at
869
1818480
1440
apprendimento delle lingue qui su
30:19
BBC Learning English.
870
1819920
1520
BBC Learning English.
30:21
Bye for now!
871
1821440
1050
Arrivederci!
30:22
Bye bye!
872
1822490
793
Ciao ciao!
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